鞠方 李文君 李書(shū)嫻

一、文獻(xiàn)綜述

至2000年末，我國(guó)的老齡人口數(shù)已接近1.3億人左右，老齡人口占總?cè)丝诘谋戎颠_(dá)6.96%，根據(jù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)衡量，我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入老齡化社會(huì)。2017年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布最新數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)老齡人口占總?cè)丝诘谋戎狄迅哌_(dá)11.4%，我國(guó)已經(jīng)成為老年人口數(shù)量最多的國(guó)家，人口老齡化問(wèn)題日趨嚴(yán)峻。在人口老齡化趨勢(shì)不斷加劇的時(shí)代背景下，我國(guó)人口紅利逐漸消耗完畢，整個(gè)社會(huì)的消費(fèi)需求以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)活力將發(fā)生無(wú)法逆轉(zhuǎn)的重大變化，從而導(dǎo)致我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)產(chǎn)生不可避免的重大轉(zhuǎn)變。那么，人口老齡化會(huì)如何影響房?jī)r(jià)？我國(guó)整體房?jī)r(jià)會(huì)如何波動(dòng)？區(qū)域差異化的人口老齡化程度對(duì)區(qū)域房?jī)r(jià)的影響是否具有差異性？這是值得重視與研究的問(wèn)題。

國(guó)內(nèi)外對(duì)人口老齡化和房?jī)r(jià)的關(guān)系研究已經(jīng)取得了豐碩的科研成果，基于不同的切入點(diǎn)對(duì)人口老齡化與房?jī)r(jià)的關(guān)系研究得出了各具代表性的結(jié)論，呈現(xiàn)出百家爭(zhēng)鳴的景象。Mankiw（1989）等人將人口因素引入，對(duì)住房?jī)r(jià)格進(jìn)行分析，他們認(rèn)為人均年齡、出生率以及人口規(guī)模能在一定程度上對(duì)房屋價(jià)格產(chǎn)生影響，嬰兒潮一代進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)使房?jī)r(jià)抬升，嬰兒潮一代的退出會(huì)對(duì)住房需求產(chǎn)生負(fù)向影響，從而導(dǎo)致住房數(shù)以及價(jià)格同時(shí)下跌，造成了住房需求的減少，從而導(dǎo)致房?jī)r(jià)下跌到原有水平。也有研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)嬰兒潮時(shí)期出生的人口進(jìn)入老齡階段，偏好于減少手中持有的資產(chǎn)，從而造成資產(chǎn)價(jià)格下跌（鄧嫦瓊、原鵬飛，2008）。

從人口結(jié)構(gòu)層面來(lái)看，未來(lái)我國(guó)并沒(méi)有能夠保證房?jī)r(jià)快速上漲的基礎(chǔ)，房?jī)r(jià)將面臨較強(qiáng)且持續(xù)性下跌的壓力。新開(kāi)放的二孩政策以及城鄉(xiāng)人口遷移能夠有效減緩我國(guó)人口老齡化問(wèn)題（陳寧，2017；劉昌平等，2008；方豐等，2010）。其中，人口年齡結(jié)構(gòu)對(duì)房?jī)r(jià)影響更為重要，Lim&Lee（2013）及Davis（2005）利用相關(guān)數(shù)據(jù)分析證明了人口年齡結(jié)構(gòu)明顯影響住房?jī)r(jià)格這一結(jié)論。除此之外，徐建煒、徐奇淵、何帆（2012）將人口結(jié)構(gòu)的變化作為研究切入點(diǎn)，以此來(lái)分析研究我國(guó)住房?jī)r(jià)格持續(xù)上漲的現(xiàn)象，研究結(jié)果表明，我國(guó)少兒撫養(yǎng)比的提高能夠推動(dòng)房?jī)r(jià)的上漲，我國(guó)老年人口撫養(yǎng)比的增加則會(huì)促使房?jī)r(jià)下跌，并預(yù)測(cè)若只關(guān)注人口結(jié)構(gòu)因素，在2015年之后，我國(guó)的房?jī)r(jià)將不再有迅速上漲的環(huán)境條件，房?jī)r(jià)整體水平將會(huì)逐漸下降。

丁洋、鄭江淮（2018）則持相反觀點(diǎn)，認(rèn)為至少在未來(lái)20年內(nèi)，老齡化都將刺激而不是減少住房需求。葉永剛、王凌偉和魏海瑞（2016）認(rèn)為人口年齡結(jié)構(gòu)的變化能夠決定房地產(chǎn)市場(chǎng)未來(lái)的發(fā)展。也有其他學(xué)者證明了這一觀點(diǎn)，Bakshi和Chen（1994）通過(guò)研究，發(fā)現(xiàn)投資者會(huì)在早期將大部分的財(cái)富投資投入到房地產(chǎn)方面，隨著自身年齡的增長(zhǎng)，人們會(huì)將更多的財(cái)富分配至金融資產(chǎn)等方面，他們?cè)谀挲g以及個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)成正比的假設(shè)下，提出生命周期的投資理論。并且使用第二次世界大戰(zhàn)后的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，人口平均年齡的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致股票價(jià)格的上升以及房地產(chǎn)價(jià)格的下降。更為具體的研究發(fā)現(xiàn)，社會(huì)人口撫養(yǎng)比會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)產(chǎn)生較大波動(dòng)，少子老齡化使得房?jī)r(jià)短期上漲、長(zhǎng)期下跌。肖洋、宋旭（2014）認(rèn)為老齡人口撫養(yǎng)比增加會(huì)降低房?jī)r(jià)，而少兒撫養(yǎng)比上升則會(huì)促使房?jī)r(jià)上漲。國(guó)內(nèi)部分學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)人口老齡化能夠推高我國(guó)房?jī)r(jià)，并且老齡化程度將不斷加深（原新、劉士杰，2009）。人口老齡化還能減弱人口規(guī)模擴(kuò)大對(duì)推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲的作用。郭娜和吳敬（2015）運(yùn)用非線性面板平滑轉(zhuǎn)換模型對(duì)房?jī)r(jià)及人口老齡化的關(guān)系進(jìn)行研究，研究結(jié)果表明，人口數(shù)量的增長(zhǎng)確實(shí)是推動(dòng)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格上漲的重要因素，并且這種影響存在著明顯的非線性特征，人口老齡化程度加劇將會(huì)減輕這種正向影響而使房?jī)r(jià)降低，城鎮(zhèn)化水平的提高則會(huì)在一定程度上增強(qiáng)人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)的正向影響，從而推動(dòng)房?jī)r(jià)的上漲。

我國(guó)地大物博，受經(jīng)濟(jì)環(huán)境、自然環(huán)境以及歷史環(huán)境的影響，各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況差異較大，我國(guó)的人口老齡化與房?jī)r(jià)表現(xiàn)出來(lái)的差異較大（李秀麗、王良健，2008）。但也有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，人口老齡化曾推動(dòng)我國(guó)房?jī)r(jià)上升，鄒瑾、王大波、于燾華（2015），鄒瑾（2017）運(yùn)用面板協(xié)整理論和動(dòng)態(tài)面板估計(jì)的方法對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)老齡人群曾經(jīng)推動(dòng)房?jī)r(jià)的上漲，這主要是由于儲(chǔ)蓄、住房需求多元化和家庭結(jié)構(gòu)微型化發(fā)展導(dǎo)致，高房?jī)r(jià)與東部地區(qū)的青年人群的支付能力存在著矛盾，剛需人群購(gòu)買(mǎi)力的有效釋放決定了人口老齡化是否會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)市場(chǎng)的下行風(fēng)險(xiǎn)。

我國(guó)大部分學(xué)者都是以各年全國(guó)及各省份的房?jī)r(jià)與老齡化發(fā)展的關(guān)系為研究對(duì)象，進(jìn)行整體式的研究，缺少一定的科學(xué)性，鮮少有學(xué)者針對(duì)人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)的影響進(jìn)行區(qū)域化的分析。鄒瑾（2014）認(rèn)為人口老齡化曾經(jīng)推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，但站在中長(zhǎng)期的角度來(lái)看，這個(gè)趨勢(shì)也許會(huì)發(fā)生逆轉(zhuǎn)，我國(guó)東部地區(qū)房?jī)r(jià)與青年人口的占比呈現(xiàn)反向關(guān)系，并且東部地區(qū)的人口變量對(duì)于房?jī)r(jià)的彈性是最小的，這是因?yàn)槲覈?guó)的東部地區(qū)剛需人群的購(gòu)買(mǎi)能力與高房?jī)r(jià)之間存在一些矛盾，中部、西部地區(qū)的青年人口價(jià)格彈性相對(duì)于老齡人口的價(jià)格彈性而言更小，部分地區(qū)的房?jī)r(jià)已經(jīng)脫離了實(shí)體經(jīng)濟(jì)。李堯（2016）對(duì)人口結(jié)構(gòu)與房?jī)r(jià)關(guān)系進(jìn)行區(qū)域差異化分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)的東部地區(qū)人口結(jié)構(gòu)對(duì)于住房?jī)r(jià)格產(chǎn)生的影響并不顯著；我國(guó)中部地區(qū)的老年人口撫養(yǎng)比對(duì)房?jī)r(jià)的影響卻顯著為正，但是少兒撫養(yǎng)比的影響卻不顯著；我國(guó)西部地區(qū)的少兒人口撫養(yǎng)比對(duì)于房?jī)r(jià)的影響為負(fù)，但是老年人口的撫養(yǎng)比對(duì)房?jī)r(jià)的影響卻并不顯著。胡金星、顧娟（2017）則運(yùn)用2000—2014年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，根據(jù)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)我國(guó)不同區(qū)域進(jìn)行劃分，研究發(fā)現(xiàn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的房?jī)r(jià)與人口老齡化具有顯著的正相關(guān)性，次發(fā)達(dá)地區(qū)的房?jī)r(jià)與人口老齡化表現(xiàn)出比較弱的負(fù)相關(guān)性，然而發(fā)達(dá)地區(qū)的人口老齡化與房?jī)r(jià)表現(xiàn)為顯著的負(fù)相關(guān)性。

因此，本文根據(jù)我國(guó)國(guó)情，參照傳統(tǒng)省級(jí)東中西部地區(qū)的區(qū)域劃分方法對(duì)不同地區(qū)劃分。選擇全國(guó)及各省份1999—2016年的數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)不同區(qū)域的人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)的影響進(jìn)行探討，分析我國(guó)不同經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)影響的相同點(diǎn)及差異性，對(duì)人口老齡化與房?jī)r(jià)方面存在的問(wèn)題提出具有針對(duì)性的政策建議，這具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

二、人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)影響的理論傳導(dǎo)機(jī)制

1. 基于房地產(chǎn)市場(chǎng)的供求基本原理分析

人口老齡化主要通過(guò)影響房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求，較少一部分通過(guò)影響房地產(chǎn)市場(chǎng)供給給房?jī)r(jià)帶來(lái)波動(dòng)。房地產(chǎn)市場(chǎng)供給大于需求，房?jī)r(jià)下跌；房地產(chǎn)市場(chǎng)供不應(yīng)求的情形下房?jī)r(jià)會(huì)上漲（如圖1所示）。

圖1 基于房地產(chǎn)市場(chǎng)的供求基本原理分析

2. 基于“房改紅利”及“儲(chǔ)蓄的代際轉(zhuǎn)移”分析

我國(guó)人口老齡化對(duì)于房?jī)r(jià)產(chǎn)生的影響具有特別大的階段性差別。在第一階段（1999—2004年），我國(guó)住房商品化程度總體偏低，一部分人在我國(guó)特殊歷史時(shí)期內(nèi)進(jìn)行住房制度改革時(shí)獲得房改紅利，這一代老齡人群普遍獲得了一大筆額外的資產(chǎn)轉(zhuǎn)移，也被稱(chēng)作是房改紅利。他們這代人通過(guò)家庭住房的資產(chǎn)積累了大量的儲(chǔ)蓄。到了第二階段（2005—2008年），住房交易活動(dòng)逐漸升溫，老齡人群具有間接住房需求（即幫助后代購(gòu)房），老年人的間接住房需求通過(guò)財(cái)富轉(zhuǎn)移的方式大量釋放，所以部分抵消了老年群體本身住房需求低對(duì)房?jī)r(jià)的負(fù)面作用，致使老齡化對(duì)房?jī)r(jià)的抑制作用在此階段并不明顯。在第三階段（2009—2013年），因?yàn)槭芤嬗诟＠址恐贫鹊睦淆g人口逐漸離世，房改紅利消失殆盡，而老齡人群自身的住房需求比較小，人口老齡化對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生的正向影響逐步減弱，人口老齡化程度的加深將會(huì)無(wú)法避免地抑制房?jī)r(jià)的上漲，這也可以說(shuō)明人口老齡化對(duì)住房需求的支撐作用是不可持續(xù)的。人口老齡化最終會(huì)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生反向作用，房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展水平以及在這一轉(zhuǎn)變過(guò)程的持續(xù)時(shí)間表現(xiàn)為正向相關(guān)（如圖2所示）。

3. 基于“嬰兒潮”及“人口紅利”分析

嬰兒潮時(shí)代人群年齡的推移能夠帶來(lái)“人口紅利”，在“人口紅利”背景下，勞動(dòng)年齡人口的數(shù)量占總?cè)丝跀?shù)量的比重比較大，整個(gè)社會(huì)的人口總撫養(yǎng)比率比較低，“人口紅利”能夠?yàn)閲?guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供有利的人口條件，在“人口紅利”因素的推動(dòng)下，整個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)將呈現(xiàn)出高增長(zhǎng)、高儲(chǔ)蓄以及高投資的態(tài)勢(shì)?！叭丝诩t利”效應(yīng)使得適齡購(gòu)房人口增加，這是人口老齡化初期人口年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的一種形式。當(dāng)處于勞動(dòng)年齡人口占比高、社會(huì)總撫養(yǎng)比低的時(shí)期，社會(huì)生產(chǎn)力高，人口收入高，社會(huì)儲(chǔ)蓄率高，房屋需求旺盛，房?jī)r(jià)激增。人口老齡化程度加深意味著勞動(dòng)人口比重的下降，這將減弱“人口紅利”帶來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和收入水平提升的正向影響，進(jìn)而降低整個(gè)社會(huì)的購(gòu)房需求及能力，最終導(dǎo)致房?jī)r(jià)上升速度減緩甚至房?jī)r(jià)下跌（如圖3所示）。

圖2 基于“房改紅利”及“儲(chǔ)蓄的代際轉(zhuǎn)移”分析

4. 基于“資產(chǎn)消融”及“生命周期理論”分析

生命周期理論是分析人的一生各個(gè)生命階段，人們?cè)谳^長(zhǎng)時(shí)間范圍內(nèi)計(jì)劃他們的生活消費(fèi)開(kāi)支，以達(dá)到在整個(gè)生命周期內(nèi)消費(fèi)的最佳配置。人們?cè)谕诵莺蟊悴辉俜e累資產(chǎn)，當(dāng)一大批人口退出住房市場(chǎng)時(shí)，房?jī)r(jià)將會(huì)下跌，勞動(dòng)年齡人口是購(gòu)買(mǎi)住房的主要人群，而老年人口一般不會(huì)購(gòu)買(mǎi)住房，甚至?xí)鍪圩》浚谧》抗┙o保持不變的前提下，勞動(dòng)年齡人口占比上升將會(huì)增加住房需求，老齡人口占比增加將會(huì)緊縮住房需求，從而影響房?jī)r(jià)的變動(dòng)。國(guó)外文獻(xiàn)提出“資產(chǎn)消融”假說(shuō)，認(rèn)為人口老齡化將會(huì)導(dǎo)致居民住房總需求的減少，間接導(dǎo)致房?jī)r(jià)的下跌，情況嚴(yán)重時(shí)甚至有可能會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)市場(chǎng)的崩盤(pán)（如圖4所示）。

圖3 基于“嬰兒潮”及“人口紅利”分析

圖4 基于“資產(chǎn)消融”及“生命周期理論”分析

三、人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)影響的實(shí)證分析

1. 模型設(shè)定

面板數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)的混合型數(shù)據(jù)，是利用面板數(shù)據(jù)對(duì)變量之間的關(guān)系分析并預(yù)測(cè)其趨勢(shì)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。面板數(shù)據(jù)分析方法在橫截面維度以及時(shí)間維度反映了研究對(duì)象相異時(shí)間以及相異截面的變化規(guī)律。因此，面板數(shù)據(jù)在分析經(jīng)濟(jì)問(wèn)題時(shí)具有特別的作用。本文選擇面板模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2. 變量選擇

本文主要是研究1999—2016年區(qū)域差異化背景下人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)的影響，因此把房?jī)r(jià)設(shè)定為模型的被解釋變量，參考以往研究經(jīng)驗(yàn)，房?jī)r(jià)選用商品房的平均銷(xiāo)售價(jià)格表示。本文將人口老齡化設(shè)定成為解釋變量，選用65歲以上人口數(shù)量和15—65歲人口數(shù)量的比值來(lái)表示，也即使用老年人口撫養(yǎng)比表示人口的老齡化程度。研究以往研究文獻(xiàn)可知，對(duì)房?jī)r(jià)有顯著影響的還有各地區(qū)城市化水平、人口自然增長(zhǎng)率、各地區(qū)人均實(shí)際GDP和實(shí)際竣工房屋造價(jià)等因素，因此將這些數(shù)據(jù)作為控制變量納入研究范圍。

3. 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本文收集了全國(guó)以及31個(gè)省份1999—2016年的年度數(shù)據(jù)，共558個(gè)研究樣本，數(shù)據(jù)來(lái)源于2017年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地區(qū)的歷年《統(tǒng)計(jì)年鑒》《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》《中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)庫(kù)》《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》以及巨靈財(cái)經(jīng)金融服務(wù)平臺(tái)。

在數(shù)據(jù)處理方面，為剔除通貨膨脹對(duì)價(jià)值變量造成的影響，本文將各地區(qū)房?jī)r(jià)、房屋造價(jià)等價(jià)值變量，依照以1998年為基期的全國(guó)及各地居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)CPI處理成實(shí)際的價(jià)值。為消除量綱的影響，本文對(duì)部分變量采取對(duì)數(shù)化處理。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1，具體數(shù)據(jù)處理如下。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

P＝商品房銷(xiāo)售額／商品房銷(xiāo)售面積，表示商品房的平均銷(xiāo)售價(jià)格，并以1998年為基期，使用各地的消費(fèi)物價(jià)指數(shù)（CPI）將名義房?jī)r(jià)轉(zhuǎn)變?yōu)槿コ飪r(jià)因素后的實(shí)際房?jī)r(jià)。

EPR＝（65歲及65歲以上人口數(shù)量／15—64歲人口數(shù)量）×100%，來(lái)表示老齡人口撫養(yǎng)比。

UR＝（城鎮(zhèn)人口數(shù)／總?cè)丝跀?shù)）×100%

4. 全國(guó)面板數(shù)據(jù)分析

（1）單位根檢驗(yàn)。為避免偽回歸問(wèn)題，保證估計(jì)結(jié)果有效性，事先運(yùn)用LLC檢驗(yàn)和Fisher-PP檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。根據(jù)以上面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)可知，面板數(shù)據(jù)在LLC檢驗(yàn)以及Fisher-PP檢驗(yàn)下分別在10%的顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，即各個(gè)變量是一階平穩(wěn)的，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)（見(jiàn)表2）。

（2）協(xié)整檢驗(yàn)。由Kao檢驗(yàn)和Pedroni檢驗(yàn)結(jié)果可知，Kao檢驗(yàn)顯示全國(guó)面板數(shù)據(jù)具有協(xié)整關(guān)系。而Pedroni檢驗(yàn)結(jié)果中除了Panel rho-Statistic和Group rho-Statistic統(tǒng)計(jì)量p值為1，其他統(tǒng)計(jì)量p值均為0，由此可知，全國(guó)面板數(shù)據(jù)具有協(xié)整關(guān)系，可以進(jìn)行回歸分析（見(jiàn)表3）。

（3）回歸分析。根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，全國(guó)數(shù)據(jù)應(yīng)該使用隨機(jī)效應(yīng)回歸模型進(jìn)行分析。

觀察表4全國(guó)層面相關(guān)數(shù)據(jù)可知，全國(guó)面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型回歸分析計(jì)量公式為：

具體來(lái)看，房?jī)r(jià)與老年人口撫養(yǎng)比在1%的顯著性水平下表現(xiàn)為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，老年撫養(yǎng)比每上升一個(gè)單位，房?jī)r(jià)會(huì)下跌0.011243個(gè)單位。老年撫養(yǎng)比的上升將導(dǎo)致房?jī)r(jià)下跌，這主要是因?yàn)樵谌珖?guó)總?cè)丝谝?guī)模一定的條件下，我國(guó)在20世紀(jì)70年代實(shí)施的國(guó)家計(jì)劃生育政策使得老年人口撫養(yǎng)比緩慢上升且少兒人口撫養(yǎng)比快速下降。一方面，我國(guó)人口老齡化問(wèn)題較嚴(yán)重，老齡人口的贍養(yǎng)責(zé)任給家庭帶來(lái)一定的負(fù)擔(dān)，使家庭擁有的財(cái)富減少，家庭養(yǎng)老負(fù)擔(dān)相對(duì)比較重，房屋消費(fèi)較少，從而導(dǎo)致房?jī)r(jià)的下跌；另一方面，老齡人群更偏好于進(jìn)行養(yǎng)老及醫(yī)療消費(fèi)，并且老年人群高額的醫(yī)療保健費(fèi)用將帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)壓力，造成其有心無(wú)力幫助子女購(gòu)房的局面，甚至有部分老年人出售自有房產(chǎn)，增加了房屋供給量，在長(zhǎng)期內(nèi)，房地產(chǎn)市場(chǎng)上房屋供給大于需求，使房?jī)r(jià)面臨下行的壓力。

表2 全國(guó)數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

表3 全國(guó)面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)

表4 全國(guó)數(shù)據(jù)的隨機(jī)效應(yīng)模型回歸估計(jì)結(jié)果

其他控制變量對(duì)房?jī)r(jià)影響各不相同。城鎮(zhèn)化率回歸系數(shù)為正，并且在1%水平下表現(xiàn)為顯著，表明了房地產(chǎn)價(jià)格和城鎮(zhèn)化水平之間具有顯著的正向相關(guān)關(guān)系，這說(shuō)明城市化水平的提高能抬高房?jī)r(jià)，房?jī)r(jià)和城市化水平之間的變動(dòng)關(guān)系具有一致性；實(shí)際竣工房屋造價(jià)是用來(lái)衡量房屋建造成本，在1%顯著性水平下與房?jī)r(jià)呈正相關(guān)，且其增加1單位可使房?jī)r(jià)上漲0.775929個(gè)單位，對(duì)房?jī)r(jià)有很大的正向影響，房屋建造成本增加會(huì)使得房屋銷(xiāo)售價(jià)格相應(yīng)地上漲；人均GDP是用來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)，其對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著的正向影響，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高能帶動(dòng)房?jī)r(jià)上漲；人口自然增長(zhǎng)率和房?jī)r(jià)具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，人口自然增長(zhǎng)率是人口出生率與人口死亡率的差額，其數(shù)額越大，說(shuō)明出生人口占比數(shù)增加，居民將更多的財(cái)產(chǎn)分配到新生兒消費(fèi)方面，進(jìn)行更多的嬰幼兒商品消費(fèi)，其他消費(fèi)支出占比將減少，房?jī)r(jià)自然會(huì)下跌。

四、東中西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)分析

1. 東部地區(qū)回歸分析

本文將進(jìn)一步探討我國(guó)東中西部等地區(qū)的人口老齡化給房?jī)r(jià)帶來(lái)的影響。首先研究東部地區(qū)房?jī)r(jià)受人口老齡化影響的大小。本文選取天津、北京、上海、河北、黑龍江、吉林、浙江、遼寧、江蘇、廣東、山東、福建以及海南共13個(gè)省（市、區(qū)）1999—2016年的省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，推出計(jì)量模型式（2），分析結(jié)果由表5中東部地區(qū)一欄記載。

表5 東部地區(qū)數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型回歸估計(jì)結(jié)果

第一，人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生影響的原因分析。觀察表5和式（2），我們能夠發(fā)現(xiàn)，我國(guó)東部老年人口撫養(yǎng)比能夠使房?jī)r(jià)產(chǎn)生比較大的波動(dòng)，根據(jù)隨機(jī)效應(yīng)回歸模型分析結(jié)果可知，人口老齡化與商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格呈負(fù)相關(guān)，且在1%水平顯著，老年撫養(yǎng)比每上升一個(gè)單位，房?jī)r(jià)會(huì)下降0.799195個(gè)單位。相對(duì)于全國(guó)層面而言，東部地區(qū)人口老齡化回歸系數(shù)更大，即商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格受到老齡化沖擊更大，且為負(fù)相關(guān)，可能原因有：一是在東部地區(qū)，人口老齡化表現(xiàn)最突出，由于人口老齡化程度的加深，人口紅利釋放殆盡，老齡人口對(duì)房屋需求減少，相反，這部分老齡人口持有除生活需求之外的住房并將其售賣(mài)，增加商品房供給，減少商品房需求，從而導(dǎo)致東部地區(qū)房?jī)r(jià)下跌；二是東部地區(qū)人口老齡化嚴(yán)重，社會(huì)撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)重，老齡人口對(duì)房屋需求沒(méi)有那么旺盛，導(dǎo)致了房?jī)r(jià)溫度降低；三是我國(guó)東部地區(qū)老年人更加偏好于進(jìn)行養(yǎng)老消費(fèi)，在東部地區(qū)老齡人群在養(yǎng)老這一方面所花費(fèi)的支出更多，在東部地區(qū)頒布了許多限制房屋購(gòu)買(mǎi)以及新的貸款制度以調(diào)控房?jī)r(jià)的背景下，高質(zhì)量的養(yǎng)老生活更受老齡人口的歡迎，在老齡人口儲(chǔ)蓄總量數(shù)額不變的條件下，錢(qián)既可以花費(fèi)在住房消費(fèi)上，也可以花費(fèi)在養(yǎng)老消費(fèi)上，兩者具有替代效應(yīng)，這也能夠減少東部地區(qū)老齡人口對(duì)房屋的需求，最后降低東部地區(qū)房市的溫度；四是由于快速步入人口老齡化社會(huì)，老齡人口高額的醫(yī)療保健費(fèi)用給經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了很大的壓力，導(dǎo)致老年人沒(méi)辦法幫助子女購(gòu)房，甚至出售自有的房產(chǎn)，從而增加了房屋供給的數(shù)量，從長(zhǎng)期來(lái)看，房?jī)r(jià)將會(huì)面臨下行的壓力。

第二，其他控制變量對(duì)房?jī)r(jià)影響的原因分析。城鎮(zhèn)化率的回歸系數(shù)為正且顯著，有可能是因?yàn)樵跂|部地區(qū)，城鎮(zhèn)化水平較高，其對(duì)于商品房銷(xiāo)售價(jià)格沖擊力度表現(xiàn)顯著；竣工房屋造價(jià)是用來(lái)衡量房屋建造成本，在1%顯著性水平下與房?jī)r(jià)呈正相關(guān)，且其增加1單位可使房?jī)r(jià)上漲0.059973個(gè)單位，對(duì)房?jī)r(jià)有較大的正向影響，房屋建造成本增加會(huì)使得房屋銷(xiāo)售價(jià)格相應(yīng)地上漲，但影響程度沒(méi)有全國(guó)的程度大，這可能是因?yàn)闁|部地區(qū)房?jī)r(jià)還受其他因素的影響，造成房屋造價(jià)對(duì)房?jī)r(jià)影響減弱；人均GDP是用來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)，其對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著的正向影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高能帶動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，房?jī)r(jià)對(duì)于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高的反應(yīng)沒(méi)有對(duì)于全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高敏感，故其對(duì)房?jī)r(jià)的推動(dòng)作用沒(méi)有全國(guó)的大；人口自然增長(zhǎng)率和房?jī)r(jià)具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，人口自然增長(zhǎng)率是人口出生率與人口死亡率的差額，其數(shù)額越大，說(shuō)明出生人口占比數(shù)增加，東部地區(qū)人口自然增長(zhǎng)率與房?jī)r(jià)呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系可能是因?yàn)樾律鷥旱某錾黾恿司用裎磥?lái)的房屋需求，在物價(jià)上漲的趨勢(shì)下，催生了大部分居民的購(gòu)房需求，從而帶動(dòng)房?jī)r(jià)上漲。

2. 中部地區(qū)回歸分析

研究中部地區(qū)的房?jī)r(jià)受人口老齡化影響的程度大小，本文選取山西、湖北、安徽、江西、湖南、內(nèi)蒙古以及河南等7個(gè)中部地區(qū)省份1999—2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，推出計(jì)量模型式（3），分析結(jié)果可見(jiàn)表6。

表6 中部地區(qū)數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型回歸估計(jì)結(jié)果

根據(jù)表6研究結(jié)果，經(jīng)過(guò)回歸處理后，在1%的置信水平下，我國(guó)中部地區(qū)的房?jī)r(jià)與老年人口撫養(yǎng)比關(guān)系并不顯著，房?jī)r(jià)與老年撫養(yǎng)比在置信區(qū)間寬松到5%時(shí)才會(huì)呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這也許是因?yàn)樵谥胁康貐^(qū)，其他的控制變量阻礙了人口老齡化給房?jī)r(jià)帶來(lái)影響，短期內(nèi)在一定程度上阻礙了人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)影響的完全顯現(xiàn)。

中部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平、房屋造價(jià)、人均GDP以及人口自然增長(zhǎng)率對(duì)房?jī)r(jià)影響程度接近全國(guó)的情況，中部地區(qū)城鎮(zhèn)化率的回歸系數(shù)為正且顯著，其城市化水平對(duì)房?jī)r(jià)的影響小于東部地區(qū)城市化水平對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生的影響；竣工房屋造價(jià)是用來(lái)衡量房屋建造成本，在1%顯著性水平下與房?jī)r(jià)呈現(xiàn)正相關(guān)，且其增加1單位可使房?jī)r(jià)上漲0.773880個(gè)單位，對(duì)房?jī)r(jià)有較大的正向影響，房屋建造成本增加會(huì)使得房屋銷(xiāo)售價(jià)格相應(yīng)地上漲；人均GDP是用來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)，其對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著的正向影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高能帶動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平接近全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，房?jī)r(jià)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平敏感程度和全國(guó)情況接近。

3. 西部地區(qū)回歸分析

探討西部地區(qū)房?jī)r(jià)受人口老齡化的影響，本文選擇了西部地區(qū)11個(gè)省（市、區(qū)）即重慶、陜西、新疆、寧夏、青海、四川、廣西、西藏、甘肅、云南、貴州1999—2016年的數(shù)據(jù)進(jìn)行面板回歸分析，推出計(jì)量模型式（4），其分析結(jié)果參見(jiàn)表7。

表7 西部地區(qū)數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)模型回歸估計(jì)結(jié)果

在我國(guó)西部地區(qū)，房?jī)r(jià)與老年人口撫養(yǎng)比表現(xiàn)為顯著的正相關(guān)關(guān)系，這是因?yàn)槲覈?guó)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平?jīng)]有東中部地區(qū)高，大部分老齡人口可能偏好于將錢(qián)分配到房屋消費(fèi)，增加了我國(guó)西部地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求，從而抬高房?jī)r(jià)。20世紀(jì)末，大量居于城市中心地段的公房以非常低廉的價(jià)格被原租戶獲得，全國(guó)城鎮(zhèn)開(kāi)始進(jìn)行全面房改，當(dāng)代老年人群大都獲得了一大筆額外的資產(chǎn)轉(zhuǎn)移，通過(guò)家庭住房資產(chǎn)的形式積累了大量的個(gè)人儲(chǔ)蓄，我國(guó)老年人群受到我國(guó)家庭財(cái)富代際轉(zhuǎn)移的傳統(tǒng)文化的影響產(chǎn)生“利他性”的心理，當(dāng)代大部分老年人群自愿幫助子女購(gòu)房。除此之外，西部地區(qū)城鎮(zhèn)化率、人均GDP以及人口自然增長(zhǎng)率均對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生顯著的正向影響，除了房屋造價(jià)對(duì)房?jī)r(jià)的影響不顯著，其他控制變量均在1%的顯著性水平下對(duì)房?jī)r(jià)呈正向影響，其中，相比東、中部地區(qū)，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高對(duì)房?jī)r(jià)的影響更大，因?yàn)槲鞑康貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最低，房?jī)r(jià)對(duì)于經(jīng)濟(jì)水平的提高會(huì)更敏感。

4. 虛擬變量回歸分析

由前面研究分析可知，不同區(qū)域的人口老齡化與房?jī)r(jià)具有較大差異，所以在進(jìn)行人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)影響的分析時(shí)需考慮區(qū)域差異因素，在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，往往引入虛擬變量將定性指標(biāo)轉(zhuǎn)化為定量指標(biāo)進(jìn)行分析，現(xiàn)引入兩個(gè)衡量東中西部地區(qū)差異的虛擬變量分析區(qū)域差異視角下人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)的影響。虛擬變量的設(shè)定以西部地區(qū)為參考組，選擇D1、D2兩個(gè)虛擬變量衡量東、中、西部地區(qū)間差異。

表8 虛擬變量回歸結(jié)果一

由表8可知，將衡量東中西部地區(qū)差異的虛擬變量進(jìn)行回歸后，發(fā)現(xiàn)各變量均對(duì)房?jī)r(jià)的影響顯著，房?jī)r(jià)具有區(qū)域差異性，其中D1系數(shù)為正，說(shuō)明東部地區(qū)和西部地區(qū)的差異對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著的正向影響。D2系數(shù)為負(fù)數(shù)，說(shuō)明中部地區(qū)和西部地區(qū)的差異對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著的負(fù)向影響，在區(qū)域差異化背景下，人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)的影響顯著，但影響系數(shù)相比實(shí)際竣工房屋造價(jià)的系數(shù)更小。接著，為研究不同區(qū)域的人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)的影響，將人口老齡化變量與虛擬變量的乘法形式引入模型，得出如下回歸結(jié)果（見(jiàn)表9）。

在進(jìn)行輸出以前，還要設(shè)置相關(guān)的求解控制參數(shù)，包括計(jì)算時(shí)間控制(設(shè)為100 ms)、輸出頻率、沙漏控制類(lèi)型、沙漏系數(shù)以及缺省設(shè)置。由LS-DYNA EXPORTE模塊輸出K文件，打K文件設(shè)置內(nèi)存空間,以及為提高計(jì)算速度而適當(dāng)進(jìn)行質(zhì)量縮放[6]的修改。設(shè)置K文件中的參數(shù)需要具有一定的理論基礎(chǔ)，難度比較大，但是正確的設(shè)置會(huì)大大提高求解效率，縮短仿真時(shí)間，將復(fù)雜的仿真模型快速求解。

表9 虛擬變量回歸結(jié)果二

引入了虛擬變量和解釋變量EPR的乘積變量，觀察回歸結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，東西部地區(qū)人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)影響具有顯著的差異性，且為負(fù)值，說(shuō)明東西部地區(qū)的人口老齡化差異能夠?qū)Ψ績(jī)r(jià)帶來(lái)顯著的負(fù)向作用，但中西部地區(qū)的人口老齡化差異對(duì)房?jī)r(jià)的影響不顯著。

五、結(jié)論與啟示

1. 正視人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生的影響

應(yīng)針對(duì)我國(guó)人口老齡化的趨勢(shì)，根據(jù)各地的實(shí)際情況提出相適應(yīng)的養(yǎng)老方案，以便能夠更有效地提供養(yǎng)老的經(jīng)濟(jì)來(lái)源，處理我國(guó)各地經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展以及人口老齡化的關(guān)系。如可以采取不同方法為中國(guó)老齡人口提供養(yǎng)老的經(jīng)濟(jì)來(lái)源以及拓寬養(yǎng)老金的籌集渠道，同時(shí)地方政府應(yīng)該加大醫(yī)療保健等方面的公共性支出，以便能夠更好地解決我國(guó)的養(yǎng)老問(wèn)題，促進(jìn)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康發(fā)展。

2. 構(gòu)建預(yù)防性的人口老齡化應(yīng)對(duì)機(jī)制

實(shí)證結(jié)果表明，我國(guó)人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著影響，房地產(chǎn)市場(chǎng)會(huì)因此發(fā)生較大波動(dòng)。對(duì)此，應(yīng)積極建設(shè)相應(yīng)的應(yīng)對(duì)機(jī)制，比如防止人口老齡化對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)造成劇烈沖擊的應(yīng)急措施準(zhǔn)備。一方面要事先建立能夠避免由于人口老齡化給房?jī)r(jià)帶來(lái)劇烈波動(dòng)的決策機(jī)制，增加政策的彈性以及提高政策的靈活度，快速完善我國(guó)醫(yī)療制度并且發(fā)展我國(guó)的養(yǎng)老事業(yè)，正確引導(dǎo)人們進(jìn)行家庭資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的合理配置，避免房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生劇烈波動(dòng)而對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)造成負(fù)面影響。另一方面要加強(qiáng)對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的預(yù)見(jiàn)性的檢測(cè)警報(bào)，公開(kāi)房?jī)r(jià)信息，使得房地產(chǎn)市場(chǎng)的供需雙方能夠及時(shí)了解房地產(chǎn)市場(chǎng)的信息，以便能夠?qū)Ψ康禺a(chǎn)市場(chǎng)做出合理的預(yù)期。

3. 加快完善我國(guó)的人口政策

我國(guó)人口老齡化程度不斷加深，人口老齡化能對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生顯著影響，我國(guó)政府決策部門(mén)應(yīng)加速完善我國(guó)的人口政策，實(shí)行較為寬松的人口政策，以使房?jī)r(jià)能夠軟著陸。未來(lái)年輕人少而老年人多，房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)急劇下跌，從而造成整個(gè)金融體系出現(xiàn)問(wèn)題。人口政策包括城市人口管理政策以及人口生育政策等，應(yīng)及時(shí)按照實(shí)際情況來(lái)調(diào)整我國(guó)的生育政策，維持我國(guó)生育率的穩(wěn)定。房?jī)r(jià)受人口老齡化影響，人口年齡結(jié)構(gòu)的變化能夠合理地調(diào)整我國(guó)人口老齡化進(jìn)程，因此牢牢把握人口年齡結(jié)構(gòu)情況有助于對(duì)我國(guó)房?jī)r(jià)進(jìn)行有效調(diào)控。

4. 頒布因地制宜的房地產(chǎn)調(diào)控政策

本文實(shí)證分析表明，不同區(qū)域的人口老齡化因素對(duì)房?jī)r(jià)的影響具有較大程度的差異。在模型回歸的結(jié)果中，同一變量在不同區(qū)域?qū)Ψ績(jī)r(jià)的影響系數(shù)表現(xiàn)出較明顯的差異。其中，東部地區(qū)房?jī)r(jià)高企，和中西部地區(qū)房?jī)r(jià)差距較大，不同區(qū)域的人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)影響具有差異性，不同控制變量對(duì)不同區(qū)域房?jī)r(jià)的影響結(jié)果也不一樣，因此，我國(guó)房地產(chǎn)調(diào)控政策的制定也應(yīng)該考慮地區(qū)差異性，應(yīng)該針對(duì)不同地區(qū)的實(shí)際情況而采取合理的調(diào)控政策。區(qū)域面板數(shù)據(jù)的實(shí)證結(jié)果表明，我國(guó)西部地區(qū)人口老齡化與房?jī)r(jià)有顯著的正相關(guān)性，中部地區(qū)人口老齡化與房?jī)r(jià)有較弱的正相關(guān)性，東部地區(qū)人口老齡化與房?jī)r(jià)具有顯著的負(fù)相關(guān)性。這表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是我國(guó)人口老齡化影響房?jī)r(jià)的一個(gè)重要的環(huán)境因素。因此，唯有促進(jìn)我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，特別是加快西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，才能有效降低人口老齡化對(duì)房?jī)r(jià)影響帶來(lái)的差異性。