程美淋

(西華大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川 成都 610039)

當(dāng)前，我國正在逐漸邁入深度老齡化社會(huì)。截至2019年末，我國65周歲以上老年人口占總?cè)丝跀?shù)的12.6%，遠(yuǎn)超聯(lián)合國以7%作為衡量一個(gè)國家或地區(qū)是否進(jìn)入老齡化社會(huì)的標(biāo)準(zhǔn)，同發(fā)達(dá)國家的老齡化程度日趨接近，人口老齡化已成為當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展所面臨的重大挑戰(zhàn)。人口紅利的消失和人口結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變勢(shì)必會(huì)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)產(chǎn)生深刻影響。

與此同時(shí)，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局最新數(shù)據(jù)顯示，2019年末全國城鎮(zhèn)常住人口8.48億人，占總?cè)丝诒戎?常住人口城鎮(zhèn)化率)為60.60%。自改革開放以來我國城鎮(zhèn)化快速發(fā)展，大量農(nóng)村剩余勞動(dòng)力涌入城市，從而對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的有效需求產(chǎn)生了正向影響。從歐美國家的城鎮(zhèn)化規(guī)律特征來看，我國當(dāng)前處于城鎮(zhèn)化發(fā)展的中后期，未來還存在10%的上升空間才會(huì)進(jìn)入“橫盤”階段(巴曙松、楊現(xiàn)領(lǐng)，2020)。黨的十八大就明確了城鎮(zhèn)化作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展最大內(nèi)需來源的定位。

于是，這里存在兩個(gè)關(guān)鍵問題。①老齡化程度加深及城鎮(zhèn)化水平提升對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)是否顯著相關(guān)？其作用方向如何？②當(dāng)前我國房價(jià)發(fā)展態(tài)勢(shì)能夠與城鎮(zhèn)化進(jìn)程、老齡化趨勢(shì)形成良性互動(dòng)，還是帶來更多的矛盾、問題。鑒于此研究目的，筆者將集中分析老齡化、城鎮(zhèn)化和房地產(chǎn)價(jià)格三者間的關(guān)系，探尋未來房地產(chǎn)行業(yè)健康發(fā)展應(yīng)考慮的問題。

1 文獻(xiàn)綜述

當(dāng)前，城鎮(zhèn)化和老齡化趨勢(shì)在中國疊加出現(xiàn)，與之相關(guān)的研究也已經(jīng)成為學(xué)術(shù)研究熱點(diǎn)。針對(duì)老齡化與房價(jià)的關(guān)系問題，國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究，主要存在以下兩種觀點(diǎn)。①老齡化會(huì)抑制房價(jià)，這也是國外學(xué)者得出的普遍性結(jié)論(Lindh & Malmberg，2008；Yates & Bradbury，2010)，Yumi et al(2013)認(rèn)為人口老齡化會(huì)降低居民對(duì)住房的需求，從而對(duì)房價(jià)產(chǎn)生負(fù)面影響。國內(nèi)方面，陳斌開等人(2012)就提出中國邁入老齡化社會(huì)將導(dǎo)致住房需求在2013年后呈現(xiàn)負(fù)增長態(tài)勢(shì)。顧晶晶、田偉(2018)也運(yùn)用面板向量自回歸模型(PVAR)實(shí)證分析后提出在老齡化社會(huì)初期，房價(jià)會(huì)趨于上升，但是長期來看影響老齡化對(duì)房價(jià)影響將逆轉(zhuǎn)為負(fù)。王先柱、吳義東(2017)探討了人口老齡化、出生率和房價(jià)之間的“三角關(guān)系”，研究得出：人口老齡化會(huì)對(duì)房價(jià)上漲產(chǎn)生抑制作用，而出生率具有促進(jìn)作用。但當(dāng)前我國國內(nèi)老齡化程度加深且出生率持續(xù)降低的形勢(shì)使得房價(jià)在未來存在可預(yù)見的下跌空間。②人口老齡化有利于房價(jià)上漲。郭娜、吳敬(2016)使用門限面板模型實(shí)證研究后發(fā)現(xiàn)，我國的老齡化并未如同其他發(fā)達(dá)國家那樣對(duì)房價(jià)產(chǎn)生強(qiáng)烈的負(fù)向作用，反而表現(xiàn)為一定程度的正向影響。李通屏等(2017)認(rèn)為人口老齡化對(duì)中國房價(jià)有推高作用，但老齡化和房價(jià)預(yù)期的交互項(xiàng)則會(huì)抑制房價(jià)上漲，且這種趨勢(shì)存在較大的地區(qū)差異。在具體影響機(jī)制上，鄒瑾(2017)基于區(qū)域異質(zhì)性視角利用面板協(xié)整理論研究發(fā)現(xiàn)，老年人群對(duì)房價(jià)具有長期的顯著推動(dòng)作用，主要原因在于老年人群的高儲(chǔ)蓄率、家庭規(guī)模小型化和財(cái)富的代際轉(zhuǎn)移。況偉大等(2018)則提出老年人群會(huì)通過遺產(chǎn)動(dòng)機(jī)對(duì)房價(jià)產(chǎn)生正向影響。

學(xué)術(shù)界關(guān)于城鎮(zhèn)化對(duì)房價(jià)影響的研究有很多，眾多學(xué)者已經(jīng)證實(shí)了城鎮(zhèn)化在引起房價(jià)變動(dòng)方面的作用，且普遍認(rèn)同城鎮(zhèn)化有利于推動(dòng)房價(jià)(謝福泉、黃俊輝，2013；黃慶華2014；Garriga et al 2017；陳浩宇、劉園，2019)。李懷、何富彩(2016)選取中國31個(gè)省份(直轄市、自治區(qū))1999年～2014年的情況為樣本，發(fā)現(xiàn)地方政府土地財(cái)政激勵(lì)和城鎮(zhèn)化水平與房價(jià)上漲存在顯著正相關(guān)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)這種情況更為顯著。 吳振華、曹趁梅(2018)基于珠三角經(jīng)濟(jì)區(qū)2005年～2016年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究后發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化一方面通過城市人口數(shù)量增加為房地產(chǎn)市場(chǎng)增加剛性需求，另一方面通過由受益于城鎮(zhèn)化的富裕人口所帶來的投資性需求。龔維進(jìn)等(2019)則從城鎮(zhèn)化分解的視角探討了城鎮(zhèn)化對(duì)房價(jià)上漲的正向影響，提出城鎮(zhèn)化的分解因素交通便利性、公路密度、人口密度、公路質(zhì)量均會(huì)顯著影響中國房價(jià)水平。羅良文、潘雅茹(2015)采用2004年～2012年30個(gè)省份的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明全國城鎮(zhèn)化水平區(qū)域差異會(huì)給房價(jià)帶來不同影響，人口城鎮(zhèn)化水平和產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化水平分別在中西部和東中部地區(qū)對(duì)房價(jià)水平影響顯著，其他地方不顯著。但仍有部分學(xué)者認(rèn)為城鎮(zhèn)化并不是房價(jià)上漲的因素，如姜松、王釗(2014)通過構(gòu)建動(dòng)態(tài)空間面板計(jì)量模型實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，以非農(nóng)就業(yè)人口衡量的城鎮(zhèn)化并沒有推動(dòng)房價(jià)上漲，這與以戶籍人口占比衡量的城鎮(zhèn)化得出的研究結(jié)論不同，原因在于轉(zhuǎn)移進(jìn)城的農(nóng)村勞動(dòng)力“剛需”受到過高的房價(jià)抑制，無法成為真正需求主體。馬光遠(yuǎn)(2014)就指出，城鎮(zhèn)化并未推動(dòng)房價(jià)上漲，反而正是居高不下的房價(jià)阻礙了農(nóng)民城鎮(zhèn)化的進(jìn)程。

通過對(duì)上述相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，不難發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的關(guān)于老齡化、城鎮(zhèn)化與房價(jià)的關(guān)系研究大多都是分離的，主要是研究兩者間的關(guān)系，而較為缺乏將三者結(jié)合在一起的研究。鑒于此，筆者將在已有研究的基礎(chǔ)上實(shí)證分析老齡化、城鎮(zhèn)化與房價(jià)間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，以期為構(gòu)建房地產(chǎn)市場(chǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的長效機(jī)制提供參考。

2 模型設(shè)定與變量描述

2.1 模型設(shè)定

面板向量自回歸模型(PVAR)能將所有目標(biāo)變量囊括在一個(gè)內(nèi)生系統(tǒng)中，可控制橫截面的異質(zhì)性，更好地保證實(shí)證結(jié)果的科學(xué)性和有效性，為面板數(shù)據(jù)間動(dòng)態(tài)關(guān)系的定量分析提供了一種有效的統(tǒng)計(jì)工具。筆者通過構(gòu)建該模型實(shí)證研究老齡化、城鎮(zhèn)化與房價(jià)間的互動(dòng)關(guān)系，模型設(shè)定如下所示：

(1)

其中，i表示除西藏自治區(qū)外的30個(gè)省份、直轄市、自治區(qū)，t=2000，2001，…，2018表示年份。W表示包含所有內(nèi)生變量的向量，λ為各內(nèi)生變量滯后項(xiàng)的系數(shù)向量，p為滯后階數(shù)。α，β分別為引入的個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)列向量，為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

文中模型分析主要有以下幾個(gè)步驟：①根據(jù)AIC、BIC和HQIC準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)。②利用廣義矩估計(jì)(GMM)，分析變量間的互動(dòng)關(guān)系。③進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，描述某一內(nèi)生變量發(fā)生沖擊時(shí)對(duì)其自身及其他變量在若干期后所受到的動(dòng)態(tài)影響。④最后進(jìn)行方差分解，進(jìn)一步度量不同擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)內(nèi)生變量波動(dòng)的貢獻(xiàn)度。

2.2 變量描述

鑒于我國2000年開始進(jìn)入老齡化社會(huì)，且基于數(shù)據(jù)可得性，筆者選取了全國30個(gè)省份、直轄市及自治區(qū)(除西藏外)2000年～2018年的數(shù)據(jù)作為研究樣本，數(shù)據(jù)主要來源于中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫、中國統(tǒng)計(jì)年鑒和中國人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒，對(duì)于部分缺失數(shù)據(jù)按照各省、自治區(qū)、市的統(tǒng)計(jì)年鑒進(jìn)行增補(bǔ)。變量選取如下：①房價(jià)。房價(jià)水平由各省商品房總銷售面積除以商品房總銷售額得到，單位為元/平方米，為消除異方差影響，將房價(jià)取對(duì)數(shù)化處理，相應(yīng)變量名為lnhp。②老齡化。借鑒大多數(shù)學(xué)者的做法，將各省老齡人口撫養(yǎng)比作為老齡化的衡量標(biāo)準(zhǔn)，單位為%，同樣也進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，變量名為lnaging。③城鎮(zhèn)化。使用戶籍城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎底鳛槌擎?zhèn)化的度量指標(biāo)，變量名為urb，數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如下。筆者采用連玉君和Love的PVAR2程序進(jìn)行后續(xù)實(shí)證分析，所使用的統(tǒng)計(jì)軟件為stata15.0。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證分析

3.1 單位根檢驗(yàn)

為了避免在實(shí)證過程中容易出現(xiàn)的偽回歸問題，在進(jìn)行模型估計(jì)之前需要先對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，采用LLC和IPS檢驗(yàn)方法對(duì)變量進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表2，所有變量均在1%的顯著水平上拒絕了原假設(shè)，面板數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)序列。

表2 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 最優(yōu)滯后階數(shù)

確定變量平穩(wěn)后，即可建立PVAR模型，使用連玉君的PVAR2程序確定最優(yōu)滯后階數(shù)，依據(jù)AIC、BIC和HQIC準(zhǔn)則進(jìn)行判定，根據(jù)表3可知，滯后階數(shù)為4階時(shí)，各統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算結(jié)果均為最小，表明模型的最優(yōu)滯后階數(shù)應(yīng)該為4階。

表3 各階數(shù)下模型 AIC、BIC、HQIC 統(tǒng)計(jì)量計(jì)算結(jié)果

3.3 GMM估計(jì)

在進(jìn)行模型估計(jì)前，為了消除PVAR模型的時(shí)間效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)的影響，使用均值差分法以消除時(shí)間效應(yīng)可能造成的系數(shù)估計(jì)偏差，并使用向前均值差分法(即Helmert過程)消除個(gè)體固定效應(yīng)的影響，構(gòu)建PVAR(4)模型，隨后采用GMM方法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)(表4)。其中，h_lnhp、h_lnaging和h_urb表示經(jīng)過向前均值差分后的變量。

表4 GMM估計(jì)結(jié)果

由表4可知，當(dāng)被解釋變量為房價(jià)(h_lnhp)時(shí)，滯后1期的房價(jià)(L.h_lnhp)對(duì)其自身的有顯著正向影響，這表明中國房價(jià)有依靠自身慣性發(fā)展的特性。滯后2期的城鎮(zhèn)化(L2.h_urb)和滯后4期的估計(jì)系數(shù)分別在1%和10%的水平上顯著為正，而滯后3期的城鎮(zhèn)化(L3.h_urb)的影響是顯著為負(fù)的，表明城鎮(zhèn)化對(duì)房價(jià)的影響呈現(xiàn)N型的特征，這是由于城鎮(zhèn)化的過程往往伴隨著人口遷移和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，初期通過增加土地需求從而影響到房地產(chǎn)價(jià)格，但城鎮(zhèn)化中后期農(nóng)村人口在面對(duì)過高的房價(jià)時(shí)剛需受到一定抑制，總的來說，城鎮(zhèn)化對(duì)房價(jià)有促進(jìn)作用。人口老齡化滯后階數(shù)對(duì)房價(jià)影響不顯著，說明我國人口老齡化對(duì)房價(jià)的促進(jìn)作用不明顯。當(dāng)被解釋變量為人口老齡化(h_lnaging)時(shí)，滯后1期、3期及4期的老齡化對(duì)其自身的影響分別為0.7630、0.1290和-0.0937，且分別通過了10%、5%和5%的顯著性檢驗(yàn)，表明中國老齡化有依靠自身發(fā)展的慣性，且在滯后4期時(shí)對(duì)自身產(chǎn)生負(fù)向影響。滯后2期及4期的城鎮(zhèn)化對(duì)老齡化有顯著負(fù)向影響，滯后3期的城鎮(zhèn)化對(duì)老齡化的影響顯著為正，而房價(jià)對(duì)老齡化影響不顯著。當(dāng)被解釋變量為城鎮(zhèn)化(h_urb)時(shí)，滯后1階的城鎮(zhèn)化(L.h_urb)對(duì)其自身的影響為1.0156，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，其依靠自身慣性發(fā)展的特征明顯強(qiáng)于其他兩個(gè)變量。而滯后1階的老齡化(L.h_lnaging)在5%的水平上顯著為負(fù)，對(duì)城鎮(zhèn)化存在明顯抑制作用，滯后3階的房價(jià)(L3h_lnhp)對(duì)城鎮(zhèn)化存在顯著正向影響。由于PVAR模型側(cè)重于變量間的動(dòng)態(tài)作用規(guī)律，其參數(shù)估計(jì)值缺乏經(jīng)濟(jì)意義，在此不做過多解讀，筆者將重點(diǎn)圍繞脈沖響應(yīng)圖和方差分解進(jìn)行分析。

3.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)相較于上述估計(jì)結(jié)果更能顯示變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，圖1是使用蒙特卡羅(Monte Carlo)模擬200次得到的結(jié)果，其中橫軸代表沖擊作用的滯后期，本文選定滯后期數(shù)為6期，而縱軸代表沖擊的強(qiáng)度。

圖1 老齡化、城鎮(zhèn)化對(duì)房價(jià)的脈沖響應(yīng)

圖1表示老齡化(lnaging)、城鎮(zhèn)化(urb)對(duì)房價(jià)(lnhp)的動(dòng)態(tài)影響。①當(dāng)在本期給老齡化一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時(shí)，房價(jià)在前4期的響應(yīng)為正值，4期之后轉(zhuǎn)為負(fù)值，其中1、2期的正向響應(yīng)明顯要強(qiáng)于第3、4期，說明老齡化在短期內(nèi)對(duì)房價(jià)有微弱的正向影響，但是最終還是會(huì)趨向于一個(gè)負(fù)向影響，這個(gè)負(fù)向影響的出現(xiàn)存在4期左右的滯后期。主要原因是分析期內(nèi)中國仍存在一定的人口紅利，但是隨著人口紅利的消失，后期老齡化對(duì)房價(jià)的抑制作用會(huì)更加顯著。②當(dāng)在本期給城鎮(zhèn)化一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時(shí)，對(duì)房價(jià)產(chǎn)生的影響一直持續(xù)為正，在第2期出現(xiàn)一個(gè)小高峰，隨后第3期有所回落，后期一直呈現(xiàn)穩(wěn)定小幅增長態(tài)勢(shì)。人口由鄉(xiāng)村向城鎮(zhèn)聚集，城鎮(zhèn)化率的提高催生了大量的房地產(chǎn)需求，對(duì)房價(jià)有顯著正向影響。

圖2表示房價(jià)(lnhp)、城鎮(zhèn)化(urb)對(duì)老齡化(lnaging)的動(dòng)態(tài)影響。房價(jià)對(duì)人口老齡化的影響由負(fù)轉(zhuǎn)正，但總體波動(dòng)較為微弱，意味著房價(jià)對(duì)老齡化的影響并不顯著，3期之后房價(jià)對(duì)老齡化微弱的正向影響其可能原因在于，現(xiàn)有房價(jià)明顯高于年輕人所能承擔(dān)的，經(jīng)濟(jì)壓力增大的同時(shí)生育欲望會(huì)降低，人口出生率降低也就意味著老齡化程度會(huì)提高。當(dāng)在本期給城鎮(zhèn)化一個(gè)正向沖擊時(shí)，老齡化未產(chǎn)生明顯的響應(yīng)，意味著老齡化程度并不受到城鎮(zhèn)化的影響，這也與現(xiàn)實(shí)相符。

圖2 房價(jià)、城鎮(zhèn)化對(duì)老齡化的動(dòng)態(tài)影響

圖3表示房價(jià)(lnhp)、老齡化(lnaging)對(duì)城鎮(zhèn)化(urb)的動(dòng)態(tài)影響。當(dāng)房價(jià)發(fā)出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊，城鎮(zhèn)化的當(dāng)期反應(yīng)大于0，在第1期立馬轉(zhuǎn)向負(fù)值，其后幾期持續(xù)為負(fù)且負(fù)向作用持續(xù)增大，說明房價(jià)對(duì)城鎮(zhèn)化存在顯著抑制作用。其可能原因是，房價(jià)提高了人口進(jìn)入城鎮(zhèn)的成本，阻礙了城鎮(zhèn)化的進(jìn)程，由于房價(jià)上漲而出臺(tái)的一些限購限售政策也側(cè)面加劇了這種負(fù)向影響。而人口老齡化對(duì)城鎮(zhèn)化的影響為負(fù)，①礙于我國“葉落歸根”的傳統(tǒng)思想影響，老年人往往不愿意離開自己生活幾十年的故土，遷移到城市的意愿并不如年輕人那么強(qiáng)烈。②老齡人口的勞動(dòng)能力有限，日常收入來源主要依靠養(yǎng)老金，購置房產(chǎn)會(huì)更加困難，因此，老齡化將對(duì)城鎮(zhèn)化產(chǎn)生負(fù)向作用。

圖3 房價(jià)、老齡化對(duì)城鎮(zhèn)化的動(dòng)態(tài)影響

3.5 方差分解分析

方差分解結(jié)果可伴隨脈沖響應(yīng)分析而得到，預(yù)測(cè)期依次設(shè)置為10期、20期、30期，該分析可有效計(jì)算每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量的貢獻(xiàn)程度，詳細(xì)結(jié)果列于表5。由結(jié)果中對(duì)比來看，第20期與第30期差距不大，意味著在30期已經(jīng)達(dá)到了穩(wěn)定，因此將重點(diǎn)解讀第30期的方差分解結(jié)果。由表5可知，房價(jià)的變化主要來源于自身及城鎮(zhèn)化的沖擊，城鎮(zhèn)化對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)度在第30期達(dá)到了12.15%，而老齡化對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)度較小，為1.76%。在對(duì)老齡化的方差分解中，其自身的貢獻(xiàn)度高達(dá)97.90%，表明我國老齡化有顯著依靠自身慣性發(fā)展的特征，是不可阻擋的，受其他因素影響很少。同時(shí)，房價(jià)對(duì)城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)度為17.54%，說明房價(jià)能夠在一定程度上解釋城鎮(zhèn)化，而老齡化在第30期對(duì)城鎮(zhèn)化的貢獻(xiàn)度僅為0.33%，解釋能力很弱。

表5 預(yù)測(cè)方差分解結(jié)果

總的來說，城鎮(zhèn)化是影響房價(jià)最重要的因素，老齡化對(duì)房價(jià)有一定影響但作用明顯小于城鎮(zhèn)化，老齡化受城鎮(zhèn)化和房價(jià)影響非常微弱，主要依靠自身慣性發(fā)展，且房價(jià)對(duì)城鎮(zhèn)化有一定貢獻(xiàn)程度，老齡化對(duì)其影響不顯著。

4 結(jié)論與建議

4.1 實(shí)證分析結(jié)論

筆者基于全國30個(gè)省區(qū)市2000年～2018年的房價(jià)、老齡化程度及城鎮(zhèn)化率的數(shù)據(jù)構(gòu)建PVAR模型，對(duì)其之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，實(shí)證研究后發(fā)現(xiàn)：①老齡化對(duì)房價(jià)有負(fù)向影響，而城鎮(zhèn)化對(duì)房價(jià)有顯著正向影響，而城鎮(zhèn)化帶來的正向影響要明顯大于老齡化所產(chǎn)生的負(fù)向影響。盡管老齡化對(duì)房價(jià)的影響程度有限，但仍然不可忽視我國當(dāng)前面臨的老齡化問題。②從脈沖響應(yīng)及方差分解的結(jié)果來看，老齡化不容易受到其他因素影響而改變自身發(fā)展的態(tài)勢(shì)，未來如何應(yīng)對(duì)老齡化的趨勢(shì)是一個(gè)亟待解決的難題。③現(xiàn)階段較高的房價(jià)抑制了城鎮(zhèn)化的進(jìn)程，不利于城鎮(zhèn)化率的提高，老齡化對(duì)城鎮(zhèn)化有輕微抑制作用但并不顯著。

4.2 政策建議

①重視人口老齡化趨勢(shì)，完善養(yǎng)老保障制度。老齡化程度加深將在多個(gè)方面影響中國經(jīng)濟(jì)，推進(jìn)醫(yī)療、養(yǎng)老制度改革，妥善處理好老年人口的養(yǎng)老問題，以達(dá)到有效刺激消費(fèi)、培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)的目的；②優(yōu)化房地產(chǎn)市場(chǎng)供給結(jié)構(gòu)，滿足新遷城鎮(zhèn)人口的合理住房需求。房價(jià)過高顯著提高了從農(nóng)村遷移到城鎮(zhèn)的成本，不利于推進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程，增加部分住房供給不僅能夠?qū)Ψ績r(jià)起到一定的穩(wěn)定作用，還能提升我國城鎮(zhèn)化的質(zhì)量與效率，穩(wěn)妥推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化；③堅(jiān)決遏制投機(jī)炒房行為，促使房價(jià)回歸正常軌道。政府應(yīng)結(jié)合本地區(qū)城鎮(zhèn)化水平及老齡化程度制定合適的房地產(chǎn)調(diào)控政策，使房地產(chǎn)行業(yè)健康發(fā)展。