文/任家強 王若瑄（沈陽建筑大學 管理學院）

隨著人口老齡化程度的不斷加深，老齡化問題已受到了社會各界的廣泛關注。黨的十九屆五中全會指出：要積極實施應對人口老齡化的國家戰(zhàn)略，“十四五”時期更是我國積極應對人口老齡化的關鍵“窗口期”[1]。沈陽市作為東北地區(qū)重要的中心城市，其面臨的人口老齡化問題同樣不容樂觀。近十年沈陽市老年人口占比不斷增加，社會老齡化程度不斷加深[2]。在人口老齡化深入發(fā)展的過程中，房地產市場也出現(xiàn)了一定程度的波動。人口結構的變化導致住房的剛性需求減弱，改善性需求所起到的調節(jié)作用不如剛性需求來得直接有效。因此，老齡化程度的加深與房地產市場的波動之間必然存在一定的相關性，深入探討沈陽市人口老齡化程度加深對房地產市場的影響具有重要的現(xiàn)實意義。

國內已有學者對人口老齡化與房地產市場之間的關系進行了研究。學者蔡幼陽分別從本土老齡人口和外來老齡人口這兩個角度出發(fā)，選取2011年至2017年70個大中城市的數(shù)據(jù)進行實證檢驗，結果顯示在本土和外來老齡人口的共同作用下，會對房價產生負面沖擊，但外來人口老齡化對房價的沖擊影響不大[3]。學者鞠方、李文君等考慮了區(qū)域差異性，分別對東部、中部、西部地區(qū)進行實證分析，研究得出：東西部地區(qū)人口老齡化對房價影響具有顯著的差異性，但中西部地區(qū)的人口老齡化差異對房價的影響不顯著[4]。學者楊小金建立房地產市場運行的局部均衡模型，并利用該模型從城市存量房源空置規(guī)模及城市住房供給能力角度出發(fā)證實了人口老齡化是中國珠三角近年來房價劇烈波動的重要原因之一[5]。學者李祥基于2007—2018年的全國省際面板數(shù)據(jù)，運用經典面板模型和空間計量模型進行實證檢驗，研究表明：老齡化本身不但會對住房消費產生影響，還將通過房價進一步對住房消費產生正向影響[6]。學者苗迪從人口經濟的角度入手，利用2005—2017年31個省的面板數(shù)據(jù)，對人口年齡結構變化與住房價格的關系進行實證檢驗，表明人口老齡化對房價的影響在區(qū)域間存在差別，發(fā)達地區(qū)表現(xiàn)出顯著的正向影響，而欠發(fā)達地區(qū)的負向影響顯著[7]。

根據(jù)已有文獻，國內學者在人口老齡化對房地產市場直接作用方面的研究較為豐富，對于其間接作用的研究內容相對較少；且大多從全國層面出發(fā)基于各省面板數(shù)據(jù)進行研究，對某個特定城市進行的具體研究仍存在一些空白。由于房地產市場具有較強的區(qū)域差異性，因此對某個特定城市進行的具體研究更有針對性，有利于促進該市房地產市場的健康發(fā)展。本文通過收集沈陽市人口結構及與房地產市場相關的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對所研究區(qū)域人口老齡化現(xiàn)狀特征及房地產市場的發(fā)展情況進行分析，為研究沈陽市人口老齡化對房地產市場的影響提供現(xiàn)實背景和依據(jù)；構建沈陽市房地產市場影響因素的基準模型和嵌套模型，識別沈陽市人口老齡化對房地產市場的間接作用途徑；并從人口角度出發(fā)，為沈陽市房地產市場繁榮發(fā)展提出針對性建議。

一、沈陽市人口老齡化及房地產市場現(xiàn)狀

（一）人口老齡化現(xiàn)狀

對于老齡化的判定通常有以下兩種方式：當60歲以上人口數(shù)量占總人口數(shù)量的比例達到10%，或65歲以上人口占總人口的比重達到7%時，就認為該地區(qū)步入了老齡化[8]。以此為標準，沈陽市早在1992年就已進入老齡化社會，與全國范圍相比提早了7年[9]。

近十年人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示：沈陽市老年人口數(shù)量逐年增加，規(guī)模不斷擴大，老年人口占比水平持續(xù)上漲，社會老齡化程度不斷加深。截至2020年底，沈陽市老年人口數(shù)量占全市戶籍總人口數(shù)量的23.24%，遠高于全國范圍內老年人口占比水平。由此可見，近十年沈陽市的老齡化發(fā)展速度明顯加快，人口老齡化問題愈發(fā)突出，且仍在朝著更為嚴峻的方向發(fā)展。

（二）房地產市場發(fā)展現(xiàn)狀

在老齡化程度不斷深化的大背景下，這段時期內的房地產市場也處于不斷的變化中。

圖1 2011-2020年沈陽市房地產市場銷售情況

從房屋的銷售情況來看，商品房平均銷售價格從2011年的5920.55元增長到2020年的10216.00元，沈陽市的房價在總體上呈現(xiàn)出逐年上漲的態(tài)勢，而房價增長率始終維持在一定的增長幅度內，房價增長率的變化較為平穩(wěn)；2020年房價與2019年房價相比基本持平。與此同時，商品房銷售面積的變化規(guī)律與房價增長率的變化規(guī)律趨同。在2012年—2016年波動較大，2014年為商品房銷售低谷期，銷售面積驟降，出現(xiàn)了33.8%的負增長；于2016年回正，2016年之后變化幅度不大，較為穩(wěn)定。截至2020年，商品房銷售面積為1381.30萬平方米，與上一年相比減少了5%，對比2011年的銷售情況來看，沈陽市目前商品房的銷售面積已顯著下降。

（三）結論

總的來說，目前沈陽市房地產市場已度過了高速發(fā)展期，走上了緩慢增長的道路，并將逐漸趨向平穩(wěn)。無論是從投資開發(fā)的角度還是從商品房的銷售角度來看，其繁榮程度均不如之前。結合近年沈陽市人口結構的發(fā)展情況，沈陽市人口老齡化對房地產市場的發(fā)展起到了一定的影響作用。

二、人口老齡化對房地產市場的影響模型構建

（一）模型的選擇

為深入研究人口老齡化對房地產市場的間接影響，在參考已有文獻的基礎上，選取多元線性回歸模型作為基準模型，同時引入簡單的一元線性回歸模型作為嵌套模型，將老齡化指標嵌套到模型中進行分析。

（二）指標選取

1.基準模型的變量選取

由于房地產銷售面積與房地產價格的變化趨勢大體上趨同，因此，選取房地產銷售面積因素來代表房地產市場的情況，用HP來表示，是基準模型的被解釋變量。

在基準模型中解釋變量的選取上，考慮到房地產市場的發(fā)展受到人口、經濟、社會多方面因素的共同影響，筆者分別選取了這三個方面的相關指標。其中與老齡化指標關系最為密切的即為人口因素，本文將人口因素作為模型的關注變量，把人口老齡化指標嵌入到該關注變量中，進一步研究人口老齡化對房地產市場的間接作用。同時，分別選取經濟因素和社會因素作為控制變量，用以衡量經濟增長、消費能力以及社會因素對于房地產市場的影響。

2.嵌套模型的變量選取

選取60歲及以上老年人口占比作為衡量人口老齡化發(fā)展情況的指標，用ageing來表示，其能夠更為直接地體現(xiàn)人口老齡化的程度，也是人口老齡化基本定義的直接體現(xiàn)。

（三）模型的構建及樣本數(shù)據(jù)選取

1.模型的構建

在指標選取的基礎上，建立如下實證模型來檢驗老齡化因素對房地產市場的間接影響作用[10]。

式（1）中被解釋變量為商品房銷售面積，用HPt來表示，t=1，2，……T為樣本時期；其中，人口增長率是關注變量，用popt來表示，以衡量人口增長情況對于房地產市場的影響；地區(qū)生產總值、人均可支配收入以及城鎮(zhèn)化率指標作為模型的控制變量，分別用GDPt、inct、URt來表示，用以衡量經濟增長、消費能力以及社會因素對于房地產市場的影響。式（2）中的ageingt為老齡人口占比，用來衡量老齡化因素如何影響人口效應的發(fā)揮。

2.樣本數(shù)據(jù)選取

研究對象為沈陽市，對沈陽市2011年—2020年的房地產銷售面積、60歲及以上老年人口占比、地區(qū)生產總值、人均可支配收入及城鎮(zhèn)化率的相關數(shù)據(jù)進行收集和整理。原始數(shù)據(jù)分別來源于《房地產統(tǒng)計年鑒》及《沈陽市統(tǒng)計公報》。

三、人口老齡化對房地產市場的影響實證檢驗

（一）OLS回歸分析

應用數(shù)據(jù)分析軟件eviews8.0進行回歸分析，得到結果見表1所示，R2=0.992 547，F(xiàn)=79.902 49，擬合優(yōu)度較好；除常數(shù)項外其他各變量的P值均小于0.05，說明各解釋變量對被解釋變量有顯著影響。當α=0.05時，tα/2（10—2）=2.306，各系數(shù)t檢驗的絕對值均大于2.306，該模型通過t檢驗。因此，該模型不存在多重共線性。

表1 ols 回歸分析結果

（二）異方差檢驗

對模型進行懷特檢驗，檢驗結果表明TR2=1.665599，對應p值為0.8932，大于0.05。由此可知在5%的顯著性水平下，該模型不存在異方差。

（三）序列相關性檢驗

運用D-W檢驗法對模型進行檢驗，可得到DW=1.525486，當n=50、k=5時，查表得出兩個臨界值分別為dL=1.33、du=1.77，滿足du

（四）檢驗結果與分析

根據(jù)回歸分析的結果α0=49.04，α1=-246.65，可以得出如下結論：人口增長率與房地產市場的銷售面積之間呈現(xiàn)顯著正相關性，說明人口增長對于房地產市場的發(fā)展具有正向的促進作用，若不考慮人口老齡化因素的影響，人口增長率每升高1%，商品房銷售面積也隨之增加49.04萬平方米。但該正向作用受到了人口老齡化的影響，同樣在人口增長率升高1%的情況下，60歲及以上老年人口占比每升高1%，則商品房銷售面積增加46.57萬平方米，相較不考慮老齡化因素情況下降了2.47萬平方米。因此，人口老齡化的深化會抑制人口增長所帶來的正向作用，從而通過這種間接的方式影響房地產市場的發(fā)展。

與此同時，回歸得到的β2、β3、β4均為正值，說明人均GDP的增長情況、人均可支配收入的增加以及城鎮(zhèn)化的不斷發(fā)展也在一定程度上促進了房地產市場的繁榮，而人均可支配收入的回歸系數(shù)值相對較小，說明人均可支配收入的增加對房地產市場的發(fā)展起到的正向作用較其他因素而言程度較輕。

四、結論

本文基于沈陽市2011年—2020年相關數(shù)據(jù)，分析了沈陽市人口老齡化和房地產市場的發(fā)展現(xiàn)狀。在此基礎上構建基準模型和嵌套模型，深入研究了沈陽市人口老齡化對房地產市場的間接影響。實證結果表明，在人口增長對房地產市場的發(fā)展起到積極作用的同時，人口老齡化通過抑制該種正向影響的方式間接作用于房地產市場，影響了房地產市場的發(fā)展。這也意味著，沈陽市老齡化程度的不斷加深在一定程度上阻礙了沈陽市房地產市場的持續(xù)繁榮。