陳彤，盛寶柱

(安徽建筑大學 經(jīng)濟與管理學院，安徽 合肥 230022)

近年來，我國城鎮(zhèn)化進度不斷加快。在第七次人口普查中，我國城鎮(zhèn)化率達到了63.89%。根據(jù)國際上其他國家的經(jīng)驗，當城鎮(zhèn)化率達到70%，樓市的黃金期就會逐漸過去。然而，在我國城鎮(zhèn)化問題需具體分析。許多學者認為，城鎮(zhèn)化首先會提高居民收入，對消費結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，繼而影響居民消費的升級。在此背景下，分析城鎮(zhèn)化、居民消費與住宅價格之間的相互動態(tài)影響關(guān)系，對于實現(xiàn)中國經(jīng)濟穩(wěn)步增長有著重要的意義，在不斷提高我國城鎮(zhèn)化水平和擴大消費內(nèi)需前提下，保證房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定可持續(xù)發(fā)展。

1 文獻綜述

1.1 住宅價格和城鎮(zhèn)化關(guān)系研究

近年來，住宅價格高企并不斷上漲成為大眾關(guān)注的熱點，也成為一個影響中國未來城鎮(zhèn)化質(zhì)量提升的關(guān)鍵因素。如陸銘等[1]從需求角度研究發(fā)現(xiàn)，外來人口所占據(jù)的比例更高的話，城市住宅價格更高。Garriga[2]從供給角度認為城鎮(zhèn)化和住房供給是推動中國住宅價格上漲的關(guān)鍵因素。孫焱林等[3]運用PVAR實證發(fā)現(xiàn)，城鎮(zhèn)化小幅提高住宅價格，而住宅價格對城鎮(zhèn)化產(chǎn)生負面影響。

1.2 住宅價格和居民消費關(guān)系研究

在現(xiàn)有的研究成果中，國內(nèi)外較多研究均指出住宅價格可以促進居民消費發(fā)展。Benjamin等[4]研究表明，房地產(chǎn)對消費產(chǎn)生的影響，相較其他金融性資產(chǎn)更為顯著。陳健等[5]認為，中國的住宅價格上漲抑制消費，這與居民面臨信貸約束相關(guān)。任偉[6]認為消費增加是擴大內(nèi)需途徑，順而帶動住宅價格上漲。

1.3 城鎮(zhèn)化和居民消費關(guān)系研究

已有文獻中，關(guān)于城鎮(zhèn)化和居民消費關(guān)系的研究大多以勞動力流動為中間變量闡述兩者之間的關(guān)系。城鎮(zhèn)化成為刺激消費需求的重大潛力。肖忠義[7]研究得出城鎮(zhèn)化同農(nóng)村地區(qū)金融深化一樣，對農(nóng)村居住居民消費增長具有積極作用，但是短期內(nèi)效果較弱且具有一定的滯后性。藍管秀鋒等[8]指出，在工業(yè)生產(chǎn)率較高的區(qū)域，城鎮(zhèn)化率的提高會帶動消費率的增長；在工業(yè)生產(chǎn)率較低的區(qū)域，城鎮(zhèn)化率的提高不會促進居民的消費率，反而會有一定的下降。

1.4 本文的邊際貢獻

從上面的總結(jié)中發(fā)現(xiàn)，住宅價格、居民消費和城鎮(zhèn)化之間存在密切的影響，但目前我國學術(shù)領域缺少對該問題的系統(tǒng)闡述。查閱文獻時發(fā)現(xiàn)，將住宅價格、居民消費以及城鎮(zhèn)化三者結(jié)合到一起研究極為少見，根據(jù)聶丹蕾、陳蕊[9，10]的研究結(jié)果表明，PVAR模型的選擇在三個變量間的應用是適用且有創(chuàng)新意義的，其得出的規(guī)律也可以為后續(xù)的理論研究提供實證依據(jù)，豐富相關(guān)領域的成果。此外，使用PVAR模型可以在一定程度上理順三者的相互影響。

2 模型設定與變量描述

2.1 模型構(gòu)建

2.2 變量選擇及數(shù)據(jù)來源

本文涉及住宅價格、居民消費和城鎮(zhèn)化三個變量。(1)住宅價格(HP)。能夠體現(xiàn)我國住宅價格變化的指標為住宅商品房銷售均價。與此同時，對住宅價格變量取對數(shù)處理，即為lnhp。(2)居民消費(PY)。CPI可以度量特定時期內(nèi)消費的商品和服務價格水平隨時間變化的程度。用消費價格指數(shù)代表居民的消費水平，對居民消費變量取對數(shù)處理，即為lnpy。(3)城鎮(zhèn)化(URB)。城鎮(zhèn)化水平=城鎮(zhèn)常住人口/年末總?cè)丝凇Τ擎?zhèn)化變量取對數(shù)處理，即為lnurb。

文章數(shù)據(jù)樣本區(qū)間是2005—2019年，選擇2005年作為研究的起始點，來實證分析三者之間的相互聯(lián)系，面板數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。我國住宅價格、居民消費指數(shù)以及城鎮(zhèn)化水平均呈明顯上升趨勢。各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 31省市變量描述性統(tǒng)計結(jié)果變量均值最小值最大值標準差樣本量lnhp8.4467.17610.560.614465lnpy4.8044.6055.1070.125465lnurb3.9353.0314.4950.28465dlnhp0.101-0.390.4560.0849434dlnpy0.0262-0.02330.09620.0179434dlnurb0.0235-0.0220.1230.0158434

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)穩(wěn)定性檢驗和滯后階數(shù)選擇

(1)運用PVAR進行實證分析之前進行單位根檢驗這一步驟，目的是防止偽回歸的出現(xiàn)。如果變量序列沒有平穩(wěn)性質(zhì)，脈沖響應和方差分解的結(jié)果可能會失真。單位根檢驗包括兩類共五種方法。本文綜合使用了這五種方法，單位根平穩(wěn)檢驗結(jié)果如表2所示，五種檢測方法的原假設都是非平穩(wěn)的面板數(shù)據(jù)。總的來看，研究變量至少為一階差分才能全部拒絕原假設，才可以進行模型的實證分析。

表2 面板單位根檢驗結(jié)果

(2)在對面板數(shù)據(jù)進行下面兩項檢驗之前，參照MBIC、MAIC及MHQIC三種標準，進行最優(yōu)滯后階數(shù)選擇。根據(jù)MBIC和MQIC標準選擇了滯后一階，而MAIC標準選擇了滯后二階。因此，為保證模型的穩(wěn)定性和有效性，滯后一階是在對模型分析時的最優(yōu)滯后階數(shù)，如表3所示(*、**、***分別是在10%、5%、1%的顯著性水平下通過)。

3.2 動態(tài)面板數(shù)據(jù)GMM估計

表3 31省市滯后階數(shù)選擇結(jié)果滯后階數(shù)MBICMAICMQIC1-280.2320?-75.0915-157.9214?2-261.6227-79.2755?-152.90213-223.6693-64.1156-128.53884-203.7195-66.9592-122.17915-166.8375-52.8705-98.8871

PVAR模型的工具變量設定是利用各個內(nèi)生變量的更高階滯后項，使用系統(tǒng)廣義矩估計處理模型的內(nèi)生性問題，最終的估算結(jié)果如表4所示。其中，c_dlnhp表示dlnhp采用GMM估計得出估計系數(shù)，s_dlnhp為對應的標準差，其他變量同理。

從住宅價格的回歸結(jié)果來看，其自身的滯后一期在10%的水平下通過顯著性檢驗，有著較為顯著的正相關(guān)關(guān)系。從居民消費的方程可知，它與住宅價格及其自身的滯后一期負相關(guān)，且兩者分別在5%和10%的水平下顯著。從城鎮(zhèn)化的方程來看，滯后一期的居民消費在10%的顯著性水平下通過顯著性檢驗，住宅價格滯后項的估計系數(shù)呈不顯著性質(zhì)，而城鎮(zhèn)化的滯后項對自身有促進作用，且較為顯著。

表4 廣義矩估計結(jié)果解釋變量被解釋變量dlnhpc_dlnhps_dlnhpdlnpyc_dlnpys_dlnpydlnurbc_dlnurbs_dlnurbL1.dlnhp0.419?0.1937-0.153??0.0532-0.01480.0204L1.dlnpy0.9180.6139-0.318?0.16240.165?0.0767L1.dlnurb-1.5052.13571.0650.55090.595??0.1882

3.3 穩(wěn)定性和Granger因果檢驗

3.3.1 PVAR模型穩(wěn)定性檢驗

為了保證后續(xù)步驟結(jié)論的準確性，首先對PVAR模型進行穩(wěn)定性檢驗，通過軟件添加曲線圖指令，可以得到穩(wěn)定性試驗曲線圖。我們可以看到圖1中，伴隨矩陣的根都落在穩(wěn)定性試驗曲線(半徑為1的圓)內(nèi)，這樣的結(jié)果顯示該PVAR模型是穩(wěn)定的。如圖1所示。

圖1 PVAR模型穩(wěn)定性檢驗

3.3.2 Granger因果檢驗

從表5可以得知，在單獨層面上看，雖然城鎮(zhèn)化不是引起住宅價格高企的原因，只有當居民消費在1%顯著性水平下才是引起住宅價格上漲的原因，但是從PVAR模型整體上來看，在5%顯著性水平下，城鎮(zhèn)化和居民消費均是引起住宅價格上漲的原因。從居民消費水平角度來說，住宅價格不是影響居民消費的原因，城鎮(zhèn)化是在1%顯著性水平下影響居民消費的原因。但對于城鎮(zhèn)化來說，住宅價格和居民消費分別是在5%與1%顯著性水平下影響城鎮(zhèn)化的原因。根據(jù)得出的檢驗結(jié)果表明，可以進行下一步的分析，如表5所示。

3.4 脈沖響應分析

廣義矩估計結(jié)果揭示了三者的靜態(tài)相互作用關(guān)系，為研究更準確的動態(tài)關(guān)系，需要對三者進行脈沖響應分析。脈沖響應指的是當某個變量因為擾動項的變化而產(chǎn)生單位改變時其他變量所產(chǎn)生的變化，可以較好地描述變量之間的動態(tài)互動關(guān)聯(lián)。使用stata16.0軟件選擇Monte-Carlo模擬方法進行500次模擬，在滯后6期的脈沖響應函數(shù)如圖2所示。

表5 PVAR模型Granger因果檢驗被解釋變量檢驗變量卡方統(tǒng)計量自由度P值dlnhpdlnpy8.51510.004???dlnurb0.14210.707 聯(lián)合統(tǒng)計量9.11220.011??dlnpydlnhp1.77710.182 dlnurb25.81810.000???聯(lián)合統(tǒng)計量25.85620.000???dlnurbdlnhp6.47210.011?? dlnpy9.7910.002???聯(lián)合統(tǒng)計量10.46320.005???

3.4.1 住宅價格的分析

從圖2中⑧可看出，住宅價格受到居民消費的沖擊時，產(chǎn)生一直持續(xù)的正向影響，且在第1期時達到最大，約為0.0172，之后便持續(xù)減弱，最終收斂于很小的正向影響。說明居民消費不斷升級，對地產(chǎn)行業(yè)也不斷提升消費需求,進一步推動了房價的持續(xù)強勁上漲。從圖2中⑦可以看出，城鎮(zhèn)化對住宅價格影響一直持續(xù)為正，且在第2期達到峰值，約為0.0092，隨后持續(xù)下降，最終收斂于很小的正向影響。城鎮(zhèn)化水平提升可直接推動房價上漲，人口流入，住房需求提升，房地產(chǎn)市場進入繁榮階段。房價上漲到一定程度時，政府為了抑制房地產(chǎn)泡沫會頒布調(diào)控政策，但整體而言，城鎮(zhèn)化水平對房價的影響仍然是正面的。從圖2中⑨可以看出，當住宅價格受到來自自身的沖擊時，其對自身當期的影響最大，約為0.0884，之后便立即減弱，并在第6期減弱到0.0022。這說明住宅價格在短期內(nèi)對自身有一個正向的慣性作用，能推進住宅價格上漲，但在長期內(nèi)的正向作用趨近于0。

圖2 脈沖響應

3.4.2 居民消費的分析

從圖2中⑤可以看出，居民消費對自身沖擊影響一直持續(xù)為正，且在當期最大，約為0.0202；之后的正向影響持續(xù)減弱，最終收斂于很小的正向影響。這說明居民消費對自身始終保持著正向作用，但隨期數(shù)的增加推移，正向作用會逐漸削弱。從圖2中④可以看出，居民消費受到城鎮(zhèn)化的沖擊時，產(chǎn)生一直持續(xù)的正向影響，且在第2期達到最大，約為0.0092，之后便持續(xù)減弱，最終收斂于很小的正向影響。城鎮(zhèn)化水平不斷提升，居民收入也不斷提高，因此居民消費水平得到了正向促進。從圖2中⑥可以看出，居民消費受到住宅價格的沖擊時，當期沖擊影響為負，為-0.0012，第2期開始回升得到正向回應，并達到最高點，約為0.003，在第2期后向零收斂。初期高昂的住宅價格抑制了居民消費水平的提升，隨之住宅價格上漲通過財富效應促進居民消費升級。

3.4.3 城鎮(zhèn)化的分析

從圖2中①可以看出，當城鎮(zhèn)化受到來自自身的沖擊時，當期有一個最大的正向沖擊，約為0.0121，之后便立即減弱，并在第6期接近于0。這說明城鎮(zhèn)化在短期內(nèi)對自身有一個正向的慣性作用，能推進城鎮(zhèn)化進程，但在長期內(nèi)的正向作用幾乎為0。從圖2中②和③可以看出，當城鎮(zhèn)化受到居民消費和住宅價格的沖擊時，當期產(chǎn)生正向響應，均在第2期升到峰值，第2期之后開始趨近于0。房價上漲初期有助于改善房地產(chǎn)行業(yè)的投資行為及投資效率，由于工業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)等在城鎮(zhèn)中產(chǎn)生大量崗位需求，城市中進入了足夠的農(nóng)村勞動力，因而城鎮(zhèn)化水平被推動提升；但當房價上漲到一定程度，就會大大提高外來人口居住成本，抑制城鎮(zhèn)化水平提高。整體而言，房價對城鎮(zhèn)化水平的影響為正。

3.5 方差分解

為了進一步考察住宅價格、居民消費和城鎮(zhèn)化之間的相互影響，通過方差分解進一步研究有多少方差是由自身引起的，又有多少是其他研究變量引起的。進行方差分解后，如表6所示。

表6 方差分解結(jié)果變量影響因素滯后期1510dlnhpdlnhp1.00000.92410.9087dlnpy0.00000.02400.0334dlnurb0.00000.05190.0579dlnpydlnhp0.00470.06650.0718dlnpy0.99020.74810.7210dlnurb0.00510.18540.2072dlnurbdlnhp0.00360.03820.0454dlnpy0.00000.23800.2659dlnurb0.99640.72370.6887

由表6可知，影響住宅價格的主要因素來自其自身沖擊，雖然其貢獻比例呈現(xiàn)下降趨勢，但是在第10期仍有高達90.87%的貢獻比例。城鎮(zhèn)化是影響住宅價格的次要因素，其貢獻程度呈現(xiàn)上升趨勢，從當期的0上升到第10期的5.79%。而居民消費對住宅價格的解釋能力較弱，到第10期僅有3.34%。

對于居民消費來說，居民消費的變動主要來自自身沖擊，隨著時間推移，雖然貢獻程度逐年下降，但是在第10期仍有高達72.10%的貢獻比例。城鎮(zhèn)化是影響居民消費的次要因素，其貢獻程度也逐年緩慢上升，到第10期達到了20.72%的貢獻比例。雖然住宅價格對居民消費的解釋能力較弱，但其貢獻程度也在逐年上升，到第10期也有7.18%的貢獻比例。

對于城鎮(zhèn)化來說，城鎮(zhèn)化的變動主要來自自身沖擊，其所占貢獻比例較大，其貢獻比例呈現(xiàn)下降趨勢，在當期的貢獻比例為99.64%。住宅價格是影響城鎮(zhèn)化的次要因素，其貢獻程度也逐年緩慢上升。在預測期的第10期時，城鎮(zhèn)化和住宅價格對其貢獻度分別為68.87%和26.59%。此外，居民消費對城鎮(zhèn)化的解釋能力較弱，但其貢獻程度也在逐年上升，到第10期也有4.54%的貢獻比例。

4 結(jié)論及建議

本文以2005—2019年我國31省市數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建PVAR模型并利用它研究了住宅價格、居民消費和城鎮(zhèn)化自身及相互之間的互動關(guān)系差異。結(jié)論如下：

(1)住宅價格上漲促進了居民消費的增加，居民消費增加提升了城鎮(zhèn)化水平，住宅價格對城鎮(zhèn)化水平的影響是正向的。

(2)城鎮(zhèn)化水平提升有利于居民消費水平增長，居民消費增長促進了住宅價格上漲，城鎮(zhèn)化水平提升對住宅價格的影響是正面的。

基于以上研究，本文提出如下建議：

(1)在房地產(chǎn)業(yè)方面，一是各地政府要堅持并落實國家“房住不炒”政策，并提出相關(guān)的配套措施。二是因地制宜地制定房地產(chǎn)發(fā)展戰(zhàn)略：對于一線城市來說，要通過房地產(chǎn)業(yè)的布局促進人口和功能由中心城區(qū)向新城區(qū)轉(zhuǎn)移；而對于大部分二三線城市來說，要通過房地產(chǎn)業(yè)布局，特別是向中小城鎮(zhèn)布局，促進農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移。

(2)在城鎮(zhèn)化方面，一是要完善社會保障，我國社會保障體系不夠健全導致了我國儲蓄率高、消費保守的習慣。不僅要解決城市人口的社會保障問題，還需對流動人口社會保障制度加以完善，這樣有利于促進居民消費升級，擴大內(nèi)需。二是提高失地農(nóng)村居民養(yǎng)老保障水平，通過促進就業(yè)政策和增加生活補貼的方法解決以前的歷史遺留問題，解決“進鎮(zhèn)農(nóng)民”的生活困難問題。三是地方財政應當加速主體稅種改革，為地方政府擺脫土地財政探索出一條解決途徑，例如推進以房地產(chǎn)稅和消費稅為主體稅種。