房产财富与购房决策如何影响居民消费
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摘要
本文使用中国家庭追踪调查数据库的数据,在微观层面检验了家庭房产财富及购房决策对消费的影响,重点考察了自有住房者与租房者消费行为的差异。研究发现,房产财富对家庭消费存在正向的"财富效应"和负向的"挤出效应"。已购房家庭存在显著的房产"财富效应",住房财富净值增加1%会导致其平均消费水平增加约0.05%。但与租房家庭相比,已购房家庭消费水平较低,购房行为对非住房消费产生了"挤出效应"。因此,本文指出在新时代,我国仍然处于城镇化快速发展时期,购房需求依旧旺盛,应进一步加大住房供给,抑制投机行为,保持房价的合理和稳定,并完善相应的社会保障制度,防止"挤出效应",增强消费对经济的作用,缓解我国日益严重的不平等现象,构建和谐社会。
引文
(1)A.Ando and F.Modigliani,“The ‘Life Cycle’ Hypothesis of Saving:Aggregate Implications and Tests,” American Economic Review,vol.53,no.1,1963,pp.55～84.
(2)J.D.Benjamin,P.Chinloy and G.D.Jud,“Real Estate Versus Financial Wealth in Consumption,” The Journal of Real Estate Finance and Economics,vol.29,no.3,2004,pp.341～354.
(3)Case K.E.,J.M.Quigley and R.J.Shiller,“Comparing Wealth Effects:The Stock Market Versus the Housing Market,” Advances in Macroeconomics,vol.5,no.1,2005,pp.1235～1235.
(4)S.Y.Phang,“House Prices and Aggregate Consumption:Do They Move Together?Evidence from Singapore,” Journal of Housing Economics,vol.13,no.2,2004,pp.101～119.
(5)S.Cho,“Housing Wealth Effect on Consumption:Evidence from Household Level Data,” Economics Letters,vol.113,no.2,2011,pp.192～194.
(6)L.Sheiner,“Housing Prices and the Savings of Renters,” Journal of Urban Economics,vol.38,no.1,1995,pp.94～125.
(7)J.Y.Campbell and J.F.Cocco,“How do House Prices Affect Consumption?Evidence from Micro Data,” Journal of Monetary Economics,vol.54,no.3,2007,pp.591～621.
(8)K.E.Case,J.M.Quigley and R.J.Shiller,“Comparing Wealth Effects:The Stock Market Versus the Housing Market,” Advances in Macroeconomics,vol.5,no.1,2005,pp.1235～1235.
(9)R.Bostic,S.Gabriel and G.Painter,“Housing Wealth,Financial Wealth,and Consumption:New Evidence from Micro Data,” Regional Science and Urban Economics,vol.39,no.1,2009,pp.79～89.
(10)J.Y.Campbell and J.F.Cocco,“How do House Prices Affect Consumption?Evidence from Micro Data,” Journal of Monetary Economics,vol.54,no.3,2007,pp.591～621.
(11)李涛、陈斌开:《家庭固定资产、财富效应与居民消费:来自中国城镇家庭的经验证据》,《经济研究》2014年第3期。
(12)陈训波、周伟:《家庭财富与中国城镇居民消费:来自微观层面的证据》,《中国经济问题》2013年第2期。
(13)李雪松、黄彦彦:《房价上涨、多套房决策与中国城镇居民储蓄率》,《经济研究》2015年第9期。
(14)鉴于不同年份CFPS数据对家庭住房类型(即房屋产权属性)等变量的定义有所不同,不同年份的数据不完全可比。而2010年的变量定义更加符合本文的研究目的,因此我们仅使用2010年数据进行回归。
(15)25个省份包括:北京、天津、河北、山西、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃。
(16)净收入是指总的家庭收入减去总的经营成本。CFPS官方计算并报告了每一户家庭的净收入,共包括四大类:工资和薪金、家庭经营性收入、财产性收入、转移性收入。
(17)CFPS中的住房产权形式包括:完全自有、和单位共有产权、租住、政府免费提供、单位免费提供、父母/子女提供、其他亲友借住、其他形式。
(18)M.Chamon and E.Prasad,“Why are Saving Rates of Urban Households in China Raising?” Macroeconomics,vol.2,no.1,2010,pp.93～130.
(19)在实证研究中,是否拥有多套住房也被认为会对居民消费产生影响。本文未将“是否拥有多套住房”虚拟变量纳入模型是因为,我们已经控制了家庭房产财富和区/县层面的地区虚拟变量,即在同一区/县中,家庭拥有房屋的套数和房产财富是高度相关的。我们在研究中发现,如果将“是否拥有多套住房”和房产财富金额二者同时纳入回归方程,前者并不显著;而去掉“是否拥有多套住房”并不影响其他变量和模型总体的显著性,因此本文选择不纳入“是否拥有多套住房”变量。
(20)Wei S.and X.Zhang,“The Competitive Saving Motive:Evidence from Rising Sex Ratios and Savings Rates in China,” Journal of Political Economy,vol.119,no.3,2009,pp.511～564.
(21)Ben C.Arimah,The Determinants of Housing Tenure Choice in Ibadan,Nigeria:General Information,1997,pp.105～124.
(1)K. E. Case,J. M. Quigley and R. J. Shiller,“Comparing Wealth Effects:The Stock Market Versus the Housing Market,”Advances in Macroeconomics,vol. 5,no. 1,2005,pp. 1235~1235.
(2)http://data. stats. gov. cn/easyquery. htm? cn=C01.
(3)Li S.,Z. Wei and S. Ding,“Empirical Analysis on the Inequality and the Reason of China Residents’Property Distribution,”Economic Research Journal,vol. 6,2005,pp. 4~15.
(2)J.D.Benjamin,P.Chinloy and G.D.Jud,“Real Estate Versus Financial Wealth in Consumption,” The Journal of Real Estate Finance and Economics,vol.29,no.3,2004,pp.341～354.
(3)Case K.E.,J.M.Quigley and R.J.Shiller,“Comparing Wealth Effects:The Stock Market Versus the Housing Market,” Advances in Macroeconomics,vol.5,no.1,2005,pp.1235～1235.
(4)S.Y.Phang,“House Prices and Aggregate Consumption:Do They Move Together?Evidence from Singapore,” Journal of Housing Economics,vol.13,no.2,2004,pp.101～119.
(5)S.Cho,“Housing Wealth Effect on Consumption:Evidence from Household Level Data,” Economics Letters,vol.113,no.2,2011,pp.192～194.
(6)L.Sheiner,“Housing Prices and the Savings of Renters,” Journal of Urban Economics,vol.38,no.1,1995,pp.94～125.
(7)J.Y.Campbell and J.F.Cocco,“How do House Prices Affect Consumption?Evidence from Micro Data,” Journal of Monetary Economics,vol.54,no.3,2007,pp.591～621.
(8)K.E.Case,J.M.Quigley and R.J.Shiller,“Comparing Wealth Effects:The Stock Market Versus the Housing Market,” Advances in Macroeconomics,vol.5,no.1,2005,pp.1235～1235.
(9)R.Bostic,S.Gabriel and G.Painter,“Housing Wealth,Financial Wealth,and Consumption:New Evidence from Micro Data,” Regional Science and Urban Economics,vol.39,no.1,2009,pp.79～89.
(10)J.Y.Campbell and J.F.Cocco,“How do House Prices Affect Consumption?Evidence from Micro Data,” Journal of Monetary Economics,vol.54,no.3,2007,pp.591～621.
(11)李涛、陈斌开:《家庭固定资产、财富效应与居民消费:来自中国城镇家庭的经验证据》,《经济研究》2014年第3期。
(12)陈训波、周伟:《家庭财富与中国城镇居民消费:来自微观层面的证据》,《中国经济问题》2013年第2期。
(13)李雪松、黄彦彦:《房价上涨、多套房决策与中国城镇居民储蓄率》,《经济研究》2015年第9期。
(14)鉴于不同年份CFPS数据对家庭住房类型(即房屋产权属性)等变量的定义有所不同,不同年份的数据不完全可比。而2010年的变量定义更加符合本文的研究目的,因此我们仅使用2010年数据进行回归。
(15)25个省份包括:北京、天津、河北、山西、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃。
(16)净收入是指总的家庭收入减去总的经营成本。CFPS官方计算并报告了每一户家庭的净收入,共包括四大类:工资和薪金、家庭经营性收入、财产性收入、转移性收入。
(17)CFPS中的住房产权形式包括:完全自有、和单位共有产权、租住、政府免费提供、单位免费提供、父母/子女提供、其他亲友借住、其他形式。
(18)M.Chamon and E.Prasad,“Why are Saving Rates of Urban Households in China Raising?” Macroeconomics,vol.2,no.1,2010,pp.93～130.
(19)在实证研究中,是否拥有多套住房也被认为会对居民消费产生影响。本文未将“是否拥有多套住房”虚拟变量纳入模型是因为,我们已经控制了家庭房产财富和区/县层面的地区虚拟变量,即在同一区/县中,家庭拥有房屋的套数和房产财富是高度相关的。我们在研究中发现,如果将“是否拥有多套住房”和房产财富金额二者同时纳入回归方程,前者并不显著;而去掉“是否拥有多套住房”并不影响其他变量和模型总体的显著性,因此本文选择不纳入“是否拥有多套住房”变量。
(20)Wei S.and X.Zhang,“The Competitive Saving Motive:Evidence from Rising Sex Ratios and Savings Rates in China,” Journal of Political Economy,vol.119,no.3,2009,pp.511～564.
(21)Ben C.Arimah,The Determinants of Housing Tenure Choice in Ibadan,Nigeria:General Information,1997,pp.105～124.
(1)K. E. Case,J. M. Quigley and R. J. Shiller,“Comparing Wealth Effects:The Stock Market Versus the Housing Market,”Advances in Macroeconomics,vol. 5,no. 1,2005,pp. 1235~1235.
(2)http://data. stats. gov. cn/easyquery. htm? cn=C01.
(3)Li S.,Z. Wei and S. Ding,“Empirical Analysis on the Inequality and the Reason of China Residents’Property Distribution,”Economic Research Journal,vol. 6,2005,pp. 4~15.