人口老龄化房价与区域城乡收入差距.docx

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人口老龄化房价与区域城乡收入差距

人口老龄化、房价与区域城乡收入差距

　　在持续的货币政策放松及房地产去库存政策相继出台的背景下，我国一线城市房价出现暴涨，再次引发了居民购房热潮，而三、四线城市依然面对极大的去库存压力，这也意味着我国房地产市场出现分化，存在着突出的结构性、区域性矛盾，这也间接影响了区域收入分配的格局。

在我国城乡二元结构下，城乡收入不平等是制约我国区域均衡发展的主要问题。

同时，作为老龄化速度最快的国家之一，我国的人口老龄化问题一直备受关注。

从2016年提出的“单独二胎，，到2016年1月的‘‘全面二胎”，为应对老龄化问题，政府放开了对人口生育政策的管制，以实现延缓老龄化进程，增加劳动力供给的作用。

在农村人口向城市迁移的过程中，一方面因老年人口的稳定性使城市化进程受到影响，进一步强化了我国的城乡二元结构；另一方面，与城市化相伴随的住房市场的繁荣，不仅推动了经济增长，也带来了房价过快增长，从而引发了城乡居民财富的二次分配，使拥有住房的城市居民享受到了房价上涨带来的财富积累。

而广大农民并非爱益群体.因而进一步加剧了财产性收入的分配不平等，造成城乡收入差距的扩大。

由此可见，城乡收入差距、房地产市场的调控、人口老龄化问题都是当前我国面临的亟需解决的问题，且三者有千丝万缕的联系。

　　随着我国经济进入增速阶段性回落的时期，在经济“新常态”与老龄化的背景下，房地产行业持续低迷，然而，我国2016年的城乡收入差距却自2002年以来首次缩小至3倍以下。

那么，房价和老龄化水平的变动会对城乡收入差距产生怎样的影响？

本文回顾了前人的研究，基于区域比较的视角提出了假设并进行检验，通过研究二者之间的交互影响，探讨老龄化背景下，房价的上涨对不同区域城乡收入分配不平等的影响机制。

　　二、文献综述与理论假设

　　针对房价与收入差距的关系这一问题，现有理论研究和实证检验多数支持“房价上涨会造成居民收入差距扩大”这一观点。

Mafia&和Vigdor利用1970—2000年的美国大都市区域数据，通过对局部均衡模型的分析，发现房价上涨显著地推动了收入差距的扩大。

Mariet-ta通过分析比较租房和住房群体住房支出的构成，发现随着荷兰房价上涨，租房者和拥有房屋所有权者的收入差距拉大不是周期性的，而是一种长期趋势。

张传勇、陈建和高波基于我国面板数据，研究发现收入差距与房价之间存在着正向的互动关系。

针对我国城乡二元结构的特殊性，研究房价上涨对城乡收入差距影响的文献相对较少。

刘嘉毅通过对2000—2016年我国30个省份的数据建立动态面板数据模型进行估计，发现在经济转型背景下，房价上涨会拉大城乡收入差距并分析了其影响机制。

安虎森等发现城乡市场开放度比较低时，城市高房价导致城乡收入差距扩大，而市场开放度比较高时则相反。

然而，这些研究并未从区域化视角出发，忽略了房价和经济发展水平的区域性特征。

国内只有少数学者对房价波动与收入分配的区域差异性问题进行了验证，结果表明房价波动对居民收入分配的影响存在着区域差异。

　　关于人口年龄结构与收入差距的研究，Paglin开创性地提出了年龄结构变化影响收入不平等的分解方法。

其后的研究主要以实证为主，Sawako以日本1980—2000年的老年人住户的收入不平等情况为分析对象，发现随三代家庭的减少，老年人之间的收入不平等程度在降低。

Hm通过对中国区域不平等现象的分解研究，发现老龄化会加重农村收入不平等的情况。

蓝家俊和魏下海等使用跨国面板数据验证了老龄化会显著地拉大收入不平等，且对于老龄化水平越高的国家，老龄化对收入不平等的促进作用越大。

刘华通过1989—2016年的农户微观家计调查数据，经过方差分解和回归分解发现农村人口老龄化的确加剧了收入不平等。

关于人口年龄结构与房价之间关系的研究起初主要基于生命周期理论，Mankiw和WEil最早将人口年龄结构引入房地产市场的研究中，证实了美国20世纪末房地产价格的上升与“婴儿潮”有较为显著的关系，其后的很多国外学者均得出了类似结论。

其后，Eddie等通过建立代际交叠模型，发现老龄化程度每上升1%，房价会上升%。

国内学者多采用实证分析的方法探讨房价与人口年龄结构的关系。

邹瑾采用面板协整检验、系统广义矩估计等方法，证明了人口年龄结构是房价波动的长期影响因素，人口老龄化曾对房价上涨起到推动作用。

但从中长期来看，此趋势可能发生逆转，且人口老龄化对房价的影响具有区域差异性。

郭娜和吴敬基于面板平滑转换模型研究发现，人口数量的增长是推动我国房价上涨的重要因素，但老龄化程度联盟加剧会减弱这种正向影响。

　　基于我国住房市场的区域性特征，对住房市场存在供给不足的地区，房价上涨会通过财富效应等渠道的作用拉大城乡收入差距；而对于住房市场供给过剩的地区，去库存压力较大，房地产市场的不景气会抑制当地经济的发展，影响当地居民的收入水平。

因此，作为解决去库存压力的主力军，在鼓励农民进入城市购房等政策引导下，如果房价上涨，农村居民也可享受到财富效应带来的财富积累，从而缩小城乡收入差距。

因此，基于区域比较的视角，为探讨房价对城乡收入差距的影响，本文提出如下假设。

假设1A：

房价上涨扩大了城乡收入差距。

　　假设1B：

房价上涨缩小了城乡收入差距。

　　考虑到老龄化水平对收入差距的影响机制一直存有争议，经济发展水平好的地区，相应的医疗服务、社会保障更为完善，老龄化水平也相对较高，但对城乡收入差距作用机制的方向是不确定的。

因此，基于我国的人口年龄机构分布的区域性特征，提出如下假设。

　　假设2A：

老龄化扩大了城乡收入差距。

　　假设2B：

老龄化缩小了城乡收入差距。

　　此外，除了考虑房价、老龄化的区域性特征外，还应考虑老龄化、房价的交互作用对城乡收入差距的关系产生影响。

据此，本文引入房价与老龄化的交互项，提出如下假设。

　　假设3A：

老龄化背景下，强化了房价上涨对城乡收入差距的扩大。

　　假设3B：

老龄化背景下，抑制了房价上涨对城乡收入差距的扩大。

　　三、区域差异化市场的划分

　　数据来源和指标选择

　　本文选取我国31个省的住房市场、人口结构和经济发展数据作为研究对象。

考虑到2002年后，中国出现持续的“房地产热”，房价大幅上涨，故本文选取2002—2016年的数据作为样本，所有地区数据均来自2002—2016年的《中国统计年鉴》《新中国60年统计资料汇编》及地方统计网站的《国民经济和社会发展统计公报》，并对所有涉及的价值型变量以2002年为基期，利用各省各年度的CPI对这些数据进行平减，消除价格波动的影响。

目前，对我国区域住房市场调控政策效果的研究大多限于东、中、西部的划分格局，基于省际地区差异角度的研究仍较少。

鉴于此，本文对我国具有同类经济特征的住房市场进行划分，针对房地产市场供给、需求、价格和经济发展水平4个一级指标各选取竣工面积增长率、人均可支配收入、房价与房价收入比、人均GDP为二级指标，构成对区域聚类分析的指标体系。

　　区域市场划分结果

　　对31个省进行区域划分，最终可以将我国住房市场分为四个区域。

分别观察2002—2016年四个区域的房价和GDP的均值，可将四个区域的住房市场归纳为四类：

高房价、高GDP地区，较高房价、较高GDP地区，较低房价、较低GDP地区，低房价、低GDP地区。

从表1中可以直观地看到，一区到四区的房价、人均GDP和老龄化水平依次减少。

经济发展较好的地区，老龄化程度和房价水平均处于高位。

　　四、实证检验及分析

　　变量说明

　　由于我国经济进入“新常态”阶段，为考察这一特殊时期的区域城乡收入差距问题，结合刘嘉毅、周建军和刘颜等人的研究成果，本文以城乡收入差距为被解释变量，以房价和老龄化比率为主要解释变量，选取城市化水平、经济发展程度、市场化水平、政府干预度、教育投入、失业率、对外开放七个指标，作为衡量不同区域的经济特征变量，即控制变量。

　　模型设定与计量方法

　　考虑到城乡收入差距的动态效应，即其过去值可能由于经济惯性对当期值有影响，我们把城乡收入差距滞后一期值引入到模型中，建立动态面板数据模型。

为检验第一对假设和第二对假设，设立模型：

　　本文采用系统广义矩的估计方法，结合Sargan检验与AR检验考察估计结果的有效性。

首先，通过CPI对价值型数据进行平减，分别采用相同根单位根检验LLC检验和不同根单位根检验Fisher-ADF这两种检验方法。

经检验，只有收入差距和政府干预度两变量的水平序列不平稳。

而模型中的各变量均满足一阶单整，可进一步通过Kao方法进行协整检验，得到的P值为，证实了在1%的显著性水平下，模型各变量间是否存在长期稳定的关系，可以建立模型进行分析。

　　实证结果分析

　　在进行区域分析之前，本文先以全国样本作为分析对象，在模型的基础上，以被解释变量的滞后值作为工具变量，并设定工具变量最大滞后阶数为1，采用两步法sys-GMM对模型进行检验。

表3的检验结果表明，全部解释变量都被纳入模型，无冗余变量，且变量系数均为显著。

同时，模型通过了Sargan检验与AR检验，可以认为模型能够较好地反映出经济转型背景下，房价、老龄化对全国及不同区域城乡收入差距的影响。

此外，从表3中还可以看到其他经济特征变量对全国城乡收入差距的影响。

其中，城市化进程的加快以及积极的政府干预均会缩小城乡收入差距，而市场化和对外开放程度越高、教育投入越大、失业率上升，则伴随着城乡收入差距的扩大，经济增长水平对城乡收入差距的影响不显著。

城乡收入差距的一阶滞后项系数显著，即城乡收入差距在时间序列中表现出动态持续性，因此房价、老龄化等变量对收入差距的影响具有长期累积效应。

　　1.房价对城乡收入差距的影响。

从模型估计结果中可以看到，在控制住其他变量后，在5%的显著性水平上，房价每上升1%，城乡收入差距将上升%，证实了普遍来说，在全国范围内房价的上涨会使城乡收入差距扩大。

　　从对区域样本的分析中可以看到，除二区外，房价变动均对城乡收入差距的变动产生了显著影响，其中，一区、四区的房价系数显著为正，意味着一区、四区随着房价上涨会出现城乡收入差距扩大的情况，与全国样本得出的结论是一致的。

而三区则出现房价上涨伴随着城乡收入差距缩小的现象。

究其原因，三区较低房价、较低GDP的特征使得城市居民对住房的购买力较强，其平均房价收入比与四区接近，均在6倍左右，远低于一区、二区，且平均房价增长率是四个区域最低的，造成了城市居民很难通过买卖房地产实现大的财富增值，因此房价上涨未能导致城乡收入差距变大，反而会因房价上升带来的房地产市场繁荣，带动这一区域城乡经济的共同发展，从而缩小了城乡收入差距。

2.老龄化对城乡收入差距的影响。

表3还显示了老龄化对与城乡收入差距的影响。

对全国样本来说，与房价上涨带来的扩大效应相同，老龄化程度的加剧也扩大了城乡收入差距。

结果显示，在控制住其他变量后，在5%的显著性水平上，老龄化率每上升1%，城乡收入差距将扩大%；对分区域样本而言，老龄化程度的加剧对一区、三区和四区的城乡收入差距均表现为扩大效应，即老龄化程度越高，这些区域的城乡收入差距越大，而二区则相反，随着老龄化程度加剧，二区的城乡收入差距反而缩小了。

进一步分析造成二区与其他区域结论不同的原因，可以看到，二区的城市化率较高，意味着其城乡二元结构最弱，城市化进程的推进极大改善了城乡收入分配格局。

在二区城乡收入差距的各个影响因素中，失业率的影响是最大的，失业率上升1%，城乡收入差距下降个单位，这种作用强度远大于其他三个区域。

而二区的老年抚养比高达，随着人口年龄结构的不断老化，社会总需求出现明显下降，总需求不足将带来失业率的上升，从而导致城乡收入差距的下降。

　　3.房价、老龄化交互作用对城乡收入差距的影响。

从表4中可以看到，对全国样本建模得到的结果为，老龄化与房价的交互项系数显著为负，说明房价上涨间接地削弱了老龄化对城乡收入差距的扩大效应，同时，老龄化也削弱了房价的扩大效应。

老龄化程度的加重，使老年人口抚养比上升，人口红利逐渐消失，社会保障支出变大，家庭财富积累速度变慢，弱化了财富分化的进程。

另外，从长期来看，人口老龄化会引起住房需求的不足，减缓房价的涨势，削弱了房地产的财富效应，从而缩小了城乡收入差距。

　　在对区域样本的分析中，可以看到，一区、二区和四区的老龄化与房价的交互项显著为负，而三区的交互项系数没有通过显著性检验。

另外，在引入交互项后，二区和三区的老龄化系数均不显著，说明对二区、三区而言，引入交互项后的模型不具有稳健性，因此认为在较高房价、较高GDP的二区和较低房价、较低GDP的三区中，房价、老龄化的交互作用对城乡收入差距没有显著的影响；对高房价、高GDP的一区和低房价、低GDP的四区，交互项系数、房价和老龄化的系数均与全国样本相同，说明尽管提振房市的政策会扩大城乡收入差距，但在与老龄化的交互作用下，房价上涨反而会削弱老龄化的扩大效应，配合生育政策的放开，可以进一步缩小城乡收入差距。

对四区来说，房价上涨会带动当地的经济发展，可以加快推进城市化进程，利于城乡居民的收入差距的缩小。

对一区，北京、上海这样的高房价地区仍在“限购城市”之列，在削弱房价对收入差距的扩大效应时，随老龄化程度升高，会带来城乡差距的大幅扩大，远超过房价和交互效应带来的影响。

因此，应加强人口政策的落实，减缓北京、上海这样的一线城市生育率下降的局面。

　　稳健性检验

　　xx—2016年，住房市场的政策导向以刺激住房消费为主，带来了房地产市场的繁荣和房价的迅速上涨。

为遏制房价过快上涨，政府于2016年出台“国十一条”和“新国十条”，通过房产税试点改革、“限购”“限价”等政策对房地产市场进行调控。

因此，本文剔除2002年与2016—2016年调控房市期间的数据，选取xx—2016年的房地产市场作为子区间进行模型估计，得到的结果与全样本的基本吻合，说明本文结论具备稳健性。

　　五、结论与政策建议

　　本文以2002—2016年我国31个省面板数据为基础，通过基于住房市场、经济发展水平特征的聚类分析将全国地区划分为4个区域，并分别对全国及区域样本建模，分析房价、老龄化程度的变动对城乡收入差距的影响。

实证分析结果表明，对不同经济发展水平、不同房价水平的地区，房价与人口年龄结构对城乡收入差距的直接影响和交互影响均有所不同。

总体来说，房价上涨和老龄化程度加剧均会扩大城乡收入差距。

对一区、二区和四区而言，控制住其他变量下，房价的持续上涨会推动这些区域的城乡收入差距不断扩大，但对较低房价、较低GDP的三区，高房价收入比和低房价增长率使房价上涨对城乡收入差距反而起到缩小的作用；同时，老龄化程度的加剧对一区、三区和四区的城乡收入差距均表现为扩大效应，但对二区来说，随老龄化程度加剧，城乡收入差距反而缩小了；另外，通过引入房价与老龄化的交互项分析，房价上涨会抑制老龄化对城乡收入差距的扩大效应，同时，人口老龄化程度越高，房价上涨带来的城乡收入差距的扩大效应越小。

　　综上，在进入经济“新常态”的背景下，房贷松绑政策带来的房价上涨仍可能导致我国城乡收入差距的进一步扩大，但老龄化与房价上涨的交互作用不会进一步扩大城乡收入差距。

在刺激住房消费的同时，应实施因地制宜、差别对待的住房调控政策和人口政策。

对三区加大鼓励自主性住房的消费，对一区、二区则应适度控制房价的过快上涨，积极推进二胎政策的实施力度，减缓老龄化的趋势，避免“未富先老”的情况对我国经济发展的不利影响，以缓解城乡收入差距过大的问题。

房价的频繁变动决定了政策引导下房价上涨带来的影响是短期的，而人口年龄结构、经济发展水平、政府干预等作为制度变量带来的则是一种长期影响。

作为一个长期存在的社会问题，城乡收入不平等是由诸多制度因素和非制度因素相互作用共同决定的。

人口政策的作用效果并非短期内可以实现，应结合我国不同区域的实际情况，通过积极的政府干预政策，加快开放型经济转型，加大对教育的投入，积极推进市场化、城市化进程等宏观调控政策的配合，实现城乡和谐均衡发展的目标。