鞠方 李文君 李書嫻

一、文獻綜述

至2000年末，我國的老齡人口數(shù)已接近1.3億人左右，老齡人口占總?cè)丝诘谋戎颠_6.96%，根據(jù)國際標準衡量，我國已經(jīng)進入老齡化社會。2017年國家統(tǒng)計局發(fā)布最新數(shù)據(jù)顯示，我國老齡人口占總?cè)丝诘谋戎狄迅哌_11.4%，我國已經(jīng)成為老年人口數(shù)量最多的國家，人口老齡化問題日趨嚴峻。在人口老齡化趨勢不斷加劇的時代背景下，我國人口紅利逐漸消耗完畢，整個社會的消費需求以及社會經(jīng)濟活力將發(fā)生無法逆轉(zhuǎn)的重大變化，從而導致我國房地產(chǎn)市場產(chǎn)生不可避免的重大轉(zhuǎn)變。那么，人口老齡化會如何影響房價？我國整體房價會如何波動？區(qū)域差異化的人口老齡化程度對區(qū)域房價的影響是否具有差異性？這是值得重視與研究的問題。

國內(nèi)外對人口老齡化和房價的關(guān)系研究已經(jīng)取得了豐碩的科研成果，基于不同的切入點對人口老齡化與房價的關(guān)系研究得出了各具代表性的結(jié)論，呈現(xiàn)出百家爭鳴的景象。Mankiw（1989）等人將人口因素引入，對住房價格進行分析，他們認為人均年齡、出生率以及人口規(guī)模能在一定程度上對房屋價格產(chǎn)生影響，嬰兒潮一代進入房地產(chǎn)市場使房價抬升，嬰兒潮一代的退出會對住房需求產(chǎn)生負向影響，從而導致住房數(shù)以及價格同時下跌，造成了住房需求的減少，從而導致房價下跌到原有水平。也有研究發(fā)現(xiàn)，當嬰兒潮時期出生的人口進入老齡階段，偏好于減少手中持有的資產(chǎn)，從而造成資產(chǎn)價格下跌（鄧嫦瓊、原鵬飛，2008）。

從人口結(jié)構(gòu)層面來看，未來我國并沒有能夠保證房價快速上漲的基礎(chǔ)，房價將面臨較強且持續(xù)性下跌的壓力。新開放的二孩政策以及城鄉(xiāng)人口遷移能夠有效減緩我國人口老齡化問題（陳寧，2017；劉昌平等，2008；方豐等，2010）。其中，人口年齡結(jié)構(gòu)對房價影響更為重要，Lim&Lee（2013）及Davis（2005）利用相關(guān)數(shù)據(jù)分析證明了人口年齡結(jié)構(gòu)明顯影響住房價格這一結(jié)論。除此之外，徐建煒、徐奇淵、何帆（2012）將人口結(jié)構(gòu)的變化作為研究切入點，以此來分析研究我國住房價格持續(xù)上漲的現(xiàn)象，研究結(jié)果表明，我國少兒撫養(yǎng)比的提高能夠推動房價的上漲，我國老年人口撫養(yǎng)比的增加則會促使房價下跌，并預測若只關(guān)注人口結(jié)構(gòu)因素，在2015年之后，我國的房價將不再有迅速上漲的環(huán)境條件，房價整體水平將會逐漸下降。

丁洋、鄭江淮（2018）則持相反觀點，認為至少在未來20年內(nèi)，老齡化都將刺激而不是減少住房需求。葉永剛、王凌偉和魏海瑞（2016）認為人口年齡結(jié)構(gòu)的變化能夠決定房地產(chǎn)市場未來的發(fā)展。也有其他學者證明了這一觀點，Bakshi和Chen（1994）通過研究，發(fā)現(xiàn)投資者會在早期將大部分的財富投資投入到房地產(chǎn)方面，隨著自身年齡的增長，人們會將更多的財富分配至金融資產(chǎn)等方面，他們在年齡以及個人風險厭惡系數(shù)成正比的假設(shè)下，提出生命周期的投資理論。并且使用第二次世界大戰(zhàn)后的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，人口平均年齡的增長會導致股票價格的上升以及房地產(chǎn)價格的下降。更為具體的研究發(fā)現(xiàn)，社會人口撫養(yǎng)比會導致房價產(chǎn)生較大波動，少子老齡化使得房價短期上漲、長期下跌。肖洋、宋旭（2014）認為老齡人口撫養(yǎng)比增加會降低房價，而少兒撫養(yǎng)比上升則會促使房價上漲。國內(nèi)部分學者研究發(fā)現(xiàn)人口老齡化能夠推高我國房價，并且老齡化程度將不斷加深（原新、劉士杰，2009）。人口老齡化還能減弱人口規(guī)模擴大對推動房價上漲的作用。郭娜和吳敬（2015）運用非線性面板平滑轉(zhuǎn)換模型對房價及人口老齡化的關(guān)系進行研究，研究結(jié)果表明，人口數(shù)量的增長確實是推動我國房地產(chǎn)價格上漲的重要因素，并且這種影響存在著明顯的非線性特征，人口老齡化程度加劇將會減輕這種正向影響而使房價降低，城鎮(zhèn)化水平的提高則會在一定程度上增強人口老齡化對房價的正向影響，從而推動房價的上漲。

我國地大物博，受經(jīng)濟環(huán)境、自然環(huán)境以及歷史環(huán)境的影響，各區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展情況差異較大，我國的人口老齡化與房價表現(xiàn)出來的差異較大（李秀麗、王良健，2008）。但也有學者研究發(fā)現(xiàn)，人口老齡化曾推動我國房價上升，鄒瑾、王大波、于燾華（2015），鄒瑾（2017）運用面板協(xié)整理論和動態(tài)面板估計的方法對相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，研究發(fā)現(xiàn)老齡人群曾經(jīng)推動房價的上漲，這主要是由于儲蓄、住房需求多元化和家庭結(jié)構(gòu)微型化發(fā)展導致，高房價與東部地區(qū)的青年人群的支付能力存在著矛盾，剛需人群購買力的有效釋放決定了人口老齡化是否會導致房地產(chǎn)市場的下行風險。

我國大部分學者都是以各年全國及各省份的房價與老齡化發(fā)展的關(guān)系為研究對象，進行整體式的研究，缺少一定的科學性，鮮少有學者針對人口老齡化對房價的影響進行區(qū)域化的分析。鄒瑾（2014）認為人口老齡化曾經(jīng)推動房價上漲，但站在中長期的角度來看，這個趨勢也許會發(fā)生逆轉(zhuǎn)，我國東部地區(qū)房價與青年人口的占比呈現(xiàn)反向關(guān)系，并且東部地區(qū)的人口變量對于房價的彈性是最小的，這是因為我國的東部地區(qū)剛需人群的購買能力與高房價之間存在一些矛盾，中部、西部地區(qū)的青年人口價格彈性相對于老齡人口的價格彈性而言更小，部分地區(qū)的房價已經(jīng)脫離了實體經(jīng)濟。李堯（2016）對人口結(jié)構(gòu)與房價關(guān)系進行區(qū)域差異化分析發(fā)現(xiàn)，我國的東部地區(qū)人口結(jié)構(gòu)對于住房價格產(chǎn)生的影響并不顯著；我國中部地區(qū)的老年人口撫養(yǎng)比對房價的影響卻顯著為正，但是少兒撫養(yǎng)比的影響卻不顯著；我國西部地區(qū)的少兒人口撫養(yǎng)比對于房價的影響為負，但是老年人口的撫養(yǎng)比對房價的影響卻并不顯著。胡金星、顧娟（2017）則運用2000—2014年省級面板數(shù)據(jù)，根據(jù)各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平對我國不同區(qū)域進行劃分，研究發(fā)現(xiàn)欠發(fā)達地區(qū)的房價與人口老齡化具有顯著的正相關(guān)性，次發(fā)達地區(qū)的房價與人口老齡化表現(xiàn)出比較弱的負相關(guān)性，然而發(fā)達地區(qū)的人口老齡化與房價表現(xiàn)為顯著的負相關(guān)性。

因此，本文根據(jù)我國國情，參照傳統(tǒng)省級東中西部地區(qū)的區(qū)域劃分方法對不同地區(qū)劃分。選擇全國及各省份1999—2016年的數(shù)據(jù)對我國不同區(qū)域的人口老齡化對房價的影響進行探討，分析我國不同經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域人口老齡化對房價影響的相同點及差異性，對人口老齡化與房價方面存在的問題提出具有針對性的政策建議，這具有一定的現(xiàn)實意義。

二、人口老齡化對房價影響的理論傳導機制

1. 基于房地產(chǎn)市場的供求基本原理分析

人口老齡化主要通過影響房地產(chǎn)市場的需求，較少一部分通過影響房地產(chǎn)市場供給給房價帶來波動。房地產(chǎn)市場供給大于需求，房價下跌；房地產(chǎn)市場供不應求的情形下房價會上漲（如圖1所示）。

圖1 基于房地產(chǎn)市場的供求基本原理分析

2. 基于“房改紅利”及“儲蓄的代際轉(zhuǎn)移”分析

我國人口老齡化對于房價產(chǎn)生的影響具有特別大的階段性差別。在第一階段（1999—2004年），我國住房商品化程度總體偏低，一部分人在我國特殊歷史時期內(nèi)進行住房制度改革時獲得房改紅利，這一代老齡人群普遍獲得了一大筆額外的資產(chǎn)轉(zhuǎn)移，也被稱作是房改紅利。他們這代人通過家庭住房的資產(chǎn)積累了大量的儲蓄。到了第二階段（2005—2008年），住房交易活動逐漸升溫，老齡人群具有間接住房需求（即幫助后代購房），老年人的間接住房需求通過財富轉(zhuǎn)移的方式大量釋放，所以部分抵消了老年群體本身住房需求低對房價的負面作用，致使老齡化對房價的抑制作用在此階段并不明顯。在第三階段（2009—2013年），因為受益于福利分房制度的老齡人口逐漸離世，房改紅利消失殆盡，而老齡人群自身的住房需求比較小，人口老齡化對于房地產(chǎn)價格產(chǎn)生的正向影響逐步減弱，人口老齡化程度的加深將會無法避免地抑制房價的上漲，這也可以說明人口老齡化對住房需求的支撐作用是不可持續(xù)的。人口老齡化最終會對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生反向作用，房地產(chǎn)市場的發(fā)展水平以及在這一轉(zhuǎn)變過程的持續(xù)時間表現(xiàn)為正向相關(guān)（如圖2所示）。

3. 基于“嬰兒潮”及“人口紅利”分析

嬰兒潮時代人群年齡的推移能夠帶來“人口紅利”，在“人口紅利”背景下，勞動年齡人口的數(shù)量占總?cè)丝跀?shù)量的比重比較大，整個社會的人口總撫養(yǎng)比率比較低，“人口紅利”能夠為國家經(jīng)濟發(fā)展提供有利的人口條件，在“人口紅利”因素的推動下，整個國家的經(jīng)濟將呈現(xiàn)出高增長、高儲蓄以及高投資的態(tài)勢?！叭丝诩t利”效應使得適齡購房人口增加，這是人口老齡化初期人口年齡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的一種形式。當處于勞動年齡人口占比高、社會總撫養(yǎng)比低的時期，社會生產(chǎn)力高，人口收入高，社會儲蓄率高，房屋需求旺盛，房價激增。人口老齡化程度加深意味著勞動人口比重的下降，這將減弱“人口紅利”帶來社會經(jīng)濟增長和收入水平提升的正向影響，進而降低整個社會的購房需求及能力，最終導致房價上升速度減緩甚至房價下跌（如圖3所示）。

圖2 基于“房改紅利”及“儲蓄的代際轉(zhuǎn)移”分析

4. 基于“資產(chǎn)消融”及“生命周期理論”分析

生命周期理論是分析人的一生各個生命階段，人們在較長時間范圍內(nèi)計劃他們的生活消費開支，以達到在整個生命周期內(nèi)消費的最佳配置。人們在退休后便不再積累資產(chǎn)，當一大批人口退出住房市場時，房價將會下跌，勞動年齡人口是購買住房的主要人群，而老年人口一般不會購買住房，甚至會出售住房，在住房供給保持不變的前提下，勞動年齡人口占比上升將會增加住房需求，老齡人口占比增加將會緊縮住房需求，從而影響房價的變動。國外文獻提出“資產(chǎn)消融”假說，認為人口老齡化將會導致居民住房總需求的減少，間接導致房價的下跌，情況嚴重時甚至有可能會導致房地產(chǎn)市場的崩盤（如圖4所示）。

圖3 基于“嬰兒潮”及“人口紅利”分析

圖4 基于“資產(chǎn)消融”及“生命周期理論”分析

三、人口老齡化對房價影響的實證分析

1. 模型設(shè)定

面板數(shù)據(jù)是時間序列數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)的混合型數(shù)據(jù)，是利用面板數(shù)據(jù)對變量之間的關(guān)系分析并預測其趨勢的計量經(jīng)濟模型。面板數(shù)據(jù)分析方法在橫截面維度以及時間維度反映了研究對象相異時間以及相異截面的變化規(guī)律。因此，面板數(shù)據(jù)在分析經(jīng)濟問題時具有特別的作用。本文選擇面板模型對數(shù)據(jù)進行分析。

2. 變量選擇

本文主要是研究1999—2016年區(qū)域差異化背景下人口老齡化對房價的影響，因此把房價設(shè)定為模型的被解釋變量，參考以往研究經(jīng)驗，房價選用商品房的平均銷售價格表示。本文將人口老齡化設(shè)定成為解釋變量，選用65歲以上人口數(shù)量和15—65歲人口數(shù)量的比值來表示，也即使用老年人口撫養(yǎng)比表示人口的老齡化程度。研究以往研究文獻可知，對房價有顯著影響的還有各地區(qū)城市化水平、人口自然增長率、各地區(qū)人均實際GDP和實際竣工房屋造價等因素，因此將這些數(shù)據(jù)作為控制變量納入研究范圍。

3. 數(shù)據(jù)來源及處理

本文收集了全國以及31個省份1999—2016年的年度數(shù)據(jù)，共558個研究樣本，數(shù)據(jù)來源于2017年《中國統(tǒng)計年鑒》、各地區(qū)的歷年《統(tǒng)計年鑒》《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》《中國經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計庫》《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》以及巨靈財經(jīng)金融服務(wù)平臺。

在數(shù)據(jù)處理方面，為剔除通貨膨脹對價值變量造成的影響，本文將各地區(qū)房價、房屋造價等價值變量，依照以1998年為基期的全國及各地居民消費物價指數(shù)CPI處理成實際的價值。為消除量綱的影響，本文對部分變量采取對數(shù)化處理。主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表1，具體數(shù)據(jù)處理如下。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

P＝商品房銷售額／商品房銷售面積，表示商品房的平均銷售價格，并以1998年為基期，使用各地的消費物價指數(shù)（CPI）將名義房價轉(zhuǎn)變?yōu)槿コ飪r因素后的實際房價。

EPR＝（65歲及65歲以上人口數(shù)量／15—64歲人口數(shù)量）×100%，來表示老齡人口撫養(yǎng)比。

UR＝（城鎮(zhèn)人口數(shù)／總?cè)丝跀?shù)）×100%

4. 全國面板數(shù)據(jù)分析

（1）單位根檢驗。為避免偽回歸問題，保證估計結(jié)果有效性，事先運用LLC檢驗和Fisher-PP檢驗來檢驗面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。根據(jù)以上面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗可知，面板數(shù)據(jù)在LLC檢驗以及Fisher-PP檢驗下分別在10%的顯著性水平上拒絕了原假設(shè)，即各個變量是一階平穩(wěn)的，可以進行協(xié)整檢驗（見表2）。

（2）協(xié)整檢驗。由Kao檢驗和Pedroni檢驗結(jié)果可知，Kao檢驗顯示全國面板數(shù)據(jù)具有協(xié)整關(guān)系。而Pedroni檢驗結(jié)果中除了Panel rho-Statistic和Group rho-Statistic統(tǒng)計量p值為1，其他統(tǒng)計量p值均為0，由此可知，全國面板數(shù)據(jù)具有協(xié)整關(guān)系，可以進行回歸分析（見表3）。

（3）回歸分析。根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果，全國數(shù)據(jù)應該使用隨機效應回歸模型進行分析。

觀察表4全國層面相關(guān)數(shù)據(jù)可知，全國面板數(shù)據(jù)隨機效應模型回歸分析計量公式為：

具體來看，房價與老年人口撫養(yǎng)比在1%的顯著性水平下表現(xiàn)為顯著的負相關(guān)關(guān)系，老年撫養(yǎng)比每上升一個單位，房價會下跌0.011243個單位。老年撫養(yǎng)比的上升將導致房價下跌，這主要是因為在全國總?cè)丝谝?guī)模一定的條件下，我國在20世紀70年代實施的國家計劃生育政策使得老年人口撫養(yǎng)比緩慢上升且少兒人口撫養(yǎng)比快速下降。一方面，我國人口老齡化問題較嚴重，老齡人口的贍養(yǎng)責任給家庭帶來一定的負擔，使家庭擁有的財富減少，家庭養(yǎng)老負擔相對比較重，房屋消費較少，從而導致房價的下跌；另一方面，老齡人群更偏好于進行養(yǎng)老及醫(yī)療消費，并且老年人群高額的醫(yī)療保健費用將帶來巨大的經(jīng)濟壓力，造成其有心無力幫助子女購房的局面，甚至有部分老年人出售自有房產(chǎn)，增加了房屋供給量，在長期內(nèi)，房地產(chǎn)市場上房屋供給大于需求，使房價面臨下行的壓力。

表2 全國數(shù)據(jù)單位根檢驗

表3 全國面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗

表4 全國數(shù)據(jù)的隨機效應模型回歸估計結(jié)果

其他控制變量對房價影響各不相同。城鎮(zhèn)化率回歸系數(shù)為正，并且在1%水平下表現(xiàn)為顯著，表明了房地產(chǎn)價格和城鎮(zhèn)化水平之間具有顯著的正向相關(guān)關(guān)系，這說明城市化水平的提高能抬高房價，房價和城市化水平之間的變動關(guān)系具有一致性；實際竣工房屋造價是用來衡量房屋建造成本，在1%顯著性水平下與房價呈正相關(guān)，且其增加1單位可使房價上漲0.775929個單位，對房價有很大的正向影響，房屋建造成本增加會使得房屋銷售價格相應地上漲；人均GDP是用來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的指標，其對房價具有顯著的正向影響，說明經(jīng)濟發(fā)展水平提高能帶動房價上漲；人口自然增長率和房價具有顯著的負相關(guān)關(guān)系，人口自然增長率是人口出生率與人口死亡率的差額，其數(shù)額越大，說明出生人口占比數(shù)增加，居民將更多的財產(chǎn)分配到新生兒消費方面，進行更多的嬰幼兒商品消費，其他消費支出占比將減少，房價自然會下跌。

四、東中西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)分析

1. 東部地區(qū)回歸分析

本文將進一步探討我國東中西部等地區(qū)的人口老齡化給房價帶來的影響。首先研究東部地區(qū)房價受人口老齡化影響的大小。本文選取天津、北京、上海、河北、黑龍江、吉林、浙江、遼寧、江蘇、廣東、山東、福建以及海南共13個?。ㄊ?、區(qū)）1999—2016年的省級面板數(shù)據(jù)進行分析研究，推出計量模型式（2），分析結(jié)果由表5中東部地區(qū)一欄記載。

表5 東部地區(qū)數(shù)據(jù)隨機效應模型回歸估計結(jié)果

第一，人口老齡化對房價產(chǎn)生影響的原因分析。觀察表5和式（2），我們能夠發(fā)現(xiàn)，我國東部老年人口撫養(yǎng)比能夠使房價產(chǎn)生比較大的波動，根據(jù)隨機效應回歸模型分析結(jié)果可知，人口老齡化與商品房平均銷售價格呈負相關(guān)，且在1%水平顯著，老年撫養(yǎng)比每上升一個單位，房價會下降0.799195個單位。相對于全國層面而言，東部地區(qū)人口老齡化回歸系數(shù)更大，即商品房平均銷售價格受到老齡化沖擊更大，且為負相關(guān)，可能原因有：一是在東部地區(qū)，人口老齡化表現(xiàn)最突出，由于人口老齡化程度的加深，人口紅利釋放殆盡，老齡人口對房屋需求減少，相反，這部分老齡人口持有除生活需求之外的住房并將其售賣，增加商品房供給，減少商品房需求，從而導致東部地區(qū)房價下跌；二是東部地區(qū)人口老齡化嚴重，社會撫養(yǎng)負擔重，老齡人口對房屋需求沒有那么旺盛，導致了房價溫度降低；三是我國東部地區(qū)老年人更加偏好于進行養(yǎng)老消費，在東部地區(qū)老齡人群在養(yǎng)老這一方面所花費的支出更多，在東部地區(qū)頒布了許多限制房屋購買以及新的貸款制度以調(diào)控房價的背景下，高質(zhì)量的養(yǎng)老生活更受老齡人口的歡迎，在老齡人口儲蓄總量數(shù)額不變的條件下，錢既可以花費在住房消費上，也可以花費在養(yǎng)老消費上，兩者具有替代效應，這也能夠減少東部地區(qū)老齡人口對房屋的需求，最后降低東部地區(qū)房市的溫度；四是由于快速步入人口老齡化社會，老齡人口高額的醫(yī)療保健費用給經(jīng)濟帶來了很大的壓力，導致老年人沒辦法幫助子女購房，甚至出售自有的房產(chǎn)，從而增加了房屋供給的數(shù)量，從長期來看，房價將會面臨下行的壓力。

第二，其他控制變量對房價影響的原因分析。城鎮(zhèn)化率的回歸系數(shù)為正且顯著，有可能是因為在東部地區(qū)，城鎮(zhèn)化水平較高，其對于商品房銷售價格沖擊力度表現(xiàn)顯著；竣工房屋造價是用來衡量房屋建造成本，在1%顯著性水平下與房價呈正相關(guān)，且其增加1單位可使房價上漲0.059973個單位，對房價有較大的正向影響，房屋建造成本增加會使得房屋銷售價格相應地上漲，但影響程度沒有全國的程度大，這可能是因為東部地區(qū)房價還受其他因素的影響，造成房屋造價對房價影響減弱；人均GDP是用來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的指標，其對房價具有顯著的正向影響，經(jīng)濟發(fā)展水平提高能帶動房價上漲，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平比全國經(jīng)濟發(fā)展水平高，房價對于東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平提高的反應沒有對于全國經(jīng)濟發(fā)展水平的提高敏感，故其對房價的推動作用沒有全國的大；人口自然增長率和房價具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，人口自然增長率是人口出生率與人口死亡率的差額，其數(shù)額越大，說明出生人口占比數(shù)增加，東部地區(qū)人口自然增長率與房價呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系可能是因為新生兒的出生增加了居民未來的房屋需求，在物價上漲的趨勢下，催生了大部分居民的購房需求，從而帶動房價上漲。

2. 中部地區(qū)回歸分析

研究中部地區(qū)的房價受人口老齡化影響的程度大小，本文選取山西、湖北、安徽、江西、湖南、內(nèi)蒙古以及河南等7個中部地區(qū)省份1999—2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)進行研究分析，推出計量模型式（3），分析結(jié)果可見表6。

表6 中部地區(qū)數(shù)據(jù)隨機效應模型回歸估計結(jié)果

根據(jù)表6研究結(jié)果，經(jīng)過回歸處理后，在1%的置信水平下，我國中部地區(qū)的房價與老年人口撫養(yǎng)比關(guān)系并不顯著，房價與老年撫養(yǎng)比在置信區(qū)間寬松到5%時才會呈現(xiàn)出顯著的負相關(guān)關(guān)系。這也許是因為在中部地區(qū)，其他的控制變量阻礙了人口老齡化給房價帶來影響，短期內(nèi)在一定程度上阻礙了人口老齡化對房價影響的完全顯現(xiàn)。

中部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平、房屋造價、人均GDP以及人口自然增長率對房價影響程度接近全國的情況，中部地區(qū)城鎮(zhèn)化率的回歸系數(shù)為正且顯著，其城市化水平對房價的影響小于東部地區(qū)城市化水平對房價產(chǎn)生的影響；竣工房屋造價是用來衡量房屋建造成本，在1%顯著性水平下與房價呈現(xiàn)正相關(guān)，且其增加1單位可使房價上漲0.773880個單位，對房價有較大的正向影響，房屋建造成本增加會使得房屋銷售價格相應地上漲；人均GDP是用來衡量經(jīng)濟發(fā)展水平的指標，其對房價具有顯著的正向影響，經(jīng)濟發(fā)展水平提高能帶動房價上漲，中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平接近全國經(jīng)濟發(fā)展水平，房價對于經(jīng)濟發(fā)展水平敏感程度和全國情況接近。

3. 西部地區(qū)回歸分析

探討西部地區(qū)房價受人口老齡化的影響，本文選擇了西部地區(qū)11個?。ㄊ?、區(qū)）即重慶、陜西、新疆、寧夏、青海、四川、廣西、西藏、甘肅、云南、貴州1999—2016年的數(shù)據(jù)進行面板回歸分析，推出計量模型式（4），其分析結(jié)果參見表7。

表7 西部地區(qū)數(shù)據(jù)隨機效應模型回歸估計結(jié)果

在我國西部地區(qū)，房價與老年人口撫養(yǎng)比表現(xiàn)為顯著的正相關(guān)關(guān)系，這是因為我國西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平?jīng)]有東中部地區(qū)高，大部分老齡人口可能偏好于將錢分配到房屋消費，增加了我國西部地區(qū)房地產(chǎn)市場的需求，從而抬高房價。20世紀末，大量居于城市中心地段的公房以非常低廉的價格被原租戶獲得，全國城鎮(zhèn)開始進行全面房改，當代老年人群大都獲得了一大筆額外的資產(chǎn)轉(zhuǎn)移，通過家庭住房資產(chǎn)的形式積累了大量的個人儲蓄，我國老年人群受到我國家庭財富代際轉(zhuǎn)移的傳統(tǒng)文化的影響產(chǎn)生“利他性”的心理，當代大部分老年人群自愿幫助子女購房。除此之外，西部地區(qū)城鎮(zhèn)化率、人均GDP以及人口自然增長率均對房價產(chǎn)生顯著的正向影響，除了房屋造價對房價的影響不顯著，其他控制變量均在1%的顯著性水平下對房價呈正向影響，其中，相比東、中部地區(qū)，西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的提高對房價的影響更大，因為西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平最低，房價對于經(jīng)濟水平的提高會更敏感。

4. 虛擬變量回歸分析

由前面研究分析可知，不同區(qū)域的人口老齡化與房價具有較大差異，所以在進行人口老齡化對房價影響的分析時需考慮區(qū)域差異因素，在計量經(jīng)濟學中，往往引入虛擬變量將定性指標轉(zhuǎn)化為定量指標進行分析，現(xiàn)引入兩個衡量東中西部地區(qū)差異的虛擬變量分析區(qū)域差異視角下人口老齡化對房價的影響。虛擬變量的設(shè)定以西部地區(qū)為參考組，選擇D1、D2兩個虛擬變量衡量東、中、西部地區(qū)間差異。

表8 虛擬變量回歸結(jié)果一

由表8可知，將衡量東中西部地區(qū)差異的虛擬變量進行回歸后，發(fā)現(xiàn)各變量均對房價的影響顯著，房價具有區(qū)域差異性，其中D1系數(shù)為正，說明東部地區(qū)和西部地區(qū)的差異對房價具有顯著的正向影響。D2系數(shù)為負數(shù)，說明中部地區(qū)和西部地區(qū)的差異對房價具有顯著的負向影響，在區(qū)域差異化背景下，人口老齡化對房價的影響顯著，但影響系數(shù)相比實際竣工房屋造價的系數(shù)更小。接著，為研究不同區(qū)域的人口老齡化對房價的影響，將人口老齡化變量與虛擬變量的乘法形式引入模型，得出如下回歸結(jié)果（見表9）。

在進行輸出以前，還要設(shè)置相關(guān)的求解控制參數(shù)，包括計算時間控制(設(shè)為100 ms)、輸出頻率、沙漏控制類型、沙漏系數(shù)以及缺省設(shè)置。由LS-DYNA EXPORTE模塊輸出K文件，打K文件設(shè)置內(nèi)存空間,以及為提高計算速度而適當進行質(zhì)量縮放[6]的修改。設(shè)置K文件中的參數(shù)需要具有一定的理論基礎(chǔ)，難度比較大，但是正確的設(shè)置會大大提高求解效率，縮短仿真時間，將復雜的仿真模型快速求解。

表9 虛擬變量回歸結(jié)果二

引入了虛擬變量和解釋變量EPR的乘積變量，觀察回歸結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，東西部地區(qū)人口老齡化對房價影響具有顯著的差異性，且為負值，說明東西部地區(qū)的人口老齡化差異能夠?qū)Ψ績r帶來顯著的負向作用，但中西部地區(qū)的人口老齡化差異對房價的影響不顯著。

五、結(jié)論與啟示

1. 正視人口老齡化對房價產(chǎn)生的影響

應針對我國人口老齡化的趨勢，根據(jù)各地的實際情況提出相適應的養(yǎng)老方案，以便能夠更有效地提供養(yǎng)老的經(jīng)濟來源，處理我國各地經(jīng)濟社會發(fā)展以及人口老齡化的關(guān)系。如可以采取不同方法為中國老齡人口提供養(yǎng)老的經(jīng)濟來源以及拓寬養(yǎng)老金的籌集渠道，同時地方政府應該加大醫(yī)療保健等方面的公共性支出，以便能夠更好地解決我國的養(yǎng)老問題，促進我國房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展。

2. 構(gòu)建預防性的人口老齡化應對機制

實證結(jié)果表明，我國人口老齡化對房價具有顯著影響，房地產(chǎn)市場會因此發(fā)生較大波動。對此，應積極建設(shè)相應的應對機制，比如防止人口老齡化對我國經(jīng)濟社會造成劇烈沖擊的應急措施準備。一方面要事先建立能夠避免由于人口老齡化給房價帶來劇烈波動的決策機制，增加政策的彈性以及提高政策的靈活度，快速完善我國醫(yī)療制度并且發(fā)展我國的養(yǎng)老事業(yè)，正確引導人們進行家庭資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的合理配置，避免房地產(chǎn)價格產(chǎn)生劇烈波動而對我國經(jīng)濟社會造成負面影響。另一方面要加強對房價波動的預見性的檢測警報，公開房價信息，使得房地產(chǎn)市場的供需雙方能夠及時了解房地產(chǎn)市場的信息，以便能夠?qū)Ψ康禺a(chǎn)市場做出合理的預期。

3. 加快完善我國的人口政策

我國人口老齡化程度不斷加深，人口老齡化能對房價產(chǎn)生顯著影響，我國政府決策部門應加速完善我國的人口政策，實行較為寬松的人口政策，以使房價能夠軟著陸。未來年輕人少而老年人多，房地產(chǎn)價格會急劇下跌，從而造成整個金融體系出現(xiàn)問題。人口政策包括城市人口管理政策以及人口生育政策等，應及時按照實際情況來調(diào)整我國的生育政策，維持我國生育率的穩(wěn)定。房價受人口老齡化影響，人口年齡結(jié)構(gòu)的變化能夠合理地調(diào)整我國人口老齡化進程，因此牢牢把握人口年齡結(jié)構(gòu)情況有助于對我國房價進行有效調(diào)控。

4. 頒布因地制宜的房地產(chǎn)調(diào)控政策

本文實證分析表明，不同區(qū)域的人口老齡化因素對房價的影響具有較大程度的差異。在模型回歸的結(jié)果中，同一變量在不同區(qū)域?qū)Ψ績r的影響系數(shù)表現(xiàn)出較明顯的差異。其中，東部地區(qū)房價高企，和中西部地區(qū)房價差距較大，不同區(qū)域的人口老齡化對房價影響具有差異性，不同控制變量對不同區(qū)域房價的影響結(jié)果也不一樣，因此，我國房地產(chǎn)調(diào)控政策的制定也應該考慮地區(qū)差異性，應該針對不同地區(qū)的實際情況而采取合理的調(diào)控政策。區(qū)域面板數(shù)據(jù)的實證結(jié)果表明，我國西部地區(qū)人口老齡化與房價有顯著的正相關(guān)性，中部地區(qū)人口老齡化與房價有較弱的正相關(guān)性，東部地區(qū)人口老齡化與房價具有顯著的負相關(guān)性。這表明經(jīng)濟發(fā)展水平是我國人口老齡化影響房價的一個重要的環(huán)境因素。因此，唯有促進我國區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展，特別是加快西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，才能有效降低人口老齡化對房價影響帶來的差異性。