人口结构对住宅价格的影响

《人口结构对住宅价格的影响》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人口结构对住宅价格的影响（5页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、人口构造对住宅价格的影响人口构造对住宅价格的影响一、导论近年来，中国一线城市城镇住房价格快速上涨，国内学者从不同角度提出解释，比方货币发行量、投机需求动机、地价因素等等，但是人口构造因素对于房价变动的影响却并未给予足够的重视。住宅首先要满足居者有其屋的需求，人是其中最重要的决定因素；另外，人口因素不易受到经济周期影响，这使得它更可能影响房价。人口构造是按照各种不同的特征把人口划分成不同组成成分，通过人口各组成部分占总体的比重，反映部分与总体、部分与部分之间的关系。人口学意义上的人口构造一般分为三类：一是人口自然构造，包括年龄构造、性别构造等；二是社会经济构造，包括家庭构造、就业构造、收入构造等

2、；三是人口地域构造，包括城乡构造、行政构造等。本文所研究的人口构造变量也采用以上的划分方法。国外学者对人口变量和房价之间的关系的研究较多。David2022考察了荷兰的数据，发现家庭可支配收入对于住宅价格有显著正向影响，而抵押贷款利率对住宅价格不存在明显的正向关系。Jain2022考察了印度大城市的数据，发现印度城镇化的深化和城镇人口的增加逐步推动了当地经济的开展并进步了地区房价。liver2022研究2022年德国多数城市的数据，发现个人收入和住宅价格存在积极的互动效应。相比其他国家，中国有自己特殊的人口政策，比方方案生育、户籍管理制度等，在这些政策影响下的人口因素深化影响我国房地产价格的形

3、成机制。同时，由于我国房地产市场形成时间较晚，虽然人口学研究在我国开展较早，针对人口和房地产市场之间的研究却开展较晚，且以理论及定性研究较多，定量研究较少。杨重光2022指出，持续强劲的人口增长是北京房价居高不下的主要原因之一。伍涛2022采用VE模型分析了上海市人口数量、人均可支配收入、PI、GDP等变量对于住宅价格的影响，认为GDP和人均可支配收入可以通过影响PI来间接影响住宅价格。薛莉苇等2022利用2022年全国21个大中城市和2022-2022年间北京、武汉和西安三个城市的财政、经济构造、人口构造、城市建筑及城市辅助等方面的数据，分析了这五个方面对房价收入比的影响，其中人口构造变量的

4、系数均大于零，说明人口构造变量对房价收入存在正向相关关系。王重阳等2022使用GIS技术着重分析了北京市各城区人口密度与房价的关系，发现新东城区与新西城区人口密度最大、房价最高；丰台区、石景山区和朝阳区的人口密度和房价的空间分布具有一致性；其他区域的人口密度与房价没有显出明显的相关性，需要结合其他因素进展综合分析。本文利用1990-2022年北京市人口构造和商品住宅价格数据，分析人口构造变量对于房价的动态影响。作为经济兴隆地区和一线本文由论文联盟搜集整理城市的代表，北京房地产市场形成较早，各项制度较为完善，同时作为首都，北京吸引了大批城镇就业人口，人口的住房需求显著。通过对典型地区的研究，对其

5、他地区进展类似研究提供借鉴。二、变量与数据北京市房价近年来呈现总体快速增长的态势，名义住宅价格从1990年的1413元/平方米增长到2022年的1.5517万元/平方米，年复合增长率到达12%，2022-2022年间房价的年复合增长率甚至到达18.4%。我国房地产市场中土地供应由国家直接调控，住宅供应由假设干规模较大的房地产商寡头垄断，因此缺乏弹性，住宅价格在很大程度上由需求因素决定，而其中人口构造的变化会通过改变住房需求从而直接作用于住宅价格。本文从人口自然构造特征、人口社会经济特征和人口地域构造特征等角度分别选取人口构造变量，尝试从人口构造角度来解释北京住宅价格。通过文献回忆及综合考虑数据

6、的可得性，本文初步选定七个人口构造变量：人口性别构造SR，男女性别比、人口年龄构造以劳动力人口比重R来衡量、户均家庭规模FZ、收入构造以人均可支配收PDI来衡量、第三产业从业人口占比R、人口城镇化率以非农人口比重NR来衡量、暂住人口比重TR。本文另选取商品住宅年开工面积HA作为供应角度的控制变量。数据主要来源于?北京市统计年鉴?、?中国人口与就业统计年鉴?、?中国人口年鉴?和?中国统计摘要?等。对于1990-2022年间的北京市平均住宅价格和人均可支配收入数据，运用以1990年为基期的居民消费价格指数进展调整，以消除通胀的影响。同时，为了降低时间序列变量的异方差的可能，对数据均进展取对数运算：

7、lnSR、InR、lnFZ、InPDI、InR、InNR、InTR、InHA、InHP。为防止伪回归的出现，需要对时间序列变量进展单位根检验来检验变量的平稳性。各变量的ADF平稳性检验显示，变量均为非平稳序列，但一阶对数差分之后均可在统计意义上满足平稳性。在变量一阶对数差分平稳的根底上，本文对人口构造变量与房价变量进展格兰杰因果关系检验，结果见表-1。综合一阶和二阶滞后的格兰杰因果关系检验结果，北京市第三产业从业人口比重1nR和人口城镇化率1nNR是北京市房价1nHP的格兰杰因；户均家庭规模1nFZ、暂住人口比重1nTR和人均可支配收入1nPDI在一阶滞后检验中是北京市房价的格兰杰因；劳动力人

8、口比重1nR在二阶滞后检验中是北京市房价的格兰杰因；北京市房价非任何人口变量的格兰杰因，显示了人口构造变量对于房价的单向影响。假设所有人口变量全部进入模型容易产生共线性问题，本文故采用逐步回归法，对如上格兰杰因人口变量进一步进展挑选，选定了第三产业从业人口比重InR、人口城镇化率1nNR、劳动力人口比重1nVeR三个人口构造变量作为VAR模型的解释变量。对于经济系统的描绘，传统的计量经济学方法采用联立方程等基于经济理论的构造性方法，但是这些方法缺乏以对变量之间的动态联络进展严密说明。VAR模型是基于数据统计性质的非构造化方程模型，并非基于经济理论，它把系统中每一个内生变量依次作为系统中所有内生

9、变量的滞后值函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到了由多元时间序列变量组成的自回归模型，近年来在经济研究中越来越受到重视。北京市各人口构造变量和房价都是一阶对数差分平稳，但因变量和解释变量之间的关系还需要进展协整检验。本文采用Jhansen协整检验，一般采用VAR模型的滞后阶数减1作为协整检验的滞后阶数，VAR模型滞后阶数的选择结果见表-2。LR、FPE、AI和S准那么均选择1阶滞后作为VAR模型的最优滞后阶数，所以我们选择协整检验的最优滞后阶数为零阶，Jhansen协整检验结果见表-3和表-4。Jhansen迹统计量和最大特征值检验均回绝了北京市房价和人口变量之间没有协整关系的假设，因

10、此，为充分利用程度值方程信息，我们直接采用对数程度变量来进展VAR模型回归。三、VAR模型估计结果北京市房价和人口变量的四元VAR模型估计结果如方程1所示。要使VAR模型的脉冲响应分析和方差分解分析有效，首先应对VAR模型进展稳定性检验。通过对图一1所示的AR根图进展直观断定，所有的AR根的模的倒数都在单位圆内，那么VAR模型系统稳定。然后对VAR模型残差进展检验，显示模型残差服从正态分布、无自相关性和无异方差性。前面的格兰杰检验显示，人口城镇化率、第三产业从业人口比重、劳动人口比重对房价存在引领作用，但格兰杰检验并不能明确显示出这些变量对于住宅价格的动态影响，因此引入脉冲响应方程进展动态分析

11、见图-2。可以看到，在对房价1nHP自身施加一个标准差大小的正向冲击后，房价立即增长，随后增长幅度逐期缩小，在第4期后房价下降，最终逐步回复。在对第三产业从业人口比重1nNR施加一个标准差大小的正向冲击后，房价在第2-6期加速提升，大约从第7期开始，房价增速逐步减校房价受到人口城镇化率1nNR一个标准差大小的正向冲击后，房价增速在第4期到达最大，继而逐渐下降，到第10期房价下降至变化前程度。劳动人口比重1nNR在给予房价冲击后，房价从第2期开始受到正向促进作用，至第4期到达最大，继而逐渐下降，到第8期房价下降至变化前程度。比照三个人口构造变量的作用可以看出，劳动人口比重对于房价的正向影响持续最

12、短，第三产业从业人口比重对于房价的正向影响持续最长、影响力度也是最大的。人口城镇化率衡量了城镇人口相对于农业人口的变动趋势，这是在我国独特的城乡二元经济体制和户籍管理制度下的人口迁移问题。1990-2022年间，北京市人口城镇化率从73.5%增长到86.2%。高城镇化引致的新增住房需求对北京市房地产市场起到积极的推动作用，对该地区房价具有显著的提升作用。人口城镇化伴随着第三产业人口的增加，进步了劳动人口的工作效率，拉动经济增长，从而带动房地产市场的开展。劳动人口比重的增加可以通过增加人均可支配收入，促进经济增长，进一步促进房价的增长，但在三个人口变量中，对于房价的影响力度较孝持续最短，且长期看

13、影响为负。近20年间伴随着中国经济的增长，北京市城镇居民人均可支配收入出现了较大幅度的增长，但由于住宅价格高，收入的增加对于住宅价格的提升作用可能并不明显。我国目前面临人口红利转向人口负债的阶段，像北京一样的大城市今后可能会面临房价上涨动力缺乏的问题。除了脉冲响应分析，运用方差分解分析可以看出各个人口变量的冲击对房价变动的相对奉献力度。图-3的横轴表示冲击之后期数，纵轴表示四个变量包括房价自身对于房价上涨的奉献率。图-3和表-5显示，人口变量对于房价的影响均滞后1期，而来自房价本身的影响当期就实现，但前5期内房价自身的奉献率从100%迅速降至42%，之后有小幅上涨。对于第三产业从业人口比重，其

14、对房价的奉献度逐渐增加，并在第10期增加到34%左右；而劳动人口比重对房价的奉献度一直维持在较低的程度，第10期影响仅到达10%左右。可以看到，短期内影响北京市房价变动的因素主要来自房价自身，但影响力度迅速减小；其他三项人口构造变量均具有长期影响，第三产业从业人口比重具有较大的影响。以上分析同脉冲响应分析结果根本一致。四、总结本文暗示了至少在北京市人均可支配收入并没有成为影响房价的主要因素，房价可能存在泡沫，故可支配收入已不能对房价变动进展有力解释。人口城镇化率、第三产业从业人口比重、劳动人口比重等三个人口构造变量对北京市房价的影响显著，其中第三产业从业人口比重影响力度最大、持续最久，而劳动人

15、口比重对于房价的影响力度较孝持续最短，且长期看影响为负。劳动人口比重的增加可以通过增加人均可支配收入，促进经济增长，进一步促进房价的增长，但劳动人口比重对于房价的较小影响力暗示我国目前面临人口红利转向人口负债的阶段，像北京一样的大城市今后可能会面临房价上涨动力缺乏的问题。人口城镇化率，包括第三产业从业人口的转移，很可能是推动我国今后假设干年房地产市场开展的重要因素。短期来看，房价变化主要来自本身的影响，但人口因素的影响在几期之后开始逐渐显现，并逐步占据主导地位，这说明人口构造因素对房价的影响整体具有长期性和稳定性。本文据此提出两点政策建议。1继续采取措施进步居民收入。虽然收入程度有助于解释大部分地区房价，但对于北京等兴隆地区，居民收入对于房价的影响已经不再显著，房地产市场有投机过度的倾向，普通居民购房成为难题，进步居民收入是解决住房难题的根本途径。2继续推进城镇化建立。城镇化是一个系统工程，这其中既包括农业人口的转移，也包括第三产业从业人口的转移与流动人口的管理等方面，从人口学的角度，它将会通过影响这些人口变量进而更为深远影响房地产市场的开展前景。