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邓宏乾张雪
摘要：近10年来中国人口老龄化现象越来越严重,2015年国家实施了“全面二孩”政策，老年人口与少年儿童占比变化对我国住房需求产生了重大影响。从中长期看，人口抚养比下降，意味着劳动人口占比上升，推动住房需求上涨，继而拉高房价。城镇化的加速及户籍制度的改革破除了人口流动的制度障碍，使人口流入地区的住房需求上升，同时也影响人们对流入地房地产市场的预期。实证研究结果表明，少年儿童抚养比与老年人口抚养比都与房价显著地呈负相关关系，人口流动率显著地与房价呈正相关关系。从中长期看，全面实施“二孩”政策有利于优化人口结构，增加社会劳动力供给，降低整体社会抚养负担。但是，现阶段国人生育二孩的意愿普遍不强,“全面二孩”政策实施的实际效果并不明显，政府需要完善生育、教育、社会养老等政策，以增强目标群体的生育意愿。要实施城市间公共资源均衡配置政策，在教育、医疗等公共资源配置方面向中西部地区倾斜，提高中西部地区公共服务水平，增强地区吸引力，以缓解中西部地区人口流出的压力。同时，应实行人口流动中央财政专项转移支付制度，促进地区均衡发展。
关键词：公共资源配置；人口结构；房价；抚养负担；流动人口
基金项目：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“建立健全住房基础性制度和房地产市场平稳健康
发展长效机制研究”(19JZD012)；中央高校基本科研业务费专项资金项目“社会治理现代化与房地产市场治理模式创新”(30106200855)
中图分类号:F293文献标识码:A 文章编号:1003-854X (2021)02-0012-09
人口结构对住房价格的影
响
经济
一、引言与相关文献综述
自上世纪90年代住房分配货币化改革以来，房价问题受到社会广泛的关注。1998—2018年全国商品住房平均销售价格由1854元/平方米上涨到了8544元/平方米，涨幅达到4.6倍①。自2005年以来国家先后实施了“国八条”(2005)、“国六条”(2006)、“国十条”(2010)、“因城施策”(2013年后)及2016年的“四限”等调控政策，旨在遏制快速上涨的房价，但房价却在宏观调控调中屡次被推高。
房价为何快速上涨?国内学者主要是从以下几个角度进行了研究：一是从土地财政的角度，包宗
华(2004)认为出让土地拍卖制度抬高了地价，进
而拉高了房价，即“地价推动房价”②。但也有学者持不同观点，如况伟大、李涛(2012)认为是“房价推动了地价”③。二是从货币供给的角度，比如刘莉亚(2008)认为人民币升值导致热钱涌入是造成房价上涨的主要因素④；陈利锋、范红忠
(2014)认为中国宽松的货币政策是推动房价上涨
的重要因素⑤。三是从投机和预期的角度，况伟大(2010)认为理性预期房价越高，投资需求越旺盛,
房价就越高⑥。实际上，人们对于房地产市场的预期具有差异性，很难计量测验。
上述研究视角难以完全解释房价上涨的原因，其实影响房价的另一个主要因素是需求，而影响需求的重要因素是人口总量及其结构。最近20年不
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仅房价发生了变化，中国的人口结构也发生了很大
变化。全国的人口总抚养比从2000年的42.6%下降
到2018年的40.4%，而流动人口则从2000年的1.21亿增加到2018年的2.41亿⑦；前者与房价变化趋势呈负向关系，后者为正向关系。
本文从纵向的年龄结构(人口抚养比)与横向一刻永远
的空间结构(人口流动)探讨人口结构对房价的影
响，并将人口年龄结构量化为人口抚养比、人口的
空间结构量化为城市流动人口占比。近10年来中
国人口老龄化现象越来越严重,2015年国家实施了“全面二孩”政策，老年人口与少年儿童占比变化对我国住房需求产生了重大影响。从中长期看，人口抚养比下降，意味着劳动人口占比上升，推动住房需求上涨，继而拉高房价。城镇化的加速及户籍制度的改革破除了人口流动的制度障碍，使人口流入地区的住房需求上升，同时也影响人们对流入地房地产市场的预期。
国内外有大量学者关注人口结构与房价的关系,
主要是从人口的年龄结构、人口规模、家庭婚姻状
况等角度进行了研究。Mankiw和Weil(1989)⑧以及Poterba(1991)⑨提出了“资产消融”假说，认为人口老龄化会降低社会住房总需求，导致房价下降。Lindh等(2008)研究发现住房需求随着低龄人口数量的上升而增加，随着老龄人口数量的增加而减少⑩。陈斌开等(2012)首次利用人口普查数据对中国人口结构变化和住房需求的关系进行了实证研究，实证结果表明房价与人口年龄结构密切相关11〇。邹瑾等(2015)研究发现人口老龄化对房价波动存在长期正相关的影响，随着老龄化程度的加剧，老年人口对房价的推动作用会不断减弱12〇。
人口规模中最具周期性影响的就是“婴儿潮”
现象。Mankiw和Weil(1989)实证分析了出生率
与人口规模对美国房价的影响，认为美国1969—1989年房价上涨是由于“婴儿潮”成长推动了住房需求的上升13〇。赵君丽(2002)认为,1949年以来我国出现了20世纪50年代、1963—1974年、20世纪80年代后期三次人口高峰，其中后两次生育高峰相应推动了25—30年后的住房需求14〇。另外，易君健和易行健(2008)认为平均结婚年龄的推迟会引起房价的波动15〇。
除了上述研究视角，从时间维度和空间维度考
小小老鼠小白兔的样子察人口结构对房价的影响也是学术界研究的一个重
点。时间维度主要是少年儿童抚养比与老年人口抚
养比两个因素，空间维度则是指人口的迁移或流动。Takats(2012)使用1970—2009年22个发达国家的面板数据分析人口结构对房价的影响，发现人口抚养比每上升1%，会导致房价下降0.66%16〇。方圆(2012)研究发现，适龄劳动人口占比越高，人口抚养比越低，房价就会越高17〇。徐建炜等(2012)研究发现，同OECD国家少年儿童抚养比
与老年人口抚养比都与房价呈反向关系不同，中国少年儿童抚养比的下降会推高房价，但是中国老年人口抚养比的上升也会推高房价18〇。陈国进等(2013)认为这一现象是由于老年人存在“利他”动机，家庭财富代际转移推动房价的上涨，但这一动力将随着老龄化程度的加重而减弱并逆转19〇。武力超等(2018)的研究结果表明，中国老年人口抚养比与房价已经开始呈现出负相关关系20〇。
流动人口对房价造成影响的主要是流动人口数量与质量。Gonzalez与Ortega(2013)对葡萄牙的房地产市场研究发现，人口的流入都会引起房价的上涨21〇。Akbari和Aydede(2012)实证研究发现，流动人口的增加导致住房需求上升，推动房价上涨22〇。国内学者何鑫等(2017)研究发现，中国房价波动的
箱子简笔画空间异质性很大程度上是由流动人口引起的，净流入人口越多的地区，房价上涨越快23〇。周怀康等(2019)研究还发现流入人口的受教育水平越高，城市的房价水平也会越高24〇。
从现有研究文献来看，考虑人口横向与纵向两个维度对房价的影响的研究较少，本文同时考虑人口在时空两个维度对房价的影响，可以为房价上涨成因的研究及科学制定房地产市场调控政策提供新的视角。
二、人口结构与住房市场的供求关系
（一）住房市场供给
由房地产供给厂商的利润最大化函数可以得到住房市场的供给函数。参考况伟大(2010)的研究25〇，厂商上一期对房价的期望值和资本存量会影响厂商当期的效用函数，当为理性预期时，上一期的预期房价就等于当期的房价。实际上，住房市场除了新建商品住房市场，还有二手房市场26〇；假设二手房的主要供给来源于老年家庭，那么，住房供给厂商t期的效用函数则为:
U t=p tΔH t(1-o t)-C t-i t K t-1(1)其中,p t为当期的房价,ΔH t为t期增加的住房供给数量,o t是老年人口数量占比,C t为生产成本, i t为资本报酬率,K t-1为厂商的资本存量。
则厂商效用最大化函数为:
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MaxU t =p t ΔH t (1-o t )-C t -i t K t-1
这里假设为完全竞争市场，可以得到t 期市场上增加的住房供给数量与房价的关系式为:
ΔH t =(1+i )K t-1
p t (1-o t )
(2)
假设H t-1为上一期住房供给存量，则t 期住房市场总供给为:
S t =H t-1+ΔH t =H t-1+(1+i )K t-1
p t (1-o t )
(3)
（二）住房市场需求
由单个家庭的效用函数可以求出单个家庭对住房的需求。假设家庭消费者会消费普通商品和住房两种商品,β表示用于住房消费的比例。我们利用C-D 函数构造单个家庭的效用函数:
U t =C t (1-β)H t β(4)这里的家庭收入w t 并不能全部用于消费，由于
要抚养儿童以及老人，收入的一部分要转移给儿童
以及老人，假设转移的比例分别为y t 与o t ，即儿童与老年人口数量占比。考虑到人口的流动，假设城
市的原有人口规模为127
〇，人口净流动率为f t ，则城
市总的人口规模会变为(1+f t )，单个家庭实际的可支配收入为:
1-y t
+o t
1+f t ()w
t
(5)
则单个家庭效用最大化函数为:
MaxU t =C
t
(1-β)H
t
β
<1-y t +o
t 1+f t
(
)
w t =z t C t +p t H t
其中,z t 为普通商品的价格,p t 为房价。构造拉格朗日函数，根据效用最大化一阶条件可以求得单个家庭住房需求与房价的关系:
H t
=
1-y t
+o t
1+f t ()βw t
p t
(6)
假设上一期家庭存量为N t-1，则当期住房市场总需求为:
D t
=H t N t-1
=
1-y t
+o t
1+f t
()βw t
p t
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N t-1
(7)
（三）住房市场均衡
在市场出清的条件下，使住房总供给(3)式等于住房总需求(7)式，化简可得:厦门有哪些景点
p t
=
1-y t
+o t
1+f t
()βw t
H t-1N t-1-(1+i )K t-1H t-1(1-o t )
(8)由上式可以看出房价与儿童和老年人口数量占
比、人口净流动率、住房存量、资本存量等因素有
关，而y t 、o t 分别与少年儿童抚养比以及老年人口抚养比成正比关系。式(8)中分别求p t 关于y t 、o t 、f t 的一阶偏导，可得:
∂p t ∂y t =-βw t (1+f t )H t-1
N t-1
<0
(9)∂p t ∂o t =-βw t (1+f t )H t-1N t-1
-(1+i )K t-1H t-1(1-o t )2<0
(10)∂p t ∂y t =(y t +o t )βw t (1+f t )2H t-1
N t-1
>0
(11)
基于此提出以下的两个基本命题：命题1：房价与少年儿童抚养以及老年人口抚养比都呈负相关，且具有区域差异性。
命题2：房价与人口流动率呈正相关。
三、计量模型、数据来源与实证分析
（一）变量选取
一般而言，商品的市场价格取决于供求关系，房地产市场也不例外。所以，本文以供求分析为基础，在进行实证研究时主要考虑影响住房需求进而影响房价的因素。
表1
变量定义
首先，人口结构会影响需求，抚养比越低、劳动人口占比越高的地区对住房消费的需求就越高；流动人口占比越高的地区住房需求也越高。这是因为流动人口自身对于住房的需求会提高房价，同时，其他住房投资者对房价的预期也会上升。其
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次，人口规模也会影响需求，人口增长越快、城市化率越高的地区，对商品住房的需求显然也会越高。
再次，城市居民的收入水平，也会影响购房需求，进而影响房价。最后，除了刚性购房需求外，还需要考虑到改善性购房需求对房价的影响；刚性购房需求量化为城市初婚登记人数，改善性购房需求量化为城市就业人口的数量。
（二）模型建立
根据上文的理论分析，本文构建的计量模型如下:
Lnhp it=αi+β1adt it+β2fpr it+β3ur it+β4uegr it+β5cpi1999it+β6pg it+β7Lnincome it+β8Lnumr it+μit(12)区分少年儿童抚养比与老年人口抚养比之后，模型变化为:
Lnhp it=αi+β1ady it+β2ado it+β3fpr it+β4ur it+β5uegr it+β6cpi1999it+β7pg it+β8Lnincome it+β9Lnumr it+μit(13)其中,i表示不同地区,t表示不同时间。hp表示住宅商品房平均销售价格，单位为元/平方米, Lnhp是其对数值;adt、ady、ado分别表示总人口抚养比、少年儿童抚养比与老年人口抚养比,fpr表示人口流动率,ur表示城市化率,uegr表示城市就业人口增长率，以上几个变量在模型中均以百分比的形式出现;cpi1999表示以1999年为基期的城市居民消费价格指数，测量的是通货膨胀对房价的影响;pg表示的是人口自然增长率，测量的是人口规模对房价的影响，在模型中以千分比的形式出现; income表示的是城市居民人均可支配收入，单位为元，模型中Lnincome为其对数值;umr表示的是城市居民初婚登记人数,Lnumr为其对数值;μ为随机扰动项。
（三）数据来源
住房分配货币化改革是从1998年开始的，但是考虑到政策实施的时滞性，本文选取了中国31个省、市、自治区2000—2017年的数据。其中，各省、市、自治区住宅商品房平均销售价格、少年儿童抚养比、老年人口抚养比、城市化率、城市居民消费价格指数、人口自然增长率、城市居民人均可支配收入、城市就业人口增长率以及城市居民初婚登记人数等数据都来源于各年的《中国统计年鉴》或经过计算所得，流动人口是由国家统计局与《中国人口和就业统计年鉴》来源数据计算所得，并以各省份的统计年鉴作为补充29〇。面板数据各变量的描述性统计见表2。
表2各变量的描述性统计
数据来源：根据历年《中国统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》整理。
表3面板变量的单位根检验
注：表内输出值为p值;***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平上显著。
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2021.2
（四）实证分析
1.单位根检验
为了避免伪回归等问题，面板数据在进行回归分析之前一般要进行单位根检验。本文采取LLC检验与IPS检验分别对各变量序列进行单位根检验，检验结果如表3所示。对原序列进行单位根检验时，总抚养比、少年儿童抚养比、城市就业人口增长率、人口自然增长率都通过了单位根检验，为平稳序列；对其他非平稳的变量进行一阶差分后得到平稳序列，且所有变量都为一阶单整。
2.协整检验
对于有单位根的变量进行一阶差分后得到平稳序列，但是该平稳序列的经济含义与原序列并不相同，这时就需要进行协整检验，验证两个序列之间是否存在长期均衡关系。为了保证结果的可靠性与稳健性，本文采取Kao检验、Pedroni检验以及Westerlund检验对上述一阶单整的序列进行协整检验，检验结果如表4所示，发现各变量存在显著的长期均衡关系。
3.总体回归分析
表5随机效应模型与固定效应模型的估计结果表注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平上显著；括号内为标准误。
注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平上显著。
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