人口老龄化对住房消费的影响研究——基于省际数据的实证分析

张丽凤，董文静

（渤海大学，辽宁锦州 121000）

我国第七次人口普查数据显示：至2020年底，我国60岁及以上人口为26 402万人，占总人口的18.70%，今后5年60岁及以上老年人将以每年约1000万人的速度增长，并且老龄化发展迅速，趋势也逐渐向中度演进.在此趋势下，人口老龄化已经成为影响我国社会运行的严峻挑战，人口老龄化的加快会给我国经济的发展带来潜在而又多方位的冲击.房地产行业作为我国经济的重要产业，也会受到人口老龄化的影响.因此，厘清与缓解人口老龄化对房地产行业带来的制约影响是亟须解决的问题.基于此，本文以住宅商品房销售面积作为房地产行业的衡量指标，选取我国30个省（市）2003—2019年人口老龄化和住房消费相关的面板数据探究二者之间的关系.利用在人口老龄化社会大背景之下的住房销售信息，分析现阶段人口老龄化给住房市场带来的影响，进而为房地产业与老龄化产业的发展出谋划策.

通过对文献的梳理发现，以往学者们多将住房消费状况作为研究人口老龄化对房地产行业影响的出发点，并且多数是通过房地产价格来体现的.在人口老龄化与住房消费关系的探讨上，目前主要有人口老龄化促进住房消费趋势和抑制消费趋势两种观点［1］.

促进消费趋势方面：徐建炜和徐奇渊［2］从国际经验与我国实际情况的角度出发，探究人口结构因素对房价的影响，得出我国1999—2009年人口老龄化带动了房价的上涨，但国外却呈现抑制的结果；邹瑾［3］探究中国人口年龄结构对房价的影响及区域异质性，发现老龄化进程中房价的变动状况滞后，全国和各区域的老龄化水平与房价都呈现正效应；李通屏［4］等利用老龄化趋势构建了房价模型来分析两者之间的变动效应，证实了老龄化对住房消费的促进效果；丁洋和郑江淮［5］通过实证分析发现，在人口老龄化发展初期，老龄化可刺激住房需求，房屋成交数量增多，住房价格呈现正效应，即呈倒“U”型趋势.

抑制消费趋势方面：朱琳琳等［6］认为，老年抚养比会抑制住房市场的发展，甚至会减少住房销售额和住房销售面积；黄燕芬和陈金科［7］基于拐点论，预计2023年后，当我国老年抚养比超过20.5%时，将抑制住房消费；胡金星和顾娟［8］根据经济发达程度对我国31个省（市）进行划分，分别从全国层面与区域层面探究人口老龄化对房价的影响，发现在全国层面，人口老龄化会抑制房价的上涨，而在区域层面，不同经济发展水平区域的人口老龄化因素对房价的影响存在显著的差异；朱琳琳等［9］的实证研究结果显示，人口老龄化与住宅销售额和住宅销售面积两者之间呈负效应；任伟［10］构建出人口老龄化与房价之间的门槛效应，即当社会整体消费水平不高时，人口老龄化与房价呈现同趋势变化，而当社会整体消费水平较高时，人口老龄化与房价的变动趋势相反.

综上所述，学术界关于人口老龄化对住房消费的相关研究较多且结论多样.现有研究主要分为两个趋势：一是基于整个人口年龄结构；二是将房价作为住房市场的关键指标，探究人口老龄化与房价的关系.可以看出，学者们关于人口老龄化对住房消费直接作用方面的研究相对较少，且指标选取大多都以房价为主［11］.本文选择住宅商品房销售面积作为房地产行业的衡量指标，探究其与人口老龄化的直接作用，进而有针对性地反映人口老龄化对住房消费的影响.

1 理论分析机制

1.1 人口转变理论分析

在人口转变理论中，人口再生产类型的转变使人口年龄结构呈现3个阶段变化：第一阶段少儿抚养比高，老年抚养比低，整体趋势表现为高人口抚养比状态［12］；第二阶段少儿抚养比较低，老年抚养比低，整体表现为低人口抚养比状态；第三阶段少儿抚养比低，但老年抚养比高，整体表现为高人口抚养比状态.

第二阶段由于劳动年龄人口较多，人口生产水平高，收入多，少儿抚养比和老年抚养比都处于比较低的状态，导致出现人口红利效应.在此阶段，人口老龄化水平也在向第三阶段加快演进.由于人口红利效应的出现，家庭收入和储蓄增高，使得老龄人口住房需求增加，购房能力也相应提高.

1.2 人口社会结构分析

人口的社会结构细分因素较多，在总量上通常是家庭户决定住房消费需求，家庭户与住房消费需求具有1∶1效应，即一个家庭户对应一个单位的住房.在个体角度，显然家庭规模越大就越会刺激住房需求消费，一个七人或八人的大家庭就需要更大的住房面积［13］.因此，家庭人口越多，人均住房需求面积就越大；反之，则越小［14］.根据我国国情，家庭规模呈现缩小的趋势，以往常见的四世同堂或五世同堂的家庭已很少，更多的是三口或四口之家的小家庭.这种情况下，小规模家庭使得家庭总户数增多，相应地住房消费需求也不断增加.因此，家庭规模的缩小会增加住房消费需求.现在国家推行“全面二孩”以及近期的“三胎”政策，对增加家庭规模有促进作用，但这一政策在缓解人口老龄化对家庭未来抚养压力的同时，也加重了年轻父母的经济负担，使他们除去日常的家庭生活开支和孩子的抚养费用以外，没有足够的储蓄购置住房，所以在此情况下家庭规模的扩大也有可能会抑制住房消费.

1.3 社会经济效应分析

人口老龄化必然会导致人力资本外溢，这种情况下，老龄化对社会整体所带来的不良影响就会得到缓解.相对于年轻人，劳动型老年人的生活阅历、工作经验都比较丰富，工作效率与劳动生产率较高.另外，老龄化问题也会带来资本深化.因此，劳动效率的提高与资本深化等因素会促进经济增长，引发社会经济效应，从而为房地产市场的发展壮大提供大量的流转资金［15］.同时，社会经济的增长也将促进房地产行业的发展与壮大，进而增加大规模的住房消费.首先，当社会经济发展稳定时，人们的生活水平、消费水平都会得到改善，进而提高了人们的购买能力；其次，在社会经济增长过程中，人们的消费观、文化观、生活观都会发生转变，人们会根据经济条件选择更舒适的居住环境和高品质的生活，进而增加对高档住房的需求.而且人口老龄化的进程中会出现许多独居老人，因此产生养老型住房的消费需求.

1.4 社会储蓄效应分析

老年人出于养老的动机，会对自有资产进行整理和投资.基于此，随着人口老龄化社会的不断推进，将会产生较大的储蓄效应，使得社会整体储蓄水平提高，进而刺激住房消费.一方面，当人们的闲置资金充足时，可能会选择某种投资获取收益.由于住房消费可以带来房产增值或可观的资金收入，因此投资房地产行业会成为大多数老年人的选择，由此便产生了具有投资属性的住房消费需求.另一方面，社会整体储蓄的增加会为银行带来足够的资金，刺激银行贷款利率的下降，购房者可获得低利率的银行贷款，房地产商也可利用此机会贷款开发住房市场，进而刺激住房消费.因此，社会储蓄效应会增加住房消费.

2 变量的选取与模型构建

2.1 变量的选取

1）主要解释变量——人口老龄化程度（old）.李通屏等［4］选取人口老龄化程度作为核心变量进行实证研究，发现了房价上涨的惯性形态以及人口老龄化程度对房价的影响；丁洋和郑江淮［5］选取人口老龄化程度作为核心指标，通过系统GMM估计法，研究得出人口老龄化对住房消费呈现倒“U”型的态势.相较于邹瑾［16］将人口年龄结构的划分为两个区间（15～64岁以及65岁以上）研究人口老龄化对房价的影响，前者更具针对性和直观性.

2）被解释变量——住宅商品房销售面积（hs）.张冲［17］以住房实际销售面积作为被解释变量，探究人口年龄结构与房地产行业的关系；黄燕芬和陈金科［7］兼顾国家的全面二孩政策，将住宅商品房销售面积作为被解释变量代表住房消费，研究得出人口老龄化与住房消费之间存在拐点论；吴依曼［18］研究了四川省人口变动与住房需求的变化关系，将住房总的销售面积作为模型的被解释变量，用以衡量住房需求，并将其细分为普通、高档与经济适用3个档次分别进行讨论.

3）控制变量——城镇化率（urbr）.城镇化率是城镇化水平的衡量指标，是影响住房消费的重要因素之一.胡金星和顾娟［8］选取人口抚养比作为核心变量，城镇化率作为控制变量之一，研究发现城镇化率会增加住房需求规模；牟新娣等［19］将城镇化作为主要解释变量，认为城镇化会影响老龄化对房价的作用效果，即城镇化存在拐点论，当城镇化率超过某一点时将减弱人口老龄化对房价的负效应.

4）控制变量——地区生产总值（gdp）.地区生产总值可用来衡量某个地区的经济发展水平.梁丽利［20］选取地区生产总值作为控制变量，用以表示社会经济发展水平对住房市场的影响，进而探究人口老龄化与住房消费的关系.

5）控制变量——住宅商品房竣工面积（hc）.住宅商品房竣工面积是表示住房供给水平的一个变量.周建军等［15］研究人口老龄化与住房市场消费的作用关系，将住宅商品房竣工面积作为控制变量，研究得出住宅商品房竣工面积增加会带动住房市场的消费，并呈现出区域差异性.

6）控制变量——城镇居民人均可支配收入（income）.郭娜［21］构建人口老龄化与房地产价格的基准模型和嵌套模型，研究得出人口老龄化正向影响房价；李通屏等［4］将城镇居民人均可支配收入作为控制变量，运用动态面板模型研究得出城镇居民收入增长对房价有显著推动作用.

7）控制变量——家庭规模（fs）.家庭规模影响住房结构和住房面积，进而影响住房消费.朱琳琳等［9］从人口规模的角度出发，认为当老年人进入高龄阶段后，家庭数量会减少，住房需求也会发生变化，基于此，选择了人口总数和家庭规模作为控制变量研究人口老龄化与住房需求的变动关系；牟新娣等［19］基于我国2000—2016年的实证数据，根据人口结构效应理论将家庭规模作为控制变量，结果表明老龄化在一段时间内会减弱家庭规模对房价的正向影响.

2.2 模型构建

在考察影响住房消费的相关因素和参考前人研究的基础上，同时考虑了数据的可获得性，最终选取住宅商品房销售面积为被解释变量，以老年人口抚养比为研究的核心变量，并考虑到住房消费主要受到宏观经济与人口结构等因素的影响后，加入合适的控制变量，在对前文影响机制及参考文献的梳理后设定以下计量模型：

式中：i=1，2，…，N分别表示样本中的省、直辖市和自治区；t=1，2，…，T为样本时期；β0，β1，…，β6均为参数；εit为残差项.lnhs为住宅商品房销售面积的对数；lngdp为地区生产总值的对数；lnhc为住宅商品房竣工面积的对数；lnincome为城镇居民人均可支配收入的对数.

3 数据来源与变量说明

1998年末，我国开始实施住房分配货币化政策，因此本文选取1998年后的数据进行实证研究.考虑到数据的真实性与准确性，选取了2003—2019年我国30个省（市）的住宅商品房销售面积、老年抚养比、城镇化率、地区生产总值、住宅商品房竣工面积、城镇居民人均可支配收入和家庭规模等经济指标（数据主要来源于2003—2019年的《中国统计年鉴》）.为防止异方差的出现而导致数据的稳健性遭到破坏，所以对所选取的几个变量进行了对数化处理（表1）.

4 实证检验与结果分析

4.1 面板单位根检验和协整检验

4.1.1 单位根检验

为了避免伪回归现象影响后续研究的真实性，必须要在数据回归之前对其进行平稳性检验.基于本文的面板数据为平衡型面板，因此选择最常用的单位根检验方法，即LLC检验和IPS检验.LLC检验一般适用于同质面板的实证分析，而IPS检验适用于异质面板的实证分析.当没有通过单位根检验时，序列间可能存在协整，因而需要协整检验来确定数据间的平稳性.不过，当原序列被证明为零阶单整序列时，则不必进行协整检验，可对此面板数据进行相应的实证分析.

由表2可以看出，各变量的水平单位根检验未通过.因此，需进行下一步的一阶差分单位根检验，结果显示各变量都在1%的水平下显著，符合协整检验的要求，因此可进行下一步的协整检验.

表2 序列的单位根检验结果Tab.2 Unit root test results for sequences

4.1.2 协整检验

本文采用的协整检验方法是Kao检验和Pedroni检验.由表3可以看出，核心变量和控制变量都显示拒绝原假设，因此各变量之间存在协整关系，可进行接下来的面板回归.

表3 面板协整检验结果Tab.3 Panel cointegration test results

4.2 估计方法的选择

由于本文研究的是我国30个省（市）2003—2019年人口老龄化对住房消费的影响，属于区域较多、时间较短的面板数据.考虑到现实中不同区域经济存在着较大的差异，所以要对所选择的模型进行检验比较.选用3种回归模型对数据进行实证分析，即混合回归模型、随机效应模型（RE）、固定效应模型（FE）.本文选用F检验和Hausman检验对以上3种模型进行拟合度比较分析，进而选出适合本研究的最优模型.

4.2.1F检验

F检验的目的是为了在混合回归模型和固定效应模型之间做出最优化选择.由表4可知，F检验的结果F（29，474）=10.10，Prob＞F=0.000 0，表示固定效应模型比混合回归模型更优，所以应选择固定效应模型.

4.2.2 Hausman检验

Hausman检验的目的是为了在固定效应模型与随机效应模型之间做出最优化选择.由表4可知，Hausman检验的结果P值为0.000 0，即固定效应模型为最优选择.因此，本文选择固定效应模型.

4.3 实证结果分析

4.3.1 核心变量分析

表4中固定效应模型的回归结果表明，老年抚养比、城镇化率、住宅商品房竣工面积对住房消费具有显著的正效应，家庭规模对住房消费产生负效应.由表4可知，老年抚养比的回归系数（0.019 1）为正，表明老年抚养比每增加1%，住房市场的消费将增加1.91%.产生这种现象的主要原因：第一，实行福利分房制度时，人们不必花大价钱置办住房，从而积累了部分资产.此阶段的老年人具有一定的购买能力，可以为子女的住房消费提供资金支持.第二，根据近几年我国的房价趋势，不少人都将房屋作为一种具有投资属性的商品.老年人在资金充足的情况下会考虑购置房产，一方面可以收取租金，另一方面房价的不断增长可以使资产增值.第三，随着人口老龄化的演进，会有越来越多的独居老人，他们对养老型住房的需求会刺激住房消费.第四，我国人口年龄结构不断变化，各年龄阶段的人口对住房的需求呈现差异性.

表4 回归模型结果Tab.4 Regression model results

4.3.2 控制变量分析

通过模型回归可以看出，城镇化率对房屋消费具有显著的正效益.城镇化进程中，农村人口不断向城镇转移，形成越来越多的住宅区与都市圈，个人储蓄的增加使得购买力提高，也增加了对住房的需求.

地区生产总值对住房消费具有促进作用.地区生产总值的增加意味着这一地区经济实力增强.地区生产总值越高，社会整体的就业形势越好，人们的收入水平也会提高，将会促进住房消费.

住宅商品房竣工面积的增加可拉动住房消费.住宅竣工面积不断增加意味着住房市场发展快速，这在一定程度上会刺激人们的购房需求，进而拉动住房消费.

家庭规模对住房消费有显著的负效应，家庭户规模比每减小1%，住房需求将增加22.82%.我国的经济发展水平不断提高，城镇化进程的加快促使传统的家庭结构瓦解，城镇家庭将出现小规模化，更多的核心小家庭将产生更多的住房需求.

5 结论与政策建议

5.1 结论

1）老年抚养比的增加会促进住房消费.首先，我国的人口年龄结构由过去的年轻型、青年型转变为如今的老年型.在人口老龄化进程中，随着我国经济的快速发展，催生了一批适龄购房人口，从而增加了对住房市场的需求.其次，现阶段的老年人具有一定的资金储蓄，在消费水平提高的前提下，这部分老龄化人口会追求住房品质，进而促进住房消费.

2）城镇化的发展推动了住房市场的发展.经济的发展推动了城市化进程，大量的农村人口进入城市，增加了人们的住房需求；住宅商品房竣工面积的不断增加，在一定程度上刺激了人们对住房的购买需求；地区生产总值的增加意味着地区经济发展形势与社会整体就业前景较好，进而带动了住房消费；城镇家庭规模的不断缩小，促进了住房消费.近年来我国以3人或4人为主的小核心家庭增多，家庭规模小型化的趋势在未来仍将维持并持续增加.

5.2 政策建议

1）重视老年住房市场建设，构建适应老龄化社会需求的住房体系.结合现阶段国家政策以及我国人口结构与家庭规模的变化，及时调整住宅商品房的市场建设规模.一方面积极推进养老住房建设，为老龄化人口提供社区式养老住房；另一方面酌情增加中低价位和中小套普通住房的供应数量，不仅满足一般家庭的需要，也为独居老人提供便利.房地产行业可结合“租购并举”的国家政策，扩大保障性租赁住房供给，为收入较低的老年人群提供价格适宜、环境舒适的租赁住房.

2）合理预测老年住房需求，抑制住房投资行为.对老龄化人口趋势进行预测并做好预期管控，以防房地产行业受到老龄化的冲击.对人口老龄化产生的住房消费进行前瞻性预测，各级政府要继续落实“房住不炒”的策略，及时出台相关调控政策和措施，通过辅以房产税政策、完善养老保险制度等，抑制人口老龄化带来的住房投资行为.

3）大力发展老年社区，加快社区养老服务建设.顺应人们要求更好养老环境的需求，发展各种形式、不同标准的老年人社区.通过科学合理的社区规划，积极推进社区居家养老服务网络建设，既在室内空间为老年人生活提供便利，又在管理上为老年人生活安全提供保障；既在医疗、购物、公园、绿地等功能布局上坚持合理、便利的原则，又在社区建设上为老年人提供更多有针对性的陪伴、帮助等服务.

4）完善老年人住房市场的融资问题，积极推进老年服务事业.老年人收入有限，为此可开发多种金融、保险模式融资，使老年人可以通过按揭、抵押等多种方式获得住房.政府部门也可以通过引导社会力量参与老年人住房市场建设，如通过公建民营、民办公助等方式建设老年住房，全面分析考虑老年群体的特性，充分考虑老年人的身体状况和心理状态，为老年人创造更为舒适的居住环境和更好的服务质量，提高他们的住房满意度.

5）推进以人为核心的新型城镇化，实施城市更新行动.一方面，郊区恬静、空气质量好，比较适合老年群体居住；另一方面，我国正在推行“建设一批产城融合、职住平衡、生态宜居、交通便利的郊区新城”政策，房地产行业可将郊区养老型住房纳入未来发展计划之中.这样不仅可以缓解农村人口大范围迁移给城镇住房带来供给不足的压力，同时也为老年人节省了养老积蓄，提高老年人的满意度和归属感.