Page 167 - 《中山大学学报（社会科学版）》2021年第3期

中国房价与家庭消费关系的主导机制识别

（2）房产财富和房价指标。房产财富包括现居住房产和其他房产总价值，该房产价值为家庭自我报
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告价值。我们采用区县样本家庭自我报告房价中位数作为区县房价的一个替代指标 。有房（D ）和无
①
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房（D ）虚拟变量根据家庭是否拥有当前住房或其他住房构造。
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（3）不同年龄段划分。根据户主的年龄将样本划分年轻（D）、中年（D ）和老年（D）家庭。现有文献
对于年龄组的划分并未达成一个统一标准，结合文献及我国的具体情况，本文将户主年龄 20—40 岁为
年轻家庭，40—60岁为中年家庭，60—80岁为老年家庭。
（3）金融资产、其他资产和收入。金融资产包括存款、股票、基金、债券、金融衍生品、其他金融产品
及借款。其他资产包括土地、生产性固定资产和耐用消费品。收入指标为家庭总收入。与住房资产相
对应的还有家庭的住房负债。
（4）控制变量。借鉴 Windsor et al.（2015）等的做法，采用家庭成年人数和未成年人数（0—15 周岁）
作为家庭规模和结构方面的控制变量。少儿抚养比和老年抚养比。户主的婚姻状况，1 为在婚即处于
结婚且配偶健在，0为其他。户主的性别，1为男性，0为女性。户主的受教育年限，为户主的实际受教育
年限。户主是否为中共党员，1为是，0为其他。户主的健康感受，根据身体状况评价分别赋值 1到 5，该
变量取值越高意味着户主的健康状况感受越差。借鉴 Campbell & Cocco（2007）的研究，还进一步采用
省级失业登记人数、省级GDP和省级人口数作为区域经济特征的控制变量。
（三）主要变量的基本描述性统计
主要变量的基本描述统计见表 1。借鉴 Campbell & Cocco（2007）、张浩等（2017）、何兴强和杨锐锋
（2019）等的做法，在实证分析中我们采用省级 CPI 对总消费和总收入进行平减。得到家庭总消费为
41 912元，总收入为 43 173元。有房家庭占比达 88. 6%，家庭平均房产均值约 42万元，住房负债平均约
为 1 050元。采用样本数据构建的区县房价为 3 901元。家庭的金融资产和其他资产均值分别为 73 492
和 60 496元。年轻家庭占比 20. 7%，中年家庭占比 53. 3%，老年家庭占比 26. 1%。家庭的成年人数平均
为 2. 65 个，未成年人数约为 0. 63 个。户主处于在婚的家庭占比为 87. 6%。户主的健康感受平均为
2. 96，处于比较健康和一般之间。户主为党员的占比为 5. 2%。户主的平均受教育年限为 7. 09。男性
户主占比为56. 2%。

四、实证分析

（一）房价与家庭消费关系的基础生命周期模式
首先，根据模型（1）考察房产财富与家庭消费的相关关系，然后根据模型（2）探讨家庭房产财富与家
庭消费的生命周期模式。其中，房产财富度量指标先采用家庭房产自我报告价值，然后采用区县房价进
行验证。具体回归结果见表2和表3所示。研究发现：
（1）房产财富或房价与家庭消费存在显著的正相关关系。在表 2第（1）列显示家庭消费关于自我报
告房产价值的弹性系数为 0. 0874，在 1% 统计水平上显著，列（2）和（3）逐步加入家庭控制变量和省级宏

观变量得到一致结论，表明自我报告房产价值与家庭总消费有显著正相关关系。表 2 列（4）—（6）采用
区县房价的回归结果，也发现房价与家庭消费存在显著的正相关关系。该结果与国内多数学者的研究
发现相类似，如万晓莉等（2017）为0. 07，张浩等（2017）约为0. 09，何兴强和杨锐锋（2019）约为0. 05。
（2）房产财富或房价与年轻家庭消费的正相关效应，显著大于中年和老年家庭。在表 3 列（1）中家

① 区县样本房价为调查样本数据中各区县城镇家庭自我报告房价的中位数。具体构造时，剔除区县住房面积与
自我报告房价最大和最小的1%的样本，考虑到社区数据中提供的每平米的建筑成本最低为500元，我们也剔除了自我报
告房价小于500元的样本。家庭自我报告房价根据调查数据城镇家庭房产价值除以住房建筑面积计算。
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