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收稿日期：2013-05-31
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作者简介：赵卫亚（1956-），男，河北唐山人，浙江工商大学统计与数学学院教授，研究方向为计量经济；王薇（1988-），女，浙江嘉兴人，浙江工商大学统计与数学学院硕士研究生，研究方向为计量经济。
摘要：使用CHFS2010微观调查数据分析中国城镇家庭住宅财富效应的存在性和差异性。通过实证研究发现：（1）中国城镇家庭存在微弱的住宅财富效应，且短期内住房价格的过快上涨抑制了住宅财富效应的发挥。（2）产权完备且合法的大产权住房具有财富效应，小产权住房则替代效应明显；中青年家庭的住宅财富效应显著大于老年家庭；地方经济越发达、家庭收入水平越高，住宅财富效应越大；中国城镇住宅市场的“马太效应”日益显著。
关键词：住宅财富效应；住宅产权；收入水平；地区差异；CHFS2010
文章编号：2095-5960（2013）05-0007-08
；中图分类号：F063.2
；文献标识码：A
一、问题的提出
自1998年住宅商品化改革以来，中国住房价格持续上涨，其中部分大中城市房价的涨幅较大。截至2012年底，已经有北京、上海、深圳等多个城市的住宅销售均价超过2万元/平方米，房价的大幅上涨使拥有自有住房家庭的住宅资产增值（表1），产生可观的财富收益；但过高的房价对城镇新增家庭却是巨大的经济负担，产生了备受关注的“房奴效应”。围绕房价上涨背景下是否存在住宅财富效应的争论持续不断，但鲜有从储蓄视角深入研究和探讨住宅财富效应问题。CHFS2010微观调查数据显示，中国城镇家庭住宅资产约占家庭财产的80%以上；住宅资产作为家庭的重要财富，必将成为城镇家庭生命周期中支配消费储蓄行为的关键性因素。
本文使用CHFS2010微观调查数据，从储蓄与住宅财富视角分析中国城镇家庭的住宅财富效应，主要解决两个问题：第一，中国城镇家庭住宅财富效应是否降低了家庭预防性储蓄，或者挤占了家庭非住房消费；第二，住宅财富效应在不同住宅产权、不同地区、不同收入层和年龄段家庭中是否有所不同。全文共分为五部分，第二部分简单介绍住宅财富效应理论，在回顾国内外住宅财富效应文献的基础上提出本文的创新点。第三部分主要介绍本文的理论模型及样本数据。第四部分在简单描述中国城镇家庭住宅市场的自有特征之后，重点分析住宅财富效应的存在性和差异性。最后在实证分析的基础上给出相应的政策建议。
二、文献综述
根据生命周期-持久收入理论，居民将按其一生的收入和财富安排消费储蓄。住宅资产作为家庭重要的财富，当住房价格发生变动进而住宅存量、增量价值也变化时，居民将基于住宅财富的变动调整其消费储蓄行为，这就是住宅的财富效应。
国外对住宅财富效应的研究开始得较早，研究文献普遍认为发达自由市场经济国家存在显著的住宅财富效应，且住宅财富效应在国际间的差异较大。
Yoshikawa and Ohtake（1989）[1]在研究日本房价和储蓄关系时发现，住宅价格与租房者的储蓄之间负相关；较高的房价超出了计划购房者的承受能力，日本租房者以奢侈品消费代替住房消费，这种现象当时被称为“绝望消费”。住宅价格不断上涨，自有住房者和租房者却都动用储蓄增加消费。Engelhardt（1996）[2]研究1984—1989年美国住宅价格变动与65岁以下房东储蓄变动，并使用面板动态收入（PSID）方法估计得到美国中等收入家庭住宅的财富效应为0.03。房价上升时，家庭的储蓄行为不变；房价下降时，家庭将减少储蓄，即房产收益不太会改变他们的消费和储蓄行为。Alexander等（2002）[3]在研究OECD国家住宅财富效应时，将OECD16国分为市场主导型国家和银行主导型国家两个样本，通过面板数据共积估计方法回归1985—2000年数据。全样本估计住宅财富效应为0.035，其中市场主导型国家为0.031，而银行主导型国家为0.107。Catte（2004）[4]同样使用OECD国家数据和面板估计方法，结果发现各国的住宅财富效应差异较大：如澳、加、荷三国在0.05—0.08之间，而意、日、西、英、美五国在0.01—0.02之间，法、德两国则不存在显著的住宅财富效应。Can（2007）[5]研究香港2000—2002年12个季度个人交易数据时发现，住宅财富每提高1%，居民消费将增加0.17%，即住宅可以降低家庭的预防性储蓄，进而提高家庭消费。Muellbauer（2007）[6]研究发现房地产价格上涨与信贷条件的变化显著相关，在信贷条件较为宽松的OECD国家，房地产市场的财富效应比较明显；在转型国家，房地产的财富效应有待进一步探究。
中国城镇住宅市场化刚刚兴起，金融信贷体系不够完善，市场尚未成熟，住宅财富效应的定量研究开始相对较晚、争议颇多。研究视角主要基于以下三方面，一是直接考察住宅资产存量、增量对居民消费储蓄的影响；二是分析住宅资产价格变动对居民消费储蓄的影响；三是考虑长短期、住宅产权、人口因素、收入水平、地区差异等因素对住宅财富效应不同程度的影响。研究结果普遍认为中国住宅市场财富效应微弱、挤占效应明显。
Wang and Wen（2010）[7]研究发现： 不存在借贷约束和人口不变时，房价的上升并不能够解释中国的居民储蓄率；而在存在完全借贷约束的条件下，房价的快速上升有可能导致很高的社会总体储蓄率；但只要允许一定程度的借贷（即按揭贷款购房），房价对储蓄率的影响就大大地下降，以至可以忽略不计。陈崇和葛扬（2011）[8]在1997—2008年省际面板数据的基础上考察了房地产价格与居民储蓄之间的关系，实证分析表明：在全国范围、中部和西部地区，房价与储蓄存在显著的正相关关系，但东部省份房价变动与储蓄在统计上关系不显著。李向前等（2012）[9]基于SVAR模型就1999—2010年月度数据进行回归，结果表明房地产价格上涨导致居民储蓄增加，主要原因在于中国还不允许对住房拥有者发放住房增值贷款及房地产不易分割，房地产价格上涨进一步加剧居民的预防性储蓄。张五六和赵昕东（2012）[10]采用ARDL-UECM模型考察不同收入水平和年龄层次的自有住房者和租赁者的住宅资产发现：自有住房中，高收入者及中老年人的住宅财富效应大于挤占效应，促进了消费增长；租房家庭中的中低收入者和年轻人的住宅挤占效应大于财富效应，加剧了预防性储蓄。 尽管现有文献对住宅财富效应进行了卓有成效的研究，但从储蓄与住宅财富视角且考虑不同住宅产权下财富效应存在性和差异性的研究则相对较少；且从整体上看，还远未形成一个关于住宅财富效应研究的理论体系。本文从储蓄和住宅财富关系的视角出发，采用国内家庭微观调查数据CHFS2010，对中国城镇家庭住宅财富效应进行实证研究。深入分析中国城镇家庭住宅财富效应在不同住宅产权、年龄段、收入层及不同地区之间的差异，进一步拓展现有文献关于住宅财富效应的研究。
三、研究设计
（一）理论模型
Hall建立的LC-PIH模型为分析财富效应提供了一个基本框架；Thomson（2004）[11]根据Hall的模型，得出可供实证检验的计量方程；高春亮和周晓艳（2007）[12]将其进行了简化，得到了财富效应函数，我们在这个基础之上推导出储蓄-住宅财富效应函数，过程如下：
（二）样本描述
本文使用的数据来自“中国家庭金融调查CHFS”，由西南财经大学和中国人民银行携手创建。CHFS2010①①CHFS2010微观调查数据样本期为2010年，由于CHFS2010是中国家庭金融调查数据的第一期，因此本文的研究样本仅为2010年一期横截面数据。是关于2010年中国家庭金融信息的一个抽样调查数据库，涵盖了全国25个省、80个县、320个社区共8438个家庭，涉及家庭资产、负债、收入、消费、保险、保障等各个方面的数据，全面客观地反映了2010年中国家庭金融的基本状况，为国内外研究者提供了研究中国家庭金融问题的高质量微观数据，也是中国家庭金融微观数据领域的重大突破。基于本文的研究目的，我们选取了3880组城镇家庭作为分析样本。
本文在生命周期-持久收入理论框架下，构建如下计量模型：
S表示储蓄率②②储蓄率=（人均可支配收入-人均消费性支出）/人均可支配收入；PI表示持久收入③③持久收入：以实际人均可支配收入（对数值）作为因变量，选择家庭成员的平均年龄、平均受教育程度、户主的性别和政治面貌、家庭中的就业人口比例、所在省份等作为自变量进行OLS回归，并用该方程的预测值和残差分别作为城镇家庭的人均持久收入和人均暂时收入。；TI表示暂时收入；family表示家庭特征变量，具体包括：户主性别、年龄、受教育程度、婚姻、政治面貌、户口、家庭人口结构、家庭保险参保率、家庭主观预期；FA表示家庭金融资产④④家庭金融资产：活期存款、定期存款、股票、债券、期货、权证、其他衍生品、银行产品、其他金融理财产品、非人民币资产、手持现金、借出款和养老、医疗、住房公积金、企业年金等个人账户余额。；HV表示家庭住宅资产。
为了分析住宅财富效应在不同住宅产权、年龄层、收入层和不同区域之间的异质性，本文构造住宅相对价值和相应指标的交互项：
其中，HV：住宅的相对价值⑤⑤住宅相对价值：首先分别计算各省人均住宅自评市场价值的均值，然后用各个家庭的住宅自评市场价值除以该省的均值，从而得到相对价值。；PR1：大产权住房⑥⑥大产权住房：笔者在此根据法律法规和心理财富价值两个准则定义大产权住房，认为由房地产开发商开发承建的、土地使用权为国有可出让的土地，并由国家房地产管理部门颁发产权证的居民住房为大产权住房。根据CHFS2010微观调查数据，将商品房、继承房产和购买单位住房划为大产权住房一类。 ；PR2：小产权住房⑦⑦小产权住房：笔者在此根据法律法规和心理财富价值两个准则定义小产权住房，认为不受法律保护或造成居民心理财富价值较小的住房为小产权住房。根据CHFS2010微观调查数据，将根本不受法律保护的乡产房、产权交易较为困难的经济适用房、房改房、集资房和居民住宅自评市场价值较小的自建房划为小产权住房一类。；两者均设置为虚拟变量（是=1，
四、实证分析
（一）统计分析结果
表2是本文主要变量的描述性统计分析结果。由表2知，中国城镇家庭住宅自评市场价值约为62万元。48.5%的城镇家庭拥有大产权住房，40%的城镇家庭为小产权住房，只有11.5%的家庭是通过租房来解决居住问题的。在房价上涨的大背景下，67.4%的家庭认为未来一年房价将继续上涨。描述统计结果说明本文所选样本数据与中国城镇家庭的住房消费习惯及住宅市场发展情况是较为符合的。
（二）实证回归结果
1. 住宅财富效应的存在性
表3检验了中国城镇家庭住宅财富效应的存在性问题。结果表明，我国城镇家庭住宅财富效应为0.04，略高于黄平（2006）[13]利用2000—2005年宏观数据得到的财富效应0.036，与Case等（2005）[14]研究OECD国家住宅财富效应0.05—0.17相比，我国城镇家庭住宅财富效应较为微弱。相对于只有1套住房的家庭，拥有1套以上住房家庭的住宅财富效应约是其2倍；表明随着家庭住房数量的增多，住宅财富效应明显递增。家庭金融资产降低储蓄率的程度与住宅资产相当。
城镇家庭预期未来房价上涨1%，将引起家庭储蓄率增长0.058%；在一定程度上可以抵消住宅财富效应的大小。这表明，家庭唯一的住房在更大程度上是作为一种长期耐用品，即便房价上涨使住宅升值，由于传统习惯等因素，一般家庭不会兑现房产增加消费；产生的只是一种心理财富，且这种住宅财富效应的微弱程度容易被短期内房价上涨所导致的住房消费支出压力所抵消。但当家庭拥有1套以上住房时，预期未来房价上涨对家庭储蓄率的影响将不再显著，住宅财富效应则更为明显。城镇家庭主观幸福感的提升将显著降低家庭储蓄率，尤其是拥有1套以上住房的家庭，主观幸福感的提升大幅降低了家庭储蓄率。
其他的相关实证发现与已有文献的研究成果基本一致。收入依然是决定储蓄率的最重要因素，在生命周期-持久收入理论中，将收入分解为持久收入和暂时收入；本文中暂时收入对储蓄率的影响程度约是持久收入的2倍。表明在未来不确定的情况下，城镇家庭将更多的临时性收入储蓄起来，这也说明我国城镇家庭存在较严重的预防性储蓄动机（谢勇，2011）[15]。 在家庭特征因素方面，户主是男性、党员或已婚，可能由于社会地位、家庭稳定使其收入颇高，将显著提高家庭储蓄率。户主的受教育程度越高，则储蓄率越低，但其影响程度微弱。与非农业户口相比，农业户口家庭储蓄率更高。加入户主年龄因素，我国城镇家庭储蓄率呈倒“U”形分布，即随着年龄的增长，储蓄率先上升再下降。在家庭人口结构方面，少年抚养比和老年抚养比的增加都使家庭储蓄率降低，但这种效应在统计上并不显著。在家庭参加社会保险方面，养老保险和商业保险参保率越高的家庭储蓄率越低；但医疗、失业保险对家庭储蓄率的影响并不明显；企业年金可以显著降低只有一套住房家庭的储蓄率，而对于租房者和拥有多套住房家庭的影响则不显著；住房公积金作为住房储蓄的一部分，其拥有率的上升显著提高了家庭储蓄率。
表3采用异方差稳健方差-协方差进行回归，消除了异方差对模型估计的影响。最大VIF值均小于10，表明自变量之间不存在严重的多重共线性。DW值接近2，说明不存在严重的序列相关性。以上检验说明表3的估计结果是无偏、有效的。
2. 住宅财富效应的差异性
依据方程（8）—（11），采用住宅相对价值的交互项，检验我国城镇家庭住宅财富效应在不同住宅产权、收入层、年龄层和地区之间的差异性。
以租房者为参照组，大产权住房的财富效应为0.087，而小产权住房产生了明显的替代效应，约为0103。由于我国城镇家庭大产权住房拥有率略高于小产权住房，因此总体上表现为微弱的住宅财富效应。考虑到近年来房价上涨驱动下的住宅资产增值趋势，本文构造住宅相对价值与住宅产权的交互项。结果表明当住宅资产增值时，大小产权住房都产生了显著的住宅财富效应，大产权住房增值效应约为小产权住房的4倍。同时将户主年龄分成12组，以76岁及以上户主为参照组，分析不同年龄层的住宅财富效应发现，中青年家庭的住宅财富效应存在且显著，而老年家庭的住宅财富效应相当微弱且不明显。考虑到年龄分布和住宅产权对住宅财富效应的影响，构造户主年龄和住宅产权的交互项。实证发现大产权住房使中年家庭产生了明显的财富效应，青年家庭住宅财富效应在统计上不显著，而老年家庭住房替代效应微弱但不明显。这主要源于中年家庭在早期获得住房，成本相对较低，住宅资产在房价上涨的背景下增值效应明显；而青年家庭在近几年房价迅速上涨时购入住房，存在较沉重的住房支出压力；老年家庭一般将住房遗赠给子女使其财富效应不显著。小产权住房使各个年龄层家庭都产生了显著的替代效应。小产权住房虽然获得成本低廉，但一般也价值较小，考虑到家庭改善性住房需求，其替代效应普遍存在。
2012年，中国城镇家庭的房价收入比已高达11倍，远远超过了世界合理水平4—6倍，房价上涨明显快于收入增长，使新增城镇家庭及改善性住房家庭不得不压缩非住房消费，更多地增加储蓄来实现购房计划。考虑到不同收入层家庭住宅财富效应的异质性，本文将人均持久收入分成五组，以中等收入家庭为参照组，分析不同收入层家庭住宅财富效应大小。结果发现，高收入家庭住宅财富效应明显大于低收入家庭，且处于收入最高25%的家庭的住宅财富效应达到了0085，而处于收入最低25%的家庭的住宅替代效应为0125。住宅财富分配的不均进一步拉大了城镇家庭内部之间的贫富差距。
中国幅员辽阔，地区社会经济差异大，住宅财富在各个区域也将表现出明显的异质性。本文构造住宅相对价值与省份的交互项，考察全国22个省市自治区住宅财富效应的分布差异。如表4所示，上海、北京等6个东部发达地区住宅财富效应较大，高于全国住宅财富效应均值；其他中西部欠发达地区住宅财富效应较为微弱且在统计上不显著，其中重庆、山西和甘肃三地表现为住宅的替代效应。这一研究发现与黄静等（2009）[16]的研究结果较为一致。其他解释变量的回归发现与表3基本一致，在此不再赘述。
考虑到住宅相对价值和人均持久收入等指标的衡量方法、方程设定以及估计方法不同可能给估计结果带来的影响，笔者在这里进一步做住宅财富效应的稳健性检验。首先，为了消除样本中极值对回归结果的干扰，笔者剔除人均持久收入和住宅相对价值最高和最低各1%的数据，回归结果见表5窄样本列。住宅财富效应为0.041，且在1%的水平下显著。其次，考虑到住宅相对价值测算中可能引起的内生性问题，这里采用工具变量法，以租房者的年租金作为住宅相对价值的工具变量。TSLS回归表明，住宅相对价值指标能较好地反映我国城镇家庭住宅财富效应。因此，回归结果是无偏的、可靠的。再次，为了避免人均持久收入的内生性问题，笔者将“人均当期年收入”作为代理变量，回归结果与表3基本一致。
五、结论和政策含义
本文利用大型微观调查数据对中国房改十余年后的城镇家庭住宅财富效应进行研究，不仅克服了以往采用宏观数据产生的局限性，也是对CHFS这一珍贵的微观家庭调查数据的深度开发和拓展应用。
实证研究得到的主要结论有：（1）中国城镇家庭住宅财富效应为0.04，且随着住房数量的增多，住宅财富效应不断增大，但短期内住房价格的过快上涨抑制了住宅财富效应的发挥。（2）产权完备且合法的大产权住房具有财富效应，小产权住房则替代效应明显；中青年家庭的住宅财富效应显著大于老年家庭；地方经济越发达、家庭收入水平越高，住宅财富效应越大；中国城镇住宅市场的“马太效应”日益显著。
住宅商品化改革15年来，房价持续上涨，中国城镇家庭住宅财富效应存在但总体上表现微弱，且考虑到住宅产权、收入差距、区域差异、年龄层等因素时，住宅财富效应的作用机制变得更为复杂。这可能由我国住宅市场发展程度、金融市场自由化水平、人们的财富理念差异所致。以上分析的政策含义在于：
首先，中国城镇家庭的住宅财富效应更多地表现为未兑现的财富效应（心理上的财富），即使住宅资产增值，也很少会兑现房产扩大消费。而且短期内住房价格过快上涨对计划购房家庭和改善性住房家庭产生较为明显的替代效应，在一定程度上抵消了住宅财富效应。可以说当前我国城镇家庭微弱的住宅财富效应对扩大内需、促进国民经济的作用甚微。因此，合理控制房价上涨，调控措施必须同时考虑到住宅的财富效应和挤占效应，房价的涨幅必须控制在普通城镇家庭的购房能力之内，同时使拥有住房家庭预见住宅资产增值的长期性而合理扩大非住房消费支出。 其次，中华民族传统观念根深蒂固，居民具有较强的预防性储蓄动机和遗赠动机，父母的住房一般由子女继承，因此以房养老政策缺乏实施基础。同时考虑到由住宅产权、收入差距和地区差异引起住宅资产分配的“马太效应”，住宅财富进一步拉大了城镇家庭之间的贫富差距，这必将阻碍城镇化进程，削弱城市竞争力，也不利于整个宏观经济的发展。因此，国家楼市调控政策必须围绕这一核心理念——更多注重住房市场的社会功能而不是经济功能，将其作为居住品的市场而不是投资品市场。
再次，中国金融市场自由化程度低，当城镇家庭面临较强的流动性约束时，较难通过住房的抵押或出售来缓解，这将进一步增强城镇家庭的预防性储蓄动机，限制住宅财富效应的发挥。因此，调控楼市的同时必须完善金融信贷市场、简化住房抵押程序，鼓励居民发挥住宅财富效应，通过住宅财富实现生命周期效用的最大化。
参考文献：
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作者简介：赵卫亚（1956-），男，河北唐山人，浙江工商大学统计与数学学院教授，研究方向为计量经济；王薇（1988-），女，浙江嘉兴人，浙江工商大学统计与数学学院硕士研究生，研究方向为计量经济。
摘要：使用CHFS2010微观调查数据分析中国城镇家庭住宅财富效应的存在性和差异性。通过实证研究发现：（1）中国城镇家庭存在微弱的住宅财富效应，且短期内住房价格的过快上涨抑制了住宅财富效应的发挥。（2）产权完备且合法的大产权住房具有财富效应，小产权住房则替代效应明显；中青年家庭的住宅财富效应显著大于老年家庭；地方经济越发达、家庭收入水平越高，住宅财富效应越大；中国城镇住宅市场的“马太效应”日益显著。
关键词：住宅财富效应；住宅产权；收入水平；地区差异；CHFS2010
文章编号：2095-5960（2013）05-0007-08
；中图分类号：F063.2
；文献标识码：A
一、问题的提出
自1998年住宅商品化改革以来，中国住房价格持续上涨，其中部分大中城市房价的涨幅较大。截至2012年底，已经有北京、上海、深圳等多个城市的住宅销售均价超过2万元/平方米，房价的大幅上涨使拥有自有住房家庭的住宅资产增值（表1），产生可观的财富收益；但过高的房价对城镇新增家庭却是巨大的经济负担，产生了备受关注的“房奴效应”。围绕房价上涨背景下是否存在住宅财富效应的争论持续不断，但鲜有从储蓄视角深入研究和探讨住宅财富效应问题。CHFS2010微观调查数据显示，中国城镇家庭住宅资产约占家庭财产的80%以上；住宅资产作为家庭的重要财富，必将成为城镇家庭生命周期中支配消费储蓄行为的关键性因素。
本文使用CHFS2010微观调查数据，从储蓄与住宅财富视角分析中国城镇家庭的住宅财富效应，主要解决两个问题：第一，中国城镇家庭住宅财富效应是否降低了家庭预防性储蓄，或者挤占了家庭非住房消费；第二，住宅财富效应在不同住宅产权、不同地区、不同收入层和年龄段家庭中是否有所不同。全文共分为五部分，第二部分简单介绍住宅财富效应理论，在回顾国内外住宅财富效应文献的基础上提出本文的创新点。第三部分主要介绍本文的理论模型及样本数据。第四部分在简单描述中国城镇家庭住宅市场的自有特征之后，重点分析住宅财富效应的存在性和差异性。最后在实证分析的基础上给出相应的政策建议。
二、文献综述
根据生命周期-持久收入理论，居民将按其一生的收入和财富安排消费储蓄。住宅资产作为家庭重要的财富，当住房价格发生变动进而住宅存量、增量价值也变化时，居民将基于住宅财富的变动调整其消费储蓄行为，这就是住宅的财富效应。
国外对住宅财富效应的研究开始得较早，研究文献普遍认为发达自由市场经济国家存在显著的住宅财富效应，且住宅财富效应在国际间的差异较大。
Yoshikawa and Ohtake（1989）[1]在研究日本房价和储蓄关系时发现，住宅价格与租房者的储蓄之间负相关；较高的房价超出了计划购房者的承受能力，日本租房者以奢侈品消费代替住房消费，这种现象当时被称为“绝望消费”。住宅价格不断上涨，自有住房者和租房者却都动用储蓄增加消费。Engelhardt（1996）[2]研究1984—1989年美国住宅价格变动与65岁以下房东储蓄变动，并使用面板动态收入（PSID）方法估计得到美国中等收入家庭住宅的财富效应为0.03。房价上升时，家庭的储蓄行为不变；房价下降时，家庭将减少储蓄，即房产收益不太会改变他们的消费和储蓄行为。Alexander等（2002）[3]在研究OECD国家住宅财富效应时，将OECD16国分为市场主导型国家和银行主导型国家两个样本，通过面板数据共积估计方法回归1985—2000年数据。全样本估计住宅财富效应为0.035，其中市场主导型国家为0.031，而银行主导型国家为0.107。Catte（2004）[4]同样使用OECD国家数据和面板估计方法，结果发现各国的住宅财富效应差异较大：如澳、加、荷三国在0.05—0.08之间，而意、日、西、英、美五国在0.01—0.02之间，法、德两国则不存在显著的住宅财富效应。Can（2007）[5]研究香港2000—2002年12个季度个人交易数据时发现，住宅财富每提高1%，居民消费将增加0.17%，即住宅可以降低家庭的预防性储蓄，进而提高家庭消费。Muellbauer（2007）[6]研究发现房地产价格上涨与信贷条件的变化显著相关，在信贷条件较为宽松的OECD国家，房地产市场的财富效应比较明显；在转型国家，房地产的财富效应有待进一步探究。
中国城镇住宅市场化刚刚兴起，金融信贷体系不够完善，市场尚未成熟，住宅财富效应的定量研究开始相对较晚、争议颇多。研究视角主要基于以下三方面，一是直接考察住宅资产存量、增量对居民消费储蓄的影响；二是分析住宅资产价格变动对居民消费储蓄的影响；三是考虑长短期、住宅产权、人口因素、收入水平、地区差异等因素对住宅财富效应不同程度的影响。研究结果普遍认为中国住宅市场财富效应微弱、挤占效应明显。
Wang and Wen（2010）[7]研究发现： 不存在借贷约束和人口不变时，房价的上升并不能够解释中国的居民储蓄率；而在存在完全借贷约束的条件下，房价的快速上升有可能导致很高的社会总体储蓄率；但只要允许一定程度的借贷（即按揭贷款购房），房价对储蓄率的影响就大大地下降，以至可以忽略不计。陈崇和葛扬（2011）[8]在1997—2008年省际面板数据的基础上考察了房地产价格与居民储蓄之间的关系，实证分析表明：在全国范围、中部和西部地区，房价与储蓄存在显著的正相关关系，但东部省份房价变动与储蓄在统计上关系不显著。李向前等（2012）[9]基于SVAR模型就1999—2010年月度数据进行回归，结果表明房地产价格上涨导致居民储蓄增加，主要原因在于中国还不允许对住房拥有者发放住房增值贷款及房地产不易分割，房地产价格上涨进一步加剧居民的预防性储蓄。张五六和赵昕东（2012）[10]采用ARDL-UECM模型考察不同收入水平和年龄层次的自有住房者和租赁者的住宅资产发现：自有住房中，高收入者及中老年人的住宅财富效应大于挤占效应，促进了消费增长；租房家庭中的中低收入者和年轻人的住宅挤占效应大于财富效应，加剧了预防性储蓄。 尽管现有文献对住宅财富效应进行了卓有成效的研究，但从储蓄与住宅财富视角且考虑不同住宅产权下财富效应存在性和差异性的研究则相对较少；且从整体上看，还远未形成一个关于住宅财富效应研究的理论体系。本文从储蓄和住宅财富关系的视角出发，采用国内家庭微观调查数据CHFS2010，对中国城镇家庭住宅财富效应进行实证研究。深入分析中国城镇家庭住宅财富效应在不同住宅产权、年龄段、收入层及不同地区之间的差异，进一步拓展现有文献关于住宅财富效应的研究。
三、研究设计
（一）理论模型
Hall建立的LC-PIH模型为分析财富效应提供了一个基本框架；Thomson（2004）[11]根据Hall的模型，得出可供实证检验的计量方程；高春亮和周晓艳（2007）[12]将其进行了简化，得到了财富效应函数，我们在这个基础之上推导出储蓄-住宅财富效应函数，过程如下：
（二）样本描述
本文使用的数据来自“中国家庭金融调查CHFS”，由西南财经大学和中国人民银行携手创建。CHFS2010①①CHFS2010微观调查数据样本期为2010年，由于CHFS2010是中国家庭金融调查数据的第一期，因此本文的研究样本仅为2010年一期横截面数据。是关于2010年中国家庭金融信息的一个抽样调查数据库，涵盖了全国25个省、80个县、320个社区共8438个家庭，涉及家庭资产、负债、收入、消费、保险、保障等各个方面的数据，全面客观地反映了2010年中国家庭金融的基本状况，为国内外研究者提供了研究中国家庭金融问题的高质量微观数据，也是中国家庭金融微观数据领域的重大突破。基于本文的研究目的，我们选取了3880组城镇家庭作为分析样本。
本文在生命周期-持久收入理论框架下，构建如下计量模型：
S表示储蓄率②②储蓄率=（人均可支配收入-人均消费性支出）/人均可支配收入；PI表示持久收入③③持久收入：以实际人均可支配收入（对数值）作为因变量，选择家庭成员的平均年龄、平均受教育程度、户主的性别和政治面貌、家庭中的就业人口比例、所在省份等作为自变量进行OLS回归，并用该方程的预测值和残差分别作为城镇家庭的人均持久收入和人均暂时收入。；TI表示暂时收入；family表示家庭特征变量，具体包括：户主性别、年龄、受教育程度、婚姻、政治面貌、户口、家庭人口结构、家庭保险参保率、家庭主观预期；FA表示家庭金融资产④④家庭金融资产：活期存款、定期存款、股票、债券、期货、权证、其他衍生品、银行产品、其他金融理财产品、非人民币资产、手持现金、借出款和养老、医疗、住房公积金、企业年金等个人账户余额。；HV表示家庭住宅资产。
为了分析住宅财富效应在不同住宅产权、年龄层、收入层和不同区域之间的异质性，本文构造住宅相对价值和相应指标的交互项：
其中，HV：住宅的相对价值⑤⑤住宅相对价值：首先分别计算各省人均住宅自评市场价值的均值，然后用各个家庭的住宅自评市场价值除以该省的均值，从而得到相对价值。；PR1：大产权住房⑥⑥大产权住房：笔者在此根据法律法规和心理财富价值两个准则定义大产权住房，认为由房地产开发商开发承建的、土地使用权为国有可出让的土地，并由国家房地产管理部门颁发产权证的居民住房为大产权住房。根据CHFS2010微观调查数据，将商品房、继承房产和购买单位住房划为大产权住房一类。 ；PR2：小产权住房⑦⑦小产权住房：笔者在此根据法律法规和心理财富价值两个准则定义小产权住房，认为不受法律保护或造成居民心理财富价值较小的住房为小产权住房。根据CHFS2010微观调查数据，将根本不受法律保护的乡产房、产权交易较为困难的经济适用房、房改房、集资房和居民住宅自评市场价值较小的自建房划为小产权住房一类。；两者均设置为虚拟变量（是=1，
四、实证分析
（一）统计分析结果
表2是本文主要变量的描述性统计分析结果。由表2知，中国城镇家庭住宅自评市场价值约为62万元。48.5%的城镇家庭拥有大产权住房，40%的城镇家庭为小产权住房，只有11.5%的家庭是通过租房来解决居住问题的。在房价上涨的大背景下，67.4%的家庭认为未来一年房价将继续上涨。描述统计结果说明本文所选样本数据与中国城镇家庭的住房消费习惯及住宅市场发展情况是较为符合的。
（二）实证回归结果
1. 住宅财富效应的存在性
表3检验了中国城镇家庭住宅财富效应的存在性问题。结果表明，我国城镇家庭住宅财富效应为0.04，略高于黄平（2006）[13]利用2000—2005年宏观数据得到的财富效应0.036，与Case等（2005）[14]研究OECD国家住宅财富效应0.05—0.17相比，我国城镇家庭住宅财富效应较为微弱。相对于只有1套住房的家庭，拥有1套以上住房家庭的住宅财富效应约是其2倍；表明随着家庭住房数量的增多，住宅财富效应明显递增。家庭金融资产降低储蓄率的程度与住宅资产相当。
城镇家庭预期未来房价上涨1%，将引起家庭储蓄率增长0.058%；在一定程度上可以抵消住宅财富效应的大小。这表明，家庭唯一的住房在更大程度上是作为一种长期耐用品，即便房价上涨使住宅升值，由于传统习惯等因素，一般家庭不会兑现房产增加消费；产生的只是一种心理财富，且这种住宅财富效应的微弱程度容易被短期内房价上涨所导致的住房消费支出压力所抵消。但当家庭拥有1套以上住房时，预期未来房价上涨对家庭储蓄率的影响将不再显著，住宅财富效应则更为明显。城镇家庭主观幸福感的提升将显著降低家庭储蓄率，尤其是拥有1套以上住房的家庭，主观幸福感的提升大幅降低了家庭储蓄率。
其他的相关实证发现与已有文献的研究成果基本一致。收入依然是决定储蓄率的最重要因素，在生命周期-持久收入理论中，将收入分解为持久收入和暂时收入；本文中暂时收入对储蓄率的影响程度约是持久收入的2倍。表明在未来不确定的情况下，城镇家庭将更多的临时性收入储蓄起来，这也说明我国城镇家庭存在较严重的预防性储蓄动机（谢勇，2011）[15]。 在家庭特征因素方面，户主是男性、党员或已婚，可能由于社会地位、家庭稳定使其收入颇高，将显著提高家庭储蓄率。户主的受教育程度越高，则储蓄率越低，但其影响程度微弱。与非农业户口相比，农业户口家庭储蓄率更高。加入户主年龄因素，我国城镇家庭储蓄率呈倒“U”形分布，即随着年龄的增长，储蓄率先上升再下降。在家庭人口结构方面，少年抚养比和老年抚养比的增加都使家庭储蓄率降低，但这种效应在统计上并不显著。在家庭参加社会保险方面，养老保险和商业保险参保率越高的家庭储蓄率越低；但医疗、失业保险对家庭储蓄率的影响并不明显；企业年金可以显著降低只有一套住房家庭的储蓄率，而对于租房者和拥有多套住房家庭的影响则不显著；住房公积金作为住房储蓄的一部分，其拥有率的上升显著提高了家庭储蓄率。
表3采用异方差稳健方差-协方差进行回归，消除了异方差对模型估计的影响。最大VIF值均小于10，表明自变量之间不存在严重的多重共线性。DW值接近2，说明不存在严重的序列相关性。以上检验说明表3的估计结果是无偏、有效的。
2. 住宅财富效应的差异性
依据方程（8）—（11），采用住宅相对价值的交互项，检验我国城镇家庭住宅财富效应在不同住宅产权、收入层、年龄层和地区之间的差异性。
以租房者为参照组，大产权住房的财富效应为0.087，而小产权住房产生了明显的替代效应，约为0103。由于我国城镇家庭大产权住房拥有率略高于小产权住房，因此总体上表现为微弱的住宅财富效应。考虑到近年来房价上涨驱动下的住宅资产增值趋势，本文构造住宅相对价值与住宅产权的交互项。结果表明当住宅资产增值时，大小产权住房都产生了显著的住宅财富效应，大产权住房增值效应约为小产权住房的4倍。同时将户主年龄分成12组，以76岁及以上户主为参照组，分析不同年龄层的住宅财富效应发现，中青年家庭的住宅财富效应存在且显著，而老年家庭的住宅财富效应相当微弱且不明显。考虑到年龄分布和住宅产权对住宅财富效应的影响，构造户主年龄和住宅产权的交互项。实证发现大产权住房使中年家庭产生了明显的财富效应，青年家庭住宅财富效应在统计上不显著，而老年家庭住房替代效应微弱但不明显。这主要源于中年家庭在早期获得住房，成本相对较低，住宅资产在房价上涨的背景下增值效应明显；而青年家庭在近几年房价迅速上涨时购入住房，存在较沉重的住房支出压力；老年家庭一般将住房遗赠给子女使其财富效应不显著。小产权住房使各个年龄层家庭都产生了显著的替代效应。小产权住房虽然获得成本低廉，但一般也价值较小，考虑到家庭改善性住房需求，其替代效应普遍存在。
2012年，中国城镇家庭的房价收入比已高达11倍，远远超过了世界合理水平4—6倍，房价上涨明显快于收入增长，使新增城镇家庭及改善性住房家庭不得不压缩非住房消费，更多地增加储蓄来实现购房计划。考虑到不同收入层家庭住宅财富效应的异质性，本文将人均持久收入分成五组，以中等收入家庭为参照组，分析不同收入层家庭住宅财富效应大小。结果发现，高收入家庭住宅财富效应明显大于低收入家庭，且处于收入最高25%的家庭的住宅财富效应达到了0085，而处于收入最低25%的家庭的住宅替代效应为0125。住宅财富分配的不均进一步拉大了城镇家庭内部之间的贫富差距。
中国幅员辽阔，地区社会经济差异大，住宅财富在各个区域也将表现出明显的异质性。本文构造住宅相对价值与省份的交互项，考察全国22个省市自治区住宅财富效应的分布差异。如表4所示，上海、北京等6个东部发达地区住宅财富效应较大，高于全国住宅财富效应均值；其他中西部欠发达地区住宅财富效应较为微弱且在统计上不显著，其中重庆、山西和甘肃三地表现为住宅的替代效应。这一研究发现与黄静等（2009）[16]的研究结果较为一致。其他解释变量的回归发现与表3基本一致，在此不再赘述。
考虑到住宅相对价值和人均持久收入等指标的衡量方法、方程设定以及估计方法不同可能给估计结果带来的影响，笔者在这里进一步做住宅财富效应的稳健性检验。首先，为了消除样本中极值对回归结果的干扰，笔者剔除人均持久收入和住宅相对价值最高和最低各1%的数据，回归结果见表5窄样本列。住宅财富效应为0.041，且在1%的水平下显著。其次，考虑到住宅相对价值测算中可能引起的内生性问题，这里采用工具变量法，以租房者的年租金作为住宅相对价值的工具变量。TSLS回归表明，住宅相对价值指标能较好地反映我国城镇家庭住宅财富效应。因此，回归结果是无偏的、可靠的。再次，为了避免人均持久收入的内生性问题，笔者将“人均当期年收入”作为代理变量，回归结果与表3基本一致。
五、结论和政策含义
本文利用大型微观调查数据对中国房改十余年后的城镇家庭住宅财富效应进行研究，不仅克服了以往采用宏观数据产生的局限性，也是对CHFS这一珍贵的微观家庭调查数据的深度开发和拓展应用。
实证研究得到的主要结论有：（1）中国城镇家庭住宅财富效应为0.04，且随着住房数量的增多，住宅财富效应不断增大，但短期内住房价格的过快上涨抑制了住宅财富效应的发挥。（2）产权完备且合法的大产权住房具有财富效应，小产权住房则替代效应明显；中青年家庭的住宅财富效应显著大于老年家庭；地方经济越发达、家庭收入水平越高，住宅财富效应越大；中国城镇住宅市场的“马太效应”日益显著。
住宅商品化改革15年来，房价持续上涨，中国城镇家庭住宅财富效应存在但总体上表现微弱，且考虑到住宅产权、收入差距、区域差异、年龄层等因素时，住宅财富效应的作用机制变得更为复杂。这可能由我国住宅市场发展程度、金融市场自由化水平、人们的财富理念差异所致。以上分析的政策含义在于：
首先，中国城镇家庭的住宅财富效应更多地表现为未兑现的财富效应（心理上的财富），即使住宅资产增值，也很少会兑现房产扩大消费。而且短期内住房价格过快上涨对计划购房家庭和改善性住房家庭产生较为明显的替代效应，在一定程度上抵消了住宅财富效应。可以说当前我国城镇家庭微弱的住宅财富效应对扩大内需、促进国民经济的作用甚微。因此，合理控制房价上涨，调控措施必须同时考虑到住宅的财富效应和挤占效应，房价的涨幅必须控制在普通城镇家庭的购房能力之内，同时使拥有住房家庭预见住宅资产增值的长期性而合理扩大非住房消费支出。 其次，中华民族传统观念根深蒂固，居民具有较强的预防性储蓄动机和遗赠动机，父母的住房一般由子女继承，因此以房养老政策缺乏实施基础。同时考虑到由住宅产权、收入差距和地区差异引起住宅资产分配的“马太效应”，住宅财富进一步拉大了城镇家庭之间的贫富差距，这必将阻碍城镇化进程，削弱城市竞争力，也不利于整个宏观经济的发展。因此，国家楼市调控政策必须围绕这一核心理念——更多注重住房市场的社会功能而不是经济功能，将其作为居住品的市场而不是投资品市场。
再次，中国金融市场自由化程度低，当城镇家庭面临较强的流动性约束时，较难通过住房的抵押或出售来缓解，这将进一步增强城镇家庭的预防性储蓄动机，限制住宅财富效应的发挥。因此，调控楼市的同时必须完善金融信贷市场、简化住房抵押程序，鼓励居民发挥住宅财富效应，通过住宅财富实现生命周期效用的最大化。
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