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房价预期与中国家庭风险金融资产配置研究

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2022/04/29 04:55发布
家庭金融研究
家庭金融研究
家庭金融资产配置、预期房价预期与中国家庭风险金融资产配置研究

一、引 言

随着我国资本市场的不断完善和房地产市场的迅速发展,证券市场和房地产市场日益成为我国家庭两个最重要的投资选择。然而,中国股票市场仍然存在着“有限参与”之谜,2002年中国城市居民股票参与率只有5.36%(李涛,2006),到2011年中国家庭的股票市场参与率也仅为8.84%(甘犁等,2012)。中国家庭金融调查与研究中心2016年发布的《中国家庭金融资产配置风险报告》显示:2015年牛市中我国投资股票的家庭为31.6%,仅为美国家庭(63.2%)的一半。
近十几年来,随着房价的不断攀升,房价不断上涨的预期以及中国家庭传统的买房置业的观念,使得房产成为家庭最为重要的一类资产,在家庭总财富中占据相当大的比重。《中国家庭金融资产配置风险报告》的数据显示,2016年中国家庭户均资产水平为103.4万元,其中房产占比高达68.8%。相比而言,美国家庭资产的房产配置比重相对我国较低,在2013年该比重为36.0%,可投资资产中的投资性房产占比仅为15.5%,而2015年中国家庭可投资资产中投资性房产占比已经高达71.5%。家庭作为社会中最基础也是最重要的经济单位,其资产配置对整个社会的财富积累和分布有着深刻而长远的影响。而房产作为家庭财产中非常重要的一部分,又极大地影响着家庭参与金融市场的愿意程度及其资金配置模式。要使家庭从房产投资的惯性中回归理性、推动资本回归实体经济,房价预期是关键。
本文后面的内容安排如下:第二部分是文献回顾;第三部分是理论模型的构建与推导,并建立本文的研究假设;第四部分介绍本文实证数据的来源与变量描述;第五部分进行实证分析以及稳健估计;第六部分是本文的结论与启示。
图片

二、文献回顾

房价预期对家庭风险金融资产配置的影响,在很大程度上受到家庭房产持有量的影响。本文文献回顾从两个方面展开,一是房产持有量对家庭风险金融资产配置的影响;二是房价预期对资产配置影响的现有研究。

(一)房产持有与家庭风险金融资产配置

国外对家庭持有房产对其金融市场中风险金融资产参与的影响研究中,主要基于挤出效应的分析框架。一方面,拥有房产越多的家庭,挤出效应的主导程度就越明显。比如,Flavin & Yamashita(2002)针对住房约束对家庭金融资产最优持有量的影响研究,利用均值—方差方法研究发现过度投资房产会降低(即挤出)家庭对风险金融资产的需求。Kullman & Siegel(2005)考察多年的数据也得到了类似的结论,认为房产存在价格波动风险,会降低股票及其他风险金融资产的持有。另一方面,从投资的角度来看,同时持有房产和其他金融资产可以实现分散风险,房产投资不应该挤出股票投资(Yao & Zhang,2005)。同时,考虑到房产抵押贷款是较为容易获得信贷资金的正规渠道,可以间接地为家庭参与金融市场提供一定的流动性支持,等价于提高了家庭整体投资的杠杆比率,降低家庭所面临流动性约束带来的负面效应(Campbell,2006),因此,拥有住房的家庭流动资产中股票的比例要明显高于租房家庭(Yao & Zhang,2005)。因而房产对风险金融资产的影响可能并不是总表现为挤出效应占主导。
国内大部分学者认为房产持有与风险金融资产投资之间是负相关关系,房产对股票等风险金融资产的投资有很强的替代性,如吴卫星和齐天翔(2007)、何兴强等(2009)。而且,住房资产对家庭风险市场的参与以及风险资产的配置均存在显著的挤出效应(高玉强等,2020)。但也有个别研究认为房产对家庭风险金融资产配置应该是具有正面促进效应,主要依靠放松流动性约束和降低风险厌恶程度等渠道实现。如黄凌灵和刘志新(2009)通过建立动态模型,发现住房的引入改变了中国居民投资组合风险和收益的均衡关系,住房占家庭资产的比重越大,居民住房抵押贷款额度越高,家庭资产的整体风险和收益水平就越高。此外,李涛等(2011)的研究认为房产持有还可以提高家庭的幸福水平,从而可以降低风险感受,提高风险金融资产参与度。

(二)房价预期与家庭资产配置

Poterba et. al.(1995)认为资产价格作为经济系统的指示器,其价格的趋势性变动反应了未来收入预期与价格预期的变动趋势。Case & Shiller(2004)发现人们对未来房价的预期具有强烈的延续性,基于心理学理论,这种延续的房价上涨预期会通过一种反馈机制或社会传染机制让人们相信房地产是一个重要的投资机会,导致家庭财富向房地产的倾斜。Pavlov & Wachter(2006)的研究则发现当人们普遍预期房价上涨时,放贷者愿意增加基于房产价值的放贷,带来整个社会的信贷繁荣,大大降低居民资产配置所面临的流动性约束。国内一些学者也逐渐发现房价预期对居民生活的影响。首先房价预期会深刻影响居民的消费行为,房价预期的上升将带来未来住房支出的上涨,带来家庭对于未来面临流动性约束的担忧,导致居民预防性储蓄动机增强(郭英彤和张屹山,2004)。房价的长时间上升使得人们对房产投资收益率形成了比较高的预期,导致人们在边际上更倾向于将资金投资于房产,而不是用来其他风险投资活动(吴晓瑜等,2014)。例如,邢芳和李伟军(2016)李伟军(2016)通过对30个大中城市房地产市场调查发现,当对房地产市场预期乐观时,风险规避者与风险偏好者均将家庭资金转移到房地产市场。
纵观国内外房地产价格对家庭资产配置的研究,第一,国内有关房价预期对家庭资产配置影响的研究仍相当不足。房价预期是影响家庭资产配置的重要因素之一,但现有少量研究基本上都在围绕房产持有量的财富效应和挤出效应进行讨论,缺乏探究房价预期变化对家庭风险金融资产配置的动态影响。而且对于房价预期是如何影响风险金融资产配置方式的,理论分析及相应的实证检验都还比较缺乏。第二,房产持有对家庭风险金融资产配置影响的不同结论,很可能与预期有关。由于不同研究采用的数据不同,样本区间也不同,因而面临的经济周期也不同,居民对市场的预期可能存在较大差异。

三、理论模型与研究假设

本文将家庭的房价预期导入到LC-PIH模型约束条件中,在适应性房价预期框架下建立家庭风险金融资产配置模型,并解决一个关键问题:在多期动态规划中,考虑家庭对未来房价的预期状况和家庭投资决策者本身的特质,家庭资产如何在消费、房产和风险金融资产中配置。
假设家庭自身拥有的财富为A,并且可以在金融市场上借贷得到D,则家庭可用于投资的总预算为B=A+D。总预算可以在金融资产(F)和房产(H)上进行投资分配。假设家庭先做投资决策再做消费决策,其用于金融资产投资的财富F可以在风险金融资产(P)和无风险金融资产(B)上做分配。假设无风险金融资产(B)的回报率满足图片,风险金融资产(P)的回报率满足图片。其中dz为布朗运动z的增量,s、a和图片为正常数。假设家庭投资占风险金融资产的比例为图片,那么家庭投资在风险金融资产和无风险金融资产上的财富分别为图片图片,若家庭选择的消费水平为c,家庭的预算约束方程可以表示为:
图片(1)
假定家庭消费的效用函数为:
图片(2)
其中b为给定常数。假设贴现系数为r>0,家庭面临的问题就是选择投资在两种金融资产上的比例和消费水平来最大化其期望效用现值。
图片, s.t. 图片(3)
给定初始财富F(0)=F0,采用求解HJB方程的方法,可以得到最优性条件方程,进而确定家庭最优的消费水平和金融资产组合的选择:
图片图片(4)
从而可以得到家庭以最优方式投资于金融资产可以获得的期望收益率为:
图片(5)
面式(5)说明在金融资产中最优风险金融资产的配置比重只与其投资标的收益率及风险有关,而且每一期都将遵循相同的策略,因而我们只需确定家庭分配给金融资产投资的最优比重,就能确定风险金融资产占家庭总资产的最优配比。
对于家庭的另一项资产房产H,考虑到其作为消费品、投资品和抵押品的多重属性,一方面人们对它会有一个预期的价值增长率图片(同时假设其价值变动标准差为图片,与金融资产价值波动的相关系数为图片图片),当图片增大时,房产投资的吸引力随之上升,家庭将可能重新分配其在房产投资与金融资产投资上的财富从而获取更高的收益率,即前文提到的替代效应。同时,现实中人们经常会面临流动性约束,而在当前我国金融市场尚不发达的情况下,房产抵押贷款渠道是大部分家庭获取信贷资源的最主要途径。因此引入一个借贷约束条件图片来反映这种影响,其中D表示借贷资金,图片表示抵押贷款价值比率(图片),该约束意味着家庭能获得的借贷资金不能超过其房产价值的一定比例。为了简化计算,我们取图片,使得图片,从而家庭的总体预算约束(B)可表示为
图片(6)
考虑风险与收益权衡常用的效用函数为图片,其中E(R)为投资组合的期望收益率,图片为风险厌恶系数,图片为投资组合的方差,综合两项资产,将家庭资产配置问题转化为以下最优性规划问题:
图片(7)
s.t. 图片(8)
为简化计算,此处假设图片,其中m和k均为正常数,由家庭投资决策者自身的特质决定。在此效用函数中,房价预期指标图片会影响家庭整体投资的收益率,体现了其对金融资产配置的替代效应,而流动性约束效应则通过总体预算约束的提高与风险厌恶程度的下降得以体现。整理得到效用函数U关于F的表达式为:
图片(9)
其中图片图片图片图片图片图片图片图片显然图片图片均为正,从而效用函数U的三次项系数为负,这意味着其在F的三次项系数上存在最大值。对U求一阶导数并令其等于0,可以得到:
图片(10)
以上方程根的判别式为:
图片(11)
下面进行分类讨论:1)当图片时,U的一阶导数恒不为正,U在其定义域内递减,此时U的最大值出现在F=0时,这意味着当房产投资经过风险调整的预期回报足够高时,它就强优于其他金融资产,此时作为理性的经济人,在忽略现实因素的影响情况下他应把全部的财富投入房产投资中才能获得最大化的效用,说明这种情况下房价预期的挤出效应在家庭资产配置中占绝对主导作用。2)当图片时,U存在两个极值点,若两个极值点均为负,则情况与1)类似,房价预期的挤出效应占绝对主导作用;若两个极值点一正一负,则当且仅当F取值为:
图片(12)
此时U取得最大值。也就是说,在考虑房价预期的两种效应下,我们可以获得最优的金融资产投资比重,进而可以确定最优的风险金融资产占总资产的配比,即图片,且图片的取值与图片均有关;若两个极值点均为正,则最优的金融资产投资比重就在0与图片之间选择,这取决于挤出效应与流动性约束效应孰强孰弱。
由此可见,房价预期对家庭风险金融资产配置的影响是通过作用方向相反的两种效应实现的,因而可以设想房价预期与家庭风险金融资产配置比例之间并非线性关系。因此,本文首先建立如下研究假设:
假设1:在控制了其他相关因素的情况下,随着房价预期的变化,替代效应与流动性约束效应的主导地位会发生变化,即房价预期对家庭风险金融资产的配置比重会发生正向促进作用与负向抑制作用的转化。
房产兼具消费品和投资品的双重属性,理论分析表明:从房产的消费属性来看,无论是首次置业的刚需还是二次置业的改善性需求,这些需求均对房价预期比较敏感,一旦发生不利变动家庭可能推迟或暂时取消置业计划,此时房价预期将主要表现为替代效应;从房产的投资属性来看,在满足了基本的居住需求之后,房产作为优质的投资品或抵押品进入家庭资产配置计划里,房价预期流动性约束效应才能真正发挥作用,加之始终存在替代效应的影响,房价预期对家庭风险金融资产配置的影响将取决于两种效应的强弱比较。考察房价预期对家庭风险金融资产配置的影响,需要结合房产的双重属性综合考虑家庭的主导需求,对家庭拥有的首套房和二(或多)套房进行区分。结合以上分析,我们提出假设2:
假设2:在拥有首套房的情形下,房价预期将主要通过替代效应对家庭风险金融资产配置产生负向的影响,而只有在拥有二(或多)套房的情形下,房价预期的流动性约束效应才能发挥作用,并与替代效应共同影响家庭风险金融资产配置方式。

此外,在家庭多期动态的投资过程中,从风险金融资产最优配比方程来看,除了房价预期会通过替代效应和流动性约束效应对风险金融投资配置比重产生影响之外,其他决定性的因素还包括各类金融资产的期望收益率、风险厌恶程度、家庭的财富水平、家庭投资决策者的特质等。

图片

四、数据来源与描述性统计

(一)数据来源

本文研究的数据来自于中国家庭金融调查(CHFS)。CHFS调查问卷自2011年后便不再涉及受访者对未来预期的问题,因此本文主要使用CHFS2011年的截面数据进行实证分析,对数据进行预处理并删去缺省样本,最终得到6 638个有效观测样本。从趋势上看,2003年以来,全国房地产上行趋势未变,因而基于2011年的调查数据依然能够反映我国居民房价预期对风险资产配置的影响,仍具有时效。考虑到房地产持有和变现环节较为复杂,因而房价预期对资产配置的影响有较长滞后,本文进一步采用2011年房价预期对CHFS2013年风险资产配置的影响进行检验,验证本文的研究假设。

(二)变量说明

1.风险金融资产
本文参考肖争艳和刘凯(2012)的做法,用风险金融资产总和与家庭总资产的比值作为反映家庭风险金融资产的投资比例的指标,用rate_RA表示。其中,总资产包括实体经营资产、银行存款、股票价值、债券价值、消费性资产等36个分项之和,风险金融资产总和包括股票、债券、基金、衍生品、理财产品、外币资产、黄金和借出资金共8个分项之和。统计显示,仅有22.6%的家庭配置风险金融资产,城镇高于全国平均水平,达到31.7%,而农村家庭仅为15.2%,说明在我国风险金融资产投资普遍存在“有限参与”的现象,在农村地区尤为突出。在风险金融资产占全部资产比重方面,全国家庭平均风险金融资产配置比重仅为2.5%,城镇家庭为3.9%,农村家庭为1.4%,均处于非常低的水平。
2.房价预期
根据CHFS2011调查问卷,关于房价预期的问题是:“未来一年,您预期房价会如何变化?”,该问题的备选项有五个:“上升很多”“上升一点”“几乎不变”“降低一点”和“降低很多”。其中预期会上涨的家庭比例达到了83.52%,考虑到通货膨胀效应的影响,本文将选择“几乎不变”“降低一点”和“降低很多”的家庭归为一类,定义2个虚拟变量:若受访户选择未来房价“上升一点”,则houseprice_1取值为1(占比46.3%),否则为0;若他们选择未来房价“上升很多”,则houseprice_2取值为1(占比24.4%),否则为0。
3.房产拥有情况
参考李涛等(2011)的做法,在衡量家庭的自有房产情况时,我们根据家庭自有房产的产权类型和数量进行区分,定义两组变量:(1)estate1和estate1_N,受访家庭如果拥有大产权房产,则赋值estate1为1,否则为0;estate1_N对应着家庭所拥有的大产权房产的数量。(2)estate2和estate2_N,如果家庭拥有小产权住房,则赋值estate2为1,否则为0;estate2_N对应着家庭所拥有的小产权房产的数量。
为更加直观的反映受访家庭中的风险金融资产的配置情况和拥有大产权房产的数量情况,本文增设两个虚拟变量:have_RA和estate1_overone,当rate_RA>0时have_RA取值为1,否则为0;当estate1>1时estate1_overone取值为1,否则为0。
4.控制变量
(1)风险偏好与经济预期
本文用家庭对经济状况预期判断和利率预期判断等因素来体现家庭对各类资产的期望收益与风险的权衡。因此,本文纳入如下控制因素:
风险厌恶指标。根据CHFS调查问卷中的问题:“如果您有一笔资产,您愿意选择哪种投资项目?”,该问题的备选项有五个:高风险、略高风险、平均风险、略低风险、不愿意承担任何风险。本文通过对五个选项分别赋值为1—5的方法来衡量投资者的风险厌恶程度,用risk_aversion表示。
经济状况预期指标和利率预期指标。本文用两个指标用来反映家庭风险金融资产投资的收益与风险权衡,问卷中的问题为:“您预期中国未来三到五年的经济形势与现在比较会如何变化?”“未来一年,您预期利率会如何变化?”。与房价预期指标的处理方式类似,本文定义相应的虚拟变量。
(2)经济社会地位变量与人口学特征
除了上述风险偏好和经济预期因素,借鉴国内外家庭金融的研究,实证中考虑如下控制因素:家庭特征,包括家庭财富水平、社会互动水平;户主的特征,包括性别、健康状况、受教育年限、年龄、婚姻状况。我们认为家庭投资决策者就是该家庭的户主,这是为了控制家庭投资决策者特质对家庭风险金融资产选择的影响。参考吴卫星和齐天翔(2007),为排除数量级不同的影响,本文采用家庭年总收入的月平均值取自然对数作为对家庭财富水平的衡量。参考李涛(2006),本文采用各家庭春节、节假日支出和红白喜事支出的总和,然后取自然对数来衡量家庭社会互动水平。CHFS调查问卷中对受访者自身健康状况的主观评价设置了五个等级,本文将“非常好”“好”和“一般”的定义为身体健康人群,选择“差”和“非常差”的定义为身体欠佳人群。对家庭投资决策者接受的教育年限赋值,定义“没上过学”受教育时间为0年,“小学”为6年,“初中”为9年,“中专-高中”为12年,“大专”为14年,“本科及以上”为16年。根据我国城乡二元经济结构特征,以及东部、中部、西部区域间的差异,有必要将城乡和区域因素纳入我国家庭风险金融资产配置的研究中。

五、实证分析

(一)模型设定

为验证房价预期对家庭风险金融资产配置的影响,本文以家庭风险金融资产占总资产之比作为被解释变量建立计量模型。考虑到进行风险金融资产配置行为的家庭占受访家庭的比例并不高(约五分之一),为避免实证估计偏误,我们分别建立Tobit模型和Heckman两阶段模型进行实证研究。Tobit模型设定如下:
图片
中houseprice包含houseprice_1和houseprice_2两个变量;estate的两组变量分别纳入模型(一组是estate1和estate2;第二组是estate1_N和estate2_N),Control为控制变量。尽管Tobit模型考虑了数据截断问题,但如果居民家庭对于是否持有风险金融资产存在自我选择行为,而且影响这种选择行为的不可观测的因素(如个人喜好或者其它原因)可能和风险金融资产方程中的不可观测因素相关,因此本文同时建立Heckman两阶段模型进行计量分析。

(二)实证估计

1.全样本估计
表1是全样本数据回归结果,(1)—(5)列是纳入是否拥有各类房产虚拟变量回归的结果,(6)—(10)列是纳入拥有各类房产数量的回归结果。Heckman回归模型估计结果和Tobit模型类似,而Heckman两阶段模型的逆米尔斯比在统计上不显著,说明采用Tobit模型足够。
表1   全样本Tobit模型实证回归结果
图片

注:表中列出了模型中依次增加房产拥有情况、风险偏好与经济预期、经济社会地位、人口学变量及户籍与地区控制变量的估计结果;******分别表示检验统计量在1%、5%、10%的水平上统计显著,括号内为t检验值,下同;为节约篇幅,表中省略了控制变量的估计结果。

(1)房价预期对风险金融资产配置的影响
从表1的第(1)—(5)列可以看出,房价预期指标houseprice_1和houseprice_2对rate_RA的影响在加入各类控制变量后依然显著为负,系数变化也很小,仅在第(4)列和第(5)列系数绝对值略有下降。这表明,一方面,房价预期对家庭风险金融资产配置确实存在着非常显著的影响,房价上涨的预期降低了风险金融资产的配置;另一方面,房价预期对风险金融资产配置的影响不受房产拥有情况和经济预期的影响,仅受到收入等个人特征的微弱影响。此外,各列估计均显示houseprice_2的系数的绝对值大于houseprice_1的系数的绝对值,说明当房价预期涨幅变大时,家庭风险金融资产的配置比重将减少得更多。这就意味着当房价预期上涨时,替代效应将起到主导作用,而且随着房价预期涨幅的增大,替代效应愈显强烈,流动性约束效应起到的正向促进作用在此过程没有得到体现。
表1的第(6)—(10)列是采用家庭拥有大、小产权房产的数量作为解释变量的模型估计结果。同样,房价预期指标houseprice_1和houseprice_2系数显著为负,这种高度显著的负相关关系在加入各控制变量之后仍然成立。而且,各列结果均显示houseprice_2的系数的绝对值也都明显大于houseprice_1的系数的绝对值,进一步印证了替代效应的主导地位。而房产拥有情况变量estate1_N和estate2_N随着各控制变量的加入逐渐变得不显著。
综上,房价预期指标与家庭风险金融资产配置比重呈现一种负相关的关系,说明了在房价预期对家庭风险金融资产配置影响过程中,替代效应起到了绝对主导作用,流动性约束效应发挥的作用非常有限,本文假设1基本得到验证,而其中两种效应的转化并没有得到实证体现。究其原因,中国房价的长期上涨通过以下两方面原因进一步强化了房价预期对家庭风险金融资产投资的替代效应。一方面,人们对于房产投资的信任和偏好随着房价的持续上升快速提升。房价持续上涨,投资者得自于房地产的收益由暂时性收入转化为持久性收入,从而增强了他们对房地产市场的信心,加之部分家庭通过房产投资获得巨额收益所产生的示范效应,人们购房炒房的动机得以大大增强。当购房的期望回报率超过一般投资的回报率时会挤出其他投资行为(吴晓瑜等2014)。另一方面,从家庭投资的心态来看,在房价上涨预期下,家庭普遍存在“晚买不如早买”心理,强烈的购房需求进一步拉动了房产的交易量和房价的继续上涨。加之部分家庭在投资活动中会存在“买涨不买跌”的心理,房价预期越高,反而造成更多资金流向房地产市场,进一步放大了房价预期的替代效应(况伟大,2010)。
(2)房产拥有情况的影响
表1的(1)—(5)列显示estate1和estate2的系数估计均显著为负,随着控制变量的加入,依然显著为负。这表明相比于未拥有产权房产的家庭而言,拥有大(或小)产权房产的家庭普遍配置更少的风险金融资产,意味着无论是拥有大产权房产还是小产权房产,对家庭风险金融资产配置都有显著的负向影响,这可能是由于房产占用了家庭大部分的财富导致风险金融资产被挤出所致,本质上也是一种替代效应在起作用。表1第(5)—(10)列结果中,在加入收入、社会互动以及户主等个人特征信息后,房产拥有数量指标的估计结果由显著变为不显著,这很可能说明拥有首套房和二(或多)套房的家庭面对房价预期变化,其风险金融资产配置行为的影响并不是很大。也就是说,拥有房产相对于没有房产的家庭来说,房价预期对风险金融资产的配置有显著的负的影响,对已经拥有房产的家庭而言,预期的影响则不再重要。这和本文研究假设1相符,即房价预期对仅拥有一套房和拥有二(或多)套房家庭风险金融资产配置有不同的影响,为了继续验证这一假设,本文把样本划分为家庭拥有大产权房产不超过一套和超过一套的两个子样本分别进行实证分析。
2.按是否拥有多套大产权房分组回归
表2列出了分样本的实证结果。可以看出,对于最多一套大产权房的家庭来说((1)—(5)列),实证结果与全样本回归结果中比较一致,这表明,对于最多仅有一套大产权房的家庭而言,房价预期对家庭风险金融资产配置的影响是强烈的,替代效应起到了绝对主导作用。正如本文理论分析所示,首套房往往用于满足基本居住需求,其抵押和置换作用相对较弱,流动性约束效应发挥的作用比较有限。而表2的(6)—(10)列的结果出现了明显的差异:虽然房价预期指标的系数仍然在各组回归中为负,但显著性水平却随着控制变量的加入而逐渐降低。这意味着在拥有超过一套大产权房产的家庭中,家庭应对房价预期上涨时在风险金融资产配置上做出的反应不是很强烈。另外值得注意的是,大产权房产数量指标estate1_N系数显著为正,而小产权房产数量指标estate2_N却变得不再显著。对于拥有超过一套大产权房产的家庭而言,拥有的大产权房产数量越多,家庭越倾向于配置更多的风险金融资产,在这过程中很可能是流动性约束效应发挥了其正向促进的作用。而小产权房产因抵押和出售难度较大而阻碍了流动性约束效应的发挥,无法产生显著的影响。因此,本文假设2得到验证。
表2   分拥有首套和二(或多)套大产权房产家庭子样本Tobit模型实证回归结果
图片
3.城乡子样本回归分析
描述性统计结果表明,本文所研究的变量具有明显的城乡差异,经济发展水平占优的城镇家庭在家庭财富水平、风险金融资产配置程度、大产权房产拥有量等多个指标上远远领先于农村家庭。因此,有必要分开城镇和农村家庭子样本各自进行实证回归,结果列在表3中。结果显示,城镇家庭子样本各类回归的结果与全样本相应的回归结果比较一致,这说明城镇家庭基于房价预期做出的风险资产配置决策模式与全体家庭的还是比较一致的。但农村家庭子样本各类回归的结果则表现为系数显著性较差,房价预期与房产拥有情况对农村家庭风险金融资产配置的影响比较不稳定,这可能与我国农村地区证券市场参与度普遍偏低有关。换言之,较高的房价预期可以部分解释我国整体及城镇地区股票市场“有限参与”之谜,但对农村地区的解释性较弱。
表3   城乡样本Tobit模型回归结果
图片

(三)稳健估计

为进一步验证本文研究假说和前述实证结果,本文从以下两个角度进行稳健检验:一是改变风险金融资产定义,二是研究房价预期对未来房产持有情况的影响。
1.改变风险金融资产定义
由于目前我国金融市场尚不完善,对大部分家庭而言其可选择的风险金融资产种类还比较局限,因此本文参考李昂和廖俊平(2016)的做法,结合CHFS问卷特点,使用股票、债券、基金和理财产品这4类居民比较容易接触到的风险金融资产代替全部风险金融资产与各解释变量进行回归分析。结果显示:房价预期的两个指标在全样本回归及最多拥有一套大产权房子样本回归中均显著为负,而在拥有多套大产权房子样本仍然为负但显著性水平下降,且houseprice_2的系数绝对值都比houseprice_1的大;是否拥有大小产权房产指标在全样本回归及最多拥有一套大产权房子样本回归均显著为负;而拥有大产权房产数量指标estate1_N在全样本回归及拥有多套大产权房子样本回归中则变为了不显著为正。这些变量的系数正负情况以及显著性水平情况均与采用原风险金融资产定义的回归结果比较一致,表明本文的实证结果具有较好的稳健性。
2.采用CHFS2013年数据的估计
本文的实证分析采用2011年数据进行,受访家庭对未来房价的预期对家庭资产配置的影响应该有一定的滞后性,在未来房地产配置中显现。因此,尽管2013年的CHFS调查问卷中不涉及受访家庭预期的问题,仍可以采用追踪调查数据分析2011年的未来房价预期对未来(2013年)家庭风险金融资产配置的影响。选取2013年和2011年调查的追踪家庭样本(删去缺省值和异常值后,共获得6 631个有效追踪样本),估计预期对未来家庭风险金融资产配置的影响。和前面实证分析一样,分别进行了全样本估计、按照是否拥有多套大产权房分组的子样本估计,结果表明,除了拥有超过一套大产权房产的家庭子样本中拥有小产权房产的家庭数量太少而导致系数为0的情况外,房价预期指标、房产拥有情况变量的系数正负情况以及显著性情况均与采用CHFS2011年数据的回归结果比较一致,房价预期的两个指标在各次回归中均显著为负,且每个回归中houseprice_2的系数绝对值都比houseprice_1的大;而拥有大产权房产指标(estate1或estate1_N)仍然表现为在前三次回归中显著为负,而拥有多套大产权房子样本回归中不显著为正。这也进一步说明本文的实证结果具有较好的稳健性。

五、结论与启示

本文研究表明,房价预期指标与家庭风险金融资产配置比重之间确实存在一种显著的负相关的关系,而且这种负相关关系随着房价预期上涨的幅度增加而不断增强,说明在房价预期对家庭风险金融资产配置影响过程中,替代效应发挥的作用远远超过了流动性约束效应。而这种影响在家庭只拥有不超过一套大产权房产时仍然成立,但当家庭拥有二(或多)套大产权房产时,影响就变得不再稳定,流动性约束效应的作用明显增强,与替代效应相互抗衡共同左右着家庭的风险金融资产配置决策。房价预期对家庭风险金融资产配置的影响机制对农村家庭的解释性则比较弱。

图片

房价预期变化对家庭风险金融资产配置的影响呈现如此复杂的特征,一方面可能是替代效应与流动性约束效应相互抗衡共同作用的结果,另一方面也可能是由我国当前的经济与社会现状以及人们的投资心理与传统观念所决定的。长期的房价上涨,强化了人们对房产投资的信任和偏好,放大了房价预期的替代效应。鉴于我国经济发展存在明显的城乡差异,农村地区在收入水平、金融知识水平等方面均远远落后于城镇,因而影响机制失去其适用性。
根据本文研究,笔者得到的启示是,第一,我国房地产市场已经经历了十几年的飞速发展,导致人们对房价上涨的强烈预期。为了促进居民配置资产的理性行为并推动房地产市场的健康发展,政府应当进一步强调房产的消费品属性,落实“房子是拿来住的,不是用来炒的”的理念,重视居民的居住需要(包括改善性需求),加强保障性住房建设。第二,房地产调控政策措施的制定与实施需要有区别性和针对性,以征税为例,具体可以根据家庭房产持有状况区别对待。此外,还应积极拓展居民的投资渠道,普及金融市场投资知识,引导居民逐步转变过分谨慎保守的资产配置思维,帮助广大家庭优化资产配置,推动资本市场的健康、稳定和有序发展。
*文章来源:中山大学学报社会科学版
*侵权必删
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