人口结构能决定房价涨到哪一年吗

人口结构能决定房价涨到哪一年吗

（一）人口数量结构决定了住宅需求数量结构
人口结构对房价产生影响的逻辑在于：购买住宅的行为本质上是居住消费，人是消费主体，因而有居住需求的人口数量决定了住宅的有效需求量。一个符合实际的假设是，居民只有在成年或者更准确地说结婚建立家庭之后才会有独立住宅需求。由于种种原因，各年度人口出生数量并不相同，到这些居民长大成人时，相应的住宅需求数量也会有所不同。因此人口出生数量决定了滞后期的住宅需求数量；而人口出生数量的波动会影响多年以后的住宅需求数量和结构。根据历次人口普查数据，从1966—2010年间，中国共经历了两次人口出生高峰，第一个高峰是从1966到1975年，十年间出生人口近2.4亿人；第二次人口出生高峰是从1981到1990年，十年出生人口约2.3亿人；其后中国出生人口数量不断下降。我们认为，在过去的十多年，两次人口出生高峰的人们相继进入婚育期和中年期，由此带来了婚姻购房需求和中年改善住房需求的迸发，驱动了中国房价的上升。
（二）生育高峰带来的婚育购房需求上升
首先来看结婚购房需求，传统文化强调“有房才有家和归属感”，因此多数城市居民结婚时都会新购住房。表1是内地居民结婚登记人数和成套住宅竣工数量描述性统计，其中内地居民结婚登记对数既包括初婚，也包括再婚，因为离婚时通常会对原有住房分割，再婚时往往会重新购房，因此使用总的结婚登记对数表示结婚购房需求是合理的。我们发现，从2001年开始，国内居民结婚登记人数持续增长，从2001年的797.11万对上升到2014年的1302.04万对，增长了约63%，其中初婚人数从2001年的1481.74万人上升到2014年的2286.81万人，占据了绝大部分。与此同时，城镇化在加速推进，14年间，城镇人口比重从37.66%上升到54.77%。假设所有在城镇生活的居民结婚时都要新购房屋，那么城镇化叠加婚育人口上升带来了大量购房需求。经计算可知，从2001年到2014年，结婚购房需求从300.19万套上升到2014年的713.13万套，14年间需求共计7016万套，而同期全国开发商成套住宅竣工数量共计7071万套，竣工成套房屋数量仅略多于结婚购房需求。显然，在过去的14年间，住宅市场供求矛盾是相当突出的，因为新竣工房屋不但要供应结婚购房者，还要满足其他需求如改善性住房需求。
（三）中年人群数量增加带来的改善性购房需求上升
所谓住宅改善性需求，是指居民在经济收入水平提高后，为增加居住面积或者获得更近的通勤距离而派生的住房需求。由于统计购房行为并不区分初次买房和改善购房，在此我们仅从人口数量结构视角对住宅改善性需求进行推算。我们认为，35—59岁的中年人家庭稳定、收入相对较高，是改善性需求的主要目标人群。以2010年人口普查数据为基础，我们对不同时点的中年人口数量进行推测并绘制为图1。从图1可以看出，从2000年到2015年，中年人口数量在急剧增加，从2000年的3.6亿增加到2015年的5.2亿，其原因如前文所述：70年代人口出生高峰期的人大量进入中年。由于这一年龄段的人口数量急剧增加，进而改善性住房需求也随之增加。
（四）人口结构空间分布不均衡带来的房价增长差异
经过多年普涨后，房地产市场区域分化日益明显。目前已呈现出冷热不均的局面，一线城市和部分二线城市房地产市场仍然需求旺盛，而大部分地区房地产仍然是供过于求，面临着去库存的压力。我们认为这种房价的区域差异是由人口空间分布的不均衡带来的。目前国内人口出现从中西部地区向东部地区流动的趋势，随着城乡统筹的推进，越来越多的流动人口会选择在流入地定居买房，住宅购买力由此随着人口流动发生了空间转移，需求的增加引起房价上涨。以北京、上海两直辖市为例，从2001年到2014年，房价分别上涨了305%和393%，而同期全国住宅平均价格增长率为204%。其快速增长的原因与两地流动人口数量不断增多有关：两市常住人口中流动人口比重（常住非户籍人口除以户籍人口比重）分别从2001年的23.4%、25.7%增长到2013年的61.4%、68.6%。
因此，综合以上时空维度的人口结构变化，可以得到过去十多年房价迅猛上涨的一种基于人口结构视角的解释：20世纪80年代人口出生高峰期的居民进入初婚高峰，加上20世纪60年代和70年代人口出生高峰期的居民进入改善性住宅需求高峰，两种高峰放大了住宅需求，推动了住宅价格较大幅度上涨，而较高的房价涨幅催生了投资性需求，很多人将住宅视作只涨不跌的投资品。三种需求叠加形成了住宅需求螺旋上升效应，支撑了房价的持续增长。在人口流入较多的中心城市，由于人口流入，婚育购房、改善性住宅需求、投资需求又叠加了外地住宅购买力的流入，房价增长速度更快。
三、人口结构对房价的实证分析
根据经济学理论，商品价格取决于供求关系。因此我们以供求为基础对房价进行实证研究，在计量时我们侧重于分析需求因素，需求因素包括人们的可支配收入，同时包括人口结构因素，即结婚购房需求和改善性住宅需求。中国各地发展水平、所处阶段不同，面板数据分析方法能充分利用这一优势，基于本文研究目的，最终我们设定的计量模型如下式：
RPit=？琢+？茁1MRit+？茁2UW+？茁3DIit+？茁4URit
其中，被解释变量RP是各省市区的房价，以住宅平均价格表示，单位为元/平方米，回归方程中我们使用其对数形式的数据；MR是各地区结婚登记人数，我们以该数据表示结婚购房需求，将每年结婚登记人数乘以该年城镇化率表示结婚买房人数，回归中我们将这一数字除以该地区年末人数以千分比形式呈现；改善性需求我们很难查到有关数据，我们考虑用城镇就业人员数量增长情况（UW）来代表改善性需求，因为城镇就业人员增长数量随着城市规模扩大而不断增大，改善居住需求亦随之不断上升，其中2000—2010年的数据直接来自《中国统计年鉴》中按城乡分的年底从业人员数城镇部分，而2011年后由于统计口径改变，无法获得这一数据，我们采用各地区按行业分城镇单位就业人员数计算增长速度，这两个变量是我们重点关注的变量；其他变量包括：DI，人均可支配收入，统计年鉴中单位为元/年，在回归方程中我们按照与房价一样的方式对数化进行处理；UR，城镇化率，我们用百分比的方式呈现。
（一）数据说明
Stata可以很方便地对数据进行基本描述，我们共搜集了31个省、自治区、直辖市从2001到2014年的数据，共计434组数据，每组数据共有5个变量。其中住宅价格、人均可支配收入单位为元；结婚登记变量为该年结婚登记人数占该地区年末总人口的千分比，我们将其放大1000倍呈现；城镇化率、城市就业人口增长率为百分比数据，为计量的量纲统一，我们将其放大100倍在表2中呈现。
5个变量中，房价的平均值为3666.65元/平方米，标准差较大，显示了各地房价差异很大，最高值18499元，最低值仅为864元；城镇化率的平均值为47.95%，但标准差也较大，反映出各地区城镇化水平差异较大；mr是按城镇化率乘以该年总结婚登记人数占年末总人口的千分比，平均值为3.77507，各地近年来结婚登记人数整体呈现上升趋势，与房价上涨趋势一致；人均可支配收入平均为15200元，标准差较大，显示各地经济发展水平差异较大；城镇就业人员数据增加数为百分比数据，其方差较大，事实上其差异应该没有这么大，其原因可能是个别省份不同年度统计误差所致，不过总体上看，城镇就业人口数量保持了稳定增长的趋势，每年增长幅度为5.537%。

我也不确定，还是看看专业人士怎么说。