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房价又双叒上涨了?养房子or养孩子?

推文人 | 王梦茹 
 
推文信息:Jing Liu,Chunbing Xing,Qiong Zhang.”House price, fertility rates and reproductive intentions.”China Economic Review No. 101496,August 2020
 
原文链接:https://doi.org/10.1016/j.chieco.2020.101496
 
01 引言
 
据国家统计局数据显示,2020年全国百城房价上涨近11%,其中一线与强二线城市房价涨幅明显,以成都为代表,其涨幅高达25%居于全国首位。与此同时,人口出生率锐减是伴随着房价高涨的另一社会现象,根据机构所公布数据,2020年全国各地已出生人口数与2019年同期相比下降了20%,部分地区的出生率降幅甚至高达30%以上。为何二胎政策没有实现预期的生育率增长?房价上涨是否以及在多大程度上影响女性生育率?影响机制又是什么?下文将结合Probit模型对以上核心问题展开详细分析。
 
02 研究设计
 
1. 研究背景
 
自20世纪70年代末实行计划生育政策以来,中国的生育率一直在下降,尽管开放了二胎政策,但生育率仍旧低迷。为何会出现这一现象,有学者指出,高涨的房价是促成生育率不断下降的主要因素,房价上涨可能会通过价格效应和财富效应影响家庭生育决策,从替代效应的角度看,房价上涨增加了养育子女的成本,因此替代效应会降低家庭对子女的需求;从财富效应的角度考虑,对于拥有住房的家庭来说,房价的上涨也增加了家庭财富,这可能会对生育产生积极的财富效应。此外,房价对生育率的复合效应可能还取决于家庭是否拥有房子、房子状况(数量和建筑面积)、子女抚养的收入弹性等因素。考虑以上种种因素,房价上涨是否、如何以及在多大程度上影响着生育决策,是本文探讨的核心问题,而中国快速的城市化进程,以及住房商品化的推进所导致的房价持续上涨,为本文提供了独特的研究背景。
 
2. 数据选取
 
本文的核心自变量是城市一级的平均房价。由于微观分析的因变量(新生数)是根据2009年11月1日至2010年10月31日期间符合生育条件的女性的生育状况赋值的,因此使用城市房价滞后两年(即2008年)的自然对数作为回归分析的核心自变量(lnhp_2)。这是因为对于那些在此期间生过(或没有生过)孩子的人来说,他们会在2009年或2010年初做出生育决定。在稳健性检验部分,通过计算每年2000年至2015年间每个城市房价自然对数的线性轨迹偏差,构建了一个替代指标(lnhp_res_2),该指标也滞后了两年。这种偏差可以更好地反映房价不可预测的变化,从而揭示房价对生育率的因果影响。此外,由于城市房价可能会引发排序偏性问题,本文还考虑了另外两个备选方案(hpgr_2_3和hpgr_2_5),分别是2007-2008年和2005-2008年的城市房价年增长率。计算城市房价(单位面积)的原始数据来自CEIC的中国溢价数据库,该数据库是用商品房销售面积除以城市级销售面积得到的。
 
本文分别使用三组不同的数据进行实证分析。第一组是2010年全国人口普查的个人数据,通过将2010年全国人口普查的个人生育信息和其他个人属性(年龄、性别、流动状况、受教育程度等)与房价、城市人均GDP等宏观或总量变量进行匹配,首先从微观角度考察房价对女性生育率的影响。对于15-64岁的已婚妇女,数据包括她们按性别提供的活产总数和存活人数。对于15-50岁的已婚妇女,数据包括普查前一年(即2009年1月1日至2010年10月31日)的生育状况及其子女的性别,用这些数据生成因变量(newbirth),定义为是否在过去12个月内生育(1表示是,0表示否,缺失表示没有此类信息记录)。在此基础上,剔除集体户口人数,并结合计划生育规定对样本进行剔除,最终保留145518个个体。
 
第二组是利用2005年全国人口抽样调查和2010年全国人口普查收集的数据,估计城市一级的生育率,并构造一个面板用于聚合级别的测试。这一组数据主要是用于分析房价对城市总生育率(TFR)的影响,城市总生育率为18-45岁妇女平均生育率的总和。此处还根据儿童性别、人口流动状况和房屋所有权状况计算了不同类型妇女的TFR,以期通过异质性分析探讨出可能的机制。同时,本处还引入了人均GDP、流动人口份额、少数民族人口份额和适婚人口份额作为总体分析的对照。在这些变量中,第一个变量的数据来自CEIC的中国高端数据库,其他变量分别使用2005年全国人口抽样调查数据和2010年全国人口普查数据计算。第三组是利用2011年中国社会调查(CSS)收集的微观数据,主要考察房价对生育意愿的影响及其潜在机制以及影响的异质性。正文中罗列了各组数据的描述性统计,此处略。
 
03 试验结果与机制分析
 
1. 房价与生育率:微观数据结果
 
在本节中,首先用第一组数据2010年全国人口普查的个人数据来调查房价如何影响妇女生育的可能性。考虑到回归中许多解释变量都是虚拟变量,因此采用Probit概率模型。模型中包括年龄、教育水平、户口状态(urban)、迁移状态(migrant)和生殖经验(birth_yes,无论过去是否生育),同时模型中还引入了人均GDP (lngdp_p_city)、平均教育水平、流动人口比例(migrant_avg_city)、少数民族比例(minority_avg_city)、适婚人口比例(popmarriratio_avg)和2005年城市层面的总生育率(tfr_05)等城市特定变量。由于同一城市内的不同地区在房价和其他方面可能有很大差异,且有相似品味和预算限制的个人可能集中在同一地区,因此增加两个虚拟变量((town和rural),以表明有关妇女的居住地点是否位于市中心(包括城市边缘)、乡镇(包括乡镇边缘)或城市的农村地区。下述模型中都考虑了省虚拟变量,以控制省固定效果。
基准回归分析。表4首先显示了“过去12个月是否生育”(新生儿)作为被解释变量的结果,关键自变量(lnhp_2)和其他对照相比没有缺失数据。(1)列中采用城市房价滞后2年(即2008年城市房价)作为关键自变量,结果表明,当考虑到许多其他因素时,房价对生育可能性的影响在统计上仍然是显著为负的,房价每上涨1%,人口普查前12个月内分娩的妇女人数就会减少6.4‰。此外,2005年城市水平的两个虚拟变量(town和rural)和TFR的回归系数(tfr_05)均具有显著为正。具体而言,与居住在市中心地区的妇女相比,居住在城镇和农村地区的妇女的生育概率较高(分别为2.8‰和6.1‰),这与计划生育的政策相一致。tfr_05的系数也显著为正,这可能是由于2005年TFRs较高的城市可能是少数民族相对较多、农业妇女较多或生育文化较强的城市,这些城市的妇女在2010年将生育相对较多的孩子。
 
稳健性检验。为了验证基准回归结果的准确性,构建了另外三个指标lnhp_res_2、hpgr_2_3和hpgr_2_5并重新评估房价的影响,结果见表4的(2)、(3)、(4)列。这三列的结果都表明了在控制其他因素后,房价对女性生育的可能性有显著的负面影响,与基准回归的结果一致,且房价每上涨1%,会导致生育可能性分别下降7.8‰、6.9‰、17.9‰,略大于(1)列中结果。此处分析表明了采用不同的房价测度并不会导致结果有较大差异,因此在后续的分析中,将lnhp_2作为关键自变量。
 
遗漏变量和选择偏差问题。为了解决这一问题,将完整样本按居住地和户口登记地分为三个子样本,分别为第一组(“从未离开”子样本)包括所有报告从未离开户口登记地点的个人,第二组(“3年内离开”子样本)和第三组(“3年前离开”子样本)分别包括在人口普查前三年和三年以上报告离开的个人。选择偏差的问题对于第一组来说可能是最不严重的,而对于第二组来说是最严重的,因为如果女性的生育行为确实受到房价的影响,她们最有可能在决定要孩子之前搬家。子样本回归可能在一定程度上有助于避免由于对照组选择不当而导致结果偏倚的可能性,结果如(5)、(6)、(7)栏所示,三栏对lnhp_2都有显著的负系数,这表明,在控制了其他因素以及内生性和不良的对照组选择可能产生的偏差之后,房价仍然对生育可能性有显著的负面影响。
 
2. 房价与生育率:异质性分析
 
为了检验房价对生育率的影响在不同类型的女性中是否存在差异,将样本按居住地类型、年龄、结婚时间和生育经历分类,结果如表5所示。首先,妇女分为30岁以下和30岁以上,如列(1)(2)所示,结果表明房价对30岁及以下妇女(第1列)生育力的抑制作用更为突出,对30岁以上妇女的影响要小得多, 这主要是因为30岁以上妇女的生育概率已经很低。其次,根据结婚时间长短将样本分为3年以下、3-5年和5年以上三个子样本并得到(3)-(5)列的结果,房价每上涨1%,结婚3-5年的女性生育可能性就会下降35.1‰,结婚5年以上和3年以下的生育概率分别下降10.0‰和4.7‰。婚后一到两年内未生育的女性可能会对内外经济条件更加敏感,而结婚时间较长的女性可能已经有了孩子,因此对房价的变化不敏感。接着,(6)(7)列根据妇女是否已经有孩子分为两个子样本,(6)列结果表明对于那些有生育能力的人,虽然房价对其生育概率的影响仍显著为负但影响相对较小,而(7)列系数结果较大,这是因为未育女性面临着是否和何时要孩子的决定,房价的变化更有可能对她们的生育行为产生很大的影响。最后,考虑到房价对城市居民的影响是直接的,而对于农村居民的影响是通过对未来向城市迁移的预期而间接产生,因此对市区、城镇和农村三个子样本进行回归分析,(8)(9)(10)列中lnhp_2的估计值均显著为负,房价上涨1%对应着市区、城镇和农村妇女生育概率分别下降10.7‰、6.5‰和6.4‰,说明房价对城市的直接效应大于间接效应。
3. 房价与生育率:机制分析
 
房价的影响是人口流动的结果?为了解决这一疑问,根据样本目前是否居住在户籍地以外,将样本分为流动人口和非流动人口,并考察房价对每个子样本的影响。表6给出了流动人口和非流动人口的回归结果。当不区分城乡居民时,房价仍然对非流动人口产生明显的负面影响,且房价对流动人口的影响也相似(系数稍大)。但是,当区分区域类型时,市区,城镇或农村地区的非流动系数分别为-0.0117,-0.0080和-0.0053且都显著,而只有市中心地区的流动人口仍然具有统计显著性(-0.0090),这说明房价对非流动人口的影响更大,特别是对于市区的流动。
房价对生育概率的禀赋效应和价格效应分别有多大?为了回答这个问题,将样本按房屋所有权类型进行划分,分别是无房者、自建房者和已购房者。表7的(1)-(3)栏表明对于非房主和自建房所有者,房价的上涨大大降低了妇女的生育概率,而对于购买房屋的房主影响小很多,说明房价上涨的禀赋效应略小于价格效应。为了方便比较房价对不同房屋拥有类型的个人的影响,引入房价与所拥有房屋类型(即自建或购买)之间的交互项,(4)-(7)列表明在完整样本和市区、城镇和农村的子样本中,房价对非房主仍然有显著的负影响,而交互项的系数几乎全部显著为正,价格效应在市中心地区最大,其次是城镇和农村地区。
高房价是否会引发生育的性别选择?在中国,拥有一所房子通常是结婚的先决条件,且购买房子的负担往往由儿子的父母承担,因此高房价可能会引发家庭对女儿需求的增加。为了验证这一观点,将样本划分为基于儿童性别的子样本,表8的结果表明无论是对于全样本还是子样本,房价上涨主要影响男孩的生育概率且系数皆显著为负,但对女孩出生率没有显著影响,房价的上涨给男孩的父母带来了更多的未来购房负担,从而降低了家庭生男孩的意愿。
高房价是否会影响结婚年龄从而导致晚婚晚育以及低生育率?房价变化所引发的晚婚可能是影响女性生育能力的一个主要因素。因此,在样本中包括未婚个体和男性个体,以调查房价对结婚年龄的影响。表9的结果显示,房价每上涨1%,男性和女性分别会推迟结婚0.26年和0.16年,房价上涨对女性的影响小于男性,仅用市中心子样本进行分析也证实了上述发现。此外,房价的上涨也可能会推迟已婚女性的生育年龄,结果显示为(3列和(6)列,结果表明房价的上涨显著推迟了女性的生育年龄,尤其是城市中心地区的女性,推迟生育很大程度上会减少生育总数。
 
综上所述,本节发现房价降低生育概率的原因既可以归因于结婚年龄的推迟,也可以归因于基于性别的选择性堕胎,且结果表明房价对男性生育概率的影响往往更大。为了验证房价的上涨如何影响一个女人一生中所生孩子的总数,本文还将根据横断面数据得出的总生育率看作妇女一生中所生孩子总数的粗略代表,从宏观层面上回归分析了房价上涨的影响,结果仍然表明了房价与总生育率间的显著负相关关系,且房价上涨更多减少了家庭对男孩的需求,与微观数据分析的结果一致。
4. 拓展分析:房价与生育意愿
 
本节使用来自CSS数据库的微观数据来研究房价与家庭生育意愿之间的关系,模型设定如下:
i表示人口中的给定个体,j表示当前居住的城市,Outcome是反映家庭生育意愿的变量向量,包括儿童、男孩和女孩的理想人数。城市房价用lnHP表示,Xij是描述个人和家庭属性的一组变量,包括年龄,妇女(或妻子)的年龄,婚姻状况,受教育程度,党员身份等,回归结果如表12所示。顶部面板结果表明,与拥有一套以上住房的家庭相比,城市房价较高会导致无房家庭的儿童出生数量较低。(2)(3)列表明房价与儿子(女儿)数量之间存在负(正)关系,房价的上涨增加了有儿子家庭的负担,因此无房家庭会选择多生女儿少生儿子。接着,将样本按照居住地和户口所在地划分为两个子样本,相应的结果分别在表12的中间面板和底部面板中显示,流动人口的系数结果都不显著,这可能是由于子样本的规模非常小,而非流动人口的系数结果与顶部面板非常相似,即房价越高,家庭越愿意生育更多的孩子,房子越多的家庭,这种正相关关系越强。此外,与那些没有住房的人相比,有住房的人理想的儿子数量相对较多,而理想的女儿数量相对较少。
04 研究结论
 
生育率持续下降和房价上涨是近年来中国社会广泛讨论的两个话题。本文从微观层面和宏观层面两个方面探究了房价上涨和生育率下降之间的关系,研究发现房价对生育率的抑制作用在30岁以下、结婚3-5年、未育和市中心地区的妇女中更为突出,同时,房价上涨对非流动人口的负面影响更大,对男性生育的负向影响显著大于女性。此外,房价上涨导致了男女结婚年龄的推迟和已婚女性生育年龄的推迟,这会进一步降低了总生育率。本文研究结论可以为上述两个话题提供一些见解。首先,生育政策在生育率高时可以起到刹车作用,但在人们的生育态度和愿望已经发生转变时往往失去作用,即使采取支持生育的政策也很难扭转生育率下降的趋势,因此识别文中其他决定因素将有助于制定减缓中国生育率下降的针对性政策。其次,住房分配不平等、不公平的问题日益突出,而房价飙升会进一步加剧这一社会问题,房价上涨正在对中国经济产生越来越大的影响。因此,稳定房地产价格,使房价回到或维持在一个合理的范围,可以减少已经下降的生育率的压力,从而为经济社会发展确保一个可持续的未来。
 
Abstract
 
This paper uses national representative data collected through population census and household surveys to estimate the effffect of house price on women's childbearing behaviors and intentions. It shows that higher house price signifificantly lowers women's reproductive probability and that women aged 30 and under, who have been married for 3–5 years, and those with no children are more sensitive to such effffect. A signifificantly negative fertility response to house price is observed among renter families and those with self-built houses, but the response is insignifificant for home owning families. Subsample analysis by child gender reveals that house price mainly affffects the probability of male births. Furthermore, women in regions with higher house prices are more willing to have daughters whereas those owning more houses tend to have sons.



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