房價與結(jié)婚率的關(guān)系研究

林 娟，韋家民，周利星

（1.廣東行政職業(yè)學(xué)院 電子信息學(xué)院，廣州 510800；2.太平洋財產(chǎn)保險公司華南營運(yùn)中心，廣州 510800；3.廣東行政職業(yè)學(xué)院 財經(jīng)商貿(mào)學(xué)院，廣州 510800）

0 引言

據(jù)《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》顯示，我國初婚率從2013 年1.74%的高峰逐年下跌至2017 年的1.38%，下跌幅度較大。同時，房價快速上漲，在我國住房幾乎是結(jié)婚的必需品，想要結(jié)婚的年輕人購房的財務(wù)壓力極大，這導(dǎo)致很多人不斷推遲結(jié)婚時間乃至不敢結(jié)婚。高企的房價很可能是我國結(jié)婚率下降的一個重要原因。更重要的是，當(dāng)前我國面臨著人口出生率下降的嚴(yán)峻形勢，而結(jié)婚率下降可能更進(jìn)一步推動人口出生率下降，因此本研究有重要的現(xiàn)實意義。本文研究高房價是否影響結(jié)婚率以及在多大程度上影響結(jié)婚率。本研究有助于政府有關(guān)部門更好地評估高房價帶來的社會影響，特別是對居民婚姻和生育的影響，以便于相關(guān)部門制定出更全面合理的政策。

1 房價與結(jié)婚率的現(xiàn)狀分析和文獻(xiàn)綜述

1.1 房價與結(jié)婚率的現(xiàn)狀分析

圖1 展示了全國整體的房價與初婚率狀況。全國整體的房價水平從2010 年到2016 年是一個明顯的增長趨勢。全國平均房價水平從2010 年的5 032 元每平方米不斷遞增至2016 年的7 476 元每平方米，短短6 年間增幅達(dá)48.57%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過工資水平和人均GDP的增加。2010 年全國平均初婚率為1.64%，隨后幾年略有上升，但是隨著房價的不斷上升，初婚率逐漸下降，最后回落到1.38%的水平，與房價的增長形成鮮明對比。

圖1 全國整體房價與初婚率狀況

1.2 文獻(xiàn)綜述

Becker(1988)等創(chuàng)立了家庭經(jīng)濟(jì)學(xué)，運(yùn)用最大化家庭效用理論對婚姻的產(chǎn)生和家庭的組建進(jìn)行了深入探討，其研究主要集中于組建家庭的成本與效用方面，還認(rèn)為房價是影響家庭組建的重要因素。［1］近年來，有多位學(xué)者研究房價對婚姻的影響。朱考金、楊春莉（2007）從結(jié)婚成本的角度探討了高房價對婚姻的不利影響。［2］洪彩妮（2012）使用2004—2008 年我國省級面板數(shù)據(jù)分析表明，房價增長速度每上升1%，初婚率約下降0.02 個千分點(diǎn)。［3］鄭益平（2018）分析了當(dāng)前青年購房模式和消費(fèi)心理，從正反兩個方面探討了高房價對青年的婚姻觀念及結(jié)婚可能性的影響。［4］

此外，高房價可以通過影響人們的生育意愿來影響結(jié)婚率。近年來有學(xué)者使用香港數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，生育率在房價上升時顯著下降（Yi and Zhang，2010；易君健、易行健，2008）。［5-6］劉曉婷等（2016）利用國內(nèi)1999—2013 年省級數(shù)據(jù)的實證研究表明，國內(nèi)各省也呈現(xiàn)了高房價壓低生育率的現(xiàn)象。［7］生育是婚姻和家庭的一個重要功能，因此低生育率的社會環(huán)境將在一定程度上降低結(jié)婚率。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，國內(nèi)目前研究房價上漲如何影響結(jié)婚率的文獻(xiàn)并不多，而使用有代表性的樣本和數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究的則更少。因此，本研究使用有代表性的數(shù)據(jù)和計量模型分析房價如何影響結(jié)婚率這一問題具有顯著的現(xiàn)實意義。

2 房價對結(jié)婚率影響的實證分析

2.1 模型的構(gòu)建與變量設(shè)定

使用面板模型相對于截面數(shù)據(jù)模型或時間序列模型存在以下優(yōu)點(diǎn)：首先，面板數(shù)據(jù)模型可以有效降低遺漏變量帶來的偏誤。由于遺漏變量很可能是由不隨時間改變的固定的個體差異（通常是無法觀測的）導(dǎo)致的，使用面板模型能夠消除這部分固定效應(yīng)的差異，降低遺漏變量帶來的偏誤。其次，面板模型是對同一觀測對象不同時間序列的觀測，能夠增加自由度，并減少各變量間的共線性，提高模型的有效性。因此，綜合上述優(yōu)點(diǎn)本文構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型。

本研究主要分析房價對城市居民結(jié)婚率的影響，因為高房價主要影響城市居民，而且城市與農(nóng)村之間有較大差異。但是全國聯(lián)網(wǎng)的婚姻登記系統(tǒng)尚未建成，各個統(tǒng)計年鑒中沒有區(qū)分城市與農(nóng)村的婚姻數(shù)據(jù)，而且結(jié)婚數(shù)據(jù)記錄存在一定的不統(tǒng)一，因此需要一定的計算方法將其轉(zhuǎn)換。另外，中國房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)較晚，各大城市房地產(chǎn)價格數(shù)據(jù)記錄時間很短，數(shù)據(jù)量少，而且存在一定的遺漏。由于以上原因，本文選取全國31 個省、自治區(qū)、直轄市匯總的2010—2016年的年度數(shù)據(jù)（共224個觀察值）作為面板數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》、中國經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫等。本文進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)層級是全國省級數(shù)據(jù)。

本文使用以下面板模型研究房價對初婚率的影響：

其中，i=1，2，3，…，N，是模型截面變量；而t=1，2，…，T，是時間變量；αi表示個體異質(zhì)性的截距項，是不可觀測的，包含了觀測個體中所有能夠影響因變量卻不隨時間變化的特性；而Uit表示個體隨時間變化的擾動項，它表示個體的所有隨時間變化的不可觀測因素。

首先，因變量初婚率（Yit）表示的是整個地區(qū)中本年度內(nèi)初次進(jìn)行結(jié)婚登記的人數(shù)在總?cè)丝谥械谋壤Ｓ捎诮y(tǒng)計年鑒中沒有直接的初婚率數(shù)據(jù)，因此本文在《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》中截取全國31 個省、自治區(qū)、直轄市的總?cè)丝跀?shù)據(jù)和初婚人數(shù)計算得出初婚率，即

其次，自變量lnHouse Priceit-1表示房價的衡量指標(biāo)，其數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》中的住宅商品房平均銷售價格（元/平方米），并且進(jìn)行了對數(shù)化處理。考慮到人們的預(yù)期可能被上一期房價影響，因此在房價變量上取t期與t-1 期的時間序列變量進(jìn)行回歸。

最后，控制變量（Xit）為以下兩類：一是文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)和結(jié)婚率存在相關(guān)關(guān)系的控制變量，包括出生率（Birth Rate）、人均GDP（lnGDP）、人口的教育水平（Education）；二是出于現(xiàn)實因素考慮可能和結(jié)婚率存在相關(guān)關(guān)系的控制變量，如離婚率（Divorce Rate）與居民物價消費(fèi)指數(shù)（CPI）。

高房價可能通過抑制生育率來降低結(jié)婚率，因此有必要將出生率作為一個控制變量。出生率指1 年內(nèi)平均每千人中出生人數(shù)的比率，其數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》與《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》。

人均GDP 反映了該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與居民收入水平。根據(jù)Donald R.Haurin 等（1993）研究表明，真實工資在一定程度上影響了家庭的組建，因此本文選取人均GDP 作為真實工資的一個代理變量。［8］

吳要武、劉倩（2014）發(fā)現(xiàn)高等教育的普及很大程度上推遲了平均結(jié)婚年齡，還減少了結(jié)婚率。［9］因此在探究房價對結(jié)婚率的影響時就必須考慮到教育水平的影響。由于數(shù)據(jù)中沒有人口的平均教育年限，本文采用以下方法進(jìn)行換算：小學(xué)畢業(yè)受教育時長為6年，初中畢業(yè)為9 年，高中畢業(yè)為12 年，大學(xué)本科為16 年，研究生畢業(yè)為19 年，因此人口平均受教育年限=6a1+9a2+12a3+16a4+19a5，這里a1表示受教育程度為小學(xué)的人口份額，a2表示受教育程度為初中的人口份額，a3表示受教育程度為高中的人口份額，a4表示受教育程度為大學(xué)本科的人口份額，a5表示受教育程度為研究生的人口份額。此換算方法來自郭峰（2015），數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。［10］

此外，現(xiàn)實因素如離婚率和CPI 可能存在影響。離婚率指年度離婚數(shù)與總?cè)丝谥龋x婚率的高低反映了維持結(jié)婚狀態(tài)的難易程度。而CPI 指居民消費(fèi)價格指數(shù)，反映了維持婚姻生活的日常成本。以上兩個變量的數(shù)據(jù)均來自于《中國統(tǒng)計年鑒》。

2.2 變量的描述性統(tǒng)計

表1 展示了各變量的描述性統(tǒng)計。從表中可以看到初婚率的均值約為1.58%，而且最大值最小值間差距比較大；滯后一期房價對數(shù)的平均值為8.603，換算為房價是6 302.094 元每平方米；平均出生率為11.40‰；平均教育年限為8.154 年；離婚率的均值為2.469‰；CPI 的均值為102.987。

表1 各變量的描述性統(tǒng)計

2.3 模型的選擇與檢驗

首先，本文需要選擇使用隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型，這需要通過Hausman 檢驗來決定。隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)個體的異質(zhì)性存在于干擾項中，而固定效應(yīng)模型假設(shè)個體異質(zhì)性存在于不可觀測的常數(shù)項中，Hausman 檢驗?zāi)軌驒z驗個體的異質(zhì)性是否存在于隨機(jī)干擾項。Hausman 檢驗原假設(shè)為干擾項Uit和其他解釋變量不相關(guān)，在該假設(shè)下，使用OLS 估計的固定效應(yīng)模型和用GLS 估計的隨機(jī)效應(yīng)模型的參數(shù)估計都是一致的。因此構(gòu)造的統(tǒng)計量是基于兩者估計參數(shù)的差異，若產(chǎn)生明顯的差異，則拒絕了原假設(shè)，此時選擇固定效應(yīng)模型是較優(yōu)的。經(jīng)計算，Hausman 檢驗的統(tǒng)計量為10.89，P 值為0.091 7，在10%的水平上是顯著的。檢驗結(jié)果表明原假設(shè)被拒絕，因此本文選擇使用固定效應(yīng)模型。

其次，本文對殘差進(jìn)行相關(guān)性檢驗，確定其在時間維度上是否存在自相關(guān)序列問題。檢驗自相關(guān)序列問題需要使用Wooldridge 序列檢驗方法，將殘差對滯后項進(jìn)行回歸。Wooldridge 檢驗的原假設(shè)為模型不存在一階組內(nèi)自相關(guān)，如果原假設(shè)被拒絕，那么就說明模型存在自相關(guān)問題。檢驗統(tǒng)計量為55.069，在1%水平上顯著，因此存在殘差自相關(guān)。由于殘差存在自相關(guān)問題，不符合高斯—馬爾科夫定理的假設(shè)，因此需要對模型進(jìn)行修正。

最后，本文檢驗是否存在異方差問題。異方差指各個個體的殘差方差不同，這違背了高斯—馬爾科夫定理的假設(shè)，這將無法得到有效的統(tǒng)計量。本文檢驗異方差使用的是懷特檢驗。原假設(shè)為殘差平方與自變量無任何關(guān)系。若拒絕原假設(shè)，那么模型就是存在異方差問題。懷特檢驗的統(tǒng)計量為79 240.14，在1%水平上顯著，因此存在異方差問題。

由于模型同時存在自相關(guān)問題與異方差問題，因此本文選用可行性廣義最小二乘法（即FGLS）進(jìn)行回歸。由于異方差的函數(shù)形式未知，且殘差自相關(guān)形式不確定，因此使用附帶迭代算法的可行廣義最小二乘法來估計該固定效應(yīng)模型，以減少異方差和自相關(guān)問題帶來的偏誤，使回歸結(jié)果更為可靠。整個回歸方程的F 統(tǒng)計量為82.49，其P 值為0.000，在1%水平上顯著，因此方程是十分有效的。

2.4 回歸結(jié)果

回歸結(jié)果如表2 所示。

表2 回歸結(jié)果

從FGLS 的回歸結(jié)果看，房價、出生率、人均GDP、教育水平和離婚率對初婚率有顯著的影響。房價對初婚率的影響在10%水平下是顯著的。其系數(shù)約為-0.158，它的含義是上一年的房價每增加一個百分比，該年度的初婚率將降低0.158%。由于該模型中初婚率使用的是水平值，且初婚率各個年度均值為1.581%，所以這個變化相對來說還是比較大的。這說明當(dāng)前的結(jié)婚率受上一期的房價狀況影響。

在控制變量部分，出生率的系數(shù)是0.034，而且在1%水平下顯著，出生率和初婚率正相關(guān)。本文對此現(xiàn)象的解釋如下：更高的出生率表明社會的生育意愿更強(qiáng)，因而人們有更高的結(jié)婚意愿，所以初婚率更高。

人均GDP 的系數(shù)為-0.354，而且在1%水平下顯著。這表明，人均收入和初婚率負(fù)相關(guān)。本文對這一現(xiàn)象的解釋如下：隨著人們收入的不斷提高，人們的基本生活需求得到了較好的保障，因而對婚姻的依賴度下降，這與歐美發(fā)達(dá)國家的結(jié)婚率隨著收入水平上升而下降的現(xiàn)象是一致的。

教育水平的影響在1%的水平上顯著，其系數(shù)為正。教育水平對初婚率的影響為正，說明了隨著教育水平的不斷提高，人們更愿意結(jié)婚或在婚姻市場更有競爭力。

離婚率對初婚率的影響是正向而且是顯著的。一個可能的解釋如下：由于離婚現(xiàn)象的逐漸增加，社會對于婚姻的看法更加開放和包容，婚姻越來越自由，降低了人們結(jié)婚的心理負(fù)擔(dān)。因此，離婚率和結(jié)婚率正相關(guān)。最后，CPI 的系數(shù)為正但不顯著，說明在結(jié)婚決策中物價水平不是重要的影響因素。

3 結(jié)論與政策建議

研究房價對結(jié)婚率的影響，有利于政府部門更好地評估房價對居民福利的影響，制定更適當(dāng)?shù)恼摺１疚氖褂?010—2016 年全國31 個省、自治區(qū)、直轄市匯總的面板數(shù)據(jù)，實證分析了房價對初婚率的影響。研究結(jié)果表明，房價每提升1 個百分點(diǎn)，下個年度的初婚率顯著下降約0.15 個百分點(diǎn)。房價的快速上漲對初次結(jié)婚率影響十分顯著，特別是在最近十多年來房價飆升的背景下。

基于研究結(jié)論，本文提出以下對策建議。第一，房地產(chǎn)是關(guān)乎國計民生的問題，國家需要對房價的增長速度進(jìn)行調(diào)控。第二，政府要堅持“房住不炒”和金融去杠桿的政策，一方面打擊投機(jī)炒作，另一方面嚴(yán)防過量資金進(jìn)入房地產(chǎn)市場，遏制房價的快速上漲，促進(jìn)房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展。第三，政府可以通過減少高房價帶來的負(fù)面影響來增加結(jié)婚率。政府可以給新婚夫婦增加租住廉租房或公租房的機(jī)會，或者給新婚夫婦提供一定的住房補(bǔ)貼，從經(jīng)濟(jì)上減少高房價對結(jié)婚率的不利影響。第四，政府應(yīng)不斷完善各項社會保障制度，讓房子不再成為人們生活的沉重負(fù)擔(dān)，從根本上提升居民的福利水平。