劉晶晶 黃璇璇 林德榮

[摘要]近年來，房價對居民消費的影響問題備受關注。文章從住房的雙重屬性出發(fā)，將居民未來收入預期和旅游消費習慣等因素融入到理論和實證分析，探索我國現(xiàn)階段房地產價格與居民旅游消費關系的規(guī)律性。運用動態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）方法，對我國35個大中城市2001—2010年相關數(shù)據進行分析，得到具有一定穩(wěn)健性的結論：房價與旅游消費之間存在正U形關系，即房價變化對旅游消費同時具有財富效應和擠出效應，總體表現(xiàn)為財富效應；房價與旅游消費的關系受到外部因素的調節(jié)，適當寬松的信貸環(huán)境將有利于財富效應的釋放；房價對旅游消費的作用存在區(qū)域差異，東部城市表現(xiàn)出強于中部城市的財富效應，而西部城市總體效應不穩(wěn)定。

[關鍵詞]房地產價格；旅游消費；動態(tài)面板數(shù)據；廣義矩估計

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2016）05-0026-10

Doi： 10.3969/j.issn.1002-5006.2016.05.008

引言

隨著我國經濟社會文化的發(fā)展，居民的生活觀念和消費觀念不斷變化，除基本的物質需求外，愛與歸屬、尊重和自我實現(xiàn)等方面的需求越來越受到人們的重視。不斷加快的生活節(jié)奏，使得越來越多的城市居民通過文化教育、休閑娛樂以及宗教活動，獲取情感補償。在眾多情感性消費中，旅游活動因能夠通過空間位移實現(xiàn)對他人文化關照，幫助人們找到自我文化定位，進而達到自我實現(xiàn)和充實人生的目的，越發(fā)受到人們青睞。隨著我國城鎮(zhèn)化及醫(yī)療和養(yǎng)老制度改革的推進，旅游活動呈現(xiàn)出大眾化、散客化特征，旅游活動已經成為經濟發(fā)達地區(qū)民眾的生活方式?！吨腥A人民共和國旅游法》的頒布實施更說明了旅游在國民精神文化生活中越發(fā)重要，而民眾出游率的高低也已成為衡量區(qū)域綜合發(fā)展水平和居民生活質量的重要指標之一。

與此同時，自1998年城鎮(zhèn)居民住房制度改革以來，城鎮(zhèn)住房私有化率不斷提高，房價不斷攀升。根據國家統(tǒng)計局公布的信息，1999—2013年，商品房平均銷售價格已由2053元/平方米上升到6237元/平方米。截至2012年，我國城鎮(zhèn)人均住宅建筑面積達到32.91平方米。2014年，我國房地產開發(fā)投資額高達9.50萬億元，約占當年國內生產總值的14.93%。房地產業(yè)已然成為現(xiàn)階段我國國民經濟的基礎產業(yè)和先導產業(yè)，固定資產狀況也成為衡量個體財富的重要標尺之一。

房價變化具有多種外部效應，國內外諸多研究表明，房地產價格在一定程度上會影響居民的日常消費，房地產市場對整體經濟發(fā)展和家庭消費的影響不容忽視。近期，部分地區(qū)房價正隨著市場供求關系的變化、消費者理性的回歸及調控政策的逐漸完善等出現(xiàn)回落勢頭。而由于前期過快發(fā)展以及市場、政策環(huán)境的不斷變化，我國房地產市場的價格變動將更加復雜。在此背景下，作為現(xiàn)階段我國城市居民重要休閑方式之一的旅游活動，其消費情況是否會受到房價的影響？該影響受到哪些因素的調節(jié)？不同地區(qū)的表現(xiàn)是否相同？為回答這些問題，本文基于消費函數(shù)理論推演與國內大中城市的面板數(shù)據分析，深入探討房價與旅游消費之間的關系，以求更準確地理解在房地產市場作用下我國城鎮(zhèn)居民的旅游需求特征，為政府部門政策制訂和實施以及旅游企業(yè)營銷實踐提供理論指導。

1文獻述評

國內外學者通過理論分析與實證檢驗對房地產價格與消費的關系進行探討，大體有三類觀點：一是認為房價上漲促進消費[1-6]；二是認為房價上漲對消費支出具有擠出效應[7-9]；三是認為房價對消費的影響甚微[10-12]。研究表明，房價對消費的作用途徑是多樣的[13-14]，部分學者基于不動產持有狀態(tài)，闡述房價對消費的影響[15-17]：當房價上漲時，普通住房擁有者、住房投資者和還貸者，或更易獲得住房抵押貸款，獲得更高的租金、房屋出售收益，或對經濟繁榮更有信心，進而通過兌現(xiàn)的財富效應、未兌現(xiàn)的財富效應、信心效應等，使人們的消費欲望或需求提高。而對租房者或預購房者而言，當房價上漲時，在預算約束和替代效應的作用下，消費將受到明顯的擠出。此外，一些學者圍繞消費信貸約束、收入增長機制、房屋所有權及年齡等因素，對房價與消費的非線性關系展開探索[18-21]。

以上研究均以家庭或社會總消費為對象，分析房價對消費的影響。部分學者通過對消費的類型進行細分，進一步豐富了房價對消費的影響機制研究。況偉大[22]探究了房價對居住消費與非居住消費的影響及其差異。李春風[23]發(fā)現(xiàn)，房價波動對非居住消費影響為正，尤方圓[24]部分證實了這一觀點。張大永和曹紅比較了房屋價值對家庭耐用品消費和包括食品、日用品、服裝、休閑娛樂等在內的非耐用品消費的影響[25]。

值得注意的是，不同于日常生活用品等非耐用品，作為休閑娛樂支出重要組成部分的旅游消費具有較高的收入彈性[26]，即旅游消費受到房價的影響可能較一般消費具有更高的敏感性。也就是說，伴隨城鎮(zhèn)化進程和房地產經濟的發(fā)展，作為城市經濟活力、居民支付能力和未來財富的重要表征，房價對旅游消費的影響是不容小覷的，而目前國內外學者鮮少探討房價對旅游消費的影響。劉文彬認為城鎮(zhèn)和鄉(xiāng)村居民出游頻次與住房負擔能力顯著相關[27]。Kim等則基于消費理論“未來收入預期可能導致需求發(fā)生轉變”這一觀點，假設出境旅游需求將受房地產和金融資產財富效應影響[26]。他們對1989—2009年韓國出境旅游人數(shù)、房屋銷售價格指數(shù)和股票價格指數(shù)等季度數(shù)據的分析表明，房地產對出境旅游需求具有顯著的財富效應，而金融資產的財富效應則不顯著，即房價上漲顯著提高了居民的未來財富預期，進而推動出境旅游的發(fā)展[26]。

綜合房價對一般消費及旅游消費影響的現(xiàn)有研究可知，房價對旅游消費的影響通過財富效應和擠出效應作用共同實現(xiàn)：一方面，基于生命周期和永久收入理論[28]，房價上漲引起的居民實際財富或財富預期升高，能夠提高居民消費能力，進而產生更多的旅游消費；另一方面，基于微觀經濟學消費者行為理論，上漲的房價會通過替代效應和預算約束效應，對旅游消費產生擠出。財富效應主要作用于住房投資者和住房擁有者，擠出效應主要作用于租房者和預購房者。就社會消費總量來看，房價對旅游消費的最終影響取決于財富效應和擠出效應的相對大小。同時，基于現(xiàn)有研究，房價對旅游消費的作用將受到信貸約束、居民住房持有情況等因素的影響。

通過文獻梳理可知，學者們對房價與一般消費乃至旅游消費的關系問題，尚未達成一致意見。其原因主要有：第一，住房具有投資品和消費品雙重屬性，房地產價格對消費影響的總體表現(xiàn)取決于財富效應和擠出效應的相對大??；第二，房價變化對消費的外部性是房價與其他因素共同作用的結果，即存在“狀態(tài)依賴”（state dependent），應對二者關系進行非線性分析，或引入其他可能的外部變量[29-30]；第三，由于變量界定、代理變量選取及樣本異質性等因素，不同研究的結論難免存在差異；第四，研究方法自身的局限性，如時間序列分析的樣本容量問題，微觀調查數(shù)據的抽樣方差問題，在一定程度上影響結論[31-33]。鑒于此，筆者從房地產的投資品和消費品雙重屬性出發(fā)，考慮“狀態(tài)依賴”因素，探討房價與旅游消費關系及其非線性特征和調節(jié)機制；同時，運用動態(tài)面板數(shù)據分析，對消費習慣因素進行控制，以降低樣本異質性和統(tǒng)計方法局限性等造成的研究誤差。

本文的主要貢獻在于：第一，豐富房價對不同類型消費的影響研究；第二，現(xiàn)有旅游需求模型研究多限于對當前收入影響的探討，本文通過分析房價與旅游消費關系，探索未來收入預期對旅游消費的影響，有助于完善現(xiàn)有的旅游需求研究；第三，過去對旅游者消費習慣的考慮更多集中于農村居民旅游消費方面[34-35]，而本文在充分考慮消費習慣的前提下研究旅游消費，將有助于豐富和深化現(xiàn)有城鎮(zhèn)居民旅游消費研究。

2理論模型構建

由文獻回顧可知，對于房屋擁有者和正在還貸者，房地產是其擁有的資產之一。本文假設：（1）消費者進行消費決策時，遵循的目標是實現(xiàn)一生消費效用的最大化[36]，即服從永久收入假說；（2）收入服從隨機的AR（1）過程[37]；（3）收入服從影響社會財富收入因素的時間路徑[38]。相應的目標函數(shù)及約束條件為：

其中，Et是基于時期信息的期望算子，β為主觀貼現(xiàn)因素，Ct為消費需求，At為消費者t時期持有的財富，Yt為t時期勞動收入，rt為t時期資產回報率。對以上最優(yōu)化問題進行求解，可得一階條件為：

同時，由于個體消費在很大程度上受到收入水平的影響[39]，即Ct和yt存在較強的相關性。參考苑德宇等[40]做法，可得：

由上述模型可知，當期消費受到現(xiàn)有財富和上一期消費的共同影響。前者通過未來財富預期影響消費決策，后者則反映了消費慣性。本文聚焦于房價對旅游消費的影響，這里以房地產財富Ht代表At，以旅游消費CTt代替Ct。又因房地產財富Ht是當期房價Pt的函數(shù)，參考姚樹潔和戴穎杰[41]的做法，以價格作為房地產財富的代理變量，得：

尚未擁有房產的租房者或欲購房者，則在有限約束下對房地產消費和旅游消費進行抉擇。根據微觀經濟學消費者決策理論，當房價變化時，為達到最大效用，消費者進行的最優(yōu)旅游消費量是房價、旅游價格和收入的函數(shù)。本文進一步假設：（1）收入服從隨機的AR（1）過程；（2）旅游產品為計價物，即其價格為1。則有CTt=f（Pt，Yt），與前文推導同理可知CTt=f（Pt，CTt-1）。

為簡化起見，綜合兩類消費者的旅游消費函數(shù)，并考慮其他控制變量Xt，最終得到本文理論模型為：

3房地產價格與旅游消費關系的實證分析

3.1變量說明

為了集中反映房地產市場發(fā)展對我國城鎮(zhèn)居民旅游消費的影響，本文從《國家統(tǒng)計局公布全國70個大中城市房地產價格統(tǒng)計調查方案》規(guī)定的70個大中城市中，結合旅游消費數(shù)據的可獲得性，最終選出35個大中城市①2001—2010年②相關變量的面板數(shù)據進行實證分析。相關變量原始數(shù)據來自《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國國內旅游抽樣調查資料》、《旅游抽樣調查資料》、中國經濟數(shù)據庫（CEIC）和中國經濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據庫。相關變量如下：

（1）旅游消費。本文以城鎮(zhèn)居民人均國內旅游消費（CTit）為結果變量（簡稱“旅游消費”）[42-43]。

（2）房價。本文以平均房價（Pit）為核心自變量，以對應城市商品房住宅銷售額與商品房住宅銷售面積之比。

（3）服務業(yè)發(fā)展水平。第三產業(yè)要素越齊全的地區(qū)，為旅游者提供的旅游產品越豐富和優(yōu)質，相應的旅游消費也越多。本文以第三產業(yè)GDP占總GDP的比重來衡量服務業(yè)發(fā)展水平（STRit），反映影響個體旅游消費的宏觀環(huán)境因素。

（4）撫養(yǎng)比例。根據家庭生命周期理論，處于不同生命周期階段的家庭會表現(xiàn)出不同的消費行為特征[44]。本文以撫養(yǎng)比（HRit）反映影響個體旅游消費的微觀環(huán)境因素，用每戶非就業(yè)人口數(shù)和每戶就業(yè)人口數(shù)比值衡量。

（5）不確定性。旅游消費具有較高的敏感性，容易受到諸多不確定性因素的影響。由于社會就業(yè)狀況的變動影響個體對經濟狀況和持久收入的風險預期，因此筆者參考現(xiàn)有研究，以失業(yè)率（UERit）衡量不確定性[45-46]，由登記失業(yè)人口與從業(yè)人口比計算而得。

（6）實際利率。利率通過改變當前消費和未來消費（或儲蓄）的組合比例對當前消費產生替代效應和收入效應。本文用一年期定期存款利率減去CPI增長率計算實際利率（Rit）。

（7）信貸約束。由于信貸約束的存在，消費者不能完全自由地獲得想要的貸款來滿足理想的消費需求。參考Sarno和Taylor[47]的做法，本文采用人均貸款余額與人均可支配收入比值表示信貸約束（LCit），該比值越大代表信貸約束越松。

考慮到異方差、量綱和通貨膨脹等因素，本文首先對CTit與Pit原始數(shù)值取自然對數(shù)，并以2001年居民消費價格指數(shù)為基準對相關數(shù)據進行處理。

其中，η1與η2分別表示旅游消費習慣強度及旅游消費對房地產價格的彈性。

3.2估計方法

首先以混合模型（Pooled OLS）估計變量總體表現(xiàn)。其次，由于混合估計通常高估因變量滯后項系數(shù)，故使用固定效應模型（Fixed-effect OLS）進行再次估計[48]。最后，考慮到數(shù)據可獲性限制以及模型簡潔性要求等可能造成的遺漏變量等問題[49]，采用系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）對主效應和調節(jié)效應等進行最終估計，并運用Sargan檢驗、AR檢驗考察工具變量有效性。

3.3數(shù)據預處理

為了對房價與旅游消費之間的關系有直觀、初步的認識，本文在模型估計前，首先繪制各城市l(wèi)nCTit與lnPit的時間趨勢圖和散點圖。圖形顯示，除少部分西部城市外，大部分樣本城市中l(wèi)nCTit與lnPit具有相似的變化趨勢，且lnCTit的絕大多數(shù)觀察值都落在與以lnPit為自變量的區(qū)間估計范圍內（置信水平為95%）?？梢?，二者之間存在一定的關聯(lián)性。為避免偽回歸，確保估計結果的有效性，本文采用Breitung檢驗、LLC檢驗和IPS檢驗對各變量分別進行單位根檢驗[50-52]。結果顯示，各變量均表現(xiàn)出穩(wěn)定性，符合估計要求。為進一步考察二者之間是否存在長期相關性，本文采用Westerlund[53]提出的面板協(xié)整檢驗方法①，對lnCTit與lnPit進行協(xié)整檢驗。結果顯示②，在1%顯著性水平下，拒絕二者不具有顯著相關性的原假設，表示旅游消費與房地產價格之間存在長期關系。

3.4實證分析結果

混合估計（Pooled OLS）、固定效應（Fixed-effectOLS）和系統(tǒng)廣義矩（SYS-GMM）的結果如表2所示。其中，各SYS-GMM模型的AR檢驗和Sargan檢驗結果表明，模型殘差序列不存在二階序列相關，且所有工具變量均有效，符合相關計量檢驗標準。

模型1中，上一期旅游消費對當期旅游消費具有顯著影響，這說明我國城鎮(zhèn)居民國內旅游消費具有較強的消費慣性。同時，模型1中房價對旅游消費的影響并不顯著，這與目前房地產財富效應研究存在爭議的現(xiàn)狀一致。正如房地產財富對個體消費影響的復雜性，其對旅游消費的影響受到多種因素的共同作用。模型2的固定效應③估計顯示，房價對旅游消費具有正向影響，在樣本期內，房地產財富對旅游消費的財富效應大于擠出效應，房地產財富的升值在一定程度上提高了旅游消費水平。

模型3同樣顯示，隨著房價的上漲，城鎮(zhèn)居民人均國內旅游消費增多，彈性為0.076。由此可見，樣本區(qū)間內，房價的財富效應大于擠出效應；就社會總量而言，房地產經濟帶來的社會總財富的增加，提升了城鎮(zhèn)居民精神文化消費水平。同時，旅游觀念的普及、交通條件的改善等因素，也進一步推動了旅游消費的提高?？梢酝茢?，當房價上漲到一定程度，旅游成本與購房成本相比顯得相當小，邊際擠出效應也相應減小，因此，相對較低的旅游成本使得房價上漲對旅游消費的擠出效應有限。

模型4中，房價對當期旅游消費的影響與模型2-3估計結果一致；旅游消費水平會隨著服務業(yè)比重的上升而提高，而隨著撫養(yǎng)比、失業(yè)率和信貸約束的升高而降低；利率對旅游消費的影響總體表現(xiàn)為替代效應，即負向影響。

模型5考察了房價與旅游消費的關系在不同地區(qū)的表現(xiàn)。參考現(xiàn)有研究，本文將樣本城市分為東部、中部和西部三大區(qū)域①。結果顯示，房地產對旅游消費的促進作用在東部和中部城市顯著，而在西部城市不顯著，東部城市房價與旅游消費的相關系數(shù)（0.117）大于中部地區(qū)的相關系數(shù)（0.069），說明東部城市房地產財富效應大于中部城市。該結論與黃靜和屠梅曾[6]得到的“經濟越發(fā)達地區(qū)房地產的財富效應越明顯”結論一致。該結論也表明，只有在總體經濟水平與房價上漲幅度相匹配時，房地產市場的正外部性才會更大，我國的房地產經濟發(fā)展模式也才能真正提高人們生活水平。

通過文獻分析可知，房價對消費影響受到多種因素的復合作用。在各控制變量中，失業(yè)率和信貸約束與平均房價的交互項對旅游消費具有顯著影響。模型6考察了平均房價、失業(yè)率和旅游消費之間的關系，可以推斷，失業(yè)率在房地產財富對旅游消費的作用中起到負的調節(jié)作用，即當失業(yè)率提升時，房地產財富對旅游消費的財富效應將被削弱，當失業(yè)率降低時，房地產財富對旅游消費的財富效應將得到強化。根據外生門限水平估算方法[54]可知，失業(yè)率的門限水平為0.459/0.093≈4.9355，小于失業(yè)率均值（4.9995）。這表明，因失業(yè)率相對較高，部分城市中房地產財富對旅游消費的促進作用正在受到失業(yè)率的抑制；同時還表明，提高就業(yè)率將更利于增強房地產財富效應對旅游消費的促進作用。

模型7顯示，貸款收入比在平均房價對旅游消費的作用中具有正向調節(jié)作用，同時，平均房價在信貸約束對旅游消費的作用中具有負向調節(jié)作用。貸款收入比較高，房價對旅游消費的擠出效應越弱，這一結論與Muellbauer[55]和陳健等[56]的研究一致。而信貸約束的門限值為3.1987，小于其均值（3.5980），這說明大多數(shù)城市已經越過門限值，說明我國目前的信貸約束水平雖然對旅游消費有直接的負向影響，但對于房地產財富對旅游消費的提升作用是有利的。平均房價的門限值為8.6357，大于其均值（8.0220），說明目前我國信貸約束水平對提升旅游消費不利，但隨著房價的上升，信貸約束對旅游消費的不利影響將進一步減弱。

模型8為加入房價二次項的擴展模型，得到房價二次項系數(shù)顯著為正（0.201），一次項系數(shù)由模型1-4的正值變?yōu)樨撝担?3.216），二者單獨顯著，且具有聯(lián)合顯著性（Prob>chi2=0.0006）。該模型反映了房地產財富與旅游消費的非線性關系，由相應系數(shù)可計算出該“U”形曲線的拐點為3.216/（2*0.201）≈8.000，對應房價約為2981元人民幣/平方米（ln（2981）≈8.000）?？梢?，房價變化對旅游消費同時具有擠出效應和財富效應，其總體作用取決于兩個效應的相對大小?？梢酝茢?，隨著房價的升高，財富效應和擠出效應都會呈上升趨勢，而二者的邊際增長率和相對大小卻發(fā)生了變化；當平均房價在2981元/平方米以下時，擠出效應增長較快，財富效應漲幅較小，房地產財富對旅游消費的擠出效應大于財富效應，而當平均房價進一步上升，擠出效應邊際增長率下降，財富效應超出擠出效應，最終表現(xiàn)為U形曲線。房價上漲是區(qū)域經濟總量增長的一個縮影，該結論也說明，隨著經濟的不斷繁榮，我國居民旅游消費將得到進一步釋放。

樣本原始房價均值為3047元/平方米，大于拐點值。因此，房價上漲對旅游消費具有顯著正向影響的結論具有穩(wěn)健性。結合模型5和表3可知，在樣本期間內，西部大部分城市的平均房價，由U形曲線的拐點以下上升到拐點以上，其擠出效應和財富效應此消彼長，相互抵消，造成房價與旅游消費關系不顯著的總體效果。從分布和發(fā)展趨勢上看，如表3所示，2001年平均房價的自然對數(shù)小于8.000的城市有31個，即絕大部分城市表現(xiàn)為房價抑制旅游消費的增長；2010年平均房價的自然對數(shù)小于8.000的城市只有昆明、西寧、銀川3座，即大部分大中城市的房價上漲顯著推動旅游消費的增長。由此可見，近幾年我國主要城市的房地產市場發(fā)展對旅游消費具有正向影響，且這一現(xiàn)象或將伴隨我國經濟發(fā)展在全國更多的地區(qū)出現(xiàn)。

模型9考察了平均房價滯后項對旅游消費的影響，結果顯示二者關系并不顯著。說明房價對消費的即時效應明顯，而持續(xù)效應微弱。

3.5穩(wěn)健性檢驗

為檢驗上述研究結論的穩(wěn)健性，本文分別通過縮位法去除房價數(shù)據中5%的極大值和5%的極小值樣本，以及隨機去除1/5原樣本城市①，對上述模型進行再次估計。Breitung檢驗、LLC檢驗、IPS檢驗表明，相關數(shù)據均不存在單位根①；Westerlund檢驗表明，房價與旅游消費之間存在長期關系②。

縮尾法去除極限值得到的估計結果與上文一致：（1）房價與旅游消費之間存在正U形關系，總體呈現(xiàn)正向關系；（2）房價與旅游消費的關系受到不確定性和信貸約束的調節(jié)；（3）房價對旅游消費作用的大小和顯著水平從東部到中部和西部依次遞減，且西部城市不顯著。保留部分樣本的估計顯示：（1）失業(yè)率對房價和旅游消費的調節(jié)作用不顯著，即不確定性對房價與旅游消費關系的調節(jié)效應不具有穩(wěn)健性；（2）西部城市房價對旅游消費的影響顯著，可見，西部城市房價對旅游消費的作用表現(xiàn)較為復雜，不具有穩(wěn)健性；（3）表4中其余結果與去除部分樣本前一致，具有穩(wěn)健性。

4結論與建議

本文基于持久收入假說等經濟學理論，綜合考慮消費習慣因素和多種狀態(tài)因素，構建房地產價格與旅游消費關系模型，對二者之間的非線性關系展開多角度探討?？紤]到模型特征，采用SYS-GMM方法，對上述關系進行回歸分析和穩(wěn)健性檢驗，主要得到以下結論：（1）房價與旅游消費之間存在正U形關系，現(xiàn)階段樣本城市平均房價已超過拐點，即財富效應超過擠出效應，整體表現(xiàn)為促進旅游消費；（2）房價與旅游消費的關系受到信貸約束的調節(jié)，當信貸約束放寬時房地產擠出效應被削弱；（3）房價上漲對旅游消費的拉動作用在中部和東部城市表現(xiàn)穩(wěn)定，且東部城市大于中部城市。

基于實證研究結果，本文對相關部門和企業(yè)的管理實踐提出以下建議：對政府管理部門而言，營造穩(wěn)定且適度活躍的經濟環(huán)境是提升居民精神文化生活水平的重要保障。第一，應實施適度的房地產市場管制。一方面，將房價控制在當?shù)亟洕沙惺苣芰Ψ秶鷥?；另一方面，在保障社會公平的前提下，適度放寬對房地產市場的管控，使其保持一定的活力，從而刺激旅游等消費，帶動經濟系統(tǒng)良性循環(huán)和健康發(fā)展。第二，營造良好的宏觀消費環(huán)境。應加快現(xiàn)代服務業(yè)建設，減少出行障礙并提升國民旅游邊際消費傾向；同時，應進一步推進養(yǎng)老、醫(yī)療政策改革，降低家庭旅游的替代性支出。對于旅游企業(yè)，應把握房價對旅游消費作用的內在機理，因地制宜地制定營銷戰(zhàn)略。首先，應區(qū)分財富效應和擠出效應的主要作用群體。對于已購房產的消費者，要強調未來房地產增值給其帶來的永久財富；對于尚無充足經濟能力購置房產的消費者，應引導其消費習慣和理念的改變，促使其將部分未來消費轉化為當期消費。其次，在中西部城市房地產市場持續(xù)發(fā)展背景下，應警惕房地產擠出效應，在推介和營銷過程中，強調消費者已有房地產財富的增值，增加居民的消費信心。

參考文獻（References）

[1]Case K E， Shiller R J. The behavior of home buyers in boom and post- boom markets [Z]. NBER working paper No.2748， 1988.

[2]IacovielloM.Houseprices，borrowingconstraints，and monetary policy in the business cycle [J]. American Economic Review， 2005， 95（3）： 739-764.

[3]Carroll C D， Otsuka M， Slacalek J. How large is the housing wealth effect？Anew approach [Z]. NBER working paper No. 12746， 2006.

[4]Mian A R， Sufi A. House prices， home equity-based borrowing， and the US household leverage crisis [Z]. NBER working paper No. 15283， 2009.

[5]Bostic R， Gabriel S， Painter G. Housing wealth， financial wealth， and consumption： New evidence from micro data [J]. Regional Science and Urban Economics， 2009， 39（1）： 79-89.

[6]Huang Jing， Tu Meizeng. Housing wealth and consumption： Evidence from family micro data [J]. Management World， 2009，（7）： 35-45. [黃靜，屠梅曾.房地產財富與消費：來自于家庭微觀調查數(shù)據的證據[J].管理世界， 2009， （7）： 35-45.]

[7]Haurin D R， Rosenthal S S. House price appreciation， savings， and consumer expenditures [Z]. Ohio State University working paper， 2006.

[8]AndréC， Gupta R， Kanda P T. Do house prices impact consumption and interest rate？[Z].OECD Economics Department working paper No. 947， 2012.

[9]Li Chunfeng， Liu Jianjiang， Chen Xianyi. The crowding out effect of housing price rise on residentsconsumption in China[J]. Statistical Research， 2014， 31（12）： 32-40. [李春風，劉建江，陳先意.房價上漲對我國城鎮(zhèn)居民消費的擠出效應研究[J].統(tǒng)計研究， 2014， 31（12）： 32-40.]

[10]Lettau M， Ludvigson S. Understanding trend and cycle in asset values： Reevaluating the wealth effect on consumption [Z]. NBER working paper No. 9848， 2003.

[11]Calomiris C， Longhofer S D， Miles W. The （mythical？） housing wealth effect [Z]. NBER working paper No. 15075， 2009.

[12]Zhou Huadong， Gao Lingling. Housing prices fluctuation and consumption expenditure： A study based on Chinese citiespanel data [J]. Journal of Guizhou University of Finance and Economics， 2014， （1）： 68-74. [周華東，高玲玲.房價變化與居民消費——基于中國城市面板數(shù)據的研究[J].貴州財經大學學報， 2014， （1）： 68-74.]

[13]Bhatia K B. Real estate assets and consumer spending [J]. The Quarterly Journal of Economics， 1987， 102（2）： 437-444.

[14]Dreger C， Reimers H E. The role of asset markets for private consumption： Evidence from panel econometric models [Z]. DIW Berlin discussion paper No. 872， 2009.

[15]Sheiner L. Housing prices and the savings of renters [J]. Journal of Urban Economics， 1995， 38（1）： 94–125.

[16]Jin Tao， Huang Xinzao. Price changes with different types of consumer behavior： A study based on consumer behavior from the perspective of the generalized virtual economy [J]. Research on the Generalized Virtual Economy， 2014， 5（1）： 14-19. [靳濤，黃信灶.房價變動與不同類型的居民消費行為——基于廣義虛擬經濟視角的消費行為考察[J].廣義虛擬經濟研究， 2014， 5（1）： 14-19.]

[17]Li Chengwu. The Research on Chinas Real Estate Wealth Effect of the Regional Differences and Spatial Characteristics [D]. Dalian： Dongbei University of Finance and Economics， 2010.[李成武.中國房地產財富效應的地域性差異及空間特征研究[D].大連：東北財經大學， 2010.]

[18]Ludwig A， Slok T M. The Impact of Changes in Stock Prices and House Prices on Consumption in OECD Countries[Z]. IMF working paper No. 02/1， 2002.

[19]Chen N K， Chen S S， Chou Y H. House prices， collateral constraint， and the asymmetric effect on consumption [J]. Journal of Housing Economics， 2010， 19（1）： 26-37.

[20]Campbell J Y， Cocco J F. How do house prices affect consumption？ Evidence from micro data [J]. Journal of Monetary Economics， 2007， 54（3）： 591-621.

[21]Duan Zhongdong， Zhu Mengnan. House prices and the asymmetric effect on different family consumption [J]. Journal of Zhongnan University of Economics and Law， 2014， （4）： 10-19. [段忠東，朱孟楠.房價與不同家庭消費的非線性關系[J].中南財經政法大學學報， 2014， （4）： 10-19.]

[22]Kuang Weida. House price fluctuation and urban residents consumption in China [J]. The Journal of World Economy， 2011， 34（10）： 21-34. [況偉大.房價變動與中國城市居民消費[J].世界經濟， 2011， 34（10）： 21-34.]

[23]Li Chunfeng. The Research on Influences of House Price Fluctuation on the Urban Residents Consumption in China [D]. Changsha： Hunan University， 2013. [李春風.房價波動對我國城鎮(zhèn)居民消費的影響研究[D].長沙：湖南大學， 2013.]

[24]You Fangyuan. The Research on the Relationship between the Urban Non-living Consumption and the House Price in China[D]. Xiamen： Xiamen University， 2014. [尤方圓.中國城鎮(zhèn)居民非住房消費與房價關系研究[D].廈門：廈門大學， 2014.]

[25]Zhang Dayong， Cao Hong. Wealth effect on consumption： Evidence from Chinas household survey data [J]. Economic Research Journal， 2012， 47（S1）： 53-65. [張大永，曹紅.家庭財富與消費：基于微觀調查數(shù)據的分析[J].經濟研究， 2012， 47（S1）： 53-65.]

[26]Kim H， Park J H， Lee S K， et， al. Do expectations of future wealth increase outbound tourism？ Evidence from Korea [J]. Tourism Management， 2012， 33（5）： 1141-1147.

[27]Liu Wenbin. The relationship between housing consumption and tourism consumption in China [J]. China Business & Trade， 2010， （10）： 225-226. [劉文彬.我國城鄉(xiāng)居民住房消費與旅游消費關系的分析[J].中國商貿， 2010， （10）： 225-226.]

[28]Shea， J. Union contracts and the life cycle-permanent income hypothesis [J].American Economic Review， 1995， 85（1）： 186-200.

[29]Zeldes S. Consumption and liquidity constraints： An empirical investigation [J]. Journal of Political Economy， 1989， 97（2）： 305-346.

[30]Carroll C D， Kimball M S. On the concavity of the consumption function [J]. Econometrica： Journal of the Econometric Society， 1996， 64（4）： 981-992.

[31]Li Liang. New progress of the study on the relationship between housing wealth and consumption [J]. The Dynamics of Economics， 2010， （11）： 113-119. [李亮.房地產財富與消費關系研究新進展[J].經濟學動態(tài)， 2010， （11）： 113-119.]

[32]Kain J F， Quigley J M. Note on owners estimate of housing value [J]. Journal of the American Statistical Association， 1972， 67（4）： 803-806.

[33]Goodman Jr J L， Ittner J B. The accuracy of home owners estimates of house value [J]. Journal of Housing Economics， 1992， 2（4）： 339-357.

[34]Zhao Dongxi， Liu Yongjuan. A Study on the effect factors of the rural resident tourism consumption [J]. Tourism Forum， 2010， 17（1）： 23-27. [趙東喜，劉永涓.農村居民旅游消費影響因素研究[J].旅游論壇， 2010， 3（1）： 23-27.]

[35]YuFenglong，HuangZhenfang，F(xiàn)angYelin.Tourism consumption of Chinese rural residents： Characteristics and its influencing factors [J]. Geographical Research， 2013， 32（8）： 1565-1576. [余鳳龍，黃震方，方葉林.中國農村居民旅游消費特征與影響因素分析[J].地理研究， 2013， 32（8）： 1565-1576.]

[36]Mankiw N G. Macro Economics： The Seventh Edition [M]. Beijing： Renmin University of China Press， 2011：434-435. [曼昆著.宏觀經濟學：第7版[M].北京：中國人大學出版社， 2011： 434-435.]

[37]Dvornak N， Kohler M. Housing wealth， stock market wealth and consumption： A panel analysis for Australia [J]. Economic Record， 2007， 83（2）： 117-130.

[38]Hayashi F. The permanent income hypothesis： Estimation and testing by instrumental variables [J]. Journal of Political Economy， 1982， 90（5）： 895-916.

[39]Wang Hongli. The effect of government expenditure on residentsconsumption in China [J]. The World Economy， 2006， （10）： 30-38. [王宏利.中國政府支出調控對居民消費的影響[J].世界經濟， 2006， （10）： 30-38.]

[40]Yuan Deyu， Zhang Jingjing， Han junxia. Resident consumption， fiscal expenditure and differential regional effects： An empirical analysis based on dynamic panel data model [J]. Statistical Research， 2010， 27（2）： 44-52. [苑德宇，張靜靜，韓俊霞.居民消費、財政支出與區(qū)域效應差異——基于動態(tài)面板數(shù)據模型的經驗分析[J].統(tǒng)計研究， 2010， 27（2）： 44-52.]

[41]Yao Shujie， Dai Yingjie. The regional and time difference of real estate wealth effects： Based on dynamic panel data model [J]. Modern Economic Science， 2012， 34（6）： 88-97. [姚樹潔，戴穎杰.房地產資產財富效應的區(qū)域效應與時序差異：基于動態(tài)面板模型的估計[J].當代經濟科學， 2012， 34（6）： 88-97.]

[42]Yuan Yujie.An empirical study on Chinese urban residentsdomestic tourist consumption： Based on the panel model [J]. Tourism Science， 2011， 25（4）： 28-35. [袁宇杰.基于面板模型的城市居民國內旅游消費實證分析[J].旅游科學， 2011， 25（4）： 28-35.]

[43]Pang Shiming. The empirical research of tourism consumption function of China： Discussion with ZHOU Wenli and LI Shiping[J]. Tourism Tribune， 2014， 29（3）： 31-39. [龐世明.中國旅游消費函數(shù)實證研究——兼與周文麗、李世平商榷[J].旅游學刊， 2014， 29（3）： 31-39.]

[44]He Juhuang. Construct consumption function based on the life cycle hypothesis [J]. Technology and Economy Research on Quantitative Economics， 1995， （8）： 18-26. [賀菊煌.根據生命周期假說建立消費函數(shù)[J].數(shù)量經濟與技術經濟研究， 1995， （8）： 18-26.]

[45]Carroll C. Theoretical foundations of buffer stock saving [Z]. NBER working paper No. 10867， 2004.

[46]Li Chunfeng， Chen Leyi， Liu Jianjiang. The research on influences of house price fluctuation on the urban residents consumption in China [J]. Statistical Research， 2013， 30（2）： 14-22. [李春風，陳樂一，劉建江.房價波動對我國城鎮(zhèn)居民消費的影響研究[J]統(tǒng)計研究， 2013， 30（2）： 14-22.]

[47]Sarno L， Taylor M P. Real interest rates， liquidity constraints and financial deregulation： Private consumption behavior in the U.K [J]. Journal of Macroeconomics， 1998， 20（2）： 221-242.

[48]Zhao Lei. Will tourism development affect residentsconsumption？ An experience evidence from China.[J] Tourism Tribune， 2012， 27（6）： 20-32. [趙磊.旅游發(fā)展會影響居民消費嗎？——來自中國的經驗證據[J].旅游學刊， 2012， 27（6）： 20-32.]

[49]Chen Qiang. Advanced Econometrics and Stata application [M]. Beijing： High Education Press， 2010：106. [陳強.高級計量經濟學及stata應用[M].北京：高等教育出版社， 2010：106.]

[50]Breitung J. The Local Power of Some Unit Root Tests for Panel Data[Z]. Discussion Paper， Humboldt University Berlin No. 1999， 69， 1999.

[51]LevinA， Lin C F， Chu C. Unit root tests in panel data：Asymptotic and finite-sample properties [J]. Journal of Econometrics， 2002， 108（1）： 1-24.

[52]Im K S， Pesaran M H， Shin Y. Testing for unit roots in heterogeneous panels [J].Journal of Econometrics， 2003， 115（1）： 53-74.

[53]Westerlund J. Testing for Error Correction in Panel Data [J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics， 2007， 69（6）： 709–748.

[54]Hansen B. Threshold effects in non-dynamic panels： Estimation， testing， and inferenve [J]. Journal of Econnmetrics， 1999， 93（2）： 345-368.

[55]Muellbauer J. Housing， credit and consumer expenditure [C]. CEPR Discussion Paper No. 6782， 2008.

[56]Chen Jian， Chen Jie， Gao Bo. Credit constraint， house prices and household consumption rate： A study based on the panel threshold model [J]. Financial Research， 2012， （4）： 45-57. [陳健，陳杰，高波.信貸約束、房價與居民消費率——基于面板門檻模型的研究[J].金融研究， 2012， （4）： 45-57.]

Impact of House Prices on the Urban ResidentsTourism Consumption： An Analysis Based on Dynamic Panel Data

LIU Jingjing， HUANG Xuanxuan， LIN Derong

（School of Management， Xiamen University， Xiamen 361005， China）

Abstract： Recently， house prices have become one of the core macroeconomic issues in China. Monetary authorities and economists show great interest in the price fluctuations of real estate. Despite earlier studies on the impact of housing prices on residents？consumption， a consensus among scholars has not yet been reached. There are four reasons for this situation： Firstly， as housing has the dual features of both investment products and consumer goods， the impact of house prices on consumption works through both wealth effects and crowding-out effects， so that the final net effect depends on the relative power of these two effects. Secondly， the wealth effect and the collateral effect of housing price on consumption are also influenced by interest rates， credit constraints， and many other macroeconomic elements. Thirdly， it is hard to reach a conclusive outcome because of the definition of the variables， the selection of the proxy variables， and the heterogeneity of the sample. And finally， the limitations of the research methods， such as the sample size of time series analysis， and the sampling variance of microscopic survey data， will also affect the conclusions. Therefore， when interpreting the effect of housing prices on urban residents？tourism consumption， it is necessary to take these factors into account.

Considering the dual attributes of housing， consumption habits， borrowing constraints， uncertainty， and other related variables， this paper presents a dynamic panel model to test the effect of the housing price on urban residents？tourism consumption in China. An empirical analysis is made by the panel data system GMM estimation on account of the 35 large and medium-sized cities of China. The results show that the relationship curve between house price and tourism consumption is U-shaped， which means that fluctuations of house prices have both a wealth effect and a crowding-out effect on the tourism consumption. Generally speaking， the wealth effect is greater than the crowding-out effect. It is worth noting that this relationship is moderated by credit constraints； with the improvement of the credit system， the crowding-out effect will be weakened. In addition， the relative effect of house prices appears to be different in the eastern， middle and western cities. The positive effect of house prices on the tourism consumption is stable in the middle and eastern cities， while the effect in eastern cities is greater than that in the central cities. Robustness of our conclusions is tested by removing the maximum and minimum value of the house price， and by removing one fifth of the cities randomly.

The main contributions of this paper are the following. Firstly， through the theoretical and empirical analysis， this paper is able to enrich current studies about the effect of housing prices on different types of consumption. Secondly， this study will help to improve the existing research on tourism demand by taking into account the role of future income expectations. Thirdly， the consideration of tourist consumption habits in our theoretical model will enrich existing studies on urban residentstourism consumption.

Keywords： house price； tourism consumption； dynamic panel data； GMM

[責任編輯：龐世明；責任校對：吳巧紅]