張振宇

(新疆財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830012)

一、引言與文獻(xiàn)綜述

進(jìn)入21世紀(jì)以來，我國的人口老齡化速度呈現(xiàn)出快速增長的趨勢，截止到2019年全國老年人口總量已經(jīng)接近2.5億，老齡化水平近20%，已經(jīng)成為世界老齡化人口大國。老齡化問題的不斷加劇促使社會(huì)勞動(dòng)供給結(jié)構(gòu)重新調(diào)整，青壯勞動(dòng)力數(shù)量的下降打破了我國長期以來的人口紅利優(yōu)勢。龐大的老年人口規(guī)模也為我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人民生活帶來了沉重的養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，生育率的長期走低又進(jìn)一步削減了養(yǎng)老資源，傳統(tǒng)式“養(yǎng)兒防老”的家庭養(yǎng)老機(jī)制受到嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，如何保障老年人口的正常生活也成為市場化過程需要解決的棘手問題。與此同時(shí)，房價(jià)的經(jīng)濟(jì)外溢為養(yǎng)老機(jī)制創(chuàng)新帶來了契機(jī)，家庭購房的期望也在不斷攀升，這在為“以房養(yǎng)老”做準(zhǔn)備的同時(shí)也影響著服務(wù)市場的供需變化，尤其在居民現(xiàn)有收入約束下，住房消費(fèi)支出的相對增長無疑會(huì)對服務(wù)性消費(fèi)產(chǎn)生一定的擠出效應(yīng)，這種機(jī)制是否影響了服務(wù)市場的正常發(fā)展,亦或者以房養(yǎng)老模式降低了服務(wù)需求？針對上述問題，我們需要采用更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行論證，科學(xué)討論“以房養(yǎng)老”模式的可行性及其與服務(wù)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)對策。

老齡化人口的激增將養(yǎng)老問題推向了學(xué)界討論的熱點(diǎn)，如何保障老年人的晚年幸福也成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的一個(gè)重要目標(biāo)。那么以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)存在著怎樣的影響？學(xué)界對這一問題的看法并不一致。陳健、黃少安側(cè)重從財(cái)富效應(yīng)視角分析以房養(yǎng)老問題，系統(tǒng)比較了不同年齡組的住房財(cái)富效應(yīng)，總體上來看年輕人在獲得穩(wěn)定住所后有更強(qiáng)烈的消費(fèi)欲望，以房養(yǎng)老對消費(fèi)的擠出效應(yīng)并不明顯，而是呈現(xiàn)出顯著財(cái)富效應(yīng)[1]。馮鈺宸在研究中也得到了相似結(jié)論，認(rèn)為以房養(yǎng)老是豐富居民收入來源的重要渠道，這為其進(jìn)入老年后的消費(fèi)增長奠定了良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，進(jìn)而會(huì)刺激消費(fèi)需求的相對增長，但是有遺產(chǎn)動(dòng)機(jī)的居民表現(xiàn)出相對較弱的消費(fèi)傾向[2]。周延、沈飛在排除遺產(chǎn)動(dòng)機(jī)因素后構(gòu)建了以房養(yǎng)老與收入變化的關(guān)系模型，認(rèn)為以房養(yǎng)老的收入效應(yīng)顯著存在，并且有利于促進(jìn)個(gè)體消費(fèi)的增長[3]。不同于上述觀點(diǎn)，部分學(xué)者認(rèn)為以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)具有擠出效應(yīng)，尤其在收入增速相對較低的情況下，高房價(jià)的消費(fèi)擠出效應(yīng)會(huì)更加明顯，例如孫興杰等人基于動(dòng)態(tài)面板模型指出，房價(jià)的快速上漲顯著抑制了居民的消費(fèi)行為，尤其在西部地區(qū)這一現(xiàn)象更為突出，收入水平較低的居民有著更為明顯的的房價(jià)擠出效應(yīng)[4]。?；⒃谘芯恐兄赋?，房價(jià)上漲負(fù)面影響居民的消費(fèi)支出，尤其在高杠桿壓力下，有購房行為的家庭表現(xiàn)出更低的消費(fèi)傾向，即房價(jià)的擠出效應(yīng)在相對增強(qiáng)[5]。曾世宏則認(rèn)為房產(chǎn)價(jià)格上升對服務(wù)消費(fèi)的影響表現(xiàn)出非線性影響，價(jià)格上升對服務(wù)消費(fèi)的擠出效應(yīng)顯著存在，這種影響在不同區(qū)域存在著一定差異[6]。

不難看出，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響是多方面的，年齡階層、消費(fèi)傾斜、收入水平等多種因素都會(huì)對以房養(yǎng)老和服務(wù)消費(fèi)之間的關(guān)系產(chǎn)生影響，而以往研究側(cè)重從房價(jià)變動(dòng)角度考察以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響，關(guān)于家庭住房支出的擠出效應(yīng)仍然有待補(bǔ)充。本文利用我國2010—2017年30省區(qū)的面板數(shù)據(jù)，分別從家庭住房支出與房價(jià)水平兩方面考察以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響作用，基于線性、空間與非線性視角探討兩者關(guān)系的多種變化，為老齡化與服務(wù)市場的協(xié)調(diào)發(fā)展提供實(shí)證參考。

二、數(shù)據(jù)說明及來源

(一)被解釋變量：服務(wù)消費(fèi)

進(jìn)入新時(shí)代，隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力的增強(qiáng)，居民生活質(zhì)量也在不斷提升，生活需求也更加豐富與多元化，尤其在大范圍溫飽問題得到解決的背景下，服務(wù)消費(fèi)需求的擴(kuò)大趨勢日益明顯，已經(jīng)成為居民生活需求的重要組成部分?？紤]到現(xiàn)有消費(fèi)類型的劃分，本文以交通通信、文化娛樂、耐用品、醫(yī)療保健與其他支出之和作為服務(wù)消費(fèi)支出的測度指標(biāo)，記為Y。

(二)解釋變量：以房養(yǎng)老

以房養(yǎng)老是新時(shí)期推出的一種新型養(yǎng)老模式，尤其在老齡化人口激增的背景下，為了緩解家庭的養(yǎng)老壓力，越來越多的老年人通過出租、售賣或者抵押原有房屋，從而獲得收入以維持老年生活。而無論是何種以房養(yǎng)老模式，其前提條件是保障老年人有可用于交易的房屋，這就需要老年人在中青年時(shí)期積攢經(jīng)濟(jì)實(shí)力從而擁有足夠的購房能力，而與其有直接關(guān)聯(lián)的因素是房價(jià)水平，這也是判斷以房養(yǎng)老模式是否可行的基本標(biāo)準(zhǔn)之一，房價(jià)水平的高低在很大程度上影響著居民的購房決策，也是以房養(yǎng)老模式能夠有效推行的重要影響因素。參照陳健、黃少安等人的研究，我們首先采用了房價(jià)水平作為以房養(yǎng)老模式的可行性指標(biāo)，以各省份商品房平均價(jià)格作為房價(jià)水平的代理變量。其次，房價(jià)持續(xù)上漲的背后是居民住房壓力的增大，尤其對于未購房居民，在高房價(jià)的影響下，住房支出占到了日常消費(fèi)的很大比例，考慮到與居民生活的關(guān)聯(lián)性，我們進(jìn)一步將住房支出作為評價(jià)居民是否具備以房養(yǎng)老能力的代理指標(biāo)，本文采用了城鎮(zhèn)居民日常消費(fèi)中的居住消費(fèi)支出衡量住房支出水平。

(三)控制變量

1.收入水平：收入水平既是決定居民消費(fèi)支出的關(guān)鍵因素，也影響著居民的購房行為，基于經(jīng)驗(yàn)判斷來看，收入水平越高的群體，其購房能力越強(qiáng)，更容易具備以房養(yǎng)老模式的基本條件。因此，我們采用了城鎮(zhèn)居民人均可支配收入作為收入水平的代理變量。

2.經(jīng)濟(jì)水平：區(qū)域發(fā)展的異質(zhì)性導(dǎo)致各地區(qū)的養(yǎng)老政策與文化觀念存在著較大不同，這也導(dǎo)致以房養(yǎng)老模式的收益效果表現(xiàn)出一定的區(qū)域差異，為了克服經(jīng)濟(jì)水平所帶來的額外影響，也將其作為控制變量納入模型，以各省GDP代表當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

上述數(shù)據(jù)來源于我國各省區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒、鏈家研究院和瑞思數(shù)據(jù)庫。樣本為2010—2017年我國大陸30個(gè)省區(qū)(西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重)，少量缺失數(shù)據(jù)運(yùn)用多重補(bǔ)漏分析填補(bǔ)，分別使用EXCEL和STATA軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和回歸分析。

三、實(shí)證分析

(一)線性面板回歸

1.模型構(gòu)建形式

本文選取了全國30省區(qū)的面板數(shù)據(jù)，為了克服由于區(qū)域異質(zhì)性所帶來的額外干擾，首先構(gòu)建了線性面板數(shù)據(jù)模型，基本形式如下：

Yit=α1HEit+α2APit+eit+μit

(1)

式(1)中，Y、HE、AP分別代表服務(wù)消費(fèi)、住房支出與房價(jià)水平，e、μ為常數(shù)與殘差，α為待估參數(shù)，i與t分別為個(gè)體效應(yīng)項(xiàng)與時(shí)間效應(yīng)項(xiàng)。

2.線性面板回歸估計(jì)結(jié)果

我們首先構(gòu)建了只包含住房支出與房價(jià)水平兩個(gè)核心解釋變量的基準(zhǔn)模型，表1為面板固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果：

表1 基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果①

從基準(zhǔn)模型中可以看到，住房支出與商品房均價(jià)對服務(wù)消費(fèi)均表現(xiàn)出顯著促進(jìn)作用，即在不考慮其他社會(huì)因素的影響下，住房支出與房價(jià)水平對服務(wù)消費(fèi)的增長存在著顯著的財(cái)富效應(yīng)。那么，在考慮到社會(huì)因素的條件下，上述現(xiàn)象是否存在？為了解答上述問題，我們將控制變量放入模型中做進(jìn)一步回歸，表2為含有控制變量的模型估計(jì)結(jié)果：

表2 含控制變量的線性面板回歸模型估計(jì)結(jié)果

不難看出，在納入控制變量后，模型的擬合度明顯提高，住房支出與房價(jià)水平對服務(wù)消費(fèi)的影響作用也發(fā)生了顯著變化，其中，住房支出的促進(jìn)作用明顯削弱，僅在10%水平上達(dá)到顯著，系數(shù)值由0.178降到了0.029，減少了0.83個(gè)百分點(diǎn)；而房價(jià)水平已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)向的影響作用，即其對服務(wù)消費(fèi)表現(xiàn)出一定的擠出效應(yīng)，不過這一效應(yīng)的程度相對較弱。

在考慮到地方社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素后，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響作用發(fā)生了明顯變化，并且文中選取的核心解釋變量表現(xiàn)出了不同的變化方向。上述分析均是在不考慮空間因素的情況下的估計(jì)結(jié)果，正如表2中所示，經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素對以房養(yǎng)老與服務(wù)消費(fèi)的干擾作用是顯著存在的，因此我們不僅需要從線性角度考慮兩者的關(guān)系變化，還需要將其擴(kuò)展到空間地理層面，排除由于空間因素造成的額外影響，進(jìn)而得到以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)影響的純效應(yīng)。因此，后文繼續(xù)從空間計(jì)量視角對兩者的關(guān)系進(jìn)行了分析。

(二)空間計(jì)量回歸

1.空間計(jì)量模型

我們采用了空間計(jì)量模型對以房養(yǎng)老與服務(wù)消費(fèi)的空間關(guān)系做進(jìn)一步討論，主要包括空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)與空間杜賓模型(SDM)。其中，SLM與SEM兩模型主要用于反映空間依存性特征，可以通過Log-Likelihood檢驗(yàn)值進(jìn)行選擇，SDM模型用于反映本地以房養(yǎng)老對鄰近地區(qū)服務(wù)消費(fèi)的空間溢出性。具體模型構(gòu)建形式如下：

(1)空間滯后模型設(shè)定

(2)

(2)空間誤差模型設(shè)定

(3)

(3)空間杜賓模型設(shè)定

(4)

式(4)中，W_X與W_K分別為核心解釋變量以房養(yǎng)老與控制變量的空間項(xiàng)。

2.空間計(jì)量分析

根據(jù)式(2)—(4)，我們利用STATA15.0軟件對以房養(yǎng)老與服務(wù)消費(fèi)的空間關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，表3給出了三模型的估計(jì)結(jié)果：

表3 空間計(jì)量模型估計(jì)結(jié)果

從表3中可以看到，我們同時(shí)給出了空間誤差模型、空間滯后模型與空間杜賓模型的回歸估計(jì)結(jié)果，其中，空間誤差模型與空間滯后模型都是用于檢驗(yàn)以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)影響的空間依存性，兩模型的選取可以通過Log-Likelihood檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)，即選取Log-Likelihood估計(jì)值較大的模型對空間依存性進(jìn)行判斷。不難看出，空間誤差模型的Log-Likelihood值明顯大于空間滯后模型，根據(jù)空間誤差模型的估計(jì)結(jié)果可知，在納入空間項(xiàng)后，住房支出與房價(jià)水平對服務(wù)消費(fèi)的影響作用均有所變化，住房支出對服務(wù)消費(fèi)的影響已經(jīng)由不顯著的線性促進(jìn)作用(線性面板模型)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著抑制作用，即住房支出的增長對本地服務(wù)消費(fèi)表現(xiàn)出明顯的擠出效應(yīng)。根據(jù)空間誤差參數(shù)的結(jié)果可知，鄰近地區(qū)的社會(huì)環(huán)境改善對本地服務(wù)消費(fèi)增長具有顯著的空間溢出，社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平每提升1個(gè)百分點(diǎn)有利于促進(jìn)本地服務(wù)消費(fèi)提升0.874個(gè)百分點(diǎn)。

空間杜賓模型的估計(jì)結(jié)果也支持了本地住房支出的擠出效應(yīng)，房價(jià)水平也存在著一定的擠出效應(yīng)，但是系數(shù)值并不顯著。從空間項(xiàng)來看，住房支出對鄰近地區(qū)的服務(wù)消費(fèi)也表現(xiàn)出顯著抑制作用，即本地住房支出水平的提升會(huì)抑制鄰近地區(qū)服務(wù)消費(fèi)的增長，存在著空間地理層面的擠出效應(yīng)，房價(jià)水平也表現(xiàn)出微弱的擠出效應(yīng)。由此可見，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響作用存在著空間特征，無論是對于本地還是相鄰地區(qū)的服務(wù)消費(fèi)而言，家庭住房支出存在著過度增長的現(xiàn)象，并且擠出了家庭用于服務(wù)消費(fèi)的支出比例，在一定程度上不利于服務(wù)市場的發(fā)展。

(三)門檻效應(yīng)回歸

1.門檻效應(yīng)模型構(gòu)建形式

從上述分析可以明顯看到，在納入空間項(xiàng)后，以房養(yǎng)老兩變量對服務(wù)消費(fèi)的影響作用發(fā)生了變化，進(jìn)一步說明兩者關(guān)系受到地方其他社會(huì)因素的影響。本文繼續(xù)構(gòu)建了門檻效應(yīng)模型對以房養(yǎng)老與服務(wù)消費(fèi)之間的非線性關(guān)系進(jìn)行討論，模型基本構(gòu)建形式如下：

Yit=α1Xit，j(M

(5)

式(5)中，M為門檻變量，X為核心解釋變量，通過對門檻變量的多階段控制，更為客觀地反映以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)影響的非線性特征，需要說明的是，首先要保障單門檻效應(yīng)顯著，高階門檻的顯著結(jié)果才具有統(tǒng)計(jì)意義。

2.門檻效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

我們進(jìn)一步對以房養(yǎng)老與服務(wù)消費(fèi)的非線性關(guān)系進(jìn)行了討論，由于區(qū)域發(fā)展存在異質(zhì)性問題，我們選用了具有綜合評價(jià)能力的經(jīng)濟(jì)水平作為門檻變量，需要說明的是，分別以住房支出與房價(jià)水平作為核心解釋變量進(jìn)行了門檻效應(yīng)檢驗(yàn)，表4中模型1與模型2為對應(yīng)的門檻效應(yīng)顯著性估計(jì)結(jié)果：

表4 門檻效應(yīng)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

從表4中可以看到，在以住房支出與房價(jià)水平為核心解釋變量，經(jīng)濟(jì)水平為門檻變量時(shí)，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響存在顯著的非線性變化，兩模型分別表現(xiàn)出顯著的雙門檻與單門檻特征，根據(jù)門檻臨界值可知，在以住房支出為核心解釋變量時(shí)，GDP對數(shù)值小于6.927時(shí)處于低水平，介于6.927與7.375時(shí)為中等水平，大于7.375時(shí)為高水平。以房價(jià)水平為核心解釋變量時(shí)，GDP對數(shù)值以8.33為界分為高、低兩個(gè)水平。表5進(jìn)一步給出了相應(yīng)的門檻效應(yīng)回歸估計(jì)結(jié)果：

表5 門檻效應(yīng)回歸估計(jì)結(jié)果②

從門檻回歸估計(jì)結(jié)果可以看到，模型1與模型2中，在經(jīng)濟(jì)水平的約束下，住房支出與房價(jià)水平的多階段估計(jì)值均表現(xiàn)出顯著負(fù)向作用，即意味著在考慮地方經(jīng)濟(jì)社會(huì)條件的約束情況下，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響仍然存在顯著的擠出效應(yīng)。從估計(jì)值的大小情況來看，隨著經(jīng)濟(jì)水平的提升，住房支出與房價(jià)水平的系數(shù)值均有所下降，說明隨著經(jīng)濟(jì)水平的提升，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的擠出效應(yīng)在逐漸減弱，但是并沒有轉(zhuǎn)變?yōu)樨?cái)富效應(yīng)的趨勢。

不難看出，在經(jīng)過線性面板回歸、空間計(jì)量分析與門檻特征檢驗(yàn)后，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響作用發(fā)生了多重變化。在僅考慮兩者的線性關(guān)系時(shí)，以房養(yǎng)老對居民服務(wù)消費(fèi)的影響表現(xiàn)為財(cái)富效應(yīng)與擠出效應(yīng)并存的狀態(tài)，但是兩種影響均處于較弱水平；在納入空間項(xiàng)與門檻項(xiàng)后，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響轉(zhuǎn)變?yōu)閿D出效應(yīng)，且存在明顯的空間溢出與門檻特征。

從上述結(jié)果來看，現(xiàn)階段以房養(yǎng)老模式的推行對我國居民服務(wù)消費(fèi)的影響以擠出效應(yīng)為主，即過多的住房支出與房價(jià)的快速上漲并沒有帶動(dòng)居民服務(wù)消費(fèi)的相對增長，反而抑制了居民的消費(fèi)熱情。原因在于，從我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)階段來看，在房價(jià)快速上升的過程中，居民的收入增長相對滯后，在這種情況下，居民用于房產(chǎn)資源的投入在不斷增長，但是其他服務(wù)性的消費(fèi)支出也因此受限，從而導(dǎo)致以房養(yǎng)老難以形成有效的消費(fèi)刺激。

四、結(jié)論與政策建議

(一)結(jié)論

本文利用我國2010—2017年30省區(qū)的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響作用，基于面板數(shù)據(jù)模型、空間計(jì)量模型與門檻效應(yīng)模型分別對兩者的線性、空間與非線性關(guān)系進(jìn)行了多重檢驗(yàn)，主要得到以下結(jié)論：

1.從線性關(guān)系來看，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響作用并不明顯，住房支出與房價(jià)上漲分別表現(xiàn)出微弱的財(cái)富效應(yīng)與擠出效應(yīng)。

2.從空間關(guān)系來看，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)表現(xiàn)出顯著的抑制作用，無論是住房支出還是房價(jià)上漲都存在著明顯的消費(fèi)擠出效應(yīng)；此外，鄰近地區(qū)的社會(huì)環(huán)境改善對本地服務(wù)消費(fèi)也具有顯著的促進(jìn)作用，本地住房支出增長對服務(wù)消費(fèi)的擠出效應(yīng)具有明顯的空間溢出。

3.從非線性關(guān)系來看，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響呈現(xiàn)出顯著的非線性變化，住房支出與房價(jià)上漲也具有明顯的消費(fèi)擠出效應(yīng)，不過隨著經(jīng)濟(jì)水平的提升，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的擠出效應(yīng)表現(xiàn)出一定的減弱趨勢。

(二)政策建議

總體來看，以房養(yǎng)老對服務(wù)消費(fèi)的影響存在著一定的擠出效應(yīng)，尤其在考慮到空間項(xiàng)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素后，以房養(yǎng)老的擠出效應(yīng)更加明顯。僅從推動(dòng)服務(wù)業(yè)的發(fā)展角度來看，過度推進(jìn)以房養(yǎng)老模式仍然存在一定弊端，就此本文提出如下對策建議：

1.根據(jù)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，引導(dǎo)居民理性參與以房養(yǎng)老

“以房養(yǎng)老”在一定程度上可以減輕居民的養(yǎng)老負(fù)擔(dān)，尤其對于退休居民而言，以房養(yǎng)老的推行有助于解決養(yǎng)老保障不足。但是也要看到，在我國老齡化快速增長的背景下，區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)水平、居民收入以及房價(jià)變化都存在一定差距，盲目推進(jìn)以房養(yǎng)老政策可能會(huì)加劇居民的短期貧困問題，尤其對于沒有固定收入來源的個(gè)體經(jīng)營者或者貧困戶，以房養(yǎng)老政策的適用性相對較差，并且會(huì)抑制居民的消費(fèi)支出，導(dǎo)致居民生活質(zhì)量的停滯不前，反而對服務(wù)市場的發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響，進(jìn)一步削弱地方的經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力。

2.加強(qiáng)對房產(chǎn)市場管控力度，減少居民購房壓力與住房負(fù)擔(dān)

房價(jià)的快速上漲導(dǎo)致了房產(chǎn)泡沫的不斷加劇，在我國居民現(xiàn)有收入水平下，過度上漲的房價(jià)已經(jīng)遠(yuǎn)超居民的購房能力，尤其在北京、上海等一線城市，房產(chǎn)供給過剩與購房能力不足的失衡狀態(tài)已經(jīng)嚴(yán)重影響了居民的正常生活，“有錢不敢花、住房買不起”的雙重困境也在一定程度上削弱了服務(wù)市場的發(fā)展動(dòng)力。因此，要進(jìn)一步加大對房產(chǎn)市場的監(jiān)管力度，嚴(yán)厲打擊過度哄抬房價(jià)的行為，同時(shí)要逐步促進(jìn)租房政策的優(yōu)化調(diào)整，轉(zhuǎn)變居民固有的購房觀念，引導(dǎo)房產(chǎn)市場租住并舉的良性發(fā)展，提高現(xiàn)有房產(chǎn)資源的使用率，持續(xù)減輕居民的購房壓力與住房負(fù)擔(dān)，為服務(wù)消費(fèi)的穩(wěn)定增長提供良好的房產(chǎn)環(huán)境。

[注 釋]

①表1—表5中*、**、***分別代表在10%、5%、1%水平上顯著。

②r為GDP處于不同水平時(shí)，住房支出與房價(jià)水平的相應(yīng)系數(shù)值。