房地產(chǎn)價格與居民消費：基于螞蟻金服抽樣用戶的實證分析

1、房地產(chǎn)價格與居民消費基于螞蟻金服抽樣用戶的實證分析邱晗 紀(jì)洋 黃益平 朱光耀 王芳1摘要：近年來，一方面，我國消費不足的問題長期存在，另一方面，房地產(chǎn)價格整體上升。那么，房價將如何影響了居民消費？利用螞蟻金服2017年1月到2019年4月100萬抽樣用戶的淘寶消費與“中國百城房價”數(shù)據(jù)，本文考察了房價對居民消費的作用。研究發(fā)現(xiàn)，第一，房價的上升對消費有抑制作用，且導(dǎo)致了消費降級；第二，流動性約束較高的用戶，房價對消費的負向影響更高；第三，上述效應(yīng)具有異質(zhì)性，房價對消費的抑制作用主要作用于享受型消費、對收入較低的群體更加顯著、且主要體現(xiàn)在三線及以下城市。以上結(jié)論在多種檢驗下保持穩(wěn)健。本文提示了房

2、地產(chǎn)價格過快上漲的風(fēng)險，以及緩解居民流動性約束的重要意義。關(guān)鍵詞：房價居民消費流動性約束 大數(shù)據(jù)1 邱晗，北京大學(xué)國家發(fā)展研究院，北大數(shù)字金融研究中心; 紀(jì)洋（通訊作者），廈門大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院金融系，鄒志莊經(jīng)濟研究中心，電子信箱：jiyang; 黃益平，北京大學(xué)國家發(fā)展研究院，北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心; 朱光耀、王芳，螞蟻金融服務(wù)集團研究院。本文受到國家社會科學(xué)基金重大項目 “數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新、風(fēng)險與監(jiān)管研究”（18ZDA091）、國家自然科學(xué)基金項目“利率市場化背景下的存款保險制度與金融風(fēng)險研究: 跨國實證分析與中國實踐”（編號：71803163）、廈門大學(xué)“南強青年拔尖 人才支持計劃”、中央

3、高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金“中國金融改革研究”（編號：20720181039）的資助與支持。作者感謝螞蟻金服集團李振華、林晨、程志云、趙尊奎、黃金艷、周衛(wèi)林、李勇國等的幫助與建議，感謝李祥、董天旻的研究支持。文責(zé)自負。一、引言隨著中國經(jīng)濟步入新常態(tài)，消費的重要性日益增加。習(xí)近平總書記指出：“中國經(jīng)濟發(fā)展正在從以往過于依賴投資和出口拉動向更多依靠國內(nèi)需求特別是消費需求拉動轉(zhuǎn)變?！?在當(dāng)前外部經(jīng)濟環(huán)境高度不確定的背景下，消費對經(jīng)濟運行的“壓艙石”的作用越發(fā)明顯。但是，與其他國家相比，中國的消費率仍處于低位，我國居民消費占 GDP 比重僅為 39%，美國為 68%，日本為 55%，印度為 59%3。

4、目前，消費不足導(dǎo)致的需求結(jié)構(gòu)失衡已成為制約我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要因素之一（陳斌開等，2014），研究消費需求及其影響因素具有必要性和緊迫性。關(guān)于為何中國消費率偏低，尚未達成共識。房價是頗受爭議的一個因素，有些學(xué)者認為迅速攀升的房價擠出了消費（陳彥斌等，2011；謝潔玉等，2012；臧旭恒等，2018；Waxman等，2019），另一些學(xué)者則強調(diào)房地產(chǎn)是中國城市家庭最重要的資產(chǎn)4，房價上漲增加了居民財富，進而促進消費（張大永等，2012；杜莉等，2012；張浩等，2017；Campbell 等，2007； Mian 等，2013；Aladangady, 2017）。此外，上述文獻的結(jié)論主要是基

5、于調(diào)查數(shù)據(jù)。調(diào)查數(shù)據(jù)提供了為居民研究提供了翔實的數(shù)據(jù)，但不可避免地存在一些問題。第一是調(diào)查數(shù)據(jù)中覆蓋的人群可能有偏，可能會集中于固定住所長期不變的家戶，對于流動人口尤其是經(jīng)常更換居所的年輕人可能覆蓋不全。但這部分人是中國消費中非常重要的一部分。根據(jù)中國城市流動人口社會融合評估報告顯示，2018 年我國的流動人口就達到 2.41 億。同時，流動人口中大部分為中青年人（1980 后出生占比為 65.1%），這些人處于買房成家的時期，其行為更容易受到房地產(chǎn)價格的影響。第二、統(tǒng)計調(diào)查中，消費可能難以完全真實記錄，這可能會使得結(jié)果產(chǎn)生偏差。同時，調(diào)查往往的時間頻率往往是年度，可能無法捕捉一年之內(nèi)消費的變

6、動。而電子化的網(wǎng)絡(luò)消費數(shù)據(jù)則相對高頻真實的。第三、由于不同區(qū)域的房價壓力差異，對上述問題的分析應(yīng)充分考慮人群的異質(zhì)性，不能簡單地將小樣本調(diào)查的結(jié)果進行推廣。因此，基于大樣本數(shù)據(jù)在統(tǒng)一框架下考察房價貸與居民消費，是一項基礎(chǔ)而重要的工作，不僅有助于理解消費不足的原因，也能為我國房地產(chǎn)調(diào)控政策提供參考。在此背景下，本文將研究房價對消費的影響。其中房，價數(shù)據(jù)來自于中國指數(shù)研究院定期公布的“中國百城房價”，消費數(shù)據(jù)來自于螞蟻金融用戶的淘寶消費數(shù)據(jù)，樣本期間為 2017年 1 月-2019 年 4 月。為增強淘寶消費對樣本用戶整體消費的代表性，我們選取每個月都有消費記錄的用戶作為總體并從中隨機抽取 100

7、 萬用戶作為研究樣本。本文的結(jié)論主要有以下三點：第一、房價上漲會抑制消費。平均而言，房價上漲 10%會導(dǎo)致消費下降 1.6%；第二、流動性約束將加劇房價對消費的抑制作用。第三、上述效應(yīng)具有異質(zhì)性，對收入較低的群體更加顯著、且主要體現(xiàn)在三線及以下城市。此外，房價的負面影響主要作用于“享受型消費”而非“生存型消費”上，這說明高房價在造成“消費不足”的同時還會導(dǎo)致“消費降級”。以上結(jié)論在多種檢驗下保持穩(wěn)健。本文對現(xiàn)有文獻的貢獻主要體現(xiàn)在三個方面：2 習(xí)近平在印尼巴厘島出席亞太經(jīng)濟合作組織第二十一次領(lǐng)導(dǎo)人非正式會議和工商領(lǐng)導(dǎo)人峰會的重要演講 HYPERLINK /2013/10/08/ARTI1381

8、217443923166.shtml /2013/10/08/ARTI1381217443923166.shtml3 世界銀行公開數(shù)據(jù)：/4 中國家庭金融調(diào)查與研究中心的2018 年中國城市家庭財富健康報告顯示，目前中國城市家庭總資產(chǎn)為 428.5 萬億人民幣，其中住房資產(chǎn)占比高達 77.7%。首先，本文采用了當(dāng)前消費研究中數(shù)據(jù)量最大、抽樣覆蓋最為全面、時間最新的樣本。現(xiàn)有研究多采用調(diào)查數(shù)據(jù)，例如張浩等（2017）與臧旭恒等（2018）均采用了中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）數(shù)據(jù)，樣本量在 1 萬以下，這兩份研究強調(diào)了房價對消費影響的異質(zhì)性，也同時指出對更大更新樣本的需求；本文的樣本量為 100

9、萬，覆蓋所有能夠匹配房價指數(shù)的100 個地級市，且樣本更新到 2019 年，能夠利用最新的大數(shù)據(jù)揭示房價與消費的聯(lián)系。同時，本文所使用的數(shù)據(jù)來自于真實的交易記錄，比問卷調(diào)研更為詳細客觀。其次，本文嘗試從供給與需求兩方面刻畫流動性約束，驗證了流動性約束如何增強房價對消費的抑制（Waxman，2019）。相關(guān)文獻嘗試用持有現(xiàn)金金額、信用卡、資產(chǎn)流動性程度、金融市場發(fā)展情況等衡量流動性約束（Lucas 等，1987；Gross 等, 2002； Ponce 等，2017；臧旭恒等，2018），但無法對流動性的供給與需求因素進行區(qū)分。然而，當(dāng)現(xiàn)金持有量更高的時候，一方面意味著流動性供給更加充足，流動性

10、約束越弱，另一方面也可能是該居民的流動性約束較為緊張，因此選擇持有更多的現(xiàn)金。在供給與需求因素?zé)o法識別的情況下，難以對流動性約束給出理想的解釋，這也導(dǎo)致了現(xiàn)有文獻的結(jié)論并不一致。本文借用螞蟻金服的消費信貸產(chǎn)品花唄的具體信息，用它的授信金額來識別流動性供給，用它的實際支用金額來衡量流動性需求，從供求兩方面刻畫了流動性約束，進而識別出流動性供給越充足、流動性需求越小的群體，房價對消費的抑制作用越弱。最后，本文利用獨特的數(shù)據(jù)優(yōu)勢進行了詳細的異質(zhì)性分析，不僅區(qū)分了房價上漲對不同地區(qū)、人群的消費異質(zhì)影響，還對消費類型進行了細致區(qū)分，能夠識別房價上漲是促進了消費升級還是降級，這在一定程度上可以厘清現(xiàn)有文獻

11、中的爭議，也能夠補充現(xiàn)有研究對消費類型區(qū)分的不足。例如，杜莉等（2012）借用 2011 年家庭金融微觀調(diào)查的樣本發(fā)現(xiàn)房價促進消費，房價上升 10%，邊際消費傾向上升 2.6%。謝潔玉等（2012）基于 2002-2008 年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)房價顯著抑制了消費，發(fā)現(xiàn)房價上升 10%，消費下降 1.3%。本文則發(fā)現(xiàn)房價對消費的抑制作用存在異質(zhì)性，主要體現(xiàn)在收入較低的人群與經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，不利于實現(xiàn)包容性增長和解決我國發(fā)展不平衡不充分的矛盾，這與陳彥斌等（2011）的理論模型結(jié)論相似。另外，本文對消費類型進行了區(qū)分，發(fā)現(xiàn)房價對消費的影響主要體現(xiàn)在擠出“享受型消費”而非“生存性消費”，說明房價上漲是消費降

12、級的重要原因。本文結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分總結(jié)現(xiàn)有文獻并提出主要假設(shè)；第三部分闡釋數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定；第四部分展示基準(zhǔn)回歸結(jié)果；第五部分對不同收入、性別、年齡等子樣本展開異質(zhì)性分析；第六部分總結(jié)并提出政策建議。二、文獻綜述與主要假設(shè)房價對消費影響的文獻綜述目前，關(guān)于房地產(chǎn)價格對消費的影響，主要存在三種觀點：第一種觀點可以總結(jié)為“財富效應(yīng)”，將房地產(chǎn)視為投資資產(chǎn)，強調(diào)房價上漲刺激消費。其邏輯為，房子作為重要的家庭資產(chǎn)，房價上漲意味著家庭財富增加，從而提升消費，目前大量歐美國家的實證研究都支持這種觀點；第二種觀點可以總結(jié)為“抑制效應(yīng)”，將房地產(chǎn)視為一種消費產(chǎn)品，強調(diào)房價上漲擠出了其他消費，部分國內(nèi)研

13、究支持這一觀點。其邏輯為，我國居民的教育醫(yī)療等基本服務(wù)均與房地產(chǎn)捆綁在一起，房地產(chǎn)因此成為子女入學(xué)、居民就醫(yī)的必要消費品，其價格上漲將擠出其他消費。第三種觀點則認為房價與消費并沒有因果關(guān)系，特別是在金融市場欠發(fā)達地區(qū)，房地產(chǎn)流通、變現(xiàn)、再融資都較為困難，房價上漲難以形成財富效應(yīng)。房價上漲提升消費這一觀點最早起源于于Friedman （1957）的持久收入假說（Permanent Income Hypothesis, PIH），即居民的消費并不是由當(dāng)期收入決定，而是根據(jù)其一生可預(yù)期的總財富決定。根據(jù)持久收入假說理論，房價上漲將會提高居民的總財富，進而促進消費。美國等發(fā)達國家的實證結(jié)果基本都支持這

14、一觀點。Aladangady（2017）發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價格上漲也會通過抵押品效應(yīng)放松居民的融資約束，進而促進居民的消費。Campbell等（2007）利用英國的微觀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)房價上漲將會通過財富效應(yīng)和放松融資約束兩個渠道提高居民的消費，但是這種效應(yīng)對年輕的租客并不顯著。一些國內(nèi)的研究也發(fā)現(xiàn)了類似證據(jù)。黃靜等（2009）利用2000-2006年CHNS的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)財富對居民消費有顯著的促進作用，但是房價越高這種財富效應(yīng)越弱。張大永等（2012）利用2011年家庭金融微觀調(diào)查（CHFS）的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)房屋價值將顯著促進家庭消費，對年輕的低收入影響更大。杜莉等（2013）年利用上海城鎮(zhèn)居民入戶調(diào)查數(shù)據(jù)發(fā)

15、現(xiàn)，上海房價上升總體提高了居民的平均消費傾向。陳永偉等（2015）基于2011年CFHS的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)房價上漲將會增加居民的財富，進而提升居民對金融市場的參與率和對風(fēng)險資產(chǎn)的持有比例。張浩等（2017）也發(fā)現(xiàn)房屋資產(chǎn)對家庭消費有明顯的財富效應(yīng)，但隨著房屋投資屬性降低，消費屬性提高，房屋財富效應(yīng)會下降。不同于歐美發(fā)達國家的文獻，國內(nèi)對房價上漲的影響并無一致結(jié)論，有一些研究支持了財富效應(yīng)（例如 張浩等，2017），也有部分研究發(fā)現(xiàn)房價上漲反而會抑制消費。顏色等（2013）構(gòu)建了一個基于生命周期的動態(tài)模型，結(jié)合中國數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)中國房價迅速上漲并不具有可持續(xù)性，會造成“房奴效應(yīng)”，即家庭為了購房和償還貸款壓

16、縮消費。陳彥斌等（2011）發(fā)現(xiàn)房價上漲不一定會促進消費，尤其會使得年輕家庭“為了買房而儲蓄”，抑制了消費增長。陳斌開等（2013）認為房價上漲將提高居民的儲蓄率，且主要影響收入水平較低、沒有住房或者住房面積較小的家庭。萬曉莉等（2017）發(fā)現(xiàn)房價會正向影響消費，但量級非常小，同時，中國居民的“房產(chǎn)投資”偏好和“剛需”都會制約消費。況偉大等（2011）利用35個大中城市19962008年家庭數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)房價對非住房消費影響為負。謝潔玉等（2012）基于2002- 2008年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)房價顯著抑制了消費，且存在異質(zhì)性影響，對于未婚男性或者是現(xiàn)有住房價值較低的用戶影響較大。唐琦等（2018）發(fā)現(xiàn)不斷

17、提高的中國住房消費占比擠占了家庭消費，對總需求有負面影響。李江一（2018）基于2011年和2013年CHFS的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)購房動機擠出了居民的消費，當(dāng)預(yù)期房價增長速度越快時，購房動機對消費的擠出效應(yīng)越強。臧旭恒等（2018）發(fā)現(xiàn)有雖然住房可以提高家庭財富，但是可能會對高流動性資產(chǎn)產(chǎn)生擠出，從而降低消費的平滑程度。還有一部分研究認為房價雖然與消費具有強相關(guān)性，但可能只是背后的共同因素驅(qū)動導(dǎo)致，房價上漲對居民消費的實際影響其實較小。Attanasio 等（2011）等利用英國的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)房價和消費的同向變動是有預(yù)期收入，生產(chǎn)力提高等共同因素造成。李濤等（2014）發(fā)現(xiàn)家庭住房資產(chǎn)主要呈現(xiàn)出消費品屬

18、性，只存在微弱的“資產(chǎn)效應(yīng)”且不存在“財富效應(yīng)”，住房價格上漲無助于提高我國居民消費。待檢驗假設(shè)從現(xiàn)有文獻來看，在中國等發(fā)展中國家，房價將如何影響消費仍懸而未決。在美國等發(fā)達國家，房價上漲對消費的促進作用已經(jīng)得到了大量的證據(jù)支持，但是在中國等金融發(fā)展程度較低的國家，這個問題并沒有一個定論。在此基礎(chǔ)上，本文擬對以下三個假設(shè)進行驗證：假設(shè)一：中國房價上漲對消費產(chǎn)生抑制作用。本文預(yù)期房價上漲將對我國居民消費產(chǎn)生抑制作用，而不是財富效應(yīng)。由于我國的金融行業(yè)以國有銀行為主，對居民個人的金融服務(wù)供給不足，房地產(chǎn)流通、變現(xiàn)、再融資的渠道并不充分，難以將上漲的房價迅速轉(zhuǎn)化為居民當(dāng)期可用的可支配收入。此時，即便

19、房產(chǎn)價值的上升導(dǎo)致居民財富增加，也無法用于消費。最后，我國的房屋產(chǎn)權(quán)與戶口制度捆綁在一起，影響到子女教育、就醫(yī)機會等方面，房產(chǎn)具有了更多的“消費品”屬性，其價格上漲將擠出其他消費。如果假設(shè)一成立，結(jié)合中國房價一直上漲的現(xiàn)實，我們可以找到中國消費不足的一個宏觀原因，為提升我國消費水平、改善我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)提供政策抓手。同時，我們也可以更全面地評價限制房價這類宏觀審慎政策對經(jīng)濟的影響：一方面，“房住不炒”的政策有利于防范重大系統(tǒng)性風(fēng)險，另一方面，穩(wěn)定的房價也有助于釋放居民的消費潛能，改善我國現(xiàn)有經(jīng)濟結(jié)構(gòu)。假設(shè)二：流動性約束將加劇房價對消費的抑制作用。本文預(yù)期流動性約束將加劇房價對消費的抑制作用。房價上

20、漲增加了居民用于買房、換房的資金需求，造成居民當(dāng)期流動性緊張。同時，由于我國金融市場發(fā)展的不足，房產(chǎn)價值上升也無法便捷、有效地轉(zhuǎn)化為可用資金，難以形成財富效應(yīng)，反而擠出了其他消費。這個過程中，“流動性約束”是重要的作用機制。利用螞蟻金服的消費信貸產(chǎn)品花唄的相關(guān)信息，本文將用花唄的額度與支用情況衡量流動性約束，檢驗流動性約束是否會加劇房價對消費的抑制作用。如果假設(shè)二能被驗證，則說明提升我國除了需要遏制房價過快上漲以外，還應(yīng)進一步發(fā)展完善金融市場，幫助居民降低流動性約束。假設(shè)三：房價對消費有異質(zhì)性影響，對低收入、經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)群體消費的影響更強。由于金融市場發(fā)展的不平衡、收入水平的差別，不同地區(qū)、

21、群體所面臨的流動性約束也存在差異。低收入、欠發(fā)達地區(qū)居民的流動性約束更強，房價上漲將對其消費產(chǎn)生更大的沖擊。如果假設(shè)三能被驗證，則說明我國在制定相關(guān)政策時除了關(guān)注總量效應(yīng)還需要考慮普惠效應(yīng)，例如提供更多的保障性住房、支持普惠金融發(fā)展等。三、數(shù)據(jù)來源和模型設(shè)定本文從2017年1月到2019年4月連續(xù)28個月有淘寶消費的用戶中隨機抽樣了100萬人作為研究樣本。變量包括用戶每月的消費、消費的類別、用戶性別、用戶收入情況（使用最近一年的資金流入情況作為收入的代理變量）。房地產(chǎn)價格采用中國指數(shù)研究院百城房價數(shù)據(jù)。下文將對一些關(guān)鍵變量進行介紹。網(wǎng)絡(luò)消費本文利用螞蟻金服的網(wǎng)絡(luò)消費作為關(guān)鍵自變量。本文所使用的

22、螞蟻金服消費數(shù)據(jù)來自中國最具代表性的網(wǎng)絡(luò)零售平臺淘寶（包括天貓），占到網(wǎng)絡(luò)銷售市場份額的69%，2017年中國網(wǎng)絡(luò)零售成交金額達到67100億，其中46350億來都是來源于淘寶（包括天貓）這一平臺5。使用最具代表性的網(wǎng)絡(luò)平臺消費數(shù)據(jù)，具有以下幾個優(yōu)勢。第一，相比于年度調(diào)查數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)消費是真實發(fā)生的交易數(shù)據(jù)，能夠保證消費金額與消費類型的準(zhǔn)確性，且數(shù)據(jù)更新更加及時，數(shù)據(jù)頻率更高。這套數(shù)據(jù)既可以確保本文數(shù)據(jù)的及時性，得以利用2019年的數(shù)據(jù)反映最新趨勢；也能夠在月度的頻率上對不同類型消費變動進行分析；還能在樣本中包含收入極高與收入極低的人群，獲得傳統(tǒng)調(diào)查數(shù)據(jù)無法覆蓋的高凈值人士樣本與偏遠地區(qū)難以調(diào)研

23、的人群數(shù)據(jù)。第二，網(wǎng)絡(luò)消費以非耐用品的生存型消費為主，較為瑣碎，難以記賬統(tǒng)計，在傳統(tǒng)消費研究中無法展開充分研究，本文的數(shù)據(jù)恰好可以彌補這一缺陷。第三，網(wǎng)絡(luò)消費的重要性不容忽視，且將進一步增加。隨著中國經(jīng)濟“互聯(lián)網(wǎng)+”不斷深入發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)消費已經(jīng)成為社會總消費的重要組成部分。據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計，2018年中國全國實物商品網(wǎng)上零售額達到70198億元，同比增長25.4%,占到社會消費品零售總額的比重高達18.4%。另外，當(dāng)前使用網(wǎng)絡(luò)平臺消費的群體以青年人為主。當(dāng)這些青年人成為社會的中流砥柱后，由于消費習(xí)慣的持續(xù)性，仍將以網(wǎng)絡(luò)消費作為主要的消費渠道。這意味著網(wǎng)絡(luò)消費的重要性仍將進一步增加。第四，從時間趨

24、勢來看（如圖1所示），本文的網(wǎng)絡(luò)消費在樣本期內(nèi)與總消費呈現(xiàn)相似的趨勢，這意味著本文的樣本具有一定的代表性，其研究結(jié)論具有重要的參考意義。4035網(wǎng) 30絡(luò)零 25售& 20計累 15同 10比+5011.010.5 消10.0 費9.5品零9.0售8.5&計8.0累7.5同7.0比6.5+6.0網(wǎng)絡(luò)零售（累計同比）消費品零售（累計同比）圖 1 中國消費品零售與網(wǎng)絡(luò)零售同比增長數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局，WIND數(shù)據(jù)庫。流動性約束本文使用螞蟻金服用戶消費信貸的相關(guān)信息來衡量個體的流動性約束?；▎h是螞蟻金服推出的一款消費信貸產(chǎn)品。用戶可以選擇是否申請開通花唄，開通后系統(tǒng)會自動為用戶提供一個借款額度，用戶

25、進行網(wǎng)絡(luò)消費時可以從花唄中支用額度內(nèi)資金。用戶所支用的花唄金額，只要在一個月內(nèi)還款，就不會生息；只有延期到一個月以上還款時，才會產(chǎn)生利息。作為一款網(wǎng)絡(luò)消費信貸產(chǎn)品，花唄有兩個特點，第一，相比于傳統(tǒng)的銀行信用卡，花唄5 https:/ HYPERLINK /a/216497123_696946 /a/216497123_696946具有更強的普惠效應(yīng)，人均額度低且覆蓋面廣。借助金融科技信用評分模型與阿里巴巴集團的數(shù)據(jù)積累，花唄可以為大量沒有信用卡的人群提供消費信貸服務(wù)，其覆蓋用戶已經(jīng)超過1億人6。第二，借助支付寶與淘寶的同一賬號體系，花唄具有強消費場景。這就意味著花唄和現(xiàn)金貸不同，其資金只能用于

26、用戶消費。本文所用花唄變量包括花唄額度、花唄支用額度與比例。這些變量能夠幫助從供給與需求兩方面刻畫用戶的流動性約束。具體而言，花唄額度反映了用戶可獲得的流動性供給，額度越大說明流動性約束越小。花唄支用金額及比例反映了用戶對流動性的真實需求，比例越高說明用戶的流動性需求越大，進而流動性約束越強。從理論上，更高的花唄額度與更低的支用額度意味著更小的流動性約束，能夠降低房價對消費的抑制作用；與之相對應(yīng)，更強的流動性約束則會加劇房價對消費的抑制作用。此外，在后文輔助分析中，本文還控制了花唄的生息金額。選擇生息則可以展期還款，更高的生息金額意味著短期內(nèi)更小的還款壓力，在短期內(nèi)提高了流動性供給，但在長期內(nèi)

27、增加了利息支付壓力，它對消費的效果有待于實證檢驗。房地產(chǎn)價格本文的房地產(chǎn)價格數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫收錄的中國指數(shù)研究院百城房價數(shù)據(jù)。房價數(shù)據(jù)來源于中國100個主要成熟在售新房樣本樓盤報價，監(jiān)測的樣本包括商品住宅、別墅、保障性住房，已獲得政府頒發(fā)銷售許可證的在售樓盤全部納入計算范圍。從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來看，百城房價數(shù)據(jù)是目前中國月度房價涵蓋面最廣的數(shù)據(jù)庫。其統(tǒng)計單位中國指數(shù)研究院連續(xù) 16年聯(lián)合國家統(tǒng)計局出版中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒，統(tǒng)計數(shù)據(jù)也受到新華社等多家媒體的關(guān)注7，具有一定權(quán)威性。實證模型設(shè)定基于樣本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本文構(gòu)建了一個月度-用戶的面板實證模型設(shè)計，具體如下：模型1：log(!) = # +

28、 $(!) + ! + ! + + ! （1）模型 2 ： log(!) = # + $(!) + %! + &(!) ! + ! + ! + + !（2）模型1為本文的基準(zhǔn)回歸模型，下標(biāo)i表示用戶，t表示月份，其中!為用戶當(dāng)月的消費金額，!為當(dāng)月用戶所在地的房價，在后文實證分析中，消費與房價變量均取對數(shù)。!為控制變量，具體包括用戶的收入（最近一年在支付寶體系內(nèi)的流動資金作為代理變量）和城市 GDP，!為城市固定效應(yīng)（我們也采用個體固定效應(yīng)作為穩(wěn)定性檢驗），為時間固定效應(yīng)。模型2在模型1的基礎(chǔ)上加入花唄相關(guān)變量!與房價交互項，分析消費信貸是否可以緩解房價對消費的負面影響，!為花唄相關(guān)指標(biāo)（是否

29、開通消費信貸、消費信貸額度、消費信貸支用額度、消費信貸支用比例）；我們也根據(jù)消費類型（生存型消費、發(fā)展型消費和享受型消費），用戶類型（收入，年齡和性別）和城市類型（一二三線城市8，GDP和地方政府財政收入）對房價的異質(zhì)性影響進行研究。6 HYPERLINK /web/detail_39085 /web/detail_390857 HYPERLINK /fortune/2017-05/22/c_1121016097.htm /fortune/2017-05/22/c_1121016097.htm8 來自于螞蟻金服內(nèi)部劃分，具體分類見附錄四、實證結(jié)果分析基準(zhǔn)結(jié)果表1匯報了基準(zhǔn)回歸結(jié)果，即房價對消費

30、的影響。回歸表第一列是簡單二元回歸，直接考察房價對消費的影響，第二列加入了居民收入和城市GDP的控制變量，第三列進一步控制了城市固定效應(yīng)；第四列給出了控制了時間固定效應(yīng)和城市固定效應(yīng)的模型結(jié)果；第五列則在第四列的基礎(chǔ)上進一步控制了個體固定效應(yīng)（由于共線性，所以第五列沒有控制城市固定效應(yīng)）。從表1的結(jié)果上來看，在不控制時間固定效應(yīng)的情況下，房價與消費呈現(xiàn)正相關(guān)，和目前一些宏觀分析結(jié)果一致（高善文，2019）。但這種正相關(guān)關(guān)系可能是由于經(jīng)濟環(huán)境、政策變動等一些因素共同驅(qū)動導(dǎo)致?？刂屏藭r間效應(yīng)后，我們發(fā)現(xiàn)房價上漲將會對消費產(chǎn)生負面影響，房價每上漲10%，消費將下降1.6%。為避免遺漏變量問題，我們進

31、一步控制了個體固定效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)雖然數(shù)值有所下降，但是負相關(guān)關(guān)系依然存在，房價上漲10%，消費下降1.07%。與謝潔玉等（2012）文中消費下降1.3%的結(jié)果類似，但低于Waxman等（2012）的消費下降 9.1%的結(jié)果。表中控制了城市層面的滯后一期GDP，系數(shù)在前三列結(jié)果中為負數(shù)，這可能是由于我國的GDP大省往往是人口眾多、經(jīng)濟發(fā)展并不突出的省份，因此人均消費相對滯后。在后兩列控制相關(guān)固定效應(yīng)后，城市層面的GDP變量不再顯著。表 1 房價與消費的基準(zhǔn)回歸結(jié)果(1)(2)(3)(4)(5)房價0.170*0.136*1.367*-0.166*-0.107*(0.00)(0.00)(0.01)(0

32、.01)(0.01)收入0.098*0.097*0.097*0.032*(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)GDP-0.010*-0.012*-0.030*-0.036-0.036(0.00)(0.00)(0.00)(0.01)(0.01)城市固定效應(yīng)否否是是否時間固定效應(yīng)否否否是是個體固定效應(yīng)否否否否是觀測值1666988016456023164560231645602316456023R20.006 0.0380.0450.0780.476注: *p0.01; *p0.05; *p0.1。房價、收入與GDP均取對數(shù)，GDP取滯后一期。流動性約束表3給出了不同流動性約束約束下房價

33、與消費的關(guān)系。我們用花唄信息作為流動性約束約束的代理變量，通過與房價做交互項的方式分析消費信貸是否能緩沖房價對消費的負面沖擊。第一列匯報了加入花唄額度的模型結(jié)果，分析信貸供給側(cè)的影響，第二列匯報了加入花唄支用額度的模型結(jié)果，分析信貸需求側(cè)的影響。第三列則同時加入花唄額度、花唄支用金額和生息金額，進一步分析同時控制供給側(cè)和需求側(cè)的結(jié)果。第四列用花唄支用比例來衡量需求側(cè)的影響，對第二列進行穩(wěn)健性檢驗，第五列在第四列的基礎(chǔ)上加入了花唄額度和生息金額，對第三列進行穩(wěn)健性檢驗。表 2 消費信貸的作用(1)(2)(3)(4)(5)房價0.314*0.208*0.355*0.204*0.289*(0.01)

34、(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)花唄額度0.168*0.073*0.226*花唄支用金額(0.01)0.146*(0.01)0.142*(0.01)花唄支用比例（0.00)（0.00)1.861*2.683*生息金額0.054*(0.02)(0.03)0.122*（0.00)（0.00)0.018*0.026*0.022*房價* 花唄額度（0.00)（0.00)（0.00)房價*花唄支用金額房價*花唄支用比例0.008*0.009*（0.00)（0.00)0.091*0.113*（0.00)（0.00)房價*花唄生息金額0.007*0.009*（0.00)（0.00)收入0.0

35、61*0.082*0.044*0.091*0.031*（0.00)（0.00)（0.00)（0.00)（0.00)GDP0.021*0.019*0.025*0.024*0.036*(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)(0.01)城市固定效應(yīng)是是是是是時間固定效應(yīng)是是是是是觀測值1256475812565738125657381243763012437630R20.1170.0950.140.0980.174注: *p0.01; *p0.05; *p0.1。房價、收入、GDP、花唄額度與支用金額均取對數(shù)，GDP取滯后一期。由前四列回歸結(jié)果可見，花唄額度與房價的交互項顯著為正，說明流動

36、性供給可以緩解房價對消費的負面沖擊；而花唄支用金額（比例）與房價的交互項系數(shù)顯著為負，說明流動性的需求則加劇了負面沖擊。以上結(jié)果與經(jīng)濟直覺是相符的，驗證了流動性約束是房價抑制消費的重要渠道。具體而言，在花唄額度為0時，房價每上升10%，消費將下降3.14%，但是當(dāng)用戶的花唄額度為1000時，消費僅下降2%（3.14%-1.24%）。第五列的回歸結(jié)果展示了生息金額的影響。在理論上，生息金額對消費的影響具有雙重渠道，其一是流動性供給渠道，在控制花唄額度的前提下，更多的生息金額意味著更長的還款周期，減弱了流動性約束，增加了流動性供給；其二是利息支出渠道，更多的生息金額也會增加利息支出的負擔(dān)，有可能對

37、消費形成擠出效應(yīng)。在第五列的回歸結(jié)果中，生息金額與房價的交互項為顯著為正，這意味著生息金額的增加會降低房價對消費的抑制作用，流動性供給渠道占據(jù)主導(dǎo)作用。不過，需要指出的是，本文樣本顯示了消費信貸的生息金額對消費的影響是流動性供給渠道占主導(dǎo)，這一結(jié)論并不一定能直接推廣到傳統(tǒng)的信用卡類消費信貸。這是由于花唄這一消費信貸與傳統(tǒng)消費信貸有顯著差異，一方面花唄的普惠性更強，覆蓋的用戶群體難以獲得傳統(tǒng)的金融服務(wù)，因此其緩解流動性約束的效應(yīng)更強；另一方面花唄的金額較小，產(chǎn)生的利息負擔(dān)也較小，因此對消費不會形成擠出效應(yīng)。五、進一步分析本節(jié)將對基準(zhǔn)回歸結(jié)果做進一步分析，主要包括消費類型、用戶類型、城市類型的異質(zhì)

38、性分析和內(nèi)生性檢驗。異質(zhì)性分析：消費類別表4給出了不同類型消費對房價的反應(yīng)。我們按照消費層次將消費分為生存型消費、發(fā)展型消費和享受型消費。從表3的結(jié)果可以看出，當(dāng)房價上漲10%時，對生存型消費下降0.9%，發(fā)展型消費下降2.4%，享受型消費下降幅度達到3.2%。房價對生存型消費擠出效應(yīng)影響最弱，而對享受型消費擠出效應(yīng)最強，說明房價不僅會導(dǎo)致消費總量下滑，同時也會抑制消費升級，影響消費結(jié)構(gòu)。表 3 異質(zhì)性分析：消費類別享受型發(fā)展型生存型(1)(2)(3)房價收入 GDP0.321* (0.02)0.110* (0.00)0.053*(0.01)0.242* (0.02)0.057* (0.00)

39、0.055*(0.01)0.094* (0.02)0.037* (0.00)0.129*(0.01)城市控制變量是是是時間控制變量是是是觀測值164560231645602316456023R20.0310.009 0.046注: *p0.01; *p0.05; *p0.1。房價、收入與GDP均取對數(shù)，GDP取滯后一期。異質(zhì)性分析：用戶類型表4給出了房價對不同經(jīng)濟水平用戶的異質(zhì)性影響。我們采用了收入和現(xiàn)金流兩個指標(biāo)。以中位數(shù)為界，我們按照收入指標(biāo)將用戶分為高收入組和低收入組，同時按照螞蟻金服內(nèi)部對現(xiàn)金流指標(biāo)的區(qū)分方式，將用戶分為低、中、高三種類型9。從收入分組的情況看，房價對低收入者影響更為顯

40、著，可能是低收入群體流動性約束更高。而房價的擠出效應(yīng)與現(xiàn)金流則呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。現(xiàn)金流處于中等的用戶擠出效應(yīng)最強。這是因為現(xiàn)金流較高的人流動性約束較低，因此擠出效應(yīng)較弱；現(xiàn)金流較低的人因為本身消費較低，因此擠出效應(yīng)也比較低。表 4 異質(zhì)性分析：不同收入、現(xiàn)金流的用戶低收入組高收入組現(xiàn)金流（低）現(xiàn)金流（中）現(xiàn)金流（高）(1)(2)(3)(4)(5)房價收入 GDP0.288* (0.01)0.028* (0.00)0.009(0.01)0.203* (0.01)0.245* (0.00)0.033*(0.01)0.338* (0.03)0.041* (0.00)0.065*(0.02)0.432*

41、 (0.02)0.034* (0.00)0.003(0.01)0.206* (0.01)0.223* (0.00)0.028*(0.01)城市固定效應(yīng)是是是是是時間固定效應(yīng)是是是是是觀測值754745289085711558009352293811375076R20.0550.0710.0790.053 0.077注: *p0.01; *p0.05; *p0.1。房價、收入與GDP均取對數(shù)，GDP取滯后一期。男性女性2525-3030-3535-4040-4545+(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)0.205*房價(0.02)0.164*(0.02)0.167*(0.02)0.1

42、99*(0.02)0.167*(0.02)0.176*(0.02)0.225*(0.02)0.124*(0.02)0.105*收入(0.00)0.097*(0.00)0.149*(0.00)0.119*(0.00)0.098*(0.00)0.084*(0.00)0.076*(0.00)0.063*(0.00)0.047*GDP0.026*0.037*0.065*0.060*0.034*0.0370.049*(0.02)(0.01)(0.01)(0.02)(0.02)(0.02)(0.03)(0.03)城市固是是是是是是是是表 5 異質(zhì)性分析：不同性別、年齡的用戶定效應(yīng)9分類來源于螞蟻金服內(nèi)部，

43、分類方法按照分位數(shù)方法對總體進行分類，本文直接采用了這個分類方法。由于本文的樣本限定在每個月都有消費的個體上，并不是總體的隨機抽樣，所以從樣本數(shù)來看，三種類型的觀測值并不相等。是是是是是是是是觀測值5,233,24911,216,3923,693,5964,067,8773,665,4372,470,8311,307,6771,225,907R2 0.060.0930.1040.0850.0820.0780.070.058時間固定效應(yīng)注: *p0.01; *p0.05; *p0.1。房價、收入與GDP均取對數(shù)，GDP取滯后一期。表5報告了不同性別、年齡的異質(zhì)性結(jié)果。從性別異質(zhì)性上來看，男性群體

44、受房價上漲抑制效應(yīng)更為明顯。這可能與我國傳統(tǒng)婚姻觀由男方承擔(dān)買房壓力有關(guān)（Wei等, 2011）。從年齡異質(zhì)性上來看，25-30歲和40-45歲群體受房價上漲沖擊更大。因為25-30歲的人群處于準(zhǔn)備購房成家階段，對房價上漲更為敏感。40-45歲處于“上有老下有小”的階段，家庭流動性約束較大，其消費也更容易受到房價上漲的影響。異質(zhì)性分析：城市類型表 6 異質(zhì)性分析：不同收入水平的城市（低）（高）(1)(2)(3)(4)房價0.104*0.079*0.097*0.001收入(0.01)0.098* (0.00)(0.01)0.096* (0.00)(0.01)0.1* (0.00)(0.01)0.

45、094* (0.00)GDP0.0020.0490.0650.013(0.01)(0.02)(0.01)(0.02)城市固定效應(yīng)是是是是時間固定效應(yīng)是是是是觀測值7,953,7738,502,2508,949,0867,506,937GDP（低）GDP（高）地方財政收入地方政府財政收入R20.0650.0870.0787,506,937注: *p0.01; *p0.05; *p0.1。房價、收入與GDP均取對數(shù)，GDP取滯后一期。接下來，我們對不同經(jīng)濟發(fā)展水平的城市做進一步探究。我們按照GDP和地方政府財政收入兩個指標(biāo)作為城市經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量。從表6的結(jié)果可以看出。房價的抑制效應(yīng)在經(jīng)濟欠

46、發(fā)達的城市更為明顯。這與表5的結(jié)果類似，在經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)，居民收入水平也相對較低，流動性約束更強，消費受房價的負面沖擊也更明顯。內(nèi)生性檢驗房價和消費會存在內(nèi)生性的問題，例如，有一些共同的影響因素可能同時推高房價與抑制消費。雖然本研究采用的是用戶粒度的數(shù)據(jù)，內(nèi)生性問題會減弱很多，但為嚴(yán)謹起見，我們將采用工具變量法來進一步緩解內(nèi)生性問題。參考Waxman等（2019）和周廣肅和王雅琦（2019），我們選取了是地方財政收入與2000年當(dāng)?shù)爻鞘行詣e比的交互項作為工具變量。地方財政收入的重要來源是土地收益，其增加往往意味著住房建設(shè)用地供給的增加，因此可以降低房價，但不會直接影響消費；而性別比失衡會引發(fā)婚

47、姻市場的競爭，在中國表現(xiàn)為婚前買房與房價上漲（Wei, 2018），因此，土地供給的增加在性別比較高的地方無法有效降低房價?；谝陨峡紤]，本文選擇地方財政收入及其與性別比的交互項作為工具變量10，來緩解潛在的內(nèi)生性問題。表7給出了加入工具變量后的模型結(jié)果。在一階段回歸中，地方財政收入對房價的影響顯著為負，但與性別比的交互項系數(shù)顯著為正，這說明地方財政收入所代表的土地供給的增加，能夠降低房價，但這一降低的效果在性別比失衡的地區(qū)有所削弱。在二階段回歸中，房價上漲依然對消費有抑制作用，結(jié)果保持穩(wěn)健。表 7 工具變量回歸結(jié)果城市固定效應(yīng)個體固定效應(yīng)固定效應(yīng)工具變量固定效應(yīng)工具變量(1)(2)(3)(4

48、)房價0.166*0.529*0.107*0.327*(0.01)(0.06)(0.01)(0.05)地方政府財政收入0.068*0.074*(0.01)(0.01)收入0.0970.0980.0320.031(0.00)(0.00)(0.00)(0.00)GDP城市固定效應(yīng)0.036(0.01)是0.055(0.01)是0.036(0.01)是0.051(0.01)是時間固定效應(yīng)是是是是觀測值16456023144689511645602314468951R20.0780.0790.4760.485一階段回歸結(jié)果城市性別比 * 地方政府財31.417*31.262*政收入地方政府財政收入(0

49、.05)31.586*(0.06)31.431*(0.06)(0.06)R20.9970.997注: *p0.01; *p0.05; *p0.1。房價、收入與GDP均取對數(shù)。10 由于性別比的一次項效應(yīng)被城市固定效應(yīng)所吸收，加之其對消費的作用渠道不僅僅通過房價，所以我們并沒有直接將性別比一次項作為工具變量。六、總結(jié)和政策建議自2012年以來，我國消費一直處于減速狀態(tài)。探究其背后的原因?qū)ξ覈?jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展至關(guān)重要。房價、消費信貸與居民消費的互動機制，長久以來是政策討論的熱點問題，但缺乏大數(shù)據(jù)樣本的實證檢驗，本文在此方向進行了補充。利用2017年1月到2019年4月的100萬螞蟻金服用戶的淘寶消

50、費與花唄消費信貸數(shù)據(jù)，本文發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價格上漲會抑制用戶的消費。具體而言，房價每上漲10%，消費會下降1.6%，放松用戶的流動性約束，例如提供花唄等消費信貸產(chǎn)品，有利于緩沖房價對消費的負面影響。另外，房價對用戶的消費有異質(zhì)性影響，一方面，對于低收入、經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的用戶，房價的負面影響更大；另一方面，相比于“生存型消費”，“享受型消費”受到的影響更大，這說明房價除了影響消費“擴容”，也抑制了消費“提質(zhì)”。上述結(jié)果對如何促進我國消費有著重要的政策意義，具體而言有三個方面：第一、堅持房地產(chǎn)價格調(diào)控。2018年7月，中央政治局提出要堅決遏制房價上漲，堅持 “房住不炒”的原則?？刂品康禺a(chǎn)價格有利于穩(wěn)定中

51、國居民杠桿，對防范重大系統(tǒng)性金融風(fēng)險有著積極的作用。本文從消費角度發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)調(diào)控的另一個重要意義：即防止房價過快上漲可以促進我國居民消費的擴容提質(zhì)，有利于我國從外向型經(jīng)濟向以消費為主導(dǎo)的內(nèi)需型經(jīng)濟轉(zhuǎn)型。第二、推進金融供給側(cè)改革，緩解居民流動性約束。本文發(fā)現(xiàn)流動性約束加劇了房價對消費抑制作用。要緩解流動性約束，應(yīng)積極推進金融供給側(cè)改革，以有效的大數(shù)據(jù)風(fēng)控為前提，為居民提供多層次、普惠型的金融產(chǎn)品，以緩解居民的流動性約束。值得注意的是，曾有一些現(xiàn)金貸以消費信貸為名，實際流入了房地產(chǎn)市場，這類資金實質(zhì)上是助長了房地產(chǎn)的投機行為，與金融供給側(cè)改革背道而馳，不利于緩解房價對消費的抑制作用，應(yīng)予以杜絕。第

52、三、注重政策的普惠性。十九大報告指出，現(xiàn)今我國的主要矛盾是人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。從實證結(jié)果來看，房價上漲對消費的擠出效應(yīng)主要體現(xiàn)在低收入、欠發(fā)達地區(qū)群體。這就需要我國提升消費時不僅要考慮總量效應(yīng)，也應(yīng)關(guān)注普惠效應(yīng)，例如提供保障性住房、支持普惠金融的發(fā)展等。需要指出的是，本文存在若干局限，有待進一步的工作完善。第一、本文使用的消費數(shù)據(jù)都是基于網(wǎng)絡(luò)消費，僅能在時間趨勢上代表總體消費的重要組成部分，但無法直接代表總體消費；第二、本文數(shù)據(jù)僅來源于螞蟻金服，它雖然是目前我國最大的網(wǎng)絡(luò)消費平臺，但仍存在一定的樣本偏差；第三、本文樣本區(qū)間為2017年1月到2019年4月，

53、時間跨度相對較短，未來在數(shù)據(jù)更豐富的情況下，可以探究房價對消費的長期影響。參考文獻陳斌開、陳琳和譚安邦，2014： 理解中國消費不足: 基于文獻的評述，世界經(jīng)濟第 7 期。陳斌開和楊汝岱，2013：土地供給、住房價格與中國城鎮(zhèn)居民儲蓄，經(jīng)濟研究第 1 期。陳彥斌和邱哲圣，2011：高房價如何影響居民儲蓄率和財產(chǎn)不平等，經(jīng)濟研究第 10 期。陳永偉、史宇鵬和權(quán)五燮，2015：住房財富、金融市場參與和家庭資產(chǎn)組合選擇來自中國城市的證據(jù)，金融研究第 4 期。杜莉、沈建光和潘春陽，2013：房價上升對城鎮(zhèn)居民平均消費傾向的影響基于上海市入戶調(diào)查數(shù)據(jù)的實證研究，金融研究第 3 期。高善文，2019：收入

54、與消費增長背離背后的邏輯，清華金融評論第 5 期。黃靜和屠梅曾，2009：房地產(chǎn)財富與消費:來自于家庭微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的證據(jù)，管理世界李濤和陳斌開，2014：家庭固定資產(chǎn)、財富效應(yīng)與居民消費:來自中國城鎮(zhèn)家庭的經(jīng)驗證據(jù)，經(jīng)濟研究第 3 期。李江一，2018：“房奴效應(yīng)”導(dǎo)致居民消費低迷了嗎?，經(jīng)濟學(xué)（季刊）第 1期。況偉大，2011：房價變動與中國城市居民消費，世界經(jīng)濟第 10 期。唐琦、夏慶杰和李實，2018：中國城市居民家庭的消費結(jié)構(gòu)分析，經(jīng)濟研究第 2 期萬曉莉、嚴(yán)予若和方芳，2017：房價變化, 房屋資產(chǎn)與中國居民消費基于總體和調(diào)研數(shù)據(jù)的證據(jù)，經(jīng)濟學(xué) (季刊)第 2 期。謝潔玉、吳斌珍、 李宏彬和鄭思齊，2012 年：中國城市房價與居民消費，金融研究第 2 期。顏色和朱國鐘，2013：“房奴效應(yīng)”還是“財富效應(yīng)”?房價上漲對國民消費影響的一個理論分析，管理世界第 3 期。臧旭恒和張欣，2018：中國家庭資產(chǎn)配置與異質(zhì)性消費者行為分析，經(jīng)濟研究第 3 期。張大永和曹紅，2012：家庭財富與消費: 基于微觀調(diào)查數(shù)據(jù)的分析，經(jīng)濟研究第 1 期。張浩、易行健和周聰，2017：房產(chǎn)價值變動、城鎮(zhèn)居民消費與財富效應(yīng)異質(zhì)性來自微觀家庭調(diào)查數(shù)據(jù)的分析，金融研究第 8 期。中國人民銀行，2018：2018 年中國金融穩(wěn)定報告，中國人民銀行官方網(wǎng)站， HYPERLINK /xinwen/2