房价如何影响消费
——基于微观数据
原文作者：John Y. Campbell and Joatilde;o F. Cocco 哈佛经济研究所
摘要：住房是财富的重要组成部分。由于房价随时间波动很大，了解这些波动如何影响家庭消费决策是很重要的。不断上涨的房价可能通过增加家庭的感知财富来刺激消费，或者放松借贷限制。本文以英国微观数据为研究对象，探讨家庭消费对房价的影响。我们估计房价对老年房主的最大影响，对于年轻租房者来说，影响最小但是不等于零。这一发现与这些群体中财富效应的异质性是一致的。它表明，随着人口老龄化，并越来越集中的老业主群体，总消费可能会对房价更加敏感。此外，我们发现区域房价影响区域消费增长。房价的可预测变化与消费的可预测变化相关，尤其是对那些更有可能举债的家庭而言，但这种影响是由国家而非地区房价推动的，对租房者和房主来说都很重要，这表明英国房价与总体金融市场状况有关。
1 介绍
住房是美国或英国典型家庭财富的主要组成部分。Bertaut和Starr-McCluer(2002)指出，在20世纪90年代末，住宅房产在美国的家庭财富总量中占了相当大的比重，而Banks和Tanner(2002)则报告说，在20世纪90年代中期，房地产占英国家庭财富总量的35%。住房财富对中产阶级家庭来说尤为重要:例如，Tracy 和 Schneider (2001)表明，家庭财富几乎占了美国中产家庭财富的三分之二。
房屋是具有波动价格的高风险资产。这种波动很大程度上是局部的，但在区域乃至全国房价指数中，房价都是可见的。全国房价波动在英国尤为突出，在这个地理上比较紧凑的国家，住房市场是全国统一的。图1显示了英国过去13年房价的演变。在此期间，名义房价的年度变化范围从-10%到30%不等。
住房财富的规模和波动性让许多人认为，房价变化对总消费有显著影响。例如，Muellbauer和Murphy(1990)认为，房价上涨和金融自由化刺激了20世纪80年代末英国的消费热潮。最近的案例，Quigley和Shiller(2003)发现，在20世纪70年代末到90年代末的发达国家，总房价和总消费之间存在很强的相关性。(参见Benjamin, Chinloy, Jud 2004和Bhatia 1987。)
人们很容易将房价与消费之间的相关性归因于直接的住房财富效应:房价上涨会增加住房财富，进而增加消费。但是，没有进一步分析的原因。首先，目前还不清楚大规模住房财富效应的理论依据。如果我们把金融财富定义为流动金融资产的总和，以及房地产减债的价值，很明显，房价的上涨会导致房主的金融财富增加。但这并不一定意味着他们的实际财富也更高。住房是一种消费商品，对于房主来说，住在他现在的房子里很长一段时间，更高的房价仅仅是补偿住在房子里的隐性租金。换句话说，正如Sinai和Souleles(2003)所指出的那样，拥有长期预期的房屋所有者完全对冲了租金的波动和房价的相应波动。这些波动，无论它们有多大，都没有真正的财富效应，没有任何替代效应，不应该影响消费选择。
其次，房价和消费之间的相关性还有其他的解释。房价可能通过放松或收紧借款限制来影响消费。住房是一种资产，可以作为贷款的抵押品。对于借款受限的房主来说，房价的上涨使借贷限制得以放松，即使房价上涨并没有带来财富效应。换句话说，房价的上涨可能会导致消费的增加，而不是因为财富效应，而是因为它允许借款限制房主在整个生命周期中平稳消费(Ortalo-Magne和Rady 2001, Lustig和van Nieuwerburg 2004)。
房价和消费之间的相关性也有可能是由未观察到的宏观经济因素驱动的。例如，住房价格可能会对未来收入前景作出反应，如果家庭没有借贷限制，则当前消费也会对未来的收入前景作出响应。换句话说，当家庭对整体经济持乐观态度时，住房价格会随着消费的增加而增加(1990年国王)。另外，金融自由化可能会推高房价，通过放松对所有消费者的借贷限制来刺激消费(Attanasio和Weber 1994, Muellbauer和Murphy 1997)。
本文的目的是利用家庭层面的数据，对房价与消费相关的其他解释进行区分。微观数据在很多方面都有帮助。首先,微数据使我们能够识别这些家庭的直接财富效应的房价应该特别大或小。大多数年轻的家庭计划在以后的生活中增加房子的大小，因为家庭规模的预期会增加，因此可以认为这是“短期”住房。另一方面，许多老家庭计划在以后的生活中搬到一所较小的房子，所以他们是“长”住房。没有允许家庭为这些短期和长期头寸提供担保的工具，就会出现对房价意外冲击的再分配财富效应。我们预计，当房价上涨时，老户型家庭的消费会增加，而较年轻的租房家庭则应该减少消费，或者保持不变。
第二,微观数据使我们能够区分本地和全国的房价波动的影响。国民收入前景和金融自由化是通过国家房价来实现的，而区域收入前景、直接财富效应和间接效应则通过当地的房价来运作。
在我们对家庭水平数据的分析中，我们还区分了房价和消费的可预测和不可预测的变动。我们从文献中借用的这种方法测试了永久性收入假设(Hall 1978，Hall和mishkin 1982, Flavin 1981,Campbell和mankiw 1989,1991,Zeldes 1989, Runkle 1991)使我们能够将财富效应与抵押效应相区分。
我们使用来自英国家庭支出调查(FES)的家庭水平数据来估计消费对房价的反应。FES是对家庭的持续调查，每个家庭只接受一次采访。因此，我们采用了在Browning, Deaton, and Irish(1985)和Deaton(1985)中引入的方法，从一个时间序列的横断面或伪面板中构造面板数据。使用家庭层面的数据是很重要的，因为我们可以估计消费对家庭生活地区房价的反应，控制家庭收入的变化，家庭杠杆的程度，以及家庭人口统计。我们使用的事实是，家庭是多方面的，包括年龄、房屋所有权状况和居住区域，至少部分地区分了住房价格对全国、区域和家庭的具体影响。
在家庭消费对房价的反应中，我们发现了相当大的异质性。更准确地说，我们估计房价对房主的消费有很大的积极影响，对租房者来说，这一效应接近于零。这些家庭最可能是长和短的住房。据估计，对老房主来说，住房价格弹性是1.7倍，控制利率、家庭收入和其他人口变量。这个年龄的异质性是很重要的，因为它表明随着人口老龄化和越来越集中于老业主群体，总消费将会对房价更加敏感。以前对房屋价格弹性的估计使用的是总数据，忽略了时间变化的来源，因为他们没有考虑到人口的缓慢变化的年龄结构。
我们还发现，控制整个经济的房价和区域收入，区域房价对于解释家庭消费很重要。实际上，对地区房价的预期的消费弹性比对英国房价的预期弹性要大得多，因为我们把这两个因素都纳入了地区收入的回归中。这表明，在估计房价对消费的影响时，考虑区域异质性是很重要的。
最近有一篇文章用微观经济数据来研究住房。这些文献中有很多询问住房如何影响储蓄和资产配置(Engelhardt 1996, Flavin and Yamashita 2002, Goetzmann 1993, Sheiner 1995, Skinner 1994, and the models of Cocco 2003 and Yao and Zhang 2003)。Attanasio和Weber(1994)，在最接近我们的论文中，使用FES微数据来调查上世纪80年代的金融自由化是否导致了英国在那十年结束时的消费热潮。Attanasio和Weber研究了不同群体的消费模式，这些群体可能受到金融自由化的不同影响，包括房主和租房者，以及居住在不同地区的家庭。然而，他们并没有估计这些集团的房价弹性。这是我们论文的主要贡献。
本文组织如下。第2节描述了数据，并给出了一些简要的统计数据。这一节还介绍了从重复的横截面构造伪嵌板的不同方法。第3节给出了基线回归的估计结果，其中包括家庭消费变化对房价变化的回归，控制家庭收入、杠杆和人口变量的变化。在第4节中，我们使用工具变量回归来区分房价和消费的可预测和不可预测的变动，从而部分地消除由于借款约束和预防性储蓄而产生的其他房价效应对财富效应的影响。第5节讨论了由房屋所有权决定的内生性引起的问题，第6节得出结论。
2 数据
2.1 家庭支出调查
我们从1988年至2000年期间，从英国家庭开支调查(FES)获得家庭层面的数据。FES是对家庭的连续调查。每个家庭只接受一次面试。每个季度大约有1750个家庭接受采访，因此在我们的样本中，大约有9万1千个观察。在两周的时间内，每个家庭的成年成员都记录他们的消费支出。此外，该调查还包含了许多其他信息，包括家庭生活、收入、人口统计数据，如年龄、家庭构成、住房状况和抵押信息等。
我们将非持久消费定义为两周报告的燃料支出、旅行(不包括购买任何车辆)、食品、酒精、烟草、服装、家庭服务、休闲商品和服务以及其他支出的总和。对于每一种商品，我们都有每月的价格指数，用来构建一个家庭特定的Stone价格指数，使用家庭预算股票作为权重。我们用这个房价指数来获得真正的非持久消费和收入。这些措施类似于在实证消费研究中所构建的方法，这将使我们更容易将我们的结果与之前得到的结果进行比较。
现有的大多数消费理论的实证检验都侧重于非持久性消费。耐用品长期使用，并为家庭提供数个时期的消费服务。FES和其他类似的数据集包含关于耐用品支出的信息，但不包括耐用品消费。这就增加了一个额外的困难，即如何将一个给定的耐用品支出转化为消费服务的流动。由于这些困难，以及在大多数消费文献中，我们将分析重点放在非持久性的消费上。
2.2 生命周期模型
在FES中，每个家庭只观察一次，所以我们使用在Browning, Deaton, and Irish(1985)和Deaton(1985)中引入的方法，从时间序列的横断面或伪面板中构造面板数据。在本节中，我们定义了基于户主出生年份的队列。每一组都由出生在一个五年内的家庭组成:最老的一组是在1935年到1939年之间出生的人，最小的是在1965年至1969年出生的人。
为了获得关于生命周期中变量的进化的一些见解，我们首先回顾了91年的日志消耗和日志收入，这些数据对应了7个组和13年的数据，以及3个季度的假人，它们捕获了季节效应。每一个估计的系数都是在一年一次的假人记录中，这意味着每年的日志消费或收入。图2描绘了年化非持久消费和收入在生命周期中的演变。每一行对应一个不同的队列。年龄分布在生命周期中呈驼峰形，类似于Attanasio和Browning(1995)、Carroll(1997)、Gourinchas和Parker(2002)等人。需要注意的是，图2没有控制家庭组成或其他人口变量的变化。
在图3中，我们再次绘制了年度消费和收入，但样本仅限于房主。正如预期的那样，房主的劳动收入平均要高一些。对比图2和图3的消费情况，我们可以看到，对于每一个群体，房主的消费增长都高于整体人口的消费增长。显然，在解释这一发现时，我们需要谨慎。房屋所有权是内生的，与收入增长和人口统计变量相关，这可能会影响消费的增长率。
为了说明在整个生命周期图4图上的房屋所有权模式，对于不同的群体，租房者的比例，有抵押贷款的房主和房主的比例。在生命早期，租房者的比例最高，但从45岁开始，他们的生活水平就会稳步下降，达到20%左右。在生活的早期和中期，绝大多数的房主都有抵押贷款。由于这一点，人们可能会认为，抵押贷款的支付，以及更普遍的家庭杠杆，会影响消费模式。
在英国，绝大多数抵押贷款是可调整利率。在过去的几年里，固定利率抵押贷款变得更加普遍，但这与美国的固定利率抵押贷款不一样，因为它们只有几年的固定利率，然后恢复到可调整的利率。图5描绘了抵押贷款借款人的实际抵押贷款支付的生命周期模式。抵押贷款的支付在生命早期是最高的，在生命周期中下降。如果我们使用房主的全部样本，那么下降幅度会更大，这是由图4所示的业主比例的增加所导致的。
可调利率抵押贷款的实际支付对通货膨胀和名义利率的变动高度敏感。预期通货膨胀率的上升推高了名义利率，并要求名义支付，但在短期内，价格水平并没有按比例增加，因此实际的抵押贷款支付增加(Campbell和Cocco, 2003)。这种效应可以在图5中看到，在实际的抵押贷款支付中，每一个队列都有一个类似的模式，在调查的最初几年有很高的实际抵押贷款支付，在以后的几年里也很低。这反映了1989年至1992年的高名义利率(见图1)。
为了进一步探讨这个问题，我们还计算了每个群体的实际抵押贷款支付与名义利率之间的相关性:这些相关性是大而积极的，平均值为0.81，范围从0.71到0.89。与实际利率相比，实际抵押贷款支付与名义利率的相关性更强(平均相关性仅为0.67)。这反映了一个事实，即高名义利率加速了可调利率抵押贷款的实际支付(Campbell和Cocco, 2003)。
2.3 区域和购房群体
在上一节中，我们只将家庭按出生年份分组。我们现在利用数据集中的其他信息，通过两种不同的方式定义队列。首先，我们根据户主的出生年份和家庭生活的地区来定义9个群组。我们考虑出生年份和三个英国地区的三个范围:北部、中部和南部。这些区域的定义是基于房价之间的相关性。我们希望能够在我们的群体定义中考虑到出生和区域的更小范围，但这将导致样本大小的下降以及测量误差的增加
表1显示了我们考虑的9个队列，以及1988年和2000年的户主年龄。我们排除了老年家庭，因为他们的消费模式很可能受到影响他们主观贴现率的健康因素的严重影响。表1还报告了每个队列的最小、最大值和平均每个季度的细胞大小。我们有地区消费和房价数据的事实，将使我们能够调查地区房价是否能解释区域消费模式，而不仅仅是英国房价的解释。
我们根据家庭户主的出生年
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