房地产价格对我国居民消费影响因素的总结和展望

一、引言

“安居乐业”是大多数国人普遍的需求。中国房地产自住房制度改革以来，房地产行业不仅关乎到宏观经济运行，更是渗透到个人生活层面，带来了方方面面的影响，其中以居民消费最为明显。我国居民消费远低于发达国家，一个重要原因便是居高不下的房价因素。诸多学者通过对房地产价格与消费的影响层面做出大量贡献，提出许多真知灼见。然而在诸多理论发展和大数据技术驱动下，房地产价格与居民消费的相关研究还有诸多方面可补充并进行延续。

二、房地产价格对居民消费影响的观点总结

房地产作为我国的支柱产业，对我国宏观经济的运行带来积极推动作用，同时也具有一些负面影响。房地产行业具有丰富的产业链形态，上游与钢铁、建材市场相联系，下游与家居、家电业相连通，进而影响经济环境，带动国民经济发展。然而，房屋具有投资品和消费品双重属性，当此属性偏向于投资时，房地产价格持续上涨，同样对于经济发展产生抑制作用，在居民消费层面尤为明显。关于房地产价格上涨对于居民消费到底带来的是财富效应还是挤出效应，国内外的研究结论迥然相异。国外针对发达国家研究结论，普遍认为房地产的财富效应比较明显。而我国房地产的结论存在一定的阶段性特征。在房改前期，房地产作为一种固定资产，其价格的上涨会给消费者带来个人资产总量提升的效用，从而促使消费的提升，财富效应大于挤出效应。然而，伴随房价持续上涨过程中存在较大的波动性和独特的区域特征，房屋的投资属性逐渐增强时，会促使消费者增加资产持有，从而挤占消费品空间，同时对于无房者而言，增加用于购买房产的预防性储蓄，同样造成消费水平的停滞不前。

三、房地产价格对消费影响研究不足之处

（一）商品隐性属性尚待细分

目前的研究，已有学者关注到，地位、攀比心理等与住房、消费的联系，然而还需要多层次、多角度进行扩展。目前较为主流的AIDS(近乎理想分析系统)的研究方式，为消费者从城乡视角、个人资产视角、家庭教育视角等提供了较为详细的画像，然而对应到商品方，还需要更为细致的探索。在以往的研究中，学者普遍趋向于使用同质的房地产价格，鲜有学者注意到基本公共服务对于某个小区房价的影响问题。笔者通过网络爬虫程序获取国内某二手房交易网站部分信息，发现同类学区房价格、临近医院价格、临近地铁价格均大幅高于地区平均房价。对于城市居民来说，子女教育问题和老人就医问题是最为重要的房屋选址依据，房屋价格也因此而产生分化：往往“学区房”或者便利就医的小区，其价格水平普遍程度大于均价;再或者，靠近地铁等交通状况利于通勤的小区，均价往往也比其他小区略高，而这类差异并不能通过城市房地产的均价来体现在分析结论当中。2019年中央经济工作会议“因城施策”的最新政策指引下，城市内部房屋价格的差异背后反映的其实是基本公共服务的不均等程度，应该引起学界和政府的高度重视。

（二）向其他学科的延伸尚待扩展

主流经济学往往以“理性经纪人”和“代表性消费者”为其分析的微观基础，然而其无法分离出更为细致的分析结论，AIDS模型(近乎理想分析系统)对其进行了改进，成为研究异质消费者提供更为严谨的思想和工具。然而，随着行为经济学兴起，消费者心理因素同样也可以逐渐加入分析框架当中。对于“损失规避”、“参照系”、“心理账户”等的研究成果，说明消费者不仅存在禀赋差距，也存在心理认知的一些典型特征。例如，在房屋交易层面，参照同小区的二手房成交历史价格，房屋出售者便有了一个“参照系”，此价格标准会蔓延到临近小区，使得价格提黏性特征更为明显，呈现出微观层面房价的“空间相关性”。此类细分的现象以及背后机制的探索，也亟待发展。

四、大数据背景下房地产价格对居民消费影响的研究展望及注意事项

（一）采用合理途径和手段获取数据

逐渐成熟网络爬虫技术能够获取房源位置、历史成交数据、成交时间信息等，容易获得更多的数据，可以有效弥补微观数据的缺失。如何由充足的理由使得网络获取数据能够有相关的代表性和说服力，是采用网络爬虫技术亟待解决的重要问题，因此将统计学抽样技术与此相结合的方式便显得尤为重要。另外，还要注意虚假信息的干扰，依靠网络爬虫获取的信息存在数据筛选问题，更要仔细甄别来源网站提供的信息是否可靠。

（二）分析手段与机制机理相结合

大数据技术能够进行海量数据的处理及计算。越来越多的成熟算法，可以为研究者开拓思路，如知识图谱技术，消费的可视化技术，随机森林、K均值算法等分类技术，均为消费问题提供多样化的技术分析手段。如何将规范性和经验性相统一，应用在房地产价格和消费的相关领域中，一方面还需要对理论的扎实理解，对消费理论、心理学因素等充分借鉴，避免仅限于这个数据集中出现的“现象”产生的误导，另一方面，根据数据提取出足够的信息，对新出现的状况及时把握，达到规范性研究与实证研究相结合。

五、结论

本文对房地产价格与居民消费相关研究作出粗略的阐述和初级见解，提出展望和注意事项。经济学的研究就好比一张地图，基于同质性假设的研究，属于地图的主干道，使得研究者排除羊肠小路，充分把握事物的脉络;而对于异质性的探索，好比一些枝干和树叶，使我们对微观层面的把握有更深层次的认识，大数据技术为这两方面的研究提供了衔接手段，然而尚需发展和完善。

摘要：诸多学者通过对房地产价格与消费的影响层面做出大量研究，然而在大数据时代下，很多研究还有补充和延续的可能。本文在对目前研究现状略作总结的基础上，对其可能的扩展方向进行了系列展望，并提出相关注意事项。

关键词：房价,大数据,居民消费

参考文献

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