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丈母娘经济:婚姻匹配竞争对住房市场的非线性冲击
摘 要: 能否揭示出住房价格不断上涨背后的根源是科学管理和有效调控的关键。基于信号传递模型,通过对适婚人群婚姻决策的刻画,展示了婚姻匹配竞争对住房市场的作用原理。在此基础上,运用面板门槛模型方法对31个省(直辖市、自治区)2007年至2016年间婚姻匹配竞争与住房市场的关系进行了量化分析。结果表明:第一,婚姻匹配竞争是“丈母娘经济”产生的根源。第二,婚姻匹配竞争对住房市场具有显著的非线性影响,该影响受限于地区经济实力而存在双重门槛效应。第三,婚姻匹配竞争是房价持续上涨的重要原因。经济落后地区、中游地区和发达地区,住房传递男性质量信息的信号功能依次增强,婚姻匹配竞争对住房价格的刺激作用越来越大。研究结论为市场运行规律剖析、房价分化原因探索以及调控政策的差异化制定等提供了科学的参考和崭新的思路。
关键词: 住房市场; 婚姻匹配竞争; 丈母娘经济; 信号传递模型; 双重门槛效应
一、引言
住房市场化改革以来,房地产业的重要性日益突显。从经济发展到居民生活,甚至家庭的组成与解体,无一不受其深重影响。但是,近年来房价的持续性上涨已成为中国最重要的经济和社会现象之一,对经济稳定和民生改善都产生了不利影响,数轮的宏观调控其效果也不尽如人意。虽然国内外学者已从经济、金融、土地等众多因素入手进行剖析,但是该问题并没有得到很好的解释和解决。
“你说,或者不说,丈母娘就在那里,没房不行;你买,或者不买,房价就在那里,涨势依旧”。是“丈母娘”拉高了住房价格?住房作为一种身份的“镜像”,可以帮助适婚女性及“丈母娘”大致判断某个男性处于何种阶层之中,因此也成为反映男性品质的外部符号象征。在这种观念影响下,家庭条件优越的男性得以通过住房与其他男性区隔开来。调查数据显示,82.05%的青年认为自己如果拥有房产会更容易找到配偶,而在男性结婚需要具备的物质条件方面,有36.03%的青年把房产排在了第一位[1]。将婚姻幸福与拥有自己的住房“捆绑”之下,房产就成了适婚人群婚姻决策的重要参考,曾经的“天作之合”,也被丈母娘们逐渐演绎成了“房作之合”。男性在婚恋过程中的行为决策,是否会催生“丈母娘经济”?这种经济效应会以什么样的形态存在于住房市场?这是否是房价持续上涨的原因之一?这些问题亟待学术界的关注与研究。本文尝试从婚姻市场匹配竞争的角度给出新的解释。
婚姻匹配竞争是指单身男性和女性在婚姻市场为了获得婚姻配对机会,男性与男性之间以及女性与女性之间形成的一种竞争状态。由于传统的“重男轻女”“传宗接代”思想观念根深蒂固以及胎儿性别鉴定等技术因素的存在,我国男女性别比例长期失衡。国家统计局数据显示,2016年我国人口性别比例为104.98(女=100),而未婚人群中男性占59.15%,女性仅占40.85%。可见,中国男女性别比例失衡现象严重,这让女性在婚姻市场上更有主动选择权,故本文所指的婚姻匹配竞争主要是婚姻市场中男性之间的相互竞争。为了解决前述问题,本文在适婚人群婚姻决策分析过程中梳理了“婚”和“房”的内在关联,并且采用非线性的计量手段对这种关联进行了具体刻画,力图能得到婚姻匹配竞争对住房市场的影响机制。研究成果不仅在理论上回答了“丈母娘”经济现象的根源,完善了住房市场动因分析框架,而且为住房市场运行规律的剖析和发展趋势的预判提供了科学的依据,同时对于提高住房宏观调控政策的有效性和精准性也具有重要的现实意义。
二、文献综述
住房是人生存及发展的基础,而人的需求则是支撑住房市场发展的主要动因。国内外学者围绕“人”与住房市场关系的探讨主要有以下两个方面。
(一)人口结构与住房市场的关系
第一,探讨人口年龄结构对住房市场的影响。Malmberg等(2010)对瑞典的实证研究表明,长期低生育率造成儿童和年轻人口比例下降,这种年龄结构的变化对住房市场产生了显著影响,使房价的增速放缓[2]。Kim和Chun(2014)的研究显示,首尔老年人口比重对公寓价格有负向影响[3]。Hiller和Lerbs(2016)研究了德国城市居民年龄结构的变化对不同地区房价的影响,发现老年抚养比对公寓销售价格有负向影响,而对住房租赁价格有正向影响[4]。Park等(2017)对韩国6城市和7个道(省)的人口老龄化与房价关系的实证分析表明,区域市场的房价与人口抚养比呈负相关,老龄化速度越快的地区房价将下降得越快[5]。徐建炜等(2012)以人口结构变化为切入点研究了中国住房价格的上涨,发现少年抚养比的提高对房价有负向影响,而老年抚养比则对房价的作用相反[6]。李超等(2015)研究了中国城市人口结构对住房需求的影响,发现人口抚养比、常住人口数等对住房需求的影响在不断强化[7]。刘学良等(2016)通过构建住房市场局部均衡模型分析了人口冲击对住房市场的影响,并通过实证分析发现20世纪80年代人口生育高峰出生的人口集中进入婚龄是房价上涨的重要原因[8]。顾和军等(2017)则从全面二孩政策出发对中国31个省(市、自治区)进行实证分析,发现人口年龄结构会影响住房消费水平,少儿抚养比的提高对住房消费面积有负向影响[9]。
第二,探讨性别结构对住房市场的影响。Wei和Zhang(2011)认为性别比例失衡会使得男性结婚的困难加大,有儿子的家庭之间的竞争会促进储蓄率上升和房价的上涨,在性别比偏高的地区,住房面积和价格往往更高[10]。Bhaskar和Hopkins(2011)针对存在竞争性投资的婚姻构建了一种竞争模型,并且证明性别比例失衡会导致父母对儿子的过度投资[11]。Kancheva(2017)对保加利亚夫妻的研究表明,购房决策过程中家庭成员性别的角色分配不同,在不同阶段的影响力不同[12]。张安全等(2017)对中国31个省(市、自治区)的实证研究表明,性别比例失衡是我国房价上涨的重要动因[13]。
(二)人类婚姻与住房市场的关系
第一,探讨住房市场对婚姻的影响。Straczkowski和Suszynska(2012)对波兰的调查研究显示,住房对于新婚家庭的组建至关重要[14]。Battu等(2013)研究了英国区域房价的变化对离婚率的影响,表明当房价上涨时贷款家庭和租房家庭的离婚率会有所上升[15]。Kang等(2017)对韩国房价与青年初婚时机的关系进行了实证研究,发现不断上涨的房价对男性和女性的初婚时机都有影响,且父母的经济地位对男性初婚的概率和时机也有重要影响[16]。Klein(2017)对美国的研究表明,积极的房价冲击有助于婚姻的稳定,对年轻、低收入和低学历的家庭尤为明显[17]。洪彩妮(2012)的实证研究表明,我国房价的波动会影响青年的婚姻决策,房价的上涨会造成初婚率的下降[18]。于维洋、周薇(2015)采用协整检验、格兰杰因果检验等方法进行实证分析,发现房价是影响婚姻稳定性的原因,房价的上涨会导致离婚率上升[19]。廉思、赵金艳(2017)在北京的调查研究显示,住房对于未婚、已婚、离婚等人群在婚姻市场的地位都起了决定性作用,会限制青年的婚姻决策[1]。
第二,探讨婚姻对住房市场的影响。Christafore和Leguizamon(2012)通过对美国20000多套房屋销售数据的分析,发现同性配偶家庭数量的增加会导致较自由社区房价的上涨以及较保守社区房价的下降[20]。Hu(2017)采用住房选择模型对调查数据进行分析,发现家庭规模、婚姻状态等会决定家庭的类型,进而影响家庭买房、租房决策[21]。Fang和Tian(2018)的研究表明,住房是中国婚姻市场的主要信号,适婚男性在结婚前更倾向于多建房,而大面积的住房更容易在男性之间形成区隔来传递男性质量信号以便娶到好媳妇[22]。肖小平(2013)认为结婚人数的激增刺激了住房需求增长,并采用问卷法对深圳市婚房置业情况进行了调查,发现80后进入适婚年龄后,婚前购房成为主流和婚姻中的大事[23]。零点调查与指标数据对北、上、广、深4个城市居民的电话访问调查显示,“先有家后成家”仍是居民的主流观念,且男方是购买婚房时出资更多的一方,“女婿”成为买房主力[24]。汤韵、梁若冰(2016)采用双重差分法研究了限购政策对住房市场和婚姻市场的关系,发现假离婚会抵消限购政策的干预效果而造成房价的继续上涨[25]。方丽、田传浩(2016)通过对浙江、湖北等地农村的调查,发现农村家庭会以住房为信号来吸引高质量的媳妇,以此对农村的建房热进行了解释[26]。
(三)文献评价
上述研究从不同视角入手,探讨了人口结构、人类婚姻与住房市场相互渗透的内在关系,富于启示。但是,在研究内容和方法应用上仍有必要结合中国的国情进行更深入的探讨。第一,目前我国性别结构失衡所致的婚姻挤压现象严重,在日益加剧的婚姻匹配竞争中婚房竞争的不良风气盛行,这是否会对住房市场产生影响?会产生多大的影响?第二,在经济发展水平不同的地区,这种影响是否会有所差异而呈现出非线性特征?现有文献并没有对上述两个问题给出明确回答。第三,现有文献更多的是对相关现象进行定性描述或调查分析,缺乏系统性的定性以及定量分析。基于此,本文尝试从“丈母娘”效应入手,在对适婚人群婚姻决策中住房的地位及功能进行展示的基础上,采用非线性方法定量刻画婚姻匹配竞争对住房市场的冲击。研究结论不仅在学术上有助于丰富和完善住房市场的相关研究,有助于住房市场运行规律的剖析和掌握,而且也可以为政府对住房市场的有效调控提供新的思路和参考。
三、理论分析
社会经济地位在适婚人群的婚姻决策中扮演重要角色。那什么可以反映一个人的社会经济地位呢?从“房市有价,真情无价”“爱她,就给她一个家”等婚房广告语中不难看出,住房在婚姻市场便充当了这样的信号载体。一方面,与存款和汽车等相比,住房不易造假且女性容易观察,更有效、更可靠;另一方面,住房是家庭成员“安身立命”之所,能提高女性的安全感、归属感和幸福感。将住房放在婚姻匹配竞争的框架下,其作用会更加凸显。我国的传统是婚后从夫居模式,在婚姻市场信息不对称的背景下,是否拥有住房及其品质是适婚男性财力及能力的重要信号,是他们能否在婚姻市场中参与竞争、脱颖而出的关键所在。
Fang和Tian(2018)[22],方丽、田传浩(2016)[25]等已运用修正的Spence信号模型分析了住房信号与婚姻缔结的关系。基于该信号传递模型,对婚姻市场中适婚人群的婚姻决策进行刻画,以反映出配对竞争与住房市场的内在关联。
(一)释放信号的必要性
婚姻市场中男性和女性各有不同的特征,令θi代表男性“质量”,γi代表女性“质量”,i∈{l,h},l代表低质量,h代表高质量。假设婚姻市场中男性的数量为nm,θh和θl各占1/2;女性的数量为nf,γh和γl各占1/2;有nfl=nfh,nml=nmh,f代表女性,m代表男性。假设男女双方对彼此质量的评价为θh=γh,θi=γl。
女性与男性婚姻匹配成功所获得的效用为Uf(θ-γ)=θ-γ+M,M为婚姻匹配的保留效用,匹配失败的效用为0;男性与女性婚姻匹配成功所获得的效用为Um(γ-θ)=γ-θ+M,匹配失败的效用为0。
婚姻市场中女性的特征主要包括长相、身高、职业、学历等,易于观测;而男性的特征主要包括个人能力、家庭财富、社会地位、当前收入等,难以观测。故女性对男性质量的平均预期为此时,高质量女性获得的效用为低质量女性获得的效用为
这时会出现两种情况。
(1)当时,γh,γl都会进行婚姻匹配,但是Ufh<Ufl。
由于婚姻市场缺乏有效信号机制,女性与男性随机匹配。这时
同样地,有Umh<Uml。
由上可知,婚姻市场的所有男性和女性都会进行配对,但是θh和γh获得的期望效用均小于θl和γl,即婚姻市场存在逆向选择。
(2)当时,γh会退出婚姻市场。此时,θh获得的期望效用为
Umh(γ-θ)=γl-θh+M<0
可见,高质量的男性也会退出婚姻市场。市场上只剩下低质量的男性和低质量的女性进行配对,逆向选择严重。
在上述两种情况下,如果男性能发出某种信号来传递自身质量信息,则有利于消除逆向选择,提高自身效用进而改进整个婚姻市场的匹配状况。
(二)信号特征及强度
由于具有价值量大、可靠性高、易于观测等特点,住房便成为传递男方质量信息的优良信号载体。
假设男性可以选择对住房投资,H=Hρ,ρ∈{l,h},则Hh表示男性选择高住房投资,Hl表示男性选择低住房投资,Hh-Hl=α(θh-θl),α∈(0,+∞]。
θh由于社会经济地位高,所以投资住房不需要借款,即借款成本Ch=0。θl社会经济地位低,若选择低投资住房也不需要借款,若选择高投资住房就需要借款,则会产生借款成本,即
式中,ε为贷款利率。
高质量的男性必定会选择高住房投资,因为他们投资住房不需要借款,而且住房作为男性社会经济地位强有力的信号载体,可以与低质量的男性区别开来。此时,高质量女性接收该信息后可能与之匹配成功,进而改进高质量男性的效用。
低质量的男性则有两种选择。第一,选择低投资住房,借款成本为0。实际上,由于低质量男性的经济实力弱,在借款成本较高时,低质量的男性无法模仿高质量的男性,只能选择低投资住房。此时,低质量女性接收该信息后可能与之匹配成功,与未发出信号的婚姻市场相比,其效用不变。第二,选择高投资住房,借款成本为(Hh-Hl)ε。在借款成本较低时,低质量的男性也有选择高投资住房,以吸引高质量女性与其配对的动机,进而改进其效用。
综上可知,无论是高质量男性还是低质量男性,当发出住房投资信号来传递自身的质量信息时,有利于降低婚姻市场的信息不对称程度,有利于获得“丈母娘”的认可,有利于其与异质同性区别开来以促进同质异性与其婚配。这样不仅能改进其自身效用,而且还能提高参与竞争的男性和女性的平均质量,减少甚至消除逆向选择问题。
(三)信号的非线性传导
当住房充当婚姻市场的信号载体时,其功能的发挥除了受住房本身特点的影响,可能还会受地区经济实力的影响。经济实力薄弱的地区,婚姻圈的地域覆盖范围相对较小,婚姻资源以省域内部流动为主,适婚人群以本地结合为主,信息不对称的程度较弱,因此住房信号功能发挥的必要性较低。故婚姻匹配竞争对住房需求的影响较小,“丈母娘”对住房价格的拉动作用较弱。相反,在经济实力雄厚的地区,婚姻圈的地域覆盖范围更广,形成了开放性的婚姻市场,信息不对称的程度更高,因此住房的信号功能发挥的必要性更大。故适婚男性住房投资的热情更高,婚姻匹配竞争极大地增加了住房需求,“丈母娘”对住房价格也会产生较大的拉动作用。由此可见,“丈母娘”效应可能以显著的非线性形态存在于住房市场。
综上可知,男性往往顺应“丈母娘”的要求,通过发出住房投资信号来传递自身质量信息,以降低甚至消除婚姻市场的信息不对称程度。女性则依据住房投资品质(如价格、户型、面积、教育资源等)来判断男方的质量并与之配对。此时,婚姻市场个体的效用得到改进,市场实现最优交易时的总剩余得以增加,市场运行更加有效。可见,适婚人群会越来越多地通过发出住房信号参与配对竞争,即催生“丈母娘经济”,进而造成住房需求和住房价格的变化。
四、实证检验
以上模型从理论角度解释了“丈母娘经济”的产生原因,即婚姻匹配竞争与住房市场之间存在紧密的内在关联。以下将选取相关变量进行面板门槛模型识别,给出婚姻匹配竞争对住房市场产生重要作用的经验证据。
(一)面板门槛模型设定
为了检验婚姻市场匹配竞争对住房市场的冲击,建立如下面板计量模型
lnYit=λi+αmmcit+βlnXit+εit
(1)
其中,i表示地区,t表示时间,λi是各地区非时变特质。lnYit是住房市场的典型变量,作为被解释变量;mmcit表示婚姻匹配竞争程度,作为关注变量;lnXit是影响住房市场的其他因素,作为控制变量;εit是随机扰动项。
根据前述理论分析,当住房充当婚姻市场的信号载体时,其功能的发挥可能会受到地区经济实力的影响而呈现出非线性特点,故应该建立面板门槛模型。同时,根据房地产供需理论,选择建造成本、人口规模、收入水平等作为控制变量参与建模。将模型(1)修正为如下计量模型
lnYit=λi+α1mmcitI(lngrpit≤γ1)+α2mmcitI(γ1<lngrpit≤γ2)+…+αn+1mmcitI(lngrpit>γn)+β1lnccit+β2lnpsit+β3lnpcdiit+εit
(2)
其中,lngrpit是反映地区经济实力的门槛变量,γ是门槛值;I(·)是示性函数,当且仅当括号中的条件满足时取值为1,否则为0;α1—αn+1反映经济发展水平不同的地区,其婚姻匹配竞争对住房市场的影响;β1—β3分别表示建造成本、人口规模和收入水平对住房市场的影响;其他符号含义同式(1)。
(二)变量与数据
房价是住房市场最重要、最直观,也是居民最为关心的指标,故选取商品住宅价格作为被解释变量。婚姻匹配竞争本身是抽象概念,在我国主要是由于长期的性别比例失衡而加剧,故选取总体男女性别比例作为其替代变量。选取地区生产总值作为门槛变量来反映各个地区的经济实力状况。选取房地产开发竣工房屋造价、年末城镇人口数量、城镇居民人均可支配收入作为建造成本、人口规模和收入水平的代理变量。
样本数据是中国31个省(直辖市、自治区)2007年至2016年的年度面板数据,数据来源于历年的《中国统计年鉴》。对房价、地区生产总值、房屋造价和可支配收入4个指标进行了去通胀处理,并对它们和人口数量指标取对数,以消除可能存在的异方差。实证使用的软件是stata15。各变量的描述性统计如表1所示。
表1 各变量的描述性统计
(三)变量平稳性检验
为了避免出现伪回归,运用LLC检验、IPS检验、Fisher-AD检验和Fisher-PP检验对各变量做平稳性检验,结果如表2所示。
表2 各变量平稳性检验结果
由表2可知,在5%的显著性水平下,所有变量的4种单位根检验结果均拒绝了有单位根的原假设,即均通过了平稳性检验,可以直接参与建模。
(四)门槛效应检验
使用面板门槛模型时,需要确定是否存在门槛效应以及门槛的个数。根据Hansen的研究,依次设定单一门槛、双重门槛、三重门槛对门槛效应进行显著性检验,结果见表3。
表3 门槛效应检验
由表3可知,单一门槛和双重门槛检验对应的P值分别为0.003 3、0.006 7,在5%的显著水平下通过了检验;而三重门槛检验对应的P值为0.360 0,即在5%的显著水平下未通过检验。故下文选择双重门槛模型进行实证分析。
(五)门槛值的估计
由表4所示,第一门槛估计值为9.067 3,对应的95%的置信区间为[8.936 8,9.127 1];第二门槛估计值为9.990 5,对应的95%的置信区间为[9.871 1,10.005 8]。两个门槛值均在95%的置信区间内,门槛值的识别效果良好。
表4 门槛值估计结果
根据两个门槛估计值,可将我国31个省(直辖市、自治区)划分为三类:经济落后地区(lngrp≤9.067 3),经济中游地区(9.067 3<lngrp≤9.990 5),以及经济发达地区(lngrp>9.990 5)。
下文通过比较三类地区回归系数的差异,检验门槛效应的作用,进而验证婚姻匹配竞争对住房市场的非线性影响。
(六)面板门槛模型估计与分析
婚姻匹配竞争对住房市场的面板双门槛模型估计结果如表5所示。由表5可知,面板门槛模型的为0.651 6,拟合程度良好。F检验的P值为0.000 0,通过了联合显著性检验。除了可支配收入之外,其他变量均通过了t检验。
婚姻匹配竞争对中国住房市场的影响具有双门槛效应,即“丈母娘”效应具有双门槛特征。当地区生产总值小于9.067 3时,房价的反应系数为0.649 2;当地区生产总值介于9.067 3和9.990 5之间时,房价的反应系数为0.765 8;当地区生产总值大于9.990 5时,房价的反应系数为0.933 4。即在其他条件不变时,经济落后地区,男女性别比例每提高1个百分点,住房价格将上涨0.649 2%;经济中游和经济发达地区,男女性别比例每提高1个百分点,住房价格分别上涨0.765 8%和0.933 4%。上述结果表明,婚姻匹配竞争的存在确实是住房价格不断上涨的重要原因,而且经济实力越强的地区,婚姻匹配竞争对住房价格的刺激作用越明显,呈现出显著的非线性特点。该结论反映出,经济实力越雄厚的地区,住房的信号功能越强大,适婚人群对其越会“趋之若鹜”,“丈母娘”对住房价格的拉动作用越大。同时,在一定程度上也说明了地区间房价出现分化的原因。
在控制变量中,竣工房屋造价的系数为正且作用显著,这表明造价对房价具有显著的推动作用。造价每上涨1%,房价将上涨0.376 1%。造价上涨意味着开发成本增加,开发商必然要提高房价来维持利润。城镇人口数量的系数也为正且作用显著。人口数量每增加1%,房价将上涨0.841 1%。城镇人口数量不断增加,再加之家庭规模日益小型化,会造成住房需求的不断增加,进而对住房价格产生正向影响。人均可支配收入对房价的作用并不显著,这说明样本期内住房价格的上涨已经有脱离居民支付能力而虚高的趋势。
表5 面板双门槛模型估计结果
五、结论与启示
“婚房竞争”“丈母娘需求”等风气的盛行给住房市场研究提供了新的切入点。本文利用修正的Spence信号传递模型剖析了婚姻市场的匹配竞争与住房市场的内在关联。在此基础上,使用我国2007-2016年的省级面板数据进行了面板门槛模型的估计,对理论分析结果进行了验证。主要研究结论有:第一,婚姻匹配竞争的确催生了“丈母娘经济”。为了降低逆向选择和谋求配对成功,适婚男性势必通过住房投资发出信号来显示自身的社会经济地位,进而造成住房需求的增加和房价的上涨。第二,“丈母娘”效应以非线性形态存在于住房市场。婚姻匹配竞争对住房市场具有显著的非线性影响,该影响受限于地区经济实力而存在双重门槛效应。第三,婚姻匹配竞争的不断加剧的确是房价持续上涨的重要原因。经济落后地区、中游地区和发达地区,总体男女性别比例每提高1个百分点,住房价格将分别上涨0.649 2%、0.765 8%和0.933 4%。经济实力越雄厚的地区,婚姻匹配竞争对住房价格的刺激作用越大,“丈母娘”对房价的拉动作用越大。
由上述结论可知,由性别比例长期失衡所造成的婚姻匹配竞争加剧的确会对住房市场产生显著的非线性影响。该结论为国内房价持续上涨、房价地区分化、住房调控低效等现象给出了新的解释,也为降低甚至消除“丈母娘经济”对住房市场的非理性推动提供了新的思路和参考。首先,要出台差异化的住房调控政策。依据婚姻匹配竞争对住房市场的门槛效应,将地区经济发展水平、适婚人群行为决策、性别结构特征等纳入地区住房需求及价格预测体系,在科学预测的基础上出台具有针对性的宏观调控政策,差别化地合理释放“丈母娘刚需”。其次,要培养适婚人群科学、健康的价值取向。积极宣传以情感为基础的婚恋观,转变婚姻市场中“物质化”“婚房竞争”等不良社会风气,倡导女方及丈母娘在婚恋过程中对于人品、能力、素质等特征的追求,重点引导丈母娘在住房问题上给女婿“松松绑”。再次,要降低婚姻匹配过程中住房的地位性商品属性。加大保障性住房建设力度,推进“租售同权”发展租赁市场,建立和完善多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度,实现普通家庭住有所居,以此来降低住房的地位性商品属性,优化住房以外其他载体的信号功能。最后,要转变“重男轻女”的腐朽思想。推动落实“男女平等”的基本国策,淡化人们在生育过程中的性别偏好,严格控制胎儿性别鉴定技术的应用,努力扭转中国性别结构长期失衡的局面。
参考文献
[1]廉思,赵金艳.结婚是否一定要买房?——青年住房对婚姻的影响研究[J].中国青年研究,2017(7):61-67.
[2]Malmberg B, Bloom D E, Souspoza A. Low Fertility and the Housing Market: Evidence from Swedish Regional Data[J]. European Journal of Population, 2010,26 (2):229-244.
[3]Kim M J, Chun H J. A Study on the Effect of the Aging Population on the Housing Market[J]. Journal of Marine Science & Technology, 2014 , 20 (3) :467-474.
[4]Hiller N, Lerbs O W. Aging and Urban House Prices[J]. Regional Science & Urban Economics, 2016, 60.
[5]Park S, Park S W, Kim H, et al. The Dynamic Effect of Population Ageing on House Prices:Evidence from Korea[J].Pacific Rim Property Research Journal, 2017, 23(2):1-18.
[6]徐建炜,徐奇渊,何帆.房价上涨背后的人口结构因素:国际经验与中国证据[J].世界经济,2012,35(1):24-42.
[7]李超,倪鹏飞,万海远.中国住房需求持续高涨之谜:基于人口结构视角[J].经济研究,2015,50(5):118-133.
[8]刘学良,吴璟,邓永恒.人口冲击、婚姻和住房市场[J].南开经济研究,2016(01):58-76.
[9]顾和军,周小跃,张晨怡.“全面二孩”、人口年龄结构变动对住房消费的影响[J].中国人口资源与环境,2017,27(11):31-38.
[10]Wei S J, Zhang X B. The Competitive Saving Motive:Evidence from Rising Sex Ratios and Savings Rates in China[J].Journal of Political Economy, 2011,119(3):511-564.
[11]Bhaskar V,Hopkins E.Marriage as a Rat Race:Noisy Pre% Marital Investments with Assortative Matching[J].Sire Discussion Papers, 2011,124 (4) :561-562.
[12]Kancheva I R.Gender Role Distribution in Residential Real Estate Family Decision Making[J].Network Intelligence Studies,2017,(10):123-130.
[13]张安全,张立斌,郭丽丽.性别比例失衡对房价的影响及其门槛特征[J].财经科学,2017(5):93-103.
[14]Straczkowski L, Suszynska K. Housing Situation of Young Married Couples in the Light of the Local Housing Market Research[J].Actual Problems of Economics,2012 (133):209-220.
[15]Battu H,Brown H,Costagomes M.Not always for Richer or Poorer:The Effects of Income Shocks and House Price Changes on Marital Dissolution[M].Palermo,Italy, 2013.
[16]Kang, Jung K, Ma, et al.The Impact of Regional Housing Price on Timing of First Marriage[J].Journal of the Korean Regional Development Association,2017, 29(2):97-110.
[17]Klein J.House Price Shocks and Individual Divorce Risk in the United States[J].Journal of Family & Economic Issues,2017,38(4):1-22.
[18]洪彩妮.房价波动影响结婚决策的研究[J].当代青年研究,2012(2):17-23.
[19]于维洋,周薇.中国房地产价格与婚姻稳定性关系研究[J].统计与决策,2015(22):83-86.
[20]Christafore D,Leguizamon S.The Influence of Gay and Lesbian Coupled Households on House Prices in Conservative and Liberal Neighborhoods[J].Journal of Urban Economics,2012,71(2):258-267.
[21]Hu C P. How to Make the Decision to Get Married and Settle down in the Speculative Housing Market[J].International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology,2017,4(4):3700-3707.
[22]Fang L,Tian C H.Housing and Marital Matching:A Signaling Perspective[J].China Economic Review,2018,47:27-46.
[23]肖小平.婚房大势——深圳婚房置业调查[J].中国地产市场,2013(8):40-41.
[24]零点调查与指标数据.80后夹心层患“婚房焦虑症”[J].市场研究,2013(1):15-16.
[25]汤韵,梁若冰.限购为何无法控制房价——来自婚姻市场的解释[J].经济学动态,2016(11):45-56.
[26]方丽,田传浩.筑好巢才能引好凤:农村住房投资与婚姻缔结[J].经济学(季刊),2016,15(2):571-596.
The Mother-in-law Economy: Nonlinear Impact of Marriage Matching Competition on Housing Market
LI Bin, JIANG Juan-juan, ZHANG Suo-di
(College of Management Science and Engineering, Shanxi University of Finance and Economics, Taiyuan 030031, China)
Abstract:Whether we can reveal the root cause of rising housing prices is the key to scientific management and effective regulation. Based on the signaling model, the paper demonstrates the principle of marriage matching competition on housing market through the description of decision-making for marriageable population. On this basis, a quantitative analysis of the relationship between marriage matching competition and the housing market in 31 provinces (municipalities, autonomous regions) from 2007 to 2016 is conducted using the panel threshold model. The results show that: firstly, the marriage matching competition is the source of “mother-in-law economy”; secondly, the marriage matching competition has a significant non-linear effect on the housing market. The impact is limited by economic strength of the region and there is a double threshold effect; thirdly, the marriage matching competition is an important reason for the continuous rise of housing prices. In economically underdeveloped areas, medium-developed areas, and developed areas, the signal function of housing which delivers male quality information is enhanced in turn, and the effects of marriage matching competition on housing prices are increasing. The conclusions provide scientific references and new ideas for analysis of market operation rules, exploration of the housing prices differentiation and differential formulation of control policies.
Key words:housing market; marriage matching competition; mother-in-law economy; signaling model; double threshold effect
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