一、引言

改革开放以来，中国经济实现了以平均9.75%的速度快速持续的高增长，综合国力进一步提高，民生得到改善，人均收入大幅度地提高，总体上进入了小康水平。1998年房改废除了原有的福利分房制度，这标志着中国的房地产行业市场化以及住房分配货币化拉开了帷幕。2003年，政府进一步推进住房制度改革，完善住房建设规划、产业政策和市场监督制度，建立了更加健全的房地产市场秩序和体系。然而，当前房价畸高导致中低收入阶层住房权利难以保障的问题俨然成为了我国的一个社会问题。住房是人民生存的基本需求和保障，也是人民的一项基本权利。解决广大老百姓的住房问题，是政府的基本责任。

人口在很大程度上影响着经济的发展，也是商品住房市场需求端的重要因素。由于商品住房供给是缺乏弹性的，所以人口因素对商品住房市场的影响又更加凸显。二胎政策在2015年全面开放，而该政策的实行对于商品住房市场的影响无疑是巨大的。对于准备生育的夫妻，他们的住房需求会提升，住宅需求结构也会改变。二胎政策将改变家庭结构，两个小孩的家庭需要更大的户型，这样就会增加商品住房需求。通过2015年数据可以发现，年龄超过65岁的老龄人口已经达到1.44亿，占全国总人口的14.3%，我国老龄化的问题已经不容忽视了。据联合国预测，在本世纪中期，我国的老龄人口将达到5亿。所以，如何让老龄人口老有所养，居有其居，这是政府一直关注的社会责任和义务。

处理措施：为减少和避免钢板桩沉桩时出现垂直度偏差，应从源头上消除施工隐患问题。同时在沉桩的过程中应采用专业的测量人员、精确的测量仪器设备严格控制测量过程，保证测量精度，将钢板桩、桩锤的作用方向以及桩位控制在同一直线上。钢板桩沉桩的过程中，速度不宜过快，力度也不宜过大，应根据实际施工的需要控制好锤头的沉桩力度及沉桩速度，尽量保证钢板桩匀速沉桩。在沉桩过程中如果出现垂直度偏差的问题，须及时拔除重新进行打桩，避免后续钢板桩出现同步倾斜的现象。

本文通过结合理论分析和实证分析，研究了中国人口结构与商品住房需求的关系，并采用固定效应和随机效应模型对比论证，研究结论可以为政府提供房地产市场调控的建议，也对房地产开发商具体指导作用。

二、文献综述

本文把人口结构分为人口年龄结构、人口社会结构和人口区域结构，所以下文从这三个方面对相关文献研究进行梳理。

对于人口年龄结构对商品住房市场的影响，Mankiw和Weil（1989）研究发现，二战之后的婴儿潮进入购房年龄是20世纪七十年代美国房价上涨的主要原因。他们还建立了家庭住房需求模型（M-W模型），该模型主要包括人口因素对住房需求的影响，结果表明20-30岁之间的人口是主要的购房群体，而随着人至中年到步入老年，人们对于住房的需求逐渐降低，所以人口老龄化能大幅度地减少住房需求。他们预测，在20世纪九十年代，美国会逐渐步入人口老龄化阶段，所以房价会大幅度降低［1］。 Malmberg（2010）也进一步的论证了M-W模型的猜想，他通过收集1981-2006年瑞典的面板数据进行研究，结果表明，人口老龄化对于房价和住房需求都是负面效应［2］。M-W模型也遭到了其他学者的质疑，Ermisch（1996）就认为M-W模型有一定的误差，人口年龄结构虽然会影响商品住房市场，但是还需要考虑到住房的供给和收入因素,而且住房需求是一个家庭的需求，所以在研究人口结构的时候也需要考虑到家庭结构［3］。 Levin 等（2009）用双重差分法研究了人口数量下降和人口老龄化对苏格兰和英格兰房价的影响，他们也对M-W模型有所质疑，认为在研究人口结构变化对商品住房市场影响的时候，需要控制经济、社会制度、收入水平等方面的因素［4］。任正委（2008）通过研究城镇人口年龄结构和商品住房市场需求的关系发现，中国的人口红利随着老龄化的日趋严重而变为人口负债，会很大程度上影响商品住房市场的健康发展，住房的刚性需求也会减少［5］。 谢琛、袁建华（2010）通过研究不同年龄段的人口数，建立了基于灰色理论的人口因素和商品住房市场关系的模型。研究发现，不同年龄阶段对商品住房需求的影响不同，20-23岁和36-40岁之间的人群影响程度较大，而不是普遍认为的25-40岁［6］。 金剑锋等（2013）在研究近 10年来我国的人口结构和商品住房市场数据后发现，人口老龄化会降低社会购买力，从而降低住房的刚性需求，但是家庭小型化和人口数量的上升却会增加住房需求［7］。 陈澎（2013）对未来几十年的人口年龄结构进行了预测，通过对不同年龄阶段人口变化的预测，从而对未来商品住房市场提出相关的政策建议［8］。

人口的社会结构包括人口家庭结构、人口教育结构等，国外也有不少学者做了人口社会结构对商品住房市场影响的研究。Eichholtz（2007）基于2001年英国家庭的横截面数据研究发现，人力资本是住房需求的主要驱动力，而且新生儿数量的增加会促进住房需求［9］。 Ost（2012）的研究也发现，当一个家庭正计划抚养一个小孩的时候，就会为购房做出准备，从而带动住房需求的上升［10］。很多国内学者研究人口社会结构和商品住房市场之间的关系时运用了定性分析的方法。张冲（2014）认为传统的家庭结构、平均家庭户规模、户主的受教育程度、职业等重要社会人口学因素对房地产市场需求有很大的影响［11］。孙晓芳（2012）发现，从1998年到2009年的12年间，我国的人口年龄结构、空间结构、家庭规模等因素是影响商品住房市场的重要因素。同时还分析我国东、中、西部区域性差异，从而提出协调我国未来人口社会结构和商品住房市场关系的针对性建议［12］。

其中，Salei，t 是商品房销售面积，youngi，t 是少年抚养比，oldi，t 是老年抚养比，fami，t 是平均家庭户规模，edui，t 是平均受教育年限，citi，t 是 城市 化率，inci，t 是人均 GDP，prii，t 是商品房平均销售价格，ri，t是一年期法定定期存款利率，ε是误差项。为了消除模型的异方差以及变量高次项的影响，对商品房销售面积、人均GDP和商品房平均销售价格进行了对数化处理，这样也利于之后的实证结果分析。同时，本文还对人均GDP和商品房平均销售价格两个价值变量以1998年的CPI为基期，进行了物价平减化处理。本文的所有变量都经过了极端值处理①通过Stata软件的winsorize命令处理，用1%和99%分位数的值替代小于1%和大于99%的值。。

关于各变量的描述性统计如表4.1所示。

三、中国人口结构对商品住房需求影响的理论分析

（一）人口年龄结构对商品住房需求的影响

不同年龄阶段的人群对于住房消费具有不同的倾向。根据生命周期理论，那些20岁到30岁之间的年轻人，很大一部分是刚刚大学毕业正面临购房选择的人。他们拥有很强的购房欲望，不过由于当前房价压力太大，大部分处于这个年龄阶段的人会选择租房。30岁到40岁的人群，工作了一定的时间并且有了一定的储蓄，而且面临着人生的其他选择，比如结婚或者是生育。这些人往往会选择购买一套属于自己的住宅，从而满足自身对住房的需求。40岁到50岁的人群，一般都事业有成，或是拥有很大一笔积蓄，这些人开始注重享受生活，所以就有一定的概率选择换一套更加舒适、宽敞的住宅。50岁以上的人群，虽然也有一部分人会为了更加安逸的居住环境而选择购房，但是更多的人则因临近退休或处于退休状态，所有的储蓄计划着留给子女和用于养老，所以购房欲望不大。

我国的人口区域结构分为人口自然地理结构、人口行政区域结构和人口城乡结构，而人口自然地理结构和人口行政区域结构变化的程度一般很低，所以本文主要分析人口的城乡结构。1995年我国的城市化率就达到了29%，随后我国城镇化进程就稳步加快，直到2015年，经过了20年的发展，城市化率达到了56.1%，城市化率的提高对于商品住房市场有很大的影响。在城市化的初期，城市人口增加速度很快，考虑到城市土地的有限性，容易出现住房供不应求的情况。但是随着城市化率提高到一定程度之后，城市的住房需求会达到饱和甚至降低。我国的人口流动是指不改变户籍情况的人口转移，最普遍的情况就是农民工在城市务工；人口迁移则是户籍登记地的永久性改变。人口流动和人口迁移对商品住房需求的影响是不同的，人口流动是短期的，一般不会改变人口流入地和流出地的商品住房需求，因为流动人口一般不会选择长期居住，所以人口流动只对租赁市场有影响。而人口迁移则是永久的户籍地改变，那么对于人口迁入率高的地方，就会提升当地的购房需求。

临床既往的治疗以药物四联为主,兰索拉唑属于新型抗胃酸药物,可应对胃酸的分泌进行抑制,左氧氟沙星和阿莫西林属于抗生素,枸橼酸铋钾为胃黏膜保护剂,诸药联合可以加快胃溃疡愈合速度,对出血的发生进行有效预防。消化内镜手术通过对患者胃内情况进行观察,可以将胃内出血点和出血位置予以明确,结合四联疗法治疗可将整体治疗效果提升[3]。从此次数据结果可以看出,研究组患者的幽门螺杆菌清除率较比参照组更高,其胃动力学指标改善也更为显著,组间数据结果证实后差异呈P<0.05,产生了统计学意义。另外,通过对胃溃疡患者进行分析,再出血的影响因素与治疗方式、胃出血量和血红蛋白有着直接关系,临床需对其加以关注。

（二）人口社会结构对商品住房市场的影响

人口社会结构主要包括教育、家庭规模等几个因素。关于人口的教育结构，随着受教育程度的上升，所带来的直接影响就是人力资本的上升。间接地，一个人接受了更高等的教育，就会提高个人的能力，从而更有能力去购房。因此，人均受教育程度的提高对商品住房需求具有促进作用。

我国近20年来，家庭规模不断缩小，其主要原因是计划生育政策的实施。从1998年到2015年这十几年的时间内，我国平均每一个家庭都减少了接近0.5口人。购房是以家庭为单位的，所以由于计划生育，导致家庭小型化程度越来越高，未来将会有更多的家庭数，商品房的需求量势必增加。

（三）人口区域结构对商品住房市场的影响

所有的金融经营都要以占用他方的货币资源作为自身发展的基础，如银行占用客户存款、保险公司占用客户保费、基金和债券发行人要占用客户货币资金等，同时行业的发展还必须要有相关市场的发展为依托，因此从内部和外部都会对这种经营形成一定的生长约束和风险约束。

四、实证回归结果分析

（一）变量的选取及数据的来源

人口结构包括多种分析方法，本文所选的解释变量主要是按照人口年龄结构、人口社会结构和人口区域结构三个方面来选取。具体来说，人口年龄结构用少儿抚养比以及老年抚养比表示，人口社会结构用平均家庭户规模和平均受教育年限表示，人口区域结构用城市化率表示。其中，少儿抚养比是0-14岁少儿人口数所占总人口的比重；老年抚养比是65岁及其以上人口数占总人口的比重；平均家庭户规模是各省平均每户家庭的人口数；平均受教育年限代表着人力资本，其计算公式是：（文盲人口×1+小学教育人口×6+初中教育人口×9+高中教育人口×12+大学及其以上教育人口×16）/总人口；城市化率是各省城镇人口占该省总人口的比重。

本文所研究的是人口结构对商品住房需求的影响，所以被解释变量是商品住房需求，用商品房销售面积表示。需要说明的是，这里的商品住房需求和租赁市场无关。

对于控制变量，主要选取了几个影响商品住房需求的经济因素。第一，人均收入的高低能够直接地影响社会的购买力，人均收入与商品住房需求呈正相关关系。我们以人均GDP代表人均收入，同时也反映经济发展水平。第二，根据房地产供求理论，商品房价格通常和房地产需求呈负相关关系，本文采用商品房平均销售价格代表商品房价格。第三，利率对于住房消费也会有一定的影响，根据生命周期理论，当前利率会影响到未来的消费，如果当前利率较高，人们可能会考虑到推迟购房，从而降低了当前的住房需求。本文采用了一年期金融机构法定定期存款利率。

本文的研究样本是不包含香港、澳门、台湾在内的其他31个省级行政区，时间跨度为1998-2015年，共涉及9个变量。其中，商品房销售面积、少儿抚养比、老年抚养比、平均受教育年限、城市化率、人均GDP和商品房平均销售价格由历年的中国统计年鉴整理计算而得；平均家庭户规模来自于历年的中国人口统计年鉴；而一年期法定定期存款利率是通过中国人民银行在每一年年初公布的数据整理而来，若本年未调整存款利率，则本年的存款利率为上一年年末的存款利率。

（二）模型的选择

文章采用1998年到2015年各省的面板数据分析人口结构对商品住房需求的影响，所采用的面板模型如下：

 

人口区域结构主要指的是城乡结构，Chen等（2011）研究表明，对于相对发达的城市而言，由于城市化水平已经较高，所以城市化的提高对商品住房市场的影响是微乎其微的。而那些相对不是很发达的城市就容易受益于城市化率的上升，从而推动商品住房市场的发展［13］。 Akbari等（2012）在研究加拿大商品住房市场的时候就发现，从2000-2008年以来，加拿大的房价和人均收入水平的上升，都和大量的移民有关［14］。Mahadevia等（2012）认为，一个高速增长的经济体，人口不断从农村向城市迁移，对城市的商品住房市场是一个巨大的挑战［15］。帅友良（2005）发现，中国城市化的速度非常快，城市人口的增加一方面是通过“农转非”，另一方面是城市的新生人口。随着城市化进程的加快，商品住房市场所受到的冲击也很大，巨大的供需缺口将带来严重的城市住房难问题，所以政府必须考虑到人民的住房需求问题，做好城市化中人口增长和城市建设两方面的均衡［16］。丁祖昱（2013）对我国新型城镇化背景下的商品住房市场进行了预测，分析预计2022年我国城市化率将达到62%，未来十年商品住房需求将达到120亿平方米［17］。

（三）实证分析

综上所述，本研究通过对MM各期患者外周血及骨髓中Treg、Th17细胞比率，以及患者外周血血清IL-6和CRP水平的分析，证实Treg/Th17平衡在MM活动期向Treg细胞倾斜，有效治疗后恢复，提示Treg/Th17比值具有MM预后判断作用。此外，本研究中，经过治疗后，部分患者Treg/Th17比值仍较高，可能与治疗效果不佳相关。在MM患者中，Treg/Th17平衡是否受到其他细胞亚群或因子的影响，有待于更深入的研究来明确。

人口年龄结构分为少儿抚养比和老年抚养比。对于少儿抚养比来说，小孩没有购房能力，所以少儿抚养比与商品住房需求呈负相关。对于老年人来说，一方面由于当前社会趋势是子女和父母不倾向住在一起，一部分经济条件较好家庭的父母会为子女购房，或者条件一般的会由子女和父母同时出资买房；另一方面，为了更加舒适的居住环境，子女也可能为了老人购房养老。所以，老年抚养比与商品住房需求呈正相关。从未来趋势看，少儿抚养比随着二胎政策的实施，肯定会上升，而老年抚养比也一直处于上升趋势。所以，未来总抚养比一定是上升的。对于那些“上有老，下有小”的人群来说，需要承担更大社会压力。而这些人群也是购房的主力军，所以中国人口年龄结构的变化对于商品住房市场无疑是一个巨大的冲击。

 

表4 .1各变量的描述性统计

  

变量名 变量解释 观察值 均值 标准差 最小值 最大值lnsale 商品房销售面积 558 7.018 1.443 -0.910 9.365 young 少儿抚养比 558 26.509 7.993 9.880 57.780 old 老年抚养比 558 11.205 2.856 1.760 21.880 fam 平均家庭户规模 558 3.322 0.441 2.330 5.520 edu 平均受教育年限 558 8.110 1.291 2.947 12.100 cit 城市化率 558 43.379 17.726 13.800 89.300 lninc 人均GDP 558 8.466 0.793 6.176 10.515 lnpri 商品房平均销售价格 558 6.924 0.685 4.977 8.803 r 一年期法定定期存款利率 558 2.759 0.803 1.980 5.220

本文所使用的数据属于静态面板，对静态面板数据回归的方法有三种：混合回归、固定效应模型和随机效应模型。一般采用F检验来确定固定效应模型是否应该退化为混合回归模型，用豪斯曼检验（hausman test）区分是使用固定效应模型还是随机效应模型。本文面板数据回归结果如表4.2所示。

 

表4 .2人口结构对商品住房需求回归结果

  

注释：模型（1）和模型（2）分别是不带控制变量和带有控制变量的回归方程，模型（2）是对方程（1）进行回归，模型（1）的回归方程是 Salei，t=β0＋β1youngi，t＋β2oldi，t＋β3fami，t＋β4edui，t＋β5citi，t＋β6inci，t＋β7prii，t＋β7ri，t＋εi，t 。 ***、** 和 * 分别表示在 1%、5%和10%的显著水平下显著，括号内的数字是t值。POOL、FE和RE分别代表混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型。

 

模型（1）模型（2）变量POOL FE RE POOL FE RE young -0.00594(0.81)-0.0332***(6.18)-0.0328***（6.01）-0.0057（0.80）-0.0312***(6.09) -0.0309***(5.95)(9.24) 0.101***(9.79)fam -1.148***old 0.159***(11.26)0.119***(11.29)0.124***（11.64）0.155***（11.43）0.0949***(7.86)-0.424***(3.90)-0.459***（4.15）-1.150***(8.07) -0.418***(3.93) -0.429***(4.04)edu 0.539***（11.2）0.695***（0.020）0.664***（13.73）0.513***（11.05）0.551***（9.95）0.502***（9.86）cit -0.0264***(9.34)-0.000414(0.21)-0.0021（1.03）-0.023***(8.44) 0.0009(0.5) 0.0012(0.63)lninc 0.154(1.10) 0.849***(6.46) 0.711***(5.48)lnpri -0.481***(2.99) -1.186***(7.83) -1.116***(7.41)r -0.165***(3.80) -0.112***(4.55) -0.129***(5.18)_cons 5.986***(8.05)2.353***(3.75)2.722***（4.26）8.59***(9.87) 4.994***(5.28) 6.174***(7.19)F检验 F=47.55 F=51.76 Prob〉F=0.000 Prob〉F=0.0000豪斯曼检验chi2=47.01 Prob〉chi2=0.000 Prob〉chi2=0.0000 chi2=44.08

如表4.2所示，不论带不带控制变量，回归结果中F检验和豪斯曼检验都是拒绝原假设的，所以回归方程使用固定效应模型是最优的。对于控制变量来说，人均GDP会促进商品住房需求量的提升，而商品房平均销售价格和一年期法定定期存款利率会降低商品住房需求，回归结果与前文所分析的结论一致。

最后，摧毁基层腐败及黑恶势力保护伞。基层腐败与黑恶势力猖獗，与上级官员支持有很大关系，他们往往通过行贿和裙带关系，结成社会关系网，造成基层民众维权困难。基层反腐打黑，必须旗帜鲜明地摧毁其保护伞，营造公平正义的社会环境，让老百姓义无反顾地参与到这场斗争中来。

根据固定效应回归结果，我们可以从本文对人口结构的划分角度出发，分成三个部分来解释：

矿产资源勘查开采信息公示中存在的问题和对策建议（吕晓澜等） ...............................................................9-23

第一，人口年龄结构对商品住房需求的影响可以通过少儿抚养比和老年抚养比的系数来解释。在不加入控制变量的模型（1）中，可以看出少儿抚养比和老年抚养比两个系数都是非常显著的。少儿抚养比对商品住房需求具有负向的作用，而老年抚养比与商品住房需求呈正相关关系。不过加入控制变量之后（见模型2），少儿抚养比与老年抚养比系数的绝对值分别下降了一些，但是与商品住房需求的关系并没有发生改变。

据文献记载[5]，研究区奥陶系中统岩层与石炭系中统岩层的接触关系为沉积平行不整合接触，奥陶系灰岩上覆杂色、砖红色砾岩[5]或铝土岩.但实地考察发现，在本区郝家房西北山上存在奥陶系中统岩层与石炭系中统岩层之间为断层面的上、下盘接触，即奥陶系中统岩层与石炭系中统岩层之间为断层，下盘是奥陶系中统岩层，上盘是石炭系中统岩层.说明本研究区地质条件比较复杂，有关学者可来此作沉积环境及地应力分析等进一步的学术研究工作.

第二，人口社会结构的影响可以通过平均家庭户规模和平均受教育年限来解释。不论加入控制变量与否，平均家庭户规模对商品住房需求有非常显著的负向影响，而且回归系数值大小都很接近。对于平均受教育年限而言，在加入控制变量之前，它和商品住房需求具有显著正相关关系，在加入控制变量之后，系数值虽然有所下降，但是显著性不变。

第三，人口区域结构的影响可以通过城市化率来解释。我们发现，两种混合回归的城市化率系数值显著为负，但是采用面板回归之后，无论是固定效应还是随机效应，系数值都变得不显著。

对回归结果进行具体分析，可以发现其结果和理论分析所得的结论基本一致。少儿抚养比代表人口年龄结构中的年幼人口，主要的购房群体并不是这些没有消费能力的人口，所以少儿抚养比对住房需求有负向作用。老年抚养比与住房需求呈正相关，这个结果与国内大部分研究不太一样。可能的原因是，一方面，子女出于孝心，会为老人买房养老；另一方面，中国人有着不同于西方的消费模式，年轻时更倾向于储蓄，这种保守的消费观念使得人至老年的时候，拥有很多的储蓄，所以很大可能会为子女提供购房的经济支持。平均家庭户规模的逐渐降低是我国当前社会的趋势，随着我国的人口总量越来越多，家庭小型化趋势对我国家庭数量的提升作用更为明显，如此，商品住房需求量也会增加，所以平均家庭规模与商品住房需求呈负相关。平均受教育年限和商品住房需求呈正相关关系的结果也是可以预见的，因为平均受教育年限代表着人力资本，同时也是个人能力和素质的体现，学历更高受过更好的教育的人相对而言具有更高的工资，所以会拥有更强的购房能力。城市化率的系数值不显著，可能是因为随着城市化率的提高，一方面人口迁移带来的城市人口比重增加会提升商品住房需求；另一方面对于大城市而言，城市住房需求早已经达到饱和，城区人口会向郊区转移，而且对于房价较高的地区，很大一部分人选择租房，进而增加的是租赁住房的需求。所以，这就导致了城市化率的系数值不显著。

五、政策建议

第一，重视人口老龄化问题，推进养老型住宅建设。当前，我国老龄化程度越来越高，对商品住房需求有一定的推动作用。子女出资为父母购房养老会提升商品住房的需求量，所以政府需要更加注重针对老年人的住宅建设。家庭养老负担加剧，未来老龄化程度加深，仅仅依靠家庭的力量很难承受社会养老压力。为了解决以上问题，政府需要增加对养老型住宅建设的财政投入，将养老用地纳入城市发展规划，对养老型住宅的建设给予一定的政策支持和财政补贴，并且还要建设与养老型住宅配套的医疗和健身等社会福利场所，形成一个完整的养老经济利益链。政府和房地产商需要为未来的老龄人口提供一个健康、舒适的住宅环境。

第二，顺应二胎政策，调整未来房屋结构。家庭小型化趋势随着二胎政策的实施会发生改变，未来的房地产商将要更多地对四口之家提供住宅房源，所以未来的房屋结构需要从当前的“二室一厅”、“三室一厅”或“三室两厅”向“四室两厅”之类的大型住宅结构转变。为了达到供求平衡，房地产开发商需要根据当地的实际情况，选择建造相应的住宅。不同规模和结构的家庭对商品住房的需求是不同的，房屋设计要适应未来人口社会结构变化趋势，保证住宅用地的合理开发和利用。

与此同时，目前常见的Android应用安全性检测方案主要使用动态和静态两种检测技术，但大多数设计方案只针对其中一项技术进行应用或改进，少有对这些技术检测效果的相关性与互补性进行研究。这明显无法对root手机进行全面、高效的安全防护。

第三，适应人口转变，保证房地产市场稳定发展。人口年龄结构的周期性变化会对房地产市场带来很大的影响，所以政府应该及时进行人口政策与住房制度的改革。同时，可以建立全国范围内的住房信息系统，及时向社会公布各类住房信息，合理地引导居民预期，这样就能有效地在人口结构转型时期降低宏观经济波动的风险，也能实现各类相关政策的有效实施，促进房地产市场平稳健康地发展。

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