房奴到底会不会影响消费升级？这篇文章告诉你答案！

房奴会让生活水平下降吗？

房奴就是有借贷买房子，家庭收入的一部分用来还贷，是不是就会导致生活水平不提高，用决策层更关心的话题，就是消费不升级了呢？

本篇介绍的秦海林等人的论文，试图回答这个问题。

选择这篇论文，是因为研究者对数据的处理考虑到了很多以往的研究没有处理的因素，结论因此比以往的研究结论更有可信度。这对修炼数据思维的同学是一个很好的学习材料。

研究者一开始，就问了一个核心问题：房贷支出一定会挤占家庭消费支出，从而妨碍消费的升级吗？

大部分人都会顺理成章地认为，家有房贷就会导致家庭消费捉襟见肘。每个月那么一大笔支出，心理上肯定是有压力的吧。而且，连工作都不敢任性辞，陪着领导的笑脸，还有 996 的加班，以及没有意义的各种弯路。

但是相反的视角带来的另一种景象。

例如，背负房贷的家庭可能会被狄德罗效应击中。狄德罗效应是说，“一件消费品可能很难单独给消费者带来效用，其必须与其他消费品同时消费，才可能给消费者带来效用”。例如一款墨镜要是不与特定的口红搭配，单独的墨镜或者口红，可是效果会大大缩水。

你买了好房子，那不得配上相应的家具啊？你还能用宜家吗，不得用上梵几啊？

当然还有其他的效应。这里只提及一个，仅仅为了说明，增加消费的可能性也是有的。

那么哪一种景象是真实的呢？

那就得用数据实证了。

数据来源于 2016 年的中国家庭追踪调查。这是北京大学中国社会科学调查中心组织实施的。最后可用样本总量为 22498 个。

被解释变量是消费结构。具体是高级消费占总消费的比例。初级消费是衣食住行，高级消费有文教娱乐、家庭设备支出、医疗保健，以及交通通信等。这一指标越高，意味着家庭有更好的 能力满足物质和精神等各方面的高级享受需求。根据数据来源，均为过去 12 个月的情况。

（注意：因为本篇的目的是为修炼数据思维服务，因此没有完全对应原论文的内容。例如被解释变量，原论文还讨论了恩格尔系数。为行文简洁，就略去了。关心的读者可以自行去查原文。）

解释变量为房贷支出。即过去 12 个月，该家庭还房贷的总支出。

控制变量包括户主的个体特征变量、 家庭特征变量和地区特征变量。

还有一些数据处理也很重要，但是与本篇主旨关系不大。例如为避免异常值的影响，研究者对连续型数据在 1% 的水平上进行缩尾处理等等。

用多元回归方程一跑，显示房贷支出对消费结构提升有积极作用，统计显著。

结论出来了吗？对修炼数据思维的同学来说，这才刚刚开始。

最重要的问题就是内生性问题。其中，内生性问题里的最重要的问题是反向因果关系问题。也就是说，反过来消费升级的家庭也可能收入会更高，有更大概率去买房，从而背负房贷。

因此必须处理这个问题。

处理的方式就是寻找一个合适的工具变量。研究者说，经过大量实验，找到了的工具变量是同社区其他家庭的平均房贷支出。

具体做法是，先使用平均房贷支出对样本的房贷支出进行回归，得到一个预测值。再用这个预测值代入原始模型中，进行回归分析。

这样操作的意义，是把反向因果链条打断。研究者的解释是：同社区其他家庭平均房贷支出与样本家庭房贷支出相关，满足了工具变量的相关性特征。另外社区内除该家庭之外的房贷支出为中观变量，不会直接影响该家庭的消费结构。该家庭的消费结构更不会反过来影响这个中观变量，又满足了工具变量的外生性特征。

这就是打断了反向因果的链条。因为用预测值代替家庭房贷支出，其数据中不包括反向因果的数据，因此是单向的。

再跑模型，结论是：房贷支出的系数在 1% 的显著性水平上为正，回归系数为 0.077，说明房贷支出能显著促进消费升级。

这个结论就可信多了。

事情还没有结束。

虽然总的效应是显著促进，但是不同的群体效果是不一样的。于是要检查异质性情况。

最重要的一个区别就是城市和乡村。

结果表明，对城市群体，房贷支出不能有效刺激城镇居民扩大消费。相对于城市家庭而言，房贷支出对农村家庭消费升级的促进效果更显著。

现在就能回答开头的核心问题了。

如果问整体情况，房贷支出对消费升级的作用是正向的，但是这个正向作用在农村地区是显著的，在城市地区是不显著的。

我们的体感是对的，也是有偏见的。因为我们生活在城市当中，感受的是身边的故事。同时，城里人在互联网上的声音也是最高的。两个因素都让我们带上了不知不觉的偏见。

事情还没有完。以上的结论都是在买了房子且有房贷的样本中得到的。那么，买了房子但没有贷款的人，作为对照组，这个结论还成立吗？

这就是稳健性检验。

研究者按照有无房贷分成两组，再按照倾向得分匹配，看看平均处理效应有没有变化。

结果表明，匹配之后的平均处理效应，5% 的统计水平上显著，表明家庭有房贷支出后，消费结构会优化 0.5%。

都买了房，有房贷比没有房贷的，消费升级的程度更大。

经过了这几步，结论才可信。

如果说不足，研究者自己也指出了一个。一个是仅仅是 2016 年一年的数据，不能说明是长期现象。以后面板数据出现，会有进一步的发现。

另外一个，就是之前讨论此问题时的一个议题，那就是医疗消费是不是高级消费，而衣食行当中，也有大量的高级消费，情绪消费，笼统地按类别讨论高级初级，其实是掩盖了问题。

这样一来，尽管数据处理方面做得非常优秀，但是对数据和现实的对应方面，可能还有讨论的空间。

秦海林、陈泽，《房贷会妨碍居民家庭消费升级吗？—— 基于 2016 的实证检验》，《社会学刊》，2021 年第 4 期

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