我国“以房养老”的潜在规模与特征——基于一个供给与需求相结合的模型
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摘要
中国老年人房产价值高而平均流动性收入低,说明"以房养老"具有较大市场潜力。在我们建立的供给与需求结合的模型中,金融机构及老年人的最优决策意味着存在一个使得老年人效用最大化的最优房产抵押比例。根据模型结论以及CHARLS数据库的计算表明,家庭类型、年龄大小、户籍与居住地等因素都对老年人的房产抵押比例、每月年金支付额、每月年金支付额对流动性的比值存在影响。而房产升值率变化以及老年人偏好的改变对老年人所得每月年金支付额也存在温和的影响。该研究明确了"以房养老"潜在规模与重要性,并对引导金融机构推出"以房养老"业务具有重要的实际意义。
Property values usuallytake a large share in the total assets of the aged's in China while the average liquid income is low for them. This fact shows House-for-Pension has a great market potential. In our model which combined supply and demand,the optimal decisions of financial institution and the aged mean that there is an optimal mortgage ratio that maximizes the utility of the aged. According to the derivation process of this model,we use the CHARLS database to calculate the optimal mortgage ratio. The result shows that the factors such as family type,age,residence will have influenced on the ratio of mortgage,monthly annuity payment A and ratio R. And the change of the property appreciation rate,as well as the change of the aged's preference,has a mild effect on the monthly annuity payment.
Property values usuallytake a large share in the total assets of the aged's in China while the average liquid income is low for them. This fact shows House-for-Pension has a great market potential. In our model which combined supply and demand,the optimal decisions of financial institution and the aged mean that there is an optimal mortgage ratio that maximizes the utility of the aged. According to the derivation process of this model,we use the CHARLS database to calculate the optimal mortgage ratio. The result shows that the factors such as family type,age,residence will have influenced on the ratio of mortgage,monthly annuity payment A and ratio R. And the change of the property appreciation rate,as well as the change of the aged's preference,has a mild effect on the monthly annuity payment.
引文
[1]Tse,Y.K.Modellingreversemortgages[J].Asia Pacific Journal of Management,1995,12(2):79-95.
[2]Andrew D.Eschtruth.Will Reverse Mortgages Rescuethe Baby-Boomers[D].2006.
[3]Bradford Case.Preliminary Evaluation of the HECM Reverse Mortgage Program[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,1994,22(2):301-346.
[4]Caplin,A.The Reverse Mortgage Market:Problems and Prospects[D].2000.
[5]Chiristopher J.Mayer,Reverse Mortgages and the Liquidity of Housing Wealth[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,1994,22(2):235-255.
[6]David W.Rasmussen,The Reverse Mortgage as an Asset Management Tool[J].Housing Policy Debate,1997,8(1):173-194.
[7]Edward J,Szymanoski J.Risk and the Home Equity Conversion Mortgage[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,1994,22(2):347-366.
[8]Fratantoni,M.C.Reverse Mortgage Choices:A Theoretical and Empirical Analysis of the Borrowing Decisions of Elderly Homeowners[J].Journal of Housing Research,1999,10(2):189-208.
[9]Kutty,N.The Scope for Poverty Alleviation among Elderly Home-owners in the United States through Reverse Mortgages[J].Urban Studies,1998,35(1):113-129.
[10]Leviton,R.Reverse Mortgage Decision-Making[J].Journal of Aging&Social Policy,2002,13(4):1-16.
[11]Ong,R.Unlocking Housing Equity Through Reverse Mortgages:The Case of Elderly Homeowners in Australia[J].European Journal of Housing Policy,2008,8(1):61-79.
[12]Peter Chinloy.Reverse Mortgages:Contracting and Crossover Risk[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,1994,22(2):367-386.
[13]Sally R.Merrill.Potential beneficiaries from reverse mortgage products for elderly homeowners:an analysis of American Housing Survey data[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,2011,22(2):257-299.
[14]Shan,H.Reversing the Trend:The Recent Expansion of the Reverse Mortgage Market[J].Real Estate Economics,2011,39(4):743-768.
[15]Thomas P.Boehm.Reverse Mortgages and Interest Rate Risk[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,1994,22(2):387-408.
[16]王琨.开展住房反向抵押贷款的市场均衡分析[J].经济论坛,2005(12):76-78.
[17]刘嘉伟,项银涛.老龄化社会与商业银行住房反向抵押贷款[J].中国金融,2005(12):43-44.
[18]李时华.住房反向抵押贷款:扩大老年消费需求的新途径[J].消费经济,2007(1):64-67.
[19]范子文.中国住房反向抵押贷款的组织模式与运行机制探析[J].经济界,2007.
[20]李旭.农村房屋买卖存在的问题及法律对策[J].时代法学,2007(2):89-93.
[21]王岩.以房养老几种模式及其在我国的可行性分析[J].时代人物,2008(2):32-33.
[22]柴效武,反向抵押贷款在我国开办的迫切性和可行性的评析[J].城市,2008(1):61-64.
[23]范雪蕾,高子建.“以房养老”模式的国情分析及其实施构想[J].商业经济研究,2009(8):46-47.
[24]柴效武,胡平.美国反向抵押贷款发展历程及对我国的启迪[J].经济与管理研究,2010(4).
[25]常缨征.关于“以房养老”模式的理性分析[J].价格理论与实践,2013(9):92-93.
[26]陈建明.商业用地出让年限到期后的处置问题[J].中国房地产,2013(5):68-70.
[27]陈支农.以房养老:我国新型社会养老模式探析[J].福建行政学院学报,2013(6):7-11.
[28]李荣.住房反向抵押贷款养老运作探索[J].特区经济,2014(12):22-23.
[29]吴学安.“以房养老”缘何难以成为主流[N].中国建设报,2016-04-13(1).
[30]王小平.以房养老与财富管理创新[J].中国金融,2016(15):23-24.
[31]陈友华,施旖旎.最后一根救命稻草:以房养老的美国经验与在中国的实践[J].国际经济评论,2016(6):146-157.
[32]黄韦玮.中国以房养老的可行性分析与模式探究——基于美国经验的启示[J].现代商业,2017(34):165-166.
[33]岳一鸣.浅析我国以房养老模式的潜在风险和对策建议[J].中国国际财经(中英文),2017(22):178-179.
[34]徐瑛楠.“以房养老”模式推行风险与政策应对研究[J].金融经济,2017(20):8-9.
[35]熊景维,钟涨宝,李奥奇.保障替代、代际契约与信息引致:“以房养老”参与意愿的影响因素——基于武汉市中老年人调查数据的实证分析[J].人口研究,2017,41(1):46-58.
[36]王柔玉.基于房价组合预测的以房养老产品定价研究[D].浙江财经大学,2017.
(1)401K账户是公司雇员的退休基金账户,由雇员与雇主共同缴费建立。为了全面解决养老问题,鼓励职工个人和企业为职工的养老金进行储蓄,美国政府1978年在《国内税收条例》中增加了“第401K条款”,对养老金存款给予特定税收优惠。因此,养老金计划在美国又称“401K计划”。“401K计划”在20世纪90年代迅速发展,逐渐取代了传统的社会保障体系,成为美国诸多雇主主要的社会保障计划。
(2)HECM,即为Home Equity Conversion Mortgage的缩写,译为“住房转换抵押贷款”,是为美国62岁以上的房产所有者提供的一项反向抵押贷款产品。HECM市场是美国最主流的反向抵押贷款市场。
(3)数据来源于CHARLS(2015)。CHARLS(China Health and Retirement Longitudinal Study),是中国健康与养老追踪调查的简称。由北京大学国家发展研究院发起建立的一套数据库,旨在收集代表中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据,用以分析中国人口老龄化问题。CHARLS全国基线调查于2011年开展,覆盖150个县级单位,450个村级单位,约1万户家庭中的1.7万人。2015年是CHARLS全国基线样本的第二次常规追踪调查。这些样本每两年追踪一次,调查结束一年后,数据将对学术界公开。
(4)老年人家庭,主要包括两类:一类是由一对老年夫妻组成的家庭,另一类是单身老人家庭。
(5)因为家具以及农村家庭畜养的畜禽的价值难以准确衡量,所以未计入家庭存量资产中。
(6)我国《老年人权益保障法》第二条规定,老年人的年龄起点标准是60周岁。即凡年满60周岁的中华人民共和国公民都属于老年人。而55岁到60岁为老年前期。我们以55岁作为老年计算起点,主要是基于数据计算的便利性。
(7)包括家庭农业经营收入(从事农业活动所收获的用于自消费或出售的农产品、畜禽副产品价值)和家庭个体经营收入。
(8)根据CHARLS调查的规则,住在一起的老年夫妻才能算一个老年夫妻家庭。
(9)根据假定,老人6月份去世,禁售期1个月,房产在销售周期内不再计算升值。
(10)根据假定,老人6月份去世,禁售期1个月,销售周期3个月,贷款管理费用在房产售出前计息。
(11)2016年12月28日,中国保监会发布《中国人身保险业经验生命表(2010—2013)》,此表为我国保险业第三套生命表,根据被保险人实际的死亡统计资料编制而成,很大程度上反映出中国人均寿命、疾病等情况,是保险公司评估风险、决定寿险保费的重要依据。
(12)虽然他们的预期可能并不比经验得出的概率更为准确,因为健康状况在较长时间跨度下较难预判。
(13)表示老年人习惯省吃俭用,将更多权重赋予安全性和给子女留遗产。
(14)分别给老年人的两个预算约束等式的右边加1,是希望排除c,s,h三个变量中有一个为0而使效用为0的情况。可以假定给老年人的预算加上1元钱不会对模型的解产生很大影响。
(15)由于技术上的原因,该部分呈现的模型求解结果并不是精确结果,其中A是以500元为单位向上累计,直到满足MPVP=0的条件;而φ是在[0,1]之间以0.1为单位向上累加,直到求得效用最大化的φ*。
(16)夫妻双方都≥55岁,或年龄≥55岁的单身老人。
(17)由于月支付额A与流动性收入之比ratio的极端值之间差异过于悬殊(最小值的数量级为10-2,最大值的数量级达到102,大部分数据的数量级为100),因此平均值受到极端值的影响非常大,这里改用中位数。下文关于ratio的处理也相同。
(18)85—90岁组的老年人的两项数据都偏低,暂时将原因归结为抽样误差。
(19)两个原因可以相互影响。
[2]Andrew D.Eschtruth.Will Reverse Mortgages Rescuethe Baby-Boomers[D].2006.
[3]Bradford Case.Preliminary Evaluation of the HECM Reverse Mortgage Program[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,1994,22(2):301-346.
[4]Caplin,A.The Reverse Mortgage Market:Problems and Prospects[D].2000.
[5]Chiristopher J.Mayer,Reverse Mortgages and the Liquidity of Housing Wealth[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,1994,22(2):235-255.
[6]David W.Rasmussen,The Reverse Mortgage as an Asset Management Tool[J].Housing Policy Debate,1997,8(1):173-194.
[7]Edward J,Szymanoski J.Risk and the Home Equity Conversion Mortgage[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,1994,22(2):347-366.
[8]Fratantoni,M.C.Reverse Mortgage Choices:A Theoretical and Empirical Analysis of the Borrowing Decisions of Elderly Homeowners[J].Journal of Housing Research,1999,10(2):189-208.
[9]Kutty,N.The Scope for Poverty Alleviation among Elderly Home-owners in the United States through Reverse Mortgages[J].Urban Studies,1998,35(1):113-129.
[10]Leviton,R.Reverse Mortgage Decision-Making[J].Journal of Aging&Social Policy,2002,13(4):1-16.
[11]Ong,R.Unlocking Housing Equity Through Reverse Mortgages:The Case of Elderly Homeowners in Australia[J].European Journal of Housing Policy,2008,8(1):61-79.
[12]Peter Chinloy.Reverse Mortgages:Contracting and Crossover Risk[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,1994,22(2):367-386.
[13]Sally R.Merrill.Potential beneficiaries from reverse mortgage products for elderly homeowners:an analysis of American Housing Survey data[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,2011,22(2):257-299.
[14]Shan,H.Reversing the Trend:The Recent Expansion of the Reverse Mortgage Market[J].Real Estate Economics,2011,39(4):743-768.
[15]Thomas P.Boehm.Reverse Mortgages and Interest Rate Risk[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association,1994,22(2):387-408.
[16]王琨.开展住房反向抵押贷款的市场均衡分析[J].经济论坛,2005(12):76-78.
[17]刘嘉伟,项银涛.老龄化社会与商业银行住房反向抵押贷款[J].中国金融,2005(12):43-44.
[18]李时华.住房反向抵押贷款:扩大老年消费需求的新途径[J].消费经济,2007(1):64-67.
[19]范子文.中国住房反向抵押贷款的组织模式与运行机制探析[J].经济界,2007.
[20]李旭.农村房屋买卖存在的问题及法律对策[J].时代法学,2007(2):89-93.
[21]王岩.以房养老几种模式及其在我国的可行性分析[J].时代人物,2008(2):32-33.
[22]柴效武,反向抵押贷款在我国开办的迫切性和可行性的评析[J].城市,2008(1):61-64.
[23]范雪蕾,高子建.“以房养老”模式的国情分析及其实施构想[J].商业经济研究,2009(8):46-47.
[24]柴效武,胡平.美国反向抵押贷款发展历程及对我国的启迪[J].经济与管理研究,2010(4).
[25]常缨征.关于“以房养老”模式的理性分析[J].价格理论与实践,2013(9):92-93.
[26]陈建明.商业用地出让年限到期后的处置问题[J].中国房地产,2013(5):68-70.
[27]陈支农.以房养老:我国新型社会养老模式探析[J].福建行政学院学报,2013(6):7-11.
[28]李荣.住房反向抵押贷款养老运作探索[J].特区经济,2014(12):22-23.
[29]吴学安.“以房养老”缘何难以成为主流[N].中国建设报,2016-04-13(1).
[30]王小平.以房养老与财富管理创新[J].中国金融,2016(15):23-24.
[31]陈友华,施旖旎.最后一根救命稻草:以房养老的美国经验与在中国的实践[J].国际经济评论,2016(6):146-157.
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[34]徐瑛楠.“以房养老”模式推行风险与政策应对研究[J].金融经济,2017(20):8-9.
[35]熊景维,钟涨宝,李奥奇.保障替代、代际契约与信息引致:“以房养老”参与意愿的影响因素——基于武汉市中老年人调查数据的实证分析[J].人口研究,2017,41(1):46-58.
[36]王柔玉.基于房价组合预测的以房养老产品定价研究[D].浙江财经大学,2017.
(1)401K账户是公司雇员的退休基金账户,由雇员与雇主共同缴费建立。为了全面解决养老问题,鼓励职工个人和企业为职工的养老金进行储蓄,美国政府1978年在《国内税收条例》中增加了“第401K条款”,对养老金存款给予特定税收优惠。因此,养老金计划在美国又称“401K计划”。“401K计划”在20世纪90年代迅速发展,逐渐取代了传统的社会保障体系,成为美国诸多雇主主要的社会保障计划。
(2)HECM,即为Home Equity Conversion Mortgage的缩写,译为“住房转换抵押贷款”,是为美国62岁以上的房产所有者提供的一项反向抵押贷款产品。HECM市场是美国最主流的反向抵押贷款市场。
(3)数据来源于CHARLS(2015)。CHARLS(China Health and Retirement Longitudinal Study),是中国健康与养老追踪调查的简称。由北京大学国家发展研究院发起建立的一套数据库,旨在收集代表中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据,用以分析中国人口老龄化问题。CHARLS全国基线调查于2011年开展,覆盖150个县级单位,450个村级单位,约1万户家庭中的1.7万人。2015年是CHARLS全国基线样本的第二次常规追踪调查。这些样本每两年追踪一次,调查结束一年后,数据将对学术界公开。
(4)老年人家庭,主要包括两类:一类是由一对老年夫妻组成的家庭,另一类是单身老人家庭。
(5)因为家具以及农村家庭畜养的畜禽的价值难以准确衡量,所以未计入家庭存量资产中。
(6)我国《老年人权益保障法》第二条规定,老年人的年龄起点标准是60周岁。即凡年满60周岁的中华人民共和国公民都属于老年人。而55岁到60岁为老年前期。我们以55岁作为老年计算起点,主要是基于数据计算的便利性。
(7)包括家庭农业经营收入(从事农业活动所收获的用于自消费或出售的农产品、畜禽副产品价值)和家庭个体经营收入。
(8)根据CHARLS调查的规则,住在一起的老年夫妻才能算一个老年夫妻家庭。
(9)根据假定,老人6月份去世,禁售期1个月,房产在销售周期内不再计算升值。
(10)根据假定,老人6月份去世,禁售期1个月,销售周期3个月,贷款管理费用在房产售出前计息。
(11)2016年12月28日,中国保监会发布《中国人身保险业经验生命表(2010—2013)》,此表为我国保险业第三套生命表,根据被保险人实际的死亡统计资料编制而成,很大程度上反映出中国人均寿命、疾病等情况,是保险公司评估风险、决定寿险保费的重要依据。
(12)虽然他们的预期可能并不比经验得出的概率更为准确,因为健康状况在较长时间跨度下较难预判。
(13)表示老年人习惯省吃俭用,将更多权重赋予安全性和给子女留遗产。
(14)分别给老年人的两个预算约束等式的右边加1,是希望排除c,s,h三个变量中有一个为0而使效用为0的情况。可以假定给老年人的预算加上1元钱不会对模型的解产生很大影响。
(15)由于技术上的原因,该部分呈现的模型求解结果并不是精确结果,其中A是以500元为单位向上累计,直到满足MPVP=0的条件;而φ是在[0,1]之间以0.1为单位向上累加,直到求得效用最大化的φ*。
(16)夫妻双方都≥55岁,或年龄≥55岁的单身老人。
(17)由于月支付额A与流动性收入之比ratio的极端值之间差异过于悬殊(最小值的数量级为10-2,最大值的数量级达到102,大部分数据的数量级为100),因此平均值受到极端值的影响非常大,这里改用中位数。下文关于ratio的处理也相同。
(18)85—90岁组的老年人的两项数据都偏低,暂时将原因归结为抽样误差。
(19)两个原因可以相互影响。
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