原文信息：
Fang H, Wang L, Yang Y., 2022, Housing Wealth and Online Consumer Behavior: Evidence from Xiong’an New Area in China, NBER Working Paper 30465.
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引言
当消费者的财富改变时，消费者如何改变自身的消费行为？从凯恩斯以来，这个具有重要理论和政策意义的问题，是经济学中一个重要的问题。经济学家们尝试了各种办法，来研究消费者财富变化对其消费的影响。然而，这一问题的研究中，存在着许多的挑战，其中最主要的问题在于，消费者的财富变化往往和宏观经济高度相关，因此，想要准确地识别出消费者财富变化对其消费的因果效应并不容易。
在这篇最新的NBER工作论文中，三位作者利用中国的“千年大计”——雄安新区的设立作为一个自然实验，研究了作为居民财富主要构成的房产价格意外上升时，居民的消费行为将发生什么样的变动，为这一经典而重要的问题提供了新的答案。更为重要的是，这篇文章使用了高精度、高频率的线上购物平台交易数据，这一高质量数据可以为研究消费者行为变化提供全景式的洞察。
背景
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2017年4月1日，我国宣布成立雄安新区，这是我国第19个国家级新区，也是21世纪第一个国家级新区。在通知中，它被定位为北京非首都功能疏解集中承载地，这一新区的设立，被称为“千年大计，国家大事”。雄安新区位于河北省保定市，由雄县、容城县、安新县（下称“核心3县”）及其周边部分地区组成，距离北京市区大约100公里。
相比于其它各类政策出台前的长期“吹风”，雄安新区的设立，仿佛“平地惊雷”，在2017年4月1日正式宣布前，即使是它所在的河北省，都并不知道这个新区的选址在哪里。在当天政策出台后，大量的投资者涌入雄安新区购置房产，结果第二天，河北省便禁止了核心三县所有的房产交易。然而，核心三县周边相邻的九个县（下称“周边9县”）却并没有受到禁令影响，因此投资者纷纷前往周边县区，最终拉高了整个雄安新区及其周边九县的房价，而处于相同城市（保定、廊坊、沧州）的其它37个县（下称“外围37县”）却基本没有受到影响。因此，这一政策的出现，在时间和空间两个角度上形成的高度外生的房产价格变化差异，为识别财富变化对居民消费的影响，提供了一个完美的情境。更为重要的是，由于核心3县的交易禁令，可以准确区分“可变现的财富效应”与“不可变现的财富效应”两种影响。
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数据
（1）消费数据
本文所使用的数据来自一家大型电商公司，是2016年10月1日-2018年12月31日之间的订单数据。在生产这一数据集时，从该平台活跃的卖家中随机抽取了0.1%，一共是4,441位活跃卖家。在选取买家时，为了尽可能保证买家是有房产的当地居民，根据邮寄地址，只保留了邮寄地址仅位于一个样本组（如核心3县）内的消费者（可以有多个地址在同一个县）。最终，剩下活跃消费者958,192人，其中核心3县为44,496人，周边9县是230,148人，外围37县是683,548人。这些消费者在样本期间，从所有样本活跃卖家中的3,827家，形成了3,646,294个订单，购买了7,349,269个商品。对于每种商品，数据中包括其销售价格、支付额度、折扣价格、退货的二值变量（return）等信息；对于每个订单，除了价格和商品数量外，还有消费者购买时的决策时间和工作时间摸鱼来购物的二值变量（shirking，可以反应消费者的劳动供给变化）。描述性统计如下表所示。
（2）房价数据
本文使用的房价数据来自房产交易平台“安居客”。需要注意的是，本文使用的数据是挂牌价格，而非实际的交易价格，这是因为河北省在核心3县禁止了房产交易。尽管如此，由于存在未来禁令放开的预期，这一价格能很好的体现卖家对未来价格的期望，能反映许多有用的信息。房价变化如下图所示：
实证模型和结果
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（1）雄安新区设立对房产价格的影响
首先，本文使用了一个基本的DID模型来识别雄安新区设立对当地房价的影响，模型/结果如下式/下表所示。结果表明，这一政策显著提高了当地的房价，尤其是在核心3县更为明显。然而，这一DID模型的合理性需要基于平行趋势假设成立，这一假设在上图中已经相当明显，不管是核心、周边还是外围的区县，在政策实施前房产价格几乎都没有变化且高度平行。此外，作者进行了一些额外的检验，表明雄安新区设立前后，当地的可支配收入增长、GDP、税收收入、财政收入、人口、规模以上企业数量都没有什么显著变化。这些结果充分说明了这一政策发生的外生性。
（2）消费者行为的变化
本文使用下式模型来研究雄安新区设立对于消费者行为的影响：
在上式中，o/i表示订单/商品，b和s分别表示消费者和商家，d表示日期，Multiple是一个表示消费者是否有多个当地邮寄地址的二值变量，change_Income表示县一级的可支配收入增长率。结果如下表所示，在雄安新区设立导致居民房产升值后，居民的消费开始升级（数量不变，价格上升），同时，他们购物时的犹豫时间和退货率都显著降低。
除此之外，另一个值得关注的点是交互项的系数。在Model1中，这一系数为正但不显著，在Model2中，这一系数显著为正（对于价格和支付额度）或负（对于犹豫时间和退货率），表明拥有房产越多的人，政策出台后的房产升值对其消费影响越大。
在第三个模型中，本文则是用核心3县的虚拟变量构建了新的交互项。结果如下表所示，这一结果表明，核心3县的消费者相比周边9县的消费者，其消费行为对于这一政策更敏感。
（3）消费者行为关于房产价格变化的弹性
接下来，本文利用之前的模型和回归结果，计算了Model1和Model2中，消费者行为关于房产价格变化的弹性，以此来剔除抵押效应（房产价格上升降低了消费者的信贷约束）和其它混淆因素的影响，从而能够比较“可变现的财富效应”与“不可变现的财富效应”。结果如下表所示，这一结果表明，“可变现的财富效应”要大于“不可变现的财富效应”，尤其是对于那些拥有多套房产的消费者而言。
（4）动态效应检验
此外，本文也利用下式的模型检验了动态效应，结果如下图所示。结果表明，消费者行为的变化仅仅发生在雄安新区设立后，而在此之前，哪怕是前一个月，两组的平行趋势也都成立，这再一次证明了本文识别策略的有效性。此外，作者还进行了大量的稳健性检验，包括边界空间断点、子样本回归、添加额外固定效应等，感兴趣的读者可以自行参阅原文。
（5）异质性分析
本文主要分析了两种异质性，第一种是商品层面的。在本文使用的数据集中，商品类型主要可以划分为日用品、家居用品、服装、娱乐、健康和其它。从下图的结果可以看到，核心3县和周边9县的消费者，其消费类型的响应存在一定的差异。对于周边9县的消费者，其6种商品类型中的5种，消费金额都有所增加；而对于处于核心3县的消费者，其消费中仅仅只有家居用品、服装和其它类目的消费金额增加。
第二种是消费者层面的，由于数据提供了消费者的一些基本个人信息，因此可以从性别和年龄两个角度，分析不同类型的消费者其消费行为对于房产价格变化的敏感程度。整体上，在性别上并没有发现显著且一致的差异，但在年龄上可以发现，年龄较大的消费者在雄安新区设立后更有可能在消费上支出更多。
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结论
本文巧妙地使用了一个“出人意料的”房产升值事件，构建DID模型来研究房产财富增加对于消费者消费行为的影响，为“财富变化如何影响消费者消费行为”这一问题提供了全新的独到见解。本文发现，在雄安新区突然宣布设立后，核心地区和周边地区的房产价格分别增加了65.70%和24.86%。在消费者端，核心地区和周边地区的消费者消费的商品单价分别增加了10.62%和5.65%，出现了明显的“消费升级”现象。此外，这些消费者在购物时的犹豫时间变少、购物后的退货率下降，并且在工作时间摸鱼来购物的可能性增加。这些结果都表明，房产财务的增加促进了消费者的消费。此外，基于当地政府在核心区发布的交易禁令，本文识别并且比较了可变现和不可变现两种财富效应。
推文作者：胡志韧，香港中文大学（深圳）经管学院助理研究员，邮箱：huzhiren@cuhk.edu.cn
Abstract
We provide new evidence on the causal effects of housing wealth on consumer behavior. To overcome the empirical challenge of non-random housing wealth changes, we exploit the unexpected announcement of China's newest national-level new area—Xiong'an New Area—on April 1, 2017 as an exogenous shock to housing prices. We use a proprietary dataset of individual-level online consumption from the largest e-commerce company in China to measure various aspects of consumer behavior, such as consumption patterns, purchase hesitation, tolerance to unsatisfied products, and shirking (proxied by making online purchases during work hours). We explore the underlying mechanisms through which the housing shock affects consumer behavior; in particular, we attempt to disentangle the realizable and unrealizable housing wealth effects.
转自：“香樟经济学术圈”微信公众号
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