謝霄亭，馬子紅

(1.云南民族大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650031；2.云南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650091)

中西部城鎮(zhèn)居民住房類型分化影響因素分析

謝霄亭1，馬子紅2

(1.云南民族大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650031；2.云南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650091)

分析了轉(zhuǎn)型背景下中西部城鎮(zhèn)居民住房類型分化及其影響因素,研究發(fā)現(xiàn):家庭生命周期、戶籍、單位性質(zhì)等變量顯著影響住房選擇.體現(xiàn)市場與制度(灰箱)因素對住房資源分配的雙重影響.并基于上述實(shí)證研究的結(jié)論提出相應(yīng)的政策建議.

住房類型選擇；社會分化；logistic回歸模型；CGSS數(shù)據(jù)

作為中國經(jīng)濟(jì)體制改革的一項(xiàng)重要內(nèi)容，住房制度改革是指對傳統(tǒng)的福利分房制度進(jìn)行徹底的變革，建立起符合自由市場經(jīng)濟(jì)機(jī)制的住房體制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)住房的商品化和社會化.1998年7月，國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革加快住房建設(shè)的通知》，宣布從同年下半年開始全面停止住房實(shí)物分配，實(shí)行住房分配貨幣化，首次提出建立和完善以經(jīng)濟(jì)適用住房為主的多層次城鎮(zhèn)住房供應(yīng)體系.

主流經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)于住房選擇這一專題的研究主要使用的是經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，從理性人假說的角度出發(fā)，充分考慮到住房作為一種商品的獨(dú)特性(必需品、重要性、耐久性、空間固定性、不可分割性等特征)，因而認(rèn)為住房需求(住房選擇)受到家庭組成(年齡、生命周期等人口學(xué)特征以及收入等經(jīng)濟(jì)學(xué)特征)、通勤成本和住房消費(fèi)三大因素的綜合影響，對住房的選擇不是簡單的消費(fèi)決策，同時也是一項(xiàng)重要的投資決策，因?yàn)閷τ诘湫偷淖》繐碛姓叨?，住房是資產(chǎn)組合中的一個重要部分.

區(qū)域和空間科學(xué)從實(shí)證研究的角度出發(fā)，把家庭結(jié)構(gòu)、職位的變動看作是影響住房消費(fèi)(選擇)的較為重要的解釋變量[4].

隨著可供分析的數(shù)據(jù)庫數(shù)量的增多和質(zhì)量的顯著改善，尤其是Longitudinal數(shù)據(jù)的普及，分析房屋產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)換主要影響因素和房屋產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)換社會空間差異的研究顯著增加[5-12].

數(shù)據(jù)來源于中國人民大學(xué)中國調(diào)查與數(shù)據(jù)中心提供的《中國綜合社會調(diào)查(CGSS2008)》中西部城鎮(zhèn)部分的調(diào)查數(shù)據(jù)，該項(xiàng)調(diào)查通過多階分層抽樣方法，被調(diào)查對象涵蓋了除香港、澳門、臺灣和西藏外的88個城鎮(zhèn).在這里之所以選擇中西部地區(qū)的城鎮(zhèn)作為研究對象，一方面是因?yàn)闁|部沿海地區(qū)(尤其是長三角和珠三角地區(qū))由于經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)，經(jīng)濟(jì)主體(消費(fèi)者)住房的選擇受收入水平等經(jīng)濟(jì)因素(家庭收入)的影響更為顯著；另一方面是因?yàn)闅v史和世俗觀念等方面的原因，相對于東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)而言，中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)存在著較深的階層和等級觀念(主要體現(xiàn)在戶籍、單位性質(zhì)和職業(yè)的差異)，這一特征為文章的深入分析提供了較好的素材.而本文的目的正是試圖發(fā)現(xiàn)影響經(jīng)濟(jì)主體(消費(fèi)者)住房選擇的經(jīng)濟(jì)和社會因素(尤其是后者)，并進(jìn)而提出相應(yīng)的政策建議.

本文從中國中西部城鎮(zhèn)居民獲取住房類型分化的影響因素入手，分析當(dāng)前存在的居民獲取不同類型的住房的機(jī)會和途徑的差異，并探索這種現(xiàn)象的影響因素，從住房選擇的角度描述當(dāng)前社會的住房不平等和不容忽視的社會分化現(xiàn)象，并基于上述分析，提出相應(yīng)的政策建議.

1 數(shù)據(jù)來源和描述統(tǒng)計(jì)分析

1.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)《中國綜合社會調(diào)查(CGSS2008)》數(shù)據(jù)，此次調(diào)查的調(diào)查量為 6 000 個樣本，其中農(nóng)村部分和城鎮(zhèn)部分分別為 2 018 個和 3 982 個，因?yàn)楸狙芯康难芯繉ο鬄橹形鞑砍擎?zhèn)居民，剔除了農(nóng)村和東部地區(qū)城鎮(zhèn)數(shù)據(jù)，只采用中西部城鎮(zhèn)部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)實(shí)證分析.針對樣本的選取年齡介于18歲與69歲之間.調(diào)查樣本分布情況見表1：

從表1可看出，在剔除了農(nóng)村和東部地區(qū)城鎮(zhèn)數(shù)據(jù)之后，總樣本的數(shù)量變?yōu)?2 119 個，尤其是部分省份只有一個城鎮(zhèn)被抽樣(如云南和甘肅)，如果只是簡單地把這些城鎮(zhèn)按照某個特征進(jìn)行歸并，則一些城鎮(zhèn)的樣本量相對較大，代表性較強(qiáng)；另一些城鎮(zhèn)則相反.為此，本研究把樣本城鎮(zhèn)按照等級歸為2類：省會城市和非省會城市.

表1 城鎮(zhèn)部分調(diào)查問卷區(qū)域分布

注：b5(該編碼為中國人民大學(xué)中國調(diào)查與數(shù)據(jù)中心主持之《中國綜合社會調(diào)查(CGSS)》項(xiàng)目所設(shè)計(jì)問卷中的問題編碼).

1.2 描述統(tǒng)計(jì)分析

我國的城鎮(zhèn)住房基本上可以分為4類：單位房、政府房、商品房和安置房.下面分別簡要描述之：單位房的構(gòu)成最為復(fù)雜，第1類單位房是房改房，依職位高低和工齡長短為標(biāo)準(zhǔn)分配(低價銷售)給國有企業(yè)和事業(yè)單位的工作人員；第2類單位房是過渡房，由國有企業(yè)和事業(yè)單位管理部門提供(低價租賃)給年輕工作人員；政府房主要以租賃的形式存在，廉租房按照國家和地方政府確定的標(biāo)準(zhǔn)租賃給低收入居民，還有一種是經(jīng)濟(jì)適用房，根據(jù)居民自愿申請?jiān)瓌t，按照國家和地方政府確定的標(biāo)準(zhǔn)出售給中低收入家庭；商品房是指可以由居民自由決定購買的，由市場價格確定需求量的房屋，分配決定方式為租賃或者購買；安置房是拆遷的產(chǎn)物，分配決定方式為租賃或者購買.

然而，CGSS2008調(diào)查針對被調(diào)查者的住房類型的分類并非使用上述分類方法，而是用一個定序變量.把住房類型用量表的方式表示出來(表2)，從表2可看出，和計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時代相比，住房制度改革確實(shí)在一定程度上建立起了符合市場經(jīng)濟(jì)機(jī)制的住房體制，實(shí)現(xiàn)了住房的商品化和社會化.已購房(全部產(chǎn)權(quán))、已購房(部分/有限/居住產(chǎn)權(quán))和自有私房(繼承)這3種擁有住房的類型占到了9種擁有住房類型的七成以上.

因?yàn)檫@套分類方法存在著難以和單位房、政府房、商品房和安置房這一套城鎮(zhèn)住房分類標(biāo)準(zhǔn)有效吻合的問題.故本研究使用統(tǒng)計(jì)軟件針對數(shù)據(jù)庫提供的住房產(chǎn)權(quán)定序變量(b5)進(jìn)行變換(在Stata軟件中，合并轉(zhuǎn)換一般用Recode命令完成)生成新的二值變量(b5_new)來調(diào)查樣本在購買和租賃住房之間存在的差異：在 2 119 個調(diào)查樣本中，73.05%的調(diào)查樣本選擇了購房，另外的調(diào)查樣本選擇了租房.通過新生成的二值變量進(jìn)行經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析.

表2 城鎮(zhèn)部分調(diào)查問卷擁有住房類型分布

從表3可以看到，已婚家庭的自有住房比率為78.41%，年平均收入2～3萬的家庭也有比較高的自有住房比率.原因可以歸結(jié)為：政府政策為中低收入家庭提高了擁有自有住宅的能力；表3的數(shù)據(jù)在某種程度上較為客觀地反映了中西部城鎮(zhèn)居民的收入主要分布區(qū)間，相對與沿海發(fā)達(dá)地區(qū)而言，中西部地區(qū)的住房價格較低，居民承受能力相對較強(qiáng).

有城鎮(zhèn)常住戶口的居民住房自有率較高(82.1%)，客觀地反映了戶籍因素對住房選擇的影響.省會城市和非省會城市的居民住房自有率有一定差距，總的可以看出以下特點(diǎn)：越發(fā)達(dá)的地區(qū)居民住房自有率相對較低.這其中的原因似乎可以用大城市相對較高的住宅類房地產(chǎn)價格來解釋.

所屬單位性質(zhì)也是導(dǎo)致住房自有率存在顯著差異(事業(yè)單位工作人員和其他行業(yè)工作人員之間存在著將近23個百分點(diǎn)的差異)的主要因素之一，而這一因素正是本文即將展開進(jìn)行深入分析的核心部分.

如果不考慮人口學(xué)特征(家庭特征)因素、組織特征因素和區(qū)域因素，已購商品房的比重為48.75%(見表2)，遠(yuǎn)高于21世紀(jì)初的水平，大體反映出了以下趨勢：隨著中國住房制度改革的推進(jìn)和深化，城鎮(zhèn)居民購買具有完全產(chǎn)權(quán)的商品房的比重逐步增加，并且明顯成為住房自有率提高的最主要原因之一.

2 分析框架和分析方法

本研究試圖構(gòu)建住房產(chǎn)權(quán)分化模型和住房類型分化模型，建立二值Logistic模型和多值Logistic模型，建立Logistic模型最重要的是正確設(shè)立模型，設(shè)立模型有2層意思：一方面是正確選擇模型變量，另一方面是正確設(shè)定模型的函數(shù)形式.

在選擇模型的自變量之前，必須先設(shè)定被解釋變量的類型，這里筆者使用應(yīng)用于案例水平上的二分被解釋變量，也就是每一個案例的被解釋變量中用編碼1代表事件發(fā)生、用編碼0代表事件未發(fā)生，在本分析中筆者用編碼1代表購房、用編碼0代表租房；另外，針對多分(類)被解釋變量，筆者構(gòu)建了住房類型被解釋變量，在本分析中，筆者用1代表自有私房(繼承與自建)、2代表租住公房、3代表租住私房、4代表租住單位房、5代表已購房(部分/有限/居住產(chǎn)權(quán))6代表已購商品房.

在給定了被解釋變量的形式之后，模型的構(gòu)建需要一系列自變量.模型應(yīng)該納入所有的在理論上可以接受的自變量，在構(gòu)建模型階段，我們需要做的是識別可以很好地預(yù)測反應(yīng)變量的候選自變量，并將它們?nèi)考{入模型.

表3 變量設(shè)置和基本統(tǒng)計(jì)分析

注：基于該表的6個交互表(Crosstab)結(jié)果的卡方值在0.05的顯著性水平上均顯著.

然而，從統(tǒng)計(jì)顯著性的角度來看，選擇自變量的工作通常從檢查每個自變量與被解釋變量之間的二元關(guān)系著手，對于連續(xù)變量，通常通過擬合單變量Logistic回歸模型來取得變量的顯著性檢驗(yàn)，對于名義變量或者次序變量，則對每個變量按其m個水平與結(jié)果進(jìn)行二維交戶表分析(自由度為m-1的似然比x2檢驗(yàn)).如果一個自變量在其簡單關(guān)系的檢驗(yàn)中有p<0.25的情況，就應(yīng)該考慮與其他的重要自變量一起作為多元模型的候選變量.王濟(jì)川[13]指出：使用較常規(guī)的顯著性水平常常可能導(dǎo)致遺漏重要的自變量.

在剔除了農(nóng)村和東部地區(qū)城鎮(zhèn)數(shù)據(jù)之后，總樣本的數(shù)量變?yōu)?119個，尤其是部分省份只有一個城鎮(zhèn)被抽樣(如云南和甘肅)，如果只是簡單地把這些城鎮(zhèn)按照某個特征進(jìn)行歸并，則一些城鎮(zhèn)的樣本量相對較大，代表性較強(qiáng)；另一些城鎮(zhèn)則相反.為此，本研究把樣本城鎮(zhèn)按照等級歸為省會城市和非省會城市,除了分析總模型之外，還分析2個區(qū)域模型.但是這種針對2個區(qū)域子模型的分析，只適用于二值因變量分析.針對住房類型分化模型的多值因變量分析，僅限于總模型分析.

筆者分析的第1個模型為Binary Logistic Model，二分因變量取值為：租賃=0、自有=1.模型結(jié)構(gòu)見式(1)：

(1)

式中：p表示發(fā)生的概率，xi表示家庭基本特征變量，xk表示組織變量，αj表示常量，βi和βk為偏回歸系數(shù)j為各類因變量.

在本研究中，則可把該經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型寫為如下形式：

Di=β0+β1Agei+β2×Marriagei+β3×Incomei+

β4×Educationi+β5×Hukoui+β6×Ccpi+

β7×Corpi+εi.

(2)

在上式中Age為年齡解釋變量，Marriage為婚姻解釋變量，Education為教育水平解釋變量，Hukou為戶口類型解釋變量，Ccp為政治面貌解釋變量，Corp為單位性質(zhì)解釋變量.除了Age變量連續(xù)性數(shù)值變量外，其他變量均為二值或多值定序變量.被解釋變量為住房類型(租賃或者購買).

該模型體系包含了總模型和2個區(qū)域模型(省會城市和非省會城市模型)，2個區(qū)域模型的具體形式與上式一致，只是所用樣本和總模型相比有所不同，即使用總模型樣本的子樣本進(jìn)行Binary Logistic Model分析.

第2個模型為Multi-nominal Logistic Model，多分(元)因變量取值為住房類型.模型結(jié)構(gòu)見式2：

式中，j為各類因變量，J為參照變量，p代表選擇j類住房的概率，等式右邊第1個求和算子代表家庭基本特征變量，第2個求和算子代表組織變量.

可把該經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型寫為如下形式[14]：

β3×Incomei+β4×Educationi+β5×Hukoui+

β6×Ccpi+β7×Corpi+εi.

(4)

在上式中Age為年齡解釋變量，Marriage為婚姻解釋變量，Education為教育水平解釋變量，Hukou為戶口類型解釋變量，Ccp為政治面貌解釋變量(黨員或者非黨員)，Corp為單位性質(zhì)解釋變量.除了Age變量連續(xù)性數(shù)值變量外，其他變量均為二值或多值定序變量.被解釋變量為住房類型(多值定序變量).

3 分析結(jié)果

3.1 住房產(chǎn)權(quán)分化模型

針對3個模型的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示(見表4)，-2 Log Likelihood分別為1291.98、430.01、850.30，而卡方值分別為223.34、74.43、159.36，模型均在p=0.000上顯著.應(yīng)該說模型的擬合效果很好，能夠客觀良好地反映住房產(chǎn)權(quán)分化的比較顯著的影響因素.家庭基本特征變量中的年齡、婚姻狀況和組織變量中的戶口類型、所在單位性質(zhì)的影響均非常顯著.

年齡增長1歲，購買住房的概率增加了1.03%～1.04%左右，婚姻狀況的差異也是影響住房產(chǎn)權(quán)選擇的重要變量(顯著變量)，已婚家庭購買住房的概率是其他家庭的2.53～3.15倍，從這2個變量的顯著性表現(xiàn)來看，中國似乎已經(jīng)表現(xiàn)出和西方發(fā)達(dá)市場經(jīng)濟(jì)國家相類似的規(guī)律：市場機(jī)制在住房資源分配中的作用越來越強(qiáng).根據(jù)這樣的邏輯，家庭收入變量也應(yīng)該成為本模型的顯著性變量.然而，在筆者的分析中，3個模型中的家庭收入變量均不顯著，這應(yīng)該是因?yàn)闃颖具x擇造成的(刪去了重慶的中西部城鎮(zhèn)樣本)，相對而言，中西部地區(qū)收入水平較低，且房價較低，故家庭收入變量不顯著.

3.2 住房類型分化模型

多元Logistic模型分析結(jié)果見表5.

模型總卡方值為550.69，并在p=0.00上顯著.家庭基本特征變量中的年齡、婚姻、收入和受教育水平變量；組織變量中的戶口類型和所在單位性質(zhì)變量亦顯著.

表4 住房產(chǎn)權(quán)選擇的二元Logistic回歸模型

表5 住房類型分化的多元Logistic回歸模型

在我們的分析中，家庭基本特征變量包括了年齡、婚姻、收入和受教育水平變量.從表5可以看到：年齡越大，租住私房或者租住公房的概率越低；然而，購房的大概率卻并不顯著，這是因?yàn)闃颖揪鶠橹形鞑康貐^(qū)的城鎮(zhèn)居民，相對于東部沿海地區(qū)的城鎮(zhèn)居民而言，中西部地區(qū)樣本收入水平較低，盡管住房價格也相對較低，但仍然面對著較高的收入房價比，故隨著年齡的增長，購買住房的能力并未顯著增強(qiáng).

婚姻狀況變量影響顯著，已婚者租住私房或者租住公房的概率越低.收入水平越高，購買商品房的概率相對較高，人均收入在2～4萬的受訪者購買住房的概率較高.

受教育水平變量的影響顯著，受教育水平越高，租住單位房、購買部分產(chǎn)權(quán)房和購買商品房的概率越高.一方面，較低的受教育水平的受訪者在機(jī)關(guān)事業(yè)單位和國有企業(yè)工作的概率較小，而這些類型的工作單位提供房改房的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)地高于其他類型的工作單位；另一方面，較高的受教育水平導(dǎo)致收入水平提高，進(jìn)而提高了受訪者購買商品房的概率.

在組織變量中，戶口類型因素的影響顯著，農(nóng)村戶口居民購買有限產(chǎn)權(quán)住房和購買完全產(chǎn)權(quán)住房的概率分別比城鎮(zhèn)戶口居民低3.33倍和1.52倍，這種現(xiàn)象從一定程度上說明了城鎮(zhèn)戶口受訪者具有較強(qiáng)的優(yōu)勢.一方面收入水平較高，具有較強(qiáng)的購買商品房的能力；另一方面在住房的保障上也享受到了地方政府的政策福利，享受政府房的概率較高(廉租房、經(jīng)濟(jì)適用房等).

在這里特別需要指出的是，藍(lán)印戶口作為地方政府針對本區(qū)域吸引投資、購買商品住宅的一種戶籍改革的重要手段，作用有限.表5顯示藍(lán)印戶口受訪者購買有限產(chǎn)權(quán)住房和購買完全產(chǎn)權(quán)住房的概率分別比城鎮(zhèn)常住戶口受訪者低1.96倍和2.06倍.

組織變量中的所在單位性質(zhì)變量顯著，黨政機(jī)關(guān)(事業(yè)單位)受訪者購買有限產(chǎn)權(quán)住房和購買完全產(chǎn)權(quán)住房的概率分別比其他類型工作單位受訪者高1.63倍和0.64倍.

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(責(zé)任編輯 梁志茂)

Studies on housing-type variation and its influencing factors in mid-western urban China

XIE Xiao-tin1,MA Zi-hong2

(1.School of Economics,Yunnan Minzu University,Kunming 650050,China;2.School of Economics,Yunnan University,Kunming 650091,China)

Using China′s General Social Survey(CGSS 2008)(urban part), this paper analyzes the housing-type variation and its influencing factors in mid-western urban China. The findings demonstrate that the household life-cycle, household registration and types of occupation have significant impacts on their horsing choice, which manifests the dual significant effects on housing distribution system from institutional and market forces. Based on the above empirical study, the paper brings up some corresponding policies.

housing-type choice;social division;logistic regression model;CGSS data

2014-06-23.

云南省哲學(xué)社會科學(xué)基金(YB2014030).

謝霄亭(1972-)，男，博士，講師.主要研究方向：產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)政策.

馬子紅(1976-)，男，博士，副教授.主要研究方向：產(chǎn)業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)政策.

F129.9

A

1672-8513(2015)01-0085-06