張大斌 許翔宇 凌立文 蔡超敏

摘要：減貧和消貧是世界各國共同面臨的難題。如何采用完善的績效評價機制對目前的政策效果進行精準評估以提高結(jié)果的科學性與公信力是當前第三方評估機構(gòu)研究的熱點。本研究從供給和需求的角度，運用農(nóng)業(yè)政策成效雙重效應(yīng)因素評價模型，分析居民對危房改造項目的支付能力以及消費意愿，根據(jù)這兩項指數(shù)的匹配程度來分析農(nóng)業(yè)政策的功能協(xié)調(diào)性，并針對廣東省危房改造政策的效果進行實證分析，以期依據(jù)廣東省區(qū)域特征對當前政策實施效果進行優(yōu)化和改進。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)政策;成效評價;雙重效應(yīng)因素模型;危房改造;廣東省

中圖分類號：D668? ? ? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2019）01-0146-09

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.01.034? ? ? ? ? ?開放科學（資源服務(wù)）標識碼（OSID）：

Evaluation of the Effectiveness of Dangerous Housing Reform Policy in Guangdong Province Based on Double Effect Factor Model

ZHANG Da-bin，XU Xiang-yu，LING Li-wen，CAI Chao-min

（College of Mathematics and Informatics，South China Agricultural University，Guangzhou 510642，China）

Abstract： Poverty reduction and poverty alleviation are common problems faced by all countries in the world. How to use a sound performance evaluation mechanism to accurately evaluate the current policy effects to improve the scientific and credibility of the results is a hot topic of current third-party assessment agencies. This study uses the dual effect factor evaluation model of agricultural policy effectiveness from the perspective of supply and demand， analyzes the residents' ability to pay for dilapidated buildings and their willingness to consume， and analyzes the functional coordination of agricultural policies according to the matching degree of these two indexes. An empirical analysis was carried out on the effects of the dilapidated housing reform policy in Guangdong Province， with a view to optimize and improve the current policy implementation effects based on the regional characteristics of Guangdong Province.

Key words： agricultural policy; effectiveness evaluation; double effect factor model; dilapidated house renovation; Guangdong province

中國各項農(nóng)業(yè)政策的出臺都具有深刻的社會經(jīng)濟背景，“十三五”作為中國社會發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點，定下了脫貧攻堅的總體目標，即“到2020年，穩(wěn)定實現(xiàn)農(nóng)村貧困人口不愁吃、不愁穿，義務(wù)教育、基本醫(yī)療和住房安全有保障。實現(xiàn)貧困地區(qū)農(nóng)民人均可支配收入增長幅度高于全國平均水平，基本公共服務(wù)主要領(lǐng)域指標接近全國平均水平。我國現(xiàn)行標準下農(nóng)村貧困人口實現(xiàn)脫貧，貧困縣全部摘帽，解決區(qū)域性整體貧困”。由此可見，國家在注重財富合理分配的同時更加注重促進農(nóng)民增收，以保障和改善民生，強化農(nóng)村各類基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公共服務(wù)，力求形成惠農(nóng)強農(nóng)富農(nóng)的中國農(nóng)業(yè)政策體系。在精準扶貧政策的大力推動下，中國目前實施的農(nóng)業(yè)政策很多，其實施成效也各有差異，政府部門在關(guān)注農(nóng)業(yè)政策制定的科學性及執(zhí)行的有效性的同時，越來越側(cè)重追蹤調(diào)查政策的實施成效。

廣東省在改革開放的30多年間，經(jīng)濟發(fā)展取得了舉世矚目的成就。從“九五”期間的“六個到戶”政策，到“十五”期間的“四通工程”，再到2009年開始實施的規(guī)劃到戶、責任到人的“雙到”扶貧開發(fā)模式，廣東省對于扶貧政策的落實一直走在前列。但是日益凸顯的城鄉(xiāng)貧富差距問題和日益嚴重的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展失衡問題，成為廣東省經(jīng)濟、社會發(fā)展過程中的重大問題[1]。中心城市的摩天大樓與貧困山區(qū)的土屋瓦房形成了鮮明的對比。據(jù)廣東省住房和城鄉(xiāng)建設(shè)廳、廣東省財政廳、廣東省扶貧開發(fā)辦公室《我省2017年農(nóng)村危房改造任務(wù)和明確補助標準的通知》顯示，全省有328 671戶危房改造農(nóng)戶;其中在2015—2016年已完成249 064戶，2017年危房改造計劃為79 607戶，包括分散供養(yǎng)特困人員34 375戶、建檔立卡貧困戶（不含分散供養(yǎng)特困人員）44 472戶，未列入建檔立卡的低保戶、貧困殘疾人家庭共760戶。改造對象遍布14個城市，主要集中于粵東西北地區(qū)，其中茂名市納入農(nóng)村危房改造計劃最多，達到1.6萬戶。衡量危房改造對象識別的準確性、預(yù)測貧困戶的改造需求、改造能力和評估扶持政策的有效性成為第三方評估機構(gòu)需要研究與思考的問題，也是扶貧道路走到現(xiàn)在急需解決和反思的問題。

因此，合理地運用不同的評價方法對當前精準扶貧的各項扶貧政策進行成效評價，對當?shù)卣_認識扶貧現(xiàn)狀、國家順利達成扶貧目標及對中國農(nóng)業(yè)政策未來的實施制定與發(fā)展都具有重大意義;在有效檢測扶貧效果的同時，也有助于提高中國農(nóng)業(yè)政策實施的靈活性和有效性。本研究主要采用雙重效應(yīng)因素評價模型[2]，同時引用L-Trost的兩階段模型估計法[3]、二元Logistic模型[4]以及GM（1，1）模型預(yù)測[5]，對廣東省危房改造政策的成效進行分析與評價，根據(jù)實證分析結(jié)果，結(jié)合廣東省區(qū)域發(fā)展的特點提出有針對性的建議。

1? 雙重效應(yīng)因素模型

針對典型的公共品供給效率評價問題的研究，多是基于管理學意義上的績效評價和基于公共品供給價值的效率研究，也有學者從政策評估的內(nèi)涵、外延、模式和方法進行探討，以求提出政策評估的通用模型[6]。評估方法的多樣性讓成效評價問題也逐漸成為眾多學者研究的熱點，其中包括主成分分析[7]、因子分析[8]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[9]等。本研究主要運用雙重效率因素評價模型[3]來解決危房改造的需求表達和參與改造的供給能力之間的平衡性問題。以危房改造政策為實證研究對象，直接觀察當前家庭收入以及家庭特征回歸是不能得到永久收入的代理變量的[10]，而這些常用偏好代理變量包含家庭結(jié)構(gòu)、婚姻狀況以及年齡等人口統(tǒng)計信息和社會經(jīng)濟特征變量[11]，明顯可知的是，戶主的教育水平在很大程度上對家庭的收入起決定作用[12]。應(yīng)通過搜集確立可泛化的評價測度和指標，充分利用有效信息來解決政策成效評估中的各種實際問題。農(nóng)業(yè)政策雙重效應(yīng)因素的成效評價模型見圖1。

1.1? 數(shù)據(jù)來源與變量說明

針對危房改造政策，根據(jù)家庭特征、改造前后住宅特征、政策因素以及參與改造意向這幾個方面來抽取變量。所有變量備選樣本如表1所示?？紤]到年齡變量對于危房改造的影響相對復(fù)雜，故在整理數(shù)據(jù)時將年齡的實際取值作了改變，其中年齡age1=調(diào)查者的年齡減去35的絕對值;年齡平方age2=age1的平方。

1.2? 研究設(shè)計與變量測度

危房改造的對象主要是農(nóng)村戶口村民現(xiàn)居住的、被鑒定屬于不同等級危房的合法建筑，所涉及的房屋均為自建房，由于在統(tǒng)計上無法準確獲知自建宅的市場銷售價格，所以以調(diào)查數(shù)據(jù)中的住房改造新建價格來預(yù)測住房改造消費量。本研究引用 L-Trost的兩階段模型估計法、二元Logistic模型以及GM（1，1）模型預(yù)測，來評估危房改造政策的實施成效。

1.2.1? 意愿支出額測度? 根據(jù)問卷中提取的家庭特征、住宅特征、改造意向和政策因素四個總體變量，將實施農(nóng)業(yè)政策下的危房改造消費需求意愿的支出額HC表示如下：

HC=f（Fcha，Hcha，Cplan，Policy）? ?（1）

該模型利用逆米爾斯比率求解，首先用二元Logistic回歸估算出不同政策下是否參與危房改造的決策模型（2）。影響需求的特征向量Z，包括了家庭特征Fcha、住宅特征Hcha和改造意向Cplan（式3），將Logistic函數(shù)的值用于式（4），計算出戶主在政策引導(dǎo)下改造危房與否的概率。最后將概率值放入式（5）中，便可得出各種不同的政策引導(dǎo)時，是否改造危房的逆米爾斯比率，決策模型如下：

1.2.2? 消費意愿指數(shù)測度? 個人的消費意識等同于內(nèi)心最大程度的意愿支付數(shù)額。個人參與危房改造消費意愿指數(shù)的表達，可以轉(zhuǎn)化為計算意愿支出額與危房改造所需費用的比率WSIit。其測度公式如下：

式中，WSI_it為第i個家庭在政策t下的消費意愿指數(shù);fsize_i為第i個家庭的常住人口數(shù);危房改造所需的人均支出費用pcost=人均住房面積改造后房屋價值。

1.2.3? 支付能力指數(shù)測度? ? 本研究使用的數(shù)據(jù)為微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，采用家庭總收支差作為衡量農(nóng)村家庭危房改造需求所需費用的支付能力標準。以pcost作為計算參照的重點，得出各個類型補貼方案下家庭參與危房改造需求費用的支付能力指數(shù)測度：

式中，HAI_ik為第i個家庭在k方案下支付能力指數(shù)，其中r為改造房屋支出占收入的比重取25%（世界銀行分析各國標準得出的適宜值），n為家庭儲蓄時間取10（經(jīng)濟參考報中提出），k=0表示沒有補貼金額，k=1表示補貼金額1萬元，k=2表示補貼金額2萬元，k=3表示補貼金額3萬元，k=4表示補貼金額4萬元。

由于用來表示人均支出費用pcost的“人均住房面積”和“新建房屋價值”兩個指標數(shù)值在問卷調(diào)查中所能收集到的數(shù)據(jù)相對較少，為了更好地預(yù)測基準值，利用灰色模型GM（1，1）在處理少量數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢，分別對“人均住房面積”和“新建房屋價值”進行預(yù)測。

危房改造政策對農(nóng)村家庭改造危房的消費意愿與支付能力的影響程度，是該政策選擇合適方案優(yōu)先供給的依據(jù)，改造費用意愿指數(shù)（WSI）和實際支付能力指數(shù)（HAI）的資金效應(yīng)系數(shù)的C測度公式為：

危房改造政策使農(nóng)村家庭改造危房的內(nèi)心渴望需求轉(zhuǎn)化成實際行動，政策制定的關(guān)鍵在于能否有效擴大戶主內(nèi)心的建房欲望，同時政策給予的實際幫助是否能夠讓戶主有強烈的意愿參加改造。從這一點來看，消費意愿和支付能力兩者是有關(guān)聯(lián)的，其關(guān)系用最終消費者指數(shù)S_tk表示。

2? 實證分析

本研究微觀數(shù)據(jù)來源于華南農(nóng)業(yè)大學“精準扶貧背景下的惠農(nóng)政策成效評價”項目組發(fā)放的關(guān)于廣東省“危房改造”政策調(diào)查問卷，其調(diào)查數(shù)據(jù)內(nèi)容包括家庭基本情況、對“危房改造”政策的基本認知、參與改造情況、政策影響情況、對“危房改造”政策的基本評價等五個方面。調(diào)研時間集中在2017年上半年，范圍覆蓋廣東省的36個鎮(zhèn)（鄉(xiāng)），回收有效樣本共165份，調(diào)查樣本中戶主為男性的占88.5%，戶主為女性的占11.5%;較低收入家庭占11.1%，低收入家庭占47.0%，中等收入家庭占25.2%，高收入家庭占16.7%（圖2）。樣本中，戶主所在村莊推行有“危房改造”政策的占61.0%，沒有推行的占39%;參與“危房改造”政策的占14.5%，沒有參與“危房改造”政策的占85.5%。

2.1? 廣東省危房改造政策的雙重效應(yīng)因素成效評價

模型主要運用四個步驟對改造危房意愿支出額模型與政策是否參與態(tài)度的二元Logistic模型進行評優(yōu)：①強制進入分析自變量之間、自變量與因變量之間的關(guān)系，并判斷自變量是否選取合理;②對自變量進行相關(guān)分析，研究自變量之間是否存在多重共線;③進行自變量組合的篩選;④根據(jù)判定系數(shù)、相關(guān)系數(shù)、單個參數(shù)等選定一個回歸模型;⑤采用回歸模型預(yù)測不同政策條件下戶主選擇危房改造的意愿支出額，由此來構(gòu)造戶主在不同政策引導(dǎo)下的WSI和HAI。

2.1.1? 意愿支出額? IMR改造房屋選擇模型（2）采用的是二元Logistic估計，參數(shù)估計結(jié)果見表2和表3，主要用于測量戶主在“危房改造”政策的引導(dǎo)下，選擇危房改造的意愿。當t=1時，該模型的準確率為82.4%;t=2時，模型準確率為84.8%;t=2時預(yù)測的準確率相對較高。其中，戶主的教育水平以及常住人口數(shù)對政策引導(dǎo)下的危房改造有顯著的正向影響，舊房屋修建時間、類型、結(jié)構(gòu)以及面積對政策引導(dǎo)下的危房改造有顯著的負向影響。從表2和表3的標準化系數(shù)。從模型參數(shù)估計結(jié)果來看，舊房屋修建時間以及常住人口數(shù)對于政策的刺激效果以及讓戶主改造危房的可能性作用比其他變量要大很多，有危房改造政策時，戶主教育水平每上升一年，選擇改造房屋的發(fā)生比是原來的1.30倍（圖2）;加大補貼選擇時，戶主受教育年限每上升一年，選擇改造房屋的發(fā)生比是原來的1.96倍（圖3）。家庭年收入不顯著，說明加大補貼可以降低收入對于危房改造需求的約束。

意愿支出額模型構(gòu)建的參數(shù)估計見表4。由表4可知，在三種不同類型政策下，基本線性模型的解釋能力平均達到了28.73%，對比郭曉宇[13]同類型的研究（參數(shù)估計模型的調(diào)整R2為0.264），其結(jié)果較為滿意。模型中不存在嚴重的自變量多重共線或者誤差項序列化，已拒絕自變量為0的假設(shè)，所以此回歸是有研究意義的。

由表4數(shù)據(jù)可看出，家庭常住人口數(shù)、總收入和房屋面積對于家庭改造危房消費需求有著顯著的正效應(yīng);房屋類型和修建時間對家庭改造危房消費需求有著顯著的負效應(yīng)。參考標準系數(shù)可知，家庭收入對于戶主的意愿支出額影響最大，雖然戶主教育水平回歸系數(shù)不顯著，但教育水平對家庭收入回歸分析顯著。房屋修建時間對戶主的意愿支出額影響力次之;而戶主年齡的一次項和二次項對于危房改造的作用效應(yīng)相反，說明戶主年齡的影響力存在拐點。房屋結(jié)構(gòu)在沒有危房改造政策時對消費意愿支出額影響較大，而有政策時反而影響不明顯。實施危房改造政策，提高政策補貼對于家庭改造房屋消費需求有著非常顯著的正效應(yīng)，在提高補貼后，顯著性大大提升，表明補貼越高，刺激效果越大。

2.1.2? 消費意愿? 根據(jù)消費意愿指數(shù)模型（7），結(jié)合模型（6）的預(yù)測值，預(yù)測戶主參與危房改造的需求消費意愿指數(shù)。根據(jù)不同收入組以及不同地區(qū)的統(tǒng)計結(jié)果（表5），計算危房改造所需的人均支出費用pcost=人均住房面積改造后房屋價值。根據(jù)2010—2013年GM（1，1）預(yù)測的結(jié)果[3]，得出人均住房面積遞增規(guī)律平均值為（1.167+1.206+1.247）/3≈1.21，以及新建房屋價值遞增規(guī)律平均值為（51.048+55.469+60.272）/3≈55.596（表6），則由此規(guī)律推出2017年的人均住房面積=38.297+1.21×（2017-2013）≈43.14;2017年的新建房屋價值=756.264+55.596×（2017-2013）≈978.65;得到pcost=43.14×978.65≈42 219元。

1）不同地區(qū)分組情況。問卷數(shù)據(jù)分析顯示（表5），廣東省內(nèi)居民危房改造意愿消費平均值為185.3，其中廣東省中部地區(qū)高于平均水平，廣東省南部地區(qū)與平均值相差不大，而北部地區(qū)明顯小于平均水平。在t=1和t=2的情況下，也就是有危房改造政策或者提高補貼水平時，居民意愿消費值有增長，但值比較小，說明政策刺激對于提高居民意愿消費值作用不大。就單個地區(qū)來分析，五華縣、化州市和羅定市在政策的刺激下，意愿支出指數(shù)大有提高，說明危房改造政策對于這些地區(qū)作用效果比較大，其他地區(qū)作用效果不明顯。

2）不同收入分組情況。統(tǒng)計顯示，收入分組與意愿消費指數(shù)呈正比，收入越高，意愿支出指數(shù)越高。全省平均水平值位于低收入組和中收入組之間，高收入組的數(shù)值是全省平均值的1.56倍，而較低收入組卻達不到平均水平值的一半，組與組之間差異非常大。在t=1和t=2的情況下，即有危房改造政策或者提高補貼水平時，高收入組意愿消費值提高最大，中收入組次之，低收入組只是略有增加，作用不明顯。結(jié)果表明，危房改造政策對于收入越高的家庭刺激效應(yīng)越大，對于收入越低家庭作用效果越小。

2.1.3? 支付能力? 根據(jù)支付能力指數(shù)模型（8）測算出戶主危房改造需求的支付能力指數(shù)，分不同的地區(qū)以及不同收入組統(tǒng)計（表7）。

1）不同地區(qū)分組情況。由表7分析得到廣東省居民支付能力指數(shù)平均值為80.80，其中廣東省中部地區(qū)遠遠高于平均水平，廣東省南部地區(qū)略高于平均值，而北部地區(qū)明顯小于平均水平。在補貼由1萬增加到4萬的過程中，居民支付能力指數(shù)水平較為有規(guī)律地增長。表明在平均值期待范圍內(nèi)，補貼越高，居民支付能力指數(shù)越高。

2）不同收入分組情況。表7統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，廣東省居民的支付能力與家庭總收入呈正比，收入越高則其支付能力越強，其中高收入組平均支付能力指數(shù)最高，是全省平均水平的2.1倍;然后是中收入組，略高于平均水平，低收入組的支付能力指數(shù)最小，明顯低于廣東省平均水平。

2.2? 廣東省危房改造資金效應(yīng)協(xié)調(diào)性分析

依據(jù)效應(yīng)系數(shù)公式（9）以及最終消費指數(shù)的測度公式（10），得到資金量效應(yīng)系數(shù)（表8）以及最終消費指數(shù)（表9）。在廣東省范圍內(nèi)，農(nóng)村家庭對于危房改造普遍存在較強的意愿但支付能力不足，有危房改造政策支持的前提下，刺激改造效果明顯。同時，由于部分地區(qū)房屋改造的補貼金額較低，會導(dǎo)致補助效果不明顯，尤其是一些貧困山區(qū)。對此，在經(jīng)濟平穩(wěn)發(fā)展的當今社會，從改善民生的角度出發(fā)，政府供給補助應(yīng)適當提高，借用珠三角中部地區(qū)發(fā)展的優(yōu)勢和經(jīng)濟實力，對粵東西翼以及北部山區(qū)形成幫扶與支持。

當C>1時，說明消費意愿大于支付能力，C=1時，說明消費意愿等于支付能力，C<1時，說明消費意愿小于支付能力。調(diào)查結(jié)果顯示，除了恩平市、高州市泗水鎮(zhèn)等個別鎮(zhèn)區(qū)，其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)C值幾乎都大于1。廣東省農(nóng)戶的消費意愿普遍大于支付能力，若從幫助農(nóng)戶改造危房、提高住所保障的角度出發(fā)，推行危房改造政策、增大補貼的數(shù)額，都是當前政府應(yīng)當積極實施的良舉。

3? 小結(jié)與展望

從公共品有效供給理論與供需均衡的角度出發(fā)，利用雙重效應(yīng)因素評價模型對當前精準扶貧過程中實行的各項惠農(nóng)政策進行評估，具有重要的現(xiàn)實意義和必要性。國家的農(nóng)業(yè)政策從減負、增收的宗旨發(fā)展到目前的保障和改善民生，其本身已是跨越性的成長。未來幾年直至2020年，都將是扶貧與檢驗成效同步進發(fā)的數(shù)年。對廣東省各地區(qū)危房改造政策調(diào)查的實證分析結(jié)果表明，居民收入是制約戶主參與危房改造積極性的首要因素，但由于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不平衡，居民收入水平參差不齊，不同地區(qū)對于農(nóng)業(yè)政策的需求有所差異。同時，對于危房改造政策的申報、執(zhí)行程序過于復(fù)雜，大部分戶主表示希望辦理手續(xù)和執(zhí)行程序可以在一定程度上簡單化。

了解政策是產(chǎn)生需求與積極性的前提，推進信息公開與宣傳有利于引導(dǎo)市場供給。只有廣泛傳播讓更多的人參與，才更有利于農(nóng)業(yè)政策成效的持續(xù)發(fā)揮。一個政策的推行過程本身涉及多元利益關(guān)系，居民與政府以及各級政府之間所表現(xiàn)的利益訴求都不相同。一旦信息鏈過長，很容易使政策目標偏離最大化利益方向。因此，推薦信息公開透明，增加反饋途徑，更利于達到政策最優(yōu)決策目標。

廣東省雖是全國經(jīng)濟總量大省，但是由于區(qū)域分化嚴重，貧富差距大，粵東西部特別是北部山區(qū)貧困態(tài)勢嚴重。面對地區(qū)之間收入不均的狀況，政府更應(yīng)該加大對農(nóng)村農(nóng)業(yè)的投入，以工業(yè)反哺農(nóng)業(yè)，利用廣州、深圳以及珠三角片區(qū)的經(jīng)濟優(yōu)勢，積極引導(dǎo)生產(chǎn)布局的區(qū)域調(diào)整;注重支農(nóng)資金的整合，提高有限財政支農(nóng)資金的使用效率，大力促進公共服務(wù)供給的均等化。

參考文獻：

[1] 廣東省扶貧開發(fā)辦公室.廣東扶貧開發(fā)“雙到”十大模式[R].廣州：廣東省人民政府，2013.

[2] 張大斌，凡華農(nóng)，鄧大才.中國農(nóng)村家庭住房消費需求微觀經(jīng)濟分析——基于“建材下鄉(xiāng)”政策調(diào)查的數(shù)據(jù)[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2011（9）：73-86.

[3] LEE F L，TROST R P.Estimation of some limited dependent variable models with application to housing demand[J].Journal of Econometrics. 1978，8（3）：357-382.

[4] 馮建英，穆維松，張領(lǐng)先，等.基于消費者購買意愿的農(nóng)機市場需求分析[J].商業(yè)研究，2008（2）：191-194.

[5] 劉思峰，鄧聚龍.GM（1，1）模型的適用范圍[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2000，20（5）：121-124.

[6] 高? 峰.政策評估的通用模型研究[J].科技管理研究，2015（24）：35-39.

[7] 董燕紅，鐘定勝，盧小麗.主成分與層次分析法在區(qū)域可持續(xù)發(fā)展能力評價中的應(yīng)用對比[J].安全與環(huán)境學報，2016，16（1）：359-364.

[8] 蘇洪哲，馮玉璇，李姣婷.基于因子分析法的我國公共服務(wù)績效評價研究[J].價值工程，2017，36（3）：7-9.

[9] 李? 潔.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的湖南省經(jīng)濟運行效率研究[J].現(xiàn)代商業(yè)，2017，2（4）：44-46.

[10] RAPAPORT C. Housing demand and community choice：An empirical analysis[J].Journal of Urban Economics，1997，42：243-260.

[11] ISAAC F M，ALLEN P M，MARY B S. The economic theory of housing demand：A critical review[J].Journal of Real Estate Rsearch，1991，6（3）：381-393.

[12] GYOURKO J，TRACY J S. A look at real housing prices and incomes：Some implications for housing affordability and quality[J].Economic Policy Review，1999，5（9）：63-77.

[13] 郭曉宇.住房需求研究綜述[J].學術(shù)動態(tài)綜述，2008，17（5）：149-152.