陳洲博 陳立中

摘要：為了規(guī)避限購政策，部分家庭采取離婚策略來獲得購房資格。運(yùn)用DID方法對2010年房地產(chǎn)市場限購政策引致的離婚現(xiàn)象進(jìn)行分析，結(jié)果顯示：2011—2015年“為購房而離婚”的數(shù)量年均增加了927.6對，與觀察期內(nèi)樣本城市的年平均離婚數(shù)相比增長了2.12%;同時，每滯后一年，“為購房而離婚”的數(shù)量平均每年減少了241.7對。根據(jù)家庭的細(xì)分特征進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)：家庭規(guī)模越大，孩子越多，選擇“為購房而離婚”越謹(jǐn)慎;東部地區(qū)“為購房而離婚”的家庭占比最大，中部次之，西部地區(qū)最小;省會城市“為購房而離婚”的家庭占比最大，地級城市次之，縣級城市最低。限購政策雖然能起到抑制需求的作用，但同時可能引起相當(dāng)規(guī)模的家庭“為購房而離婚”。因此，應(yīng)慎用、少用限購政策，可規(guī)定離婚一段時間后才具備購房資格，還可探索以家庭而不是個人為單位的限購政策。這些發(fā)現(xiàn)和建議對其他類似影響家庭穩(wěn)定性的政策，例如房地產(chǎn)稅收政策具有同樣的借鑒意義。

關(guān)鍵詞：限購政策;離婚;復(fù)婚;DID

中圖分類號：C913.13;F293.3? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：1003-854X（2019）06-0140-05

一、問題提出與文獻(xiàn)回顧

為抑制商品住房價格過快上漲，2010年國家出臺了嚴(yán)格的限購政策，有46個城市先后實施了這一政策。在限購城市中，部分居民家庭為了規(guī)避限購、限貸和相關(guān)稅收政策，采取離婚的方式，分割房產(chǎn)，以獲得購房資格及首付比例和稅收方面的優(yōu)惠。有趣的是，2016年部分城市住房價格又出現(xiàn)快速上漲，剛剛?cè)∠南拶徴卟坏貌辉俅伍_啟。例如，2016年3月上海市開始實施新一輪的限購政策，多個區(qū)（縣）民政部門婚姻登記處辦理協(xié)議離婚的人數(shù)激增，部分區(qū)（縣）民政部門不得不對辦離婚手續(xù)的家庭進(jìn)行限號。家庭是社會最基本的組織細(xì)胞，兩次限購政策引發(fā)的離婚現(xiàn)象，不禁讓人對限購政策引起的社會不穩(wěn)而擔(dān)憂。那么，我們非常想知道，“為購房而離婚”的占比有多大？哪些家庭參與了“為購房而離婚”？為回答這些問題，本文將運(yùn)用DID方法，以2010年的限購政策為觀察窗口，研究住房限購政策對城市家庭離婚率的影響。

在已有的研究中，學(xué)者們主要是從收入的角度研究離婚的動機(jī)。如，Gary S. Becker等認(rèn)為，家庭婚姻關(guān)系破裂的主要原因是婚姻匹配質(zhì)量差和外部收入的沖擊。他們研究發(fā)現(xiàn)，如果婚姻收入低于單身收入，那么人們可能選擇離婚。① Glen G. Cain和Douglas A. Wissoker的研究發(fā)現(xiàn)，隨著收入稅的增加，美國白人和黑人的離婚率均出現(xiàn)了下降。②

在預(yù)期房價上漲的背景下，規(guī)避限購政策能為家庭帶來外部收入，進(jìn)而影響家庭婚姻關(guān)系。對此，我國一些學(xué)者予以了關(guān)注。如，范子英以我國房地產(chǎn)市場限購政策為研究對象，運(yùn)用DID倍差法，發(fā)現(xiàn)限購政策的確導(dǎo)致了離婚數(shù)量的上升;同時，這類家庭離婚的動機(jī)主要是為了獲得購買多套住房的投資機(jī)會，而不是為了降低首付比例或獲得利率優(yōu)惠。③ 陳志奕、范劍勇也用DID方法來捕捉限購政策引起的離婚率和復(fù)婚率變動，他們發(fā)現(xiàn)“中國式離婚”與限購政策的嚴(yán)厲程度關(guān)系不大，但與城市所在區(qū)域、房地產(chǎn)業(yè)規(guī)模和房價收入比密切相關(guān)。④ 胡賢敏的研究則提出了限購政策引起的“假離婚現(xiàn)象”，但是沒有進(jìn)行估計和檢驗。⑤ 湯韻、梁若冰利用DID和傾向得分匹配法估計了離婚對限購城市房價的影響。⑥

與已有文獻(xiàn)相比，本文更加細(xì)致地考察了研究對象的家庭規(guī)模、所在區(qū)域和城市級別等細(xì)分特征，并且發(fā)現(xiàn)了一些新現(xiàn)象，這無疑可以為未來制定更加精準(zhǔn)的房地產(chǎn)市場調(diào)控政策提供依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計描述

1. 數(shù)據(jù)來源

本文將用自然實驗中的雙重差分法（Difference-in-difference，DID）來評估限購政策這一外生性沖擊對城市家庭婚姻狀況的影響。文章將使用2005—2015年46個限購城市和46個非限購城市的經(jīng)濟(jì)、人口、住房價格和婚姻關(guān)系變化等數(shù)據(jù)。其中，城市人口數(shù)量、性別比例和家庭規(guī)模數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國人口統(tǒng)計年鑒》;失業(yè)率、平均工資和住房價格數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年份的《中國城市統(tǒng)計年鑒》;離婚和復(fù)婚數(shù)據(jù)來自相應(yīng)年份的《中國民政統(tǒng)計年鑒》。

2. 數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述

2010年前后，全國共有46個城市實施了限購政策?；陔p重差分模型構(gòu)建的需要，我們將46個實施了限購政策的城市稱之為實驗組，并基于數(shù)據(jù)可得性等考慮相應(yīng)遴選了46個非限購城市作為對照組。具體分組見表1。

需要說明的是，46個限購城市雖然具體的限購政策在內(nèi)容上不盡相同，但總體差異不大，這在理論上保證了DID結(jié)果比較干凈。同時，每個城市實施限購政策的時間點(diǎn)也不一樣，由于我們無法獲得樣本城市的月度數(shù)據(jù)，因而無法捕捉這一差異。這里使用的數(shù)據(jù)的時間段為2005—2015年，限購政策發(fā)生在2010年。為此，我們以2010年為中間點(diǎn)，對稱性地將時間段劃分為2005—2009年和2011—2015年（如圖1所示），從而保證了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上的對稱性。

此外，我們的研究對象是92個城市的戶籍居民家庭，沒有將非戶籍常住人口納入研究范疇。由于我國婚姻登記是按照戶籍進(jìn)行管理的，限購政策也是與戶籍相關(guān)聯(lián)的。理論上，對于非戶籍常住家庭而言，通過離婚去獲得購房資格是非理性的。實證研究總共使用了1012個樣本，各指標(biāo)的統(tǒng)計性描述見表2。其中，92個城市11年來的年平均離婚數(shù)為43709對，年平均復(fù)婚數(shù)為1115.02對。

三、基于DID方法的實證分析和穩(wěn)健性檢驗

基于數(shù)據(jù)來源和研究目的，我們將DID基本模型設(shè)定為：

Remarryit=αi+τt+δBit+Xitβ+εit? （1）

這里，Remarryit表示城市i在年份t的復(fù)婚數(shù)。我們假定，某一對夫妻如果單純是為了獲得購房資格而離婚，他們一定會在購房后復(fù)婚。⑦ 基于這樣的假定，在限購政策實施之后的年份里觀察到的復(fù)婚數(shù)即是“為購房而離婚”的數(shù)量。αi是城市i的固定效應(yīng)（fixed effect）。τt是對應(yīng)于年度時間t的固定效應(yīng)，它包括年份等隨時間不同而有所差異的效應(yīng)。⑧ 由于我們的數(shù)據(jù)涵蓋了2005—2015年11個年份，所以t的取值為1—11。δ是待估計參數(shù)，它表示限購政策對“為購房而離婚”的影響。Bit是一個二元選擇變量：當(dāng)時間為2011—2015年，且城市i實施了限購政策時，Bit=1;否則Bit=0。Xit為控制變量，主要包括城市i的人口規(guī)模、人均工資水平、男女性別比和失業(yè)率等指標(biāo)。β是待估計參數(shù)。εit為隨機(jī)擾動項。

在基本模型（1）中，解釋變量不包含住宅銷售價格，因為在限購政策的影響下，住房價格變動或預(yù)期的價格上漲對家庭離婚決策的影響可由Bit來刻畫。

1. 實證分析

模型（1）的DID回歸結(jié)果（見表3）顯示，限購政策導(dǎo)致限購城市家庭復(fù)婚數(shù)平均每年增加了927.6對，與92個城市11年內(nèi)的年平均復(fù)婚數(shù)1115.02對相比增長了83.19%?；谥暗募俣?，這意味著2011—2015年，“為購房而離婚”的夫妻平均每年至少增加了927.6對，與92個城市11年內(nèi)的年平均離婚數(shù)43709對相比增長了2.12%。從時間趨勢看，時間每向后延一年，復(fù)婚數(shù)平均每年減少241.7對;或者說，每滯后一年，“為購房而離婚”的數(shù)量平均每年減少241.7對。

2. 穩(wěn)健性檢驗

以上分析雖然支持了“為購房而離婚”這一假設(shè)，但一個潛在的問題是，實驗組和對照組在限購政策實施之前是否存在共同的變化趨勢？另外，上述模型是否存在設(shè)定不當(dāng)，比如采用了錯誤的自變量，錯誤地界定了“為購房而離婚”的發(fā)生時間？為了排除這些顧慮，下面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

（1）共同趨勢檢驗

DID方法最關(guān)鍵的假設(shè)之一是實驗組和對照組在政策實施之前必須具有相同的變化趨勢。對此，通常有兩種檢驗方法，一是圖示法，二是回歸法。圖2顯示了2005—2015年限購城市和非限購城市復(fù)婚數(shù)的變化趨勢，其中2005—2010年二者具有相同的走勢，這意味著模型滿足共同趨勢假設(shè)。⑨

（2）剔除對照組

在DID模型標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定下，能否得到解釋變量系數(shù)δ的估值并不一定需要對照組，僅利用實驗組數(shù)據(jù)同樣能得到δ的估值。引入對照組的意義是，在對δ進(jìn)行估計時有助于去掉對照組與實驗組共有趨勢的影響?；蛘哒f，采用對照組能使估計更精確。但是，假如我們錯誤地定義了對照組，或者對照組數(shù)據(jù)中存在某些足以影響估計結(jié)果的不可觀測因素，比如對照組中包含了因城市區(qū)劃變動而引起的戶籍人口數(shù)量變動⑩，則對照組并不能很好地發(fā)揮作用。假如在僅使用實驗組數(shù)據(jù)的情況下，δ估值與之前相比并沒有發(fā)生根本性改變，如符號改變，就可以斷定模型（1）設(shè)定是正確的。為此，我們?nèi)サ魧φ战M，僅用實驗組數(shù)據(jù)對模型（1）進(jìn)行了估計。估計結(jié)果見表3，δ估值同樣為正，雖然不顯著，但是沒有推翻之前的結(jié)論。這說明對照組發(fā)揮了作用，模型設(shè)定是正確的。

（3）加入住房價格

“為購房而離婚”的主要動機(jī)是獲得住房價格上漲帶來的增值收益，但是不同城市的溢價肯定不同，Bit能否完全刻畫這一效應(yīng)還應(yīng)存疑。為此，我們在模型（1）中加入住房價格，構(gòu)建了模型（2）。

Remarryit=αi+τt+δBit+γPriceit+Xitβ+εit（2）

模型（2）的估計結(jié)果見表3。結(jié)果顯示δ=913.2，并且在1%的水平下顯著，與模型（1）的估計結(jié)果相近，價格效應(yīng)基本被Bit吸收，意味著模型設(shè)定無誤。

（4）改變觀察窗口期

一般地說，限購政策剛開始實施時，會刺激人們強(qiáng)烈的購房欲望，哪怕是因此而離婚。但是，隨著時間的推移，政策的刺激作用會逐漸消退。更重要的是，人們可能預(yù)期再過幾年，限購政策會取消?；诖?，我們用3年窗口期和5年窗口期，分別對模型（1）進(jìn)行估計，結(jié)果見表3。

結(jié)果顯示，3年窗口期下的δ估值為601.9，5年窗口期下的δ估值為927.6，前者小于后者，并且顯著。這說明，之前的5年窗口期的設(shè)定是正確的。

四、基于DID方法的進(jìn)一步分析

為了更細(xì)致地考察“為購房而離婚”的家庭特征，下面將研究對象進(jìn)行分類，例如家庭是否有孩子、有幾個孩子，家庭來自東部、中部還是西部，家庭位于省會城市、地級城市還是縣級城市等，并討論家庭的這些細(xì)分特征對“為購房而離婚”的影響。

1. 家庭規(guī)模的影響

理論上，離婚會對孩子造成精神方面的傷害。有孩子的家庭，有更多孩子的家庭，在離婚決策上會更加審慎，畢竟存在一部分借購房之名而真離婚的家庭?；跀?shù)據(jù)的可獲得性，這里用家庭規(guī)模這一變量來描述家庭孩子的多少，為此構(gòu)建了模型（3）。

Remarryit=αi+τt+δBit+γFamilyscaleit+Xitβ+εit（3）

估計結(jié)果（見表4）顯示，城市家庭規(guī)模平均值每增加1個單位，“為購房而離婚”的數(shù)量會減少165.5對，并在10%的顯著性水平下顯著。這驗證了上面的推斷，家庭規(guī)模越大，孩子越多，對“為購房而離婚”的選擇越審慎。

2. 東部、中部和西部的差別

理論上，東部城市家庭可能在“為購房而離婚”的決策上持更開放的態(tài)度，中部謹(jǐn)慎，西部更謹(jǐn)慎。為此我們將樣本分為東部、中部和西部，對模型（1）進(jìn)行估計。

估計結(jié)果（見表5）顯示，平均地，每年每個城市“為購房而離婚”的數(shù)量東部增加了1041.0對，相對于平均值8594.20對增長了12.11%;中部增加了1014.0對，相對于平均值11235.25對增長了9.03%;西部增加了504.9對，相對于平均值7403.83對增長了6.82%。雖然西部不顯著，但是總體上支持了之前的判斷。

3. 省會城市、地級城市和縣級城市的差異

一般地說，省會城市人口規(guī)模大于地級城市，地級城市大于縣級城市。縣級城市更接近熟人社會，地級城市次之，省會城市則更接近陌生社會。在縣級城市，如果家庭選擇“為購房而離婚”，相對容易被周圍人知曉，因此會變得謹(jǐn)慎?；谶@一假設(shè)，我們將樣本分為省會城市、地級城市和縣級城市，對模型（1）進(jìn)行估計。

估計結(jié)果（見表5）顯示，平均地，每年每個城市“為購房而離婚”的數(shù)量省會城市增加了1268.0對，相較于平均值22467.27對增長了5.64%;地級城市增加了693.6對，相較于平均值11372.52對增長了6.10%;縣級城市增加了126.6對，相較于平均值3490.60對增長了3.63%。

五、結(jié)論與建議

為了規(guī)避限購政策，部分家庭采取離婚策略來獲得購房資格。本文運(yùn)用DID方法，對2010年房地產(chǎn)市場限購政策引起的離婚量進(jìn)行了估計，并進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗與分析。結(jié)果顯示：第一，限購政策的確引起了一定規(guī)模的“為購房而離婚”行為。實證研究發(fā)現(xiàn)，2011—2015年“為購房而離婚”的數(shù)量年均增加927.6對，增長了2.12%;同時，每滯后一年，“為購房而離婚”的數(shù)量平均每年減少了241.7對。第二，家庭規(guī)模越大，孩子越多，選擇“為購房而離婚”越謹(jǐn)慎。第三，東部地區(qū)“為購房而離婚”的家庭更多，中部次之，西部地區(qū)最少。第四，省會城市“為購房而離婚”的家庭占比最大，地級城市次之，縣級城市最低。

基于本文的發(fā)現(xiàn)，我們提出如下政策建議：第一，限購政策雖然能起到抑制需求的作用，但同時可能引起相當(dāng)規(guī)模的家庭“為購房而離婚”。因此，建議慎用、少用限購政策。第二，建議規(guī)定離婚一段時間（例如兩年或三年）后，離婚家庭才具備購房資格。第三，應(yīng)針對不同地區(qū)和不同級別的城市，實施差異化的限購政策。例如，西部地區(qū)、縣級城市采用較為寬松的限購政策。第四，為最大程度地減小限購政策對家庭穩(wěn)定性產(chǎn)生的負(fù)面影響，可探索以家庭而不是個人為單位的限購政策。這些發(fā)現(xiàn)和建議對其他類似影響家庭穩(wěn)定性的政策，例如房地產(chǎn)稅收政策具有同樣的借鑒意義。

本文對“為購房而離婚”的規(guī)模及其成因進(jìn)行了簡單的實證分析。受數(shù)據(jù)和方法方面的限制，本文還存在需要進(jìn)一步深入研究的方面，例如2010年限購政策與2016—2017年限購政策的作用效果比較;限購政策的替代效應(yīng)估計，即限購城市家庭不是“為購房而離婚”，而是選擇在鄰近非限購城市購房，進(jìn)而引起房價上漲的空間轉(zhuǎn)移。這些將是我們未來關(guān)注的重點(diǎn)。

注釋：

① Gary S. Becker， Elisabeth M. Landes and Robert T. Michael， An Economic Analysis of Marital Instability， Journal of Political Economy， 1977， 85（6）， pp.671-689.

② Glen G. Cain and Douglas A. Wissoker， A Reanalysis of Marital Stability in the Seattle-Denver Income Maintenance Experiment， American Journal of Sociology，1990， 95（5）， pp.190-201.

③ 范子英：《為買房而離婚——基于住房限購政策的研究》，《世界經(jīng)濟(jì)文匯》2016年第4期。

④ 陳志奕、范劍勇：《限購、離婚與房地產(chǎn)區(qū)域差異》，《浙江社會科學(xué)》2016年第12期。

⑤ 胡賢敏：《住房限購政策和房價波動對離婚的影響》，華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文，2015年。

⑥ 湯韻、梁若冰：《限購為何無法控制房價——來自婚姻市場的解釋》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)》2016年第11期。

⑦ 當(dāng)然，具體復(fù)婚時間可能在觀察期內(nèi)，也可能在觀察期外。

⑧ 中國人在嫁娶等習(xí)俗上有年份方面的偏好，例如對龍年的偏好。

⑨ 關(guān)于共同趨勢的回歸檢驗結(jié)果，有興趣的讀者可以向作者索取。

⑩ 這是樣本破損（Sample Attrition）問題的一種，關(guān)于DID方法下樣本破損問題的討論，參見Bruce D. Meyer， Natural and Quasi-Experiments in Economics， Journal of Business & Economic Statistics， 1995， 13（2）， pp.151-162.

作者簡介：陳洲博，華中師范大學(xué)社會學(xué)院、華中師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，湖北武漢，430079;陳立中，通訊作者，華中師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院教授，湖北武漢，430079。

（責(zé)任編輯? 劉龍伏）