鄭軍 吳學(xué)謙

摘要：運(yùn)用2005-2019年全國(guó)35個(gè)大中城市面板數(shù)據(jù)建立固定效應(yīng)模型，從全國(guó)總體和城市分組兩個(gè)層面考察了居民收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響機(jī)制，以及按揭融資約束和房?jī)r(jià)上漲預(yù)期等因素對(duì)這一機(jī)制的影響程度。研究發(fā)現(xiàn)，居民收入差距擴(kuò)大顯著促進(jìn)房?jī)r(jià)上漲。在按揭融資約束下，居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的影響更為顯著。房?jī)r(jià)上漲預(yù)期顯著推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，且房?jī)r(jià)上漲預(yù)期越高，收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)上漲的作用越強(qiáng)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的城市，其居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的影響具有異質(zhì)性。低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平城市的居民收入差距擴(kuò)大顯著推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，但在高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平城市，這種作用不具統(tǒng)計(jì)顯著性。

關(guān)鍵詞：收入差距;按揭融資約束;房?jī)r(jià)上漲預(yù)期;異質(zhì)性

中圖分類(lèi)號(hào)：F299.23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-9138-（2022）06-0016-15 收稿日期：2022-05-05

1 引言

1998年全國(guó)住房制度改革以來(lái)，我國(guó)住房市場(chǎng)進(jìn)入商品化時(shí)代，房地產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒顯示，2005-2019年我國(guó)商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格從每平方米3168元上漲到9310元，大約上漲了3倍。與此同時(shí)，隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)，城鎮(zhèn)居民收入水平有了很大提高。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的相關(guān)數(shù)據(jù)，在改革開(kāi)放以來(lái)的40年里，我國(guó)城鎮(zhèn)居民人均年可支配收入從1978年的343.4元增長(zhǎng)到2019年的42358.8元，大約增長(zhǎng)了123倍。

房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要大量資金投入，通常銀行抵押貸款是該行業(yè)的主要融資工具。在銀行信貸資金支持下，房地產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，房?jī)r(jià)隨之攀升。銀行信貸規(guī)模反映了國(guó)家的貨幣政策，寬松的貨幣政策會(huì)增加銀行在房地產(chǎn)業(yè)的信貸資金，進(jìn)而增加房地產(chǎn)的開(kāi)發(fā)投資額和按揭貸款額，促進(jìn)房?jī)r(jià)上漲。此外，住房具有可抵押特性，持有更多住房的居民可獲得更多按揭貸款進(jìn)而提升其購(gòu)買(mǎi)力，居民購(gòu)買(mǎi)力的提高又進(jìn)一步促進(jìn)購(gòu)房需求上升與房?jī)r(jià)上漲。因此，按揭融資在推動(dòng)房?jī)r(jià)波動(dòng)方面可能發(fā)揮著重要作用。當(dāng)居民收入差距擴(kuò)大時(shí)，按揭融資約束對(duì)低收入群體的影響較大。首付約束與按揭貸款利率約束有可能抑制低收入群體的購(gòu)房需求，迫使低收入群體進(jìn)入租房市場(chǎng)。然而，由于高收入群體的財(cái)力較為雄厚，按揭融資約束對(duì)高收入群體購(gòu)房行為的影響程度較弱，他們憑借其自身資本凈值（或財(cái)富）優(yōu)勢(shì)可獲得更多的按揭貸款，這有可能增強(qiáng)高收入群體的住房投資信心和投資需求，進(jìn)而推高房?jī)r(jià)。

基于上述背景，本文研究按揭融資約束下收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響，利用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型實(shí)證檢驗(yàn)推動(dòng)城市房?jī)r(jià)演變的外生因素。

2 文獻(xiàn)回顧

由于次貸抵押貸款違約觸發(fā)2008年的金融危機(jī)以來(lái)，房?jī)r(jià)動(dòng)態(tài)演變的影響因素已然成為學(xué)界和政府部門(mén)關(guān)注的焦點(diǎn)。就本文研究主題而言，已有文獻(xiàn)分別考察了居民收入差距和按揭融資約束等因素對(duì)房?jī)r(jià)的影響。

針對(duì)居民收入差距與房?jī)r(jià)間的關(guān)系，現(xiàn)有文獻(xiàn)研究了居民收入差距對(duì)房?jī)r(jià)影響以及兩者之間的雙向互動(dòng)關(guān)系。Rodda （1994）發(fā)現(xiàn)居民收入差距擴(kuò)大顯著推動(dòng)美國(guó)房?jī)r(jià)上漲。Matlack and Vigdor （2008）通過(guò)傳統(tǒng)局部均衡模型解釋了高收入群體的收入顯著影響資產(chǎn)價(jià)格。王先柱和趙奉軍（2013）從儲(chǔ)蓄率和擠出效應(yīng)的角度詳細(xì)解釋了居民收入差距擴(kuò)大對(duì)城市房?jī)r(jià)的促進(jìn)作用，發(fā)現(xiàn)居民收入差距擴(kuò)大顯著影響購(gòu)房者的投資性需求與消費(fèi)性需求，最終導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲。徐舒和陳珣（2016）通過(guò)序貫決策模型得出結(jié)論，居民收入差距擴(kuò)大顯著地推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，且城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低推動(dòng)作用越強(qiáng)。另外，也有學(xué)者將居民收入差距、房?jī)r(jià)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)聯(lián)系到一起進(jìn)行研究，例如李佳佳（2017）通過(guò)建立面板向量自回歸模型和空間面板自回歸模型，發(fā)現(xiàn)收入差距顯著地影響房?jī)r(jià)波動(dòng)，且房?jī)r(jià)具有空間相關(guān)性。任偉和陳立文（2019）通過(guò)建立PVAR模型研究貧富差距與房?jī)r(jià)的關(guān)系，結(jié)論表明貧富差距擴(kuò)大在短期內(nèi)促進(jìn)房?jī)r(jià)上漲，長(zhǎng)期內(nèi)反而抑制房?jī)r(jià)上漲。許佳筠（2018）從住房供需角度對(duì)房?jī)r(jià)進(jìn)行理論機(jī)制分析，結(jié)論表明收入不平等對(duì)住房?jī)r(jià)格的影響呈“倒U型”，收入不平等的嚴(yán)重程度顯著影響房?jī)r(jià)走勢(shì)。段佳君（2020）通過(guò)實(shí)證分析房?jī)r(jià)、可支配收入與人口密度之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)居民可支配收入提高與人口增加在一定程度上推動(dòng)了房?jī)r(jià)上漲。趙殿英和侯為波（2021）基于2002-2017年24個(gè)城市面板數(shù)據(jù)實(shí)證研究居民收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，在不同時(shí)期，居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)影響不同，在前期推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，而后期卻抑制房?jī)r(jià)上漲;且居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)影響還存在區(qū)域異質(zhì)性，在一二線城市會(huì)抑制房?jī)r(jià)上漲，而三線城市卻推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲。

部分文獻(xiàn)還研究了房?jī)r(jià)與居民收入差距之間的相互因果關(guān)系。Case and Shiller （1990）研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)人均可支配收入與房?jī)r(jià)正相關(guān)。熊順朝（2013）和韓旭（2016）都通過(guò)建立居民收入差距與房?jī)r(jià)的VAR模型，進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)函數(shù)分析發(fā)現(xiàn)，收入差距擴(kuò)大與房?jī)r(jià)上漲互為因果關(guān)系且相互強(qiáng)化。呂康銀和朱金霞（2016）基于我國(guó)房?jī)r(jià)上漲與居民間貧富差距擴(kuò)大的現(xiàn)狀，分析我國(guó)居民人均可支配收入與住房總支出的差距以及居民工資性收入與房?jī)r(jià)之間的差距，驗(yàn)證了我國(guó)高收入群體持有大部分財(cái)產(chǎn)性收入的現(xiàn)實(shí)狀況，房?jī)r(jià)的上漲能夠顯著地促進(jìn)居民間財(cái)富差距擴(kuò)大。

此外，經(jīng)濟(jì)學(xué)家們也意識(shí)到，按揭融資的杠桿作用在房?jī)r(jià)動(dòng)態(tài)演變過(guò)程中發(fā)揮著不可忽視的作用。崔新明（2003）將收入增長(zhǎng)率引入跨期預(yù)算約束住宅價(jià)格模型，理論分析表明居民個(gè)人按揭貸款的融資效應(yīng)顯著地推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲。楊冬云和袁紹鋒（2009）基于噪聲交易理論研究住房信貸市場(chǎng)的消費(fèi)者信貸行為，發(fā)現(xiàn)在對(duì)消費(fèi)者的效用與破產(chǎn)價(jià)值做出合理假設(shè)后，居民個(gè)人按揭貸款額與房?jī)r(jià)泡沫化正相關(guān)。毛倩茹（2014）通過(guò)建立固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)論表明大部分省份的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)貸款與房?jī)r(jià)正相關(guān)。劉立剛等（2020）通過(guò)探究銀行按揭融資約束對(duì)房?jī)r(jià)的影響，發(fā)現(xiàn)在銀行信貸規(guī)模中，住戶(hù)貸款與房?jī)r(jià)成正比。薩秋榮（2011）通過(guò)建立ARDL模型實(shí)證檢驗(yàn)房?jī)r(jià)和住房信貸之間的關(guān)系，結(jié)果表明，短期內(nèi)住房信貸顯著影響房?jī)r(jià)，但長(zhǎng)期內(nèi)其影響關(guān)系卻不顯著。鄧韜等（2015）研究發(fā)現(xiàn)東部城市的房?jī)r(jià)對(duì)住房信貸沖擊的反應(yīng)程度和速度均超過(guò)非東部城市，而非東部城市的房?jī)r(jià)受沖擊后向穩(wěn)態(tài)收斂的時(shí)間則相對(duì)較短。

現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)世界中，居民收入差距和按揭融資杠桿在房?jī)r(jià)動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中同時(shí)存在，應(yīng)綜合考察這兩個(gè)因素對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響。然而，由于數(shù)據(jù)可獲得性等現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，已有研究較少同時(shí)涉及該兩個(gè)因素在房?jī)r(jià)動(dòng)態(tài)演變過(guò)程中的作用。盡管如此，近年來(lái)還是有部分學(xué)者在該研究方向上進(jìn)行了一定的嘗試。杭斌和修磊（2016）從地位尋求角度研究了在按揭融資約束條件下收入差距擴(kuò)大對(duì)家庭消費(fèi)的影響。基于CFPS微觀跟蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析表明，在按揭融資約束條件下，居民收入差距擴(kuò)大會(huì)減少低收入家庭的非地位性消費(fèi)支出占總消費(fèi)支出的比例，提高住房等地位性消費(fèi)支出占總消費(fèi)支出的比例。姜楊和朱顯平（2021）在運(yùn)用省級(jí)面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上實(shí)證分析金融資源錯(cuò)配、貧富差距與房?jī)r(jià)波動(dòng)之間的關(guān)系及空間差異，發(fā)現(xiàn)貧富差距擴(kuò)大與金融資源錯(cuò)配顯著地促進(jìn)房?jī)r(jià)波動(dòng)。此外，鄧翔和何瑞宏（2020）在異質(zhì)性家庭的封閉模型中引入按揭融資約束機(jī)制，通過(guò)分別設(shè)立三種約束程度不同的假設(shè)前提，檢驗(yàn)了房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)收入差距的影響，結(jié)論表明房?jī)r(jià)沖擊顯著地提高借貸型家庭的收入，但不顯著影響儲(chǔ)蓄型家庭的收入，因此居民收入差距進(jìn)一步擴(kuò)大。

綜上所述，學(xué)界針對(duì)居民收入差距與房?jī)r(jià)二者關(guān)系的研究較為細(xì)致，而有關(guān)按揭融資約束與房?jī)r(jià)關(guān)系的研究相對(duì)較少，同時(shí)涉及收入差距和按揭融資的研究則處于探索階段。鑒于此，我們選取國(guó)內(nèi)具有代表性的35個(gè)大中城市，研究按揭融資約束條件下城鎮(zhèn)居民收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響及其在不同城市之間的房?jī)r(jià)差異性。

3 概念界定與典型事實(shí)

為了檢驗(yàn)存在按揭融資約束時(shí)居民收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響，我們首先給出收入差距的度量，然后闡述房?jī)r(jià)與按揭融資間的某些共變特征。最后，結(jié)合收入差距、房?jī)r(jià)以及按揭融資的演變特征給出一些直觀的典型事實(shí)。

3.1 城鎮(zhèn)居民收入差距

經(jīng)濟(jì)學(xué)家通常采用基尼系數(shù)測(cè)度國(guó)家、地區(qū)或居民間的收入差距，但由于基尼系數(shù)衡量的是相對(duì)收入（而不是絕對(duì)收入），因此當(dāng)一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的基尼系數(shù)上升時(shí)，其絕對(duì)貧困人口數(shù)量可能下降。此外，發(fā)達(dá)程度不同的兩個(gè)國(guó)家或地區(qū)也可能擁有相同的基尼系數(shù)。鑒于此，Guan（2017）建議用國(guó)內(nèi)總收入（GDI）與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的比率（Ratio of GDI to GDP，簡(jiǎn)稱(chēng)為RGG）作為居民收入差距的代理變量。根據(jù)Guan （2017）的分析，我國(guó)大部分高收入群體的有形收入非常低，但他們幾乎持有所有未申報(bào)收入。理論上GDI應(yīng)等于GDP。因此，當(dāng)實(shí)際GDI小于實(shí)際GDP時(shí)，兩宏觀指標(biāo)之差（GDP-GDI）很大程度上代表了經(jīng)濟(jì)體中的未申報(bào)收入。未申報(bào)收入在國(guó)內(nèi)總收入中所占比例越高，意味著居民間的收入差距越大。下面我們分別給出城鎮(zhèn)居民RGG以及各代表性城市的RGG指標(biāo)值。

（1）城鎮(zhèn)居民RGG指標(biāo)值。根據(jù)RGG （GDI/GDP）指標(biāo)的計(jì)算方法和2005-2020年的相關(guān)數(shù)據(jù)，我們可繪制出刻畫(huà)全國(guó)城鎮(zhèn)居民收入差距的RGG指標(biāo)的趨勢(shì)圖（見(jiàn)圖1）。從圖1中可發(fā)現(xiàn)，RGG指標(biāo)總體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。由于RGG與收入差距負(fù)相關(guān)，因此圖1表明總體上全國(guó)城鎮(zhèn)居民收入差距呈上升趨勢(shì)。2005年我國(guó)居民RGG指標(biāo)為0.7303，而2020年RGG指標(biāo)為0.6088，15年間RGG下降了16.64%，即我國(guó)城鎮(zhèn)居民收入差距上漲了16.64%。

（2）代表性城市的收入差距。為了更好地描述我國(guó)各城市居民收入差距的現(xiàn)狀，我們對(duì)全國(guó)總體以及代表性城市北京、廣州和鄭州的GINI系數(shù)和RGG指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比（見(jiàn)表1），其中基尼系數(shù)的計(jì)算方法參照胡祖光（2004）。

由表1可知，2005-2020年間，全國(guó)城鎮(zhèn)居民基尼系數(shù)整體呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，從2005年的0.341增長(zhǎng)到2020年的0.345，增長(zhǎng)率達(dá)到1.2%。但從代表性城市數(shù)據(jù)來(lái)看，北京市的基尼系數(shù)基本保持在0.2～0.35的范圍內(nèi)，且近年來(lái)呈逐漸上升趨勢(shì)。廣州市的基尼系數(shù)也在0.2～0.35之間，但廣州市的基尼系數(shù)呈現(xiàn)逐年下降態(tài)勢(shì)。鄭州市2005-2012年GINI系數(shù)平均值為0.187，但2013-2020年GINI系數(shù)的平均值為0.285，比上一時(shí)間段的平均GINI系數(shù)增加了0.098，居民收入差距迅速擴(kuò)大?？傮w上來(lái)看，無(wú)論是全國(guó)層面還是城市層面（廣州市除外），自2005年以來(lái)基尼系數(shù)大都呈現(xiàn)不斷擴(kuò)大趨勢(shì)，因此可認(rèn)為城鎮(zhèn)居民收入差距有擴(kuò)大趨勢(shì)。

與此同時(shí)，由RGG度量的收入差距也反映了類(lèi)似的特征。從表1可以看出，在全國(guó)范圍內(nèi)，2005年的RGG為0.7303，而2020年的RGG為0.6088，RGG越小代表居民收入差距越大，因此全國(guó)范圍內(nèi)的RGG下降了16.64%，即居民收入差距擴(kuò)大了16.64%。從城市數(shù)據(jù)來(lái)看，北京市的RGG從2005年的0.3979到2020年的0.4585，即RGG增加了6.06%。同時(shí)，廣州市的RGG從2005年的0.3377上升到2020年的0.5058，即RGG指標(biāo)增加了16.81%。鄭州市的RGG從2005年的0.4026增長(zhǎng)到2020年的0.4461，其RGG增加了4.35%。

上述分析表明，無(wú)論在全國(guó)層面還是代表性城市中，RGG和GINI系數(shù)基本呈現(xiàn)出相同的變化趨勢(shì)（但廣州市呈現(xiàn)出不一致性），兩個(gè)指標(biāo)都測(cè)度了居民收入差距的動(dòng)態(tài)變化，用RGG作為貧富差距的代理變量具有一定的合理性（見(jiàn)圖2）。此外，采用RGG指標(biāo)在一定程度上克服了構(gòu)建GINI系數(shù)的數(shù)據(jù)難以獲得的問(wèn)題。特別地，廣州市的RGG指標(biāo)與GINI系數(shù)的動(dòng)態(tài)演變方向相反，這可能是GINI系數(shù)無(wú)法體現(xiàn)高收入群體未申報(bào)收入的直接證據(jù)。鑒于此，本文將遵照Guan（2017），采用RGG指標(biāo)衡量居民間的收入差距。

3.2 房?jī)r(jià)和按揭融資的動(dòng)態(tài)特征

住房通常是家庭財(cái)富的最大組成部分，是銀行貸款的關(guān)鍵抵押品，對(duì)財(cái)富收入比以及金融部門(mén)規(guī)模的長(zhǎng)期趨勢(shì)起著核心作用。然而，盡管對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)很重要，但令人驚訝的是，人們對(duì)房?jī)r(jià)的長(zhǎng)期趨勢(shì)知之甚少。對(duì)于一般家庭而言，購(gòu)房款遠(yuǎn)超其當(dāng)下的可支配財(cái)富水平，需經(jīng)由銀行按揭融資方能購(gòu)買(mǎi)住房。因此，給定其財(cái)富水平，家庭可獲得的按揭融資額越大，其住房需求就越強(qiáng)。在住房供給缺乏彈性前提下，房?jī)r(jià)將被過(guò)旺的需求推高。從我國(guó)2005-2019年房?jī)r(jià)與按揭貸款余額的演變特征（見(jiàn)圖3），可以看出，房?jī)r(jià)與按揭貸款之間存在共變性，且從長(zhǎng)期來(lái)看，兩者都呈現(xiàn)上漲態(tài)勢(shì)。這就表明，房?jī)r(jià)與按揭融資貸款之間存在一定的相關(guān)性。

銀行信貸支持對(duì)居民購(gòu)買(mǎi)住房尤為重要。一方面，低收入群體受首付款約束無(wú)法購(gòu)買(mǎi)住房，但在我國(guó)，居民只要能承擔(dān)首付款，就可通過(guò)按揭貸款購(gòu)買(mǎi)住房。另一方面，高收入群體充足的自有資金通?？筛采w首付款，加之按揭融資杠桿效應(yīng)推高住房投資性需求，進(jìn)而將放大收入差距對(duì)住房?jī)r(jià)格的影響。因此，銀行按揭貸款額的增長(zhǎng)，提升了居民的住房購(gòu)買(mǎi)需求，推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲。

3.3 典型事實(shí)

通過(guò)上述描述性分析，我們發(fā)現(xiàn)如下事實(shí)：

第一，居民收入差距擴(kuò)大顯著地推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲是影響房?jī)r(jià)的重要因素。通常認(rèn)為，居民收入差距擴(kuò)大主要通過(guò)儲(chǔ)蓄率渠道與住房需求渠道影響房?jī)r(jià)。當(dāng)居民收入差距通過(guò)儲(chǔ)蓄率渠道影響房?jī)r(jià)時(shí)，收入差距擴(kuò)大促進(jìn)儲(chǔ)蓄率上漲，進(jìn)而增加投資需求和總投資額。由于住房具有保值增值功能，社會(huì)閑置資金偏好流入住房市場(chǎng)，使得住房市場(chǎng)資金充足，最終導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲。當(dāng)居民收入差距通過(guò)住房需求渠道影響房?jī)r(jià)時(shí)，收入差距擴(kuò)大直接影響居民對(duì)住房的消費(fèi)性需求、投資性需求與租賃性需求，影響其需求行為，最終推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲。

第二，按揭融資約束下收入差距的擴(kuò)大更加顯著地影響房?jī)r(jià)。當(dāng)居民收入差距擴(kuò)大時(shí)，按揭貸款額的增加放大了高收入群體對(duì)住房的投資性需求，從而進(jìn)一步推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲。此外，房?jī)r(jià)上漲預(yù)期將強(qiáng)化居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的影響。

下面我們將從全國(guó)總體和城市分組兩個(gè)層面實(shí)證研究居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的影響機(jī)制及城市間差異，同時(shí)考察按揭融資約束、房?jī)r(jià)上漲預(yù)期等因素對(duì)這一機(jī)制的影響程度。

4 實(shí)證分析

本文選取全國(guó)35個(gè)大中城市2005-2019年的面板數(shù)據(jù)驗(yàn)證上述典型事實(shí)。首先實(shí)證檢驗(yàn)我國(guó)城鎮(zhèn)居民收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響效果及城市間差異，并考察按揭融資約束與房?jī)r(jià)上漲預(yù)期在居民收入差距影響房?jī)r(jià)上漲的作用。然后，為增強(qiáng)結(jié)論可靠性，我們施行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

4.1 變量選取與模型設(shè)定

根據(jù)本文研究目的，我們檢驗(yàn)城鎮(zhèn)居民收入差距擴(kuò)大與房?jī)r(jià)上漲之間的相關(guān)關(guān)系，以及按揭融資約束在城鎮(zhèn)居民收入差距擴(kuò)大推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲方面的強(qiáng)化作用。鑒于此，文章擬選取商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格作為被解釋變量，以RGG作為解釋變量，以居民個(gè)人按揭貸款與房?jī)r(jià)上漲預(yù)期作為調(diào)節(jié)變量，以商品住房造價(jià)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與房屋投資額作為控制變量。各變量的定義如表2所示，其中Ln表示對(duì)變量取對(duì)數(shù)。

我們假定初始模型為固定效應(yīng)模型，在此基礎(chǔ)上通過(guò)增加其他重要變量對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)展。初始固定效應(yīng)模型被設(shè)定如下：

LnHpit = β0 + β1RGGit + β2 Controlit + αi + εit

（1）

其中下標(biāo)i和t分別表示城市和年份，αi代表不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性，εit為誤差干擾項(xiàng)（服從i.i.d分布）。因變量LnHpit表示城市i在第t年住房?jī)r(jià)格的對(duì)數(shù);自變量RGGit是城市i在第t年居民收入差距的代理變量，即城市i在第t年的居民收入差距程度，RGGit越小表明城市i在第t年的居民收入差距越大。Controlit為影響房?jī)r(jià)的其他重要變量（控制變量）。本文選取的控制變量如下：對(duì)數(shù)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（LnUpcdi），對(duì)數(shù)商品住房造價(jià)（LnChc），對(duì)數(shù)房屋投資額（LnRi）。

前面的典型事實(shí)表明，按揭融資約束的存在顯著地影響收入差距與房?jī)r(jià)之間的關(guān)系。無(wú)論是首付款約束還是貸款利率約束，同樣的約束程度對(duì)不同收入群體的影響存在差異。與此同時(shí)，按揭融資約束的存在將強(qiáng)化居民收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響，即當(dāng)存在按揭融資約束時(shí)，低收入群體獲得的按揭貸款額較少，而高收入群體獲得的按揭貸款額較多，這將強(qiáng)化收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)上漲的影響。

此外，房?jī)r(jià)上漲預(yù)期也將強(qiáng)化收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響。由于住房兼具消費(fèi)與投資雙重屬性，當(dāng)居民預(yù)期房?jī)r(jià)上漲時(shí)，這種預(yù)期可通過(guò)儲(chǔ)蓄率渠道與住房需求渠道影響房?jī)r(jià)。因此，按揭融資約束與房?jī)r(jià)上漲預(yù)期都顯著地影響房?jī)r(jià)?；诖?，在模型（1）基礎(chǔ)上，引入居民個(gè)人按揭貸款額（取對(duì)數(shù)） LnImlit作為“城市i在第t期受到按揭融資約束”的代理變量。居民個(gè)人按揭貸款額越高，受到的按揭融資約束越寬松;反之，按揭融資約束越趨緊。與此同時(shí)，引入房?jī)r(jià)上漲率Eit作為房?jī)r(jià)上漲預(yù)期的代理變量，其計(jì)算公式為（Hpt-Hpt-1） / Hpt-1。其中，Hpt為t期房?jī)r(jià)，Hpt-1為t-1期房?jī)r(jià)。因此，模型設(shè)定如下：

LnHpit = β0 + β1RGGit + β2 LnImlit + β3Eit + β4 Controlit + αi + εit? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

為考察在按揭融資約束條件下收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響，我們?cè)谀Ｐ停?）基礎(chǔ)上引入按揭融資約束和居民收入差距的交互項(xiàng)Imlit×RGGit。由于模型中居民個(gè)人按揭貸款采用其對(duì)數(shù)值，因此交互項(xiàng)也取對(duì)數(shù)。我們可得如下模型：

LnHpit=β0+β1RGGit+β2 LnImlit+β3 Eit+β4Ln（Imlit×RGGit）+β5Controlit+αi+εit·

（3）

為了考察房?jī)r(jià)上漲預(yù)期對(duì)收入差距影響房?jī)r(jià)上的作用。我們?cè)谀Ｐ停?）基礎(chǔ)上引入房?jī)r(jià)上漲率與收入差距的交互項(xiàng)Eit×RGGit：

LnHpit=β0+β1RGGit+β2LnImlit+β3Eit+β4Ln（Imlit×RGGit）+β5 （Eit×RGGit） + β6Controlit+αi+εit·

（4）

4.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文采用我國(guó)城市層面數(shù)據(jù)，按類(lèi)型和地區(qū)選擇2005-2019年35個(gè)大中城市作為研究樣本。由于住房市場(chǎng)集中在城鎮(zhèn)區(qū)域，為了與之對(duì)應(yīng)，我們選取城鎮(zhèn)居民收入差距為主要解釋變量。人均可支配收入、商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格、個(gè)人按揭貸款、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、常住人口、房屋投資額等數(shù)據(jù)均來(lái)自2006-2020年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》與《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，4個(gè)樣本城市在2005年的居民按揭貸款數(shù)據(jù)存在缺失，文章采用線性插值法將其補(bǔ)齊。此外，為了減弱異方差性，對(duì)商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格（Hp）、居民個(gè)人按揭貸款（Iml）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（Upcdi）、商品住房造價(jià)（Chc）等數(shù)據(jù)均取對(duì)數(shù)。

采用Stata16.0對(duì)所有變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析（見(jiàn)表3）。RGG指標(biāo)平均值為0.4626，最小值為0.261，最大值為0.902，標(biāo)準(zhǔn)差為0.099。而全國(guó)城鎮(zhèn)居民收入差距RGG指標(biāo)的最小值為2018年的0.5989，最大值為2005年的0.7303;而35個(gè)大中城市的城鎮(zhèn)居民收入差距比全國(guó)范圍內(nèi)的收入差距高0.1363-0.2677左右。本文選取的35個(gè)大中城市經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)，高收入群體獲得的未報(bào)告收入（GDP-GDI）數(shù)額較全國(guó)平均水平高，因此RGG指標(biāo)較低，居民間的收入差距較大。另外，房?jī)r(jià)上漲預(yù)期（E）的平均值為0.124，最大值為1.2439，最小值為-0.177，標(biāo)準(zhǔn)差為0.1337。

4.3 平穩(wěn)性檢驗(yàn)與模型選擇

對(duì)模型回歸前，首先需對(duì)各變量做單位根檢驗(yàn)以避免“偽回歸”。本文樣本城市數(shù)量（N）為35個(gè)，時(shí)間區(qū)間（T）為15年，由N和T構(gòu)成的城市面板是短面板（N>T），因此，運(yùn)用HT檢驗(yàn)來(lái)判斷原序列是否具有單位根（見(jiàn)表4）。由表4發(fā)現(xiàn)，變量LnHp、RGG、LnIml、E、LnChc的單位根檢驗(yàn)均在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，而變量LnUpcdi和LnRi的單位根檢驗(yàn)在5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)。因此，所有變量都在1%或5%的水平上顯著，不存在偽回歸。

此外，為了選擇最適合的模型，本文通過(guò)Hausman檢驗(yàn)得出P值為0.0000，故在1%的顯著性水平上拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型。我們進(jìn)一步運(yùn)用F檢驗(yàn)與LSDV法在POLS模型與FE模型之間選擇。首先對(duì)模型進(jìn)行F檢驗(yàn)，結(jié)果顯示p值均為0.0000，故在1%的顯著性水平上拒絕POLS模型。由于F檢驗(yàn)未使用聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，我們通過(guò)LSDV法判斷FE模型與POLS模型的合理性。前述模型（1） ～ （4）中絕大多數(shù)個(gè)體虛擬變量的p值為0.0000，即認(rèn)為存在個(gè)體效應(yīng)，我們應(yīng)選擇固定效應(yīng)（FE）模型（從而驗(yàn)證了初始模型被選擇為固定效應(yīng)模型是合理的）。

4.4 全國(guó)整體居民收入差距對(duì)房?jī)r(jià)影響

采用2005-2019年我國(guó)35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)構(gòu)建全國(guó)總體樣本的面板模型，運(yùn)用固定效應(yīng)（FE）模型估計(jì)在存在按揭融資約束與房?jī)r(jià)上漲預(yù)期下，居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的影響（見(jiàn)表5）。由表5可知，4個(gè)模型中的R-sq值均在0.9以上，Prob>F值均為0.0000，說(shuō)明各模型的回歸結(jié)果顯著，且模型設(shè)定合理，擬合優(yōu)度較高。

總體上看，各模型的估計(jì)結(jié)果均顯示RGG的系數(shù)為負(fù)，且模型（1）（2）和（4）的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著，模型（3）的估計(jì)系數(shù)在10%的水平上顯著。具體而言，RGG每下降1%，居民收入差距上升1%，相應(yīng)地房?jī)r(jià)上漲約0.29%。因此，RGG指標(biāo)的系數(shù)為負(fù)，且其絕對(duì)值逐漸增大，故收入差距擴(kuò)大顯著地促進(jìn)房?jī)r(jià)上升。

具體而言，在模型（1）中，RGG的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明居民收入差距擴(kuò)大推動(dòng)了房?jī)r(jià)上漲，且RGG每降低1% （城鎮(zhèn)居民收入差距每擴(kuò)大1%），房?jī)r(jià)上漲0.2523%。人均可支配收入（LnUpcdi）每增加1%，房?jī)r(jià)上漲0.8879%;商品住房造價(jià)（LnChc）每上升1%，房?jī)r(jià)上漲0.1383%;而房屋投資額（LnRi）不顯著影響房?jī)r(jià)。

考慮了按揭融資約束與房?jī)r(jià)上漲率的模型（2）的回歸結(jié)果顯示，RGG指標(biāo)的系數(shù)仍在1%的水平上顯著為負(fù)，這表明居民收入差距擴(kuò)大依然推動(dòng)著房?jī)r(jià)上漲，且RGG每降低1% （居民收入差距每擴(kuò)大1%），房?jī)r(jià)將上漲0.3309%。模型（2）中收入差距擴(kuò)大影響房?jī)r(jià)的估計(jì)系數(shù)比模型（1）中相應(yīng)估計(jì)系數(shù)大，這就表明按揭融資約束（LnIml）與房?jī)r(jià)上漲率（E）可能影響收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的作用力度，也表明模型（2）引入按揭融資約束、房?jī)r(jià)上漲預(yù)期因素的合理性。此外，居民個(gè)人按揭貸款（LnIml）（為按揭融資約束的代理變量）的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，這表明居民個(gè)人按揭貸款增加能顯著地促進(jìn)房?jī)r(jià)上漲，且居民個(gè)人按揭貸款每增加1%，房?jī)r(jià)將上漲0.0224%。房?jī)r(jià)上漲率顯著地影響房?jī)r(jià)，且房?jī)r(jià)上漲率（E）每上升1%，房?jī)r(jià)將上漲0.3901%?？刂谱兞咳司芍涫杖耄↙nUpcdi）與商品住房造價(jià)（LnChc）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，即兩者都顯著促進(jìn)房?jī)r(jià)上漲。人均可支配收入每上升1%，房?jī)r(jià)將上漲0.8796%;商品住房造價(jià)每上升1%，房?jī)r(jià)將上漲0.1282%。但房屋投資額的系數(shù)不顯著。

為研究房?jī)r(jià)上漲率在收入差距影響房?jī)r(jià)機(jī)制中的作用，我們?cè)谀Ｐ停?）引入了房?jī)r(jià)上漲率（E）與RGG指標(biāo)的交互項(xiàng)（E*RGG）。回歸結(jié)果表明，RGG指標(biāo)的系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)，且系數(shù)的絕對(duì)值有所增加，即RGG指標(biāo)每縮小1%（居民收入差距每擴(kuò)大1%），房?jī)r(jià)上漲0.3309%。房?jī)r(jià)上漲預(yù)期與居民收入差距的交互項(xiàng)（E*RGG）也在10%的水平上顯著，這表明房?jī)r(jià)上漲預(yù)期強(qiáng)化了收入差距擴(kuò)大影響房?jī)r(jià)的作用。此外，個(gè)人按揭貸款額（LnIml）、房?jī)r(jià)上漲預(yù)期（E）、人均可支配收入（LnUpcdi）、商品住房造價(jià)（LnChc）均在1%的水平上顯著地促進(jìn)房?jī)r(jià)上漲，其中城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的影響最大，而房屋投資額（LnRi）的回歸估計(jì)系數(shù)不顯著。

為了研究按揭融資約束在居民收入差距影響房?jī)r(jià)上的作用，我們引入按揭貸款額（LnIml）與RGG指標(biāo)的交互項(xiàng)（Ln （Iml*RGG）），如模型（4）所示?；貧w結(jié)果顯示，RGG指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，并且RGG指標(biāo)每降低1%（居民收入差距每擴(kuò)大1%），房?jī)r(jià)將上漲0.3121%。該實(shí)證結(jié)果表明，居民個(gè)人按揭貸款增加在居民收入差距影響房?jī)r(jià)上具有顯著的推動(dòng)作用，即按揭融資約束的存在加強(qiáng)了居民收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響。居民個(gè)人按揭貸款與居民收入差距的交互項(xiàng)（Ln （Iml*RGG））在5%的水平上顯著為正，表明按揭融資約束下居民收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度有所變化，即居民可獲得的按揭貸款額越多，收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的促進(jìn)作用就越強(qiáng)，此外，居民個(gè)人按揭貸款（LnIml）、房?jī)r(jià)上漲預(yù)期（E）、人均可支配收入（LnUpcdi）與商品住房造價(jià)（LnChc）的回歸估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，而房屋投資額（LnRi）的估計(jì)系數(shù)不顯著。

上述實(shí)證分析表明，4個(gè)模型中收入差距擴(kuò)大均促進(jìn)房?jī)r(jià)上升。模型（2）（3）和（4）研究了在按揭融資約束和房?jī)r(jià)上漲預(yù)期下，收入差距影響房?jī)r(jià)的程度，結(jié)果表明居民個(gè)人按揭貸款增加和房?jī)r(jià)上漲預(yù)期均促進(jìn)房?jī)r(jià)上升，且加強(qiáng)了收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度。

4.5 收入差距影響房?jī)r(jià)的城市異質(zhì)性

前面從全國(guó)整體層面實(shí)證考察了在按揭融資約束與房?jī)r(jià)預(yù)期上漲條件下居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的影響。然而，我國(guó)城市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在差異，房地產(chǎn)市場(chǎng)區(qū)域分化明顯。本文對(duì)我國(guó)35個(gè)樣本城市進(jìn)行分組研究，檢驗(yàn)按揭融資約束與房?jī)r(jià)上漲預(yù)期下收入差距對(duì)房?jī)r(jià)影響的城市間差異。按照城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、收入水平、輻射帶動(dòng)能力、商業(yè)資源集聚度和城市樞紐性等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行城市分組，并按照高低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平劃分為兩個(gè)子樣本。高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平城市組（子樣本一）包括一線與新一線共15個(gè)城市;低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平城市組（子樣本二）包括20個(gè)二線與三線城市。

對(duì)兩個(gè)子樣本分別進(jìn)行回歸，在子樣本一的四個(gè)模型回歸結(jié)果中（見(jiàn)表6），RGG指標(biāo)與個(gè)人按揭貸款（LnIml）的回歸估計(jì)系數(shù)均不顯著，這說(shuō)明按揭融資約束下，子樣本一城市組的收入差距擴(kuò)大不顯著影響房?jī)r(jià)。在模型（2）和模型（4）中，房?jī)r(jià)上漲預(yù)期（E）的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，表明在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市，房?jī)r(jià)上漲預(yù)期推升房?jī)r(jià)。在模型（3）和模型（4）中，房?jī)r(jià)上漲預(yù)期與RGG指標(biāo)的交互項(xiàng)（E*RGG）、居民個(gè)人按揭貸款與RGG指標(biāo)的交互項(xiàng)（Ln（Iml*RGG））的回歸估計(jì)系數(shù)均不顯著，這說(shuō)明對(duì)于子樣本一的城市組而言，在按揭融資約束與房?jī)r(jià)上漲預(yù)期條件下，收入差距不顯著影響房?jī)r(jià)。而人均可支配收入（LnUpcdi）、商品住房造價(jià)（LnChc）、房屋投資額（LnRi）均對(duì)房?jī)r(jià)有顯著的促進(jìn)作用。

在子樣本二城市組的四個(gè)模型估計(jì)中（見(jiàn)表7），各模型的結(jié)果都顯示RGG指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)為負(fù)，其中模型（1）與模型（2）中的RGG指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)在10%的水平上顯著，而模型（4）更是在1%的水平上顯著，從而表明居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著的促進(jìn)作用。這與全國(guó)樣本城市層面的回歸結(jié)果一致，但在子樣本二城市組中，這種促進(jìn)作用更加顯著。

上述實(shí)證結(jié)果表明，在全國(guó)總體與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的城市，收入差距顯著地影響房?jī)r(jià)，而在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市，這種作用并不顯著。收入差距對(duì)房?jī)r(jià)的影響存在城市異質(zhì)性。在子樣本二城市組中，城市的經(jīng)濟(jì)實(shí)力較弱，人口流入少，基礎(chǔ)設(shè)施與公共服務(wù)不完善。因此，該類(lèi)城市的住房購(gòu)買(mǎi)者主要是當(dāng)?shù)鼐用瘛Ｔ谟绊懛績(jī)r(jià)的眾多因素中，收入差距影響房?jī)r(jià)的作用程度較高。在子樣本一城市組中，城市的經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)，人口流入多，基礎(chǔ)設(shè)施與公共服務(wù)較為完善，內(nèi)、外部因素共同作用于房?jī)r(jià)，且收入差距不是影響房?jī)r(jià)最主要的因素。原因如下：第一，在人口方面，子樣本一城市組中的城市都屬于人口遷入城市，人口流入促使這類(lèi)城市的消費(fèi)性住房需求與投資性住房需求都上升。而住房供給在短期內(nèi)難以改變，房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)供需失衡現(xiàn)象，住房的供需矛盾決定著這類(lèi)城市的房?jī)r(jià)。第二，在土地方面，子樣本一城市的土地較為稀缺，地價(jià)較高，房?jī)r(jià)也隨之上漲。第三，在收入方面，子樣本一城市的可支配收入高，購(gòu)房能力強(qiáng)，投資需求旺盛，資金偏好流入住房市場(chǎng)，房?jī)r(jià)隨之上漲。第四，在外部因素方面，由于子樣本一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高的城市，外來(lái)人口對(duì)這類(lèi)城市的房?jī)r(jià)看漲，吸引大量的外來(lái)人口購(gòu)買(mǎi)住房，促進(jìn)了房?jī)r(jià)上漲。因此，外部因素也是影響當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)的重要因素。

4.6 內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）內(nèi)生性問(wèn)題。本文的內(nèi)生性問(wèn)題可從以下三個(gè)方面闡釋?zhuān)旱谝?，本文所有變量的原始?shù)據(jù)均來(lái)源于各年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》與《城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，在搜集與處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中不存在誤差。第二，雖然房?jī)r(jià)受眾多因素的影響，但本實(shí)證研究已盡可能的將從各個(gè)角度影響房?jī)r(jià)的因素納入模型中，擬合優(yōu)度在0.92以上，并且許多影響因素與居民收入差距不相關(guān)，因此本文沒(méi)有遺漏重要變量。第三，部分學(xué)者認(rèn)為房?jī)r(jià)影響收入差距，但這里的收入差距主要指財(cái)產(chǎn)性收入差距，本文的收入差距是狹義上的收入差距，不包括財(cái)產(chǎn)性收入差距。

（2）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為增強(qiáng)實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，在模型2的基礎(chǔ)上，本文通過(guò)改變數(shù)據(jù)時(shí)間跨度、城市樣本范圍、改變樣本分組的方式對(duì)我國(guó)35個(gè)大中城市的總體樣本和高經(jīng)濟(jì)水平城市組與低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平城市組的分組樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（見(jiàn)表8）。

模型5是通過(guò)改變樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度，剔除2005年的數(shù)據(jù)后得到;模型6是采用“掐頭”和“去尾”的方法同時(shí)剔除一線城市的第一名北京市和三線城市的最后一名銀川市后得到的估計(jì)結(jié)果;按照東部與非東部城市的劃分標(biāo)準(zhǔn)得到模型7與模型8，分別進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明，在全部樣本層面上，由模型5可以看出，RGG指標(biāo)的估計(jì)系數(shù)仍在1%的水平上顯著為負(fù)，且RGG指標(biāo)縮小1% （居民收入差距擴(kuò)大1%），房?jī)r(jià)將上漲0.3158%。由模型6可知，樣本區(qū)間在剔除北京和銀川之后的回歸估計(jì)結(jié)果，RGG指標(biāo)仍在1%的水平上顯著為負(fù)，即RGG縮小1% （居民收入差距擴(kuò)大1%），房?jī)r(jià)將上漲0.2857%。并且居民個(gè)人按揭貸款（LnIml）與房?jī)r(jià)上漲預(yù)期（E）的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，即居民個(gè)人按揭貸款與房?jī)r(jià)上漲預(yù)期每上漲1%，房?jī)r(jià)將上漲0.0267%和0.4187%。

在城市分組層面上，按照東部和非東部城市的劃分標(biāo)準(zhǔn)，重新分組得到模型7和模型8。東部城市組包括北京、廣州、上海、深圳、大連、青島、廈門(mén)、杭州、南京等16個(gè)城市;非東部城市組包括武漢、鄭州、成都、重慶、太原、昆明、西安、長(zhǎng)沙、銀川等19個(gè)城市。在模型7中，東部城市組與非東部城市組的RGG指標(biāo)對(duì)房?jī)r(jià)影響均在1%的水平上顯著為負(fù)，即RGG縮小1%（收入差距擴(kuò)大1%），東部城市組的房?jī)r(jià)上漲0.5148%，而非東部城市組的房?jī)r(jià)將上漲0.4262%。另外，模型7-8中的居民個(gè)人按揭貸款（LnIml）、房?jī)r(jià)上漲預(yù)期（E）與控制變量的估計(jì)結(jié)果也均與前文保持一致。由此可知，本文模型的分組回歸結(jié)果比較穩(wěn)健。

5 結(jié)論與政策建議

本文基于我國(guó)城鎮(zhèn)居民收入差距日益擴(kuò)大、居民個(gè)人按揭貸款額增加與房?jī)r(jià)持續(xù)上漲的現(xiàn)狀，研究收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的影響。我們采用2005-2019年我國(guó)35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)，在全國(guó)總體與城市分組中分別回歸，實(shí)證檢驗(yàn)了收入差距擴(kuò)大影響房?jī)r(jià)的機(jī)制以及按揭融資約束與房?jī)r(jià)上漲預(yù)期對(duì)此機(jī)制的影響。結(jié)論如下：

第一，居民收入差距擴(kuò)大顯著促進(jìn)房?jī)r(jià)上升。全國(guó)總體城市層面RGG每降低1% （居民收入差距每擴(kuò)大1%），房?jī)r(jià)將上漲0.29%左右。而RGG指標(biāo)與居民收入差距負(fù)相關(guān)，故收入差距擴(kuò)大顯著地促進(jìn)房?jī)r(jià)上升。

第二，按揭融資約束強(qiáng)化了居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的影響。居民個(gè)人按揭貸款數(shù)額每增加1%，房?jī)r(jià)將上漲0.0224%。居民個(gè)人按揭貸款的增加強(qiáng)化了居民收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)上漲的影響，即當(dāng)存在按揭融資約束時(shí)，收入差距擴(kuò)大更加顯著地促進(jìn)房?jī)r(jià)上升。

第三，房?jī)r(jià)上漲預(yù)期顯著推高房?jī)r(jià)，且房?jī)r(jià)上漲預(yù)期加強(qiáng)了收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的影響。房?jī)r(jià)上漲預(yù)期增加1%，房?jī)r(jià)將上升0.3901%。并且在考慮房?jī)r(jià)上漲預(yù)期時(shí)，RGG的系數(shù)顯著為負(fù)且其絕對(duì)值增加，即當(dāng)存在房?jī)r(jià)上漲預(yù)期時(shí)，收入差距的系數(shù)顯著為正且逐漸增加。因此，房?jī)r(jià)上漲預(yù)期強(qiáng)化了收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)上漲的影響。

第四，收入差距擴(kuò)大對(duì)房?jī)r(jià)的影響具有城市異質(zhì)性。在全國(guó)總體樣本城市與低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的城市，收入差距擴(kuò)大顯著地推升房?jī)r(jià)，而在高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平城市，這種作用卻不顯著。

基于上述結(jié)論，我們提出以下幾點(diǎn)促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展的建議。

首先，完善收入分配制度。在初次分配制度中分配結(jié)構(gòu)出現(xiàn)失衡現(xiàn)象，勞動(dòng)收入份額的下降與資本收入份額的上升導(dǎo)致收入差距擴(kuò)大。因此，資本要素與勞動(dòng)要素的分配關(guān)系變得尤為重要。政府應(yīng)提高初次分配中的勞動(dòng)收入份額，完善收入初次分配制度。加快完善收入再分配制度。稅收是收入再分配制度的重要工具之一，應(yīng)繼續(xù)深化改革個(gè)人所得稅制度。一是要加強(qiáng)對(duì)高收入群體未報(bào)告收入的稅收監(jiān)管，二要加快房地產(chǎn)稅試點(diǎn)進(jìn)程。

其次，加強(qiáng)住房信貸管理。從長(zhǎng)期來(lái)看，降低收入差距是保持住房市場(chǎng)平穩(wěn)可持續(xù)發(fā)展的重要措施。但近期來(lái)看，應(yīng)加強(qiáng)住房信貸管理，嚴(yán)格執(zhí)行差異化住房信貸政策。對(duì)于居民的消費(fèi)性購(gòu)房需求與投資性購(gòu)房需求應(yīng)區(qū)別對(duì)待，出臺(tái)不同的政策。居民購(gòu)房的消費(fèi)性需求應(yīng)大力扶持，給予消費(fèi)性購(gòu)房者較低的貸款利率與首付款比例;而針對(duì)居民購(gòu)房的投資性需求應(yīng)嚴(yán)格調(diào)控，提高貸款利率，提高二套及以上住房的首付款比例，限制對(duì)三套及以上住房按揭貸款的支持。

再次，加強(qiáng)房?jī)r(jià)預(yù)期的管理。房?jī)r(jià)具有周期波動(dòng)的特征，政府應(yīng)引導(dǎo)好居民對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期，將房?jī)r(jià)預(yù)期因素納入到房地產(chǎn)調(diào)控政策中。當(dāng)前，政府制定調(diào)控政策時(shí)沒(méi)有充分考慮房?jī)r(jià)預(yù)期與政策之間的互動(dòng)關(guān)系。因此，制定房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策應(yīng)充分考慮其對(duì)民眾預(yù)期的影響。與此同時(shí)，住房市場(chǎng)中存在信息不對(duì)稱(chēng)的現(xiàn)象，這會(huì)誤導(dǎo)居民對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期，政府應(yīng)出臺(tái)相關(guān)政策使得住房市場(chǎng)的信息透明化。

最后，堅(jiān)持“房住不炒”，因城施策。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市，其房?jī)r(jià)高、增速快，政府的調(diào)控政策應(yīng)從供需兩側(cè)同時(shí)發(fā)力，在供給側(cè)適度增加土地供給，在需求側(cè)加強(qiáng)房地產(chǎn)信貸控制，促使居民購(gòu)房需求合理有序釋放，抑制購(gòu)房者的投資性需求，使供需矛盾得到緩和，進(jìn)而穩(wěn)定房?jī)r(jià);對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的城市，政府應(yīng)根據(jù)城市的具體情況適度放松調(diào)控政策，推進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程，釋放居民的購(gòu)房需求。

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