城鎮(zhèn)居民住房獲取概率的差異及其影響因素*

謝霄亭，馬子紅

(1．云南民族大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，昆明 650504；2．云南大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，昆明 650091)

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城鎮(zhèn)居民住房獲取概率的差異及其影響因素*

謝霄亭1，馬子紅2

(1．云南民族大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，昆明 650504；2．云南大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，昆明 650091)

基于城鎮(zhèn)居民家庭特征變量和組織變量，采用CGSS2013數(shù)據(jù)，通過Logistic模型分析我國城鎮(zhèn)居民住房獲取概率和獲取不同類型住房概率的差異及其影響因素，研究表明：我國針對福利分房制度的市場化改革提高了居民的住房水平，但是在市場化轉(zhuǎn)型過程中，再分配權(quán)力資源對住房資源仍然保持著占有上的優(yōu)勢。非市場因素對居民住房的獲取產(chǎn)生了較為顯著的影響，擁有制度優(yōu)勢的城鎮(zhèn)戶口居民、機關(guān)事業(yè)單位工作人員和商業(yè)精英在優(yōu)質(zhì)住房獲取的機會上具有較為明顯的優(yōu)勢。應(yīng)繼續(xù)深化以市場配置資源的住房制度改革，也要積極探索和推進戶籍制度改革，消除“等級”觀念的消極影響。

住房資源；住房制度；福利分房制度；市場化改革；住房獲取概率；住房結(jié)構(gòu)；住房類型選擇；社會分化；等級觀念

一、引言

從主流經(jīng)濟學(xué)的角度來看，住房獲取的問題屬于城市住房市場理論的范疇：對于住房需求方而言，重點分析由于對價格和收入彈性的估計和模型設(shè)定的不同而導(dǎo)致的不同結(jié)果；而對于住房供給方而言，重點分析從影響現(xiàn)有存量投資的要素中分離出新的供給決定要素的重要性；并且分析的案例大都涉及英國和美國等市場化程度較高的國家的經(jīng)驗(切希爾，2003)。

新中國成立以后，我國長期實施福利分房制度，這種制度的核心是：住房實物分配。住房建設(shè)完成后，按照級別、工齡、年齡、居住人口、輩數(shù)、人數(shù)、有無住房等一系列條件分配給人們居住；居住者只需要繳納極為低廉的租金。這種制度存在著極大的不合理性，特別是人們獲取住房的概率大小和人們所處的“等級”有著顯著的關(guān)系。正是因為如此，1998年7月，中華人民共和國國務(wù)院下發(fā)了《關(guān)于進一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革加快住房建設(shè)的通知》。在這份標志著中國住房制度改革的里程碑性文件中，明確指出要停止住房實物分配制度。中國的住房制度改革出現(xiàn)了以英、美等發(fā)達國家為藍本的苗頭，即實現(xiàn)住房分配的市場化。在這種住房分配制度中，人們獲取住房的概率大小與消費者的收入、住房的耐用性和住房的區(qū)位特征有著顯著的關(guān)系。

然而，根據(jù)CGSS2013數(shù)據(jù)提供的信息，這種應(yīng)該表現(xiàn)得很顯著的關(guān)系卻不是那么顯著。在當前的中國社會，存在著這么一種社會現(xiàn)象：較高的住房價格和相對有限的收入對一部分中低收入家庭的住房獲取概率的影響并不顯著，這一部分家庭在住房獲取概率上似乎仍舊占有優(yōu)勢。這里剔除了農(nóng)村受訪者的信息后，以《中國綜合社會調(diào)查(CGSS)2013》問卷中的a43題項(您認為您現(xiàn)在屬于哪個收入階層)為Factor變量，a65題項(您擁有幾套住房)為Response變量進行單因素方差分析(One-way ANOVA)，分析結(jié)果見表1。

表1 不同收入階層受訪者擁有住房套數(shù)的單因素方差分析

單因素方差分析的Post Hoc Analysis(續(xù)后分析)的結(jié)果表明，不同的收入階層受訪者的住房套數(shù)之間不存在顯著統(tǒng)計差異(p>0.05)。1998年開始的住房制度改革的原本用意是實現(xiàn)住房分配的完全市場化，但根據(jù)權(quán)威調(diào)查數(shù)據(jù)所做的單因素方差分析的結(jié)果告訴我們，當前中國消費者獲取住房概率的大小并不完全依賴于消費者的收入水平，還受到其他因素的影響。

同時，社會上也廣泛流傳著“公務(wù)員可以廉價獲取住房資源，從而違背了公平和正義原則”“住房獲取概率因人而異、因戶籍而異”等說法。根據(jù)這些說法，我國的住房制度改革實際上是繞了一個圈子又回到了老路上，即仍然是把住房按照級別、工齡、年齡、居住人口、輩數(shù)、人數(shù)、有無住房等一系列條件分配給人們居住。也就是說，城鎮(zhèn)居民獲取住房的概率大小和單位性質(zhì)、戶籍等組織變量(等級身份變量)有著密切的聯(lián)系。

本文的目的就是試圖基于相關(guān)城市經(jīng)濟學(xué)和房地產(chǎn)經(jīng)濟學(xué)的基本原理，運用高級回歸分析方法，使用權(quán)威調(diào)查數(shù)據(jù)庫(CGSS2013)，去挖掘影響城鎮(zhèn)居民住房獲取概率的主要影響因素，解釋上面提到的有悖于住房市場規(guī)律現(xiàn)象的原因，并基于實證分析結(jié)果提出相應(yīng)的政策建議。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

可以這樣說，住房制度的改革在本質(zhì)上屬于制度轉(zhuǎn)型的范疇，因而，針對該議題的研究更多地屬于新制度經(jīng)濟學(xué)和比較經(jīng)濟學(xué)(比較經(jīng)濟制度)的研究范疇。Szelenyi(1978)指出在制度轉(zhuǎn)型過程中所出現(xiàn)的不平等問題和社會階層分化問題應(yīng)該同時考慮市場因素和非市場因素(再分配)因素。根據(jù)對已有研究成果的梳理，我們可以把已有的成果梳理為以下幾種假說：市場轉(zhuǎn)型假說、國家操控假說、家庭結(jié)構(gòu)假說和個人時代機遇假說。由于第三和第四個假說更多地涉及社會學(xué)的研究，所以，這里主要針對前兩個假說所涉及的文獻進行梳理。

1.市場轉(zhuǎn)型假說

該假說是指市場的運行不受任何形式的政府干預(yù)，商品和勞務(wù)的價格決定取決于生產(chǎn)者和消費者在自愿的基礎(chǔ)上所簽訂的契約，而不是行政指令(蔡禾，2005；蔡禾 等，2013)；人的“市場能力”(生存能力或獲取資源的能力)決定了人們獲取商品或勞務(wù)的概率的大小，也有學(xué)者把這種“市場能力”具體定義為“學(xué)歷”(劉欣，2005a，2005b)。從比較經(jīng)濟學(xué)(比較經(jīng)濟制度)的相應(yīng)理論和相關(guān)國家的轉(zhuǎn)型經(jīng)驗*這里所說的轉(zhuǎn)型經(jīng)驗可以分為兩種：一種是以俄羅斯的“休克療法”和捷克斯洛伐克的“天鵝絨革命”為代表的短期內(nèi)的計劃經(jīng)濟體制的迅速市場化；另一種是以中國的“改革開放”和越南的“革新開放”為代表的針對計劃經(jīng)濟體制的漸進式改革。來看，針對原有計劃經(jīng)濟體制進行的市場化改革給經(jīng)濟發(fā)展注入了活力，提高了經(jīng)濟組織(尤其是微觀經(jīng)濟組織)的效率，改善了生產(chǎn)要素的配置狀況。哈勒根和張軍(1999)認為，無論是漸進改革還是激進改革，市場化改革均有助于經(jīng)濟增長速度和生產(chǎn)效率的提高。

如前文所述，中國的住房制度改革正是以一些發(fā)達國家(主要是美國)為藍本，即實現(xiàn)住房分配的市場化，以便解決原有計劃經(jīng)濟體制下的不合理性(即人們獲取住房的概率大小和人們所處的“等級”有著顯著的關(guān)系)。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)， 2012年中國城鎮(zhèn)居民人均住宅建筑面積為32.9平方米，比1978年的城鎮(zhèn)居民人均住宅建筑面積水平增長了5倍多*參見：http：//wenku.baidu.com/link?url=oV0qa8yUSNZ3RrnTHgqPRyvjkMPdRfoEuDNJeJwTai0xRYkepOpSol-eUUtMtjj GRvX21sfGYC7bDaiggX_BlAXhx1ySjNYzVzk3o73HGXu。。在諸多文獻中，Nee(1991，1996)的研究成果似乎提供了這樣一種思維邏輯：針對住房制度的市場化改革，對于既有的住房分化(住房不平等)具有緩解作用。胡蓉 (2012)將這種邏輯總結(jié)為：“市場轉(zhuǎn)型過程會逐漸降低再分配體制下權(quán)力精英與一般生產(chǎn)者在住房資源占有上的不平等，從而創(chuàng)造一個能力導(dǎo)向的更加公平和開放的住房供應(yīng)系統(tǒng)?！?/p>

2.國家操控假說

該假說的核心觀點是人們獲取商品或勞務(wù)(資源)的概率大小取決于權(quán)力的大小，轉(zhuǎn)型以前的制度要素(單位和政治資本)仍舊是人們獲取商品或勞務(wù)(資源)概率的關(guān)鍵自變量向量矩陣。邊燕杰 (2005)基于“五普”數(shù)據(jù)的實證研究表明：戶主職業(yè)地位高的住戶在產(chǎn)權(quán)擁有率、購買租賃比、購房能力(特別是購買新建商品房)上均表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢；管理精英和專業(yè)精英的家庭所擁有的住房往往面積更大、質(zhì)量更好；在成功的經(jīng)濟改革背后，社會分層機制既體現(xiàn)了制度跨越又保持了制度延續(xù)。劉欣 (2007)的研究則指出，從統(tǒng)計學(xué)的角度而言，公共權(quán)力和住房獲取概率之間有著顯著的聯(lián)系。劉望保等(2010)的研究發(fā)現(xiàn)家庭生命周期、家庭收入、戶籍、單位性質(zhì)、職業(yè)等變量都顯著影響住房選擇，體現(xiàn)出市場和制度對住房資源分配的雙重影響。謝霄亭等(2015)以CGSS2008數(shù)據(jù)作為研究樣本，針對我國中西部地區(qū)城鎮(zhèn)居民的住房分化影響因素進行了實證分析，得到了類似的研究結(jié)果。

綜上所述，我們似乎可以得到以下結(jié)論：(1)針對福利分房制度的市場化改革使得居民的住房質(zhì)量得到了改善；(2)針對福利分房制度的市場化改革的最大受益者仍然為既得利益者；(3)住房制度的市場化改革并未完全脫離政府的那只“看得見的手”?；诖耍P者提出以下兩個基本假設(shè)：

假設(shè)1：針對福利分房制度的市場化改革提高了居民的住房水平。

假設(shè)2：在市場轉(zhuǎn)型過程中，再分配權(quán)力資源對住房資源仍然保持著占有上的優(yōu)勢。

本文的主要目的便是使用實證分析方法(廣義線性模型方法)對上面提出的兩個假設(shè)進行驗證。本文的創(chuàng)新之處在于使用相對較新的數(shù)據(jù)(CGSS2013)對全國和西部地區(qū)的城鎮(zhèn)居民樣本進行相應(yīng)的實證分析。在這里之所以選擇西部地區(qū)的城鎮(zhèn)居民作為重點研究對象，一方面是因為東部沿海地區(qū)(尤其是長三角和珠三角地區(qū))由于經(jīng)濟相對發(fā)達，經(jīng)濟主體(消費者)住房的選擇受收入水平等經(jīng)濟因素(家庭特征)的影響更為顯著；另一方面是因為相對于東部沿海發(fā)達地區(qū)而言，西部欠發(fā)達地區(qū)由于歷史和世俗觀念等方面的原因，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)的差異等方面)，這一特征也為本文的深入分析提供了較好的素材。

三、數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計分析

1.數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)為CGSS2013數(shù)據(jù)，在這里需要特別指出的是，CGSS2013的調(diào)查樣本(公開發(fā)布版)中沒有包括西藏自治區(qū)和新疆維吾爾自治區(qū)的調(diào)查樣本。該數(shù)據(jù)庫(CGSS2013)的調(diào)查量為11 438個樣本，因為本文的主要研究對象為西部地區(qū)的城鎮(zhèn)居民樣本，故刪除了中東部地區(qū)的城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的數(shù)據(jù)，同時也刪除了西部地區(qū)的農(nóng)村居民數(shù)據(jù)。調(diào)查樣本的省級區(qū)域分布見表2。

圖1描述了受訪樣本年齡的省際分布，該圖剔除了異常值(Outsides)。從橫向盒形圖我們不難看出，受訪樣本年齡介于20～78歲之間，十個省份的受訪樣本年齡中位數(shù)均在40歲左右，除了內(nèi)蒙古自治區(qū)和甘肅省以外，其他省份的受訪樣本的年齡分布變動幅度(離散程度)較大，這說明，從年齡分布的角度來看，本研究所選取的受訪樣本具有較強的代表性。

表2 受訪樣本省級分布

圖1 受訪樣本分區(qū)域年齡分布

2.描述性統(tǒng)計分析

從表3可以看到，已婚家庭的自有住房比率為90.61%，年平均收入2萬～3萬的家庭也有比較高的自有住房比率，其原因可以歸結(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西部城鎮(zhèn)居民的收入主要分布區(qū)間，相對于沿海發(fā)達地區(qū)而言，西部地區(qū)的住房價格較低，居民承受能力相對較強；同時也能看出，中央政府連續(xù)幾輪調(diào)控住房價格政策的出臺，對于穩(wěn)定住房價格產(chǎn)生了積極的影響；此外，從表3提供的數(shù)據(jù)我們不難看出，擁有住房通常是中國人開始婚姻生活的必要條件之一。

表3 變量設(shè)置和樣本描述性統(tǒng)計分析

注：基于該表的六個交互表(Crosstab)的卡方值在0.05的顯著性水平上顯著的僅有婚姻狀況分表。

有城鎮(zhèn)常住戶口的居民住房自有率較高(89.78%)，客觀地反映了戶籍因素對住房獲取的影響。令人吃驚的是，和CGSS2008的數(shù)據(jù)相比，所屬單位性質(zhì)不再是導(dǎo)致居民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)工作人員之間僅僅存在近7個百分點的差異)的主要因素之一，而這一因素正是本文即將展開進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，就居民已購商品房的比重而言，遠高于二十一世紀初的水平，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，并且逐漸成為住房自有率提高的主要原因。

四、分析框架與分析方法

經(jīng)過對有關(guān)文獻的系統(tǒng)梳理，本文參照Nee(1991)、劉望保等(2010)和謝霄亭等(2015)的研究方法構(gòu)建經(jīng)濟計量模型。本研究分別構(gòu)建住房產(chǎn)權(quán)分化模型和住房類型分化模型，基于廣義線性模型方法 (鄧特曼，2011)建立二值Logistic模型和多值Logistic模型。而采用Logistic模型進行分析最重要的是正確地設(shè)立模型。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。本文首先采用應(yīng)用于案例水平上的二分被解釋變量，用編碼1代表有房、用編碼0代表無房；然后，針對多分(類)被解釋變量構(gòu)建住房類型被解釋變量，用1 代表“未經(jīng)改造的老城區(qū)”、用2代表“單一或混合的單位社區(qū)”、用3代表“保障性住房社區(qū)”、用4代表“普通商品房小區(qū)”、用5 代表“別墅區(qū)或高級住宅區(qū)”、用6代表“農(nóng)村或者其他”。則根據(jù)廣義線性模型的相關(guān)原理，建立兩個模型：

(1)

在(1)式中：p表示發(fā)生的概率，在這里表示為是否擁有住房；xi表示家庭基本特征解釋變量，這里主要包括年齡、婚姻、教育、收入等方面的解釋變量；xk表示組織解釋變量，這里主要包括政治面貌、戶口、工作單位類型等方面的解釋變量；αj表示常量；等式右邊的兩個斜率參數(shù)分別為兩類被解釋變量的偏回歸系數(shù)，j為各類因變量。

同時，我們把被解釋變量設(shè)定為參照一種既定類型的住房而言，居民獲取某種類型住房的概率：

(2)

在(2)式中，j為各類被解釋變量，J為參照變量，p代表選擇j類住房的概率；等式右邊第一個求和算子代表家庭基本特征解釋變量，第二個求和算子代表組織解釋變量。

在給定了被解釋變量的形式之后，模型的構(gòu)建需要一系列解釋變量，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，需要識別可以很好地預(yù)測反應(yīng)變量的候選自變量，并將它們?nèi)考{入模型。我們對模型涉及的變量進行定義：用于案例水平上的二分被解釋變量用House(Binary)表示、多分(類)被解釋變量用House(Multi)表示；解釋變量中，年齡用Age表示、婚姻狀況用Marriage表示、教育程度用Education表示、收入水平用Income表示、政治面貌用CCP表示、戶口用HUKOU表示、單位性質(zhì)用Corporation表示。我們可以列出構(gòu)成模型的解釋變量和被解釋變量，對這些變量的基本描述性統(tǒng)計分析結(jié)果見表4。

表4 模型各變量的描述性統(tǒng)計(樣本數(shù)為598)

假如我們從統(tǒng)計顯著性的角度來看，選擇解釋變量的工作通常從檢查每個解釋變量與被解釋變量之間的二元關(guān)系著手。假如解釋變量為連續(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；假如解釋變量為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)果進行二維交互表分析(自由度為m-1的似然比x2檢驗)。如果一個解釋變量在其簡單關(guān)系的檢驗中有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。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。為了進行比較，在二元Logistic模型中，引入全國層面的城鎮(zhèn)居民住房獲取概率影響因素和西部層面的城鎮(zhèn)居民住房獲取概率影響因素兩個子模型，可統(tǒng)一寫成(3)式。

Di=β0+β1Age+β2Marriage+β3Income+β4Education+β5HUKOU+β6CCP+β7Coporation+εi

(3)

然而，從統(tǒng)計顯著性的角度來看，全國層面子模型的所有解釋變量均可保留(如上式)，西部地區(qū)子模型則要排除收入水平、戶口和所在單位類型三個解釋變量，具體的分析結(jié)果見表5。

表5 住房獲取概率的二元Logistic模型

Standarderrorsinparentheses：***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1

同樣的，為了進行比較，在多元Logistic模型中，引入全國層面的城鎮(zhèn)居民不同類型住房獲取概率影響因素和西部層面城鎮(zhèn)居民不同類型住房獲取概率影響因素兩個子模型，可統(tǒng)一寫成(4)式。

(4)

從統(tǒng)計顯著性的角度來看，全國層面子模型和西部層面子模型的所有解釋變量除年齡外均可保留。另外，需要說明的是，在全國層面子模型中，所在單位性質(zhì)解釋變量定義為5類，但在西部層面子模型中，因為樣本數(shù)量所限，所在單位性質(zhì)解釋變量定義為3類。具體的分析的結(jié)果見表6和表7。

表6 不同類型住房獲取概率的多元Logistic模型(全國)

Standarderrorsinparentheses:***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1

表7 不同類型住房獲取概率的多元Logistic模型(西部)

Standarderrorsinparentheses:***p<0.01，**p<0.05，*p<0.1

五、分析結(jié)果與討論

1.住房獲取概率的二元Logistic模型

在這里，我們的研究興趣在于同時檢驗幾個參數(shù)，也就是說，檢驗在模型中包含其他變量的條件下一組解釋變量(J個)作為子集是否與被解釋變量顯著相關(guān)。對二元Logistic模型兩個子模型的分析結(jié)果見表5：-2 Log Likelihood分別為989.63和203.14，卡方值分別為77.28和14.37，兩個子模型均在0.005水平上顯著，這說明兩個子模型均擬合得較好。

從全國層面的子模型來看，家庭基本特征解釋變量中的婚姻狀況、年齡的影響較為顯著；組織特征解釋變量中戶口的影響較為顯著。從西部層面的子模型來看，婚姻狀況、教育程度的影響較為顯著。兩個子模型中的絕大部分組織特征解釋變量的影響均不顯著。

婚姻狀況解釋變量不管從全國層面來看還是從西部層面來看，對被調(diào)查者是否擁有住房均具有較為顯著的影響，已婚者擁有(購買)住房的概率是未婚者的1.562～2.338倍。正如筆者在前面提到的，在我國擁有住房是婚姻生活的必要條件之一。

西部層面子模型的受教育水平解釋變量對被調(diào)查者是否擁有住房具有較為顯著的影響，受過中等以上(含中等)教育的受訪者擁有(購買)住房的概率比文盲或半文盲受訪者高出4.899～5.047倍。這主要是由于西部地區(qū)資源教育資源相對比較匱乏，和中國其他地區(qū)相比，九年義務(wù)教育普及率、高等學(xué)校入學(xué)率相對較低。

兩個子模型中的絕大部分組織特征解釋變量的影響均不顯著。政治面貌解釋變量在兩個子模型中均不顯著。原因可能在于中國目前黨員數(shù)量眾多，但并不是所有黨員都處于再分配權(quán)力序列當中，其中相當一部分黨員和普通群眾一樣并不擁有再分配權(quán)力帶來的各種優(yōu)勢。從理論上或者是日常認知的角度來說，只有進入國家權(quán)力體系，納入國家行政編制的“干部”，才能真正享受再分配權(quán)力帶來的各項利益。

全國層面子模型的戶口解釋變量的影響顯著，城鎮(zhèn)戶口的受訪者擁有(購買)住房的概率比農(nóng)村戶口的受訪者高出近1.5倍。根據(jù)統(tǒng)計顯著性檢驗的結(jié)果，西部地區(qū)層面子模型的戶口解釋變量未納入模型，原因有二：一是樣本較小，受訪者戶籍差異不顯著；二是因為近幾年來西部地區(qū)城市化發(fā)展速度較快，加上統(tǒng)計口徑方面的原因，進而導(dǎo)致了樣本數(shù)據(jù)出現(xiàn)了受訪者戶籍差異不顯著的狀況。

全國層面子模型的所在單位性質(zhì)解釋變量的影響不顯著；根據(jù)統(tǒng)計顯著性檢驗的結(jié)果，西部地區(qū)層面子模型的所在單位性質(zhì)解釋變量未納入模型。

2.不同住房類型獲取概率的多元Logistic模型

兩個子模型的總卡方值分別為638.40(全國層面)和293.58(西部層面)，且均在p=0.000上顯著。具體的多元Logistic模型分析結(jié)果見表6和表7。

在全國層面子模型中，絕大部分解釋變量均較為顯著；在西部層面子模型中，收入解釋變量、戶口解釋變量和所在單位性質(zhì)解釋變量較為顯著。

在全國層面子模型中，教育水平的差異對獲取不同類型住房概率的差異有著較為顯著的影響。接受過高等教育的受訪者獲取普通商品房的概率是對照組(文盲或半文盲受訪者)的近5倍，年收入4萬元以上的受訪者獲取普通商品房的概率是對照組(1萬元以下受訪者)的近2.5倍。從某種程度上而言，在其他條件不變的情況下，教育水平與收入水平之間存在著正相關(guān)關(guān)系。戶口解釋變量在該模型中便表現(xiàn)得尤為顯著，從表7中我們可以看到，擁有城鎮(zhèn)戶口的受訪者在獲取未經(jīng)改造的老城區(qū)、單一或混合的單位社區(qū)、普通商品房小區(qū)、別墅區(qū)或高級住宅區(qū)的概率分別是擁有農(nóng)村戶口的受訪者的2.315、2.487、3.094、8.725倍，可見能獲取什么樣的住房，戶口仍然是一個很重要的“門檻”。在該子模型中，所在單位性質(zhì)解釋變量也很顯著，黨政機關(guān)、企業(yè)受訪者獲取單一或混合的單位社區(qū)的概率是對照組(無業(yè)或自雇受訪者)的1.591～3.024倍，事業(yè)單位受訪者獲取別墅區(qū)或高級住宅區(qū)的概率是對照組(無業(yè)或自雇受訪者)的6.355倍，這說明“體制”和住房質(zhì)量之間確實有著緊密的聯(lián)系。

在西部層面子模型中，擁有城鎮(zhèn)戶口的受訪者在獲取未經(jīng)改造的老城區(qū)、單一或混合的單位社區(qū)、普通商品房小區(qū)、別墅區(qū)或高級住宅區(qū)的概率分別是擁有農(nóng)村戶口的受訪者的3.186、5.316、3.351、22.59倍。與全國層面相比，這個“戶口門檻”顯得相對更高一些，這主要是由于西部地區(qū)相對較低的城市化率和較低的收入水平造成的。同時，我們也看到西部地區(qū)在這方面具有較高的不平等水平。此外，商業(yè)精英在住房資源的占有上更具優(yōu)勢(獲取別墅區(qū)或高級住宅區(qū)的概率是無業(yè)或自雇受訪者的45.07倍)。

六、結(jié)論及啟示

基于市場配置資源的住房制度改革在中國持續(xù)推進，盡管推進的過程不是一帆風(fēng)順的，甚至是艱難的；住房制度改革在一定程度上改善了城鎮(zhèn)居民的住房條件，居民擁有了較高的住房自有率。從這個層面而言，我們無法拒絕本文提出的假設(shè)1，即針對福利分房制度的市場化改革提高了居民的住房水平。

由于住房制度改革，我國居民住房自有率提高的速度很快；與此同時，改革導(dǎo)致了住房結(jié)構(gòu)多元化(多類型住房的出現(xiàn))，進而導(dǎo)致了城鎮(zhèn)居民在獲取不同類型住房的過程中遭遇到了機會不平等，而這種機會不平等的原因是多方面的：有一些是家庭特征因素造成的，諸如婚姻狀況、教育、收入等因素；另外一些則是由非市場因素造成的，而后者則是我們關(guān)注的重點。

非市場因素對居民住房的獲取產(chǎn)生了較為顯著的影響。城鎮(zhèn)居民所在單位性質(zhì)差異、戶口差異對其不同類別住房的獲取概率的影響非常明顯，在控制了市場因素之后，擁有制度優(yōu)勢的城市戶口居民、機關(guān)事業(yè)單位工作人員和商業(yè)精英在優(yōu)質(zhì)住房獲取的機會上具有較為明顯的優(yōu)勢；與之相反，被貼上了“外地人(農(nóng)村人)”和“非正規(guī)就業(yè)”標簽的城鎮(zhèn)居民則處于明顯的劣勢地位。在個體層面，體制內(nèi)外受訪者的住房差異不顯著(是否能夠獲取住房的機會方面)，商業(yè)精英和政治精英在優(yōu)質(zhì)住房資源的占有上更具優(yōu)勢。從這個層面而言，我們無法拒絕本文提出的假設(shè)2，即在市場轉(zhuǎn)型過程中，再分配權(quán)力資源對住房資源仍然保持著占有上的優(yōu)勢，擁有再分配權(quán)力的政治精英和國有企業(yè)的商業(yè)精英的住房質(zhì)量更高。

從上面的分析結(jié)論我們不難看出，我們文化中長期存在的落后的“等級”觀念是造成居民住房不平等現(xiàn)象的根源之一。戶籍差異就是“等級”觀念的體現(xiàn)，相關(guān)政府部門應(yīng)積極有效地探索和推進戶籍制度改革，最大限度地降低戶籍差異對居民住房獲取的影響。另外，針對另一種體現(xiàn)了“等級”觀念的住房分化現(xiàn)象——機關(guān)事業(yè)單位工作人員和國有企業(yè)高管在優(yōu)質(zhì)住房獲取的機會上占有較為明顯的優(yōu)勢，政府應(yīng)該加大商品住房的建設(shè)數(shù)量和質(zhì)量，降低這類住房的享受標準，甚至可以考慮禁止這類住房進入二級市場進行交易，盡可能讓市場來決定生產(chǎn)多少住宅、如何生產(chǎn)和為誰生產(chǎn)。

在這里，筆者引用弗里德里?！W古斯特·哈耶克在其著作《通往奴役之路》中的一句名言作為本文的結(jié)束：“在我們竭盡全力自覺地根據(jù)一些崇高的理想締造我們的未來時，我們卻在實際上不知不覺地創(chuàng)造出與我們一直為之奮斗的東西截然相反的結(jié)果，人們還想象得出比這更大的悲劇嗎?”通過管制和干預(yù)市場的方式來進行市場化改革、來謀求增加居民“幸福感”的公共政策，很可能與其初衷南轅北轍。

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(編輯：南 北)

Analysis of the Difference in the Probability of House Taking by Urban Residents and Its Influencing Factors

XIE Xiao-ting1，MA Zi-hong2

(1.SchoolofEconomics,YunnanMinzuUniversity,Kunming650504,China;2.SchoolofEconomics,YunnanUniversity,Kunming650091,China)

Based on characteristic variables and organizational variables of urban resident families, by using China's General Social Survey data (CGSS 2013), by Logistic model, this paper analyzes the difference in the probability of the house taking of urban residents of China and taking different type houses and its influencing factors. The research demonstrates that the urban residents’ housing level is improved by welfare housing share, but in the market transition process, re-allocation right of the houses still takes advantages in housing resources. Non-market factors have obvious influence on housing taking, the residents who have urban register, the employees who work in governments and governmental units and who succeed in business have significant advantages in the house taking. China should deepen housing system reform by taking market to allocate resources, actively explore and push forward register system reform, and remove the passive influence by ranking ideas.

housing resources; housing system; welfare housing share system; market-oriented reform; house taking probability; housing structure; housing type selection; social stratification; ranking idea

F126；F293 Document code：A Article ID：1674-8131(2015)06-0044-11

10.3969/j.issn.1674-8131.2015.06.006

2015-08-25；

2015-10-11

國家社會科學(xué)基金資助項目(10CJL044)本論文使用數(shù)據(jù)全部來自中國人民大學(xué)中國調(diào)查與數(shù)據(jù)中心(NSRC)主持的《中國綜合社會調(diào)查(CGSS)》項目，作者感謝此機構(gòu)及其人員提供數(shù)據(jù)協(xié)助，本論文內(nèi)容由作者自行負責(zé)。

謝霄亭(1972— )，男，云南昆明人；講師，博士，在云南民族大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院任教，主要從事區(qū)域經(jīng)濟學(xué)研究；Tel：0871-65913055，E-mail：18214592737@139.com。

馬子紅(1976— )，男(回族)，云南昆明人；副教授，博士，在云南大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院任教，主要從事區(qū)域經(jīng)濟學(xué)研究；Tel：13759553031，E-mail：13759553031@139.com。

F126；F293

A

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