居民家庭收入、住房租購與住房消費選擇研究*

黃玉屏,張 曼

(湘潭大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411105)

一、引言

隨著市場經(jīng)濟快速發(fā)展，居民家庭的收入和消費水平得到了顯著提高。然而，由于城鎮(zhèn)部門技術(shù)水平迅速進步和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展不平衡，城鄉(xiāng)、區(qū)域居民收入存在著差異。另外，從1998年房地產(chǎn)改革開始，我國房地產(chǎn)行業(yè)實現(xiàn)了快速發(fā)展，當(dāng)前房地產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，住房問題也隨之成為關(guān)鍵的民生問題。然而，房地產(chǎn)行業(yè)在快速繁榮的同時，市場分化問題也不斷凸顯，區(qū)域發(fā)展極不平衡：熱點城市房價高居不下并持續(xù)攀升，泡沫風(fēng)險不斷累積，且嚴(yán)重超出居民家庭住房支付能力。至2015年熱點城市平均房價收入超過了10倍，深圳甚至高達(dá)23倍，遠(yuǎn)高于合理水平*數(shù)據(jù)來源：易居研究院。按照國際慣例，通常認(rèn)為房價收入比在3～6倍之間為合理水平。。而三、四線城市則仍舊面臨著庫存壓力大，住房消費需求不足等困境。

住房作為人類最基本的生活空間，與人們的生存息息相關(guān)，“居以家為先”更是中國家庭根深蒂固的傳統(tǒng)觀念。為了滿足不同收入階層住宅消費需求，盤活三四線城市存量住房流通效率，促進熱點城市房價理性回落，實現(xiàn)房地產(chǎn)市場區(qū)域平衡發(fā)展和理性繁榮，國家提出了“租購并舉”“因城施策”等方針政策。在此背景下，本文選擇從居民家庭收入視角出發(fā)，研究其對區(qū)域住房租購類別選擇的影響，這具有重要的現(xiàn)實意義。

國外關(guān)于住房消費選擇的研究涉及以下方面：一是研究居民家庭收入與住房租購選擇關(guān)系，具體從收入水平高低和收入水平確定性兩個方面考察。關(guān)于收入水平高低的研究：Jones(1995)研究發(fā)現(xiàn)，家庭暫時和永久收入的提高均會增加其買房概率。[1]50Koizumi(2006)、Kabsung(2012)等也指出，與租房相比，高收入家庭更傾向于買房。[2]349，[3]101關(guān)于收入確定性的文獻(xiàn)：Salvo(1997)指出家庭收入預(yù)期對住房租購選擇有顯著影響，預(yù)期收入良好的家庭會較早作出買房抉擇。[4]1Robst(1999)也發(fā)現(xiàn)收入不確定性越大，家庭租房可能性也越大。[5]219二是研究了不確定性因素對住房消費選擇的影響。家庭住房租購決策往往對不確定性事件極敏感(Eui&Donald，2002)[6]193。如Yuming(1995)研究了未來房價不確定性對流動性較差家庭住房選擇的影響。[7]223Jingkui(2011)分析了不確定性對住房自有率概率的影響。發(fā)現(xiàn)失業(yè)的不確定性對高收入家庭租購選擇有負(fù)向影響；教育支出的不確定性對低收入家庭存在負(fù)向影響；而醫(yī)療支出的不確定性則對移民家庭存在負(fù)向影響。[8]408Thomas(2017)也認(rèn)為失業(yè)風(fēng)險會降低房產(chǎn)實際市場價值，從而加大住宅持有風(fēng)險。[9]107

國內(nèi)相關(guān)研究較少，集中于以下方面：一是影響家庭住房消費選擇的因素。楊永春等(2012)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)文化觀念對城市居民住房區(qū)位、房型、規(guī)模等選擇有重大影響。[10]84張鳳等(2014)分析了家庭收入、房價租金比、戶主教育水平、婚姻狀況對住房租購選擇的影響。[11]188二是以流動性居民為視角，研究其住房租購選擇的影響因素。朱祥波等(2015)指出工資、職業(yè)、婚姻、流動期限等均會對流動性居民住房租購選擇產(chǎn)生影響。[12]35劉婷婷等(2014)發(fā)現(xiàn)戶籍制度和社會保障制度等對流動人口住房租購決策存在影響。[13]17而Eddie等(2015)則認(rèn)為與戶籍因素相比，農(nóng)民工的匯款計劃、原籍地聯(lián)系、家庭問題和工作機會對其住房租購選擇有更大影響。[14]474

綜上所述，國外學(xué)者主要對住房租購選擇的影響因素進行了分析，很少對住房類別選擇加以研究。而國內(nèi)的相關(guān)研究并不多且主要從流動性人口視角加以研究[15]140。再加之微觀數(shù)據(jù)嚴(yán)重不足，相關(guān)研究主要以宏觀數(shù)據(jù)為主，很少以家庭為研究對象。因此，本文創(chuàng)新點表現(xiàn)在：一是以家庭為研究對象，以微觀數(shù)據(jù)為樣本，將相關(guān)問題具體化，提高了實證研究的質(zhì)量和準(zhǔn)確性；二是不僅對家庭住房租購選擇進行了研究，還對住房類別選擇進行分析，從而填補了國內(nèi)外相關(guān)研究的空缺；第三，在充分考慮房地產(chǎn)市場區(qū)域分化性和家庭收入?yún)^(qū)域差異性基礎(chǔ)上，分區(qū)域詳細(xì)研究了家庭收入對住房消費選擇的區(qū)域差異性影響。

二、logit理論模型分析

本文選用logit模型的原因如下：一是與其他商品相比，住房商品的諸多屬性都具有離散性，傳統(tǒng)消費者效用理論失效；二是住房消費選擇的取值是離散的，這使得經(jīng)典線性回歸方程也失效；三是離散選擇模型的建立并在房地產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用使住房消費選擇的實證研究成為現(xiàn)實；四是probit模型要求數(shù)據(jù)殘差方差服從嚴(yán)格的正態(tài)分布，相比之下logit模型所要求的logistics分布更容易與微觀樣本的數(shù)據(jù)特征相吻合。

(一)二元logit模型的理論分析

建立如下簡單的logit模型：

Yi=Xiβ+μi

(1)

其中Yi為因變量，僅取值0和1；Yi=1時表示購房，Yi=0時表示租賃，相應(yīng)的概率為P1和P0。Xi為自變量。μ為隨機誤差項，服從b(0，p1(1-p1))的二項分布。因此：

(2)

二項分布的概率分布函數(shù)為：

F(t)=1/(1+e-t)

(3)

F(t)取值范圍為[0，1]，合并式(1)、(2)、(3)得：

P1=1-1/(1+eXiβ)

(4)

由式(4)得：

P1/(1-P1)=P1/P0=eXiβ

(5)

將式(5)兩邊取對數(shù)得：

Log(P1/P0)=Xiβ

(6)

式(6)即為logit模型，P1/P0為勝算比。

基于以上分析，構(gòu)建如下住房租購選擇模型：

P1(Yi=1|lnf,familysize,marri,age,edu,male,y12,y14,lnf12,lnf14)

(7)

其中，lnf為家庭收入對數(shù)，familysize為家庭規(guī)模，marri為婚姻狀況，age為戶主年齡，edu為戶主教育水平，male為戶主性別，y12、y14為年度虛擬變量，lnf12、lnf14為家庭收入對數(shù)與時間虛擬變量的交互項。

(二)多元logit模型(Multinomial Logit Model，MLM)的理論分析

為研究住房類別選擇，變量設(shè)定如下：

(1)y為因變量，假設(shè)存在J種住房類別，取值分別為1，2，..，J；

(2)x為自變量，MLM設(shè)定如下：

lnΩj|b=ln[Pr(y=j|x)/Pr(y=b|x)]=Xβj|b

(8)

其中j=1,2,3,…,J，b為基準(zhǔn)組，Ω為勝算比。求解這J個方程即可得每種選擇的預(yù)測概率為：

(9)

因此，建立關(guān)于住房類別選擇的模型為：

lnΩj|b=α0+α1lnf+α2familysize+α3marri+α4male+α5age+α6edu+α7y12+α8y14+α9lnf12+α10lnf14+ε

(10)

其中，j=1，2，3；b=1；ε為隨機誤差項。

三、數(shù)據(jù)與統(tǒng)計性描述

本文以CFPS數(shù)據(jù)庫2010、2012和2014年面板數(shù)據(jù)為樣本進行實證研究，在對數(shù)據(jù)進行分類整理后得到有效樣本28 913個，并運用stata.14進行實證分析。

(一)變量的選取和相關(guān)度量處理

本文涉及變量如表1所示。家庭收入以調(diào)整后的對數(shù)化家庭純收入加以衡量。為削弱變量遺漏問題，選取了家庭特征因素(家庭規(guī)模和總收入)和人口特征因素(戶主性別、婚姻狀況、年齡、教育)為控制變量。此外加入了時間虛擬變量和家庭收入與時間的交互項，以考察家庭收入對住房消費選擇影響的時變趨勢。

表1 居民家庭住房消費選擇的相關(guān)變量描述

(二)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性描述

運用stata軟件對住房租購選擇和住房類別選擇的相關(guān)變量進行了數(shù)據(jù)統(tǒng)計性描述。具體結(jié)果如表2和表3所示：

表2 不同租購選擇下東、中、西部和總體樣本居民家庭的平均收入水平(單位：元)

表2列出了東、中、西部和總體住房租購選擇的統(tǒng)計結(jié)果。首先，從總體來看：居民家庭收入存在著較大區(qū)域差異。東部平均家庭收入為44 067元，遠(yuǎn)高于總體平均收入水平；而中部和西部收入?yún)s低于一般性收入，且中部和西部家庭收入較為接近。其次，由表2可知：一方面，從總體來說家庭收入與住房租購選擇間存在一定相關(guān)關(guān)系，即買房家庭平均收入較高，而租房家庭平均收入則較低；另一方面，從各地區(qū)來看租房和買房家庭平均收入同樣存在較大差異，且買房家庭平均收入高于租房家庭。且與東部相比，中部和西部家庭收入與住房租購選擇間的關(guān)系更為接近。

表3 不同住房類別下居民家庭的平均收入水平(單位：元)

表3列出了東、中、西部和總體住房類別選擇的統(tǒng)計結(jié)果。從總體看，居民家庭收入與戶型選擇間存在正向關(guān)系。東部較高收入與較大戶型選擇相對應(yīng)。具體表現(xiàn)為選擇大戶型家庭收入水平遠(yuǎn)高于選擇小戶型的家庭。中部結(jié)果顯示：大戶型家庭擁有更高收入。從西部來看家庭收入與住房類別選擇間的關(guān)系與中部較為類似，即選擇大戶型家庭的平均收入水平最高，遠(yuǎn)高于選擇小戶型家庭。

四、基于logit模型下的實證研究分析

(一)二元Logit模型下住房租購選擇的回歸結(jié)果及相關(guān)分析

運用Stata14.0進行二元logit模型回歸，回歸結(jié)果如表4(a)和4(b)所示：

表4(a) 東、中、西部和總體住房租購選擇的二元logit模型回歸結(jié)果

表4(b) 控制相關(guān)變量下二元logit模型回歸結(jié)果

注：*表示P<0.1,**表示P<0.05,***表示P<0,01；括號內(nèi)的數(shù)值為勝算比。

由回歸結(jié)果可得：

1.居民家庭收入對住房租購選擇有顯著影響。具體來說：隨著收入的提高，與租房相比家庭更傾向于買房。由表4(a)可知：除中部外，總體、東部和西部家庭收入對住房租購選擇的影響在5%下顯著。從總體回歸結(jié)果可知：家庭收入每增加1%，家庭購房可能性增加24%；而東部和西部購房可能性則增加35%和18%。同時，由表4(b)知：在控制變量后，中部雖仍舊不顯著但方向為正；而總體、東部和西部家庭收入對住房租購選擇的影響在1%下顯著。這主要是因為家庭收入水平影響其住房支付能力。在房價一定情況下，較低的收入水平抑制了居民住房消費水平，家庭一般會選擇以租房替代買房以滿足住房消費需求；而隨著收入的提高，家庭住房支付能力增強，有能力買房的家庭將放棄租賃而選擇買房。

2.居民家庭收入對住房租購選擇的影響存在區(qū)域性差異。由表4(a)知：家庭收入每增加1%，總體、東部和西部家庭購房概率分別增加24%、35%和18%。在控制變量下，由表4(b)知，家庭收入每增加1%，買房概率分別增加51%，73%和49%，即家庭收入對東部家庭的買房意愿存在更大影響，遠(yuǎn)高于總體水平。這主要是因為我國房地產(chǎn)市場發(fā)展水平存在區(qū)域差異。與中西部相比，東部房地產(chǎn)市場發(fā)展更加完善和成熟，多樣化的住房供應(yīng)結(jié)構(gòu)能在更大程度上滿足不同家庭的買房需求。此外，東部平均家庭收入也遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中西部。因此，與中西部相比東部家庭收入對購房傾向存在更大影響。

(二)多元logit模型下住房類別選擇的回歸結(jié)果及相關(guān)分析

在剔除租房家庭相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，以住宅完全自有家庭為樣本，對MNL模型進行回歸結(jié)果如表5(a)和表5(b)所示。

在MNL模型中，以小戶型為參照組，因此勝算比解釋了相對于選擇小戶型住宅而言，居民家庭選擇中戶型和大戶型的概率。

表5(a) 總體、東、中、西部住房類別選擇的MNL模型的回歸結(jié)果

表5(b) 控制相關(guān)變量下住房類別選擇的MNL模型的回歸結(jié)果

注：*表示P<0.1,**表示P<0.05,***表示P<0,01；系數(shù)下方數(shù)值為勝算比。

由MNL模型回歸結(jié)果知：

1.居民家庭收入對住房類別選擇存在顯著影響。由表5(a)可知：隨著收入的提高，家庭購買較大戶型的可能性增加?？傮w、中部和西部對于小中戶型和小大戶型的回歸均在10%下顯著。這主要是因為對購房家庭來說，收入提高促進其購房支付能力增強，改善居住條件的可能性也隨之提高，使得家庭選擇購買更大戶型以改善居住質(zhì)量。

2.居民家庭收入對住房類別選擇的影響存在區(qū)域差異。由表5(a)和表5(b)可知：首先，隨著收入的提高，東部家庭購買較大戶型概率將會增加。其中小大戶型的回歸結(jié)果在1%下顯著；而小中戶型并未通過顯著性檢驗。加入控制變量后，顯著性水平并未發(fā)生變化，但購買大戶型的概率有所提高。其次，隨著收入提高，中部家庭傾向于購買更大戶型。無論是否添加控制變量，小中戶型和小大戶型均在1%下顯著；且加入控制變量后，系數(shù)明顯增大。即隨著收入的提高，家庭購買更大戶型概率增加。最后，與中部類似，隨著收入提高，西部家庭購買更大戶型的可能性增加。在表5(a)中，與小戶型相比，購買中、大戶型概率分別提高5%和19%。加入控制變量后，這一概率明顯提高。此外，與中部相比，西部購買大戶型的概率更高，高于中部的21%。綜上所述：家庭收入對住房類別選擇存在區(qū)域差異。一方面，這可能是因為與中西部相比，投機性住房需求在東部住房需求結(jié)構(gòu)中占據(jù)較大比重。為了在房價不斷攀升的市場趨勢中獲得更大利潤，那些高收入家庭會選擇大戶型進行投機套利。另一方面，由于我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡，東部家庭收入的內(nèi)部差異遠(yuǎn)高于中西部。因此，在收入提高的情況下，東部家庭更傾向于購買大戶型，而中西部則傾向于實用經(jīng)濟型消費，根據(jù)自身收入合理選擇中、大戶型以改善居住條件。

五、結(jié)語

本文利用CFPS研究了居民家庭收入對住房消費選擇的影響，實證分析發(fā)現(xiàn)：

家庭收入對住房租購選擇有顯著影響，隨著收入提高，家庭買房概率也會增加。同時，收入提高對家庭買房概率的影響存在區(qū)域差異，與西部相比，收入提高對東部家庭的買房選擇存在更大影響。此外，研究還發(fā)現(xiàn)：家庭收入對住房類別選擇的影響也是顯著的，隨著收入提高，家庭傾向于購買較大戶型。而且家庭收入對住房類別選擇的影響存在差異性。具體來說：隨著收入提高，中西部家庭傾向于選擇更大戶型以改善家庭居住條件；而東部家庭則會選擇大戶型以滿足住房消費需要。

基于此提出以下建議：一是提高家庭收入水平。由本文可知，家庭收入對住房消費選擇存在顯著影響。因此，政府在促進經(jīng)濟發(fā)展的同時，應(yīng)提高家庭實際收入水平，如提高最低工資標(biāo)準(zhǔn)、增加住房公積金額度、給予住房補貼等，提高家庭住房購買力水平，在刺激家庭買房消費需求的同時，使家庭有能力追求更大戶型以改善居住條件。二是促進區(qū)域經(jīng)濟和房地產(chǎn)市場平衡發(fā)展。逐步緩解和改善區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡，促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，縮小區(qū)域和區(qū)域內(nèi)收入差異的同時，提高全國家庭住房消費水平，改善家庭居住環(huán)境。三是實現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)地區(qū)均衡。加強對房地產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控，改變房地產(chǎn)市場區(qū)域發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀。嚴(yán)格抑制東部熱點城市的投資投機需求，促進房價理性回歸。同時，鼓勵中西部剛性住房需求的增加，緩解庫存壓力，推動中西部房地產(chǎn)市場快速發(fā)展。四是推動住房租賃市場規(guī)范發(fā)展，滿足中小收入家庭的住房消費需求。五是完善住房供給結(jié)構(gòu)，以滿足家庭多樣化住房消費需求。

[1]Jones L D. Testing the Central Prediction of Housing Tenure Choice Transition Models[J]. Journal of Urban Economics,1995(38).

[2]Koizumi N, Mccann P. Living on a plot of land as a tenure choice: The case of Panama[J]. Journal of Housing Economies, 2006(15).

[3]Kabsung K, Jae S J. Why do households rent while owning houses? Housing sub-tenure choice in South Korea[J]. Habit at International, 2012(36).

[4]Salvo P D, Ermisch J. Analysis of the Dynamics of Housing Tenure Choice in Britain[J]. Journal of Urban Economies, 1997(42).

[5]Robst J, Deitz R, Megoldrick K. Income variability, uncertainty and housing tenure choice[J]. Regional Science and Urban Economies, 1999(37).

[6]Eui C C, Donald R H. Housing choices and uncertainty: the impact of stochastic events[J]. Journal of Urban Economics, 2002(52).

[7]Yuming F. Uncertainty, liquidity, and housing choices[J]. Regional Science and Urban Economics, 1995(25).

[8]Jingkui Z. Uncertainty and housing tenure choice by house hold types: Evidence from China[J]. China Economic Review, 2011(22).

[9]Thomas J. Housing choices and labor income risk[J]. Journal of Urban Economics,2017(5).

[10]楊永春,譚一洺.基于文化價值觀的中國城市居民住房選擇——以成都市為例[J].地理學(xué)報,2012(67).

[11]張鳳,宗剛.基于二分類Logistic模型的城市居民住房租購選擇研究[J].經(jīng)濟體制改革,2014(2).

[12]朱祥波,譚術(shù)魁.城市流動人口的住房選擇:事實與解釋[J].南方人口,2015(3).

[13]劉婷婷,李含偉.家庭隨遷流動人口住房選擇及其影響因素分析——以上海市為例[J].南方人口,2014(2).

[14]Eddie C M H, Francis K W W, Tingting C. Housing choices of migrant workers in China: Beyond the Hukou perspective[J]. Habitat International, 2015(49).

[15]董昕,周衛(wèi)華.住房市場與農(nóng)民工住房選擇的區(qū)域差異[J].經(jīng)濟地理,2014(34).