户籍迁入人口对上海市商品住房价格的影响

钱瑛瑛++刘璐

摘要：基于上海市17个区县2006-2013年的面板数据，通过构建变系数模型，利用逐步回归法和广义最小二乘法（GLS），定量分析了户籍迁入人口对上海市不同区县和不同类型住房价格的影响。按地理位置的分布将区县分成中心区、近郊区和远郊区3个圈层，按面积段将住房分成80m2以下、80-100m2、100-120m2、120-140m2、140-160m2、160-180m2和180m2以上7种类型。研究表明：户籍迁入人口对同一圈层不同区县住房价格的影响不同；户籍迁入人口对同一圈层不同类型住房价格的影响不同，其中小户型和大户型住房所受影响普遍更大；户籍迁入人口对不同圈层住房价格的影响不同，其中中心区受到的影响最大，其次是远郊区，而近郊区受到的影响最小。

关键词：户籍迁入人口，商品住房价格，变系数模型，逐步回归法，GLS法

中图分类号：F127 文献标识码：A

文章编号：1001-9138-（2015）12-0013-19 收稿日期：2015-11-16

1 引言

上海市作为全国的经济中心，每年都吸引进大量外省市人口，据可查数据显示，截止到2013年末，全市共有非户籍迁入人口990.01万人，户籍迁入人口142.89万人（数据来源：《上海统计年鉴2014》）。人口是住房的需求主体，人口数量的增长势必会引发住房价格的上涨。在笔者正在进行的相关研究中发现，非户籍迁入人口能在较大程度上显著促进上海市商品住房价格的上涨。与前者相比，虽然户籍迁入人口的数量相对较少，但其稳定性却更高，购房意愿也更大；另一方面，上海市实行了较为严格的落户政策，户籍迁入人口的文化素质和经济实力普遍比前者更优，其购房能力也更强；而利用全市2006-2013年户籍迁入人口存量数据和商品住房价格数据绘制趋势图（见图1），发现二者的趋势高度一致。基于以上背景，认为有必要单独就户籍迁入人口对上海市商品住房价格的影响进行研究。

查阅以往研究发现，普遍采用面板数据模型就迁移人口对住房价格的影响进行定量分析（Saiz，&Albert，2007；Kathrin & Fischer，2010；Akbari& Yigit，2012；Fischer，2012；Antonio et al.，2014）。研究内容则各有侧重，有学者从移民时间长短（Akbari& Yigit，2012）或使用语言种类（Fischer，2012）的角度对迁移人口进行划分，对比分析了不同类型迁移人口对住房价格的影响；也有学者研究了迁移人口对不同区域住房价格的影响（贾洪文等，2012；Antonio et al.，2014）；还有学者就住房类型进行划分，对比分析了迁移人口对不同种类住房价格的影响（Kathrin & Fischer，2010）。本文将沿用面板数据模型，对比分析户籍迁入人口对上海市不同区县住房价格的影响；同时还将从面积段的角度划分住房类型，进一步区分户籍迁入人口对不同类型住房价格的影响。

2 研究方法与数据说明

2.1 模型选择

面板数据模型存在固定系数模型、变截距模型和变系数模型3种。现实中，变化的经济结构或不同的社会经济背景等因素可能导致经济结构的参数随着截面个体的变化产生变化，当出现这种情况时，变系数模型可以更好地模拟现实经济结构。本文直接采用变系数模型就户籍迁入人口对上海市各区县住房价格的影响进行回归分析。变系数模型的基本形式如下：

yit=αi+xitβi+μit；i=1，2，…，N；t=1，2，…，T

上式中：yit——T*1维被解释变量向量；xit——T*k维解释变量矩阵；αi——地区的截距项；βi——地区的系数向量；μi——T*1维扰动向量；N——地区数；T——时期数。

本文中，被解释变量指普通商品住房（除别墅以外的商品住房为普通商品住房。按照行业习惯，通常将上海市普通商品住房划分为80m2以下、80-100m2、100-120m2、120-140m2、140-160m2、160-180m2和180m2以上7种类型，并依次采用字母A、B、C、D、E、F、G代表上述7类住房）的价格。解释变量指一系列对住房价格产生影响的因素，本文重点研究户籍迁入人口对住房价格的影响，选择户籍迁入人口存量为解释变量；考虑到其他人口或经济因素也会影响住房价格（沈悦和刘洪玉，2004；王勤和姜昆，2011；孙晓芳，2012），为减少遗漏变量偏差，选取户籍人口密度、常住人口密度、家庭规模、劳动年龄人口比、少年人口抚养比、老年人口抚养比、城镇居民人均工资、固定资产投资、房地产投资、其他固定资产投资、户籍人口人均住房面积、常住人口人均住房面积等指标作为控制变量；另外，考虑上海市制定的楼市政策均会影响住房价格（张德荣、郑晓婷，2013），增设时间效应（代表上海市在此期间出台过的系列政策，随时间变动，但不因区县而变化，如限购令等），以排除其对结果的干扰。

2.2 数据说明

上述变量均为上海市各区县2006-2013年的数据，其中住房价格来自克尔瑞数据系统，其他数据来自历年的《上海统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》及上海市各区县国民经济和社会发展统计公报。上海市共有17个区县，为使回归结果具有可比性，按地理位置的分布，将其划分在中心区、近郊区和远郊区3个不同的圈层，其中黄浦区（包括原卢湾区）、徐汇区、长宁区、静安区、普陀区、闸北区、虹口区和杨浦区为中心区，闵行区、宝山区、嘉定区和浦东新区（包括原南汇区）为近郊区，金山区、松江区、青浦区、奉贤区和崇明县为远郊区。

3 实证检验及结果分析

鉴于住房价格、城镇居民人均工资、固定资产投资、房地产投资及其他固定资产投资会受到价格因素的影响，回归分析前先利用相应的价格指数剔除了价格因素的影响。另外，对所有绝对数指标进行对数处理，以减小不同指标之间的量差级别，并在一定程度上减少异方差和平稳化数据。

3.1 单位根检验

为避免出现伪回归，需对面板数据进行单位根检验，以确定数据的平稳性。LLC、IPS、ADF –Fisher和PP–Fisher等检验方法显示本文不同变量之间的单整阶数并非一致，其中户籍迁入人口存量、户籍人口密度、家庭规模、房地产投资、其他固定资产投资和常住人口人均住房面积原序列平稳，各类住房的价格、常住人口密度、城镇居民人均工资、固定资产投资和户籍人口人均住房面积为1阶单整，而劳动年龄人口比、少年人口抚养比和老年人口抚养比三指标为2阶单整。实际应用中，不能直接利用单整阶数不同的序列建立回归方程，必须通过协整分析来检验方程的可靠性。

3.2 协整分析

本研究同类型变量选取的指标较多，可能引起严重的共线性问题而导致估计结果的巨大偏差，因此先采用逐步回归的方法，尽可能减少共线性问题的同时选择合适的变量进入方程，再对进入方程的同阶单整变量进行协整分析。Pedroni和Kao检验方法显示，所有回归方程中进入的非平稳变量间均能通过协整检验，证明已建立的方程不存在伪回归问题，可以进一步对其结果进行分析。

3.3 结果分析

利用Eviews6.0软件，通过广义最小二乘法，就户籍迁入人口对上海市各区县不同类型住房价格的影响系数进行估计，结果如表1所示。由表1可知，所有系数均通过了显著性检验且为正，证明户籍迁入人口能显著促进上海市商品住房价格的上涨。

3.3.1 户籍迁入人口对中心区住房价格的影响

中心8区中，黄浦区、普陀区和杨浦区的住房价格整体上受户籍迁入人口的影响高于该圈层的平均水平，当户籍迁入人口存量增加1%时，3地区的住房价格平均将上涨1.32%、1.18%和1.34%；而徐汇区、长宁区、静安区、闸北区和虹口区分别上涨1.10%、1.13%、1.08%、1.11%和1.12%，略低于平均水平。

就户籍迁入人口对不同类型住房价格的影响进行比较发现，总体上A类、B类、F类、和G类住房，其价格受到的影响高于该圈层的平均水平，当户籍迁入人口增加1%时，平均将上涨1.21%、1.23%、1.45%和1.68%；而C类、D类和E类住房分别上涨0.74%、1.11%和0.68%，低于平均水平。

3.3.2 户籍迁入人口对近郊区住房价格的影响

近郊4区中，闵行区和浦东新区的住房价格整体上受户籍迁入人口的影响高于该圈层的平均水平，当户籍迁入人口增加1%时，平均将上涨0.88%和0.75%；而同样比例户籍迁入人口数量的增加，仅能使宝山区和嘉定区的住房价格上涨0.70%和0.66%，低于平均水平。

进一步考察户籍迁入人口对不同类型住房价格的影响。通过比较系数均值发现，A类、D类、F类和G类住房，其价格受到的影响大于该圈层的平均水平，当户籍迁入人口增加1%时，平均将上涨0.82%、0.77%、0.78%、1.25%；而B类、C类和E类住房价格上涨的幅度分别为0.65%、0.55%和0.45%，低于平均水平。

3.3.3 户籍迁入人口对远郊区住房价格的影响

远郊5区中，金山区、奉贤区和崇明县的住房价格受户籍迁入人口的影响远高于该圈层的平均水平，当户籍迁入人口增加1%时，平均将上涨1.42%、1.25%和1.26%；而松江区和青浦区仅上涨0.63%和0.88%，远低于平均水平。

就户籍迁入人口对不同类型住房价格的影响进行比较发现，总体上A类和G类住房的价格受户籍迁入人口的影响高于平均水平，当户籍迁入人口增加1%，分别将上涨1.15%和1.60%；而其余类型的住房，其价格受户籍迁入人口的影响程度低于平均水平。

3.3.4 户籍迁入人口对各圈层住房价格影响的对比分析

利用表1的数据，还可以就户籍迁入人口对不同圈层住房价格的影响进行对比分析。如表1所示，中心区、近郊区和远郊区住房价格受户籍迁入人口影响的平均值分别为1.17、0.75和1.09，因此整体上户籍迁入人口对中心区住房价格的影响最大，其次是远郊区，而近郊区受到的影响最小。

进一步可以比较各圈层不同类型住房价格受户籍迁入人口影响的大小。其中，除C类和E类住房是远郊区受到的影响最大外，其余类型均是中心区受到的影响最大；另外，不管是哪一类住房，均是近郊区受到的影响最小。

3.3.5 原因探讨

经分析发现，就不同区域而言，户籍迁入人口对住房价格的影响与其自身的分布规律存在一定的关系，户籍迁入人口数量越多住房价格受到的影响也越大。如中心区是户籍迁入人口分布最多的区域，其住房价格也是3个圈层中受影响最大的；又如在近郊区，户籍迁入人口分布越多的区县，住房价格受影响的程度也越大。但是户籍迁入人口自身的分布规律并不能解释影响的全部，其对住房价格的影响还要受到其他因素的干扰。如分布在近郊区的户籍迁入人口要远少于中心区和近郊区，但远郊区的住房价格受影响的程度不仅大于近郊区，其C类和E类住房受到的影响甚至超过了中心区；又如在中心区和远郊区，户籍迁入人口对同一圈层不同区域住房价格的影响与其分布规律并不一致，有的地区分布数量很大，但受到的影响却很小。

就不同类型的住房而言，3个圈层均呈现出小户型和大户型住房受到的影响大于中间户型的特征。其原因可能是上海市实行高门槛的落户政策，许多能落户的是具备高学历但毕业不久的学生，或是来上海投资经商的有钱人，前者受经济限制只能购买小户型住房，后者实力雄厚则倾向于购买大户型住房。

4 结论

研究通过建立变系数模型，利用逐步回归法和广义最小二乘法，定量分析了户籍迁入人口对上海市各区县不同类型住房价格的影响，得出以下结论：

①户籍迁入人口对同一圈层不同区域住房价格的影响是不同的。中心区的黄浦区、普陀区和杨浦区，近郊区的闵行区和浦东新区以及远郊区的金山区、奉贤区和崇明县是对应圈层中受影响大于平均水平的地区。

②户籍迁入人口对同一圈层不同类型住房价格的影响是不同的。中心区A类、B类、F类、和G类住房，近郊区A类、D类、F类和G类住房，以及远郊区A类和G类住房，其价格受户籍迁入人口的影响大于对应圈层的平均水平。

③户籍迁入人口对不同圈层住房价格的影响是不同的。整体上，中心区的住房价格受户籍迁入人口的影响最大，近郊区受到的影响最小。而从不同类型的住房来看，普遍也是中心区和远郊区受到的影响更大。

参考文献：

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7.贾洪文 颜咏华 白媛媛.人口迁移、金融集聚对房地产价格影响的实证研究——基于省级面板数据模型的分析.东北财经大学学报.2012.5

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11.张德荣 郑晓婷.“限购令”是抑制房价上涨的有效政策工具吗？——基于70个大中城市的实证研究.数量经济技术经济研究.2013.11

作者简介：

钱瑛瑛，同济大学建设管理与房地产系副教授，硕士生导师，研究领域为土地资源管理、住房经济与住房保障。

刘璐，同济大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为土地资源管理。