基于Logit模型的居民住房选择行为分析<br/>——以铜陵市为例

基于Logit模型的居民住房选择行为分析
——以铜陵市为例

2019-07-29鲍鹏程

铜陵学院学报 2019年2期

鲍鹏程韩颖

（1.合肥工业大学，安徽合肥 230601；2.铜陵学院，安徽铜陵 244061）

一、引言

位于长江边的城市铜陵曾是全国最小的地级市。2016年新年伊始，枞阳县正式划归铜陵，铜陵人口添加至171万，2018年4月由四线城市升级为三线城市，购房人群大幅度上升。从铜陵市区各个楼盘的房价可知，大部分均价落在4800-7000元区间内。研究居民住房选择行为，一方面可以反映居民生活水平的变化，另一方面可以反映铜陵市城区的变化。

吴津[1]基于Logit模型研究杭州家庭住房租购选择，选取的11个自变量有10个与城市家庭住房租购选择正相关；李平光[2]基于Logit模型研究乌鲁木齐居民住房选择行为，得出年龄、户口、居住时间、家庭收入、宗教信仰和拥有自有住房意愿对住房选择行为影响显著；徐开宇[3]先用灰色评价法对哈尔滨住房市场分级，再通过Logit模型回归分析，结果认为年龄、收入、工作年限等10个变量与“夹心层”住房租购选择产生显著影响；林素钢和姚振宇[4]研究南京市居民住房的租购选择实证分析，基于Logit模型表明家庭收入、住房面积等大部分变量与居民住房租购成正相关；虞晓芬[5]以杭州为例从家庭特征因素、住宅特征因素、租购成本因素和心理因素四大类因素分析杭州居民住房租购选择。可以发现居民住房购买行为分析具有地方特色，不能用一个标杆衡量全国各地。大部分研究者采用Logit模型，本文也利用Logit模型对铜陵市居民住房选择行为进行分析，寻找相关因素对铜陵市居民购买住房的影响。

二、实证设计

（一）数据来源

以铜陵市居民为调查对象，2018年4月10日-4月11日分别选择铜陵市汽车站、铜陵北站和大润发超市等流动量大的地方，发放问卷。为了避免偶然性，随机发放，兼顾铜陵市居民各年龄阶层。共发放500份问卷，收回有效问卷452份，有效率90.4%。整理调查问卷，分析铜陵市居民购买住房影响因素以及作用的方向，根据实证分析从居民角度提些建议。

（二）自变量的选取

1.家庭特色要素

研究表明，家庭特色要素主要包括：户主年龄、户主受教育程度、户主身体状况（是否残疾）、婚姻状况、子女数量、家庭年收入、家庭规模、就业人数、居住时间、户口类型等。家庭特色要素很多都对购房有着深远的影响，但由于本人水平和收集数据限制，挑选了家庭特色要素中户主年龄、婚姻状况、学历、家庭年收入和劳动力人数共5项。浅谈5项家庭特色要素对居民购房产生怎样影响。

（1）户主年龄

前人告诉我们：人到成家年龄，买房会被渐渐提上日程，购买住房的概率会上升。一般而言，随着年龄增长，人的阅历不断丰富，经济实力越来越强，更有能力购买住房。

（2）婚姻状况

学者研究结果显示：已婚家庭趋向于购买住房。特别是近些年买车买房潮流，掀起了炒房热。不买房不结婚现象频繁出现，结婚在很大程度上推动了房地产行业大发展大繁荣。

（3）户主学历

居民的学历因素对住房选择也存在显著影响，这一结论已经被多数的研究所证实。学历高低在很大程度上左右人们的职业和收入，潜移默化居民的消费行为，同时也左右居民的思维方式和选择方式。户主学历高的家庭，未来的经济状况更乐观。

（4）家庭年收入

住房价格昂贵，特别是一次性购房付款加重了消费者负担，所以在购买住宅时要有足够的经济承担能力。家庭年收入在很大程度上反映一个家庭的经济承担能力。拥有一定的经济实力，才有足够的购房底气。依照收入程度划分，通常将年收入划分为低收入、中收入和高收入。在收入分类前提下，分析年收入对铜陵市购房的影响。

（5）劳动力人数

当今的中国，双职工家庭和单职工家庭在收入上仍然有悬殊。众多研究表明：随着家庭劳动力人数的增加，购买住房的可能性增加。

2.租购成本要素

租赁成本通常用每平方米房价与每平方米月租金的比值来相比判别。学者研究表明：随着房价租金比的升高，家庭购买住房的概率会下降。人是理性的，房价比租金高于一定范围，租房预算较为合算。

3.心理要素

在城镇化加快的今天，即使有自有住房，依然阻挡不住广大居民购买住房的热情。拥有一定的房产带来安全感和归宿感，同时也是财富的象征。显而易见，拥有住房的意愿是推动居民购房的重要推手。另外，我国住房租赁体制的不完善降低了居民对租赁市场的信任，居民迫切需要自己的房子，进而增强了购买住房意愿。

（三）变量说明与假设

1.相关变量说明

由上文分析可知，摸索住房租购抉择模型包含家庭特色要素、租购成本要素和心理要素三大类起因。具体而言，一共包括户主年龄、婚姻状况、户主学历、家庭年收入、劳动力人数、房价租金比、拥有自有住房的欲望和对租赁市场的不信任共8个自变量。根据以往学者研究和结合方便取得数据，提出居民住房选择的假设。具体变量说明见表1。

表1 考核Logit模型住房租购行为下的变量

家庭特色要素选择的自变量包括：户主年龄、婚姻状况、户主学历、家庭年收入和劳动力人数共5项，对户主年龄的划分为30岁以下、30-45岁和45岁以上共三种年龄段；婚姻状况设置了0-1虚拟变量；户主学历分本科以下、本科和本科以上，用0、1和2表示学历递增；家庭年收入和劳动力人数为数量变量，不需要设置虚拟变量。

用房价租金比来代表租购成本要素。房价和房租任何情况下存在一个比例，房价租金比是指每平方米的房价与每平方米的月租金之间的比值。自有住房的欲望和对租赁市场的不信任水平共2项构成心理要素。对自有住房意愿设置了0-1两个虚拟变量。对租赁市场不信任，按1-5取值，其中1表示十分信任，5表示十分不信任，在模型虚拟变量取值时，将十分信任和较信任用0表示，将基本信任用1表示，将较不信任和十分不信任用2表示，最后将上述数值代入Logit模型中进行估计。此外，分析居民住房考核结果，所选取的因变量不是购买住房就是租赁住房，具体而言，1=购买住房；0=租赁住房。

2.分析假设

站在学者研究成果角度上，根据上文自变量选取过程及其分析，结合铜陵市住房市场的实际情况，提出以下假设，见表2。

表2 分析住房租购选择的假设

（四）建立居民住房购买模型

住房租购选择研究包括租赁和购买两种方法，用二元Logit模型。为方便分析，对住房购买的Logit模型做出一些假定：

三、模型估计与分析

（一）住房租购选择数据分析

表3列出了总样本7个自变量描述性统计结果，是否购买这一因变量和房价租金比因变量没有列入表中。从我们收回的452份调查问卷中，年龄这块结果显示，户主年龄小于30岁的样本占总样本比例为26.8%，户主年龄处于30岁至45岁之间占总样本比例为43.8%，户主年龄样本在45岁以上的样本则占比例为29.4%。总体来看，年龄样本分布图呈倒U型。

从考核调查结果计算可以得出，户主已婚和未婚的家庭所占的比例分别为77.2%和22.8%，二者之比近似为3.38：1，已婚人群占据大部分住房市场。调查的家庭劳动力人口聚集在2人。户主学历本科以下和本科居多，这与铜陵不是一二线城市有关，小城市发展机会少，高学历不愿意到铜陵就业，本科最多与当前大学普及程度有关。全样本的家庭年收入平均约为5.57万，其中家庭年收入在[30000，70000]元占半壁江山。

在居民购房意愿上，愿意通过租赁方式解决住房问题占34.1%，相比之下有更多的居民希望通过购买住房解决住的问题。在本次调查考核中，对住宅租赁市场的不信任度中，十分信任和较信任仅占15.7%，绝大部分居民对租赁市场不看好。购买住房为53.8%，购买住房较不购买住房多出7.6%。对租赁市场不信任可以很好地推动居民购买住房。

表3 自变量描述性统计

（二）基于Logit模型考核住房租购选择

分析表4，本模型具备较好的拟合优度。按显著性0.000判断，其-2LogLikeLihood的估计值为1,288.476，Nagelkerke R2为0.81。按显著性水平0.05为判断依据，HL检验的χ2值通过检验。模型总体预测的准确性达到88.1%。户主年龄、婚姻状况、户主学历、家庭年收入、劳动力人数、拥有自有住房的意愿和对租赁市场的不信任共7个自变量前面系数均为正数，与模型假设吻合。另外，家庭年收入、劳动力人数、拥有自有住房的意愿和对租赁市场的不信任4个自变量在显著性水平0.000下通过检验。按显著性水平0.05为判断依据，本Logit模型唯一不足常数项没有通过检验。另外，该图显示购买住房与房价租金比成反方向变动，也是该模型选取自变量唯一系数为负。由此可知，铜陵市居民购房意愿与户主年龄、婚姻状况、户主学历、家庭年收入和劳动力人数、拥有自有住房的意愿和对租赁市场的不信任成正比，与房价租金比成反比。

四、结论与建议

（一）结论

本文主要从居民角度进行购买意愿的分析，运用调查问卷随机调查获取数据，从居民的个体特征方面对居民购房进行实证分析，得出以下结论：第一，居民的年龄、户主学历的增加会使居民的购买意愿增加，也就是说对居民意愿有正的影响。第二，家庭年收入与家庭劳动力人数成正相关，两者叠加增强了居民的购房意愿。第三，婚姻状况是不可忽视的重要推手，推动房地产快速发展。随着已婚推进，必须要考虑购房。第四，购房的可能性与房价租金比成反比，说的简单一点就是房价越高，居民购买力下降。第五，购房的可能性与对租赁市场的不信任成正比，说得直白一点越是对出租房不放心就越想买房。