外来人口影响了谁的房价？

□文/牛逸婕

（ 中国社会科学院大学 北京）

［ 提要］ 外来人口会影响当地房价已经是一个在经验上被证明的事实，这一事实直接影响国家和地方政府的外来人口政策。 但是，在同一座城市，住宅的种类也有不同。 本文通过对全国35 个大中型城市的面板数据研究发现，外来人口对房价的影响由城市中心到城市边缘依次下降。 这为地方政府制定相关政策提供参考；另一方面，这种关系在经济发展状况不同的城市可能有所不同，原因有待进一步探讨。 同时，这一结果在一线城市并不适用。

随着中国的城市化进程不断推进，由人口聚焦而产生的住房需求成为推高城市房价的主要因素。但是，随着城市的不断扩张，城市的各个部分的差距也显现出来。外来人口进入城市后如何影响当地的房价，讨论这个问题对地方政府出台房价政策有意义。

一、文献综述

关于外来人口对房价影响的问题，学界已有诸多讨论。陆铭等（2014）利用了全国人口普查数据，证明了城市化过程中外来人口住房需求是推高房价的重要原因。李嘉楠等（2017）在此基础上对外来人口影响本地房价的具体机制进行了更进一步的讨论，认为外来人口很可能通过影响高技能劳动者的收入与迁入地企业与工厂来间接影响城市房价。邹一南（2017）利用微观数据，研究了城市户籍管制的程度对外来人口购房行为的影响。

外来人口影响房价还可能有其他渠道。如，王盛等（2007）综合了前人关于人口结构、产业结构、房地产价格之间关系的讨论，认为外来人口带来的人口结构改变也会影响房价，而人口结构是通过影响产业结构影响房价的。徐建炜等（2012）结合了其他国家的历史经验，用中国人口普查数据验证了年龄结构对于房屋需求的影响，并解释了1998年以来房价起落的几个阶段。

在之前的研究中，学者们多是从人口数据的特点来理解外来人口对于房价的影响，而少有对房价数据本身进行区分。本文利用中国房地产信息网——宏观经济数据库中35 个大中型城市不同地段的房价月度数据，结合人口数据进行面板分析，来细化外来人口对于房价的影响，为外来人口与房价问题的研究提供新的角度。

表1 主要变量描述统计一览表

二、模型和数据描述

外来人口对房地产市场的影响主要有两种可能：外来人口对市中心区域的房价影响更高；外来人口对城市边缘的房价影响更高。结果可能取决于当地的经济水平、集聚程度、外来人口的结构等。为了验证哪一种情况更符合现实，我们用数据进行实证分析。

本文所采用的数据为面板数据，包括全国35 个重要城市从2009年1 月至2016 年12 月的数据，主要有常住和户籍人口数据，不同地段房价数据，与房地产市场相关的土地数据，以及一系列地方基本经济指标，包括GDP、CPI 等。人口数据主要来自各地方年鉴，房地产市场数据主要来自中国房地产信息网——宏观经济与房地产数据库（以下简称“中房网数据库”），部分人口数据和其他地方指标主要来自各年度《中国城市统计年鉴》。

本文采用的基本被解释变量为城市不同地段的房价月度数据及其增长率。中房网数据库提供了各城市不同地段房价月度数据，不同的地段指标所代表的含义为：一类地段，即城区中心地段，是指高价位比较集中的城市中心地区；二类地段，即为城区一般地段，是指除一类地段和三类地段以外的城区地段；三类地段，即城市近郊区地段，是指按城市规划确定的城区边缘地区。

我们取2009 年至2016 年12 月的一、二、三类地段房价数据，分别用房价的对数和相对上一年的同比增长率作为被解释变量。

本文的主要解释变量为“外来人口比例”和该比例的变化。经验上讲，流动人口较难对当地的住房市场产生影响，因此为了准确衡量外来人口对房价的影响，该指标的定义应为“常住非户籍人口”。但由于各城市统计数据中对“常住户籍/非户籍人口”的记录很少，我们使用“年末人口净流入”作为替代，由“年末常住人口净流入/年末户籍人口”得到。两个定义的区别在于，“人口净流入”数据中剔除了拥有当地户籍但不常住在此地的人，相当于将外地流入人口和部分本地流出人口相抵消。这样做的优势在于，流出人口可能会减少当地的住房需求，因此不考虑这部分人口可能会低估了外来人口对本地住房的需求；但是另一方面，根据我国的房价政策，本地人买房和外地人买房的待遇差别很大，同时考虑到流出人口并不一定将本地的房子卖掉，而是选择空置或分家，因此简单地用流入人口的需求来抵消流出人口的需求是非常草率的。最理想的方式应当是以“常住非户籍人口”作为主要解释变量，但同时加入“非常住户籍人口”作为控制。但是，由于数据的可得性问题，只能退而求其次。在本文所使用的数据中，除了北京、上海、深圳三个城市的数据为官方提供的“年末常住非户籍人口”，其他城市全部为“年末人口净流入”。

本文采用的控制变量包括：全市住宅用地出让面积和出让均价，用来控制土地供给方面的影响；市人均GDP（由季度平均GDP/年末户籍人口得到）和CPI（以上一年为100），用来控制城市的经济发展水平；年末总户籍人口，用来控制城市的人口规模；对外来人口是否有限购政策，用来控制政策的影响。

本文采用基本的多变量OLS 模型：

其中，pit为某地段房屋集中成交价，git为某房价指标对上一年的同比增长率，rateit为外来人口占比，ratechgit为外来人口比例变化（相对上一年），Zit为一系列控制变量，包括城市人均GDP、CPI、总人口（户籍人口）、全市住宅用地出让面积和出让价格等。

本文所涉及的所有指标的基本描述如表1 所示。（ 表1）

三、基本回归结果

（ 一）解释房价。 首先我们以房价作为被解释变量进行分析。经过回归分析，我们得到的结果如表2 所示。（ 表2）

表2 基本回归结果：以房价对数为被解释变量一览表

表3 基本回归结果：以房价年增长率为被解释变量一览表

表4 去除北上广深的结果一览表

表5 新一线城市回归结果一览表

表6 二线城市回归结果一览表

在表2 中，（1）、（3）、（5）是未加入控制变量的结果。由于被解释变量和解释变量数据的量度不一致，房价是月度或季度数据，而人口是年度数据，如果全部控制城市和时间（年）固定效应，大部分的差异将被固定效应吸收。所以，此处只控制时间固定效应以减少经济环境、通胀等的影响。从结果中可以看出，净流入人口变量对三类地段住房价格的影响均为正显著，而流入人口的变化则没有很大影响。

（2）、（4）、（6）分别列出了加入各控制变量后的结果。可以看出，人口净流入的影响虽然下降，但仍然为正显著，而净流入人口的变动则依然没有显著影响。从结果上看，净流入人口占比每增加1%，住房价格就会出现超过1%的上涨，其中三类地段的上涨幅度约为1.66%，高于一类地段的1.26%和二类地段的1.23%。在控制变量中，住宅用地出让情况对结果没有显著影响，人均GDP 作为衡量城市经济发展水平的指标，对房价有显著的正影响，且该影响对一类、二类、三类房价依次递减。而针对外来人口的限购政策则对一类和三类地段的商品住宅价格有较为显著的正影响，这其中可能有反向因果的问题，即政府在看到房价上升过快的时候会收紧限购政策；另外，限购政策可能作为信号影响住宅用地的出让面积和价格，从而影响房价。这一问题不在本文的讨论范围内，故不作考虑。

（二）解释房价增长率。表3 呈现了对房价年增长率的影响。（表3）

如表3 所示，由（2）、（4）、（6）结果看出，在加入全部控制变量后，只有三类地段住房的增长率受到人口占比较为显著的正影响，即外来人口占比每提高1 个百分点，房价平均提高1.28%。而一类、二类地段的系数虽然为正，但影响不显著。外来人口的变化对三类地段的住房价格的影响仍然不显著。在控制变量中，住宅用地出让价格对二类、三类地段房价增长率有正影响，而针对外来人口的限购政策仍然会显著地提高一类、二类地段的住房价格。

（三）小结。 总的来说，从全样本分析中可以看出，净流入人口比例对城市的住宅价格和其增长率有影响，并且这种影响大致呈现从城市中心到边缘递增的趋势。而这一数据的变化则对住宅的价格和增长率都没有显著影响。这可能和我们使用的指标定义有关，使用“净人口流入”代替“常住非户籍人口”相当于系统地低估了解释变量，且由于各省之间人口流入、流出差别很大，因此并不均匀，导致估计结果有偏。

四、异质性检验

目前，国内的房地产市场中，列为一线城市的北京、上海、广州、深圳，其房价的变化规律和其他城市有着明显的差别，同时这四个城市的人口和房价数据相比其他城市都有显著的差别。因此，我们从总体样本中剔除这四个城市，再进行回归分析。

由于这部分城市的地方年鉴信息不完全，很多城市没有2016 年的人口数据。因此，在这部分回归中，我们将2016 年数据排除，只对2009～2015 年的数据进行分析。基本结果如表4 所示。（表4）

如表4 所示，去除了北上广深的结果后，外来人口占比对三类地段房价数据影响的排序更为明显。从（1）、（2）、（3）中可以看出，净流入人口占比每上升1 个百分点，三个地段的房价分别上涨1.4%、1.56%、1.92%，显示出越向外缘影响越大的特点。而对于房价增长率的影响，仍然只有三类地段的结果是显著的。

综合表2、表3、表4 的结果可以看出，总体来说，外来人口对房价的影响从城市中心到外缘依次增加的结果更为符合现实，也即在这些重点城市中，外来人口可能会首先选择定居城市的外围。这和我们通常所持有外来人口平均收入较低，会优先选择价格较低的地点进行定居的经验一致。但是，本文中所探讨的35 个城市在经济水平、物价水平和人均收入上也有不小的差异，对于不同特点的城市来说，这一结论会不会有变化？对此，我们用《第一财经周刊》2017 年公布的最新城市分级名单来对35 个城市进行分组。35 个城市分别属于一线城市、新一线城市、二线城市、三线城市，其数量分别为4、13、15、3。其中，新一线城市为二线城市的细化类别，在二线城市中的整体地位较为靠前。由于一线城市情况特殊而三线城市在样本中数量较少，我们主要关注新一线和二线城市。

这两类城市的回归结果如表5、表6 所示。（表5、表6）

如表5、表6 所示，在新一线城市中，外来人口占比对房价的影响主要表现在三类地段的房价和增长率，而一类、二类地段的房价，不但不受显著的正影响，甚至和人口占比是负相关关系；而二线城市则不同，外来人口占比影响各地段房价，并且对一类、二类地段房价的影响稍高于三类地段。

对于这样的结果，我们尝试给出直观上的解释：外来人口通常选择在城市中心地区找工作，因此他们定居的首选是中心区域。但是，在经济发展水平较高的城市，外来人口受收入所限，只能定居在城市的边缘地带；而在经济发展水平相对低的城市，收入相对平均，中心房价和边缘地区的房价相差不是很大，因此外来人口主要影响中心区域的住房需求。

此外，我们发现，一线城市的回归结果，既不符合经验，也无任何规律可寻。影响房价的因素较多，而这一情况在北上广深会更为明显，因此用本文模型来分析这四个城市，很可能有较大的遗漏变量问题。

另外，根据北京、上海、深圳官方提供的详细常住户籍和非户籍人口计算发现，“外出户籍人口”有负数。原因可能是各地常住人口的统计方法有关。常住人口主要由抽样数据和往年记录推算得到，并非每年都有普查数据，有失准确。北上深的外出户籍人口本就相对较少，这种误差会造成更大的影响。因此，本文不考虑用这三市的详细数据另设模型做回归分析。

五、结论及分析

本文通过对全国35 个大中型城市的人口和房价数据进行实证分析，发现外来人口对于城市不同地段的房价影响有所偏差，即外来人口对城市边缘的房价影响高于城市中心地带。这种情况在剔除了北上广深四个城市之后更为明显。这一结果可以为地方政府在制定外来人口相关政策时提供参考。

进一步的分析发现，这种影响对不同经济发展状况的城市会有所不同，原因可能与不同城市的收入差距和相对房价有关，但需要进一步验证。

本文利用城市房价的分类数据，只是初步分析了外来人口对城市房价影响的差异性，如果要提出更具体的政策建议，还需要考虑更多因素，如外来人口的结构（年龄、教育等）、收入等。由于影响房价的因素比较多，受数据所限，本文很可能有遗漏变量的问题。这一问题在一线城市分析结果中可能被放大，因此我们的结论不适用于一线城市。

此外，由于外来人口和房价之间的关系很可能是相互的，本文还有一定的反向因果问题。如果能找到合适的工具变量，可以尝试做进一步的分析。