房价对城乡财产性收入差距的影响研究

张增辉，方湖柳

（杭州师范大学 经济与管理学院，浙江 杭州 311121）

一、引 言

住房作为家庭持有的一项资产，是家庭和社会财富的重要组成部分[1]。2003年我国房地产业被确立为国民经济的支柱产业，其产业优势及高额收益也赢得了政策支持、资金投入，房地产业因此走上了发展的“高速路”。根据2019年国家统计局公布的数据，2018年我国房价增长10.7%，而同期国内生产总值增长6.6%，全国居民人均可支配收入实际增长6.5%。房价上涨幅度与经济增长、城乡居民收入增长差距较大。房价脱离收入水平的高速上涨，对贫富差距具有明显的扩大作用[2]。房价涨幅过快导致城乡居民财产性收入差距过大，产生的阶层固化、区域失衡现象也愈发突出。据国际劳工组织统计，绝大多数国家的城乡收入比小于1.6，英美等发达国家城乡收入比在1.5左右。而作为发展中国家的我国，城乡收入比长期居于高位[3]，城乡居民收入严重失衡。农民及低收入群体处于分配尾端，被城市发展被动忽略，造成城乡收入差距不断扩大。地区发展、城乡发展不均衡成为亟待解决的问题。因此，研究房价影响城乡家庭财产性收入差距的作用机制及其后果，不仅能拓展该领域的研究成果，更能为缓解城乡财产性差距扩大提供政策建议，助推城乡居民共享发展成果。

二、文献回顾

对房价与城乡收入差距关系的研究起源于国外，研究表明收入不平等源于住房价格的波动和居民财产性收入的扩大。低收入阶层持有房产的能力弱于高收入阶层，房价上涨带来财富的集中度提高，导致其收入差距进一步拉大[4]。

从房产自身属性看，作为一种兼具消费和投资属性的物品，住房供给在拉动经济增长的同时会导致全社会收入分配的进一步恶化[5]。房价超过预期的波动，导致卖房套现或买入升值成为现实选择，通过该渠道获取的较大资本收益，无形中拉大了贫富差距[6]。房地产的自身属性带来高于股票和其他金融资产的财富和信贷效应，持有房产的价值上涨，潜在抵押价值随之增加，家庭的外部融资能力随之扩大[7-9]。对于房价影响城乡收入差距的研究，除了房价上涨可能带来投机泡沫以外，根本的是它改变了居民之间既有的收入分配结构和利益分配格局[10]，我国城镇住房私有化历程很好地解释了1995年城镇内部财产分布巨大差距的产生原因[11]。房价的上涨引起的通货膨胀导致居民实际收入下降，受益者往往集中在城市高收入阶层与“有房一族”中，而普通居民往往采取缩减名义收入中用于其他消费的比例得以支付购房和租房成本，导致福利状况恶化，收入差距拉大[12-13]。

从城乡发展的视角，我国长期存在城乡分割、政策偏向等问题。经济分权给地方政府提供了发展经济的动力，地方政府的经济建设阶段性目标和政绩导向造成城乡收入差距的持续扩大[14]。由于在土地征收、出让及再分配环节，农民无法享受农地转变为城市建设用地的增值收益[15]，对居民储蓄和投资行为产生扭曲，降低了中低收入阶层的福利水平[16]，以较低地价征收的土地再以高价卖出，加大了财富和收入的不平等。

此外，既有研究得出房价对收入差距的影响存在区域差异，东部地区房价对收入差距影响明显，而在中西部则只产生微弱效应[17-18]。黄玉屏等（2018）以住宅类商品房销售价格为主要解释变量，利用1998—2015年的省级面板数据SAR模型和SEM模型，基于地理权重矩阵和经济距离权重矩阵对地区间收入差距进行分析，得出我国地区收入差距存在显著的空间溢出[19]。

以上关于房价影响收入差距的研究具有较大的理论价值和现实意义，但忽略了近年来引起城乡收入差距变化的财产性收入差距。现有研究多集中在房价上涨对于城镇居民收入差距的影响上，而城乡收入差距是我国收入分配不平等的主要根源[20]，城乡财产性收入差距是城乡收入差距扩大的重要原因。本文的创新点在于：一是探讨房价对城乡财产性收入差距的影响，从城乡财产性收入差距视角看待房价上涨现象；二是结合静态和动态面板模型，很好地解决了可能出现的内生性问题；三是对房价引起的财产性收入差距的扩大进行分区域检验，展示了地区差距，有利于更好地制定针对性的区域调控政策。

三、实证研究设计

（一）样本选择与数据来源

基于数据的可得性，本文选取我国31个省级行政区域（不含港澳台）作为样本数据来源，鉴于部分省市缺少2005年前的数据，因此选取2005—2018年省域面板数据进行实证分析。数据来源于历年《中国统计年鉴》、各省份统计年鉴以及中经网统计数据库，对相关的价值型变量均进行平减得到实际值。

（二）变量说明及描述性统计

1.被解释变量

本研究的被解释变量为城乡财产性收入差距。由于农村居民土地财产退出机制和价格受到政策限制，城镇居民房价上涨的收益被相关方捕获，房价上涨带来的财产性收入存在，但差异较大。同时，从收入分配关系来看，过去财产性收入占比较小，因此既有研究一直没有重视财产性收入的问题。然而，近年来的研究却发现，财产性收入的数据一方面存在被严重低估的情况，另一方面它对整体收入差距的影响也存在估计不足的可能[21]。因此，本研究选取城乡居民财产性收入的比值来衡量城乡财产性收入差距。

2.核心解释变量

本研究的核心解释变量是房价，用各省商品房平均销售价格作为度量指标，数据来自历年《中国统计年鉴》及中经网统计数据库，单位统一为元/平方米。为消除通货膨胀影响，避免出现异方差等问题，以2005年为基期，利用各省当年的CPI指数进行平减，折算为实际值并取自然对数。

3.控制变量

根据已有文献研究，经济社会发展水平、产业结构变动、具有偏向性的相关政策以及国际国内投资环境均对城乡居民财产性收入差距产生影响。因此选取经济发展水平、产业结构、对外开放程度等作为控制变量。对于价值型变量，以2005年为基期，利用各省级行政区当年的CPI指数进行平减，折算为实际值并取自然对数。各变量的定义与描述性统计见表1所列。

表1 变量说明及描述性统计

图1、图2（1）分别为我国31个省级行政区（不含港澳台）商品房平均销售价格、城乡居民财产性收入比的时间趋势图。由图1可知，2005—2018年，房价总体呈现明显的上升趋势，这与2018年全国商品房平均销售价格预测结果基本一致（2）。我国楼市已进入“结构性过剩”与住房投资（机）需求过旺时期。由图2可知，2005—2018年，城乡居民财产性收入差距波动较大，上升趋势较为明显，城镇居民的收入远高于农村居民，但是其中财产性收入的比例却大大低于农村居民，城镇居民的财产性收入被严重低估[22]。居民追求城市高质量的生活品质和城市化进程，导致中国房价上涨的趋势很难扭转[23]。与此同时，长期实行的城乡分割的有关制度，忽视农村发展和城乡不均等的公共服务体系是现在城乡收入差距居高不下的重要原因。

图1 31个省级行政区（不含港澳台）商品房平均销售价格趋势

图2 31个省级行政区（不含港澳台）城乡居民财产性收入比趋势

（三）研究方法

首先，本文建立以城乡财产性收入差距为被解释变量，房价为核心解释变量的静态面板模型，具体如下：

其中，GAP代表城乡财产性收入差距；HP代表商品房平均销售价格；X为控制变量，包括经济发展水平、产业结构、对外开放程度、政府干预度、教育水平、财政支农、对外开放程度；i为省份标记；t为时间标记；β、γ分别代表各变量的待估系数；αit为常数项；εit为残差项。

其次，考虑滞后一期城乡财产性收入差距会对当期产生较大影响，为保证检验模型结果的可靠性，引入被解释变量的一阶滞后性，构建如下动态面板模型：

在（1）式的基础上加入城乡差距的滞后一期项GAPit-1。i为省份标记，t为时间标记，β1、β2分别代表各变量的待估系数，αit为常数项，εit为残差项。

四、实证结果分析

（一）面板单位根检验

为避免核心解释变量与被解释变量之间出现“伪回归”，需要对所估计的参数进行稳健性检验，即面板数据的单位根检验。本研究采用LLC检验、IPS检验方法对各变量序列进行单位根检验，结果见表2所列。由表2可知，对原序列进行一阶差分后所有变量表现平稳，均不会出现“伪回归”问题。

表2 核心变量的平稳性检验

（二）房价对城乡财产性收入差距影响

1.静态面板估计结果

Hausman检验结果显示，固定效应模型比随机效应模型更有效。表3列（1）—（3）为固定效应的回归结果。其中，表3列（1）未对控制变量进行控制，可以看到房价上涨对城乡财产性收入差距的影响在1%的水平上显著为正；表3列（2）是加入经济发展水平和产业结构这两个控制变量的回归结果，结果显示房价对城乡财产性收入差距仍在1%的水平上显著为正，但系数有所变化；表3列（3）是控制了所有可能影响的控制变量，结果显示，房价对城乡财产性收入差距仍在1%的水平上显著为正，系数相比表3列（1）明显下降，说明控制变量会削弱房价对城乡财产性收入差距的影响。

表3 静态面板回归结果

控制变量方面，经济发展水平、产业结构、政府干预对城乡财产性收入差距的影响显著为正，可能的原因是经济发展水平的提升往往带给城镇居民最直接的影响，而对于农村居民的影响较为缓慢，影响存在时滞性，也存在城乡差异，因此会进一步拉大城乡财产性收入差距。产业结构调整对于城镇居民来说适应性较快，使城镇居民有更多的收入投资房产、金融资产，进一步增加财产性收入。对于农村居民来说，产业结构调整产生的新标准、新要求可能会导致其部分下岗失业，由于农村房产的流动性较差，加之失业导致的储蓄下降，财产性收入严重缩水，城乡财产性收入差距扩大。政府作为行政权力的主体，在经济发展过程中要提供条件、创造机遇促进要素的合理流动与有效利用，缩小城乡差距，保证共同富裕目标的实现。但是，在地方政府以GDP为核心的考核制度和财政分权制度影响下所形成的激励会导致地方政府和房地产开发企业获利[24]，通过低价征收土地后高价卖出，将价差转移给购房者，进一步造成城乡财产性收入差距的扩大。

教育水平、财政支农和对外开放程度的影响显著为负。可能的原因在于我国经济发展水平的差异，教育投资在全国范围也存在明显的地域差距，教育公共支出的增加会缓解社会不公，缩小财产性收入分配差距[25]，优质教育资源由城镇下移到农村，使农村居民能更好地享受教育发展带来的外部经济收益，伴随农村经济发展水平的提高，教育质量和水平得以改善，进而为农村创造出更多的财富和收入，造成城乡财产性收入差距的缩小。政府财政对于农、林、水事业的支出增加无疑会增强农村居民创业致富的热情，国家财政出台的一系列惠民利民的措施，推动了农村产业发展和经济效益提高，对于城乡财产性收入差距的缩小发挥着不可忽略的重要作用[26]。对外开放程度提高带来的国外投资以及商品进出口可以为我国城乡居民提供更多的就业岗位和收入，对于缩小城乡财产性收入差距存在显著的直接效应和空间效应[27]。

2.动态面板估计结果

表4列出了动态面板的回归结果，其中城乡财产性收入差距滞后一期对当期影响在1%的水平上依然显著为正，说明城乡财产性收入差距存在时间趋势性。房价对城乡财产性收入差距的影响在10%的水平上显著为正，与固定效应回归结果较为一致。房产作为家庭的重要财产，其带来的家庭财产性收入的增加存在显著的城乡差异[28]，房价上涨使居民财富由低收入者转移到高收入者和投机者手中，通过直接或间接的方式拉大了城乡财产性收入差距。控制变量固定效应回归结果较为一致。

表4 动态面板回归结果

3.稳健性检验

为进一步检验回归结果是否稳健，本研究借鉴曹清峰（2019）[29]的做法，采取剔除离群值和替换变量的方法，分别利用固定效应和系统GMM进行回归，见表5所列。具体而言：列（1）、列（2）为剔除变量“对外开放程度”后的回归结果；列（3）、列（4）为剔除北京和西藏两个地区后的回归结果；列（5）、列（6）为剔除2005年和2018年首尾两个年份数据的回归结果。可见，城乡财产性收入差距滞后一期在1%的水平上显著正向影响当期城乡财产性收入差距。尽管稳健性检验过程中对变量和数据作了较大的调整和变化，但是从整体的结果来看，除了控制变量对收入差距的影响存在波动外，房价对于城乡财产性收入差距的影响在1%的水平上仍然显著，充分证明了实证结果的有效性。

表5 稳健性检验估计结果

续表5

为了检验房价对我国不同地区城乡财产性收入差距产生的不同结果，按照国家统计局对我国东、中、西地区的划分（3），利用系统GMM方法进行分区检验，见表6所列。从检验结果来看，东、中、西三大地区滞后一期城乡财产性收入差距，在10%的水平上显著为正，房价上涨显著扩大了城乡财产性收入差距，这与全国层面的回归结果基本一致。其中，中部地区的系数最大，西部次之，东部最小。这与我国经济发展重心偏向、地区基础设施、交通体系、就业市场等地区差异有关。中部地区由于资产的流动性较弱，房价上涨的收益不能像东部地区一样迅速实现，而且近年来的房价上涨进一步增加了居民的购房压力，城镇有房群体相比农村居民有更好的预期收益，进一步扩大了财产性收入差距；西部地区房地产市场发展速度较慢，城乡居民住房差异较大，房价上涨带来的财产性收入往往集中在城市居民手中，对于大部分农村居民并无多少财产性收入的增加，房地产投机炒作行为相对较少，城乡财产性收入差距较小；东部地区房地产市场发展较快，城乡居民住房自有率高，财产性收入较为稳定，住房持有者能够较为容易获得房价上涨带来的资产收益，城乡财产性收入差距最小。

表6 分地区样本检验结果

五、结论与启示

文章基于2005—2018年我国31个省级行政区域（不含港澳台）面板数据，对房价上涨对城乡财产性收入差距的影响进行实证分析。研究结果表明：首先，房价上涨显著扩大了城乡财产性收入差距；其次，房价对财产性收入差距的影响存在地区差异，中部最大，西部次之，东部最小；最后，稳健性检验证明了实证结果的有效性，房价变动显著促进了城乡财产性收入差距的扩大。

结合CHIP数据（4）发现，城乡财产性收入差距随着时间的推移在逐渐扩大，并且是导致全国居民人均可支配收入差距逐渐扩大的主要原因。住房资产不仅能影响居民财富和社会地位，其带来的投资（投机）收益使阶层固化现象加重，城市发展带来的高收益无法有效惠及农村居民，导致城乡居民财产性收入差距扩大呈现稳态。减缓城乡财产性收入差距扩大，以实现协调、共享发展，首先，抑制房价上涨过快，贯彻中央提出的“房住不炒”原则，建立完备的区域差异化房产市场秩序，避免出现投资（机）行为的出现。其次，在房地产市场去库存的关键阶段，要为房地产市场的发展建立长效机制，完善多主体供给、多方保障、租购结合的供给体系，在保障城镇中高收入家庭基本住房的同时，满足农村以及外来人口的住房需求，保障其最基本的居住权益。再次，长期以来我国农村滞后于城市的社会保障、公共服务等城乡分割现象导致城乡收入差距长期在高位徘徊，应加大收入分配的调节力度，增加对农村及城市低收入人群的转移支付，加强公共服务均等化。最后，政府在增加农村财政投入的同时，推动教育资源下移和教育质量上调，加快对外开放步伐，切实采取措施以缩小城乡发展差距。

注 释

（1）图1、图2均为Stata软件运行结果数据导出图形。

（2）参考中国科学院大学中国产业研究中心、中国科学院预测科学研究中心的《2018中国房地产市场回顾与展望》。

（3）根据国家统计局的划分，东部地区10省市：北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南；中部地区9省市：辽宁、黑龙江、吉林、山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西；西部地区12省市：重庆、陕西、四川、云南、贵州、广西、甘肃、内蒙古、青海、宁夏、新疆、西藏。由于数据缺失，不包括台湾、香港和澳门。

（4）CHIP数据：中国家庭收入调查数据，是为追踪中国收入分配的动态情况，由中外研究者共同完成，“中国收入和不平等研究”的组成部分，并且在国家统计局的协助下完成。