信阳市农村居民人均住房面积的变化及影响因素研究

黄令豪，周子元

（桂林理工大学商学院 ,广西 桂林 541004）

信阳的农村人口占比在整个河南的地级市中是比较高的，2005年农村人口占比为72.6%，2018年为52.4%。农村居民的居住条件问题是关系到农村居民生活质量的一个重要方面，经笔者观察发现，信阳市农村居民的人均住房面积从2005年的27.1平方米增加到2018年的41.7平方米。根据此现实，笔者想研究信阳市农村居民的人均住房面积的迅速增长和哪些因素有关？据此对增长的机制做出推断。

1. 研究设计

笔者查阅了相关的研究文献和河南统计年鉴，以信阳市的农村居民的人均住房面积为被解释变量，以信阳市农村居民的人均可支配收入、信阳市的城镇化率为核心解释变量，以信阳市的人口净流出率和信阳市农村居民居住支出价格指数为控制变量，建立多元回归模型进行分析。从理论上讲，上述4个因素对解释变量的可能的影响机制如下：

农村居民的人均可支配收入对人均住房面积可能有正向影响，可能的影响机制是人均收入提高使得居民有资金用于旧房的改造扩容，或者新建住房，从而增加人均住房面积。当然，由于不同家庭的现实情况是多样化的，一方面，由于农村的居住问题并不像城市那么紧张和突出，所以增加的收入用于增加住房面积可能并不是首要的用途；另一方面，如果确有必要进行改造扩容或者新建，而收入不足，农村居民还可能通过对外借债来筹措资金，此种情况下，收入对人均住房面积的约束作用就不大。

城镇化对农村人均住房面积可能有正向影响，影响机制是：城镇化就是城镇常住人口增加的过程，包括城镇户籍人口的增加和一部分户籍在农村但人常住在城镇居住的人口的增加，也就是一部分居民的常住地从农村迁移到城镇。对农村家庭而言，通常是青壮年由于外出务工或上学等原因而迁移到城镇，老年人和小孩在农村留守，从而即使家庭的住房总面积没有变动，也会因为常住人口的减少而使得人均住房面积增加。

人口净流出对农村人均住房面积可能有正向影响，影响机制与城镇化类似，但存在区别：城镇化只反映信阳农村居民迁移到信阳的城镇居住的情况，不能反映信阳的农村居民移动到信阳之外的其他地方居住的情况，所以要把人口净流出作为一个控制变量，但查阅统计年鉴后发现，并没有可用于计算信阳农村居民净流出数或净流出率的基本数据，但计算整个信阳的总人口流出率的基本数据是在统计年鉴中能找到的，因此笔者以总人口的净流出率替代农村人口的净流出率作为控制变量，这样做不精确，但有一定合理性，因为根据人口跨市流动调查的结果，农村人口的跨市流动数量远远大于城镇人口的跨市流动数量。统计年鉴上没有直接的人口净流出率数据，笔者采用的算法是：人口净流出率=（户籍人口数-常住人口数）/户籍人口数。

农村居住支出价格指数对农村人均住房面积可能有负向影响，影响机制是：农村居住支出主要包括了农村居民的水电燃气支出，以及房租及自住房折算的租金支出，人均住房面积越大，相应的居住消耗就越大，从而居住支出也越大，所以农村居住支出价格指数的升高可能会抑制人均住房面积的增加。在统计年鉴中查到的是环比价格指数，笔者根据环比价格指数计算了定基价格指数，以2004年为基期。

2. 变量的描述统计与观察

笔者所用的指标数据出自2006-2019年河南统计年鉴，各变量的符号和单位是：Y代表信阳市农村人均住房面积，单位为平方米；X1代表信阳市农村居民人均可支配收入，单位为元；X2代表信阳市的城镇化率，单位为百分之一；X3代表信阳市的人口净流出率，单位为百分之一；X4代表信阳市农村居民居住支出价格指数，单位为百分之一。变量的描述统计如下表

表1 变量原始数据的描述统计表

根据上表最后一行看到，各指标的离散系数都不大，说明在本文研究的时间范围内，信阳市在表中所列的5个指标上没有很剧烈的变化。

图1 信阳市农村居民人均住房面积（单位：平方米）

画时序图观察看到，信阳市农村居民人均住房面积的变化可以分为三个阶段：2005-2010年间是逐年缓慢上升的阶段；2011-2013年是略有下降的阶段，2014-2017年是逐年明显上升的阶段，到了2018年又略有下降。

3. 回归分析

笔者用Eviews9.0软件做回归分析，首先对被解释变量Y进行平稳性检验，采用ADF检验，经尝试发现选择包含趋势项的检验模型是恰当的，在此模型下，ADF统计量为-3.634，10%显著性水平的临界值为-3.420，据此拒绝原假设，认为Y序列是平稳的。因为Y是平稳序列，所以无论解释变量序列是否平稳，都不会出现伪回归问题，从而不需要再对X1和X4的平稳性进行检验。

为了便于解释回归系数的经济含义及减轻可能存在的异方差问题，笔者对所有的变量都取了对数，然后在进行回归分析。结果如下表。

表2 回归分析结果表

通过比较模型一和模型二发现，X2的解释能力强于X1，用R平方衡量的拟合优度也比X1高。但是从模型三看到，如果把X1和X2同时作为解释变量，虽然拟合优度得到明显提高，但是出现了变量的系数符号不合理的结果，X1的系数变成了负数。经计算发现X1和X2的相关系数为0.86，相关性较高，存在较严重的多重共线性，因此X1和X2不能同时作为解释变量，根据模型一和模型二的拟合优度对比，应当保留X2，舍弃X1。模型四是在模型三的基础上加入两个控制变量X3和X4，加入控制变量后也未改变X1的回归系数符号不合理的问题，且控制变量都不显著。模型五是只保留X2作为解释变量，并加入X3和X4作为控制变量，结果表明X2的影响是正向的，且在1%的水平下显著；X3的影响是正向的，但不显著；X4的影响是反向的，且在5%的水平下显著。

为了确保模型五的显著性判断有意义，对模型五的残差进行了序列相关性和异方差检验。LM序列相关检验统计量的值为2.809，p值为0.246，所以接受原假设，不存在序列相关性。White异方差检验统计量的值为2.734，p值为0.434，所以接受原假设，不存在异方差性。在没有序列相关性和异方差问题干扰时，表2中的显著性检验是有效的。

4. 研究结论和启示

笔者研究发现，信阳市的农村居民家庭人均可支配收入对农村人均住房面积的影响在2011年之前是显著的，但在2011年之后二者的相关性消失了；与人均可支配收入相比，信阳市的城镇化率对农村人均住房面积的影响更重要，在笔者所研究的时期内影响都是显著的、正向的；在增加了人口净流出率和农村居住支出价格指数作为控制变量后，城镇化率的影响依然显著和重要。人口净流出对农村人均住房面积的影响不显著，农村居住支出价格指数的影响是反向的、显著的。

由此得到的启示是：不能主观地把信阳市农村居民人均住房面积的增加归因为农村居民可支配收入的增加，实际上，城镇化在信阳市农村居民人均住房面积的增加过程中起到了更大更明显的作用。也就是说，信阳市农村居民人均住房面积的增加在很大程度上不是因为农村居民用增加的收入去新建扩建住房引起的，而是因为城镇化使得相当部分的农村居民迁移到城镇居住而导致的。