户籍登记制度改革与房价作用机制：以长江三角洲为例

刘金山 刘慧琳 程志强

一 引 言

新中国成立以来，我国实行城乡二元户籍制度，从性质上区别了城市户籍与农村户籍。随着城镇化、乡村振兴及城乡融合发展等政策实施，城乡之间的壁垒逐渐被削弱，户籍制度改革呼声日益高涨。从20世纪90年代中期开始，新一轮城镇化与户籍制度改革处于酝酿之中，到90年代后期分区域推进户籍制度改革，以开放小城镇户籍为标志，显示出在中国实行了近半个世纪的城乡分割户籍制度发生重大变化(李若建, 2003)[1]。传统户籍制度被认为从本质上制约着劳动力、资源在城乡之间自由流动，引致城乡收入差距增大、社会不公平等一系列问题。户籍制度排斥农村迁移者均等享受城市社会福利待遇(蔡昉, 2010)[2]，为此政府进行了一系列户籍制度改革。户籍登记是户籍制度的基础，户籍登记制度改革本质上形成了一个“二元换一元”的新型城乡户籍登记模式，不再区分城市户籍与农村户籍，有助于逐步建立起促进城乡融合发展和要素自由流动的机制。

一项国家制度改革必然牵动经济社会运行的变化，人口自由流动将催生更多新需求从而刺激相关行业(如房地产业)的发展。Tiebout(1956)[3]提出了“用脚投票”理论，居民自由迁移到符合其偏好的城市，地方政府会征收不动产税来筹集相关建设资金，这使自由迁移与不动产产生联系。有恒产者有恒心，房产重要性不言而喻。随着新户籍登记制度实施，产生了大量人口流动，直接扩大了购房人群数量，房价相应波动。户籍登记制度改革是否带动当地房价的上升呢？

通过系统性梳理户籍登记制度改革政策演变过程，本文以长江三角洲地区39个城市作为样本。长三角地区横跨三省一市，地理特征具有相似性，在资源分配和政策实施方面具有一定的协调性和一致性，样本具有代表性与多样性。而户籍登记制度改革作为一项政策冲击，具有外生性，是一项很好的自然实验。本研究采用多期双重差分方法(DID)，依据不同地区政府文件与政策具体内容依次确定三期政策冲击事件：2014年、2016年、2017年，探究政策冲击前后长江三角洲地区各市房地产市场变化以及政策冲击对试点、非试点城市之间的影响。

后续内容安排如下：第二部分为文献综述；第三部分阐述理论框架与假设；第四部分介绍研究样本、计量模型以及变量描述性统计；第五部分进行双重差分过程的识别条件检验，报告户籍登记制度改革影响当地房价的主要实证发现；第六部分为异质性检验；最后为结论与政策启示。

二 文献综述

户籍制度对我国社会发展与人口流动分布具有重要影响。自古以来，中国的户籍划分标准十分严格，即城乡地域之间的制度区别一直存在。这种城乡二元户籍制度对人口结构与流动特征产生了深远影响。虽然在特定历史时期，城乡二元户籍制度为经济发展、社会稳定作出了积极贡献，但随着城镇化快速发展，城乡一体化成为必然趋势，剥离粘附于户籍制度的各项福利待遇和权利保障成为现阶段社会发展的需要(钟荣桂和吕萍，2017)[4]。而户籍制度所内生的制度壁垒、社会排斥、区域分割越来越阻碍城乡与全国统一市场和整体管理体制的构建(任远，2016)[5]。户籍制度作为一项典型的时代产物，对人口迁移流动的约束越来越不能适应社会主义市场经济对要素流动性的内在需求，其滞后性随着经济社会高速发展而愈发明显，改革呼声越来越高。

由于国情不一致性，多数国家不存在户籍概念。国外学者重点研究人口迁移现象，探究其和地区资源与要素配置的关系。多数研究认为，人口流动与房价存在一定联系。Cameron et al. (2005)[6]以英格兰和威尔士地区为对象，运用人口净迁移和总迁移数据研究表明，移民会影响房价。有学者认为，人口流动与房价存在正向关系。Plantinga et al. (2013)[7]以美国291个大城市为样本研究表明，住房成本上涨与人口迁入意愿呈正相关关系。随着越来越多居民从农村转移到城市，城市人口增长和住房短缺孕育着住宅房地产的巨大潜力，房价急剧上升。周建军等(2021)[8]认为经济集聚导致的劳动力涌入会推高房价，即日本学者Tabuchi (1998)[9]所提出的由于存在“拥堵”效应，劳动力流入会促进房价上涨。但是，与此同时，也有学者认为人口流动与房价之间存在反向关系。Rabe和Taylor(2010)[10]以1992-2007年英国为样本研究表明，高房价将制约劳动力跨区域流入，即房价与人口流动之间存在一定的负向关系。

我国户籍登记制度改革加速了区际人口流动，引起相应地区房价波动。目前国内直接对户籍制度与房价关系进行研究的文献较少。旧户籍制度下，户籍制约使流动人口在城镇面临居住难题，城镇流动人口(特别是乡城流动人口)在住房方面需付出比当地居民更高的代价(蒋耒文等，2005)[11]。随着户籍登记制度改革政策落地，快速城镇化与城市经济发展水平“剪刀差”效应带来的人口流动与房价波动具有显著正相关性(兰峰和吴迪，2018)[12]。在不考虑资本投入影响的前提下，农村劳动力流动和产业结构调整是中国经济实现快速增长的两个非常重要的维度(程鹏，2014)[13]，工业化现象作为产业结构调整的重要结果，直接促进了农村劳动力流动，这种人口流动效应在“二元变一元”的改革下表现得更为明显。因户籍登记制度改革而出现的“农业转移人口市民化”现象(辜胜阻等，2020)[14]，催生人口流动，使得“新市民”群体迫切想要行使其市民权利，购买不动产是选择之一。王春艳和吴老二(2007)[15]认为人口迁移会显著影响房地产价格水平，大量人口迁入将增加对房屋的需求量, 导致房地产价格上涨。

综上所述，户籍登记制度改革带动的地区人口流动对当地房地产价格产生了一定影响。已有文献的研究样本范围选择全国或各省会主要城市，这类样本既有优势又有不足。大范围样本得出的结论更加具有普遍性，但省会城市本身存在一定的“虹吸效应”，受其他因素影响，相关结论可能存在误差。本文研究对象选取长江三角洲地区城市群，既包括特大型城市如上海，也涵盖经济发展阶段具有差异性的三四线城市，样本具有代表性与多样性。并通过构建“是否实施政策”虚拟变量，考察该变量系数显著与否来判断户籍登记制度改革政策产生的净效应。

三 “二元换一元”政策效果：一个理论框架

从户籍登记制度改革的政策效果来看，户籍登记制度改革引起社会人口流动。由于传统二元户籍登记制度导致的收入不均、福利不公等负面影响逐渐被户籍登记制度改革新政所改善，建立新户籍登记制度分别从两条路径引起了城市人口的流动与变化：一方面使进城务工潮迅速到来，促进了城乡间的人口流动；另一方面，随着户籍壁垒的“瓦解”，地区间的人口流动也逐渐频繁，由小城市涌入大城市的人群获得积蓄后欲购买城市房产并拟在城市定居。这两条路径最终使城市人口总量上升，将进一步扩大城市新入和原有居民的购房需求，从而带动当地房价上升。

图1 户籍登记制度改革传导路径

本文将户籍登记制度改革引发的城乡间人口流动称为“劳动力效应”。我国近些年来积极推行一系列“户改”政策，使得先前人们由于户口性质无法在城市落户安家的障碍基本消失。城市地区各项资源与公共基础设施显著优于农村地区，因此逐渐形成了一个规律性的“乡村流向城市”的人口流动特征。随着我国提出积极稳妥地推进城镇化发展战略，城市建设与发展成为核心任务。这一过程中劳动力缺口不断扩大，致使劳动力资源紧缺、价格上升，乡村劳动力大量涌入城市去谋求相对更高的工资。从这一现象来看：首先，其加速了城镇化进程。随着资本积累不断增多，城镇工业进一步扩张，农村剩余劳动力逐渐向工资更高的城镇迁移，由此促进区域城镇化的发展(殷江滨和李郁，2012)[16]。 其次，要素的流动与融合得到进一步的提升。以往滞留在农村地区的要素与资源在市场“无形的手”的推动下进行再分配，优化了整个社会的资源要素组成与分布，城乡劳动力要素以及产业发展过程中的其他资源得到有效流动；低收入的农村人口大举流向城市，直接解决了农村闲置劳动力的就业问题，大幅提升了农村家庭的收入水平，因而能够有效地缩小城乡间收入差距。

区域间人口流动则可以概括为“智力流效应”。 “智力”，顾名思义是指高质量人才。相较于小城市，大城市拥有优质的公共服务资源和资本回报率，它产生的“虹吸效应”吸引教育水平高的人群流入，直接集聚高端人才，形成丰富的人才储备资源，提高了地区资源利用率。同时，随着地区人口数量的增加，市场各项需求扩大，产业规模化效应逐渐形成，促进地区产业和经济发展。并且，通过提高人口与产业的空间匹配程度，缓解地区经济差距(敖荣军和刘松勤，2016)[17]。

由于资源具有稀缺性的特点，在总量变化不大的情况下，人口流动所导致的地区人口密集将直接稀释公共资源。“物以稀为贵”，地区公共资源的人均量减少致使公共资源的单价升高。就房地产市场而言，公共资源单价的升高将通过“地产”和“房产”两条路径传导。地产方面，由于土地的国有性，公共资源价格升高直接对应着土地开发成本与土地出让金的上升。与此同时，开发商在获得土地使用权的过程中，相关政府税费均有所增加。这三个方面的共同作用最终使得该地区的地产交易成本增加。房产方面，近年来，由于原材料价格和用工成本均增加，建房成本增加；多数房地产开发商的初始投资来自于银行贷款，地价升高，导致其开发成本上升，顺带着贷款金额增加，因此银行利息也将“水涨船高”；房产的初始成本构成中同样包括了相关政府税费，如增值税及附加、印花税、契税等，这些税费将作为间接成本转嫁到房价中。地区房价的形成本身是“地产”与“房产”共同作用的结果，综上所述，城乡间人口流动与区域间人口净流入都将导致当地的住房需求进一步扩大，使得房价因房地产市场供需不平衡而进一步上涨。为此提出假设1。

H1：户籍登记制度改革会提高当地房价。

户籍登记制度改革对大城市传导路线更为直接和清晰。大城市往往是新政和试点政策的“试验田”，各方面条件与体系均十分成熟，能充分体现政策效果。小城市政策实施土壤则相对具有劣势，由于城市体系不成熟，户籍政策带来的房价溢价远小于其他因素带来的影响。因此，户籍登记制度改革对中小城市的促进作用相对薄弱。另外，由于大城市具有良好的基础设施和较高的工资收入水平，大城市的“虹吸效应”比小城市大，对周边地区资源和要素的吸引力强。综合分析，户籍登记制度改革促进房价上升的作用主要体现在大型城市。为此提出假设2。

H2：户籍登记制度改革对大型城市房价的影响程度高于小型城市。

随着户籍登记制度改革政策全面铺开，城市落户标准与门槛逐渐降低，促进地区间人口流动。人口流动将催生新的住房需求，从而改变当地房地产市场的供需平衡关系，最终对地区房价产生一定影响，且这种影响可能与地区人口流动的方向有关。此外，户籍登记新制度的落实将有效促进城乡间人口流动、推动我国的城镇化进程，而地区城乡收入差距的异质性会导致户籍登记制度改革引起的人口流动存在异质性，进而使得不同地区房价对户籍登记制度改革的响应存在差别。基础设施建设作为城市的一项硬实力，将直接决定是否能够吸引要素资源流入和高端人才落户集聚，在户籍登记制度改革的背景下，基础设施水平将成为影响劳动力流向的重要因素。为此本研究进一步提出假设3。

H3：人口流动方向、城乡收入差距以及城市基础设施建设使得户籍登记制度改革影响房价的过程存在异质性。

四 研究设计、指标选取与数据来源

这一部分主要是将所选事件通过研究设计转化为模型，进一步解释说明模型中涉及到的变量和有关指标，最后介绍相关数据来源情况。

(一)研究设计

1.方法选择

本文旨在探究我国户籍登记制度改革对地区房价的作用效果。通过查阅相关政府文件可知，截至2019年底，长江三角洲城市群(江苏、浙江、安徽、上海)的41个城市中除连云港市外均已落实户籍登记新制度。其中，2003年有2个城市颁布，2014年仅有1个城市，2016年涉及25个城市，2017年有12个城市实施。考虑到2008年金融危机对房地产市场的影响与冲击，将新政策冲击时间早于2008年的两个城市——淮安、宿迁从样本中剔除，即最终样本为39个城市。该项新政存在一个逐年实施的过程，符合多期双重差分法的基本运用条件。具体来说，当年已实施户籍登记制度改革的城市为处理组，而在此时间未实施户籍登记制度改革的城市则为控制组，如2014年无锡实施了户籍登记制度改革，此时无锡便进入处理组，而其它在此时间内未实施户籍登记制度改革的城市皆为控制组(周玉龙等，2018)[18]。政策颁布具有较强的自然性与外生性，提供了良好的“准自然实验”环境。因此，本文运用多期双重差分法(DID)比较地区房价在户籍登记制度改革前后的差异。

2.长江三角洲地区城市户籍登记制度改革试点情况

2014年7月30日，国务院颁布了《关于进一步推进户籍制度改革的意见》文件，活跃在我国半个多世纪的“城乡二元户籍管理”制度正式“退休”，取而代之的是“统一城乡户口登记制度”。这一新制度在户口性质上不再区分“农业户口”与“非农业户口”，转而改为统一的居民户口。长江三角洲地区各市根据自身实际情况分批落实了这一政策。作为江苏省乃至长江三角洲城市群最早进行户籍性质统一化的城市，无锡市于2014年便颁布了相关户籍登记制度改革的政府文件。随着改革初有成效，其他长江三角洲地区城市纷纷加入“户改”阵营中：2015年下半年便有五城进行了改革， 2017年长江三角洲城市群多数城市完成了户籍登记制度改革。表1根据《长江三角洲城市群发展规划》中的城市规模等级排序列举了41个城市实施户籍登记制度改革的时间。

表1 户籍登记制度改革试点时间

3.模型设定

本文样本为长江三角洲城市群中的39个城市，涉及上海市、江苏省、浙江省及安徽省，主要目的在于验证户籍新政对当地房价的政策净效应。借鉴Beck et al. (2010)[19]的做法，设定多期双重差分模型如下：

lnHousepriceit=β0+β1Policyit+αXit+Tt+μi+εit

(1)

Policy为核心解释变量：地区在落实户籍新政之前Policy=0，之后则为1；lnHouseprice为被解释变量，选取各地区住宅价格(元/平方米)并进行对数处理，下标i和t分别代表第i市第t年；Xit为其它一系列控制变量；μi代表城市固定效应；考虑到处理组和控制组之间房价变动存在的时间趋势和户籍登记制度改革及其配套政策的推进，参考廉永辉和张琳(2015)[20]的做法，本研究在模型中进一步控制时间趋势Tt以保证估计结果的准确性。系数β1度量户籍登记制度改革政策对地区房价的净影响。如果政策确实推动了房价上涨，β1的估计值应显著为正。

(二)变量和描述性统计

1.被解释变量

被解释变量为房价，采用年平均单价衡量更为合理(Fingleton和Palombi, 2016)[21]。经济越发达的城市，房价收入比越大，房价增长更快，波动也更为剧烈。本研究选取住宅商品房的年平均单价衡量地区房价水平(常飞等，2013)[22]，并使用各城市以2010年为基期的CPI指数进行平减，各城市不同年份的房价原始数据来源于国家信息中心宏观经济与房地产数据库(http://www.crei.cn)。

2.核心解释变量

以户籍新政的颁布作为核心解释变量，即虚拟变量Policy。由于长江三角洲地区三次政策实施分别是2014年、2016年以及2017年，且样本区间为2010-2019年，根据各市政府发布的相关户籍登记制度改革政策时间进行相应的整理与汇总，依次对各市进行赋值。如果该城市在当年落实了户籍新政，则赋值为1，否则取值为0。为验证假设2，参考《长江三角洲城市群发展规划》的城市划分标准及2019年年末市区常住人口数量，将39个样本城市依次划分为： 超大特大城市、大中城市以及小城市。

3.控制变量

由于影响房价变动的因素较为复杂和多样，为更好地对政策效果进行评估，本文在基准方程中进一步引入了其他控制变量。从经济发展、人口以及土地要素方面选取四个具有代表性的控制变量：地区生产总值、城市产业结构、年末常住人口数和城市建设用地面积。

(1)地区生产总值(GDP)对数值。反映经济发展水平的变量地区生产总值(GDP)是影响房价增长的首要因素(王天雨，2019)[23]。若某地区生产总值较大，代表其经济发展水平处于较高阶段，居民收入较高，购买不动产是其重要支出，将有效带动房地产需求上升，推动当地房价上涨，考虑到通货膨胀因素，本研究使用各城市以2010年为基期的GDP指数对原始地区生产总值进行平减。

(2)年末常住人口数对数值。现有文献探究影响住房需求变化因素时，将“人口数量与住房需求成同方向变动”假设作为研究基础。而一些研究认为，人口增加一倍会使住房需求加倍(邹至庄和牛霖琳，2010)[24]。从我国城市房价变化看，由于大多数城市房地产供给弹性较低，将扩大地区人口与收入增长影响房价上涨程度。因此，人口作为城市基础参数衡量指标，影响当地房价。

(3)城市产业结构。产业结构合理化和高级化程度的提升会对城市房价产生正向影响(范新英和张所地，2018)[25]，二三产业较为发达的地区不仅会吸引大量劳动力聚集，同时也要求较为完善的城市公共服务(周建军等，2020)[26]，在此背景下，城市产业结构的调整会加大房价的波动。

(4)城市建设用地面积对数值。采用城市建设用地来控制城镇化对房价的影响。已有文献表明，城市建设用地面积对房价会产生显著的正向影响(李一花和化兵，2018)[27]。

表2为变量具体含义及计算方式，表3为主要变量的描述性统计。

表2 主要变量及其计算方式

表3 主要变量描述性统计

(三)数据来源

本研究的数据样本为2010-2019年长江三角洲城市群39个城市面板数据，总样本量为390个观测值。样本期间选择主要基于两个原因：一方面，样本城市受到“户籍登记新政”冲击时间最早一次是2014年，最晚一次是2017年，选择这一样本时间为平行趋势检验留下可操作空间；另一方面，由于2008年金融危机爆发，房地产业受到较严重的冲击与影响。考虑到金融危机不规则冲击会影响整体回归结果，且这一事件存在着滞后效应，因此将样本期间起始年份定为2010年。各类原始数据分别来源于样本年份《中国城市统计年鉴》《中国房地产统计年鉴》及各市统计年鉴。

五 实证分析

(一)识别条件检验

运用双重差分法探究政策冲击效应的一个前提假设是实验组与对照组在政策冲击前满足平行趋势。实验组是当年受到政策冲击的城市，对照组是当年未受到政策冲击的城市。如果不存在户籍登记制度改革，实验组与对照组的房价变动趋势是一致的，不会随着时间变化而发生系统性差异。因此需要验证二者房价变化具有同趋势特征。由于政策冲击存在“多期性”，检验思路是通过事件研究法对政策产生的经济效应在年度之间的动态趋势进行分解和剖析，只是在计算政策时点前后期数的时候与单期双重差分法有所不同，单期DID是当前时间减去政策统一冲击时间，而多期DID是将当前时间分别与各次政策实施时间相减。根据以上思路，建立回归模型如下：

(2)

其中，lnHouseprice为地区住宅价格，用住宅销售价格对数值表示。Policyi, t-k和Policyi, t+m是政策虚拟变量，如果城市i在t-k及t+m时期实行户籍登记新制度，取值为1，反之为0。分别将政策实施年份往前以及往后推动，依次记作：Pre31、Pre21、Pre11、Current、Post11、Post21、Post31及Post41，Current代表当期，即政策实施年份，以Pre21作为基期进行平行趋势检验。

为更直观反映平行趋势变化情况，作平行趋势回归系数图。从图2可以看出，在政策实施当期之前，Pre31、Pre11的系数基本在0左右(90%的置信区间包含了0值)，这表明在户籍登记制度改革前，地区房价在不同城市中并没有出现异质性的时间趋势，其变化关系随时间推移是恒定的，支持了本研究的平行趋势假定。从政策时点冲击的后四期来看，Post11、Post21、Post31及Post41系数是显著大于0的，且置信区间均位于0刻度线上方，表明政策实施后房价变化开始出现异质性，且实施户籍登记新政对当地房价的影响在前两年逐渐上升，第三年增速放缓。这一结果符合事物发展的逻辑规律，新政策落地带来的影响存在一定滞后性，这一滞后性会随着时间而弱化。总体来说，随着户籍登记制度改革以及配套政策的实施，其所产生的政策净效应将进一步显现。

图2 平行趋势检验

(二)实证结果分析

上述检验结果表明模型(1)满足多期双重差分模型的基本假定——具有平行趋势，接下来本研究对模型(1)进行估计，结果如表4所示。列(1)是没有加入控制变量、没有控制时间趋势和个体固定效应时的估计结果，列(2)则是加入个体固定效应的估计结果，列(3)是在控制时间趋势和个体固定效应的基础上进一步加入控制变量的估计结果。可以发现：无论是否加入控制变量，核心解释变量系数的估计值均为正，说明户籍登记新政对地区商品住宅平均销售价格有显著正向影响，换言之，新政实施显著提升当地房价。

表4 户籍登记新制度对地区房价的作用

加入控制变量后，核心解释变量系数的显著性与估计值均有所降低，其中回归系数由0.231降为0.100，即10.0%。可见，户籍政策颁布的可能性每增加一个标准差，当地房价将增加10个百分点。这证实了假设1，户籍登记制度改革会提高当地房价。

(三)稳健性检验

1. 剔除个别特殊样本

样本城市中的直辖市与省会城市(上海、南京、杭州、合肥)经济发展与城市化建设水平大幅度领先于其他城市，经济体量与其他样本城市之间悬殊较大，存在很强的“虹吸效应”，吸引高端人才与要素集聚，房价变动的影响因素更加多元化。因此，将这四个城市从样本中剔除后重新进行回归，结果如表5列(1)所示：在剔除了相关特殊样本后，政策变量的参数依旧显著为正，这表明样本中等级过高的样本城市(即超大特大城市)对整体政策效果起到了一定的促进作用，剔除过后整体政策效果有所下降，这一检验结果同样较为稳健。

表5 稳健性检验：调整样本及反事实检验

(续上表)

2.安慰剂检验

为检验结果受省略变量影响的程度是否较大，本文构建一系列反事实框架对基准回归结果进行安慰剂检验，若在虚假的政策处理下同样观察到户籍登记制度改革对房价的促进效应，则说明地区房价上升主要受到其它不可观测因素的影响，而非户籍登记制度改革的推动。方法一：根据户籍登记制度改革三次冲击对所有样本城市进行循环抽样，将随机分配到各冲击年份下的各样本城市作为新数据集进行回归，并进一步画出系数分布图，以此来判断是否通过安慰剂测试(Chetty et al., 2009)[28]。样本期间内，户籍登记制度改革分三次实行。将数据按照城市分组，然后在每个城市组内的year变量中随机抽取一个年份作为政策时间。利用Bootstrap技术为各个城市随机分配户籍新政颁布的时间，按式(1)重复回归500次。方法二：构造虚假的户籍登记制度改革时间。本研究将各地区户籍登记制度改革提前1年，构建虚假的虚拟变量放入式(1)进行回归。方法一结果见图3，研究发现户籍新政颁布对地区房价影响的估计系数的p值呈近似正态分布且主要在0.1以上。这一结果表明户籍新政颁布的虚假处理效应并不存在。基准回归的估计系数(0.100)明显不同于核密度分布的均值。方法二结果见表5列(2)，回归结果并不显著，说明户籍新政的实施对地区房价的因果效应并非源于其它不可观测因素。可见，户籍登记制度改革对地区房价变化的显著正影响不是由未观察到的因素驱动的。

图3 稳健性检验：安慰剂检验

六 异质性检验

(一)城市类别分组

根据城市划分标准将39个城市划分三大类进行分样本回归，结果见表6。

表6 异质性检验：城市分组

由表6可知，相较于超大特大城市和小城市，户籍登记新制度对大、中城市房价的影响更强。列(2)核心解释变量系数显著为正，而列(1)、 列(3)结果并不显著，这表明户籍登记制度改革对房价的影响在不同类型城市之间存在差异。从现实情况来看，上海、南京这一类型的超大城市房地产价格的影响因素复杂且多样。尽管此类城市每年的人口流入数量较大，但由于智力流效应导致的高端生产要素和人才的集聚令当地房价产生异常波动，最终使得外来的大多数人群仍然无法购买住房，此时户籍登记制度改革政策产生的净效应并不显著；另一方面，小城市则面临着大量的人口流失，从需求端来看，人口外溢会使得当地的购房需求降低，因此户籍新政对当地的房价并不产生影响。大、中城市的政策变量对应系数为0.105，表明户籍登记制度改革程度每增加一个标准差，地区房价水平将增加10.5个百分点。这一异质性分析部分验证了假设2，即户籍登记制度改革对大型城市房价的影响程度高于小型城市。同时，进一步分离出超大特大城市类型及相应情况，使本文结论更加完整。

(二)以人口流动方向分组

为检验户籍登记制度改革是否通过人口流动方向影响当地房价，采用流动人口占比(Proportion)作为分组变量。其中流动人口为年末常住人口数与年末户籍人口数的差值(孙巍和徐邵军，2018)[29]，并对其进行百分比形式的处理，具体公式如下：

(3)

计算得出样本城市各年份流动人口数据后，发现由于存在年末常住人口数小于年末户籍人口数的情况，即“人口流失”现象，“流动人口”指标存在负值。对此，本研究进行交互处理：将政策变量与人口流动占比变量相乘(Policy*Proportion)作为新的交互项代入原方程进行回归，同时保留政策变量与人口流动占比变量。依旧运用式(1)进行参数估计，由表7列(1)可知，交互项的系数显著为正，说明人口流入这一社会属性进一步增强了户籍登记制度改革对地区房价的促进作用。结合现实因素看，当地区“流动人口”为正时，表明该地区对外来人口吸引力较强，此类城市无论在基础设施还是各项公共服务资源方面都处于较高水平。成为城市“新居民”人群将产生相应的住房需求，从而推高当地房价。

表7 异质性分析

(续上表)

(三)以城乡收入差距分组

城乡收入差距较大的地区户籍登记制度改革对房价的促进效应更为明显。本研究用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入(1)城镇居民可支配收入和农村居民可支配收入均使用各城市以2010年为基期的CPI指数进行平减。的差额作为城乡收入差距的代理变量lnGap，并与户籍登记制度改革政策进行交互(Policy*lnGap)之后代入式(1)进行回归，回归结果如表7列(2)所示：城乡收入差距较大的城市户籍登记制度改革的政策效果更显著，究其原因在于收入差距的扩大意味着城镇居民人均可支配收入增长速度超过农村居民人均纯收入，“二元变一元”的户籍登记制度改革能够有效破除劳动力要素自由流动的体制障碍，逐渐消除由户籍差异带来的同工不同酬问题(刘志强和谢家智，2014)[30]，巨大的城乡收入差距以及户籍登记制度改革之后农村移动人口市民化的便利使得诸多劳动力不断流向城市，进而带来了住房需求和房价的上升。因此，城乡收入差距较大的地方，户籍登记制度改革更能显著促进房价的上升。

(四)以城市基础设施分组

城市基础设施的完善程度是影响劳动力流动的重要因素，人口倾向于从基础设施水平较低的地区转移到基础设施水平较高的地区(张在冉，2018)[31]，基础设施较为完善的城市能够满足人口对交通、医疗和教育等公共服务的需求。但是城市福利和公共服务体制往往是建立在户籍制度基础之上的(郭秀云，2010)[32]，在户籍登记制度改革的背景之下，拥有较高基础设施水平的城市会吸引更多的劳动力流入，流入的新市民对住房往往具有刚性需求，由此带动了房价的上涨。基础设施水平较低的城市则面临较少劳动力流入和大量劳动力流出的情况。因此本研究进一步以城市基础设施变量作为分组依据: 使用年末实有城市道路面积(lnFacility)度量城市基础设施水平(吕大国等，2019)[33]，在式(1)中引入城市基础设施和户籍登记制度改革政策的交互项(Policy*lnFacility)，表7列(3)结果表明：在基础设施较为完善的城市，户籍登记制度改革对房价的促进效果更为显著。

七 结论与政策启示

(一)主要结论

本文研究表明，户籍新政出台促进当地人口与要素资源流动，派生出额外购房需求，推动当地房价提高。具体看，一方面，户籍新政促进人口跨区域流动，增强地区间劳动力资源流动性，降低产业用工成本、提高资源可利用程度。另一方面，户籍登记制度改革疏通了以往在城市安居定居过程中可能出现的阻碍，原本活跃在农村地区的人群不断涌入城市地区，落户城市，这类新市民集聚产生住房需求，直接表现为房价上涨。

户籍登记制度改革政策对不同类型城市的影响存在差异。大、中城市由于城市人口容量适中，城市功能、体系相对健全，政策出台后得以快速、有效全面铺开，且受众群体条件较为均衡，因此对房地产市场冲击更为明显。此外，政府大部分财政收入来自房地产行业，对房地产市场政策支持优于小城市。无论是超大特大城市还是小城市，都存在着规模过大和过小的问题。一方面，超大特大城市的年均流入人口数量庞大，但多数为不具备购房能力的外来者，这一人口流动现象并不能对当地房价产生短期刺激；另一方面，小城市的功能建设尚未成熟、城市各项基本属性有待提高，且大量人口外溢，直接导致当地的购房需求下滑，同样使得户籍登记制度改革政策收效甚微。除此之外，人口流动方向、城乡收入差距以及城市基础设施水平在户籍登记制度改革影响房价的过程中也存在明显异质性：当地区当年人口流动为正、城乡收入差距过大以及城市基础设施水平较好时将促进户籍登记制度改革影响当地房价。

本文研究的长三角城市群内城市等级丰富，与全国城市等级具有相似性，研究结论具有一定的代表性和适用性。但与此同时，长三角城市群样本中，大中型城市数量较多，而且中国存在地区发展不平衡与异质性，加上本文多期DID中的平均处理效应仅源自于户籍登记制度改革城市，本文结论推广至全国城市时也存在一定的局限性。

(二)政策启示

第一，促进房地产市场平稳健康发展。房产既有居住的自然属性，也有投资的金融属性。在户改新政普及下，新市民购买房产是其拥有的市民新权利之一。要坚持“房子是用来住的，不是用来炒的”定位，因地制宜、运用多种手段完善住房市场体系和住房保障体系，为外来人口市民化创造有利条件。

第二，深化农村改革，提升户籍公共服务的普惠性。以户籍登记制度改革为主线，进一步推动土地、养老等相关制度改革是乡村振兴的关键。农村人口市民化背后的土地问题不容忽视，应结合农民自身意愿，合理划分和处理农村土地，给予相应补偿与承诺，实现农村住宅产权可流通。市民化后享受一个真正市民的基本公共服务是政策最终目标，要缩小城乡户籍背后各种住房、保险、教育、医疗等附加物差距，降低城乡户籍转换门槛，使进入城市生活的“农村人”成为真正的“城里人”。

第三，大力推进城市农村均衡发展。大城市对户籍新政“吸收效应”优于其他类型城市。但城市并非越大越好。随着城市规模增大，各种“城市病”纷纷涌现。城乡均衡发展会衍生出“小镇经济”“县域经济”等新型经济模式，使资源得到合理分配和扩散。这是政策的主要着力点之一。