中国城镇居民家庭住房不平等测度及其影响因素分析

赵 伟,盛悦菲

(武汉大学 a.经济与管理学院;b.中国住房保障与房地产经济研究中心,湖北 武汉 430072)

一、引 言

国民财富的分配直接关系着一个国家的稳定发展,财富的分配不均是社会矛盾激化的根源。住房资产是居民总资产的重要组成部分,居民住房的不平等,又是居民资产分配不均乃至社会分层的一个最为直观的反映。1998年逐步实施城镇居民住房分配货币化改革后,在市场化的改革路径下,中国的房地产市场从无到有,逐步繁荣兴旺,发展成为国民经济的支柱产业。中国城镇住房存量从1978年的不到14亿平方米增至2020年的313亿平方米(1)任泽平.中国住房存量报告:2021.https:∥finance.sina.com.cn/zl/china/2021-09-02/zl-iktzscyx1786354.shtml。,城镇人均住房建筑面积从6.7平方米增至42.3平方米(2)国家统计局.中国统计年鉴2007.http:∥www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2007/indexch.htm;国家统计局.中国人口普查年鉴2020.http:∥www.stats.gov.cn/tjsj/pcsj/rkpc/7rp/indexch.htm。,住房事业取得巨大发展。与此同时,在居民收入差距拉大、流动性扩张、投机需求膨胀等多重因素的作用下,住房市场价格也大幅上涨。全国各地尤其是一二线城市房价的飙升,直接导致居民的住房不平等不断扩大,住房市场化在改善城市家庭住房条件的同时,也加剧了代际和不同收入群体之间的住房不平等[1]。从城镇家庭住房面积来看,基于2015年1%人口抽样调查的结果进行测算,将城镇家庭按住房面积进行五等分,最低10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别为2.8%和7.2%,最高10%、20%城镇家庭户使用的住房面积占比分别为19.6%和36.9%(3)任泽平.中国住房存量报告:2021.https:∥finance.sina.com.cn/zl/china/2021-09-02/zl-iktzscyx1786354.shtml。,考虑到此次普查存在一定抽样问题,实际结果分化应当更为明显。

根据国家统计局提供的全国70个大中城市新建商品住宅价格指数月度数据,绘制了图1(以2010年为基期100进行计算)。可以看到十年来,无论是整体还是重点城市的房价指数都呈快速上涨趋势。其中上海、深圳、广州等一线城市以及武汉、杭州等经济快速发展的二线城市表现更为明显,截至2021年6月,房价指数接近甚至超过基期的两倍。房价直接影响资产价值,鉴于住房资产在居民家庭总资产中占据70%以上的份额(4)中国人民银行.2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查.https:∥finance.sina.com.cn/money/lczx/2020-04-24/doc-iirczymi8099086.shtml。,房价的财富调节效应与住房不平等日益成为令人关注的问题。一方面它事关百姓“住”的基本需求,直接影响人民的获得感;另一方面,它也构成当前收入与财产分配不平等的重要诱因,严重威胁经济可持续发展和社会和谐稳定。住房价值的飙升和分化,会诱导资源脱实向虚,使得实体经济因失血和成本上升而负重前行,同时会助长投机行为,抑制科技创新和踏实创业;住房差异可通过住房产权滋生的资产性收益渠道和由住房价值、面积差异带来的投资差异等转而进一步影响家庭收入和财富占有差异,从而进一步加剧社会分化[2];同时,住房差异也会对居民的社会认知产生较为显著的影响[3]。

本文旨在回答如下问题:(1)如何把握中国城镇家庭居民住房资产的分布和变动情况?基于CHFS四年的数据,对样本进行分组,通过统计指标的比较和增长率的计算,比较不同住房资产拥有水平、不同地区以及全国整体的家庭在这期间住房资产的不平等程度和增长情况;(2)中国城镇居民家庭住房不平等程度如何?住房不平等是否存在地区异质性?本文运用基尼系数、广义熵指数、阿特金森指数等多重指标对四年的样本进行居民住房不平等的测度,考察全国整体、地区以及地区内部居民住房不平等的情况,并通过对比四年的结果,分析在此期间居民住房不平等问题在不同区域范围内是进一步加剧还是得到了一定缓解;(3)住房不平等对总资产不平等的影响有多大?住房资产是居民家庭资产的重要组成部分,我们将通过对居民家庭资产按照构成进行基尼系数分解来研究居民住房资产不平等对居民家庭总资产不平等的贡献情况;(4)如何应对住房不平等?基于以上问题的研究结论,本文将探讨改善居民住房资产不平等问题的办法,为改善居民住房压力、推动中国房地产市场健康发展提供建议。

图1 2010年12月—2021年6月70个大中城市及重点城市新建商品住宅定基价格指数注:图中房价指数以2010年12月为100作为基数进行计算。

二、文献综述

关于住房不平等的经济效应,国外学者普遍认为住房资产不平等会扩大家庭财富乃至国民财富分配的不平等。Zhu指出住房财富是家庭财富的基石,家庭净资产分配不均的状况正在加剧,因此在研究住房政策的时候,应该考虑住房资产与其他资产的关系[4]。Lux等对苏联解体后捷克共和国在经济转型的过程中住房不平等与社会分层的关系进行了研究,得出结论:家庭住房资产不平等的趋势是社会分层趋势的一个领先指标[5]。

国内近年来关于住房不平等问题的研究也逐渐丰富。张伊娜等运用贝叶斯后验模型,对上海居民的住房不平等进行了阶层测度,发现在人均面积以及建筑面积上,上海居民的住房有明显的分化[6]。受基尼系数的启发,胡蓉构建了能够反映住房资源分配状况的住房不平等系数,再计算28个省份的住房不平等系数,发现地区空间住房不平等情况非常明显,地区的市场化水平与住房不平等情况存在倒“U”型关系[7]。原鹏飞等选取基尼系数和阿特金森指数两个指标,来测度中国城镇居民的住房资产的不平等情况,进一步发现地区间和东部地区内部居民的住房不平等对城镇居民住房财富分配不平等的贡献率是最大的[8]。

关于住房不平等的影响因素,收入状况及其分配通常被置于首要地位,房屋作为一种商品,居民家庭收入直接决定了家庭购买力,从而决定了家庭住房资产的拥有情况。Keister等从财富分配的角度入手,研究表明:在生命周期理论的条件下,人们退休前后的财产状态存在差异,从而影响住房资产情况[9]。在研究其他影响家庭住房资产的因素时,Krivo等通过研究不同人种的住房不平等问题,其研究表明,家庭住房资产与家庭收入、年龄、受教育程度等高度相关[10]。Logan等研究了房地产转型初期中国的住房分配问题,其研究认为,个人工作单位的政治地位对包括住房资产在内的社会资源有着重要影响;包括教育、职业地位和政治地位在内的个人特征也会对住房资产产生重大影响。与此同时,住房财富的不平等还在住房市场化的过程中不断扩大[11]。

从国内学者的研究成果看,朱梦冰等对全国居民人均净住房资产价值进行回归,发现区域、收入以及人力资本的差异对居民住房资产价值差异的扩大有着重要影响[12]。焦裕鑫从社会分层的角度出发,指出从个人微观角度看,人力资本、政治资本以及家庭背景都是影响居民住房不平等的因素[13]。原鹏飞等通过对家庭住房不平等的贡献率进行分解后,得出结论:一个家庭的收入水平直接决定了其所能够拥有的住房资产水平,而家庭收入对家庭住房资产积累的影响至关重要[8]。中国居民家庭财富的积累与增长主要受到收入增长的影响,收入的差异是造成家庭对家庭财富积累差异的重要因素。而住房资产不平等与家庭总资产不平等相关性是极高的,收入是影响家庭住房资产不平等的一个较为核心的因素。金融化效应亦是影响家庭住房资产不平等的重要因素,杨城晨等指出,城市居民的住房不平等受个人能力、家庭禀赋和金融化的影响,相对而言,获得过金融信贷的城市居民住房资产优势较为突出[14]。

此外,中国特殊的历史和时代背景也使得居民住房资产除了由市场机制决定外,还受再分配因素的影响,尤其是在改革开放初期,住房被视为员工在其所在单位的一项主要福利[15]。刘乐章的研究表明,代际积累优势对城市居民住房差异、分层有重要影响,其中父辈的单位性质影响最为明显,家庭成员的政治背景、家庭背景等都会影响居民住房资产的不平等[16]。

通过阅读文献,发现已有研究在对中国城镇居民住房不平等问题的研究对象上,一是主要聚焦某一特定区域或是城市,二是利用特定年份的微观调查的截面数据考察居民住房资产的不平等情况及其影响因素。而当前中国的房价因时间变动变化明显,居民住房资产也因此有较为明显的变化,本文认为选用单一年份的数据来测度住房不平等情况不能反映住房不平等的变动趋势;同时不同区域居民住房不平等问题也存在较明显的差异。因此,本文希望通过对CHFS 2011年、2013年、2015年和2017年四年数据从整体以及分地区的角度进行分组统计以及不平等测度,更直观地说明中国城镇居民家庭住房资产不平等的变动情况,讨论城镇居民家庭住房资产差异是在缩小还是扩大。另外,本文还将从家庭总资产分解的角度,观察居民住房不平等对总资产不平等的贡献程度。

对住房不平等问题影响因素的研究方面,已有研究认为居民收入状况、受教育水平、家庭背景以及金融化效应等都会对居民家庭住房资产不平等产生显著影响。基于对已有文献的研究分析,本文将分别利用四年的样本和混合样本进行回归,考察影响城镇居民家庭住房资产不平等的因素。

三、中国城镇居民家庭住房资产的分布及变动趋势

基于2011年、2013年、2015年和2017年《中国家庭金融调查》(CHFS)数据(5)原数据样本不含新疆、西藏以及港澳台数据。,选取问卷中“房屋目前价值”一问,剔除了住房市值小于1万元的样本,整理后作为居民家庭住房资产的衡量指标来判断期间居民家庭住房资产的分布和变动情况。先根据问卷内容将所有样本按住房拥有数量进行分类,随后按照家庭住房资产的分位数由低到高等量分为五组,为避免极端值的干扰,将家庭住房资产位于最高0.1%的样本剔除后加入对比,并以2011年为基期,根据CPI年率消除了通货膨胀的影响,在此基础上计算了2011—2017年的增长率,结果见表1～2。

表1 2011—2017年不同家庭住房资产分布及其变化趋势(按住房资产拥有数量分组,单位:万元)

表2 2011—2017年家庭的住房资产分布及其变化趋势(按住房资产百分位分组,单位:万元)

表1为不同住房套数家庭住房资产分布及变化情况。本文根据样本数据计算了一套、二套以及多套住房家庭的比例,发现拥有一套住房的家庭占比约为75%,拥有二套住房的家庭占比约为10%,拥有多套住房的家庭占整体比例约为1%～2%,大多数城镇居民住房拥有套数为一套,而从住房资产的均值与中位数看,各年份两套房家庭住房资产数值均超过一套房家庭住房资产数值的两倍,多套住房家庭住房资产数值均超一套住房家庭的四倍,由此可见,拥有住房套数较多家庭平均单套住房价值也更高,而这类群体占样本少数,说明中国城镇居民家庭住房资产差异较为显著,少数家庭住房资产拥有数额高,与多数群体存在明显差距。

表2为按照家庭住房资产的分位数分组的结果。从四年的样本来看,整体上,居民住房资产的均值水平均为中位数水平的两倍左右,显示全国家庭住房资产拥有水平出现较为严重的不均衡。最高20%群体家庭住房资产的中位数为水平群体的20倍左右,均值更是达到25～30倍左右。而通过每组中位数和均值的相互比较,发现分位数越高,其自身均值和中位数差值越大,也能说明组内住房资产分布存在明显的分化。

从住房资产的增长来看,全体城镇样本住房资产中位数2011到2017年的增幅为52.63%,均值增长50.27%,增幅在2011—2015年较大,之后有所回落,侧面反映2015年后由于全国范围内住房价格的快速上涨导致居民住房资产拥有水平的差异有所扩大。住房资产位于中低水平的家庭住房资产增长幅度小于住房资产水平较高的家庭。

为了了解住房资产分布的地区差异,本文根据原始数据中的区域划分进行分组统计。同时,考虑到东北地区自身经济发展具有一定特殊性,将黑龙江、吉林、辽宁三省单列为东北地区进行统计。图2为四个地区这四年间家庭住房资产分布情况,图中计量单位为万元。

图2 2011—2017年不同地区家庭住房资产分布情况

通过各代表性分位数、均值等统计量的对比,不难看出,中国不同地区城镇居民住房资产存在很大差异,东部地区居民住房资产各分位数及均值水平明显高于其他地区。同时各区域居民住房资产均值水平均明显高于中位数水平,位于95%分位数的住房资产水平远高于位于其他分位数的住房资产水平,其中东部地区差异最为明显,说明区域内部住房资产分布极为不均衡,东部地区尽管整体水平较高,内部分化更为显著,住房资产集中在少数群体人群中。

从增长情况来看,这四年内各地居民住房资产水平都有明显增长。其中东部地区增幅相对较低,而中部、西部、东北地区居民住房资产增幅更大,中部、西部的相关指标增幅均高于全国平均水平,侧面反映在此期间,中国对中西部地区经济发展的一系列支持政策取得了一定成效,地区经济条件有所改善。

四、中国城镇居民家庭住房不平等的测度

(一)住房不平等的直接测度

1.测度居民住房不平等的相关指标

测度居民家庭住房资产不平等的指标主要有基尼系数、广义熵指数(包括泰尔指数、平均对数差)、阿特金森指数等。

参考赵长林等的研究[17],总体的基尼系数的计算公式为:

G=1-ΣkMk(Qk-1+Qk)+ΣkMkPkgk+R

(1)

其中,Mk为群体k人口所占的百分比,Pk为群体k所拥有的家庭住房资产的百分比,Qk为群体k家庭住房资产的累计百分比,gk为群体k的基尼系数;1-ΣkMk(Qk-1+Qk)为组间基尼系数;ΣkMkPkgk为组内基尼系数;R为交叉项,代表不同组洛伦兹曲线对总体洛伦兹曲线的偏离,如果组内的个体之间家庭住房资产发生交叉的情况越少,则偏离度越小,交叉项越小,反之如果组内的个体之间家庭住房资产发生交叉越多,则偏离越大,交叉项越大。

广义熵指数利用了信息理论中熵的概念,其基本公式为:

(2)

2.居民住房资产不平等的直接测度结果

本文首先根据2011、2013、2015和2017年四年样本绘制了家庭住房资产的洛伦兹曲线,从而得到这四年中国城镇居民家庭住房资产不平等情况的一个较为直观的结果,如图3(6)L(p)表示住房资产拥有量最低的p%的家庭所占整体的的家庭住房资产份额;95%CI即95%置信区间。由于置信区间比较窄,且图片较小,导致显示不是很清晰。原图放大后可见弧线有比较窄的阴影面积。。图中纵轴为家庭住房资产的累积占比,横轴为人口累计占比,曲线A为绝对均等线,而曲线B为实际家庭住房资产分配曲线,曲线B较曲线A偏离越多,表明家庭住房资产不平等情况越显著。

图3 各年份及四年整体的城镇居民家庭住房资产的洛伦兹曲线

由洛伦兹曲线反映的结果看,图中B曲线相对于对角线A都有较为严重的偏离,中国城镇居民家庭住房资产不平等问题比较严重,图中显示,2013年相较2011年,中国城镇居民家庭住房资产不平等问题在趋势上有轻微的缓解,但此后的2015年以及2017年数据反映了不平等问题又有所加重,本文认为,这和2015年以后,各地迅猛上涨的房价和旺盛的投资及投资性需求有着密切的关系。

为了得到居民住房资产不平等的具体测度,将四年的全国城镇居民的住房资产按照东部、中部、西部以及东北地区分组,通过Stata软件实现广义熵指数、基尼系数以及阿特金森指数的分解,得到表3及表4的结果。表中GE(0)、GE(1)和GE(2)分别表示平均对数差、泰尔指数以及变异系数平方的一半,下同。

通过表3和表4,可以看出,根据四年数据测算出全国整体住房资产的平均对数差在0.65以上,泰尔指数在0.6左右,基尼系数在0.55以上,阿特金森指数在0.5左右。参考联合国对收入分配差异的认定标准,基尼系数>0.4表明收入分配差距较大(7)联合国开发计划署等组织规定:基尼系数<0.2表示指数等级极低(高度平均),介于0.2～0.29表示指数等级低(比较平均),介于0.3～0.39表示指数等级中(相对合理),介于0.4～0.59表示指数等级高(差距较大),0.6以上表示指数等级极高(差距悬殊)。。因此,从整体来看中国城镇居民的住房资产拥有情况差异显著,居民住房资产不平等问题严重。而从四个组组内各项指标的结果来看,东部地区居民住房资产不平等问题更为显著。

表3 居民住房资产按地区分解的结果

表4 居民住房资产的不平等情况

纵向对比四年的数据,在趋势上,无论是全国整体还是各地区的指标都显示,在2011—2015年,中国居民住房不平等问题有一定缓解,但随后的2015—2017年,相关指数又呈现出回升的趋势。2014年,国家颁布了《全国城镇住房发展规划(2011—2015年)》,指出在“十一五”规划期间,中国住房事业得到了快速的发展,各地保障性安居工程大规模推进,房地产市场调控逐步加强,住房公积金制度得到进一步完善,城镇居民的居住条件显著改善。由此可见,中央及地方政府有关房地产市场的一系列调控措施取得一定成效。而2015年后,中国城镇住房价格进入快速上行时期,房价过高、增长过快是导致城镇居民家庭住房资产不平等问题加剧的重要原因。

(二)居民住房资产不平等的间接测度

从家庭总资产不平等分解的角度间接观察居民住房不平等的贡献程度。具体做法是根据CHFS问卷的内容,将家庭资产(总财富)分为住房资产、农业资产、工商业资产、土地资产、车辆资产、其他非金融资产以及金融资产,即按总资产的来源进行基尼系数分解,得到表5、表6的结果。

表5 家庭总资产按资产类型的基尼系数分解结果

由表5可知,居民家庭住房资产占家庭总资产的比例在各类资产中是最大的,这四年的结果显示其占比都在0.75以上,明显高于其他资产占比。表6是各类资产的基尼系数与家庭总资产基尼系数的相关性,各年份的结果均显示,住房资产的基尼系数与家庭总资产基尼系数的相关性都在0.95以上,可见二者具有高度的相关性。

比较这四年的数据,可以看到无论是家庭总资产的基尼系数还是住房资产的基尼系数都显示出一种先下降后上升的“U”型趋势,说明2011—2017年间,家庭总资产和住房资产不平等,呈先下降后上升的趋势,而家庭总资产不平等和住房资产不平等高度相关,由此我们认为,总资产变化的这一趋势,直接受住房资产不平等变化的影响。

表6 各类资产基尼系数与家庭总资产基尼系数的相关性

五、中国城镇居民住房资产不平等的影响因素分析

经过上述理论分析及实证研究,已经清晰地认识到中国城镇居民家庭住房资产拥有情况差异显著,无论是从整体、区域之间还是区域内部来看,居民住房资产都存在着较大差异。那么,究竟是哪些因素影响中国城镇居民家庭住房资产的不平等状况呢?本部分将通过回归分析解释影响中国城镇居民住房资产不平等的因素。

(一)变量选取与模型设定

本文选取CHFS 2011、2013、2015和2017年四年的截面数据作为回归分析对象进行OLS(Ordinary Least Square,普通最小二乘法)回归,其中居民住房资产差异=居民住房资产/居民住房资产中位数,该指标反映了每个观测在整体样本中的相对位置,数值越大表明该观测与整体样本的差距越大,从而可以认为居民住房资产的差异越大,因此本文将该指标取对数处理,作为被解释变量。追溯过往对居民住房资产不平等影响因素的相关研究,本文从家庭金融市场参与度、家庭工商业参与度以及家庭收入、户主受教育年限和政治面貌等个人特征角度选取解释变量,具体如表7所示。

表7 回归模型变量及其含义

构建多元线性回归模型如式(3),并控制时间效应δt和地区效应αi:

lnhousediff=β0+β1gender+β2age+β3edu+β4edu2+β5health+β6marriage+β7politics+β8size+β9lnincome+β10edu_mother+β11finance+β12business+δt+αi+ε

(3)

(二)回归结果

1.全国城镇居民家庭住房资产不平等影响因素的回归结果

基于式(3),本文对全国样本进行回归,回归结果如表8。由于2011年问卷中未涉及户主健康状况、户主母亲受教育年限(用于衡量家庭背景)的问题,在该年份的回归以及混合截面回归中将这两个变量剔除。

表8 全国城镇居民家庭住房资产不平等影响因素的回归结果

家庭收入、家庭金融市场参与度以及家庭工商业参与度等因素对居民住房资产差异有显著影响。家庭收入是影响居民住房不平等的最直接因素,家庭收入直接反映家庭获取财富的能力,从而直接影响家庭住房资产的配置[8]。不同家庭收入的差异将直接作用于家庭住房资产的差异上,从而直接影响家庭住房资产不平等。家庭金融市场参与度也将显著影响家庭住房资产不平等,理由是,居民参与金融市场,购买证券、金融理财产品等获得收益是增加家庭金融资产以及额外收入的重要途径。同时,金融市场参与者通常具备一定的金融知识,参考尹志超等人的观点,拥有金融知识的群体能够更为有效、合理地配置家庭资产,通过参与金融市场来获得响应风险溢价,从而促进财富积累[19]。部分居民将在金融市场获得额外大量财富用于投资房地产市场,从而增加家庭的住房资产拥有量,这也就在一定程度上加剧了居民住房资产的不平等。同理,家庭参与工商业经营,是获得工资以外收入的有效途径,经营者可从市场上获得利润,为家庭带来更多收入,为增加家庭住房资产创造条件,从而扩大与未参与工商业经营家庭的家庭住房资产差距。

在个人特征之中,户主受教育年限、家庭背景、户主健康状况等是影响家庭住房资产差异的重要因素,这些因素都会影响家庭获得收入的能力,从而影响居民家庭住房资产不平等。回归结果看,户主受教育年限的一次方、二次方项两个变量都有显著影响,表明教育因素对居民住房不平等的影响可能非线性,随着受教育年限的增加,居民获得财富的能力也将增长,从而影响住房资产差异。家庭背景也将影响居民住房不平等,参考Letkiewicz和李凤、陈彦斌等的做法[18,20-21],选取户主母亲受教育年限来衡量居民家庭背景,结果显示家庭背景对居民住房资产差异有显著影响,家庭背景将会影响家庭财富、收入情况,家庭背景将会以通过影响子女的收入情况的方式来影响住房资产不平等。此外,户主健康状况也是影响居民住房资产差异的原因,户主一般是家庭经济收入的主要创造者之一,其身体情况将影响创收情况,从而影响家庭住房资产情况;同时,如果户主健康状况良好,那么相应的医疗花费也会较少,也将间接增加家庭可支配收入,增加住房资产,相应地,该样本与整体样本的差异也就越大,说明居民住房资产差异更大。

家庭特征以及个人特征变量中,家庭规模、户主年龄对居民家庭住房资产的影响不显著。2011年的样本显示,家庭规模与家庭住房资产差异呈负相关,家庭人口规模越大,虽然有可能会给家庭带来更多的财富,但同时家庭消费总额也会提高,可用于购置房产的资金会有所减少,单个家庭住房资产水平相对整体水平的优势就会受到负面影响。但结合其他年份样本,整体而言,不同家庭的家庭规模差异对家庭住房资产差异的影响不显著。户主年龄这一变量在其他三年样本的回归中均未体现对家庭住房资产差异有显著影响,由此本文持有的观点是:家庭规模对住房资产的积累影响不显著,不同家庭户主的年龄差异对家庭住房资产的差异并无重要影响。

2.分地区城镇居民家庭住房不平等影响因素的回归结果

本文在对城镇居民家庭住房不平等的测度中,发现东部、中部、西部和东北地区城镇居民住房不平等在程度上存在一定差异,其中东部地区居民住房资产不平等问题更为显著。那么不同地区居民住房资产不平等的影响因素是否存在差异呢?本文进一步对分地区样本进行回归,结果见表9。

表9 分地区城镇居民住房不平等影响因素的回归结果

由表9的回归结果显示,各地区城镇居民家庭住房不平等影响因素和全国的情况基本一致,各地居民住房差异受家庭收入、户主受教育年限、家庭背景、家庭金融市场参与度以及家庭工商业参与度的影响;而家庭规模、户主年龄等对城镇居民家庭住房不平等并无显著的影响。

进一步分析各地区间的差异,趋势上,相关解释变量对被解释变量的影响基本一致,但东部地区家庭收入、家庭金融市场参与度、户主受教育年限等解释变量的系数明显相对更高,表明东部地区相应变量的影响更大。以家庭收入这一影响因素为例,模型(6)～(9)中,家庭收入这一变量对应的系数分别为0.107、0.084、0.080、0.088,表明在东部地区家庭收入的差距对居民住房不平等的影响更大。东部地区经济发展水平更高,房价更高,居民收入差异更大,对家庭购房情况、家庭住房资产拥有情况的影响也会更大。而上文在对居民住房不平等的测度中,发现东部地区住房不平等问题更为严重,该回归结果和上文反映的情况基本一致。

六、研究结论及政策建议

城镇居民家庭住房不平等问题近十余年来已经成为一个较为严重且亟待缓解的问题。本文选取CHFS四年的调查样本,通过一系列统计指标对居民家庭住房不平等情况进行比较、测度,并利用多元线性回归考察影响居民住房资产不平等的因素,得出了以下结论:

(1)中国城镇居民家庭住房不平等问题十分突出。无论是全国整体,还是地区之间、区域内部,城镇居民住房资产都存在严重的分化,其中东部地区住房不平等问题尤为严重。

(2)中国城镇居民家庭住房资产近年来有显著增长,居民家庭住房资产不平等情况呈“U”型变化趋势。2011—2017年期间,居民家庭住房资产总体拥有较快的增长水平,中西部尤其是西部地区增幅最大。在2011—2015年,居民住房不平等问题有所缓解,而在2015年后,全国各地房价进入快速上行时期,受此影响,居民住房不平等趋势有所扩大。

(3)居民家庭住房资产不平等对居民家庭总资产不平等的贡献率极高。本文通过对居民家庭总资产按照来源构成进行分解,发现住房资产在家庭总资产中的占比最高,家庭住房资产不平等与家庭总资产不平等的相关性最高,家庭住房资产组内的基尼系数很大程度上影响了总资产的基尼系数。

(4)家庭收入、家庭金融市场参与度、户主受教育年限、户主健康状况、家庭工商业参与度以及家庭背景等都是影响家庭住房资产不平等的重要因素。这其中众多因素都是从影响家庭收入的方面进一步影响家庭住房资产的。从这些影响因素角度考虑相关政策措施,能够较为有效地缩小群体间住房资产的差异,缓解中国城镇居民的住房不平等问题。

鉴于以上主要结论,本文提出以下几点政策建议:

(1)坚决贯彻落实“房住不炒”方针,扶持刚需购房,打击炒房行为。中国城镇居民家庭住房不平等问题仍然突出,而住房是居民基本的消费品,当下中国城镇居民尤其是一二线城市居民的刚需购房压力不减,在高昂的房价面前,“买不起房”甚至“租不起房”的现象依旧十分普遍。与此同时,各地炒房的行为仍旧存在,房价上涨对财富的逆向调节作用不断加剧城市居民住房不平等的隐忧仍然挥之不去。因此,在全国范围内,都应继续响应中央的号召,坚持“房住不炒”方针,建立房地产市场调控的长效机制,同时通过差别化的信贷、税收和行政管制政策保护和支持首次购房的刚需人群。

(2)考虑不同城市、区域之间的异质性,因城施策。通过本文的实证研究,发现不同地区住房不平等问题存在异质性,东部地区住房不平等问题相对更为严重,对此,东西部地区尤其是北上广一线城市一方面坚持抓好房地产市场调控,从严打击囤地捂盘、投机炒房、违规销售和变相加价等市场乱象,另一方面要增加经济发达地区的保障性住房供给,完善保障房供给制度。随着城镇化的不断推进以及人民生活水平的提高,越来越多的村镇人口涌入大中城市,中心城市人口扩张的同时也加大了外来务工人员的住房压力,而这一群体通常收入水平较低,也会因为户籍问题无法享受当地相关购房政策和补贴。2021年中国政府工作报告明确提出“解决好大城市住房突出问题”,政府需要加大保障性住房的投资和建设力度,鼓励在集体建设用地上建设可供租赁住房,规范租赁市场秩序保护租户合法权益,努力推进租售同权,重点关注经济发达区域中低收入群体的住房问题。

(3)优化金融市场环境,不断加快推进金融市场化。家庭金融市场参与度是影响居民住房不平等的重要因素,而目前中国金融市场发展程度尚有待提升,政府应加快推进金融创新,普及金融知识,提高居民金融市场参与度,增加可支配收入来源渠道;同时优化金融市场环境,为居民提供可靠的信贷、融资产品或平台,继续支持发展普惠金融,为中低收入群体提供更为有效的金融服务,降低居民购房压力。

(4)加大对教育、医疗保障等民生领域的投入。受教育程度、健康状况等都是影响居民住房不平等的重要因素,政府应当增加对这些民生领域的投入,继续关注教育问题,关注城市外来人口子女的教育问题、医保问题,健全社会保障体系,从而增强中低收入人群改善居住环境的能力,同时限制高收入群体过度占有住房资源的渠道,缩小居民住房资产差异。