程　琦　劉艷華

(安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院　安徽馬鞍山　243002)

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·經(jīng)濟與管理·

收入差距、高房價與階層流動
——基于CHNS微觀家庭數(shù)據(jù)的實證分析

程琦劉艷華

(安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院安徽馬鞍山243002)

摘要：本文使用中國健康與營養(yǎng)調(diào)查(CHNS)數(shù)據(jù)，從微觀的家庭層面入手研究收入差距、高房價和階層流動三者間的關(guān)系，并得出以下結(jié)論：高房價對收入差距的擴大有顯著性影響；高房價對收入差距的影響具有地區(qū)效應(yīng)；相較于農(nóng)村地區(qū)，高房價對收入差距的作用在城市表現(xiàn)得更為明顯；高房價所導(dǎo)致的收入差距對高收入階層和低收入階層具有不同的影響；當(dāng)前，我國的階層流動變緩，出現(xiàn)了階層固化。

關(guān)鍵詞：收入差距；高房價；階層流動；CHNS數(shù)據(jù)；面板分位數(shù)模型

一、研究背景

自從20世紀(jì)90年代以來，居民在收入增長的同時，實際中的收入差距也在逐漸拉大[1]。2014年，國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示：用以衡量居民收入分配差距的基尼系數(shù)在2008年達(dá)到0.491的峰值，但近年來有所回落，2014年降為0.469，但仍高于聯(lián)合國等有關(guān)組織規(guī)定的0.4的警戒線。與此同時，我國的房價也在不斷上漲，2003年至2012年全國商品房均價累計上漲145．48%，商品住宅均價累計上漲147．15%，相比而言，城鎮(zhèn)居民人均工資性收入從2003年的6410.2元，增加到17335.6元，上漲的幅度為170.44%，只比商品房均價或商品住宅均價上漲的幅度高了不到30個百分點。2014年，上海易居房地產(chǎn)研究院公布35個大中城市房價收入比均值為8.5，遠(yuǎn)高于國際上公認(rèn)的3～6的合理區(qū)間。

在市場經(jīng)濟條件下，收入差距的形成有著多種多樣的原因。大量文獻(xiàn)從發(fā)展中國家的城市偏向政策[2]、人力資本差異[3]、戶籍制度和勞動力流動成本[4]等角度展開了研究。但將房地產(chǎn)價格作為影響因素探討其對居民收入差距影響的還比較少。實際上通過理論分析可知，房地產(chǎn)作為特殊的資產(chǎn)確實跟城鎮(zhèn)居民不斷擴大的收入差距有莫大的關(guān)系。伴隨著房價的不斷上漲，房屋的擁有者通過出售和出租能夠獲得很高的收益，而沒有住房的人則承擔(dān)了不斷上漲的租金和不斷上漲的房價。Kookshin Ahn(1997)[5]研究發(fā)現(xiàn)韓國在1965至1994年近30年間房價不斷上漲是引起貧富差距持續(xù)擴大的非常重要的原因。國內(nèi)學(xué)者采用協(xié)整分析、誤差修正模型、格蘭杰因果關(guān)系檢驗等方法定量揭示了住房價格上漲對城市居民收入差距的影響程度[6-8]。

學(xué)者們同時發(fā)現(xiàn)，高房價對階層流動也有重要的影響。高房價具有非經(jīng)濟性的后果，突出表現(xiàn)為高房價會影響到社會階層結(jié)構(gòu)的優(yōu)化[9]；會剝奪沒有住房的年輕人向上層社會流動的機會[10]；底層人群向上流動的機會越來越小，上升通道幾乎被堵塞，被固化在社會底層，使社會關(guān)系緊張[11]；也導(dǎo)致人力資源的低效利用與浪費，遠(yuǎn)期后果是形成負(fù)激勵機制，導(dǎo)致資源、人才的大量外流，技術(shù)的停滯和現(xiàn)代化的夭折[12]；中等收入階層逐漸消失，也難以培育“兩頭小、中間大”的橄欖型社會階層結(jié)構(gòu)。

綜上所述，影響收入差距的因素多種多樣，但將視角聚焦于房地產(chǎn)價格變化的并不多，這是由于我國房改啟動時間較晚，并且房價在新千年以后才開始大幅攀升，但相關(guān)文獻(xiàn)的逐漸增多，表明這已成為研究收入差距問題的一個新突破口。同時研究高房價對社會階層影響的文章多為文字性的理論分析，缺乏數(shù)據(jù)和實證研究的支撐。有鑒于此，本文使用微觀家庭數(shù)據(jù)進行研究，相較采取宏觀數(shù)據(jù)更加細(xì)致具體；同時將高房價對收入差距的影響群體進行了區(qū)分，分為城市居民、農(nóng)村居民和東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)；將被持續(xù)調(diào)查的家庭作為面板數(shù)據(jù)，研究了高房價對低收入階層和高收入階層的不同影響以及階層流動情況。

為此，本文提出如下假設(shè)：假設(shè)(1)：高房價對收入差距的擴大有顯著性影響；假設(shè)(2)：高房價對收入差距的影響具有地區(qū)效應(yīng)；假設(shè)(3)：相較于農(nóng)村地區(qū)，高房價對收入差距的作用在城市表現(xiàn)得更為明顯；假設(shè)(4)：高房價所導(dǎo)致的收入差距對高收入階層和低收入階層具有不同的影響。

二、數(shù)據(jù)說明

(一)數(shù)據(jù)來源

本文使用的數(shù)據(jù)來自“中國健康與營養(yǎng)調(diào)查”(CHNS)，該數(shù)據(jù)庫是由美國北卡羅來那大學(xué)和中國預(yù)防科學(xué)醫(yī)學(xué)院聯(lián)合調(diào)查和創(chuàng)建的。它涵蓋了遼寧、黑龍江、江蘇、山東、河南、湖北、湖南、廣西和貴州共9個省份，以及1989年、1991年、1994年、1997年、2000年、2003年、2006、2009年、2011年，共9次調(diào)查。每次調(diào)查大約訪問200個左右的城鄉(xiāng)社區(qū)(包括城市的街道居委會和農(nóng)村的村委會)，每個社區(qū)大約訪問20個家庭，共4000戶左右的家庭，城鄉(xiāng)比為1:2。

(二)數(shù)據(jù)處理

由于調(diào)查的時間跨度較大，所以對相關(guān)的數(shù)據(jù)做了平減處理，將房屋的價值、家庭總收入、人均收入等數(shù)據(jù)，以調(diào)查年份為基礎(chǔ)，依據(jù)物價指數(shù)平減到2011年。為避免異常值對測算結(jié)果的影響，我們還對數(shù)據(jù)進行了縮尾處理，在1%的水平上雙向縮尾，因為CHNS是大樣本的數(shù)據(jù)，縮尾后仍保留了大量的觀測值，這樣的處理對回歸結(jié)果的影響不大。在住戶調(diào)查問卷中，問題l9“您這棟房子(或這套住房)值多少錢(元)”，詢問了住戶現(xiàn)有住宅的價值，但是在整理數(shù)據(jù)的過程中，我們發(fā)現(xiàn)回答數(shù)據(jù)缺損嚴(yán)重，只有少數(shù)的家庭對房屋價值進行了估價，所以采用了住宅特征價格模型[13]，相關(guān)研究表明該模型對住宅價格的擬合值具有很好的效果，可以用擬合值來代替缺損值。

(三)變量說明

1．階層分類。與黃靜、屠梅曾(2009)[14]的研究類似，本文把家庭總收入取對數(shù)后，按照從低至高的順序平均分成4個組，依次為低收入組(l_inc)、中等收入組(m_inc)、較高收入組(mh_inc)和高收入組(h_inc)，并且將收入與階層一一對應(yīng)，低收入組為階層4，中等收入組為階層3，較高收入組為階層2，高收入組為階層1。

2.地區(qū)變量。本文將被調(diào)查的9個省份，按地域分為三個地區(qū)，分別是東部地區(qū)(山東、江蘇、遼寧)、中部地區(qū)(湖南、湖北、河南、黑龍江)和西部地區(qū)(貴州、廣西)。

3.職業(yè)類型和單位類型。職業(yè)類型分為單位負(fù)責(zé)人和高級專業(yè)技術(shù)人員(occup1)、職員和一般專業(yè)技術(shù)人員(occup2)、非技術(shù)工人和服務(wù)行業(yè)人員(occup3)、農(nóng)民及其他職業(yè)類型(occup4)。戶主在事業(yè)單位(hunit)、戶主在企業(yè)(munit)、戶主在其他類型的單位(lunit)。

4.控制變量。由于戶主在家庭中具有舉足輕重的地位，于是采用戶主的人口學(xué)特征來代表家庭的人口學(xué)特征，主要有戶主性別(gender)、戶主年齡(age)、戶籍(urban)、戶主的受教育程度(seceduc為高中或中職學(xué)歷，higheduc為大專及以上學(xué)歷)、戶主的醫(yī)保情況(medcare)、戶主的工作(job)、第二職業(yè)(secjob)。一般而言，收入和年齡呈現(xiàn)倒U型的關(guān)系，所以加入了年齡的平方項(age2)。

表1　變量的定義和基本描述性統(tǒng)計

三、計量模型、實證結(jié)果及分析

(一)基本計量模型

為解釋高房價對收入差距的影響，構(gòu)建如下的計量模型：

lnhhincgro=β0+β1h_value+β2h_own*lnh_value+β3X1+β4X2+εi

被解釋變量是平減到2011年的家庭總收入的對數(shù)形式，其中解釋變量包括了房產(chǎn)價值和房產(chǎn)所有權(quán)與房產(chǎn)價值的交乘項，用來驗證是否擁有住房對家庭總收入有何影響；X1是家庭特征變量，包括了家庭規(guī)模、家庭戶口、家庭特征等；X2是有關(guān)戶主的特征變量，包括戶主年齡、受教育程度、職業(yè)類型、單位類型、是否有第二職業(yè)、是否有醫(yī)保等；β0為常數(shù)項、εi為誤差項。

表2　高房價對家庭總收入的回歸模型

續(xù)表2

說明： *、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平下通過顯著性檢驗。

模型(1)將住房價值lnh_value作為解釋變量對家庭總收入進行回歸，具有顯著性正向影響，具體來講，家庭住房價值每提高1個單位，則家庭總收入提高約0.17個單位，所以家庭住房價值的差異會拉大家庭間的收入差距，從而驗證了假設(shè)(1)。同時，該實證結(jié)果也驗證了學(xué)者們之前研究的相關(guān)假設(shè)：因為經(jīng)濟發(fā)展水平的差異，東部地區(qū)較其他地區(qū)對家庭總收入的影響較大；家庭總收入與戶主年齡呈現(xiàn)庫茲涅茨曲線分布；更高的受教育水平能獲得更高的收入；職業(yè)類型分化對收入的影響也不同，單位負(fù)責(zé)人和專業(yè)技術(shù)人員的收入高于一般員工；就業(yè)并擁有第二職業(yè)能顯著促進收入的增加；醫(yī)療保險對家庭收入也有正向刺激作用。模型(2)采用住房所有權(quán)與住房價值的交乘項h_own*lnh_value作為解釋變量，能進一步驗證住房價值影響收入差距的假設(shè)，即擁有住房的家庭具有更高的家庭總收入。需要注意的一點是，樣本的數(shù)量大量地減少了，這是由于住戶調(diào)查問卷的提問l200(您是否擁有住房的所有權(quán)？)中數(shù)據(jù)出現(xiàn)了大量的缺損所導(dǎo)致的。模型(3)將模型(1)和模型(2)的解釋變量同時帶入，發(fā)現(xiàn)住房價值的系數(shù)變大了約15.2%，但是住房所有權(quán)與住房價值的交乘項變得不顯著，并且系數(shù)很小?？傮w而言，還是模型(1)具有更好的擬合效果。

為了對假設(shè)(2)進行驗證，我們將住房價值對家庭總收入分為東、中、西三個地區(qū)分別進行回歸。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：其回歸系數(shù)的大小與經(jīng)濟發(fā)展水平呈現(xiàn)正相關(guān)，經(jīng)濟發(fā)展水平越高的地區(qū)，城市化的程度越高、工業(yè)化進程較快、金融發(fā)展水平較高的東部地區(qū)房地產(chǎn)升值較中、西部快，呈現(xiàn)出一種正向積累的效應(yīng)。東部地區(qū)的回歸系數(shù)(0.1920)較中部地區(qū)回歸系數(shù)(0.1579)和西部地區(qū)(0.1479)分別擴大了22%和30%，而中部地區(qū)回歸系數(shù)(0.1579)較西部地區(qū)回歸系數(shù)(0.1479)擴大了6.8%，與假設(shè)(2)相符。

將住房價值對家庭總收入分為城市和農(nóng)村進行回歸，發(fā)現(xiàn)城市擁有住房的家庭回歸系數(shù)是農(nóng)村擁有住房家庭回歸系數(shù)的5倍之多。雖然都是擁有住房資產(chǎn)，但是由于區(qū)位差異，農(nóng)村住房價值遠(yuǎn)不如城市，房價上漲帶來的資產(chǎn)性收入的增加遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于城市，表明近年來房價上漲所帶來的紅利更多的被城市居民所截取。同時，這樣的資產(chǎn)增值所導(dǎo)致的家庭收入差距進一步擴大，驗證了假設(shè)(3)，城鄉(xiāng)收入差距擴大部分是由于高房價所導(dǎo)致的。

(二)面板分位數(shù)模型

在CHNS所做的共9次調(diào)查中，有一部分家庭持續(xù)受到了關(guān)注，他們參與了每一次的調(diào)研。所以，可以把這些家庭看做面板數(shù)據(jù)，以解釋家庭總收入與住房價值、階層流動的相關(guān)關(guān)系。依據(jù)生活經(jīng)驗可知，在高房價的社會背景下，不同階層家庭的收入差距擴大的幅度明顯小于其房產(chǎn)價值，所以由于擁有住房的異質(zhì)性，使得階層的差距進一步被拉大。為了對這種情況進行驗證和量化，特采用面板分位數(shù)模型。通過將分位數(shù)回歸和面板數(shù)據(jù)模型相結(jié)合對變量之間的關(guān)系進行研究，可以在控制個體差異的基礎(chǔ)上對因變量條件分布的不同點位上各種變量之間的關(guān)系進行分析。分位數(shù)回歸則是自變量對因變量在某個特定分位數(shù)水平上影響的邊際效果[15]。對于處于不同階層的家庭，更好地在控制異質(zhì)性的基礎(chǔ)上分析家庭房產(chǎn)價值對家庭總收入的邊際效果，亦即高房價對收入差距的邊際效果。

依據(jù)前文，按照家庭總收入對家庭進行分層，第25百分位代表的是低收入家庭，而第75百分位代表的是高收入家庭。將家庭總收入與家庭房產(chǎn)價值作比較，可以發(fā)現(xiàn)：低收入家庭與高收入家庭盡管收入差距不斷加大，但是家庭總收入之間的差距遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于家庭房產(chǎn)價值之間的差距。相比于低收入家庭，高收入家庭可能擁有更大的住房面積、更優(yōu)異的區(qū)位條件、更好的居住環(huán)境等，其住房價值上升的空間遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于低收入階層的住房。如果這兩個階層的家庭總收入，可以稱為差距的話，那么其家庭房產(chǎn)價值只能稱為“鴻溝”了，正是由于家庭房產(chǎn)價值的分化，導(dǎo)致了家庭總資產(chǎn)的巨大差異，階層的流動變得異常的困難。因此，提出假設(shè)(4)：高房價所導(dǎo)致的收入差距對高收入階層和低收入階層具有不同的影響。

圖1　低收入階層與高收入階層的家庭總收入與家庭房產(chǎn)價值比較

1．面板分位數(shù)模型設(shè)定

lnhhincgroit=β0+β1h_valueit+β2X1i+β3X2i+εit

參考前文建立的模型，構(gòu)建了面板分位數(shù)模型。lnhhincgro代表家庭總收入的對數(shù)；h_value為住房價值的對數(shù)；X1為包含地區(qū)因素的控制變量；X2代表包含戶主年齡、受教育程度、職業(yè)類型和醫(yī)療保險狀況等一系列個體特征的控制變量；?代表殘差，下標(biāo)i代表不同的家庭，下標(biāo)t代表受訪時間。

2．實證結(jié)果及分析

由圖1可知，收入差距迅速拉大主要集中于2004年至2011年，這期間共進行了四次訪問調(diào)查(2004年、2006年、2009年、2011年)，并且低收入階層(階層4)與高收入階層(階層1)之間收入差距愈發(fā)擴大，所以采用這四年的數(shù)據(jù)構(gòu)建面板分位數(shù)模型，將這兩個階層進行對照實證分析。

表3　住房價值對家庭總收入的面板分位數(shù)模型

說明： *、**、***表示在10%、5%、1%的水平下通過顯著性檢驗。

2004年，低收入家庭相較高收入家庭而言，不僅住房價值對家庭總收入回歸的系數(shù)很小，而且不顯著，高收入階層的回歸系數(shù)是低收入階層的3倍之多，說明此時高收入階層普遍擁有住房，并且住房價格的上漲已經(jīng)可以為其帶來家庭財產(chǎn)性收入的增加。2006年，全國商品房平均銷售價格同比上漲6.3%，遠(yuǎn)低于2003—2005年年平均17%的增長率，此時一部分低收入家庭可能選擇了購房，從而使得回歸系數(shù)為負(fù)，而高收入階層持續(xù)接受房價上漲的紅利，回歸系數(shù)也愈加顯著。2009年，低收入階層的回歸系數(shù)稍大于高收入階層，意味著住房價值對家庭總收入的彈性，對低收入階層更大，購房的低收入階層由于房價的上漲對家庭總收入的影響更大。在經(jīng)歷了2008年房價的低谷之后，全國商品房均價一路上揚，高收入階層投資或投機于房地產(chǎn)的傾向明顯，他們憑借著在房產(chǎn)市場上獲得的收益，匯聚了更多的家庭收入，進一步拉大了與低收入階層的差距。

3．住房價值對家庭總收入的分位數(shù)回歸圖

圖2

為了進一步研究住房價值對收入差距的影響，本文給出了從0到1每隔0.01分位點對應(yīng)的系數(shù)估計值和對應(yīng)的95%水平的置信區(qū)間。我們發(fā)現(xiàn)，住房價值對收入差距的沖擊，對不同的階層具有不同的影響。并且在不同的年份，系數(shù)估計值變化的趨勢不同，但是基本都為正值，這也佐證了前文的實證結(jié)果，表明高房價確實擴大了收入差距。在不同階層和不同的年份，基本表現(xiàn)為0.5分位點以上家庭的住房價值系數(shù)估計值較大，兩端的置信區(qū)間較寬，說明對低收入階層和高收入階層的家庭，其住房價值對收入差距的影響分化更嚴(yán)重?？偟膩碚f，住房價值越高的家庭，其收入與其他家庭的差距就更大，與假設(shè)(5)相符。

(三)階層變動情況分析

依前文所述，我們依據(jù)家庭的收入情況，將其分為了四個不同階層。綜合連續(xù)9次都被跟蹤調(diào)查的家庭數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)處于各階層家庭的數(shù)量具有如下的變化。

圖3　依據(jù)家庭收入劃分的階層變動折線圖

在1989年首次調(diào)查時，處于階層4(低收入階層)的家庭數(shù)量最多，階層4與階層3(中等收入階層)總共占比約57.3%，階層2(較高收入階層)所占比例稍低于階層1(高收入階層)。在隨后的調(diào)查年份中，階層4的比重除了在2009年有所下降外，其他年份一直保持著緩慢上升的態(tài)勢。階層2的比重在歷經(jīng)波動后，最終于2011年保持在了28.9%，和1989年相比上升了1.53個百分點。階層2的比重有所上升，表明部分其他的階層流動到了該層級。階層1的比重基本呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢，說明高收入家庭的占比越來越小。通過分析，流動到階層2的家庭最有可能來自于階層1，說明站在金字塔尖越來越難，階層3和階層4的比重逐漸增多，也意味著階層分化明顯，階層流動日益困難，某種程度上底層家庭被固化在了低收入階層，難以自拔。

四、結(jié)論及政策建議

在使用微觀家庭數(shù)據(jù)“中國健康與營養(yǎng)調(diào)查(CHNS)”的基礎(chǔ)上，分析了高房價對收入差距和階層流動的影響，首先明確了住房價值對家庭總收入具有顯著性影響。同時發(fā)現(xiàn)近年來，在收入差距不斷擴大的同時，家庭房產(chǎn)價值也經(jīng)歷了巨大的漲幅，并且其上漲的幅度更大。將不同收入的家庭劃分為不同的收入階層，利用面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建了面板分位數(shù)模型，重點測度高收入階層和低收入階層。研究發(fā)現(xiàn)：住房價值對收入差距的影響對不同的階層、在不同的年份表現(xiàn)出明顯的差異性，對高收入階層帶來的紅利高于低收入階層。同時，在對階層的動態(tài)變化研究中發(fā)現(xiàn)，低收入階層越來越多，高收入和中高收入階層越來越少，整體上的階層流動呈現(xiàn)出向下的趨勢，階層上升的通道變窄，高房價是其中的阻礙之一，階層在某種程度上發(fā)生了固化。

根據(jù)本文的研究結(jié)論可以知道，房地產(chǎn)價格的不斷攀升的確造成了收入差距的擴大。為了控制收入差距的擴大，政府需要對房價實行有力的調(diào)控，利用廉租房、保障房等措施滿足低收入階層的居住需求，遏制高收入階層在房地產(chǎn)上的投機行為，使收入差距保持在合理的區(qū)間。當(dāng)前社會，極端事件頻發(fā)，大多是由于收入差距過大，階層分化嚴(yán)重，社會底層中極端分子的報復(fù)行為。為了構(gòu)建安定、團結(jié)的和諧社會，加快解決收入差距和高房價問題是當(dāng)務(wù)之急。

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[責(zé)任編輯陳玉蘭]

收稿日期：2015-10-02

基金項目：本文系國家自然科學(xué)基金項目“基于二維空間的農(nóng)戶信貸配給空間異質(zhì)規(guī)律研究”(項目編號：71203001)的階段性成果。

作者簡介：程琦(1991—)，男，碩士研究生，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)研究。

中圖分類號：F124.7

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1672-8505(2016)01-0063-07

Income Gap, High Price of Housing and Class Mobility:An Analysis Based on the CHNS Micro Family Data

CHENG QiLIU Yan-hua

(BusinessInstitute,AnhuiUniversityofTechnology,Ma’anshan,Anhui, 243002,China)

Abstract:The paper studies the relationship of income gap, high price of housing and class mobility from the perspective of the micro family aspect by using the data of CHNS. The result shows that the high price of housing has significant influence to the amplification of income gap as well as the district effects. Compared to rural area and low income stratum, this influence is more obvious in urban area and high income stratum. The class mobility of our country moves slowly, which causes the phenomenon of class solidification.

Key words：income gap; high price of housing; class mobility; CHNS data; Panel Quantile Model