新型城镇化背景下江苏省小城市居民住房需求研究

2017-03-08 08:14杨一帆

河海大学学报（哲学社会科学版） 2017年1期

关键词：城镇化住房消费

杜静，杨一帆，2，何川

(1.东南大学土木工程学院，江苏南京 210096；2.香港大学工程学院土木工程系，香港 999077； 3.中国建设银行江苏省分行营业部，江苏南京 210005)

新型城镇化背景下江苏省小城市居民住房需求研究

杜静1，杨一帆1，2，何川3

(1.东南大学土木工程学院，江苏南京 210096；2.香港大学工程学院土木工程系，香港 999077； 3.中国建设银行江苏省分行营业部，江苏南京 210005)

《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》明确提出城市发展重点要向小城市倾斜，构建以市场为主的满足多层次需求的住房体系。利用调查问卷收集的微观数据，以新古典住房经济学需求理论为支撑，基于居民视角从自用与租赁、消费与改善投资两个维度构建住房需求模型，深入分析江苏省小城市住房需求结构及城镇化因素对住房需求的影响。同时，将所得结论与大城市住房需求现状进行对比，从政策上引导江苏省小城市住房市场与大城市住房市场采取差异化的发展模式。

住房市场；住房需求；新型城镇化

一、引言

城镇化是指第二、三产业在城市集聚，农村人口不断向非农产业和城市转移，使城市数量增加、规模扩大，城市公共服务均等化水平逐步提高，城市生产方式和生活方式向农村扩散，城市物质文明和精神文明向农村普及的经济社会发展过程[1-2]。2014年我国城镇化率达到了54.77%[3]，根据世界城镇化发展历史和城镇化发展普遍规律[4]，我国城镇化进程正处于城镇化率为30%～70%的快速发展区间。与之相对应，由于需求变化导致的居民消费水平提高、消费结构升级，住房需求快速增长是该阶段城镇化发展的主要特征[5]。

学术界对住房市场已有相当深入的研究，但这些理论基本上是以西方成熟住房市场或以发展中国家市场经济较为成熟的大城市住房市场为背景进行。现有研究文献一般分为两个角度：一是宏观层面，以研究经济基本面与住房市场的关系为代表，多采用实证研究方法，包括城镇化与住房市场关系研究、住房价格与宏观经济关系研究住房市场运作规律及政策实验和保障性住房体系研究等方面；二是微观层面，以研究消费个体的住房需求行为特征为代表，多采用新古典经济学中消费者选择理论为研究思路，理论分析与实证相结合，进行租买选择、需求弹性估计、住房需求比例选择、住房区位选择等方面的研究。

关于城镇化进程对住房市场的影响，Stuart等研究发现在解释加利福尼亚州住房价格变动时，人口迁移变量和城市结构变量具有较高的解释能力[6]。Chen等分析了1995—2005年间乡村至城市人口转移对城市住房价格的影响[7]。Wang等探讨了经济基础变量如户籍人口数量、平均可支配收入、城市住房用地供应和建设成本对住房价格的重要影响，研究表明在大部分城市样本中，经济基础变量的增长能够合理解释住房价格的增长[8]。范晓萍建立了数据包络分析和误差修正模型，利用全国36个大中城市的面板数据多角度探讨了我国城镇化和商品住宅价格之间的关系[9]。向为民等的研究发现城镇化率与住房消费量存在着长期协整关系，城市化率变动1%，住房消费量将同方向变动0.14%[10]。可见，城镇化进程中人口向城市聚集以及城市更新引发的改善性需求引起城市住房市场需求上升是城镇化对住房市场的主要影响[11]，城镇化迅速发展时期，住房需求和住房价格呈现交替上升趋势。住房租买选择是分析住房需求、住房消费与投资属性的基础。住房投资必须通过自有住房才能实现，而通过租赁和自有方式均可进行住房消费。Raya等比较了经济文献中住房租买选择分析的不同方法[12]，Blanco等检验了拉丁美洲城市中居民家庭收入对住房租买选择行为的影响[13]。在租买选择分析基础上，一些学者关注住房类别的选择，Cho通过多类别logit模型将住房租房选择与住房类别选择结合起来，对韩国住房市场进行实证[14]。国际上关于住房消费与投资需求的理论研究较为有限，Henderson等提出了住房消费与需求分析的理论框架，强调了消费与投资需求之间的“差值”是家庭做出选择基础[15]。随后Ioannides等通过排序多元probit模型对此理论框架进行实证[16]。关于我国住房市场消费与投资需求现状，根据汪利娜对住房需求的研究可知，城镇中仍有25.4%的住户家庭人均住宅建筑面积不足20平方米，有51.7%的家庭人均住房建筑面积低于30平方米，越是人口聚集的大城市，住房缺口越大[17]。郑思齐等在测算北京市购房家庭收入弹性后得出北京市住房需求仍为消费性质，投资意识较为淡泊的结论[18]。杨建荣通过分析我国35个大中城市的住房需求发展阶段后指出，2006年后住房投资需求比例呈现上升趋势，但消费需求仍占主导[19]。张永岳等分析2010年我国城镇住房市场需求现状指出，住房舒适性和豪华型消费占比22.5%[20]。可见，学者对我国大城市住房市场需求状况的判断基本一致，即以消费需求为主、投资改善需求并存的局面。国家对住房市场的“鼓励住房消费需求，抑制投资投机需求”宏观调控政策在一定程度上控制了热点城市投资投机需求的释放程度。

已有文献几乎全部采用省际或重点发展的大中城市数据，对小城市的剖析不够。考虑到小城市住房市场发展水平滞后于大中城市，对政策的敏感程度较低，一些对大城市研究已得的结论并不能很好解释小城市住房市场的现状和发展规律。在目前新型城镇化的大背景下，小城市住房市场的发展重点是构建以需求为导向住房供给结构并探索与小城市产业结构相适应的新型住房开发模式。该模式的内涵有别于大城市近年来提高住房开发规模，增加土地供给以稳定房价的发展策略。因此，小城市住房市场的发展要充分吸取大中城市的教训，住房商品的供应要以居民家庭需求为基础导向，在供给结构上要与需求结构充分吻合。合理进行住房配置要求既要了解小城市居民家庭住房需求现状，还要对未来城镇化进程加速如何影响小城市住房需求做出合理的预期。

二、住房需求分析假设及理论基础

住房需求理论来源于新古典微观经济学，当将需求理论应用于住房市场需求分析时，需要检查消费者行为，住房特征、住房市场的运作形式是否符合完全竞争市场条件[21]。如此，住房需求量等于住房消费量，住房消费量可替代、不可观测的住房需求进行分析。根据国内住房市场去库存的政策导向，结合小城市住房市场现状，可合理假设小城市住房市场上存在相对充足的、同质的商品住房供给。相比大城市而言，小城市因城镇化进程带来的外来人口数量较为有限，可假设一段时期内住房需求水平较为稳定。加之小城市的住房政策趋于宽松，可认为小城市住房市场中住房需求与供给相对均衡。

根据效用理论，在收入约束下，实现效用最大化是居民家庭进行住房需求决策的原则。在无税制混乱、借贷约束和交易成本的情况下，选择自有还是租赁住房并无差异。但除自有外，住房存量可以满足家庭的投资需求。Henderson等提出在无税制混乱、借贷约束和交易成本情况下，住房投资与消费之间的差异是家庭是否选择自有住房的基础[15-16]。因此，住房租房选择可进一步划分为4类：①家庭租房居住且并无其他住房，②家庭租房居住但拥有其他住房资产，③家庭居住在仅有的一套自有住房中，④家庭居住在一套自有住房中且拥有其他住房资产。考虑我国当前的住房政策安排和家庭将自有唯一住房视为其消费需求的现状，笔者将第2类和第4类家庭的住房需求归为投资性质，第1类属于单纯的消费性质，第3类因其消费性和投资性的双重属性，需要设定合适的划分标准。此外，为消除自选择偏误的影响，选用国际上通用的住房租买选择和需求分析联合建模方式。

三、住房需求模型构建

为了从需求角度了解江苏省小城市住房市场发展现状，定量分析城镇化因素对居民住房需求的影响，笔者构建住房需求模型。将新古典微观经济学需求理论用于分析住房需求时，假设住房市场消费者行为、住房特征及住房市场运行符合完全竞争市场条件，住房需求与住房消费相等，可用住房消费来代替不可观测的住房需求带入模型进行分析。按照住房需求理论，将消费者租买选择与消费量选择进行联合建模，达到在估计住房需求方程时控制自选择偏误的目的。

1.住房租买选择模型

住房租买选择模型本质上为二元离散选择模型，解释变量为选择结果，为二元变量(1为购买，0为租用)，被解释变量选择者的特征与选择对象的特征。对应到住房市场，即为家庭特征与住房特征。基本模型如下所示：

Yij=c+X1jβ1+X2jβ2+μj

(1)

其中，Yij为第i个住户选择的租买形式j,j=1为选择自有，j=0为选择租赁。X1j,X2j分别为家庭特征和住房特征；β1，β2为待估系数；μj为残差。为使二元离散选择模型的估计成为可能，避免随机干扰项的异方差性，需将其转化为随机效用模型：

(2)

对于因变量的选取，结合当前小城市住房市场发展现状及城镇化发展水平，考虑引入环境变量(X3)，如常住人口增长率、城镇化率、第三产业占比、商品住房价格增长率、存量市场成熟度等指标，用以衡量特定城镇化因素对住房选择的影响。租买选择模型进一步变化为：

(3)

2.租买选择与住房需求联合建模

为解决住房选择中的自选择偏误问题，首先根据经济理论建立租买选择模型来预测可能存在自选择偏误的经济行为者选择行为的概率，然后将所预测概率作为额外变量引入住房需求方程，检验自选择偏误的显著程度。通常的做法是在需求方程中引入逆Mills比率(IMR)。根据Lee等的研究[22]，IMR为：

(4)

式中，F(·)和F分别为标准正态分布的概率密度函数和累积概率密度函数。

对于住房需求方程，普遍接受的是对数线性函数的形式，即：

ln(H)=β0+β1ln(I)+β2ln(Ph)+

β3ln(PX)+β4ln(LC)+μ

(5)

结合上述联合建模的思路，将IMR分别引入自有和租赁住房家庭的需求方程中：

ln(Ho)=β0+β1ln(Io)+β2ln(Ph)+β3ln(PX)

+β4ln(LCo)+IMRo+μo(自有)

(6)

ln(Hr)=γ0+γ1ln(Ir)+γ2ln(Ph)+γ3ln(PX)

+γ4ln(LCr)+IMRr+μr(租赁)

(7)

同理，可根据既定的分类标准，可分别建立住房消费与投资改善需求方程：

ln(Ho)=β0+β1ln(Ic)+β2ln(Ph)+β3ln(PX)

+β4ln(LCc)+IMRc+μc(消费)

(8)

ln(Hi)=γ0+γ1ln(Ii)+γ2ln(Ph)+γ3ln(PX)

+γ4ln(LCi)+IMRi+μi(投资改善)

(9)

3.住房需求模型构建的关键问题

对于住房消费量，家庭收入，住房存量/服务价格和其他商品价格的确定按照如下方法。

(1)住房支出替代住房消费量

对于住房消费量可用住房支出(Eh)替代，因此住房需求方程可以表示为：

(10)

(11)

由需求函数的零阶齐次性可知，β1+β2+β3=0，则:

+β4LC+μ

(12)

住房消费支出对于自有住房住户而言为单位期间的虚拟租金，对于租赁住房家庭而言则为单位期间的市场租金，通常可用住房总价(Vh)代替住房消费支出，因住房总价实际为住房租金的资本化，根据对数函数的性质，利用上式估计出最终的住房需求方程不会对β1和β2即为住房需求的收入弹性和价格弹性产生影响。

(2)持久收入的确定

相关文献已经分析收入对住房选择的影响，影响住房选择决策的主要是持久收入，而非当前收入[23]。持久收入的估算方法通常有移动加权平均法，家庭特征回归法和工具变量法[21]。因调查问卷已经采集了影响家庭持久收入的因素，因此笔者在估计需求方程前采用家庭特征回归法估计持久收入。

(3)住房特征价格的确定

新古典住房需求模型的核心为将异质的住房抽象为同质的住房服务，需求方程中住房价格应为标准住房的存量/服务价格。笔者采用Hedonic模型处理住房的异质性问题，从而得到可用于需求估计的住房存量和住房服务价格。

(4)其他商品组合价格的确定

因国家统计部门尚未公布过横比价格指数，因此需要近似估计不同地区之间其他商品组合价格。利用各地最低生活保障标准替代各城市社会商品组合平均价格[21]，考虑生活水平较低家庭的商品消费量及消费结构变化不大，因此消费支出的比值基本反映其他商品组合的价格。

四、实证分析

小城市范围的界定依据国务院最新颁布的《关于调整城市规模划分标准的通知》中规定的Ⅰ型和Ⅱ型小城市，Ⅰ型小城市城区常住人口为20万以上50万以下，Ⅱ型小城市城区常住人口为20万以下。江苏省内满足要求的小城市共计40个。通过专业调研机构，收集有效问卷308份。问卷的设计要求能覆盖到家庭住房情况相关的所有信息，包括主要经济来源人的信息、家庭住房信息、所在工作单位的住房政策、家庭对待住房的偏好等。家庭的经济情况很大程度上决定了住户的住房状况，对此类比较敏感信息的采集，选项采用区间形式，确保填写人能够作答。江苏省小城市当前住房市场的发展情况及城镇化的进展决定了其住房的性质，因此考虑了市场化住房和非市场化住房两大部分，前者包括商品住房以及进入市场满足交易条件的房改住房；后者包括政府提供的政策性住房和居民的自建房。问卷中询问家庭住户第二套房产情况，是为了衡量住房市场上消费与投资需求而设置。

在拟合了家庭住户的持久收入之后，分别建立租用与自用住房的Hedonic特征价格模型，进行联合建模。为了体现江苏省经济发展的区域差异，在建立持久收入估计模型和Hedonic特征价格模型时，将区域因素(苏南、苏中、苏北)作为二元变量引入模型。

1.住房租买选择的估计

通过住房租买选择模型计算逆Mills比率是住房需求模型估计的关键技术点，此外，通过该模型可以了解家庭租买选择的影响因素和区域住房市场的发展趋势。将城镇化因素引入该模型作为环境变量，即可实现微观和宏观的统一、提高模型的准确程度。被解释变量为二元选择结果(TENURE)，1为购买，0为租赁。解释变量考虑家庭特征因素，如家庭持久收入(PERINCOME)、家庭规模(FSIZE)、主要经济来源人的婚姻状况(MARRY)、居住稳定性(STABLE)、考虑住房特征即住房服务价格(PRICE，RENTPRICE)。环境变量为主要经济来源人的工作单位性质(DANWEIA为国有集体经济单位，DANWEIB为行政事业单位)、常住人口增长率(PEOPLEGROW)、城镇化率(URBANRATE)、第三产业占比(INDTRANSFORM)、商品住房价格增长率(PRICEGROW)、存量市场成熟度(SECDMM)等指标。考虑主要经济来源人工作单位性质是否为上述两类，是因为受我国传统住房制度的影响，该类工作单位的人员可能更容易获取非市场化的政策性住房，以此侧面反映江苏省小城市住房市场的发育程度。通过多次设定初始函数，将环境变量引入估计函数可知，将第三产业占比(INDTRANSFORM)作为环境变量，采用Probit模型进行估计，其统计效果较为显著(表1)。

模型的预测准确率为89.34%，预测效果较好。LR统计量为89.57，P值为0.000，拒绝多个解释变量系数同时为零的假设，模型有意义。家庭层面变量对租买选择均有显著影响，家庭持久收入越高，居住稳定性越强；已婚状态均能促使家庭选择自有住房。主要经济来源人就业单位性质为国有集体单位或性质事业单位均对租买选择有正向影响，这些家庭更倾向选择够买住房，这可能是因为此类工作单位给予其员工的住房福利更加丰厚、促使家庭购买住房。住房服务价格对小城市居民住房租买选择行为的影响不明显，这是由于相比大城市房价而言，小城市平均住房价格处在家庭可接受的范围之内，家庭在选择购买住房时多将生命周期内的实际需要作为其是否买房的决定因素。环境因素(INDTRANSFORM)已对江苏省小城市住房租买选择构成正向影响，显著水平为80%以上。提高第三产业比重，积极转变江苏省小城市产业结构，满足居民住房服务配套需求(如餐饮，购物，娱乐，休闲，教育等)，是促使小城市居民购买住房的重要途径。