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房價對城鄉收入差距的影響分析

2017-06-22 14:09:35朱閃
時代金融 2017年15期

【摘要】文章利用空間面板模型研究我國省際城鄉收入差距及其影響因素。根據2005~2014年我國最近10年的相關經濟數據,分析了我國31個省(市、自治區)城鄉收入差距的空間相關性,以及我國不同區域房價上漲對城鄉收入差距的影響。研究發現:房價上漲會導致全國城鄉收入差距擴大;然而房價上漲對各區域城鄉收入差距的影響具有差異性。對東部地區和西部地區及周邊地區表現為擴大效應,中部地區影響為負。文章又從經濟發展水平、政府干預水平、城市化水平等方面分析了省際城鄉收入差距的原因。最后,對縮小城鄉居民收入差距提出了相應的政策建議。

【關鍵詞】房價水平 城鄉收入差距 空間面板模型 空間固定效應

一、文獻綜述

針對房價與收入差距的關系,胡曉針對房地產的消費屬性和資產屬性,分析了城鄉收入差距與房價水平之間的影響機制,結果表明收入差距與房價具有正相關關系。Chan發現房價上漲,使得租房者的財產非但沒有升值機會,反而變相的貶值,從而導致社會貧富差距越來越大。張傳勇選取我國27個省2000~2010年的數據,通過面板模型分析我國不同地區房價波動率與居民收入差距的關系,最終結果顯示,居民收入差距與房地產價格波動率之間存在長期均衡的關系。郭亮和陳樂一從區域視角出發建立了房價和城鄉收入差距兩者之間的VAR模型,發現從短期上看來,房價上漲對東部地區無顯著影響,但對中、西部地區的影響則截然不同,分別為負向影響和正向影響。另外從長期來看,影響又是大不相同,分別表現為正向影響、正向影響、無顯著影響。

上述研究都沒有考慮房價與城鄉收入差距的空間相關性,忽略了我國住房市場和收入分配的空間特征。因此,本文基于區域比較的視角,以我國2005~2014年31個省(市、自治區)為樣本,建立空間面板數據模型,探討房價對城鄉收入差距的空間影響及區域特征。文章共分為三大模塊,首先介紹空間面板模型、空間相關性分析,接著分析房價對城鄉收入差距的影響,并進行區域比較,最后根據實證結果提出相關建議。

二、空間模型的選擇與設定

(一)變量選擇與數據來源

本文數據來自于《中國統計年鑒》2005~2014省份年度數據,選取中國31個省(市、自治區)最近10年的數據,構建空間面板數據模型,研究房價變動對區域城鄉收入差距的影響。其中被解釋變量為中國城鄉收入差距,住宅商品房的平均銷售價格為解釋變量,在控制變量的選取上,選取能夠全面衡量區域綜合發展水平的指標,最終引入城市化水平、經濟發展水平和政府干預水平等三個指標。由于各指標并不是直接在中國統計年鑒上獲取的,都是通過一定的數據處理得來的。所以下面給出各指標的定義及描述性統計結果,見表1。

(二)全局空間相關性檢驗

為衡量城鄉收入差距在各地區的空間關聯度,在建立空間計量模型前,先對2005~2014年31個省(市、自治區)城鄉收入差距進行空間相關性檢驗。檢驗結果表明2005~2014年全局Morans I指數值在0.464到0.529的范圍內波動,Morans I指數值均顯著大于0,說明各省(市、自治區)城鄉收入差距之間具有空間正相關,且這種相關性呈逐年下降的趨勢。因此在研究城鄉收入差距時必須考慮空間因素,建立空間面板數據模型。

(三)模型的設定

根據前文的分析,這里在模型設定時加入空間因素,空間計量模型中通用的模型形式如下所示:

其中,α為解釋變量之間的空間相關系數,λ為誤差項的空間相關系數,νi和wt分別代表空間效應和時間效應,μit為服從正態分布的誤差項,χki,t代表除房價水平外的其他三個變量,即城市化水平、政府干預水平、經濟發展水平。當λ=0,α≠0時,得到假設城鄉收入差距之間存在空間相關的空間面板滯后模型;當α=0,λ≠0時,得到假設誤差項之間存在空間相關的空間面板誤差模型;當λ=0,α=0時,則為不存在空間效應的普通面板模型。

(四)空間計量模型的選擇檢驗

具體采用SAR模型還是SEM模型,通常采用拉格朗日(LM)檢驗法進行判別,選擇通過顯著性檢驗的模型。所以在進行空間模型分析之前,需要作LM檢驗,來決定模型的類型。由檢驗結果可知,LM-Lag通過了顯著性檢驗,而LM-error未通過顯著性檢驗,故采用SAR模型。由于本文基于省際面板數據進行建模,屬于選擇特定個體進行的回歸分析,故選擇固定效應模型。

三、不同空間效應下的空間滯后模型的估計

一般來說,含固定效應的空間面板數據模型又分為無固定效應模型、空間固定效應模型、時間固定效應模型和時空雙固定效應模型四種類型,本文分別對這四個模型進行了估計,表2列出了四個模型的估計結果。

由上述表2的結果可以看出,空間固定效應模型、時空雙固定效應模型的擬合優度和極大似然函數值均明顯高于無固定效應模型和時間固定效應模型,而空間固定效應模型corr^2值明顯高于時空雙固定效應模型,故使用空間固定效應模型最為合適。空間固定效應模型可以反映出房價對城鄉收入差距會受到不隨時間變化的區位條件、自然資源等因素的影響。回歸結果具體分析如下:在四個模型中,房價系數均顯著為正,說明在全國范圍內,房價上漲顯著地拉大了城鄉收入差距,同時,四個模型中的空間滯后系數均顯著為正,再次說明各區域間城鄉收入差距具有空間溢出效應,也說明了房價上漲帶來的本地區收入差距擴大,會使周邊地區的收入差距也隨之擴大。

四、不同區域空間滯后模型的空間固定效應估計

為了進一步分析各個因素對不同地區城鄉收入差距的影響,分別對我國各地區樣本數據按照《中國統計年鑒》上的地區分類標準進行分組,將我國劃分為東部、中部和西部地區。這些地區與我國各地區的空間集聚情況比較接近,其中,西部地區比較符合“高—高”集聚模式,東部地區和中部地區則符合“低—低”集聚模式。對各地區數據建立空間滯后模型,并選擇空間固定效應模型。下面給出各地區分類后的估計結果,如表3所示。

從上述結果中我們可以得出以下結論:

第一,城市化水平與三大地帶的城鄉收入差距具有顯著的負相關關系,同時也是影響城鄉收入差距的最大因素,在東部地區,除城市化水平外,城鄉收入差距的第二大因素是政府干預水平,而房價對城鄉收入差距的影響系數為正,即在經濟發達的東部地區,房價上漲會導致城鄉收入差距的擴大,但是這一參數在模型中不顯著。

第二,三大地區,模型擬合效果最好的是西部地區,空間滯后系數明顯顯著為正。進一步驗證了西部地區城鄉收入差距的空間相關性。由于西部地區發展比較滯后,城鄉收入差距往往比較高,大多呈現出“高—高”集聚的現象。

第三,對于中部地區房價上漲不僅縮小城鄉收入差距,而且空間效應也為負。這是由于中部地區目前仍處于經濟發展由“要素驅動”向“效率驅動”過渡的發展階段,因庫存過大帶來的樓市低迷極大地阻礙了要素使用和資源配置的效率,導致資源不斷外流到東部地區,從而擴大了本地區的收入差距,提振樓市有助于縮小中部地區及周邊地區的收入差距。

五、政策建議

為了縮小社會貧富差距,推動城鄉一體化發展,進一步促進社會主義公平。結合我國的國情和前文的研究,在此提出以下政策建議。

第一,政府要充分發揮自身在縮小城鄉收入差距中的作用,積極制定并實施一系列政策來促進農業發展,提高農業生產率,增加農民的農業收入。相關政策有:稅收減免、信貸優惠、科技幫扶等等。務必要借助政府法律法規的強制力,保障政策的順利實施,實現農業規模化、專業化的生產與加工。

第二,建議應進一步控制東部地區一線城市房價短期內過快上漲的現象,避免因收入差距的空間集聚效應造成城市周邊地區城鄉收入差距的進一步擴大。政府部門應積極推進和完善城市化和全球化進程,促進區域經濟均衡發展,并通過積極的政府干預,避免偏向城市的優惠政策進一步加重城鄉二元結構。

第三,對不同地區應實施區域差異的調控政策,對東部地區應避免傾向城市的教育資源配置,對西部地區應加快推進城市化進程,鼓勵農村居民進入城市購置房屋、接受教育。對中部地區政府應出臺有利于當地農村產業發展的配套政策,以保證資源在城鄉之間的均衡分配,從而更好地實現縮小各地區城鄉收入差距。

參考文獻

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作者簡介:朱閃(1991-),女,漢族,河南商丘人,畢業于河南大學,研究方向:金融學。

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