房價上漲會影響居民社會地位的主觀評價嗎？

方迎風 黃仁豪

(武漢大學 經濟與管理學院，湖北 武漢 430072)

一、引言

中國人的傳統觀念是先安居后樂業，房子自然成了大眾剛需。房子綁定了婚姻、教育、醫療、交通、娛樂等一系列資源，加上房子的保值和升值屬性，因此出現一波又一波買房熱潮。對于有房的家庭來說，雖不是急切買房的群體，但享受到了房價上漲帶來的資產增值，從旁觀者角度看，其應該會因此而滿足，主觀社會地位評價也會順勢提升。那房價上漲究竟會不會提高居民的主觀地位評價呢？

對于買房的剛需群體來說，房價提高會直接影響其消費，增加負擔。對于大部分中青年勞動力來說，擁有舒適家庭生活的先決條件就是擁有房子，他們為此降低消費水平或者主動延長工作時間，由此帶來的過度買房壓力會降低其社會地位的主觀評價。陳斌開等(2013)認為，房價導致居民不得不為買房而儲存積蓄，從而會導致消費的下降。即使對于更普遍的大眾群體，房價上升同樣會降低其幸福感。大多數家庭樣本只擁有一套住房，他們沒有從房子升值的過程中獲得額外的經濟利益，但他們同樣也承擔著由于房價上漲造成的競爭壓力和物價壓力。生活成本的增加會對生活質量產生影響，進而也會影響社會地位的主觀評價。易成棟等(2020)使用省級房價數據發現房價會降低居民的幸福感。不僅如此，吳曉瑜等(2014)指出中國的高房價會抑制創業，可能影響經濟增長。王文春等(2014)認為房價上漲越快，相應地，當地企業的創新傾向也就越低。因此，高房價不僅會影響到社會經濟的發展，還會影響居民的就業、收入和消費等，進而降低其對自己社會地位的主觀評價。

基于多年的中國家庭追蹤調查(CFPS)數據庫，本文構建個體層面的平衡面板數據，采用面板有序Probit模型研究房價對于居民主觀社會地位評價的影響。可以發現，房價上漲會顯著地降低居民的主觀地位評價。不僅如此，房價的影響存在異質性，負面效應更傾向于男性、農戶和城鎮居民，符合其買房的剛需特征。進一步研究發現，房價會顯著加劇婚姻市場、居民消費的不平等現象。綜上所述，房價并不會提高居民的主觀地位評價，相反，房價會對居民主觀地位評價起到消極作用，這是由于房價引起的社會上不平等問題導致。本文研究有助于解釋當今中產階層焦慮問題，也可以為政府穩定房價、促進消費、提升國內大循環等相關政策的實施提供依據。

二、文獻綜述和理論模型

(一)文獻綜述

居民如何看待自己的社會地位？不同的群體對于社會地位的定義可能存在差距，差距可能受到地區效應或者居民眼界的影響。互聯網的發展開闊了普通人的眼界，使得居民在評價社會地位時有了更多的考慮，但由于本文最晚的樣本在2016年，彼時互聯網并不算非常普及，所以居民的自評差距不應被忽視。懷默霆(2009)的調查顯示，對社會不平等最不滿的人，并不是社會底層的農民，反而是作為市場改革受益者的城市居民，特別是受過高等教育或住在中部省份的中年人。國外研究也有類似發現。Karadja et al.(2017)發現有70%的瑞典人會低估自己的社會排名，只有6%的人會高估。Gimpelson et al.(2017)發現大部分受訪者對于社會不平等等社會問題存在著誤解。因此，由于信息不對稱以及理解能力有限等原因，受訪者在主觀評價時可能會被自身成長生活環境左右，此時使用橫截面數據很可能會導致結果產生偏誤，面板數據則能衡量個體主觀地位評價的變化，并控制各層變量和地區固定效應，從而減緩遺漏變量對結果的影響。

房價上漲會影響居民的主觀地位評價？蔡禾等(2020)使用CLDS數據庫發現城市的房價增長率的上漲，會抑制只擁有一套住房的居民的主觀地位評價。唐將偉等(2019)認為，隨著國內房價特別是大城市房價的快速上漲，住房分配不平等現象日益突出，對主觀社會地位評價的影響變得越來越明顯。張海東等(2017)發現，由于住房品質和符號區隔的差異，形成了區分較為明顯且穩定的主觀階層評價。張傳勇等(2020)認為住房的消費品屬性等對主觀階層認同和階層分化產生了重要影響。也就是說，房價的提高會對居民心理產生負效應沖擊，導致居民的壓力倍增，在自我地位評價時出現消極的態勢，進而影響自評分數。除此之外，房價還會影響社會信任(劉軍嶺，2017)、主觀幸福(林江 等，2012)、人口流動(張黎 等，2017；喬彬 等，2019)、生育決策(胡佩 等，2020；葛玉好 等，2019)、物價水平(冉珍梅 等，2018)、技術創新(余泳澤 等，2017)等。

高房價如何影響居民的主觀社會地位評價？房價上漲加劇了居民消費的不平等(何興強 等，2019；孫興杰 等，2019)。顏色等(2013)認為，由于現實中房價的上漲具有不可持續性，居民消費受到了明顯抑制，產生“房奴效應”。房價的快速增長助長了富裕家庭的投資性需求，這會進一步推高房價，而想買房的年輕家庭不得不提高儲蓄率，造成居民福利水平的普遍下降(陳彥斌 等，2011；李雪松 等，2015)。居民儲蓄率的提高意味著消費水平的下降，而消費作為經濟增長的三駕馬車之一，其降低勢必會影響中國經濟的內部循環動力。不僅如此，房地產還在掠奪其他產業特別是劣勢產業的社會經濟資本，壓制其他產業的良性發展。Kong(2016)使用中國多年省份面板數據發現房價會拉大城鎮化差距，而遷移人口消費能力增長的滯后導致了差距的擴大。當然房價的提高并非全是壞事，中國社科院2010年發布《國家競爭力藍皮書》，其中提到中國2010年前20年的經濟增長主要依靠房地產產業的膨脹發展。房價的上漲增加當地的財政收入(邵朝對 等，2016；梅冬州 等，2018)，但房價過高會導致要素市場扭曲，扭曲的要素市場則是制約中國工業結構升級的因素之一(許家云 等，2020)。雖然房價促進了城市經濟發展，但居民杠桿率的持續升高(1)2019年末中國全國住戶部門杠桿率為55.8%。，并不利于居民自身的發展，從而影響居民對自己的主觀地位評價。

綜上分析，房價帶來的物價上漲和不平等程度加劇，導致居民的相對消費降低，消費差距會進一步影響居民的心態，從而引起居民主觀地位評價的降低。本文的邊際貢獻有：(1)從理論模型的視角，反映出房價對于消費不平等和居民效用的作用，豐富了影響居民主觀地位評價的機制分析。(2)以往研究大多使用橫截面數據，可能存在不可觀測的個體差異。本文使用平衡面板數據，有助于提高估計的精確度。(3)通過對群體異質性和中介機制的深入探討，可以更清晰地了解房價的影響范圍和途徑。

(二)理論模型

本文理論模型選擇柯布-道格拉斯效用函數，使用效用水平衡量居民的主觀社會地位評價，并考慮包含兩期生命的跨期消費。這里選擇家庭當期其他消費數量和下期消費作為影響效用的兩個因素。

(1)

s.t.(1+r)w1h1+(1+r)p1c1+p2c2=(1+r)W1+W2+(1+r)δw1H1+δW2(H1+h1)

(2)

式(1)是本文的效用最大化問題，式(2)是本文的約束條件。其中，p1和p2分別是消費品的當期和下期的平均市價，δ是整年租金占房子總價的固定比例，w1和w2是當期和下期的每平方米的平均房價并且w2=(1+e)w1，h1指的是當期新購入住房面積(h1≥0)，H1是居民家庭當期擁有的住房出租面積或居民租住房子的面積(2)面積H1取正為出租，取負為租住。，W1和W2分別是家庭當期和下期的其他總收入。

第一個時期，儲蓄(或者借貸)等于收入減去消費：

S=W1+δw1H1-p1c1-w1h1

(3)

每個家庭可在當期選擇是否購買新房(面積為h1)，并根據實際經濟能力選擇是否借貸。假設每個家庭會考慮在自己償還債務能力內借貸，且借貸利率和儲蓄利率相同。

一階條件可以得到最優解為：

(4)

(5)

其中，Θ=(1+r)W1+W2+(1+r)δw1H1+δw2(H1+h1)-(1+r)w1h1。效用函數可以表示為：

(6)

(7)

(8)

對于剛需家庭(家庭房產一套及以下)：H1≤0，因此式(8)恒成立，所以剛需家庭的居民主觀社會地位評價隨房價的上漲而降低。

對于多房家庭(家庭房產超過一套)：H1>0，當新購住房面積h1超過函數f(H1)的值時才會呈現出房價的負面效應，這說明家庭房產的總面積會提供給家庭成員一個主觀社會地位評價的閾值，在閾值之下購入新房可以獲得主觀評價的正向提升，而超過閾值則同樣會帶來負面效應。

三、數據和估計方法

(一)數據來源和變量定義

本文的數據來自中國家庭追蹤調查(CFPS)，該數據庫由北京大學主導搜集，是一項全國性、大規模、多學科的社會跟蹤調查項目。CFPS數據庫通過追蹤包括個體、家庭在內的多層次微觀數據，系統反映了中國社會現狀、經濟形式、人力資本等的變遷。本文使用2010、2012、2014、2016年數據庫(3)2018年數據庫在本文寫作時仍未公開區縣代碼，所以未考慮。，構建個人層面的4年平衡面板數據。數據處理過程中剔除了缺失值和異常值，并只保留20～60歲樣本。考慮到發生過遷移的樣本可能和房價之間存在著互為因果問題，所以剔除2010—2016年發生過遷移的樣本。最后做平衡性處理，得到的面板數據的總樣本量為32912個，共涉及8228位本地人口(4)后文使用了包含遷移樣本的并且非平衡的面板數據進行穩健性檢驗。。

本文的關鍵變量是主觀社會地位評價，該變量根據CFPS調查問卷中“您在本地的社會地位”問題的回答結果設定，取值為1～5。多年的主觀地位評價面板數據可以衡量本地人內心對于自己的社會主觀地位評價感的變化。核心解釋變量為區縣平均房價，根據數據庫中“您家的住房面積”和“您家現住房的市值”計算現住房的每平方米單價，并按每個區縣計算戶均房價對數(5)為了均值計算的準確性，剔除區縣內樣本量小于10的區縣數據。。考慮到房價和主觀地位評價之間可能存在著遺漏變量的問題，所以本文選擇省級上一年度國有建設用地人均出讓面積作為工具變量(陳斌開 等，2013；陸銘 等，2015；劉軍嶺，2017)。考慮到居民收入往往會直接沖擊居民的主觀地位評價，所以控制了個體層面的收入層級數據。其余的控制變量包括個體層面的教育、年齡、健康、性別、婚姻、民族、自住房、戶口、居住地，家庭層面的父親教育、母親教育、家庭規模、家庭房數和社區層面的平均消費、平均健康、平均收入。由于房價往往存在地區效應和年份效應，所以本文固定了區域變量(6)區域分為東部、西部、中部和東北地區，參考國家統計局在2011年定制的大陸經濟區域劃分標準。和年份變量。變量描述性統計結果見表1。

表1 變量描述性統計結果

(二)基準模型

本文模型的因變量主觀地位評價為排序變量，使用的又是平衡面板數據，因此本文采用面板有序Probit模型，相關模型設定為：

statusist=β0+β1lmhousest+β2wageist+β3Xist+β4Yist+β5Zst+εist

(9)

其中：因變量statusist表示調查年份t時生活在區縣s的個體i的社會地位的主觀評價，是分布1～5的排序變量；自變量lmhousest為調查年份t時區縣s的戶均房價對數，這是本文的核心變量；wageist為個體的收入變量，考慮到財富常常是影響主觀地位評價的直接原因，因此引入收入作為財富的代理變量；Xist為一組影響主觀地位評價的個體層面的控制變量；Yist為一組家庭層面的控制變量；Zst為一組區縣層面的控制變量；εist則為整個模型的擾動項。

本文后文中會使用工具變量法解決可能存在的內生性問題，但是目前并不存在直接對面板有序Probit模型做工具變量(IV)估計的程序，因此本文采用STATA軟件里的CMP(conditional mixed process)命令對有序Probit模型進行IV估計，并將標準誤聚類到個體層面，以實現對面板數據的估計。Roodman(2011)介紹了CMP命令的使用方法，使用工具變量法處理內生性時，將兩階段回歸進行混合估計，可以減少分階段回歸造成的誤差。

四、實證結果

(一)主回歸分析結果

采用基準模型式(9)進行主回歸分析，表2報告了面板有序Probit模型的逐步回歸結果。

表2 主回歸分析結果

出于穩健性考慮，本文使用聚類至個體層面的穩健標準誤。表2列(1)僅控制了個體層面變量，結果顯示房價的系數在1%的水平下顯著為負；列(2)、(3)逐步控制了固定效應和家庭層面變量，房價的系數符號和顯著性沒有變化；列(4)又控制了區縣層面變量后，系數依舊顯著為負。因此，列(1)～(4)共同說明，不論是否控制家庭區縣變量和區域年份固定效應，房價的提高都會對個體的主觀地位評價產生顯著為負的影響。個體層面的收入、教育、年齡、健康、婚姻等變量都會產生顯著為正的影響，這也與常識相符。性別、戶口、居住地的系數則顯著為負，這可能說明這些群體之間對主觀地位評價的感知存在著異質性，或者受到房價的沖擊存在異質性，后續會對其做異質性分析。

(二)異質性分析

由于性別、戶口和居住地變量存在著明顯的異質性，這里對這三類群體進行分樣本回歸。異質性分析結果如表3所示。

表3 異質性分析結果

表3中，列(1)、(2)的結果表明，房價對于男性和女性的主觀地位評價影響是不一樣的，雖然房價會顯著降低雙方的主觀地位評價，但對女性的影響顯著性較弱，這可能是因為中國的買房結婚的傳統習俗，買房主要是男方家庭的事，而女性則較少考慮房貸的問題。列(3)、(4)的結果則說明農村戶口的人容易受到房價上漲的影響，這可能是因為非農戶口的個體在本地往往有自住房，而房價的提高會更進一步剝削本地農業戶口的個體，比如農民在縣城里買房的剛需更大，高房價會掠奪他們的家庭財富，使他們很難甚至失去留在城鎮里的機會，因此會降低主觀地位評價。列(5)、(6)的結果則顯示房價提高更容易影響城市人口的主觀地位評價，過去房價的上漲多集中于城鎮，農村一般都有自己的宅基地，所以農村房價的變化主要取決于用工建材費，不包括地價，所以城鎮的房價漲幅也就相對更高，城鎮居民承擔的房價壓力也就更大。另外，列(6)的結果也可以說明，即使是對于大多都有宅基地、自建房的農村居民群體，房價依舊起到顯著降低居民主觀地位評價的作用，這意味著本文的結果是穩健的。

通過以上分析知道，城鎮、農戶、男性是房價上漲的主要承擔者，他們或許是為了在城鎮安家，需要購買住房以滿足結婚、教育、醫療等需要，又或許想要獨立出家庭父輩之外，尋求自己的獨居。房價的上漲意味著他們的為買房而保留的積蓄相對貶值，同時伴隨著物價上漲，購房壓力和生存壓力都隨之加大，他們的主觀地位評價也就隨著降低。表3中所有列的房價的系數都是負的，也說明對于不同人群，房價上漲都會產生一些負面影響。

另外，根據理論模型分析可知，房價上漲對于剛需家庭和多房家庭的影響也存在著差異。列(7)、(8)分別為剛需家庭和多房家庭樣本的回歸結果，房價的系數依然為負，房價上漲對主觀地位評價仍然存在消極影響，但是只有列(7)剛需家庭樣本的系數顯著，說明房價上漲的負面影響主要集中在以房子為剛需的群體，而非多房家庭群體。

本文還根據不同的出生年代做了分樣本回歸，考察不同年齡樣本之間的異質性，結果如表4所示。1980年代出生的群體(在2010年時集中分布在20～30歲)，房價上漲沖擊對其主觀地位評價并無顯著的影響，而且系數為正，這或許是因為80后在房價大漲之前已經背負上了房貸，房價的持續上漲并不會影響他們還房貸的數額，反而會給予他們提前買房的寬慰。對于70后和60后來說，房價上漲會呈現顯著為負的影響，這可能是因為這兩類群體需要考慮孩子的學區房以及為孩子提前準備婚房，所以房價的上漲會降低他們未來買房的預期，導致其主觀地位評價的下降。50后群體已經到了退休后年紀，他們的孩子已經開始承擔贍養家庭責任，所以房價上漲對老年人的主觀地位評價影響不大。由此觀之，房價上漲的負面影響主要由30～50歲的中年群體承受。這項結論可能存在著時間局限性。由于本文時間跨度內房價開始瘋狂上漲，而大眾對于房價上漲的認知和態度存在著滯后性，也許當今房價上漲已經對青年人產生了負面影響。

表4 分年代回歸結果

五、進一步討論

(一)內生性處理

本文使用的樣本為剔除遷移樣本的平衡面板數據，在數據處理過程中已盡可能降低了內生性問題，不過房價和主觀地位評價之間依舊可能存在遺漏變量的現象。出于穩健的考慮，本文選擇省級上一年度國有建設用地人均出讓面積(簡稱“出讓地”)作為工具變量，上一年度的出讓地增加可以緩解當年的房市壓力，對平穩房價起到幫助，并且減少互為因果的影響，也可以減緩地區之間的內生關系，因此具有很強的外生性。

運用STATA中的CMP命令進行IV估計，并將標準誤聚類至個體層面以實現對面板數據的估計。表5顯示，人均出讓地對房價存在著顯著負面的影響，而使用工具變量后的房價變量依舊顯著為負，說明房價確實會對居民的主觀地位評價產生消極影響。各類樣本回歸的房價系數的F值都高于弱工具變量檢驗值10，并且系數的絕對值變化顯著，說明工具變量是有效的。結果說明，在考慮潛在內生性問題后，房價上漲依舊會降低居民的主觀地位評價。另外，分別對男性、農戶、城鎮樣本做工具變量回歸，結果顯示系數的顯著性和符號與表3也無差異，證明前文的結論是穩健的。

表5 工具變量法結果

(二)房價的作用渠道

那么房價又是通過什么影響了主觀地位評價呢？本文考慮了兩個中介指標：婚姻匹配和相對消費。由于傳統觀念和社會現實的共同原因，男方擁有房子成為了結婚的普遍條件。房價的提高可能導致家庭內部的適婚青年無法購得自己的婚房，或者需要掏空父母的錢包付首付，因此，父母的主觀地位評價會降低。房價同樣也會影響消費市場，根據式(4)得出，房價會對多房家庭、單房家庭和無房家庭的消費水平產生異質性的影響，由此會擴大不同群體之間的消費差距，而消費的不平等會進一步加劇居民主觀地位評價的降低。房價的升高帶動當地經濟開發的同時，也會提高當地的生活成本，無法適應快速發展變化的居民，將會體會到自己收入相對消費品價格的快速貶值，增加生活的心理負擔。

機制分析的回歸結果如表6所示。列(1)、(2)說明房價顯著降低了擁有配偶的概率，而婚姻則是提高主觀地位評價的一個因素，所以房價可以通過影響婚姻的方式進而影響主觀地位評價。相對消費衡量了個體在本地受到的不平等程度，列(3)、(4)說明房價可以降低居民家庭的相對消費指標，而控制相對消費后，房價的顯著性減弱，這說明相對消費是一個解釋力較強的中介變量，居民主要是對于家庭消費水平相對于平均水平的差距感到壓力，因此導致在評價社會階層的時候存在負面情緒，造成主觀地位評價的下降。

綜上所述，房價上漲會加劇當地的不平等現狀，比如婚姻、消費不平等，而區縣內的不平等程度又會反映在居民的自我評價身上。基于此結論，穩定房價可以減少對居民生活產生的惡劣影響，提高居民的主觀地位評價。

表6 機制分析結果

(三)相對消費支出分解

房價會帶來相對消費的不平等，那么具體體現在哪些方面呢？CFPS數據庫中提供了食品、衣著、文教娛樂、交通通訊、建房購房、醫療保健、家庭設備等各類支出數據，本文認為食品、衣著和文娛屬于居民家庭每年必要的消費需求，而其他支出存在樣本自選擇問題，比如看病支出只會在生病的時候發生。因此本文以居民家庭必要的消費支出進行更進一步的渠道分解。

回歸結果在表7中顯示。結果表明，房價的上漲會顯著降低居民家庭的食品、衣著的相對消費能力，一方面，居民為了買房只能增加儲蓄，盡可能減少消費；另一方面，房價上漲也會帶動房租的上漲，提高生存成本和物價水平。食品和衣著的相對消費水平又是提高居民主觀地位評價的顯著因素，在控制二者后，房價的顯著性都有所下降，體現出部分中介的作用。另外，房價對文娛相對消費水平的影響為負但不顯著，這可能和居民家庭對待休閑娛樂的態度有關。

衣食住行是人類生活的基本內容，而“住”成本的上漲會擠壓“衣食”的消費需求，也因此會帶來居民主觀地位評價的負面變動。由此考慮穩定房地產市場、降低居民生存成本，就能夠減少不必要支出對居民生活質量的沖擊，有助于提高居民的主觀地位評價。

表7 食品、衣著、文娛相對消費不平等結果

(四)穩健性檢驗

本文選擇三種穩健性檢驗方式。首先，本文使用的為平衡面板數據，可能會導致數據處理過程中刪除過多有用的信息，比如數據處理時剔除了在2010—2016年遷移過的樣本，但人口遷移可能和房價之間存在某種關聯，所以這里使用未經處理的非平衡面板數據，結果如表8的列(1)所示，在穩健標準誤下房價的系數依舊在1%的水平下顯著為負，說明結果穩健。然后，又使用剔除曾租住過非家有(部分)產權房子居民的平衡面板數據，結果如列(2)所示，系數依舊在5%的水平下顯著為負。最后，考慮到家庭自住房的房價也會對家庭成員產生影響，所以僅保留有自住房價格數據的樣本，控制自住房價格變量(自住房價格對數值)，結果如列(3)所示，系數依舊在5%的水平下顯著為負。穩健性檢驗結果說明，在樣本的不同處理辦法下，本文的結論都是穩健的，區縣的平均房價對于居民主觀地位評價的負面影響是顯著存在的。

表8 穩健性檢驗結果

六、結論和政策建議

本文立足于當下熱門的房價話題，深入探討了房價上漲與本地居民主觀地位評價之間的關系，研究表明：第一，房價上漲并不會提高居民的主觀地位評價，相反，房價上漲會導致居民主觀地位評價的顯著下降，即使是居住在本地的有房群體。房價的負面影響主要集中在以房子為剛需的群體身上，對于多房家庭來說，依然有負面效應，但并不顯著。第二，房價上漲的影響存在著異質性差異，對于男性、農戶和城鎮居民的主觀地位評價有更顯著的負面作用。男性和農戶群體往往對房子存在著剛性需求，在中國的傳統觀念下，男性需要擁有自己的住房才能獲得女方父母的同意，而農戶群體想離開農村也需要在所在地購買房子。農村地區的居民大多有自己的宅基地和自建房，相對而言，城鎮居民受到房價上漲的影響更大。第三，房價對個體主觀地位評價的影響存在多條路徑。房價的上漲會加劇婚姻市場的不平等，降低居民擁有婚姻的概率，進而降低居民的主觀地位評價；房價的上漲會加劇相對消費不平等，尤其是食品、衣著消費不平等，這會對居民造成心理壓力和生活壓力，因此會認為自己的地位下降。

房價的上升造成了居民的不平等感知加劇，影響居民的消費以及其他投資，居民對自己社會地位的評價也就相應降低，這不利于推動國內循環的形成以及和諧社會的建設。因此，首先，應當長期堅持“房住不炒”，促使房地產價格逐漸回歸合理水平，充分利用信貸政策從供求雙方來調節房產市場，完善房產稅制度，限制炒房客的購買和流通環節，削弱房地產的投資屬性，降低房屋空置率，保障剛需人員的購房存量。其次，各地政府要從全局角度進行城鄉規劃，增加國有建設用地出讓面積，進一步推動農村土地和戶籍制度改革，加快城鄉社會保障體系的融合，引導城鄉人口在空間上有層次合理流動，解決房屋供給過剩和需求短缺在時間和空間上的錯配，從結構上調節房價，改善居民對社會地位的主觀評價。最后，提高教育資源、醫療資源、基礎設施等公共服務的均等化程度，推動地區房價的扁平化發展，緩解教育競爭和醫療擠兌等公共資源錯配所推動的房價上漲，從而降低消費成本上升所帶來的生活壓力，提升居民的主觀地位。