住房產權對城鎮居民家庭經濟地位變動的異質性影響

收稿日期："2023.11.20；"修回日期："2024.02.15

基金項目：""國家自然科學基金青年項目（72303149）；中國博士后科學基金第74批面上資助項目（2023M742301）

作者簡介："羅曼怡（1980—），女，湖南長沙人，湖南科技大學商學院博士研究生，湖南工商大學經濟與貿易學院教師，研究方向：國民經濟學、房地產經濟學等；通信作者：鐘世虎（1991—），男，湖南岳陽人，博士，上海國家會計學院教師，上海交通大學安泰經濟與管理學院博士后，研究方向：城市與區域經濟、數字經濟等；劉友金（1963—），男，湖南瀏陽人，博士，湖南科技大學商學院教授，博士生導師，研究方向：產業集群、產業轉移與技術創新。

摘"要：依據2010年、2012年、2014年、2016年和2018年的中國家庭追蹤調查數據，考量住房產權對居民家庭經濟地位變動的異質性影響。結果顯示：由于完全住房產權獲得的房奴效應超過其財富效應，存在貸款償還壓力的家庭為了保證月供還款，不敢冒險追求具有更好工作前景和高工資的職位或創業機會。完全住房產權獲得對居民家庭經濟地位提升有負向影響，部分產權獲得對居民家庭經濟地位變動的影響不顯著，住房產權獲得對老年群體、低學歷群體家庭經濟地位提升負向影響顯著，對青年群體、高學歷群體的家庭經濟地位變動的影響不顯著。

關鍵詞： 住房產權；財富效應；房奴效應；家庭經濟地位變動

中圖分類號：F061.3；F061.5""文獻標識碼："A"nbsp;""文章編號：1003.7217（2024）03.0139.07

一、引"言

住房是一種兼具消費功能和投資功能的重要資產，在許多國家住房資產都是家庭財富重要的組成部分[1]。在中國更是有“有房才有家”的傳統觀念。因此，住房對家庭和個體的決策行為和結果將會產生重要影響。已有研究從勞動供給、就業選擇、政治參與、健康狀況、主觀幸福感、企業投資等方面，對住房的作用進行了深入探索[2-7]，但較少關注擁有住房對居民社會階層變動的影響，特別是不同產權房可能產生的差異化影響。當前關于居民社會階層分化的問題是我國推進共同富裕乃至中國式現代化需要解決的重要問題。在過去四十多年經濟高速發展和快速城市化的過程中，出現了一些收入不平等、財富集中度提高、階層結構固化的傾向。住房財富在我國居民總財富的占比高達70%以上，因此剖析居民經濟社會地位和變化情況，并明確當前階段住房對其影響具有顯著的理論補充意義和實踐應用價值。

我國住房市場在住房制度改革之后產生了完全產權房和部分產權房兩類私有產權住房[8]。完全產權房主要包括商品房和在房改中以成本價購得的公房，居民家庭對完全產權房擁有全部的產權；部分產權房主要為房改中以標準價購得的公房，家庭按購房出資比重占有該房屋的部分產權。購買完全產權房的成本遠高于購買部分產權房的成本。根據中國人民銀行發布的《中國金融穩定報告（2018）》，我國個人住房貸款余額在2017年快速增長到了21.9萬億元，同時個人住房貸款與可支配收入的比重增長到了60.5%左右。

由于完全產權房和部分產權房的獲取成本具有較大的差異，在財富分配方面也相應地存在一些不同。如果家庭對住房資產擁有完全產權，那么該家庭對住房資產擁有全部的收益權；但是如果家庭對住房資產只擁有部分產權，那么只能擁有與產權部分成比例的收益權。在住房制度改革之后，中國城鎮地區住房資產增值較快。由于部分產權房僅擁有部分收益權，所以部分產權房的財富效應要低于完全產權房[9-10]。完全產權房和部分產權房在交易約束方面也具有很大的不同。完全產權房可以自由出售，除了受到市場環境影響，基本沒有附加約束條件。而部分產權房出售受到很多條件的限制，包括原產權單位、交易成本和制度環境約束[11，12]。

總的來說，與部分產權房相比，完全產權房具有較大財富效應和較低交易約束，但也具有較高的獲取成本。因此，不同產權屬性住房對居民家庭經濟地位的影響主要取決于住房財富效應①和房奴效應②的綜合影響。有鑒于此，將重點剖析完全產權房和部分產權房獲得對居民家庭經濟地位影響的差異性，并在此基礎上進一步考察住房產權對不同群體的異質性影響。

二、住房產權與居民家庭經濟地位變動的歷史與現狀

圖1描繪了我國城鎮地區從1997年至2018年的住房產權結構變遷。住房制度改革后，居住于國有公房家庭的比重快速降低，在1998—2010年，居住于國有公房家庭的比重從48.31%下降到不足3%；而住房擁有率快速上升，在房改結束三年后，居民家庭住房擁有率已經上升到61.03%，2010年之后更是保持在80%以上。同時，我國城鎮地區的住房產權結構在房改后也發生了較大變化，自有房家庭中擁有完全產權房的比重快速上升。1997年，部分產權房在住房私有產權中占據主體地位，完全產權房的比重僅僅為12.33%；房改后，完全產權房比重逐漸攀升，從1998年的44.79%上升至2001年的78.70%，在2010年后完全產權房在私有住房中的比重超過95%。

住房制度改革是我國經濟體制市場化改革的重要內容。市場化改革助推資源更為有效的利用，進而促進了我國經濟迅速發展和居民生活水平提高。圖2顯示，我國城鎮居民人均可支配收入在過去30多年里快速增長，從1990年城鎮居民人均可支配名義收入1510.2元增長到2015年的31194.8元，年均增長率為78.6%。考慮到我國城鎮地區在同期也經歷了較快的物價上漲，需要比較實際收入。在剔除價格上漲因素影響后可以看出，城鎮居民人均可支配收入的實際值在1990—2015年也得以較快的增長。以1990年的價格水平作為基準，城鎮居民人均可支配實際收入從2000年的2926.1元增長到2015年的10452.6元，年均增長率為23.69%。

城鎮居民家庭收入水平的上升并不意味著該家庭經濟地位的提高。如果居民家庭收入水平的增速低于社會平均收入水平的增速，那么盡管家庭收入水平的絕對值在增加，但是其家庭經濟地位實際上仍可能在下降或者保持不變。圖3展示了2010年、2012年、2014年和2016年中國城鎮居民家庭的收入階層變動情況。首先將每年的家庭收入從低到高排列，然后根據家庭收入同等份劃分為10個階層，第1個階層的收入水平最低，第10個階層的收入水平最高。收入階層變動為兩年后的收入階層與當前收入階層的差值。比如，某家庭在2010年位于第2個收入階層，在2012年位于第6個收入階層，那么該家庭在2010年后的兩年提升了4個收入階層，即收入階層變量賦值為4。根據該定義，收入階層變量的取值范圍為-9到9，-9意味著收入階層從第10層下降到第1層，9則代表收入階層從第1層提高到第10層。

可以看出，收入階層變動在各年的分布均呈現為倒鐘形，基本符合正態分布，即收入階層不發生變動的概率最高（2010年為17.94%，2012年為22.23%，2014年為23.77%，2018年為23.93%）；其次是僅有1個收入階層的變動（2010年向上跨越1個階層為13.22%、向下跨越1個階層為14.20%，2012年向上跨越1個階層為13.77%、向下跨越1個階層為12.86%，2014年向上跨越1個階層為13.43%、向下跨越1個階層為17.16%，2016年向上跨越1個階層為16.39%、向下跨越1個階層為12.77%）；跨越9個階層的概率最低（2010年向上跨越9個階層為0.37%、向下跨越9個階層為0.21%，2012年向上跨越9個階層為0.19%、向下跨越9個階層為0.30%，2014年向上跨越9個階層為0.21%、向下跨越9個階層為0.02%，2016年向上跨越9個階層為0、向下跨越9個階層為0.11%）。

三、數據、變量和方法

（一）數據來源

數據來源于2010年、2012年、2014年、2016年和2018年中國家庭追蹤調查數據（CFPS）。該項調查于2008年、2009年在北京、上海、廣東等地區分別開展了初訪與追訪的測試調查，并于2010年正式開展，此后每兩年開展一次。CFPS調查內容較為全面，通過收集受訪者所在社區、家庭和個體三個層次數據，包含社會、經濟、人口、教育和健康等維度，為學術研究和政策分析提供了高質量的數據基礎[13-14]。選擇CFPS數據的主要原因在于：該項調查不僅樣本量較大，而且追蹤調查了個體、家庭、社區三個層次的數據，由此可以構建一個樣本量大、時間跨度較長的平衡型面板數據；同時，該項調查覆蓋區域廣泛，包含了我國內陸地區大部分城市［15］。

在獲得CFPS原始數據后，采用以下方式對數據進行處理：第一，盡管CFPS在城鎮和農村地區都進行了調查，但僅保留城鎮樣本。農村地區住房只能繼承或者在本村集體內部買賣，住房資產的產權屬性、交易約束、資產價值、收益方式等與城鎮地區差異較大；第二，為了避免極端值的影響，對收入等變量進行1%縮尾處理；第三，刪除沒有在五輪調查中均接受訪問的個體，以構建一個五年期平衡型面板數據。數據處理后，最后得到一個具有13384個觀察值的樣本，包含來自26個省份的3346個體。

（二）變量選擇

被解釋變量為家庭經濟地位變動，主要使用家庭收入階層變動來衡量，因為盡管家庭和個體的經濟地位與其收入水平、財富、受教育程度、職業類型等多個經濟狀況因素都相關，但收入是測度或者決定家庭和個體經濟地位最為關鍵的因素[16，17]。已有大量研究在測量家庭經濟地位時，均重點考慮了家庭收入要素的影響[18-20]。家庭收入階層變動可以根據被調查家庭相鄰受訪兩期的收入階層差距來衡量，具體構建步驟如下：首先，根據每一期受訪家庭的總收入水平從低到高排序，分成等樣本的十個層次，其中第一層為收入最低層次，第十層為收入最高層次；其次，將家庭收入階層變動定義為當期家庭的收入階層和下一期收入階層的差值。如果差值為正則說明家庭收入階層存在向上變動，差值為負則說明收入階層存在向下變動，且差值越大說明收入階層的變動越大。

解釋變量為兩種產權類型房的虛擬變量，包括完全自有產權房和部分產權房，主要根據問卷中詢問受訪者當前住房情況的問題來構建。CFPS中詢問了受訪家庭當前住房的產權狀況，具體問題是：“您家現在居住的房子是（單選）：①完全自有；②與單位共有產權；③租住；④政府免費提供；⑤單位免費提供；⑥父母/子女提供；⑦其他親友借住。”其中，完全自有是指受訪家庭有“房產證、土地證、契稅完稅證明”三證；與單位共有產權指居民出錢購買部分產權，如果住戶手里沒有土地證，就是與單位共有產權，大多數原來屬于單位的住房在房改中，都采用了單位持有土地證的形式，即“共有”。如果受訪者回答當前居住房屋是完全自有，那么“完全產權”賦值為1，否則賦值為0。如果受訪者回答當前居住房屋是和單位共有產權，那么“部分產權”賦值為1，否則賦值為0。控制變量包括婚姻狀態、年齡、性別、戶口、政治背景、教育水平、工作狀況、家庭存款、家庭金融資產價值等。

在進一步分析中，考察住房產權對不同年齡段和不同教育水平的居民家庭經濟地位變動的差異性影響。為了研究住房產權對不同年齡居民家庭經濟地位變動的影響，將房主根據年齡劃分為三類，分別是老年房主（60歲及以上）、中年房主（30至59歲）和青年房主（29歲及以下）；為了研究住房產權對不同教育水平居民家庭經濟地位變動的影響，將房主根據教育水平劃分為具有大學及以上學歷的房主與具有大學學歷以下的房主兩類。將是否具有大學學歷作為劃分依據的原因是，大學學歷是個體的一個重要標簽，是在勞動市場上獲得一個具有較好工作前景的工作崗位的通行證，盡管中國近年來具備大學學歷的人群占比持續增長，但其整體比重還較低。根據全國第七次普查數據，我國具有大學學歷的人口為2.18億人，占全國人口的15%左右，具有本科學歷的高教育人才僅占全國人口的6%左右。

（三）模型設定

首先，使用OLS模型考察完全產權房和部分產權房對居民家庭經濟地位變動的影響；然后，采用面板數據模型和變量替換等方法以保證估計結果的穩健性。模型設定如下：

其中，Mobilityijt為受訪者i在社區j和年份t的收入階層變動，取值為-9～9；Fullownershipijt為是否擁有完全產權住房的虛擬變量，如果當前住房類型為“完全自有”賦值為1，否則賦值為0；Partownershipijt為是否擁有部分產權住房的虛擬變量，如果當前住房類型為“與單位共有產權”賦值為1，否則賦值為0；X代表一系列個體或家庭特征因素的控制變量，包括婚姻狀態、年齡、性別、戶口、政治背景、教育水平、工作狀況、家庭存款、家庭金融資產價值等；σj為社區固定效應；τt為年份固定效應；εijt是殘差項。

表1報告了關鍵變量的描述性統計結果。結果顯示：首先，整體樣本中的住房自有率為90.38%左右，與已有發現基本一致，這說明我國城鎮地區的住房擁有率在住房制度改革后快速上升；其次，整體樣本中收入階層變動均值為0.0928，說明整體而言收入階層變動比較均衡，收入階層向上變動和向下變動的家庭數量和程度相當；最后，收入階層變動的標準差為2.7321，表明不同家庭之間的收入階層變動差異較大。

四、實證結果

（一）基準回歸結果

使用OLS模型估計兩類住房產權房對居民家庭經濟地位變動的影響。表2列（1）為控制了個體和家庭層次的特征變量的回歸結果，列（2）為進一步控制社區層次虛擬變量和年份虛擬變量的回歸結果。

表2列（1）、列（2）的結果均表明完全產權房與部分產權房的系數為負，但是完全產權房的系數在1%的水平下顯著，而部分產權房的系數不顯著。這說明完全住房產權獲得對居民家庭經濟地位提升具有顯著負向影響，而部分產權房獲得對家庭經濟地位變動的影響則不顯著。這一結果符合預期，因為完全產權房的獲取成本相對部分產權房更高，較高的住房獲取成本意味著較高的首付和房貸月供，因而也具有更高的房奴效應。存在貸款償還壓力的家庭為了保證月供還款，不敢冒險追求具有更好工作前景和高工資的職位或創業機會，不利于居民家庭經濟地位的提高。

（二）穩健性檢驗

基準回歸結果表明，完全產權房和部分產權房對居民家庭經濟地位變動具有較為明顯的差異性影響。盡管基準模型通過加入社區層次虛擬變量控制了社區層面異質性特征因素對估計結果的干擾，但是模型如果被沒有控制個體和家庭層次的特征因素的影響，而忽略一些與購房決策和收入變動同時相關的關鍵特征因素，則可能產生偏誤。

為了克服模型中遺漏個體和家庭層次特征因素對估計結果的影響，進一步采用面板數據回歸模型重新估計兩類住房產權房對居民家庭經濟地位變動的影響。表3所示的回歸結果表明，在隨機效應模型中完全產權房的系數在1%的水平下顯著為負，在固定效應模型中該系數在10%的水平下顯著為負；而部分產權房的系數在固定效應模型和隨機效應模型中盡管均為負，但都不顯著。這說明完全產權房獲得對居民家庭經濟地位的提升有顯著負向影響，而部分產權房獲得的影響不顯著，證明了基準回歸結果的穩健性。

為了檢驗收入階層為10個層次的劃分是否會對估計結果產生影響，進一步根據家庭收入將收入階層分別劃分為7～13個層次，據此構建新的被解釋變量“居民家庭經濟地位變動”。使用新構建的被解釋變量進行檢驗，得到的結果如表4所示。結果顯示，在表4中列（1）～列（6）完全產權房和部分產權房的系數均為負，但完全產權房在1%和5%的水平下顯著為負，而部分產權房的系數不顯著。這說明完全產權房的獲得會顯著降低居民家庭經濟地位提升的可能性，但部分產權房獲得的影響不顯著，與基準回歸結果保持一致。

五、進一步分析：住房產權、個體特征與居民家庭經濟地位

表5列（1）報告了住房產權對不同年齡群體居民家庭經濟地位變動的影響。結果表明：首先，老年房主、中年房主和青年房主的系數均為負，且系數的絕對值從大到小依次遞減；其次，老年房主的系數在1%的水平下顯著，中年房主的系數在5%的水平下顯著，青年房主的系數不顯著。這說明住房產權會顯著負向影響中老年居民家庭經濟地位提升，但對青年群體的影響則不顯著。老年人的風險規避偏好較強且收入提升能力可能較弱，未來具有更小的概率通過自身努力獲得階層的提升，因而受到住房產權獲取帶來的房奴效應更大。

表5列（2）報告了住房產權對不同受教育程度群體居民家庭經濟地位變動的影響。結果表明，大學以下學歷的房主的系數在1%的水平下顯著為負，但大學及以上學歷的房主的系數不顯著。這說明住房產權對高學歷群體的居民家庭經濟地位變動的影響不顯著，但對學歷較低群體的居民家庭經濟地位變動具有顯著負向影響。低學歷群體不僅當前收入較高學歷群體而言更低，而且具有更低的收入增長預期。擁有住房之后低學歷人群為了償還房貸被鎖定在當前工作崗位的可能性更大，房奴效應更強。類似地，使用面板數據回歸模型和替代被解釋變量重新估計住房產權對不同年齡段和不同受教育程度群體的居民家庭經濟地位變動的影響，結果保持一致③。

六、研究結論與政策啟示

基于中國城鎮地區在住房制度改革后存在多種形式住房產權共存的獨特現象，利用2010年、2012年、2014年、2016年和2018年的中國家庭追蹤調查數據構建起個體層次的平衡面板數據，使用收入階層變動作為居民家庭經濟地位變動的代理變量，考察完全產權房和部分產權房獲得對居民家庭經濟地位變動的差異性影響，同時也進一步分析了居民年齡和受教育程度特征在其中發揮的作用。結果顯示：首先，完全產權房和部分產權房對居民家庭經濟地位變動具有差異性影響，完全產權房對居民家庭經濟地位提升具有顯著負向影響，而部分產權房的影響則不顯著。由于完全住房產權獲得的房奴效應超過其財富效應，存在貸款償還壓力的家庭為了保證月供還款，不敢冒險追求具有更好工作前景和高工資的職位或創業機會。這一結果在通過使用面板模型控制個體和家庭層次因素的影響和替換被解釋變量之后保持穩健。其次，住房產權獲得對老年群體家庭經濟地位提升的負向作用最為顯著，而對青年群體的影響則不顯著。最后，住房產權獲得不利于低學歷群體家庭經濟地位提升，但對高學歷群體家庭經濟地位變動的影響則不顯著。

啟示：強化住房保障政策和房住不炒政策的協同。完全產權房獲得引致的房奴效應會負向影響居民家庭經濟地位的變動，而破解房奴效應的關鍵在于剝離住房資產的投資屬性，讓住房本身更多回歸到居住功能。住房資產備受追捧的原因是公共服務和社會資源與住房產權高度綁定，居民對住房產權的真正需求除了穩定的居所之外，更多的是想獲得與住房產權相掛鉤的公共服務。因此，在人口凈流入大城市要加快發展住房租賃市場，要逐步建立起“一張床、一間房、一套房”多層次全覆蓋的租賃住房供應體系，同時要深入推進租售同權特別是要合法保障流動人口子女“就近入學”等公共權益。此外，住房政策的制定要更加精準，注重“因人施策”。由于住房產權對居民家庭經濟地位的影響會隨居民個體特征的變化而變化，因此在制定住房相關政策時要充分考慮到其對不同群體的異質性影響，出臺相應的有利于提升不同群體福利的差異化政策。

注釋：

① "財富效應指的是伴隨房地產在過去幾十年以來的快速上漲帶來的各類社會和經濟效益增值。

② 存在貸款償還壓力的家庭為了保證月供還款的穩定性，不敢冒險追求具有更好工作前景和高工資的職位或創業機會，形成房奴效應。

③ 由于篇幅限制，正文未報告穩健性結果，如有興趣的讀者，請聯系作者索取。

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（責任編輯：鐘瑤，鄒彬）