房價對區域城鄉收入差距影響的空間計量分析

季曉旭　叢穎

〔摘 要〕本文基于區域比較的視角，以2002—2014年省際面板數據為基礎，建立空間面板數據模型分析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，但無顯著的空間溢出效應；房價上漲對各區域城鄉收入差距的影響具有差異性，對東部地區及周邊地區表現為擴大效應，中部地區無明顯影響，西部地區有擴大效應但對周邊地區為縮小效應，東北地區均表現為縮小效應。因此，為解決城鄉收入差距擴大問題，應針對不同區域特征實施差異化調控政策。

〔關鍵詞〕房價；城鄉收入差距；區域比較；空間面板數據模型

中圖分類號：F2933 文獻標識碼：A 文

章編號：10084096（2016）04005906

一、引 言

自1998年住房市場體制改革以來，商品房市場的繁榮發展帶來了房價的持續上漲，伴隨城市化進程的不斷推進，房地產作為財富積聚的重要手段，進一步拉大了自有住房者和無住房者的貧富差距。由于我國農村居民大多不具備在城市購房的能力，無法獲得房價上漲帶來的資產增值，城鄉收入差距因此隨之擴大。2016年初，一線城市的房價瘋狂上漲和三四線城市面臨的巨大庫存壓力，標志著我國房地產市場分化現象日漸嚴重。在一系列樓市調控政策下，房價的走勢不僅關系著區域經濟發展，也直接影響著城鄉收入分配的區域分布。

針對房價與收入差距的關系，很多國內外學者已經進行了探討。Rodda[1]最早用實證方法驗證了收入差距對房價產生了正向影響；Chan[2]發現，房價持續上漲，剝奪了租房者的財產升值機會，造成了社會貧富差距擴大；Case等[3]使用跨國數據檢驗了住房市場的財富效應；Matlack和Vigdor[4]，以及Haffner和Boumeester[5]均發現房價上漲造成了收入差距擴大。然而，Mttnen和Tervi[6]構建基于收入和住房質量異質性的分配模型得出了相反結論，認為收入差距擴大會對房價產生負面影響；瞿晶和姚先國[7]發現房價對收入差距的影響與日俱增；張傳勇[8]通過實證分析發現房價與收入差距之間存在顯著的正向內生關系。目前，關于房價上漲對城鄉收入差距影響的研究相對較少，；劉嘉毅[9]通過建立省際動態面板模型發現，經濟轉型背景下房價上漲造成了城鄉收入差距的不斷擴大。

在研究方法和研究角度上，前人研究大多從全國樣本出發，定量分析了房價與收入差距的關系，很少從區域化視角出發，忽略了我國住房市場存在的區域分化現象。肖堯[10]通過對我國不同地區建立面板模型，發現中、西部地區的房價上漲會改善城鄉收入差距，而在東部地區，房價上漲會進一步擴大城鄉收入差距；郭亮和陳樂一[11]基于區域比較的視角建立VAR模型發現，短期來看，房價上漲對東、中、西部地區的城鄉收入差距影響方向分別為無顯著影響、負向影響、正向影響，長期來看，則分別為正向影響、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。目前，還沒有研究從空間計量角度分析二者的關系，但已有一些單獨分析房價或城鄉收入差距空間格局的研究。張海永和王新宇[12]利用空間面板數據建立了房價的空間模型；王鶴等[13]探討了區域房價的空間與時間擴散效應；潘竟虎[14]從空間計量的角度分析了市級城鄉收入差距的空間分布；肖向東和羅能生[15]利用空間滯后面板模型比較了城鄉收入差距的區域差異。從這些研究中可以看到，建立空間面板數據模型，可以更好地觀察相鄰區域之間的空間影響，提高了結果的準確性，有利于對經濟特征相近的區域提出有針對性的政策建議。因此，本文基于區域比較的視角，以我國2002—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。

二、城鄉收入差距的空間分布特征

本文首先對城鄉收入差距的空間分布特征進行全局空間相關性檢驗和局部空間自相關分析。研究發現，各省（市、自治區）城鄉收入差距之間具有空間正相關，并且這種相關性呈逐年下降趨勢；我國城鄉收入差距表現出三種空間自相關類型。

1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，先對城鄉收入差距進行空間相關性檢驗，全局MI指數（Morans I）是實際中使用最多的度量指標，計算公式為：

本文通過Geoda和Matlab軟件計算出我國2002—2014年31個省（市、自治區）城鄉收入差距的全局MI指數及對應的顯著性水平。2002—2014年全局MI指數值在0428到0591的范圍內波動，MI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。

2局部空間自相關分析

為了更加直觀地觀察我國城鄉收入差距的空間分布特征，本文使用局部Moran統計方法計算了局部空間自相關（LISA）集聚效應。空間自相關類型主要有四種，“高—高”（High—High）模式和“低—低”（Low—Low）模式為正相關，表示空間集聚；“低—高”（Low—High）模式和“高—低”（High—Low）模式為負相關，表示空間離群。我國城鄉收入差距主要為“高—高”和“低—低”兩種空間分布模式，即高收入差距地區和低收入差距地區均產生了空間集聚效應。其中，位于我國西北部的新疆、甘肅、青海、寧夏和西南部的云南、廣西為“高—高”模式的地區，由于受到自然環境、交通運輸等條件的制約，這些地區的經濟發展較為滯后，區域發展失衡的問題對周邊地區的經濟發展也產生了負面影響，加重了城鄉二元結構下的資源分配不均。四川屬于“低—高”的模式，四川的收入差距較低，但其臨近的地區收入差距較大，說明四川與周邊地區的聯系較弱，不存在空間集聚效應。安徽和北京屬于“低—低”的集聚模式，說明這兩個地區的城鄉收入差距均較小，而其相鄰地區也均為低收入差距地區。“京津冀一體化”戰略提出后，北京周邊地區的經濟、社會發展被帶動起來，農村居民獲得更多的發展機會，城鄉收入差距保持在較低水平。安徽周邊的地區中，江蘇、上海和浙江等均位于“長江經濟帶”，這些地區作為我國經濟發展的重要引擎，充分發揮了城市群的集聚和輻射作用，推動了區域城鄉一體化發展，優化了城鄉收入分配結構。此外，并未出現“高—低”模式的區域，說明在2014年，我國不存在本地區的城鄉收入差距很高，但相鄰地區收入差距很低的地區。

三、房價對城鄉收入差距的空間影響分析

1變量選擇與數據來源

本文根據我國31個省（市、自治區）的經濟、社會發展狀況，選取2002—2014年房地產市場迅速發展時期為研究對象，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。本文使用的所有樣本數據均來自國家統計局網站、《中國統計年鑒》及各省（市、自治區）歷年統計公報，并以2002年為基期，利用各省（市、自治區）各年度的CPI對所有價值型變量進行平減。

本文以城鄉收入差距為被解釋變量，以歷年住宅商品房價格的對數值作為關鍵解釋變量構建模型。鑒于統計局數據庫中沒有農村居民可支配收入這個指標，故使用農村居民人均純收入作替代。為直觀分析城鄉收入差距隨時間的變化特征和影響因素，以及避免變量外生性問題，選擇城鄉收入的比值作為衡量指標。在對解釋變量的選擇上，考慮到房地產市場通過房產增值帶來財產性收入的增加，進而影響居民可支配收入水平，為保證可比性，不考慮別墅、高檔公寓等商品房的價格變動對城鄉收入差距的影響，僅考慮自有住宅帶來的收入分配效應，故使用住宅商品房的平均銷售價格作為解釋變量。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、人力資本水平、市場化水平、全球化水平、經濟發展水平和政府干預水平等六個指標。各變量定義及描述性統計結果如表1所示。

2模型設定

在驗證了城鄉收入差距存在空間集聚效應后，為更好地研究房價變動帶來的影響，引入空間因素建立空間計量模型。常見的空間面板數據模型有空間滯后面板模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）等。依據模型的不同特征，本文建立如下模型：

其中，α為解釋變量之間的空間相關系數，γ為誤差項的空間相關系數，η為空間自變量反應參數，vi和wt分別代表空間效應和時間效應，uit為服從正態分布的誤差項，Xki，t代表引入的六個控制變量，即城市化水平、人力資本水平、市場化水平、全球化水平、經濟發展水平和政府干預水平。當λ=η=0時，得到假設城鄉收入差距之間存在空間相關的SAR模型；當α=η=0時，得到假設誤差項之間存在空間相關的SEM模型；當λ=0時，得到假設解釋變量間存在空間交互效應的SDM模型。

3空間計量模型的選擇檢驗

對于具體采用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。經檢驗發現，LMlag通過了顯著性檢驗，而LMerror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。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。

4回歸結果分析

根據模型空間依賴性的LM檢驗結果，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corr2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。同時，其他模型可用來判斷空間固定效應模型得到的結果是否具有穩健性。

從回歸結果可以看出：（1）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；（2）人力資本水平的系數在除無固定效應模型之外的三個模型中均顯著為負，說明教育在優化城鄉收入分配中發揮著積極作用，農村居民獲得的教育資源最終會轉化為人力資本，為他們帶來更高的收入，縮小與城市居民的收入差距；（3）市場化水平在空間固定效應模型中系數為正，在其余模型中均為負，說明在只考慮空間因素影響下，市場化水平高的地區收入差距反而更大，這是由于我國市場化水平極大地依賴地理位置等區位條件，除沿海地區市場化水平的城鄉差異較小外，普遍存在著城市的市場化程度遠高于農村的市場化程度的現象，市場機制不健全造成了這些地區資源更多地分配在城市，加劇了城鄉收入差距的擴大；（4）空間固定效應模型中全球化水平系數顯著為負，即對外開放會縮小城鄉收入差距，但在其他模型中變量系數均不顯著；（5）經濟發展水平在四個模型中的系數均為負，說明經濟發展水平上升會帶來城市和農村居民收入水平共同增長，城鄉之間的收入分配得到改善，使城鄉收入差距得以縮小；（5）城市化水平系數在包含空間效應的兩個模型中顯著為正，在無空間效應的模型中顯著為負，因而無法確定城市化水平最終帶來的影響方向；（6）政府干預水平的系數在其他模型中均為負，說明加大政府干預的力度，出臺支持當地農村產業發展的政策，可以促進資源在城市、農村之間的均衡分配。

為了進一步分析各個因素對不同地區城鄉收入差距的空間溢出效應，分別對我國各地區樣本建立空間杜賓模型，根據四類模型的擬合優度和corr2值，最終選擇包含固定效應的模型，結果如表3所示。依據2011年國家統計局針對地區經濟狀況提出的最新劃法，將我國劃分為東部、中部、西部和東北四類地區

東部地區包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北部地區包括黑龍江、吉林和遼寧。。這四類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”模式，東部地區和中部地區則符合“低—低”模式，東北地區未表現出明顯的空間集聚效應，因而分別對四個地區建模分析，以便更好地考察不同類型的空間集聚模式下，房價及其他影響因素帶來的空間影響。

表3中對SDM模型的Wald檢驗結果說明，全國及四類地區樣本均通過檢驗，可使用SDM模型進行分析。結果顯示在全國范圍內，房價上漲的空間滯后參數不顯著，說明房價上漲沒有對城鄉收入差距產生空間溢出效應，人力資本水平和市場化水平盡管縮小了本地區的城鄉收入差距，卻擴大了周邊地區的收入差距。而城市化水平則相反，在擴大本地區城鄉收入差距的同時，對周邊地區起到負向的空間影響。此外，全球化水平、經濟發展水平及政府干預水平的提升會發揮積極作用，但對周邊地區沒有明顯的空間溢出效應。

對于經濟較發達的東部地區，房價上漲會加重本地區與周邊地區的城鄉收入差距，人力資源的流失造成了周邊地區收入差距的擴大。

然而，東部地區豐富的教育資源會吸引周邊的人力資源，從而縮小本地區的收入差距。而系數為正的政府干預水平并不顯著，意味著政府干預雖然對本地區作用不大，但通過政府政策的示范效應和周邊地區的模仿效應，仍可顯著縮小周邊地區的城鄉收入差距。

對于中部地區，市場化水平和政府干預水平的上升提高了交易效率和市場競爭力，吸引了周邊地區的資源，從而產生了正向的空間溢出效應，對本地區則沒有顯著的空間效應。與之相反，全球化水平的提升能夠促進本地區城鄉收入差距的縮小，但對周邊地區的空間影響不顯著。

對于城市化率較低的西部地區，資源分配的城市化傾向顯著地擴大了城鄉收入差距，卻無明顯的空間效應。城市化水平較低意味著房價上漲不能增加無城市住宅的農村居民收入，進一步拉大當地城鄉收入差距，對周邊地區則起到了縮小作用。人力資本水平和經濟發展水平對本地區起到了縮小作用，對周邊地區的擴大作用很微弱，市場化水平提高則只對周邊地區起到了擴大作用。全球化水平的提高使得本地區及周邊地區城鄉收入差距縮小。

對于東北地區，市場化水平和城市化水平對本地區的城鄉收入差距無明顯影響，卻可改善周邊地區的城鄉收入差距問題。經濟發展水平會激化城鄉收入差距的矛盾，對周邊地區的空間影響很小，而房價上漲不僅對城鄉收入差距起到縮小效應，而且還會帶來負向的空間效應。這是由于東北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東北地區及周邊地區的收入差距。

四、政策建議

本文基于2002—2014年我國31個省（市、自治區）的面板數據，從空間計量的角度分析了房價及其他因素對城鄉收入差距的影響。結果表明，我國城鄉收入差距存在很強的空間相關性，主要表現為“高—高”和“低—低”的空間集聚模式。其中，東部地區和中部地區為“低—低”模式，西部地區主要為“高—高”模式，東北地區未表現出明顯的空間集聚效應。全國范圍內除東北地區外，大部分地區的房價上漲會擴大城鄉收入差距，并在空間集聚效應的作用下，房價上漲會擴大鄰近地區的城鄉收入差距。進一步分析房價對相鄰地區城鄉收入差距的空間影響，發現房價的空間效應也存在著顯著的區域差異，其中東部地區具有正向的空間影響，中部地區的影響很弱，其他地區房價上漲對相鄰地區的城鄉收入差距表現為顯著的負向影響。從其他影響因素對城鄉收入差距作用的空間效應來看，人力資本對東部地區具有縮小效應，對相鄰地區起顯著的擴大效應。與之相反，市場化會擴大城鄉收入差距，但對東部地區和東北地區具有負向空間影響，對中部地區和西部地區為正向空間影響。除中部地區外，高城市化水平拉大了本地區的城鄉收入差距，但會縮小東北周邊地區的收入差距。對中部地區、西部地區和東北地區來說，全球化水平發揮了縮小本地區城鄉收入差距的作用，且對西部地區具有顯著為負的空間影響。對東部地區中部地區，政府干預會加劇本地區城鄉收入差距，但會縮小相鄰地區的城鄉收入差距，政府干預對西部地區和東北地區則發揮積極作用，但對相鄰地區并無顯著的空間影響。

本文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。在加快推進西部地區和東北地區去庫存的同時，要避免為實現穩增長而盲目建設新城導致的資源錯配，應充分考慮到人口遷移和老齡化等方面的因素，通過實現經濟結構轉型，從根本解決去庫存的問題。政府部門應加大對各地區的教育投入力度，積極推進和完善市場化、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。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，對中部地區和西部地區應加強市場機制的規范化建設，在“一帶一路”戰略引領下，提升西部地區對外開放的層次和水平，加快發展戰略性新興產業，把握住新常態下的經濟發展新機會，對西部地區和東北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。對東部地區和中部地區，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。

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