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政府社会性投入对我国居民住房租购选择的影响

2020-10-25 19:50 来源:www.xdsyzzs.com 发布:现代商业 阅读:

苏诗琴    武汉大学经济与管理学院

摘要:购租不平衡是我国住房市场发展面临的重要问题,而公共资源的稀缺性引发的“购租不同权”被认为是购租市场不平衡的可能成因。本文利用2016CFPS数据实证研究政府社会性投入对微观个体购租选择的影响,结果显示我国财政总支出中社会性支出的高比重能显著增强居民租房意愿,故政府部门可通过提高社会性支出来弱化社会公共资源稀缺性,从而促进我国住房购租市场的平衡发展。

关键词:购租选择;社会性支出;公共资源;住房市场

一、引言

随着我国城镇化的发展,人口大批向城市转移,这使得城市住房需求不断上升,全国房价也呈现整体上升趋势。而在这样高房价的背景下,购房消费依然占据着住房交易市场中的主导地位,与此形成对比的是住房租赁市场的低迷。有数据显示,我国房屋租赁交易额占住房市场交易份额仅为6%。这说明,我国目前的住房市场严重倾向于消费端而不是租赁端,这反映的是居民在住房选择中普遍偏向进行购房选择。201710月,党的十九大报告首次提出要“坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位,加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度,让全体居民住有所居”,这说明,在目前高房价背景下,租赁住房的发展作为实现住房居住属性的另一种方式得到了政府相当程度的重视。因此,在居民购租选择严重失衡的情况下,必须探寻促进租赁市场发展的途径。而其中,购租同权曾作为热点方案受到广泛讨论,广州在2017年也开始了相关政策的试点。而从根本上看,购租不同权问题并不是分配制度本身引起的,而是公共资源本身不足而导致的。已有相当一部分文献从理论上探讨公共资源的稀缺性是引发购租市场发展不均衡的重要原因,从更深入的角度看,公共资源的稀缺性正是由于政府的社会性投入不足引发的,但过去文献中的讨论并没有利用相关实证进行更进一步的探讨。

因此,本文借鉴过去的相关理论分析,考虑到数据的可得性,利用2016CFPS数据库中微观变量与《中国统计年鉴》中相关宏观经济变量进行匹配后的数据,将居民的购租选择作为被解释变量,将政府社会性投入作为核心解释变量,利用二元Logit模型进行相关实证检验,以分析我国政府公共资源投入对居民购租选择的影响,弥补过去研究在实证分析上的不足,并根据结果探讨实现居民购租市场平衡的更多可行渠道。

二、文献综述

要推进我国居民购租选择的平衡,必须对购租选择的影响因素进行探究,而相关研究最早是从国外开始的。国外对购租选择影响因素的探讨最先集中于家庭因素与宏观经济因素方面。Hamnett1984[1]对英国家庭进行了调查,结果表明社会经济地位更高的家庭偏向购房,相反更低的家庭则偏向于租房;Goodman1988[2]认为房价和居民收入会对居民的购租选择产生影响;Carter2011[3]表明房价指数,工资指数和政府税等经济变量,以及如永久性收入,年龄和家庭构成等家庭变量,会对住房自有率产生较大的影响。

而我国国内对购租选择的讨论也都是基于国外研究开始进行的,主要也是集中在个人、家庭、经济、政策、心理几个方面。但我国在区域与社会群体上与国外都有着较大差异,因此多是从这两个角度进行具体因素的分析,由此国内研究一般分为两个大类。一类从区域上进行讨论的,主要讨论全国范围内普通居民住房购租选择差异的影响因素的。其中,吴翔华(2016[4]根据问卷调研结果确定的影响因素包括家庭属性因素,享受的服务品质,享受的社会权利,宏观经济因素,文化心理因素五大类。王辉龙(2011[5]通过分析房价与房租的传导机制,认为房价租金比对居民购租选择产生影响。另一类是从不同类型社会群体上着手讨论的。我国由于人口老龄化、城镇化而出现的青年人才和农民工等特殊群体,也是我国所特有的,因此这类多是对这些特殊群体的住房购租选择因素进行的研究。王仁芳(2016[6]研究发现,包括落户、产权、质量、可选择装修风格在内的自有住房优势成为90后偏好购房的最主要因素;杨巧(2016[7]侧重研究农民工群体就业状况对住房购租选择的影响,其结果显示务农经历、技术证书、工作时间、住房公积金等对其选择存在显著影响。

其中,在对居民购租问题的研究中,购租同权曾作为热点问题而被广泛讨论。我国目前购租不同权主要体现在教育、医疗等公共资源方面的不对等,这在很多研究中也被明确指出。黄燕芬(2017[8]认为,我国租赁市场问题的主要成因是公共服务资源的稀缺性与居民需求之间的矛盾,包括教育,医疗,住房公积金提取等方面的不平等;高波(2013[9]的研究中也提到,影响到租赁市场不完善的原因就包括租赁住房难以享受到包括教育在内的基本公共服务。事实上,购租不同权中资源不对等的问题,反映出来的是我国城市公共资源的稀缺性问题。高善文(2017[10]研究发现人口向中心城市流动而推升房价的问题,本质上是教育资源在不同城市分布有差异造成的,其通过人均教育财政支出指标衡量了不同省市教育资源的集中度,结果证明的确是中心城市教育资源集中度更高。可以看到,已有一部分文献谈到公共资源投入对居民购租选择的影响,但是其中对公共资源稀缺的本质原因做深入探究的却很少。从根本上看,我国城市公共资源服务的稀缺性其实是政府社会性投入不足而引起的。在可能原因的探究中,邵宁(2014[11]在讨论农民工权益问题时提到,地方政府会由于农民工及其子女带来的财政支出在教育投入方面的压力,而缺少为其提供教育资源服务的动力,从而造成资源的缺失;而根据赵奉军(2018[12]研究统计,2016年我国社会性支出占当年财政总支出的比例为29.7%,占GDP的比例为9.3%,均不到OECD整体社会性支出比重的一半,这说明我国的社会性支出严重不足,由此导致的我国公共资源投入不足的问题,是引发最终我国居民购租选择不平衡的根本原因之一。

综上,相当一部分文献从理论上分析认为,公共资源的稀缺性会对我国居民购租选择产生重要影响,且更深入地看,是我国政府的社会性投入不足引发的问题。但相关研究仅从理论层面探讨了公共资源投入对居民购租选择的影响,并没有实证分析进行支撑,因此,本文利用微观数据库与宏观数据库匹配后的数据,通过政府社会性支出这个宏观指标来对微观数据库中居民购租选择进行实证检验,以此验证政府社会性投入对居民购租选择的实际影响。

三、数据来源和实证分析

(一)数据来源和模型设定

本文数据是由微观数据与宏观数据进行匹配后得到的。微观数据部分来自于2016年“中国家庭追踪调查(CFPS)”数据库CFPS项目是由北京大学中国社会科学调查中心实施,北京大学“985”项目资助的一项全国性、大规模、多学科的社会跟踪调查项目。其中2016年的CFPS数据是其第四轮全国调查得到的,访问问卷包括家庭成员问卷、家庭经济问卷、成人问卷、以及少儿问卷,最终完成的家庭层面有效样本为 14763 户,个人有效样本为 45319 份。本文根据研究对象设定,只选取了2016CFPS数据中家庭成员问卷、家庭经济问卷和成人问卷中的部分变量,在对数据进一步加工处理后,选取的样本量为5285个。宏观数据选自于2017年的《中国统计年鉴》中部分宏观经济变量的数据,通过国家统计局和搜数网获取得到。

由于居民的购租选择是一个二元变量,综合考虑过去研究,本文选择二元Logit模型进行实证分析,模型设定如下:

模型设定

(二)数据说明和描述性统计

在具体的指标选取上,本文的被解释变量选自2016CFPS数据库中的“您家现住房归谁所有”这一指标,通过剔除“每月房租支出”为0且非自有产权的样本,从而保证剩余样本只有自住和租住两种类型。作为政府社会性投入反映的核心解释变量人均社会性支出,是统计年鉴中一般公共预算支出这一部分统计得到的教育支出、社会保障和就业支出、医疗卫生与计生支出和住房保障支出这四项社会性支出的总和,与分地区年末人口数之比。此外,本文的控制变量中,个人家庭因素部分选自2016CFPS微观数据库,其中包括性别、年龄、婚姻、受教育程度、户口状态、就业状态、家庭人口数、人均年收入、是否有住房公积金,而反映宏观因素的控制变量中,利率(rate)采用中国人民银行五年以上人民币贷款基准利率剔除各地区物价影响后的实际利率来表示,房价(own)和租金(rent)价格变动分别采用统计年鉴中居民消费价格分类指数里自有住房价格指数和租赁房房租价格指数两个指标来反映。此外,为了考察区域之间的差异,本文还设定了区域虚拟变量(region),用来反映东部地区与其他地区相比,对居民购租选择影响的差异。在最终样本的选择中,考虑到农村区域大都为自建房,为保证研究准确性,因此在城乡选择中只保留了城镇样本,最终获得5285个样本量。相关变量的描述性统计结果见表1

1

变量特征

变量

变量说明

单位或定义

样本量

均值

标准差.

被解释变量

tenure choice

购租选择

0=租房,1=购房

5285

0.851

0.356

解释变量

public

人均社会性支出

5285

5314

1992

个人及家庭因素

age

年龄

5285

51.04

14.95

gender

性别

0=女,1=

5285

0.553

0.497

marriage

婚姻

0=未婚,1=已婚

5285

0.500

0.500

education

受教育程度

0=文盲/半文盲,6=小学,9=初中,12=高中/中专/技校/职校,15=大专16 =大学本科,19=硕士,22=博士

5285

10.16

5.583

register

户口状况

0=农村,1=城镇

5285

0.500

0.500

employ

就业状况

0=失业,1=在业

5285

0.661

0.473

facount

家庭人口数

5285

3.502

1.751

lnincome

人均年收入对数值

/

5285

9.851

0.988

housingfund

是否有住房公积金

0=否,1=

5285

0.0346

0.183

 

宏观因素

rate

实际利率

%

5285

2.976

0.596

rent

租赁房房租消费价格指数

上年=100

5285

102.7

1.968

own

自有住房消费价格指数

上年=100

5285

102.5

1.775

地区因素

region

地区

1=东部地区,0=其他地区

5285

0.501

0.500

(三)计量分析

2016CFPS数据库样本在进行数据筛选后,由于西藏、青海样本数据的缺失,因此最终覆盖了29个省、市、自治区地区,具体包括北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、新疆。其中模型1包括以上所有地区。而模型2是只对东部地区做的回归,其东部地区划分标准是参照1986年全国人大六届四次会议通过的“七五”计划进行的。模型3是在模型1基础上添加了区域虚拟变量(region)后的模型。由于可能存在异方差问题,因此在回归前将人均年收入变量进行了对数处理。模型回归结果见表2

2

 

模型1

模型2

模型3

public

-0.000144***

-0.000156*

-0.000123***

 

(0.0000350)

(0.0000936)

(0.0000365)

age

0.0554***

0.0550***

0.0553***

 

(0.00364)

(0.00491)

(0.00364)

gender

-0.307***

-0.495***

-0.318***

 

(0.0911)

(0.123)

(0.0913)

marriage

0.651***

0.785***

0.661***

 

(0.111)

(0.152)

(0.111)

education

0.00535

-0.00458

0.00622

 

(0.00962)

(0.0134)

(0.00966)

register

0.514***

0.919***

0.509***

 

(0.0977)

(0.135)

(0.0979)

employ

0.313***

0.382**

0.310***

 

(0.112)

(0.154)

(0.112)

facount

0.343***

0.306***

0.335***

 

(0.0360)

(0.0483)

(0.0361)

lnincome

-0.230***

-0.287***

-0.222***

 

(0.0517)

(0.0720)

(0.0518)

housingfund

-0.172

-0.0406

-0.169

 

(0.192)

(0.243)

(0.192)

rate

0.237

0.183

0.0533

 

(0.146)

(0.295)

(0.163)

rent

0.298***

0.369**

0.238**

 

(0.0943)

(0.164)

(0.0970)

own

-0.213**

-0.287*

-0.189**

 

(0.0880)

(0.149)

(0.0880)

region

 

 

-0.277**

 

 

 

(0.108)

_cons

-9.275

-8.132

-4.930

 

(6.064)

(17.01)

(6.431)

N

5285

2649

5285

* p < 0.10, ** p < 0.05, *** p < 0.01

模型1反映的结果中,对于核心解释变量政府的社会性投入(public),模型结果显著为负,这表明当政府投入的人均社会性支出越高,也就是公共资源投入得越多,居民就会越偏向于选择租房。在对结果进行分析前,首先应明确,租户从租房原因方面可以分为两类,一类是由于高房价被挤出的被动租房选择群体,另一类则是主动租房选择群体,从我国目前的状况来看,第一类目前占绝大多数,而第二类相对较少。由此,对模型结果的分析也可以分成两类,即政府公共资源投入对被动租房选择和主动租房选择分别产生的影响。可以看到,一方面,由于我国处于城市化进程的高速发展阶段,经济重心和资源投入都主要放在东部较发达地区,那么政府投入公共资源越多的地区往往也是高房价和多人口的地区,因此这些地区的居民会由于高房价而被动选择租房;另一方面,模型结果反映出的同样可能包括政府公共资源投入对主动租房选择的带动。因为正是政府公共资源投入增加,才会从根本上提高人均享有的公共资源数量。而当社会上公共资源不再成为稀缺产品时,政府则不需再对其设定权利门槛,从而实现真正意义上的购租同权,即购房者和租房者就不会再存在由于公共资源权利享有不均等带来的非经济收益差距,最终达到居民购租选择平衡的目标。

在实际生活中,我国公共资源的稀缺性体现在很多方面。以教育资源为例,我国的优质教育资源集中在少数一二线城市中,而在这些城市中,更优质的教育资源又集中在其中少数学校里。正是由于这种优质教育资源的稀缺性,使得人口向这些资源优势地区集中,同时,资源的不足使得必须存在资源分配门槛,因此学区房应运而生,而房屋的产权成为获取资源的权证,居民则更倾向于买房。这反映的就是,教育资源稀缺带来的居民购房偏向性。除教育资源外,医疗保障、社会保障等其他方面的资源缺失,同样会对居民的购租选择产生影响。因此,必须从根本上增加政府社会性支出,并落实到具体方面,才能真正促进居民购租选择的平衡。

模型2是只对东部地区进行的实证检验。模型中整体的显著性有所下降,但依旧保持一定的显著性,这说明只针对东部地区的模型结果也依然是成立的。

模型3是为了反映地区差异对居民购租的影响而在模型1的基础上增加了区域虚拟变量(region)后的模型。区域虚拟变量回归系数显著为负,说明东部地区居民更偏向于租房。这个结果与其他指标反映的结果存在一定联系。因为东部地区相对于其他地区,经济更发达,人口更集中,因此这些地区往往房价也更高,政府公共资源投入也更多,居民也就更会偏向于租房。这也验证了以上的分析结果。

四、政策建议

本文针对我国居民购租选择失衡的问题,利用二元Logit回归分析来研究政府社会性投入对居民购租选择的影响。而实证结果显示,政府社会性投入越多,居民则越偏向于租房。由此,本文根据研究结论提出以下政策建议:

第一,提高财政总支出中社会性支出的比重,从根本上提高社会公共资源可分配数量。从前面的分析可以看到,我国的社会性支出与OECD国家相差较大,这是因为在过去很长一段时间内,我国在经济与民生的权衡中选择了经济,因此将财政支出中更大的比重赋予给了经济发展。可以看到,过去我国经济处于高速增长状态,这与财政的高投入是密不可分的。但随着我国步入经济新常态,经济增速明显放缓,财政单方面高投入已无法带动质量型的经济推动,因此,在未来的发展中,应当将民生投入放到更重要的地位,即进一步提高教育支出、社会保障和就业支出、医疗卫生与计生支出和住房保障支出在财政总支出的比重。而在投入的具体落实方向上,就是要增加对教育、医疗等公共服务资源的拨款投入,加大包括学校、医疗机构等资源的建设力度,特别是优质资源的构建和布局,保证优质资源在地区分布更加均等化。同时,还要通过提高工资收入、福利待遇等方式吸引更多人投入教师、医生等紧缺行业,多方面弥补当下公共服务资源不足的问题。这样,一方面增加公共资源投入资金,另一方面将该资金投向更为合理和具体的资源构建中,就能从根本上弥补我国公共资源稀缺的问题,为进一步构建购租同权市场打下良好基础;

第二,完善权利分配制度,继续推进购租同权试点。我国购租不同权本质上是由于公共资源不足而引发的,相应的资源享有权的相关分配制度也是基于此形成的。因此,要解决居民购租选择失衡的问题,保证租赁市场的良性发展,首先应当从根本上解决资源不足的问题,而在资源不足问题解决后,还要进一步完善分配制度问题,即要从制度上为权利的均等化享有创建一个公平的环境。因此,政府应当继续进行购租同权制度试点,加快购租同权制度建设的推进,并将其逐步扩展到更多地区,从而实现居民在教育、医疗等方面的同等分配权,从分配制度上给予购租居民进行公平选择的机会。

第三,从东部较发达地区着手推进,逐步扩大到其他次发达地区。由于东部较发达地区本身在经济发展,政策环境,公共资源投入方面相对于其他地区具备更大的优势,且其流动人口多,因此,公共资源投入效果更易显现,新制度的推进更易实施;同时,从实证结果中也可以看到,东部较发达地区居民租房倾向更高,因此,从这些地区开始着手进行财政支出投入和制度改革更容易被居民接受,推进效果也会更好。而在东部较发达地区成功推进后,再将其逐步扩展到其他地区,并根据不同地区的不同情况,制定真正符合该地发展的政策。

综上,从资源数量本身和分配制度完善上同时运作,两者协同并进,并从东部较发达地区着手推进到全国,必然会推动全国租赁市场进一步发展,促进居民购租选择的平衡。

注释:

①本论文(书)使用数据全部(部分)来自北京大学和国家自然科学基金资助、北京大学中国社会科学调查中心执行的中国家庭追踪调查。

该社会性支出指标计算方法参考赵奉军,骆祖春《使用成本、租买同权与住房租赁市场建设》中的社会性支出计算方法。

参考文献:

[1]Hamnett C. Housing the two nations: socio-tenurial polarization in England and Wales, 1961-81[J].Urban studies, 1984, 21(4):389-405.

[2]Goodman A C. An econometric model of housing price, permanent income, tenure choice, and housing demand[J]. Journal of Urban Economics, 1988, 23(3):327-353.

[3]Carter S. Housing tenure choice and the dual income household[J].Journal of Housing Economics,2011,20(3):159-170.

[4]吴翔华,魏端,李强.我国典型城市居民住房租买选择差异研究[J].调研世界,2016(05):3-6+40.

[5]王辉龙,王先柱.房价、房租与居民的买租选择:理论分析与实证检验[J].现代经济探讨,2011(06):25-29.

[6]王仁芳,蒋黎晅.90后住房租买选择意向及影响因素研究[J].价值工程,2016,35(06):197-199.

[7]杨巧,杨扬长.农民工城市住房消费选择的影响因素分析——基于CLDS(2012)数据的实证检验[J].天津商业大学学报,2016,36(06):11-16+22.

[8] 黄燕芬,王淳熙,张超,陈翔云.建立我国住房租赁市场发展的长效机制——以“租购同权”促“租售并举”[J].价格理论与实践,2017(10):17-21.

[9]高波,王文莉,李祥.预期、收入差距与中国城市房价租金“剪刀差”之谜[J].经济研究,2013,48(06):100-112+126.

[10]高善文.从城镇化到都市化:重点城市房价上涨之谜[J].清华金融评论,2017(01):58-60.

[11]邵宁.身份与排斥——中美流动人口子女教育状况比较研究[J].河北师范大学学报(教育科学版),2014,16(06):83-88.

[12]赵奉军,骆祖春.使用成本、租买同权与住房租赁市场建设[J].中国房地产,2018(27):10-20.

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