房价上涨的城乡收入分配效应
——基于空间计量模型的实证分析

林 萍

(闽江师范高等专科学校马克思主义学院，福建福州350108)

一、引 言

在过去十几年间，中国房价呈现持续上涨的趋势。中国国家统计局的数据显示，全国的商品房平均价格由2002年的2 250元/平方米上升到2016年的7 476元/平方米，增幅为232.27%。房子作为一种关乎国计民生的商品，其价格变动深刻地影响着居民的财富分配。[12]特别是近些年，随着一线城市房价的暴涨，有人通过“炒房”获取了大量财富，也有人面对高涨的房价“望房兴叹”，房价对社会财富分配的影响已成为学界和政界关注的一个焦点话题。在中国，城乡二元结构体制长期存在，因此，城乡收入差距一直是表征社会财富分配状况的重要指标。据《中国统计年鉴》的相关数据，2002—2005年中国城乡收入差距与房价的变动趋势有所差异，但2006—2016年中国城乡收入差距与房价变动轨迹的趋同现象非常明显。这是一种偶然现象吗？房价的上涨是否会影响城乡收入差距？其影响机制又是如何？这些问题的回答，对于客观评估中国房地产市场的经济影响、维护社会的稳定和公平都具有重要的现实意义。

关于房价上涨对城乡收入差距的影响，国内外学者已经进行了一定的研究。安虎森等通过构建空间均衡模型研究发现，城市高房价对城乡收入差距的影响显示出“门槛效应”：当城乡市场开放度比较低时，城市高房价促进城乡收入差距扩大；当城乡市场开放度比较高时，城市高房价能有效缩小城乡收入差距。[3]刘嘉毅采用混合回归、固定效应和系统广义矩估计等方法检验房价对城乡收入差距的影响，研究发现房价上涨会拉大城乡收入差距，但地区经济发展则会削弱房价对城乡收入差距的影响，经济转型特征变量在房价与城乡收入差距之间的调节作用有差异。[4]张媛媛等通过建立PVAR模型研究发现，房价在扩大城乡收入差距的同时，城乡收入差距也给房价带来了负向影响。[5]

综上所述，可以发现现有的相关研究在理论层面上大多是碎片化的，而且在实证分析房价上涨对城乡收入差距的影响时大都使用普通线性回归模型，而忽略了房价与城乡收入差距的空间相关性，容易造成估计偏差。基于此，本文从理论层面系统分析房价上涨影响城乡收入差距的机制，并选取2002—2016年中国31个省份的面板数据，利用空间面板模型分析房价上涨对城乡收入差距的影响。

二、房价上涨影响城乡收入差距的机制分析

住房作为一种生活必需品，是家庭财富的重要组成部分，其价格上升势必扩大城乡收入差距，造成社会财富分配的不公平。房价的持续上涨加大了城乡居民住房资产价格与其工资收入的差距，从而产生明显的财富效应与人力资本投资效应。在城乡二元结构体制中，房价的上涨还会影响农村劳动力向城市转移，这同样也会作用于城乡收入差距。本文认为，房价上涨将通过以下三个渠道影响城乡收入差距。

一是财富效应。房价的上涨会通过财富效应拉大城乡收入差距，这主要体现在两个方面。第一，在房价上涨周期中，城镇居民可以凭借其住房所有权获得财富增值效应，比如，当房产增值时城镇居民可以卖出房子套现或将房产抵押获得贷款资金进行再投资。[6]但是，因不同区域的农村宅基地不可交易，农村住房很难在城镇房价上升时增值。据中国国家统计局住户调查办公室发布的报告显示，截至2010年底，城镇居民家庭自有住房率为89.3%，因此房价上涨将通过财产增值的方式扩大城乡居民之间的收入差距。第二，随着房价的上涨，房租的价格也会提升，这无疑会增加拥有多套出租房的城镇居民的财产性收入，但对农村居民收入的影响较小甚至可能产生负面影响。

二是人力资本投资效应。随着房价的上涨，城镇居民通过房产增值以及房租和工资收入的增加而获得大量财富，使得城镇居民更有意愿和能力实现对自己或其子女的人力资本投资。李春风等基于中国29个省市的年度数据，运用GMM估计方法检验了住房对城镇居民消费的影响，研究发现房价上涨显著提升了居民的非居住消费水平。[7]而农村居民在房价上涨时所获得的财富效应有限，其加大人力资本投资的意愿和能力也相对不足，因此房价的上涨扩大了城乡居民之间的教育投资差距。中国国家统计局的数据显示，2002—2016年城镇居民人均文教娱乐支出占总收入的比重为9.21%，而在农村这一比重仅为7.49%，城乡教育投资差距由2002年的4.29%上升到2016年的4.63%。城乡教育投资差距的扩大又进一步拉大了城乡收入差距，产生一种“滚雪球”效应。陈斌开等基于2002年中国家庭收入调查(CHIP)数据研究发现，教育水平差异是影响中国城乡收入差距最为重要的因素，其贡献程度高达34.69%。[8]

三是农业劳动力转移效应。房价的上涨会通过影响农村劳动力向城市的转移作用于城乡收入差距。一方面，高涨的房价推高了城市的物价水平和租购房成本，从而拉高农民工的城市生活成本、降低农村居民进城务工与定居的意愿。[9]另一方面，房价的上升会推高地价与工资水平，使城市中的劳动密集型行业被挤出市场，产业结构向高新技术产业和现代服务业升级。但由于农民工的技能水平较低，产业结构的升级使得城市吸纳农民工就业的能力减弱。[10]总而言之，房价上涨阻碍了农村人口向城市的转移，不仅使得农村居民无法享受城市的高工资，也使得农业部门积累了大量劳动力，降低农业劳动的边际生产率，进而扩大了城乡收入差距。[11]

综上所述，房价上涨会通过财富效应、人力资本投资效应以及农村劳动力转移效应扩大城乡居民之间的收入差距。至于房价上涨对城乡收入差距的实际影响以及这三种效应是否发挥作用，下文将进一步实证检验。

三、模型的设定与变量的选取

(一)模型的设定

本文选取2002—2016年中国31个省市的面板数据考察房价上涨的城乡收入分配效应以及房价上涨影响城乡收入差距的机制。考虑到城乡收入差距与房价均受空间相关性的影响，本文运用空间计量模型进行回归分析。空间计量模型主要包括空间误差模型(SEM)、空间滞后模型(SAR)和空间杜宾模型(SDM)，本文分别利用这三种模型考察城乡收入差距与房价之间的关系，具体的模型设定如下：

空间误差模型：

(1)

空间滞后模型：

(2)

空间杜宾模型：

(3)

其中，i和j代表省份，n代表省份的数量，t代表年份，income表示城乡收入差距，house表示房价；W为空间权重矩阵，当i省份和j省份相邻时，空间权重矩阵取1，否则取0，在具体回归分析时，本文对权重矩阵的行进行标准化处理；Wij1nincome表示相邻省份的城乡收入差距，Wij1nhouse表示相邻省份的房价；X为省份层面的控制变量，γi为省份的固定效应，γt为年份固定效应，εit、υit、ζit和μit为误差项；α刻画了房价对城乡收入差距的影响，β刻画了控制变量对城乡收入差距的影响，ρ刻画了相邻省份的城乡收入差距对本省城乡收入差距的影响，δ刻画了相邻省份的房价对本省城乡收入差距的影响，λ刻画了误差性的空间相关性。张传勇的研究表明，房价和城乡收入分配之间存在相互内生的关系。[12]为了避免联立关系给模型估计带来内生性偏误，本文将所有解释变量进行滞后一期处理。

(二)变量的选取

1.核心变量。城乡收入差距(income)是核心被解释变量，采用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比值衡量。房价(house)是核心解释变量，用商品房平均销售价格表示。为了克服数据的异方差问题，城乡收入差距与房价均以自然对数的形式进入回归方程。

2.控制变量。为了保证回归结果的可靠性，本文借鉴已有的文献，加入以下控制变量：城市化率(urban)，用各地区城镇人口占地区总人口的比重衡量；产业结构(sec)，用各地区第二产业产值占地区GDP的比重衡量；市场化程度(market)，用各地区国有工业企业销售额占地区工业总产出的比重衡量，其数值越大，表示市场化程度越低；财政分权(fiscal)，用各地区预算内人均本级财政支出占中央预算内人均本级财政支出的比重衡量；经济开放程度(open)，用各地区的进出口总额占地区GDP的比重衡量；政府教育支出(gov)，用各地区政府的教育支出占地区总支出的比重衡量。计算各个变量所使用的基础数据均来自2002—2016年《中国统计年鉴》以及各省市统计年鉴。

在运用空间计量进行回归之前，本文先运用Moran I指数测度2002—2016年中国各省市城乡收入差距和房价的空间相关性(见表1)。从表1可以看出，与既有的大多数研究一致，各年份城乡收入差距和房价的Moran I指数均大于0，并且在统计上非常显著，说明城乡收入差距和房价整体上具有很强的正向空间相关性，因此，利用空间计量模型探讨房价上涨对城乡收入差距的影响是合理的。

表1 2002—2016年中国城乡收入差距与房价的Moran I指数

注：括号内为t值，***表示Moran I指数在1%的水平上显著。

四、实证分析

(一)基准回归

表2报告了模型(1)～模型(3)和普通最小二乘法(OLS)的回归结果。[注]表2中报告普通最小二乘法(OLS)的回归结果目的在于比较空间计量模型和普通最小二乘法(OLS)的回归结果，以此验证使用空间计量模型的科学性。从表2可以看出，在空间误差模型(SEM)、空间滞后模型(SAR)以及空间杜宾模型(SDM)中，空间相关系数λ和ρ的估计值均非常显著，表明本文使用空间计量模型是合理的；同时，三个模型中其他变量的估计系数也没有太大差异，这在一定程度上说本文的估计结果具有稳健性。

本文借鉴余泳泽和罗大勇的方法，使用LM检验和稳健的LM检验对模型进行空间自相关检验[13]，结果发现：针对空间误差模型(SEM)的LM检验和稳健的LM检验均接受了“无空间自相关”的假设，而针对空间滞后模型(SAR)的LM检验和稳健的LM检验则在5%的显著水平拒绝了“无空间自相关”的假设，并且空间滞后模型(SAR)的R2与极大似然值也高于空间误差模型(SEM)，说明空间滞后模型(SAR)的适用性和解释力度都优于空间误差模型(SEM)。空间杜宾模型(SDM)是空间滞后模型(SAR)更为一般的形式，且同时考虑了城乡收入差距与房价的空间相关关系。[注]限于篇幅，LM检验和稳健的LM的检验结果没有列出，备索。

表2 基准回归结果

注：括号内数据为t值，***、**、*分别表示变量在1%、5%、10%的水平上显著。

表2回归结果显示，空间误差模型(SEM)、空间滞后模型(SAR)、空间杜宾模型(SDM)中的lnhouse估计系数分别为0.088、0.088、0.089，并且均在1%的水平下显著，表明房价上涨显著拉大了城乡收入差距，同时意味着本地区房价每提高1%，城乡收入差距就会扩大0.09%左右；在考虑空间因素的空间误差模型(SEM)、空间滞后模型(SAR)以及空间杜宾模型(SDM)中，lnhouse估计系数均大于OLS的lnhouse估计系数(0.086)，说明回归分析时若忽略空间因素会低估房价上涨的城乡收入差距扩大效应。

(二)稳健性检验

基准回归结果表明，房价上涨将显著拉大城乡收入差距。为保证回归结果的可靠性，本文从以下三个方面进行稳健性检验。

1.使用广义空间两阶段最小二乘法检验。尽管本文对解释变量进行滞后一期处理，并且在省份层面加入诸多控制变量以及地区和年份的固定效应，但是模型仍无法控制预期等因素，使得基准回归可能存在内生性问题。为了处理内生性问题，需要找出工具变量，并使用广义空间两阶段最小二乘法进行检验。工具变量必须与房价有密切联系，且不直接影响城乡收入差距。本文借鉴陆铭等的做法，以各省份人均土地出让面积[注]各省份人均土地出让面积的数据来自历年《中国国土资源统计年鉴》。作为房价的工具变量。[14]其原因在于：一是人均土地出让面积是影响房价的重要因素，人均土地出让面积越少，则房价增长越快；二是在中国土地公有制下，土地出让面积受到中央和地方政府的严格管制，与城乡收入差距没有直接关系，满足工具变量的外生性条件。表3第(1)～(3)列报告了相应的估计结果。从回归结果很容易看出，ρ的估计系数非常显著，并且lnhouse的估计系数依然显著为正，说明前文的结论是稳健的。

2.使用经济距离矩阵检验。在基准回归中，本文使用了既有文献常用的空间邻近矩阵作为权重矩阵，然而空间邻近矩阵的权重系数取决于：省份之间是否相邻，并且相邻省份的影响强度相同。这个条件可能不符合客观事实，比如天津市与河北省和北京市相邻，这并不表示除了河北省和北京市之外，天津市与其他地区不存在任何经济联系，并且天津市与河北省和北京市的经济联系是同等程度的。基于此，本文借鉴李婧等的研究方法构造了基于经济距离的空间权重矩阵[15]，并重新进行回归分析。表3第(4)～(6)列报告了使用经济距离矩阵的回归结果。结果显示，与前文相比，lnhouse估计系数的符号并没有发生实质性的变化，说明前文的结论依然成立。

3.使用非直辖市样本检验。在研究收入分配时，直辖市的存在可能对估计结果产生影响。这是因为直辖市的城市化水平、经济开放程度以及市场化程度都远远高于大多数省份，直辖市样本可能成为估计过程中的异常值。[16]因此，本文利用非直辖市样本重新进行回归分析。表3第(7)～(9)列的回归结果表明，在删除北京、天津、上海和重庆四个直辖市样本以后，lnhouse的估计系数仍然显著为正，说明前文的结论具有良好的稳健性。

(三)房价上涨影响城乡收入差距的直接原因

上述回归结果表明，房价上涨具有扩大城乡收入差距的效应。这一效应既可能来自房价上涨对城镇居民收入的影响，也可能来自房价上涨对农村居民收入的影响，或者二者兼有。为深入了解房价上涨影响城乡收入差距的直接原因，本文替换模型(1)～模型(3)的被解释变量，即以城镇居民人均收入和农村居民人均收入作为被解释变量，分别考察房价上涨对城乡居民收入的影响(见表4)。

从表4可以看出：一方面，表4的(1)～(3)列中lnhouse的估计系数显著为正，表明房价上涨显著地提升了城镇居民的可支配收入，这可能是因为房价上升提高了城镇居民的资产配置能力和教育投入，进而提高了城镇居民的收入水平；另一方面，表4的(4)～(6)列中lnhouse的估计系数为负，表明房价上涨会降低农村居民的纯收入，这可能是由房价上升抬高了农村居民进城打工的成本进而减少了劳动力从农业部门向非农部门转移所致。此外，在表4的第(3)列和第(6)列中，W·lnhouse的估计系数显著为负，表明邻近地区房价的上升对本地区城镇居民的收入也产生了负面影响。其原因可能是，邻近地区房价的上升将产生一种“虹吸”效应，促使本地区的高技能工人向邻近地区域扩散，不利于本地区的产业结构优化与经济发展，进而降低了本地区城镇居民的收入。

表3 稳健性检验

注：括号内数据为t值，***、**、*分别表示变量在1%、5%、10%的水平上显著。(1)(2)……(9)表示各列的序号，其中：第(1)～(3)列为使用广义空间两阶段最小二乘法的检验结果，由于没有将房价滞后，因此样本量有所增加；第(7)～(9)列为使用非直辖市样本的检验结果，由于删除了直辖市样本，因此样本量有所减少。

表4 房价上涨对城乡居民人均收入影响的回归分析

注：括号内数据为t值，***、**、*分别表示变量在1%、5%、10%的水平上显著。(1)(2)……(6)表示各列的序号，其中：第(1)～(3)列是以城镇居民人均收入作为被解释变量的回归结果；第(4)～(6)列是以农村居民人均收入作为被解释变量的回归结果。

(四)房价上涨影响城乡收入差距的机制

根据前文的理论分析，房价上涨会通过财富效应、人力资本投资效应与劳动人口转移效应影响城乡收入差距。因此，本文选取了三个机制变量：一是城乡资产收入差距(asset_gap)，由于无法直接观测到城镇居民因房价上涨所增加的房产增值收入与房租收入，因此本文使用城镇居民和农村居民的总财产收入差距代理财富效应；二是城乡教育支出差距(edu_gap)，通过这一指标衡量人力资本投资效应；三是农业劳动力转移率(trans)，本文借鉴刘晓光等的方法定义农业劳动力转移率，即农业劳动力转移率=(乡村从业人员-乡村第一产业从业人员)/乡村从业人员，以此度量农业劳动力的转移程度。城镇和农村居民的工资收入以及教育支出等数据来自历年《中国统计年鉴》，乡村从业人员数据来自历年《中国农村统计年鉴》。为了识别这三个机制变量是否存在，本文使用两个递归方程进行检验[注]限于篇幅，本文在检验房价上涨影响财富效应、人力资本投资效应与农业劳动力转移效应时，只列出空间杜宾模型(SDM)的估计结果(见表5)，空间误差模型(SAR)和空间误差模型(SEM)的估计结果备索。，具体步骤包括：一是考察房价上涨对机制变量的影响，即将模型(3)中的被解释变量城乡收入差距替换为机制变量，重新回归的结果见表5第(1)、第(3)、第(5)列；二是在控制机制变量后，检验房价上涨对城乡收入差距的影响，即在模型(3)的控制变量中分别纳入三个机制变量，重新回归的结果见表5第(2)、第(4)、第(6)列。

表5 房价上涨影响财富效应、人力资本投资效应与农业劳动力转移效应的回归结果

注：括号内数据为t值；***、**、*、+分别表示变量在1%、5%、10%和15%的水平上显著。(1)(2)……(6)表示各列的序号，其中：第(1)列是以城乡资产收入差距(asset_gap)作为被解释变量的回归结果，第(3)列是以城乡教育支出差距(edu_gap)作为被解释变量的回归结果，第(5)列是以城乡资产收入差距(asset_gap)作为被解释变量的回归结果，第(2)(4)(6)列是以城乡收入差距作为被解释变量的回归结果，但模型的控制变量依次增加了三个机制变量。在第(5)～(6)列中，由于只有2014年以前的《中国农村统计年鉴》提供了乡村从业人员数据，因此在检验农业劳动力转移效应时样本量有所减少。

表5的回归结果显示：首先，第(1)列的lnhouse估计系数和第(2)列的asset_gap估计系数均不显著，表明在样本期内房价上涨的财富效应不明显[注]回归结果显示，房价上涨通过财富效应影响城乡收入差距的机制不成立，可能受限于数据，因为城镇居民的房产增值幅度与房租收入无法直接观测得到。这也是未来的研究方向。；其次，第(3)列的lnhouse估计系数为0.338，并且显著为正，表明房价上涨扩大了城乡人力资本投资差距，同时第(4)列的edu_gap估计系数为0.057，并且显著为正[注]表5第(4)列的edu_gap是滞后一期的。考虑到人力资本“投资回收期”可能更迟，文章将edu_gap一直滞后到三期，结果发现edu_gap的估计系数均显著为正。，表明房价上涨通过扩大城乡人力资本投资差距，进而扩大城乡收入差距的机制是成立的；再次，第(5)列的lnhouse估计系数为-0.102，并且显著为负，意味着房价上涨阻碍了农村劳动力向城市转移，同时第(6)列的trans估计系数为-0.042，并且显著为负，表明房价上涨通过降低农业劳动力转移率，进而扩大城乡收入差距的机制是成立的。综合以上分析可知，城乡人力资本投资差距扩大和农业劳动力转移率下降是房价上涨拉大城乡收入差距的重要渠道。

五、研究结论和政策建议

本文以城乡收入差距这一视角入手，从财富效应、人力资本投资效应与劳动人口转移效应三个方面总结房价上涨对城乡收入差距的影响机制，并基于2002—2016年中国31个省份的面板数据，使用空间计量模型检验了房价上涨对城乡收入差距的影响。实证结果表明：(1)房价上涨显著地拉大了城乡收入差距，回归时若忽略空间因素会低估房价上涨的城乡收入差距扩大效应；(2)使用广义空间两阶段最小二乘法、经济距离构造矩阵以及非直辖市样本等多角度进行稳健性检验，结果显示房价上涨对城乡收入差距的扩大效应依然成立；(3)房价上涨拉大城乡收入差距的直接原因是，房价上涨提高了城镇居民的收入、降低了农村居民的收入，进而从总体上扩大了城乡收入差距；(4)城乡人力资本投资差距扩大和农业劳动力转移率下降是房价上涨拉大城乡收入差距的重要渠道。

基于上述研究结论，本文提出以下政策建议：遏制房价的过快增长，将房价调控在一个合理的范围；积极推进乡村振兴战略，持续增加农民收入；实施城乡基本公共服务均等化政策，加大对农村地区的教育投入，提高农村居民的人力资本水平；探索农民工在城镇落户的可行策略，使农民工及其子女在城市可以享有公平的教育、医疗等权利，进而促进农业劳动力的转移，降低城乡收入差距。