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1、 房地产价格与居民收入差距之间关系的实证研究 摘要:近年来,房价和城市居民的收入差距在中国几乎是同时发生的。本文选择从1990年到2010年全国商品房价格的平均数据和城市居民的基尼系数,并建立房地产价格和城市居民的收入差距的VAR模型,通过使用单位根测试、E-G两个步骤协整检验、格兰杰因果关系检验和一些其他的方法,进行城市房地产价格和居民收入差距的实证分析。结果表明,房地产价格对居民的收入差距有积极的影响,上升房价增加贫富之间的极化穷,格兰杰的解释是房地产价格是居民存在收入差距的原因,居民的收入差距对房地产价格也有一定的影响,他们是相互影响的关系。 关键词:协整测试,基尼系数,房地产价格、居民
2、收入差距1.介绍 房地产作为家庭持有的一种重要的资产,在家庭财富积累中起着重要的作用,这种属性值的变化是由于房地产价格波动,直接影响到家庭持有的资产和财富。一方面,当住房价格上涨,住房家庭可以实现更高的财产收入,而持有其他资产的居民其将相应的遭受损失。相反,当价格下跌时,拥有住房的家庭将蒙受财富损失,但拥有其他资产的居民将相对的获得某些好处,相当于住房家庭的损失转移到其他资产持有居民。另一方面,当住房价格上涨,持有房产的不同收入水平家庭的收益是不一样的。高收入人群倾向于持有更多的住房资产,这样更容易获得高的财产性收入。而低收入阶层,上升价格让他们在买房上背上更沉重的负担,这在很大程度上阻碍了他
3、们的财富积累。2.文献综述 有更多的国内外文献讨论与房地产价格和居民的收入差距之间的关系。Pudney和Wang认为基于1986-1990年之前房地产市场化的数据福利住房分配制度存在不公平。分析表明, 房地产市场化前住房分配系统存在一个巨大的效率损失。余的相关研究表明,不平等的住房分配1990 - 1998之间更大程度的扩张,原来的受益人同时保持和扩大自己的利益。不同的教育背景,不同的职业和社会群体之间的不同社会地位使越来越多的住房分配不均越来越严重,具体表现在房地产领域贫富差距不断扩大的主要原因。傅的研究表明没有实现房地产市场的改革,因为加入了福利房,很大程度上抑制购买商品房的人,大大减少购
4、买热情。当然,在房地产市场革后,面对不断上涨的房价,越来越多的普通居民买房来实现财富的价值。Kookshin Ahn的相关研究表明,韩国居民的收入在1965年和1994年之间的继续恶化,他还认为,韩国房价继续上升是造成贫富差距的主要原因。随着物价上涨,住房所有者可以通过出售和出租获得高收入,但没有住房人们不得不面临租金上涨和房价。在“财富不平等和资产定价”下,Gollier研究资产定价和贫富差距之间的关系,认为贫富差距导致资产溢价,虽然没有直接的探索和房价和贫富差距之间的关系。虽然有许多国内学者研究房地产和收入差距间的关系,但大多数的研究从房价与收入的角度进行比率研究。李爱华,程恩华和李自然使
5、用房价收入比衡量居民的住房购买力,使用的2004年北京的相关数据作实证研究，结论是低收入家庭缺少房屋购买了。 在定量分析中,根据中国年鉴数据也有很多房价和收入差距之间关系的实证分析。陈Can-huang使用协整分析和误差修正模型、格兰杰因果关系检验和向量回归(VAR)模型,并使用1991 - 2004年的数据作房地产价格和城市居民收入差距间相互影响的实证分析,定量揭示了住房价格城市居民收入差距的影响程度7。唐昊和刘丹利用误差修正模型,协整检验和回归分析的方法定量研究了房地产进行价格变化对居民收入差距的影响。得出的结论是在1998，商品房平均价格已经对城镇居民收入差距的基尼系数的影响很大，在每个
6、百分之一的商品房价格水平的变化，在城镇居民收入分配的基尼系数的变化是0.36292%。他还认为，在收入分配两极分化的社会和经济环境，房地产市场改革的必然将房屋所有权和房屋资产价值的极化，这成为社会贫富分化的一个非常重要的社会不平等的助推器，进一步加快扩大收入和财富的不同群体之间的差距，促进了收入差距进一步扩大的8。 宁广杰分析中国的住房制度改革的影响居民的收入差距,并使用中国健康和营养调查的相关数据(中文)在1991 - 2006年进行分析。得出的结论是,工人住房产权形式是不同的,所以使房地产价值也有较大的差异;这些差异将进一步影响居民收入分配和消费水平。私有财产和的一部分,业主处于明显的优势
7、地位,在房地产价格上升的过程中获得巨大的利益。但仍然依靠私人租房,国有的企事业单位住房家庭的劣势;通常承受高价格的成本。他的文章也强调过快，与房地产市场有改革的诸多不稳定因素是同一个中国家庭的主要原因收入差距也在扩大9。陈柳钦指出，房价上涨，随着收入最高的收入增长速度10%，使收入两极分化，价格进一步上涨加剧了贫富差距的分布，从而克服了贫富分化，是稳定房地产价格10的一个重要方面。施弘使用从1987到2004的数据，利用基尼系数和商品房平均价格指标，运用计量经济学的方法，验证了商品房平均价格水平和基尼系数对城镇居民收入差距的长期关系。结果表明，在商品房平均价格水平的上升而增加城镇居民的收入差距
8、11。冯涛，宗道通过详细的数据来区分房地产价格波动之间城市和农村居民财产性收入的不平等，和在不同的地区和不同收入水平居民财产性收入的影响房地产价格波动=的程度的不对称性的验证。12 最后，对房地产价格与居民收入差距关系的研究，提出了调控房地产市场和调节居民收入差距的政策建议。这些研究已经明确表示，住房价格是影响城镇居民收入差距的重要因素。因此，采取有效措施控制房价过快上涨将有助于缩小城镇居民收入差距。如政府部门在审批机构房地产开发经营房地产的投资必须为大众需求的主体，提高经适房和房地产开发廉租房比例，以及房地产开发、销售等各个环节，保持适当的征收个人收入税，财产税，等。加强普通商品房的销售管理
9、，规范价格行为，完善社会保障体系，调整收入分配政策。3.房地产价格与居民收入差距的作用机理 3.1房地产价格对居民收入差距的影响 首先，对房地产价格波动的财富效应传导机制改变房地产价值的住房价格波动引起的，会造成财产的数量变化。考虑到的财富效应,它对居民收入的分布和分配有很大的影响和分布。 第二，不公平的住房分配制度对收入差距的影响。住房分配制度，它把住房作为一种福利分配基于职业和社会地位，扩大城市居民收入差距和扩大原来不公平的住房市场化改革。 第三,房地产价格波动影响收入差距的信贷机制。信用值的上升和住房抵押贷款资产的价值在家庭债务的增长，同时，通过家庭加强商业银行的外部融资能力。家庭可以在
10、一个较低的利率获得融资，扩大居民消费。 第四，城乡和区域差异，房地产价格推高收入差距。房地产市场的不平衡发展扩大的城乡收入差距。 第五，支持房地产发展拓宽了居民收入差距的财税政策。有时，通胀导致实际存款利率成为负。它不会使居民存款保持甚至无形折旧。房地产的所有权是更容易获得贷款和投资通过银行的判断。低收入群体，谁没有住房，承受租金的上涨和房价带来了巨大的压力。银行业金融杠杆影响房地产市场的收入差距越来越大。 第六,房地产价格上涨导致有住房和没有住房者间的收入差距加大。拥有一套以上的住房的房主可以通过出租房屋获得的租金。他们还可以通过房屋买卖中赚取差价。相反，没有房子的人被要求支付住房不断上涨的
11、租金和承担房价上涨的压力。因此，业主和非业主之间的差距日益扩大。 3.2居民收入差距对住房价格的影响 日益扩大的收入差距将在一定程度上推高房地产价格。 首先，富人和穷人之间的差距较大，资金迅速的聚集在一部分人手中。在投资环境不确定和投资渠道不能实现多样化的背景下，人们选择持有房地产或其他投机资金。这样，房地产的刚性需求增加，推动价格上涨。 其次，在更大的区域差距的情况，很多欠发达地区有更高的收入的居民会选择在发达省份或城市买房子。它将导致在发达省份的高价格现象。 最后，富人和穷人之间的差距也会通过财务杠杆提高房地产价格。当房价上涨时，高收入的人买房子作为一个致富的途径，增加对房地产的刚性需求，
12、进一步推高房价。 总之，房地产价格和收入差距相互影响。作为一种重要的家庭持有资产，房地产在家庭财富的积累中起着重要的作用。 属性值的变化导致了房价的波动,直接影响一个家庭的总资产和财富。城市居住,因为更大的住房的比例,价格波动倾向对家庭财富产生重大影响。 3.3房地产价格变化引起居民的贫富差距 为了通过房地产价格变化导致居民财富的变化分析，我们计算出的平均住宅价格，住宅销售面积，1998年2011住房每一百平方米的价格，包括财富增加到2011每一百平方米的住房价格。 可以看出住宅的平均价格和销售区域的商业住宅在1998 - 2011年期间呈现出逐年增加的趋势（表1）。在2004和2009两个峰
13、，在18.71%和24.69%的增长，与上年相比。如果一个家庭有一个100平方米的住房在1998值约185400元，根据住宅的平均价格，房地产价值将上升到2011的499300元，增加313900元。也就是说，2011房屋价值是1998的1.69倍。 我们可以以同样的方式计算2011年住宅增加的财富价值。 数据显示,越早购买住房,财富增加的更多。例如,2010年100平方米住房的增加值是1998年的11.71倍(313900/26800);在2010年一个100平方米的住宅的附加值是2000年的11.36倍是2005年的1.48倍。可以得出结论,随着中国房地产价格继续上升,早期有能力购买住房的
14、家庭比与那些不富裕的家庭财富的增长有很大的差距。 此外,本文统计的是从1998年到2011年的住宅销售面积、平均销售价格,城市就业人员平均工资的数据 。根据城镇就业人员平均工资不考虑通货膨胀，如果我们采取平均工资为居民个人工资，从2000到2011个城市就业的工资总额为265686元。这就是说，平均而言，11年居民的工资总额可以用来在2011买50平方米的住房。2011附加值的一个100平方米的住宅在304500元。这是2010的1.12倍，11年居民工资总额的。随着房地产价格波动，业主获得比那些只有工资收入的人更多的财富。 此外,1998年住宅销售面积为108271000平方米。我们使假设每
15、个住房面积为80平方米;每个家庭拥有一套住房,没有重复购买和通货膨胀。然后我们可以计算出有5413550人买他们的房子在1998年。它占城市总人口的1.3%。这一比例在2000年为1.8%,2000年为3.1%,2010年为6.9%。可以看出，所占的比例非常小,从1998年到2011年。因此,结果表明,那些有能力购买商品房的阶层可以获得丰富的高收入。他们还可以通过房屋买卖中赚取差价。相反，没有房子的人被要求支付住房不断上涨的租金和承担房价上涨的压力。因此，业主和非业主之间的差距正在扩大，使收入结构越来越坏。4.实证分析 4.1模型选择和变量描述 4.1.1模型选择 本本文探讨了住宅价格与通过V
16、AR模型对居民收入差距的互动关系。VaR模型是自回归模型同时形式，所谓的向量自回归模型。假设它的存在关系y1,t,y2,t, 如果设立了两个自回归模型分别如下: y1, t = f (y1, t-1, y1, t-2 ) y2 ,t = f (y2, t-1, y2, t-2 ) (1) 我们无法捕捉到的两个变量之间的关系。如果设置同时形式，我们可以建立两个变量之间的关系。VaR模型的结构是两个参数有关。一个包含变量数n，另一个是最大滞后阶数K.采取两个变量的y1t y2t滞后1 VAR模型为例： 其中1t,2t IID(0,2) (1t2t)= 0。它的矩阵形式如下: 假设 4.1.2数据和
17、描述性统计 本文使用的数据是从1990年至2010年全国房地产市场的平均价格，用PR；从1990-2010年全国城镇居民基尼系数，用GN。其中，通过查阅相关年中国统计年鉴获得了商品房均价数据，单位是元/平方米。计算的基尼系数是借鉴田韦敏的“计算和变化趋势，中国的基尼系数” 17 。 4.2固定测试和协整测试 4.2.1 data-ADF静止试验准备测试 时间序列变量随时间变化的特征实际上反映了时间序列的非平稳性。如果直接进行回归分析对非平稳时间序列，会出现伪回归现象。因此，在时间序列变量的回归分析，首先需要对测试序列的平稳性。本文采用ADF检验建立了单位根检验对房价和基尼系数。 本文运用Evi
18、ews6.0软件，和adoptsadf试验，对房地产价格和居民收入差距设置单位根检验。从恒定和时间趋势，根据测试结果来确定它是否包含趋势和拦截，并选择滞后自动SIC准则。具体的测试结果示于表3。 （C，T，L）分别标明常数，时间趋势和滞后阶数。例如，（1，0，0）意味着是恒定的，没有时间的趋势，滞后阶数为0，（1，0，1）意味着是恒定的，没有时间趋势和滞后阶数为1，等等。在lngn和LNPR进行ADF检验，检验结果显示为表，ADF统计值lngn和LNPR是-2.5276和-2.3642。这两个值大于5%的显著性水平的临界值，这表明lngn和LNPR这两个变量是不稳定的。这两个变量的进一步的检查
19、表明，这两个变量的ADF的统计-3.7697and -3.2748，这是显着小于5%显著3.6736and临界值3.0299的条件下，这表明lngn和LNPR存在单位根的5%的显著性水平下，5%的显著性水平下的一阶微分变量对应拒绝单位根的假设。 4.2.2 E-G两步法协整检验 通过前面的分析可以知道lngn andlnpr均为一阶单变量时间序列的集成，可以对他们进行协整检验，验证这两个变量之间的协整关系的存在。协整分析的实质是基于回归分析的两个时间序列变量；建立了它们之间的回归方程，然后采用的单位根检验回归方程的残差序列。这是因为，根据恩格尔和Granger的理论，如果解释变量与因变量之间存
20、在长期稳定的协整关系，因变量可以在一个线性方程的解释变量表示。解释变量的部分不能在回归分析中的解释，将形成一个残差序列，如果残差序列是平稳的，那么我们可以确定确实存在长期稳定的协整关系这两个时间序列变量之间。相反，如果返回单位根的残差序列的测试结果是不稳定的，也就是说稳定的协整关系的变量之间不存在的回归分析。 基于这一理论基础,是第一步采取LNGN和LNPR OLS回归分析,回归结果Tab.4所示。 R2 = 0.6314,D-W = 1.1967,也就是说模型本身不存在自相关现象。 回归方程可以写成: 第二步是单位根检验剩余项,从回归方程的结果知道 选择测试不包含常数根据国家标准和时间趋势,
21、选择滞后自动订单号。进行单位根检验残余,核实剩余的稳定性序列。具体测试结果如Tab.5所示 它可以从Tab.5,ADF的剩余价值序列是小于临界值少于5%显著性水平,它可以确定单位根假设在5%的显著水平上拒绝了,也就是说,残差序列是一种稳定的序列。根据协整检验提到的理论以上,如果剩余序列是一种稳定的序列,那么一个长期稳定的协整关系存在在两个变量之间。真正的关系房地产价格和收入差距是稳定的,房地产价格改变每一个将导致基因变化的1%系数约为0.17%。 4.2.3 .误差修正模型 长期的均衡关系和随机误差从E-G两步法得到的协整检验，建立房地产价格与居民收入差距之间的误差修正模型，以研究短期动态关系
22、，房地产价格和收入差距。 让:ecmt = mt = LNGNt lnprt 2.5455 + 2.5455 (6) 然后短期误差修正模型调整如下: LNGNt=b0+b1LNPRt+b2ecmt-1+et (7) 估计是: LNGNt=-2.4712+0.1642LNPRt+0.1510ecmt-1 (8) 误差修正项的系数反映了从长期趋势的偏差的调整。当房地产价格的LED城市居民的基尼系数偏离长期趋势和短期波动，将在0.1510的调整将不平衡的状态回到平衡。 4.3格兰杰因果关系检验 根据以上分析，变量lngn和LNPR都是一阶单整序列和它们之间存在协整关系，因此格兰杰因果可检验变量不同的
23、滞后。 它可以从Tab.6 Tab.7看到,格兰杰因果关系检验组,当滞后2和3,“房价不是基尼系数的格兰杰原因”被拒绝在分别在1%和5%的显著水平,和“基尼系数不是房价的格兰杰原因”被接受格兰杰因果关系检验在VAR,当滞后2,的显著水平上拒绝零假设1%以下。这意味着价格变化的原因基尼系数的变化,相反,基尼系数系数不是价格变化的原因。单房地产价格之间存在因果关系变化和城市居民的基尼系数。 4.4脉冲响应分析和方差分解 4.4.1脉冲响应函数分析 从图1的收入差距的脉冲响应在房价我们可以看到,在短期内,价格对居民收入差距产生积极的影响。影响第二阶段达到最大值，然后冲击逐渐减弱，在第五期的冲击减少到
24、0，然后逐渐增加。图2显示了基尼系数对房价的影响；在第三期的影响达到最大值，在对收入差距的影响，整个房子的价格一直比较稳定，没有出现大的波动。可以说，从长远来看，房地产价格对收入差距的影响是相对稳定的；收入差距也会对房价产生积极的影响。 4.4.2方差分解 使用方差分解的方法，以lngn方差分解，对进一步研究商品住宅价格波动与城镇居民收入分配差距的收入差距的变化。方差分解的结果显示在表8。从方差分解的结果我们可以看到，,从第三期开始,房地产价格波动的影响基尼系数和基尼系数变化对自己的影响基本持平,可以看出，对收入分配差距的影响本身呈下降，然后增加，这样一个下降的过程，总体下降的趋势。第二、第三
25、期明显下降，第十年下降到47.823%。房价波动对城镇居民收入差距的贡献表现为先增加后降低，和增加的趋势，但整体上呈现出趋势的增加。第二阶段开始影响基因的系数的价格明显上升。从第三的房价开始的基尼系数的影响是50%左右，在第十阶段，对收入差距的影响达到52.17653%。根据方差分析结果，对城镇居民收入差距的影响具有长期效应。 4.5回归分析 影响居民收入差距的因素很多，这些因素包括人力资本投资，经济发展水平，就业，支出，转移性支出水平，自然资源禀赋，城乡二元经济结构，但影响居民收入差距的因素很多，收入差距变化的原因可以归纳为以下三个方面：劳动收入，资本利得以及资源禀赋。 虽然本文主要研究房地
26、产价格与居民收入差距，为了进一步探讨了房地产价格对居民收入差距的影响程度，我们建立了以下模型来研究收入分配差距。 LNGN = a0 + a1LNPR + a2LNWI + a3LNCZ +米 (9) 其中，lngn代表城镇居民基尼系数的自然对数，LNPR代表全国商品房平均价格的自然对数，lnwi代表平均年工资收入城镇居民可支配收入之比的自然对数，和陶瓷代表城市人口的比率自然对数。在对数的所有变量的原因是使成为弹性系数的估计系数。 4.5.1数据源和描述性统计 本文使用的数据是从1990-2010年国家城市人口的比例的房地产市场的平均价格，平均工资收入城镇居民可支配收入；与全国城镇居民基尼系数
27、（LNPR，lnwi，lnczh，lngn）从1990-2010.among，前三的数据是由咨询有关年中国统计年鉴获得的计算方法。基尼系数是借鉴田韦敏的“计算和变化趋势，中国的基尼系数” 17 。 4.5.2最小二乘法回归分析 单位根检验结果表明,LNGN LNPR,LNWI,LNCZH是一阶单整序列,我们可以使用OLS回归分析方法估计以下模型: LNGN = a0 + a1LNPR + a2LNWI + a3LNCZ +米 (10) 回归结果表明,R2值是0.8414,DW值是2.0929。OLS回归模型的结果Tab.9所示。 回归结果表明,所有的变量重要的在1%的水平。R2值是0.8118
28、83,DW的价值是1.872936。也就是说,模型的拟合优度是更好的,不存在序列相关的问题。根据评估结果我们可以写估算公式: lnw lnpr LNGN = -1.9501 + -1.9501 + -1.9501- 0.6135 lncz (11) 首先,国家房地产市场真正的平均价格,平均年薪收入的比率城市居民的可支配收入的比率城市人口对城市将有一定的影响居民的收入差距。所有的变量的价值都是日志处理,因为弹性意义可以说房地产价格居民的收入差距有积极的影响,房地产价格每增长百分之一,城市居民的基尼系数将会增加0.413;一次性每增加百分之一的工资收入，城市居民的基尼系数的将会上升0.734;在城
29、市人口占总人口的比例每上升一个百分点，城镇居民基尼系数会增加-0.613个百分点。 其次，从变量之间的关系，价格和工资收入的比例和对居民收入差距的工资收入比例呈显著负相关，与城市人口对居民收入差距正相关。 最后，工资收入比例的可支配收入对收入差距的影响最大；比例每上升一个百分点会导致0.733百分点点在同一方向的基尼系数的变化，表明差距的主要原因是工资收入。这是有利于调整收入分配结构，缩小城乡差距，居民收入分配具有重要的现实意义和政策意义。5.结论 通过房地产价格和居民收入差距的理论分析，我们可以得出结论，房地产价格变化将扩大城镇居民收入差距。这种情况的原因有很多。在房地产市场化，住房分配制度
30、不健全，这是基于一个人的职业，社会关系，社会地位和其他条件。这导致了很大一部分人不能通过相关渠道获得住房，只有少数的人谁都有一个很好的职业、高收入能得到房屋。房地产市场化后，这些人拥有住房的使他们的财富成倍增长在很短时间内通过出租或出售房屋的成长。第二，房地产市场化后，住房价格上涨太快，导致他们没有住房的人面临较高的租金吗？随着房价的上涨相比，收入增长缓慢，使这部分人的生活质量下降。但房主可以赚取更多的租金和销售价格，财富将变得更加和更多。这直接导致财产收入差距进一步扩大的贫富差距。第三，随着城市化步伐的加快，大量农村劳动力向城市迁移，对住房的需求呈快速扩张趋势，使价格不能达到在较短的时间内合
31、理水平。此外，近年来愈演愈烈的通货膨胀，很多人投资房地产市场实现维护和创造财富。低收入群体的收入增长无法跟上物价的上涨，高收入者可以通过投资房地产市场达到指数财富，最终使富人更富，穷人更穷。第四，当前金融系统的杠杆效应，那些收入比较高和拥有住房的可以申请更多的贷款，让他们有更多的资金来购买住房或房地产市场投机。然而那些低收入和无房很难适用于住房消费的住房贷款，即使他们的基本住房需求不能满足。这将进一步促进了收入差距拉大、社会不公。 房地产价格的上涨造成的收入差距扩大。我们需要采取措施来改善房地产市场，使房地产的收入分配制度能够更加合理。给出了以下建议：中国应加强对房地产市场的调控遏制房地产价格上涨；我们应该做出更多努力建立住房保障体系，解决中低收入家庭的住房问题；充分利用财政杠杆，以减少居民财产性收入差距和促进收入分配制度的改革，使劳动报酬具对对国民经济更重要的作用。