第65卷第8期 地理学报 Vol.65.No.8 2010年8月 ACTA GEOGRAPHICA SINICA Aug,2010 转型期中国城镇居民住房类型分化及其影响因素 基于CGSS(2005)的分析 刘望保，闫小培：曹小曙 (1.华南师范大学地理科学学院，广州510631；2.中山大学城市与区域研究中心，广州510275) 摘要：转型时期我国城镇居民主要通过市场竞争机制和科层分配体制来获取个人住房，获取 稀缺的住房资源的途径和机会的差异在一定程度上反映了住房不平等和社会分化。处于体制 转型时期的中国城镇，制度、市场和家庭因素等多重因素相互交织，共同影响中国城镇居民 住房选择。以複盖全国88个城镇的《中国综合社会调查(CGSS)》(2005年城镇部分)调查资料 为基础，本文分析了转型背景下中国城镇居民住房类型分化及其影响因索，研究发现：改革 开放30多年以来，中国城镇的住房自有率大幅度提高，其主要原因从1998年前的公房房改政 策向1998年后住房市场化政策转变。家庭生命周期、家庭收入、户籍、单位性质、职业等变 量显著影响住房选择，体现市场与制度对住房资源分配的双重影响。经济发达地区由于住房 资源紧缺、住房价格高，居民住房承受能力差异较大，工作单位性质、户籍和家庭生命周期 变量对住房选择的影响更显著。随着住房市场化进一步发展和住房制度改革的逐步深人，地 方政府应逐步放宽社会住房的享受标准，尤其是户籍限制条件：开发商应更关注社会经济快 速转型背景下的家庭结构变化及其对居住偏好的影响。 关键词：住房类型选择；社会分化；住房产权分化；logistic回归模型；中国 1 引言 计划经济时期，中国实行的是国家投资建房，然后分配到单位组织，再由单位组织以 低租金的方式分配给单位成员的国家单位福利制度四，住房作为一种基本的福利品被纳入 到社会“再分配”体系中四，职工按照其职位高低、工龄和家庭需求等标准来获取相应的 单位住房。改革开放后实行了一一系列的住房制度改革，使职工住房逐步脱离了工作单位或 国家的依附，城镇居民的住房选择自由度增加，居民可根据个人偏好和住房承受能力来选 择相应住房。由于居民货币承受能力和在科层分配体制中的地位不同，居民获取不同类型 的住房的途径和机会有很大差异，造成城镇居民居住条件的差异，并日益成为社会分化的 重要衡量指标。 国内外住房选择研究主要集中在住房选择及其变化等内容，方法主要包括经济学方法 和社会一人口统计学方法。经济学方法是假定住户是经济理性人，在预算约束下通过住房 选择达到效益最大化，因此，住房选择不仅是一种消费决策，更重要的是一种在竞争住 房市场下的投资决策，认为家庭收人、财产和住房价格等是影响住房选择的重要因素5)。 地理学、规划学和社会学等则利用社会人口统计学方法，将住房选择与变化和家庭社会经 收稿日期：2009-07-13：修订日期：2010-05-30 基金项目：香港浸会大学基金项目(HKBU208099H:教育部人文社科青年项目(09YJC840016)[Foundation::Fund of Hong Kong Baptist University,No.HKBU2080/99H:Fund of Social Sciences Research,Ministry of Education. No.09YJC840016 作者简介：刘望保(1975-)，男，博士，副研究员，中国地理学会会员(8110007720M).主要研究方向为城市社会地理。 E-mail:wbliu@scnu.edu.cn:liufeng09023@126.com. 通讯作者：同小培，女，教授，博士生导师，主要从事信息产业与城市发展、城市内部空间结构研究。 ?1994-2015 China Academic Journal Eleclishing House.All rights reserved.http://ww
950 地理学报 65卷 济特征对应起来，认为家庭结构、收人和职位变迁等是住房选择的重要影响变量；随 着国外人口普查数据库，尤其是纵贯数据库(longitudinal data)的普及，利用事件史分析 (event--history analysis)分析住房类型转换（如产权转换）的重要诱因及其社会空间含义的研 究s增多。国内对居住空间分异m训、居住迁移与城市重构2、住房产权选择、住房 选择与城市通勒s刃、住房需求结构、居住环境优势度、职住空间分离1等方面进行 了相关研究。总体来看，国内研究由于调查数据的限制，从住房类型（或产权）、质量、区 位等角度来反映社会分化的研究仍有待深入，并需要加强国内不同城市之间的比较研究。 笔者获取了国家社会科学基金资助的《中国综合社会调查(CGSS2005)》中的城镇部 分调查问卷，此项调查通过科学的抽样，调查区域覆盖了全国东、中、西部88个城镇， 这些城镇既有发达的东部沿海大城市北京、上海、天津、深圳等，也有中西部的中等城 市，如省会城市，还有欠发达城镇，如阿坝州的松潘县城，此类数据既可反映住房制度改 革对全国各类城镇的影响，也可比较东、中、西部城市之间和大、中、小城市之间的住房 选择及其影响因素的差异。本研究试图从住房类型分化及其影响因素的角度，分析体制转 型背景下中国城镇居民获取不同类型的住房的途径和机会的差异，从住房选择的角度反映 转型期中国城镇的社会分化。 2数据来源和分析方法 2.1数据来源和抽样过程 此次调查量为10000个样本（实际调查了10372个），其中，城镇部分和农村部分分别 为6098个和4274个（由于本文的研究对象是城镇居民，因此采取城镇部分问卷）。问卷抽 样采取分层设计和多阶段概率比例抽样(PPS)相结合的方法，以全国（不含港、澳、台及 西藏城乡人口为抽样总体。先抽取初级抽样单元PSU(区/县)，在每个抽选出的PS (区/县)中抽出4个二级抽样单元SSU(街道/乡镇)，在每个抽选出的SSU中抽出2个三级抽 样单元TSU(村委/居委)，最后在每个抽选出的TSU中抽出10个最终抽样单元（住户），这 样共需要抽样125个PSU(区/县)、500个SSU(街道/乡镇)、1000个TSU(居委村委)。 抽样过程分为4个步骤：第一步为抽选PSU(区/县)。去掉港、澳、台和西藏后，进入 第一阶段抽样的区县行政单位数为2798个。按照区域和城乡等特征，将抽样总体分为9个 抽选层(stratum),即北京市市辖区层、天津市市辖区层、上海市辖区层、东部省会市辖区 层、中部省会市辖区层、西部省会市辖区层、东部区县层、中部区县层和西部区县层。确 定北京市、天津市和上海市的市辖区层分别分配5个PSU,其中的各层的PSU抽样方法为 随机抽样法。东、中、西部3个区域的省会市辖区层中的PSU的分配按东、中、西部所有 市辖区人口比重来分配，最终分别分配5个、6个和5个PSU,各层中的PSU抽样方法为： 分别将各层内的省会城市市辖区按照所属省会城市的教育水平（即中学以上的人口数百分 比)进行排序，并以各市辖区人口数作为辅助信息，采用概率比例抽样法(PPS)进行系统 抽样而得。东、中、西部3个区域的区县层中的PSU分配先将东、中、西部各区域的总人 口剔除其直辖市和省会城市的市辖区人口后，按照各区域的剩余人口的比重来分配，最终 分别分配30个、42个和22个PSU,各层中的PSU抽样方法与东、中、西部省会市辖区层 中的PSU抽样方法类似。第二步抽选TSU(街道、镇或乡)。在第二步确定的抽样框中，按 照概率比例方法(PPS),在各区县中抽取4街道或乡镇。第三步抽选SSU(居委或村委)。 在第三步确定的抽样框中按照概率比例方法(PPS),在各街道或乡镇中抽取2个居委或村 委。第四步抽选住户作为最终抽样单元。在确定的各居委或村委中，按照等距抽样法，抽 Dl受荷进人性的限制，A没有将港，澳I台和西藏作为抽样总体ng House.Al1 rights reserved. http://ww
8期 刘望保等：转型期中国城镇居民住房类型分化及其影响因素 951 表1城镇部分调查问卷的区域分布 Tab.1 Regional distribution of urban samples 调查城镇 问卷数量 百分比 调查城镇 问卷数量 百分比 调查城镇 问卷数量 百分比 (个) (6 (个) (%) 个) (% 北京市 407 6.6 淮安市（江苏） 22 0.36 濮阳市（河南） 21 0.34 天津市 405 6.64 杭州市（浙江） 41 0.67 南阳市（河南） 42 0.69 石家庄市（河北） 102 1.67 舟山市（浙江） 60 0.98 武汉市（湖北） 83 1.36 唐山市（阿河北） 60 0.98 丽水市（浙江） 40 0.66 十堰市（湖北） 41 0.67 廊坊市（河北） 20 0.33 合肥市（安数） 87 1.43 宜昌市（湖北） 0.66 期州市（山西） 之 0.34 芜湖市（安微） 86 1.41 黄冈市（湖北） 80 1.31 孝义市（山西） 62 1.02 淮南市（安徽） 2 0.36 长沙市（湖南） 82 1.34 满洲里市（内蒙） 87 1.43 安庆市（安徽） 21 0.34 株洲市（湖南） 20 0.33 沈阳市（辽宁） 83 1.36 宜城市（安微） 44 0.72 衡阳市（湖南） 60 0.98 阜新市（辽宁） 42 0.69 福州市（福建） 81 1.33 常德市（湖南） 41 0.67 盘锦市（辽宁） 83 1.36 厦门市（福建） 80 131 娄底市（湖南） 8 1.34 葫芦岛市（辽宁） 20 0.33 三明市（福建） 20 0.33 广州市（广东） 1.39 辽源市（辽宁） 87 1.43 南平市（福建） 20 0.33 深圳市（广东） 1.33 松原市（吉林） 42 0.69 九江市（江西） 20 0.33 佛山市（广东） y 1.05 哈尔滨（黑龙江） 81 1.33 言安市（江西） 81 1.33 肇庆市（广东） 62 1.02 虎林市（黑龙江） 61 1.00 上饶市（江西） 20 0.33 梅州市（广东） 21 0.34 双鸭山市 87 1.43 济南市（山东） 86 1.41 清远市（广东） 44 0.72 (黑龙江) 绥化市（黑龙江） 40 0.66 青岛市（山东） 139 揭阳市（广东） 20 0.33 上海市 400 6.56 东营市（山东） 84 1.38 南宁市（广西） 80 1.31 南京市（江苏） 88 1.44 济宁市（山东） 1.33 防城港市（广西） 90 1.48 无锡市（江苏） 87 1.43 洛阳市（河南） 82 1.34 玉林市（广西） 2 0.33 徐州市（江苏） 66 1.08 平顶山市 62 1.02 白色市（广西） 0.98 (河南) 南通市（江苏） 24 0.39 焦作市（河南） 84 138 东方市（海南） 60 0.98 壁山县（重庆） 42 0.69 贵阳市（贵州 80 1.31 咸阳市（陕西） 22 0.36 成都市（四川） 82 1.34 都匀市（贵州） 61 1.00 安康市（陕西） 63 1.03 德阳市（四川） 43 0.71 昆明市（云南） 80 1.31 兰州市（甘肃） 87 1.43 遂宁市（四川） 0.34 玉溪市（云南） 20 033 敦煌市（甘肃） 1.05 宜宾市（四川） 21 0.34 楚雄市（云南） 60 0.98 喀什市（新疆） 80 1.31 达州市（四川） 84 1.38 西安市（陕西） 83 1.36 合计 6098 100.00 阿坝州松潘县 21 0.34 宝鸡市（陕西） 41 0.67 (四川) 注：经问卷调查结果整理而得 取10个调查户，选取年龄介于18~69岁、在本户内居住了一周以上或将居住一周以上的人 作为调查对象。城镇部分调查样本分布见表1。 受样本凋查量的限制，部分城镇的抽样量较少，如玉溪市只有20个样本，从单个城 镇来看，其抽样的代表性较差，但如果将这些城镇按某特征进行归并，某类城镇的样本量 会增加，其代表性就会大大增强。为此，本文将城镇按所在区域和城镇等级归为4类：东 部发达城市（北京、天津、上海、广州和深圳、其他省会城市（除北京、天津、上海和广 州外的其他省会城市)、东部沿海非省会城市（包括辽宁、江苏、浙江、山东、广东和福建 等省中除属于“东部发达城市”和“其他省会城市”外的城市)、中西部非省会城镇（其他 城镇)，其样本量见表3。 2,2住房类型结构和变量设置 ()住房类型结构和享受条件。按住房供应主体的差异，目前中国城镇住房可分为4 类：单位房（单位房改房和单位过渡房）、政府房（房管局房改房、廉租房和经济适用房）、 商扇（新房和一手）和骸署房a甚毫受标谁见表2本调套把被访煮的住房养型价为：
952 地理学报 65卷 表2中国城镇主要住房类型及其享受标准 Tab.2 Main types of urban housing and their availability 住房类型 享受条件 国有企业、事业单位等企业的部分职工，职位高低和工龄长短是重要的分配标准，截至 单位房 单位房改房（买） 2000年，全国城镇已经基本停止房改房分配。 单位过渡房（租） 为单位年轻无房职工提供临时过渡房。 计划经济时期由于企业规模过小而没有提供单位房的企业职工等，后来房改给原住户， 房管局房改房（买） 2000年全国城镇房改基本停止。 廉租房（租） 实行民申请、政府批准制度。主要租给本地低收入家庭，申请标准由国家或当地政府 政府房 确定。 经济适用房（买） 实行居民申请、政府批准制度。主要售给本地中低收入家庭，申请标准由国家或当地政 府确定。 商品房 商品房（租或买） 受到的限制较小，住房价格由市场来定价，住户经济承受能力是重要的享受标准。 安置房 安置房（租或买） 受拆迁区域的影响，一般为本地低收入家庭 租住单位房（过渡房）、租住廉租房、租住私房、自建或继承私房、已购房改房和经济适用 房、已购商品房和不清楚，遗撼的是此分类很难细分出已购房改房和经济适用房是经济适 用房还是房改房，也很难区分房改房是单位房改房还是房管局房改房，所以无法按照单位 房、政府房、商品房和安置房来分析。为了更深入地分析影响住房类型分化的影响因素， 本文除按照住房产权（租赁或自有）分析外，还按照租住单位房、租住廉租房、租住私 房、自建或继承私房、已购房改房和经济适用房、已购商品房住房类型来分析。 (2)变量设置。变量设置参照国外的相关研究和中国的实际情况，结合问卷来确定。 采取的自变量为家庭基本特征变量、组织变量（反映个人与工作单位或政府之间关系的变 量)和区域变量（反映住户所在城镇的规模和等级）：家庭基本特征变量包括年龄、婚姻状 况、家庭规模、家庭年均收入、受教育程度；组织变量包括户口类型、户籍所在地、职 业②、企业性质；区域变量按照东部发达城市、其他省会城市、东部沿海非省会城市、中 西部非省会城镇来设置。以上变量均为户主的基本情况，变量设置及其基本统计见表3。 2.3分析框架和分析方法 前面所划分的4个区域，它们在城镇等级、城镇规模、住房市场化程度和经济发展水 平等方面均有很大差异。经济发展水平越高，其住房市场化程度和住房价格相对较高，社 会分化较严重，住房类型分化的影响因素必然有很大差异，为此，本文住房产权分化模型 除分析总模型外，还分析4个区域模型。但住房类型分化模型由于因变量为多分类变量， 模型较复杂，限于篇幅，本文仅分析总模型。 住房产权分化模型采取二元Logistic回归模型(Binary logistic model)。因变量为二分 类变量，其值为“租赁”(0)、“自有”()，以“租赁”为参照变量，其模型结构为： In-p=a+Bx+B "1-p (1) 式中：p表示发生的概率，x,表示家庭基本特征变量，表示组织变量，a,表示常量， B、 :为偏回归系数。 住房类型包括租住单位房、租住廉租房、租住私房、自建或继承私房、已购房改房和 ②本次调查中职业基本按照第五次全国人口普查中的职业分类和代码表来划分，为了简化研究，论文对 职业进行了重新归类，其中，管理人员包括国家机关、党群组织、企业、事业单位等单位负责人，专 业技术人员包括科学研究人员、各行业技术人员（如工程、农业、法律、金融、卫生等）、教师（中 小学、技术学校和大学等)等，产业工人和服务业人员包括办事人员、商业服务人员、生产、运输设 备操作人员及有关人员等，其他人员包括农、林、牧、渔、水利业生产人员以及其他不在业人员或不 2 衡盼类的其天员Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.htp:ww
8期 刘望保等：转型期中国城镇居民住房类型分化及其影响因素 953 经济适用房、已购商品房，因变量为多分类变量，因此采取多元Logistic回归模型 (Mulh-nominal logistic model),其模型结构为： m=a,+空+会A+会A (2) 式中：为各类因变量，J为参照变量（自有私房（自建和继承）)，p表示选择j类住房的概 率，表示家庭基本特征变量，表示组织变量，xm表示区域变量，4表示常量，B、B为 偏回归系数。 2.4住房自有率和类型结构变化 计划经济时期，中国城镇住房除少量的自建房外，其他住房几乎全部为租赁。据边燕 杰等的研究，改革开放初期全国城镇住房自有率低于20%，黄友琴等发现1996年全国城 镇住房自有率约为47%1,2000年第五次人口普查的数据显示全国城镇住房自有率为 71.98%,本次抽样调查资料显示全国城镇住房自有率为76.32%（表3），说明住房自有率有 较大规模的提高。 从住房自有率与自变量的统计关系来看（表3），已婚家庭住房自有率相对较高，为 79.04%;年均收入为2万~4万和4万~6万的家庭住房自有率相对较高，分别为78.11%和 79.14%。其原因为：一方面，政府提供的社会房主要为中低收人家庭提供，在一定程度上 提高他们自有住宅的能力，另一方面，广大的中西部地区城镇居民收入主要处于此区间， 而这些地区的住房价格较低，居民住房承受能力较强。本地居民和有城镇常住户口居民的 住房自有率较高，分别为79.15%和79.70%，反映了户籍因素对住房选择的影响。住房自 有率的区域差异较明显，东部发达城市的住房自有率最低，仅为61.60%，而东部沿海非 省会城镇和中西部非省份城镇分别为81.18%和80.99%，表现出城镇越发达，居民住房自 有率越低的特征，其原因为大城市住房价格较高，居民住房购买能力较低，影响住房自有 率的提高。 从住房类型结构来看，2000年全国人口普查数据表明，自建房、购买商品房、购买经 济适用房、购买原公房（房改房）、租住原公房、租住商品房和其他房的比重分别为 26.78%、9.21%、6.54%、29.44%、16.33%、6.88%和4.79%，购买商品房对提高住房自有 率的贡献并不大，仅为921%，而购买原公房的贡献相对较大，达29.44%，说明住房自有 率的提高主要得益于住房房改政策，住房市场化程度不高。本次调查结果显示，租住单位 房、租住廉租房、租住私房、自建或继承私房、已购房改房和经济适用房、已购商品房的 比重分别为3.87%、8.24%、11.56%、18.71%、12.17%和45.44%，尽管本次调查的住房类 型划分标准与第五次人口普查有所差异，但大体可以反映一定的变化趋势，购买商品房的 比重占到45.44%，远高于2000年的9.21%，而已购房改房和经济适用房的比重仅 12.17%,远低于2000年的3198%，这说明随着中国城镇的住房市场化程度的逐步提高， 城镇居民购买商品房的比重逐步增加，并逐步成为住房自有率提高的最主要原因。 3 分析结果 3.1住房产权分化模型 3.1.1 总模型利用SPSS软件中的Binary logistic model模型，采取Enter方法将全部变 量纳人模型中。统计结果显示，似然估计值(-2 loglikelihood)为5401.17，而卡方值 (chi-square©)为732.48，模型在p=0.00上显著，因此，模型的拟合效果较好，能较好地反 映了住房产权分化的显著影响因素。家庭基本特征变量中的年龄、婚姻状况、家庭规模、 家庭收入和组织变量中的户口类型、户口所在地等变量的影响均显著。随着年龄的增长， 21994-2015 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://ww