市场转型期中国大城市低收入社区住房分异研究

柳林, 杨刚斌, 何深静

地理科学 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (8) : 897-906.

PDF(494 KB)
EN中文
PDF(494 KB)
地理科学 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (8) : 897-906. DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2014.08.897

市场转型期中国大城市低收入社区住房分异研究

作者信息 +

Housing Differentiation in Low-Income Neighbourhoods in Large Chinese Cities under Market Transition

Author information +
文章历史 +

摘要

基于2007年在广州、武汉、西安3个大城市的低收入社区开展的大型入户调查数据,在社区尺度探究了中国大城市低收入社区中不同社会经济群体间的住房分异情况,并分析了在社会经济转型背景下的制度因素(如户口、邻里类型、雇主类型等)和市场因素（如社会群体、年龄、受教育程度、家庭收入、职业等）对住房产权和居住条件的影响。通过计算泰尔指数发现,大城市低收入社区中不同群体间和群体内的住房分异情况都较显著,但群体内部的差异较群体间的差异更为明显。对住房条件的多元回归分析结果表明,低收入社区不同社会群体的住房条件在不同程度上受到制度因素和市场因素的影响。制度因素对住房面积等难以在短时间内改变的住房条件的作用较市场因素更显著,而市场因素对于住房设施等较易改变的住房条件的影响要比制度因素明显。

Abstract

Based on a large-scale household survey conducted in low-income urban neighborhoods in three large Chinese cities, i.e. Guangzhou, Wuhan and Xi′an, this study examines China′s low income urban neighborhoods’ between-group and within-group housing differentiation defined by different socioeconomic characteristics, and analyzes various determinants of housing differentiation under market transition, including institutional factors (hukou, neighborhood type, employer type, etc.) and market factors (social group, age, education, Household income, occupation, etc.). This study aims to present a comprehensive portrait of housing differentiation in low-income urban neighborhoods, and to understand how the confluence of state and market forces contribute to housing differentiation. The merits of this study mainly lie in two aspects: first, based on first-hand data source, this article presents a meticulous examination of housing differentiation within and between groups categorized by various indicators; second, this study enriches our understanding of the role of institutional and market forces by providing a more accurate assessment on their respective impacts on different aspects of housing differentiation. In this study, we applied various statistical models to analyze different social groups’ housing differentiation on the housing tenure and housing conditions. Theil′s index is applied to measuring the degree of residential differentiation between and within groups on housing tenure and housing conditions, while multivariate regression model is used to explain the causes of housing conditions differentiation. According to the Theil′s T statistics, the differentiation of housing tenure is most significant among people with different hukou status. These findings suggest that housing tenure differentiation is predominantly shaped by institutional factors, while the impact of market remuneration system, e.g. educational attainment and household income, is comparatively less significant. The patterns of differentiation are slightly different when it is measured by housing conditions. In terms of between group differentiation in housing conditions, groups defined by hukou status, household income, and different cities show a high degree of differentiation. In comparison, between group differentiation is much less significant than within group differentiation. This could be partly explained by the fact that various social groups in Chinese cities are generally characterized by high degree of heterogeneity and mobility under market transition. This is particularly true among residents in low-income neighborhoods, which are highly fluid, volatile, and heterogeneous, although they might become more homogeneous once all better-off residents have moved out. The multivariate regression analyses reveal that the forces from market and the state have brought about different imprints on various aspects of housing status. Institutional factors have projected more significant impacts on some costly and durable housing indicators, which are less likely to change in a short period, such as housing tenure and housing area, while socio-economic determinants are more influential on housing facilities which are comparatively easy to be improved. Concurring with extant literature, this study shows that institutional heritages from the socialist period continue to shape the patterns of housing consumption in post-reform large Chinese cities, although the newly emerged urban housing market starts to play increasing important roles. In addition, this research presents a much more detailed portrait of housing differentiation in low income neighborhoods. This paper has added much richness and nuance to extant understanding of housing differentiation under market transition.

关键词

市场转型 / 制度 / 市场 / 住房分异 / 低收入邻里

Key words

market transition / institution / market / housing differentiation / low-income neighborhood

引用本文

EndNote

Ris (Procite)

Bibtex

导出引用
柳林, 杨刚斌, 何深静. 市场转型期中国大城市低收入社区住房分异研究[J]. 地理科学, 2014, 34(8): 897-906 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2014.08.897
LIU Lin, YANG Gang-bin, HE Shen-jing. Housing Differentiation in Low-Income Neighbourhoods in Large Chinese Cities under Market Transition[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2014, 34(8): 897-906 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2014.08.897
自1978年市场经济改革以来,随着经济的发展和改革的深入,中国社会原有的均质性逐渐被打破,城市居民的收入差距不断扩大,社会的阶层分化不断加剧,这一现象日益引起了人们的关注。1988年开始的城镇住房市场化改革使中国城市的住房供应方式从计划经济时期的“单位分配”向“市场流通”转变[1]。住房改革在不断改善城市居民整体居住条件的同时也导致了严重的住房分化和住房不平等现象,城市住房问题成为学者们关注的焦点[2,3]。通过住房改革,以前城市居民住房分配由单位决定的格局逐渐被打破。但是由于改革过程中影响住房分配因素的复杂性,虽然有不少的学者从供给、需求、制度、经济、社会等不同的视角,采用定量和定性的研究方法分析了中国城市的住房分异,但是对于影响住房分配的因素还缺乏一致的结论,对微观尺度上的住房分异缺少研究[1~16]。在定性分析中,徐菊芬、李志刚等从供给、制度因素、表现特征等方面分析了中国城市居住分异情况,这些研究对于从整体上把握城市居住分异的现状和问题起到了非常重要的作用。但是定性分析在对于成因的解释及对现状和特征的详细分析方面缺乏深度,因此有必要进一步的定量研究[4~8]。在定性分析的基础上,黄友琴等首先利用1995年的人口普查数据,通过计算分异度指数和回归分析,定量计算了住房分异的大小,提出制度和市场是在转型过程中影响住房供给和分配的两大主要因素[9]。随后,边杰燕、刘祖云、刘望保等分别利用2000年第五次人口普查数据和2005年、2006年《中国社会综合调查（CGSS）》数据在大尺度范围内研究了全国不同等级的城市内部不同群体间的住房分异,比较了不同层次的城市间住房分异的差异,发现在转型过程中市场因素对住房分异的影响比以前更为显著,但是由于住房既得利益的惯性作用,制度因素的影响仍在继续[9~11]。在此基础上,刘玉亭、黄友琴、刘望保等分别以南京、北京、广州、上海等城市为例对城市内部群体间的住房产权分异进行了深入研究,进一步分析了不同群体住房面积、家庭设施等住房条件的差异,发
现住房产权和住房条件在不同的群体之间和群体内部都有较大的差异,并且证明了对于不同的群体,市场和制度的影响是有差别的[2,12~16]。
现有的定量研究在不同等级的城市和单个城市尺度上都有很深入的探讨,但是由于住房问题的复杂性和城市的特殊性,加上数据获取途径的限制,使得已有的研究还有一些需要深入的地方。首先是在解释制度和市场因素对住房的影响时,即使使用同样的方法在不同的城市中也展示出同一因素的不同作用,因此在对影响住房的因素进行解释时很难得到具有普适性的结论,对制度和市场因素的解释也比较含糊,没能确切指出哪些市场因素对住房条件的不同方面的影响,只能笼统的说市场和制度都有影响。其次,很多研究都普遍认为城市不同类型的邻里内部是相对均质的,以至于在城市内部邻里尺度的住房分异研究几乎没有。但是在快速城市化的过程中,旧城更新、城中村改造、城市快速扩张早已将社区内原本相对均质的空间格局打破,大城市的很多区域都是处在一种新旧交接、各种不同的住房镶嵌的状态[4]。旧城中的一部分可能已经改造为高档的商品房社区,其他部分还是不同形式的自建房;即使是同样的商品房社区也会有经济适用房、租住商品房和自有商品房等类型的社会差异。已有的研究对这些现实的忽视,使得其对城市内部不同性质的社区内的住房分异的研究缺乏深度和丰富度,因此在微观尺度上的解释缺乏说服力。针对以上研究问题,笔者利用2007年在广州、武汉、西安中国三大城市的低收入邻里（老城衰败邻里、衰败的工人新村以及城中村）收集的入户调查数据,在社区尺度研究中国大城市低收入邻里的住房状况,分析邻里内部的住房分异现象,并检验不同的制度因素和市场因素对住房产权和住房条件的影响。

1 数据与方法

1.1 研究数据

本研究所用数据来源于英国社会与经济研究委员会（Economic and Social Research Council）和国际发展部(Department of International Development)资助的一个题为“中国城市贫困与财产权变化”的研究项目。项目组于2006年底至2007年6月在中国6个大城市的低收入社区进行了大规模的住户调查。本研究主要选取了比较能代表中国东南、中、西北部大城市的3个案例：广州、武汉和西安进行分析。
此次调查不仅覆盖中心城区,还包括城市周边地区,不仅包括城市常住人口,也包括农村移民。对于以常住人口为主的邻里,参考官方统计数据,确定那些最低生活保障家庭比例较高的社区为低收入邻里。而对以流动人口为主的邻里,则采用第五次人口普查数据来确定农村移民分布状况,通过咨询民政局、地方政府人员以及该城市的专家和常住居民,在农村移民高度集中的地区选择低收入邻里作为调研目标,并结合现有研究,确定3种类型低收入邻里：老城衰败邻里、衰败的工人新村、城中村。每个城市选择4~5个代表性的低收入邻里。在每个邻里,根据家庭地址使用等距抽样方法选择住户。问卷调查采用面对面访谈方式进行,调查对象是户主,问卷涉及户主及其家庭的社会经济信息。每个邻里平均发放75份问卷,每个城市共计约300份问卷。本研究选取了分别来自广州（304份）、西安（300份）、武汉（305份）共计909份问卷的数据。
本次研究集中于分析不同收入、职业、户口等群体住房的社会分异。对于住房状况,将从住房性质、住房条件2个方面进行比较。其中,住房性质分为私有住房和租住房两大类,私房包括继承私房、自建房、自购经济适用房、自购商品房、自购福利房;租住房包括单位/房管所公房和私人出租房。住房条件主要包括：人均住房面积、人均房间数、住房设施指数。其中住房设施指数是综合指标,包括是否拥有独立厨房、独立卫生间、电器式淋浴、燃气、彩电、冰箱和上网7个方面因素。每个因素有则赋值为1,无则为0。累计7个要素的赋值,并对累计值除以7,使得住房设施指数的取值区间在0到1之间。

1.2 研究方法

分异度模型和多元回归模型是分析住房分异的常用方法[2,3]。在本研究中,家庭作为分析的基本单元,家庭户主的某些特征与家庭特征变量一起被用在模型中。户主被定义为家庭的主要收入者,从而代表整个家庭的社会经济地位。户主特征和家庭特征的指标,包括户主年龄、学历、户口地位、职业、就业单位类型、居住的邻里类型、所属的社会群体,家庭人口数、家庭人均收入、家庭工作人员数等。
本研究采用泰尔指数(Theil’s index)对住房分异度进行测度,并建立多元回归模型来分析住房条件的决定因素。泰尔指数是研究群组差异常用的指数,已有不少研究也采用了这一指数[2,13].。其计算公式为：
T=∑i=1n1p×yiu×lnyiu (1)
其中P是所有案例家庭的数量,yi是家庭i的住房指标值,μ是yi的平均值。T值从0到ln(p),指数越大,表明分异程度越高。泰尔指数既能计算不同群体之间的分异度(Tbg),也能计算不同群体内部的差异度(Twg)：
Tbg=∑j=1mpjp×uju×lnuju (2)
Twg=T-Tbg (3)
其中Pj是群体j的家庭数量,μj是群体j的住房指标平均值。

2 中国大城市低收入邻里的住房状况和住房分异

2.1 住房状况

本研究首先对低收入邻里居民的住房性质和住房条件按社会群体、邻里类型、年龄、学历、职业、雇主类型、户口、家庭月收入水平进行分类描述性统计分析,并计算各群体之间和群体内部的住房分异度指数。
2.1.1 住房性质与群体特征
调查数据显示,2007年中国大城市低收入邻里的住房自有率为54.68%。其住房自有率低于2006年《中国社会综合报告》所统计的各城市均高于70%的比例[17],说明低收入社区的住房自有率相对较低,同时数据显示存在很大的内部差异（见表1）。从社会群体的分组来看,在职城市居民主要以居住私有化住房和租住私房为主,其商品房拥有率在4个群体中最高;城市下岗/失业居民居住私有化住房和继承房的比例较高;城市退休人员主要以购买私有化住房和继承房为主,其住房自有化率高达85%,居住私有化住房比例也最高;农民工群体租住私房比例高达64%,也有为数不少的农民工拥有自建房,其商品房购买率最低。这一结果表明计划经济时代的住房分配体制仍然对现今的住房权属结果有着深刻影响,因为现在已退休或下岗的居民有相当大的一部分是1980年初期住房改革的受益者[11]。此外,城乡差异也清晰的反映在住房所有权结构上。
城中村的住户以租住私房和自建房为主,因为该邻里以外来低收入者和本地出租屋主为主要居住群体;老城衰败邻里的居民主要以租住私房、公房和自建房为主;工人新村的居民主要居住私有化住房,其次是补贴/福利房,说明该邻里的群体有很多是住房私有化改革的受益者。在低收入邻里中,40岁以下的居民以租住私房为主;40~60岁以上的居民的住房类型相对均匀,没有占绝对优势的住房类型;60岁以上的居民以居住私有化住房、自建房、继承房为主。这一结果清晰的反映了中国住房改革对不同年龄段的人所产生的社会经济影响。
从受教育程度来看,随着学历的上升,租住公房、居住私有化住房、福利/补贴房和商品房的比例不断上升,租住私房、居住自建房和继承房的比例不断下降,说明高学历的人群在获取住房产权上拥有市场和制度两方面的优势。
不同职业群体之间也有一定的差异,除了非正式工作者和离退休人员以私有化住房、自建房为主外,其它职业类型的住房类型中比例最大的都是租住私房;有较大比例的经理/主管人员拥有私有化住房,而且他们商品房的拥有率是平均水平的5倍;专业人员/公务员与技术工人/技术人员有很大的相似性,居住私有化住房比例较大;个体户/小企业主以租住私房为主,住私有化住房的比例最低;体力劳动者/服务业者除了租住私房外,其他类型住房比例较均匀。这一结果清晰地反映了职位层次与住房类型的关系。
就单位类型而言,就职于公共部门的人群居住私有化住房的比例较大;在国有/集体企业工作的人群居住私有化住房的比例最高。在外资/合资企业工作的群体的住房特征跟公共部门类似,这2个群体的商品房拥有率分别是平均水平的4.5和7倍,说明市场和制度的对住房的分配作用同时存在。不同城市之间在住房性质上的差别并不明显。
不同户口的人群住房差异最大,本地非农业户口的人群的自有住房比例高达79%,自有住房的将近一半来源是私有化住房,其次是自建房;本地农业户口的居民有自建房的比例高达70%,其次是租
表1 不同属性家庭的住房性质差异 (%)

Table 1 Family attribute and housing （%）

住房性质（%）
租住私房 租住公房 自建房 继承房 私有化住房 补贴/福利房 商品房
社会群体 在职城市居民 25.74 11.39 6.44 9.90 29.70 14.85 1.98
城市下岗/失业居民 11.65 15.53 11.65 19.42 28.16 12.62 0.97
城市退休人员 4.10 14.75 12.30 16.39 42.62 9.02 0.82
农民工 64.91 3.17 24.01 2.90 2.11 2.37 0.53
邻里类型 城中村 55.34 2.85 28.27 6.65 4.04 2.61 0.24
老城衰败邻里 25.99 21.66 8.66 20.94 8.30 12.64 1.81
工人新村 10.43 6.16 0 2.37 65.40 14.22 1.42
年龄 40岁以下 62.46 5.60 10.92 3.64 11.20 4.76 1.40
40~60岁 21.83 12.45 18.12 12.88 22.71 11.35 0.66
60岁以上 4.26 8.51 22.34 20.21 36.17 7.45 1.06
学历 小学及以下 37.25 3.27 20.92 11.11 20.26 7.19 0
中等教育 36.34 10.44 15.31 10.01 18.88 8.15 0.86
高等教育 28.07 12.28 7.02 7.02 26.32 14.04 5.26
职业 经理/主管人员 41.30 6.52 10.87 10.87 15.22 8.70 6.52
专业人员/公务员 34.78 13.04 8.70 10.87 21.74 10.87 0
技术工人/技术人员 28.95 10.53 3.95 11.84 28.95 14.47 1.32
个体户/小企业 58.94 6.76 13.53 5.80 6.28 8.21 0.48
体力劳动者/服务业者 46.70 11.45 9.69 7.05 16.74 7.49 0.88
非正式工作或其他 13.68 9.12 26.38 14.33 28.66 7.17 0.65
雇主类型 公共部门 22.73 13.64 13.64 9.09 22.73 13.64 4.55
国有/集体企业 12.71 13.56 10.17 14.41 40.25 8.05 0.85
私营企业 52.91 8.74 10.68 8.74 12.14 6.31 0.49
合资/外资企业 25 7.14 7.14 10.71 25 17.86 7.14
其他 43.29 6.84 22.53 8.10 10.38 8.35 0.51
城市 广州 39.47 8.88 11.51 5.26 18.42 13.82 2.63
武汉 36.07 15.74 12.13 10.82 23.28 1.64 0.33
西安 32.33 3.33 23.67 14 17 9.67 0
户口 本地非农 7.96 14.29 12.24 17.35 33.67 13.06 1.43
本地农业 17.54 0 70.18 4.39 2.63 3.51 1.75
外地非农 74.29 5.71 1.43 1.43 8.57 8.57 0
外地农业 91.88 4.70 0.85 0 1.71 0.85 0
家庭月收入 中低收入 37.46 9.37 15.11 10.27 20.85 6.04 0.91
中等收入 34.69 11.84 13.06 8.98 24.08 7.35 0
中高收入 40.26 9.74 13.64 5.19 18.83 9.74 2.60
总计（909） 35.97 9.35 15.73 10.01 19.58 8.36 0.99
住私房;外地非农和外地农业户口的人群主要以租住私房为主比例分别高达74%和91%,这一结构清晰反映了户口对住房权属的影响。就收入水平而言,在低收入邻里中,租住私房是所有收入水平的人群的主要选择,其次是私有化住房和自建房,高收入和中高收入的群体购买商品房的比例要高于其他群体。这主要是因为低收入邻里居民的收入水平整体偏低,内部收入差别不是很明显。
2.1.2 住房条件特征
调研数据表明,中国大城市低收入邻里的人均居住面积约为17.61 m2,低于调研各个城市在2007年《城市竞争力报告》中公布的各城市人均20~27.5 m2的水平[18],说明低收入邻里的居住条件处于城市中住房条件较差的区域。同时不同的社会经济属性群体之间的住房条件也有较大差异（见表2）。
农民工群体的居住面积高于其他群体,城市下岗/失业居民的居住面积最小。主要原因是农民工所居住的城中村租金相对便宜,因此人均居住面积有一定优势。城市在职居民的人均房间数略高于其他群体。从住房设施来看,在职城市居民的住房设施最完备,农民工群体的住房设施整体最差,其次是城市下岗/失业居民。这说明虽然农民工群体人均居住面积相对较大,但房屋设施完备程度远低于其他群体。与农民工的特征相似,城中村的居民居住面积最大,人均房间最多,但是他们的房屋设施最差;老城衰败邻里居民的居住面积远低于平均水平,其房屋设施和人均房间数也处于较低的水平;工人新村房屋设施最好,但没有群体所有条件指标都很高,说明低收入邻里的居民除了受到收入贫困的威胁以外,住房贫困也是一个十分堪忧的问题。
表2 不同属性家庭的住房条件差异

Table 2 Family attribute and housing condition

住房条件（均值和标准差）
人均居住面积（m2） 人均房间数（间） 房屋设施完备程度
社会群体 在职城市居民 17.68 15.95 0.90 0.50 0.69 0.29
城市下岗/失业居民 13.57 11.78 0.69 0.46 0.47 0.33
城市退休人员 16.22 12.10 0.78 0.60 0.57 0.28
农民工 20.22 28.36 0.84 0.78 0.43 0.30
邻里类型 城中村 21.63 28.86 0.85 0.77 0.47 0.31
老城衰败邻里 12.75 10.15 0.75 0.54 0.47 0.36
工人新村 15.91 8.12 0.81 0.42 0.68 0.24
年龄 40岁以下 17.76 21.03 0.85 0.64 0.50 0.33
40~0岁 16.90 20.40 0.75 0.54 0.52 0.32
60岁以上 20.46 25.00 0.95 0.96 0.54 0.29
学历 小学及以下 16.89 16.07 0.88 0.80 0.45 0.29
中等教育 17.48 22.75 0.78 0.61 0.51 0.32
高等教育 21.16 10.6 0.97 0.47 0.80 0.25
城市 广州 18.15 14.08 1.01 0.64 0.66 0.27
武汉 20.16 29.15 0.70 0.57 0.58 0.30
西安 14.42 16.66 0.71 0.66 0.30 0.28
户口 本地非农 20.11 14.35 0.89 0.56 0.72 0.31
本地农业 21.36 38.26 0.84 0.64 0.64 0.25
外地非农 16.60 10.89 0.82 0.46 0.64 0.33
外地农业 20.11 14.35 0.89 0.56 0.72 0.31
职业 经理/主管人员 14.96 14.54 0.81 0.66 0.42 0.30
专业人员/公务员 19.11 25.53 0.80 0.71 0.49 0.32
技术工人/技术人员 20.08 13.99 0.93 0.57 0.68 0.35
个体户/小企业 16.29 17.18 0.78 0.55 0.55 0.30
体力劳动者/服务业者 16.84 22.12 0.85 0.66 0.46 0.31
非正式工作者/其他 15.63 7.00 0.85 0.28 0.77 0.23
雇主类型 公共部门 18.68 23.99 0.79 0.70 0.49 0.32
国有/集体企业 17.24 22.2 0.75 0.49 0.58 0.32
私营企业 27.83 26.39 1.15 0.99 0.51 0.30
合资/外资企业 18.82 22.05 1.01 0.83 0.52 0.34
其他 13.21 12.76 0.70 0.57 0.39 0.30
家庭收入水平 中低收入 15.21 17.07 0.80 0.71 0.41 0.30
中等收入 15.50 13.25 0.75 0.54 0.55 0.28
中高收入 19.29 17.14 0.83 0.60 0.68 0.26
总计（909） 17.61 21.17 0.81 0.64 0.52 0.32
随着年龄的增大,各居民群体的人均居住面积有增加的趋势。老年人口的家庭人居房间数最多,40~60岁的人群的家庭人均房间数最低,这主要受不同人生阶段家庭人口状况变动的影响,而房屋设施则随居民年龄的变大而整体不断改善。在学历方面,受过高等教育的人群的居住面积、人均房间数、房屋设施都远高于其它群体,房屋设施随学历的提高而不断改善和提高,说明人力资本的增加有利于提升住房条件。
在城市方面,广州低收入社区的居住条件好于中部和西部地区,说明东南部发达大城市的居住条件相对较好,区域间住房条件的差异较明显。本地农业户口人群的人均居住面积最大,外地农业人口最小。人均房间数和房屋设施按照外地农业、外地非农、本地农业、本地非农的顺序不断改善和提高,体现了户口制度对住房条件的重要影响,本地户口占明显的优势。
从职业来看,退休人员的房屋设施远好于其他群体,但整体而言职业类型并未表现出对住房条件规律性的影响。在户主的雇主类型方面,就职于私营企业的人群的人均居住面积最大,其他类型的群体的居住面积较小;就职于私企的群体人均房间数最多,其次是就职于外资/合资企业的群体;就职于国有企业或外资/合资企业的人群的住房设施较好。说明市场和制度都对低收入邻里的住房条件的不同方面产生了不同的影响。
在家庭收入水平的分组中,中高收入水平以上的社会群体的住房条件的3项指标都明显高于收入水平在中等或以下的群体,而中等收入水平的群体的住房设施比低收入水平人群好,但是在居住面积和房间数上,该收入群体并没有对比他们收入水平更低的群体体现更多的优势,说明改善房屋设施相对容易,要增加居住面积和房间数则需要收入水平突破一定的界限以后才能实现。
2.1.3 住房分异度
泰尔指数的计算结果表明中国大城市低收入邻里的不同的群体之间以及群体内部均存在明显的住房分异（见表3）。
表3 居住分异的泰尔指数

Table 3 Result of Theil’s index

自有住房 人均居住面积 人均房间数 房屋设施
完备程度
总体样本 0.1651 0.0622 0.1748
群体之间
社会群体 0.0698 0.0112 0.0041 0.0195
邻里类型 0.0418 0.0244 0.0014 0.0149
城市 0.0078 0.0084 0.0149 0.0407
户口 0.2747 0.0293 0.0165 0.0142
学历 0.0012 0.0013 0.0024 0.0095
年龄 0.0652 0.0014 0.0037 0.0003
职业 0.0517 0.0058 0.0003 0.0122
雇主类型 0.0287 0.0026 0.0011 0.0081
家庭收入 0.0031 0.0360 0.0022 0.0462
群体内部
社会群体 0.1539 0.0581 0.1553
邻里类型 0.1407 0.0609 0.1599
城市 0.1567 0.047293 0.134086
户口 0.1357 0.0457 0.1606
学历 0.1638 0.0598 0.1653
年龄 0.1637 0.0585 0.1745
雇主类型 0.1625 0.0611 0.1667
职业 0.1593 0.0618 0.1626
家庭收入 0.1291 0.0600 0.1286
由于住房性质的样本值为二分值,不是连续变量,不适宜计算个体差异,只能计算群体间的差异,所以对住房性质主要比较群体间的差异。在不同的分类群体中,自有住房分异度最大的是户口,其分异指数达到0.275,是其它分类群体的4倍以上;不同社会群体、年龄、职业、邻里类型、雇主类型间也存在一定的分异,不同家庭收入、城市和学历人群间的住房分异都相对较低。结果说明户口作为一项重要的制度因素,是低收入邻里拥有自有住房方面分异度高的决定性因素,户主年龄和职业对其分异度有一定的影响,家庭收入和户主学历对低收入社区自有住房分异的影响最小。
就住房条件的总体分异情况而言,房屋设施的分异度最大,其次是人均居住面积,人均房间数的分异指数相对较低。不同家庭收入和户口群体间的人均居住面积分异度最大,其值分别为0.036和0.029;其次是邻里类型,其居住面积的分异度为0.024,其他类型群体间的分异度相对较低。房屋设施在家庭收入和城市间的分异度最大,其值分别为0.046和0.041;其次是社会群体、邻里类型、户口地位和职业;学历、年龄、雇主类型等群体间的分异度相对较小。人均房间数在户口和城市分组中的分异最为明显,其他类型的群体间虽有分异,相对而言没有那么突出。分异度模型的结果表明,户口和收入成为决定住房条件的优劣及其分异度的主要因素,职业层次和区域发达程度对住房条件及其分异度也有较大的影响。
表4 中国大城市低收入邻里住房条件的多元线性回归模型

Table 4 Result of multivariable regression analysis on housing conditions

参数 住房条件
人均居住
面积		 人均
房间数		 房屋设施
完备程度
B B B
截距 17.189*** 1.061*** 0.447***
社会群体（农民工） 0 0 0
在职城市居民 -24.216*** 0.158 0.014
城市下岗/失业居民 -29.032*** 0.133 -0.058
城市离退休人员 -26.108*** 0.185 -0.026
邻里类型（工人新村） 0 0 0
城中村 7.361*** 0.063 -0.118***
老城衰败邻里 -0.909 -0.051 -0.181***
学历（大专及以上） 0 0 0
小学及以下 -1.876 0.059 -0.177***
初中和高中 1.025 0.014 -0.112***
城市（西安）
广州
武汉		 0 0 0
4.825*** 0.267*** 0.330***
6.880*** 0.051 0.274***
户口（外地农业） 0 0 0
本地非农 27.782*** -0.144 0.060
本地农业 9.395*** 0.434*** 0.056*
外地非农 25.996*** 0.057 0.070
住房性质（自有住房） 0 0 0
租住房 -9.485*** -0.278*** -0.189***
职业（非正式工作者/其他） 0 0 0
经理/主管人员 -2.212 -0.020 0.043
专业人员/公务员 2.422 0.030 0.033
技术工人/技术人员 -1.398 -0.010 0.043
个体户/小企业 -3.273 0.032 0.092***
体力劳动者/服务业者 -1.715 0.030 -0.043
雇主类型（其他） 0 0 0
公共部门 -3.978 0.020 -0.009
国有/集体企业 -3.230 0.013 0.015
私营企业 -3.102 -0.020 0.020
合资/外资企业 -6.414 -0.098 0.088
年龄 0.0206 0.0003 0.0002
家庭人口数 -1.781*** -0.133*** 0.026***
家庭人均月收入 0.00734*** 0.00015*** 0.00005***
家庭就业人数 -2.397*** -0.026 -0.003
R2 0.290 0.300 0.503
注:回归系数的显著度水平:*为10%,**为5%,***为1%,总样本数为909。
不同属性群体内部的差异在住房条件的差异中起主导作用,远比群体间的住房条件差异大,这表明转型期中国大城市低收入邻里中个人住房条件的差别往往大于群体间的差别。部分原因是分类群体的异质性高,稳定性低,流动性强[2]。这是城市社会转型的特征之一,这一特征在低收入邻里中表现尤为明显。

2.2 住房条件的多元回归分析

本节应用多元线性回归模型,来进一步分析中国大城市低收入邻里住房条件的决定因素。多元线性回归模型的因变量是人均住房面积、人均房间数、住房设施。关于住房条件的多元线性回归结果如表4所示。由于决定住房条件因素的复杂性,使得对决定住房条件的因素进行模型解释较为困难,其它的一些决定住房的重要因素如个人的偏好等,未能纳入到模型中,使得模型只能解释部分的因素,但是总体而言3个模型均显著,模型解释了因变量29%~50.3%的差异。
分析结果表明在低收入邻里中相对于农民工群体而言,其他群体的居民可能会拥有更少的住房面积,与前面的描述性解释一致。不同邻里的回归结果也与描述性分析一致,但模型进一步证明不同类型的低收入邻里的由于其形成机制不同导致其居住群体在居住条件方面的显著差异。与高学历群体相比,接受中低等教育的人群在的住房设施明显较差,但是在人均面积和房间数上并未表现出这样的特点,说明在低收入邻里中影响居住面积的主要因素不是学历等人力资本经济因素而是制度因素,人力资本只对房屋设施等较易改变的条件有显著影响。
相对于西安市而言,广州和武汉的低收入社区居民的住房面积、房屋设施都要显著地好于西安市的同类群体,说明地区整体发展差异明显,对低收入邻里整体的住房条件也有着重要的影响。与外地农业户口人群相比,其他类型户口群体的居住面积上都更大,本地农业户口居民可能有更多的人均房间数和更好的房屋设施,说明在低收入邻里中,户口等制度因素对居民的住房条件也有重要影响,尤其是住房面积上;租房者的住房面积、人均房间数、房屋设施都比自有住房者差,说明租住房屋者除了在经济上能力可能不足以外,由于其对城市没有归属感,在收入相对较低的情况下,改善租住房屋设施的动力也相对不足,导致住房条件整体较差。
相对于非正式就业人员/离退休人员,个体户/小企业者的房屋设施较好,说明在市场中自主经营的群体获得了更多的收益,体现了市场因素对改善住房设施条件的影响。家庭人口数越多,家庭的居住面积、人均房间数都可能较少,但是其房屋设施会相对较好,因为家庭人口多家庭可能就业人数也会更多,家庭总收入可能会更高,就更能改善家庭的住房设施,但是人口增多也会导致人均住房面积下降,因此家庭的就业人数越多人均面积越小;人均收入越高,家庭住房面积、人均房间数和房屋设施都可能会更好,说明家庭经济收入是影响住房条件的决定性因素。

3 结论与讨论

与之前的研究一致,本文的分析结果表明,低收入邻里的社会群体间存在很大的住房差异。虽然这些邻里的收入水平整体相对较低,但是他们内部的住房差异依然很大,这些差异受多重因素的影响,体制和市场因素共同对住房分异的现状产生作用。但是其特征与先前的研究有一定的区别：
首先在住房产权上,户口群体间的居住分异度远大于其他群体,户主年龄、社会群体、职业等群体间也有一定的分异。这说明户口作为一个重要的制度因素对低收入社区住房所有权的分配起着决定性的作用,而职业和年龄等因素的影响也说明人力资本等市场因素对于住房所有权有一定的影响。同时城市之间的产权分异不大也说明,户口制度作为一种全国性且长期制度化执行的一种政策,对住房性质的区域差异影响不大,在东、中、西部地区具有较明显的一致性。
其次,住房条件在不同属性群体间的分异也很明显。不同户口、收入和城市之间的住房条件分异度远大于其他分组,说明这些因素对住房条件有重要影响。相对于群体间的差异而言,群体内部的住房差异更加明显,主要原因是在转型过程中,低收入邻里是很多外地居民进入城市的第一站,很多人通过自己的努力在有能力改善自己的住房条件以后,会搬离原来的居住地,寻求更好的住房,使得大城市低收入邻里人群的同质性低、流动性强,所以住房的群体内部分异也更大。
最后,对住房条件的多元线性回归分析发现: 城市变量在统计上显著,证明地区整体发展差异对低收入社区居民的居住条件产生重要影响;与户口、单位等制度性指标,与学历、职业、家庭情况等市场因素,对住房条件都有显著影响。但相对于现有研究,本文有着更为深入细致的发现：户口等制度性因素对于住房面积等较难在短时间内发生显著变化的指标的作用较市场因素更为明显,而学历、收入等市场因素对于住房设施等较易改变的住房条件的影响要比制度因素显著。由此可知,制度和市场因素的博弈与消长会随着市场改革的深化和时间的推移发生改变。可以预见,制度因素长期以来对住房产权和住房条件累积的影响仍在短期内起着决定性作用,但是其影响力在市场因素加入之后已经在某些方面被明显削弱,并会随着时间的推移逐渐式微。

参考文献

列表( 原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序 ) 可视化分析
[1]
刘军民.对中国住房制度改革若干政策的反思[N].《中国经济时报》,2006-07-17.
本文引用 [2]
[2]
刘玉亭,何深静,魏立华,等.市场转型背景下南京市的住房分异[J].中国人口科学,2007,(6):82~92,96.
本文引用 [5]
[3]
Huang Y.From work-unit compounds to gated communities: Housing inequality and residential segregation in transitional Beijing[C]//Laurence J C Ma, Fulong Wu. In Restructuring the Chinese City: Changing Economy, Society and Space. London and New York: Routldge,2005, 192-221.
本文引用 [2]
[4]
徐菊芬,朱杰.中国城市居住分异的演化与特征[J].城市问题,2008(9):96~101.
本文引用 [2]
[5]
徐菊芬与张京祥.中国城市居住分异的制度成因及其调控——基于住房供给的视角[J].城市问题,2007,(4):95~99.
[6]
李志刚. 中国城市的居住分异[J].国际城市规划,2008,23(4):12~18.
[7]
Song Weixuan,Wu Qiyan.Gentrification and residential differentiation in Nanjing, China.Chin[J]. Geogra.Sci.,2010,(6),568-576.
[8]
何深静,刘玉亭.房地产开发导向的城市更新—我国现行城市再发展的认识和思考[J].人文地理,2008,23(4):6-11.
本文引用 [1]
[9]
Huang Y and Clark, W.A.V., Housing Tenure Choice in Transitional Urban China: A Multilevel Analysis[J].Urban Studies, 2002, 39(1):7-32.
本文引用 [2]
[10]
边燕杰,刘勇利.社会分层、住房产权与居住质量——对中国“五普”数据的分析[J].社会学研究,2005,(3):82~98.
[11]
刘祖云,胡蓉.城市住房的阶层分化:基于CGSS2006调查数据的分析(英文)[J].社会,2010.30(5):164~192.
本文引用 [2]
[12]
刘望保,闫小培,曹小曙.转型期中国城镇居民住房类型分化及其影响因素—基CGSS(2005)的分析[J].地理学报,2010,65(8):949~960.
本文引用 [1]
[13]
Huang Youqin, Jiang Leiwen.Housing inequality in transitional Beijing[J].International Journal of Urban and Regional Research,2009,33(4):936-95
本文引用 [1]
[14]
刘望保,闫小培,曹小曙.转型期广州市城市居民住房产权分异研究[J].热带地理,2006,26(4):349-352+364.
[15]
Wu F.Sociospatial differentiation in urban China:Evidence from Shanghai’s real estate markets[J].Environment and Planning,A,2002,34(6):1591-1615.
[16]
侯敏,张延丽.北京市居住空间分异研究[J].城市,2005(03):49~51.
本文引用 [2]
[17]
中国人民大学.中国综合社会调查报告:2003-2008[M].北京:中国社会出版社,2009:150~180.
本文引用 [1]
[18]
倪鹏飞. 城市竞争力报告[M].北京:社会科学文献出版社,2007:450~480.
本文引用 [1]

脚注

The authors have declared that no competing interests exist.

基金

国家自然科学基金项目（41171140,41322003
41271180
41271183）资助
PDF(494 KB)
可视化

1376

Accesses

0

Citation

Detail
段落导航
相关文章

/

〈 〉