房价对城乡收入差距的影响分析

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1、房价对城乡收入差距的影响分析【摘要】文章利用空间面板模型研究我国省际城乡收入差距及其影响因素。根据2005〜2014年我国最近10年的相关经济数据，分析了我国31个省（市、自治区）城乡收入差距的空间相关性，以及我国不同区域房价上涨对城乡收入差距的影响。研究发现：房价上涨会导致全国城乡收入差距扩大；然而房价上涨对各区域城乡收入差距的影响具有差异性。对东部地区和西部地区及周边地区表现为扩大效应，中部地区影响为负。文章又从经济发展水平、政府干预水平、城市化水平等方面分析了省际城乡收入差距的原因。最后，对缩小城乡居民收入差距提出了相应的政策

2、建议。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除匕转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。【关键词】房价水平城乡收入差距空间面板模型空间固定效应一、文献综述针对房价与收入差距的关系，胡晓针对房地产的消费属性和资产属性，分析了城乡收入差距与房价水平之间的影响机制，结果表明收入差距与房价具有正相关关系。Chan?l现房价上涨，使得租房者的财产非伹没有升值机会，反而变相的贬值，从而导致社会贫富差距越來越大。张传勇选取我国27个省20

3、00〜2010年的数据，通过面板模型分析我国不同地区房价波动率与居民收入差距的关系，最终结果显示，居民收入差距与房地产价格波动率之间存在长期均衡的关系。郭亮和陈乐一从区域视角出发建立丫房价和城乡收入差距两者之间的VAR模型，发现从短期上看来，房价上涨对东部地区无显著影响，但对中、丙部地区的影响则截然不同，分别为负向影响和正向影响。另外从长期来看，影响又是大不相同，分别表现为正向影响、正向影响、无显著影响。上述研究都没有考虑房价与城乡收入差距的空间相关性，忽略了我国住房市场和收入分配的空间特征。因此，本文基于区域比较的视角，以我国20

4、05〜2014年31个省（市、自治区）为样本，建立空间面板数据模型，探讨房价对城乡收入差距的空间影响及区域特征。文章共分为三大模块，首先介绍空间面板模型、空间相关性分析，接着分析房价对城乡收入差距的影响，并进行区域比较，最后根据实证结果提出相关建议。二、空间模型的选择与设定（一）变量选择与数据来源本文数据来自于《中国统计年鉴》2005〜2014省份年度数据，选取中国31个省（市、自治区）最近10年的数据，构建空间面板数据模型，研究房价变动对区域城乡收入差距的影响。其中被解释变量为中国城乡收入差距，住宅商品房的平均销售价格为解释变量，

5、在控制变量的选取上，选取能够全面衡量区域综合发展水平的指标，最终引入城市化水平、经济发展水平和政府干预水平等三个指标。由于各指标并不是直接在中国统计年鉴上获取的，都是通过一定的数据处理得来的。所以下面给出各指标的定义及描述性统计结果，见表1。（二）全局空间相关性检验为衡量城乡收入差距在各地区的空间关联度，在建立空间计量模型前，先对2005〜2014年31个省（市、自治区）城乡收入差距进行空间相关性检验。检验结果表明2005〜2014年全局Moran’sI指数值在0.464到0.529的范围内波动，Moran’sI指数值均显著大于0,

6、说明各省（市、自治区）城乡收入差距之间具有空间正相关，且这种相关性呈逐年下降的趋势。因此在研宄城乡收入差距吋必须考虑空间因素，建立空间面板数据模型。（三）模型的设定根据前文的分析，这里在模型设定时加入空间因素，空间计量模型中通用的模型形式如下所示：其中，ex为解释变量之间的空间相关系数，X为误差项的空间相关系数，vi和wt分别代表空间效应和时间效应，Pit为服从正态分布的误差项，xki,t代表除房价水平外的其他三个变量，即城市化水平、政府干预水平、经济发展水平。当入=0,a矣0时，得到假设城乡收入差距之间存在空间相关的空间面板滞后模

7、型；当a=0,时，得到假设误差项之间存在空间相关的空间面板误差模型；当*=0,a=0时，则为不存在空间效应的普通面板模型。（四）空间计量模型的选择检验具体采用SAR模型还是SEM模型，通常采用拉格朗口（LM）检验法进行判别，选择通过显著性检验的模型。所以在进行空间模型分析之前，需要作LM检验，来决定模型的类型。由检验结果可知，LM-Lag通过/显著性检验，而LM-error未通过显著性检验，故采用SAR模型。由于本文基于省际面板数据进行建模，属于选择特定个体进行的回归分析，故选择固定效应模型。三、不同空间效应下的空间滞后模型的估计一

8、般来说，含固定效应的空间面板数据模型又分为无固定效应模型、空间固定效应模型、时间固定效应模型和时空双固定效应模型四种类型，本文分别对这四个模型进行了估计，表2列出了四个模型的估计结果。巾上述表2的结果可以看出，空间固定效应模型、时空双