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
954 地理学报 65卷 表3变量设置和基本统计分析 Tab.3 Definition and descriptive analysis of variables 占总样 自建或租住 租住 租住 已购房改 已购 住房 变量 本的比 继承私 公房 私房 单位房 房和经济 商品房 自有率 重(6 房（户） (户) (户) (户) 适用房（户） (户) (6) 家庭基本特征变量 婚姻状况 已婚 80.24 938 382 461 177 619 2290 79.04 其它 19.76 197 118 240 58 119 466 65.28 家庭年均收入 2万以下 45.91 602 220 302 115 296 1053 75.39 2-4万 35.25 322 169 194 72 297 933 78.11 46万 11.12 83 哈 62 13 75 339 79.14 6-8万 3.14 22 33 5 1 86 70.62 8万以上 4.57 48 14 7 126 75.10 文化程度 初中及其以下 50.80 732 245 354 114 335 1304 76.88 高中和大专 43.24 377 233 285 106 361 1257 76.17 本科及其以上 5.96 26 22 62 15 42 195 82.18 组织变量 户口类型 城镇常住户口 85.82 966 454 408 195 700 2485 79.70 当地有效城镇户口 525 61 22 47 10 之 157 75.16 (如蓝印/自理口粮户口) 农业户口和其它类型 8.94 108 24 246 3 17 114 44.34 户籍所在地 本地户籍 95.15 1121 479 506 218 728 2719 79.15 外地户籍 4.85 14 21 195 17 10 37 20.75 职业 管理人员 10,58 133 36 116 62 286 74.69 专业技术人员 8.71 73 33 65 2 72 265 77.65 个体户 9.28 112 124 62 192 65.24 产业工人和服务业人员 58.30 566 342 31 481 1679 77.01 其他人员 13.14 251 45 85 16 61 334 81.57 单位性质 党政机关 4.11 37 19 14 12 21 115 79.36 国有企业和集体企事业单位 61.45 476 300 168 130 491 1694 81.65 私营、外资和中外合资企业 13.01 112 61 170 34 62 253 61.71 个体企业 21.42 263 78 265 43 107 377 65.93 区域变量 北京、天津、上海、广州和深圳 22.67 132 312 149 67 140 575 61.60 其他省会城市 21.37 125 60 149 56 167 739 79.55 东部沿海非省会城市 19.54 296 159 21 147 519 81.18 中西部非省份城镇 36.42 582 85 244 91 284 923 80.99 合计 100.00 1135 500 701 235 738 2756 76.32 注：数据经问卷整理而得。 住房自有率呈上升趋势（图1），年龄增长1岁，购买住房的概率增加1.70%左右；由于部分 小于22岁的年轻人与父母亲居住，住房自有率较高，在2630岁之间是结婚成家的高峰 期，住房自有率提升较快，30岁以后随着家庭收入的逐步增加和工作逐步走向稳定，住房 自有率缓慢提升，能基本反映家庭结构变化对住房选择的显著影响。婚姻变化是影响住房 产权选择的显著影响变量，已婚家庭购买住房的概率是其他家庭的1.65倍：家庭规模变量 影响显著，家庭规模越大，购买住房的概率会越高，每增加1个人口，购买住房的概慨率将 会提高1530%n年龄d婚烟状况和家庭规模等量体现了家庭生命周期变化心家庭生命vw
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 955 周期变化是住房产权选择的 120.00 显著影响变量，我国表现出 100.00 与西方市场化程度较高的国 80.00 家相类似的规律，体现住房 60.00 40.00 市场化对住房选择的显著影 20.00 响。中国城镇住房市场化日 0.00 18222630343842465054586266707478 趋完善，市场机制在住房资 年龄（岁） 源分配中逐步起到基础性作 图1户主年龄与住房自有率分布 用，在这种背景下，家庭收 Fig.I Age of the household heads and home ownership rates 人成为住房产权选择的显著 影响变量，家庭收人越高，购买住房的概率越高，年均收人在2万~4万元、4万~6万元和 8万元的家庭购买住房的概率分别要比参照类年均收人2万元以下的家庭提高了25.20%、 46.30%和56.50%。 组织变量中体现户籍作用的变量（户籍类型和户籍所在地）的影响都显著，反映了户 籍对住房产权选择的显著影响。城镇常住户口居民和拥有当地有效城镇户口居民购买住房 的概率分别是参照类农业户口居民的333倍和2.79倍，本地人口购买住房的概率是参照类 外地人口的8.25倍，说明无论是户籍类型和户口所在地来看，不同类型户籍人口购买住房 的概率均相差很大。户籍是地方政府分配社会资源的重要标准之一，外地人口和农业人口 一般没有资格享受政府所提供的福利房，并且外地人一般从事非正规就业，工资收人低， 改善居住条件的能力较弱，再加上流动人口具有“寄居”城市和工作变动性较大的特点， 表4住房产权选择的二元Logistic回归模型 Tab.4 Binary logistic regression model of housing tenure choice 总模型 北京、天津、上海、 其它省会城市 东部沿海非省会 中西部非省会 因变量(1=自有，0=祖赁) (模型1) 广州、深圳（慎型2） (模型3) 城市（模型4） 城镇（模型5） E迎) Exp (B) 0 Exp (B) B Ex即(D Exp (B) 家庭基本特征变量 年龄 0.02** 1.02 0.02* 1.02 0.03* 1.04 0.02* 1.02 0.03* 103 婚烟1=已城，0=其它) 0.30* 1.65 0.40* 1.48 0.49** 1.6M 0.70* 2.01 0.30* 135 享避总人口（个） 0.14*k 1.15 0.10*4 1.10 0.02*x* 102 022×* 125 0.09* 1.09 200叫年全家总收入（以2万元以下为参照） 中年 24万元 0.23* 1.25 0.54** 1.71 0.70* 201 0.24 127 0.36* 1.44 46万元 0.38* 146 1.07*4 2.92 067 196 0.34 1.41 0.50 1.64 6-8万元 -0.01 0.96 0.76* 2.14 -0.25 0.78 D.08 1.08 0.67 1 8万元以上 045* 1.57 0.88*+ 242 077 216 1.03* 278 042 152 受教育程度（以初中及其以下为泰凰） 高中，中专和大专 0.00 1.00 0.20 122 038 146 -0.19 0.83 023 126 本科及其以上 -0.19 083 0.23 126 039 148 -1.09= 0.34 0.03 1.03 组织变量 户口类型以农业户口和其它类型户口为参照) 城镇常住户口 1.20*+* 3.33 1.56* 4.77 2.05* 1.36+* 3.88 111* 30M 当地有效城镇户口（如整印/自理口粮户口） 1.03* 2.79 -0.15 087 165*× 5.18 139* 3.99 1.10*# 3.01 户缩所在地1=本地，0=外地) 211* 8.23 236* 10.63 730 2.62* 1368 1.42* 414 户主积业（以其他人员为参照） 管理人员 020 1.23 ,19 031 201 747 0. 112 033 139 专业技术人员 0.17 1.19 -1.67 0.19 182 6.15 0.28 132 -0.16 085 个体户 -0.23 0.79 1.21 030 211 8.25 -0.63 0.54 0.14 1.15 产业工人和服务业人员 0.03 1.03 -1.52 0.22 185 634 0.0t 1.01 023 1.26 企业性质（以其他类型企业为参照） 党政机关 0.56 0.57 0.14 1.16 2.18 0.11 0.65 0.52 0.88 0.41 国有、集体企业和事业单位 -0.44 0.64 0.67 195 -2.52 -0.17 0.85 -0.52 059 私售，民营、外资和中外合资企业 084 0.43 080 2.22 -314* 004 小.42 0.24 0.92 0.40 个体企业 -0.75 0.49 021 124 -320* 0.04 -1.12 033 -0.87 0.42 常量 330** 0.04 4.52** 0.01 4.02*米 002 -3.22* 0.04 233* 0.10 有效样本数量CN) 5637 1316 1187 1109 2025 似然估计值(2 log likelihood) 5401.17 1523.71 968.42 756.77 1776.60 卡方检验(Chiquare) 732,48** 229.79* 22671** 277.73** 169.94* 归系数的指数换算，它可直观地说明自变量变化1个 导致因变量产生的变化。 ◆*表示在0001 rignts reserved. nttp://ww
956 地理学报 65卷 购买住房的愿望不强烈 3.12区域模型 4个分模型同样采取SPSS软件中的Binary logistic model模型，采取 Eter方法将全部变量纳入模型中。模型2~5的似然估计值分别为1523.71、968.42、756.77 和1776.60，而卡方值分别为229.79、226.71、277.73、169.94,4个模型均在p=0.000上 显著，拟合效果均较好。模型2（北京、天津、上海、广州和深圳）和模型3（其他省会城 市)的显著影响变量较多，而模型4（东部沿海非省会城市）和模型5（中西部非省会城镇） 的显著影响变量较少。经济发达地区由于住房市场化程度较高，较高的住房价格使得住房 资源变得稀缺化，社会分化的加剧扩大了城市居民住房承受能力的差距，加上政府加大了 住房保障力度，并制订社会住房的享受条件，造成住房产权分化的影响因素比经济欠发达 地区要复杂 体现家庭生命周期变化的变量（年龄、婚姻状况和家庭规模）在4个模型中影响均显 著，其影响显著程度与作用方向与总模型基本相似，即年龄增长和家庭规模的扩大意味着 住房自有率的增加，已婚家庭购买住房的概率较高。但家庭生命周期变量的显著程度在各 模型中有一定差异，经济发达地区（北京、天津、上海、广州和深圳和省会城市）家庭生 命周期变量的影响尤为明显。 户籍变量在4个模型中的影响均非常显著。与总模型的分析结果基本相似的是，城镇 常住户口和本地户口居民购买住房的概率较高。模型2-5中有城镇常住户口居民购买住房 的概率分别是参照类有农业户口和其它类型户口的居民的4.77倍、7.77倍、3.88倍和3.04 倍，特别是模型2和3的数值较大，而本地居民购买住房的概率分别是参照类外地居民的 10.63倍、7.30倍、13.68倍和4.14倍，模型1和3的数值较大，其原因为发达城市的住房价 格较高，户籍通过影响城镇居民在劳动力市场和政府社会资源分配中的地位来影响居民购 买住房的能力，也影响享受政府或工作单位的房改房或社会公房的机会，从而造成住房产 权分化。总体来看，户籍因素已经成为中国城镇住房选择和居住分异的重要影响变量，尤 其是对于外来人口较多的东部沿海城市。 3.2住房类型分化模型 多元Logistic模型分析结果显示（表5），模型总卡方值为2200.37，并在p=0.00上显 著。家庭基本特征变量中的年龄、婚姻状况、家庭规模、家庭收入和受教育程度，组织变 量中的户口类型、户籍所在地、企业性质和区域变量的影响均显著，其卡方值分别为 133.27、16.52、63.06、101.77、48.44、164.12、205.55、78.38和556.88，可见，影响尤为 显著的变量主要是年龄、家庭收入、户口和区域变量。 家庭生命周期变量包括年龄、家庭规模和婚姻状况。从模型结果来看，年龄越大，购 买商品房的概率越大，租住私房或单位房的概率越低，如年龄增长1岁，购买商品房的概 率提高1%，年龄越大，积蓄越多，购买住房的能力越强。家庭规模变量影响显著，家庭 规模越大，租住公房和私房的概率越低，而购买商品房的概率越高。婚姻变量的影响显 著，但仅能反映已婚家庭租住私房的概率较低。符合市场化规律的是家庭收入高，购买商 品房的概率相对高，但概率最高的是年均收人在4万~6万元和6万~8万元的家庭，其原因 前面已做相关分析。文化程度的影响显著，文化程度越高，购买部分产权房（主要为房改 房)和购买商品房的概率越高，这体现了制度与市场的双重作用，文化程度较低，工作在 有房改房分配的事业单位、国有企业和集体企业的概率较低，因此享受房改房的概率相对 较低，而同时文化程度越高，家庭收入越高，因而购买商品房的能力越强。整体来看，中 国城镇住房市场化程度日益提高，购买商品房将成为提高住房自有率的最主要途径，而家 庭社会经济特征和居住偏好越来越成为选择购买商品房的显著影响变量，中国城镇房地产 开发在寻求市场定位时更应关注这些变化由此导致的住房需求变化 ?19京回因索1（启籍类型和宁只所在地）的影响非常显著o城镇常佳启口居民租住公房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 957 表5住房类型分化的多元L0 gistic回归模型 Tab.5 Multi-nominal logistic regressional model of housing type segment 参飘变量：自有私房 积住公房 租住私房 租住单位房 已购房改房和 已购商品房 卡方检验 (自建和继承) 经济适月房 Exp (B B Ep(B) Exp (B) B EX即() B EX型(B) 家定玉本特征变量 年龄 0.00 1.00 -0.04*+ 0% -0,02* 098 -0.00 0.99 00t=+ 1.01 133.27+= 婚烟1=已婚，0=其他) 024 0.79 0.46* 0.63 0.23 080 003 1.05 0.01 1.01 16.52* 东庭总人口（个） 0.20-* 0.82 0.234 080 0.06 091 022+ 0.81 0.13== 1.14 63.06*= 2004年全家总收入 101.77**= (以2万元以下为参照) 24万元 0.30 0.74 0.17 08刷 0.30 0.74 0.41 1.51 0.29=+ 1.33 46万元 0.30 0.74 -0.20 0.82 081 0.44 0.41 1.50 0.61+ 1.84 68万元 0.44 0.64 0.47 1.59 0.51 060 032 137 0.57+ 1.7 8万元以上 -1.04* 0.35 -031 0.73 0.85 043 0.28 0.76 025= 1.29 受教有程度 48.,44* (以初中及其以下为参照) 而中，中专和大专 0.17 1.19 0.12 1.13 0.24 128 0.36* 1.43 0.41== 1.56 本科及其以上 0.46 1.58 1.13 3.09 12 2.78 0.85*= 2.33 L15= 3.14 组织变量 户口类型（以农业产口和 164.12*= 其他英型户口为参照) 城镇常住户口 0.12* 1.13 -1.52 0.22 090 2.45 0.75 2.11 024= 1.27 当电有效城镇户口 0.04 1.04 0.89*年 041 0.74 048 025 128 0,45 1.53 (如蓝印/自理口柒户口) 户箱所在迫1=本地。0=外地) 1.71*+ 5.52 -2.为* 0.05 623 070 2.01 063== 187 205.55*= 户主职业（以其他人员为参 2854 管理人员 -0.30 0.74 018 1.18 039= 1.48 -0.39 0.67 -D.07 0.94 专业技术人员 0.02 0.98 029 134 0.12= 1.13 -0.37 0.62 -026 0.77 个体户 0.29 1.34 0.20 1.23 023 0.79 -0.01 0.99 0.05 1.05 产业工人和服务业人员 0.16 1.18 -0.02 0.s 0.12 113 0.19 0.33 -0.09 0.92 企业性项（以其他类型企业为参照） 7838*+ 觉政机关 0.6 2.62 0.54 1.71 0.02 102 0.66*= 1.93 0.45 1.58 国有、集体企业和事业单位 0.50 225 0.62 186 0.31 136 1.36* 3.90 0.70 2.00 私营、民营、外资和中外合衡企业 0.63 187 1.10 3.00 0.23 0.79 0.74 210 0.29 133 个体企业 0.60 1.80 094 257 0.15 086 064 189 0.02 1.02 区城变量 556.88= (以中西郎非省份城镇为委照) 北京，天潭、上海、广州和深圳 2.67* 14.36 0.48*+ 1.61 1.12* 307 0.18 1.20 -0.46*= 0.63 其枪省会城市 1.06*+ 2.90 087= 2.43 101*+ 2.74 0.73* 2.0s -0.05= 0.95 东部沿海非省会城市 0.14 0.87 -0.19 0.83 0.38*+ 0.42 0.0g 0.93 0.03 0.97 常量 0.64 0.53 5.87 355.74 1.07 292 0.37 0.69 1.59* 4.59 似然估计值(2 log likeihood) 13722.37 有效样本数量) 5637 卡方检验(Chi-square)220037 注：书为偏回归系数：即(B)一e,即偏回归系数的指数换算，它可直观电说明自变量变化1个单位导致因变量产生的变化，表示在0.001上显著，表示在0.01 上显著，*表示在0.05上显著. 租住单位房、购买经济适用房和房改房、购买商品房的概率较高，分别为参照类农业或其 他类型户口居民的1.13倍、2.45倍、2.11倍和1.27倍，而租住私房的概率仅为参照类的 0.22倍，这说明城镇常住户口居民在享受体制内和体制外住房上均占有较强优势，他们收 人相对较高，购买商品房的能力较强，在住房保障上明显受到当地政府的倾斜，享受房改 房、经济适用房和廉租房的概率明显偏高。蓝印/自理口粮户口作为许多地方政府吸引人 才和实行户籍制度改革的重要手段，但对改善他们的住房条件和增加其享受体制内住房的 可能性实际并未起到很大作用，模型结果显示他们除租住私房的概率仅为参照类的0.41倍 外，其他住房类型与参照类并无统计上的显著差异，这说明地方政府尽管实施了诸多的户 籍制度改革，但并未放宽社会住房分配中的户籍限制。 区域变量方面，受城镇建房政策的影响，经济越发达、城市等级越高的地区居民自建 房的概率越低。受高房价的影响，在经济发达地区和等级较高的城市，地方政府或工作单 位对居民或职工的住房保障力度较强，如“北京、天津、上海、广州和深圳”和“其他省 会城市”的租住公房、租住单位房的概率分别是参照类“中西部非省会城镇”概率的 14.36倍和2.90倍、3.07倍和2.74倍，但居民购买商品房的能力较低，分别仅为参照类的 0.63倍和0.95倍。“东部沿海非省会城市”和参照类“中西部非省会城镇”尽管经济发展 差异较为：5但基住房类型结构有较强的相似性6东部沿海非省城本。除租住单位房的w
958 地理学报 65卷 概率仅为参照类的0.42倍外，其它并无显著差异。 4 结论和讨论 中国住房朝着市场化和商品化方向渐进式改革，在总体上大幅度改善城镇居民的住房 条件的同时，不可避免地造成城镇居民的住房不平等和社会分化。 (1)30多年来中国城镇住房自有率大幅度提高。住房自有率从改革开放初期的20%左 右提高到2005年的76.32%左右，导致住房自有率大幅度增加的主要原因从1998年前的公 房房改政策向1998年后住房市场化政策转变。住房制度改革导致多样化、多层次的住房 类型结构的形成，不同类型的住房的享受标准不同，城镇居民获取不同类型住房的途径和 机会的差异反映了住房不平等和社会分化。 (2)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影响、相 互作用，共同影响中国城镇居民住房类型的分化。与西方国家类似的是，家庭生命周期和 家庭收入等变量显著影响住房产权和类型选择，体现市场因素对住房资源分配的显著影 响，而转型时期制度因素仍对住房选择起到重要影响，户籍、单位性质、职业等对住房产 权和类型选择的决定作用仍非常明显，拥有制度和市场双重优势的本地户籍居民在住房选 择中处于优势地位，而处于制度劣势和较低社会经济地位的外来人口，尤其是非正规就业 人员在住房选择中明显处于劣势地位。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，住房分化程度越高，地方政府往房保障力度相应更大，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。 (3)本研究对我国住房政策的制订和房地产开发的启示表现在：随着中国城镇住房市 场化的日益完善，工作单位逐步降低了单位职工的住房保障标准，在中国大城市的商品房 价格持续高企的背景下，地方政府应该加大社会住房的建设力度，放宽其享受标准，以扩 大社会住房的享受群体的覆盖面。同时，地方政府应逐步取消户籍制度的限制，改善外来 人口的居住条件，降低户籍因素对居住分异的影响。住房市场化背景下，市场竞争将成为 居民获取个人住房的主要途径，家庭生命周期变化成为城镇居民住房选择的显著影响因 素，因此，我国城市大规模的房地产开发更应关注快速市场化、工业化和城市化背景下的 中国城镇居民家庭结构和社会经济地位变化及其对居住偏好的影响。 资料出处说明： 本论文使用的数据全部来自中国国家社会科学基金资助之《中国综合社会调查(CGS$)》项目。该调 查由中国人民大学社会学系和香港科技大学社会科学部执行，项目主持人为李路路教授、边燕杰教授。 作者感谢上述机构及其人员提供数据协助，本论文内容由作者自行负责。 参考文献(References) [1]Rex J.Moore R.Race,Community and Conflict.London:Oxford University Press,1967. [2]Li Lulu Li Hanlin,Wang Fenning.China's Danwei system and system reform.Chinese Social Sciences Quarterly (Hongkong).1994 Spring):5-16.「李路路.李汉林，王奋宁.中国的单位现象与体制改革，中国社会科学季刊（香港， 1994,(春季卷)5-16.] [3]Chai Yanwei,Chen Lingji.Zhang Chun.Transformation of Danwei system:An angle of view on city changes in China. World Regional Studies,.2007.16(4):60-69.【装彦威.陈零极.张纯.单位制度变迁：透视中国城市转型的重要视角.世 界地理研究.2007.16(4)：60-69.1 [4 Bian Yanjie.Liu Yongli.Social stratification.home ownership.and quality of living:Evidence from China's Fifth Census,Sociological Research,2005,(3):86-98.[边燕杰，刘勇利.社会分层、住房产权和居住质量：对中国“五普” 数据的分析.社会学研究，2005.(386-98.】 IshonmMieaconomi Amsterdam:Elseyier Science nttp:7/ww