经济增长、收入分配与贫富分化&基于DCGE模型的房地产价格上涨效应研究_房地产业论文

经济增长、收入分配与贫富分化——基于DCGE模型的房地产价格上涨效应研究，本文主要内容关键词为：经济增长论文,贫富论文,价格上涨论文,收入分配论文,效应论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       一、引言

       作为经济体制改革的重要组成部分，始于上世纪末的住房改革拉开了我国房地产发展的序幕，近年来前所未有的城镇化速度和规模带来了巨大的住宅需求，加之长期宽松的货币政策和地方政府的积极推动，房地产迅速发展成为国民经济的支柱产业。1998年，全国房屋施工面积和房地产开发投资仅有24.6亿平方米和3614亿元，而2012年则增加至116.7亿平方米和71804亿元，分别是1996年的4.7倍和19.8倍；相应地，房地产开发投资占全社会投资的比重也逐年升高，从1996年的12.7％提高至2012年的19.2％。①房地产不但影响着产业链上游的钢铁、水泥、机械装备等生产性行业，而且与下游的家电、家具、装饰装潢等消费行业密切关联，并催生了物业管理、房地产评估和中介等新兴服务业。近年来房地产业对GDP的贡献率一直在10％左右，每年拉动 GDP增长约1.5—2个百分点。②与此同时，居民居住条件也发生了翻天覆地的变化，1978年城镇居民人均住房面积仅有6.7平方米，而2008年则提高至28.3平方米，增长了3倍多，住房质量、配套设施与环境也大为改观。

       然而在繁荣背后，持续飙涨的房价所带来的一系列问题对我国经济社会的发展产生了深远的影响，为未来的健康可持续发展埋下诸多隐患。1998—2010年期间，我国商品房价格累计上涨144％，年均涨幅高达7.7％，2004—2010年期间年均涨幅更是高达10.4％。从投资看，高额的回报吸引大量资金和其他资源涌入房地产业，对其他行业的发展产生了显著的“挤占效应”，扭曲了产业结构，1998—2012年，我国房地产开发投资年均增速达到25.9％，而全社会固定资产投资的年均增速仅有21.9％；从消费看，高房价抑制了居民消费支出，与我国扩大消费的长期目标相左，近年来我国社会居民消费支出在GDP中的比重持续下降，从1998年的46.5％下降到2012年的36.7％，十余年间降幅高达10％，这与房价上涨引起的居民购买力下降直接相关。现有文献对这些问题的研究多停留在定性层面，定量研究不足。

       房地产业还直接和间接地影响着全社会的收入与财富分配。在房地产快速膨胀的过程中，土地和各种相关税费逐渐成为地方政府揽财的重要工具。2012年，土地出让金在地方财政收入中的比重已超过六成，营业税等房地产税收占比也达到20％左右，以致形成全社会收入不断向政府倾斜的分配格局。更严峻的问题是，在初次分配和再分配之余，高涨的房价造就了迅速拉开贫富差距的第三次财富分配。房产急剧升值和租金快速上涨产生的财富效应和财产性收入远远超出普通居民工资收入的积累，这不但加大了多套住房家庭、单一住房家庭与无房家庭之间的贫富差距，还会将这种差距通过代际转移等途径传递下去，形成贫者愈贫、富者愈富的“马太效应”，任其发展必将严重影响社会的和谐稳定。遗憾的是，目前涉及高房价对收入分配和贫富差距影响的文献寥寥无几，而且多因数据所限而主观性较强。

       目前我国正处于经济社会发展的重大转型期，城镇化仍在加快推进，相对于发达国家，我国尤其需要一个健康和可持续发展的房地产业。深入探讨高房价危害的形成机制已经迫在眉睫(陈彦斌等，2011)。鉴于现有文献的不足，本文从房价上涨的假设出发，构建包含价格变动动态性和滞后性影响的DCGE模型，并将存量住房资产引入其中，考察：(1)房价上涨对GDP和各行业增长的影响；(2)房价上涨的收入分配效应，即对政府、企业和家庭部门收入增长的影响；(3)房价上涨对城镇居民收入和贫富差距的影响。

       本文第二部分是文献回顾，第三部分构建DCGE模型，第四部分是数据处理与计算，第五部分基于DCGE模型进行模拟分析，最后是结论与启示。

       二、文献回顾

       (一)国外房地产经济波动影响的研究现状

       相对于经济发展对房地产影响的研究，国外学者对反向影响机制，即房地产波动对经济影响的研究要少得多，而且系统性与深入性也相差较大。Leung(2004)和Leamer(2007)都曾指出，房地产与宏观经济之间的关系在经济周期波动研究中没有被给予足够的重视。据前者总结，多部在宏观经济领域作出重大理论贡献或应用创新的专著或论文集中，几乎难以找到与房地产直接相关的文献，这体现了宏观经济及房地产研究之间的明显脱节。

       房地产对金融与经济稳定影响显著，这也是其备受关注最为重要的原因之一。Fisher(1933)较早从资产价格膨胀对金融稳定影响的角度出发创立了“债务—紧缩”理论，认为资产价格膨胀可能导致信贷过度并引发金融不稳定。时隔近50年后，Mishkin(1982)将信息不对称因素纳入“债务—紧缩”理论，提出了“金融脆弱性”假说，认为信息不对称会促成“资产价格波动加剧—资产解困出售—资产价值降低—债务人实际负债增加”的恶性循环并最终可能引发金融危机。近年来全球资产价格的剧烈波动对世界各国的深刻影响进一步激发了学者们的研究兴趣，相关研究从不同角度考察了资产价格波动对金融稳定的影响，具体可参见国内学者谭政勋等(2012)的系统总结。

       对于房地产与其他宏观变量的关系，相关研究在2000年前后陆续出现。从总体看，运用简单统计分析或局部均衡分析的经验研究居多，深入系统的综合性考察较少。

       房价及投资波动对经济运行影响显著。绝大多数基于计量分析的文献表明，房价与股指之间存在协整关系(如Chaudhry et al.，1999)；房价波动一般领先于宏观经济波动(Pholphirul et al.，2009)；房价波动是经济周期波动的加速器(Case et al.，2000)；二战以来美国所经历的10次经济危机中有8次能够先看到住宅投资的大幅降低，因此住宅投资是判断经济周期下行的最好的信号(Leamer，2007)；住宅投资对宏观经济的影响要显著大于非住宅投资(Bisping et al.，2008)；等等。

       房地产波动对居民影响显著，最直接的体现就是房价波动对收入和贫富差距的影响，但目前国外对一般性财富的关注较多，专门针对房地产的研究还非常少见。一些代表性研究的结论包括，社会分层的剩余理论即财富流入富有家庭的倾向，可以用来解释财富分配的不平等(Angle，1986)；不考虑其他因素变化，资产价格上涨会使得拥有该类资产的家庭更加富有，资产分配越不平等，其价格变动对财富不平等的影响越大，由于富人比穷人更可能持有房产，因此房地产繁荣往往会显著提高财富的集中度(Wolff，1987)；财产性收入差距以及住房价格变动是近年来美国财富不平等变动的主要影响因素(Wolff，1992)；等等。

       由于房地产与宏观经济之间关系的高度复杂性，上述研究都有着明显的局限性。目前也有少数考虑其复杂影响机理的文献，如Paulo et al.(2002)通过假定住房和其他资产不能完全替代，建立内生增长模型证明了长期内生经济增长率依赖于住房和其他资本的相对价格；Kim & Ju(2003)基于CGE模型的研究表明，住宅供给虽然能够带动经济增长，但却会导致收入分配的恶化和总体福利的损失；等等。

       (二)国内研究的进展情况

       受房地产发展滞后的影响，国内相关研究起步较晚。上世纪末住房体制改革以来，房地产业的超高速增长为经济增长作出了巨大贡献，但其发展过程中存在的各种问题也为经济稳定埋下了诸多隐患。在此背景下，房地产迅速成为最受关注的对象之一，相关研究成果也如雨后春笋般出现。与国外类似，国内研究也遵循从局部均衡到一般均衡的研究线索。

       在宏观层面，不同文献因所用方法或数据的差异，研究结论也不尽相同。相对而言，对房地产投资影响的研究最多，其中基于变参数等计量模型的研究表明，GDP与住房投资之间存在稳定的长期均衡关系(唐志军等，2010)；房地产投资冲击对国民经济有大约10—20年的同向影响(梁云芳等，2006)。基于投入产出方法的研究发现，不同行业的投资增速与房地产投资增速呈线性关系(吴海英，2007)。

       对于房价波动的影响，原鹏飞等(2010，2012)基于静态CGE模型的考察发现，房价上涨对总产出、GDP以及就业等的带动效应较大，但相同比例价格下跌的负面冲击更大；骆永民等(2012)基于DSGE的研究发现，房价适度上涨在短期内对经济的负面效应一般会逐渐消失并最终转化为正面促进作用，但超过一定限度的上涨会带来严重的负面影响。

       作为带动经济增长最为重要的机制之一，房地产对其上下游产业的带动作用也得到一些文献的关注，许多应用投入产出方法的研究表明，国内外房地产业都有产业链长、波及面广的特性；房地产的带动效应基本与经济发展水平的变动规律相同；与发达国家不同，我国房地产业主要对原材料及物质加工型产业产生带动效应(王国军等，2004)。

       当前住房问题已成为我国最为严重的社会问题之一，如何衡量房价上涨对居民福利的影响也成为一个非常重要的课题，但由于经济社会发展的特定背景以及家庭微观数据可得性等原因，目前国内的研究还非常少见。江河(2010)认为，我国房地产财富效应表现为社会财富的四种定向转移，即向城市特别是大中城市转移、向房地产上下游行业特别是房地产业转移、向特定阶层转移，以及向富裕家庭转移。由于官方对家庭财产性收入的统计尚未包括股票和房地产等投资收益，以致基于《中国统计年鉴》等数据的研究得出财产性收入差距对收入和财富分配影响不大的结论(范从来等，2011)；而基于家庭微观数据的研究却发现，房产和金融资产的不平等直接决定了总财产的不平等，其中房产不平等的贡献达到60％甚至更高(李实等，2005；梁运文等，2010)。此外，房价变动的收入分配效应也得到少数理论和经验研究的支持，如陈彦斌等(2011)基于Bewley模型的研究发现，高房价是解释我国城镇居民储蓄率和财产分布异于常态的关键因素；原鹏飞等(2012)基于CGE模型的研究表明，房价上涨与下跌使得所有居民的实际收入都下降，但低收入者所受的影响更大。

       (三)现有研究的不足

       首先，计量模型由于脱离微观基础，不适用于中长期分析。更关键的是，这类局部均衡分析不能将房地产与各经济指标的关系放在统一的框架中予以考察，因此无法考虑各部门和经济主体相互之间的普遍联系，而这对于房地产波动的经济影响恰恰是非常重要的。

       其次，投入产出方法虽充分考虑了房地产与宏观经济之间的相互联系，但其诸多严格的假设使得其所体现的经济联系与现实之间仍存在较大差距。另外，现行官方统计对房地产业的核算主要是与房地产经营服务相关的产业内容，与住房建设相关的部分并未包括在内，而国内多数研究并未对此予以调整，以致得出房地产波动对经济影响不大的结论。

       第三，房地产波动影响的滞后性和动态性显著，有时其影响可能持续长达几十年的时间，目前不论是基于计量模型还是静态CGE模型的研究，都尚未考察其影响的动态性。

       最后，不同于一般性资产，房地产价格波动不但通过资产价值变化和财产性收入影响收入分配和贫富差距，而且还通过房地产与整个经济之间的相互影响来影响居民收入，因此对广义资产价格波动的研究并不能代替对房地产价格波动的研究。对此，国内外少数文献要么是简单的统计或计量分析，要么是仅考虑了其中的一种影响机制，全面性和深度都不够。

       为克服已有研究的上述不足，本文将构建包含存量住房资产的动态CGE模型，在统一的框架中考察房价上涨对经济增长及收入和贫富差距的动态影响，以为国家和相关部门制定宏观调控和产业政策提供参考。

       三、动态可计算一般均衡模型(DCGE)

       相对于计量、投入产出等方法，CGE模型的优势在于：首先，具有严格的理论基础，能够充分体现经济过程的一般均衡特征；其次，对各类微观主体决策优化行为的设定使其能够避免“卢卡斯批判”③问题和动态不一致性问题，政策评价的可信性更高；最后，能够充分考虑不同行业、主体或部门之间的相互联系。上述都是CGE模型能够得到广泛应用、越来越成为政策评价标准工具的重要原因。

       Lofgren et al.(2002)给出了开放型CGE模型的一般形式。我们通过对其动态扩展，并增加与存量住房资产相关收入的产生及分配等的描述，来构建本文的DCGE模型。④

       (一)生产与贸易

       该部分主要描述国内外产品市场的供需情况，其中贸易主要体现在两方面，一是本国产出在满足国内需求和出口之间的分配，二是国内需求如何通过本国产出和进口得到满足。

       方程(1)是基于CES生产函数对产品及服务生产过程的描述，等式右边是劳动、资本以及复合中间投入的双层嵌套，内层从左到右分别为复合增加值和复合中间投入，所采用的函数形式分别为CES和Leontief生产函数。

      

       除一般性产品和服务外，为考虑存量住房资产价格上涨的影响，还需给出存量住房资产相关财产性收益的“生产函数”。存量住房资产收益受经济增长等多种因素的影响，其决定过程比较复杂，但本文仅关注其结果，因此可简化设置。如方程(2)，该活动的产出为全社会存量住房资产、房价变动，以及住房出租收益等变量的函数，其投入为存量住房资产，除此特殊要素外不需其他投入，其产出也不是通常的产品或服务，而是一种无形的价值，包括存量住房资产升值和房产出租收益。由此可以认为，该活动与一般活动的区别在于其虚拟性。

      

       该活动的产出不经企业直接流向家庭，其分配取决于不同家庭存量住房持有及出租状况。需着重指出的是，从整体看该活动并不产生新的收入，其实质是存量住房相关财产性收益在不同家庭中的再分配。但即便如此，该活动的加入会通过家庭从两方面对经济产生影响：首先是财富效应，房产增值和房租收入会刺激消费；其次是投资效应，虽然房产增值不能变为现实的收入，但房租收入的一部分会转化为储蓄并最终转化为投资。

       贸易中本国产出在国内市场和出口之间的分配用CET函数描述，如方程(3)，它假设本国产出在国内市场和出口两种流向之间不能够完全转换。对于国内需求，由于国内产出与进口之间的不完全替代性，如方程(4)，用Armington函数对国内产出和进口予以区别。

      

       (二)价格系统

       价格系统用以描述经济变量间的价格关系，主要包括产品价格和要素价格，其中国内产出的国内价格为经间接税调整的国内供给价格，进、出口品的价格分别为经关税和汇率调整的国际市场价格。方程(5)和(6)分别为国内总产出价格和国内市场的复合产品价格。

      

       (三)机构

       机构主要描述家庭、企业、政府以及国外的收入和支出。因存量住房相关财产性收入的引入，本文模型中的家庭收入与标准模型有着重要的差别。如方程(7)，除劳动和资本要素收入以及转移支付收入外，还包含家庭从存量住房资产升值或出租获得的财产性收入，而其多少取决于家庭存量住房的持有及出租状况(式中的i代表家庭，h表示住房)。

      

       (四)系统约束

       系统约束主要表达各种平衡关系，也即一般均衡理论中的平衡条件，包括产品市场和要素(劳动和资本)市场的出清，以及各机构或部门账户的收支平衡。

       (五)跨期链接——递推动态模块

       DCGE模型不同时期间的链接通过对一些变量增长率的外生设定来实现。本文假定劳动力的增长率固定，对于资本存量，假设上一期投资全部转化为当期资本，则当期资本存量等于上一期资本存量减去折旧再加上当期投资。

       另外，由于存量住房财产性收入的引入，有必要对存量住房资产和包括存量住房资产在内的家庭财富等动态变化予以界定。如方程(8)，在第t期，全社会存量住房资产总和

为考虑价格变化的基期存量

和基期至当期各期新增存量的加总。

      

       家庭财富由两部分组成，即考虑利息收益的收入积累和住房财富，如方程(9)，家庭i的住房财富为其住房财富在总体中的比重

与所有家庭住房财富总量

的乘积。

      

       模型中相关变量的说明见表1。

      

       四、数据计算与处理

       (一)包含存量住房相关财产性收入的社会核算矩阵(SAM)账户设置

       由于本文同时考察房价上涨的经济效应和收入与财富分配效应，标准的SAM显然无法满足需要，需对其账户进行调整，但这并不需要增加新的账户类型，只需分别在活动、商品以及要素账户中增设一个与存量住房相关的账户，即“住房活动”、“住房商品”和“住房要素”，具体说明如下：

       首先，上述三个账户主要反映与存量住房资产相关的信息，与一般性产品的生产和销售均无直接关系，而且从总体看，三个账户并不产生新的收入，只是存量住房相关财产性收入的再分配，因此都属于“虚拟账户”。

       其次，账户收支说明。如图1，从“住房活动”账户开始，该账户对存量住房服务的购买支出形成“住房要素”账户的收入，这些收入由家庭占有并形成资本账户的储蓄。随后，资本账户对“住房商品”账户商品的购买形成对“住房商品”的投资，同时也形成了“住房商品”账户的收入。最终，“住房商品”对“住房活动”账户产出的购买又成为“住房活动”账户的收入。由此，一个完整的收入循环得以形成，SAM中与存量住房相关的财产性收入也得以闭合。

       第三，虽然图1中的循环并没有生产新的“产品”，更没有新增加的收入，但由于不同家庭存量住房持有的显著差异，上述收入循环也就产生了显著的收入和财富分配效应。

      

       图1 存量住房相关财产性收入在SAM相关账户中的流动

       (二)编制SAM的几点说明

       首先，住房是房地产服务与住房开发建设相结合的产物，但房地产业是典型的服务业，其统计内容并不包含住房建设环节，而相关部分的统计包含在建筑业中。若不加处理而直接运用房地产业的数据，则真正的研究对象并非“房地产”，而是“房地产服务”。对此，本文参照原鹏飞(2010)的做法进行了调整，即根据《中国建筑业统计年鉴2008》中建筑业总产值与住房建筑产值数据计算的比重，将建筑业中与住房建设相关的部分并入了房地产业。

       其次，为考察房价上涨的收入及贫富差距效应，本文依据收入高低将城镇家庭分为七类。另外，出于清晰性的考虑，将投入产出表中的42个行业归并为9个行业大类(见第五部分)。

       第三，对于新增的三个账户，仅需估算存量住房相关财产性收入的总量及其在各类家庭中分配的比例。因此，本文基于中国人民大学数据与调查中心(CSSOD)和《中国城市(镇)生活与价格年鉴2008》中的相关数据估算。SAM中其他数据依据《中国投入产出表》(2007)、《中国统计年鉴》(2007，2008)，以及《中国建筑业统计年鉴2008》中的相关数据计算。

       (三)DCGE模型相关参数的计算与外生变量设定

       本文DCGE模型中各种投入、产出之间的替代弹性和转换弹性主要参考Lofgren(1999)的取值并结合敏感性检验进行设定，各种税率、份额参数、转移参数等均运用校准法设定为2007年的当期值，并假定这些参数在后续模拟时期保持不变。

       外生变量的增长率主要依据相关变量的历史平均增长率或参考已有研究的取值进行设定，表2给出了劳动供给、技术进步和折旧率的设定及依据。

      

       五、住房价格波动——经济效应与分配效应研究

       本文DCGE模型的闭合规则中，投资储蓄采用投资外生、储蓄内生的乔根森闭合，要素市场(劳动、资本)采用新古典闭合；外部均衡采用固定汇率体制的闭合。根据近年来我国商品房价格的变化情况，考虑未来仍将快速推进的城镇化，以及政府针对房价所实施的调控措施，本文将基期外房价的上涨幅度设定为每年10％，模拟时期设定为2008—2020年。⑤

       (一)房价上涨的经济增长效应

      

       由表3⑥可知，在技术进步、劳动力等因素外生增长的推动下，即使没有房价上涨，各变量的增长率也都呈现出稳步提高的趋势。以GDP为例，2008年其增长率为7.93％，到2020年则进一步提高到8.46％。在房价上涨情景中，各变量的增长率均有明显的提高，而且提高幅度逐年扩大。同样以GDP为例，2008年其增长率为8.15％，2020年则达到9.01％，分别比房价不变情景中的增长率高出0.22和0.55个百分点。这说明房价上涨刺激下房地产业的增长对经济增长的影响不断深入，带动力度也逐步增大，但随着时间延续，这种效应有所减弱(GDP增长率在2022年后开始出现增长放缓迹象，进口、出口以及后文中的行业产出，部门的收入增长率也基本呈现出这种变动模式)。另外，从两种情景的对比，房价上涨对GDP的影响较大，而对进口和出口的影响相对较小。

       (二)房价上涨的产业带动效应与挤出效应

       如表4所显示的，两种情景下，各行业产出增长率的变动表现出以下特征：

       首先，就相对高低两种情景中，除房地产业外，各行业产出增长率的相对高低基本保持不变，其中建筑业最高，重工业、房地产业和公用事业次之，这四个行业产出的增长率一直在10％以上。此外，除极少数情况外，其他行业都在10％以下。受房价上涨带动，房价上涨情景中，2016年后房地产业产出的增长率超过建筑业，成为增长最快的行业。

       其次，房价上涨对不同行业带动效应的差别较大。房价上涨带动较大的依次是房地产业、建筑业、重工业、公用事业和金融业，且带动作用有逐年增大趋势。相比于房价不变情景，房价首年上涨即使房地产业产出的增长率提高了0.31个百分点，而2020年则扩大为0.79个百分点。其他行业明显不及房地产业。以建筑业为例，与房价不变的情景相比，2008年和2020年建筑业产出的增长率分别提高了0.08和0.28个百分点，只有房地产业的≥1/3。目前我国已成为全球最大的建筑材料生产国和消费国，钢材和水泥的生产和消费尤其如此。这与房价非理性上涨背景下房地产业的超高速增长直接相关。

      

       对于农业、轻工业和公共服务业，房价上涨不但没有带动其产出增长率的提高，反而略有下降。国外研究也有类似的结论，如Coulson et al.(2000)认为，房价上涨带动的住房投资大量增加会带动 GDP增长并引发通货膨胀，这又会导致货币存量降低和利率水平上升，由此对非住房投资产生挤出效应。对于这一结果，笔者认为，其主要原因在于：首先，房地产与上述三个行业之间的关联较弱，加上DCGE模型由劳动力要素增长外生设定、投资由储蓄内生决定所带来的有限要素供给(现实中的情形也基本如此)，房价上涨刺激下房地产及其关联密切的建筑业、重工业等的快速增长对各类生产要素产生了强烈的虹吸效应，以致房地产膨胀不但未能带动农业、轻工业和公共服务业的发展，反而挤占了其增长空间；其次，上述结果与房价上涨对居民消费和储蓄行为的扭曲也有很大关系。上述三个行业多属于消费品行业，而虚高的房价在很大程度上制约了居民对这些行业产出的消费。近年来我国居民的消费率持续降低，其中2008年仅有35.3％，不但大大低于同年美国的70.1％，也低于同属发展中国家印度的54.7％，虽然这与中国百姓的消费观念有一定关系，但更重要的却是经济原因，毕竟目前我国的社会保障状况与发达国家的差距还很大，尤其是虚高的房价已成为居民消费增长的最大障碍。第三，近年来严重的房地产投资和投机造成大量住宅的空置，这也成为房地产膨胀未能带动轻工、纺织等下游消费品行业增长的原因之一。

       (三)房价上涨的分配效应

       1.政府和企业部门收入增长状况

       根据模拟结果，房价上涨10％，政府和企业的收入增速均加快，且企业部门收入增速升幅高于政府部门，政府收入增速从2008年的8.79％提高至2020年的9.48％，而企业相应地从8.55％提高至9.44％，说明房价上涨对企业的影响要大于政府。在绝大多数年份，政府收入的增速仍在企业之上，直到2025年左右，企业增速才略微超过政府。

       2.家庭部门收入增长状况

       为更好地考察房价上涨对不同家庭的收入分配效应，我们比较了包含与不包含存量住房相关收入的结果(表5和表6)。显然，房价上涨提升了城镇居民收入增速，但不同组别增速升幅却明显不同，有必要通过增速差距视角考察收入分配状况。

      

       首先，我们比较了最高和最低收入家庭的收入增速差距(图2(a))：

      

       图2 房价不变与上涨情景最高与最低、中等收入家庭收入增长率的对比

       (1)房价不变时，若不包含住房相关收入，最高和最低收入家庭收入增速差距基本固化在1.5—1.6个百分点的水平上；若将住房相关收入包含在内，最高和最低收入家庭的收入增速差距更小，模拟期初仅为1.3个百分点。

       结论一：房价不变，最高与最低收入家庭之间的收入增速差距缩小，绝对差距扩大。

       结合现实讨论该结论的可靠性。房价不变意味着家庭的住房相关收入中没有资产溢价而只有房租收入。低收入家庭一般无住房或仅有一套自住房，没有房租收入，收入增长基本与工资增长一致；对高收入家庭，富余房产租金收入在其总收入中占有一定比重，但由于房租增长相对较慢，⑦反而有可能降低其总收入增速。因此，纳入住房相关收入后，两组家庭之间的增速差距缩小，但最高家庭总收入增速仍在最低家庭之上，收入绝对差距还会继续拉大。

       (2)房价上涨10％，最高和最低收入家庭的收入增速差距在模拟期初骤然拉大至2.5个百分点以上，比房价稳定时高出1个百分点。然而，这一差距并未随时间推移而扩大，而是经过10年左右的稳定期后开始逐年缩减，至模拟期末缩小至2.46个百分点。如果将模拟期延长至2035年，差距会再缩小0.49个百分点，但依然远高于房价稳定时的差距水平。

      

       结论二：房价上涨，最高与最低收入家庭之间的收入增速和绝对差距均扩大。长期看，最高和最低收入家庭之间的收入增速差距能够有所回落，但仍高于房价不变的情景。

       在我国居民投资渠道有限的情况下，高收入家庭往往持有多套、高价值房产，因此能够从房价上涨中获取不菲的溢价收入，极大地提升其收入增速。因此，一旦房价上涨，最高和最低收入家庭之间的收入差距会快速拉大。

       若房价涨幅维持10％不变，则住房资产溢价收入增速也就固定在10％的水平上。此时，工资性收入将成为家庭总收入增速的决定因素。在我国社会保障制度不断完善和转移支付调节能力持续增强的背景下，低收入人群工资性收入增长会加快，高收入人群工资性收入增长会放慢，长期有趋同之势。但是，由于工资性收入增速差距的缩小不足以抵消房价上涨带来的初始冲击，因此总收入增速差距不可能回到房价稳定的水平上。但只要涨幅稳定，最高和最低收入家庭之间收入差距拉开的速度会逐渐减缓。

       其次，为考察结论的普遍性，我们也比较了最高与中等收入家庭的增速差距变动。图2(b)中三条增速差距曲线的相对位置和形态与(a)基本一致，因此基本结论不变。进一步检视所有结果，可以确定上述两个结论在最高收入家庭与其他收入家庭对比中均成立。

       但分析并未止于此。图2(b)中三条增速差距曲线全部下移，说明相较于最高和最低收入家庭，最高和中等收入家庭之间因房价上涨引致的收入增速差距要小得多。究其根源，在于房产投资是我国中等收入群体实现财富保值增值的首选，⑧他们也能够从房价上涨中分羹一份。虽然本文主要关注的是房价上涨的影响，但必须强调，房价上涨之后的暴跌，对中等收入群体的打击可能也是致命的，因为他们不像最富阶层那样，具有将房产增值转移至其他资产或者其他国家的能力。

       结论三：房价上涨会拉开高收入家庭和所有其他收入组别之间的收入增速差距，但对中等收入及以上组别，拉开幅度较小。

       综上所述，房价上涨导致我国收入分配不公平的状况进一步恶化。虽然从收入增速差距上看，差距扩大的幅度比房价涨幅小得多，但反映在绝对量上将是令人惊愕的数字，足以损害社会阶层之间正常的流动性，形成社会安定隐患。

       3.部门间收入分配不均衡

       最后要强调的是，即使纳入存量住房相关收入，即使是最高收入家庭，其收入增长率仍低于政府和企业，佐证了近年来我国房地产膨胀带动的经济增长中，收入流向并不均衡，居民收入增长相对缓慢，而政府成为“蛋糕”分配中最大的赢家。

       我们认为，上述结果与近年来大行其道的“土地财政”直接相关。暂不考虑名目繁多的房地产税费，分税制改革以来，土地已成为地方政府生财的重要工具，土地出让也相应地成为地方政府的重要收入来源。根据《中国统计年鉴2012》、《中国国土资源统计年鉴2012》中的数据，2000年以来，我国国有建设用地出让收入超高速增长，2001年仅有1296亿元，2011年则增加到32126亿元，十年间增加了近24倍，年均增速更是高达43.8％。与此相应，土地出让收入占地方财政收入的比重迅速爬升，从2001年的16.6％提高至2011年的61.1％，十年间提高了近45个百分点。相比于土地出让收入，城镇居民人均可支配收入的增长则“相形见绌”，2001年至2011年期间的年均增长率仅有12.3％。

       “土地财政”有着特定的经济社会发展背景和深刻的制度原因。近年来我国的“土地财政”广受社会诟病，高额的土地出让收入在成为地方政府财政收入重要来源的同时，也必然成为高房价的重要构成部分。更为关键的是，由于中央对房价的调控与地方政府借助房地产刺激地方经济发展、增加财政收入等目标相悖，房价调控一直难以跳出中央与地方政府的博弈怪圈，以致“土地财政”与房价上涨之间的恶性循环愈演愈烈，这不但使得地方政府对地区经济的“援助之手”转变为“攫取之手”(陈抗等，2002)，也严重扭曲了全社会范围内的收入分配。

       (四)贫富差距变动情况

      

       基于城镇分组家庭的收入模拟结果，可以粗略计算收入和财富基尼系数，⑨由此考察房价上涨对贫富差距的影响。收入基尼系数的计算结果表明(表7)，相比于房价不变的情景，房价上涨时，城镇家庭收入不平等状况将进一步恶化。其中，不包含存量住房相关收入的基尼系数从2008年的0.459上升到2020年的0.495；如果将存量住房相关收入计算在内，基尼系数将从0.472上升至0.517，恶化程度更为严重。

       财富基尼系数的计算结果显示，我国城镇居民的财富不平等显著高于收入不平等，而且由于房价上涨所具有的显著“马太效应”，财富不平等的上升速度比以任何口径衡量的收入不平等都要快得多，2008年财富基尼系数高达0.696，2020年则进一步提高到0.736。

       “一部分人先富起来”启动了我国经济发展的引擎，但在既定的收入分配模式下，其所隐含的收入不平等问题将会日趋严重。与此同时，房价快速上涨带来的房产大幅升值引致了全社会范围内的大规模财富重新配置，是否拥有住房以及住房数量成为家庭财富多寡的决定因素，贫富差距由此拉开并“滚雪球”般扩大。和单纯工资性收入不平等导致的贫富差距不同，房价上涨导致的贫富差距包含了更多非主观能动的因素——零基础者很难凭借知识学习、经验积累、勤奋工作缩小差距。

       六、结论与启示

       本文构建DCGE模型反映房价上涨对我国经济增长、收入分配及贫富差距的作用机制，根据模拟结果，结论及启示如下：

       第一，房价上涨刺激下的房地产业膨胀，能够消化过剩产能，带动宏观经济和部分行业快速增长。因此，我们不提倡严控房地产融资，将资本强行挤出房地产而引发的房地产崩溃，将是中国经济不能承受之重。可以采用温和的手段，通过降低房地产价格上涨预期调整资本走向，解决房地产业挤压消费品行业和公共服务业发展空间的问题。

       第二，房价上涨可以带动政府、企业、居民增收，但是在未来很长一段时间内，居民收入增长仍将慢于政府，而政府依靠高额土地出让金攫取的收入亦为高房价之推手，反过来将居民增收蚕食殆尽。完善地方税制结构、克服对土地财政的依赖，很可能是破解部门收入分配向政府倾斜格局的良方。

       第三，房价持续上涨加剧了城镇居民家庭的收入分化，特别是最高和最低收入家庭之间的差距将越来越大。然而，收入分配并非是近年来贫富差距日趋严重的主因，房价只升不降令房产溢价利益固化，这种财富重配效应导致财富基尼系数跃升至0.7以上。高房价下“马太效应”不断激化的最终结果将是阶层流动性减弱和社会平等性降低。因此，针对贫富分化问题，调控并不能单纯依靠价格管制，而应把重点放在如何建立有效的财富分配纠偏机制上。

       当然，本研究也存在一定的局限性，对全国的研究未能反映房价上涨影响的地区差异。因此，将对房价上涨影响的考察深入到地区层面是本研究未来的扩展方向。

       感谢对外经济贸易大学魏巍贤教授、王飞教授，厦门大学林伯强教授等的建设性意见，感谢牟敦国、何晓萍、姚昕、汤向俊在本文写作过程中给予的帮助。特别感谢两位匿名审稿人的宝贵建议，感谢第十四届中国青年经济学者论坛“政治经济学与中国特色经济发展理论和政策研究”分论坛专家学者的评论意见。当然，自负文责。

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