北京城市居民住房消费行为的空间差异及其影响因素，本文主要内容关键词为：消费行为论文,北京论文,城市居民论文,住房论文,差异论文，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。
1 引言
中国城市居民正经历着激烈的房地产制度改革与职住空间重构[1-4]。20世纪80年代开始的城市土地与住房市场化改革以及不断加快的郊区化，影响居民的住房消费行为。特别是1998年后福利制住宅分配制度的取消以及商品住房市场的建立为居民提供了自由购买住房和选择住宅区位的可能性，并使得计划经济单位体制下的“职住合一”的空间形态被逐步瓦解，职住分离现象开始突显[5-7]，导致了居民住房成本和通勤成本的明显增加[8-10]。
对居民住房消费行为的研究是西方城市经济学、城市地理学的重要议题。Alonso[11]，Mills[12]和Muth[13]认为，居民的居住区位选择是在家庭支付能力的约束下对住房成本和通勤成本进行权衡以获取效用最大化。这种住房成本和通勤成本空间消长关系的提出，为家庭住房消费行为的空间均衡模式奠定了理论基础。目前学术界对住房消费行为的研究成果主要集中于：住房租购选择理论[14-17]、住房类别选择理论㈣、住房区位选择理论[11-12，19-27]。关于住房租购选择理论的研究主要有：Kain和Quigley开创了研究住房租购理论的先河，认为种族、家庭劳动人口数等家庭特征对居民住房租购选择有显著影响[14]。Silberman等提出黑人家庭和白人家庭在住房租购选择上存在差异[15]。Shear等将Logit模型运用于住房租购选择研究中，验证了家庭收入、年龄和家庭规模与住房租购选择存在相关关系[16]。Bourassa等运用租购选择模型，分析税收政策、公共补贴政策等对住房租购选择的影响[17]。Tu和Goldfinch开发出两阶段离散选择模型，提出居民对住房类别的选择主要受到住房价格、邻里关系的偏好和住宅配套设施等因素的影响[18]。
近年来，国内学者开始关注中国大城市居住区位选择偏好及职住分离现象，研究大多通过城市郊区化过程中居民购房价格与通勤时间的变化来折射城市居住区位决策空间均衡关系的变化[21-27]。张文忠等[26]对北京城市内部居住空间分布与居民居住区位偏好的研究发现，房价与交通可达性对居民住宅区位决策具有显著影响。冯建和周一星[21]基于千份问卷调研数据，对郊区化进程中北京市居民迁居及相关空间行为特征进行了分析，研究表明，北京城市居民居住由城市中心区向郊区迁移过程中通勤时间平均增加了30％；宋金平等[24]、徐涛等[25]对住宅郊区化背景下北京职住空间错位的影响机制进行了归纳。
然而由于数据可获得性等问题，已有研究中少有探讨不同居民群体所承受的住房成本与通勤成本的空间均衡关系以及由其决定的居民住宅消费行为。本文基于2009年近万份的问卷调研数据，运用GIS和计量统计等方法，建立居住住房选择的经济行为模型，探讨在制度转型与空间重构的中国城市，检验住房成本与通勤成本空间消长关系的有效性，着重分析收入群分、产权差异等因素对居民住房消费行为的差异性影响，并依此试图折射中国城市职住空间形态的演化及其对个体行为的影响机制。
2 理论基础
家庭进行住房消费时考虑的一个重要因素是住房的区位条件，研究住房消费行为首先要探讨居住区位决策理论。单中心城市模型是解释居住区位决策的经典理论。该理论模型的两个核心问题就是厂商以收益最大化为目标的企业选址行为和家庭以效用最大化为目标的居住选址行为。在市场力量与制度力量的共同作用下，企业的选址决策会体现在企业用地的投标租金函数（简称“竞租函数”，bid-rent function）上，而家庭的选址行为则会以住宅用地投标租金函数的形式得以体现。当企业和家庭的选址行为均达到最优时，城市空间结构也就达到了均衡。
基于竞租函数的理论思想，单中心城市模型描述了一个简单的家庭居住区位决策模型：假定就业活动集中在CBD，家庭会权衡不同区位的通勤成本和地价水平从而进行选址决策。当家庭到市中心的距离d减少1 km，住房价格P就会相应增大，以抵消通勤成本的减少，为保持效用函数一定，住房价格的增大在数量上等于通勤成本的减小。可以用如下数学方程表示上述经济均衡关系：
由此，得到家庭住房消费行为的基本模式：距离市中心越远，家庭倾向于选择更大面积的住房，同时节约的房价用于抵消通勤成本的增加。尽管城市就业中心存在空间异质性，使上述空间关系难以在短期内达到均衡。随着1990年以来，北京居住郊区化强度与速度的增加，房地产市场的日益活跃，职住分离趋势逐渐明显，居民在空间选址上都享有了更大的自由度[21]。而相比于居住郊区化，就业岗位的空间变化更加复杂。20世纪80年代末至90年代初，在城市中心区环境整治的过程中，一些污染性的制造业企业逐步向郊区迁移，形成了工业郊区化的第一波浪潮；90年代，城市土地有偿使用制度的建立推动了工业郊区化进一步发展，在地价规律的指引下，许多工业企业主动将生产厂区向郊区外迁，通过用地置换获取企业自主发展资金[4]。进入新世纪以来，伴随经济全球化加快发展以及经济结构的调整，服务业成为城市的核心职能，信息、金融、办公等服务功能向城市中心区集聚，推动了城市CBD的快速崛起。
从就业空间结构来看，与西方城市相比，目前北京仍是一个单中心主导的城市结构。但随着城市空间的扩张，北京正在向多中心的空间结构转变，郊区就业次中心正在形成[21]。然而，由于郊区化过程中居住与就业的不同步性、郊区新建居住区职能过于单一等原因，职住分离、空间错位现象逐渐凸显[13]，导致居民通勤距离和时间明显增加。在以上制度转型与空间重构的综合作用下，单就业中心的空间均衡体系是否符合经济理论预期，居民在居住区位决策过程中的通勤成本与住房成本动态因果关系能否得到体现，成为了当前国际学术界的研究兴奋点与难点。
3 实证研究
3.1 研究区域与数据
本文以北京市中心城区（东城、西城、朝阳、海淀、丰台、石景山）以及远郊区的大兴黄村、通州新城、亦庄新城、回龙观和天通苑5个大型居住区作为研究范围（图1）。在2009年7-8月实施的“北京家庭住房消费行为”问卷调研中，对研究区域范围内134个街道和地区进行了大规模抽样调查。每个街道按总人口的1‰比例分布问卷，采用等距随机抽样、方便抽样、交通控制配额抽样相结合的方法。通过对调查主体的性别、年龄、区域分布等特征进行分析，结果表明样本符合控制要求，合格问卷的数量和分布结构满足抽样设计和研究要求。本次调查共发放问卷10000份，回收有效问卷5089份。
与以往用于同类研究的数据相比，此样本数据作为一份全面覆盖北京市中心城区的微观问卷数据，其独特优势在于，它包含了居民详细的收入、年龄、家庭人口、通勤时间、通勤方式等微观行为主体的属性信息，从而便于准确地度量不同因素在通勤成本与住房成本权衡过程中的作用机制。此外，已有研究多是使用总人口数或就业数进行居住地与就业地的匹配，而本样本数据库中能够体现每个微观行为个体的职住空间匹配信息。表1列出了用于本研究的主要变量及其描述性统计量。
3.2 住房需求模型
住房需求方程是度量城市家庭住房消费行为的基本模型。住房需求与家庭收入（WAGE）相关。考虑到家庭特征会影响到住房需求，故在方程中加人反映家庭特征的统计数据，如年龄（AGE）、家庭构成（HSIZE）、学历（EDU）、工作类型（JOB）。此外，还加入户口（HUKOU）和住房产权性质（OWNERSHIP）两个制度变量，及反映通勤特征的相关变量，如通勤方式（COMTWAY）和单程通勤时间（COMT）。在这里假设住房需求函数是学者普遍接受的对数线性函数形式，即：
由于住房面积随着与城市中心距离的增加而增大，因而通勤时间（COMT）前的系数β[,9]应当为正，表明当通勤时间增加1分钟，居民需要增加百分之多少的住房面积。
本文利用SPSS软件中的线性回归分析对上述模型进行模拟。表2列出了住房总价和住房面积的总体模型估计结果，模型Ⅰ模型Ⅱ的解释变量分别是住房总价和住房面积。
3.3 模型结果
住房需求模型整体通过显著性检验。JOB、HUKOU、OWNERSHIP和COMTWAY，在两个模型中显著，COMT在模型Ⅰ中显著，WAGE和HSIZE在模型Ⅱ中显著。在住房总价模型中，通勤时间（COMT）前的系数为负（-0.002），符合理论预期，反映出当通勤时间增加1分钟时，住房总价将下降0.2％。家庭构成（HSIZE）在住房面积模型中显著，系数为正说明家庭人口越多住房面积越大。制度变量（HUKOU）在模型Ⅰ中的系数为负（-0.256），在模型Ⅱ中的系数为正（0.199），说明与非北京户口的居民相比，北京户口居民的住房总价较低，而住房面积较大（表2）。模型Ⅰ和Ⅱ中工作类型（JOB）前的系数都为正，折射出技术密集型人员的住房总价和住房面积相比于非技术密集型人员较高。与此同时，家庭收入和住房产权的差异对居民住房消费行为具有重要影响，表现出不同的住房消费决策偏好。
3.3.1 基于家庭收入的住房消费行为特征
家庭收入对居民的住房消费行为有不同影响。从不同收入家庭的住房总价回归结果来看，高收入家庭和中等收入家庭的通勤时间（COMT）系数显著，且高收入家庭的系数绝对值大于中等收入家庭（表3）。说明为减少1分钟的通勤时间，高收入家庭愿意支付的住房成本高于中等收入家庭。相比于住房成本，短时间通勤和出行的便利性对高收入家庭更具吸引力。对于中等收入家庭而言，择居时更看重住房成本，受到通勤成本的影响较小。
此外，不同于中低收入家庭，高收入家庭的住房总价受到工作类型（JOB）的显著影响（表3），技术密集型人员的住房总价显著高于非技术密集型人员。制度变量（HUKOU）对中低收入家庭有显著影响，系数为负说明对于中低收入家庭来说，拥有北京户口的居民住房总价低于非北京户口居民。通勤方式（COMTWAY）仅对中等收入家庭和低收入家庭有显著影响，采用步行/自行车/电动车通勤的居民住房总价低于其他通勤方式。另外一个十分显著的变量是住房产权（OWNERSHIP）（表3），经济适用房和商品房的系数为正，反映了与公房相比，经济适用房居民和商品房居民的住房总价较高。
在住房面积回归结果中，通勤时间（COMT）对住房面积没有显著影响。高收入家庭的住房面积受到年龄和学历的显著影响（表4）。
3.3.2 不同住房产权对住房消费行为的差异性影响
与已有研究仅关注拥有商品房产权的家庭[18]相比，本文考虑了商品房、经济适用房、公房等多种产权形态的住房居民的择居偏好①，以期更全面地分析制度转型期中国城市家庭住房消费决策机制。
模型结果表明，住房产权性质对居民住房消费行为有显著影响。住房总价模型中公房和经济适用房居民的通勤时间（COMT）系数大于商品房居民的系数（表5），说明在住房成本和通勤成本的权衡中，拥有经济适用房产权和单位房的家庭为减少通勤时间愿意支付更高的住房成本，而商品房的居民在住房消费时看重住房成本的大小，倾向于选择住房成本较低的住宅。住房面积模型中通勤时间（COMT）对经济适用房居民的影响十分显著（表6），反映了在通勤时间和住房面积的权衡中，与公房和商品房居民相比，经济适用房居民对通勤时间的变化比较敏感。
此外，个体与家庭的社会经济属性也对不同住房产权的居民住房消费决策产生了显著的影响。两个模型中高龄组前的系数都为正（表5，表6），说明商品房居民中年龄较大的居民愿意牺牲通勤时间，在住房消费时选择面积较大住房，并愿意为此支付较高的房价。与公房和经济适用房居民相比，商品房居民受到工作类型（JOB）的显著影响（表5），系数为正反映出在商品房居民中，技术密集型人员愿意支付更高的住房成本。
在选择住房面积时，家庭构成（HSIZE）对商品房产权的居民有正向的显著影响（表6）。是否拥有北京户口（HUKOU）对公房和商品房居民的住房选择影响十分显著（表5），系数为负表明拥有北京户口的居民住房总价要低于非北京户口的居民。
4 结论与讨论
本文利用北京市2009年的大样本调查数据，从考量通勤成本与住房成本的空间消长关系入手，构建居民住房消费行为的经济模型，着重探索了不同家庭收入和住房产权等差异化因素对居民住房消费行为的影响机制。主要得出以下结论：
（1）住房成本和通勤成本之间的空间权衡是家庭住房消费行为中进行住房消费决策时考虑的核心因素。居民为支付较小的住房价格并获得更大的住房面积，需要牺牲更多的通勤成本。研究表明，高收入家庭在择居时为减少通勤时间愿意支付的住房成本高于中等收入家庭；中等收入家庭看重住房成本，择居受到通勤成本的影响较小。
（2）从居民的住房产权角度看，拥有经济适用房产权和单位房的家庭为减少通勤时间愿意支付更高的住房成本，商品房的居民在择居时倾向于选择住房成本较低的住宅。同时，在住房面积与通勤时间的权衡关系中，经济适用房居民对通勤时间的变化比公房和商品房居民更敏感。
总之，不同社会群体的住房消费行为具有显著的差异化特征。本文对居民消费行为的分析仅侧重于从住房需求的角度进行考察，由于数据的限制，没能够将城市就业空间的变化进行度量，并引入模型，因此，回归模型整体的解释能力有限。但在短期，居民在较为刚性的就业机会、住房存量和城市公共服务设施配置下，通勤和住房成本的权衡成为居民住房消费行为中考虑的核心因素，因而，本研究结论为土地与住房政策、城市规划及交通规划等政府部门提供了政策实施的科学基础，并对新时期城市保障性住房政策如何考虑到住房政策的空间公平性，增强中低收入家庭住宅区位选址的空间灵活性，降低长距离通勤，减缓居住与就业空间不匹配加剧态势，具有很好的参考意义。
本文引用格式：党云晓，张文忠，武文杰．北京城市居民住房消费行为的空间差异及其影响因素．地理科学进展，2011,30(10):1203-1209.
注释：
① 一般来说，商品房居民的家庭收入普遍高于经济适用房居民，在住房区位决策时有能力支付由房地产商开发的居住条件良好的商品房，而保障性住房居民收入偏低，支付能力有限，只能选择居住区位条件较差的地段[6]。