Page 182 - 《社会》2020年第4期

地理空间与住房不平等

补 （ 特别是各地市农村房价 ）， 我们采用了更大尺度的空间划分 。 四大
经济区域作为各自所辖具体地市的汇总 ， 其经济和社会特性存在相对
明显的梯度规律 ， 而城乡之间经济和社会特性的差异也存在类似特征 ，
因此 ， 本文所采用的空间尺度划分可以在缺少地方经济和社会信息的
前提下把握地理空间的差异 。 本文所采用的其实是一种介于民族国家
和城市之间的中间尺度 （ 犿犻犱犱犾犲 犵 犲狅 犵 狉犪 狆 犺犻犮狊犮犪犾犲 ）， 这种中间尺度也被
一些空间不平等研究所极力倡导 （ 犔狅犫犪狅 ， 犲狋犪犾． ， ２００７ ： ２９－６１ ）。
除了以地理空间作为自变量外 ， 我们还依据文献回顾中提到的 “ 体
制性因素假设 ” 和 “ 市场能力假设 ” 设置了控制变量 ， 包括家庭年收入
（ 万元 ）、 家庭规模 、 户主的年龄 、 性别 （“ 男性 ” ＝１ ，“ 女性 ” ＝０ ）、 婚姻状
态 （“ 在婚 ” ＝１ ，“ 不在婚 ” ＝０ ）、 党员身份 （“ 党员 ” ＝１ ，“ 非党员 ” ＝０ ）、 单
位类型 （“ 党政机关或事业单位 ” ＝１ ，“ 其他 ” ＝０ ） 等 。 其中 ， 户主党员身
份 、 单位类型等作为体制性因素的度量 ， 户主受教育年限 、 家庭年收入
等作为市场能力因素的度量 。
需要特别说明的是 ， 上述自变量中涉及众多居民家庭及户主的社
会经济地位特征变量 ， 但从理论上说 ， 人们当前的住房状况并不一定受
其当前社会经济地位的影响 ， 而是受更早期 （ 在做出购买住房决策之
前 ） 的社会经济地位的影响 。 由于无法获知人们购房决策时机及其当
时的社会经济状况 ， 本文以当前人们社会经济地位特征当作其早期社
会经济地位的近似度量 。 变量描述如表 １ 所示 。
就分析方法而言 ， 首先 ， 我们采用描述研究 ９ 的方式对不同地理空
间的人们的住房产权 、 住房面积 、 住房资产等进行比较 ， 并采用房产价
值基尼系数及其地理空间分解的方式来考察住房资产不平等的程度 。
其次 ， 我们对居民家庭住房产权和住房资产分别进行回归分析 ， 并以地
理空间作为预测变量 ， 以既有的解释模式中的常见变量作为控制变量 。
由于对那些不拥有产权住房者而言 ， 房价的变动对他们的住房资产没
有影响 （ 即他们的房产一直为零 ）， 因此 ， 在考察地理空间对住房资产的
影响时 ， 我们仅对那些拥有产权住房的样本进行回归分析 。 但这样就

可能存在样本选择偏误 ， 为此 ， 我们运用赫克曼两步法 （ 犎犲犮犽犿犪狀犜狑狅
犛狋犲 狆 犕犲狋犺狅犱 ） 修订了回归模型的系数 。 再次 ， 根据前文的讨论 ， 地理空

９． 所有的描述研究 ， 包括基尼系数的计算均按照全国家庭户的规模和构成进行了加权处理 。

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