住房对城市居民幸福感的影响机理研究——以南京市为例

A Study on the Mechanism of the Impact of Housing on the Happiness of Urban Residents—A Case Study of Nanjing City

摘要: 本文依据团队成员于南京市内进行实地调研所获得的样本数据，利用有序Probit模型对住房因素影响南京市居民幸福感的程度进行了分析。结果表明，住房结构、区位、邻里等特征变量都对居民主观幸福感产生了显著的影响，同时居民住房满意度也在这些变量与居民主观幸福感间具有中介效应。

Abstract: Based on the sample data obtained from the team’s field research in Nanjing city, this paper uses the ordered probit model to analyze the extent to which housing factors affect the well-being of Nanjing residents. The results show that housing structure, location, neighborhood and other characteristic variables have a significant impact on residents’ subjective well-being, and residents’ housing satisfaction also has a mediating effect between these variables and residents’ subjective well-being.

1. 引言

党的十九大宣告中国特色社会主义进入新时代，同时也做出了新时代下我国基本社会矛盾已转变的论述。在满足基本的物质需求后，我国人民带着实现美好生活的愿景向未来进发 [1]。

作为家庭物质财富最重要的组成部分，住房在居民生产生活中扮演着极其重要的角色 [2]。构建社会主义和谐社会主要内容之一就是民生问题，而住房问题是重要的民生问题。它直接关系人民生活水平的提高以及生活质量的改善，并最终作用于居民的幸福感上。这导致居民幸福感是衡量中国社会和民生发展的重要指标之一。

基于此，本文以南京市居民为研究对象，对住房和城市居民幸福感的关系进行实证研究，并进一步阐述影响城市居民幸福感的根本因素及影响机理。

2. 研究假设

房屋自古以来便是安家立命的象征，很多人认为“有了房子就有家”，因此房屋对于城市居民来说已经成为了一个不可或缺的生活因素，并且对于居民幸福感有着极大的影响。而《资治通鉴》中更是记载：“富者有弥望之田，贫者无立锥之地” [3]，从这可以直接看出来，有无田地房产直接代表一个人的财富情况以及所属阶级，象征着一个人的社会地位。即使是到现代，也依旧如此。

根据美国心理学家利昂·费斯汀落提出的社会比较理论以及美国社会心理学家亚伯拉罕·马斯洛提出的目标理论可知：居民与他人比较时，若发现自己优于他人，例如自己所居住的房屋面积高于他人或居住小区的物业管理优于他人时，便会产生极大的满足感；居民实现自己的愿望或所制定的目标后，也会获得极大的满足感，例如需要通勤的居民所居住地点距工作单位很近时，便会减少通勤成本，相较于居住地点与工作地点相距较远的人来说，前者满足感更强 [4]。

结合以上结论，本文提出以下假设：

H1：居民对住房结构越满意，居民主观幸福感越高。

H2：居民对区位结构越满意，居民主观幸福感越高。

Figure 1. Theoretical framework of conduction

图1. 传导理论框架

H3：居民对邻里结构越满意，居民主观幸福感越高。

H4：拥有一套以上住房产权的居民相对于无住房产权的居民，其主观幸福感更高。

综上，本文的传导理论框架如图1所示。

3. 实证分析

3.1. 数据来源

本文以南京市居民为研究对象，调查对象为南京市各社区、小区的住户，调研范围包括南京市下辖11个区。采用线上、线下发放问卷的方式获得数据资料。剔除缺失项及无关项，最后保留了341份有效个人问卷数据，并进行对数化处理，变量描述性统计如表1所示。

Table 1. Descriptive analysis

表1. 描述性分析

3.1.1. 因变量

个人幸福感。该变量依据2017年CHFS调查个人问卷中“总的来说，您现在觉得幸福吗？”根据个人实际情况选择5种类型。1表示“非常不幸福”，2表示“不幸福”，3表示“一般”，4表示“幸福”，5表示“非常幸福”。数字越大，幸福程度越高。

3.1.2. 自变量

① 住房结构特征：房屋总面积(设置1 = 80平米以下、2 = 80~120平米、3 = 120平米以上)、房屋年限(1 = 10年以上、2 = 5~10年、3 = 5年以下)、房屋楼层(1 = 5楼以下、2 = 5~10楼、3 = 10楼以上)、房屋是否有电梯(0 = 没有、1 = 有)。② 对住房区位因素满意程度，包括：对住房周边生活设施满意程度、对住房周边生态环境满意程度、对住房周边医疗设施满意程度、对住房周围教育设施满意程度、对住房周边交通设施满意程度。设置非常不满意 = 1，不满意 = 2，一般 = 3，满意 = 4，非常满意 = 5。③ 对住房邻里因素满意程度，包括：对住房物业管理满意程度、对所在社区(政府)所提供服务满意程度、对所在小区的邻里关系满意程度。设置非常不满意 = 1，不满意 = 2，一般 = 3，满意 = 4，非常满意 = 5。④ 住房租购：0 = 租赁，1 = 购买。⑤ 拥有住房套数：1 = 1套，2 = 2套，3 = 3套及以上。⑥ 现居住房单价：1 = 1万元/平方米以下，2 = 1~3万元/平方米，3 = 3-5万元/平方米，4 = 5万元/平方米以上。

3.1.3. 控制变量

个人特征。①性别：女性 = 0，男性 = 1。②年龄。③婚姻状况：未婚 = 0，已婚 = 1。④身体健康状况：不健康 = 1，一般 = 2，健康 = 3。

家庭特征。①家庭常住总人口。②家庭收入是否稳定，不稳定 = 0，稳定 = 1。③家庭平均月收入、支出。

社会特征。团队按南京市地理位置与经济属性，将调研区域分为3 = 市中心(玄武、秦淮、鼓楼、建邺)、2 = 近郊(江宁、栖霞、浦口、雨花台)、1 = 远郊(溧水、六合、高淳)三大区域。

人均地区生产总值，对住房所在的人所在区域生产总值进行统计，反映地区经济发展情况，并进行对数化处理。

3.2. 实证模型

由于调查数据中居民幸福感利用数字1~5进行统计分析，存在顺序上的差异，属于有序离散变量。因此，在实证分析中采用有序回归模型对数据进行分析。由于住房结构特征等住房因素与居民幸福感有着密不可分的影响，因此构建以下模型：

$\text{Happiness}={\partial }_0+{\partial }_1{X}_1+{\partial }_2{X}_2+{\partial }_3{X}_3+{\partial }_4{Z}_i+\epsilon$。

Happiness表示居民幸福感，X₁表示有产权者对住房结构因素满意程度，X₂表示有产权者对住房区位因素满意程度，X₃表示有产权者对住房邻里因素满意程度，Z_i表示控制变量，ɛ表示误差扰动项 [5]。

3.3. 回归结果分析

如表2所示，对住房结构特征(房屋总面积、房屋年限、房屋楼层、房屋是否有电梯)利用有序Probit模型对居民幸福感影响进行了分析。结果显示，房屋总面积、房屋是否有电梯对居民幸福感在1%的显著水平上起到正向调节作用，房屋楼层越高会促进居民幸福感上升2%，但结果并不显著，而房屋年限对居民幸福感在1%的显著水平上起到了负向调节作用。引人关注的是，房屋单价对居民幸福感的正向调节作用尤为显著，促进了幸福感水平上升了8.53%。

Table 2. Regression results of housing structure characteristics on residents’ happiness

表2. 住房结构特征对居民幸福感的回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%统计意义上显著，表3、表4、表5、表6、表7同。

如表3所示，对住房区位因素满意程度(住房周边生活设施满意程度、对住房周边生态环境满意程度、对住房周边医疗设施满意程度、对住房周围教育设施满意程度、对住房周边交通设施满意程度)利用有序Probit模型对居民幸福感影响进行了分析。结果显示，各项均对居民幸福感起在1%的显著水平起到正向调节作用，其中住房周边生活设施满意程度、住房周边交通设施满意程度对居民幸福感的正向调节作用较明显，分别促进其上升了7.2%和8.1%。

Table 3. Regression results of housing location factors on residents’ happiness

表3. 住房区位因素对居民幸福感的回归结果

如表4所示，对住房邻里因素满意程度(对住房物业管理满意程度、对所在社区(政府)所提供服务满意程度、对所在小区的邻里关系满意程度)利用有序Probit模型对居民幸福感影响进行了分析。结果显示，各项均对居民幸福感起在1%的显著水平起到正向调节作用，其中对所在所在社区(政府)所提供服务满意程度和对所在小区的邻里关系满意程度的正向调节作用较明显，分别促进居民幸福感上升了7.3%和6.4%。

Table 4. Regression results of housing neighborhood factors on happiness

表4. 住房邻里因素对居民幸福感的回归结果

如表5所示，对居民住房产权情况利用有序Probit模型对居民幸福感影响进行了分析。结果显示，有住房产权对居民幸福感起在1%的显著水平起到正向调节作用，对居民幸福感提高了6.8%，显而易见，自有住房在满足居民生活需求的同时，也提高了居民幸福感。

Table 5. Regression results of housing property rights on residents’ happiness

表5. 住房产权情况对居民幸福感的回归结果

4. 异质性分析与机理探究

如表6所示，从地区条件划分，南京各区域居民的住房满意度也较为不同。显而易见，在市中心区域居民幸福感最高。

Table 6. Residents’ well-being and location satisfaction by region

表6. 分地区居民幸福感与区位满意度表

如表7所示，对南京市不同地区居民分别讨论住房满意度对居民幸福感产生的异质性影响。结果显示，越靠近市中心的住房对居民幸福感起在1%的显著水平起到了明显的正向调节作用。

Table 7. Table of average housing satisfaction by region

表7. 分地区平均住房满意度表

综合以上分析，我们不难得出如图2所示的机理分析图：

Figure 2. Theoretical analysis diagram

图2. 理论分析图

5. 政策建议

住房作为居民生活的基础资源之一，能够带给居民极大的安全感与满足感，这对人们的主观幸福感产生了积极的影响。

基于以上研究可以得出结论：住房面积、房屋年限以及房屋是否有电梯等住房结构特征变量对居民主观幸福感产生了更为显著的影响；在住房区位因素方面，人们更关心交通是否便利，住房周边的生活设施是否完善以及所在社区(政府)。所提供服务是否达到标准；对于住房邻里因素，虽然对居民幸福感有一定影响，但影响并于过于显著。

因此，为进一步提升南京市居民主观幸福感，团队基于本文研究，提出以下几点建议：

第一，各级政府与相关部门，切实做到因地制宜、因城施策、科学发展，改善居民住房需求，扭转居民对市场的悲观预测。对于如南京市这样的新一线城市而言，要严格执行城区二手房成交参考价或进行广泛地价格核验，制定价格政策，对不同区进行广泛的市场调研，扩大实验覆盖热点楼盘范围，合理地引导与稳定本市房地产市场价格。

考虑到近年来严峻的房地产下行压力，为此，政府可以对楼市相对冷清、去库压力较大的楼盘或区县可以加大居民购房政策松绑的力度——如住房限购、楼市限售等政策可考虑对其适当放松，以达到减轻购房者购房成本、刺激购房需求等。

第二，稳定房价、增强居民住房保障等相关措施。政府应该加强刚需房的供应量以及相关保障，对于部分有需求的地区应提高城市整体规划建设、提高住房周边设施的相关建设水平。建立多层次、结构化的住房保障制度和健全的住房保障政策体系，以满足居民住房的不同层次需求，从而促进房地产市场的健康稳定的长久发展。

同时稀释城市居民在城市炒房动能，回归房屋本身用途，将稳定房价作为未来政策调控的基本准则。

形成强大的绿色生态住房消费需求，提升城市居民生活品质。如今“第四代住房”模式已经出现，虽然其缺陷不在少数，但是据此可以看出部分居民对于高品质住房的需求在逐步扩大。未来住房建设应更加偏向于建筑、自然与人文有机结合。这不仅符合国家实施城市更新行动、发展绿色低碳建筑、创造和谐宜居环境、建设生态园林城市的战略方向，更有利于提升城市居民生活品质、推动城市建筑绿色革命，实现城市从“钢筋水泥”到“亭台楼阁”转变。