一、引言

自1998年我国城市住房市场化改革以来，伴随着城市化的快速发展以及房价的高涨，房产越来越成为城镇家庭最重要的财产。据中国家庭金融调查（CHFS）数据显示，2014年我国城镇地区的住房拥有率达89.2%，拥有多套房的比例为21%，城镇家庭平均住房资产为171.34万元，房产占家庭资产的比例达69.2%，房产占比是美国的两倍多。

住房作为家庭财产的重要组成部分，高涨的房价直接或间接地影响着全社会的收入与财产分配，成为家庭财产积累和财产分化的重要渠道（Blundell和Etheridge，2010）。20世纪90年代开始的住房市场化改革过程即为单位住房资产的私有化进程，部分家庭特别是干部家庭和在国有单位工作的家庭通过折扣价格购买的方式实现了家庭财产的积累，2003年之后伴随着住房价格的普遍上涨，这部分家庭更容易获取财产性收入，激化了家庭财产扩张的马态效应，贫富差距迅速拉大（何晓斌和夏凡，2012）。2009年我国城镇居民拥有住房财产的基尼系数已达0.78，并且差距在不断拉大（黄静和崔光灿，2013）。

国外学者的研究表明，家庭住房财产的多少以及差距的大小对家庭投资资产组合、家庭金融参与、家庭收益、家庭创业、劳动力流动、子女的教育投入以及社会流动性等诸多方面都会产生显著影响（Chetty等，2014；Woldoff，2008；Halket和Vasudev，2014；Lovenheim和Reynolds，2012）。住房财产与家庭微观行为结合在一起，进一步地作用于社会财富和资源的分配和再分配，又间接地推动了居民家庭财产分布的不平等，并进一步导致社会阶层分化，影响社会和谐和经济稳定，造成各种社会问题甚至是社会危机（张传勇，2014）。

总而言之，我国住房市场化改革以及城市化快速发展背景下的房价高涨，对我国城镇居民家庭财产差距分化及其流动演化起着至关重要的作用，对此问题的研究具有十分重要的现实意义。然而，现有文献更多地是从收入流动性的角度来理解我国的社会流动，针对住房财产差距的研究也仅从静态测度及住房自有率变动角度进行分析，且多为定性分析，定量分析十分欠缺。本文首创性地从城镇居民住房财产差距流动演化的视角来分析社会流动性，利用CHNS 1989-2011年的8次城镇家庭纵向调查数据，首次对我国城镇家庭住房财产差距随着时间推移的流动性趋势进行动态量化分析，从位置流动、水平流动以及包含位置和水平在内的综合福利测度三个维度进行了住房财产差距的流动性趋势分析比较，并依据收入水平、受教育程度、行业以及地区的差异对住房财产流动性进行结构分解，以判断具有何种特征的家庭在住房财产流动性中得到了福利改善。

二、文献综述

学者们越来越关注长期的经济不平等和社会流动性，原因在于社会流动性的长期趋势不仅反映了以往政治与经济变革的影响，同时能够给当代社会政策的制定带来启示（Chen等，2015）。社会流动最早被定义为个人或社会对象或价值从一个位置到另一个位置的转变，社会流动性刻画了人们获得更高收入、财富和社会地位的机会或希望，是支撑社会和谐和经济增长的关键因素。当收入或财富差距很大，同时流动性又很弱时，社会是非常危险的。Chetty等（2014）研究认为，世界各国的流动性越来越低、越来越趋于稳定，为了增加流动性的社会和经济政策的效果是不明显的，当前的不平等毫无疑问将被复制到下一代。

与不平等差距的静态测度相比，流动性分析可以更透彻地理解差距分化的趋势和结构，可以探讨差距是否存在足够的从低到高的机会（何石军和黄桂田，2013）。以家庭住房财产差距的流动性为例，如果当前具有较高的住房财产差距，差距分化程度较高，同时伴随着较低的流动性，那么说明穷者愈穷、富者愈富的马态效应存在。从长远来说，住房财产差距会越来越恶化；相对应地，如果较高的静态差距同时伴随着较强的流动性，则意味着从低层向高层流动的机会较大，可以从实质上改善不平等的状况，能够促进家庭住房财产分配格局的合理化。

处于转型期的中国，经济和社会不平等程度的流动性研究引起了学者们的广泛关注。既有研究主要可以分为两大类：第一大类是对我国收入流动性的大小、结构及影响因素的研究（王海港，2005；章奇等，2007；王朝明和胡棋智，2008a；王洪亮等，2012；严斌剑等，2014）。王洪亮等（2012）认为我国居民收入流动性的变化呈现U形特征，不同阶层和不同区域的居民收入流动性存在差异。臧微和白雪梅（2015）利用CHNS1989-2011年数据分析区域收入流动性，结果表明西部地区贫富僵化的现象更为严重，东北地区则是富人的收入地位固化。第二大类是关于代际流动性的研究，使用职业、受教育程度或收入的代际传承来定量研究社会流动性。例如，陈琳和袁志刚（2012）对中国1988-2005年代际收入流动性研究，得出代际收入弹性呈现出从大幅下降到逐步稳定的结论，人力资本、社会资本和财富资本对代际收入传递的解释力达60%。Chen等（2015）利用中国城镇住户调查（UHS）和中国健康与养老追踪调查（CHARLS）数据，用受教育年限衡量社会地位，分析了1930-1985年间出生的城镇及农村居民的社会流动性，认为从民国时期、毛泽东时代到改革时代中国社会地位的代际传递性表现为先降后升的U形变化趋势。

我国住房市场化改革以及房价的迅猛上涨，成为家庭财富积累和社会流动的关键性驱动因素，然而，针对我国城镇家庭住房财产流动性的研究却非常稀少。黄静和崔光灿（2013）利用CHNS数据对中国城镇居民住房财产差距的基尼系数进行测度，并对其进行了群组分解和来源分解。结论表明近十多年来城镇居民住房财产差距基尼系数不断加大，区域因素、家庭收入、户主所在单位性质和职业对住房财产差距分化起着至关重要的影响，投资性房产是城镇居民住房财产差距的显著促增来源。Walder和He（2014）利用中国家庭收入调查（CHIP）1988年、1995年和2002年的相关数据，对中国住房由公共财产转变为私人资产在多大程度上导致财富的不平等进行了分析。结果表明，1998年的住房私有化改革，因大量城镇居民使用的公共住房以住房补贴的形式转变成了家庭财富，不平等的消极结果因此得到限制。

综上所述，国内既有研究仅仅对住房财产差距大小进行了静态分析，然而，经过一段时间后特定阶层的住房财产份额是否有变化，其住房财产在全社会中的位置是上升还是下降，现有文献还没有针对住房财产差距的流动性及其趋势进行研究，也没有对房改之前和房改之后的住房财产流动性进行比较分析，更没有对不同群体的住房财产流动性进行分解研究。本文的研究目标正为解决以上研究问题，即为了全面理解房改前后这二十多年来中国社会流动性的趋势及结构特征，本文首创性地以城镇家庭最重要的住房财产的流动性为切入点，借鉴“收入流动性”的相关测度指标，从位置流动性、水平流动性以及综合福利测度三个维度，对房改前后的流动性趋势进行对比。进一步地，通过不同社会职业群体的流动性分解，深入分析不同群体的住房财产流动性差异，全面理解房地产市场化改革以及房价上涨对我国城镇居民家庭财产分配不均的动态影响。本文建立的分析框架可以帮助我们研究判断房地产市场化以及房价高涨对城镇居民不同群体的福利影响，从住房财产差距流动的视角深入理解我国房产制度变革前后的长期社会流动性。这一研究不仅丰富了社会流动性的相关文献，对于如何提高居民福利及社会和谐稳定发展也具有重要的指导意义。

三、住房流动性的动态测度方法

由于研究视角的不同，目前学术界公认的流动性分析方式有两种：相对意义上的位置流动性和绝对意义上的水平流动性。相对意义上的位置流动性认为，流动性是指同一个人或同一组人不同时期所处社会阶层（用职业、受教育程度、收入或财富来衡量）在同一群体分配中位置的变化；而绝对意义上的水平流动性，则坚持只要有收入或财富等的水平变动就存在收入流动（王朝明和胡棋智，2008a、2008b）。例如，如果用家庭住房财产的高低来衡量社会阶层，不同家庭住房财产的高低排序，如同楼梯的阶梯一样有高低之分，一段时间后，如果阶梯之间的排序位置有变动，则产生了位置流动性；如果阶梯之间的相对位置没有变化，但阶梯之间的差距有变化（拉大或缩小），则产生了绝对水平流动性。本文借鉴“收入流动性”的测度方法，利用相对位置流动性、绝对水平流动性以及糅合两者的福利性测度指标，对中国城镇居民住房财产的流动性进行分析。

(一) 基于相对位置流动性测度的 “非时间依赖方法”

相对位置流动性是用于测度某一家庭不同时期的住房财产在同一群体中的位置变化，将流动看成是名次重排，是目前为止所有流动性测度中最符合研究流动性初衷的一种视角。

分析位置流动性最有力的基础性工具是转换矩阵，一般意义上的转换矩阵如式（1）所示，矩阵中所有元素取值介于0与1之间，表示概率，每列之和、每行之和都等于1，是双随机矩阵。

$P(x,y)=\left[ {{P}_{ij}}(x,y) \right]\in R_{+}^{m\times m}$

(1)

其中，m为财产按从低到高的排列等级数，P_ij（x，y）表示t期向t+1期转换的概率，家庭由第i财产等级转向第j财产等级的概率。基本的统计假设是，第t+1期取值仅取决于t期值，而与其历史各期无关，即转移概率满足一阶马尔科夫假定。

“非时间依赖方法”设定在一个五分位的转换矩阵中，所有元素都是0.2，如式（2）所示，即在结束年所有的收入位置上有相同数量的家庭，设定结束年的分配与起始年的分配在时间上完全无关。

$P=\left( \begin{matrix} 0.2 & 0.2 & 0.2 & 0.2 & 0.2 \\ 0.2 & 0.2 & 0.2 & 0.2 & 0.2 \\ 0.2 & 0.2 & 0.2 & 0.2 & 0.2 \\ 0.2 & 0.2 & 0.2 & 0.2 & 0.2 \\ 0.2 & 0.2 & 0.2 & 0.2 & 0.2 \\ \end{matrix} \right)$

(2)

如式（3）所示，“非时间依赖方法”用转换矩阵的chi-square值度量了一个分配的转换矩阵与完全的非时间依赖矩阵的距离。当与完全非时间依赖矩阵的距离越接近时，χ²值越小（1-χ²值越大），表明这个社会的财产分配变动越大，流动性越大，越不具有时间依赖性。反之，流动性越低，越具有稳定性。

$1-{{\chi }^{2}}=1-\sum\limits_{ij}{{{({{p}_{ij}}-0.2)}^{2}}/0.2}$

(3)

“非时间依赖方法”作为相对位置流动的典型测度方法，能较准确地反映某一群体的财产或收入在一段时间内的位置流动（王海港，2005）。

(二) 基于绝对水平流动性测度的 “绝对线性距离方法”

Fields和Ok（1999）认为流动性是一个绝对的水平值，他们设定只要群体中某一成员的收入或财产水平偏离了其初始水平，就产生了流动性。如式（4）所示，Fields和Ok（1999）通过构造欧氏距离函数来测量绝对水平流动性。

${{d}_{n}}(x,y)={{\left( \sum\limits_{j=1}^{n}{{{\left| {{x}_{j}}-{{y}_{j}} \right|}^{\alpha }}} \right)}^{1/\alpha }},\forall x,y\in R_{+}^{n}$

(4)

式（4）代表了由于分配格局的变换x→y而产生的距离，其中，n为该分配群组中的成员数量，x和y为该分配生成机制中成员的两期收入或财产水平的向量。当α=1时，得到线性绝对距离函数式（5）。

${{d}_{n}}(x,y)={{d}^{0}}_{n}(x,y)=\sum\limits_{j=1}^{n}{\left| {{x}_{j}}-{{y}_{j}} \right|,\forall x,y\in R_{+}^{n}}$

(5)

可见，该方法把成员个体在两期间的收入或财产水平的线性绝对距离的函数作为流动性的定义，看重两期之间收入或财产水平的波动，关注收入或财产变动的距离大小，却无视收入或财产变动的方向，这显然又偏离了经济学家测量流动性的初衷。

(三) 基于福利方法的 “King指标”

与以上流动性测度相比，福利经济学家认为流动性可作为机会平等的分析角度，针对收入流动性对社会福利函数（Social Welfare Function，SWF）的影响进行了探讨，以King指标为典型代表。King（1983）首先定义了一个社会福利函数（SWF），将流动性指标与福利联系在一起：

$\text{W = W(x,y) = w(y,s)}$

(6)

其中，${{W:R}}_{ + + }^{{{2n}}} \to {{R}}$，多元函数w（y，s）为连续的严格增函数，表示收入或财产分布从x转换到y产生的福利。在收入或财产分布转换x→y中，其位置顺序发生了改变的个体i的收入水平表示为z_i，则s定义为：

${{s}_{i}}=\left| {{z}_{i}}-{{y}_{i}} \right|/\mu (y)$

(7)

其中，y表示期末的收入或财产分布，s表示那些收入位置发生了变动的个体，期初收入或财产水平与期末水平之差在期末平均水平中所占的份额。s=（s₁，…，s_n）是一个向量，当s=0_n=（0，…，0）时意味着z_i=y_i，流动性等于0，也即在两期收入分布中个体i的位置、水平没有变动。以此为基准，构造出反映社会福利水平大小的流动性King指标：

${{M}_{k}}(x,y)=1-\exp \left[ \frac{-1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}{{{s}_{i}}} \right]$

(8)

其中，$\exp \left[{\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{s_i}} } \right]$与SWF一一对应，$\exp \left[{\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{s_i}} } \right]$越大，意味着SWF越大，与此同时，M（x，y）则越大，表明流动性越强。King指标的优点在于把位置流动性和水平流动性相结合，作为社会福利变化的显示器，能够刻画福利的变动。

四、数据来源与处理

本文使用的数据来自美国北卡罗来纳大学和中国预防科学医学院联合调查和创建的“中国健康与营养调查”（简称CHNS），该数据库自1989年开始，到目前为止共进行了9次调查，涵盖了山东、江苏、湖南、河南、湖北、黑龙江、贵州、广西和辽宁共9个省份，每次调查访问约4 000户家庭。该数据库包含了翔实的家庭住房信息，同时对部分家庭样本进行了连续的跟踪调查，这给我们考察家庭住房财产的流动性提供了宝贵的微观纵向数据。

本文选取了CHNS从1989年至2011年共9次的城镇家庭纵向调查数据（Longitudinal Data）进行处理。首先，采用匹配方法对纵向数据中每两个调查年间的样本进行匹配，以便于分析住房财产流动性的趋势。因1993年调查样本量较少，导致1991-1993年和1993-1997年这两个时段匹配成功的样本量皆少于100，本文将其删除。因此，后续住房财产流动性趋势研究中采用了8次调查中的1989-1991年、1997-2000年、2000-2004年、2004-2006年、2006-2009年、2009-2011年共六段匹配样本，总样本量为2 703个。为了进行房改前和房改后的住房财产流动性比较研究，本文分别对1989年和2000年、2000年和2011年的调查样本进行配对，分别代表房改前和房改后，时间间隔皆为12年。需要说明的是，1998年彻底废止了福利分房制度，紧接着全国各单位把单位所属住房以一定方式折价出卖给自己的员工，这种住房分配方式改革差不多在1999年底、2000年初结束。CHNS问卷调查的是受访家庭“去年”的收入和房产情况，即2000年问卷调查了受访家庭1999年的住房情况。可见，本文选择1989-2000年和2000-2011年进行样本配对，正好代表房改前以及房改后各12年间的住房流动情况。

CHNS问卷专门针对家庭住房情况进行了详细的调查，例如：住房面积、房龄、房型、价值、租金、房产出租收入、建筑材料以及住房来源等。本文把每户家庭除“自住房”以外的其他房产称为“投资性房产”，家庭总住房财产值等于家庭“自住房”价值与“投资性房产”价值之和^①。其中，“自住房”财产价值直接来自于问卷表中“住房价值”指标（对于“住房来源”为“租来的”家庭，其住房财产价值设置为零），“投资性房产”的价值，由问卷表中“家庭房屋出租年收入”指标推算得出^①。为了进行房改前后的比较，把1989-1997年间房改之前的样本中租住“单位的和国家的”住房财产计算为家庭的住房财产。考虑到在房改之前的福利分房时期，家庭租住“单位或国家的”住房属于员工福利，虽然没有自有产权，但却是家庭的“住房资源”。

①在国外相关文献中，关于家庭住房财产有净值和总值两个概念，住房财产净值即为住房财产总值减去住房贷款或负债。从理论上来说，利用净值比总值更加合理。但CHNS在2009年的问卷调查中，虽然针对家庭购置房产时“是否贷款”以及“每月还款额度”进行了调查，但仅依据这两个指标还是无法测算出户主还需偿还的贷款总额的大小，无法推算出净值。由于数据来源的原因，本文测算的是家庭住房财产总额，而非净值，这在国内极度缺乏家庭住房资产微观数据的现实中也是一种可以接受的选择。

①CHNS的问卷中直接调查了家庭“现在”所住的房屋价值（本文中称为“自住房”），而对于家庭投资性的房产（第2套及以上房产）价值没有进行直接的调查，但调查了家庭出租房屋的收入。因此，本文利用家庭出租房屋的收入以及所在社区平均租金可以推算出家庭所拥有的投资性房产的价值。

为了保证住房财产数据在各年度、各省份具有可比性，我们以2011年各省份的城镇物价为基数分别计算通货膨胀率，对各省份各年城镇居民家庭的住房财产进行平减。从描述性统计可以看出（见表 1），8次调查中城镇居民家庭住房财产逐年增长，2011年呈跳跃式增加。

为了对我国城镇居民住房财产差距有直观的认识，依据样本数据，对家庭住房财产差距进行静态测度，依次计算8次调查数据的家庭总住房财产基尼系数^②，结果见表 1最后一列。从表 1可以看出，总住房财产基尼系数介于0.51-0.87之间^③，8次调查中呈先下降后上升的U形趋势。1998年住房市场化改革前后，城镇居民的住房情况得以改善，住房财产的差距逐渐缩小。然而，自2006年的调查开始居民住房财产差距迅速提升，2011年的居民住房财产差距的基尼系数达0.87，这与我国房价持续上涨，越来越多的高收入家庭把住房作为投资品的现实是相吻合的。

②具体地，针对历次调查数据，把总样本划分为n个家庭，令m_i表示第i个家庭住房财产（i=1，2，…，n），各家庭按m_i单调递增排列，m₁m₂…m_i…m_n。令p_i和w_i分别表示家庭i在总样本中的住房财产所占的比重，基尼系数计算公式：$G = 1 - \sum\limits_{i = 1}^n {{p_i}(2{Q_i} - {w_i})} $。其中，$\sum\limits_{i = 1}^n {{p_i}} = 1$，$\sum\limits_{i = 1}^n {{w_i}} = 1$，${w_i} = \frac{{{p_i}{m_i}}}{m}$，m为总样本住房财产的均值。${Q_i} = \sum\limits_{k = 1}^i {{w_k}} $，表示从第1个家庭至第i个家庭的累积住房财产的比例。

③需要说明的是，本文采用CHNS的纵向数据（Longitudinal Data），与黄静和崔光灿（2013）采用CHNS的全样本数据相比，测算出家庭总住房财产的基尼系数要更小。原因在于本文采用的样本是纵向数据，后者采用的是全样本，前者是后者的子样本。即与后者相比，本文样本间的各指标的差距要小，计算出的基尼系数也更小。

五、城镇居民住房财产流动性测度结果及分析 (一) 流动性趋势分析

我们分别用非时间依赖、绝对线性距离以及King指标三种方法，利用CHNS纵向家庭微观调查数据，对我国城镇家庭总住房财产的流动性进行度量，结果如表 2和图 1所示。本文所选取的三个流动性指标的衡量角度不一样，三个测度值具有不同的取值范围，不具有直接可比性，每个指标测度值的时间趋势是我们分析比较的重点，特别是房改前后的比较。

结合表 2和图 1，可以看出，衡量住房财产位置变动的“非时间依赖”指标，其时间走势呈现先升后降、再回升的周期波动状态。在房改之前以及房改初期，家庭住房财产的位置流动性呈上升趋势，在2004-2006年时间段内位置流动性下降，之后又有所上升。

与位置变动指标的时间走势不同，反映住房财产水平变动情况的“绝对线性距离”指标随着时间持续增长，尤其在2006-2009年和2009-2011年间增长迅速。绝对线性距离在2006-2009年间约为2004-2006年间的两倍，在2009-2011年间约为2006-2009年间的三倍。究其原因，绝对线性距离更加看重两期之间住房财产水平的波动，伴随着房价的持续快速上涨，家庭住房财产的“绝对线性距离”也持续增加。2007年和2010年是中国房价上涨的两个高峰期，特别是2010年，各地政府相继给房地产市场松绑，房价在2010年上涨迅猛，导致2009-2011年间家庭住房财产流动性的“绝对线性距离”迅速增加^①。

①CHNS问卷调查的是家庭“去年”的情况，也即本文2009-2011年时间段的结果，是家庭在2008-2010年的实际情况。

从综合考虑位置变动和水平变动的King指标的时间趋势来看，家庭住房财产流动性的King指标先下降后回升，整体福利在最后两个阶段2006-2009年和2009-2011年间有所回升，表明房改之后城镇家庭住房财产的水平流动性明显加快，然而由于位置流动性的减弱，导致给特定人群带来的社会福利改进是降低的，但是在最后两期情况有所改善。

(二) 房改前后流动性趋势的比较分析

接下来，比较房改前1989-2000年以及房改后2000-2011年住房财产的位置流动特性。首先，针对这两个时间段的配对样本，计算每个时段从期初至期末位置移动的幅度和跨度。住房财产以五等份的方式分组，从低至高分别代表“低”、“中等偏低”、“中等”、“中等偏高”和“高”组，分别以1、2、3、4、5来表示。如果期初处于最顶层（第5组），而期末下降到最低层（第1组）时，表示该家庭在住房财产位置流动中下降了四个层次。如果期初和期末处于同一组，表示该家庭在住房财产位置流动中位置维持不变。表 3给出了两个时间段中位置流动跨度的各种可能情况下的家庭所占比例。从中可以看出，房改后2000-2011年这段时期，住房财产位置保持稳定（维持）的比例达38%，高于房改前1989-2000年的30.3%。从住房财产流动的位置上升和下降的幅度来看，房改后位置下降三、四个层次的比例明显高于房改前，并且房改后位置上升一、二、四个层次（除上升三个层次外）的比例皆低于房改前。这表明房改后住房财产的位置流动性更低，位置移动变缓，并且向下流动时的跨度更大，向上流动时的跨度更小。

进一步考察不同住房财产层次的家庭，其房改前后的位置流动性，我们利用1989-2000年以及2000-2011年这两个时间段的配对样本，计算出每个时间段从期初至期末每个财产层次家庭中位置变动的比例（见表 4）。结果表明，与房改前相比，房改后“中等偏高”和“高”这两个层次的位置维持不变的比例皆有提高，特别是“中等偏高”组，由8.7%提高到30%；房改后“低”层位置维持不变的比例略有下降，然而“中等偏低”层位置维持不变的比较略有上升；房改后“中等”层位置维持不变的比例大幅下降，由66%降到31.9%，位置流动性增强。总体来说，房改后，处于中等偏高以上的位置呈现出更加固化的状态，位置移动性变弱，中等层次的位置流动性有改善。

(三) 流动性的结构分解

以上分析了城镇家庭住房财产流动性变化的时间趋势，接下来，依据不同的家庭特征进一步分析住房财产流动性的结构，这有助于我们发现住房财产流动性在不同特征的家庭组之间呈现出的差异和结果，也有助于我们理解房改前后城镇家庭住房财产流动性变化的部分原因。

在房改前后两阶段，分别按照户主在期初的收入、工作单位性质、职业特征、教育程度、性别、年龄以及地区等特征对家庭进行分组。按期初户主的人口学背景对家庭特征组进行划分时，按照家庭的年总收入分为5等份，分别为低收入组、中等偏低收入组、中等收入组、中等偏高收入组和高收入五组；年龄分为青年（小于40岁）、中年（40岁至60岁）和老年（大于60岁）三组；受教育程度划分为初等（未上过学、扫盲班、小学）、中等（初中、高中、职高、中技、中专）和高等（大专、大学、研究生）三组；按工作单位的性质分为四组，分别为政府和事业单位、集体单位、国企和其他（“三资”企业、私营和个体）；地区分组情况为：广西和贵州归为西部组，江苏和山东归为华东组，辽宁和黑龙江归为华北组，河南、湖北和湖南归为华中组；职业分为没有工作、已退休、一般技术人员、高级管理者、高级专业技术人员和其他。

1989-2000年房改前，从期初至期末住房财产的流动结构如表 5所示。从中可以看出，1989年期初时处于住房财产底层概率较大的人群为：西部地区、低收入者、低文化程度者、其他职业者（除高级技术或管理人员以及一般技术人员之外）、其他行业人员（除政府和事业单位、国企和集体企业之外）；相对应地，高收入者、华北地区、中年人、高文化程度者、高级技术和管理人员、集体企业员工处于住房财产高层的概率较大。这段时期住房财产的流动中，位置净上升幅度排在前列的户主特征为：中等偏高收入者、男性、高文化程度者、技术人员、国企和集体企业、中年以及华东地区，这些特征的家庭在住房财产位置流动中属于受益群体。相对应地，中等偏低收入者、低文化程度者、女性、政府和事业单位、高级专业技术人员或高级管理者、老年、华北地区的净下降幅度排在前列，属于受损群体。

房改后2000-2011年这段时期，不同特征组从期初到期末相对位置上升、下降和不变的比例如表 5所示。在2000年的调查数据中，户主特征为女性、低教育程度者、退休人员、国企人员、老年、华西地区、中等偏低收入者处于住房财产底层的概率较大，相对应地，男性、中等教育程度者、技术人员、集体员工、青年、华东地区、高收入者处于住房财产顶层的概率较大。在2000-2011年间的城镇居民住房财产的流动性中，受益群体为男性、高等教育者、高级专业技术人员、国企以及政府和事业单位员工、青年组、中等偏高收入组以及华西地区，受损群体为女性、低教育程度者、无工作者、集体企业员工、老年以及最低收入者。

房改前后两段时期流动性结构的共同特征体现在，男性、高文化程度者、中等偏高收入组都是住房财产向上流动的受益群体，女性、低文化程度者都是位置向下流动的受损群体。房改前后两段时期的不同点体现在，从工作性质来看，房改前是一般技术人员位置向上流动性较高，表明房改前一般技术人员随着自身的资历的增长，住房福利整体是改善的，但房改后处于住房财产顶层的高级专业技术人员一直占据高位，后来者难以替换其位置。从工作单位来看，房改前是国企和集体企业的员工位置向上流动性高，房改后是国企以及政府和事业单位员工位置向上的流动性比例较高，表明国企员工无论是房改前还是房改后，其住房财产在全社会中体现出的福利状况良好，房改后政府及事业单位的员工福利改善程度明显提高；从年龄来看，房改前是中年组的位置向上流动性最高，房改后是青年组，表明房改后我国购房群体具有年轻化的趋势，随着房价的上涨，购房年龄越来越年轻。从收入来看，房改后最低收入组的住房福利境况恶化。

六、研究结论与政策建议

社会阶层和社会流动性受到从微观到宏观各种因素的影响，具有复杂性和广泛性，需要从更多的角度和更多的实证来揭示社会流动状况，并需要考察跨时期的变化趋势（Black和Devereux，2011）。为了深入理解住房市场化改革以及房价普遍上涨对我国社会流动性的影响，本文利用CHNS于1989年至2011年共8次纵向家庭微观调查数据，首次对我国城镇居民住房财产差距的流动性趋势及结构展开深入细致的量化研究，完整地、动态地衡量了城镇居民家庭住房财产差距的真实状况及其趋势和结构，从城镇家庭住房财产差距流动这一全新的视角来深入理解我国社会流动性，不仅具有重要的理论意义，而且对我国居民福利改进也具有重要的现实指导意义。本文首先运用非时间依赖、绝对线性距离以及King指标方法，对城镇居民住房财产差距的流动性趋势进行分析。然后，对房改前后各十年的住房财产流动性进行对比。最后，依据收入、年龄、单位性质等家庭特征对住房财产差距的流动性结构进行分解。研究结果表明：

（1） 基于基尼系数的静态测度表明，自1989-2011年以来，我国城镇居民住房财产差距呈先下降后上升的U形波动趋势。特别地，近十年来住房财产差距呈持续扩大的趋势，住房财产不平等程度越来越严重。

（2） 基于流动性指标的动态测度表明，自1998年房改以来，城镇居民住房财产的水平流动性伴随着房价上涨而迅速增加；然而，住房财产的位置流动性却是降低的。综合考虑水平和位置流动的福利指标测度表明，住房财产流动性给特定人群带来的社会福利改进是降低的，但近几年情况有所改善。

（3） 近期我国城镇居民家庭住房财产的位置互换程度变缓，并且向下移动时的跨度更大，向上移动时的跨度更小，处于住房财产顶层和底层的家庭，其位置呈更加固化和稳定的状态。

（4） 在住房财产流动性的结构分解中，低收入者、低文化程度者、西部地区处于住房财产底层；高收入者、高文化程度者和华东地区处于住房财产的顶层。男性、高文化程度者、中等偏高收入组都是住房财产向上流动的受益群体；女性、低文化程度者都是位置向下流动的受损群体。

（5） 房改前1989-2000年间，一般技术人员、国企和集体企业、中年组其住房财产位置向上流动性强，房改后2000-2011年间呈现出不一样的特点，处于顶层的高级专业技术人员和高管的住房财产位置固化，国企以及政府和事业单位员工其位置向上流动性强，购房群体年轻化。

结合上述研究结论，政策当局应当双管齐下，不仅要严格实施抑制投机的住房政策，同时要确保面向住房困难群体的扶持政策的贯彻落实，以打破顶层和底层的固化状态，促进住房财产流动以改善住房财产分布不均的状况。首先，改善低收入群体住房条件，积极实施居者有其屋的保底性的面向住房困难群体的住房保障政策，加强城市廉租住房制度建设，完善经济适用住房制度。其次，对于一、二线及部分热点城市，保持住房限购政策的稳妥实施，以防止住房市场过度投机，以保证住房回到消费本位。再次，长期来看，通过房产税和遗产税，加大持有环节的税收成本，以限制处于金字塔顶端的住房投机者是不错的路径选择。然而，在高房价与高地价的背景下，如何进行系统性的税收改革，是摆在学者和政府面前的重大难题。最后，值得注意的是，城镇居民住房财产差距扩大、位置流动性固化，这种存量财富的差距分化，根源于居民收入这一流量的差距分化。要解决住房财产的流动性固化问题，除以上与住房相关的制度与政策之外，核心还是要从制度和体制上改善居民收入水平的分化，如何“提低、扩中、控高”是关键，如何打破贫富僵化的格局，保证低收入阶层向上流动机会的公平性，以提高社会的福利水平，这值得我们继续深入研究。