新時(shí)期農(nóng)民工去庫存參與意愿及其影響因素分析

陳園　黃烈佳

摘要：基于湖北省鄂州市231份調(diào)查問卷，采用描述性分析和二元logistic回歸模型探討新時(shí)期農(nóng)民工去庫存參與意愿及其影響因素。研究結(jié)果表明：農(nóng)民工的居住現(xiàn)狀滿意度對(duì)購房意愿的影響最顯著；婚姻狀況、務(wù)工時(shí)間、購房面積和房價(jià)對(duì)購房意愿的影響顯著；進(jìn)城務(wù)工人數(shù)、家庭月收入和宅基地退出對(duì)購房意愿的影響較為顯著。最后，針對(duì)相關(guān)問題，提出加強(qiáng)政府引導(dǎo)，鼓勵(lì)改善住房條件；減免稅費(fèi)，鼓勵(lì)降價(jià)，合理調(diào)整戶型結(jié)構(gòu)；加快落實(shí)宅基地有償退出等政策建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)民工；新時(shí)期；去庫存；Logistic模型；去庫存意愿；湖北省鄂州市

中圖分類號(hào)：D9

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.13.055

0引言

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，農(nóng)村居民到城市務(wù)工的人員數(shù)量越來越多。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)資料顯示，2015年全國有9億農(nóng)民，其中農(nóng)民工總量為27747萬人，其中外出（戶籍所在鄉(xiāng)鎮(zhèn)地域外從業(yè)）農(nóng)民工16884萬人，占60.84%，比上年增加63萬人，增長0.4%；在本鄉(xiāng)鎮(zhèn)以內(nèi)從業(yè)6個(gè)月以上的本地農(nóng)民工10863萬人，占農(nóng)民工總量的39.2%，比上年增加289萬人，增長2.7%。農(nóng)民工居住分布十分復(fù)雜，居住類型也多種多樣，居住的顯著特征為：面積小、基礎(chǔ)設(shè)施簡陋、環(huán)境差；對(duì)住房的需求得不到滿足；缺乏統(tǒng)一的保障制度。和亟待改善農(nóng)民工住房條件共存的，是房地產(chǎn)的高庫存。據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《2015年全國房地產(chǎn)開發(fā)投資和銷售情況》報(bào)告，2015年末，商品房待售面積7.2億平方米，房屋竣工面積10.0億平方米，房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)房屋施工面積73.6億平方米。數(shù)量巨大而且不斷攀升的房地產(chǎn)存量，已經(jīng)由一二線蔓延至三四線城市。如此龐大的農(nóng)民工隊(duì)伍對(duì)城市建設(shè)做出了巨大貢獻(xiàn)，但是，農(nóng)民工在社會(huì)上居住問題仍有待解決。

目前，如何去庫存也引起了政策層面的高度重視，2015年12月20日至21日在北京舉行的中央城市工作會(huì)議上指出，2016年經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展五大任務(wù)之一是化解房地產(chǎn)庫存。在三四線城市商品房庫存積壓嚴(yán)重的情況下，我們不禁試想：農(nóng)民工是否有可能成為房地產(chǎn)去庫存的主力軍？影響農(nóng)民工參與房地產(chǎn)去庫存的意愿因素主要有哪些？為了解決這類問題，課題組通過實(shí)地調(diào)研并結(jié)合前人的研究成果利用描述統(tǒng)計(jì)和計(jì)量分析相結(jié)合的分析方法，旨在研究新時(shí)期農(nóng)民參與去庫存意愿及其影響因素。研究結(jié)果不僅可以為政府“去庫存”政策實(shí)施提供參考，還可以為房地產(chǎn)企業(yè)營銷策略的制定提供決策依據(jù)。

1研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1研究區(qū)域

鄂州市是湖北省下轄的地級(jí)市，屬于五線城市，地處東經(jīng)114°32′-115°05′，北緯30°00′-30°06′，位于湖北省東部，濱于長江中游南岸。西鄰武漢，東接黃石，北望黃岡。面積1504平方公里。轄鄂城、梁子湖、華容3區(qū)。截至2014年末，鄂州市總?cè)丝?1018萬人，常住人口10588萬人，其中：城鎮(zhèn)6732萬人，鄉(xiāng)村3856萬人，城鎮(zhèn)化率達(dá)到6358%。全年出生人口13524人，出生率1278‰；死亡人口5588人，死亡率為528‰，人口自然增長率為75‰。2014年，按常住人口計(jì)算，人均生產(chǎn)總值達(dá)到64851元，全市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入達(dá)到22763元；農(nóng)村居民人均純收入達(dá)到12692元。2016年湖北省鄂州市商品住宅可售面積192萬m2，預(yù)計(jì)消化周期11個(gè)月，商品房均價(jià)3400元/m2，通過樓市新政的帶動(dòng)，農(nóng)民進(jìn)城購房銷售達(dá)22萬平方米，外地人員購房銷售553萬平方米。

12數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)主要來自于問卷調(diào)查。課題組于2016年4月到5月對(duì)湖北省鄂州市主要典型區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)上針對(duì)性發(fā)放問卷和實(shí)地調(diào)研。其中實(shí)地調(diào)研主要以訪談為主，問卷由被調(diào)查者作答，調(diào)查員填寫，每份問卷完成時(shí)間約需15分鐘。本項(xiàng)目中共發(fā)放調(diào)查問卷300份（太和鎮(zhèn)200份，沼山鎮(zhèn)50份，長嶺鎮(zhèn)50份），網(wǎng)上問卷114份，訪談問卷186份。回收239份，回收率7967%，有效問卷231份，有效問卷比例達(dá)77%。

從調(diào)查對(duì)象性別上看，男性為545%；女性為455%，以男性居多；從年齡結(jié)構(gòu)上看，以25～45歲年齡段的居多，占到總樣本的502%；從婚姻狀況上看，662%已婚，且大多有子女；從在學(xué)歷上看，高中以下的居多，占676%，學(xué)歷水平普遍較低；從家庭外出打工人數(shù)上看，擁有2人及以下打工人口比例最多，達(dá)671%；從總外出打工時(shí)間上看，10年以下的最多，達(dá)到805%；就月收入上，4000元及以下的人數(shù)最多，達(dá)到354%；從月支出上看，處于1000～3000元為606%，月支出水平偏高；就住房現(xiàn)狀上，大多數(shù)農(nóng)民工住自家或租房；從農(nóng)民社會(huì)福利上看，擁有一種保險(xiǎn)及以下的比例為597%。

1.3研究方法

本文主要采用文獻(xiàn)回顧法、實(shí)地調(diào)研法和二元logistic回歸模型來研究新時(shí)期農(nóng)民工去庫存參與意愿及其影響因素。首先通過文獻(xiàn)回顧法了解了前人研究現(xiàn)狀，然后對(duì)鄂州市進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，利用調(diào)查問卷和訪談相結(jié)合的方法收集數(shù)據(jù)，最后利用回歸模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并得出相關(guān)結(jié)論。

2去庫存政策認(rèn)知及購房意愿分析

2.1對(duì)政策環(huán)境的認(rèn)識(shí)分析

從對(duì)今年年初政府針對(duì)房地產(chǎn)提出的“去庫存”的政策含義理解來看，58%的農(nóng)民工都不了解“去庫存”的含義，311%的農(nóng)民工是一般理解，僅僅只有109%的農(nóng)民工了解其含義，這說明農(nóng)民工對(duì)政策的了解程度都不高。從他們的政策消息來源來看，大部分的農(nóng)民工的消息渠道來自于網(wǎng)絡(luò)，占422%，從其他渠道了解的占266%，電視上了解的占94%，極少數(shù)是通過村委會(huì)通知得知，占35%，這說明農(nóng)民工的消息來源渠道越來越廣，村組織對(duì)政策通知下達(dá)的作用逐漸下降（見表1）。

從戶口的轉(zhuǎn)換來看，只有15.6%的農(nóng)民工愿意轉(zhuǎn)城市戶口，35.5%的農(nóng)民需要考慮，大部分農(nóng)民工是不愿意放棄農(nóng)村戶口的，占48.9%，這說明隨著農(nóng)村戶口價(jià)值的提高，越來越多的農(nóng)民不愿意放棄農(nóng)村戶口轉(zhuǎn)為城市戶口，這也在一定程度上阻礙了我國城市化步伐。從農(nóng)民工參與去庫存的驅(qū)動(dòng)因素來看，農(nóng)民工更多的是希望房價(jià)下調(diào)，占57.14%，其次是希望下調(diào)貸款利率，占35.71%，對(duì)房款首付比率下調(diào)、購房補(bǔ)貼及退稅或減稅和住房公積金的參與意愿也較高，分別占28.57%、29.59%和20.40%，對(duì)保障房、城市戶口等意愿較低，這說明農(nóng)民工更多的是希望政府從他們的經(jīng)濟(jì)能力上考慮，在減輕經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)的前提下提高農(nóng)民工參與去庫存的意愿（見表2）。

2.2購房意愿分析

表2對(duì)有購房意愿農(nóng)民工的購房要求進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)描述。

（1）從購房動(dòng)機(jī)上看，有37.23%的農(nóng)民工城市購房是為子女考慮的，51.52%的農(nóng)民工城市購房是希望自己居住，基于投資目的的僅占1.73%。

（2）從購房城市選擇看，有20.35%的農(nóng)民希望在其打工的城市購房，有49.78%的農(nóng)民期望在家鄉(xiāng)所在城市購房，也有17.12%的農(nóng)民期望在家鄉(xiāng)所在的鄉(xiāng)鎮(zhèn)購房，17.75%的農(nóng)民將購房地點(diǎn)選擇在其他地方。這反映出大部分農(nóng)民工群體希望在自己家鄉(xiāng)城市安家的強(qiáng)烈意愿，這是城市化水平不斷提高的體現(xiàn)。

（3）從購房時(shí)間上看，有42.86%的農(nóng)民工計(jì)劃5年以后在城市買房；計(jì)劃2-3年內(nèi)購房的次之，為2554%；計(jì)劃4-5年以后購房的占21.65%，僅有9.96%的農(nóng)民工計(jì)劃在1年以內(nèi)購房。這說明短期有購房計(jì)劃的農(nóng)民工較少，這與他們較低的支付能力相關(guān)。

（4）購房面積大小看，購房面積在130平方米以上的占21.65%，51.95%的農(nóng)民工想要購買的房屋面積集中在100～130平方米之間，22.11%的農(nóng)民工選擇70m2-100m2，70平方米以下占1.30%。這說明出農(nóng)民工都傾向于購買大中戶型房屋，這與農(nóng)村生活習(xí)慣相關(guān)。

（5）從購房價(jià)格預(yù)期看，農(nóng)民工可接受的房屋價(jià)格大部分集中在2000～3000元/平方米，占觀測(cè)樣本的33.77%，2000元/平方米以下的占24.68%，3000～4000元/平方米的占23.38%，4000元以上的則僅占18.18%，反映出農(nóng)民工整體購房支付能力較低，能承受的房價(jià)有限。

（6）從購房付款方式上看，大部分農(nóng)民工傾向于銀行按揭貸款的付款方式，所占比例達(dá)55.8%，一次性付清房款的占20.78%，公積金貸款占16.45%，其他付款方式占6.93%，這反映出農(nóng)民工對(duì)國家貸款政策了解較少，大部分比較依賴向銀行等傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)貸款。

（7）從農(nóng)民購房后擔(dān)心的問題來看，子女的教育問題占34.8%，這說明農(nóng)民購房后對(duì)子女能就近就讀以及能否享受公平的教育資源極其擔(dān)心。

3購房意愿的影響因素分析

3.1模型構(gòu)建

農(nóng)民工參與去庫存的意愿有“有購房計(jì)劃（包含考慮）”和“沒有購房計(jì)劃”兩個(gè)選擇。所以，農(nóng)民在進(jìn)行是否購房行為決策時(shí)，購房意愿會(huì)受多因素的影響，農(nóng)民工在一定約束條件下會(huì)選擇能實(shí)現(xiàn)自身效用最大化的原則并做出最佳的選擇，logistic模型恰好符合上述內(nèi)容。因此為檢驗(yàn)各影響因素的統(tǒng)計(jì)顯著性，本文采用二元Logistic回歸分析模型，對(duì)231名農(nóng)民工群體的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析。其基本公式為：

p=fz=11+e-z（1）

式（1）中，Z是變量x1，x2，…，xn的線性組合，即：

Z=b0+b1x1+b2x2+…+bnxn（2）

根據(jù)式（1）和式（2）進(jìn)行變換，得到的模型為：

lnp1-p=b0+b1x1+b2x2+...+bnxn+ε（3）

式（3）中，b0為常數(shù)項(xiàng)，ε為隨機(jī)誤差。b0和bi（i=1，2，…，n）的值可用極大似然估計(jì)法估計(jì)。

3.2變量說明

模型中用到的解釋變量主要包括8項(xiàng)，即婚姻狀況、進(jìn)城務(wù)工人數(shù)、務(wù)工時(shí)間、家庭月收入、現(xiàn)居住滿意度、預(yù)期購房面積、可接受的房價(jià)以及宅基地?fù)Q購城市住房的意愿。由于以上指標(biāo)均是分段統(tǒng)計(jì)，因此所有解釋變量均采用虛變量形式。二元邏輯回歸模型中因變量為購房計(jì)劃，在數(shù)據(jù)處理中將用0、1來表示，0表示無購房計(jì)劃，1表示有購房計(jì)劃（考慮），指標(biāo)及變量基本情況見表3。

3.3計(jì)量結(jié)果分析

根據(jù)SPSS Statistics 20統(tǒng)計(jì)分析軟件，將數(shù)據(jù)代入進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。在初始模型中，我們將刪掉不顯著的變量，然后逐步對(duì)模型進(jìn)行仔細(xì)調(diào)整，得到最后模型。比較模型變量之間的顯著性，表明最終模型解釋變量的顯著性優(yōu)于初始模型。因此，我們的計(jì)量分析以最終模型為主，如表4所示。

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，影響農(nóng)民工購房意愿的主要因素及顯著性歸納如表4。

可以測(cè)量解釋變量一個(gè)單位的增加給原來的發(fā)生比率所帶來的變化。

（1）居住滿意度對(duì)購房計(jì)劃的影響在0.01水平上顯著，從自變量到因變量的影響方向和程度來看，對(duì)居住現(xiàn)狀越不滿意的農(nóng)民就越愿意購房（B為負(fù)），從冪值（Exp（B）=0.466）來看，居住滿意度每變化一個(gè)單位對(duì)農(nóng)民購房意愿的影響較小。這說明農(nóng)民對(duì)目前居住條件越不滿意，就越想改善住房條件，因而購房意愿很強(qiáng)烈。

（2）婚姻狀況、務(wù)工時(shí)間、購房面積和房價(jià)對(duì)購房的影響在0.05水平上顯著。其中婚姻狀況系數(shù)為正，且勝算值Exp（B）大于1，勝算值大于其他因素，代表婚姻狀況對(duì)購房意愿影響大。務(wù)工時(shí)間、購房面積和房價(jià)的系數(shù)為負(fù)，說明了務(wù)工時(shí)間、購房面積和房價(jià)與購房意愿呈負(fù)相關(guān)。分析數(shù)據(jù)可知，未婚的樣本購房意愿相對(duì)較大，這個(gè)符合當(dāng)今婚姻是建立在住房的基礎(chǔ)上的社會(huì)現(xiàn)象。農(nóng)民務(wù)工時(shí)間越長，年齡相對(duì)就越大，結(jié)婚安家的就越多，購房意愿就越低（B為負(fù)）。另外，想要購房的農(nóng)民大部分受高房價(jià)的阻礙，更傾向于接受較低房價(jià)較小面積的房子。所以想要提高農(nóng)民的購房意愿就應(yīng)該相應(yīng)的調(diào)節(jié)房價(jià)，改善戶型結(jié)構(gòu)。

（3）進(jìn)城務(wù)工人數(shù)、家庭月收入和宅基地退出對(duì)購房的影響在0.1水平上顯著。從冪值上來看，他們對(duì)購房意愿的影響較大（Exp（B）=2.119、1.329和1516），表示家庭進(jìn)城務(wù)工總?cè)藬?shù)、家庭月收入和宅基地退出每變化一個(gè)單位對(duì)農(nóng)民購房意愿的影響較大。從自變量到因變量的影響方向和程度來看，進(jìn)城務(wù)工人數(shù)、家庭月收入和宅基地退出的系數(shù)都為正，驗(yàn)證了進(jìn)城務(wù)工人數(shù)、家庭月收入和宅基地退出與購房意愿呈正相關(guān)。分析數(shù)據(jù)可知，家庭進(jìn)城務(wù)工人數(shù)越多的，家庭月收入水平就較高，家庭儲(chǔ)蓄能力相對(duì)越強(qiáng)，就能反映出較高程度的購買力，購房意愿就越強(qiáng)（B為正）；愿意退出宅基地的農(nóng)民，更愿意去城市購房。

4結(jié)論與建議

4.1結(jié)論

本文基于湖北省鄂州市梁子湖區(qū)5個(gè)鎮(zhèn)，86個(gè)行政村231份調(diào)查樣本，其中有153名農(nóng)民工有購房意愿，其余有78名沒有購房計(jì)劃，購房意愿比率高達(dá)6662%，表明了農(nóng)民工的購房意愿較高。經(jīng)調(diào)研樣本數(shù)據(jù)分析，有購房意愿的農(nóng)民，其主要購房動(dòng)機(jī)是自住，并且大部分農(nóng)民工計(jì)劃2年及以上的時(shí)間在家鄉(xiāng)所在城市買房；對(duì)于住房面積和價(jià)格的要求，大部分農(nóng)民工傾向于買100平方米以上、價(jià)格在3000元左右的房子；農(nóng)民工購房首要看重的條件是房價(jià)，這主要是由于收入較低他們最期望將來可以向銀行分期付款來支付房款。

通過運(yùn)用二元Logistic模型進(jìn)一步實(shí)證分析，結(jié)果表明：農(nóng)民城鎮(zhèn)購房意愿整體較高，有6成多的被調(diào)查者有購房意愿；婚姻狀況、家庭進(jìn)城務(wù)工人數(shù)、務(wù)工時(shí)間、家庭月收入、房價(jià)等因素顯著的影響購房意愿。其中婚姻狀況、進(jìn)城務(wù)工人數(shù)、家庭月收入和宅基地退出與購房計(jì)劃呈正相關(guān)；務(wù)工時(shí)間、居住滿意度、預(yù)期購房面積和房價(jià)是負(fù)相關(guān)。所以可以通過增加家庭外出打工人數(shù)、農(nóng)民工收入、加快宅基地退出等政策的實(shí)施來提高其購房意愿，開發(fā)商也可以通過完善小區(qū)的配套設(shè)施，改善商品房戶型結(jié)構(gòu)和相應(yīng)的調(diào)節(jié)房價(jià)等來提高農(nóng)民工的購房意愿。

4.2建議

（1）加強(qiáng)政府引導(dǎo)，鼓勵(lì)改善住房條件。分析結(jié)果顯示住房現(xiàn)狀的滿意度對(duì)農(nóng)民工的購房計(jì)劃有非常顯著的影響，越不滿意的農(nóng)民工，購房意愿越強(qiáng)烈，但受經(jīng)濟(jì)水平和購房條件的限制，他們難于改善住房條件。對(duì)于這類購房意愿強(qiáng)烈而經(jīng)濟(jì)能力又不足的人群，建議政府加強(qiáng)對(duì)農(nóng)民在城市購房的引導(dǎo)。

（2）減免稅費(fèi)，鼓勵(lì)降價(jià)，合理調(diào)整戶型結(jié)構(gòu)。隨著物價(jià)上漲，房屋建設(shè)成本不斷提高，造成房價(jià)過快增長。為了進(jìn)一步抑制房價(jià)的過快增長建議地方政府給房地產(chǎn)企業(yè)適當(dāng)?shù)亩愘M(fèi)優(yōu)惠政策以降低房屋建設(shè)成本，從而鼓勵(lì)開發(fā)商降低房價(jià)。據(jù)調(diào)查分析，有購買意愿的農(nóng)民工都傾向于中小戶型的商品房，建議開發(fā)商調(diào)整戶型結(jié)構(gòu)以滿足農(nóng)民工的購房需求，從而刺激農(nóng)民工的住房需求，減輕地方房地產(chǎn)庫壓力。

（3）加快落實(shí)宅基地有償退出政策。2016年11月中央一號(hào)文件《關(guān)于完善產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度衣服保護(hù)產(chǎn)權(quán)的意見》明確提出從實(shí)際出發(fā)，因地制宜，落實(shí)宅基地的用益物權(quán)，賦予農(nóng)民更多財(cái)產(chǎn)權(quán)利，增加農(nóng)民財(cái)產(chǎn)性收入。通過加快宅基地有償退出政策的實(shí)施，可有效擴(kuò)大需求，構(gòu)建新的供需渠道。據(jù)調(diào)查分析，愿意退出宅基地的農(nóng)民工更愿意購房，建議宅基地在村民自愿的前提下可以有償退出，由村集體統(tǒng)一購買，政府對(duì)退出宅基地的村民進(jìn)行貨幣補(bǔ)償，以提高房屋購買力，可有效緩解庫存壓力。另外加強(qiáng)政策引導(dǎo)，落實(shí)政策的上傳下達(dá)。加大政策宣傳力度，充分發(fā)揮村組織、村領(lǐng)導(dǎo)對(duì)政策闡釋及宣傳工作。

參考文獻(xiàn)

[1]韓俊.調(diào)查中國農(nóng)村[M].北京：中國發(fā)展出版社，2009：482.

[2]簡新華，黃錕.中國工業(yè)化和城市化過程中的農(nóng)民工問題研究[M].北京：人民出版社，2008：7980.

[3]丁富軍，呂萍.轉(zhuǎn)型時(shí)期的農(nóng)民工住房問題[J].公共管理學(xué)報(bào)，2011，（1）：5866.

[4]郝俊英，張煜焓.城市農(nóng)民工住房問題研究分析[J].中國房地產(chǎn)，2009，（1）：7374.

[5]劉成斌，周兵.中國農(nóng)民工購房選擇研究[J].中國人口科學(xué)，2015，（6）：100108.

[6]姚俊.農(nóng)民工定居城市意愿調(diào)查——基于蘇南三市的實(shí)證分析[J].城市問題，2009，（9）：96101.

[7]陳俊峰，楊軒.農(nóng)民工遷移意愿研究的回顧與展望[J].城市問題，2012，（4）：2732.

[8]尹希果，楊倩.房地產(chǎn)去庫存化對(duì)中國宏觀經(jīng)濟(jì)的影響——基于金榮加速器的數(shù)值模擬分析[J].經(jīng)濟(jì)問題，2016，（8）：3541.

[9]牛犁，胡祖銓.我國房地產(chǎn)庫存現(xiàn)狀及去庫存政策建議[J].發(fā)展研究，2016，（4）：1418.

[10]胡祖銓.我國房地產(chǎn)去庫存研究[J].宏觀經(jīng)濟(jì)管理，2016，（4）：2225.

[11]涂山青.樓市去庫存的困境與出路[J].城市開發(fā)，2016，（2）：4951.