推进的。1988年后数次提高了租金，然后单位与住房分配相分离，最终实现了住房的商品化和私有化（Bian et al .，1997：223-250；Davis ，2000：245-260），虽然各级政府仍然是住房的主要投资者和建设者。国家有关部门在1998年下文要求所有新建住房必须按市场价买卖，这标志着长达50年的福利分房制度的终结（Jiang ，2000：192-203）。在2000年，北京或上海的一套100平方米住宅平均价值60到80万元人民币，相当于一个普通工人30到40年工资收入之和。经济购买力稍低的家庭可以购买经济适用房，或以优惠价买下原单位分配的住房。住房分配体制的改革意味着，对于租房者而言，拥有住房产权的那些人是经济改革的“赢家”。因而，是否拥有住房产权，也就成为改革时期阶层差异和阶层分化的重要指标。

　　买得起地段好、面积大、质量好的住房已经足以说明购房者的购买能力强。而购买能力的大小，无疑与个人所从事的职业密切相关。购房者也可以通过贷款的方式购买住房。如购房者是高薪人士，就能得到更多的贷款，也就能更早地购买更大、更好的住房。总的来说，购房者的购买力直接取决于其职业所带来的收入。

　　总之，当今中国的阶层差异体现在收入和住房上有三个方面。第一，在日益发展的住房商品市场上，是否拥有住房的产权，是个人或家庭的经济能力和成就的标志；第二，个人或家庭是否有能力购买更大、质量更好的住房，与个人或家庭成员的收入正相关；第三，管理精英和专业精英比非精英有更高的经济购买力，因为市场改革在回报权力的同时，也回报人力资本。据此，我们给出三个研究假设：

　　假设1：管理精英和专业精英比非精英更可能拥有住房产权，住房面积更大，住房质量更高；

　　假设2：如果市场转型理论正确的话，与管理精英相比，专业精英将在住房产权、房屋面积和居住质量等方面均处优势；

　　假设3：如果权力维续理论正确的话，与专业精英相比，管理精英将在住房产权、房屋面积和居住质量等方面均处优势。

　　二、数据与测量

　　为了证明上述三个研究假设，我们将分析2000年人口普查中的部分城市。我们所定义的城市家庭与普查一致，是指居住在城市区域内生活用房里的居民家庭户；家庭户居住在郊区、镇和村，以及集体户和暂时使用生产经营用房为住房的，不包括在我们的分析中。因为以往的城市住房研究多在大城市或直辖市进行，我们在数据中不包括郊区和镇，这有利于进行历史比较。

　　（一）因变量

　　2000年的人口普查数据中有15个关于住房的变量（H9到H23），从各个不同的侧面反映住房的情况。对本文而言，我们的兴趣主要集中在三个方面：住房产权、住房面积、住房质量。

　　住房产权。这是根据问卷H21“房屋来源”一题的内容构建的变量，区分出被访者的住房是“有产权”的，还是“租的”。如表1所示，2000年，72%的城市居民户拥有所住房屋的产权。住房商品化改革之初的1990年，这一比率仅仅是24%（Bian et al .，1997：223-250）。住房产权私有化程度亦受城市环境的影响。在北京、天津、上海三大直辖市和计划单列市（大连、青岛、宁波、厦门、深圳和珠海），产权私有比例是54%；省会城市大约在60%到70%之间；而县级市的比例则高于70%.大体的趋势是，城市的级别越高，越受中央政府直接管辖，住房产权私有化程度越低（见表1）。

　　住房面积。这是一个连续变量，源于“本户住房的建筑面积（平方米）”一题。在现今的房屋市场，通常是以建筑面积为住房面积的衡量单位。在现实生活中，建筑面积又大致可分割为“使用面积”（或居住面积）和“其他面积”（包括公共面积和建筑结构占用面积等）两部分。香港科技大学和中国人民大学主持的2003年“综合社会调查”（5900户城市家庭）发现“，其他面积”约占建筑面积的19%到21%（China2GSS ，2004）。所以，以建筑面积来测量一个家庭实际的居住情况是有效和可靠的。本文将住房的建筑面积除以家庭人口数，得到“人均住房面积”

　　指标。表1显示，全国城市人均住房面积约25平方米。相比于80年代国务院规定的8平方米的人均住房水平，有了巨大的增长。城市住房市场化的发展功不可没，但住户的住房面积差异亦很突出。以变异系数（Coefficient of variation，标准差除以均值）来测量，住房的变异系数大约在0176（19118P24192）的水平，大大高于1980年代末的水平（Bian，1994：199）。但是，各地区和各级别城市之间平均住房面积的差异不大。

　　住房质量。这是一个连续变量，由相关的6个房屋质量指标经因子分析得出。这些指标包括：房屋类型（平房还是6层或以上的楼房，H14）；所使用的建筑材料（钢筋混凝土、砖、石、木、草等，H15）；住房的内部设施，包括主要的炊事燃料（燃气、电、煤炭、柴草等，H17）、是否有自来水（H18）、是否有洗澡设备（H19）、是否有独立厕所（H20）。这6个项目互为关联，构成我们“住房质量”这一因子（见表1下半部分）。因子得分是一个标准分：均值为0，标准差为1，正数表明超过平均水平，负数表明低于平均水平。由表1住房质量的分析说明，行政级别低的城市，其平均住房质量也较低。住房质量上的不平等在所有的城市都存在，而且是住房面积不平等程度的几倍。例如，三大直辖市住房质量的变异系数为2182（193P133），差不多是住房面积变异系数0176的4倍（见表1）。为此，我们将住房面积和住房质量看成住房不平等的两个不同的方面，并试图在微观层面上分别分析之。

　　（二）自变量

　　在分析住房产权、住房面积和住房质量的微观模型中，我们加入了7个社会分层指标。（1）“行业垄断性”，指户主所在行业是否由国有经济垄断。垄断行业取值为1，竞争行业取值为0（具体认定的方法见Bian &Zhang，2002）。（2）“教育水平”，为六分定序变量，转化为5个虚构变量以便于比较，参照组为“文盲或识字较少”。（3）“户口性质”为二分变量。农业户口取值为1，非农户口取值为0.（4）“户口所在地”，指户主是否有本地户口（1有，0无）。（5）“是否外来流动人员”，有本地常住户口的为1，流动人口为0.（6）性别，男性取值为1，女性取值为0.（7）年龄，在模型中按惯例另加入年龄平方项，以捕捉其非线性效用。

　　模型中加入户主的年龄和性别，是因为他们与当代经济社会分层变迁有关（Bian，2002）。

　　我们最主要的解释变量是一组职业分类（见表2），包括三大类职业：第一类是管理精英（占总体的6194%），包括中共各级组织负责人、其他民主党派和社会团体负责人、国家机关负责人、事业单位负责人、企业负责人。第二类是专业精英（13147%），包括科研、工程技术、文教卫生、政法和商业领域的各种专业技术人员。最后一类是非精英职业群体（79159%），包括一般职员和工人。在此基础上，我们援用普查数据各大类内部的细分，以有助于细致地观察和分析各职业阶层对住房资源的享有程度。

　　（三）控制变量

　　如表1所示，住房产权、住房面积、住房质量在城市间存在较大差异。所以，在建构个人微观模型时必须控制宏观层面上城市间的差异。

　　尽管多层次分析模型（Multi2level analysis）可以同时分析宏观和微观的效用及其交互作用，但是我们的兴趣在于职业类别对住房的影响作用。

　　故而，我们仍然使用一般回归模型，通过“城市人口密度”、“人均GDP ”

　　和“外商直接投资比例”3个宏观变量来控制城际差异。虽然这些宏观数据从权威的统计年鉴获得，但这些指标的效度和信度有待验证。比如，石家庄的人口密度（4495人P 平方公里）大于上海（2397人P 平方公里）（中国国家统计局综合司，2003），而两者人均GD

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