1. 研究目的与意义（文献综述）

自1998年以来，我国开始实行货币化住房政策，住房的刚性需求得到释放，表明了我国的房地产市场进入了一个高速发展的阶段，也使得住房的大商品属性得到明确。进入21世纪以来，国内房地产市场日趋火爆，也为我国经济发展创造了极大的贡献。其中可明显看出房地产的住房投资规模和销售规模都在不断扩大。从2004年起，中国房地产投资连续保持20%的同比增长率，价格涨幅200%，每年的竣工面积达到500万平米，是1998年之前总和的1.5倍。2013年的住房投资规模达到了86013.38亿元，增长率高达4032.16%，gdp的比值也从2.47%上涨到15.12%。从房地产的销售方面上看，从2004年起到2010年，销售量不断增加，由国家统计局公布的数据上来看，2010年全国的商品房销售面积达到了10.43亿平方米，首度超过10亿平方米，2017年更是达到了16.94亿平方米。投资的不断上升也，因此推动了房价的不断上涨，2017年底，商品房的平均销售价格从1998年的2063元/平方米上涨到了7892元/平方米。但近年来，我国国内房地产市场调控失灵，对国民经济产生了极大负面影响，也是导致商品房价格不断上涨的原因之一。

近年来，国内外学者对房地产经济的关注逐步增加，对房价的上涨也关注极大。在国内，对我国房价上涨的研究较多，其中很多学者从房价的波动和居民的贫富差距之间的关系角度进行研究。大部分学者通过研究房价和财富差距之间存在巨大的关系得出相应结论，例如张建勤,舒红艳等（2017）将居民收入分成不同收入人群，并研究低端到高端收入人群之间的财产变化和房价的关系，得出我国日益严峻的贫富差距主要来源于不断拉大的财富差距，而房价大幅度攀升是加速财富差距的主要原因的结论。其中，贫富差距是由居民的收入差距和财富差距组成，在研究贫富差距时需从收入差距和财富差距两方面入手，而收入差距是即时性的，可以用收入的基尼系数衡量，财富差距却是个积累性的量，衡量起来或多或少存在一些困难。因此大部分学者在研究财富差距时采用住房财富表示的极多。在李晓红（2012）的研究中，研究房价的波动对居民住房财富的影响，并运用基尼系数进行实证分析得出结论，一方面，我国家庭财富积累的主要形式就是住房，家庭收入差距的拉大必然引起住房财富占有的差距加大，另一方面，随着房价的上涨，住房资源占有的不均衡程度进一步加深，这又反过来进一步加大了收入的差距。而在吕康银,朱金霞（2016）的研究中也强调了这个结论，他们通过分析城镇居民可支配收入与购房成本之间、城镇就业人员工资收入与房价之间的总量差距及结构性矛盾，验证了少数高收入的购房群体财富快速增长的事实，强调了房价上涨是影响居民财富差距扩大的关键因素。

但也有不少学者存在不同看法，金巍,章恒全,陈淑云,刘双双等（2017）利用变截距固定效应模型，对全国及各地区2000—2015年城镇基尼系数和住宅价格一次项、二次项、三次项之间的关系进行回归分析，从另一个角度验证房价与贫富差距之间的关系。其中发现全国城镇住宅价格与收入差距之间存在“倒u”关系，城镇住宅价格调控与缩小居民收入差距之间有可能实现“共赢”。而胡晓（2010）则从利率和租金的角度进行分析，在利率给定的情况下, 房地产的价格主要由租金和预期的价格决定。收入差距既影响房屋租金又影响房地产预期价格, 从而影响房地产价格, 因而从理论上证实了收入差距对房地产价格的影响。尹向飞,陈柳钦等（2008）则通过因果检验城镇居民收入差距、财富差距、收入增长与房价关系。他们将居民收入分成低收入到高收入不同的五等份收入组户，通过进行平稳性检验、协整检验和格兰杰检验等，验证最高收入户、高收入户年度储蓄比不是房价变动的短期格兰杰原因，也不是长期格兰杰原因。这说明财富分配不均不是房价上涨的原因。而房价变动是最高收入户、高收入户年度储蓄比重的短期格兰杰原因和长期格兰杰原因，这说明房 价上涨加剧了财富分配的差距。

2. 研究的基本内容与方案

目的：为进一步了解房价的上涨对居民财富差距扩大造成影响程度，以及影响的效应机制如何而进行的研究。

基本内容：

第一部分：绪论。阐述本文研究的选题背景、研究目的和意义、思路方法和结构。

3. 研究计划与安排

2018.12.10-2019.1.15确定选题，下达任务书。

2019.2.26-2019.3.30查找资料完成开题报告。

2019.4.2-2019.5.25完成论文撰写（初稿、修改，分阶段上传三篇阶段性报告）

4. 参考文献（12篇以上）

[1]张建勤,舒红艳.房价对我国财富差距影响的作用机理[j].当代经济,2017(24):8-10.

[2]李晓红.房价波动对居民财富差距的影响分析[j].中国经贸导刊,2012(14):67-68.

[3]金巍,章恒全,陈淑云,刘双双.城镇居民住房财富波动对收入差距影响的实证分析[j].统计与决策,2017(12):146-149.