沈孝強(qiáng)，吳次芳

（浙江大學(xué)公共管理學(xué)院，浙江 杭州 310029）

中國(guó)商品住宅庫(kù)存及其消化能力研究

沈孝強(qiáng)，吳次芳

（浙江大學(xué)公共管理學(xué)院，浙江 杭州 310029）

研究目的：分析中國(guó)商品住宅庫(kù)存及其消化能力狀況，為房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和健康發(fā)展提供參考。研究方法：根據(jù)供需理論建構(gòu)庫(kù)存消化能力評(píng)價(jià)模型。研究結(jié)果：中國(guó)商品住宅庫(kù)存大幅增加，庫(kù)存量東部 > 中部 > 西部，但中部增速最快，西部次之，東部未得到有效控制；全國(guó)平均庫(kù)存消化能力得分由0.54降至0.42，供給量、購(gòu)買力和購(gòu)買意愿得分均不同程度下降；不少省市庫(kù)存消化能力呈快速惡化態(tài)勢(shì)，部分地區(qū)得分不足0.40，供方庫(kù)存積壓風(fēng)險(xiǎn)上升。研究結(jié)論：全國(guó)可劃為庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)較低、可控、惡化和較高4個(gè)分區(qū)，需依據(jù)地區(qū)特點(diǎn)采取差別化的調(diào)控策略。

土地經(jīng)濟(jì)；商品住宅庫(kù)存；市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)；庫(kù)存消化能力；調(diào)控策略

中國(guó)自21世紀(jì)初已產(chǎn)生房地產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)［1-2］。持續(xù)膨脹的房地產(chǎn)業(yè)吸引大量社會(huì)資金，刺激房?jī)r(jià)非平穩(wěn)上漲，加劇市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)［3-4］。評(píng)價(jià)房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的常用指標(biāo)有：（1）房?jī)r(jià)收入比，一般6.0以內(nèi)被視為可接受，中國(guó)很多城市已超過(guò)10.0［5］；（2）住房月租金與售價(jià)比［6］，1∶130—1∶170是較合理范圍，中國(guó)不少地區(qū)超過(guò)1∶300［7］；（3）實(shí)際房?jī)r(jià)與市場(chǎng)基礎(chǔ)條件下理論房?jī)r(jià)的偏離度［3］，若經(jīng)濟(jì)基本面對(duì)房?jī)r(jià)上漲解釋力不足，需警惕房地產(chǎn)市場(chǎng)是否虛假繁榮［8］；（4）住房空置率，對(duì)其合理范圍爭(zhēng)議較大［9］；（5）投機(jī)占總需求比例［10-11］；（6）綜合考察房?jī)r(jià)、收入、行業(yè)利潤(rùn)率等多項(xiàng)指標(biāo)［12-13］。

上述指標(biāo)的基本理論假設(shè)是：商品住宅具有居住和投機(jī)兩種需求，投機(jī)刺激市場(chǎng)虛假繁榮；收益預(yù)期決定投機(jī)需求，并可能引發(fā)“羊群效應(yīng)”［14］，助脹房地產(chǎn)市場(chǎng)；收益預(yù)期負(fù)向轉(zhuǎn)變，投機(jī)需求減少，房產(chǎn)貶值，市場(chǎng)泡沫破滅。該理論具有現(xiàn)實(shí)合理性，但未充分考察供方對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究房地產(chǎn)市場(chǎng)起落需要結(jié)合分析供方投資開發(fā)狀況［15］，供給彈性大的地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)更易于過(guò)熱發(fā)展［15-16］。發(fā)展中國(guó)家房地產(chǎn)市場(chǎng)相對(duì)不成熟，房?jī)r(jià)上漲過(guò)程中更可能大興土木［17］，如迪拜2003年以后新建商品住宅供給大幅上升，市場(chǎng)泡沫破滅導(dǎo)致大量房地產(chǎn)企業(yè)滯銷、破產(chǎn)，催生該國(guó)金融危機(jī)［18］。中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)存在類似風(fēng)險(xiǎn)，房?jī)r(jià)快速上漲刺激房地產(chǎn)開發(fā)迅速擴(kuò)張，但銷售規(guī)模并未同步增長(zhǎng)（圖1）。大規(guī)模房地產(chǎn)投資建設(shè)已經(jīng)導(dǎo)致局部性供過(guò)于求，“鬼城”屢見報(bào)端。局部市場(chǎng)信號(hào)可能影響整體預(yù)期，“跟漲不跟跌”［13］，從而觸發(fā)連鎖反應(yīng)，造成整個(gè)房地產(chǎn)市場(chǎng)陡然下行。

圖1　2005—2012年中國(guó)商品住宅年新開工面積、銷售面積和價(jià)格Fig.1　Inventory， new construction and price of China's commodity housing from 2005 to 2012

出于上述憂慮和現(xiàn)有指標(biāo)不足，本文側(cè)重分析商品住宅庫(kù)存問(wèn)題，并根據(jù)供需理論構(gòu)建庫(kù)存消化能力的評(píng)價(jià)模型，探究各地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)的過(guò)熱程度和風(fēng)險(xiǎn)狀況。最后，依據(jù)各地庫(kù)存消化能力演化特點(diǎn)，提出相應(yīng)的房地產(chǎn)調(diào)控建議，為房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和健康發(fā)展提供參考。

1　數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究范圍為全國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)（不包括港、澳、臺(tái)地區(qū)）?？紤]2005年以前部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失（2005年前后正是中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)快速膨脹時(shí)期），以及近期市場(chǎng)形勢(shì)的變化，選取2005年和2012年作為研究時(shí)點(diǎn)。商品住宅庫(kù)存、年度銷售面積、新開工面積、施工面積、完成投資額、商品住宅均價(jià)等來(lái)自《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》。據(jù)其指標(biāo)解釋，“商品住宅庫(kù)存”是指已竣工可供銷售或出租的商品住宅面積中尚未銷售或出租的面積。常住人口、城鎮(zhèn)人口、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)、城市家庭戶均規(guī)模、城鄉(xiāng)居民人均存款余額、15歲以上未婚人口比例、城鎮(zhèn)居民人均住房面積等數(shù)據(jù)來(lái)自相應(yīng)統(tǒng)計(jì)年鑒和《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》。貸款利率數(shù)據(jù)來(lái)自世界銀行網(wǎng)站。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。正向指標(biāo)：x'ij= xij/ xmax；逆向指標(biāo)：x'ij= xmin/ xij。其中，xij為實(shí)際值，xmax、xmin分別為某項(xiàng)指標(biāo)實(shí)際值中的最大值、最小值，x'ij為標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)值。

2　中國(guó)商品住宅庫(kù)存的時(shí)空演化分析

由表1和圖1可知：2012年全國(guó)商品住宅庫(kù)存面積達(dá)23618.9×104m2，是2005年的2.8倍，但銷售面積增長(zhǎng)不足1倍；研究期每一年的商品住宅新開工面積均大于實(shí)際銷售面積，且差距不斷擴(kuò)大，如2005年分別為55185.0×104m2和49587.8×104m2，2012年分別為130695.4×104m2和98467.5×104m2，8年累計(jì)差額達(dá)173558.3×104m2，是2012年銷售規(guī)模的1.8倍，這些都說(shuō)明中國(guó)存在房地產(chǎn)過(guò)熱開發(fā)的問(wèn)題。

表1　各省（市）2005年、2012年商品住宅庫(kù)存統(tǒng)計(jì)Tab.1　Commodity housing inventory for the provincial level in 2005 and 2012

2005年僅廣東、遼寧商品住宅庫(kù)存超過(guò)1000.0×104m2，2012年已有8省市庫(kù)存超過(guò)1000.0×104m2，其中廣東、河南庫(kù)存超過(guò)2000.0×104m2。庫(kù)存量保持穩(wěn)定的只有北京和新疆，僅少數(shù)省份的商品住宅庫(kù)存年均增幅控制在10%以內(nèi)；海南、山西、河南、湖南和西藏5?。▍^(qū)）庫(kù)存年均增幅超過(guò)35%。庫(kù)存居前五、前十、后五、后十的省市占全國(guó)庫(kù)存比重由46.6%、66.1% 、2.2%和9.3%調(diào)整為40.2%、61.2%、3.2%和10.2%。這些方面的變化反映出：（1）各省市商品住宅庫(kù)存量及其變化速率存在巨大差異；（2）總體上，2012年庫(kù)存地區(qū)差異較2005年有所縮小，表現(xiàn)為庫(kù)存量大的省市占全國(guó)比重有所下降，庫(kù)存量小的省市比重有所上升，某種意義上反映出中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)供方庫(kù)存積壓逐漸演化成全國(guó)性問(wèn)題。

區(qū)域?qū)用?，東、中、西部商品住宅庫(kù)存全國(guó)比重分別由58.4%、20.7%和20.9%調(diào)整為49.3%、32.1%和18.6%?？梢钥闯觯簴|部地區(qū)庫(kù)存占全國(guó)一半左右，但比重逐步下降；中部地區(qū)庫(kù)存增長(zhǎng)迅速，大幅高于東部和西部，占全國(guó)比重明顯上升；西部地區(qū)庫(kù)存增速次之，比重略有下降。

3　中國(guó)商品住宅庫(kù)存的消化能力評(píng)價(jià)

3.1評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

供給和需求是最基本的市場(chǎng)影響因素，決定了商品住宅庫(kù)存的消化能力。具體而言，商品住宅庫(kù)存消化能力取決于當(dāng)前的庫(kù)存量、未來(lái)一定時(shí)期的庫(kù)存增量，以及社會(huì)的有效需求，即消費(fèi)者對(duì)住宅的消費(fèi)意愿和消費(fèi)能力［19］。目前尚未有研究測(cè)度商品住宅的去庫(kù)存化能力，本文從供需理論出發(fā)，結(jié)合層次分析法建立評(píng)價(jià)框架。

已有研究表明，收入、信貸市場(chǎng)［19-20］，人口規(guī)模與結(jié)構(gòu)、城市化進(jìn)程、政策［21］，年齡、家庭規(guī)模及居住條件［10，22］，房?jī)r(jià)、投資收益預(yù)期、租金收益［11］等因素會(huì)顯著影響房地產(chǎn)市場(chǎng)。根據(jù)供需理論，借鑒現(xiàn)有研究成果，建立表2所示的指標(biāo)體系。

表2　商品住宅庫(kù)存消化能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.2　Index system for evaluating the digestibility of commodity housing inventory

人均庫(kù)存（庫(kù)存面積與城鎮(zhèn)人口比值）、庫(kù)存價(jià)值（庫(kù)存面積乘以住房均價(jià)）與GDP比、庫(kù)存與年銷售面積比和庫(kù)存時(shí)間構(gòu)成（三年以內(nèi)庫(kù)存面積占總庫(kù)存比重）表達(dá)消化現(xiàn)有庫(kù)存的壓力。新開工面積與銷售面積比、施工面積與銷售面積比和住宅年完成投資與GDP比反映庫(kù)存增量對(duì)去庫(kù)存化的壓力。

收入房?jī)r(jià)比（城鎮(zhèn)居民可支配收入與住房均價(jià)比）、城鄉(xiāng)人均存款余額與房?jī)r(jià)比和城鎮(zhèn)居民家庭恩格爾系數(shù)體現(xiàn)居民的支付能力。市場(chǎng)貸款利率影響購(gòu)房融資成本。房地產(chǎn)調(diào)控政策影響消費(fèi)者購(gòu)房資格與成本。銷售額取決于銷售量和價(jià)格，能較好體現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模。因此，以未限購(gòu)城市商品住宅銷售額占全省銷售額比重表征一個(gè)省的房地產(chǎn)調(diào)控政策影響。

居住面積小的家庭、新增城鎮(zhèn)人口和“婚房”（用15歲及以上未婚人口比例表征婚房需求）是購(gòu)房意愿的重要來(lái)源。家庭小型化產(chǎn)生購(gòu)房意愿，房?jī)r(jià)漲幅影響市場(chǎng)預(yù)期，價(jià)格下降或漲幅放緩導(dǎo)致“跟漲不跟跌”［13］。

邀請(qǐng)相關(guān)學(xué)科的15名大學(xué)老師、博士生和房產(chǎn)商依次對(duì)準(zhǔn)則層和指標(biāo)層以1—10賦分，指標(biāo)重要性隨數(shù)字增大而增強(qiáng)。計(jì)算每位打分者的指標(biāo)權(quán)重，取平均值為最終權(quán)重（表2）。

3.2評(píng)價(jià)結(jié)果分析

由表3可知， 2012年各地庫(kù)存消化能力得分均值為0.42，較期初下降22.2%；2005年僅有寧夏、江蘇、青海和湖北得分低于0.50，而2012年只有西藏、陜西得分達(dá)到0.50及以上，說(shuō)明中國(guó)各地商品住宅庫(kù)存消化能力普遍大幅下降。2012年得分高于全國(guó)水平的省市占各區(qū)域省市總數(shù)的比例為東部3/11、中部6/8、西部9/12，體現(xiàn)了顯著的區(qū)域差異。由于持續(xù)的銷售增長(zhǎng)、居民增收和人口城鎮(zhèn)化，西藏、陜西、遼寧、江蘇、寧夏和重慶的庫(kù)存消化能力減幅較小，而山西、云南、海南、天津、福建、浙江、上海、北京和江西的得分降幅超過(guò)0.15，海南、浙江、天津、北京和寧夏的得分低于0.40，這些地區(qū)的庫(kù)存積壓?jiǎn)栴}值得特別關(guān)注。

全國(guó)商品住宅庫(kù)存供給量得分由0.19降至0.12，下降36.8%，占庫(kù)存消化能力得分減少量的六成以上。東、中、西三個(gè)區(qū)域的供給量得分均呈明顯下降趨勢(shì)，區(qū)域間逐步收斂。進(jìn)一步驗(yàn)證了前文結(jié)論，即中國(guó)存在房地產(chǎn)過(guò)熱開發(fā)現(xiàn)象，且趨于嚴(yán)重并向全國(guó)擴(kuò)散。江蘇、西藏和陜西三省的供給量得分小幅上升，其他省市不同程度下降。云南、山西、湖南、海南和河南的得分減少0.10以上，寧夏、山西和海南2012年得分低于0.10。銷售增長(zhǎng)后勁不足、在建規(guī)模持續(xù)攀升、庫(kù)存時(shí)間拖長(zhǎng)是這些省份供給量得分下降的主要原因。

表3　商品住宅庫(kù)存消化能力評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.3　Evaluation result of the digestibility of commodity housing inventory

全國(guó)住宅購(gòu)買力得分由0.24降為0.21。東部住宅購(gòu)買力得分期初期末均低于全國(guó)水平，且降幅最快，中西部相對(duì)穩(wěn)定。僅有遼寧、山東、山西、西藏的購(gòu)買力得分小幅上升，安徽、重慶和甘肅得分保持不變。北京、浙江、福建、江西、天津和上海的購(gòu)買力得分減少0.05以上；北京、海南、上海、浙江、福建、天津期末得分低于0.18。收入、存款余額增速跟不上房?jī)r(jià)漲幅及房地產(chǎn)調(diào)控政策力度的地區(qū)不平衡是購(gòu)買力不均衡下降的主要驅(qū)動(dòng)力。購(gòu)買力得分過(guò)低和降幅過(guò)快的省市，需警惕投機(jī)刺激房?jī)r(jià)過(guò)快上漲導(dǎo)致“買房難”的問(wèn)題。

2012年，東、中、西部購(gòu)買意愿平均得分均為0.09。除了城鎮(zhèn)人均住房面積顯著小于全國(guó)平均水平的陜西、上海購(gòu)買意愿得分超過(guò)0.10，湖南、西藏得分為0.07外，其余省市均在0.08—0.10之間，地區(qū)差異較小。人均住房面積上升以及房?jī)r(jià)增長(zhǎng)預(yù)期、城鎮(zhèn)戶均人口下降是購(gòu)買意愿降低的主要原因。這說(shuō)明住房需求結(jié)構(gòu)正在發(fā)生變化，新增城人口對(duì)住房需求的貢獻(xiàn)度上升，房地產(chǎn)開發(fā)計(jì)劃應(yīng)更多考慮地區(qū)城市化速度和潛力。

4　商品住宅庫(kù)存消化能力分區(qū)與安全發(fā)展策略

依據(jù)庫(kù)存消化能力演化狀況進(jìn)行分區(qū)：（1）期初和期末消化能力得分均高于相應(yīng)年份全國(guó)平均值的省市為庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)較低區(qū)域，包括河北、山西、江西、河南、湖南、內(nèi)蒙古和云南共7省、區(qū)；（2）期初低于、期末高于平均值的省市屬庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)可控區(qū)域，分別為遼寧、山東、黑龍江、安徽、廣西、重慶、貴州、西藏、陜西、甘肅和新疆共11省、市、區(qū)；（3）期初未低于、期末未高于平均值的省市為庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)惡化區(qū)域，包括北京、天津、上海、福建、海南和四川共6省、市；（4）期初低于、期末未高于平均值的省市屬庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)較高區(qū)域，包括江蘇、浙江、廣東、吉林、湖北、青海和寧夏共7省、區(qū)（圖2）。

總體上庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)較低區(qū)域省份房地產(chǎn)企業(yè)庫(kù)存積壓引發(fā)市場(chǎng)危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)較小，但山西、云南庫(kù)存消化能力減少0.20以上，湖南、江西超過(guò)0.15，顯著快于全國(guó)平均降幅。在房地產(chǎn)投資額和施工面積快速上升的帶動(dòng)下，山西、云南、湖南、江西庫(kù)存分別是期初的10.2、4.8、9.4和3.8倍，遠(yuǎn)超全國(guó)增速，同時(shí)房?jī)r(jià)上漲快于全國(guó)水平，但城鎮(zhèn)居民收入增幅低于全國(guó)水平，購(gòu)買能力下降。上述4省應(yīng)警惕房地產(chǎn)市場(chǎng)過(guò)熱開發(fā)和房?jī)r(jià)過(guò)快上漲。云南、湖南、江西的城鎮(zhèn)居民人均住房面積已遠(yuǎn)超全國(guó)平均水平，地方政府可以制定適度從緊的用地供給和住宅開發(fā)計(jì)劃。

圖2　中國(guó)商品住宅庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)省域分區(qū)圖Fig.2　The provincial risk zoning map of China's commodity housing inventory

庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)可控區(qū)域2012年庫(kù)存消化能力均值為0.46，高于其他區(qū)域水平。這得益于庫(kù)存增長(zhǎng)平緩、銷售規(guī)模增長(zhǎng)較快，收入、存款顯著提高，以及持續(xù)城鎮(zhèn)化等積極因素，商品住宅庫(kù)存問(wèn)題得到較好控制，區(qū)域平均庫(kù)存消化能力得分減少0.06，僅為全國(guó)同期的一半，呈現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定的態(tài)勢(shì)。無(wú)論從發(fā)展態(tài)勢(shì)，還是當(dāng)前去庫(kù)存化能力來(lái)看，這些省市商品住宅庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)定性和可控性總體上優(yōu)于庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)較低區(qū)域，可以采取穩(wěn)健的房地產(chǎn)發(fā)展政策，根據(jù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r適時(shí)調(diào)整居住用地供給規(guī)模和結(jié)構(gòu)，避免過(guò)度干預(yù)，促進(jìn)房地產(chǎn)行業(yè)平穩(wěn)發(fā)展。

庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)惡化區(qū)域去庫(kù)存化能力平均得分由0.56降為0.38，各省市降幅均超過(guò)0.16，是全國(guó)水平的1.5倍，庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)快速惡化。北京商品住宅庫(kù)存有所減少，天津、上海和福建庫(kù)存增長(zhǎng)亦比較平緩，但銷售規(guī)模增長(zhǎng)停滯，如北京和上海2012年銷售規(guī)模不足2005年的6成。具體原因是：（1）2005—2010年房?jī)r(jià)快速上漲但居民收入增速較緩，限制了社會(huì)購(gòu)買能力；（2）2011年以來(lái)北京、上海和天津房?jī)r(jià)下跌造成“跟漲不跟跌”以及北京、上海年新增城鎮(zhèn)人口銳減，造成購(gòu)買意愿下降；（3）相對(duì)嚴(yán)格的房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)商品房銷售產(chǎn)生了較大的抑制作用。這4個(gè)省、市需要積極調(diào)整住房供給結(jié)構(gòu)，向面向中等收入群體的中低檔住宅供應(yīng)傾斜；繼續(xù)采取金融、財(cái)稅等調(diào)控措施避免投機(jī)引起房?jī)r(jià)和交易量大幅波動(dòng)，營(yíng)造房?jī)r(jià)平穩(wěn)預(yù)期；同時(shí)改善限購(gòu)、限貸政策，向確有居住需求的消費(fèi)群體開放市場(chǎng)。鑒于人均居住面積低和房?jī)r(jià)過(guò)高，上海、北京應(yīng)適度增加土地供應(yīng)，擴(kuò)大商品住宅和保障性住房供給。海南省房地產(chǎn)年投資、新開工面積、施工面積、庫(kù)存和房?jī)r(jià)呈井噴式增長(zhǎng)，而居民收入、存款余額等基礎(chǔ)購(gòu)買力指標(biāo)較全國(guó)并無(wú)增長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)，庫(kù)存消化能力銳減，房地產(chǎn)過(guò)度開發(fā)問(wèn)題較為突出。該省可以通過(guò)提高多套房、高檔住房首付比例和貸款利率［21］，限制購(gòu)房資格，征收房產(chǎn)稅、二手房交易稅等措施遏制投機(jī)需求，并適度縮緊銀根和土地供應(yīng)，減小住宅開發(fā)規(guī)模。

庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)較高區(qū)域省份的顯著特點(diǎn)是供給量得分普遍低于全國(guó)水平，房?jī)r(jià)增速較快但收入增速落后。此外，廣東、浙江商品住宅庫(kù)存、新開工面積、施工面積和投資等擴(kuò)張趨于平緩，但銷售規(guī)模增長(zhǎng)停滯；江蘇、湖北庫(kù)存大幅度增加。上述4省城鎮(zhèn)居民人均住房面積大幅度超過(guò)全國(guó)水平，且除湖北外年新增城鎮(zhèn)人口逐漸減少，城鎮(zhèn)化速度降低，應(yīng)繼續(xù)控制供地規(guī)模，優(yōu)化住房供應(yīng)結(jié)構(gòu)，減少高檔住房供應(yīng)，緩解供給壓力，更好地滿足中等收入人群的居住需求；運(yùn)用金融、稅收等手段抑制“炒房”，提高多套住房持有成本，降低住房空置率，以增加供給、抑制房?jī)r(jià)，增強(qiáng)居民的住房購(gòu)買力。吉林、青海、寧夏3省、區(qū)目前人均住房面積較低，可以促進(jìn)中低檔商品住宅和保障性住房建設(shè)，以改善居民的居住條件，并適度采取措施穩(wěn)定房?jī)r(jià)，保障具有居住需求的消費(fèi)者的購(gòu)房能力。另外，這3省、區(qū)商品住宅新開發(fā)投資規(guī)模和施工面積增速顯著高于全國(guó)平均水平，有必要根據(jù)實(shí)際社會(huì)需求改善居住用地供給計(jì)劃，避免住房供應(yīng)量過(guò)快增長(zhǎng)。

5　結(jié)論

現(xiàn)有研究基于“高收益預(yù)期→高投機(jī)需求→房?jī)r(jià)高漲→樓市泡沫→危機(jī)爆發(fā)”的理論假設(shè)評(píng)價(jià)房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)可能因供方“過(guò)度開發(fā)→庫(kù)存積壓→資金鏈斷裂→觸發(fā)危機(jī)”的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注不足。本文分析商品住宅庫(kù)存及其演化狀況、評(píng)價(jià)商品住宅去庫(kù)存化能力，具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。

中國(guó)商品住宅年開發(fā)投資規(guī)模持續(xù)快速增長(zhǎng)，而商品住宅銷售規(guī)模增速不斷放緩，庫(kù)存積壓日益加劇。東部商品住宅庫(kù)存占全國(guó)比重最高，中部次之，西部最少，但中部增速最快，西部次之，東部未得到有效控制，房地產(chǎn)過(guò)熱開發(fā)和庫(kù)存積壓?jiǎn)栴}向全國(guó)擴(kuò)散。過(guò)量供給、購(gòu)買力不足以及購(gòu)買意愿下降導(dǎo)致去庫(kù)存化能力普遍下降。庫(kù)存消化能力得分過(guò)低或下降過(guò)快的省市值得特別關(guān)注，有必要采取措施防范供方破產(chǎn)引發(fā)局部性房地產(chǎn)市場(chǎng)危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)房地產(chǎn)行業(yè)健康發(fā)展。

不同城市的房地產(chǎn)市場(chǎng)狀況存在較大差異，以省域?yàn)閱挝豢赡艽嬖谖科阶饔?。本文?duì)政策、市場(chǎng)主體偏好等方面的去庫(kù)存化能力影響因素考察較粗略。未來(lái)研究可以從研究尺度和評(píng)價(jià)指標(biāo)等方面進(jìn)行改進(jìn)。

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［1］ 袁志剛，樊瀟彥. 房地產(chǎn)市場(chǎng)理性泡沫分析［J］ . 經(jīng)濟(jì)研究，2003，（3）：34 - 43.

［2］ Hui，E C M，Shen，Y. Housing price bubbles in Hong Kong，Beijing and Shanghai：a comparative study ［J］ . Journal of Real Estate Finance and Economics，2006，33（4）：299 - 327.

［3］ Dreger C，Zhang Y Q. Is there a bubble in the Chinese housing market？ ［J］ . Urban Policy and Research，2013，31（1）：27 - 39.

［4］ 唐志軍，徐會(huì)軍，巴曙松. 中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響研究［J］ . 統(tǒng)計(jì)研究，2010，27（2）：15 - 22.

［5］ 楊帆，李宏謹(jǐn)，李勇. 泡沫經(jīng)濟(jì)理論與中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)［J］ . 管理世界，2005，（6）：64 - 75.

［6］ 孟勉，李文斌，許東衛(wèi). 我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的泡沫檢驗(yàn)——基于現(xiàn)值模型［J］ . 經(jīng)濟(jì)地理，2008，28（5）：857 - 861.

［7］ 呂江林. 我國(guó)城市住房市場(chǎng)泡沫水平的度量［J］ . 經(jīng)濟(jì)研究，2010，（6）：28 - 41.

［8］ 沈悅，劉洪玉. 住宅價(jià)格與經(jīng)濟(jì)基本面：1995—2002年中國(guó)14城市的實(shí)證研究［J］ . 經(jīng)濟(jì)研究，2004，（6）：78 - 86.

［9］ Hagen D A， Hansen J L. Rental housing and the natural vacancy rate ［J］ . Journal of Real Estate Research， 2010， 32（4）：413 - 433.

［10］ Mallick H， Mahalik M K. Fundamental or speculative factors in the housing markets of emerging economies？ Some lessons from China［J］ . Journal of Economic Policy Reform， 2012， 15（1）：57 - 67.

［11］ Dieci R， Westerhoff F. A simple model of a speculative housing market ［J］ . Journal of Evolutionary Economics， 2012， 22（2）：303 -329.

［12］ 王子成，明娟. 珠三角房地產(chǎn)泡沫測(cè)度實(shí)證研究——以廣州為例［J］ . 經(jīng)濟(jì)地理，2007，27（5）：819 - 822.

［13］ 姜春海. 中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)投機(jī)泡沫實(shí)證分析［J］ . 管理世界，2005，（12）：71 - 84.

［14］ Ting L. Herding behavior in China housing market ［J］ . International Journal of Economics and Finance， 2014， 6（2）：115 - 124.

［15］ Glaeser E L， Gyourko J， Saiz A. Housing supply and housing bubbles ［J］ . Journal of Urban Economics， 2008， 64（2）：198 - 217.

［16］ Ihlanfeldt K， Mayock T. Housing bubbles and busts：The role of supply elasticity ［J］ . Land Economics， 2014， 90（1）：79 - 99.

［17］ Struyk R J. Understanding high housing vacancy rates in a developing country：Jordan ［J］ . The Journal of Developing Areas， 1988， 22（3）：373 - 380.

［18］ Renaud， Bertrand. Real estate bubble and financial crisis in Dubai：Dynamics and policy responses［J］ . Journal of Real Estate Literature， 2012， 20（1）：51 - 77.

［19］ 易曉文.中國(guó)住宅有效需求測(cè)算——基于期望效用和需求收入彈性的研究［J］ . 江西社會(huì)科學(xué)，2007，（4）：101 - 105.

［20］ Ortalo-Magne F， Rady S. Housing market dynamics：On the contribution of income shocks and credit constraints［J］ . Review of Economic Studies， 2006， 73（2）：459 - 485.

［21］ Tiwari P， Parikh K， Parikh J. Effective housing demand in Mumbai（Bombay）metropolitan region［J］ . Urban Studies， 1999， 36（10）：1783 - 1809.

［22］ Goodman A C， Thibodeau T G. Where are the speculative bubbles in US housing markets？［J］ . Journal of Housing Economics， 2008，17（2）：117 - 137.

（本文責(zé)編：仲濟(jì)香）

Evaluating China's Commodity Housing Inventory and Its Digestion

SHEN Xiao-qiang， WU Ci-fang
（School of Public Administration， Zhejiang University， Hangzhou 310029， China）

The purpose of this study is to analyze the spatial-temporal evolution of commodity housing inventory and its destocking ability. Supply-demand theory is introduced to build the assessment model. The result showed that unsold commodity housing inventory has inflated greatly and the east region holds the most backlog， while the west the least. The growth rate in central region is the fastest， and the west region comes second， while it is not yet controlled for the east. The average score of destocking ability dropped from 0.54 to 0.42， resulting from the downward scoring of supply， the purchasing power and the intention. Many provinces suffered a fast deterioration trend. Some areas scored less than 0.40， which implies high real estate market risks. The whole nation can be divided into four sub-regions， and measures should be tailed.

land economy； commodity housing inventory； market risks； destocking ability； control strategy

F301.3

A

1001-8158（2015）09-0073-08

10.11994/zgtdkx.2015.09.010

2014-11-06

2015-06-04

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目“促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的差別化土地調(diào)控政策研究”（13AZD012）。

沈孝強(qiáng)（1988-），男，浙江嘉興人，博士研究生。主要研究方向?yàn)橥恋乩霉芾?。E-mail： shenxq0904@126.com