王大港，劉伊生

(北京交通大學 經(jīng)濟管理學院，北京 100044)

經(jīng)濟學研究

新常態(tài)下中國房地產(chǎn)市場風險特征及影響因素研究

王大港，劉伊生

(北京交通大學 經(jīng)濟管理學院，北京 100044)

本文系統(tǒng)分析新常態(tài)下中國房地產(chǎn)市場發(fā)展的特點和風險特征，基于房地產(chǎn)去庫存的視角下，從當前我國城市房地產(chǎn)市場的庫存風險、價格風險、融資風險、政策環(huán)境風險四方面入手，運用結(jié)構(gòu)方程模型，采用問卷調(diào)查法收集有關(guān)數(shù)據(jù)，定量分析了新常態(tài)下中國房地產(chǎn)市場風險影響因素。結(jié)果表明：庫存風險因素對房地產(chǎn)市場風險影響最大，次之為價格風險因素，再次為融資風險因素。因此，政府管理部門應(yīng)防范房地產(chǎn)市場風險，需要加大房地產(chǎn)去庫存的工作力度，堅持差異化調(diào)控，區(qū)別化監(jiān)管，防止全國房地產(chǎn)市場風險發(fā)生，促進房地產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展。

新常態(tài)；房地產(chǎn)風險；影響因素；結(jié)構(gòu)方程模型；去庫存

一、新常態(tài)下房地產(chǎn)市場風險表現(xiàn)及特征

2016年中央經(jīng)濟工作會議明確提出，房地產(chǎn)去庫存作為今年的五大任務(wù)之一。根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的有關(guān)數(shù)據(jù)，房地產(chǎn)庫存方面，截至6月底，全國房地產(chǎn)待售面積為7.14億平方米，比5月底減少753萬平方米，其中,商品住宅減少770萬平方米；價格方面，70個大中城市住宅銷售價格環(huán)比上漲城市個數(shù)繼續(xù)減少，漲幅繼續(xù)收窄，同比上漲個數(shù)繼續(xù)增加，但漲勢放緩。

總結(jié)上半年全國房地產(chǎn)市場運行態(tài)勢，最顯著特征是城市和區(qū)域間分化嚴重，一線和部分二線城市房地產(chǎn)價格上漲幅度較大，而三四線中小城市房地產(chǎn)庫存量仍然在增長。預(yù)計下半年，房地產(chǎn)市場量價增速將有所回調(diào)，但是去庫存和穩(wěn)房價的壓力依然較大，一方面，熱點城市風險積聚，另一方面，庫存總量仍較大，房地產(chǎn)去庫存仍是下半年市場的主基調(diào)①，防范和化解房地產(chǎn)市場風險必須高度重視。

通過梳理學術(shù)界關(guān)于房地產(chǎn)市場的研究成果，結(jié)合新常態(tài)下房地產(chǎn)市場運行特征及風險表現(xiàn)，國務(wù)院發(fā)展研究中心研究員鄧郁松提出中國房地產(chǎn)市場風險主要包括房價泡沫風險、供給過剩風險和流動性風險三方面②，具有代表性。筆者認為，下半年中國房地產(chǎn)市場風險主要包括：庫存過剩風險、價格泡沫風險、資金回籠風險、政策環(huán)境風險，具體特征如下：

1、庫存風險。中國指數(shù)研究院日前發(fā)布報告顯示，截至今年5月，初步估算全國商品房總庫存約55.5億平方米，較去年底已有一定程度的下降，但絕對規(guī)模仍處高位，按照過去3年的去化速度，大約需要4.7年才能完全去化。細分市場結(jié)構(gòu)失衡，商辦市場庫存壓力更大。一二線城市商品住宅庫存壓力已基本釋放，三四線庫存仍相對較高。短期去化方面，一二線城市平均去化時間已經(jīng)降到8.5個月以內(nèi)，而多數(shù)三四線城市去化時間仍超過15個月；中長期庫存方面，一線城市土地平均消化時間在1.1年左右，二線城市平均在2.8年左右；但三四線城市整體在4.3年左右。通過數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，下半年三四線城市的庫存壓力依然較大，庫存過剩風險不可忽視。

2、價格風險。今年以來，在經(jīng)濟下行壓力和庫存水平依然較高的背景下，中央宏觀政策以穩(wěn)為主，保持經(jīng)濟增長和就業(yè)穩(wěn)定，地方則更靈活主動，因城施策更細化，房地產(chǎn)價格增長較快。國家統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，6月份70個大中城市的新建商品住宅價格環(huán)比上漲的城市分別為55個,二手住宅價格環(huán)比上漲城市為48個，環(huán)比綜合平均分別上漲1.8%和1.2% 。中國房地產(chǎn)指數(shù)系統(tǒng)對100個城市全樣本調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，上半年百城住宅均價環(huán)比累計上漲7.61%，其中，一線城市上漲12.79%，漲幅比去年同期擴大7.62個百分點；二線城市上漲了5.33%，三線城市上漲4.27%*中國指數(shù)研究院：《2016年上半年房地產(chǎn)市場總結(jié)與下半年趨勢展望》，第1-3頁。。綜合起來看，上半年房地產(chǎn)市場預(yù)期明顯改善、消費者集中入市，一線和部分二線城市房價漲幅遠超市場承受力，且杠桿率極高，房價上漲壓力依然較大，因此下半年我們必須高度警惕價格泡沫風險，防止因房地產(chǎn)價格過快增長引起系統(tǒng)性風險。

3、融資風險。上半年，一線城市和部分二線城市市場逐漸回暖，大型房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)拿地熱情高漲，部分城市出現(xiàn)“地王”現(xiàn)象，分析其中原因，一方面是需求旺盛的因素，但另一方面也不排除金融杠桿的作用，尤其是一些城市通過P2P平臺推出“首付貸”等配資方式，樓市金融杠桿進一步加快積聚市場泡沫，放大金融風險，或?qū)е乱痪€和部分二線熱點城市房地產(chǎn)企業(yè)負債風險，杠桿資金已成為上半年樓市迅速火爆的重要推手。對于三四線城市來講，高庫存使得房地產(chǎn)資金成本將持續(xù)增長，個別中小房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)經(jīng)營愈加困難，一些商業(yè)銀行對中小房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)失去信心，企業(yè)只能通過民間借貸方式維持在建項目開發(fā)經(jīng)營，導致中小城市的房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)難以從商業(yè)銀行貸款，有些房地產(chǎn)企業(yè)出現(xiàn)資金鏈斷裂等潛在風險，甚至有些城市的房地產(chǎn)開發(fā)商出現(xiàn)“跑路”現(xiàn)象。

4、政策環(huán)境風險。房地產(chǎn)市場受土地、信貸、稅收政策影響顯著，一旦出臺或者調(diào)整上述政策將會給市場帶來波動。2015年，政府取消一系列限制性措施，一二線城市房地產(chǎn)交易明顯上升，三四線城市房地產(chǎn)庫存量依然較大。今年以來，政府繼續(xù)調(diào)整房地產(chǎn)相關(guān)政策，如土地供應(yīng)政策調(diào)整、商品房信貸政策調(diào)整、商品房交易環(huán)節(jié)稅收政策調(diào)整、住房公積金制度調(diào)整、鼓勵農(nóng)民進城購買財政補貼、住房租賃市場政策出臺等，房地產(chǎn)市場消費需求迅速加大，同時，城市基礎(chǔ)設(shè)施的水平、軌道交通建設(shè)、教育醫(yī)療狀況等環(huán)境因素與房地產(chǎn)市場發(fā)展也密切相關(guān)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示， 上半年全國房地產(chǎn)業(yè)土地成交價款3159.13億元，累計增長10.2%；上半年個人住房貸款增加2.3萬億元，同比多增1.2萬億元，6月末增速達32.2%，月度增量屢創(chuàng)新高*中國人民銀行：《2016年第二季度中國貨幣政策執(zhí)行報告》，第5頁。。政策的調(diào)整和環(huán)境的變化將直接引導購房者的消費預(yù)期，一旦政策環(huán)境變化過大或者過快，將導致房地產(chǎn)市場發(fā)生風險，必須謹慎出臺有關(guān)政策，科學把握好時機和節(jié)奏，符合房地產(chǎn)市場發(fā)展的實際。

二、結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

1、結(jié)構(gòu)方程模型的提出

結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)主要用來描述潛在變量相互關(guān)系，通常情況下可以用路徑圖形式對變量進行描述。結(jié)構(gòu)方程模型可從多個方面描述構(gòu)件的內(nèi)在不確定性，通過建立一個因果關(guān)系的模型來描述變量之間的相關(guān)關(guān)系。SEM模型可將直接影響的相關(guān)分析和估計用于間接影響的檢驗和估計。一般情況下采用矩陣方法來表示變量間相互關(guān)系，并結(jié)合路徑模型方法來對模型構(gòu)思、修正。路徑模型中，用橢圓來表示構(gòu)件，矩形表示測度項。此外變量還可分為外生變量和內(nèi)生變量。SEM模型相較于傳統(tǒng)統(tǒng)計分析模型具有很多優(yōu)點，概括起來，結(jié)構(gòu)方程模型有以下優(yōu)點*吳明?。骸督Y(jié)構(gòu)方程模型》，重慶：重慶大學出版社，2009年版。：

圖1 房地產(chǎn)市場風險影響因素理論模型

可處理多個因變量；可有效處理自變量與因變量間的測量誤差，得到潛變量和顯變量間的數(shù)量關(guān)系；可計算因子間結(jié)構(gòu)與關(guān)系；可估計整個模型的擬合程度。

結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建過程應(yīng)對應(yīng)著潛在變量間相互關(guān)系假設(shè)的提出。房地產(chǎn)市場風險的生成受庫存、價格、資金、政策、環(huán)境等多種不確定因素的影響，且風險大小來自于多個因素的共同作用，因此，在對風險因素研究過程中不可避免會出現(xiàn)數(shù)目較多且難以直接測度的潛在變量，并且大部分風險因素都是定性指標，為此，本研究采取問卷調(diào)查信息收集方式，獲得的數(shù)據(jù)受主觀影響較大，不可避免存在誤差；變量之間存在或多或少的關(guān)系，具有多重共線性特點，而傳統(tǒng)方法很難準確發(fā)現(xiàn)變量間相關(guān)關(guān)系；潛在驅(qū)動因素繁多，且類型各異，即存在多個可能的分析模型。綜上所述，SEM適用于房地產(chǎn)市場風險因素的實證檢驗。

2、模型構(gòu)建及假設(shè)提出

根據(jù)前面研究的房地產(chǎn)市場風險因素特征，基于新常態(tài)下房地產(chǎn)市場風險管理的概念模型，房地產(chǎn)庫存因素、價格因素、融資因素、政策環(huán)境因素的大小都直接關(guān)系到房地產(chǎn)市場風險度大小。根據(jù)市場供求理論，房地產(chǎn)庫存增大，商品房供求不平衡，或者供大于求，或者供不應(yīng)求，房地產(chǎn)價格將發(fā)生波動，同時，房地產(chǎn)開發(fā)和銷售等環(huán)節(jié)資金將發(fā)生變化，政府將出臺調(diào)控政策，以及城市環(huán)境建設(shè)將發(fā)生變化，降低或減小城市房地產(chǎn)市場風險。為此，本研究結(jié)合房地產(chǎn)市場風險管理理論分析，本文建立的初始結(jié)構(gòu)方程理論模型(如圖1)，并提出H1-H10假設(shè)。

假設(shè)H1：房地產(chǎn)庫存情況對房地產(chǎn)市場的風險起正向影響作用。庫存過剩越大，城市房地產(chǎn)市場風險度也就越大。

假設(shè)H2：房地產(chǎn)價格情況對房地產(chǎn)市場的風險起正向影響作用。價格波動越大，城市房地產(chǎn)市場風險度也就越大。

假設(shè)H3：房地產(chǎn)融資情況對房地產(chǎn)市場的風險起負向影響作用。融資速度越快，城市房地產(chǎn)市場風險度越小。

假設(shè)H4：房地產(chǎn)政策環(huán)境情況對房地產(chǎn)市場的風險起正向影響作用。政策環(huán)境調(diào)整越頻繁，城市房地產(chǎn)市場風險越大。

假設(shè)H5：房地產(chǎn)庫存情況對房地產(chǎn)價格情況起正向影響作用。房地產(chǎn)庫存越大，價格波動越大。

假設(shè)H6：房地產(chǎn)庫存情況與房地產(chǎn)融資情況起負向影響作用。房地產(chǎn)庫存越大，房地產(chǎn)融資速度越慢。

假設(shè)H7：房地產(chǎn)庫存情況與房地產(chǎn)政策環(huán)境調(diào)整起正向影響作用。房地產(chǎn)庫存越大，房地產(chǎn)政策環(huán)境調(diào)整越頻繁。

假設(shè)H8：房地產(chǎn)價格情況與房地產(chǎn)融資情況起負向影響作用。房地產(chǎn)價格波動越大，資金回籠速度越慢。

假設(shè)H9：房地產(chǎn)價格情況與房地產(chǎn)政策環(huán)境調(diào)整起正向影響作用。房地產(chǎn)價格波動越大，房地產(chǎn)政策環(huán)境調(diào)整越大。

表1 結(jié)構(gòu)方程模型中的潛在變量與觀測變量一覽表

圖2 調(diào)查問卷的設(shè)計過程

表2 答卷人基本信息匯總

假設(shè)H10：房地產(chǎn)融資情況對房地產(chǎn)政策環(huán)境調(diào)整情況起負向影響作用。房地產(chǎn)融資速度越快，房地產(chǎn)政策環(huán)境調(diào)整越小。

3、測量模型的構(gòu)建

結(jié)構(gòu)方程模型研究所涉及到的變量，從可測性的角度可分為兩類：顯變量和潛變量。顯變量(Manifest Variable)是指可直接觀察并測量的變量，又稱觀察變量(Observed Variable)。潛變量(Latent Variable)則是指不能直接觀測的變量，它可以通過顯變量測度表征出來，潛變量在因子分析中同因子等術(shù)語的含義一樣。本研究的潛變量包括5項，顯變量共19項。測量模型反映的是觀測變量對潛在變量的特征表達，結(jié)構(gòu)方程模型的潛在變量是無法直接觀測的，因此需要借助至少兩個觀測變量來表達，觀測變量綜合起來則可以較全面、準確地反映潛在變量。各潛在變量對應(yīng)的觀測變量設(shè)置表如下(表1)。

4、問卷設(shè)計

根據(jù)問卷調(diào)查的經(jīng)驗，本研究按照圖2所示的工作流程進行問卷設(shè)計。首先，基于量表分析，圍繞理論假設(shè)形成初始量表的各組題項。按照論文的研究目的，邀請了房地產(chǎn)專業(yè)高校教授、房地產(chǎn)研究機構(gòu)專家、房地產(chǎn)企業(yè)專家、部分中介機構(gòu)市場分析人員對量表進行題項和語義修正。由于量表的設(shè)計參考了大量的既有研究成果，且在題項的設(shè)置和內(nèi)涵的界定上經(jīng)過了與專家的多輪討論和修改，因此，較好地保證了量表內(nèi)容的有效性，也使其更加通俗易懂。

在此基礎(chǔ)上，對調(diào)查問卷在一定范圍內(nèi)發(fā)放，對回收的樣本進行信度檢驗，并根據(jù)實際情況進行了改進，從而確保正式測試結(jié)果的可靠性。最終問卷包括兩部分內(nèi)容，一部分是受調(diào)查單位及人員的基本情況，主要包括單位業(yè)務(wù)屬性、從事房地產(chǎn)風險分析研究的年限等基本信息；二是地產(chǎn)市場風險影響因素影響關(guān)系的調(diào)查。經(jīng)過對有效問卷進行基本信息進行統(tǒng)計，受調(diào)查人員的學歷、職位單位等有關(guān)情況見表2。

由表2可以看出，受調(diào)查人員中，具有碩士以上學歷的受調(diào)查者占比高達88.66%，具有副研究員以上職稱的占比67.15%，熟悉房地產(chǎn)市場分析的基層分析師占比32.85%；被調(diào)查人在高校、研究機構(gòu)工作的占比為54.49%，從事房地產(chǎn)市場研究年限5年以上的占比高達67.04%。因此，受調(diào)查人員無論從理論水平、業(yè)務(wù)素質(zhì)、個人能力等方面，都能夠保證此次問卷的可靠性。

表3 信度和效度的檢驗

在此基礎(chǔ)上，本研究采用了李克特(Likert)標準五點量表法，其數(shù)據(jù)來源于對上述高校教授、房地產(chǎn)研究機構(gòu)專家、房地產(chǎn)企業(yè)專家、部分中介機構(gòu)市場分析人員進行的問卷調(diào)查，共發(fā)放問卷282份，收回問卷263份。對于問卷中存在漏答情況的，經(jīng)過整理可以找到充分證據(jù)的，進行補充完善；對于無法找到充分證據(jù)的，采用平均值替代缺失值的方法進行處理，仍視為有效問卷。最終問卷數(shù)據(jù)處理后，有效問卷218份，占回收問卷的82.89%，并對調(diào)查問卷的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

三、模型檢驗與分析

參照Anderson和Gerbing(1988)提出的兩步法進行實證：第一步，對建立的測量模型進行檢驗，考核測量模型是否可識別，測量模型的信度、效度以及模型的整體擬合度是否符合要求；第二步，對結(jié)構(gòu)模型進行檢驗，并計算結(jié)構(gòu)模型中的路徑系數(shù)，評價模型的擬合優(yōu)度，并根據(jù)實際情況予以修正。

1.測量模型的檢驗

測量模型描述的是一組因子與度量這些因子的各個指標之間的關(guān)聯(lián)。需要做以下檢驗：

(1)信度檢驗。信度分析是用來檢驗可觀測變量的方差對潛變量的解釋程度。信度越大，說明用于解釋一個潛變量的各觀測變量具有共方差的程度就高。本研究采用Cronbach’s α系數(shù)進行檢驗。根據(jù)學者Devellis(1991)的觀點，信度系數(shù)在0.60～0.65，最好不要；在0.65～0.70，最小可接受值；0.70～0.80，相當好；0.80～0.90，非常好*Devellis.r.f.：《量表編制(理論與應(yīng)用)》，重慶:重慶大學出版社,2010年版，第64頁。。借助SPSS對問卷數(shù)據(jù)進行信度檢驗，整體信度系數(shù)是0.803，檢驗結(jié)果表明量表的信度較高，變量之間具有較高的內(nèi)部結(jié)構(gòu)一致性。結(jié)果如表3所示。

(2)效度檢驗。本研究采用驗證性因子分析的方法，利用LISREL軟件來檢驗內(nèi)外生潛變量的各個可觀測變量的一致性程度，即收斂效度。在使用LISREL分析模型時，檢驗收斂效度的衡量標準是是否所有完全標準化的因子載荷要大于0.5且達到顯著水平(p<0.05或p<0.10)。圖3是潛變量的驗證性因子分析的結(jié)果(取標準化值)，表3是對潛變量驗證性因子分析更具體的表述結(jié)果，表中包括了潛變量的各觀測變量指標標準化后的載荷以及T值。

(3)模型的整體擬合度。模型的整體擬合度通常用絕對擬合指數(shù)和相對擬合指數(shù)來表示。絕對擬合指數(shù)是評價模型整體擬合優(yōu)度的指標，常用指標包括X2/df，p值，擬合度(GFI)，調(diào)正擬合度(AGFI)，近似誤差均方根(RMSEA)等；相對擬合指數(shù)主要是通過比較目標模型與一個基本模型的擬合來考察模型的整體擬合程度，常用指標包括規(guī)范擬合度(NFI)，比較擬合度(CFI)，非常規(guī)擬合度(NNFI)。結(jié)構(gòu)整體擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果表(表4)，表明模型數(shù)據(jù)整體擬合程度較好，因此本研究中提出的模型整體具有良好的適配度，適合進行結(jié)構(gòu)方程建模。

圖3 潛變量驗證性因子分析結(jié)果

圖4 SEM模型路徑系數(shù)圖

2.結(jié)構(gòu)模型的檢驗

本研究在構(gòu)建初始SEM模型基礎(chǔ)上，確定各潛變量之間的路徑關(guān)系，并對提出的理論假設(shè)進行驗證。運用LISREL軟件，得到影響房地產(chǎn)市場風險的路徑圖(圖4)，結(jié)果顯示， H7、H10的路徑系數(shù)不顯著，因此拒絕該假設(shè)，其余假設(shè)均成立。依據(jù)驗證結(jié)果，對結(jié)構(gòu)模型進一步修正。

3.假設(shè)檢驗與模型修正

在結(jié)構(gòu)方程模型中，路徑的增刪需要嚴格按照原則執(zhí)行，這直接關(guān)系到能否科學地得出可信度高的模型。作者認為結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建應(yīng)遵循以下原則*趙軍潔：《基于TRIZ理論推動農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新關(guān)鍵因素及路徑研究》，博士學位論文，中國農(nóng)業(yè)大學，2014年。：

(1)以理論為出發(fā)點。結(jié)構(gòu)方程建模的一個大前提，就是從既有理論出發(fā)，包括模型的設(shè)定，資料的搜集，模型的建立都不能超越既定的理論框架，而是要去驗證所設(shè)定的理論模型，求證的問題是模型和數(shù)據(jù)能夠很好地擬合。所以在路徑的增刪方面，并不是搞 “玩弄數(shù)據(jù)”，所有的路徑的增刪都應(yīng)該有理論基礎(chǔ)，符合模型的假定。

(2)逐一增刪路徑。結(jié)構(gòu)方程模型作為一個整體，包括測量模型和結(jié)構(gòu)模型，不僅在變量的增減要逐一進行，尤其是路徑的增刪更是如此，所謂牽一發(fā)而動全身，因為每次路徑的變化，模型的重新估計都會使其他路徑系數(shù)發(fā)生變化，所以每一條路徑的去留都有可能影響到其他路徑。如果每次刪除或增加多條路徑，會造成有多余的路徑被錯誤地刪除，或者有多余的路徑被錯誤地增加。正確的路徑圖的構(gòu)建是，每次增刪路徑要逐一進行，然后重新估計，如此循環(huán)，直到得出擬合度最高的模型。

(3)先刪后增。之所以要先刪后增，原因有兩方面：一方面是因為在初始模型的構(gòu)建中，會盡量合理地設(shè)置盡可能多的路徑，以此來更全面反映潛變量間可能存在的關(guān)系，所以對不顯著的路徑要先剔除，然后在此基礎(chǔ)上，對模型查漏補缺，其中某些符合假定和理論內(nèi)在要求的重要的路徑要逐個補充并檢驗。另一方面原因是從方法論出發(fā)，路徑的選擇可以先按照t值最小，逐一刪除t值最小的路徑。

表5 修正SEM模型擬合檢驗結(jié)果表

圖5 修正后的路徑系數(shù)圖

根據(jù)以上三條原則，運用LISREL軟件，得到房地產(chǎn)市場風險影響因素路徑圖。結(jié)果顯示， H7、H10在10%的顯著性水平下不顯著，因此拒絕該假設(shè)，其余假設(shè)均成立。依據(jù)驗證結(jié)果，對結(jié)構(gòu)模型進一步修正，得到最終路徑圖(見圖5)。修正后的模型結(jié)構(gòu)整體擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果(表5)，表明模型數(shù)據(jù)整體擬合程度較好，因此修正后的模型整體具有良好的適配度，整體擬合度較高。

本研究基于各變量間的關(guān)系進行評價，采用了標準路徑系數(shù)評價法。根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，最終假設(shè)分析結(jié)果如下：假設(shè)H1 成立，說明庫存因素與房地產(chǎn)市場風險度存在正向關(guān)系，路徑系數(shù)為0.25；假設(shè)H2 成立，說明價格因素對房地產(chǎn)市場風險度存在正向關(guān)系，路徑系數(shù)為0.19； 假設(shè)H3 成立，說明融資因素對房地產(chǎn)市場風險度存在負向關(guān)系，路徑系數(shù)為-0.26；假設(shè)H4 成立，說明政策環(huán)境對房地產(chǎn)市場風險度存在正向關(guān)系，路徑系數(shù)為0.17；假設(shè)H5 成立，說明庫存因素對房地產(chǎn)價格存在正向關(guān)系，路徑系數(shù)為0.57；假設(shè)H6成立，說明庫存因素對房地產(chǎn)融資存在正向關(guān)系，路徑系數(shù)為0.21；假設(shè)H7不成立，說明庫存因素與房地產(chǎn)融資情況之間關(guān)系不顯著；假設(shè)H8成立，說明價格因素對房地產(chǎn)融資存在正向關(guān)系，路徑系數(shù)為0.16；假設(shè)H9成立，說明價格因素對房地產(chǎn)政策環(huán)境存在正向關(guān)系，路徑系數(shù)為0.15；假設(shè)H10不成立，說明融資因素對房地產(chǎn)政策環(huán)境之間關(guān)系不顯著。

四、結(jié)論分析及建議

1.結(jié)論分析

從圖5的路徑系數(shù)圖可以得到房地產(chǎn)市場風險因素的結(jié)構(gòu)方程模型。通過方程可以看出，在房地產(chǎn)市場風險的影響因素中，融資因素對房地產(chǎn)市場風險度的影響是最大的，路徑系數(shù)達到了0.26。究其原因，由于房地產(chǎn)是資金密集型行業(yè)，近年來中國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)以來，房地產(chǎn)投資資金鏈緊張趨勢明顯，開發(fā)商依賴民間借貸、類金融機構(gòu)、影子銀行貸款方式以及房產(chǎn)中介機構(gòu)首付貸產(chǎn)品推出，可能引致系統(tǒng)性金融風險。其次是庫存因素，主要由于我國的經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，房地產(chǎn)投資、交易等指標出現(xiàn)新的變化趨勢，房地產(chǎn)購買力出現(xiàn)持續(xù)下降，造成房地產(chǎn)庫存增加。第三，價格波動因素也將影響房地產(chǎn)市場風險，路徑系數(shù)為0.19，價格波動因素反映了我國房地產(chǎn)價格調(diào)控機制不健全，在三四線城市去庫存過程中，一線和二線熱點城市的價格出現(xiàn)迅猛增長，對房地產(chǎn)市場風險產(chǎn)生影響。另外，政策環(huán)境因素對房地產(chǎn)市場風險不很明顯，原因是近兩年來我國房地產(chǎn)市場調(diào)控政策出臺比較慎重，時機比較成熟，政策風險均在可控范圍之內(nèi)，不會造成市場的較大波動，但也必須重視。另外，假設(shè)H7不成立，即庫存情況與房地產(chǎn)政策環(huán)境情況關(guān)系不顯著，主要因為政策出臺一般具有時滯性，政策效應(yīng)一般在出臺3個月或者半年后產(chǎn)生效應(yīng)；另一方面，我國房地產(chǎn)市場政策制定原則是分類調(diào)控，因城施策，不搞“一刀切”，庫存主要集中在三四線中小城市，一二線城市交易量明顯增長，因此政策主要針對三四線城市制定，因為庫存因素對政策環(huán)境沒有顯著影響；H10不成立，即融資情況與房地產(chǎn)政策環(huán)境情況關(guān)系也不顯著，主要是銀行業(yè)金融機構(gòu)流動性充足，購房者厭惡風險，加上政策具有時滯性。因此融資情況對政策調(diào)整也沒有顯著影響。

2.防范房地產(chǎn)市場風險的建議

一是完善房地產(chǎn)市場融資監(jiān)管機制，防范房地產(chǎn)資金風險。鼓勵金融機構(gòu)合理配置信貸資源，提高房地產(chǎn)開發(fā)貸款和個人購房按揭貸款額度。對已達到預(yù)售許可條件的項目，要確保貸款需求，保證項目按時竣工；對于在建的商品住房開發(fā)項目，要滿足其資金需求，提高開發(fā)貸款的授信；對資金困難的房地產(chǎn)開發(fā)在建項目，不簡單抽貸、停貸、壓貸。加快個人住房貸款受理、審批和發(fā)放，優(yōu)先滿足居民家庭購買首套住房和改善性住房貸款需求。

二是支持農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口進城就近購房，加快中小城市房地產(chǎn)去庫存。多措并舉，支持農(nóng)民進城購買住房，加快消化中小城市商品房庫存。創(chuàng)新適合農(nóng)民購買商品住房的個人住房金融產(chǎn)品，適當降低農(nóng)民進城購房的成本，為農(nóng)民提供更為有效的金融支持。同時鼓勵地方政府通過補貼、減稅等各種方式，提高農(nóng)民在城鎮(zhèn)就近購房的積極性。探索完善“宅基地換購房屋”等地方經(jīng)驗，增強農(nóng)民進城購買房屋能力。

三是建立租售并舉的住房供應(yīng)體系，穩(wěn)定熱點城市房地產(chǎn)市場價格。構(gòu)建以市場為主滿足多層次需求，以政府為主提供基本保障的住房供應(yīng)體系。對具備購買住房能力的常住人口，支持其通過市場購買商品住房；對暫時不具備購買住房能力的常住人口，支持其通過租賃市場租房居住；對符合條件的困難家庭，通過提供公共租賃住房或者發(fā)放租賃補貼保障基本住房需求。同時，對于房價非理性增長的熱點城市，加大市場監(jiān)管力度，嚴格土地價格管控，防止出現(xiàn)群體性的投機性購房，進一步穩(wěn)定房地產(chǎn)市場。

四是適度調(diào)整房地產(chǎn)金融政策，構(gòu)建市場調(diào)控長效機制。要加快住房金融監(jiān)管體系建設(shè)，有效監(jiān)督控制房地產(chǎn)市場上的金融風險；要加快建設(shè)政策性住房金融體系，切實為自住型、改善型住房需求提供金融支持。同時，完善房地產(chǎn)稅收制度，總體方向是簡化交易環(huán)節(jié)的稅收，增加持有環(huán)節(jié)的稅收。交易環(huán)節(jié)繁重的稅賦可能誤傷很多自住型、改善型住房需求。另外，以往將稅收政策作為調(diào)控手段、頻繁進行調(diào)整的做法，不利于住房市場穩(wěn)定發(fā)展。稅收制度應(yīng)該是一個長期穩(wěn)定的制度，應(yīng)該根據(jù)房屋的屬性和交易的特征設(shè)計一個相對穩(wěn)定的稅收制度框架。

[責任編輯：王成利]

王大港(1975-)，男，北京交通大學經(jīng)濟管理學院博士研究生，住房城鄉(xiāng)建設(shè)部住房信息管理中心高級工程師 ；劉伊生(1962-)，男，北京交通大學經(jīng)濟管理學院博士生導師。

F299.2

A

1003-8353(2016)010-0157-08

①中國指數(shù)研究院：《2016年上半年房地產(chǎn)市場總結(jié)與下半年趨勢展望》，第1-3頁。

②鄧郁松：《區(qū)分三種房地產(chǎn)風險》，《上海房地》，2014年第6期，12-13頁。