孫文凱
住房是關(guān)乎國計(jì)民生的問題,在我國近年房價(jià)高漲的背景下尤其受到關(guān)注。對于我國房價(jià)快速上漲的原因有很多研究。已有研究多數(shù)從經(jīng)濟(jì)增長和收入提高、土地供應(yīng)、投機(jī)需求、城市化、貨幣與稅收政策等角度入手,而從人口結(jié)構(gòu)特別是家庭戶數(shù)變化的角度出發(fā)分析房地產(chǎn)需求的研究較少。
自1998年城鎮(zhèn)住房制度改革以來,我國的商品房市場日漸活躍。2000年以來我國的商品房價(jià)格在剔除通貨膨脹的因素后總體呈高速上升態(tài)勢,住房價(jià)格增長速度遠(yuǎn)超一般商品。家庭戶數(shù)增加可能是房價(jià)不斷提高的重要原因。忽略家庭戶數(shù)變動(dòng)而只使用人口總量解釋住房價(jià)格上漲存在一定困難,因?yàn)槲覈丝谧匀辉鲩L率每年僅約0.5%,城市化率每年增長約1%,二者加總遠(yuǎn)低于剔除通貨膨脹后的實(shí)際商品房平均銷售價(jià)格5.2%的年均增長率。我國年均城鎮(zhèn)家庭戶數(shù)增長率達(dá)到3.7%,遠(yuǎn)超過人口自然增長率。①數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2019》,北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2019年。這可能是比人口總量更強(qiáng)的解釋房價(jià)增長的因素。隨著社會(huì)生活水平的進(jìn)步,高離婚率、高預(yù)期壽命與高速的城市化進(jìn)程加之思想觀念的變化導(dǎo)致一人戶、兩人戶類型的家庭占比越來越高,我國家庭戶數(shù)必然以相對高的速度繼續(xù)增加,這將進(jìn)一步影響今后的住房需求。目前學(xué)術(shù)界仍然缺少針對家庭戶數(shù)變化對住房市場沖擊的研究,本文對此進(jìn)行探索分析。
多數(shù)對房地產(chǎn)市場的研究從經(jīng)濟(jì)和政策視角展開,但政策和預(yù)期等因素往往是周期性的,而我國房地產(chǎn)價(jià)格上漲卻具有趨勢性,并且這個(gè)較快的增長趨勢不能被經(jīng)濟(jì)因素完全解釋,因此從人口結(jié)構(gòu)角度研究房價(jià)上漲的文獻(xiàn)逐漸增多,下面對研究人口因素與住房價(jià)格關(guān)系的文獻(xiàn)進(jìn)行簡要梳理。①感謝趙笑爽出色的助研工作。
Mankiw和Weil將房地產(chǎn)與人口結(jié)構(gòu)相結(jié)合進(jìn)行分析,闡述了人口結(jié)構(gòu)變化對未來住宅價(jià)格的影響。他們認(rèn)為,二戰(zhàn)后在美國“嬰兒潮”時(shí)期出生的人群,在20世紀(jì)70年代成年,引起了房地產(chǎn)市場需求的擴(kuò)大以及房價(jià)的大幅度上升,并且隨著這批需求被消化,此后便不會(huì)再出現(xiàn)房價(jià)的劇烈波動(dòng)?!?〕
Mankiw和Weil定量探討了人口對住房需求的影響,為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。在這之后,國內(nèi)外學(xué)者對于人口結(jié)構(gòu)與住房需求問題的研究方向主要集中于三個(gè)方面。
首先是人口自然結(jié)構(gòu),包括人口的數(shù)量、年齡、性別以及人口撫養(yǎng)比等因素。與Mankiw和Weil的結(jié)論類似,Holly和Jones同樣發(fā)現(xiàn),成年人口的增加與住房需求的上漲有正相關(guān)關(guān)系。〔2〕陳斌開等利用人口普查微觀數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)中國居民的住房需求也與年齡高度相關(guān),個(gè)人的住房需求在20歲以后快速上升,直到50歲以后開始下降,人口老齡化將導(dǎo)致中國住房需求增長率在2012年后存在大幅下降的可能?!?〕徐建煒等考察19個(gè)OECD國家的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)人口撫養(yǎng)比與住房需求呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系,少年撫養(yǎng)比與老年撫養(yǎng)比都會(huì)對住房需求產(chǎn)生負(fù)向影響?!?〕
其次是人口地域結(jié)構(gòu),包括人口的空間遷移、聚集以及城市化等因素對住房市場產(chǎn)生的影響。Lee等學(xué)者在“M—W”研究的基礎(chǔ)上,加入了凈移民數(shù)量變量,研究結(jié)果表明該變量對住宅需求有顯著正向影響?!?〕張昭和陳兀梧的研究表明城市化水平對于區(qū)域住房需求和房價(jià)水平都存在明顯的拉動(dòng)作用?!?〕
最后是人口社會(huì)結(jié)構(gòu)視角,涉及人口的收入狀況、教育結(jié)構(gòu)等因素。趙奉軍和鄒琳華的研究證實(shí)高收入群體相比低收入群體有更高的住房需求。〔7〕陳斌開和張川川從人力資本角度研究中國房價(jià)的動(dòng)態(tài)演變過程發(fā)現(xiàn),1999年后的高校擴(kuò)招政策以及全國高等教育資源分布的不均衡造成了人力資本規(guī)模的擴(kuò)張與空間集聚效應(yīng),這也是導(dǎo)致房價(jià)非平穩(wěn)上漲和具有空間異質(zhì)性的兩個(gè)重要因素?!?〕
家庭結(jié)構(gòu)變遷受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、思想觀念、風(fēng)俗習(xí)慣、自然規(guī)律等多種社會(huì)因素的影響,而我國目前這些多重因素引致的家庭結(jié)構(gòu)的變遷均導(dǎo)致家庭規(guī)模向小型化發(fā)展。王躍生在研究中考慮到思想觀念的轉(zhuǎn)變問題,他發(fā)現(xiàn)生活水平的不斷提高、城市化進(jìn)程的不斷加快,帶來的是日益開放自由的思想環(huán)境以及年輕的成年群體不斷增強(qiáng)的與父母分開居住的意愿,大量的青年人選擇離開父母,融入城市。在這種趨勢下,幾代人同居的復(fù)合家庭形式幾乎再難呈現(xiàn),而這種追求小家庭規(guī)模的觀念轉(zhuǎn)變,也帶來了近些年來我國家庭戶數(shù)的激增。〔9〕除年輕群體的思想觀念轉(zhuǎn)變帶來的家庭規(guī)??s小外,我國空巢老人數(shù)量的增加也同樣是導(dǎo)致家庭規(guī)模小型化的原因之一。孫鵑娟的研究通過對“六普”數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),1950年左右出生的人群在步入老年階段后,獨(dú)居老人的數(shù)量和比例都將有所上升,2010年的普查數(shù)據(jù)顯示我國38.3%的老齡人口處于空巢狀態(tài),城鎮(zhèn)地區(qū)這一比例甚至達(dá)到42.7%。與年輕夫婦更多選擇單獨(dú)居住相對應(yīng),我國老齡人口也同樣擁有單獨(dú)居住的主觀意愿,而非都是由子女獨(dú)居行為所被動(dòng)導(dǎo)致,且未來的老年群體將會(huì)更樂意選擇單獨(dú)居住?!?0〕
一些學(xué)者針對家庭規(guī)模與住房需求的關(guān)系展開了研究。Lauf等學(xué)者的研究認(rèn)為家庭規(guī)模與住房需求之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,盡管某地區(qū)在特定時(shí)間內(nèi)人口數(shù)量呈下降態(tài)勢,但家庭規(guī)模小型化引致的家庭戶數(shù)的增加仍然會(huì)使該地區(qū)住房需求出現(xiàn)上升。〔11〕王海濤等采用“五普”調(diào)查數(shù)據(jù),分析比較了我國北京、上海、廣州和重慶四大城市住房條件改善狀況,指出在住房需求問題中,家庭規(guī)模與家庭結(jié)構(gòu)均對住房選擇產(chǎn)生越來越高的影響?!?2〕陳彥斌和陳小亮也認(rèn)為我國家庭規(guī)模逐步縮小,在不改變家庭平均住房需求的情況下,以增加家庭戶數(shù)的方式創(chuàng)造了大量新增住房需求。〔13〕
通過文獻(xiàn)梳理,我們發(fā)現(xiàn)已有文獻(xiàn)在研究影響房地產(chǎn)市場的因素中逐漸重視人口因素,但對住房需求的分析仍主要停留在人口總量或年齡結(jié)構(gòu)層面,少數(shù)研究家庭結(jié)構(gòu)變化帶來的家庭戶數(shù)增加引起的住房需求變化的文獻(xiàn)也是以描述性為主,缺乏對此深入的分析。我國的房地產(chǎn)市場發(fā)展較晚,相關(guān)文獻(xiàn)相比國外稍顯匱乏,關(guān)于家庭戶數(shù)對住房市場影響的研究尤其缺乏。近些年來不斷提高的子女單獨(dú)居住意愿、老年人空巢現(xiàn)象、低生育率、低結(jié)婚率、高離婚率、提高的期望壽命等因素均會(huì)造成我國家庭規(guī)??s小和家庭戶數(shù)增加。本文首次將家庭戶數(shù)作為對住房需求影響的重要影響因素進(jìn)行定量分析。
住房供給受建筑工期長、土地供應(yīng)有限等影響,具有相對缺乏彈性的特點(diǎn),因此房屋價(jià)格走勢受需求影響明顯。住房需求的影響直接體現(xiàn)在價(jià)格上,因此本文將在控制住房供給指標(biāo)后,采用商品房平均銷售價(jià)格指標(biāo)刻畫居民住房需求。鑒于數(shù)據(jù)的可得性,本部分分析選取2002—2016年全國35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù),控制相關(guān)變量并觀察城市層面家庭戶數(shù)對房地產(chǎn)價(jià)格的影響。其中,35個(gè)大中城市包括直轄市、省會(huì)城市、自治區(qū)首府城市(除拉薩市)和計(jì)劃單列市。①35個(gè)大中城市具體包括:北京、天津、石家莊、太原、呼和浩特、沈陽、大連、長春、哈爾濱、上海、南京、杭州、寧波、合肥、福州、廈門、南昌、濟(jì)南、青島、鄭州、武漢、長沙、廣州、深圳、南寧、??凇⒅貞c、貴陽、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川、成都和烏魯木齊。這些城市由國家統(tǒng)計(jì)局2005年確定,綜合考慮了這些城市的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、住宅成交量、城市規(guī)模以及區(qū)域輻射力,同時(shí)兼顧樣本的區(qū)域代表性和房價(jià)統(tǒng)計(jì)工作基礎(chǔ),代表性強(qiáng),能夠較為全面地反映現(xiàn)階段我國中心城市的住房市場。
本文基準(zhǔn)回歸采用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型,基本模型描述如下:
lnhousepriceit= αi+ βlnhouseholdit+γXit+uit
模型的被解釋變量是對數(shù)商品房平均銷售價(jià)格(lnhousepriceit)。商品房平均銷售價(jià)格以年度數(shù)據(jù)形式列于各年度統(tǒng)計(jì)年鑒中,我們采用各城市歷年CPI對數(shù)據(jù)進(jìn)行了消脹處理,并采用對數(shù)形式。
本文最關(guān)心的解釋變量為各城市每年度對數(shù)家庭戶數(shù)(lnhouseholdit),若該變量的回歸系數(shù)顯著為正,則說明家庭戶數(shù)的增加會(huì)顯著推動(dòng)住房價(jià)格的上漲。各城市家庭戶數(shù)的數(shù)據(jù)除人口普查年度外,其余年度基本都采用千分之一抽樣調(diào)查進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。本文以各城市統(tǒng)計(jì)年鑒中抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),除以每年抽樣比例,估算35個(gè)大中城市每年度的家庭戶數(shù),并進(jìn)行對數(shù)處理增強(qiáng)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。
為了控制回歸分析所要求的其他條件不變假設(shè),本文進(jìn)一步加入各城市人均實(shí)際GDP對數(shù)值(lnpergdpit)(GDP平減指數(shù)以2015年為基年=100)、金融機(jī)構(gòu)法定一年期貸款利率(loanratet)以及對數(shù)各城市住宅房屋竣工面積(lncompletedit)作為控制變量。各城市的人均實(shí)際GDP能夠反映實(shí)際購買力,對應(yīng)的數(shù)據(jù)采集自歷年各省統(tǒng)計(jì)年鑒。利率指標(biāo)反映貨幣政策影響居民購房需求。一般來講,利率上升會(huì)增加居民購房貸款的資金壓力,從而減少消費(fèi)性需求和投資性需求。本文選用金融機(jī)構(gòu)法定一年期貸款利率作為衡量利率的代理指標(biāo),收集自歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。住宅房屋竣工面積是指房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)本年按照設(shè)計(jì)要求已全部完工、達(dá)到住人和使用條件、經(jīng)驗(yàn)收鑒定合格或達(dá)到竣工驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)、可正式移交使用的各棟房屋建筑面積的總和,該項(xiàng)數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中35個(gè)大中城市主要指標(biāo)完成情況一覽表。房屋竣工面積反映對住房價(jià)格的供給端影響。因本文中所有價(jià)格數(shù)據(jù)(商品房平均銷售價(jià)格、人均實(shí)際GDP和貸款利率)均已進(jìn)行了消脹,因此回歸方程中不再放入CPI變量。
同時(shí),本文為對比采用家庭戶數(shù)與總?cè)丝跀?shù)代表人口信息對房價(jià)變動(dòng)的解釋能力,也建立了以對數(shù)總?cè)丝跀?shù)為解釋變量的面板模型???cè)丝跀?shù)(lnpopulationit)數(shù)據(jù)來源于各省歷年統(tǒng)計(jì)年鑒各城市“年末總?cè)丝凇敝笜?biāo),并進(jìn)行對數(shù)處理。
需要承認(rèn)的是,影響房價(jià)的因素還有政策變量,我們用固定效應(yīng)項(xiàng)來盡可能反映這些難以衡量的因素。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。
表1 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)(2 0 0 2—2 0 16年)
我們首先使用Hausman檢驗(yàn)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)差異,發(fā)現(xiàn)二者系數(shù)估計(jì)有顯著差異,因此本文采用固定效應(yīng)模型作為主要回歸形式?;鶞?zhǔn)回歸結(jié)果如表2所示。
按照表2的回歸結(jié)果,若以對數(shù)家庭戶數(shù)為解釋變量,家庭戶數(shù)每上升1%,商品房平均銷售價(jià)格上升0.672%;若以對數(shù)總?cè)丝跒榻忉屪兞?,總?cè)丝诿可仙?%,商品房平均銷售價(jià)格上升0.569%,二者都是統(tǒng)計(jì)顯著的?;貧w方程(3)將對數(shù)家庭戶數(shù)與對數(shù)總?cè)丝谕瑫r(shí)作為解釋變量加入模型中,兩個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)均有所下降,但對數(shù)家庭戶數(shù)系數(shù)仍然保持統(tǒng)計(jì)顯著而對數(shù)總?cè)丝谙禂?shù)不再顯著。這說明,給定相同的家庭戶數(shù),人口數(shù)量并不顯著影響房價(jià);反之,給定相同總?cè)丝?,家庭戶?shù)變化仍將顯著正向影響住房價(jià)格。
表2 固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果
1.考慮地區(qū)間異質(zhì)性
中國各個(gè)地區(qū)間發(fā)展水平和發(fā)展模式有較大差異,東部為主要人口流入地,家庭戶數(shù)增加快,有較大升值預(yù)期,中西部則相反。為研究家庭戶數(shù)對不同城市住房需求與房價(jià)的異質(zhì)性影響,我們按照地區(qū)發(fā)展程度與地區(qū)方位,將全部35個(gè)大中城市分為東部城市與中西部城市兩部分。其中,中西部城市包括成都、長沙、重慶、貴陽、哈爾濱、合肥、呼和浩特、昆明、蘭州、南昌、太原、烏魯木齊、西安、銀川和鄭州,其余城市列為東部城市。回歸結(jié)果見表3。
從表3可見,東部地區(qū)家庭戶數(shù)對房價(jià)的正效應(yīng)相比中西部地區(qū)更為明顯。這可能反映了在我國經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)的地區(qū)與城市中,更高的核家庭觀念、低結(jié)婚率與高離婚率以及相對更高的人口流動(dòng)等因素,促使這些地區(qū)家庭戶數(shù)增長帶動(dòng)住房需求增加的預(yù)期更大,由此引致的現(xiàn)有家庭戶數(shù)增長對住房需求的影響也更為明顯。同時(shí),在加入人口總量后,東部地區(qū)以對數(shù)家庭戶數(shù)為解釋變量的回歸系數(shù)仍然顯著,且人口因素仍然不顯著,意味著家庭戶數(shù)仍然體現(xiàn)出比總?cè)丝跀?shù)更好的解釋能力。
表3 地區(qū)間異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果
2.使用工具變量法消除內(nèi)生性
雖然基準(zhǔn)計(jì)量回歸結(jié)果符合我們的預(yù)期,但是上述回歸模型有可能存在內(nèi)生性問題。首先,家庭戶數(shù)與房價(jià)之間可能存在反向因果關(guān)系,在家庭戶數(shù)增多、住房需求增加從而推升房價(jià)的同時(shí),房地產(chǎn)的價(jià)格上升將會(huì)提高居民的生活成本,也會(huì)抑制勞動(dòng)力從偏遠(yuǎn)地區(qū)向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移的速度,這反過來亦會(huì)抑制家庭戶數(shù)的增長。此外,雖然我們控制了幾個(gè)變量以及固定效應(yīng),上述回歸模型仍然可能存在遺漏變量問題?;诖耍诒静糠治覀儾捎霉ぞ咦兞糠椒朔P椭械臐撛趦?nèi)生性問題。
本文選用的工具變量為各地區(qū)的離婚率(divorcerateit)。Djamba利用 1990—2000年跨國數(shù)據(jù)證明了離婚率的上升是造成家庭規(guī)??s小的重要因素?!?4〕近20年來我國離婚率水平不斷走高,更多夫婦由原有的一個(gè)家庭拆分為兩個(gè)家庭,提高了我國的家庭戶數(shù)。而同時(shí)離婚主要是夫妻感情破裂造成的,與房價(jià)幾乎無關(guān)。①雖然部分城市限購造成了一些假離婚的傳聞,但并沒有數(shù)據(jù)證明這個(gè)規(guī)模很大并足以影響本文統(tǒng)計(jì)結(jié)論。由于離婚登記是在戶籍所在地,本文離婚率的計(jì)算方式采用粗離婚率=離婚對數(shù)/戶籍人口數(shù)的方法。各地區(qū)離婚對數(shù)的數(shù)據(jù)來源于歷年《中國民政統(tǒng)計(jì)年鑒》,為省級層面數(shù)據(jù)。由于省內(nèi)大城市間離婚率差異較小,本文采用省級層面離婚率代理各城市層面的離婚率,作為35個(gè)大中城市家庭戶數(shù)的工具變量。采用兩階段最小二乘估計(jì)法,對面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸,結(jié)果如表4所示。
從估計(jì)結(jié)果看,工具變量估計(jì)的離婚率與家庭戶數(shù)的正相關(guān)關(guān)系仍然非常顯著。從第一階段回歸系數(shù)和F統(tǒng)計(jì)量看不存在弱工具變量問題。根據(jù)第二階段估計(jì)結(jié)果,使用工具變量的估計(jì)系數(shù)更大,統(tǒng)計(jì)顯著性更強(qiáng),證明家庭戶數(shù)對住房需求存在正影響的結(jié)論穩(wěn)健。
本文從家庭戶數(shù)變化視角研究我國居民的住房需求變化?;谖覈?5個(gè)大中城市2002—2016年的面板數(shù)據(jù),本文利用固定效應(yīng)模型估計(jì)了家庭戶數(shù)增加對住房需求的影響,并用工具變量方法分析了結(jié)果穩(wěn)健性。從我國住房市場的實(shí)際發(fā)展情況看,房價(jià)的增長速度遠(yuǎn)超人口的自然增長速度,以城鎮(zhèn)家庭戶數(shù)的快速增長來解釋房價(jià)上升應(yīng)更有說服力。實(shí)證結(jié)果正如我們所預(yù)期,家庭戶數(shù)對于我國居民的住房需求有顯著的正效應(yīng),并且家庭戶數(shù)對住房需求的解釋能力要明顯好于總?cè)丝谥笜?biāo)。
結(jié)合家庭戶數(shù)視角,我們可以對未來住房市場進(jìn)行預(yù)測分析。國務(wù)院2017年頒發(fā)了《國家人口發(fā)展規(guī)劃(2016—2030年)》,該規(guī)劃中預(yù)測2020年我國總?cè)丝趯⑦_(dá)到14.2億,2030年將達(dá)到人口峰值14.5億。張?jiān)S穎等編著的《中國人口與家庭規(guī)模、結(jié)構(gòu)預(yù)測分析》中也對我國未來總?cè)丝谶M(jìn)行了預(yù)測,該項(xiàng)預(yù)測考慮到了我國“全面二孩”政策開放后對我國總?cè)丝诘挠绊懀謩e預(yù)測了符合政策的育齡婦女按照20%、35%和50%比例實(shí)際生育二孩的人口總量?!?5〕本文以國務(wù)院規(guī)劃為基礎(chǔ),以張?jiān)S穎等預(yù)測中35%生育二孩比例下的平均值作為總?cè)丝诎l(fā)展預(yù)測結(jié)果。在對我國城鎮(zhèn)化率的預(yù)測上,《國家新型城鎮(zhèn)化發(fā)展規(guī)劃(2014—2020年)》提出2020年我國城鎮(zhèn)人口將占到60%,實(shí)際2019年已經(jīng)達(dá)到這一比例。聯(lián)合國開發(fā)計(jì)劃署與國務(wù)院發(fā)展研究中心合作撰寫的《中國人類發(fā)展報(bào)告2016》中預(yù)測我國2030年城鎮(zhèn)化比率將達(dá)到70%左右。本文以2030年城鎮(zhèn)化率達(dá)到70%為參照點(diǎn),結(jié)合前幾年的城鎮(zhèn)化率真實(shí)值,通過建立多項(xiàng)式函數(shù)模型的形式,對我國2020—2030年各年的城鎮(zhèn)化率進(jìn)行了測算。在對我國未來家庭規(guī)模的預(yù)測研究中,曾毅最早采用多維人口預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果,預(yù)計(jì)2010年我國平均家庭規(guī)模為3.60人/戶,而我國2010年“六普”結(jié)果為3.10人/戶,表明曾毅的研究存在較為嚴(yán)重的高估;〔16〕陳彥斌和陳小亮參考發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn),對我國2020—2100年城鎮(zhèn)平均家庭規(guī)模進(jìn)行了設(shè)定,設(shè)定基準(zhǔn)情形下我國2020年城鎮(zhèn)家庭規(guī)模為2.78人/戶,2030年為2.70人/戶,到2100年為2.40人/戶;李崇梅等通過構(gòu)造家庭結(jié)構(gòu)方程的方式對我國家庭規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測,該預(yù)測結(jié)果認(rèn)定2030年我國平均家庭規(guī)模為2.59人/戶?!?7〕本文認(rèn)為陳彥斌和陳小亮與李崇梅等的研究較為穩(wěn)健,但由于我國“全面二孩”政策的實(shí)施,李崇梅等的研究結(jié)果存在相對低估的可能。本文折中以2030年達(dá)到平均家庭規(guī)模2.66人/戶為主要參考點(diǎn)估測我國各年平均家庭規(guī)模。
表5列示了家庭戶數(shù)與住房需求的預(yù)測結(jié)果。由于改善性需求、投資需求等因素,本文的結(jié)果還僅僅是保守估計(jì),存在低估未來住房需求套數(shù)的可能。我們預(yù)測到2030年之前,我國總?cè)丝跁?huì)保持減速上升的態(tài)勢。通過預(yù)測表可以看到2020年我國城鎮(zhèn)需要竣工的住房套數(shù)至少有900萬套/年,才能滿足家庭規(guī)模小型化與快速城鎮(zhèn)化帶來的住房需求的擴(kuò)張,這高于近幾年的每年竣工套數(shù)。按預(yù)測結(jié)果看,2020—2030年我國住房需求套數(shù)會(huì)逐年減少,但也維持在600萬套/年以上。我國房地產(chǎn)的供給受到土地供應(yīng)的限制,在有限的土地資源上大規(guī)模完成住房套數(shù)的建設(shè),需要采用舊城拆遷改造、城鄉(xiāng)土地置換等做法,并且未來房價(jià)很可能繼續(xù)面臨上漲壓力。
基于這些分析,本文給出的主要建議有兩點(diǎn):
第一,繼續(xù)加大城鎮(zhèn)住宅數(shù)量的供給力度,并優(yōu)化供給結(jié)構(gòu),尤其是增加住宅套數(shù)滿足家庭戶數(shù)增長的需求。參考發(fā)達(dá)國家的房地產(chǎn)調(diào)控政策,德國能長期維持較為穩(wěn)定的房價(jià),就是因?yàn)檎詾槿珖彝ヌ峁?yīng)數(shù)量的房屋為首要住房規(guī)劃目標(biāo)。在我國未來的發(fā)展規(guī)劃中,繼續(xù)集約利用城市土地、增強(qiáng)小戶型住房的建設(shè)與管理,滿足流動(dòng)人口與中低收入人口等弱勢群體的住房需求,是提升社會(huì)整體福利與幸福感的重要方式。
第二,尤其要針對東部發(fā)達(dá)地區(qū)的大城市改善供給。東部地區(qū)流動(dòng)人口多,家庭戶數(shù)實(shí)際增長和預(yù)期增長都快,尤其應(yīng)該加強(qiáng)土地供應(yīng)和住房套數(shù)供應(yīng),并采用恰當(dāng)?shù)亩愂帐侄?、金融手段與土地跨地區(qū)置換等辦法,滿足家庭的基本住房需求并預(yù)防過強(qiáng)的投機(jī)需求。