吳弘瑾 沈國(guó)云
摘? ?要:針對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)問題,首先對(duì)濟(jì)南市近幾年的房地產(chǎn)環(huán)境進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析,并從供給端和需求端分析了對(duì)房產(chǎn)價(jià)格的影響因素?;?999—2019年10年間山東省濟(jì)南市房地產(chǎn)時(shí)間序列數(shù)據(jù),構(gòu)建計(jì)量模型,得出金融機(jī)構(gòu)貸款余額增加1%,濟(jì)南市房地產(chǎn)銷售價(jià)格將增加0.145%;人口密度增長(zhǎng)1%,濟(jì)南市房地產(chǎn)銷售價(jià)格將增加0.797%;房地產(chǎn)開發(fā)投資額增長(zhǎng)1%,濟(jì)南市房地產(chǎn)銷售價(jià)格將增加0.395%,其中人口密度因素對(duì)房地產(chǎn)銷售價(jià)格的影響相較利率水平和房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模更為顯著?;诖?,針對(duì)后疫情時(shí)代的影響,結(jié)合濟(jì)南市政府房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃,根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提出了對(duì)房地產(chǎn)政策的幾點(diǎn)建議。
關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)價(jià)格;山東省;實(shí)證分析
中圖分類號(hào):F29? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? ? 文章編號(hào):1673-291X(2021)35-0030-06
1998年住房制度改革以后,我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)入飛速發(fā)展階段和市場(chǎng)化階段。2003年,房地產(chǎn)業(yè)被國(guó)務(wù)院列為支柱產(chǎn)業(yè)之一,自此規(guī)模迅速擴(kuò)大,房?jī)r(jià)預(yù)期也始終處于上行通道。2016年以后,我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)受到政府的嚴(yán)格調(diào)控,穩(wěn)定了房?jī)r(jià),提出了“房子用來住而非用來炒”的觀點(diǎn),并將重點(diǎn)放在構(gòu)建房地產(chǎn)市場(chǎng)的長(zhǎng)期有效調(diào)控機(jī)制上(盛松成,2007)。
基于此,筆者對(duì)濟(jì)南市進(jìn)行了一系列的調(diào)查與思考,分析影響濟(jì)南房?jī)r(jià)因素的程度是怎樣影響濟(jì)南市房地產(chǎn)業(yè)有關(guān)“長(zhǎng)效調(diào)控機(jī)制”的框架和實(shí)現(xiàn)機(jī)制的。
一、房地產(chǎn)價(jià)格理論分析
(一)影響房地產(chǎn)供給端的因素
1.房地產(chǎn)的開發(fā)投資額度。開發(fā)投資額度涵蓋土地交易活動(dòng)、土地開發(fā)工程的投資等等。增加房產(chǎn)的開發(fā)投資會(huì)在供給端直接刺激房地產(chǎn)市場(chǎng)的熱度,進(jìn)而影響價(jià)格。房地產(chǎn)開發(fā)投資額總體上與房地產(chǎn)價(jià)格呈正相關(guān)的,但是,其變化趨勢(shì)并非絕對(duì)的,也受其他因素影響。該因素屬于主要因素之一。
2.建筑成本。建筑成本在華東地區(qū)占據(jù)房屋價(jià)值的很大比重,建筑成本的提高會(huì)直接導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格的上升。
3.土地成本。土地成本作為房地產(chǎn)開發(fā)成本構(gòu)成之一,在房屋價(jià)值中也占據(jù)較大比重。在“成本導(dǎo)向定價(jià)法”中,土地價(jià)格占到總項(xiàng)目銷售價(jià)格的接近50%,在供給端是影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素之一。近年來,土地成本總體呈上升趨勢(shì)。
(二)影響房地產(chǎn)需求端的因素
1.收入水平。居民收入水平在需求端是房?jī)r(jià)最根本的支撐因素。以人均可支配收入為例,當(dāng)購(gòu)房者預(yù)期自己的收入增長(zhǎng)較快時(shí),會(huì)刺激其對(duì)房屋的消費(fèi)需求,從而推高房?jī)r(jià);從社會(huì)層面來說,人均可支配收入水平越高、經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大,社會(huì)房地產(chǎn)需求就越高,從而推高房?jī)r(jià)。
2.房?jī)r(jià)預(yù)期。房?jī)r(jià)是一個(gè)受預(yù)期強(qiáng)烈影響的變量。一方面,購(gòu)房者基于對(duì)過去房?jī)r(jià)的趨勢(shì)形成對(duì)未來房?jī)r(jià)的預(yù)期;另一方面,購(gòu)房者基于各類相關(guān)信息形成對(duì)未來房?jī)r(jià)的預(yù)判。
3.年末總?cè)丝凇iL(zhǎng)期而言,房?jī)r(jià)受地區(qū)人口密度影響較大。一般來說,人口密度高的地方,對(duì)房屋需求較大,房?jī)r(jià)相對(duì)較高且彈性相對(duì)較小。
(三)影響房地產(chǎn)行業(yè)的宏觀經(jīng)濟(jì)因素
1.通貨膨脹。通脹率通過影響資產(chǎn)的收益情況,從而影響房?jī)r(jià)。在高通脹預(yù)期下,貸款買房的實(shí)際利率會(huì)相對(duì)降低。此外,通脹使生產(chǎn)成本相對(duì)提高,間接推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲。
2.中長(zhǎng)期利率水平。從供給層面看,利率的調(diào)整直接對(duì)大類資產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生影響,進(jìn)而改變了房地產(chǎn)投資的機(jī)會(huì)成本,影響投資決策。從需求層面看,利率調(diào)整直接影響了購(gòu)房成本。貸款利率的下降使得存貸款利差擴(kuò)大,進(jìn)一步鼓勵(lì)了各貸款類金融機(jī)構(gòu)增加對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的貸款,貸款環(huán)境趨于寬松化,房地產(chǎn)市場(chǎng)資金更加寬裕,進(jìn)一步刺激房?jī)r(jià)的上漲。
3.地區(qū)生產(chǎn)總值。GDP反映一個(gè)地區(qū)總體的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和市場(chǎng)規(guī)模。一般情況下,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的房?jī)r(jià)更高,GDP與地區(qū)房?jī)r(jià)總體呈同向變化。
二、濟(jì)南市房地產(chǎn)現(xiàn)狀分析
在分析了兩端影響房?jī)r(jià)的幾類因素之后,基于特定地區(qū)——山東省濟(jì)南市的房地產(chǎn)業(yè)在各項(xiàng)因素上的歷年變化,對(duì)濟(jì)南市房?jī)r(jià)有一定的可參考性。
結(jié)合圖1、圖2,近10年間濟(jì)南房?jī)r(jià)穩(wěn)步提升。2000年以來,隨著濟(jì)南市的城市化加速發(fā)展,濟(jì)南市政府對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)行了一系列調(diào)控,并與城市發(fā)展規(guī)劃相結(jié)合,提高了市區(qū)對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)輻射作用。
(一)供給端
由圖3、圖4可知,近15年間土地供給量波動(dòng)較大,近期有緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)。土地供給位于房地產(chǎn)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈上游,土地供給量?jī)r(jià)的變化會(huì)向下傳導(dǎo)至房地產(chǎn)業(yè),對(duì)住宅供給的量?jī)r(jià)產(chǎn)生影響。
此外,濟(jì)南房地產(chǎn)開發(fā)投資額受政策和社會(huì)投資的影響,15年間持續(xù)穩(wěn)步增長(zhǎng)。房地產(chǎn)開發(fā)投資額的增加,使得濟(jì)南市房地產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大,直接刺激了房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
(二)需求端
圖5顯示,從1999年開始,濟(jì)南市人口一直以一個(gè)較為穩(wěn)定的增長(zhǎng)速度增加,于2007年間突破500萬人口大關(guān)。人口密度的增長(zhǎng)使得人們對(duì)房子的剛需增加,其中也不乏炒房和房產(chǎn)投資的人。
如圖6所示,租房作為房地產(chǎn)價(jià)格的負(fù)相關(guān)因素,在需求端對(duì)其影響。當(dāng)租房?jī)r(jià)格過低時(shí),人們會(huì)更多選擇租房而非買房,使得對(duì)新住宅的需求降低,房?jī)r(jià)下降。近10年間二手房?jī)r(jià)格波動(dòng)較大。
(三)宏觀指標(biāo)
由圖7可得,從1999年開始,GDP一直以一個(gè)較為穩(wěn)定的速度增長(zhǎng),并且自2016年開始增長(zhǎng)幅度越來越大。2007年濟(jì)南市人均GDP已經(jīng)達(dá)到25 191元/年(濟(jì)南市統(tǒng)計(jì)局),在此種經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)下,濟(jì)南市房地產(chǎn)市場(chǎng)正處于穩(wěn)步發(fā)展的過渡期,市場(chǎng)需求將放緩高速增長(zhǎng)趨勢(shì),保持平穩(wěn)增長(zhǎng)。此外,占購(gòu)房方式大多數(shù)的是以舊換新,也一定程度上壓縮了購(gòu)房需求。
圖8給出了最近3年的首套房貸利率,整體趨勢(shì)是在上升的,漲幅在0.5%—1.0%之間。從供給和需求兩個(gè)方面來看,利率對(duì)于房?jī)r(jià)的影響是負(fù)向的,利率上升降低了房屋的需求,同時(shí)削弱了房地產(chǎn)公司通過金融手段獲取土地的能力,也就降低了供給。gzslib202204011400三、濟(jì)南市房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的實(shí)證分析
(一)模型的基本假定
1.滿足相關(guān)性。筆者所選取的影響因素與濟(jì)南市房地產(chǎn)行業(yè)均有不同程度的較大關(guān)聯(lián)度,經(jīng)分析可用于研究分析的指標(biāo)。
2.滿足可行性。所選取的影響因素均是或?qū)?yīng)有可獲得、可量化的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。筆者盡可能收集了能夠獲取的相關(guān)指標(biāo)的面板數(shù)據(jù)。
3.滿足簡(jiǎn)化性。筆者假定各因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格可能存在簡(jiǎn)單的線性相關(guān)關(guān)系,而非其他相關(guān)關(guān)系。在不影響分析的前提下,對(duì)影響因素盡可能地簡(jiǎn)化,便于后續(xù)操作。
(二)變量選擇和數(shù)據(jù)收集
此處筆者綜合以上宏觀信息和數(shù)據(jù)的分析,選擇了以下7個(gè)最主要的影響因素作為模型的備選變量。由于1998年國(guó)家城鎮(zhèn)住房制度改革,1998年及以前數(shù)據(jù)變化主要為政策導(dǎo)向,因此從1999年開始收集。為了使數(shù)據(jù)更具有代表性,更能反映10年間政策、宏觀環(huán)境的變化以及對(duì)房?jī)r(jià)的影響,筆者選取1999—2019年的數(shù)據(jù)。表1展示了2017—2019年的數(shù)據(jù)。
(三)濟(jì)南市房?jī)r(jià)模型方程構(gòu)建
根據(jù)表1變量及數(shù)據(jù),構(gòu)建模型如下:
被解釋變量Y代表濟(jì)南市房地產(chǎn)銷售價(jià)格(單位:元/平方米):
模型包含8個(gè)解釋變量,分別為:
X1-濟(jì)南市金融機(jī)構(gòu)貸款余額(單位:億元)
X2-年末總?cè)丝冢▎挝唬喝f人)
X3-濟(jì)南市地區(qū)生產(chǎn)總值(單位:億元)
X4-濟(jì)南市土地價(jià)格(單位:億元)
X5-濟(jì)南市職工平均工資(單位:元)
X6-濟(jì)南市城鎮(zhèn)人均可支配收入(單位:元)
X7-濟(jì)南市房地產(chǎn)開發(fā)投資額(單位:萬元)
X8-濟(jì)南市中長(zhǎng)期貸款利率(單位:%)
此處μ指除了模型中的解釋變量和其他隨機(jī)因素外的影響因素,例如政策變動(dòng)、消費(fèi)者心理預(yù)期等等。
(四)模型的相關(guān)性分析及回歸分析
根據(jù)以上模型,為分析不同變量對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響程度,筆者對(duì)濟(jì)南市房地產(chǎn)已收集的10年數(shù)據(jù)通過Eviews軟件分析。
Step 1:給出8個(gè)自變量X與Y的散點(diǎn)圖
根據(jù)圖9—圖16所示,可以表明房地產(chǎn)銷售價(jià)格與以下變量的大致趨勢(shì):
房地產(chǎn)銷售價(jià)格和年末總?cè)丝凇⒔鹑跈C(jī)構(gòu)貸款余額、地區(qū)生產(chǎn)總值、土地價(jià)格、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、平均工資、房地產(chǎn)開發(fā)投資額等7個(gè)變量均呈正相關(guān)關(guān)系。
Step 2:檢驗(yàn)多重共線性:簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)法
首先對(duì)7個(gè)自變量檢驗(yàn)多重共線性。
根據(jù)表2結(jié)果,多個(gè)自變量之間存在多重共線性,原模型兩邊取對(duì)數(shù),以減輕多重共線性,建立新建模型如下:
Step 3:逐步回歸法
筆者通過逐步回歸分析方法篩選解釋變量。
分別對(duì)lnY作關(guān)于lnX1—lnX7的回歸,可以得出lnY關(guān)于lnX1的回歸具有最大的可決系數(shù):
可見,金融機(jī)構(gòu)貸款余額對(duì)房地產(chǎn)銷售價(jià)格的影響比重呈現(xiàn)最大,與筆者過往經(jīng)驗(yàn)相符,因此選取該一元回歸模型為初始回歸模型。
將其他解釋變量依次代入上述模型,尋找最佳的回歸方程(見表3)。
因此,最終的房地產(chǎn)價(jià)格模型應(yīng)以為最優(yōu),擬合結(jié)果如下(見圖17):
(五)濟(jì)南市房?jī)r(jià)模型的F檢驗(yàn)
回歸結(jié)果表明,在1999—2019年,InY變化的98.7%可由金融機(jī)構(gòu)貸款余額、人口密度與房地產(chǎn)開發(fā)投資額的變化來解釋。在5%的顯著性水平下,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的臨界值為F0.05(3,17)=3.20,表明模型的線性關(guān)系顯著成立。
根據(jù)以上參數(shù)分析,可以得出人口密度的增加對(duì)房地產(chǎn)銷售價(jià)格的影響相較金融機(jī)構(gòu)貸款余額和房地產(chǎn)開發(fā)投資額起到了更大的作用。
四、結(jié)論及政策建議
(一)研究結(jié)論
1.在其他條件不變的前提下,金融機(jī)構(gòu)貸款余額增加1%,濟(jì)南市房地產(chǎn)銷售價(jià)格將增加0.145%;人口密度每增長(zhǎng)1%,銷售價(jià)格將增加0.797%;房地產(chǎn)開發(fā)投資額每增長(zhǎng)1%,銷售價(jià)格將增加0.395%。對(duì)于濟(jì)南市而言,人口密度因素對(duì)房地產(chǎn)銷售價(jià)格的影響相較利率水平和房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模更為顯著。
2.影響濟(jì)南市房屋銷售價(jià)格的各因素中,相關(guān)性由強(qiáng)到弱依次為人口密度、房地產(chǎn)開發(fā)投資額、金融機(jī)構(gòu)貸款余額、GDP、土地價(jià)格、人均可支配收入、平均工資。由此看出,濟(jì)南市近10年的房?jī)r(jià)上漲主要屬于需求拉動(dòng)型和資金推動(dòng)型。
(二)基于新冠疫情的濟(jì)南市房地產(chǎn)價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)
從全國(guó)范圍來看,當(dāng)前處于疫情后時(shí)代。疫情初期,房地產(chǎn)行業(yè)受到?jīng)_擊,房?jī)r(jià)小幅下降。此外,2020年居民的人均可支配收入下降,而上半年物價(jià)也大多處于相對(duì)較高的水平,居民購(gòu)房資金減少,購(gòu)房能力和意愿均會(huì)下降。
但由于央行出臺(tái)LPR降息政策以及濟(jì)南市政府根據(jù)本市市情調(diào)整樓市政策刺激居民購(gòu)房需求,緩解了房地產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)壓力,后半年房?jī)r(jià)預(yù)計(jì)會(huì)快速停止下跌且有所反彈回升,但波動(dòng)不會(huì)過于劇烈。
(三)政策建議
1.及時(shí)更新考察房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的指標(biāo)框架
未來應(yīng)側(cè)重觀察由居民人均收入、人口密度、貸款利率等構(gòu)成的需求端因素,并在人口密度方面實(shí)行更加嚴(yán)格的售房標(biāo)準(zhǔn),比如加大非濟(jì)南市戶籍人員購(gòu)房的要求。
2.抑制購(gòu)房需求和房地產(chǎn)業(yè)資金貸款供給
政府應(yīng)在未來5年有針對(duì)性地提供租房新政策,尤其在濟(jì)南市招收引進(jìn)人才的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),改善遷入人口的住房難問題;通過提供經(jīng)濟(jì)適用房、廉租房等公共產(chǎn)品,為更多中低收入者提供生活保障。
3.結(jié)合疫情后時(shí)代居民住房需求,改善購(gòu)房環(huán)境——以穩(wěn)定房?jī)r(jià)為主
未來3年,政府不應(yīng)放松房地產(chǎn)調(diào)控。在疫情結(jié)束后,民眾的購(gòu)房需求因?yàn)槎唐诜e壓可能存在一個(gè)短暫釋放期,但保持總體房?jī)r(jià)的穩(wěn)定仍然應(yīng)該是政府對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控的重點(diǎn)。另外,疫情過后,居民的購(gòu)房意識(shí)有所變化,更加注重醫(yī)療條件和居住環(huán)境等。政府可圍繞居民住房需求,點(diǎn)對(duì)點(diǎn)進(jìn)行商品房建設(shè)規(guī)劃及投入。
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