房地產(chǎn)與城市化協(xié)調(diào)發(fā)展實證研究

【摘要】房地產(chǎn)市場發(fā)展與城市化之間存在一定的長期穩(wěn)定關系，本文從房地產(chǎn)市場供需平衡的角度出發(fā)，以廣州房地產(chǎn)市場1987-2012年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，采用加權最小二乘法進行回歸分析，并采用線性分位數(shù)回歸對數(shù)據(jù)結果進一步分析驗證。實證研究結果表明：城市發(fā)展的不同階段對房地產(chǎn)市場發(fā)展的影響機制不同。城市發(fā)展初期，對房地產(chǎn)市場的推動效果顯著；在發(fā)展后期，城市化率收斂于某一固定值后，房地產(chǎn)對城市化進程的推動效果明顯。

【關鍵詞】房地產(chǎn)；城市化；加權最小二乘法；線性分位數(shù)回歸

一、房地產(chǎn)與城市化及其關系研究

城市化（urbanization/urbanisation）也稱為城鎮(zhèn)化，指人口向城鎮(zhèn)聚集、城鎮(zhèn)規(guī)模擴大以及由此引起一系列經(jīng)濟社會變化的過程，其實質(zhì)是經(jīng)濟結構、社會結構和空間結構的變遷[ ]。人口城市化是基礎，城市化的其他內(nèi)涵均由從人口城市化衍生出來[ ]。一方面，農(nóng)村人口遷移到城市，產(chǎn)生住房剛性需求，另一方面，農(nóng)村地區(qū)轉變?yōu)槌鞘械貐^(qū)使農(nóng)村人口轉變?yōu)槌鞘腥丝凇Ｈ丝诔鞘谢就瓿珊螅鞘谢M程向產(chǎn)業(yè)城市化、生活方式城市化階段推進，就須依賴房地產(chǎn)發(fā)展的推動。城市化階段的深化和發(fā)展，離不開城市各產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而房地產(chǎn)是整體經(jīng)濟的基礎性產(chǎn)業(yè)，承載著國民經(jīng)濟中社會再生產(chǎn)及各種經(jīng)濟活動，也是城市化進程中必不可少的一環(huán)。房地產(chǎn)是國民經(jīng)濟的基礎性產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)發(fā)展的規(guī)模、水平、速度，都直接決定并影響城市各行業(yè)的的規(guī)模、格局、發(fā)展速度和水平。各行業(yè)的發(fā)展規(guī)模、水平直接或間接反映城市化程度。

人口城市化階段，人口向城市聚集時城市化對房地產(chǎn)業(yè)的推動作用明顯，城市規(guī)模擴大時，房地產(chǎn)業(yè)對城市化的推進有顯著效果。在人口城市化進一步發(fā)展到產(chǎn)業(yè)城市化、生活方式城市化后，城市化進程對房地產(chǎn)的發(fā)展提出更高的要求，不僅要提升自身發(fā)展更需帶動其他行業(yè)發(fā)展，為城市化的全面發(fā)展提供助力。房地產(chǎn)業(yè)與城市化之間存在著長期穩(wěn)定的關系，相互影響，相互促進，存在一定的互動關系。

二、房地產(chǎn)市場發(fā)展與城市化關系實證分析

（一）計量模型設定及變量選取

本文從房地產(chǎn)供需角度設置變量，根據(jù)房地產(chǎn)市場供需理論，房地產(chǎn)市場均衡時，供給量等于需求量。

W=P*Q（1）

其中，W表示房地產(chǎn)實際供給量，P為房地產(chǎn)實際成交價格，Q為商品房實際成交量。由此可以推導，房地產(chǎn)市場發(fā)展的決定因素為房地產(chǎn)實際供給量、房地產(chǎn)有效購買需求，其中房地產(chǎn)實際供給量可由房地產(chǎn)開發(fā)投資額衡量，房地產(chǎn)有效購買需求則取決于購買欲望和實際購買能力。城市房地產(chǎn)購買需求與城市人口的自然增長、城市化產(chǎn)生的城市人口的劇烈增長有重大關系，從而購買欲望由城市化率和城市人口自然增長率衡量。城市房地產(chǎn)實際購買能力的衡量主要由城市居民可支配收入和房價共同決定。基于以上分析建立計量模型1：

（2）

式中：RESt表示房地產(chǎn)市場發(fā)展，REIt表示房地產(chǎn)開發(fā)投資影響因素，population表示與人口相關的房地產(chǎn)影響因素，REP表示城市居民的房地產(chǎn)購買力影響因素，α0、α1、αi、β1為系數(shù)，εt為誤差擾動項，下標t表示時間變量。采用變量及符號如表1所示。

（二）數(shù)據(jù)說明

本文以廣州市為例，研究房地產(chǎn)市場發(fā)展與城市化的關系，數(shù)據(jù)全部來源于《廣州統(tǒng)計年鑒》，樣本區(qū)間為1987-2012年。其中房地產(chǎn)市場發(fā)展（RES）指標中房地產(chǎn)銷售合同金額數(shù)據(jù)，自2002年起加入期房銷售合同金額。城市化率（URB）指標為非農(nóng)業(yè)人口/總人口，從2003年開始，非農(nóng)業(yè)人口的統(tǒng)計口徑調(diào)整為設區(qū)市的區(qū)和不設區(qū)市的市區(qū)所轄街道辦事處區(qū)域內(nèi)的常住人口和市轄鎮(zhèn)、縣轄鎮(zhèn)所轄居民委員會或鎮(zhèn)政府駐地村委會區(qū)域內(nèi)的常住人口按非農(nóng)業(yè)人口統(tǒng)計。關于統(tǒng)計口徑的影響，本文對所有參與分析的變量數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，且采用的加權最小二乘法和線性分位數(shù)回歸方法，可更好地減小異常值對分析結果的影響。

（三）實證分析

由相關性描述可知，以上變量之間存在相當強的相關性，RES與PGR有較強的負相關性，其他變量均為正相關，但該相關性是否導致回歸模型中出現(xiàn)多重共線性問題，通過矩陣XTX的條件數(shù)做檢驗[ ]。

（3）

解釋變量REI、URB、UDI、REP條件數(shù)k= 52.9159，根據(jù)實際應用的經(jīng)驗，一般若k<100，則認為變量多重共線性的程度很小。

同時，檢驗所有變量序列的自相關性，采用Durbin-Watson檢驗法，變量序列的DW=1.4086， p-value = 0.008124，根據(jù)檢驗標準，DW接近2時，p值趨向于0，在1%的顯著水平上拒絕原假設，即變量序列不存在一階自相關。

為控制變量的異方差性，本文對所有變量指標均采用自然對數(shù)形式，并采用加權最小二乘法是對模型進行加權，使之成為一個不存在異方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估計其參數(shù)。由回歸得到殘差et，并以 為權數(shù)采用加權最小二乘法對回歸方程修正，回歸結果顯示，擬合優(yōu)度R2=0.9899，經(jīng)調(diào)整的R2=0.988，殘差標準差為0.4056，擬合效果非常好。4個變量的回歸系數(shù)估計量分別為0.2233、0.1768、-0.2002、-0.5650，表明RES與REI存在較強的正相關關系，在1%的水平上顯著，而RES與PGR、REP之間存在一定的負相關關系，在1%的水平上顯著，但是URB的系數(shù)不顯著。但根據(jù)之前的相關分析顯示，REP與URB的相關度達到80.29%，甚至高于RES與REP的63.00%，從而推斷該回歸模型的有效性需要進一步驗證，因此需修正擬合模型。為進一步分析回歸模型，畫出RES與各解釋變量之間的散點圖，如圖1至圖4所示。

由散點圖1-4推斷RES與REI、URB、PGR的點分布相對集中，關系趨勢比較明顯，而與REP的點分布相對零散，該分布趨勢與相關性描述相契合，同時，RES與REI、PGR、REP的散點趨勢與回歸得到的系數(shù)顯著性大小關系一致。但RES與URB散點圖的集中趨勢與系數(shù)顯著性卻相悖，說明模型沒有正確顯示二者的關系。圖2顯示，RES與URB的關系出現(xiàn)明顯地斷層，在前半段表現(xiàn)出明顯地線性關系，在后半段URB收斂于某一固定值而RES仍在上升，根據(jù)這一現(xiàn)象，將變量序列分段，重新做回歸分析。

對1987-2003年的數(shù)據(jù)采用雙向逐步回歸法回歸，結果顯示，擬合優(yōu)度R2=0.9823，經(jīng)調(diào)整的R2=0.9764，雖擬合優(yōu)度因數(shù)據(jù)減少而減小0.0036，但模型的殘差標準差減小至0.3861，且各解釋變量系數(shù)均在1%的水平上顯著。因此擬合優(yōu)度的略微損失，換得整個模型的優(yōu)化。

對2004-2012年變量序列數(shù)據(jù)回歸結果顯示，經(jīng)調(diào)整的R2=0.8641，模型擬合優(yōu)度顯著下降，同時解釋變量系數(shù)的顯著性水平也顯著下降。即前一階段的模型在后一階段以不適用。根據(jù)散點圖，URB在2004-2012年期間基本不發(fā)生變化，而RES仍在不斷上升，即該階段URB對RES的解釋能力顯著下降。

根據(jù)房地產(chǎn)市場發(fā)展與城市化的關系分析，城市化的后期，城市化已基本完成，房地產(chǎn)市場發(fā)展的推動作用明顯下降。反之，房地產(chǎn)市場的發(fā)展在一定程度上不斷鞏固和推動城市化的發(fā)展進程。因此可建立模型2：

（4）

估計推斷2004-2012期間URB與RES的關系，并采用雙向逐步回歸法回歸，相比模型1的回歸結果，模型2調(diào)整后的R2=0.9228，擬合優(yōu)度明顯提升，各解釋變量系數(shù)的顯著性明顯提高，除PGR外，均在10%的水平上顯著。因此在該模型中，RES等解釋變量對URB的解釋能力顯著提高。從而驗證理論推導的正確性，同時，PGR系數(shù)不顯著，表明此階段的城市化已不局限于人口的城市化，開始向生活方式轉變、產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化等方面延伸。

根據(jù)以上結論，采用線性分位數(shù)回歸的方式，進一步驗證以上結論。根據(jù)Machado和Mata[ ]（2005）提出的分位數(shù)分解法，采用反事實分析法，假定在τ分位數(shù)下URB=90%時的房地產(chǎn)市場發(fā)展、反事實房地產(chǎn)市場發(fā)展和URB=50%時的房地產(chǎn)市場發(fā)展分別為 、 、 ，則不同分位數(shù)下的RES分布差異可表示為：

（5）

其中反事實房地產(chǎn)市場發(fā)展 ，表示如果URB=90%時的房地產(chǎn)市場發(fā)展影響因素按照URB=50%時的房地產(chǎn)市場發(fā)展影響因素的分位數(shù)回歸參數(shù)決定的話，房地產(chǎn)市場的反事實發(fā)展指標的大小。

等式右邊的第一項稱為“變量影響”，它表示在不同的分位數(shù)下，由于城市化率（URB）不同所導致的房地產(chǎn)市場發(fā)展（RES）差異部分；等式右邊第二項成為“隨機影響”，它表示不同分位數(shù)下城市化率隨機抽樣的樣本變量分布不同所導致的城鄉(xiāng)差異部分。

圖5-1展示城市化率的“隨機影響”部分，顯示當城市化率（URB）達到90%時，不同分位點估計的房地產(chǎn)市場發(fā)展（RES）差別不大，在URB等于50%時則差別較大。圖5-2反映了URB=50%，URB=90%時的RES的分布曲線，URB=90%房地產(chǎn)市場的銷售額（RES）占GDP的比值比較集中，而URB=50%時，比較分散。通過分位數(shù)回歸的結果顯示，URB=90%時，RES比較穩(wěn)定（集中），即房地產(chǎn)市場的發(fā)展達到一定的水平，明顯高于URB=50%時房地產(chǎn)市場的發(fā)展水平，且受城市化的影響較小。而在URB=50%時，相對分散，表明在城市化的該階段，房地產(chǎn)市場波動范圍較大，即城市化的不成熟給房地產(chǎn)市場的發(fā)展帶來諸多不穩(wěn)定因素，且在URB<50%時，結果與URB=50%的結果一致（圖形相似）。

結果表明：在城市化達到90%時，與城市化≤50%時，對房地產(chǎn)市場的影響機制不同，城市居民對商品房的需求發(fā)生根本性的變化，即城市化的不同階段產(chǎn)生不同類型的房地產(chǎn)需求，因此會導致城市化對房地產(chǎn)的影響機制不同。

三、結論及政策含義

以上分析表明，房地產(chǎn)市場發(fā)展與城市化之間存在長期穩(wěn)定關系，但該關系因城市化的階段不同，而具有不同的影響機制。房地產(chǎn)的市場的發(fā)展在城市發(fā)展的初期，主要依賴首次置業(yè)的剛性需求不斷發(fā)展，受新城市居民的對商品房的實際購買能力的限制性影響較大。而在人口城市化基本完成階段，房地產(chǎn)的市場需求依次向改善型需求、投資型需求、投機型需求轉變，此階段城市居民生活水平提高，房地產(chǎn)市場需求受實際購買能力的影響較小。從而推斷，在城市化程度較高的廣州等一線城市房價的推漲，主要來源于改善型需求、投資性需求、投機型需求，根據(jù)城市具體的發(fā)展階段不同，三種需求占的比重各不相同。

從城市化的角度看，房價的控制應因地制宜，根據(jù)每個城市發(fā)展階段、程度的不同，分析當前城市主要的需求類型，并根據(jù)具體的需求類型確定房價控制政策，以限制主要需求類型為首要控制目標。同時應設定房地產(chǎn)政策調(diào)整周期，根據(jù)城市的發(fā)展進程，適時分析城市房地產(chǎn)市場的需求類型，對相應政策作出調(diào)整。

參考文獻：