我國住房市場向新型模式轉型的特征分析

張振海

（同濟大學 經濟與管理學院，上海 200092）

0 引言

住房產業是我國的支柱產業，是推動經濟發展的重要力量，并且涉及到國計民生、金融安全、政治安定、城市的健康發展等問題，占有極其重要的地位。在當前“去庫存、抑房價”的宏觀政策背景下，對庫存及房價問題的研究具有重要的現實意義。

當前，我國的住房市場正面臨新的發展方向，從過去的短缺轉變為過剩的新階段。一、二線大城市商品住宅價格已經脫離經濟基本面形成過高的現象，而三、四線小城市庫存嚴重，實施“去庫存”的政策效果不明顯，反而促使一、二線大城市的房價進一步攀升。當供大于求時，價格應是下降的，但住房市場卻出現了價格堅挺的情況，此現象頗為矛盾。那么住房市場的庫存數量有多少？以及目前普遍認為房價過高的判斷依據是什么？房價高的程度有多大？房價的構成、形成過剩與過高的決定因素是什么？住房市場未來發展的方向是什么？

已有文獻從多方面對我國住房市場進行了研究，對形成的現狀從理論上進行了解釋，但對過剩庫存的量化，以及房價過高程度的判斷研究還不夠。本文將創新性地對此進行研究，對過剩的庫存予以量化并對過高的數量予以判斷，再次是指出未來市場發展的前景。也正是基于對住房市場的庫存過多、房價過高的矛盾現象進行研究，解惑產生此現象的原因，并對住房市場的發展方向進行判斷，明晰它們在時間與空間維度上的特征，目的在于準確認識和發現市場運行的規律，為制訂政策的有效性和科學性提供依據。

1 我國住房市場的現狀特征

我國的住房市場可以分為四個階段，1978—1991年為孕育階段，1992—1998年為起步階段，1999—2012年為高速發展階段，2013年至今為新階段。新階段主要有兩大特征：

1.1 局部與階段性過剩

住房市場出現了局部與階段性過剩，體現在如下四個方面：

（1）庫存嚴重

目前住房庫存逐步增大，庫存可以分為狹義與廣義，前者指已竣工但未能售出（S狹義庫存量=S空置面積），后者指當年度能用于銷售的面積（S廣義庫存量=S施工面積+S竣工面積+S空置面積-（9/12）S新開工面積-S銷售面積），統計2005—2015年數據，顯示從2013年開始起，狹義與廣義庫存量同步都出現了加劇的現象，合理的廣義去化周期，中國指數研究院認為是6～12個月，中國社會科學院城市與競爭力研究中心認為是6～18個月。依此標準則出現了嚴重的庫存，如表1所示。

表1 我國商品住宅狹義和廣義庫存量 (面積：億平方米，周期：月)

（2）城市化新增人口住房需求小于供給的過剩

2011年全國住宅竣工面積供給為721.9萬套，而此年新增全國城市人口2101萬人，按2.9人①2012年度全國城市平均家庭人口數。/套住宅計算，則為7城市化過程中的新增城市人口是需求最大的因素，即從2012年起我國城市化新增24萬套，達到供給接近新增城市人口需求，此后年份出現了此部分人口的供給過剩，而人口住房需求小于供給開始過剩。如圖1所示。

圖1 全國城市人口年新增加人數需求住房與年竣工趨勢

（3）人均住房面積指標過剩

我國城市人均住房面積在1978年是6.7平方米，到2015年增長為36.6平方米，參照發達國家的標準預計我國的住房面積飽和值約為40平方米，但按現在較低的經濟水平所匹配的住房需要水平已形成面積指標過剩，即較低的經濟水平卻達到發達國家的居住面積水平，還高于韓國與香港地區，而我國仍是發展中國家，按經濟發展的匹配水平，形成面積水平的相對過剩。如表2所示。

表2 我國與世界主要發達國家和地區2016年度的人均住宅面積與GDP水平對比

（4）規劃性指標過剩

國務院一項關于12個省會城市和144個地級市的調查顯示，省會城市平均規劃4.6個新城（新區），地級城市平均規劃1.5個新城，全國新城規劃人口達34億，遍布于全國各地的開發區、新區即是明證。而中國人口達到高峰期也只有15億左右，因此存在規劃性過剩。

1.2 房價出現過高的現象

房價出現過高的現象，體現在如下三個方面：

（1）住房購買力進行衡量標準的判定

“房價收入比”是體現住房購買能力的指標之一，國際合理范圍在3～6之間。統計我國四大城市（GDP排名）與部分西方國家的房價收入對比，如圖2顯示，我國的“房價收入比”高于部分西方國家，我國“房價收入比”數值為28.3，遠大于它們的平均值8.7。再對中小城市也進行對比，結果相同（略）。因此從“房價收入比”反映的購買力來進行衡量，我國的住房價格已形成高水平。

圖2 中國與部分國家四大城市房價收入比。

2 模型構建與數據來源

（2）泡沫度的衡量判斷

借鑒Abraham等（1996）模型（理念是：假設始于某個時點，房價在經濟基本面作用下有均衡的增長率，否則產生偏離，偏離的程度即為泡沫度），建立泡沫計算模型{pt=(β0+β1x1+…+βixi)+{λ0+ λ1pt-1+ λ2(Logp*t-1-Log pt-1)}+μ}，其中，前半部分是表示用經濟基本因素能夠解釋的房價基礎值，后半部分是表示偏差即泡沫值（具體計算略），全國35個大中城市泡沫度數值平均值結果，如表3所示，從2004年開始形成價格的泡沫。

（3）房價與租金背離

由于租房只有使用屬性，而住房具有投資與使用的雙重屬性，因而存在投資機會時，則會產生兩者的偏離，房價會超過正常的水平，形成價格過高。以1999年（住房商品化第一年）作為研究起始點，假定全國35個大中城市房價與房租的指數都為100，2015年增長到房價指數為401、房租指數為179，兩者背離，如圖3所示。

2.1 供給模型

土地價格、建設成本、房屋竣工面積、完成投資額、貨幣（M2）發行量、貸款利率等因素，都會對房價產生影響，對其進行相關性分析以甄別影響作用的強度，并使用SPSS軟件分析，結果顯示房價與五個變量相關，都通過了1%的檢驗，只有貸款利率顯示未通過而舍去此變量。設定被解釋變量P代表房價、X10代表貨幣(M2)發行量、X12代表建設成本、X13代表土地價格、X14代表完成投資額、X15代表房屋竣工面積，建立回歸方程為：

2.2 需求模型

圖3 全國35個大中城市房價、租金指數走勢

表3 全國35個大中城市1999年—2015年間房價泡沫平均值計算結果值

租金、人口、可支配收入、貨幣發行量 M2、CPI、存款額、貸款利率、GDP總量等因素，都會對房價產生影響，使用SPSS軟件進行相關性分析以甄別影響作用的強度，得出房價與其他六個變量相關，都通過了1%的檢驗，只有貸款利率顯示未通過而舍去此變量。設定被解釋變量P代表房價、R代表租金、X6代表人口、X8代表可支配收入、X10代表貨幣發行量M2、X11代表CPI、X16代表居民存款、X18代表GDP總量，建立回歸方程為：

2.3 供求模型

基于以上供給與需求的決定因素分析，將兩者結合為經濟市場的基本要素分析，形成綜合方程，即房價影響因素模型，如下：

2.4 數據來源

采用1999—2015年間全國35個大中城市面板數據，數據來源為35個城市《統計年鑒》、《中國房地產統計年鑒》、國家統計局數據庫、中國人民銀行網站，租金為房產網站（房天下、鏈家、58同城、安居客）中公布掛牌租金價格，進行租賃指數倒推算出歷史年份租金的價格。

3 影響房價的因素分析

用EViews軟件進行數據的平穩性檢驗，豪斯曼檢驗采用固定效應回歸，得出擬合優度R2值為0.938037，說明11個變量可以在93.8037%的范圍內解釋房價的變化，擬合程度高，但有4個變量沒有通過t檢驗值，P值大于0.05或0.10，說明模型上可能存在多重共線性，需要對模型進行調整，采用逐步回歸的方法進行，具體如表4所示。

從表4可以得出結果是經過5次回歸，全部P值已達到小于5%的范圍內，但D-W值顯示存在正自相關性，添加AR(1)對其進行修正，經過8次回歸，全部P值達到小于0.05，最終確定保留的影響房價因素為：租金（R）、建設成本（X12）、土地價格（X13）、房屋竣工面積（X15）、GDP總量（X18）共5個變量。擬合優度為0.966842，可以在96.6842%范圍內解釋變量對房價的影響程度。模型方程中F檢驗值為378.3351，通過F檢驗值。模型的P值為0說明整體上變量與被解釋變量存在較強的線性相關關系。常數及7個變量都通過t檢驗，并且變量的P值也小于0.05，因此模型能有效對房價進行解釋。租金（R）、建設成本（X12）、土地價格（X13）、GDP總量（X18）此4個變量的系數符號設定為正，與預期符號相同。房屋竣工面積（X15）的符號為負，與預期符號相符（供給越多，價格越低）；最終房價供求關系模型方程：

最終得出其中5個因素對租金起到顯著的決定作用，即租金(R)每變動1元/平方米/月時，房價相應變動為110.7671元/平方米；建設成本(X12)每變動1元時，房價相應變動0.61082元；土地價格(X13)每變動1元時，房價相應變動0.043642；房屋竣工面積(X15)每變動1萬平方米時，房價則相應變動-0.441893元，GDP總量(X18)每變動1億元時，相應房價變動0.626266元/平方米。

因此，決定房價的因素是此5項，在治理過剩與房價過高時能有的放矢。

4 現狀產生的原因與未來發展的方向

4.1 現狀產生的原因

表4 變量逐步減少回歸P值檢驗結果

在經典供求關系中“過剩與高價”是一個矛盾的現象，根據影響房價的因素進行解釋：（1）從影響房價的實證中發現，正相關的租金、成本、地價、GDP連年上漲，而負相關的供給竣工面積所占權重少，以及供給在大城市中連年減少，加劇了房價的上漲；而供給在小城市中連年增大，推動形成了庫存；總體上形成了價格降不了，但庫存也少不了的現象。（2）我國正處于城市化進程中，不像其他已完成城市化的國家，人口大量向城市轉移，產生住房需求的大量增加，特別是人口更多地向大城市集聚，包括小城市向大城市的轉移，進一步加劇了前者房價的上漲，后者人口流出后庫存的加大。（3）房屋既是消費品，又是投資（投機）品的雙重屬性，從泡沫現象中可以佐證，購買者預期與預期的累計形成了房屋的高價格，雖然供給過剩，但預期形成了價格的“硬核”，仍是堅挺的現象。而租房只有消費性，房屋出現投資時則推動形成高價格，兩者產生背離。

4.2 未來發展的方向

盡管出現了過剩的現象，但我國的城市進程目前只有57.35%（2016年數據），如果達到發達國家的標準80%～90%，仍會有大量人口向城市轉移。根據決定房價的GDP因素，決定房價泡沫的人口因素，應用Gompertz（Ht=H*·eα·eβ·GDPPCt）模型計算未來住房的需求量（計算過程略）得出結論：在2018—2030年間，需求住宅面積的數量仍在17.53～22.77億平方米/年，因此未來仍有需求，目前的過剩是經濟下行、房價過高導致購買力下降等因素綜合形成的，是階段性過剩，住房市場仍有發展的空間。那么在住房市場新背景下，我國的住房市場將何去何從？根據決定房價的因素、市場價格運行的邏輯，以及借鑒發達國家的經驗，本文認為我國的住房市場將向以下幾個方向發展：（1）住房市場的租賃比例上升，將形成租購并舉的狀態，城市家庭住房租賃率從13%①2013年西南財經大學所做《中國家庭金融調查報告》。向發達國家的水平方向發展，如瑞士70.52%、德國60.42%。（2）向“互聯網+”模式發展，在“互聯網+”背景下，住房市場需要利用互聯網思維，借助互聯網技術，對開發經營進行顛覆性創新。（3）住房市場向智能化、綠色建筑方向發展。（4）住房市場向養老型發展。我國從2000年開始就已進入了老年型社會，住宅市場將向養老型方向發展，老年公寓、養老院以及與老年人相配套的住房設施將形成大量的需求。（5）住宅配套的傳統商業量將進一步萎縮。近年來在互聯網及電子商務快速增長擠壓下，以及城市規劃的傳統定位布局與建設的周期時滯，共同形成了傳統商業面積過剩。（6）住房市場向城市群的方向發展。大城市住房市場規模不能無限擴大，而向城市群的住房市場方向發展就能有效解決既向大城市集聚，又能緩解高房價的可持續發展問題，同時城市群的發展也是新經濟地理格局下的必然趨勢。（7）住房市場進入穩定發展階段。我國經濟從2012年起進入了“新常態”，增長率下降到6%左右，參照庫茲涅茨法則，我國的住房市場將處于穩定發展的新常態階段。因此過去高速發展的住房市場將不復存在，代替為新常態的穩定性住房市場。（8）住房市場的供給集聚加劇，房產企業經過二十年多年的發展，行業逐步向壟斷競爭與寡頭壟斷方向發展。（9）住房市場在“胡煥庸線”東側內進一步集聚。西側是生態屏障，將以生態恢復和保護為主。東側區域將進一步向大城市為中心的區域集聚。（10）住房持有成本上升。我國的住房持有成本將由現在幾乎零成本向一定額度發展，主要會表現在房產稅的征收上。

5 結論

（1）本文首先用量化等方法分析得出，我國住房市場現階段形成了過多的庫存，供給出現了過剩。然后用“房價收入比”、泡沫量化及房價與租金剪刀差的方法，得出我國城市房價已達到偏高的水平。并通過實證得出影響房價的主要因素有租金、建設成本、地價、房屋竣工面積、GDP總量，由它們決定了房價的水平。

（2）基于我國住房市場現狀的基礎，判斷未來我國住房市場仍有需求，并向租購并舉、“互聯網+”、智能化、綠色建筑、老齡化人口居住、傳統配套商業需求減少、城市群、新常態經濟、供給寡頭壟斷住房供應商、胡煥庸線、持有成本增加等方向發展，并且決定未來房價的市場也將由這些新的因素起到影響作用。