房地產利用秩序測度與風險評估

陳 凱，殷天舸，焦 陽

(1.東北大學工商管理學院 遼寧沈陽110819；2.東北大學秦皇島分校 河北秦皇島066004)

0 引 言

1998 年住房改革后，我國房地產業不斷發展，為經濟繁榮做出了很大貢獻。但自 2004年起，我國房價進入飛速增長狀態，由于房地產市場對我國經濟全局的影響十分重大[1]，房價猛漲必然使得各方面的潛在風險隨之增大。如若房地產泡沫破碎，必然重創實體經濟，造成經濟發展步伐嚴重受阻。就目前我國所應對的經濟金融風險來說，房地產市場風險首當其沖。

秩序的研究方法是我國傳統經濟理論的經典，從秩序角度化解經濟社會系統風險可助力國家調控經濟安全穩定高效運行。本文將從秩序角度對我國31個省份房地產市場運行情況進行測度。目前我國針對土地這一基礎性資源的利用秩序的研究較少[2]，對資源利用秩序的研究主要集中于能源領域，例如陳凱等[3-4]基于中國古典社會科學原理設置了衡量社會公平與能源利用效率一致性的精準量化標尺，通過能源利用主體相對收入變動與全要素生產率變化，測度其需求側與供給側的狀態之輕重，來評價能源利用秩序平穩程度。本文將借鑒秩序測度的方法、標準，對我國31個省份房地產利用秩序進行評估分析。

1 文獻評述

最早建立資源產業利用秩序風險評價模型的大師是春秋時期的管子和老子。《管子·內業》[5]曰：道“不見其形，不聞其聲，而序(秩序)其成”，秩序可以建立模型度量。《管子·山至數》曰：“以輕重御天下之道也，謂之數應”。重者緊于道，秩序平穩；輕者松于道，秩序混亂。老子將“秩序”劃分等級并直接與“安全”掛鉤，《道德經·三十五章》曰：“執大象，天下往。往而不害，安平泰”。“安全”等級的劃分依據是陰陽兩極相對變動所形成的秩序狀態，即低收入階層(陰)如農村居民與高收入階層(陽)如城市居民收入增長的變化所表現出的縱向秩序形態。老子指出，只要不出現兩極分化，資源利用經濟就會安全平穩健康運行。筆者認為，房地產利用秩序變動遵循此道。

2014 年，國際清算銀行(BIS)基于金融穩定的角度建立房地產風險預警模型，指出 2016年一季度中國信貸與GDP比重缺口曾升至28.8%，超過2008年雷曼倒下之前美國的數值。房地產風險的研究主要集中于風險周期、評價、預警等方面。關于房地產經濟周期多通過通貨膨脹率[6]、房地產空置率[7]、房地產租金變化率[8]等進行研究，如葉紅梅[9]基于短周期風險評價模型評價了荊州市房地產風險，并提出房地產調控政策差別化的重要性。通過建立房地產風險評價模型來進行房地產風險預警的研究較多，如上海易居房地產研究院[10]構建了一套房地產短周期風險識別模型，并運用綜合評價法對全國 35個城市房地產短周期風險進行了評估。李佩珈等[11]從居民負債能力視角分析了房價變動、房地產貸款增速變化、居民債務收入和居民債務率的變化對房地產金融體系穩定性的影響，并構建了反映上述指標變動的房地產預警綜合指數。

綜上可知，目前缺乏從房地產利用秩序角度探討房地產市場運行情況的研究；房地產風險少有將地方經濟發展對房地產收入的依賴性納入的研究，存在一種“應然”的判斷；有關房地產指標體系的選擇與權重主要來自專家學者的人為打分[12]，主觀性較強，而利用秩序作為市場運行的評價標準，更具有客觀性。基于上述情況，本文將我國傳統經濟理論和西方經濟學相關理論進行融合，以我國傳統經濟學思想中的秩序論為基礎，測度2006—2016年間我國31個省份房地產資源利用秩序情況，運用房地產財政依賴度評價模型分析各省房地產財政依賴度情況，進而劃分風險評級矩陣，給出一系列可行性分類調控對策。

2 房地產資源利用秩序評價模型

“秩序”是指系統要素的時空排列，根據方向的不同，可進一步劃分為縱向與橫向，縱向秩序為要素間的相位關系；橫向秩序為要素間的功能聯系。本文中房地產利用秩序泛指房地產資源利用時空縱橫排列關系的演化形式。

縱向標尺以不同層次主體人均可支配收入的年均增長速度走向相對距離加以確定，是主體收入差距的主要評價指標，以差距縮小為優，反之為劣，設定8個層級，優劣狀態及對應輕重標尺依次為：“元”(8兩)、“亨”(7兩)、“利”(6兩)、“貞”(5兩)、“悔”(4兩)、“吝”(3兩)、“害(厲)”(2兩)、“兇(咎)”(1兩)。

橫向標尺以測度全要素生產率(TFP)的規模效率改進、配置效率改進、技術進步改進、技術效率改的狀態，量化系統要素結構功能的匹配程度。由劣到優及對應輕重標尺依次為“文曲”(1兩)、“破軍”(2兩)、“廉貞”(3兩)、“祿存”(4兩)、“輔弼”(5兩)、“生氣”(6兩)、“天醫”(7兩)、“延年”(8兩)。

作為我國傳統經濟理論中至關重要的組成部分，輕重秩序始終是衡量事物發展正常與否的重要標準，縱橫向秩序均為“半斤八兩”，總秩序則是“一斤十六兩”。重者代表秩序穩定，即資源利用與其經濟發展規律更為貼近；輕者代表秩序混亂，即更偏離經濟規律[13]。總秩序考分為：

3 區域房地產資源利用秩序測度

3.1 區域房地產資源利用縱向秩序

如上文所述，元素之間的相位關系是縱向秩序的主要考察對象，具體的度量標準是城鄉居民可支配收入差距關系。本文選擇我國2006—2016年期間31個省份居民中高收入群體和低收入群體來計算城鄉高低收入速度年增差異，計算結果如表1所示。

表1 2006—2016年各省份房地產利用平均縱向秩序Tab.1 Average vertical order of real estate utilization in China from 2006 to 2016

由表1可知，2006—2016年間，我國大部分省份房地產利用平均縱向秩序處于中低秩序，說明大部分省份城鄉居民收入水平的差距不斷拉大；處于高秩序度的既有經濟發達的浙江、天津，又有經濟欠發達的廣西、西藏，這說明部分經濟發達省份城鄉居民收入水平的差距不斷縮小，而經濟發展相對落后的省份城鄉居民收入水平總體上都維持在相對較低的水平，而高低收入差距卻在不斷擴大。

3.2 區域房地產資源利用橫向秩序的測度

房地產資源利用功能聯系揭示了房地產資源利用的橫向秩序。本文采用Malmquist指數分析法對房地產業的動態效率變化分別從時間以及空間的維度進行綜合分析。為考察相鄰兩年效率的變化情況，Malmquist指數模型用代表上一期技術水平在本期的變效率水平，表示當期技術水平下的效率水平；表示的是下一期技術水平下的效率水平。表示的是下一期技術水平下，當期效率水平。

如果 Malmquist指數＞1，則說明由t～(t+1)期在效率上提升了，反之則是降低的。根據《中國統計年鑒》綜合考慮房地產產業投資規模、就業人數、銷售額以及竣工房屋建筑面積等方面數據，選擇投入和產出作為評價指標體系的主要內容研究 2006—2016年全國 31個省份，通過 DEA-Malmquist指數，利用DEAP 2.1測度目標對象的生產效率。

如表2所示，2006—2016年10年間，全國31個省份總體橫向秩序整體向好，從我國房地產業綜合技術效率改進來看，資源配置與利用的效率整體上處于不斷波動的態勢；技術進步的提升速率較有規律，基本為全國同步性的提升；遼寧省、江蘇省、福建省、廣東省、河南省、黑龍江省、西藏、新疆、四川省整體上純效率改進一直保持較為穩定增長的態勢。其中技術進步改進對全要素生產率提升影響較為明顯，且全國的技術進步改進基本都一直在提升。全要素生產率改進最高的基本都為經濟發達地區，但與此同時，也能看出整體全要素生產率改進在不斷向東西部地區擴張影響，但規模效率改進和綜合技術效率改進仍有較大提升余地。

表2 2006—2016各省份房地產業綜合橫向秩序測度Tab.2 Average horizontal order of real estate utilization in China from 2006 to 2016

3.3 房地產資源利用總秩序

輕重秩序是衡量房地產發展是不是符合國民經濟規律的主要標尺，在此主要用于評價房地產資源經濟運行實際情況和理想情況的差額，表3表示我國31個省份房地產利用秩序程度。

表3 各省份房地產利用秩序度Tab.3 Order of real estate utilization in China

4 區域房地產資源利用秩序風險測度

4.1 房地產財政依賴度

本文將房地產財政依賴度定義為：(用于房地產的土地出讓收入+房地產稅收)/(一般公共預算收入+政府性基金收入)。在統計年鑒中所反映的房地產開發投資土地購置費，即為土地出讓收入來源。依賴度劃分目前在學術界尚未得出一套能夠為各方面所普遍認可的標準，通過采用柴鐸等[12]的研究成果，依照聚類分析的方式，將依賴度劃分為低、中、高 3個等級。根據歷年中國統計年鑒計算可知：我國各省份2006—2016年房地產財政依賴度基本上均落在20%～30%區間。除四川、重慶外，高依賴度省份基本都為土地收入較高、土地市場整體運行良好的沿海發達地區省份，而四川、重慶也同樣為經濟較為繁榮的省份。部分低依賴度省份實際上也同樣是房地產市場運行水平較差的省份，從這一角度來說，單純以經濟發展水平、土地市場表現以及房地產市場發展水平這些因素來評價房地產財政風險并不恰當。

4.2 區域房地產財政風險測度結果與分析

根據上文的研究成果劃分出風險期、預警期、平穩期、理想期、安全5種不同的類型(表4)。

表4 我國各省市房地產財政風險評級Tab.4 Financial risk rating of real estate in China

根據表4結果可知，約不到 1/3(9個)省份房地產財政處于安全期，其中有4省份基本都為經濟發展水平靠后、資源人口流失的省份，這些省份房地產價格較低、外部投資欲望較低、消費者購買需求較低、居民收入增長較為緩慢，因而這部分省份雖然房地產風險較低，但同樣無力提振經濟，長此以往，在無外部投資的情況下，經濟有進一步塌縮的風險。人是房地產的核心，沒有合適的項目和工作留下人才，即使地區經濟房地產風險較低，也無法改變地區經濟低迷的嚴峻事實。中部區域省份如山西省、陜西省等也同樣具有較高的安全度。吉林省、遼寧省等東北省份作為傳統研究中被認為投資預期較低、經濟不確定較高的省份，其土地收入供需方面卻始終處于安全水平之上，雖然經濟發展水平略有下降，但是地方財政對于土地出讓金的依賴性也較低，所以經濟風險系數較小。

福建省、浙江省、北京市、重慶市、安徽省、海南省、四川省、江蘇省等省份在傳統研究中始終因為對土地財政依賴度較高而成為人們關注的重點地區，但可以看出浙江省土地市場的整體運行情況較為理想，并且具有較強的穩定性，再加上出讓土地的整體利用效率長期運行于較高的水平上，雖然客觀存在風險，但是風險總量仍然處于可控區間。而預警和風險期的省份達 10個，多數位于東、中部，這種情況和當地的高房地產財政依賴度密切相關。寧夏自治區、云南2個省份，雖然房地產財政依賴度低于其他大多數省份，但同樣其房地產資源利用秩序也處于較低的水平，因此依舊呈現出風險預警的態勢。

4.3 不同風險級別省份的分類調控策略

當前階段，處于安全期省份的城市，由于其面臨的中短期風險較低，在今后的發展中仍然應保持較為溫和、穩健的政策，土地供應、政府債務等在短時間內尚沒有大規模調整和優化的必要。因此這些城市非常適合作為土地財政改革的試點城市，為房地產市場的多元化發展、土地收入水平的模式創新等替代機制的建立和健全積累豐富的經驗。當前絕大部分城市尚處于穩定期省份，仍然保持著較高的增長速度，其土地供應水平、地方債水平并未超過預警線。但是在今后的發展中，應未雨綢繆，積極推進改革，一方面優化城市用地結構，另一方面也有必要提前探索新的財政收入增長點和土地收入形勢，結合實際情況嘗試BOT和ABS等融資模式。處于風險期省份的城市在調控工作中面臨著較為尷尬的境遇：一方面政府債務水平和財政支出都需要進一步降低，才能夠實現對土地財政的依賴度，而這顯然不符合當前城鎮化建設的總體方向；而提升用地效率、上調土地出讓價格，則會導致土地收入的減少。因此，應該將嚴控地方債和適當減少土地供應和提升土地出讓價格等手段結合起來，進一步拓展有償使用土地的范圍。

5 結 論

本文主要通過資源利用秩序測度模型對 2006—2016年間我國 31個省份的房地產資源縱橫 2個方向的秩序輕重進行測度，運用房地產財政依賴度評價模型分析各省份財政依賴度情況，進而對房地產資源利用風險進行評估。通過實證分析，得出如下結論：①我國大部分省份房地產利用平均縱向秩序均處于中低秩序，說明城鄉居民收入水平的差距正在緩慢拉大。橫向秩序整體向好，其中技術進步改進對全要素生產率提升影響較為明顯，整體全要素生產率改進不斷向東西部地區擴展，張力拉緊，但規模效率改進和綜合技術效率改進仍有較大提升余地。②房地產財政高依賴度省份基本都為土地收入較高、土地市場整體運行良好的發達地區省份，部分低依賴度省份實際上也是房地產市場運行水平較差的省份，說明單純以經濟發展水平、土地市場表現以及房地產市場發展水平這些因素來評價房地產財政風險并不恰當。③我國有 11個省份房地產財政處于相對安全和理想期，其中處于安全期的 4個省份基本都為經濟發展水平靠后、資源人口流失的省份；處于預警和風險期的省份達 10個，多數位于東、中部，和當地的高房地產財政依賴度密切相關。雖然寧夏和云南的房地產財政依賴度低于其他大多數省份，但其房地產資源利用秩序處于較低水平，因此依舊呈現風險預警態勢。

為保證不同區域房地產資源的均衡發展，防范房地產風險，提出如下建議：

第一，將資源更多地向交通物流產業傾斜，并為互聯網基礎設施建設工作的順利推進提供必要的政策支持，為不同區域之間經濟距離的有效縮短打下堅實的物質基礎，進而降低房地產的集聚效應，減少區位對房地產的影響。第二，大力推動科技創新，縮短目標函數前沿和全要素生產率之間的差異，逐漸減小城鎮居民收入間的差距，避免出現嚴重的兩極分化。第三，完善財政體系，促進稅制改革。對地方政府的財權以及事權進行科學的平衡，增加歸屬地方財政稅種的種類，從而有效降低地方財政對房地產市場的依賴性，全面降低債務風險。強化解決那些貧窮落后的地區基層政府財政收入問題。第四，完善地方政府的融資機制，給地方政府松綁的同時，給予他們更為充分的權利，使它們可以公開發行市政債券。但是對地方政府債券率的上限必須嚴格加以控制，通過多種針對性的舉措降低融資風險、優化融資方式。第五，格外注意對財政制度進行科學規范，在市政債發行之前，必須有效地提升財政信息的透明度和公開度，并采取針對性的方式方法全面強化市場效率水平。這一過程中，應利用信息的力量與良好的市場機制，監督和完善地方政府財政行為。