周 義,余玫容
(華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 公共管理學(xué)院,湖北 武漢 434400)
自1998年住房改革以來(lái),我國(guó)住房市場(chǎng)經(jīng)歷了多輪旨在控制住房?jī)r(jià)格非理性增長(zhǎng)和拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的宏觀調(diào)控。以往調(diào)控政策主要集中在“需求端”發(fā)力,其中投資強(qiáng)刺激、貨幣政策、稅收政策、限購(gòu)等政策手段如“強(qiáng)心針”逢暴漲必用,盡管從表象上解決了短期內(nèi)住房市場(chǎng)過(guò)熱、過(guò)冷問(wèn)題,但其本質(zhì)問(wèn)題仍未解決,相反卻積重難返,從而造成了2015年年底以來(lái)我國(guó)住房供給側(cè)嚴(yán)重的供需失衡、結(jié)構(gòu)失調(diào)。供需失衡、供大于求之殤:全國(guó)房地產(chǎn)供給總量過(guò)剩,庫(kù)存高企,國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示[1],截至2015年末,我國(guó)商品房待售面積71 853萬(wàn)平方米,商品房期房庫(kù)存約35.7億平方米,需要4.5年來(lái)消化。區(qū)域失衡、供需錯(cuò)位之殤:2016年以來(lái)北上廣深一線城市和蘇州、杭州、南京、廈門、武漢等強(qiáng)二線城市住房供不應(yīng)求、房?jī)r(jià)暴漲、地王頻出,部分二線與多數(shù)三四線城市住房供應(yīng)過(guò)剩,庫(kù)存高企,分化嚴(yán)重。傳統(tǒng)的 “需求側(cè)調(diào)控”、“上海感冒全國(guó)用藥,北京發(fā)燒全國(guó)打針”[2]調(diào)控套路后遺癥頻現(xiàn),“供給側(cè)改革”、“分城調(diào)控、因城施政”逐步進(jìn)入住房市場(chǎng)宏觀調(diào)控的舞臺(tái)。
2015年11月10日,習(xí)近平總書(shū)記在中央財(cái)經(jīng)領(lǐng)導(dǎo)小組會(huì)議上首次提出“供給側(cè)改革”,11月17日,李克強(qiáng)總理在“十三五”《規(guī)劃綱要》編制工作會(huì)議上強(qiáng)調(diào),在供給側(cè)和需求側(cè)兩端發(fā)力促進(jìn)產(chǎn)業(yè)邁向中高端。12月,中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出在適度擴(kuò)大總需求的同時(shí),著力加強(qiáng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,將化解房地產(chǎn)庫(kù)存作為2016年經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展五大任務(wù)之一。[3]住房市場(chǎng)“供給側(cè)”調(diào)控得到中央政府高度肯定和政治保障,我國(guó)住房市場(chǎng)正式進(jìn)入“供給側(cè)”改革窗口期,以“供給側(cè)改革”為核心的住房宏觀調(diào)控政策成為政府施政方向。要完成住房“供給側(cè)改革”,化解住房供給側(cè)中供需失衡、供大于求和區(qū)域失衡、供需錯(cuò)位難題,首先需要科學(xué)理解供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的內(nèi)涵,即在實(shí)施具體政策時(shí),供給側(cè)與需求側(cè)是密切相關(guān)的,改革的目的是提高供給系統(tǒng)對(duì)需求變化的靈活反應(yīng)能力[4],同時(shí)對(duì)我國(guó)現(xiàn)有調(diào)控政策中供給側(cè)、需求側(cè)政策有清楚的認(rèn)識(shí)和判別;其次正視各城市間城市稟賦、城市經(jīng)營(yíng)[5]、住房市場(chǎng)分化明顯的事實(shí),堅(jiān)持“針對(duì)不同城市情況分類調(diào)控”,采用適宜的供給側(cè)、需求側(cè)兩端發(fā)力的調(diào)控政策組合拳。國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于住房市場(chǎng)調(diào)控的研究大多集中在財(cái)政、金融、限購(gòu)等住房需求型調(diào)控政策的調(diào)控效果驗(yàn)證,研究土地供給調(diào)節(jié)和住房需求抑制政策兩者調(diào)控效果優(yōu)劣等。[6-16]如蔡明超等(2011)[6]以上海為例,對(duì)首付比例、貸款利率、稅收政策等常見(jiàn)貨幣及財(cái)政調(diào)控政策進(jìn)行了調(diào)控績(jī)效模擬。張德榮(2013)[7]評(píng)估了限購(gòu)政策對(duì)抑制住房需求和價(jià)格的效果。安輝(2013)[8]研究比較了土地政策、保障房政策、貨幣政策、信貸政策對(duì)住房調(diào)控的影響效率。易斌(2015)[9]檢驗(yàn)了住房需求抑制和土地供給調(diào)節(jié)兩類住房調(diào)控政策對(duì)房?jī)r(jià)的調(diào)控效果和宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。較少有學(xué)者從“供給側(cè)”、“需求側(cè)”入手,通過(guò)調(diào)控政策的機(jī)理分析研究供給側(cè)、需求側(cè)調(diào)控政策分類。從住房市場(chǎng)區(qū)域差異性角度出發(fā),部分學(xué)者對(duì)地區(qū)間住房市場(chǎng)差異性和不同城市間調(diào)控政策效果差異進(jìn)行了研究,如王哲(2012)[10]應(yīng)用區(qū)位商度量分析驗(yàn)證了我國(guó)東、中、西部地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)的區(qū)域不平衡。彭向(2006)[11]運(yùn)用聚類分析方法將我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)住房市場(chǎng)劃分為四個(gè)類別。李斌(2015)[12]對(duì)全國(guó)35個(gè)大中城市住房市場(chǎng)進(jìn)行了分類,研究了市場(chǎng)參與者預(yù)期、存款準(zhǔn)備金率、土地工具、利率及經(jīng)濟(jì)適用房工具對(duì)各類城市的調(diào)控效果。但是僅僅止步于對(duì)住房市場(chǎng)差異性的識(shí)別、分類,或者研究個(gè)別常用的需求側(cè)政策對(duì)于不同類型住房市場(chǎng)的調(diào)控效果,而少有立足政策作用機(jī)理研究政策的供給側(cè)、需求側(cè)分類,從而對(duì)不同類型城市住房市場(chǎng)進(jìn)行政策適用性分析,進(jìn)而有針對(duì)性地從供給、需求端研究調(diào)控政策組合拳的選擇,以達(dá)到化解住房庫(kù)存難題,保證各城市住房市場(chǎng)穩(wěn)步繁榮發(fā)展。因此本文擬在政策作用機(jī)理分析基礎(chǔ)上,使用四象限模型進(jìn)行調(diào)控政策需求、供給側(cè)擴(kuò)張、收縮分類,通過(guò)適用性分析構(gòu)建住房調(diào)控政策適宜性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用主成分分析和聚類分析的方法對(duì)全國(guó)35個(gè)大中城市進(jìn)行住房市場(chǎng)分類,結(jié)合各城市實(shí)際情況確定出差異化的供給、需求端綜合住房調(diào)控政策,提高住房供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的針對(duì)性。
住房市場(chǎng)的調(diào)控核心是實(shí)現(xiàn)住房市場(chǎng)的有效性,而住房市場(chǎng)的有效性取決于住房市場(chǎng)的有效需求與住房的有效供給之間的均衡。這種均衡在經(jīng)濟(jì)學(xué)分析中主要通過(guò)住房的均衡價(jià)格體現(xiàn)出來(lái),實(shí)際價(jià)格偏差的出現(xiàn)是市場(chǎng)偏離均衡的結(jié)果。[17]美國(guó)學(xué)者Dipasquale和Wheaton在《城市經(jīng)濟(jì)學(xué)與房地產(chǎn)市場(chǎng)》中提出運(yùn)用四象限模型闡述住房政策對(duì)住房市場(chǎng)的影響機(jī)理,本文擬借鑒住房市場(chǎng)四象限模型進(jìn)行調(diào)控政策機(jī)理分析,對(duì)調(diào)控政策進(jìn)行供給側(cè)、需求側(cè)和擴(kuò)張、收縮性分類。四象限模型的核心包含4個(gè)基本變量和2個(gè)住房市場(chǎng),分別為住房存量、住房租金、住房?jī)r(jià)格、新建住房四個(gè)變量和住房使用市場(chǎng)、住房資產(chǎn)市場(chǎng)兩個(gè)住房市場(chǎng)(如圖1所示)。其中,住房租金、新建住房、住房存量三個(gè)變量組成住房使用市場(chǎng),主要作用是形成住房存量和均衡租金;而住房租金、住房?jī)r(jià)格、新建住房三個(gè)變量組成住房資產(chǎn)市場(chǎng),目的是形成均衡價(jià)格。
圖1 政策對(duì)住房市場(chǎng)影響的作用機(jī)理
在圖1中,O1、O2、O3、O4圍成的實(shí)線四邊形表示住房市場(chǎng)均衡時(shí)的狀態(tài)即均衡價(jià)格、租金、住房存量、住房增量。當(dāng)通過(guò)實(shí)施某項(xiàng)政策改變外部條件時(shí),將通過(guò)傳導(dǎo)對(duì)應(yīng)地改變住房市場(chǎng)供需情況,從而通過(guò)四個(gè)象限達(dá)到新的平衡狀態(tài)。例如在第一象限當(dāng)中,假設(shè)在住房交易環(huán)節(jié)實(shí)施調(diào)控政策(降低首付貸款比例、增加貸款利率、加大租金管制、提高交易稅費(fèi)成本等),將會(huì)造成住房市場(chǎng)需求收縮,曲線EE對(duì)應(yīng)地向左下方平行移動(dòng)至曲線E1E1。在第二象限中,住房租金和住房?jī)r(jià)格的關(guān)系表達(dá)式為:
Pt=Rt/Ut
其中Pt表示住房?jī)r(jià)格,Rt表示住房租金,Ut表示住房所有權(quán)成本,住房均衡租金和均衡價(jià)格由住房所有權(quán)成本決定。若實(shí)施調(diào)控政策(提高住房保有環(huán)節(jié)中的稅率、提高貸款利率),將增高住房所有權(quán)成本,曲線OB對(duì)應(yīng)將向右旋轉(zhuǎn)至OB1位置,從而導(dǎo)致均衡價(jià)格的下降。此外,若在此時(shí)對(duì)住房市場(chǎng)的房屋租賃與房?jī)r(jià)進(jìn)行直接管制,而不通過(guò)住房所有權(quán)成本,那么均衡租金和均衡房?jī)r(jià)都會(huì)下降。第三象限中,若實(shí)施調(diào)控政策(減少土地供應(yīng)、提高開(kāi)發(fā)貸利率、提高土地價(jià)款支付比例和節(jié)奏、提高住房交易稅率等)增加房地產(chǎn)企業(yè)住房開(kāi)發(fā)的成本,將導(dǎo)致新建住房供給減少,其均衡曲線DC對(duì)應(yīng)向左偏移至DC1位置。同時(shí),假如政府為了提高中低收入階層的住房需求,而加大對(duì)公共住房的供給,那么新增住房供給將會(huì)加大,F(xiàn)F曲線將向下移動(dòng)。在第四象限中,新增的住房供給將逐步轉(zhuǎn)化為存量住房,實(shí)施調(diào)控政策(增加土地供給、加快推進(jìn)三舊改造、7090套型限制等)將直接導(dǎo)致住房存量的增加,HH向外移動(dòng)。
表1 住房調(diào)控政策分類
住房調(diào)控政策是指中央政府或者地方政府在當(dāng)前社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和政治形勢(shì)下對(duì)住房需求與住房供給釆取的調(diào)節(jié)與干預(yù)措施。[18]對(duì)住房市場(chǎng)的調(diào)節(jié)與干預(yù)主要是為了糾正自由市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)在勞動(dòng)力、資本和土地等方面的缺陷,還包括對(duì)住房資源的再分配政策,以保證不同社會(huì)階層住房權(quán)利的實(shí)現(xiàn)。國(guó)內(nèi)研究根據(jù)住房調(diào)控政策的性質(zhì)與調(diào)控對(duì)象,借鑒宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控中的擴(kuò)張、收縮型政策[19],根據(jù)住房調(diào)控政策對(duì)需求、供給的不同影響將住房調(diào)控政策劃分為四類,即供給擴(kuò)張型、需求擴(kuò)張型、供給收縮型和需求收縮型政策。目前我國(guó)住房調(diào)控政策眾多,筆者通過(guò)對(duì)已有文獻(xiàn)及相關(guān)資料的統(tǒng)計(jì)分析,按照上述分類方式與作用機(jī)理的不同對(duì)其進(jìn)行整理,結(jié)果見(jiàn)表1。
現(xiàn)階段是采取擴(kuò)張型還是收縮型住房調(diào)控政策,是我國(guó)住房市場(chǎng)得以健康發(fā)展的根本問(wèn)題。陳瑜、胡毅軍(2005)[20]指出房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)政策是在特定的客觀環(huán)境下運(yùn)行的,主要受政治、經(jīng)濟(jì)和法律等方面因素的影響。劉佳(2013)[21]在對(duì)我國(guó)住房市場(chǎng)調(diào)控政策實(shí)施效果進(jìn)行分析后提出,良好的外部環(huán)境可以促進(jìn)房地產(chǎn)調(diào)控政策的順利進(jìn)行。由此可見(jiàn),不同的住房調(diào)控政策具有不同的適用條件,我們應(yīng)該因地制宜,基于住房調(diào)控政策的適用條件,針對(duì)各城市的不同現(xiàn)狀,采取不同的住房調(diào)控政策。
本文在分析四種類型住房調(diào)控政策的產(chǎn)生過(guò)程與作用機(jī)理后,從供給水平、需求能力以及市場(chǎng)性質(zhì)方面總結(jié)出了各類住房調(diào)控政策的適用條件,以便提高住房調(diào)控效率。供給擴(kuò)張型和需求收縮型住房調(diào)控政策具有相同的適用條件,適用于住房供不應(yīng)求的偏剛性住房市場(chǎng),該類市場(chǎng)中居民支付能力較弱,但住房投資景氣指數(shù)高;相反,需求擴(kuò)張型和供給收縮型住房調(diào)控政策則適用于住房需求不足、供給充足、庫(kù)存規(guī)模大的偏彈性住房市場(chǎng),該類市場(chǎng)中居民支付能力較強(qiáng),但住房投資景氣指數(shù)低。
表2 旋轉(zhuǎn)后的主成分荷載
基于各類住房調(diào)控政策的適用條件,在參考相關(guān)研究成果[22-24]的基礎(chǔ)上,本文從住房市場(chǎng)供給水平、需求能力和市場(chǎng)性質(zhì)三個(gè)方面,構(gòu)建住房調(diào)控政策的適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表2所示。具體來(lái)看,供給水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括住房建設(shè)投資、土地供給情況、資本供給情況和市場(chǎng)發(fā)育水平三方面;需求能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口資源、城市吸引力和居住水平四方面;市場(chǎng)性質(zhì)則主要指住房供需彈性與住房保障水平兩方面。
由于住房獨(dú)特的不可移動(dòng)性導(dǎo)致住房市場(chǎng)存在明顯的地區(qū)差異性,本文以城市為尺度選取35個(gè)大中城市為研究對(duì)象。一方面是考慮到數(shù)據(jù)的可得性,另一方面也因?yàn)?5個(gè)大中城市中包含有一、二線城市,也包含房?jī)r(jià)暴漲、庫(kù)存高企的城市,能夠較全面反映我國(guó)城市住房市場(chǎng)。本文選擇2014年作為研究時(shí)段,所用數(shù)據(jù)來(lái)源于2014年《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)城市年鑒》、《中國(guó)城市(鎮(zhèn))生活與價(jià)格年鑒)等。
由于上述適用性評(píng)價(jià)指標(biāo)所描述的變量之間并不全部獨(dú)立,各指標(biāo)所包含的信息存在多重共線性,為了更加有效評(píng)價(jià)各城市的住房調(diào)控政策適用性水平,本文首先運(yùn)用主成分分析法對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行分析,在消除多重共線性的同時(shí)計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重,進(jìn)而量化各方面的綜合評(píng)價(jià)值。
根據(jù)因子分析原理,首先對(duì)上述35個(gè)城市的指標(biāo)值進(jìn)行顯著水平及信度和效度測(cè)量。運(yùn)用SPASS18.0對(duì)22項(xiàng)指標(biāo)值進(jìn)行顯著性水平檢驗(yàn),剔除t檢驗(yàn)未達(dá)到0.05顯著水平的住房新開(kāi)工面積、土地購(gòu)置面積、房?jī)r(jià)、失業(yè)率和人口總量5個(gè)指標(biāo)。采用克龍巴赫(Cronbach′s α)一致性系數(shù)進(jìn)行信度檢驗(yàn),結(jié)果顯示各測(cè)量變量的Cronbach′s α值為0.726~0.852,總體Cronbach′s α值為0.879,均大于0.7,通過(guò)了一致可靠性檢驗(yàn),表明上述變量適合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。KMO測(cè)度下的KMO值為0.715,Bartlett球體檢驗(yàn)達(dá)到0.000水平顯著,說(shuō)明變量間具有一定相關(guān)性,適合進(jìn)行因子分析。
隨后采用主成分分析法對(duì)35個(gè)城市的18項(xiàng)三級(jí)指標(biāo)進(jìn)行因子分析,按照“特征值大于1”的原則合計(jì)提取出4個(gè)公因子,其方差貢獻(xiàn)率累計(jì)值可達(dá)到71.952%,已包含原始變量的大部分信息,結(jié)果見(jiàn)表3。
表3 旋轉(zhuǎn)后的主成分荷載
以35個(gè)大中城市為樣本,利用樣本在4個(gè)公因子上的得分,采用Ward聚類方法,測(cè)定個(gè)體與類和類與類之間的歐氏距離,圖2中的聚類結(jié)果顯示,各組間距離較大,組內(nèi)距離較小,聚類效果理想。按照該聚類結(jié)果可將樣本城市劃分為5類,其結(jié)果與目前住房市場(chǎng)上一線城市房?jī)r(jià)率先領(lǐng)漲,強(qiáng)二線及部分供應(yīng)短缺城市房?jī)r(jià)漲幅后來(lái)居上,三四線城市庫(kù)存高企、去化困難、房?jī)r(jià)較低的情況符合。具體分類情況見(jiàn)表4。
表4 各城市住房調(diào)控政策適用性水平聚類結(jié)果
目前,我國(guó)各地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、住房供需關(guān)系、土地供給與居民收入水平等方面存在較大的差異。“分城施政”的住房調(diào)控成為政策主基調(diào),基于我國(guó)35個(gè)大中城市的聚類結(jié)果及房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行情況,結(jié)合供給側(cè)、需求側(cè)不同類型住房調(diào)控政策的適用條件,本文綜合確定出適合各類城市采用的住房市場(chǎng)健康發(fā)展的調(diào)控政策。
A類城市包含的深圳、北京、上海和廣州,均為全國(guó)一線城市,城市稟賦強(qiáng),綜合發(fā)展實(shí)力位居全國(guó)前列,城市吸附力強(qiáng)。這些城市住房市場(chǎng)發(fā)達(dá),房?jī)r(jià)收入比遙遙領(lǐng)先,城市房?jī)r(jià)卻依舊攀升。其根源在于城市化水平高、城市吸附力強(qiáng)、人口凈流入大、居民支付能力強(qiáng)導(dǎo)致其需求居高不下,而受城市生態(tài)紅線保護(hù)和土地稀缺等限制住房供給有限,進(jìn)而形成了住房供需剛性較強(qiáng)、供給嚴(yán)重不足、剛性需求缺口大、住房保障水平低的格局?;谝陨戏治觯祟惓鞘行枰攸c(diǎn)解決的是居民剛性住房需求與穩(wěn)定房?jī)r(jià)兩個(gè)問(wèn)題,因此可以從供給擴(kuò)張與需求收縮兩方面同時(shí)進(jìn)行調(diào)控,供給擴(kuò)張方面增加住房數(shù)量、豐富住房類型,例如采用適當(dāng)增加住房建設(shè)用地供給、限制住房中小套型比重、發(fā)展公共租賃市場(chǎng)提供多類型住房、加快保障性住房建設(shè),需求收縮方面則需要抑制投機(jī)投資需求,例如戶籍社保等提高購(gòu)房門檻限制外地投資客,嚴(yán)查變相違規(guī)金融加杠桿行為,提高二套房首付比例、征收房產(chǎn)稅、提高住房交易稅率等降低杠桿、提高投資客成本。
B類城市具體包括廈門、武漢、重慶、合肥、鄭州、南昌、成都、南京。這類城市住房市場(chǎng)具有一定存量房,房?jī)r(jià)收入比適中,住房需求以剛性和改善型為主、具備一定的住房保障基礎(chǔ),同時(shí)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較好、城市發(fā)展?jié)摿Υ?,往往是區(qū)域中心城市或沿海發(fā)達(dá)地區(qū)省會(huì)城市。在一線城市限購(gòu)限貸后容易首當(dāng)其沖成為資本市場(chǎng)沖擊對(duì)象,迅速成為投資投機(jī)者的窗口。對(duì)于此類城市,應(yīng)以滿足居民剛性、居住改善型需求為主,抑制投機(jī)需求。在需求收縮方面,通過(guò)戶籍、社保等限制購(gòu)買投資需求,通過(guò)提高二套及以上首付比例、貸款利率及交易持有稅費(fèi)提高成本;在供給擴(kuò)張方面加快增量,沿用住房套型結(jié)構(gòu)比例限制,開(kāi)展房地產(chǎn)企業(yè)專項(xiàng)整治嚴(yán)查捂盤惜售情況、限制取得預(yù)售證后開(kāi)盤時(shí)間,加快“五證”審批和新項(xiàng)目入市,提高舊城改造及土地收儲(chǔ),公開(kāi)土地供應(yīng)計(jì)劃。
C類城市包括杭州、天津、福州、???、太原、大連6座城市。由于這類城市住房市場(chǎng)供需相對(duì)均衡,存在部分去庫(kù)存壓力,住房需求彈性大,同時(shí)這些城市屬于較發(fā)達(dá)地區(qū)的省會(huì)及重點(diǎn)城市,城市經(jīng)濟(jì)面較好,城市吸引力較強(qiáng),住房需求有較大挖掘空間,存在市場(chǎng)調(diào)節(jié)消化可能,因此政策選取應(yīng)以需求擴(kuò)張為主,適當(dāng)進(jìn)行供給收縮。可以主要采用降低二套房首付比例、提高住房交易稅率,加強(qiáng)配套建設(shè)、增加房屋類型等需求擴(kuò)張型政策;同時(shí)配以適當(dāng)減緩?fù)恋爻鲎?、提高房企開(kāi)發(fā)貸利率、適當(dāng)控制住房建設(shè)項(xiàng)目審批等供給收縮型政策。
這類城市包括貴陽(yáng)、青島、南寧、濟(jì)南、昆明、寧波、石家莊、烏魯木齊、哈爾濱、西寧、長(zhǎng)沙、銀川。這些城市住房市場(chǎng)大多呈現(xiàn)供需失衡、彈性較適中,住房存量偏大,去化速度較慢的現(xiàn)狀,同時(shí)城市基準(zhǔn)面相對(duì)較差,人口凈流入相對(duì)低、完全依賴現(xiàn)有市場(chǎng)自我消化可能性低。這類城市追求的是住房市場(chǎng)穩(wěn)中求進(jìn)的發(fā)展方式,住房供給應(yīng)匹配城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與住房有效需求,杜絕盲目追求投資拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式,避免造成庫(kù)存壓力新增?;谝陨戏治?,此類城市應(yīng)該全面收縮供給,嚴(yán)控土地、住房新增供給,調(diào)整存量結(jié)構(gòu)的同時(shí),從政府層面擴(kuò)張需求。例如政府購(gòu)買商品房用作保障房、增加共有產(chǎn)權(quán)住房供給、棚改拆遷貨幣化安置、加快戶籍開(kāi)放、農(nóng)民工市民化步伐,個(gè)人住房轉(zhuǎn)讓營(yíng)業(yè)稅免征期限上調(diào),契稅下調(diào),免征印花稅、土地增值稅,房貸利息抵扣個(gè)稅等稅收優(yōu)惠政策等。
西安、蘭州、長(zhǎng)春、沈陽(yáng)、呼和浩特等城市的住房市場(chǎng)長(zhǎng)期不溫不火,住房去化周期均超過(guò)20個(gè)月,住房供需缺乏彈性,是研究對(duì)象中去庫(kù)存壓力最大的城市。同時(shí)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低、城市稟賦較差,屬于典型的人口凈流出城市,所依賴的工業(yè)體系在全國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)下行沖擊中損失慘重,住房市場(chǎng)需求持續(xù)走低,需要做好長(zhǎng)期去庫(kù)存的準(zhǔn)備,并積極進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造。此類城市應(yīng)在供給方面暫停增量,調(diào)整存量。全面停止住宅、商業(yè)土地出讓,暫停新建住宅項(xiàng)目報(bào)批,允許滿足條件下的土地屬性調(diào)整,進(jìn)行政府整體購(gòu)買商品房用于公租房服務(wù),鼓勵(lì)房企間重組并購(gòu)。在需求方面,在保證金融風(fēng)險(xiǎn)可控的情況下降低首付比例和貸款利率,加快戶籍開(kāi)放、農(nóng)民工市民化步伐,提供大學(xué)生、農(nóng)民工購(gòu)房?jī)?yōu)惠補(bǔ)貼,加強(qiáng)配套建設(shè)等。
盡管目前住房市場(chǎng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的主要任務(wù)是“去庫(kù)存”,但從全國(guó)大局來(lái)看,其核心內(nèi)涵仍是不同地區(qū)根據(jù)實(shí)際住房市場(chǎng)供給水平、需求能力以及住房市場(chǎng)性質(zhì)等因素,協(xié)調(diào)好供給側(cè)與需求側(cè)關(guān)系,即選擇恰當(dāng)?shù)墓┙o側(cè)、需求側(cè)擴(kuò)張型或收縮型政策。
從目前市場(chǎng)情況及分析結(jié)果來(lái)看,我國(guó)35個(gè)大中城市具有明顯的區(qū)域特征,其適用的供給側(cè)、需求側(cè)調(diào)控政策明顯不同。因此,長(zhǎng)遠(yuǎn)看來(lái),為了提高住房調(diào)控政策效率,加快我國(guó)住房供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革步伐,促進(jìn)我國(guó)住房市場(chǎng)的健康發(fā)展,需要在把握相關(guān)政策適用性條件的基礎(chǔ)上,匹配城市住房市場(chǎng)實(shí)際情況因城施政、分城調(diào)控。
同時(shí)本文研究分析受數(shù)據(jù)限制,僅采用2014年35個(gè)大中城市截面數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,難以考慮到個(gè)別時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)的偶然性和波動(dòng)性,其聚類結(jié)果可能存在小的偏差,后期可考慮采用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,有待專家學(xué)者進(jìn)一步探討。
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