張振海

（同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092）

0 引言

住房產(chǎn)業(yè)是我國的支柱產(chǎn)業(yè)，是推動經(jīng)濟(jì)發(fā)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(fā)展等問題，占有極其重要的地位。在當(dāng)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(xiàn)實意義。

當(dāng)前，我國的住房市場正面臨新的發(fā)展方向，從過去的短缺轉(zhuǎn)變?yōu)檫^剩的新階段。一、二線大城市商品住宅價格已經(jīng)脫離經(jīng)濟(jì)基本面形成過高的現(xiàn)象，而三、四線小城市庫存嚴(yán)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(jìn)一步攀升。當(dāng)供大于求時，價格應(yīng)是下降的，但住房市場卻出現(xiàn)了價格堅挺的情況，此現(xiàn)象頗為矛盾。那么住房市場的庫存數(shù)量有多少？以及目前普遍認(rèn)為房價過高的判斷依據(jù)是什么？房價高的程度有多大？房價的構(gòu)成、形成過剩與過高的決定因素是什么？住房市場未來發(fā)展的方向是什么？

已有文獻(xiàn)從多方面對我國住房市場進(jìn)行了研究，對形成的現(xiàn)狀從理論上進(jìn)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(chuàng)新性地對此進(jìn)行研究，對過剩的庫存予以量化并對過高的數(shù)量予以判斷，再次是指出未來市場發(fā)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(xiàn)象進(jìn)行研究，解惑產(chǎn)生此現(xiàn)象的原因，并對住房市場的發(fā)展方向進(jìn)行判斷，明晰它們在時間與空間維度上的特征，目的在于準(zhǔn)確認(rèn)識和發(fā)現(xiàn)市場運行的規(guī)律，為制訂政策的有效性和科學(xué)性提供依據(jù)。

1 我國住房市場的現(xiàn)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(fā)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(xiàn)了局部與階段性過剩，體現(xiàn)在如下四個方面：

（1）庫存嚴(yán)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(dāng)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(tǒng)計2005—2015年數(shù)據(jù)，顯示從2013年開始起，狹義與廣義庫存量同步都出現(xiàn)了加劇的現(xiàn)象，合理的廣義去化周期，中國指數(shù)研究院認(rèn)為是6～12個月，中國社會科學(xué)院城市與競爭力研究中心認(rèn)為是6～18個月。依此標(biāo)準(zhǔn)則出現(xiàn)了嚴(yán)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(shù)。/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(dá)到供給接近新增城市人口需求，此后年份出現(xiàn)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(shù)需求住房與年竣工趨勢

（3）人均住房面積指標(biāo)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(fā)達(dá)國家的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)計我國的住房面積飽和值約為40平方米，但按現(xiàn)在較低的經(jīng)濟(jì)水平所匹配的住房需要水平已形成面積指標(biāo)過剩，即較低的經(jīng)濟(jì)水平卻達(dá)到發(fā)達(dá)國家的居住面積水平，還高于韓國與香港地區(qū)，而我國仍是發(fā)展中國家，按經(jīng)濟(jì)發(fā)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(fā)達(dá)國家和地區(qū)2016年度的人均住宅面積與GDP水平對比

（4）規(guī)劃性指標(biāo)過剩

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

1.2 房價出現(xiàn)過高的現(xiàn)象

房價出現(xiàn)過高的現(xiàn)象，體現(xiàn)在如下三個方面：

（1）住房購買力進(jìn)行衡量標(biāo)準(zhǔn)的判定

“房價收入比”是體現(xiàn)住房購買能力的指標(biāo)之一，國際合理范圍在3～6之間。統(tǒng)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(shù)值為28.3，遠(yuǎn)大于它們的平均值8.7。再對中小城市也進(jìn)行對比，結(jié)果相同（略）。因此從“房價收入比”反映的購買力來進(jìn)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(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

（2）泡沫度的衡量判斷

借鑒Abraham等（1996）模型（理念是：假設(shè)始于某個時點，房價在經(jīng)濟(jì)基本面作用下有均衡的增長率，否則產(chǎn)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(jīng)濟(jì)基本因素能夠解釋的房價基礎(chǔ)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(shù)值平均值結(jié)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(jī)會時，則會產(chǎn)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(shù)都為100，2015年增長到房價指數(shù)為401、房租指數(shù)為179，兩者背離，如圖3所示。

2.1 供給模型

土地價格、建設(shè)成本、房屋竣工面積、完成投資額、貨幣（M2）發(fā)行量、貸款利率等因素，都會對房價產(chǎn)生影響，對其進(jìn)行相關(guān)性分析以甄別影響作用的強(qiáng)度，并使用SPSS軟件分析，結(jié)果顯示房價與五個變量相關(guān)，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(shè)定被解釋變量P代表房價、X10代表貨幣(M2)發(fā)行量、X12代表建設(shè)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(shù)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(jié)果值

租金、人口、可支配收入、貨幣發(fā)行量 M2、CPI、存款額、貸款利率、GDP總量等因素，都會對房價產(chǎn)生影響，使用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)性分析以甄別影響作用的強(qiáng)度，得出房價與其他六個變量相關(guān)，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(shè)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(fā)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(jié)合為經(jīng)濟(jì)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(shù)據(jù)來源

采用1999—2015年間全國35個大中城市面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為35個城市《統(tǒng)計年鑒》、《中國房地產(chǎn)統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫、中國人民銀行網(wǎng)站，租金為房產(chǎn)網(wǎng)站（房天下、鏈家、58同城、安居客）中公布掛牌租金價格，進(jìn)行租賃指數(shù)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(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗，豪斯曼檢驗采用固定效應(yīng)回歸，得出擬合優(yōu)度R2值為0.938037，說明11個變量可以在93.8037%的范圍內(nèi)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(jìn)行調(diào)整，采用逐步回歸的方法進(jìn)行，具體如表4所示。

從表4可以得出結(jié)果是經(jīng)過5次回歸，全部P值已達(dá)到小于5%的范圍內(nèi)，但D-W值顯示存在正自相關(guān)性，添加AR(1)對其進(jìn)行修正，經(jīng)過8次回歸，全部P值達(dá)到小于0.05，最終確定保留的影響房價因素為：租金（R）、建設(shè)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(yōu)度為0.966842，可以在96.6842%范圍內(nèi)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(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系。常數(shù)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(jìn)行解釋。租金（R）、建設(shè)成本（X12）、土地價格（X13）、GDP總量（X18）此4個變量的系數(shù)符號設(shè)定為正，與預(yù)期符號相同。房屋竣工面積（X15）的符號為負(fù)，與預(yù)期符號相符（供給越多，價格越低）；最終房價供求關(guān)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(yīng)變動為110.7671元/平方米；建設(shè)成本(X12)每變動1元時，房價相應(yīng)變動0.61082元；土地價格(X13)每變動1元時，房價相應(yīng)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(yīng)變動-0.441893元，GDP總量(X18)每變動1億元時，相應(yīng)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(xiàn)狀產(chǎn)生的原因與未來發(fā)展的方向

4.1 現(xiàn)狀產(chǎn)生的原因

表4 變量逐步減少回歸P值檢驗結(jié)果

在經(jīng)典供求關(guān)系中“過剩與高價”是一個矛盾的現(xiàn)象，根據(jù)影響房價的因素進(jìn)行解釋：（1）從影響房價的實證中發(fā)現(xiàn)，正相關(guān)的租金、成本、地價、GDP連年上漲，而負(fù)相關(guān)的供給竣工面積所占權(quán)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(xiàn)象。（2）我國正處于城市化進(jìn)程中，不像其他已完成城市化的國家，人口大量向城市轉(zhuǎn)移，產(chǎn)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(zhuǎn)移，進(jìn)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(jī)）品的雙重屬性，從泡沫現(xiàn)象中可以佐證，購買者預(yù)期與預(yù)期的累計形成了房屋的高價格，雖然供給過剩，但預(yù)期形成了價格的“硬核”，仍是堅挺的現(xiàn)象。而租房只有消費性，房屋出現(xiàn)投資時則推動形成高價格，兩者產(chǎn)生背離。

4.2 未來發(fā)展的方向

盡管出現(xiàn)了過剩的現(xiàn)象，但我國的城市進(jìn)程目前只有57.35%（2016年數(shù)據(jù)），如果達(dá)到發(fā)達(dá)國家的標(biāo)準(zhǔn)80%～90%，仍會有大量人口向城市轉(zhuǎn)移。根據(jù)決定房價的GDP因素，決定房價泡沫的人口因素，應(yīng)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(jié)論：在2018—2030年間，需求住宅面積的數(shù)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(jīng)濟(jì)下行、房價過高導(dǎo)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(fā)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(jù)決定房價的因素、市場價格運行的邏輯，以及借鑒發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗，本文認(rèn)為我國的住房市場將向以下幾個方向發(fā)展：（1）住房市場的租賃比例上升，將形成租購并舉的狀態(tài)，城市家庭住房租賃率從13%①2013年西南財經(jīng)大學(xué)所做《中國家庭金融調(diào)查報告》。向發(fā)達(dá)國家的水平方向發(fā)展，如瑞士70.52%、德國60.42%。（2）向“互聯(lián)網(wǎng)+”模式發(fā)展，在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，住房市場需要利用互聯(lián)網(wǎng)思維，借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對開發(fā)經(jīng)營進(jìn)行顛覆性創(chuàng)新。（3）住房市場向智能化、綠色建筑方向發(fā)展。（4）住房市場向養(yǎng)老型發(fā)展。我國從2000年開始就已進(jìn)入了老年型社會，住宅市場將向養(yǎng)老型方向發(fā)展，老年公寓、養(yǎng)老院以及與老年人相配套的住房設(shè)施將形成大量的需求。（5）住宅配套的傳統(tǒng)商業(yè)量將進(jìn)一步萎縮。近年來在互聯(lián)網(wǎng)及電子商務(wù)快速增長擠壓下，以及城市規(guī)劃的傳統(tǒng)定位布局與建設(shè)的周期時滯，共同形成了傳統(tǒng)商業(yè)面積過剩。（6）住房市場向城市群的方向發(fā)展。大城市住房市場規(guī)模不能無限擴(kuò)大，而向城市群的住房市場方向發(fā)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(xù)發(fā)展問題，同時城市群的發(fā)展也是新經(jīng)濟(jì)地理格局下的必然趨勢。（7）住房市場進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段。我國經(jīng)濟(jì)從2012年起進(jìn)入了“新常態(tài)”，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(wěn)定發(fā)展的新常態(tài)階段。因此過去高速發(fā)展的住房市場將不復(fù)存在，代替為新常態(tài)的穩(wěn)定性住房市場。（8）住房市場的供給集聚加劇，房產(chǎn)企業(yè)經(jīng)過二十年多年的發(fā)展，行業(yè)逐步向壟斷競爭與寡頭壟斷方向發(fā)展。（9）住房市場在“胡煥庸線”東側(cè)內(nèi)進(jìn)一步集聚。西側(cè)是生態(tài)屏障，將以生態(tài)恢復(fù)和保護(hù)為主。東側(cè)區(qū)域?qū)⑦M(jìn)一步向大城市為中心的區(qū)域集聚。（10）住房持有成本上升。我國的住房持有成本將由現(xiàn)在幾乎零成本向一定額度發(fā)展，主要會表現(xiàn)在房產(chǎn)稅的征收上。

5 結(jié)論

（1）本文首先用量化等方法分析得出，我國住房市場現(xiàn)階段形成了過多的庫存，供給出現(xiàn)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(dá)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(shè)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(xiàn)狀的基礎(chǔ)，判斷未來我國住房市場仍有需求，并向租購并舉、“互聯(lián)網(wǎng)+”、智能化、綠色建筑、老齡化人口居住、傳統(tǒng)配套商業(yè)需求減少、城市群、新常態(tài)經(jīng)濟(jì)、供給寡頭壟斷住房供應(yīng)商、胡煥庸線、持有成本增加等方向發(fā)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。