宋宏 張璐

中圖分類號：F293 文獻標識碼：A

內(nèi)容摘要：研究發(fā)現(xiàn)1997-2014年西安市房價主要受貨幣供給量M2、限購政策、收入分配差距和新竣工房屋面積的影響，而與居民收入、人口流動和數(shù)量、房地產(chǎn)成本、公共服務水平?jīng)]有顯著關系?？梢娢靼卜績r上漲主要是體現(xiàn)資產(chǎn)泡沫的膨脹，調(diào)控西安房價的思路應當是增加房產(chǎn)供給，并控制貨幣發(fā)行量和著力解決收入分配不公問題。限購政策不能達到控制房價的目標，相反發(fā)揮著助推房價上漲的作用，應避免在交易環(huán)節(jié)對購房需求進行調(diào)控。

關鍵詞：西安 貨幣供應量 房產(chǎn)價格 限購

相關文獻綜述及房產(chǎn)價格影響因素的理論分析

依據(jù)經(jīng)典經(jīng)濟學理論，普通商品價格由商品的供給和需求決定，房地產(chǎn)價格也由房地產(chǎn)的供給和需求所決定。但是，由于房地產(chǎn)具有普通消費品和投資品的雙重屬性，同時房地產(chǎn)供需雙方也直接受到房地產(chǎn)宏觀政策的影響，因此房地產(chǎn)價格影響因素和機制更為復雜。

從需求側(cè)而言，房地產(chǎn)總需求Q可以分為兩部分：房地產(chǎn)作為普通消費品的社會剛性需求QM和作為投資品的社會投資和投機性需求QI。其一，居民收入是影響房地產(chǎn)需求和價格的重要因素。依據(jù)需求理論，商品需求的首要決定因素就是收入，收入是影響房地產(chǎn)需求和價格的重要因素。J.Nellis和J.Longbottom（1981）、王冰和黃磊（2005）、李春吉等（2005）研究均發(fā)現(xiàn)收入是影響房價的重要因素，居民收入水平和房價呈正相關關系。而在度量居民收入時，研究采用的變量并不完全一致，具體包括人均可支配收入、人均儲蓄等，但吉魯阿爾等（Girouard，et al.，2006）研究發(fā)現(xiàn)價格收入比并不是測度購房能力的好指標。其二，人口因素是影響房地產(chǎn)需求和價格的重要因素。從市場總需求角度而言，人口因素是重要因素，具體涉及人口數(shù)量和結(jié)構。其三，貨幣政策是影響房地產(chǎn)需求的重要因素。由于住房屬于大額資產(chǎn)，購買一般需要使用銀行信貸資金，利率構成購買房產(chǎn)的成本，利率越高則購買成本越高，房地產(chǎn)需求則越少，房價則應越低。但隨著金融創(chuàng)新的發(fā)展以及房產(chǎn)具有投資品性質(zhì)，利率與房產(chǎn)價格的關系相關性減弱且關系不確定性增強。作為消費品而言，利率構成購房成本，利率與房價應當呈負相關；但作為資本品，房產(chǎn)作為較好的保值、升值品，利率則成為其投資的基礎回報率，利率越高則投資回報率越高，利率與房價應當呈正相關。

從供給側(cè)而言，房地產(chǎn)供給和價格主要受到房產(chǎn)供給成本、土地管制、存量房產(chǎn)和房區(qū)公共服務水平等影響。其一，房產(chǎn)供給的首要成本是土地價格，地價和房價正相關。張夢實（2010）研究發(fā)現(xiàn)土地成本占整個建房成本的60%-70%，土地出讓成本對房價上漲形成推動力；高波等（2003）的研究也發(fā)現(xiàn)地價和房價正相關。其二，土地管制抬高了房價。顯然，土地管制抑制了房產(chǎn)的有效供給，會推高房價。事實上，從美國、英國、香港、中國土地管制的情況看，都導致房價升高。其三，存量房產(chǎn)會影響房價。但對存量房與房價之間的關系尚沒有得到確定性的研究結(jié)論。

為了更好結(jié)合西安房價實際情況，基于上述分析，本文構建模型的因變量為住房價格Price，自變量包括居民收入Inc、人口Pop、貨幣供應量M2、土地成本land、存量房stored_H、公共服務水平publice_goods、購房政策Policy、收入分配差距Gini，其他因素作為隨機擾動項處理。具體模型為：

Price=f（Inc，Pop，M2，land，stored_H，publice_goods，Policy，Gini）+ε

西安市房價影響因素：基于與武漢市比較的認識

西安市和武漢市都屬于區(qū)域中心城市，具有較強可比性。在我國單一制中央集權國家制度下，西安市、武漢市面臨的宏觀政策和宏觀經(jīng)濟環(huán)境基本一致，因此可以認為利率、資產(chǎn)荒、房地產(chǎn)稅費、購房政策、國際需求、非房地產(chǎn)部門技術快速進步等并非影響西安和武漢市房產(chǎn)價格差異的主要因素。主要從居民收入、人口、存量房、公共服務等方面比較兩個城市的差異，從而探尋導致兩個城市房價差異的可能原因。

以商品房銷售額與年商品房銷售面積的比值得到商品房年均價，度量房地產(chǎn)價格。以市轄區(qū)人均GDP度量居民收入，以市轄區(qū)人口密度度量人口因素，以房屋竣工面積度量存量房，以市轄區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生機構床位數(shù)度量公共服務發(fā)展水平。相關數(shù)據(jù)來自或整理于武漢市、西安市歷年統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

2008-2014年武漢市房價持續(xù)高于西安市，平均高出22.31%；其中2009年武漢市房價高出幅度達到最大為36.99%；2012年兩個城市房價最接近，武漢市房價高出幅度僅為11.05%，為7年來最小值。同時發(fā)現(xiàn)，2008-2014年武漢市居民收入、人口密度和公共服務水平持續(xù)高于西安市，年均高出幅度分別達到71.29%、28.42%和20.26%；但在存量房方面則沒有出現(xiàn)確定性關系，但總體而言，2008-2014年武漢市存量房少于西安市。

以武漢市高出西安市的幅度來度量兩個城市的差異，通過分析武漢市高出西安市房價、居民收入、人口密度、存量房和公共服務水平的幅度做相關性分析，發(fā)現(xiàn)只有兩個城市公共服務水平差異與房價差異出現(xiàn)了顯著負相關性，與理論預測方向相反；但居民收入、人口密度和存量房差異并沒有反應在房價差異上（見表1）。分析得出的結(jié)論與理論分析存在顯著不一致，有理由懷疑居民收入、人口密度、存量房和公共服務并非是決定西安市房價的主要因素。

西安市房價影響因素的經(jīng)驗性研究

（一）變量設計、數(shù)據(jù)說明和描述性統(tǒng)計分析

采用商品房年均價格（=商品房年銷售額/商品房年銷售量）Price度量住房價格；采用人均儲蓄額Inc來度量居民收入，具體由西安市市轄區(qū)金融機構人民幣各項存款余額中個人儲蓄存款按照年末西安市市轄區(qū)人口數(shù)計算平均值得到；無論是人口數(shù)量還是人口遷徙流入，都會反映至人口密度，采用西安市轄區(qū)人口密度Pop來度量人口因素對房價的影響；貨幣供應量中M2是較好度量貨幣政策的方法；由于缺少公開發(fā)布完整時間序列的西安市土地成本數(shù)據(jù)，目前的研究表明房地產(chǎn)投資的主要成本就是土地成本，鑒于土地成本與房地產(chǎn)投資成本之間具有顯著相關性，用當年西安市房地產(chǎn)投資完成額land作為工具變量來度量土地成本；采用當期西安市新竣工住宅面積stored_H度量存量房；以西安市轄區(qū)公共財政支出publice_goods度量公共服務水平；由于2011年2月-2014年8月西安市實施了房地產(chǎn)限購政策，取啞變量Policy來度量西安市房地產(chǎn)政策，其中沒有限購的年份取值為0，實施限購的年份依據(jù)其實施限購的月份占全年比例取值，例如2014年該取值為0.67（=8/12）；采用基尼系數(shù)來度量收入分配差距，由于沒有獲得權威部門發(fā)布的西安市基尼系數(shù)值，采用全國基尼系數(shù)Gini代替西安市基尼系數(shù)。

西安市相關數(shù)據(jù)來自和整理于西安市統(tǒng)計局網(wǎng)站和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，所缺數(shù)據(jù)由歷年《西安市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》補齊，全國數(shù)據(jù)來自和整理于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。

運用IBM SPS軟件分析得到各變量主要統(tǒng)計值（見表2）。1997-2014年西安市房價均值為3503.67元/m2，最大值為2013年的6693元/m2，房價標準差較大，說明房價在這18年里發(fā)生了較大變化，具體而言就是持續(xù)上升。同時從各解釋變量看，西安市轄區(qū)公共財政支出的標準差最大，說明西安市公共服務的變動幅度大，其次是貨幣供應量和西安市轄區(qū)居民人均儲蓄額變化大。

（二）經(jīng)驗性研究結(jié)果

運用stata14.0軟件，采用多元逐步回歸得到回歸結(jié)果（見表3）。最終回歸結(jié)果（模型2）顯示，只有貨幣政策、存量房、購房政策和收入分配差距與西安市房價進入模型，通過了顯著性檢驗，說明上述因素是影響西安市房價的關鍵因素，而且這4個因素對西安市房價變動的解釋力度很強，模型擬合優(yōu)度達到98.21%。同時，居民收入、人口、公共服務、土地成本均沒有通過顯著性檢驗，而且在減少了這4個變量后，模型擬合優(yōu)度幾乎沒有變動，說明這4個因素確實不是影響西安市房價的關鍵因素。

另外，計算模型2的標準化回歸系數(shù)，發(fā)現(xiàn)貨幣政策M2對房價的影響強度顯著高于其他因素，其標準化回歸系數(shù)達到0.7571，實際上即使是在模型1下，貨幣政策M2的標準化回歸系數(shù)也為最大值，可以判定貨幣政策M2對房價的影響強度并非由其自身波動性決定，貨幣政策確實是影響1997-2014年西安房價的首要因素。其次是購房政策，其標準化回歸系數(shù)達到0.2781；然后是收入分配差距，其標準化回歸系數(shù)為0.1853；最后才是存量房，標準化回歸系數(shù)為-0.1125。

結(jié)論及建議

（一）西安市房產(chǎn)不具備顯著的消費品屬性而主要顯示出資本品特征

從武漢市和西安市2008-2014年房價比較分析和1997-2014年西安市房價回歸分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，西安市房價與居民收入、土地成本、公共服務水平、人口不存在顯著關系，而主要受到貨幣供應量、收入分配差距、購房政策、存量房產(chǎn)因素的影響，說明西安市房產(chǎn)主要具備資本品特征。

因此，西安市房價上漲主要表現(xiàn)為資產(chǎn)泡沫膨脹，需高度重視并審慎對待。按照正常消費品調(diào)控的思路來調(diào)控西安房價，將很難取得理想效果。應當以調(diào)控資產(chǎn)泡沫過度膨脹的思路來調(diào)控西安市房價，并預防房地產(chǎn)資產(chǎn)泡沫破滅可能帶來的連鎖效應，以及其他資產(chǎn)泡沫破滅對房地產(chǎn)帶來的可能負面影響。

（二）防止西安市房價非理性上漲的思路應當擴大房產(chǎn)供給而非實施限購

上述研究發(fā)現(xiàn)，西安市從房地產(chǎn)需求側(cè)實施的限購政策顯著助推了房價上漲，并沒有達到控制房價的政策目標；同時存量房與西安房價之間存在顯著負相關關系，說明擴大存量房、加大房地產(chǎn)供給和擴大新增房地產(chǎn)面積將有助于控制房價，防止西安市房價非理性上漲。

西安市限購政策并沒有真正調(diào)控、抑制住房的投資性、投機性需求，當前限購政策主要是在交易環(huán)節(jié)設置門檻和提高成本，在我國目前的社會狀態(tài)下，這種門檻和成本可以很容易被繞開，而且房產(chǎn)投機性購買獲得的收益足以彌補限購政策帶來的不便和成本。

因此，防止西安市房價非理性上漲的思路是從房地產(chǎn)供給側(cè)發(fā)力，通過增加住房供給量防止房價非理性上漲；從需求側(cè)而言，限購并非是控制房價的良方，提升房地產(chǎn)持有成本方能有效抑制房地產(chǎn)需求。

（三）寬松貨幣政策需要審慎推行

上述研究發(fā)現(xiàn)，貨幣供應量M2是影響西安房價的首要顯著因素。盡管當前我國貨幣政策已經(jīng)不再持續(xù)實施寬松貨幣政策，并對寬松貨幣政策進行反思，但可以認為寬松貨幣政策確實推高了西安房價。因此，調(diào)控經(jīng)濟時，持續(xù)性寬松貨幣政策需要審慎實施。貨幣政策在促進經(jīng)濟復蘇和防止過度通貨膨脹、資產(chǎn)泡沫之間需要尋找合適平衡點。

（四）應著力解決收入分配差距過大的問題

目前，有學者認為當前房價持續(xù)上漲是對收入分配差距過大的一種反映，本文發(fā)現(xiàn)收入分配不公導致西安房價上漲，而房價上漲實際又會形成對社會中低階層的一種掠奪。為了避免出現(xiàn)類似的惡性循環(huán)，國家層面應著力解決收入分配差距過大的問題。首先就是規(guī)范收入，將各種隱性收入顯性化、貨幣化；其次是不斷提升勞動在收入分配份額中所占比重；再次是不斷完善稅收、財政補助、社會保障、社會慈善等再分配、第三次分配機制，調(diào)節(jié)不合理收入，取締非法收入，保障低收入；最后是盡力構建更為公平合理的社會秩序，確保社會公平。

參考文獻：

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