劉 寧，張嘉琳，劉亞臣

(沈陽建筑大學(xué)管理學(xué)院，遼寧 沈陽 110168)

為加速建立多主體供給、多渠道保障，租購并舉，且符合中國國情、適應(yīng)市場(chǎng)規(guī)律的住房制度，2016年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議決定把“房住不炒”作為房地產(chǎn)市場(chǎng)定位。各級(jí)政府和相關(guān)主管部門等陸續(xù)制定和實(shí)施了配套政策，主要的調(diào)控手段包括制定金融政策、土地政策及立法等。各類相繼出臺(tái)的調(diào)控政策體現(xiàn)了中央在“房住不炒”定位下，繼續(xù)實(shí)施好房地產(chǎn)金融審慎管理，建立多元供給的住房制度，并建立“人、房、地、錢”聯(lián)動(dòng)機(jī)制，以堅(jiān)定推動(dòng)房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展的決心。

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)宏觀調(diào)控的手段和措施進(jìn)行了深入研究，并取得了眾多有指導(dǎo)意義的研究成果。Xindi Mou等[1]建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真模型，研究了中國人口老齡化對(duì)住房需求市場(chǎng)的影響。陳新娟[2]基于動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium，DSGE)模型研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策對(duì)房價(jià)有很大的溢出效應(yīng)，但并不是房價(jià)的主要驅(qū)動(dòng)因素。華勝亞[3]運(yùn)用面板向量自回歸模型對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究結(jié)果表明，土地供給政策可以使房地產(chǎn)市場(chǎng)產(chǎn)生預(yù)期效應(yīng)，而利率和房地產(chǎn)稅收調(diào)節(jié)效應(yīng)并不顯著。湯莫亞[4]利用固定效應(yīng)，根據(jù)230個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，建立高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)并進(jìn)行實(shí)證分析，得出了土地政策對(duì)當(dāng)?shù)胤績r(jià)上漲有正向影響的結(jié)論。

現(xiàn)有研究成果大多針對(duì)影響房價(jià)的少量因素或單一政策手段進(jìn)行分析，且多采用實(shí)證研究的方法，較少有運(yùn)用復(fù)雜理論進(jìn)行研究的文獻(xiàn)，筆者選用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的方法對(duì)影響房價(jià)的各項(xiàng)因素進(jìn)行分析，在前人研究的基礎(chǔ)上增加了開發(fā)稅率、消費(fèi)稅率等10余種影響因素，并以沈陽市的數(shù)據(jù)為例，建立了沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，基于模型分別模擬仿真貨幣、稅策與土地3種調(diào)控政策單一與綜合作用對(duì)商品房價(jià)格的影響。

一、沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建

1.政策影響分析

影響商品房價(jià)格的貨幣政策主要包括利率和貨幣供給2個(gè)方面[5]。采用利率這一手段，對(duì)開發(fā)商的開發(fā)成本和消費(fèi)者的購房成本進(jìn)行調(diào)整，達(dá)到調(diào)整商品房價(jià)格的目的；中央銀行通過調(diào)節(jié)貨幣供給總量，使開發(fā)商與消費(fèi)者可借資金數(shù)量發(fā)生變化，直接影響企業(yè)開發(fā)投資規(guī)模與購房者需求，進(jìn)而控制商品房價(jià)格[6]。

稅收政策主要通過調(diào)節(jié)稅收利率，控制開發(fā)商對(duì)商品房開發(fā)的建設(shè)成本與銷售成本，以此來調(diào)節(jié)商品房市場(chǎng)的需求與供給，進(jìn)而達(dá)到調(diào)整商品房價(jià)格的目的[7-8]。

土地政策對(duì)商品房價(jià)格的影響與調(diào)控方式包括2個(gè)方面：一方面，政府通過調(diào)整土地政策，將土地價(jià)格控制在相對(duì)穩(wěn)定的范圍，從而有效控制商品房開發(fā)過程中的建設(shè)支出，影響商品房價(jià)格；另一方面，政府通過有效把控房地產(chǎn)企業(yè)開發(fā)用地的總體供給量，保證商品房價(jià)格在升高的過程中不會(huì)脫離實(shí)際價(jià)值[9-10]。

2.沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)因果關(guān)系圖繪制

系統(tǒng)仿真過程中，主要考慮土地價(jià)格、銀行利率、城市GDP等因素，因果關(guān)系圖中主要反饋回路有3條：

(1)土地子系統(tǒng)主要回路

房價(jià)→貨幣政策→利率→(+)開發(fā)企業(yè)融資成本→(+)房地產(chǎn)開發(fā)成本→(-)企業(yè)開發(fā)意愿→(+)土地價(jià)格→(+)綜合成本→(+)房價(jià)

(2)利率子系統(tǒng)主要回路

房價(jià)→貨幣政策→利率→(+)居民貸款利息→(+)居民購房成本→(-)居民購買意愿→(+)需求→(-)供給需求比例→(-)房價(jià)

(3)城市GDP子系統(tǒng)主要回路

房價(jià)→(-)居民購買意愿→(+)城鎮(zhèn)人口總量→(+)城鎮(zhèn)化率→(+)經(jīng)濟(jì)增長→(+)城市GDP→(+)人均GDP→(+)人均可支配收入→(+)居民購買力→(+)人均住房消費(fèi)性支出→(+)需求→(+)房價(jià)

基于前文對(duì)系統(tǒng)內(nèi)各變量結(jié)構(gòu)及關(guān)系的分析，運(yùn)用Vensim軟件繪制沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)的因果關(guān)系(見圖1)。

圖1 沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)因果關(guān)系

3.沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)主要表達(dá)式及參數(shù)確定

沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)模型中的主要參數(shù)、變量公式解釋如表1所示。為保證數(shù)據(jù)的真實(shí)可靠，模型中采用的數(shù)據(jù)選取于《沈陽統(tǒng)計(jì)年鑒》(2010—2020年)。

表1 沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)模型的主要變量與公式

4.沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)的存量與流量

在對(duì)國內(nèi)外已有的相關(guān)學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，筆者以沈陽市商品房價(jià)格為主要研究對(duì)象，構(gòu)建了沈陽市商品房價(jià)格的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型并進(jìn)行仿真后，繪制了流量與存量(見圖2)。

圖2 沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)流量存量

5.沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)模型檢驗(yàn)

(1)模型運(yùn)行檢驗(yàn)

模型運(yùn)行檢驗(yàn)包括結(jié)構(gòu)運(yùn)行檢驗(yàn)、量綱一致性檢驗(yàn)。使用軟件中的Check Model工具對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示“Model is OK”；使用Units Check工具對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行量綱檢驗(yàn)，結(jié)果顯示“Units are OK”，可驗(yàn)證該模型量綱設(shè)定無誤。因此，可認(rèn)為此模型通過運(yùn)行檢驗(yàn)。

(2)模型仿真檢驗(yàn)

將仿真數(shù)據(jù)輸入至通過檢驗(yàn)的模型。通過有效性檢驗(yàn)來判定所創(chuàng)建的模型能否對(duì)實(shí)際情況進(jìn)行有效預(yù)測(cè)。

根據(jù)系統(tǒng)模型的特點(diǎn)，選取土地價(jià)格、GDP、商品房價(jià)格3個(gè)具有代表性的變量來進(jìn)行歷史性檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，2010—2019年土地價(jià)格與GDP變量歷史值與仿真值之間的相對(duì)誤差均在±5%以內(nèi)(見表2、表3)。

表2 土地價(jià)格仿真檢驗(yàn)結(jié)果

表3 城市GDP仿真檢驗(yàn)結(jié)果

2010—2019年沈陽市商品房價(jià)格歷史值與仿真值的相對(duì)誤差如表4所示。與2013年相比，2014年商品房價(jià)格的真實(shí)值有所下降，一定程度上是因?yàn)?013年11月25日起二套房首付款比例增加到65%，外地人在沈購房門檻提高，這些政策有助于限制炒房行為，從而影響了房價(jià)。

表4 沈陽市商品房價(jià)格仿真檢驗(yàn)結(jié)果

仿真結(jié)果中相對(duì)誤差在5%以內(nèi)的概率為88.9%，大于70%，且每年的相對(duì)誤差均小于10%，因此，可以認(rèn)為運(yùn)用該仿真模型研究沈陽市商品房市場(chǎng)的組合調(diào)控政策是合理的。

二、商品房市場(chǎng)政策調(diào)控仿真實(shí)驗(yàn)

1.單一政策調(diào)控實(shí)驗(yàn)

單一政策調(diào)控實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 單一政策調(diào)控對(duì)比

(1)貨幣政策指標(biāo)調(diào)控

筆者選取開發(fā)商貸款利率作為貨幣政策的調(diào)控指標(biāo)。將仿真年限的開發(fā)貸款利率下降10%或上漲10%，其他各項(xiàng)參數(shù)保持不變，其中2021—2025年數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)值。從模擬結(jié)果可以看出，貸款利率的上升對(duì)房價(jià)具有正向影響，貸款利率的下降對(duì)房價(jià)有負(fù)向影響，但影響程度微弱，均在1.3%左右。

(2)稅收政策指標(biāo)調(diào)控

筆者選取開發(fā)稅率作為稅收政策的調(diào)控指標(biāo)。由模擬結(jié)果可知，將開發(fā)稅率降至15%或提高至25%后，沈陽各年的房價(jià)均變動(dòng)2%左右，說明開發(fā)稅率對(duì)商品房價(jià)格的調(diào)控存在一定影響，但影響效果不大。

(3)土地政策指標(biāo)調(diào)控

筆者選取土地價(jià)格作為土地政策的調(diào)控指標(biāo)，將土地價(jià)格增長率調(diào)整為較上一年同比降低或增長10%后，房價(jià)變動(dòng)為4%左右。由此可以看出土地政策的調(diào)控對(duì)商品房價(jià)格的影響程度要遠(yuǎn)大于貨幣政策與稅收政策。

綜上所述，貸款利率的調(diào)整對(duì)商品房價(jià)格的影響最小；開發(fā)稅率的調(diào)整對(duì)房價(jià)的影響效果不大，但也存在相應(yīng)作用；土地價(jià)格的調(diào)整對(duì)房價(jià)的影響效果最為顯著。

2.綜合政策調(diào)控實(shí)驗(yàn)

將貨幣政策、稅收政策與土地政策組合起來，進(jìn)行綜合調(diào)控，仿真結(jié)果如表6所示。其中，A為貨幣政策、B為稅收政策、C為土地政策；A1為貸款利率保持不變、A2為貸款利率下降10%、A3為貸款利率上漲10%；B1為開發(fā)稅率保持不變(20%)、B2為開發(fā)稅率降至15%、B3為開發(fā)稅率提高至25%；C1為土地價(jià)格增長率從保持不變、C2為土地價(jià)格增長率降低10%、C3為土地價(jià)格增長率提高10%。

表6 綜合政策調(diào)控對(duì)比情況 %

與單一政策模擬結(jié)果相比，綜合政策更能達(dá)到有效抑制房價(jià)上漲的作用。從表5中選擇定穩(wěn)房價(jià)效果最佳的5組組合，取其2019—2025年房價(jià)預(yù)測(cè)值，繪制了綜合政策調(diào)控較優(yōu)組合對(duì)比圖(見圖3)。可直觀地看出其中穩(wěn)定房價(jià)效果最優(yōu)的方案為A2B2C2，房價(jià)降低幅度在7%左右，顯著優(yōu)于單一土地政策的調(diào)控效果。

圖3 多政策調(diào)控較優(yōu)組合對(duì)比

三、結(jié) 論

(1)綜合政策對(duì)于房價(jià)的調(diào)控效果明顯優(yōu)于單一政策。通過數(shù)據(jù)對(duì)比分析可以看出，貨幣、稅收和土地多政策綜合調(diào)控對(duì)穩(wěn)定房價(jià)有更好的效果。例如：2025年沈陽房價(jià)的模擬值中，土地政策單一調(diào)控使房價(jià)降低3.91%，而綜合政策調(diào)控則使房價(jià)降低7.16%。

(2)在貸款利率、開發(fā)稅率與土地價(jià)格3種調(diào)控手段中，貸款利率的效果最不顯著，調(diào)整開發(fā)稅率對(duì)穩(wěn)定房價(jià)有一定作用，土地價(jià)格的調(diào)整對(duì)于穩(wěn)定房價(jià)的作用最為顯著，國家在制定房價(jià)調(diào)控政策時(shí)可以優(yōu)先考慮。

筆者基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)構(gòu)建了沈陽市商品房價(jià)格系統(tǒng)模型，通過對(duì)該模型進(jìn)行模擬仿真與政策實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)調(diào)控政策實(shí)施效果的驗(yàn)證，但所建立的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中存在指標(biāo)選取不夠深入、細(xì)化，樣本不足等局限性問題，經(jīng)驗(yàn)分析也存在某些片面性。今后，將從更全面的角度出發(fā)，進(jìn)一步搜集數(shù)據(jù)資料，優(yōu)化變量之間的函數(shù)關(guān)系，豐富宏觀政策調(diào)控手段，進(jìn)而提高模型仿真的精確度。