江蘇城市住宅需求地區(qū)差異實證研究

作者簡介：劉振清（1971- ），男，河北阜城人，中共中央黨校博士研究生，哈爾濱學院副教授，主要從事馬克思主義理論和中共黨史的研究與教學。

摘 要：近年來，中國住宅市場已出現(xiàn)“泡沫”現(xiàn)象。為了有效控制出現(xiàn)的“泡沫”，首先必須了解影響住宅需求的關(guān)鍵因素。通過建立住宅需求模型和運用面板數(shù)據(jù)研究江蘇省的城鎮(zhèn)住宅需求，結(jié)果顯示，江蘇省13個地級市的住宅需求模型是不同的，對住宅市場的宏觀調(diào)控應(yīng)該因地制宜。

關(guān)鍵詞：住宅市場；需求模型；面板數(shù)據(jù)

中圖分類號：F2878 文獻標識碼：A 文章編號：1004-1605（2007）01-0047-04

自1998年取消福利分房以來，中國的房地產(chǎn)業(yè)進入了快速發(fā)展時期。近幾年，房地產(chǎn)市場的發(fā)展主要體現(xiàn)在住宅市場的快速發(fā)展上，由于住宅產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高，它的發(fā)展帶動了建材、冶金、紡織、化工、機械、交通、郵電通信、家電家具等許多行業(yè)的發(fā)展，成為我國經(jīng)濟發(fā)展的“三駕馬車”之一。然而，房地產(chǎn)高速發(fā)展使房價不斷攀升，一些地區(qū)房地產(chǎn)投資過熱，出現(xiàn)了房地產(chǎn)“泡沫”。為此，國家近來出臺了一系列調(diào)控房地產(chǎn)土地和金融方面的政策，以抑制房地產(chǎn)的過熱現(xiàn)象。房地產(chǎn)業(yè)能否成功實現(xiàn)“軟著陸”成為我國經(jīng)濟當前能否保持持續(xù)高速增長的關(guān)鍵。對住宅需求模型進行研究，分析影響需求的因素，對于制定有效的宏觀調(diào)控政策具有重要意義。本文主要采用面板數(shù)據(jù)分析方法，取江蘇省13個城市2000-2004年的面板數(shù)據(jù)對江蘇省的住宅需求進行實證研究，由于江蘇各個城市和地區(qū)間也存在著經(jīng)濟發(fā)展的不平衡，所以不可能建立一個統(tǒng)一需求函數(shù)模型來分析全省的住宅需求，必須從全省各城市和區(qū)域經(jīng)濟的角度來研究住宅市場的需求。

一、住宅需求模型

由于住宅市場是典型的地域性市場，它與城市經(jīng)濟體系之間存在著互動關(guān)系。住宅市場的供給、需求與價格波動都與城市經(jīng)濟基本面的變動緊密相關(guān)，因此，用統(tǒng)一的需求函數(shù)來分析全國的房地產(chǎn)需求，得出的結(jié)論容易產(chǎn)生片面性，會影響宏觀政策的效果。而從城市和區(qū)域的角度出發(fā)進行研究則更容易抓住真正影響住房市場運行的地域經(jīng)濟變量。影響和制約房地產(chǎn)需求的因素很多，本文主要選擇了價格、收入和利率作為解釋變量。

住宅價格。作為一種商品，房地產(chǎn)的價格自然會影響房地產(chǎn)的需求量。然而，與其他商品不同的是住宅不但可以作為消費品，為人們提供居住服務(wù)，帶來福利效用，另一方面，住宅還具有保值增值的特性，因此其還可以作為投資品。當作為正常消費品時，價格的上升會減少住宅的需求量;作為投資品時，價格的上升帶來收益的增加，反而會使投資者增加投資，需求量上升。因此，價格對房地產(chǎn)需求量的影響具有雙重性，具體要看買房者的購房目的，是出于滿足自己的住房需要還是為了投資。

收入。由當前的房價收入比來看，商品房似已變成一種奢侈品，收入的上升將帶來需求的增加。對于無房的低收入家庭來說，收入的增加會促使其考慮購買住房。對于有房的中等收入家庭來說，收入的增加會促使其購買更好的房子，以改善自己的居住條件。而對于那些擁有高檔住宅的高收入家庭而言，收入的增加會增加他們在固定資產(chǎn)上的投資。因此，收入對房地產(chǎn)的需求具有正效應(yīng)。

利率。由于房地產(chǎn)價格相對于一般家庭的收入來說是一筆巨大的費用支出，因此人們只有通過住房抵押貸款或者是長期儲蓄來購房。當通過住房抵押貸款購房時，抵押貸款利率的提高將增加抵押貸款成本，從而增加房屋消費的成本，因此房地產(chǎn)需求會減少。當通過長期儲蓄來購房時，存款利率的上升會增加存款利息收入，縮短儲蓄時間，從而增加房地產(chǎn)需求。另外，Miles(1994)文章中有分析到，在有信貸約束的情況下，利率對房屋需求的影響不再那么直觀。因此，利率對房地產(chǎn)需求的影響具有不確定性。

其他影響因素。像稅收、銷售條件、住宅供應(yīng)結(jié)構(gòu)、住房補貼條件、家庭人口構(gòu)成狀況、消費觀念以及就業(yè)率等因素都會影響房地產(chǎn)的需求。

根據(jù)以上分析，住宅需求(h)可以表示成對住宅價格(p)、收入(y)和利率（i）之間關(guān)系的住宅需求函數(shù)。當所有變量取對數(shù)后，需求關(guān)系就可以近似表示成方程(1)的線性關(guān)系，其中β₁、β₂、β₃分別表示房地產(chǎn)需求的價格、收入彈性和利率彈性，β₀表示其他因素的影響。

ln(h)＝β₀+β₁ln(y)+β₂ln(p)+β₃ln(i) (1)

下面的實證分析將測試以上各解釋變量對需求的不同效應(yīng)，并試圖通過面板數(shù)據(jù)，分析這一函數(shù)在江蘇省不同地區(qū)的差異。

二、實證方法

面板數(shù)據(jù)模型的一般形式為：

y_it=α_it+β_itx_it+μ_iti=1，……，N，t=1，……T （2）

其中，x_it是影響所有橫截面單元的外生變量向量，β_it是參數(shù)向量；α_it 代表了截面單元的個體特性，反映了模型中被遺漏的體現(xiàn)個體差異變量的影響；μ_it 是個體時期變量，代表模型中被遺漏的體現(xiàn)隨截面與時序同時變化的因素的影響。下標i代表不同個體，t代表時間。

假定時間序列參數(shù)齊性，即參數(shù)不隨時間變化，式(2)可寫為：

y_it=α_i+β_ix_it+μ_it （3）

其中α_i與β_i取值只受到截面單元不同的影響。在參數(shù)不隨時間變化的情況下，截距和斜率參數(shù)又可以有如下兩種假設(shè)：

假設(shè)1：截距和斜率在不同的橫截面樣本點上都相同，即：

y_it=α+βx_it+μ_it （4）

假設(shè)2：斜率在不同的橫截面樣本點上都相同，但截距不相同，即：

y_it=α_i+βx_it+μ_it （5）

要對模型參數(shù)進行正確的估計，必須對模型的設(shè)定進行檢驗。經(jīng)常使用的檢驗是協(xié)方差分析檢驗，主要檢驗如下兩個假設(shè)：

H₁∶β₁=β₂=…=β_N

H₂∶α₁=α₂=…=α_N

β₁=β₂=…=β_N

首先，我們檢驗假設(shè)H₂，如果接受了假設(shè)，則沒有必要進行進一步的檢驗，采用（4）的模型；如果拒絕了假設(shè)H₂，就應(yīng)該檢驗假設(shè)H₁，如果假設(shè)H₂也被拒絕，則采用式(3)的模型，接受則采用（5）的模型。

對兩個假設(shè)的檢驗是根據(jù)兩個F檢驗進行的，檢驗假設(shè)H₂的F統(tǒng)計量是：

在式（6）、（7）中，S₁、S₂、S₃分別為才用式（3）、（5）、（4）時估計的殘差平方和；N為截面樣本點個數(shù)；T為時序期數(shù)；K為自變量的數(shù)目。

三、回歸結(jié)果

1．數(shù)據(jù)來源

我們選擇的是2000～2004年江蘇省13個地級市的面板數(shù)據(jù)。因為我們主要目的是分析宏觀經(jīng)濟變量對城鎮(zhèn)居民住宅需求的影響，因此需求量h用各地購買商品住宅面積表示，數(shù)據(jù)來源于2001～2005年《江蘇省統(tǒng)計年鑒》商品房銷售情況中的相關(guān)項目，單位為萬平方米。價格P由平均銷售價格表示，單位為元/平方米，數(shù)據(jù)由2001～2005年《江蘇省統(tǒng)計年鑒》的各地區(qū)的商品住宅銷售額除以各地購買商品住宅面積得到各地區(qū)的平均商品住宅銷售價格；收入Y由城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入表示，單位為元，數(shù)據(jù)來源于2001～2005年《江蘇省統(tǒng)計年鑒》；利率i由金融機構(gòu)一年期貸款平均利率表示，單位%，數(shù)據(jù)來源于國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。本文回歸均采用Eviews50進行。

2．模型形式選擇

首先對江蘇省13個地級市2000～2004年的相關(guān)回歸方程進行F檢驗，測得F2和F1分別為1321和536，大于置信度為95%的F(48，13)和F(36，13)，這與我們前面的分析相一致，說明價格、收入和利率等外生變量對我國各地住宅的需求影響不同。而且由于經(jīng)濟發(fā)展狀況、地域等差異，各地受個體差異變量的影響也不同。因此，試圖用一個統(tǒng)一的需求函數(shù)來表示江蘇省各地的住宅需求狀況是沒有意義的。

為了減少地域和經(jīng)濟狀況等差異對需求函數(shù)造成的影響，下面我們采用層次聚類分析對江蘇省13個地級市進行分層研究。

三、回歸結(jié)果

由于影響每個城市的住宅需求的一些因素在不同程度上影響江蘇省內(nèi)的全部城市，因此可以允許模型中存在截面異方差或同期相關(guān)，用相應(yīng)的GLS法對模型進行估計。

Ⅶ中的截距C為-338，F(xiàn)ixed Effects(cross)分別為：蘇州037、無錫026、常州055、南京043。括號內(nèi)數(shù)字為t值，號表示在5％的水平上顯著（下同）。

①前三個回歸方程顯示的是價格、收入和利率單個解釋變量對住宅需求的影響，由結(jié)果可以看到三個解釋變量在模型中均顯著。其中價格彈性為正，說明在一類地區(qū)房地產(chǎn)多作為投資品。收入對需求的影響和理論假設(shè)吻合，為正效應(yīng)。利率對需求的影響為負，說明一類地區(qū)居民多是貸款買房。

②Ⅳ、Ⅴ和Ⅵ是其中兩個解釋變量對被解釋變量的影響。Ⅳ是價格和收入對需求的影響，由回歸結(jié)果看收入影響顯著為正;價格影響顯著為負。Ⅴ是價格和利率對需求的共同影響，其中利率為負效應(yīng)，影響顯著;價格彈性顯著為正。Ⅵ是收入和利率的共同影響，收入彈性為正，利率彈性為負，均顯著。由此可見，在一類地區(qū)的房地產(chǎn)需求影響因素中，價格因素已不起明顯作用。這說明一類地區(qū)的房地產(chǎn)需求存在泡沫，價格因素已不是人們購房的主要考慮因素。

③Ⅶ是三個解釋變量對需求的共同影響，各個解釋變量在5%的水平上均顯著，且三個解釋變量可以解釋99%的住宅需求水平。其中住宅價格增加1%，會引起住宅需求減少055%;城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入增長1%，會引起住宅需求增長171%;而利率上升1%，會使住宅需求下降15%。

④由7個回歸方程綜合分析可以看出，影響一類地區(qū)房地產(chǎn)需求的主要因素是收入因素。因為在一類地區(qū)房地產(chǎn)作為投資品，當商品房價格上升時，投資收益增加;收入增加帶來投資的增加，從而商品房的需求增加，需求增加價格上升，收入進一步增加。當人們總是預(yù)期商品房價格會上升從而形成自我適應(yīng)性預(yù)期時，商品房價格就會脫離真實價值，出現(xiàn)價格泡沫。此時，真正想購房的消費者和價值投資者就會因房價太高而退出市場，最終市場上剩下投機者。這就是為什么國家提高房貸利率，一類地區(qū)房價仍然節(jié)節(jié)攀升的主要原因。因為現(xiàn)在的住宅需求主要是受人們的預(yù)期支撐，已脫離了基本經(jīng)濟面的影響。只要人們預(yù)期房價的上升率高于房貸利率，那么不管貸款成本有多高，投資房地產(chǎn)都有利可圖。

⑤最后，由模型Ⅶ的回歸截距可以看到，截距均為負，各市之間存在個體差異，但差異較小。

Ⅶ中的截距C為186，F(xiàn)ixed Effects(cross)分別為：鎮(zhèn)江026、南通037、揚州009、泰州017。

①與表1類似，前三個回歸方程顯示的是價格、收入和利率單個解釋變量對住宅需求的影響。由結(jié)果可以看到三個解釋變量均顯著。其中價格彈性為正，這主要是因為近年來隨著二類地區(qū)房改力度的加大，需要購房者的數(shù)量越來越多。由于一類地區(qū)的示范作用，人們預(yù)期房價會不斷上漲，因此人們都搶先購房。房價的上升只會堅定人們的預(yù)期，因此住宅的需求價格彈性為正。收入和利率對需求的影響和一類地區(qū)一樣。

②Ⅳ、Ⅴ和Ⅵ是其中兩個解釋變量對被解釋變量的影響。根據(jù)回歸結(jié)果除了Ⅳ中的價格彈性其余各解釋變量在95%的置信度上都顯著。且價格彈性和收入彈性均為正，利率彈性均為負。

③Ⅶ是三個解釋變量對需求的共同影響，各解釋變量均顯著，且三個解釋變量可以解釋999%的住宅需求水平。其中住宅價格增加1%，會引起住宅需求增加047%;城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入增長1%，會引起住宅需求增長063%，收入彈性比一類地區(qū)小，這是因為二類地區(qū)的人均收入比一類地區(qū)普遍要低，收入的增長更多的用于其他生活消費品的消費，對住宅需求的影響也就不如一類地區(qū)高。而利率上升1個百分點，會使住宅需求下降150個百分點。因此，三個解釋變量對二類地區(qū)房地產(chǎn)需求的影響相當。另外，由模型Ⅶ的回歸截距可以看到，截距也均為負，但大于一類地區(qū)，差異也較小。

④綜合以上分析，各解釋變量對二類地區(qū)房地產(chǎn)需求的影響基本合理。近幾年來，二類地區(qū)商品房建設(shè)開始飛速發(fā)展，房地產(chǎn)行業(yè)處于行業(yè)發(fā)展周期的上升階段，價格上升在所難免。因此不能因價格上漲就認為是存在泡沫，進而對需求進行壓制，這樣不利于行業(yè)的發(fā)展。當然，個別地區(qū)價格中可能存在不合理因素，這樣就需要地方政府加以分析，進行有針對性的調(diào)控。

①與表1和表2類似，前三個回歸方程顯示的是價格、收入和利率單個解釋變量對住宅需求的影響。由結(jié)果可以看到三個解釋變量均顯著。其中價格彈性仍為正，這主要是因為近年來隨著蘇北地區(qū)經(jīng)濟有所發(fā)展，房地產(chǎn)市場隨著當?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展而發(fā)展，需要購房者的數(shù)量越來越多。此外與二類地區(qū)相似由于一類和二類地區(qū)的示范作用，人們預(yù)期房價會不斷上漲，因此人們都搶先購房。房價的上升只會堅定人們的預(yù)期，因此住宅的需求價格彈性為正。收入和利率對需求的影響和一類地區(qū)一樣。

②Ⅳ、Ⅴ和Ⅵ是其中兩個解釋變量對被解釋變量的影響。根據(jù)回歸結(jié)果，各解釋變量在95%的置信度上都顯著。且價格彈性和收入彈性均為正，利率彈性均為負。

③Ⅶ是三個解釋變量對需求的共同影響，各解釋變量均顯著，且三個解釋變量可以解釋999%的住宅需求水平。其中住宅價格增加1%，會引起住宅需求增加027%;城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入增長1%，會引起住宅需求增長027%，收入彈性和價格彈性都缺乏彈性，比前兩個地區(qū)要小，特別是收入彈性與前兩個地區(qū)差距較大，和二類地區(qū)相似，這是因為三類地區(qū)的人均收入比一類地區(qū)和二類地區(qū)普遍要低，收入的增長更多的用于其他生活消費品的消費，對住宅需求的影響也就不如一類和二類地區(qū)高。而利率上升1個百分點，會使住宅需求下降481個百分點，利率對需求的影響要大于前兩個地區(qū)，說明當前蘇北地區(qū)城鎮(zhèn)居民收入相對較低，購房更多依賴于住房抵押貸款。

④三個解釋變量對蘇北地區(qū)房地產(chǎn)需求的影響相當。另外，由模型Ⅶ的回歸截距可以看到，截距均為正，地區(qū)差異也不大，這說明蘇北地區(qū)的住宅潛在需求巨大，這與當?shù)爻擎?zhèn)居民的總體住房條件較差，很多人想改善自己的住房條件有關(guān)。

⑤綜合以上分析，各解釋變量對三類地區(qū)房地產(chǎn)需求的影響基本合理。近幾年來，蘇北地區(qū)經(jīng)濟開始發(fā)展，房地產(chǎn)市場也有了一定的發(fā)育，價格上升在所難免。因此不能因價格上漲就認為是存在泡沫，進而對需求進行壓制，這樣不利于房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展，更不利于改善當?shù)爻擎?zhèn)居民的住房條件，因此不但不能打壓，還應(yīng)該進行扶持。然而當前蘇北地區(qū)居民家庭收入還是相對較低，購買住房更多的還是依賴于住房抵押貸款。因此，要提高當?shù)鼐用竦木幼l件首先必須要振興蘇北經(jīng)濟，提高人民的收入水平。另外還應(yīng)當積極發(fā)展住房抵押貸款，以滿足居民貸款買房的需要。

四、結(jié)論

分析的結(jié)果顯示，江蘇省各市的住宅需求函數(shù)存在較大差異，不僅價格、收入和利率對各地區(qū)的影響不同，而且各地區(qū)還存在個體影響因素。

首先，我們在制定房地產(chǎn)調(diào)控政策時必須對各地情況加以區(qū)別對待。例如在經(jīng)濟發(fā)達的一類地區(qū)，房地產(chǎn)作為投資，在各市出現(xiàn)了房價的非理性上升，出現(xiàn)了不同程度的“泡沫”。這樣，一類地區(qū)需要抑制房地產(chǎn)的過熱發(fā)展。為此，國家試圖通過提高房地產(chǎn)抵押貸款利率來抑制房價的上漲。然而在“泡沫”的形成過程中，人們總是預(yù)期房價上漲，當房價符合人們的預(yù)期不斷上漲時，需求的收入正效應(yīng)會抵消利率上漲帶來的負效應(yīng)。

其次，由回歸結(jié)果可以看到收入彈性要大于利率彈性，因此，提高抵押貸款利率并不一定能抑制住宅的過度需求。再次，抑制需求的關(guān)鍵在于扭轉(zhuǎn)人們對房價上漲的預(yù)期，這就需要各地政府根據(jù)本地購房者的情況采取強有力的針對性措施。一方面讓投機者看到政府打壓房地產(chǎn)投機的決心，另一方面又不至于打擊一般居民購房的積極性。

最后，對于經(jīng)濟落后的蘇北地區(qū)，房地產(chǎn)發(fā)展剛剛起步，并未出現(xiàn)房價的不合理上漲，反而，需要出臺有利于房地產(chǎn)開發(fā)投資的政策，以鼓勵房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展?？傊?，只有具體問題具體分析，有的放矢，我們的宏觀調(diào)控才能事半功倍。

責任編輯：浩 宇