房地產項目開發(fā)時機與土地閑置問題研究——基于34個大中城市面板數據的檢驗

翟 東，嚴 偉，王 媛

（浙江大學土木工程管理研究所，浙江 杭州 310058）

房地產項目開發(fā)時機與土地閑置問題研究
——基于34個大中城市面板數據的檢驗

翟 東，嚴 偉，王 媛

（浙江大學土木工程管理研究所，浙江 杭州 310058）

研究目的：研究市場不確定性對房地產項目開發(fā)時機的影響，檢驗實物期權的關鍵假說，為破解土地閑置問題提供政策理論依據。研究方法：計量經濟模型。研究結果：（1）市場不確定性每提高1個單位的標準差將使得房地產項目的開工量降低11.54%；（2）M2同比增速提高1個單位標準差，項目的開工量將增加7.20%；3個月央票利率提高1個單位的標準差，項目開工量將下降10.65%。研究結論：（1）市場不確定性的提高會顯著延遲項目開發(fā)時機，驗證了實物期權的關鍵假說，表明破解土地閑置問題，重在降低房價波動幅度。（2）政策因素對開發(fā)商投資決策有重要影響，間接地反映了貨幣政策對閑置土地調控的有效性。

土地經濟；實物期權；面板數據模型；項目開發(fā)時機；土地閑置

1 引言

土地閑置已成為當前中國房地產市場的主要問題之一。開發(fā)商為了自身利益在購置土地后并未在規(guī)定期限內開發(fā)，造成大量城市土地閑置，使得土地供應無法形成有效供給，致使商品房供應人為短缺，進而加速了房價上漲[1]。目前，學術界對土地閑置的原因和作用機制尚未清晰，制度安排不合理、市場機制缺位、宏觀調控無效、非理性預期等眾說紛紜，但極少有從開發(fā)商選擇項目開發(fā)時機角度進行專門的研究和基于經驗數據的論證。

破解土地閑置問題需要識別開發(fā)商決策的關鍵因素，從而從關鍵因素入手調控。本文從實物期權理論的視角，為開發(fā)商選擇項目開發(fā)時機決策提供了一個合理的解釋。實物期權強調不確定條件下管理柔性的價值，認為投資的價值除項目本身產生現金流的凈現值外，還應該包括投資靈活所帶來的價值。國外的研究已得到并證實了實物期權的兩個關鍵假說：不確定性的提高會提升項目價值并延遲項目開發(fā)時機。不同于國外，國內房地產市場深受宏觀調控影響，政策因素深刻影響著投資者的決策。因此探索適合國內市場環(huán)境的理論和經驗模型，不僅能夠驗證實物期權理論在中國的適用性，而且有助于理解土地開發(fā)決策規(guī)律，為解決土地閑置問題提供政策建議和理論依據。

2 前人研究成果綜述

Titman首次將實物期權運用到土地市場上，在不確定性條件下利用簡單離散兩期定價模型分析了城市閑置土地的價值，解釋了城市中心的空地現象，并指出不確定性顯著提高了閑置土地的價格[2]。Williams拓展了Titman的模型，考慮了租金和成本的雙隨機過程，建立了連續(xù)性的土地期權估價模型，再次驗證了Titman的結論[3]。Capozza與Li發(fā)現開發(fā)密度對項目開發(fā)的最優(yōu)時機、開發(fā)價值有重要的影響，開發(fā)密度的最優(yōu)化提高了投資開發(fā)的租金閾值，從而延遲了土地的開發(fā)[4]。之后的研究大多是將期權理論同競爭、博弈相結合所做的一些拓展研究?？偟膩碚f，在傳統(tǒng)實物期權框架內學者們對兩個關鍵假說是達成了一致的：不確定性的提高將提高投資項目的價值并延遲最優(yōu)投資時機。

相較理論研究，經驗研究的發(fā)展緩慢。Quigg基于住房價格和建設成本服從隨機過程的假設，發(fā)現不同樣本地塊土地期權溢價占理論價格的1%—30%[5]。Cunningham和Bulan的研究結果表明不確定性每提高一個標準差，開發(fā)商開發(fā)的可能性分別降低11%和13%[6-7]。Holland等通過構建的市場均衡結構模型檢驗了不同種類商業(yè)地產的投資量與房價不確定性之間的關系[8]。與此研究思路相同的是Ott與Yi擴展檢驗了住宅、商業(yè)地產、工業(yè)地產等不同種類地產投資量與房價不確定性的關系[9]。兩篇研究得出的結論相同，均驗證了不確定性的提高會延緩項目的投資。

國內實物期權多以理論研究為主，經驗研究極少。王媛等利用杭州市的243宗地塊數據，采用比例風險模型檢驗了市場不確定性同土地供應節(jié)奏之間的關系，研究發(fā)現市場不確定性提高一個單位標準差使得土地供應的可能性降低42%[10]。隨后，王媛運用杭州市783個“分期項目①王媛一文中，作者以預售證作為項目分類的依據，同一個樓盤樣本項目分期銷售，可取得多個預售證，看作多個分期項目?！遍_發(fā)數據，進行了再次檢驗，卻發(fā)現市場不確定性的提高加速了項目的投資開發(fā)[11]。這一相反的檢驗結果說明實物期權在中國房地產市場上是否真實存在并起作用尚未證實，需要更多的經驗研究。

總的來說，經驗研究同理論研究的結論還是一致的，但多數研究關注的僅為市場層面的因素，而忽略了政策層面因素的影響。在中國，房地產業(yè)關系國計民生，受到密集的宏觀調控影響，政策對房地產的影響非常大，因此政策因素對開發(fā)商投資決策的影響是不能忽視的。

3 理論模型

在完全競爭的市場中，房價具有隨機不確定性，其運動軌跡符合簡單幾何布朗運動。由于房地產項目的價值主要由房價決定，因此，項目的價值V同樣遵循幾何布朗運動，假設dV = α ·V ·dt + σ ·V ·dz，α為開發(fā)項目的凈回報率，可表示為α = αm- δ，其中，αm為總的市場期望回報率，δ為延遲開發(fā)項目的機會成本，在房地產投資理論中可用租金率（租金房價比）衡量；σ為市場的不確定性，可用房價波動率度量；dz為標準維納過程的增量。

由于開發(fā)房地產項目具有期權的特性，且能夠在市場上找到對應的資產，因此能夠構造一個無風險投資組合，并根據這個組合求出項目期權的價值F（V）。通過計算得到F（V）必須滿足以下微分方程①具體計算過程參見Dixit和Pindyck1994年編著的《不確定條件下的投資》中第四章和第五章，式5和式6具體計算也參見這兩章[12]。：

式1中，r為無風險利率，F（V）必須滿足以下邊界條件：

式2為邊界條件，說明如果V = 0，則項目的期權是無價值的。式3為價值匹配條件，當項目價值達到V*，項目到達最優(yōu)開發(fā)時機，開發(fā)商將獲得V* - I的凈回報，I為項目開發(fā)成本，對開發(fā)商而言即項目的建造成本。式4為平滑粘貼條件。

根據三個邊界條件可以求出臨界值V*：

通過對上述推導進行靜態(tài)比較分析，可以得到以下假說：市場不確定性越高，項目的期權價值越大，最優(yōu)開發(fā)時機也將延遲。

4 經驗檢驗

4.1 數據來源

本文數據主要來自統(tǒng)計月報中每月發(fā)布的“中國40個重點城市房地產開發(fā)與銷售統(tǒng)計”。研究樣本為34個大中城市商品住宅開發(fā)數據②由于房價與租金數據為35個大中城市的，因而從40個城市中選取35個大中城市作為樣本，另剔除商品住宅新開工面積數據缺失較多的長春市，保留34個城市作為研究樣本。，樣本期為2009年4月—2013年9月。政策因素數據來自國泰安經濟金融研究數據庫（CSMAR），房價、租金數據來自禧泰房產數據庫。

4.2 描述性分析

4.2.1 商品住宅新開工面積 經驗研究中尋找可測量項目開發(fā)時機的代理變量一直是同類研究的一個難點，本文采用的是Holland等的方法，即以新建商品住宅項目新開工面積間接測量項目開發(fā)時機，某個月度的商品住宅新開工面積越大，表明開發(fā)商認為該月開發(fā)時機更優(yōu)。

4.2.2 市場不確定性的測量 由于房價包含著未來項目開發(fā)的現金流，從很大程度上反映了市場上諸多信息，房地產投資期權理論常采用房價波動率來反映市場不確定性，因此本文采用新建商品住宅價格波動率來測量市場不確定性。波動率的計算常使用ARCH族模型方法，但由于樣本數據過少，無法得到顯著的ARCH效應，為此本文采用類似ARCH模型的思路來計算房價波動率。首先建立房價預測自回歸方程，鑒于項目開發(fā)需要建設時間，即項目從動工到預售是需要時間的，假定這個時間統(tǒng)一為3個月，即開發(fā)商需要根據上一季度的房價來預測本月房價：

式7中，t表示月份，j代表34個大中城市，P為經無量綱化處理的房價①采用均值法來處理房價變量，即房價除以均值，以消除量綱影響。。對式7進行OLS回歸得殘差ejt，通過計算ejt的季度移動方差來得到房價波動率。

以上計算公式假定房地產開發(fā)商對本月房價的預測依賴于對過去3個月房價預測的準確度，只有當實際房價較大程度的偏離了預測的房價，房價不確定性σ^2jt才會顯著增加，若房地產投資市場存在實物期權，那么增加σ^2jt會顯著延遲項目開發(fā)時機。分城市計算的房價波動率結果統(tǒng)計描述見表1②由于篇幅有限，表1只列出了10個城市的月度價格波動率數據描述性統(tǒng)計信息。。

表1 城市房價波動率描述性統(tǒng)計③表中數據均為原始數據×10-4。Tab.1 Descriptive statistics of city house prices volatility

4.2.3 政策經濟因素變量 從近年房地產市場密集的宏觀調控政策來看，貨幣政策是調控的主要手段，這是因為房地產業(yè)具有高負債經營和大規(guī)模按揭貸款消費的特點，深受金融市場的影響。為此，本文運用貨幣市場的可觀測指標來間接測量政策因素。貨幣政策的傳導主要有貨幣渠道和信貸渠道。常用廣義的貨幣供應量M2來反映貨幣渠道傳導機制，M2同比增速反映投資的活躍程度，因此用M2同比增速作為政策因素的第一個代理變量。反映信貸渠道的常用指標是金融機構貸款余額，但其與M2高度相關，因此選用貸款利率指標?；趪鴥确康禺a開發(fā)貸款一般最長期限為3年，選用1—3年期貸款利率作為政策因素的第二個代理變量。發(fā)行央行票據是中央銀行近年來運用最頻繁的貨幣工具，其目的在于直接調整商業(yè)銀行的可貸資金量。其中3個月央票由于時間更短，調控更為靈活，更能反映市場的變化，因此選用3個月央票利率作為測量政策因素的第三個代理變量。此外，短期央票利率也是國內實體經濟中的基準利率，也可以作為無風險利率的代理變量。

投資成本主要指房地產開發(fā)成本，本文選用房屋平均造價作為開發(fā)成本的代理變量。全國34個大中城市的月度房屋造價信息難以獲取，但鑒于各城市所在省市地區(qū)內造價變動差異不大，將國家統(tǒng)計局公布的省市地區(qū)月度房屋竣工價值除以房屋竣工面積得到房屋平均造價。

租金房價比為商品住宅租金價格與商品住宅銷售價格之比。計算時將月度租金數值乘以12變成年度租金價格再除以銷售價格。

市場形勢可能會影響項目投資開發(fā)決策。當市場形勢好時，開發(fā)商可能會受到這種氛圍感染，做出非理性的決策。本文選取房價和成交量作為反映市場形勢的指標。

所有變量的描述性統(tǒng)計及預期見表2。

表2 變量描述性統(tǒng)計及預測符號Tab.2 Variable descriptive statistics and expected sign

4.3 模型選擇

為檢驗不確定性與項目開發(fā)時機的關系，本文采用34個大中城市面板數據進行分析，以增強模型的解釋力和可信度。根據前述理論分析和選取的變量，構建如下計量模型，為了降低異方差的影響，模型采用對數形式。

式10中，i = 1，…，N為截面數，t = 1，…，T為時序期數。為避免偽回歸，回歸分析前需檢驗數據的平穩(wěn)性，本文運用Eviews 6.0提供的Levin-Lin-Chu（同根情形）和ADF-Fisher（異根情形）兩種單位根檢驗方法對各變量進行平穩(wěn)性檢驗，結果如表3。

由表3中的9個變量的檢驗結果來看，所有變量都是平穩(wěn)的，據此判斷面板數據具有平穩(wěn)關系。進一步回歸分析前，需根據研究的數據來選擇合適的面板數據的模型。常用的面板數據模型有3種：混合估計模型、變截距模型與變系數模型，一般常用協方差分析來選擇模型形式。首先，進行F檢驗，計算得F2= 3.616＞F0.01（297，1734）≈1.221，拒絕混合估計模型，再計算F1= 0.133＜F0.01（264，1734）≈1.223，接受變截距模型。接下來利用Eviews 6.0進行Hausman檢驗，Hausman檢驗的原假說是認為模型為隨機效應模型，檢驗結果見表4，由于P值顯著異于零，因此拒絕原假設，模型設定為固定效應模型。綜上可知模型形式應選擇固定效應變截距模型。

表3 面板變量單位根檢驗Tab.3 Panel variables unit root tests

表4 Hausman檢驗Tab.4 Hausman tests

4.4 經驗檢驗結果

根據上述選擇的模型，利用Eviews 6.0進行回歸，考慮到截面之間可能的空間自相關，采用似不相關回歸方法（seeming unrelated regression）。結果如表5第（1）列，尤其關注的房價波動率與項目開工量之間在99%的置信水平下呈現出顯著的負相關關系，這驗證了實物期權的關鍵假說之一，即市場不確定性增大會延遲項目開發(fā)時機。房價波動率每提高一個單位標準差，項目開工量降低11.54%。這與國內外類似研究得出的結論是一致的，Holland等和Ott與Yi在類似研究中發(fā)現，房價不確定性提高一個單位標準差，商業(yè)地產開工量分別下降3%和27%。該結果從宏觀層面證實了國內房地產開發(fā)商在選擇項目開發(fā)時機上充分考慮了市場不確定，其反應策略也遵循了實物期權的思路。

政策因素中M2同比增速的影響顯著為正，3個月央票利率的影響顯著為負，與預期一致。M2同比增速提高一個單位標準差，項目開工量增加7.20%；3個月央票利率提高一個單位的標準差，項目開工量下降10.65%。這表明宏觀調控政策對開發(fā)商開發(fā)投資決策的影響是很大的，從側面反映出宏觀政策對調控閑置土地的有效性，尤其是貨幣政策。1—3年期貸款利率并沒有表現出顯著的影響，猜測可能的原因是由于樣本跨度時間短，貸款利率變動差異不大（變異系數僅為0.084），所以無法得到顯著的效應。此外由于3個月央票利率也可以作為無風險利率的代理變量，當3個月央票利率上升時，開發(fā)商將面臨著立即開發(fā)項目的資金使用成本增大和延遲開發(fā)土地的持有成本增大的兩難困境。負向效應的結果表明開發(fā)商更注重資金的使用成本，不為短期的資金困境所限制。推測可能原因是近些年國內房地產市場火爆，房價波動中穩(wěn)步上升，開發(fā)商普遍資金充實，銀行對市場信心充足，致使土地持有成本所帶來的限制作用被大幅削弱。

表5 模型回歸結果Tab.5 Regression results of model

開發(fā)成本表現出顯著的負向作用，平均造價每提高一個單位標準差，項目開工量下降4.50%，與預期一致，成本的上升會通過提高項目要求的預期價值來延遲項目開發(fā)時機。開發(fā)成本作為期權的“執(zhí)行價格”，應該對期權的執(zhí)行即項目的開發(fā)有非常大的影響，但結果顯示其影響作用只有4.50%，顯得較小。推測有兩種可能的原因，一是以單位造價代替開發(fā)成本減小了成本對開發(fā)商的限制作用。二是用省地區(qū)平均造價代替城市造價，會出現同省內的城市成本一樣，但項目開工量差異較大的情況，從而減弱了回歸效果。

租金率對項目開工量在5%顯著性水平下表現出顯著的正向作用，租金率越高，等待投資的機會成本越高，當租金率高到一定程度時，等待將沒有意義，因為過高的機會成本完全超過等待的期權價值，這時開發(fā)商越早投資收益越大。

反映市場形勢的房價和成交量均表現出顯著的正向作用。這一結果雖不能說明開發(fā)商在做出決策時會受到非理性因素干擾，但至少表明開發(fā)商的決策會受到當下市場形勢的影響。注意到價格是反映市場形勢的首要指標，但其對開發(fā)商加速項目開發(fā)的影響小于成交量。推測原因是近些年房價單向穩(wěn)步上漲的事實，使得開發(fā)商對市場信心充足，即使市場低迷時，價格也不會輕易下跌，這使得房價并不能非常真實的反映市場形勢。

4.5 穩(wěn)健性檢驗

4.5.1 變量替換 從理論上而言，房價漲跌是非常有粘性的。成交量作為反映市場形勢的除房價外最重要的參考變量，且能隨市場形勢迅速變化，因而選擇用商品住宅成交量波動率（volumevol）作為市場不確定性的第二個代理變量。表5第2列給出了回歸的結果，發(fā)現市場不確定性負向作用更強，成交量波動率提高一個單位標準差，項目開工量降低13%。另外，舍棄波動率變量直接進行回歸，結果列入第3列，其他變量方向和顯著性均沒有改變，但調整后的R2減小6.2%，這直接證明了市場不確定性會影響項目的開發(fā)時機。

考慮到開發(fā)商通過預測房價變化來做出決策可能有一定的滯后期，因此用滯后一期的房價（laghprice）取代當期房價，回歸結果列入第4列，各變量均顯著且方向沒有發(fā)生改變，房價和房價波動率的絕對值均變大了，可見滯后一期的房價對項目開發(fā)時機的影響更大。

4.5.2 不確定性的其他測量方法 根據現在所觀察到的房價來測量市場不確定性是開發(fā)商最有可能使用的方式，因此直接用房價的移動方差來測量市場的不確定性，同上文一致，預計開工到預售時間為3個月。當有一個月的房價與該季度平均房價有大幅的偏離時，房價的季節(jié)移動方差將變得很大。運用該方法測量的市場不確定性進行回歸的結果如表5第5列，房價波動率顯示出更強的負向效應。

在前文測量房價波動率時，假設房屋從開工到具備預售條件需要3個月的時間，事實上，沒有證據能了解到開發(fā)商究竟會利用多少期歷史房價數據來進行預測，因此為了測試關于3個月建造時間的假設，使用6個月的房價移動方差來測量市場不確定性，回歸結果列入表5第6列，房價波動率仍顯示出較大的負向影響，但同5列比較，系數的絕對值變小了，表明滯后3個月的房價對開發(fā)商項目開發(fā)決策的影響作用更大。

5 結論與思考

本文運用34個大中城市的房地產項目開發(fā)數據對項目開發(fā)時機的影響因素進行了經驗研究，結果顯示，市場不確定性提高一個單位標準差，項目開工量將降低11.54%，驗證了實物期權的關鍵假說。研究結果表明開發(fā)商在充滿不確定性的市場上，除了關注項目本身的價值外，也關注“等待”的價值。在影響項目開發(fā)時機決策的諸多因素中，市場不確定性對項目開發(fā)時機影響最大，這也是開發(fā)商閑置土地的主要原因。因此，破解土地閑置問題的關鍵是要降低市場的不確定性，穩(wěn)定房價的波動。此外，研究結果還表明政策因素對開發(fā)商做出投資開發(fā)決策也有著重要的影響，尤其是貨幣政策作用顯著，這意味著中央銀行通過貨幣政策可以有效地調控閑置土地問題，適度寬松的貨幣政策，可以擠出開發(fā)商手中囤積的部分土地，增加土地的實際供應。

雖然本經驗研究結果驗證了實權期權的關鍵假說，但注意到傳統(tǒng)實物期權模型都假定投資者的決策不受其他投資者影響，即市場上只有一個開發(fā)商，這與國內目前房地產市場開發(fā)商之間激烈的競爭現狀不符。此外，本文用貨幣市場的一些可測量指標來反映政策因素，但貨幣政策不能全部反映宏觀調控政策的影響。因而如何尋找到更準確的政策代理變量或者說如何用數學語言更好地表達政策影響，將是研究政策因素對期權價值影響的一個突破口。

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（本文責編：陳美景）

Timing Sequence of Real Estate Project Development and the Problem of Land Vacancy: An Empirical Test based on Panel Data of 34 Metropolises in China

ZHAI Dong, YAN Wei, WANG Yuan
（Institute of Construction Management, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China）

The purpose of this paper is to study the impacts of market uncertainty on the timing to develop real estate project, and to test the key hypothesis of real options, and to provide theoretical basis to solve the land vacancy. Method employed is econometric model. The results indicate that one-standard deviation increased in the market uncertainty reduces the new constructions of real estate projects by 11.54%. A one-standard-deviation increase in M2 growth increases the amount of new project start by 7.20%. A one-standard-deviation increase in 3-month central bank bills rate reduces the new constructions by 10.65%. It is concluded that the increase of market uncertainty would significantly delay the timing sequences of project development. The key hypothesis of real options is confirmed. The key to tackle the problem of idle vacancy is to lower price fluctuation. Policy factors have an important impact on the decision of project development, which indirectly reflects the effectiveness of monetary policy.

land economy; real options; panel data model; timing decision of project development; land vacancy

F293.3

A

1001-8158（2015）04-0041-08

10.13708/j.cnki.cn11-2640.2015.04.006

2014-04-16

2015-03-07

翟東（1979-），男，河南鄭州人，講師。主要研究方向為工程經濟和項目管理。E-mail: zhaidong@zju.edu.cn