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    限購政策對不同城市房價影響程度分析

    2018-05-14 08:54王新哲柴婷周喬澤
    創(chuàng)新 2018年3期
    關鍵詞:回歸分析

    王新哲 柴婷 周喬澤

    [摘 要] 文章基于2010年6月至2016年11月我國超一線城市(上海、廣州、深圳)和一線城市(南京、武漢、杭州)的加權平均房價,通過采用多元回歸實證分析法,研究住房限購政策對兩大類型城市房價的影響效應。實證結果表明,就短期而言,住房限購政策不但無法抑制房價增長,而且還會起到促進作用,其中限購政策對超一線城市的房價上漲的促進作用較一線城市更為明顯。針對現(xiàn)實狀況和比較分析結果,提出在出臺限購政策的同時應配套采取相應的政策,使得政策效用最大化。

    [關鍵詞] 住房限購; 房產(chǎn)價格; 回歸分析

    [中圖分類號] F293.3 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673-8616(2018)03-0066-07

    隨著我國經(jīng)濟高速發(fā)展,特別是改革開放之后,我國城鎮(zhèn)房價進入了一個全面高漲的發(fā)展階段。伴隨著經(jīng)濟高速發(fā)展,城市化水平提高,家庭趨于小型化,生活質量的提高,人們對于住房的剛性需求逐步上升。在市場經(jīng)濟下,房地產(chǎn)市場泡沫不斷擴大,部分超一線、一線城市房價給人們生活帶來巨大壓力。政府為了保持經(jīng)濟平穩(wěn)運行,針對房地產(chǎn)市場問題出臺了相關政策。本文主要分析限購政策對不同城市房價影響程度,根據(jù)實證結果給出相應的對策和建議。

    一、文獻綜述

    隨著我國經(jīng)濟不斷發(fā)展,人均收入不斷增加,城市住宅價格不斷攀升,進一步引發(fā)國內(nèi)外大量熱錢涌入我國房地產(chǎn)行業(yè),導致房地產(chǎn)泡沫不斷擴大,加劇了我國城鎮(zhèn)居民的貧富差距 [1 ]。李夢玄(2013)認為當前我國房地產(chǎn)泡沫產(chǎn)生的主要原因包括需求不合理、信貸資金大量進入房地產(chǎn)市場的過分樂觀預期以及土地財政制度的缺失 [2 ]。為切實解決我國居民住房難的社會問題,我國于2016年提出住房限購政策,相繼共有21個城市調(diào)整了貸款利率、首付占比以及出臺了購房人群限定等相關政策,望能抑制房地產(chǎn)泡沫繼續(xù)擴大,杜絕投機性購房行為。

    張凌等(2017)通過圓頻率濾波和結構突變檢驗法對2004年至2015年杭州市主城區(qū)新建商品房進行實證分析,結果表明限購令等調(diào)控政策對杭州住宅價格和交易量具有影響周期長、幅度大的特點 [3 ]。米晉宏和劉沖(2017)利用我國90個地級市2010年6月至2013年12月的新建住宅均價數(shù)據(jù),運用多元回歸分析得出,長期而言,住房限購政策對房價下降有促進作用 [4 ]。而陳通和張小宏(2012)基于我國90個重點城市數(shù)據(jù)分析得出住房限購政策只能在短期內(nèi)抑制房價上漲,長期而言效果較為一般 [5 ]。韓永輝等(2014)以全國33個大中城市的月度數(shù)據(jù)為研究樣本,分析得出房地產(chǎn)限購政策對抑制房價上漲,促進房價理性回歸起了顯著作用,但其作用力度仍待加強 [6 ]。吳耀國等(2016)通過對成都兩個區(qū)域房價全樣本微觀數(shù)據(jù)分析得出,限購政策對住房價格的負向影響是顯著的,且會導致消費者更加偏好于購買較大面積住房 [7 ]??傮w來看,實施限購政策城市房價會相對于沒有實施限購城市房價下降2.5%,但交易量卻有可能反向增長 [8 ],與上述結果不同。

    但是,王敏(2013)通過對供給方的行為分析,同時利用70個城市的房價數(shù)據(jù)分析得出限購并未抑制新房價格上漲,且對二手房市場的價格抑制也十分有限 [9 ]。

    綜上所述,前人更多研究限購政策對總體房地產(chǎn)市場的影響程度,而將房地產(chǎn)市場根據(jù)所在城市規(guī)模進行劃分,然后比較分析住房限購在不同規(guī)模城市的政策效果實證研究還相對較少。本文根據(jù)中國指數(shù)研究院所發(fā)布的《百城價格指數(shù)報告》篩選出超一線城市(上海、廣州、深圳)以及一線城市(杭州、南京、武漢)2010年6月至2016年11月的月度房產(chǎn)加權平均數(shù)據(jù),再從《中國統(tǒng)計年鑒》選取相應匹配數(shù)據(jù),研究住房限購政策對不同發(fā)展水平城市房價的影響程度。通過實證分析,根據(jù)所得結果給出合理的解釋,并提出相應的對策和建議。

    二、實證分析

    (一)模型構建

    為實證檢驗限購的政策效果,本文設城市住房加權平均價格為被解釋變量,是否實施限購政策為主要解釋變量,以此得出基本回歸分析模型如下:

    (三)數(shù)據(jù)來源與平穩(wěn)性檢驗

    正常情況下住房價格的數(shù)據(jù)主要有房價指數(shù)和住房均價兩種,房價指數(shù)通常選取某一年房價作為基期進行標準化,這使得不同城市之間不具有可比性,而住房均價的可比性更高,是比較合理的研究對象。將上海、廣州、深圳歸為一類同屬超一線城市,將杭州、南京、武漢三個一線城市歸為一類進行研究比較分析。數(shù)據(jù)來源于中國指數(shù)研究院所發(fā)表的《百城價格指數(shù)報告》,時間跨度為2010年6月至2016年11月。城市特征變量數(shù)據(jù)來自各個城市各年度統(tǒng)計年鑒。為保證數(shù)據(jù)的可靠性,本文在回歸前先進行平穩(wěn)性檢驗。各變量描述性統(tǒng)計見表1。

    對住房加權價格數(shù)據(jù)做ADF平穩(wěn)性檢驗,結果表明交易價格樣本數(shù)據(jù)為平穩(wěn)序列。

    (四)回歸分析

    對超一線城市住房價格進行回歸分析,其結果見表2。

    結果表明模型總體對房價解釋效果較好,調(diào)整后的R2達到0.882,且整個模型在0.1%的置信水平下顯著,基本能夠解釋房價的影響因素。其中,限購政策的實施導致超一線城市的房價上漲2664.252元每平方米,且在5%的顯著水平下顯著,這是因為在短期內(nèi)限購政策的推出可能增加人們的購房欲望,從而促使人們在政策實施前進行購房,導致市場的住房的需求增加,根據(jù)供需理論在供給不變的情況下,需求增加會導致商品價格的上漲,住房的供給短期內(nèi)無法及時發(fā)生改變,致使在實施限購政策后房價不降反升的效果。

    此外,人均可支配收入以及城市總人口數(shù)對房價的影響均為正相關,且在0.1%顯著水平下顯著。房地產(chǎn)交易量對城市住房價格的影響并不顯著,反映我國商品市場的信息傳播較慢,市場的效率較低,無法根據(jù)市場供求狀況及時調(diào)整價格。前一年房地產(chǎn)的投資總額與房價也為負相關,平均上一年房地產(chǎn)投資每增加一億元,就會導致當年房價下降32.71元每平方米。房貸利率的變化對房價的影響程度則較為明顯,平均房貸利率每增加1%,就會導致房價下降245116.6元每平方米,且在0.1%的顯著水平上顯著。

    對一線城市住房價格進行相關影響因素回歸分析,其結果見表3。

    與超一線城市分析結果相同,模型較好地解釋了房地產(chǎn)價格的各影響因素,同時限購政策也與超一線城市一樣,在短期內(nèi)對房價起到促進作用,且其統(tǒng)計分析結果更為顯著,顯著水平達到0.1%,但其效果未如超一線城市一般明顯,限購政策的實施只引起房價上漲1017.211元每平方米。此外,城市常住人口對房價影響的顯著水平較高,但與超一線城市不同,一線城市的常住人口增長反而導致房價下跌。本文認為其可能原因為與一線城市不同,超一線城市的常住人口增加更多變現(xiàn)為中高級人才,而一線城市人口的增長則更多為普通學歷勞動力,這導致一線城市的勞動力供給增加引起勞動力價格下降,房地產(chǎn)開發(fā)的成本下降,從而導致房地產(chǎn)價格反而下降。其他影響因素均與超一線城市結果類似。

    三、結論與啟示

    (一)研究結論

    1.短期住房限購政策會促進房價上漲

    研究表明,短期內(nèi)住房限購政策不但無法抑制房價增長,還會起到促進作用,其中對超一線城市的促進程度更加明顯。住房限購政策的信息披露可能導致消費者為規(guī)避政策管制而提前購買住房,從而引起房地產(chǎn)市場的短期需求上漲,且由于房地產(chǎn)市場的供給基本保持穩(wěn)定,導致商品住房供不應求,房地產(chǎn)市場呈現(xiàn)賣方市場,從而引起房價上漲。

    2.限購政策對于超一線城市房價更為敏感

    根據(jù)實證結果可以看出,限購政策對超一線城市的房價上漲的促進作用較一線城市更為明顯,可見超一線城市大額消費水平更高,市場調(diào)整速度更快,消費者能在政策信息披露與具體實施期間更快反應提前購買住房,而供給市場也能更快根據(jù)市場需求變化調(diào)整價格,使房價較一線城市上漲幅度更大。

    3.一線城市的常住人口增長導致房價下跌

    與一線城市不同,超一線城市的常住人口增加更多升級為中高級人才,而一線城市人口的增長則更多為普通學歷勞動力,這導致一線城市的勞動力供給增加引起勞動力價格下降,房地產(chǎn)開發(fā)的成本下降,從而導致房地產(chǎn)價格反而下降。

    (二)政策建議

    政府在出臺住房限購政策的同時,可以通過配套政策來緩解限購政策對房價增長的經(jīng)濟矛盾。第一,進一步增加城市保障性住房建設,加大落實租售同權政策,尤其是對于超一線城市而言,城市人口數(shù)量大,解決剛需人群住房、緩解房地產(chǎn)市場供求失衡問題更為迫切。第二,提高銀行貸款利率,提高二手房交易稅、房地產(chǎn)稅、物業(yè)稅等相關稅收,增加轉讓房產(chǎn)以及持有房產(chǎn)等成本,防止投資性資金流入房地產(chǎn)領域。第三,提高我國金融資本市場開放程度,提高實體經(jīng)濟投資回報率,拓寬人們的投資渠道。房地產(chǎn)市場呈現(xiàn)賣方市場,商品住房供不應求,其中一個重要原因是人們的投資渠道較少,面對目前較高的通貨膨脹,銀行存款利率太低,旺盛的投資需求唯有高回報的房地產(chǎn)市場能滿足。因此,若能普及更多的金融資產(chǎn)的投資渠道,提高實體經(jīng)濟投資回報率,則人們對投資性住房需求將大幅減少,房價得到減緩。

    參考文獻:

    [1]陳彥斌,邱哲圣.高房價如何影響居民儲蓄率和財產(chǎn)不平等[J].經(jīng)濟研究,2011(10):25-38.

    [2]李夢玄,曹陽.我國房地產(chǎn)市場泡沫的測度及成因分析——基于行為金融理論的視角[J].宏觀經(jīng)濟研究,2013(3):86-91.

    [3]張凌,常欣,溫海珍.重大事件與政策調(diào)整對杭州市住房市場價量波動的影響[J].浙江大學學報(理學版),2017,44(3):363-368.

    [4]米晉宏,劉沖.住房限購政策與城市房價波動分析[J].上海經(jīng)濟研究,2017(1):101-111.

    [5]陳通,張小宏.限購措施對新建商品住房市場的量價影響研究[J].廣東社會科學,2012(6):53-60.

    [6]韓永輝,黃亮雄,鄒建華.房地產(chǎn)“限購令”政策效果研究[J].經(jīng)濟管理,2014(4):160-170.

    [7]吳耀國,杜江,鄧國營.限購政策對住房市場影響的實證分析[J].統(tǒng)計與決策,2016(22):126-129.

    [8]喬坤元.住房限購令真的起作用了嗎?——來自中國70大中城市的證據(jù)[J].經(jīng)濟與管理研究,2012(12):25-34.

    [9]王敏,黃瀅.限購和房產(chǎn)稅對房價的影響:基于長期動態(tài)均衡的分析[J].世界經(jīng)濟,2013(1):141-159.

    [責任編輯:吳壽平]

    Abstract: Based on the weighted average housing price in super first tier cities (Shanghai, Guangzhou and Shenzhen) and in first tier cities (Nanjing, Wuhan and Hangzhou) from June 2010 to November 2016, the paper studies the impact of restriction policy on housing prices in different cities by using multiple regression analysis. The empirical results show that, in the short term, the housing restriction policy cannot curb the growth of housing prices, but instead plays a catalytic role. The policy of limiting purchase which promotes the rise of housing prices in the super line cities is more obvious than that in the first tier cities. In view of the actual situation and the results of comparative analysis, it is proposed that the corresponding policies should be adopted at the same time, so as to maximize the effectiveness of the policy.

    Key words: Housing Restriction; House Price; Regression Analysis

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