我國(guó)住房市場(chǎng)向新型模式轉(zhuǎn)型的特征分析

張振海

（同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092）

0 引言

住房產(chǎn)業(yè)是我國(guó)的支柱產(chǎn)業(yè)，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量，并且涉及到國(guó)計(jì)民生、金融安全、政治安定、城市的健康發(fā)展等問(wèn)題，占有極其重要的地位。在當(dāng)前“去庫(kù)存、抑房?jī)r(jià)”的宏觀政策背景下，對(duì)庫(kù)存及房?jī)r(jià)問(wèn)題的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

當(dāng)前，我國(guó)的住房市場(chǎng)正面臨新的發(fā)展方向，從過(guò)去的短缺轉(zhuǎn)變?yōu)檫^(guò)剩的新階段。一、二線大城市商品住宅價(jià)格已經(jīng)脫離經(jīng)濟(jì)基本面形成過(guò)高的現(xiàn)象，而三、四線小城市庫(kù)存嚴(yán)重，實(shí)施“去庫(kù)存”的政策效果不明顯，反而促使一、二線大城市的房?jī)r(jià)進(jìn)一步攀升。當(dāng)供大于求時(shí)，價(jià)格應(yīng)是下降的，但住房市場(chǎng)卻出現(xiàn)了價(jià)格堅(jiān)挺的情況，此現(xiàn)象頗為矛盾。那么住房市場(chǎng)的庫(kù)存數(shù)量有多少？以及目前普遍認(rèn)為房?jī)r(jià)過(guò)高的判斷依據(jù)是什么？房?jī)r(jià)高的程度有多大？房?jī)r(jià)的構(gòu)成、形成過(guò)剩與過(guò)高的決定因素是什么？住房市場(chǎng)未來(lái)發(fā)展的方向是什么？

已有文獻(xiàn)從多方面對(duì)我國(guó)住房市場(chǎng)進(jìn)行了研究，對(duì)形成的現(xiàn)狀從理論上進(jìn)行了解釋，但對(duì)過(guò)剩庫(kù)存的量化，以及房?jī)r(jià)過(guò)高程度的判斷研究還不夠。本文將創(chuàng)新性地對(duì)此進(jìn)行研究，對(duì)過(guò)剩的庫(kù)存予以量化并對(duì)過(guò)高的數(shù)量予以判斷，再次是指出未來(lái)市場(chǎng)發(fā)展的前景。也正是基于對(duì)住房市場(chǎng)的庫(kù)存過(guò)多、房?jī)r(jià)過(guò)高的矛盾現(xiàn)象進(jìn)行研究，解惑產(chǎn)生此現(xiàn)象的原因，并對(duì)住房市場(chǎng)的發(fā)展方向進(jìn)行判斷，明晰它們?cè)跁r(shí)間與空間維度上的特征，目的在于準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)和發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)運(yùn)行的規(guī)律，為制訂政策的有效性和科學(xué)性提供依據(jù)。

1 我國(guó)住房市場(chǎng)的現(xiàn)狀特征

我國(guó)的住房市場(chǎng)可以分為四個(gè)階段，1978—1991年為孕育階段，1992—1998年為起步階段，1999—2012年為高速發(fā)展階段，2013年至今為新階段。新階段主要有兩大特征：

1.1 局部與階段性過(guò)剩

住房市場(chǎng)出現(xiàn)了局部與階段性過(guò)剩，體現(xiàn)在如下四個(gè)方面：

（1）庫(kù)存嚴(yán)重

目前住房庫(kù)存逐步增大，庫(kù)存可以分為狹義與廣義，前者指已竣工但未能售出（S狹義庫(kù)存量=S空置面積），后者指當(dāng)年度能用于銷售的面積（S廣義庫(kù)存量=S施工面積+S竣工面積+S空置面積-（9/12）S新開(kāi)工面積-S銷售面積），統(tǒng)計(jì)2005—2015年數(shù)據(jù)，顯示從2013年開(kāi)始起，狹義與廣義庫(kù)存量同步都出現(xiàn)了加劇的現(xiàn)象，合理的廣義去化周期，中國(guó)指數(shù)研究院認(rèn)為是6～12個(gè)月，中國(guó)社會(huì)科學(xué)院城市與競(jìng)爭(zhēng)力研究中心認(rèn)為是6～18個(gè)月。依此標(biāo)準(zhǔn)則出現(xiàn)了嚴(yán)重的庫(kù)存，如表1所示。

表1 我國(guó)商品住宅狹義和廣義庫(kù)存量 (面積：億平方米，周期：月)

（2）城市化新增人口住房需求小于供給的過(guò)剩

2011年全國(guó)住宅竣工面積供給為721.9萬(wàn)套，而此年新增全國(guó)城市人口2101萬(wàn)人，按2.9人①2012年度全國(guó)城市平均家庭人口數(shù)。/套住宅計(jì)算，則為7城市化過(guò)程中的新增城市人口是需求最大的因素，即從2012年起我國(guó)城市化新增24萬(wàn)套，達(dá)到供給接近新增城市人口需求，此后年份出現(xiàn)了此部分人口的供給過(guò)剩，而人口住房需求小于供給開(kāi)始過(guò)剩。如圖1所示。

圖1 全國(guó)城市人口年新增加人數(shù)需求住房與年竣工趨勢(shì)

（3）人均住房面積指標(biāo)過(guò)剩

我國(guó)城市人均住房面積在1978年是6.7平方米，到2015年增長(zhǎng)為36.6平方米，參照發(fā)達(dá)國(guó)家的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)計(jì)我國(guó)的住房面積飽和值約為40平方米，但按現(xiàn)在較低的經(jīng)濟(jì)水平所匹配的住房需要水平已形成面積指標(biāo)過(guò)剩，即較低的經(jīng)濟(jì)水平卻達(dá)到發(fā)達(dá)國(guó)家的居住面積水平，還高于韓國(guó)與香港地區(qū)，而我國(guó)仍是發(fā)展中國(guó)家，按經(jīng)濟(jì)發(fā)展的匹配水平，形成面積水平的相對(duì)過(guò)剩。如表2所示。

表2 我國(guó)與世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)2016年度的人均住宅面積與GDP水平對(duì)比

（4）規(guī)劃性指標(biāo)過(guò)剩

國(guó)務(wù)院一項(xiàng)關(guān)于12個(gè)省會(huì)城市和144個(gè)地級(jí)市的調(diào)查顯示，省會(huì)城市平均規(guī)劃4.6個(gè)新城（新區(qū)），地級(jí)城市平均規(guī)劃1.5個(gè)新城，全國(guó)新城規(guī)劃人口達(dá)34億，遍布于全國(guó)各地的開(kāi)發(fā)區(qū)、新區(qū)即是明證。而中國(guó)人口達(dá)到高峰期也只有15億左右，因此存在規(guī)劃性過(guò)剩。

1.2 房?jī)r(jià)出現(xiàn)過(guò)高的現(xiàn)象

房?jī)r(jià)出現(xiàn)過(guò)高的現(xiàn)象，體現(xiàn)在如下三個(gè)方面：

（1）住房購(gòu)買力進(jìn)行衡量標(biāo)準(zhǔn)的判定

“房?jī)r(jià)收入比”是體現(xiàn)住房購(gòu)買能力的指標(biāo)之一，國(guó)際合理范圍在3～6之間。統(tǒng)計(jì)我國(guó)四大城市（GDP排名）與部分西方國(guó)家的房?jī)r(jià)收入對(duì)比，如圖2顯示，我國(guó)的“房?jī)r(jià)收入比”高于部分西方國(guó)家，我國(guó)“房?jī)r(jià)收入比”數(shù)值為28.3，遠(yuǎn)大于它們的平均值8.7。再對(duì)中小城市也進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果相同（略）。因此從“房?jī)r(jià)收入比”反映的購(gòu)買力來(lái)進(jìn)行衡量，我國(guó)的住房?jī)r(jià)格已形成高水平。

圖2 中國(guó)與部分國(guó)家四大城市房?jī)r(jià)收入比。

2 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

（2）泡沫度的衡量判斷

借鑒Abraham等（1996）模型（理念是：假設(shè)始于某個(gè)時(shí)點(diǎn)，房?jī)r(jià)在經(jīng)濟(jì)基本面作用下有均衡的增長(zhǎng)率，否則產(chǎn)生偏離，偏離的程度即為泡沫度），建立泡沫計(jì)算模型{pt=(β0+β1x1+…+βixi)+{λ0+ λ1pt-1+ λ2(Logp*t-1-Log pt-1)}+μ}，其中，前半部分是表示用經(jīng)濟(jì)基本因素能夠解釋的房?jī)r(jià)基礎(chǔ)值，后半部分是表示偏差即泡沫值（具體計(jì)算略），全國(guó)35個(gè)大中城市泡沫度數(shù)值平均值結(jié)果，如表3所示，從2004年開(kāi)始形成價(jià)格的泡沫。

（3）房?jī)r(jià)與租金背離

由于租房只有使用屬性，而住房具有投資與使用的雙重屬性，因而存在投資機(jī)會(huì)時(shí)，則會(huì)產(chǎn)生兩者的偏離，房?jī)r(jià)會(huì)超過(guò)正常的水平，形成價(jià)格過(guò)高。以1999年（住房商品化第一年）作為研究起始點(diǎn)，假定全國(guó)35個(gè)大中城市房?jī)r(jià)與房租的指數(shù)都為100，2015年增長(zhǎng)到房?jī)r(jià)指數(shù)為401、房租指數(shù)為179，兩者背離，如圖3所示。

2.1 供給模型

土地價(jià)格、建設(shè)成本、房屋竣工面積、完成投資額、貨幣（M2）發(fā)行量、貸款利率等因素，都會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生影響，對(duì)其進(jìn)行相關(guān)性分析以甄別影響作用的強(qiáng)度，并使用SPSS軟件分析，結(jié)果顯示房?jī)r(jià)與五個(gè)變量相關(guān)，都通過(guò)了1%的檢驗(yàn)，只有貸款利率顯示未通過(guò)而舍去此變量。設(shè)定被解釋變量P代表房?jī)r(jià)、X10代表貨幣(M2)發(fā)行量、X12代表建設(shè)成本、X13代表土地價(jià)格、X14代表完成投資額、X15代表房屋竣工面積，建立回歸方程為：

2.2 需求模型

圖3 全國(guó)35個(gè)大中城市房?jī)r(jià)、租金指數(shù)走勢(shì)

表3 全國(guó)35個(gè)大中城市1999年—2015年間房?jī)r(jià)泡沫平均值計(jì)算結(jié)果值

租金、人口、可支配收入、貨幣發(fā)行量 M2、CPI、存款額、貸款利率、GDP總量等因素，都會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生影響，使用SPSS軟件進(jìn)行相關(guān)性分析以甄別影響作用的強(qiáng)度，得出房?jī)r(jià)與其他六個(gè)變量相關(guān)，都通過(guò)了1%的檢驗(yàn)，只有貸款利率顯示未通過(guò)而舍去此變量。設(shè)定被解釋變量P代表房?jī)r(jià)、R代表租金、X6代表人口、X8代表可支配收入、X10代表貨幣發(fā)行量M2、X11代表CPI、X16代表居民存款、X18代表GDP總量，建立回歸方程為：

2.3 供求模型

基于以上供給與需求的決定因素分析，將兩者結(jié)合為經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的基本要素分析，形成綜合方程，即房?jī)r(jià)影響因素模型，如下：

2.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

采用1999—2015年間全國(guó)35個(gè)大中城市面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源為35個(gè)城市《統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)人民銀行網(wǎng)站，租金為房產(chǎn)網(wǎng)站（房天下、鏈家、58同城、安居客）中公布掛牌租金價(jià)格，進(jìn)行租賃指數(shù)倒推算出歷史年份租金的價(jià)格。

3 影響房?jī)r(jià)的因素分析

用EViews軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，豪斯曼檢驗(yàn)采用固定效應(yīng)回歸，得出擬合優(yōu)度R2值為0.938037，說(shuō)明11個(gè)變量可以在93.8037%的范圍內(nèi)解釋房?jī)r(jià)的變化，擬合程度高，但有4個(gè)變量沒(méi)有通過(guò)t檢驗(yàn)值，P值大于0.05或0.10，說(shuō)明模型上可能存在多重共線性，需要對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，采用逐步回歸的方法進(jìn)行，具體如表4所示。

從表4可以得出結(jié)果是經(jīng)過(guò)5次回歸，全部P值已達(dá)到小于5%的范圍內(nèi)，但D-W值顯示存在正自相關(guān)性，添加AR(1)對(duì)其進(jìn)行修正，經(jīng)過(guò)8次回歸，全部P值達(dá)到小于0.05，最終確定保留的影響房?jī)r(jià)因素為：租金（R）、建設(shè)成本（X12）、土地價(jià)格（X13）、房屋竣工面積（X15）、GDP總量（X18）共5個(gè)變量。擬合優(yōu)度為0.966842，可以在96.6842%范圍內(nèi)解釋變量對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度。模型方程中F檢驗(yàn)值為378.3351，通過(guò)F檢驗(yàn)值。模型的P值為0說(shuō)明整體上變量與被解釋變量存在較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系。常數(shù)及7個(gè)變量都通過(guò)t檢驗(yàn)，并且變量的P值也小于0.05，因此模型能有效對(duì)房?jī)r(jià)進(jìn)行解釋。租金（R）、建設(shè)成本（X12）、土地價(jià)格（X13）、GDP總量（X18）此4個(gè)變量的系數(shù)符號(hào)設(shè)定為正，與預(yù)期符號(hào)相同。房屋竣工面積（X15）的符號(hào)為負(fù)，與預(yù)期符號(hào)相符（供給越多，價(jià)格越低）；最終房?jī)r(jià)供求關(guān)系模型方程：

最終得出其中5個(gè)因素對(duì)租金起到顯著的決定作用，即租金(R)每變動(dòng)1元/平方米/月時(shí)，房?jī)r(jià)相應(yīng)變動(dòng)為110.7671元/平方米；建設(shè)成本(X12)每變動(dòng)1元時(shí)，房?jī)r(jià)相應(yīng)變動(dòng)0.61082元；土地價(jià)格(X13)每變動(dòng)1元時(shí)，房?jī)r(jià)相應(yīng)變動(dòng)0.043642；房屋竣工面積(X15)每變動(dòng)1萬(wàn)平方米時(shí)，房?jī)r(jià)則相應(yīng)變動(dòng)-0.441893元，GDP總量(X18)每變動(dòng)1億元時(shí)，相應(yīng)房?jī)r(jià)變動(dòng)0.626266元/平方米。

因此，決定房?jī)r(jià)的因素是此5項(xiàng)，在治理過(guò)剩與房?jī)r(jià)過(guò)高時(shí)能有的放矢。

4 現(xiàn)狀產(chǎn)生的原因與未來(lái)發(fā)展的方向

4.1 現(xiàn)狀產(chǎn)生的原因

表4 變量逐步減少回歸P值檢驗(yàn)結(jié)果

在經(jīng)典供求關(guān)系中“過(guò)剩與高價(jià)”是一個(gè)矛盾的現(xiàn)象，根據(jù)影響房?jī)r(jià)的因素進(jìn)行解釋：（1）從影響房?jī)r(jià)的實(shí)證中發(fā)現(xiàn)，正相關(guān)的租金、成本、地價(jià)、GDP連年上漲，而負(fù)相關(guān)的供給竣工面積所占權(quán)重少，以及供給在大城市中連年減少，加劇了房?jī)r(jià)的上漲；而供給在小城市中連年增大，推動(dòng)形成了庫(kù)存；總體上形成了價(jià)格降不了，但庫(kù)存也少不了的現(xiàn)象。（2）我國(guó)正處于城市化進(jìn)程中，不像其他已完成城市化的國(guó)家，人口大量向城市轉(zhuǎn)移，產(chǎn)生住房需求的大量增加，特別是人口更多地向大城市集聚，包括小城市向大城市的轉(zhuǎn)移，進(jìn)一步加劇了前者房?jī)r(jià)的上漲，后者人口流出后庫(kù)存的加大。（3）房屋既是消費(fèi)品，又是投資（投機(jī)）品的雙重屬性，從泡沫現(xiàn)象中可以佐證，購(gòu)買者預(yù)期與預(yù)期的累計(jì)形成了房屋的高價(jià)格，雖然供給過(guò)剩，但預(yù)期形成了價(jià)格的“硬核”，仍是堅(jiān)挺的現(xiàn)象。而租房只有消費(fèi)性，房屋出現(xiàn)投資時(shí)則推動(dòng)形成高價(jià)格，兩者產(chǎn)生背離。

4.2 未來(lái)發(fā)展的方向

盡管出現(xiàn)了過(guò)剩的現(xiàn)象，但我國(guó)的城市進(jìn)程目前只有57.35%（2016年數(shù)據(jù)），如果達(dá)到發(fā)達(dá)國(guó)家的標(biāo)準(zhǔn)80%～90%，仍會(huì)有大量人口向城市轉(zhuǎn)移。根據(jù)決定房?jī)r(jià)的GDP因素，決定房?jī)r(jià)泡沫的人口因素，應(yīng)用Gompertz（Ht=H*·eα·eβ·GDPPCt）模型計(jì)算未來(lái)住房的需求量（計(jì)算過(guò)程略）得出結(jié)論：在2018—2030年間，需求住宅面積的數(shù)量仍在17.53～22.77億平方米/年，因此未來(lái)仍有需求，目前的過(guò)剩是經(jīng)濟(jì)下行、房?jī)r(jià)過(guò)高導(dǎo)致購(gòu)買力下降等因素綜合形成的，是階段性過(guò)剩，住房市場(chǎng)仍有發(fā)展的空間。那么在住房市場(chǎng)新背景下，我國(guó)的住房市場(chǎng)將何去何從？根據(jù)決定房?jī)r(jià)的因素、市場(chǎng)價(jià)格運(yùn)行的邏輯，以及借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)，本文認(rèn)為我國(guó)的住房市場(chǎng)將向以下幾個(gè)方向發(fā)展：（1）住房市場(chǎng)的租賃比例上升，將形成租購(gòu)并舉的狀態(tài)，城市家庭住房租賃率從13%①2013年西南財(cái)經(jīng)大學(xué)所做《中國(guó)家庭金融調(diào)查報(bào)告》。向發(fā)達(dá)國(guó)家的水平方向發(fā)展，如瑞士70.52%、德國(guó)60.42%。（2）向“互聯(lián)網(wǎng)+”模式發(fā)展，在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，住房市場(chǎng)需要利用互聯(lián)網(wǎng)思維，借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)開(kāi)發(fā)經(jīng)營(yíng)進(jìn)行顛覆性創(chuàng)新。（3）住房市場(chǎng)向智能化、綠色建筑方向發(fā)展。（4）住房市場(chǎng)向養(yǎng)老型發(fā)展。我國(guó)從2000年開(kāi)始就已進(jìn)入了老年型社會(huì)，住宅市場(chǎng)將向養(yǎng)老型方向發(fā)展，老年公寓、養(yǎng)老院以及與老年人相配套的住房設(shè)施將形成大量的需求。（5）住宅配套的傳統(tǒng)商業(yè)量將進(jìn)一步萎縮。近年來(lái)在互聯(lián)網(wǎng)及電子商務(wù)快速增長(zhǎng)擠壓下，以及城市規(guī)劃的傳統(tǒng)定位布局與建設(shè)的周期時(shí)滯，共同形成了傳統(tǒng)商業(yè)面積過(guò)剩。（6）住房市場(chǎng)向城市群的方向發(fā)展。大城市住房市場(chǎng)規(guī)模不能無(wú)限擴(kuò)大，而向城市群的住房市場(chǎng)方向發(fā)展就能有效解決既向大城市集聚，又能緩解高房?jī)r(jià)的可持續(xù)發(fā)展問(wèn)題，同時(shí)城市群的發(fā)展也是新經(jīng)濟(jì)地理格局下的必然趨勢(shì)。（7）住房市場(chǎng)進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段。我國(guó)經(jīng)濟(jì)從2012年起進(jìn)入了“新常態(tài)”，增長(zhǎng)率下降到6%左右，參照庫(kù)茲涅茨法則，我國(guó)的住房市場(chǎng)將處于穩(wěn)定發(fā)展的新常態(tài)階段。因此過(guò)去高速發(fā)展的住房市場(chǎng)將不復(fù)存在，代替為新常態(tài)的穩(wěn)定性住房市場(chǎng)。（8）住房市場(chǎng)的供給集聚加劇，房產(chǎn)企業(yè)經(jīng)過(guò)二十年多年的發(fā)展，行業(yè)逐步向壟斷競(jìng)爭(zhēng)與寡頭壟斷方向發(fā)展。（9）住房市場(chǎng)在“胡煥庸線”東側(cè)內(nèi)進(jìn)一步集聚。西側(cè)是生態(tài)屏障，將以生態(tài)恢復(fù)和保護(hù)為主。東側(cè)區(qū)域?qū)⑦M(jìn)一步向大城市為中心的區(qū)域集聚。（10）住房持有成本上升。我國(guó)的住房持有成本將由現(xiàn)在幾乎零成本向一定額度發(fā)展，主要會(huì)表現(xiàn)在房產(chǎn)稅的征收上。

5 結(jié)論

（1）本文首先用量化等方法分析得出，我國(guó)住房市場(chǎng)現(xiàn)階段形成了過(guò)多的庫(kù)存，供給出現(xiàn)了過(guò)剩。然后用“房?jī)r(jià)收入比”、泡沫量化及房?jī)r(jià)與租金剪刀差的方法，得出我國(guó)城市房?jī)r(jià)已達(dá)到偏高的水平。并通過(guò)實(shí)證得出影響房?jī)r(jià)的主要因素有租金、建設(shè)成本、地價(jià)、房屋竣工面積、GDP總量，由它們決定了房?jī)r(jià)的水平。

（2）基于我國(guó)住房市場(chǎng)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)，判斷未來(lái)我國(guó)住房市場(chǎng)仍有需求，并向租購(gòu)并舉、“互聯(lián)網(wǎng)+”、智能化、綠色建筑、老齡化人口居住、傳統(tǒng)配套商業(yè)需求減少、城市群、新常態(tài)經(jīng)濟(jì)、供給寡頭壟斷住房供應(yīng)商、胡煥庸線、持有成本增加等方向發(fā)展，并且決定未來(lái)房?jī)r(jià)的市場(chǎng)也將由這些新的因素起到影響作用。