基于PVAR模型的保障性住房供給規(guī)模影響因素的實證研究

(河北工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,天津 300401)

1 引言

我國指出,要加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度,讓全體人民住有所居。為了緩解住房市場供需矛盾,有效解決中低收入家庭安居問題,全面實現(xiàn)“住有所居”目標(biāo),國家大力推行保障性住房建設(shè)。雖然,我國保障性住房建設(shè)不斷加強,保障性住房體系不斷完善,但保障性住房供給仍不足,存在住房保障制度缺陷、融資渠道單一、效率低下等問題。因此,探究保障性住房供給不足的原因,影響保障性住房供給規(guī)模的因素成為學(xué)者們關(guān)注的焦點。范欣革等[1]采用2004—2011年重慶市保障性住房規(guī)模相關(guān)的統(tǒng)計數(shù)據(jù),建立GM(1,1)數(shù)學(xué)模型分析影響重慶市保障性住房規(guī)模的主要因素;王根賢[2]研究認(rèn)為,土地出讓收入是現(xiàn)行財政分權(quán)體制下地方財政的重要組成部分,地方政府缺乏對保障性住房建設(shè)的內(nèi)在激勵機制;賈春梅[3]通過研究發(fā)現(xiàn)影響保障性住房供給不足的主要原因是地方官員晉升競爭,財政分權(quán)對保障性住房供給的影響存在區(qū)域差異,總體上為負(fù)影響?？梢娽槍ΡＵ闲宰》抗┙o規(guī)模影響因素的研究,大多針對某一省市或地區(qū),采用經(jīng)濟適用房數(shù)據(jù)替代保障性住房數(shù)據(jù),對影響因素進行識別研究,但未對影響程度和影響方式展開深入研究。本文對保障性住房供給規(guī)模指標(biāo)進行估計計算,運用聚類—灰色關(guān)聯(lián)法對保障性住房供給規(guī)模影響因素進行識別與篩選,得出主要影響因素；建立PVAR模型,采用我國2004—2016年29個省市的面板數(shù)據(jù),運用脈沖分析和方差分解等方法,對保障性住房的供給規(guī)模及其主要影響因素間的動態(tài)互動關(guān)系進行實證研究。

2 指標(biāo)選取與研究設(shè)計

2.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

保障性住房供給規(guī)模影響因素較多且復(fù)雜,如何全面測度影響保障性住房供給規(guī)模的因素,如何建立一個合理的指標(biāo)體系,目前尚無文獻可考究。基于理論分析和文獻綜述結(jié)果,保障性住房供給受政府、市場和消費者三方的共同影響。以國內(nèi)外研究高頻指標(biāo)[4-8]為參考,本文從這三方面提出了14項可能影響保障性住房供給規(guī)模的備選變量。

作為政府提供的一種準(zhǔn)公共物品,保障性住房政策的執(zhí)行主體是地方政府,地方政府對保障性住房供給的調(diào)控和行為取向決定了保障性住房供給規(guī)模。經(jīng)濟發(fā)展水平的高低是解決保障性住房供給問題的基礎(chǔ),經(jīng)濟快速發(fā)展極大地保障了政府的財政供給能力。一個國家或地區(qū)的人均地區(qū)生產(chǎn)總值直接體現(xiàn)其經(jīng)濟發(fā)展水平,是政府制定計劃和政策的依據(jù),因此引入人均地區(qū)生產(chǎn)總值這一變量。政府對保障性住房供給規(guī)模進行調(diào)控時,不僅要考慮地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平,還要考慮自身的財政能力。財政收入是政府為了實施公共政策和提供公共物品與服務(wù),通過一定渠道籌集的資金。保障性住房的投資建設(shè)主體是政府,建設(shè)資金主要來源于政府的財政收入,人均財政收入的多少反應(yīng)出政府的財政供給能力和財政預(yù)算是否充足,因此引入人均財政收入這一變量。同時,政府用于建造保障性住房的財政支出直接關(guān)系到政府對保障性住房建設(shè)的投入力度,因此引入人均財政支出這一變量。然而,在現(xiàn)行財政分權(quán)體制下,地方政府缺乏對保障性住房供給的財政激勵,保障性住房資金投入不足,資金被用于更能體現(xiàn)政績的項目上[3],因此引入財政分權(quán)化這一變量。人均GDP采用我國的統(tǒng)計年鑒算法,即地區(qū)生產(chǎn)總值與常住人口數(shù)的比值。人均財政收入與人均財政支出分別采用地區(qū)財政收入與常住人口比值和地區(qū)財政支出與常住人口比值。從現(xiàn)有文獻看,財政分權(quán)化普遍采用下級政府占上級政府財政收入或財政支出的比重表示[3]。為了消除人口規(guī)模的影響,采用地區(qū)人均財政支出與中央人均財政支出的比值表示財政分權(quán)化。

保障性住房是一種政策性住房,供給規(guī)模主要受政府的供給計劃限制。在制定計劃時,政府除考慮自身的財政能力外,還要考慮城鎮(zhèn)居民的需求情況。保障性住房的需求者是城鎮(zhèn)的低收入居民,所以低收入居民的收入、住房消費支出、人口結(jié)構(gòu)和居住現(xiàn)狀對保障性住房供給規(guī)模有重要影響,因此引入城市化率、恩格爾系數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、人均住房消費支出、老齡化比例、人均住房建筑面積6個變量。城市化率反映了城鎮(zhèn)常住人口的數(shù)量變化,城市化可促進經(jīng)濟增長,但也會增加貧困人口數(shù)量與規(guī)模,直接影響居民對保障性住房的需求,因此用城鎮(zhèn)人口與常住人口的比值表示。恩格爾系數(shù)反映出城鎮(zhèn)居民食品支出占消費總支出的比重,恩格爾系數(shù)越低,城鎮(zhèn)居民食品支出越小,用于住房支出的可能性越大,因此用食品支出與消費總支出的比值表示。城鎮(zhèn)居民人均可支配收入反映了居民的住房支付能力,該數(shù)值來源于相關(guān)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》。人均住房消費支出和人均住房建筑面積反映了城鎮(zhèn)居民居住現(xiàn)狀,決定了城鎮(zhèn)居民對保障性住房的需求狀況,人均住房消費支出用住房消費支出與城鎮(zhèn)人口的比值表示,人均住房建筑面積來源于住建部城鎮(zhèn)人口人均住房建筑面積的統(tǒng)計結(jié)果。老齡化比例反映了老年人人口在總?cè)丝谥械恼急取ｋS著我國老齡化程度的加劇,人口結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化,預(yù)測它與保障性住房供給存在一定關(guān)系。根據(jù)聯(lián)合國《人口老齡化及其社會經(jīng)濟后果》有關(guān)規(guī)定,60歲或65歲以上的人口比例超過10%或7%,則表示該國或地區(qū)進入老齡化[8],本文用65歲以上的人口占總?cè)丝诘谋戎当硎救丝诶淆g化程度。

很多研究表明,保障性住房市場和商品房市場發(fā)展并不是完全割裂的,兩者在價格、供給規(guī)模等方面存在一定聯(lián)系。保障性住房供給主要依賴于政府,政府的土地供應(yīng)是保障性住房建設(shè)的根基,因此引入住宅土地供應(yīng)面積這一變量。保障性住房和商品房是住宅市場供應(yīng)的兩種重要形式,住宅商品房價格受市場波動的影響顯著,商品房房價過高,低收入居民的支付能力降低,才會增加對保障性住房的需求。保障性住房建設(shè)主要依賴于政府財政,開發(fā)成本較高、收益較小,房地產(chǎn)商更傾向于投資建設(shè)商品房,在國家住宅土地供應(yīng)面積一定的情況下,商品房建設(shè)規(guī)模會對保障性住房供給造成一定的擠占效應(yīng),因此引入商品房竣工面積、商品房平均價格、商品房投資額三個變量。四個變量數(shù)值均來自于相關(guān)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》。

保障性住房的主要類別有經(jīng)濟適用房、公租房、廉租房等。由于2010年以前國家規(guī)定必須披露經(jīng)濟適用房數(shù)據(jù),且經(jīng)濟適用房數(shù)據(jù)統(tǒng)計較完整,大多數(shù)研究采用經(jīng)濟適用房竣工面積或經(jīng)濟適用房竣工面積占比來表示保障性住房供給規(guī)模[9，10]。隨著國家對保障性住房的支持與建設(shè),保障性住房各類別發(fā)展越來越豐富,僅用經(jīng)濟適用房竣工面積代表保障性住房供給規(guī)模存在較大誤差,且經(jīng)濟適用房數(shù)據(jù)披露截止于2010年,研究數(shù)據(jù)缺乏一定的時效性。因此,引入保障性住房竣工面積這一變量表示保障性住房供給規(guī)模,用PBS表示。保障性住房是我國城鎮(zhèn)住宅建設(shè)中一種特殊類型的住宅,竣工面積的計算方式參考毛豐付等研究[11],即用城鎮(zhèn)住宅竣工面積與商品房住宅竣工面積的差值表示。

國家統(tǒng)計局對我國城鎮(zhèn)住宅竣工面積的披露從2004年開始,因此空間面板數(shù)據(jù)包括我國29個省市2004—2016年的數(shù)據(jù)(未包括香港和澳門特別行政區(qū)、臺灣地區(qū)和數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的上海、西藏)。數(shù)據(jù)來源于2004—2016年各省市的《統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》和Wind數(shù)據(jù)庫。保障性住房供給規(guī)模的影響因素備選變量見表1。

表1 保障性住房供給規(guī)模影響因素備選變量

2.2 聚類—灰色關(guān)聯(lián)法

首先需要對備選變量指標(biāo)進行識別與篩選,篩選出主要影響因素。聚類方法可消除指標(biāo)間的相關(guān)性,灰色關(guān)聯(lián)法可維持各影響因素對決策變量重要性的同時篩選出主要影響因素,建立聚類—灰色關(guān)聯(lián)法進行指標(biāo)篩選可避免引入相關(guān)性較強的變量的同時篩選出重要的變量[12]。

對變量數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理:由于數(shù)據(jù)的性質(zhì)、量綱存在差異,如果用原始數(shù)據(jù)進行研究,對結(jié)果的可靠性存在影響。本文選取離差標(biāo)準(zhǔn)化對數(shù)據(jù)進行處理,即:

(1)

式中,min為變量的最小值;max為變量的最大值;xN為標(biāo)準(zhǔn)化以后變量;xO為原始變量。

聚類分析確定影響因素類別:首先采用歐式距離計算樣本間的距離,然后選用離差平方和法確定類與類之間的距離,最后使用ward′method對變量指標(biāo)進行聚類,確定類的個數(shù),采用的統(tǒng)計軟件主要為SPSS19.0。

灰色關(guān)聯(lián)識別出主要影響因素:按照上述聚類分析的結(jié)果對變量指標(biāo)進行灰色關(guān)聯(lián)篩選。每個類別中依次以各個變量為參考序列,其他指標(biāo)為子序列,得到每個變量與其他變量的關(guān)聯(lián)度,整理成矩陣取列均值。列均值越大,指標(biāo)越重要,選擇列均值最大的變量為實證研究變量。

2.3 實證模型

本文的目的在于檢驗保障性住房供給規(guī)模及其主要影響因素之間的互動關(guān)系,采用2004—2016年的省級面板數(shù)據(jù),不符合VAR模型需要具備長時間跨度的要求,因此采用面板向量自回歸模型(PVAR)進行實證研究。PVAR模型能有效處理短面板數(shù)據(jù),并且只要滿足T≥2m+3(T為時間長度,m為滯后階數(shù))就可得到穩(wěn)定滯后項參數(shù)。此外,PVAR模型將所有變量均視為內(nèi)生變量,在有效控制個體異質(zhì)性的同時,通過正交化處理誤差項分析系統(tǒng)間各變量面對沖擊的反應(yīng),從而真實反映變量間的動態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系。PVAR模型設(shè)定為:

(2)

式中,i為各省市;t為年份;Zi,t為代表識別出的主要影響因素;V0為截距;m為滯后階數(shù);Vj為滯后j期的待估系數(shù)矩陣;ωi為固定效應(yīng);φt為時間效應(yīng);εi,t為隨機擾動項。

本文應(yīng)用PVAR模型進行估計的步聚為:①對PVAR模型進行廣義矩估計(GMM),得到回歸結(jié)果,分析變量之間的長期互動關(guān)系。為了消除時間效應(yīng),采用組內(nèi)均值差分法;為了消除個體效應(yīng),采用Arellano[13]等提出的前向均值差分法(Helmert轉(zhuǎn)換),隨后將自變量的滯后項作為工具變量進行GMM估計。②進行脈沖響應(yīng)(IRF),分析各變量對內(nèi)生變量的沖擊反應(yīng)。③進行方差分解(FEVD),得到各變量的沖擊對某一變量波動的貢獻度[14],更準(zhǔn)確地考察保障性住房供給規(guī)模及其主要影響因素之間的動態(tài)關(guān)系。本文使用世界銀行Lnessa Love[15]等2015年改進后的PVAR程序進行實證研究,采用的統(tǒng)計軟件為Stata 13.1。

3 基于聚類—灰色關(guān)聯(lián)的指標(biāo)篩選

3.1 相關(guān)性檢驗

對保障性住房供給規(guī)模及其影響因素備選變量逐一進行相關(guān)性檢驗,并對顯著程度進行雙側(cè)檢驗,檢驗結(jié)果見表2。從表2可見,城市化率、恩格爾系數(shù)、人均住房消費支出和保障性住房供給規(guī)模相關(guān)性不顯著,予以剔除。

表2 相關(guān)性檢驗結(jié)果

注:*表示在10%的水平下顯著;**表示在5%的水平下顯著;***表示在1%的水平下顯著。

3.2 聚類分析

使用SPSS19.0對剩余11個影響因素變量進行橫向聚類,聚類結(jié)果見表3。從表3可見,分成5類、6類的類間距過小會使聚類效果不明顯,因此選取4分類聚類結(jié)果。由于商品房住宅竣工面積與保障性住房供給規(guī)模指標(biāo)計算直接相關(guān),把它與其他指標(biāo)分離開是合理的;{RLS CHI}代表{住宅土地供應(yīng)面積 商品住房投資額},反映的是國家對商品住房的投入,分為一類是合理的;{PGDP PCD}代表{人均GDP城鎮(zhèn)居民人均可支配收入},反映城鎮(zhèn)居民的支付能力,而經(jīng)濟增長與城鎮(zhèn)居民支付能力密不可分,分為一類是合理的;{PFR PFE FD AR PCA APC}主要反映政府的供給能力。4分類的方差分析見表4。從表4可見,它通過了Sig顯著性檢驗,聚類結(jié)果合理,因此選取4分類聚類結(jié)果進行下一步指標(biāo)篩選。

表3 聚類結(jié)果

表4 4分類聚類結(jié)果方差分析(部分)

3.3 灰色關(guān)聯(lián)分析

4分類中{PGDP PCD}和{RLS CHI}這兩類中每個類別只有兩個變量,計算出的灰色關(guān)聯(lián)度數(shù)值一致,考慮到變量的經(jīng)濟含義,挑選其中一個即可;{PGDP PCD}主要代表城鎮(zhèn)居民的支付能力,所以選取城鎮(zhèn)居民人均可支配收入作為后續(xù)實證變量;{PGDP PCD}主要代表國家對商品房的投入,兩個指標(biāo)含義相近,選取其中一個即可,這里選取住宅土地供應(yīng)面積作為后續(xù)實證變量;{CHC}作為單獨類別,其變量必須予以保留;{PFR PFE FD AR PCA APC}此類別的灰色關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果見表5,選取列均值最大的變量PFE為后續(xù)實證變量。因此,經(jīng)過聚類—灰色關(guān)聯(lián)法篩選出的保障性住房供給規(guī)模的主要影響因素為PFE、PCD、CHC、RLS。后續(xù)可把篩選得到的變量帶入PVAR模型實證探究保障性住房供給規(guī)模及其主要影響因素之間的互動關(guān)系。

表5 灰色關(guān)聯(lián)度計算結(jié)果

4 實證結(jié)果與分析

4.1 平穩(wěn)性檢驗

為了消除異方差現(xiàn)象,對各變量進行對數(shù)化處理,分別用lnPBS、lnPFE、lnPCD、lnCHC、lnRLS表示。在建立PVAR模型前,需要檢驗各個變量的平穩(wěn)性,如果變量非平穩(wěn),直接對變量進行回歸會出現(xiàn)“偽回歸”問題,因此需要對各變量進行面板單位根檢驗。如果原序列不平穩(wěn),則需要對序列進行差分處理,然后進一步對差分序列進行檢驗。傳統(tǒng)的單位根檢驗方法普遍存在檢驗效率過低的問題[16],因此本文綜合采用LLC、IPS、Breitung、Fisher-ADF四種方法進行檢驗,結(jié)果見表6。檢驗結(jié)果表明,5個變量不能完全通過四種方法的檢驗,數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的;但經(jīng)過一階差分后的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的,差分變量的統(tǒng)計量都在1%水平上顯著,5個變量存在一階單整。因此,在PVAR模型估計中,引入差分變量DPBS、DPFE、DPCD、DCHC、DRLS。

4.2 結(jié)果與分析

為了保證估計系數(shù)的可靠性,PVAR模型在進行廣義矩估計前需要對數(shù)據(jù)進行適當(dāng)處理。采用組內(nèi)均值差分法消除數(shù)據(jù)存在的時間效應(yīng),采用前向均值差分法消除數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)。即對變量進行適當(dāng)轉(zhuǎn)換,通過消除向前均值,即為每個地區(qū)可獲得所有未來觀測值的均值,使轉(zhuǎn)換變量與滯后的自變量保持正交性[16];然后將自變量的滯后項作為工具變量進行GMM估計,采用MMSC-Bayesian信息量準(zhǔn)則、MMSC-Akaike信息量準(zhǔn)則和MMSC-Hannan & Quinn信息準(zhǔn)則確定PVAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1。使用Lnessa Love[15]等提供的程序進行估計,估計結(jié)果見表7。

表6 面板單位根檢驗結(jié)果

注:DPBS、DPFE、DPCD、DCHC、DRLS為變量PBS、PFE、PCD、CHC、RLS的一階差分形式。

由表7可見,當(dāng)保障性住房供給規(guī)模作為依賴變量時,上一期的保障性住房供給規(guī)模對自身具有顯著的抑制作用。即保障性住房供給規(guī)模能抑制自身規(guī)模的擴大,具有一定的慣性壓力。可能是因為目前我國各地政府以GDP增長作為衡量業(yè)績的指標(biāo),保障性住房供給的調(diào)控面臨較大的慣性壓力。上一期的商品房住宅竣工面積對保障性住房供給規(guī)模具有顯著抑制作用。即商品房住宅竣工面積的增加會抑制保障性住房供給規(guī)模的擴大,這可能是隨著商品房住宅竣工面積的增加,對保障性住房竣工面積形成“擠占效應(yīng)”,進而抑制保障性住房供給規(guī)模的擴大。上一期的住宅土地供應(yīng)面積對保障性住房供給規(guī)模具有顯著促進作用,這可能是隨著政府供給用地的增加,用以建設(shè)保障性住房的土地供應(yīng)也相應(yīng)增加,保障性住房供給規(guī)模得以保證。上一期的人均財政支出對保障性住房供給規(guī)模有一定促進作用,而上一期的城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對保障性住房有一定的抑制作用,但兩者作用均不顯著。這說明隨著政府財政支出的增多,政府對包括保障性住房建設(shè)在內(nèi)的支出增多,政府的供給能力增強,保障性住房的供給規(guī)模隨之?dāng)U大。隨著城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的增多,人民生活水平明顯提高,會增加對房地產(chǎn)的購買,減少對保障性住房的需求,政府會適當(dāng)調(diào)控減小保障性住房的供給規(guī)模。當(dāng)以四個主要影響因素為依賴變量時,保障性住房供給規(guī)模對人均財政支出、商品住房竣工面積和住宅土地供應(yīng)面積有一定促進作用,對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入有一定的抑制作用,但作用均不顯著。

表7 GMM估計結(jié)果

注:*表示在10%的水平下顯著;**表示在5%的水平下顯著;***表示在1%的水平下顯著。

圖1 單位根檢驗

從表7可見,GMM估計結(jié)果展示了保障性住房供給規(guī)模及其影響因素之間的靜態(tài)互動關(guān)系。為了更準(zhǔn)確地考察保障性住房供給規(guī)模及其主要影響因素之間的動態(tài)關(guān)系,需要進行脈沖響應(yīng)與方差分解。平方根檢驗結(jié)果見圖1。從圖1可見,差分變量的各特征根都在單位圓內(nèi),說明建立的PVAR模型是穩(wěn)定的,可進行脈沖響應(yīng)分析。使用Mnote Carlo模擬1000次,滯后1期得到的脈沖響應(yīng)結(jié)果見圖2和圖3。

從圖2可見,如果給保障性住房供給規(guī)模一個正的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊,保障性住房供給規(guī)模對自身的響應(yīng)先正后負(fù),正向效應(yīng)緩慢減小,負(fù)向效用逐漸增大,在第一期達到-0.03,但持續(xù)時間較短,在第二期以后迅速衰減為零,可見保障性住房對自身存在先促進后抑制的影響。但是這種影響是短期非連續(xù)的,主要是因為隨著國家政策的實施和政府的支持,保障性住房供給規(guī)模初期呈增長態(tài)勢,但目前我國各地政府以GDP增長作為衡量業(yè)績的指標(biāo),保障性住房的開發(fā)建設(shè)成本高、收益少,保障房供給的調(diào)控面臨較大的慣性壓力。人均財政支出和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對保障性住房供給規(guī)模的沖擊為正,最高分別達到0.18和0.05,影響程度較大且時間持續(xù)性強，說明人均財政支出和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對保障性住房供給規(guī)模具有一定的促進作用。主要原因是：隨著經(jīng)濟的發(fā)展,城鎮(zhèn)居民人均可支配收入明顯增長,城市的住房質(zhì)量、環(huán)境設(shè)施均有所提高,房價也隨之上漲。當(dāng)房價增長幅度高于居民可支配收入的增長時,人們對保障性住房的需求增加,這時政府會適當(dāng)加大對保障性住房的供給規(guī)模。加之政府對住宅土地供應(yīng)面積增大,對保障性住房的擠占增強,居民會提高對保障性住房的需求。商品房住宅竣工面積對保障性住房供給規(guī)模的沖擊呈波動性的正響應(yīng),最高為0.02,表明商品房住宅竣工面積對保障性住房供給存在一定的促進作用。這是因為商品房開發(fā)初期我國對商品房市場的大量投入會對保障性住房供給形成擠占,但商品房開發(fā)初期的房價不會驟然下降,人們對保障性住房的需求會隨之增高。住宅的土地供應(yīng)面積對保障性住房供給規(guī)模的沖擊為正,在第一期達到0.05,但在第二期后迅速減少至零,說明住宅的土地供應(yīng)面積增加在短期內(nèi)會促進保障性住房的供給規(guī)模。這可能是因為政府的供給用地面積增加,用以建設(shè)保障性住房的土地供應(yīng)得到了保證。

圖2 四因素對保障性住房供給規(guī)模的影響變化

圖3 保障性住房供給規(guī)模對四因素的影響變化

圖3顯示了保障性住房供給規(guī)模對四個因素的影響變化,可以看出保障性住房供給規(guī)模促進了商品房住宅竣工面積和住宅土地供應(yīng)面積的增加。隨著保障性住房的供給增加,低經(jīng)濟增長會促使政府加大對商品房市場的投入。保障性住房供給規(guī)模短期內(nèi)對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均財政支出呈促進作用,因為保障性住房供給需要政府的大量資金與財政支持,同時隨著保障性住房供給的增多,越來越多的人可以用低租金租住用房,增加了居民的剩余收入。

為了進一步度量各個內(nèi)生變量對其自身及其他變量變化的貢獻度,筆者評價了各個變量指標(biāo)的相對重要性[9],采用方差分解進一步度量保障性住房供給規(guī)模及其主要影響因素之間的動態(tài)關(guān)系。從表8可見,人均財政支出和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是影響保障性住房供給規(guī)模的最重要因素。在20期后分別達到了33.91%和31.16%,政府的資金支持和城鎮(zhèn)居民的購買能力制約著保障性住房的供給水平。人均財政支出貢獻率由26.53%上升到33.91%,說明人均財政支出對保障性住房供給規(guī)模呈顯著的促進作用;城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的貢獻率增長約5.7%,說明城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增加會顯著促進保障性住房的供給規(guī)模。

表8 方差分解

商品房住宅竣工面積和住宅土地供應(yīng)面積的貢獻率變化不大,且占比較小,對保障性住房供給規(guī)模的影響較小。商品房住宅竣工面積對保障性住房供給規(guī)模的貢獻率由1.1%下降到0.9%,說明商品房住宅竣工面積在后期抑制保障性住房的供給規(guī)模,結(jié)合脈沖分析前6期結(jié)果,商品房住宅竣工面積短期內(nèi)會促進保障性住房的供給規(guī)模,長期呈抑制作用,對保障性住房供給規(guī)模的影響呈倒“U”型。同時,四個影響因素下保障性住房供給規(guī)模的方差分解貢獻率變化均不高于0.4%,說明保障性住房供給規(guī)模對四個因素的影響均不明顯。

5 結(jié)論與建議

本文對保障性住房供給規(guī)模測算指標(biāo)進行了估計計算,建立了聚類分析和灰色關(guān)聯(lián)分析相結(jié)合的方法對保障性住房供給規(guī)模的影響因素指標(biāo)進行篩選,識別出主要影響因素,然后采用我國2004—2016年29個省市的面板數(shù)據(jù),建立PVAR模型對保障性住房供給規(guī)模及其與主要影響因素的互動關(guān)系進行了實證研究。

主要結(jié)論為:①通過聚類—灰色關(guān)聯(lián)法識別篩選出影響保障性住房供給規(guī)模的主要因素為人均財政支出、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、商品房住宅竣工面積和住宅土地供應(yīng)面積。②人均財政支出、城鎮(zhèn)居民可支配收入和住宅土地供應(yīng)面積對保障房供給規(guī)模整體呈促進作用,商品房住宅竣工面積初期促進保障性住房的供給,當(dāng)商品房住宅竣工面積到達一定程度時會抑制保障性住房的供給,商品房住宅竣工面積對保障性住房供給規(guī)模的影響呈倒“U”型。保障性住房供給水平增加會促進商品市場發(fā)展。③政府的資金支持和城鎮(zhèn)居民的購買能力是制約保障性住房的供給水平的主要因素。由于現(xiàn)有的研究數(shù)據(jù)、研究方法不同,在研究結(jié)論上存在較大差異。大多數(shù)研究采用單一方法進行影響因素識別,在一定程度上影響了因素識別結(jié)果的可靠性,并且容易對變量指標(biāo)造成信息損害。采用聚類—灰色關(guān)聯(lián)法進行影響因素識別可避免引入相關(guān)性較強的變量,同時篩選出重要的變量。大多數(shù)研究采用經(jīng)濟適用房數(shù)據(jù)替代保障性住房數(shù)據(jù),研究數(shù)據(jù)缺乏一定的時效性和代表性。本文對保障性住房供給規(guī)模測算指標(biāo)進行了估計計算,使研究結(jié)論更可靠。同時,采用PVAR模型研究了保障性住房供給規(guī)模及其與主要影響因素之間的互動關(guān)系。

根據(jù)以上結(jié)論可得,人均財政支出和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是影響保障性住房供給規(guī)模的重要因素。據(jù)此，提出促進我國保障性住房供給水平的政策建議:①完善政府財政分權(quán)體制,調(diào)整稅制機構(gòu),必要時可以把保障性住房供給納入官員績效考核之中,促使地方政府優(yōu)化支出結(jié)構(gòu),合理配置政府支出與收入,有效增加保障房供給?？茖W(xué)劃分中央與地方的收入和支出權(quán)限,在提高保障房供給水平同時,提高資金的利用率。②隨著經(jīng)濟的增長及政府財政供給能力的增強,政府應(yīng)加大保障性住房這一準(zhǔn)公共物品的供給,不斷完善供給體系,改善保障房環(huán)境與質(zhì)量,最大限度地滿足中低收入家庭的需求。③商品房市場與保障性住房市場存在一定聯(lián)系,可通過調(diào)整保障性住房供給水平來調(diào)控商品房市場,同時可根據(jù)商品房市場的發(fā)展制定相關(guān)政策保證保障性住房的供給規(guī)模,控制保障性住房的供給水平;低經(jīng)濟區(qū)在建設(shè)保障房時必須注重保障房質(zhì)量,不能為追求經(jīng)濟發(fā)展而忽視安全質(zhì)量問題。