基于系統(tǒng)動力學的宏觀調(diào)控政策影響研究
——以沈陽市為例

劉 寧，張嘉琳，劉亞臣

(沈陽建筑大學管理學院，遼寧 沈陽 110168)

為加速建立多主體供給、多渠道保障，租購并舉，且符合中國國情、適應市場規(guī)律的住房制度，2016年中央經(jīng)濟工作會議決定把“房住不炒”作為房地產(chǎn)市場定位。各級政府和相關主管部門等陸續(xù)制定和實施了配套政策，主要的調(diào)控手段包括制定金融政策、土地政策及立法等。各類相繼出臺的調(diào)控政策體現(xiàn)了中央在“房住不炒”定位下，繼續(xù)實施好房地產(chǎn)金融審慎管理，建立多元供給的住房制度，并建立“人、房、地、錢”聯(lián)動機制，以堅定推動房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展的決心。

國內(nèi)外學者對房地產(chǎn)宏觀調(diào)控的手段和措施進行了深入研究，并取得了眾多有指導意義的研究成果。Xindi Mou等[1]建立系統(tǒng)動力學仿真模型，研究了中國人口老齡化對住房需求市場的影響。陳新娟[2]基于動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium，DSGE)模型研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策對房價有很大的溢出效應，但并不是房價的主要驅(qū)動因素。華勝亞[3]運用面板向量自回歸模型對相關數(shù)據(jù)進行分析，研究結(jié)果表明，土地供給政策可以使房地產(chǎn)市場產(chǎn)生預期效應，而利率和房地產(chǎn)稅收調(diào)節(jié)效應并不顯著。湯莫亞[4]利用固定效應，根據(jù)230個城市的面板數(shù)據(jù)，建立高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)并進行實證分析，得出了土地政策對當?shù)胤績r上漲有正向影響的結(jié)論。

現(xiàn)有研究成果大多針對影響房價的少量因素或單一政策手段進行分析，且多采用實證研究的方法，較少有運用復雜理論進行研究的文獻，筆者選用系統(tǒng)動力學的方法對影響房價的各項因素進行分析，在前人研究的基礎上增加了開發(fā)稅率、消費稅率等10余種影響因素，并以沈陽市的數(shù)據(jù)為例，建立了沈陽市商品房價格系統(tǒng)動力學模型，基于模型分別模擬仿真貨幣、稅策與土地3種調(diào)控政策單一與綜合作用對商品房價格的影響。

一、沈陽市商品房價格系統(tǒng)動力學模型構(gòu)建

1.政策影響分析

影響商品房價格的貨幣政策主要包括利率和貨幣供給2個方面[5]。采用利率這一手段，對開發(fā)商的開發(fā)成本和消費者的購房成本進行調(diào)整，達到調(diào)整商品房價格的目的；中央銀行通過調(diào)節(jié)貨幣供給總量，使開發(fā)商與消費者可借資金數(shù)量發(fā)生變化，直接影響企業(yè)開發(fā)投資規(guī)模與購房者需求，進而控制商品房價格[6]。

稅收政策主要通過調(diào)節(jié)稅收利率，控制開發(fā)商對商品房開發(fā)的建設成本與銷售成本，以此來調(diào)節(jié)商品房市場的需求與供給，進而達到調(diào)整商品房價格的目的[7-8]。

土地政策對商品房價格的影響與調(diào)控方式包括2個方面：一方面，政府通過調(diào)整土地政策，將土地價格控制在相對穩(wěn)定的范圍，從而有效控制商品房開發(fā)過程中的建設支出，影響商品房價格；另一方面，政府通過有效把控房地產(chǎn)企業(yè)開發(fā)用地的總體供給量，保證商品房價格在升高的過程中不會脫離實際價值[9-10]。

2.沈陽市商品房價格系統(tǒng)因果關系圖繪制

系統(tǒng)仿真過程中，主要考慮土地價格、銀行利率、城市GDP等因素，因果關系圖中主要反饋回路有3條：

(1)土地子系統(tǒng)主要回路

房價→貨幣政策→利率→(+)開發(fā)企業(yè)融資成本→(+)房地產(chǎn)開發(fā)成本→(-)企業(yè)開發(fā)意愿→(+)土地價格→(+)綜合成本→(+)房價

(2)利率子系統(tǒng)主要回路

房價→貨幣政策→利率→(+)居民貸款利息→(+)居民購房成本→(-)居民購買意愿→(+)需求→(-)供給需求比例→(-)房價

(3)城市GDP子系統(tǒng)主要回路

房價→(-)居民購買意愿→(+)城鎮(zhèn)人口總量→(+)城鎮(zhèn)化率→(+)經(jīng)濟增長→(+)城市GDP→(+)人均GDP→(+)人均可支配收入→(+)居民購買力→(+)人均住房消費性支出→(+)需求→(+)房價

基于前文對系統(tǒng)內(nèi)各變量結(jié)構(gòu)及關系的分析，運用Vensim軟件繪制沈陽市商品房價格系統(tǒng)的因果關系(見圖1)。

圖1 沈陽市商品房價格系統(tǒng)因果關系

3.沈陽市商品房價格系統(tǒng)主要表達式及參數(shù)確定

沈陽市商品房價格系統(tǒng)模型中的主要參數(shù)、變量公式解釋如表1所示。為保證數(shù)據(jù)的真實可靠，模型中采用的數(shù)據(jù)選取于《沈陽統(tǒng)計年鑒》(2010—2020年)。

表1 沈陽市商品房價格系統(tǒng)模型的主要變量與公式

4.沈陽市商品房價格系統(tǒng)的存量與流量

在對國內(nèi)外已有的相關學者研究成果的基礎上，筆者以沈陽市商品房價格為主要研究對象，構(gòu)建了沈陽市商品房價格的系統(tǒng)動力學模型并進行仿真后，繪制了流量與存量(見圖2)。

圖2 沈陽市商品房價格系統(tǒng)流量存量

5.沈陽市商品房價格系統(tǒng)模型檢驗

(1)模型運行檢驗

模型運行檢驗包括結(jié)構(gòu)運行檢驗、量綱一致性檢驗。使用軟件中的Check Model工具對構(gòu)建的模型進行結(jié)構(gòu)檢驗，結(jié)果顯示“Model is OK”；使用Units Check工具對構(gòu)建的模型進行量綱檢驗，結(jié)果顯示“Units are OK”，可驗證該模型量綱設定無誤。因此，可認為此模型通過運行檢驗。

(2)模型仿真檢驗

將仿真數(shù)據(jù)輸入至通過檢驗的模型。通過有效性檢驗來判定所創(chuàng)建的模型能否對實際情況進行有效預測。

根據(jù)系統(tǒng)模型的特點，選取土地價格、GDP、商品房價格3個具有代表性的變量來進行歷史性檢驗。結(jié)果顯示，2010—2019年土地價格與GDP變量歷史值與仿真值之間的相對誤差均在±5%以內(nèi)(見表2、表3)。

表2 土地價格仿真檢驗結(jié)果

表3 城市GDP仿真檢驗結(jié)果

2010—2019年沈陽市商品房價格歷史值與仿真值的相對誤差如表4所示。與2013年相比，2014年商品房價格的真實值有所下降，一定程度上是因為2013年11月25日起二套房首付款比例增加到65%，外地人在沈購房門檻提高，這些政策有助于限制炒房行為，從而影響了房價。

表4 沈陽市商品房價格仿真檢驗結(jié)果

仿真結(jié)果中相對誤差在5%以內(nèi)的概率為88.9%，大于70%，且每年的相對誤差均小于10%，因此，可以認為運用該仿真模型研究沈陽市商品房市場的組合調(diào)控政策是合理的。

二、商品房市場政策調(diào)控仿真實驗

1.單一政策調(diào)控實驗

單一政策調(diào)控實驗結(jié)果如表5所示。

表5 單一政策調(diào)控對比

(1)貨幣政策指標調(diào)控

筆者選取開發(fā)商貸款利率作為貨幣政策的調(diào)控指標。將仿真年限的開發(fā)貸款利率下降10%或上漲10%，其他各項參數(shù)保持不變，其中2021—2025年數(shù)據(jù)為預測值。從模擬結(jié)果可以看出，貸款利率的上升對房價具有正向影響，貸款利率的下降對房價有負向影響，但影響程度微弱，均在1.3%左右。

(2)稅收政策指標調(diào)控

筆者選取開發(fā)稅率作為稅收政策的調(diào)控指標。由模擬結(jié)果可知，將開發(fā)稅率降至15%或提高至25%后，沈陽各年的房價均變動2%左右，說明開發(fā)稅率對商品房價格的調(diào)控存在一定影響，但影響效果不大。

(3)土地政策指標調(diào)控

筆者選取土地價格作為土地政策的調(diào)控指標，將土地價格增長率調(diào)整為較上一年同比降低或增長10%后，房價變動為4%左右。由此可以看出土地政策的調(diào)控對商品房價格的影響程度要遠大于貨幣政策與稅收政策。

綜上所述，貸款利率的調(diào)整對商品房價格的影響最小；開發(fā)稅率的調(diào)整對房價的影響效果不大，但也存在相應作用；土地價格的調(diào)整對房價的影響效果最為顯著。

2.綜合政策調(diào)控實驗

將貨幣政策、稅收政策與土地政策組合起來，進行綜合調(diào)控，仿真結(jié)果如表6所示。其中，A為貨幣政策、B為稅收政策、C為土地政策；A1為貸款利率保持不變、A2為貸款利率下降10%、A3為貸款利率上漲10%；B1為開發(fā)稅率保持不變(20%)、B2為開發(fā)稅率降至15%、B3為開發(fā)稅率提高至25%；C1為土地價格增長率從保持不變、C2為土地價格增長率降低10%、C3為土地價格增長率提高10%。

表6 綜合政策調(diào)控對比情況 %

與單一政策模擬結(jié)果相比，綜合政策更能達到有效抑制房價上漲的作用。從表5中選擇定穩(wěn)房價效果最佳的5組組合，取其2019—2025年房價預測值，繪制了綜合政策調(diào)控較優(yōu)組合對比圖(見圖3)?？芍庇^地看出其中穩(wěn)定房價效果最優(yōu)的方案為A2B2C2，房價降低幅度在7%左右，顯著優(yōu)于單一土地政策的調(diào)控效果。

圖3 多政策調(diào)控較優(yōu)組合對比

三、結(jié) 論

(1)綜合政策對于房價的調(diào)控效果明顯優(yōu)于單一政策。通過數(shù)據(jù)對比分析可以看出，貨幣、稅收和土地多政策綜合調(diào)控對穩(wěn)定房價有更好的效果。例如：2025年沈陽房價的模擬值中，土地政策單一調(diào)控使房價降低3.91%，而綜合政策調(diào)控則使房價降低7.16%。

(2)在貸款利率、開發(fā)稅率與土地價格3種調(diào)控手段中，貸款利率的效果最不顯著，調(diào)整開發(fā)稅率對穩(wěn)定房價有一定作用，土地價格的調(diào)整對于穩(wěn)定房價的作用最為顯著，國家在制定房價調(diào)控政策時可以優(yōu)先考慮。

筆者基于系統(tǒng)動力學構(gòu)建了沈陽市商品房價格系統(tǒng)模型，通過對該模型進行模擬仿真與政策實驗，實現(xiàn)了對調(diào)控政策實施效果的驗證，但所建立的系統(tǒng)動力學模型中存在指標選取不夠深入、細化，樣本不足等局限性問題，經(jīng)驗分析也存在某些片面性。今后，將從更全面的角度出發(fā)，進一步搜集數(shù)據(jù)資料，優(yōu)化變量之間的函數(shù)關系，豐富宏觀政策調(diào)控手段，進而提高模型仿真的精確度。