【第四篇】论文题目: 房地产政策调控对房价影响研究--基于ARDL模型的分析
摘要: 近一年来, 我国房地产政策围绕"房子是用来住的, 不是用来炒的"加大调控力度.本文以租售同权以及限购、限贷等限制型调控手段为切入点, 选取2009-2017年间月度数据作为样本, 通过自回归分布滞后 (ADRL) 模型, 从短期与长期两个角度, 研究了租售同权等政策对于房价调控的影响, 并给出了相应的对策建议.研究发现:租售同权及贷款利率对房价具有长期稳定的影响, 调整家庭购买资格与数量, 短期内会对于房价的调整起到一定的作用, 但是长期效果不显着, 首付比的调整对于北京等一线城市的房价抑制作用较小.这对我国构建长效的房地产发展机制具有重要意义.
关键词:租售同权; 限购限贷; 房地产调控; ADRL模型;
自我国住房市场化改革以来, 房地产行业在我国宏观经济中的重要性日益提升, 但房价却水涨船高, 波动持续加大, 极大地提高了城市居民的生活成本.2017年中央经济工作会议上, ***总书记提出:"房子是用来住的, 不是用来炒的, 要求回归住房居住属性", 新一轮的房地产调控就此拉开序幕.本轮房地产调控政策不仅在范围上表现出从一二线热点城市扩散到三四线城市, 中心城市和周边城市政策合力调控的特征, 并且, 在调控手段上除限购、限贷、调整首付比等传统手段, 也开始推行"购租并举、租购同权"等系列调控政策"组合拳"以进一步化解住房需求.然而在当前我国房地产市场环境下, 租售同权以及限购等调控手段能否有效抑制房价快速上涨?是否具有可持续性?这是需要重点研究的问题.本文对此进行重点研究, 旨在为更好完善房地产政策调控组合提供对策建议.
一、相关研究文献综述
针对房地产政策与房地产市场之间的关系, 国内外学者进行了大量的研究.刘洪玉教授 (2017) 针对我国房地产市场的发展现状, 分析了阻碍我国房地产租赁市场发展的因素.林睿等人 (2016) 通过对房地产价格的异质性研究, 认为房地产政策的调控能够改变区域房地产价格的收敛性.王松涛 (2011) 以住房存流量模型为基础, 从理论上刻画了住房市场政府干预的政策目标和政策工具, 并且对政府综合干预的作用效果进行了评价, 认为政府政策工具对重点城市的住房价格产生了短期影响, 并对不同城市的作用效果不同.刘璐 (2013) 等人通过建立一般均衡模型分析了限购和限贷对房价的均衡影响, 认为特定条件下当限购发生效用时, 首付比只有落入某个特定区间才能有效.
从实证研究来看, 常飞等人 (2013) 运用脉冲响应研究了货币政策对区域房地产市场的影响, 认为货币政策对不同城市商品房市场的影响不同, 并受供求关系的影响较大.乔坤元 (2012) 应用倍差法对中国70个大中城市的样本数据进行分析, 探讨了2011年的房地产限购令对房地产市场的影响, 研究表明:限购令的实施使得房价下降了2.5%个百分点.在政策评价过程中, 由于倍差法对控制组的要求比价严格, 实际情况往往无法满足, 从而会影响到评价的有效性.针对清华大学恒隆房地产研究中心张红 (2015) 等人通过构建住房市场的搜寻匹配模型, 并且考虑了交易市场和租赁市场的影响因素, 认为限购政策会推动房租的上涨并通过传导作用推动房价的上涨.
通过对文献的梳理可以发现, 当前对于房地产政策的研究多集中在限购或是货币政策调控方面, 对租售并举及租售同权等政策效果的研究较少;在研究方法方面, 文献多集中在一般均衡的方法、误差修正模型、VAR模型、倍差法、断点回归等方法探讨政策的有效性, 很少看到应用ADRL方法对限购政策的研究;文献的研究多集中在对单一政策的研究, 较少将这些具有重要影响的政策放到一起研究, 也较少考察这些政策的持续作用.基于此, 本文将着重探讨租售并举、限购等房地产政策相互作用、持续实施对房价的调控效果, 并且分别对长期效果与短期效果进行了分析.
二、我国房地产限购限贷、租售并举调控政策的演进过程
近年来我国政府出台了一系列房地产调控政策, 来抑制房价的过快上涨, 回归房屋的居住属性, 主要集中在限购政策、限贷政策以及租售并举的调控政策这几个方面.
在房地产限购政策方面:2010年, 北京率先出台限购令, 规定每户以家庭为单位"只能新购一套商品住房".自此, 我国各地房地产限购政策拉开了序幕, 2010年, 上海、广州、天津、南京、杭州等16个一二线城市推出限购政策.2014年, 我国楼市出现阶段性不景气, 各地区纷纷调整房地产调控政策, 当年全国46个限购城市中除北上广深等一线城市以及三亚等热门城市以外, 有33个城市限购政策被取消或松动.然而, 面对不断攀升的房价, 2017年以来新一轮的限购政策不断加码, 北京作为全国房地产市场标杆的在短短10天内连续打出了严格限制购房资格、"商改住"限购、差别化信贷等一系列调控"组合拳".本轮实施限购政策城市的范围从北上广深等一线城市, 延伸到南京、杭州、青岛、厦门等热点二线城市, 并且在环京、环沪、环深等核心城市周边区域, 也开始实施限购.
在限贷政策方面:2011年1月国务院提出"新国八条", 要求二套房贷首付比例提高至60%, 贷款利率提高至基准利率的1.1倍.当时的限贷等房地产调控政策使得当年房地产成交量下滑明显, 促使房地产市场进入深度调整期.但是, 2012年央行两次下调存贷款利率使得房地产市场又出现上涨预期, 2013年, 上海、深圳、广东等一线城市加码限贷政策, 要求二套房首付比例提高到70%.2014年房地产市场低迷, 政策为激励房地产市场, 对于贷款购买首套自有住房的家庭, 贷款首付比例最低为30%, 贷款利率下限为基准贷款利率的0.7倍.2016年去库存以来, 房价再次高位回升, 导致新一轮限贷政策再次升级.以北京为例, 2017年3月17日, 北京市住房和城乡建设委员会发布《关于完善商品住房销售和差别化信贷政策的通知》, 开始对商品房的销售和商业性个人贷款执行新政, 北京二套房普通住宅首付款比例提高至60%, 非普通住宅提高至80%.同时, 各商业银行的贷款普遍收紧, 贷款利率优惠几乎取消, 回归基准利率.
在租售并举制度方面:自2015年起, 国家提出要建立租购并举的住房制度.2016年出台了一系列租购并举的政策.2017年8月, 北京市出台了"租售同权"的新政, 明确了租房能够享受与购房同样的入学机会等政策, 将租赁市场的重要性提高到前所未有的高度.党的十九大报告中首次明确提出"加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度".调控"房子是用来住的, 不是用来炒的"战略定位, 旨在促进我国房屋回归居住属性, 并向"购租并举、租购同权;先租后售、梯度消费"运作模式全面推进, 引导居民形成梯级消费理念, 推动住房价格平稳健康运行, 推进住有所居目标的实现.
三、房地产调控政策对房价影响的实证分析
(一) 变量选择与平稳性检验
本研究选取2009年1月至2017年9月的月度数据作为样本, 以商品房的平均销售价格来表示房地产价格, 即商品房销售总金额/商品房销售总面积, 以每月商品房的成交套数来表示交易量, 利率选取的是3-5年贷款利率.基于本文所要研究的内容, 我们将房地产价格确定为因变量 (以P表示) , 将贷款利率 (以R表示) 、二套房的首付比 (以RA表示) 、成交量 (以V表示) 作为自变量, 此外, 我们将"租售同权"政策的出台及限制购买资格的调整作为虚拟变量 (分别以D1、D2表示) 引入到模型.
本研究样本的原始数据从房地产信息网与Wind咨询数据库中获得, 取得原始数据后, 需要对原始数据进行如下处理: (1) 对所有数据都进行标准指数化处理 (贷款利率与首付比除外) , 即以2009年1月为100得到可比的实际数据; (2) 对房地产价格变量与成交量变量分别取对数以消除可能存在的异方差; (3) 为客观反映现实经济特征, 对房地产价格数据与成交量进行季节调整; (4) 根据国家统计局报表制度, 每年公布的房地产报表中通常不提供1月份的数据报表, 考虑到实证数据的完整性, 我们用报表当年的月平均值代替1月份的数据.样本的描述性统计情况为揭示首付比、贷款利率、成交量与房地产价格之间是否存在协整检验与因果分析, 我们需要对各个时间序列分别进行平稳性检验, 以剔除相应变量的时间序列的单位根.对各个变量的平稳性检验结果可知, 成交量变量对ADF统计量的绝对值大于1%的临界值, 房价变量、首付比变量和利率变量对ADF统计量的绝对值小于1%的临界值, 但是三者个变量的一阶差分对应的ADF统计量的绝对值均大于1%的临界值, 并且其P统计值均趋于0.因此, 成交量变量是平稳的, 房价变量、首付比变量和利率变量的时间序列均为非平稳, 但是这三个变量的一阶差分对应的时间序列为平稳.
(二) 基于ADRL模型的协整检验
由于本研究所涉及的各变量不同阶平稳, 故无法使用常规的Johansen协整检验模型, 本文采用自回归分布滞后模型 (ADRL模型) 进行研究, ADRL模型能够估计不同阶平稳的时间序列, 保证结果一致有效, 而且还能得到长期和短期的影响系数.
一般的ADRL (p, q1, q2, …qk) 模型结构如下:
其中, p代表yt滞后的阶数, qi代表自变量xit滞后的阶数, L代表滞后算子, Lyt=yt-1, wt是确定向量.使用ADRL模型具体包含两个步骤, 第一步, 建立ADRL协整检验模型进行各变量间的协整检验, 验证各个变量间的长期稳定关系, 确定各变量间的影响方向.则构建限购政策对房价波动影响的协整检验模型如下:
进行协整检验存在长期均衡关系后进入第二步, 利用ADRL模型估计长期系数与短期系数, 则构建长期系数估计模型ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 如下:
其中: (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 为最优滞后阶数, 是根据AIC或是SC等准则进行判断, 长期均衡关系并不是一直成立的, 短期内会通过各种变量的扰动从而打破平衡状态.短期系数的估计可通过误差修正模型ECM来获得, 基于ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 的短期系数估计如下:
式中:ECt-1作为回调项, 当长期均衡关系被打破时, 起到回调作用.
接下来, 对条件误差修正ARDL模型中各原变量 (滞后一阶) 进行联合F检验, 以验证是否存在长期协整关系.本文进行了m=1~4, n1, n2, n3, n4, n5=0~4, 的2500种模型组合的检测, 根据AIC、SC准则选择了最优滞后模型, 此时得到结果的结构可以看出, F统计量为6.2083, 大于1%临界值4.68, 说明拒绝原假设, 认为长期协整关系非常显着.
(三) 长短期系数的估计结果
通过上面的ADRL协整检验后可知道, 存在长期协整关系, 因此进入第二步进行长短期系数的估计.利用使得模型的标准误差最小的AIC准则, 对不同阶数的估计方程进行选择分析, 并且设定最大滞后阶数为4, 得到模型的最优估计为ADRL (3, 0, 0, 0, 4, 2) , 并且得到长短期系数的估计见表4.
其中, 模型的可决系数高达0.813, 说明有81.3%的信息可以由该模型解释, 故模型的解释能力很好.模型的总体显着性检验F统计量为34.006, 可以在1%显着水平显着, 故认为模型总体拟合效果良好.
通过对所得结果的分析可知, 从长期来看, "租售同权"政策的出台对抑制房价具有长期显着的效应, 房地产限购政策会使得房地产价格出现报复性增长, 利率每提高1个单位, 会伴随房价下降0.3447个百分点.首付比以及成交量的变化对于房价的影响不显着, 因此, 存在较大的不确定性.
此外, 对短期方程进行分析可知, 代表是否采取租售同举政策的虚拟变量D1短期效果不明显, 代表是否采取限购政策的虚拟变量D2对于房价具有显着短期的抑制作用, 但这种作用在滞后1月时才会显示出来.并且房价滞后1-2期均对房价的走势有着一定的修正作用, 即当某月房价突然偏高, 则此后1~2期房价会有一定的抑制效果.利率在长短期方程中均对房价有着抑制作用, 通过对成交量分析可知, 成交量的变化对房价的走势影响不大.最后, 协整项Coin Eq (-1) 是显着为负的, 这充分说明了当房价走势偏离了长期均衡时, 短期修正效应会促进房价回归到长期协整的均衡上来.
四、结论与政策建议
本文通过运用ADRL模型得出:租售同权的政策对房地产均具有长期而稳定的抑制作用, 短期内调整家庭购买资格与数量, 对于房价的调整起到一定的作用, 但是, 长期效果不显着.调整首付比对于北京市房价的抑制作用较小, 而贷款利率的调整对房价具有长期稳定的影响.结合所得结论提出如下的政策建议:
1.建立租购并举政策实施的长效机制, 加大精准保障力度.
要达到"居者有其屋"的目标, 必须要增加公租房、共有产权房供应, 扩大公租房保障范围, 提高公租房的质量与完善配套设施, 多渠道解决中低收入家庭、新就业职工和稳定就业的外来务工人员的住房问题.对于特殊困难家庭建立精准保障机制, 牢固好社会安全网.做好保障性住房分配管理, 加强信息公开, 确保公平分配, 加强教育资源均等化.
2.充分发挥贷款利率对于房价调控的作用机制, 防范系统风险隐患.
虽然利率的调整对于房地产具有长期抑制的作用, 但是长期的高利率不仅不利于经济的增长, 反而对经济起到抑制作用.因此, 房地产调控应以市场为导向, 积极推进利率市场化改革以及税收制度的改革, 有利促进经济增长, 通过改革释放巨大的制度红利, 实现房价与经济增长再平衡.
3.引导资金回归实体经济, 减少房地产过度投机.
房地产市场宏观调控的根本出路在于转变经济增长方式, 通过加快制度变革和鼓励技术创新来提升企业的利润空间, 以此引导资金流向实体经济, 并且寻找新的经济增长点, 鼓励金融机构扩展业务来缓解投机性的炒房需求, 促使房地产价格回归合理区间.
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