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摘要: 近一年來, 我國房地產(chǎn)政策圍繞"房子是用來住的, 不是用來炒的"加大調(diào)控力度.本文以租售同權(quán)以及限購、限貸等限制型調(diào)控手段為切入點(diǎn), 選取2009-2017年間月度數(shù)據(jù)作為樣本, 通過自回歸分布滯后 (ADRL) 模型, 從短期與長期兩個(gè)角度, 研究了租售同權(quán)等政策對(duì)于房價(jià)調(diào)控的影響, 并給出了相應(yīng)的對(duì)策建議.研究發(fā)現(xiàn):租售同權(quán)及款利率對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響, 調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 短期內(nèi)會(huì)對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是長期效果不顯著, 付比的調(diào)整對(duì)于北京等一線城市的房價(jià)抑制作用較小.這對(duì)我國構(gòu)建長效的房地產(chǎn)發(fā)展機(jī)制具有重要意義.
關(guān)鍵詞:租售同權(quán); 限購限貸; 房地產(chǎn)調(diào)控; ADRL模型;
自我國住房市場化改革以來, 房地產(chǎn)行業(yè)在我國宏觀經(jīng)濟(jì)中的重要性日益提升, 但房價(jià)卻水漲船高, 波動(dòng)持續(xù)加大, 大地提高了城市居民的生活成本.2017年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上, *提出:"房子是用來住的, 不是用來炒的, 要求回歸住房居住屬性", 新一輪的房地產(chǎn)調(diào)控就此拉開序幕.本輪房地產(chǎn)調(diào)控政策不僅在范圍上表現(xiàn)出從一二線熱點(diǎn)城市擴(kuò)散到三四線城市, 中心城市和周邊城市政策合力調(diào)控的特征, 并且, 在調(diào)控手段上除限購、限貸、調(diào)整付比等傳統(tǒng)手段, 也開始推行"購租并舉、租購?fù)瑱?quán)"等系列調(diào)控政策"組合拳"以進(jìn)一步化解住房需求.然而在當(dāng)前我國房地產(chǎn)市場環(huán)境下, 租售同權(quán)以及限購等調(diào)控手段能否有效抑制房價(jià)快速上漲?是否具有可持續(xù)性?這是需要重點(diǎn)研究的問題.本文對(duì)此進(jìn)行重點(diǎn)研究, 旨在為更好完善房地產(chǎn)政策調(diào)控組合提供對(duì)策建議.
一、相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述
針對(duì)房地產(chǎn)政策與房地產(chǎn)市場之間的關(guān)系, 國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究.劉洪玉教授 (2017) 針對(duì)我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展現(xiàn)狀, 分析了阻礙我國房地產(chǎn)租賃市場發(fā)展的因素.林睿等人 (2016) 通過對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的異質(zhì)性研究, 認(rèn)為房地產(chǎn)政策的調(diào)控能夠改變區(qū)域房地產(chǎn)價(jià)格的收斂性.王松濤 (2011) 以住房存流量模型為基礎(chǔ), 從理論上刻畫了住房市場政府干預(yù)的政策目標(biāo)和政策工具, 并且對(duì)政府綜合干預(yù)的作用效果進(jìn)行了評(píng)價(jià), 認(rèn)為政府政策工具對(duì)重點(diǎn)城市的住房價(jià)格產(chǎn)生了短期影響, 并對(duì)不同城市的作用效果不同.劉璐 (2013) 等人通過建立一般均衡模型分析了限購和限貸對(duì)房價(jià)的均衡影響, 認(rèn)為特定條件下當(dāng)限購發(fā)生效用時(shí), 付比只有落入某個(gè)特定區(qū)間才能有效.
從實(shí)證研究來看, 常飛等人 (2013) 運(yùn)用脈沖響應(yīng)研究了貨幣政策對(duì)區(qū)域房地產(chǎn)市場的影響, 認(rèn)為貨幣政策對(duì)不同城市商品房市場的影響不同, 并受供求關(guān)系的影響較大.喬坤元 (2012) 應(yīng)用倍差法對(duì)中國70個(gè)大中城市的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 探討了2011年的房地產(chǎn)限購令對(duì)房地產(chǎn)市場的影響, 研究表明:限購令的實(shí)施使得房價(jià)下降了2.5%個(gè)百分點(diǎn).在政策評(píng)價(jià)過程中, 由于倍差法對(duì)控制組的要求比價(jià)嚴(yán)格, 實(shí)際情況往往無法滿足, 從而會(huì)影響到評(píng)價(jià)的有效性.針對(duì)清華大學(xué)恒隆房地產(chǎn)研究中心張紅 (2015) 等人通過構(gòu)建住房市場的搜尋匹配模型, 并且考慮了交易市場和租賃市場的影響因素, 認(rèn)為限購政策會(huì)推動(dòng)房租的上漲并通過傳導(dǎo)作用推動(dòng)房價(jià)的上漲.
通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn), 當(dāng)前對(duì)于房地產(chǎn)政策的研究多集中在限購或是貨幣政策調(diào)控方面, 對(duì)租售并舉及租售同權(quán)等政策效果的研究較少;在研究方法方面, 文獻(xiàn)多集中在一般均衡的方法、誤差修正模型、VAR模型、倍差法、斷點(diǎn)回歸等方法探討政策的有效性, 很少看到應(yīng)用ADRL方法對(duì)限購政策的研究;文獻(xiàn)的研究多集中在對(duì)單一政策的研究, 較少將這些具有重要影響的政策放到一起研究, 也較少考察這些政策的持續(xù)作用.基于此, 本文將著重探討租售并舉、限購等房地產(chǎn)政策相互作用、持續(xù)實(shí)施對(duì)房價(jià)的調(diào)控效果, 并且分別對(duì)長期效果與短期效果進(jìn)行了分析.
二、我國房地產(chǎn)限購限貸、租售并舉調(diào)控政策的演進(jìn)過程
近年來我國政府出臺(tái)了一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策, 來抑制房價(jià)的過快上漲, 回歸房屋的居住屬性, 主要集中在限購政策、限貸政策以及租售并舉的調(diào)控政策這幾個(gè)方面.
在房地產(chǎn)限購政策方面:2010年, 北京*出臺(tái)限購令, 規(guī)定每戶以家庭為單位"只能新購一套商品住房".自此, 我國各地房地產(chǎn)限購政策拉開了序幕, 2010年, 上海、廣州、天津、南京、杭州等16個(gè)一二線城市推出限購政策.2014年, 我國樓市出現(xiàn)階段性不景氣, 各地區(qū)紛紛調(diào)整房地產(chǎn)調(diào)控政策, 當(dāng)年46個(gè)限購城市中除北上廣深等一線城市以及三亞等熱門城市以外, 有33個(gè)城市限購政策被取消或松動(dòng).然而, 面對(duì)不斷攀升的房價(jià), 2017年以來新一輪的限購政策不斷加碼, 北京作為房地產(chǎn)市場*的在短短10天內(nèi)連續(xù)打出了嚴(yán)格限制購房資格、"商改住"限購、差別化信貸等一系列調(diào)控"組合拳".本輪實(shí)施限購政策城市的范圍從北上廣深等一線城市, 延伸到南京、杭州、青島、廈門等熱點(diǎn)二線城市, 并且在環(huán)京、環(huán)滬、環(huán)深等核心城市周邊區(qū)域, 也開始實(shí)施限購.
在限貸政策方面:2011年1月國務(wù)院提出"新國八條", 要求二套房貸付比例提高60%, 款利率提高基準(zhǔn)利率的1.1倍.當(dāng)時(shí)的限貸等房地產(chǎn)調(diào)控政策使得當(dāng)年房地產(chǎn)成交量下滑明顯, 促使房地產(chǎn)市場進(jìn)入深度調(diào)整期.但是, 2012年央行兩次下調(diào)存款利率使得房地產(chǎn)市場又出現(xiàn)上漲預(yù)期, 2013年, 上海、深圳、廣東等一線城市加碼限貸政策, 要求二套房付比例提高到70%.2014年房地產(chǎn)市場低迷, 政策為激勵(lì)房地產(chǎn)市場, 對(duì)于款購買套自有住房的家庭, 款付比例低為30%, 款利率下限為基準(zhǔn)款利率的0.7倍.2016年去庫存以來, 房價(jià)再次高位回升, 導(dǎo)致新一輪限貸政策再次升級(jí).以北京為例, 2017年3月17日, 北京市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會(huì)發(fā)布《關(guān)于完善商品住房銷售和差別化信貸政策的通知》, 開始對(duì)商品房的銷售和商業(yè)性個(gè)人款執(zhí)行新政, 北京二套房普通住宅付款比例提高60%, 非普通住宅提高80%.同時(shí), 各商業(yè)銀行的款普遍收緊, 款利率優(yōu)惠幾乎取消, 回歸基準(zhǔn)利率.
在租售并舉制度方面:自2015年起, 國家提出要建立租購并舉的住房制度.2016年出臺(tái)了一系列租購并舉的政策.2017年8月, 北京市出臺(tái)了"租售同權(quán)"的新政, 明確了租房能夠享受與購房同樣的入學(xué)機(jī)會(huì)等政策, 將租賃市場的重要性提高到有的高度.黨的報(bào)告中*明確提出"加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度".調(diào)控"房子是用來住的, 不是用來炒的"戰(zhàn)略定位, 旨在促進(jìn)我國房屋回歸居住屬性, 并向"購租并舉、租購?fù)瑱?quán);先租后售、梯度消費(fèi)"運(yùn)作模式全面推進(jìn), 引導(dǎo)居民形成梯級(jí)消費(fèi)理念, 推動(dòng)住房價(jià)格平穩(wěn)健康運(yùn)行, 推進(jìn)住有所居目標(biāo)的實(shí)現(xiàn).
三、房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)房價(jià)影響的實(shí)證分析
(一) 變量選擇與平穩(wěn)性檢驗(yàn)
本研究選取2009年1月2017年9月的月度數(shù)據(jù)作為樣本, 以商品房的平均銷售價(jià)格來表示房地產(chǎn)價(jià)格, 即商品房銷售總金額/商品房銷售總面積, 以每月商品房的成交套數(shù)來表示交易量, 利率選取的是3-5年款利率.基于本文所要研究的內(nèi)容, 我們將房地產(chǎn)價(jià)格確定為因變量 (以P表示) , 將款利率 (以R表示) 、二套房的付比 (以RA表示) 、成交量 (以V表示) 作為自變量, 此外, 我們將"租售同權(quán)"政策的出臺(tái)及限制購買資格的調(diào)整作為虛擬變量 (分別以D1、D2表示) 引入到模型.
本研究樣本的原始數(shù)據(jù)從房地產(chǎn)信息網(wǎng)與Wind咨詢數(shù)據(jù)庫中獲得, 取得原始數(shù)據(jù)后, 需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理: (1) 對(duì)所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)化處理 (款利率與付比除外) , 即以2009年1月為100得到可比的實(shí)際數(shù)據(jù); (2) 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格變量與成交量變量分別取對(duì)數(shù)以消除可能存在的異方差; (3) 為客觀反映現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)特征, 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)與成交量進(jìn)行季節(jié)調(diào)整; (4) 根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局報(bào)表制度, 每年公布的房地產(chǎn)報(bào)表中通常不提供1月份的數(shù)據(jù)報(bào)表, 考慮到實(shí)證數(shù)據(jù)的完整性, 我們用報(bào)表當(dāng)年的月平均值代替1月份的數(shù)據(jù).樣本的描述性統(tǒng)計(jì)情況為揭示付比、款利率、成交量與房地產(chǎn)價(jià)格之間是否存在協(xié)整檢驗(yàn)與因果分析, 我們需要對(duì)各個(gè)時(shí)間序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn), 以剔除相應(yīng)變量的時(shí)間序列的單位根.對(duì)各個(gè)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果可知, 成交量變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值大于1%的臨界值, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值小于1%的臨界值, 但是三者個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的ADF統(tǒng)計(jì)量的值均大于1%的臨界值, 并且其P統(tǒng)計(jì)值均趨于0.因此, 成交量變量是平穩(wěn)的, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量的時(shí)間序列均為非平穩(wěn), 但是這三個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列為平穩(wěn).
(二) 基于ADRL模型的協(xié)整檢驗(yàn)
由于本研究所涉及的各變量不同階平穩(wěn), 故無法使用常規(guī)的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ? 本文采用自回歸分布滯后模型 (ADRL模型) 進(jìn)行研究, ADRL模型能夠估計(jì)不同階平穩(wěn)的時(shí)間序列, 保證結(jié)果一致有效, 而且還能得到長期和短期的影響系數(shù).
一般的ADRL (p, q1, q2, …qk) 模型結(jié)構(gòu)如下:
其中, p代表yt滯后的階數(shù), qi代表自變量xit滯后的階數(shù), L代表滯后算子, Lyt=yt-1, wt是確定向量.使用ADRL模型具體包含兩個(gè)步驟, 一步, 建立ADRL協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行各變量間的協(xié)整檢驗(yàn), 驗(yàn)證各個(gè)變量間的長期穩(wěn)定關(guān)系, 確定各變量間的影響方向.則構(gòu)建限購政策對(duì)房價(jià)波動(dòng)影響的協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦?
進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)存在長期均衡關(guān)系后進(jìn)入第二步, 利用ADRL模型估計(jì)長期系數(shù)與短期系數(shù), 則構(gòu)建長期系數(shù)估計(jì)模型ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 如下:
其中: (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 為優(yōu)滯后階數(shù), 是根據(jù)AIC或是SC等準(zhǔn)則進(jìn)行判斷, 長期均衡關(guān)系并不是一直成立的, 短期內(nèi)會(huì)通過各種變量的擾動(dòng)從而打破平衡狀態(tài).短期系數(shù)的估計(jì)可通過誤差修正模型ECM來獲得, 基于ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 的短期系數(shù)估計(jì)如下:
式中:ECt-1作為回調(diào)項(xiàng), 當(dāng)長期均衡關(guān)系被打破時(shí), 起到回調(diào)作用.
接下來, 對(duì)條件誤差修正ARDL模型中各原變量 (滯后一階) 進(jìn)行聯(lián)合F檢驗(yàn), 以驗(yàn)證是否存在長期協(xié)整關(guān)系.本文進(jìn)行了m=1~4, n1, n2, n3, n4, n5=0~4, 的2500種模型組合的檢測, 根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則選擇了優(yōu)滯后模型, 此時(shí)得到結(jié)果的結(jié)構(gòu)可以看出, F統(tǒng)計(jì)量為6.2083, 大于1%臨界值4.68, 說明拒絕原假設(shè), 認(rèn)為長期協(xié)整關(guān)系非常顯著.
(三) 長短期系數(shù)的估計(jì)結(jié)果
通過上面的ADRL協(xié)整檢驗(yàn)后可知道, 存在長期協(xié)整關(guān)系, 因此進(jìn)入第二步進(jìn)行長短期系數(shù)的估計(jì).利用使得模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差小的AIC準(zhǔn)則, 對(duì)不同階數(shù)的估計(jì)方程進(jìn)行選擇分析, 并且設(shè)定大滯后階數(shù)為4, 得到模型的優(yōu)估計(jì)為ADRL (3, 0, 0, 0, 4, 2) , 并且得到長短期系數(shù)的估計(jì)見表4.
其中, 模型的可決系數(shù)高達(dá)0.813, 說明有81.3%的信息可以由該模型解釋, 故模型的解釋能力很好.模型的總體顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為34.006, 可以在1%顯著水平顯著, 故認(rèn)為模型總體擬合效果良好.
通過對(duì)所得結(jié)果的分析可知, 從長期來看, "租售同權(quán)"政策的出臺(tái)對(duì)抑制房價(jià)具有長期顯著的效應(yīng), 房地產(chǎn)限購政策會(huì)使得房地產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)報(bào)復(fù)性增長, 利率每提高1個(gè)單位, 會(huì)伴隨房價(jià)下降0.3447個(gè)百分點(diǎn).付比以及成交量的變化對(duì)于房價(jià)的影響不顯著, 因此, 存在較大的不確定性.
此外, 對(duì)短期方程進(jìn)行分析可知, 代表是否采取租售同舉政策的虛擬變量D1短期效果不明顯, 代表是否采取限購政策的虛擬變量D2對(duì)于房價(jià)具有顯著短期的抑制作用, 但這種作用在滯后1月時(shí)才會(huì)顯示出來.并且房價(jià)滯后1-2期均對(duì)房價(jià)的走勢有著一定的修正作用, 即當(dāng)某月房價(jià)突然偏高, 則此后1~2期房價(jià)會(huì)有一定的抑制效果.利率在長短期方程中均對(duì)房價(jià)有著抑制作用, 通過對(duì)成交量分析可知, 成交量的變化對(duì)房價(jià)的走勢影響不大.后, 協(xié)整項(xiàng)Coin Eq (-1) 是顯著為負(fù)的, 這充分說明了當(dāng)房價(jià)走勢偏離了長期均衡時(shí), 短期修正效應(yīng)會(huì)促進(jìn)房價(jià)回歸到長期協(xié)整的均衡上來.
四、結(jié)論與政策建議
本文通過運(yùn)用ADRL模型得出:租售同權(quán)的政策對(duì)房地產(chǎn)均具有長期而穩(wěn)定的抑制作用, 短期內(nèi)調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是, 長期效果不顯著.調(diào)整付比對(duì)于北京市房價(jià)的抑制作用較小, 而款利率的調(diào)整對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響.結(jié)合所得結(jié)論提出如下的政策建議:
1.建立租購并舉政策實(shí)施的長效機(jī)制, 加大準(zhǔn)保障力度.
要達(dá)到"居者有其屋"的目標(biāo), 必須要增加公租房、共有產(chǎn)權(quán)房供應(yīng), 擴(kuò)大公租房保障范圍, 提高公租房的質(zhì)量與完善配套設(shè)施, 多渠道解決中低收入家庭、新就業(yè)職工和穩(wěn)定就業(yè)的外來務(wù)工人員的住房問題.對(duì)于特殊困難家庭建立準(zhǔn)保障機(jī)制, 牢固好社會(huì)安全網(wǎng).做好保障性住房分配管理, 加強(qiáng)信息公開, 確保公平分配, 加強(qiáng)教育資源均等化.
2.充分發(fā)揮款利率對(duì)于房價(jià)調(diào)控的作用機(jī)制, 防范系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)隱患.
雖然利率的調(diào)整對(duì)于房地產(chǎn)具有長期抑制的作用, 但是長期的高利率不僅不利于經(jīng)濟(jì)的增長, 反而對(duì)經(jīng)濟(jì)起到抑制作用.因此, 房地產(chǎn)調(diào)控應(yīng)以市場為導(dǎo)向, 積極推進(jìn)利率市場化改革以及稅收制度的改革, 有利促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長, 通過改革釋放巨大的制度紅利, 實(shí)現(xiàn)房價(jià)與經(jīng)濟(jì)增長再平衡.
3.引導(dǎo)資金回歸實(shí)體經(jīng)濟(jì), 減少房地產(chǎn)過度投機(jī).
房地產(chǎn)市場宏觀調(diào)控的根本出路在于轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式, 通過加快制度變革和鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新來提升企業(yè)的利潤空間, 以此引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì), 并且尋找新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn), 鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)展業(yè)務(wù)來緩解投機(jī)性的炒房需求, 促使房地產(chǎn)價(jià)格回歸合理區(qū)間.
KUBLER 8.0000.1401.1010
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KUBLER 8.5020.4552.1024 帶副件05.WAKS8-2/P00 脈沖數(shù)1024
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KUBLER 8.A02H.1A31.1024+8.0010.40S0.0000 要求帶附件，直接出線，推挽式安裝，帶安裝臂
KUBLER 8.5020.0A00.1024.C001
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摘要: 近一年來, 我國房地產(chǎn)政策圍繞"房子是用來住的, 不是用來炒的"加大調(diào)控力度.本文以租售同權(quán)以及限購、限貸等限制型調(diào)控手段為切入點(diǎn), 選取2009-2017年間月度數(shù)據(jù)作為樣本, 通過自回歸分布滯后 (ADRL) 模型, 從短期與長期兩個(gè)角度, 研究了租售同權(quán)等政策對(duì)于房價(jià)調(diào)控的影響, 并給出了相應(yīng)的對(duì)策建議.研究發(fā)現(xiàn):租售同權(quán)及款利率對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響, 調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 短期內(nèi)會(huì)對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是長期效果不顯著, 付比的調(diào)整對(duì)于北京等一線城市的房價(jià)抑制作用較小.這對(duì)我國構(gòu)建長效的房地產(chǎn)發(fā)展機(jī)制具有重要意義.
關(guān)鍵詞:租售同權(quán); 限購限貸; 房地產(chǎn)調(diào)控; ADRL模型;
自我國住房市場化改革以來, 房地產(chǎn)行業(yè)在我國宏觀經(jīng)濟(jì)中的重要性日益提升, 但房價(jià)卻水漲船高, 波動(dòng)持續(xù)加大, 大地提高了城市居民的生活成本.2017年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上, *提出:"房子是用來住的, 不是用來炒的, 要求回歸住房居住屬性", 新一輪的房地產(chǎn)調(diào)控就此拉開序幕.本輪房地產(chǎn)調(diào)控政策不僅在范圍上表現(xiàn)出從一二線熱點(diǎn)城市擴(kuò)散到三四線城市, 中心城市和周邊城市政策合力調(diào)控的特征, 并且, 在調(diào)控手段上除限購、限貸、調(diào)整付比等傳統(tǒng)手段, 也開始推行"購租并舉、租購?fù)瑱?quán)"等系列調(diào)控政策"組合拳"以進(jìn)一步化解住房需求.然而在當(dāng)前我國房地產(chǎn)市場環(huán)境下, 租售同權(quán)以及限購等調(diào)控手段能否有效抑制房價(jià)快速上漲?是否具有可持續(xù)性?這是需要重點(diǎn)研究的問題.本文對(duì)此進(jìn)行重點(diǎn)研究, 旨在為更好完善房地產(chǎn)政策調(diào)控組合提供對(duì)策建議.
一、相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述
針對(duì)房地產(chǎn)政策與房地產(chǎn)市場之間的關(guān)系, 國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究.劉洪玉教授 (2017) 針對(duì)我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展現(xiàn)狀, 分析了阻礙我國房地產(chǎn)租賃市場發(fā)展的因素.林睿等人 (2016) 通過對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的異質(zhì)性研究, 認(rèn)為房地產(chǎn)政策的調(diào)控能夠改變區(qū)域房地產(chǎn)價(jià)格的收斂性.王松濤 (2011) 以住房存流量模型為基礎(chǔ), 從理論上刻畫了住房市場政府干預(yù)的政策目標(biāo)和政策工具, 并且對(duì)政府綜合干預(yù)的作用效果進(jìn)行了評(píng)價(jià), 認(rèn)為政府政策工具對(duì)重點(diǎn)城市的住房價(jià)格產(chǎn)生了短期影響, 并對(duì)不同城市的作用效果不同.劉璐 (2013) 等人通過建立一般均衡模型分析了限購和限貸對(duì)房價(jià)的均衡影響, 認(rèn)為特定條件下當(dāng)限購發(fā)生效用時(shí), 付比只有落入某個(gè)特定區(qū)間才能有效.
從實(shí)證研究來看, 常飛等人 (2013) 運(yùn)用脈沖響應(yīng)研究了貨幣政策對(duì)區(qū)域房地產(chǎn)市場的影響, 認(rèn)為貨幣政策對(duì)不同城市商品房市場的影響不同, 并受供求關(guān)系的影響較大.喬坤元 (2012) 應(yīng)用倍差法對(duì)中國70個(gè)大中城市的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 探討了2011年的房地產(chǎn)限購令對(duì)房地產(chǎn)市場的影響, 研究表明:限購令的實(shí)施使得房價(jià)下降了2.5%個(gè)百分點(diǎn).在政策評(píng)價(jià)過程中, 由于倍差法對(duì)控制組的要求比價(jià)嚴(yán)格, 實(shí)際情況往往無法滿足, 從而會(huì)影響到評(píng)價(jià)的有效性.針對(duì)清華大學(xué)恒隆房地產(chǎn)研究中心張紅 (2015) 等人通過構(gòu)建住房市場的搜尋匹配模型, 并且考慮了交易市場和租賃市場的影響因素, 認(rèn)為限購政策會(huì)推動(dòng)房租的上漲并通過傳導(dǎo)作用推動(dòng)房價(jià)的上漲.
通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn), 當(dāng)前對(duì)于房地產(chǎn)政策的研究多集中在限購或是貨幣政策調(diào)控方面, 對(duì)租售并舉及租售同權(quán)等政策效果的研究較少;在研究方法方面, 文獻(xiàn)多集中在一般均衡的方法、誤差修正模型、VAR模型、倍差法、斷點(diǎn)回歸等方法探討政策的有效性, 很少看到應(yīng)用ADRL方法對(duì)限購政策的研究;文獻(xiàn)的研究多集中在對(duì)單一政策的研究, 較少將這些具有重要影響的政策放到一起研究, 也較少考察這些政策的持續(xù)作用.基于此, 本文將著重探討租售并舉、限購等房地產(chǎn)政策相互作用、持續(xù)實(shí)施對(duì)房價(jià)的調(diào)控效果, 并且分別對(duì)長期效果與短期效果進(jìn)行了分析.
二、我國房地產(chǎn)限購限貸、租售并舉調(diào)控政策的演進(jìn)過程
近年來我國政府出臺(tái)了一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策, 來抑制房價(jià)的過快上漲, 回歸房屋的居住屬性, 主要集中在限購政策、限貸政策以及租售并舉的調(diào)控政策這幾個(gè)方面.
在房地產(chǎn)限購政策方面:2010年, 北京*出臺(tái)限購令, 規(guī)定每戶以家庭為單位"只能新購一套商品住房".自此, 我國各地房地產(chǎn)限購政策拉開了序幕, 2010年, 上海、廣州、天津、南京、杭州等16個(gè)一二線城市推出限購政策.2014年, 我國樓市出現(xiàn)階段性不景氣, 各地區(qū)紛紛調(diào)整房地產(chǎn)調(diào)控政策, 當(dāng)年46個(gè)限購城市中除北上廣深等一線城市以及三亞等熱門城市以外, 有33個(gè)城市限購政策被取消或松動(dòng).然而, 面對(duì)不斷攀升的房價(jià), 2017年以來新一輪的限購政策不斷加碼, 北京作為房地產(chǎn)市場*的在短短10天內(nèi)連續(xù)打出了嚴(yán)格限制購房資格、"商改住"限購、差別化信貸等一系列調(diào)控"組合拳".本輪實(shí)施限購政策城市的范圍從北上廣深等一線城市, 延伸到南京、杭州、青島、廈門等熱點(diǎn)二線城市, 并且在環(huán)京、環(huán)滬、環(huán)深等核心城市周邊區(qū)域, 也開始實(shí)施限購.
在限貸政策方面:2011年1月國務(wù)院提出"新國八條", 要求二套房貸付比例提高60%, 款利率提高基準(zhǔn)利率的1.1倍.當(dāng)時(shí)的限貸等房地產(chǎn)調(diào)控政策使得當(dāng)年房地產(chǎn)成交量下滑明顯, 促使房地產(chǎn)市場進(jìn)入深度調(diào)整期.但是, 2012年央行兩次下調(diào)存款利率使得房地產(chǎn)市場又出現(xiàn)上漲預(yù)期, 2013年, 上海、深圳、廣東等一線城市加碼限貸政策, 要求二套房付比例提高到70%.2014年房地產(chǎn)市場低迷, 政策為激勵(lì)房地產(chǎn)市場, 對(duì)于款購買套自有住房的家庭, 款付比例低為30%, 款利率下限為基準(zhǔn)款利率的0.7倍.2016年去庫存以來, 房價(jià)再次高位回升, 導(dǎo)致新一輪限貸政策再次升級(jí).以北京為例, 2017年3月17日, 北京市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會(huì)發(fā)布《關(guān)于完善商品住房銷售和差別化信貸政策的通知》, 開始對(duì)商品房的銷售和商業(yè)性個(gè)人款執(zhí)行新政, 北京二套房普通住宅付款比例提高60%, 非普通住宅提高80%.同時(shí), 各商業(yè)銀行的款普遍收緊, 款利率優(yōu)惠幾乎取消, 回歸基準(zhǔn)利率.
在租售并舉制度方面:自2015年起, 國家提出要建立租購并舉的住房制度.2016年出臺(tái)了一系列租購并舉的政策.2017年8月, 北京市出臺(tái)了"租售同權(quán)"的新政, 明確了租房能夠享受與購房同樣的入學(xué)機(jī)會(huì)等政策, 將租賃市場的重要性提高到有的高度.黨的報(bào)告中*明確提出"加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度".調(diào)控"房子是用來住的, 不是用來炒的"戰(zhàn)略定位, 旨在促進(jìn)我國房屋回歸居住屬性, 并向"購租并舉、租購?fù)瑱?quán);先租后售、梯度消費(fèi)"運(yùn)作模式全面推進(jìn), 引導(dǎo)居民形成梯級(jí)消費(fèi)理念, 推動(dòng)住房價(jià)格平穩(wěn)健康運(yùn)行, 推進(jìn)住有所居目標(biāo)的實(shí)現(xiàn).
三、房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)房價(jià)影響的實(shí)證分析
(一) 變量選擇與平穩(wěn)性檢驗(yàn)
本研究選取2009年1月2017年9月的月度數(shù)據(jù)作為樣本, 以商品房的平均銷售價(jià)格來表示房地產(chǎn)價(jià)格, 即商品房銷售總金額/商品房銷售總面積, 以每月商品房的成交套數(shù)來表示交易量, 利率選取的是3-5年款利率.基于本文所要研究的內(nèi)容, 我們將房地產(chǎn)價(jià)格確定為因變量 (以P表示) , 將款利率 (以R表示) 、二套房的付比 (以RA表示) 、成交量 (以V表示) 作為自變量, 此外, 我們將"租售同權(quán)"政策的出臺(tái)及限制購買資格的調(diào)整作為虛擬變量 (分別以D1、D2表示) 引入到模型.
本研究樣本的原始數(shù)據(jù)從房地產(chǎn)信息網(wǎng)與Wind咨詢數(shù)據(jù)庫中獲得, 取得原始數(shù)據(jù)后, 需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理: (1) 對(duì)所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)化處理 (款利率與付比除外) , 即以2009年1月為100得到可比的實(shí)際數(shù)據(jù); (2) 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格變量與成交量變量分別取對(duì)數(shù)以消除可能存在的異方差; (3) 為客觀反映現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)特征, 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)與成交量進(jìn)行季節(jié)調(diào)整; (4) 根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局報(bào)表制度, 每年公布的房地產(chǎn)報(bào)表中通常不提供1月份的數(shù)據(jù)報(bào)表, 考慮到實(shí)證數(shù)據(jù)的完整性, 我們用報(bào)表當(dāng)年的月平均值代替1月份的數(shù)據(jù).樣本的描述性統(tǒng)計(jì)情況為揭示付比、款利率、成交量與房地產(chǎn)價(jià)格之間是否存在協(xié)整檢驗(yàn)與因果分析, 我們需要對(duì)各個(gè)時(shí)間序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn), 以剔除相應(yīng)變量的時(shí)間序列的單位根.對(duì)各個(gè)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果可知, 成交量變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值大于1%的臨界值, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值小于1%的臨界值, 但是三者個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的ADF統(tǒng)計(jì)量的值均大于1%的臨界值, 并且其P統(tǒng)計(jì)值均趨于0.因此, 成交量變量是平穩(wěn)的, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量的時(shí)間序列均為非平穩(wěn), 但是這三個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列為平穩(wěn).
(二) 基于ADRL模型的協(xié)整檢驗(yàn)
由于本研究所涉及的各變量不同階平穩(wěn), 故無法使用常規(guī)的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ? 本文采用自回歸分布滯后模型 (ADRL模型) 進(jìn)行研究, ADRL模型能夠估計(jì)不同階平穩(wěn)的時(shí)間序列, 保證結(jié)果一致有效, 而且還能得到長期和短期的影響系數(shù).
一般的ADRL (p, q1, q2, …qk) 模型結(jié)構(gòu)如下:
其中, p代表yt滯后的階數(shù), qi代表自變量xit滯后的階數(shù), L代表滯后算子, Lyt=yt-1, wt是確定向量.使用ADRL模型具體包含兩個(gè)步驟, 一步, 建立ADRL協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行各變量間的協(xié)整檢驗(yàn), 驗(yàn)證各個(gè)變量間的長期穩(wěn)定關(guān)系, 確定各變量間的影響方向.則構(gòu)建限購政策對(duì)房價(jià)波動(dòng)影響的協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦?
進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)存在長期均衡關(guān)系后進(jìn)入第二步, 利用ADRL模型估計(jì)長期系數(shù)與短期系數(shù), 則構(gòu)建長期系數(shù)估計(jì)模型ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 如下:
其中: (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 為優(yōu)滯后階數(shù), 是根據(jù)AIC或是SC等準(zhǔn)則進(jìn)行判斷, 長期均衡關(guān)系并不是一直成立的, 短期內(nèi)會(huì)通過各種變量的擾動(dòng)從而打破平衡狀態(tài).短期系數(shù)的估計(jì)可通過誤差修正模型ECM來獲得, 基于ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 的短期系數(shù)估計(jì)如下:
式中:ECt-1作為回調(diào)項(xiàng), 當(dāng)長期均衡關(guān)系被打破時(shí), 起到回調(diào)作用.
接下來, 對(duì)條件誤差修正ARDL模型中各原變量 (滯后一階) 進(jìn)行聯(lián)合F檢驗(yàn), 以驗(yàn)證是否存在長期協(xié)整關(guān)系.本文進(jìn)行了m=1~4, n1, n2, n3, n4, n5=0~4, 的2500種模型組合的檢測, 根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則選擇了優(yōu)滯后模型, 此時(shí)得到結(jié)果的結(jié)構(gòu)可以看出, F統(tǒng)計(jì)量為6.2083, 大于1%臨界值4.68, 說明拒絕原假設(shè), 認(rèn)為長期協(xié)整關(guān)系非常顯著.
(三) 長短期系數(shù)的估計(jì)結(jié)果
通過上面的ADRL協(xié)整檢驗(yàn)后可知道, 存在長期協(xié)整關(guān)系, 因此進(jìn)入第二步進(jìn)行長短期系數(shù)的估計(jì).利用使得模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差小的AIC準(zhǔn)則, 對(duì)不同階數(shù)的估計(jì)方程進(jìn)行選擇分析, 并且設(shè)定大滯后階數(shù)為4, 得到模型的優(yōu)估計(jì)為ADRL (3, 0, 0, 0, 4, 2) , 并且得到長短期系數(shù)的估計(jì)見表4.
其中, 模型的可決系數(shù)高達(dá)0.813, 說明有81.3%的信息可以由該模型解釋, 故模型的解釋能力很好.模型的總體顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為34.006, 可以在1%顯著水平顯著, 故認(rèn)為模型總體擬合效果良好.
通過對(duì)所得結(jié)果的分析可知, 從長期來看, "租售同權(quán)"政策的出臺(tái)對(duì)抑制房價(jià)具有長期顯著的效應(yīng), 房地產(chǎn)限購政策會(huì)使得房地產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)報(bào)復(fù)性增長, 利率每提高1個(gè)單位, 會(huì)伴隨房價(jià)下降0.3447個(gè)百分點(diǎn).付比以及成交量的變化對(duì)于房價(jià)的影響不顯著, 因此, 存在較大的不確定性.
此外, 對(duì)短期方程進(jìn)行分析可知, 代表是否采取租售同舉政策的虛擬變量D1短期效果不明顯, 代表是否采取限購政策的虛擬變量D2對(duì)于房價(jià)具有顯著短期的抑制作用, 但這種作用在滯后1月時(shí)才會(huì)顯示出來.并且房價(jià)滯后1-2期均對(duì)房價(jià)的走勢有著一定的修正作用, 即當(dāng)某月房價(jià)突然偏高, 則此后1~2期房價(jià)會(huì)有一定的抑制效果.利率在長短期方程中均對(duì)房價(jià)有著抑制作用, 通過對(duì)成交量分析可知, 成交量的變化對(duì)房價(jià)的走勢影響不大.后, 協(xié)整項(xiàng)Coin Eq (-1) 是顯著為負(fù)的, 這充分說明了當(dāng)房價(jià)走勢偏離了長期均衡時(shí), 短期修正效應(yīng)會(huì)促進(jìn)房價(jià)回歸到長期協(xié)整的均衡上來.
四、結(jié)論與政策建議
本文通過運(yùn)用ADRL模型得出:租售同權(quán)的政策對(duì)房地產(chǎn)均具有長期而穩(wěn)定的抑制作用, 短期內(nèi)調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是, 長期效果不顯著.調(diào)整付比對(duì)于北京市房價(jià)的抑制作用較小, 而款利率的調(diào)整對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響.結(jié)合所得結(jié)論提出如下的政策建議:
1.建立租購并舉政策實(shí)施的長效機(jī)制, 加大準(zhǔn)保障力度.
要達(dá)到"居者有其屋"的目標(biāo), 必須要增加公租房、共有產(chǎn)權(quán)房供應(yīng), 擴(kuò)大公租房保障范圍, 提高公租房的質(zhì)量與完善配套設(shè)施, 多渠道解決中低收入家庭、新就業(yè)職工和穩(wěn)定就業(yè)的外來務(wù)工人員的住房問題.對(duì)于特殊困難家庭建立準(zhǔn)保障機(jī)制, 牢固好社會(huì)安全網(wǎng).做好保障性住房分配管理, 加強(qiáng)信息公開, 確保公平分配, 加強(qiáng)教育資源均等化.
2.充分發(fā)揮款利率對(duì)于房價(jià)調(diào)控的作用機(jī)制, 防范系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)隱患.
雖然利率的調(diào)整對(duì)于房地產(chǎn)具有長期抑制的作用, 但是長期的高利率不僅不利于經(jīng)濟(jì)的增長, 反而對(duì)經(jīng)濟(jì)起到抑制作用.因此, 房地產(chǎn)調(diào)控應(yīng)以市場為導(dǎo)向, 積極推進(jìn)利率市場化改革以及稅收制度的改革, 有利促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長, 通過改革釋放巨大的制度紅利, 實(shí)現(xiàn)房價(jià)與經(jīng)濟(jì)增長再平衡.
3.引導(dǎo)資金回歸實(shí)體經(jīng)濟(jì), 減少房地產(chǎn)過度投機(jī).
房地產(chǎn)市場宏觀調(diào)控的根本出路在于轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式, 通過加快制度變革和鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新來提升企業(yè)的利潤空間, 以此引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì), 并且尋找新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn), 鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)展業(yè)務(wù)來緩解投機(jī)性的炒房需求, 促使房地產(chǎn)價(jià)格回歸合理區(qū)間.
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摘要: 近一年來, 我國房地產(chǎn)政策圍繞"房子是用來住的, 不是用來炒的"加大調(diào)控力度.本文以租售同權(quán)以及限購、限貸等限制型調(diào)控手段為切入點(diǎn), 選取2009-2017年間月度數(shù)據(jù)作為樣本, 通過自回歸分布滯后 (ADRL) 模型, 從短期與長期兩個(gè)角度, 研究了租售同權(quán)等政策對(duì)于房價(jià)調(diào)控的影響, 并給出了相應(yīng)的對(duì)策建議.研究發(fā)現(xiàn):租售同權(quán)及款利率對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響, 調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 短期內(nèi)會(huì)對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是長期效果不顯著, 付比的調(diào)整對(duì)于北京等一線城市的房價(jià)抑制作用較小.這對(duì)我國構(gòu)建長效的房地產(chǎn)發(fā)展機(jī)制具有重要意義.
關(guān)鍵詞:租售同權(quán); 限購限貸; 房地產(chǎn)調(diào)控; ADRL模型;
自我國住房市場化改革以來, 房地產(chǎn)行業(yè)在我國宏觀經(jīng)濟(jì)中的重要性日益提升, 但房價(jià)卻水漲船高, 波動(dòng)持續(xù)加大, 大地提高了城市居民的生活成本.2017年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上, *提出:"房子是用來住的, 不是用來炒的, 要求回歸住房居住屬性", 新一輪的房地產(chǎn)調(diào)控就此拉開序幕.本輪房地產(chǎn)調(diào)控政策不僅在范圍上表現(xiàn)出從一二線熱點(diǎn)城市擴(kuò)散到三四線城市, 中心城市和周邊城市政策合力調(diào)控的特征, 并且, 在調(diào)控手段上除限購、限貸、調(diào)整付比等傳統(tǒng)手段, 也開始推行"購租并舉、租購?fù)瑱?quán)"等系列調(diào)控政策"組合拳"以進(jìn)一步化解住房需求.然而在當(dāng)前我國房地產(chǎn)市場環(huán)境下, 租售同權(quán)以及限購等調(diào)控手段能否有效抑制房價(jià)快速上漲?是否具有可持續(xù)性?這是需要重點(diǎn)研究的問題.本文對(duì)此進(jìn)行重點(diǎn)研究, 旨在為更好完善房地產(chǎn)政策調(diào)控組合提供對(duì)策建議.
一、相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述
針對(duì)房地產(chǎn)政策與房地產(chǎn)市場之間的關(guān)系, 國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究.劉洪玉教授 (2017) 針對(duì)我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展現(xiàn)狀, 分析了阻礙我國房地產(chǎn)租賃市場發(fā)展的因素.林睿等人 (2016) 通過對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的異質(zhì)性研究, 認(rèn)為房地產(chǎn)政策的調(diào)控能夠改變區(qū)域房地產(chǎn)價(jià)格的收斂性.王松濤 (2011) 以住房存流量模型為基礎(chǔ), 從理論上刻畫了住房市場政府干預(yù)的政策目標(biāo)和政策工具, 并且對(duì)政府綜合干預(yù)的作用效果進(jìn)行了評(píng)價(jià), 認(rèn)為政府政策工具對(duì)重點(diǎn)城市的住房價(jià)格產(chǎn)生了短期影響, 并對(duì)不同城市的作用效果不同.劉璐 (2013) 等人通過建立一般均衡模型分析了限購和限貸對(duì)房價(jià)的均衡影響, 認(rèn)為特定條件下當(dāng)限購發(fā)生效用時(shí), 付比只有落入某個(gè)特定區(qū)間才能有效.
從實(shí)證研究來看, 常飛等人 (2013) 運(yùn)用脈沖響應(yīng)研究了貨幣政策對(duì)區(qū)域房地產(chǎn)市場的影響, 認(rèn)為貨幣政策對(duì)不同城市商品房市場的影響不同, 并受供求關(guān)系的影響較大.喬坤元 (2012) 應(yīng)用倍差法對(duì)中國70個(gè)大中城市的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 探討了2011年的房地產(chǎn)限購令對(duì)房地產(chǎn)市場的影響, 研究表明:限購令的實(shí)施使得房價(jià)下降了2.5%個(gè)百分點(diǎn).在政策評(píng)價(jià)過程中, 由于倍差法對(duì)控制組的要求比價(jià)嚴(yán)格, 實(shí)際情況往往無法滿足, 從而會(huì)影響到評(píng)價(jià)的有效性.針對(duì)清華大學(xué)恒隆房地產(chǎn)研究中心張紅 (2015) 等人通過構(gòu)建住房市場的搜尋匹配模型, 并且考慮了交易市場和租賃市場的影響因素, 認(rèn)為限購政策會(huì)推動(dòng)房租的上漲并通過傳導(dǎo)作用推動(dòng)房價(jià)的上漲.
通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn), 當(dāng)前對(duì)于房地產(chǎn)政策的研究多集中在限購或是貨幣政策調(diào)控方面, 對(duì)租售并舉及租售同權(quán)等政策效果的研究較少;在研究方法方面, 文獻(xiàn)多集中在一般均衡的方法、誤差修正模型、VAR模型、倍差法、斷點(diǎn)回歸等方法探討政策的有效性, 很少看到應(yīng)用ADRL方法對(duì)限購政策的研究;文獻(xiàn)的研究多集中在對(duì)單一政策的研究, 較少將這些具有重要影響的政策放到一起研究, 也較少考察這些政策的持續(xù)作用.基于此, 本文將著重探討租售并舉、限購等房地產(chǎn)政策相互作用、持續(xù)實(shí)施對(duì)房價(jià)的調(diào)控效果, 并且分別對(duì)長期效果與短期效果進(jìn)行了分析.
二、我國房地產(chǎn)限購限貸、租售并舉調(diào)控政策的演進(jìn)過程
近年來我國政府出臺(tái)了一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策, 來抑制房價(jià)的過快上漲, 回歸房屋的居住屬性, 主要集中在限購政策、限貸政策以及租售并舉的調(diào)控政策這幾個(gè)方面.
在房地產(chǎn)限購政策方面:2010年, 北京*出臺(tái)限購令, 規(guī)定每戶以家庭為單位"只能新購一套商品住房".自此, 我國各地房地產(chǎn)限購政策拉開了序幕, 2010年, 上海、廣州、天津、南京、杭州等16個(gè)一二線城市推出限購政策.2014年, 我國樓市出現(xiàn)階段性不景氣, 各地區(qū)紛紛調(diào)整房地產(chǎn)調(diào)控政策, 當(dāng)年46個(gè)限購城市中除北上廣深等一線城市以及三亞等熱門城市以外, 有33個(gè)城市限購政策被取消或松動(dòng).然而, 面對(duì)不斷攀升的房價(jià), 2017年以來新一輪的限購政策不斷加碼, 北京作為房地產(chǎn)市場*的在短短10天內(nèi)連續(xù)打出了嚴(yán)格限制購房資格、"商改住"限購、差別化信貸等一系列調(diào)控"組合拳".本輪實(shí)施限購政策城市的范圍從北上廣深等一線城市, 延伸到南京、杭州、青島、廈門等熱點(diǎn)二線城市, 并且在環(huán)京、環(huán)滬、環(huán)深等核心城市周邊區(qū)域, 也開始實(shí)施限購.
在限貸政策方面:2011年1月國務(wù)院提出"新國八條", 要求二套房貸付比例提高60%, 款利率提高基準(zhǔn)利率的1.1倍.當(dāng)時(shí)的限貸等房地產(chǎn)調(diào)控政策使得當(dāng)年房地產(chǎn)成交量下滑明顯, 促使房地產(chǎn)市場進(jìn)入深度調(diào)整期.但是, 2012年央行兩次下調(diào)存款利率使得房地產(chǎn)市場又出現(xiàn)上漲預(yù)期, 2013年, 上海、深圳、廣東等一線城市加碼限貸政策, 要求二套房付比例提高到70%.2014年房地產(chǎn)市場低迷, 政策為激勵(lì)房地產(chǎn)市場, 對(duì)于款購買套自有住房的家庭, 款付比例低為30%, 款利率下限為基準(zhǔn)款利率的0.7倍.2016年去庫存以來, 房價(jià)再次高位回升, 導(dǎo)致新一輪限貸政策再次升級(jí).以北京為例, 2017年3月17日, 北京市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會(huì)發(fā)布《關(guān)于完善商品住房銷售和差別化信貸政策的通知》, 開始對(duì)商品房的銷售和商業(yè)性個(gè)人款執(zhí)行新政, 北京二套房普通住宅付款比例提高60%, 非普通住宅提高80%.同時(shí), 各商業(yè)銀行的款普遍收緊, 款利率優(yōu)惠幾乎取消, 回歸基準(zhǔn)利率.
在租售并舉制度方面:自2015年起, 國家提出要建立租購并舉的住房制度.2016年出臺(tái)了一系列租購并舉的政策.2017年8月, 北京市出臺(tái)了"租售同權(quán)"的新政, 明確了租房能夠享受與購房同樣的入學(xué)機(jī)會(huì)等政策, 將租賃市場的重要性提高到有的高度.黨的報(bào)告中*明確提出"加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度".調(diào)控"房子是用來住的, 不是用來炒的"戰(zhàn)略定位, 旨在促進(jìn)我國房屋回歸居住屬性, 并向"購租并舉、租購?fù)瑱?quán);先租后售、梯度消費(fèi)"運(yùn)作模式全面推進(jìn), 引導(dǎo)居民形成梯級(jí)消費(fèi)理念, 推動(dòng)住房價(jià)格平穩(wěn)健康運(yùn)行, 推進(jìn)住有所居目標(biāo)的實(shí)現(xiàn).
三、房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)房價(jià)影響的實(shí)證分析
(一) 變量選擇與平穩(wěn)性檢驗(yàn)
本研究選取2009年1月2017年9月的月度數(shù)據(jù)作為樣本, 以商品房的平均銷售價(jià)格來表示房地產(chǎn)價(jià)格, 即商品房銷售總金額/商品房銷售總面積, 以每月商品房的成交套數(shù)來表示交易量, 利率選取的是3-5年款利率.基于本文所要研究的內(nèi)容, 我們將房地產(chǎn)價(jià)格確定為因變量 (以P表示) , 將款利率 (以R表示) 、二套房的付比 (以RA表示) 、成交量 (以V表示) 作為自變量, 此外, 我們將"租售同權(quán)"政策的出臺(tái)及限制購買資格的調(diào)整作為虛擬變量 (分別以D1、D2表示) 引入到模型.
本研究樣本的原始數(shù)據(jù)從房地產(chǎn)信息網(wǎng)與Wind咨詢數(shù)據(jù)庫中獲得, 取得原始數(shù)據(jù)后, 需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理: (1) 對(duì)所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)化處理 (款利率與付比除外) , 即以2009年1月為100得到可比的實(shí)際數(shù)據(jù); (2) 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格變量與成交量變量分別取對(duì)數(shù)以消除可能存在的異方差; (3) 為客觀反映現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)特征, 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)與成交量進(jìn)行季節(jié)調(diào)整; (4) 根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局報(bào)表制度, 每年公布的房地產(chǎn)報(bào)表中通常不提供1月份的數(shù)據(jù)報(bào)表, 考慮到實(shí)證數(shù)據(jù)的完整性, 我們用報(bào)表當(dāng)年的月平均值代替1月份的數(shù)據(jù).樣本的描述性統(tǒng)計(jì)情況為揭示付比、款利率、成交量與房地產(chǎn)價(jià)格之間是否存在協(xié)整檢驗(yàn)與因果分析, 我們需要對(duì)各個(gè)時(shí)間序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn), 以剔除相應(yīng)變量的時(shí)間序列的單位根.對(duì)各個(gè)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果可知, 成交量變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值大于1%的臨界值, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值小于1%的臨界值, 但是三者個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的ADF統(tǒng)計(jì)量的值均大于1%的臨界值, 并且其P統(tǒng)計(jì)值均趨于0.因此, 成交量變量是平穩(wěn)的, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量的時(shí)間序列均為非平穩(wěn), 但是這三個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列為平穩(wěn).
(二) 基于ADRL模型的協(xié)整檢驗(yàn)
由于本研究所涉及的各變量不同階平穩(wěn), 故無法使用常規(guī)的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ? 本文采用自回歸分布滯后模型 (ADRL模型) 進(jìn)行研究, ADRL模型能夠估計(jì)不同階平穩(wěn)的時(shí)間序列, 保證結(jié)果一致有效, 而且還能得到長期和短期的影響系數(shù).
一般的ADRL (p, q1, q2, …qk) 模型結(jié)構(gòu)如下:
其中, p代表yt滯后的階數(shù), qi代表自變量xit滯后的階數(shù), L代表滯后算子, Lyt=yt-1, wt是確定向量.使用ADRL模型具體包含兩個(gè)步驟, 一步, 建立ADRL協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行各變量間的協(xié)整檢驗(yàn), 驗(yàn)證各個(gè)變量間的長期穩(wěn)定關(guān)系, 確定各變量間的影響方向.則構(gòu)建限購政策對(duì)房價(jià)波動(dòng)影響的協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦?
進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)存在長期均衡關(guān)系后進(jìn)入第二步, 利用ADRL模型估計(jì)長期系數(shù)與短期系數(shù), 則構(gòu)建長期系數(shù)估計(jì)模型ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 如下:
其中: (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 為優(yōu)滯后階數(shù), 是根據(jù)AIC或是SC等準(zhǔn)則進(jìn)行判斷, 長期均衡關(guān)系并不是一直成立的, 短期內(nèi)會(huì)通過各種變量的擾動(dòng)從而打破平衡狀態(tài).短期系數(shù)的估計(jì)可通過誤差修正模型ECM來獲得, 基于ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 的短期系數(shù)估計(jì)如下:
式中:ECt-1作為回調(diào)項(xiàng), 當(dāng)長期均衡關(guān)系被打破時(shí), 起到回調(diào)作用.
接下來, 對(duì)條件誤差修正ARDL模型中各原變量 (滯后一階) 進(jìn)行聯(lián)合F檢驗(yàn), 以驗(yàn)證是否存在長期協(xié)整關(guān)系.本文進(jìn)行了m=1~4, n1, n2, n3, n4, n5=0~4, 的2500種模型組合的檢測, 根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則選擇了優(yōu)滯后模型, 此時(shí)得到結(jié)果的結(jié)構(gòu)可以看出, F統(tǒng)計(jì)量為6.2083, 大于1%臨界值4.68, 說明拒絕原假設(shè), 認(rèn)為長期協(xié)整關(guān)系非常顯著.
(三) 長短期系數(shù)的估計(jì)結(jié)果
通過上面的ADRL協(xié)整檢驗(yàn)后可知道, 存在長期協(xié)整關(guān)系, 因此進(jìn)入第二步進(jìn)行長短期系數(shù)的估計(jì).利用使得模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差小的AIC準(zhǔn)則, 對(duì)不同階數(shù)的估計(jì)方程進(jìn)行選擇分析, 并且設(shè)定大滯后階數(shù)為4, 得到模型的優(yōu)估計(jì)為ADRL (3, 0, 0, 0, 4, 2) , 并且得到長短期系數(shù)的估計(jì)見表4.
其中, 模型的可決系數(shù)高達(dá)0.813, 說明有81.3%的信息可以由該模型解釋, 故模型的解釋能力很好.模型的總體顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為34.006, 可以在1%顯著水平顯著, 故認(rèn)為模型總體擬合效果良好.
通過對(duì)所得結(jié)果的分析可知, 從長期來看, "租售同權(quán)"政策的出臺(tái)對(duì)抑制房價(jià)具有長期顯著的效應(yīng), 房地產(chǎn)限購政策會(huì)使得房地產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)報(bào)復(fù)性增長, 利率每提高1個(gè)單位, 會(huì)伴隨房價(jià)下降0.3447個(gè)百分點(diǎn).付比以及成交量的變化對(duì)于房價(jià)的影響不顯著, 因此, 存在較大的不確定性.
此外, 對(duì)短期方程進(jìn)行分析可知, 代表是否采取租售同舉政策的虛擬變量D1短期效果不明顯, 代表是否采取限購政策的虛擬變量D2對(duì)于房價(jià)具有顯著短期的抑制作用, 但這種作用在滯后1月時(shí)才會(huì)顯示出來.并且房價(jià)滯后1-2期均對(duì)房價(jià)的走勢有著一定的修正作用, 即當(dāng)某月房價(jià)突然偏高, 則此后1~2期房價(jià)會(huì)有一定的抑制效果.利率在長短期方程中均對(duì)房價(jià)有著抑制作用, 通過對(duì)成交量分析可知, 成交量的變化對(duì)房價(jià)的走勢影響不大.后, 協(xié)整項(xiàng)Coin Eq (-1) 是顯著為負(fù)的, 這充分說明了當(dāng)房價(jià)走勢偏離了長期均衡時(shí), 短期修正效應(yīng)會(huì)促進(jìn)房價(jià)回歸到長期協(xié)整的均衡上來.
四、結(jié)論與政策建議
本文通過運(yùn)用ADRL模型得出:租售同權(quán)的政策對(duì)房地產(chǎn)均具有長期而穩(wěn)定的抑制作用, 短期內(nèi)調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是, 長期效果不顯著.調(diào)整付比對(duì)于北京市房價(jià)的抑制作用較小, 而款利率的調(diào)整對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響.結(jié)合所得結(jié)論提出如下的政策建議:
1.建立租購并舉政策實(shí)施的長效機(jī)制, 加大準(zhǔn)保障力度.
要達(dá)到"居者有其屋"的目標(biāo), 必須要增加公租房、共有產(chǎn)權(quán)房供應(yīng), 擴(kuò)大公租房保障范圍, 提高公租房的質(zhì)量與完善配套設(shè)施, 多渠道解決中低收入家庭、新就業(yè)職工和穩(wěn)定就業(yè)的外來務(wù)工人員的住房問題.對(duì)于特殊困難家庭建立準(zhǔn)保障機(jī)制, 牢固好社會(huì)安全網(wǎng).做好保障性住房分配管理, 加強(qiáng)信息公開, 確保公平分配, 加強(qiáng)教育資源均等化.
2.充分發(fā)揮款利率對(duì)于房價(jià)調(diào)控的作用機(jī)制, 防范系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)隱患.
雖然利率的調(diào)整對(duì)于房地產(chǎn)具有長期抑制的作用, 但是長期的高利率不僅不利于經(jīng)濟(jì)的增長, 反而對(duì)經(jīng)濟(jì)起到抑制作用.因此, 房地產(chǎn)調(diào)控應(yīng)以市場為導(dǎo)向, 積極推進(jìn)利率市場化改革以及稅收制度的改革, 有利促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長, 通過改革釋放巨大的制度紅利, 實(shí)現(xiàn)房價(jià)與經(jīng)濟(jì)增長再平衡.
3.引導(dǎo)資金回歸實(shí)體經(jīng)濟(jì), 減少房地產(chǎn)過度投機(jī).
房地產(chǎn)市場宏觀調(diào)控的根本出路在于轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式, 通過加快制度變革和鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新來提升企業(yè)的利潤空間, 以此引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì), 并且尋找新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn), 鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)展業(yè)務(wù)來緩解投機(jī)性的炒房需求, 促使房地產(chǎn)價(jià)格回歸合理區(qū)間.
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摘要: 近一年來, 我國房地產(chǎn)政策圍繞"房子是用來住的, 不是用來炒的"加大調(diào)控力度.本文以租售同權(quán)以及限購、限貸等限制型調(diào)控手段為切入點(diǎn), 選取2009-2017年間月度數(shù)據(jù)作為樣本, 通過自回歸分布滯后 (ADRL) 模型, 從短期與長期兩個(gè)角度, 研究了租售同權(quán)等政策對(duì)于房價(jià)調(diào)控的影響, 并給出了相應(yīng)的對(duì)策建議.研究發(fā)現(xiàn):租售同權(quán)及款利率對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響, 調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 短期內(nèi)會(huì)對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是長期效果不顯著, 付比的調(diào)整對(duì)于北京等一線城市的房價(jià)抑制作用較小.這對(duì)我國構(gòu)建長效的房地產(chǎn)發(fā)展機(jī)制具有重要意義.
關(guān)鍵詞:租售同權(quán); 限購限貸; 房地產(chǎn)調(diào)控; ADRL模型;
自我國住房市場化改革以來, 房地產(chǎn)行業(yè)在我國宏觀經(jīng)濟(jì)中的重要性日益提升, 但房價(jià)卻水漲船高, 波動(dòng)持續(xù)加大, 大地提高了城市居民的生活成本.2017年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上, *提出:"房子是用來住的, 不是用來炒的, 要求回歸住房居住屬性", 新一輪的房地產(chǎn)調(diào)控就此拉開序幕.本輪房地產(chǎn)調(diào)控政策不僅在范圍上表現(xiàn)出從一二線熱點(diǎn)城市擴(kuò)散到三四線城市, 中心城市和周邊城市政策合力調(diào)控的特征, 并且, 在調(diào)控手段上除限購、限貸、調(diào)整付比等傳統(tǒng)手段, 也開始推行"購租并舉、租購?fù)瑱?quán)"等系列調(diào)控政策"組合拳"以進(jìn)一步化解住房需求.然而在當(dāng)前我國房地產(chǎn)市場環(huán)境下, 租售同權(quán)以及限購等調(diào)控手段能否有效抑制房價(jià)快速上漲?是否具有可持續(xù)性?這是需要重點(diǎn)研究的問題.本文對(duì)此進(jìn)行重點(diǎn)研究, 旨在為更好完善房地產(chǎn)政策調(diào)控組合提供對(duì)策建議.
一、相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述
針對(duì)房地產(chǎn)政策與房地產(chǎn)市場之間的關(guān)系, 國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究.劉洪玉教授 (2017) 針對(duì)我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展現(xiàn)狀, 分析了阻礙我國房地產(chǎn)租賃市場發(fā)展的因素.林睿等人 (2016) 通過對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的異質(zhì)性研究, 認(rèn)為房地產(chǎn)政策的調(diào)控能夠改變區(qū)域房地產(chǎn)價(jià)格的收斂性.王松濤 (2011) 以住房存流量模型為基礎(chǔ), 從理論上刻畫了住房市場政府干預(yù)的政策目標(biāo)和政策工具, 并且對(duì)政府綜合干預(yù)的作用效果進(jìn)行了評(píng)價(jià), 認(rèn)為政府政策工具對(duì)重點(diǎn)城市的住房價(jià)格產(chǎn)生了短期影響, 并對(duì)不同城市的作用效果不同.劉璐 (2013) 等人通過建立一般均衡模型分析了限購和限貸對(duì)房價(jià)的均衡影響, 認(rèn)為特定條件下當(dāng)限購發(fā)生效用時(shí), 付比只有落入某個(gè)特定區(qū)間才能有效.
從實(shí)證研究來看, 常飛等人 (2013) 運(yùn)用脈沖響應(yīng)研究了貨幣政策對(duì)區(qū)域房地產(chǎn)市場的影響, 認(rèn)為貨幣政策對(duì)不同城市商品房市場的影響不同, 并受供求關(guān)系的影響較大.喬坤元 (2012) 應(yīng)用倍差法對(duì)中國70個(gè)大中城市的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 探討了2011年的房地產(chǎn)限購令對(duì)房地產(chǎn)市場的影響, 研究表明:限購令的實(shí)施使得房價(jià)下降了2.5%個(gè)百分點(diǎn).在政策評(píng)價(jià)過程中, 由于倍差法對(duì)控制組的要求比價(jià)嚴(yán)格, 實(shí)際情況往往無法滿足, 從而會(huì)影響到評(píng)價(jià)的有效性.針對(duì)清華大學(xué)恒隆房地產(chǎn)研究中心張紅 (2015) 等人通過構(gòu)建住房市場的搜尋匹配模型, 并且考慮了交易市場和租賃市場的影響因素, 認(rèn)為限購政策會(huì)推動(dòng)房租的上漲并通過傳導(dǎo)作用推動(dòng)房價(jià)的上漲.
通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn), 當(dāng)前對(duì)于房地產(chǎn)政策的研究多集中在限購或是貨幣政策調(diào)控方面, 對(duì)租售并舉及租售同權(quán)等政策效果的研究較少;在研究方法方面, 文獻(xiàn)多集中在一般均衡的方法、誤差修正模型、VAR模型、倍差法、斷點(diǎn)回歸等方法探討政策的有效性, 很少看到應(yīng)用ADRL方法對(duì)限購政策的研究;文獻(xiàn)的研究多集中在對(duì)單一政策的研究, 較少將這些具有重要影響的政策放到一起研究, 也較少考察這些政策的持續(xù)作用.基于此, 本文將著重探討租售并舉、限購等房地產(chǎn)政策相互作用、持續(xù)實(shí)施對(duì)房價(jià)的調(diào)控效果, 并且分別對(duì)長期效果與短期效果進(jìn)行了分析.
二、我國房地產(chǎn)限購限貸、租售并舉調(diào)控政策的演進(jìn)過程
近年來我國政府出臺(tái)了一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策, 來抑制房價(jià)的過快上漲, 回歸房屋的居住屬性, 主要集中在限購政策、限貸政策以及租售并舉的調(diào)控政策這幾個(gè)方面.
在房地產(chǎn)限購政策方面:2010年, 北京*出臺(tái)限購令, 規(guī)定每戶以家庭為單位"只能新購一套商品住房".自此, 我國各地房地產(chǎn)限購政策拉開了序幕, 2010年, 上海、廣州、天津、南京、杭州等16個(gè)一二線城市推出限購政策.2014年, 我國樓市出現(xiàn)階段性不景氣, 各地區(qū)紛紛調(diào)整房地產(chǎn)調(diào)控政策, 當(dāng)年46個(gè)限購城市中除北上廣深等一線城市以及三亞等熱門城市以外, 有33個(gè)城市限購政策被取消或松動(dòng).然而, 面對(duì)不斷攀升的房價(jià), 2017年以來新一輪的限購政策不斷加碼, 北京作為房地產(chǎn)市場*的在短短10天內(nèi)連續(xù)打出了嚴(yán)格限制購房資格、"商改住"限購、差別化信貸等一系列調(diào)控"組合拳".本輪實(shí)施限購政策城市的范圍從北上廣深等一線城市, 延伸到南京、杭州、青島、廈門等熱點(diǎn)二線城市, 并且在環(huán)京、環(huán)滬、環(huán)深等核心城市周邊區(qū)域, 也開始實(shí)施限購.
在限貸政策方面:2011年1月國務(wù)院提出"新國八條", 要求二套房貸付比例提高60%, 款利率提高基準(zhǔn)利率的1.1倍.當(dāng)時(shí)的限貸等房地產(chǎn)調(diào)控政策使得當(dāng)年房地產(chǎn)成交量下滑明顯, 促使房地產(chǎn)市場進(jìn)入深度調(diào)整期.但是, 2012年央行兩次下調(diào)存款利率使得房地產(chǎn)市場又出現(xiàn)上漲預(yù)期, 2013年, 上海、深圳、廣東等一線城市加碼限貸政策, 要求二套房付比例提高到70%.2014年房地產(chǎn)市場低迷, 政策為激勵(lì)房地產(chǎn)市場, 對(duì)于款購買套自有住房的家庭, 款付比例低為30%, 款利率下限為基準(zhǔn)款利率的0.7倍.2016年去庫存以來, 房價(jià)再次高位回升, 導(dǎo)致新一輪限貸政策再次升級(jí).以北京為例, 2017年3月17日, 北京市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會(huì)發(fā)布《關(guān)于完善商品住房銷售和差別化信貸政策的通知》, 開始對(duì)商品房的銷售和商業(yè)性個(gè)人款執(zhí)行新政, 北京二套房普通住宅付款比例提高60%, 非普通住宅提高80%.同時(shí), 各商業(yè)銀行的款普遍收緊, 款利率優(yōu)惠幾乎取消, 回歸基準(zhǔn)利率.
在租售并舉制度方面:自2015年起, 國家提出要建立租購并舉的住房制度.2016年出臺(tái)了一系列租購并舉的政策.2017年8月, 北京市出臺(tái)了"租售同權(quán)"的新政, 明確了租房能夠享受與購房同樣的入學(xué)機(jī)會(huì)等政策, 將租賃市場的重要性提高到有的高度.黨的報(bào)告中*明確提出"加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度".調(diào)控"房子是用來住的, 不是用來炒的"戰(zhàn)略定位, 旨在促進(jìn)我國房屋回歸居住屬性, 并向"購租并舉、租購?fù)瑱?quán);先租后售、梯度消費(fèi)"運(yùn)作模式全面推進(jìn), 引導(dǎo)居民形成梯級(jí)消費(fèi)理念, 推動(dòng)住房價(jià)格平穩(wěn)健康運(yùn)行, 推進(jìn)住有所居目標(biāo)的實(shí)現(xiàn).
三、房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)房價(jià)影響的實(shí)證分析
(一) 變量選擇與平穩(wěn)性檢驗(yàn)
本研究選取2009年1月2017年9月的月度數(shù)據(jù)作為樣本, 以商品房的平均銷售價(jià)格來表示房地產(chǎn)價(jià)格, 即商品房銷售總金額/商品房銷售總面積, 以每月商品房的成交套數(shù)來表示交易量, 利率選取的是3-5年款利率.基于本文所要研究的內(nèi)容, 我們將房地產(chǎn)價(jià)格確定為因變量 (以P表示) , 將款利率 (以R表示) 、二套房的付比 (以RA表示) 、成交量 (以V表示) 作為自變量, 此外, 我們將"租售同權(quán)"政策的出臺(tái)及限制購買資格的調(diào)整作為虛擬變量 (分別以D1、D2表示) 引入到模型.
本研究樣本的原始數(shù)據(jù)從房地產(chǎn)信息網(wǎng)與Wind咨詢數(shù)據(jù)庫中獲得, 取得原始數(shù)據(jù)后, 需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理: (1) 對(duì)所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)化處理 (款利率與付比除外) , 即以2009年1月為100得到可比的實(shí)際數(shù)據(jù); (2) 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格變量與成交量變量分別取對(duì)數(shù)以消除可能存在的異方差; (3) 為客觀反映現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)特征, 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)與成交量進(jìn)行季節(jié)調(diào)整; (4) 根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局報(bào)表制度, 每年公布的房地產(chǎn)報(bào)表中通常不提供1月份的數(shù)據(jù)報(bào)表, 考慮到實(shí)證數(shù)據(jù)的完整性, 我們用報(bào)表當(dāng)年的月平均值代替1月份的數(shù)據(jù).樣本的描述性統(tǒng)計(jì)情況為揭示付比、款利率、成交量與房地產(chǎn)價(jià)格之間是否存在協(xié)整檢驗(yàn)與因果分析, 我們需要對(duì)各個(gè)時(shí)間序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn), 以剔除相應(yīng)變量的時(shí)間序列的單位根.對(duì)各個(gè)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果可知, 成交量變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值大于1%的臨界值, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值小于1%的臨界值, 但是三者個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的ADF統(tǒng)計(jì)量的值均大于1%的臨界值, 并且其P統(tǒng)計(jì)值均趨于0.因此, 成交量變量是平穩(wěn)的, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量的時(shí)間序列均為非平穩(wěn), 但是這三個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列為平穩(wěn).
(二) 基于ADRL模型的協(xié)整檢驗(yàn)
由于本研究所涉及的各變量不同階平穩(wěn), 故無法使用常規(guī)的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ? 本文采用自回歸分布滯后模型 (ADRL模型) 進(jìn)行研究, ADRL模型能夠估計(jì)不同階平穩(wěn)的時(shí)間序列, 保證結(jié)果一致有效, 而且還能得到長期和短期的影響系數(shù).
一般的ADRL (p, q1, q2, …qk) 模型結(jié)構(gòu)如下:
其中, p代表yt滯后的階數(shù), qi代表自變量xit滯后的階數(shù), L代表滯后算子, Lyt=yt-1, wt是確定向量.使用ADRL模型具體包含兩個(gè)步驟, 一步, 建立ADRL協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行各變量間的協(xié)整檢驗(yàn), 驗(yàn)證各個(gè)變量間的長期穩(wěn)定關(guān)系, 確定各變量間的影響方向.則構(gòu)建限購政策對(duì)房價(jià)波動(dòng)影響的協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦?
進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)存在長期均衡關(guān)系后進(jìn)入第二步, 利用ADRL模型估計(jì)長期系數(shù)與短期系數(shù), 則構(gòu)建長期系數(shù)估計(jì)模型ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 如下:
其中: (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 為優(yōu)滯后階數(shù), 是根據(jù)AIC或是SC等準(zhǔn)則進(jìn)行判斷, 長期均衡關(guān)系并不是一直成立的, 短期內(nèi)會(huì)通過各種變量的擾動(dòng)從而打破平衡狀態(tài).短期系數(shù)的估計(jì)可通過誤差修正模型ECM來獲得, 基于ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 的短期系數(shù)估計(jì)如下:
式中:ECt-1作為回調(diào)項(xiàng), 當(dāng)長期均衡關(guān)系被打破時(shí), 起到回調(diào)作用.
接下來, 對(duì)條件誤差修正ARDL模型中各原變量 (滯后一階) 進(jìn)行聯(lián)合F檢驗(yàn), 以驗(yàn)證是否存在長期協(xié)整關(guān)系.本文進(jìn)行了m=1~4, n1, n2, n3, n4, n5=0~4, 的2500種模型組合的檢測, 根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則選擇了優(yōu)滯后模型, 此時(shí)得到結(jié)果的結(jié)構(gòu)可以看出, F統(tǒng)計(jì)量為6.2083, 大于1%臨界值4.68, 說明拒絕原假設(shè), 認(rèn)為長期協(xié)整關(guān)系非常顯著.
(三) 長短期系數(shù)的估計(jì)結(jié)果
通過上面的ADRL協(xié)整檢驗(yàn)后可知道, 存在長期協(xié)整關(guān)系, 因此進(jìn)入第二步進(jìn)行長短期系數(shù)的估計(jì).利用使得模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差小的AIC準(zhǔn)則, 對(duì)不同階數(shù)的估計(jì)方程進(jìn)行選擇分析, 并且設(shè)定大滯后階數(shù)為4, 得到模型的優(yōu)估計(jì)為ADRL (3, 0, 0, 0, 4, 2) , 并且得到長短期系數(shù)的估計(jì)見表4.
其中, 模型的可決系數(shù)高達(dá)0.813, 說明有81.3%的信息可以由該模型解釋, 故模型的解釋能力很好.模型的總體顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為34.006, 可以在1%顯著水平顯著, 故認(rèn)為模型總體擬合效果良好.
通過對(duì)所得結(jié)果的分析可知, 從長期來看, "租售同權(quán)"政策的出臺(tái)對(duì)抑制房價(jià)具有長期顯著的效應(yīng), 房地產(chǎn)限購政策會(huì)使得房地產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)報(bào)復(fù)性增長, 利率每提高1個(gè)單位, 會(huì)伴隨房價(jià)下降0.3447個(gè)百分點(diǎn).付比以及成交量的變化對(duì)于房價(jià)的影響不顯著, 因此, 存在較大的不確定性.
此外, 對(duì)短期方程進(jìn)行分析可知, 代表是否采取租售同舉政策的虛擬變量D1短期效果不明顯, 代表是否采取限購政策的虛擬變量D2對(duì)于房價(jià)具有顯著短期的抑制作用, 但這種作用在滯后1月時(shí)才會(huì)顯示出來.并且房價(jià)滯后1-2期均對(duì)房價(jià)的走勢有著一定的修正作用, 即當(dāng)某月房價(jià)突然偏高, 則此后1~2期房價(jià)會(huì)有一定的抑制效果.利率在長短期方程中均對(duì)房價(jià)有著抑制作用, 通過對(duì)成交量分析可知, 成交量的變化對(duì)房價(jià)的走勢影響不大.后, 協(xié)整項(xiàng)Coin Eq (-1) 是顯著為負(fù)的, 這充分說明了當(dāng)房價(jià)走勢偏離了長期均衡時(shí), 短期修正效應(yīng)會(huì)促進(jìn)房價(jià)回歸到長期協(xié)整的均衡上來.
四、結(jié)論與政策建議
本文通過運(yùn)用ADRL模型得出:租售同權(quán)的政策對(duì)房地產(chǎn)均具有長期而穩(wěn)定的抑制作用, 短期內(nèi)調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是, 長期效果不顯著.調(diào)整付比對(duì)于北京市房價(jià)的抑制作用較小, 而款利率的調(diào)整對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響.結(jié)合所得結(jié)論提出如下的政策建議:
1.建立租購并舉政策實(shí)施的長效機(jī)制, 加大準(zhǔn)保障力度.
要達(dá)到"居者有其屋"的目標(biāo), 必須要增加公租房、共有產(chǎn)權(quán)房供應(yīng), 擴(kuò)大公租房保障范圍, 提高公租房的質(zhì)量與完善配套設(shè)施, 多渠道解決中低收入家庭、新就業(yè)職工和穩(wěn)定就業(yè)的外來務(wù)工人員的住房問題.對(duì)于特殊困難家庭建立準(zhǔn)保障機(jī)制, 牢固好社會(huì)安全網(wǎng).做好保障性住房分配管理, 加強(qiáng)信息公開, 確保公平分配, 加強(qiáng)教育資源均等化.
2.充分發(fā)揮款利率對(duì)于房價(jià)調(diào)控的作用機(jī)制, 防范系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)隱患.
雖然利率的調(diào)整對(duì)于房地產(chǎn)具有長期抑制的作用, 但是長期的高利率不僅不利于經(jīng)濟(jì)的增長, 反而對(duì)經(jīng)濟(jì)起到抑制作用.因此, 房地產(chǎn)調(diào)控應(yīng)以市場為導(dǎo)向, 積極推進(jìn)利率市場化改革以及稅收制度的改革, 有利促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長, 通過改革釋放巨大的制度紅利, 實(shí)現(xiàn)房價(jià)與經(jīng)濟(jì)增長再平衡.
3.引導(dǎo)資金回歸實(shí)體經(jīng)濟(jì), 減少房地產(chǎn)過度投機(jī).
房地產(chǎn)市場宏觀調(diào)控的根本出路在于轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式, 通過加快制度變革和鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新來提升企業(yè)的利潤空間, 以此引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì), 并且尋找新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn), 鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)展業(yè)務(wù)來緩解投機(jī)性的炒房需求, 促使房地產(chǎn)價(jià)格回歸合理區(qū)間.
KUBLER 8.0000.5012.0001
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KUBLER 8.0000.3512.0010
KUBLER 8.A020.A211.1024
摘要: 近一年來, 我國房地產(chǎn)政策圍繞"房子是用來住的, 不是用來炒的"加大調(diào)控力度.本文以租售同權(quán)以及限購、限貸等限制型調(diào)控手段為切入點(diǎn), 選取2009-2017年間月度數(shù)據(jù)作為樣本, 通過自回歸分布滯后 (ADRL) 模型, 從短期與長期兩個(gè)角度, 研究了租售同權(quán)等政策對(duì)于房價(jià)調(diào)控的影響, 并給出了相應(yīng)的對(duì)策建議.研究發(fā)現(xiàn):租售同權(quán)及款利率對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響, 調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 短期內(nèi)會(huì)對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是長期效果不顯著, 付比的調(diào)整對(duì)于北京等一線城市的房價(jià)抑制作用較小.這對(duì)我國構(gòu)建長效的房地產(chǎn)發(fā)展機(jī)制具有重要意義.
關(guān)鍵詞:租售同權(quán); 限購限貸; 房地產(chǎn)調(diào)控; ADRL模型;
自我國住房市場化改革以來, 房地產(chǎn)行業(yè)在我國宏觀經(jīng)濟(jì)中的重要性日益提升, 但房價(jià)卻水漲船高, 波動(dòng)持續(xù)加大, 大地提高了城市居民的生活成本.2017年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上, *提出:"房子是用來住的, 不是用來炒的, 要求回歸住房居住屬性", 新一輪的房地產(chǎn)調(diào)控就此拉開序幕.本輪房地產(chǎn)調(diào)控政策不僅在范圍上表現(xiàn)出從一二線熱點(diǎn)城市擴(kuò)散到三四線城市, 中心城市和周邊城市政策合力調(diào)控的特征, 并且, 在調(diào)控手段上除限購、限貸、調(diào)整付比等傳統(tǒng)手段, 也開始推行"購租并舉、租購?fù)瑱?quán)"等系列調(diào)控政策"組合拳"以進(jìn)一步化解住房需求.然而在當(dāng)前我國房地產(chǎn)市場環(huán)境下, 租售同權(quán)以及限購等調(diào)控手段能否有效抑制房價(jià)快速上漲?是否具有可持續(xù)性?這是需要重點(diǎn)研究的問題.本文對(duì)此進(jìn)行重點(diǎn)研究, 旨在為更好完善房地產(chǎn)政策調(diào)控組合提供對(duì)策建議.
一、相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述
針對(duì)房地產(chǎn)政策與房地產(chǎn)市場之間的關(guān)系, 國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究.劉洪玉教授 (2017) 針對(duì)我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展現(xiàn)狀, 分析了阻礙我國房地產(chǎn)租賃市場發(fā)展的因素.林睿等人 (2016) 通過對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的異質(zhì)性研究, 認(rèn)為房地產(chǎn)政策的調(diào)控能夠改變區(qū)域房地產(chǎn)價(jià)格的收斂性.王松濤 (2011) 以住房存流量模型為基礎(chǔ), 從理論上刻畫了住房市場政府干預(yù)的政策目標(biāo)和政策工具, 并且對(duì)政府綜合干預(yù)的作用效果進(jìn)行了評(píng)價(jià), 認(rèn)為政府政策工具對(duì)重點(diǎn)城市的住房價(jià)格產(chǎn)生了短期影響, 并對(duì)不同城市的作用效果不同.劉璐 (2013) 等人通過建立一般均衡模型分析了限購和限貸對(duì)房價(jià)的均衡影響, 認(rèn)為特定條件下當(dāng)限購發(fā)生效用時(shí), 付比只有落入某個(gè)特定區(qū)間才能有效.
從實(shí)證研究來看, 常飛等人 (2013) 運(yùn)用脈沖響應(yīng)研究了貨幣政策對(duì)區(qū)域房地產(chǎn)市場的影響, 認(rèn)為貨幣政策對(duì)不同城市商品房市場的影響不同, 并受供求關(guān)系的影響較大.喬坤元 (2012) 應(yīng)用倍差法對(duì)中國70個(gè)大中城市的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 探討了2011年的房地產(chǎn)限購令對(duì)房地產(chǎn)市場的影響, 研究表明:限購令的實(shí)施使得房價(jià)下降了2.5%個(gè)百分點(diǎn).在政策評(píng)價(jià)過程中, 由于倍差法對(duì)控制組的要求比價(jià)嚴(yán)格, 實(shí)際情況往往無法滿足, 從而會(huì)影響到評(píng)價(jià)的有效性.針對(duì)清華大學(xué)恒隆房地產(chǎn)研究中心張紅 (2015) 等人通過構(gòu)建住房市場的搜尋匹配模型, 并且考慮了交易市場和租賃市場的影響因素, 認(rèn)為限購政策會(huì)推動(dòng)房租的上漲并通過傳導(dǎo)作用推動(dòng)房價(jià)的上漲.
通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn), 當(dāng)前對(duì)于房地產(chǎn)政策的研究多集中在限購或是貨幣政策調(diào)控方面, 對(duì)租售并舉及租售同權(quán)等政策效果的研究較少;在研究方法方面, 文獻(xiàn)多集中在一般均衡的方法、誤差修正模型、VAR模型、倍差法、斷點(diǎn)回歸等方法探討政策的有效性, 很少看到應(yīng)用ADRL方法對(duì)限購政策的研究;文獻(xiàn)的研究多集中在對(duì)單一政策的研究, 較少將這些具有重要影響的政策放到一起研究, 也較少考察這些政策的持續(xù)作用.基于此, 本文將著重探討租售并舉、限購等房地產(chǎn)政策相互作用、持續(xù)實(shí)施對(duì)房價(jià)的調(diào)控效果, 并且分別對(duì)長期效果與短期效果進(jìn)行了分析.
二、我國房地產(chǎn)限購限貸、租售并舉調(diào)控政策的演進(jìn)過程
近年來我國政府出臺(tái)了一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策, 來抑制房價(jià)的過快上漲, 回歸房屋的居住屬性, 主要集中在限購政策、限貸政策以及租售并舉的調(diào)控政策這幾個(gè)方面.
在房地產(chǎn)限購政策方面:2010年, 北京*出臺(tái)限購令, 規(guī)定每戶以家庭為單位"只能新購一套商品住房".自此, 我國各地房地產(chǎn)限購政策拉開了序幕, 2010年, 上海、廣州、天津、南京、杭州等16個(gè)一二線城市推出限購政策.2014年, 我國樓市出現(xiàn)階段性不景氣, 各地區(qū)紛紛調(diào)整房地產(chǎn)調(diào)控政策, 當(dāng)年46個(gè)限購城市中除北上廣深等一線城市以及三亞等熱門城市以外, 有33個(gè)城市限購政策被取消或松動(dòng).然而, 面對(duì)不斷攀升的房價(jià), 2017年以來新一輪的限購政策不斷加碼, 北京作為房地產(chǎn)市場*的在短短10天內(nèi)連續(xù)打出了嚴(yán)格限制購房資格、"商改住"限購、差別化信貸等一系列調(diào)控"組合拳".本輪實(shí)施限購政策城市的范圍從北上廣深等一線城市, 延伸到南京、杭州、青島、廈門等熱點(diǎn)二線城市, 并且在環(huán)京、環(huán)滬、環(huán)深等核心城市周邊區(qū)域, 也開始實(shí)施限購.
在限貸政策方面:2011年1月國務(wù)院提出"新國八條", 要求二套房貸付比例提高60%, 款利率提高基準(zhǔn)利率的1.1倍.當(dāng)時(shí)的限貸等房地產(chǎn)調(diào)控政策使得當(dāng)年房地產(chǎn)成交量下滑明顯, 促使房地產(chǎn)市場進(jìn)入深度調(diào)整期.但是, 2012年央行兩次下調(diào)存款利率使得房地產(chǎn)市場又出現(xiàn)上漲預(yù)期, 2013年, 上海、深圳、廣東等一線城市加碼限貸政策, 要求二套房付比例提高到70%.2014年房地產(chǎn)市場低迷, 政策為激勵(lì)房地產(chǎn)市場, 對(duì)于款購買套自有住房的家庭, 款付比例低為30%, 款利率下限為基準(zhǔn)款利率的0.7倍.2016年去庫存以來, 房價(jià)再次高位回升, 導(dǎo)致新一輪限貸政策再次升級(jí).以北京為例, 2017年3月17日, 北京市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會(huì)發(fā)布《關(guān)于完善商品住房銷售和差別化信貸政策的通知》, 開始對(duì)商品房的銷售和商業(yè)性個(gè)人款執(zhí)行新政, 北京二套房普通住宅付款比例提高60%, 非普通住宅提高80%.同時(shí), 各商業(yè)銀行的款普遍收緊, 款利率優(yōu)惠幾乎取消, 回歸基準(zhǔn)利率.
在租售并舉制度方面:自2015年起, 國家提出要建立租購并舉的住房制度.2016年出臺(tái)了一系列租購并舉的政策.2017年8月, 北京市出臺(tái)了"租售同權(quán)"的新政, 明確了租房能夠享受與購房同樣的入學(xué)機(jī)會(huì)等政策, 將租賃市場的重要性提高到有的高度.黨的報(bào)告中*明確提出"加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度".調(diào)控"房子是用來住的, 不是用來炒的"戰(zhàn)略定位, 旨在促進(jìn)我國房屋回歸居住屬性, 并向"購租并舉、租購?fù)瑱?quán);先租后售、梯度消費(fèi)"運(yùn)作模式全面推進(jìn), 引導(dǎo)居民形成梯級(jí)消費(fèi)理念, 推動(dòng)住房價(jià)格平穩(wěn)健康運(yùn)行, 推進(jìn)住有所居目標(biāo)的實(shí)現(xiàn).
三、房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)房價(jià)影響的實(shí)證分析
(一) 變量選擇與平穩(wěn)性檢驗(yàn)
本研究選取2009年1月2017年9月的月度數(shù)據(jù)作為樣本, 以商品房的平均銷售價(jià)格來表示房地產(chǎn)價(jià)格, 即商品房銷售總金額/商品房銷售總面積, 以每月商品房的成交套數(shù)來表示交易量, 利率選取的是3-5年款利率.基于本文所要研究的內(nèi)容, 我們將房地產(chǎn)價(jià)格確定為因變量 (以P表示) , 將款利率 (以R表示) 、二套房的付比 (以RA表示) 、成交量 (以V表示) 作為自變量, 此外, 我們將"租售同權(quán)"政策的出臺(tái)及限制購買資格的調(diào)整作為虛擬變量 (分別以D1、D2表示) 引入到模型.
本研究樣本的原始數(shù)據(jù)從房地產(chǎn)信息網(wǎng)與Wind咨詢數(shù)據(jù)庫中獲得, 取得原始數(shù)據(jù)后, 需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理: (1) 對(duì)所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)化處理 (款利率與付比除外) , 即以2009年1月為100得到可比的實(shí)際數(shù)據(jù); (2) 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格變量與成交量變量分別取對(duì)數(shù)以消除可能存在的異方差; (3) 為客觀反映現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)特征, 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)與成交量進(jìn)行季節(jié)調(diào)整; (4) 根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局報(bào)表制度, 每年公布的房地產(chǎn)報(bào)表中通常不提供1月份的數(shù)據(jù)報(bào)表, 考慮到實(shí)證數(shù)據(jù)的完整性, 我們用報(bào)表當(dāng)年的月平均值代替1月份的數(shù)據(jù).樣本的描述性統(tǒng)計(jì)情況為揭示付比、款利率、成交量與房地產(chǎn)價(jià)格之間是否存在協(xié)整檢驗(yàn)與因果分析, 我們需要對(duì)各個(gè)時(shí)間序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn), 以剔除相應(yīng)變量的時(shí)間序列的單位根.對(duì)各個(gè)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果可知, 成交量變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值大于1%的臨界值, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值小于1%的臨界值, 但是三者個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的ADF統(tǒng)計(jì)量的值均大于1%的臨界值, 并且其P統(tǒng)計(jì)值均趨于0.因此, 成交量變量是平穩(wěn)的, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量的時(shí)間序列均為非平穩(wěn), 但是這三個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列為平穩(wěn).
(二) 基于ADRL模型的協(xié)整檢驗(yàn)
由于本研究所涉及的各變量不同階平穩(wěn), 故無法使用常規(guī)的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ? 本文采用自回歸分布滯后模型 (ADRL模型) 進(jìn)行研究, ADRL模型能夠估計(jì)不同階平穩(wěn)的時(shí)間序列, 保證結(jié)果一致有效, 而且還能得到長期和短期的影響系數(shù).
一般的ADRL (p, q1, q2, …qk) 模型結(jié)構(gòu)如下:
其中, p代表yt滯后的階數(shù), qi代表自變量xit滯后的階數(shù), L代表滯后算子, Lyt=yt-1, wt是確定向量.使用ADRL模型具體包含兩個(gè)步驟, 一步, 建立ADRL協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行各變量間的協(xié)整檢驗(yàn), 驗(yàn)證各個(gè)變量間的長期穩(wěn)定關(guān)系, 確定各變量間的影響方向.則構(gòu)建限購政策對(duì)房價(jià)波動(dòng)影響的協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦?
進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)存在長期均衡關(guān)系后進(jìn)入第二步, 利用ADRL模型估計(jì)長期系數(shù)與短期系數(shù), 則構(gòu)建長期系數(shù)估計(jì)模型ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 如下:
其中: (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 為優(yōu)滯后階數(shù), 是根據(jù)AIC或是SC等準(zhǔn)則進(jìn)行判斷, 長期均衡關(guān)系并不是一直成立的, 短期內(nèi)會(huì)通過各種變量的擾動(dòng)從而打破平衡狀態(tài).短期系數(shù)的估計(jì)可通過誤差修正模型ECM來獲得, 基于ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 的短期系數(shù)估計(jì)如下:
式中:ECt-1作為回調(diào)項(xiàng), 當(dāng)長期均衡關(guān)系被打破時(shí), 起到回調(diào)作用.
接下來, 對(duì)條件誤差修正ARDL模型中各原變量 (滯后一階) 進(jìn)行聯(lián)合F檢驗(yàn), 以驗(yàn)證是否存在長期協(xié)整關(guān)系.本文進(jìn)行了m=1~4, n1, n2, n3, n4, n5=0~4, 的2500種模型組合的檢測, 根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則選擇了優(yōu)滯后模型, 此時(shí)得到結(jié)果的結(jié)構(gòu)可以看出, F統(tǒng)計(jì)量為6.2083, 大于1%臨界值4.68, 說明拒絕原假設(shè), 認(rèn)為長期協(xié)整關(guān)系非常顯著.
(三) 長短期系數(shù)的估計(jì)結(jié)果
通過上面的ADRL協(xié)整檢驗(yàn)后可知道, 存在長期協(xié)整關(guān)系, 因此進(jìn)入第二步進(jìn)行長短期系數(shù)的估計(jì).利用使得模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差小的AIC準(zhǔn)則, 對(duì)不同階數(shù)的估計(jì)方程進(jìn)行選擇分析, 并且設(shè)定大滯后階數(shù)為4, 得到模型的優(yōu)估計(jì)為ADRL (3, 0, 0, 0, 4, 2) , 并且得到長短期系數(shù)的估計(jì)見表4.
其中, 模型的可決系數(shù)高達(dá)0.813, 說明有81.3%的信息可以由該模型解釋, 故模型的解釋能力很好.模型的總體顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為34.006, 可以在1%顯著水平顯著, 故認(rèn)為模型總體擬合效果良好.
通過對(duì)所得結(jié)果的分析可知, 從長期來看, "租售同權(quán)"政策的出臺(tái)對(duì)抑制房價(jià)具有長期顯著的效應(yīng), 房地產(chǎn)限購政策會(huì)使得房地產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)報(bào)復(fù)性增長, 利率每提高1個(gè)單位, 會(huì)伴隨房價(jià)下降0.3447個(gè)百分點(diǎn).付比以及成交量的變化對(duì)于房價(jià)的影響不顯著, 因此, 存在較大的不確定性.
此外, 對(duì)短期方程進(jìn)行分析可知, 代表是否采取租售同舉政策的虛擬變量D1短期效果不明顯, 代表是否采取限購政策的虛擬變量D2對(duì)于房價(jià)具有顯著短期的抑制作用, 但這種作用在滯后1月時(shí)才會(huì)顯示出來.并且房價(jià)滯后1-2期均對(duì)房價(jià)的走勢有著一定的修正作用, 即當(dāng)某月房價(jià)突然偏高, 則此后1~2期房價(jià)會(huì)有一定的抑制效果.利率在長短期方程中均對(duì)房價(jià)有著抑制作用, 通過對(duì)成交量分析可知, 成交量的變化對(duì)房價(jià)的走勢影響不大.后, 協(xié)整項(xiàng)Coin Eq (-1) 是顯著為負(fù)的, 這充分說明了當(dāng)房價(jià)走勢偏離了長期均衡時(shí), 短期修正效應(yīng)會(huì)促進(jìn)房價(jià)回歸到長期協(xié)整的均衡上來.
四、結(jié)論與政策建議
本文通過運(yùn)用ADRL模型得出:租售同權(quán)的政策對(duì)房地產(chǎn)均具有長期而穩(wěn)定的抑制作用, 短期內(nèi)調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是, 長期效果不顯著.調(diào)整付比對(duì)于北京市房價(jià)的抑制作用較小, 而款利率的調(diào)整對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響.結(jié)合所得結(jié)論提出如下的政策建議:
1.建立租購并舉政策實(shí)施的長效機(jī)制, 加大準(zhǔn)保障力度.
要達(dá)到"居者有其屋"的目標(biāo), 必須要增加公租房、共有產(chǎn)權(quán)房供應(yīng), 擴(kuò)大公租房保障范圍, 提高公租房的質(zhì)量與完善配套設(shè)施, 多渠道解決中低收入家庭、新就業(yè)職工和穩(wěn)定就業(yè)的外來務(wù)工人員的住房問題.對(duì)于特殊困難家庭建立準(zhǔn)保障機(jī)制, 牢固好社會(huì)安全網(wǎng).做好保障性住房分配管理, 加強(qiáng)信息公開, 確保公平分配, 加強(qiáng)教育資源均等化.
2.充分發(fā)揮款利率對(duì)于房價(jià)調(diào)控的作用機(jī)制, 防范系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)隱患.
雖然利率的調(diào)整對(duì)于房地產(chǎn)具有長期抑制的作用, 但是長期的高利率不僅不利于經(jīng)濟(jì)的增長, 反而對(duì)經(jīng)濟(jì)起到抑制作用.因此, 房地產(chǎn)調(diào)控應(yīng)以市場為導(dǎo)向, 積極推進(jìn)利率市場化改革以及稅收制度的改革, 有利促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長, 通過改革釋放巨大的制度紅利, 實(shí)現(xiàn)房價(jià)與經(jīng)濟(jì)增長再平衡.
3.引導(dǎo)資金回歸實(shí)體經(jīng)濟(jì), 減少房地產(chǎn)過度投機(jī).
房地產(chǎn)市場宏觀調(diào)控的根本出路在于轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式, 通過加快制度變革和鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新來提升企業(yè)的利潤空間, 以此引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì), 并且尋找新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn), 鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)展業(yè)務(wù)來緩解投機(jī)性的炒房需求, 促使房地產(chǎn)價(jià)格回歸合理區(qū)間.
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KUBLER編碼器8.5868.3231.3112這個(gè)我們現(xiàn)貨
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摘要: 近一年來, 我國房地產(chǎn)政策圍繞"房子是用來住的, 不是用來炒的"加大調(diào)控力度.本文以租售同權(quán)以及限購、限貸等限制型調(diào)控手段為切入點(diǎn), 選取2009-2017年間月度數(shù)據(jù)作為樣本, 通過自回歸分布滯后 (ADRL) 模型, 從短期與長期兩個(gè)角度, 研究了租售同權(quán)等政策對(duì)于房價(jià)調(diào)控的影響, 并給出了相應(yīng)的對(duì)策建議.研究發(fā)現(xiàn):租售同權(quán)及款利率對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響, 調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 短期內(nèi)會(huì)對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是長期效果不顯著, 付比的調(diào)整對(duì)于北京等一線城市的房價(jià)抑制作用較小.這對(duì)我國構(gòu)建長效的房地產(chǎn)發(fā)展機(jī)制具有重要意義.
關(guān)鍵詞:租售同權(quán); 限購限貸; 房地產(chǎn)調(diào)控; ADRL模型;
自我國住房市場化改革以來, 房地產(chǎn)行業(yè)在我國宏觀經(jīng)濟(jì)中的重要性日益提升, 但房價(jià)卻水漲船高, 波動(dòng)持續(xù)加大, 大地提高了城市居民的生活成本.2017年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議上, *提出:"房子是用來住的, 不是用來炒的, 要求回歸住房居住屬性", 新一輪的房地產(chǎn)調(diào)控就此拉開序幕.本輪房地產(chǎn)調(diào)控政策不僅在范圍上表現(xiàn)出從一二線熱點(diǎn)城市擴(kuò)散到三四線城市, 中心城市和周邊城市政策合力調(diào)控的特征, 并且, 在調(diào)控手段上除限購、限貸、調(diào)整付比等傳統(tǒng)手段, 也開始推行"購租并舉、租購?fù)瑱?quán)"等系列調(diào)控政策"組合拳"以進(jìn)一步化解住房需求.然而在當(dāng)前我國房地產(chǎn)市場環(huán)境下, 租售同權(quán)以及限購等調(diào)控手段能否有效抑制房價(jià)快速上漲?是否具有可持續(xù)性?這是需要重點(diǎn)研究的問題.本文對(duì)此進(jìn)行重點(diǎn)研究, 旨在為更好完善房地產(chǎn)政策調(diào)控組合提供對(duì)策建議.
一、相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述
針對(duì)房地產(chǎn)政策與房地產(chǎn)市場之間的關(guān)系, 國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量的研究.劉洪玉教授 (2017) 針對(duì)我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展現(xiàn)狀, 分析了阻礙我國房地產(chǎn)租賃市場發(fā)展的因素.林睿等人 (2016) 通過對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的異質(zhì)性研究, 認(rèn)為房地產(chǎn)政策的調(diào)控能夠改變區(qū)域房地產(chǎn)價(jià)格的收斂性.王松濤 (2011) 以住房存流量模型為基礎(chǔ), 從理論上刻畫了住房市場政府干預(yù)的政策目標(biāo)和政策工具, 并且對(duì)政府綜合干預(yù)的作用效果進(jìn)行了評(píng)價(jià), 認(rèn)為政府政策工具對(duì)重點(diǎn)城市的住房價(jià)格產(chǎn)生了短期影響, 并對(duì)不同城市的作用效果不同.劉璐 (2013) 等人通過建立一般均衡模型分析了限購和限貸對(duì)房價(jià)的均衡影響, 認(rèn)為特定條件下當(dāng)限購發(fā)生效用時(shí), 付比只有落入某個(gè)特定區(qū)間才能有效.
從實(shí)證研究來看, 常飛等人 (2013) 運(yùn)用脈沖響應(yīng)研究了貨幣政策對(duì)區(qū)域房地產(chǎn)市場的影響, 認(rèn)為貨幣政策對(duì)不同城市商品房市場的影響不同, 并受供求關(guān)系的影響較大.喬坤元 (2012) 應(yīng)用倍差法對(duì)中國70個(gè)大中城市的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 探討了2011年的房地產(chǎn)限購令對(duì)房地產(chǎn)市場的影響, 研究表明:限購令的實(shí)施使得房價(jià)下降了2.5%個(gè)百分點(diǎn).在政策評(píng)價(jià)過程中, 由于倍差法對(duì)控制組的要求比價(jià)嚴(yán)格, 實(shí)際情況往往無法滿足, 從而會(huì)影響到評(píng)價(jià)的有效性.針對(duì)清華大學(xué)恒隆房地產(chǎn)研究中心張紅 (2015) 等人通過構(gòu)建住房市場的搜尋匹配模型, 并且考慮了交易市場和租賃市場的影響因素, 認(rèn)為限購政策會(huì)推動(dòng)房租的上漲并通過傳導(dǎo)作用推動(dòng)房價(jià)的上漲.
通過對(duì)文獻(xiàn)的梳理可以發(fā)現(xiàn), 當(dāng)前對(duì)于房地產(chǎn)政策的研究多集中在限購或是貨幣政策調(diào)控方面, 對(duì)租售并舉及租售同權(quán)等政策效果的研究較少;在研究方法方面, 文獻(xiàn)多集中在一般均衡的方法、誤差修正模型、VAR模型、倍差法、斷點(diǎn)回歸等方法探討政策的有效性, 很少看到應(yīng)用ADRL方法對(duì)限購政策的研究;文獻(xiàn)的研究多集中在對(duì)單一政策的研究, 較少將這些具有重要影響的政策放到一起研究, 也較少考察這些政策的持續(xù)作用.基于此, 本文將著重探討租售并舉、限購等房地產(chǎn)政策相互作用、持續(xù)實(shí)施對(duì)房價(jià)的調(diào)控效果, 并且分別對(duì)長期效果與短期效果進(jìn)行了分析.
二、我國房地產(chǎn)限購限貸、租售并舉調(diào)控政策的演進(jìn)過程
近年來我國政府出臺(tái)了一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策, 來抑制房價(jià)的過快上漲, 回歸房屋的居住屬性, 主要集中在限購政策、限貸政策以及租售并舉的調(diào)控政策這幾個(gè)方面.
在房地產(chǎn)限購政策方面:2010年, 北京*出臺(tái)限購令, 規(guī)定每戶以家庭為單位"只能新購一套商品住房".自此, 我國各地房地產(chǎn)限購政策拉開了序幕, 2010年, 上海、廣州、天津、南京、杭州等16個(gè)一二線城市推出限購政策.2014年, 我國樓市出現(xiàn)階段性不景氣, 各地區(qū)紛紛調(diào)整房地產(chǎn)調(diào)控政策, 當(dāng)年46個(gè)限購城市中除北上廣深等一線城市以及三亞等熱門城市以外, 有33個(gè)城市限購政策被取消或松動(dòng).然而, 面對(duì)不斷攀升的房價(jià), 2017年以來新一輪的限購政策不斷加碼, 北京作為房地產(chǎn)市場*的在短短10天內(nèi)連續(xù)打出了嚴(yán)格限制購房資格、"商改住"限購、差別化信貸等一系列調(diào)控"組合拳".本輪實(shí)施限購政策城市的范圍從北上廣深等一線城市, 延伸到南京、杭州、青島、廈門等熱點(diǎn)二線城市, 并且在環(huán)京、環(huán)滬、環(huán)深等核心城市周邊區(qū)域, 也開始實(shí)施限購.
在限貸政策方面:2011年1月國務(wù)院提出"新國八條", 要求二套房貸付比例提高60%, 款利率提高基準(zhǔn)利率的1.1倍.當(dāng)時(shí)的限貸等房地產(chǎn)調(diào)控政策使得當(dāng)年房地產(chǎn)成交量下滑明顯, 促使房地產(chǎn)市場進(jìn)入深度調(diào)整期.但是, 2012年央行兩次下調(diào)存款利率使得房地產(chǎn)市場又出現(xiàn)上漲預(yù)期, 2013年, 上海、深圳、廣東等一線城市加碼限貸政策, 要求二套房付比例提高到70%.2014年房地產(chǎn)市場低迷, 政策為激勵(lì)房地產(chǎn)市場, 對(duì)于款購買套自有住房的家庭, 款付比例低為30%, 款利率下限為基準(zhǔn)款利率的0.7倍.2016年去庫存以來, 房價(jià)再次高位回升, 導(dǎo)致新一輪限貸政策再次升級(jí).以北京為例, 2017年3月17日, 北京市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會(huì)發(fā)布《關(guān)于完善商品住房銷售和差別化信貸政策的通知》, 開始對(duì)商品房的銷售和商業(yè)性個(gè)人款執(zhí)行新政, 北京二套房普通住宅付款比例提高60%, 非普通住宅提高80%.同時(shí), 各商業(yè)銀行的款普遍收緊, 款利率優(yōu)惠幾乎取消, 回歸基準(zhǔn)利率.
在租售并舉制度方面:自2015年起, 國家提出要建立租購并舉的住房制度.2016年出臺(tái)了一系列租購并舉的政策.2017年8月, 北京市出臺(tái)了"租售同權(quán)"的新政, 明確了租房能夠享受與購房同樣的入學(xué)機(jī)會(huì)等政策, 將租賃市場的重要性提高到有的高度.黨的報(bào)告中*明確提出"加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度".調(diào)控"房子是用來住的, 不是用來炒的"戰(zhàn)略定位, 旨在促進(jìn)我國房屋回歸居住屬性, 并向"購租并舉、租購?fù)瑱?quán);先租后售、梯度消費(fèi)"運(yùn)作模式全面推進(jìn), 引導(dǎo)居民形成梯級(jí)消費(fèi)理念, 推動(dòng)住房價(jià)格平穩(wěn)健康運(yùn)行, 推進(jìn)住有所居目標(biāo)的實(shí)現(xiàn).
三、房地產(chǎn)調(diào)控政策對(duì)房價(jià)影響的實(shí)證分析
(一) 變量選擇與平穩(wěn)性檢驗(yàn)
本研究選取2009年1月2017年9月的月度數(shù)據(jù)作為樣本, 以商品房的平均銷售價(jià)格來表示房地產(chǎn)價(jià)格, 即商品房銷售總金額/商品房銷售總面積, 以每月商品房的成交套數(shù)來表示交易量, 利率選取的是3-5年款利率.基于本文所要研究的內(nèi)容, 我們將房地產(chǎn)價(jià)格確定為因變量 (以P表示) , 將款利率 (以R表示) 、二套房的付比 (以RA表示) 、成交量 (以V表示) 作為自變量, 此外, 我們將"租售同權(quán)"政策的出臺(tái)及限制購買資格的調(diào)整作為虛擬變量 (分別以D1、D2表示) 引入到模型.
本研究樣本的原始數(shù)據(jù)從房地產(chǎn)信息網(wǎng)與Wind咨詢數(shù)據(jù)庫中獲得, 取得原始數(shù)據(jù)后, 需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理: (1) 對(duì)所有數(shù)據(jù)都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)指數(shù)化處理 (款利率與付比除外) , 即以2009年1月為100得到可比的實(shí)際數(shù)據(jù); (2) 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格變量與成交量變量分別取對(duì)數(shù)以消除可能存在的異方差; (3) 為客觀反映現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)特征, 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)與成交量進(jìn)行季節(jié)調(diào)整; (4) 根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局報(bào)表制度, 每年公布的房地產(chǎn)報(bào)表中通常不提供1月份的數(shù)據(jù)報(bào)表, 考慮到實(shí)證數(shù)據(jù)的完整性, 我們用報(bào)表當(dāng)年的月平均值代替1月份的數(shù)據(jù).樣本的描述性統(tǒng)計(jì)情況為揭示付比、款利率、成交量與房地產(chǎn)價(jià)格之間是否存在協(xié)整檢驗(yàn)與因果分析, 我們需要對(duì)各個(gè)時(shí)間序列分別進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn), 以剔除相應(yīng)變量的時(shí)間序列的單位根.對(duì)各個(gè)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果可知, 成交量變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值大于1%的臨界值, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量對(duì)ADF統(tǒng)計(jì)量的值小于1%的臨界值, 但是三者個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的ADF統(tǒng)計(jì)量的值均大于1%的臨界值, 并且其P統(tǒng)計(jì)值均趨于0.因此, 成交量變量是平穩(wěn)的, 房價(jià)變量、付比變量和利率變量的時(shí)間序列均為非平穩(wěn), 但是這三個(gè)變量的一階差分對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列為平穩(wěn).
(二) 基于ADRL模型的協(xié)整檢驗(yàn)
由于本研究所涉及的各變量不同階平穩(wěn), 故無法使用常規(guī)的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ? 本文采用自回歸分布滯后模型 (ADRL模型) 進(jìn)行研究, ADRL模型能夠估計(jì)不同階平穩(wěn)的時(shí)間序列, 保證結(jié)果一致有效, 而且還能得到長期和短期的影響系數(shù).
一般的ADRL (p, q1, q2, …qk) 模型結(jié)構(gòu)如下:
其中, p代表yt滯后的階數(shù), qi代表自變量xit滯后的階數(shù), L代表滯后算子, Lyt=yt-1, wt是確定向量.使用ADRL模型具體包含兩個(gè)步驟, 一步, 建立ADRL協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行各變量間的協(xié)整檢驗(yàn), 驗(yàn)證各個(gè)變量間的長期穩(wěn)定關(guān)系, 確定各變量間的影響方向.則構(gòu)建限購政策對(duì)房價(jià)波動(dòng)影響的協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦?
進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)存在長期均衡關(guān)系后進(jìn)入第二步, 利用ADRL模型估計(jì)長期系數(shù)與短期系數(shù), 則構(gòu)建長期系數(shù)估計(jì)模型ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 如下:
其中: (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 為優(yōu)滯后階數(shù), 是根據(jù)AIC或是SC等準(zhǔn)則進(jìn)行判斷, 長期均衡關(guān)系并不是一直成立的, 短期內(nèi)會(huì)通過各種變量的擾動(dòng)從而打破平衡狀態(tài).短期系數(shù)的估計(jì)可通過誤差修正模型ECM來獲得, 基于ADRL (h1, h2, h3, h4, h5, h6) 的短期系數(shù)估計(jì)如下:
式中:ECt-1作為回調(diào)項(xiàng), 當(dāng)長期均衡關(guān)系被打破時(shí), 起到回調(diào)作用.
接下來, 對(duì)條件誤差修正ARDL模型中各原變量 (滯后一階) 進(jìn)行聯(lián)合F檢驗(yàn), 以驗(yàn)證是否存在長期協(xié)整關(guān)系.本文進(jìn)行了m=1~4, n1, n2, n3, n4, n5=0~4, 的2500種模型組合的檢測, 根據(jù)AIC、SC準(zhǔn)則選擇了優(yōu)滯后模型, 此時(shí)得到結(jié)果的結(jié)構(gòu)可以看出, F統(tǒng)計(jì)量為6.2083, 大于1%臨界值4.68, 說明拒絕原假設(shè), 認(rèn)為長期協(xié)整關(guān)系非常顯著.
(三) 長短期系數(shù)的估計(jì)結(jié)果
通過上面的ADRL協(xié)整檢驗(yàn)后可知道, 存在長期協(xié)整關(guān)系, 因此進(jìn)入第二步進(jìn)行長短期系數(shù)的估計(jì).利用使得模型的標(biāo)準(zhǔn)誤差小的AIC準(zhǔn)則, 對(duì)不同階數(shù)的估計(jì)方程進(jìn)行選擇分析, 并且設(shè)定大滯后階數(shù)為4, 得到模型的優(yōu)估計(jì)為ADRL (3, 0, 0, 0, 4, 2) , 并且得到長短期系數(shù)的估計(jì)見表4.
其中, 模型的可決系數(shù)高達(dá)0.813, 說明有81.3%的信息可以由該模型解釋, 故模型的解釋能力很好.模型的總體顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為34.006, 可以在1%顯著水平顯著, 故認(rèn)為模型總體擬合效果良好.
通過對(duì)所得結(jié)果的分析可知, 從長期來看, "租售同權(quán)"政策的出臺(tái)對(duì)抑制房價(jià)具有長期顯著的效應(yīng), 房地產(chǎn)限購政策會(huì)使得房地產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)報(bào)復(fù)性增長, 利率每提高1個(gè)單位, 會(huì)伴隨房價(jià)下降0.3447個(gè)百分點(diǎn).付比以及成交量的變化對(duì)于房價(jià)的影響不顯著, 因此, 存在較大的不確定性.
此外, 對(duì)短期方程進(jìn)行分析可知, 代表是否采取租售同舉政策的虛擬變量D1短期效果不明顯, 代表是否采取限購政策的虛擬變量D2對(duì)于房價(jià)具有顯著短期的抑制作用, 但這種作用在滯后1月時(shí)才會(huì)顯示出來.并且房價(jià)滯后1-2期均對(duì)房價(jià)的走勢有著一定的修正作用, 即當(dāng)某月房價(jià)突然偏高, 則此后1~2期房價(jià)會(huì)有一定的抑制效果.利率在長短期方程中均對(duì)房價(jià)有著抑制作用, 通過對(duì)成交量分析可知, 成交量的變化對(duì)房價(jià)的走勢影響不大.后, 協(xié)整項(xiàng)Coin Eq (-1) 是顯著為負(fù)的, 這充分說明了當(dāng)房價(jià)走勢偏離了長期均衡時(shí), 短期修正效應(yīng)會(huì)促進(jìn)房價(jià)回歸到長期協(xié)整的均衡上來.
四、結(jié)論與政策建議
本文通過運(yùn)用ADRL模型得出:租售同權(quán)的政策對(duì)房地產(chǎn)均具有長期而穩(wěn)定的抑制作用, 短期內(nèi)調(diào)整家庭購買資格與數(shù)量, 對(duì)于房價(jià)的調(diào)整起到一定的作用, 但是, 長期效果不顯著.調(diào)整付比對(duì)于北京市房價(jià)的抑制作用較小, 而款利率的調(diào)整對(duì)房價(jià)具有長期穩(wěn)定的影響.結(jié)合所得結(jié)論提出如下的政策建議:
1.建立租購并舉政策實(shí)施的長效機(jī)制, 加大準(zhǔn)保障力度.
要達(dá)到"居者有其屋"的目標(biāo), 必須要增加公租房、共有產(chǎn)權(quán)房供應(yīng), 擴(kuò)大公租房保障范圍, 提高公租房的質(zhì)量與完善配套設(shè)施, 多渠道解決中低收入家庭、新就業(yè)職工和穩(wěn)定就業(yè)的外來務(wù)工人員的住房問題.對(duì)于特殊困難家庭建立準(zhǔn)保障機(jī)制, 牢固好社會(huì)安全網(wǎng).做好保障性住房分配管理, 加強(qiáng)信息公開, 確保公平分配, 加強(qiáng)教育資源均等化.
2.充分發(fā)揮款利率對(duì)于房價(jià)調(diào)控的作用機(jī)制, 防范系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)隱患.
雖然利率的調(diào)整對(duì)于房地產(chǎn)具有長期抑制的作用, 但是長期的高利率不僅不利于經(jīng)濟(jì)的增長, 反而對(duì)經(jīng)濟(jì)起到抑制作用.因此, 房地產(chǎn)調(diào)控應(yīng)以市場為導(dǎo)向, 積極推進(jìn)利率市場化改革以及稅收制度的改革, 有利促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長, 通過改革釋放巨大的制度紅利, 實(shí)現(xiàn)房價(jià)與經(jīng)濟(jì)增長再平衡.
3.引導(dǎo)資金回歸實(shí)體經(jīng)濟(jì), 減少房地產(chǎn)過度投機(jī).
房地產(chǎn)市場宏觀調(diào)控的根本出路在于轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式, 通過加快制度變革和鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新來提升企業(yè)的利潤空間, 以此引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì), 并且尋找新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn), 鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)展業(yè)務(wù)來緩解投機(jī)性的炒房需求, 促使房地產(chǎn)價(jià)格回歸合理區(qū)間.
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