影响我国房价上涨的供给因素的实证分析
时间：2021-01-14 08:00:41 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
[摘 要]房改以来,我国住房价格一路攀升,出现了过度繁荣的景象。导致这一问题产生的主要因素是供给,因此本文重点剖析了房地产价格上涨的供给原因:政府垄断和房地产业的区域垄断。并从定量的角度计算了房地产市场的勒纳垄断指数,最后针对现状给出了建议:增加土地和住房供给;考核绿色GDP指标;最高限价法调控。
[关键词]房地产价格 供给 垄断 勒纳指数
一、引言
房价的高低一直是经济学研究的热点与重点,近十多年的中国房地产价格的飙升尤其引人注目。特别是1998年推行城镇住房制度改革以来,我国房地产业投资额的速度增长远远高于国内生产总值的增长速度。虽然住宅市场的繁荣推动了我国经济增长,并带动居民的收入水平增长,可与飞速上涨的房价相比,居民对住房的购买力却持续下降,首付和房贷已经成为了绝大部分家庭的包袱,影响到了居民的幸福指数,不利于和谐社会的发展。
因此,研究我国房地产价格上涨的因素是极其重要的。根据沈悦、刘洪(2004)的研究,1998年以来,我国各城市住宅价格的高速增长已经不能很好地用经济基本面和住宅价格来解释,用完全竞争的房地产市场模型已无法很好解释我国房地产市场的现状;陈志武(2010)也在《当前的房地产政策需反思》一文谈论到,影响我国房价上涨的重要因素在于供给不足。所以本文着重分析影响我国房地产价格上涨的供给因素,并对其进行实证分析。以此为政府制定房价政策提供有利的理论依据,从而构建一个健康、稳定的房地产市场。
二、引起房价上涨的供给因素
1、地方政府垄断土地供应
我国的地产市场由各地地方完全垄断。房地产开发商必须从当地政府手里拿地,通过交纳土地出让金来有偿获得土地使用权。政府为了公平交易原则实行土地拍卖方式,超过拍卖起叫价的最高出价者可以取得该宗土地的使用权。因为地方政府是土地的供应商,所以实际上地方政府垄断了所管辖区域的土地经营权。并且政府还获得了相关的税收。这收入占了政府财政指标的一个大头,所以地方政府为了扩大收入,有足够的动力高价卖地。近两年来,地王屡见不鲜,一级市场的房价一高再高,地价和房地产税已占到房地产开发成本50%以上。因此,地方政府的垄断是土地供应不足以及跟随着房地产供应不足的重要原因。
再者,我国一直实行18亿亩农用土地红线这一政策,它占了我国很多的土地资源。而“18亿亩”这条红线是否符合当今我国的国情是需要论证的。一方面,因为随着科技的发展,亩产量不断提高,耕地面积的含义已与原来不同。另一方面,土地资源不是我国的优势,全球化的今天,按照比较优势原理,他国生活用品依赖中国制造,我国粮食也可以从诸如巴西、美国进口。如果释放一部分低效率农用土地转为房产,这将一定程度的缓解土地供给不足的局面。
2、区域寡头垄断的房地产市场
除却地方政府对土地的垄断,房地产开发商在房产市场上也未形成充分的竞争。虽然整个中国的房地产开发商的数量很大,但某一城市的房地产开发商数量却比较有限。因此我国的房地产行业属于典型的寡头垄断,只有少数几个厂商相互竞争。由于购房者对某个地域的严格选择性,在城市里的相同区域且相同时间段进行销售的楼盘之间才会有可能产生竞争,而现状是一个城市在相同区域且在相同时间段进行销售的楼盘数量很有限。因此我国房地产市场是一个区域性市场,当涉及某个区域市场时,厂商的数量就比研究的全国市场时要少许多,而有实力的更少,极容易形成区域性寡头垄断市场。
房地产市场区域寡头垄断最主要的表现就是对区域内土地资源的垄断经营。在掌握了区域内稀缺资源的基础上,也就拥有了本区域房地产商品定价权,成为该区域的垄断寡头。这样房地产商赚取的就不是供求平衡的边际利润,而是非均衡市场的垄断利润。例如2004年天鸿、万科等几家开发商在北京开发的项目,其销售额和销售面积占北京市场的份额分别为41%和30.8%,如果放在北京某一区域内这个数字会更大,而这种区域寡头市场对房地产供给的影响是不言而喻的。
此外房地产开发商的“见风涨”、“捂盘”和“囤地”现象更加剧了房地产供给的不足。使原本供需不平衡的房地产市场更加恶化。图1描述了我国近几年房地产开发商土地购置面积和完成土地开发面积的实际情况,从图中我们看出,2002年以后,实际完成土地开发面积远小于土地购置面积,说明大部分土地并未使用于实际开发。所以,供应的土地短缺导致房屋供给短缺。
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综上所述,我国地方政府对土地的垄断以及房地产开发商的区域寡头垄断的合谋行为,是我国房地产市场的自然垄断程度相当高,这也是导致房地产市场供给不足的最主要因素。所以,定量测量我国的房地产的自然垄断程度将会对我国房地产市场供给不足方面做出解释。
三、对我国房地产供给垄断程度较高的实证分析
经济学上,一般使用勒纳垄断势力度(Lerner Degree of Monopoly Power)来测量垄断指数。用公式表示为:■,其中■为厂商的市场需求价格弹性,P为市场价格,而MC则表示商品的边际成本。
推导过程如下:
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利润最大化的原则:边际收益=边际成本
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勒纳指数■,即勒纳指数为市场需求价格弹性绝对值的倒数,由于MR>0的条件,所以|■| >1,即垄断在需求价格弹性■大于1的区域才产生。从公式的推导可以看出,勒纳指数分布在0-1之间,垄断程度越高,指数L越大,垄断势力越大。
而此次实证分析利用的是1999-2008年全国31个省份房地产的数据建立面板数据(Panel Data)模型进行实证研究,测算我国房地产市场的价格需求弹性,以此估算勒纳垄断指数。
1、模型说明
面板数据(Panel Data)是指对不同时间与空间结合所收集的数据。它与时间序列分析相比,能提供更多的信息、更多的自由度、更高的估计效率和更少共线性。同时反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律及不同时间、不同单元的特性。由于我国房地产业存在地方性差异,因此常数项系数会随横截面单元的不同而出现差异,所以此次实证研究采用固定效应的变截距模型。另外,采取对数线性模型的优越性是可以直接测度弹性,因此模型设定如下:
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其中,Y表示房地产需求量,X表示房地产价格以及■表示居民人均可支配收入。统计年鉴上有“商品房屋销售额”和“商品房屋销售面积”两个指标,但按照经济学定义,需求是指消费者有支付能力并且已经实现的需求,因此本文选择“商品房屋销售额”作为代表房地产市场实际需求的变量Y,以商品房屋平均销售价格代表房地产价格的变量X,以城镇人均可支配收入代表人均收入■。
2、样本选取和数据说明
由于我国推行房地产市场化改革较晚,因此此次实证研究样本选取1999-2008年我国31个省份的统计数据。所有数据均来自2000年-2009年的《中国统计年鉴》。
3、实证研究结果
根据模型,运用Eviews5.0软件对1999年-2008年10年期间309个样本观测值的面板数据(Panel Data)进行实证研究。
估计结果见表1。
面的结果显示,判定系数R2高达0.997181,模型的拟合优度很高。回归系数和斜率系数的t统计量以及总显著性检验F统计量的p值均为0。对该模型进行自相关性检验,根据模型得出的D.W统计量为1.679910,在5%的显著性检验下,n=10,k=2所以下限dL和du上限分别为0.697和1.641,因此du
四、结论与建议
由上文实证分析可知,我国的房地产业的垄断程度是相当高的,垄断导致供给不足,致使房价一升再升,所以遏制我国房价上涨,从根本上来讲要解决供给问题。笔者提出以下三点建议:
1、增加土地和住房供给
供给的平衡才能使得价格稳定,土地供给量上去了,满足供需要求,房价自然不会上涨。并且适当提高居住用地在土地供应中的比例,大力开发中低价位普通商品住房和经济适用住房建设用地的供应量。停止别墅类用地供应,严格限制一些低密度、豪华房土地供应。让那些中低收入者也居者有其屋。
2、考核绿色GDP指标
对各地政府业绩考核实行绿色GDP指标。所谓绿色GDP,是指一个国家或地区在考虑了自然资源与环境因素影响之后经济活动的最终成果,即将经济活动中所付出的资源耗减成本和环境降级成本从GDP中予以扣除。这样一来,各地方政府不会盲目的为创收而大搞土地财政,在卖地时会先考虑其他方面对绿色GDP指标的影响,更加以人为本,做到了可持续性发展。
3、最高限价法的调控
地方政府在土地拍卖时,明确所建房产的房价上限,然后在此基础上以价高者购得。这样有利于资源更合理的分配,房地产开发商不能再盲目抬高拍卖价格,而必须进行开发核算,这样一来土地开发权将流入到具有开发成本和开发质量优势的开发商手中,这不仅可以很好的遏制房价而且还可以提高资源利用率。当然最高限价法调控政策是一剂猛药,使用需谨慎。
参考文献:
[1]沈悦,刘洪玉.住宅价格与经济基本面:1995-2002年中国14城市的实证研究[J].经济研究,2004;6
[2]陈志武.当前房地产政策需反思[J].南方都市报,2010;5:12-13
[3]黄石松,陈红梅.房价之谜[M].北京:社会科学文献出版社,2009
[4]廖昊萌.我国房地产价格上涨的原因及对经济研究的影响[D].武汉:华中科技大学,2008
(责任编辑:张彬)
