房地產(chǎn)調(diào)控方面提出建議措施論文
摘要:過去20多年來房地產(chǎn)行業(yè)的飛速發(fā)展, 對中國的宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控起到了巨大的作用, 也極大地影響了人們的生活.在眾多影響居民消費(fèi)水平的因素中, 關(guān)系到國計(jì)民生的房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)對其產(chǎn)生的影響不容小覷.本文通過1992年-2015年的相關(guān)數(shù)據(jù), 利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識建立數(shù)學(xué)模型, 用模型來分析房地產(chǎn)市場價(jià)格波動(dòng)對居民消費(fèi)有無影響以及影響程度的大小, 然后在關(guān)于房地產(chǎn)的調(diào)控方面提出了建議措施.
關(guān)鍵詞:房價(jià)波動(dòng); 城鎮(zhèn)居民消費(fèi); 影響程度; 模型檢驗(yàn);
1 引言
從經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中我們可以知道, 影響居民消費(fèi)的主要因素是收入及其擁有的財(cái)富量.這里的財(cái)富不僅僅是指金融資產(chǎn)價(jià)值, 還包括實(shí)體資產(chǎn), 其中房產(chǎn)占了很大比重.庇古的財(cái)富效益理論中提到物價(jià)變動(dòng)也是影響居民消費(fèi)的重要因素.經(jīng)過1998年的房改以來, 房地產(chǎn)的這把烈火燒遍大江南北, 2015年住宅商品房平均銷售價(jià)格也由1992年的每平方米996元上漲到6473元, 增長了6.5倍, 在北京、上海等一線城市房屋收入比甚至都超過了20, 對居民的生活產(chǎn)生了重要影響.國內(nèi)外的學(xué)者對這個(gè)問題有截然相反的兩種態(tài)度, 例如Case、Yoshikawa、藏旭恒、陳淑云等學(xué)者認(rèn)為房價(jià)上漲對消費(fèi)具有明顯作用;而Elliott、Sock-Yong Phang、李成武、周建軍等則認(rèn)為房價(jià)上漲對消費(fèi)不具有刺激作用.總結(jié)為房地產(chǎn)價(jià)格的上漲會(huì)帶來幾方面的影響:導(dǎo)致有房者財(cái)富的增加, 從而提高了居民消費(fèi)能力;導(dǎo)致無房者的購房壓力, 在收入不變的情況下, 變相的減少了其他消費(fèi)的能力或者說總量;對于房地產(chǎn)消費(fèi)來說, 房地產(chǎn)價(jià)格的上漲會(huì)促進(jìn)房地產(chǎn)投資, 促進(jìn)房產(chǎn)消費(fèi).因此通過建立數(shù)學(xué)模型的來研究房地產(chǎn)市場價(jià)格的波動(dòng), 從中分析其對居民消費(fèi)影響的關(guān)系具有極為重要的意義.
2 模型的設(shè)定
2.1 變量選擇與樣本數(shù)據(jù)
為了直觀確切地研究房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)支出Y的影響, 選擇能影響居民消費(fèi)的變量住宅商品房平均銷售價(jià)格 (元/平方米) 為X1、人均GDP (元) 為X2、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率 (%) 為X3.1992-2015年解釋變量與被解釋變量的相關(guān)數(shù)據(jù)如表1所示, 來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》.
2.2 模型數(shù)學(xué)形式的確定
2.2.1 分析設(shè)定模型
住宅商品房平均銷售價(jià)格X1意義:住宅商品房價(jià)格越高, 表明該地越發(fā)達(dá), 人民生活水平越高, 人均消費(fèi)支出也將越高, 可見二者是正相關(guān)關(guān)系;人均生產(chǎn)總值X2意義:人均生產(chǎn)總值越高, 每個(gè)個(gè)體擁有的財(cái)富將越多, 購買能力也越強(qiáng), 人均消費(fèi)支出也將越高, 可見二者是正相關(guān)關(guān)系;城鎮(zhèn)登記失業(yè)率X3意義:城鎮(zhèn)登記失業(yè)率較高, 表明自愿失業(yè)者人數(shù)增多, 居民更加地追求高質(zhì)量的生活, 人民生活水平越高人均消費(fèi)支出也將越高, 或者失業(yè)率是由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快時(shí)一些被淘汰的失業(yè)者引起的, 此時(shí)人們生活水平整體還是提高, 可見二者也是正相關(guān)關(guān)系.為驗(yàn)證被解釋變量與解釋變量間的具體關(guān)系, 首先利用EViews作趨勢圖和散點(diǎn)圖, 結(jié)果均顯示出Y與X1、X2幾乎呈現(xiàn)線性增長, 而X3在多數(shù)年份呈現(xiàn)水平波動(dòng).可以初步建立方程模型為 (μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)) :
2.2.2 對模型做回歸
根據(jù)回歸結(jié)果, 模型寫為如下:
3 模型的檢驗(yàn)及修正
3.1 經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)
由回歸結(jié)果可知:在其他因素不變的情況下, 當(dāng)平均每平方米商品房銷售價(jià)格增長1元、人均GDP每增長1元、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率每增加1%, 城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出將分別增加0.2363元、0.3217元、969.28元.符號符合經(jīng)濟(jì)意義, 該模型可初步通過經(jīng)濟(jì)意義上的檢驗(yàn).
3.2 統(tǒng)計(jì)意義上的檢驗(yàn)
3.2.1 擬合優(yōu)度檢驗(yàn) (R檢驗(yàn))
R=0.9987, R=0.9985, 說明所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬合很好, 即解釋變量"住宅商品房平均銷售價(jià)格 (X1) 、人均GDP (X2) 、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率 (X3) "對被解釋變量"城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)性支出 (Y) "的絕大部分差異做出了解釋.
3.2.2 F檢驗(yàn)
針對H0:β1=β2=β3=0, 給定顯著性水平α=0.05, 在F分布表中查出自由度為k=3和n-k-1=20的臨界值Fα (3, 20) =8.66, 由F=5112>Fα (3, 20) =8.66, 應(yīng)拒絕原假設(shè)H0:β1=β2=β3=0, 說明回歸方程顯著, 即列入模型的解釋變量聯(lián)合起來確實(shí)對被解釋變量有顯著影響.
3.2.3 t檢驗(yàn)
分別針對H0:βj=0 (j=0, 1, 2, 3) , 給定顯著性水平α=0.05, 查t分布表的自由度為n-k-1=20的臨界值tα/2 (n-k-1) =2.086.由圖2中的數(shù)據(jù)可得, 與β0、β1、β2、β3對應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量分別為-4.75、2.52、21.83、10.74, 其絕對值全都大于tα/2 (n-k) =2.101, 這說明在顯著水平α=0.05下, 分別都應(yīng)當(dāng)拒絕原假設(shè)H0:βj=0, 也就是說, 當(dāng)在其他解釋變量不變的情況下, 解釋變量分別對被解釋變量都有顯著影響.
3.3 計(jì)量經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)
3.3.1 多重共線性檢驗(yàn) (簡單相關(guān)系數(shù)法)
檢驗(yàn):用簡單相關(guān)系數(shù)法檢驗(yàn)多重共線性, 得到結(jié)果為:X1與X2的相關(guān)系數(shù)為0.9743、X1與X3的相關(guān)系數(shù)為0.6675、X2與X3之間的相關(guān)系數(shù)為0.7010, 可見自變量之間存在多重共線性.
修正:采用逐步回歸法來修正多重共線性, 分別用Y和自變量做回歸, 發(fā)現(xiàn)回歸結(jié)果中X2對Y的貢獻(xiàn)最大, 因此引入X2作為基礎(chǔ)變量, 然后依次加入X1和X3發(fā)現(xiàn)加入X1時(shí)模型顯著變好, 再依次引入X3發(fā)現(xiàn)最終模型沒有更好的改善.通過分析確定了最終函數(shù)應(yīng)為Y=f (X2, X1) , 所以使用Y=1594.9685+0.3696X2+0.1383X1.
3.3.2 異方差性檢驗(yàn) (white檢驗(yàn)法)
檢驗(yàn):利用white檢驗(yàn)法對回歸模型進(jìn)行異方差性檢驗(yàn), 結(jié)果為:n R=16.9467, 由White檢驗(yàn)知, 在α=0.05下, 查X分布表, 得臨界值X (0.05)<7.81<n R=16.9467, 所以模型中存在異方差.
修正:利用加權(quán)最小二乘法進(jìn)行修正, 首先假設(shè)權(quán)重為W1=1/resid^2, 生成新變量:GENR W1=1/resid^2, 然后做回歸:LS (W=W1) Y C X2X1, 得到模型為:Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1, 當(dāng)再次對所得新模型再次進(jìn)行WHITE檢驗(yàn)時(shí), 新模型已不存在異方差.因此修正后的模型可用.
3.3.3 自相關(guān)性檢驗(yàn) (偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法)
檢驗(yàn):用偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法來檢驗(yàn)自相關(guān)性.假設(shè)滯后期為12, 得到殘差與各期相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù).可知, 模型中不存在一階自相關(guān), 更不存在高階自相關(guān).所以模型最終確定為Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1.
4 研究結(jié)論及建議措施
4.1 研究結(jié)論及其解釋
模型經(jīng)過檢驗(yàn)以及修正之后最終確定為Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1.表明商品房平均銷售價(jià)格和人均GDP都對城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平有影響.
在商品房以及人均GDP價(jià)格不變時(shí), 城鎮(zhèn)居民消費(fèi)為2053.5479元.這部分不受收入高低的影響消費(fèi)屬于自發(fā)消費(fèi), 多用于生活必需品等.符合生活實(shí)際和經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋.當(dāng)其他因素不變, 商品房平均銷售價(jià)格每增長1元/平方米、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)增加0.5113元, 可見房價(jià)上漲的速度超過了居民消費(fèi)水平的上漲速度, 政府應(yīng)采取適當(dāng)?shù)拇胧﹣碚{(diào)控房地產(chǎn)價(jià)格.當(dāng)其他因素不變時(shí), 人均GDP每增長1元、城鎮(zhèn)居民消費(fèi)增長0.3075元, 可見居民手里的消費(fèi)大約占收入的1/3, 表明當(dāng)居民收入提高時(shí), 并不會(huì)選擇全部將其消費(fèi), 還會(huì)有2/3的用于儲(chǔ)蓄或者投資等.綜上所述, 最終所得模型在經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)上完全能適應(yīng)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象, 且各項(xiàng)檢驗(yàn)均通過, 因此確定為最終模型.
4.2 建議措施
4.2.1 健全房屋信息發(fā)布機(jī)制
應(yīng)建立一個(gè)完善、公開透明的信息發(fā)布平臺(tái), 能夠發(fā)布房地產(chǎn)商以及政府的市場信息也可以查詢每一個(gè)居民的基本住房信息.在公布信息時(shí)盡可能地完善、詳盡、透明, 這樣不但可以減少尋租行為的發(fā)生也可以監(jiān)管房地產(chǎn)商, 而且可以減少信息不對稱產(chǎn)生的問題, 也方便政府進(jìn)行宏觀調(diào)控, 建立良好的房地產(chǎn)市場秩序.
4.2.2 靈活土地供應(yīng)方式
在中央財(cái)政與地方財(cái)政分開后, 地方政府只能靠買賣土地的收入來進(jìn)行財(cái)政建設(shè)的需要, 因此房價(jià)上漲是必然的趨勢.應(yīng)該進(jìn)一步規(guī)范土地的買賣租讓的方式, 在審計(jì)預(yù)算工作中納入土地租金的使用.此外, 政府可以先規(guī)劃土地的建設(shè)和使用方向, 然后再讓開發(fā)商進(jìn)行建設(shè), 開發(fā)商建成之后再進(jìn)行房屋的出售, 這樣可以強(qiáng)化政府的主導(dǎo)作用、對開發(fā)商進(jìn)行了限制、也會(huì)使得房屋的價(jià)格更為合理.
4.2.3 通過階梯稅制適時(shí)征收房產(chǎn)稅
通過征收房產(chǎn)稅可以使得房地產(chǎn)的產(chǎn)權(quán)登記更為明晰、能夠有效控制每個(gè)人手上的房源.按照房子的數(shù)量以及人均住房面積來進(jìn)行階梯狀征稅, 房產(chǎn)越多、要付出的稅收成本也就越大, 這樣可以有效控制二手房的炒作交易行為.此外還應(yīng)當(dāng)設(shè)置一個(gè)合理的征稅起點(diǎn), 隨著二胎政策的'開放, 家庭住房需求也會(huì)增加, 并且各地居民的生活水平不同, 也應(yīng)因地制宜地征收不同的稅率.
4.2.4 借鑒國外的成功經(jīng)驗(yàn)
美國的住房金融體系、日本推進(jìn)住房資產(chǎn)證券化、印度、韓國的公共住房銀行模式, 這些發(fā)達(dá)國家都是在調(diào)控房價(jià)方面做得比較成功的典范, 其中日本的法律體制和我國的比較相近, 我們可以借鑒他們成功的經(jīng)驗(yàn)將其"中國化", 然后應(yīng)運(yùn)到我國房地產(chǎn)的調(diào)控中來, 進(jìn)行我國房地產(chǎn)資產(chǎn)證券化的發(fā)展.
5 總結(jié)
近年來, 伴隨著社會(huì)快速發(fā)展的同時(shí), 居民消費(fèi)水平也顯著提高.而民消費(fèi)水平中, 除以上兩個(gè)重要因素外, 還受居民儲(chǔ)蓄、通貨膨脹、自身消費(fèi)觀念、對未來消費(fèi)的預(yù)期、社會(huì)保障水平等眾多因素的影響.其中房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)對居民的消費(fèi)影響中不僅有財(cái)富效應(yīng)、擠出效益、替代效益還包括財(cái)富轉(zhuǎn)移效益.近幾年房地產(chǎn)價(jià)格的快速增長, 影響到居民的住房問題, 不能妥善處理住房問題將會(huì)對社會(huì)的和諧穩(wěn)定發(fā)展帶來極大的方面影響, 因此對房地產(chǎn)價(jià)格的調(diào)控是國家和政府亟待解決且刻不容緩的任務(wù).
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