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    政府政策對房地產(chǎn)市場的調(diào)控效果分析

    2018-04-28 14:43:54寧永俊
    世界家苑 2018年2期
    關(guān)鍵詞:需求房地產(chǎn)供給

    摘 要:自改革開放之后,我國開始由計(jì)劃經(jīng)濟(jì)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槭袌鼋?jīng)濟(jì),市場經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有其自身的發(fā)展規(guī)律,其中商品價(jià)格是供需雙方博弈的結(jié)果,房地產(chǎn)市場也屬于市場經(jīng)濟(jì)的一部分,其價(jià)格也是供需雙方博弈的結(jié)果,因此可以通過分析政府政策對對房地產(chǎn)供求關(guān)系的影響來分析政策對房地產(chǎn)市場的影響。

    關(guān)鍵詞:供給;需求;房地產(chǎn)

    房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展關(guān)系到國計(jì)民生,近年來各級(jí)政府也出來了很多關(guān)于房地產(chǎn)的政策對其進(jìn)行控制,政府政策是影響房地產(chǎn)市場最主要的因素之一,因此我們通過分析每種政府政策對房地產(chǎn)市場的供給和需求的影響來分析政府調(diào)控政策的效果。

    一、土地政策對房地產(chǎn)供給的影響

    土地政策對房地產(chǎn)的供給具有重要作用,一定時(shí)期內(nèi)城市土地的出讓面積越大,房地產(chǎn)市場上的增量土地就越多,土地出讓數(shù)量與房地產(chǎn)增量土地的供應(yīng)數(shù)量存在正向關(guān)系,但是這種正向性受到容積率的影響和存在政策時(shí)間滯后效應(yīng)。提高房地產(chǎn)數(shù)量的供給可以通過增加土地供應(yīng)的數(shù)量和提升容積率的方法達(dá)到,進(jìn)而間接影響房價(jià)穩(wěn)步下降,反之,政府也可通過減少土地的供給或容積率控制來實(shí)現(xiàn)房價(jià)的上調(diào)。土地供給的減少將傳達(dá)出未來住房供給減少的政策信號(hào),在短期內(nèi)剛性需求持續(xù)堅(jiān)挺的情況下,對未來住宅供給預(yù)期減少的預(yù)判將加大需求,推升房價(jià)。因此政府在利用土地供給數(shù)量和房地產(chǎn)數(shù)量與房價(jià)之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行政策調(diào)控時(shí)時(shí)候,應(yīng)當(dāng)注意土地買賣雙方尤其是市民對未來房地產(chǎn)市場價(jià)格走勢的心理預(yù)判,這種對土地市場的未來供給預(yù)期影響很可能放大政策的調(diào)控效應(yīng)。土地供應(yīng)量主要是通過影響房屋供應(yīng)量來引導(dǎo)和改變房地產(chǎn)市場的整體格局,但是土地供應(yīng)量的改變對房價(jià)變化的作用非常微弱。土地供應(yīng)量的改變對房地產(chǎn)市場的作用主要是通過影響房地產(chǎn)供應(yīng)量和通過政策頒布影響人們對房地產(chǎn)市場的心理預(yù)期實(shí)現(xiàn)的。

    二、利率政策對房地產(chǎn)供給和需求的影響

    中央銀行可通過公開市場業(yè)務(wù)、改變再貼現(xiàn)率、法定存款準(zhǔn)備金等貨幣政策工具來改變貨幣供應(yīng)量。當(dāng)貨幣的供應(yīng)量超過市場需求后,超發(fā)的貨幣就成為房價(jià)上漲的驅(qū)動(dòng)力。通過分析貨幣供應(yīng)量和房地產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)量與房地產(chǎn)價(jià)格顯示出很強(qiáng)的相關(guān)性。這表明中國經(jīng)濟(jì)對房地產(chǎn)強(qiáng)依賴,每一次貨幣供應(yīng)量的大幅上升或下降,均對應(yīng)著房價(jià)增速的明顯變化。這是由于大量的貨幣投放,使得充裕的資金流向了房產(chǎn)市場,推動(dòng)房價(jià)上漲。

    利率的調(diào)整影響是對人民幣貨幣政策的控制屬于直接信用控制工具的一種。從理論上來說,利率的上調(diào)對于房地產(chǎn)開發(fā)商而言,意味著資金負(fù)擔(dān)進(jìn)一步加大。在當(dāng)前保障性住房建設(shè)的巨大沖擊下,房地產(chǎn)開發(fā)商已經(jīng)開始擔(dān)心住房需求市場,這個(gè)時(shí)候央行進(jìn)一步“加息”無疑是雪上加霜,開放商的資金負(fù)擔(dān)更加嚴(yán)重,因此,大批開放商紛紛尋求其他出路以轉(zhuǎn)移資金風(fēng)險(xiǎn)。利率的上調(diào)對于投資者和購買者群體而言,其交易費(fèi)用進(jìn)一步增大。美國的次貸危機(jī)告訴人們,加息的持續(xù)最終會(huì)導(dǎo)致那些貸款買房無力承擔(dān)高漲的利息負(fù)擔(dān)。房貸違約現(xiàn)象的增加會(huì)通過證券化機(jī)制傳導(dǎo)到整個(gè)金融資本市場。與美國的情況有所不同,我國的證券市場相對還不夠發(fā)達(dá),金融機(jī)構(gòu)的買房貸款更是存在很大程度的政府干預(yù),但是應(yīng)該可以看到,投資者與購買者面臨的交易費(fèi)用中,利息的增加“貢獻(xiàn)”很大,完成一項(xiàng)交易要花費(fèi)的成本加大,在這種接近穩(wěn)定的加息的心理預(yù)期下,投資者與購買者定會(huì)三思而后行,因此利率增加會(huì)同時(shí)降低房地產(chǎn)市場的供給和需求。

    三、限購、限貸政策對房地產(chǎn)供給和需求的影響

    近年來各地政府多次對房地產(chǎn)市場實(shí)行限購限貸政策,限購指的是在市場上對買方或者投資方的購買數(shù)量進(jìn)行限制,其本質(zhì)是對市場供求的一種強(qiáng)制性干預(yù)。房地產(chǎn)限購的本質(zhì)則是采用行政手段臨時(shí)性地凍結(jié)一部分需求,即局部性的數(shù)量管制。短期內(nèi),房地產(chǎn)限購似乎比傳統(tǒng)的調(diào)節(jié)手段更為直觀有效,但其成本也十分明顯,因?yàn)樗璧K或推遲了部分消費(fèi)需求的實(shí)現(xiàn),因此房產(chǎn)限購只能是過渡性的制度安排?!跋拶徚睢钡膶?shí)施意味著我國房地產(chǎn)轉(zhuǎn)向市場經(jīng)濟(jì)與行政調(diào)控并行的運(yùn)行局面,其基本立論邏輯是:市場這一看不見的手盡管是強(qiáng)有力的,但并不是全能的,需要政府這支“看得見的手”強(qiáng)制干預(yù)。由于土地稀缺性的特點(diǎn),房地產(chǎn)業(yè)中市場發(fā)揮作用的效果會(huì)受到更大的影響,因此更加需要政府行政干預(yù)力量的介入。

    與限購這一直接的行政干預(yù)手段相比,限貸顯得間接一些,即通過提高購房的首付款比例甚至?xí)和YJ款,降低房貸的杠桿效應(yīng),從而抑制投機(jī)行為。但在實(shí)際操作上受到限貸影響最大的是自住需求而不是投機(jī)需求。限貸的效果與收入高低呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,對中低收入人群影響最大,對高收入人群影響最小。相關(guān)機(jī)構(gòu)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,年收入在 50 萬以上的人群中,超過七成人至少擁有一套房產(chǎn),四成有兩套及以上房產(chǎn)。這些人中超過 25% 在置業(yè)中選擇高額首付或者一次性付款,限貸對他們影響小。然而,限貸對超七成的低首付置業(yè)人群產(chǎn)生了較大的影響,他們絕大部分屬于首次或改善性置業(yè)者,限貸對他們影響最大。因此,限貸實(shí)質(zhì)上更多是抑制自住需求,這樣的效果違背了政策初衷。究其根源,限購、限貸政策的實(shí)質(zhì)都是限制房地產(chǎn)市場、房地產(chǎn)價(jià)格的有效運(yùn)行,破壞價(jià)格機(jī)制調(diào)節(jié)社會(huì)資源配置的作用,無法達(dá)成政策預(yù)期的降低房價(jià)的目的。

    參考文獻(xiàn)

    [1]羿建華,房地產(chǎn)周期、貨幣擴(kuò)張與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)度分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2014(12):141-145.

    [2]唐健,徐小峰.近年來房地產(chǎn)調(diào)控中的土地政策評析[J].中國土地科學(xué).2011(03)

    [3]王換娥,崔銘.房地產(chǎn)限購政策對房地產(chǎn)市場成交量與房價(jià)的影響——以S市為例[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究.2017(24)

    作者簡介

    寧永?。?990—),男,山西運(yùn)城人,山西財(cái)經(jīng)大學(xué)2015級(jí)(理論經(jīng)濟(jì)學(xué))學(xué)術(shù)碩士研究生,研究方向:城鎮(zhèn)化。

    (作者單位:山西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院)

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