王 鶴, 嚴(yán) 鴻
(1.湖南科技大學(xué),湖南 湘潭 411201; 2.區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究中心,湖南 湘潭 411201)
自1998 年住房市場化改革以來,房地產(chǎn)行業(yè)實(shí)現(xiàn)了“從無到有”的關(guān)鍵性突破,駛?cè)肓税l(fā)展的“快車道”,逐漸成為拉動(dòng)國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長的支柱性行業(yè)。然而,房地產(chǎn)行業(yè)快速發(fā)展正一步步加速著住房租售市場的結(jié)構(gòu)性失衡問題[1]。房地產(chǎn)行業(yè)的炒作以及購房背后所潛在的公共服務(wù)資源無不影響著購房者選擇。從數(shù)據(jù)上看,2011 至2020 年房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的房屋出租收入與出售收入之比的平均值僅為1.95%,且兩者之比在整體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì),2020 年下降到10 年來最低水平,僅為1.34%。為構(gòu)建住房市場平穩(wěn)健康發(fā)展長效機(jī)制,住建部等部門于2017 年7 月選取了12個(gè)試點(diǎn)城市頒發(fā)的租售同權(quán)政策,試圖從根源上解決房地產(chǎn)公共服務(wù)資源中存在的問題,達(dá)到平衡房地產(chǎn)租賃和出售市場結(jié)構(gòu)的效果。同年8 月,原國土資源部與住房城鄉(xiāng)建設(shè)部印發(fā)了《利用集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房試點(diǎn)方案》,通過供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,充分開發(fā)利用閑置土地資源,進(jìn)一步優(yōu)化住房市場結(jié)構(gòu)。集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策是住房供應(yīng)體系的一個(gè)重大轉(zhuǎn)折,在試點(diǎn)實(shí)施過程中取得了較大成效。
目前關(guān)于集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策的研究主要集中于政策意義、存在的困境、利益分配以及潛在問題。吳克寧等、郭永沛等借助北京典型案例分析集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策,指明具體問題并給出了相應(yīng)對(duì)策和建議[2,3];林超等、呂萍等對(duì)試點(diǎn)城市出臺(tái)的相關(guān)配套政策進(jìn)行比較研究,指出政策執(zhí)行的異同并給出相應(yīng)對(duì)策[4,5]。然而,劉靈輝等利用兩批政策試點(diǎn)城市,采用多期雙重差分模型實(shí)證得出集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房改革并未擴(kuò)大住房租賃市場的規(guī)模[6];譚榮發(fā)現(xiàn)不少村民利用集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策施行“以租代售”,不但加劇了“小產(chǎn)權(quán)房”合法化的風(fēng)險(xiǎn),而且打破了集體建設(shè)用地與國有建設(shè)用地市場的穩(wěn)態(tài)平衡[7]。此外,集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策還面臨著村民、政府和房地產(chǎn)企業(yè)等多方利益分配的博弈競合問題[8]。最后,學(xué)者還分析了住房租金支付意愿與定價(jià)問題。劉靈輝等利用Logistic模型實(shí)證分析了集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房租金支付意愿的影響因素[9];湯磊和李德智、任家強(qiáng)和于學(xué)成分別構(gòu)建了李嘉圖租金定價(jià)模型和討價(jià)還價(jià)博弈模型,研究租金定價(jià)以及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)問題[10,11]。
該試點(diǎn)出臺(tái)近6 年,現(xiàn)有研究中關(guān)于集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策的文獻(xiàn),大多集中在理論層面,故本文將從實(shí)證角度對(duì)集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策做出科學(xué)客觀的評(píng)估?;诖耍疚睦萌珖?7個(gè)大中城市2015 年1 月至2020 年12 月的平衡面板數(shù)據(jù),采用雙重差分法進(jìn)行準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究,進(jìn)一步細(xì)化研究的時(shí)間尺度,并利用政策試點(diǎn)實(shí)施前后數(shù)十月的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。此外,本文結(jié)合微觀均衡價(jià)格和供求定理分析政策作用機(jī)理進(jìn)行理論假設(shè),為進(jìn)一步評(píng)估政策效果提供了一定的理論參考價(jià)值。
集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策在二手房出售市場中存在著從住房數(shù)量到住房價(jià)格的傳導(dǎo)機(jī)制。
從供給角度來看,一般有個(gè)人房屋所有者和房地產(chǎn)企業(yè)兩方主體。作為“理性經(jīng)濟(jì)人”利益的驅(qū)使,個(gè)人房屋所有者將會(huì)激勵(lì)增加住房供給,以增加個(gè)人收入;房地產(chǎn)企業(yè)將會(huì)轉(zhuǎn)變發(fā)展模式,提高多元化供給,以便減少房屋庫存、盤活資金。集體建設(shè)用地大批量地投入市場,二手房市場將新增多個(gè)供給方,進(jìn)一步增加了二手房供給量。上述現(xiàn)象將導(dǎo)致二手房出售市場的供給曲線向右移動(dòng)(如圖1 中供給曲線S1 向右移動(dòng)到S2)。從需求角度來看,觀念的改變?cè)黾恿俗夥恳庾R(shí)。買房租房的需求對(duì)象大多數(shù)是年輕人,他們思想容易受感染,接受新思想的可能性更大。其一,年輕人有剛性需求但是資金有限無法承擔(dān)買房的金額,或者不想因?yàn)橘I房而擔(dān)負(fù)太大的壓力變成“房奴”,于是租房就成了好的選擇;其二,集體建設(shè)用地建設(shè)租賃中“只租不售”模式促進(jìn)了租房和買房在公共服務(wù)上的均等性,鼓舞著年輕一輩租房;其三,未來發(fā)展的不確定性,年輕人打拼的方式逐漸改為奔波,居所的不確定性,讓他們更不敢輕易定居;其四,比起購買周邊環(huán)境較差、公共服務(wù)設(shè)施不完備的住房,年輕人更愿意選擇交通便利、設(shè)施配套齊全的租房。因此,偏好的改變會(huì)降低人們對(duì)二手房購房的需求,導(dǎo)致二手房出售市場的需求曲線向左移動(dòng)(如圖1 中需求曲線D1 向左移動(dòng)到D2)。綜上所述,在供給增加和需求減少的共同作用下,二手房出售價(jià)格必然會(huì)下降(如圖1 中點(diǎn)P1 下降到點(diǎn)P2),二手房出售掛牌量也相應(yīng)的減少(如圖1 中點(diǎn)Q1 下降到點(diǎn)Q2)。
圖1 集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策對(duì)二手房出售市場的作用機(jī)制
因此,本文提出假設(shè):集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房對(duì)二手房出售價(jià)格和掛牌量具有抑制作用。
本文選取雙重差分模型評(píng)估集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策對(duì)二手房出售市場的變化進(jìn)行研究,模型的基本表達(dá)式如下:
其中,Yit為被解釋變量,由二手房銷售價(jià)格指數(shù)(SPI)和二手房出售掛牌量指數(shù)(SVI)體現(xiàn),作為二手房出售市場的量價(jià)指數(shù);Treati*Postt為解釋變量,代表城市i在時(shí)間t上是否實(shí)施了集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策,本文主要的觀察值就是其交互項(xiàng)的系數(shù),即β1;Control為控制變量,由成交土地樓面均價(jià)(TLF)、房屋竣工面積(CA)、第三產(chǎn)業(yè)累計(jì)同比(TI)、房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額對(duì)數(shù)(DIC)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)數(shù)(IUR)、常住人口(RP)、年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額對(duì)數(shù)(LFI)、平均租金(AR)和新建商品住宅價(jià)格指數(shù)(NPI)組成;β0代表常數(shù)項(xiàng),δi代表城市固定效應(yīng),γt代表時(shí)間固定效應(yīng),εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。
1.被解釋變量。本文并沒有選取新建房價(jià)格指數(shù),是因?yàn)樾陆ǚ績r(jià)更容易受到政策等的多因素影響,相比較而言,受供求關(guān)系的效果大小不確定;也沒有選取租賃市場的價(jià)格指數(shù),是因?yàn)樽赓U市場需求的反作用力會(huì)影響價(jià)格的變動(dòng),效果也容易不確定。因此,本文選取了SPI和SVI作為二手房出售市場的量價(jià)指標(biāo),其在一定程度上反映了不同時(shí)期不同地區(qū)二手房市場量價(jià)的漲幅變動(dòng)。
2. 解釋變量。本文用Treati*Postt作為政策前后漲幅變化和作用大小的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),來反映二手房出售市場中價(jià)格和數(shù)量的變化。其中,交互項(xiàng)Treati*Postt作為主要解釋變量,其交互項(xiàng)β1是本文重點(diǎn)關(guān)注變量,如果其系數(shù)為負(fù)數(shù)則代表集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策有效的降低了SPI和SVI,并且其系數(shù)的大小還能反應(yīng)政策影響程度。
3.控制變量。本文參考其他文獻(xiàn)[12,13],選取了一系列控制變量:TLF,CA,TI,DIC,CPI,IUR,RP,LFI,AR,NPI。這些指標(biāo)反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展、物價(jià)變動(dòng)、生活水平、公共服務(wù)和產(chǎn)業(yè)水平等特征。
本文以中國37 個(gè)大中城市為研究對(duì)象③,采取2015 年1 月至2020 年12 月的月度面板數(shù)據(jù)分析。其中,13 個(gè)第一批集體建設(shè)用地租賃政策住房的城市作為實(shí)驗(yàn)組④,24 個(gè)大中型城市作為控制變量(具體城市名單見表1)。RP、LFI等年度數(shù)據(jù)采用Eviews10.0 進(jìn)行頻度轉(zhuǎn)換(低頻轉(zhuǎn)高頻);缺失的一月份DIC等數(shù)值以及其他剩余缺失值采用線性插值法進(jìn)行處理。本文數(shù)據(jù)主要來源為Wind數(shù)據(jù)庫和國家統(tǒng)計(jì)局。
表1 實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組
將數(shù)據(jù)導(dǎo)入STATA軟件,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì),表2 結(jié)果可以看出:被解釋變量中SPI的均值是143.339,SVI的均值是168.663。為防止極端值對(duì)均值產(chǎn)生影響,本文對(duì)連續(xù)型變量采取上下1%的縮尾處理。
表2 描述性統(tǒng)計(jì)
相關(guān)性分析如表3 所示,本文選取的被解釋變量和控制變量之間有一定的相關(guān)性,說明控制變量會(huì)影響被解釋變量。因此,選取的控制變量較為合適,可以剔除一部分因素對(duì)被解釋變量的影響,減小誤差,從而更加直觀的觀察到政策效果。
表3 相關(guān)性分析
本文采用雙重差分模型進(jìn)行回歸分析,以檢驗(yàn)集體建設(shè)用地租賃政策實(shí)施對(duì)于我國SPI和SVI的影響,回歸結(jié)果如表4 所示。第(1)列以SPI作為被解釋變量的回歸結(jié)果,表明在集體建設(shè)用地租賃政策實(shí)施期,各城市二手房出售價(jià)指數(shù)顯著降低了4.655%,且在5%的置信水平上顯著;第(2)列以SVI作為被解釋變量的回歸結(jié)果,表明在集體建設(shè)用地租賃政策實(shí)施期,各城市二手房出售掛牌量指數(shù)顯著降低了25.787%,且在5%的置信水平上顯著。通過對(duì)比抑制效果的大小發(fā)現(xiàn),集體建設(shè)用地建設(shè)租賃政策的實(shí)施對(duì)二手房出售掛牌量指數(shù)的抑制作用大于對(duì)二手房出售價(jià)指數(shù)。
表4 回歸分析
在政策實(shí)施前,實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組不存在顯著差異是進(jìn)行雙重差分檢驗(yàn)的一個(gè)必要前提。因此本文以集體建設(shè)用地租賃政策實(shí)施前一期作為基期,對(duì)實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組進(jìn)行了平行趨勢(shì)檢驗(yàn),以證明在集體建設(shè)用地租賃政策實(shí)施前,本文的實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組不存在顯著的差異。檢驗(yàn)結(jié)果如表5 所示,可以看出,無論是以SPI作為被解釋變量還是以SVI作為被解釋變量,在政策實(shí)施前十期中,絕大多數(shù)期數(shù)據(jù)都是不顯著的,表明本文的實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在集體建設(shè)用地租賃政策實(shí)施前不存在顯著差異,通過了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)(由于多重共線性去掉pre7 的數(shù)據(jù))。
表5 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)
參考相關(guān)文獻(xiàn),本文采用隨機(jī)生成偽處理組和偽政策的方式來進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn),以驗(yàn)證集體建設(shè)用地租賃政策降低SPI和SVI是否是由其他因素所引起的。利用這一方法進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)的主要目的是,排除由其他隨機(jī)因素造成的經(jīng)濟(jì)后果,以得到更加可信的因果識(shí)別效應(yīng)。本文讓計(jì)算機(jī)隨機(jī)抽樣300 次,并將得到的系數(shù)與p值保存下來,繪制成圖形。其中,垂直虛線是基準(zhǔn)回歸中的真實(shí)參數(shù)值,水平虛線是10%的顯著性水平。從SPI的安慰劑檢驗(yàn)圖2 中看出,隨機(jī)抽樣300 次的估計(jì)系數(shù)大多分布在-4 到4 之間且遠(yuǎn)離真實(shí)參數(shù)值;絕大多數(shù)的p值都集中分布在水平虛線的上方(即在10%的水平上并不顯著),與基礎(chǔ)回歸結(jié)果有較大差異,表明本文基礎(chǔ)回歸得到的結(jié)果并不是由偶然因素所造成的。從SVI的安慰劑檢驗(yàn)圖3中看出,隨機(jī)抽樣300 次的估計(jì)系數(shù)大多分布在-20到20 之間且遠(yuǎn)離真實(shí)參數(shù)值;絕大多數(shù)的p值都集中分布在水平虛線的上方(即在10%的水平上并不顯著),與本文基礎(chǔ)回歸得到的結(jié)果有較大差異,表明本文基礎(chǔ)回歸得到的結(jié)果并不是由偶然因素所造成的。綜上所述,本文結(jié)論較為穩(wěn)健。
圖2 二手房出售價(jià)指數(shù)安慰劑檢驗(yàn)
圖3 二手房出售掛牌量指數(shù)安慰劑檢驗(yàn)
集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策從增加“多渠道供給”出發(fā),實(shí)現(xiàn)了需求側(cè)管理向供給側(cè)改革的轉(zhuǎn)變,優(yōu)化了住房市場結(jié)構(gòu),構(gòu)建了我國住房市場平穩(wěn)健康發(fā)展的長效機(jī)制。本文以我國37 個(gè)大中城市為研究對(duì)象,選取2015 年1 月至2020 年12 月的平衡面板數(shù)據(jù),采用雙重差分模型,從微觀供求視角探討了集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策對(duì)二手房出售價(jià)指數(shù)和二手房出售掛牌量指數(shù)的作用機(jī)理和效果。結(jié)果顯示,政策會(huì)顯著減少二手房價(jià)格和出售量,并經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后結(jié)果仍然成立。
基于以上結(jié)論,本文提出以下建議:第一,應(yīng)注重住房市場中的量價(jià)互動(dòng)。集體建設(shè)用地建設(shè)租賃住房政策對(duì)二手房出售市場存在從住房價(jià)格到住房數(shù)量的傳導(dǎo)機(jī)制,培育和完善二手房出售市場有利于調(diào)整住房市場整體的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。第二,進(jìn)一步完善相關(guān)配套制度。集體建設(shè)用地租賃住房建設(shè)要維護(hù)好新居民的基本生活權(quán)利,從基層社會(huì)公共服務(wù)均等化和戶籍制度改革的角度積極探索,切實(shí)發(fā)揮政府在完善住房保障制度的作用。第三,堅(jiān)持多主體和多渠道供給。從“開源”角度,通過減稅和補(bǔ)貼等財(cái)政優(yōu)惠政策,吸引開發(fā)商進(jìn)入房地產(chǎn)租賃市場,增加租賃市場多方主體。從“節(jié)流”角度,盤活社會(huì)零散的、分散的、閑置的和碎片化的土地,拓展存量租賃住房,增加租賃市場多渠道供給。
注釋:
①數(shù)據(jù)來源為中國統(tǒng)計(jì)年鑒。
②在二手房租房市場上,供給量和需求量均擴(kuò)大。根據(jù)微觀供求理論,需求和價(jià)格呈同方向變動(dòng),供給和價(jià)格呈反方向變動(dòng)。由于資金、預(yù)期及總?cè)藬?shù)等限制因素存在,需求上漲有限度,不可能無止境上漲;閑置資源的普遍存在、理性人利益驅(qū)使等因素,供給上漲有很大空間。一般而言,二手房租房市場供給的漲幅會(huì)大于需求的漲幅,二手房租賃價(jià)格會(huì)下降。
③由于月度數(shù)據(jù)的缺失性比較大以及參考了“丁一洲租售同權(quán)對(duì)住宅價(jià)格影響的實(shí)證研究”的論文中一、二線城市政策的實(shí)施會(huì)加速對(duì)三四線城市的影響,所以數(shù)據(jù)剔除了三四線城市,從大中城市(一、二線城市)中抽取。
④由于一些城市月度數(shù)據(jù)的缺失,剔除了數(shù)據(jù)嚴(yán)重不全的城市,選取了較為數(shù)據(jù)完整的城市作為代表。