住宅非市场化供给与商品房价格波动的关系研究_基于省级面板数据的实证分析

摘要：构建固定效应变异系数模型，利用2002~2010年我国省级面板数据研究住宅非市场化供给与商品房价格波动之间的关系。

实证研究表明：（1）地区层面上，东中部地区住宅非市场化供给与商品房价格之间存在正向关系，住宅非市场化供给加大会引起商品房价格的上升，而西部地区住宅非市场化供给与商品房价格之间存在反向关系，住宅非市场化供给增加能够平抑商品房价格的上涨；（2）时间维度上，短期住宅非市场化供给的替代效应大于收入效应，住宅非市场化供给与商品房价格之间存在一个反向响应，其供给增加有利于平抑商品房价格的上涨，而从长期来看，其供给增加反而促进了商品房价格的上升。

关键词：住宅非市场化供给；土地供给；商品房价格中图分类号：F293.3文献标识码：A文章编号：1672－626X（2012）06-0045-05潘爱民，韩正龙，陈湘洲一、引言当前，如何合理解决中低收入人群的居住问题，已经成为党和政府工作的重点之一。

胡锦涛总书记在“十七届五中全会”报告中作出“住有所居，推动和谐社会建设”的指示，温家宝总理在政府工作报告中也提出“抓紧建立城市住房保障体系，让人民群众安居乐业”的要求，这不仅反映了国家对住房保障制度建设的重视程度，更体现了房地产市场和谐发展的紧迫性和重要性。

2010年，中央财政已经安排住房保障性建设资金642亿元，且在今后5年还将增加新建保障性住房3600万套。

这表明我国住宅非市场化供给将迈入一个新时期。

可以认为，由于住宅非市场化供给力度的持续加大，市场与非市场力量的相互博弈可能使得我国未来的房地产市场更为复杂，[1]一些新问题也将进一步凸显，如住宅非市场化供给是否会影响房地产市场的可持续发展，具有天花板性质的保障房价格将会对商品房价格波动产生何种影响等，[2]这些问题已经引起了社会的普遍关注，成为亟待解决的理论问题。

当前，住宅非市场化供给与房地产市场的关系已逐步成为学术界关注的焦点，其研究成果可以分为三个方面。

一是有效论。

如邵德华（2002）认为保障性住房入市数量的逐年上升推动了我国楼市住房总供给量的增加，在一定程度上平抑了住房价格；王先柱、赵奉军（2009）认为保障性住房分流了住房需求并提供了更低价格的房源，因此保障性住住宅非市场化供给与商品房价格波动的关系研究———基于省级面板数据的实证分析（湖南科技大学商学院，湖南湘潭411201）房建设可以降低商品房的价格。

陈酉宜（2009）认为经济适用房的投资将对商品住宅供给、需求和销售价格均产生影响；高波（2010）认为经济适用房的价格是一种最高限价，这种天花板价可能会影响商品房市场均衡价格。

二是短期有效论。

如周文兴、林新朗（2011）认为经济适用房与商品房存在双向的因果关系，经济适用的投资额短期内会起到平抑房价的作用，但长期会助推房价的上涨。

[5]三是无效论。

如茅于轼（2008）认为，以经济适用房为主的保障性住房不仅没有降低房价反而助长了房价的攀升，应完全停止经济适用房建设。

基于此，本文把住房保障建设、商品房市场与土地市场发展纳入一个研究框架下，通过采集省级面板数据，构建固定效应变系数模型，深入探讨住宅非市场化供给与商品房价格波动之间的关系，以期为构建完善的住房保障制度与促进房地产市场的和谐发展提供理论参考。

二、指标选取与模型构建（一）指标选取本文选取以下几个指标：（1）住宅非市场化供给（fj），用历年经济适用房销售面积来代表，虽然住宅非市场化供给不仅包括经济适用房的供给，也包括廉租房、政策性租赁住房的供给，但普遍认为经济适用房是住宅市场化供给的主要手段之一，且采用当期的经济适用房销售面积，可以直接突出住宅非市场化供给对当前商品房市场的影响；[3]（2）商品房价格，用商品房销售均价（zj）代表；（3）土地供给，用房地产企业土地购置面积（tj）代表；（4）住房投资总额与人均GDP，这两个分别作为供给与需求层面的控制变量。

数据对象29个省、市、自治区的房地产市场发展实践数据，时期跨度为2002~2010年，共261个样本。

①为了消除异方差影响，对上述变量进行对数化处理。

原始数据来源于国泰安数据服务中心和2003~2011《中国统计年鉴》，数据处理软件为EVIEWS6.0。

（二）模型构建1.单位根检验在1%的显著性水平下，房价、地价和经济适用房供给面积数据均存在单位根，且对原序列进行一阶平稳性检验结果显示商品房价格、土地供给面积、经济适用房供给面积存在一阶单整，符合变量之间存在协整关系的基础，检验结果见表1、表2。

2.协整检验通过协整检验指标，我们发现房价、土地供给与经济适用房供给面积之间存在一个长期均衡关系，检验指标见表3。

Hausman检验与LR检验的结果表明，可以建立固定效应模型。

另外，通过建立变系数模型、固定影响模型和不变参数模型对三个模型进行F检验，以确定模型形式。

[4]根据回归结果计算得出，F2=9.85，F1=2.98，在给定5%的显著性水平下其临界值为Fa2（140，87）≈1.44，Fa1（112，87）≈1.47。

由于F2>1.44，F1>1.47，故H1、H2分别拒绝，模型应采用变系数形式。

三、实证结果（一）协整检验结果我们构建固定效应变系数模型，对住宅非市场化供给与商品房价格波动之间的关系进行分析。

模型设定如下：模型的检验结果如表6所示，从地区层面上看，在东中部地区，两者之间存在一个正向的长期影响，即住宅非市场化供给面积的增加不但不会起到降低住宅价格的作用，而且会进一步促进该地区住房价格的上升，这说明在房地产市场发育比较成熟的地区，住宅非市场供给对商品房的替代效应小于相应的收入效应，替代效应被收入效应抵消，总体效应表现为净收入效应。

这也表明，随着经济的发展和住房需求的提高，住宅非市场化导致的住房分流效应变小。

而在西部地区（如甘肃、贵州、黑龙江、新疆、云南等地区），两者之间存在一个反向的长期影响，即住宅非市场化供给面积的增加在长期可以降低住房价格的作用。

这说明住宅非市场化供给对商品房的替代效应大于收入效应，总效应表现为净替代效应，其住房分流效应依然发挥作用。

另外，在不同地区，住宅非市场化供给与商品房价格波动的关系具有区域差异性，这说明地区经济发展程度与地区住房保障力度的差异也会影响到住宅非市场化供给与房地产市场价格之间的相互关系。

[5]从全国层面上看，住宅非市场化供给对商品房价格波动之间也存在在一个正向的长期影响，即住宅非市场化供给变化1个百分点，商品房价格增长0.12143个百分点，这说明在长期住宅非市场化供给的加大可以带来商品房价格的上涨。

（二）误差修正模型检验结果误差修正模型将短期波动和长期均衡结合在一个模型中，可以反映在均衡出现偏离的情况下系统的自由调节过程。

本文基于面板数据建立误差修正模型，模型估计R2=0.788，DW=2.46，方程的拟合性能良好。

检验结果见表7。

从短期全国层面来看，住宅非市场化供给对商品房价格的影响方向为反方向，平均弹性系数为-0.03147，小于长期的平均弹性系数（0.12143）。

这表明住宅非市场化面积增加对商品房价格的长期影响效应为正，短期影响效应为负。

短期内，住宅非市场化供给可以发挥分流住房需求的作用，对住宅价格产生反向影响。

这也表明在短期内，非市场化供给住房的替代效应明显，而长期则是收入效应明显。

从整个误差修正系统来看，误差修正项的系数的平均值为-1.35，表明当短期波动偏离长期均衡时，将以-1.56的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。

四、结论与建议本文利用2002~2010年度我国29个省、直辖市、自治区的面板数据，对住宅非市场化供给与商品房价格之间的关系进行了实证检验，得出以下主要结论与建议：1.住宅非市场化供给对商品房价格的长期影响存在区域差异。

其主要表现在以下两个方面：在东中部地区，两者之间存在一个正向的长期影响，即住宅非市场化供给面积的增加不但不会降低住宅价格，而且会进一步促进该地区住房价格的上升，这说明在房地产市场发育比较成熟的地区，住宅非市场供给对商品房的替代效应小于相应的收入效应，替代效应被收入效应抵消，总体效应表现为净收入效应；在西部地区（如甘肃、贵州、黑龙江、新疆、云南等地区），两者之间存在一个反向的长期影响，即住宅非市场化供给面积的增加在长期可以降低住房价格的作用，这说明住宅非市场化供给对商品房的替代效应大于收入效应，总效应表现为净替代效应，其住房分流效应依然发挥作用。

此外，在不同地区，住宅非市场化供给与商品房价格波动的关系具有区域差异性，这说明地区经济发展程度与地区住房保障力度的差异也会影响到住宅非市场化供给与房地产市场价格之间的相互关系。

2.在短期，住宅非市场化供给对商品房价格的影响是反方向的，平均弹性系数为-0.03147，小于长期的平均弹性系数（0.12143）。

这表明住宅非市场化面积增加对住宅价格的长期影响效应为正，短期影响效应为负。

短期内，住宅非市场化供给可以发挥分流住房需求的作用，对住宅价格产生反向影响。

这说明在短期内，非市场化供给住房的替代效应明显，而长期则是收入效应明显。

从整个误差修正系统来看，误差修正项的系数的平均值-1.35，表明当短期波动偏离长期均衡时，将以-1.56的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。

3.基于上述结论，我们认为，住房非市场供给在短期内会起到降低房价的作用，但长期会起到推高房价的作用。

因此，住房非市场化供给对平抑房价的作用有限，政府不应当把加大住宅非市场化供给作为调控房价的长期手段。

调控房价必须从市场供求两个方面来采取措施：一是供给方面，政府应增加有效性住房的供给，鼓励中低端住房供给，适当限制高端住房的过快发展；二是需求方面，政府应合理引导居民的住房需求，转变居民的住房消费习惯，改变居民“住有所居”的传统观念。

只有这样，建立在市场机制作用上的政府房价调控措施才有效率，政府调控房地产市场的作用才会凸显出来。

另外，由于住宅非市场化供给对商品房价格波动的影响存在区域差异，因此国家调控房地产市场的住房保障政策与土地政策也应该考虑这种差异性，避免实行“一刀切”。

注释:①考虑到国家土地招拍挂制度的实施，土地交易价格的可获得性，文中的时间跨度从2002~20010年；基于数据获取真实性的考虑，以及上海市经济适用房制度的现实情况，剔除了上海市的相关数据；基于数据的可获取性考虑，也剔除了西藏自治区的相关数据。

参考文献：[1]王先柱,赵奉军.保障性住房对商品房价格的影响[J].经济体制改革,2009,（5）:143-147.[2]陈酉宜.保障性住房政策对房地产市场影响研究[J].经济纵横,2009,（4）:32-34.[3]高波.房价波动、住房保障与消费扩张[J].理论月刊,2010,（7）:5-9.[4]周文兴,林新朗.经济适用房投资额与商品房价格的动态关系[J].技术经济,2011,（1）:85-88.[5]陈酉宜.保障性住房政策对房地产市场及其价格的影响分析[J].价格理论与实践,2009,（3）:34-35.（责任编辑：许桃芳）（下转第54页）492012年11月湖北经济学院学报第10卷第6期（上接第49页）Study on the Competitiveness of Marine High-tech Industryin Different Provinces of ChinaYAN Yan1,2，XU Chao2(1.Zhejiang International Studies University,Hangzhou Zhejiang 310023,China;2.Zhejiang University of Technology,Hangzhou Zhejiang 310023,China)Abstract:In this paper,we constructed the indexes of evaluating the competitiveness of marine high-tech industries,andestimated the marine high-tech industrial competitiveness of eleven coastal provinces in China by the factor analysis,based onthe 2006 and 2010's statistical data.The result has shown that the key factors that impact the competitiveness of Chinesemarine high-tech industries included scale-output capability,policy environment and potential development and there were un-even in the development of the different provinces.In the end,the corresponding conclusions and recommendations were putforward.Key words:marine high-tech industrial;competitiveness;factor analysisResearch on the Relationship between Marketized Supply of Resident and Fluctuationsin Prices of Commodity Apartment：the Empirical Study Based on Provincial Panel DataPAN Ai-min,HAN Zheng-long,CHEN Xiang-zhou(Business School,University of Science and Technology of Hunan,Xiangtan Hunan 411201,China)Abstract:This paper analyses the relationship between the residential non-market supply and housing price based onfixed effect coefficient of variation of the model.The research results have shown:(1)There is a positive relationship betweenthe residential non-market supply and housing price in the east-middle places.The residential non-market supply will pushthe housing price.At the same time,there is a negative relationship between the residential non-market supply and housingprice in the west places.Therefore,the residential non-market supply will bring down the price of commercial housing.(2)Thesubstitution effect of residential non-market supply is larger than the income effect in the short-term.There is a negative re-lationship between the residential non-market supply and housing price.In the long-term,the relationship between of them ispositive.Key words:the residential non-market supply;land price;housing price。