【摘要】根据国家统计局相关数据表明,我国房地产市场存在着高房价与高空置面积并存的现象。笔者认为高空置面积产生的原因主要来自房地产市场供需特性、市场的准理性预期以及市场的失效性,此外市场的非有效供给与需求也是导致高房价与高空置面积并存的重要因素,在此基础上采用1999-2009年我国35个大中心城市的房地产价格与房地产空置面积进行分析,结果表明二者之间存在明显的相关性。
【关键词】房地产价格;空置面积;面板数据;有效供给
进入21世纪,特别是2005年以来,我国房地产市场发展迅速,2009年我国商品住宅完成投资额25619亿元,商品住宅销售面积85294万平方米;但另一方面,高房价背后却存在着房地产市场异常高的空置面积。国家统计局数据显示,2008年末,我国商品住房控制面积达到1.36亿平方米。预计2009年底控制面积将达到2亿立方米左右,如果按照国际4-6%的合理空置区间,我国目前房地产市场已经接近泡沫发生界限[1]。虽然,国际警戒线对我国房地产市场的适用性还有待商榷,但是房地产市场的偏轨道发展不得不引起重视。目前我国处于房地产市场的发展阶段,因此,空置统计对象为新增住房。空置指建筑物的整体或部分未得到使用,处于等待出租或出售的状态。空置一方面表明房屋未被使用,另一方面还意味着所有权人准备将房屋出租或出售,只有两方面的条件都满足的房屋才是空置房屋。从实质上讲,空置也是供给的一种方式,在某一特定时间点上,存在供给=需求+空置。一般来说空置是房地产市场必然存在现象,可以调节供需平衡;不过,空置过高却是房地产市场非健康发展的表现[2]。本文基于高房价与高空置面积并存这一悖论出发,探讨二者的相互关系,以及高空置面积产生的原因。
1 房地产高空置与高房价:经济学悖论的解释
凯恩斯经济学认为市场是调节商品供求的最佳途径,市场这只“无形的手”总能指引着资源流向发挥最大效用的领域。当商品供给大于市场的需求时,商品滞销,价格降低。市场会将信息及时传递给生产者,此时生产者会降低生产、增加存货,以减少供给,从而保证市场上的商品达到供需平衡,稳定市场价格使其重新回到均衡价格;相反,当商品供给低于需求时,商品供不应求,商品价格随之增加,而此时市场也将信息反馈给消费者,消费者就会以不消费或者消费替代物品来降低该商品的消费,同样促使商品价格回到均衡价格位置,保证市场商品的供需处在一个动态均衡的过程中。
对于房地产商品而言,除了满足一般商品的特性之外,还有自己的特征,而这正是房地产市场出现高空置与高房价并存的所谓的“悖论”现象。首先商品房供给弹性小且时滞性强,而商品房需求波动大受价格影响也大,同时房地产供给受经济形势影响。当市场经济形势不明朗的情况下,商品房供给大于商品房需求,房地产商会降低市场供给,形成空置。但房地产价格并不会出现大幅度降低现象;而一旦经济形势好转,房地产商会加大房地产投资力度,但是投资的房地产产品由于存在时滞性而无法立即进入供给市场,供不应求局面无法立即得到改善,从而导致房地产价格虚假抬高,而进入一个“供过于求—高空置—供不应求—高房价”的循环往复过程。其次,房地产市场的准理性预期也是导致高空置与高房价并存的重要原因。准理性预期不同于理性预期,它是介于理性预期与非理性预期之间的市场预期,虽然具有理性预期成分,但是往往根据以往市场情况进行判断。当房地产市场持续一段时间繁荣时,消费者与房地产商会做出这种繁荣仍然会持续一段时间的准理性预期,从而导致房地产市场过热;而一旦市场疲软,消费者与房地产商的准理性预期会促使二者持续性观望,导致房地产市场持续性疲软。这种房地产市场“买涨不没跌”准理性预期会加剧房地产市场高空置与高房价的发展。最后,房地产市场的失效也是存在房地产市场高空置与高房价的原因之一。上面提到在一般情况下市场会自动调节商品供需,保证商品维持在均衡价格位置附近上下波动。但是并不是任何情况下,商品市场的这种调节作用都是有效的,此时就会出现所谓的“市场失灵”。房地产市场是一个信息极其不对称的市场,开发商掌握了市场的绝大部分信息,消费者处于被动局面。开发商总是利用消费者的“无知”进行市场活动——“惜盘不售”、抬高市价等,造成房地产价格的虚假抬高。
2 相关研究综述[3-4]
目前,学者对房地产市场空置与价格的研究主要还是集中在高空置与高房价并存的基础之上。国外房地产市场发展较为成熟,根据加拿大统计局及加拿大央行对卡尔加里地区的统计结果表明房地产价格高的增长率往往伴随着房地产市场比较低的出租空置率,如图1所示。
对于国内情况而言:林毅夫(2006)认为,空置面积很大的情况下房价上涨是由于银行业过于集中,地方政府行为、外资、外贸政策和房地产投机性需4个方面的原因。姚炜(2006)认为,高房价、高空置率是开发企业自身的资本运作、投资决策的失误,市场有效需求不足和开发企业和银行管理体制存在缺陷三方面原因造成的,并提出政府应该发挥宏观调控作用,银行应该控制住宅建设规模,提高贷款质量的对策。王健蕾(2009)认为一定量商品房空置面积的存在是房地产市场供需平衡的主要表现,同时也是在市场条件下,房地产资源利益最大化的必然结果。他分析指出根本原因是空置是由于缺乏有效的需求:房价偏高、住宅产品结构不合理、房地产投资功能被过分夸大。他建议必须要结合真实的市场行情,选择合理的自然空置率等一系列空置率指标,以判断当下房地产市场的运行情况,及其走向,并促进房地产市场的不断完善。宋鸿、冯诚诚、陈晓玲(2009)认为我国大陆省区房地产市场在商品房空置上存在着显着的差异。2003-2007年期间,商品房空置面积中2/3左右的份额集中在商品房空置面积排名前1/3的省区房地产市场上。同时,省区房地产市场在商品房空置上的差异随时间发生变化,省区商品房空置面积泰尔指数的时间变化表明,商品房空置面积的省区差异在波动中呈现减小的变化趋势,但是,这一趋势并没有改变省区房地产市场在商品房空置上差异的基本特征。由于商品房空置的省区差异显着,因此,不考虑巨大的差异而笼统地仅从总量上评述我国商品房空置,可能会在一定程度上夸大商品房空置问题的严重性,致使结论与实际情况有一定偏离。
上述可以看出学者们大多采用理论研究探索房价与空置的相互关系,这也一定程度上揭示了房价与空置的内在联系,却无法直观地做出说明。本文则采用实证研究对高房价与高空置进行分析。
3 基于面板数据的房地产空置与房价的实证分析
3.1 数据来源及说明
本文所采用数据来自《中国房地产统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》以及国务院相关网站,并参考了35个大中心城市的统计公报等。同时为了消除异方差的影响,而对数据取对数并不改变线性相关性,因此,对房地产价格、房地产空置进行了取对数处理。数据图形拟合如图2。
根据图形可以看出,房地产价格与房地产空置面积具有较高的一致性,即房地产价格与控制面积可能存在线性相关性。因此,下面将对数据进行回归分析,探讨其内在联系。
3.2 数据拟合及分析
本文所处理数据为面板数据。面板数据(panel data)又称时间序列与截面混合数据(pooled time series and cross section data),它是将一维的时间数列数据以及截面数据同时你喝到一起的二维数据。面板回归分析就是将截面数据与时间序列数据结合进行的回归分析。采用面板回归分析可以增加估计量的抽样精度,这是因为其观测值不仅来自时间序列还来自截面;同时对于固定效应模型能得到参数的一致估计量,甚至有效估计量;此外面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息。采用面板回归模型的一般表达式为:
(1)
其中,为截距项;为X对Y的影响系数;为修正误差系数;、分别代表第t年i地区的数据。
在进行回归分析之前,首先对面板数据进行单位根检验。在检验面板单位根时,最常用的有LLC、IPS、BrEintung、ADF-Fisher和PP-Fisher五种方法。其中LLC检验与BrEIntung检验方法原假设是存在普通单位根,其他方法原假设是存在有效单位根过程。本文采用两种单位根检验方法,LLC检验与Fisher-ADF检验,如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则说明该时间序列是平稳的,反之则不平稳。利用Eviews5.0检验如表1所示。
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