基于對數線性模型的商品住房供給側關鍵影響因素分析

瞿富強，郭 艷

（南京工業大學 經濟與管理學院，南京 211816）

0 引言

對于我國房地產市場出現的問題，很多學者認為應該從供給端入手，解除供給約束，雙管齊下才能解決房地產市場的瓶頸問題[1，2]。然而關于房地產市場供給側改革的途徑和具體手段卻比較模糊。本文基于供給側研究視角，以江蘇省商品住房為例，通過對商品住房供給側影響因素的分析，找到對該地區商品住房供給側有重要影響的關鍵因素，希望能夠為商品住房去庫存以及房地產市場供給側改革確定著力點提供理論參考。

1 商品住房供給側影響因素的確定

1.1 商品住房供給側影響因素的識別

對于商品住房供給側影響因素的識別，本文采用基于中文檢索工具CNKI的文獻研究法。從供給側結構性改革被提出到現在為止，關于房地產或商品住房供給側影響因素的研究文獻為0篇。所以本文試圖通過分析房地產或商品房供給側結構性改革的文獻，以期從各學者提到的改革路徑和對策中辨識出商品住房供給側影響因素。通過檢索和篩選找到了12篇有效文獻。由于相關研究過少，為使不遺漏影響因素，本文通過變換各種主題詞，如商品房供給的影響因素，商品房供求關系等來進行檢索供給側被提出之前的有關文獻，以尋找影響供給側的因素，最終采用的中文文獻一共有44篇。通過內容分析法，本文發現商品住房供給側的影響因素很多。秦大磊（2016）[3]，張佩峰等（2016）[4]分析了財政政策，特別是房地產稅收政策的現狀，認為其稅收結構不合理，針對性不強是影響房地產投資結構和供應的重要因素，并提出房地產行業的供給側改革就要推動稅制改革。任榮榮和劉洪玉（2008）[5]通過對北京八城區的相關數據進行實證分析，發現土地供應量是影響房地產市場住房供應的一個重要因素。沈悅，劉洪玉（2004）[6]通過對中國房地產開發投資和GDP的關系進行了研究，發現GDP對我國房地產開發投資有顯著的單向作用。謝福泉，黃俊暉（2013）[7]研究認為城鎮化水平與房地產需求、供給都存在顯著的正向相關關系。余呈先（2016）[8]認為可以通過發展養老地產、旅游地產和文化地產等的房地產新業態等來改變房地產市場的供給結構，從而改變房地產市場的產品投資結構。吳先滿，蔣昭乙（2016）[9]認為對于房地產行業的供給側改革，要注重住房結構的調整，可通過放寬和緊縮金融貨幣政策來實施，同時提出了保障性住房的建設也會較大的影響房地產行業的住房供應結構。

在分析了44篇文獻后，本文對相關學者所提出的影響因素進行了以下處理。第一，有些因素雖然各學者的表達方式不同，但其實質是一樣的，例如城鎮人口總數，城鎮化率等指標均反映了城市的城鎮化水平，所以本文統一用城鎮化這一指標來表示。貨幣政策，信貸政策，利率水平等，本文將統一使用金融政策這一指標來表示。第二，對于一些指標，如房地產投資額，房地產產品開發成本等指標內容較相似，所以本文統一使用房地產開發成本指標表示。第三，房地產開發企業的利潤是由商品房銷售價格和其開發成本決定的，所以不再作為分析指標，故進行舍棄。第四，施工房屋面積，竣工面積等是住房供給量的量化指標并非影響因素，所以也進行排除。最后，通過近義指標的合并和非供給側影響因素的剔除，本文整理出18個商品住房供給側的影響因素：房地產調控政策，稅收政策，土地政策，金融政策，房地產開發成本，房地產開發企業的數量，房地產開發企業的預期，房地產開發企業行為素質，商品住房價格，國內生產總值，保障性住房建設，城鎮化水平，新技術，商品住房空置率，房地產關聯產業發展，多元化的開發主體，房地產新業態，商品住房質量。

1.2 關鍵影響因素的確定

帕累托分析法又稱ABC分析法，其核心思想是在決定一個事物的眾多因素中分清主次。識別出少數的但對事物起決定作用的關鍵因素和多數的但對事物影響較少的次要因素。本文運用該方法對商品住房供給側影響因素進行分類，根據44篇文章中不同影響因素的匯總整理，分析制作出表1，并且繪制出帕累托圖1。

表1 商品住房供給側影響因素研究次數分布表

圖1 商品住房供給側影響因素的帕累托圖

一般情況下，帕雷托圖是按照因素類別累計占用百分比的60%～80%來確定ABC類因素[10]。如果選擇80%為界，則A類因素相對于總因素數量較多，所以本文選擇60%為界來確定A類影響因素。從圖1中可以看到，影響商品住房供給側的A類因素有土地政策，房地產開發成本，金融政策，預期和住房價格。

2 關鍵影響因素的建模分析

2.1 模型的建立

通過對比分析已有學者對供給彈性問題的研究[11]，本文建立商品住房供給彈性的對數型線性模型來深入探析自變量對因變量的影響程度及方向。在影響商品住房供給數量側的A類因素中，因為從開發企業獲得土地到其產品竣工具有較長的周期，所以本文用滯后一期的土地供給數量（LAND）作為土地政策的量化指標。用住宅投資額（INV）作為房地產開發成本的量化指標。用利率水平（R）和國內貸款（LOAN）作為金融政策的量化指標，住房價格是商品住房銷售均價（P），預期因素在模型中暫不考慮。用商品住房的竣工量（S）來作為商品住房供給的量化指標。建立如下模型：

其中，α0和a是常數，分別表示相應影響因素的供給彈性。

2.2 數據的統計

研究指標房地產開發企業的土地購置面積，住宅投資額，國內貸款，竣工面積的數據來自2005—2016年《江蘇省統計年鑒》和《中國統計年鑒》，利率取中國人民銀行發布的金融機構人民幣貸款基準利率，貸款最長期限設為三年，因為有些年份經過多次調整，所以對其進行加權平均后進行研究。原始數據如表2所示。

表2 研究變量的原始數據統計

2.3 回歸分析

在進行回歸分析之前，首先對表2的數據進行除利率以外的取對數化處理，處理的結果如表3所示。

表3 研究變量的對數化處理

本文的回歸分析運用SPSS20.0，通過數據分析，得到表4，表5和表6的分析結果。

表4 模型匯總

表5 Anovaa

表6 系數a

從表4中可以看出，R的值為0.998，說明因變量可以高度解釋自變量，R2的值為0.997，極其接近1，說明該模型的擬合程度非常好，說明本文的分析選擇該對數模型極為合適。DW=3.341,該值位于2～4之間，說明模型變量無序列相關。從表5中可以看出，模型的設定檢驗F統計量的值為311.356，相對的sig為0.001，說明因變量與自變量之間線性關系顯著。表6是回歸系數表,通過該表可以發現各影響因素對商品住房供給的彈性大小。所研究的各影響因素的供給彈性，除了住房完成投資額供給彈性為負值，其余均為正值。且商品住房價格供給彈性最大，接下來是信貸供給彈性和土地供給彈性，利率供給彈性最小，常量的sig值為0.456，大于0.05，顯著性較低，可要可不要。

3 結論

通過文獻研究，分析了2004年到目前為止所有學者的有關研究中提到過的商品住房供給側影響因素，運用帕累托分析法初步從眾多影響因素中識別出了具有研究價值的A類影響因素，土地政策，房地產企業的開發成本，金融政策，商品住房價格和房地產開發企業的預期。通過多元線性回歸分析，進一步發現A類影響因素中除了商品住房投資額供給彈性為負，其他商品住房供給彈性均為正。說明商品住房投資額和商品住房供給量呈負相關關系，其余因素和商品住房供給量呈正相關關系。而且供給彈性大小卻又有較大差異，商品住房價格供給彈性最大，住房完成投資額次之，然后是貸款供給彈性，最后是土地供給量彈性和利率彈性。綜合來說，商品住房供給側影響因素中的關鍵影響因素有土地政策，房地產開發成本，金融政策，預期和住房價格。但是在商品住房供給側結構性改革中，應特別注意調控商品住房價格，其次要合理利用金融政策中的信貸政策，房地產開發成本中占較大比例的就是土地購置費，所以也要通過調整土地政策來促進我國房地產供給側結構性改革。