基于SNA的保障性住房建設影響因素研究

程正中，王安然

（北方工業大學土木工程學院，北京 100144）

0 引言

自1998年全國房改之后，國家房地產調控政策呈現“上漲-調控-平穩調整-新一輪上漲-新一輪調控”的循環模式，房價高企使我國住房市場高空置率與居民住房不可負擔形成共生性矛盾[1]。因此，國家積極建設保障性住房體系，在“十一五”時期形成住房保障制度，在“十二五”期間重點建設公共租賃住房，在“十三五”提出“租購并舉”，在“十四五”時期將新市民、青年人等群體的住房問題作為重點，大力發展保障性租賃住房。黨的“十九大”報告明確指出：“始終堅持房子是用來住的，不是用來炒的定位，加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度，讓全體人民住有所居”[2]。但保障性住房建設還存在著很多問題，如建設選址遠離中心城區、缺乏公共服務配套、資金籌集困難、來源單一、保障對象覆蓋面小、總體供應量不足、搖號配租等待時間長等[3-5]。因此，準確識別影響保障性住房建設的關鍵因素，以提高保障性住房建設成效尤為重要。

本文將保障性住房建設影響因素看成一個整體網絡，構建社會網絡分析模型，基于專家打分法和相關系數分析法對影響因素的相互關系進行判斷并構建鄰接矩陣，以此確定關鍵影響因素并提出相關建議。

1 研究回顧

眾多學者對保障性住房建設影響因素的總結主要集中在以下3個方面。

1）政府供給 陳立文等[6]基于我國2004—2016年29省市的面板數據建立PVAR模型，對保障性住房供給規模及主要影響因素的互動關系進行實證研究，結果表明：影響保障性住房供給規模的主要因素為人均財政支出、城鎮居民人均可支配收入、商品房住宅竣工面積和住宅土地供應面積；胡吉亞等[7]指出我國住房保障工程的資金主要來自各級政府撥款、土地出讓金和銀行貸款，社會投資較少，建設資金缺口大。

2）市場供給 唐云松等[8]認為政策性住房領域和市場化住房領域并非完全割裂，并以長沙市為例對2003—2009年間保障性住房規模的影響因素進行了實證研究，結果表明：住房市場供求狀況對保障性住房供給規模的影響較大；王麗艷等[9]指出租金可付的保障性租賃市場尚未建立，在“租購并舉”的大背景下，國有企業、房地產開發企業、住房中介機構等紛紛布局住房租賃市場，短期內有助于推進租賃市場的規范性，但同時也助推了租金上漲，增加了低收入群體的房租負擔。

3）消費者需求 段春云等[10]認為影響保障性住房需求的因素還包括商品房市場住宅交易均價和房貸利率、住宅租賃市場平均租金、家庭剩余收入、物價水平、就業與工資；牟玲玲等[11]基于河北省中低收入人群的問卷調查，運用Logistic模型對保障房需求的影響因素進行實證分析，結果表明：戶籍、家庭年總收入、單位住房福利都對保障房需求有顯著影響。

大多數學者雖然研究了保障性住房建設的眾多影響因素，但并未系統地識別出保障性住房建設的重要因素和關鍵因素，以及各因素之間的作用路徑。本文將從供給和需求兩個方面運用社會網絡分析方法對保障性住房建設的影響因素進行系統分析，為促進保障性住房建設提供政策參考。

2 保障性住房建設影響因素識別

為全面識別影響因素，在中國知網數據庫中篩選出高質量的文獻，通過整理得到29個影響因子，并從供給端和需求端兩大方面歸類，如表1所示。

表1 保障性住房建設影響因素集

3 社會網絡模型構建與分析

3.1 數據收集與處理

本文利用相關系數法將C1、C3、C4等能夠獲取較長時間序列數據的變量進行回歸分析，由此獲得二者的關聯程度，利用專家打分法對其余不能獲得足夠數據的影響因素進行兩兩打分，將鄰接矩陣中的數據導入Ucinet 6.0軟件中進行二值處理，得到保障性住房建設影響因素關系網絡，如圖1所示，可看出各影響因素間是有關聯的，但無法看出因素之間有何相互作用，因此還需進行中心性分析。

圖1 保障性住房建設影響因素關系網絡

3.2 中心性分析

中心性分析可表達核心塊中影響因素的重要程度，各影響因素的中心性分析結果如表2所示。

表2 中心性分析結果

由表2可知，住宅土地價格C7的中心性指標值最大，這不僅說明該因素處于網絡的戰略中心位置，是促進保障性住房建設的重要因素，還表明在保障性住房建設過程中，該因素的波動對其他因素有顯著影響，在眾多影響因素里扮演領導者的角色。由于土地價格在住房開發建設中具有成本制約的屬性，較高的地價加大了開發商的開發成本，從而降低了其開發能力，直接導致住房建設速度的延緩。

除此之外，住房公積金增值收益C5、商品房租金價格C11等19個影響因素的中間中心度為0，除了現有市場租賃住房存量C10、高等學院畢業生數量C20、非戶籍人口數量C21這3個影響因素被孤立之外，其他因素并未被孤立，雖然它們幾乎未能對其他影響因素發揮中介傳遞作用，但仍與其他節點發生微弱聯系。開發區入駐企業數量C24的接近中心度最小，這說明該因素受“波及”的可能性很大，例如供給端商品房價格上漲，極易造成需求端開發區入駐企業數量發生變化。因此受“波及”的因素作為被動因素，在保障性住房建設影響因素分析過程中可不做重點考慮。

3.3 關鍵關系識別

線的中間中心度越大，表明其控制風險傳導的能力越強，越需要重點控制。選取矩陣中排名前25%的關系作為關鍵關系，如表3所示。得到1條關鍵影響路徑：住宅土地價格C7←→政策完整性及系統性C8←→商品房價格C13。該影響路徑表明：保障性住房政策越完整、系統，說明調控能力越強，對房市住宅地價的管控力度越大，進而地價得到抑制，商品房價格得到控制。高昂的房價變得“親民”之后，將會有更多的人考慮購買商品房而不是保障性住房，雖然會降低保障性住房投資建設，但是從另一方面提高了當地的GDP，相反，若是地價一味上漲且得不到有效的調控，將會加大保障性住房需求。

表3 保障性住房建設網絡中關鍵關系的識別

4 結論及政策建議

1）保障性住房土地供應仍是建設過程中的重要影響因素，應“多渠并舉”增加保障性住房建設用地。由中心性分析結果可知，“住宅土地價格C7”在整個網絡中處于至關重要的地位，“現有市場租賃住房存量C10”獨立發揮著影響整個網絡的作用。由于保障性住房具有社會公益的屬性，政府在建設運營過程中犧牲了部分土地收益，故無法將其建設在高地價區域，這也是現階段大家普遍“租不近”的主要原因。建議將城市中心區域空置房源或商住兩用房等合理轉化為保障性住房；積極利用集體經營性建設用地增加保障性住房土地供給，允許企事業單位、科技園區等利用自有土地變更土地用途，建設員工宿舍、職工公寓和人才公寓等。

2）需求端因素仍不可忽略，應“以需定供”科學制定保障性住房發展規劃。我們發現需求端因素“高等學院畢業生數量C20”與“非戶籍人口數量C21”處于孤立狀態，說明這2個因素與其他影響因素的聯系甚微，但是對保障性住房建設來說仍然產生一定的影響。應在高校畢業生較多、非戶籍人口數量大的城市重點調研中低收入群體、夾心層群體的住房需求，建立不同人群的住房需求數據庫，探索區塊鏈技術在保障性住房準入審核程序上的應用；建立租戶及保障性住房信息服務平臺，提高住房政策的透明度，并綜合考慮當下“三胎”“雙減”等政策的拉動，制定保障性住房建設規劃。

3）保障性住房土地供給、政策支持和商品房供給之間存在關鍵影響因素反應鏈，應“因城施策”制定各具地方特色的住房政策體系。對于房地產投資需求仍比較旺盛的城市，要求商品房開發商按一定比例配建保障性住房；篩選優質的保障性住房項目作為REITs試點，盤活存量資產，形成“投資-建設-資金回收-再投資”的良性循環；優先將房地產市場活躍、房價上漲壓力較大、負稅能力較強的地區作為第二批試點城市征收房產稅，引導一部分房產稅收入用于保障性住房建設，逐步建立保障房和商品房并重的住房供給格局。