四限政策下住宅市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)研究
——以武漢市為例

熊曉雪, 李進(jìn)濤

(湖北工業(yè)大學(xué)土木建筑與環(huán)境學(xué)院， 湖北 武漢 430068)

住宅市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)幅度過(guò)大不僅對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生危害，還容易引發(fā)一系列社會(huì)問(wèn)題。近年來(lái)一些城市房?jī)r(jià)持續(xù)上漲，各地方政府為此出臺(tái)行政類調(diào)控政策可分為限購(gòu)、限貸、限售和限價(jià)四類，即四限政策。限購(gòu)和限貸政策作用于買方市場(chǎng)，從源頭降低市場(chǎng)投機(jī)需求，限售和限價(jià)政策作用于賣方市場(chǎng)，從渠道控制住房銷售，以此達(dá)到減小房?jī)r(jià)波動(dòng)幅度的目的。從短期視角出發(fā)，確實(shí)解決了城市當(dāng)下漲幅過(guò)大的問(wèn)題；但從長(zhǎng)期調(diào)控結(jié)果來(lái)看，在不同類別和力度的政策下，住宅價(jià)格呈現(xiàn)各異的波動(dòng)情況，有的城市出現(xiàn)了越調(diào)越漲的現(xiàn)象。作為行政調(diào)控手段，四限政策調(diào)控住宅價(jià)格的效果一直以來(lái)備受關(guān)注。本文研究四限政策調(diào)控下武漢市住宅市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)情況，以期為提高政策效用的穩(wěn)定性和科學(xué)性提供參考意見(jiàn)。

1 文獻(xiàn)綜述

影響住宅市場(chǎng)價(jià)格的因素較為復(fù)雜，國(guó)內(nèi)關(guān)于房?jī)r(jià)波動(dòng)研究主要集中在宏觀政策、人口、價(jià)格預(yù)期、貸款利率等。Lin等(2018)[1]研究表明人口流入與城市住房?jī)r(jià)格顯著正相關(guān)。周亮錦等(2019)[2]發(fā)現(xiàn)無(wú)論在全國(guó)還是區(qū)域中價(jià)格預(yù)期均對(duì)住宅價(jià)格有正向影響。吳佳(2019)[3]認(rèn)為市場(chǎng)預(yù)期對(duì)上海市房地產(chǎn)價(jià)格存在正向影響。He和Wen(2017)[4]認(rèn)為利率和人口增長(zhǎng)沖擊是中國(guó)房?jī)r(jià)波動(dòng)的兩個(gè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素。Yu和Chen(2018)[5]研究表明抵押貸款利率每上升1%，房?jī)r(jià)從5%降至17%。Jiang等(2018)[6]認(rèn)為控制貸款供給在短期內(nèi)更有效，控制貸款利率在長(zhǎng)期內(nèi)更有效。

四限政策屬于我國(guó)房地產(chǎn)宏觀調(diào)控中的行政手段，目前仍沒(méi)有相關(guān)理論和法律作為支撐，因此許多學(xué)者評(píng)估政策的有效性。一些學(xué)者認(rèn)為四限政策作用效果顯著。鄧柏峻等(2014)[7]認(rèn)為限購(gòu)政策具有良好的調(diào)控效果，但具有一定的時(shí)滯性。鮑剛等(2019)[8]的結(jié)果表明限購(gòu)政策對(duì)于海口房?jī)r(jià)的調(diào)控作用較好。笪可寧和楊賀貞(2020)[9]認(rèn)為限購(gòu)政策在一定時(shí)期內(nèi)可以維持房?jī)r(jià)穩(wěn)定。陳旭和趙新泉(2018)[10]的實(shí)證結(jié)果顯示限購(gòu)限貸政策對(duì)房?jī)r(jià)調(diào)控作用明顯。

一些學(xué)者則認(rèn)為政策效用不明顯。舒揚(yáng)和陳鈴(2017)的結(jié)果證明限購(gòu)政策抑制效果只持續(xù)了很短的時(shí)間[11]。黃昕等(2018)實(shí)證分析出限售政策能在短期內(nèi)抑制房?jī)r(jià)增速，而限購(gòu)政策效果較弱且時(shí)滯較長(zhǎng)[12]。彭剛等(2018)認(rèn)為“限購(gòu)令”僅能夠在短期內(nèi)抑制房?jī)r(jià)持續(xù)升高[13]。王超(2020)結(jié)論表明限購(gòu)政策屬于短期內(nèi)能夠產(chǎn)生顯著影響的手段，長(zhǎng)期下會(huì)因?yàn)槭袌?chǎng)的變化而效果逐漸減弱[14]。方興(2018)發(fā)現(xiàn)第一輪限購(gòu)政策可以抑制投機(jī)性需求，第二輪則較弱[15]。總之，學(xué)者們對(duì)于四限政策能否有效穩(wěn)定房?jī)r(jià)的意見(jiàn)大相徑庭，結(jié)論的不同來(lái)源于實(shí)證數(shù)據(jù)和方法差異，還因房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響因素復(fù)雜與四限政策自身的多樣性和非連續(xù)性。

綜上所述，在研究國(guó)家宏觀調(diào)控政策對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響中，以往學(xué)者研究?jī)?nèi)容多為單一因素或單一政策下對(duì)房?jī)r(jià)的影響作用，研究方法多采用面板數(shù)據(jù)模型和雙重差分法。對(duì)行政政策研究較少，且往往忽略系統(tǒng)內(nèi)部復(fù)雜因素相互影響的關(guān)系。而系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)依據(jù)系統(tǒng)內(nèi)在聯(lián)系和歷史數(shù)據(jù)建立仿真模型，具有處理高階次、非線性的復(fù)雜時(shí)變系統(tǒng)的能力，能解決以往研究中多個(gè)影響因素相互作用的局限性問(wèn)題，對(duì)往年數(shù)據(jù)缺乏的問(wèn)題也具有較強(qiáng)的包容性，是研究決策科學(xué)化和現(xiàn)代化的有力工具。本文運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)構(gòu)建武漢市住宅系統(tǒng)，探究不同政策和力度下的市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)反應(yīng)。

2 價(jià)格波動(dòng)影響因素

房地產(chǎn)價(jià)格具有地域性、異質(zhì)性、政策性和趨升性等特點(diǎn)，是房地產(chǎn)資源合理配置最重要的調(diào)節(jié)機(jī)制。市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，房?jī)r(jià)及變化趨勢(shì)由供給和需求雙方博弈決定，反之房地產(chǎn)商品價(jià)格水平變化又引導(dǎo)了供求數(shù)量的調(diào)整。房地產(chǎn)在發(fā)展中常表現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)的變化規(guī)律，經(jīng)濟(jì)周期由內(nèi)生因素和外生因素共同作用。內(nèi)生因素指經(jīng)濟(jì)體系本身的因素，包括市場(chǎng)供求矛盾、價(jià)格預(yù)期、投資和預(yù)期收益率。外生因素是對(duì)房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生外部沖擊的影響因素，包括經(jīng)濟(jì)因素、社會(huì)發(fā)展因素、城市發(fā)展因素、人口因素和政策因素。房?jī)r(jià)波動(dòng)由多個(gè)因素相互交織互相影響形成。

3 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

通過(guò)查閱《武漢市統(tǒng)計(jì)年鑒》《武漢市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、CRIC數(shù)據(jù)庫(kù)、CREIS數(shù)據(jù)庫(kù)等資料，采用武漢市2010-2020年國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算、人口、物價(jià)指數(shù)、土地開(kāi)發(fā)等方面數(shù)據(jù)。

3.2 研究方法

本文對(duì)住宅價(jià)格波動(dòng)影響因素進(jìn)行分析，運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型以武漢市為研究對(duì)象構(gòu)建住宅市場(chǎng)系統(tǒng)，通過(guò)調(diào)控指標(biāo)變量的實(shí)驗(yàn)得到價(jià)格波動(dòng)結(jié)果。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型研究系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，適用于處理長(zhǎng)期性和要求精度不高的社會(huì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。研究方法是建立仿真模型——因果關(guān)系圖→系統(tǒng)流圖→構(gòu)造方程式→進(jìn)行仿真試驗(yàn)→驗(yàn)證模型的有效性→運(yùn)用于實(shí)際問(wèn)題。

4 模型仿真及結(jié)果分析

4.1 系統(tǒng)構(gòu)建及仿真

4.1.1系統(tǒng)邊界確定以武漢市為研究對(duì)象，選取2010-2020年的時(shí)間邊界，仿真步長(zhǎng)設(shè)定為1年。系統(tǒng)由需求子系統(tǒng)、供給子系統(tǒng)和價(jià)格子系統(tǒng)組成。

4.1.2因果關(guān)系圖和系統(tǒng)流圖根據(jù)前文所述，構(gòu)建住宅市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的因果關(guān)系圖，如圖1所示。

圖1 住宅市場(chǎng)因果關(guān)系圖

相關(guān)因果反饋回路如下：

1)人口數(shù)量對(duì)住宅價(jià)格的影響

人口數(shù)量+→家庭數(shù)量+→消費(fèi)型需求+→住房需求+→住房供求比-→住房?jī)r(jià)格+→人口數(shù)量-(正反饋回路)

人口數(shù)量增加導(dǎo)致住房剛性需求增加，住房需求通過(guò)供求比引發(fā)房?jī)r(jià)上漲，抑制家庭生育意愿，從而抑制人口數(shù)量。

2)GDP總量對(duì)住宅價(jià)格的影響

GDP總量+→人均GDP+→人均可支配收入+→家庭可支配收入+→房?jī)r(jià)收入比-→購(gòu)買力水平+→消費(fèi)性需求+→住房需求+→住房供求比-→住房?jī)r(jià)格+→GDP總量+(正反饋回路)。

GDP總量上漲意味著家庭可支配收入上漲，引起房?jī)r(jià)收入比下降，購(gòu)買力水平提高增加了住房需求，需求增加引發(fā)住房?jī)r(jià)格上漲，進(jìn)而提高GDP總量。

3)住宅價(jià)格對(duì)投資型住房需求的影響

住宅價(jià)格+→消費(fèi)者預(yù)期+→投資型住房需求+→住房需求+→供求比-→供求比影響因子-→住房?jī)r(jià)格+(正反饋回路)。

住宅價(jià)格上漲使投資型消費(fèi)者對(duì)市場(chǎng)價(jià)格上漲的預(yù)期更加強(qiáng)烈，引發(fā)投資型需求增加，使得住宅價(jià)格上漲。

4)住宅價(jià)格對(duì)消費(fèi)型需求的影響

住宅價(jià)格+→房?jī)r(jià)收入比+→購(gòu)買力水平-→消費(fèi)型需求-→住宅需求-→供求比+→供求比影響因子-→住宅價(jià)格-(負(fù)反饋回路)。

住宅價(jià)格上漲導(dǎo)致家庭購(gòu)買力水平下降，消費(fèi)型需求下降，從而引起住宅價(jià)格降低。

5)購(gòu)買力水平對(duì)住房?jī)r(jià)格的影響

購(gòu)買力水平+→住房需求+→供求比-→住房?jī)r(jià)格+→房?jī)r(jià)收入比+→購(gòu)買力水平-(負(fù)反饋回路)。

家庭購(gòu)買力水平增加導(dǎo)致住房需求增加，通過(guò)影響供求關(guān)系引起住房?jī)r(jià)格上漲，而房?jī)r(jià)收入比上漲的同時(shí)導(dǎo)致家庭購(gòu)買力水平下降。

6)住宅開(kāi)發(fā)投資額對(duì)住房?jī)r(jià)格的影響

住宅開(kāi)發(fā)投資額+→新開(kāi)工面積+→施工面積+→新竣工面積+→銷售面積+→住宅供給量+→銷售價(jià)格-→開(kāi)發(fā)商價(jià)格預(yù)期-→住宅開(kāi)發(fā)投資額-(負(fù)反饋回路)

住宅開(kāi)發(fā)投資額越高，竣工面積越多，預(yù)售面積增多，故住宅供給量增加，供給增加引起價(jià)格降低，開(kāi)發(fā)商對(duì)投資住宅市場(chǎng)將更加謹(jǐn)慎，減少開(kāi)發(fā)投資額。

7)住宅開(kāi)發(fā)投資額+→住宅價(jià)格+→開(kāi)發(fā)商價(jià)格預(yù)期+→開(kāi)發(fā)商投資意愿+→住宅開(kāi)發(fā)投資額+(正反饋回路)

住宅開(kāi)發(fā)投資額提高，一定程度上提高了開(kāi)發(fā)成本，房?jī)r(jià)上漲這一結(jié)果使得開(kāi)發(fā)商更愿意高價(jià)拿地進(jìn)入市場(chǎng)，故增加了住宅投資額。

根據(jù)上述因果關(guān)系和影響因素可量化程度，建立系統(tǒng)流圖如圖2所示。

圖2 住宅市場(chǎng)系統(tǒng)流圖

4.1.3參數(shù)的確定及方程式的構(gòu)建通過(guò)查閱《武漢市統(tǒng)計(jì)年鑒》《武漢市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》、CRIC數(shù)據(jù)庫(kù)、CREIS數(shù)據(jù)庫(kù)等資料，采用武漢市2010-2020年的國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算、人口、物價(jià)指數(shù)、土地開(kāi)發(fā)等方面相關(guān)數(shù)據(jù)。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和回歸分析確定相關(guān)數(shù)值及函數(shù)。模型將2010年的數(shù)據(jù)作為初始值，構(gòu)建參數(shù)及相關(guān)方程式如表1所示。

表1 部分參數(shù)及變量方程式

4.1.4模型有效性檢驗(yàn)

1)表達(dá)正確性檢驗(yàn) 對(duì)系統(tǒng)所有變量初始值賦值及構(gòu)建方程式后，運(yùn)用軟件的Check Model和Units check功能反復(fù)調(diào)試模型，檢查相關(guān)因果關(guān)系、量綱及方程式的準(zhǔn)確性。

2)真實(shí)性檢驗(yàn) 模型試運(yùn)行成功后，進(jìn)行模型真實(shí)性檢驗(yàn)。取模型中部分變量的仿真值與實(shí)際值對(duì)比，相對(duì)誤差不超過(guò)10 %可認(rèn)為模型真實(shí)有效。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 GDP總量、人口總量及住宅價(jià)格有效性檢驗(yàn)

住宅價(jià)格最大誤差為2017年的0.073，可能是因?yàn)槲錆h市于2016年底重啟限購(gòu)政策并擴(kuò)大了限購(gòu)范圍，政策執(zhí)行前大部分庫(kù)存已被消化且開(kāi)發(fā)投資減少，導(dǎo)致一時(shí)供給小于需求。2020年誤差值較大的原因是武漢市正處于新冠疫情爆發(fā)初期和快速發(fā)展期，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)受到?jīng)_擊。

4.2 仿真結(jié)果分析

根據(jù)政策和相關(guān)因素可量化程度，本文選取購(gòu)房數(shù)量、首付比例和貸款利率、限售年限、限售價(jià)格五個(gè)變量的調(diào)控來(lái)描述政策對(duì)系統(tǒng)的影響。情景方案均從2012年開(kāi)始施加，類型分為基準(zhǔn)情景、收緊政策和寬松政策情景。

4.2.1單一政策實(shí)驗(yàn)分析

1)限購(gòu)政策 對(duì)限購(gòu)政策設(shè)置情景一：限制購(gòu)房數(shù)量為1；情景二：限制購(gòu)房數(shù)量為3，其他指標(biāo)均不變。

由圖3仿真結(jié)果得到：實(shí)施更寬松的限購(gòu)政策時(shí)，住房?jī)r(jià)格呈上升趨勢(shì)，嚴(yán)格限制購(gòu)房數(shù)量時(shí)，住宅價(jià)格趨于穩(wěn)定。究其原因可能是住房的投資性需求的抑制和釋放。當(dāng)抑制需求時(shí)，在通貨膨脹的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，住宅價(jià)格仍保持一定程度增長(zhǎng)但趨于穩(wěn)定，此時(shí)市場(chǎng)完全由理想化的供需關(guān)系決定；當(dāng)需求釋放時(shí)，投資者更傾向于投資住宅市場(chǎng)尋求資產(chǎn)保值。也印證了限購(gòu)政策具有良好的調(diào)控效果，且具有一定的時(shí)滯性，與鄧柏峻等[7]的研究結(jié)論一致。

圖3 限購(gòu)政策情景下住宅價(jià)格波動(dòng)

2)限貸政策 住宅的剛性需求彈性較小，一定范圍內(nèi)的貸款利率和首付比例變化對(duì)其作用不大，因此本文考慮限貸政策下二套房投資者需求變化情況。在初始政策基礎(chǔ)上對(duì)限貸政策設(shè)置情景一：首付比例減少10%，貸款利率下調(diào)20%；情景二：首付比例增加10%，貸款利率上浮20%。

由圖4仿真結(jié)果知：當(dāng)采取緊縮的限貸政策時(shí)，能有效地減緩市場(chǎng)價(jià)格增長(zhǎng)幅度，而寬松政策會(huì)帶動(dòng)房?jī)r(jià)上漲。在緊縮政策下住宅價(jià)格偏離程度高于寬松政策的偏離程度，且調(diào)控結(jié)果具有明顯的時(shí)滯性。這表明長(zhǎng)期采用緊縮的差別化限貸政策對(duì)于控制住房?jī)r(jià)格有明顯的作用，但施行政策的幾年時(shí)間內(nèi)，不會(huì)對(duì)住宅價(jià)格產(chǎn)生較大影響，原因可能是政策施行幾年內(nèi)投資者的資金仍較為充足，購(gòu)房后本金及利息支出較多，投資意愿逐漸減弱。

圖4 限貸政策情景下住宅價(jià)格波動(dòng)

3)限售政策 Current：無(wú)限售年限；情景一：限售年限為1年；情景二：限售年限為3年。

從圖5中可以看出限售年限對(duì)于武漢市住宅市場(chǎng)的影響較小，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)武漢市住宅市場(chǎng)價(jià)格的調(diào)控。主要原因是投資性需求者一般持有資產(chǎn)在5年左右，由于住宅價(jià)格的上漲增加了消費(fèi)者和開(kāi)發(fā)商預(yù)期，加之租金每年上漲利潤(rùn)可觀，投資者更傾向于長(zhǎng)期持有資產(chǎn)進(jìn)入租賃市場(chǎng)獲取收益，并非在3年內(nèi)進(jìn)行資產(chǎn)變賣活動(dòng)。這與劉中顯[16]等的研究結(jié)論：“限售政策影響價(jià)格的能力較弱，建議用其他政策代替限售政策”的結(jié)論較接近。

圖5 限售政策情景下住宅價(jià)格波動(dòng)

4)限價(jià)政策 Current：無(wú)限價(jià)；情景一：控制價(jià)格增長(zhǎng)不超過(guò)8%。

由圖6看出限制市場(chǎng)價(jià)格增長(zhǎng)不超過(guò)8%時(shí)，對(duì)市場(chǎng)價(jià)格的影響較小。可能原因是武漢市在2011年正式出臺(tái)商品住房限購(gòu)令，2014年解除政策后于2016年又重啟政策，近十年來(lái)價(jià)格增長(zhǎng)率超過(guò)8%的年份為2011、2015-2019，其余年份房?jī)r(jià)平均增長(zhǎng)率僅達(dá)到4.13%，因此限價(jià)政策對(duì)于武漢市住宅市場(chǎng)的影響較小。

圖6 限價(jià)政策情景下住宅價(jià)格波動(dòng)

4.2.2綜合政策實(shí)驗(yàn)分析由上述結(jié)果可知限購(gòu)限貸政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響顯著，因此本文考慮綜合試驗(yàn)方案一：限制購(gòu)房數(shù)量為2，二套房住宅商業(yè)貸款利率5.13%，首付比為40%；方案二：限制購(gòu)房數(shù)量為3，二套房住宅商業(yè)貸款利率下調(diào)20%，首付比減少10%；方案三：限制購(gòu)房數(shù)量為1，二套房住宅商業(yè)貸款上浮20%，首付比增加10%。

與圖3、4相較，圖7曲線偏離基準(zhǔn)情形的程度更大，即相較于單一政策調(diào)控結(jié)果，限購(gòu)政策和限貸政策綜合調(diào)控效果更好，能有效調(diào)控市場(chǎng)價(jià)格，明顯減緩價(jià)格增長(zhǎng)趨勢(shì)。原因可能是綜合政策的疊加效應(yīng)及邊際遞減效應(yīng)得到改善。

圖7 綜合政策情景下住宅價(jià)格波動(dòng)

5 結(jié)論

在分析影響房?jī)r(jià)波動(dòng)因素的理論基礎(chǔ)上，構(gòu)建了四限政策下住宅市場(chǎng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，主要結(jié)論為：住宅價(jià)格受到限購(gòu)和限貸政策影響較為顯著，限價(jià)政策次之，受到限售政策影響較弱。在調(diào)控限貸政策過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)貸款利率的提高對(duì)住宅價(jià)格的影響較小，而首付比例的改變對(duì)住宅市場(chǎng)的影響程度更大。相較于單一政策的情景方案，限購(gòu)和限貸政策的綜合調(diào)控更能有效抑制房?jī)r(jià)上漲。政策施行后的效應(yīng)具有滯后性，滯后時(shí)間為一年左右，但影響程度將隨著實(shí)施時(shí)間增加而逐步增強(qiáng)。