中国住宅市场宏观调控政策效果的验证统计分析

  一、引言
    自新中国建立至上世纪80年代初期实行经济体制改革之前，中国城镇居民住房实行实物福利分配制度。在这一计划经济体制下，住房的商品属性尚未得到认可，住房被视为一种实物福利，企业职工只需支付低廉的租金就可以获得企业分配的住房，事实上，这一时期居民获取住房所有权的唯一途径就是由企业按照职工级别、工龄等因素分配住房(Fu、Tse和Zhou，2000)。1979年，邓小平发表关于住房体制改革的讲话，拉开了中国住房体制市场化改革序幕。从1979年开始，中国政府开始分阶段在部分地区实行住房商品化改革试点，但由于遵循渐进式的改革路线，直到1988年这一改革才进入全国范围试点阶段(Gao，2009)。1998年中国政府发出正式公告，明确提出停止福利分房制度，逐步推进住房货币化分配制度。此后，中国房地产行业进入发展的黄金时期，行业生产能力稳步提升，居民住房水平也得到不断改善。
    受益于国内经济强劲的增长势头和政府的政策扶持，中国的房地产行业尤其是住房市场，在此后几十年内以惊人的速度快速成长，其在国民经济中的地位也日趋重要，同时，住房也逐渐成为居民私有财产中最重要的组成部分。
    根据相关统计，截至2000年，中国城市和乡镇居民拥有私有住宅的比例已分别达到72%和78%(Li和Huang，2006)。城市新增住房面积由1985年的1.88亿平方米增加到1998年的4.77亿平方米(Guan等，2001)。国家统计局的统计数据显示，1998-2001年间，中国的住房价格以低于2%的年涨幅稳定增长，然而，自2003年后，中国房价步入飞速增长阶段，统计数据表明2003-2008年期间房价年均涨幅高达7.6%。自此以后，中国住房市场是否存在过热的问题成为政府和学界关注的焦点。根据新古典经济理论，住房价格波动是一系列影响住房供求的宏微观因素相互作用的结果，为推进住房市场持续健康发展，中国政府相继出台了一系列宏观调控政策干预市场运行，如银行信贷扩张、控制房地产市场土地供给、调整房地产行业相关税率等。
    为顺利推进住房体制市场化改革以及巩固已有改革成果，中国政府鼓励金融机构为房地产行业发展提供资金支持。在这些政策的推动下，银行向房地产开发商提供的房地产信贷规模不断扩大，同时，金融机构发放居民购房抵押贷款规模也不断膨胀。此外，政府还推出了一系列税收减免政策以鼓励居民购买商品房。然而，如图1所示，自2002年以后，住房价格开始快速上扬，引起中国政府的极大担忧。中国政府开始改变其政策导向，以抑制可能过度繁荣房地产市场。例如，2006年1月，中央政府出台政策对商业银行向房地产开发企业提供信贷支持提出限制条件：房地产开发企业自有资产不低于开发项目总投资额35%方可申请银行信贷资金。时隔几个月后，中国政府再次出台调控政策，将城市土地使用税税率调整为原税率的2倍。不幸的是，这些宏观调控政策并没有取得预期效果。直到2007年，受全球性金融危机的冲击，房价才开始下跌。
    
    图1　1998-2008年中国房价增长幅度分析
    注：房价增长率以全国平均房价为基础计算得出。
    资料来源：国家统计局统计资料
    国外学者对政府宏观调控政策对房地产市场影响的研究较为丰富，但由于中国房地产市场相关数据难以获得等原因，目前国内鲜有研究者对此课题作实证分析。本文旨在通过对1998-2008年期间中国政府推行的一系列宏观调控政策对住房价格的影响进行实证研究，以弥补这一不足。
    实证分析中，常用的衡量经济变量长期关系的方法是对选取的经济变量进行协整检验。但是，传统的协整检验方法具有明显缺陷，尤其是样本容量很小时，其检验功效会急剧下降(Banerjee，1999)。鉴于此，Quah(1990)及以后的一些学者提出了基于面板数据的单位根协整检验。面板单位根检验是对传统协整检验的重要发展，关于其较之时间序列协整检验所具有的优点，国外曾有多位研究者做过论述(Banerjee，1999；Levin等，2002)。本文中，由于所能获取的时间序列数据仅为10年间的年度数据，引入面板数据尤为必要，我们采用了中国31个主要省市的数据作为横截面数据，已达到增加样本容量和提高模型分析结果准确性的目的。
    中国作为全球最大的发展中国家之一，国内经济快速发展，吸引了包括房地产投资者在内的众多国内外投资者的注意，这使得本文的研究更具实用价值。现有的关于中国房地产市场的研究多以香港房地产为例，究其原因，可能是因为后者房地产市场较之内地更为发达，相关数据更容易获取。鉴于针对中国政府宏观调控政策对房地产市场影响进行系统定量分析的研究十分有限，本文对政府出台的税收、信贷、土地供给政策对房地产市场的综合作用效果进行研究，结论对中国政府及其他面临相似房地产市场发展境况的国家政府指导调控政策具有借鉴意义。
    二、理论构架及文献回顾
    由于本文是从供给的角度来研究宏观调控政策对住宅市场影响的，因此，在Peng和Wheaton(1994)模型的基础上，本文提出：
    
    在其他变量不变的情况下，房价和房价的增长幅度会带来开发商预期利润的增长，进而增强他们提高供应的意愿，因此和应为正数；相反的，包括土地和税负水平在内的建筑成本和利率水平会带来预期利润的减低，因此其系数预计为负数。而GDP的增长会提高人们的生活水平和消费能力，因此对于市场预期供给的影响也应该为正方向。
    根据该理论模型，可以看到在市场需求不变的情况下，银行信贷政策、土地政策和税负水平通过对市场供给的影响进一步影响住宅的市场价格。
    (一)住房价格与银行信贷政策
    房地产行业是典型的资金密集型行业。通常，银行信贷资金占房地产开发项目总投资额的很大比重。Collyns和Senhadji(2002)认为，由于银行持有大量的以房地产为抵押的信贷资产，其资产市场价值会随着房价的上涨而提升。因此，房价上涨会刺激银行扩大房地产信贷规模，而这反过来又会助推房价进一步上涨；相反，紧缩的信贷政策会加剧房地产开发商的资金短缺压力，从而对房地产市场产生重大影响。根据这一观点，由于房地产开发商通常依靠银行信贷资金购买建设用地，支付在建工程成本，或者购置存量房改良后进行再销售，因此中央政府可以利用各种金融工具控制银行房地产信贷规模，从而实现调控房价的目标。然而，目前研究者关于房地产行业对银行信贷资金依赖度的研究并未得出一致结论。根据Liang和Gao(2007)的一项调查，1997-200 4年期间，房地产开发商通过国内银行贷款所获得的资金仅占其全部投资额的1/5，因此房地产信贷政策的调整不会对房地产市场产生实质性影响。Peng等(2008)的研究结果得出了类似的结论。他们指出，房价的上涨确实会刺激银行扩大房地产信贷规模，但是人们通常高估了银行信贷扩张对房价上涨的影响。本文对银行信贷扩张与房价之间是否存在长期均衡关系进行研究。
    (二)住房价格与土地供给
    从理论上讲，住房价格与土地供给之间存在引致需求效应。当住房价格上涨时，追求利润最大化的房地产开发商会增加住房供给，从而间接引起市场对建筑用地需求的增加。因此，一般而言，住房建设用地供给会直接影响住房供给，进而影响住房价格。从中国政府的角度来讲，由于土地归国家所有，政府可以凭借其所拥有的土地垄断权向市场投入更多的建设用地，从而达到稳定房价的目的。另一方面，当房地产市场过热时，政府可以尝试通过土地政策调控市场。例如，Tse(1998)的研究发现，香港政府实行的限制建筑用地供给的政策曾导致上世纪90年代香港房价大幅上涨。而几乎同一时期，中国内地政府开始推行土地使用权长期租赁制度，这一制度下，房地产开发商通过缴纳一次性土地出让金获取一定时期的土地使用权，然后在所购土地上建房并通过公开市场销售，通过这种方法，政府在维持现行土地租赁制度的条件下，增加了土地供给以满足不断增加的住房消费需求。
    目前已有大量文献对土地供给与房价关系进行了研究。其中，Hannah(1993)及其合作者对上世纪80年代中后期的韩国房地产市场做了研究，其结果表明韩国政府对民用住宅用地配给不足是导致该国房价快速上涨的关键性因素。Peng和Wheaton(1994)基于香港房地产市场相关数据所作的分析表明：政府实施的限制土地供给的政策会导致土地总供给减少，进而引起房屋租赁价格上升，预期未来租金收入增加会通过资产资本化定价模型引起房价上涨；不仅如此，他们还指出，当政府紧缩对土地供给时，住房供给会随着房价上涨而增加。但是，同样以香港房地产市场为研究样本，Tse(1998)的研究却得出了与之截然不同的结论，显示香港政府的土地供给政策对住房价格的影响作用并不显著。Tse认为，实证分析的结果之所以与我们的理论预期相悖是由于房地产开发企业可以通过“土地银行”对冲政府土地政策带来的影响。
    Zhang(2008)同样对土地供给与房价关系进行了研究，将土地供给定义为市政府提供的用于房地产开发和城市建设的土地配额。研究结果表明，土地供给对房地产市场有重要影响，因此政府可以利用土地供给政策实现对房价的有效调控。尤其值得注意的是，政府增加建筑用地供给的短期效应是引起房价上涨，但从长期作用效果来看，市场会经过自身调整最终导致房价持久性下跌。Peng等(2008)基于1998-2004年间中国25个省及6个主要城市的面板数据，对多个宏观经济变量(GDP增长率、投资、消费和信贷扩张)与不动产市场的关系进行了实证研究。尽管在其研究中并没有将土地供给作为一个独立经济变量纳入分析模型，但他们却对土地价格与房价的关系进行了检验，分析结果发现二者呈正相关，这意味着政府可以通过增加土地供给降低土地价格，进而间接影响房价。鉴于现有研究结论存在的关于土地供给政策效果的分歧，本文对中国政府的土地供给政策对房价影响的效果进行再次检验。
    (三)税收政策与房价
    已有的关于税收政策对住房价格的影响的研究多以资产资本化定价理论为支撑，该理论认为资产价格等于其未来现金流入的现值(Fisher、Martin，2008)。随着税率提高，预期的资产未来收益会降低，从而导致资产价格下降。因此，资本化理论主张高税负会导致房价降低。Oates(1969)对来源于新泽西州53个市的调查数据进行了分析，其分析结果支持了上述结论。Tse和Webb(1999)运用资本化定价理论对资本利得税对房价的影响做了研究。他们发现，随着这类税负的增加，人们愿意为某一处不动产所支付的价格会降低；另外，他们的研究还发现，政府课征不动产交易税会延迟消费者的住房消费，财产交易税对住房预期收益会产生重大负面影响。
    资本利得税并不是政府调控房价可利用的唯一税收工具。在对美国的财产转让税进行政策分析时，Benjamin(1993)等人发现宾夕法尼亚州政府提高不动产转让税税率的做法导致房地产销售价格的下跌。另外，Guilfoyle(2000)从理论和实证两个层面对财产税与民用房价格的关系进行了研究，发现实证分析的结果与理论分析的结果并不一致。Guilfoyle认为，出现这种不一致的原因可能是由于财产税对房价的影响效果受到其他影响房地产供求的经济变量的制约。综合现有文献不难发现，多数税种对房价具有负面影响，本文旨在分析在中国这一特定的经济社会环境下，税收政策与房价的关系是否会有别于上述国家。
    三、数据和研究方法
    关于房地产市场宏观调控政策的研究可以为学者分析中国的宏观政策提示新的实证依据。但是，由于中国所能获取的相关数据通常为年度数据，因此相关研究会因所获取样本容量过小而受到制约。为克服样本不足的缺陷，本文基于中国1998-2008年间31个主要省市的数据构建了面板模型。模型中所用到经济变量如下：
    (1)住房价格(HP)：我们将HP定义为以人民币(单位：元)计量的年度房屋销售平均价格；
    (2)土地供给(LS)：某一年度内，房地产开发商新购入土地面积与该年度内房地产行业开发土地面积之比；
    (3)信贷规模(BC)：某一年度内，房地产开发所获取的国内银行贷款与房地产开发总投资额之比；
    (4)税收负担(TAX)：某一年度内，房地产行业所承担税负与该年度内房屋累计总成交额之比。
    文中所用数据均以国家统计局出版的《统计年鉴》相关数据为基础计算得出。
    众所周知，时间序列观测数据长度直接关系到协整检验的效果(Shiller和Perron，1985；Hakiio和Rush，1991；Baltagi，2008)。然而，在许多经济问题研究中所能获取经济变量的时间序列很短，从而制约了协整理论的广泛应用。为解决这一问题，面板数据协整检验应运而生。在本文的研究中，为解决时间序列样本容量过小问题给分析结果带来的误差，面板数据的采用就尤为必要。
    (一)面板单位根检验
    为避免虚假回归问题，需要对面板数据平稳性进行检验，本文同时采用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验及Fisher-PP检验四种方法对面板数据进 行单位根检验。其中，LLC检验假设各个横截面单元具有同质性，其他三种检验方法允许异质面板存在，文中时间序列滞后期数根据施瓦茨信息准则(MSIC)进行选取，Bai(2002)等人的研究表明对有限样本该原则仍具有很好的功效。
    (二)协整检验
    为检验变量间的长期均衡关系，在单位根检验的基础上，我们运用Pedroni面板协整检验和Kao检验对研究变量作进一步的协整关系检验。Pedroni检验的特点是允许异质面板存在，Pedroni(1999)在零假设是“在多元面板回归中没有协整关系”的条件下构造了7个检验面板变量协整关系的统计量，其中4个是用联合组内维度(within-dimension)描述，即Panel-v、Panel-rho、Panel-pp、Panel-ADF；另外3个用组间维度(between-dimension)描述，即Group-rho、Group-PP、Group-ADF。Mikhed和Zemcik(2009)认为，上述4个以组内维度描述的统计量均为非参数方差比统计，非参数统计类似于PP-rho统计和PP-t统计，而参数统计类似于DF-t统计，他们还进一步指出剩余的3个统计量采用组间均值法，类似于PP统计和DF统计。对于Pedroni检验，如果检验结果拒绝零假设，则表明变量间存在协整关系。Kao(1999)发展了同质面板条件下基于残差的最小二乘估计，即Kao检验，与Pedroni检验一样，Kao检验同样属于“不存在协整关系”零假设的检验方法。Gutierrez(2003)的研究表明当时间序列长度T很小时，Kao检验的检验功效要优于Pedroni检验。因此为得到稳健的协整关系，我们同时也对样本进行了Kao检验。
    本文采用以下模型研究房价与宏观调控政策之间的长期关系：
    
    (三)格兰杰因果关系检验
    为研究变量间的短期关系，我们引入格兰杰因果关系检验(Granger causality test)建立计量模型。Granger因果检验的核心思想是：对于两个经济变量X和Y，若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因(Granger，1969)。Granger因果检验有助于我们深入了解房价的内生过程。以房价和土地供给为例，我们构建以下计量模型：
    
    当样本容量很小时，沃尔德检验统计量在零假设条件不服从标准分布(Hurlin和Venet，2001)，因此，文中我们对Granger因果关系是否成立以Hurlin(2007)提出的临界值为依据。
    四、实证分析结果
    (一)描述性统计数据
    本文中所用数据统计结果如表1所示。从表中可以看出，不同地区房价相差悬殊。其中，最小的仅为729，而最大值高达11648；就样本均值而言，在一既定年度内，银行信贷资金占房地产开发企业资金总投入的18%，平均税负占住房销售收入的17%，而年度内房地产开发商新购入土地面积是该年度内房地产开发企业所开发土地面积的1.86倍。
    
    注：变量值根据1998-2008年汇总数据计算得出，HP单位为元，LS、BC和TAX为比值。
    (二)面板单位根检验
    面板单位根检验结果如表2所示，对面板数据水平序列检验结果表明不能拒绝“变量存在单位根”的原假设，即原值存在单位根，而对水平序列一阶差分的检验结果拒绝了“存在单位根”的假设，因此变量序列为非平稳的I(1)过程。
    
    注：零假设为变量原值存在单位根；时间序列滞后期采用SIC原则选取，每个模型中变量滞后期均为1；Δ代表一阶差分；括号里面数值为对应的p值；为消除异方差干扰，所有数据为原值的自然对数值。
    (三)面板协整检验
    本文采用Pedroni检验和Kao检验对政策变量与房价的长期关系进行面板协整检验，其分析结果如表3和表4所示。Kao检验结果表明不能拒绝“不存在协整关系”的原假设，即研究变量间不存在稳定的长期均衡关系。对于Pedroni检验，分析结果显示：无论是否存在确定性趋势，同质性面板数据和异质性面板数据的分析结果均不能拒绝“不存在协整关系”的原假设。因此，我们认为，中国政府实施的各项宏观调控政策(税收政策、土地供给和信贷政策)与房价之间不存在稳定的长期均衡关系。关于信贷政策的影响，我们的分析结果与已有研究文献结论一致。此外，我们的研究结果还表明，中国政府试图通过税制改革和土地供给政策实现刺激或抑制房地产行业发展的尝试是无效的。
    
    (四)Granger因果检验
    对变量间短期关系进行检验的Granger检验结果如表5所示。分析结果显示，从短期层面来看，税负变动是引致房价变动的格兰杰原因。由此可见，短期内，可以通过改变不动产相关税收影响房地产价格，这一结论与我们的预期是一致的。尽管从长期来看，房地产行业可通过修正消除这种影响，但这一结论对中国政府指导政策仍然具有指导意义。具体而言，短期内政府可以通过税收政策的改变有效调控房地产市场发展方向，但随着时间推移，市场力量将削弱这种影响并最终重新成为主导行业发展的主要变量。与预期结果相反的是，我们的分析结果表明中国内地的房价与土地供给及银行信贷规模之间不存显著相关性。
    
    五、结论与政策建议
    不动产所具有的物理特性、经济因素、法律因素及政府的政策导向等诸多因素都会引起房价波动，此外，投资者的投机行为可能导致房地产泡沫。因此，政府有必要在尊重市场机制基础作用的前提下，制定合理有效的宏观经济政策干预市场运行。自从建立市场为导向的政府分配体制以来，中国政府曾多次运用宏观政策引导房地产市场持续健康发展。面对始于本世纪初的本轮房地产过热，中国政府相继出台了包括信贷政策、税收政策及土地供给政策在内的一系列政策抑制房价过快上涨。然而，面对日趋高涨的房价，我们不禁对这些宏观政策的有效性产生质疑。本文运用面板协整技术对房价与这些宏观政策之间的长期关系进行了实证分析。结果表明，中国房价与这些宏观调控政策变量之间不存在稳定的长期均衡关系。但是，我们对宏观政策与房价短期关系的Granger因果分析发现，短期内税收政策是引致房价变动的Granger原因。
    建立在本文实证研究结果的基础上，我们认为，导致中国政府出台一系列宏观调控政策失效的主要原因在于就抑制房地产市场过热这一问题上，各级地方政府与中央政府立场不一致。在现行的土地出让制度下，地方政府作为国有资产所有者代表，通过“招标、拍卖、挂牌”出售土地使用权获取财政收入。目前，土地出让金收入占地方政府财政收入约为25%-50%，不仅如此， 地方房地产市场的繁荣可以吸纳闲置劳动力，解决地方就业问题(Ding，2003)。Liu(2008)及其同事的研究也表明，土地出让金收入对解决地方政府发展本地经济亟需资金问题有重要作用。事实上，在现行财政体制下，土地出让金收入已成为地方加快基础设施建设、扩大城市规模及推进旧城改造所需资金的主要来源(Ding，2003；Li和Huang，2006)。因此，地方政府在自身利益的驱使下，消极地执行中央政府的各项调控政策。中央政府要想实现对房地产市场的有效监管，则必须构建新的利益协调机制，以弥补地方政府因房地产市场衰退所遭受的利益损失，为地方政府有效执行各项宏观调控政策提供动机激励。