我国房地产调控政策的出台对房地产市场周期的影响——以北京市2003—2010年居住用地出让数据为例，本文主要内容关键词为：北京市论文,为例论文,房地产市场论文,周期论文,政策论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、背景及其研究
房地产业的发展对国民经济的发展有着很大影响（Bertrand Renaud，1997），中国也不例外（沈悦，2006）。中国房地产业从20世纪80年代开始，经过了20余年的发展，2003年国务院颁布的《国务院关于促进房地产市场持续健康发展的通知》提出房地产业“已经成为国民经济的支柱产业”。因此，房地产业能否健康发展对人民生活具有很大的影响。
房地产业由于关联度高，发展受到诸如金融、政策以及其他相关产业很多因素的影响，造成其发展的波动性较大。经过研究，房地产业的这种波动性具有一定的规律，我们将这种规律称为“周期”。房地产市场周期的概念首先出现于美国，1933年，霍默·霍伊特出版了《房地产周期百年史》（One Hundred Years of Land Values in Chicago）一书，开启了对房地产周期的研究（Stephen A.Pyhrr，Stephen E.Roulac，Waldo L.Born，1999）。第二次世界大战后的六七十年代，欧美各国经济处于高速发展阶段，对房地产周期的研究减少。1985—1994年间，全球性房地产周期第一次出现：当1989年房地产价格达到顶峰以后，资产价格贬值、产出缩小，直到1994年才有复苏迹象。这次房地产业的周期性波动几乎波及所有OECD国家，对房地产周期的研究开始得到重视。
中国房地产业与国家政策的出台具有较强关联性。1988年，国务院印发《关于在全国城镇分期分批推行住房制度改革的实施方案》，1989年国务院发布《国务院关于加强房地产市场管理的通知》，标志着全国住房制度改革开始展开。中国房地产发展初期，由于监管不善，造成20世纪90年代初以海南为中心的“地产泡沫”破裂，1993年，《关于加强房地产市场宏观管理促进房地产业健康持续发展的意见》发布，这标志着中国房地产业发展进入调整期。为了应对1997年东南亚金融危机的影响，1998年发布《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》。2003年，国务院颁布《关于促进房地产市场持续健康发展的通知》，预示着中国房地产业进入高速发展阶段。2007年至今，为了应对全球金融危机带来的冲击以及房地产业过热发展对居民生活造成的影响，中国政府又出台了一系列房地产调控政策。因此，我们可以看出，中国房地产业的发展虽然已经进入市场分配阶段，但政府为了保证其健康发展以及适应中国其他经济发展状况，仍然根据市场发展状态出台相关政策对其进行调控，而不是利用市场自身的调节作用。
那么，政府的调节作用效果如何呢？丁烈云（2003）通过整理1979—2002年间的中国房地产政策，从发展目标、政策内容和波动特征三个角度分析了房地产政策对周期的调节作用，得到中国房地产经济政策存在明显周期性特点的结论。同时根据这一结论，提出政府出台政策应多为“反周期”政策，通过政府的监督来控制房地产周期波动的幅度，避免剧烈的波动所造成的经济损失。
宗跃光等人（1997）对房地产周期的定义为：房地产市场周期是房地产业在宏观社会经济周期影响下，由参与房地产业各种社会经济要素相互作用的运动规律，是由市场供求关系确定的价格平衡点围绕价值波动的轨迹。刘洪玉（1999）认为利用房地产供求水平对周期的研究由于房地产建设的滞后期以及需求的难以预测，因此存在较大风险，他用空置率水平来衡量房地产市场的周期性变化。Gordon等人（1996）以写字楼空置率波动水平为标准分析写字楼市场的周期。通过选择1978—1995年间美国31个大都市圈的15项指标，利用回归模型以及相关性研究，分析各项指标对空置率的影响程度，通过空置率的波动反应房地产周期的波动。而Pyhrr等人（1999）则认为由英国皇家特许测量师协会在1994年编著出版的《理解房地产周期》（Understanding the Property Cycle）中关于房地产周期波动的定义是较为恰当的，即“房地产周期中所有类型房地产的总体利润率是反复出现、周期性发生的，但是一种无规则的波动，并且这种现象在房地产活动的其他许多指标上也明显具有如此反映，只不过（这些指标）各自或领先或滞后于整体房地产周期”①。
从所收集的文献中可以看出，由于中国房地产业尚处于发展阶段，产值指标体系不发达，因此，研究多采用扩散指数法来反映房地产业的波动（谭刚，2001；何国钊等，1996；丁烈云，2003），以减少单项指标研究中的误差。谭刚（2001）利用扩散指数法，通过深圳房地产业增加值及其与GDP的比较、房地产投资类指标、生产类指标、交易类指标、金融类指标、价格类指标六个方面进行分析，通过与全国房地产周期和经济周期的比较探究深圳市房地产周期波动的主要影响因素。何国钊等人（1996）选取1981—1994年间全国商品房价格、城镇新建住宅面积、城镇住宅竣工面积、实有房屋建筑面积、实有住宅建筑面积、城镇住宅投资、房地产业从业人员、房产买卖成交面积八项指标，利用扩散指数法分析中国房地产周期的表现、特点以及形成原因，同时分析了其与中国宏观经济的关系。丁烈云（2003）则选择武汉市房地产业国内生产总值、房地产开发投资总额、住宅投资、房屋施工面积、房屋竣工面积、土地开发面积、商品房销售面积、城市居民可支配收入和居民居住消费价格指数九项指标，用其扩散指数来描述房地产周期波动，进而从投资、政策、市场行为心理和信息化四个角度探讨房地产周期的波动成因。
根据以上文献，我们可以确定利用扩散指数法能够较为准确地确定房地产周期的波动趋势，本文即利用该方法确定北京市1991—2010年间房地产周期波动（大周期）。但利用扩散指数法较难从微观层面分析造成波动的各项因素，需要使用某一具体指标如上文提及的空置率、价格指标等。本文认为，土地市场是房地产市场的一部分，而且作为房地产市场发展的基础，我们可以从居住用地交易的情况观察房地产市场的走向，进而从微观角度分析每一项政策对房地产市场的影响。土地是房地产发展的基础，土地的供给量、供给价格弹性的预期效果对房地产周期的形成有着显著的影响（Stephen Malpezzi and Susan M.Wachter，2005）。
二、研究方法
（一）扩散指数法（DI）
扩散指数法（Diffusion Index，DI）是根据一批影响变量的指标的升降变化，计算出上升指标的扩散指数，以扩散指数为依据来判断未来的变量景气情况的预测方法。其优点在于利用一组影响指标进行综合考察，避免仅依靠个别指标做出判断预测的弊端。
扩散指数（DI）又称扩张率，是扩散指标与半扩散指标之和占指标总数的加权百分比值。
在消除了季节性变动、长期趋势和不规则变动的影响后，求出每一项指标的环比增长率，将当期每个指标的环比增长率与比较基期的相比，若当期值大，则为扩张，此时I=1；若当期值小，则为收缩，此时I=0；若两者基本相等，则I=0.5。本文所指“基本相等”为利用Excel表格保留两位小数，若显示值与基期一致，则基本相等。
（二）政策回归分析
本文首先将北京市2003—2011年间居住用地出让价格以年为单位的环比增长率与按照扩散指数法确定的房地产周期进行相关性分析，发现两者有较好的拟合度，因此可以用居住用地价格波动周期表示房地产周期。
收集2003—2011年间国家正式出台的房地产调控政策，对其进行分析：首先，确定政策调控因子，如普通商品房、税收、信贷等；其次，分析政策。若某项因素在该政策中被提及且对房地产发展具有积极意义，则对该政策的该因素赋值为正数；具有消极意义则为负数。数值大小可用政策文件中该名词出现次数表示，表示其重视程度；也可通过与以前文件内容比较，若较以前文件递进，则重视程度增加。
（三）政策回归分析与居住用地出让价格时间序列分析比较
本文首先利用移动平均法对北京市2003—2011年间居住用地出让价格以季度为单位分析其变动趋势（小周期），进而通过与扩散指数法确定的周期进行比较，观测其周期波动趋势与大周期是否一致。
在政策回归分析的基础上，分析调控政策的出台与居住用地出让价格之间的关系。利用所收集的数据确定居住用地价格波动趋势。将所得到的政策分析结果与居住用地出让价格分析相结合，最后得到中国房地产调控政策与房地产周期之间的相互关系。
三、数据分析
本文首先采用扩散指数法确定北京市房地产市场宏观周期，然后用2003—2010年间居住用地出让价格数据与其进行相关性分析，以确定居住用地出让价格的波动趋势与宏观周期相吻合，进而将2003年以降国家出台的房地产调控政策时间和内容与居住用地出让价格波动趋势进行比较，以确定它们之间的相关性。
本文扩散指数法中所采用的数据均来自北京市统计年鉴，居住用地出让价格数据则来自北京市土地整理储备中心网站。
（一）扩散指数法数据分析
1989年，我国发布《关于加强房地产市场管理的通知》；1998年，发布《土地管理法实施条例》。这两项法律政策的出台，标志着房地产业的两大基础都有了制度的保障，开始转向正规市场。因此，利用扩散指数法从宏观角度分析中国房地产市场周期变动，本文采用的指标数据从1991年开始。
根据何国钊等（1996），谭刚（2001），丁烈云（2003）的观点，本文主要选择了北京市地区生产总值、人均可支配收入、房地产开发投资额、住宅建筑施工面积、住宅建筑竣工面积、房地产开发企业个数、住宅销售额、住宅销售面积、单位销售价格九项指标的环比增长率进行分析，利用扩散指数法从宏观角度观察房地产周期特征。首先对其进行三次曲线方程回归，继而利用回归方程进行各项经济指标值的模拟，在剔除季节性变动与不规则变动后我们利用循环变动指标的环比增长率进行周期分析（见表1）。以1992年为基期，我们得到扩散指标分布如表2所示。基于表2，我们对1993—2010年间利用扩散指数进行了房地产趋势分析（见图1）。将其趋势变动与历年出台政策周期（见表3）进行对比，观测其相关性。根据研究，这九项指标中，住宅建筑施工面积为滞后指标，其余均为同步指标。由于扩散指标的数值只是用来反映经济的波动趋势，且扩散指标确定的房地产的波动是本文确定的房地产周期的标准，因此，没有对九项指标中的领先指标、同步指标和滞后指标进行深入分析，仅探讨这九项指标确定的房地产周期变动。
根据图1所示，我们可以判断，1993—1995年，北京市房地产处于繁荣阶段；1996—1997年，北京市房地产处于不景气状态，期间经历了衰退与萧条期；1998—2001年，北京市房地产周期处于复苏阶段；2002—2004年，处于繁荣阶段；2005年为衰退期；2006—2008年，处于萧条期；2008—2010年，处于复苏阶段。
从图1我们可以看出，我国房地产周期在不景气状态时波动性比较大，衰退期延续时间很短，萧条阶段时间较长。我国房地产大周期应该为10年左右，即下一阶段繁荣顶点为2014年左右。
从表4可以看出，根据政策调控目标推测的房地产波动与扩散指数法验证的波动基本符合，因此，可以确定，我国房地产周期波动与政府调控政策有很大相关性。调控政策对房地产周期波动的具体影响方式本文则通过对房地产政策的内容以及出台时间与北京市居住用地出让价格变动趋势的相关性分析进行研究。
（二）居住用地数据分析
2002年，国土资源部颁布《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》，这标志着中国国有土地出让完全进入市场化，因此2002年以后土地出让数据可以作为分析的参数。我们收集北京市2003年以后所有居住用地出让数据，首先以年为单位，分析其价格变动趋势（见图2），与上文扩散指数法确定变动周期进行相关性分析，以保证能够利用居住用地价格变动趋势反映房地产周期的波动；其次以季度为标准进行统计，观察居住用地出让市场的周期性变化（见图3）。最后结合2003年以后国家出台的各项房地产调控政策进一步分析国家政策对房地产周期的影响。
本文首先收集北京市2003年以后所有经营性用地出让资料，从中选择住宅类用地共459宗。由于本文分析每一年每一季度出让土地的平均价格，为了避免极端数据对结果造成影响，本文首先对数据进行简单的处理：以海淀区居住用地出让价格每年平均价格为标准，剔除平均价格浮动超过海淀区平均价格50%的县区数据，最终筛选出海淀区、朝阳区、大兴区、门头沟区、石景山区、房山区、通州区、昌平区以及丰台区共325块宗地进行分析。
首先，我们测算出2003—2010年间居住用地出让价格环比增长率，如图2所示，可以看出，其波动趋势基本与图1所示景气周期符合，2007年、2010年有所不同。居住用地2010年波动趋势与表4中政策周期一致，而2007年则是全球金融危机爆发的一年以及我国房地产调控政策频繁出台的一年，推测可能会造成数据波动的不一致。
其次，本文以年为单位，以2003年为基期，将居住用地价格环比增长率与上文确定变动趋势进行相关性分析，分析结果如表5所示。可以看出，两者是显著相关的，表明利用居住用地出让价格变动趋势进行房地产周期的分析是可行的，其趋势符合我国房地产周期的波动趋势。
最后，以季度为单位，居住用地价格变动趋势如图3所示。
从图3我们可以看出，居住用地出让价格按季度变化有很强的周期性，2003年第三季度到2006年第一季度为一个周期，时间长为2.5年；2006年第一季度至2008年第四季度为一个周期，时间长为3年；2008年第四季度至2010年第二季度为一个周期，时间长为1.5年。第四个完全周期尚未形成。根据周期的规律，我们可以预测第四个周期终结点不会出现在2011年第一季度，而上图显示该季度出现最低点，有待解释。从图4我们可以看出，1998—2008年构成一个大周期，季节周期符合大周期的波动趋势。
（三）调控政策分析
对2003—2010年间国家出台的房地产调控政策与居住用地出让价格变动进行分析，如图4所示。图4中所示政策文件为2003—2010年间由国务院出台的文件，其他政府部门出台的房地产调控政策没有分析。从图4中我们可以发现，这些政策的出台时间与房地产周期的波动有很强的相关性，具体如表6所示。
本文将未出现波动的情况定义为“平稳”，对其赋值为0；最高点与最低点分别定义为“极大值点”和“极小值点”，赋值为1和—1。从表6我们可以看出，在2003—2010年间国家出台的12项调控政策中，出现在平稳点的政策有3项，极值点的政策有9项，其中极大值点3项，极小值点6项。根据政策调控的效果，本文认为出现在极小值点附近的政策为促进房地产业政策，出现在极大值点附近的政策为抑制房地产业政策。即在12项调控政策中，有6项政策为促进政策，3项政策为抑制政策，且抑制政策出现在2010年以后，结合2011年出台的政策（本文未列出），我们可以推测，我国房地产业在未来几年会出现较大幅度的收缩。表6中所示环比增长率为利用移动平均法消除季节性因素影响后的数据。
在政策相关性分析中，首先确定政策调控因子，根据政策文件中涉及的调控内容，本文选择了土地调控、信贷、税收、房企等项。其次，分析政策，若该政策中提及某项因子，并且内容为促进作用，则为正数；具有抑制作用则为负数。数值大小可用政策文件中该名词出现次数表示，该数值表示其作用强度，而调控目的即为以上赋予数值因子的加和。
利用居住用地出让价格环比增长率表示其波动趋势，用数值表示，利用SPSS软件进行相关性分析，可以知道政策目的与滞后两季度的环比增长率在95%置信水平上有显著的相关性，可以判断，国家房地产调控政策对房地产周期波动具有显著的影响力，且影响程度的表现滞后于政策出台时间约两个季度。
房地产业已经成为许多国家的经济支柱，而房地产业的周期性波动给国民经济和人民的日常生活造成很大的影响。由于我国房地产市场尚不完善，且城市土地归国家所有，因此，与其他国家房地产市场受市场自身调节不同，我国房地产市场受政策影响较大。而国家政策如何影响房地产市场？影响效果如何？本文就此问题进行了探讨。
本文首先利用扩散指数法（DI），采用北京市1991年以来诸多与房地产发展相关因素的环比增长率，构建北京市20世纪90年代以来房地产市场的周期模型；其次，通过将上文大周期模型与1991—2011年国家颁布各项房地产政策的目的与时间对比，初步判断国家政策对房地产周期的影响；再次，利用北京市2003—2011年出让的居住用地资料，以季度为单位，得到这期间住宅土地出让市场的周期模型，将该模型与以年为单位的模型对比，确定可以用居住用地出让价格的波动反应房地产周期；最后，通过对2003—2011年间国家和北京市出台房地产调控政策与居住用地出让价格波动趋势的相关性分析，得到房地产调控政策对房地产周期的影响效果。
本文所得结论有：利用扩散指数法确定我国房地产大周期波动为10年左右；利用居住用地出让价格的波动趋势可以反映房地产周期的波动趋势；我国房地产调控政策周期与房地产周期具有很强的相关性；我国调控政策的主要目标是“反周期”政策，如图4所示，政策出台时间多与周期的波动拐点吻合；政策调控成果明显，并且政策出台时间与政策产生影响时间的时滞约为两个季度，即六个月左右。
本文主要从建造的角度分析了房地产市场的周期波动，没有从市场交易角度考虑。因此，造成了2006—2009年间北京市房价的高速增长的现实与本研究中该阶段处于不景气状态的矛盾。本文认为，既然房地产本身发展与其销售市场的发展存在矛盾，则说明我国房地产业的发展存在不正常状态，有待进一步研究。
本文的不足之处是对房地产政策的调控手段、目的以及强度等方面进行赋值分析的过程仅为作者的一家之言，严谨程度不足，可能对分析结果造成一定的影响。如何能够更好地对政策调控手段、目的以及强度等进行赋值有待更进一步的研究。
①原文：Property cycles are recurrent but irregular fluctuations in the rate of all-property total return,which are also apparent in many other indicators of property activity,but with varying leads and lags against the all-property cycle。