棚改货币化安置政策收紧对城市房价的影响
王玉全WANG Yu-quan
(天津东疆保税港区不动产登记中心,天津300454)
摘要: 本文分析了棚改面积及货币安置户数对房地产价格的影响,剖析了棚改货币化安置政策对上述两个因素与房价关系的调节作用,构建了相应的调节作用模型。使用天津市2009-2018年的实际数据进行了模型的实证检验。结果显示,近年来天津市出台的棚改货币化安置政策对房价有一定的推升作用,而收紧的棚改政策,由于政策滞后性等原因,在短期内对房价的调节作用不大。
关键词: 棚改货币化安置政策;棚改面积;货币化安置户数;调节作用
0 引言
棚户区改造作为城市建设和发展的“牛鼻子”,被视为重大的民生工程和发展工程。而房地产市场去库存,更是赋予了棚户区改造另一层重要意义,多项政府政策指导督促商品住房库存较大的城市,出台支持措施,推进棚改货币化安置政策。当前城市住宅去库存效果卓然,却透支了未来房价的上涨空间,与城市发展状况脱离。因此,棚改货币化安置政策随之调整,棚改货币化安置指的是棚改实施主体通过货币的方式补偿棚户区居民,棚户区居民通过商品住房市场自由购置住房的安置办法。
梳理2008-2018年期间的棚改政策,可以发现,棚改政策的发展大致经历了以下三个阶段:第一阶段,2008-2012年,产权调换与货币补偿并行的阶段;第二阶段,2013-2016年,产权调换与货币补偿并行,鼓励货币补偿阶段;第三阶段,2017-2018年,因地制宜推进货币补偿阶段,2018年7月住建部提出因城施策、因地施测开展棚户区货币化安置工作的执行和落实,科学决策货币安置与实务安置的有机配比,将棚户区改造对城市房地产市场的冲击降至最小。“棚改货币化不搞一刀切,房价上涨城市推进安置房”。同时国家开发银行将棚改项目的审批权暂时全部上交,新项目基本暂停审批。棚改项目审批权的上交同房地产有何关系?棚改货币化安置是否真如坊间所言推高了城市房价?城市房价在棚改货币化安置政策收紧的形势下将何去何从?上述问题需进行深入研究。
基于此,本文拟探讨棚户区改造对房地产市场的影响机理,同时研究棚改货币化安置政策对房价的影响作用,以及分析该政策对上述两个因素和房价关系的调节作用,为棚改政策收紧后房价的走势提供较为科学的依据。
1 关于棚改、棚改货币化安置等的研究综述
纵览已有关于棚户区改造的相关研究,可以发现,学者们对于棚户区改革的关注点包括了:棚改的政策比较研究;棚改融资模式研究;棚改货币化安置研究;棚改的风险因素分析以及棚改的困境分析。樊新民[1]通过对黑龙江省五个个案调查的政策模式进行比较分析,得出不同地区棚改政策产生的效果以及被拆迁户的满意程度,并对棚改存在的问题提出相应的对策建议。魏威等[2-4]分析了目前棚改可以选择的融资方式,总结了该融资模式过程中的具体做法,最后提出了城市棚户区改造项目的融资建议。常贻铭等[5]以棚改项目作为分析对象,通过构建基于项目的融资、建设、运营与区域发展4个主要目标的PPP模式的评价指标体系,研究了广义的PPP模式如何运用到棚改项目上。石剑英[6]总结了各地棚改货币化安置的主要方式,并结合实例分析了各地群众对货币化安置的满意程度及货币化安置的效果,并提出了完善棚改货币化安置的建议。谢云峰[7]通过对江西省4个城市的调研,研究了棚改货币化安置政策的正向效应和负向效应,并提出了应对负向效应的措施。蔡建国等[8]对棚户区改造项目风险因素之间的相互依赖、相互制约关系进行了深入分析,找出影响棚改项目的直接因素、间接因素和根本因素,形成了棚户区改造项目风险指标体系。楚德江[9]基于社会学的视角分析并介绍了徐州市“棚改”的成功经验,为棚户区改造建言献策。
综合来看,学者们侧重于从社会学、公共治理的理论视角开展定性研究,基于经济学理论视角开展定量研究的较少,统计数据的缺失是主要的原因。但是可以预见,棚户区改造对城市房地产市场的影响是全方位的,包括供给侧、需求侧和资金链,进而影响整个经济社会发展。因而,有必要基于经济学的研究视角、利用宏观统计数据,将数据与政策相结合,定量研究棚改货币化安置政策对西安市商品住房价格产生的影响。
2 实证模型与分析
2.1 实证模型和假设
根据前述理论研究成果,我们将在供需理论的视角下重点研究影响房地产市场价格的因素——棚户区改造面积、货币化安置户数以及棚改货币化安置政策对以上两个因素的调节作用。
图1是本文的理论模型。
他落得更低了,身下滚滚的江水奔腾声,震耳欲聋。两岸的崖壁已经完全阻隔了他的视线,他能看到的,只有前方狭窄蜿蜒的江天。
大学生创业初衷可能只是有一个“金点子”或单纯为实现理想。国家为鼓励大学生进行创业尝试,投入了大量资金完善基础设施条件,使创业项目在温室里茁壮生长,从未体验过社会的艰辛。创业项目想要脱离校园,就必然要与社会资金构建一个共担风险的共同体。许多大学创业以失败结束,常见问题主要是在“死亡谷”时期资金断裂。创业道路十分坎坷,许多项目拥有良好前景但做不成功。在把创业企业做大做强的同时,要保持大学生的素质水平,不对困难轻言放弃,在创业过程中养成企业家风范。
假设1b:货币化安置户数对城市房地产市场的价格有显著影响。
本文建立的棚户区改造对城市房地产市场价格影响的基本回归模型如下:
在四川工商学院,德育放在学校的首位。学校采取寝室走访、学生谈话和课堂教学等多方位形式进行德育,培养具有良好德行的当代大学生。
图1
因此本文建立的房价影响模型如下:
在全球教育改革浪潮中,推动教师教育专业化已成为师范教育改革的根本目标。教师教育专业化这一理念具有一定的普适性,并且要通过各个具体的师范专业体现和落实,体育教育作为师范专业教育的一种,自然不能例外[2]。
国家出台的扩大棚户区改造货币化安置比例的政策一方面旨在增加房地产市场的交易量,最终实现房地产市场去库存的目的;另一方面也是为加快棚户区改造进行,提升城市的有机更新速度。前文分析出棚户区改造面积及货币安置户数是房地产价格的重要影响因素,那么棚改货币化安置政策对房价的影响将主要通过货币安置户数这个要素发挥作用,即棚改政策能否通过调节货币安置户数和房价之间关系从而达到影响房价的作用。本文认为棚改货币化安置政策扩大了房地产市场的需求,从而影响房地产市场去库存,最终形成房价上涨的现状。因此本文提出如下假设:
本文主要研究的是扩大棚户区改造货币化安置比例的政策对房价波动的作用。因此,将棚改货币化安置比例扩大政策或无调控政策统一归为一类、将收紧政策归为一类;同时,考虑到房地产调控政策的滞后性,本文研究的是前一期的调控政策对当期房价的调节作用,所以虚拟变量编码是将上年存在棚改货币化安置鼓励政策或无调控政策的Dt统一赋值为0;将上年存在棚改货币化安置紧缩政策Dt的取值为1;对应前文梳理的各年棚户区改造货币化安置政策情况,可将2009-2018年调控政策变量Dt赋值,具体取值见表1。
其中Pt为第t期的房地产价格,本文选取商品住宅的平均价格;c为常数项;α为待估参数,反映棚户区改造面积对房价的影响程度;Xt为第t期的棚户区改造面积;β为待估参数,反映棚户区改造货币安置户数对房价的影响程度;Yt为第t期的棚户区改造货币安置户数;ε是随机扰动项。
其中,λ是待估参数,反映棚改货币化安置政策对房价的影响程度;W为棚改货币化安置政策变量;μ为待估参数,反映棚改货币化安置政策对棚改货币安置户数的调节作用。
在西山干那些鸡巴活的时候,我们都被扔到了几百米的地下,那种像一部机器似的劳动搞得我烦躁不安,我的内心里感到无比的孤独和寂寞。整天,我们面对的,只是充满了一股硫磺气味的黑色山体,地下是这样,地上同样是这样。我们像一群蚂蚁,黑色的蚂蚁,整日翘着屁股凿掘在浸盈着冰冷潮湿空气的地下蚁穴里。我的情绪糟糕透了。我知道,你们一定也和我一样。我们去仇视一切。可表面上还得装着笑。我们只是在内心里仇视。我们甚至连为什么要生出这种仇视的原因也搞不清楚了。西山啊,狗日的西山——或者在某个开心和不开心的日子里,我们也会这样地大声吼叫几声,对面山壁黑色的回音撞击回来,萦绕在我们的耳畔,那样啊,也许我们的心里会好受一些。
2.2 研究步骤
②自变量:棚户区改造面积、棚户区改造货币安置户数。
①因变量:城市商品住宅平均价格。
首先通过各权威数据库和统计年鉴收集实证所需的指标数据,其次依据所建立的实证模型,并将相应数据放入模型中进行数据的回归分析。模型中主要变量测度如下:
理论模型假设1a:棚户区改造面积对房地产的价格有显著影响。
③调节变量:棚改货币化安置政策。
假设2:棚改货币化安置政策对棚改货币安置户数和房价关系有正向调节作用。
“你就像易叔那棵树上长出来的丫子,太像易叔了。”田有园对易非说。他是爸爸以前的手下,跟着村里人去做学徒时才13岁,不过他那时候长得高,也没人查什么童工不童工的。爸爸那年包车去广东,工友们提前一天到易非的家里集合,别的工友聚精会神地仰头看易非家那台19寸的黑白电视,田有园却在下面教易非打响指。
表1 变量取值
2.3 数据统计
从《中国房地产统计年鉴》(2010-2017)、《天津年鉴》(2010-2017)及天津市政府工作报告中,收集了天津市2009-2018年商品住宅价格、棚户区改造面积及棚户区改造货币安置户数等数据,借助SPSS软件对统计数据进行了深入分析,分析结果见表2。本文使用SPSS25.0对数据进行处理,各变量的描述性统计如表2所示。
表2 各变量的描述性统计
2.4 实证结果和分析
将房价、棚改面积、棚改货币安置户数与棚改货币化安置政策(虚拟变量)四个变量导入模型,运行结果显示(见表3),棚改货币化安置政策(虚拟变量)系数为0.181,说明棚改货币化安置政策对房地产价格无直接影响。
将房价、棚改面积、棚改货币安置户数、人均可支配收入、虚拟变量和虚拟变量交互项都放入回归模型,实证结果见表4。
估计结果中交互项的显著性0.007<0.05,说明棚改货币化安置政策存在调节效应。调节效应图如图2所示。
结合图2可知,棚改货币化安置政策自2017年起才开始收紧,考虑到滞后效应,因此目前该政策仍具有一定的正向调节作用。
3 结论与建议
根据前文的实证模型检验可以得出以下结果:货币化安置户数的增加,导致了需求侧的旺盛,进而对城市住房价值产生了显著的正在刺激作用;而棚户区改造面积的增加,会增加市场住房供给量,因而通过对房价有抑制效果。目前棚改货币化安置政策对房价仍然有一定的正向调节作用,但由于该政策的收紧,其正向调节作用将逐渐减小。
表3 虚拟变量估计结果
表4 调节效应模型估计结果
图2 货币化安置政策调节效应图
总结来看,棚改货币化安置政策对房地产市场既有正向效果,也有负面效应,因此,各地再执行棚户区改造政策时,一定要综合的、全面的考察所在城市的房地产市场,科学研判,因城施测。一方面,为控制棚改货币化安置方式的过度使用,防止房地产市场供需不均衡的加剧,就要采取相关措施。所以,政府应该科学合理地制定棚改安置政策,从根源上有的放矢地采取措施,问题才能得以解决。另一方面,应保持棚改安置政策“因城施策,因地制宜”的区域差异性。虽然本文实证部分的结果只表明了天津市棚改货币化安置政策确实对房价有影响,但城市间的情况难免存在差异,后续可进行深入研究。在目前棚改货币化安置政策收紧的形势下,如何利用好该政策的调节效应,实现控制房价平稳波动的目的,寻找棚户区改造实物安置与货币安置之间的平衡点将成为下一步研究的新课题。目前,我国正处于增长速度换档期、结构调整阵痛期、前期刺激政策消化期“三期叠加”的发展时期,在此转型发展期应加快住房制度改革,应继续探索推进棚改货币化补贴,积极拓宽融资渠道,为使货币化安置能够更好地保障搬迁居民的生活,宜综合考虑居民长期的生活习惯,根据棚改区周边的房价水平、公共服务水平等要素,合理制定安置方案。
大夫说:“你们把老人送回家吧。她跟我说过,要死也要死在家里。”我哭着问:“还有地方能救吗?花多少钱都行!”大夫说:“没用了,还是回家吧。”就这样,在我们的哭声中,妈带着一身的管子回了家。
参考文献:
[1]樊新民.棚户区改造地方政策比较研究——以黑龙江省林、矿区为例[J].中国青年政治学院学报,2014,33(05):121-125.
[2]魏威.棚户区改造融资方式的选择研究[J].中国市场,2015(43):38,48.
[3]徐伟,刘家彬.城市棚户区改造融资方式选择研究[J].山西建筑,2017,43(03):223-224.
[4]盛熠.PPP模式在棚户区改造融资中的应用探讨[J].征信,2018,36(02):90-92.
[5]常贻铭,李传星,马力.基于模糊层次分析法的棚改项目PPP 模式选择研究[J].项目管理技术,2017,15(12):41-45.
[6]石剑英.棚改货币化安置研究与推进建议[J].城乡建设,2016(04):79-80.
[7]谢云峰.棚改货币化政策对三四线城市房地产市场的影响[J].中国经贸导刊(理论版),2018(17):12-13.
[8]蔡建国,赛云秀.基于ISM的棚户区改造项目风险影响因素分析[J].科技管理研究,2014,34(06):240-244.
[9]楚德江.我国城市棚户区改造的困境与出路——以徐州棚户区改造的经验为例[J].理论导刊,2011(03):43-46.
[10]杨巧,李鹏举.城市更新对房地产市场的影响——来自上海的实证[J].上海房地,2016(07):20-23.
The Impact of Shantytown Renovation Monetization Resettlement Policy Tightening on Urban Housing Prices
(Tianjin Dongjiang Free Trade Port Zone Real Estate Registration Center,Tianjin 300454,China)
Abstract: This paper analyzes the impact of Shantytown renovation area and monetized resettlement households on real estate prices,and analyzes the adjustment effect of the Shantytown renovation monetization resettlement policy on the relationship between the above two factors and house prices,and constructs a corresponding mode of regulation.The empirical test of the model is carried out by using the actual data of Tianjin from 2009 to 2018.The results show that in recent years,the Shantytown renovation monetization policy introduced by Tianjin has a certain promotion effect on housing prices,and the tightened Shantytown renovation policy has little effect on house price adjustment in the short term due to policy lag.
Key words: Shantytown renovation monetization resettlement policy;Shantytown renovation area;monetized resettlement households;regulation effect
中图分类号: F299.23;F822
文献标识码: A
文章编号: 1006-4311(2019)14-0043-03
作者简介: 王玉全(1986-),男,山东潍坊人,本科,天津东疆保税港区不动产登记中心。
标签:棚改货币化安置政策论文; 棚改面积论文; 货币化安置户数论文; 调节作用论文; 天津东疆保税港区不动产登记中心论文;