文/曹亚 武汉深业泰然房地产开发有限公司 湖北武汉 430000

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调控政策对房地产发展影响绩效研究

文/曹亚 武汉深业泰然房地产开发有限公司 湖北武汉 430000

自2003年以来，房地产价格一路持续走高。中央及地方相继出台多项调控政策以抑制房价。然而，房价却一路走高。是政策失效？还是价格本身理性？基于这两个问题，本文在回归地产调控政策的基础上构建多元线性回归模型，对2003年和2014年我国26个省市地区截面数据进行比较分析，发现地产调控政策促进了房产业的理性回归，而房价也是基于人均可支配收入的理性结果。

地产调控政策；影响绩效；中国房地产业

近改革开放30多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。是什么造就了这样的状况。房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。而这场博弈的焦点则是房价问题。如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。为了控制房地产价格，避免地产过热影响实体经济的发展，中央及地方政策自2004年以来连续出台多种类、多方位、多手段的房地产调控政策，但地产价格依然持续走高。那么，地产调控政策真的没有发挥作用吗？地产价格的持续走高，是何种因素导致？本文这两个问题着手，探讨房地产调控政策对地产业的影响效应。

1、地产调控政策回顾

2005年，部分地区投资性和投机性购房增长过快，加上住房供应结构不合理和成本提高等，导致房地产价格过快增长。为了抑制房价的过快增长，“国八条”应运而生。这也是政府首次通过行政手段干预并调控房价。

2006年5月，“国六条”和“国十五条”同时出台，提出重点发展中低价位、中小套型普通商品住房、经济适用住房和廉租住房；以及90平米以下住房须占地产项目总面积的70%以上。虽然有专家认为“国六条”强制性和操作性更强，但效果并不显著，出台后大部分城市出现观望期，但随后房价又报复性上涨。

随后，2007年9月27日，“9•27房贷新政”出台，首次对住房消费贷款细则进行大刀阔斧的修改。该政策出台不久后，全国楼市普遍低迷，房价均有一定幅度的下滑，成交量也呈明显萎缩。

2008年，为应对全球金融危机，刺激房地产消费，国务院办公厅12月21日发布支持房地产开发企业应对市场变化的十三条意见，被称为“国十三条”。该意见颁布后，房地产市场再次得以繁荣和高速发展。

为了抑制房价过快上涨，促使房价理性回归，并加强保障性住宅的建设，2009年10月24日，国务院常务会出台“国四条”。该政策事实上延续了“国十三条”的消费刺激政策，稳定了地产开发商的预期，使得住房供给量得到明显提升。

“国四条”和“国十三条”的颁布，在刺激房地产消费的同时，也助长了房地产投机行为的滋生，地产价格再度飞涨。2010年1月，国务院出台“国十一条”，严格控制二套房贷款政策。4月17日，“新国十条”出台，对于房价增长过快的地区，停发第三套房以及以上的贷款。自此，该政策正式开启国家对房地产市场的“调控”大幕。

此后，2011年的“新国八条”，2012年的第三套房禁贷政策，2013年的“新国五条”等都是通过对首套房以外的贷款进行限制，执行以限购、限贷为核心的调控政策，坚决打击投资投机性购房行为。但是，2014年的“930”房贷新政却再次为以上政策松绑，地产业再次迎来价格和成交量的高峰。

综上，房地产调控政策一直在围绕控制价格和刺激经济两个主题进行。在两大主题博弈过程中，房价一直保持持续走高的态势。可以初步推断，房产调控政策对于房价的控制是失败的。然而，如此简单的对调控政策的评价显然是不合理的，我们需要从房价影响因素来全面的评判调控政策的绩效。

2、模型构建和指标选取

本文认为，地产价格应该受到建筑成本、供给量以及消费能力等因素的影响。由于地产消费也存在改善住宅的需求，因此也在一定程度上受到当前住宅环境的影响。基于这一逻辑思路，本文通过建筑业总产值作为因变量房价的观测变量，房屋竣工面积、地产从业人员、劳动生产率作为自变量地产供给量和建筑成本的观测变量，人均住宅面积作为已有住宅环境的观测变量，人均可支配收入作为消费者消费能力的观测变量。

令：

TOV=各地区建筑业总产值（万元）；

CA=各地区房屋竣工面积（万平方米）；

PEOP=各地区建筑业企业从业人员（人）；

LP=各地区建筑业劳动生产率（元/人）；

PCHA=各地区人均住宅面积（平方米）；

DIN=各地区人均可支配收入（元）；

并设定并估计多元线性回归模型为：

通过《中国房地产统计年鉴汇总（1999-2013年）》和《2014年中国房地产统计年鉴》选取26个省市的数据。在Eviews6.0软件中选择建立2003年和2014年的截面数据进行比较分析。

3、实证分析

首先选取2014年截面数据进行分析，得到模型的估计结果为：

注：括号中为t统计量

从以上回归结果可以看出，拟合优度很高，整体效果的F检验通过，但有重要变量PEOP、LP、PCHA的t检验不显著，可能存在严重的多重共线性。

进行White检验, 结果显示为没有异方差,DW值为1.868229，没有自相关.

做多重共线性检验,显示存在多重共线性,如表1所示。

表1 多重共线性检验

依 次 对 CA、PEOP、LP、PCHA、DIN进行回归，发现CA的效果最好。依次加入PEOP、LP、PCHA、DIN进 行 回 归， 发现此时加入DIN后的效果最好。再依次加入PEOP、LP、PCHA进行回归，我们发现这几个变量的加入效果都不好，T检验都不充分。因此只保留CA和DIN得出回归函数为：