房地產(chǎn)調控方面提出建議措施論文

時(shí)間：2021-06-18 08:42:59 論文我要投稿

　　摘要:過(guò)去20多年來(lái)房地產(chǎn)行業(yè)的飛速發(fā)展, 對中國的宏觀(guān)經(jīng)濟調控起到了巨大的作用, 也極大地影響了人們的生活.在眾多影響居民消費水平的因素中, 關(guān)系到國計民生的房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)對其產(chǎn)生的影響不容小覷.本文通過(guò)1992年-2015年的相關(guān)數據, 利用計量經(jīng)濟學(xué)知識建立數學(xué)模型, 用模型來(lái)分析房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)對居民消費有無(wú)影響以及影響程度的大小, 然后在關(guān)于房地產(chǎn)的調控方面提出了建議措施.

房地產(chǎn)調控方面提出建議措施論文

　　關(guān)鍵詞:房?jì)r(jià)波動(dòng); 城鎮居民消費; 影響程度; 模型檢驗;

　　1 引言

　　從經(jīng)濟學(xué)理論中我們可以知道, 影響居民消費的主要因素是收入及其擁有的財富量.這里的財富不僅僅是指金融資產(chǎn)價(jià)值, 還包括實(shí)體資產(chǎn), 其中房產(chǎn)占了很大比重.庇古的財富效益理論中提到物價(jià)變動(dòng)也是影響居民消費的重要因素.經(jīng)過(guò)1998年的房改以來(lái), 房地產(chǎn)的這把烈火燒遍大江南北, 2015年住宅商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格也由1992年的每平方米996元上漲到6473元, 增長(cháng)了6.5倍, 在北京、上海等一線(xiàn)城市房屋收入比甚至都超過(guò)了20, 對居民的生活產(chǎn)生了重要影響.國內外的學(xué)者對這個(gè)問(wèn)題有截然相反的兩種態(tài)度, 例如Case、Yoshikawa、藏旭恒、陳淑云等學(xué)者認為房?jì)r(jià)上漲對消費具有明顯作用;而Elliott、Sock-Yong Phang、李成武、周建軍等則認為房?jì)r(jià)上漲對消費不具有刺激作用.總結為房地產(chǎn)價(jià)格的上漲會(huì )帶來(lái)幾方面的影響:導致有房者財富的增加, 從而提高了居民消費能力;導致無(wú)房者的購房壓力, 在收入不變的情況下, 變相的減少了其他消費的能力或者說(shuō)總量;對于房地產(chǎn)消費來(lái)說(shuō), 房地產(chǎn)價(jià)格的上漲會(huì )促進(jìn)房地產(chǎn)投資, 促進(jìn)房產(chǎn)消費.因此通過(guò)建立數學(xué)模型的來(lái)研究房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng), 從中分析其對居民消費影響的關(guān)系具有極為重要的意義.

　　2 模型的設定

　　2.1 變量選擇與樣本數據

　　為了直觀(guān)確切地研究房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對城鎮居民人均消費支出Y的影響, 選擇能影響居民消費的變量住宅商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格 (元/平方米) 為X1、人均GDP (元) 為X2、城鎮登記失業(yè)率 (%) 為X3.1992-2015年解釋變量與被解釋變量的相關(guān)數據如表1所示, 來(lái)源于《中國統計年鑒》.

　　2.2 模型數學(xué)形式的確定

　　2.2.1 分析設定模型

　　住宅商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格X1意義:住宅商品房?jì)r(jià)格越高, 表明該地越發(fā)達, 人民生活水平越高, 人均消費支出也將越高, 可見(jiàn)二者是正相關(guān)關(guān)系;人均生產(chǎn)總值X2意義:人均生產(chǎn)總值越高, 每個(gè)個(gè)體擁有的財富將越多, 購買(mǎi)能力也越強, 人均消費支出也將越高, 可見(jiàn)二者是正相關(guān)關(guān)系;城鎮登記失業(yè)率X3意義:城鎮登記失業(yè)率較高, 表明自愿失業(yè)者人數增多, 居民更加地追求高質(zhì)量的生活, 人民生活水平越高人均消費支出也將越高, 或者失業(yè)率是由于經(jīng)濟發(fā)展較快時(shí)一些被淘汰的失業(yè)者引起的, 此時(shí)人們生活水平整體還是提高, 可見(jiàn)二者也是正相關(guān)關(guān)系.為驗證被解釋變量與解釋變量間的具體關(guān)系, 首先利用EViews作趨勢圖和散點(diǎn)圖, 結果均顯示出Y與X1、X2幾乎呈現線(xiàn)性增長(cháng), 而X3在多數年份呈現水平波動(dòng).可以初步建立方程模型為 (μ為隨機擾動(dòng)項) :

　　2.2.2 對模型做回歸

　　根據回歸結果, 模型寫(xiě)為如下:

　　3 模型的檢驗及修正

　　3.1 經(jīng)濟意義檢驗

　　由回歸結果可知:在其他因素不變的情況下, 當平均每平方米商品房銷(xiāo)售價(jià)格增長(cháng)1元、人均GDP每增長(cháng)1元、城鎮登記失業(yè)率每增加1%, 城鎮居民消費支出將分別增加0.2363元、0.3217元、969.28元.符號符合經(jīng)濟意義, 該模型可初步通過(guò)經(jīng)濟意義上的檢驗.

　　3.2 統計意義上的檢驗

　　3.2.1 擬合優(yōu)度檢驗 (R檢驗)

　　R=0.9987, R=0.9985, 說(shuō)明所建模型整體上對樣本數據擬合很好, 即解釋變量"住宅商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格 (X1) 、人均GDP (X2) 、城鎮登記失業(yè)率 (X3) "對被解釋變量"城鎮居民人均消費性支出 (Y) "的絕大部分差異做出了解釋.

　　3.2.2 F檢驗

　　針對H0:β1=β2=β3=0, 給定顯著(zhù)性水平α=0.05, 在F分布表中查出自由度為k=3和n-k-1=20的臨界值Fα (3, 20) =8.66, 由F=5112>Fα (3, 20) =8.66, 應拒絕原假設H0:β1=β2=β3=0, 說(shuō)明回歸方程顯著(zhù), 即列入模型的解釋變量聯(lián)合起來(lái)確實(shí)對被解釋變量有顯著(zhù)影響.

　　3.2.3 t檢驗

　　分別針對H0:βj=0 (j=0, 1, 2, 3) , 給定顯著(zhù)性水平α=0.05, 查t分布表的自由度為n-k-1=20的臨界值tα/2 (n-k-1) =2.086.由圖2中的數據可得, 與β0、β1、β2、β3對應的t統計量分別為-4.75、2.52、21.83、10.74, 其絕對值全都大于tα/2 (n-k) =2.101, 這說(shuō)明在顯著(zhù)水平α=0.05下, 分別都應當拒絕原假設H0:βj=0, 也就是說(shuō), 當在其他解釋變量不變的情況下, 解釋變量分別對被解釋變量都有顯著(zhù)影響.

　　3.3 計量經(jīng)濟意義檢驗

　　3.3.1 多重共線(xiàn)性檢驗 (簡(jiǎn)單相關(guān)系數法)

　　檢驗:用簡(jiǎn)單相關(guān)系數法檢驗多重共線(xiàn)性, 得到結果為:X1與X2的相關(guān)系數為0.9743、X1與X3的相關(guān)系數為0.6675、X2與X3之間的相關(guān)系數為0.7010, 可見(jiàn)自變量之間存在多重共線(xiàn)性.

　　修正:采用逐步回歸法來(lái)修正多重共線(xiàn)性, 分別用Y和自變量做回歸, 發(fā)現回歸結果中X2對Y的貢獻最大, 因此引入X2作為基礎變量, 然后依次加入X1和X3發(fā)現加入X1時(shí)模型顯著(zhù)變好, 再依次引入X3發(fā)現最終模型沒(méi)有更好的改善.通過(guò)分析確定了最終函數應為Y=f (X2, X1) , 所以使用Y=1594.9685+0.3696X2+0.1383X1.

　　3.3.2 異方差性檢驗 (white檢驗法)

　　檢驗:利用white檢驗法對回歸模型進(jìn)行異方差性檢驗, 結果為:n R=16.9467, 由White檢驗知, 在α=0.05下, 查X分布表, 得臨界值X (0.05)<7.81<n R=16.9467, 所以模型中存在異方差.

　　修正:利用加權最小二乘法進(jìn)行修正, 首先假設權重為W1=1/resid^2, 生成新變量:GENR W1=1/resid^2, 然后做回歸:LS (W=W1) Y C X2X1, 得到模型為:Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1, 當再次對所得新模型再次進(jìn)行WHITE檢驗時(shí), 新模型已不存在異方差.因此修正后的模型可用.

　　3.3.3 自相關(guān)性檢驗 (偏相關(guān)系數檢驗法)

　　檢驗:用偏相關(guān)系數檢驗法來(lái)檢驗自相關(guān)性.假設滯后期為12, 得到殘差與各期相關(guān)系數和偏相關(guān)系數.可知, 模型中不存在一階自相關(guān), 更不存在高階自相關(guān).所以模型最終確定為Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1.

　　4 研究結論及建議措施

　　4.1 研究結論及其解釋

　　模型經(jīng)過(guò)檢驗以及修正之后最終確定為Y=2053.5749+0.3075X2+0.5113X1.表明商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格和人均GDP都對城鎮居民消費水平有影響.

　　在商品房以及人均GDP價(jià)格不變時(shí), 城鎮居民消費為2053.5479元.這部分不受收入高低的影響消費屬于自發(fā)消費, 多用于生活必需品等.符合生活實(shí)際和經(jīng)濟學(xué)解釋.當其他因素不變, 商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格每增長(cháng)1元/平方米、城鎮居民消費增加0.5113元, 可見(jiàn)房?jì)r(jià)上漲的速度超過(guò)了居民消費水平的上漲速度, 政府應采取適當的措施來(lái)調控房地產(chǎn)價(jià)格.當其他因素不變時(shí), 人均GDP每增長(cháng)1元、城鎮居民消費增長(cháng)0.3075元, 可見(jiàn)居民手里的消費大約占收入的1/3, 表明當居民收入提高時(shí), 并不會(huì )選擇全部將其消費, 還會(huì )有2/3的用于儲蓄或者投資等.綜上所述, 最終所得模型在經(jīng)濟意義檢驗上完全能適應經(jīng)濟現象, 且各項檢驗均通過(guò), 因此確定為最終模型.

　　4.2 建議措施

　　4.2.1 健全房屋信息發(fā)布機制

　　應建立一個(gè)完善、公開(kāi)透明的信息發(fā)布平臺, 能夠發(fā)布房地產(chǎn)商以及政府的市場(chǎng)信息也可以查詢(xún)每一個(gè)居民的基本住房信息.在公布信息時(shí)盡可能地完善、詳盡、透明, 這樣不但可以減少尋租行為的發(fā)生也可以監管房地產(chǎn)商, 而且可以減少信息不對稱(chēng)產(chǎn)生的問(wèn)題, 也方便政府進(jìn)行宏觀(guān)調控, 建立良好的房地產(chǎn)市場(chǎng)秩序.

　　4.2.2 靈活土地供應方式

　　在中央財政與地方財政分開(kāi)后, 地方政府只能靠買(mǎi)賣(mài)土地的收入來(lái)進(jìn)行財政建設的需要, 因此房?jì)r(jià)上漲是必然的趨勢.應該進(jìn)一步規范土地的買(mǎi)賣(mài)租讓的方式, 在審計預算工作中納入土地租金的使用.此外, 政府可以先規劃土地的建設和使用方向, 然后再讓開(kāi)發(fā)商進(jìn)行建設, 開(kāi)發(fā)商建成之后再進(jìn)行房屋的出售, 這樣可以強化政府的主導作用、對開(kāi)發(fā)商進(jìn)行了限制、也會(huì )使得房屋的價(jià)格更為合理.

　　4.2.3 通過(guò)階梯稅制適時(shí)征收房產(chǎn)稅

　　通過(guò)征收房產(chǎn)稅可以使得房地產(chǎn)的產(chǎn)權登記更為明晰、能夠有效控制每個(gè)人手上的房源.按照房子的數量以及人均住房面積來(lái)進(jìn)行階梯狀征稅, 房產(chǎn)越多、要付出的稅收成本也就越大, 這樣可以有效控制二手房的炒作交易行為.此外還應當設置一個(gè)合理的征稅起點(diǎn), 隨著(zhù)二胎政策的'開(kāi)放, 家庭住房需求也會(huì )增加, 并且各地居民的生活水平不同, 也應因地制宜地征收不同的稅率.

　　4.2.4 借鑒國外的成功經(jīng)驗

　　美國的住房金融體系、日本推進(jìn)住房資產(chǎn)證券化、印度、韓國的公共住房銀行模式, 這些發(fā)達國家都是在調控房?jì)r(jià)方面做得比較成功的典范, 其中日本的法律體制和我國的比較相近, 我們可以借鑒他們成功的經(jīng)驗將其"中國化", 然后應運到我國房地產(chǎn)的調控中來(lái), 進(jìn)行我國房地產(chǎn)資產(chǎn)證券化的發(fā)展.

　　5 總結

　　近年來(lái), 伴隨著(zhù)社會(huì )快速發(fā)展的同時(shí), 居民消費水平也顯著(zhù)提高.而民消費水平中, 除以上兩個(gè)重要因素外, 還受居民儲蓄、通貨膨脹、自身消費觀(guān)念、對未來(lái)消費的預期、社會(huì )保障水平等眾多因素的影響.其中房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)對居民的消費影響中不僅有財富效應、擠出效益、替代效益還包括財富轉移效益.近幾年房地產(chǎn)價(jià)格的快速增長(cháng), 影響到居民的住房問(wèn)題, 不能妥善處理住房問(wèn)題將會(huì )對社會(huì )的和諧穩定發(fā)展帶來(lái)極大的方面影響, 因此對房地產(chǎn)價(jià)格的調控是國家和政府亟待解決且刻不容緩的任務(wù).

　　參考文獻

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