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住房保障与消费的联动效应——基于STR非线性模型的实证分析

2012-09-24彭惠梅

重庆开放大学学报 2012年6期
关键词:保障性商品房财富

杨 呈,彭惠梅

(1.安徽财经大学 金融学院,安徽 蚌埠 233030;2.蚌埠学院 经济与管理系,安徽 蚌埠 233030)

一、引言

在近10年的社会经济发展中,房地产行业得到快速发展,其高企的房价已经超过大多数居民的可承受范围。对于城市中低收入群体及进城务工的农民工来说,实际的收入和攀升的房价已经形成了巨大的鸿沟。因此,从构建社会主义和谐社会出发,政府应积极推进保障性住房建设,在保障民生的同时抑制房价过高过快上涨,以此实现社会总体福利的最大化[1]。同时,保障性住房的合理供给也会进一步促进居民的消费,引导居民的货币流向消费品市场,提振实体经济的发展,有利于促进国民经济的良性循环发展。

保障房供给量的变化将会直接对商品房市场价格的变动产生影响,进而通过影响财富效应来影响居民消费。从国内的研究来看,陈健(2010)运用房地产市场最高限价理论分析了保障性住房的消费扩张效应[2];李宏谨(2009)根据效用理论,认为保障房在量上的充足供给具有明显的社会福利效应。从国外的研究来看,Dipasquale(1996)提出,保障性住房的供给会降低居民对商品房的刚性需求和投机需求,使得商品房市场保持理性发展的状态。在商品房价格发生上涨的情况下,由于预算约束的影响,部分居民在充足的保障性住房供给条件下就会放弃购买商品房转而提高消费,这样就会产生正向的财富效应,促进社会稳定和国民经济持续发展;Le Blance(2001)根据法国1996年的住房相关数据,提出单个中低收入家庭如果能获取保障性住房则会平均提高居民消费11%;Haurin(2004)提出,因保障性住房供给而受到影响的房地产价格所产生的财富效应在中低收入家庭中的作用尤其明显。

由此可知,保障房的供给会对商品房市场产生一定的价格财富效应,但是不可否认的是保障性住房的供给与商品房的价格财富效应也会存在非线性结构。本文拟根据我国部分省市保障性住房建设的实际情况,鉴于可能存在的非线性因素,利用Smooth Transition Regression模型,验证我国保障性住房对商品房市场所产生的价格财富效应。

二、Smooth Transition Regression模型的设定

本文所设定的Smooth Transition Regression模型在本质上是基于区间转换模型的扩展形式[3]。与传统的线性推导模型有可能忽视经济变量的内在关系不同,Smooth Transition Regression模型是非线性的模型,可以作为改进过的区制变换模型,在研究区制变换发生的经济现象时,其研究结论可以很大程度地真实描述不同经济现象内部的依存关系[4]。其Smooth Transition Regression模型的结构可以按如下设置:

其中m为大于0的数,而n(n=k)的取值一般情况下只取 1 或 2,对于模型中的 At=(wt1,xt1)为我们所设定的解释变量gt的矩阵,而wt为第n+1阶的矩阵列向量,则 wt1=(1,gt,gt-1,…,gt-n),xt为第 k 阶的列向量,则可以得出 xt1=(x1t,x2t,…,xkt)。 E 为转换函数式,取值在大于0小于1之间的范围,参数m为平滑参数,含义是不同状态调整的调整速度,st为转换变量,ck为临界值,即在不同状态下所取到的临界值点。而a和b分别代表了Smooth Transition Regression模型中两大组成部分(线性部分、非线性部分)的系数参量值。

在上述所设定的转换函数中,当n取值是1,st趋近负无穷时,转换函数的值可以取0,使得gt=aAt+ut,当st趋近于正无穷时,转换函数的值取到1,此时gt=aAt+bAt+ut。这一结果说明,第一个设定的方程所计算的不同变量之间发生了平滑转换的关系。当n取到2的时候,转换函数的值达到最小,则第一个设定的方程中的待定系数则会以C1与C2之和的一半为中间点进行对称的变换。

三、Smooth Transition Regression模型的实证过程及结果

本文根据中国房地产统计年鉴以及中国区域经济统计年鉴的数据,分别选取了以下的参数:保障性住房投资额占商品房投资额的比率(A),城市地区居民人均可支配收入(B),城市地区生活消费品销售总额(C)。

表1 保障性住房比率与收入消费表

对于以上所描述的参量,我们选择PP单位根检验方法来检验参量的平稳性,其检验的结果见下表。

表2 PP单位根检验参数值

在PP检验值为5%的显著水平下,上述的参量都显示显著。

值得注意的是,通过模型检验判断我国保障性住房投资的增加是否会影响商品房市场价格的财富效应发生显著的非线性变换时,要同时对模型其他的参量进行相关检测,以保证模型的设定处于正确状态。同时,由于上述选取的数据存在着部分非平稳数据,那么在计量分析中就会产生伪回归现象。但是在这些变量之间,如果存在着协整关系,那么虽然变量的属性是非平稳的,仍然可以拒绝伪回归现象。所以本文采取Johansen—Juselius检验方法对数据进行协整检验,其基于最大特征值协整检验结果见表3。

表3 协整检验值

从上述结果可以看出,各参数量之间具有内部的协整关系,因此这些变量具有长期的稳定均衡状态。

通过实证分析可以得到,当保障性住房的投资额占总体住房建设投资额3.5%时,达到财富效应的正负效应临界点。也就是说,如果区域保障性住房投资额度占比小于3.5%,则保障性住房作用于商品房市场价格的财富效应就会呈负效应,此时商品房的房价如果上涨非但不能刺激消费促进经济的发展,反而会抑制居民进一步消费;当区域保障性住房的投资额度占比大于3.5%时,此时商品房市场价格的财富效应就会产生正效应,在保障性住房供给充足的情况下,居民的消费欲望和能力将得到进一步刺激,达到扩大内需的目的。

保障性住房建设量的不同有可能对商品房市场价格的财富效应产生不同转换,这在实际情况中已经得到了验证。从近10年的数据统计来看,以2004年为界点,前后各5年不同的区间分别出现了商品房市场价格财富效应的正方向与负方向的转换。出现这种现象的合理解释是,根据保障性住房对商品房市场价格财富效应的五类不同的传导机制,最重要的是因素是社会中低收入群体中实际拥有的保障性住房套数和潜在的保障性住房需求数之比,当区域保障性住房建设充足时就会使得潜在的需求者迅速转换为实际的持有者,替代市场中对商品房的需求[5]。但如果保障性住房建设不足,潜在需求者的住房需求就会刺激商品房市场的价格走势,此时商品房市场价格的上涨部分由这种需求推动,结果并不能达到刺激消费的作用。

四、结论和政策建议

国民经济是一个完整的运行系统,如何在保证社会稳定,促进社会和谐和经济持续发展之间寻找合理的平衡是我国迫切需要解决的发展问题。根据保障性住房建设在一定条件下会对商品房市场价格的财富效应产生不同的影响的理论,保障性住房的建设应该坚持科学合理的路径,既不能在不考虑当地政府实际财政负担的情况下盲目扩大保障性住房的建设,这样只能造成当地政府融资压力进一步增大,增加潜在的债务风险;也不能忽视保障性住房的持续建设,不能因为保障性住房投资额度较大就减少甚至暂停建设转而寻找其他投资项目。社会的稳定持续发展必须依靠完善的社会保障体系,而住房保障是整个社会保障项目的核心组成部分。合理地建设保障性住房不仅可以使中低收入群体住有所居,在最大程度上维护社会的稳定,还可以进一步刺激居民消费,提高中低收入群体的生活水平,达到社会各群体共同富裕的目标。这样就可以在实现社会稳定的条件下,充分开发国内市场消费需求的潜力,有助于解决我国国内消费需求不足的问题[6]。

为达到上述目标,可以重点采取以下几种措施。(1)城市建设规划部门应高度重视保障性住房的重要性,科学合理地规划保障性住房的建设速度,有效发挥保障性住房对商品房市场价格的财富效应。(2)着眼长远,以提高区域经济可持续发展为目标,预留交通较便利、开发潜力较大的土地,积极建设各种保障性住房。当前,部分地方政府过度依赖土地财政,虽然从眼前的局部经济利益来看,土地用来开发商品房所创造的经济价值要远远大于用来开发针对城市中低收入群体的保障性住房,但是长期来看,合理的保障性住房建设对刺激经济增长具有更加重要的作用。(3)综合利用各种金融手段,以发行地方金融债券为突破口,建立并完善保障性住房建设的融资机制,在一定程度上吸引民营资本以及外资进入,打破单一由政府全额出资建设的局面,在一定程度上缓解政府的财政压力。(4)民政部门及相关社会保障部门要根据本地的实际情况,在保障性住房建设过程中,实地调研需求群体的结构,根据调研结果确定保障性住房中经济适用房、廉租房的建设比例,在年轻的中低收入个体和年龄较大的中低收入家庭之间取得合理的平衡,最大程度地满足中低收入群体的住房需求。

[1]陈健,高波.中国资产市场财富效应的实证研究——基于平滑转换回归模型的分析[J].山西财经大学学报,2010(9).

[2]张莎,陈汉平.城镇中低收入阶层住房消费补贴模式构建[J].消费导刊,2006(11).

[3]饶晓辉,廖进球.城乡收入差距与经济增长:基于平滑转换回归模型的实证分析[J].经济评论,2009(3).

[4]陈章喜,翟敏如.关于住房保障影响居民消费的实证分析[J].商业研究,2012(6).

[5]周冬,张耀宇.论我国廉租房建设中的问题及对策[J].中小企业管理与科技,2010(4).

[6]李宏瑾,蔡健.公平目标、社会福利与经济适用房建设[J].南方金融,2009(1).

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