基于非均衡理论的我国房地产市场供求分析＊

赵 黎，张红伟

（四川大学 经济学院，四川 成都 610064）

一 引 言

在现实经济中，总供给和总需求并不总是完全相等。超额供给或超额需求是市场的一种常态，而市场如何对价格与数量信号进行反应，进而达到进行有序调整的目的，一直是经济学界研究的热点问题。非均衡理论就是针对上述经济现象，研究不对等供求条件下经济如何实现稳定的经济学理论。它坚持均衡的短暂性和非均衡的常态性，认为：如果非均衡性质不同，那么导致其产生的原因也不尽一样，在运作效率方面其相互间更是差异巨大。［1］那么唯一有效的手段就是改变非均衡的性质，实现非均衡程度的最小化，并在此基础上达到资源的最优配置。该理论最大特点是引入了价格刚性和数量调节，为研究价格缺乏弹性情况下的资源配置问题提供了十分严谨的分析框架。［1］

房地产市场具有十分明显非均衡特征，运用非均衡的理论和观点来对我国房地产市场进行分析和研究，可以提升和增加对我国房地产市场的认识水平和深度。国内对这方面的研究文献比较少，比较有代表性的有王文彬（1997）指出了我国房地产市场非均衡的表现，指出了导致非均衡的原因。周萍（2011）等从房地产市场体系、收入水平、土地价格以及信息不对称等方面阐述了我国房地产市场供求非均衡的影响机制。赵淑芹［3］用非均衡的理论和方法揭示了石家庄市房地产市场现状。石薇等［4］通过建立3个不同特征的面板模型，考察了房地产价格对房地产市场非均衡的影响及其省际差异，辛治洲等［5］从供需总量和结构两方面对贵阳市房地产市场进行了定量研究，并运用非均衡计量经济模型进行了实证分析，得出贵阳市近年来房地产市场发展的非均衡程度和方向。这些研究成果为下一步更好的研究我国房地产市场奠定了坚实的基础。但从现有研究文献看，多数文献侧重于介绍非均衡理论和相关的模型，多以定性分析和描述性分析为主，少数实证文献分析直接运用非均衡理论模型仅以某一个城市或地区为研究样本，通过构建适合我国国情的非均衡理论模型并进行定量分析研究我国房地产市场非均衡的程度、方向和变化规律等方面还存在一定的不足。因此，还需进一步加强对我国房地产市场供求非均衡状态定量判断和定性描述的研究。为此，本文以非均衡理论为指导，通过构建计量模型，对我国房地产市场非均衡情况进行实证分析，以期为寻求有针对性的房地产宏观调控对策措施提供支撑。

二 模型设定、研究方法和变量说明

1.模型设定

在非均衡定量分析中运用比较多的是最小原则方程、CES型指数聚合方程、双曲线型聚合方程等。考虑到我国房地产市场具有典型市场聚合效应，本文在对我国房地产市场实证时采用的是双曲线型聚合方程。双曲线交易函数方程是由Burkett（1988）创立并提出的。该假设前提有：某种商品市场是由很多个微观市场构成的，这些微观市场中大部分在初期处于过度供给状态（虽然严重程度并不一样），如果同时且连续单调地增加在这些微观市场上的商品的需求，会出现过度供给总量 （S －Q）／S减弱的趋势，那么与之对应的 （D －Q）／D，也就是相对的过度需求量，则会呈增强趋势。该种此消彼长的变化，即（S －Q）／S对 （D －Q）／D的曲线趋近于等轴双曲线，其公式如下：

其中，r代表微观市场的聚合程度。

通过求解上述方程，得出：

对于任何一个r，能够得出：

根据以上非均衡理论，首先确定中国房地产有效需求与供给的非均衡模型。考虑到影响房地产市场供求的因素很多，如需求方面，就有房地产价格及其对未来的预期、经济发展水平、居民收入水平、城镇化、信贷规模和利率水平、国家的经济政策等，供给方面，有房地产价格、房地产投资规模、房地产投资和开发成本、土地供应与地价水平、商品房空置率、开发商对市场未来发展的预期等，本文运用灰色关联度法确定国内生产总值、商品房销售价格为影响中国房地产需求的关键因素；房地产销售价格和投资完成额为影响中国房地产供给的关键因素。根据非均衡理论模型，确定以下中国房地产有效供给非均衡模型：

其中，D：商品房需求量，S：商品房供给量P：商品房销售价格，Y：国内生产总值，I：商品房投资完成额，Q：市场成交量，在本文中选择用商品房销售面积代替，Y：国内生产总值，α1、β1、γ1、α2、β2：参数系数，μ1、μ2：随机误差，r：市场摩擦系数。

2.研究思路

在估计模型的参数时，主要包括以下几个步骤：首先，进行均衡估计，假设市场处于出清状态，即Q＝D＝S，通过EviewS6.0最小二乘法进行参数估计，以此作为交易方程参数估计的初值。其次，进行t检验或标准差检验，符合标准则马上进入下一环节，若不符合标准，就对数据和变量的选取进行变化，或对数据进行适当的技术处理。第三，进行非均衡估计，将第一步得到的参数初值代入交易量方程，通过EviewS6.0非线性最小二乘法（NLS）进行迭代运算，从而拟合出方程的系统参数。若拟合效果不理想，可以对参数初值进行修改，再次进行迭代运算，若对拟合效果仍不满意，则需对模型的变量或数据再次调整。第四，在获取各自变量参数后，计算有效需求、有效供给量等指标，根据相关的计算公式，最终得到我国房地产市场的非均衡度。

3.数据收集与整理

为保证分析过程中的数据权威性，本文数据全部摘自国家统计局发布的公开刊物，其中1998年以前的数据都来源于《中国固定资产投资统计数典（1950－2000）》、1998年以后的数据摘自《中国统计年鉴（2012）》。为避免模型出现伪回归现象，本文拟对原始数据取自然对数。经过处理后的数据如表1所示：

相应的有效供给方程、有效需求方程、交易量方程也进行调整，具体如下：

表1 1987～2011年全国商品房相关数据（取自然对数后）

三 实证分析及结果

1.有效供需的测算

（1）均衡估计

首先，假设市场处于均衡状态，即Q＝D＝S，此时市场成交量可用商品房销售面积代替，通过EviewS6.0分别对房地产供给方程和需求方程进行参数估计，软件运行结果如图1和图2所示：

图1 均衡假设下全国房地产有效需求模型参数估计结果

图2 均衡假设下全国房地产有效供给模型参数估计结果

从图1和图2来看，模型的参数估计较好，有效需求方程的可决系数高达0.988，有效供给方程的可决系数也达到0.934，拟合优度整体较高。同时，各从系数的显著性来看，有效需求方程中，LNP、LNY的系数P值分别为0.0364和0.0000，在有效供给方程中，LNP、LNI的系数P值分别均为0.0000，回归系数在5%的显著性水平下都通过了统计检验。另外，从其他各种统计检验指标来看，拟合优度检验、残差序列自相关检验、DW（Durbin Watson）检验、最大似然比检验、AIC检验等也均符合要求。因此可以作为参数初值。

（2）非均衡估计

为简化运算，首先假设r＝0，然后将上一步计算得到的参数初值代入交易量方程进行迭代运算。从参数估计结果来看，模型的可决系数高达0.989，拟合优度非常高，我们可以把这些系数作为房地产非均衡模型的参数估计值。由此，我们可以得到中国房地产有效供需方程（小数点后保留5位有效数字）：

利用这个模型，代入各解释变量的历史数据，每个年度我国房地产市场的有效需求量，有效供给量以及拟合交易量就能够被估计出来。如表2示。

表2 1987～2011年中国房地产市场有效供需估计结果

2.房地产市场总量非均衡方向和程度测定

为了从有效供需方面说明房地产市场的运行态势，我们引用了房地产非均衡度的概念，从而反映市场供求存在的非均衡程度。用公式表示如下：

其中，Z为房地产市场非均衡度，D为房地产市场有效需求量，S为房地产市场有效供给量，Q为房地产市场交易量。计算结果如图3所示：

图3 1987～2011年中国房地产市场非均衡度

从上文的实证结果可以看出，1987年到2011年我国房地产市场大致经历了四个阶段，第一阶段（1987～1991年），房地产市场正向非均衡，1987年非均衡程度最高，之后逐渐下降。这一阶段，我国房地产市场正处于起步发展阶段，房改刚开始进行，房地产市场还处于供给短缺的状态。第二阶段（1992～2001年），房地产市场呈负向非均衡状态发展，在1993年负向非均衡度达到最大值，之后逐渐减弱，到2001年，基本达到平衡状态。这一阶段，我国房地产进入迅速膨胀时期，特别是1993年，房地产开发热席卷全国，导致房地产市场供给量激增，但由于全社会对房地产的有效需求不足，导致大量房屋空置，使得房地产市场呈现负向均衡状态，随即，国家对房地产采取审慎调控措施，房地产市场逐步回归理性状态，非均衡程度开始下降。第三阶段（2002～2005年），房地产市场非均衡度在0值上下小幅波动，表明此段时期我国房地产市场发展比较均衡，这一阶段国家房地产调控政策效应亟需发挥，房地产市场总体供需保持动态平衡。第四阶段（2006～2011），房地产市场又进入新的正向非均衡时期，房地产市场正向非均衡度逐步升高，到2008年时达到一个极值，2009年小幅下降后又逐年开始攀升。这一时期我国房地产进入一个新的上升周期，房地产市场投资快速增长，房地产市场需求旺盛，局部已经出现供应不求的情况，同时，房价开始大幅上涨，到2008年金融危机发生后，房地产市场发展有所停滞，但2008年底国家为应对金融危机出台刺激政策后，房地产市场又开始升温，此后尽管国家出台系列宏观调控政策，房地产市场依然热度不减，正向非均衡度依然呈上升态势。

四 结论及建议

从上文的分析可以看出，1987年到2011年25年间，我国房地产市场大致经历了正向非均衡－负向非均衡－基本均衡－正向非均衡等四个阶段。当前，我国房地产市场正处于正向非均衡时期，并且正向非均衡度正在逐步强化，尽管国家自2006年以来对房地产市场的总体取向是抑制房价快速上涨，保持房地产市场健康发展，但总体效果却并不明显。当前，造成我国房地产市场这种正向非均衡度不断上升的原因，主要有市场体系不健全、市场机制不完善、市场价格反应过度、市场投资炒作氛围浓厚、市场信息不完全以及对未来预期不确定等因素，进而使得房地产市场总需求持续高于总供给。

为此，建议国家进一步强化房地产市场的宏观调控，正确定位房地产产业，立足于维持房地产市场总供给和总需求之间基本平衡的总目标，一是强化房地产市场的总量供给管理，增加有效供给，在涉及到用地供应方面，盘活农村宅基地，允许农村宅基地转化为城镇建设用地指标，可以尝试建立省内、省际的土地市场交易机制，腾挪周转土地开发建设指标，增加城市房地产的土地供应。二是要抑制过度高涨的投资和投机需求，大力发展保障房体系，严格分离保障房和商品房市场，以有效区分房地产市场的消费需求和投机需求，让政府在保障房，市场在商品房领域各自发挥作用。三是构建多层次的房地产市场结构体系。积极培育结构合理的住房消费梯度市场，促进大中小城市房地产市场结构的平衡，同时大力发展二手房市场和租赁市场，有效满足不同阶层、不同消费水平住房的需要。四是增强房地产市场宏观调控的有效性。通过建立健全房地产信息系统、分区域设立房地产调控标准与预警系统、对不同对象实施差别化的调控政策、改革地方政府过度依赖土地收益的财政体制等方式，不断提高房地市场宏观调控的前瞻性、针对性和有效性。

［1］ 王万力.非均衡理论下住宅市场供求机制研究［M］.上海：上海财经大学出版社，2011.

［2］ 阙 彬.房地产市场供求非均衡［M］.成都：西南交通大学出版社，2011.

［3］ 石薇，田一淋.基于省际面板数据的房地产市场非均衡实证分析［J］.技术经济与管理研究.2009，（3）：17－18.

［4］ 辛治洲，范方静.贵阳市房地产市场非均衡研究及实证分析［J］.中国外资，2012，（8）：236－237.

［5］ 赵淑芹.基于非均衡度的石家庄市房地产市场控制途径研究［J］.石家庄经济学院学报，2008，（10）：22－27.