中国大陆房地产市场垄断程度测算的研究
2016-05-30黄成承
摘 要:现今,中国大陆中低价位住宅数量少、高档住宅空置率高、土地购置费用高,造成房价高企与刚需不可调和的矛盾。本文收集金融危机后2009-2014年的数据进行分析,测算勒纳指数,衡量中国大陆房地产业的垄断程度,让大家对房地产市场垄断状况有个具体的认识。
关键词:房地产 垄断程度 勒纳指数 测算
一、中国大陆房地产市场结构及其分析
市场结构按照张伯伦以垄断的不同程度进行划分,分为完全竞争、垄断竞争、寡头垄断和完全垄断。从这四种市场结构的特点出发,完全竞争市场是资源配置效率最高的市场,在该市场中能够以较低的价格提供丰富的产品。而中国大陆房地产开发要大量的资金、深厚的背景;企业根据市场的需求设计出不同的房子,提供差异化的商品,所以在这里看出房地产市场绝对不是完全竞争市场。况伟大(2004)利用Hotelling(1929)的空间竞争模型,得出了北京房价出现刚性是由于空间垄断造成的。王阿忠(2007)对福州市的住房市场进行实证分析,认为住房市场属于区域性寡占市场结构。李颖欣(2008)对广州市房地产市场集中度进行研究,认为广州房市已进入寡头垄断的水平,产品差异化特征明显。在对房地产市场结构的研究中,许多学者认为中国大陆房地产市场符合寡头垄断市场。
综上所述,知道我国房地产市场具有寡头垄断的特征。这样的说明不能够直观地说明房市的垄断程度,所以要对房地产市场的垄断程度进行测算。
二、衡量垄断程度指标的选择
1.衡量垄断程度指标的选择。根据产业组织理论可知,对市场结构的度量主要采用集中度(CRn)、赫芬达尔—赫希曼指数(HHI)和勒纳指数(LI)来表示。(1)CRn指以规模最大的几家企业的销售额占整个市场份额的百分比来衡量集中程度。这种方法得出某个地区市场份额的集中程度,而无法能够较好地反映各企业的分布状况,也不能从整体上反映这个地区的垄断状况,故而排除这种分析方法。(2)HHI指把市场上相关的所有企业市场份额平方后再相加,反映了企业市场份额分布状况。它能够很好地反映CRn无法在集中度上企业份额的差别。但是,收集相关数据较困难,出现很多遗漏,使数据出现偏差,无法正确反映市场的垄断状况,所以也排除这种方法。(3)LI主要是通过对价格与边际成本偏离程度的度量,来反映卖方垄断势力的指标。计算公式是:LI=1/|ε| =(P-MC)/P,LI是勒纳指数,ε是需求价格弹性,P是市场价格,MC是边际成本。根据市场P≥MC≥0,可以知道0≤LI≤1,LI越大厂商的垄断程度越大。
2.勒纳指数应用推导与模型设定。本文将会利用需求价格弹性间接求取勒纳指数来衡量市场的垄断程度,因此需明确需求价格弹性是如何求取的。然后对模型进行设定,明确回归模型如何求取需求价格弹性。
2.1勒纳指数应用推导。经济学中完全垄断的市场结构,企业追求利润极大化,超额利润是企业谋求垄断的原动力,故利润函数为: π(Q)=P*Q-C(Q)=TR-C(Q)……(1)
对公式(1)求取一阶导数,可以得到:(d(TR))/d(Q)=MC……(2)
其中(d(TR))/d(Q)为边际收益MR,且TR=P(Q)*Q,所以得出以下公式:MR(Q)=d(p(Q)*Q)/dQ=P(Q)[1-1/|ε| ],公式中|ε|就是商品的需求价格弹性,并且可以明确知道|ε|=-(dp/dQ)*(Q/P)。根据勒纳指数公式知道,垄断程度通过测算需求价格弹性来计算,弹性越大,竞争越弱,反之则越强。而需求价格弹性可通过求取需求变量和价格变量计算出,就能得到勒纳指数。经济学中的需求是既满足消费者的意愿又有支付能力,所以选择“房屋销售额”作为需求变量,用Y表示。价格变量就选择平均销售价格来反映,用X来表示。
2.2模型的设定。
回归模型的一般表达方式为: Yi=α0+α1X1i+α2X2i+……+αkXki+μi……(3)
公式(3)中Yi为被解释变量,Xki为解释变量,αk为模型系数,μi为随机扰动项。为避免出现异方差,对解释变量和被解释变量取对数,建立对数形式模型为:LogYit=Logαk+βTLogXit+Logεit……(4);对公式(4)取微分,得到(dYit)/Yit=βT(dXit)/Xit ,变换位置后βT=(Xit/Yit) *[(dYit)/(dXit )],得到需求价格弹性的表达式。只要通过回归模型,求取解释变量系数,得到需求价格弹性系数,就知道房地产市场的垄断程度。
三、房地产市场垄断程度的测算
1.2009-2014年中国大陆房地产市场面板数据测算。
1.1数据平稳性与协整性检验。对于面板数据,首先对收集到的数据取对数进行单位根检验,检验数据是否平稳。使用ADF检验,对解释变量和被解释变量进行检验,得出ADF的P值都为0,拒接非平稳性,数据的对数具有平稳性。再进行协整性检验,可以看到P值小于0.05,所以拒绝原假设,数据组中取对数后的数据具有协整性。
1.2面板数据的检验过程。对模型进行异质性检验,确定模型是单因素或双因素或混合模型。使用冗余固定效应模型进行异质性检验,所以用EVIEWS回归双因素固定效应模型,然后进行冗余固定效应模型检验。根据检验结果知道个体与时间效应估计的P值都小于0.05,拒绝原假设,模型同时存在个体效应和时间效应双因素。然后对面板数据建立固定效应模型或随机效应模型。先回归面板数据的双因素随机模型,然后再进行Hausman检验。检验各项数据P值都大于0.05临界值,模型接受原假设,回归模型是双因素隨机效应模型。收集2009-2014年的时间序列数据,时间相对较短,为了保证估计的自由度,不采用面板数据的变截距和变系数模型,建立起回归模型:LogYit=α+βTLogXit+εit……(5),i为省份,i=1……N,t是年份,t=1……T,εit是随机扰动项。
对模型进行回归。根据结果知道P值等于零,拒绝原假设,使得回归结果符合要求。在这次的回归中拟合优度只有0.5014,拟合程度刚好超过临界值0.5,计量结果可以接受。根据模型的设定及勒纳指数公式,知道价格的需求弹性是1.78,勒纳指数为0.56。由0≤LI≤1知道,中国大陆房地产市场在2009-2014年垄断程度非常高,符合前面对房地产市场是寡头的论断。
2.对2009-2014年各年截面数据测算。面板数据既包括了时间序列也包含了截面数据,测算出来的结果是从整体上反映垄断程度的。因此为了能够得出中国大陆房地产市场在金融危机之后,各年垄断程度的状况,测算2009-2014年截面数据。根据结果知道P值皆小于0.05的临界值,拒绝原假设,回归有意义。还有,拟合优度都在临界值0.5以上,虽然不能完美拟合,却也能够符合要求。可看出勒纳指数都在0.5以上,甚至最高还达到0.72,说明房地产市场的垄断较高。出现这样的情况,主要是金融危机之后,负债率高的企业受市场负面影响,不能偿还贷款;融资成本越来越高,企业难以负担贷款成本,淘汰资质差的企业;中小企业在资金、人才等各方面都处于弱势,没有形成品牌效应,抗风险能力很差,淘汰是必然的趋势。
3.中国大陆各地区2009-2014年房地产市场垄断程度测算。利用2009-2014年各地区时间序列数据计算勒纳指数,然后将这些数据进行归类,且以垄断指数0.6为划分界限。通过计算,东部地区垄断程度较高的有上海、北京、浙江、吉林、江苏、天津,垄断指数都达到0.6以上,说明这几个省份房产企业市场份额很大,许多在这些城市的人难以买到房子;而辽宁、海南、黑龙江、河北、广东、山东、福建这些东部城市勒纳指数相对较低,说明这些地区的竞争环境比较好。中西部地区垄断指数大于0.6的有西藏、内蒙古、江西、山西、新疆,这些地区相对东部城市来讲本身经济就较落后,开发房地产的难度较大,中小企业没这个能力去承担,导致市场主要集中在有能力开发的大企业身上。
四、研究结论与政策建议
1.研究结论。
1.1房地产市场垄断程度非常高,具有很高的不完全性。根据各地区2009-2014年的面板数据、截面数据、时间序列数据的测算结果,看出大陆地区房地产市场垄断程度非常高,市场份额很大一部分都集中在具有实力的企业手上,市场是不完全竞争的。
1.2在经济发达与落后地区,市场垄断程度都比较高。通过对各地区垄断程度的测算,发现某些东部较发达地区和中西部较落后地区的垄断程度都较高。因为有实力的企业才能在经济发达地区具备开发的能力,获得更多的市场份额;落后地区天然淘汰实力弱小的企业,因为有实力的企业能够利用所掌握的资源去盘活市场。
1.3垄断程度过高,造成社会福利下降。房地产的价格普遍偏高,特别是一线城市;中低价位房子供应不足,高档房空置率很高,这种供给错位是由大房企造成的;大房企哄抬地价使拿地成本过高,阻碍中小企业进入,这些行为体现了大陆地区房地产行业具有很强的垄断性,导致人民福利水平的下降。
2.政策建议。
2.1完善市场体制,促进市场竞争和反垄断措施的落实。大陆地区相应的法规不完善,市场监管存在漏洞,需要我们去修正。市场由有实力的企业主导,它们之间相互合谋,排挤竞争对手,严重阻碍了企业之间的合理竞争。政府应该建立反垄断法规,限制企业间的合谋,鼓励企业间良性竞争,对于破坏市场竞争的企业给予严厉的惩罚,维护市场的合理合法。
2.2约束开发商限量提价的行为,采取合理的供给管制策略。企业为谋取更大的利润,采取限量提价的策略,造成供不应求的假象,获取巨额利益。对于这种损坏社会总体福利的行为,政府必须得要严厉打击。政府可以根据该地区的经济发展状况,人民的收入水平,强制要求开发企业多供给中低档位的房子,满足社会的需求。
2.3提供更多的鼓励政策,扶持帮助中小企业的发展。中小企业是弱势群体,受到大企业的倾轧,行业环境的挑战,消费者的质疑,却又肩负行业长期发展的重任。政府应在政策上给与更多优惠,在市场上减少更多限制,在资金上给予更多扶持,让它们可以在经济发达地区生存下去,也让它们敢于到经济落后地区获取机会。
参考文献:
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作者简介:黄成承(1988—),壮,男,上海市,华东师范大学工商管理学院,产业经济学,2014级硕士研究生,房地产经济。