APP下载

房地产限购类政策的局限性及其改进

2020-04-07尹祉懿谢颖

安徽建筑 2020年1期
关键词:增长率调控监测

尹祉懿,谢颖

(东北林业大学土木工程学院,黑龙江 哈尔滨150040)

1 引言及文献综述

自2010年北京“国十条”出台以后,全国40余个大中城市相继推出了限购政策,随着宏观调控力度的加大,各城市的房价在短期内都得到了控制。然而由于“库存积压”与“量价齐跌”问题的出现,2014年6月26日起,以呼和浩特为代表的40个城市陆续放开了限购政策,房地产市场的调控整体呈现放松趋势。2016年9月以后,限购类政策重新启动,政策调控再次进入收紧阶段。一部分学者认为,为了房地产市场的健康发展,限购政策需要被持续且严格地实施[1]。而另一类观点则是,限购政策虽然限制了一部分高收入人群的购买力,但并未平衡低收入人群对于住房的刚性需求;唯有彻底进行经济结构转型,房地产经济才可以长远发展[2,3]。综合以上两种观点,文章将建立限购类政策的评价模型进行分析研究,并探究限购类政策全面调控房地产市场的有效途径。

2 限购类政策评价方法与数据的选取

2.1 限购类政策评价方法的选择

文章主要采用非线性模型——Probit模型[4],对限购类政策评价模型进行回归估计,以下是Probit模型方法的计算过程。

假设有线性关系如下:

其中,x'i=(1,x1i,x2i,…,xki),yi*为一个未被观测到的潜在变量,ui*为随机误差项,yi与yi*有如下关系:

假设Ф(·)为标准正态分布函数,则P(yi=1)=Ф(x'iB)称为Probit模型。

为了得到极大似然估计量,可以将Probit模型改写为:

因此,似然函数为

该函数的对数似然函数为

通过迭代法对以上方程求解,x'iB可以被估计,模型P(yi=1)=Ф(x'iB)可以被表达。

2.2 数据选取

通过对大中城市官方网站公开的限购类政策文件的整理可以得出,全国46个第一轮实施限购类政策的城市中,在2014年有40个大中城市相继取消了限购类政策。在2016年9月的第二轮限购政策中,40个取消第一轮限购政策的城市里有一部分城市又将限购政策重新启动。其中,主要有宁波、太原、贵阳、银川、昆明、沈阳等21个城市未将限购类政策重新启动;而天津、无锡、福州等19个城市再一次推出了第二轮限购类政策。

文章选取的研究对象为18个重启第二轮限购的城市与12个未重启限购的城市,由于重启限购城市的时间主要集中于2016年第四季度与2017年第一季度,因此选取2014年至2016年各城市三项指标的年均增长率作为解释变量,数据来源为中经统计数据库与搜房网,统计结果下图所示。

2014年~2016年各城市三项指标年均增长率

3 限购类政策的评价模型

3.1 模型回归分析

为分析影响限购类政策实施的主要指标,建立以政策虚拟变量为被解释变量的限购类政策评价模型,模型为:

其中,Ni为虚拟变量(Ni=0时,该城市未重启限购类政策;Ni=1时,该城市重启限购类政策);JGi表示住宅商品房销售价格(年均)增长率;SMJi表示住宅商品房销售面积(年均)增长率;GDPi表示国内生产总值实际增速。

为研究房价增长率、销售面积增长率及GDP实际增速三个影响因素对重启限购政策主观选择性的影响,运用Probit模型方法研究具有不同特征的城市实施限购类政策调控的概率。

通过Eviews软件对上图中的数据进行回归估计,并将软件的回归结果代入标准正态分布函数Ф(x'iB )中,得到如下估计模型:

由于模型的LR=24.9067,其对应的p值为0.000016,因此模型整体显著;似然比指数为0.6168,因此估计模型解释了因变量61.7%的变动。各城市在2014年至2016年的销售面积增长率指标、销售价格增长率指标对限购类政策的重启有显著的正向影响,而GDP实际增速这一指标对限购重启的正向影响不显著。

3.2 模型评价结果

通过以上分析可知,地方政府在选择实施限购类政策时的主要考虑因素为销售量与销售价格因素,未曾对房地产市场的其他指标进行实时监测与调节。因此,地方政府在调控房地产市场的过程中更倾向于关注表面化的市场指标,而对于影响房地产市场的其他因素却关注不足。宏观调控过程中关注指标单一的问题不利于房地产市场的长效发展,此类问题也是限购类政策的主要局限性。

由于限购类政策的局限性,房地产市场的政策调控具有集中性与反复性的特点。为更有效的调节房地产市场,政府需建立实时、动态的监测机制[5]。因此,政府须对房地产市场关注指标的类别进行增加,进而对房地产市场进行全面管控。

4 限购类政策调控的改进

通过对限购类政策局限性的分析可知,政策实施之前须加大对房地产新开工面积、GDP增速、人均可支配收入、人口密度及房贷利率等指标的监测。为实时动态地获取指标数据,市场监测人员需借助GIS系统对指标进行实时获取。本节提出了限购类政策调控的改进思路,其主要分为预警、政策微调与政策调控三个阶段,整体运作流程如下。

第一阶段:实时查看房贷利率、GDP增速、人均可支配收入及人口密度等指标。当房贷利率在一定时间周期内出现下降时,监测人员需要对房地产市场进行更密切地关注;同样,当GDP增速、人均可支配收入、人口密度等指标出现持续上涨时,监测人员需要密切关注房价与销售量未来一段时间的走势。综上,第一阶段的监测工作主要为后期监管工作起到了预警作用。

第二阶段:负责监测供求关系的工作人员进行第二阶段的监管。当房地产市场出现供不应求的交易情况时,政府须采取一些列的政策微调措施。微调措施主要有为刚需者提供保障性住房,稳定房屋租赁市场等,通过微调措施尽可能缓解商品房售价大幅提升的趋势。

第三阶段:最后,若以上指标的变化过程均未被及时捕捉到,而销售价格短期内发生大幅提高时,宏观政策地及时干预则是调控市场的必要方法,调控过程中,应稳中求进的从供给侧与需求侧两个角度对房地产市场进行全面地政策调节。

5 结语

由研究可以得出,不同于第一轮限购政策,地方政府推出第二轮限购所依据的指标为商品房交易量与销售价格指标,虽然第二轮政策调控对市场的关注更为密切,但政策实施前对于市场的监管却不够全面。为了避免限购类政策调控的局限性,文章提出了政策调控房地产市场的改进思路。限购类政策实施前应对房地产市场变化趋势进行全面把握,通过全面监测房地产市场的各类指标,避免宏观政策的集中实施与限购政策的反复启动。由于房地产市场的动态性,寻找“一劳永逸”的调控方式几乎不可能,唯有不断探索改进方式、勇于创新调控模式,才可以对房地产市场做出最有效的控制管理。

猜你喜欢

增长率调控监测
楼市调控是否放松
碘-125粒子调控微小RNA-193b-5p抑制胃癌的增殖和侵袭
特色“三四五六”返贫监测帮扶做实做细
如何调控困意
经济稳中有进 调控托而不举
台2016GDP“成功保1”
网络安全监测数据分析——2015年12月
网络安全监测数据分析——2015年11月
学习监测手环
美拭目以待的潜力城市