商品住房供给侧关键影响因素研究

郭艳　瞿富强

内容摘要：商品住房供给侧关键影响因素的研究可以为房地产市场供给侧改革确定着力点提供参考。本文采用相关系数法和主成分分析法对江苏省商品住房供给侧影响因素进行分析，研究发现，苏北地区商品住房供给侧的关键影响因素是生产资料层面和信息层面的因素；苏中地区商品住房供给侧的关键影响因素是供给主体层面和生产资料层面的因素；苏南地区的商品住房供给侧的关键影响因素是信息层面和管理层面的因素。基于关键影响因素，文章对江苏省和全国商品住房市场供给侧改革提出了建议。

关键词：商品住房 供给侧 影响因素

引言

供给侧结构性改革被提出后，工业、农业、旅游业等各行各业都开始了对供给侧结构性改革的探索。从国家统计局公布库存量数据和党中央把化解房地产库存作为供给侧结构性改革的重要任务之一，就可知房地产行业也面临着供给侧结构性改革的挑战。自房地产行业飞速发展以来，高房价、住房供需结构不合理、住房品质等一系列问题无时无刻不在影响着人们的生活，政府也不断采取各种措施进行调控，然而以往的调控思想多偏重于需求侧，调控效果也不尽理想。面对房地产行业供给侧改革的政策导向，本文立足于供给侧方面，希望可以透过商品住房供给侧影响因素的研究视角来为商品住房市场供给侧改革提供理论参考。

商品住房供给侧影响因素综述

为全面识别商品住房供给侧的影响因素，本文在分析供给侧要素的前提下，结合以往学者对商品住房供给侧影响因素的有关研究进行分析。车海刚（2015）、李抒望（2016）认为供给侧要素主要包括生产要素的投入和全要素生产率的提高两个核心部分。生产要素主要指劳动、资本、土地、企业家才能、政府管理职能等，而全要素生产率则主要是指技术进步或创新。而以往学者在商品住房供求关系的相关研究中所提出的影响因素也基本验证了这两大部分。

对于商品住房供给侧影响因素来说，一定要考虑以商品住房为主体衍生出的要素及相关者。房地产开发企业作为商品住房的主要供给主体，其规模、数量和行为直接影响了商品住房的供应。崔得营（2011）通过定量分析，认为我国房地产开发企业总体规模偏小，综合产品供应能力严重不足。贺京同、徐璐（2011）研究发现我国房地产市场主体行为受货币幻觉、过度信心、片面信息、供给垄断等行为因素的显著影响，不断推高对房地产市场升值的预期，调整房地产产品的供给速度和规模。建筑材料、劳动力、资金和土地等要素作为基本生产资料，其价格和可获得性对商品住房供给也有着重要影响。任荣荣、刘洪玉（2008）通过对北京八城区的相关数据进行实证分析，发现土地供应量是影响当前住房供应的一个重要因素，土地供给价格通过制约房地产开发企业的开发成本也会影响房地产开发企业的开发能力。康虹（2012）提出资本的可获得性和其使用成本严重影响了商品住宅的供给。商品住房的价格和房地产开发企业的预期也会通过影响消费者的需求或直接改变其投资结构来影响商品住房的供给。朱银梁（2011）认为高房价会提高房屋空置率，影响商品住房的市场供给。Olsen（1987）认为房地产开发企业对未来商品价格和技术的预期是决定供给水平的重要因素。政府职能管理是“看不见的手”在发挥作用，是市场经济运行不可或缺的，商品住房市场也是如此。另外，还有学者提出城市化水平、经济发展水平等是影响商品住房供给侧的重要因素。沈悦、刘洪玉（2004）通过对我国房地产开发投资和GDP的关系进行研究，发现GDP对我国房地产开发投资有显著的单向作用。谢福泉、黄俊晖（2013）研究认为城镇化水平与房地产需求、供給都存在显著的正向相关关系。

通过以上的综合分析，构建出如表1所示的商品住房供给侧影响因素的指标体系。

确定商品住房供给侧关键影响因素

不同的地区和城市，由于发展情况的差异，其商品住房供给侧关键影响因素可能存在差异。本文选取以南京为代表的苏南地区，以南通为代表的苏中地区和以徐州为代表的苏北地区分别进行案例研究，先通过相关系数分析法逐一测算表1各指标变量和表征商品住房供给侧的指标竣工面积之间的相关系数，筛选出显著性相关的变量，针对这些显著性变量进行主成分分析，提取关键的公共因子，归纳出不同地区商品住房供给侧的关键影响因素。

（一）相关系数分析

表1所示的商品住房供给侧影响因素的指标体系中，有定量和定性两种指标。定量指标的原始数据，主要来自各市的统计年鉴、《江苏省统计年鉴》和《中国房地产统计年鉴》，徐州部分统计年鉴中没有的数据，来自各年徐州市房地产发展报告。定性指标的数据主要通过专家打分进行获取，聘请南京工业大学、南京理工大学、河海大学等20位专家进行打分，打分采用单指标20分制，“不重要”（1-5），“一般重要”（5-10），“比较重要”（10-15），“非常重要”（15-20），最终取打分的平均数作为原始数据。

运用SPSS 20.0进行逐一测算，并对其显著性程度进行了双侧检验（T），检验结果如表2所示。

如表2所示，对于徐州市来说，有7个影响因素指标和其商品住房供给侧指标之间的相关程度在95%或更高的置信度水平下显著。这7个影响因素主要来自信息层面、生产资料层面和社会其他层面，而生产主体层面和管理层面影响因素的相关性均不显著；南通市可筛选出8个显著性相关的影响因素指标，这8个指标主要来自供给主体层面、生产资料层面和社会其他层面；南京市可筛选出5个显著性相关的影响因素指标，这5个指标主要来自信息层面和管理层面。

（二）主成分分析

通过相关系数分析发现，每个城市都有多个和商品住房供给侧存在高度相关关系的影响因素指标。但是通过进一步检验，发现每个城市筛选出的影响因素指标彼此之间都存在密切的相关关系，并且指标的KMO统计量均在0.7以上，因此有必要通过主成分分析对这些指标进行进一步的处理，以增加对不同城市商品住房供给侧关键影响因素更为深入的认知。endprint

首先，对筛选出的徐州市的七个影响因素的原始指标进行主成分分析，通过启动SPSS 20.0，输入原始数据，通过分析-降维-因子分析等一系列步骤，发现若在因子分析过程中，基于特征值大于1来抽取主成分，则仅能抽取一个主成分，且该主成分所反映的信息不很明显，不便于进行命名解释。所以经过反复设定固定因子数量，最终选择抽取2个主成分进行分析。从分析结果中可以得到如表3所示公共因子的特征值和累计方差贡献率情况，同时也可以得到如表4所示的因子载荷矩阵的原始值和运用最大方差法旋转后的结果。

对于表3，提取前两项因子作为主成分因子，第一主成分和第二主成分反映了原始变量高达99.740%的信息。对于表4，可以发现与旋转前相比，通过旋转后的因子载荷矩阵能够很清楚地看到第一主成分对I5、I7、I8、I18和I19的因子载荷系数较高，而第二主成分主要是对I10和I11有较高荷载。由此可认为：第一主成分主要反映了生产资料层面和社会其他层面的因素（主要是由建筑安装成本、土地价格、资金、社会经济水平和城市化水平因素决定）；第二主成分主要反映了信息层面的因素（主要是由房价和预期因素决定）。对于生产资料和社会其他层面的因素，一般经济发展水平和城市化水平越高，建材价格、土地价格也会比较高，所以在这里社会其他层面的因素还主要是反映在生产资料因素层面上。

以同样的方法对筛选出来的与南通市商品住房供给侧指标具有显著相关性的因素指标进行主成分分析。为了使筛选出的主成分因子所反映的指标信息可以一目了然，同样，抽取固定的2个因子进行分析，分析结果如表5和表6。从表5可看出前两个因子可以反映原始指标高达96.196%的信息，从表6旋转后的因子载荷矩阵可以看出，因子1对I5、I6、I8、I17、I18和I19的载荷系数较高，主要反映了这些指标所表征的因素信息，而因子2对I1和I2的载荷系数较高，主要反映了其所表征的因素信息。综合商品住房供给侧影响因素指标体系，可发现因子1主要反映了生产资料层面和社会其他层面的因素，因子2主要反映了供给主体层面的因素。

同理，对筛选出的南京市商品住房供给侧影响因素指标进行主成分分析，分析结果如表7和表8所示。由此可以看出，所提取的第一主成分对指标I12、I13、I14、I16的载荷系数比较大，第二主成分对I11的载荷系数较大，所以可认为第一主成分主要反映了预期等信息层面的因素，第二主成分主要反映了政府政策管理和企业管理等管理层面的因素。

研究结论和建议

（一）研究结论

以上分析表明：社会其他层面的影响因素，如城市化水平和经济发展水平等主要可以通过影响生产资料的可获得性或价格水平等来影响商品住房供给侧。苏北地区商品住房供给侧关键影响因素主要是生产资料层面和信息层面的因素，如建材、土地、商品住房价格和房地产开发企业的预期。苏中地区商品住房供给侧关键影响因素主要是供给主体层面和生产资料层面的因素，如房地产开发企业的数量和规模、建材和劳动力等。苏南地区商品住房供给侧关键影响因素主要是信息层面和管理层面，如房地产开发企业的预期、政策管理和企业管理等。

（二）商品住房供给侧改革的建议

由本文的研究可知，对于我国来说，中西部地区商品住房供给侧改革的着力点可以参考苏北和苏中商品住房供给侧的关键影响因素，重点从供给主体、生产资料和信息层面的因素着手，东部地区则可以参考苏南商品住房供给侧的关键影响因素，重点从信息和管理层面的因素着手。详实的建议如下：

1.基于供给主体层面的建议。第一，提高房地产市场的准入条件。一方面，可以从注册资本、开发经营年限和人员配备等多方面软硬条件来提高房地产开发企业的资质等级，同时控制该地区不同资质等级的房地产开发企业的占比，使之能够分层次的提供不同结构类型的商品住房。另一方面，应杜绝青睞本地房企、抬高外地知名房企进驻本市门槛的行为，应该吸引品牌房企扩大在苏中地区的市场份额，使其提供高性价比产品，改善本地供给结构。第二，监管房地产开发企业的行为。房地产开发企业为追求利益最大化，通常偏向于投资利润高的大户型、高档住宅、并且想尽办法“囤地”和变相的“捂盘惜售”，针对这种措施，政府相关部门可采取政策导向，使其投资结构合理化，同时，鼓励其通过产品创新来细分占领市场份额，而不应该是投机取巧。

2.基于生产资料层面的建议。房地产生产资料的价格占比较其开发成本较大。除了土地要素的成本比较高、不可控之外，其他要素的成本基本趋于稳定，逐年稳步小幅度上升。本文仅针对土地和技术要素提供建议。第一，合理把控土地供应。江苏省国土资源部门应当加强对市、县住房用地年度供应计划编制工作的指导，按照稳定市场的原则，要求和督促各市、县根据住房建设规划及年度实施计划，结合商品住房累积可售面积总量、未开工住宅用地总量等指标，合理确定住宅用地年度供应规模。对于住房供应明显偏多的市、县，或在建住宅用地规模过大的市、县，应明显减少住宅用地供应量直至暂停计划供应，即“零供地”。对于住房供求矛盾比较突出的热点城市，应根据市场实际情况有效增加住宅用地供应规模，对逾期未开发的房地产闲置土地，应当加大处置力度，依法无偿收回土地使用权或以罚没保证金、支付违约金等形式打击故意囤地行为，控制房地产企业建设进度，保持房地产用地市场供需基本平衡。第二，使用新技术提高商品住房供应质量。在商品住房供需错配、供给大于需求时，增量商品住房应以技术进步来提升其品质，使其符合建筑产业现代化的要求。相关部门应该采取多种手段鼓励房地产开发企业以科技进步和技术创新为动力，加快建筑产业现代化，打造商品住房品质升级。

3.基于信息层面的建议。第一，加强对商品住房价格的监管。对社会反映强烈、价格上涨压力较大的区域和楼盘，及时开展商品住房成本调查，掌握房价真实信息，督促开发企业制定合理的销售价格，避免房价虚高。同时，还要实施差别化的预售制度。对于库存量比较大的城市，应提高资本金和预售门槛，逐步取消预售制度。对于库存去化周期短的城市，则可继续实施预售制度，加大第三方资金监管力度，推行保证金制度和违约金制度。第二，推动住房市场监管服务信息化，建立统一的信息系统管理平台，加大软硬件建设力度，整合、升级相关部门现有的信息系统，覆盖房地产业整个生产周期，集土地管理、住宅建设、房地产交易登记、物业管理和旧房拆改留等多项业务管理服务于一体，并在此基础上，逐步实现市县联网、省际联网、全国联网，形成信息共享、政务公开的综合信息系统。endprint

4.基于管理层面的建议。第一，合理利用政策管理工具。采取土地供应的政策导向，控制土地拍卖市场土地的溢价率。政府相关部门应该积极研究制定房产税，使其发挥出增加财政收入的基本功能，改变以土地出让金增加财政收入的思想。同时，合理控制金融杠杆，严控信贷总量，并实现信贷差别化。第二，企业相关部门也应该打造产业转型升级。一是产品转型，从单一开发走向综合开发。二是业态转型。从开发商走向运营商、服务商。三是市场转型。谋求从国内经营走向海外经营。

5.基于社会其他层面的建议。第一，缓解商品住房空置危机。政府部门可进行低价回购空置商品住房用作保障性住房，擴大公积金缴存范围，采取一系列利好措施吸引农民工进城置业。同时，尽快实施房产税或房屋空置税等，打击投资投机人群。第二，合理推动城市化进程。政府部门应着重培育具有强辐射力的地区经济圈，更多的承接东部地区的产业转移，吸引优秀企业入驻，留住年轻人，并采用财政支出政策来推动旧城区改造和基础设施建设。第三，以经济发展激活房地产市场。只有地区经济呈现持续性增长，居民“钱包”鼓起来，其购房观念才能发生实质性改变，购房需求增加了，部分城市的库存问题也能随之解决，住房供给结构也会随之改变。

参考文献：

1.车海刚.“供给侧结构性改革”的逻辑[J].中国发展观察，2015（11）

2.李抒望.供给侧结构改革的理论与实践[J].武汉学刊，2016（1）

3.崔德营.中国上市房地产企业规模经济与范围经济实证分析[D].福建师范大学，2014

4.贺京同，徐璐.主体行为、预期形成与房地产市场稳定[J].浙江大学学报（人文社会科学版），2011（5）

5.任荣荣，刘洪玉.土地供应对住房供应的影响研究[J].建筑经济，2008（3）

6.康虹.我国商业银行房地产信贷对商品住宅供给的影响研究[D].西南交通大学，2015

7.朱银梁.浅谈高房价的影响成因及调控对策[J].科教导刊（中旬刊），2011（1）

8.Olsen，O. E.The Demand and Supply of Housing Services，A Critical Review of the Empirical Literatur. Handbook of Regional and Urban Economics，1987（2）

9.沈悦，刘洪玉.中国房地产开发投资与GDP的互动关系[J].清华大学学报（自然科学版），2004（9）

10.谢福泉，黄俊晖.城镇化与房地产市场供需：基于中国数据的检验[J].上海经济研究，2013（8）endprint