不同等级城市房地产市场与周期差异性研究

王玥 任惠 石来鹃 袁晓静

基金项目：辽宁省社科规划基金“沈阳经济区空间冲突效应风险评估与防控机制研究”（L16BJY028）；

辽宁省教育厅“类生态系统视角的沈阳经济区空间布局优化研究”（WJZ2016001）

中图分类号：F293.3 文献标识码：A

内容摘要：房地产是国民经济的支柱产业，其市场具有显著的区域差异性。本文采用不同等级三类城市的2002-2015年房地产供需市场统计数据，应用主成分分析法和谱分析方法，并结合对应时期的房地产调控政策，进行房地产供需市场和周期的差异性研究。结果表明：各城市供给市场的增速为：二线﹥三线﹥一线，需求市场特征各有差异；二线城市供给周期长于需求周期，供需不平衡，其他城市相对稳定；房地产调控政策对市场需求影响大，效果显著，而对供给市场影响较小。

关键词：房地产市场 周期 差异

引言

由于土地的空间异质性，导致房地产业具有区域差异性。2000-2008年期间，各城市房地产业蓬勃发展，2008年金融危机爆发以后，调控政策方向改变，因此房地产市场出现区域分化趋势，不同等级城市的房地产供需市场分异性、周期差异性尤为明显。我国房地产市场运行很大程度上受政策的影响，随着政策调控力度和方向的改变，不同发展程度的房地产市场所反映出的变动规律不同。已有房地产市场研究大多针对某一特定地区，且研究多是在单边市的时期。要差别化制定区域房地产发展政策，全面、实时地了解各区域房地产供给和需求市场状况是必要途径。

房地产市场的差异性主要集中在中东西部地区、城市间的对比研究。房地产市场的数据指标处理方法主要有单一指标法、扩散指数法、合成指数法、聚类分析法、概率赋权法等。合成指数法能很好的反映转折点，一般采用较为客观的主成分分析法来处理数据。对时间序列数据进行周期性分析一般采用谱分析法，能较好地识别房地产周期的长度。

本文分别选取我国不同等级线的城市，利用主成分分析法和谱分析法，从供给和需求的角度出发，分别对三类城市房地产市场和周期进行对比分析，探究各区域房地产供需市场波动与周期差异性的特征及主要原因，以及对政策的敏感程度，揭示供求机制下的房地产市场的波动规律，以期为制定区域性调控政策、合理进行房地产规划提供依据，对实现区域房地产供求市场的健康发展及区域经济协调发展有着重大的理论和实践意义。

实证分析

本文在三类城市中各选取了两座城市，分别是一线城市：北京市、上海市；二线城市：杭州市、重庆市；三线城市：贵阳市、呼和浩特市。

（一）指标选取及数据来源

指标选取。选取资本、土地、房屋三个要素综合衡量房地产供给市场状况；选取购买力、成交价、成交量三个要素综合衡量房地产需求市场状况（见表1）。

数据来源。本文原始数据均来源于2003-2016年的《北京统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、《重庆统计年鉴》、《贵州统计年鉴》、《内蒙古统计年鉴》。

（二）合成指标

利用主成分分析法，将原始变量具有一定相关性的多维系统以降维的方式，重新组合成具有独立且保留原始信息特点的一维指标系统，达到简化的目的，从而形成衡量房地产市场供给和需求的综合指标。

首先对原始数据标准化。继而利用SPSS软件进行因子分析，通过降维处理的方式，对标准化后的数据进行相关系数矩阵计算，得到特征根和方差贡献率，并根据累计方差贡献率分别确定供给和需求类的主成分。最后对各类主成分分别加权求和，以各主成分的贡献率为权重，即得每年的房地产供给与需求的综合评价值（见表2）。

（三）识别市场周期

时间序列平稳性检验。为保证谱分析的有效性和收敛性，平稳性检验尤为关键。对房地产供给与需求的综合指标值S和D，进行ADF单位根检验，直到供给序列和需求序列差分的T统计量小于95%置信水平下的临界值，检验结束，得到平稳的时间序列。结果表明，各城市S、D经过一阶或二阶差分后，均成为平稳的时间序列，并作为谱分析样本。

频率分量和谱密度值计算。合理确定截断点M和频率分量的个数m，可以保证谱密度估计值的一致性和无偏性。通常，当N<50时，M=N/2，m=（1，2，…，M）。样本数据为14个，因此M=14/2=7。利用快速Fourier 变换（Fast Fourier Transform，FFT） 绘制频谱图。将数据中心化（即用原始数据减去其平均值）。中心化的数据均值为0，对中心化的数据进行FFT变换，其周期更为明显。快速傅里叶变换要求数据必须为2n个，因此，通过在数据后面加0的方式延长样本数据的个数至16个，符合M=16/2=23=8。按照谱密度公式对谱分析样本数据进行计算，得到不同频率分量对应的谱密度值。

周期识别。根据谱密度值，可以得到各城市供给、需求序列的谱密度曲线，曲线上凸起的拐点（谱峰）中谱密度值最大的点称为谱峰，对应的是周期（见表3）。

结果分析与讨论

（一）市场趋势对比分析

分析三類城市房地产市场供需总体趋势（见图1、图2）。供给曲线斜率表现为：二线﹥三线﹥一线，表明二线城市房地产供给增速最快，其次为三线城市，而一线城市供给增长速度最慢。三类城市中，二线城市差异最小，供给持续平滑增长；一线城市北京供给呈波浪式增长；三线城市在研究期末出现分化，呼和浩特市供给下降，而贵阳继续增加。需求角度，三类城市增加速度差异不大，一线城市需求变化相似，只有三线城市贵阳波动较大，尤其在研究期末，其增加幅度远高于其他城市。从市场供需综合角度分析，一线城市需求增速高于供给增速；二线城市供需互有涨跌，但整体偏离较小；三线城市偏离幅度较大。结果表明，不同等级房地产市场供需具有各自特点。

（二）市场周期对比分析

从市场周期角度，三类城市需求周期差异较小（2-2.7a），供给周期差异较大，且供给周期普遍大于需求周期。供给周期最快的为一线城市（2.7a、2.3a），二线城市供给周期均为8a。

市场需求体现于购买意愿和购买能力的综合。三类城市的需求周期差异较小，说明各个城市的消费者购买能力变化趋势一致，购买意愿影响因素同质化，且对市场变化反应较迅速。供给市场二线城市（杭州、重庆）周期8年，说明其供给趋势变化方向性强，上述两个城市在研究期内，城市规模不断扩张，土地供给面积持续增加，因此其周期较长。二线城市多为省会等区域中心城市，城市用地处于粗放型的高增长时期，城市土地供给潜力较高。三类城市中，一线城市和三线城市供给周期和需求周期差异较小，表明房地产市场基本保持了供求关系的均衡发展；而二线城市的供给周期长意味着市场供求关系不匹配且处于供给旺盛阶段。

（三）房地产政策影响对比分析

房地产市场影响因素繁多，作用機制复杂。政府的宏观调控政策对各城市房地产市场的影响，主要作用于供给、需求两方面。严管土地、调整住房供给结构、信贷调整等是针对供给市场的调控手段；调节住房贷款成本、税收等方法是对需求市场的调控手段。调控政策对供求双方有正向或逆向的影响，存在一定的周期性。将2005-2012国家针对房地产市场的政策罗列，发现市场需求的拐点均为国家政策拐点时点（2005、2009、2012）（见图2），政策对房地产市场需求的影响显而易见（见表4）。但是，市场供给方面并没有随政策变化而相应出现拐点。因此，房地产市场调控政策对市场需求影响大，作用效果及时且显著；而供给受到土地供应、项目开发周期影响，效果不显著。这一点也可由北京房地产市场供需周期变化得到验证。与已有研究结果相对比，北京房地产市场相比十年前，供给周期变化较小（2.8a-2.7a），而需求周期波动加快（2.8a-2.3a）。

结论与建议

不同等级城市房地产市场供需变化趋势存在显著差异。房地产调控应分区域、分城市进行调控，实行差异化政策，以达到精准调控。在具体政策方面，由于需求对政策反映最直接，针对市场需求调控政策方向应相对稳定，防止人为加快市场波动；而针对市场的供给调控政策应综合城市规模、土地、资本、人口流动等情况，差异制定，或通过相关影响因素的间接调控，达到市场调控目的。

不同等级房地产市场供需周期存在显著差异。房地产企业可以通过跨等级城市组合发展，利用区域梯度转移等方式来“延长”房地产周期时间降低市场周期差异引起的风险。此外，房地产企业可以通过需求周期变化，把握土地储备和项目开发节奏。

三线城市市场突变性更强，波动更大。三线城市市场规模相对较小，易受影响，规律性较差。中国三线及以下等级城市数量巨大，选择研究对象很难兼顾数量和区域代表性。但是，从不同等级城市对比角度，分析结果是可信的。进一步研究中，可从区域和城市角度通过聚类分析，形成具有代表性的样本进行对比分析，从而对房地产市场运行机制进行深入探讨。

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