新一线城市住房“以租代购”政策实施效果的实证研究

黄鹏 仇子幸 陈程

摘要： 受到外来人口涌入的驱动，杭州、成都和苏州等新一线城市的住房价格在短期内快速增长，引发了一些新市民的居住难题，也在一定程度上影响了新一线城市对人才的吸引力。为解决这一问题，新一线城市将“以租代购”的住房市场模式作为未来解决新市民居住问题的良方。但通过对苏州市的实证研究发现该政策的实施并不理想，行政手段趋向于无效化，金融手段仅对住房成交价格存在显著影响，出现了住房买卖价格上升而租赁价格下降的现象。

关键词： 新一线城市  住房市场  以租代购

一、引言

“房子是用来住的，不是用来炒的”这是习总书记在党的19大报告中对于未来房地场市场，尤其是住房市场发展的重要指导思想，其核心是使住房回归到“住”的商品属性，逐渐弱化“炒”的投机属性。据住建部的统计资料，自2000年起全国流动人口占比由8%增至18%以上，全国平均首置年龄从2014年至2016年间呈现显著滞后：北京、上海由原来的36岁增至38岁;而南京、深圳、天津由原来的33岁增长至36岁;厦门、东莞则由原来的34岁增至37岁。“用租赁住房代替购买住房”，这是学界所普遍认同的一条解决一线及新一线城市住房价格过快上涨以及解决新市民住房问题的可行道路，这就说明中国的住房租赁市场潜力巨大。链家的统计报告显示：全国约有1.6亿人在城镇租房居住，未来3-5年，中国将有约2亿人进入租房市场，而世联行2016年的报告显示中国的流动人口规模在2014年已达到2.45亿，其中超过77%为80后，72%的流动人口通过租房居住，租户规模巨大，人口红利远未释放。

从总的住房租赁市场盘子看，出租房约有1亿套，90%以下为个人出租，品牌公寓企业即长租公寓品牌总占有率小于2%，开发商自持经营的居住用房不足1%。从租金规模上来看，未来3年，租金规模将超过1.5万亿元。规模化租赁企业空间巨大。预计到2020 年，中国自有存量住宅将达到2.5亿套，其中0.9亿套被用于租赁。自有存量住宅数量庞大。2020年，房屋资产管理价值将达到150万亿元左右。未来租赁市场将继续呈现典型的量（租赁人口）价（租金）齐升态势，进而推动市场规模（租金GMV）的快速增长。但美好的市场前景是否意味着“以租代购”这种理想的住房市场政策就可以解决城市居民住房成本过高的问题，还需要通过实证研究的方式予以证实。

二、苏州住房市场现状

作为新一线城市的典型代表，苏州市利用紧靠上海的区位优势，和自身良好的经济发展水平与居住条件，成为了上海人口外迁的主要目的地之一。苏州市2017年常住人口在2003年590万人的基础上翻了近一番，达到了1069万人，新增人口中绝大多数属于劳动力人口，人口的迁入在过去15年间将住房交易价格从均价3000元推高至15000元。

从理论看，大量的迁入人口理应被挤入到了房屋租赁市场，苏州市的住房租赁价格也应随着需求的增加而上升，但从2015年以来的苏州住房出租总价走势和分布图来看，苏州从2015年年底开始，房价带动租金经历一波增长后，2017年至2019年逐步趋缓，部分地区租金回落，500-1000元/月的租金区间占比最大，达到23.6%，横向对比苏州与其他城市租金的成交总额可以发现，苏州排名第6，低于北上廣深以及天津，与重庆相持平。

苏州为什么会呈现出房价上涨而租金倒挂的现象呢？首先我们来看一下租金-房价对比走势图。图中黄色折线表示供给价格，也就是房屋的平均单价;红色折线表示价值，价值=该月平均租金×12个月×30年，我们可以将它看成租金水平。

可以看到2013年6月至2015年12月，租金和房价还是保持着相对正向的线性关系。然而到了2015年的12月，房价突然飙升，而租金还是保持着和原来差不多的水平，到了2017年6月，房价又有一波比之前更迅猛地增长，随后趋近平稳，然而租金却非但没有剧烈地波动，甚至还呈现出了下降的趋势。也就是说，在这两个时间点上出现了使房价增长但却并没有改变供需关系的事件。

2015年12月召开的中央城市工作会议指出“化解房地产库存是2016年经济社会发展五大任务之一”，并在2016年中上旬公布了去库存的实施计划：“三年内计划消化商品房库存500万平方米”。同时，采取“分区施策、分类指导”的方式。比如，商品住房房价上涨较快、去化周期本身就比较短的工业园区、吴中区、相城区、姑苏区、高新区，要以满足自住刚性和改善性住房需求为主，遏制投机性需求;张家港、常熟、太仓、昆山、吴江则着力缩短商品住房去化周期，同时住房贷款利率的提高使得购买住房的成本日益增加。在遏制新建住房和推动库存住房销售的政策背景下，2016年苏州市住房销售均价由人民币10，692元/m2上涨到14，587元/m2，环比上涨36.43%。受到追涨情绪的影响，住房租赁者普遍认为与其将资金用于租金支出，不如用于贷款支出，以对冲未来的不确定性风险，出现了租房市场向购房市场流动的现象。住房数量增加，同时租房需求下降，这就可能导致目前市场所出现的住房市场“买卖价格上升而租赁价格下降”的现象。

从定性分析部分可以看到，以“租售同权”为代表的行政调控措施并没有表现出所期望的调控效果，那以“房贷利率”为代表的金融调控手段又是否能够发挥出其应有的效果呢？这还需要进一步采用定量分析的方法进行确定和分析。

三、相关性分析及结论

各要素间的相关性分析目标是研究房屋贷款利率对于住房市场的影响是否真实存在以及在哪一个维度上所受影响最为明显。

首先，将数据分别以年为单位进行加工统计出年度数据，利用统计分析软件SPSS分别进行双变量相关性分析（Person相关系数、显著性检验为双侧）。由于篇幅限制，表2仅展示分析用数据各年份的平均值，在相关分析中采用的是2013年至2017年的月份数据。

通过相关性分析，我们得到下面的结果：

从相关性分析的结果上分析可得：房贷利率与租金的sig（双侧）=0.786;房贷利率与买卖均价的sig（双侧）=0.015*;房贷利率与新房供给量的sig（双侧）=0.286;新房供给量与买卖均价的sig（双侧）=0.667;新房供应量与租金均价的sig（双侧）=0.762;租金均价与买卖均价的sig（双侧）=0.67。从数据可知除房贷利率与住房买卖均价之间存在显著的相关性外，其他要素之间均不存在显著相关性。表明在苏州市通过金融手段调节住房市场的效果并不明显，同时租金和房价之间也不存在显著的互为影响的关系，这超出了对于地产的一般认识。从供求关系的角度来讲，大量的人口流入加上政策的加持使得房地产价格升温，部分购房者会被挤出转而投入租赁市场。而大量的外来务工人员也会作为刚需投入到租赁市场当中，那么租金会和房价一起水涨船高，但通过分析苏州的房价和租金，我们得出了房价和租金不相关的结果。该结果证明在苏州市内，利率等房地产调控工具不但在短期无法发挥其调控功能，也对中长期的房地产调控无效，这一结论证明数据的背后暗藏着当前市场中的一些特殊原因：首先，对于大量涌入到新一线城市的定居者，曾经一线城市的房价飞涨已经带给了他们深刻的记忆，尤其是部分从一线城市退出到新一线城市的居民，持有房屋是一个对抗未来不确定性的必然选择，因此不论利率等短期政策如何变化，都无法阻止新居民购买住房;其次，“租售同权”等住房租赁市场的利好消息还未正式落地，绝大多数新一线城市还没有就租房者的城市资源保障制定完善且可执行的计划，因此在利率上涨和住房买卖价格上涨的大趋势下，新市民均选择购买，而不是通过租赁来解决家庭的住房问题;最后，中国传统文化中对安土重迁的文化习俗，使市场参与者普遍认为只有自持住房才能获得安定的生活，租房居住仅仅是购房前的过度。

参考文献：

[1]郭文伟.中国多层次房价泡沫测度及其驱动因——兼论我国房地产调控政策的实施效果[J].经济学家 2016，10：31-37.

[2]孔煜.利率与房价关系的认识[J].建筑经济，2007.09：86-89.

[3]徐建国.低利率推高房价：来自中国、美国和日本的证据[J].上海金融.2011.12：5-13.

[4]姚涛.房产税能抑制房价泡沫吗？——基于因子实验的检验[J].中央财经大学学报，2013.12：1（6）.

[5]张所地.房地产宏观调控影响下的房价与租金关系研究——基于中国35个大中城市的面板数据实证分析[J].数理统计与管理.2014，33：305-316.

[6]葛丰.房地产调控应更具前瞻性系统性[N].新浪财经.2016年9月28日.

[7]胡毓菁.苏州老龄化程度再加重：2017年增加7.5万老年人[N].人民网.- 2018年1月3日.

[8]李鹏飞.苏州房贷涨价已超北上广[N].新浪新闻.2018年2月4日.

[9]蘇州房价走势分析[OL].中国房价行情网，http：//www.creprice.cn/market/su/forsale/ALL/11.html.

作者单位：江苏科技大学张家港校区商学院