河南省城镇居民商品住房支付能力研究

◎范松杰

(1.郑州信息科技职业学院；2.河南广播电视大学财会金融学院，郑州450000)

商品房市场在运行过程中，出现了需求与供给不匹配、保障房数量过少、商品房供给结构不合理、价格过高等问题。伴随收入悬殊、贫富差距的加剧，高企的房价使低收入群体购买住房变得愈加困难。2007 年，党的十七大报告明确指出我国社会建设的重要目标是以改善民生为重点，确保人民有房可居。为了实现这一目标，中央相继出台若干住房政策。2012 年，在党的十八大报告中，提出要不断加快保障房建设脚步，不断完善保障房供应体系。2017 年，在党的十九大报告中，强调坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度，让全体人民住有所居。住房制度的建立与完善，归根结底还是由于居民的商品房支付能力不足。住房究竟给居民带来了多大压力？对居民的消费结构造成了多大程度的影响？究竟有多大比例的城镇居民对于商品房具有可支付能力？这些问题须需我们采用科学的测度方法进行客观的探究、分析。

一、文献综述

对于住房可支付能力的研究集中在采用不同的方法测度住房可支付能力。总体来说分为两种，一种是比率法，是一个相对数指标，包括房价收入比法、住房消费收入比法、住房可支付性指数；另一种是绝对数法，主要是指剩余收入法。周仁、郝前进、陈杰（2010）研究了上海地区，结合了剩余收入法与不匹配性，指出收入差距的加大和住宅结构供给的不合理性是造成住房出现障碍的主要原因[1]。邹瑞文（2011）分析了房价、收入、利率对住房可支付能力的影响做了理论分析，采用平均房价收入比、平均住房可支付指数、平均月供收入比对北京市城镇居民的住房可支付能力作了定量分析[2]。范艳（2014）首先采用了定性分析，在定性分析的基础上，采用了剩余收入法对武汉市住房可支付能力做了详细研究[3]。

文献中多偏向使用剩余收入法进行研究，主要在于剩余收入法采用的是绝对数去衡量，在计算方法上更加合理，更具有说服力。该方法引入了居民自身的消费意愿，而不是划定一个标准，超过了这个标准就认为是住房可支付能力。同时，剩余收入法更强调居民的消费结构对购房的影响，计算结果能直观显示每个收入阶层对于各种目标住房的支付差额。

笔者在借鉴剩余收入法测算河南各收入阶层的住房可支付能力的基础上，进一步得出河南省城镇家庭需要保障的比例，运用GM（1,1）测算出2019～2023 年需要保障的家庭户数，为制定保障房政策提供参考。

二、测算原理与模型

（一）剩余收入法的测算原理

判断一个普通家庭是否具有商品房可支付能力，实质就是比较一个家庭的剩余收入与某一标准下的住房支出的大小。若剩余收入大于标准住房支出，则认为该家庭是具备住房可支付能力的，不需要被纳入住房保障的范围内。若剩余收入小于标准住房支出，则认为该类家庭是不具备住房可支付能力的，需要社会及政府的帮助来解决自身住房问题[4]。

1. 数据选取

（1）收入

城镇居民家庭年可支配收入含义为：所有家庭成员得到的可用于最终和其他消费支出和其他非义务性支出以及储蓄的总和，即居民家庭可以用来自由支配的收入，包括统计年鉴中所给出的工资收入等。在计算一个家庭的商品房可支付能力时，采用家庭的实际可支配收入最为合理。根据统计年鉴，河南省城镇居民家庭人均可支配收入在2014 年后分为五个等级，户均规模也分为五个等级。不同等级的家庭年可支配收入=人均可配收入*户均规模。

（2）剩余可支配收入

根据年鉴的分类及数据的可取得性，定义下列实证需要的数据。

剩余可支配收入=城镇家庭年可支配收入-基本非住房支出

基本非住房支出=消费支出-居住支出

（3）住房支出

家庭拥有或使用住房所产生的货币性支出，分为购买性住房支出和租用性住房支出。购买性住房支出包括还贷的住房支出和已经还清贷款后的住房支出。因为笔者考虑的是购买住房支出，所以住房支出在本文特指购买性住房支出中每年需要还贷的住房支出。

（4）商品房单价

根据统计年鉴所给出的数据，商品房单价由商品房销售额除以商品房销售面积得到。

（5）房屋标准

统计年鉴给出了90m2以下，144m2以上，别墅及高档公寓的销售额和销售面积。参考业内普遍处理方法，笔者选取的普通商品房是60m2和90m2，144m2，别墅及高档公寓不予考虑。

（6）贷款标准

根据中央银行及商业银行的住房贷款管理办法，笔者对于首付和贷款年限的处理办法是首付为30%，贷款年限设为30 年，住房贷款利率为2014—2017 年中央行最低的五年期基准贷款年利率4.9%，每年的还款额是按照等额本息还款方法的计算额。

2. 剩余收入法的计算技术路线

根据河南省统计年鉴得到不同收入阶层的人均可支配收入及户均规模，户均可支配收入=人均可支配收入×户均规模。

统计得到不同收入阶层的人均非住房消费支出，则户均非住房消费支出=人均非住房消费支出×户均规模。

年剩余可支配收入=户均可支配收入—户均非住房消费支出

按照等额本息还款法计算标准住房对应的年还款额，比较年剩余可支配收入与标准住房对应的年还款额之间的大小，分析比较各个收入阶层的购房能力。

（二）GM（1，1）模型

灰色GM（1，1）模型应用微分拟合法直接将时间序列转化为微分方程，从而建立发展变化模型，它是一种利用不足信息建立可能充分信息模型的途径，对于含有不确定性的少数据序列预测比较理想。其计算表达式为：

式中 x（0）（t）为原序列，x（1）（t）为一阶累加生成序列，a、u 为辨识参数的估计值。最后由即可得到原序列的拟合值或预测值[5]。

三、实证分析

（一）户均年可支配收入及户均年非住房消费支出的测算

户均可支配收入=人均可支配收入*户均规模，人均可支配收入与户均规模数据均取自河南省历年统计年鉴。

人均非住房消费支出=基本消费-住房消费

户均非住房消费支出=人均非住房消费支出×户均规模

统计数据之后，得到的数据如表1。

（二）标准类型商品房的价格测算

商品房均价=商品房销售额/商品房销售面积

商品房总价=商品房均价×对应的标准面积，数据均来源于河南省统计年鉴。由年鉴数据整理得表3。

表1 河南省2014—2017 年各收入阶层城镇居民户均可支配收入 单位：元

表2 河南省不同收入等级的户均非住房消费支出 单位：元

2014—2017 年，商品房价格持上涨趋势，90平方米以下的商品房，17 年的房价相比于14 年上涨了24%；144 平方米以上的商品房，17 年的房价相比于14 年上涨了31%。

（三）剩余收入法下商品房可支付能力分析

根据剩余收入法的原理，首先需要计算的就是剩余可支配收入。

剩余可支配收入=户均可支配收入-户均非住房消费支出，则可得表4。

第二步计算等额还款法下标准商品房的年还款额。首付按照30%，还款年限定为30 年，贷款利率选自2014 年1 月1 日—2017 年12 月31日中最低的5 年以上中长期贷款利率，即2015年10 月24 日规定的年化4.9%。

标准住房均价=商品房销售额/商品房销售面积

标准住房的总价T=标准住房的面积S×相应均价P

设住房贷款的月利率为r，期数为n，首付比率是p，则按照等额本息还款法每年的还款额H=12×T×(1-p)×[r×(1+r)^n]÷[(1+r)^n-1]

则根据上述公式，计算得到60m2、90m2和144m2的普通商品房的住房年还款额。

根据剩余收入法的计算规则，若年用于住房支付的最大收入大于年还款额，则认为该群体对于住房是具有购买（租住）能力的。否则需要保障。

（四）实证结果分析

对同一种类型的住房来说，从最低收入阶层到最高收入阶层，剩余收入从负值逐渐上升为正值，从最低收入阶层无法支付到最高收入阶层轻松支付，表明收入的高低与住房可支付能力呈正向关系。收入越高，剩余收入越高。

表3 河南省2014—2017 年商品房每平方米销售均价 单位：元

表4 河南省2014—2017 年城镇居民各收入阶层剩余可支配收入 单位：元

表5 河南省标准面积的住房年还款额 单位：元

从表6 看，对60m2的商品房来说，在城镇居民中占比20%的低收入户中，2015 年差额达到2000.99 元，2016 年差额达到 1003.12，已经超过该收入阶层的年剩余可支配收入，支付遇到问题。2014 和2017 年低收入户有一定的支付能力，但却不稳定。此外，一方面笔者设定的计算参数选用了2014 年至2017 年最高的首付率30%和最低的五年期贷款年利率4.9%，而实际中的房贷支付会大于表中的数据，故支付能力会进一步降低。另一方面在前文设定的条件中，剩余可支配收入是扣除了除住房外的基本消费，是家庭的最大可支配收入，比较极端，因此这部分群体完全通过市场去解决自己的住房问题还是有一定的障碍的，这部分人是应该被纳入住房保障群体的。因此对于低收入阶层的城镇居民来讲，住房是非常严重的问题，政府应该给予极大重视，并调整政策等保障这一部分收入群体。而对于低收入户以上阶层的群体来说，对普通商品房的支付从数据分析上看，已经不存在障碍，因此认为这些群体可以通过市场去解决自己的问题。

从表7 和表8 来看，中低收入户对于144m2的普通商品住房的支付存在差额，中等收入对于144 平方米的普通商品房的支付存在一定差额。但这部分群体可以通过购买面积稍小一点的住房来解决自己的问题。而对于中高收入和高收入阶层而言，分析数据结果，他们非但能够在市场上自主购置意愿住宅，还不会影响高质量的生活。

四、结论

（一）河南省城镇居民商品房可支付能力评价

笔者以河南省城镇居民商品房可支付能力为研究对象,对城镇居民的住房可支付能力采用剩余收入法做详细评估，按照实证结果预测了2019—2023 年城镇居民住房需要被保障的户数。根据笔者的研究，主要得出以下结论：

表6 河南省各收入阶层对A类住宅的购买能力 单位：元

表7 河南省各收入阶层对B 类住宅的购买能力 单位：元

表8 河南省各收入阶层对C 类住宅的购买能力 单位：元

从剩余收入法计算的结果来看，低收入户对于60m2的商品房支付能力不足，在部分年度中虽有一定的支付能力，但却不稳定，况且文章设定的条件在一定程度上减轻了房屋的支出，所以这部分人群毫无疑问需要被纳入住房保障群体。对于其他阶层的收入户，考虑到目前的政策覆盖面，笔者将住房保障覆盖面界定为20%。河南省在提供住房时，应至少提供20%的公租房和20%的90m2以下的普通商品房。此外，在确定合理的住房结构后，也要科学设置保障房申请条件，不能将真正需要的群体拒之门外，杜绝寻租现象的发生。因此，合理界定保障房对象也是重要环节。

（二）2019—2023 年城镇家庭需要保障户数

由于城镇居民人口数、户均规模影响因素较多，回归难度较大。且数据之间是一个复杂的非线性关系，变化规律不确定。因此笔者采用邓聚龙教授的GM（1,1）去预测城镇居民人口数和户均规模。

从实证结果分析来看，笔者将保障覆盖面定为20%。以此数据，应用Matlab7.0 软件建立灰色系统预测模型预测2019—2023 年河南省城镇居民人口总数、河南省城镇居民户均规模、河南省需要保障的城镇居民户数，从而预测河南省城镇居民住房保障户数，期望为政府决策提供数据依据，经计算得出如下预测值。

表9 河南省2019—2023 年城镇居民人口总数 单位：万人

同理计算2019—2023 年户均规模预测表10：

表10 河南省2019—2023 年城镇居民户均规模 单位：人

则2019—2023 年城镇居民家庭户数为：

表11 河南省2019—2023 年城镇居民户数 单位：万户

则2019—2023 年城镇居民家庭户数为：

表12 河南省2019—2023 年城镇居民住房保障户数 单位：万户