租售同权背景下房价与租金的关系研究

强群莉,张伟

(1.安徽建筑大学经济与管理学院,安徽 合肥 230601;2.安徽省建筑经济与房地产管理研究中心,安徽 合肥 230601)

0 引言

自住房制度改革以来,中国房地产业迅速发展,房价不断高涨,许多大中城市工资上涨速度大大低于房价上涨速度,普通家庭不堪买房重负。2020年8月,央行、银保监会等机构对房地产企业剔除预收账款后的资产负债率、净负债率及现金短债比做出了规定,即“三道红线”。2021年政策实施后,供给侧烂尾楼事件频频出现,房企盲目扩张导致大量房屋滞销,种种因素使得人们对购房更多是持观望态度。但是,大城市每年都有毕业生、新家庭等大量人口流入,这些新流入人口对住房有着刚性需求。如何匹配好房地产市场的供给和需求,进而求得稳健发展是目前亟待解决的问题。供求关系的重要影响因素就是价格,房价和租金这两个价格指标对房地产市场供求体系起到重要作用,研究房价与租金的关系对房地产市场稳定发展乃至整个社会发展具有重要的现实意义。2022年10月16日,党的二十大报告再次强调,坚持“房住不炒”,强调房屋的居住属性,提出加快建立租售并举的住房制度。租售同权政策的实施,让居民通过租房也可以享受和买房一样的公共服务,是推动租售并举的重要举措,有助于稳定房价、缓解住房供需矛盾。

1 文献综述

1.1 房价与租金的关系研究

1.1.1 正相关关系

叶君波[1]对住宅价格与住宅租金的内生性关系进行实证研究,得出住宅价格对住宅租金存在强单向正向作用。李宁[2]在房地产市场消费与投资内生属性的理论框架基础上对房价和租金的变动关系进行了实证分析,结果显示房价在短期和长期对租金都有影响,但租金却不能对房价构成有效影响。郑文娟[3]研究得出,长期上,我国城市住房价格对住房租金有显著的正相关影响作用,而住房租金却对住房价格没有显著的影响作用。杜红艳等[4]认为我国房价和租金短期相互独立,房价是租金变动的长期原因。

1.1.2 双向相关关系

龙驰等[5]通过PVAR模型及差分机制检验,得出中国住房租购月度价格相互关系影响明显,且住房月度房价是住房月度租金的格兰杰原因。李逸梦[6]将房价与租金放入两个不同的系统中构建联立方程模型,研究得出的结论:买卖市场的房价与租赁市场的租金显著正相关;租赁市场的租金与买卖市场房价显著正相关。张所地等[7]研究发现:房价和租金之间的关系因城市而异;东部经济区沿海城市和中西部经济区城市房价与租金呈现正相关关系,但两个经济区租金和房价之间的影响程度不同。与上面得出相似研究结论的还有杨笑然[8],其收集北上广深2014—2019年的月度面板数据,发现房价和租金两者之间相互影响且同向变化,租金对房价的影响要强于房价对租金的影响。

1.1.3 相对独立或者背离

杨业伟[9]研究发现中国房价和房租的走势基本没有相关性,甚至有负相关关系。周永宏[10]认为当前我国房价和租金被分隔到垄断竞争市场和完全竞争市场,两者有相对独立性。张屹山等[11]的研究结果表明房屋租赁市场在房价形成机制中相对独立,房屋租赁市场和房屋销售市场之间的影响微乎其微。董藩等[12]从我国现实数据发现房价与租金受各种因素的干扰而呈现出非正比的背离关系,房价与租金背离的缘由是土地制度导致市场供给短缺,体制转轨使得住房需求激增,居住文化加剧供需矛盾。

1.2 租售同权政策对房价和租金的关系研究

向为民等[13]认为租购同权的目的在于改变购房偏好,鼓励租房,回归住房的居住属性,让更多的人有房可居,从而抑制和稳定房价。丁一洲[14]发现在实施租售同权政策的城市,房价得到了有效的抑制,政策对经济水平高的城市影响更大。赵华平等[15]认为租售同权政策对房屋买卖价格和租赁价格都具有抑制作用,且对房屋买卖价格的抑制作用大于对房屋租赁价格的抑制作用。

综合上述文献来看,现有研究大多是站在不同的角度去探讨房价和租金的关系,并且得出的房价和租金的关系存在较大的分歧,将房价细分以新建房价、二手房价为研究对象探究对租金的关系的研究相对较少,在租售同权政策大背景下,新建房价、二手房价对租金关系的研究比较欠缺。鉴于此,本文尝试从这两方面研究房价和租金的关系。

2 实证研究设计

2.1 样本选择和计量模型设定

考虑到我国住房租赁市场主要集中在大中城市,并且需涉及租售同权政策的试点城市,以此为标准选取21个大中城市为研究对象①,采用2011—2021年年度面板数据,对面板数据进行模型检验,从模型检验结果选择固定效应模型进行回归分析,具体模型如下:

Rentit=αij+αjP1it+α2P2it+βXit+ni+λi+εit

(1)

式中:i代表城市;t代表年份;Rentit为t时期i城市的租金价格;P1it为t时期i城市的新建住宅价格指数;P2it为t时期i城市的二手住宅价格指数;Xit为城市的其他经济指标,包括城镇居民人均可支配收入、人口自然增长率、住宅竣工面积、住宅销售面积;ni、λt分别为城市、时间固定效应;εit为随机扰动项。

2.2 变量选取和数据来源

被解释变量:租金。租金价格是按照城市各小区租金价格取平均值得出。数据来源于国家统计局、安居客、58同城。

核心解释变量:新建房价、二手房价。新建住宅价格指数用于衡量新建房价,二手住宅价格指数用于衡量二手房价。新建住宅价格指数和二手住宅价格指数均以2010年为定基(2010年=100),对原始数据进行调整,采用同比月度价格指数叠加的计算方式得出年度价格指数。数据来源于各大城市统计年鉴和国家统计局。

控制变量:具体包括城镇居民人均可支配收入、人口自然增长率、住宅竣工面积、住宅销售面积。数据均来源于各大城市统计年鉴、《国民经济和社会发展统计公报》。

表1列示了所有变量的描述性统计结果。租金价格的均值为79.5,表明选取的这些城市租金大多处于较高水平,最大值高达249.5,最小值仅为19.3,意味着不同城市在不同年份的租金价格水平存在较大差异。在进行模型回归之前,为了减少异方差问题,将变量租金价格、新建住宅价格指数、二手住宅价格指数、城镇居民人均可支配收入、住宅竣工面积、住宅销售面积进行对数化处理,后续不再阐述。

表1 描述性统计结果

3 实证结果分析

3.1 单位根检验

为避免非平稳序列建立的回归模型可能会带来伪回归的问题,先对变量进行单位根检验,保证变量平稳。运用Stata 16.0软件对面板数据中的7个变量进行单位根的平稳性检验。其中,同质单位根检验采用适合短面板数据的HT检验,异质单位根检验采用ADF检验和IPS检验。

表2为单位根检验结果。被解释变量租金价格、核心解释变量新建住宅价格指数和二手住宅价格指数皆经过一阶差分,面板单位根检验拒绝原假设,表明差分后变量是平稳的。控制变量城镇居民人均可支配收入和住宅销售面积皆拒绝原假设,表明变量平稳。控制变量中人口自然增长率、住宅竣工面积有部分数据缺失,结果未在表中展示。针对这两个变量采用适合非平衡面板数据的ADF检验进行单位根检验,人口自然增长率一阶差分后的P值小于1%,拒绝原假设,表明变量平稳。住宅竣工面积的ADF检验结果在一阶差分前就已拒绝原假设,表明变量平稳。因此,变量租金价格、新建住宅价格指数、二手住宅价格指数需要进一步进行协整分析。

表2 单位根检验结果

3.2 协整分析

通过Westerlund、Pedroni两种协整检验方法看出租金价格、新建住宅价格指数、二手住宅价格指数3个变量是否存在一种长期均衡的协整关系。如表3所示,原假设为不存在协整关系,3个变量均在1%的显著性水平上通过协整检验,拒绝原假设,认为3个变量之间存在长期均衡关系。

表3 协整检验结果

3.3 F检验和Hausman检验

表4中,Hausman检验结果P值小于1%,表明选择固定效应模型;F检验结果P值小于1%,表明选择固定效应模型,故总体回归结果以固定效应模型结果为准。

表4 回归模型选择检验结果

3.4 回归分析

3.4.1 基准模型回归分析

表5是基准模型回归的结果,模型1～4均采用固定效应模型进行回归。模型1和2没有添加控制变量,模型3和4 添加了一系列控制变量。通过表5可以发现,所有模型的新建房价、二手房价皆对租金有显著的正向影响。说明我国大部分大中城市的房价对住房租赁市场中具有代表性指标租金价格会产生促进作用,模型3和4新建房价的系数分别约为1.05和0.77;二手房价的系数分别约为0.51和0.62,且表现非常显著。平均而言,新建房价每增加1个百分点,则租金价格相应上升约1.05%和0.77%;二手房价每增加1个百分点,则租金相应上升约0.51%和0.62%,意味着随着新建房价和二手房价的上涨,租金价格也会上升。此外,无论是否控制时间固定效应,新建房价都大于二手房价对租金价格的促进效果。而在控制时间固定效应后,城镇居民人均可支配收入这一变量从在10%统计水平上不显著变成在1%统计水平上显著,且是负向影响关系。从分流需求的角度解释,可能因为目前中国家庭受到一些传统观念的影响,例如“居者有其屋”“结婚前必须买房子”等,人们内心的想法不是去租房,而是用积蓄去买房或者先付首付。这样一来,购房市场需求量增加,相应地租房市场需求量会减少,导致租金下跌,产生城镇居民人均可支配收入抑制租金上涨这一情况。人口自然增长率对租金并没有产生显著变化。住宅竣工面积对租金有较为显著的抑制影响,说明住宅竣工面积越大,租房市场的供应量增加,导致租金下降。住房销售面积对租金有显著的促进作用,说明住房销售面积越大,表现出人们对房屋的需求量越大,导致租金上升。

表5 基准模型回归结果

3.4.2 实施租售同权政策前后房价租金影响关系

为实现人们对住房的刚性需求,逐步使租房者与购房者在公共服务上享受同等权利,2017年7月广州率先提出租售同权政策,随后,住建部等8个部门宣布,广州、深圳、南京、杭州、厦门、武汉、成都、沈阳、合肥、郑州、佛山、肇庆等12个城市作为首批住房租赁试点单位[16]。分样本选择10个实施租售同权政策的城市②,选取这些城市的标准是它们均在2018年之前相继出台该政策。房地产市场宏观调控政策具有一定的滞后性,故以2018年划分城市实施租售同权政策的前后。

模型5和6是10个城市实施租售同权政策前,时间节点为2011—2017年;模型7和8是10个城市实施租售同权政策后,时间节点为2018—2021年。如表6所示,10个城市在实施租售同权前后两个时期新建房价、二手房价对租金价格影响效果各不相同。实施租售同权前,新建房价、二手房价对租金有显著的正向影响;实施租售同权后,新建房价对租金表现不显著,二者之间相互独立,租金基本不受新建房价的影响,在控制时间固定效应前,二手房价对租金也没有显著影响。

表6 出台租售同权政策前后回归结果

4 稳健性检验

在分样本中,10个城市是否的确由于租售同权政策的实施导致房价对租金的关系发生变化?有没有可能存在2018年后其他政策影响房价对租金的关系?还是这些政策碰巧与租售同权政策实施的时间相吻合而已?基于上述疑问,有必要分析其他调控政策造成房价对租金的关系发生变化的可能性。

近年来,我国出台的其他调控政策主要包括限售、限购和限贷等,这些政策主要影响住房销售额、销售面积等指标。控制变量包括住房销售面积,所以,将住房销售面积这一控制变量剔除后,进一步做回归分析,假如出现的结果和上文相似或者显著性水平没有发生变化,则表明其他政策造成房价对租金关系发生变化的影响较小。由表7得出的检验结果可知,政策实施前后房价对租金的关系与实证分析部分的结论基本保持一致。因此,可以认为房价对租金的关系发生变化是由于租售同权政策的实施所导致。

表7 稳健性检验

5 结论与政策建议

以全国21个大中城市2011—2021年租金价格、新建房价和二手房价数据作为分析样本,实证检验新房价格、二手房价格对租金的影响,同时选取实施租售同权的10个城市进行新房、二手房价格对租金的影响研究,得出以下结论:新建房价和二手房价对租金有显著的正向影响,存在长期均衡关系。进一步从21个城市中选出实施租售同权政策的10个城市分析发现:实施租售同权前,新建房价、二手房价对租金价格有显著影响作用;实施租售同权后,新建房价对租金价格基本相互独立,在控制时间固定效应前,二手房价对租金没有影响作用。另外,研究发现,城镇居民人均可支配收入对租金起到抑制作用。一直以来,由于受到“重售轻租”思想的影响,尽管租房会产生一定的福利效应,但人们选择购房的意愿未发生重大改变。作者认为这种现象反映了租售同权政策还未成熟,住房租赁市场发展不完善。

据此,提出以下建议:第一,着力推进租售同权政策,完善租售同权机制建设。我国一线、二线城市都有房价高、人口流入量大的特点,要落实党的二十大报告“房住不炒”,做到既要控制房价又要保障居民的住房需求,租售同权政策的推进和机制建设是一项重要举措,是落实“房住不炒”的重要保障。第二,加大热点城市租赁住房的供给。引导房地产业增加租赁住房的供给量,引导市场合理、有序地盘活存量,增加租赁住房数量,把重点放在住房租赁供给侧结构性改革方向上。第三,鼓励支持热点城市中的租房机构提供更好的租房服务,尽量消除租赁双方的信息不对称现象,给租赁双方提供便利,促进房屋租赁市场不断完善。

注释：

①选取的21个城市样本有北京、上海、深圳、厦门、广州、杭州、南京、沈阳、合肥、武汉、宁波、天津、福州、青岛、济南、石家庄、重庆、西安、呼和浩特、长沙、银川。

②选取实施租售同权政策的10个城市包括北京、上海、深圳、厦门、广州、杭州、南京、沈阳、合肥、武汉。