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房价高企,成因几何?一个零散文献的梳理

推文人 | 郑乾达 
提要
本文首先对有关中国房价泡沫的分歧作一个简要介绍。然后从需求和供给两个方面,梳理房价的影响因素。这些因素包括:人力资本、性别比例、收入差距、市内交通、过度反应、社交网络、官员特征、腐败治理。本文只关注那些“有意思”的零星文献,仅能算作零散考察。
 
从“任泽平入职恒大”看经济学的价值
 
2017年底,任泽平出任恒大集团首席经济学家兼恒大经济研究院院长(副总裁级),高职高薪引发地产圈热议。出于任泽平与刘鹤总理的某种师承关系,坊间往往将此举解读为“政治考量”,却没有人关心任的“科班出身”和“学者背景”,更不用说那些颇具影响力的研究成果。事实上,任泽平先生价值几何可以从稀缺性和成本收益两个角度稍加考察,从这个意义上来说,这是一笔颇具性价比的生意。
 
首先看稀缺性。中国以经济学谋生的人士不计其数,每年毕业的经济学相关专业博士可能数以万计。然而,生于“象牙塔”且活跃于企业界的学者并不多见,有真知灼见者更是寥寥。如果笔者这样的不学无术之徒可以作为分母,以与任泽平水准接近的学者作为分子,这一比值恐怕小得可怜。每个人都清楚资源有限和需求之间的紧张关系,任的价值不言而喻。
 
再看成本收益。之于房地产业,1500万的年薪算不上天价,1500万带来的收益远超成本。“长期看人口,中期看土地,短期看金融”是对房地产业发展极为凝练的概括,“新周期”也是对中国政治经济的明晰刻画。这些理论的市价几何?我们不妨从一个细小的切口寻找证据。自任泽平加入恒大以来,几篇研究推文广为传阅,流量时代,阅读量本身就有巨大的商业价值。要知道,那些兜售情感、贩卖情怀的“咪蒙们”早已身价不菲。
 
任的到来至少在政策解读、趋势判断、企业品牌和社会形象等诸多方面带来收益。此处,笔者必须强调,所谓政策解读,绝非离制定者“更近”这么简单,政策背后是对现实的把握和规律的遵循。
 
关于房价“泡沫”的分歧:从任志强与甘犁的空置率之争谈起
 
回归正题,地产圈另一位知名“任”氏当属任志强先生。任先生素有“任大炮”之名,观点犀利可见一斑。“任大炮”对中国房价泡沫之说抱有异议。2014年,西南财大中国家庭金融调查与研究中心 (CHFS)的数据(2013年度)显示:全国城镇地区住房空置率为22.4%,约为4900万套住房。任志强从住宅竣工数量和拆迁面积推算,认为CHFS的空置率数据高估。CHFS主任甘犁教授给予了回应 (甘犁,2014):第一,国家统计局的竣工面积不包括自建房;第二,非自建房中的小产权房和农村集体使用权房不在竣工面积统计口径;第三,任高估了拆迁面积。也就是说,任志强低估了空置率。另外,CHFS的空置率包括一部分因统计口径变化“带房进城”的原农村居民,也包括那些异地就业造成的本地空置。可见,统计口径会对泡沫的量化产生干扰。
 
所谓泡沫,指资产价格超过其基础价值的部分。度量层面,除空置率外,房价收入比、租售比是较为常用的指标,单位根、协整法或计量模型等更多出现在学术文献中。以房价收入比为例,国际上通行的作法是比较中位数收入与中位数房价,但国内往往以房价均值与收入均值的比例代之,由于商品房单价差距悬殊,均值远高于中位数,而收入均值往往只统计工资性收入,分子高估、分母低估导致中国的房价收入比被严重夸大。任志强对此有很好的阐述。此外,当房价调控成为政策目标,统计系统公布的房价往往低估真实价格,比如城市不断扩容,撤县变区,此时房价被稀释。Chow and Niu(2015)的研究表明,中国1987到2012年的房价上涨主要由供求决定,没有发现泡沫的影响 。《Demystifying the Chinese Housing Boom》(Fang et al.,2015)一文同样证实了中国的房价上涨与收入增加相当 。任志强认为中国的住房需求远未得到满足,大量不具备基本生活功能的老旧房屋有待更新 ,董藩也认为大城市住房需求只增不减 。
 
当然,不少文献支持泡沫说,此处仅举一例。刘海云、吕龙(2018)最近的研究表明传染效应是导致房价泡沫的重要因素,这种传染表现为由东向西、自中心向外围扩散的特征,不同城市各自扮演着“领导者”、“跟随者”、“经纪人”、“双向引导者”、“独行侠”等不同角色 。有观点认为,房价泡沫挤出了消费需求,掣肘经济转型。与此相对,一方面泡沫的量化存在分歧,另一方面人力资本提升、性别比例失衡、收入差距扩大、交通设施改善等等都可以对房价上涨给出科学解释。并且住房作为资产也具有很强的财富效应,反而促进消费 。比泡沫争论更有意义的是探寻那些影响房价的因素。
 
3.房价影响因素
 
关于房地产的影响因素,本文只关注那些有意思的研究,至于城市化等宏观因素,业内耳熟能详,此处不再赘述。特别的,房地产业是政企关系密度最大的行业之一,政企关系问题无法回避。
 
尽管特殊,住房仍是一种商品,遵循供求规律,可以从供需两侧加以考察。
 
3.1需求因素
 
“长期看人口”。人的收入决定其购买力,收入高低有赖于人力资本的质量。1999年高校“扩招”和高等教育资源地区分布不均导致的人力资本规模扩张和空间集聚,是造成房价上涨不平稳、不匀质的重要原因(陈斌开,张川川,2016)。高等教育人口占比每增加1个百分点,城市住房价格将上涨4.6%-7.9%,这可以解释2002-2009年间房价增幅的12%-20%。高等教育扩张提高了本地高人力资本人口规模和城市户籍人口规模,直接推动了城市化进程 (“直接效应”)。高人力资本人口规模扩张又提高了对低技能劳动力的需求,吸引更多外地移民,进一步加快了城市化 (“外溢效应”)。一旦形成城市化加速的预期,居民将选择尽早购房,造成房价上涨速度高于收入上升速度 (“预期效应”)。鉴于高校扩招放缓,该研究认为中国住房市场已经进入平稳发展的“新常态”。笔者认为,高校扩招只是人力资本区域竞争的一个方面,实际上各地的“抢人大战”刚刚拉开序幕,并且落户政策与学历等人力资本变量紧密相关,这实际上指向购房资格。因而,人力资本之于房价的作用未必衰减。
 
Wei and Zhang(2011)为“丈母娘经济学”提供了经验证据 。他们的研究表明,中国持续升高的储蓄率与性别比例失衡具有内在关联,家庭提高储蓄意在增加单身男性的婚恋市场竞争力 。显然,购房是在婚恋竞争中胜出的关键。在性别比例失衡(男多女少)更严重的地区,有儿子的家庭储蓄更多。并且,性别比例会同时导致城市地区女儿家庭提高储蓄率。对城市地区而言,一方面男方家庭的高储蓄可能推高房价,对女方家庭储蓄决策形成压力;另一方面,女方家庭为保证女儿的婚后话语权,并不会减少储蓄。城市地区的性别比例越失衡,住房面积越大,住房价格越高。
 
另一个影响房价的典型因素是收入差距。徐舒和陈珣(2016)的研究表明收入不平等每上升一个标准差,相对住房单位面积价格上0.07- 0.09个标准差;绝对住房单位面积价格上升34-37元 。并且在住房市场竞争越弱的省份,收入不平等对住房价格的推动作用就越强。为什么同为人口大市,某些地级市的房价显著高于邻居?笔者认为,除了中心城市的虹吸效应(比如合肥在省内的首位度低于郑州)存在差异外,收入不平等程度也会产生影响。
 
交通基础设施与人口、贸易流向密切相关。对中国而言,高铁线路和站点设立可以改变城市在经济集聚区域中的地位,自然对房价存在影响。进一步,城市内部的公共交通也会对房价产生作用。范子英等(2018)的研究表明 ,新增的地铁会使得站点1公里范围内的新房价格上涨 26.49%,套均住房面积平均缩小3.25平方米,这两种溢出效应均随着距离的增大而逐渐减弱;还会产生空间虹吸效应,表现为 3 公里之外的新房价格下降了 35.56%,套均面积则平均增加了3.40平方米;虽然地铁的出现对周边住房面积的负效应在一定程度上抵消了其对单价的正效应,但地铁导致的周边住房总价上涨幅度依然显著,1公里范围内住房总价平均上涨了 24.82% 。
 
经济学向行为经济学的演进,也为房价提供了更多解释。邓国营等(2010)考察了汶川地震对周边房价的影响 。地震导致灾区住房平均价值下降约 4.6%。通过观测地震前后楼层的价格差异及其变化趋势,可以发现,震后 1 年的时间内:高层住房价格先下降而后上升,低层住房价格(特别是别墅)先大幅上升而后快速地下降。与资本市场类似,房地产市场存在“反应过度”。
 
最近,Bailey et al(2018)考察了房价的社会网络效应 。他们将Facebook的匿名数据与住房交易数据匹配,探索了社交网络的结构和效果。研究发现,对一个准业主而言,他的朋友最近感受到的房价上涨越强烈,那么该准业主更有可能从租房转换到买房。并且,他们倾向于购买面积更大的住房并支付更高价格。相对的,对一个已经拥有住房的业主而言,他的朋友最近感受到房价下跌,则该业主转换为租客的概率增加。即使准业主/业主与其朋友的地理距离很远,也就是两人处于不同的住房市场,上述机制依然发挥作用。显然,一个人的“朋友圈”显然会影响其投资预期,但该研究表明社交网络对购房决策的影响并非源于“攀比”。
 
3.2供给因素
 
如果将商品房价格按照成本分解,地价的份额很大。考虑到中国的土地一级市场由政府“垄断”,与区域发展政策有关的土地错配可能影响房价。韩立彬和陆铭(2016)从土地的空间配置政策出发,发现2003 年以后土地供给相对受限制的城市以沿海地区和内地的大城市为主,而这些城市恰恰是人口流入地。2004-2013年,与土地供给相对放松的城市相比,相对收紧城市的房价平均高出10.6%,而且仅在这些地区出现了房价-工资比率的上升。
 
土地不仅是中国房价的主要组分,更是地方政府的主要创收来源(陶然和汪晖,2010) 。土地具有信用创造功能,是中国经济摆脱资金短缺、持续高速增长的关键动因(赵燕菁,2018) 。任志强的“夜壶论”实际上揭示了房地产发展的政治经济学背景。聂辉华和李翘楚(2013)发现,土地出让金占财政支出比重、房地产行业的国家资本金与房价显著正相关,而经济适用房投资额没有对房价发挥平抑作用 。
 
市县政府官员是中国国有土地的法定批租人,地方官员的个人特征无疑会影响土地出让。张莉等(2013)采用 2003~2008 年中国 282 个地级及以上城市的面板数据发现,平均而言,本地晋升的市长多出让约 10%的土地。这一现象不能为地方官员的土地财政、土地引资动机以及地方官员的本地知识和天然的感情联系等因素所解释 。本地晋升的市长通过挂牌多出让土地、土地的单位收益不受影响。
 
Chen and Kung(2016)利用1999-2008年县级面板数据的研究表明 :土地出让金与县级官员的晋升之间确实显著正向相关;但土地出让金规模越大,GDP增长率对县级官员晋升的正向作用会衰减,这也意味着意料之外的土地出让收入扭曲了GDP为主要考核指标的官员晋升机制。土地出让金提高了城市建设支出和土地开发支出,其中城市建设支出也包含了预算外的大型项目支出(例如大型广场和公园建设),县级领导将土地出让金用于大型基建等形象工程建设,不仅可以显示自己的政绩,还为上级领导晋升提供了便利。这两项政绩支出在任期第四年达到顶峰,这恰好是一届任满的前一年,也是展示政绩以获得提拔的最好时机。在有省市官员因腐败而落马的年份,土地出让金对官员升迁的作用显著下降。
 
讨论土地市场的政企关系,无法回避腐败和反腐败问题。这里的文献梳理意在反映现实、提示风险。陈硕等(2019)针对3000多个腐败官员样本的研究表明,2000年之后,土地是腐败案件中频次最高的热词 。最近,Chen and Kung(2018)利用2004-2016年期间100多万条土地交易数据开展了颇为辛辣的研究 。他们发现,与中国最高政治精英成员(Politburo)相关的公司,可以获得55.4%到59.9%不等的地价折扣。作为回报,为这些关联公司提供折扣的省级党委书记晋升概率提高了23.4%。习近平主席通过强力反腐和加强人事管控惩治腐败,显著降低了上述地价折扣。空间匹配数据显示(在关联公司所取地块500米半径范围内匹配非关联公司的地块),中央巡视组进驻或党委书记由中央指派更替的省份,成交地价分别提高了42.6%和31.5%,政企间非法利益交换被遏制。如果上述腐败的作用机制主要发生在本地企业,反腐败无疑起到了打破人为市场分割和垄断的效果,为外地企业进入和市场良性竞争廓清了政商环境。笔者认为,近几年全国性房企的成功下沉(三四线市场),可以在一定程度上归因于反腐。
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