租售同權背景下房價與租金的關系研究

強群莉,張偉

(1.安徽建筑大學經濟與管理學院,安徽 合肥 230601;2.安徽省建筑經濟與房地產管理研究中心,安徽 合肥 230601)

0 引言

自住房制度改革以來,中國房地產業迅速發展,房價不斷高漲,許多大中城市工資上漲速度大大低于房價上漲速度,普通家庭不堪買房重負。2020年8月,央行、銀保監會等機構對房地產企業剔除預收賬款后的資產負債率、凈負債率及現金短債比做出了規定,即“三道紅線”。2021年政策實施后,供給側爛尾樓事件頻頻出現,房企盲目擴張導致大量房屋滯銷,種種因素使得人們對購房更多是持觀望態度。但是,大城市每年都有畢業生、新家庭等大量人口流入,這些新流入人口對住房有著剛性需求。如何匹配好房地產市場的供給和需求,進而求得穩健發展是目前亟待解決的問題。供求關系的重要影響因素就是價格,房價和租金這兩個價格指標對房地產市場供求體系起到重要作用,研究房價與租金的關系對房地產市場穩定發展乃至整個社會發展具有重要的現實意義。2022年10月16日,黨的二十大報告再次強調,堅持“房住不炒”,強調房屋的居住屬性,提出加快建立租售并舉的住房制度。租售同權政策的實施,讓居民通過租房也可以享受和買房一樣的公共服務,是推動租售并舉的重要舉措,有助于穩定房價、緩解住房供需矛盾。

1 文獻綜述

1.1 房價與租金的關系研究

1.1.1 正相關關系

葉君波[1]對住宅價格與住宅租金的內生性關系進行實證研究,得出住宅價格對住宅租金存在強單向正向作用。李寧[2]在房地產市場消費與投資內生屬性的理論框架基礎上對房價和租金的變動關系進行了實證分析,結果顯示房價在短期和長期對租金都有影響,但租金卻不能對房價構成有效影響。鄭文娟[3]研究得出,長期上,我國城市住房價格對住房租金有顯著的正相關影響作用,而住房租金卻對住房價格沒有顯著的影響作用。杜紅艷等[4]認為我國房價和租金短期相互獨立,房價是租金變動的長期原因。

1.1.2 雙向相關關系

龍馳等[5]通過PVAR模型及差分機制檢驗,得出中國住房租購月度價格相互關系影響明顯,且住房月度房價是住房月度租金的格蘭杰原因。李逸夢[6]將房價與租金放入兩個不同的系統中構建聯立方程模型,研究得出的結論:買賣市場的房價與租賃市場的租金顯著正相關;租賃市場的租金與買賣市場房價顯著正相關。張所地等[7]研究發現:房價和租金之間的關系因城市而異;東部經濟區沿海城市和中西部經濟區城市房價與租金呈現正相關關系,但兩個經濟區租金和房價之間的影響程度不同。與上面得出相似研究結論的還有楊笑然[8],其收集北上廣深2014—2019年的月度面板數據,發現房價和租金兩者之間相互影響且同向變化,租金對房價的影響要強于房價對租金的影響。

1.1.3 相對獨立或者背離

楊業偉[9]研究發現中國房價和房租的走勢基本沒有相關性,甚至有負相關關系。周永宏[10]認為當前我國房價和租金被分隔到壟斷競爭市場和完全競爭市場,兩者有相對獨立性。張屹山等[11]的研究結果表明房屋租賃市場在房價形成機制中相對獨立,房屋租賃市場和房屋銷售市場之間的影響微乎其微。董藩等[12]從我國現實數據發現房價與租金受各種因素的干擾而呈現出非正比的背離關系,房價與租金背離的緣由是土地制度導致市場供給短缺,體制轉軌使得住房需求激增,居住文化加劇供需矛盾。

1.2 租售同權政策對房價和租金的關系研究

向為民等[13]認為租購同權的目的在于改變購房偏好,鼓勵租房,回歸住房的居住屬性,讓更多的人有房可居,從而抑制和穩定房價。丁一洲[14]發現在實施租售同權政策的城市,房價得到了有效的抑制,政策對經濟水平高的城市影響更大。趙華平等[15]認為租售同權政策對房屋買賣價格和租賃價格都具有抑制作用,且對房屋買賣價格的抑制作用大于對房屋租賃價格的抑制作用。

綜合上述文獻來看,現有研究大多是站在不同的角度去探討房價和租金的關系,并且得出的房價和租金的關系存在較大的分歧,將房價細分以新建房價、二手房價為研究對象探究對租金的關系的研究相對較少,在租售同權政策大背景下,新建房價、二手房價對租金關系的研究比較欠缺。鑒于此,本文嘗試從這兩方面研究房價和租金的關系。

2 實證研究設計

2.1 樣本選擇和計量模型設定

考慮到我國住房租賃市場主要集中在大中城市,并且需涉及租售同權政策的試點城市,以此為標準選取21個大中城市為研究對象①,采用2011—2021年年度面板數據,對面板數據進行模型檢驗,從模型檢驗結果選擇固定效應模型進行回歸分析,具體模型如下:

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

(1)

式中:i代表城市;t代表年份;Rentit為t時期i城市的租金價格;P1it為t時期i城市的新建住宅價格指數;P2it為t時期i城市的二手住宅價格指數;Xit為城市的其他經濟指標,包括城鎮居民人均可支配收入、人口自然增長率、住宅竣工面積、住宅銷售面積;ni、λt分別為城市、時間固定效應;εit為隨機擾動項。

2.2 變量選取和數據來源

被解釋變量:租金。租金價格是按照城市各小區租金價格取平均值得出。數據來源于國家統計局、安居客、58同城。

核心解釋變量:新建房價、二手房價。新建住宅價格指數用于衡量新建房價,二手住宅價格指數用于衡量二手房價。新建住宅價格指數和二手住宅價格指數均以2010年為定基(2010年=100),對原始數據進行調整,采用同比月度價格指數疊加的計算方式得出年度價格指數。數據來源于各大城市統計年鑒和國家統計局。

控制變量:具體包括城鎮居民人均可支配收入、人口自然增長率、住宅竣工面積、住宅銷售面積。數據均來源于各大城市統計年鑒、《國民經濟和社會發展統計公報》。

表1列示了所有變量的描述性統計結果。租金價格的均值為79.5,表明選取的這些城市租金大多處于較高水平,最大值高達249.5,最小值僅為19.3,意味著不同城市在不同年份的租金價格水平存在較大差異。在進行模型回歸之前,為了減少異方差問題,將變量租金價格、新建住宅價格指數、二手住宅價格指數、城鎮居民人均可支配收入、住宅竣工面積、住宅銷售面積進行對數化處理,后續不再闡述。

表1 描述性統計結果

3 實證結果分析

3.1 單位根檢驗

為避免非平穩序列建立的回歸模型可能會帶來偽回歸的問題,先對變量進行單位根檢驗,保證變量平穩。運用Stata 16.0軟件對面板數據中的7個變量進行單位根的平穩性檢驗。其中,同質單位根檢驗采用適合短面板數據的HT檢驗,異質單位根檢驗采用ADF檢驗和IPS檢驗。

表2為單位根檢驗結果。被解釋變量租金價格、核心解釋變量新建住宅價格指數和二手住宅價格指數皆經過一階差分,面板單位根檢驗拒絕原假設,表明差分后變量是平穩的?？刂谱兞砍擎偩用袢司芍涫杖牒妥≌N售面積皆拒絕原假設,表明變量平穩?？刂谱兞恐腥丝谧匀辉鲩L率、住宅竣工面積有部分數據缺失,結果未在表中展示。針對這兩個變量采用適合非平衡面板數據的ADF檢驗進行單位根檢驗,人口自然增長率一階差分后的P值小于1%,拒絕原假設,表明變量平穩。住宅竣工面積的ADF檢驗結果在一階差分前就已拒絕原假設,表明變量平穩。因此,變量租金價格、新建住宅價格指數、二手住宅價格指數需要進一步進行協整分析。

表2 單位根檢驗結果

3.2 協整分析

通過Westerlund、Pedroni兩種協整檢驗方法看出租金價格、新建住宅價格指數、二手住宅價格指數3個變量是否存在一種長期均衡的協整關系。如表3所示,原假設為不存在協整關系,3個變量均在1%的顯著性水平上通過協整檢驗,拒絕原假設,認為3個變量之間存在長期均衡關系。

表3 協整檢驗結果

3.3 F檢驗和Hausman檢驗

表4中,Hausman檢驗結果P值小于1%,表明選擇固定效應模型;F檢驗結果P值小于1%,表明選擇固定效應模型,故總體回歸結果以固定效應模型結果為準。

表4 回歸模型選擇檢驗結果

3.4 回歸分析

3.4.1 基準模型回歸分析

表5是基準模型回歸的結果,模型1～4均采用固定效應模型進行回歸。模型1和2沒有添加控制變量,模型3和4 添加了一系列控制變量。通過表5可以發現,所有模型的新建房價、二手房價皆對租金有顯著的正向影響。說明我國大部分大中城市的房價對住房租賃市場中具有代表性指標租金價格會產生促進作用,模型3和4新建房價的系數分別約為1.05和0.77;二手房價的系數分別約為0.51和0.62,且表現非常顯著。平均而言,新建房價每增加1個百分點,則租金價格相應上升約1.05%和0.77%;二手房價每增加1個百分點,則租金相應上升約0.51%和0.62%,意味著隨著新建房價和二手房價的上漲,租金價格也會上升。此外,無論是否控制時間固定效應,新建房價都大于二手房價對租金價格的促進效果。而在控制時間固定效應后,城鎮居民人均可支配收入這一變量從在10%統計水平上不顯著變成在1%統計水平上顯著,且是負向影響關系。從分流需求的角度解釋,可能因為目前中國家庭受到一些傳統觀念的影響,例如“居者有其屋”“結婚前必須買房子”等,人們內心的想法不是去租房,而是用積蓄去買房或者先付首付。這樣一來,購房市場需求量增加,相應地租房市場需求量會減少,導致租金下跌,產生城鎮居民人均可支配收入抑制租金上漲這一情況。人口自然增長率對租金并沒有產生顯著變化。住宅竣工面積對租金有較為顯著的抑制影響,說明住宅竣工面積越大,租房市場的供應量增加,導致租金下降。住房銷售面積對租金有顯著的促進作用,說明住房銷售面積越大,表現出人們對房屋的需求量越大,導致租金上升。

表5 基準模型回歸結果

3.4.2 實施租售同權政策前后房價租金影響關系

為實現人們對住房的剛性需求,逐步使租房者與購房者在公共服務上享受同等權利,2017年7月廣州率先提出租售同權政策,隨后,住建部等8個部門宣布,廣州、深圳、南京、杭州、廈門、武漢、成都、沈陽、合肥、鄭州、佛山、肇慶等12個城市作為首批住房租賃試點單位[16]。分樣本選擇10個實施租售同權政策的城市②,選取這些城市的標準是它們均在2018年之前相繼出臺該政策。房地產市場宏觀調控政策具有一定的滯后性,故以2018年劃分城市實施租售同權政策的前后。

模型5和6是10個城市實施租售同權政策前,時間節點為2011—2017年;模型7和8是10個城市實施租售同權政策后,時間節點為2018—2021年。如表6所示,10個城市在實施租售同權前后兩個時期新建房價、二手房價對租金價格影響效果各不相同。實施租售同權前,新建房價、二手房價對租金有顯著的正向影響;實施租售同權后,新建房價對租金表現不顯著,二者之間相互獨立,租金基本不受新建房價的影響,在控制時間固定效應前,二手房價對租金也沒有顯著影響。

表6 出臺租售同權政策前后回歸結果

4 穩健性檢驗

在分樣本中,10個城市是否的確由于租售同權政策的實施導致房價對租金的關系發生變化?有沒有可能存在2018年后其他政策影響房價對租金的關系?還是這些政策碰巧與租售同權政策實施的時間相吻合而已?基于上述疑問,有必要分析其他調控政策造成房價對租金的關系發生變化的可能性。

近年來,我國出臺的其他調控政策主要包括限售、限購和限貸等,這些政策主要影響住房銷售額、銷售面積等指標?？刂谱兞堪ㄗ》夸N售面積,所以,將住房銷售面積這一控制變量剔除后,進一步做回歸分析,假如出現的結果和上文相似或者顯著性水平沒有發生變化,則表明其他政策造成房價對租金關系發生變化的影響較小。由表7得出的檢驗結果可知,政策實施前后房價對租金的關系與實證分析部分的結論基本保持一致。因此,可以認為房價對租金的關系發生變化是由于租售同權政策的實施所導致。

表7 穩健性檢驗

5 結論與政策建議

以全國21個大中城市2011—2021年租金價格、新建房價和二手房價數據作為分析樣本,實證檢驗新房價格、二手房價格對租金的影響,同時選取實施租售同權的10個城市進行新房、二手房價格對租金的影響研究,得出以下結論:新建房價和二手房價對租金有顯著的正向影響,存在長期均衡關系。進一步從21個城市中選出實施租售同權政策的10個城市分析發現:實施租售同權前,新建房價、二手房價對租金價格有顯著影響作用;實施租售同權后,新建房價對租金價格基本相互獨立,在控制時間固定效應前,二手房價對租金沒有影響作用。另外,研究發現,城鎮居民人均可支配收入對租金起到抑制作用。一直以來,由于受到“重售輕租”思想的影響,盡管租房會產生一定的福利效應,但人們選擇購房的意愿未發生重大改變。作者認為這種現象反映了租售同權政策還未成熟,住房租賃市場發展不完善。

據此,提出以下建議:第一,著力推進租售同權政策,完善租售同權機制建設。我國一線、二線城市都有房價高、人口流入量大的特點,要落實黨的二十大報告“房住不炒”,做到既要控制房價又要保障居民的住房需求,租售同權政策的推進和機制建設是一項重要舉措,是落實“房住不炒”的重要保障。第二,加大熱點城市租賃住房的供給。引導房地產業增加租賃住房的供給量,引導市場合理、有序地盤活存量,增加租賃住房數量,把重點放在住房租賃供給側結構性改革方向上。第三,鼓勵支持熱點城市中的租房機構提供更好的租房服務,盡量消除租賃雙方的信息不對稱現象,給租賃雙方提供便利,促進房屋租賃市場不斷完善。

注釋：

①選取的21個城市樣本有北京、上海、深圳、廈門、廣州、杭州、南京、沈陽、合肥、武漢、寧波、天津、福州、青島、濟南、石家莊、重慶、西安、呼和浩特、長沙、銀川。

②選取實施租售同權政策的10個城市包括北京、上海、深圳、廈門、廣州、杭州、南京、沈陽、合肥、武漢。