土地供应政策对房价的影响

土地供应政策对房价的影响

摘要：本文选取中国35个大中城市的面板数据进行计量检验，分析土地供应政策中的土地供应量和招拍挂土地供应方式对房价的影响，研究表明：（1）中国的土地供应政策对房价水平有显著影响；（2）土地供应量对房价的影响方向为负；（3）土地出让招、拍、挂比例对房价的影响方向为正。

关键词：土地供应政策 房价 面板模型

近年来，我国采取了各种措施来调控房地产市场，房价却始终高居不下，反而有继续上涨的趋势。这不仅影响经济发展，还关系社稷民生，所以人们都积极探讨各项政策对房地产市场的影响。本文通过构建土地供应政策和房价关系的模型，来分析前者对后者究竟有何影响。

一、土地供应政策对房价影响的综述

目前，在土地供应政策和房价的关系上，国外侧重于对香港的研究，如peng和wheaton(1994)用计量经济学对香港1965—1990年数据中土地供给约束的溢出效应进行了分析，实证结果显示土地供应量变化对地价、房价都有显著影响。

在我国国内，学者逐渐意识到土地供应的重要作用，从而开始了对土地供应和房地产关系的研究，尤其是在2000年后，由于国内房地产市场出现发热、价格过高等迹象，国内学者对于土地供应政策和房价的关系研究也更深入。如，娄文龙和朱青(2004)认为土地供应政策对房价影响显著，现阶段我国房地产发展所面临一些问

题主要由土地供给方式引起的，马欣(2007)通过分析指出在土地供给方面政府的行为和土地利用的限制性因素与房地产市场存在一定的关系，可以采用土地供应手段调控房地产市场。

总之，关于中国土地供应量与房价关系的研究较多，但采用面板数据模型以全国为对象开展的研究较少。由于我国房地产市场发展时间较短，不能运用时间序列进行分析，所以采用面板数据模型。 二、土地供应政策对房价影响的理论分析

土地供应政策从土地供应方式和土地供应量两方面对房价产生影响，下面具体分析：

2.1土地供应方式对房价的影响

土地供应方式主要有协议出让和土地使用权招拍挂出让两种方式。国土资源部2004年71号令规定2004年8月31日以后所有经营性用地出让全部实行招拍挂制度。这一政策的出台加强了开发商之间的竞争，也使土地资源重新再分配，房地产市场将由此步入新阶段。但是土地供应方式中的招拍挂方式也是使近年来房价迅速上涨的原因之一。由于政府是唯一的土地供应商，在卖方垄断市场的情况下，实行招拍挂方式，可以使政府获取“土地财政”利益，当土地需求市场冷清时政府通过控制土地招拍挂底价来减少土地供给，在土地需求市场旺盛时通过减缓土地出让的速度来使土地成为稀缺资源，从而造成土地供应市场的垄断与土地需求市场的竞争这种不对称结构，造成地价飙升，使房价也迅速上升。 2.2土地供应量对房价的影响

土地供应量决定了房地产开发企业可开发的土地量，所以土地供应量通过一定的传导机制会对房价产生一定影响。由于土地资源是一定的，土地供给又是刚性的不能够无限供给，所以可以通过土地政策对土地供应量进行限制，从而影响房地产企业的开发规模，影响房地产市场的供给，最终使房价保持在一个较低水平。但是土地调控供应量政策只能对供给产生影响，无法对需求产生直接的影响。也就是由于土地所有权归国家所有，土地政策这一宏观调控手段对供给的影响是很有效的，但对土地使用需求的影响效果却甚微，单纯地对土地供给的控制只能加剧对土地的需求，激化土地供需之间的矛盾。

三、土地供应政策对房价影响的实证研究 3.1实证模型

本文重点考察土地供应总量和土地出让方式中的招拍挂比例对房价的影响，所以本文模型在peng和wheaton（1994）的基础上，参考一些已有研究，结合数据的可得性及尽可能消除共线性等原则综合确定，其基本模型如下： p=f(gdp,inv,pop,ls)（1）

式（1）中，p代表房价变量，gdp反应宏观经济基本面因素（本文用人均gdp代替，用字母rjgdp表示），inv反应房地产供应因素（本文用房地产投资代替，用字母fdctz表示），pop反应人口因素（本文用非农人口代替，用fnrk表示），ls反应土地供应政策因素（本文主要考虑两个主要的土地供应政策变量，一是土地供应总

量，用tdgy表示；二是招拍挂出让土地面积占出让面积的比例，用zpgbl表示）

本文运用空间计量的方法来估计土地供应政策影响房价的模型。同时采用相邻矩阵的定义构建空间权值矩阵，将文中用到的中国主要35个大中城市的地理数据用点表示，由于点状数据之间有距离，并不真正相邻，所以用经纬度数据计算距离最近的城市作为相邻城市。基于这种方法计算出空间权值矩阵，并对其进行标准化，从而使所有行元素之和为1，这样也就能表示每个城市的空间影响所占的份额。

在建立模型进行估计和检验之前，要先检验被解释变量是否存在空间自相关。

本文最后的面板数据空间计量模型的具体形式设定为： 本文的空间滞后模型（sar）模型如下：

本文的空间误差模型（sem）模型如下：

3.2数据来源及估计方法

本文采用中国35个主要城市2001—2006年的相关数据构成面板数据。其解释变量人均gdp、房地产投资、非农人口的数据来源于《中国统计年鉴》；所用经纬度数据来源于空间地理科学网站；被解释变量房价来源于况伟大在《经济研究》2010年第9期的文章，土地供应总量、土地招拍挂比例数据来自《中国国土资源年鉴》。

本文主要采用极大似然估计方法（ml）和matlab，对空间面板数据模型进行回归。采用的计量软件主要是geoda、matlab r2007b。 3.3房价空间相关性检验

表1 全国35个主要城市2001-2006年房价moran i散点图 首先考察是否存在空间自相关，本文用geoda软件计算房价空间相关的moran i指数。然后用2001-2006年全国35个主要城市的房价数据分别计算moran i指数（如下表1），并得出moran i散点图。

图1 全国35个主要城市2001-2006年moran i散点图2001-2006年房价的moran i指数、p值都在5%的水平下显著，说明全国35个主要城市房价表现出显著的空间相关性。从moran i散点图中可看出，大部分点位于第一、三象限，即高房价地区往往被高房价地区包围，低房价地区周围主要也是低房价地区，全国35个大中城市的房价存在空间相关性。 3.4模型估计结果

3.4.1土地供应总量对房价的影响

如表2，空间滞后和误差模型的拟合优度分别为0.91、0.90大于普通线性模型的拟合优度。似然值分别为-1586.83、-1554.89，也大于普通线性模型的似然估计值-1683.39。所以说空间计量模型比普通线性回归模型更好。

下面具体分析一下：首先对房地产投资变量，三个模型都显示正方向，表明房地产投资对房价的上升有促进作用，这与理论预期不一致。可能的原因是，我国房价上涨过快，房地产投资的速度没有赶上房价上涨速度。人均gdp变量在三个模型中也均显著为正，表明宏观经济发展水平有促进房价上涨的作用，这和理论预期一致。非农人口变量在三个模型中也均显著为正，表明随着城市化进程的加快，城市人口增加，对住房的需求也增加，从而促进房价上涨，和理论预期一致。最后，土地供应总量对房价的影响在三个模型中都为负，说明土地供应量越多，住房供给越多，房价也就越低，这和理论预期一致。但是，此时的p值都没有通过显著性检验，原因可能是，本文用到的土地供应量是全部的土地供应，不仅包括住宅的土地供应，还包括工业用地、商业用地等，这样会对其显著性产生影响。

3.4.2土地出让招拍挂比例对房价的影响

如表3，同理，从三个模型拟合优度、似然值的比较中可以看出空间计量模型比普通线性回归模型更好。

同理，对房地产投资变量、人均gdp变量和非农人口变量三个变量的估计结果，和上文模型的估计结果一致，故分析结果如上。 土地出让招拍挂比例对房价的影响在三个模型中都为正，说明土地出让招拍挂比例越高房价也越高，与理论分析一致。这三个模

型，除了空间滞后模型之外，其他两个模型土地出让招拍挂比例对房价的影响均显著，说明我国实行的招拍挂土地供应政策在一定程度上推动了房价的上涨。 四、结论

通过以上分析可以看出，一方面，全国35个大中城市的房价存在显著的空间相关性，城市房价之间并不是彼此孤立的。另一方面房价受土地供应量和土地招拍挂比例的影响，即房价随着土地供应量的增加而下降，随着土地招拍挂比例的上升而增加。因此我国在调控房价时不仅要考虑相关城市房价对这一城市房价的影响，还要从土地供应政策着手，增加土地供应量，同时要进一步完善招拍挂的土地供应机制，改变地方政府靠“土地财政”来支撑地方支出的问题，切断地方政府在住房市场中的利益链条，全力打造公共服务型政府。 参考文献:

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