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摘要： 基于保障房、高档房与普通商品房的交互作用，本文利用误差修正模型检验我国东中西三大地带保障房、高档商品房对普通商品房的影响。实证结果表明：保障房对普通商品房具有一定的抑制和烫平作用，东部和中部地区尤为显著，西部地区保障房建设的外溢效应使得当地商品房短期内出现了上涨；短期内高档商品房拉高了全国范围的房价，其中东部地区影响最大；实际利率对房价的影响的很小。为此，政府应当结合不同区域的实际情况，划分阶段并且梯度实施保障房政策，不仅要严格控制别墅等高档商品房的开发建设，同时要对高档商品房征收高额房产税。
关键词：保障房高档商品房房地产区域差异
一、引言
最近几年来，伴随着城市房价的持续、快速上涨，夹心层及城市外来务工人员的住房问题日益凸显。高房价不仅造成了社会财富分配的严重不公平，给社会带来了极大的不和谐和不安定，对中低收入群体也产生了较大的“挤出效应”。房价越高，对中低收入阶层的“挤出效应”越大。同时，持续多年的房价上涨将低收入群体“挤出”了房地产市场，剥夺了低收入群体的基本生存权。
因此，低收入群体的住房问题不能通过市场化来解决，政府有责任也有义务为低收入群体提供住房保障。比如，早在2008年为了降低全球金融危机带来的负面影响，就推出了4万亿的经济刺激计划，住建部也明确提出要投资9000亿建设保障性住房。2010年保障性住房建设规划达580万套。2011年又提出全年开工保障性住房、棚户区改造性住房1000万套，同时改造农村危房150万户，财政预算拟安排补助资金1030亿元。“十二五”期间，我国拟新建保障性住房3600万套，全国城镇保障性住房覆盖面达到20%左右。
在当前经济增速明显放缓，房地产市场波动风险较大的条件下，保障房建设对商品房的会产生怎样的影响呢？具有多大程度的替代和烫平效应呢？保障房的增建又会给房地产商投资的方向带来怎样的变化呢？最近一段时间以来，为了规避日趋严厉的普通商品房市场调控，一些大型开发商大幅度提高了对高档商品房的投资力度。那么，高档商品房的扩建对普通商品房的又会产生怎样的影响呢？是否会因为高档商品房的建设对普通商品房产生较大的溢出和拉动效应，进而又会削弱保障房建设对房价的平抑作用呢？另外，房地产市场具有明显的区域性特征，而我国各地带经济发展水平存在着很大的差异，因此保障房和高档房的扩建对各地带房价的影响又是怎样的呢？
基于对此类问题的深层次思考，本文基于东中西三大地带1999—2010年的面板数据进行定量分析，揭示不同地带保障房和高档房的增建对当地房价的影响，以期为房地产调控提出有针对性的政策建议。本文结构安排如下：第二部分对相关研究文献进行述评；第三部分选取指标并设定模型；第四部分进行实证检验；最后是结论与政策建议。
国内方面，陶红飞（2006）利用简单的供求曲线并根据实际政策之不同，认为经济适用房提高商品房是最接近现实的，政府通过开发经济适用住房来抑制房价上涨的愿望很可能会落空，解决高房价最根本的途径是扩大商品房开发的土地供给。茅于轼的相关研究也指出，以经济适用房为主体的保障性住房并没有降低房价而是助
与上述研究结论相反，陈杰、王文宁（2011）利用1999—2007年的省际面板数据，就经济适用房对普通商品房的影响效应进行了系统的研究。研究发现，在不同的计量模型中都显示增加经济适用房供应比重对抑制房价具有一定的正面作用，虽然效果不大。宋博通、陈剑强（2009）利用Granger因果检验模型，发现房价水平可显著影响普通商品房与经济适用房的推出比，较高的经济适用房推出数量能显著的影响房价，而在经济适用房推出比例较低的情况下，结构比例的变化则无法影响房价。王先柱、赵奉军（2009）基于1999—2007年的面板数据，并通过构建一个简单的供求模型，得出的结论是：由于保障性住房分流了住房需求并提供了更低的房源，因而普通商品房的会走低。
综上所述，现有的研究大多局限于在全国范围内探讨保障房推出对普通商品房的影响，而忽视了房地产市场的区域特征，同时也忽视了我国东中西不同地带经济水平的巨大差异。事实上，恰恰是这些因素从根本上决定了在我国不同地区保障房建设对普通商品房的影响。据此，本文猜想，保障房政策在经济收入水平有巨大差异的东中西地带所起的作用有着显著的差异。同时，以往研究仅仅是单一考虑保障房的作用，没有考虑到别墅等高档住房对保障房作用的结构性变化和“挤出效应”。也就是说，房地产商的投资结构和投资方向上的变化，可能会使普通商品房价变化效应变得更加复杂。因此，与上述众多研究不同，本文把研究重点放在各地区保障房的推出和高档房的增建双重视角，考察保障房和高档房对普通商品房变化的综合效应。
1、指标选取商品房Price（元/平方米）：本文用90平方米普通商品房平均销售来代表。
经济发展水平Income（元）：本文用城镇家庭人均可支配收入来代表。
建造成本Cost（元/平方米）：本文用90平方米普通商品房平均造价来代表。
利率Rate（%）：现有文献中，有用名义利率表示的，也有用实际利率表示的，本文用实际利率，即名义利率减去通胀率。名义利率用中国人民银行五年期基准利率来代表。
保障性住房建设量Lhouse（万平方米）：本文用经济适用房的销售面积代表。虽然从理论上讲，保障房包含限价房、经济适用房和廉租房，但考虑到数据的可得性，本文仅仅以经济适用房来代表保障房。本指标选取经济适用房销售面积而不是经济适用房投资额，作为保障性住房建设的写作技巧变量。主要原因在于：经济适用房投资形成市场的有效供给，往往有一定的时滞，而这个时滞期在计量模型中很难确定滞后的期限。
高档性住房建设Hhouse（万平方米）：与Lhouse指标类似，本文用高档公寓的销售面积代表。
（1）
模型中，j=0，1，2，3，分别代表全国、东部、中部、西部地区，i为模型中包含的地区个数，t为时间期间。估计模型（1）可以得到残差序列，将其作为误差修正项。令
则可以建立下面的误差修正模型：
（2）
式（1）和（2）共同构成了反映区域房价变动的动态模型。式（1）反映的是房价与决定房价的各因素之间的长期均衡关系；式（2）则表明房价的短期波动不仅取决于各因素的短期变化，而且还受房价偏离均衡趋势程度的影响（ ）。模型中，除了实际利率之外所有的变量均取对数，系数表示弹性。差分序列反映各变量的波动，如 可以表示的波动，差分序列的弹性表示短期弹性。 分别表示经济适用房、高档商品房建设对普通房影响的长期弹性和短期弹性， 反映的是各地带的实际利率对房价短期变化的影响。
本文最为关心的是系数 ，如果它们均为正，表明无论短期或长期，保障性住房、高档商品房开发建设会抬高普通商品房；反之，则表明保障性住房、高档商品房的开发建设会降低普通商品房。
表1 变量的单位根检验
解释变量水平值方程一阶差分方程
注：括号内为p值；估计方程含截距项和时间趋势项；***、**和*分别表示相应解释变量在1%、5%和10%水平上平稳。
表1显示，除利率外其他变量都呈非稳定性，但其一阶差分都是稳定的，满足建立误差修正模型的要求，相对于均衡的离差反映了每年的短期动态特征。这意味着实际利率不能出现在房价的长期均衡方程中，而是仅仅包含在误差修正模型中。
表2 面板数据模型判断
模型形式变系数模型变截距模型不变参数模型
Sum squared resident0.03470.15140.1514
注：本文利用Hauan检验，判断为固定效应模型。
已知N=4、K=5、T=12，从表2得 ， 。在给定5%的显著水平下得到相应的临界值为 ， 。因为 ， ，所以应采用变参数模型的形式。
表3 各经济变量对不同地带房价长期变化的影响
注：括号内为t统计量，***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。
从表3的模型估计结果可以得出下面的结论：
（1）保障房建设系数符号为负，表明保障房开发销售面积越大商品房售价越低。可见保障性住房的推出在一定程度上能抑制房价，其中东部地区最为明显，并且经济适用房销售增长率每提高1个百分点，普通商品房增长率将下降0.36个百分点，比中部地区高出了0.28个百分点。但对全国和西部地区来说，这种影响效果不明显。相反，高档商品房建设系数符号为正，表明高档房开发建设一定程度上削减了保障房对房价的抑制作用，甚至会拉升房价。对于全国而言，高档商品房开发销售增长率每提高1个百分点，普通商品房增长率将提高0.08个百分点，比西部地区高出0.05个百分点。与保障房相反，高档商品房在东部、中部地区作用不明显。不过，总体来说高档住房销售面积的增加对普通商品房的提升作用，不如经济适用房销售面积的增加对商品房的抑制作用明显。
（2）无论是全国还是东中西部，建造成本对房价变动影响是最大的。其中，东部地区建造成本每增加1个百分点，房价将提高1.06个百分点；与全国平均水平相比，要高出0.27个百分点，比中部地区高出0.47个百分点，比西部地区高出0.56个百分点。另外，人均可支配收入的提高，即经济发展水平的上升也会进一步提升房价。
表4
注：括号内为t统计量，***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。上述各模型的残差序列ecmj，it—1（j=0，1，2，3）进行平稳性检验都是平稳的；考虑到各地区差异比较大，为了避免异方差问题，各方程用的是White—cross—section方法估计，以保证参数的稳健性。
关键词：保障房高档商品房房地产区域差异
一、引言
最近几年来，伴随着城市房价的持续、快速上涨，夹心层及城市外来务工人员的住房问题日益凸显。高房价不仅造成了社会财富分配的严重不公平，给社会带来了极大的不和谐和不安定，对中低收入群体也产生了较大的“挤出效应”。房价越高，对中低收入阶层的“挤出效应”越大。同时，持续多年的房价上涨将低收入群体“挤出”了房地产市场，剥夺了低收入群体的基本生存权。
因此，低收入群体的住房问题不能通过市场化来解决，政府有责任也有义务为低收入群体提供住房保障。比如，早在2008年为了降低全球金融危机带来的负面影响，就推出了4万亿的经济刺激计划，住建部也明确提出要投资9000亿建设保障性住房。2010年保障性住房建设规划达580万套。2011年又提出全年开工保障性住房、棚户区改造性住房1000万套，同时改造农村危房150万户，财政预算拟安排补助资金1030亿元。“十二五”期间，我国拟新建保障性住房3600万套，全国城镇保障性住房覆盖面达到20%左右。
在当前经济增速明显放缓，房地产市场波动风险较大的条件下，保障房建设对商品房的会产生怎样的影响呢？具有多大程度的替代和烫平效应呢？保障房的增建又会给房地产商投资的方向带来怎样的变化呢？最近一段时间以来，为了规避日趋严厉的普通商品房市场调控，一些大型开发商大幅度提高了对高档商品房的投资力度。那么，高档商品房的扩建对普通商品房的又会产生怎样的影响呢？是否会因为高档商品房的建设对普通商品房产生较大的溢出和拉动效应，进而又会削弱保障房建设对房价的平抑作用呢？另外，房地产市场具有明显的区域性特征，而我国各地带经济发展水平存在着很大的差异，因此保障房和高档房的扩建对各地带房价的影响又是怎样的呢？
基于对此类问题的深层次思考，本文基于东中西三大地带1999—2010年的面板数据进行定量分析，揭示不同地带保障房和高档房的增建对当地房价的影响，以期为房地产调控提出有针对性的政策建议。本文结构安排如下：第二部分对相关研究文献进行述评；第三部分选取指标并设定模型；第四部分进行实证检验；最后是结论与政策建议。
二、文献述评
目前，有关保障房建设影响的研究还十分有限，远未达成共识。支持者认为在一定程度上能抑制房价；反对者认为难以有效抑制房价上涨；中立者认为保障性住房仅仅是为了提高住房供应量，起到社会保障作用，与房价无关。比如，Anne Laferrere（2001）研究认为，保障房政策能改变人们的消费。该文以法国为例，发现政府以低于市场60%的向住户提供公租房，住户在住房上的消费仅提高10%，在其他商品上的消费则提高11%。国内方面，陶红飞（2006）利用简单的供求曲线并根据实际政策之不同，认为经济适用房提高商品房是最接近现实的，政府通过开发经济适用住房来抑制房价上涨的愿望很可能会落空，解决高房价最根本的途径是扩大商品房开发的土地供给。茅于轼的相关研究也指出，以经济适用房为主体的保障性住房并没有降低房价而是助
源于：标准论文www.udooo.com
长了房价。也就是说，政府虽然大搞限价房和经济适用房，大部分人却没有资格写经济适用房只能写商品房，使得商品房会更高。持此类结论的研究者的建议是，政府应当全面停止经济适用房建设。与上述研究结论相反，陈杰、王文宁（2011）利用1999—2007年的省际面板数据，就经济适用房对普通商品房的影响效应进行了系统的研究。研究发现，在不同的计量模型中都显示增加经济适用房供应比重对抑制房价具有一定的正面作用，虽然效果不大。宋博通、陈剑强（2009）利用Granger因果检验模型，发现房价水平可显著影响普通商品房与经济适用房的推出比，较高的经济适用房推出数量能显著的影响房价，而在经济适用房推出比例较低的情况下，结构比例的变化则无法影响房价。王先柱、赵奉军（2009）基于1999—2007年的面板数据，并通过构建一个简单的供求模型，得出的结论是：由于保障性住房分流了住房需求并提供了更低的房源，因而普通商品房的会走低。
综上所述，现有的研究大多局限于在全国范围内探讨保障房推出对普通商品房的影响，而忽视了房地产市场的区域特征，同时也忽视了我国东中西不同地带经济水平的巨大差异。事实上，恰恰是这些因素从根本上决定了在我国不同地区保障房建设对普通商品房的影响。据此，本文猜想，保障房政策在经济收入水平有巨大差异的东中西地带所起的作用有着显著的差异。同时，以往研究仅仅是单一考虑保障房的作用，没有考虑到别墅等高档住房对保障房作用的结构性变化和“挤出效应”。也就是说，房地产商的投资结构和投资方向上的变化，可能会使普通商品房价变化效应变得更加复杂。因此，与上述众多研究不同，本文把研究重点放在各地区保障房的推出和高档房的增建双重视角，考察保障房和高档房对普通商品房变化的综合效应。
三、指标选取及模型设定
从统计指标来看，改革开放以来我国各地区经济指标均发生了较大的变化，本文选取了东中西三地带和全国范围的数据。考虑到我国货币化房改从1998年开始全面铺开，本文使用的是我国东中西三大地带1999—2010年的住房市场数据。本文资料主要取自中经网—中国经济统计数据库和《中国统计年鉴》。1、指标选取商品房Price（元/平方米）：本文用90平方米普通商品房平均销售来代表。
经济发展水平Income（元）：本文用城镇家庭人均可支配收入来代表。
建造成本Cost（元/平方米）：本文用90平方米普通商品房平均造价来代表。
利率Rate（%）：现有文献中，有用名义利率表示的，也有用实际利率表示的，本文用实际利率，即名义利率减去通胀率。名义利率用中国人民银行五年期基准利率来代表。
保障性住房建设量Lhouse（万平方米）：本文用经济适用房的销售面积代表。虽然从理论上讲，保障房包含限价房、经济适用房和廉租房，但考虑到数据的可得性，本文仅仅以经济适用房来代表保障房。本指标选取经济适用房销售面积而不是经济适用房投资额，作为保障性住房建设的写作技巧变量。主要原因在于：经济适用房投资形成市场的有效供给，往往有一定的时滞，而这个时滞期在计量模型中很难确定滞后的期限。
高档性住房建设Hhouse（万平方米）：与Lhouse指标类似，本文用高档公寓的销售面积代表。
2、模型设定
根据研究需要，本文所采用的检验方法是：在控制收入、利率、建筑成本等变量的情况下，讨论是否存在保障性住房以及别墅等高档住宅的扩建有推高房价的可能。据此，可以构建以下对数型经济计量模型：（1）
模型中，j=0，1，2，3，分别代表全国、东部、中部、西部地区，i为模型中包含的地区个数，t为时间期间。估计模型（1）可以得到残差序列，将其作为误差修正项。令
则可以建立下面的误差修正模型：
（2）
式（1）和（2）共同构成了反映区域房价变动的动态模型。式（1）反映的是房价与决定房价的各因素之间的长期均衡关系；式（2）则表明房价的短期波动不仅取决于各因素的短期变化，而且还受房价偏离均衡趋势程度的影响（ ）。模型中，除了实际利率之外所有的变量均取对数，系数表示弹性。差分序列反映各变量的波动，如 可以表示的波动，差分序列的弹性表示短期弹性。 分别表示经济适用房、高档商品房建设对普通房影响的长期弹性和短期弹性， 反映的是各地带的实际利率对房价短期变化的影响。
本文最为关心的是系数 ，如果它们均为正，表明无论短期或长期，保障性住房、高档商品房开发建设会抬高普通商品房；反之，则表明保障性住房、高档商品房的开发建设会降低普通商品房。
四、实证检验
本文所用数据为面板数据，为避免伪回归，先对上述变量进行平稳性检验。由于本文的估计使用panel data模型，因此平稳性检验不再是单纯的ADF检验，而使用基于Panel data模型的单位根检验。表1 变量的单位根检验
解释变量水平值方程一阶差分方程
注：括号内为p值；估计方程含截距项和时间趋势项；***、**和*分别表示相应解释变量在1%、5%和10%水平上平稳。
表1显示，除利率外其他变量都呈非稳定性，但其一阶差分都是稳定的，满足建立误差修正模型的要求，相对于均衡的离差反映了每年的短期动态特征。这意味着实际利率不能出现在房价的长期均衡方程中，而是仅仅包含在误差修正模型中。
表2 面板数据模型判断
模型形式变系数模型变截距模型不变参数模型
Sum squared resident0.03470.15140.1514
注：本文利用Hauan检验，判断为固定效应模型。
已知N=4、K=5、T=12，从表2得 ， 。在给定5%的显著水平下得到相应的临界值为 ， 。因为 ， ，所以应采用变参数模型的形式。
1、估计各地区房价的长期均衡方程
这里首先估计反映不同地带房价长期变化的影响。估计结果参见表3。表3 各经济变量对不同地带房价长期变化的影响
注：括号内为t统计量，***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。
从表3的模型估计结果可以得出下面的结论：
（1）保障房建设系数符号为负，表明保障房开发销售面积越大商品房售价越低。可见保障性住房的推出在一定程度上能抑制房价，其中东部地区最为明显，并且经济适用房销售增长率每提高1个百分点，普通商品房增长率将下降0.36个百分点，比中部地区高出了0.28个百分点。但对全国和西部地区来说，这种影响效果不明显。相反，高档商品房建设系数符号为正，表明高档房开发建设一定程度上削减了保障房对房价的抑制作用，甚至会拉升房价。对于全国而言，高档商品房开发销售增长率每提高1个百分点，普通商品房增长率将提高0.08个百分点，比西部地区高出0.05个百分点。与保障房相反，高档商品房在东部、中部地区作用不明显。不过，总体来说高档住房销售面积的增加对普通商品房的提升作用，不如经济适用房销售面积的增加对商品房的抑制作用明显。
（2）无论是全国还是东中西部，建造成本对房价变动影响是最大的。其中，东部地区建造成本每增加1个百分点，房价将提高1.06个百分点；与全国平均水平相比，要高出0.27个百分点，比中部地区高出0.47个百分点，比西部地区高出0.56个百分点。另外，人均可支配收入的提高，即经济发展水平的上升也会进一步提升房价。
2、估计各地区房价的误差修正模型
在表3的基础上，根据（1）式生成的误差修正项 经检验该序列是平稳的，下面估计（2）式的误差修正模型。估计结果参见表4。表4
源于：论文写法www.udooo.com
各经济变量对不同地带房价短期波动的影响注：括号内为t统计量，***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著。上述各模型的残差序列ecmj，it—1（j=0，1，2，3）进行平稳性检验都是平稳的；考虑到各地区差异比较大，为了避免异方差问题，各方程用的是White—cross—section方法估计，以保证参数的稳健性。
源于：论文网站www.udooo.com