中国城镇化对房地产价格影响分析

邝山

【摘 要】本文通过分析房地产住宅价格的影响因素，对我国城镇化进展对于住宅市场价格的影响进行深入探讨，并通过设定不同类型的情形进行仿真模拟，本文认为当城镇人口增长率较高时，对住宅价格的促进作用最大，而在土地城镇化及产业城镇化较为领先的时候，住宅价格提高的幅度最小。本文建议，如果政府制定相关政策时，可以相应提高土地供给，同时加快产业升级，提高第三产业在国民经济中的地位，另一方面，减少城乡收入差距，提高农村居民的生活质量，避免过多人口涌入城市，减少住房的刚性需求，从而降低房地产价格。

【关键词】城镇化；房地产价格；城镇化

一、引言

随着我国城镇化进程的不断发展，城镇化对房地产价格的影响已逐渐引起学者们的广泛关注。部分学者认为城镇化与房地产价格之间呈现出显著的相关关系：于守华[1]（2013）和刘娟[2]（2014）分别运用VAR模型分析我国城镇化进程与房地产价格之间的关系并得到类似的结论，认为城镇化发展是房地产价格的格兰杰原因，同时二者存在长期的均衡关系；曾江辉[3]（2010）、和程利敏[4]（2013）则通过简单多元线性回归对二者進行研究，并认为城镇化发展与房地产价格之间存在显著的正相关关系；而罗良文[5]（2015）实证分析了不同地区中不同方面城镇化对房地产价格的影响，最终认为人口城镇化在中、西部地区对房价影响显著，对东部地区不显著；另一方面，也有部分学者认为城镇化发展与房地产价格之间并没有显著的相关关系：黄庆华[6]（2014）认为城镇化对房地产价格变动影响并不显著；董正信[7]（2013）发现住房价格对城镇化水平显著影响，而城镇化发展水平对住房价格不具有显著影响。

可见城镇化发展对房地产价格的影响尚未形成统一的结论，城镇化是一系列经济社会变量组合变化的过程，这一过程包括人口城镇化、产业城镇化以及土地城镇化等诸多方面。本文构造城镇化对房地产价格影响的完整系统结构，分析出城镇化各个方面对于房地产价格的影响关系，并对房地产价格的变化趋势进行预测。通过仿真方案设定，针对我国城镇化进程中不同方面的非均衡发展特点对房价进行预测并比较，从而为政府推动城镇化进程提供决策依据。

二、模型构造

（一）方程构建

本文所构建的房地产市场系统动力学模型中涉及的主要系统方程如下列各式所示：

（1）土地购置面积=INTEG

（2）土地购买总价=INTEG

（3）竣工造价=INTEG

（4）人口=INTEG

（5）存款总额=INTEG

（6）人均支出=人均可支配收入-人均存款额

（7）国民可支配收入=a*经济发展水平GDP+b（注：参数数值由计量经济学方法结合当地实际数据确定）

（8）经济发展水平GDP=第1产业增加值+第2产业增加值+第3产业增加值

（9）第1产业增加值=第1产业人数*人均第1产业产能（第2、3产业增加值以此类推）

（10）第1、2、3产业人数=INTEG（第1、2、3产业人数增加值或初始值）

（11）人均第1、2、3产业产能=INTEG（人均第1、2、3产业产能增加量或初始值）

（12）城市/农村居民恩格尔系数=INTEG（城市/农村居民恩格尔系数变化量或初始值）

（13）城镇人口=INTEG

（14）农村人口=INTEG

（15）全国恩格尔系数=农村人口/（农村人口+城市人口）*农村居民恩格尔系数+城市人口/（农村人口+城市人口）*城市居民恩格尔系数

（16）社会消费品零售总额=c+a*人均支出+b*全国恩格尔系数（注：参数数值由计量经济学方法结合当地实际数据确定）

（17）人均消费支出=社会消费品零售总额/人口

（18）人均非消费支出=人均支出-人均消费支出

（19）投资额=b+a*经济发展水平GDP（注：参数数值由计量经济学方法结合当地实际数据确定）

（20）新开工面积=b+a*投资额（注：参数数值由计量经济学方法结合当地实际数据确定）

（21）竣工面积=b+a*新开工面积（注：参数数值由计量经济学方法结合当地实际数据确定）

（22）住宅价格=f+a*土地均价+b*竣工造价+c*竣工面积+d*人均非消费支出+e*城市人口（注：参数数值由计量经济学方法结合当地实际数据确定）

三、模型仿真

（一）模型检验

本文利用1999年到2013年全国住宅平均销售价格与模型仿真的住宅价格进行比较，如表1所示。

由表1可见，全国住房平均销售价格的实际数据与仿真数据的相对误差较少，由该模型进行仿真模拟并观察不同情形下房地产价格的变化趋势具有一定的参考意义。

（二）仿真模拟

1.仿真方案设定

本文将通过仿真方案的设定来观察变量间变化不均衡时，住宅市场价格的变化趋势。在城镇化的过程中，本文认为可以划分为三个不同的方面，分别是土地城镇化、产业城镇化及人口城镇化。具体仿真方案设定见表2。

表3为具体的仿真参数表，其中，1998年到2013年我国土地购置面积的平均增长率为8.77%，城市人口增长率为3.59%，第三产业人口增长率为2.86%。根据表2的方案设定，本文将高于现状的增长率设定为目前平均增长率的1.1倍，并分别计算各种仿真方案下增长率的参数，具体数值如表3所示。

2.仿真模拟结果

根据上文设定的方案参数，本文对不同方案下模型进行仿真模拟，其中，住房价格2016年到2025年的模拟结果如表4所示。

由表4可见，所有方案下，全国住宅平均销售价格均呈现出比较明显的上升趋势，这表明，在城镇化进程中，房地产价格依然会持续上升。在各种情形中，价格最高的是人口加速型，这主要是因为人口加速型提高了住宅市场的刚性需求，从而对住宅价格的促进也最大。其中，价格最低的是土地、产业加速型，在这一种情形下，因为土地供给增多，从而降低了土地价格，另一方面，第三产业就业人口增速加快导致国民经济水平提升，从而促进房地产市场投资，从而导致住宅市场中住宅供给上升，引起住宅价格的下降。由此可见，政府若希望控制房价过快增长，应采取相应措施提高土地供给，同时实现产业升级，提高第三产业在国民经济中的比例。

四、结论及建议

本文首先分析房地产住宅价格的影响因素，进而构建系模型分析我国城镇化进展对于住宅市场价格的影响，经仿真模拟，本文认为当城镇人口增长率较高时，对住宅价格的促进作用最大，而在土地城镇化及产业城镇化较为领先的时候，住宅价格提高的幅度最小。基于上文结论，本文认为，如果政府希望有效控制房价较快增长，可以提高土地供给，从而降低土地价格，加快产业升级，提高第三产业在国民经济中的地位，促进投资，提高住宅的供给量，从而降低房地产价格。另一方面，应该减少城乡收入差距，提高农村居民的生活质量，从而避免过多人口涌入城市，减少住房的刚性需求，从而降低房地产价格。

【参考文献】

[1]于守华. 城镇化、工业化与房地产价格之间的动态关系[J]. 财经理论研究，2013，04：16-23.

[2]刘娟，姜怡悦. 城镇化对房地产价格影响实证分析[J]. 现代商贸工业，2014，23：73-74.

[3]曾江辉. 城镇化对中国房地产价格影响的实证分析[J]. 商场现代化，2010，17：181-182.