房地产_去库存_与对应取向_向为民.docx

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1、房地产 “ 去库存 ” 与对应取向 * “D e-inven1oiy of R ealE state and the C oiresponding 0 rienlatlon 向为民王霜 内容提要房地产高库存制约我国房地产行业健康发展，影响国民经济平稳运行。房地产开发企业住宅销售量 是反映 “去库存 ”最直接的经济指标，销售越多， “去库存 ”越明显。采用全国 31 个省（区、市） 2005 2014 的年度 数据，运用面板实证模型，分析得出商品房平均销售价格每提高 1%，房地产开发企业住宅销售套数便减少 0.30%;城镇固定投资额每提高 1%，房地产开发企业住宅销售套数增加 0.46%;房地产

2、开发企业个数每提高 1%，房地产开发企业住宅销售套数便增加 0.52%;房地产开发企业国内贷款每提高 1%，房地产开发企业住宅 销售套数便增加 0.24%;第三产业增加值每提高 1%，房地产开发企业住宅销售套数便减少 0.28%。 关键词房地产去库存经济结构调整经济发展转型 作者单位重庆理工大学经济金融学院重庆 400054 Xiang Weimin Wang Shuang Abstract: The high inventories of real estate will restrict the healthy development of the real estate industry

3、 in China, and influence the smooth development of the national economy. The sales volume of residential enterprise is the most direct economic indicator of de stocking. The more housing is sold, the more obvious the de stocking. Based on the annual data of 31 provinces from 2005 to 2014, using the

4、panel empirical model to conduct the study, the research results show that, every 1% rise in the average sales price of commodity houses leads to 0.30% drop in the sales volume of housing enterprises, every 1% increase in fixed investment amount of cities and towns brings 0.46% increase in the housi

5、ng sales volume, and every 1% increase in the number of housing enterprises results in 0.52% increase in the housing sales volume. We also find that if the domestic loan of housing enterprises increases every 1%, the housing sales volume would increase by 0.24% and if the added value of the tertiary

6、 industry increases every 1%, the housing sales volume would decrease by 0.28%. Key words: “De inventory” of real estate, economic structure adjustment, economic development transformation 房地产库存量指各种己完成开发建设全过程并已验收合格，可以 按合同规定交付使用或对外销售的各种开发产品 （ 具体包括 :已开发完 成的房屋、配套设施、代建工程、分期收款开发产品、出租开发产品和周 转房等），即已经建好且没有销

7、售出去的房地产产品。国家统计机构认 为，我国房地产库存量为 56 亿平方米，各个机构也在进行不同的测算。 房地产去库存，也就是消化掉库存量，被列入 2 016 年国家经济重点工 作。 2016 年，经济社会发展五大任务之一就是化解房地产库存，鼓励房 *该标题为 改革 编辑部改定标题，作者原标题为 。基金项目：重庆 市决策咨询与管理创新项目 “房地产税合并征收的经济效益研究批准号： cstc2015jccxA00005) 地产开发企业遵循市场规律，迅速调整营销策 略。因此，房地产去库存将对房地产市场和房地 产企业的命运产生重大而深远的影响。 2016 年房地产业政策持续利好，降准降 息，既拓宽了

8、房地产行业的融资渠道，又降低了 房企的融资成本，同时与各地情况相适应的政 策相继出台，促进了房地产消费。从 2016 年第 一季度房地产行业销售数据来看，库存积压情 况有了一定程度缓解。截至 3 月底，全国待售商 品房面 积为73516 万平方米，相比前一个月，减 少 415 万平方米，商品房销售面积同比增长 33.1%。 2016 年中央经济工作会议确立需完成 的五大任务为 “ 去产能、去库存、去杠杆、降成 本、补短板 ” 。与房地产行业相关的去库存量则 是五大任务之中的重点。从易居研宄院智库中 心发布的中国 50 城住宅库存报告看，全国一 半以上城市去库存效果并不显著，城市间去库 存情况分

9、化。其中， 26个城市去库存周期在 15 个月以上（包含 15个月 ），北海最为严重 ;24 个 城市虽然去库存周期在 15 个月之内，但是在短 期内效果明显的城市为数 不多，合肥、苏州、南 京分别需要 3 个、 3 个、 4 个月的周期，位居全国 前三。随着商品房市场步入结构性过剩时代，房 地产市场分化趋势加剧， i-二线城市的火爆与 去库存政策预期背离，而三四线市场依然深陷 泥潭。 房地产行业库存压力已经辐射金融领域以 及其他相关行业，去库存量势在必行。房地产行 业不仅要寻求创新去过剩产能途径，还要配合 国家供给侧改革等政策，结合营销新渠道，以高 效、高速、高质量脱离房地产行业大量库存积压

10、 的困境 一、 相关政策及文献综述 20152016 年，为缓解房地产行业库存压 力，中央和地方政府相继出台相关政策，刺激住 房消费，以稳定房地产市场。 从房地产行业来看，在经济下行压力下，房 地产库存问题制约了我国经济发展。 2015 年 3 月，全国 “ 两会 ” 明确提出要保持房地产市场的 平稳发展，稳定住房消费成为房地产业的重要 任务。 2016 年 4 月下旬，中共中央政治局会议 在分析我国当前经济形势的基础上，首次提出 要盘活存量，建立长效机制，使房地产业健康发 展。 2015年 11 月上旬，习近平总书记在中央财 经领导小组第十一次会议上首次明确提出： “ 要 化解房地产库存，促

11、进房地产业持续发展 ” ，加 强经济结构性改革和城市工作。 从政策措施来看，目前房地产行业去库存 最大的动力是推动城镇化与户籍制度改革。 2015 年5 月 18 日，国务院通过了国家发展改 革委提交的 ，有关房地产业去库存的 相关政策有：一是推进新型城镇化、农业现代 化，促进城乡区域 协调发展；二是 2016 年棚户 区住房改造 600 万套，同时提高棚改货币化安 置比例；三是进行房地产行业结构性调整；四是 改变 “ 土地财政 ” 模式；五是转变房地产行业发 展和管理理念。 从住房消费来看，个人住房贷款、契税税率 是住房消费以及房地产行业去库存最为直接的 影响因素。 2016 年 2 月，中

12、国人民银行、银监会 联合发布 ,提出为进一步支持合理住房消费， 不限购城市的首套房首付可低至 20%，二套房 首付最低为30%。相隔半月，中国人民银行、住 房城乡建设部、财政部联合发 布关于完善职工 住房公积金账户存款利率形成机制的通知 ,规 定自 2016 年 2 月21 日起，将现行按照归集时 间执行活期、三个月存款基准利率执行的住房 公积金账户存款利率，统一调整为：一年期定期 存款基准利率，由目前的 0.35%、 1.10%统一上 调为 1.50%。 2016 年 2月，财政部、国家税务总 局、住建部联合发布 ,调低个人购买 住房的契税税率。 2月下旬，财政部、国土资源 部、中国人民银行

13、、银监会联合发布关于规范 土地储备和资金管理等相关问题的 通知，要求 各地区，结合事业单位分类改革，对现有土地储 备机构进行全面清理。 2016 年5 月 1 日，营业 税改征增值税试点实施办法 正式实施， “ 营改 征 ” 对房地产企业利好主要来自两个方面：税负 方面，房地产项目的土地成本可以直接从销售 额中减除，建安成本也可以抵扣进项税额，经过 估算，总的税负会有所下降；市场空间方面，随 着将房地产纳入抵扣范围，无论是生产企业，还 是金融保险等服务业，对投资商业地产的力度 预期都会增加 国内学者从不同角度和维度研宄房地产行 业去库存问题，取得了一定成果。相关理论倾向 于研究 四个方面内容：

14、一是在经济新常态背景 下，供给侧改革对我国房地产去库存推动作用 的相关分析以及探讨去库存的一系列政策理论 方法；二是我国房地产行业去库存的重要性、所 处困境以及将面临的问题等；三是金融领域对 房地产去库存的制约因素分析，以及相关政策 建议；四是研究房地产去库存对相关行业的影 响，如金融、建筑、建材行业。 其中，具有代表性的研宄有：第一，以金融 为视角，阐述互联网金融背景下，金融政策、金 融制度、固定资产投资等对我国房地产行业去 库存的影响以及分析当前所面临的问题。周飞 虎、邵明艳等从个人住房贷款利率水平、个人住 房贷款不良率以及信息共享机制不健全等角 度，分析了我国房地产去库存所面临的金融制

15、约因素，最后论证结果为房地产去库存离不开 金融支持 J1申博运用空间面板模型实证研究得 出我国房地产业发展对东中西部地区金融稳定 有促进作用。 P1 向为民、王旭娟采用重庆市 1990 2010 年的城乡居民人均收入、第三产业产值、 固定资产投资数据，研宄三者间存在的长期均 衡协整关系。实证表明，城乡收入差距与第三产 业的发展、固定资产投资呈现明显正向相关关 系，孙永剑分析了 “ 互联网 +金融 +房地产 ” 模式 对房地产去库存的影响。 4 第二，从供给创新和体制结构创新角度，论 证我国房地产去库存离不开自身行业的创新 性，只有增强创新创业新动力，才能推动房地产 行业去库存进程。宋秋婉、景刚

16、在分析我国房地 产现状、房地产去库存重要性和思路后得出，在 经济新常态大背景下，只有加强市场主体自身 的供给创新和加强银行、信贷以及房地产业三 者的合作才能摆脱房地产行业大量积压的库存 房问题。 5汪红驹、汪川将全球经济周期错配格 局现状与我国当前的经济环境以及实行的货币 金融政策相结合，论证得出供给侧结构性改 革 任重而道远，需不断优化经济结构、增强创新创 业新动力、防范金融和经济风险才能保持经济 的中高速增长。 6 第三，从市场营销视角分析房地产销售这 一环节对我国房地产行业去库存的重要性。不 断拓展营销渠道和方式。封华、王艳等从房地产 的营销视角，通过对大连房地产市场发展现状 进行分析，

17、得出只有加强营销创新才能帮助房 地产业更好地去库存。王洁以万科为例，论证 了电商发展对房地产去库存有明显的促进作 用。 81 住房价格是影响住房销售显著的因素之 一 。国内外学者对此已有一定的研究成果。 Chen Jun-hua & Fei-Guo 等运用中国 1995 2005 年省市面板数据研宄发现：城市化进程对 住房价格的推动作用十分显著，沿海地区城市 化与住房价格呈现负相关关系，内地城市化与 住房价格呈现正相关关系，9刘志伟运用我国 35 个大中城市 20062010 年的面板数据，对城 市房价与劳动力流动、第三产业发展水平的关 联性进行研究，发现房价与劳动力流动具有相 互抑制作用的关

18、系，房价与第三产业的发展具 有相互促进的作用 6 邓翔等选取我国中部地 区六省 19982010 年房价、城市化率等数据，实 证分析了城市化率如何影响房价。研宄得出：城 市化水平的提高，将有助于推动住房价格的上 涨。 M 钱俊益 (2014)运用面板数据实证分析我 国 31 个省（区、市）影响住房价格的因素，研宄 发现：住房价格增长的主要动力与城镇人均收 入直接相关。国内外学者采用面板实证模型，分 析影响住房价格的宏、微观因素，该影响因素直 接作用于住房销售，间接作用于房地产行业的 库存问题。因此，研究住房价格对住房销售的作 用机制是去库存的重要问题。 住房供给政策对住房销售有着同样显著的 影

19、响。 地方政府利好政策的出台 ，一 定程度上会 刺激住房市场的销售量。王斌采用我国 30 个省 (区、市）19992009 年的面板数据分析得出：住 房需求弹性、供给弹性均存在区域差异，住房供 给弹性是制定、评估房地产调控政策的重要指 标，政府应根据不同区域市场供需性质，制定针 对性强的调控政策。 12王旺平 （ 2013)从住房商 品市场、公共住房市场两个视角，把政策分为经 济政策与公共政策来对我国住房政策体系进行 研宄，并从产权、买卖租赁、公共住房等几个角 度提出完善我国当前住房相关的政策建议。 Milligan 在研宄发达国家住房政策时，根据其政 策的强弱，把住房政策分为最强政策类型、稳

20、健 住房政策类型、收缩或者弱反应住房政策类型， 并根据其类型，提出相关政策建议。 13】 国内外学者采用定性和定量研宄方法，从 供求市场、商品房市场、公共住房市场、政策类 型等视角，分析住房政策对住房市场的作用机 制。住房政策也是影响住房销售量较为直接的 一大影响因素，同时，间接影响房地产行业的库 存问题。因此，研宄住房政策也是房地产去库存 的重要内容。房地产去库存是 2016 年经济工作 的五大任务之一。地方政府在房地产行业去库 存过 程中，不仅要认真贯彻落实供给侧改革相 关政策，还要根据各地实际情况，因地制宜、因 城制宜，使中央政府对房地产行业的一系列调 控政策产生预期的效果。 推动城镇化

21、、户籍制度改革，降低个人住房 贷款利率、契税税率、商品房价格均能有效缓解 房地产行业去库存压力。学者们从数量经济学 角度，定量分析房地产去库存、商品房价格及固 定资产投资之间的关系。房地产开发企业住宅 销售量这一指标是反映房地产行业去库存量最 直接的数量指标，销售量越多，库存量越少。这 里运用面板模型，采用 20052014 年数据，分析 全国 31 个省（区、市）房地产开发企业住宅销售 套数的影响因素，并分析这些影响因素对房地 产行业去库存的作用，最后根据实证结果提出 政策建议。 二、模型设计、数据来源及指标选择 面板数据模型同时有横截面与时间序列两 个维度，统计意义较为丰富，研宄结论较为可

22、 信，一般包含静态面板模型和动态面板模型两 类，但传统静态面板模型不能很好反映因变量 自身滞后因素的效应。为此，添加因变量滞后 项，构建动态面板模型来分析我国房地产行业 去库存的影响因素。 (一）数据来源与样本区间 选取样本区间为全国 31 个省（区、市 ;)2005 2014 年的面板数据，数据来自国家统计局网 站，31 个省（区、市 )分别为北京 (BJ)、 天津 (TJ)、 河北 (HeB 八辽宁 （ LN)、 上海 (SH)、 江苏 (JS)、 浙 江 （ ZJ)、 福建 （ FJ)、 山东 （ SD)、 广东 （ GD)、 海南 (HN)、 山西 （ SXT)、 吉林 (JL)、 黑

23、龙江 （ HLJ)、 安 徽(AH)、江西 (JX)、河南 （ HeN)、湖北 (HuB)、湖 南 （ HuN)、四川 （ SC)、 重庆 （ CQ)、 内蒙古 蘭 0)、贵州（ 62)、云南 (聰）、西藏 (12):、陕西 碎 50()、甘肃 (03);、 ,广西 .(61)、青海（ (?111 宁夏 (NX)、 新疆 (XJ)。 (二 )模型构建、变量说明 根据以上理论分析基础，在实证检验中建 立计量经济模型如下： ZnS, =a。 +(3 力 iPRICEit +pINVEST,1 + P3/nGESHUll+(34/nDAIK,t+p5/nDISANlt+|JLll(i=l,2, ，

24、N ; t=l ,2, ， T) 其中， S,，表示各省（区、市）房地产开发企业 住宅销售套数； a 为截距项； PRICE,，表示各省 (区、市）商品房平均销售价格 ;INVEST,表示各 省（区、市）城镇固定投资额 ;GESHUi，表示各省 (区、市）房地产开发企业个数； DAIK,表示各 省（区、市）房地产开发企业国内贷款； DISANlt 表示各省（区、市）第三产业增加值； JJLlt为随机误 差项。 三、检验与实证结果分析 由于面板数据包含时间、截面两个维度，所 以易出现 “ 伪回归 ” 现象。为避免建模时出现此 现象，需对各变量进行单位根检验。首先，综合 运用 ADF-Fisher

25、 方法对面板数据进行单位根 检验，结果见表 1。然后，运用以 DF、 ADF 检验 为前提的 Kao 检验来检验模型是否存在协整关 系， Kao 检验是利用静态面板回归的残差来构 建统计量。取后，运用 random effects-Hausman 检验，判定模型属于固定模型还是随机模型。 (一） 平稳性检验 应用 Fisher-ADF 单位根检验方法，对变量 进行平稳性检验。在平稳性检验之前，先对变量 进行取对数处理，目的是为了使变量更为平稳， 检验结果更为显著。对数变换是特殊的一种数 据变换方式，可以使模型更加符合前提假设，便 于在理论基础上对所研究问题进一步解释。表 1 检验结果显示 Jn

26、ShJnlNVEST,两个变量均在 5%的显著水平上表现平稳，从而拒绝存在单位 根 的 零 假设； ZnPRICEJnGESHlJnDAIKu、 ZnDISANlt 四个变量在 5%的显著水平上均表现 非平稳。但是，ZnPRICElt、 ZnGESHUlt JnDAIKa 三 个变量在经过一阶差分和二阶差分后，均在 1% 的显著水平上表现平稳，从而拒绝原假设。综 上，七个变量均具有平稳性，满足下文协整检验 条件 s (二） 协整检验 面板数据的协整检验方法，主要分为两大 类：一 类是建立在 Johansen协整检验基础上的 面板协整检验，另一类是建立在 Engle and Granger二步法

27、检验基础上的面板协整检验，具 体方法主要有 Pedroni 检验、 Kao 检验。 johan- shen 检验前提是数据存在一个 VAR 的表示形 式，这与本文原假设不符。 Pedroni 检验、 Kao 检 验的方法不同在于； Pedroni 的检验方法允许异 质面板的存在，且适用于变量较少的模型，而 Kao 检验则是以 DF、ADF 检验为前提，假设不 表 单位根平稳性检验结果 变量标准 Statistic Prob； * 判断结 论 (ADF-Fisher Chi-square) (ADF Choi Z stat) (ADF- Fisher Chi-square) (ADF - Cho

28、i Z-stat) InS Level 83.8715 -2.00147 0.0336 0.0227 平稳 /nPRICE D 125.077 -4.90537* 0.0000 0.0000 平稳 /nINVEST Level 115.948 -1.96202* 0.0000 0.0249 平稳 /nGESHU D 93.5428 -3.01852 林 0.0059 0.0013 平稳 ZnDAIK D 141.023 -5.40185* 0.0000 0.0000 平稳 InDISAN 2nd difference 139.358 -5.86749* 0.0000 0.0000 平稳 注：

29、*表示在 1%显著性水平上显著， *表示在 5%显著性水平上显著。 表 2 Kao 协整检验结果 t-Statistic Prob. ADF -6.979372 0.0000 Residual variance 0.045632 HAC variance 0.035020 存在协整关系，且利用静态面板回归的残差来 构建统计量。文中计量模型涉及 5 个变量，采用 Kao检验更为科学合理。 .故 Engle and Granger 面板协整里的 Kao 检验更加适合。表 2 为 Kao 协整检验结果。 如表 2 所示， P 值为 0.0000，通过协整检 验，说明被解释变量房地产开发企业住宅销售

30、套数与解释变量商品房平均销售价格、城镇固 定投资额、房地产开发企业个数、房地产开发企 业国内贷款、第三产业增加值 5 个经济变量之 间存在长期协整关系。 (二 )Hausman 检验 根据对个体影响处理方式的不同，变截距 模型分为固定影响模型、随机影响模型。下面通 过random effects-Hausman 检验，来判定模型属 于固定模型还是随机模型。检验结果如表 3 所示。 Cross-section random 的 p 值为 0.6204，Idiosyncratic random 的 p 值为 0.3796 ， 均大于 0.05,所以，接受原假设。即模型应该建立随机 效应模 型 ，

31、可 决 系 数 （ R -squared) 值为 0.798751，较为接近于 1,表明模型拟合效果较 好 ;Prob(； F-statistic； )为 F 统计量的显著性检验结 果，小于 0.01，说明模型较好地通过了 F 检验， 所建方程模型总体线性显著。 (四）实证结果 根据 random effects-Hausman 检验结果，模 型估计为： ZnSlt=7.725226-0.301384/nPRICEll +0.46291%iINVEST,+0.521230ZnGESHUin +0.240155/nDAIK-0.278945/nDISANit+|jLlt (i=l,2， .， N

32、;t=l,2， ._， T) t=( 13.21590) (-3.540703) (7.713339) (8.651788) (7.081424) (-0.846893) R2=0.798751 F=241.3131 结果显示，商品房平均销售价格 (PRICE4)、 城镇固定投资额 (INVEST、房地产开发企业个数 (GESHUit)、 房地产开发企业国内贷款 (DAIKJ、 第 三 产 业 增 加 值 的 p值均小于 0.01,即说 明均显现显著关系；商品房平均销售价格 (INVEST 与房地产开发企业住宅销 售套数 (SJ 呈 现负相关关系，即商品房平均销售价格每提高 1%,房地产 开

33、发 企 业 住 宅 销 售 套 数 便 减 少 0.30%;城镇固定投资额 （ GESHUi J 与 房 地 产 开 发企业住宅销售套数（ &)呈现正相关关系，即 城镇固定投资额每提高 1%，房地产开发企业住 宅销售套数便增加 0.46%;房地产开发企业个 数 （ DAIKJ 与房地产开发企业住宅销售套数 (Slt)呈现正相关关系，即房地产开发企业个数 每提高 1%，房地产开发企业住宅销售套数便增 加 0.52%;房地产开发企业国内贷款 （ DAIK,)与 房 地 产 开 发 企 业 住 宅 销 售 套数 呈 现 正 相 关 关系，即房地产开发企业国内贷款每提高 1%， 房地产开发企业住宅销售

34、套数便增加 0.24%; 第三产业增加值 ISANJ 与房地产开发企业住 宅 销 售 套 数 呈 现 负 相 关 关 系 ， 即 第 三产业 增加值每提高 1%，房地产开发企业住宅销售套 数便减少 0.28%。 四、结论及政策建议 由实证结果可知，对房地产去库存影响较 为显著的因素是城镇固定投资额、房地产开发 企业个数，商品房平均销售价格、第三产业增加 值、房地产开发企业国内贷款这三个因素对房 地产去库存影响力度依次递减。具体影响如下： 商品房平均销售价格与房地产去库存呈现正相 关关系，即降低商品房平均销售价格，房地产库 存量将会减少；城镇固定投资额与房地产去库 表 3 Hausman 检验结

35、果 Cross-section random Idiosyncratic random R squared Prob. (Rho) (Rho) (t-statistic) 0.6204 0.3796 0.798751 . 存呈现负相关关系，即增加城镇固定投资额，房 地产库存量将会减少；房地产开发企业个数与 房地产去库存呈现负相关关系，即增加房地产 开发企业个数，房地产库存量将会减少；房地产 开发企业国内贷款与房地产去库存呈现负相关 关系，即增加房地产开发企业国内贷款，房地产 库存量将会减少；第三产业增加值与房地产去 库存呈现正相关关系，即减少第三产业增加值， 房地产库存量将会减少。 自 201

36、5 年提出房地产去库存化以来，中央 与地方政府先后推出了减税、公积金优惠、金融 扶持、鼓励租售等系列措施，主要基于从刺激消 费需求的层面考虑，收效不够明显。实证研宄结 果表明，实施房 地产去库存还应该综合考虑商 品房平均销售价格、城镇固定投资额、房地产开 发企业个数、房地产开发企业国内贷款、第三产 业增加值的影响，多管齐下。在综合分析研究结 论及现阶段存在积压主要问题的同时，对目前 我国房地产行业去库存所面临的问题以及以何 种途径高效去库存建议如下： 第一，提高实体经济投资回报率。通过对我 国经济下行对房地产行业去库存的影响分析来 看，降低商品房平均销售价格，减少城镇固定投 资额、房地产开发企

37、业个数、房地产开发企业国 内贷款，提高第三产业增加值，均会增加房地产 开发企业住宅销售套数，降低 库存量。国内资金 脱离实体经济，避实趋虚，加上房地产和金融炒 作泛滥，导致风险不断积累。如局部风险处理不 当，可能导致系统性风险。资本跨境流动方向发 生改变，由于资本流入过多，造成人民币汇率升 值压力变成贬值压力。必须从增强活力、降低成 本等入手，提高实体经济投资回报率，提高对国 内外投资者的吸引力。 2016 年 5 月，从国家统 计局公布的 70个大中城市数据来看，广州继北 京、深圳等一线城市后，房价迎来新一轮上涨。 对于一、二线城市，政府一直致力于政策调控， 抑制房价大幅度上升，而三、四线城

38、市，尤其是 中西部、 东北部城市，尽管政府出台多项刺激性 政策，仍收效不大，去库存化乏力，两者形成明 显对比。宄其原因是三、四线城市过度依赖于 “ 土地财政 ” ，经济增长趋缓，产业结构不合理， 对人口缺乏吸引力，投资动力不足。因此，在房 地产市场日益明显的两极分化格局下，提高实 体经济投资回报率二线城市与三、四线城 市去库存路径应该体现差别化。政府继续出台 政策调控一、二线城市房价，而对于兰、四线 城市，可以借鉴华侨城开创的 “ 旅游 +文化 +城 镇化 ” 模式，为房地产行业开辟一条新的发展 路径。 第二，依据地区经济发展状况，因地制宜去 库存。对于经济发达地区，可适当放宽限购、限 外令等

39、细则。同时，政府可以根据地区实情，积 极搭建平台，加大购房补贴的力度，鼓励消费者 按需购房，以减少房地产积压库存。但应注意保 持合理的稳定的房地产库存量，避免因过度刺 激消费者购房投资行为而造成房价大幅度震 荡。三、四线城市的房价走向和去库存的最终效 果取决于城镇化进程，而城镇化的质量取决于农 民的收入情况。 第二，坚持改革，注重产业结构转换。改革 不仅可以驱动产业不断升级，还可以促进国民 经济增长。坚定不移深化改革， 才能使经济转型 平稳过渡。针对房地产行业库存问题，从宏观政 策角度应不断完善土地、财政、投融资等配套政 策；从微观政策角度应调整住房公积金账户存 款利率，降低个人购买住房的契税

40、税率，减免房 地产企业税负等；综合考虑房地产去库存的影 响因素，结合我国经济发展状况，应发挥政府引 导和金融监管的作用，从供给、生产端抓好房地 产供给侧改革。政府要严控城市尤其是三、四线 城市的房地产开发用地。根据对当地经济实际 发展水平、居民收入、人口增长趋势作出正确研 判，发挥科学指引作用。尤其注重近期整体上保 障房建设过剩情况， 继续实施中央 “ 提高货币化 安置比例，减少保障房建设量 ” 的决定，在地方 政府财政许可情况下，加大保障房收购力度。此 外，应合理控制中、高档别墅及大户型、低密度 住宅的开发规模，扩大供应与城镇普通居民购 买能力相匹配的中低档住宅。 第四，减少生产，加大去库存

41、力度。从供给、 生产端入手，通过解放生产力、提升竞争力促进 经济发展。 20132015 年，房地产行业投资平均 增长率为 11.2%。其中， 2013 年为 20.2%， 2014 年为 10.9%， 2015 年为 2.5%。这远远低 于房地 产繁荣时期的投资平均增长率 26.1%，究其原 因，可归纳为如下方面：全球经济长期低迷；国 内有效需求不足；产能过剩严重；金融风险凸 显，货币信贷扩张政策难以为继。为此，应降低 投资、减少生产，从源头入手，加大力度去库存。 政府应减少土地供应，不能继续走 “ 土地财政 ” 的老路，忽视土地这一因素对房地产去库存造 成的巨大压力，从源头上改善我国房地产

42、行业 库存积压严重的情况。针对商品房库存严重的 省份，应加强土地使用审批力度， -定程度压缩 地方政府对房地产企业土地供应量，这是短期 消除商品房库存压力最有效的 手段。对二、三线 城市效果尤为显著。 第五，加快城镇化进程，深化户籍制度改 革。据统计，我国 2015 年常住人口城镇化率为 56.1%,而户籍人口城镇化率不到 40%。从城市 常住人口构成来看 ，一 、二线城市常住人口明显 高于三、四线城市。二、四线城市常住人口数量 明显少于户籍人口，导致人口外流问题的根本 原因是三、四线城市综合实力相对较弱，尤其表 现在经济、教育、医疗、社保体系等方面。户籍制 度改革预期可以缓解中小城市常住户籍

43、人口比 下降趋势压力。从房地产行业现状看，一、二线 城市房价趋于稳定，库存压力明显趋于缓和， 三、四线城市的房价走向和去库存的最终效果 取决于城镇化效果，而城镇化的质量取决于农 民的收入情况。加快推动产城融合和户籍制度 改革，增加城市就业岗位，把农民工、个体工商 户等纳入公积金保障范围，这样才能从根本上 实现三、四线城市房地产行业的良性循环，缓解 三、四线城市房地产库存压力。要建立财政转移 支付同农业转移人口市民化挂钩机制，以及城 镇建设用地增加规模同吸纳农业转移人口落户 数量挂钩机制。 第六，激发消费潜力。据统计，我国 2015 年 最终消费率为 52.8%,远 低于欧美与日韩。我国 作为全

44、球制造业大国，供给能力较强，但供求错 配现象较为严重，部分传统行业产能过剩，新兴 领域却有效供给不足，导致国内供给无法匹配 曰益升级的消费结构。一方面，我国消费外流现 象严重，另一方面，消费升级潜力未能充分释 放。我国产品质量总体低于国际水平，质量监管 不力，消费环境不佳，加之存在产品的假冒伪 劣，特别是医疗、养老、健康等服务消费供给尤 为不足，从而抑制了居民的消费意愿，制约了消 费升级。住房消费市场亦如此，政府应该不断出 台新政，整顿消费市场环境，以保障消费者权 益；抑制消费外 流，保障国内消费；调控宏观错 配，以保障有效供给；落实政策细则以激发居民 消费潜力，降低消费者购房成本以刺激住房消

45、 费。从总需求结构角度来看，提高消费率是缓解 房地产行业库存压力的有效途径之一。 第七，增强住房信贷产品创新性，加强与民 营资本合作 s 住房信贷产品创新性体现在两个 方面：一方面，政府应该放宽对房地产开发企业 的贷款政策，优待因商品房积压而导致资金链 断裂的房地产开发企业；另一方面，继 2015 年 央行接连 5次降息的基础上，银行应该简化个 人住房贷款手续、提高贷款效率，有针对性推出 创新信贷产品，以满足开发商以及个人的需求。 例如 .浦发银行推出的 “ 安居消贷易 ” 信贷产 品 对办理个人住房贷款的个人，提供一笔 金额不超过房价 10%的“ 安居消贷易 ” 贷款，用 于装修、购车位、购

46、家电等合理消费需求，还有 针对二手房交易开展 “ 赎楼贷 ” 业务以及支持农 民进城买房的 “ 农民安家贷 ” 等业务均值得借 鉴。房地产企业应该加强与民营银行合作，扩大 贷款融资平台。住房信贷产品创新，可以借势互 联网金融。借助互联网金融缓解房地产行业库 存压力的具体措施为：一是将传统金融业互联 网化，可以为房地产业借贷提供更为便利 的途 径。如平安普惠小额贷款。二是基于互联网金 融，拓展电商营销渠道 s 如在淘宝、京东等各大 电商平台上销售商品房。二是高效结合房地产 业与金融大数据，以提高房地产企业融资能力。 完善金融市场体系，可以为房地产去库存保驾 护航。金融创新可以为房地产去库存提供动

47、力。 房地产去库存还有较长的路要走。除针对 不同城市差异化实行的政策调控外，还应主要 靠市场发挥作用，让农民工在城市买房，让市民 购得起房，这才是经济下行压力下政府应该重 点关注的问题。 UMi.U.A 参考文献 1J 周飞虎邵明艳逄锦雪：金融支持房地产去 库存面临的制约因素 - 以吉林省为例，吉 林金融研宄 2016 年第 1 期，第 4244 页 宋婉秋景刚： 经济新常态下我国房地产去 库存研宄 M 科技创业月刊 2016 年第 5 期，第 4650 页 向为民王旭娟：重庆城乡居民收入差距与 第三产业发展的实证研宄，重庆理工大学学 报（ 社会科学版 ) 2012 年第 6 期，第 3842 页 4申博： 2016 年第 3 期，第 61-101 页 5J 孙永剑： “ 互联网 +金融 +房地产 ” 模式：是否 楼市去库存良方，中华工商时报 2016 年 1 月8 日 汪红驹汪川： 国际经济周期错配、供给侧改 革与中国经济中高速增长 ， 财贸经济 2016 年第 2期，第 519 页 7J 封华王艳王爽 ： 2015 年第 4 期，第 106 110页 9 Chen Jun