成都市土地流转政策对房地产市场的影响

【摘要】土地流转政策土地流转政策作为一项政府对房地产行业进行调控的基础性政策，土地作为房地产的基础，对房地产市场的价格有着重要的影响。本文在分析成都市土地流转政策的基础上，以土地流转面积和新开工住房面积的时间序列模型对成都市房地产市场对土地流转政策的依赖程度进行分析，并在此基础上得出相关结论。

【关键词】土地流转政策 VAR模型 结语

一、土地流转政策

土地流转作为一项重要的政府的财政收入，同时土地流转费用作为房地产的重要建设成本会对房地产价格和供给产生重大影响。

（一）土地流转政策

2011年的土地流转调控政策，成都市严格住房用地供应管理；大力推广“限房价、竞地价”方式供应中低价位普通商品住房用地；在4月份公布房价“调控目标”的“限地价”政策；随后，加大住宅供地供应，加大对闲置房地产用地的清理力度和实行新“国五条”对成都房地产市场采取限购措施和土地市场“国五条”，强化土地调控；同时，还对农民进行全国农村集体土地确权登记等等。和其他城市相比，成都的土地流转政策偏紧对土地成交价格产生了极其明显的影响。

（二）成都土地流转政策对土地市场的影响

由于去年成都的土地流转政策强度大、持续时间长导致2011年的土地成交面积波动幅度很大，土地市场总体上的表现为成交量的大低价和“流拍”的出现具体说来，截止到2011年11月，成都市土地成交量为164宗，成交总面积是1017万平方米，成交平均单价为2478每平方米，成交总金额为25.17亿元。和上一年度相比，土地出让数量增幅较小，面积增长率为26.01﹪，成交单价下降率差不多是3﹪。与此同时，有四十多宗地块遭遇“流拍”而终止。

随着成都市执行“国八条”，严格住房用地供应管理的土地流转政策出台。房地产市场陡然降温，开发商减少纳地数量，三月份土地市场仅有3.31万平方米的土地成交量，和元月204.52万平方米的成交量相比交付达到98.4﹪。在4月份成都公布房价“调控目标”的“限价”政策，但是这一政策目标没有实现反而房价出现了百分之十左右的增长和成交量有所提高，但在后来的几个月一直到10月，由于受到了房地产交易市场的大幅度萎缩和政府前几个月的房地产和土地流转调控政策和“国五条”、新“国五条”的影响，土地市场处于低位非均衡状态，其成交量均处于70万平方米的以下区域。11月由于GDP增长速度的放缓和CPI、PPI的涨幅高位回落，通胀压力的缓解等经济因素，土地市场有了一定的反弹。从成都市近几年土地成交面积和成交宗数来看，从2008年起成都市土地成交面积和宗数都呈快速上升趋势，但这一增幅在2011年就很缓慢，其中2011年的成交面积为近五年最高（1017.83万平方米），但由于土地成交单价下降和成交宗数的减少致其成交金额明显低于2010年，这和成都市的土地流转政策密切相关的，特别是2011年程度严格控制土地流转的政策调整。

从2011年2月到2012年3月，成都市的土地出成交金额和房地产价格有很高的相关性，因为土地流转价格是房地产的一项重要成本会使得两者具有很高的相关性，两者价格在2011年11月份以前表现为较为稳定的增长率，其中房地产价格增长较快，而且房价除了受到政策影响还要受到宏观经济状况的影响，因此流转的土地变化不如房价大其变化最大的是去年11月份。而到了2011年11月以后，由于土地流转政策的加码和前期政策的效果凸显导致了土地价格和成交量的大幅度缩水。

二、土地流转政策对房地产市场的影响——基于VAR时间序列模型

根据2011年2月到2012年3月的购置土地面积、住宅本年新开工面积（累计，单位：万平方米）建立VAR模型，其中解释变量为购置土地面积，被解释变量为住宅本年新开工面积，其中购置土地面积、住宅本年新开工面积分别用TDGZ、GDZC表示，所选数据来自成都市统计局。为消除事件趋势，笔者采用对数化时间序列LNTDGZ、LNGDZC来研究土地流转政策对房地产市场的影响。

（一）LNGDZC和LNTDGZ进行单位根检验和VAR模型

利用单根检验方法发现LNGDZC、LNTDGZ序列一阶差分在10%的置信水平下都是平稳的。因此笔者利用eviews5.0对上述模型进行VAR模型估计，其结果如下：

VAR Model - Substituted Coefficients：

LNGDZC = - 2.70*LNGDZC（-1） - 0.09*LNGDZC（-2） + 3.02*LNTUGZ（-1） + 0.46*LNTUGZ（-2） + 8.94

LNTUGZ = - 2.96LNGDZC（-1） - 0.45LNGDZC（-2） + 3.31*LNTUGZ（-1） + 0.73LNTUGZ（-2） + 8.57

其中：R^2=0.28 F=0.67 AIC=2.45 SC=2.66

从上面的时间序列的VAR模型分析结果得知被解释变量的可绝系数比较高低因为在影响房地产新建价格的因素中土地购置只是一部分原因，AIC、SC较小，F统计值在10﹪的置信水平下和显著，表明了模型的拟合度一般。其中，新建住宅和土地购置滞后一到二期对新建住宅影响的估算值分别为：- 2.70、- 0.09、3.02、0.46；同时，新建住宅、土地购置对土地购置面积的滞后一到二期对其影响系数分别为- 2.96、- 0.45、3.31、0.73；同时可以知道，土地购置之后一到两期对土地购置面积影响为负，房地产新建面积对房地产新建面积为负，反之，土地购置滞后一到两期对房地产新建面积有较大的整的影响。

（二）对时间序列进行JOHANSEN协整检验

通过软件ADF单位根检验结果显示，上述各时间序列变量都是一阶平稳序列，可以对其进行协整，取时间序列滞后两期进行JOHANSEN协整检验可知，新建住宅面积和土地购置面积之间是可以协整的，有稳定关系。

（三）脉冲响应函数、格兰杰因果检验

通过利用eviwes5.0可知新建住宅面积和土地购置面积之间是可以协整的新建住宅面积受到土地购置面积的影响因素越来越大但是变化幅度正在变小，土地购置面积受到新建房地产价格影响越来越小，但是变化幅度正在变小。同时，从格兰杰因果检验的结果得知，在滞后两期的时候两者之间的关系并不是太明显。

（四） VER修正模型

由于VAR模型本身没有限制条件导致存在不准确的地方，同时考虑到解释变量之间的LNGDZC和LNTDGZ具有极强的相关性，因此必须对其进行消除，对其修正，修正结果如下：

VAR Model - Substituted Coefficients：

D（LNGDZC）=4.78*（LNGDZC（-1）-0.93*LNTUGZ（-1） -0.02*@TREND（11M02） - 2.11） - 3.71*D（LNGDZC（-1）） - 5.27*D（LNGDZC（-2）） + 2.59*D（LNTUGZ（-1）） + 2.46*D（LNTUGZ（-2）） + 2.92 - 0.29*@TREND（11M02）

D（LNTUGZ）=6.17*（LNGDZC（-1）-0.93*LNTUGZ（-1） -0.02*@TREND（11M02） - 2.11 ） - 4.68*D（LNGDZC（-1）） - 5.23*D（LNGDZC（-2）） + 3.49*D（LNTUGZ（-1）） + 2.70*D（LNTUGZ（-2）） + 2.88- 0.30*@TREND（11M02）

其中：R^2=0.55 F=2.62 0.82 AIC=2.45 62 SC=2.6687

从VER模型结果可以看出成都的新建房地产面积和土地购置面积之间的关系比VAR大，因为考虑到LNTZGZ和其他外生变量具有相关性，可知土地购置面积对新建住宅面积有较大影响。

三、结语

在国家大力调控楼市和土地的情况下，地方政府的变相反长期的话会导致土地流转政策偏紧、开发商的纳地成本和房价的泡沫增加，政府宏观调控能力消弱。所以，要解决房价过高的有效办法首先是要积极寻找经济增长新路子，主动弱化对“土地财政”的依赖。其次必须推动积极有效的土地流转和宏观调控政策，促进房地产行业和国民经济的健康发展。最后鉴于我国居民对于房地产具有刚性需求。因此，必须大力建设保障房以减少对商品房的需求。同时，应加大保障性住房建设，就意味着地方政府的土地资源不能带来更高的经济效益。

作者简介：郭定富（1986-），汉族，贵州贵阳人，四川大学经济学院2011级研究生，研究方向：劳动经济学、人力资源管理、金融学等。