周志良

摘要：2017年，上海市大力推行增加住宅土地供應(yīng)、增加租賃住宅地塊低價(jià)出讓等土地供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。本文首先運(yùn)用四象限模型，把住房市場(chǎng)分為住房租賃市場(chǎng)和住房買賣市場(chǎng)，分別探討上海市土地供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革對(duì)土地供給和住房租賃市場(chǎng)、住房買賣市場(chǎng)的影響。然后，本文梳理2017年以來上海住房買賣價(jià)格（售價(jià)）、住房租賃價(jià)格（租金）以及售租比等數(shù)據(jù)。通過對(duì)售價(jià)、租金和售租比等數(shù)據(jù)的時(shí)間序列趨勢(shì)變化，分析住房市場(chǎng)，從而得出結(jié)論：增加住宅用地、特別是增加租賃住房用地的低價(jià)出讓，可以使房?jī)r(jià)下降、租金上升，因此售租比趨于合理化，從而促進(jìn)房產(chǎn)市場(chǎng)良性發(fā)展。

Abstract： In 2017， Shanghai municipal government actively and strongly promoted the structural reforming of land supply， such as increasing the supply of residential land and the leasing residential land in low granted price. In this case， we've divided the residential market into two different markets by the method of four-quadrant model. These markets are the residential leasing market and the sales market. In addition， we've investigated the impact of Shanghai land structural reforming on the land supply， the residential leasing market and the residential sales market， respectively. However， we've sorted out the data and the statistics of Shanghai residential sales price（purchase price）， residential leasing price（rental price） and price-to-rental ratio since 2017. We've analyzed the residential market by the trend variety of the time series data， such as the purchase price， the rental price and the price-to-rental ratio. The final conclusion of the above is that the residential purchase price can be cooled down and be reduced， whilst the rental price can be grown up by the increasing of residential land supply， especially by the increasing of the leasing residential land in low granted price. Therefore， it can make the price-to-rental ratio of residential market tend to be rationalized， and make the real estate market to be developed healthily and flourish.

關(guān)鍵詞： 房?jī)r(jià);租金;售租比;四象限模型;供給側(cè)

Key words： purchase price;rental price;price-to-rental ratio;four-quadrant transmit model;supply-side

中圖分類號(hào)：F293.33? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006-4311（2018）36-0009-06

0? 引言

上海1998年房改后，房?jī)r(jià)逐步上漲;2009年后房?jī)r(jià)高速上漲。為控制房?jī)r(jià)的過快上漲，2011年，上海首先在需求側(cè)進(jìn)行了嘗試，開始實(shí)施房地產(chǎn)限購(gòu)政策。具體措施包括：個(gè)人將購(gòu)買不足5年的住房轉(zhuǎn)手交易的，全額征收營(yíng)業(yè)稅;對(duì)居民家庭向商業(yè)銀行貸款購(gòu)買第二套住房的，其首付款比例不得低于60%，貸款利率不得低于基準(zhǔn)利率的1.1倍;對(duì)為改善居住條件購(gòu)買第二套住房的，住房公積金個(gè)人貸款首付比例不得低于60%，貸款利率不得低于基準(zhǔn)利率的1.1倍;對(duì)在本市已擁有2套及以上住房的本市戶籍居民家庭、擁有1套及以上住房的非本市戶籍居民家庭、不能提供2年內(nèi)在本市累計(jì)繳納1年以上個(gè)人所得稅繳納證明或社會(huì)保險(xiǎn)（城鎮(zhèn)社會(huì)保險(xiǎn)）繳納證明的非本市戶籍居民家庭，暫停在本市向其售房等。

從市場(chǎng)反應(yīng)來看，調(diào)控效果并不明顯，房?jī)r(jià)依然居高不下，嚴(yán)重脫離了居民的購(gòu)買力（根據(jù)國(guó)際貨幣基金組織的報(bào)告，上海2016年房?jī)r(jià)收入比達(dá)到了30.91，排名全球第6）。事實(shí)證明，由于上海住宅用地資源緊缺與人口集聚的矛盾長(zhǎng)期存在，需求側(cè)調(diào)控并不能從根本上抑制房?jī)r(jià)上漲。

2017年7月，上海市政府公布住房發(fā)展“十三五”規(guī)劃，提出未來5年供應(yīng)170萬套住房（供應(yīng)住宅用地5500公頃）的目標(biāo)，相比”十二五”增加60%，切實(shí)解決住房供應(yīng)不足的問題。當(dāng)前，針對(duì)住房市場(chǎng)，上海的供給側(cè)改革主要是用地結(jié)構(gòu)的調(diào)整，主要是增加住宅用地，特別是增加租賃住宅用地。

土地供給側(cè)改革政策的效果如何？之后的政策應(yīng)該如何制定？這些問題已經(jīng)成為當(dāng)前的熱點(diǎn)話題，許多專家也都在該政策實(shí)施后從不同的角度積極探討這些問題。本文借鑒迪帕斯奎爾和惠頓的四象限模型，根據(jù)上海市增加住宅土地供應(yīng)、特別是大力增加租賃土地低價(jià)出讓政策實(shí)行所引起的變化，對(duì)住宅租賃市場(chǎng)和住宅買賣市場(chǎng)分別進(jìn)行理論分析，探討上海土地供給側(cè)改革對(duì)當(dāng)前土地供給和房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響。然后，通過梳理2017年以來上海住房買賣價(jià)格（售價(jià)）、住房租賃價(jià)格（租金）數(shù)據(jù)，計(jì)算售租比等數(shù)據(jù)，根據(jù)售價(jià)、租金和售租比等數(shù)據(jù)的時(shí)間序列趨勢(shì)變化，分析供給側(cè)改革的效果，為未來政策的實(shí)施提供參考。

1? 文獻(xiàn)綜述

江麗、鐘榮桂（2017）基于中國(guó)35個(gè)城市的證據(jù)，提出“從長(zhǎng)期來看，房地產(chǎn)出現(xiàn)泡沫的主要根源在于土地供給側(cè)”[1]。易斌（2015）通過構(gòu)建新凱恩斯模型，分析住房需求抑制和土地供給調(diào)節(jié)這兩類房地產(chǎn)調(diào)控政策的效果和影響，認(rèn)為：從整體上看，土地供給調(diào)節(jié)更優(yōu)[2]。在我國(guó)大城市，土地供應(yīng)是最好的代表性指標(biāo)。吳煥軍（2011）對(duì)土地政策效果進(jìn)行分析，認(rèn)為“土地供應(yīng)數(shù)量應(yīng)是土地政策的首選，利用土地政策進(jìn)行調(diào)控長(zhǎng)期效果優(yōu)于短期效果”[3]。安輝、王瑞東（2013）對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，提出“土地供給量是影響房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的最大調(diào)控因素”[4]。劉民權(quán)、孫波（2009）建議“中央從制度層面對(duì)高房?jī)r(jià)和價(jià)格泡沫實(shí)施干預(yù)”[5]。

影響房地產(chǎn)市場(chǎng)的供給側(cè)有諸多要素，袁東、何秋谷、趙波（2016）基于對(duì)房?jī)r(jià)變動(dòng)的影響因素的文獻(xiàn)研究，認(rèn)為：在中國(guó)，地價(jià)成本迅速提高已經(jīng)占房?jī)r(jià)的40%，研究土地價(jià)格變化對(duì)房?jī)r(jià)的影響方為根本[6]。關(guān)于土地供給對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)和住宅價(jià)格的影響，近年來有多位學(xué)者進(jìn)行了多方面的研究，發(fā)表了各自不同的觀點(diǎn)。王岳龍（2011）通過對(duì)國(guó)土資源部536個(gè)樓盤調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，提出“大城市尤其動(dòng)不得北京、上海、深圳等，地價(jià)對(duì)房?jī)r(jià)影響程度較小，房?jī)r(jià)上漲預(yù)期對(duì)房?jī)r(jià)變動(dòng)起到很大作用”[7]。 宋博、高波（2007）根據(jù)對(duì)1998-2006數(shù)據(jù)的因果驗(yàn)證，對(duì)房?jī)r(jià)與地價(jià)的關(guān)系提出了以下觀點(diǎn)：短期內(nèi)要控制房?jī)r(jià)，必須從土地入手[8]。嚴(yán)金海（2006）則分析得到，“在房地產(chǎn)市場(chǎng)，短期內(nèi)房?jī)r(jià)決定地價(jià)，長(zhǎng)期二者相互作用”[9]。

王良健、顏蕾、李中華等（2015）借鑒四象限模型，從理論上剖析了土地供應(yīng)計(jì)劃對(duì)房?jī)r(jià)的傳導(dǎo)機(jī)制[10]。周京奎對(duì)1999-2005中國(guó)20城市土地價(jià)格波動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的影響進(jìn)行了實(shí)證分析，揭示了地價(jià)與房?jī)r(jià)的關(guān)系以及價(jià)格傳導(dǎo)路徑[11]。曾國(guó)安、張河水就地價(jià)與房?jī)r(jià)的關(guān)系，運(yùn)用四象限模型進(jìn)行分析并進(jìn)行了Granger實(shí)證檢驗(yàn)[12]。劉琳、劉洪玉分別從需求和供給角度進(jìn)行了理論分析，并提出“地價(jià)與房?jī)r(jià)存在線性正相關(guān)關(guān)系”[13]。

任超群、顧杰、張娟鋒等（2013）認(rèn)為：從信號(hào)傳遞角度出發(fā)，土地出讓事件沖擊帶來的房?jī)r(jià)變化在時(shí)間和空間上有擴(kuò)散效應(yīng)[14]。況偉大運(yùn)用租售比進(jìn)行回歸分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：土地成本和過度住房開發(fā)引發(fā)泡沫[15]。

2? 土地供給與房地產(chǎn)市場(chǎng)的關(guān)系分析

從需求的角度看，房?jī)r(jià)上漲導(dǎo)致了地價(jià)上漲。英國(guó)古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家大衛(wèi)·李嘉圖以小麥為例，認(rèn)為麥地價(jià)格高導(dǎo)致了小麥價(jià)格高。由于短期內(nèi)土地總供給彈性不足，土地供給量是保持不變的。因此，土地價(jià)值的高低是由土地產(chǎn)品的價(jià)值決定的。該觀點(diǎn)運(yùn)用到地價(jià)和房?jī)r(jià)的關(guān)系，就是房?jī)r(jià)不斷上漲導(dǎo)致了土地價(jià)格的不斷上漲。然而，從長(zhǎng)期看，不同用途土地可以互相轉(zhuǎn)換，所以土地供給是有彈性的，地價(jià)對(duì)房?jī)r(jià)又有反作用。

從供給的角度看，地價(jià)是構(gòu)成房?jī)r(jià)成本的一個(gè)因素。先有土地使用權(quán)的購(gòu)買，經(jīng)過一段時(shí)間（一般1-2年）的建設(shè)期，考慮建安成本等因素，最終形成房?jī)r(jià)。土地的購(gòu)買、開發(fā)和經(jīng)營(yíng)是整個(gè)房地產(chǎn)活動(dòng)的開端，先形成地價(jià)，而后形成房?jī)r(jià)。所以，地價(jià)的上漲最終推高了房?jī)r(jià)。

關(guān)于政策對(duì)土地與住房市場(chǎng)的影響，本文運(yùn)用四象限模型進(jìn)行理論分析。根據(jù)宋博、高波（2007）的觀點(diǎn)“短期內(nèi)，地價(jià)決定房?jī)r(jià)”，本文四象限模型的分析順序?yàn)椋簭牡貎r(jià)到房?jī)r(jià)。在四象限模型分析中：首先，住宅市場(chǎng)分為住房租賃市場(chǎng)和住房買賣市場(chǎng)兩部分;然后，進(jìn)行住房租賃市場(chǎng)分析，探討租賃住宅土地供應(yīng)量、租賃土地價(jià)格、租金和租賃住宅量的關(guān)系;最后，進(jìn)行住房買賣市場(chǎng)分析，探討銷售住房土地供應(yīng)量、銷售住房土地價(jià)格、住房售價(jià)和買賣住房量的關(guān)系。

2.1 住房租賃市場(chǎng)的四象限模型

圖1所示，象限I和象限III分別是租賃土地市場(chǎng)和住房租賃市場(chǎng)，兩個(gè)市場(chǎng)中供需關(guān)系決定了地價(jià)和租金的高低。短期內(nèi)，我們從象限I開始逆時(shí)針方向解釋地價(jià)變化對(duì)房?jī)r(jià)的影響。象限I為土地市場(chǎng)，有土地存量和土地價(jià)格兩個(gè)坐標(biāo)，不同的土地價(jià)格對(duì)應(yīng)著不同的土地需求量。

上海市政府供給側(cè)改革之前，土地出讓采取招拍掛方式，象限I土地供給曲線SL1，土地需求曲線DL1，SL1與DL1相交，形成土地價(jià)格P1。象限II土地價(jià)格P1決定租金PH。象限III為租賃住房市場(chǎng)，租金PH與房地產(chǎn)供給曲線SH1相交，決定了租賃住房量。象限IV租賃住房量與租賃土地量達(dá)到L1實(shí)現(xiàn)平衡。

上海市政府實(shí)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革之后，按照市場(chǎng)租賃價(jià)格增加租賃住宅土地的出讓。第一階段，象限I，由于低價(jià)租賃住宅土地入市，租賃土地供給曲線發(fā)生變化，租賃土地供給曲線由SL1變?yōu)镾L2，假設(shè)土地需求曲線DL1不變，SL2與DL1相交，形成新的租賃土地價(jià)格P2，P2低于P1。第二階段，象限II，租賃土地價(jià)格由P1下降到P2，根據(jù)租賃住宅土地以市場(chǎng)租金定價(jià)的政策，則租金與租賃土地價(jià)格的關(guān)系發(fā)生變化，外部政策導(dǎo)致曲線向左平移，由F1移至F2，租金上漲到PH。第三階段，象限III，租金上漲，地價(jià)下降，政策引導(dǎo)住宅供應(yīng)量上升，導(dǎo)致曲線平移，房地產(chǎn)供給曲線SH1向右下平移至SH2，PH與SH2相交，租賃住宅量上升。第四階段，象限IV，租賃土地供應(yīng)量上升，租賃住宅量上升，假設(shè)房地產(chǎn)量DP與土地量DL的關(guān)系沒有發(fā)生改變，仍為DP=DL，新的房地產(chǎn)量與土地量達(dá)到L2形成新的平衡。

2.2 住房買賣市場(chǎng)的四象限模型

圖2所示，象限I和象限III分別是住房土地市場(chǎng)和住房買賣市場(chǎng)，兩個(gè)市場(chǎng)中供需關(guān)系決定了地價(jià)和房?jī)r(jià)的高低。短期內(nèi)，我們從象限I開始逆時(shí)針方向解釋地價(jià)變化對(duì)房?jī)r(jià)的影響。象限I為住房土地市場(chǎng)，有住房土地存量和土地價(jià)格兩個(gè)坐標(biāo)，不同的土地價(jià)格對(duì)應(yīng)著不同的土地需求量。

上海市政府供給側(cè)改革之前，土地出讓采取招拍掛方式，象限I土地供給曲線S1，土地需求曲線D1，S1與D1相交，形成土地價(jià)格P1。象限II土地價(jià)格P1決定房?jī)r(jià)PHH。象限III為住房買賣市場(chǎng)，房?jī)r(jià)PHH與房地產(chǎn)供給曲線S1相交，決定了買賣住房量。象限IV，買賣住房量與住房土地量達(dá)到L1實(shí)現(xiàn)平衡。

上海市政府實(shí)行供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革之后，增加住宅土地的出讓。第一階段，象限I，由于增加住宅土地入市，土地供給曲線發(fā)生變化，租賃土地供給曲線由S1變?yōu)镾2，假設(shè)土地需求曲線D1不變，S2與D1相交，形成新的土地價(jià)格P2，P2低于P1。第二階段，象限II，住房土地價(jià)格由P1下降到P2，假設(shè)房?jī)r(jià)與住房土地價(jià)格的關(guān)系不變，房?jī)r(jià)下降到PHH。第三階段，象限III，房?jī)r(jià)下跌，假設(shè)房地產(chǎn)供給曲線不變，PHH與S1相交，買賣住宅量下跌。第四階段，象限IV，住房土地供應(yīng)量上升，買賣住房量下跌，買賣住房量與住房土地存量的關(guān)系發(fā)生改變，為DP2=DL2，新的買賣住房量與新的住房土地存量達(dá)到L2形成新的平衡。

綜上所述，上海市供給側(cè)土地結(jié)構(gòu)改革后，可以發(fā)生以下變化：①租金上漲，為市場(chǎng)租金;②租賃土地量和租賃住宅量都上升;③租金與租賃住宅量的關(guān)系發(fā)生變化：租金不變，租賃住宅量上升;④租金與租賃土地價(jià)格的關(guān)系發(fā)生變化：租賃地價(jià)下降，租金上漲;⑤房?jī)r(jià)下跌，為市場(chǎng)房?jī)r(jià);⑥住房土地存量上升，買賣住房量下跌。

3? 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)梳理及分析

3.1 上海租賃土地低價(jià)入市

2017年7月，國(guó)家住建委等9部委聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于在人口凈流入的大中城市加快發(fā)展住房租賃市場(chǎng)的通知》，提出“在租賃住房供需矛盾突出的超大和特大城市，大力發(fā)展租賃住房”，同時(shí)在后續(xù)的配套政策當(dāng)中提出“鼓勵(lì)有條件地區(qū)將存量商業(yè)用地、閑置工業(yè)用地、集體建設(shè)用地轉(zhuǎn)為租賃住房”，上海作為響應(yīng)最快的城市，至2017年9月已經(jīng)完成了6幅租賃住宅的出讓，為市場(chǎng)提供了有效的住房供應(yīng)。租賃住宅土地價(jià)格按照地區(qū)租金水平定價(jià)，其價(jià)格水平遠(yuǎn)低于同地段的普通商品房住宅用地（見表1）。

目前，上海另有四塊租賃住宅地塊已進(jìn)入招拍掛階段。

3.2 上海各區(qū)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)

2016年上海房?jī)r(jià)上漲迅猛，住宅成交均價(jià)同比上漲19%，2016年年底商品住宅平均成交價(jià)格達(dá)到5.52萬元/平米;2017年年底平均成交價(jià)格達(dá)到5.73萬元/平米，房?jī)r(jià)穩(wěn)中有升;2018年3月平均成交價(jià)格達(dá)到5.75萬元/平米，房?jī)r(jià)基本趨于平穩(wěn)。近幾年上海各行政區(qū)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)如表3。

從表3可以看出，2016年上海各行政區(qū)平均房?jī)r(jià)較2014年都有增長(zhǎng)，其中閘北區(qū)由于與靜安區(qū)合并，上漲比率達(dá)到40.7%;浦東由于迪士尼板塊崛起，上漲比率更是高達(dá)67.8%;嘉定和寶山增長(zhǎng)也非常迅速，上漲比率分別達(dá)到了50%和86.3%。2017年上海各行政區(qū)除崇明區(qū)下降，其他各區(qū)的平均房?jī)r(jià)都上升了，其中上漲最快的是奉賢、青浦和金山三個(gè)郊區(qū)。2018年上海各行政區(qū)平均房?jī)r(jià)基本都是下跌，其中保持上漲的是寶山、嘉定和奉賢，松江不漲不跌，下跌最快的是崇明。

2017年以來，上海開始推行土地供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，特別是增加租賃土地地價(jià)入市，上海各行政區(qū)的平均房?jī)r(jià)的變化趨勢(shì)開始出現(xiàn)分化。為了更加客觀地分析各行政區(qū)的變化趨勢(shì)，對(duì)2017年1月至2018年3月上海各行政區(qū)的評(píng)均房?jī)r(jià)進(jìn)行了梳理，具體如表4。

表4中2017年3月的部分?jǐn)?shù)據(jù)很顯然不夠客觀，所以予以剔除，例如：靜安區(qū)2017年2月是83779，2017年4月是85108，但是3月是107143，這個(gè)數(shù)字很顯然只能歸為統(tǒng)計(jì)口徑不一致才能解釋。同樣情況還發(fā)生在2017年10月和2017年11月，這兩個(gè)月的部分?jǐn)?shù)據(jù)也不夠合理，也予以剔除，原因同上。取2017年9月和12月二者的平均值作為2017年10-11月的平均房?jī)r(jià)。根據(jù)表4上海各行政區(qū)平均房?jī)r(jià)計(jì)算得到各月的環(huán)比增長(zhǎng)率，根據(jù)環(huán)比增長(zhǎng)率結(jié)果分為三組進(jìn)行分組分析：中心四區(qū)，市區(qū)七區(qū)和市郊六區(qū)。具體見圖3、圖4和圖5。

從圖3可以看出，2017年，上海中心四區(qū)靜安、黃浦、徐匯和長(zhǎng)寧的平均房?jī)r(jià)穩(wěn)中有升，2017年年底至2018年年初整體大幅下降，2018年2月價(jià)格回升，2018年3月再次下降。當(dāng)前，上海中心四區(qū)整體呈現(xiàn)繼續(xù)下降趨勢(shì)。

從圖4可以看出，2017年上海市區(qū)七區(qū)的平均房?jī)r(jià)趨于平穩(wěn)，2017年年底至2018年年初整體大幅下降，2018年2月和3月價(jià)格整體迅速拉升。當(dāng)前，上海市區(qū)七區(qū)整體呈現(xiàn)繼續(xù)上漲趨勢(shì)。

從圖5可以看出，2017年初，市郊六區(qū)的平均房?jī)r(jià)大幅下降，之后在2017年中期價(jià)格回升后再次回落，2017年下半年趨于平穩(wěn)，2018年初，金山和崇明大幅上升，2018年2月，奉賢、松江、青浦和嘉定的房?jī)r(jià)回升。當(dāng)前，上海市郊六區(qū)除金山?jīng)_高回落外，其他市郊五區(qū)整體呈現(xiàn)穩(wěn)中有升趨勢(shì)。

3.3 上海各區(qū)租金數(shù)據(jù)

自2017年4月開始，上海房屋租賃指數(shù)一改過去9年的持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，首次出現(xiàn)下降，從3月的1939下降到4月的1933，盡管5月回升到1936，但6月再次下降到1933，7月保持下降態(tài)勢(shì)下降到1932，8月和9月再次回升至1938，之后一路下降直至2018年2月1911（見圖6）。2017年3月到2017年9月，上海房屋租賃指數(shù)出現(xiàn)上下波動(dòng)，上海租金走勢(shì)總體趨于平穩(wěn)，自2017年9月至今租金呈現(xiàn)持續(xù)下跌趨勢(shì)。

但是，獲取到的各行政區(qū)2016-2018三年的某點(diǎn)租金數(shù)據(jù)與上海租賃指數(shù)并不相符，具體如表5。

從表5可以看出，2016-2017年，各行政區(qū)的租金基本趨于下降;但是，2018年以來，除崇明外其他各行政區(qū)的租金迅猛上漲，而且上漲幅度很大。

3.4 上海各行政區(qū)售租比計(jì)算及分析

售租比是指每平方米建筑面積住房售價(jià)與每平方米使用面積的月租金之間的比值。國(guó)際上用售租比來衡量一個(gè)區(qū)域房產(chǎn)運(yùn)行狀況是否良好，售租比國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)為200：1～300：1。如果售租比超過300：1，意味著房產(chǎn)投資價(jià)值相對(duì)變小，房產(chǎn)泡沫已經(jīng)顯現(xiàn);如果售租比低于200：1，表明該區(qū)的房產(chǎn)投資潛力相對(duì)較大，房產(chǎn)后市看好。售租比無論是低于200：1還是高于300：1，均表明房產(chǎn)價(jià)格偏離理性真實(shí)的房產(chǎn)價(jià)值。本文通過分析2017年上海土地供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革以來，住宅售租比的變化趨勢(shì)來衡量上海住房市場(chǎng)運(yùn)行情況的趨勢(shì)，從而預(yù)估政策的實(shí)施效果，作為未來政策實(shí)施的參考。

根據(jù)之前上海各行政區(qū)的租金和售價(jià)數(shù)據(jù)，計(jì)算2016-2018的售租比，結(jié)果如表6。

從表6可以看出，2017年，上海各行政區(qū)租金上漲平緩，但房?jī)r(jià)上漲迅速，因此租售比基本區(qū)間達(dá)到在800-900：1，極大地超過300：1的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，表明房產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)堪憂。2018年，上海各行政區(qū)租金快速上揚(yáng)，與此同時(shí)房?jī)r(jià)下降，因此租售比基本區(qū)間降低到600：1附近，接近于國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)300：1。其中，上海市區(qū)下降幅度在20%以上，市郊下降幅度有高有低，最低下降5.5%，最高下降40%。此數(shù)據(jù)同2017年相比大大降低了，說明：由于租賃土地低價(jià)入市政策導(dǎo)致市場(chǎng)預(yù)期發(fā)生變化，房產(chǎn)投資需求嚴(yán)重受挫，房產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)良好。

4? 結(jié)論

本文運(yùn)用四象限模型，分別分析了土地供給側(cè)改革對(duì)土地供應(yīng)和租賃住房市場(chǎng)的影響，以及對(duì)土地供應(yīng)和買賣住房市場(chǎng)的影響。利用2016～2018上海各行政區(qū)的租金、房屋售價(jià)的月數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了2017年9月改革以來售租比的變化，分析結(jié)果如下：

2017年9月以來，上海實(shí)行土地供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革，特別是加大租賃住宅土地低價(jià)入市，引起市場(chǎng)預(yù)期發(fā)生變化，投資者的關(guān)注點(diǎn)從房屋買賣轉(zhuǎn)換為房屋租賃，由于房產(chǎn)市場(chǎng)追漲殺跌的特性，導(dǎo)致房?jī)r(jià)下跌，租金上漲，售租比趨于合理：從800-900：1至600：1。由此可見，通過供給側(cè)土地供應(yīng)政策引導(dǎo)，可以改變市場(chǎng)預(yù)期，并實(shí)現(xiàn)向需求側(cè)的有效傳導(dǎo)。因此，發(fā)揮土地供給側(cè)調(diào)控的長(zhǎng)效作用，可以促進(jìn)房產(chǎn)市場(chǎng)向良性發(fā)展。需要指出的是，雖然本文對(duì)四象限模型的理論分析有一定的創(chuàng)新性：把住房市場(chǎng)進(jìn)行了租賃和買賣的區(qū)分、分別進(jìn)行分析，但是仍有值得改進(jìn)的地方，包括租金數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，以及土地供應(yīng)與房產(chǎn)市場(chǎng)之間的關(guān)系分析等。

參考文獻(xiàn)：

[1]袁東，何秋谷，趙波.房?jī)r(jià)變動(dòng)的影響因素研究：一個(gè)文獻(xiàn)綜述[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2016（3）：77-85.

[2]王岳龍.地價(jià)對(duì)房?jī)r(jià)影響程度區(qū)域差異的實(shí)證分析——來自國(guó)土資源部樓盤調(diào)查數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].南方經(jīng)濟(jì)，2011（3）：29-42.

[3]吳煥軍.土地政策在房地產(chǎn)調(diào)控中的政策效果評(píng)價(jià)[J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2011（6）：23-27.

[4]安輝，王瑞東.我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2013（3）：115-121.

[5]劉民權(quán)，孫波.商業(yè)地價(jià)形成機(jī)制、房地產(chǎn)泡沫及其治理[J].金融研究，2009（10）：22-37.

[6]江麗，鐘榮桂.政府土地供應(yīng)、行政調(diào)控政策對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響——基于中國(guó)35個(gè)城市的證據(jù)[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2017（4）：116-121.

[7]易斌.住房需求一直還是土地供給調(diào)節(jié)：房地產(chǎn)調(diào)控政策比較研究[J].財(cái)經(jīng)研究，2015（2）：66-75.

[8]宋博，高波.房?jī)r(jià)與地價(jià)關(guān)系的因果檢驗(yàn)：1998-2006[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2007（1）：72-77.

[9]嚴(yán)金海.中國(guó)的房?jī)r(jià)與地價(jià)：理論、實(shí)證和政策分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2006（1）：17-26.

[10]王良健，顏蕾，李中華.土地供應(yīng)計(jì)劃對(duì)房?jī)r(jià)的傳導(dǎo)機(jī)制研究[J].自然資源學(xué)報(bào)，2015（11）：1823-1833.

[11]周京奎.城市土地價(jià)格波動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的影響——1999～2005年中國(guó)20城市的實(shí)證分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2006（4）：1-7.

[12]曾國(guó)安，張河水.中國(guó)城市土地價(jià)格與商品房?jī)r(jià)格關(guān)系的檢驗(yàn)[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)研究，2013（6）：19-25.

[13]劉琳，劉洪玉.地價(jià)與房?jī)r(jià)關(guān)系的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2003（7）：27-30.

[14]任超群，顧杰，張娟鋒.土地出讓價(jià)格信號(hào)引起的房?jī)r(jià)變化時(shí)空擴(kuò)散效應(yīng)[J].地理研究，2013（06）：1121-1131.

[15]況偉大.租售比與中國(guó)城市住房泡沫[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2016（2）：46-58.

[16]迪帕斯奎爾，惠頓.城市經(jīng)濟(jì)學(xué)與房地產(chǎn)市場(chǎng)[M].北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2002：8-12.