林梨奎，江民星

(1.暨南大學(xué) 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究院，廣東 廣州 510632；2.南京信息工程大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210044)

一、 引言及文獻(xiàn)綜述

在房地產(chǎn)交易市場(chǎng)中，購(gòu)房者和賣(mài)房者基于自身支付或出售意愿以及各自掌握的市場(chǎng)信息，進(jìn)行討價(jià)還價(jià)，最終達(dá)成一致完成交易?；诶硇越?jīng)濟(jì)人假設(shè)[1]，買(mǎi)方總是偏好更低的價(jià)格，以獲得更多的消費(fèi)者剩余，同樣地，賣(mài)方也總是偏好更高的價(jià)格，以獲得更多的生產(chǎn)者剩余。然而，在中國(guó)房地產(chǎn)交易市場(chǎng)中，房?jī)r(jià)總體呈現(xiàn)持續(xù)上漲趨勢(shì)，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示2017年中國(guó)商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格為7892.25元/平方米，自2005年以來(lái)總體保持持續(xù)上漲趨勢(shì)且年均增長(zhǎng)7.90%，這樣往往很容易讓我們產(chǎn)生中國(guó)房地產(chǎn)交易是處于賣(mài)方市場(chǎng)階段的主觀判斷。也有媒體輿論認(rèn)為中國(guó)房地產(chǎn)交易市場(chǎng)已由賣(mài)方市場(chǎng)轉(zhuǎn)為買(mǎi)方市場(chǎng)?？傊?，關(guān)于“中國(guó)房地產(chǎn)交易是處于買(mǎi)方市場(chǎng)階段還是處于賣(mài)方市場(chǎng)階段”的判斷，目前是眾說(shuō)紛紜、莫衷一是。本文將從雙方議價(jià)能力測(cè)算角度，回答這一問(wèn)題。盡管如此，造成商品房銷(xiāo)售價(jià)格上漲或下滑的因素有很多，比如商品房可出售數(shù)量、消費(fèi)者支付能力、地方政府調(diào)控力度等，基于科學(xué)論證的角度，有必要在控制上述因素影響的前提下，才能對(duì)房地產(chǎn)交易雙方的議價(jià)能力進(jìn)行真正意義上的科學(xué)測(cè)算，據(jù)此對(duì)“中國(guó)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的最終形成究竟是由買(mǎi)方議價(jià)能力因素決定還是賣(mài)方議價(jià)能力因素決定”進(jìn)行一個(gè)更為客觀的判斷，也為地方政府制定“因地施策”調(diào)控措施提供一個(gè)科學(xué)依據(jù)。

關(guān)于議價(jià)能力的研究，雙邊隨機(jī)邊界模型已成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者考察買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力對(duì)交易價(jià)格影響作用的主流方法。如Kumbhakar等關(guān)注雇主和工人談判能力差異對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)價(jià)格形成的影響作用[2]；羅付巖分析了上市公司和審計(jì)事務(wù)所雙方議價(jià)能力差異對(duì)審計(jì)收費(fèi)價(jià)格的影響[3]；黃順武等對(duì)一級(jí)市場(chǎng)折價(jià)效應(yīng)和二級(jí)市場(chǎng)溢價(jià)效應(yīng)進(jìn)行分解，解釋了中國(guó)股票市場(chǎng)IPO高抑價(jià)的現(xiàn)象[4]；任燕燕等對(duì)出借方和借款方議價(jià)能力影響P2P網(wǎng)貸市場(chǎng)利率水平的作用進(jìn)行了比較分析[5]。關(guān)于商品房銷(xiāo)售價(jià)格影響因素的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者大多從市場(chǎng)供應(yīng)因素、市場(chǎng)需求因素以及宏觀環(huán)境因素等方面進(jìn)行研究。如Favara等實(shí)證分析了信貸供給影響商品房銷(xiāo)售價(jià)格的作用機(jī)制[6]；Wan論證了家庭儲(chǔ)蓄收入對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響作用[7]；Du等通過(guò)反事實(shí)檢驗(yàn)方法探討了限購(gòu)和房地產(chǎn)稅改革對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響[8]；Han等通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)理性預(yù)期一般均衡研究框架，探討了居民收入、人口存量、人口遷移和土地供應(yīng)等因素對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響作用[9]；況偉大考察了物業(yè)稅改革對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響[10]；趙春明和陳昊實(shí)證證明消費(fèi)決策變化對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響[11]；張德榮和鄭曉婷采用雙重差分法評(píng)估限購(gòu)政策對(duì)住宅銷(xiāo)售價(jià)格的影響效應(yīng)[12]；王岳龍實(shí)證檢驗(yàn)了交通基礎(chǔ)設(shè)施配套對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響[13]；李嘉楠等探討了外來(lái)人口遷入對(duì)當(dāng)?shù)厣唐贩夸N(xiāo)售價(jià)格的影響機(jī)制[14]；王頻和侯成琪構(gòu)建動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型考察公眾預(yù)期對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響[15]；陳力朋等情景模擬房地產(chǎn)稅改革對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響[16]。雖然已有大量的學(xué)者關(guān)注商品房銷(xiāo)售價(jià)格影響因素的研究，但是關(guān)于買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力差異對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的影響，仍沒(méi)有得到充分的討論。本文將采用房地產(chǎn)交易雙邊隨機(jī)邊界模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，考察整體市場(chǎng)以及住宅、寫(xiě)字樓和商鋪等細(xì)分市場(chǎng)商品房銷(xiāo)售環(huán)節(jié)中買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力的差異，并進(jìn)一步按照城市等級(jí)劃分(一線、新一線、二線和三線城市)考察中國(guó)房地產(chǎn)交易市場(chǎng)買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力差異的異質(zhì)性特征。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：第一，將隨機(jī)雙邊邊界模型引入房地產(chǎn)交易價(jià)格影響因素的研究中，對(duì)購(gòu)房者和賣(mài)房者雙方討價(jià)還價(jià)能力的差異進(jìn)行測(cè)度，實(shí)現(xiàn)兩者之間的直觀比較，完善已有研究成果；第二，將極大似然估計(jì)法運(yùn)用于房地產(chǎn)交易買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力的估算中，通過(guò)更為科學(xué)的方式對(duì)商品房銷(xiāo)售市場(chǎng)處于買(mǎi)方市場(chǎng)還是賣(mài)方市場(chǎng)進(jìn)行客觀判斷，為房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控政策制定提供理論支撐。

本文接下來(lái)的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是計(jì)量模型設(shè)定；第三部分是數(shù)據(jù)說(shuō)明和研究設(shè)計(jì)；第四部分是實(shí)證研究結(jié)果；第五部分是結(jié)論及政策建議。

二、 計(jì)量模型設(shè)定

(一) 購(gòu)房者的價(jià)格決策行為

考慮到商品之間的替代關(guān)系，本文采用常數(shù)替代彈性函數(shù)形式設(shè)定購(gòu)房者效用函數(shù)[17]，基本函數(shù)形式為：

(1)

其中，Uit表示i購(gòu)房者在t時(shí)期可獲取的效用水平，α表示偏好系數(shù)，Xit表示i購(gòu)房者在t時(shí)期購(gòu)買(mǎi)的商品房數(shù)量，Yit表示i購(gòu)房者在t時(shí)期購(gòu)買(mǎi)的其他消費(fèi)品數(shù)量。為簡(jiǎn)化計(jì)算，本文假設(shè)購(gòu)房者的偏好不隨效用函數(shù)的單調(diào)變化而改變，則式(1)可簡(jiǎn)化為：

(2)

此時(shí)兩商品的不變替代彈性可表示為：

(3)

當(dāng)ε=1時(shí)，式(2)為完全替代效用函數(shù)；當(dāng)ε=0時(shí)，式(2)退化為柯布-道格拉斯效用函數(shù)；當(dāng)ε→-時(shí)，式(2)為完全互補(bǔ)效用函數(shù)。

購(gòu)房者在自身勞動(dòng)收入預(yù)算約束下的效用最大化消費(fèi)決策行為可表示為：

(4)

s.t.PXXit+PYYit=Iit

(5)

其中，PX表示i購(gòu)房者在t時(shí)期購(gòu)買(mǎi)商品X要支付的單位價(jià)格水平，PY表示i購(gòu)房者在t時(shí)期購(gòu)買(mǎi)商品Y要支付的單位價(jià)格水平，Iit表示i購(gòu)房者在t時(shí)期的勞動(dòng)收入水平。

本文構(gòu)建拉格朗日函數(shù)，分別對(duì)Xit、Yit求偏導(dǎo)，可以得到購(gòu)房者效用最大化的均衡解：

(6)

(7)

將式(6)和式(7)代入式(2)中，此時(shí)購(gòu)房者可獲取的最大效用水平為：

(8)

由式(3)可知，商品房和其他商品之間的替代關(guān)系通過(guò)1/(1-ε)衡量，由于在現(xiàn)實(shí)生活中，購(gòu)房支出對(duì)購(gòu)房者其他消費(fèi)支出存在一定程度上的“擠出效應(yīng)”[18]，因此這里假設(shè)ε(0,1)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也顯示，2017年全國(guó)居民購(gòu)房支出(通過(guò)商品房銷(xiāo)售額來(lái)衡量)同比增長(zhǎng)13.7%，全國(guó)居民人均可支配收入同比增長(zhǎng)9.0%，然而全國(guó)居民用于醫(yī)療保健、教育文化娛樂(lè)、交通通信、生活用品及服務(wù)、衣著、食品煙酒、其他用品和服務(wù)等方面的人均消費(fèi)支出分別增長(zhǎng)11.0%、8.9%、6.9%、7.4%、2.9%、4.3%、10.1%，大多低于人均可支配收入的平均增速。此時(shí)，小于0，即商品房銷(xiāo)售價(jià)格越低，購(gòu)房者最終可獲得的最大效用水平越高，兩者之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此，理性購(gòu)房者為了獲取更多的效用水平，總是傾向于通過(guò)各種討價(jià)還價(jià)的方式壓低商品房銷(xiāo)售的成交價(jià)格。

(二) 賣(mài)房者的價(jià)格決策行為

同時(shí)，參考已有研究成果[19-20]，本文采用格布-道格拉斯函數(shù)形式設(shè)定賣(mài)房者生產(chǎn)函數(shù)，基本函數(shù)形式為：

(9)

其中，Yit表示i賣(mài)房者在t時(shí)期可用于出售的商品房面積，At表示t時(shí)期的房屋建造技術(shù)水平，Kit表示i賣(mài)房者在t時(shí)期用于商品房開(kāi)發(fā)建設(shè)的貨幣資本，Lit表示i賣(mài)房者在t時(shí)期用于商品房開(kāi)發(fā)建設(shè)的土地資本，Iit表示i賣(mài)房者在t時(shí)期用于商品房開(kāi)發(fā)建設(shè)的中間產(chǎn)品投入。

在市場(chǎng)出清的均衡條件下，商品房市場(chǎng)需求量等于供給量，即市場(chǎng)需求總量等于Yit，此時(shí)賣(mài)房者利潤(rùn)函數(shù)可表示為：

πit=ptYit-rtKit-τtLit-μtIit

(10)

其中，πit表示i賣(mài)房者在t時(shí)期可獲取的利潤(rùn)水平，Pt表示商品房在t時(shí)期的銷(xiāo)售價(jià)格，rt表示賣(mài)房者投入貨幣資本在t時(shí)期的利率水平，τt表示賣(mài)房者投入土地資本在t時(shí)期的單位價(jià)格，μt表示賣(mài)房者投入建筑材料等中間投入產(chǎn)品在t時(shí)期的市場(chǎng)價(jià)格，這里假設(shè)賣(mài)房者在信貸市場(chǎng)、土地交易市場(chǎng)和中間投入產(chǎn)品市場(chǎng)里是價(jià)格接受者。

分別對(duì)Kit、Lit和Iit求偏導(dǎo)，可以得到賣(mài)房者利潤(rùn)最大化的均衡解：

(11)

(12)

(13)

將式(11)、式(12)和式(13)代入式(10)中，此時(shí)賣(mài)房者可獲取的最大利潤(rùn)水平為：

(14)

由式(9)可知，房地產(chǎn)業(yè)所屬規(guī)模報(bào)酬類(lèi)型通過(guò)a+b+c的取值范圍來(lái)衡量。由于在短期內(nèi)受到建筑技術(shù)的限制，商品房供應(yīng)量增加的比例低于貨幣資本、土地資本以及中間產(chǎn)品投入增加的比例，即房地產(chǎn)業(yè)屬于規(guī)模報(bào)酬遞減行業(yè)，此時(shí)有a+b+c<1。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也顯示，2017年中國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資同比增長(zhǎng)7.0%，房屋施工面積同比增長(zhǎng)3.2%。當(dāng)a+b+c<1時(shí)，假設(shè)其他影響因素外生給定，商品房銷(xiāo)售價(jià)格越高，賣(mài)房者可獲取的最大利潤(rùn)水平則越高，兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系。因此，理性賣(mài)房者為了獲取更多的利潤(rùn)水平，總是傾向于通過(guò)各種討價(jià)還價(jià)的方式提升商品房銷(xiāo)售的成交價(jià)格。

(三) 房地產(chǎn)交易雙邊隨機(jī)邊界模型的基本原理

如圖1所示，邊界線表示最終達(dá)成的商品房銷(xiāo)售價(jià)格水平?；谫?gòu)房者追求效用最大化的公式推導(dǎo)結(jié)果顯示，購(gòu)房者總是傾向于更低的銷(xiāo)售價(jià)格水平，因此，購(gòu)房者期望價(jià)格水平位于邊界線的下方；基于賣(mài)房者追求利潤(rùn)最大化的公式推導(dǎo)結(jié)果顯示，賣(mài)房者總是傾向于更高的銷(xiāo)售價(jià)格水平，因此，賣(mài)房者期望價(jià)格水平位于邊界線的上方。此時(shí)購(gòu)房者或賣(mài)房者議價(jià)能力對(duì)最終交易價(jià)格的影響作用越大，邊界線與其期望價(jià)格水平之間的偏離程度就越小，雙邊隨機(jī)邊界模型的基本思想就在于力圖對(duì)上述偏離程度進(jìn)行測(cè)度，以此實(shí)現(xiàn)買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力的直觀比較。

圖1 房地產(chǎn)交易雙邊隨機(jī)邊界模型的基本原理

(四) 房地產(chǎn)交易雙邊隨機(jī)邊界模型的構(gòu)建

本文將進(jìn)一步構(gòu)建雙邊隨機(jī)邊界模型對(duì)雙方的議價(jià)能力進(jìn)行科學(xué)測(cè)算，考察買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格形成所存在的影響作用差異。參考已有研究成果[21-22]，最終形成的商品房銷(xiāo)售價(jià)格可表示為：

(15)

基于上述討論，商品房銷(xiāo)售價(jià)格雙邊隨機(jī)邊界回歸模型可設(shè)定為[2]：

Pit=X′itβ+εit，εit=vit-uit+wit

(16)

相對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

(17)

其中，θ={β，σv，σu，σw}。

三、 數(shù)據(jù)說(shuō)明和研究設(shè)計(jì)

(一) 數(shù)據(jù)說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取北京、天津、石家莊、太原、呼和浩特、沈陽(yáng)、大連、長(zhǎng)春、哈爾濱、上海、南京、杭州、寧波、合肥、福州、廈門(mén)、南昌、濟(jì)南、青島、鄭州、武漢、長(zhǎng)沙、廣州、深圳、南寧、海口、重慶、成都、貴陽(yáng)、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川和烏魯木齊等35個(gè)房地產(chǎn)交易活動(dòng)較為活躍的大中城市作為研究樣本。原始數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及上述35個(gè)大中城市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)。部分缺失的數(shù)據(jù)使用插值法補(bǔ)充。參照第一財(cái)經(jīng)媒體通過(guò)多個(gè)指標(biāo)權(quán)重賦值評(píng)定劃分并于2017年6月公布的城市等級(jí)名單，對(duì)上述35個(gè)大中城市進(jìn)行一線城市、新一線城市、二線城市和三線城市的歸類(lèi)劃分。

本文選取的被解釋變量為商品房銷(xiāo)售價(jià)格，按照研究需要分別為商品房總體平均銷(xiāo)售價(jià)格、住宅平均銷(xiāo)售價(jià)格、寫(xiě)字樓平均銷(xiāo)售價(jià)格和商鋪平均銷(xiāo)售價(jià)格?；谝延醒芯砍晒鸞23-25]，影響商品房銷(xiāo)售價(jià)格的控制變量包括：地方房地產(chǎn)企業(yè)規(guī)模指標(biāo)，用房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)年末從業(yè)總?cè)藬?shù)來(lái)衡量；商品房存量指標(biāo)，分別用商品房總體竣工面積、住宅竣工面積、寫(xiě)字樓竣工面積和商鋪竣工面積來(lái)衡量；商品房開(kāi)發(fā)強(qiáng)度指標(biāo)，用房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額占當(dāng)?shù)貒?guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重來(lái)衡量；地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)，用年末戶(hù)籍總?cè)丝谟?jì)算得到的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值來(lái)衡量；政府干預(yù)強(qiáng)度指標(biāo)，用地方公共財(cái)政支出占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重來(lái)衡量；購(gòu)房需求水平指標(biāo)，用年末戶(hù)籍總?cè)丝谟?jì)算得到的人口密度來(lái)衡量；購(gòu)房者支付能力指標(biāo)，用在崗職工平均工資來(lái)衡量；金融機(jī)構(gòu)信貸支持指標(biāo)，用年末金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值比重來(lái)衡量；通信基礎(chǔ)設(shè)施配套指標(biāo)，用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)數(shù)來(lái)衡量；教育基礎(chǔ)設(shè)施配套指標(biāo)，用中小學(xué)數(shù)量來(lái)衡量；醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施配套指標(biāo)，用醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)來(lái)衡量；交通基礎(chǔ)設(shè)施配套指標(biāo)，用每萬(wàn)人擁有公共汽車(chē)數(shù)量來(lái)衡量；生活環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)，用工業(yè)煙(粉)塵排放量來(lái)衡量。

其中，名義變量如商品房銷(xiāo)售價(jià)格、用年末戶(hù)籍總?cè)丝谟?jì)算得到的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、在崗職工平均工資等，用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。此外，為降低異方差水平，本文對(duì)商品房總體平均銷(xiāo)售價(jià)格、住宅平均銷(xiāo)售價(jià)格、寫(xiě)字樓平均銷(xiāo)售價(jià)格、商鋪平均銷(xiāo)售價(jià)格、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)年末從業(yè)總?cè)藬?shù)、商品房總體竣工面積、住宅竣工面積、寫(xiě)字樓竣工面積和商鋪竣工面積、用年末戶(hù)籍總?cè)丝谟?jì)算得到的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、用年末戶(hù)籍總?cè)丝谟?jì)算得到的人口密度、在崗職工平均工資、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)數(shù)、中小學(xué)數(shù)量、醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)、每萬(wàn)人擁有公共汽車(chē)數(shù)量和工業(yè)煙(粉)塵排放量等變量取自然對(duì)數(shù)形式。主要變量描述性分析如表1所示。

(二) 研究設(shè)計(jì)

本文在面板回歸估計(jì)前進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，由于本次回歸使用聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，傳統(tǒng)的豪斯曼檢驗(yàn)不適用， 因此采用輔助回歸法手工檢驗(yàn)原假設(shè) “H0:γ=0”[26]。檢驗(yàn)結(jié)果在1%顯著性水平上拒絕原假設(shè)，使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸更為合適。進(jìn)一步檢驗(yàn)所有年份虛擬變量的聯(lián)合顯著性[27]，結(jié)果在1%顯著性水平上拒絕“不存在時(shí)間效應(yīng)”的原假設(shè)，因此本文采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸估計(jì)。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)分析

注：?？谑?009年和2013年、西寧市2008年以及烏魯木齊市2015年寫(xiě)字樓竣工面積數(shù)據(jù)缺失。

本文首先使用上述城市樣本2005—2016年的面板數(shù)據(jù)，分別選取商品房總體平均銷(xiāo)售價(jià)格、住宅平均銷(xiāo)售價(jià)格、寫(xiě)字樓平均銷(xiāo)售價(jià)格和商鋪平均銷(xiāo)售價(jià)格作為被解釋變量，測(cè)算中國(guó)房地產(chǎn)交易市場(chǎng)中買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力的總體差異，并分別選取2005—2013年、2008—2016年對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)商品房整體市場(chǎng)以及住宅、寫(xiě)字樓和商鋪等細(xì)分市場(chǎng)進(jìn)行方差分解，檢驗(yàn)“在買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)過(guò)程中是賣(mài)方議價(jià)能力占據(jù)主導(dǎo)地位還是買(mǎi)方議價(jià)能力占據(jù)主導(dǎo)地位”。進(jìn)一步，對(duì)整體市場(chǎng)以及住宅、寫(xiě)字樓和商鋪等細(xì)分市場(chǎng)中，與買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)因素相關(guān)的購(gòu)房者議價(jià)能力、賣(mài)房者議價(jià)能力和買(mǎi)賣(mài)雙方凈剩余價(jià)值進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析并分別繪制概率密度分布直方圖以及根據(jù)城市等級(jí)劃分(一線、新一線、二線和三線城市)進(jìn)行分組描述性統(tǒng)計(jì)分析。

表2 基于極大似然估計(jì)法的回歸結(jié)果

注：(1)***、**和*分別表示數(shù)據(jù)樣本通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其顯著性水平小于1%、5%和10%；(2)括號(hào)內(nèi)的值為聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

本文通過(guò)最大化對(duì)數(shù)似然函數(shù)，求解得到式(17)系數(shù)的參數(shù)估計(jì)值。

四、 實(shí)證研究結(jié)果

(一) 參數(shù)估計(jì)結(jié)果

整體市場(chǎng)和細(xì)分市場(chǎng)的回歸結(jié)果如表2所示。

整體市場(chǎng)的回歸結(jié)果表明，在控制與商品房銷(xiāo)售價(jià)格指標(biāo)相關(guān)的主要影響因素的前提下，分別用于測(cè)度購(gòu)房者議價(jià)能力因素和賣(mài)房者議價(jià)能力因素對(duì)商品房最終價(jià)格的影響作用的參數(shù)和均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且顯著性水平均小于1%，這說(shuō)明，買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)因素對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的最終形成存在顯著影響。

住宅、寫(xiě)字樓和商鋪等細(xì)分市場(chǎng)的回歸結(jié)果表明，在控制與商品房銷(xiāo)售價(jià)格指標(biāo)相關(guān)的主要影響因素的前提下，住宅、寫(xiě)字樓和商鋪各細(xì)分市場(chǎng)分別用于測(cè)度購(gòu)房者議價(jià)能力因素和賣(mài)房者議價(jià)能力因素對(duì)商品房最終價(jià)格的影響作用的參數(shù)和均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且顯著性水平均小于1%，這說(shuō)明，在住宅、寫(xiě)字樓和商鋪交易市場(chǎng)中，買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)因素對(duì)住宅、寫(xiě)字樓和商鋪銷(xiāo)售價(jià)格的最終形成均存在顯著影響。

(二) 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文分別使用2005—2013年、2008—2016年等不同時(shí)間區(qū)間重新回歸，得到的結(jié)果如表3所示，與表2的結(jié)果基本一致。上述結(jié)果通過(guò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表3 基于極大似然估計(jì)法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注：(1)***、**和*分別表示數(shù)據(jù)樣本通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其顯著性水平小于1%、5%和10%；(2)括號(hào)內(nèi)的值為聚類(lèi)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)。

表4 買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力

(三) 買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力測(cè)算結(jié)果及方差分解

基于上述回歸結(jié)果，本文將通過(guò)測(cè)算購(gòu)房者議價(jià)能力系數(shù)和賣(mài)房者議價(jià)能力系數(shù)，嘗試捕捉買(mǎi)賣(mài)雙方影響商品房銷(xiāo)售價(jià)格最終形成的作用強(qiáng)度特征。系數(shù)取值越大，則在商品房銷(xiāo)售價(jià)格最終形成過(guò)程中的所起作用越強(qiáng)。并對(duì)雙方議價(jià)能力進(jìn)行方差分解，嘗試捕捉買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格最終形成的主導(dǎo)權(quán)特征，結(jié)果如表4所示。其中，賣(mài)房者議價(jià)能力系數(shù)減去購(gòu)房者議價(jià)能力系數(shù)就可以得到買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)過(guò)程對(duì)最終形成市場(chǎng)價(jià)格的凈影響，參考已有研究成果[2]，稱(chēng)之為買(mǎi)賣(mài)雙方凈剩余價(jià)值。

進(jìn)一步證實(shí)了買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力對(duì)商品

(四) 買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力描述性統(tǒng)計(jì)分析

由上所述，賣(mài)方議價(jià)能力是商品房銷(xiāo)售價(jià)格形成的主要影響因素。接下來(lái)，對(duì)與買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)因素相關(guān)的購(gòu)房者議價(jià)能力、賣(mài)房者議價(jià)能力和買(mǎi)賣(mài)雙方凈剩余價(jià)值進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，如表5所示。

描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明：(1)從全國(guó)平均水平來(lái)看，無(wú)論是整體市場(chǎng)，還是住宅、寫(xiě)字樓或商鋪等細(xì)分市場(chǎng)，σw-σit的均值、50百分位數(shù)、75百分位數(shù)均大于0，這說(shuō)明，從總體來(lái)看，賣(mài)房者在商品房交易價(jià)格形成過(guò)程，相較于購(gòu)房者均占主導(dǎo)地位。(2)σw-σit的25百分位數(shù)均小于0，這說(shuō)明，雖然賣(mài)方議價(jià)能力對(duì)最終價(jià)格的形成占據(jù)主導(dǎo)作用，但是也不能忽視買(mǎi)方議價(jià)能力的作用。

表6 買(mǎi)賣(mài)雙方凈剩余價(jià)值分組描述性統(tǒng)計(jì)分析

通過(guò)圖2和圖3， 可以更為直觀地看到σw-σit的分布特征。如圖2和圖3所示，無(wú)論是整體市場(chǎng)，還是住宅、寫(xiě)字樓或商鋪等細(xì)分市場(chǎng)，σw-σit均顯示明顯的右偏態(tài)分布特征，再次證實(shí)在買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)過(guò)程中，賣(mài)房者占據(jù)更為有利的主導(dǎo)地位。

(五) 買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力分組描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文對(duì)照第一財(cái)經(jīng)媒體于2017年6月公布的城市等級(jí)名單，對(duì)所選取的35個(gè)城市樣本進(jìn)行等級(jí)劃分，據(jù)此進(jìn)行分組描述性統(tǒng)計(jì),分析結(jié)果如表6所示。

分析結(jié)果表明：(1)從各城市等級(jí)平均水平來(lái)看，無(wú)論是整體市場(chǎng)，還是住宅、寫(xiě)字樓或商鋪等細(xì)分市場(chǎng)，對(duì)于不同等級(jí)的城市樣本，絕大部分情況下仍然σw-σit

的均值、 50百分位

圖2 整體及住宅市場(chǎng)買(mǎi)賣(mài)雙方凈剩余價(jià)值的概率密度分布圖

圖3 寫(xiě)字樓及商鋪市場(chǎng)買(mǎi)賣(mài)雙方凈剩余價(jià)值的概率密度分布圖

數(shù)、75百分位數(shù)都大于0，這說(shuō)明相較于購(gòu)房者，賣(mài)房者在雙方討價(jià)還價(jià)過(guò)程中占據(jù)主導(dǎo)地位的結(jié)論可信。(2)在不同市場(chǎng)類(lèi)型、不同的城市等級(jí)中，σw-σit的25百分位數(shù)均小于0，這說(shuō)明買(mǎi)房者議價(jià)能力也不容忽視。(3)對(duì)于一線城市，其商鋪市場(chǎng)σw-σit的均值略小于0，這可能是因?yàn)楸本?、上海、廣州和深圳等城市互聯(lián)網(wǎng)普及、同城配送和網(wǎng)點(diǎn)代收等網(wǎng)絡(luò)零售服務(wù)線下配套更為完善，商業(yè)服務(wù)經(jīng)營(yíng)者在經(jīng)營(yíng)場(chǎng)所上擁有更多選擇。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)也顯示，2017年上述城市網(wǎng)上零售額合計(jì)占本地社會(huì)消費(fèi)品零售總額的比重達(dá)20.28，較全國(guó)平均水平高出5.32個(gè)百分點(diǎn)。(4)對(duì)于三線城市，其住宅市場(chǎng)和寫(xiě)字樓市場(chǎng)σw-σit的均值小于0，最終導(dǎo)致整體市場(chǎng)σw-σit的均值小于0，這可能是由于呼和浩特、西寧和銀川等城市商品房銷(xiāo)售市場(chǎng)處于供過(guò)于求局面，此時(shí)買(mǎi)方在與賣(mài)方討價(jià)還價(jià)過(guò)程中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2016年全國(guó)商品房竣工面積占銷(xiāo)售面積比重為71.27%，而呼和浩特、西寧和銀川等城市的商品房竣工合計(jì)面積占銷(xiāo)售面積的比重為105.59%，市場(chǎng)總供給大于總需求。

五、 結(jié)論及政策建議

本文基于35個(gè)大中城市2005—2016年的面板數(shù)據(jù)，采用房地產(chǎn)交易雙邊隨機(jī)邊界模型，分別從整體市場(chǎng)、住宅市場(chǎng)、寫(xiě)字樓市場(chǎng)和商鋪市場(chǎng)等層面，測(cè)算商品房銷(xiāo)售價(jià)格形成過(guò)程中購(gòu)房者和賣(mài)房者議價(jià)能力所起的影響作用差異，并根據(jù)城市等級(jí)劃分(一線、新一線、二線和三線)進(jìn)行異質(zhì)性分析。結(jié)論如下：第一，從全國(guó)平均水平來(lái)看，無(wú)論是整體市場(chǎng)，還是住宅、寫(xiě)字樓或商鋪等細(xì)分市場(chǎng)，在商品房交易過(guò)程中，買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)因素對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格最終形成存在顯著影響，且相較于購(gòu)房者，賣(mài)房者議價(jià)能力更為突出；第二，雖然在買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)過(guò)程中，賣(mài)房者議價(jià)能力占主導(dǎo)地位，但是購(gòu)房者議價(jià)能力的影響作用也不容忽視；第三，對(duì)于一線城市，其整體市場(chǎng)以及住宅、寫(xiě)字樓等細(xì)分市場(chǎng)仍是賣(mài)房者議價(jià)能力占主導(dǎo)地位，但可能是因?yàn)槭艿骄W(wǎng)絡(luò)零售的沖擊，購(gòu)房者對(duì)實(shí)體店面的需求意愿有所減弱，商鋪市場(chǎng)買(mǎi)賣(mài)雙方議價(jià)能力基本持平；第四，對(duì)于新一線和二線城市，其整體市場(chǎng)以及住宅、寫(xiě)字樓和商鋪等細(xì)分市場(chǎng)中，賣(mài)房者議價(jià)能力在買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)過(guò)程中占據(jù)主導(dǎo)地位；第五，對(duì)于三線城市，可能是受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素的影響，總體處于供過(guò)于求局面，購(gòu)房者在雙方討價(jià)還價(jià)過(guò)程中處于有利的主導(dǎo)地位。

可見(jiàn)，當(dāng)前中國(guó)房地產(chǎn)交易市場(chǎng)中，相較于購(gòu)房者，偏好于抬高商品房銷(xiāo)售價(jià)格的賣(mài)房者在買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)過(guò)程占據(jù)主導(dǎo)地位，這意味著中國(guó)房地產(chǎn)交易市場(chǎng)總體上很可能仍處于賣(mài)方市場(chǎng)階段，商品房銷(xiāo)售價(jià)格仍存在內(nèi)在的上升推動(dòng)力。當(dāng)前政府調(diào)控房地產(chǎn)交易市場(chǎng)，短期內(nèi)的調(diào)控目標(biāo)仍需著眼于降低賣(mài)房者議價(jià)能力對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格形成的影響，抑制房?jī)r(jià)上漲趨勢(shì)，提防房?jī)r(jià)出現(xiàn)暴漲現(xiàn)象。本文政策建議如下：第一，提高商品房持有成本，降低賣(mài)房者議價(jià)能力。當(dāng)前的政策環(huán)境下，賣(mài)房者由于持有商品房可獲得的經(jīng)濟(jì)利益遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其持有成本，使得賣(mài)房者并不急于出售其擁有的商品房，為了獲取更高的成交價(jià)格而往往采取“待價(jià)而沽”的策略。此時(shí)，通過(guò)征收房地產(chǎn)稅等方式，提高賣(mài)房者持有商品房的機(jī)會(huì)成本，使得其最優(yōu)策略由“待價(jià)而沽”向“急于出售”轉(zhuǎn)變，購(gòu)房者也將由此而在買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)過(guò)程中占據(jù)更為有利的地位，有效抑制商品房銷(xiāo)售價(jià)格過(guò)度上漲。第二，健全商品房交易信息披露制度，提高購(gòu)房者議價(jià)能力。實(shí)證結(jié)果也表明，購(gòu)房者議價(jià)能力在商品房銷(xiāo)售價(jià)格形成過(guò)程中也存在一定的影響作用。但是，在買(mǎi)賣(mài)雙方討價(jià)還價(jià)過(guò)程中，受到市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)等諸多因素的影響，購(gòu)房者仍受制于賣(mài)房者[28]。地方政府除了對(duì)賣(mài)房者采取針對(duì)性的措施以抑制其對(duì)商品房?jī)r(jià)格上漲的正向刺激效應(yīng)，同時(shí)也應(yīng)雙管齊下，完善當(dāng)前交易信息披露體制機(jī)制，保障購(gòu)房者在交易過(guò)程中可以完全掌握商品房的真實(shí)信息，確保購(gòu)房者在討價(jià)還價(jià)過(guò)程中占據(jù)更為主動(dòng)的地位，此消彼長(zhǎng)，從而降低賣(mài)房者議價(jià)能力對(duì)商品房銷(xiāo)售價(jià)格的抬升效應(yīng)。

對(duì)本研究的進(jìn)一步展望是，后續(xù)將獲取更多的數(shù)據(jù)樣本，以進(jìn)一步檢驗(yàn)本研究所得出的結(jié)論。