基于SHTO理论对东西部房产发展水平的探讨
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摘要：近几年来，中国房地产业取得了快速发展，拉动国民经济稳定增长。但全国各个地区产业发展却极不平衡，尤其是中国东部和西部地区。从区域发展的角度，对东、西部地区的房地产开发投资水平进行了SHTO理论验证；同时，从人口发展、产业发展、宏观经济发展三个方面选取变量对SHTO值进行回归拟合，探讨了区域间房地产发展水平的影响因素，并且对东西部房产开发投资水平进行了比较。
关键词：房地产业；区域不平衡；东西部；SHTO理论
中图分类号：F239.3 文献标志码：A 文章编号：1673－291X(2008)03－0131－04
1 引言
1.1 问题提出
从新世纪开始，中国进入了全面建设小康社会的新阶段，这必将伴随国民经济的持续增长。人民生活水平的不断提高和城镇人口的稳步增加，使房产业的发展也具备了一个更加宽松的经济环境、更加广阔的市场前景，面临着新的发展机遇。
然而，中国房产业所面临的问题同样不容忽视，其中以区域发展不平衡尤为突出。作为国民经济支柱产业的房地产业，在东、西部地区的发展差距也因此扩大。东部和西部相比较，经济地理位置优越，交通方便，资金相对充裕，城市规模和城市密度较大，城镇化水平较高，这些先天优势使得东部的房地产业在一开始就走在西部房地产业的前面，这是一个无法更改的事实。因此，单纯比较东西部房产发展指标的绝对值无法全面客观地反映不同地区在经济社会发展方面的不同特点。
近年来，东部沿海各大城市出现了不同程度的房地产开发投资规模过大、增长速度过快、占国民生产总值比例过高的问题。理论分析表明，过高或过低的房地产开发水平都将对国民经济的稳定增长产生不利影响，如何系统识别房地产投资水平具有重大的现实意义及政策指导意义。
1.2 SHTO理论的提出与运用
SHTO是一个用来研究住房投资和国民经济关系的经济指标。“SHTO”首先由Burns和Grebler于1976年提出，他们选取全球39个足够市场化的发展水平不等的国家作为样本，通过排除其外部因素，利用统计手段分析，发现SHTO值和国家的发展水平(通常用人均GDP衡量)存在一种二阶函数的倒U型关系(Leland S.Bums，Leo，1976)。在经济发展的初步阶段，SHTO值非常低，只有大约2％；随着经济的发展，SHTO值不断提高，在经济中等发达时，达到最高值8％。然后，SHTO值又会随着经济的增长而下降，在发达国家SHTO值一般是3％～5％。
中国东部和西部地区之间经济发展差距巨大，房产业发展水平也有明显差距。本文将选取SHTO值作为识别东、西部地区房地产开发投资水平的指标，以科学客观地识别东部和西部的房产业发展概况。由于我国的住宅投资统计工作开展得比较晚，因此本文采用房地产开发投资额占地区生产总值的比作为SHTO值。
利用SHTO值研究住宅投资和国民经济发展之间的关系已经被逐步推广，Kyung-Hwan Kim利用韩国1970－2002年的数据对Bums-Grebler hypothesis进行了检验。本文将选取时间序列数据对此理论进行进一步的验证，数据包括中国东部地区、西部地区在1995－2005年间房地产开发投资、地区生产总值、人均地区生产总值。
为了探讨影响区域间房地产发展水平的因素，本文选择人口发展、产业发展、宏观经济发展水平的各个指标进行回归分析，数据主要包括东部地区、西部地区1998－2005年间地区户籍总人口增长率、城市化率、人均住宅建筑面积增加、房地产存量、人均GDP、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均总收入。由于各年份各省份对年末住宅居住面积的统计不完整，所以本文选取各省份年末房屋建筑面积作为房地产存量，并用户籍总人口去除房地产存量的值(人均住宅建筑面积)近似替代人均住房使用面积。
2 东、西部房产开发投资水平识别
选取东西部地区1995－2005年数据作为样本，以SHTO值(单位：％)为被解释变量，perGDP(人均地区生产总值／元)为解释变量，建立二次回归方程：SHTO=a0+a1*(perGDP)+a2*(perGDP)2，借助Eviews软件进行模拟回归，结果如表1所示。从回归结果可以看出，东、西部地区整体显著性检验F统计量在1％的置信水平下显著，说明模型设定正确；经调整的可决系数分别为0.7856、0.6259，说明东部地区被解释变量78.56％、西部地区被解释变量62.59％的波动已经被SHTO模型所解释，即该模型的解释力度较强。
2.1 序列相关性检验
由于SHTO模型选用时间序列数据为解释变量，为避免不同时间数据的前后关联，特进行拉格朗日乘数检验(La-grange multiplier)，结果如表2所示：东、西部地区各年的SHTO值、人均GDP在5％的置信水平下显著，说明模型数据基本不存在序列相关性。
由表1中T统计量比较可知，西部地区参数值偏小，均未通过显著性水平为10％的检验。结合西部地区的SHTO值可知，西部地区的房产开发投资在1995年前后处于起步阶段，即可能位于倒U型曲线的前半部分，因此考虑建立一次方程进行回归拟合，且应该为一次增函数。经调整后的回归结果如表3所示：整体显著性检验的F统计量、人均GDP参数的t统计量在1％的置信水平下显著，说明关于SHTO值的一次回归方程更适合西部地区房产发展现状。
2.3 SHTO理论应用于东、西部地区的验证结论
综上，总体上东、西部地区的房产开发投资水平均符合SHTO理论。但由于东部和西部地区的经济发展水平存在着较大的差距，西部地区在1995年前后仍处于房产发展的初步阶段，因此更符合一次方程的模拟结果。
以目前的增长速度，西部房产开发投资将逐步逼近倒U型曲线的峰值，这意味着未来西部地区的房产开发投资占比将更符合Burns-Grebler hypothesis的二次倒U型曲线。近年
来，西部房地产吸引了越来越多投资者的眼光，越来越多的投资者看好西部房地产市场。但同时，峰值之后，西部地区房产市场将可能面临短暂的平缓甚至于减慢阶段，如何做好两阶段的平稳过渡显得尤为重要。
3 东西部房地产投资水平影响因素的回归分析
选取东西部地区1998－2005年数据作为样本，以两区域SHTO值为被解释变量，选取人口发展中的poprate(户籍人口增长率／％)、urbanrate(城市化率／％)，产业发展中的duse(人均住宅使用面积增量／平方米)、stock(房地产存量／万平方米)，宏观经济发展中的perGDP(人均地区生产总值／元)、uincome(城市人均可支配收入／元)、rincome(农村人均总收入／元)为解释变量，建立双对数模型：log(SHTO)=a0+a1*log(poprate)+a2*log(urbanrate)+a3*log(duse)+a4*log(stock)+a5*log(perGDP)+a6*log(uincome)+a7*log(rincome)，其中，a1、a2、a5、a6、a7＞0，a4＜0。
由于解释变量间存在较强的相关性，同时引入模型将产生多重共线性的问题，因此本文运用逐步回归法，结果如表4所示：整体显著性的F统计量在1％的置信水平下均显著，说明模型设定正确；模型的调整可决系数分别为0.985、0.997，说明被解释变量的98.5％、99.7％已经被该模型所解释。
根据回归方程，人口发展、产业发展、宏观经济发展对SHTO值均有不同程度的贡献。人口发展方面：户籍人口增长越快，对新增住宅房产的潜在需求就越大，在一定程度上刺激住宅房产的开发投资；城市化水平越高，表明城镇人口占比越大，一方面构成了城镇住房的需求，另一方面也对城镇建设的基础配套设施提出了同步投资的要求。产业发展方面：在其他条件不变时，人均使用面积增加值越大，则对应的房地产市场增量需求越大，因而潜在房产投资水平也越大；房地产存量对于房地产开发投资水平的影响是负向的，房地产的存量规模越大，房地产增量供应的需求就越小，对投资的拉动也是反向的。宏观经济发展方面：地区人均生产总值客观地反映了该地区的整体经济实力，而经济发展水平对房地产开发投资的影响是正向的；城镇人均可支配收入、农村人均总收入分别反映了当地居民人均消费水平，较高的购买力对房产需求结构、房产定位有着较大的影响，进而影响着房产的开发投资方向。
3.2 回归方程各系数分析比较
双对数多元回归中，系数值代表弹性概念，比较东西部地区的双对数方程：
(1)人口发展水平：户籍总人口增长率、城市化率显著影响西部地区房地产开发投资，西部地区户籍总人口增长率、城市化率每变动l％，该地区的房地产投资水平变动0.672％、1.891％。由于西部地区经济发展因素的制约，吸引外来人口能力相对较弱，因此房地产消费主要取决于户籍人口；同时，受城市化进程的加快，对城市新建住房的需求随之增长。相反，东部地区人口流动性较大，且城市化水平相对较高，因此房地产消费受户籍人口及城市化率的影响均不显著。
进一步比较发现，西部地区城市化率对投资水平的带动作用大于户籍人口增长率的带动作用，这也从一定程度上反映出西部地区城市人口的房地产消费能力更强，对西部房产投资有一定的引导性。
(2)产业发展水平：经比较，人均使用面积增加对西部地区的影响显著于东部地区：人均使用面积每变动l％，带动投资水平变动0.119％。这表明，西部房产市场仍处于初级阶段，投资增长很大程度上依赖于住宅投资的增长。相反，东部地区的住宅投资水平相对较高，房产投资应更趋向于向办公楼投资、商业营业用房、公共建筑等高端房产市场发展，因此人均住宅使用面积增加对东部地区房产开发投资水平的影响不显著。
(3)宏观经济：理论分析表明，宏观经济运行良好，投资水平越高。回归结果显示，西部地区人均GDP增长对房产投资的拉动作用明显强于东部地区，因此西部地区的宏观经济发展为房产业提供了广阔的前景。
东部地区，城市人均可支配收入每变动1％，刺激投资变动0.425％；西部地区，农村人均总收入每变动1％，带动投资变动高达7.837％。可见，随着居民收入水平的提高，购买力逐步增强，住房需求在“量”和“质”上均有不同程度的提高，因而西部地区的房产投资还有较大的提升空间。
4 结论及建议
本文利用SHTO理论和双对数多元回归模型，对我国东、西部房地产开发投资水平进行的实证研究表明，东、西部的房地产开发投资水平基本符合SHTO理论的倒U型曲线模型，其中西部地区的投资尚处于起步阶段，但增长速度较快，因此西部地区的回归方程更符合一次线性回归方程。同时，西部房产市场将在短期内达到倒U型曲线的峰值，随后可能出现一段增长平缓期，如何加强投资管理，做好平稳的过渡，对西部房产市场的有序发展至关重要。模型检验结果反映了东、西部地区经济发展的不同特征。
首先，西部地区居民绝对收入水平相对较低，所以未来住房市场主体仍然是中低档住房需求。从目前情况看，中低档住房供给不足。事实上，盲目建设高档住宅与西部地区的发展现状是不相符的，中低收入人群占西部总人口的比例是最大的，这部分人对中低档住宅的需求是最大的。开发商应抓住这一目标市场，有效地利用当地土地资源，进一步开发尚未饱和的中低档住宅市场。
其次，随着“西部大开发战略”的实施，大量农村人口涌向城市，城市人口的增加大大拉动了城镇住房需求。房地产业是一个关联性较强的产业，与之直接或间接相关的建筑、建材、金融、旅游等产业的同步发展将为房地产发展提供良好的平台。此外，西部地区大部分城镇的基础配套设施普遍落后，这将在一定程度上影响到西部地区房产业的持续快速增长。因此，加强基础设施的建设及完善，不仅对房产业发展至关重要，对整个地区城市化进程及宏观经济发展的推动作用同样不容忽视。
再次，房产业的发展与宏观经济状况存在密切的相关性。西部地区由于区位条件较差，经济发展水平和城市化仍然处于初步阶段，因此面临着巨大的增长空间。近年来受到国家“西部大开发”战略的扶持，西部地区宏观经济的发展正在享受着高速增长的回报。结合西部地区当地房产企业起步晚、综合实力弱、开发理念落后的现状，地方政府应充分发挥调控职能，提供优惠政策促进房产业的整体发展，如优惠地价、优惠税收、减免开发商的基础设施建设任务、放宽容积率、建筑密度等专业指标等。
最后，西部房地产业将面临进一步开放的市场。在一系列优惠发展政策之下，不仅东部发达城市的房地产商加入了开发，而且国外有实力的开发商也被吸引了过来，这将在一定程度上激活西部地区的房产业发展。但同时，西部地区不能完全依赖倾斜的宏观政府政策，而需要充分利用自身的优势，同时借鉴东部发达地区房产业发展的经验，使政策得到合理有效的利用。