今天小编为大家推荐《西部地区房地产投资论文(精选3篇)》，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。摘要：本文使用较为前沿的分位数回归技术，对2010-2012年中国的房地产开发企业投资规模和地区生产总值的截面数据进行分析，结果表明，房地产开发企业投资总规模与地区生产总值正相关。并且随着地区生产总值的增加，房地产开发投资的乘数效应呈上升趋势。
西部地区房地产投资论文 篇1：
重庆市房地产供给侧改革研究
摘要：房价调控作为政府的重要政策一直是讨论的热点。作为西部重要的工商业城市，重庆市房价较低且保持了相对稳定。从房产税、地票制度、公租房和房地产投资占固定资产投资比重四个角度对重庆市房地产市场的供给侧调控进行研究，分析重庆市房价稳定的原因，以期对其他地区的房价调控提供经验借鉴，并对我国的房地产市场供给侧制度改革提出了建议。
关键词：重庆，房地产，供给侧改革
近年来，为了应对房价过快上涨，多省市都出台了一系列政策对房地产市场的需求端进行调控，如限购政策、住房信贷政策等，但从调控结果来看，房价抑制的效果并不理想。重庆市作为西部地区唯一的直辖市，GDP增速连续两年全国第一，虽然全市常住人口不断增加，但住房价格却保持相对稳定，这和重庆市政府对房地产市场的调控是分不开的。本文通过对重庆市房地产市场的供给策略进行分析，以揭示出重庆市房价保持稳定的原因。
1 重庆市房价水平
2015年以来，全国大中城市房价出现了较大幅度的上涨。2016年10月份，上海市新房价格同比上涨27.5%，南京市新房价格同比上涨34.93%，武汉市新房价格同比上涨24.54%。重庆市作为GDP经济增速最快的城市，房价却能够保持稳定。据统计，2016年10月重庆市新房均价为7385元/平方米，甚至低于昆明市新房均价7919/平方米。
2 重庆市房地产的供给侧调控
2.1 房产税
重庆市从2011年开始针对主城9个行政区征收房产税，征税对象为拥有独栋商品住宅和新购高档住房的个人以及在重庆市同时无户籍、无企业、无工作的个人新购第二套（含）以上的普通住房。其中独栋商品住宅是指商品房开发项目中在国有土地上依法修建的独立、单栋且与相邻房屋无共墙、无连接的成套住宅。高档住房是指建筑面积交易单价达到上两年主城9区新建商品住房成交建筑面积均价两倍（含）以上的住房。征收税率从0.5%到1.2%不等。从房地产经济学的角度分析，房地产税通过增加房屋所有者的持有成本和购房者的预期收益来减少房屋需求量，从而抑制房地产的投资需求和投机需求。但根据于静静等人的研究，房产税还可以通过调整房地产市场供给户型的结构来抑制房价的上涨。
對重庆市主城9个行政区楼盘开盘数据的统计显示，2005年至2010年共开盘30956个楼盘，其中小户型21380个，中户型6031个，大户型3545个。2011年至2013年共开盘192186个楼盘，其中小户型146907个，中户型30687个，大户型14594个。房产税征收的后3年里，重庆市中小型住房的供给比例比征收前5年上升了3.86个百分点。考虑到2015年重庆市年人均生产总值为52321元，对住房的需求以中小户型为主，住房供给结构中大户型比例的下降增强了住房供给对住房需求的匹配性，进一步突出了房屋消费而不是投资的特点。
2.2 地票制度
由于地价对房价有重大影响，相对稳定的房价离不开合理的土地资源配置。重庆市从2008年开始施行的地票制度是一种将农村建设用地减少与城市建设用地增加挂钩的土地配置机制，它由农民自愿将闲置或利用不高的农村住宅复垦为耕地，经政府验收后变为城镇用地指标，拿到重庆市农村土地交易所挂牌出售，从而转换为城镇建设用地指标。在我国《土地管制法》和二元分割的城乡土地制度下，农村建设用地很难转换为城市建设用地，随着城镇化建设如火如荼地进行，出现了城镇建设用地供给不足，农村建设用地使用效率低下等问题。紧缺的城镇建设用地造成的高地价推动了房价的上涨，而地票制度则绕过了《土地管制法》，通过缩减农村建设用地增加了城镇建设用地的供给，解决了城镇化建设中土地供应的难题，抑制了地价的上涨。地票制度使政府可以通过土地收储制度调整土地供应量，从长远角度考虑城乡建设用地的平衡，既保证了耕地的面积，提高了农村土地的利用效率，也使土地价格不会因为城镇供地的不足而飞涨，进而推高了房价。
从地票制度对土地空间配置的效果来看，地票制度不仅使建设用地的空间布局更为合理，也加强了新型城镇化建设与房地产市场的协调性。据统计，截至2016年5月上旬，重庆市农村土地交易所已累计交易地票17.7万亩，价值达353.4亿元。70%以上的地票来自于贫困落后的渝东部地区，这些地区离主城区较远，产业基础落后，人口聚集能力低而95%的地票则用在了新建的都市功能区和城市发展新区上。由于城镇化的推进，这些地区接纳了大量的农村人口。地票的使用，使政府能够合理开发土地资源，做到“产业跟着功能区走，人跟着产业走”，既有序地推进了城镇化，也提高了住房需求与住房供给的匹配度，减小了房价上涨的压力。
2.3 公租房
公共住房系统在多个国家和地区对于解决住房困难、调控房价都起到过重要作用。我国香港地区从1954年开始构建公共住房体系，在房地产市场实行“政府+市场”的双轨制，解决了约一半民众的住房问题。1950年，德国为解决住房短缺问题颁布了“社会保障住房建设法”，对失业者及战争中遭到严重损失的家庭提供保障性住房，收取最高为市场租金50%的租金。近年来，重庆市面对常住人口不断上涨、住房需求不断加大的压力，中下收入阶层住房问题日益突出。为减轻低端住房市场的压力，避免房价过快上涨，重庆市从2010年开始修建公租房并计划3年内修建4000万平方米（其中住房占3600万平方米）。重庆市公租房保障对象针对的是年满18岁且无力承担普通商品房的申请者，具体来说是指在主城区工作的本市无住房或家庭人均住房建筑面积低于 13平方米的住房困难家庭；大中专院校及职校毕业后就业人员及进城务工、外地来主城区工作的无住房人员和参加工作3年以内的无住房公务员。当申请人直系亲属已有保障性住房或有条件购买其他住房时，其公租房申请也不予受理。重庆市公租房的房租不超过同等水平商品房的60%，在5年后可选择购买公租房。由于公租房是为解决社会中低收入阶层住房困难的保障性住房，当申请者不再符合公租房申请条件时应退回。据估计，4000万平方米的公租房将惠及约60万住房困难的中低收入家庭，在“高端有市场，中端有支持，低端有保障”的指导思想下解决“夹心层”的住房困难。
2.4 房地产投资占固定资产投资比例
房地产投资占固定资产投资的比例是房地產供给侧调控的重要参考指标。固定资产投资主要由基建投资、工业投资与房地产投资三大块组成，房地产投资占固定资产投资的比例实际上从侧面上反映了城镇化进程、经济发展水平与房地产供给政策之间的协调性。对中西部城市来说，房地产投资过多短期内也许会增加政府收入，但长期来看会导致投资环境恶化，影响城市的可持续发展。重庆市长期以来将房地产投资占固定资产投资比例控制在25%左右，这是由重庆市现阶段的经济发展水平与产业结构决定的。从经济发展城镇化程度来看，重庆市2015年全市城镇化率达到60.94%，处于城镇化的快速推进时期，这期间需要大量的基建投资。从产业结构上来说，重庆市目前的支柱产业为汽车制造业和电子制造业，在经济结构的调整中，支柱性产业仍有比较广阔的发展空间，而以集成电路和机器人为代表的新兴产业也在蓬勃发展之中。据统计，2015年前11个月汽车产量增长为16.3%，电子制造业产值增长10.2%，集成电路产量增长53.2%，机器人产量增长2倍，工业投资仍有很大的发展空间。将本应用于基建和工业发展的资金用于房地产投资不仅不利于城镇化和经济的发展，还可能会造成房地产泡沫。重庆市根据以往的经验得出，当房地产投资占固定资产投资的比例低于25%，会出现房地产供给不足，而超过25%时又会出现供给过剩。2016年8月份，重庆市房地产投资占固定资产投资的比例为22.7%，远低于昆明、西安等其他西部城市。
3 结语
重庆市从供给端对房价进行的调控向我们传达了如下经验：
3.1 重视房产税政策对住房供给结构的影响
我国目前的房地产市场仍然以刚性需求为主，刚需主要由城市新增人口的住房需求、改善性住房需求以及房产保值的投资性需求构成。随着地区经济发展水平的不同，刚需的差异一定程度上体现在对住房的不同户型需求上，一二线城市高企的房价很大程度上是由于住房需求与住房供给不匹配造成的，提高住房供给结构对住房需求的匹配度是调控房价的关键。
3.2 提高土地利用效率，增加土地供给
土地价格约占房价的三分之一，由土地资源短缺造成的高地价不可避免地推高了房价。重庆市通过地票制度既提高了土地利用效率，保障了耕地面积，也解决了城市建设用地供给不足的问题。地票制度每年为重庆市多带来约14%的城市建设用地，政府通过储蓄土地来调整供地节奏使土地资源开发更合理。
3.3 增加住房供给渠道
房地产供应市场的垄断性质在一定程度上助长了房价的上升，也造成了中下层民众的住房困难。重庆市通过推出公租房等住房保障系统推行“市场+政府”的双轨制，打破了开发商对住房供给的垄断性，满足了不同层次的住房需求，也在一定程度上抑制了房地产的投资需求。
3.4 房地产政策要适应新型城镇化
东部城市城镇化率较高，经济相对发达，产业逐渐以第三产业为主，加上人口流入量大，房地产投资在固定资产投资比重自然比较高。而对于中西部地区，城镇化建设仍需投入大量的资金，房地产投资过高不仅容易产生房地产泡沫，长期来看还会影响投资环境，不利于经济的发展。
同住房的需求端调控一样，房地产市场的供给侧调控也需要分城施策。由于供地的紧缺，高端住房供应仍显不足，房产税政策在上海市对住房供给结构的一些影响没有重庆市大，这说明政府对房地产市场供给侧的调控措施并不是相互独立的，对住房供给结构的调控政策需要相应的供地制度的配合。只有注意到调控政策相互之间的联系，同时与城市的经济发展相结合，才能更有效地稳定房价。
参考文献：
1.于静静 周京奎.房产税.房价与住房供给结构——基于上海、重庆微观数据的分析.经济问题探索.2016.01
2.黄奇帆.地票制度实验与效果——重庆土地交易制度创新之思考.学习时报.2015.05.04
3.张阿嫱.涨不起来的重庆房价.中国城市报.2016.11.07
4.马智利 赖丽梅.我国直辖市公租房供给模式比较研究.经济体制改革.2012.11
作者简介：
马智利，重庆大学建设管理与房地产学院教授，主要研究方向为房地产开发与管理、城市房地产经济。
周利，重庆大学建设管理与房地产学院硕士研究生。
作者：马智利 周利
西部地区房地产投资论文 篇2：
商业地产开发企业投资对中国地区生产总值的影响
摘 要：本文使用较为前沿的分位数回归技术，对2010-2012年中国的房地产开发企业投资规模和地区生产总值的截面数据进行分析，结果表明，房地产开发企业投资总规模与地区生产总值正相关。并且随着地区生产总值的增加，房地产开发投资的乘数效应呈上升趋势。
关键词：分位数回归；地区生产总值；房地产投资
一、引言
投资对经济增长的作用表现在两个方面：一是短期的需求效应，由凯恩斯理论，GDP由消费、投资、政府支出和进出口四部分构成，增加投资可以直接增加总需求，从而带动总产出增加；二是长期的供给效应，投资可以形成新的后续生产能力，为长期的经济增长提供物质和技术基础。在对投资与经济增长的关系的研究中，学术界已经证明，固定资产投资和经济增长存在着显著的正相关关系。在中国，房地产开发投资已经成为中国经济增长和波动的重要因素。
目前国内外学者对房地产投资和经济增长的关系也进行了较多的讨论。从研究方法和研究内容来看，主要可分为两类：
一类利用格兰杰因果检验，使用时间序列数据分析房地产投资与经济增长的关系。由于研究时使用的样本和解释变量的定义的不同，得到的结果也不尽相同。Coulson和Kim（2000）认为房地产投资是引起经济增长的原因。Liu（2000）发现经济增长对房地产投资存在反馈作用。沈悦和刘洪玉（2004）研究发现，我国经济增长对房地产投资具有单向因果关系，经济波动会引起房地产投资的波动。
另一类利用要素贡献分解法来分析房地产投资对经济增长的贡献。刘洪玉和张红（2006）测算得出，1998-2001年，我国房地产开发投资对经济增长的平均贡献率为14.3%。王维安（2004）研究发现，2003年，中国房地产投资对经济增长的贡献率为19%。梁云芳（2006）的研究指出，2004年，房地产投资对经济增长的贡献率为28.5%。
与以往的研究相比，本文的不同之处有两点：第一、以往的研究主要采用全国的数据或者单独对某一省市进行研究，采用时间序列数据，而本文采用31个省（市）的截面数据，分析区域层面的影响；第二、不同于以往的研究，本文使用较为前沿的分位数回归技术，考查不同的分位点上，房地产投资对不同地区经济增长的影响，目前为止，国内使用该方法来分析该问题的文献非常少。
二、研究方法和数据说明
传统的线性回归模型描述了因变量Y的条件分布受到自变量X的影响过程。如果模型中的随机误差项满足零均值同方差的假设，则此方法为最佳线性无偏估计（BLUE）。但是实际的经济生活中，这种假设常常无法满足，数据可能会出现尖峰厚尾、数据存在异方差等等，这时，普通最小二乘法将不再适用。
为了弥补普通最小二乘法在这方面的缺陷，Koenker和Bassett在1978年提出了分位数回归的思想。它依据因变量的条件分位数对自变量X进行回归，得到不同分位数下的回归模型。分位数回归可以更加精确地描述自变量X对于因变量Y的变化范围以及条件分布形状的影响。当自变量对于不同部分的因变量的分布产生不同的影响时，分位数回归可以更加全面的刻画分布特征，从而得到全面的分析。
本文采用的模型如下：
式中，gdp为31个省市的地区生产总值；estinv为各地区房地产开发企业投资总规模；ε为误差项。数据来自《中国统计年鉴》的5-29房地产开发企业投资总规模及完成情况（2010-2012年）和相应的2-14地区生产总值和指数（单位均为亿元）。
模型中选取的代表性的分位点为0.2、0.4、0.5、0.6、0.8，使用的工具为Eviews7.1。
三、实证结果分析与讨论
分别求地区生产总值的分位数值，可得下表：
首先对gdp和estinv进行普通最小二乘回归，得到结果如下：
可知，平均来说，房地产投资增加一个单位，地区生产总值会相应地增加7.75个单位，即房地产开发投资与地区生产总值正相关。
使用Eviews7.1，对模型进行中位数回归，结果如下：
进行分位数回归，5个分位数回归系数全部显著，相应的结果如下：
并且由图像可知，不同的分位点之间，gdp和estinv的回归关系基本相同。
从估计结果可以看出，房地产开发企业投资对经济的贡献确实随着地区国内生产总值的提高而变化。具体来说，随着地区国内生产总值的提高，房地产企业开发投资总规模对地区经济的乘数效应越来越大。如果房地产开发企业同样的增加比如1个亿的投资，经济最发达的20%的地区国内生产总值，相比经济最不发达的20%的地区，会多增加4.22亿。这意味着，在同等条件下，如果各个省市采取同样的政策来鼓励房地产开发企业进行投资，那么省际间的经济差距将会进一步扩大。仅仅从房地产投资这个视角看，要保证省际间的均衡增长，经济欠发达地区相对于经济发达地区，应该增加对房地产的投资，增加基数，从而在乘数较小的情况下，也可以保证一定量的增长。
由类似的过程，我们也可以得到2011年和2010年相应的分位数回归，结果显示：除了都满足在同一年度，在经济越发达的地区，房地产企业开发投资总规模对该地区经济的乘数效应越来越大这一论点外，我们还可以发现，随着经济的发展，单位房地产企业开发投资对经济的贡献即乘数效应整体呈现一个下降趋势。
四、结论与建议
本文的实证分析除了验证了较多学者关于房地产投资和经济增长的定性结论，即房地产投资在经济增长中扮演着重要角色，能够有效的拉动经济增长之外，还分析比较了在经济发展程度不同的地区，发地产投资的乘数效应的区别。
本文得出的主要结论如下：（1）房地产投资对经济的增长能够起到促进作用；（2）房地产投资对经济增长的贡献存在区域差异，经济越发达的地区，房地产投资对经济增长的乘数效应越大。（3）随着国家经济的发展，房地产投资的乘数效应整体呈下降趋势。
本文的政策建议为：（1）合理发挥房地产投资对经济发展的拉动作用，保证房地产投资和经济增长的良性互动；（2）实施区域性的房地产政策。由于房地产投资对经济增长的影响即乘数效应存在显著区域差异，那么政府在制定房地产政策时就应该避免一刀切，多实施区域性的房地产政策。具体来说，如果为了保证省际间均衡发展，那么政府应该加大对经济欠发达地区（如中部和西部地区）房地产企业的扶持力度，鼓励多投资，在乘数较小的情况下，增加基数，保证和经济发达地区的同步增长；但是，如果说政府想要使同样的资金对经济增长发挥出最大的贡献，那么就应该鼓励企业将资金投放到经济最发达的地区，也就是房地产投资乘数最大的地区。具体政策该如何选择，还要取决于政府制定政策时的目标。（3）不能将地区经济发展过多的依赖于房地产投资。尽管不同地区，房地产投资乘数有大有小，但是随着经济的发展，房地产投资乘数整体呈现下降趋势，即同样的资金，在相同的地区，对该地区的乘数效应逐渐减小，那么在依靠房地产投资拉动经济的同时，政府应当寻求一些其他的推动经济增长的方式，这样在房地产投资乘数下降到一定程度时，可以制定政策，将企业的投资引导向乘数效应更大的行业上去，保证长期内，经济可以以比较高的速度稳定的增长。
参考文献：
[1]雷辉.我国固定资产投资与经济增长的实证分析[J].国际商务——对外经济贸易大学学报，2006，（2）.
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[7]梁云芳，高铁梅.中国房地产价格区域差异的实证分析[J].经济研究，2007，（8）.
[8]沈悦，刘洪玉.中国房地产开发投资与GDP的互动关系[J].清华大学学报，2004，（9）.
作者简介：李阳（1988- ），男，河北深州人，研究方向：西方经济学
作者：李阳
西部地区房地产投资论文 篇3：
棚户区改造：潮水退却，谁在裸泳？
今年4月，财政部公布2019年全国棚户区改造规划285万套，相较2018年规划套数580万“腰斩”。至此，国务院2015年出台的“棚改三年计划”（2015 年6月30日，国务院发布《关于进一步做好城镇棚户区和城乡危房改造及配套基础设施建设有关工作的意见》，要求2015-2017年完成改造包括城市危房、城中村在内的各类棚户区住房1800 万套，加快棚改项目建设，并积极推进棚改货币化安置）基本完成，大规模的棚改开始“退潮”（图1）。
棚户区改造是一项民生工程，早先的做法是以房换房的实物化安置，因不涉及市场交易，对房价影响较小。2015年，国务院决定以货币化安置方式加快推进棚改，即政府以市场化交易方式将拆迁款直接支付给棚改区居民。
图1：潮起潮落：2019年棚改规划套数同比“腰斩”
资料来源：Wind、招商银行研究院、招银国际研究
货币化方式彻底激活了棚改居民的房地产和消费金融行为。调研显示，棚改补偿款中的七成被用于购房，部分居民会选择按揭贷款加杠杆以进一步改善住房条件；另外三成则用于增加储蓄和提升消费。大规模的棚户区改造，加之杠杆效用，导致商品房销售上升，房地产库存快速消化，推动房价上涨和房地产投资，在拉动钢铁、水泥等上游部门的同时，也带动了家电、家具、装潢、汽车等“后地产链”的繁荣，从而对宏观经济产生广泛的影响。
棚改货币化的得失
首先，棚改货币化安置显著拉动了商品房销售。随着货币化安置比例由2014年的9%快速提升至2017年的60%，其对全国商品房住宅销售的贡献率不断上升，由2014年的3%升至2017年的21%；2018年棚改货币化安置力度略有下滑，货币化比例约50%，对住宅销售面积的贡献率18%。
其二，得益于货币化棚改带来的销售景气，商品房去库存取得了显著效果。2009至2016年，我国的商品房待售面积不断积累，由2亿平方米升至7.4亿平方米，去化周期由2.3个月升至6.2个月。随着货币化棚改逐渐铺开，全国商品房库存快速下滑。截至2019年3月，商品房库存5.2亿平方米，较2016年初高点下降30%。与此相应，去化周期由6.2个月下降至3.3个月。其中，三四线城市去库存效果尤其显著（图2、图3）。
再者，房地产销售上行、库存下降推动了房价上涨。2015年8月至今，百城住宅价格指数同比增速连续44个月为正，景气区间时长显著超出前几轮房地产小周期。2017年中以来，房价走势出现分化，受货币化棚改支持更多的三四线城市房价同比增速显著超过一二线城市。
最后，房价上涨预期也拉动了房地产投资，支持了宏观经济在2016-2017年企稳回升（图4、图5）。
不过，应该看到，货币化棚改提高安居保障、助力去库存和推动经济企稳的同时，也对地方政府债务和居民杠杆产生了负面影响，引起决策部门的忧虑。主要表现在：第一，货币化安置推升了地方政府显性和隐性债务；第二，货币化安置推升了居民部门杠杆率。正因为如此，相关的棚改政策在2018年下半年出现调整。
棚改退潮：对宏观经济的影响几何？
正如大规模棚改计划对房地产和宏观经济产生明显提升作用一样，棚改计划的收缩也将从反面发挥作用。
首先，棚改退潮将影响房地产销售增长。根据今年的规划指标，基准假设棚改实际开工率与去年持平在108%，貨币化安置比例为30%，测算结果显示，对商品房销售增长的影响为负12.9个百分点。由此可以判断，全国房地产销售增长将呈下行格局，很快进入负增长区间。房地产销售持续下滑，将产生两方面的负面影响。一是房价，尤其是棚改项目集中的低线城市房价下行压力加大。二是地方财政收入，销售下滑将影响土地出让，进而传导至地方财政。2018年土地出让收入占地方政府一般公共预算收入比例高达66%。2019年1-5月，商品房销售面积同比下降1.6%，土地成交价款同比下降35.6%，这将加剧减税降费下地方财政收支平衡的压力。
图2：棚改货币化安置比例快速上升
资料来源：住建部、招商银行研究院、招银国际研究
图3：三四线城市商品房库存去化效果最好
资料来源：Wind、招商银行研究院、招银国际研究
图4：三线城市房价涨幅高于一二线城市
资料来源：Wind、招商银行研究院、招银国际研究
图5：房地产投资增速反弹支撑经济企稳
资料来源：Wind、招商银行研究院、招银国际研究
同样，棚改退潮也将对房地产投资形成拖累，体现在两方面。一是实物化安置缩减将对房地产投资形成直接拖累。基准情形下，房地产投资增速分别受到1.7个百分点的直接拖累。二是货币化安置缩减将通过商品房销售下滑对房地产投资形成间接拖累。测算表明，房地产投资增速变化对销售增速变化的弹性大约为0.18。基准情形下，货币化比例为30%时，房地产投资将受到2.3个百分点的间接拖累。综合起来，大约影响房地产投资增速4个百分点。这一静态测算并未考虑到价格与预期改变下房企与消费者行为的动态变化，有可能低估了棚改货币化退潮对房地产投资的拖累幅度。
区域风险：潮水退去，谁在裸泳？
由于棚改政策具有很強的区域特征，有必要对棚改计划收缩对不同地区造成的风险加以评估。主要有三方面：一是商品房销售增长下滑风险；二是房价下跌的风险；三是地方政府土地财政收入的压力。
对不同区域房地产销售的影响，有两个指标可提供分析的线索：一是各地棚改计划缩减幅度；二是前三年房地产销售对棚改货币化的依赖程度（简称“棚改货币化依赖度”）。在此基础上可以计算出各地商品房销售增长受棚改计划缩减的拖累程度[房地产销售增速受到拖累程度=（2019年棚改开工套数*货币化安置比例*套均安置面积-2018年棚改开工套数*货币化安置比例*套均安置面积）/2018年房地产销售面积]。
结果显示，高风险地区包括贵州、黑龙江、青海、山东、内蒙古、新疆和西藏，中性情形下这些地区的商品房销售面积增速受到的拖累均超过20个百分点；中风险地区包括山西、河南和吉林，中性情形下这些地区商品房销售面积增速受到15个百分点左右的拖累。
图6：各地区房价走势受棚改货币化退潮影响程度
注：气泡面积越大表明该地区房价绝对水平越高。新疆、西藏的商品房销售受棚改拖累超过70pct但房价涨幅小于10%，未在图中列示。资料来源：Wind、招商银行研究院
图7：各地土地财政依受到冲击情况
注：气泡面积越大表明该地区房价绝对水平越高。新疆的商品房销售受拖累超过70pct，土地财政依赖度19%，未在图中列示。贵州、西藏、宁夏未公布国有土地使用权出让收入数据。资料来源：Wind、招商银行研究院
对不同地区房价的影响，我们的分析思路是，某地区房价下行风险与该地区房价过往三年的历史涨幅正相关；同时假定棚改是各地区房价历史涨幅的主要驱动因素。这一逻辑下，房价历史涨幅大且棚改缩减对销售拖累大的区域面临的房价下行风险则比较高。若以历史房价涨幅超过20%和棚改退潮拖累销售增长超过20个百分点作为高风险区间，贵州、山东和黑龙江三地的低线城市面临房价下行的压力最大；若以历史房价涨幅超过20%和棚改退潮拖累销售增长超过10个百分点作为中风险区间，那么，山西、河南、陕西、浙江、吉林、湖南和甘肃等地低线城市房价面临的风险亦不容忽视（图6）。
对政府财政收入的影响在于这样一个事实，即土地出让构成地方政府财政收入的重要部分。我们结合土地财政依赖度以及商品房销售受棚改退潮拖累幅度这两个维度来观察地方财政收支可能受到冲击的程度，结果显示：山东、青海和黑龙江等地处于高风险位置，而河南、山西、吉林、甘肃、湖南、浙江和陕西的财政压力也比较大（图7）。
下半年房地产市场压力加大
综上所述，棚改退潮将会对房地产的价格、销售和投资造成显著拖累，进而对地方财政收入和宏观经济增长形成压力。受此影响，商品房销售增速将继续长尾回落，且仍将呈现一二线走强、三四线走弱的分化格局。从棚改缩减所造成的区域风险上看，西部地区和东北地区的三四线房地产压力比较大，房地产销售和地方财政可能受到较大冲击。综合房地产销售、房价走势和土地财政三个维度，山东、黑龙江、贵州的压力最大。
作者：丁安华