摘要：我国房地产市场近年来表现出房价上涨过快、空置率上升、住房体系结构不合理等现象。为了更有效地指导我国房地产市场的健康发展，土地供应政策继货币政策、财政政策后也上升为政府进行宏观调控的主要手段，参与宏观经济的调控。根据土地供应对房地产市场影响的传导机制，通过实证研究，回顾和总结2004-2009年合肥市土地供应参与房地产市场调控的过程，利用皮尔森相关性分析，剖析合肥市土地供应和房地产市场的关系。研究表明：由于房地产市场的长周期与时滞性，目前土地供应与房地产市场的投资呈现高度的相关性。土地供应与房产市场供应量及价格的相关性表现微弱。最后，从土地供应政策方面提出相关建议。
关键词：土地供应；房地产市场调控；皮尔森相关性检验
中图分类号：F293.33 文献标识码：A 文章编号：1009-9107(2012)02-0047-04
引言
1997年亚洲金融危机之后，中国经济出现内需不足，这时，中国的房地产市场刚刚初具规模，国家实施积极的财政政策，加大全社会固定资产投资，并通过住房货币化、房地产市场化等相关政策措施，促成了房地产业的形成和发展。经过10多年社会经济的发展，房地产业表现出关联度高、带动性强的自身产业特点。房地产市场连续高速的增长带动了煤炭、电力、钢铁、金融、运输等相关行业的发展，促进了我国的经济增长，推进了城市化的进程，改善了城市部分居民的居住条件，成为我国经济发展的重要支柱产业。
房地产市场的健康发展不仅关系到国民经济的全局，而且关系人们安居乐业和社会安定繁荣。针对近年来我国房地产市场出现的房价上涨过快、空置率上升、结构不合理等影响市场健康运行的现象，政府加大了对房地产市场的调控力度，土地供应政策也在国家的第五次宏观调控中首次成为除货币政策和财政政策以外的第三个宏观调控的手段。目前土地供应政策已经上升到与货币政策和财政政策的同一高度――由一般的土地供应管理上升到宏观经济调控的高度。因此，深入研究土地供应政策和房地产市场的关系，可以为国家对房地产市场更为有效的调控提供政策建议。
一、土地供应对房地产市场影响的传导机制
宏观经济调控可以分为直接调控和间接调控。能够直接作用于社会总供应或者社会总需求的调控称为直接调控，不能直接作用于总供应或总需求的宏观调控称为间接调控。
“传导机制”是指从调控手段实施到调控目标实现之间的中间过程。土地供应对房地产市场影响的传导机制主要是指从土地利用规划、供地计划等政策工具实施到房地产市场调控之间有一个传导过程。
土地供应对房地产市场的影响主要表现在以下两个方面。首先，土地价格对房价的影响。房地产价格体系是土地价格和房产价格组成相互联系、相互影响、相互制约的有机整体。土地价格是房价的成本之一，土地价格的增加会引起房地产开发企业的成本增加，房地产企业的投资规模下降，房地产市场的供给减少，最终影响房价；相反，地价下降，供给增加。其次，土地供应量对房地产价格的影响。土地供应量决定房地产开发企业可开发的土地量，影响房地产企业的投资规模，从而影响房地产市场的供给，最终影响房地产价格。但是土地供应的政策影响效果和房价的变化并不是同步的，一段时间内，存在着“时滞性”。土地供应政策时滞包括当局认识时滞、决策时滞、行动时滞和响应时滞。
二、研究方法
格兰杰因关系检验一般常用于测算样本数据之间的迟滞情况，但对于数据要求较高。因此，本文采用相关性分析研究城市土地市场政策对房地产市场的有效性影响。
在概率论和统计学中，相关(或称相关系数或关联系数)显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是衡量两个变量相对于其相互独立的距离，在这个广义的定义下，有许多根据数据特点而定义的用来衡量数据相关的系数。相关性分析是描述两个或两个以上变量间关系密切程度的统计方法，是社会学中较为普遍采用的一种资料分析的方法。线性相关系数是测度变量间关系的密切程度的量，反应两个变量间线性相关程度的量称为简单相关系数。对于不同数据特点，可以使用不同的系数。最常用的是皮尔森积差相关系数。其定义是两个变量协方差除以两个变量的标准差(方差的平方根)。皮尔生(Pearson)相关系数的计算公式如下：
式中X、y为两相关变量，它们的测量值都是成对的：(x1，y2)(X2，y2)…(Xn，yn)。
相关系数r的取值范围在[-1，1]。r=1或，r=-1时，表明两变量之间完全正相关或者完全负相关，实际上表明两个变量是线性关系。r=0时，表示变量间不存在线性相关关系；可能是无相关，也可能是非线性相关。
00.95存在显著性相关；|r|>=0.8高度相关；0.5＜|r|0.8中度相关0。
0.3G==|r|＜0.5低度相关；|r|1：合肥市土地经营性用地交易量，即土地市场的土地供给量。
x2：合肥市土地经营性土地交易均价，即地价。
(二)因变量的选取
由于土地供应政策对房地产市场的影响主要表现在房地产市场的供应总量，房地产价格和房地产的投资，因此本文选取的因变量主要是这三类指标：
y1：房地产的投资，包括房地产投资总额y。以及商品住宅投资y12。
y2：房地产价格，包括商品房平均价格y21以及商品住房平均价格y22。
y3：房地产市场供应，包括住宅新开发面积y31，住宅竣工面积y32，施工面积y33。
(三)合肥市土地供应对房地产市场的有效性研究
根据合肥市国土资源局2004-2009年的统计，合肥市经营性土地成交量及亩均价格(见表1)，其中2008年因为金融危机的影响，土地成交量大幅下滑，由2007年的385万平方米下跌至186.6万平方米，跌幅近51.6％，而经营性土地的均价从2004-2009年一直持续增长。
根据合肥市房产局的统计，2006-2009年的房地产投资总额持续增长，在2008年以后由于金融危 机的影响，投资额同比增长率明显放缓，2008年房地产投资总额的增幅从2007年的41.82％跌至27.93％。
由于土地市场的政策的影响效果和房价的变化并不是同步的，在一段时间内，存在着“时间差”。因此对自变量和因变量进行皮尔森相关性分析时，对自变量选取2005～2008年数据，因变量选取2006―2009年数据，并采用方差标准化的方法对变量进行标准化，以消除不同量纲对模型准确性。
通过皮尔森相关性分析，引用合肥市2005-2009年的相关数据，分别计算自变量X1、X2与因变量Y11、Y12、y22、y31、y32、y33的相关系数，得到合肥市土地供应对房地产市场的有效性影响程度(见表2)。
四、结果分析
(一)经营性土地交易量的相关性分析
表2显示，与y11高度正相关，y12中度正相关，y32低度正相关，与其他因变量可认为在该时间区域内不相关。
由以上分析的结果可知，政府通过控制经营性土地交易量，直接影响的是房地产商的投资，因为投资的行为是房产商人对市场的即时反应，速度较快。
对房地产市场的价格影响表现不强烈，因为房地产市场的特殊性，有着较长的时间周期，本文的数据显示无法在更长的时间区域内研究其相关性，因此，这也是值得作者去探究的新问题――政府通过土地供应政策对房地产市场的调控，在房价上的表现，一般为几年才能逐渐显示出其效果。
对房产供应量的影响，与住宅新开发面积、施工面积几乎不相关，与住宅竣工面积呈现低度相关。主要原因仍然在于房地产市场的长周期性以及政策对房地产市场的“迟滞性”的时间差。
(二)经营性土地交易均价的相关性分析
表2显示，与y11显著正相关，y12、y32中度正相关，与其他因变量可认为在该时间区域内不相关。
与经营性土地交易量相比，很显然，房产市场的投资额与土地交易均价的相关性更强。因为在土地供应市场，土地价格是其中最敏感的指标，而在房地产投资的行为上，地价也直接影响着房产商的行为。
与房地产市场的价格相关性表现为弱，土地价格是房地产价格的主要成本之一，但是由于房地产市场的时滞性，在本文的研究时间区域内没有正式地表现出来。
对房地产市场的供应的相关性，与竣工面积呈现中度正相关，原因与上述分析基本一致。
五、结论及研究展望
合肥市计划供应量与房地产开发面积以及施工面积存在负相关关系，这说明合肥市政府利用土地政策调控房产市场的效果不明显，合肥市的土地供应计划需要进一步完善发展。政府应从编制土地年度供应计划人手，根据经济发展需要和土地市场供求关系，合理控制供地总量。土地供应计划必须站在土地政策参与国民经济宏观调控的高度上进行调整，即考虑合肥市的宏观经济发展与产业政策，又要结合合肥市建设用地的供需状况，两者互相结合，使土地供应计划既符合合肥市土地市场的实际，又充分体现政府土地供应政策参与经济宏观调控的作用。
另外，土地供应计划必须做到定性、定量、定位。年度供应计划指标不是刚性指标，而应该是有弹性的，是引导市场平稳发展的指导性目标，实际供应可能会随着政策调整和市场状况有所变化。供地计划要有可操作性，依法维护其严肃性，对于违反计划的行为要有相关的处理措施，严格保证土地供应计划的落实。政府通过土地供给来引导需求，利用适当控制土地供应增量、盘活闲置土地约用地等手段调控市场经济的发展，调节房地产开发的结构和房价。