房地产市场行情推动的宏观因素研究

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1 房价上涨的宏观经济因素 - 基于中国的动态经验分析 王鹏 1 张洁 ( 上海财经大学公管学院上海 00439; 复旦大学经济学院上海 00433) 摘要 : 房地产业在我国国民经济中的地位日趋重要, 分析研究影响房地产价格变化的主要因素, 以此预测未来房地产价格的变动趋势, 对房地产投资以及国家针对房地产市场的宏观调控具有重要指导意义 本文运用计量经济学中的动态分析方法就宏观经济因素对房地产价格的影响进行实证研究 研究结果表明, 房地产价格预期因素 货币供应量 M 居民消费价格指数 居民收入以及土地交易价格是影响我国房地产价格的主导因素 关键词 : 房地产价格 ; 宏观经济因素 ; 向量自回归 ; 脉冲响应 ; 方差分解 一 引言自 1998 年我国结束福利分房制, 开始实行货币化分房, 这成为我国房地产业走向市场化的分水岭, 此后房地产投资规模迅速扩大 虽然住房商品化只经历了 10 多年, 但是有效的刺激了住房消费, 促进了社会需求, 带动了国民经济的快速发展 然而随着中国房地产市场的不断发展, 各种矛盾逐渐暴露, 特别是房地产价格不断上涨的现象日益严重, 有些地方甚至以每年 0% 的速度增长 同时由于房地产业在国民经济中的比重大, 和其他产业的关联度较高, 房地产价格的快速上涨已经成为影响国民经济平稳发展的突出问题 003 年针对房地产价格上涨过快的势头, 国家采取了一系列宏观调控的措施, 出台了 11 号文件, 加强房地产信贷, 提高第二套住房的首付比例, 但房价涨势并没有得到有效控制,004 年下半年, 国家调整了宏观调控的方向, 取得了一定的效果 但是近年来, 房地产价格又开始快速上涨, 部分地区甚至出现了飙涨的局面, 房价的快速上涨已经超过了国民经济的增长和居民的收入增长水平, 过高的房价不仅影响到城市居民的生活质量, 同时也为经济的平稳发展埋下了隐患, 房价问题已经成为引起广泛关注的经济问题和社会问题 人们不禁要问房价的快速上涨究竟受哪些因素影响和制约呢? 一般认为国家的经济发展水平 财政状况 汇率水平 利率水平等宏观因素的变化都会对房地产价格起到影响作用 余晓 (1996) 分析了国家政策 经济周期和收入因素对房地产价格的影响, 指出宏观因素可以直接或间接的影响房地产市场的供给和需求, 进而影响房地产价格 刘立民 (00) 研究了房地产价格的形成和决定因素, 认为政策环境和经济环境的发展变化是房地产价格的决定性因素 曲闻 (006) 通过线性回归分析了房地产价格和多个经济变量间的关系, 发现房地产价格和这些宏观经济变量间存在紧密联系 总的来说, 国内对于房地产价格和宏观经济因素的关系研究大多停留在定性描述阶段, 作者简介 1. 王鹏 (1985-), 男, 汉, 山东威海人, 上海财经大学投资系博士研究生, 研究方向为投资经济, 电子邮件 : econmanwp@163.com. 张洁 (1988-), 女, 汉, 山东威海人, 复旦大学经济学院研究生, 研究方向为资本市场电子邮件 : rcrzhangjie@163.com. 1

2 缺乏两者的系统理论, 特别是实证研究 因此本文将构建一个包含多种宏观经济因素的研究 框架, 运用回归分析 脉冲响应函数及方差分解等前沿计量分析工具, 对影响房地产价格的 宏观经济因素及其动态效应进行实证研究 二 实证研究方法设计与分析 ( 一 ) 变量和数据的选取 为了全面分析宏观经济因素对房地产价格的影响, 本文选取以下指标作为研究变量 : 反 应房地产价格的全国房屋销售价格指数 (FJZS); 反应中国经济发展的国内生产总值 (GDP); 反应居民收入水平的全国城镇居民家庭人均可支配收入 (JMSR); 反应通货膨胀程度的居民 消费价格指数 (XFZS) 以及广义货币供应量指标 M 全国土地交易价格指数(DJZS) 全 国房地产开发投资额 (TZE) 商品房销售额(XSE) 等 其中全国房屋销售价格指数 (FJZS) 为因变量, 其余均是自变量 数据选取的时间段为 1999 年第一季度到 009 年第二季度, 数 据频度为季度数据, 共 43 组数据 为了分析的方便将所有数据都取自然对数序列, 在变量 名前加入 LN 表示 数据主要来自中华人民共和国国家统计局, 中国人民银行网站, 房地产 信息网 ( 二 ) 模型的建立和实证分析 1. 平稳性检验 采用 ADF 检验方法对模型中使用的对数序列和对数差分序列进行检验 检验结果 ( 见 表 1) 表明各对数序列不平稳, 但是 FJZS GDP M JMSR XFZS DJZS 和 TZE 的对 数序列都是一阶单整的,XSE 的为二阶单整 所以一阶单整变量满足建立回归方程的要求 表 1 各变量的平稳性检验 变量 类型 (c,t,k) ADF 检验值 1% 5% 10% LNFJZS (c,0,1) LNGDP (c,0,1) LNM (c,0,1) LNJMSR (c,0,1) LNXFZS (c,0,1) LNDJZS (c,0,1) LNTZE (c,0,1) LNXSE (c,0,) 注 : 括号里的数值表示序列类型,c 为常数项,t 为趋势项,k 表示单整阶数. 协整检验 Engle 和 Granger 提出的协整理论和方法为非平稳序列的建模提供了另一种途径 虽然一些经济变量的本身是非平稳序列, 但是他们的线性组合却可能是平稳序列 如果真的成立, 那么, 这些非平稳时间序列之间就被认为具有协整关系 具体步骤为 :(1) 建立回归方程, 得出模型估计的残差 ;() 判断残差序列是否平稳 如果残差序列平稳即说明变量之间是有协整关系的 首先建立回归方程, 估计后得到 : LNFJZS = *LNGDP *LNM - 0.0*LNJMSR *LNXFZS *LNDJZS *LNTZE 第二步, 对上式的残差进行单位根检验, 不含常数和时间趋势, 由 SIC 准则确定滞后阶数, 其结果如下 : 表

3 Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level 检验结果 ( 表 ) 显示, 残差序列在 1% 的显著性水平下拒绝原假设, 接受不存在单位根的结 论, 也就是说各变量之间具有协整关系 3. 建立向量自回归模型 向量自回归模型通常用于分析相关时间序列系统的相关性和随机扰动对系统动态的影 响 因为它避免了结构方程中需要对系统中每个内生变量关于所有内生量的滞后值函数的建 模问题 所有运用比较广泛 一阶单整变量 LNFJZS 和 LNGDP LNM LNJMSR LNXFZS LNDJZS LNTZE 建立 VAR() 模型分析结果如下 : 表 3 VAR 模型的估计结果 LNFJZS LNFJZS LNFJZS LNFJZS(-1) LNJMSR(-1) LNTZE(-1) (0.1110) ( ) ( ) [ ] [ ] [ ] LNFJZS(-) LNJMSR(-) LNTZE(-) (0.3004) ( ) (0.07) [-.149] [ ] [ ] LNGDP(-1) LNXFZS(-1) C ( ) (0.5494) ( ) [ ] [ ] [ ] LNGDP(-) LNXFZS(-) ( ) (0.7173) [ ] [ ] LNM(-1) LNDJZS(-1) (0.6949) ( ) [ ] [ ] LNM(-) LNDJZS(-) (0.5466) ( ) [ ] [ ] R-squared Log likelihood Adj. R-squared Akaike AIC Sum sq. resids Schwarz SC S.E. equation Mean dependent F-statistic S.D. dependent 从表 3 中我们可以发现, 模型的拟合优度较好,F 统计量也表明模型设定较为合理 房地产市场滞后一期的价格指数 滞后一期的货币供应量 M 滞后一期的城镇居民家庭人均收入 滞后一期的居民消费物价指数 以及滞后一期的全国土地交易价格指数对房地产市场价格指数有显著影响 三 各因素对房地产市场价格的动态效应分析 3

4 1. 脉冲响应函数脉冲响应函数描述的是在扰动项上加一个一次性的冲击对于内生变量当前值和未来值所带来的影响 它的优点是不需要考虑变量的内生性和外生性, 每个模型含有相同的滞后结构 综合 VAR 模型结果和协整检验的结果, 我们发现货币供应量 M 居民收入 居民消费指数和全国土地交易价格指数对房地产市场价格影响最大, 所以对这 4 个变量进行脉冲响应分析 脉冲响应分析结果如下 : One S.D. LNM Innovation One S.D. LNJMSR Innovation 图 1 M 冲击引起的 FJZS 的响应函数 图 JMSR 冲击引起的 FJZS 的响应函数 One S.D. LNXFZS Innovation One S.D. LNDJZS Innovation 图 3 XFZS 冲击引起的 FJZS 的响应函数图 4 DJZS 冲击引起的 FJZS 的响应函数 从图 1 可以看出, 如果当期给货币供应量 M 一个单位的正冲击后, 房地产市场价格指数会同向变动, 并且逐渐增大, 在第 5 期达到最高点, 其后开始逐渐回落, 到 1 期后表现基本稳定 货币供应量 M 主要通过对房地产的供给和需求两方面来影响房地产价格 M 的增加使得房地产商从银行获得贷款可能性增加, 而房地产开发贷款会刺激供给, 降低房地产价格 但是个人住房按揭贷款也同时刺激了需求, 拉升房地产价格 并且由于房地产具有建设周期长, 自然寿命和经济寿命长以及土地供给有限等特点, 这决定了房地产短期供给是无弹性的, 房地产价格的变动主要受需求变动的影响 因此, 短期 M 变动通过需求面对房地产价格的影响大于通过供给面对房地产价格的影响 在我国, 上述机制更加凸现 1998 年住房制度改革以来, 我国经济发展的一个突出特征是 : 住房货币化程度的不断深化 城市化进程的不断加快 旧城改造的不断推进 但由于目前居民收入水平还不高, 这些需求只是潜在需求, 而金融是把潜在需求转为有效需求的关键 M 的快速增加, 住房需求者将更容易获得银行住房按揭贷款, 从而将潜在需求转为有效需 4

5 求 城市化进程还将在我国经济发展中维持很长一段时间 因此, 在很长的一段时间里, M 更可能是房地产价格变动的原因 从图 中可以看出, 如果当期给居民收入一个单位正的冲击后, 房地产市场价格指数在 1~ 期内会有一个较陡的同向变动, 然后缓慢增大, 在第 5 期达到最高点, 其后开始逐渐回落, 到 1 期后表现平稳, 围绕横轴上下小幅波动 居民收入水平及其增长对房地产 特别是住宅的价格有影响 通常, 居民收入的正增加, 意味着人们的生活水平将随之提高, 其居住与活动所需要的空间会扩大, 从而会增加对房地产的需求, 导致房地产价格上升 至于对房地产价格的影响程度, 要看现有的收入水平及边际消费倾向的大小 所谓边际消费倾向, 是指收入每增加一个单位所引起的消费变化, 即新增加消费占新增加收入的比例 如果居民收入的增加是高收入者的收入增加, 因为其生活上的需要几乎已达到应有尽有的地步, 边际消费倾向较小, 所以其增加的收入大部分甚至全部可能用于储蓄或其他投资, 这对房地产价格的影响就不大 但是, 如果他们利用剩余的收入从事房地产投资或投机, 例如购买房地产用于出租或将持有房地产当作保值增值的手段, 则会影响房地产价格 从图 3 中可以看出, 如果当期给居民消费价格指数一个单位正的冲击后, 房地产价格指数在 1~ 期会有一个小幅增长, 然后回落, 并在第 4 期出现负增长, 在第 7 期达到负的最大值, 其后逐渐回升, 在第 1 期时达到平衡, 围绕横轴上下小幅波动 这说明居民消费价格指数只是在短期内对房地产市场价格有正的影响, 就长期而言对房地产市场价格的影响是不显著的 这是因为房地产价格也是物价的一种, 但与一般物价的特性不同, 物价的普遍波动表明货币购买力的变动, 从理论上来讲, 物价变动, 币值发生变动, 房地产价格也随之变动 但在实际中房地产价格与一般物价的关系非常复杂 但是不论物价总水平是否变动, 其中某些物价的变动可能会引起房地产价格变动, 比如建筑材料 建筑人工费用等 从我国近年来的资料分析, 房地产价格的上涨率明显高于一般物价的上涨水平 1998~ 008 年我国房地产价格涨幅为 41.79%, 居民消费价格水平涨幅仅为 7.43% 从图 4 中可以看出, 如果当期给全国土地交易价格指数一个单位正的冲击后, 房地产价格指数会同向变动, 并且逐渐增大, 在第 4 期达到最高点, 其后开始逐渐回落, 到第 8 期后表现基本稳定 可见土地交易价格指数对房价的影响是比较直接和快速的, 滞后期相对来说是比较短的 这是因为土地交易价格是房地产开发成本的一部分, 因此将在很大程度上直接影响房地产价格. 方差分解脉冲响应函数描述的是 VAR 模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量带来的影响 而方差分解则通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度, 进一步评价不同结构冲击的重要性 相对方差贡献率 (RVC) 是根据第 j 个变量基于冲击的方差对 yi 的方差的相对贡献度来观测第 j 个变量对第 i 个变量的影响 方差分解的基本模型是 : RVC ji ( s) s1 q0 ( qij ) var( y t) i jj k j1 s1 q0 ( s1 q0 qij ( ) qij jj ) jj 其中, 如果 RVC j i(s) 大时, 意味着第 j 个变量对第 i 个变量的影响大, 相反的, RVC j i(s) 小时, 可以认为第 j 个变量对第 i 个变量的影响小 5

6 本文用此模型来分析货币供应量 M 居民收入 居民消费指数和全国土地交易价格指 数对房地产市场价格的贡献率 分析结果 ( 表 4) 如下 : 表 4 各自变量的冲击对 FJZS 的贡献率 ( 单位 :%) Period LNFJZS LNGDP LNM LNJMSR LNXFZS LNDJZS LNTZE 从表 4 可以看出, 在本文考虑的所有宏观因素中, 房地产自身的价格预期对房价的贡献率最大, 并且在短期是影响房价的主要因素 ; 从长期来看, 货币供应量 M 居民收入 居民消费指数 土地交易价格指数对房价的贡献率较大 ; 从发展趋势来看, 货币供应量 M 和居民消费价格指数对房价的贡献率整体表现为逐渐增加的态势, 货币供应量对房价的贡献率从第二期的 0.7% 增加到第 10 期的 9.8%, 居民消费价格指数从第二期的 0.94% 增加到第 10 期的 1.63% 四 结论本文运用向量自回归 (VAR) 模型, 通过 Johansen 协整检验, 以及脉冲响应和方差分解等计量方法考察了宏观经济因素对房地产价格的影响 本文研究结果表明 : (1) 从影响中国房地产市场价格的宏观因素来看, 货币供应量 居民收入 居民消费价格指数以及土地交易价格是推动房地产价格上涨的主要因素, 其中货币供应量和居民消费价格指数的影响作用最大, 土地交易价格其次 () 从影响中国房地产市场价格的短期因素来看, 房价预期是一个很重要的因素, 上一期的房价对当期的房价影响作用最大 (3) 从对房地产市场价格的动态影响来看, 货币供应量对房价的促进作用最有效且时期最长, 居民消费价格指数的作用时期最短, 并且长期会产生负效应, 而居民收入和土地交易价格对房价的促进作用居于两者之间 (4) 从对房地产市场价格上涨的贡献率来看, 房价预期对房价上涨的贡献率最大, 但是呈逐渐下降的趋势, 其次是居民消费价格指数和货币供应量, 两者的贡献率逐渐增加, 而居民收入和土地交易价格的贡献率相对较小 从本文的研究结果和中国房地产市场发展的现状来看, 为了应对房地产市场发展面临的挑战和有效的调控房价 :(1) 从短期来看, 由于房价预期是短期影响房价的一个主要因素, 因此应该合理引导居民住房消费, 抑制房地产市场的投机行为 () 从长期来看, 由于货币供应量和土地交易价格是影响房价的长期因素, 因此要继续加强宏观调控, 有效发挥金融 6

7 调控的手段, 严格控制对开发商的贷款和个人购房贷款, 同时加强利率手段和税收手段的协调运用 在土地供给问题上, 开发商为享受土地升值而囤积土地, 土地储备中心连续未完成供地指标, 都造成供应不足, 土地交易价格上涨 因此, 应有效限制土地囤积, 及时开发利用 参考文献 : [1] 余晓. 宏观因素与房地产价格 [J]. 中国科技产业月刊,1996,1 [] 刘立民. 房地产价格的形成与决定 兼议北京何居高不下 [J]. 城乡建设,00,5. [4] 曲闻. 影响我国房地产价格的宏观因素实证分析 [J]. 价格月刊,006,9 [4] 肖剑. 房地产泡沫 : 现象 特征及危害 [D]. 上海社会科学院世界经济研究所,007. [4] 梁寒冰, 章琪. 房地产价格宏观层面上的影响因素分析 [J]. 中国集体经济,008,3 [4] 房地产价格发展趋势研究 课题组. 我国房地产价格发展趋势研究 [J]. 统计研究,008, 5 [5] 高铁梅, 计量经济分析方法与建模 :EViews 应用与实例 [M]. 北京 : 清华大学出版社,006 联系方式 : 王鹏上海市杨浦区三门路 409 号上财研究生公寓 13 号楼 501 室 手机号码 : 电子邮箱 :econmanwp@163.com 7

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