基于動態計量經濟學模型的城市房價影響因素研究

摘要:以西安市商品房價格研究為例，通過建立動態計量經濟學模型，分析城市住房價格影響因素，指出住房價格和影響住房供求的變量之間的長期均衡關系;通過分析影響西安住房價格的最主要因素，提出穩定住房價格的具體建議，同時指出住房實際價格偏離均衡價格的變化趨勢。

關鍵詞:住房均衡價格;動態計量經濟學模型;影響因素

中圖分類號:F224.0 文獻標識碼:A

Influence Factor Research on Real Estate Price Based on Dynamic Econometrics Model

GUO Bin ，WANG Ying

(School of Management，Xi′an University of Architecture and Technology，Xi′an 710055，China)

Abstract:This article analyzes the influence factor of real estate price through dynamic econometrics model by taking Xi′an commercial housing price research as regularly empirical analysis. It points out the long-term balanced relations between the variable of the home price and its influence factor. Once more， through analyzing the most primary factors affecting the Xi′an home price ，it gives the concrete proposal to stabilize home price. Simultaneously it points out the change tendency of deviation between housing actual price and equilibrium price.

Key words: housing equilibrium price;dynamic econometrics model;influence factor

伴隨著房地產市場的高速發展，住房及房地產業已經成為國家的支柱產業。一方面，城市住房價格也在持續增長，其增長速度已經遠高于居民收入的增長速度，易引發一系列社會問題;另一方面，因為其價值量大的特性，住房價格的過高或過低，不僅影響到國家經濟的穩定，而且還會動搖社會的穩定。在這樣的背景之下，依據住房實際價格圍繞均衡價格的變化趨勢特征，需要有關部門準確地掌握住房的合理、均衡價格，通過與其實際價格的分析比較，不僅有助于把握住房實際價格的變動情況，同時也能夠有效地預測住房價格的發展趨勢，通過政策的調整來保障住房市場的穩定發展。

本文采用動態計量經濟學模型的分析方法，研究城市住房價格影響因素，并以西安市商品房價格的形成為例，實證分析這一理論。首先，通過建立長期均衡方程，指出住房價格及影響住房供求的變量之間的長期均衡關系;其次，通過計算住房價格誤差修正(ecm)序列，加入影響住房價格的非均衡因素所引起的短期波動，建立誤差修正模型，最終確定住房價格的形成機制模型;最后，結合上述建立的模型，通過分析影響住房實際價格的因素，給出穩定住房價格的有效建議，并同時指出了住房實際價格偏離均衡價格的變化趨勢。

一、理論基礎

(一)住房均衡價格理論

根據供求理論，普通商品的均衡價格出現在市場供求量相等的狀態下，此時供求雙方的意欲都得到滿足。影響供給的因素主要有城市化水平、開發建造成本等，而影響需求的因素有居民收入水平、人均居住面積、購房過程中發生的融資成本等。研究這些因素對住房價格的解釋能力與解釋程度，可以判斷住房的均衡價格。此外，由于住房價格趨勢性運動的特征，當期的變化受到前期發展趨勢的影響，也就是住房價格的滯后性。因此，住房價格在上述因素的影響下呈現出長期均衡的發展態勢。在現實中，住房實際價格由于受到以下兩方面的影響圍繞均衡價格上下波動:首先是由于政府的宏觀調控政策的變化而引起的住房實際價格的偏離;其次是非供求因素的變化所導致的住房價格的偏離，如房地產投機因素等。這些因素使得住房價格偏離均衡價格上下波動，并呈現出一定的發展趨勢。

(二)動態計量經濟學建模理論

這一理論最早是由著名經濟學家Hendry提出的，他認為建模的過程應該首先建立一個代表數據生成的自回歸滯后模型，然后對模型中包含的變量進行單整和協整檢驗、逐步回歸，提出明顯不顯著的變量，得到簡化的模型，將簡化后的模型寫成誤差修正模型形式，就得到了包含變量間長期均衡關系和短期變動影響的簡單的模型。在建模的過程中，他不僅關注數據間關系所反映的經濟學原理，也能夠同時發掘數據生成過程中所暗含的經濟含義。該理論認為由于人們認識的局限性，使得人們不可能列清全部影響的因素，而依據此所建立的數據分析模型所反映的經濟含義也必將存在疑問。動態經濟學模型能夠在保證準確性的前提下，簡化模型的形式。該模型建模的出發點是認為所有的模型都可能存在缺陷，因此在最終應用時應當進行全面的檢驗，從而保證模型的經濟含義。

二、實證分析

在上述分析的基礎上，現通過對西安市商品房價格的研究來進行實證分析。

(一)變量的選擇與前提假設

在變量的選取上，我們選擇投資額(I)、人均GDP值(G)、財政收入(R)、銷售額(E)、居民消費價格指數(S)來作為反映住房供求關系的變量來作為此次影響住房價格的變量。當然，這些變量在應用到模型中前還需要做一些前提假設:(1)投資額(I)、財政收入(R) 、銷售額(E)的增加表示住房市場發展較好，會推動房價的上升;(2)人均GDP值(G)的增長代表整體產值的升高，增加住房供給量，反而會抑制房價;(3)居民消費價格指數(S)的升高代表整體物價的上升，勢必會影響到房價的上升。

(二)基礎數據

西安市1995-2008年商品房價格發展基礎數據見表1。由于在經濟變量建立的模型中往往存在邊際效用遞減的情況，因此選用對數模型進行計算，上述的數據也將相應轉變為對數進行計算，轉變結果此處不再贅述。

三、模型的構建

(一)確定變量滯后階數

根據經驗以及以往房地產開發建設的周期在1-2年間，將滯后階數定位(p，q)=(1，1)，由此建立初步自回歸滯后模型:

(二)變量的單整檢驗

根據協整理論， 只有當變量之間存在一個長期穩定的比例關系時， 模型中的隨機誤差項才可以忽略，即所估計的各項參數才有真正的經濟意義。這就需要進行多重協整檢驗，而多重協整檢驗的前提是單整檢驗。運用ADF檢驗對模型的變量進行單整檢驗，結果見表2。由表2可知， 進入模型的變量單整序列，說明變量之間可能存在著協整關系，也就是說有可能存在長期均衡關系，符合以向量自回歸模型為基礎的多重協整檢驗條件。

(三)多重協整檢驗

采用JJ檢驗法中的最大特征值檢驗進行多重協整檢驗，具體過程在此不詳細贅述，結果表明模型變量存在多重協整關系。

(四)估計長期均衡方程

在上述檢驗中，證明變量間存在多重協整關系，因此它們之間存在穩定的均衡關系。可以對以下方程進行估計:

Ln(P)t=α+β1Ln(I)t+β2Ln(G)t+β3Ln(R)t+β4Ln(E)t+β5Ln(S)t

得到長期均衡方程:

Ln(P)t=20.9138+0.0904Ln(I)t0.5561+Ln(G)t0.2292Ln(R)t+0.1424Ln(E)t-2.0557Ln(S)t

(五)估計誤差修正模型

將上面得到的長期均衡方程的殘差作為誤差修正項(ecm)，就可以構建誤差修正模型，其中:

四、模型應用及含義

(一)變量系數的經濟意義分析

1.正、負號代表的經濟意義。從式(2)中變量當期系數所反映的結果來看，投資(I)會對房價產生正面影響，人均GDP值(G)的提高會幫助抑制房價的升高，財政收入(R)則會對房價產生正面影響，而銷售額(E)的提高卻會提升房價，居民消費價格指數(S)對房價也是起到了助推的作用。這些與之前的假設相一致，也與一般研究房價與其供求關系的結論相一致。另外，式(2)中投資的一階滯后項系數為負，表明投資的穩步提高不一定引起房價的上漲，從長遠來看會使得住房的供給增加，從而抑制房價。但是，由于投資的當期值會對房價產生正面的影響，這種滯后影響在短期內還不太明顯，而其他因素的影響趨勢較穩定，短期與長期影響趨勢趨同。

2.絕對值大小代表的經濟意義。從式(2)中變量系數的絕對值我們可以看出，影響房價的最主要因素為居民消費價格指數，這就表明政府應當規范消費市場，使其有序性、合理性地健康發展，使CPI保持一定水平的穩定才能有效地控制房價。此外，穩步發展地方經濟，增加地方財政收入、提高人民生活水平、政策性引導住房市場的合理發展也會對房價起到穩定的作用。

(二)住房價格誤差修正(ecm)序列的預測意義

從上面建模的過程可以看出，住房價格ecm序列反映的是住房實際價格與長期均衡價格之間的差額，那么它的變化就可以用來反映住房實際價格的變動趨勢，詳細變化見圖1。從圖1所顯示的發展趨勢可以看到，住房價格雖然在近幾年發展較快，但是拋開均衡因素的影響，其實際價格反而呈現下降趨勢，說明房地產市場正在理性回歸階段，以往投機的因素正在漸漸減少。

五、結論及建議

(一)結論

本文所采用的動態計量經濟學模型在分析住房價格的形成時，首先驗證了變量之間存在先前所假設的穩定的數量關系，為模型的經濟意義奠定良好基礎，其次有效區分影響住房價格的長期均衡因素和非均衡因素，得到了住房實際價格的形成機制模型，并為今后預測、把握住房價格以及房地產市場的發展狀況提供了很好的研究方法。

(二)建議

本文在對住房價格的分析時未單獨剔除通貨膨脹因素的影響，對據此可能存在的誤差有所忽略。但是，由于通貨膨脹因素在已選取的居民消費價格指數上有所反映，可以認為在一定程度上已經考慮到這方面的因素。不過，今后在分析住房價格時還是應當加入通貨膨脹因素的影響分析。

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(責任編輯:關立新)