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我國房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的實(shí)證分析

2014-10-31 01:15:17顧敏
關(guān)鍵詞:利率影響

房價(jià)問題已引起社會各界的深度關(guān)注。該文以住宅房地產(chǎn)價(jià)格為研究對象,基于相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用多元線性逐步回歸與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)找出了影響我國房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素。

1 緒論

作為支柱性產(chǎn)業(yè),房地產(chǎn)業(yè)為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重大貢獻(xiàn),但同時(shí)房價(jià)問題也給社會各界帶來了很多困擾。近年來我國房價(jià)在波動(dòng)起伏中總體大致呈上漲趨勢,2003年后房價(jià)增速較之前明顯加快,2008年我國房價(jià)受金融危機(jī)波及呈現(xiàn)負(fù)增長,而2009年因“4萬億投資”計(jì)劃的及時(shí)實(shí)施房價(jià)出現(xiàn)反彈,從2010年至去年,房價(jià)一路非理性飆升,十八屆三中全會召開后房地產(chǎn)市場進(jìn)入調(diào)整階段,房價(jià)非理性上漲的趨勢有所緩和。

房價(jià)波動(dòng)究竟與何相關(guān)?很多國內(nèi)學(xué)者都對該問題進(jìn)行過研究。高波、毛豐付(2003)對1999~2002年土地價(jià)格指數(shù)和房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)房地產(chǎn)價(jià)格和土地價(jià)格相互影響,但長期內(nèi)土地價(jià)格卻不是房地產(chǎn)價(jià)格的主要影響因素[1]。許承明和王安興(2006)基于房地產(chǎn)投資者行為模型分析得出:在利率內(nèi)生的條件下房地產(chǎn)價(jià)格與利率正相關(guān),而在利率外生的條件下房地產(chǎn)價(jià)格與利率負(fù)相關(guān)[2]。石東、譚雅文(2012)經(jīng)過實(shí)證研究得出:房地產(chǎn)價(jià)格上漲會導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量增加,而貨幣供應(yīng)量的變動(dòng)對房地產(chǎn)價(jià)格的影響卻不大[3]。龔卿(2006)分析了我國房地產(chǎn)業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系,得出:國民經(jīng)濟(jì)增長對房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有促進(jìn)作用,且在長期此影響更明顯[4]。楊揚(yáng)、王榕珊(2013)基于安徽省13個(gè)市2001~2010年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)果表明人均可支配收入對房地產(chǎn)價(jià)格影響最大[5]。

國內(nèi)學(xué)者大多針對某一因素來研究房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng),然而房地產(chǎn)價(jià)格受到多種因素的共同影響,因此本文從土地價(jià)格、GDP、貨幣供給量、利率、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與房地產(chǎn)住宅投資額多方面對房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行實(shí)證研究,試圖找出其主要影響因素。

2 實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)的選取

1998年住房實(shí)物分配制度暫停,因此有必要采用1998年后的數(shù)據(jù)。本文選取2000~2012年季度數(shù)據(jù)(共52個(gè)樣本)來研究房地產(chǎn)價(jià)格(FP)與GDP、土地價(jià)格(LP)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(IV)、利率(RR)、貨幣供應(yīng)量(M1)以及房地產(chǎn)住宅投資額(FT)之間的關(guān)系。以房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與土地價(jià)格指數(shù)表示房地產(chǎn)價(jià)格與土地價(jià)格,因兩指數(shù)不易獲取,本文借鑒了陳永霞(2013)文章中的土地價(jià)格指數(shù)和房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù) ;以M1表示貨幣供應(yīng)量;以金融機(jī)構(gòu)法定貸款利率調(diào)整表中的五年期以上貸款利率表示貸款利率。根據(jù)CPI數(shù)據(jù)構(gòu)造了一個(gè)以2000年第一季度為基期的消費(fèi)物價(jià)定基指數(shù),以房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、土地價(jià)格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、GDP、M1及房地產(chǎn)住宅投資額除以相應(yīng)季度的CPI即得實(shí)際數(shù)值,以貸款利率扣除CPI變動(dòng)率即得實(shí)際利率。GDP、CPI、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、M1與房地產(chǎn)住宅投資額均來源于國家統(tǒng)計(jì)局。為防止季節(jié)變動(dòng)要素掩蓋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的客觀規(guī)律,對各變量進(jìn)行X11季節(jié)調(diào)整。

2.2 模型的估計(jì)與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

2.2.1 構(gòu)建模型

以房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)FP作為被解釋變量,GDP、土地價(jià)格指數(shù)LP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入IV、利率RR、M1以及房地產(chǎn)住宅投資額FT作為解釋變量,構(gòu)建多元線性回歸方程:

2.2.2 用OLS法估計(jì)模型

與F值均很大,由此可知房地產(chǎn)價(jià)格與各解釋變量間總體線性關(guān)系顯著。但M1、IV、FT的參數(shù)估計(jì)值均未能通過t檢驗(yàn),且IV系數(shù)不符合經(jīng)濟(jì)實(shí)際,故解釋變量間可能存在多重共線性。

2.2.3 多重共線性分析

在初始模型中引入LP和RR,提高擬合度的同時(shí)參數(shù)也通過了t檢驗(yàn)。后引入GDP,擬合度提高,但參數(shù)沒有通過t檢驗(yàn),故剔除。引入FT后,擬合度提高至0.9953,所有參數(shù)也通過了t檢驗(yàn)。

2.2.5 序列相關(guān)性檢驗(yàn)

對最優(yōu)擬合結(jié)果以BG檢驗(yàn)與DW檢驗(yàn)判斷其殘差序列的相關(guān)性。兩種檢驗(yàn)結(jié)果均顯示殘差序列基本上不存在自相關(guān)。

2.2.6 異方差檢驗(yàn)

異方差性為單調(diào)遞增、單調(diào)遞減或是復(fù)雜多變無系統(tǒng)性的情況,White檢驗(yàn)適用于任何形式異方差的檢驗(yàn),本文采用White檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示,在5%顯著性水平下拒絕同方差的原假設(shè),即存在異方差。

3 結(jié)論

本文最終得出的房地產(chǎn)價(jià)格回歸方程為:

研究結(jié)果表明:影響房價(jià)的主要因素是土地價(jià)格、實(shí)際利率、貨幣供應(yīng)量與房地產(chǎn)投資。第一,GDP與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對房價(jià)的影響可以忽略。這是因?yàn)椋何覈鳪DP上升的同時(shí),貧富差距逐漸拉大,占少數(shù)的高收入者對住房的投機(jī)需求擠占了大多數(shù)低收入者的消費(fèi)需求,扭曲了GDP、人均收入與房價(jià)的關(guān)系。

第二,利率與房價(jià)呈負(fù)相關(guān),且相關(guān)性最大。因此要握好“利率”杠桿,對不同價(jià)位的住房實(shí)行不同的利率水平,對不同地區(qū)實(shí)施不同的的利率調(diào)控政策,以有效控制房價(jià)。

第三,土地價(jià)格與房價(jià)呈正相關(guān),相關(guān)性次之。土地價(jià)格是房地產(chǎn)成本中必不可少的部分。當(dāng)前有必要控制土地供應(yīng)量,完善土地出讓金制度,使土地價(jià)格趨于公平合理。

第四,貨幣供應(yīng)量對房價(jià)具有正導(dǎo)向作用。這一作用包括了銀行信貸擴(kuò)大導(dǎo)致的投機(jī)動(dòng)機(jī),以及短期內(nèi)貨幣供給量增大對通貨膨脹的引致作用,這些分別從住房的需求和供給方面影響房價(jià)[6]。但長期中投機(jī)需求與通貨膨脹都會隨房價(jià)的趨于穩(wěn)定而減少或平息,因此長期內(nèi)貨幣供給量對房價(jià)的影響較小。

第五,房價(jià)也受到房地產(chǎn)投資的影響。資金涌入房地產(chǎn)業(yè),開發(fā)商資金壓力緩解,商品房供給增加,有助于推高房價(jià)。但過多資金的進(jìn)入會加大開發(fā)的盲目性,使供求嚴(yán)重失衡,甚至產(chǎn)生房地產(chǎn)泡沫。因而房地產(chǎn)投資與房價(jià)相關(guān)性也較小。

(作者單位:蘇州大學(xué)東吳商學(xué)院)

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江蘇省蘇州市滄浪區(qū)蘇州大學(xué)東區(qū)9號樓609室,

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