蔡佳+范彬彬

摘要:本文從土地市場,居民收入,信貸市場等三個角度分析房地產泡沫的形成機制,通過98-12年的數據進行實證研究,表明了我國房地產市場上出現的房地產泡沫和這些影響因素之間存在著一定程度上的關系,最后提出了一些政策性的建議,用來防范和預防房地產泡沫的發生。
關鍵詞:房地產泡沫;影響因素;政策性建議
0、引言
眾所周知,近些年來,房地產事業飛速發展,在居民消費趨于平淡的同時,很大程度上的拉動了內需,促進了國民經濟的持續增長,然而由于房地產市場的供給具有極強的壟斷性,導致大量投機者購買需求增加,從而引起房地產價格持續上漲,而投機者所引起的增長并不是實際真實需求所帶來的增加,因此這種上漲導致房價虛高,也就出現了房地產泡沫的現象。房地產市場出現了表面上的繁榮現象。其實,早在20實際80年代末,房地產泡沫就導致了日本經濟的崩潰,97年亞洲金融危機,我國香港的房市一再縮水,房地產泡沫現象趨于表面化,07年美國次貸危機,再次警示我們,房地產泡沫問題與國家金融安全的穩定十分緊密,而我國鄂爾多斯的房地產事件,相信是這種現象的很好的證明。因此:了解房地產泡沫的形成機制以及影響因素,重視房地產泡沫的問題,預防與控制房地產泡沫的破裂是十分值得研究的問題,對于我國金融業的安全有著十分重要的作用。
1、文獻綜述
通過對有關房地產泡沫文章的通讀,不難發現,之前的文章的分析方法大致可分為三類,從定義,即理性與投機角度分析;從評價方法上,如:指標測量與統計檢驗分析;從計量模型上入手分析。
袁志剛,樊瀟彥,用均衡框架下房地產市場理性的分析,討論了房地產市場的均衡價格的理性泡沫成分,以及泡沫的概率小[1];周京奎,用投機理論模型,對房地產泡沫進行分析,用投機度檢驗法,證明了各城市投機水平相當高,個別城市過于突出,結論是房地產價格的上升是投機來推動的[2]。筆者認為,兩篇文章的觀點過于絕對,并沒有把理性和投機同時分析,只是單方面的分析,缺乏說服力。
劉琳,黃英,劉洪玉,通過對房地產泡沫測試的系數研究,提出了測試系數的概念,即q1=房地產價格增長率/實際GDP增長率,q2=住房按揭款/居民月收入,q3=房地產增長率/居民收入,三者的幾何平均值作為測試系數,該系數越大,房地產泡沫程度就越大[3]。張紅利,利用均衡價格理論從供給彈性和需求彈性入手,通過二者變化的程度進行相對分析,得出了房地產泡沫的生成,發展和破滅都是價格機制的作用成果[4]。筆者認為,劉琳等人的文章中有個很顯然的問題,就是該方法的數據的真實性很難得到求證,查找數據十分繁瑣,另外各指標之間也存在一定的相關性;而對于張紅利的文章,認為缺乏一定的數據證明,只存在理論分析而沒有實證作為依據,缺乏說服力。
蒲永健,陳鴻雁,利用住宅銷售價格代替房地產市場價格,用居民可支配收入,以及建造成本構架價格泡沫模型,并通過上海,重慶兩個城市的數據進行分析,得出來房地產市場已經出現全國范圍內的價格泡沫[5]。苑德宇,宋小寧,基于35個不用大中小城市面板數據進行實證分析,才用了固定效應模型,對城市之間空間上的傳染進行分析,得出了泡沫大小與房價并無必然聯系[6];筆者認為,蒲永健,陳鴻雁文章中的分析方法值得學習,但是畢竟省市選擇較少,并且都是直轄市,可能會以偏概全,而苑德宇,宋小寧的文章中,并沒有從根本上給出各城市房價泡沫的大小,僅僅是做了相關性檢驗,并無詳細說明。
綜上可知,我國目前關于房地產泡沫的討論以及研究,主要集中在上述的三個方面,但是很顯然,從分析角度,或者指標的代表性上,都存在一定的主觀性,本文在力圖避免出現上述主觀性的同時,對于引起房地產價格變化的顯著影響因素入手,用計量模型進行分析,來對這些影響因素進行實證分析。
2、模型構建與變量選擇
2.1提出假設
首先,提出一定的限制,本文研究的是單一的國內房地產市場,暫不考慮其他市場,也不考慮各城市房地產之間的相互影響;第二個,假定房地產市場有增量市場和存量市場,本文研究限于增量市場,即新房的市場,模型中將不考慮二手房以及租賃市場的影響。
2.2 模型構建
確定了研究市場之后,眾所周知,房地產泡沫的形成主要表現在房價的大幅上漲,而房價本身的自身價值卻相對脫離。本文選擇的被解釋變量即為住宅銷售價格指數,用來衡量房價的變動;解釋變量包括:土地價格,居民收入,銀行等金融機構的信貸,選取上述變量,主要是土地價格的上漲將推動房價的上漲,土地的增長會使得開發商通過提高房價來轉嫁自己的成本;其次居民收入能夠很好的反應居民的購買力,增加居民的投機能力,影響房價走勢,最后選擇銀行等金融機構的信貸是因為信貸可以是房地產商有資本去建房,同時居民可以貸款去買房,也會影響房地產的價格。因此,該模型的構建可表述為:
HI表示住宅銷售價格,PI表示居民用地銷售價格指數,CI表示城鎮居民可支配收入,FI表示房地產開發企業國內貸款;
LnHI=c1+α1LnPI+α2LnCI+α3LnFI+μ①
選取對數模型的原因是,可以度量被解釋變量與解釋變量之間的彈性,能夠更好的反應出二者之間比例的變動。
2.3 數據來源及說明
數據選取上,由于房地產的數據大多從98開始,故選取從1998-2012年,十五年的時間數據為例,數據來源于國家統計局中國統計年鑒,中國房地產統計年鑒2010,新中國60年統計資料匯編。
2.4 模型的得出與分析
LnHI=4.05-0.64LnPI+0.68LnCI+0.08LnFI+μ①
(0.451033) (0.232237) (0.121530)
其中,μ是非均衡誤差項,括號內為各個變量回歸檢驗的標準誤差。該回歸中R=0.98,說明擬合優度較好,由上式可知,HI與PI,CI,FI存在著長期的均衡關系。三個系數的含義:-0.64表示,在人均收入以及信貸不變的情況下,土地交易價格每增加一個百分點,房地產銷售價格下降0.64個百分點,二者呈負相關;0.68表示,在土地交易價格以及信貸不變的情況下,居民收入每增加一個百分點,房地產的售價增加0.68個百分點,二者呈正相關變動;0.08表示,在土地交易價格,以及居民收入不變的情況下,銀行每增加一個百分點的貸款量,房地產價格上漲0.08個百分點,二者呈正相關變動。