我國房地產價格波動區域差異分析

□文/史海榮 梁 榮

（內蒙古大學 內蒙古·呼和浩特）

一、引言

一個國家或者地區的宏觀經濟與房地產市場發展之間具有很強的關聯性。宏觀經濟發展良好會帶動房地產市場的繁榮，而房地產市場的繁榮將會促進國民經濟的健康發展。因而研究房地產價格的波動成因及其在地區之間的差異性對于我國的經濟發展、社會健康持續有著重要的意義。

房地產市場穩定發展可以通過房地產價格的穩定性來衡量。房地產具有多重屬性，因而其價格的影響因素有很多。作為耐用消費品，其價格受到供給量、需求量以及市場結構的影響。作為資產，房地產價格上升反而促動需求的進一步旺盛。作為生產要素價格，受到宏觀經濟形勢、產業發展狀況以及技術更新、產業周期等因素的共同影響；作為一種投機品，資金快速進出、購買行為頻繁、價格波動頻繁。房地產具有多重屬性，因而其價格受到多重因素的影響，很難通過一個因素的調節得到整個市場房地產價格趨向平穩與合理。

我國土地遼闊、人口眾多。各地區擁有不同的資源稟賦、文化差異、政策導向、消費習慣等特點，各個地區經濟發展水平也具有明顯差異。房地產為一種地理位置不可移動的商品，也具有典型的地域差異性。具體表現在房地產的價格、房屋的建筑材料、房屋的成本，等等。因而分析不同地區房地產價格波動的成因以及地區之間房地產價格波動的差異性具有重要的意義，國外學者對房地產價格波動的區域差異進行了比較研究。Ortalo-Magn和Rady（2004）分析了英格蘭和威爾士住宅交易量與宏觀經濟波動之間的關系，認為住宅需求的波動是市場交易量變化的關鍵因素。沈悅、劉洪玉（2004）基于panel data模型對中國14個城市住宅價格與經濟基本面的關系進行了實證研究，結果表明:城市經濟基本面的當前信息和歷史信息都可以部分解釋住宅價格水平或者變化率，而這種解釋存在顯著的城市影響特征。周京奎（2005）認為住宅價格上漲與寬松的貨幣政策有緊密的聯系，住宅價格極大地偏離長期均衡值，市場出現非理性繁榮，必須引起政府和產業部門的充分重視。高鐵梅（2007）采用的panel data模型討論了房價區域波動的區域差異。信貸規模對房地產價格波動的影響大，且地區間的差異也大；實際利率對各區域影響差異不大，且影響較?。蝗司鵊DP對房價影響比較大，房價的預期變量在東部地區對房價的短期波動有較大影響。

本文以房地產價格為因變量，人均GDP、房地產開發企業竣工房屋造價CO、房地產開發企業主營業務稅金及附加TA、房地產開發企業自籌資金SF作為自變量，建立房地產價格的雙對數模型。不同類型的房地產價格對自變量的反應程度是不一致的，所以本文對房地產價格進行了細分，分別以商品房平均銷售價格、住宅商品房平均銷售價格、別墅、高檔公寓平均銷售價格、公樓商品房平均銷售價格分別作為因變量進行了統計分析，另外將全國分為三類地區進行了對比研究，因而具有重要的實際意義與理論意義。

二、模型以及數據初步處理

房地產價格的波動受到多重因素的影響，本文選取了相對重要、具有研究價值的因素進行了分析。建立了2000～2013年全國31個省、直轄市、自治區的panel data模型，以人均GDP、房地產開發企業竣工房屋造價CO、房地產開發企業主營業務稅金及附加TA、房地產開發企業自籌資金SF作為自變量，房地產的平均銷售價格:商品房平均銷售價格AP、住宅商品房平均銷售價格HAP，別墅、高檔公寓平均銷售價格VAP，辦公樓商品房平均銷售價格OAP分別作為因變量。

表1 2000～2013年31個省作為樣本的雙對數模型回歸結果

本文以2011～2013年三年人均GDP排名劃分，（人均GDP用當年的地區生產總值除以年常住人口獲得）將我國劃分為三類地區，第一類地區主要集中在東南沿海。比較特殊的是內蒙古自治區，因近些年經濟發展迅速，人均GDP已經排到前列，所以也分在了第一類地區；第二類地區主要是中部地區；第三類地區主要是西部地區，比較特殊的是海南省與福建省。

通過對數據的分析，可以得出以下結論:第一，三類地區之間房地產價格差異比較大。以東部地區為主的第一類地區目前的房地產價格已經達到每平方米10，000元以上，2013年最高為北京市18，553元/平方米，而第三類地區最低為甘肅省:3，886元/平方米；第二，總體上而言，人均GDP較高的省份房地產價格較高，但這只是一種趨勢，由于其他因素的影響最終房地產價格呈現的地區性與人均GDP呈現的地區性有一定的差異性。

三、結論及分析

對序列做平穩性檢驗。結果表明原序列不是平穩序列，取對數之后仍然不是平穩序列。但是，對數的一階差分是平穩序列。進一步檢驗對數模型做回歸之后的殘差為平穩序列，因而可以知道在長期內變量之間存在方程（1）所示的協整關系，從而建立起全國房地產價格波動的panel data模型:

回歸的結果如表1所示。（表1）

由表1可以看出，以全國31個省份的2000～2013年的數據做出的回歸結果中，人均GDP對房地產價格波動有著顯著的影響。各房地產價格所對應的人均GDP的彈性集中在0.47～0.52。所以從長期看，整體經濟的增長、人均收入的提高會使房地產價格上升。房地產開發企業竣工房屋造價（CO）對房地產價格的變動也具有一定的影響，但是二者之間的彈性較小一些，集中在0.17～0.24，房地產開發企業主營業務稅金及附加（TA）對房地產價格相對要復雜一些。對于LAP、LHAP而言，LTA在統計上不顯著，對LOAP、LVAPLTA在統計上顯著，并且二者的彈性為:0.05與0.07，稅金對于房地產價格的影響也是存在的，但是影響比較微小。廣義上講，LCO與LSF都作為房地產開發企業最終產品的成本。因而成本對于房地產價格的波動存在著影響，但是彈性并不是很大。房地產企業自籌資金反映的是我國房地產企業本身的自身發展能力。該自變量對房地產價格變動的影響的彈性集中在0.32～0.42之間。房地產市場中房地產開發商的自身發展能力越強，對房地產市場的預期越積極，房地產的價格越上升。

從以上的分析中，我們可以看到這幾個自變量對于因變量都有不同程度的影響。那么，對于我們這樣一個地域遼闊、人口眾多的大國，經濟發展呈現出地方的差異性，不同的地區自變量對因變量的影響又是否存在著不同。（表2）

從表2我們可以看出，三類地區之間的長期回歸結果具有較大的差異。1、總體來看，東部地區即人均GDP較高的地區只有人均GDP與房地產企業自籌資金（SF）對房地產價格波動具有影響，剩余兩個變量在統計上不顯著。中部地區總體上LAGDP、LCO、LSF具有顯著性，LTA不具有顯著性。西部地區可以認為四個變量都具有顯著性。從經濟意義上來看，經濟發展水平不同的地區，影響房地產價格的因素是并不是完全一樣的。因而在政府進行房地產調控的過程中也不能進行一刀切，越是經濟發展水平低的地區越可以通過一些方法來調整房地產價格。2、對于人均GDP而言，不同地區其對房地產價格波動的影響并不一致。東部地區集中在0.61～0.76，中部地區集中在0.16～0.39，西部地區集中在0.28～0.46。人均GDP對房地產價格的影響分為兩節。經濟較為發達的地區，經濟增長的速度較快，房地產價格的增長也快；經濟發展相對落后的地區，經濟增長速度慢，房地產價格增長速度也慢。這與我們的實際情況是相符的。3、LCO、LTA作為廣義上的房地產成本對房地產價格波動的影響情況為:越是發達的地區越不具有較高的影響力度。這可能與經濟發展水平較高的地區房地產價格較高，成本在房地產價格中所占的比重越來越小，影響力度也越來越小。4、房地產開發企業自籌資金（SF），代表著房地產企業自身的能力。它對于房地產價格的影響在不同的地區都有顯著的影響。但是，大小確是西部地區的彈性最大、東部地區居中、中部地區最小。

四、結語

在本文的分析過程中，存在著以下幾個可能的問題:1、數據真實性問題。宏觀數據的統計與經濟本身存在著一定的差距。尤其涉及到GDP、房地產開發企業竣工房屋造價這一類敏感的數據，它們的真實性存在一定的折扣。但是，這些影響并不足以影響長期的分析；2、東中西劃分的問題，三個地區的劃分完全采用人均GDP的高低為標準，GDP并不是衡量一個地區發展水平的完全指標，但是似乎是目前能夠采取的最優指標；3、長期與短期的問題。本文重點分析的是雙對數模型的長期回歸結果，并沒有的對短期的情形進行分析。在了解長期的影響之外，短期經濟變量的波動如何影響房地產價格對于如何促進房地產市場的穩定發展，確保房地產價格穩定健康增長同樣具有重要價值；4、因為本文分析并沒有涉及到短期的問題，所以同樣存在一個問題，即利率的問題，本文在分析過程中分別采取了人均GDP來代表一個地區經濟發展水平的高低。用CO、TA來代表房地產市場所面臨的成本，以及SF代表房地產開放企業在市場上的自身發展能力，并沒有涉及到貨幣市場對房地產的影響。后兩點將是本文下一步分析的方向，以使研究更加的全面。

表2 2000～2013年東、中、西地區的雙對數模型回歸果

［1］沈悅，劉洪玉.住宅價格與經濟基本面:1995～2002年中國14城市的實證研究［J］.經濟研究，2004.6.

［2］周京奎.1998～2005年我國資產價格波動機制研究——以房地產價格與股票價格互動關系為例［J］.上海經濟研究，2006.4.

［3］高鐵梅.計量經濟分析方法與建模.清華大學出版社，2006.5.