基于SVAR模型的二手房與新房價格互動關系再研究

湯玉++周文平++高明月++劉永升

[摘要]隨著房地產市場進入“白銀時代”，存量房（二手房）銷量顯著上升，引起了社會各界的廣泛關注。文章利用上海市2011年1月至2017年2月新建商品住宅銷售價格指數和二手住宅銷售價格指數的月度數據，通過SVAR模型對新房與二手房之間的互動關系進行實證分析。結果表明：新房與二手房之間存在長期的協整關系，脈沖響應函數以及差方分解進一步表明了二手房在住宅市場中占主導地位。

[關鍵詞]新房；二手房；互動關系；SVAR模型

[DOI]1013939/jcnkizgsc201726014

1引言

自1998年由福利分房制度向住宅商品化轉變以來，上海市住宅兩級市場的聯動效應不斷增強，逐漸形成“梯度”性的住房消費系統，新房與二手房在價格以及銷量上不斷攀升。但2011年上海限購政策的實施，土地上市節奏緩慢，使得新房和二手房的聯動性發生了顯著的變化，據統計，2011年上海市二手房與新房的成交比為1∶1，2016年末比值增加到3∶1，由此可見二手房市場發展迅猛。在新形勢下，兩級市場具有何種互動關系？新房與二手房哪個占主導地位？值得探究。

2文獻回顧

Shiller（1989）提出由于投資者預期的上漲，城市中投資性住房消費增多，大量房屋被空置，這些二手房最終會在一個高的價格點被拋出。[1]由此可見，新房與二手房市場并非相互獨立，從需求方來說，新房與二手房具有替代效應；從供給方來說，二手房的供應者是曾經的新房購買者。因此，國內外一些學者對新房與二手房的相關性進行了研究。Denise和William（1996）通過“四象限”分析法，也同樣證明了二手房價格的指導作用，并提出在市場成熟的情況下，二手房價格先于新房價格發生變化。[2]

由于我國二手房市場起步較晚，劉友平（2003）第一次將住宅過濾理論用于中國市場，提出二手房交易是住宅市場上的常見現象。[3]2004年，我國政策第一次鼓勵二手房市場發展，越來越多的學者躋身于二手房市場的研究。但研究結論多有不同。張玉英和韓國棟（2004）通過對上海市2001—2003年新房與二手房價格指數進行研究，得出上海市新房價格與二手房價格不存在長期穩定關系。[4]紀秉林、肖吉軍和陳軍（2004）通過對二手房進行經濟學供求關系的理論分析，提出我國住宅市場將從商品房起決定性作用向二手房起主導作用轉變。[5]而此后，劉麗和劉愛松（2009）通過對2003—2007年廣州的月度數據分析，發現新房價格對二手房價格變動有顯著影響。[6]

3基于SVAR模型的實證分析

31數據來源與處理

本文選取上海市2011年1月至2017年2月的同比月度新建商品住宅銷售價格指數和二手住宅銷售價格指數共148個統計數據，數據來源于國家統計局。為增加分析的準確性，將名義價格指數轉變為實際價格指數，以消除通貨膨脹的影響，此外，對實際價格指數取對數，以消除可能存在的異方差。其中LNNCHP表示取對數的實際新建商品住宅銷售價格指數，LNSHP表示取對數的實際二手住宅銷售價格指數。本文采用EVIEWS 90軟件進行實證操作。

32平穩性檢驗

為了避免偽回歸的出現，以及為接下來的協整檢驗提供條件，首先對數據進行平穩性檢驗，本文采用ADF單位根檢驗，從檢驗結果表1可以看出：經過一階差后，dLNNCHP和dLNSHP均在1%顯著性水平下拒絕有單位根的假設，均為平穩序列。說明LNNCHP和LNSHP為同階單整I（1）過程。LNNCHP和LNSHP可能存在長期協整關系。

33Johansen協整檢驗

由于LNNCHP和LNSHP是一階單整，所以本文采用Johansen協整檢驗法，分析兩者是否具有長期協整關系。從檢驗結果表2可以看出：Trace和最大特征值統計量均表明LNNCHP和LNSHP之間存在1個長期的協整關系。

34建立誤差修正VEC模型

Engle和Granger 將協整與誤差修正模型相結合，建立向量誤差修正模型。

CointEQ1=LNNCHP-1069722LNSHP+0312181

35SVAR模型識別

因LNNCHP和LNSHP之間存在長期協整關系，所以可以建立VAR模型。LR、FPE、AIC和HQ信息標準顯示最優滯后期為4。因此可以構造具有長期協整關系的VAR（4）模型。但是其缺點是不能刻畫變量之間的同期關系，而這種同期相關關系隱藏在擾動項變動中，因此對模型施加約束估計兩變量的SVAR（4）模型。

Aεt=Bμt，t=1， 2， …， T

采用極大似然法估計矩陣A、B進行參數估計：

A=10C（1）1=10-07232781

B=C（2）00C（3）=0010704000005631

36脈沖響應函數

在 SVAR 模型中，給新房價格一個正向沖擊，二手房價格1～11期有正向的震動，在第6期有最大的正影響，然后開始逐漸減弱，到12期后為負的影響。給二手房價格一個正向沖擊，新房價格1～3期有正向影響，然后4～6期穩定在18%左右，在7期后正影響不斷增大。這與經濟理論相符：根據替代性原則，雖然新房價格的上漲，在一開始會使得二手房交易量增多，但隨著上海市土地供應量的限制，住宅中二手房價格逐漸成為市場的主體，市場彈性增強，并不會造成二手房持續上漲的現象，而是隨著兩級市場的相互影響，將形成新的平衡，新房對二手房的影響減弱。LNNCHP沖擊對LNSHP的響應函數見圖1和圖2。

圖1LNNCHP沖擊對LNSHP的響應函數（I）

圖2LNSHP沖擊對LNNCHP的響應函數（II）

37差方分解endprint

差方分解是通過分析每個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。從檢驗結果表3可以看出：無論是新房還是二手房，其主要影響都來自二手房。新房在1～6期自身方差貢獻率持續升高，二手房的方差貢獻率持續下降，在7期后又有所反彈，基本保持自身貢獻率占35%，二手房貢獻率占65%左右。二手房1～8期自身貢獻率持續降低，最終保持自身貢獻率占90%，新房貢獻率占10%左右。

4結論與政策建議

通過對上海市2011年1月—2017 年2月的新房與二手房相關性進行實證分析，可以得出以下結論。

第一，上海市新房與二手房之間存在一種長期協整關系。隨著上海市二級市場的不斷完善，在同樣位置的房源，消費者可以在新房與二手房之間任意抉擇，而價格成為了抉擇的關鍵。因此，在較完善的住宅市場上，新房與二手房存在長期協整關系。

第二，在建立的SVAR模型中，脈沖響應函數和差方分解進一步證實了二手房在住宅市場中的主導地位。2016年上海的房地產市場在“白銀時代”創造出了巨大的增長，住宅市場由“增量市場”向“存量市場”轉變。雖然2016年末的二手房與新房成交比為3∶1，但是距離發達國家6∶1的水平仍有一定的差距，因此，二手房發展仍有很大的空間。基于本文的研究，在房地產“白銀時代”，政策制定者要充分考慮二手房在住宅市場上的影響，從而制定更加完善的調控措施，促進住宅兩級市場之間的良性互動，使其協調發展。

參考文獻：

[1]Case K E， Shiller R JThe Efficiency of the Market for Single-family Homes[J].American Economic Review， 1989， 79（1）： 125-137.

[2]Denise Dipasquale，William C W.Urban Economics and Real Estate Market[M].Prentice Hall，1995：191-225.

[3]劉友平住房市場過濾理論及其應用研究[D].重慶：重慶大學，2003

[4]張玉英，韓國棟上海市住宅兩級市場之間價格關系的檢驗分析[J].土木工程與管理學報，2004，21（2）：71-74

[5]紀秉林，肖吉軍，陳軍二手房對商品房價格的影響[J].長安大學學報，2004，21（2）：59-61

[6]劉麗，劉愛松廣州市二手房價格變動影響因素研究[J].價格理論與實踐，2008（5）：42-43

[作者簡介]湯玉，女，云南財經大學城市與環境學院研究生。研究方向：城市經濟與房地產；周文平，女，云南財經大學城市與環境學院研究生。研究方向：城市經濟與房地產；高明月，女，云南財經大學城市與環境學院研究生。研究方向：人口、資源與環境經濟學；劉永升，女，云南財經大學城市與環境學院研究生。研究方向：區域經濟學。endprint