


摘要:通過1957年至2017年日本東京都地價與工資的pearson相關檢驗、回歸分析、Chow test (鄒氏檢驗)以及殘差%分析,地價與工資顯著正相關,地價是工資的函數,地價=10^(0.9527 *log10(工資)+ 0.1979) 。當地價偏離工資擬合地價之后,地價與擬合地價會相互回歸吻合。使用地價與擬合地價之間的殘差%,可以直觀觀測到房地產市場的運行狀態(低估、正常、高估和泡沫)。1988年至1991年東京都地價與擬合地價之間的殘差%維持在(高估)95%以上,顯現明顯的房地產泡沫,而90年代的東京都所有行業月平均工資增長乏力,據地價工資擬合函數,容易預測到之后的地價暴跌。
關鍵詞:地價? 房價? 工資? 線性回歸? Chow test
一、引言
作者(2017)實證了深圳市月平均工資與年平均房價具有顯著正相關,工資可以線性解釋房價,測算出2016年深圳平均房價偏離模型高估約32%,預測未來幾年深圳房價不會大幅上漲而等待工資上漲來消化房價高估部分[1],2017年至2019年9月期間深圳平均房價微幅震蕩實證了預測的準確性。作者(2020)又實證了香港房價是工資的函數,降低房價同增長工資兩者不能夠兼得,如果兩者需要兼得需要從制度政策層面調整來打破在香港已經運行超過40年房價工資的函數[2]。
深圳和香港的工資與房價之間都具有顯著的相關性,房價都可以使用工資的函數來表達,這引申出,房價是工資的函數是否具有普遍性?本文選取日本東京都房地產市場作為研究對象,來進一步實證研究房價與工資之間的相關性,日本統計部門具有共61年相對完整的東京都地價和工資數據,期間橫跨了日本多個經濟周期 [3],具有長期內在特征。
二、綜述
項衛星等(2007)通過研究美國日本東南亞房地產市場發現銀行信貸在房地產的過渡擴張是房地產泡沫過渡膨脹的主要成因[4];張永昶(1998)從地理學角度出發。研究日本戰后土地價格發展變化的時刻分布特點,國土狹小、經濟發展迅速和土地保有稅較低等因素是日本地價在戰后長期持續高漲的基礎,而經濟波動和利率及預期收益率的變化則是影響地價中短期漲落變化的重要因素,地價的爆漲爆跌在很大程度上可歸因于投機[5];馮輝(1996)研究日本戰后地價的變動原因,發現短期金融市場的變化是地價變動原因之一,長期主要原因是經濟發展[6];山田浩之等(1994)分析戰后日本地價影響首要因素是經濟增長,其次是人口和公司向東京大城市集中,短期波動可以用利率來解釋[7];劉軒(2018)對日本房地產泡沫形成及“崩潰”的實像剖析,經濟高速增長和快速城市化往往伴隨著房地產價格高漲甚至房地產泡沫,房地產泡沫未必導致泡沫經濟,也不必然發生崩潰,而是可能通過有效釋放或擠出加以消融[8]。
大家主要從經濟發展、金融波動以及人口轉移等方面來闡述日本房地產價格變動原因,同時,關注日本80年代中后期房地產泡沫的成因和破滅后對經濟社會影響。少有學者定量來分析日本房地產市場,沒有對地產泡沫進行定量分析,避免不了讓人懷疑其分析和泡沫定義具有主觀成分,對日本地價變化原因說服力不夠飽滿。本文試圖通過東京都地價和工資之間關系的實證研究,來定量描述房地產價格變化的社會內在原因。
三、東京都平均地價與就業人員平均工資之間關系
(一)東京都工資與地價數據
東京房價歷史統計數據缺乏,而東京都總務局統計處有完善的地價統計數據。據日本通產省與日本銀行1998年調查,東京地價占房價中的比例達到65%~85%,房地產增值主要來源于土地增值[9]。本文使用地價代替房價研究東京都房地產價格同工資之間的關系。
從東京都總務局統計處“勞動者名義工資指數”中獲取1957年至2017年東京都所有行業名義平均工資指數,再獲取2008年東京都所有行業月平均工資為499966日元,以2008年工資為基礎,通過名義工資指數換算出,1957年至2017年共61年“東京都所有行業月平均工資”(下文簡稱為工資)。
從東京都總務局統計處“物價地價”中獲取2003年至2017年東京都住宅平均地價,1992年至2003年東京都住宅平均地價年度環比率,和1971年至1992年東京都市圈住宅平均地價年度環比率。因1957年至1991年期間缺乏東京都住宅平均地價相關數據,使用東京都市圈住宅平均地價年度環比率來等效1971年至1991年東京都住宅平均地價年度環比率。從日本總務省統計局“全國6大都市地價格指數”獲取1957至1970年6大都市圈住宅地價指數,來等效為1957至1970年東京都住宅地價指數。通過換算獲得1957年至2017年共61年“東京都住宅平均地價”(下文簡稱地價)。
(二)東京都地價與工資顯著正相關性
取1957年至2017年共61組東京都地價與工資數據,做pearson相關檢驗,東京都地價與工資Pearson 相關系數 = 0.842,P 值 = 0.000。說明東京都地價與工資顯著正相關性。
(三)東京都地價是工資函數
觀擦圖一東京都1957年至2017年工資與地價數據,發現1962年至1987年間工資與地價數據具有密切的吻合。取1962年至1987年間工資與地價數據進行擬合,由于數據變動范圍超過10倍,擬合采用log10(工資)與log10(地價)進行。
回歸方程為log10(地價) = 0.1979 + 0.9527 log10(工資),S = 0.0482829,R-Sq = 98.3%,R-Sq(調整) = 98.2%。回歸方程F統計量對應P=0.000,地價和工資之間具有顯著的函數關系。
地價工資擬合函數:地價=10^(0.9527 *log10(工資)+ 0.1979) 。
進一步對房價泡沫結束后(1994-2017年)與房價泡沫出現前(1962-1987年)兩個時期進行Chow test (鄒氏檢驗),原假設為地價工資線性擬合模型在兩個時期沒有顯著的結構變化。檢驗結果顯示,F統計量和LR統計量相應的P值分別為0.1980和0.1720,在10%的顯著性水平上無法拒絕原假設。因此,東京都地價與工資關系在兩個時期沒有出現結構性變化。上述(1962-1987)地價工資擬合函數同樣適用于擬合數據時間之外的東京都地價和工資之間的關系。
(四)地價工資擬合函數的殘差分析
按地價工資擬合函數計算擬合地價,再計算殘差%=(地價-擬合地價)/擬合地價*100%。
1957年至1964年東京都地價從顯著低于擬合地價逐步上升直到超越了擬合地價,殘差%依次為-69%、-63%、-56%、-46%、-32%、-14%、-4%、6%,地價大幅度低于擬合地價時,地價具有上漲去尋找擬合地價所在位置的趨勢;1963年至1972年共10年期間,東京都地價和擬合地價都呈現穩步上漲態勢,殘差%平穩在-4%~+8%之間,地價與擬合地價擬合波動緊密;1973年和1974年東京都地價和工資都快速上漲,而地價上漲更快,地價快速偏離擬合地價,殘差%分別為20%和28%,之后的1975年至1980年期間地價小幅下降后再反彈,而工資在快速上漲,出現了殘差%持續為負的地價調整狀態,殘差%分別為-1%、-10%、-17%、-19%、-16%和-7%;1981年至1986年東京都地價和擬合地價都穩步上漲,地價與擬合地價之間再次吻合緊密,殘差%在-1%至4%之間小幅波動;1987年東京都地價快速開始跳漲21%,1988年地價又進一步跳漲68%,而工資對應增長2%和5%,這樣地價和擬合地價之間拉開了差距,殘差%擴大到21%和95%,接著的1989年至1991年地價繼續小幅上漲,而工資并沒有出現快速上漲局面,工資只是維持每年2~5%的上漲,導致殘差%持續維持在97%、95%和98%,這就是大家普遍認為的東京房地產泡沫生成過程;地價快速上漲形成泡沫,又沒有獲得工資上漲的支撐之后,地價在1992年開始以下跌來消除泡沫,地價以下跌消除泡沫從1992年開始,到1994年地價和擬合地價基本吻合,殘差%為26%,再到1999年地價和擬合地價吻合,殘差%為0%,地價下跌在泡沫消除之后并沒有直接停止下跌,而地價繼續慣性下跌,直到2005年地價跌到最低點,殘差%已經到達-23%,這時地價明顯相對于擬合地價而低估,2006年至2017年期間地價反彈波動,逐步向擬合地價靠近,1992年至2017年期間工資小幅度上下波動(大約上下1%)保持基本穩定,擬合地價期間基本保持穩定,1992年至2017年殘差%依次為72%、42%、26%、18%、11%、4%、5%、0%、-7%、-10%、-15%、-17%、-21%、-23%、-22%、-14%、-6%、-9%、-16%、-16%、-16%、-16%、-15%、-13%、-8%和-5%。
四、結論
東京都地價與工資顯著正相關,東京都地價是工資的函數,地價=10^(0.9527 *log10(工資)+ 0.1979) 。當地價偏離工資擬合地價之后,地價與擬合地價會自動相互回歸。使用地價與擬合地價之間的殘差%,可以直觀觀測到房地產市場的運行狀態,分辨出地價低估、正常或高估,還是有明顯的泡沫,對預測未來地價的走勢有直觀幫助。
參考文獻:
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[3]張季風.用馬克思主義經濟理論解析戰后日本經濟周期波動[J].日本學刊,2018(02):1-31.
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[5]張永昶.戰后日本土地價格的變化特點及其成因分析[J].世界地理研究,1998(01):15-22.
[6]馮輝.戰后日本地價的變動及其原因[J].外國問題研究,1996(03):10-11.
[7]山田浩之,德岡一幸,艾建國,冉小群.論戰后日本地價的變動特征[J].中國房地產,1994(05):69-72.
[8]劉軒.日本房地產泡沫形成及“崩潰”的實像剖析[J].現代日本經濟,2018(01):1-9.
[9]宋勃,高波.房價與地價關系的國際比較研究[J].亞太經濟,2007(03):73-77.
作者單位:香港中文大學(深圳)