城市經濟開放與金融發展對不動產價格的影響問題研究

郗睿超　王福帥

摘 要：在“一帶一路”倡議和供給側結構性改革背景下，基于中國31省市2011—2018年面板數據，研究城市經濟開放、城市金融發展對房價的影響。通過混合效應模型實證發現：經濟發展水平對房價有顯著正向作用，房地產市場供求因素對房價水平的影響強于房地產市場投資回報，對房地產市場價格存在抑制作用，城市經濟開放對商品房平均銷售價格存在負向作用，金融發展對房價水平存在門檻效應。

關鍵詞：城市經濟開放 ?城市金融發展 ?房地產價格

中圖分類號：F293.3 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）09（b）--02

1 引言

中國城市房價持續上升，城市商品房的平均銷售價格從 2006 年到 2018 年，同比增長10.7%。在“一帶一路”對外開放機遇中，中國深入參與國際交流與合作，力圖深化改革開放新局面。中國金融供給側結構性改革穩步推進，各省金融集聚程度增強，金融體系日趨完善，金融規模日益增長。在中國經濟轉型的關鍵節點上，為使房地產發展適應中國對外開放格局，對城市經濟開放、城市金融發展與房地產價格的研究具有深遠意義。

中國房地產發展大致分為理論突破與試點起步、非理性炒作與調整推進、相對穩定協調發展、價格持續上揚、多項調控措施出臺、應急與投機催生房地產大泡沫、平穩增長等階段。研究認為城市居民消費指數和人口直接影響房價。趙志強等（2015）[1]研究發現，居民消費水平提高有效減緩了房價上漲速度，調整消費結構是控制房價水平的有效措施。 外商投資力度促進了房價的迅速上漲。郭璟坤（2016）[2]研究發現，FDI 對地區房價影響顯著。進一步，毛其淋等（2010）[3]控制房地產供求因素后發現，經濟開放度對房價上漲的平均貢獻程度為 4.54%，且有增大趨勢。研究發現房價也受金融集聚度的影響，隨著金融業的發展，此影響越發顯著。李成等（2019）[4]基于消費效應函數研究發現，不同期限利率工具對房價抑制作用均強于法定存款準備金率，信貸擴張會促進房價上漲，通過利率和準備金率可調節房價上漲速度。

綜上所述，本文在分析單因素基礎上，將房價作為因，將人均GDP、總人口、全社會住宅投資、進出口額、居民消費價格指數作為因變量，實證研究城市經濟開放、城市金融發展對房地產價格的影響。

2 理論分析

影響房價的因素和信息錯綜復雜，因此研究角度并不唯一，基于相關研究構建基本函數模型：，認為上述因素與房價呈線性關系，式中包含經濟開放因素OPEN，金融發展因素FINANCE，以及基本因素BASIC與房價水平。 選取商品房平均售價衡量房價水平，基本因素中包括 GDP、住宅投資量，竣工房屋面積及價值。經濟開放、金融發展因素包括進出口總額、CPI、金融存貸款余額。房地產是資金密集型行業，與GDP密不可分， GDP增長帶動經濟水平提高，人民生活水平改善，在解決溫飽后，開始注重對住房的改善，從而對房地產的需求加大。張世涵（2018）[5]、汪小亞（2005）、何科嘉（2005）的研究佐證了因素選取依據的正確性。

基于上述理論，將線性函數轉換為：

其中，ASPCH、GDPPC、CHSA、CHA、VCH、TSHI、IE、SDLBFI分別為房屋平均售價、人均GDP、房屋銷售面積、竣工房屋面積、竣工房屋價值、住宅投資、進出口總額、存貸款余額。 將GDPPC、CCR（CHSA/CHA）、VTR（VCH/THSI）、IE/GDP、CPI、FIR（SDLBFI/GDP）為模型變量。將上述理論模型變形為計量模型：

3 實證分析

3.1 描述及相關性分析

本文所用數據來源于中國國家統計局、中國人民銀行、中國銀行保險監督管理委員會、國家外匯管理局，截面為31，時間跨度為8年。為觀測所用數據是否存在極端數據或者變量間的量綱差距過大，對數據進行描述性分析，總體上探索特征，排除了對模型的不利影響。相關性分析發現，各類因素影響下，房價變動不穩，最低時，住宅投資影響大，經濟開放影響最小;最高時，人均GDP影響最大，經濟開放影響最小。

3.2 回歸分析

缺失數據通過插值法填充，運用最OLS計量分析，研究六項指標對房價影響的程度、方向及指標之間的作用關系。

基于表1，城市經濟開放、城市金融發展與房地產價格的基本多元線性回歸模型為：

Y=0.168GDPPC-50.145CCR-0.000VTR-6601.714IGR+330.486CPI-29.348FIR-31219.480

（0.016）（205.450）（0.000）（937.559）（121.069）（252.969）（12937.040）

（1）t 檢驗

（2）擬合優度檢驗

可決系數R-sq為 0.7503，估計的樣本回歸方程較好地擬合了樣本觀測值。

（3）F 檢驗

對樣本個體進行縱向與橫向的分析，將無約束回歸模型和有約束回歸模型的回歸殘差平方和之比構造F統計量，以檢驗將上述數據做以混合效應回歸模型和個體固定效應回歸模型。

結果查表可知：

經F檢驗，計量回歸模型實際為混合效應模型。

4 結論及建議

自改革開放以來，金融發展各指標與房價的多元線性回歸研究得出以下基本結論：（1）經濟基礎方面，經濟發展水平對房價有正向影響，考慮到本文所用變量形式及衡量單位的不同，在本文實證研究時間區間范圍內，經濟基礎對房地產價格具有強顯著的促進作用。（2）房地產市場層面，當期房地產市場供應較大時，房價受供求因素影響走低;竣工價值與住宅投資無明顯相關關系，房地產投資回報情況并不直接影響房價水平。（3）經濟開放層面，從研究范圍內的短期來看，進出口總額與國內生產總值之比對商品房平均銷售價格存在負向關系。（4）金融發展層面，在本文研究中，金融相關比率對房價又負向作用金融發展與房地產價格水平可能存在門檻效應。

基于上述結論分析，本文為中國房地產行業在“一帶一路”對外開放機遇和供給側結構性改革背景下的進一步發展，提供以下四點建議：（1）經濟基礎層面，完善基礎設施建設，承接海外資產轉移，為進一步改革開放做好物質準備，間接控制房地產價格水平。（2）房屋管理部門和市政規劃部門以及市場監管部門應當合理調控房地產市場供求，使房地產市場價格趨于穩定。（3）鼓勵金融機構發展，增廣金融機構業務經營范圍和金融機構業務經營活力，通過金融資金融通、資源配置和風險分散穩定房地產價格水平。（4）鼓勵對外開放，使國外投資通過國際金融市場間接作用于國內房地產市場，進一步增強國家宏觀層面對房地產價格的調控能力。

參考文獻

趙志強，趙予新.居民消費對房地產價格影響的實證研究——基于我國2002—2013年的面板數據分析[J].金融經濟，2015（14）.

郭璟坤.FDI、經濟增長與地區房價的動態關系研究——基于PVAR模型[J]生產力研究，2016（01）.

毛其淋，盛斌.中國房地產市場的“巴拉薩—薩繆爾森”效應——來自省際動態面板數據的經驗證據[J].財經研究，2010，36（12）.

李成，李一帆.貨幣政策、行政管制與房地產價格變動——基于百城住宅數據的經驗分析[J].云南財經大學學報，2019，35（01）.

張世涵.微觀因素對我國房地產價格影響分析[J].中國房地產，2018（33）.

作者簡介：郗睿超（1999-），女，漢族，山東濟南人，本科在讀，山東理工大學經濟學院金融學專業;

王福帥（1998-），男，漢族，山東淄博人，本科在讀，山東理工大學經濟學院金融學專業。