2017.05:房地產市場價格影響因素的蛛網模型分析(翟帥等)

房地產市場價格影響因素的蛛網模型分析

——基於中部6省數據

 

翟 帥 殷宇飛

 

　　內容摘要：本文構建了包含銀行利率、匯率、人口因素等變量的動態蛛網模型，以中部6省2003—2015年商品住宅數據為研究樣本，分析住房市場的供求機制及價格波動特徵，可以判斷模型的收斂與發散。結果表明，中部6省房地產蛛網模型具有較強的發散性，房地產價格具有明顯的外部性，政府在一定程度的調整可以保證房產市場的健康發展。

 

　　關鍵詞：動態蛛網模型；住房價格；房地產供求關係；房地產供給量；房地產需求量

 

　　中圖分類號：F293.3文獻標識碼：A　文章編號：1004-7794(2017)05-0011-07

 

　　DOI: 10.13778/j.cnki.11-3705/c.2017.05.003

 

　　一、引言

 

　　房地產行業是關係國計民生的重要支柱性產業，房地產價格的變化成為牽動國民和社會的重要因素。國家經濟進入新常態後，房地產價格的持續上升，與去庫存、去槓桿的要求日趨矛盾。而研究房地產市場價格的波動趨勢，解釋其價格波動的特徵，對我國房地產市場的健康發展有著重要的現實意義。

 

　　二、文獻綜述

 

　　國外學者對房地產價格影響因素研究集中在居民收入、租金、貨幣政策、國家政策、就業水平、人口因素等方面。傳統觀點認為房地產均衡價格是市場上的供求相互作用的結果，Geoff Kenny（1999）則認為房地產商品的購買者更看重房價的未來預期，一般商品則不具備這種特性，在考慮收入、價格、利率等因素的前提下，實證分析了愛爾蘭房地產市場的均衡機制，發現收入增加會引起房價上漲[1]。此外，Wheaton（1974）發現租金對房地產價格也有影響，他認為房地產的短期供給是無彈性的，短期需求由租金和其他變量決定，調整租金的價格可以在一定程度上促進供求平衡[2]；並且貨幣政策和國家的經濟政策對房地產價格也有影響。Owen Lamont et al（1997）在研究融資效應對房地產價格的影響變化時，發現融資成本的高低對房地產價格有著重要影響[3]。Samuel RStaley（1997）認為城市本身的定位及發展規劃對住宅和土地價格有重要影響。Landis（1992）也得到了類似結論，並認為具體的規劃路徑及過程比具體的政策更重要[4]。其他因素方面，學者也進行了研究，Clemen et al（1999）發現房地產價格波動與住房空置率、就業水平、人口結構等因素有關[5]。Momolin（1994）發現住房價格與中心商區的距離遠近存在相關關係。Stegman（1969）發現城市外圍空間大小對房地產價格有著重要影響[6]。

 

　　國內學者對房地產價格影響因素的研究集中在以下幾個方面。一是土地因素對房地產價格影響的研究。高波等（2003）利用1999—2002年我國房地產價格指數和土地交易價格指數的季度數據進行實證分析，發現在短期，土地價格和房地產價格之間存在相互影響，而在長期，房地產價格影響土地價格，土地價格不能影響房地產價格[7]。嶽曉武等（2006）主要研究房價與地價的關係，也得到了類似結論，房地產價格影響土地價格，土地價格變動是房地產價格變動的結果[8]。二是資本市場因素和貨幣供給量對房地產價格影響的研究。謝經榮等（2002）發現貨幣供應量增加會引起房地產價格上升，貨幣供給每增加1%，房地產價格上升0.6元；此外，股票價格也影響房地產價格，上證指數每上升1點，房地產價格上升0.98元[9]。周京奎(2005)研究股票價格和貨幣供給量的季度數據對中國臺北地區房地產價格的影響，結果表明房地產價格與股票價格呈負相關關係，與貨幣供應量呈正相關關係，並通過對房地產市場價格形成機制的研究，指出貨幣、資產價格和信用間的相互關係對房地產市場的調控有重要意義[10]。鄭欽月等（2010）通過格蘭傑因果關係檢驗、脈衝響應函數分析和方差分解等方法進行定量研究，得出收入因素是推動房地產價格的主要因素，其中匯率對房地產價格影響較大，通貨膨脹率和利率對房地產價格影響較小[11]。三是國民經濟因素對房地產價格影響的研究。龔卿（2006）主要對經濟增長和房地產行業的互動關係進行研究得出，經濟增長在短期和長期都對房地產行業有正向的影響作用，且在長期，這種影響更明顯[12]。吳建峰（2002）認為隨著城市居民收入的不斷增加，更注重居住條件和房屋的質量，居民人均收入增加是我國住宅價格上漲的主要原因[13]。沈悅等（2002）發現宏觀經濟增速加快時，房地產價格適當增加對宏觀經濟運行有一定的促進作用，一旦經濟增速放緩，則必須對房地產價格進行調控[14]。四是貨幣市場因素對房地產價格影響的研究。戴金平等（2005）發現房地產價格的變動對利率的變動敏感性不高且具有時間滯後性[15]；周京奎（2006）認為匯率和利率都對房地產價格有影響，並且利率上升時，房地產商的融資成本增加，這將導致房地產供給的減少，造成房價上漲[16]。

 

　　現有文獻從不同角度對房價的波動進行了較深入的分析，但鮮有對特定地區的房價波動進行研究，基於蛛網模型與房價波動的研究更是較少。本文以經典的蛛網模型為基礎，通過構建一個包含非線性供求方程的動態蛛網模型，利用中部6省 2003—2015年商品住宅相關數據，分析中部6省住房市場的供求機制及價格波動特徵，判斷中部6省房地產蛛網模型的收斂性。

 

　　三、中部地區住宅房地產市場特徵與影響因素分析

 

　　（一）中部地區住宅房地產市場特徵

 

　　房地產市場是否穩定與宏觀經濟運行息息相關，房地產市場供求變化對國民經濟有重要影響，認識房地產市場價格波動特徵具有重要的理論和現實價值。考察全國性的房地產市場發展狀況發現，自2003年至今，我國房地產市場經歷了迅猛發展，但在2008年下半年房地產市場曾出現過低迷，後在政府出臺的一系列刺激政策下又開始復甦，形成目前房地產價格居高不下的形勢。那麼，在這一背景下，中部地區房地產市場又是怎樣的呢？如表1所示，在樣本期間內（2003—2015年），中部6省房地產市場的總體趨勢是快速發展的，雖然中間經歷2008年前後兩年各項商品住宅數據的低迷，但都是短暫的回調。在一系列政策刺激下，下年又進入了上升通道。

 

　　2003年以來中部地區住宅成交面積和住宅竣工面積總體呈上漲趨勢。2004年以前竣工面積大於成交面積，2004年以後成交面積越來越高於竣工面積，住宅市場需求強烈。此外，住宅竣工面積總體上升比較平穩，房地產開發商對市場前景看好，而住宅成交面積在2008年短暫回落，其餘年份增長幅度較快。中部地區總體上住宅價格呈「波浪式」上升趨勢，2005年以前價格增幅不明顯，2005年以後住房價格的增幅較大。不難發現中部6省的房地產市場正處於快速發展的時期，但是處於蛛網模型的哪一個階段，則要進行進一步實證分析。

 

表1　2003—2015年中部6省商品住宅數據
年份	成交面積	竣工面積	住宅價格	上一年住宅價格	基準貸款利率	可支配收入
2003	2235.31	2528.91	1046.57	989.00	5.94	5272
2004	2729.63	3529.02	1119.07	1046.57	5.94	5745
2005	3275.33	4079.67	1170.50	1119.07	5.49	6433
2006	4495.56	5147.24	1215.07	1170.50	5.49	7101
2007	5779.65	6077.42	1375.69	1215.07	5.49	7887
2008	8460.79	7266.06	1750.61	1375.69	5.76	8831
2009	10334.83	8083.71	1911.47	1750.61	6.16	9911
2010	14109.96	9987.89	2273.68	1911.47	7.10	11625
2011	12218.93	10687.29	2372.07	2273.68	7.56	13197
2012	16574.67	12031.34	2791.62	2372.07	6.42	14321
2013	19447.58	13760.83	3262.04	2791.62	5.72	15912
2014	21277.63	17210.42	3698.712	3262.04	6.38	18273
2015	21531.42	17371.21	4067.463	3698.712	6.275	20816
數據來源：《中國房地產統計年鑑》（2004—2015），2015年數據為網絡整理。   　　註：住宅成交面積、住宅竣工面積單位是萬平方米，住宅平均價格單位是元/平方米，基準貸款利率為一年期（部分年度取均值）、人均可支配收入單位是元，住宅價格是中部6省的平均價格。數據已做處理，剔除了價格指數，以1995年為基準年份。

　　(二)住宅房地產市場供求因素分析

 

　　住房價格是在房地產開發、建設過程中所形成的價值與土地所有權價格的貨幣表現。在有效市場中，即住房的購買者和供應者都是經濟理性的，不存在不正當競爭因素，住房價格是住房本身價值的真實體現。房地產作為一種特殊商品，它具有良好的保值增值功能，往往在經濟運行不穩定時，房地產市場會成為人們躲避風險的重要手段，進而會加劇市場經濟的波動。我國的房地產市場具有政府調控性較強，區域價格差異較大等特徵，並且伴隨供求關係不斷變化，影響我國房地產市場供給和需求變化的因素眾多，比如建築成本、利率水平、匯率水平、土地價格、城鎮居民可支配收入、消費者信貸、消費者對未來的預期和國家的相關政策等。

 

　　本文先選擇住宅價格、利率、匯率、人均可支配收入、人口增長率等因素進行分析。在市場經濟條件下，住宅價格是影響住房市場供給和需求的重要因素，其他條件不變的前提下，住宅的銷售價格高低決定了房地產商是否盈利；房地產開發商會根據上一期的價格預測本期的價格，並且上一期房地產價格影響著本期的房地產供給。同樣在其他條件不變的前提下，商品的需求與房地產價格呈負相關關係。

 

　　利率水平，房地產開發商的資金分為自有資金和銀行貸款兩部分，他們資金總額巨大且運作周期較長，利率上升會增加房地產開發商的自有資金機會成本，同時還會增加銀行貸款的利息，開發商的資金緊張起來，使得房地產開發投資減少，從而降低房地產供給，房價開始上漲。實際上，購房者也是通過銀行貸款的方式進行房地產交易的，利率同樣影響購房者的資金成本，利率上升會增加購房者的還貸壓力，房地產市場的需求開始減少，房價開始下降。利率上升對房價的影響要看供給和需求哪個方面佔主導地位。可見，利率對我國住宅房地產市場有較大影響。

 

　　匯率是一國貨幣兌換另一國貨幣的比率，匯率的變動會影響來自國內外房地產的需求和供給，匯率上升時，人民幣升值，城鎮居民的可支配收入增加，會拉動對住房的消費需求。匯率上升會引起投資效應，尚未進入中國或者已流入中國的外資在普遍投資回報率不高的前提下，會選擇投資房地產行業實現自己資產的保值增值，在人民幣升值普遍預期的背景下，相當一部分外資流入了我國的房地產行業。此外，人民幣升值也降低了中國出口企業的利潤，極易導致中國製造業生產積極性不足，不斷尋找投資機會，相當多的國內遊資和國際熱錢流入房地產市場，對房價上漲起到推波助瀾的作用。

 

　　城鎮居民人均可支配收入的高低體現了地區經濟發展水平，隨著經濟水平的不斷提高，人們的生活質量不斷改善，更注重居住條件和住宅質量，住房需求會相應增加。此外，人均可支配收入的增加意味著人均國內生產總值的增加，這說明宏觀經濟運行良好，而外部環境的改善能增加房地產開發商和投資者對未來的良好預期，加大房地產開發力度，從而增加房地產市場供給。而國內生產總值的增加在一定程度上反映了社會整體財富的增加，社會生產力的提高，這促使對房地產需求的增加。

 

　　人口增長率，人口增長率對房地產價格有較大影響。當人口數量增加時，對房地產的需求就會增加，房地產價格也就會上漲；而當人口數量減少時，對房地產的需求就會減少，房地產價格也就會下降。隨著外來人口、流動人口的增加，城市的人口密度逐漸增加，人口增長率也會增加，進而增加了對房地產市場的需求，促進商業、服務業等相關行業的發展。

 

　　四、中部地區蛛網模型的構建

 

　　（一）傳統蛛網模型

 

 

 

圖1 收斂型

 

 

圖2 發散型

 

 

圖3 封閉型

 

　　（二）中部地區住宅房地產市場蛛網模型

 

　　Wheaton（1994）利用蛛網模型研究了經濟周期與房地產價格之間的關係，得到在房地產市場中供給的反應比需求更迅速。我國以消費為主導的房地產市場是符合經濟學中市場模型的，供求關係仍然在房地產價格波動方面起主導作用，房地產市場的波動情況符合蛛網模型的一般假設，而傳統蛛網模型假定供求函數均為線性函數，顯然這種假定不能解釋現實經濟運行中的各種非均衡問題。故在蛛網模型的分析框架下，引入房地產價格、利率、匯率、人均可支配收入、人口增長率等因素到蛛網模型中，分析各因素對住宅房地產市場供給函數和需求函數的影響，模型如下：

 

　　 

 

　　選取中部6省（山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西）的住宅房地產數據作為研究樣本，時間跨度為2003—2015年，數據來源於《中國房地產統計年鑑》（2004—2015）、各省統計年鑑（2004—2015）、2015年數據主要根據統計網站數據整理。央行基準貸款利率（一年期）和匯率的部分年份取均值部。在對變量取對數處理後，通過GIS估計各變量對房地產市場供給和需求的影響程度（所有計算採用EVIEWS 6.0）。

 

表2　回歸方程解釋變量的含義
pt	中部地區住宅市場均價，供給函數預期符號+，需求函數預期符號-	pt–1	上一年中部地區住宅市場均價，預期符號+
Rt	央行制定的金融機構人民幣貸款利率（一年期）加權得到，預期符號-	Lt	人民幣對美元的匯率，供給函數預期符號+，需求函數預期符號+
yt	中部地區人均可支配收入，預期符號-	gt	城鎮居民人口增長率，預期符號+

 

　　五、回歸結果分析

 

　　在面板數據（panel data）背景下，可選擇隨機效應模型和固定效應模型對模型進行回歸，HAUSMAN檢驗值（p<0.05）顯著拒絕原假設，故選擇固定效應模型對供給函數和需求函數進行回歸（數據已做對數處理）。回歸結果見表3。

 

　　從表3所示的回歸結果來看，供給模型的各變量回歸係數的符號除了利率以外都符合預期，且多數通過了顯著性檢驗（在10%的顯著性水平下），Adjusted R-squared值為0.7782，模型的相伴概率均為0.0000，Durbin-Watson檢驗值為1.7436，均在可接受範圍。回歸結果顯示，住宅價格（pt）和上一年住宅價格（pt–1）、人民幣對美元匯率（Lt）與房地產供給量有較為顯著的正相關關係，它們每上升1個百分點，房地產供給量分別上升0.9774、0.2779和0.2195個百分點。而央行制定的金融機構對人民幣基準貸款利率對房地產的供給量並不顯著，表明房地產供給量對基準貸款利率的變動不敏感，利率調整在短期內可能抑制房地產供給，造成供給不足，但在長期並不意味著利率能有效的抑制房地產供給。在5%的顯著性水平下，需求模型的各變量回歸係數的符號都符合預期，且多數通過了顯著性檢驗，Adjusted R-squared值為0.9445，模型的相伴概率均為0.0000，Durbin-Watson檢驗值為1.9265，均在可接受範圍。回歸結果顯示，住宅價格（Pt）與房地產需求量有較為顯著的負相關關係，它每上升1個百分點，房地產需求量降低0.1545個百分點；人均可支配收入（yt）、人口增長率（gt）、金融機構人民幣基準貸款利率（Lt）與住宅房地產需求有顯著的正相關關係，它們每上升1個百分點，房地產需求量增加2.8332、0.2666、2.4067個百分點。可見，匯率作為調整房地產市場的手段之一，匯率的調整影響外部的投資環境，引起資本的大幅流動，房地產行業作為資本密集型產業，受匯率波動的影響較大。供給函數和需求函數分別為：

 

 

 

　　由表5可以看出各省在不同年份的μ值波動較大，說明中部地區商品住宅市場價格均衡體系在2003—2015年是不穩定的。就均衡價格模型而言：當一個均衡價格體系在受到外力的幹擾而偏離均衡點時，如果這個體系在市場機制的作用下能回到原有的均衡點，則稱這個均衡價格體系是穩定均衡；相反，則稱這個均衡價格體系是不穩定均衡。根據上文動態蛛網模型分析結果顯示：在樣本期間內，商品住宅市場穩定的均衡價格體系尚未形成，市場存在一定程度的泡沫。

 

表3 供給函數回歸結果
變量	係數	t值
b	-2.9950	-0.49(0.620)
pt	0.9774	1.86(0.067) *
pt–1	0.2779	1.68(0.075) *
Rt	0.0922	0.18(0.855)
Lt	0.2195	1.98(0.074) *
R-squared	0.7932
Adjusted R-squared	0.7782
Durbin-Watson stat	1.7436
Prob(F-statistic)	0
樣本數	78
註：***、**、*分別表示顯著性水平為1%、5%、10%；括號內數值為t檢驗的p值。下同。

 

表4需求函數回歸結果
變量	係數	t值
b	-27.1441	-8.57(0.000) ***
pt	-0.1545	-1.66(0.071) *
yt	2.8332	9.92(0.000) ***
gt	0.2666	1.68(0.079) *
Lt	2.4067	5.96(0.000) ***
R-squared	0.9510
Adjusted R-squared	0.9445
Durbin-Watson stat	1.9265
Prob(F-statistic)	0.0000
樣本數	78

 

表5中部6省2003—2015年住宅房地產市場的μ值
省份	山西	河南	安徽	湖北	湖南	江西
2003	0.795	0.010	-1.030	-0.227	-0.295	-1.008
2004	-31.277	-1.678	-1.689	-0.901	-0.397	-0.468
2005	113.507	-7.324	-3.967	-6.687	-1.095	4.118
2006	-1.134	0.474	0.429	1.880	1.113	1.450
2007	1.667	0.304	1.136	1.660	0.997	1.431
2008	1.250	0.046	0.398	-0.069	0.055	0.040
2009	2.672	1.048	1.027	20.135	1.121	1.916
2010	3.569	0.346	0.512	0.164	0.632	0.659
2011	-1.348	0.197	0.383	0.574	0.401	1.207
2012	-0.640	0.436	0.112	0.496	0.123	1.048
2013	-11.494	0.590	0.244	0.217	0.244	0.764
2014	-0.690	0.124	0.178	0.107	-0.047	0.063
2015	-1.452	0.279	0.198	0.452	0.187	0.088

 

　　六、結論與政策建議

 

　　本文運用中部6省2003—2015年商品住宅相關數據，分析了中部6省住房市場的波動特徵，並判斷中部6省房地產蛛網模型的收斂性。研究發現，中部6省商品住宅市場的總體趨勢是快速發展的，其價格均衡體系是不穩定的，具有較強的外部發散性。因此，政府的政策性調控就極為重要，一定範圍內的調控是地方房產市場健康穩定發展的重要保障。從供求關係看，人口流入和人均收入的增加，導致了房地產的剛性需求，這是導致房地產價格上升的必然因素。因而，政府對房價的調控，要在合理範圍內，依據市場的實際需求，從供給側給予結構性的調控。首先，政府可以從土地出讓等首要供給因素入手，根據市場變化和去庫存的實際，適度減少或增加土地的供應量，應對房產市場的「假需求」。其次，從滿足不同層次需求的消費入手，加大經濟適用房和保障性住房的供應，加快棚戶區改造等惠民工程，對於投機性購房的行為給予嚴格控制。再次，從房產市場的信息對稱化入手，及時披露市場信息，增加市場透明，避免消費者「恐慌性」盲目購房，加強對開發商的監管，提倡市場化的競爭機制。最後，要從制度建設入手，加快地方立法，完善諸如財稅信貸制度、統計監測披露制度、綠色建築條例等，建立長效機制，真正發揮政府在房產市場中「看不見的手」這一重要作用。

 

　　參考文獻

 

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　　作者簡介:

 

　　翟帥，男，1983年生，山東棗莊人，博士，現為湖州師範學院商學院財會金融系講師、碩士生導師，研究方向為區域金融區域經濟。

 

　　殷宇飛，男，1988年生，河南信陽人，經濟學碩士，現為湖州師範學院商學院財會金融系講師，研究方向為區域金融區域經濟。