房價波動因素的實證分析

摘要：文章研究表明，安徽省房價波動的顯著影響因素主要有GDP增長率、居民收入增長率、信貸增長率、地價上漲率、利息率、住房空置率等因素，推動房價上漲的動力源是前四個因素，而后兩個因素為房價的抑制因素，推動房價上漲的因素效應遠強于抑制物價上漲的因素效應。

關鍵詞：房價波動；因素；實證

在現代經濟中，房地產不僅是消費品和生產要素，還是重要的投資品。經驗表明，房價的波動幅度遠遠超過普通商品，具有虛擬資產的特征。其中一個重要的原因就是資本化定價。在不同的國家，房地產定價因素應該是基本一致的。房價是由當期和滯后的收入增長和實際利率（或其它的抵押成本標準）所推動的。因為土地的供給是固定的，因此，房價在經濟周期中是由需求決定的。金融環境在房價決定中也扮演主要角色，在許多歐洲國家，實際房價與實際利率之間的（負）相關關系特別高。在英國和澳大利亞，在最近幾年還有證據表明更低的實際利率已促使房價快速膨脹。在日本，房價的膨脹主要歸于利率，但是20世紀90年代初期資產價格崩潰所引起的銀行業的清償力問題以及家庭部門的債務突出等問題使得即使整個90年代利率維持在低水平，房價仍然是一撅不振。

目前，我國房價變化更是引起投資者和居民的深入關注，其所引發的討論甚至影響了政府的決策。所以很有必要對房價波動影響因素進行科學的分析。

一、國內外研究現狀

Case和Shiller（1989）、Abraham和 Hendershott（1995）等人就房地產市場的投機問題作了大量的研究，發現房地產投資中確實存在投機行為，并且是房價的決定因素之一。房地產投機過程中涉及信念、反饋效應等相關因素，正是這些因素相互作用推動了投機行為的蔓延和房地產泡沫的迅速膨脹和破滅。

屠佳華、張潔等（2005）實證分析發現影響中房上海綜合指數變動的主要因素有：房地產投資占固定資產投資的比重，人均可支配收入，空置面積的變化率，并且上房指數滯后一期對其自身走勢也有很大影響。而人均GDP、人均消費支出和貸款利率的下調等變量對房價的影響不顯著，一些政策的出臺能對房價的攀升起到抑制作用。梁桂（1996）研究發現：我國通脹波動與房地產經濟波動無論在波幅、周期，抑或是同步性上，均存在一定的差異。但總體經濟波動與房地產經濟波動有相當程度的同步性，從單方向的假設檢驗來看，兩者相關系數為+0.17076，顯著水平P=0.10。

對于近年來房價的非正常上漲，學術界分別從需求和供給等角度作了分析，簡要概括如下：

（一）市場需要因素

城市化效應形成的需求、城鎮住房制度改革引致的需求、城鎮居民住房人均面積上升等。

（二）市場供給因素

不合理的住宅供應結構因素；商品房開發建設成本高（武少俊，2004）。

（三）投機、炒作因素

房價暴漲是房地產商和投機者“操縱市場”的結果（吳小廣，2005）；政府干預失敗（豐雷等，2002）；人民幣升值預期，大量外資進入中國房產業（《世界商業評論》，2004）。

（四）銀行信貸、房地產互動因素

行為人預期、銀行信貸以及政府政策在地產泡沫中起重要作用（袁志剛，2003）；房地產與金融的互動助長了房地產泡沫（謝經榮、朱勇，2002）；中國房地產市場與金融市場的共生性內生機制導致銀行信貸與房價的互動（武康平等，2004）。

（五）制度、體制、利益集團等因素

土地供給、地方政府稅收、住房財政政策和金融政策等制度性因素（吳曉靈，2005；吳小廣，2005），地方政府“經營城市”、地方政府的“托市”行為（吳小廣，2005）推動房價上升；“地方政府、開發商、銀行都希望把這個泡沫（房地產）越吹越大·····，這些集團掌握了強勢的話語權，他們更容易來主導市場”（易憲容，2005）。

另外，轉軌時期地方政府在“雙重壓力”下通過“有形的手”，對土地市場的壟斷性控制和城市房地產開發的大力推動， 已成為推動房價非正常上升的一個系統性因素（張岑遙，2005）。

二、房價影響因素分析

（一）房價決定的Carey模型

Carey（1990）主要分析了短期內房地產市場供給固定時，房地產市場周期的循環過程。假定一定時期內房地產市場供給是固定的量Z（至少這一假定在短期內是合理的），市場上存在N個同質的潛在投資者，但由于每個投資者所擁有的私人信息及其對市場收益的預期等的差異，他們對房地產市場的“保留價格”，P卻并不一致。假定保留價格P是凸集，服從于均值為“基準價格”，P的均勻分布；設投資者的保留價格與基準價格的離差為h，則P：F（P*，h）。于是，那些保留價格高于P的投資者就會成為房地產市場的需求者。這樣，基準房價就是由愿意支付保留價格P的投資者的比例來決定的，而P也就是可以充分使房地產市場出清的價格。那么，在任意價格P′條件下，房地產市場價格取決于P≥P′的投資者的比例，其概率分布即為[1–F（P）]。這樣，我們就有房地產市場的總需求：N[1–F（P）]L。其中，N[1-F（P）]為房地產市場的需求人數；L為投資者所能動用的資源。而房地產市場供給為PZ，這樣，在均衡市場中，房地產需求等于房地產供給，則有：

這樣，就得到了Carey1990房價決定模型的基本形式。②式表明房價（P）取決于5個變量（N、L、P、Z、h）。

（二）土地投機推動

土地投機者是為了短期內再出售獲利而購買土地，只要存在價格變動的獲利機會，就存在投機。土地投機活動對土地市場可能產生穩定或不穩定的效應，取決于投機者是否形成了對土地未來價格運動方向的群體看法或大多數投機資本的運動方向。

在永續利用條件下，土地的合理價格應該為：

其中，Pr為合理地價，r為土地利用收益，i為合理的利息率，如果考慮到土地收益的遞增趨勢，③式可改寫為：

其中，g為土地凈收益的年增長率。

投機者的預期對土地市場價格的波動有很大影響。當大多數投機者或投機資本對地價的漲跌方向看法與市場走向本身一致時，這樣形成一個自我強化作用的正反饋環。當土地作為投機的對象時，其價格決定方式為：

其中，Pc為土地的現期價格，Pe為預期的地價，n表示持有土地的年限，在n年末轉讓土地，轉讓價為Pe。從公式中可以看出，如果預期地價Pe上升，則現期地價馬上會上漲。特別地，如果n無限大，即土地持有期無限長，則⑤式收斂于Pr。這說明在不存在土地轉讓投機的情況下，則地價會收斂于長期均衡價格（土地的合理價格）。但如果土地短期內被頻繁轉讓，則地價可能會產生異常波動。考慮一個兩時期模型：

⑧式表明，即使在無套利條件下，當外生的沖擊使初始地價偏離均衡地價時（即A=P0–r/i>0），地價會隨時間t的推移出現暴漲，從而催生房地產泡沫。

三、房價影響因素實證分析

結合Carey模型和國內外研究情況，本文認為房價波動的影響因素主要是GDP增長率和居民收入增長率（主要影響房地產投資需求）、信貸增長率、地價上漲率、利息率的調整（政府政策主要體現）、住房空置率（住房供給變化的主要體現）等因素[1]，本文采用模型（*）對2001～2006年安徽省房價波動做回歸分析。數據來源為《安徽省統計年鑒》、中國人民銀行統計數據等。

注：[1]由于商業銀行存在10多萬億的存貸差，準備金率的微調根本無法達到緊縮信貸的目的（大幅度調高準備金率對經濟的沖擊風險太大也不可取），也考慮到準備金率的調整最終仍通過影響信貸增長率來體現，因此本文沒有將法定準備金率作為模型變量。[2]模型（*）下的兩行數據分別為參數回歸估計值（上面無括號數據）和t檢驗值（下面括號中數據）。

研究表明：

R2=0.891，模型具有較好的擬合度，模型設置合理；F=1.701，根據Goldfeld-Quandt檢驗，不存在異方差；DW=1.913，不存在明顯的序列相關問題。

系數值顯著不等于0。各解釋變量均通過5%顯著性t檢驗，其中△c/c和△r/r通過了10%的顯著性t檢驗，與被解釋變量△P/P線性關系顯著。

△GDP/GDP、△y/y、△c/c和△r/r與房價增長率呈正向變化關系，△i/i和△s/s呈反向變化關系。這與理論完全一致。

房價影響因素中，效應大小依次為△r/r（70%）、△c/c（64%）、△y/y（49%）、△GDP/GDP（37%），均高于△i/i（-15%）和△s/s（-26%）的抑制效應。

四、結論

本文分析了房價波動的主要影響因素，并以安徽省房價為研究樣本進行了回歸分析。研究表明，安徽省房價波動的影響因素主要有GDP增長率和居民收入增長率（主要影響房地產投資需求）、信貸增長率、地價上漲率、利息率的調整（政府政策主要體現）、住房空置率（住房供給變化的主要體現）等因素，推動房價上漲的動力源是前四個因素，而后兩個因素為房價的抑制因素。從本文的研究結果來看，推動房價上漲的因素的效應遠強于抑制物價上漲因素的效應。因此，在GDP、居民收入的持續增加和信貸部門不顧風險的信貸沖動以及地價暴漲的強力推動下，政府貨幣政策的調整和住房空置率的統計公布對房價的抑制作用顯然是無力的，這也正是安徽省近年對于一路上揚的房價調控失效的真正原因所在。

基于此，政府調控畸高房價應從源頭著手，著重控制房價的主要推動因素——信貸、土地價格，同時對其他影響因素加以調控，以保證宏觀調控政策不偏離政策目標。

參考文獻：

1、安徽省統計年鑒2001～2006年[M].中國統計出版社，2007.

2、中國人民銀行2001～2006年統計數據[Z].

3、熊和安.經濟增長對房地產投資的動態影響研究[J].當代經濟，2007(10).

4、翁少群，劉洪玉.宏觀調控下的房地產價格表現[J].價格理論與實踐，2005(6).

5、楊帆，李宏謹，李勇.泡沫經濟理論與中國房地產[J].管理世界，2005(5).

＊本文為基金項目：城市中低收入群體住房保障和政策支持體系研究——以安徽省為例（課題編號：2007jqw143）。

[作者單位：安徽省銅陵學院經貿系。其中童中文為經濟學講師，金融工程專業博士研究生，主要研究方向為金融工具、投資決策及風險控制、管理，曾在《投資研究》、《技術經濟》、《系統管理學報》、《計劃與市場》、《投資快報》和《珠江環境報》等刊物上發表論文近10篇，主持一項省廳研究課題（課題編號：2007jqw143），參加一項國家自然科學基金課題(課題編號：70671025)、4項省（廳）課題和一項校級課題研究。]

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。”