利率變動對我國房地產市場的影響

曾雙雙 張 洪

摘要:實證探討我國利率政策對房地產供求的影響,對于利用什么樣的政策能更有效地調整房地產價格使之增長減緩甚至下跌,具有重要的理論意義和實際應用價值。文章應用四象限模型進行靜態分析,基于面板數據對利率變動對房地產市場的影響進行了實證分析。

關鍵詞:利率變動;房地產;供給;需求;房價

自2002年以來房地產開發投資進入了熱潮,房價的非理性的快速上漲。這與我國當前的經濟發展水平和人民的消費水平是十分不對稱的,而且中小城市的房價也開始遠遠超過社會普通消費者的承受能力。穩定房價防止房價虛高成為了這一時期的主要目標。在這樣一種宏觀背景下,作為調節資金供求杠桿的利率的不斷調整必定會給整個房地產市場帶來一定的影響,包括對需求方、供給方和房價的影響。

一、文獻綜述與理論基礎

美國學者丹尼斯·迪帕斯奎爾和威廉·C·惠頓提出的四象限模型通過對住宅資產市場的使用市場相互作用過程的解剖,能夠追蹤宏觀經濟對房地產市各種不同影響,分析房地產市場長期均衡問題。但是四象限模型也有一定得局限性,它不適合用于分析住宅市場的短期動態變化,不能跟蹤分析市場實現均衡的瞬間變化,因此需要建立一個能夠反映住宅市場短期動態變化的住宅市場信息系統和四象限配合使用,達到既能描述資產市場和使用市場的長期均衡,又能分析住宅市場的短期動態變化。

自從1986年蕭政(Hsiao Cheng)出版了第一本《面板數據分析》,對面板數據這一新的計量分析工具的應用取得了快速的發展。計量經濟理論表明,眾多經濟變量尤其是面板數據大都是非平穩變量,用非平穩變量進行回歸分析結果很大程度上表現為偽回歸。為避免偽回歸現象,首先需要對面板數據進行單位根檢驗。為了結果的穩健性,本文采用LLC檢驗、IPS檢驗、ADF-Fisher檢驗、PP-Fisher檢驗4種檢驗方法。

面板數據模型可能存在偽回歸,在面板單位根存在的情況下,也可能存在面板協整。面板協整檢驗可分為兩種情況:原假設為不存在協整關系的檢驗以及原假設為存在協整關系的檢驗。同樣為了結果的穩健性,本文采用Kao檢驗和Pedroni檢驗。

二、用四象限模型原理分析

利率變動對房地產市場的影響主要在以下方面:房地產市場需求方、供給方、房價。房地產市場需求方主要來自兩個方面:一是為了改善生活條件的自住購房,即涉及所謂的剛性需求;二是購買房產進行投資以實現財富的保值增值,即投機需求。下面就利率變動對3方面的影響應用四象限模型原理進行分析。

利率變動對房地產供給的影響:長期利率下調使得風險降低,稅收優惠增加,資本化率降低,所以四象限模型中第二象限的曲線逆時針轉動,從而租金下降,房價、房屋存量、新建量上升,長期貸款利率上調則情況相反。短期利率上升,使得建設融資困難,政府規劃限制變嚴格,導致建設成本上升,所以四象限模型中第三象限的曲線向左移動,房價、租金上升,房屋存量、新建量下降,短期貸款利率下降則情況相反。

利率變動對房地產需求的影響:無論是長期還是短期利率上調,對于自住購房者,他們購房的主要目的是為了改善居住條件的需求,利率上升之后,這類購房者的還貸數額肯定會有所增加,從而對房地產的需求減少,所以四象限模型中第一象限的曲線向左移動,租金、房價、房屋存量、新建量減少,利率下調則情況相反。對購買房產進行投資以實現財富的保值增值的購房者而言,利率上升后,其融資成本提高,使買房進行投資者對房地產價格的預期發生變化,房價的漲幅必須提高才能確保其收回投資本金,這樣投資者就會改變其對房價走勢的預期,改變其資金的投資方向。從而資本化率I的下降,如果住宅的市場租金R不變,因為I=R/P,就會使房價P上升,房價P的上升又會引起住宅市場開發量Q的增加,并最終導致供給量S的增加和租金水平R的下降,從而達到新的平衡。在四象限模型里表現為第二現象的射線逆時針旋轉,利率下調則情況相反。

利率變動對房價的影響:房地產價格是房地產市場運行情況的集中表現,用于房地產開發的主要資金多數來源于銀行貸款,利率的高低直接影響房地產開發的成本及其利潤。而利率的變動作為外部因素,勢必對資金投入巨大的房地產投資的影響很大,因此,利率的變動可以對房地產價格起到一定的調節作用。房價在短期內受加息影響較小,但未來房價增長將趨于平緩。雖然利率調整并不能直接決定房價,但卻可以通過控制房地產的需求和供給從而影響房價。上調利率對于購房者來說意味著購房支出的增加, 這實際上是央行在削減對貸款購房者的支持力度,降低其購買力,而購買力的降低必然會減少對房地產需求,這種對需求的抑制作用將最終決定供給,從而控制過高的房價,產生積極的降溫作用,使房價回歸理性。四象限模型中第一象限需求曲線往內移,那么在假定存量不變的情況下,租金下降,則P下降、新建量減少、存量減少,利率下調則情況相反。以上的討論是根據利率變動對需求的影響大于供給的影響,但事實上利率變動對房價的影響是很復雜的,未必如上面所述,要看需求和供給的博弈。

三、實證分析

(一)變量選取及模型構造

本文所用數據來源于中國統計年鑒、中國城市統計年鑒以及各城市門戶網站,通過采集、運用1998-2007年全國30個省市(北京、天津、河北等)的相關數據,建立基于Panel Data的計量經濟學模型。根據利率變動對房地產影響的分析和已有的研究結構,為了消除數據的異方差性,對解釋變量和被解釋變量取自然對數,Panel Data模型的具體形式設定為:

Lninvest=α0+α1Lnprice+α2Lncost+α3Lnrate+ε1①

Lnarea=β0+β1LnGDP+β2Lnprice+β3Lnrenkou+β4Lnincome+β5Lnrate+ε2②

Lnprice=γ0+γ1Lninvest+γ2Lnincome+γ3Lncost+γ4Lnrate+ε3③

其中invest指年度完成對房地產的投資額;price指商品房的價格;cost指商品房單位面積的造價;rate指年度基準貸款利率;GDP指人均國內生產總值;renkou指年度人口總數;income指年人均可支配收入。面板數據模型分為混合回歸模型、變截距模型、變系數模型,此處我們不考慮變系數模型。用Hausman檢驗和F檢驗來判斷以上3個式子的模型類型,且本文全部用Eviews6.0版本進行檢驗。通過檢驗三個式子均適合采用個體固定效應模型,得出模型①、②、③的具體表達式(見表1)。

(二)檢驗分析

從面板數據單位根檢驗結果,可以看出,無論是針對同質面板假設的LLC 檢驗,還是針對異質面板假設的其他3種檢驗,都得出了變量在一階差分情況下為平穩數據的結論,因而我們認定各變量均為一階單位根過程, 回歸結果需依賴協整檢驗。面板數據協整檢驗結果可以發現3個模型均拒絕無協整的原假設,均存在協整關系,即長期的均衡關系。

(三)30個省市分類分析

我國的區域發展非常不平衡,所以利率變動對房地產市場的影響會理論上會有差別的,下面把30個省市分為東部、中部、西部三大類地區再進行實證分析。劃分東、中、部。對三大類地區分別對式①、②、③建立混合估計模型(見表2)。

四、結論和政策建議

本文的檢驗結果與前面用四象限模型討論的結果并不完全相一致的,利率變動與房價在理論上成負相關的關系,利率變化能夠影響房地產的價格。根據模型③可以看出利率與房價呈正相關關系,說明我國的房地產市場具有特殊性,上調利率對抑制需求、平穩房產價格的作用并不是很明顯,利率變動對房地產價格影響不明顯的因素是多方面的。但近年來央行連續上調利率的幅度在短期內對住房消費者的心理預警作用仍很大。雖然央行每次上調利率的幅度都不大,但是央行采取這種頻繁的利率上調,表明利率再度上調的幾率非常大,從而讓消費者產生對后期成本明顯增加的預期。這樣,在某種程度上是會抑制一部分普通消費者的房產需求,市場將出現短暫的觀望態勢,這一現象在很多大城市顯現。

單純的利率調控是一種需求與供給并重的措施,最終的效果受多種因素的制約。因此,對房地產價格調控要因地制宜,除了運用貨幣政策以外,還必須有政府相關政策相配合,如信貸政策、住房制度、土地政策、住房保障等。同時,除了利率政策以外,國家還需針對房地產市場需求不足實施一系列政策鼓勵和促進商品房的消費,建立住房公積金制度為基礎的新住房政策;完善“兩房”制度,形成我國新的住房保障體系;引導消費者樹立合理的住房消費觀念;進一步加快了停止住房實物分配、逐步實行住房分配貨幣化的步伐。

參考文獻:

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4、丹尼斯·帕蒂斯奎爾,威廉·惠頓.城市經濟學與房地產市場[M].經濟科學出版社,2002.

5、易丹輝.數據分析與Eviews應用[M].中國統計出版社,2002.

(作者單位:云南財經大學城市管理與資源環境學院。其中,張洪為教授)