我國房地產銷售價格成因分析

方延鈞

本文基于2000-2016年我國房地產業及宏觀經濟基本面月度數據，從房地產供給和需求層面對房價的影響因素進行了分析。通過帶滯后算子的多元回歸模型對房地產銷售價格進行刻畫，結果表明，房地產銷售價格增速受過去3期水平的影響，房地產價格增速變動1個百分點，將導致未來1期房地產銷售價格增速同向變動836個百分點，導致未來2期和3期的房地產銷售價格增速分別反向變動0.08和0.02個百分點；此外，房地產銷售價格受房地產投資、新開工面積、竣工面積、發電量、水泥產量等指標的共同影響，不同變量的時滯期數與影響程度有所差異。

房地產銷售價格 宏觀經濟 滯后算子

引言

自1998年我國實行住房制度改革以來，房地產業得到迅速發展，已成為國民經濟的支柱產業。一方面，若放任房地產市場發展，會不斷推高房價，并且有加大金融體系風險的可能性，使之成為我國經濟長期穩步增長的隱患；另一方面，房地產業經過近30年的蓬勃發展，已成為拉動經濟增長、促進就業、增加財政收入的重要組成部分。因此，如何保證房地產市場的平穩發展，對當前政策制定具有重要意義，同時也是學術研究急需解決的難題。

圖1對2000-2016年我國居民消費價格指數（數據來自于國家統計局，上年同期-100）和房地產銷售價格指數（由房地產銷售額與銷售面積相除得到，上年同期-100）進行了比較，從中可以發現：2000-2016年我國居民消費價格指數的增長率在一3%一4%之間浮動，雖有少數月份超過此區間，造成了一定程度的通脹，但總體來說波動較平穩。然而，房地產銷售價格指數在這十多年間呈現出很大的波動。2005年11月房地產銷售價格指數增長率達到最高的34.76%，2008年9月最低，為-14.46%。

房地產價格波動影響因素分析

（1）供給層面

1.房地產投資完成額

2000-2016年，我國的房地產投資完成額從4902億元上升到102581億元，增長了約20倍（數據來自于國家統計局）。2016年房地產投資完成額占GDP的比重為13.79%，占固定資產投資的比重為17.20%。與GDP增速相比，房地產投資的波動頻率高，幅度大。2015年，房地產投資額增長率跌至最低點，只有1.0%。2016年，在去庫存的大趨勢下，調控政策不斷放松，房地產市場的剛性需求和改善性需求增加，房地產投資增長率止跌回升。

2.房地產新開工面積和竣工面積

新開工面積和竣工面積作為房地產施工建設的重要指標，可以看作房地產供給的有力保障。2009年，在“四萬億”刺激計劃的影響下，房地產新開工面積增速高漲，商品房市場也迎來一股強勁勢頭。2011年之后，受樓市調控政策頻繁出臺的影響，房地產新開工面積和竣工面積增長率整體平穩，個別月份波動大，未出現大幅波動。

3.鋼材、水泥產量

房地產業雖是第三產業，但其與建筑業的關系十分密切，建筑材料的供給也在一定程度上影響著房地產價格波動，本文將其作為自變量納入模型。

（2）需求層面

1.人均可支配收入

根據世界銀行的標準，資本主義國家理想的房價收入比為1.8-5.5，對于我國，房價收入比在3-6之間比較合理，比值越大，說明居民家庭對住房的支付能力越低。根據國家統計局提供的數據，2000年我國城鎮居民人均可支配收入為6280元，2016年為33616元，增長不到5倍，而房價的增長遠高于收入的增長速度。因此，僅依靠收入不足以實現購房需求，需要信貸的支持才能成為有效需求。

2.個人購房貸款

自1998年住房制度改革以來，銀行貸款開始成為個人和企業購買商品房的重要資金來源。2004年個人購房貸款余額為16000億元，2016年為191400億元，個人購房貸款余額占GDP的比重也從10.0%上升到25.7%。2008年，在金融危機的影響下，個人購房貸款余額占GDP的比重出現了明顯下降，隨后在寬松的貨幣和財政政策的刺激下，該比重在2009年又迅速回升。為抑制房地產市場過快發展，2011到2013年，我國政府陸續出臺了緊縮性的調控政策，個人購房貸款余額占GDP比重的增速明顯趨緩。2015年起，受房地產調控政策放松的影響，房地產市場回暖，個人購房貸款余額出現大幅度增長。

房地產價格波動的實證分析

（1）變量選取與數據處理

通過CMEI、國家統計局、中國人民銀行等渠道，獲得了2000年1月到2016年4月上述變量的時間序列數據，共204個樣本點。對所有變量均作X12季節調整，并進行平穩性檢驗，ADF檢驗結果如表3-2所示。在5%的顯著性水平下，不存在單位根，可使用最小二乘法進行參數估計。

（2）模型選擇

經前文分析可知，由于房地產行業的特殊性，影響房地產銷售價格的因素很多，且受變量時滯效應的影響。在綜合考慮各因素的前提下，構建如下模型：

PRICEt_t=α+ β（L）PRICE_t-1+γ（L）X_t+μ_t（1）

其中，PRICE_t為當期房地產銷售價格增長率。在本文中，用房地產銷售額與銷售面積相除，得到房地產銷售價格。α為常數項，PRICE_t-1為上期房地產銷售價格增長率，X_t為所有解釋變量的向量形式，μ_t為隨機干擾項。β（L）和γ（L）為變量的滯后算子多項式。式（3-2）為β（L）的表達式，γ（L）與之形式相同。

（3）模型計算結果

經最小二乘回歸后的模型結果，見表達式（3—3）：

通過模型計算結果可以發現，房地產銷售價格增速受房地產投資、新開工面積、竣工面積、發電量、水泥產量等指標的共同影響，影響程度與影響的時間點不同，并同時受房地產價格過去3期水平的影響，表現出不同程度的滯后效應。

結論

本文通過對商品房銷售價格影響因素分析以及計量模型的實證分析，得出以下結論：一是商品房銷售價格增速受過去3期水平的影響，商品房價格增速變動1個百分點，將導致未來1期商品房銷售價格增速同向變動0.36個百分點，導致未來2期和3期的商品房銷售價格增速分別反向變動0.08和0.02個百分點；二是國房景氣指數同比增速上升1個百分點，將引起同期的商品房銷售價格增速上升0.25個百分點；發電量同比增速上升1個百分點，同期的商品房銷售價格增速變動0.05個百分點；三是房地產投資完成額同比增速變動1個百分點，將導致未來3期的商品房銷售價格增速變動0.17個百分點。