預期與房價波動關系淺析

(中南財經政法大學金融學院 湖北 武漢 430073)

一、引言

自住房市場化改革以來，我國各大中城市的房價出現快速上漲和急劇增長的現象。房價的不合理增長影響了社會的穩(wěn)定和經濟的可持續(xù)發(fā)展。以2016年12月份數據為例，70個大中城市新建商品住宅銷售價格月同比上漲的城市占比約為93%，下降占比為7%；月環(huán)比上漲的城市個數為占比為65.71%，持平的為4個，下降的僅為28.57%。因此，人們普遍擔心長時間大范圍的房價上漲，會使得房地產市場的泡沫破滅，對我國經濟的穩(wěn)定發(fā)展帶來巨大的沖擊。

二、文獻綜述

歷史上各國的經驗都表明，房價的巨大波動會對房地產市場以及整個國民經濟都會產生巨大的影響。目前界內共識是房價長期內是由經濟基本面因素決定，但短期內并不能被經濟基本面完全解釋。在短期內，預期在房價的變化中發(fā)揮著十分重要的作用。

很多學者對此展開了較為細致的研究，普遍認為預期在房價波動過程中有著重要的作用。況偉大(2010)基于住房存量調整模型，對35個大中城市實證分析結果表明：預期和投機對中國城市房價波動都具有較強的解釋力。鄭思齊和王寅嘯(2007)通過對成都市的調研數據實證分析發(fā)現，如果居民預期未來一年內房價會繼續(xù)上漲，則其住房需求會提升9.6%，居民與房價上漲會擴大住房的需求效應。任超群等(2013)基于住房使用成本模型，通過對北京八個城區(qū)面板數據實證研究發(fā)現房價的變化大部分是由房價預期引起的。孫偉增和鄭思齊(2016)認為居民對短期房價變動的預期會顯著影響購房需求，而長期房價的變動預期則對購房需求的影響不顯著。

本文從適應性預期和住房市場均衡的角度，構建了均衡預期的價格模型。并對中國35個大中城市進行實證分析，來說明房價波動情況。

三、理論模型和研究方法

本文將上一期的房價作為預期因素的自變量引入方程，用來測度對房價變化的影響。本文假設房地產價格由經濟基本面影響所形成的基準價格P*，另一部分是由預期因素所形成的價格B。它的組成為：

根據適應性預期理論，人們會根據過去的經驗來對未來價格的預期修正，該模型的表述形式為：

(1)

本文將上一期的房價作為預期因素的自變量加入方程。由此可得因預期因素所形成的那部分房價：

(2)

其中，λ1是擴張系數，λ2是抵消系數，λ1和λ2一般介于0-1之間。

由于本文研究的面板數據時間序列較長，需要考慮異方差問題，故對各個變量進行對數變換之后再一階差分，可有效的解決異方差問題。構建計量模型入下：

四、實證檢驗

由于模型在回歸的時候并沒有 lnP*的數據，因此本文直接對方程進行回歸，得到相關系數后，再帶入方程中估計出P*的值，因此便可順利求出，最后再將這組數據帶入方程(3)進行回歸，就會得到一組新的系數值，重復多次直到系數估計值收斂于某個固定的值。系統(tǒng)GMM的估計結果如表所示：

面板數據GMM第5次估計結果

回歸系數經過五次的迭代回歸逐漸收斂，說明回歸過程穩(wěn)健性好。結果如表所示，在顯著性水平α為0.05的情況下，模型整體顯著度高。

根據實證結果可知：

上一期房價增長對于本期房價增長有一定的促進作用，居民的看漲預期使得本期房價出現上漲，影響約為0.23242，即上期房價增長一個百分點，當期房價上漲為0.23個百分點。

人口對于房價上漲具有重大的影響，人口每增加一個百分點，對于房價上漲的貢獻率達到了0.54065。由于本文所選的樣本城市是30個大中城市，在2006-2015年間，隨著人口地流動，這三十個大中城市吸引了大量的人口聚集，人口集聚使得住房需求增加，而住房供給不足是造成了房價不斷上漲的重要原因。

五、結論與建議

本文主要結論如下：(1)預期對于各大城市房價的波動具有較強的解釋力。(2)預期對于房價的波動有較大的影響，在本文構建的模型中，經濟基本面解釋了很大部分的房價波動情況。

本文給出的建議為：(1)政府應該采取有效的措施對房價增長的預期進行調整，同時也要對投機者進行打擊，政府應高度重視預期對于房價的影響，穩(wěn)定人們對于房價的預期。(2)政府應該增加土地和住房的供給，大力培育和完善住房的租賃市場，滿足人們切實的住房需求。