預期、經濟基本面與房價漲跌

何春枝 吳 銳

(重慶大學 重慶 400044)

一、引言

近年來，我國房地產市場價格的大幅變動對人民生活乃至社會發展都產生了不小的影響。部分地區房價迅速增長，有些城市的房價卻出現了下跌。筆者將嘗試找出其中原由。

國內外學術界對于房價的影響因素已經有了相當豐富的研究。不少研究認為房價的變動主要受經濟基本面的影響。Glindro等(2008)基于9個亞太國家、地區的數據,也得出房價長期調整的原因不是預期而是經濟基本面。況偉大(2010)對我國1996-2007年的數據研究顯示，經濟基本面對房價影響比預期和投機的影響大。

也有文獻認為房價并非由經濟基本面所主導。孔煜(2009)基于分區域的省級面板數據發現，金融的過度支持導致房價偏離了經濟基本面。余華義(2010)對中國35個城市面板數據的實證研究，得出房地產政策會使房價偏離經濟基本面。

然而我國房地產市場歷經巨變，目前還沒有研究使用城市競爭力指代經濟因子來分析房價的變動，相關研究也很少從城市競爭力入手。

二、模型設計

(一)模型設計

因此本文運用靜態短面板數據模型來分析城市競爭力與預期對房價的影響。基于上述非均衡理論，依據住房存量-流量模型，建立模型如下：

LnP=ρ0+ρ1E+ρ2C+ρ3LnL+ρ4LnW+ρ5LnAe+ρ6LnAr+ε

ρ0為常數項，ε為隨機干擾項。

(二)變量選擇

本文選取商品房平均銷售價格作為房地產價格P的代理變量；以《中國城市競爭力報告》中公布的綜合經濟競爭力指數來表示宏觀國民經濟水平，該指數中包含了經濟綜合增量及效率，更適合用來反映城市的綜合經濟水平。

理性預期難以測度，因此本文將分析適應性預期對房價的影響，并以學術界通常采用的房價增長率來表示。

本文的控制變量中，以商品房竣工面積表示土地供給，信貸規模則以各城市房地產開發資金中的國內貸款為指標，人均工資為在崗職工平均工資。

三、實證分析

(一)數據

考慮到綜合經濟競爭力指數這一指標從2012年開始公布，與2012年之前的綜合競爭力指數統計口徑不同，故本文選取2012—2016年我國35個大中城市的面板數據為樣本。其中房價、商品房竣工面積、工資數據來源于國家數據，城市競爭力來自《中國城市競爭力報告》，房地產開發資金來源數據來自《中國房地產統計年鑒》，預期=(本期房價-上期房價)/上期房價。本文使用的數據處理軟件是Stata15.0。

(二)實證結果

由于樣本數據是截面數遠大于時期數的短面板數據，故我們不考慮單位根對模型的影響。固定效應檢驗結果表明擾動項的方差主要來自個體效應的變動，結合LSDV檢驗，也表明存在個體效應。Hausman 檢驗結果顯示在1%的水平上拒絕原假設。綜上檢驗得出，本文應使用固定效應模型，回歸結果如表1所示。

表1 估計結果

注：括號內為t統計量，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。

由表1可知，所有模型的模型擬合度較好。模型1和模型2表明城市競爭力和預期都對房價的波動起著正向作用。模型3和模型4中引入時間趨勢，結果顯示時間趨勢并不顯著，模型5、6也表明本文估計結果并不受時間趨勢影響。模型5表示，在引入控制變量后，城市競爭力的作用減弱。而工資對房價的影響并不顯著。模型6顯示，在引入預期及其他控制變量后時，模型擬合優度提高，預期和信貸規模最為顯著，其次是土地供應，最后是經濟基本面，這表明近年來我國房價變動并不是由經濟基本面主導的，預期的作用要大于經濟基本面，該結論與況偉大得出的相反，對此我們認為：近年來我國房價增速遠高于經濟增速，看漲預期會推動房價進一步增長。投機性預期正是我國部分地區房價特殊走勢的主要原因。

四、結論與政策建議

根據以上理論以及實證分析，我們得出如下結論及建議：1.預期可以很好的解釋房價波動，且預期對房價的影響大于經濟基本面。政府應當重視預期的影響，大力限制房地產投機行為。2.土地供給與房價變動方向相反，是控制房價的重要因素。政府可在一定程度上增大土地供應或實施優惠的土地政策來調控房價。3.無論在統計上還是經濟意義上，信貸規模都是影響房價的顯著因素，政府應當制定相關政策，謹防信貸規模過高而引發房地產金融泡沫。