基于区域差异的中国房地产价格变动影响因素研究

基于区域差异的中国房地产价格变动影响因素研究

研宄生: 范莉爾 摘要

近年来,随着中国经济高速增长,城市化进程逐渐加快,中国房地产价格在经历大幅上涨的 同时,还出现明显的区域不平衡现象。为此,本文将从区域差异的视角,研究我国房地产价格变 动主要影响因素,以及这些因素对我国不同区域房地产价格影响的异同之处。为我国房地产市场实现区域协调发展,和国家宏观调控政策的制定,提供理论依据和参考建议。

第一,本文运用泰尔指数的测度方法,证实了我国房地产价格具有明显的区域差异性,并且 区域间差异还有逐渐增大的趋势。总体差异主要来自东、中、西三大地区的区域间差异,而区域内差异主要由东部和西部地区内部省际差异所引起,中部地区内部省际差异相对较小。 第二,本文在投资者适应性预期等假设的基础上,基于房地产市场局部均衡,建立了考虑国 际资本流入的房地产短期价格变动理论模型。在该理论模型基础上,使用2004年1至2014年3季度中国大陆31个省级行政区(含自治区、直辖市)的季度面板数据,运用面板协整、面板误差修正模型等计量方法,分别对我国全国及东、中、西部地区房地产短期价格变动影响因素进行了实证研宄和比较分析:发现不论对全国水平还是东、中、西部各地区而言,购房者对房地产价格的预期都是目前我国房地产短期价格变动最重要的影响因素;城市家庭人均可支配收入对短期价格变动具有正向影响,但除对中部地区外,对其他地区影响均较小;信贷规模只对东部房地产短期价格变动有较大影响;而贷款利率对全国和三大区域影响均不显著;当短期内房价偏离长期均衡价格时,全国及各地区均存在负向的修正机制,能以较快的速度回归均衡水平。构建出包括房地产市场长期需求函数、长期供给函数、国际资本流入函数的长期均衡模型,对上述模型均衡条件进行推导;并在上述理论模型基础上,进行实证分析。考虑到因变量的滞后项可能导致变量自相关问题。因此,为解决自相关与数据平稳性等问题,本文运用动态面板广义GMM估计方法,分别对全国及东、中、西部地区房地产长期价格变动影响因素进行了实证研究和比较分析:得到人口、购房者对未来房价的预期以及房地产开发贷款是房地产长期价格变动的主要影响因素。另外,各地区房地产价格最重要的影响因素也各不相同。东部地区,购房者对未来房价的预期对房地产价格变动产生非常大的影响。而在西部地区,房地产开发贷款对房地产价格变动影响最为显著。最后,本文使用2005-2012年中国大陆31个省(含直辖市、自治区)年度面板数据,在面板数据向量自回归(Panel Data Vector Autoregression, PVAR)模型框架下,从政策及外部冲击的角度,通过脉冲响应函数和方差分解对货币政策、财政政策、金融自由化程度、土地政策及城市化率等因素进行分析。研宄发现:目前中国货币供给对下期的房地产价格有较大影响,而金融自由化程度对房地产价格影响较小。地方政府对土地财政的依赖程度和城市化率,对两期后的房地产价格有较大影响。此外,随着预测期的延长,房地产价格预测方差中由非价格变量扰动所引起的部分逐渐增加,而由价格自身扰动引起的部分逐步下降。在第18期左右,方差分解结果趋于稳定,由房地产价格自身扰动引起的预测方差占全部预测方差的89.73%,仍旧占据主导地位。而其他扰动因素预测方差总计约占全部预测方差的10.27%,其比例由大到小依次为:货币供给量4.54%;城市化率2.42%;地方政府对土地财政的依赖程度1.34%;房地产税收1.15%;金融自由化程度扰动0.81%。关键词:房地产价格,影响因素,区域差异,短期价格变动,长期价格变动,局部均衡模型 第一章绪论 1.1选题依据

1.1.1研究背景与意义

随着中国经济高速增长,城镇化水平稳步提高,中国房地产价格自2000年以来迅速上涨,尤其是北上广深等大城市商品住宅价格快速飘升。过快上涨的房价不仅反映出我国广大居民改善

住房条件的迫切要求,还有一些更为重要的问题值得我们探究:我国房地产价格形成机制是什么?影响房地产价格的主要因素有哪些?房价飞涨会给中国宏观经济带来哪些危害?近些年来,一些国家和地区房地产市场相继出现“资产泡沫”,房价的剧烈变动也已经引起严重的经济衰退1。据《金融时报》2013年报道,有国际知名研宄机构指出:亚洲房地产业已经位列全球五大“潜在资产泡沫”产业之一;其资产价格己远远超过基本面可支持的合理价值,可能会迅速面临调整2。一方面,从宏观层面看,宏观经济影响着房地产市场的外部发展环境。同时,由于房地产业涉及到建筑、化工、运输、金融、服务等多个产业和部门,是国家和地区经济的重要组成部分,反过来对宏观经济产生重要影响。另一方面,房地产价格变动还会通过改变家庭及企业的财富变化,进而通过消费和投资渠道影响宏观经济状况。因此,房地产业的运行与发展关系到整个国民经济的健康和稳定。近些年不论是理论还是实践经验均告诉我们,如果房地产发展脱离了宏观经济基本面,则很可能催生“资产泡沫”,从而严重阻碍和损害宏观经济整体发展。 第一章绪论

如图1-1所示,我国房屋销售价格指数自2000年开始呈现出明显的上升趋势。尤其是2001-04 短短三年时间出现快速上升;虽然在08年全球金融危机期间略有回落,但2010年又立即反弹, 到新高。而“土地交易价格指数”变动在整体上也出现上升趋势。值得注意的是相较其他指数“土地交易价格指数”,在2006年至2009年期间出现暴涨和暴跌现象(007年指数值为2122, 2009年跌至107)。相对而言,近10年来我国“房屋销售价格指数”及“土地交易价格指数”均明显高于“居民消费价格指数”和“商品零售价格指数,且前两者无论是在上涨幅度还是变动幅度方面也远远大于后两者,预示着我国房地产增长水平己经明显高于物价增长水平。 1-2我国部分地区商品房销售价格数据来源:Wind数据库(其中商品房价格为季度平均数据,时间跨度为2002年第2季度至2014年第3季度)图1-2表示我国部分地区商品房平均销售价格的变动情况。可以看到,不论是北京和上海这样的东部发达地区,还是中部地区的河南,以及欠发达的云南,商品房价格均呈现上升趋势。值得注意的是,北京和上海地区房价从02年初的约4000元/平米,一路迅速攀升,并在08年出现较大变动和调整后,继续上涨到14年的16000元/平米左右,涨幅超过4倍多。而河南及云南地区房价变动较小,涨幅也非常缓慢。可以看出,我国不同地区房产价格及发展水平,不仅从房价绝对量还是从变动幅度来看,都存在着巨大的差异。综上所述,改革幵放以来,我国房地产业得到迅速发展,与宏观经济联系日益紧密。不同地区房价水平和房地产发展状况却呈现出非常巨大的差异。因此,结合中国房地产发展区域差异性现状;分别对我国房地产价格短期和长期变动,及宏观政策性因素进行理论和实证研宄则显得尤为关键。

二、房价对宏观经济影响传导机制研究

房地产在满足人们住宅需求的同时,还体现出资产的属性,房价变化通过改变消费者和投资者资产配置而最终影响着市场均衡水平。很多学者也就此展开研究。例如Gan[i2l通过运用日本宏观经济数据,发现房产抵押物价值损失会导致投资活动显著减少,并迫使企业更多地依靠内部资金用于投资。Skimier[i3】[i4I,Case[i5],Campbell和0(^0[16】等学者认为住房对于居民来讲不只是消费品,房产价格的剧烈变动将意味着财富的显著变动,从而通过影响家庭财富状况而导致宏观经济整体水平变动。Fisher[i7】(1997)则通过假设家庭和企业资本品生产之间的互补性,从而解释了住宅和非住宅投资的联动效应(Co-movementEffect)。在另一篇文章中,Fisher^i8]还指出劳动时间与家庭房产资本的数量和质量正相关■>基于这一前提,经纪人自然会投资于商业和房产资本,因此分别产生更高水平的商业资本和有效劳动时间,从而影响总经济产出。此外,通过将房地产纳入企业和居民投资、消费决策环节,很多学者在内生增长框架下对房地产与宏观经济的影响进行了研究。例如Ortalo-Magne和Rady 运用动态一般均衡的世代交叠模型,以跨生命周期的抵押品约束为条件,具体来讲即年轻一代不拥有住房,而

房价的增长将导致他们更难购买。反之,年老一代拥有住房,且在不改变住房需求和供给的情况下,他们通过

3中国农业大学博士学位论文 第一章绪论

房价上涨而获得资本收益。在此基础上,Ortalo-Magne和113(17119,2<>1将上述模型进行扩展,从而对房产价格,房屋交易,人口结构变化,收入分配变化,总体经济活动等因素间的互动关系进行解释。Einarsson和lvIarquisl2l]则发现对房产价格的正向冲击将导致市场商品和家庭生产中人力资本积累时间的重新分配。很多学者也对中国房地产市场与宏观经济影响进行了研宄。马亚明和刘翠[2 2】通过建立S-Philips模型,发现在货币政策目标制定过程中,房地产价格波动对宏观经济的影响不可忽视。陈斌幵和杨汝研宄土地供给、住房价格和居民储蓄之间的影响关系,并通过实证研宄发现房价上升1%,城镇居民储蓄率将上升0.067%。原鹏飞和冯蕾124]通过建立DCGE模型,对房价上涨的经济增长效应、收入分配效应和贫富分化效应进行了模拟。结果表明,房价上涨虽然有助于显著提高经济增长率,尤其是带动建筑业、重工业等行业快速增长,但却会挤占农业、轻工业和公共服务业的发展空间;此外,房价上涨加剧城镇居民家庭收入分化。

三、房地产周期、房价波动与“泡沫”

房地产市场呈现出明显的周期性波动。Wheaton[25】研究发现美国写字楼空置和办公服务业发展的周期约为10年。Ball等使用卡尔曼滤波技术和跨国数据,发现住宅和非住宅房地产市场周期为20-30年。Davis和Heathcote⑴发现美国住宅投资会导致经济(或GDP)周期的出现,而并非住宅投资滞后于周期。梁桂开宄了 1986年以来,在通胀环境下中国总体经济周期与不动产经济周期具有高度的单方向正相关性。弾建华等构建了中国房地产和宏观经济的理论模型,并在此基础上运用季度数据进行实证检验,发现房产市场货币化及其信贷需求的快速增长产生大量的货币需求,这是导致房地产市场周期与货币周期同步性的根本原因。赵君丽发现对于中国而言,人口结构变化与房地产周期具有很高相关性。一方面,金融危机以来,国际房地产价格波动剧烈;另一方面,近些年来中国房地产价格增长迅速。因此,许多学者就房价波动与房地产市场“泡沫”展开研究。Davis和Heathcote⑴研宄发现,美国住宅投资的标准差是非住宅投资的两倍以上。Ortalo-Magne和Radyli9]发现,对美国和英国而言,房产交易量,总房价,GDP这三个变量相关,其中交易量波动性大于房价,而房价波动性又高于GDP。而其他许多学者如Stockman and Tesar[3i] (1995)以及Lane[32】则认为现有的研究并没有为房价的波动机制提供足够的解释。Santos和Woodfordl33], Montrucchio和Privileggi等学者通过理论建模发现基于理性的代理人离散时间模型来讲,房地产泡沫的存在条件是非常脆弱的。Driffill和SoIa[35I通过实证研宄方法发现,现实中所谓的房价“泡沫”与“转换过程”(bubbles and switching processes)很难区分。Chen【36l使用台湾房地产数据,发现理性泡沫模型无法解释股票价格和房产价格的联动现象。叶卫平和王雪峰基于Ramsey模型,运用资本边际收益率法测试了2000-2004年中国房地产的泡沫度,并认为期间我国房地产经历了从负泡沫、无泡沫到正泡沫演变,同时房地产泡沫加重了中国金融运行不安全状况陈永霞和高山I39】也认为2008年中国已出现房地产泡沫现象。其 4中国农业大学博士学位论文 第一章绪论

他一些学者则认为中国房地产并未出现明显泡沫现象。如Feng和使用资产定价模型研究认为从全国范围来看,中国房地产市场并不存在泡沫。丰雷等也认为中国地产泡沫现象并非是全国性的。

四、房地产价格影响因素研究

由上文可知,学术界已经对房地产与宏观经济相关性,影响机制,波动于周期等方面进行了大

量研究。那么,宄竟哪些因素对房价产生影响?它们又是如何影响房价呢?近些年来,很多学者分别从收入、人口、未来预期;建筑成本、土地价格;汇率,国际资本,信贷因素;以及土地幵发,房产税等方面对房地产价格影响进行了研究。

1.收入,人口,预期等需求因素研究Hillebrand和1<:丨101(:11〗[42]通过建立世代交叠模型来研究房产价格变化的动态机制。他们认为年轻人的收入对房价有很大影响,当收入增加时房价则随之上涨。Jud和Win]de:r【43]研究发现房屋实际价格变化受人口,实际收入等因素的强烈影响。况伟大等通过研宄OECD国家,发现房价主要由收入和人口决定,而并非主要由成本决定,降低住房建造成本并不能降低房价。Chen等[45]研宄了丨995-2005年中国房地产市场改革期间,人口及城镇化对房价的影响,并认为流动人口对中国内陆地区房价具有重要影响;而由于户口限制,流动人口对沿海地区房价影响很小。林嘉亮[46]分别探讨了人口数量、人口迁移流动、人口地区分布和家庭结构等因素对中国房地产价格的影响。方圆[47]也对中国人口结构与房产价格波动进行了研究,发现劳动适龄人口占比每增加1%,房屋销售价格指数变动增加36.347%。此外,还有很多学者认为适应性预期是中国房价的主要影响因素,如Wen和Goodman[48]发

现对中国房地产市场而言,房价一阶滞后项即房价预期对房价具有最重要的影响。其他学者如林江[49],Wu[5。I,雷根强和钱日帆等也发现预期对房价的重要影响。 2.建筑成本、土地价格等供给因素研究除了房地产需求因素对房产价格的影响分析外,还有学者从建筑成本,土地价格等房地产供给因素的影响进行研究。例如Adam和Fijss[5]研究了 15个国家房地产价格影响因素,并估计发现建筑成本每上升1%则会引起房地产供给减少,并最终导致租金和房价上涨0.6%。Wul5<^]等通过建立房地产市场的局部均衡模型,研宄了中国地方土地价格与房地产价格之间的影响机制。然后使用35个主要城市面板数据进行了实证检验,发现实际土地出让价格,建造成本等因素均对中国房价具有影响。陈斌开和杨汝仿【23]发现对于中国房产市场而言,土地供给越少,住房价格水平越高。Wen和Goodmanl48l使用21个中国省份面板数据,运用两阶段最小二乘法对中国房产价格与土地价格之间的关系进行了研宄。他们发现,房价和地价具有内在的相互影响,即地价在影响房价的同时,房价也对地价具有重要影响。另外一些学者则认为供给因素并不是房价主要影响因素。例如(:11611等[45】研究认为由于中国房地产供给主要由地方政府和开发生决定,而非市场需求决定,因此供给并不影响房价。雷根强和钱日帆等学者认为发现土地出让金等因素对房价影响并不显 5中国农业大学博士学位论文 第一章绪论著。

3.汇率,国际资本,信贷影响研究基于中国2005年至2014年月度房地产(房地产销售价格采用房地产销售额与房地产销售面积的比值来表示)和汇率月度数据,曹化楠丨使用VAR模型对研究了汇率对房地产价格影响,并发现汇率的变动通过国际资本途径影响房地产最为显著,货币供应量次之,工业经济增长效果最弱。其他学者如宋哈丨531也研究了人民币汇率变化对房地产市场的影响,发现人民币汇率预期因素通过影响国际资本流入而对房地产价格起重要作用。张永亮和刘再起丨研宄认为国际“热钱”(即国际资本流入)不仅助长了中国房地产市场的泡沫,加剧了房地产市场的不合理的供给结构,而且增加了房地产金融体系的潜在风险。Guo和Huangt55l使用月度时间序列数据,并借助VAR方法研究了“热钱”对中国房地产和股票市场的影响。他们认为从短期来讲,“热钱”推动了房价上涨,并加速了房产和股票资产的短期价格波动。Andre K. Anundsen和Eilev S. janseni56】运用结构向量均衡修正模型(SVECM)研究了挪威房产价格与贷款之间的影响关系,他们发现房价上涨会导致贷款扩张,而贷款增长也会促进房价进一步上涨。此外,他们还认为贷款利率,收入预期等因素都会对房价产生显著影响。Adam和Fassl5]研究了 15个国家房地产价格影响因素,估计发现长期利率每上涨1%,则降低房产投资需求,从而导致房价下跌0.3%。林江等149]以深圳为例研宄了住房市场的金

融加速器效应,他们发现房价与国内贷款增速显著相关。Zhang等通过使用“外源输入非线性自回归移动平均(Nonlinear AutoRegressive Moving Average with Exogenous)“方法对中国房产价格影响因素进行了探讨。发现抵押贷款利率,生产者价格,广义货币供给和实际汇率对房价有影响作用,而收入影响不显著。其他学者如Jud和Winkler【43】也认为房价变化受建设成本和利率等因素的强烈影响。

4. 土地开发及房产税政策影响研究 (1) 土地幵发政策研究

土地开发政策往往通过影响房地产土地供给而对房产价格产生作用。刘学良I58】估计了中国35个城市住房供给价格弹性,并发现中国总住房供给价格弹性为2.65;每单位土地经济密集度和地方政府住房幵发管制是中国住房供给弹性最主要影响因素。他们还认为住房供给弹性对房价增长率具有很强的解释作用,增加住房供给是抑制房价增长率的根本途径之一。安辉和王瑞东【591实证

分析了我国房地产价格主要影响因素,他们认为从长期来看,土地政策对房产价格具有重要影响。其他学者如Feng和等也认为城市土地政策对房价波动具有重要影响。 (2)房产税研究

有研宄认为征收房产税会对宏观经济和社会福利造成损失。如GouIder_, Goulder和Summers'^\Hendershott和Won[62],以及SkinneP】等学者发现房产税政策对总收入和房产部门具有显著的负面影响,而且这一政策扭曲了物质资本的积累,而物质资本的积累对商品生产和经济增长至关重要。后续许多学者在有关房产税的研究中使用了一些复杂宏观经济分析工具。例如

6中国农业大学博士学位论文 第一章绪论

Gervais[63】建立了包含房产税的动态一般均衡的多周期世代交叠模型,并使用美国宏观经济统计和居民收入分配数据进行实证研究,发现居民房产税收优惠政策会带来的净福利损失。而其他学者则认为征收房产税会带来社会总福利的增加。Dimasi[M构建了可计算的空间一般均衡模型,并认为消除资本和土地差别征税可能导致社会福利出现显著增益(例如,他们计算得到可以产生6.6%的税收增益)》Fullerton 和 Henderson[65%研究也表明,一般均衡税收(general equilibrium taxation)引起的行业之间的扭曲比跨资产的扭曲小。例如Glaeser和Sacerdote[@U为房产税还可能存在一些积极的外部性,差别化的房产税可能是一种使外部性内部化的工具。还有学者对房产税和其他资本税所导致的资本和投资回报均衡配置的巨大差异等方面进行了研宄,如Hendershott和Hu[67’描】,Hamilton 和 Whalley^ 以及Cooley 和 Salyer【70]等。许多学者就房产税对中国房价的影响展开研究。如杜雪君等[71】通过协整分析、Granger因果检验等方法,发现房产税和房价存在长期协整关系,房产税可能引起房价出现上升趋势。而其他学者认为房产税在一定程度上会降低房价。例如朱国忠和颜色[72]通过建立买房和租房的DSGE模型,研宄了征收房产税对中国房产市场中房价和房租的影响。他们发现新购房征税只会导致房价的轻微下降,却使房租显著上升;而对存量房征税会在较大程度上降低房价、地价和房租。况伟大[44,73】则认为开征房产税对房价具有一定抑制,但作用有限。

1.2.2房地产价格与宏观经济研究理论和方法 一、一些经典研究理

1. “资本一资产”定价理论。将该理论应用于房地产研究主要有两种途径:一是基于消费视角的资产定价模型,即强调了房产的资产属性。在该模型框架下,房价由跨期情况下的消费均衡决定。二是引入“无套利”原理,其关键假设是房地产的投资收益与其他资产收益相等。例如Feng和Wu[4G]使用资产定价模型研究了中国房地产市场“泡沫”问题。2.基于房地产

市场局部均衡的研宄方法。该方法主要是建立房地产市场供需模型,通过在均衡条件下求解出各影响因素表达式;并在此基础上带入实际数据进行实证检验的方法。如GeoffKenny【74]通过该方法分析了爱尔兰长期住宅市场的供给和需求关系。Muellbauer和研宄了 1957-1994年英国房产价格的波动机制。3.房地产市场“存量一增量”的建模方法。该方法主要由Wheaton?最早提出并使用。其基本原理是将资产市场与房地产市场,以及价格、租金等存量和增量联系起来,从而研宄宏观经济等外部冲击对房价的影响,不足之处是该模型缺乏对内部机制的研究。4.考虑货币供给的房价波动模型。该模型主要是在假设货币供给内生的前提下,将企业、银行及房地产市场进行综合考察。房价上涨使得企业资产价格升值,从而更有利于获取银行贷款,最终使得宏观经济总产出增加。例如Ortalo-Magne和尺3办[19]研宄了美国和英国房产价格,信贷

7中国农业大学博士学位论文 第一章绪论

与实际GDP之间的互动关系。5.基于理性预期理论。假设房地产价格主要由“基础价值”(即房地产未来收益预期贴现)和“泡沫”(必须满足“戟过程”)两部分构成,其中价格泡沫的形成则与人们的预期高度相关。如Wen和Goodman[48]S现中国房地产市场中,房价一阶滞后项即房价预期对房价具有最重要的影响。林江[49], 雷根强和钱日帆[51]等也发现预期对房价的重要影响。 二、现代经济学理论

20世纪80年代以来,在宏观经济学研究领域出现了两种重要理论和方法,一种是Sims[”]于1980年提出的向量自回归(Vector Autoregressive,即VAR)分析框架[‘8]。VAR模型通过建立自 回归向量方程组研宄数据的动力学性质,即体现“用数据说话的思想”;但缺点是容易引起结 参数估计不稳定。另一种则是Kydland和Prescout79’建立的动态随机一般均衡模型(Dynami Stochastic General Equilibrium model,即DSGE模型)。DSGE模型的优点是以一般均衡理论作为基础,但在实证应用时往往存在模型与实际数据不完全匹配的问题。1.基于VAR分析框架的房价与宏观经济变量影响研究。很多学者在包含房价与宏观经济变量的VAR模型框架下,结合协整分析、误差修正模型(EQO模型、脉冲反应、方差分解等方法对房价与宏观经济之间的互动影响进行研究。如Guo和11_￡[55]借助乂八]1方法研宄了“热钱”对中国房地产和股票市场的影响。曹化楠【52】使用乂八11模型和脉冲反应等方法研究了汇率对房价的影响,并发现汇率的变动通过国际资本途径影响房地产最为显著,货币供应量次之,工业经济增长效果最弱。宋勃和刘建江运用ECM模型、Granger因果检验和脉冲反应分析研究了中国房价与地价关系。

2.包含房价的DSGE模型和框架。由于在实际经济运行中可能产生随机冲击,因此市场均衡具有一定随机性。因此,DSGE模型主要思想是对所建立的动态一般均衡过程进行随机冲击和改变。尤其是在研究房价与宏观经济影响机制分析中,越来越多的学者采用DSGE模型进行研究。如lacoviello和Neri\构建了包含美国房地产部门的DSGE模型,对实际数据进行Bayes估计后发现房地产需求及货币政策冲击对房地产价格具有重要影响。Efrem和Salvatore[运用DSGE模型研究了美国房地产及股票市场资产价格波动对实体经济的冲击。朱国忠和颜色[^建立买房和租房的DSGE模型,研究了征收房产税对中国房产市场中房价和房租的影响。但从总体上讲,使用DSGE方法对中国房价进行理论和实证的研究较少。 1.2.3对已有研究的评述

由于国外房地产行业发展起步早,行业发展己经相对成熟。因此国外学术界在房地产价格波 动与宏观经济关系,影响和传导机制,房价周期与波动,房地产价格影响因素等方面的研究要早

8中国农业大学博士学位论文

第一章绪论

于国内,往往既有构建经济模型的理论分析,还结合实际数据的定量检验。近年来,我国经济高速发展,房地产市场蓬勃发展,尤其是房地产价格的快速上涨,众多学者对中国房地产价格和宏观经济关系进行了大量研宄,得到了很多有益的研究结论。但是,通过对己有文献的系统梳理,

可以看到以下几个方面的研究仍显不足:

(-)从总体上看,虽然目前已有很多针对我国房地产价格影响因素的研究,但大多数现有研究采用诸如回归分析等传统的计量经济方法,往往缺乏经济学理论模型和分析,造成实证分析与理论脱节。因此,结合我国宏观经济及房地产运行特征,在市场均衡的框架下进行理论建模研究则显得尤为重要。

(二)从房地产价格影响因素方面研究来讲,现有研究已经对房地产价格的众多影响因素(如收入因素、人口因素、汇率因素等)进行了非常广泛的研宄。但是,上述研究往往只考虑房地产市场需求层面,多数研究仅仅用住房需求模型来研究房价长短期波动的影响因素,对房地产供给方面尤其是长期供给量的变化研究较少。因此,需要对需求和供给层面的影响因素进行综合考虑和分析。

(三)由于我国不同地区在经济发展、人口分布、地理条件等方面存在巨大差异,导致不同 区域房地产市场发展和价格水平极度不平衡。而现有关于房地产价格及影响因素的研究往往集中在某一城市或全国整体水平,缺乏对不同区域的比较分析。即使在有关房地产价格差异的研究中,其研究方法多使用描述性统计,缺乏对区域差异影响因素的准确估计和分解。 (四)从实证研究数据上来讲,目前研究多采用房地产及宏观经济的全国年度时间序列数据,对于房地产这样地域差异性强,短期波动大的市场来说,这种全国性的年度时间序列数据除了从数据量和研究的精确度而言难以保证外,还对房地产价格波动特征体现不足,更是忽略了房地 价格的地区波动差异性。 1.3研究目标 1.3.1总目标

从地区差异的视角,对中国房地产价格波动的影响因素进行理论探索与实证研宄,提出可行的政策建议。 1.3.2具体目标

(一)基于泰尔指数研宄中国房地产价格区域差异性;

(二)基于局部均衡模型,研究中国房地产短期价格波动的影响因素; (三)基于局部均衡模型,研宄中国房地产长期价格波动的影响因素; 9中国农业大学博士学位论文 第一章绪论

(四)基于政策和外部冲击的视角,使用PVAR模型对中国房地产价格波动影响因素进行研究。 1.4研究内容与研究方法 1.4.1研究内容

自2002年以来,中国房地产价格迅速上涨,并且在上涨中出现了明显的区域不平衡性。房地产价格过度的、脱离经济基础的增长有可能引发房地产泡沫,世界各国的实践表明,房地产泡沫的破裂对整个国民经济会造成极大的破坏而且影响持久。为此,本文将从区域差异的角度,研究造成我国房地产价格波动的主要因素,及不同区域房地产价格最重要的影响因素,旨在为我国房地产市场的协调发展及宏观调控政策制定,提供理论依据。

为了实现本文的研究目的,本篇论文研究的主要内容包括以下四个部分:第一部分:首先使用泰尔指数的测度方法,对中国房地产整体市场,以及东、中、西部地区的区域差异进行测度,分别计算2003年一2012年间以人均GDP为权重的泰尔指数和以城镇就业人口平均工资为

权重的泰尔指数,分析我国房地产价格表现出明显的区域差异性,和地区差异性的变化趋势。第二部分:在对各地房地产价格进行定性地比较,并发现其变动具有明显的地区不平衡性的基础上,进一步从理论的角度,明确住宅商品房价格的含义和特征,从供需关系入手,研究影响房价短期波动的主要因素。并在均衡理论基础上,提出如投资者适应性预期等假设,通过构建房地产市场短期需求函数、短期供给函数、国际资本流入函数;进而推导出我国房地产市场局部均衡条件。此外,为了使构建的理论模型具有良好的拟合度和较高的解释能力,进一步使用我国宏观经济和房地产市场实际运行数据,运用面板协整、面板误差修正等计量经济学研宄方法和手段,分别对我国全国及东、中、西三大地区房地产短期价格波动影响因素进行了实证研究和比分析。第三部分:在对房地产价格短期变化影响因素研究基础上,加入对房地产价格长期变动影响因素(如房地产幵发贷款,单位面积土地购置费用,建筑安装成本及人口等)的考量,构建出包括房地产市场长期需求函数、长期供给函数、国际资本流入函数的长期均衡模型;并对上述模型均衡条件进行推导。并在此基础上,考虑到长期影响因素之间的自相关和内生性,运用动态面板广义GMM估计,分别对我国全国及东、中、西三大地区房地产价格长期变动影响因素进行了实证研宄和比较分析。第四部分,本文使用2005-2012年中国大陆31个省(直辖市、自治区)年度面板数据,在面板数据向量自回归(Pane丨Data Vector Autoregression, PVAR)模型框架下,通过脉冲响应函数和方差分解,对货币政策、财政政策、金融自由化程度、土地政策及城市化率等因素,从政策及外部冲击的角度对其进行分析。 第二章中国房地产市场发展及价格区域差异分析 2.1中国房地产市场发展 2.1.1 土地市场发展历程

从1978年改革开放以后,我国房地产市场开始真正发展起来。土地市场改革更是我国房地产市场发展的基础和关键所在。改革幵放前,我国土地流转主要采用行政划拨分配,当时的土地流转和使用具有鲜明的“三无” 3特征\”。这种土地使用制度一方面无法提高土地使用利用率,另一方面则极其容易出现大量土地“寻租”现象。此外,由于土地流转和使用过程均为无偿进行,土地实际所有者——各地方政府不能获得应有的收益,无论从自身意愿还是经济能力上都阻碍了地方政府为本地区提供公共服务和基础设施。所以,企业有偿获得土地使用权及开征城市土地使用费等制度相继出台,标志着我国城市土地产权制度改革的真正开始。有关我国土地市场改革及发展主要历程和事件,详见表2-1. 表2-1中国土地市场改革及发展大事记 主要发展阶段1979年,第对合资企业征收土地费:若投资中不包括 《中华人民共和国中外合五届人大第 中方合资企业的土地使用权,则该合资企资经营企业法二次会议 业应向当地政府缴纳土地使用费。I~~~\“以法律形式促进土地改革:具体如“国有《中国人民共和国土地管 1988年12月土地有偿使用,’、“土地使用权依法转让”国有土地有偿使理法》29日等规定。用制度的确立《中华人民共和国城镇国 ~~~一\主要是明确了城市土地出让、出租、抵押1990年,国1978-2002年)有土地使用权出让和转让 h?等程序,可以通过协议、招标和拍卖等方务院暂行条例》式实现土地使用权合理流转。嫌;~1992年,中一是有偿使用国有土地;二是政府可以收三国胃:地f市场发展奠中全会 定了市场化改革的制度基础。《招标拍卖挂牌出让国有：2002年,国所有经营性开发项目用地必须通过招标、

国有土地有偿使 U 土资源部拍卖或挂牌方式,也被称为“土地革命”。文件)用制度的完善《关于继续幵展经营性土\”2004年3月,~所有经营性土地的使用和流转必须经过(2002年一)地使用权招标拍卖挂牌出国土资源部、“招、拍、挂”程序,即俗称的“8 \大让工作通知》(71号令) 监察部 限?进一步从程序上规范了国有土地流3土地流转程序的“三无”特征指的是无偿划拨、无限期使用和无流转。

14中国农业大学博士学位论文 第二章中国房地产市场发展及价格区域差异分析 转,但也可能增加土地成本,助长房地产价格的上涨预期。首先,规范了工业用地使用和流转管理程

《招标拍卖挂牌出让国有 2007年10月序;其次,土地受让人必须完成土地出让建设用地使用权规定》(39 9日,国土资金缴纳手续,才能获得土地使用权?将工号令)源部业用地纳入统一管理,进一步完善我国国有土地使用和流转制度。

注:上述所有资料由历年国家重要土地改革政策和规定整理总结得来。 2.1.2中国房地产市场主要发展阶段

计划经济时期,我国并不存在真正意义上的房地产市场,国家通过福利分房制度来满足人民基本住房需求。1978年后随着改革幵放的稳步推进,我国房地产建设和管理制度遂步放开,房地产行业经过几十年的发展成为经济支柱产业之一。表2-2对我国房地产市场主要发展阶段进行了概括和总结。 表2-2房地产市场主要发展阶段概述 主要发展阶段主要事件主要内容和影响经济快速发展,思想逐步解放,开始真正具卿年,改革开放政策正式实施备額房地产市场形成的条件。房地产市场 1980年6月,《全国基本建设工作会正式提出通过住房商品化解决住房问题,标议汇报提纲》;志着中国城镇住房制度改革开始:(1978年一1983年)1982年4月,实施“三三制”补贴“三三制“主要指由单位、个人及政府各负出售住房试点。担房价的三分之一。1984年,“推行房地产商品化改革,开展房地产经营业务改革”;上述政策和规定标志着我国房地产市场化1987年10月,明确房地产市场属于进程正式开始。房地产市场我国社会主义市场体系范畴起步阶段 1988年2月,《关于全国城镇推行住正式提出住房可以作为商品进入市场,进一(1984年一 1991年)房制度改革实施方案》 步明确了住房商品化改革的任务。 1990年12月,正式提出“房地产住房地产市场与金融市场紧密联系,货币政策房储蓄和信贷”开始影响房地产市场。我国宏观经济随着亚洲经济危机出现波动,周期波动和 1997年,亚洲金融危机导致宏观经经济增长率持续下降,1995年以海南为代表货币化阶段济和房地产价格大幅波动: 的房地产泡沫破灭; 1998年,国务院23号文件出台住房分配停止,住房货币化,标志着我国房 (1992 年一1998年)地产货币化的正式开始。 15中国农业大学博士学位论文 第二章中国房地产市场发展及价格区域差异分析 2003年8月,国务院提出《国务院首次承认房地产的支柱性质,将房地产市作关于促进房地产市场持续健康发展 ⑴用提升到国家宏观经济战略高度。的通知》支柱行业的形成2003年一2008年)2004年3月,《关于继续开展经营性规定db地都要以“招、拍、挂”方式出让4,土地使用权招标拍卖挂牌出让情况进—步规范国有土地流转程序。执法监察工作的通知》《关于调整固定资产投资项目资本八i,从总体上来看,国家由前几年的抑制性房地金比例的通知》;‘‘产调控政策变为刺激性政策。放宽的货币政2:: 二月连续下调人民币策进-步刺激房地产投资?

存贷款基准利率市场风险调控阶段 2008年一) 2009年12月9日《,关于试行社会个人住房转让营业税征免时限由2年放宽保险基金预算的意见》;为到5年;

2010 1月10日,“国十一条”发布;规定二套房贷款首付不得低于40%; 2011年1月28日,房产税试点实施重庆和上海两地实施房地产税试点。 注:上述所有资料由房地产相关的重要改革政策和规定整理得来。

2.1.3中国房地产市场宏观调控近些年来,我国房地产业快速发展,房价飞速升高。由于房地产

与宏观经济发展联系紧密。尤其是受到近几次世界经济危机的冲击和影响,宏观经济与房地产业均出现明显周期波动。近几年,我国中央政府相继出台如货币金融、行政指导和干预、税收和土地控制等各种政策措施对房地产行业进行调控【83]。各主要调控政策见表2-3所示。

表2-3房地产价格主要调控政策

调控措施类型主要规定主要内容和影响2011年1月14日,央行上调存款调整后,大型金融机构存款准备金率一度攀升至19?6;准备金率0. 5个百分点中小金融机构存款准备金率则上升到15. 5%。货币金融政策2011年3月18日继续上调存款准大型金融机构存款准备金率达再上升1%达到20%;备金率中小金融机构存款准备金率继续升高到16.5%。4业界将该规定俗称为“8 ? 31大限”。16中国农业大学博士学位论文 第二章中国房地产市场发展及价格区域差异分析

2011年1月26日,施行差别化住该政策要求购买第二套住房的贷款首付比例不低于60%,而房信贷贷款利率不低于基准利率的1. 1倍。行政指导和要求地方政府合理确定价格目标;加大“保障房”和“公租2011年1月26日新“国八条”干预政策房”供应;全额征税购买住房不足5年转让情况等。如重庆房产税征收规定主要包括:针对独栋及新购高档住2011年1月28日试点开征房产税房;针对无户籍、无工作、无企业的个人新购第二套住房。房产税 (如上海,重庆作为首批征收试开征房产税直接导致试点地区房屋持有和转让成本增加,对点城市)投机性购房和持有具有重要影响和抑制作用。2009年2月,国土资源部《国务实施最严格的耕地保护和节约用地制度。一方面表明国家保土地控制院关于建立第二次全国土地调护耕地、规范土地使用的决心;另一方面却加剧了房地产开查工作动态通报制度的通知》等发土地供应的紧张程度,进一步刺激土地价格及房价上涨。

注:上述所有资料由相关部门出台的房地产宏观调控法律、政策、规定等整理得来。 2.2中国房地产价格区域差异分析

如前所述,作为一个国家或地区宏观经济支柱的房地产行业,其发展除受到该地区自身经济、人口等因素影响和制约外,还会反过来对地区经济产生影响。此外,受限于其产品本身的不可移动性和消费的地域性,房地产通常呈现出明显的地域性特征[84]。通过对比研究可以看到,我国房地产业发展存在着十分严重的区域不平衡状况。如图2-1所示,2012年我国房屋平均销售价格显现出巨大的地区差异性,如北京、上海等一线城市,以及浙江、广东等东部发达省份房价高涨,而我国其他地区(尤其是西部等落后地区)房地产市场发展程度较为落后,房地产价格也相对较低。同时,不同区域内部(如东部地区不同省份之间)之间房地产市场价格也存在不同的差异[85]。具体如,2012年北京以17, 022元/平方米的价格,上海以14,061元/平方米的价格分别位居中国各省、直辖市和自治区房屋销售平均价格的前两位,而西藏则以3,269元/平方米的价格排名最末(中国统计年鉴2013),最高价与最低价差距近6倍之多,进一步直观反映出我国不同区域间房产价格存在着巨大的差异。 17中国农业大学博士学位论文 第二章中国房地产市场发展及价格区域差异分析

图2-1 2012中国各省、直辖市、自治区房屋平均销售价格

长期以来,学术界对房地产价格的研宄重点集中于探讨某一城市或全国房地产价格。随着研究的不断深入,欧美学者于1990年代初开始讨论房价在大城市区域或行政省区空间分布差异(如Alexander和Barrow^863, Meen[87]),从不同区域的维度探讨房价的差异性成为当前学术研宄的热点之一。也有学者以区域视角进行了房地产价格变动的差异性比较研究。Downs_研究发现市场条件的基本差别对房价变动产生重要的影响,拥有不同人口水平的地区间往往存在着巨大的房价差别。近年来,有中国学者对我国不同地区房价影响及差异进行了研究。如梁云芳和高铁梅_比较了中国不同地区房地产价格变动特征,发现我国的房价变动存在明

原因。Case和Shiller[i24]; Malpezzi和认为,房地产投资者对房价的预期为适应性预期。 因此,本文做出如下假设:

1.投资者对未来的预期是近视预期,即适应性预期; 2.投资者对未来房价变动的预期只有一期; 3.投资和投机是房价变动的函数; 32中国农业大学博士学位论文 第三章房地产短期价格波动影响因素:基于局部均銜模型 4.住房空置率为零

5.适应性预期中,投资者根据过去房地产价格对未来进行预测。

由我们所建立的上述(3.1)式可以看到,f时期住宅需求量主要由f时期住宅价格(Pt)、居民可支配收入(Vp、住宅的单位房价使用成本(Q)、按揭贷款金额Ut)以及投资者对未来一期房价的预期(Pf+i)共同决定。ai<0,表示,消费性需求与本期价格成反比,价格越高消费性需求越小;《:2>0,表示需求与本期收入成正比,收入越高,需求越大;0:3<0,表示住房使用成本与需求成反比,住房使用成本越高,需求越小;> 0,表示需求与住房按揭抵押贷款额成正比,可获得的贷款数额越高,需求越大;as>0,表示投机性需求与预期消费者预期成正比,消费者预期下期房价上升,则投机性需求增加。 3.2.2数据说明

本文使用中国大陆31个省级行政区(含自治区、直辖市)的季度面板数据进行实证分析,时间跨度为2004年1季度至2014年3季度。上述所有数据均来源于wind资讯数据库。由于考虑到我国不同区域和地区经济发展、土地面积、人口规模等方面存在较大差异,因此本文除对全国面板数据进行统一研究外,还将各省级行政区域分别划分为中、东、西三部分,并对上述三大区域分别进行实证研究。其中,各省级区域内住房平均价格由各省级区域的房屋销售金额/房屋销售面积,计算得到。个人住房贷款根据央行统计报告,由个人消费贷款*0.8计算得到6。国际资本流入用外汇占款总额-贸易顺差得到。按揭贷款利率使用5年以上中长期贷款利率。我们以2004年为基年,使用各省6央行统计报告:个人消费贷款中有77.8%的比例是用于个人住房贷款。

37中国农业大学博士学位论文

第三章房地产短期价格波动影响因素:基于局部均衡模型

相似的是Alni>(-1), Alnl^回归系数分别为0.434293,0.033538均为正值且显著。同样表明投资者对未来房价的预期,城市家庭人均可支配收入对我国东部地区房价短期变动有正向影响,且消费者对未来房价的预期对房地产价格变动影响最大。同时,东部地区中长期贷款利率估计系数虽然为负,但是依然不显著。与全国面板数据估计结果不同的是,在东部地区,按揭住房抵押贷款的系数为正0.127592,对东部地区房地产价格变动有正向的影响,并且在10%的水平下显著;东部的住房抵押贷款系数为正,说明东部地区购房者对信贷的需求依赖程度较高,这可能是因为,东部地区区域经济发展水平较高,金融深化程度也比较高,人们购房时对融资的依赖要比较强,所以,当住房按揭抵押贷款增长越多,房地产价格增长也越多。另外,东部面板回归结果中,国际资本流入的系数为-0.031379,说明国际资本对东部地区的放低地产价格变动有负向影响,并且在10%的水平下显著。这是因为,外资进入房地产市场,一方面是为了获取高额回报;另一方面是为了满足投资组合的需要。因此外资会通过两种途径进入我国的房地产市场,进入需求环节的外资,会导致房地产需求增加,房价上升但进入供给环节的外资,却会导致供给增加,房价下降。由于在实际中,我们无法得到国际资本分别流入需求环节和供给环节的确切数额,只能使用国际基本流入的总值来进行实证研究。因此,此处的国际资本流入与房地产价格呈反向变化,可能是因为在东部地区,流入供给市场的外资引起的供给增加要多于流入需求市场的外资所引起的需求增加,最终导致外资每增加1个百分点,房地产价格反而下降

0.03%?最后,短期误差修正项汉回归系数的估计值等于-0.722989且显著,表明当短期内房价偏离长期均衡价格时,存在一个较快的负向修正机制。中部地区误差修正模型结果如表3-12所示。首先,与全国类似的是购房者对于房地产价格的预期,城市家庭人均可支配收入对房价的短期变动有正向影响,短期误差修正项也为负且显著,表明当短期内房价偏离长期均衡价格时,存在一个较快的负向修正机制。值得注意的是,其他因素如利率、住房按揭抵押贷款和国际资本流入系数都不显著。表明利率、国际资本流入和住房按揭抵押贷款对中部地区房价短期变动没有作用。首先,不论是全国还是东、中、西部各地区来讲,在影响房价的短期变动各因素中,购房者对未来房价预期,城市家庭人均可支配收入均对短期房价变动具有正向影响。此外,无论是全国还是东部、中部、西部地区消费者未来房价预期对房地产价格的影响都是最大的,且相对而言,消费者未来房价预期对东部地区的房价变动影响更大,其次是中部、最小的是西部。对东部地区而言,除消费者对未来房价的预期和城镇家庭人均可支配收入对房地产价格的影响外,信贷规模也对东部地区房地产短期价格变动有较大影响。其次,从全国及各地区来看,中长期贷款利率不显著,即表示其对房地产短期价格变动没有影响。此外,从全国整体来看,国际资本流入变化对我国整体及中部和西部地区房价不构成影响。而国际资本流入对东部地区房地产短期价格变动有负向影响。最后,所有估计结果中短期误差修正项为负且显著,表明不论从全国整体范围,还是从东部、中部和西部地区来讲,当短期内房价偏离长期均衡价格时,均存在一个负向的修正机制。从回归均衡水平的速度来看,中部最快,东部次之,西部最慢。可以看到,购房者(投资者)对未来房价的预期对我国房地产短期价格变动具有最重要影响。城市家庭人均可支配收入对东、中、西部地区房地产短期价格变动都有影响,但是影响并不像购房者对未来房价的预期那样显著,从区域比较来看,中部地区房地产短期价格变动受城镇居民家庭人均可支配收入的影响最大。贷款利率对东、中、西部地区的房价的短期变动都没有显著影响。人们认为东部地区经济发达,房地产价格较高,升值的潜力较大,成为房地产商和投机者的投资热点区域,导致信贷规模对房价产生较大影响,因此,在我国东部地区,最有可能出现房地产泡沫风险。相比较而言,中部地区的房地产市场发展更多地依赖于该地区的经济发展状况及需求因素的变化,与城市家庭人均可支配收入的关系比较密切。 3.3本章小结

本文第二章对全国各区域房地产价格进行比较,并发现其具有明显的地区不平衡性,并且对 51中国农业大学博士学位论文 第三章房地产短期价格波动影响因素:基于局部均衡模型

房地产价格变动可能的影响因素进行经济学分析,在此基础上,本章进一步从理论的角度,明确住宅商品房价格的含义和特征,从供需关系入手,研究影响房地产短期价格变动的主要因素,并基于局部均衡构建影响房地产短期价格变动影响因素的理论模型。随后,在所构建理论模型的基础上,进行了实证分析。为了使模型具有良好的拟合度和较高的解释能力,对其进行了一系列的相关检验,在此基础上,本章使用面板数据误差修正模型,分别讨论了全国及东、中、西部的房地产短期价格变动影响因素,并分析了造成各地区房地产价格变动差异的原因。首先,本章对房地产短期价格变动影响因素进行深入分析。在均衡理论基础上,提出如投资者适应性预期等假设,并分别构建了房地产市场需求函数、供给函数、国际资本流入函数;进一步推导出基于局部均衡的中国房地产短期价格变动影响因素理论模型。其次,在上述理论模型基础上,运用计量经济学研宄方法和手段,结合我国房地产市场实际数据,对我国房地产价格短期影响因素进行实证检验和研究。通过实证研究,发现全国及东、中、西部数据均为一阶差分平稳数据;基于协整理论(cointegration),运用Johansen方法检验发现上述面板数据间存在长期均衡关系即协整关系;进一步对上述长期均衡等式进行检验,以确定应该使用固定效应模型对长期均衡等式进行估计。最后,分别建立并估计全国、东部、中部及西部面板数据误差修正模型,并得出以下

主要结论:

第一,不论对全国还是东、中、西部各地区来讲,在影响房价的短期变动各因素中,购房者对未来房价预期,城市家庭人均可支配收入均对短期房价变动具有正向影响。此外,无论是全国还是东部、中部、西部地区消费者未来房价预期对房地产价格的影响都是最大的,且相对而言,其对东部地区的房价变动影响更大,其次是中部、最小的是西部。对东部地区而言,除未来房价预期和城市家庭人均可支配收入对房地产价格的影响外,信贷规模也对东部地区房地产短期价格变动有较大影响。第二,从全国及各地区来看,中长期贷款利率对房地产短期价格变动没有影响。因此,这在很大程度上解释了,我国长期以来试图通过调整房地产按揭抵押贷款利率来调节房地产价格,却难以达到预期效果的原因。这可能是因为,对于自住型需求的购房者来说,他的购房决策对于利率的小幅上调并不敏感,无法抑制他们的刚性需求。但对于投机者来说,他们认为即使利率上调,他们所能从房价上涨中获得的收益大于为此而付出的利息。因此,利率上调不会减少他们对房地产的投资。第三,从全国整体来看,国际资本流入变化对我国整体及中部和西部地区房价不构成影响。而国际资本流入对东部地区房地产短期价格变动有负向影响。最后,不论从全国整体范围,还是从东部、中部和西部地区来讲,当短期内房价偏离长期均衡价格时,均存在一个负向的修正机制。从回归均衡水平的速度来看,中部最快,东部次之,西部最慢。

52中国农业大学博士学位论文

第四章房地产长期价格变动影响因素:基于局部均衡模型

世界各国的统计数据表明各国房价在相当长的时间内都保持着上升趋势。尤其是我国随着城市化进程的加快,城市土地资源的稀缺性越来越明显,除非泡沫经济(如08年美国次贷危机)而引起房地产市场崩溃,否则地价的上升趋势几乎很难逆转,这也必将导致房价同样在相当长时间内的持续上升,因此有必要研究房价上涨的长期趋势及房价增长变动状况。有关房地产价格影响因素的研究,主要集中在需求、供给及其他宏观经济影响因素方面,使用模型和方法多为局部均衡模型和VAR模型等。例如Zen和Ro丨and[〗33】通过建立供给和需求方程研究了人口、可支配收入、建筑成本、土地供给等因素对影响房价变动。而Adam和FUss[5I研究了 15个国家房地产价格影响因素,发现长期降低房产投资需求,从而导致房价下跌。Guo和Huang[55]借助VAR方法研宄了“热钱\对中国房地产和股票市场的影响。此外,刘润秋和蒋永穆孙禧才【135],张海洋[136】等学者都认为房地产需求(真实需求和投机需求)决定房价高低。还有学者认为从长期来看人口因素是房地产价格变动的最重要原因。如Green和Hendershott[]研究了人口年龄结构对住房需求及房价的影响机制。Chen等[45】研究了 1995-2005年中国房地产市场改革期间,人口及城镇化对房价的影响,并认为流动人口对中国内陆地区房价具有重要影响。徐建讳等【138]从人口结构变化的视角对中国住房价格持续高涨现象进行分析。林嘉亮[46]探讨了人口数量、人口迁移流动、人口地区分布和家庭结构等因素对中国房地产价格的影响。上述对房地产价格影响的研宄为我们提供了非常有益的启发和参考。然而,上述研究仍旧存在一定的局限性。首先,以往很多学者的研究往往只考虑房地产市场需求层面,多大研究仅仅用住房需求模型来研究房价长短期变动的影响因素,对房地产供给方面尤其是长期供给量的变化研宄较少。其次,很多研究忽略了心理预期和国际资本流动对于房价的长期影响。再次,以往学者进行研究时,大多使用定性分析方法和手段,即使定量分析时也多使用全国性的年度数据进行实证,不仅从数据量和研究的精确程度而言,对房地产价格变动特征体现不足,更是对房地产价格地区变动差异性研究严重不足。最后,上述有关房地产价格影响因素的研究结论往往差异较大,甚至存在矛盾。综上所述,本文将在上述研宄的基础上,构建出加入了对未来房价预期与国际资本流动的房地产市场长期均衡理论模型,并使用2004年1季度到2014年3季度的季度数据对所构建理论模型进行实证检验,并在此基础上对我国及不同区域房地产市场价格长期变化影响因素进行比较分析,最终提出相应的结论

和建议。

4.1房地产长期价格变动理论模型 4.1.1长期均衡理论模型与假设

考虑到房地产建设周期长等特征,虽然住宅存量在短期内是相当稳定的,但是房屋存量长期 53中国农业大学博士学位论文 第四章房地产长期价格波动影响因素:基于局部均衡模型

内会随着时间的推移适应需求量。因此,一个长期房地产价格模型的解释变量应该包含房屋存量的发展变化,考虑到以上因素,本节将在所构建的新的房屋供给函数下,研究房地产价格长期变动的原因。众所周知,住宅既有消费品属性,又有投资品属性,因此,住房需求主要包括两部分:家庭对自有住房的需求和住宅作为纯粹的投资工具的需求。本文中我们不仅考虑家庭对住房的自住性需求,也考虑投资性需求。其中,家庭对自有住房的需求是当期价格的减函数,住宅作为纯粹的投资工具的需求是未来价格变动的增函数。 为了讨论方便,我们依然做如下假设:

(1)投资者对未来的预期是近视预期,即适应性预期; (2)投资者对未来房价变动的预期只有一期; (3)投资和投机是房价变动的函数; (4)住房空置率为零

(5)适应性预期中,投资者根据过去房地产价格对未来进行预测。 .1.4房地产市场国际资本流入函数

一般而言,幵放经济下,国际资本的流动取决于国际利率。从房地产市场来看,在房地产市场的需求环节和供给环节都可以有外资进入。通常,外资都是通过这两种渠道进入房地产市场的。一般来说,外资进入需求环节,通过租金和资本利得两部分收益来获取回报。租金回报由租赁市场决定,资本利得由买卖市场决定。外资进入供给环节获取回报的途径与需求环节相同。但是国际资本更多的是投机性资金,而房屋租赁市场和房屋买卖市场相互之间是具有关联性的,这样就导致内生性问题的存在,而本章所研究的房地产市场为房地产买卖市场。因此,为了使模型具有可行性,本文一方面假定只有房价的变动能决定进入房地产买卖市场的国际资本,这样,国际资本变量通过房价变动进入房地产市场需求和供给函数。本文另一方面假定外商投资者的预期与本地投机者的预期一样都是适应性预期。因此,尽管进入房地产市场供给渠道的参与房地产开发的国际资本将导致供给增加,从而可能导致房价下降,但当外商投资者预期到这种变化将使投资回报下降时,国际资本将不会进入供给环节 第五章基于政策和外部冲击视角的房地产价格变动影响因素 改革开放以来,中国经历了由计划经济向市场经济的艰难转轨。随着1998年我国原有福利分房制度的寿终正寝,房地产业彻底进入市场化发展阶段。在“摸着石头过河”的房地产改革初期阶段,由于市场体系和制度的不完善,在很大程度上房地产业的过度投资导致价格增长过快,远远脱离经济发展水平。近几年,受到国际经济危机冲击,我国房地产价格出现剧烈变动,经济风险骤然加大。引起广泛担忧,于是大家纷纷把目光投向政府。然而,政府职能应该是纠正市场失灵,鼓励市场机制,而非代替市场进行资源分配。因此,当寄希望于这只“看得见的手”的时候,我们必须明确这样的问题:为什么应该由政府来出面干预?应该运用哪些政策进行干预?不同房地产干预政策会产生怎样的影响?因此,对房地产调控政策进行深入分析,研究其影响机制,对防止房地产泡沫,推进房地产市场改革,提升市场效率等方面具有重要的现实和理论意义。国内外学者对政府房地产市场的宏观调控政策进行了非常有益的研究。例如Peng和

hibodeau[i42%政府在房地产市场职能、政府干预效率等方面展开研究。Goulde广’等学者发现房产税政策对总收入和房产部门具有显著的负面影响,其他学者如Tseli43l, Yan【iM等研

究了土地供给与房地产价格之间的关系,发现政府通过最大化土地收益行为而影响房产价格。针对我国房地产调控行为和政策,有学者认为应该通过增加政府保障房供应、调整土地政策、理顺中央和政府关系等措施来控制房价过快的增长。例如王永钦和包特1145】通过建立一个二元选择的“租金一房价”互动模型分析,发现提供社会保障房和实行租金管制会使均衡房价和房租出现下降。而王斌和高戈通过SVAR模型发现经济适用房建设对房价上涨具有抑制作用。任荣荣和刘洪玉人为土地供应是住房供应的重要影响因素,而土地价格对住房幵发建设具有明显的制约作用,因此增加政府土地供应是提高住房供应的有效手段。郭贯成等【148]运用地理加权回归(GWR)模型研究了中国土地供应政策对房价的影响机制,他们认为土地供应量和结构对房价具有显著的负效应。还有学者从中央与地方政府博弈的视角对房地产调控政策进行分析。周晖和王擎[149]研究了我国货币政策对房价变动的影响,并认为中央银行没有必要动用货币政策去直接干预房地产价格,而正确处理中央和地方政府在房地产市场的博弈关系是提高房地产调控有效性的正确途径。其他学者如高兴佑和高文进也认为房价调控的本质是中央与地方政府的利益分配。此外,还有研究针对政策干预的合理性与有效性展开,如张德荣【i5\贾小雷孙寒冰【153]等。从国内的文献来看,大多数实证研究都将政府调控政策作为模型的外生变量对待,该设定和处理方法很容易忽略政策因素和价格变动之间的互动关系及其传导路径。有鉴于此,本文的不同之处在于通过建立一个面板向量自回归(PVAR)的分析框架,将所有变量内生化来反映出它们之间的互动关系;此外,借助脉冲反应及方差分解等工具来研究不同政策调控因素作用。本文选用面板数据而非时间序列或截面数据进行实证检验,主要是考虑到面板数据不仅扩充研宄样本,保证了计量结果的稳健性;更重要的是从空间维度揭示政策影响对我国不同地区房价影响的特征。 72中国农业大学博士学位论文 第五章基于政策和外部冲击视角的房地产价格波动影响因素 5.1房地产价格政策影响因素分析 5.1.1房地产政策的目的

按照基本经济学原理,政府制定房地产政策的目的除了防止市场失灵,促进市场竞争,提升市场对资源分配效率以外,还应该保证社会公平。作为市场中“看得见的手”,保证社会公平主要指维护市场的公平竞争秩序。其核心就是在保证市场有效配置资源的同时,防止产业链中的利益集团(如大型地产开发商,大型建筑公司,建筑材料供应商等)使用自身积累的优势来妨碍市场竞争。尤其是防止房地产市场出现价格合谋和寡头垄断等行为。另一方面,保证社会公平还要坚决杜绝和打击官商勾结的寻租行为7 5.1.2房地产主要价格影响政策

通常来讲,房地产调控政策主要有土地政策、金融政策(具体如货币政策、金融管制政策)、财政政策(具体如税收政策、转移支付政策)和其他政策等[154]。因此,政府一般通过上述政策和措施对房地产市场进行直接或间接的干预。 (一)土地政策

考虑到房地产的地域性特征,土地对房地产市场具有重要影响。土地资源通常具有稀缺性,且不可再生。如本文第二章中有关土地政策改革历程所述,改革开放以来,我国政府的土地管理措施主要是围绕保证土地出让程序的规范性、透明性展开。按照土地政策对土地价格的影响不同,

主要包括以下几类

(1)以影响使用权方式为主的土地政策。即政府通过招、拍、挂的方式,依靠市场竞争机制形成土地均衡价格,使其更能反映市场供需变化,从而规范我国土地一级市场的价格运行机制; (2) 土地监管政策。政府通过制定了一系列政策对土地出让和利用过程进行监管,主要目的是防范和遏止地方政府在土地出让中的寻租行为;

(3)提高土地使用费用的政策。2006年,中国人民银行、财政部、国土资源部联合发布《关 于调整新增建设用地土地有偿使用费政策等问题的通知》,规定从2007年1月1日起新批准新增建设用地土地有偿使用费标准在原基础上提高一倍。这一规定极大抑制了部分中小型房地产开发商的炒地行为,从而在保护耕地,控制固定资产投资过快增长,强化土地经济调控手段等方面发挥了积极作用。

7《新经济导刊》,2006, 2报道,中城联盟成员企业齐聚深圳,联合寻求如何应对宏观调控政有专家指出,目前开发商之间已达成默契,在言论和行动上保持一致,集体维持原定售价或涨价,这也是造成房价居高不下的主要原因。 73中国农业大学博士学位论文 第五章基于政策和外部冲击视角的房地产价格波动影响因素 目前,我国的土地批租只是对70年土地使用权的转让。从严格意义上讲,目前收取的房价实际上是对未来70年地租的一次性收取,其本质是在我国长期以经济发展作为政绩考核标准的激励机制下,现任政府对未来土地收益的超前使用。因此,这一行为极易导致地方政府短视行为。可见,目前我国房地产市场过热和地方政府的推波助澜是分不开的。在现阶段制度下,土地使用者仅仅拥有限期的土地使用权,并不享有土地增值带来的任何潜在收益,将来在征收房地产税时,难免会产生问题,理论上应该将土地和住宅剥离开来,但实际操作上又不可能。因此,应该尽快将房地产土地使用权和产权也纳入当前土地制度改革的研宄。土地是不可再生资源,批租土地应具有长期发展的战略眼观。例如对于己经批租出去却迟迟没有开发的土地,要严肃执行政策:闲置一年要收闲置费,闲置两年坚决收回。利用批租土地数量来调控房地产市场,不到万不得己,不应使用。因此,为了促进并引导市场参与者的理性预期,政府应该尽量保证土地批租的稳定。 (二)金融政策

房地产开发、建设、交易等环节往往需要大量资金支持,因此房价在很大程度上会受到政府金融政策的影响。从2006到2008年上半年,为抑制房地产市场过热现象,中国人民银行多次加息和上调存款准备金率,通过一系列紧缩性的金融调控政策,对房地产开发和需求产生了深远的影响。上述政策的重点是为了抑制投机性需求,保护真实需求。我国的金融政策有货币政策、信贷政策和金融管制政策等。为了避免经济周期变动过大,政府往往通过调整市场利率调整来减少经济周期变动,从而防止宏观经济出现大起大落。如前所述,房地产业与宏观经济联系紧密。因此,房地产业也会出现周期性的变动现象。政府通过调节按揭贷款利率,从而达到抑制或鼓励购房需求的目的。例如,当房地产发展过快,经济过热的时候,通过适度调高市场利率来减少房地产投资及购买行为,起到平抑变动的目的。此外,政府关于房地产信贷政策也有利于防止房地产市场风险对银行金融体系构成过大威胁。然而,利率政策的缺点是无法区分真实需求和投机需求,如果利率上调幅度过大,则很可能过度损害房地产需求,引起整个行业衰退;反之,如果利率调整较小,对购房投资者影响有限,又难以达到政策初衷。此夕卜,投机者往往具有更高的风险偏好,他们对于贷款利率的变化并不敏感。这主要是因为,即使利率上涨导致投资成本上升,但是只要房价涨幅更大,他们依然可以期望通过房价上涨所带来的收益增加而平抑成本的微弱上涨。综上可知,政府对利率的较小调整,通常只对房地产市场市场产生有限影响。假若市场利率调整幅度过大,又很可能压抑真实购房需求,降低经济效率,造成福利损失。此外,随着我国金融改革的稳步推进,金融自由化程度逐步加强,对房地产市场参与者产生重要影响,金融自由化程度往往通过对房产幵发商和购房者融资程度的影响,进而影响房地产 格的变动。 (三)财政政策

财政政策主要包括政府的税收政策和转移支付政策。税收政策通过调节相应税种和税率对市

74中国农业大学博士学位论文 第五章基于政策和外部冲击视角的房地产价格波动影响因素 场供需状况进行调整。一般来说,涉及到房地产的税种主要包括:房地产开发税、企业所得税、营业税、土地增值税、土地使用税、个人所得税等“54]。2006年到2008年间,政府尝试通过颁布多项房地产税收对房地产市场进行有序调节,结果却并未取得理想实质影响。最主要的原因是我国目前的房地产税制,不能满足房地产市场发展的需求。房地产税制政策,除了为国家增加财政收入和缩小贫富差距外,还有另一个非常重要的目标:稳定房地产市场,抑制过度投机,预防金融风险。由于房产具有消费品和投资品双重属性,导致房地产市场存在较多投机活动。因此,为了引导市场有序发展,抑制过度投机行为,应该重点考虑房地产流转环节税收,通过提高投机交易成本的手段抑制过度投机行为。此外,为了体现社会和市场的公平原则,从而保护和帮助社会弱势群体可以通过设置相应的转移支付政策进行。具体结合房地产领域,则可由政府通过财政补贴、专项拨款等方式,加大廉租住房、公租房等保障性住房建设,满足社会贫困人群的住房需求。 (四)其他政策

现阶段,大多数发达国家均已达到很高的城市化水平,发展中国家城市化率也在逐步提高。城镇化水平的提高是我国经济发展的必然阶段。城镇化一方面有利于人口集聚和产业集群,尤其是大批受高等教育的人才汇集于城市,大量农村劳动力积极参与城市经济建设;另一方面,科技人才的汇集可以带动地区经济的发展和收入水平的提高,农民工也可以谋求更多就业机会和更高薪资收入,实现了收入水平“质量”的提高。因此,城镇化的稳步提高,从需求数量和需求质量两方面为房地产市场快速发展提供支持。近年来,提出“新型”城镇化的发展战略,我国城镇化进程的加快,必然对房地产市场产生影响。

第五章基于政策和外部冲击视角的房地产价格波动影响因素

从表5-7可以看出,在第一期预测中,房地产价格自身扰动引起预测方差占总预测方差的100%,这是由于方差分解的第一个输入的变量是“InP”。在第二期预测中,房地产价格自身扰动所引起的预测方差占全部预测方差的92.71%,而其他因素扰动所引起的预测方差百分比总共为7.29%,其中分别为:货币供给量6.丨2%,房地产税收0.618%,金融自由化程度0.03%,地方政府对土地财政的依赖程度0.07%,城市化率0.43%。随着预测期的向后推移,房地产价格预测方差中由非价格变量扰动所引起的部分增加,而由价格自身扰动引起的部分下降,但其所占的百分比仍旧非常大。大约在第十八期左右,价格分解结果基本稳定,房地产价格自身扰动引起预测方差占全部预测方差的89.73%,而由货币供给量扰动引起的预测方差占总预测方差为4.54%,房地产税收扰动引起的预测方差占总预测方差为1.15%,其他因素如金融自由化程度为0.81%,地方政府对土地财政的依赖程度为1.34%,城市化率为2.42%。此外,从图5-3也可以得到类似的分析结果,随着预测期的推移,价格预测方差中由价格自身扰动所引起的部分的百分比缓慢下降,而由非价格变量(即处、TAX、FD、LF、UR)扰动所引起部分的百分比则缓慢增加,并且在预测的第十八期左右保持稳定。 第六章结论 6.1研究结论

6.1.1中国房地产市场发展及价格区域差异分析

本文在第二部分使用泰尔指数方法,对中国房地产市场东、中、西部地区的区域差异进行测度,分别计算了 2003年一2012年间以人均GDP为权重和以城镇就业人口平均工资为权重的泰尔指数。得到以下主要结论:

(1)我国房地产价格表现出明显的区域差异性,不同区域间的差异有逐渐增大的趋势。

(2)中国房地产价格总体差异主要来自东、中、西部的区域间差异,而区域内差异主要是由东部和西部地区内部省际差异所引起的,中部地区内部省际差异较小。

(3)随时间推移,各区域之间的房地产价格与当地的经济发展水平的匹配程度越来越高,但是与收入分配的匹配程度却越来越低,直到2010年,上述情况才有所转变。

(4)此外,各区域之间房地产价格与当地经济发展水平的匹配程度要好于与收入分配的匹配程度。从东、中、西部地区的各自区域内部来看,区域内各省房地产价格与收入分配的匹配程度要优于与各省经济发展的匹配程度。 6.1.2房地产短期价格变动影响因素分析

在第二章研究的基础上,本文第三章进一步从理论的角度,从供需关系入手,研究影响房地 产短期价格变动的主要因素,并基于局部均衡构建影响房地产短期价格变动影响因素的理论模型。随后,在构建理论模型的基础上,使用面板数据误差修正模型,分别讨论了全国及东、中、西部的房地产短期价格变动影响因素,并分析了造成各地区房地产价格变动差异的原因。得到以下主要结论:

(1)不论对全国还是东、中、西部各地区来讲,在影响房价的短期变动各因素中,购房者

对未来房价预期,城市家庭人均可支配收入均对短期房价变动具有正向影响。此外,无论是全国还是东部、中部、西部地区消费者未来房价预期对房地产价格的影响都是最大的,且相对而言,其对东部地区的房价变动影响更大,其次是中部、最小的是西部。对东部地区而言,除未来房价预期和城市家庭人均可支配收入对房地产价格的影响外,信贷规模也对东部地区房地产短期价格变动有较大影响。(2)从全国及各地区来看,中长期贷款利率对房地产短期价格变动没有影响。因此,这在很大程度上解释了,我国长期以来试图通过调整房地产按揭抵押贷款利率来调节房地产价格,却

90中国农业大学博士学位论文 第六章结论

难以达到预期效果的原因。这可能是因为,对于自住型需求的购房者来说,他的购房决策对于利率的小幅上调并不敏感,无法抑制他们的刚性需求。但对于投机者来说,他们认为即使利率上调,他们所能从房价上涨中获得的收益大于为此而付出的利息。因此,利率上调不会减少他们对房地产的投资。从全国整体来看,国际资本流入变化对我国整体及中部和西部地区房价不构成影响。而国际资本流入对东部地区房地产短期价格变动有负向影响。

(3)不论从全国整体范围,还是从东部、中部和西部地区来讲,当短期内房价偏离长期均衡价格时,均存在一个负向的修正机制。从回归均衡水平的速度来看,中部最快,东部次之,西部最慢。 6.1.3房地产长期价格变动影响因素

本文第四部分在房地产短期价格变动影响因素研究基础上,对长期影响因素进行深入分析和探讨。在长期均衡理论基础上,分别建立房地产市场长期需求函数;长期供给函数;国际资本流入函数;并在此基础上推导出房地产市场长期均衡条件。使用广义GMM方法分别对全国、东部、中部及西部季度面板数据进行估计。得到以下主要结论:

(1)从全国的层面来看,在长期影响因素中,购房者对未来房价预期,城镇居民人均可支配收入,住房按揭抵押贷款,房地产开发贷款,上期单位土地购置费用,上期建筑安装成本及人口对本期房价都有显著正向影响;国际资本流入和中长期贷款利率对我国房地产长期价格变动影响不显著。房地产长期价格变动影响因素中,对房地产长期价格变动影响最大的是城镇人口数。其次,购房者对未来房价的预期(用上期房地产价格Pm表示)与房地产开发贷款也对房地产长期价格变动产生比较重要的影响。

(2)对东部地区而言,人们对未来房价预期InLP(-l),人均可支配收入Iny,按揭贷款InZ,房地产开发贷款In/a,上期建筑安装成本InCQ-l),以及人口 hW从长期来看均对房价具有正向作用;国际资本流入InT^/对房价有负向影响;InZC(-l)即上一期单位面积土地购置费用和利率对房地产长期价格变动影响不显著。此外,还可以发现对于东部地区而言,购房者对未来房价的预期对房地产长期价格变动具有最重要的正向影响,上期房价每上升1%,本期房价上涨0. 859%。这说

明,在东部地区,房地产投机比较活跃,泡沫风险较大。东部地区的房地产长期价格变动与国际资本流入呈反向变动,这可能与外资进入房地产市场的方式有关。一般而言,国际资本在房地产市场有两种流向,一部分以游资形式流入需求市场,另一部分以长期资金流入供给市场,房价与国际资本呈反向变化,是由于东部地区经济发展较快,房地产市场比较发达,因此,以长期资金形式流入供给市场导致房价下降的幅度,要大于以游资形式进入房地产市场导致房价上升的幅度。同时也说明在经济发达地区,国际资本对房地产市场进行长期投资建设的偏好要大于短期投机的偏好。

91中国农业大学博士学位论文 第六章结论

(3)对中部地区而言,可以看到与全国和东部地区状况不同的是,除上期建筑安装成本lnCC(-l)外,上述所有变量均对中部地区房价产生显著影响。房地产需求层面因素如投资者未来房价预期InP(-l),居民可支配收入Inr,居民按揭贷款Ini,人口丨iW;而供给层面因素如房地产开发贷款1祖,上期单位面积土地购置费InZC(-l)都对房价变动有正向作用。而国际资本流入InFI和中长期贷款利率Ini?则具有负向作用。上期建筑安装成本InCCC-l)对中部房地产长期价格变动的影响不显著。此外,还可以发现对于中部地区而言,房价预期,人均可支配收入及城镇人口数,对房地产长期价格变动具有最重要的正向影响。

其中,与东部地区相类似的是中部地区房价与国际资本呈反向变化。同理,可能是由于中部地区经济发展也较快,房地产市场比较发达,因此,以长期资金形式流入供给市场导致房价下降的幅度,大于以游资形式进入房地产市场导致房价上升的幅度。说明在中部地区,国际资本对房地产市场进行长期投资建设的兴趣要高于短期投机的兴趣。

(4)我国西部地区房价变动长期影响因素结果表明,上述所有变量均对我国西部地区房地产长期价格变动产生显著影响。其次,购房者对未来房价预期111^(-1),居民可支配收入丨11}^居民按揭贷款Inl,国际资本流入丨fLF/,房地产开发贷款In尺Z上期建筑安装成本InCCC-l),上期单位面积土地购置费InXC(-l)以及人口因素InAT对房地产长期价格变动具有正向作用;而中长期贷款利率In/?对西部地区房地产长期价格变动具有负向作用。与东部和中部地区不同的是,西部地区长期房价变动与国际资本呈同向变化,可能是由于西部地区经济发展比较缓慢,房地产市场不发达,因此,国际资本以长期资金形式流入供给市场导致房价下降的幅度,要小于以游资形式进入房地产市场导致房价上升的幅度。说明在西部这样的经济不发达地区,国际资本更喜欢以游资炒作的形式进入房地产市场,资金快进快出,而对长期投资建设房地产市场缺乏兴趣。国际资本对西部地区房地产市场进行长期投资建设的偏好要小于短期投机性偏好。此外,值得注意的是,影响西部地区房价变动的长期影响因素中,人均可支配收入丨nF和房地产幵发贷款祖估计系数值相对较大,表明相对于其他房价影响因素而言,上述因素影响作用更大。人均可支配收入每增加1%,房地产价格上升0.】54。/。;房地产开发贷款每增加丨%,房地产价格上升0.278%?

6.1.4基于政策和外部冲击视角的房地产价格变动影响因素分析

本文第五部分通过PVAR模型分析了影响房地产价格的政策变量。得到以下主要结论: (1)目前中国货币供给对第二期的房地产价格有较大影响,而金融自由化程度对房地产价 格影响比较小。地方政府对土地财政的依赖程度和城市化率,对两期后的房地产价格有较大影响。

(2)房地产价格对其自身标准差的扰动信息响应非常迅速,且带来的扰动较大,持续时间 92中国农业大学博士学位论文 第六章结论

长。此外,房地产价格对货币政策及金融自由化的扰动响应也很迅速,持续时间长。虽然房地产价格对政府地财政依赖程度也可以做出立即的响应,响应值没有出现剧烈变动且始终为正,

说明地方政府对土地财政的依赖程度带来的扰动冲击对房地产价格影响在比较长的时间内都持续稳定的存在。但房地产价格对来自税收和城市化率的扰动均未立刻做出反应,其中其对税收的响应值有正有负;随着时间的推移,其对城市化率的反应先增大后减小,大约在第9期的时候逐渐减小为零。

(3)随着预测期的延长,房地产价格预测方差中由非价格变量扰动所引起的部分逐渐增加,而由价格自身扰动引起的部分逐步下降。在第18期左右,方差分解结果趋于稳定,由房地产价格自身扰动引起的预测方差占全部预测方差的89. 73%,仍旧占据主导地位。而其他扰动因素预测方差占总计约占全部预测方差的10.27%,其比例由大到小依次为:货币供给量4. 54%;城市化率2. 42%;地方政府对土地财政的依赖程度1. 34%;房地产税收1. 15%;金融自由化程度扰动0. 81%。

(4)货币政策、土地政策和城市化进程都对房地产价格产生较大影响,并且政策的作用都存在一定的滞后期,政策效果不能马上显现 6.2对策建议

综上所述,针对中国各地区房地产价格影响因素的不同,相关部门需要采取有针对性的制定房地产市场调控政策,以实现对各地房地产价格的有效调控,改变长期房地产调控政策收效甚微的局面。政策启示如下:

(一)正确引导购房者预期。由于我国目前房地产价格变动最主要的影响因素是人们对未来房价的预期,因此,要正确引导消费者及投资者预期,新闻媒体要客观报道,不能帮开发商煽风点火,推波助澜,而应引导投资者理性投资。尤其要注意东部地区的房地产泡#风险防范。这是因为购房者对未来房价预期对房地产价格变动影响在东部地区最为显著,因此,东部地区的房地产市场更容易出现房地产泡沫风险,进而引发泡沫经济。

(二)差异化信贷政策。房地产开发贷款和住房按揭抵押贷款,对东、中、西部房地产价格变动的影响程度也不相同。由于我国幅员辽阔,各地区经济发展水平差异较大。一些地区经济、金融发展水平较低,融资渠道少,这些地区的房地产投资贷款更多依赖于银行信贷。因此,房地产价格受银行信贷影响比较大。对于这些地区,应该更多使用银行信贷来引导资金流向控制房地产价格,在房地产市场发展过快,价格过高的地区,应当控制信贷规模,避免房地产投机带来的金融风险;相反,在房地产市场发展明显滞后于当地经济发展水平的地区,可以适当放宽信贷政策,带动房地产市场协调发展。

(三)正确引导人口流动。通过分析,我们看出,人口是影响我国房地产长期价格变动的重要因素,说明城市规模越大,人口越多,房地产价格越高。在我国,人口集中于大城市,尤其是 93中国农业大学博士学位论文 第六章结论

北上广深一线城市,而且大城市人口越来越多。应该通过区域经济协调发展,调整产业结构和经济布局,推动城市群发展,改善中小城市的居住环境和生活条件,使资源配置更加合理,避免人口大量涌入大城市,推高大城市房地产价格。

(四)加快土地制度改革,减轻地方政府对土地财政的依赖。土地成本是房地产成本一个重要组成部分。在土地成本与房地产价格关联密切的地区,要抑制房价过快上涨,需要降低土地使用成本。在中国,土地财政是推高土地成本的重要原因,也是房地产价格上涨的主要因素,一线城市尤为明显。因此,降低土地成本,使房地产价格处于合理水平。在进行宏观调控政策时,还要考虑政策效果的滞后效应,不能急于求成,防止连续出台政策造成的叠加效应,最终导致衰退出现。

6.3研究不足与展望

(一)本文在进行房地产价格影响因素的研宄中,由于受数据获取的限制,在分析房地产价

格影响因素变量时,没有对政府支出进行分析。但根据宏观经济理论,政府投资将会促进私人

投资,进而影响房地产投资及其价格,基于房地产价格和政府投资(支出)的实证分析,将会对政府在房地产市场发展中的作用进行定量分析,这有助于深入思考政府与市场的关系。缺少政府支出对房地产价格的影响,可能使得本文的研宄结论不够完善。 (二)对于制度对房地产价格的影响研宄还不够充分。由于我国是正处于转型中的国家,因此我国住宅价格的变动受制度性因素的影响较大,比如土地出让制度的不完善、金融制度的缺损、地方政府对住宅房地产的缺位和越位管理、住房限购制度、住房征税制度等等,如何完善我国的制度建设来实现稳定住宅价格的目标,应该是将来需要探讨的课题。

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