Granger 因果关系实证检验也表明汇率低估导致的地价上涨，进一步又造成房价的上涨”。 史涌动、陈日清(2008) 利用 2001 年 1 月~2006 年 12 月的时间序列数据研究了不确定 性条件下的房地产价格决定因素，他们以商品房实际销售价格水平为被解释变量构建协整 方程和 VAR 模型，实证结果表明 5 年期抵押贷款实际利率对房地产价格的影响具有统计显
著性，但在数值上很小，因此缺乏经济显著性；代表适应性预期的房地产价格自身的变动 冲击是导致房地产价格上涨的主要因素；居民收入对房地产价格上涨的作用也较小。因此 我们可以在一定程度上认为, 我国目前阶段的房价上涨过快, 很大程度上可能是由于居民 的“适应性预期”所造成的, 而居民收入、按揭贷款利率等基本面因素对房价的实际影响 相对较小。
严金海、丰雷、包晓辉(2009)应用北京 2001 年 1 季度~2007 年 4 季度的时间序列数据， 对商品住房平均销售价格建立协整方程和向量误差修正模型，研究了北京住房价格的波动。 “协整方程的估计结果表明，首先在需求方面，总收入(人均收人与人口相乘)永久性增长 1%，长期房价水平将上涨 0.84%；住房的使用成本(抵押贷款利率减去预期长期房价增长率 的差额)降低 1%, 房价将提高 1.8%。其次金融方面，住房价格的抵押贷款长期弹性为 0.15。 再次在供给方面，长期累计土地供给量增加 10%, 房价将下降 2.7%, 降幅小于 10%, 这可 能与土地边际成本的上升限制了住房供给的增加以及开发商囤积土地有关。最后，代表房 改、供地方式的转变以及汇率制度改革等都使得长期房价水平出现跳跃式上升。基本面因 素的波动对房价短期波动影响的分析表明，2005 年以来住房使用成本的持续下降和总收人 的快速增加, 是房价涨幅不断提高并持续偏离均衡水平的重要原因”。
刘仁和、陈英楠、程昆(2009)研究了货币幻觉与我国城市住宅估值之间的关系，研究
认为“我国投资者受到货币幻觉的影响，长期低名义利率使得投资者降低租金收益率预期， 也就是提高估值倍数，从而使得住宅市场被高估、住宅价格膨胀。近年来我国名义利率走 低，国内租金房价比率走低，住宅价格膨胀，住宅市场也可能存在货币幻觉”。
余华义(2010) 采用 35 个大城市 1998~2008 年的面板数据研究了影响中国的房价的主 要因素，考察了经济基本面和房地产政策对我国房价的影响程度差别，他“以房屋销售价 格作为被解释变量构建面板回归模型，结果认为非农人口数、人均可支配收入、实际利率 和人均实际利用外资额、人均住房使用面积这些经济基本面变量基本不显著，房价向上偏23
离了经济基本面，而政府调控变量则很显著。其中购置土地面积的回归系数显著为负，说 明土地供应的减少推动了房价上涨。房地产开发投资资金总额和房地产开发投资资金中来 源于金融机构贷款的回归系数显著为正，说明我国房地产市场中存在信贷资金推动资产价 格上涨的通道。房屋销售面积和控制面积对房价都有显著的负向影响，因此增大房屋供应 对平抑房价有明显的作用，此外,房屋销售面积和空置面积的回归系数绝对值要大于土地供 应和房屋开发投资资金因素的回归系数的绝对值,这也反映出房地产市场供求本身的直接 影响要大于土地和融资等间接影响对房价的作用。上一期房价的系数符号为正，说明中国 房价存在积累效应”。
况伟大(2010)研究了预期、投机与中国城市房价波动的关系，针对我国三十五个大中
型城市的实证分析表明，预期因素和投机性因素对房价的波动具有较强的解释能力，理性 预期对房价的作用要小于适应性预期对房价的作用。因此，况伟大的研究认为，投机者投 机动机的形成主要源于上一期房价的水平值，因此政府应该主要调整居民的适应性预期。 同时，经济基本面的影响更加重要，房价波动受到经济基本面的影响更为重要，在基本面 因素中，利率对房地产价格的影响最大，而开发成本并不是房价波动的主要因素，另外， 城市化较快的城市，房价增长更快，政府应该控制城市化程度。
张亚丽、梁云芳、高铁梅(2011)应用 1999~2008 年 35 个大中城市的面板数据研究了预 期收入和收益率对房价波动的影响，研究结果认为：预期收入的增长、预期房地产收益率 的增长、利率等因素对房地产价格的影响存在着不同的作用机制，预期收入增长导致了房 价上涨，而预期人均实际收入的下降导致了房价拐点的出现，预期房地产收益率的增加导 致了房价的快速增长，而利率对房价的影响则不是十分显著，原因在于我国金融市场的管 制和预期房地产收益率较高。 2.3.4 房地产市场供求关系研究
房地产市场的供求关系可以从供求总量和供求结构两个方面进行研究，国内许多学者
对房地产市场的供求关系进行了大量的研究，如王金明、高铁梅（2004）的研究利用可变 参数模型，研究了我国房地产市场需求和供给的影响因素，研究表明，影响房屋需求的因 素中，收入弹性最大，价格弹性和利率弹性次之，在影响供给方面，价格弹性和利率弹性 都是很大的。韩毅（2005）通过对房地产市场均衡价格的形成的研究发现，房地产市场主24
要以存量供应为主，新建房屋只能通过房地产存量市场影响房屋均衡价格。袁志刚、樊潇 彦（2003）通过我国房地产市场的需求结构，政策因素研究了我国商品住宅市场化改革前 景。张泓铭（1998）对我国房地产市场的供给与需求的经济学原理进行了分析。刘永平（2001） 从房地产市场的二元作用理论建立了我国住宅需求的消费函数与投资函数，其中家庭类别 按人均 GDP 收入分类。何向华（1998）对我国房地产市场的需求进行了预测。曹光辉对影 响房地产需求的主要因素进行了分析，结果发现，一个城市的人口数量，人均收入，经济 发展水平，政府政策是最主要的因素。满江虹（2004）研究了我国商品住宅需求趋势指标 体系。张泓铭（1998）对房地产市场和住宅市场的供给关系进行了理论分析。蔡穗声（2010） 认为我国房地产市场处于结构性供给不足局面，区域供给过剩与区域供给不足情况共存， 房地产价格普遍偏高。张永岳（2006）对我国房地产市场中的供求均衡，非均衡和供给， 需求均衡要求和影响因素进行了研究。李铁岗（2002）利用“存量-流量”模型与过度需求 模型对我国房地产市场进行了研究。
在我国房地产市场中同时存在着有效需求不足的特点，这是由我国经济处于社会主义
初级阶段的特点决定的。许多学者对我国房地产的这个特性进行了研究，如孙永正（2005） 对我国房地产市场中的有效需求不足的原因进行了理论探讨，认为我国城乡分割的户籍制 度，处于改革期的金融市场是主要原因。赵广林（2000）对我国房地产市场的潜在需求进 行了研究，认为政府宏观调控和金融措施可以有效地激发市场潜在需求。尤伟华（2002） 对我国房地产市场的结构性失衡进行了研究，认为高档住宅建设比例太大，而小面积的经 济住宅房比例太小，导致供给过剩与供给不足的矛盾局面同时出现。吴勇慧（2004）对房 地产市场的购买能力进行了研究，发现我国高收入与低收入人口比例过大导致了我国房地 产市场结构性失衡。廖英敏（2007）研究了我国宏观调控政策在房地产市场中的作用，认 为我国应加大房地产的宏观调控，政府积极引导房地产市场健康发展。25 第 3 章我国房地产价格变动的周期性特征分析
虽然我国的房地产商业化时间不长，但由于房地产不仅关系到国计民生，而且对我国 宏观经济的贡献也是举足轻重，所以很多学者对其进行了大量的研究。在房地产价格周期 的研究上，许多学者从不同的角度研究了改革开放以来我国房地产的变动情况，主流的研 究思路是对我国房地产价格周期进行划分，但是由于选择的方法或者选用的指标不同，得 到的结果存在较大分歧。
在增长型循环下，由于经济指标在很长的时间尺度下总是表现为持续趋势成分和周期 波动成分的叠加，这使得经济指标本身不平稳。为了对经济指标进行周期波动的研究，一 般需要将指标的周期成分分解出来。鉴于这一思想，本章将在时域内分析以房屋销售价格
指数为代表的房地产价格周期的基本特征，并在基于两类不同的马尔可夫区制转移模型分 析房地产价格周期的非对称性特征，最后对我国房地产价格周期与宏观经济周期之间的关 系进行探讨。
图 3.1 房地产周期示意图29
的交易量快速上升，并且带动整个产业链条(土地市场、第三级市场、物业)和其他密切产 业(建筑、建材行业)随之快速发展。
繁荣阶段经历的时间较短，其发展变化过程的特征主要表现为：在繁荣阶段初期，需 求迅速增长，房地产市场进入繁荣高涨阶段，市场交易量明显增加，空置率下降，房地产 价格愈涨愈高。在繁荣阶段中期，市场上出现大量的房地产投机者，政府开始出台一系列 限制炒楼的政策措施，如提高银行利率、紧缩银根、房产限购、提高首付款比例等。在繁 荣阶段，即在波峰时，楼价高涨，市场无力负担，自用购楼者退出市场，留下炒家的投机 资金支撑旺市，形成了有价无市的局面，房地产空置率上升，房地产市场达到了繁荣阶段 的顶点，房地产泡沫达到极限。在繁荣阶段后期，政府的紧缩政策初显成效，新增房地产 投资数量下降，房地产投资总量也开始回落。房地产销售价格开始回调，房地产空置率进 一步增加。
衰退阶段经历的时间较短，其发展变化过程的特征主要表现为：在衰退阶段初期，房 地产市场的交易价格和交易数量增长减缓或停滞，甚至会出现不同程度的下降。一方面， 各类房地产空置率进一步加剧；另一方面，由于投资风险加大，房地产投资下降，新增房 地产项目减少。在衰退阶段中期，房地产价格急剧下降，有价无市的局面被打破，房地产 泡沫开始破灭。接着，在投机者的抛售下，房地产价格严重下跌，房地产投资量大量缩减， 已建项目出现转手、停工现象。在衰退阶段后期，在价格和交易量锐减的情况下，房地产 企业利润也大幅降低，一些势力较弱的企业宣告破产。
萧条阶段经历的时间较长。其发展变化过程的特征主要表现为：在萧条阶段初期，政 府实施的宏观调控政策进一步发挥作用，整体经济规模缩减，市场交易量减少；不动产信 贷违约率增加，金融机构与投资者普遍出现亏损或潜在亏损，房地产泡沫破灭。在萧条阶 段中期，价格暴跌，成交量减少，出现大量的房地产纠纷，一些实力雄厚的大公司也出现 不同程度的危机。在萧条阶段后期，房地产总体水平加速下滑，房地产开发成本与房地产 正常需求恢复到正常水平，房地产波动开始走向平稳，此时，政府开始注意到房地产市场 对宏观经济的约束作用，采取措施来刺激房地产行业的复苏。不过，房地产市场何时走出 萧条阶段而开始复苏，取决于两个方面：一是有赖于产业内部对房地产供求关系能否以及 何时回到相对均衡状态；另一方面，取决于产业外部的影响因素，如宏观经济周期波动情30
况、宏观经济政策，特别是货币和金融政策还有房地产行业政策的变化。
本节选用我国 1998 年到 2010 年的房屋销售价格指数作数据对我国房地产周期的特征 进行分析，数据来源于中经网数据库。由于房屋销售价格指数是基于年同比增长率合成的， 因而属于增长型循环范畴，并且年同比增长率的计算方式并不能保证数据就是平稳的，可 能包含着长期的趋势 房屋销售价格 指数循环序列
1998 年 3 月 101.3 1.780439711 2004 年 9 月 109.9 3.933379 1998 年 6 月 102.1 1.564235059 2004 年 12 月 110.8 3.8092279 1998 年 9 月 101.3 1.139119172 2005 年 3 月 109.8 2.721495 1998 年 12 月 101 0.275282955 2005 年 6 月 108 0.7862676 1999 年 3 月 99.7 -0.661608116 2005 年 9 月 106.1 -0.41603
1999 年 6 月 99.6 -1.318594116 2005 年 12 月 106.5 -1.000492 1999 年 9 月 99.9 -1.114732404 2006 年 3 月 105.5 -1.395435 1999 年 12 月 100.7 -0.685620271 2006 年 6 月 105.7 -1.414331 2000 年 3 月 100.7 -0.599793311 2006 年 9 月 105.5 -1.219812 2000 年 6 月 101.1 -0.634506958 2006 年 12 月 105.3 -1.265568 2000 年 9 月 101.5 -0.66293984 2007 年 3 月 105.6 -1.11466 2000 年 12 月 101.2 -0.738383726 2007 年 6 月 106.3 0.0175717 2001 年 3 月 101.9 -0.659112822 2007 年 9 月 108.2 2.1204178 2001 年 6 月 102.5 -0.438229056 2007 年 12 月 110.2 4.3525616 2001 年 9 月 102.7 -0.452627098 2008 年 3 月 111 5.1515607 2001 年 12 月 101.8 -0.587437232 2008 年 6 月 109.2 3.7309141 2002 年 3 月 104.3 -0.977783059 2008 年 9 月 105.3 0.1334837 2002 年 6 月 102.8 -0.956296349 2008 年 12 月 100.5 -3.691025 2002 年 9 月 104 -0.765650074 2009 年 3 月 98.9 -5.495148 2002 年 12 月 103.5 -0.626311573 2009 年 6 月 99.5 -4.584918 2003 年 3 月 104.8 -0.615867773 2009 年 9 月 101.9 -1.517724 2003 年 6 月 105 -0.790751612 2009 年 12 月 105.8 2.205353 2003 年 9 月 104.1 -1.228878494 2010 年 3 月 114.5 3.2300077 2003 年 12 月 105.1 -0.625917357 2010 年 6 月 110.0 2.3360781 2004 年 3 月 107.7 1.38804877 2010 年 9 月 104.6 1.8970422 2004 年 6 月 110.4 3.146826319 2010 年 12 月 100.8 0.5470309
通常情况下，房地产周期波动会稍微领先于经济周期波动。具体表现在如下两个方面， 一方面，在宏观经济的恢复扩张时期，由于房地产行业自身具有产品价值大，占用资金多， 生产周期长的特点，所以在经济复苏的初期，房地产也需要较长的时间来做出反应并规划 投资和生产。虽然房地产波动较晚进入复苏阶段，但是因为投资乘数的原因，房地产会早 于宏观经济而先达到繁荣阶段；当宏观经济达到繁荣时，房地产则可能已经进入下行通道， 且持续的时间可能会长于宏观经济周期的下行。另一方面，房地产作为宏观经济的重要组 成部分，其周期变化会和宏观经济有较好的一致性，但是会因为经济环境的不同而表现为 先行，滞后或一致等不同的表现形式。
而从我国特有的房地产行业现状来看，目前我国正处在经济转轨的关键时刻，在市场 化的过程中，各行业正逐渐地从不成熟走向成熟，所以很多经济因素都表现出极大地不稳 1
本文中所用到的 GDP 增长率数据由实际 GDP 计算所得，实际 GDP 根据统计局公布的 GDP 平减指数以
2002 年为基期换算所得。35
定性。房地产行业作为其中的一个很重要的代表性行业，也表现出了这种不稳定性，即出 现了滞后于宏观经济周期的特性。
当然，从我国的政府行为来看，也可以对这一反常现象做出一定程度的解释。政府不 但是经济体制改革的决策者，同时是产业政策的制定者和宏观经济的调控者。从产业管理 角度来看，在不完全竞争和不完全开放的房地产市场上，再加上时滞的原因，针对市场失 灵而进行的宏观产业调控不一定是及时有效的，当然无论准确与否都会对房地产经济运行 产生影响。在体制改革的过程中，政府行为对房地产波动也有很大的影响。房地产关联的 产业庞大而系统，使得经济体制改革对房地产供求关系变动的影响十分明显。因此，随着 我国宏观经济出现周期性的波动，我国政府相应地出台各种扩张性或收缩性经济政策，在
一定程度上也可能引起或加速了房地产市场的周期性变动。 3.4 本章小结
本章分析了以房屋销售价格指数为代表的房地产周期的基本特征，并在两类的马尔可 夫区制转移模型的基础上分析了房地产周期的非对称特征。本章的分析结果表明，我国房 地产存在着 7.4 个季度和 13.3 个季度的周期波动；并且在周期的收缩阶段，房地产的波动 程度要远大于扩张阶段的波动程度；与以 GDP 增长率周期成分为代表的宏观经济周期波动 相比，房地产价格周期表现出 2 个季度的滞后特征。36 第 4 章我国房地产价格变动特征的频谱分析
为进一步分析我国房地产价格的波动特征，本章将跳出时间序列简单划分周期的传统 研究思路，尝试从频域序列的角度来分析我国房地产周期波动的主要时间周期。 此外，与上一章类似地，考虑到房地产业在整个国民经济中的重要地位的关系，本章 将在对我国房地产价格周期波动的频域特征进行分析的基础上，进一步考察房地产价格周 期和宏观经济周期之间的关系特征。 4.1 数据的选取和处理
本节我主要选取从 1998-2010 的季度数据对房地产价格和我国的经济周期进行谱分
析，因为这时间范围我国房地产市场波动剧烈，能够更好体现房地产价格的谱值与频率的 关系曲线，充分反映房地产这段时间的历程载荷强度和价格频率信息。我们从房地产价格 的单点响应谱和多点响应谱两个方面分析房地产价格的周期性波动，同时也应用谱分析对 我国经济周期的波动进行分析，并经过比较总结出两者波动的协调一致性。 4.2 理论和模型建立
在研究时间序列的周期波动特征时，谱分析有着时域分析所不具备的优势。谱分析是 把时间序列看成不相关的频率的叠加，通过比较各频率上的值大小，解释时间序列的频域 特征，由此分析它的波动特征。本章的主要任务就是利用谱分析方法，将我国的房地产价 格指数变换为频域数据，并对其谱函数进行分析，得到我国房地产周期的频域特征，同时 考虑其与宏观经济周期的关系。本节接下来将简要介绍相关的理论方法与模型建立过程。 图 4.1 房地产价格周期波动情况
本节的主要任务是找出我国在该时间区间内房地产经济周期波动的频域特征，即考察 我国房地产周期时间长度和频率大小，以及找到主要的频率周期特征。
作为分析工具，谱分析在此方面有其他方法不可替代的优势。谱分析是将时间序列数 据转换成各频率数据。通过转换将时间序列的数据转换为各个频率上的频域数据的叠加。 即将每一个时点上的数据分解成为各个频率的贡献值的和，然后将每个频率的值重新组合 成为各个时点上的贡献值的和。由此可以判断，在某个频率上的谱密度值较高的话，那么 各个时点上的波动对其贡献的值的和较大，也即在这个频率上原来的时间序列的数据的波 动性较强。
使用谱分析，我们可以得到价格指标在各频率上的谱密度值，列于表 4.1 中。根据得41 到的谱密度值，作图 4.2。从图 4.2 可以很明显的看出房地产周期合成指数的谱密度值有 2 个极大值点，是在频率为 0.077 和 0.135 处。根据谱分析理论，说明由此指标得出我国房地
产的主要周期为个 13 个季度和 7.4 个季度，即 3.25 年 1.85 年。 表 4.1 房地产周期价格指标在各频率上的谱密度值 频率谱密度值频率谱密度值 0.019 0.6092 0.269 0.0033 0.038 1.0619 0.288 0.0075 0.058 1.0409 0.308 0.0081