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;