影響房地產價格的宏觀因素分析

郭　寧

提要加強對房地產市場的監(jiān)管是目前我國政府宏觀調控的重點。上海市作為我國集貿易、金融、信息中心為一體的綜合性城市,宏觀因素對房地產價格帶來的影響尤為明顯。本文基于四象限模型理論對1998～2006年上海市的經濟基本面數據進行分析,并運用Eviews5.1軟件對其中的時間序列數據進行相關檢驗,得出影響房地產價格的宏觀因素。

關鍵詞:四象限模型;房地產價格;宏觀因素;實證檢驗

中圖分類號:F293.3文獻標識碼:A

住宅是居民的基本生活需求。1998年以前,我國已經有了房地產市場。1988年政府提出了土地市場化的運作,但是當初所做的市場化不是純粹意義的市場化,有很多的項目、市場主要是涉外的,比如涉外公寓等。自1998年以來,我國開始實行住房市場化改革,這也是房地產市場的開端,從這時候房地產市場才開始發(fā)展,并成為當今社會的一個熱點問題。

房地產業(yè)的發(fā)展可以有效地刺激經濟增長、促進社會的穩(wěn)定和發(fā)展,而居住水平的提高和住宅建設成就已成為衡量國家進步和社會發(fā)展的重要標志之一。商品房綜合質量不斷改進,人民的居住條件和居住環(huán)境有了較大改善,人們的生活質量和水平因此得到了大幅提高。上海房地產業(yè)的發(fā)展從上世紀九十年代初期開始啟動,房地產市場經歷了發(fā)展、上升、高峰、下降、低潮的過程,期間產生了一些問題,例如:市場秩序混亂、住宅空置率上升、住宅價格差異擴大等。住宅價格變化和住宅市場的發(fā)展,一直是上海市政府關注的焦點,為解決房地產市場的問題曾經出臺了一系列的政策,以維持上海房地產市場的健康發(fā)展,但如何保持上海房地產市場的繁榮,穩(wěn)定上海房地產市場的價格,仍然還在探索之中,因此研究房地產市場價格的宏觀市場影響因素,有著重要的現(xiàn)實與理論意義。

一、現(xiàn)實層面宏觀調控政策的特點

1、加快住房保障體系建設。2007年住房保障政策的主要特點是將住房保障的重點由經濟適用房調整為廉租房,由中低收入者調整為低收入者。

2、主要通過信貸手段抑制房產投資需求。2007年在投資需求旺盛、房價高漲的背景下,國家改用信貸政策來抑制投資需求,把第二套住房首付比例由30%提高到40%,相應提高按揭貸款利息,第一套住房的首付比例和按揭貸款利息保持不變。它不僅抑制了投資需求,還抑制了部分自住需求。

3、由嚴格控制土地供應調整為加大、加快土地供應。2007年土地政策由嚴格控制土地供應調整為加大、加快土地供應,特別是普通商品房、經濟適用房和廉租房的土地供應。增加土地供應的途徑主要有兩個:一是加大土地推出的數量,加快土地推出的速度;二是加大土地閑置的處罰力度,嚴厲打擊囤地行為。

4、存款準備金率和基準利率上調幅度空前。2007年中國人民銀行重拳出擊,連續(xù)10次上調金融機構存款準備金率,累計上調5.5個百分點,調整力度歷史少有。緊縮的貨幣政策并非完全針對房地產業(yè),但對依靠銀行貸款維持經營的房地產企業(yè)和依靠按揭貸款購房的個人來說,成本的增加都是顯著的,起到從供求兩方面抑制房地產市場的作用。

5、更加注重已出臺政策的執(zhí)行。在2005年和2006年,中央實施了一系列全面、嚴厲、深入的調控政策之后,近兩年雖然延續(xù)了對房地產宏觀調控的態(tài)勢,但只是零散地出臺了一些政策,并沒有出臺全面的調控政策,重點在于落實前兩年的政策。

二、從理論研究方面得出的四象限模型(圖1)

本文中的模型的建立考慮到的分析指標是變量新建房屋施工面積、商品房價格人均可支配收入以及國內生產總值,正如圖1中的第三象限(西南象限),描述的是房地產價格同新建量之間的關系。從長期來看,房地產價格應同它的重置成本相等,因此也就描述了重置資本同新建量之間的關系。這里假設隨著新建量的增加,重置成本將會增加。影響重置成本的其他因素將會導致整個曲線的移動——重置成本升高將使曲線向左平移,重置成本降低將使曲線向右移動。

該象限對應的方程為:P=f(C)

式中,P為價格;C為重置成本。

三、結合現(xiàn)實數據建立模型并檢驗修正

現(xiàn)以上海市為例,運用四象限模型、計量經濟學理論以及Eviews5.1軟件對上海市房地產市場做出宏觀分析,由計量經濟學知識建立線性回歸模型1得:

Y=β₀+β₁X₁+β₂X₂+β₃X₃+u(1)

式中:Y為商品房屋平均銷售價格(元/平方米);X₁為GDP(億元);X₂為人均可支配收入(元);X₃為新建房屋施工面積(萬平方米)。

(一)對模型的穩(wěn)定性進行檢驗。對1999～2006年上海市經濟基本面數據運用Eviews5.1軟件進行簡單最小二乘法回歸,得回歸模型為:

Y=0.5966X₁+0.0223X₂+0.013X₃+541.9968

(0.1172)(0.8969)(0.6675)(0.3633)

[1.8913][0.1363][0.4560][0.9999]

注:()內為P檢驗量的值,[]內為T檢驗量的值。

由回歸結果可知,模型中的自變量X₁、X₂、X₃的P值過大,不能通過穩(wěn)定性檢驗。此時的R2=0.98,Jarque-Bera=0.9150,Probability=0.6329。

由于對變量進行自然對數變換后不改變原序列的協(xié)整關系,并有助于消除時間序列中存在的異方差現(xiàn)象,所以對原模型中的變量進行自然對數變換,得到新的估計模型2為:

Log(Y)=β₀+β₁log(X₁)+β₂log(X₂)+β₃log(X₃)+u(2)

運用Eviews5.1軟件對給定的數據進行簡單最小二乘法回歸,可得回歸模型為:

LOG(Y) = 0.7748LOG(X₁) + 0.0907LOG(X₂) + 0.0188LOG(X₃) + 0.659

(0.0510)(0.8092)(0.4057)(0.5342)

[2.5547][0.2546][0.9076][0.6671]

注:()內為P檢驗量的值,[]內為T檢驗量的值。

由回歸結果可知模型2的R2=0.99,較模型1明顯有所提高,而且變量X₁通過了顯著性水平在10%下的t檢驗,所以模型2相比較模型1來說,更可取。

(二)檢驗模型是否存在多余變量。由于在模型2中的變量X₂、X₃仍未通過t檢驗,所以對模型進行是否存在多余變量的檢驗。

原假設:X₁是不顯著的,進行多余變量檢驗的Prob.F(1,5)=0.050975,在5%的顯著性水平條件下,未通過檢驗,接受原假設,即變量X₁對于模型來說是不顯著的,應舍去,得模型3為:

LOG(Y)=0.9821LOG(X₂)+0.0508LOG(X₃)-1.3415(3)

R^2=0.978217,接近于1,說明自變量X₂、X₃很好地解釋了因變量Y,通過檢驗。F=134.7214,通過檢驗。X₂和X₃的P值分別為0.0001和0.0687,接近于零,在10%的顯著性水平檢驗下也通過檢驗。

(三)異方差性與自相關檢驗和修正

1、異方差性的檢驗和修正。在模型3的回歸結果下,運用懷特檢驗法檢驗異方差性,得到的結果為Obs*R-squared的p值>0.05,所以在5%的顯著性水平下接受原假設,即不存在異方差。

2、自相關的檢驗和修正。在模型3的回歸結果下,運用拉格朗日指數檢驗法檢驗自相關性,得到的結果為,RESID(-1)的p值>0.05,所以在5%的顯著性水平下接受原假設,即不存在自相關性。

四、模型檢驗結果與結論

從上面模型的建立、檢驗、修正的結果可以看出,在房地產市場的宏觀層面來看,自變量人均可支配收入和新建房屋施工面積解釋了因變量商品房屋平均銷售價格的97.82%,并存在穩(wěn)定的動態(tài)均衡關系,而且模型不存在異方差性和自相關,這也正是從現(xiàn)實意義上驗證了四象限模型的正確性。實證結果進一步表明,從長期來看,上海市的人均可支配收入和新建房屋施工面積對房地產價格的影響顯著,對于房地產價格的漲跌起著決定性影響;人均可支配收入和新建房屋施工面積的波動性有助于預測房地產價格的走勢;同時,房地產價格的走勢也反映出了經濟的走勢。為了進一步促進房地產市場的健康發(fā)展,應把上海市的經濟發(fā)展速度控制在一個適度的范圍之內,并可根據人均可支配收入和新建房屋施工面積的波動做好房地產價格的預警、調控工作。

(作者單位:云南財經大學)

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