中國大中城市地價對房價影響的實證研究

杜 江,許 多,李 恒

(四川大學經(jīng)濟學院,四川成都 610064)

中國大中城市地價對房價影響的實證研究

杜 江,許 多,李 恒

(四川大學經(jīng)濟學院,四川成都 610064)

隨著中國市場經(jīng)濟的迅速發(fā)展,房地產(chǎn)行業(yè)已成為推動國民經(jīng)濟的重要力量,而近年來的高房價現(xiàn)象已引起了全社會的關注。筆者采用 2000-2008年中國 4個直轄市和西部大中城市為樣本,基于 Panel Data的無約束模型,并以重慶為例對比分析了地價對房價的影響。研究結(jié)果表明:從總體來看,地價對房價的影響具有一致性,但對各個城市而言,還存在著一定的差異。所以,應采取相應的措施以確保房地產(chǎn)市場健康和穩(wěn)定地發(fā)展。

房價;地價;PanelData模型

一、引言

房地產(chǎn)已成為關系國計民生的行業(yè)。隨著中國改革開放的不斷深化與中國特色社會主義市場經(jīng)濟的快速發(fā)展,在 20世紀晚期,中國開始進行住房體制改革,使人們?nèi)〉米》康姆绞接蛇^去幾十年的分房轉(zhuǎn)變?yōu)橘徺I商品房,特別是從1998年開始,住房步入了貨幣化的時代。此后,房地產(chǎn)行業(yè)迅速發(fā)展,其占 GDP的比重已超過 10%,房地產(chǎn)業(yè)對中國國民經(jīng)濟的增長已起到了推動力的作用。然而,伴隨房地產(chǎn)市場的發(fā)展,房價也迅速攀升,不斷上漲的房價引起了政府、學者、公眾的廣泛關注。與此同時,土地招拍掛出讓方式的施行,讓諸多學者認為地價上漲是促使房價上漲的主要因素,以至有關房價與地價的研究已成為當今學術界最熱議的課題。

二、理論分析與研究假設

房價上漲的原因很復雜:從市場需求方面來看,居民財富的增長、人們對房價上漲的心理預期、舊城改造中拆遷范圍的擴大均拉升了房價;從開發(fā)成本來看,建筑材料價格的上漲、土地價格的上升都推動了房價。圖 1顯示了 2000-2008年中國房地產(chǎn)行業(yè)關于房價與地價最重要的 2個指數(shù)的變動情況:2000年,中國大中城市房屋銷售價格指數(shù)為 101.1,土地交易價格指數(shù)為 100.2;2004年,中國大中城市房屋銷售價格指數(shù)為 109.7,土地交易價格指數(shù)為 110.1;2008年,中國大中城市房屋銷售價格指數(shù)為 106.5,土地交易價格指數(shù)為 109.4。由圖 1可知,中國的房屋銷售市場和土地交易市場自貨幣化開始后迅速升溫,而地價作為最主要成本對房價的影響顯著,并且地價與房價呈現(xiàn)正相關關系。

圖 1 2000-2008年全國房屋銷售價格指數(shù)和土地交易價格指數(shù)

重慶作為西部唯一的直轄市,在西部大開發(fā)戰(zhàn)略推動下快速發(fā)展,經(jīng)濟的增長為重慶的房地產(chǎn)業(yè)提供了機遇。圖 2描述了 2000-2008年重慶市房地產(chǎn)行業(yè)有關房價與地價的 2個指數(shù)的變化狀況: 2000年,重慶市房屋銷售價格指數(shù)為 101.8,土地交易價格指數(shù)為 100.0;2004年,重慶市房屋銷售價格指數(shù)為 113.9,土地交易價格指數(shù)為 105.3;2008年,重慶市房屋銷售價格指數(shù)為 106.3,土地交易價格指數(shù)為 109.5。由圖 2可知,重慶的房價與地價走勢同全國一樣,也呈現(xiàn)正相關關系。

二是推進水利重點項目建設。抓好引嫩入白、哈達山、大安灌區(qū)等工程的收尾和驗收工作。全面啟動西部河湖連通一期工程和松原灌區(qū)建設，加快推進中部城市引松供水工程實施。

圖 2 2000-2008年重慶市房屋銷售價格指數(shù)和土地交易價格指數(shù)

國內(nèi)學者對中國的房價與地價進行了相關的研究。王岳龍、武鵬[1]建立了一個 Panel Data模型,選用中國 2002-2006年的 Panel Data,探討了房價與地價的關系,研究表明:土地招標使全國房價上漲了13.2%,而且房價對地價的拉動顯著,地價對房價的推動在長期顯著。宋勃、高波[2]采用 1998-2006年中國房價與地價的季度數(shù)據(jù),建立了誤差糾正模型,結(jié)論顯示:在短期內(nèi),房價對地價沒有影響,而地價會影響房價,另外,房價與地價在長期會相互影響,因而控制地價上漲是抑制房價上漲的主要手段。黃靜、屠梅曾[3]采用中國 29個城市的 Panel Data,研究了房價與地價的長期均衡關系,結(jié)論顯示:東部與西部城市地價對房價的影響要比中部城市大。況偉大[4]建立住房市場與土地市場模型,探索了房價與地價的關系,研究發(fā)現(xiàn):增加土地供給可以抑制地價和房價。嚴金海[5]采用誤差修正模型研究中國房價與地價的關系,結(jié)果表明:短期內(nèi)房價決定地價,長期內(nèi)房價與地價相互影響。余華義、陳東[6]研究地價與房價關系發(fā)現(xiàn):房價與地價呈現(xiàn)正相關關系,且互為因果關系。包宗華[7]發(fā)現(xiàn)房價的迅速上漲是由地價的大幅上漲引起的,降低地價才能抑制房價。高曉慧[8]認為房價是地價的體現(xiàn),房價與地價呈現(xiàn)正相關。劉琳、劉洪玉[9]研究發(fā)現(xiàn)房價與地價線性正相關,地價上漲引起了房價的上漲。杜江[10]也認為住房價格升高的主要因素是土地成本。

(二)PanelData單位根檢驗

從國內(nèi)外學者對房價與地價的研究來看,均沒有形成統(tǒng)一的方法,甚至對不同地區(qū)的研究得出了相反的結(jié)論,并且以往的研究多集中于房價與地價的因果關系上,而對不同城市的對比分析卻很少。由于中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡,加上政府對不同城市的發(fā)展政策有差異,因此,筆者為了更好地分析房價與地價,采用有關聯(lián)的城市進行對比。筆者以中國 4個直轄市和西部大中城市為樣本,對房價與地價進行再研究,為協(xié)調(diào)好 4個直轄市、西部大中城市的房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展提供決策依據(jù)。

三、實證分析

朋友人到中年，幾經(jīng)打拼，有了非常不錯的事業(yè)，在工作中可謂呼風喚雨，可以說他處在人生巔峰時刻。這樣的時候，人最容易忘乎所以，唯我獨尊，難得的是，他還能夠有“渺小感”。朋友說：“相對于廣闊自然，茫茫宇宙，人是多么渺小卑微，人類所有的征服欲，在自然面前都有‘蚍蜉撼大樹’之嫌。”

筆者以國家統(tǒng)計局編制的 2000-2008年中國內(nèi)地大中城市作為選擇對象范疇,以房屋銷售價格指數(shù)作為被解釋變量,土地交易價格指數(shù)作為解釋變量。筆者研究 4個直轄市:北京、上海、重慶、天津;西部大中城市:重慶、西安、蘭州、成都、烏魯木齊、貴陽、西寧、銀川、昆明,并將房屋銷售價格指數(shù)、土地交易價格指數(shù)整理為 Panel Data進行研究。因為 PanelData模型是近年來最重要的計量經(jīng)濟學方法之一,而且它含有橫截面、時間、指標三維信息,比單獨使用橫截面或時間序列數(shù)據(jù)更為科學。

國外學者也對房價與地價進行過眾多探討。O’Sullivan[11]利用一般均衡理論中引致需求分析方法,研究了房價、地價的關系,他發(fā)現(xiàn)房價上漲是抬高地價的原因。Raymond[12]采用 Granger因果分析研究了香港的房價與地價的關系,結(jié)果表明:房價與地價沒有因果關系。K im[13]研究了韓國的房價與地價的關系,研究顯示:高地價是促使房價上漲的主要原因。Davies[14]用回歸分析探索房價與地價關系,結(jié)論顯示:土地價格既與房價相關,還與土地利潤率、貸款利率相關。Smith[15]以土地作為生產(chǎn)要素,研究了房價與地價的比例關系。Evans[16]發(fā)現(xiàn)土地供應量的下降會引起地價的上升,從而促進房價的上漲。

為了避免偽回歸的發(fā)生,必須運用單位根檢驗考察 Panel Data的平穩(wěn)性,其檢驗結(jié)果見表 1和表2。

表 1 4個直轄市的單位根檢驗

其中,yi表示 4個直轄市房屋銷售價格指數(shù),xi表示 4個直轄市土地交易價格指數(shù)。

表 2 西部大中城市的單位根檢驗

由表 2可知:在 5%的顯著性水平下,房屋銷售價格指數(shù) (Y)的結(jié)論與表 1相同,而土地交易價格指數(shù)(X)在不同檢驗方法下的平穩(wěn)性不同,但在1階差分后平穩(wěn)性相同,即土地交易價格指數(shù) (X)是非平穩(wěn)序列且為 1階單整。因此,房屋銷售價格指數(shù)(Y)與土地交易價格指數(shù) (X)均為1階單整,他們之間可能存在協(xié)整關系,需進行協(xié)整檢驗以確認。

(三)PanelData協(xié)整檢驗

謝清森接受采訪時說道，公司這些年遇到的痛點中，感受最深的是進行項目申報的過程，也遇到過一些問題，項目很好但總是批復過程有些漫長，比如，正在籌建的中軍衛(wèi)士創(chuàng)業(yè)大學和中軍衛(wèi)士職業(yè)培訓學院，我們已經(jīng)拿到了辦學許可證，手續(xù)也都辦全了，現(xiàn)在遇到了批地辦學的難題，遲遲申請不到辦學用地。

由于 4個直轄市和西部大中城市的房屋銷售價格指數(shù) (Y)與土地交易價格指數(shù) (X)均為 1階單整,因此,可采用 Johansen協(xié)整檢驗,其結(jié)果見表 3和表 4。

表 3 4個直轄市的 Johansen協(xié)整檢驗

(四)模型建立

人力資源的演進中，具體的參見圖2，由此可以發(fā)現(xiàn)，人力資源和管理咨詢、信息管理、數(shù)據(jù)庫、系統(tǒng)開發(fā)等主要內(nèi)容是一體化構建的。

表 4 西部大中城市的 Johansen協(xié)整檢驗

其中,yi表示西部大中城市房屋銷售價格指數(shù), xi表示西部大中城市土地交易價格指數(shù)。

由表 3可知:Fisher聯(lián)合跡統(tǒng)計量和 Fisher聯(lián)合最大特征值統(tǒng)計量的第 1行與第 2行的 P值均小于顯著性水平 5%,因此,拒絕原假設,即房屋銷售價格指數(shù) (Y)與土地交易價格指數(shù) (X)之間存在協(xié)整關系。

為了更加客觀地進行比較并說明現(xiàn)象,避免建立模型的偏差,筆者運用協(xié)方差分析檢驗 (analysis of covariance)來確定并建立合適的模型,其檢驗結(jié)果見表 5和表 6。其中,表示截面?zhèn)€數(shù),表示觀測時期數(shù),表示解釋變量個數(shù),表示無約束模型 (unrestricted model)的殘差平方和,表示個體均值修正回歸模型(individual-mean corrected regression model)的殘差平方和,表示聯(lián)合回歸模型 (pooled regression model)的殘差平方和,與均為不同假設下服從分布的統(tǒng)計量。

(一)樣本選取

目前對于膨脹土邊坡雨后失穩(wěn)機理，大部分人從降雨后邊坡土體強度衰減的角度進行分析，這類分析多基于飽和土力學理論，對膨脹土的特殊性質(zhì)和破壞機理缺乏一定的考慮，導致分析結(jié)果與實際情況不相符。采取放緩坡角或采用剛性結(jié)構對邊坡進行處理，效果也不甚理想，許多邊坡即使在坡度緩至1∶6甚至1∶10的情況下仍發(fā)生滑動甚至二次滑動[8]。因此，對膨脹土邊坡失穩(wěn)研究要結(jié)合膨脹土的基本特性、邊坡運行特點以及相關環(huán)境因素進行考慮。

表 5 4個直轄市的協(xié)方差分析檢驗

由表5知:因為 F2>F0.95(6.28),所以還需考察F1;又因為 F1>F0.95(3.28),所以,選用無約束模型擬合樣本,將模型形式設定為:

由表 1可知:在 5%的顯著性水平下,房屋銷售價格指數(shù) (Y)與土地交易價格指數(shù) (X)都是非平穩(wěn)的,但 1階差分序列都是平穩(wěn)的,表明它們均為 1階單整。因此,房價與地價之間可能存在穩(wěn)定的均衡關系,需采用協(xié)整檢驗進行確認。

表 6 西部大中城市的協(xié)方差分析檢驗

由表 6知:因為 F2>F0.95(16.63),所以還需考察 F1;又因為 F1>F0.95(8.63),所以,選用無約束模型擬合樣本,將模型形式設定為:

由表 4可知:Fisher聯(lián)合跡統(tǒng)計量和 Fisher聯(lián)合最大特征值統(tǒng)計量的第 1行的 P值小于顯著性水平5%,因此,拒絕原假設,即房屋銷售價格指數(shù) (Y)與土地交易價格指數(shù)(X)之間存在協(xié)整關系。

(五)參數(shù)估計

獲取臀部的軌跡要先對不同時刻的θ1、θ2進行測量.而測量θ1、θ2的角度可以依靠傳感器或者依靠圖像分析的方法.

客觀上，新生們應該認識到大一開設的專業(yè)課程大多是本專業(yè)的基礎理論課程。一方面，高中所學課程與大學課程有一定的脫節(jié)性，在上大學之前對所學專業(yè)的知識涉獵較少；另一方面，因所開課程大多是基礎性的理論課程，課程本身比較枯燥，缺少生動性、操作性。這無疑加劇了新生學習時的無聊感。

4個直轄市的模型 (1)與西部大中城市的模型(2)均通過了 Panel Data協(xié)整檢驗,因此,可進行廣義最小二乘法(GLS)估計。

表 7 4個直轄市的參數(shù)估計結(jié)果

表 7說明了 4個直轄市的房屋銷售價格指數(shù)與土地交易價格指數(shù)的關系:北京的土地交易價格指數(shù)每變動 1個單位,房屋銷售價格指數(shù)就會變動1.008 520個單位;上海的土地交易價格指數(shù)每變動1個單位,房屋銷售價格指數(shù)就會變動 1.005 488個單位;天津的土地交易價格指數(shù)每變動 1個單位,房屋銷售價格指數(shù)就會變動 0.994 554個單位;重慶的土地交易價格指數(shù)每變動 1個單位,房屋銷售價格指數(shù)就會變動 1.001 224個單位。因此,在 4個直轄市中,房價受地價的影響最大的是北京,其次是上海,第三是重慶,最小的是天津。由此看出,相對于北京、上海而言,重慶的地價對房價的沖擊較小。

表 8 西部大中城市的參數(shù)估計結(jié)果

表 8顯示了西部大中城市的房屋銷售價格指數(shù)與土地交易價格指數(shù)的關系:重慶、西安、蘭州、成都、烏魯木齊、貴陽、西寧、銀川和昆明的土地交易價格指數(shù)分別每變動 1個單位,房屋銷售價格指數(shù)就分別變動 1.001 502、1.002 711、1.048 448、0.974 321、1.013 506、1.007 719、1.000 571、1.000 210、1.004 273個單位?？梢钥闯?在西部大中城市中,房價受地價的影響最大的是蘭州,其次是烏魯木齊,最小的是成都,重慶位于第 6。因此,在西部大中城市中,重慶的地價對房價的影響相對較小。

四、結(jié)論與啟示

筆者利用國家統(tǒng)計局編制的 2000-2008年中國 4個直轄市和西部大中城市的 Panel Data,考察了房屋銷售價格指數(shù)與土地交易價格指數(shù)的關系,并對不同城市進行了對比分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn):從 4個直轄市來看,房價受地價影響的系數(shù)均維持在 0.99～1.01的區(qū)間內(nèi),北京最大,天津最小;從西部大中城市來看,房價受地價影響的系數(shù)都維持在 0.97～1.05的區(qū)間內(nèi),蘭州最高,成都最低。因此,中國的 4個直轄市和西部大中城市的地價對房價的影響在總體上差異不大,但對各個城市而言,還需進一步穩(wěn)定房價與調(diào)控地價,只有這樣才能為各個城市房地產(chǎn)市場的均衡發(fā)展提供有利環(huán)境。

此時用戶的隱私泄露，而社交網(wǎng)絡服務提供方難以保護。因為是用戶主動發(fā)言，攻擊者所選用參數(shù)在現(xiàn)實生活中又難以保密，這就是基于隱私悖論所進行的一次社會工程學攻擊檢測。

第一,合理調(diào)控土地價格。政府往往將土地出讓給一些大開發(fā)商,而大開發(fā)商卻采用滾動開發(fā)的方式,這造成了土地的閑置。政府應合理安排土地的供應量,完善土地儲備制度,加大對土地使用的監(jiān)管力度,防止土地的閑置和浪費。此外,還應綜合考慮經(jīng)濟發(fā)展的各種因素,將城市規(guī)劃與房地產(chǎn)開發(fā)相結(jié)合,合理確定土地價格,制止低價出讓與高價炒賣,完善土地價格的確定與公布制度,通過對地價的調(diào)控來正確引導房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定發(fā)展。

第二,加快住房保障制度的建設,進一步完善住房公積金監(jiān)管機制,促進中低檔住房建設,加大地方財政對居民基本住宅和經(jīng)濟適用房建設的投資規(guī)模,對居民基本住宅可采用由住戶逐步購買房屋產(chǎn)權的辦法。對中低收入階層而言,購房支出占其可支配收入的比重相對較高。因此,在政策上對他們有所傾斜,既可以維護中低收入階層的利益與保障社會公平,又可以起到抑制商品房價格過快上漲的作用。

第三,規(guī)范房地產(chǎn)市場秩序,加強對房地產(chǎn)開發(fā)商的監(jiān)督,打擊炒房投機行為,進一步完善與國家法規(guī)相配套的地方法規(guī)。一些不法房地產(chǎn)商利用信息不對稱自我炒房,嚴重擾亂了房地產(chǎn)市場的交易秩序。所以,為了房地產(chǎn)市場的健康和穩(wěn)定發(fā)展,必須對違法開發(fā)商進行嚴厲懲罰。

第四,提升住房市場服務質(zhì)量,培育有信譽的房屋中介機構,完善二手房市場與房屋租賃市場的運行機制。通過對登記制度、稅收政策等的調(diào)整來合理引導二手房交易與房屋租賃。作為房地產(chǎn)市場的一部分,二手房與房屋租賃市場的良性運轉(zhuǎn)對整個房地產(chǎn)市場的長期穩(wěn)定有重要價值。

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An Empirical Analysis on the Effect of Chinese Large and M iddle-sized C ities’Land Price on Housing Price

DU Jiang,XU Duo,L IHeng
(College of Econom ics,Sichuan University,Chengdu 610064,P.R.China)

As the market economy expands rapidly in China,the real estate becomes an important force of national economy.Recently,there has been a growing concern among the public over the phenomenon of high housing price.The paper takes Chinese fourmunicipalities directly under central government and western large and middlesized cities during 2000-2008 as sample,and comparatively analyzes the effect of land price on housing price by using the unrestricted model of PanelData in the case of Chongqing.The empirical results show thatwe generally make the effect of land price on housing price accordant,but there are differences of different cities.As a result, we should carry out corresponding approaches for the stability of the real estate.

housing price;land price;panel data model

F293.3

A

1008-5831(2011)01-0030-05

(責任編輯 傅旭東)

2010-03-09

杜江(1958-),男,甘肅敦煌人,四川大學經(jīng)濟學院金融工程系、四川大學金融研究所教授,博士研究生導師,主要從事金融學研究。