基于天津房地產(chǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)的住房供給模型研究

孫璐穎

(上海海事大學(xué)，上海 200135)

一、住房供給量分析

按照西方經(jīng)濟(jì)學(xué)理論結(jié)合我國(guó)經(jīng)濟(jì)的實(shí)際情況，分析住房供給的主要影響因素:根據(jù)價(jià)格與供給量的關(guān)系，即價(jià)格越高，供給量越小，價(jià)格越低，供給量越大。據(jù)此推測(cè)住宅房?jī)r(jià)格與住房供給量也存在類似關(guān)系，以年度住宅房銷售價(jià)格為自變量來推測(cè)住宅房供給量的變化情況。根據(jù)實(shí)際情況，由于我國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)商融資渠道較為單一，一般是銀行貸款，因此推測(cè)銀行存款余額與住房供給量有一定關(guān)系。開發(fā)投資額、房地產(chǎn)企業(yè)實(shí)收資本和地價(jià)屬于房地產(chǎn)商的成本范疇，而成本與供給量有一定的關(guān)系。貸款基準(zhǔn)利率影響房地產(chǎn)商從銀行貸款的難易程度，進(jìn)而影響供給量。由于人民幣匯率影響到國(guó)際熱錢流入程度，國(guó)際熱錢流入帶來很多房地產(chǎn)投機(jī)交易，進(jìn)而影響住宅房供給量。根據(jù)上述分析，本文選取住房供給模型的變量及符號(hào)說明(如表1所示):

表1 住房供給模型的變量及符號(hào)

二、構(gòu)建模型

1.因子分析與回歸分析

通過KMO和Bartlett球形度檢驗(yàn)，以判斷能否進(jìn)行因子分析，結(jié)果見表2。

檢驗(yàn)結(jié)果顯示KMO值為0.606，Bartlett的sig值為0.000，說明模型可以進(jìn)行因子分析。

表2 KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

因子對(duì)變量的解釋方差如表3所示，表中顯示，8個(gè)變量只提取了一個(gè)成份，在此提出兩種解釋:一是因子分析法在此不合適，所以采用逐步回歸法進(jìn)行分析;二是選取的8個(gè)變量之間關(guān)系十分密切，用一個(gè)因子對(duì)8個(gè)變量的解釋度很高，已經(jīng)超過了0.8。首先分析第二種情況，由于近幾年房?jī)r(jià)的迅速上漲，以及2004年以來的多次調(diào)息導(dǎo)致購房養(yǎng)房成本大幅抬升，目前個(gè)人商業(yè)貸款和公積金貸款利率分別上升至7.38%和4.95%。在不考慮短期炒作和通貨膨脹的情況下投資購房已經(jīng)不太具備投資價(jià)值，自住型買家很多也由于無力承擔(dān)月供而不得不放棄購房。通過打壓投機(jī)行為使房地產(chǎn)信貸保持平穩(wěn)增長(zhǎng)，就可以達(dá)到國(guó)家穩(wěn)定房?jī)r(jià)的目標(biāo)。但如果房?jī)r(jià)由于其他因素短期內(nèi)暴漲，信貸規(guī)模必然出現(xiàn)大幅度波動(dòng)，進(jìn)而加大未來幾年內(nèi)房?jī)r(jià)出現(xiàn)暴跌的可能性。在目前的國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，我國(guó)不會(huì)大幅度提高存貸款利率，而會(huì)更多地依靠提高存款準(zhǔn)備金進(jìn)行宏觀調(diào)控。因此存款利率一直以27個(gè)基點(diǎn)為單次漲幅進(jìn)行上調(diào)，且年內(nèi)僅上調(diào)3次累計(jì)漲幅0.81%，而存款準(zhǔn)備金卻以50個(gè)基點(diǎn)進(jìn)行上調(diào)，年內(nèi)上調(diào)6次累計(jì)漲幅3%，利率小幅度、高頻度的上調(diào)會(huì)給居民帶來未來存貸款利率上調(diào)的預(yù)期，而又未實(shí)質(zhì)性改變低利率的格局，應(yīng)該說是當(dāng)前情況下的最優(yōu)選擇。匯率調(diào)整一般通過五個(gè)渠道來影響房?jī)r(jià):一是流動(dòng)性效應(yīng)，主要表現(xiàn)為境外資金對(duì)東道國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的投機(jī)活動(dòng)，當(dāng)東道國(guó)貨幣具有升值預(yù)期或持續(xù)升值時(shí)，國(guó)外投機(jī)資本流入東道國(guó)，投入具有高回報(bào)的房地產(chǎn)市場(chǎng)，以期獲得貨幣升值和資產(chǎn)價(jià)格上漲的雙重收益;二是預(yù)期效應(yīng)，這一效應(yīng)的實(shí)質(zhì)與流動(dòng)性效應(yīng)相似，即國(guó)際投機(jī)資本預(yù)期東道國(guó)貨幣將要升值時(shí)，會(huì)進(jìn)入東道國(guó)的房市，從而抬高房?jī)r(jià);三是財(cái)富效應(yīng)，其機(jī)理是貨幣升值→進(jìn)口商品價(jià)格下降→進(jìn)口增加→物價(jià)下降→購買力剩余→進(jìn)入房市，從而抬高房?jī)r(jià);四是溢出效應(yīng)，主要是指貨幣升值通過一系列機(jī)制造成國(guó)內(nèi)物價(jià)下跌、經(jīng)濟(jì)緊縮，迫使東道國(guó)采取擴(kuò)張性貨幣政策，因此，部分資金有可能流入房市，從而造成房?jī)r(jià)上漲;五是信貸擴(kuò)張效應(yīng)，即在固定匯率(或釘住單一貨幣)制度下，本國(guó)貨幣升值或升值預(yù)期會(huì)吸引大量外資，為了保持匯率穩(wěn)定，貨幣當(dāng)局被動(dòng)買進(jìn)外幣，同時(shí)放出本國(guó)貨幣，使流動(dòng)性增加，銀行信貸擴(kuò)張，大量貨幣進(jìn)入房市，從而引起房?jī)r(jià)上漲。通過上述五個(gè)效應(yīng)，人民幣升值將會(huì)引起房?jī)r(jià)上漲。

表3 解釋的總方差

表4說明一個(gè)因子對(duì)8個(gè)變量的解釋力度都為0.8以上，符合因子分析要求。

表4 成份矩陣a

提取方法:主成份。

a.已提取了1個(gè)成份。

因其得出的因子只有一個(gè)，不需進(jìn)行成份轉(zhuǎn)換。

進(jìn)行Y對(duì)因子回歸結(jié)果如下:

R2=0.842

其中F1代表因子，殘差檢驗(yàn)如圖1所示，殘差通過標(biāo)準(zhǔn)參差的正態(tài)PP圖顯示，殘差是服從正態(tài)分布的，可以認(rèn)定主成份回歸方程的擬合效果是顯著的，模型的建立也是可信的。

圖1 回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的標(biāo)準(zhǔn)PP圖

由因子分析法得出的8個(gè)變量只能提取一個(gè)因子，設(shè)想:住房面積供給可能僅與某一個(gè)變量相關(guān)，因此，建立最大R2增量逐次交換回歸(swapwise－max R－squared increment)模型來分析住房供給與變量之間的關(guān)系。

2.逐步回歸法

最大R2增量逐次交換回歸(swapwise－max R－squared increment)首先將全部自變量n對(duì)因變量y分別建立n個(gè)一元線性回歸方程，并將使得回歸方程擬合優(yōu)度達(dá)到最大的變量加入回歸方程中，設(shè)加入方程的變量為x1.在此基礎(chǔ)上，讓因變量 y分別與(x1，x2)，(x1，x3)，……(x1，xn)建立n－1個(gè)二元線性回歸方程。選擇使模型的擬合優(yōu)度R2增量最大的變量加入回歸方程中，設(shè)加入的變量為x2，然后將模型中的變量(目前為兩個(gè))依次與模型外的變量做交換，此時(shí)即將x1分別與x3，x4……xn交換，再將x2分別與x3，x4……xn交換，如果存在交換使得模型的擬合效果變好，就選擇使R2增量最大的交換，如此完成逐次交換回歸的第一步。接著，再引入一個(gè)使R2增量最大的變量，并作交換，直至模型中變量的個(gè)數(shù)達(dá)到用戶所限定的數(shù)目。如表5所示:

表5

模型擬合方程

R－squared 0.845920

系數(shù)通過了p檢驗(yàn)

殘差檢驗(yàn)

檢驗(yàn)顯示殘差的自相關(guān)性和偏自相關(guān)性基本剔除，模型擬合效果較好。

三、模型分析

因子回歸建立回歸等式(1)，雖然通過了檢驗(yàn)，但只有一個(gè)公共因子的情況不符合常規(guī)，而且經(jīng)濟(jì)意義上的解釋比較牽強(qiáng)，筆者更傾向于逐步回歸建立的模型等式(2)，模型顯示，影響住房供給量的因素只有一個(gè)——地價(jià)，其中有兩種原因，一是8個(gè)變量關(guān)系太密切，所以一個(gè)變量可以代表8個(gè)變量，二是由于住房供需不平衡，供小于求形成賣方市場(chǎng)，只有地價(jià)才能影響開發(fā)商對(duì)住房的供給量，本文傾向于第二種解釋。因此，政府應(yīng)當(dāng)建立公平公開的低價(jià)監(jiān)督制度，從根本上調(diào)控房地產(chǎn)開發(fā)商的住房供給量，保證經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展和人民安居樂業(yè)。

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