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    我國房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素分析

    2017-05-25 13:50武若男??
    中國經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊 2017年11期
    關(guān)鍵詞:方差基準(zhǔn)利率因果關(guān)系

    武若男??

    摘要:近年來不斷上漲的房價(jià)引發(fā)社會(huì)各界的關(guān)注,分析影響我國房價(jià)的因素并研究其影響程度,對(duì)穩(wěn)定房價(jià)有至關(guān)重要的作用。本文根據(jù)2006—2016年的季度數(shù)據(jù),運(yùn)用VAR模型對(duì)影響我國房地產(chǎn)價(jià)格的因素進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明,房地產(chǎn)價(jià)格受城鎮(zhèn)居民可支配收入的影響較大;房價(jià)與國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、商品房銷售面積、存貸款基準(zhǔn)利率存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系。

    關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)價(jià)格VAR模型方差分解

    自1998年實(shí)施城鎮(zhèn)住房制度改革以來,我國房地產(chǎn)市場取得突飛猛進(jìn)的發(fā)展,房地產(chǎn)業(yè)在我國國民經(jīng)濟(jì)中占有舉足輕重的地位,2016年房地產(chǎn)開發(fā)投資更是高達(dá)100847億元,對(duì)GDP增長貢獻(xiàn)率提升至78%。這些對(duì)于提高人民生活水平、改善人民居住條件,推動(dòng)城市化進(jìn)程起到了極大地推動(dòng)作用。然而,房地產(chǎn)市場在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí),也帶來了諸多問題:高昂房價(jià)超出居民消費(fèi)水平,“房奴”成為一大社會(huì)現(xiàn)象;房地產(chǎn)空置率迅速增長;房地產(chǎn)投資過度;一些城市房地產(chǎn)結(jié)構(gòu)矛盾突出;高價(jià)房產(chǎn)易加大貧富差距等。房價(jià)的過快上漲既波及社會(huì)的穩(wěn)定又危害國民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展,成為我國公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。因此,研究影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素并分析這些因素的影響程度,對(duì)于穩(wěn)定我國房地產(chǎn)價(jià)格具有重要的意義。

    一、理論模型

    由于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性模型不能明確給出變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,而且當(dāng)變量為非平穩(wěn)時(shí),會(huì)帶來嚴(yán)重的偽回歸問題。因此,本文采用向量自回歸模型對(duì)我國房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素進(jìn)行分析。VAR模型是1980年由西姆斯最先提出,基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì),把系統(tǒng)中的每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型,從而將單變量自回歸模型推廣到多元時(shí)間序列變量組成的向量自回歸模型;VAR模型作為一種非結(jié)構(gòu)性的模型,主要用于預(yù)測和分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊,沖擊的大小、正負(fù)及持續(xù)的時(shí)間。VAR理論模型如下:

    Yt=A1Yt|1+…+ApYt|p+BXt+εt

    其中,Yt為k維內(nèi)生變量向量,Xt是d維外生變量向量,矩陣A1,…,Ap為要被估計(jì)的系數(shù)矩陣,t為樣本個(gè)數(shù), P為滯后階數(shù),ε為k維沖擊向量。

    在VAR模型中,將房地產(chǎn)價(jià)格(P)作為被解釋變量,將國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、貨幣供應(yīng)量(M2)、存款基準(zhǔn)利率(BDR)、貸款基準(zhǔn)利率(LOAN)、城鎮(zhèn)居民可支配收入(INC)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)和商品房銷售面積(SA)作為解釋變量。

    二、數(shù)據(jù)選取與處理

    本文選取2006—2016年的季度數(shù)據(jù)作為樣本,研究房地產(chǎn)價(jià)格與其他7個(gè)變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。選取季度數(shù)據(jù)可以提高VAR模型的估計(jì)精度,從而更加準(zhǔn)確的反映各要素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響程度。

    下面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行五方面的處理:(1)房地產(chǎn)價(jià)格用商品房平均銷售價(jià)格反映,即通過商品房銷售額除以銷售面積計(jì)算得到,其中每年1月份的缺失數(shù)據(jù)用相鄰月份均值得到;(2)存款基準(zhǔn)利率選取金融機(jī)構(gòu)1年定期存款基準(zhǔn)利率;(3)貸款基準(zhǔn)利率選取金融機(jī)構(gòu)3—5年(包含5年)貸款基準(zhǔn)利率;(4)貨幣供應(yīng)量選取廣義貨幣供應(yīng)量,即M1加上企事業(yè)單位定期存款、居民儲(chǔ)蓄存款和其他存款,來源于中國人民銀行;(5)在對(duì)8個(gè)變量走勢的初步觀測中,有4個(gè)變量存在明顯的季節(jié)性。采用Census X12對(duì)GDP、INC、SA、M2進(jìn)行季節(jié)調(diào)整并在調(diào)整后對(duì)這4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理以消除異方差,從而提高數(shù)據(jù)的可比性,減少季節(jié)變動(dòng)的影響。

    三、實(shí)證分析

    (一)單位根檢驗(yàn)

    由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往表現(xiàn)為非平穩(wěn)性,對(duì)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸可能出現(xiàn)偽回歸。本文

    運(yùn)用ADF檢驗(yàn)來檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性,顯著性水平取10%,檢驗(yàn)結(jié)果如下表一所示:除商品房銷售面積和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)外,其余數(shù)據(jù)原序列均為非平穩(wěn)序列;經(jīng)一階差分后,除國內(nèi)生產(chǎn)總值和房地產(chǎn)價(jià)格外以外都達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài);國內(nèi)生產(chǎn)總值和房地產(chǎn)價(jià)格在二階差分后為平穩(wěn)序列。因此,需要對(duì)模型包含的變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

    (二)滯后階數(shù)的確定

    在VAR模型中若解釋變量的最大滯后階數(shù)太小,殘差很可能存在自相關(guān),并造成參數(shù)估計(jì)的非一致性??蛇m當(dāng)加大P值來消除殘差中存在的自相關(guān),但P值又不能太大。P值過大將導(dǎo)致模型的自由度大幅降低,直接影響模型參數(shù)估計(jì)的有效性。本研究利用Eviews72軟件確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù),結(jié)果如表二所示。由表二可得,5個(gè)檢驗(yàn)指標(biāo)均確定滯后1期為最優(yōu)滯后期,因此確定VAR模型的滯后階數(shù)為1階即VAR(1)。

    (三)協(xié)整檢驗(yàn)

    在已構(gòu)建VAR模型的基礎(chǔ)上,采用Johansen方法對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn),從而研究各變量之間的長期動(dòng)態(tài)關(guān)系。結(jié)果表明在5%的顯著性水平下存在4個(gè)協(xié)整關(guān)系,即說明各變量之間存在長期的均衡關(guān)系;同時(shí),通過計(jì)算模型的AR特征多項(xiàng)式,發(fā)現(xiàn)特征多項(xiàng)式所有的根全部落在單位圓內(nèi),即VAR模型所有根的倒數(shù)均小于1,這表明所建立的VAR(1)模型是穩(wěn)定的。檢驗(yàn)結(jié)果如圖一所示。

    (四)格蘭杰因果檢驗(yàn)

    上述協(xié)整檢驗(yàn)表明,各個(gè)變量之間存在長期協(xié)整關(guān)系,但是無法說明它們之間是否存在因果關(guān)系。為進(jìn)一步證明每個(gè)變量之間的因果關(guān)系,下面對(duì)這些變量進(jìn)行格蘭杰(Granger)因果檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示:

    由Granger因果檢驗(yàn)得出,在滯后1期,005的顯著性水平下:①房地產(chǎn)價(jià)格與國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、商品房銷售面積、存款基準(zhǔn)利率和貸款基準(zhǔn)利率存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系;②房地產(chǎn)價(jià)格與貨幣供應(yīng)量存在單向的因果關(guān)系,即貨幣供應(yīng)量的變化會(huì)引起房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng),但房價(jià)變化不會(huì)造成貨幣供應(yīng)量發(fā)生改變;③房地產(chǎn)價(jià)格與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)有單向Granger因果關(guān)系,居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)會(huì)在一定程度上造成房價(jià)變動(dòng)。

    (五)方差分解

    方差分解是通過分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度,進(jìn)而評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)的重要性,并進(jìn)一步為政府實(shí)施可行的住房政策提供依據(jù)。本文選取10期作為方差分解的滯后期,基于所建立的VAR(1)模型,可以得到房價(jià)的方差分解結(jié)果。表四給出了我國房地產(chǎn)價(jià)格的方差分解結(jié)果,表中的數(shù)字為百分比貢獻(xiàn)率。每行結(jié)果相加為100%,第一列是預(yù)測期。

    從表四可以看出:①房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)在第一期只受到自身波動(dòng)影響,其余變量對(duì)預(yù)測誤差的貢獻(xiàn)度從第二期開始顯現(xiàn)出來。第6期開始呈現(xiàn)基本平穩(wěn)的狀態(tài);②城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)程度最高,約占18%,且影響程度逐步上升。說明人均可支配收入的增加提高了人們的購買能力,也增加了對(duì)房地產(chǎn)的需求,進(jìn)而推動(dòng)房價(jià)上漲;③商品房銷售面積對(duì)房價(jià)的影響相對(duì)較大,約占11%,也是穩(wěn)定房價(jià)的重要舉措;④存款基準(zhǔn)利率對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)度相對(duì)較小,約占7%。貸款基準(zhǔn)利率波動(dòng)對(duì)房價(jià)影響增加最快,從第2期的004%增加到714%,增長了1775%。從長遠(yuǎn)看貸款利率提高一定程度上可以抑制房價(jià)上漲。⑤居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)房價(jià)的影響程度最低,僅為09%。

    四、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    本文利用2006—2016年季度數(shù)據(jù)構(gòu)建VAR模型,運(yùn)用方差分解分析7種因素對(duì)中國房地產(chǎn)價(jià)格的驅(qū)動(dòng)影響。通過實(shí)證分析,得到如下結(jié)論:

    Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)顯示,房地產(chǎn)價(jià)格與國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、商品房銷售面積、存款基準(zhǔn)利率和貸款基準(zhǔn)利率存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系。即房價(jià)與這5個(gè)變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。房地產(chǎn)價(jià)格與貨幣供應(yīng)量、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)有單向Granger因果關(guān)系,貨幣供應(yīng)量和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的變化一定程度上會(huì)引起房價(jià)的變動(dòng)。

    方差分解結(jié)果表明:房地產(chǎn)價(jià)格受城鎮(zhèn)居民可支配收入的影響較大。城鎮(zhèn)居民可支配收入的變化會(huì)引起房價(jià)較大程度的變動(dòng)。因此,保持其穩(wěn)定發(fā)展是當(dāng)前控制房價(jià)的重要舉措。貸款基準(zhǔn)利率波動(dòng)對(duì)房價(jià)影響增加最快。

    (二)建議

    房地產(chǎn)市場的波動(dòng)會(huì)引起我國宏觀經(jīng)濟(jì)的較大波動(dòng),因此本文針對(duì)我國目前的房地產(chǎn)政策提出以下建議:

    1信貸政策方面。一方面降低住房公積金貸款利率和首付,提高貸款上限,極大程度的滿足居民的住房需求。另一方面進(jìn)一步完善差別化住房信貸政策,對(duì)于購置首套商品房和非首套商品房采取不同的貸款率。對(duì)非首套商品房采取較高的貸款利率,一定程度上抑制房地產(chǎn)市場的投機(jī)行為,控制房價(jià)。

    2完善住房保障體系。形成系統(tǒng)的住房保障信息系統(tǒng);住房保障體系由“以售為主”轉(zhuǎn)向“租售并舉”,進(jìn)一步轉(zhuǎn)為“以租為主”;將農(nóng)民工及外來務(wù)工人員列為住房保障體系的主要保障對(duì)象,解決他們的住房問題。

    3加強(qiáng)對(duì)貨幣供應(yīng)量的控制。央行應(yīng)實(shí)行有針對(duì)性的貨幣政策,當(dāng)房價(jià)上漲速度過快時(shí),可以適度提高存款準(zhǔn)備金率,對(duì)投資者尤其是房地產(chǎn)投機(jī)者的信息形成一定的打擊,降低流動(dòng)性水平,進(jìn)而使房地產(chǎn)投資額大大減少。要合理控制外資流入,加強(qiáng)涉外機(jī)構(gòu)監(jiān)管,避免外資的惡性炒作。

    參考文獻(xiàn):

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    [3]陳詩一,王祥融資成本、房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與貨幣政策傳導(dǎo)[J].金融研究,2016(3)

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    (武若男,甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院。)

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