基于SVAR模型的二手房與新房價格互動關(guān)系再研究

湯玉++周文平++高明月++劉永升

[摘要]隨著房地產(chǎn)市場進入“白銀時代”，存量房（二手房）銷量顯著上升，引起了社會各界的廣泛關(guān)注。文章利用上海市2011年1月至2017年2月新建商品住宅銷售價格指數(shù)和二手住宅銷售價格指數(shù)的月度數(shù)據(jù)，通過SVAR模型對新房與二手房之間的互動關(guān)系進行實證分析。結(jié)果表明：新房與二手房之間存在長期的協(xié)整關(guān)系，脈沖響應(yīng)函數(shù)以及差方分解進一步表明了二手房在住宅市場中占主導(dǎo)地位。

[關(guān)鍵詞]新房；二手房；互動關(guān)系；SVAR模型

[DOI]1013939/jcnkizgsc201726014

1引言

自1998年由福利分房制度向住宅商品化轉(zhuǎn)變以來，上海市住宅兩級市場的聯(lián)動效應(yīng)不斷增強，逐漸形成“梯度”性的住房消費系統(tǒng)，新房與二手房在價格以及銷量上不斷攀升。但2011年上海限購政策的實施，土地上市節(jié)奏緩慢，使得新房和二手房的聯(lián)動性發(fā)生了顯著的變化，據(jù)統(tǒng)計，2011年上海市二手房與新房的成交比為1∶1，2016年末比值增加到3∶1，由此可見二手房市場發(fā)展迅猛。在新形勢下，兩級市場具有何種互動關(guān)系？新房與二手房哪個占主導(dǎo)地位？值得探究。

2文獻回顧

Shiller（1989）提出由于投資者預(yù)期的上漲，城市中投資性住房消費增多，大量房屋被空置，這些二手房最終會在一個高的價格點被拋出。[1]由此可見，新房與二手房市場并非相互獨立，從需求方來說，新房與二手房具有替代效應(yīng)；從供給方來說，二手房的供應(yīng)者是曾經(jīng)的新房購買者。因此，國內(nèi)外一些學(xué)者對新房與二手房的相關(guān)性進行了研究。Denise和William（1996）通過“四象限”分析法，也同樣證明了二手房價格的指導(dǎo)作用，并提出在市場成熟的情況下，二手房價格先于新房價格發(fā)生變化。[2]

由于我國二手房市場起步較晚，劉友平（2003）第一次將住宅過濾理論用于中國市場，提出二手房交易是住宅市場上的常見現(xiàn)象。[3]2004年，我國政策第一次鼓勵二手房市場發(fā)展，越來越多的學(xué)者躋身于二手房市場的研究。但研究結(jié)論多有不同。張玉英和韓國棟（2004）通過對上海市2001—2003年新房與二手房價格指數(shù)進行研究，得出上海市新房價格與二手房價格不存在長期穩(wěn)定關(guān)系。[4]紀秉林、肖吉軍和陳軍（2004）通過對二手房進行經(jīng)濟學(xué)供求關(guān)系的理論分析，提出我國住宅市場將從商品房起決定性作用向二手房起主導(dǎo)作用轉(zhuǎn)變。[5]而此后，劉麗和劉愛松（2009）通過對2003—2007年廣州的月度數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)新房價格對二手房價格變動有顯著影響。[6]

3基于SVAR模型的實證分析

31數(shù)據(jù)來源與處理

本文選取上海市2011年1月至2017年2月的同比月度新建商品住宅銷售價格指數(shù)和二手住宅銷售價格指數(shù)共148個統(tǒng)計數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。為增加分析的準確性，將名義價格指數(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)閷嶋H價格指數(shù)，以消除通貨膨脹的影響，此外，對實際價格指數(shù)取對數(shù)，以消除可能存在的異方差。其中LNNCHP表示取對數(shù)的實際新建商品住宅銷售價格指數(shù)，LNSHP表示取對數(shù)的實際二手住宅銷售價格指數(shù)。本文采用EVIEWS 90軟件進行實證操作。

32平穩(wěn)性檢驗

為了避免偽回歸的出現(xiàn)，以及為接下來的協(xié)整檢驗提供條件，首先對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，本文采用ADF單位根檢驗，從檢驗結(jié)果表1可以看出：經(jīng)過一階差后，dLNNCHP和dLNSHP均在1%顯著性水平下拒絕有單位根的假設(shè)，均為平穩(wěn)序列。說明LNNCHP和LNSHP為同階單整I（1）過程。LNNCHP和LNSHP可能存在長期協(xié)整關(guān)系。

33Johansen協(xié)整檢驗

由于LNNCHP和LNSHP是一階單整，所以本文采用Johansen協(xié)整檢驗法，分析兩者是否具有長期協(xié)整關(guān)系。從檢驗結(jié)果表2可以看出：Trace和最大特征值統(tǒng)計量均表明LNNCHP和LNSHP之間存在1個長期的協(xié)整關(guān)系。

34建立誤差修正VEC模型

Engle和Granger 將協(xié)整與誤差修正模型相結(jié)合，建立向量誤差修正模型。

CointEQ1=LNNCHP-1069722LNSHP+0312181

35SVAR模型識別

因LNNCHP和LNSHP之間存在長期協(xié)整關(guān)系，所以可以建立VAR模型。LR、FPE、AIC和HQ信息標準顯示最優(yōu)滯后期為4。因此可以構(gòu)造具有長期協(xié)整關(guān)系的VAR（4）模型。但是其缺點是不能刻畫變量之間的同期關(guān)系，而這種同期相關(guān)關(guān)系隱藏在擾動項變動中，因此對模型施加約束估計兩變量的SVAR（4）模型。

Aεt=Bμt，t=1， 2， …， T

采用極大似然法估計矩陣A、B進行參數(shù)估計：

A=10C（1）1=10-07232781

B=C（2）00C（3）=0010704000005631

36脈沖響應(yīng)函數(shù)

在 SVAR 模型中，給新房價格一個正向沖擊，二手房價格1～11期有正向的震動，在第6期有最大的正影響，然后開始逐漸減弱，到12期后為負的影響。給二手房價格一個正向沖擊，新房價格1～3期有正向影響，然后4～6期穩(wěn)定在18%左右，在7期后正影響不斷增大。這與經(jīng)濟理論相符：根據(jù)替代性原則，雖然新房價格的上漲，在一開始會使得二手房交易量增多，但隨著上海市土地供應(yīng)量的限制，住宅中二手房價格逐漸成為市場的主體，市場彈性增強，并不會造成二手房持續(xù)上漲的現(xiàn)象，而是隨著兩級市場的相互影響，將形成新的平衡，新房對二手房的影響減弱。LNNCHP沖擊對LNSHP的響應(yīng)函數(shù)見圖1和圖2。

圖1LNNCHP沖擊對LNSHP的響應(yīng)函數(shù)（I）

圖2LNSHP沖擊對LNNCHP的響應(yīng)函數(shù)（II）

37差方分解endprint

差方分解是通過分析每個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。從檢驗結(jié)果表3可以看出：無論是新房還是二手房，其主要影響都來自二手房。新房在1～6期自身方差貢獻率持續(xù)升高，二手房的方差貢獻率持續(xù)下降，在7期后又有所反彈，基本保持自身貢獻率占35%，二手房貢獻率占65%左右。二手房1～8期自身貢獻率持續(xù)降低，最終保持自身貢獻率占90%，新房貢獻率占10%左右。

4結(jié)論與政策建議

通過對上海市2011年1月—2017 年2月的新房與二手房相關(guān)性進行實證分析，可以得出以下結(jié)論。

第一，上海市新房與二手房之間存在一種長期協(xié)整關(guān)系。隨著上海市二級市場的不斷完善，在同樣位置的房源，消費者可以在新房與二手房之間任意抉擇，而價格成為了抉擇的關(guān)鍵。因此，在較完善的住宅市場上，新房與二手房存在長期協(xié)整關(guān)系。

第二，在建立的SVAR模型中，脈沖響應(yīng)函數(shù)和差方分解進一步證實了二手房在住宅市場中的主導(dǎo)地位。2016年上海的房地產(chǎn)市場在“白銀時代”創(chuàng)造出了巨大的增長，住宅市場由“增量市場”向“存量市場”轉(zhuǎn)變。雖然2016年末的二手房與新房成交比為3∶1，但是距離發(fā)達國家6∶1的水平仍有一定的差距，因此，二手房發(fā)展仍有很大的空間?；诒疚牡难芯浚诜康禺a(chǎn)“白銀時代”，政策制定者要充分考慮二手房在住宅市場上的影響，從而制定更加完善的調(diào)控措施，促進住宅兩級市場之間的良性互動，使其協(xié)調(diào)發(fā)展。

參考文獻：

[1]Case K E， Shiller R JThe Efficiency of the Market for Single-family Homes[J].American Economic Review， 1989， 79（1）： 125-137.

[2]Denise Dipasquale，William C W.Urban Economics and Real Estate Market[M].Prentice Hall，1995：191-225.

[3]劉友平住房市場過濾理論及其應(yīng)用研究[D].重慶：重慶大學(xué)，2003

[4]張玉英，韓國棟上海市住宅兩級市場之間價格關(guān)系的檢驗分析[J].土木工程與管理學(xué)報，2004，21（2）：71-74

[5]紀秉林，肖吉軍，陳軍二手房對商品房價格的影響[J].長安大學(xué)學(xué)報，2004，21（2）：59-61

[6]劉麗，劉愛松廣州市二手房價格變動影響因素研究[J].價格理論與實踐，2008（5）：42-43

[作者簡介]湯玉，女，云南財經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院研究生。研究方向：城市經(jīng)濟與房地產(chǎn)；周文平，女，云南財經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院研究生。研究方向：城市經(jīng)濟與房地產(chǎn)；高明月，女，云南財經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院研究生。研究方向：人口、資源與環(huán)境經(jīng)濟學(xué)；劉永升，女，云南財經(jīng)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院研究生。研究方向：區(qū)域經(jīng)濟學(xué)。endprint