我國房地產(chǎn)銷售價格成因分析

方延鈞

本文基于2000-2016年我國房地產(chǎn)業(yè)及宏觀經(jīng)濟基本面月度數(shù)據(jù)，從房地產(chǎn)供給和需求層面對房價的影響因素進行了分析。通過帶滯后算子的多元回歸模型對房地產(chǎn)銷售價格進行刻畫，結(jié)果表明，房地產(chǎn)銷售價格增速受過去3期水平的影響，房地產(chǎn)價格增速變動1個百分點，將導(dǎo)致未來1期房地產(chǎn)銷售價格增速同向變動836個百分點，導(dǎo)致未來2期和3期的房地產(chǎn)銷售價格增速分別反向變動0.08和0.02個百分點；此外，房地產(chǎn)銷售價格受房地產(chǎn)投資、新開工面積、竣工面積、發(fā)電量、水泥產(chǎn)量等指標(biāo)的共同影響，不同變量的時滯期數(shù)與影響程度有所差異。

房地產(chǎn)銷售價格 宏觀經(jīng)濟 滯后算子

引言

自1998年我國實行住房制度改革以來，房地產(chǎn)業(yè)得到迅速發(fā)展，已成為國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)。一方面，若放任房地產(chǎn)市場發(fā)展，會不斷推高房價，并且有加大金融體系風(fēng)險的可能性，使之成為我國經(jīng)濟長期穩(wěn)步增長的隱患；另一方面，房地產(chǎn)業(yè)經(jīng)過近30年的蓬勃發(fā)展，已成為拉動經(jīng)濟增長、促進就業(yè)、增加財政收入的重要組成部分。因此，如何保證房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)發(fā)展，對當(dāng)前政策制定具有重要意義，同時也是學(xué)術(shù)研究急需解決的難題。

圖1對2000-2016年我國居民消費價格指數(shù)（數(shù)據(jù)來自于國家統(tǒng)計局，上年同期-100）和房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)（由房地產(chǎn)銷售額與銷售面積相除得到，上年同期-100）進行了比較，從中可以發(fā)現(xiàn)：2000-2016年我國居民消費價格指數(shù)的增長率在一3%一4%之間浮動，雖有少數(shù)月份超過此區(qū)間，造成了一定程度的通脹，但總體來說波動較平穩(wěn)。然而，房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)在這十多年間呈現(xiàn)出很大的波動。2005年11月房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)增長率達到最高的34.76%，2008年9月最低，為-14.46%。

房地產(chǎn)價格波動影響因素分析

（1）供給層面

1.房地產(chǎn)投資完成額

2000-2016年，我國的房地產(chǎn)投資完成額從4902億元上升到102581億元，增長了約20倍（數(shù)據(jù)來自于國家統(tǒng)計局）。2016年房地產(chǎn)投資完成額占GDP的比重為13.79%，占固定資產(chǎn)投資的比重為17.20%。與GDP增速相比，房地產(chǎn)投資的波動頻率高，幅度大。2015年，房地產(chǎn)投資額增長率跌至最低點，只有1.0%。2016年，在去庫存的大趨勢下，調(diào)控政策不斷放松，房地產(chǎn)市場的剛性需求和改善性需求增加，房地產(chǎn)投資增長率止跌回升。

2.房地產(chǎn)新開工面積和竣工面積

新開工面積和竣工面積作為房地產(chǎn)施工建設(shè)的重要指標(biāo)，可以看作房地產(chǎn)供給的有力保障。2009年，在“四萬億”刺激計劃的影響下，房地產(chǎn)新開工面積增速高漲，商品房市場也迎來一股強勁勢頭。2011年之后，受樓市調(diào)控政策頻繁出臺的影響，房地產(chǎn)新開工面積和竣工面積增長率整體平穩(wěn)，個別月份波動大，未出現(xiàn)大幅波動。

3.鋼材、水泥產(chǎn)量

房地產(chǎn)業(yè)雖是第三產(chǎn)業(yè)，但其與建筑業(yè)的關(guān)系十分密切，建筑材料的供給也在一定程度上影響著房地產(chǎn)價格波動，本文將其作為自變量納入模型。

（2）需求層面

1.人均可支配收入

根據(jù)世界銀行的標(biāo)準(zhǔn)，資本主義國家理想的房價收入比為1.8-5.5，對于我國，房價收入比在3-6之間比較合理，比值越大，說明居民家庭對住房的支付能力越低。根據(jù)國家統(tǒng)計局提供的數(shù)據(jù)，2000年我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入為6280元，2016年為33616元，增長不到5倍，而房價的增長遠(yuǎn)高于收入的增長速度。因此，僅依靠收入不足以實現(xiàn)購房需求，需要信貸的支持才能成為有效需求。

2.個人購房貸款

自1998年住房制度改革以來，銀行貸款開始成為個人和企業(yè)購買商品房的重要資金來源。2004年個人購房貸款余額為16000億元，2016年為191400億元，個人購房貸款余額占GDP的比重也從10.0%上升到25.7%。2008年，在金融危機的影響下，個人購房貸款余額占GDP的比重出現(xiàn)了明顯下降，隨后在寬松的貨幣和財政政策的刺激下，該比重在2009年又迅速回升。為抑制房地產(chǎn)市場過快發(fā)展，2011到2013年，我國政府陸續(xù)出臺了緊縮性的調(diào)控政策，個人購房貸款余額占GDP比重的增速明顯趨緩。2015年起，受房地產(chǎn)調(diào)控政策放松的影響，房地產(chǎn)市場回暖，個人購房貸款余額出現(xiàn)大幅度增長。

房地產(chǎn)價格波動的實證分析

（1）變量選取與數(shù)據(jù)處理

通過CMEI、國家統(tǒng)計局、中國人民銀行等渠道，獲得了2000年1月到2016年4月上述變量的時間序列數(shù)據(jù)，共204個樣本點。對所有變量均作X12季節(jié)調(diào)整，并進行平穩(wěn)性檢驗，ADF檢驗結(jié)果如表3-2所示。在5%的顯著性水平下，不存在單位根，可使用最小二乘法進行參數(shù)估計。

（2）模型選擇

經(jīng)前文分析可知，由于房地產(chǎn)行業(yè)的特殊性，影響房地產(chǎn)銷售價格的因素很多，且受變量時滯效應(yīng)的影響。在綜合考慮各因素的前提下，構(gòu)建如下模型：

PRICEt_t=α+ β（L）PRICE_t-1+γ（L）X_t+μ_t（1）

其中，PRICE_t為當(dāng)期房地產(chǎn)銷售價格增長率。在本文中，用房地產(chǎn)銷售額與銷售面積相除，得到房地產(chǎn)銷售價格。α為常數(shù)項，PRICE_t-1為上期房地產(chǎn)銷售價格增長率，X_t為所有解釋變量的向量形式，μ_t為隨機干擾項。β（L）和γ（L）為變量的滯后算子多項式。式（3-2）為β（L）的表達式，γ（L）與之形式相同。

（3）模型計算結(jié)果

經(jīng)最小二乘回歸后的模型結(jié)果，見表達式（3—3）：

通過模型計算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)銷售價格增速受房地產(chǎn)投資、新開工面積、竣工面積、發(fā)電量、水泥產(chǎn)量等指標(biāo)的共同影響，影響程度與影響的時間點不同，并同時受房地產(chǎn)價格過去3期水平的影響，表現(xiàn)出不同程度的滯后效應(yīng)。

結(jié)論

本文通過對商品房銷售價格影響因素分析以及計量模型的實證分析，得出以下結(jié)論：一是商品房銷售價格增速受過去3期水平的影響，商品房價格增速變動1個百分點，將導(dǎo)致未來1期商品房銷售價格增速同向變動0.36個百分點，導(dǎo)致未來2期和3期的商品房銷售價格增速分別反向變動0.08和0.02個百分點；二是國房景氣指數(shù)同比增速上升1個百分點，將引起同期的商品房銷售價格增速上升0.25個百分點；發(fā)電量同比增速上升1個百分點，同期的商品房銷售價格增速變動0.05個百分點；三是房地產(chǎn)投資完成額同比增速變動1個百分點，將導(dǎo)致未來3期的商品房銷售價格增速變動0.17個百分點。