“對(duì)接上海示范區(qū)”背景下嘉興市房產(chǎn)價(jià)格研究

杜勉 涂序平 馬艷蒙 余柯

摘 要：基于嘉興“對(duì)接上海示范區(qū)”的背景，選取嘉興市1998—2018年相關(guān)研究指標(biāo)，采用“人口—信貸—房?jī)r(jià)”模型，對(duì)嘉興市房產(chǎn)價(jià)格的影響因素進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。研究表明：?jiǎn)为?dú)考察人口因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響，在人口紅利階段，人口數(shù)量增加、撫養(yǎng)比下降及經(jīng)濟(jì)增速提高，會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格上漲；單獨(dú)考察信貸因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響，信貸因素對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格存在放大效應(yīng)；綜合考察人口和信貸因素對(duì)房?jī)r(jià)的影響，兩者存在明顯的相互促進(jìn)和放大效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：“對(duì)接上海示范區(qū)”；房?jī)r(jià)；“人口—信貸—房?jī)r(jià)”模型

文章編號(hào)：1004-7026（2019）03-0005-02 中國(guó)圖書分類號(hào)：F127 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

嘉興市在“對(duì)接成為上海示范區(qū)”的背景下，成為了全國(guó)房?jī)r(jià)漲幅最高的城市之一。學(xué)術(shù)界開始越來(lái)越多地關(guān)注嘉興的房?jī)r(jià)增長(zhǎng)趨勢(shì)。

國(guó)外房地產(chǎn)市場(chǎng)關(guān)于人口和信貸的研究較成熟，理論與實(shí)證方面的文獻(xiàn)豐富。Takats（2010）1970—2009年對(duì)22個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)GDP、消費(fèi)與房地產(chǎn)投資之間存在正向相關(guān)關(guān)系。西村清彥（2012）認(rèn)為1990年前后日本金融危機(jī)與2008年美國(guó)金融危機(jī)爆發(fā)前，人口結(jié)構(gòu)和信貸均發(fā)生了大幅度的變化，房地產(chǎn)泡沫化現(xiàn)象嚴(yán)重[1]。我國(guó)人口的老齡化等人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變現(xiàn)象出現(xiàn)較晚，房地產(chǎn)市場(chǎng)化起步較晚，關(guān)于人口結(jié)構(gòu)變化對(duì)房屋價(jià)格的影響的研究還在初步階段，大都是在國(guó)外模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。鄒達(dá)川（2008）采用生命周期假說(shuō)的分析方法，發(fā)現(xiàn)由于風(fēng)險(xiǎn)投資者在不同年齡階段的投資偏好不同，結(jié)合代際交替模型，深入研究人口結(jié)構(gòu)變化對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響，發(fā)現(xiàn)人口老齡化會(huì)造成資產(chǎn)價(jià)格下降，供過于求[2]。陳國(guó)進(jìn)、李威和周潔（2013）的研究也基于生命周期理論，建立代際交疊模型，研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)房?jī)r(jià)持續(xù)上漲的人口因素，是青少兒撫養(yǎng)比例的下降和老齡人撫養(yǎng)比的上升[3]。王拉娣、安勇和王佳（2014）認(rèn)為銀行信貸對(duì)房?jī)r(jià)有單向引導(dǎo)關(guān)系[4]。綜上，目前的文獻(xiàn)大多僅從實(shí)證單個(gè)角度研究分析了人口結(jié)構(gòu)或者信貸對(duì)于房?jī)r(jià)的影響，并沒有把它們結(jié)合起來(lái)系統(tǒng)性地探討人口結(jié)構(gòu)和信貸整體變化對(duì)房?jī)r(jià)的影響機(jī)制。

1.1 模型構(gòu)造

本文構(gòu)造的“人口—信貸—房?jī)r(jià)”模型為：

V =c+？琢 V +？琢 V +？琢 V +？琢 V +？孜t

其中，V =1n（pt/pt-1）為時(shí)期t的房地產(chǎn)價(jià)格的變化率；V =1n（mt/mt-1）為人口總量的變化率；V =1n（？姿t/？姿t-1）為人口結(jié)構(gòu)（以老齡人口撫養(yǎng)比表示）的變化率；V =1n（1t/1t-1）為銀行信貸的變化率；V =1n（GDP /GDP ）為實(shí)際人均GDP；？孜t為誤差項(xiàng)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與指標(biāo)說(shuō)明

選取1998—2018年嘉興市房?jī)r(jià)作為實(shí)證研究樣本，在嘉興對(duì)接上海示范區(qū)的政策下，以人口、信貸、人均GDP、居民收入、人口撫養(yǎng)比為變量，構(gòu)建“人口—信貸—房?jī)r(jià)”模型，對(duì)嘉興未來(lái)的房?jī)r(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)、嘉興市統(tǒng)計(jì)年鑒、金融統(tǒng)計(jì)年鑒等，表1為各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

為了驗(yàn)證“人口—信貸—房?jī)r(jià)”模型在嘉興市房地產(chǎn)市場(chǎng)的適用性，本文采用了多元回歸的方法對(duì)影響因素因素進(jìn)行分析計(jì)算，對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證并與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，表2展示了“人口—信貸—房?jī)r(jià)”模型中，各影響因的回歸系數(shù)以及回歸系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量。

模型一，考察人口總量變化率V 和人口結(jié)構(gòu)變化率V 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率的影響，而模型二加入了控制變量——實(shí)際人均GDP變化率V 。對(duì)比模型一和模型二可以發(fā)現(xiàn)，在加入V 后，V 和V 對(duì)V 影響程度都增大了。這表明，人口變化和經(jīng)濟(jì)變化對(duì)于嘉興市房?jī)r(jià)的影響存在放大效應(yīng)，其中，實(shí)際人均GDP變化在人口數(shù)量變化和人口老齡化變化對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響方面，存在明顯的強(qiáng)化效應(yīng)。模型中變量系數(shù)代表了該變量的彈性。

模型二中，V 的系數(shù)為0.191 605，表明人口數(shù)量增加1%，房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)隨之增加約0.19%；而V 的系數(shù)的為-0.903 012，表明老齡人口撫養(yǎng)率增加1%，房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)隨之減少0.9%。

模型三，考察了銀行信貸變化率V 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)V 的影響，而模型四加入了實(shí)際人均GDP變化率V 。對(duì)比模型三和模型四可以發(fā)現(xiàn)，在加入V 后，V 的影響系數(shù)增加了約0.011。這表明，模型二估計(jì)出的V 系數(shù)可能包含有銀行信貸的影響。模型四中的V 系數(shù)約為0.21，表明銀行信貸余額增加1%，房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)隨之增加0.21%。

模型五，考察的是人口數(shù)量變化率V 、人口結(jié)構(gòu)變率V 和銀行信貸變化率V 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)V 的影響，而模型六加入了實(shí)際人均GDP變化率V 。對(duì)比模型二和模型六可以發(fā)現(xiàn)，在加入V 后，V 和V 的系數(shù)絕對(duì)值都得到了不同程度的變化，V 的系數(shù)從0.191 605增加到了0.194 865，而V 的系數(shù)從-0.903 012變?yōu)榱?0.827 876。

根據(jù)研究結(jié)論，橫向?qū)Ρ葦?shù)據(jù)分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)在對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響上，人口與信貸因素存在明顯的相互推動(dòng)和放大效應(yīng)。

基于嘉興在“對(duì)接成為上海示范區(qū)”背景下，將信貸因素加入傳統(tǒng)的“人口—資產(chǎn)泡沫模型”，構(gòu)建分析人口因素、信貸因素、房地產(chǎn)泡沫化3者之間的關(guān)系變化對(duì)金融市場(chǎng)影響的“人口—信貸—房?jī)r(jià)模型”。根據(jù)模型的實(shí)證結(jié)果表明，人口因素和信貸因素對(duì)房地價(jià)變化的影響因素存在明顯的相互推動(dòng)和放大效應(yīng)。以期分析過程和所得結(jié)論，在維持金融市場(chǎng)穩(wěn)定性方面具有一定的啟示作用。