房地产价格影响因素的实证研究

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  摘 要:应用1997—2009年全国29个省市的面板数据,分析了影响中国房地产价格的各种因素。在影响房地产价格的众多因素中,主要选取了需求方、供给方以及金融变量进行理论分析,并结合中国房地产市场的实际提出相应假说。实证结果显示,房价推动力的主要来源是需求方,且银行信贷对房价的影响也不可忽视;而供给方的相关变量对房地产价格的影响较小,其中,房地产投资额对房价不具有显著影响,竣工面积对房价的影响较小。依据实证结论,提供了一些对房地产市场调控的政策建议。
  关键词:房地产价格;房地产市场;银行信贷
  中图分类号:F293.3;F224 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2014)05-0021-02
  引言
  2007年,美国房地产泡沫的破灭,引发了次贷危机;我国房地产市场也出现了衰退的迹象,房价持续下降。2009年,受多重因素的影响,各种资金纷纷进入楼市,房地产市场量价齐升,迅速从复苏走向过热。弄清影响房价的主要影响因素,探究我国房地产投资是否过热,房价是否合理,是否存在泡沫以及如何有效控制房地产价格迫在眉睫。
  Abraham和Hendershott(1996)通过构造一个包含滞后项过程的住宅价格模型,揭示了住宅价格与建设成本、就业率和收入直接相关,而价格上涨幅度和利率呈负相关。Takatoshi等(1995)认为,在20世纪80年代日本房地产价格泡沫中,银行对房地产行业信贷的急剧增加起到了诱发的作用。Collyns和Senhadji(2002)以中国香港、韩国、新加坡、泰国作为样本,证实信贷增长显著影响了房地产价格。乔志敏(1995)用实证分析表明,生产成本的波动对房地产价格的波动有明显的作用。平新乔(2004)认为,地价的上升推动了房价的上升。崔光灿(2008)通过上海房地产信贷与房地产市场关系的实证研究,得出了房地产信贷同房地产价格存在着长期的协整关系,房地产信贷对房地产价格有明显的促进作用。王松涛(2009)认为,住房价格波动不仅受到城市经济维度与房地产市场维度因素的影响,而且也受到开放经济维度因素的影响。
  综上所述,国内外学者对房地产价格影响因素的研究很丰富。本文归纳他们的研究,主要从市场需求、供给和金融角度出发,利用我国1997—2009年的面板数据对这一问题进行检验。
  一、中国房地产价格影响因素和理论假说
  (一) 需求方因素:人均GDP和居民可支配收入
  从理论上看,人均GDP和居民可支配收入作为收入水平的衡量指标,它的上升会增强居民的购买能力,提供房屋的有效需求;另一方面,由于房产本身可以作为投资品的这种特殊性,会刺激投资性的需求。
  理论假说1:人均GDP和居民可支配收入同房价应该呈现明显正相关关系。
  (二) 供给方因素:房地产投资额和竣工面积
  房地产投资额反映的是房地产开发情况,代表开发商对未来楼市的投资信心,开发商是乐观还是谨慎都切实落在了投资额上,投资额的增加相应使房地产供给增加、房价下降。
  按照房地产开发规律,竣工面积一方面反映的是房地产开发情况,另一方面也反映了土地供求因素。
  理论假说2:房地产投资额和竣工面积同房价的关系为负相关。
  (三) 金融因素:金融机构贷款额
  当房地产市场繁荣时,以个人住房贷款为主。如果此时个人住房贷款增长能满足房地产市场需求增长,房地产价格可能会快速上升;如果个人住房贷款数量控制严格,价格上涨的幅度就不会太大。同样,当房地产市场不景气时,以房地产开发贷款为主,如银行不能满足开发商的资金需求,其资金链就会受到影响,就需要通过降价来进行销售;如果开发贷款可以满足其资金需求,降价的可能性就较小,仅表现为交易量的减小而不是价格的下降。
  理论假说3:金融机构贷款额对房价的影响关系为正。
  二、实证结果与分析
  (一)样本选择与数据说明
  本文选取了1997—2009年全国29个省、市和自治区的面板数据(青海和西藏统计数据不完整,为了面板的平稳性,本文在此舍去这两个省)。主要数据来源于《新中国60年统计资料汇编》和各省《统计年鉴》。本文选取的主要变量如下:
  被解释变量为房价(priceRE),需求方变量为人均GDP(pcgdp)、居民可支配收入(incomeR),供给方变量为房地产投资额(investRE)、竣工面积(areaC),金融变量为贷款额(loan)。
  依据本文之前对于现状和理论的分析建立计量模型如下:
  1.需求方变量。人均GDP每增加1%会导致房屋价格上涨0.0587%,且在1%的显著水平下通过检验。居民可支配收入每增加1%,房屋价格就会增加0.121%,且在5%的显著水平下通过检验。这个结果对假说1提供了足够的支持。
  2.供给方变量。在模型(3)中,房地产投资额项的系数为-0.284,虽然符合本文的预期,但是不显著。这表明,房地产投资额对房价不存在统计上的显著影响,从而在后面的模型中,剔除该项。
  房地产竣工面积每增加1万平方米,房地产价格就会下降0.0453元/平方米,且在5%的显著水平下通过检验。这对假说2提供了统计支持。
  3.金融变量。信贷规模对房地产价格的影响是,信贷规模每增加1%,房地产价格就会增加0.0607%。这恰好提供了支持假说3的实证证据。
  三、 结论与政策建议
  (一) 主要结论
  通过以上回归结果同理论假说的对比,得出以下主要结论。
  1.需求因素中的人均GDP和居民可支配收入对房价的影响较为明显。这表明,房价的一个重要推动因素是人均收入水平的增长,对于中国这样一个人均收入水平只能算中低收入的发展中国家来说,只要收入增加,房产需求会大大增加,从而会推动房价的上涨。   2.房地产投资额对房价的影响在统计意义上不显著,竣工面积对房价的影响在经济意义上也是较小的——竣工面积每增加1万平方米,房地产价格每平方米才下降0.0453元。这表明,房价的决定因素主要不在供给方,这可能部分验证了房地产业存在相对较大的利润空间。
  3.房地产信贷和房地产市场已形成密切的关系,信贷规模对房地产价格具有正向推动作用,表现在房地产市场对房地产信贷依赖性强,与其他资产一样,只有流动性支持的房地产价格才能快速上涨。
  (二) 主要政策建议
  1.有效抑制房地产的投机需求。人均收入水平的提高会增加一部分投机需求,这会使房价出现较大的波动并可能推动房价超出中低收入阶层的购买能力,这就需要我们在一定程度上抑制投机需求。
  2.实现房地产市场的民生性,增加经济适用房的住房供应量。增加经济适用房等福利性住房的供应,等于变相增加了中低收入阶层的补贴,提高了他们的收入,从而为抑制市场价格的上涨提供可能。
  3.银行信贷可作为短期稳定房地产市场的主要手段之一。如果各地房地产价格出现进一步下跌,可适当放宽个人住房贷款条件,在贷款结构上向开发商做适当的倾斜,维持开发商的资金链。而如果房地产价格出现明显快速上涨,则要适当严格个人住房贷款的发放条件,特别要控制对于以投资、投机为目的的个人住房贷款的发放,从而起到抑制需求、稳定市场的作用。
  参考文献:
  [1] Abraham,M.and P.H.Hendershott.“Bubbles in metropolitan housing market.” Journal of Housing Research,1996.2:191-207.
  [2] Takatoshi,Ito.and Tokuo,Iwaisako.“Explaining asset bubbles in Japan.” Monetary and Economic Studies.Vol.14,July,1996:143-193.
  [3] Collynsa,C.and A.Senhadji.“Lending booms,real estate bubbles and the Asisa crisis.” Monetary Fund working paper,2002-2020.
  [4] 乔志敏.房地产开发投资的环境影响评价[J].中国房地产,1995,(1):55-57.
  [5] 平新乔,陈敏彦.融资、地价与楼盘价格趋势[J].世界经济,2004,(7):3-10.
  [6] 崔光灿.房地产信贷、价格及市场供求关系研究[J].金融论坛,2008,(12):42-47.
  [7] 王松涛.城市经济开放度对房地产价格的影响研究——基于中国35个大中城市面板数据模型的分析[J].南开经济研究,2009,(2):
  91-102.[责任编辑 柯 黎]
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