□文/史海榮 梁 榮
(內(nèi)蒙古大學(xué) 內(nèi)蒙古·呼和浩特)
一個國家或者地區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)與房地產(chǎn)市場發(fā)展之間具有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展良好會帶動房地產(chǎn)市場的繁榮,而房地產(chǎn)市場的繁榮將會促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。因而研究房地產(chǎn)價格的波動成因及其在地區(qū)之間的差異性對于我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會健康持續(xù)有著重要的意義。
房地產(chǎn)市場穩(wěn)定發(fā)展可以通過房地產(chǎn)價格的穩(wěn)定性來衡量。房地產(chǎn)具有多重屬性,因而其價格的影響因素有很多。作為耐用消費品,其價格受到供給量、需求量以及市場結(jié)構(gòu)的影響。作為資產(chǎn),房地產(chǎn)價格上升反而促動需求的進(jìn)一步旺盛。作為生產(chǎn)要素價格,受到宏觀經(jīng)濟(jì)形勢、產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r以及技術(shù)更新、產(chǎn)業(yè)周期等因素的共同影響;作為一種投機(jī)品,資金快速進(jìn)出、購買行為頻繁、價格波動頻繁。房地產(chǎn)具有多重屬性,因而其價格受到多重因素的影響,很難通過一個因素的調(diào)節(jié)得到整個市場房地產(chǎn)價格趨向平穩(wěn)與合理。
我國土地遼闊、人口眾多。各地區(qū)擁有不同的資源稟賦、文化差異、政策導(dǎo)向、消費習(xí)慣等特點,各個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也具有明顯差異。房地產(chǎn)為一種地理位置不可移動的商品,也具有典型的地域差異性。具體表現(xiàn)在房地產(chǎn)的價格、房屋的建筑材料、房屋的成本,等等。因而分析不同地區(qū)房地產(chǎn)價格波動的成因以及地區(qū)之間房地產(chǎn)價格波動的差異性具有重要的意義,國外學(xué)者對房地產(chǎn)價格波動的區(qū)域差異進(jìn)行了比較研究。Ortalo-Magn和Rady(2004)分析了英格蘭和威爾士住宅交易量與宏觀經(jīng)濟(jì)波動之間的關(guān)系,認(rèn)為住宅需求的波動是市場交易量變化的關(guān)鍵因素。沈悅、劉洪玉(2004)基于panel data模型對中國14個城市住宅價格與經(jīng)濟(jì)基本面的關(guān)系進(jìn)行了實證研究,結(jié)果表明:城市經(jīng)濟(jì)基本面的當(dāng)前信息和歷史信息都可以部分解釋住宅價格水平或者變化率,而這種解釋存在顯著的城市影響特征。周京奎(2005)認(rèn)為住宅價格上漲與寬松的貨幣政策有緊密的聯(lián)系,住宅價格極大地偏離長期均衡值,市場出現(xiàn)非理性繁榮,必須引起政府和產(chǎn)業(yè)部門的充分重視。高鐵梅(2007)采用的panel data模型討論了房價區(qū)域波動的區(qū)域差異。信貸規(guī)模對房地產(chǎn)價格波動的影響大,且地區(qū)間的差異也大;實際利率對各區(qū)域影響差異不大,且影響較??;人均GDP對房價影響比較大,房價的預(yù)期變量在東部地區(qū)對房價的短期波動有較大影響。
本文以房地產(chǎn)價格為因變量,人均GDP、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)竣工房屋造價CO、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)主營業(yè)務(wù)稅金及附加TA、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)自籌資金SF作為自變量,建立房地產(chǎn)價格的雙對數(shù)模型。不同類型的房地產(chǎn)價格對自變量的反應(yīng)程度是不一致的,所以本文對房地產(chǎn)價格進(jìn)行了細(xì)分,分別以商品房平均銷售價格、住宅商品房平均銷售價格、別墅、高檔公寓平均銷售價格、公樓商品房平均銷售價格分別作為因變量進(jìn)行了統(tǒng)計分析,另外將全國分為三類地區(qū)進(jìn)行了對比研究,因而具有重要的實際意義與理論意義。
房地產(chǎn)價格的波動受到多重因素的影響,本文選取了相對重要、具有研究價值的因素進(jìn)行了分析。建立了2000~2013年全國31個省、直轄市、自治區(qū)的panel data模型,以人均GDP、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)竣工房屋造價CO、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)主營業(yè)務(wù)稅金及附加TA、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)自籌資金SF作為自變量,房地產(chǎn)的平均銷售價格:商品房平均銷售價格AP、住宅商品房平均銷售價格HAP,別墅、高檔公寓平均銷售價格VAP,辦公樓商品房平均銷售價格OAP分別作為因變量。
表1 2000~2013年31個省作為樣本的雙對數(shù)模型回歸結(jié)果
本文以2011~2013年三年人均GDP排名劃分,(人均GDP用當(dāng)年的地區(qū)生產(chǎn)總值除以年常住人口獲得)將我國劃分為三類地區(qū),第一類地區(qū)主要集中在東南沿海。比較特殊的是內(nèi)蒙古自治區(qū),因近些年經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,人均GDP已經(jīng)排到前列,所以也分在了第一類地區(qū);第二類地區(qū)主要是中部地區(qū);第三類地區(qū)主要是西部地區(qū),比較特殊的是海南省與福建省。
通過對數(shù)據(jù)的分析,可以得出以下結(jié)論:第一,三類地區(qū)之間房地產(chǎn)價格差異比較大。以東部地區(qū)為主的第一類地區(qū)目前的房地產(chǎn)價格已經(jīng)達(dá)到每平方米10,000元以上,2013年最高為北京市18,553元/平方米,而第三類地區(qū)最低為甘肅省:3,886元/平方米;第二,總體上而言,人均GDP較高的省份房地產(chǎn)價格較高,但這只是一種趨勢,由于其他因素的影響最終房地產(chǎn)價格呈現(xiàn)的地區(qū)性與人均GDP呈現(xiàn)的地區(qū)性有一定的差異性。
對序列做平穩(wěn)性檢驗。結(jié)果表明原序列不是平穩(wěn)序列,取對數(shù)之后仍然不是平穩(wěn)序列。但是,對數(shù)的一階差分是平穩(wěn)序列。進(jìn)一步檢驗對數(shù)模型做回歸之后的殘差為平穩(wěn)序列,因而可以知道在長期內(nèi)變量之間存在方程(1)所示的協(xié)整關(guān)系,從而建立起全國房地產(chǎn)價格波動的panel data模型:
回歸的結(jié)果如表1所示。(表1)
由表1可以看出,以全國31個省份的2000~2013年的數(shù)據(jù)做出的回歸結(jié)果中,人均GDP對房地產(chǎn)價格波動有著顯著的影響。各房地產(chǎn)價格所對應(yīng)的人均GDP的彈性集中在0.47~0.52。所以從長期看,整體經(jīng)濟(jì)的增長、人均收入的提高會使房地產(chǎn)價格上升。房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)竣工房屋造價(CO)對房地產(chǎn)價格的變動也具有一定的影響,但是二者之間的彈性較小一些,集中在0.17~0.24,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)主營業(yè)務(wù)稅金及附加(TA)對房地產(chǎn)價格相對要復(fù)雜一些。對于LAP、LHAP而言,LTA在統(tǒng)計上不顯著,對LOAP、LVAPLTA在統(tǒng)計上顯著,并且二者的彈性為:0.05與0.07,稅金對于房地產(chǎn)價格的影響也是存在的,但是影響比較微小。廣義上講,LCO與LSF都作為房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)最終產(chǎn)品的成本。因而成本對于房地產(chǎn)價格的波動存在著影響,但是彈性并不是很大。房地產(chǎn)企業(yè)自籌資金反映的是我國房地產(chǎn)企業(yè)本身的自身發(fā)展能力。該自變量對房地產(chǎn)價格變動的影響的彈性集中在0.32~0.42之間。房地產(chǎn)市場中房地產(chǎn)開發(fā)商的自身發(fā)展能力越強(qiáng),對房地產(chǎn)市場的預(yù)期越積極,房地產(chǎn)的價格越上升。
從以上的分析中,我們可以看到這幾個自變量對于因變量都有不同程度的影響。那么,對于我們這樣一個地域遼闊、人口眾多的大國,經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出地方的差異性,不同的地區(qū)自變量對因變量的影響又是否存在著不同。(表2)
從表2我們可以看出,三類地區(qū)之間的長期回歸結(jié)果具有較大的差異。1、總體來看,東部地區(qū)即人均GDP較高的地區(qū)只有人均GDP與房地產(chǎn)企業(yè)自籌資金(SF)對房地產(chǎn)價格波動具有影響,剩余兩個變量在統(tǒng)計上不顯著。中部地區(qū)總體上LAGDP、LCO、LSF具有顯著性,LTA不具有顯著性。西部地區(qū)可以認(rèn)為四個變量都具有顯著性。從經(jīng)濟(jì)意義上來看,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同的地區(qū),影響房地產(chǎn)價格的因素是并不是完全一樣的。因而在政府進(jìn)行房地產(chǎn)調(diào)控的過程中也不能進(jìn)行一刀切,越是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低的地區(qū)越可以通過一些方法來調(diào)整房地產(chǎn)價格。2、對于人均GDP而言,不同地區(qū)其對房地產(chǎn)價格波動的影響并不一致。東部地區(qū)集中在0.61~0.76,中部地區(qū)集中在0.16~0.39,西部地區(qū)集中在0.28~0.46。人均GDP對房地產(chǎn)價格的影響分為兩節(jié)。經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū),經(jīng)濟(jì)增長的速度較快,房地產(chǎn)價格的增長也快;經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后的地區(qū),經(jīng)濟(jì)增長速度慢,房地產(chǎn)價格增長速度也慢。這與我們的實際情況是相符的。3、LCO、LTA作為廣義上的房地產(chǎn)成本對房地產(chǎn)價格波動的影響情況為:越是發(fā)達(dá)的地區(qū)越不具有較高的影響力度。這可能與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)房地產(chǎn)價格較高,成本在房地產(chǎn)價格中所占的比重越來越小,影響力度也越來越小。4、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)自籌資金(SF),代表著房地產(chǎn)企業(yè)自身的能力。它對于房地產(chǎn)價格的影響在不同的地區(qū)都有顯著的影響。但是,大小確是西部地區(qū)的彈性最大、東部地區(qū)居中、中部地區(qū)最小。
在本文的分析過程中,存在著以下幾個可能的問題:1、數(shù)據(jù)真實性問題。宏觀數(shù)據(jù)的統(tǒng)計與經(jīng)濟(jì)本身存在著一定的差距。尤其涉及到GDP、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)竣工房屋造價這一類敏感的數(shù)據(jù),它們的真實性存在一定的折扣。但是,這些影響并不足以影響長期的分析;2、東中西劃分的問題,三個地區(qū)的劃分完全采用人均GDP的高低為標(biāo)準(zhǔn),GDP并不是衡量一個地區(qū)發(fā)展水平的完全指標(biāo),但是似乎是目前能夠采取的最優(yōu)指標(biāo);3、長期與短期的問題。本文重點分析的是雙對數(shù)模型的長期回歸結(jié)果,并沒有的對短期的情形進(jìn)行分析。在了解長期的影響之外,短期經(jīng)濟(jì)變量的波動如何影響房地產(chǎn)價格對于如何促進(jìn)房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定發(fā)展,確保房地產(chǎn)價格穩(wěn)定健康增長同樣具有重要價值;4、因為本文分析并沒有涉及到短期的問題,所以同樣存在一個問題,即利率的問題,本文在分析過程中分別采取了人均GDP來代表一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低。用CO、TA來代表房地產(chǎn)市場所面臨的成本,以及SF代表房地產(chǎn)開放企業(yè)在市場上的自身發(fā)展能力,并沒有涉及到貨幣市場對房地產(chǎn)的影響。后兩點將是本文下一步分析的方向,以使研究更加的全面。
表2 2000~2013年東、中、西地區(qū)的雙對數(shù)模型回歸果
[1]沈悅,劉洪玉.住宅價格與經(jīng)濟(jì)基本面:1995~2002年中國14城市的實證研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2004.6.
[2]周京奎.1998~2005年我國資產(chǎn)價格波動機(jī)制研究——以房地產(chǎn)價格與股票價格互動關(guān)系為例[J].上海經(jīng)濟(jì)研究,2006.4.
[3]高鐵梅.計量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模.清華大學(xué)出版社,2006.5.