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    中國商品房價格變動影響因素研究

    2018-05-14 08:55劉宇洋
    財訊 2018年10期
    關鍵詞:供應量增長率變量

    劉宇洋

    房價問題一直困擾著我國老百姓,為了研究中國房地產(chǎn)市場的價格變動影響因素,本文選取了2001-2015年31個地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進行實證研究,結果表明貨幣供應量的增加、人均可支配收入的增加和人民幣升值是影響房價上漲的最主要因素。

    房價 貨幣供應量

    人均收入 人民幣升值

    我國房地產(chǎn)事業(yè)的真正起步于卜世紀八十年代,改革開放的到來使得我國經(jīng)濟體制向市場化發(fā)展。1998年,我國的住房制度從原先計劃經(jīng)濟下的住房分配向商品化發(fā)展。特別是在21世紀以后,我國經(jīng)濟進入快速發(fā)展軌道,房地產(chǎn)在城市化發(fā)展的推動下進入了發(fā)展階段,逐漸成為我國的支柱產(chǎn)業(yè)。短短六年時間,2004年開始我國重點城市開始出現(xiàn)“炒房”現(xiàn)象,房地產(chǎn)投資過熱,發(fā)展加速度一直在卜升。2009年底我國房地產(chǎn)投資達到巔峰,根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示傘國商品房平均銷售價格為4681元每平米,同比2008年增幅為23.1%,這導致了2010年房地產(chǎn)商加大了投資額,總開發(fā)投資額達到42.69億元,同比2009年增幅為36.5%。雖然央行從2009年起想通過宏觀調控使得房價回到理性價格,例如多次卜調銀行存款準備金和中長期貸款利率,但仍然抑制不住房地產(chǎn)開發(fā)商的過度投資,房價仍然持續(xù)上漲。

    針對我國房價的非理性增長,本文以我國31個省、直轄市2001-2015年的商品房平均價格的面板數(shù)據(jù)建市模型,通過實證分析以探討各因素對我國商品房價格波動影響的差異性。

    變量選取和數(shù)據(jù)來源

    (1)變量選取

    本文參考闞凱(2014)和祝婕(2016)的變量選取,再結合當下影響中國房價的因素從數(shù)據(jù)可取性方面選定變量如表2,為了消除變量的異方差性,對所有變量進行取對數(shù)處理。

    (2)數(shù)據(jù)來源

    本文所有變量都是2001-2015年的面板數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站,選取31個省級行政區(qū)(港澳臺除外)作為研究樣本,地區(qū)包括:北京市、天津市、河北省、山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、吉林省、黑龍江省、上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山東省、河南省、湖北省、湖南省、廣東省、廣西省、海南省、重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾族自治區(qū)。

    (1)描述性統(tǒng)計分析

    樣本觀測值的描述性統(tǒng)計分析(見表2),從表中可以看出,各變量數(shù)據(jù)均無異常,可以用于面板回歸分析。房價增長率的均值為0.1012,說明2001-2015年十五年間全國房價每年平均增長10.12%,但是最大值卻是56.74%,說明房價增長率地區(qū)差異較為明顯。

    (2)相關性檢驗

    從表3中可以看出,貨幣供應量M2與地區(qū)GDP呈現(xiàn)中度正相關;美元兌人民幣匯率rate與地區(qū)GDP呈現(xiàn)中度負相關;銀行中長期貸款利率r與居民消費價格指數(shù)CPI呈現(xiàn)中度正相關;貨幣供應量M2與美元兌人民幣匯率rate呈現(xiàn)高度負相關;其余變量相關性較弱。

    從表4中可以得知,在1%的顯著性性水平下,所有變量都是平穩(wěn)序列,各變量之間具有協(xié)整關系,用這些變量進行回歸可以得到真實可靠的結果。

    (4)隨機效應模型分析

    根據(jù)表2的變量選取構建面板回歸模型,模型結果見表5.

    從表分析結果可知,根據(jù)解釋變量的Z值顯示,貨幣供應量M2與房價增長率zz在0.01的置信水平下顯著正相關;城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增長率mcomezz與房價增長率ZZ在0.05的置信水平下顯著正相關,說明人均可支配收入的提高,可以促進房價上漲;美元兌人民幣匯率rate與房價增長率ZZ在0.05的置信水平下顯著正相關,說明匯率的上升會促進房價的上漲。其余變量在0.05的顯著性水平下都不與房價增長率zz存在顯著關系。

    結論

    通過以上的實證分析可知經(jīng)濟環(huán)境會導致中國房價的變動,貨幣供應量的增加、人均可支配收入的增加和人民幣升值都會促進房價的上漲。從貨幣供應的角度來說,房地產(chǎn)行業(yè)屬于高負債高杠桿行業(yè),不論是企業(yè)拿地建房,還是普通百姓買房,統(tǒng)統(tǒng)離不開銀行信貸的支持。貨幣供應量的充足,意味著房地產(chǎn)企業(yè)能夠獲得充足的資金支持,加大商品房開發(fā)力度;也意味著普通百姓能夠獲得長期限的貸款,提升購房需求。反過來說,擁有房產(chǎn)的公司或百姓,也很容易將房產(chǎn)作為抵押,從銀行獲得融資,變相擴大銀行對市場的貨幣供給。二者相輔相成,所以在統(tǒng)計結果上也表現(xiàn)成高度相關的關系。從人均可支配收入的角度來說,人民收入水平的提高會讓大家不止?jié)M足于將錢放在銀行收利息,保值和投資的需求應運而生,而我國居民投資渠道窄,必然會有大量居民投資房地產(chǎn)進而推動房價上漲。從人民幣升值的角度來說,國外資金面對人民幣持續(xù)升值的情況,會有很強的欲望來中國投資。因為我國不僅有全球領先的經(jīng)濟增長率,還有貨幣升值的長期預期,外國資金來我國投資不僅能獲得投資收益,還能獲得人民幣升值收益,可謂一舉多得。如前所述,房地產(chǎn)行業(yè)屬于高負債行業(yè),對資金具有很強的需求,有不少國外資金通過國外銀行的低利率融資,然后到中國市場高利率借給買房人或地產(chǎn)商,也能夠獲得不少的收益??傊嗣駧派狄步o地產(chǎn)的發(fā)展添了一把火。

    在這三把火的助推下,房價在2003年至2013年房價一直處于高速增長狀態(tài),這很容易導致泡沫的出現(xiàn),而一旦泡沫破滅將會帶來全國性的經(jīng)濟危機。本文這里提出幾條有利于中國房地產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展的建議如下:

    (1)房地產(chǎn)行業(yè)是我國經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),它的發(fā)展與其它行業(yè)的發(fā)展息息相關,政府相關部門對房地產(chǎn)的規(guī)劃和引導應當向產(chǎn)業(yè)鏈條發(fā)展,以房地產(chǎn)業(yè)為中心,各行業(yè)協(xié)調發(fā)展的鏈條。

    (2)目前我國房地產(chǎn)現(xiàn)狀處于庫存大量積壓中,尤其一線城市的房價超過當?shù)鼐用褓徺I力度的好幾倍,這導致大部分有剛性需求的客戶沒能力購買,如果通過房價下調來解決這部分客戶的需求則會擾亂房價市場,引起社會恐慌,政府相關部門應該加大推進經(jīng)濟適用房和廉租房的建設力度,完善多層次的住房供應體系,大力培育和發(fā)展二手房市場,通過結構調整來穩(wěn)定房地產(chǎn)市場價格,避免出現(xiàn)房價的非理性上漲或下跌。

    (3)政府應當控制房地產(chǎn)方面的投資,避免盲目投資、拆遷和重建的工程出現(xiàn),房地產(chǎn)的開發(fā)需要結合當?shù)貙嶋H需求情況進行規(guī)劃,這樣才能有利于房地產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展。

    (4)目前我國的房貸主要渠道是銀行,但是因為高房價的情況下,導致大部分人無法支付首付款,所以部分房屋交易會通過故意做高房價,增加銀行貸款金額使得首付款下降的情況,這會擾亂房價,也會加大銀行壞賬風險,銀行需要規(guī)范信貸流程,控制風險,加強對個人抵押貸款和房地產(chǎn)開發(fā)投資貸款的審查力度,通過整體宏觀經(jīng)濟調整房屋首付比例和利率水平。

    [1] Kling J.L, T.E.McCue. Real estateretums and the macro-economy:some empirical Evidence from realestate investment trust data .1972-1991[J].Journal of RealEstate Research, 1994.

    [2] Bernanke, Mark Gertler, SimonGilehrist. The Financial Acceleratorin a Quantitative Business CycleFramework[J].NBER Workingpaper, 1996.

    [3] Iacoviello M, Minetti R.The creditchannel of monetary policy:evidence from the housing market.Boston College Working Paper,2003.

    [4]闞凱.中國商業(yè)地產(chǎn)價格波動區(qū)域差異的實證分析一一基于貨幣政策的視角[D].西南財經(jīng)大學,2014.

    [5]祝婕.影響我國房價因素的區(qū)域差異性分析[D].山東大學,2016.

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