安徽省商品住宅銷售價格影響因素分析

錢 蕊

蚌埠學(xué)院理學(xué)院，安徽蚌埠，233000

1 問題提出與相關(guān)研究

2019年3月12日，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部部長王蒙徽在全國兩會部長通道接受記者采訪時表示，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部將堅持住房的定位，“房子是用來住的，不是用來炒的”。由此，“住房不炒”成為2019年以來房市調(diào)控的基本基調(diào)，“不將房地產(chǎn)市場作為短期刺激經(jīng)濟(jì)工具”的理念表達(dá)了政府調(diào)控房地產(chǎn)市場的決心，房產(chǎn)市場調(diào)控及房價增長問題又引發(fā)了一輪熱議。

事實上，政府對于房地產(chǎn)行業(yè)的調(diào)控始終沒有停止過。根據(jù)中原地產(chǎn)的統(tǒng)計，2019年上半年，我國出臺了251個房地產(chǎn)調(diào)控政策，相比于2018年上半年的192次同比增長了31%，確定了2019年是一個房地產(chǎn)調(diào)控之年。我國商品住宅價格自1999年房改之后波動幅度逐年增大，那么，房價的影響因素有哪些？我國學(xué)者對此進(jìn)行了多角度的研究。沈悅等通過對我國14個城市商品住宅價格與經(jīng)濟(jì)基本面之間的關(guān)系進(jìn)行分析，研究表明商品住宅價格具有顯著的城市特征，地區(qū)經(jīng)濟(jì)基本面可以部分解釋住宅價格水平的變化[1]。張鵬等采集并研究全國35個城市的土地供給與房價數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)土地供給彈性與房地產(chǎn)價格之間具有顯著的負(fù)向關(guān)系，表明房價上漲的源頭在于土地供給價格的大幅度上升[2]。梁云芳等從不同用途的商品房屋價格變化進(jìn)行分析，表明商業(yè)用房和辦公用房的價格變化較為平穩(wěn)，住宅價格波動較大，其中土地交易價格和利率變動是住宅價格波動的主要影響因素[3]。張兵通過分析天津市房價，發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)房價上漲源于市場需求旺盛，從長期角度房價的均衡調(diào)整需要政府從供給方面進(jìn)行控制[4]。董志勇等應(yīng)用1999—2006年全國各省份房價及其影響因素的面板數(shù)據(jù)，實證分析發(fā)現(xiàn)影響房價波動的主要在于需求方，地方政府會處于自身利益的考慮推動房價上漲，而供給方和貨幣政策因素對房價的影響較小[5]。梁云芳等基于誤差修正的面板數(shù)據(jù)模型，分析了我國東部、中部和西部地區(qū)的房地產(chǎn)價格波動，發(fā)現(xiàn)信貸規(guī)模對我國東部、西部地區(qū)房價波動影響較大，人均GDP對我國中部地區(qū)房價變動有顯著影響，而實際利率水平對各區(qū)域房價波動影響都不顯著[6]。嚴(yán)金海通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗和誤差修正模型，研究發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)房價決定地價，長期兩者相互影響[7]。譚政勛等通過建立多元GRACH模型，分析表明我國信貸擴(kuò)張會引起房價上漲[8]。

綜合以上分析可知，國內(nèi)已有文獻(xiàn)主要從全國、東中西部地區(qū)或主要大中城市的角度分析商品房價格波動的成因，選取對于房價產(chǎn)生影響的需求、供給因素及政府宏觀經(jīng)濟(jì)政策因素作為因變量，但很少有研究某一個具體省份房價波動性的文獻(xiàn)。而房地產(chǎn)市場的發(fā)展具有顯著的地域特色，因此本文針對安徽省實際情況，研究商品住宅銷售價格的影響因素，了解影響房價上漲的主要因素，對于政府政策制定及房地產(chǎn)市場投資和調(diào)控有重要現(xiàn)實意義。

2 變量選擇與數(shù)據(jù)來源的說明

2.1 變量選取

根據(jù)已有參考文獻(xiàn)[6]，選取相關(guān)主要變量對安徽省商品住宅銷售現(xiàn)狀進(jìn)行分析，如表1所示。

表1 各變量的名稱及含義

2.2 數(shù)據(jù)來源

我國1998年開始房屋商品化改革，房地產(chǎn)行業(yè)向貨幣化、商品化方向轉(zhuǎn)變。故本文選取1999年1月—2018年12月的季度數(shù)據(jù)為樣本。其中，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、商品住宅銷售面積、房地產(chǎn)開發(fā)國內(nèi)貸款額來源于安徽省統(tǒng)計局；實際利率數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行官網(wǎng)；商品住宅銷售均價數(shù)據(jù)沒有直接來源，為商品住宅銷售額/商品住宅銷售面積求得。所有數(shù)據(jù)均進(jìn)行了季度數(shù)據(jù)調(diào)整處理。

2.3 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

為了避免偽回歸現(xiàn)象，在建模之前需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢測。平穩(wěn)性檢驗可以通過單序列的ADF檢驗來完成，檢驗結(jié)果如表2。

表2 數(shù)據(jù)的單位根檢驗結(jié)果

表2的單位根檢驗結(jié)果顯示商品住宅銷售價格、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、商品住宅銷售面積、房地產(chǎn)開發(fā)國內(nèi)貸款額對數(shù)數(shù)據(jù)均不平穩(wěn)；但一階差分后，四個變量均在1%的顯著性水平下平穩(wěn)。實際利率(RR)數(shù)據(jù)在1%的顯著性水平下平穩(wěn)。

2.4 協(xié)整與誤差修正

同階單整的多變量時間序列數(shù)據(jù)之間可能存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，由此可以建立長期協(xié)整關(guān)系模型[9]。變量lnPH、lnDPI、lnXSMJ、lnXD之間協(xié)整關(guān)系的檢驗結(jié)果如表3所示。

表3 Johansen協(xié)整檢驗

表3中Johansen協(xié)整檢驗顯示，在5%的顯著性水平下，拒絕無協(xié)整關(guān)系(None)的原假設(shè)，接受有一個協(xié)整關(guān)系(At most 1)的假設(shè)，說明商品住宅銷售價格、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、商品住宅銷售面積和房地產(chǎn)開發(fā)國內(nèi)貸款額之間有且僅有一個協(xié)整關(guān)系。

3 模型估計與實證分析

3.1 理論模型

Johansen協(xié)整檢驗(表3)顯示：變量lnPH、lnDPI、lnXSMJ、lnXD之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，且有唯一方程，建立變量間長期均衡理論方程為：

lnPHt=β0+β1lnDPIt+β2lnXSMJt+β3lnXDt+μt

此方程反映了安徽省商品住宅銷售價格與決定其價格的因素之間的長期均衡關(guān)系。估計模型后得到模型隨機(jī)擾動項(μt)的估計值——殘差序列(ecmt)，將其作為誤差修正項，令

由此可建立變量間短期波動關(guān)系的誤差修正模型：

ΔlnPHt=α0+α1ΔlnDPIt+α2ΔlnXSMJt+α3ΔlnXDt+α4ΔlnPHt-1+α5RRt+γecmt-1+εt

此方程反映了安徽省商品住宅銷售價格的短期波動,其既取決于各變量的短期變化，又受到房價偏離長期均衡值大小的影響(ecmt-1)，模型中的參數(shù)γ反映了房價由非均衡向長期均衡值調(diào)整的速度。

在模型估計中，除實際利率(RR)數(shù)據(jù)外的變量均取了對數(shù)，其系數(shù)表示彈性，差分后的序列值表示變量短期變動量的大小，差分序列前的參數(shù)表示短期彈性。

3.2 模型估計結(jié)果及實證分析

輸入被解釋變量和解釋變量數(shù)值獲得計算結(jié)果為(括號內(nèi)的數(shù)據(jù)為t統(tǒng)計量)：

(3.132 3) (10.765 1)

+0.050 9lnXDt+0.116 4lnXSMJt

(1.610 5) (4.858 8)

F=961.641 2,DW=1.445 8

由模型估計結(jié)果可以看出，方程整體擬合效果良好，表示模型中的解釋變量聯(lián)合起來對房價波動的解釋力度可以達(dá)到97.50%，除房地產(chǎn)開發(fā)國內(nèi)貸款額之外的變量均顯著。

從長期來看，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每增長1%，安徽省商品住宅銷售價格平均上漲0.706 0%，人均可支配收入的變化對于房價有顯著的正效應(yīng)。商品住宅銷售面積代表市場交易量，反映了市場對于商品住宅的需求大小，其長期對房價變動有一個顯著的正向影響，表明對于安徽省商品住宅價格變動來說，需求較為強(qiáng)勁，需求量的旺盛推動了商品住宅價格的增長。房地產(chǎn)開發(fā)國內(nèi)貸款額表明了房地產(chǎn)開發(fā)商的間接資金來源，因其主要間接資金均來自于商業(yè)銀行借款，故將此變量用來反映商業(yè)銀行信貸資金擴(kuò)張狀況。即使在10%的顯著性水平下，資金市場的信貸擴(kuò)張變量也不顯著，且影響較小，表示安徽省金融業(yè)發(fā)展水平一般，房地產(chǎn)行業(yè)沒有大量的投機(jī)者，金融風(fēng)險不大。

由此可以得出結(jié)論：從長期來看，安徽省商品住宅價格的變動主要依賴于本地區(qū)居民消費水平的提高，因為市場需求旺盛而推動了房價的上漲，且房價的變動并不依賴于金融市場信貸水平規(guī)模的變化，投機(jī)風(fēng)險較小。

在長期協(xié)整模型的基礎(chǔ)上，估計得到如下誤差修正模型(括號內(nèi)的數(shù)據(jù)為t統(tǒng)計量)

(1.713 4) (1.754 1)

-0.021 6ΔlnXDt+0.025 5ΔlnXSMJt

(-1.102 8) (1.325 2)

-0.219 5ΔlnPHt-1-0.002 3RRt-0.328 4ecmt-1

(-1.675 3) (-0.491 8) (-2.922 0)

DW=1.993 8,n=73

因此，從短期角度，模型估計結(jié)果顯示，變量ΔlnXDt、ΔlnXSMJt均不顯著，短期內(nèi)資金市場信貸水平變化、市場需求量的變動均不會影響安徽省商品住宅平均銷售價格的短期變動，實際利率水平對房價短期波動的影響較小且不顯著，說明市場利率水平不是影響安徽省房價的主要原因，政府采用利率政策對于調(diào)控房價的影響有限。

變量ΔlnDPIt顯著，表明與安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相聯(lián)系的居民可支配收入的短期波動，會對房價的短期波動產(chǎn)生正向影響，短期彈性為0.183 1；ΔlnPHt-1反映了居民對于房價變動的預(yù)期顯著，且有負(fù)向影響，表明居民對于房屋的需求為穩(wěn)定的居住需求，在預(yù)期房價上漲時，會選擇暫時不購買住房，這種房屋投資是理性投資，房產(chǎn)市場泡沫較小。

回歸結(jié)果顯示誤差修正項ecmt-1顯著，調(diào)整速度為-0.328 4，高于梁云芳等研究的全國平均水平(-0.166)和中部地區(qū)一般水平(-0.175)[6]，表明隨著我國金融市場的完善和房地產(chǎn)市場投資潛力的增加，安徽省房價出現(xiàn)偏離時，由于投資者預(yù)期、房產(chǎn)價格的剛性以及對于房產(chǎn)的剛需等因素，房價相比過去會更加快速調(diào)整到均衡水平。

誤差修正項ecmt反映了房屋價格長期均衡的偏離程度，其大小表明由短期向長期均衡調(diào)整的速度，誤差修正項ecmt如圖1所示。

圖1 安徽省商品住宅價格偏離均衡的狀態(tài)

由圖1 可知，在選定表示經(jīng)濟(jì)運(yùn)行基本面的變量之后，安徽省商品住宅價格在2002—2005年偏離程度較大；2006—2009年，房價偏離均衡的程度有所降低，在長期均衡附近小幅度波動；2009—2013年，波動幅度加大，且整體處于高估狀態(tài)；2013年后，房價走勢長期處于低于長期均衡狀態(tài)。這與我們觀察到的房地產(chǎn)市場表現(xiàn)相一致，在2002年之后全國房地產(chǎn)市場出現(xiàn)大幅度上漲，引起政府部門關(guān)注并加大調(diào)控力度，2009年全球金融危機(jī)發(fā)生之后，房地產(chǎn)市場調(diào)控不確定性變大，波動幅度加大。

4 結(jié) 論

通過以上回歸分析結(jié)果，本文得到以下結(jié)論：

(1)從長期來看，安徽省城鎮(zhèn)居民人均可支配收入水平和商品住宅銷售面積是房價變動的主要影響因素，表明收入約束是制約安徽省商品房屋需求的主要因素，隨著安徽省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的增長，居民家庭對于房產(chǎn)的需求大大增加，推動了房價上漲。同時，商業(yè)銀行信貸資金擴(kuò)張對于房價的影響不顯著，表明安徽省金融業(yè)發(fā)展水平一般，房地產(chǎn)行業(yè)沒有大量的投機(jī)者，金融風(fēng)險不大。

(2)從房價的短期波動來看，資金市場信貸水平變化和實際利率均不顯著，表明安徽省金融市場發(fā)展水平對于房地產(chǎn)市場的制約較小，政府采用信貸政策或利率政策對房價進(jìn)行調(diào)控的影響是有限的。同時居民可支配收入的短期波動和居民對未來房價變動的預(yù)期均對房價的短期波動產(chǎn)生顯著影響，同樣證明了安徽省居民收入水平是房價波動的主要影響因素，居民對于房屋的需求是穩(wěn)定的居住需求，在預(yù)期房價上漲時，會選擇暫時不購買住房，這種房屋投資是理性投資，表明房產(chǎn)市場泡沫較小。