房地产价格影响因素实证分析
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作者: 刘会
摘 要：当前，房地产市场过热已经成为不争的事实，主要表现在房地产市场价格持续不断的上涨。对于推动房地产市场价格不断上涨的因素分析一直是众多专家学者研究的焦点。由于房地产问题直接涉及到广大居民的切身利益，因此研究其市场变化，尤其是价格变化的影响因素意义特殊。有鉴于此，文章利用了35个大中城市的面板数据，对影响城市房地产价格的因素进行了实证分析，以期研究与探索影响房地产价格的主要因素，并结合分析结果给出了若干建议。
关键词：房地产 实证分析 面板数据 预期 价格参考系
中图分类号:F293.3 文献标识码:A
文章编号:1004-4914（2012）01-022-03
一、引言
目前，房地产价格问题已经成为我国经济发展中争议较大，人民群众关注最多的问题。究其主要原因在于我国房地产价格的不断攀升，尤其是城镇居民住房价格的持续上涨。围绕房地产价格问题，国内专家学者们意见不一。主要有三种看法：(1)我国房地产总体上处于平稳健康发展阶段。虽然出现了房价较大幅度的上涨，但主要原因是存在旺盛的市场需求，所以房地产市场不存在泡沫问题。(2)我国房地产市场存在着严重的泡沫成分，处于崩溃边缘。(3)我国房地产存在区域性泡沫问题，如北京、上海、广东以及西部四川、重庆等地方。由于房地产问题，尤其是房地产价格问题，直接关系到广大人民群众的切身利益问题，也在某种程度上反映出我国经济转型期存在的问题，所以笔者对房地产价格的影响因素进行了分析与研究。
国外许多学者和经济学家很早就开始注重房地产市场价格的分析与研究。Fortura和Kushner利用加拿大1981年30个都市区的数据建立了住宅价格方程，并得出住宅价格与居民平均收入之间存在较强的正相关关系。1989年，Mankiw和Weil建立了美国房地产价格走势预测模型，认为老龄人口的增长速度下降会导致未来房价大幅下跌。Robert.E.Cannaday等将房屋年龄对于价格的影响嵌入到时间效应模型当中，运用重复销售模型来估算房地产价格指标，用于测算由于房龄因素带来的价格变化。Fernanderz―Kranz和Hon认为由于房地产同时具有投资和消费的功能，因此判断房地产价格上涨是否异常应同时从投资和消费两方面研究与讨论。
近年来，大量的研究表明，房地产价格与银行信贷存在密切的关系。Bernanke与Gertler提出了信贷市场对宏观经济波动的放大作用。基于此点，Bernanke、Gertler和Gilchfist提出了“金融加速器”模型（BGG模型），将信贷市场摩擦引入宏观经济模型，构成包含金融加速器的动态宏观经济学模型。KosukeAoki等研究了房价、消费与金融政策之间的相互作用，建立了房地产信贷市场均衡模型，并表明金融政策对于房地产消费的影响。针对政府调控对房地产市场价格影响的研究也比较多，主要有：Fischel基于投资最优化理论认为，政府对房地产市场的调控有可能扩大市场供需缺口，加大房价波动。Lillydahl和Singell基于住宅价格动力模型系统分析房地产需求的内在因素，认为对住房需求的控制不能稳定房价的上涨。Evans以加利福尼亚州房地产市场为样本，发现政府针对房地产市场投资增长的调控往往造成市场供给受限制，反而加剧房价上涨。Landies也通过分析指出，政府针对房地产投资和房价上涨的调控作用基本无效，加强对城市土地的规划和对房地产商的监管更为有效。
国内在房地产价格影响因素的研究起步比较晚，这主要源于我国早期实行的计划经济体制下的福利分房制度。直至1998年，我国开始实行住房制度改革，市场机制开始发挥作用。因此，我国房地产市场发展历程较短，相应地，我国在房地产价格影响因素领域的研究比较少。典型的研究成果有：(1)吴建峰利用我国22个城市的数据研究了住宅价格、人均国内生产总值、住宅投资指数与人均工资之间的关系。(2)施灿彬认为影响房地产价格的主要因素为地价、投资、需求和政策。(3)吴公墚、龙奋杰利用单位根检验和协整分析，结合自回归滞后模型和误差修正模型研究了我国住宅价格和人均收入的关系，结果表明房价与收入之间存在（1,1）阶协整和长期均衡增长关系。收入对房价存在两年的滞后关系。(4)洪涛、西宝、高波等人利用我国35个大中城市2000―2005年的面板数据对房地产泡沫成分进行测度，发现区域间房地产价格存在联动性，并表明消费者适应性预期的客观性。(5)郑芷青对广州市住宅价格时空分布及影响因素作了研究，认为住宅价格主要与地价、城市形态与功能结构、交通及绿化、生活服务设施、物业管理水平相关。(6)沈悦、刘洪玉从宏观层面分析研究了我国14个城市住宅价格影响因素。(7)武康平等人建立了房地产市场和信贷市场一般均衡模型，分析得出房地产价格与信贷市场存在双向反馈作用机制。(8)梁云芳、高铁梅从各地区房价波动差异出发，对其波动原因进行了分析，结论认为信贷规模对东西部房地产价格影响都比较大。
综合起来看，国内外经济学家和专家学者在研究房地产价格影响因素方面，无非是从供给、需求、政策、宏观经济环境等方面展开。研究范围集中于某一个或几个相关因素。由于房地产市场波及面较广，牵涉的范围也较大，对国民经济的运行又具有举足轻重的地位，所以笔者认为对房地产价格影响因素展开较为系统的分析是必要的。
商品价格是由市场供给与需求双重作用形成，决定商品供给的因素包括生产成本、流通成本、生产效率与技术、原材料供给等因素，决定需求的因素则包括：收入、消费者偏好、替代品与互补品的状况、市场预期等因素。房地产价格体系的构成因素也是如此。决定房地产供给的因素主要包括：土地价格，房屋造价，流通成本以及生产技术。决定需求的因素包括：居民收入，消费者偏好（包括消费及投资、投机行为），替代品与互补品的市场供给状况等。当然，影响供给和需求的因素还有很多，如基础设施、信贷规模、国际国内政治环境、国际经济环境、国内社会环境、宏观经济状况、政策制度等，这些因素对供给和需求同时产生影响。
当然，影响房地产价格的还有很多其他的因素，诸如相关产业产品价格、气候、地形、周期性灾害发生概率、社会治安等各种因素。总之，房地产价格问题涉及面非常广泛。房地产作为市场中一种交易商品，其价格自然由市场供给、需求共同作用而成。影响供给的因素包括：生产成本、流通成本及生产技术。影响生产成本的因素包括：土地购置费、拆迁补偿安置费、房屋造价、配套设施安装建设费用及各种税收。流通成本则包括了销售成本、广告宣传成本及在流通中各种风险导致的损失。生产技术则包括生产建筑效率、建筑质量、设计艺术风格。影响需求的因素则主要包括：支付能力、偏好、人口、替代品与互补品状况。影响支付能力的因素包括：家庭存量财富、工资收入、就业率。消费偏好则取决于消费动机及可供选择的客观条件。人口因素包括：城市人口密度、人口结构。替代品与互补品状况包括：房屋出租价格、二手房价格、物业管理费用、装修费用等。
对供给与需求同时产生作用的因素则包括：基础设施条件、信贷总量规模、利率、区位、市场预期、政策、土地存量。值得一提的是，土地存量并不仅仅指政府尚未批准规划建设的城市土地存量，也包括开发商已经购买尚未开发建设的土地。政府与开发商之间达成的土地购置协议，从某种程度上来说是一种垄断权的转让。因为我国城镇土地所有者为国家，所以地方政府掌握的是城镇土地的规划使用权。地方政府与开发商达成的土地购置协议本质上就是政府向开发商转让了对土地使用权的垄断。
二、实证分析及数据处理
由于在实际操作中，各种因素的限制，很多数据不够充分，所以在建立模型的时候不得不放弃对某些因素的数量分析。此文着重选取了城市房地产均价、房地产投资规模、国内贷款规模、城市人口密度、城市GDP及城市人均年工资收入六个变量。笔者建立了以城市房地产均价为因变量，以房地产投资规模、国内贷款规模、城市人口密度、城市GDP和城市人均年工资收入为自变量的计量分析模型。其中，城市房地产均价定义为price，解释变量分别定义为inv，loan，popdensity，gdp，wage。样本数据选取时间段为1999年至2008年，统计数据来源于《中国房地产统计年鉴》，《中国城市统计年鉴》。使用计量分析工具为Eviews6.0。
第一步，我们进行F检验，以检验模型是否采用固定效应，还是选择混合效应模型。在广义最小二乘法下，得结果如下：
在进行混合效应回归分析中，得到残差值S1为8092468。在进行个体固定效应回归分析中得到S2为52898227。由公式（1）：
经过计算，F=2.8498>F（204,105）=1.39，F值显著，拒绝原假设，故我们选择个体固定效应模型。
第二步，我们要使用广义最小二乘法对原始数据进行个体固定效应分析和随机效应分析。首先进行个体固定效应分析，得到如下结果：
这里，我们需要做一个说明，在使用不包含price(-1)项的原始数据进行回归时，笔者发现DW值表明存在正序列相关性，故笔者在回归时使用了包含滞后期被解释变量的模型。由于回归分析中，解释变量含有滞后一期的被解释变量，所以在个体固定效应模型回归结果中，DW值不再有效。因此，笔者使用DW.h值检验，对模型进行检验。由公式（2）：
其中，bj为price(-1)系数估计量，ｕ＾t、ｕ＾t-1分别为回归模型的当期残差及前期残差，ρ＾表示残差序列的一阶自相关系数的估计量。经过计算得到如下结果：
DW.h=3.22>Z0.025=1.671
结果表明，在0.05显著性水平下，拒绝price无一阶自相关的原假设，即price因子存在一阶自相关。
同时，在进行滞后期选择的时候，笔者使用了AIC准则。根据笔者若干次实验，得到如下结果：
故而，笔者选择使用了包含滞后一期被解释变量（price（-1））回归模型。我们又对原始数据进行了随机效应检验，得到结果如下表所示：
下面我们要做的就是要对模型进行选择，检验回归模型适合随机效应模型，还是属于固定效应模型。我们使用Hausman检验方法，对模型进行选择。得到如下结果：
特征值显著，所以，我们拒绝随机效应模型，选择固定效应模型，最终结果如表1所示。从回归结果可以看出，拟合优度较高。同时，由回归结果显示F值显著，P值非常接近0，表明总体拟合显著。
第三步，笔者进行了单位根检验。确定了回归模型后，我们进行单位根检验，检验回归模型是否为伪回归。我们使用ADF检验法对回归模型得到的残差进行检验，得到如下结果：
表4结果表明，残差序列平稳，不存在单位根。所以，回归模型所进行的回归结果不存在伪回归，回归结果有效。据此，我们最终得到表1结果，并将据此展开分析。
三、实证研究结果分析
从上述回归及检验结果分析，无论是在截面固定效应模型下，或者是在时期固定效应模型下，popdensity都表现不显著，所以我们排除了城市人口密度对价格的影响。在此，笔者经过认真思考和分析，认为人口密度之所以不会对城市房地产价格造成影响，原因主要为近几年我国人口流动性增加，城市人口密度虽然增加了，但是由于城市人口流动性增加，在一定程度上减少了对房地产的需求。inv变量在截面固定效应模型下，表现不显著，但是在时期固定效应下表现显著。我们解释为，inv通过流量和存量调整，在市场交易中直接影响了市场中房地产商品的供给数量，从而对房地产价格产生了负作用。即投资增长增加了市场中房地产数量，商品供给增加，导致商品价格下降，所以其系数表现为负值。在解释变量中，笔者加入了price(-1)变量，原因是在最初回归分析中，DW.h值表现为一阶自相关性。同时，我们也分析了其中的原因。由于房地产价格持续上涨，从而产生了较旺盛的市场预期，导致投机和投资行为增加，因此市场需求旺盛，刺激了房地产价格进一步上涨。loan与price表现为显著的正相关关系，即国内贷款规模与房地产价格存在非常明显的正相关关系，主要表现在系数较大，其系数为3.788837，意味着每亿元贷款规模变动引起3.788837元的房地产均价变化，且t值特别显著。笔者认为，宽松的贷款政策同时刺激了房地产消费需求和投资投机需求，导致市场需求显著增加，在有限的市场供给下，必然导致房地产价格上涨。在消费需求和投机投资需求两个因素中，由于城市人口在短期不会出现较大变动，故而消费需求较为稳定，不会对房地产价格带来较大的冲击。相反，投机投资需求则会在宽松的贷款环境下，出现非常大的变动，从而会对房地产市场造成较大的市场冲击，最终表现为对房地产价格造成大幅变动。城市gdp是城市经济发展的一个重要指标，是城市宏观经济环境变化的综合描述，其变化客观反映出城市经济发展的未来发展趋势，由此带来普遍的市场预期，影响城市投资环境。同时，城市gdp也反映出城市财富创造能力、城市人口收入水平及城市发展综合环境。因此，城市gdp变动导致城市环境变化，继而对房地产价格变动产生影响。人均工资年收入wage与price表现为正相关关系，这表明收入增加刺激了城市人口对房地产消费需求和投资投机需求，所以对房地产价格造成影响。
四、结论与建议
综上所述，房地产价格主要影响因素包括城市GDP、人均年工资收入、房地产投资规模、国内贷款规模及滞后一期的房地产价格。其中，国内贷款规模因素对房地产价格影响最为显著。另外，滞后一期的价格因素对房地产价格影响也非常明显。基于上述分析和结论，笔者就房地产价格调控给出若干建议：
（一）适度控制对房地产行业贷款规模
鉴于城市贷款规模对房地产均价的显著影响，对贷款规模的适度控制，可以有效地调控房地产价格。城市对房地产行业贷款主要来源于金融机构发放的贷款，主要包括政策性银行和商业性银行的贷款。金融机构调控贷款规模的主要工具有利率、贴现率和存款准备金率。政府机构调控贷款规模的主要工具有行政指令、财政政策和宏观政策引导。利率上调增加了贷款成本，遏制市场投资投机行为，有效抑制房地产价格过度上涨。但是，也应注意到利率上调对普通居民消费需求的抑制。因此，应把握利率上调幅度。否则，利率上调幅度过大，就会影响到市场中普通居民对房地产有效的消费需求。同时，贴现率和存款准备金率可以间接有效地影响金融机构对市场投放贷款规模。政府机构行政指令可以直接影响市场中微观主体的经济活动，有效调控市场秩序。因此，可以适当采取行政手段对市场进行规划指导。但是也应注意调控力度，避免对市场经济体制的运行产生负面影响，破坏市场秩序。财政政策是非常有效的一种工具，增加财政投入，建设经济适用房和廉租房，增加房地产市场替代品供给，满足低收入居民正常的消费需求。宏观政策引导则主要为由政府通过规划产业政策，确定中长期投资主导方向和重点发展领域，并允许和鼓励社会资本参与，引导社会资本投资资金流向。从短期看，金融机构的政策以及政府行政指令、财政政策可以有效的发挥作用，影响房地产市场。而宏观政策引导则需要较长期的过程，通过市场发挥作用。所以，调控政策应该将短期手段和长期手段有机地利用起来。
对贷款总体规模的调控应该是有限度的，若过度缩减房地产市场贷款规模，则会对房地产市场造成较大的冲击和破坏，影响市场供给，在刚性需求下反而会出现适得其反的局面。
（二）稳定社会预期，构筑合理的市场价格体系
正如凯恩斯关于预期的理论阐述，预期对市场具有非常重要的作用。预期理论强调未来的不确定性对于微观个体经济行为的决定性影响。凯恩斯将预期分为短期和长期，并认为短期预期是价格预期。价格预期决定厂商现在产量和就业量。长期预期则是指资本的流动偏好，投资者会在持有货币或投资债券之间进行选择。这里主要分析短期预期。不稳定的房地产市场价格预期，会同时影响供给和需求。主要表现在：价格的持续上涨，会造成普遍的未来价格上涨预期，短期内将刺激消费需求和投机投资需求的过快增长。消费需求的增长主要表现为当前居民消费需求及未来消费需求的增长。当前消费需求属于合理的消费需求，而未来消费需求则近似于投资需求，属于不合理的消费需求。大量的为满足未来消费需求而进行的消费行为会引起未来房地产市场萎缩，影响市场持续健康发展。同时，短期内价格上涨预期会导致房地产市场价格在未来一段时期的加速上涨。原因主要是房地产市场中厂商的赢利动机以及普遍的通货膨胀预期。厂商会因为普遍的价格上涨预期，而限制性地开发其已经拥有的开发资源，缩减当前市场供给，以期在未来时期牟取更多的利益。这种现象表现为房地产商大量囤积稀缺的城市土地资源，分阶段地放缓开发力度，并囤积现房，限制性地向市场投放产品，主观造成房地产市场供不应求的局面，致使市场价格加速上涨。
如上所述，稳定价格预期，控制通货膨胀，构筑合理的社会价格体系意义重大。合理的社会价格体系主要是指社会生产的各种产品价格之间存在良好的互动关系，并且市场价格不应过分偏离其社会价值。目前，房地产市场价格形成机制尚不成熟，并没有真正实现市场化，并没有真实反映出产品的社会价值。其价格的制定在很大程度上取决于厂商的主观行为。主要表现在：很多情况下，在同一城市，同等的区位，相近的建筑环境下，价格差别迥异。另外，笔者认为，合理的价格体系是建立在完善的参照系基础之上的。价格参照体系可以确保产品价格不会过度偏离合理的价格体系。价格参照体系的构筑，具体可以参照行业利润率、资本产出率等客观指标。
（三）抑制市场投机行为，控制房地产市场投资需求
市场投机与投资行为会导致需求过旺，在供给有限的情况下，推动商品价格上涨。同时，高收入者拥有较雄厚的社会资本财富，在市场环境下，可以自由进入房地产市场，利用其雄厚的资本实力大量抢占有限的房源，以达到投资和投机目的，因此阻碍了低收入者为满足居住使用的购房行为，侵害了普通消费居民的购房权益。因此，应采取措施制止高收入者的“插队”行为，保障低收入者的购房权益。目前，国家实行的二套房、限购令等政策是适合当前我国稳定房地产市场需要的非常必要的一项措施，有效地维护了广大普通居民的消费权益。但是，这些政策的执行缺乏相应的依据，因此建立全国性的家庭住房数据联网动态信息系统是非常必要的。虽然短期内不能够迅速建立起来发挥作用，但是从长远来看，这种数据库的建设意义重大。它将为稳定房地产市场，保障当前广大普通居民和后世人群的切身利益发挥关键性作用，也必将促进房地产市场在长期内持续健康地发展。
（四）促进城市土地资源合理利用，避免资源浪费
城市土地是非常有限的，而城市又是人口特别集中的地区。同时，城市又是工业、商业、交通运输等产业集中地。因此，要处理好生产、生活用地两者之间的关系，做好城市土地规划工作。我国一些沿海城市和中西部部分城市已经出现了城市工业向城市外围迁移的情况。城市工业向外迁移有助于缓解城市土地紧张的局面，避免城市环境污染，同时又可以为工业企业降低生产成本。可是，笔者认为，城市工业向外迁移导致生产分散，不利于发挥产业规模集群效应。同时，工业外迁虽然暂时解决了城市环境污染，缓解了城市土地紧张的局面，但是，工业外迁必然导致生产分散，继而造成分散污染，污染面扩大，不利于集中治理。因此，笔者建议合理规划城市土地，鼓励居民向城市外围迁移，而将城市土地集中起来用于工业及商业发展。另外，房地产市场开发应以满足社会绝大多数普通居民消费需求为主要导向，尽量满足中低收入者的消费需求，减少高档产品的开发，包括别墅群、小高层及花园洋房等奢侈品，避免城市土地的浪费。
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（作者简介:西南财经大学产业经济研究所博士生 四川成都 610000）
（责编：贾伟）
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