天津市商品住宅价格变动实证分析

席强敏

摘 要:文章利用天津市1995—2006年间的数据建立了天津商品住宅价格变动趋势及其影响因素的计量模型并进行了实证分析,结果表明天津市商品住宅的价格以较快的速度上升, 没有明显的周期性。影响住宅实际价格的因素主要是可支配收入和利率;其中,可支配收入对住宅价格的影响作用非常显著。

关键词:住宅价格 变动 实证分析

中图分类号:F293.3 文献标识码:A

文章编号:1004-4914(2009)07-265-03

一、研究背景及意义

房地产在许多国家己是成熟的产业,在我国则是个新兴产业。我国的房地产业自20世纪80年代开始起步,一直以高速度持续发展,已经取得了很大的成就。房地产业作为基础性和先导性产业,对经济的影响有着举足轻重的作用。持续健康地发展房地产业,既是房地产市场本身的需要,也是宏观经济可持续发展的需要,更是维护广大人民群众利益的需要。

对于房地产业如何发展日益引起人们的广泛关注,越来越多的人从不同的角度来关注房地产业的发展,其中一部分人开始关注中国房地产业的发展和价格走势,研究中国房地产的价格走势规律具有重要的理论与现实意义:房地产业作为一个具体产业,其实践性较强,理论的发展对于产业的实际发展起到积极的指导作用。从微观层面上讲,各个房地产市场主体都希望能够准确及时的预测房地产的价格趋势及规律,从而作出正确的投资经营决策。从宏观层面上研究房地产业的价格趋势及影响因素,是研究房地产业发展战略以至研究国民经济规划的需要,为政府适时利用反周期政策调整房地产业乃至国民经济使其持续健康发展提供较有效的理论依据。

二、商品住宅价格变动的影响因素

1.可支配收入。房地产价格由房地产市场的供给和需求所决定。如果经济发生衰退,金融机构和企业将进行大量的改组和合并,使得市场上供出售的土地和建筑大量增加。居民由于失业以及收入的下降,收入可以代表消费者的需求能力,对增量住房的需求也会大幅减少,存量住房的供给则会上升。供给和需求的不匹配会导致价格的下降。相反,在经济高速增长期间,伴随着收入的稳步增长,人们对未来有良好的期望,房地产市场一般会出现供销两旺、价格稳步上升的现象。

2.利率。房地产业是资金密集型产业,其供给和需求都离不开银行贷款,因此,贷款利率对房地产市场具有非常重要的影响。房地产开发商和消费者的借款能力如何,与利率有直接的关系。在供给方面,当利率下降时,房地产开发投资和房地产抵押贷款将源源不断地涌向房地产业,并推动房地产价格持续上涨。在需求方面,如果你自己拥有一所住宅,那么年成本的主要部分就是抵押贷款的利息。所以,在总需求的所有组成部分中,房地产投资对实际利率最为敏感,货币紧缩或者是其他原因使利率提高时,房地产投资将会下降很多。房地产投资下降,意味着房地产需求下降,最终会导致房地产价格下跌。因此,房地产价格与利率在经济上呈负相关关系。

3.当地人口数。从需求方面来看,一个地方的房地产市场主要的需求者是来自于当地的居民,尤其是来自于有当地户籍的居民。一般来讲,当地的人口数越大,房地产市场的需求就会增多,从而会提高当地商品住宅的价格,反之则会降低商品住宅的价格。

4.房地产开发投资成本。从供给方面来看,房地产开发商在抉择时除了考虑当时的宏观经济环境及政策外,还有一个非常重要的因素就是开发投资成本。开发商会根据开发投资的成本来进行抉择,开发投资成本低,则会加大投入,增加房地产市场的供给量,降低房价,反之则会提高房价。

三、天津市商品住宅价格变动实证分析

(一)数据

分析使用的是天津市市区商品住宅市场1995年到2006年间12年的时间序列数据。

人口N数据使用的是天津市户籍人口数据,因为住宅市场具有地区性,其需求主要来源于在拥有该地区户籍的人们。

我国使用和公布的商品零售价格指数通常是以上年价格为基准的(即以上年价格为100)。分析中为了可比性,将以上年价格为100的商品零售价格指数(P)转换为以1995年价格为100的价格指数(PI),用于表示各年的相对价格水平。

我国各城市一般只公布名义国内生产总值数据,由于缺乏个人可支配收入的数据,在分析时用实际国内生产总值(Y) 数据来衡量人们的收入水平。天津市实际生产总值(Y)数据由各年的名义生产总值(Yn)除以商品零售价格指数(PI,以1995年为基期)得到。

利率数据使用的是商业银行一年期定期存款利率。对于年内存款利率改变的年份,使用简单的时间加权平均利率代表该利率水平。房地产开发单位投资成本(H),由统计年鉴中公布的房地产年度投资总额除以施工面积得到。

(二)实证分析

1.商品住宅名义价格趋势分析。为了了解商品住宅名义价格的趋势,本文利用多元线性回归方法对住宅名义价格(Pn)进行了逐步回归分析。回归方程为:

Pn=H0+H1t+H2t2

其中t是时间参数。在基年1995年,t值取为1,以后每年增加1。本文在逐步回归分析中均使用以下标准:F统计量的概率≤0.050,保留:F统计量的概念≥0.100,剔除。

回归的结果见表1。

得到拟合方程:

Pn=2543.23-294.43t+37.04t2

逐步回归分析的结果表明,天津市商品住宅的名义价格从1995年到1998年有缓慢下降的趋势,但从1998年开始趋势是上升的,而且是以与t2成比例的方式上升。回归拟合的t2的回归系数为37.04,表明天津市商品住宅名义价格的上升速度还在较快地提高。

2.商品住宅实际价格趋势分析。对商品住宅的实际价格进行同样的回归分析得到表2。

拟合回归方程:

P=2469.92-297.73t+40.53t2

和名义价格一样,实际价格在1995年至1998年也是缓慢下降,在1998年之后与t2成比例的方式上升。同时t2的回归系数为40.53,表明住宅实际价格的上升速度也在较快地提高,但由于扣除了天津市零售价格指数紧缩的影响,其上升速度较名义价格快。

3.商品住宅价格变动的影响因素分析。通过对商品住宅价格长期均衡关系的分析,可以了解影响住宅价格的因素能否以及在多大程度上解释价格的长期变动。根据所收集到的数据,对天津市商品住宅的实际价格进行逐步回归分析。回归方程为:

LOG(P)=C0+C1LOG(H)+C2LOG(Y)+C3LOG(N)+C4I

回归分析的结果见表3。

P=0.693+0.959log(N)-0.865LOG(H)+0.820LOG(Y)+0.037I

(0.04) (0.398)(-1.261) (3.144)(3.164)

其中括号内的数字是t值。给定显著水平5%,除log(y),I以外都没有显著性。查F分布表,得临界值为7.85,故F=40.66>7.85,回归方程显著。

由于解释变量间存在高度相关,所以为了检验和处理多重共线性,采用逐步回归法:

对log(p)分别关于给解释变量做最小二乘回归得:

Log(p)=3.793+0.539log(y)

(8.282)(8.908)

R²=0.888 R²=0.877 DW=0.635 F=79.347

LOG(P)=-6.710+2.175log(H)

(-2.630) (5.712)

R²=0.765 R²=0.742 DW=1.137 F=32.62

LOG(P)=-38.123+6.664LOG(N)

(6.377) (7.693)

R²=0.855 R²=0.841 DW=0.744 F=59.186

LOG(P)=8.094-0.055I

(61.796) (-2.150)

R²=0.316 R²=0.248 DW=0.3 F=4.621

根据回归结果,易知天津市GDP是最重要的解释变量,所以选取第一个回归方程为基本回归方程。

加入LOG(N),对LOG(p)关于LOG(Y)LOG(N)做最小二乘回归

LOG(P)=-3.142+1.098LOG(N)+0.454LOG(Y)

(-0.144)(0.318)(1.659)

R²=0.889 R²=0.864 DW=0.623 F=36.159

可以看出,加入LOG(N)后,影响了LOG(Y)系数的显著性,所以在模型中略去LOG(N)

加入LOG(H),对LOG(P)关于LOG(Y) LOG(H)做最小二乘回归

LOG(P)=8.502-0.935LOG(H)+0.745LOG(Y)

(-0.998) (3.457)

R²=0.899 R²=0.877 DW=0.840 F=40.154

可以看出,加入LOG(H)后,R²虽然有略微增长,但是LOG(H)的系数不显著,应该略去

加入I,对LOG(P)关于LOG(Y)I做最小二乘回归

LOG(P)=2.394+0.704LOG(Y)-0.037I

(4.360) (10.407)(3.193)

R²=0.948 R²=0.936 DW=1.102 F=81.257

可以看出,加入I以后,拟合优度均有非常明显的增加,而且参数估计值的符号也正确,并且没有影响系数的显著性,所以在模型中保留I.

综上所述,得到LOG(P)关于LOG(Y)和I的回归方程

LOG(P)=2.394+0.704LOG(Y)-0.037I

(4.361) (10.407)(3.193)

该模型中系数显著且符号正确,虽然各解释变量间仍存在高度线性关系,但并没有造成不利后果,所以该模型是较好的住宅价格变动方程。

(三)实证分析结果

本文利用价格分析模型对天津市商品住宅价格进行了实证分析,结果主要包括:

1.对价格趋势的分析表明:天津市商品住宅价格的总趋势是上升,而且是以与t2成比例的方式上升,没有明显的周期性;二次拟合曲线中,t2的回归系数远大于0,表明天津市商品住宅价格的上升速度还在较快地提高。

2.对住宅实际价格变动影响因素分析的逐步回归模型中使用的预测变量有LOG(H)、LOG(N)、LOG(Y)以及I。经过计量模型和显著性检验之后,最终LOG(Y)和I被保留,而LOG(H)和LOG(N)被剔除。这表明,天津市实际生产总值和利率对住宅价格有着显著的影响,而人口数和房地产单位投资成本的影响作用则不明显,或者已通过前述两个变量间接体现出来。所以对于天津市的商品住宅价格,其变动的主要影响因素有两个:可支配收入和利率。在这两个主要影响因素中,可支配收入对住宅价格的贡献最大,其每增加1%,住宅价格就上涨0.704%;其次,存款利率的下调对商品房平均销售价格的贡献也不小,而存款利率的下调则会导致住宅价格的上涨,即存款利率每下调1%, 住宅价格会就上涨0.037%。

本文所做的实证分析还存在一定的片面性,有待深入。随着国家经济发展和政策变化,实证分析模型本身需要进行不断修正,另外12年的时间序列数据对实证分析而言是远远不够的, 需要进一步收集数据,以提高实证分析的有效度。

四、建议

本文的实证分析表明,城镇居民收入水平的提高是房价上涨的主要影响因素之一,这说明随着经济发展水平和居民收入水平的提高,房价上涨有其必然性和合理性。但是,为抑制房价的过快上涨,保障低收入群体的住房需求,我们认为政府对房价进行适当的调控也是必要的, 而且是可以做到的。其次,政府可以借助于利率杠杆来调控房价。上文的分析表明,存款利率对于商品房价格的影响是负相关的。这可能正好说明,由于在1995-2006年间存款利率整体来看是下调的,目前阶段的利率水平尽管比2003年(最低)时有所提高,但仍然偏低, 居民会倾向于持有房地产而不愿到银行存款,从而增加了对住房的需求,对房价的上涨起推波助澜的作用。所以,如果政府使用利率手段来调控商品房价格,效果应该会比较理想。

参考文献:

1.刘维新.论房地产及住宅产业的发展前景与政策配套[J].中国房地产金融,2000(4)

2.张红.房地产经济学[M].清华大学出版社,2005

3.王文群.房地产经济学[M].经济管理出版社,2003

4.李春吉,孟晓宏.中国房地产市场结构和价格影响因素的实证分析[J].产业经济研究,2005(6)

5.李子奈.计量经济学[M].北京:高等教育出版社,2000

(作者单位:南开大学经济学院城市与区域经济研究所 天津 300000)(责编:贾伟)