地价、信贷对房地产价格波动影响探究

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1、地价、信贷对房地产价格波动影响探究　　【摘要】本文结合中国住宅市场实际情况，引入土地价格、房地产信贷规模变量对住宅服务流量模型进行调整；以上海市为例，采用协整关系检验、误差修正模型对其住宅价格波动的长期、短期的决定因素进行分析。研究结果表明：从长期决定因素来看，住宅价格上涨是由土地价格上涨推动的，信贷政策支持和人均可支配收入提高拉动的；从短期波动情况来看，住宅价格上涨已经打破了经济基础与住宅价格之间的长期均衡关系，土地价格波动、房地产信贷规模波动和购房者的价格预期对住宅价格波动具有显著影响。【关键词】住房价格；土地价格；房地产信贷规模一、引言91998年，我国住房制

2、度从实物分配转变为货币分配，这一制度改革推进了住房商品化进程，加速了房地产业的发展。伴随着住宅抵押贷款政策的实施，土地出让制度改革的深化，我国房地产走向了繁荣。在这过程中，住宅价格在全国范围内上涨幅度很大，甚至部分大城市房价出现“泡沫”现象。持续走高的房价，引起了学术界和政府部门的高度重视，究竟哪些因素推动着房价的上涨，成为人们关注的焦点。通常建设成本的增加、供求总量的失衡、供给结构不合理、投资性购房的过快增长、经济增长引起强大的需求以及一些违规炒作等原因是房价上涨的解释。那么土地价格和信贷规模是否对住宅价格产生影响？影响程度多大？这个问题成为当今学术界研究的热点。

3、因此，本文结合中国实际，构建反映中国城市的住宅价格波动模型，以上海市为例分析中国城市住宅市场；通过协整关系检验和误差修正模型分析住宅价格的长期、短期波动的影响因素。二、实证分析住宅作为一种投资品，价格会在一年内发生显著变化，仅用年度数据难以反映这种变化，应尽量使用季度或月度数据。住宅属于高档次耐用商品，一个区域房地产业的发展必然受到该地区经济发展水平、产业结构状况以及地方政策的制约。我国幅员辽阔，各地区自然条件、资源状况及经济发展水平有较大差异，不同地区房地产业的发展程度、房地产业的布局结构、规模等产生巨大的区域性差异，故使用城市级数据样本较好。考虑到1998年我国

4、开始全面推行住房货币化制度对分析的影响，以及数据的可得性与可靠性，本文在研究中以季度数据为基础，利用住宅服务流量模型对1999年第1季度—2012年第4季度的上海住宅价格与土地价格、房地产信贷规模等变量的关系进行研究。1.变量定义和数据处理9本文使用的变量包括住宅价格、土地价格、住宅建造成本、住宅开发信贷规模、居民收入和住宅抵押信贷规模。住宅价格（HP）由住宅平均销售价格（住宅销售额/住宅销售面积）代替，土地价格（LP）由各城市地价水平来代替，住宅建造成本（C）由住宅竣工价值除以住宅竣工面积得到的，住宅开发信贷规模（DL）由房地产开发资金中的国内贷款和其他资金来表示

5、，居民收入（Y）由各城市的居民可支配收入代替，对于住宅抵押信贷规模（HL），本文采用周京奎（2005）的方法，用住宅销售额与（1-首付款比例①）的乘积来表示。我们用各城市的CPI（1998=100），对模型中所有价值型变量进行了消除通货膨胀处理，因此模型中不再考虑通货膨胀率。考虑到住宅从建设到销售受季节变化影响，以上数据均采用CensusX12方法进行季节调整。2.协整检验在协整检验之前，须对各变量进行单位根检验。经检验各变量的序列都是I（1）非平稳时间序列，不能直接进行OLS回归。本文采用Engle—Granger两阶段协整检验，第一阶段，直接对各变量进行最小二乘

6、回归；第二阶段，对回归方程的残差进行平稳性检验。若残差平稳，则表明这些变量之间存在长期均衡关系，即存在协整关系；否则，表明不存在长期均衡关系、协整关系。考虑到房地产开发从购地、开发到形成供给有一个较长的过程，有些变量的滞后项才对当期的住宅价格产生影响。经回归验证，住宅开发信贷规模滞后3个季度。可以建立计量模型：9表1住宅价格与各解释变量协整回归结果LnCLnDL（-3）LnLPLnYLnHL模型I0.06-0.171.310.220.15[0.39][-1.84][5.32][1.29][2.22]模型II---0.171.310.220.16--[-1.82][5

7、.32][1.27][2.76]模型I调整后的R20.911632F统计量89.71981D-W统计量1.679997模型II调整后的R20.913545F统计量114.5924D-W统计量1.640563注：表格中未带中括弧的数据为对应变量系数，带中括弧数据为对应系数的t值。表1给出了住宅价格与各变量的线性回归模型的结果。模型I包含了所有变量，但建造成本的系数不显著。模型II剔除了建造成本变量，拟合效果较优。经检验模型II的残差序列是平稳序列，说明住宅价格和各解释变量之间存在长期均衡的关系。9从住宅价格与各变量的长期关系来看，上海的住宅价格与各变量存在较大的关