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        基于天津房地產(chǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)的住房供給模型研究

        2012-07-04 08:52:26孫璐穎
        對外經(jīng)貿(mào) 2012年4期
        關鍵詞:供給量成份東道國

        孫璐穎

        (上海海事大學,上海 200135)

        一、住房供給量分析

        按照西方經(jīng)濟學理論結合我國經(jīng)濟的實際情況,分析住房供給的主要影響因素:根據(jù)價格與供給量的關系,即價格越高,供給量越小,價格越低,供給量越大。據(jù)此推測住宅房價格與住房供給量也存在類似關系,以年度住宅房銷售價格為自變量來推測住宅房供給量的變化情況。根據(jù)實際情況,由于我國房地產(chǎn)開發(fā)商融資渠道較為單一,一般是銀行貸款,因此推測銀行存款余額與住房供給量有一定關系。開發(fā)投資額、房地產(chǎn)企業(yè)實收資本和地價屬于房地產(chǎn)商的成本范疇,而成本與供給量有一定的關系。貸款基準利率影響房地產(chǎn)商從銀行貸款的難易程度,進而影響供給量。由于人民幣匯率影響到國際熱錢流入程度,國際熱錢流入帶來很多房地產(chǎn)投機交易,進而影響住宅房供給量。根據(jù)上述分析,本文選取住房供給模型的變量及符號說明(如表1所示):

        表1 住房供給模型的變量及符號

        二、構建模型

        1.因子分析與回歸分析

        通過KMO和Bartlett球形度檢驗,以判斷能否進行因子分析,結果見表2。

        檢驗結果顯示KMO值為0.606,Bartlett的sig值為0.000,說明模型可以進行因子分析。

        表2 KMO和Bartlett檢驗結果

        因子對變量的解釋方差如表3所示,表中顯示,8個變量只提取了一個成份,在此提出兩種解釋:一是因子分析法在此不合適,所以采用逐步回歸法進行分析;二是選取的8個變量之間關系十分密切,用一個因子對8個變量的解釋度很高,已經(jīng)超過了0.8。首先分析第二種情況,由于近幾年房價的迅速上漲,以及2004年以來的多次調息導致購房養(yǎng)房成本大幅抬升,目前個人商業(yè)貸款和公積金貸款利率分別上升至7.38%和4.95%。在不考慮短期炒作和通貨膨脹的情況下投資購房已經(jīng)不太具備投資價值,自住型買家很多也由于無力承擔月供而不得不放棄購房。通過打壓投機行為使房地產(chǎn)信貸保持平穩(wěn)增長,就可以達到國家穩(wěn)定房價的目標。但如果房價由于其他因素短期內暴漲,信貸規(guī)模必然出現(xiàn)大幅度波動,進而加大未來幾年內房價出現(xiàn)暴跌的可能性。在目前的國內外經(jīng)濟環(huán)境下,我國不會大幅度提高存貸款利率,而會更多地依靠提高存款準備金進行宏觀調控。因此存款利率一直以27個基點為單次漲幅進行上調,且年內僅上調3次累計漲幅0.81%,而存款準備金卻以50個基點進行上調,年內上調6次累計漲幅3%,利率小幅度、高頻度的上調會給居民帶來未來存貸款利率上調的預期,而又未實質性改變低利率的格局,應該說是當前情況下的最優(yōu)選擇。匯率調整一般通過五個渠道來影響房價:一是流動性效應,主要表現(xiàn)為境外資金對東道國房地產(chǎn)市場的投機活動,當東道國貨幣具有升值預期或持續(xù)升值時,國外投機資本流入東道國,投入具有高回報的房地產(chǎn)市場,以期獲得貨幣升值和資產(chǎn)價格上漲的雙重收益;二是預期效應,這一效應的實質與流動性效應相似,即國際投機資本預期東道國貨幣將要升值時,會進入東道國的房市,從而抬高房價;三是財富效應,其機理是貨幣升值→進口商品價格下降→進口增加→物價下降→購買力剩余→進入房市,從而抬高房價;四是溢出效應,主要是指貨幣升值通過一系列機制造成國內物價下跌、經(jīng)濟緊縮,迫使東道國采取擴張性貨幣政策,因此,部分資金有可能流入房市,從而造成房價上漲;五是信貸擴張效應,即在固定匯率(或釘住單一貨幣)制度下,本國貨幣升值或升值預期會吸引大量外資,為了保持匯率穩(wěn)定,貨幣當局被動買進外幣,同時放出本國貨幣,使流動性增加,銀行信貸擴張,大量貨幣進入房市,從而引起房價上漲。通過上述五個效應,人民幣升值將會引起房價上漲。

        表3 解釋的總方差

        表4說明一個因子對8個變量的解釋力度都為0.8以上,符合因子分析要求。

        表4 成份矩陣a

        提取方法:主成份。

        a.已提取了1個成份。

        因其得出的因子只有一個,不需進行成份轉換。

        進行Y對因子回歸結果如下:

        R2=0.842

        其中F1代表因子,殘差檢驗如圖1所示,殘差通過標準參差的正態(tài)PP圖顯示,殘差是服從正態(tài)分布的,可以認定主成份回歸方程的擬合效果是顯著的,模型的建立也是可信的。

        圖1 回歸標準化殘差的標準PP圖

        由因子分析法得出的8個變量只能提取一個因子,設想:住房面積供給可能僅與某一個變量相關,因此,建立最大R2增量逐次交換回歸(swapwise-max R-squared increment)模型來分析住房供給與變量之間的關系。

        2.逐步回歸法

        最大R2增量逐次交換回歸(swapwise-max R-squared increment)首先將全部自變量n對因變量y分別建立n個一元線性回歸方程,并將使得回歸方程擬合優(yōu)度達到最大的變量加入回歸方程中,設加入方程的變量為x1.在此基礎上,讓因變量 y分別與(x1,x2),(x1,x3),……(x1,xn)建立n-1個二元線性回歸方程。選擇使模型的擬合優(yōu)度R2增量最大的變量加入回歸方程中,設加入的變量為x2,然后將模型中的變量(目前為兩個)依次與模型外的變量做交換,此時即將x1分別與x3,x4……xn交換,再將x2分別與x3,x4……xn交換,如果存在交換使得模型的擬合效果變好,就選擇使R2增量最大的交換,如此完成逐次交換回歸的第一步。接著,再引入一個使R2增量最大的變量,并作交換,直至模型中變量的個數(shù)達到用戶所限定的數(shù)目。如表5所示:

        表5

        模型擬合方程

        R-squared 0.845920

        系數(shù)通過了p檢驗

        殘差檢驗

        檢驗顯示殘差的自相關性和偏自相關性基本剔除,模型擬合效果較好。

        三、模型分析

        因子回歸建立回歸等式(1),雖然通過了檢驗,但只有一個公共因子的情況不符合常規(guī),而且經(jīng)濟意義上的解釋比較牽強,筆者更傾向于逐步回歸建立的模型等式(2),模型顯示,影響住房供給量的因素只有一個——地價,其中有兩種原因,一是8個變量關系太密切,所以一個變量可以代表8個變量,二是由于住房供需不平衡,供小于求形成賣方市場,只有地價才能影響開發(fā)商對住房的供給量,本文傾向于第二種解釋。因此,政府應當建立公平公開的低價監(jiān)督制度,從根本上調控房地產(chǎn)開發(fā)商的住房供給量,保證經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展和人民安居樂業(yè)。

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