楊 巧，黨 琳

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基于長視距回歸模型的住房價(jià)格與租金關(guān)系研究——以北京市為例

楊 巧1，黨 琳2

（1. 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院房地產(chǎn)研究所，武漢 430073；2. 中國社會(huì)科學(xué)院研究生院，北京 100086）

利用2008年1月至2014年8月北京市住房租賃價(jià)格指數(shù)、新建住宅銷售價(jià)格指數(shù)和二手住宅銷售價(jià)格指數(shù)月度數(shù)據(jù)，從房價(jià)與房租的動(dòng)態(tài)關(guān)系入手構(gòu)建誤差修正模型。以租價(jià)比為切入點(diǎn)，通過建立租金、房價(jià)聯(lián)立的長視距回歸模型，分別測度當(dāng)期租價(jià)比對(duì)未來半年至兩年內(nèi)房價(jià)、租金走勢(shì)的預(yù)測能力。實(shí)證結(jié)果顯示北京市住宅租賃價(jià)格與銷售價(jià)格（新建、二手）之間存在長期均衡關(guān)系，但短期內(nèi)互動(dòng)機(jī)制缺失：二手住宅銷售價(jià)格受租金水平和新建住宅銷售價(jià)格的影響顯著，租金短期內(nèi)僅受新建住宅銷售價(jià)格影響，而短期內(nèi)租金和二手住宅銷售價(jià)格對(duì)新建住宅銷售價(jià)格的影響幾乎可以忽略不計(jì)?；趯?shí)證研究所揭示的這一結(jié)果，建議完善住房市場供給結(jié)構(gòu)，健全房地產(chǎn)價(jià)格統(tǒng)計(jì)體系，建立住房市場長效調(diào)控機(jī)制。

住宅銷售價(jià)格；租金；租價(jià)比

住房交易的本質(zhì)是產(chǎn)權(quán)的交易，住房使用權(quán)的供給與需求構(gòu)成住房租賃市場，住房所有權(quán)的供給與需求構(gòu)成住房買賣市場。近年來隨著住房銷售價(jià)格上漲，大中城市住房租金也呈現(xiàn)快速上升勢(shì)頭。租金水平體現(xiàn)了住房作為生活資料的價(jià)值，能真實(shí)反映住房消費(fèi)需求。依據(jù)資產(chǎn)價(jià)格理論，房價(jià)是房租的資本化，理論上，房租與房價(jià)之間存在長期均衡關(guān)系。從我國住房租賃市場與住房銷售市場發(fā)展現(xiàn)狀看，租賃市場無論規(guī)模和效率均與發(fā)達(dá)國家存在顯著差距。我國住房市場長效調(diào)控機(jī)制建立過程中，需要大力發(fā)展城市住房租賃市場。發(fā)展住房租賃市場不僅可以促進(jìn)居民住房消費(fèi)的層次化，形成合理的住房梯級(jí)消費(fèi)結(jié)構(gòu)，還可以有效分流住房需求，緩解住房銷售市場的短期供給壓力，最終促進(jìn)住房市場資源的有效配置。當(dāng)前我國城市住房價(jià)格與住房租金之間是否存在均衡關(guān)系？如何通過房租與房價(jià)的關(guān)系來適當(dāng)預(yù)測房地產(chǎn)市場波動(dòng)趨勢(shì)？本文將結(jié)合北京市房地產(chǎn)市場相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)住房價(jià)格與租金關(guān)系進(jìn)行研究，并試圖為住房市場調(diào)控提供有效建議。

一、文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外學(xué)者對(duì)房價(jià)與房租問題的研究成果主要集中在以下方面。

研究房租與房價(jià)之間的互動(dòng)關(guān)系，以此作為住房市場價(jià)格調(diào)控的依據(jù)。Joshua Gallin基于1994-2005年全美平均租金指數(shù)、房價(jià)指數(shù)，構(gòu)建了標(biāo)準(zhǔn)向量誤差修正模型來比較短期內(nèi)租金與房價(jià)在向均衡狀態(tài)調(diào)整的過程中各自所發(fā)揮的作用，表明房價(jià)向租金的修正力度大于其逆向過程。[1]余華義、陳東將地價(jià)因素引入房價(jià)房租模型，實(shí)證研究結(jié)果表明房價(jià)與租金之間存在相互正向影響關(guān)系，地價(jià)因素對(duì)房價(jià)變化存在正向影。[2]張屹山、趙楊對(duì)房價(jià)、租金、地價(jià)三者間的關(guān)系分長期、短期依次建模進(jìn)行分析，指出長期而言，房價(jià)在決定“隱含有效房價(jià)”中起主導(dǎo)作用，短期內(nèi)房價(jià)和地價(jià)互為因果，租金對(duì)房價(jià)的影響較小。[3]

研究房屋價(jià)格和租金變化對(duì)居民住房消費(fèi)決策的影響。王輝龍、王先柱探討了租金與房價(jià)間的內(nèi)在作用機(jī)制，及其對(duì)需求方租買選擇決策所產(chǎn)生的影。[4]徐開宇較為全面的列出了影響居民住房租買選擇的重要因素，二元Logit模型對(duì)各項(xiàng)變量回歸的結(jié)果表明，住房及依附在住房上的社會(huì)教育資源帶來的歸屬感是影響租買選擇的關(guān)鍵因。[5]崔裴、胡金星、周申龍分別對(duì)中、美、德三國租金與房價(jià)的關(guān)系進(jìn)行研究，結(jié)果顯示美、德兩國的房價(jià)與租金間存在長期均衡關(guān)系，中國的情況則相反，他們認(rèn)為中國住宅租賃市場的滯后發(fā)展造成了住房租買選擇機(jī)制的缺失，促進(jìn)了住房市場的非均衡。[6]Kamila &Paul &Randal建立了基于一個(gè)住房租買選擇機(jī)制下的動(dòng)態(tài)均衡模型，研究經(jīng)濟(jì)基本面對(duì)于房價(jià)和租金間均衡關(guān)系的影響，指出低利率、高收入和寬松的借貸環(huán)境使得居民傾向于購買住房，造成1995年至2006年美國租價(jià)比增長，并形成了房價(jià)飛漲、租金疲弱的格局。[7]

研究租價(jià)比影響因素，并對(duì)租金、價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行測度。蔡偉宏、唐齊鳴利用動(dòng)態(tài)Gordon增長模型，對(duì)京、滬等8地區(qū)的房地產(chǎn)市場預(yù)期和非預(yù)期的房價(jià)租金比進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明不同城市租價(jià)比增長走勢(shì)呈較大差。[8]任超群、吳璟、鄧永恒基于住房使用成本模型，對(duì)北京市租金房價(jià)比數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，指出預(yù)期因素是造成房價(jià)變動(dòng)的最主要原。[9]Gallin結(jié)合租價(jià)比這一分析熱點(diǎn)，引入長視距回歸模型來檢驗(yàn)租價(jià)比對(duì)未來租金、房價(jià)變化的預(yù)測能力，發(fā)現(xiàn)租價(jià)比可以較好的預(yù)測4年后的租金變化，但對(duì)同一時(shí)間跨度下的房價(jià)預(yù)測能力較弱。[1]Campbell & Gallin & Martin使用Gordon增長模型，將租金增長現(xiàn)值、真實(shí)利率及房地產(chǎn)溢價(jià)這3項(xiàng)指標(biāo)作為解釋變量，對(duì)1975-2005年間美國23個(gè)大都市區(qū)域的房地產(chǎn)租價(jià)比數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行動(dòng)態(tài)分解，指出相比其他兩項(xiàng)參考變量租金對(duì)于租價(jià)比變化的作用力相當(dāng)微。[10]Karlsen Kivedal通過房價(jià)與房租間的關(guān)系來研究2007年次貸危機(jī)以前美國的房地產(chǎn)市場泡沫，利用房價(jià)租金比來測度房地產(chǎn)價(jià)格與其價(jià)值間的背離程度，計(jì)量結(jié)果顯示即使在控制了利率及租金當(dāng)中所包含的經(jīng)濟(jì)基本面信息后，仍顯示房地產(chǎn)市場存在價(jià)格泡沫，而且強(qiáng)烈的外部沖擊是造成泡沫的主要原因。[11]

本文在國內(nèi)外相關(guān)研究基礎(chǔ)上，以北京市為例，研究城市住房市場租金與價(jià)格之間關(guān)系，探討二者的互動(dòng)機(jī)制，引入租價(jià)比指標(biāo)對(duì)租金、房價(jià)的未來走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測，為我國住房市場長效調(diào)控機(jī)制建立提供有效建議。

二、研究模型

（一）租金與房價(jià)決定的住房二元市場模型和住房租買選擇

需求意愿與支付能力會(huì)對(duì)居民住房租買選擇產(chǎn)生直接影響。在住房存量和增量二元市場上，如果住房需求主體是理性行為人，且風(fēng)險(xiǎn)中性，在市場信息完備并且市場交易成本可以忽略時(shí)，住房需求主體的行為選擇，可以通過租金和住房價(jià)格的調(diào)整使住宅存量市場與增量市場同時(shí)達(dá)到均衡。

如圖1所示，左邊象限代表住房增量市場，右邊象限代表住房存量市場，影響住房存量市場需求的因素包括住房價(jià)格和反映住宅收益能力的租金水平，影響住房增量市場需求的因素主要是居民住房支付能力和購買意愿。第一象限中的住房存量供給與住房需求曲線，決定了住房市場租金水平，第二象限中依據(jù)資產(chǎn)定價(jià)原理，住房租金的資本還原確定了住房銷售價(jià)格，住房銷售價(jià)格在第三象限作用于生產(chǎn)者決策，決定增量市場供給規(guī)模，在房屋退廢數(shù)量與新建設(shè)房屋數(shù)量相等的前提下，系統(tǒng)回到最初的存量規(guī)模，達(dá)到均衡狀態(tài)。

圖1 住房增量市場與存量市場均衡實(shí)現(xiàn)過程

基于住房二元市場的分析，可以看到在這一模型中，房租與房價(jià)的關(guān)系非常直觀，居民租買選擇是兩個(gè)單獨(dú)的體系，分別由住房增量市場和住房存量市場的因素決定。而現(xiàn)實(shí)中，居民需求與住房租買決策緊密相關(guān)，比如居民收入上漲，原本的租賃需求會(huì)向購買需求轉(zhuǎn)化，進(jìn)一步影響到房屋租金和價(jià)格。因此，需要考慮到租金與房價(jià)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，將兩者結(jié)合起來進(jìn)行研究。

（二）長視距回歸模型

Gallin將租價(jià)比作為分析工具，引入長視距（Long-run Horizon）回歸模型，對(duì)租價(jià)比的預(yù)測效果在長、短期內(nèi)進(jìn)行了較為全面的比較?；谘芯繉?duì)象的相似性以及時(shí)間序列數(shù)據(jù)的可得性，此處對(duì)其進(jìn)行了一定程度的借鑒。Rt、Pn,t、Ps,t分別表示租金、新建住宅銷售價(jià)格、二手住宅銷售價(jià)格。如方程（1）-（6）所示，①觀察不同時(shí)間跨度下，租價(jià)比對(duì)新建、二手住宅價(jià)格、租金變動(dòng)的實(shí)際預(yù)測情況，以此確定經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)達(dá)到均衡的近似時(shí)間點(diǎn)。之所以研究租價(jià)比的預(yù)測能力，是因?yàn)樗顬橹庇^地反應(yīng)了對(duì)應(yīng)時(shí)點(diǎn)上租金和房價(jià)間的關(guān)系，而租價(jià)比方面的研究尤其是國外文獻(xiàn)較多集中在對(duì)其動(dòng)態(tài)分解，比較典型的是Campbell、Davis、Gallin和Martin（2006）的方差分解方法，基本建模思路如方程（7）所示。②但由于模型中所需變量難以在我國的相關(guān)統(tǒng)計(jì)體系中找到合理的對(duì)應(yīng)指標(biāo)或替代指標(biāo)，因此直接從未來期住宅價(jià)格、租金與當(dāng)期租價(jià)比的關(guān)系入手，構(gòu)建長視距模型以窺探其預(yù)測性的強(qiáng)弱。③

(2)

(3)

(5)

(6)

從長視距回歸模型理論建模角度來講，時(shí)間跨度（方程1-6中的m）必須謹(jǐn)慎選擇，時(shí)間間隔期過長容易造成模型的設(shè)定偏誤，因?yàn)樵Ｐ碗y以將相關(guān)的重要的變量悉數(shù)囊括，對(duì)被解釋變量的變動(dòng)起決定性作用的變量指標(biāo)不可避免地會(huì)被忽略，而原模型框架內(nèi)既定的解釋變量相比之下可能作用甚微卻被賦予了相當(dāng)大的關(guān)注度，此外，不止理論層面不支持選取過長的時(shí)間跨度，就所使用的時(shí)間序列而言，時(shí)間間隔期太長，勢(shì)必也會(huì)造成樣本容量的損失，進(jìn)而降低自由度、影響計(jì)量檢驗(yàn)的效果。當(dāng)然，時(shí)間跨度值更不宜太小，否則便失去了在長視距背景下進(jìn)行預(yù)測的意義。最后，為了解決m取較大值時(shí)所導(dǎo)致的自由度降低的問題，在采用傳統(tǒng)回歸方式——最小二乘法來估計(jì)待估參數(shù)的同時(shí)，引入自助法（bootstrap）④對(duì)原始的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行再抽樣，以達(dá)到對(duì)參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)、糾正結(jié)果有偏性的目的。

三、數(shù)據(jù)樣本與實(shí)證研究

（一）變量描述性統(tǒng)計(jì)

為了研究北京市租金與房價(jià)間的動(dòng)態(tài)關(guān)系及租價(jià)比對(duì)未來期房價(jià)、租金變動(dòng)性的預(yù)測能力，數(shù)據(jù)方面，采用由北京市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布、CEIC數(shù)據(jù)庫整理的2008年1月至2014年8月北京市新建住宅銷售價(jià)格指數(shù)、二手住宅銷售價(jià)格指數(shù)及居住類價(jià)格指數(shù)中的房租指標(biāo)，三項(xiàng)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)均為環(huán)比值，根據(jù)已有數(shù)據(jù)信息將其轉(zhuǎn)化為以2008年1月為基期100的定基序列，詳細(xì)的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。⑤

表1 北京市租金、房價(jià)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析

（二）序列平穩(wěn)性與協(xié)整檢驗(yàn)

對(duì)租金與房價(jià)（新建、二手）關(guān)系的研究，先考察變量間是否存在長期依存關(guān)系。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探討變量間的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制。對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，具體操作過程中，利用Pantula Principle，[12]先對(duì)二階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，若無單位根，則降低差分階數(shù)再進(jìn)行檢驗(yàn)，直到檢驗(yàn)出存在單位根為止；而在每一個(gè)差分階數(shù)（或原始序列）檢驗(yàn)過程中，依次檢驗(yàn)常數(shù)項(xiàng)與趨勢(shì)項(xiàng)均不存在、僅有常數(shù)項(xiàng)、常數(shù)項(xiàng)與趨勢(shì)項(xiàng)都存在，且確定平穩(wěn)時(shí)也照此優(yōu)先順序。最終結(jié)果如表2所示，Rt~I（1）、Pn,t~I（1）、Ps,t~I（1），符合協(xié)整及誤差修正檢驗(yàn)的條件。Rt、Pn,t、Ps,t分別表示租金、新建住宅銷售價(jià)格、二手住宅銷售價(jià)格的時(shí)間序列原始定基數(shù)據(jù)，ΔRt、ΔPn,t、ΔPs,t為上述三項(xiàng)指標(biāo)各自對(duì)應(yīng)的一階差分序列。

圖2 北京市租價(jià)比變化走勢(shì)圖（2008.1-2014.8）

表2 序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

出于后續(xù)誤差修正模型檢驗(yàn)精度的考慮，對(duì)序列及協(xié)整方程的具體構(gòu)成所可能出現(xiàn)的5種組合依次進(jìn)行檢驗(yàn)，并根據(jù)Dickey等在分析協(xié)整檢驗(yàn)顯著性過程中所發(fā)現(xiàn)的結(jié)論——協(xié)整向量越多表示所考察的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)越穩(wěn)定——來確定租金與新建住宅價(jià)格、二手住宅價(jià)格所構(gòu)成的最佳均衡系統(tǒng)。值得注意的是，協(xié)整檢驗(yàn)對(duì)于滯后期數(shù)的選擇非常敏感，此處需要構(gòu)建VAR(q)模型①：

綜合AIC、FPE、LR三項(xiàng)滯后期確定準(zhǔn)則，上述VAR模型的滯后期為4，即i=4。而由表3所示的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可得：協(xié)整方程有截距和趨勢(shì)項(xiàng)，序列有截距和趨勢(shì)項(xiàng)的情況下租金、新建、二手住宅價(jià)格三者構(gòu)成的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)最為穩(wěn)定。新建住宅銷售價(jià)格、二手住宅銷售價(jià)格與租金三者間具有長期均衡關(guān)系，租賃市場、新建住宅銷售市場、二手住宅交易市場在提供住房產(chǎn)品和服務(wù)方面具有一定的可替代性，三者在調(diào)節(jié)住房供給、需求方面的效果是緊密聯(lián)系的，任何一個(gè)市場的異常也將最終傳導(dǎo)至整個(gè)系統(tǒng)，引發(fā)連鎖反應(yīng)。

表3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

序列、協(xié)整方程形式（C，T）含義：其中C表示是否含截距項(xiàng)，T為是否含趨勢(shì)項(xiàng)目；表3中括號(hào)內(nèi)的值為與上方數(shù)值對(duì)應(yīng)的P值。

（三）誤差修正模型

設(shè)定基本的誤差修正模型為：

向量式展開為：

(10)

(12)

表4 誤差修正模型檢驗(yàn)結(jié)果

由表4所示檢驗(yàn)結(jié)果可知，短期內(nèi)三變量間關(guān)系表現(xiàn)為：二手住宅銷售價(jià)格受房屋租金、新房銷售價(jià)格影響，而新房銷售價(jià)格和房屋租金并不受二手住宅銷售價(jià)格影響。三個(gè)方程中，只有?Ps,t方程的誤差修正項(xiàng)取值符合0<λ<1的理論要求，且僅在10%的置信水平下顯著。?Pn,t-i、?Ps,t–i、?Rt-i三個(gè)滯后項(xiàng)短期參數(shù)中，?Pn,t-i對(duì)?Pn,t、?Ps,t方程影響最大，且系數(shù)的顯著性在兩方程中分別隨滯后期的增加而遞減和遞增，對(duì)?Rt方程影響最明顯的短期參數(shù)則表現(xiàn)為?Ps,t–i，顯著性對(duì)滯后期變化不敏感。由此可見盡管北京市房屋租金、新建住宅銷售價(jià)格、二手住宅銷售價(jià)格存在長期均衡關(guān)系，但短期內(nèi)卻難以形成相互之間價(jià)格互動(dòng)機(jī)制。

（四）利用長視距回歸模型進(jìn)行的租價(jià)比預(yù)測能力分析

此處利用長視距回歸模型（方程（1）-（6））進(jìn)行計(jì)量，研究租價(jià)比對(duì)未來房價(jià)與租金的預(yù)測能力。模型回歸結(jié)果如表5所示?？紤]原始樣本體系下生成的t值以及據(jù)bootstrap抽樣產(chǎn)生的系數(shù)分布的顯著性水平，可以看到二者具有一致性。租價(jià)比對(duì)于Pn,t、Rt、Ps,t未來走勢(shì)方向的預(yù)測，除m=24時(shí)Pn,t+m方程中的R/Ps,t，m=6時(shí)Rt+m方程中的R/Ps,t項(xiàng)系數(shù)外（且這兩項(xiàng)系數(shù)均不夠顯著），其他所有解釋變量對(duì)于相應(yīng)被解釋變量變動(dòng)方向的預(yù)測均與理論契合，即當(dāng)期租價(jià)比（包括新建和二手住宅兩種不同口徑下的租價(jià)比）增長，未來一段時(shí)期內(nèi)租金呈下降趨勢(shì)，而住宅價(jià)格（新建、二手）呈上升趨勢(shì)。從6個(gè)方程對(duì)應(yīng)不同m取值的穩(wěn)健度來窺探Pn,t、Rt、Ps,t各自長、短期的區(qū)間劃分：m=24時(shí)，公式（1）中β1的t值隨m的增加而增加，m=12時(shí)bootstrap值已非常顯著；公式（2）中β1的在m的任何取值條件下都不夠顯著；公式（3）中β1的t值大致呈遞增趨勢(shì)，m=18時(shí)t值最大，m=6時(shí)bootstrap結(jié)果已足夠顯著；公式（4）中β1顯著性變化與（3）大致相同，不同之處在于m=24時(shí)t值最大；Rt+m兩方程中，m=18時(shí)，R/Pn,t系數(shù)的bootstrap結(jié)果最為顯著，t值隨m的增加而遞減，相反，R/Ps,t系數(shù)的t值遞增，m=6,12時(shí)，系數(shù)無法通過顯著性檢驗(yàn)，bootstrap與之變化同步?？梢?，R/Pn,t對(duì)Rt+m的影響在半年內(nèi)最為顯著，預(yù)測效力隨時(shí)間增加而遞減，相反，R/Ps,t對(duì)R的長期作用效果更為明顯，半年、一年期內(nèi)無影響；R/Pn,t、R/Ps,t對(duì)其自身所反應(yīng)的指標(biāo)作用力非常顯著；R/Ps,t對(duì)Pn,t+m的預(yù)測能力幾乎無可信度，而R/Pn,t對(duì)Ps,t+m的預(yù)測性卻很強(qiáng)，且對(duì)未來一年半的走勢(shì)預(yù)測效果最好。

表5 長視距（Long-run Horizon）回歸結(jié)果

利用租價(jià)比指標(biāo)進(jìn)行的長視距模型回歸結(jié)果顯示：租金變化的長短期臨界點(diǎn)大約在一年至一年半之間，二手住宅銷售價(jià)格變化的長短期臨界點(diǎn)為一年半，新建住宅相對(duì)而言獨(dú)立于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)，兩年內(nèi)不會(huì)對(duì)租價(jià)比作出反應(yīng)。此外，二手住宅銷售價(jià)格受租金水平和新建住宅銷售價(jià)格的影響，而租金短期內(nèi)受新建住宅銷售價(jià)格影響顯著，新建住宅銷售價(jià)格短期內(nèi)不受租金和二手住宅銷售價(jià)格的影響，這與之前誤差修正模型檢驗(yàn)結(jié)論一致。

四、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

1. 北京市新建住房銷售價(jià)格短期內(nèi)未受房租和二手住宅銷售價(jià)格影響

誤差修正模型和長視距回歸模型檢驗(yàn)結(jié)果均顯示，新建住宅銷售價(jià)格短期內(nèi)不受房屋租金和二手住宅銷售價(jià)格影響。這一方面是因?yàn)樽》孔赓I機(jī)制的缺失，不同子市場提供的住房服務(wù)可替代性不強(qiáng)，需求集中在住房一級(jí)市場，造成其短期價(jià)格決定的單一性。另一方面，新建商品住房市場競爭格局與存量住房交易市場和住房租賃市場存在較大差異，前者更傾向于寡頭壟斷的競爭格局，后兩者市場競爭程度更大一些，市場結(jié)構(gòu)對(duì)住房價(jià)格決定也會(huì)產(chǎn)生影響。

2. 北京市新建住宅銷售價(jià)格短期和長期對(duì)房租和二手住宅銷售價(jià)格都會(huì)產(chǎn)生影響

雖然新建住宅銷售價(jià)格短期內(nèi)不受房屋租金和二手住宅銷售價(jià)格影響，但是新建住宅銷售價(jià)格短期和長期對(duì)房屋租金和二手住宅銷售價(jià)格都會(huì)產(chǎn)生影響。之所以出現(xiàn)這種狀況，原因在于短期內(nèi)新建住宅銷售價(jià)格的變化會(huì)直接對(duì)房屋出租人和二手房屋出售方的定價(jià)產(chǎn)生示范效應(yīng)，而租買選擇機(jī)制的缺失卻造成短期內(nèi)租金和二手住房銷售價(jià)格難以對(duì)新建住房銷售價(jià)格產(chǎn)生影響。長期內(nèi)考慮到資產(chǎn)的回報(bào)率，三者之間存在互相之間的價(jià)格調(diào)整直至達(dá)到均衡。

3. 住房銷售價(jià)格和房租調(diào)整時(shí)間存在差異

長視距回歸模型檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各個(gè)子市場之間的價(jià)格互動(dòng)產(chǎn)生作用需要的時(shí)間存在差異。新建住宅銷售市場即便在長達(dá)兩年的時(shí)間內(nèi)，都難以及時(shí)地對(duì)租賃和二手市場的變化作出反應(yīng)。二手住宅銷售價(jià)格作出調(diào)整的時(shí)間需要一年半，房屋租金的反映最為迅速，也需要一年左右的時(shí)間。住房市場信息不對(duì)稱、流動(dòng)性差和價(jià)格統(tǒng)計(jì)方法不夠完善的特點(diǎn)和現(xiàn)狀，使得住房市場整個(gè)價(jià)格體系存在“時(shí)滯”，價(jià)格互動(dòng)機(jī)制不完善，這也給住房市場宏觀調(diào)控帶來了更大的難題。

（二）相關(guān)建議

1. 完善住房市場供給結(jié)構(gòu)

住房市場宏觀調(diào)控目標(biāo)在于供求總量和結(jié)構(gòu)的均衡。當(dāng)前我國住房銷售市場與租賃市場發(fā)展中存在的問題主要表現(xiàn)為：租賃市場制度不完善，發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于住房銷售市場，住房二級(jí)市場還不夠規(guī)范。要促進(jìn)住房市場可持續(xù)發(fā)展，需要進(jìn)一步完善住房市場供給結(jié)構(gòu)。[13]當(dāng)前需要建全住房租賃市場制度，促進(jìn)住房租賃供給形式的多元化，通過立法有效保障承租人合法權(quán)益，在此基礎(chǔ)上住房租買選擇機(jī)制才能發(fā)揮其對(duì)住房市場的調(diào)節(jié)作用。此外，通過加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)中介市場的監(jiān)管和管理來促進(jìn)住房二級(jí)市場的完善[14]。住房市場供給結(jié)構(gòu)的完善，可以使得住房市場各類型供給能形成有效補(bǔ)充，各子市場價(jià)格之間也能形成相互的制約和平衡。

2. 健全房地產(chǎn)價(jià)格統(tǒng)計(jì)體系

當(dāng)前我國的房地產(chǎn)價(jià)格統(tǒng)計(jì)一方面受限于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源缺乏足夠透明度，另一方面計(jì)算方法上的簡單價(jià)格平均忽視了住房產(chǎn)品的異質(zhì)性特點(diǎn)，這使得房地產(chǎn)價(jià)格信息對(duì)市場運(yùn)行狀況的反映不夠全面和準(zhǔn)確。價(jià)格是反映市場運(yùn)行狀況的重要信號(hào)，因此需要進(jìn)一步健全我國房地產(chǎn)價(jià)格統(tǒng)計(jì)體系，以加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)市場調(diào)控的信息引導(dǎo)。

3. 促進(jìn)住房市場長效調(diào)控機(jī)制建立

我國租金與房價(jià)之間關(guān)系的研究在一定程度上說明了當(dāng)前我國住房增量交易市場的運(yùn)行短期內(nèi)不受住房租賃市場和存量住房交易市場的影響，新建住房銷售價(jià)格與住房租金關(guān)系的偏離說明了兩者的影響因素存在較大差異。[15]當(dāng)前需要建立住房市場長效調(diào)控機(jī)制，明確住房市場中長期調(diào)控原則與目標(biāo)，規(guī)范住房增量市場用地供應(yīng)機(jī)制，完善住房增量市場和存量市場稅制體系，通過對(duì)住房市場規(guī)律性和前瞻性的研究，選擇市場化手段促進(jìn)住房供求結(jié)構(gòu)完善和市場可持續(xù)發(fā)展。

[1] Joshua Gallin. The long-run relationship between house prices and rents[J]. Real Estate Economics , 2008 (4): 635-658.

[2] 余華義, 陳東. 我國地價(jià)、房價(jià)和房租關(guān)系的重新考察：理論假設(shè)與實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 上海經(jīng)濟(jì)研究, 2009(4): 11-21.

[3] 張屹山, 趙楊. 中國房屋銷售價(jià)格、土地價(jià)格和租賃價(jià)格的關(guān)系研究[J]. 吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào), 2010(1): 74-82,159.

[4] 王輝龍, 王先柱. 房價(jià)房租與居民的買租選擇：理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討, 2011(6): 25-29.

[5] 徐開宇. 基于Logit模型的城市“夾心層”住房租買選擇研究[D]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué), 2013.

[6] 崔裴, 胡金星, 周申龍. 房地產(chǎn)租賃市場與房地產(chǎn)租買選擇機(jī)制——基于發(fā)達(dá)國家住房市場的實(shí)證分析[J]. 華東師范大學(xué)學(xué)報(bào): 哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版, 2014(1): 121-127.

[7] Kamila Sommer et al.. The equilibrium effect of fundamentals on house prices and rents[J]. Journal of Monetary Economics 2013(60): 854-870.

[8] 蔡偉宏, 唐齊鳴. 基于向量自回歸的存量住房房價(jià)租金比分析[J]. 中國房地產(chǎn)（學(xué)術(shù)版）, 2012(1): 22-29.

[9] 任超群, 吳璟, 鄧永恒. 預(yù)期對(duì)租金房價(jià)比變化的影響作用研究——基于住房使用成本模型的分析[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版）, 2013(1): 58-72.

[10] Sean D. Campbell et al.. What moves housing markets: a trend and variance decomposition of the rent-price ratio[J]. Journal of Urban Economics, 2006 (2): 90-102.

[11] Bjornar Karlsen Kivedal. Testing for rational bubbles in the US housing market[J]. Journal of Macroeconomics, 2013(38)：369-381.

[12] 赫爾穆特·魯特波爾, 馬庫斯·克萊茨希. 應(yīng)用時(shí)間序列計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M]. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社. 2008:12.

[13] 張紅. 房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社, 2005:62.

[14] 崔裴, 嚴(yán)樂樂. 住房租買選擇機(jī)制缺失對(duì)中國房地產(chǎn)市場運(yùn)行的影響[J]. 華東師范大學(xué)學(xué)報(bào): 哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版, 2010(1): 108-113.

[15] 阿瑟·奧沙利文. 城市經(jīng)濟(jì)學(xué)[M]. 北京:北京大學(xué)出版社, 2008:56.

（責(zé)任編校：賀常穎）

① Pn,t+m、Ρs,t+m、Rt+m以當(dāng)期t時(shí)間起點(diǎn)，未來m期后的新建、二手住宅銷售價(jià)格、租金價(jià)格；、：當(dāng)期t的新建、二手住宅租價(jià)比。此處的未來期指將當(dāng)期作為時(shí)間起點(diǎn)的未來時(shí)間點(diǎn)，設(shè)當(dāng)期為t，未來任何時(shí)期可由t+m表示，如t+12表示從t開始計(jì)算的12期（1年）后的時(shí)點(diǎn)。

② 方程右側(cè)包含三個(gè)解釋變量:租金增長現(xiàn)值、真實(shí)利率及房地產(chǎn)溢價(jià)，用以分解租價(jià)比當(dāng)中所蘊(yùn)含的趨勢(shì)和變化。

③ 之所以加入新建住宅（二手住宅）與租金的租價(jià)比對(duì)于二手住宅（新建住宅）價(jià)格變動(dòng)的預(yù)測方程，旨在研究新建、二手住宅價(jià)格間的互動(dòng)能力。

④ 此處的自助法抽樣通過spss20.0回歸分析中自帶的bootstrap程序?qū)崿F(xiàn)。自助法的關(guān)鍵在于通過構(gòu)建自助統(tǒng)計(jì)量與觀察統(tǒng)計(jì)量間的關(guān)系，來近似其真值同觀察統(tǒng)計(jì)量間的關(guān)系。具體的工作原理可表述為：首先通過最小二乘法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到回歸系數(shù)和被解釋變量的實(shí)際值與估計(jì)值間的殘差，將殘差序列（假設(shè)含有m個(gè)數(shù)值）作為原始序列，利用自助法進(jìn)行再抽樣，產(chǎn)生n個(gè)含量均為m的隨機(jī)樣本，將每個(gè)樣本中的離差分別與被解釋變量的估計(jì)值相加得到n個(gè)自助重復(fù)，最后再通過傳統(tǒng)的回歸方法得到每個(gè)自助重復(fù)樣本中的回歸系數(shù)值，由此產(chǎn)生回歸系數(shù)的再抽樣分布。

⑤ 描述性統(tǒng)計(jì)部分采用增長率指標(biāo)，環(huán)比增長率由原始序列直接得到，同比部分基于調(diào)整后的定基序列計(jì)算得來。

Empirical Study on the Interaction Between Rents and House Price——take Beijing as an example

YANG Qiao1, DANG Lin2

（1. Research Institute of Real Estate Studies, Central SouthFinance &Law Universty,Wuhan, Hubei 430073, China; 2. Institute of Graduate Students, China Social Science Academy , Beijing 100086, China）

This article constructs error-correction model in order to analyzing dynamic relationship between real estate price and rents , in which based on the housing rental index and sale prices index from 1Q2008 to 4Q2014 in Beijing. Also, we build a long-run horizon regression model, taking rent-price ratio’s prediction as an entry point, to measure the prediction of rent-price ratio for rents and house price in the next three years. Empirical research indicates that there exists long-run equilibrium relationship between house price and rents in Beijing. but the short -term interactive mechanism relatively missing. The price of second--hand housing is effected significantly by the rents and the new-housing price, rents is effected by the new-housing price, and in the short-time the effects of rents and the second-hand housing price to the new-housing price is almost negligible. At last, we put forward some relevant suggestions to stimulating the coordinated development of real estate sale as well as rental market, which on the base of empirical outcome.

real estate price; rents; rent-price ratio

F 293

A

10.3969/j. issn. 2096-059X.2015.01.006

2096-059X (2015)01–0030–08

2015-01-08

國家社科基金項(xiàng)目（14CRK015）；湖北省教育廳人文社科項(xiàng)目（14G046）

楊巧（1979-），女，湖北松滋人，副教授，博士，主要從事城市經(jīng)濟(jì)學(xué)、房地產(chǎn)市場研究。黨琳（1992-），女，陜西渭南人，碩士，主要從事城市經(jīng)濟(jì)學(xué)，房地產(chǎn)市場研究。