摘要：通過1975年至2019年香港工資和1980年至2019年香港島B類房價的時間序列Pearson相關分析，房價同工資顯著正相關，房價隱含未來3年半的工資變動預期。在工資增長環(huán)境時期，Log10（房價）=1.565*log10（工資）-1.539;在工資盤整下降環(huán)境時期，房價會大幅波動。2019年上半年香港房價偏離擬合估值11.4%，未來工資增長環(huán)境沒有改變的情況下，房價上漲壓力比下跌大;若未來工資進入盤整下降環(huán)境，房價將出現(xiàn)大幅度調整。要實現(xiàn)房價低又要工資漲的美好愿望，需要環(huán)境、土地和住房制度政策調整。

關鍵詞：房地產價格 房價 工資 互相關 線性回歸

一、引言

作者在2017年初對深圳房價與工資之間的關系進行了實證研究，實證了在深圳的實際環(huán)境下工資可以線性解釋房價，并發(fā)現(xiàn)2016年深圳房價偏離模型高估約32%，進而預測未來幾年深圳房價不會繼續(xù)快速上漲，房價很可能會以盤整的方式以時間等待工資上漲來獲取房價在模型中合理估值[1]。

根據深圳統(tǒng)計年鑒2018，深圳在崗職工年月平均工資（工資）和商品房二級市場平均交易價格（房價），2016年分別為【7479.75，53454】（單位：元，下同），2017年【8347.75，54455】;根據深圳2018統(tǒng)計公報，深圳在崗職工年月平均工資（工資）和商品房二級市場平均交易價格（房價），2018年分別為【9309，54120】;2019年工資和房價數(shù)據，統(tǒng)計局還未公布，2019年工資按2018年的8%增長估算，使用國家統(tǒng)計局2019年8月份70個大中城市新建商品住宅銷售價格指數(shù)深圳同比100.6來估算2019年深圳房價，2019年估算工資和房價分別為【10054，54445】。2016年至2019年，深圳工資從7479.75元持續(xù)增長到10054元，增長34.4%，而房價從53454元盤整到54445元，只增長1.9%。使用深圳房價同工資的線性模型，年均房價 = 6.09*月人均工資-8063.416，2019年深圳平均房價模型估價為53165元，那么，2019年房價的模型殘差%只有2.4%。2017年至2019年深圳工資和房價的實際增長情況，實證了《GDP、工資及房價之間關系的實證研究——以深圳市為例》文章中對2017～2019年深圳月平均工資及年平均房價的預測。

在深圳之旁的香港，具有更長時間更市場化的房地產市場歷史，研究香港房價將獲得更多的房價認識。

二、綜述

Lennon H.T.Choy等（2007）應用Hedonic模型對香港房屋交易價格進行實證研究表明，樓層高度、房屋面積和房屋景觀與房屋交易價格正相關 [9]。John L.Glascock等（2011）應用Hedonic模型對公共交通易達性對香港房價影響分析表明，公交易達性對房價具有顯著影響[2]。陳章喜和黃準（2010）通過協(xié)整分析和VAR模型對對香港房價與失業(yè)率的關聯(lián)性進行實證檢驗，結果顯示失業(yè)率對房價的影響作用微弱[3]。鄧菊，秋趙婷（2014）對香港稅收與房價實證表明保有稅對房價影響弱，交易稅對房價影響顯著，增加交易稅顯著推升交易房價[4]。陳章喜和賈夢麗（2014）實證香港特區(qū)政府2010年11月20日起實施的額外印花稅等調控房地產市場的政策對抑制房價上漲作用不顯著，并未改變房價持續(xù)走高局面[5]。社會對香港房價影響因素的數(shù)據實證研究，主要集中于景觀、交通、就業(yè)、稅收和住房制度等方面，對于香港居民收入（工資）增加對房價的影響絕少有涉及。而，張亞麗等（2011）通過房價決定模型發(fā)現(xiàn)預期收入和預期房產收益率是房價持續(xù)快速上漲及波動的主要因素[6]。本文將使用1975年3月至2019年3月共44年半的香港名義工資與1980年3月至2019年3月共39年半的香港房價真實數(shù)據，試圖來求證工資與房價之間的關系，為住房相關政策改進提供一個工資房價模型新視角，也為廣大投資者對香港房價形成方式擴充認識，指導投資決策。

三、香港居民名義工資與房價之間關系

（一）理論模型

住房是一種居民的耐用消費品，同時，住房通過買賣交易抵押融通等功能賦予了住房的金融屬性。房子是用來住的，或者用來投資的，總歸需要買，若居民購買，居民就需要有資金購買，這時候房價的決定因素是居民購買力，居民收入主要來自于勞動收入也就是工資，現(xiàn)代金融又通過工資收入作為支付能力評估來發(fā)放住房按揭貸款，進一步放大了工資在購房中的購買力，在此場景下房價等于工資的函數(shù)，房價=f（工資）。對于非普通居民購買住房投資，其盈利模式有兩個渠道，一種賺取買賣差價是買入后博弈未來賣個更高價格，另一種賺取租金回報是買入住房出租收取租金，賺取差價模式最終還是要居民來購買接手，不然在非居民之間倒手空轉最終形成龐氏騙局長期是行不通的，最終需要居民來接手購買非普通居民投資者手中的住宅，這時房價決定因素又回到了居民購買力，回到了 房價=f（工資） 的函數(shù);如果非普通居民購買住房投資是用來賺取租金回報，租金最終是要居民用工資收入來支付的，租金受制于居民的工資收入，租金最終是工資的函數(shù)，租金=f租（工資），而為了博取租金收入的住房投資，其房價決定因素數(shù)是租金，那么，房價是租金函數(shù)，房價=f房（租金），那么，房價= f房（f租（工資）），簡化一下函數(shù)，最終，還是回到了房價=f（工資） 的函數(shù)。

綜上所述，房價終究是工資的函數(shù)，房價=f（工資）。

（二）香港工資與房價數(shù)據

從香港特區(qū)政府統(tǒng)計處“工資及薪金總額按季統(tǒng)計報告”中獲取所有行業(yè)名義工資指數(shù)，從最新統(tǒng)計數(shù)據獲取2018年上半年的每月工資中位數(shù)為17，500港元，再計算出1975年3月至2019年3月共44年半的每年上半年和下半年的每月工資（名義）。1975年3月至2019年3月上半年和下半年工資數(shù)據時間序列見附錄1。

從香港特區(qū)政府差餉物業(yè)估價署獲得香港2018存量私人住宅總數(shù)119萬套，其中A類（少于40平方米）37萬套占31.2%，B類（40～59.99平方米）58萬套占48.6%，C類（70～99.9平方米）14.6萬套占12.2%，D類（100～159.9平方米）6.7萬套占5.7%，E類（160平方米或以上）2.7萬套占2.3%。港島屬于香港核心區(qū)域，區(qū)域經濟地位穩(wěn)固，房地產開發(fā)在全港最早，房價市場化交易水平最高，數(shù)據最為全面，同時，B類住宅是香港私人住宅的主流，具有公眾代表性，本文選擇港島B類私人住宅房價作為房價分析數(shù)據。從香港特區(qū)政府差餉物業(yè)估價署“私人住宅-各類單位平均售價（自1982年起）”獲取港島B類按季數(shù)據，1季度記為上半年數(shù)據（下同），3季度記為下半年數(shù)據（下同），獲得1982年至2019年上半年的房價數(shù)據，從“私人住宅-各類單位售價指數(shù)（全港）（自1979年起）”獲得1980年和1981年上下半年售價指數(shù)，再計算成房價。1980年3月至2019年3月上半年和下半年房價數(shù)據時間序列見附錄2。

（三）香港房價與工資顯著正相關性，房價隱含未來3年半的工資變化

取1980年3月至2014年3月上下半年房價69個數(shù)據作為房價組數(shù)據，把工資按時間序列領先和滯后0～10個時間周期（每周期為半年）作為11組工資組數(shù)據，把房價組數(shù)據同11組工資組數(shù)據分別做pearson相關檢驗，獲得11組相關檢驗P值，和11組相關系數(shù)。11組相關檢驗P值全部為0.000，說明香港房價同工資具有顯著相關性。11組相關系數(shù)按工資領先到滯后周期大小依次排列，周期順序為[+10，+9，+8，+7，+6，+5，+4，+3，+2，+1，0，-1，-2，-3，-4，-5，-6，-7，-8，-9，-10]，對應相關系數(shù)為[0.643，0.652，0.661，0.672，0.686，0.704，0.723，0.744，0.764，0.785，0.806，0.825，0.838，0.849，0.856，0.861，0.865，0.867，0.864，0.858，0.849]，相關系數(shù)隨著工資領先周期的減少滯后周期的增加而增加，直到工資周期滯后7個周期到達0.867最高值，之后隨著工資滯后周期再增加而減少，說明房價領先工資7個周期，也就是通俗地說，房價隱含著未來3年半的工資變化預期。

（四）在工資增長環(huán)境下，香港房價是工資函數(shù)

房價隱含未來3年半的工資變化，當工資從增長模式轉變?yōu)楸P整下降時，房價會出現(xiàn)激烈的變化，這是未來3年半工資變化預期改變引起的。因為，未來3年半工資變化預期沒有好的定量描述方法，本文研究把香港房價與工資之間關系的實證研究區(qū)分成工資增長環(huán)境和工資盤整下跌環(huán)境等兩個環(huán)境來獨立論述，這樣可以規(guī)避無法定量描述未來3年半工資變化預期而帶來的分析困境。

香港在1980年3月至2019年3月期間，1998年下半年工資增長達到了一個高峰，接著進入了下跌、盤整再下跌，最后再恢復增長，一直到2007年下半年工資才創(chuàng)出了新高。本文把1998年下半年至2007年上半年定義為工資盤整下降環(huán)境，把扣除工資盤整下降環(huán)境時期的1980年3月至2019年3月期間的其他時期定義為工資增長環(huán)境。

1980年3月至2019年3月工資從2222港元增長到18187港元，相差8倍;房價從8342港元每平方米增長到149485港元每平方米，相差18倍。因時間序列數(shù)據大小相差大，我們采用10的對數(shù)來進行統(tǒng)計處理。

在工資增長環(huán)境下，使用線性擬合log10（房價）和long（工資），結果如下：

擬合函數(shù)為，Log10（房價）=1.565*log10（工資）-1.539，R2=0.944。其中，1981年上半年的房價略微超過95%預測空間，1980年上下半年的房價貼近95%預測空間上限，其他時期的房價均顯著小于95%預測空間，特別是2010年至今（2019年上半年）的房價始終緊貼合這擬合函數(shù)的預測值進行小幅度波動。說明，Log10（房價）=1.565*log10（工資）-1.539擬合函數(shù)很好解釋了香港在工資增長環(huán)境下的房價運行狀態(tài)。

（五）在工資盤整下降環(huán)境下，香港房價會進行大幅度調整

在工資盤整下降環(huán)境下，1998年下半年工資11499港元，盤整下降后又恢復，到2007年下半年工資11636港元，期間工資振幅為5.32%;1998年下半年房價49727港元每平方米，下跌后又恢復，到2007年下半年房價46555港元每平方米，期間房價振幅133%。在工資盤整下降環(huán)境下，房價振幅遠遠大于工資振幅，振幅相差25倍，房價與工資之間的函數(shù)關系不直接。工資盤整下降環(huán)境期間，未來3年半的工資變動預期對房價的波動起主導作用，在定量分析層面有困難。

從定性分析看，在工資盤整下降環(huán)境下，香港房價會進行大幅度調整。

四、未來預測

2019年3月的香港工資為18187港元，在工資增長環(huán)境下，房價擬合估值=10^（1.565*log10（18187）-1.539） = 134130港元每平方米，而房價實際為149485港元每平方米偏離擬合估值11.4%，而年工資最近多年一般增長在4%左右每年，如果工資增長趨勢不變，2年半后工資的增長即可修復目前實際房價偏離值，因此，在工資增長環(huán)境不變的趨勢下，香港未來房價難以大幅調整，反而還有上漲壓力。

如果未來從目前的工資增長環(huán)境轉變?yōu)楣べY盤整下降環(huán)境，這情況若不幸被言中的話，房價會進入工資盤整下降環(huán)境下的大幅調整。

而社會對香港房價的聲音又是另一番情景，房地產綁架的香港經濟[7]的輿論氛圍甚濃，企圖把社會問題歸結為房價問題;莫讓高房價拖香港發(fā)展創(chuàng)新科技的后腿[8]，把香港科技創(chuàng)新不力的現(xiàn)實也歸因于房價高企。社會對香港房價和工資（經濟）的美好期望是，房價要低，工資要漲，在上一段落分析的情況看，現(xiàn)實將可能是工資要漲房價也會漲，若房價真的大幅調整了很可能是因為工資已經進入了盤整下降環(huán)境，魚與熊掌不可兼得。

要房價低又要工資漲的美好愿望，只有打破工資增長環(huán)境下的房價工資函數(shù)，要打破這已經在香港運行超過40年的房價工資函數(shù)，只有改變房價工資函數(shù)生存的土壤—環(huán)保、土地和住房制度政策才能做到。

五、結論

香港房價是工資的函數(shù)。房價與工資顯著正相關，房價隱含著未來3年半工資變化預期;在工資增長環(huán)境時期，Log10（房價）=1.565*log10（工資）-1.539;在工資盤整下降環(huán)境時期，房價會大幅波動。

2019年上半年香港房價偏離擬合估值11.4%，未來工資增長環(huán)境沒有改變的情況下，房價不會大幅度調整，反而隨著未來工資上漲，房價上漲的壓力也會很大;若未來工資增長趨勢被改變，工資進入盤整下降環(huán)境，房價將出現(xiàn)大幅度調整。

附錄：

1.1975年3月至2019年3月上半年和下半年工資數(shù)據時間序列如下，單位港元： 1133，1166，1287，1364，1430，1507，1628，1738，1947，2035，2222，2365，2552，2750，2981，3071，3220，3309，3482，3578，3724，3810，3923，4061，4260，4454，4737，4910，5268，5566，5936，6270，6624，6931，7253，7635，8063，8429，8865，9223，9666，9872，10254，10506，10873，11247，11438，11499，11453，11407，11399，11529，11567，11613，11476，11430，11300，11193，11117，11048，11193，11132，11270，11369，11491，11636，11926，12140，11919，12026，12140，12316，12743，13530，13766，14171，14415，14858，15019，15446，15637，16133，16240，16721，16836，17340，17500，18057，18187。

2.1980年3月至2019年3月上半年和下半年房價數(shù)據時間序列，單位港元每平方米：8342，9017，11235，11283，10126，9698，8440，7905，7691，7369，7910，8731，8963，9010，10181，11099，11875，14459，18042，17963，19535，21065，23341，31335，39146，43700，42883，50311，61644，62259，58970，54369，56648，60512，78872，85453，70602，49727，38194，36101，34072，31805，29031，28256，26318，24105，21512，21339，31128，32008，40639，38963，38341，37463，41423，46555，57534，51472，46711，58069，65948，72094，82857，81036，86131，96822，108206，103693，101386，110709，121226，124346，110888，117703，127379，130669，144662，147120，149485。

參考文獻：

[1]陳珂，陳偉.GDP、工資及房價之間關系的實證研究——以深圳市為例[J].特區(qū)經濟，2017（10）： 37-40.

[2]John L.Glascock，豐雷，劉迎梅，包曉輝.公共交通易達性對香港房價的影響分析——Hedonic模型的應用[J].統(tǒng)計與決策，2011（03）： 30-33.

[3]陳章喜，黃準.房價與失業(yè)率的關聯(lián)性研究——以香港為例[J].中國人口科學，2010（04）：96-103+112.

[4]鄧菊，秋趙婷.香港房地產稅收對房價影響的實證分析[J].財經科學，2014（01）：104-113.

[5]陳章喜，賈夢麗.額外印花稅與房價變動：基于香港的實證[J].產經評論，2014（01）：117-123.

[6]張亞麗，梁云芳，高鐵梅.預期收入、收益率和房價波動——基于35個城市動態(tài)面板模型的研究[J].財貿經濟，2011（01）：122-129.

[7]張程.房地產綁架的香港經濟[J].檢察風云，2019（18）：64-65.

[8]呂錦明.莫讓高房價拖香港發(fā)展創(chuàng)新科技的后腿[N].證券時報，2018-05-19（A03）.

[9]Lennon H.T.Choy，Stephen W.K.Mak，Winky K.O.Ho.Modeling Hong Kong real estate prices[J].Journal of Housing and the Built Environment，2007，22（4）： 359-368.

作者系香港中文大學（深圳）碩士研究生