陳秉宇

（南京審計大學(xué)公共管理學(xué)院，南京211815）

一、引言

近年來，我國房價不斷上漲，房地產(chǎn)市場不均衡，房地產(chǎn)價格存在較大波動，且大型城市與中小城市之間存在較大差異。許多學(xué)者現(xiàn)對房價波動的影響因素，進(jìn)行了相關(guān)研究?？v觀國內(nèi)外文獻(xiàn)，大多都集中在綜合的房價考察上，而不區(qū)別不同城市類型的房價。現(xiàn)以揚(yáng)州市的房價波動為研究對象，提出如下理由。第一，當(dāng)考察房價波動的影響因素時，考察中小城市房價形成機(jī)制的研究較少。第二，因揚(yáng)州市位于房地產(chǎn)市場相對發(fā)達(dá)的長江三角洲地區(qū)，且是典型的中型城市，故深入研究揚(yáng)州市房價波動的機(jī)制與影響因素具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、房價的形成機(jī)制

從資本因素來看，房地產(chǎn)是資本密集型產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)價格與利率、信貸規(guī)模息息相關(guān)。利率是資金的價格，其能夠調(diào)節(jié)房地產(chǎn)市場的供給和需求。利率同時影響房地產(chǎn)市場的供需兩端，降低利率能提高房地產(chǎn)市場的需求與供給，提高利率則會引起兩者的緊縮。房價作為供需兩種因素共同作用的結(jié)果，其波動與利率變化的關(guān)系是不確定的，取決于供需兩種因素的強(qiáng)弱比較。

貨幣供應(yīng)量與銀行信貸規(guī)模也對房價波動產(chǎn)生影響。與利率的作用機(jī)制不同，貨幣供應(yīng)量和信貸規(guī)模的擴(kuò)張對房價有推動作用。貨幣作為一般等價物，貨幣供應(yīng)量增加時總價格水平上升，房屋價格水平自然上漲。另外，由于“貨幣幻覺”存在，貨幣供應(yīng)量增加可能催生房地產(chǎn)泡沫，增加房地產(chǎn)投資需求，從而推動房價上漲。而信貸規(guī)模對房價的推動作用在于，信貸規(guī)模的擴(kuò)張可以通過各種渠道進(jìn)入房地產(chǎn)市場，從而刺激房價上漲。反之，房價上漲又通過抵押品價值上升的機(jī)制，刺激社會總體信貸規(guī)模的擴(kuò)張。

大小城市的聯(lián)動關(guān)系可能也對房價波動造成影響。放眼于整個長三角地區(qū)，揚(yáng)州市的房價浮動屬于較小的，揚(yáng)州市的房價主要受南京的影響，加上區(qū)位、交通、人口，揚(yáng)州市的經(jīng)濟(jì)活動并不像江蘇其他城市那樣活躍，資本、人才流動也不像其他臨近上海的城市那樣密集。因此，揚(yáng)州市的房價影響因素研究可以代表蘇北、蘇中以及安徽省多數(shù)不靠近上海的城市。

表 1 OLS 估計結(jié)果（GDP、INT、LOAN、M2、PNJ、PL、POLICY）

三、數(shù)據(jù)說明與實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)說明

現(xiàn)采用月度數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間為2011 年6 月至2016 年 6 月，共 72 個樣本期。揚(yáng)州市（PYZ）與南京市（PNJ）房價數(shù)據(jù)取自中國指數(shù)研究院發(fā)布的百城價格指數(shù)，該指數(shù)將樣本區(qū)域內(nèi)已獲銷售許可的在售房地產(chǎn)全部納入計算范圍，樣本覆蓋城區(qū)、郊區(qū)以及房地產(chǎn)較為發(fā)達(dá)的下轄縣市。樣本價格采用項目實(shí)際價格，即扣除了優(yōu)惠減免等實(shí)際購房價格。

月度土地成交均價PL 由以下公式計算得出。土地成交均價PL=土地出讓金/土地出讓面積。其中，土地出讓金與土地出讓面積數(shù)據(jù)整理自揚(yáng)州市國土資源局網(wǎng)站與CREIS 中指數(shù)據(jù)。利率（INT）使用中國人民銀行發(fā)布的五年期貸款基礎(chǔ)利率。貨幣供應(yīng)量（M2）采用揚(yáng)州市金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額，信貸規(guī)模LOAN 采用揚(yáng)州市金融機(jī)構(gòu)貸款余額，這兩個指標(biāo)均整理自揚(yáng)州市統(tǒng)計局官網(wǎng)，且均為累計值，單位為億元。

（二）實(shí)證分析

現(xiàn)對外生政策變量“國五條”的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。在選取的樣本中，2013 年3 月出臺的“國五條”是揚(yáng)州市房價波動的分水嶺。從該時點(diǎn)開始，房價中應(yīng)當(dāng)包含了政府的限購政策，從而房價呈現(xiàn)出回落態(tài)勢。因此，以“國五條”為界，揚(yáng)州市房價應(yīng)當(dāng)出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變化。

利用Eviews7.2 軟件輸出揚(yáng)州市房價序列PYZt自相關(guān)及偏自相關(guān)系數(shù)分析圖，發(fā)現(xiàn)自相關(guān)系數(shù)（Autocorrelation）隨滯后期增加呈正弦波衰減，趨向于0，偏自相關(guān)系數(shù)（Partial Autocorrelation）是一步截尾的。因此，可以認(rèn)為序列PYZt 是一個AR（1）過程。

由于現(xiàn)選擇的變量較多，先構(gòu)建一個多元線性回歸模型，剔除不必要的變量。根據(jù)Chow 檢驗(yàn)結(jié)果，設(shè)置方程形式如下。

用OLS 法得到各參數(shù)估計結(jié)果。

估計結(jié)果顯示，變量利率INT、南京市房價PNJ和成交土地均價PL 不顯著。

鑒于許多研究都發(fā)現(xiàn)，房價與經(jīng)濟(jì)基本面之間存在長期相關(guān)關(guān)系，由于序列PYZ、GDP、M2 以及LOAN 都是一階單整的，猜想其之間可能存在協(xié)整關(guān)系?，F(xiàn)將變量分為兩組，（PYZ、GDP）和（PYZ、M2、LOAN），分別考察房價與經(jīng)濟(jì)基本面，以及房價與資本因素的長期均衡關(guān)系。

先考察房價PYZ 與產(chǎn)出GDP 之間是否存在長期均衡，采用Johansen 檢驗(yàn)，并將政策因素POLICY作為外生變量考察兩者間的協(xié)整關(guān)系，結(jié)果跡檢驗(yàn)統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量均表明，在0.05 顯著性下PYZ 和GDP 不存在協(xié)整關(guān)系，即揚(yáng)州市房價與產(chǎn)出之間不存在長期均衡，這與大部分現(xiàn)有研究結(jié)果不符?，F(xiàn)認(rèn)為數(shù)據(jù)替代問題導(dǎo)致產(chǎn)出不能很好地解釋房價波動，由于缺少GDP 月度數(shù)據(jù)，故根據(jù)以往研究的經(jīng)驗(yàn)采用規(guī)上工業(yè)增加值作為產(chǎn)出替代數(shù)據(jù)，但未考慮，揚(yáng)州市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。揚(yáng)州市主要產(chǎn)業(yè)并不是工業(yè)，工業(yè)增加值不能很好包含產(chǎn)出信息，因此導(dǎo)致了變量的不協(xié)整。

接下來考察房價PYZ 和貨幣供應(yīng)量M2、信貸規(guī)模M2 是否存在長期均衡，現(xiàn)采用Johansen 檢驗(yàn)，并將政策因素POLICY 作為外生變量考察兩者間的協(xié)整關(guān)系，結(jié)果跡檢驗(yàn)統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量均表明在 0.05 顯著性下 PYZ 和 M2、LOAN 之間存在一個協(xié)整關(guān)系，表明了房價與貨幣供應(yīng)量、信貸規(guī)模之間存在長期均衡的關(guān)系，這一協(xié)整關(guān)系可以用向量誤差修正（VEC）模型進(jìn)行估計，由估計結(jié)果（見表2）得到協(xié)整方程。

方程（2）表明，在長期中，揚(yáng)州市房價與貨幣供應(yīng)量呈正相關(guān)，與信貸規(guī)模呈負(fù)相關(guān)。這說明揚(yáng)州市房價波動長期主要受資本因素影響。

表 2 VEC 估計結(jié)果（PYZ，M2，LOAN）

下面用脈沖響應(yīng)函數(shù)考察以上長期均衡的動態(tài)特征，即揚(yáng)州市房價PYZ 面對一個新息沖擊時有何反應(yīng)。取PYZ、M2、LOAN 一階差分序列DPYZ、DM2、DLOAN 建立向量自回歸（VAR）模型，采用Cholesky 方法進(jìn)行分解，設(shè)置追蹤期數(shù)為24，得到脈沖響應(yīng)函數(shù)。可以發(fā)現(xiàn)，揚(yáng)州市房價對自身一個正向沖擊在第一期即達(dá)到最大，然后迅速衰減，從第三期開始趨向于0。揚(yáng)州市房價對當(dāng)?shù)刎泿殴?yīng)量一個正向沖擊在第一期沒有響應(yīng)，第三期出現(xiàn)一個正的峰值，之后呈正弦波衰減，趨向于0。揚(yáng)州市房價對當(dāng)?shù)匦刨J規(guī)模一個正向沖擊在第一期沒有響應(yīng)，第二期出現(xiàn)一個負(fù)的響應(yīng)，之后正負(fù)波動，總體為負(fù)。在VAR 模型中變量對于自身的響應(yīng)，即來自未考慮的其他因素，也來自自身的積累效應(yīng)。這表明，揚(yáng)州市房價累計效應(yīng)比較顯著，即價格預(yù)期對揚(yáng)州市房價波動有很大影響。

最后，用方差分解法來研究各個變量對房價波動的重要性。結(jié)果顯示，揚(yáng)州市房價受自身沖擊影響最大，第一期影響為100%，第三期下降至90%并趨于穩(wěn)定。這表明，揚(yáng)州市房價波動很大程度上受自身價格預(yù)期的影響。比較貨幣供應(yīng)量和銀行信貸對房價波動的貢獻(xiàn)，貨幣供應(yīng)量的貢獻(xiàn)為7%，高于信貸規(guī)模的3%。

四、結(jié)論與政策建議

現(xiàn)以2011 年至2016 年揚(yáng)州市月度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對揚(yáng)州市房價波動的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析，得出以下結(jié)論。第一，限購政策能夠顯著地抑制揚(yáng)州市房價上漲。第二，揚(yáng)州市房價波動受當(dāng)?shù)赝恋貎r格波動影響較小，且與中心城市南京房價波動關(guān)聯(lián)性不大。第三，揚(yáng)州市房價與當(dāng)?shù)刎泿殴?yīng)量與信貸規(guī)模存在長期均衡關(guān)系，且均為正相關(guān)關(guān)系。第四，揚(yáng)州市房價波動受市場預(yù)期影響較大，且貨幣供應(yīng)量和信貸規(guī)模對房價波動的影響是短效的。

針對以上結(jié)論，現(xiàn)給出以下政策建議。第一，短期內(nèi)政府可以采取緊縮的貨幣政策來抑制房價。由于數(shù)據(jù)問題，得出了利率對房價波動影響不顯著的結(jié)論，但利率作為一種貨幣政策工具，依然可以用于調(diào)節(jié)房價波動。當(dāng)房價上漲過快，可以提高利率，增加購房成本抑制需求。雖然提高利率可能導(dǎo)致開發(fā)商融資成本升高，使其供給減少，但是由于房地產(chǎn)建設(shè)周期長的特點(diǎn)，短期內(nèi)供給變化慢于需求變化，提高利率的總效應(yīng)依然是抑制房價。第二，政府限購政策的影響是顯著的，可以作為調(diào)控房價的有效政策工具。但是限購政策的作用是短效的，也會扭曲部分合理需求。為維持經(jīng)濟(jì)社會穩(wěn)定，房地產(chǎn)行業(yè)穩(wěn)健發(fā)展，政府應(yīng)追求長效機(jī)制調(diào)控房價。第三，揚(yáng)州市房價受自身預(yù)期影響很大，說明購房者或投機(jī)者依據(jù)上一期價格行事，因此政府應(yīng)注意適應(yīng)性預(yù)期對房價波動的影響。政府應(yīng)做到保持政策穩(wěn)定性，要向房地產(chǎn)市場主體提供更多信息，合理引導(dǎo)供求雙方的預(yù)期，降低信息不對稱帶來的錯誤預(yù)期，抑制由此產(chǎn)生的投機(jī)行為。