中国房地产价格运行轨迹及驱动因素
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[关键词]房地产价格;运行轨迹;驱动因素
纵观房地产价格的变化,全国商品房平均销售价格从1999年的2053元/平方米上升到2008年 的4115元/平方米,上涨了100.44%。按照人均30平方米住房计算,1999年的购房金额是615 90元,2008年的购房金额是123450元;1999年城镇居民的可支配收入是 5854元,需要10.5 2年才能够攒足购房款;2008年城镇居民的可支配收入是 15781元,需要21.09年才能够攒 足 购房款。为了抑制房价的快速上涨,政府出台了一系列调控政策,对房地产行业的健康稳定 发展起到了一定的作用,抑制了房价的过快增长,却没有阻止房价的上涨。即使是面临世界 金融危机的2008年,房地产平均销售价格仍然上涨了6.5%。对此,无论是理论界还是管理 部门都高度关注,房地产价格问题成了社会焦点问题。
一、文献回顾
Case和Shiller(1990)以美国四大城市1976至1986年的季度数据为样本,分析认为房价与 成年人口比例、人均收入呈正相关关系;[1]Winston T.H. Koh,Roberto S.Ma riano和Andrey Pavlov(2005)研究认为商业银行的过分乐观和对购房
基金资助:本文为住房与城乡建设部软科学研究项目(2008 -R5-11,2009-R5-13)阶段性研究成果之一。 者持有的嵌套在抵押贷款中的看跌期权(put option)的低估(underprice)是导致泰国、 马来 西亚、印度尼西亚房地产市场崩溃的主要原因。[2]贺建清(2009)研究认为流动 性过剩会对房地产价格泡沫产生影响,是房地产泡沫的前提条件与根源。[3]周建 军(2009)利用我国2000年至2007年的季度数据实证研究认为居民可支配收入、土地价格与 房价呈正相关关系,实际利率与房价呈负相关关系;[4]宋志勇和熊路英(2009) 研究了利率对房地产价格的影响。[5]位志宇,杨忠直和王爱民(2007 )从房地产市场羊群行为的角度研究了房地产价格与宏观经济基本面的关系,并用上海房地 产市场数 据进行实证分析认为,羊群行为存在时,宏观经济基本面与房地产价格的关系发生扭曲,同 时,房地产价格弹性大于羊群行为不存在时的情形,从而证明了房地产价格泡沫的存在。[6]以上文献不足之处在于:将房地产价格与影响因素相关性研究时,考虑的因素 偏少。本文 以中国1999―2008年的年度数据为样本,利用多元回归分析的方法研究房地产价格的驱动 因素问题,试图破解中国近十多年来房地产价格持续上涨的内在动因。
(一)房地产价格的运行轨迹
随着中国经济的持续快速增长、城镇化水平以及居民住房消费需求的不断提高,中国商品房 的价格不断走高。全国商品房平均销售销售价格已由1999年的2053元/平方米上升到2008年 的4115元/平方米。其中,北京、上海和深圳由于其特殊的政治、经济和地理区位因素,商 品房平均销售价格分别由1999年的5647元/平方米、3422元/平方米和5660元/平方米上涨到2 008年的12651元/平方米,8854元/平方米和13783元/平方米。(见图1)从全国来看,商品 房平均销售价格运行较为稳定,但是从主要城市来看,房价上涨速度过快十分明显,远超过 全国的平均水平,最高时,深圳的平均房价几乎是全国的三倍。
随着商品房价格的上涨,全国及主要城市的土地价格也不断上涨。从全国土地交易价格指数 看,虽然上涨幅度有所波动,但土地价格始终处于上涨过程中。其中,北京的土地价格交易 指数始终处于上升通道中,说明北京土地的交易价格上涨速度越来越快。上海的土地价格指 数1999年至2001年均小于100,2002年至2004年快速攀升,2004年达到最高点120.3, 2005 年至2008年有所回落,2006年到达最低点101.2,随后又继续上涨至107.9,这说明上海的 土 地交易价格波动较大。深圳的土地交易价格指数从1999年至2002年间变化不大,说明这一时 期土地交易价格较为平稳,波动不大;2003年至2005年间先缓慢上涨后快速拉升,说明这一 时期土地交易价格不断攀高;2006年至2008年有所回落,土地交易价格上涨速度较为稳定( 见图2)。
(二)房地产价格驱动因素分析
中国房地产价格为何能够持续上涨,其驱动因素包括供应和需求两个方面。从供应的角度看 ,包括商品房开发成本和完工数量及结构等因素,其中,商品房开发成本又包括土地、建筑 材料、人工工资、资金利息以及相关税费等因素。从需求的角度看,影响商品房消费和投资 或投机需求的因素包括城镇人口、城镇投资、居民可支配收入、利率、居民消费价格指数( CPI)、税收政策、流动性、GDP增长率、心理预期等因素。
供应和需求关系决定价格,供过于求,房地产价格将下降;供不应求,房地产价格将上升。 1999年商品房竣工面积为19783.57万平方米,2008年增长到58502万米方米,增长了195.7 1% 。1999年商品房销售面积为14556.53万平方米,2008年增长到62089万米方米,增长了326 .5 4%。从近十年房地产供应需求变化趋势来看,需求增长速度大于供应增长速度,因此,供需 关系决定房地产价格呈上涨趋势。
在供应和需求一定的情况下,成本的上涨将推动房地产价格的上涨。土地和建筑材料作为房 地产开发成本的主要组成部分,其价格的变化将直接影响到房地产开发成本。由于土地资源 的有限性和稀缺性,以及中国土地所有权的公共性,土地的供应量对价格是无弹性的,因此 ,随着中国经济的快速发展、城镇化水平的提高、住房需求的增加,必然激发土地需求和土 地价格的不断上涨。1999年至2008年土地环比价格指数最低为100,最高为112.3,这说明 土 地平均价格在不断攀升。一线城市土地价格更是一路狂涨,北京、上海、深圳、南京、成都 、武汉、杭州等城市的“地王”纪录被一次又一次刷新。土地价格的上涨推高了商品房开发 的土地成本。在中国公共基础设施投入不断增加,房地产行业不断扩张与发展的背景下,市 场对钢材、水泥等建筑材料的需求不断增加。虽然1999年至2003年建筑材料价格逐年小幅回 落,但是,2004年至2008年,建筑材料价格却逐年上升,环比价格指数最低为100.70,最 高 为107.9。从影响房地产开发成本的主要因素土地和建筑材料价格来看,房地产开发成本在 不断提高是客观的。
利率作为影响开发商和购房者资金成本的因素,对商品房的供应和需求都会产生一定的影响 。从开发商来看,利率上调,资金成本上升,开发成本上升,开发资金收紧,将抑制开发商 的积极性,降低商品房的供应量;利率下调,资金成本下降,开发成本下降,开发资金宽松 ,将激发开发商的积极性,提高商品房的供应量。从购房者来看,利率上调,购房资金成本 上升,还贷压力加大,抑制商品房需求;利率下调,购房资金成本下降,还贷压力减轻,刺 激商品房需求。利率对房地产价格的影响取决于利率变化对房地产供应与需求的影响程度 。
随着中国经济的发展,城镇化水平的提高,城镇人口和城镇投资在不断增加。1999年至2008 年,中国的GDP增长率最低为7.6%,最高为13%,始终保持快速增长势头。GDP增长率的变化 趋势预示经济发展的未来前景,影响消费者和投资者的心理预期,从而影响商品房的需求。 GDP增长率不断提高,预示经济进入繁荣期,失业率下降、居民收入看涨,购买力增强,商 品房需求增加,房价上涨。城镇人口从1999年的43748万人增长到2008年的60700万人,增长 了38.75%,城镇人口的增加将提升商品房的需求量。扣除房地产投资后的城镇投资从1999 年 的19602亿元,上升到2008年的112952亿元,上升了476.23%。城镇投资的快速增长改善了 城镇居住条件,增加了商品房的附加值,刺激了商品房消费与投资需求。
居民可支配收入是反映居民购买力的重要指标,流动性是反映社会购买力的重要指标,因此 ,一定时期内居民可支配收入和流动性指标的大小决定了居民和社会的购买力。购买力越强 ,房价上涨的可能性越大;购买力越弱,房价下跌的可能性越大。1999年至2008年城镇居民 可支配收入从5854元上升到15781元,增长了169.58%;流动性指标M2的年均值从119898亿 元 上升到442139亿元,上升了268.76%。城镇居民可支配收入和流动性指标的高速增长提升了 居民和社会的购买力,这也助推了商品房价格的上涨。
从资产定价理论来看,房地产价格取决于房地产未来收益的现值,而房地产未来收益的大小 又取决于购房者的预期,乐观预期会高估未来收益,悲观预期会低估未来收益,因此,预期 会影响房地产的价格。在宏观经济持续增长、城镇化水平将不断提高的条件下,购房者的乐 观预期会得到不断证实而被强化,此时,预期因素会导致房地产价格上涨。相反,如果购房 者的乐观预期落空,预期可能会由乐观转向悲观,预期因素会导致房地产价格下跌。
税收因素也是影响房地产价格的重要因素,如果对房地产开发商和购房者进行不对称征税或 免税,那么税收因素的变化必然打破原来的市场均衡状态,导致房地产价格发生变化。正因 如此,税收政策是政府调节房地产市场的重要手段。
三、实证分析
(一)模型构建
房地产价格表现为商品房销售价格、土地交易价格、房屋出租价格和物业管理价格等不同形 式,根据研究需要,本文关注的是商品房销售价格和土地交易价格,土地作为商品房开发要 素之一,其价格将会以成本的形式反映在商品房销售价格中。因此,本文将商品房销售价格 作为因变量,将土地交易价格作为自变量。考虑到数据搜集的局限性和影响因素的替代性和 复杂性,我们选择商品房平均销售价格作为因变量,从影响商品房供给的角度选择商品房竣 工面积、土地价格指数、建筑材料价格指数、六个月至一年的贷款利率等因素作为自变量; 从影响商品房需求的角度选择城镇人口、城镇投资、国民生产总值增长率、城镇居民可支配 收入和流动性指标M2作为自变量。考虑到变量之间差异较大,以及变量之间可能存在的异方 差性和自相关性,对自变量取自然对数后,构建模型如下:
PRE=β0+β1Ln(SRE)+β2Ln(LPI)+β3Ln(AMPI)+β4Ln(IR)+β5Ln(TP)+β6L n(TI)+β7Ln(GGDP)+β8Ln(RI)+β9(M2)+εPRE―商品房平均销售价格;SRE―商品房竣工面积;LPI―土地价格指数; AMPI―建筑材料价格指数; IR―六个月至一年贷款利率; TP―城镇人口; TI―城镇投资; GGDP―国民生产总值增长率; RI―城镇居民可支配收入;M2―流动性指标;ε―残差项。
(二)样本选择
中国是从1998年开始福利分房制度改革的,有效的房地产市场数据是从1999年至2008年,因 此,我们选择的是1999年至2008年的年度面板数据。其中,贷款利率取年度加权平均数,城 镇投资扣除了房地产投资因素(见表1)。
(三)计量结果
运用SSPSS软件对样本数据进行逐步回归分析,其结果经整理后见表2和表3。根据表2数 据可知模型2比模型1的确定系数大,而且模型2的确定系数R2=0.995,接近于1,这说明 模型2的拟合程 度较好,城镇投资和贷款利率的自然对数能够解释商品房平均价格的99.5%。Durbin-Watso n的值等于2.586,说明模型中不存在明显的序列相关性。
根据表3中模型2的回归系数B,可以得到商品房平均销售价格影响因素模型如下:PRE=-4170.876+1058.892Ln(TI)+1517.336Ln(IR)该模型中各变量的T检验和整体F检验的sig值均小于0.05,说明该模型中变量的系数及模型 整体可靠程度较高。在95%置信水平下,LN(TI) 系数的置信区间为[968.455, 1149.332 ],L N(IR)系数的置信区间为 [936.094, 2098.578],两个变量系数的置信区间都不包括0, 因此 ,可以拒绝城镇投资、贷款利率与商品房平均销售价格之间的零相关假设。VIF=1.391说明 该模型中的变量不存在多重共线性。
四、研究结论及结果分析
中国商品房平均销售价格与城镇投资的对数和贷款利率的对数具有正相关性,与流动性、城 镇居民可支配收入、城镇人口、土地价格指数、建筑材料价格指数、商品房供应量、GDP增 长率的对数没有相关性。
因此,实现中国房地产经济的持续稳定健康发展,必须转变中国主要依赖投资和出口的经济 增长模式,鼓励消费、刺激内需,提高消费对国民经济增长的贡献率。这样,有助于抑制城 镇投资和房地产价格的过快增长,实现房地产行业的平稳发展。随着中国经济的发展和城镇 化水平的提高,商品房需求在未来5到10年内还会持续增长,在此背景下,通过加息很难抑 制房价的上涨。在2009年年底和2010年初全球经济进入复苏阶段和通货膨胀预期的背景下, 央行选择加息是必然的,这样可能会进一步引发房地产价格的上涨,为了抑制房地产价格的 过快上涨,政府应同时加大经济适用房和廉租房的供给。
主要参考文献:
[1]Case, K.E., Shiller, R.I.Forecasting prices and excess retur ns in the housing market. AREUEAJournal, 18 , 1990.
[2]Winston T.H.Koh, Roberto S. Mariano, Andrey Pavlov. Bank lending and Real estate in Asia: Marke Optimism and Asset Bubbles, Journal of Asian Economi cs, 15, 2005.
[3]贺建清.流动性过剩与房地产泡沫关系的实证分析,新疆社会科学,2005(3).
[4]周建军. 我国房地产价格的影响因素及其合理性研究,商业研究, 2009(4).
[5]宋志勇,熊璐瑛.利率对房地产价格影响的理论与实证研究,当代经济,2009(6).
[6]位志宇,杨忠直,王爱民.房地产价格与宏观经济基本面研究的新视角,系统 管理学报2007(5).
Moving Track, Driving Factors and Model of Real Estate Price in China:
Evidenc e From 1999―2008Wu Shuchang1,Zeng Daorong2Abstract: The commercial housing price model in China is constr ucted by multi-fa ctor regression analysis by annual data from 1999 to 2008, which concluded that urban investment and lending interest rates are main factors. To achieve the ste ady development of the real estate industry, we must change investment-led model of economic growth, encourage consumption and stimulate domestic demand, raisin g the consumption level of contribution to economic growth, thus lowering the ur ban investment growth, curb the excessive growth of the purpose of real estate p rices.
Key words: Price of Real Estate; Moving Track; Driving Factors