■ 吳承凱(上海大學(xué) 上海 200433)
從我國房地產(chǎn)行業(yè)需求看,我國房地產(chǎn)價(jià)格能夠持續(xù)上漲的因素包括居民收入水平、城鎮(zhèn)人口、城鎮(zhèn)投資、GDP、銀行利率、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、稅收政策、購房者的心理預(yù)期等因素。
影響房地產(chǎn)行業(yè)需求的因素分為下幾項(xiàng):GDP、人均GDP、年人均可支配收入、消費(fèi)性支出、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI、商品房銷售價(jià)格、3-5年貸款年利率、1-3年貸款年利率、城鎮(zhèn)人口、失業(yè)率。
GDP、人均GDP、年人均可支配收入:居民收入作為影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素之一,現(xiàn)有的收入水平及邊際消費(fèi)傾向的大小決定了居民收入對房地產(chǎn)價(jià)格的影響。當(dāng)居民實(shí)際收入提高時(shí),就會(huì)刺激消費(fèi),從而居民房地產(chǎn)的需求量就會(huì)增加,導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格上漲。在我國現(xiàn)階段,居民收入對影響房屋需求起著決定性的作用。居民購買力受到居民收入因素的影響,居民購買力取決于居民收入。居民購買力越強(qiáng),房地產(chǎn)價(jià)格上漲的可能性越大;居民購買力越弱,房地產(chǎn)價(jià)格下跌的可能性越大。
消費(fèi)性支出:消費(fèi)者在消費(fèi)者身份在市場上購買所需商品和勞務(wù)所發(fā)生的支出。消費(fèi)者支出過多增加時(shí),消費(fèi)者購房的可能性加大,反之在很低的消費(fèi)性支出情況下,購買的可能性相對較少。
消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI:物價(jià)指數(shù)或通貨膨脹率,主要是通過影響房地產(chǎn)名義價(jià)格與真實(shí)價(jià)值變動(dòng)和使得影響房地產(chǎn)商品的保值與增值功能發(fā)生變動(dòng),這兩個(gè)途徑對房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)產(chǎn)生影響。它影響房地產(chǎn)名義價(jià)格與真實(shí)價(jià)值變動(dòng),物價(jià)指數(shù)或通貨膨脹率與房地產(chǎn)價(jià)格是正相關(guān)的:也就是說,當(dāng)物價(jià)指數(shù)或通貨膨脹率提高時(shí),建筑成本就會(huì)提高,則會(huì)引起房地產(chǎn)價(jià)格提高;反之,房地產(chǎn)價(jià)格下降。
商品房銷售價(jià)格:房地產(chǎn)的銷售價(jià)格高低會(huì)直接影響消費(fèi)購買興趣已經(jīng)消費(fèi)者的經(jīng)濟(jì)支付能力,如果房價(jià)降低,消費(fèi)者的需求增加,相反當(dāng)房價(jià)過高時(shí),消費(fèi)者的需求也隨之降低。
3-5年貸款年利率、1-3年貸款年利率:利率因素也影響房地產(chǎn)價(jià)格,房地產(chǎn)價(jià)格與利率是負(fù)相關(guān)的,即利率越高,房地產(chǎn)價(jià)格越低,反之房地產(chǎn)價(jià)格越高。利率因素是影響開發(fā)商和購房者資金成本的因素,利率因素對商品房的供應(yīng)和需求都會(huì)產(chǎn)生一定的影響。利率對房地產(chǎn)價(jià)格變化的影響分別從購房者的角度和開發(fā)商的角度體現(xiàn)在下面兩個(gè)方面:當(dāng)利率提高時(shí),購房者的購房資金成本上升,購房者的還貸壓力加大,商品房需求減少;反之,當(dāng)利率降低時(shí),購房者的商品房需求增加。當(dāng)利率提高時(shí),開發(fā)商的投資成本上升,開發(fā)資金緊張,將使得開發(fā)商減少商品房的建設(shè),從而減少商品房的供應(yīng)量;反之,當(dāng)利率降低時(shí),增加商品房的供應(yīng)量。對于購房者來說主要考慮的是3-5年的貸款利率,而對于開發(fā)商來說考慮的是1-3年的貸款利率。
城鎮(zhèn)人口:由于房地產(chǎn)的需求主體是人,所以人的數(shù)量、素質(zhì)、構(gòu)成等人口因素對房地產(chǎn)價(jià)格有較大的影響。人口數(shù)量增加會(huì)促使對房地產(chǎn)的需求的增加,使房地產(chǎn)價(jià)格的上漲,反之房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)下降。
失業(yè)率:失業(yè)率的增加意味著人均收入減少,相應(yīng)的可支配收入也減少,隨機(jī)使購房需求降低。反之,當(dāng)失業(yè)率降低時(shí),購房需求也增加。
以上9個(gè)指標(biāo)都會(huì)影響房地產(chǎn)行業(yè)需求以及商品房價(jià)格??紤]我國各地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程序差異較大,房地產(chǎn)行業(yè)的區(qū)別較大,故選取天津市的數(shù)據(jù)作為研究對象,附件中數(shù)據(jù)以及《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、天津市統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)查閱選取1998-2009年數(shù)據(jù)(見表1)。
表1 各指標(biāo)數(shù)據(jù)
由于上文提出的我國住房需求影響因素之間可能存在較強(qiáng)的共線性,對我們構(gòu)建線性回歸模型不利,故先對因素進(jìn)行因子分析,選取適當(dāng)?shù)囊蛩?。我們采用SPSS對住房需求的9個(gè)采用主成分法進(jìn)行因子分析,結(jié)果相關(guān)性矩陣和KMO和Bartlett的檢驗(yàn)如表2和表3所示。
其中KMO測度的值為0.631,Bartlett的球型度檢驗(yàn)的顯著<0.001,表明適用于因子分析。方差分解表4也表明前兩個(gè)因子能夠解釋9個(gè)指標(biāo)的88.827%。
表5中因子1主要解釋的是GDP、人均GDP、年人均可支配收入,消費(fèi)性支出以及房地產(chǎn)銷售價(jià)格,可以命名為住房購買力因子;而因子2主要解釋的是貸款年利率,城鎮(zhèn)人口,以及失業(yè)率,表征經(jīng)濟(jì)形勢,可以命名為經(jīng)濟(jì)形勢因子。我們注意到因子1的5個(gè)因素相互間相關(guān)性很強(qiáng),我們選取其中的人均GDP,房地產(chǎn)銷售當(dāng)期價(jià)格和上期價(jià)格來表征住房購買能力,同時(shí)選取貸款年利率以及城鎮(zhèn)人口對住房銷售額進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。
表2 相關(guān)性矩陣
表3 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)
表4 解釋的總方差
表5 成分矩陣
表6 各變量時(shí)間序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果
表7 lnarea關(guān)于lnpopu,lnprice以及l(fā)nprice(-1)的最小二乘法線性模型結(jié)果
為減小波動(dòng)性,對各經(jīng)濟(jì)變量取自然對數(shù);住房需求的理論模型可以表示成:
式(1)中:areat為商品房銷售面積,表征住房需求量;α為截距;GDP為人均GDP;price為房地產(chǎn)銷售價(jià)格;rate為貸款年利率(3-5年);popu(population)為城鎮(zhèn)人口;μt為隨機(jī)誤差;β1,β2,β3,β4和β5分別表示各因素的回歸系數(shù)。
1.單位根檢驗(yàn)。用Eviews對變量進(jìn)行協(xié)整分析前,需進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。通常平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法有ADF法和PP法。ADF檢驗(yàn)即使在觀測數(shù)較少的時(shí)候也可很好地實(shí)施平穩(wěn)性檢驗(yàn)(Hamilton,1994),然而,Permn(1989)認(rèn)為數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)沖擊將使得傳統(tǒng)的單位根檢驗(yàn)失效。因而,本文將首先使用ADF檢驗(yàn)法對各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn),以判定序列的平穩(wěn)性。然后利用PhiniPs-Permn檢驗(yàn)去證實(shí)(加強(qiáng))ADF檢驗(yàn)。
從表6中ADF檢驗(yàn)的結(jié)果來看,各變量原始序列均不平穩(wěn)但其二階差分序列均平穩(wěn),也即均為I(2)序列,而且PP檢驗(yàn)的結(jié)果也證實(shí)了這一結(jié)論。因而,數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性特性要求進(jìn)行基于協(xié)整框架的分析。
2.協(xié)整分析。非平穩(wěn)的時(shí)間序列的線性組合可能是平穩(wěn)序列,把這種組合后平穩(wěn)的序列是協(xié)整方程,且這些非平穩(wěn)的經(jīng)濟(jì)變量間具有長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。由于數(shù)據(jù)為年度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量較少,因此采用協(xié)整方法中的Engle-Granger兩步法來對sale與GDP、price、price(-1)、rate以及popu之間的關(guān)系進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)可能效果更佳。首先作OLS 回歸, 然后對回歸的殘差RESID 進(jìn)行單位根驗(yàn)來判斷殘差的平穩(wěn)性,以此來判定協(xié)整關(guān)系是否存在。本文根據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果,綜合利用自相關(guān)檢驗(yàn)、多重共線性檢驗(yàn)、異方差檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)T檢驗(yàn)顯著性及擬合優(yōu)度,對檢驗(yàn)結(jié)果中的平穩(wěn)變量進(jìn)行篩選并進(jìn)行OLS回歸估計(jì)。結(jié)果列于表7中,可看出回歸方程中的各變量都較為顯著;然后對回歸的殘差RESID 進(jìn)行單位根驗(yàn)。ADF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-3.505235,5 %顯著性水平下的臨界值為-3.259808,D.W.值為2.436747,顯然殘差項(xiàng)不存在單位根,它是平穩(wěn)序列。因此,上述序列之間的確存在協(xié)整關(guān)系。
R2=0.964033,調(diào)整R2=0.948618,DW=2.624815,F(xiàn)= 62.5407
協(xié)整方程如下式:
以上的協(xié)整方程說明,城鎮(zhèn)人口增加促使住房需求上升;上期房地產(chǎn)銷售價(jià)格與住房需求成反比,但當(dāng)期房地產(chǎn)銷售價(jià)格與住房需求成正比,這與人們的價(jià)格預(yù)期有關(guān),當(dāng)上期房產(chǎn)價(jià)格下降時(shí),人們預(yù)期當(dāng)期價(jià)格會(huì)進(jìn)一步下降,會(huì)減少當(dāng)期的住房需求,但當(dāng)期價(jià)格實(shí)際上升時(shí),就會(huì)改變?nèi)藗兊念A(yù)期,住房需求隨之增加,且當(dāng)期價(jià)格的影響大于上期價(jià)格的影響。
3.誤差修正模型(ECM)。根據(jù)著名的的Granger表示定理:具有協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)時(shí)間序列向量都可以表示成誤差修正模型(其中誤差項(xiàng)修正包含了長期均衡關(guān)系);反之,若時(shí)間序列向量的由誤差修正模型生產(chǎn),則該向量一定具有協(xié)整關(guān)系。而誤差修正模型把變量的長短期參數(shù)集于一體,描述了變量之間的長期均衡關(guān)系對短期變動(dòng)“負(fù)反饋”的調(diào)整機(jī)制。由于lnarea與lngdp、lnprice、lnrate、lnpopu之間具有協(xié)整關(guān)系,因此一定存在描述經(jīng)濟(jì)變量之間長期均衡匯率關(guān)系對短期經(jīng)濟(jì)變量變動(dòng)“負(fù)反饋”調(diào)整機(jī)制的誤差修正模型。
根據(jù)協(xié)整關(guān)系方程式,得出誤差修正模型(ECM)如下式:
R2=0.808134,調(diào)整R2=0.654640,DW=2.248382,F(xiàn)=5.264949
由誤差修正模型可知,住房需求有較高的誤差修正系數(shù)(-1.325900),表示當(dāng)某期住房需求低于均衡住房需求,即出現(xiàn)需求低谷時(shí)(ecmt-1<0)則在接下來的時(shí)期,由于:-1.325900ecmt-1>0,住房需求將會(huì)上升;誤差修正系數(shù)的絕對(-1.325900)大于1,因此在接下來的時(shí)期,住房需求會(huì)出現(xiàn)過調(diào)現(xiàn)象。同時(shí)lnprice、lnprice(-1)、lnpopu對住房需求的波動(dòng)影響也較為明顯,其影響方向與協(xié)整分析的結(jié)果是一樣的,這表明這些經(jīng)濟(jì)變量長、短期對住房需求的影響方式是一致的。
1.郝黎仁,樊元,郝哲歐等.SPSS實(shí)用統(tǒng)計(jì)分析[M].中國水利水電出版社,2003
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