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1、第 19 卷专辑2011 年10 月中国管理科学Chinese Journal of Management ScienceVol.19，Special IssueOctober，2011文章编号:1003 207(2011)zk 0705 06房价的影响因素分析 基于省际面板数据的实证研究叶阿忠，杜青川，郑万吉，林章秀(福州大学管理学院，福建 福州350108)摘要:本文选择城镇居民可支配收入、单位房价税收、经济适用房建设面积、汇率、房地产行业平均工资 5 个影响房价的因素，对全国 31 个省(市、自治区)的面板数据分全国、东部、中部、西部四项，1999 2003 年，2004 2009 年两
2、个时间段建立面板数据模型进行分析。结果表明:影响房价的根源在房地产市场的需求;政策性的因素如单位房价税收和经济适用房建设面积，以及外部性的因素如汇率对房价的影响越来越大;要让居民买得起房，重点在于政策调控。关键词:房价;单位房产税收;汇率;经济适用房建设面积;房地产行业工资中图分类号:F275;TP18文献标识码:A收稿日期:2011 07 22;修订日期:2011 09 02基金项目:国家自然科学基金资助项目(71171057);教育部高等学校博士点基金资助项目(20103514110009);教育部人文社科基金资助项目(10YJA790227);福州大学SRTP 基金资助项目(13145)
3、作者简介:叶阿忠(1963 )，男(汉族)，福建沙县人，福州大学管理学院，教授，博士生导师，研究方向:计量经济与经济增长理论1引言1998 年，我国开始实行住房体制改革，将住房建设由以政府主导逐步推向市场，房地产行业得到了快速的发展，并逐渐成为我国经济的支柱产业。总的来看，1998 年至今，我国商品房长期处在供不应求的状态，房产价格呈上升趋势，这与我国经济持续高速发展，市场化程度不断提高，城市化迅速推进密切相关。图 1 为 1999 2011 年商品房销售价格和销售量涨幅变化趋势。2008 下半年，美国次贷危机引发全球金融动荡，进而传导至实体经济，我国房地产行业受到巨大影响。在经历一段低迷后，
4、2009 下半年，房地产价格迅速回升，上涨幅度大大高于危机之前，超乎正常水平。我国沿海地区的房价和美国的国债一度被经济学家称为全球两大泡沫资产。正确分析我国房地产价格影响因素及其影响程度，找出重点，是破解房价难题必须首先解决的问题。国外对于房地产价格影响因素的研究起源较早且研究较为全面，研究的影响因素主要包括了人口、利率、收入、就业率等方面。1989 年，Mnakiw 和Weil(1989)1 就首次提出将人口作为房地产价格的影响因素;Abraham 和 Hendershott(1996)2 研究了房地产价格与建设成本、就业率、利率和收入之间的相互关系，并且得到价格上涨幅度和利率呈负相关;Ba
5、ffoe(1998)3 提出 M2、贷款数量以及就业率会对美国的房地产市场产生区域性影响;Geoff Ken-ny(1999)4 通过分析爱尔兰住宅市场上的长期供求关系说明居民收入与房地产价格呈现正相关。数据来源:2010 年中国房地产市场总结与 2011 年展望图11999 2011 年商品房销售价格和销售量涨幅变化趋势国外的研究很大一部分集中于市场经济中的因素对房地产价格的影响，由于我国国情的特殊性(土地的集体所有，人口流动性较弱)，中国国内对中国管理科学2011 年房地产价格影响因素的分析不同于国外的研究。项卫星和李宏瑾(2007)5 指出“供给增速远远小于需求增速，即供求不平衡导致了房
6、价的过快上涨。”沈悦和刘洪玉(2004)6 利用 19952002 年的相关数据对中国 14 个城市住宅价格与经济基本面的关系进行了实证研究。研究结果表明，14 个城市经济基本面的当前信息或历史信息都可以部分解释住宅价格水平或者变化率，并且这种解释存在显著的城市影响特征。关于土地价格，不少学者都对其做了研究。严金海(2006)7 分析了中国房价与地价的关系，结果表明，从短期来看，是房价决定地价，而地价对房价影响不大;而宋勃和高波(2007)8 考虑在货膨胀的条件下得出结论:短期而言，房价对地价没有影响，而地价是房价的 Granger 原因。关于货币政策，魏玮和王洪卫(2010)9 通过建立面板
7、向量自回归模型测度货币政策工具对不同地区房地产价格的印象，得到数量型工具对西部地区房地产价格的累积效应最为显著，价格型工具对东部地区房地产价格的累积效应最大;周晖和王擎(2009)10 指出，货币政策对不同城市房价的调控效果不同。将研究范围拓展，梁若冰和汤韵(2008)11 指出，地方公共品对商品房价格都存在显著的正面影响;况伟大(2009)12 认为，开征物业税将导致房价下降;况伟大(2006)13 还指出价格合谋是房价刚性的根本原因，政府应对价格合谋进行规制。先前学者分析房价的影响因素，有的集中一点，有的用整体数据，没有分地区、分时间段考虑。本文引入较全面的影响因素，采用面板固定影响模型分
8、区域、分时间段从市场和政策因素两大方面做一些细致比较研究，有助于对房价影响因素做出区域的比较分析和时间上的动态比较。2研究思路和方法通过详细研究对比国内外文献，我们不难发现，总的来说，影响房价的因素不外乎两大因素:市场和政策。西方发达国家的市场经济已有几百年的历史，而我国 1992 年正式建立社会主义市场经济体制至今不足 20 年。于西方国家来说，市场在房价的形成机制中占有绝对主导地位;而我国现行经济体制中，市场与宏观调控并行，政策对房价的直接、间接影响起着更显著的作用。我国房地产市场目前面临的困惑也正来自这两个方面:控制房价，是依赖市场这双看不见的手，等待房地产价格的自然回落;还是出台更加强
9、硬的调控政策?本文的研究思路是:选择城镇居民可支配收入、房地产行业平均工资作为市场方面影响房价的因素，它们分别体现的是居民的购买力、房地产行业承担的可变成本;选择单位房产税收、汇率、经济适用房建设面积作为政策方面影响房价的因素，它们分别体现的是政府收益、人民币的外部压力、供给调控。对这些因素进行测度，衡量其对房价的影响程度，通过分区、分期对比，得出我们应考虑的偏重取向。本文采用面板数据固定影响变截距模型方法进行研究，该模型可反映横截面固定影响的差异，使得模型系数估计结果更可靠。该模型适应于所有横截面数据都齐全的情形。3模型研究3 1变量选择本文实证研究所采用的被解释变量是商品房销售单价 roo
10、mp(元/平方米)，其解释变量有:(1)城镇居民可支配收入 income(元/人/年)城镇居民可支配收入体现居民对住房的购买能力，随着居民可支配收入的提高，人们要求改善居住条件的愿望日益强烈，对住房的需求增加，引起购房竞争，从而影响房价，两者具有强烈的相关性。房价应该随着城镇居民可支配收入的增加而增加。(2)单位房产税收(房产税收/面积)tax(元/平方米)单位房产税收用来分析地方政府对房价的调控态度。在地方财政中，房地产相关的税收占有很大比重。在不同地区，每建一平方米的商品房，政府就收取 100 600 元不等的税收。地方政府是否能积极主动地落实中央房地产调控措施，对房价的影响是较大的。单位
11、房价税收与房价应该成正相关。即房地产税收对地方财政越重要，地方政府就越不愿抑制房价上涨。(3)汇率(美元 100 人民币)exchangerate(每年 12 月汇率期均价)截至 2011 年 6 月末，我国外汇储备余额逼近32 万亿美元。当前，人民币升值较快，这就不排除会有大量热钱涌入中国房市，这些热钱流入房市必将增加投机性购房需求，引起房价上涨。汇率对房价的影响应该是正向的。607专辑叶阿忠等:房价的影响因素分析(4)经济适用房建设面积 eaffordhouse(万平方米)这是本文新引进的变量，用于评价中央政府房价调控政策的有效性。近年来，国家为解决城镇居民的住房问题，兴建了一大批经济适用
12、住房和廉租住房，随着工程的逐步完成，其调控房价的效果也逐步显现。但各地区应建设多少经济适用房，应该具体分析。经济适用房建设面积应该与房价成负相关，但相关程度因地区而异。(5)房地产行业平均工资 wages(元/人/年)这也是本文新引进的变量。近几年，中国劳动力市场变化很大，我国正逐步从劳动力剩余走向劳动力短缺，尤其是从事重体力活的劳动力逐渐减少。过快上涨的劳动力价格增加了房地产开发的成本，从而引起房价上升。房地产行业平均工资对房价影响应该是正向的。3 2数据处理由于我国从 1998 年实行住房制度改革，之后的房地产数据比较齐全，故本文选择了 1999 2009 年我国 31 个省(市、自治区)
13、的面板数据进行分析。从 2004 年起，我国房价增幅较大，且增幅出现明显波动，而 2003 年之前，房价相对平稳。故本文又将以上数据分为 1999 2003 年，2004 2009 年这两个时间段，以便看出影响因素的历史演变过程。在分析房价影响因素时，考虑到了我国经济发展区域差距明显，经济环境有所不同，全国的数据对于部分地区未必具有很强的说服力，我们在对全国数据分析后，又将其分成东部(北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南 11 个省级单位)、中部(山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8 个省级单位)、西部(四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、
14、宁夏、新疆、广西、内蒙古12 个省级单位)三组进行，并将结果与全国比较。本文数据来源于 2010 中国统计年鉴、中国统计年鉴数据库、国泰安数据库。3 3模型设计通过相关分析发现变量之间呈线性关系，因此，建立如下面板数据个体固定效应模型:Roompit=i+1(incomeit)+2(taxit)+3(wageit)+4(ecaffordhouseit)+5(exchangrateit)+uit通过 EVIEWS 7 软件，分全国、东部、中部、西部四组，1999 2009，2004 2009，1999 2003 三个阶段，模型分别估计的结果如表 1。因为各解释变量的计量单位不同，解释变量之间的系
15、数不能比较，利用各解释变量标准差，消除各解释变量计量单位影响后的系数见表 2，以反映可比较的各解释变量对房价的影响程度。4结果分析从表 1 和表 2 可以得出以下结论:(1)居民可支配收入对房价的影响。1999 2009 年全国和东、中、西部地区房价随城镇居民可支配收入的增加而上涨，其中，东部地区收入对房价的影响远大于中部地区的。前期阶段 1999 2003年全国和东部地区收入对房价的影响不显著，西部地区收入与房价正相关，中部地区的房价随收入增加而降低，但幅度极小。后期阶段 2004 2009 年这一因素影响程度显著提升，尤其是东部地区。这说明:近年来，房价越发随着居民收入增加而高涨。由于房价
16、增速远远大于收入增速，近年来人们(尤其是东部地区的居民)买房压力不断增大，其原因是:居民收入在增加，阶层收入在分化，买得起房的工薪族越来越少。不是房市供不应求，而是房价在高空搁置了。政府在创造就业，增加国民收入的同时，应更加注重调节收入差距，尤其是提高工薪阶层的收入，让房市供需衔接，保持房地产市场的持续、健康发展。(2)单位房产税收对房价的影响。1999 2003年，对全国以及东、中、西部影响都不显著;2004 2009 年，对全国和东部的影响是正向的，对中部和西部的影响不显著。这说明，房地产税收所体现的地方政府行为在房价的形成中所起的作用越来越大，在东部地区，这一点表现得极为明显，甚至造成全
17、国数据与其一致的状况。地方政府的行为 为了追求 GDP 增长，为了增加财政收入而鼓励房地产发展，在房市过热甚至出现泡沫时也不愿进行调整。这严重影响了房价的正常增长，成为近年来房价虚高的一个人为原因。以上趋势正在从发达地区扩展到欠发达地区，成为全国房价调控的一个难点。(3)汇率对全国房价的影响。1999 2003 年美元兑人民币汇率对房价的影响不论是全国还是东、中、西部都是不显著。说明 2003 年之前我国及各地区的房地产市场受国际游资的影响很小。2004 2009 对全国和东、中部房价的影响全部都为正，对西部房价的影响不显著，而且，汇率对东部房价的影响是中部的两倍。本币汇率升高，就会吸引国际资
18、本，从而使本国的游资增多，游资进入东部房地产市场，并向中部地区扩展，推动房价上涨。目前，西部的房地产市场受国际游资的影响还不明显。对此政707中国管理科学2011 年府应加强监管，防止热钱进一步向中西部流动，以避免全国性的房产泡沫产生。表 1全国和东、中、西部房价影响因素的模型估计结果时间变量全国东部中部西部系数t 统计量系数t 统计量系数t 统计量系数t 统计量1999 至2009常数63005386 41440868631648219 8430208242660027城镇居民可支配收入0 33513 354047673360105407601527709单位房产税收3 1048790217
19、028520139033104121092汇率6 5046255484918340558052403910424经济适用房建设面积2135372073314988030608410 8852486房地产行业平均工资0 0050407006721700056486600233 5502004 至2009常数10934 3505297702549514483965100201215277700816城镇居民可支配收入0 52610 342068471580220386602325058单位房产税收2 1773520181418000523083904860 538汇率106335379803917
20、494063215517370967经济适用房建设面积333534781202054580169032503690527房地产行业平均工资00241313014536850041250600060 5561999 至2003常数109157 200 72536485990012820668210006252170000128城镇居民可支配收入0 0200649005308630164264800922 181单位房产税收01940599040306280682142302720 623汇率130 407071746 260013428860007310710 131经济适用房建设面积16404
21、308281143751387187903890734房地产行业平均工资0 0574235009434930180468700362326表 2全国和东、中、西部各解释变量对房价影响程度的比较时间变量消除各解释变量计量单位影响后的系数全国东部中部西部1999 至 2009城镇居民可支配收入14838962575677322079439707单位房产税收335 04829466110 355*30403*汇率370 15227666731 909*22308*经济适用房建设面积16786663291718337*69993房地产行业平均工资42080*6851162956271546992004
22、 至 2009城镇居民可支配收入26568523455083491863543467单位房产税收312 18926008235 781*27986*汇率646 287488602246310105518*经济适用房建设面积296168106732610 737*27299*房地产行业平均工资240037*145528018085143769*1999 至 2003城镇居民可支配收入42737*135 882*14913192222单位房产税收18303*45001*53 846*23296*汇率12031*4293*0269*2881*经济适用房建设面积13066523557772442332
23、61*房地产行业平均工资262 00050641727858192490注:*为在显著性水平 5%上不显著，为在显著性水平 5%上不显著，但在 10%上显著807专辑叶阿忠等:房价的影响因素分析(4)经济适用房建设对房价的影响。在本文所研究的任何时间段和任何地区基本上是负向的影响，个别的结果为不显著或正向的影响，说明政府建设经济适用房，在调控房价过快上涨方面发挥了较大作用。还可以发现，东部地区经济适用房建设对房价的影响程度远远高于中西部地区，说明我国经济适用房建设的重点应在东部。而中西部地区可以根据自身情况，合理安排经济适用房和廉租房建设的规模和速度，建与不建，建多少要看实际。平新乔(2004
24、)14 指出:“中国房地产开发商在低地价与高房价之间更在乎土地的廉价获取，他们对低廉地价的获取动力是对高房价追求动力的两倍以上，经济适用房 开发与土地截留已经成了中国房地产开发商从政府手中获取廉价土地的两个基本手段。”要谨防政府的好政策被开发商利用，成为他们牟取暴利的新途径。(5)房地产行业平均工资对房价的影响。19992003 年房地产行业平均工资对各区房价的影响是正向的。2004 2009 年东部地区的影响为负，中部地区的影响为正，全国和西部分地区影响不显著。东部地区这种由正转负的影响，原因可能是:在东部地区，现阶段，我国房地产行业盈利空间很大，劳动力价格的上涨速度远远低于房价上涨的速度，
25、而且劳动力价格上涨反而会促使企业改进技术，改善管理，从而降低劳动成本。故房地产行业平均工资对房价的影响在东部地区呈现出负相关。这或许代表了我国房地产行业劳动、资本关系的一种发展趋势。将来，这种由正转负的影响也会从东部逐渐扩展到中西部。(6)其它结论。1999 2003 年，房产税收和汇率在全国以及东、中、西部地区都不显著影响房价，房地产行业平均工资是影响房价的最主要因素;在全国和东部地区，经济适用房建设面积是影响房价的第二重要因素，但东部地区的房地产行业平均工资和经济适用房建设面积对房价的影响程度远大于全国的。在中部和西部地区，房产税收、汇率和经济适用房建设面积对房价的影响都不显著，城镇居民可
26、支配收入是影响房价的第二重要因素。2004 2009 年，无论是全国还是东、中、西部地区，城镇居民可支配收入都是影响房价最重要的因素，而且房地产行业平均工资在全国已经不再是房价上涨的因素。这表明:房地产市场已经从供给导向转向需求导向;房产税收、经济适用房建设面积和汇率等政策性的、外部的影响因素在全国对房价的影响由不显著到显著，直到影响越来越大。(7)影响房价的根源在房地产市场的需求，从长远看我国经济持续高速发展，城市化迅速推进，我国商品房仍会长期处在供不应求的状态，房价上扬是必然的。2010 年全国商品房供应类指标增速创历史新高，需求类指标小幅增长，部分重点城市需求下降显著，但房价整体仍然呈上
27、涨之势。可见，中国房地产市场中被鼓吹的所谓“需求导向”与目前实际需求状况(能够支付的且用于自己居住的商品房需求平稳增长，投机性购房需求巨大且在操控房价)不符，房价严重虚高。由于政策性的、外部的因素对房价的影响越来越大，中国房价上涨趋势是否可以遏制，主要在政策，不能过多迷信于市场调节。5结语本文从政策和市场两大方面选择 5 个影响房价的因素，对全国 31 个省(市、自治区)的面板数据建立模型分区、分时间段进行比较分析。说明了影响房价的根源在房地产市场的需求，调控房价的重点在于政策。这些结论对我国现阶段房地产市场从供给导向型向需求导向型转变具有一定的指导作用。本文对近年来我国东部地区房地产行业平均
28、工资上升对房价呈负向影响的原因分析仅是初步的，此问题需要进一步深入研究。参考文献:1 Mnakiw，N G，Weil，D N The baby boom，the baby bust andthe housing marketJ Regional Science and Urban Economic，1989，19:235 258 2 Abraham，M，Hendershott，P H Bubbles in metropolitan hous-ing marketJ Journal of Housing Research，1996，7(2):191 207 3 Baffoe，B J The dy
29、namic impact of macroeconomic aggregates onhousing prices and stock of houses:A national and regional analysisJ Journal of Real Estate Finance and Economics，1998，17(2):179 197 4 Geoff，K Modelling the demand and supply side of the housingmarket:evidence from IrelandJ Economic Modeling，1999，16:389 409
30、 5 项卫星，李宏瑾 市场供求与房地产市场宏观调控效应 一个理论分析框架及经验分析J 经济评论，2007，(3):110 127 6 沈悦，刘洪玉 住宅价格与经济基本面:19952002 年中国 14城市的实证研究J 经济研究，2004，(6):78 86 7 严金海 中国的房价与地价:理论、实证和政策分析J 数量经济技术经济研究，2006，(1):17 26 8 宋勃，高波 房价与地价关系的因果检验:1998 2006J 当代907中国管理科学2011 年经济学，2007，(1):72 74 9 魏玮，王洪卫 房地产价格对货币政策动态响应的区域异质性 基于省际面板数据的实证分析J 财经研究，
31、2010，(6):123 132 10 周晖，王擎 货币政策与资产价格波动:理论模型与中国的经验分析 J 经济研究，2009，(10):61 74 11 梁若冰，汤韵 地方公共品供给中的 Tiebout 模型:基于中国城市房价的经验研究 J 世界经济，2008，(10):71 83 12 况伟大 住房特性、物业税与房价J 经济研究，2009，(4):151 160 13 况伟大 空间竞争、价格合谋与房价J 世界经济，2006，(1):61 67 14 平新乔，陈敏彦 融资、地价与楼盘价格趋势J 世界经济，2004，(7):3 10The Analysis of Influence Factor
32、s of the Price of the House Research Based on Evidence from Provincial Panel DataYE A-zhong，DU Qing-chuan，ZHENG Wang-ji，LIN Zhang-xiu(School of Management，Fuzhou University，Fuzhou 350108，China)Abstract:This paper selects the disposable income of urban residents，average wages of real estate industry，
33、unitprices of real estate taxes，affordable housing-building area，exchange rate，which affect houses prices on Chinas31 provinces(or municipalities or autonomous regions)Panel data analysis of the country，the Eastern，the Cen-tral and the Western are established Panel data models for analysis for 1999
34、2009，1999 2003 and 2004 2009Results indicate that the root causes of house prices are in the real estate market demand while policy factors suchas unit price tax and construction of affordable housing-building and the impact of external factors such as exchangerates on houses prices are growing Residents can afford to buy houses，can only rely on policy instead of rely onthe marketKey words:house price;unit price of real estate taxes;exchange rate;affordable housing construction;averagewage of real estate industry017