基于住宅地产价格波动的理论分析与实证研究

金长宏　欧江徽



基于住宅地产价格波动的理论分析与实证研究

金长宏欧江徽

（安徽建筑大学，安徽合肥230601）

摘要：住宅地产作为国内房地产业的支柱性物业，其价格的变化不仅仅受到市场经济体制的作用，同时也受到国家宏观经济形势及政府政策的影响。作者结合住宅地产历年的相关数据对国内住宅地产发展现状做出了分析和评价。分析结果显示，自2000年至2014年住宅地产的投资额、销售规模、市场价格水平均有较大幅度的提升；最后文章以国内住宅地产发展相对成熟的南京市为例，依据动态计量学模型对南京市住宅地产价格波动周期进行了研究。实证研究过程中通过建立影响住宅地产价格波动的长期均衡模型，指出了影响住宅地产价格波动的主要因素，同时研究结果表明南京市住宅地产价格波动的周期大致为4-5年。

关键词：住宅地产价格；影响因素；单整检验；协整检验；价格波动周期

引言

伴随着国内房地产业的高速发展，住宅地产在经历了一系列曲折的发展历程之后，逐渐成为影响我国宏观经济健康平稳发展的重要因素。合理而有效的把握住宅地产价格变化的影响因素和变化周期，对于加快推进新型城镇化进程，提升国民经济发展水平具有十分重要的战略意义。作者通过对现阶段国内学者研究成果的阅读发现，近年来国内学者对住宅地产价格领域的研究成果较为丰富，如杨玲玲［1］利用主成分分析法，对天津市商品住宅的价格形成机制进行了系统化的分析，研究结果表明市场需求增加是商品住宅价格上涨的主要动力，地价上涨是商品住宅价格攀升的基础，并对住宅地产的高价位运行提出了合理的建议；朱玉玲、张亚斌［2］从外资进入的角度对房地产价格上升的内部传导机制进行了深入的剖析，并通过格兰杰因果检验从量化的层面分析了外资进入对我国住宅地产价格的冲击；周金奎［3］和文彤［4］分别从住宅地产的市场风险与市场需求倾向及住宅地产的发展前景等层面对住宅地产进行了了理论分析和实证研究。鉴于多数学者在对住宅地产进行研究的过程中大都采用传统的市场均衡理论、商品价值理论，主要在静态的层面住宅地产价格变化的影响因素进行分析，没有深入探讨住宅地产价格变化的动态影响机制，也没有对住宅地产的价格波动周期进行把握，文中结合对国内住宅地产发展现状，在对其进行理论分析评价的基础上，以南京市为例对住宅地产的价格波动的影响因素和价格波动周期进行了分析和评价。

一、住宅地产市场现状分析

近年来伴随着新型城镇化的快速推进，国内城市经济规模与城市结构不断发展壮大，城市的建设和房地产开发都取得了长远的进步。国家公布数据结果显示，自2000年以后，国内住宅地产在经历了一系列的曲折发展历程之后，逐步的朝着健康稳定的方向发展。无论是从住宅地产的实际投资额、价格水平来讲，还是从其市场销售情况而言，其变化趋势和幅度都逐渐的趋于缓和。

下面分别从近年来住宅地产的投资规模、销售情况、价格水平对住宅地产的现状进行分析：

（一）住宅地产开发投资规模增长幅度明显

伴随着中国城镇化进程的快速推进，国内住宅地产投资开发力度逐渐加大，自2005年以来住宅地产开发投资总额稳定增长且增长速度较快。如图1所示，2005年住宅地产开发投资完成额15427.2亿元，增长14.5%；2007年住宅地产开发投资完成额25005亿元，相比06年增长29.3%；2008年住宅地产开发投资完成额30881.2亿元，增长23.4%；2009年住宅地产地产开发投资完成额达到36428.2亿元，增长17.96%；2010年住宅地产开发投资完成额达45936.1亿元，同比增长26.1%；2011年住宅地产开发投资完成额达57824.4亿元 ，同比增长25.88%；2012年住宅地产开发投资完成额达64412.8亿元，同比增长11.39%；2013年住宅地产开发投资完成额达74870.7亿元，同比增长16.23% ；2014年住宅地产开发投资完成额达80615.1亿元，同比增长7.67%。上述数据表明，2005至2010年住宅地产的投资增长幅度相对较大，2011至2014住宅地产的投资额相对前几年增速有所放缓，但总体投资额仍成平稳增长趋势。

图1：2001-2014年住宅地产完成投资情况变化趋势图

（二）住宅地产市场需求量稳定增长

如图2所示，自2000年以后，住宅地产的增长大致分为以下几个阶段：第一阶段2000-2007年，住宅地产的销售面积从2000年的16750.28万平方米增加到2007年的70135，88万平方米，增长了3.18倍；第二阶段2008-2010年，由图2可以看出，2008由于受到国际金融风暴的影响，其总体销售面积相对2007年有所下降，2009年住宅地产的销售面积迅速回升，2010奶奶全国商品住宅销售面积达到93376.6万平方米，增长较为明显；第三阶段2011-2014年，由图2可以看出，2011年与2012年受国家对商品住宅加强宏观调控的影响，住宅地产总销售面积相比2010年总体变化幅度不大，2013年由于政府放松购房政策，其销售面积又有所回升。2014年住宅地产的总体销售面积相比13年有所下降，但下降幅度总体不大。总体来看，国内住宅地产经过一系列的发展逐渐趋于稳定。

图2：2000-2014年全国住宅地产销售面积变化趋势图

（三）住宅地产价格水平逐年上升，增长趋势明显

如图3所示，国内住宅地产从2000年1948元/m2上升至2014年5933元/m2，平均销售价格增涨约3.04倍，总体来看，2000年-2014年国内住宅地产的平均销售价格总体呈平稳上升趋势，除2008年住宅地产销售价格有所下降，其他年份住宅地产的市场价格均有一定幅度的上升。但自2009年以后，住宅地产的价格上升幅度相对前几年有所减缓，在一定程度上反映了国内住宅的发展正逐渐趋于成熟。

图3：2000-2014年全国住宅地产价格水平变化趋势图

二、住宅地产价格波动影响因素分析

住宅地产作为市场经济体制中一种特殊的商品，其价格的波动的主要还是受到市场供求关系的作用和影响。结合国内外学者已有的研究，并就现阶段国内住宅地产的市场运行体制而言，住宅地产价格的波动还受到以下几种因素的影响：

（一）经济因素

就国内住宅地产所处的宏观经济环境而言，影响住宅地产价格波动的经济因素主要有区域经济总体发展水平，物价消费水平，居民可支配收入水平，以及存款储蓄水平与宏观金融环境等。

1、区域经济总体发展水平是影响该区域住宅地产市场价格重要的经济因素，若某一区域的经济发展水平总体较高、财政收入额也会相应较大，那么对于该地区住宅地产的固定资产投资额也会相应增加，进而对于住宅地产层面的投资和消费支出及生产投资也会增加，该区域的住宅地产的价格也会相应的受到影响，在一定程度上会促进该区域住宅产业的发展。

2、居民可支配收入水平，居民的可支配收入是在家庭总收入之中，除去生活必需的开支以外，剩下可以自由支配的部分。一般情况而言，社会经济的迅速发展会促使居民总收入不断增加，在满足衣食方面等基本需求后会激发人们对住宅条件的改善或者进行住宅地产投资的需求，对住宅地产需求的增加最终将促进住宅价格的上涨，通常居民可支配收入与住宅地产价格成正相关关系。

3、物价消费水平，当某一地区物价总体上涨时，与住宅地产相关的建筑材料的费用、建筑人工费机械费也会随之上涨，会使得住宅地产的投资建设成本增加，从而可能引起商品住宅价格上涨，当货币市场出现通货膨胀时，消费者会考虑减少手中货币资产持有量，而转向投资住宅地产等这类具有保值性的不动产，进而导致市场对住宅地产的需求量增加，也会推动住宅地产价格产生波动。

4、金融环境，无论是住宅地产还是商业地产，从地产业的投资开发流程来看，其自身与金融领域投资有着很多相似之处，金融机构贷款作为房地产开发企业重要的资金来源，特别是像住宅地产在投资开发过程中需要的中长期贷款，对住宅地产开发运营的资金成本影响深远，大数额的贷款投资会在很大程度上增加地产开发商的开发运营成本，最终会转移到住宅地产的市场交易价格层面。

（二）社会因素

影响住宅地产的社会因素主要有城市化进程、区域人口密度、国家的宏观调控政策、城市基础设施完善程度等。

1、本以农业为主导的乡村社会形态逐步向工业、服务业等第三产业为代表的现代化城市形态转变的发展历程；具体涵盖了人口数量、职业范围、产业结构以及城镇规划和土地资源空间布局等要素的转变。随着职业范围，人口数量、城镇规模产业结构的转变，现代化城镇对住宅地产的市场价格水平也将产生影响。

2、区域人口密度：城镇化进程的快速推进必然带来城镇人口的增加，城镇人口的增长是住宅地产价格波动的的重要影响因素。源于城镇人口的增加将直接提升住宅地产消费群体的数量，住宅地产市场消费总体需求也将相应增加，市场需求量的变化通过供需机制最终影响住宅地产的价格。

3、政府的相关政策：政府在对把握国家的宏观经济形势、保证居民生活基本需求、对资源进行合理配置的过程中，会出台相关的经济政策以促进国家的宏观调控。尤其是自2000年以来，国家对房地产领域中住宅地产的调控尤为明显。政府通过政策的手段在住宅地产进行调控的过程中，随着政策的实施对住宅地产市场价格的波动也会产生一定的影响。

（三）心理因素

投机心理和投机心理［5-6］：在住宅地产市场中，一定时期内人们的投资行为或者消费行为往往会受到其自身对未来房价和经济水平预期的影响。从消费者角度来讲，如果消费者的心理预期是未来住宅地产的市场价格将会上涨；为了节约购买成本，消费者会考虑立即购买其想要的住宅商品。从住宅地产投资群体来看，如果投资者觉得住宅地产的投资收益会增加，其可能利用手头空闲的资金加大投资。反之，如果消费者或者投资者的消费预期是住宅地产的价格下降和投资收益减小，其对于住宅地产的需求将会减小，住宅地产的价格也会受到相应的波动。

三、动态计量学模型下住宅地产价格波动周期的实证研究［7-10］

（一）模型构建思路

文中对南京市住宅地产价格波动周期的研究思路大致如下：

1、依据西方经济学市场均衡价格理论，在动态计量经济学模型的指导下，以南京市住宅地产市场交易价格为模型研究对象，选用影响住宅地产价格变化主要因素作为模型的解释变量。

2、在利用多类型数学模型对解释变量与被解释变量的内在关系进行拟合、回归的基础上，最终确定采用ARMA模型［11］（自回归分布滞后）初步建立变量间的长期均衡方程；

3、对均衡方程中相关变量时间序列数据的平稳性进行检验，在保证变量具有平稳性的基础上，验证住宅地产市场价格与影响因素间是否确实存在长期均衡关系，如果存在则对长期均衡方程进行估计；

4、对初步估计得出的长期均衡关系进行检验，并消除由于变量之间多重共线性对模型的影响，最终得出优化后的长期均衡方程；

5、构建误差修正模型，从动态的影响机制分析各因素对住宅地产价格的影响程度，最后通过对误差修正序列的识别，得出住宅地产实际市场价格围绕均衡价格的波动周期［11］。

（二）模型假设与实证变量的选取［12-13］

在构建住宅地产长期均衡模型之前，需要对模型进行如下假设：

1、相关解释变量的数据在样本中具有变异性，随着样本容量的扩大其方差趋于一非零常数；

2、长期均衡模型的的随机误差项服从同方差、零均值的分布；

3、随机误差项与解释变量之间不存在序列相关性；

4、单个解释变量的当前值及滞后值与随机误差项不存在相关性。

在综合考虑影响城市住宅地产价格变化的因素的基础上，结合国内学者对住宅地产已有的研究，以住宅地产市场价格作为研究对象，分别选用住宅地产的市场需求量与市场供给量、城市经济总体发展水平、城市居民收入水平、区域人口密集度、投资者对该城市的投资额等作为城市住宅地产价格波动的影响因素，相关影响因素与选用的衡量指标的具体定义见表1。

表1：模型变量与衡量指标定义表

（三）南京市住宅地产实证分析相关基础数据

文中以南京市为例进行分析，南京市2001-2013年住宅地产市场价格及相关影响因素的基础数据见表2。为了使模型变量在回归拟合过程中变化趋势更加稳定，且又不改变相关解释变量的统计分析性质，在下文建模和数据分析过程中，将对相关数据转变为对数进行计算。

表2：南京市历年住宅地产市场价格及相关影响因

（四）实证模型的构建与修正

1、初步建立ARMA模型

通过对南京市住宅地产开发现状的调查研究发现，南京市住宅地产的开发建设周期一般为1-2年，结合动态计量经济学理论，将本文中ARMA［］（自回归分布滞后）模型的滞后阶数分别定义为（p；q）=（1；1），初步建立住宅地产价格变动的长期均衡模型如下：

其中εt～（0，δ2）。

2、实证模型相关数据检验

要确定上述住宅地产价格长期均衡模型能否成立，首先必须判断模型中的解释变量与被释变量间是否存在长期均衡关系。结合动态计量经济学理论，采用ADF单整检验法对模型中变量的平稳性进行检验，检验时设定的条件为一阶滞后、二阶差分、不含常数项与趋势项，相应检验结果如表3所示：

表3：实证模型变量单整（ADF）检验结果汇总表

上述ADF单整检验结果表明，各变量均为同阶单整变量，也即模型中影响住宅地产价格波动的因素均为平稳时间序列，满足长期均衡模型对变量的基本要求，可进一步通过变量协整检验，判断变量间是否存在长期均衡关系，检验结果如表4所示：

表4：实证模型变量协整检验结果汇总表

3、模型变量共线性检验与处理

由协整检验结果可以看出：初步建立的ARMA模型中相关变量确实存在长期均衡关系，进而可以对变量间的长期均衡关系进行回归和拟合，最终得出如下所示长期均衡模型：

Ln（Ap=25.97893|0.058328Ln（Sa）|0.092772Ln（Ca）+0.602639Ln（Er）|0.030965Ln（In）+0.769885（Di）| 4.313990Ln（Pd）+εt

Ln（Ap）=36.4689+0.838596Ln（Di）+0.589246Ln （Fr）|0.015253 Ln（Di）|6.215967 Ln（Pd）+εt

4、构建误差修正模型

将由上述长期均衡方程得出的住宅地产市场价格长期均衡值与实际值的残差作为误差修正项，即可得到如下误差修正序列［14］：

=Ln（Sa）|36.46869+0.838596 Ln（Di）+0.589246 Ln （Fr）|0.015253 Ln（Di）|6.2315967 Ln（Pd）

以误差修正序列为基础，构建如下所示的误差修正模型并对其进行估计：

△ln（Ap）=δ0+λ1△ln（Fr）+λ2△ln（In）+λ3△ln （Di）+λ4△ln（Pd）+φ1△ln（Fr）t-1+Φ2△ln（In）t-1

上式中解释变量Ln（Fr），Ln（In），Ln（Di），Ln （Pd）的当期值与其滞后项以及Ln（Ap）的滞后项均可视为影响被解释变量Ln（Ap）长期均衡变化的影响因素；而误差修正项序列Ecm则代表在不同年份Ln（Ap）实际值偏离长期均衡价格的程度，即可反映南京市住宅地产价格变化的周期情况，将两部分进行叠加之后即构成南京市住宅地产价格变化的精确预测模型。

5、住宅地产价格波动周期的识别［15］

依据长期均衡方程得出的误差修正序列，本质上反映的是住宅地产实际价格围绕长期均衡价格的变化趋势，将相应时间点对应的误差修正序列数据在坐标轴上表示出来，即构成了住宅地产价格波动周期图，如图4所示：

图4　住宅地产价格波动变化周期图

由图4可以看出：（1）南京市住宅地产的价格波动周期大致为4-5年；（2）2008年南京市住宅地产价格下降幅度明显，与当年由于国际金融危机下住宅地产受到波动的现实相符；（3）2009-2010年南京市住宅地产在金融危机的冲击后迅速回升且变化幅度较大；（4）2010年下半年至2011年，由于国家加大对房地产领域的宏观调控，一系列的限购、限贷政策出台后，南京市住宅地产的价格迅速回落。（5）2012-2013年，住宅地产在经历一些列的波动以后，住宅地产价格的变化逐渐趋于平缓，再次回归到长期均衡水平。

四、结论与建议

本文在市场均衡价格理论的指导下，通过对住宅地产的市场现状进行分析之后，系统性的总结了影响住宅地产价格波动的因素，最后结合动态计量经济学中的相关数学模型对历年南京市住宅地产的相关数据进行了统计分析；在Eviews 8.0和MATLAB 7.0的软件平台上对南京市住宅地产价格波动的周期进行了分析和预测，得出南京市住宅地产价格波动周期大致为4-5年，并以长期均衡方程的形式给出了影响住宅地产价格波动的因素和影响程度。为今后南京市住宅地的投资开发提供了参考，同时文中对南京市住宅地产价格变动周期的的研究也存在不足之处，文中的动态计量经济学模型主要是结合市场需求-供给及宏观环境的层面对南京市住宅地产价格波动周期进行了探讨，没有从微观和量化的层面考虑国家宏观经济政策对住宅地产价格波动的的影响。为推动对住宅地产价格波动影响因素和波动周期的进一步研究，本文建议：应从数值化、变量化的角度考虑国家的宏观经济政策，并结合各区域城市实际的政策、文化、经济等因素对住宅地产价格的波动进行分析研究。

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责任编校：徐晓

中图分类号：F293.3

文献标识码：A

文章编号：2095-7955（2016）01-0067-06

收稿日期：2016-01-26

作者简介：金长宏（1964-），安徽建筑大学管理学院教授，东南大学博士。主要研究方向：房地产开发与投资，房地长项目风险管理； 欧江徽（1990-），安徽建筑大学管理学院工程管理专业学硕研究生。主要研究方向：房地产开发与项目管理。

Theoretical and Empirical Study of Price Fluctuation of Residential Property

JIN Chang-hong OU Jiang-hui
（AnHui University of Architecture，Hefei，Anhui，230601，China）

Abstract：Residential propertyis the backbone ofChina's domestic real estate industry.Its price is not onlyaffected by the market and Chinese macroeconomic situation，but also our government's adjusting economic policies. Based on the data of residential property prices in recent years，the paper analyzes the statues quo of the residential property development.The analysis indicates that there is a great rise in three aspects：investment amount，sales volume and prices.Then the paper chooses Nanjing，a city of a mature market of residential property，as a case to study its price fluctuation cycle based on dynamic econometric model.In the empirical study，a long-termequilibriummodel is established，finding out the main factors that influence the residential property price fluctuation.The result also shows the fluctuation cycle ofthe residential propertyprice in Nanjingis approximately4-5 years.

Key words：residential property price；influencing factors；single-integration Test；co-integration Test；price fluctuation cycle