舆情信息对我国商品房价格的影响研究

胡 超

(安徽财经大学 金融学，安徽 蚌埠 233000)

舆情信息对我国商品房价格的影响研究

胡 超

(安徽财经大学 金融学，安徽 蚌埠 233000)

近年来，备受瞩目的房价变动引得各方阵阵热议。统计局和金融机构都推出相关房价指数以引导公众预期，媒体对此的报道对房价的走势也产生了显著影响。将代表政府舆情的国房景气指数、代表金融机构的月度房价指数和代表媒体导向的舆论指标纳入房价预期模型分析房市舆情对房价的影响情况，结果表明：房价指数短期抑制房价上涨，而长期对房价产生了促进作用；媒体播报数量和净值的增加短期内则会促进房价的上涨，之后回调并逐渐减弱。

房价指数；媒体导向；房价走势；预期管理

近年来，我国商品房市场发生了剧烈变化。首先是房价持续了十多年的普涨，数据表明，2001年我国住宅商品房均价是2 092.95元/M2，而2015年则上涨为6 513.17元/M2，是2001年的3.11倍。同时，商品房市场的销售量和投资额也在成倍扩张。其次是我国商品房市场表现出明显的多极分化态势：北上广深等一线城市及部分省会城市如合肥的房价保持着高速上涨，而二三线城市的房价则维持较低的增长率。再次，相关研究表明我国房价的影响因素颇为复杂，房价的变化不仅仅受到了商品房供给、土地价格和市场利率的影响，还受到了各类房价指数和媒体舆论报道的冲击。

日前，国家住建部发布公告要求各地要严格管理中介机构发布的各种房市信息，严厉打击不实报道。研究房价指数和媒体导向对我国房价产生的影响，对引导我国商品房价格合理化、管理公众房价预期有着重要的现实意义。

1 文献综述

关于舆情信息对我国商品房价格影响的研究，早在2005年吴建华在《媒体在稳定房价中要负起责任》[1]一文中就指出媒体刊文措辞的正反面描述对公众预期和房市走向有着重要影响，媒体在追求利润的同时应保持客观公正性、兼具自身的社会责任，引导房市健康发展。2008年，梁德学、彭艳萍刊文《楼市迷局，媒体乱象》，[2]抨击房价报道信息失真、热衷炒作、谣言宣传等几大时弊，指出这些乱象对我国房市发展极为不利。2010年《中国记者》杂志发文《海南房价飙升中某些媒体的“作为”》，[3]报道房地产开发商邀请记者虚假报道、制造繁荣假象，使得海南房价连夜暴涨。2013年，林洪海在《宏观调控背景下的广州媒体房地产报道分析》[4]一文中，通过统计《广州日报》《南方日报》和《羊城晚报》的相关报道，多角度分析三家媒体在宣传广州房市时各自表现出来的特点，深度剖析其成因并从现实层面和理论层面指出了相关建议。

但目前有关社会舆情和房价关系的研究都局限于理论层面，并未有实证研究分析。关于社会舆情作用的实证研究，2014年卞志村和宗旭娇在《公众学习、媒体信息披露与通胀预期形成》[5]及张成思在《媒体舆论、公众预期与通货膨胀》[6]文中，通过检索相关数据库关键字的方式量化媒体舆论指标，对媒体舆论和我国通货膨胀情况进行了研究分析。

本文在前人研究的基础上，借鉴相关数据的处理方法，将不同机构的房价指数和量化后的媒体导向指标作为房价舆情信息的代表纳入房价模型。构建计量模型对此问题进行实证分析，探讨各界的舆情信息对我国商品房价格变化的影响。

2 数据说明与模型构建

2.1 数据说明

本文数据主要分为两组：第一组数据反应有关房价的舆情信息，主要包括月度房价指数、国房景气指数和媒体导向指标。月度房价指数(index1)由我国几大证券机构定期发布的指标数据，用以说明我国房价变化情况及走势的指标，本文以此代表证券机构的房价舆情信息。国房景气指数(index2)是国家统计局定期发布的有关房市变化的数据，本文将此作为政府房价舆情信息的代表。媒体导向指标(media)是从相关媒体平台关于房价、房市变化报道的数量和净值方面统计计算的指标。该数据依据我国媒体的发行情况和影响力，采用人民日报、经济日报和21世纪经济报的相关数据来源作为我国媒体导向的代表。通过检索房价、房市、地价等相关关键词的方式对数据库进行筛选，然后逐一识别报道的内容及正反面描述并进行相应统计。其中，报道中预期或描述房价上涨的记“+1”、预期或描述房价或房市低迷记“-1”，对于表示房市保持平稳态度的文章记“0”，统计完成后分季度汇总，计算出每季度净值与报道数量的比值作为该季度的媒体导向的描述指标纳入模型。第二组数据反应的是房市的变化情况，主要包括我国住宅商品房均价(p)、土地价格(pl)、住宅商品房竣工面积(ca)，以及显著影响房价走势的货币供应量(m2)和影响商品房销售的贷款利率(r)。由于商品房销售涉及长期住房贷款，本文选用的贷款利率是五年及以上期的住房公积金贷款利率。

本文数据的样本区间为2005年4季度至2016年2季度，相关数据来源于国家统计局、中国人民银行、中经网、巨灵财经资讯等网站。在数据处理过程中，采用插值法补全确实数据，并对异常值进行了平滑修正。

2.2 模型构建

本文借鉴Blanchard and Quah(1989)提出的SVAR模型研究舆情信息对我国商品房价格的影响。假设影响房价变化主要受到月度房价指数(index1)、国房景气指数(index2)、媒体导向指标(media)、货币供应量(m2)和贷款利率(r)、土地价格(pl)、住宅商品房竣工面积(ca)等因素的综合影响，即：

Pe=f (p, index1, index2, media, r, m2, pl, ca)

其中mediat=nt/Nt。

nt表示t时期内三大媒体关于房市变化正负面报道的净值，Nt表示t时期内相关报道的绝对数量。

3 舆情信息对我国商品房价格影响的实证分析

3.1 平稳性检验

在构建模型之前，先采用ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验方法检验各变量的平稳性，检验结果表明除media序列外，其余序列均是一阶平稳，因而将相关序列一阶差分后代入SVAR模型。

3.2 模型设定

构建相关变量的VAR模型并进行检验，检验结果表明土地价格(pl)和住宅商品房竣工面积(ca)作为外生变量，其余变量作为模型的内生变量带入模型构建滞后阶数为2的SVAR模型。

依据SVAR模型的设定要求，由于本文有6个内生变量和2个外生变量，因而至少需要k(k-1)/2=15个约束条件。

Pe=f (p, index1, index2, media, r, m2, pl, ca)

矩阵A中的元素表示变量间的相关关系，根据其经济含义和实际经济环境，我们设定如下约束条件：

(1)在现实生活中，由于当期的房价指数、媒体舆论情况是根据当期房价所决定的，因而对当期房价影响较小，故设a12=a13=a14=0；

(2)当期的房价指数主要是根据房市的变化计算而来，与当前利率、货币供应量的联系较小，因而设a25=a26=a35=a36=0；

(3)由于我国的贷款利率和货币供应量是取决于整个宏观经济情况，与当前的房价、房价指数以及有关房市的媒体舆论联系较小，所以设a51=a52=a53=a54=a61=a62=a63=a64=0。

3.3 脉冲响应分析

如图1所示，图中表示一个单位标准差的相关变量冲击对房价的影响。其中，坐标横轴表示冲击作用后的滞后期数，纵轴表示房价的变化情况，图中实线部分表示脉冲响应函数，设定滞后期为10。

图1(a)显示的是证券机构公布的月度房价指数(index1)对房价的冲击。在前四期内，index1对房价的影响均是反向作用，在第五期转为正向作用并且持续到后期。在第三期时，index1对房价的影响达到反向最低值，其后缓步回升。这说明短期内月度房价指数的上涨信息使得房价逐步下降。从长期来看，月度房价指数的上涨对房价走势起着正向的冲击作用。

图1(b)显示的是国房景气指数(index2)对房价的冲击。相比较证券机构公布的月度房价指数，国房景气指数对房价的影响较小，但走势基本趋同。在前三期内，index2对房价的上涨起到反向推动作用，从第四期开始，index2对房价开始产生正向的冲击效应，且此后基本维持正向作用。在第二期，index2对房价的影响达到反向最低值，其后回升。这说明在短期内，国房景气指数的上涨会推动房价的下降，长期导致房价的上升。与index1相比较，index2对房价走势产生的影响要相对较早，且相对较平缓。

图1(c)是媒体导向对房价的冲击示意图。从图中可以看出，前四期中，媒体舆论数量和净值的增加对房价产生明显的正向冲击，且在第三期达到最大值。而从第五期开始，媒体舆论对房价的影响转为反向作用，且逐渐减弱。这说明在短期内，媒体有关房市报道数量的增加使得房价在短期内有个上升的动力，而从长期来看，媒体对房价的影响逐渐减弱。

综上可以看出，相关机构的房价指数在短期对房价走势都有着反向作用，而媒体报道推动房价上涨。从长期来看，各变量的增加都会导致房价的上涨。但其影响程度随着时间的推移逐渐减弱。这主要是由我国房市情况决定的，机构类房价指数作为房市走向的衡量标尺，其过高或者过低都说明了房价的不合理性，其中国房景气指数作为政府房价舆情的代表，对市场的作用要显著快于证券机构。说明房价上涨的房价指数在短期内会敦促开发商降低房价，保证房价的合理性。而媒体导向指标则更能反应社会公众的心理，相关报道刊出后的前三期刺激消费者房价上涨的预期，对房价上涨产生了正向的促进作用。在第四期时，消费者发现房市的变化并不像其预期的那样激烈，因而会出现一个预期回调的过程，这将产生房价下跌的压力。

3.4 方差分解

从上文的分析中可以看出各变量对房价变化的影响趋势，为了进一步分析变量在不同时期对房价作用的效果，本文将在SVAR分析的基础上运用方差分解分析法对此进行研究。

图2显示的是不同时期各变量对房价变化的贡献程度。从图中可以看出，前三期中，月度房价指数对房价的影响十分显著，且在第三期达到最大值约9%，其后稳定在9%左右。作为影响房价变化重要因素的住房公积金贷款利率对房价的影响呈现出明显上升态势，在第五期后稳定在9%左右。另一重要变量货币供应量对房价的影响稳定在5%左右。而国房景气指数和媒体导向对房价的影响相对稳定，且媒体导向指标在各期房价的变动作用程度上均高于国房景气指数。

4 结论及建议

本文利用证券机构公布的月度房价指数、国家统计局的国房景气指数以及由《人民日报》《经济日报》《21世纪经济报》三大媒体相关数据组成的媒体舆论指标构建商品房价格的模型。结论表明：(1)以月度房价指数为代表的证券机构公布的房价指数对房价的走势产生显著影响。在前四期中月度房价指数的走势抑制房价的上涨，且在第三期达到最大值。从第五期开始，该指数对房价产生正向影响。月度房价指数对各期房价的贡献程度维持在9%左右，基本与公积金贷款利率的作用程度相当。(2)国房景气指数对房价的影响在前三期维持着房价指数的反向抑制作用，并在第二期达到最大值。其后转为正向的促进作用，并逐渐减弱。而在对各期房价的贡献方面，该指数与其他变量相比稍显弱势。(3)媒体舆论导向对房价的影响主要表现在短期的刺激上，在前四期内媒体舆论播报的增加对房价有着明显的正向促进作用，且在第三期达到最大值，在第四期时稍有下降，而到第五期迅速下降至抑制的最低值。在对各期房价的贡献上，该指标的作用效果要显著高于国房景气指数，并随着时间的推移，媒体舆论对房价的引导效应愈见明显。

从以上结论中不难看出，金融机构公布的信息和媒体舆论的引导对我国房价的走势影响十分显著。但随着科技的发展和相关机构研究报告的层出不穷，这类信息的数量和可信度目前还没有得到较好的管控。以至于出现房市的风吹草动被无限放大，引起一波波购房潮。目前，国务院和住建部等相关部门也逐步意识到社会舆论对房市的影响，也在进一步管控治理当中。对此，本文建议应从以下几点着手：(1)加大社会舆论的管理和监督，建立健全相关的机构制度和法制，完善社会舆论的引导监督。(2)做好公众预期的引导，政府相关机构及时公布房市的最新动态，出现谣言要及时公开澄清。(3)政府部门相关数据的实用性需要改善，或者单独设立足以引导房价走势的房价舆情走势，引导公众预期，促进房市的健康发展。

[1]吴建华.媒体在稳定房价中要负起责任[J].中国房地产金融，2005(9)：38.

[2]梁德学，彭艳萍.楼市迷局 媒体乱象——对近期国内房地产报道中诸问题的反思[J]. 新闻界，2008(5)：31-32+26.

[3]耿宝文.海南房价飙升中某些媒体的“作为”[J]. 中国记者,2010(5)：103.

[4]林洪海.宏观调控背景下的广州媒体房地产报道分析[D].广州大学，2013.

[5]卞志村，宗旭姣. 公众学习、媒体信息披露与通胀预期形成[J]. 金融评论，2014(1)：74-85+125.

[6]张成思，芦哲. 媒体舆论、公众预期与通货膨胀[J].金融研究，2014(1):29-43.

[7]黄石松，陈红梅.《房价之谜》社会科学文献出版社[M].2009.

[8]阳婷.江西省房地产媒体发展现状研究[D].南昌大学，2013.

[9]崔佳.报纸媒体房地产报道的框架分析[D].暨南大学，2008.

[10]吕松洁.中国房地产广告的现存问题及社会责任分析[D].内蒙古师范大学，2007.

Class No.:F293.3 Document Mark：A

(责任编辑：宋瑞斌)

Impact of Public Opinion Information on the Price of Commercial Housing in China

Hu Chao

(Anhui University of Finance and Economics, Bengbu，Anhui 233000，China)

In recent years, The fast-developing information technology is quickening the spread of public opinion information，and the changes in housing prices have attracted heated debate. The National Bureau of statistics have launched relevant price index to guide the public's expectations, and the media information have also affected the prices trend . In this paper, we will introduced the State Housing Boom Index which represent the government's public opinion, And the Monthly House Price Index which represent the media-oriented house price expectation .And we analyzed the impact of public opinion on housing prices in China. The results show that: House price index has suppressed the rise in house prices in the short term, and has a positive effect in a long time while the institutional index is better than that of the government. The increase in the media price will promote the rise in house prices in the short term , and it will gradually decline later.

housing price index; media-oriented; price trend; expected management

胡超，硕士，安徽财经大学金融学院。

本文获安徽财经大学2016年研究生科研创新基金资助(编号：ACYC2016052)。

1672-6758(2017)03-0055-4

F293.3

A