中部地区典型城市房价动力机制探析

郝奕博+王志轩+杜常青+钱晶

摘 要：文章以南昌市为例，探究中部典型城市背后的房价动力机制。基于南昌市2010年至2016年季度数据建立VAR模型，通过脉冲响应函数和方差分解结果分析了地区生产总值、固定资产投资、房地产开发投资额、房屋竣工面积和人均可支配收入对南昌房价的影响，归纳出房价的动力机制。研究表明：南昌市房地产市场存在一定程度的泡沫；预期对南昌市房价高企起着主要的作用；人均可支配收入的增加带动了有效需求，拉动了房价的上涨；供给一端对于房价的作用只占到20%，并没有充分发挥调控作用；地区生产总值——人均可支配收入——房地产开发投资——预期，这条动力机制路径十分通畅且对典型城市房价的解释力很强。

关键词：房价 VAR模型 动力机制 实证分析 建议

中图分类号：F293.3 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2017）06-284-03

一、引言

房价上涨趋势逐渐从一线城市向二三线城市蔓延，中部地区许多城市经济发展水平不高、收入有限，但是房价上涨仍然迅猛。合肥市房价从2016年2月开始直线拉升，仅半年时间增速位居全国第一，南昌市房价从2016年连续增长11个月，均价从8000元直接突破万元大关。房地产产业是我国国民经济的重要组成，与国民生计息息相关，传统的房价理论难以解释上述现象，因此探求其动力机制，对于房地产市场的稳定发展有着及其重要的意义。

二、南昌市房价动力机制实证分析

（一）指标的选取

本文基于基本的经济学原理，从供给和需求两个方面入手，选取了五个经济指标，供给方：房屋竣工面积（FSC）、房地产开发投资额（REEIC），固定资产投资总额（FIC）。需求方：地区生产总值（GDP），居民人均可支配收入（PCDI）。上述因素的选取考虑到地区的特殊性，一些变量如：利率、货币供应量等由国家统一调控，对各个地区影响相同，不予考虑。相关经济数据来源于各地市统计局、统计年鉴以及中经网数据库等权威机构，受限于数据的可得性，实证数据统一精确到季度。

（二）实证检验

1.平稳性检验。

下面利用ADF根检验对南昌市PRICE、GDP、PCDI、FIC、FSC、REEIC的数据进行检验，具体结果见表1。（△置于某变量前表明该变量经过了一阶差分，如变量PRICE的一阶差分表示为△PRICE）

结果表明：在10%的显著性水平下，南昌市所有数据一阶差分后平稳，通过了平稳性检验。

2.协整检验。

利用Johanson的检验方法对南昌市指标间的协整关系进行检验。结果如表2所示。

由上表可以看出，南昌市数据至少存在两对协整关系。

（三）VAR模型的建立

根据AIC和SC取值最小的准则，结合拥有的数据量，经过多次尝试，最终将变量滞后期数确定为2。回归结果如下：

上述是以矩阵方程的形式建立的VAR模型，将内生变量作为系统中所有内生变量的2期滞后值来构建函数，将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型，根据上述方程来进行脉冲响应函数分析以及方差分解分析。

模型建立完成后，需要对模型进行稳定性检验，本文采用AR根检验来检验模型的稳定性，结果如图1所示：

所有数据落在单位圆内，所以模型稳定。

（四）脉冲响应函数分析

从图2可以看出，当本期给房价（PRICE）一个正向的自身冲击后，房价（PRICE）立即上升450个单位，持续大约为1期，第2期开始呈现负响应，第4期达到最大负响应后逐渐收敛。表明预期对于房价（PRICE）影响显著。

从图3可以看出，固定资产投资（FIC）对于房价（PRICE）的影响比较显著，1单位固定资产投资（FIC）对房价（PRICE）的正冲击不会使房价（PRICE）立即变化，2期后房价（PRICE）上涨100个单位，然后逐渐回落，第4期出现反转，房价（PRICE）下跌，第5期下跌到最低点，持续2期，逐渐收敛于原点，带来的正负效应均呈现减弱—加强—减弱。表明房价（PRICE）对于固定资产投资（FIC）的响应滞后。

从图4可以看出，房价（PRICE）对房屋竣工面积（FSC）的响应也很显著，1单位房屋竣工面积（FSC）的冲击，使房价（PRICE）当期下降20个单位；第2期出现反转，第2.5期达到最大正响应，上升约50个单位，然后开始下降，第3期下降到负值，呈现3期的负响应。随着脉冲的减弱，最终收敛于水平坐标轴。由于正响应的时间短、效果弱，所以不把它看作主要影响，总体来看，房屋竣工面积（FSC）对房价呈现出负的效应。

从图5可以看出，给房价（PRICE）一个正向的地区生产总值（GDP）冲击，由于传导的滞后效应，房价（PRICE）不会立即变化，开始从0逐步上升，最高达到50个单位，上升趋势持续2期，第3期逐步回归到坐标轴。总体来看，地区生产总值（GDP）对于房价（PRICE）的影响均是正向的。结合图6看，给地区生产总值（GDP）一个正向的房价（PRICE）冲击，房价（PRICE）上升约25个单位，由上文可知受房价（PRICE）的冲击，地区生产总值（GDP）同时也上涨50个单位，因此，可以粗略估计出房价增长率/GDP增长率大约为2，由此可以看出南昌市房价（PRICE）存在一定程度的泡沫。

从图7可以看出，1单位的人均可支配收入（PCDI）的正向冲击，使房价（PRICE）從0开始逐步上升，1期后上升150个单位，达到最高点。随着冲击效应的减弱逐渐回落到0点，整个过程持续约4期。整体来看，人均可支配收入（PCDI）对房价（PRICE）的影响十分迅猛，1期就将房价（PRICE）推向最高点，且在很长的时间内持续，并始终呈现正向影响。

从图8可以看出，给房价（PRICE）一个正向的房地产开发投资额（REEIC）冲击，房价（PRICE）逐步上升，第2期达到最高点，上涨50个单位，然后逐渐回落，第3期回落到原点，继续下行，至第4期下行至最低点，然后慢慢回升至原点。这一过程表明：房地产开发投资额在短期内对于房价（PRICE）有着正向的影响，使房价（PRICE）上涨，长期来看，由于供需关系的改变，最终对房价（PRICE）呈现负向影响。

（五）方差分解分析

表3第1行表示预测期数，第1列表示各变量对于房价变化的贡献度，每列相加为结果为100%，表3可以精确的描述每1期每个变量对于房价（PRICE）的贡献程度。图9是房价（PRICE）的方差分解图。

由圖9可知，南昌市房价（PRICE）快速上涨的原因中，房价（PRICE）自身的影响占据了最大的比重，其次是人均可支配收入（PCDI），接下来是房屋竣工面积（FSC）和固定资产投资（FIC），地区生产总值（GDP）和房地产开发投资额（REEIC）对房价（PRICE）的影响未能发挥出应有的作用，影响程度均未超过5%。结合表3分析，房价（PRICE）对于自身的影响整体上呈现下降的趋势，虽然在第3期和第4期有短暂的上涨，但是幅度很小，不占主导地位，且前期下降十分迅速，随着期数的推移，下降的趋势逐渐减弱。

人均可支配收入（PCDI）对于房价（PRICE）的影响比较稳定，除第二期大幅上升至29%外，其余影响在26%左右徘徊，说明人均可支配收入（PCDI）对南昌房价（PRICE）的贡献稳定且有力。

房屋竣工面积（FSC）和房地产开发投资额（FIC）对于房价（PRICE）的影响是双重的，一方面增加房屋供给，使房价（PRICE）降低，另一方面，促进宏观经济发展，带动房价（PRICE）上升。结合图3、图4的脉冲响应函数可以看出，房地产开发投资额（FIC）和房屋竣工面积（FSC）对于房价（PRICE）的整体效应是负向的，对于抑制房价（PRICE）有着积极的作用，但是由于各自的贡献度不大（FSC为16%，FIC为7%），所以未能对房价（PRICE）高企起到很好的抑制作用。

宏观地看，影响南昌市房价的各因素中，需求一端（PRICE、GDP、PCDI）起到主要作用，占比约80%，供给一端（FSC、FIC、REEIC）作用明显不足，只占比20%。供给和需求严重失衡，造成南昌房价持续走高。

三、结论及相关建议

（一）实证研究结论

基于南昌市2010年到2016年的季度数据，本文对南昌市房价的驱动因素及动力机制进行了研究，发现南昌市房地产存在一定程度的泡沫；预期对南昌市房价起着决定性的作用，其影响不存在滞后性；人均可支配收入的快速增长刺激了有效需求，拉动南昌房价快速上涨；供给侧（FIC、FSC、REEIC）对于南昌房价的影响程度很小并且存在滞后效应，对于房价的抑制未能充分发挥作用。

南昌房价动力机制如图10所示，地区生产总值（GDP）的增长加速了人均可支配收入（PCDI）的增长，使更多人产生购房需求，加速了固定资产投资（FIC）和房地产开发投资（REEIC）增加了房屋竣工面积（FSC），促进了房地产行业的发展；房地产行业的发展又带动了GDP的增长，形成一个良性循环。但是如果过分追求高GDP而不重视发展质量，盲目投资房地产市场，引起经济过热，房地产市场泡沫化，造成房价的非理性高预期，实际价格远远超过消费者的购买力，形成一个恶性循环，这将会严重损害市场经济的发展。通过上述的研究我们发现南昌市房价与其经济发展水平不相符，房地产市场存在一定程度的泡沫化，导致一定程度的恶性循环，最终推高了南昌市的房价。

（二）相关建议

高房价抑制了多数普通劳动者的刚性需求和改善性需求，加重了以居住为目的的购房者的经济压力，压缩了其他产业的市场空间，阻碍了国民经济产业体系的协调发展，削弱了中国经济竞争力，为此提出如下调控建议：

1.限购限贷抑制投机性需求，通过限购限贷限制炒房团的扩张势头。过快的GDP增长造成投机性需求增大，通过限购能够有效抑制过剩需求，通过限贷抑制过剩需求下对于购房资金的需求。

2.基础设施建设均等化，完善老城区基础设施建设，加强新老城区中心链接。有效缓解老城区居民进一步购房的需求。

3.加强“卫星城”的城镇建设，使得周边城镇地区发展同样有所改观，使得落后城镇有一定发展，减少城市涌入人口，减缓住房需求。

4.投资保障性住房建设，优化商品房供应结构。增加保障性住房的建设不仅能够提高市场供房量，同时也能够提高南昌市低薪阶层的住房占有率，提高社会福利水平。

5.优化房地产税费结构，我国对于房地产市场的税收实行的是印花税和个人所得税，对于自用房没有房产税。由于税收制度方面的不足，给一些投机者造成了投机的机会，严重地扰乱了房地产的供求关系，造成房价居高不下。

参考文献：

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[5] 牛雪贾.基于VAR模型对商品房价格影响因素的实证分析——以上海市房价为例[J].科技与产业，2016（6）

[6] 罗洁.中国一线城市房价传导机制研究——基于VAR模型的实证分析[J].商2015（47）

（作者单位：南昌大学 江西南昌 330031）

（作者简介：{1}南昌大学经济管理学院大三学生；{2}南昌大学前湖学院大二学生；{3}南昌大学经济管理学院大三学生；{4}南昌大学前湖学院大三学生。）

（责编：贾伟）