预期、经济基本面与房价涨跌

何春枝 吴 锐

(重庆大学 重庆 400044)

一、引言

近年来，我国房地产市场价格的大幅变动对人民生活乃至社会发展都产生了不小的影响。部分地区房价迅速增长，有些城市的房价却出现了下跌。笔者将尝试找出其中原由。

国内外学术界对于房价的影响因素已经有了相当丰富的研究。不少研究认为房价的变动主要受经济基本面的影响。Glindro等(2008)基于9个亚太国家、地区的数据,也得出房价长期调整的原因不是预期而是经济基本面。况伟大(2010)对我国1996-2007年的数据研究显示，经济基本面对房价影响比预期和投机的影响大。

也有文献认为房价并非由经济基本面所主导。孔煜(2009)基于分区域的省级面板数据发现，金融的过度支持导致房价偏离了经济基本面。余华义(2010)对中国35个城市面板数据的实证研究，得出房地产政策会使房价偏离经济基本面。

然而我国房地产市场历经巨变，目前还没有研究使用城市竞争力指代经济因子来分析房价的变动，相关研究也很少从城市竞争力入手。

二、模型设计

(一)模型设计

因此本文运用静态短面板数据模型来分析城市竞争力与预期对房价的影响。基于上述非均衡理论，依据住房存量-流量模型，建立模型如下：

LnP=ρ0+ρ1E+ρ2C+ρ3LnL+ρ4LnW+ρ5LnAe+ρ6LnAr+ε

ρ0为常数项，ε为随机干扰项。

(二)变量选择

本文选取商品房平均销售价格作为房地产价格P的代理变量；以《中国城市竞争力报告》中公布的综合经济竞争力指数来表示宏观国民经济水平，该指数中包含了经济综合增量及效率，更适合用来反映城市的综合经济水平。

理性预期难以测度，因此本文将分析适应性预期对房价的影响，并以学术界通常采用的房价增长率来表示。

本文的控制变量中，以商品房竣工面积表示土地供给，信贷规模则以各城市房地产开发资金中的国内贷款为指标，人均工资为在岗职工平均工资。

三、实证分析

(一)数据

考虑到综合经济竞争力指数这一指标从2012年开始公布，与2012年之前的综合竞争力指数统计口径不同，故本文选取2012—2016年我国35个大中城市的面板数据为样本。其中房价、商品房竣工面积、工资数据来源于国家数据，城市竞争力来自《中国城市竞争力报告》，房地产开发资金来源数据来自《中国房地产统计年鉴》，预期=(本期房价-上期房价)/上期房价。本文使用的数据处理软件是Stata15.0。

(二)实证结果

由于样本数据是截面数远大于时期数的短面板数据，故我们不考虑单位根对模型的影响。固定效应检验结果表明扰动项的方差主要来自个体效应的变动，结合LSDV检验，也表明存在个体效应。Hausman 检验结果显示在1%的水平上拒绝原假设。综上检验得出，本文应使用固定效应模型，回归结果如表1所示。

表1 估计结果

注：括号内为t统计量，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。

由表1可知，所有模型的模型拟合度较好。模型1和模型2表明城市竞争力和预期都对房价的波动起着正向作用。模型3和模型4中引入时间趋势，结果显示时间趋势并不显著，模型5、6也表明本文估计结果并不受时间趋势影响。模型5表示，在引入控制变量后，城市竞争力的作用减弱。而工资对房价的影响并不显著。模型6显示，在引入预期及其他控制变量后时，模型拟合优度提高，预期和信贷规模最为显著，其次是土地供应，最后是经济基本面，这表明近年来我国房价变动并不是由经济基本面主导的，预期的作用要大于经济基本面，该结论与况伟大得出的相反，对此我们认为：近年来我国房价增速远高于经济增速，看涨预期会推动房价进一步增长。投机性预期正是我国部分地区房价特殊走势的主要原因。

四、结论与政策建议

根据以上理论以及实证分析，我们得出如下结论及建议：1.预期可以很好的解释房价波动，且预期对房价的影响大于经济基本面。政府应当重视预期的影响，大力限制房地产投机行为。2.土地供给与房价变动方向相反，是控制房价的重要因素。政府可在一定程度上增大土地供应或实施优惠的土地政策来调控房价。3.无论在统计上还是经济意义上，信贷规模都是影响房价的显著因素，政府应当制定相关政策，谨防信贷规模过高而引发房地产金融泡沫。