住宅价格和经济基本面 1995—2002 年中国14 城市的实证研究.pdfVIP

、:: 1995) 2002 14 住宅价格与经济基本面: 1995 ) 2002 年中国14 城市的实证研究 ( 清华大学房地产研究所 100084) : 本文利用 1995) 2002 年我国14 城市的中房住宅价格指数与宏观经济基 本面相关变量的平行数 , 运用混合样本回归以及添加城市、年度哑变量等分析方法, 对 住宅价格与经济基本面的关系进行实证研究。研究结果表明, 14 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, 我国住宅市场并不符合有效 市场假说。经济基本面对住宅价格水平的解释模型存在着显著的城市影响特征, 1998 年 后经济基本面对住宅价格的解释能力发生了显著的变化, 且这种变化在2001) 2002 年间 尤其明显。近年来各城市住宅价格的增长已经无法很好地用经济基本面和住宅价格的历 史信息来解释, 必须引起政府和行业的足够重视。 : 住宅价格 经济基本面 平行数 1986 年至2002 年, 扣除通货膨胀影响后, 2002 年全国住宅平均价格 实际值是 1986 年 212 倍, 同期我国实际GDP 翻了两番, 城镇居民人均实际可支配收入增长了118 倍, 由此可以得到一个 感性认识, 即从全国看, 住宅价格与社会经济基本上协调发展。但由于各个城市之间 社会经济发 展水平和房地产市场状况存在着巨大 差异, 因此根据全国总体情况得出 结论并不适用于各个 城市 基本状况。本文利用我国14 个城市 经济基本面和住宅价格 平行数据, 研究不同城市房 地产市场与宏观社会经济发展 协调情况, 揭示各城市 经济基本面与房地产价格 互动关系。 一、理论基础 宏观经济基本面及其波动是房地产价格波动 主要来源。宏观经济基本面, 一般指国内 经 济形势与经济状况, 如经济景气循环等。由于经济全球化趋势 不断发展, 国际经济形势和对外经 贸关系往往也进入宏观经济基本面 范畴。研究者在分析宏观经济基本面对房地产价格 解释和 预测能力时, 经常使用 经济基本面指标包括人口、收入、居民消费价格指数、建筑成本、失业率和 利率等。 早期学者们对于宏观经济与房地产价格之间关系 研究, 集中在宏观经济基本面对房地产价 格 影响, 而且都采用一些简单指标或复合指标。Gottlieb( 1976)认为房地产价格 变化与总体经 济 发展从长期趋势来看是同步 。Mankiw 和Weil( 1989)对美国20 世纪70 年代真实住宅价格 上升进行了研究, 结果表明二战后生育高峰阶段出生 一代人进入购房阶段是导致价格上涨 主 要原因, 而在生育低谷阶段出生 一代人将在20 世纪90 年代进入购房阶段, 这将导致住宅价格 78 2004 6 下降。他们进一步指出, 人口 变化是非常容易被预见 , 如果根据有效市场假说, ¹ 人口变化因 素不应该影响房地产 价格。他们 结论显然和这种理性预期相背离, 意味着简单 预测比复杂 分析更加能够揭示住宅市场 特性。 在不少实证研究中, 房价收入比也经常被用来预测未来 住宅价格走向, 如果目前 房价收入 比高于长期 平均值(经常被视作常数) , 那么未来 住宅价格将会下降。事实上这种判断只是经 º 验性 , 并没有太多 理论支持, 因此极有可能产生错误。 类似 错误还有用月还款额与可支配 收入 比例来预测未来住宅价格 走向等。尽管类似 复合指标确实比较简单, 而且对于大众来 说是可以接受并看起来很有道理, 但是确实缺乏理论根据, 容易导致错误 结果。 进入20 世纪90 年代后, 研究者们开始综合考虑各种宏观经济因素对房地产价格 影响, 其理 论依据为存量) 流量模型( Stock2Flow Mo el) 或者代表性个人模型(Representative Agent Mo el) 。尽