利率变动对我国房地产市场的影响
曾双双 张 洪
摘要:实证探讨我国利率政策对房地产供求的影响,对于利用什么样的政策能更有效地调整房地产价格使之增长减缓甚至下跌,具有重要的理论意义和实际应用价值。文章应用四象限模型进行静态分析,基于面板数据对利率变动对房地产市场的影响进行了实证分析。
关键词:利率变动;房地产;供给;需求;房价
自2002年以来房地产开发投资进入了热潮,房价的非理性的快速上涨。这与我国当前的经济发展水平和人民的消费水平是十分不对称的,而且中小城市的房价也开始远远超过社会普通消费者的承受能力。稳定房价防止房价虚高成为了这一时期的主要目标。在这样一种宏观背景下,作为调节资金供求杠杆的利率的不断调整必定会给整个房地产市场带来一定的影响,包括对需求方、供给方和房价的影响。
一、文献综述与理论基础
美国学者丹尼斯·迪帕斯奎尔和威廉·C·惠顿提出的四象限模型通过对住宅资产市场的使用市场相互作用过程的解剖,能够追踪宏观经济对房地产市各种不同影响,分析房地产市场长期均衡问题。但是四象限模型也有一定得局限性,它不适合用于分析住宅市场的短期动态变化,不能跟踪分析市场实现均衡的瞬间变化,因此需要建立一个能够反映住宅市场短期动态变化的住宅市场信息系统和四象限配合使用,达到既能描述资产市场和使用市场的长期均衡,又能分析住宅市场的短期动态变化。
自从1986年萧政(Hsiao Cheng)出版了第一本《面板数据分析》,对面板数据这一新的计量分析工具的应用取得了快速的发展。计量经济理论表明,众多经济变量尤其是面板数据大都是非平稳变量,用非平稳变量进行回归分析结果很大程度上表现为伪回归。为避免伪回归现象,首先需要对面板数据进行单位根检验。为了结果的稳健性,本文采用LLC检验、IPS检验、ADF-Fisher检验、PP-Fisher检验4种检验方法。
面板数据模型可能存在伪回归,在面板单位根存在的情况下,也可能存在面板协整。面板协整检验可分为两种情况:原假设为不存在协整关系的检验以及原假设为存在协整关系的检验。同样为了结果的稳健性,本文采用Kao检验和Pedroni检验。
二、用四象限模型原理分析
利率变动对房地产市场的影响主要在以下方面:房地产市场需求方、供给方、房价。房地产市场需求方主要来自两个方面:一是为了改善生活条件的自住购房,即涉及所谓的刚性需求;二是购买房产进行投资以实现财富的保值增值,即投机需求。下面就利率变动对3方面的影响应用四象限模型原理进行分析。
利率变动对房地产供给的影响:长期利率下调使得风险降低,税收优惠增加,资本化率降低,所以四象限模型中第二象限的曲线逆时针转动,从而租金下降,房价、房屋存量、新建量上升,长期贷款利率上调则情况相反。短期利率上升,使得建设融资困难,政府规划限制变严格,导致建设成本上升,所以四象限模型中第三象限的曲线向左移动,房价、租金上升,房屋存量、新建量下降,短期贷款利率下降则情况相反。
利率变动对房地产需求的影响:无论是长期还是短期利率上调,对于自住购房者,他们购房的主要目的是为了改善居住条件的需求,利率上升之后,这类购房者的还贷数额肯定会有所增加,从而对房地产的需求减少,所以四象限模型中第一象限的曲线向左移动,租金、房价、房屋存量、新建量减少,利率下调则情况相反。对购买房产进行投资以实现财富的保值增值的购房者而言,利率上升后,其融资成本提高,使买房进行投资者对房地产价格的预期发生变化,房价的涨幅必须提高才能确保其收回投资本金,这样投资者就会改变其对房价走势的预期,改变其资金的投资方向。从而资本化率I的下降,如果住宅的市场租金R不变,因为I=R/P,就会使房价P上升,房价P的上升又会引起住宅市场开发量Q的增加,并最终导致供给量S的增加和租金水平R的下降,从而达到新的平衡。在四象限模型里表现为第二现象的射线逆时针旋转,利率下调则情况相反。
利率变动对房价的影响:房地产价格是房地产市场运行情况的集中表现,用于房地产开发的主要资金多数来源于银行贷款,利率的高低直接影响房地产开发的成本及其利润。而利率的变动作为外部因素,势必对资金投入巨大的房地产投资的影响很大,因此,利率的变动可以对房地产价格起到一定的调节作用。房价在短期内受加息影响较小,但未来房价增长将趋于平缓。虽然利率调整并不能直接决定房价,但却可以通过控制房地产的需求和供给从而影响房价。上调利率对于购房者来说意味着购房支出的增加, 这实际上是央行在削减对贷款购房者的支持力度,降低其购买力,而购买力的降低必然会减少对房地产需求,这种对需求的抑制作用将最终决定供给,从而控制过高的房价,产生积极的降温作用,使房价回归理性。四象限模型中第一象限需求曲线往内移,那么在假定存量不变的情况下,租金下降,则P下降、新建量减少、存量减少,利率下调则情况相反。以上的讨论是根据利率变动对需求的影响大于供给的影响,但事实上利率变动对房价的影响是很复杂的,未必如上面所述,要看需求和供给的博弈。
三、实证分析
(一)变量选取及模型构造
本文所用数据来源于中国统计年鉴、中国城市统计年鉴以及各城市门户网站,通过采集、运用1998-2007年全国30个省市(北京、天津、河北等)的相关数据,建立基于Panel Data的计量经济学模型。根据利率变动对房地产影响的分析和已有的研究结构,为了消除数据的异方差性,对解释变量和被解释变量取自然对数,Panel Data模型的具体形式设定为:
Lninvest=α0+α1Lnprice+α2Lncost+α3Lnrate+ε1①
Lnarea=β0+β1LnGDP+β2Lnprice+β3Lnrenkou+β4Lnincome+β5Lnrate+ε2②
Lnprice=γ0+γ1Lninvest+γ2Lnincome+γ3Lncost+γ4Lnrate+ε3③
其中invest指年度完成对房地产的投资额;price指商品房的价格;cost指商品房单位面积的造价;rate指年度基准贷款利率;GDP指人均国内生产总值;renkou指年度人口总数;income指年人均可支配收入。面板数据模型分为混合回归模型、变截距模型、变系数模型,此处我们不考虑变系数模型。用Hausman检验和F检验来判断以上3个式子的模型类型,且本文全部用Eviews6.0版本进行检验。通过检验三个式子均适合采用个体固定效应模型,得出模型①、②、③的具体表达式(见表1)。
(二)检验分析
从面板数据单位根检验结果,可以看出,无论是针对同质面板假设的LLC 检验,还是针对异质面板假设的其他3种检验,都得出了变量在一阶差分情况下为平稳数据的结论,因而我们认定各变量均为一阶单位根过程, 回归结果需依赖协整检验。面板数据协整检验结果可以发现3个模型均拒绝无协整的原假设,均存在协整关系,即长期的均衡关系。
(三)30个省市分类分析
我国的区域发展非常不平衡,所以利率变动对房地产市场的影响会理论上会有差别的,下面把30个省市分为东部、中部、西部三大类地区再进行实证分析。划分东、中、部。对三大类地区分别对式①、②、③建立混合估计模型(见表2)。
四、结论和政策建议
本文的检验结果与前面用四象限模型讨论的结果并不完全相一致的,利率变动与房价在理论上成负相关的关系,利率变化能够影响房地产的价格。根据模型③可以看出利率与房价呈正相关关系,说明我国的房地产市场具有特殊性,上调利率对抑制需求、平稳房产价格的作用并不是很明显,利率变动对房地产价格影响不明显的因素是多方面的。但近年来央行连续上调利率的幅度在短期内对住房消费者的心理预警作用仍很大。虽然央行每次上调利率的幅度都不大,但是央行采取这种频繁的利率上调,表明利率再度上调的几率非常大,从而让消费者产生对后期成本明显增加的预期。这样,在某种程度上是会抑制一部分普通消费者的房产需求,市场将出现短暂的观望态势,这一现象在很多大城市显现。
单纯的利率调控是一种需求与供给并重的措施,最终的效果受多种因素的制约。因此,对房地产价格调控要因地制宜,除了运用货币政策以外,还必须有政府相关政策相配合,如信贷政策、住房制度、土地政策、住房保障等。同时,除了利率政策以外,国家还需针对房地产市场需求不足实施一系列政策鼓励和促进商品房的消费,建立住房公积金制度为基础的新住房政策;完善“两房”制度,形成我国新的住房保障体系;引导消费者树立合理的住房消费观念;进一步加快了停止住房实物分配、逐步实行住房分配货币化的步伐。
参考文献:
1、李永权.基于四象限模型的我国商品住宅市场及其影响因素分析[J].中国物价,2008(5).
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3、李雪松.高级计量学[M].中国社会科学出版社,2005.
4、丹尼斯·帕蒂斯奎尔,威廉·惠顿.城市经济学与房地产市场[M].经济科学出版社,2002.
5、易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].中国统计出版社,2002.
(作者单位:云南财经大学城市管理与资源环境学院。其中,张洪为教授)
