昆明市房地产市场供求及价格实证分析

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 昆明市房地产市场供求及价格实证 分析 摘要文章采用 20022015 年年 度数据及 2009Q12016Q2 期间季度数 据，构建了四个昆明市房地产市场供求 及价格的可变参数的状态空间模型，测 算了职工平均工资、商品房平均销售价 格、竣工面积等因素对商品房销售面积 的动态影响，以及商品房销售面积、职 工平均工资、城镇居民可支配收入对商 品房平均销售价格的动态影响，从需求、 供给和价格三个方面做了解释和分析。 研究表明，在 20022005 年，昆明市 房地产市场处于发展“ 过热 ”状态；在 20112015 年，昆明房地产市场发展逐 步趋向稳定。人们收入水平的变动与商 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 品房销售面积、商品房平均销售价格的 变动有着较为稳定的关系。 中国论文网 /2/view-12913325.htm 关键词 昆明房地产市场；状态 空间模型；弹性 DOI1013939/jcnkizgsc201711144 1 引言及相关文献 自 1998 年住房分配制度改革以 来，尤其是在 2003 年之后，昆明市房 地产市场发展迅速。2015 年昆明市商品 房平均销售价格比 2002 年上翻 225 倍； 2015 年昆明市商品房销售面积是 2002 年总量的 510 倍。同时，昆明市房地产 市场发展呈现出较大的波动性，如 2005 年昆明市商品房销售面积同比 2014 年 增长 21052%（数据来源：国家统计局 网站） 。在我国经济的快速发展及改革 开放逐步深化的国家大背景之下，昆明 市房地产市场历经起步、快速发展、逐 步成熟等多个阶段，不同阶段市场供求、 价格变动规律不尽相同。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 从国内外房地产市场研究情况来 看，多数学者更倾向于实证研究宏观经 济基本面、政策的变动对房地产市场的 变动的传导机制及影响程度，探求房价 上涨及市场泡沫形成的推动因素，分析 市场供求现状及变动规律。如 Ramazan Sari 等人（2007）利用 VAR 模型及方 差分解的方法，研究了土耳其住房开工 量与宏观经济变量的关系。1 Hrushikeshm Mallick 等人（2012）实证 检验了中国住宅市场中房价的宏观决定 因素。2一些国内学者认为，中国的房 地产市场发展过于迅猛，一般固定参数 模型实证方法得出的研究结论不能体现 出市场结构随时间变动而变动的情况， 房价或供求总量与各影响因素不太可能 存在长期稳定的线性关系。而状态空间 模型具备动态研究功能，弥补了这一不 足。如王金明和高铁梅（2004）运用可 变参数模型动态定量分析了我国房地产 市场的供给和需求状况。3袁博和刘园 （2014）通过构建可变参数的状态空间 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 模型对我国房地产市场进行了研究。4 现有相似研究多从房地产市场供求或房 价某一方面展开，忽略了市场供求与房 价相互影响的内在关系；采用的数据多 为单纯的年度数据或季度数据，忽视了 研究结论对长期和短期房地产市场的适 用性。因此，本文采用年度和季度数据， 基于状态空间模型方法，研究不同时期 昆明房地产市场的供求和价格动态变动 情况，进而总结出昆明市房地产市场长 期和短期的运行状况及规律，提出相应 的调控建议，也是本文的研究目的及意 义所在。 2 研究理论框架 20 世纪 60 年代初，随着空间技 术和电子技术的发展，要求处理复杂的 多变量系统，要求实时、快速计算的最 优滤波器，Kalman 提出了在时域上的 状态空间方法，引入状态变量和状态空 间概念。状态空间模型（State Space Model）多应用于通信系统、信号处理、 航天工程等领域，后来逐步发展至经济 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 金融领域，如 Hamilton（1994）用来处 理经济结构发生突变问题；尤其是在进 入 21 世纪后，状态空间模型在我国信 息、工程以及经济方面取得广泛应用。 状态空间模型假设所研究的系统随时间 的演化可由一个不可观测的向量序列所 确定，与该序列相伴的是一个可观测序 列，两者关系由状态空间模型来识别。 5在计量经济学文献中，状态空间模型 被用来估计不可观测的时间变量：理性 预期、测量误差、长期收入和不可观测 因素（趋势和循环要素） 。状态空间模 型通常由量测方程和状态方程构成，一 般形式如下： （1）式中，zt 是具有固定系数 的解释变量集合，xt 是随机系数的解 释变量集合，t 状态向量，称作可变参 数。t 是状态向量是不可观测变量，需 要用可观测变量 yt 和 xt 来估计。 （2） 式中，假定参数 t 的变动服从 AR（1）模型。t 和 t 为扰动项。 （3） 式表明，扰动项相互独立，服从均值为 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 0，方差为 2 和协方差矩阵为 R 的正态 分布。 本文研究采用 Eviews 8 计量软件， 建立多组可变参数的状态空间模型，并 对模型参数进行估计。依据经济学供求 理论，价格是由市场供求共同决定的。 本文的价格方程是在供求方程建立的基 础上，依据符合计量经济检验的供给方 程和需求方程的回归结果，建立反需求 函数形式的价格方程。 3 变量选取及数据来源 现存多数文献认为，影响房地产 市场供求与房价的主要因素有：人口、 宏观经济基本面、货币政策、利率、居 民收入水平、房地产商品价格、预期等。 本文假定昆明市房地产市场具有高度的 独立性，不考虑其他区域房地产市场以 及其他市场的相互影响，只研究增量房 市场。初步选定的变量有：国内生产总 值（GDP） 、人均地区生产总值 （AGDP） 、城镇居民人均可支配收入 （INC） 、职工平均工资（WAG） 、年末 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 总人口（RK） 、房地产开发投资额 （TZE ） 、房地产开发企业竣工面积 （JGMJ ） 、商品房销售面积（XSMJ） 、 房地产开发企业购置土地面积（LAND） 、 商品房平均销售价格（XSJG） 、一年至 三年（含三年）贷款利率（LR3，采用 累乘方式） 、居民消费价格指数（CPI， 采用累乘方式） 。 年度数据（20022015 年）主要 来源于国家y 计局网站和宏观经济与 房地产数据库，LR3 依据中国人民银行 网站发布的数据整理得到。季度数据 （2009Q12016Q2）主要来源于宏观 经济与房地产数据库和昆明市统计局网 站。宏观经济与房地产数据库提供的多 为累计月度数据，简单整理后得到当季 数据，商品房平均销售价格数据由当季 商品房销售额除以销售面积而得到，季 度 GDP、INC 数据由昆明市统计局网站 公布的数据整理得到。 4 数据处 理及检验 为减弱异方差的影响，以及方便 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 弹性分析，本文采用自然对数形式的时 间序列变量（变量名称由原始变量加前 缀 LN 构成）进行回归。本文对变量进 行 ADF 单位根检验，由结果可知，初 步选定的变量中（年度数据）仅 LNJGMJ、LNLAND、LNLR3、LNRK 、LNWAG、 LNXSJG、LNXSMJ、LNT J 在 5%或 1%的显著性水平上满足一阶 单整条件。多数文献认为房地产开发投 资额对房地产供给有着显著性的影响， 本文为不遗漏重要信息，增加新的变量 TJ，由房地产开发投资额（TZE）除以 房地产开发企业竣工面积（JGMJ）得 出，该变量在一定程度上可以表示单位 竣工面积的建造价值，将开发企业最终 未形成市场有效供给的投资纳入其中， 更贴合房地产开发企业开发实际。因季 度数据容易受季节影响，本文采用 Census X12 方法对变量数据进行季度调 整判断，判定结果表明 LNGDP、LNTZE 、LNXSMJ 需要进行 季度调整，调整后的变量名称依次变为 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 LNGDP_SA、 LNTZE_SA、LNXSMJ_S A。季度数据 ADF 单位根检验结果表明， LNTZE_SA、 LNGDP_SA 序列在 1%的 显著性水平下均为一阶单整序列， LNINC、LNJGMJ、LNXSMJ_SA、LN XSJG 在 1%的显著性水平下均为零阶单 整序列。 为降低虚假回归现象存在的可能 性，对序列进行相关分析。年度数据中， LNLR3、LNLAND 与其他变量（如 LNXSMJ、LNJGMJ）的相关系数过低， 剔除 LNLR3、LNLAND 变量。季度数 据中，变量间相关系数普遍较低，仅 LNXSJG 与 LNINC 的相关系数较高为 07149，经由 OLS 回归结果可知， LNJGMJ、LNXSMJ_SA、LNTJ 变量显 著性并不明显，予以剔除。 本文用商品房销售面积作为昆明 市房地产市场中供给和需求的代理变量。 对于年度数据而言，初步假定 LNRK、LNXSJG、LNWAG 作为需求 方程自变量， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 LNXSJG、LNJGMJ、LNTJ 作为供给方 程的自变量。由 OLS 回归结果可知， 符合计量检验的反需求函数形式的价格 方程并不包含供给方程中的自变量。满 足计量条件的季度时间序列较少，本文 只研究价格方程。同阶单整序列可能存 在协整关系，本文采用 Johansen 方法进 行协整关系检验，由检验结果可知，供 给方程（年度） 、需求方程（年度） 、价 格方程（季度）三组方程组变量都至少 存在一个协整关系。 5 模型构建 本文参考 OLS 回归结果，构建 四个可变参数的状态空间模型，模型如 下。 61 需求方程动态分析 图 1 中，SV1F 和 SV2F 分别为 职工平均工资（LNWAG） 、商品房平均 销售价格（LNXSJG）对商品房销售面 积（LNXSMJ ）的状态序列，由于本文 研究数据采用自然对数形式，从某种程 度上来讲，SV1F 可代表商品房需求收 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 入弹性，SV2F 可代表需求价格弹性。 由图 1 可知，2002 年、2003 年、2005 年，昆明市房地产市场需求价格弹性和 需求收入弹性较低，其绝对值低于 1， 需求价格弹性为正值，即需求与房价成 同方向变动，表明这一时期昆明房地产 市场存在非理性消费或投机性消费。 20022005 年，昆明市房价水平相对较 低，消费者的需求收入弹性也相对较低， 对消费者而言，此时房地产商品还未成 为严格意义上的奢侈品。由于 20022005 年，我国多地房地产市场出 现大量投机性购房需求，20052006 年， 国家开始出台一系列宏观调控政策（如 “国八条”“国六条” ）来稳定房价和引导 消费。2006 年，昆明房地产市场需求价 格弹性（绝对值） 、需求收入弹性相比 上年迅速上涨，表明消费者对房价的变 动变得敏感起来，投机行为在一定程度 上得到抑制。20072008 年，昆明市商 品房销售面积增速很低，2008 年销售面 积增速甚至为-3692% ；但房价上涨依然 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 12 剧烈，如 2008 年商品房平均销售价格 上涨 2065%。20072008 年，昆明市 房地产需求价格弹性（绝对值）和需求 收入弹性继续上升，一方面，过快上涨 的房价以及一系列国家宏观调控政策的 出台，让消费者购房需求的实现变得更 加困难；另一方面，消费者在过快上涨 的房价面前，消费行为变得相对理智和 谨慎，市场在一定程度上出现了“持币 观望”现象，不可直接观测的预期在发 挥着作用。20092010 年，昆明房价增 速缓慢，2010 年昆明房价出现“跌落” ， 销售面积增长迅速，这一现象比较符合 经济学需求定律。2011 年，昆明房价出 现较大的涨幅，之后几年房价涨幅下跌， 20112015 年，昆明市商品房销售面积 增幅相对稳定。需求收入弹性、需求价 格弹性（绝对值）逐步收敛，趋向稳定。 62 供给方程动态分析 图 2 中，SV3F 、SV4F、SV5F 分 别代表 LNTJ、LNXSJG、LNJGMJ 对 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 13 LNXSMJ 的状态序列， SV4F 可代表房 地产供给价格弹性。20022005 年， SV3F、SV4F、SV5F 波动剧烈，2005 年为甚。2005 年昆明市房地a 市场发 展过于迅猛，如竣工面积比上年增长 13662%，房地产开发投资比上年增长 7175%，商品房销售面积比上年增长 21052%。2006 年后，昆明市房地产供 给依然有较大的波动性，但受国家宏观 调控等多方面影响，市场供给没有再出 现如 2005 年一样过于膨胀的状态， SV3F、SV4F、SV5F 趋向稳定，表明房 地产市场供给更容易受到国家宏观调控 政策的控制。图 2 中，昆明市房地产市 场供给价格弹性多为负值，与其他普通 商品的供给价格弹性大相径庭。本文认 为，一方面，房地产供给存在严重的滞 后性和受限性，同时，房地产商品又兼 具投资属性，市场供给总量对价格的变 动相对不敏感，导致供给价格弹性很难 准确测度；另一方面，由于房价存在较 强的“只涨不跌 ”的趋势，助长了房地产 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 14 开发企业的乐观的投资预期，同时，开 发企业的过度逐利行为及房地产市场的 不充分竞争性，都有可能促成供给价格 弹性相对反常的情况。竣工面积越多， 市场的潜在有效供给增多；单位竣工面 积的投资额越大，越能吸纳更多资金， 进而增加投资获利的可能。 63 价格方程（年度）动态分析 图 3 中，SV6F 、SV7F 分别为 LNXSMJ 和 LNWAG 对 LNXSJG 的状 态序列，20022005 年，商品房销售面 积、职工平均工资对商品房平均销售价 格的动态影响变动较大，20062015 年， 影响相对稳定，职工平均工资每上涨 1%， 房价上涨 085%左右，商品房销售面积 每下降 1%，房价上涨 009%左右。 64 价格方程（季度）动态分析 城镇居民可支配收入（LNINC） 对商品房平均销售价格（LNXSJG）的 影响相对稳定，城镇居民可支配收入每 上涨 1%，商品房平均销售价格上涨 064%左右。销售面积、竣工面积、利 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 15 率等变量短期内对商品房平均销售价格 的影响不大。 7 主要研究结论及建议 71 主要研究结论 第一，昆明市 20022005 年， 房地产市场发展过于迅猛，可谓供需两 旺，需求价格弹性、需求收入弹性等多 项指标明显出现异常，表明市场存在非 理性消费和投机性消费的现象。 20062010 年，国家宏观调控政策在一 定程度上抑制了昆明市投机性消费，市 场逐步从“无序 ”状态步入 “有序”状态； 整体上，在此期间，昆明房价上涨未得 到有效抑制，消费者对房地产市场的变 动变得敏感起来。20112015 年，昆明 房地产市场发展逐步回归到理性状态， 市场趋向稳定。 第二，无论从长期还是短期来看， 正常年份（2006 年之后）人们收入水平 的变动与房价的变动有着较为稳定的关 系。年度数据表明，职工平均工资每上 涨 1%，商品房平均销售价格上涨 085% -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 16 左右；季度数据表明，城镇居民可支配 收入每上涨 1%，商品房平均销