房地產價格波動研究綜述

李婧

關鍵詞：房地產價格;波動;研究綜述

中圖分類號：F293.3 文獻標識碼：A

收錄日期：2018年11月8日

由于住房是家庭的重要資產配置方式，并且房地產業是國民經濟的支柱產業之一，因此房地產價格波動問題成為國內外學者長期研究的重要課題之一。

一、國內的研究

國內關于房地產價格波動原因的研究主要從預期、匯率、經濟基本面、土地價格、信貸擴張和城鎮化等方面來進行。

（一）預期和利率的影響。況偉大（2010）用中國35個大中城市1996～2007年數據和適應性預期模型分析了預期和投機都對房價波動的影響。分析結果表明，預期和投機都對房價波動有顯著影響：當消費性需求為主時，上期價格的高低與房價波動幅度成反向關系;當投資性需求為主時，上期價格的高低與房價波動幅度成正向關系;房價受利率變動的影響最大;房價受經濟基本面的影響大于受房價預期和房地產投機的影響;房價波動受前一期房價波動的影響高于后一期房價波動的影響，說明適應性預期對房價波動的影響高于理性預期對房價波動的影響。

路暢、武建新（2014）基于中國35個大中城市2000～2011年的數據用最優跨期模型分析了預期對房地產價格的影響。分析結果表明：從全國范圍來看，預期因素對住房價格波動的解釋力要強于經濟基本面;從東部和中部地區來看，預期收入對住房價格波動的影響要略高于全國平均水平;預期房價對住房價格的影響要明顯低于全國平均水平;利率對住房價格波動的影響不顯著。

趙偉等（2018）以預期為載體將媒體報道因素引入住房市場均衡模型，并運用中國21個大中城市的數據樣本實證檢驗了媒體報道與房價波動的動態趨勢。結果發現：媒體關注度對一線城市和二三線城市房價波動的影響存在明顯差異，當期媒體關注度對二三線城市的影響大于一線城市;媒體情緒對房價波動的影響存在著明顯的不對稱，相較于悲觀的媒體情緒，樂觀的情緒經公眾傳染所形成的"螺旋"效應更大，更容易催化公眾的房價上漲預期，助長房地產市場的投資熱情，進而加劇房價波動。

王頻、侯成琪（2017）研究了預期對住房價格和宏觀經濟的影響。研究結果表明：住房交易成本和住房價格加成的預期沖擊，不僅具有理論上的合理性，而且具有經驗上的識別性和重要性;雖然當期住房價格上漲會增加住房使用者成本，但是如果預期未來住房價格會大幅上漲，家庭的住房使用者成本也會下降，從而出現越漲越買的現象;如果政府因為房價上漲過快而實施增加住房交易成本等房地產業的緊縮政策，但是公眾預期未來政府會因為宏觀經濟下行轉而采取房地產業的擴張政策，則這種預期會使當前的緊縮政策失效;如果政府能夠引導公眾形成正確的預期，則能夠改善房地產業調控政策的經濟效果;而公眾的錯誤預期會增加經濟的波動，因為必須進行反向修正來抵消錯誤預期對經濟的影響。

（二）匯率變動的影響。杜敏杰、劉霞輝（2007）認為，房地產價格的現值理論匯率的小幅變動可以通過久期杠桿使房地產價格大幅度變化。依資產定價無套利規則，房地產價格的上漲需要同等幅度的地租上漲來支撐，如果上述關系不能滿足，就會產生房地產價格泡沫。

王愛儉、沈慶劼（2007）認為，勞動力供給的“棘輪”效應使得無論是匯率低估造成的經濟結構傾斜還是匯率調整將要引發的經濟結構復位都會導致房地產價格的上漲;在需求方面，匯率低估引起的城市化進程過快、經常項目順差以及升值預期帶來的熱錢流入共同推動了房地產價格的上漲。當前的房價高漲是匯率管制下市場自身為經濟高速增長選擇的應力釋放點，是用一種價格的錯位來應對另一種錯位的價格，在部分緩解人民幣升值壓力的同時卻進一步扭曲了資源的配置。

（三）經濟基本面及住房歷史信息。沈悅、劉洪玉（2004）利用1995～2002年我國14個城市的面板數據和混合樣本回歸方法分析發現，我國住宅市場并不符合有效市場假說。經濟基本面對住宅價格水平的解釋模型存在著顯著的城市影響特征，1998年后經濟基本面對住宅價格的解釋能力發生了顯著的變化，且這種變化在2001～2002年間尤其明顯。近年來各城市住宅價格的增長已經無法很好地用經濟基本面和住宅價格的歷史信息來解釋。

陳晨和傅勇（2013）1999～2009年的面板數據，供求面因素的變化對住房價格的持續上漲構成了基本面支撐，中國沒有出現全國范圍的住房價格泡沫，但住房價格經常出現超過基本面價值的高估現象。在金融危機之前，高估的部分主要由短期波動引起，但2009年的房價高估中其他因素引發的泡沫所占比重明顯增加。

（四）地價和土地供給。王岳龍、武鵬（2009）用2002年3月到2008年6月中國28個省的面板數據和面板誤差修正模型的分析表明，由于土地招拍掛的實行，使得全國房價整體水平提高了13.2%。無論是長期，還是短期，房價對地價的需求拉動作用都明顯，而地價對房價的成本推動作用主要還是體現在較長時間中。杜江等（2011）用2000～2008年中國4個直轄市和西部大中城市和Panel Data無約束模型的分析顯示，從總體來看，地價對房價的影響具有一致性，但對各個城市而言，還存在著一定的差異。所以，應采取相應的措施以確保房地產市場健康和穩定地發展。

溫海珍等（2010）用全國21個城市2000～2005年的樣本資料和聯立方程模型的分析表明，房價與地價之間存在內生性關系，相互影響的方向均為正向，并且房價處于主導地位;人均可支配收入是地價的重要影響因素，同時也對房價有顯著的影響作用，房價滯后期對房價的影響程度最大，說明房價的預期效應是推動房價上漲的主要原因。

梁云芳、高鐵梅（2006）用2001～2006年的宏觀數據和MTV模型的分析顯示，在各類供給因素中，土地交易價格的變動對住宅價格的變動有較大的同向影響，政府可以通過調控“地根”進而調控房價;在各需求因素中，上一期住宅價格波動，具有較強的滯后影響;而在各資本因素中，利率的變動對住宅價格有較大的影響。資本的可獲得性和需求的變化對住宅價格的波動有較強的影響，而供給因素對住宅價格的波動影響較弱。

張鵬、高波（2018）通過全國35個城市實證研究發現，土地供給彈性與房地產價格之間存在顯著負相關關系，一線城市土地供給彈性皆為負值，其房地產供給彈性遠小于平均值，土地供給彈性和房地產供給彈性之間具有相關關系。研究發現對房地產市場的干預要從土地供給源頭入手，加強土地供給彈性管理。

（五）信貸擴張的影響。肖本華（2009）用2003～2007年我國銀行信貸與房地產價格宏觀數據和Granger因果分析方法的分析表明，我國的信貸擴張為房地產價格的膨脹提供了支撐，而導致信貸過快增長的主要原因是貨幣供給的過快增長和低實際利率、高存貸利差。王倩、許學軍（2012）的理論模型和實證結果均表明銀行的信貸擴張是房價上漲的重要因素。

（六）住房調控政策。米晉宏、劉沖（2017）利用我國90個地級市2010年6月至2013年12月的新建住宅均價數據，運用倍差法考察了住房限購政策對房價的抑制效應。研究發現住房限購政策使房價降低了1.04%～2.36%。進一步考察限購政策在城市間的異質性效應，發現需求特征對限購作用的影響微弱，而供給因素房地產開發投資（住宅）占GDP比重越高的城市，限購抑制房價的效果也越強。

江麗和鐘榮桂（2017）從中國35個城市2010～2016年的土地供應政策（土地競拍過程中的額外規定）和行政調控政策（“限貸”、“限購”和住房規劃政策）的變化來研究其對房價波動的影響，得出土地供應調控和“限購”政策對房價的顯著正向作用，但“限貸”和住房規劃政策對房價的作用與預期相反并做了相應的分析。

二、國外的研究

國外學者從長期實際收入、利率、信貸、股市收益、住房存量供應、家庭財富、就業等對房價波動的因素進行了大量研究。

Ayuso et al.（2006）用西班牙1978～2002年的年度數據和ECM模型的分析表明，收入對房地產價格的彈性為2.8，股市收益對房地產價格的影響為-0.3。

Fitzpatrick and McQuinn（2004）用愛爾蘭1981～1999年的年度數據分析了房地產價格波動的影響因素，結果表明，住房存量對房地產價格的影響為-1.2，人口對房地產價格的影響為24～36，按揭貸款對房地產價格的影響為1.3。

Gattini and Hiebert（2010）用9國1970～2009年的季度數據和VECM分析了房地產價格的影響因素，分析結果表明，收入對房地產價格的影響為3.07，利率對房地產價格的影響為-6.87，住房投資對房地產價格的影響為-2.2。

Meen （2002）用英國1969～1996年的季度數據和美國1981～1998季度數據分析了房地產價格波動的影響因素，研究結果表明：英國收入對房地產價格的影響為2.5，美國對房地產價格的影響為2.7;英國利率對房地產價格的影響為-0.035，美國對房地產價格的影響為-0.013;英國住房存量對房地產價格的影響為-1.9，英國實際財富對房地產價格的影響為0.33，美國住房存量對房地產價格的影響為-7.9，美國實際財富對房地產價格的影響為0.7。

Schnure（2005）用美國1978～2004年的數據和面板分析方法的分析表明，收入對房地產價格的影響為0.2～0.3，利率對房地產價格的影響為-0.21～-0.28;失業對房地產價格的影響為-0.9～-1.2，就業人口對房地產價格的影響為0.4～1.8。

主要參考文獻：

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