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摘 要:本文按照现有房地产市场研究文献所采用的研究方法及侧重点的不同对国外相关研究文献进行了分类,将其分为基于生命周期模型的理论研究、房地产价格形成机制与投机泡沫的相关研究、房地产价格变动机制及其影响的实证研究、基于一般均衡理论框架下房地产价格变动机制及其影响的理论研究等四类,并简要介绍了一些代表性的文献,同时还介绍了具有代表性的国内房地产研究文献,并对国内房地产研究中存在的问题进行了讨论.
关 键 词:房地产市场,金融理论,研究综述
中图分类号:F831文献标识码:A文章编号:1007-4392(2010)01-0004-04
一、国外研究现状述评
(一)基于生命周期模型的理论研究
此类研究一般是基于局部均衡研究框架,并结合现代投资组合理论,通过将消费者的住房消费和房地产投资引入生命周期模型(life-cyclemodel)当中,从而研究消费者的购房决策、房地产价格的形成机制及其影响.首先构建该研究框架的是早期ArtleandVaraiya(1978)的工作,该类研究的优势在于可能会得出显解(如ArtleandVaraiya,1978),即使是不存在显解,也可以通过数值模拟进行深入研究(如Cocco,2005,LiandYao,2007).正基于此,此类研究相当活跃.就从最近的文献来看,Ortalo-MagneandRady(2006)发现信用约束使得初始购房的年轻人购买了比自己愿意购房面积小的房子,并且年轻购房者的收入和承担购房定金的能力是房地产市场价格的主要趋动力,英国和美国的数据也支持上述结论.YaoandZhang(2005)在上述研究的框架下,分析了消费的租房与购房决策,其结论表明,当消费者面临严格的流动性约束与高的死亡率时,消费者通常会采取租房决策,而当流动性约束放松时,消费者通常会采取购房决策.LiandYao(2007)则分析了房地产价格波动对参与者消费和福利的影响,他们的结论表明,年轻一代和老一代普通商品的消费对房地产价格的变动要比中年人敏感,并且房地产价格上涨将提高所有有房者的财产和消费,但是仅仅是老一代有房者的福利会增加,而其他有房者由于房价上涨导致的住房消费增加,其福利水平将会下降.Cocco(2005)则探讨了房地产市场对股票市场的影响,他认为,由于投资了房地产,年轻不富有的投资者只有有限的资金投资股市,并且房地产价格风险也会使得这些投资者远离股票市场.
(二)房地产价格形成机制与投机泡沫的相关研究
此类研究主要从两个层面展开:一是从理论上探讨房地产投机泡沫的形成机制,二是从实证上判断某国或某一地区房地产市场是否存在投机泡沫.一般而言,此类研究通常将房地产价格分解为两个部分:一是由经济或市场基本面因素(fundamentals)驱动的部分,称为基本价格,一部分由房地产市场的投机行为(非基本面因素)驱动的部分,称为非基本价格或投机泡沫(speculativebubble).由于目前学术界还未对基本价格有一个统一的认识,因此,不同研究的结论很可能不一致.从理论研究来看,此类研究通常是在BlanchardandWatson(1982)的随机泡沫(stochasticbubble)模型和Summers(1986)的风行(fad)模型的基础上展开研究的.如GaiaandLucio(2004)在代际交替(OLG)模型的框架下,结合BlanchardandWatson(1982)的随机泡沫模型阐述了房地产市场中理性泡沫的生成机制,并且运用马尔科夫制度转换单位根模型(Markovswitchingunitroot,Halletal.,1999)检验了英国房地产价格中的理性投机泡沫是否存在.Roche(2001)则在上述两个模型的框架下,采用实际可支配收入、实际利率和净移民等指标反映经济的基本层面因素,并运用马尔科夫制度转换(regimeswitching)模型对都柏林(Dublin)的房地产市场是否存在投机泡沫进行了实证检验.与上述两个模型不同的是,Wong(2001)以泰国地产泡沫为背景开发了一个动态博弈模型,揭示了在经济飞速发展的过程中,人们过度乐观的预期所产生的羊群效应(herdingeffect)在房地产泡沫产生和膨胀直到破裂过程中的作用机制.除上述理论研究外,此类研究大部分文献都是实证研究,如KimandSuh(1993)认为韩国和日本土地价格存在理论泡沫,而韩国房地产价格泡沫并不明显.MikhedandZemcik(2009)运用面板数据模型对美国的大城市的经验研究表明美国存在房地产投机泡沫.KranzandHon(2006)通过对西班牙房地产需求收入弹性的横截面分析,认为在1998年和2003年当中,西班牙房地产价格要高出长期均衡水平24%、34%,因而存在投机泡沫.HuiandYue(2006)的研究则表明2003年上海房地产市场存在泡沫成分,并且为占总价格的22%,而同期的北京房地产市场不存在泡沫成分.其他类似地研究还包括Chanetal.(2001)、CaseandSchiller(2003)等等.
(三)房地产价格变动机制及其影响的实证研究
此类研究一般是从房地产市场的数据出发,建立计量经济学模型,从实际数据中挖掘房地产价格变动的机制及影响因素,并对房地产价格未来变动趋势进行预测,同时探讨房地产价格波动对经济的影响.该类研究从采用的计量经济学模型来区分,可以分为线性模型(如CaseandSchiller,1989,Gu,2002,Zhou,1997,BarotandTakala,2001等等)和非线性模型(如KimandBhattacharya,2009,GenesoveandMayer,2001,Engelhardt,2001等等),其中,Zhou(1997)运用线性协整模型和误差修正模型预测了美国房地产价格,BarotandTakala(2001)运用协整分析研究了芬兰和瑞典的房地产价格,KimandBhattacharya(2009)运用平稳变换自回归模型(SmoothTransitionAutoregressive,STAR)分析了美国不同地区房地产价格的非线性特征,结果发现除了中西部外,美国其余区域的房地产价格都呈现非线性特征,Miles(2008)则以美国房地产市场数据为样本,比较了不同模型在房地产价格预测中的精度,结果发现广义自回归模型(generalizedautoregressive,GAR)通常比ARMA模型和GARCH模型在样本外预测中表现更好.另外,FratantoniandSchuh(2003)通过构建一个异质参与者VAR模型(heterogeneous-agentVAR,HAVAR),探讨了美国区域房地产价格的上涨对货币政策有效性的影响,发现房地产价格的过快上涨将会弱化货币政策的作用.
(四)基于一般均衡理论框架下房地产价格变动机制及其影响的理论研究
此类研究通常很难得到显示解,不过一般可以运用数据模拟方法进行分析,或者可以对模型采用线性化方式(如对数线性化等等)进行经验分析.如BerkovecandFullerto(1992)就分析了税收对居民房地产需求的影响,他们的数值模拟结果表明,由于对消费者购房的征税会导致消费者重新进行资产配置,加之税收具有一定的风险分担作用,这样将会提升消费者的福利.Piazzesietal.(2006)则探讨了房地产市场对资本市场的影响,其结果表明较高的房地产收益导致较高的股票收益波动性、较低的债券收益.Nielsenandsorensen(1994)建立了一个小型开放性经济模型,分析了通货膨胀、税收对房地产市场的影响,认为通胀的上升将降低房地产市场存量的价值.Jaccard(2007)则构建了一个动态随机一般均衡模型(dynamicstochasticgeneralequilibrium,DSGE),发现房地产投资及股票投资所ഫ
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