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摘要：本文对7个主要发达国家和3个新兴市场国家的房地产价格供求因素进行国际比较,运用弹性分析、面板数据分析、建立长期需求方程等方法从供给价格弹性、需求因素共同效应、个别效应等多个角度探讨了房地产价格的供求因素.实证结果表明,人均可支配收入、经济增长和心理预期等三个因素是世界范围内较为普遍的重要影响因素.发达国家房地产市场的宏观经济敏感度较高,经济增速、货币政策调整、物价波动都会对房地产市场产生显著影响,而发展中国家对宏观经济基本面和市场调控手段的反应不灵敏.最后,在国际比较的启发下,探究了我国房地产价格的部分决定因素,为房地产调控提供了有益参考.

关键词：房地产价格；供求因素；国际比较

中图分类号：F224文献标识码：Ａ文章编号:１００３－９０３１(２０11)10－００38－０4DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2011.10.10

多年房地产调控经验和教训表明,我国房地产价格影响因素较多而且比较复杂,仅靠对国内因素的分析很难抓住关键的决定因素,有必要通过更为广泛的国际比较,借鉴发达国家和新兴市场国家房地产价格的决定因素,找到影响我国房地产价格的供求因素,为完善我国房地产调控提供有益的参考.

一、房地产价格影响因素的指标选取和数据说明

房地产价格的形成机理非常复杂,影响因素较多,但房地产作为一种特殊商品,从根本上来讲,其价格决定在于供求,而影响供给和需求的长期因素主要是宏观因素[1].基于国际比较的需要,我们选取了下列指标（见表1）.充分考虑到数据的可得性、房地产市场发展的代表性和对比的借鉴意义,选取7个主要发达国家和3个新兴市场国家.考虑到我国房地产制度改革从1998年开始,为了增加数据数量、提高检验的可靠性,时间序列范围选取了从1999年第一季度至2010年第四季度的季度数据.

二、房地产供给价格弹性的国际比较

影响房地产价格的一个关键因素是住房供给对价格变化的响应程度,它决定了房地产市场对需求冲击的响应程度.房地产供给与价格的相

房地产价格方面有关论文范文例文互影响可以用以下计量模型加以描述[2]：

it等于茁0+茁1pt-1+茁2cct-1+茁3dt+酌t+滋t

供给方程中的因变量是房地产开发投资it、cct-1、dt、酌t、滋t分别代表房屋建安成本、房地产价格、人口统计特征、季节性因素.方程中,价格系数茁1测度了住房投资或者新建住房供应的长期价格弹性,也就是房地产供给对价格的响应程度.依据各国稀缺的可用数据材料,对这些国家的数据进行估计①,得出各国房地产供给价格弹性（图1）.

如图1所示,各国住房供给对价格的响应程度差异较大.美国、加拿大、日本的供给的价格弹性都接近或高于单位值,表明当面临需求冲击时,新增住房供应量会按比例增加,新增住房供给对价格变化反应迅速.意大利、法国等国家的住房供给对价格变化不敏感.英国、中国、德国三个国家弹性不高,处于中等响应强度.我国房地产供给能够对房地产价格变化作出响应,但灵敏度较低,当房地产市场受到需求冲击时,供给能缓慢作出反应,但效果不会很明显,会有较长的滞后期.

一般而言,可以从地理位置和人口统计条件去理解各国市场供给价格弹性的差异.如特定区域的土地供给受限,对长期的房屋供给有负面影响[3].对各国数据进行相关性检验（图2）.结果表明,住房供给弹性估值与人口密度相关系数为-0.488,除日本外,住房供给弹性估值在人口稠密的地区偏低.

我国是人口大国,虽然人口密度不是最高,但城市化中需要转移的人口总数大,这表明房地产需求可能继续扩大,但供给不一定同比例扩大,这使得我国提高供给价格弹性的潜力较小,通过增加房屋供给来调控房价波动的收效可能不大.再结合“我国可供开发的土地的稀缺性、房地产开发商的垄断性和房地产的基本价值的不确定性”三大特点,可以初步得出,房地产供给一定是房地产价格的影响因素,但不一定是长期的决定因素[4].

三、房地产需求因素的国际比较

既然房地产供给不是决定因素,那么根据供求决定价格的理论,影响需求的因素中一定有对房地产价格产生强烈影响的决定因素.从第二部分分析可知,影响需求的宏观因素主要有三类因素,共8个指标[5].建立模型的基本形式为：

hpiit等于琢it+茁1*gdpit+茁2*cpiit+茁3*mit+茁4*rit+茁5*pdiit+茁6*psit

+茁7*pdit+茁8*upit+滋it

其中,hpiit表示i国t期（本文所有变量角标i、t含义与此一致）房屋销售价格同比增速.其他指标含义参见表1,滋it为随机扰动项.

下面对各国房地产价格影响因素的共同效应（共性）和个别效应（个性）进行比较,在估计长期均衡方程基础上,通过格兰杰因果关系检验确定显著影响因素中的决定因素.

(一)各国房地产需求因素的共同效应

本文所获取的数据是10个国家较长时间的历史数据,属于典型的面板数据.对10个国家的面板数据进行回归,发现被解释变量各国的“房地产价格”数据存在序列相关.因此,在模型中再加入一个变量――前期房地产价格,对面板数据再次进行回归（见表2）.

长期来看,在10个国家中,上一期的房地产价格变化、人均可支配收入、经济增长三个变量是具有普遍意义的共同影响变量.上一期房地产价格变化与当期房地产价格变化相关系数达到0.978.人均可支配收入对房地产价格存在显著的正向影响.经济增长是房地产价格变化的重要影响变量[6].然而,CPI对房地产价格的回归系数显著性检验未通过,即不产生显著影响.同样,利率和货币供应量都对房地产价格不产生显著影响.

(二)房地产需求因素的国家间比较

在了解各国房地产价格影响因素中的共同固定效应的基础上,笔者通过估计各国房地产价格与影响因素之间的回归方程,得到每个国家需求影响因素与房地产价格之间的长期均衡关系,以及国家间房地产价格的决定因素的异同.

这篇论文出处 http://www.sxsky.net/guanli/00482329.html

第一步,对10个国家的时间序列进行平稳性检验（ADF检验）,大部分指标的时间序列都有1个单位根,经过1阶差分后平稳,为1阶单整序列,对各国的时间序列hpiit对hpiit-1、gdpit、cpiit、mit、rit、pdiit等6个变量分别进行最小二乘回归（表3）.

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结果显示,在10个国家中,除印度外,人均可支配收入的增速变化都能对房地产价格变化产生显著影响.其中,我国人均可支配收入变化与房价变化呈现负相关,这显然不符合经济常识,后文详述.经济增长对美国等6个国家房价产生显著的正向影响,对日本等4个国家经济增长对房价的影响不显著.除印度外,所有国家的上一期房价变化都对本期房价变化产生显著并且程度较大的正向影响.日本、德国、加拿大和印度4个国家货币供应量对房价变化产生显著影响,表明这些国家货币当局通过控制货币供应量能够有效地影响房价变化.其他国家的货币供应量对房价影响不显著.

英国、法国和印度的利率变化对房价产生显著影响,利率均对本国房价产生负向影响.这些国家可以通过调整基准利率来对房价施加显著影响.其他国家利率变化对房价变化影响不显著.德国、加拿大、印度的CPI变化对房价变化产生显著负向影响.其他国家这两个变量之间的影响不显著.综上所述,各国房地产价格显著性影响因素以及影响方向如表4所示.

（三）各国房地产价格影响因素的检验

在房地产价格需求因素的长期方程中,有显著影响的解释变量如能通过格兰杰因果检验,证明该变量对房地产价格变化有因果关系,那么该变量是该国房地产价格的决定因素.对各国房地产价格的显著影响因素分别与房地产价格变化做格兰杰因果关系检验（表5）.结果显示,意大利、中国、俄罗斯的个人可支配收入不是决定因素；德国的经济增长不是决定因素；上一期房地产价格变化不是日本房地产价格变化的决定因素；加拿大、印

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