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一、引言
商品住宅价格由供给和需求共同作用所形成,土地是影响商品住宅供给的重要因素,货币政策也影响着商品住宅的需求和供给.中央和各级地方政府经常使用货币和土地这两个主要的政策工具,直接或间接地调控商品住宅市场的供需和价格.因此,准确评估土地、货币政策对商品住宅价格的影响,对目前政府进行房地产市场的宏观调控具有十分重要的意义.本文利用2004-2009年的季度数据,基于状态空间模型,就土地、货币政策对商品住宅价格的影响进行实证分析,对土地价格、土地供应量、货币供应量和利率对商品住宅价格的动态影响进行定量研究.
在研究结构上,本文首先就土地因素和货币政策对房地产价格影响的相关研究进行了文献综述,然后在第三部分阐述了状态空间模型的原理及变量的选取,随后第四部分对模型进行估计和结果分析,最后部分给出了研究结论和政策建议.
二、文献综述
由于近年来我国商品住宅价格的迅速上涨,因此很多学者先后从不同角度研究了土地、货币政策对房价的具体影响.
从土地价格和房价的关系来看,刘琳和刘洪玉【1】(2003)、张娟峰和刘洪玉【2】(2010)、等研究认为地价上涨是房价上涨的一个因素;而赵红岩和李荣百【3】(2007)认为土地价格变动不是住宅价格变动的原因.
从土地供应量对房价的影响来看,黄忠华等【4】(2009)和Pollakowski和Wachte【5】(1990)等学者认为土地供应能够对房价产生影响,而Barlow【6】(1993)、Lai和Wang【7】(1999)等研究认为住房供给与土地供给没有显著关系,
从货币政策对房价影响来看,梁云芳和高铁梅【8】(2007)、蒋厚栋【10】(2010)、王来福和郭峰【11】(2007)等多数学者认为货币供应量或信贷规模对房价上涨有正向影响;同时黄忠华和吴次芳等【9】(2008)等研究认为利率政策对房价的影响不显著.
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总体而言,从研究内容及结果来看,现有研究主要集中于土地价格、土地供应量、货币供应量和利率对房地产价格长期的影响,而没有考虑到这些影响的短期动态变化;从研究方法来看,多是运用的Granger因果关系检验、协整方法、VAR模型等固定参数模型.但由于我国房地产市场在政策因素和外界冲击的影响下表现并不稳定,用固定参数模型无法捕捉这种结构上的变化,并导致忽略了许多真实有价值的信息,因此,本文利用状态空间模型来构造可变参数模型,就货币政策对房地产市场供给和需求的影响进行动态测度和分析.
三、模型说明及变量选取
状态空间模型(state space model)是以隐含着的时间为自变量的动态时域模型.现代控制理论创始人之一R.E.Kalman于1960年在论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problem》中提出了状态空间方法.状态空间方法是一种时域方法,其中引入了状态变量概念,用状态方程描写动态系统,用量测方程描写量测信息,由状态方程和量测方程构成状态空间模型.它包括两个模型:其一是状态方程,反映动态系统在输入变量作用下在某时刻所转移到的状态;其二是输出或量测方程,将系统在某时刻的输出和系统的状态及输入变量联系起来.因此,状态空间模型是描述动态系统的完整模型,表达了由于输入引起系统内部状态的变化,并由此导致输出发生的变化.
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可变参数模型的状态空间的一般表示如下:
在(1)式中zt是具有固定系数α的解释变量集合,xt是随机系数的解释变量集合,随机系数向量βt是状态向量,称为可变参数.βt是不可观测变量,必须利用可观测变量yt和xt来估计.如果yt和xt是季度时间序列,还应从中除去季节变动要素.在(2)式中假定参数βt的变动服从于AR(1)模型.εt和ηt分别是量测方程和状态方程的扰动项,根据(3)式,二者是相互独立的,且服从均值0、方差为σ2和协方差矩阵为R的正态分布.
土地作为房地产市场中重要的投入要素,土地对房地产市场有着重要影响.一方面,土地费用是住宅成本的重要组成部分,土地价格的变化会引起商品住宅价格产生波动.另一方面,土地供应量能够直接影响房地产供应量,进而改变市场价格,因此,在土地方面本文选择土地价格和土地供应量作为影响房价的因素.
除土地因素外货币政策对房地产市场也有着显著影响.在货币政策的中介目标选择上,以弗里德曼为代表的货币主义观点坚持货币供应量作为中介目标,而经济学家普尔提出根据经济体系不确定性的根源来选择利率或货币供应量为中介目标.基于以上考虑,本文从利率和货币供应量两个角度来动态测度货币政策对商品住宅价格的影响.
因此,利用状态空间模型建立的可变参数模型如下:
其中,priceh为商品住宅价格,pricel为土地价格,land为土地供应面积,M2为货币供应量,R为5年期贷款利率.αt、βt、λt、μt分别为各个时点上商品住宅价格对土地价格、土地供应量、货币供应量和利率的敏感程度的变参数序列,即弹性序列,et、ξt、ht、σt、ρt为扰动向量.(5)式、(6)式、(7)式与(8)式假定了可变参数αt、βt、λt、μt由AR(1)模型描述.
四、模型估计及结果分析
3.1 数据处理
本文采用全国商品住宅价格指数表示商品住宅价格,全国居住用地价格指数表示土地价格,全国土地购置面积表示土地供给,M2表示货币供应量,R表示5年期贷款利率.数据采用了2004-2009年的全国季度数据,主要来源于中国人民银行网站、CREIS中指数据、和讯网.
在数据处理上,采用了X12法对变量序列数据进行季节处理,然后再对序列取自然对数,并对变量进行了协整检验.根据Johansen协整检验结果,变量log(priceh)、log(pricel)、log(land)、log(M2)和log(R)之间存在协整关系.
3.2模型估计及结果分析
以变量log(priceh)为量测方程的被解释变量,log(pricel)、log(land)、log(M2)和log(R)为量测方程的解释变量,建立状态空间模型(SSM)并进行估计,结果如下:
(1)土地价格对商品住宅价格的动态影响分析
总体而言,图1显示土地价格对商品住宅价格有正向影响,即土地价格上涨商品住宅价格也上涨,土地价格下跌住宅价格也会下降;2004年中期到2005年初弹性产生剧烈震荡,2005年中期以后弹性逐渐变小,也就是土地价格对商品住宅价格的影响在逐渐减小.
由图1可知,2004年第三、四季度土地价格弹性迅速升高,达到1.64,也就是土地价格每上涨1个百分点,商品住宅价格上涨1.64个百分点,属于富有弹性,可见这一时期土地价格对商品住宅价格具有较大影,这与2004年“813”大限的土地政策不无关系.2004年,国土资源部规定2004年8月31号以后所有经营性用地出让全部实行招拍挂制度,即所谓的“831”大限.该项政策的出台,结束了我国长时期土地使用的行政划拨制度,提高了土地资源的利用效率,同时也对房地产企业的成本造成了压力.
(2)土地供给对商品住宅价格的动态影响分析
总体来看,图2显示土地供给对商品住宅价格有负向影响,即土地供给增加商品住宅价格将下降,反之土地供给减少商品住宅价格将上涨.2004年中期以后弹性绝对值迅速增大,达到0.6, 2005年初弹性绝对值又迅速减小,2005年中期以后弹性绝对值变化平缓,在0.06附近波动.2004年中期到2005年初商品住宅价格的土地供给弹性产生剧烈振荡,再次证明了2004年“813”大限的土地政策对土地市场产生了较大的影响,进而也影响了商品住宅市场.
从土地价格和土地供给对商品住宅价格的影响比较来看,土地价格有较大的正向影响,土地供给有较小的负向影响,2004年到2005年中期影响程度都波动较为剧烈,2005年中期到2009年都变化较为平缓,需要注意的是2004年土地政策的“813”大限使土地价格弹性和土地供给弹性产生较大的振荡.
(3)货币供应量对商品住宅价格的动态影响分析
总体上看,