房地产价格与土地价格_房屋租赁价格的关系_基于大连市房地产指数的实证研究

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新视角

房地产价格与土地价格、房屋租赁价格的关系

———基于大连市房地产指数的实证研究

刘　晗

(东北财经大学研究生院,辽宁116025)

摘要:本文用价格指数代替价格,量经济分析,发现这三个变量都是一阶单整的,,但Granger的原因。关键词:;房屋租赁价格指数;ADF检验;Granger因果检验

一、引言

20世纪90年代以前,我国实行计划经济,没有真正意

义上的房地产市场。90年代中后期,国家实施积极的财政政策,全社会固定资产投资快速增长,房地产投资所占比例增加,成为新的经济增长点,并逐渐成为国民经济发展的支柱产业。然而房地产市场的发展不过短短十几年,与任何一个尚未发育成熟的市场一样,房地产市场在自身发展的过程中同样遇到了很多问题,比如泡沫问题、价格问题、政府的土地政策等问题。很多学者也就相关领域做了研究和探讨,本文仅以大连为例研究房价、地价、房屋租赁价格三者计量意义上的关系。

选定某一个具体的地区作为研究的对象可以使研究更有指向性,增加结论的指导性。这样做一方面可以剔出由于地区性差异带来的指标平均化问题,克服平均化的指标带来的结果失真;另一方面由于大连市的房地产价格在全国范围内处于较高的水平,以大连为样本的研究结果也将会对其他一线城市房地产市场的研究提供参考和借鉴。

本文以指数来代替绝对价格至少有以下几点好处:首先,指数更具有一般性。房价指数是考虑了多种因素的综合的指数,能够更一般地反映房地产价格的基本水平。其次,该数据由统计部门定期发布,数据较为权威和稳定。样本采用2000年3月到2007年3月间的季度数据。其中HP:房地产销售价格指数;LP:土地交易价格指数;RP:房屋租赁价格指数。

三、计量检验

(一)数据稳定性检验

对于不平稳的时间序列,常常会出现结论的谬误。如不相关变量回归后会产生较高的R,即伪回归。另外对不平稳的变量分析时,假设检验也将失效。常见的非平稳过程就是单位根过程,检验变量是否稳定的过程为单位根检验(U2nitRootTest)。比较常用的单位根检验的方法是ADF检验(AugmentedDickey-FullerTest)。

对HP的ADF检验中,t统计量为-0.884473,大于10%水平下的临界值。因此不能拒绝原假设,HP为不平稳序列。进一步对HP的一阶差分做ADF检验发现统计量t为-9.7小于1%显著性水平的临界值-4.3,原假设被拒绝。因此一阶差分后的HP为平稳序列。

表1　HP、D(HP)LP、D(LP)、RP、D(RP)的单位根检验

AugmentedDickey-Fullerteststatistic

HP

t-StatisticProb.3TestcriticalD(HP)

LP

D(LP)

RP

D(RP)

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二、数据样本

为研究大连市房地产价格、土地价格、房屋租赁价格的关系,本文选用统计部门发布的“35个大中城市房地产价格指数”作为研究的数据来源。该指数是反映一定时期内房地产价格变动趋势和程度的相对数,包括房屋销售价格指数、房屋租赁价格指数、土地交易价格指数和物业管理价格指数,均采用由下到上逐级汇总的方法编制。

图1房地产销售价格指数、土地交易价格指数、房屋租赁价格指数相互关系

-0.884473-9.0.0602420.7775

1%5%10%

0.0000

0.6935

-9.1358640.1018610.0000

0.7066

-7.0.0000

-3.699871-4.33933-2.-4.33933-2.653401-3.-2.976263-3.-1.-3.587527-1.953858-2.-2.62742

-3.22923-1.-3.22923-1.609571-2.62742

用同样的方法分别对LP、RP进行ADF检验。LP的

ADF检验表明,LP序列同样为非平稳序列(t统计量为0.060242大于10%水平下的临界值-1.609571,因此原假设LP为非平稳无法被拒绝)。而对D(LP)进行的ADF检验的t统计量为-9.135864,小于1%水平下的临界值-4.33933。

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原假设被拒绝,D(LP)为平稳序列,DL一阶单整。同理,RP也为一阶单整。

(二)对时间序列的协整性检验HP、LP以及RP都是非平稳序列。但是不平稳序列中仍然可能存在着长期的稳定关系。以下将对三个变量的长期关系,即协整关系加以讨论。建立LP、RP、HP三者的回归模型,HP=C(1)3LP+C(2)3RP+C(3)。对回归产生的残差序列进行ADF检验:

表2　残差序列的单位根检验

t-Statistic

ADFteststatisticTestcriticalvalues:

Prob.3

显著性水平为1%的条件下,除“房屋租赁价格不是引起房

地产价格变化的原因”被接受外,其余原假设均被拒绝。因此,房地产销售价格是土地交易价格的Granger原因,同时土地交易价格也是房地产交易价格的Granger原因,即房地产价格和土地交易价格间存在双向因果关系。此外,虽然房屋租赁价格的变化不是引起房地产销售价格变化的原因,但逆命题却成立,房地产销售价格是房屋租赁价格的Granger原因。

四,土地价格作为房地产成本的重要组产价格,减缓其快速增长提供了着力点。

当前我国政府实行的土地储备和“招拍挂”制度对增加土地出让的透明度、避免寻租发挥了重要作用。但不可回避的是,“招拍挂”制度也存在着明显的缺陷,即容易过高的抬高地价。同时,提高了开发商获得土地的成本,也将促使开发商对高利润的开发项目更加的青睐。于是扩大了高档楼盘的开发量,中低价位的商品住房的供应量下降,房地产平均价格上升,这些都与当前房地产市场的结构性矛盾是吻合的。

相比单纯的“招拍挂”制度,以指定土地用途为前提的“招拍挂”在控制房地产价格、土地交易价格和挤压房地产商利润方面更为有效。如此将缓解了土地价格和房产价格的恶性的连动,也为稳定房价提供了可能。当然,房价问题是综合因素导致的复杂问题,而土地政策的改进仅仅是解决这个复杂问题的一个方面。参考文献:

[1]吴淑莲,胡银根.我国城市化于房地产发展的Granger因果关系分析.

[2]樊纲.房价谁说了算.江西人民出版社,2005,(1).

[3]姜彩楼,徐康宁,李永浮.上海市房地产价格变动影响因素实证研究[J].建筑经济,2007,(1).[4]赵红岩,李荣百.住宅价格、土地价格和住宅造价关系实证研究-以上海为例[J].经济问题,2007,(1).

[5]ChrisBrooks:IntroductorytoEconometricsforfinance,Cam2

bridgeUniversityPress,2002.

-3.768754

1%level5%level10%level

-4.323979-3.580623-3.225334

0.0339

统计量t为-3.小于%-3.580623,但却大于1%-4.323979。即虽然在1

%的显著性水平下接受原假设———残差序列为单位根过程,但可以在5%的显著性水平下拒绝原假设———残差序列为非单位根过程。也就是说在5%的显著性水平下,变量之间存在着长期的均衡关系。意味着房地产销售价格指数、土地交易价格指数、房屋租赁价格指数在长期的相互作用关系。

(三)H-P滤波与Granger因果分析

就一般情况而言,宏观数据的形态通常可分解为短期的波动和长期的趋势。长期趋势描述了较长的时间范围内的经济活动的可持续的内在稳定性,表现为某种趋势函数。而短期的波动则是指那些因为一些偶发事件或外生的因素给序列带来的小的随机振动,这种振动通常是无法预测的。在研究房地产销售价格指数、土地交易价格指数、房屋租赁价格指数之间的Granger因果关系,要求三个指数的时间序列为平稳序列,所以先去除短期波动对序列的影响。选用H-P滤波方式去除波动影响,通过Eviews生成的三个指数的滤波图如图2。

图2　HP滤波后三个指数的关系

作者简介:

刘晗,东北财经大学2006级国民经济研究生,研究方向:投资经济。

表3　　　　　　Granger因果关系检验

NullHypothesis:

HP_LPdoesnotGrangerCauseHP_HPHP_HPdoesnotGrangerCauseHP_LPHP_RPdoesnotGrangerCauseHP_HPHP_HPdoesnotGrangerCauseHP_RP

F-Statistic

Probability

32.620753.01242.00135108.585

2.6E-073.9E-090.159024.0E-12

本刊更正

本刊2007年第10期刊发文章《汕头市居

(115页)正文中第二民省内游出游行为研究》

段第一行“本文调查从2007年1月20日起到2月30日止……”应为“……2007年1月20日起到2月20日止……”,特此更正。

表3为由Eviews计算所得的Granger因果检验结果。在

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