房价与地价关系的再检验——来自中国28个省的面(5)

房价与地价关系的再检验——来自中国28个省的面板数据

南开经济研究

ＮＡＮＫＡＩＥＣｏＮｏＭＩＣＳＴＵＤＩＥＳ２００９生ＮＯ．４第４期２００９

图２各地房价变化图

图３各地地价变化图

注：以上数据来源于中经网统计数据库ｊ丰根据作者整理得到。

四、实证检验

１．数据说明和变量选取

本文计量的全部数据都来源于中经网统计数据库，时间跨度从２００２年３月到

２００８年６月，由于西藏、青海、海南＝三省的数据中间缺失较多，所以选取的是去掉这三个省后剩下的２８个省，并以此作为截面的面板数据Ⅲ。由于中经网没有直接公布全国各地区每个月的房价和地价指标，只有按月统计的本年购置土地面积累计（单位：万平方米）、房地产开发中土地购置费投资总额累计（单位：亿元）、商品房销售额累计（单位：亿元）、商品房销售面积累计（单位：万平方米），因此在本文中是按照如下公式计算的：当月地价＝（本月本年房地产开发中土地购置费投资总额累计一上月本年房地产开发中土地购置费投资总额累计／本月本年购置土地面积累计～上月本年购置土地面积累计）×ｌ００００。房价也采用类似方法计算。由于每年没有公布一月份相关数据，所以二月份计算数据其实是一、二两个月的平均水平，这样每年实际只有１１个月的数据。同时，每个省都没有２００７年１０月的数据，这样一来２００７年又损失了两个月的数据。所以①研究房地产晟好是以城市一级的数据作样本』且是考虑列数据的可得性，城市往往只有年度数据。由于ｇａｎｇｅｒ因果关系检验通常需要较长的时间，所以在这里只好选择了省级的面板数据。１３５

房价与地价关系的再检验——来自中国28个省的面板数据

王岳龙、武鹏：房价与地价关系的再检验——来自中国２８个省的面板数据

总共实际有６８个月的数据，理论上应该有６８Ｘ２８＝１９０４个样本。去掉其中一些明显的异常值和某些地区在某些时间的缺失值以后，得到的是一个非平衡面板数据．见表２。

表２变量的描述性统计

从表２可以看出，各地在２００２年３月到２００８年６月的平均地价水平７９８．８元可以占到房价２６４０．１元的３０．３％。同时地价与房价的标准差也很大，说明各地区各个时期的房价和地价水平是处于巨大波动中的。

２．回归结果

在进行房价和地价的ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验之前，为了更清楚地体现地价变化对房价的冲击作用，笔者用地价和相关的虚拟变量作为解释变量对房价进行回归，在这里采用的是逐步添加解释变量的回归方法，模型全部估计和检验都采用Ｅｖｉｅｗｓ６．０软件。房价ｈｐ和地价ｌｐ在下面的回归和检验时，都取了自然对数（下面都用小写字母表示取自然对数后的变量），见表３。

在模型１中，只是对滞后ｌ到８期的地价进行回归④，结果第ｌ、２两期的系数都不显著，第３期到第７期的系数都比较显著，特别是第４、５、６ｉ期估计出来地价对房价的弹性值平均在１０％左右。这说明：在短期内，地价并不影响房价，但是在长期中，地价是会对房价产生一定影响。随着“８．３ｌ”大限政策的出台，要求从２００４年８月３１日以后，所有经营建设用地都必须以招、拍、挂形式出让。为了分析这一政策对房价的影响效果，笔者在模型２中，引入了一个时间虚拟变量（ｔｉｍｅ），让２００４年９月以后的各个月份都取１，结果该变量在ｌ％的显著性水平上显著，其估计结果显示由于土地招、拍、挂的实行，使得全国房价水平整体上涨了１３．２％。为了进一步考察各地区房价水平的差异，笔者在模型３中以西部地区。作为对照组，选取了中部（ｍｉｄｄｌｅ）和东部（ｅａｓｔ）两个地区虚拟变量，结果东部地区虚拟变量也非常显著，其值显示在控制住地价水平的前提下，由于经济基本面因素的作用（如物价水平、人均收入等）使得东部房价的平均水平比西部高出了３５％，这也是非常符合实际情况的；中部地区虚拟变量估计出来的系数为负，但是不显著。一个可能的原因是由于在西部地区的样本中，剔除了经济发展水平①因为土地在房地产开发商拍下，到建成出售，往往需要一年左右时间。所以解释变量的滞后期鹰具有一定长度。这里之所以选择到第８期．是因为从第７期开始地价开始变得不是很显著，说明太多滞后项导致变量之问的多重共线性问题比较严重．故在【口Ｊ归时，只取到滞后第８期。

②在这里东部是指北京福建、广东、江苏、辽宁、山东、河北、上海、天津、浙汀ｌＯ个省市；中部地区包括：安徽、河南、山西、黑龙江、湖南、湖北、吉林、江西、内蒙古９个省（自治区）；西部地区包括：甘肃、广西、贵州、宁夏、新疆、云南、四川、重庆、陕西９个省市。１３６

房价与地价关系的再检验——来自中国28个省的面板数据

南开经济研究２００９年第４期

最落后的西藏和排名也比较靠后的青海，同时包括经济在全国都比较发达的四川、重庆，在经济基本面的作用下，使得西部和中部的房价水平整体体现不出多大差异。这一点从图２中也可以大致判断出，作为中部代表的湖南和江西，与西部代表的贵州与新疆四省的房价都在２０００元上下波动。最后在模型４中加入了上一期的房价水平，结果该变量显著异于０，并显示上～期的房价以１４．８％的变化程度影响现在的房价水平，表明房价的变化遵循较强的适应性预期。

表３模型回归结果

注：１．”＋表爪该变量在ｌ％的显著性水平Ｊ：显著；｝‘表示在５％的显著性水平，Ｉ：显著； 表示在ｌＯ％的显著性水平上显著。２．变量的估计值下报告的是面板稳健性标准差（ＰＣＳＥ）。３．ｈａｕｓｍａｎ榆验选择＃ｉｆ、：ｚ估计形式。其中ＦＥ表示固定效应模型，ＲＥ表示随机效应模型。４采用了截面加权估计。以克服各截面之间可能存在的异方差。

３．基于面板误差修正模型的ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验

前文通过加入地价滞后期建立了几个模型，经过分析，其回归结果均有两个特点：

首先，在模型３和４中，分别加人了地区虚拟变量和上一期的房价，反映土地招、拍、挂１３７