城市住房价格波动差异及连锁反应研究

论文摘要

住房市场的价格波动不仅影响到人们的居住质量和生活水平,对家庭财富总量也有很大影响,并且关系到国民经济发展和社会和谐稳定。近十年来,随着住房分配制度改革的深化,我国住房市场得到快速发展,城市住房价格也同时大幅度上涨。从全国范围看来,一些沿海城市房价水平高,住房价格上涨尤为突出,其波动更容易引起全国人民的广泛关注。而内陆城市总体房价水平低,部分城市近年正呈追赶之势。那么,为何沿海城市房价上涨更快?一些内陆城市近年上涨幅度增大是否受其影响?房价波动的影响因素和原因是什么?住房市场价格波动是否受到心理预期的影响?目前已有学者对我国城市住房价格水平的影响因素,住房价格的投机波动特点等进行了实证研究,但较少关注城市间房价的波动差异。国外住房市场实证研究中对连锁反应的存在与否不同国家和地区有着不一致的结论,国内的新闻舆论中也有各地房价“联动”与“轮动”一说,但目前尚缺乏规范的经验研究。本文试图探讨城市间住房价格波动的差异,并考察我国住房市场是否存在价格的连锁反应。在梳理了国内外学者关于住房价格、住房价格波动相关研究的基础上,本文建立了通过自相关和空间相关两个维度考察城市住房价格波动的分析框架,解释住房价格波动的产生机制。通过收集1995年以来我国35个大中城市住房价格和城市经济数据资料,对我国城市住房价格波动的差异及联系进行了实证研究。在住房价格短期波动差异研究中,在城市房价水平影响因素分析的基础上,通过构建类似和标准误差修正模型,考察房价短期波动的决定因素,分析了房价波动自相关和均值回复表现差异的原因。在房价连锁反应实证研究中,构建了各城市和全国房价的协整和误差修正模型,通过不同城市对全国基本面因素变动的反应差异,各城市相对全国平均房价的偏离趋势,考察是否存在房价连锁现象。并通过几个热点城市的房价协整关系检验和Granger因果检验,考察这些城市间是否存在房价的空间交互作用。为了更好地解释宏观经济现象背后的原因,本文还对三个代表城市进行了住房市场心理及行为因素调研,于2007年10月在杭州、武汉和无锡三个城市各发放调研问卷400份,对有购房意愿者了解其价格预期,购房动机,对住房市场的看法,房价上涨的原因等,在此基础上分析了价格预期的形成过程。本文的主要研究结论如下:(1)我国35个大中城市的住房价格波动受基本面因素波动和短期波动调整过程共同影响。通过房价波动决定因素的多元回归模型和经过严格单根检验的标准误差修正模型两种方法,得到较为一致的结论。从长期看,我国城市住房价格水平由收入、人口、建设成本、人口密度等因素决定。房价的波动,除受这些基本面因素波动影响外,还有短期波动调整过程,包括房价变化的自相关和修正与基本面所决定的均衡房价偏离的均值回复。(2)不同城市的短期波动调整过程存在较大差异。沿海开放城市房价变化自相关现象显著,而内陆城市房价变化自相关不显著,有很强的均值回复倾向。本文通过构建反映基本面因素与短期波动调整交互作用的模型,分析了自相关和均值回复现象的可能原因。收入越高的城市,房价变化的自相关现象越明显;人口密度越大的城市房价变化自相关性越强。更高的收入增长,导致更大的均值回复;建设成本增加越多,房价变化的均值回复现象越小。(3)我国城市间房价存在弱的连锁反应。本文将35个大中城市按照地理位置划分为华东、华南、华北、东北、中部和西部六个区域。除华东地区外,其它各区域的城市房价与全国平均房价比值有较强的回复到长期均衡值的倾向,而在短期各地对于全国因素冲击确实有快慢不同的反应。全国收入水平提高时,华东地区房价产生最大的正反应;利率发生变化,也是华东地区房价产生更大的负效应;货币供应量变化时,华北地区房价有较大反应;建设成本变化时,中部、华南、东北和西部的反应都低于全国平均水平,西部的相对偏离最大。连锁反应呈多“震中”的弱型关联。(4)城市间房价确实存在空间交互作用。本文利用北京、上海、天津、广州、深圳、重庆等六个城市的中房住宅指数季度数据,构建向量误差修正模型,城市房价指数间的协整关系和Granger因果关系表明存在房价空间交互作用。但房价的空间扩散路径与是否邻接没有明显关联。从这六个城市来看,存在热点城市之间,以及从东部沿海城市到西部内陆城市的房价扩散。房价扩散的原因可能有资本流动、信息扩散、预期和地区结构差异,后两者是主要决定因素。(5)房价变化自相关性强的城市在空间上也处于领先波动地位。连锁反应中领先房价周期的华东、华北、华南地区正好都是房价变化自相关性强的沿海城市。这种一致性是因为两种现象的根本原因是相同的,好的经济基础和宜人性是这些地区领先增长的必备条件和长期增长预期的基础,而投资意识和后视预期是短期正自相关和领先增长的主要动力。对杭州、武汉、无锡三个代表城市住房市场微观心理和行为因素的调研表明,价格预期的形成过程反映了房价变化自相关现象的产生,也与连锁反应表现一致。(6)要充分认识城市间房价波动在时间和程度上的差异,讨论房价波动和制定调控政策不能忽视地区差异一概而论。沿海开放城市保持住房市场稳定发展关键就是要杜绝人为炒作,控制投机行为,注重正确的舆论导向,加大市场透明度。内陆城市住房市场要健康培育,既不能无端受牵连打击,也不能盲目看齐发达城市,忽视自身基本面。中央政策制定者应充分考虑其所处的周期发展阶段,处于市场起步阶段时不可与繁荣的沿海住房市场同等对待。地方政府则应该防止市场上升期的过度投机。资本流动和信息扩散在城市房价自相关和空间相关过程中都起重要作用,要防止价格出现激烈波动,应防止投机资金和热钱肆意流动,媒体报道注重风险预防。与已有研究相比,本文的主要学术创新价值有如下几点:(1)通过构建从房价变化自相关和空间相关两个维度考察住房价格波动的研究框架,对住房价格波动的产生机制进行了系统分析,对我国35个大中城市的住房价格波动差异和联系进行了实证研究。国内住房价格研究中有关注具体热点城市的房价波动特点,也有对住房价格影响因素的一般研究,但较少关注城市间波动差异,更缺乏同时关注住房价格波动差异和联系的系统研究。本文采用面板协整和误差修正模型,分析住房价格在自身基本面因素之外的短期调整波动,以及偏离全国房价变动的短期领先波动,发现两者之间确实存在关联性,领先波动的城市往往也是波动自相关性强的沿海城市。对房价波动的系统研究,有利于拓展住房价格异常波动以及住房价格泡沫研究的思路,丰富了我国现有住房价格波动研究,探索性的研究发现为后续相关研究提供了参考和借鉴。(2)采用宏观计量分析和微观心理调研相结合的研究方法。相对于一些研究直接将房价波动的自相关称为投机和泡沫因素,或对房价连锁反应做出一些主观解释,本文作了更细致的工作。首先在价格波动的误差修正模型中,考察了基本面因素与价格波动自相关和均值回复的交互作用,揭示了哪些城市因素影响了自相关和均值回复的强度。在房价连锁反应研究中,对我国住房市场可能的连锁原因进行了定性研究。然后通过对典型城市住房市场购房心理和行为调研,根据对三城市总共1132份有效问卷价格预期形成过程的分析,得出与宏观计量研究一致的结论,发现在我国现阶段预期是影响房价波动的重要原因。这种宏观计量分析基础上,辅以多城市的同期问卷调查对比研究,以及通过开放式问题了解购房者心态的调研方式在我国房地产研究中还鲜有先例。(3)通过结构系数异质和空间交互作用两个维度对我国住房市场的房价连锁反应进行了实证研究。我国近年由于很多城市房价轮番上涨,关于房价“联动”与“轮动”的说法很多,但缺乏规范的实证研究。本文通过构建反映城市房价与全国房价偏离的结构模型,考察基本面因素变动对于房价波动偏离的影响,由此判断是否存在“连锁”反应,另一方面,通过检验典型城市间房价的协整和Granger因果关系,考察房价空间上是否存在交互作用。两方面的证据表明我国住房市场存在弱的连锁反应,连锁的特点与国外的研究发现有所不同,呈多中心的连锁格局,价格的扩散与地理上的邻近没有直接关系,主要是热点城市之间,沿海城市到内陆城市之间的价格扩散。这种研究方法和得出的研究结论对我国学者进一步开展类似研究具有参考价值。受困于数据采集的限制,加上笔者时间和能力有限,本文尚存在一些不足之处,希望在今后的研究中能够得到完善和补充。可能的研究拓展是,随着房价数据序列的延长和面板数据方法的改进,采用更先进有效的检验方法研究面板数据的平稳性和协整关系。同时,房价变化自相关和空间相关之间的联系,以及它们背后的原因,还值得进一步的探索研究。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 问题的提出
• 1.1.1 现实背景
• 1.1.2 理论背景
• 1.2 研究框架
• 1.2.1 研究目标
• 1.2.2 基本概念界定
• 1.2.3 研究内容
• 1.2.4 技术路线
• 2 我国住房市场的市场发育与制度演进
• 2.1 我国住房市场的发展历程
• 2.1.1 80年代末至90年代初的市场培育和首次“房地产热潮”
• 2.1.2 1994-1997年市场调整后的平稳发展
• 2.1.3 1998-2004年的市场高速发展
• 2.1.4 2005年至今的宏观调控中成长
• 2.2 我国住房市场的制度演进
• 2.2.1 住房商品化改革
• 2.2.2 住房市场秩序建设
• 2.2.3 宏观调控
• 2.2.4 住房保障
• 2.3 我国住房市场的地区差异
• 2.3.1 住房市场地区差异现象
• 2.3.2 住房市场地区差异原因
• 3 住房价格及其波动研究文献综述
• 3.1 住房基本价值理论
• 3.1.1 住房市场有效性
• 3.1.2 住房价格现值关系模型
• 3.1.3 本节小结
• 3.2 经济基本面决定的住房价格
• 3.2.1 宏观经济基本面因素
• 3.2.2 城市经济基本面和宜人性对城市住房价格的影响
• 3.2.3 地方管制对住房价格的影响
• 3.3 住房价格波动的动态分析
• 3.3.1 资产（股票/房地产）价格的均值回复
• 3.3.2 住房价格变化的短期正自相关性和长期负自相关性
• 3.3.3 协整和误差修正模型在房价长期均衡和短期波动研究中的应用
• 3.4 住房市场投机与泡沫
• 3.4.1 住房市场投机行为
• 3.4.2 考虑投机和预期的住房价格模型
• 3.4.3 住房价格泡沫
• 3.5 住房价格波动的连锁反应
• 3.5.1 英国的住房价格连锁现象
• 3.5.2 连锁反应的模型解释
• 3.5.3 其它国家的住房价格连锁（扩散）现象
• 4 城市住房价格波动差异研究
• 4.1 相关研究方法的最新进展
• 4.1.1 面板数据估计方法研究进展
• 4.1.2 面板协整理论研究进展
• 4.1.3 国内近年对面板协整的应用研究
• 4.1.4 国内外房价波动研究的模型估计方法
• 4.2 变量选择与数据来源
• 4.2.1 因变量和样本选择
• 4.2.2 城市住房长期均衡价格的影响因素识别
• 4.3 住房价格变化的多元回归模型及其迭代回归
• 4.3.1 住房价格变化模型
• 4.3.2 模型回归结果
• 4.3.3 本节小结
• 4.4 标准误差修正模型方法
• 4.4.1 变量单根检验
• 4.4.2 协整及误差修正模型
• 4.4.3 本节小结
• 4.5 城市间房价短期波动差异的可能原因
• 4.5.1 两种方法短期调整波动系数的比较
• 4.5.2 房价短期调整波动的含义
• 4.5.3 房价短期调整波动与经济基本面的交互作用
• 4.6 结论与讨论
• 5 城市住房价格波动的连锁反应研究
• 5.1 连锁反应的三种建模思路
• 5.1.1 反映住房价格连锁反应的空间依赖模型
• 5.1.2 考察地区房价空间交互作用的协整模型
• 5.1.3 反映住房价格连锁反应的结构差异模型
• 5.2 我国各区域的住房价格波动
• 5.3 连锁反应的实证研究之一:系数异质反应
• 5.3.1 全国及城市房价模型
• 5.3.2 回归结果
• 5.4 连锁反应的实证研究之二:空间交互作用
• 5.5 连锁反应的原因分析
• 5.5.1 连锁反应的几种可能解释
• 5.5.2 我国城市间房价连锁反应的可能原因
• 5.6 结论与讨论
• 6 城市住房市场微观行为差异研究
• 6.1 住房市场行为
• 6.1.1 住房消费品的搜寻行为和首付款效应
• 6.1.2 住房投资品的正反馈行为
• 6.2 对三个典型城市购房者心理和行为因素的调研
• 6.2.1 背景资料
• 6.2.2 调研内容及问卷
• 6.3 调研结果分析
• 6.3.1 将住房视为投资品的反应
• 6.3.2 夸大的预期、兴奋情绪和口头传播
• 6.3.3 关于房价的一些看法和观点
• 6.3.4 住房投资与股票投资的关系
• 6.3.5 房价上涨的可能原因
• 6.4 结论与讨论
• 7 结论与展望
• 7.1 研究结论
• 7.2 研究的学术意义
• 7.3 研究的应用价值
• 7.4 研究不足与展望
• 参考文献
• 附录
• 攻读博士学位期间主要科研成果
• 致谢