北京房地產(chǎn)市場(chǎng)供求規(guī)律和價(jià)格機(jī)制作用的實(shí)證研究

1、第六組 區(qū)域經(jīng)濟(jì) 協(xié)調(diào)發(fā)展13000字北京房地產(chǎn)市場(chǎng)供求規(guī)律和價(jià)格機(jī)制作用的實(shí)證研究王 利1作者簡(jiǎn)介 王 利1 女 1945年12月出生 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院 教授 博士生導(dǎo)師邱曉堅(jiān)2 男 1983年12月出生 首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士研究生 邱曉堅(jiān)2首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心【摘要】 本文利用狀態(tài)空間模型對(duì)北京房地產(chǎn)市場(chǎng)需求函數(shù)、供給函數(shù)構(gòu)造了可變參數(shù)模型，進(jìn)而建立了北京房地產(chǎn)修正蛛網(wǎng)模型，用動(dòng)態(tài)分析的方法研究供需求和價(jià)格在偏離均衡狀態(tài)以后的實(shí)際波動(dòng)趨勢(shì)。研究表明在影響供給的因素中價(jià)格彈性較利率彈性大，說明房?jī)r(jià)是影響房地產(chǎn)開發(fā)商是否增加投資的主要因素。在需求函數(shù)中收入彈

2、性最大，表明居民可支配收入是影響房地產(chǎn)需求的決定性因素。蛛網(wǎng)模型求解結(jié)果是發(fā)散的，反映出近幾年北京房地產(chǎn)價(jià)格越來越偏離均衡價(jià)格，需要通過政府的宏觀調(diào)控手段使其變?yōu)槭諗康闹刖W(wǎng)模型。模型也反映出2005年以來國(guó)家頒布的一系抑制房地產(chǎn)過熱的政策起了作用，但是要抑制住房地產(chǎn)價(jià)格的快速攀升仍然有待時(shí)日。論文最后提出了相應(yīng)的對(duì)策建議。關(guān)鍵詞 可變參數(shù)模型 動(dòng)態(tài)分析 房地產(chǎn)需求函數(shù) , 房地產(chǎn)供給函數(shù) 蛛網(wǎng)模型引 言房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的不可流動(dòng)性、差異性和市場(chǎng)的區(qū)域性等特點(diǎn)，決定了房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)具有突出的區(qū)域特性。北京市房地業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈長(zhǎng)、關(guān)聯(lián)度大，對(duì)北京市宏觀經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)作用明顯。總體看來，1990年以來北京市房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)

3、展可分為三個(gè)階段：1990年到1994年底處于短缺經(jīng)濟(jì)時(shí)期，是賣方市場(chǎng)；1995年到1998年形成以集團(tuán)購(gòu)買為主要特點(diǎn)的買方市場(chǎng)，1998年底以前，集團(tuán)購(gòu)買占全市商品房銷售的83%以上；從1999年開始逐漸形成了個(gè)人住房消費(fèi)市場(chǎng)，其中2000年個(gè)人購(gòu)房的比率上升到85%，銀行按揭貸款成為主要的付款方式。房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控的根本目的是保持市場(chǎng)的持續(xù)健康發(fā)展，全面落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀。由于房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的復(fù)雜性，難以準(zhǔn)確把握房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行的脈搏，也在一定程度上制約了對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行宏觀調(diào)控的有效性。本文利用狀態(tài)空間模型對(duì)北京房地產(chǎn)市場(chǎng)需求函數(shù)、供給函數(shù)構(gòu)造了可變參數(shù)模型，進(jìn)而引進(jìn)時(shí)間變化因素，建立了北京房地

4、產(chǎn)修正蛛網(wǎng)模型，用動(dòng)態(tài)分析的方法研究需求量、供給量和價(jià)格在偏離均衡狀態(tài)以后的實(shí)際波動(dòng)趨勢(shì)，以期對(duì)北京地區(qū)房地產(chǎn)形勢(shì)做出科學(xué)的分析，為市政府制定預(yù)防性的方案和適當(dāng)?shù)恼{(diào)控措施提供決策依據(jù)。一、簡(jiǎn)短文獻(xiàn)回顧國(guó)外對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)供求分析較早，1924年，美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家伊利（L.T.Yelly）和莫爾豪斯（E.W.Morehouse）合著的土地經(jīng)濟(jì)學(xué)原理的出版，系統(tǒng)研究了農(nóng)業(yè)土地經(jīng)濟(jì)問題。1945年，伊利的學(xué)生拉特克里夫出版的城市土地經(jīng)濟(jì)學(xué)開始分析城市土地供求狀況，研究土地市場(chǎng)均衡模型，分析不動(dòng)產(chǎn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。1984年，哥德伯格（M.Goldberg）與欽洛依（P.Chinlog）的城市土地經(jīng)濟(jì)學(xué)出版；同年，米

5、爾斯（Edwin.S.Mills）與哈密爾頓（Bruce.W.Hamilton）的Urban Economics出版。這兩本著作雖然采用了不同的計(jì)量模型來描述和分析美國(guó)的住房市場(chǎng)，但都注意到均衡模型無法解釋住房市場(chǎng)。前者采用了閑置過度模型，提出了一種閑置和過度需求可以同時(shí)存在的模型，它用政府的規(guī)劃土地用量和市場(chǎng)供需量的差別來解釋房地產(chǎn)市場(chǎng)的這種現(xiàn)象。后者采用了價(jià)格租金模型，該模型通過系數(shù)把住房?jī)r(jià)格和租金聯(lián)系起來，考慮到住房市場(chǎng)中所有影響這個(gè)系數(shù)的因素，并將租賃市場(chǎng)和買房市場(chǎng)結(jié)合，正確分析住房供求的規(guī)律。1972年，費(fèi)爾（R.C.Fair）和杰斐（D.M.Jaffe）用多種方法估計(jì)了美國(guó)住房市場(chǎng)

6、模型，并對(duì)均衡模型與非均衡模型做了比較，得出非均衡模型的決定系數(shù)較大，估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差較小，因而認(rèn)為美國(guó)的住房市場(chǎng)不是均衡的，把住房市場(chǎng)作為非均衡市場(chǎng)處理獲得更好的效果。國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)起步較晚，早些年國(guó)內(nèi)學(xué)者采用計(jì)量方法分析房地產(chǎn)市場(chǎng)供求的成果很少，隨著近幾年房地產(chǎn)市場(chǎng)的高速發(fā)展，房地產(chǎn)市場(chǎng)也得到越來越多的學(xué)者關(guān)注，有了部分定量分析成果，較多還是定性分析。2002年，上海電機(jī)學(xué)院的劉芳和郭穎發(fā)表了我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)供求的非均衡分析，以房地產(chǎn)市場(chǎng)供求的非均衡問題為中心，采用協(xié)整分析法確定非均衡計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型參數(shù)估計(jì)迭代的初始值，從定量的角度對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行了研究，研究表明，房地產(chǎn)價(jià)格、國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、

7、城市化水平、經(jīng)濟(jì)政策、生產(chǎn)投入等因素在不同程度上影響了房地產(chǎn)市場(chǎng)的供求，我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)有效程度不夠。2004年，吉林大學(xué)的王金明和東北財(cái)經(jīng)大學(xué)的高鐵梅發(fā)表了對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)需求和供給函數(shù)的動(dòng)態(tài)分析一文，利用可變參數(shù)模型對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)需求、供給進(jìn)行了動(dòng)態(tài)的定量分析，分析表明，在影響需求的諸因素中，收入彈性最大，其次是價(jià)格、利率彈性；在影響供給的因素中，價(jià)格和利率彈性都較大。同年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)出版社出版了北京市房地產(chǎn)市場(chǎng)研究一書，該書是由中國(guó)人民銀行營(yíng)業(yè)管理部所做的一個(gè)課題，該書從金融視角對(duì)北京市房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行了分析。2005年，上海社會(huì)科學(xué)院出版社出版了房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)分析方法，該書基本上是作者陳則

8、明在學(xué)習(xí)和工作過程中對(duì)房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)分析方法思考的總結(jié)，書中介紹了可用于房地產(chǎn)市場(chǎng)供求動(dòng)態(tài)分析的方法和工具，其中包括基于Matlab系統(tǒng)的仿真系統(tǒng)。同年在非均衡的房地產(chǎn)市場(chǎng)一書中，作者季朗超提出用非均衡度Z這一概念用于反映房地產(chǎn)市場(chǎng)的非均衡程度，定義非均衡度Z為有效供給和有效需求的差與交易量的比值，并提出政府調(diào)控可以根據(jù)非均衡度這個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行定量分析，然后決定用何種手段進(jìn)行調(diào)控。二、計(jì)量模型的選擇和計(jì)量指標(biāo)的設(shè)定上世紀(jì)60年代初，在工程控制領(lǐng)域的產(chǎn)生了卡爾曼濾波（Kalman Filtering）。進(jìn)入70年代初，人們明確提出了狀態(tài)空間模型（State space Models，SSM）的標(biāo)準(zhǔn)形式

9、，卡爾曼濾波是解決狀態(tài)空間模型估計(jì)與預(yù)測(cè)的有力工具之一，它用狀態(tài)方程和遞推方法進(jìn)行估計(jì)，根據(jù)上一狀態(tài)的估計(jì)值和當(dāng)前狀態(tài)的觀測(cè)值推出當(dāng)前狀態(tài)的估計(jì)值。因而卡爾曼濾波不要求對(duì)信號(hào)的平穩(wěn)性和時(shí)不變性，且可以通過計(jì)算機(jī)程序達(dá)到對(duì)狀態(tài)空間模型的優(yōu)化擬合。80年代以后，狀態(tài)空間模型已成為一種有力的建模工具，并開始應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。狀態(tài)空間模型是以隱含著的時(shí)間為自變量的動(dòng)態(tài)時(shí)域模型。它包括兩個(gè)模型：其一是狀態(tài)方程，反映動(dòng)態(tài)系統(tǒng)在輸入變量作用下在某時(shí)刻所轉(zhuǎn)移到的狀態(tài)；其二是輸出或量測(cè)方程，將系統(tǒng)在某時(shí)刻的輸出和系統(tǒng)的狀態(tài)及輸入變量聯(lián)系起來。因此，狀態(tài)空間模型是描述動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的完整模型，表達(dá)了由于輸入引起系統(tǒng)內(nèi)部狀

10、態(tài)的變化，并由此導(dǎo)致輸出發(fā)生的變化。許多時(shí)間序列模型，包括典型的線性回歸模型和ARIMA模型都能作為特例寫成狀態(tài)空間的形式，并估計(jì)參數(shù)值。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)中，狀態(tài)空間模型被用來估計(jì)不可觀測(cè)的時(shí)間變量：理性預(yù)期、測(cè)量誤差、長(zhǎng)期收入等?？梢园褷顟B(tài)空間模型看成是擴(kuò)大延伸的向量自回歸（VAR）方法，主要差異表現(xiàn)在SSM加入了移動(dòng)平均項(xiàng)（MA），成為Vector ARMA模型。在多變量時(shí)間序列分析中，SSM考察的范圍比VAR更周全，由SSM所到處的最終模型具有彈性與效力，可以顯示所選取的變量之間當(dāng)期與滯后期的關(guān)系，從而找出變量間的互動(dòng)關(guān)系、影響程度大小及影響的正負(fù)方向。由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)改革、外界沖擊和政策變

11、化等因素對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響，用.固定參數(shù)模型無法表現(xiàn)這種結(jié)構(gòu)的變化，因此，本文利用狀態(tài)空間模型來構(gòu)造可變參數(shù)模型，對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)供給函數(shù)和需求函數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析?？勺儏?shù)模型的狀態(tài)空間的一般表示如下：量測(cè)方程： （1）狀態(tài)方程： （2） ， （3）在（1）式中zt是具有固定系數(shù)的解釋變量集合，xt是隨機(jī)系數(shù)的解釋變量集合，隨機(jī)系數(shù)向量t是狀態(tài)向量，稱為可變參數(shù)。t是不可觀測(cè)變量，必須利用可觀測(cè)變量yt和xt來估計(jì)。如果yt和xt是季度時(shí)間序列，還應(yīng)從中除去季節(jié)變動(dòng)要素。在（2）式中假定參數(shù)t的變動(dòng)服從于AR(1)模型。t和t分別是量測(cè)方程和狀態(tài)方程的擾動(dòng)項(xiàng)，根據(jù)（3）式，二者是相互獨(dú)立的，且服從均

12、值0、方差為2和協(xié)方差矩陣為R的正態(tài)分布。（1）北京房地產(chǎn)供給函數(shù)可變參數(shù)模型在住宅供給理論當(dāng)中，供給曲線是一條斜向右上的曲線，價(jià)格越高，新住宅的供給越大。本文將這種住宅供給理論應(yīng)用到房地產(chǎn)市場(chǎng)供給問題上。新住宅的供給用總住宅投資，即住宅存量的增量來表示，因而選取房地產(chǎn)開發(fā)投資代表房地產(chǎn)開發(fā)商的供給作為被解釋變量。由于利率上漲將導(dǎo)致融資成本增加，房地產(chǎn)商會(huì)相應(yīng)地減少投資，除了商品房銷售價(jià)格之外，還將一年期貸款利率作為解釋變量引入供給函數(shù)。利用狀態(tài)空間模型建立的可變參數(shù)模型如下：量測(cè)方程： （4）狀態(tài)方程： （5）狀態(tài)方程： （6）其中，inv為房地產(chǎn)開發(fā)投資，priceh為房屋銷售價(jià)格，rat

13、e為一年期貸款利率。t、t分別為各個(gè)時(shí)點(diǎn)上房地產(chǎn)開發(fā)投資對(duì)貸款利率、的敏感程度的變參數(shù)序列，et、ht、t為擾動(dòng)向量。(5)式與(6)式假定了可變參數(shù)t、t由AR(1)模型描述。（2）北京房地產(chǎn)需求函數(shù)的可變參數(shù)模型選擇商品房銷售面積sales作為被解釋變量，解釋變量選擇一年期貸款利率rate和房屋銷售價(jià)格priceh，由于收入對(duì)需求有的顯著影響，將城鎮(zhèn)居民可支配收入inc也作為解釋變量。量測(cè)方程： （7）狀態(tài)方程： （8）狀態(tài)方程： （9）狀態(tài)方程： （10）其中，at、bt、g t分別為各個(gè)時(shí)點(diǎn)上銷售面積對(duì)房屋銷售價(jià)格、貸款利率和實(shí)際城鎮(zhèn)居民可支配收入的敏感程度的變參數(shù)序列，et、ht、t

14、、t均為擾動(dòng)向量。在北京房地產(chǎn)供給和需求函數(shù)可變參數(shù)模型中選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)范圍為19902006年的年度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)取自北京統(tǒng)計(jì)年鑒2006、北京統(tǒng)計(jì)年鑒2007、歷年的中國(guó)金融年鑒及人民銀行網(wǎng)站。在此期間，我國(guó)的利率調(diào)整過多次，所以對(duì)利率進(jìn)行加權(quán)平均，得出新的利率序列。（3）北京房地產(chǎn)修正蛛網(wǎng)模型蛛網(wǎng)模型是一種動(dòng)態(tài)供求價(jià)格模型，把時(shí)間因素納入了靜態(tài)供求模型。通過前面的模型估計(jì)發(fā)現(xiàn)，利率對(duì)房地產(chǎn)供給影響要比對(duì)房地產(chǎn)需求大一些，人均可支配收入對(duì)房地產(chǎn)需求影響較大，所以對(duì)傳統(tǒng)的蛛網(wǎng)模型進(jìn)行修正，構(gòu)建了如下北京房地產(chǎn)修正蛛網(wǎng)模型：供給方程： （11）需求方程： （12）平衡方程： （13）其中和分別表示

15、房地產(chǎn)需求量和供給量，Pt代表房地產(chǎn)價(jià)格，yt代表收入。（11）式表示出現(xiàn)期房地產(chǎn)供給依賴于現(xiàn)期房?jī)r(jià)、上期房?jī)r(jià)和上期利率，即假定房地產(chǎn)供給相對(duì)于價(jià)格和利率有所滯后。（12）式表示了房地產(chǎn)現(xiàn)期需求依賴于現(xiàn)期房?jī)r(jià)和人均可支配收入。（13）式為供求均衡條件。模型中的房地產(chǎn)需求量用房地產(chǎn)銷售面積來表示，房地產(chǎn)供給量采用房地產(chǎn)竣工面積表示，房地產(chǎn)價(jià)格采用商品房銷售均價(jià)，利率采用一年貸款利率，收入采用居民人均可支配收入表示。數(shù)據(jù)依然選取年度數(shù)據(jù)，時(shí)期為1990年至2006年之間。三、模型估計(jì)及結(jié)果分析¨ 北京房地產(chǎn)供給函數(shù)可變參數(shù)模型估計(jì)結(jié)果及分析為避免均衡估計(jì)中，采用非平穩(wěn)時(shí)間序列建?？赡艹霈F(xiàn)

16、的“偽回歸”現(xiàn)象，采用協(xié)整分析來檢驗(yàn)變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。對(duì)投資總額對(duì)數(shù)序列、利率對(duì)數(shù)序列和商品房均價(jià)對(duì)數(shù)序列利用ADF檢驗(yàn)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，最終檢驗(yàn)結(jié)果表明三者均為一階單整序列，可以對(duì)這三個(gè)序列做協(xié)整分析。采用Johansen方法對(duì)三個(gè)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了所有的原假設(shè)，說明三個(gè)序列之間存在協(xié)整關(guān)系，表明模型選取的三個(gè)變量之間存在著長(zhǎng)期均衡的關(guān)系。在Eviews中定義狀態(tài)空間模型，用文本表示如下：signal inv = c(1) + sv1*rate + sv2*priceh+ var = exp(c(2)state sv1 = sv1(-1)state sv2 = sv2(-1

17、)模型估計(jì)結(jié)果如表1所示。表1 北京房地產(chǎn)供給函數(shù)變參數(shù)模型估計(jì)結(jié)果CoefficientStd. Errorz-StatisticProb.C(1)-3.9653951.159688-3.4193650.0006C(2)-3.3820620.495357-6.8275210.0000Final StateRoot MSEz-StatisticProb.SV1-1.4686140.281552-5.2161370.0000SV22.1548410.06927731.104930.0000Log likelihood-13.84327Akaike info criterion1.863914Pa

18、rameters2Schwarz criterion1.961939Diffuse priors2Hannan-Quinn criter.1.873658得到相應(yīng)狀態(tài)空間模型： （4）t = 0.73 t-1 （5）t = t-1 （6）（1）北京房地產(chǎn)供給利率彈性的動(dòng)態(tài)變化分析在狀態(tài)空間模型中通過濾波產(chǎn)生狀態(tài)序列，t為變參數(shù)序列，代表貸款利率的彈性。貸款利率對(duì)數(shù)的曲線圖1描述了房地產(chǎn)供給利率彈性動(dòng)態(tài)變化。總體來看，利率彈性在-1左右，即上調(diào)或下調(diào)利率1%，房地產(chǎn)開發(fā)商會(huì)減少或增加1%的投資總額。在1997年以前，房地產(chǎn)供給的利率彈性波動(dòng)較大，而后波動(dòng)的幅度一直較小。圖1顯示，1992年和19

19、93年的利率彈性較大，主要因?yàn)榉康禺a(chǎn)業(yè)處于起步階段，所以房地產(chǎn)供給對(duì)利率變化相對(duì)敏感。1995年利率彈性最小，表明該年北京房地產(chǎn)供給對(duì)利率最不敏感。這年我國(guó)一年貸款利率加權(quán)平均值提高到了11.53%，北京市房地產(chǎn)投資總額同比卻增加了2倍多。1994年中國(guó)出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)過熱，通貨膨脹明顯，政府采用加息抑制生產(chǎn)活動(dòng)，使得當(dāng)年的通貨膨脹率有所回落，加之1995年的利率是多年以來最高的一年，利率上調(diào)空間有限，所以房地產(chǎn)開發(fā)商對(duì)利率下調(diào)的預(yù)期使得房地產(chǎn)投資總額增加。其次，商品房銷售均價(jià)經(jīng)過調(diào)整后又顯現(xiàn)出上升趨勢(shì)，房地產(chǎn)投資總額增加也跟房地產(chǎn)開發(fā)商對(duì)未來房?jī)r(jià)預(yù)期樂觀態(tài)度有很大關(guān)系。1996年的利率彈性最大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)

20、大于臨近幾年。實(shí)際上，這一年利率下調(diào)和房?jī)r(jià)上漲幅度都不小，按理房地產(chǎn)供給應(yīng)該大幅增加，但真實(shí)數(shù)據(jù)并不支持這一點(diǎn)，所以我們判斷模型得出的這一年利率彈性可能失真，主要原因是因?yàn)?995年房地產(chǎn)投資同比上期大幅增加，需要此后的幾年進(jìn)行消化，從房地產(chǎn)投資走勢(shì)圖可以看出1996年和1997年房地產(chǎn)投資總額比1995年有所下降。1997年至1999年，利率彈性較小，房地產(chǎn)供給對(duì)利率變動(dòng)不敏感，雖然經(jīng)過幾次下調(diào)利率，但房地產(chǎn)投資相對(duì)平穩(wěn)，主要原因有二，一是1997年亞洲金融危機(jī)，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)雖然沒有受到太大影響，但貨幣政策作用大打折扣，二是這幾年北京房地產(chǎn)價(jià)格較高，房地產(chǎn)開發(fā)商的預(yù)期收益下降。圖1 供給函數(shù)中利

21、率彈性曲線 圖2 供給函數(shù)中價(jià)格彈性曲線（2）北京房地產(chǎn)供給價(jià)格彈性的動(dòng)態(tài)變化分析變參數(shù)序列t代表房屋銷售價(jià)格對(duì)數(shù)的曲線如圖2所示，刻畫了供給函數(shù)中價(jià)格彈性的動(dòng)態(tài)變化。結(jié)果表明價(jià)格彈性相比利率彈性大，說明房?jī)r(jià)是影響房地產(chǎn)開發(fā)商是否增加投資的主要因素。只要價(jià)格高，利潤(rùn)空間大，房地產(chǎn)商就愿意擴(kuò)大投資規(guī)模，增加房地產(chǎn)供給。在當(dāng)前商品房?jī)r(jià)格偏高的經(jīng)濟(jì)背景下，較大的價(jià)格彈性也會(huì)帶來很多的問題，會(huì)驅(qū)使大批投資涌入房地產(chǎn)市場(chǎng)；預(yù)期房屋價(jià)格上升的投機(jī)者進(jìn)行投資性購(gòu)房，炒買炒賣使得房?jī)r(jià)進(jìn)一步攀升，最終必然形成房地產(chǎn)泡沫。由于中低收入水平的居民很難支付目前的高價(jià)格，而高收入者逐漸擁有了住房，有效需求將減少，加上存

22、在數(shù)以億計(jì)平方米積壓商品房，房地產(chǎn)市場(chǎng)“有價(jià)無市”必然導(dǎo)致房屋價(jià)格向真實(shí)價(jià)值回，擠壓泡沫。但壓縮泡沫可能并不會(huì)帶來房地產(chǎn)市場(chǎng)的衰退，相反，價(jià)格的回落將使得潛在需求轉(zhuǎn)變?yōu)橛行枨?。然而，如果現(xiàn)階段開發(fā)商不注重供求結(jié)構(gòu)，不切實(shí)際地大量建造高檔住宅，將會(huì)出現(xiàn)另外的情況。由此可見，只有調(diào)整供給結(jié)構(gòu)，提供人們需要的商品住宅，并將價(jià)格調(diào)控在合理的區(qū)間，才能創(chuàng)造出巨大有效需求，使房地產(chǎn)業(yè)蓬勃地健康發(fā)展，避免產(chǎn)生泡沫和浪費(fèi)資源，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速、穩(wěn)定增長(zhǎng)貢獻(xiàn)力量，最終提高人民的生活質(zhì)量。¨ 北京房地產(chǎn)需求函數(shù)的可變參數(shù)模型估計(jì)結(jié)果及分析通過協(xié)整分析來檢驗(yàn)變量之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明

23、利率對(duì)數(shù)序列、商品房均價(jià)對(duì)數(shù)序列、商品房銷售面積和居民可支配收入四個(gè)變量均為一階單整序列，滿足協(xié)整分析的條件。同樣使用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法，檢驗(yàn)結(jié)果表明，四個(gè)變量存在協(xié)整關(guān)系，說明模型的變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。在Eviews中定義狀態(tài)空間模型，用文本表示如下：signal sales = c(1) + sv1*rate + sv2*priceh + sv3*inc + var = exp(c(2)state sv1 = sv1(-1)state sv2 = sv2(-1)state sv3 = sv3(-1)模型估計(jì)結(jié)果如表2所示。表2 北京房地產(chǎn)需求函數(shù)變參數(shù)模型估計(jì)結(jié)果Coef

24、ficientStd. Errorz-StatisticProb.C(1)1.4109421.1691851.2067740.2275C(2)-5.0138800.530307-9.4546830.0000Final StateRoot MSEz-StatisticProb.SV1-1.3342140.235468-5.6662190.0000SV2-1.2984320.378625-3.4293320.0006SV31.8496920.3055146.0543500.0000Log likelihood-9.200608Akaike info criterion1.317719Paramet

25、ers2Schwarz criterion1.415744Diffuse priors3Hannan-Quinn criter.1.327462得到如下狀態(tài)空間模型： （7） （8） （9） （10）（1）北京房地產(chǎn)需求利率彈性的動(dòng)態(tài)變化分析在狀態(tài)空間模型中產(chǎn)生狀態(tài)序列，圖3描述了需求函數(shù)中利率彈性的動(dòng)態(tài)變化。90年代初期和中期，利率彈性較低。在這段時(shí)期房地產(chǎn)市場(chǎng)處于起步階段，制度不健全，租賃市場(chǎng)不完善、舊房上市流通困難等很多因素阻礙了貨幣政策發(fā)揮作用，并且我國(guó)銀行缺乏機(jī)制防范債務(wù)人違約的道德風(fēng)險(xiǎn)，銀行在個(gè)人住房貸款方面比較謹(jǐn)慎，這也影響了貨幣政策發(fā)揮作用。1995年8月中國(guó)人民銀行頒布了商業(yè)

26、銀行自營(yíng)住房貸款管理暫行辦法，標(biāo)志著我國(guó)銀行商業(yè)性住房貸款走上正軌。但當(dāng)時(shí)貸款條件比較嚴(yán)格，一是要求提供雙重保證，即抵押擔(dān)保與保證擔(dān)保；二是最高期限為10年；三是要求借款人在銀行的存款金額不少于房?jī)r(jià)款的30%，存款期限必須在半年以上。1997年中國(guó)人民銀行頒布了個(gè)人擔(dān)保住房貸款管理辦法，對(duì)貸款條件有所放寬，1998年和1999年中國(guó)人民銀行連續(xù)發(fā)出了有關(guān)住房信貸的通知，這些政策的推行直接刺激了住房貸款的增長(zhǎng)，從1999年開始個(gè)人住房貸款迅速增長(zhǎng)。從利率彈性波動(dòng)圖也可看出，1996年利率彈性還很低，但從1997年開始一直都在-1以上。這都表明，隨著福利分房退出舞臺(tái)以及分期付款購(gòu)房的推廣，貨幣政策

27、的作用比以前更為明顯，并趨于穩(wěn)定，表明貨幣政策在房地產(chǎn)市場(chǎng)的作用得到了應(yīng)有的體現(xiàn)。 圖3 需求函數(shù)中的利率彈性曲線 圖4 需求函數(shù)中的價(jià)格彈性曲線（2）北京房地產(chǎn)需求價(jià)格彈性的動(dòng)態(tài)變化分析需求函數(shù)中價(jià)格彈性的動(dòng)態(tài)變化如圖4所示。需求的價(jià)格彈性在2000年以前都不大，只有1995年一年稍大，彈性在-1附近，總體來看缺乏彈性。這主要是因?yàn)槲覈?guó)長(zhǎng)期實(shí)行福利分房體制，房屋作為單位給職工的福利品形式存在，因此人們對(duì)房屋這種特殊商品的需求就與其他商品不同，并不受價(jià)格影響。雖然從1998年開始取消了福利分房，但仍有很多單位集資建房，很多人仍然在等單位分房，因而在接下來的兩年中商品房?jī)r(jià)格彈性仍然較低。這種情況

28、從2001年開始轉(zhuǎn)變，隨著房地產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)化進(jìn)程的推進(jìn)，福利分房逐步退出舞臺(tái)，消費(fèi)者對(duì)商品房?jī)r(jià)格越來越敏感，尤其是近幾年，房?jī)r(jià)一路攀升，讓很多中低層收入百姓望而卻步，同時(shí)越來越多的消費(fèi)者選擇持幣觀望，說明房?jī)r(jià)已經(jīng)逐漸成為房地產(chǎn)需求市場(chǎng)中的重要因素。（3）北京房地產(chǎn)需求模型收入彈性的動(dòng)態(tài)變化分析需求模型中的收入彈性變化如圖5所示。比較發(fā)現(xiàn)在需求函數(shù)當(dāng)中收入彈性數(shù)值最大，表明現(xiàn)階段居民可支配收入是影響房地產(chǎn)需求的決定性因素，日益增加的房地產(chǎn)需求跟居民可支配收入的提高有很大關(guān)系。雖然現(xiàn)階段房?jī)r(jià)在高位運(yùn)行，但房地產(chǎn)市場(chǎng)需求依然強(qiáng)勁，高收入人群中的購(gòu)房者大有人在。在收入彈性逐漸增大的情況下，政府首先需要解決

29、中低收入人群的住房問題，積極建設(shè)住房保障體系；其次控制房?jī)r(jià)上漲速度。近幾年房?jī)r(jià)上漲速度偏快，與居民收入增長(zhǎng)速度失衡，使得很多中低收入百姓都買不起房；政府已采取措施關(guān)注民生，縮小貧富差距，優(yōu)先滿足居住性需求，抑制投資性需求。圖5 需求函數(shù)中的收入彈性曲線¨ 北京房地產(chǎn)修正蛛網(wǎng)模型估計(jì)結(jié)果及分析對(duì)聯(lián)立方程模型中任意一個(gè)方程，可識(shí)別的必要條件是qp-1，其中q代表該方程不包括的先決變量個(gè)數(shù)，p代表該方程包括的內(nèi)生變量個(gè)數(shù)，等號(hào)表示恰好識(shí)別。在北京市房地產(chǎn)蛛網(wǎng)模型當(dāng)中，有、和Pt三個(gè)內(nèi)生變量；兩個(gè)外生變量Rt-1和yt。先決變量是外生變量與滯后內(nèi)生變量的統(tǒng)稱，有三個(gè)，Rt-1、yt和Pt-1

30、。在供給方程中有兩個(gè)內(nèi)生變量，不包括1個(gè)先決變量，即q=1、p=2，所以供給方程是恰好識(shí)別的。在需求方程中有兩個(gè)內(nèi)生變量，不包含兩個(gè)先決變量，說明需求方程是過度識(shí)別的。所以該聯(lián)立方程模型是可以識(shí)別的。本文采用系統(tǒng)估計(jì)法中的廣義矩法對(duì)蛛網(wǎng)模型進(jìn)行估計(jì)。在Eviews當(dāng)中建立聯(lián)立方程系統(tǒng)，所選變量數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)形式：inst priceh(-1) rate(-1) incomelog(completed)=c(1)+c(2)*log(priceh)+c(3)*log(priceh(-1)+c(4)*log(rate(-1)log(buildings_sales)=c(5)+c(6)*log(price

31、h)+c(7)*log(income)如果房地產(chǎn)供給和房地產(chǎn)需求之間存在均衡穩(wěn)定的關(guān)系，那么可得到動(dòng)態(tài)均衡價(jià)格Pt關(guān)于Rt-1和yt的方程，在聯(lián)立方程系統(tǒng)中添加如下語句：log(priceh)=c(11)+c(8)*log(priceh(-1)+c(9)*log(rate(-1)+c(10)*log(income)模型的初次參數(shù)估計(jì)結(jié)果有三個(gè)常數(shù)項(xiàng)和c(8)沒有通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，嘗試從模型中剔除三個(gè)常數(shù)項(xiàng)，再次對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，參數(shù)均通過檢驗(yàn)，而且方程擬合比較好。最終得到如下聯(lián)立方程模型：t=（7.776） （-2.736） （-12.362）D.W=1.811 R2 =0.878t=（13.509

32、） （-10.682）D.W=1.603 R2 =0.946t=（2.799） （10.650） （12.995）D.W=1.956 R2 =0.947在Eviews中建立模型，對(duì)聯(lián)立方程進(jìn)行求解，結(jié)果可用圖6、圖7表示。圖6 北京市房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)比圖6中反映出近幾年北京房地產(chǎn)價(jià)格總趨勢(shì)在增長(zhǎng)上升的同時(shí)，振蕩運(yùn)動(dòng)是發(fā)散的，對(duì)于發(fā)散的房地產(chǎn)蛛網(wǎng)模型而言，房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)越來越偏離均衡價(jià)格，所以需要調(diào)整供給曲線或需求曲線使其變?yōu)槭諗康闹刖W(wǎng)模型，這需要通過政府的宏觀調(diào)控手段來實(shí)現(xiàn)，或提高供給的價(jià)格彈性，或降低房地產(chǎn)供給價(jià)格彈性，或提高房地產(chǎn)需求價(jià)格彈性，也可同時(shí)調(diào)控。圖7 房地產(chǎn)供給對(duì)比和需求對(duì)比圖7刻畫

33、了北京房地產(chǎn)供給和需求分別與動(dòng)態(tài)均衡供給和動(dòng)態(tài)均衡需求的對(duì)比，從圖中可見，2002年至2005年北京房地產(chǎn)市場(chǎng)在價(jià)格快速攀升的過程中表現(xiàn)出過度需求和過度供給同時(shí)存在，即有一些房地產(chǎn)閑置，而有些房地產(chǎn)需求者又買不到合適的住房。經(jīng)過2005年房地產(chǎn)調(diào)控，2006年房地產(chǎn)市場(chǎng)卻呈現(xiàn)出供給和需求同時(shí)不足，即房地產(chǎn)開發(fā)商有利可圖但又不敢貿(mào)然增加投資，需求者覺得房?jī)r(jià)太高持幣觀望，這也體現(xiàn)了2005年以來國(guó)家頒布的一系抑制房地產(chǎn)過熱的政策起了作用，但是要抑制住房地產(chǎn)價(jià)格的快速攀升仍有待時(shí)日。四、結(jié)論及政策建議為了北京市房地產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展，避免房地產(chǎn)價(jià)格的大幅波動(dòng)，本文提出了如下政策建議：（1）增加住房有

34、效供給模型結(jié)果反映出，經(jīng)過2005年以來的房地產(chǎn)調(diào)控，2006年房地產(chǎn)市場(chǎng)卻呈現(xiàn)出供給和需求同時(shí)不足。住房供給不足是發(fā)展中國(guó)家的基本特征。在住房供給不足是主要矛盾的現(xiàn)階段，房地產(chǎn)調(diào)控的目標(biāo)應(yīng)該是通過政府掌控的公共資源以及相應(yīng)的利率、稅率等經(jīng)濟(jì)手段和必要的行政手段推進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展。在增加供給，特別是努力增加普通商品房供給的過程中，大力促進(jìn)住房供應(yīng)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。北京地區(qū)當(dāng)前住房供應(yīng)中大戶型、超大戶型比例過大，房?jī)r(jià)居高不下，導(dǎo)致很多中低收入人群購(gòu)房困難。建議從政策上加強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)適用房和兩限房開發(fā)的支持力度，逐漸推動(dòng)房地產(chǎn)市場(chǎng)供求趨于平衡。在增加住房有效供給上，首先要處理好城市建設(shè)用地與農(nóng)村居民點(diǎn)

35、用地的關(guān)系。相對(duì)于農(nóng)村建設(shè)用地，城市用地是更集約的用地方式。隨著城市化建設(shè)步伐的加快，應(yīng)適當(dāng)放寬城市建設(shè)用地的限制，合理增加居住用地的供給，進(jìn)而通暢農(nóng)民進(jìn)城渠道，減少農(nóng)村建設(shè)用地，以降低城市化成本。其次，完善危改房改造政策。在城市化建設(shè)當(dāng)中，危改房改造是必須而且必要的，新建住房面積一般要比危改舊房面積大很多，拆遷危舊房新建住房可以擴(kuò)大住房供給，改善居民住房，也有利于集約用地，要加對(duì)無價(jià)值的危舊房改造力度，改造中應(yīng)合理補(bǔ)償被拆遷居民，切實(shí)保障拆遷人的合法權(quán)益，維護(hù)社會(huì)安定。（2）引導(dǎo)住房需求在需求函數(shù)中收入彈性最大，表明居民可支配收入是影響房地產(chǎn)需求的決定性因素。當(dāng)前居民收入的提高遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于房地產(chǎn)價(jià)格的上升。有能力的購(gòu)房者也覺得房?jī)r(jià)太而高持幣觀望，導(dǎo)致近期房地產(chǎn)有效需求不足。應(yīng)引導(dǎo)居民使其認(rèn)識(shí)到租房和買房都是解決居住問題的方式。投資性購(gòu)房可以增加出租房屋數(shù)量，只要不在短期內(nèi)出現(xiàn)大規(guī)模的非理性投資置業(yè)，那么這種投資性購(gòu)房對(duì)于培育房屋租賃市場(chǎng)、滿足流動(dòng)人口不斷增加的租房需求具有積極意義，也是商品房?jī)r(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制、級(jí)差地租形成機(jī)制的重要組成部分。在很多發(fā)達(dá)國(guó)家，二手房和租賃房是住房供應(yīng)的主體，而在我國(guó)，大多數(shù)城市的