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房价泡沫测度及风险传染分析

2021-02-04王可人孙红果

中国集体经济 2021年2期
关键词:城镇化率利率

王可人 孙红果

摘要:文章研究房价泡沫测度及传染路径,运用湖南省2004~2018年年度数据,测算出历年房价泡沫值。线性回归结果发现,从宏观层面来看,GDP、贷款利率对房价变动具有正向影响,商品零售价格指数对房价变动具有负向影响,从供给角度看,土地售价对房价变动具有正向影响,从需求角度看,人均可支配收入对房价变动具有负向影响,城镇化率对房价变动具有正向影响。进一步建立VAR模型研究房价泡沫传染机制,在结论的基础上给出建议。

关键词:房价泡沫;房地产开发投资;房地产贷款;城镇化率;利率

一、引言

住房,一直是中国城镇居民的最大消费,自有住房是中国城镇居民最大愿望。对于处于中部地区的湖南省更是如此,由2000年的城镇居民人均年收入6218.7元到2019年人均可支配收入39842元,城镇居民的购房能力和购房欲望也逐年增加,但是房价增速远超过收入水平的增加,湖南省的商品房市场平均售价自2000年的987元/平方米上升到2018年的5473.14元/平方米。一直以来,通过发展房地产来发展地方经济,房地产市场处于过热状态,商品房的市场售价是否偏离其基础价值,产生的泡沫是否已经到了要破裂的程度都是需要研究的热点。

研究湖南省房地产泡沫即房地产泡沫传染风险,是湖南省近几年面临的一个重要问题和亟待解决的问题,在泡沫破灭之前及时地检测和识别泡沫,并清除房价泡沫诱发系统性风险的传导机制,不仅能够帮助政策者提前采取预防措施,避免破灭对社会经济的严重冲击,也能帮助投资者有效地规避房价下跌的损失。

二、文献综述

国内外研究房地产泡沫和房地产传染风险的文献有很多。国内外学者对房价过高房地产泡沫产生的原因进行分析,部分学者认为房地产泡沫是与宏观经济环境变化相关。Case(2000)的实证分析结论认为,房地产市场过度繁荣与宏观经济过热之间存在内在联系。Adalid & Detken(2007)以 OECD 国家数据为样本, 研究发现在经济繁荣阶段流动性过剩会推动房价上涨,风险积聚,而在经济萧条阶段,流动性不足则会导致房价下降,风险扩散。Bouchouicha&Ftiti(2012)分别分析了美国、英国的房地产市场和宏观经济环境之间的关系,发现在金融危机期间美国的房价与宏观经济波动呈现很强的正相关关系。李健,邓瑛研究美国、日本、中国房价泡沫,认为货币因素是推动房价上涨的一个重要因素。高波,王辉龙,李伟军认为居民预期和投机是中国城市房价泡沫的重要原因。史兴杰,周勇(2014)运用Switching AR模型检验各省会城市的房地产泡沫。郭文伟(2016)研究发现我国各层次房地产市场均存在多个周期性泡沫,且内部分化严重。郭文伟(2018)研究发现中国香港房地产业起步较早,研究中国香港不同类型房价泡沫风险对于内地完善和细化房地产调控政策可以带来有益的启示。于雪从供需角度分析房地产价格影响因素,测度了日本东京和上海的房价泡沫,发现金融政策是影响房价泡沫拐点的短期因素,土地供给和房地产开发投资是影响房价泡沫拐点的中期因素,收入增长和人口增长是影响房价泡沫拐点的长期因素。刘海云和吕龙基于42个大中城市的季度数据,研究发现地理意义上的空间“近邻”关系会促进不同区域间的房价泡沫传染。

三、影响房价变动的原因

(一)经济增长

经济的高速增长,意味着居民的生活水平提高,人民的基本需求得到满足后,就会对生活有更高的要求,住房需求就会增加,随之会推高房价。GDP是衡量一个国家或地区经济增长的一个重要指标,可以通过研究GDP对房价的影响来分析经济增长对房价的影响。

(二)商品零售價格指数

物价水平是影响房价的一个重要因素,对房价的影响通过两个方面。一方面,随着物价水平的提高,建筑业原材料成本提高,原材料成本提高进一步推高房价,另一方面,随着物价水平的提高,居民生活成本提高,购房需求会下降。商品零售价格指数反映物价水平。

(三)贷款利率

利率对房价的影响,利率可以通过信贷影响房地产开发投资,若央行提高利率,房地产开发投资还款压力变大,一方面建筑成本提高,另一方面房地产商会减少贷款,减少住房供给,影响房价;若央行降低利率,房地产开发投资还款压力减小,一方面建筑成本降低,另一方面房地产开发商会加大贷款,开发更多的住房,进而影响房价。

(四)土地价格

土地价格是影响房价一个很重要的因素,土地属于稀缺资源,用于住房建设的土地更有限,随着居民住房需求增加,投资者住房投资需求增加,土地价格一路上涨,房地产商建筑成本一路飙升,最终提高房价。

(五)居民收入

对于低收入群体,随着居民收入提高,购房欲望和购房能力提高,购房需求会增加,会推高房价,对于已有住房的居民来说,由于政府对房地产市场严格的调控政策,多样成熟的理财产品,随着收入水平提高,住房投资需求会降低,有可能降低房价。

(六)城镇化率

城镇化率提高意味着大量农村居民涌入城市,成为新的城镇居民,购房需求增加,成为潜在购房者,会推高房价。

四、房价泡沫的测度

(一)原始变量选取及数据处理

本文以湖南省住房市场为研究对象,选取的被解释变量是商品房售价(Y),解释变量为土地价格(X1)、人均可支配收入(X2)、城镇化率(X3)、商品房销售面积(X4)、国内生产总值(X5)、贷款利率(X6)和商品零售价格指数(X7)。选取的时间段为2004~2018年湖南省对应的年度数据,数据来源国家统计局网站和国际货币基金组织《国际金融统计》。由原始数据可知,各个变量对应的数值在近十五年都在增长,原始数据描述统计如表1所示。

由表1可知,在近十五年间湖南省商品房售价均值3310.035元/平方米,最大值为5473.14元/平方米,最小值为1404.59元/平方米。与一线城市相比,湖南省商品房售价并不高。偏度为-0.003056,非常接近0,意味着湖南省近15年房价上涨幅度和下降幅度相同。解释变量除了商品零售价格指数,其他变量对应的偏度为正,这些解释变量上涨幅度大于下降幅度。商品零售价格指数对应的偏度为负值,说明商品零售价格指数下降幅度大于上涨幅度。

由于选取的部分变量涉及价格,故需要消除通货膨胀因素的影响,对商品房售价、土地价格、人均可支配收入、国内生产总值利用消费物价指数以2004年为基期进行平减,对商品零售价格指数以2004年为基期进行平减。对以下变量取对数后差分:商品房售价,解释变量为土地价格、人均可支配收入、商品房销售面积(X4)、国内生产总值,对以下变量进行差分处理:城镇化率、贷款利率和商品零售价格指数。仍用原来字母表示。选用的模型为线性回归模型:

yt=β1x1t+β2x2t+β3x3t+β4x4t+β5x5t+β6x6t+β7x7t+εt(1)

εt~N(0,1),T=1,2,…,n.

(二)线性回归模型

建立线性回归模型,估计结果如下:

赠赞t=0.12x1t-0.66x2t+0.2x3t+2.97x4t+1.01x5t+0.037x6t-2.61x7t

(0.02)(0.14)(0.04)(0.07)(0.00)(0.01)(0.00)(2)

R2=0.9431

由拟合优度为0.9431可知,所选变量可以解释别解释变量变动的94.31%,解释能力很强,式(2)中小括号里边为估计值对应的P值,可以看出除了人均收入,其他解释变量对应的P值均小于0.1,可以认为变量通过了显著性检验。各个估计参数的经济含义:

1. 土地价格茁赞1=0.12,土地价格每上升一个单位,商品房价格平均上升0.12个单位。即土地价格的增加会引起商品房价格增加。

2. 人均可支配收入茁赞2=-0.66,人均可支配收入每上升一个单位,商品房价格平均下降0.66个单位,即人均可支配收入增加会引起商品房价格下跌。可能原因是房地产市场调控政策严防居民炒房,投资炒房利润逐渐降低,特别是对有房的居民来说,收入水平提高,会购买理财产品,购房比较涉及的金额巨大,居民对房地产市场的预期比较悲观,都有可能随着收入水平提高,对住房的投资需求降低,进一步降低房价。

3. 城镇化率茁赞3=0.2,城镇化率上升一个单位,商品房價格平均上涨0.2个单位,即随着城镇化率的提高,大量农村居民涌入城市成为城市常住居民,住房需求增加,会推动房价增加。

4. 商品房销售面积茁赞4=2.97,商品房销售面积增加一个单位,商品房价格平均上升2.97个单位,商品房销售面积代表居民的购房需求,商品房销售面积增加,意味着居民的购房需求和购房能力增加,会推高房价。

5. 国内生产总值茁赞5=1.01,国内生产总值增加一个单位,商品房价格平均上升1.01个单位,即随着经济增长,住房需求和理财需求增加,会推动住房价格提高。

6. 贷款利率茁赞3=0.037,贷款利率增加一个单位,商品房价格平均增加0.037个单位,当房地产市场过热,政府为调控房价,会收紧贷款,贷款利率提高,房地产开发投资贷款还款压力变大,房地产开发成本增加,会推高房价。

7.商品零售价格指数茁赞3=-2.61,商品零售价格指数上涨一个单位,商品房价格平均下降2.61%。商品零售价格指数反映物价水平,随着物价水平提高,在居民收入未提高的情况下,居民的购房能力下降,住房需求降低,会降低房价。

(二)房价泡沫

根据线性回归模型得到的拟合值,作为基础价格的增长率,残差为实际值与拟合值只差,作为实际房价对基础房价的偏离,即可以认为是房价泡沫。残差序列即房价泡沫值的单位根检验,显示在10%的显著性水平下,房价泡沫序列是平稳序列。

房价泡沫的折线图如图1所示。

由图1可以看出,在2009年、2012年商品房价格远高于商品房基础价值,在2013年商品房价格跌入低谷,随后商品房房价与其基础价格偏离越来越大,即房价泡沫自2013年后逐年变大。

五、房价泡沫的传染分析

房价泡沫在合理范围,有助于经济增长,但是若房价泡沫过大,扭曲发展,会将风险传染到金融系统,会影响金融系统的稳定,长期会影响经济增长。本部分建立VAR模型,研究房地产开发投资对房价泡沫冲击,房地产泡沫对房地产贷款冲击,利率对房价泡沫冲击。根据AIC准侧,选择滞后阶数为2,并通过了单位根检验。

房地产开发投资对房价泡沫具有正向冲击,滞后一期为0,在滞后两期达到最大,随后又逐渐减弱,即如果当前增加房地产开发投资,会在未来两年将房地产泡沫推到最高,随后对房地产泡沫的影响逐渐减弱至零。

由方差分解表3可知,到滞后第十期基本处于稳定,房地产开发投资对房价泡沫变动的解释33.6%。随着房地产开发投资增加,炒热房地产市场,进一步推高房价,致使房价偏离其基础价值,导致房价泡沫变大。

由图3可知,房价泡沫对房地产贷款产生正向冲击,随着房价泡沫变大,房地产市场表现出虚假繁荣,短期来看,房地产商更容易贷到款,房价泡沫对房地产贷款的冲击在滞后2期达到最大,随后减弱。随着泡沫越来越大,银行会评估到房地产市场风险,会收紧贷款,房地产商贷款难度增加,故中长期来看,房价泡沫变大会抑制房地产贷款。

根据方差分解表4,房价泡沫对房地产贷款影响基本在滞后七期达到稳定,房价泡沫对房地产贷款变动的解释59.25%。可以看出房价泡沫对房地产贷款变动有很强的解释能力。房价的进一步提高,市场对房地产市场繁荣表现出极大的信任,银行更愿意借钱给房地产商。从侧面看,一旦房价扭曲增长,银行系统高估房地产市场,对房地产贷款门槛过低,一旦泡沫破裂,银行就会挤压大量的房地产不良贷款,房地产市场风险就传染到了银行系统,严重的有可能导致银行系统出现大的金融风险。

六、结论及建议

通过以上分析可得出如下结论:从供给角度看,土地价格对商品房价格具有正向影从需求角度看,人均可支配收入对商品房价格具有负向影响,城镇化率、商品房销售面积对商品房价格具有正向影响。从宏观角度看,国内生产总值、贷款利率对商品房价格具有正向影响,商品零食价格指数对商品房价格具有负向影响。由脉冲响应函数可知,房地产开发投资、贷款利率对房价泡沫具有正向冲击,房价泡沫对房地产贷款产生正向冲击。房地产开发投资对房价泡沫变动的解释33.6%,房价泡沫对房地产贷款变动的解释59.25%。房地产市场开发投资过热,会导致房价泡沫,房价泡沫会使得房地产贷款更容易,这形成隐患,一旦房价泡沫破裂,房地产商破产,没法还款,银行就会挤压大量不良贷款,会将风险传染到银行系统。

由以上結论可知,地方政府不能未来弥补财政赤字以为的以土地财政作为一个重要的补给,这会导致房价扭曲发展,可以研究促进地方经济发展的新思路,政府可以通过货币政策来调控房地产市场,地方政府要配合中央政府执行,使得房地产市场良性发展。

参考文献:

[1]CASE K E. Real Estate and the Macroeconomy[J].Brookings Papers on Economic Activity,2000(09):119-162.

[2]ADALID A,DETKEN C.Asset Price Booms and Excess Liquidity[R].European Central Bank Working Paper No.732, 2007.

[3]BOUCHOUICHA R,FTITI Z. Real Estate Markets and the Macroeconomy: A Dynamic Coherence Framework[J]. Economic Modelling,2012,29(05):1820-1829.

[4]李健,邓瑛.推动房价上涨的货币因素研究——基于美国、日本、中国泡沫积累时期的实证比较分析[J].金融研究,2011(06):18-32.

[5]高波,王辉龙,李伟军.预期、投机与中国城市房价泡沫[J].金融研究,2014(02):44-58.

[6]史兴杰,周勇.房地产泡沫检验的Switching AR模型[J].系统工程理论践, 2014(03):676-682.

[7]郭文伟.中国多层次房价泡沫测度及其驱动因素研究—— 兼论我国房地产调控政策的实施效果[J].经济学家,2016(10):30-37.

[8]郭文伟.香港不同类型房产泡沫测度 及其传染效应研究[J].南方金融,2018(09):83-93.

[9]于雪.房地产价格泡沫与拐点研究——基于日本东京和中国上海的对比分析[J].管理评论,2019,31(09):58-69.

[10]刘海云,吕龙.城市房价泡沫及其传染的“波纹”效应[J].中国工业经济,2018(12):42-59.

*基金项目:湖南省教育厅科学研究项目“房价泡沫诱发系统性风险的传导机制及防范研究”(18C0893)。

(作者单位:湖南人文科技学院数学与金融学院)

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