房地产调控研究论文精选(九篇)

发布时间：2023-09-19 16:18:17

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[关键词]房地产宏观调控交易成本准公共产品

我国房地产市场虽经一年宏观调控，但是整个市场走向没有改变，市场房价仍呈快速上涨势头。据国家统计局的数据显示，2006年第1季度全国房地产开发投资同比增长20.2%，其中商品住宅投资增长23.1%，房地产企业开发土地面积同比增长53.3%，而70个大中城市房屋销售价格则同比上涨5.5%，部分城市上涨幅度在10%以上。在这种形势下，有必要认真审视政府调控房地产市场的政策目标，进一步明确调控的依据和政策边界，以切实推进房地产市场宏观调控工作。

一、房地产市场宏观调控的理论依据

政府到底为什么要对房地产市场进行宏观调控，为什么要给居民提供一定的住房保障？从现象上看，房地产市场出现投资过热、商品房价格偏高以及百姓住房困难等都是原因，然而从本质上看房地产市场某些内在缺陷才是决定性因素，这些因素导致单纯依靠市场机制，无法达到市场供求均衡，更不能避免出现严重的市场失灵。正因为如此，从理论上说政府必须通过积极的干预和调控，促进和保障房地产市场健康发展。

1.房地产市场具有高交易成本特征，存在投机炒作问题。与一般商品不同，房地产除了可以满足居住需要的使用价值外，还具有较高的投机炒作价值。房地产为什么可以用来投机炒作，对这个问题有很多种解释，但归根结底在于房地产市场有较高的门槛，具有高交易成本特征。首先，房地产是较为复杂和特殊的商品，房地产市场的参与者，无论是生产者还是消费者，都需要掌握较多的知识和信息，才能成为理性的市场参与者，才能作出其最优决策。现实中房地产的供应者与消费者之间往往存在严重的信息不对称，占有更多信息的一方可以利用这种优势攫取更多的利益，这一点在房地产商一方表现得特别突出。其次，与房地产相关联的土地是稀缺与自然垄断的，加上房地产开发资金需要量较大，以至于房地产市场进入门槛比较高，难以在短期内形成完全竞争市场，进而无法保证市场信息是完全的、公开的。虽然房地产市场这种高交易成本特征可以随着市场的逐渐发育成熟而有所弱化，但仍然会一定程度地存在，相应地市场投机炒作问题总是存在，因而依靠市场自身不可能解决投机炒作问题。

2.房地产具有准公共产品属性，其价值无法依靠市场完全实现。房地产作为一种特殊的商品，具有准公共产品属性，有时也称作“二重性”、社会属性或政策性。一般商品的消费可能只给私人带来收益，而房地产却不一样，它的消费含有公共利益成分，或者外部效益。比如，居民享有适当的住房不仅给居民本人带来利益，而且会对周围环境，对其他居民带来益处，包括公共卫生、市容环境、社会治安等方面的利益。另外，房地产消费，特别是居民购房置业，对增强其对国家及所在城市的归属意识有很大促进作用。目前包括美国在内的很多西方国家特别采取了鼓励居民购房置业的政策，都存在这方面的动机。就不同档次的房地产来说，中低档的普通商品房的公共利益成分所占比重更大，准公共产品属性更为突出。不难证明，让中低收入人士安居乐业将给社会带来的好处，体现出的外部效益是无与伦比的。然而，房地产的准公共产品属性所体现的外部效益并不能通过市场机制来实现，市场机制在公共产品供应或者说公共价值的实现上是失灵的。既然完全由市场机制调节，房地产的一部分价值得不到实现，那么房地产市场供应将可能相对不足，并且主要体现为普通商品房供应相对不足。这时房地产市场虽然可能会出现供求均衡，但那并非是与经济发展水平相协调的均衡，不是保证居民充分享受到住房福利的最优均衡。

3.房地产具有一定的垄断性特征，能够导致市场供求结构失衡。房地产的供应以土地为基础，而土地具有自然垄断性特征。任一特定区位的土地都是稀缺的、不可替代的，其供应是有限的。土地的自然垄断性特征则衍生出了房地产的垄断性特征。房地产的垄断性体现为房地产的非同质性。在房地产市场上，受区位因素限制，尽管可以有两套价格相同的商品房，但不可能有两套品质完全一样的商品房。房地产这种非同质性使得任何一套商品房都有其惟一性或者说独占性特征，使得房地产的供应者具备某种程度的垄断地位。房地产的垄断性特征最终导致房地产市场的供求结构失衡。垄断表面上看是导致高价格，但价格不是问题的根本，供求结构失衡才是根本问题。由于中高档商品房定价的弹性空间比普通商品房大，可以更好地实现甚至扩张垄断收益，所以房地产企业会倾向于开发中高档商品房。其结果必然是房地产供应结构失衡，房地产市场的这种供应结构失衡，根源于土地自然特征及稀缺性特征，是土地的所有权或使用权的垄断引发的，因而无法靠市场力量来消除。

二、房地产市场宏观调控的目标分类

政府对房地产市场进行宏观调控，正是针对房地产市场内在缺陷展开的，其总体目标就是要消除市场失灵的影响，保障房地产市场的供求均衡和健康发展，促使其与经济发展和居民生活水平提高相协调。根据所针对市场缺陷的不同和政策效应大小，政府房地产市场宏观调控目标可分为投机抑制目标、均衡供应目标与福利保障目标。

1.投机抑制目标。把房地产市场上的投机活动抑制在一定程度之内，或者完全遏止投机行为，是政府房地产市场宏观调控的最经常目标。针对房地产市场投机行为的抑制性政策则是房地产市场宏观调控中最常见政策。房地产市场上投机行为包括商品房的炒作买卖和房地产开发投资过热，其共性是没有正常市场消费需求基础。这些投机行为的存在，一方面可以给房地产市场集聚更多的资金，增加市场活力；另一方面又可能引发房地产投资过热，市场炒作过度，导致房地产价格偏高，严重时可能形成影响经济正常运行的房地产泡沫。正因为房地产市场投机行为存在两种不同方向的作用，在实践中各国政府往往根据实际情况，对市场投机行为有不同的价值取向和态度，实行不同的调控政策。不过，当市场炒作气氛过于浓厚，房地产泡沫非常明显时，各国政府无一例外地会制订程度不同的投机抑制目标，采取相应宏观调控政策。

2.均衡供应目标。在房地产市场发展过程中，投资者对于土地垄断利润的追求所导致的房地产市场供应结构问题既包括中高档商品房供应量过大，而普通及低档商品房供应量偏小，也包括房地产商为追求土地垄断收益，对土地、商品房的囤积所引发的房地产市场当期供应相对不足。政府均衡供应目标就是针这些问题提出来的。政府根据房地产资源稀缺状况，特别是土地资源禀赋，结合经济发展水平，确定适当的，即与居民其它方面消费水平相协调的房地产供给水平，并通过政策引导予以保障，所实现的就是房地产市场均衡供应目标。它包括两个层次供求均衡，一是房地产市场供应与其它商品的供应相对均衡，居民的居住消费与其它商品的消费水平相协调；二是房地产内部结构供应相对均衡，各种档次的商品房供应都与需求基本相当，特别是中低档商品房的供应与广大居民的住房需求基本相当。

3.福利保障目标。政府为了实现房地产所包含的公共利益或价值，按照公共产品由公共提供的原则，通过有关公共政策参与和调节房地产的供应，为部分居民提供一定的房地产消费福利，由此所引起部分居民房地产消费水平的相对提高，享有基本的住房消费福利，使市场供求均衡得到优化和保障，体现的就是房地产福利保障目标。理论上政府的房地产福利保障极限是使房地产的公共价值得到充分实现，居民享受与经济发展水平协调一致的住房福利，住房资源得到最优配置，市场达到最优均衡。简单地说就是居民房地产消费水平不滞后或超前于其它商品消费水平。现实中政府的房地产福利保障因经济发展阶段、政府财力的不同而情况迥异。目前世界各国都没有给居民普惠制的住房福利，但都程度不同地给中低收入居民提供住房保障，促使居民享有基本的居住条件。即使是极度崇尚自由市场制度的美国也有住房福利保障政策。

三、我国房地产市场宏观调控的目标选择与政策边界

根据我国房地产市场的发展成熟程度、政府财政状况和国民经济发展水平，结合区域差异较大的具体特点，我国宏观调控的总体目标是抑制甚至局部性遏止市场投机炒作行为，调整市场不合理供应结构，促进房地产市场供求实现最优均衡，使得中低收入居民享有基本住房保障。房地产市场宏观调控要在此目标之下确定政策边界，在不超出相应政策边界的前提下选择制订进一步的政策措施。

1.以抑制甚至局部性遏止市场投机炒作为目标，逐步强化宏观调控相关政策。目前我国房地产市场发展中突出存在投机炒作问题，一方面，商品房价格偏高，远远超出居民的购买力；另一方面，中高档商品房投资和销售仍呈过热态势。因此，国家对房地产市场的宏观调控应首先确定抑制市场投机炒作的具体目标，并有针对性出台调控政策。由于我国的房地产市场总体上还存在资金缺乏问题，而市场投机炒作也有集聚资金的作用，同时全国房地产市场范围很大，各地市场存在较大差别，所以从全国范围看，不可能以彻底禁止市场投机炒作问题为调控目标，适度投机炒作将在一定市场范围内是允许的。但是，对于一些房地产市场投机炒作气氛浓厚，而市场资金已经度过短缺阶段的大城市、特大城市，如上海、北京、广州、深圳等城市，则可以把最大程度地抑制乃至最终遏止市场投机炒作问题作为政策目标。鉴于此，全国性宏观调控政策将以允许适度的投机炒作，并保证不影响居民的正常房地产消费决策，特别是保护首次置业居民的房地产消费需求为界限，与此同时，部分大城市、特大城市可以制订实施完全禁止市场投机炒作行为的政策。

迄今为止，我国抑制房地产市场投机炒作方面的宏观调控政策远没有达到其政策界限，还有较大的政策扩展空间。我国已经出台的房地产市场宏观调控的相关政策，主要是提高房地产投资和交易的税费负担，通过提高市场投机炒作成本达到政策目的，这些政策在实施过程中应该视市场反应情况进行调整或加强。

为进一步加大抑制房地产市场投机炒作的宏观调控政策的力度，从国家层面看，可以进一步制订实施提高房地产增值税和交易所得税税率，提高居民户购买第一套以外住房的资金信贷成本，以及限制商品房的二手买卖等政策措施；地方政府，特别是城市政府则可以利用行政手段，促进市场信息进一步公开，以降低交易成本，压缩投机炒作空间。地方政府也可以通过加强房地产市场监督管理，制订措施规范市场交易行为；通过对违规行为的更严厉打击，提高市场投机炒作道德风险成本，最终达到抑制投机炒作的目的。对于某些大城市、特大城市，则可以采取抑制效力较大的政策，接近甚至触及遏止市场投机炒作的政策边界，例如限定商品房使用五年后才可以二次交易；引导甚至限定一户居民只购买一套商品房；规定商品房二次销售收益政府所有等。

2.调整房地产市场供应政策，实现市场供求最优均衡。促进房地产市场供求均衡是房地产市场宏观调控的长期的、基本的目标。目前从我国房地产市场的供求结构来看，存在着严重的内部失衡。一方面，商品房空置率越来越高。据国家统计局统计显示，截至2006年3月底，全国商品房空置面积为1.23亿平方米，同比增长23.8%，据分析主要是中高档商品房；另一方面，普通商品房及经济适用房存在很大程度的供应短缺问题。因此，我国房地产市场供应方面的宏观调控将首先以促进市场内部供求基本均衡为目标，通过制订不同类型商品房均衡供应的政策，逐步消除房地产市场内部结构失衡问题。在房地产市场供求结构调整方面，国家可以出台框架性、限定性的政策法规，包括要求各地房地产开发中普通商品房所占的最低比例，针对高、中、低档商品房执行有较大档次差别的税费，针对我国人多地少的条件，限制居民的“豪宅”消费等。地方政府是土地的直接供应者和房地产市场行政管理的主要承担者，可以制订实施很多具体政策措施，特别是规划管理、土地供应方面的政策，调节房地产市场供应，例如要求企业严格按照相关规划进行房地产开发，不得突破建筑容积率的指标限制等等。总体上看，目前我国调节房地产市场供应的政策不多、力度不大，眼下还远没有达到其政策边界，应在相当长时期内不断有新的调控政策出台。在实现房地产市场内部供求基本均衡后，更为积极的宏观调控政策就是引导房地产消费，使居民住房消费与经济发展水平相适应，使当前住房消费与经济可持续发展相适应，实现房地产市场外部均衡的目标。这方面政策将以不影响企业的正常经营管理决策，不压缩市场创新活动空间为界限。它包括国家和城市在土地供应、建设规划、房地产项目实施等方面制订更为科学的标准、更为系统和具体的政策，比如规定不同等级住房的开发量、套内面积、建筑成本、销售价格以及配套设施的更为具体的标准等。

3.积极实施住房保障政策，使低收入居民享有基本住房保障。在房地产市场宏观调控过程中，增加中低收入居民住房福利保障是必不可少的环节。实施住房保障政策，是政府的职责所在，其目标是充分实现房地产的公共产品价值，为中低收入居民提供适当的住房条件，实现住房资源的最优利用。针对我国人多地少、经济发展水平不高的现状，国务院1998年曾经下发过一个23号文件，提出“建立和完善以经济适用房为主的多层次城镇住房供应体系”的目标，其中包含了为大部分居民提供住房福利保障，并引导居民适度安排住房消费成份，但实际上我国要为大多数中低收入居民提供住房福利保障，还有很长的路要走，这方面的宏观调控政策更是远没有达到其政策边界。

目前，我国的住房福利保障政策主要体现为面向中低收入居民的经济适用房、廉租房建设等。由于居民收入调查及信用体系不完善，难以确定低收入居民情况，加上政府财政限制和政策执行方面的问题，我国迄今没有做到为中低收入居民提供必需、充分的住房福利保障，现实保障程度非常有限。多年来，经济适用房建设水平一直在低位徘徊，执行中还出现了较为突出的偏差问题，相反，商品住房的建设，特别是中高档商品房的开发建设却增长很快，成为住房供应的主体。据国家统计局统计，2005年全国经济适用房投资仅565亿元，同比下降6.8%，占房地产开发投资的比重则由上年的4.6%下降到3.6%。廉租住房建设在各地尚处于起步阶段，实际建设的数量则更小。鉴于这种情况，我国增加居民住房福利保障方面的调控政策首先是扩大经济适用房建设，大幅度提高经济适用房供应量，为大部分中低收入居民享有经济适用房提供保障；其次是适当增加廉租住房的供应，保证能为部分低收入居民提供必要的住房条件；再次是采取各种“补砖头”、“补人头”的政策，通过货币化的补贴方式，提高居民住房消费能力，全面、系统地增加中低收入居民的住房保障。

[参考文献]

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Wang Chen； Jing Jin

（①江苏国信象山地产有限公司，南京 210000；②南京建设发展集团有限公司，南京 210000）

（①Jiangsu Guoxin Xiangshan Real Estate Co.，Ltd.，Nanjing 210000，China；②Nanjing Urban Construction & Development Co.，Nanjing 210000，China）

摘要： 房地产前期定位策划作为房地产策划的核心内容之一，在理论和实践中都得到了一定的发展。目前，随着房地产市场从扩张型向精细型转变过程中，对成本控制的作用越来越明显，本文在理论研究的基础上，对重视项目前期定位策划的成本进行了研究。

Abstract: Location planning of real estate in the earlier stage as one of the core contents of a real estate planning has developed in both theory and practice. At present, along with the change of the real estate market from extensive to intensive, its role in cost control is more and more apparent. Based on theoretical research, this paper studies about paying attention to the cost of pre-project location planning.

关键词： 成本控制 项目前期定位 成本研究

Key words: cost control；pre-project positioning；cost studies

中图分类号：TU723.3文献标识码：A文章编号：1006-4311（2011）32-0073-01

0引言

在我国经济飞速增长和城市化步伐的加快现状下，房地产业的发展取得了前所未有提升，房地产行业已成为国民经济的重要产业部门之，近十年来，中国被置入上市公司的房地产越来越多。房地产是相关产业链长，关联度高的一个行业，与各种行业都有着较高的关联，房地产行业也在很大程度上促进着社会经济的持续稳定增长。在房地产业高速发展的同时，房地产策划伴随着房地产业的繁荣也取得了长足的发展。房地产前期定位策划作为房地产咨询行业的重要业务，对于房地产业健康发展起到了积极的意义。面对房地产市场的竞争加剧，通过项目前期定位策划，可以使房地产成本控制从源头做起，有利于帮助房地产企业科学的决策，进而增强房地产企业的竞争能力。基于此，本文在理论阐述的基础上，对项目前期定位策划的成本进行了研究，以期共同商榷。

1项目成本控制概念

项目成本控制是指在项目实施过程中尽量使项目实际发生的成本控制在项目预算范围之内的一项项目管理工作。一般来说项目的成本控制主要包括了事前控制、事中控制与事后控制。事前控制也既是一种成本预算的方法，通过事前的预算将成本开支情况进行事前的规划，以指导房地产企业的成本开支活动。而事中成本控制也既房地产企业成本的运营控制，是指房地产企业在实际开发中对成本的管理与控制，通过对各项生产经营活动按照一定的原则进行控制，以使事前预算成本可以落实。事后成本控制也既纠正控制，是指对房地产企业实际的成本开支情况进行监督检查，以发现偏差，进行及时的纠正，以指导和修正下一年度的房地产预算成本的制定。成本的发生和形成是一个动态的过程，这就决定了成本控制也应该是一个动态的过程。但一般来说，成本控制事前控制可以有效指导房地产企业的成本开支，确保企业能够从源头重视起来成本控制，以达到控制效应的最大化。

2房地产前期策划的主要内容及作用

房地产前期策划主要包括房地产市场调研、土地定位策划、以及房地产产品策划。房地产市场调研是房地产成本研究中的一个重要内容，也是前期策划中的一个重要内容。通过前期的调研有助于获得市场的销售，项目建设材料以及人力成本等信息，为房地产开发提供详实的参考信息。土地定位策划是房地产开发的前提与基础，由于近几年来，房地产呈现开发过热的局面，购置土地成本已经成本房地产企业开发的最主要成本，土地的储备与竞拍形式使得土地的获得成本相对过去更高，开发商在获得土地时肯定会更加谨慎，也更需要考虑相对成本的高低，同时还需要考虑资金回笼情况以及资金的利息成本高低等因素。房地产产品策划从产品构建的各个方面进行研究，以提高客户满意度的目的，也是房地产企业一种让渡价值的体现，通过产品建筑形象策划，可以给客户留下好的感觉，通过产品配套及其他策划，可以提高客户的满意度，可以说房地产产品策划虽然需要一些成本投入，但可以大幅度提高房地产企业的形象，进而能获得好的销售业绩，是一种后曲成本。

3房地产项目前期定位策划的成本研究

3.1 房地产市场调研成本研究做好市场材料及市场工艺价格的询价是进行房地产市场调研的主要目的，现阶段，由于土地拍卖价格的不断提高，导致地价成本不断攀升，工程材料费在房地产开发成本中明显下降，但作为内部可以控制的成本，其成本的高低企业通过优化管理来实现不断的降低。所以，进行房地产市场调研意义重大。房地产开发企业要关注机构公布的价格，与社会咨询机构保持联系。

3.2 土地定位策划成本研究由于购置土地成本已经成本房地产企业开发的最主要成本，所以对土地定位策划成本研究成为房地产项目前期定位策划的最主要内容。每块地可以生产的房地产产品都有无数可能性，这就导致平均开发成本的不同，在在特定的条件下，由于时间、市场走势、开发公司操盘水平、资金准备情况等都会导致房地产企业土地的获得成本不同。成本分析还需要结合地块、区域和产品几个方面展开。对地块的分析包括地块物理和文化属性的分析和判断，区域分析主要是根据在成熟区域找寻产品的差异化，在未成熟区域进行可行性产品的推断，找寻解决问题的方法。

3.3 房地产产品策划成本研究房地产产品策划成本主要包括与项目规划建设、产品销售以及物业管理相关联的成本，由于房地产产品策划成本是一种潜性成本，其成本控制往往和数额的高低没有直接关系。通过房地产产品策划成本开支来提高企业形象，进而增加企业的销售收入，在这种情况下，多开支成本费用往往是有利的，但房地产企业需要均衡成本收入比，以获取最大的收益。项目建设规划主要是在前期定位策划中根据企业自身的资源条件，对项目建设的建设时序、工程招标采购以及工程管理方案等进行预先的安排。科学的项目建设规划可以减少企业后续的开发成本，而不合理的项目建设规划不但增加了后续的开发成本，甚至能导致一个开发项目的失败，可见其成本投入的必要性。项目产品销售成本主要是在前期定位策划中考虑怎样对产品的销售进行预安排的问题，如果采用直销形式可能要增加企业的前期宣传推介费用，如果选择代销形式，又需要增加固定的代销成本费用。所以，需要房地产企业在直销成本费用和代销成本费用之间进行收入成本比的均衡。物业管理前期介入是指物业公司在接管物业以前的项目可行性阶段、建筑规划方案设计、施工阶段等就参与决策、制定出物业方案。

4结论

总之，在市场日益规范、竞争日趋激烈的背景下，解决房地产开发项目的成本控制问题是企业蓄积发展优势的持久动力。只有从源头控制做起，重视成本控制的全过程管理，才能不断降低项目成本，在市场竞争中立于不败之地。

参考文献：

[1]邹伟.房地产开发项目成本控制的关键阶段[J].中国乡镇企业会计，施工技术，2006，（12）.

[2]任民主.价值工程在工程设计阶段费用控制的应用[J].2010，（1）.

关键词：房地产价格;VAR模型;土地市场;货币政策;时滞

Abstract: In this paper, based on the VAR model, using the theories and methods of econometrics, combining quantitative analysis and qualitative analysis, illustrations, empirical research on the relationship between GDP, CPI, interest rates, land prices and money supply variables and the price of real estate, draw relevant conclusions and suggestions on the macroeconomic regulation and control in China the real estate market.

Keywords: real estate price; VAR model; land market; monetary policy; delay

中图分类号：F293.30 文献标识码：A

1.研究背景与研究方法

2008年，受到美国次贷危机的影响，欧债危机爆发，我国市场经济也受到了明显的影响。在政府控制房价、调整住房供应结构、加强土地控制、信贷控制等一系列宏观调控政策陆续出台的背景下，房地产投资增速将略有减缓，地方政府过度的投资冲动将受到一定程度的抑制，对土地与房屋开发投资的增速也将相应减缓。研究我国房价波动的主要影响因素 ，提出具有可操作性的对策建议，有助于增强政府宏观经济调控政策的针对性和有效性。

2.研究对象和研究方法

本文所运用的研究方法主要有以下几点：包括定量与定性分析两种方法，其中，定量分析方法主要包括协整分析、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数、方差分解等计量经济分析方法，这种实证研究贯穿全文；定性分析方法主要采用了统计图表的分析方法。

3.实证研究

3.1指标的选取与数据的处理

本文将房屋销售价格指数、土地交易价格指数、国内生产总值、货币供应量和居民消费价格指数等5项数据都做取对数处理，目的是为了消除异方差的影响，分别得到时间序列数据LMFW、LMTD、LNGDP、LNM2和LNCPI等5个变量。一年期贷款基准利率无需做对数化处理。本文中房屋销售价格指数、土地交易价格指数、国内生产总值数据来自于中国国家统计局数据库网站、国务院发展研究信息中心网站和《中国经济景气月报》期刊。一年期贷款基准利率和货币供应量数据来源于中国人民银行网站。上述数据的原始数据均为2001年第一季度到2011年第四季度的季度数据。

3.2协整分析

通过对变量进行ADF检验，可知序列LNFW、LNTD-sa、LNI、LNCPI、LNGDP-sa、LNM2均是非平稳序列，其一级差分序列D（LNFW）、D（LNTD-sa）、D（LNI）、D（LNCPI）、D（LNGDP-sa）、D（LNM2）都是平稳序列。

为了能够检验出在长期中哪些变量与房价指数存在长期稳定的均衡关系，说明哪些政策变量是真正影响房价指数的长期因素，本文接下来会将解释变量逐个与被解释变量进行协整分析，从而寻找到与被解释变量存在长期均衡的解释变量。

采用两个变量的Engle-Grange 检验法，对房屋销售价格指数分别和GDP、土地交易价格指数、居民消费价格指数、货币供应量进行协整分析。利用最小二乘法进行回归， 对方程的参差序列进行ADF检验。除了GDP序列之外，其他序列均拒绝原假设。

结论:根据以上分别讨论各变量与被解释变量的协整关系后得出，除了GDP之外，各变量与房价指数之间都存在长期的均衡关系。

3.4 VAR脉冲响应与方差分解

3.4.1 VAR模型的稳定性检测

由Eviews软件模型的AR根分布图可知：VAR模型的单位根均在单位圆内，表明本文所建立的VAR模型是稳定的。

3.4.2 VAR脉冲响应分析

由Eviews软件脉冲响应函数图可以得出以下结论：

第一，角房屋销售价格指数对其自身脉冲响应函数图可以看出，房屋销售价格指数对其自身的一个标准差信息立刻有强烈的正向反映，到第二期开始逐渐减缓，正向反映一直持续到第8期和第9期之间才结束，第9期以后开始为负向的反映。这与实际经济环境中的情况是相符合的，房屋销售价格上涨，势必会导致楼市繁荣的景象，此时投资者和置业者会抱着买涨不买跌的心态，将资金投入楼市，造成楼市供给短缺，开发商则适时提高房价以获得更大利润，再加上楼市供给弹性较小的特点，房屋销售价格便能维持一段时间的走高。

同理：居民消费价格指数CPI对房屋销售价格指数从第1期开始，有较强的正向影响，该正向影响持续到第5期就回到原来的水平，滞后有一个由强到弱最后趋向于0的负向影响。利率变动对房价影响十分有限，房价对利率变动总体来说并不敏感。从方向上讲，利率对房价一开始在短期内有正向影响，利率提高将会推高房价，但长期来看，却对房价有更为持久的负面影响。房屋销售价格指数在受到货币增长率的一个单位的正向冲击后，当期反应并不明显，然后开始有一个较低的正向效应，这种正向效应一直持续到第6期结束，从第7到10期效应一直几乎为零。这表示在短期来看宽松的货币政策确实能给楼市带来利好，利于房价的上升，但是影响的力度其实并不大。现行的土地出让制度为招拍挂，价高者得，在这种制度的影响下，实力强的大型集团开发商明显在拿地上处于优势，对市场中上中小企业造成了不小的冲击和排挤作用。

4.4.3 VAR模型方差分解

由Eviews软件方差分解图可知：房价受到各变量冲击的方差分解结果可以看出，随着时间的推移，在 1-4 期内，房价的解释力迅速下降；从第1期开始，地价、利率、CPI、M2的解释力都只缓慢的上升，且的预测方差所占比例均非常微小，；CPI解释力略微大于其他几个解释变量。第 5 期开始，地价、利率和M2的解释力逐渐趋向于0，而CPI的解释力仍快速上升。最后，以房价指数自身变动为因变量的方程对房价变动的重要性排第一，其对预测误差的贡献率稳定在 75%以上，其次是CPI指数，其对预测误差的贡献率大概是 15%左右，最后是利率、地价和M2三个指数，其对预测误差的贡献率随时间一直较稳平稳，并无明显上升或者下降趋势，三者贡献率之和最终稳定在接近 10%的水平上。因此，从解释能力上讲，CPI对于房价的解释能力随着时间增长而不断提高，但是相对于CPI而言，房价自身变动冲击能够解释更多房屋销售价格的变动。

5.结论与建议

通过分析实证研究的结果，可以得到以下几点结论，并以此为依据向国家调控房地产市场提出几点建议：

第一，大力培养房地产金融市场，拓宽房地产融资的渠道，加强利率发挥价格调节杠杠作用。

第二，加快市场利率化进程，使利率成为反映市场真实的供求情况，从而提高利率调控房价的有效性和及时性。

第三，合理宏观经济手段对市场经济进行干预和调节。

第四，合理刺激经济，谨防稀释民财带来的负面影响。国家投入资金救市，引起物价飞涨，CPI持续走高，当通货膨胀率大于名义利率的时候，银行储蓄处于贬值状态，于是纷纷流向固定资产市场，特别是房地产市场，进而推高房价。

参考文献

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关键词：房地产；价格；影响因素

一、前言

自1998年取消住房分配制度起，我国住房“商品化”，房地产业开始发展，房价呈现增长趋势。2003年之后，我国一线城市房价飞速上涨，由此，二三线城市也开始急速增加，国内房地产业过热，大部分人买不起房，由此引发了大量的经济问题和社会稳定等问题。在第三届中国房地产价值高峰论坛会上，企业家、专家们就房地产当下存在的很多问题展开了讨论，有人提出我国目前保障性住房比重小，高档房比重偏大，正因为这样一种不平衡的比例趋势，导致我国的房价水平被整体拉高。根据文献分析，大部分采用定性分析，仅仅说明了某一因素对于房地产价格的影响，但从定量来看，产生多大的影响则未说明；或者研究的年限相对滞后，不能很好地解释近两年的状况，本文搜集了1994年―2013年的房地产价格变量及本文所提出的四个自变量各20个数据集，运用多种统计分析方法，通过建立回归模型，分析我国房地产价格的影响因素。

二、房地产价格影响因素研究综述

关于房地产业的研究近几年日益为学术界重视，尤其是房地产价格影响因素的研究。与国内相比，国外房地产市场发展较早、较快，尤其是西方发达国家，房地产市场十分成熟，故关于房地产业的研究，国外已形成较多的专著研究，从国外学者观点来看，由于其实行市场经济，因此在研究房地产价格时在注重政府控制的同时，更加强调市场机制的作用。Abraham等（1992）对美国30个城市的实证分析表明房地产价格的上涨与就业率、收入、以及建设成本有直接关系；Kolari（2002）则从CPI和房地产价格关系角度出发，运用ADL模型实证分析，得出房地产价格也受一定商品及相关产品服务的影响。Gerlach和Peng（2005）对香港的房地产价格、GDP以及银行贷款等进行分析，认为银行的贷款不影响房地产价格；Elbourne（2008）经过实证分析货币供应量对房地产价格的影响，利用脉冲响应函数得出货币供给变动对房地产价格变动具有正响应性。

中国房地产业发展较晚，但近两年却是突飞猛进，尤其是我国房价的持续不断上涨，引起了国内学者的重视，并对房地产价格的影响因素进行了大量的研究，大量的专著、论文也都集中在这个问题上。宋勃和高波（2007）认为国外资金长期的涌入是我国住房价格上涨的一个重要因素；肖万福（2014）在《房地产调控政策下我国房地产价格影响因素的实证分析》一文中，通过2003年第一季度到2013年第二季度的相关经济数据，研究了房地产调控政策对我国终端房地产价格的影响，通过实证分析，他认为，在房地产价格波动的诸多因素中，来自经济基本面的解释力相对较小，相比起来政府相继出台的房地产调控政策反而成为了一个十分重要的影响因素；谢建豪（2007）基于城市人口数量和结构的分析，研究得出当人口数量增长速度大于城市住房供给速度时，供需便会严重不平衡，房价上升；郝丹璐（2014）通过因子分析等统计学方法得出，影响房地产价格变量大致可分为两类，一类是反应现有房地产市场状况的变量，另外一类是反应预期房地产市场状况的变量，第一类中GDP、住宅投资、房地产开发企业本年土地购置费用、人均可支配收入、房屋竣工价值等排名靠前；丁凤通过实证研究指出：第一，房地产价格最主要的影响因素是经济基本面；第二，住房需求是房价上涨的主要推手；第三，银行信贷的支持是房价上涨的“催化剂”；第四，高地价的推高房价的“幕后黑手”。

张t敏（2012）指出：房地产价格的主要影响因素包括人口数量、居民储蓄存款余额、商品房可供销售面积、房地产投资额、国内信贷规模，其中最明显的是人口数量与居民储蓄存款余额。余静静（2014）通过房地产价格影响因素重要性的分析，认为：第一，东部地区经济发达，土地购置费用和房屋生产资料价格指数成为东部地区房价的重要影响因素；第二，中部地区房地产投资是其房价的主要影响因素；第三，西部地区而言，家庭可支配收入是影响其房价的主要因素。

综上所述，影响我国房地产价格的因素众多，不仅如此，由于选取样本、获取数据的途径的不同，相同因素对房地产价格的影响方向也不尽相同。

三、研究设计

（一）研究的基本假设

1、我国房地产按照房屋的使用功能可以分成：居住用途的房屋、工业用途的房屋、商业用途的房屋、文体娱乐设施、政府和公用设施、多功能建筑。本文以普通住宅的价格作为因变量进行实证分析，即通过商品房价格对其进行实证分析。

2、研究阶段的限定。为了更好地反应近几年中国房地产价格的变动及其影响因素，本文采取1994――2013年的统计年鉴数据进行实证分析。

3、影响因素的限定。本文选取四个影响因素作为自变量，分别是：居民消费价格指数，城镇居民可支配收入（元），房地产竣工面积（万平方米），商品房销售面积（万平方米），其中居民消费价格指数以1978=100为基期，房地产竣工面积以房屋竣工面积为参考数据。

4、房地产市场的界定。本文研究对象确定为增量交易市场，暂不考虑二手房市场及出租市场。

（二）模型设计

Y=aX1+bX2+cX3+dX4+e+ε

其中：Y（元/平方米）表示商品房价格；X1表示居民消费价格指数；X2（万平方米）表示房屋竣工面积；X3（元）表示城镇居民可支配收入；X4（万平方米）表示商品房销售面积；a，b，c，d，均为模型系数，e为常数项，均为待估参数。ε为随机误差项，用于表示无法用现有统计数据表示的影响房地产价格的因素，如社会因素、国家宏观政策因素等。

四、实证分析

（一）描述性统计分析

将数据带入spss19.0软件进行描述性统计分析，输出如下结果：

根据输出结果，从1994―2013年，我国商品房销售平均价格的极小值、极大值分别为1409，6237，由此推断20年间的房价变化巨大，通过均值观测，1994―2013年商品房平均销售价格为3194.25；房屋竣工面积变化也呈现出急剧上升趋势，其均值为47521.11万平方米；商品房销售面积极差为123320.24，由此可见，即使房价不断上升，但我国的商品房的销售面积依然在上升。

（二）多元回归分析

对数据集进行多元线性回归统计分析，由spss19.0分析得，输出结果为：

由表2得多重判定系数R方为0.997，调整R方为0.996，其实际意义为：在商品房平均销售价格取值的变差中，能被商品房平均销售价格与居民消费价格指数、房屋竣工面积、城镇居民可支配收入和商品房销售面积的多元回归方程解释的比例为99.7%，调整后比例变为99.6%。由此可得，该模型的拟合优度很好。

表3给出了方差分析的结果。由该图可以得到模型的显著性P值是0.000，小于给定的显著性水平0.05，因此可以判断模型整体非常显著。

由该表给出了该线性回归模型的回归系数及相应的统计量。从该图可以得到线性回归模型即前文所建立的模型方程中的常数e为449.255，自变量X1，X2，X3，X4的系数a，b，c，d分别为1.903，-0.015，0.127，0.022，即除房屋竣工面积的系数为负之外，其余三个变量的系数均为正；另外，线性回归模型中的常数和四个自变量X1，X2，X3，X4的t值分别为2.005，3.038，-2.789，6.433，6.353，各个自变量相应的概率值即P值为：0.008，0.014，0.000，0.000，均小于显著性水平0.05，说明系数非常显著，与表3方差分析的结果十分一致。

由表4中常数以及各个自变量的系数值，带入回归方程Y=aX1+bX2+cX3+dX4+e+ε得：

Y=1.093X1-0.015X2+0.127X3+0.022X4+449.255

五、模型结论及误差分析

（一）模型结论

由模型看出：

1、房地产销售平均价格与居民消费价格指数存在显著的正相关关系，即随着我国居民消费价格指数的提高，我国的房地产销售平均价格相应提高。

2、房地产销售平均价格与城镇居民可支配收入的关系来看，呈现显著正相关关系，随着我国城镇居民可支配收入的增加，房地产价格相应上涨。

3、房地产销售平均价格与商品房销售面积也存在显著的正相关关系，即商品房销售面积越大，房地产平均销售价格越高。

4、房地产销售平均价格与房屋竣工面积存在显著的负相关关系，即竣工面积越大，房地产的平均销售价格越低。

（二）模型误差分析

模型的计算存在一定的误差，其主要原因体现在以下几个方面：首先，由于样本搜集的困难，以及少部分的样本数据失真，个别指标在1994年以前已找不到原本数据，导致样本容量太小，从而影响了计算结果；其次，在方法的使用上还有所欠缺，没能全面地综合比较多种统计方法，从而可能遗漏了最佳的统计方法；最后，在模型中，自变量在量上的选取不够，影响房地产的价格因素众多，未能大量例举，除此之外，自变量在质上不一定是最佳的，即可能存在更好、更加显著的影响因子。

六、建议

第一，根据以上的实证分析结果，我国的房地产价格多年来一直持续上涨，需要政府的宏观调控进行引导控制。与西方主张的市场主导不同，结合我国的实际国情来看，政府依然起着重大的作用。对于我国而言，单一的调控手段并不适用，除了本文分析的房地产价格整体呈上升趋势外，区域性的变化是关键，因此，政府应该结合各个区域具体的市场行情进行相应的调控。

第二，政府的作用固然重要，但始终离不开市场的自我调节机制，即使在我国，市场的自我调节依然很重要，一味强调市场，则容易扰乱市场正常的资源配置机制。因此，如何将政府宏观调控与市场的自我调节很好地洽接成为了关键。

第三，保持适度的住宅投资规模，确保供需基本平衡。使得各个阶层的消费者对不同类型住宅的有效需求均能得到满足，避免在住宅消费上出现过大的贫富差距[6]。

第四，从前面的分析结果来看，我国的房价持续不减的一个原因是商品房销售面积过大，从这一层面上来看，为控制房价，应该控制一定的住房的建设，建设面积应该适当减少，以此抑制房价的上涨。

参考文献：

[1] 肖万福.房地产调控政策下我国房地产价格影响因素的实证分析[J].房地产导刊，2014（2）

[2] 郝丹璐.中国房地产价格影响因素研究[D].吉林大学，2014

[3] 丁凤.房地产价格影响因素及预测研究[D].安微财经大学，2013

[4] 张t敏.房地产价格影响因素实证研究[J].财经界，2012（16）

关键词：货币政策 房地产 价格 影响

我国商品化住房改革之后，经济的飞速发展过程中，人们对于住房的需求大幅增长，并且国家政策也进行了扩大内需的规定，在这样的背景下，我国的房地产价格一直处于一个比较高的发展水平。从2009年之后，受到多个因素的影响，我国的房地产市场价格出现了大幅度的上涨，关于房地产经纪出现泡沫的论断大量出现。而近年来，国家针对房地产市场开展了多项调控政策，虽然国家提出了针对三四线城市去库存的政策，但是房价的上涨依然存在。通过货币政策，对房地产资金尽心调控，是国家针对房地产市场调控的重要措施之一。因此，为了能够充分应用货币政策达到调控房价的目标，产生良好的效果，有必要对货币政策对房地产价格影响进行研究。

一、理论概述

房地产价格的影响因素很多，包括经济环境、住房需求、国家政策、城市化、货币政策等等。其中，货币政策是中央政府进行房价控制的主要政策调控方式，因此，货币政策是影响房地产价格的重要因素之一。

在货币政策传导机制理论中，货币政策在利率、信贷以及资产价格三个方面会对房地产价格产生影响。其中信贷、资产价格的财富效应能够对房地产价格产生于影响。中央银行改变货币的供应量，能够使得商业银行的准备金与存款产生改变，这样商业银行的可贷资金就会改变，融资规模会相应发生变化，这样就会影响商业银行对于房地产市场的融资状况，而房地产企业融资会直接对房产价格产生影响。货币量的改变同样也会对利率以及金融资产的价格产生影响，这样金融财富以及终生财富发生了改变，消费需求方面也会随着改变，房地产产出受到需求影响就会改变，物价也会随着变化。这就是资产价格的财富效应。

目前，在已有的研究当中，货币政策对于房地产及价格的影响主要集中在不同货币政策工具方面。李霜针对不同的货币调控工具的作用人，认为利率是对房地产价格调控的最有效工具，相比较而言，货币供应量、贷款余额这两个工具的调控作用没有得到明显发挥。梁斌主要对利率这一调控工具进行了实证分析，得出结果同样是认为利率调控工具对于房地产价格有着非常显著的关联性。还有学者研究了货币政策调整房地产价格存在差异。周虹等对于中西部地区的货币政策发挥作用进行了比较，认为通过货币供应量以及信贷规模的调整，东部地区房地产价格调整幅度较小，而中西比地区的房地产价格影响大，这个不同地区的房地产货币调控政策制定提供了依据。赵奉军从市场的供给与需求两个方面进行探讨，利率的变动对于全国地区的房地产价格影响都不大，而信贷规模增长则会使得房地产价格出现大规模上涨，并且东部地区价格上涨比西部地区更加明显。

二、货币政策对房地产价格影响的实证分析

为了研究货币政策对于房地产价格的影响，本文选择货币供应量这一指标作为货币政策的代表指标，用LM2表示，而房地产价格则选择了全国100城市2010年6月到2015年6月的每月历史房地产价格作为房地产价格的代表指标，用LP表示。

首先对两个指标的基础数据进行平稳性检验，两个变量并不是平稳时间序列，但是一阶差分则是平稳的。进一步进行协整检验，Johansen协整检验结果说明LM2和LP至少存在一个协整关系，即货币供应量和百城房地产历史样本均价可能存在长期稳定的关系，接下来对两变量进行格兰杰因果关系检验，结果如下：

这说明在5%的显著性水平下，LM2是LP的格兰杰原因，同归结果如下：

三、结论与建议

从以上的实证结果可以看出，货币供应量LM2出现一个单位的变化，地产价格LP就会发生0.26个单位的变化，这表明货币供应量与房地产价格存在正向的相关性，并且房地产价格会随着货币供应量的变化而产生变化。

因此，在进行房地产价格的调控中，可以对货币供应量进行信贷渠道方面的调整，这样能够使得房地产企业的贷款额度发生变化，从而实现对于房地产价格的调控。另外，还应当注意资产价格渠道的作用，对于房地产股票市场的资源配置进行完善，提高资源配置的效率，从而充分的发挥股票市场的投资功能。

参考文献：

[1]李霜.货币政策工具调控房价的效果及其动态特征[J].武汉金融，2013

关键词：蛛网理论；需求弹性；供给弹性；调控方向

中图分类号：F293.31 文献标识码：A 文章编号：1003-4161(2012)01-0064-05

一、 引言

住房作为生活的必需品，是人们满足正常生活的最基本条件。它与广大民众的切身利益密切相关。但近十年来，中国住房市场中的城市商品房价一路攀升，远远超过一般民众的承受能力，据统计，我国城镇居民中真正具有置房能力的高收入户和最高收入户总共仅占19.6%［1］。过高的房价已经成为社会财富逆向再分配的工具，这必然会引发十分尖锐的社会矛盾，也必然会侵蚀并恶化经济持续发展的宏观环境。高房价对宏观经济环境产生的负面作用主要体现在以下几个方面：

（一）高房价导致整个社会的消费能力下降

有研究表明，占据全社会人群50%左右的中等收入群体，其住房消费对收入高敏感，高弹性。这说明50%左右群体的住房消费是建立在其拼命挤压除住房消费以外生存空间基础上的［2］。这50%左右的群体如果一旦购买商品房，未来的日子必将大幅压缩其他生活消费品的消费，使普通消费品的社会需求下降。高房价必然会导致租金上升，这会使低收入租房群体生活更加贫困，同时通过市场传导机制，租金以商品物价上升的形式转嫁到普通消费者身上，这进一步抑制社会需求。近年来政府出台很多刺激消费的政策，中国的最终消费率却不断刷新历史最低纪录，居民消费需求对经济增长的贡献持续下降，2008年的最终消费率已经下降到48.6%，其中居民消费支出占GDP的比重仅为35.3%，与发达国家超过70%相差甚巨［3］。由此可见，高房价通过多种渠道抑制整个社会的需求，进而影响消费品行业的健康发展。

（二）高房价不利于经济结构的调整和经济质量的改善，恶化金融环境

资本的趋利性，决定了房地产业的高利润会吸纳大量社会资金流向房地产业，高技术产业得不到资金的有力支持，使整个社会的技术创新能力下降，不利于产业结构优化，产业升级困难，经济质量难以改善。同时，许多实体产业纷纷将资金投向房地产业，导致资金链紧张，民间借贷利率很高，像温州地区民间利率至少12%，而且每月付息，这么高的利率积累了大量的金融风险，一旦房价下降将会导致多米诺效应。因此房价越高，政府被绑得越牢。

（三）高房价造成的财富分配不公还会导致整个社会浮躁投机的心理，影响人们的价值取向，进而损害整个社会健康价值观体系的构建

房地产投资带来的部分人群的财富快速增长，动摇了人们劳动致富的观念。依靠劳动收入的缓慢提高与快速飙升的房价之间的强烈反差使诚实劳动的人们产生前所未有的无力感，人们纷纷寻找获得财富的捷径，梦想通过投机取巧一夜暴富，无视财富来自劳动的基本事实。一些实体生产企业产业空心化严重，它们无心经营自己的产业，或通过圈地、或从银行套取资金投向房地产业达到使自身财富快速积累的目的。

因此，住房既是中国不同利益阶层矛盾集聚的焦点行业，也是关系到其他行业健康发展，进而影响社会和谐稳定的重大问题。党中央对此高度重视，从2003年4月中国人民银行下发121号文件《关于进一步加强住房信贷业务管理的通知》开始，我国对住房市场出台了多轮调控政策，2005年的“旧国八条”“新国八条”、 2006年的“国六条”、2007年的“国四条”、2008年的“国十三条”、2009年的“新四条”直至2010年的“国十一条”， 2011年1月“新国八条”，调控政策紧锣密鼓，那么为何调控不见成效，住房价格却越调越高？房产调控背后的经济学依据是什么？一些学者建议政府加大力度调控住房市场，一些专家建议住房由市场调节，政府不要干预，我们似乎雾里看花。本文试图从蛛网理论的角度，对此做一番梳理。

二、蛛网理论

蛛网理论是20世纪30年代由第一届诺贝尔经济学奖得主、荷兰经济学家丁伯根提出的，它通过引进时间变化因素，连续考察属于不同时期的需求量、供给量和价格之间的相互作用，用动态分析的方法论述诸如农产品、畜牧产品等生产周期较长的商品的产量和价格在偏离均衡价格状态以后的实际波动过程及其结果。下面以需求和供给的线性函数为例加以讨论。

蛛网理论有三个基本假设：

第一，产品从生产到上市需要较长的周期，而且在这段时间内生产规模很难改变。

第二，本期需求量决定本期价格，以Pt和Qdt分别表示本期的价格和需求量，则需求函数为：Qdt=α-βPt

第三，上期的价格决定本期的产量，以Pt-1代表上期的价格，则供给函数为：Qst= -θ+δPt-1。

蛛网理论将市场均衡理论与弹性理论结合起来，来考察市场价格与产量的变动状况。在

我们再来看价格弹性的情况，价格弹性分为需求价格弹性和供给价格弹性。需求的价格弹性通常被简称为需求弹性，它是用来表示一定时期内一种商品的需求量相对变动对于该商品的价格的相对变动的反应程度。用Ed表示需求弹性，则需求弹性公式可表示为：

Ed=（dQ/Q）/(dP/P)=(dQ/dP)(P/Q)=- β(P/Q)

而供给的价格弹性通常简称为供给弹性，它表示在一定时期内一种商品的供给量的相对变动对于该商品的价格的相对变动的反应程度。用Es表示供给弹性，则供给弹性公式表示为：

分析（6）式，可以得到以下三种情况：

第一种情况：当t∞时，若Es/Ed

第二种情况：当t∞时，若Es/Ed>1，则Pt∞。这说明，随着时间t的增加，如果Es>Ed，则实际价格Pt将以越来越大的幅度围绕着均衡价格Pe上下波动，最后无穷大的偏离均衡价格。

第三种情况：当t∞时，若Es/Ed=1，则Pt为常数。这说明，随着时间t的增加，如果Es=Ed，则实际价格Pt将以相同的幅度围绕着均衡价格Pe上下波动，既不进一步偏离，也不逐步逼近均衡价格。

以上这三种情况就是蛛网理论的三种模型：收敛型蛛网、发散型蛛网和封闭型蛛网，如图：

蛛网理论告诉我们，当一个均衡价格体系受到外力的干扰而偏离均衡点时，如果商品的供给弹性小于需求弹性，这个体系在市场机制的作用下就能够回到原有的均衡点，也就是说市场机制作用能够使价格达到稳定均衡，对于这些商品，不需要政府干预，市场就能高效地实现资源配置的作用；如果商品的供给弹性大于需求弹性，则这个体系在市场机制的作用下不再回到原有的均衡点，这时，市场机制不能使价格达到稳定均衡，只会使价格越来越偏离均衡价格，对这些商品政府必须采取必要的措施，稳定商品价格。因此，政府要不要对商品的价格进行干预，是由商品本身的需求弹性和供给弹性的特点决定的，当商品的供给弹性大于需求弹性时，往往需要政府制定有关政策对市场进行干预，农产品市场如大米、蔬菜等的价格控制政策就是蛛网理论的具体运用。

三、住房市场价格弹性分析

住房具有开发周期长，项目一旦开工，中途很难改变规模；房价也是由同期市场上房子的数量来决定的；市场情况决定开发商下一期的开工情况。住房市场的这些特点符合蛛网理论的基本假设条件，我们可以用蛛网理论对住房市场的价格运行规律，尝试讨论住房市场如何通过市场本身力量恢复均衡？如果市场失效，政府该如何进行干预等等问题。

蛛网理论的核心是需求价格弹性和供给价格弹性大小的比较。如果住房的需求价格弹性大于供给价格弹性，那么住房市场通过市场力量会自行恢复平衡，无需政府干预；如果住房市场的需求弹性小于供给价格弹性，则市场力量对资源配置失效，必须通过政府干预使市场恢复平衡。因此，政府该不该对住房市场进行干预，以及政府如何干预，主要是由住房市场的需求价格弹性和供给价格弹性的比较来决定的，因此我们有必要对住房市场的价格弹性进行分析。

对住房市场的价格弹性研究能够查到的资料还很少，从国外的实证研究成果来看，美国Hunushek等对美国菲尼克斯584户和匹兹堡799户屋主调查研究显示，短期（1年）来看价格对需求的影响是不显著的，两地需求价格弹性分别为-0.12和-0.16，但长期看，需求价格弹性为-0.45和-0.64。Polinsky等利用美国联邦署31个大城市的10 054份数据研究结果，表明房地产的需求价格弹性为-0.67， Tong Hun Lee和Chang Min Kong利用1968―1972年美国一些代表性家庭的面板数据分析显示，房屋所有者的价格弹性为-0.57［4］，从这些实证资料来看，住房的需求价格弹性为负值，与一般的正常商品一样，住房市场的综合性需求价格弹性绝对值小于1，是属于缺乏弹性的商品，尤其是短期内住房价格弹性非常小。这符合住房作为生活乃至生存必需品的特点。

国内也有一些学者对我国的住房价格弹性作了些实证研究。李松、綦群高通过1998年至2007年的数据统计结果显示，住房供给市场对价格的平均敏感程度小，需求市场对价格的弹性为4.00［5］，这说明住房的需求富有弹性，供给缺乏弹性。高波、王斌研究结果表明，我国东部、中部、西部地区房地产需求价格弹性分别为：0.743、1.412和4.913，收入弹性分别为3.1、1.727和2.746［6］，研究表明我国的住房需求价格也是富有弹性。一般商品的需求量与价格呈反方向变动，需求价格弹性系数为负值，但有趣的是，上述两组学者研究的结果住房的需求价格弹性系数都是正的。为什么国内的实证结果与国外的实证结果相差那么大呢？

影响需求弹性的主要因素有：商品的可替代性；商品对消费者生活的重要程度；商品用途的广泛性；商品的消费支出在消费者预算支出中所占的比重；消费者调节需求量的时间等。可替代的商品越多，这种商品的需求弹性越大；生活必需品的需求弹性小，非必需品的弹性大；商品用途多，弹性大，用途狭窄，弹性小；商品支出在预算中所占的比重大，弹性大，比重小弹性小；消费者调节需求量的时间就是消费者寻找替代品的时间，时间长，寻找的替代品的可能性大，弹性也大。

从目前我国国内情况来看，住房需求市场至少可以分为两个市场，一是解决居住需要的住房市场，一是改善住房条件或投资的住房市场。

解决居住需要的住房市场弹性很小。这主要表现在：第一，住房是生活乃至生存的必需品，人人都需要。第二，个人住房市场上的商品房没有足够的替代品。城镇人口解决住房问题有两个渠道：一是购买住房，一是租赁住房。购买自有住房的替代品是租赁住房。对于这一点，崔裴、严乐乐进行过详尽研究。研究表明，由于中国住房租赁市场上的供给主体以非企业、非职业化的个人为主，无法在出租单元层面上保证住房服务供给的持续性以及配套服务的品质，中国住房市场上租赁住房所提供的住房服务与居民自有住房所提供的住房服务不可完全替代，导致住房租买选择机制在中国缺失［7］。租买选择机制的缺失使得租住市场替代性很小。第三，对于居民满足居住需要的第一套住房，其用途也狭窄，只能是居住。第四，虽然购买住房支出在整个预算中所占的比重很大，但由于住房租买选择机制的缺失，以及住房的刚性需求，只要能买得起房子的人都会选择购买住房。有研究指出我国住房消费能力对收入具有高弹性，说明决定是否买房的主要因素是收入，也就是说只要收入条件许可，一般人都会压缩其他消费而去购买住房。因此从影响弹性的因素来看，说明满足居住需求的住房市场弹性非常小。美国有非常完善的住房租赁市场，并且私有财产保护机制完善，也没有像中国这样凶猛的城市化进程，在不区分住房需求类型的情况下，其短期需求价格弹性在-0.12至-0.67之间，中国国内满足居住的住房市场的需求弹性远比这个数据小，所以个人判断其短期弹性系数绝对值应该小于0.12和0.16，长期的需求价格弹性系数绝对值应小于0.45。

改善型或投资型的住房市场，因为用途相对比较广，改善型的住房在当前的房价下是属于奢侈品，投资型的则与预期有关，投资的替代品较多，因此其需求价格弹性绝对值应该比较大，且价格弹性系数为负值。

但国内学者们实证研究的弹性接近4.00，需求价格弹性系数大于零，需求量与价格同方向变动，价格越高，需求量越大，说明我国的住房市场已经是一个非理性的投机市场。我国的快速经济发展与大规模的城市化进程催生了庞大的住房刚性需求市场，在住房供给受到限制的条件下，住房价格必然上升。2003年以来多次的房价调控由于各种原因没有取得预期的效果，这改变了人们对调控政策的预期，结果是住房价格上升，导致人们恐慌性购房，住房市场投机者囤货居奇，使得住房供需矛盾进一步恶化，房价越调控越报复性上涨，越报复性上涨越恐慌性购房，住房市场进入恶性循环中，这就是我国学者实证研究中发现我国住房市场需求价格弹性绝对值大而且弹性系数大于零的原因。如果刚性居住住房市场能够稳定住房供给，消费者对房价有一个理性的预期，投资性住房市场在价格机制作用下会趋于平衡。

影响供给价格弹性的因素主要有：生产的难易程度；生产成本；生产周期；预期价格等。目前中国住房生产技术含量普遍很低，生产相对比较容易，且由于住房供应短缺，预期价格上涨使预售机制在住房销售中充分发挥作用，开发商成本低利润高，所以相对于满足居住需要的住房市场，供给弹性要大于需求弹性。但由于国家的土地限制、预期价格上升使开发商囤地及勾结垄断经营等因素，使得我国的实证研究中住房的供给弹性也很小。但自住需要的住房需求远比住房供给更为刚性。

综合以上分析，在住房的两个市场中，为满足居住需求的市场，需求弹性小于供给弹性；而改善型或投资型的住房市场，需求弹性会大于供给弹性。

四、住房市场的调控方向

根据蛛网理论，改善型或投资型的住房市场，需求弹性大于供给弹性，这个市场无需政府干预，通过市场机制就能够自行恢复平衡；满足居住需求的市场，需求弹性小于供给弹性，一旦价格偏离均衡价格，市场机制无法使市场价格回到均衡价格，而只能使价格越来越偏离均衡价格，这个市场必须需要政府干预以稳定价格。因此，必须区分两个不同的住房市场，政府干预的市场为居住需要的住房市场，政府干预这个市场的基本方向为：

（一）从供给方面要稳定供给

由于居住需要的住房需求弹性非常小，即住房需求刚性难以改变，要解决住房供需矛盾，最为可行的方法是稳定住房供给。历年来房价暴涨的根本原因是供给不足，供给不足的根本原因：一是地方政府的土地财政和GDP政绩考核制度。地方政府财政收入对土地的高度依赖，使地方政府完全没有动力建造经济适用房和廉租房、公租房，这直接将居住需要的住房市场逼向改善住房条件和投机型住房市场，促使住房市场成为社会财富逆向再分配工具；同时廉租房和公租房的缺乏也使住房租赁市场难以规范，住房的租买无法替代。GDP政绩考核制度使地方政府成了高房价的推手，高房价导致的商品价格全面上涨使得名义GDP快速上升，政府政绩赫然，但实际的GDP无人关注，人们生活日益艰难，幸福感下降。历次中央对住房市场的调控政策被地方政府化解而达不到调控预期目标，与此密切相关。因此，要使地方政府在控制房价过快上涨上有所作为，必须打破地方政府财政对土地的过分依赖，打破GDP政绩考核制度。二是住房供给的垄断经营。经济学原理告诉我们，需求弹性小的商品，可以通过垄断，控制产量，大幅度增加利润。由于住房需求弹性很小，因此目前国内的寡头垄断经营者通过联合、囤地控制生产数量以获得高利润，同时利用信息不对称，通过利用媒体虚假信息、饥饿营销等手段诱导人们预期。所以要增加供给，就需要打破住房市场的垄断经营，公布住房信息，使人们对住房市场有一个理性预期，同时增加住房供给渠道，比如可以民间集资联建、政府建经济适用房、商业开发建设等。

（二）从需求方面要抑制住房需求和提高需求弹性

住房需求有很大部分是由于城市建设中的拆迁等推动的，在住房供求不平衡时，要尽量减少拆迁等被动型的住房需求。要满足一般城镇居民的基本居住需求，在不能有效划分居住需要的住房市场与改善投资需要的住房市场的情况下，要通过信贷、税收、法律等手段抑制投资性住房市场需求。从需求弹性影响因素看，增加购买住房的替代品从而增加需求弹性比较可行。为此要规范现有的住房租赁市场、政府建造大量公租房廉租房等方式增加租房市场供给和增加租房与住房可替代性。也可以仿造农产品市场建立住房储备制度，公租房、廉租房与经济适用房之间进行转换，当经济适用房有剩余的，政府收购作为公租房和廉租房用，公租房、廉租房住户经济条件许可，以经济适用房价格可以购买廉租房和公租房。如果有规范稳定可以预期的租房市场，就可以大大减轻住房买卖市场的压力，经济条件不许可的，参加工作年限不长的人都可以租房住，而不必非买房不可。

（三）改变住房消费观念

人口庞大和土地资源的不可再生性决定了住房以满足基本居住需要为主，为此要改变住房享受的观念，通过房产税等法律措施和构造健康的消费理念等文化建设，抑制享受型的住房消费。满足基本居住需要的住房以够住适用为原则，以小户型住房为主，倡导小户型住房消费观念。

五、小结

由蛛网理论分析可知，住房调控的关键是要区分两个不同的住房市场，居住需要的住房市场最重要的是要稳定供给。这几年中国住房市场节节攀升的原因是没有将居住需要与改善投资需要的住房市场区分开来，将居住需要的住房市场逼向改善型和投资型的住房市场，造成整个住房市场一片混乱。投资性住房以追求利润最大化为目标，在住房供给严格控制的情况下，住房市场的垄断经营很容易使住房价格上升。在庞大的居住刚性需求情况下，居住需求者不得不接受难以承受的高房价，使得投资者获得高利润的风险极小，在预期的可观的利润驱动下，投资型购房的规模日益扩大，投资需求的日益扩大和居住需求的恐慌性购买，使得住房价格越来越高。如果居住需要的住房都得到保障和满足，投资型购买者没有可承接的对象，投资风险随着房价上涨而上升，投资规模自然会得到控制，那么改善型的、投资型的住房市场将在市场机制作用下自行恢复平衡。

从住房调控政策历史看，国家2007年前的住房调控政策没有很好区分两个不同的市场需求，调控的重点在控制需求，在增加住房供给方面只有指导性意见没有具体可操作的调控措施，比较宏观空泛。因为没有有效可行的增加住房供给政策，因此调控很难见效。2009年开始，调控政策开始区分两个不同的住房市场并对两个不同的住房市场采取不同的调控方法，基本居住需要的市场增加供给，投机需要的住房市场抑制需求，因此2009年的调控政策基本抓住住房市场的问题要点。2010年的调控政策是对2009年调控政策的执行加强量化监督，以防地方政府消极懈怠。2011年1月出台“新国八条”，在供给方面要求保障性住房用地不低于住房用地供给的70%，要求多渠道筹集保障型住房房源；从需求方面，严格控制投资投机性住房购买，实行严格的限购政策，增加公租房供应，提高住房购买需求弹性；同时引导大众理性消费。这些调控点非常精准，如果这次能严格监督政策实施，想必住房市场必定有一个理性的回落。但要从根本上解决住房市场问题，还要彻底解决地方政府财政对土地的依赖，解决GDP政绩考核制度的负面作用。

参考文献：

［1］ 张平石,祝平衡.住房消费观念及其对经济社会的影响［J］统计与决策，2009,(01).

［2］魏文彪.房市依赖于消费的“高弹性”是一种悲哀［N］中国改革报2007,(11-15):005.

［3］付文林.住房消费、收入分配与中国的消费需求不足［J］经济学家,2010,(02).

［5］李松,綦群高.我国住房价格弹性、梯度机制及分异研究［J］建筑经济,2010,09:(总335).

［6］高波,王斌.中国大中城市房地产需求弹性地区差异的实证分析［J］当代经济科学,2008:30-01.

［7］崔裴,严乐乐.住房租买选择机制缺失对中国房地产市场运行的影响［J］华东师范大学学报（哲学社会科学版）,2010,(01).

一、国外的相关研究

房地产价格是指房地产市场上供需双方所形成的价格。房地产作为一种特殊商品，产品周期长、供应缺乏弹性、涉及的产业链长，同时对金融的依赖性高、受政策的影响大，因此房地产价格的波动就受到了各种因素的影响。

国外的房地产市场化进程进行的比较早，同时市场化程度也比较高。房价问题的重要性和房地产价格的敏感性吸引了大量学者和公众的广泛关注，从国外研究文献来看，对房地产价格影响因素的研究主要集中在以下两个方面：1、形成均衡价格的动力因素；2、供需因素对房地产价格影响的实证分析。

（一）需求因素对房地产价格波动的影响。早期的研究主要认为，房地产价格的波动影响因素有两大方面：一是经济水平的提高；二是城市人口的增长。Downs、Nellis和Longbottom、Bartick的相关研究都表明，房地产价格的波动是由于市场的基本差别造成的，如某些地方可能存在快速的经济增长或者正经历着人口的快速增长。同样，Stuart A. Gabriel运用经济学理论对近几十年来加利福尼亚州住宅价格变化进行实证研究，结果表明主要因素是经历着巨大的人口迁移。同样，在人口平稳增长条件下，家庭规模的变化也会对市场交易量产生明显的影响。

随着经济学家们对消费理论的深入研究，收入被很有意义地划分为暂时收入和长期收入，Geoffrcy Meen通过对英国、美国住宅价格的时间序列分析发现，无论是暂时性收入还是长久性收入，对房价的弹性都很大，尤其是在美国对于供给弹性欠佳的市场上，长期收入的弹性更高。

房地产具有消费品和投资品的双重特性，因此消费者的消费理念和投资者的预期对房价也产生相当大的影响。

（二）供给因素对房地产价格波动的影响。作为供给成本之一的土地价格，对房价的影响一直是房地产价格波动的研究热点。一方面土地作为房地产产品成本的重要组成部分，直接影响着房价；另一方面土地的稀缺性和固定性导致房地产产品的不完全竞争性，从而影响着房价。Peng和Wheaton利用香港1965～1990年的数据对土地供给约束的溢出效应进行了计量经济分析，实证结果显示，土地供给变化对地价、住宅价格和住宅供给都有较大影响。他们认为，土地的供给不足使住宅供给总量下降，再加上消费者预期未来土地更加稀缺和住宅租金上涨，最终导致了土地价格和住宅价格同时上涨。Abraham和Hendershott也建立了一个考虑滞后过程在内的住宅价格变化模型，模型揭示了住宅价格上涨与住宅建设成本、就业率和收入直接相关，分析结果还显示住宅价格上涨幅度和利率上升呈负相关。

二、国内的相关研究

我国房地产市场相对国外来说，虽然起步比较晚，但是伴随着我国经济的发展呈现良好的发展态势，发展形势比较复杂。国内学术界围绕房地产价格波动，除了借鉴相应的价格模型针对供给和需求因素对房地产价格波动的影响进行实证研究之外，更多结合近年来中央针对房地产进行宏观调控政策效应进行研究评述。

（一）需求因素对房地产价格波动的影响。在房地产价格决定因素方面，国内学者的争议较少，普遍认为房地产短期内缺乏弹性，所以市场需求是决定住房价格的主要因素。但是研究的对象不同，各因素对房价的影响程度也不一样。

如金晓斌等采用系统动力学方法，建立城市住宅产业发展系统动力学模型，并以南京为例进行实证研究，针对目前房价上升过快的现实，认为主要由四个方面的原因引起：1、城市大规模的拆迁需求迫切；2、城市居民改善住房的需求量大；3、外来人口的购房需求上升；4、土地出让价格大幅上升。建设部课题组分析得出，我国房价上涨的直接原因是地价上涨以及房地产供给结构的变动，更深层次原因是消费者的预期改变。李春吉、孟晓宏的实证分析认为，人均可支配收入、投资成本和预期是房价上升的重要原因。袁志刚通过对上海房价的研究认为，城市竞争力在推动住宅市场繁荣上发挥了主要作用。

上海市房产经济学会研究表明，房地产作为一种投资品，投资需求和投机需求的大量存在极易造成房产需求的大幅波动，导致蛛网模型不收敛，呈现正反馈式的发散特征，并随着时间的推移造成更大幅度的波动，引起供求关系越发不稳定。

（二）供给因素对房地产价格的影响。土地价格和房地产价格的关系一直是争议的焦点，很多学者认为土地出让方式的改变虽然推动地价的上涨，但那只是市场低价的释放，地价并非影响房价的决定因素。高晓慧从单个开发商的微观角度探讨了地价和房价的基本关系，认为房价造成了地价的上涨。高波、毛丰付通过对全国的数据进行研究，发现在短期内，房价与地价相互影响，而在长期，房价走势决定地价走势。赵克诚、刘卫东认为，随着土地级别的下降，地价对房价的影响程度逐步降低。

（三）金融对房地产价格波动的影响。房地产的特征之一就是价值量大，这一特性决定了房地产的开发和销售都离不开金融信贷的支持。柴强认为，利率上升对房价有着很大的影响。从成本的角度来看，利率上升会增加房地产开发的投资利息，从而使房价上涨；从需求的角度来看，由于现在购买住房普遍采用按揭付款，利率上升减少房地产有效需求，从而房价下降。同样，王家庭、张换兆通过回顾近年来的利率调整变动状况，分析利率变动对房地产供给市场、需求市场以及土地市场的影响，得出利率的变动对房价的调控有明显的效果。除利率因素之外，周京奎认为，住宅价格的上涨与宽松的货币政策有紧密的联系，住宅价格极大地偏离了长期均衡值，市场出现非理性繁荣。段忠东对我国房地产价格和银行信贷之间的因果关系进行研究，结果表明两者互为因果关系。

（四）宏观调控对房价的调控研究。近几年，国内学者对于房地产调控的研究比较多。肖元真、江德钧等介绍了日本、美国、俄罗斯和新加坡等国的房地产发展和政府对房价上涨采取的相关调控政策，为我国房地产调控提供了一些参考和借鉴。

廖俊平认为，宏观调控应当走出不断出台新政策、新规定的误区，而把重点放到政策的落实和执行上，加强对现有政策实施情况的监督管理，行政手段应该主要用来规范和引导市场健康发展，而不应成为价格调控的依靠力量。梁云芳、高铁梅分析了造成各地区房价波动差异的原因，研究认为，房地产调控政策效应存在明显的区域差异。

三、总结与展望

国外对于住房价格影响因素的研究要早于我国，并且很重视定量研究和实例研究，这些为国内研究提供了很好的借鉴。近年来，国内对于住房价格影响因素的研究也比较多，随着经济计量分析方法的广泛应用，定量的研究逐渐增多。在取得成果的同时还存在一些不足，而这些不足也将是以后研究的方向。

（一）对于住房价格影响因素的研究多是侧重某一方面，全面系统的研究很少，没有重视房地产市场的发育阶段性和区域性，很少有研究注意住房价格的区域差异。

关键词：房地产价格；银行信贷；协整分析

一、引言

近几年，我国房地产市场快速发展，房地产价格也随之不断攀升，引起了社会各界的广泛关注。根据经济形势的发展变化，出于保持经济持续增长和宏观调控的客观需要，为抑制房地产投资增长过快和经济向偏热转变，2004至2007年提出了实施稳健的财政政策和从紧的货币政策，频繁调高存款准备金率和基准利率。从2004年10月29日中国人民银行首次上调基准利率（本文数据均来源于统计年鉴、中经网整理而得）：一年期贷款利率上调027个百分点，由531%上调到538%，之后便不断使用货币政策工具调整利率，然而加息不但没有使我国的房地产价格下降，相反地，房地产价格却快速的上扬。在2008年金融危机爆发以后，出于对当时经济形势的判断，提出了实施积极的财政政策和适度宽松的货币政策，银行加大信贷投放，更加促进了房价进一步上涨。据国家统计局公布的2010年国民经济运行数据显示，2010年全国70个大中城市房屋销售价格平均涨幅仍然高达999%，新建商品住宅销售价格全年平均涨幅在1367%。由于银行信贷在房地产价格波动影响实体经济的机制中发挥着重要的作用，一次较小的外部冲击，经过房地产与银行信贷相互作用，会放大对产出和支出的影响，导致宏观经济出现大幅度的波动，加大房地产信贷风险，影响金融稳定，进行银行信贷与房地产价格关系的实证研究，对防范房地产泡沫具有重要的现实意义。

Gerlach、Stefan和Peng（2005）利用香港1982年一季度至2001年四季度的数据，实证分析了银行贷款、房地产价格之间的长期均衡和短期波动关系，结论是房地产价格的波动影响银行信贷扩张，而银行信贷的扩张并不影响房地产价格。Collyns和Senhadji（2001）对于香港、韩国、新加坡和泰国的相关研究表明，银行信贷的增长和房地产价格上涨具有显著的同步效应。Davis和Haibin Zhu（2004）利用17个国家的跨国数据对银行信贷和商用房地产价格之间的关系进的实证分析认为，房地产价格上涨导致了银行信贷扩张，而不是过度的银行信贷扩张导致了房地产价格的上涨。李健飞、史晨星（2005）从银行信贷与房地产价格关系角度出发，采用Granger因果关系检验方法，利用1998年至2004年之间的季度数据，对我国房地产价格和银行信贷之间的关系进行了实证研究。认为银行的过度放贷并不影响当前房地产价格上涨，但是房地产价格上涨对银行信贷扩张却有至关重要的作用。段忠东、曾令华、黄泽先（2007）利用多变量协整分析法研究了房地产价格与银行信贷之间的关系，认为虽然银行信贷在短期内不是房地产价格波动的原因，但长期内可通过协整关系成为房地产价格波动的Grange原因。

以上研究主要是从纯定量的角度对银行信贷和房地产的关系进行研究，并没有从理论和政策背景上对货币信贷与房地产价格的相互关系进行分析，而且定量分析大多选用季度数据，样本量较少。本文将首先从理论分析出发来说明银行信贷与房地产价格的相互作用机制，在实证分析中选用月度数据对两者之间的相互关系进行研究，增加了分析结果的合理性。

二、银行信贷对房地产价格影响的政策分析

1998年，国家出台住房体制建设的纲领性文件――《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，这是我国住房体制改革的转折点，我国开始实行住房分配货币化，促进我国住房体制改革的市场化方向，从此我国房地产信贷业务进入快速发展阶段，商业银行将其视为优质信贷资产，中国掀起了房地产热，这引起了国家相关部门的关注，于是频繁出台宏观调控政策旨在防止银行房地产信贷风险，在国家一系列宏观调控组合拳下房地产热开始逐渐降温。2008年，受次贷危机影响，全球经济低迷，我国各商业银行房地产开发贷款和个人住房贷款增速放缓，为了使经济走出次贷危机的阴影，2008年下半年到2009年末，我国出台了一系列经济刺激计划，得益于“保增长”的政策，房价飞升，来了个“鲤鱼跳龙门”，国内各大商业银行紧跟国家政策，房地产信贷业务飞速发展，于是又掀起了新一轮的房地产热，资产泡沫越吹越大。进入2010年，经济复苏基础明显巩固，但通货膨胀压力逐渐加大，CPI从1月份的15%攀升到11月份的51%，国家政策急转直下，开始加大房地产市场的宏观调控，“国四条”、“国十一条”以及被称为史上最为严厉的“国十条”等一系列“政策重拳”组合出击严控房价，房地产市场有所降温。房地产市场经历了从全面支持，到调控供给，再到全面调控的阶段，这种周而复始与国家宏观政策调控密不可分，因此国家的宏观调控政策对房地产信贷市场的影响不容忽视。

纵观我国房地产调控政策，主要是以信贷政策为主，尤其金融危机后，调控房地产信贷的频率和措施显著增加，房地产信贷政策成为房地产市场调控不可或缺的政策工具。国内很多学者已经证明了房地产贷款与房价成正相关关系，因此，通过信贷政策影响商业银行的信贷扩张，从而引导房地产市场的发展。当宏观政策宽松时，扩张的信贷政策使银行的信贷投放加大，造成货币流动性过剩，由此房地产市场的供给和需求增加，进而推高房价；当房价上涨时市场呈现一片繁荣景象反过来又会刺激银行进一步增加贷款投放，如此高的信贷投放，使得全社会固定资产投资和房地产投资在高位运行，必然使房地产的供给和需求增加，引起房价、地价不断上涨，资产泡沫不断膨胀。当市场过度膨胀，资产泡沫不断扩大到一定程度，房地产信贷的风险就会因政策的变动而加大，贷款的某些不良基因会因为各种内外部因素相互作用在一定的时间或空间内顽强地表现出来。

三、 商业银行信贷对房地产价格的影响的实证分析

（一）数据选取及说明

本文选取2008～2010年月度商品房平均销售价格（P）作为房地产业的一个表现数据，以我国金融机构月度中长期贷款额（A）代表房地产信贷额作为国家宏观和银行金融支持程度的表现数据，其原始数据均来源于《中国统计年鉴》经整理而得。为消除异方差的影响，将商品房平均销售价格、房地产贷款额和利率都取自然对数，分别用LnP、LnA表示。

（二）数据平稳性检验

时间序列大部分是不平稳地，所以根据E-G两步法，先对房地产信贷供给总额和商品房平均销售价格进行单位根检验，以验证两时间序列是否是平稳。利用计量经济学的分析软件Eviews进行ADF检验。

从表1可知，时间序列变量的ADF统计量的值均高于临界值水平，原序列在1%的显著性水平均接受零假设H0=0，因此，所有时间序列原序列都是不平稳的。两个变量系列在经过一阶差分后，变量的ADF统计量都在1%的水平显著，这说明两个序列的一阶差分序列在1%的显著性水平是平稳的，因此可以得出的结论是，LnP、LnA都是一阶单整序列，序列间可能存在协整关系。

（三）协整检验

（1）滞后阶数K的选择

在滞后阶数的选择上，为了确定合适的K值，首先选择尽可能大的滞后期数5，然后利用Eviews中的Lag Length Criteria功能，得出如表2的结果，根据AIC、SC最小原则，选择滞后期为2。

（2）协整检验及分析

为了考察商品房均价和信贷额之间是否存在长期协整关系，我们进行Johanson协整检验，结果如表3所示。

所有检验的原假设都是“不存在协整关系”，拒绝原假设意味着变量间存在长期协整关系。进而可以直接运用OLS进行回归分析。

对LnP与LnA序列进行回归拟合，拟合方程为：

LnP=03484LnA+4157（1）

拟合方程各系数通过了t检验和F检验，说明各系数显著不为零。修正拟合优度是0969，方程的拟合度较高。为了确认LnP和LnA是否存在协整关系，还要对拟合方程后的残差序列U再进行一次ADF检验。若残差序列是平稳的，才能说LnP和LnA是协整关系。

（3）残差序列ADF检验

利用ADF检验方法来判断残差序列是否平稳，进而确定回归方程的变量之间是否存在协整关系，同时还可以判断模型设定是否正确。进行残差序列U的单整性ADF检验，以确定协整关系是否存在伪回归现象，结果见表4。

（四）格兰杰因果检验

格兰杰因果检验用来判断一个变量的变化与另一个变量变化是否存在因果关系的方法。格兰杰因果检验的基本理论及定义如下：

如果变量xt有助于解释变量yt，也就是说根据yt的过去值对yt进行自回归时，若加上xt的过去值，能使回归的解释能力提高，则称“xt是yt的格兰杰原因”，否则称为非格兰杰原因。

格兰因果检验结果见表5，格兰杰因果关系检验表明，在95%的置信区间下，滞后1期商品房均价是信贷额变动的原因，滞后2期商品房均价和银行信贷是双向因果关系，即银行信贷规模与房地产价格增长二者之间有相互促进的作用，滞后3期以后，信贷额单向地成为商品房均价变动的原因，这就意味着银行信贷的增长将可能促使房地产价格增幅的上升，并且这一影响会在数月之后显现，反之，短期内，商品房均价的增长也会为银行信贷规模的扩张提供有利条件。

以上实证检验表明，长期内我国房地产信贷对房地产价格波动的弹性系数为0348，即房地产价格每上涨1%，房地产信贷供给增长0348%。从长期来看，当期的银行贷款对房地产价格有十分显著的正向影响，鉴于我国的房地产价格波动在长期内已经与银行信贷的增长形成显著的互为因果关系和影响，并且目前我国房地产市场出现了房地产价格的大幅度上涨，银行贷款增长过快，货币政策当局应当密切关注房地产价格波动、银行信贷波动以及二者的相互影响，防范金融风险。

四、结论

本文研究表明，当前银行资金已经成为房地产业的主要资金来源，银行信贷资金的增加推动了房地产价格的上涨，因此房地产经济得以迅速发展，但是在房价上涨的同时，房地产信贷风险也随之加大。大量资金涌入房地产业增加了金融风险。随着大量银行资金加入，一旦房地产经济发生大幅波动，企业的经营风险将转变成银行风险，大量信贷资金就会无法收回，必将形成大量银行不良款项，银行系统承担了房地产转嫁的金融风险。政府应该加强对房地产业的引导和商业银行的监管，制定相应的调控政策，以防范由于过度的房地产贷款投入而造成的房地产金融风险，坚持调整房地产业结构；扩宽房地产企业融资渠道，提高房地产企业竞争力；调整房地产信贷结构；加强房地产信贷监管，放松房地产金融管制；最后，完善政策调控的方式，在运用房地产信贷政策调控房地产业上，注意政策出台的时间和力度。

参考文献：

[1]Collyns， Senhadji Lending Booms， Real Estate Bubbles and the Asian Crisis[R] Washington DC： IMF Working Paper， 2001

[2]Davis， Haibin Zhu Bank Lending and Commercial Property Cycles： Some Cross-Country Evidence[R]Basel： BIS， 2004

[3]Gerlach， Stefan， Wensheng Peng Bank lending and property prices in Hong Kong [J]Journal of Banking & Finance， 2005， 29（2）：461-481

【关键词】 货币政策; 房地产; 经营绩效; 面板模型

中图分类号：F270.3 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2015）07-0069-04

一、前言

房地产业是我国国民经济的支柱性产业，对我国经济增长作出了重大贡献。当前房价一直居高不下，引发了一系列的社会问题。自2003年开始，央行频繁使用货币政策工具对房地产行业进行调控，不少学者也进行了相关研究，取得了丰硕成果。任木荣（2012）和王东（2012）就货币政策对我国房地产价格的影响机制进行了研究。任木荣（2012）认为货币政策传导有效性不强，导致货币政策的调控效率较低，利率因无法区分投机需求和消费需求，对房地产市场的影响有限。王东（2012）指出调整房地产市场供给结构，加快经济适用房建设是调控房价的关键。陈胜（2010）就货币政策对房价的影响进行了实证检验，指出货币政策对房价影响显著，认为在调控房价时应该注重货币政策的运用。艾丹（2010）对货币政策在抑制高房价中的作用进行了研究，研究结果发现，提高央行准备金率，控制商业银行贷款和其他相关融资渠道是使货币政策发挥作用的有效手段。也有部分学者面对货币政策调控将房地产企业作为研究对象进行了相关研究。陈震（2008）采用因子分析法，使用24家具有代表性的房地产企业2007年的统计数据对紧缩货币政策下房地产企业的生存能力进行了研究，指出规模较大的房地产企业生存能力较强，充分体现了房地产行业的规模效应。姚雪绯（2011）采用递归VAR方法，使用42家房地产企业2003―2009年的季度数据，研究了货币政策对房地产企业现金流的影响，指出广义货币供应量（M2）和短期利率对房地产企业现金流都有影响。短期利率对经营活动现金流影响较大，M2对筹资活动现金流影响较大。陈欢（2013）利用2008―2011年房地产上市公司的数据，对货币政策与房地产企业融资决策的关系进行了研究，指出贷款基准利率和存款准备金率对房地产上市公司资本结构中负债和所有者权益的影响是完全相反的。当前关于货币政策对房地产企业经营绩效影响的研究还没有明确结果，本文采用房地产上市公司面板数据来研究货币政策对房地产企业经营绩效的影响。

二、理论分析

货币政策是指政府或中央银行为影响经济活动所采取的措施，尤指控制货币供给以及调控利率和存款准备金率，以达到或维持特定政策目标的各项措施。货币政策的传导机制可以表述为在一定的货币政策目标指导下，通过使用货币政策操作工具影响货币政策操作目标，并通过各种传导渠道传递至最终目标实体经济。

（一）贷款利率对房地产企业经营绩效影响分析

贷款利率调整将会影响房地产企业融资成本，成本的改变又会影响企业的现金流量，继而影响企业运营能力。利率调整会影响潜在购房者的购房意向，进而影响房地产企业的销售，最终影响房地产企业盈利能力。另外，利率的调整将直接影响上市公司的财务费用。房地产企业为减少政策变动对企业的影响，可能会改变企业融资结构从而影响企业的偿债能力。

（二）存款准备金率对房地产企业经营绩效影响分析

中央银行提高存款准备金率，导致商业银行放贷资金减少。商业银行为防范风险，对房地产企业的贷款条件和资金用途的要求和监控将更加严格，使得房地产企业获取贷款的难度更大。同时，中央银行对存款准备金率的调整将导致消费者对房地产不明朗的前景持观望态度，间接降低房地产企业资金来源，资金短缺导致房地产上市公司无法获取土地，土地储备减少将影响房地产上市公司进一步开发，影响房地产企业的成长能力。

（三）货币供应量对房地产企业经营绩效影响分析

货币供应量对房地产企业的影响可以从货币供给的流动性和银行的信贷渠道两方面解释。央行通过增加基础货币投放，在流动性更加充裕的情况下，商业银行的放贷能力提高、放贷意愿增强，促使银行发放更多的房地产抵押贷款，从而增加了对房地产的需求。房地产企业方面，货币供应量增加，房地产企业更容易获得资金，促进企业发展。另外我国市场经济不完善，投资渠道匮乏，货币供应量增加导致大量资金流向房地产市场，降低房地产企业经营成本，提高房地产企业收入，影响房地产企业经营绩效。

三、实证检验

（一）样本选择与数据处理

研究货币政策对房地产企业经营绩效的影响需要选取合适的货币政策指标和房地产企业经营绩效评价指标。通过分析货币政策与房地产上市公司经营绩效评价指标之间的关系，得出货币政策对房地产上市公司经营绩效的影响。

1.货币政策指标数据选择与处理

货币政策指标方面，选取贷款利率、存款准备金率和货币供应量作为货币政策指标。考虑到房地产开发周期一般在三年以内，选取1―3年期的贷款利率作为贷款利率评价指标。因研究对象为房地产上市公司，规模较大，资金需求较多，小型金融机构资金难以满足房地产上市公司需求，选取大型金融机构存款准备金率作为法定存款准备金率评价指标。通过文献研究发现，货币供应量研究方面基本都选取广义货币供应量作为研究对象，因此，本文选取广义货币供应量（M2）作为货币供应量评价指标。

从2003年开始，中国人民银行在国务院指导下对贷款利率和存款准备金率进行了多次调整，因本文研究对象为年度数据，为方便研究及数据统一性，取每年的平均贷款利率和平均存款准备金率作为贷款利率和存款准备金率的最终数据，如表1和表2所示。

中央银行主要通过公开市场业务调节货币供应量，通过发行中央银行票据，回笼资金使得流通中的货币减少;相反，通过回购债券等使资金进入流通增加货币供应量。2003―2013年，我国货币供应量情况如表3所示。

2.房地产企业样本选择与数据处理

利用深圳证券交易所和上海证券交易所的信息，通过房地产板块分析，选取了149家房地产上市企业，通过分析其主营业务收入，选取房地产业务收入占总业务收入85%以上的企业并剔除财务数据不全的企业，最后共选取59家上市房地产企业作为研究对象。通过上市房地产企业的年报，提取了59家上市房地产企业2003―2013年11年的财务数据。

（二）房地产上市公司样本选择及经营绩效评价指标构建

当今社会，无论何种社会形态，无论何种经济制度，也无论何种企业性质，财务绩效始终是企业关注的核心，因此采用财务指标评价企业经营绩效对任何经济环境下任何性质的企业都具有重要意义。本文从盈利能力、运营能力、偿债能力和成长能力方面使用财务指标构建房地产企业经营绩效评价指标体系，如表4所示。

（三）模型构建

本文使用Eviews软件，通过建立面板数据模型来检验货币政策对房地产企业经营绩效的影响。面板数据包含有横截面、时期和变量三维信息，利用Panel Data（面板数据）模型可以构造和检验比以往单独使用截面数据或时间序列数据更为真实的方程，可以进行更加深入的分析。

1.面板数据模型检验

面板数据模型的种类很多，一般可以分为变系数模型和变截距模型。考虑到房地产企业样本全部来自沪深A股，样本房地产上市公司面临的社会背景和经济制度并无太大差异，又因为通常很少采用变系数模型，因此这里采用变截距模型。变截距模型又有混合效应模型、固定效应模型和随机效应模型，因此，在模型设定前先进行相关检验确定模型形式。通常使用F检验决定选用混合模型还是固定效应模型，用Hausman检验决定采用固定效应模型还是随机效应模型。

2.建立回归模型

本文经过单位根检验，原序列平稳，可以建立回归模型。经F检验和Hausman检验确定模型形式，建立变截距混合效应模型。考虑到货币贷款利率、存款准备金率和货币供应量等对房地产企业的影响可能存在滞后性，因此建立当期影响的回归模型1和滞后一期影响的回归模型2。

y（1，2，3…）= ？琢 + ？茁1x1 + ？茁2x2 +

？茁3x3+？酌 （1）

y（1，2，3…） = ？琢 + ？茁1x1（-1） +

？茁2x2（-1）+？茁3x3（-1）+？酌 （2）

其中y1、y2、y3…为总资产报酬率、净资产收益率等绩效评价指标，x1、x2、x3分别为贷款利率、存款准备金率和货币供应量，？琢为常数项，？茁为影响系数，？酌为误差项。

经过分析整理，得到回归结果如表5、表6所示。

（四）检验结果分析与说明

由货币政策（贷款利率、存款准备金率、货币供应量）与房地产上市公司评价指标（盈利能力、运营能力、偿债能力、成长能力）的回归模型，综合考虑当期影响及滞后一期的影响可知：

贷款利率对房地产上市公司每股收益和每股净资产影响显著，影响系数为负，且当期影响比滞后一期影响显著。说明利率提高会影响房地产企业的盈利能力，这种影响会随着房地产企业的调整逐渐减弱。原因在于贷款利率提高导致房地产企业融资成本增加，对房地产企业当期盈利能力造成影响，之后房地产企业通过提高售价等措施，将增加的融资成本转嫁给消费者，所以影响逐渐削弱。货币供应量对房地产上市公司总资产报酬率、每股收益影响显著，影响系数为负，滞后一期影响不显著。说明货币供应量增加对房地产企业的盈利能力一开始有负面影响，之后这种影响逐渐削弱。可能的原因是货币供应量的增加，导致房地产上游的建筑材料价格上升，而商品房的建造和销售具有价格滞后，导致房地产企业盈利能力降低，之后房地产企业通过提高售价将增加的成本转嫁给消费者，这种影响逐渐削弱。

贷款利率对房地产上市公司存货周转率和总资产周转率当期影响不显著，滞后一期影响显著，影响系数为负。说明利率对房地产企业运营能力的影响具有滞后性。贷款利率调整影响潜在购房者购房意向，最终影响房地产企业销售，进而影响房地产企业存货周转率和总资产周转率;存款准备金率对房地产上市公司存货周转率和总资产周转率影响显著，影响系数为负且滞后一期影响仍然显著。说明存款准备金率提高对房地产企业的运营能力具有重大影响，且这种影响短期内不会消失。货币供应量对房地产上市公司运营能力影响不显著。

贷款利率对房地产上市公司流动比率、现金比率影响显著，存款准备金率对房地产上市公司长期负债比率和资产负债率影响显著。说明贷款利率的变化会影响房地产企业的短期偿债能力，存款准备金率的变化会影响房地产企业的长期偿债能力。贷款利率变动，房地产企业将付出更多的财务费用，流动资产减少，导致房地产企业短期偿债能力受到影响。存款准备金率变化，房地产企业融资困难增加，房地产企业为保证发展需要，倾向于借入更多长期贷款或进行权益融资，以应对未来的不确定性。货币供应量对房地产上市公司现金比率影响显著，影响系数为负。说明货币供应量的短期刺激，会导致房地产企业减少现金持有量。货币供应量增加，房地产企业获得资金的途径增加，未来不确定性减少，房地产企业将减少现金持有量。

贷款利率对房地产上市公司总资产增长率当前影响为负，滞后一期影响为正。利率的提高对房地产企业成长能力有负面影响，对未来房地产企业的成长有促进作用。可能原因是利率提高导致商品房价格上涨，人们的短期观望导致房地产企业销售变慢，但是房地产市场仍然处于卖方市场，当消费者发现这种价格的提升是一种长期趋势时，会积极进入房地产市场，导致房地产企业的未来成长能力增强。存款准备金率对房地产上市公司净利润增长率和总资产增长率影响显著，影响系数为负，说明存款准备金率的提高对房地产企业的成长具有负面影响。存款准备金率增加，房地产企业融资困难，资金欠缺影响房地产企业土地储备和开发建设，影响房地产企业成长。货币供应量对房地产上市公司总资产周转率影响显著，影响系数为负，滞后一期影响不显著。说明货币供应量对房地产企业短期成长能力有负面影响，影响逐渐削弱。货币供应量对房地产企业短期盈利能力有影响，影响房地产企业成长能力。

四、总结

货币政策对房地产企业经营绩效具有明显影响，特别是当前房地产市场下行趋势预期增强的情况下，房地产企业通过转嫁成本等方法消除对绩效的负面影响将变得愈发困难。另外，十八届三中全会后，要发挥市场在资源配置中的决定作用，利率将逐渐交由市场决定，房地产企业将面临更多的不确定性，在这种情况下提高房地产企业经营绩效对房地产企业未来发展有重要意义。

在货币政策影响下，房地产企业要想更好地发展，首先，要拓宽融资渠道。货币政策变动对房地产企业经营绩效造成影响的一个路径是影响融资成本，在转嫁成本越来越困难和市场愈发不可预测的背景下，银行的风险意识将显著增强，房地产企业不可能再依赖银行贷款，必须拓宽融资渠道，其中海外融资和信托融资是重要选项。其次，房屋开发要面向真实自住的需求。货币政策的调控重点在于控制投资投机性需求，鼓励刚性需求，进行差异化调控的动机明显，在当前降价预期严重、销售艰难的环境下，房地产企业应当面向真实自住性需求和改善性需求，开发适销对路的房子，回避政策和市场风险。

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