房地產業是我國的支柱產業之一，房地產價格的漲跌對我國各行業具有重要的影響力。房地產業是推動中國經濟增長的一支重要力量。但持續飆升的房價引起宏觀經濟的大幅波動，并帶來嚴重的社會問題。本篇房地產論文政府連續出臺控制房價的措施，但市場反應平淡，找準房價上漲的原因，采取切實可行的辦法對我國經濟發展尤為重要。

　　推薦期刊：《中國房地產》China Real Estate(半月刊)1980年創刊，宣傳黨和國家有關房地產業的方針、政策，傳播房地產開發經營方面的經濟、技術信息，介紹住房制度改革、土地使用制度改革和房地產管理體制改革的經驗。堅持為社會主義服務的方向，堅持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導，貫徹“百花齊放、百家爭鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅持實事求是、理論與實際相結合的嚴謹學風，傳播先進的科學文化知識，弘揚民族優秀科學文化，促進國際科學文化交流，探索防災科技教育、教學及管理諸方面的規律，活躍教學與科研的學術風氣，為教學與科研服務。

　　中國房地產價格的不斷攀升，源于多因素的共同推動和交互作用。利率、貨幣流通量、人均國內生產總值、物價、土地價格和失業率融合推動房價上漲，房價又反作用于其他變量.相互反饋，共同向上運動。本文運用2000-2010年的季度數據，采用EG兩步法、VAR模型、脈沖響應方差分解等方法，結果顯示：土地價格對房價的直接影響不顯著，這一結論反駁了當前的流行說法：利率對房價抑制只具短期作用;貨幣流通量、人均國內生產總值能長期拉升房價，政府必須嚴控貨幣供給，并為民間資本疏通投資渠道，才能從根本上遏制房價。

　　【關鍵詞】商品房價格;互動機制;脈沖響應;方差分解

　　2004年以來，我國商品房價格一路引吭高歌，房地產市場逐漸呈現出過熱跡象。2004-2007年，我國商品房價格增速驚人，分別比上年增長 14.4%、12.2%、7.1%和16.8%: 2008年前3季度，由于受金融危機的影響，我國商品房成交量大幅萎縮，房價呈現逆轉趨勢，引起業界一片“救市”之聲;2008年下半年房價出現戲劇性的變化，呈現出“爆發性增長”，中國房地產市場從2008年的“持幣待購”，到2009年的“搶購”，市場就表現出強烈的波動性。目前許多大中城市的房價和地價已經進入一個高位，房價明顯偏高已經成為事實。

　　進入2009年之后，據國家統計局數據顯示，2009年3 -12月，全國70個大中城市商品房銷售價格，以一線城市為領頭羊，月環比價格指數連續10個月以遞增的幅度上升。2009年11月，北京住宅均價為18 686元/m2，廣州和深圳環比漲幅分別為14.7%和12.6%。據中國指數研究院統計，2009年1-9月，北京房屋租售比達1:434，遠高于國際 1:200到1：300的標準，市場呈現出非理性繁榮的景象。

　　住房價格的過快上漲不但對金融甚至整個宏觀經濟的健康發展構成嚴重的威脅，而且過高的房價還極不利社會的穩定。

　　首先，房地產業與金融業之間的緊密相關使得房價波動的風險高度集中于銀行體系，房價波動將直接影響到我國的金融穩定甚至金融安全，再加上房地產業與其他行業之間的高度關聯性，房地產業大起大落必然會導致國民經濟劇烈震蕩。

　　另外，過高的房價既透支了社會財富，影響了人們實際生活福利水平的提高，也減緩了城市化進程，形成了明顯的“消費擠出效應”，這一效應將隨著房價的不斷上漲越來越突出。據世界銀行專家估計，目前，我國的城市化水平每提高1個百分點，就可以帶動GDP增長1.5個百分點，據中國社會科學院《社會藍皮書：2010年中國社會形勢分析與預測》顯示，到2009年，我國的城市化水平雖然已經超過50%，但離發達國家水平還有很大的差距，過低的城市化水平，阻礙國民經濟結構的調整，制約國民經濟的發展。過高的房價還會增加城市生活成本，削弱城市競爭力。

　　我國的房地產市場從無到有，只有20多年的時間，還出于摸索期，在市場發展不成熟、信息不充分、政府政策波動等各種特征下，必然有發展不完善之處。另外，目前，許多業內人士對中國房地產市場波動解釋不清。弄清房地產價格上升的原因，理順房價與國民經濟的相互關系，對我國房地產市場與經濟健康發展有著極為重要的作用。

　　1 文獻回顧

　　國內外學者從不同角度對房地產價格的影響因素進行了研究，大都集中在房價與利率、收入等經濟基本面因素的關系上，如Mankiw andWeil (1989)、Case and Shiller(1990)、Poterba(1991)、Malpezzl(1999)、Quigley(1999)都是采用美國城市級面板數據研究了宏觀經濟基本面與房價之間的關系，其結果均表明宏觀經濟基本面的波動可以解釋并預測房地產價格的波動，房地產市場并不符合有效市場假說。

　　國內學者目前關于房價的研究也取得了豐碩的成果。沈悅、劉洪玉( 2004)研究了中國14個城市經濟基本面與住宅價格水平之間的關系，研究表明14個城市經濟基本面的當前信息或歷史信息都可以部分解釋住宅價格水平或者變化率，并指出經濟基本面對房價的解釋程度逐漸降低，近幾年來各城市住宅價格的增長已經無法很好地用經濟基本面和住宅價格的歷史信息來解釋為政府敲響了警鐘。

　　周京奎(2005)進一步對該14個城市房地產價格波動與投機行為的關系進行了研究，其結果表明可支配收入對房價沒有顯著影響，房價上升主要是由投機來推動的，房價已經極大的偏離長期均衡值，市場出現了非理性繁榮。屠佳華、張潔(2005)采用單位根檢驗、EG兩步法和VAR模型研究了造成上海市房價暴漲的因素，其結果表明房地產投資占固定資產投資的比重、人均可支配收入、空置面積的變化率及上一期的房價對其房價走勢有很大影響，而人均GDP、人均消費支出、利率變動和相關稅收政策對房價的影響不顯著。張濤等(2006)在資產按揭貸款模型基礎上檢驗了房價與銀行房地產貸款、按揭貸款利率的關系，結果表明我國房價水平與銀行房地產貸款有較強的正相關關系，住房按揭貸款利率的提高可以有效抑制房地產價格的上漲，史永東、陳日清(2009)也得到了十分類似的結論。況偉大(2008)采用動態面板系統GMM估計，研究了我國房地產市場的泡沫問題，他認為從全國來說基本面對房價的影響最大，但是東部地區房價由投資者預期主導，存在較大的房地產泡沫，這一結論也與梁云芳、高鐵梅(2007)結果相類似，都特別強調我國不同地區房價影響因素的差異。

　　有不少關注土地價格對房價的影響：徐艷(2002)認為土地費用過高是北京房價過高的主要原因;楊慎(2003)、包宗華(2004)認為地價大幅上漲必然造成房價大幅度提高：但張宏斌( 2001)認為地價和房價不存在一個固定的比例關系;況偉大(2004)通過構建空間競價函數，認為高地價是由高房價引起的;周京奎( 2006)‘63認為房價對地價有顯著影響，地價對房價的影響度較小;魏巍賢，葉國興(2009)指出土地價格上漲、金融價格波動及投機因素是推動房價上漲的主要因素。

　　袁志剛等(2003)建立了房地產市場的局部均衡模型對金融支持對房價的影響進行了分析，認為我國房價的上漲與金融支持有密切的關系;周京奎(2009)將城市舒適度和工資差異引入對房價的分析，實證表明，住宅價格和工資之間不會因舒適度的差異而相互進行補償。

　　由上述文獻回顧可以看出，經濟基本變量對住房價格之間的關系的研究存在不足：首先，目前對國內住房價格波動原因進行全面分析的文獻還比較缺乏;其次由于對變量、數據選擇以及處理方式等的不同，對同一問題的研究得出的結論往往也存在差別，并且基于計量分析的研究由于忽略了對一些重要因素的分析，計量分析存在一定的偏差，研究結論很難統一;第三，由于2009年來房地產市場出現了許多新問題，鑒于此，本文將運用較新的數據，將考慮人均國內生產總值、土地價格、利率、廣義的貨幣流通量等對房價影響的情況下，運用EG兩步法，VAR模型、脈沖響應和方差分解等方法對推動房價上漲的因素進行分析。

　　2 理論分析與變置選擇

　　影響住房價格的因素是多種多樣的，國內生產總值、房地產開發成本、人口數量及年齡結構、物價水平、消費者的偏好與消費觀念、利率水平、流通中的貨幣量、貨幣政策、及對未來的預期和投機因素等都會對住房價格產生影響。

　　2.1 人均國內生產總值(GDP)

　　人均國內生產總值是反映一個國家人民支付能力的基本指標，是反映個人實際購房能力的指標，一般來講，該變量越大，居民購房能力就越強。由于人均 GDP具有較強的季節性變動，并受物價指數的影響，所以，為了保證數據能真實反映變量之間的關系，我們通過價格平減為實際人均國內生產總值，并進行了季節調整(X-11)。我國人均GDP持續快速增長，從20010年第3季度到2009年第3季度，10年內翻了2.5倍，這是刺激住房消費增長的最主要原因，因此我們預期該變量的系數為正。

　　2.2利率(r)

　　購買住房，大部分的消費者都要按揭貸款，商品房價格必然要受利率的影響。本文選取市場化程度較高的一年期的貸款利率為實證指標，并通過計算出樣本區間內的通貨膨脹水平，得到了實際貸款利率。考慮到住房消費的跨期選擇性，我們很容易寫出利率變動對住房消費影響的slut-

　　2.3 消費物價指數(CPI)

　　一方面通過按月公布的以上年同期=100的同比居民消費價格指數，我們構造了以2000年第3季度為基期的季度消費價格指數，另外，考慮到消費物價指數與商品房價格之間是正向變動的關系，在物價上升的時候，住房的投資功能不斷加強，我們預測，物價和商品房價格之間是正向的變動關系，符號為正。

　　2.4土地交易價格(LP)

　　近年來在我國土地價格與住房價格輪番上漲的過程中，土地價格上漲是否真正推動了房價，一直是社會各界關注的焦點問題之一。如據國土資源部的消息.2009年我國的土地出讓額比2008年增加63.4%。雖然目前對土地價格上漲與住房價格上漲之間孰因孰果并沒有形成一致的認識，但可以肯定的是，在近年來我國住房價格的波動過程中，土地價格的上漲對住房價格的波動有著極其重要的影響。

　　2.5 貨幣流通量(monetary)

　　流通中的貨幣是人們生活和消費的載體，通常也能反映政府的政策傾向，是影響金融資產價格的重要因素，而商品房近年來的投資功能也不斷加強，通常在股市低迷的情況下，人們會選擇對商品房進行投資，我們引入該變量，選取廣義的流通量M2為我們的計量指標，并預測M2與商品房價格之間存在正向的相關關系。

　　2.6失業率(U)

　　失業率也是經濟基本面的一個很重要組成要素，它反映了一個國家的經濟景氣程度。由于購房金額較大，往往采取的是分期付款的支付形式，只有工作有保障的人們才有能力買房。因此筆者認為，失業率也是衡量住房購買力的一個重要指標。經濟繁榮時期，失業率低，人們都有一份有保證的工作，能夠在較長時間內獲得穩定的收入流，這樣才有利于住房消費，因此我們預期該變量的系數為負。

　　2.7虛擬變量

　　金融危機的到來，引起我國的房價有一個脈沖式的下降，所以，筆者引入虛擬變量Dl，令其在2008年第4季度為1，樣本內的其他時期為0。

　　因此，通過上面的分析，我們可以構造了商品房交易價格的函數，表示為

　　3 實證分析

　　本文的實證數據區間為2000年第3季度到2010年第2季度，并對所有的數據都進行了季節調整，另外為了避免異方差問題，本文采用慣例的做法，對人均國內生產總值、貨幣流通量取了自然對數。其中除了利率來源于中國人民銀行網站官方公布的以外，其他全部都來源于中國資訊行數據庫和中經網的宏觀月季度數據庫。

　　3.1單位根檢驗

　　由于時間序列數據通常是不平穩的，當變量均為非平穩時間序列時，即變量在各個時間點上的隨機規律是不同的，很難通過數據已有的信息去掌握其在整體上的隨機性，會產生由于各變量具有不相同的時間變化趨勢而造成的虛偽回歸.所以首先必須進行單位根檢驗。為了避免異方差和各個變量之間統計口徑的不同，本文采用的是DF檢驗，使用的軟件eviews6.0。

　　分析表1，在95%置信度水平下，DF值都大于臨界值，不拒絕原假設，因此原變量都是非平穩序列變量。這些變量在一階差分以后，在95%置信度水平下，DF值都小于臨界值，拒絕原假設，8個變量在差分后都是平穩序列。從上表中可以看出，所有變量都存在著一個單位根，滿足協整要求。

　　由于經濟序列一般都是非平穩的，Engle和Granger( 1987)指出兩個或多個非平穩的時間序列之間的組合可能是平穩的，協整變量之間可以建立長期均衡關系。

　　3.2協整檢驗

　　本文采用EG兩步法對變量進行協整性檢驗，首先對整體進行回歸，再對回歸結果的殘差進行ADF單位跟檢驗，估計結果如表2所示：模型l和模型2都具有協整關系。另外，通過Johansen檢驗也可以得到同樣的協整關系。

　　對影響房價上漲的因素進行回歸，從總體上考察對房價的影響程度。

　　剔除不顯著的變量，得商品房價格和各變量之間的長期均衡關系，如方程2。

　　從模型l的結果看，整體擬合較好，其中土地交易價格指數和虛擬變量對房價的影響不顯著，不能通過t檢驗，這說明：①土地價格并不是影響房價的主要因素，檢驗結果正好解除了很多人的擔心，和周京奎(2006)的結論也一致;②由于經濟危機對房價的影響已經反映在利率和貨幣流通量等貨幣政策指標上，不需再另外設置。

　　結果顯示①人均國內生產總值增加1%.引起房價指數上漲1.23，這表明人們收入水平的提高，對房價的拉升明顯：②實際利率對房價的影響顯著，說明，利率的提高增加了人們的購房成本，抑制了房價的上漲，下調利率，一方面降低了人們的購房成本，另一方面，從購房的投資功能上解釋，過低的利率降低了儲蓄，增強了商品房的投資功能;③貨幣流通量能顯著影響房價，增加1%的貨幣供給，對房價指數的提升程度為11.1。從②和③說明我國的貨幣政策對調整房價來說，效果顯著;由于近年來我國的民間資本較多，且民間資本缺乏有效的投資渠道，增加了貨幣的流動性，同時也推高了房價。

　　3.3 VAR模型與脈沖響應、方差分解

　　前面的OLS估計都是同期變量之間進行靜態回歸的結果，并不能夠刻畫出各變量之間的動態聯系。而Sims(1980)提出的VAR模型卻可以用來預測相互聯系的時間序列所組成的系統，并分析隨機擾動項對系統的動態沖擊，從而解釋各種經濟沖擊對經濟變量造成的影響。

　　我們只對由商品房價格指數、人均可支配收入、利率、消費者物價指數、失業率五個變量組成的系統建立VAR模型。經過Johansen檢驗，證明系統之間是穩定的。由于VAR模型是結構式模型而不是簡化式模型，它的每一個變量都可以作為內生的被解釋變量，其單個參數估計值是有偏的。更重要的是它不以經濟理論為基礎，完全是從數據本身出發建模，因而對VAR模型單個參數估計值的解釋沒有實際意義，我們通常是觀察其脈沖響應函數圖，這里采用的是Pe- saran、Shin (1998)提出的不依賴于VAR模型變量次序正交分解的脈沖，上下兩條紅線表示正負兩倍標準差。表示模型受到某種沖擊時對系統的動態影響，它描述了給某個內生變量一個標準差大小的沖擊，對內生變量當期值和滯后值的影響。如圖1所示。

　　從圖(a)可以看出，利率的提高在短期內抑制了房價，滯后4期對房價的影響最大，以后逐漸減小;由圖(b)知，對人均國內生產總值施加一個正的標準差沖擊以后，其對房價的影響一直是正向的，這種正向效應在第4期達到最大，此后略微下降并一直持續下去，這也證明了經濟增長是影響我國房價的主要因素之一：圖(c)顯示：物價上漲時拉升房價的因素，但只對房價有短期影響;圖(d)表明了貨幣增長率和房價之間長期的正向關系，貨幣供給的不斷增加，引起房價的不斷上漲。

　　方差分解通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。所以，對上VAR模型進行方差分解，能夠分析各個變量的隨機擾動相對重要性的重要信息。如圖2所示，在第一期縱坐標上的數值為1.表示商品房價格指數的變動信息全部來自本身，隨著時間的推移，實際利率和實際廣義貨幣增長率的變動引起的房價的方差越來越大;但房價的預期價格的變動所引起的方差一直最大，可見，在我國當前的經濟形勢下，人們普遍形成的對房價的預期，達成了房價一直會上升的共識，這種情況下容易滋生住房投機現象，不利于政府調控房價，進一步發展容易引起房地產泡沫。另外，從圖上可以看出，人均國內生產總值的變動對房價方差的影響一直較為穩定，可以發現，國民收入是影響房價變動的最為穩定的因素。

　　4 結論和政策建議

　　本文選取了我國2000年第3季度到2010年第2季度數據，為了保證模型結論的穩健性，本文采用了單位根檢驗、線性回歸的方法找出了變量間的長期關系。結果顯示，對房價的長期影響中，人均國內生產總值、利率、貨幣流通量、物價指數對房價的長期影響顯著，土地交易價格對房價的影響不顯著，證明土地價格的提高并不是推動我國房價的重要因素，但土地價格卻通過物價水平，預期等因素間接引起房價上漲。

　　為了研究變量間的動態變動關系，本文首先對變量進行了協整性檢驗，在協整變量之間建立了VAR模型，為了進一步分析變量的擾動，采用脈沖響應和方差分解的方法，結果顯示：①利率對房價的抑制作用短期內較強，長期內抑制作用減小，說明政府通過提高利率來抑制房價不具有長期作用;②貨幣流通量的增加在長期內助漲了房價，對我國商品房價格的拉升有長期作用;③房價本身對其滯后期的影響作用較大。可見，近幾年在我國房價上升的過程中，金融因素起的作用越來越明顯。

　　房價過高，會滋生房地產泡沫，對金融業乃至整個國家經濟都有負面的影響，根據本文的研究成果，提出如下的政策建議：①政府應多采取行政手段和法律手段對市場進行規制，強化行政監督，大力懲治土地征用、轉讓環節的腐敗行為;另一方面完善立法，打擊土地炒作，嚴格控制熱錢流入。②政府要控制貨幣供給量的增加速度，為巨大的民間資本拓寬投資渠道，進入流通領域的新發行的貨幣，具有較強的購買力，在目前股市不穩，實體投資不景氣的情況下.商品房的投資功能不斷加強，政府應做好經濟制度的調整，疏通各種投資渠道，替代購房，分流資金;③加大力度校正人們對房價的預期和恐慌性購房，花大力氣引導人們去理性購房。