中国大中城市地价对房价影响的实证研究(3)

　　(三)PanelData协整检验

　　由于4个直辖市和西部大中城市的房屋销售价格指数(Y)与土地交易价格指数(X)均为1阶单整,因此,可采用Johansen协整检验,其结果见表3和表4。

　　表3　4个直辖市的Johansen协整检验由表3可知:Fisher联合迹统计量和Fisher联合最大特征值统计量的第1行与第2行的P值均小于显著性水平5%,因此,拒绝原假设,即房屋销售价格指数(Y)与土地交易价格指数(X)之间存在协整关系。

　　表4　西部大中城市的Johansen协整检验原假设Fisher联合迹统计量(P值)Fisher联合最大特征值统计量(P值)不存在协整向量117. 0(0. 000 0)* 120. 4(0. 000 0)*最多1个协整向量24. 52(0. 078 8) 24. 52(0. 078 8)　　注:加“*”表示在5%的显著性水平下拒绝原假设而接受备择假设。

　　由表4可知:Fisher联合迹统计量和Fisher联合最大特征值统计量的第1行的P值小于显著性水平5%,因此,拒绝原假设,即房屋销售价格指数(Y)与土地交易价格指数(X)之间存在协整关系。

　　(四)模型建立

　　为了更加客观地进行比较并说明现象,避免建立模型的偏差,笔者运用协方差分析检验(analysis ofcovariance)来确定并建立合适的模型,其检验结果见表5和表6。其中,表示截面个数,表示观测时期数,表示解释变量个数,表示无约束模型(unrestrictedmodel)的残差平方和,表示个体均值修正回归模型( individual-mean corrected regression model)的残差平方和,表示联合回归模型(pooled regressionmodel)的残差平方和,与均为不同假设下服从分布的统计量。

　　表5　4个直辖市的协方差分析检验N T k S1S2S3F1F24 9 1 322.239 5 477.098 1 1322.085 0 4.485 3 14.479 7　　由表5知:因为F2>F0·95(6·28),所以还需考察F1;又因为F1>F0·95(3·28),所以,选用无约束模型拟合样本,将模型形式设定为:yi=αi+xiβi+μi, i =1,2,…,N (1)其中,yi表示4个直辖市房屋销售价格指数,xi表示4个直辖市土地交易价格指数。

　　表6　西部大中城市的协方差分析检验N T k S1S2S3F1F29 9 1 375.227 8 530.827 8 946.104 4 3.265 6 5.990 6　　由表6知:因为F2>F0·95(16·63),所以还需考察F1;又因为F1>F0·95(8·63),所以,选用无约束模型拟合样本,将模型形式设定为:yi=αi+xiβi+μi, i =1,2,…,N (2)其中,yi表示西部大中城市房屋销售价格指数,xi表示西部大中城市土地交易价格指数。

　　(五)参数估计

　　4个直辖市的模型(1)与西部大中城市的模型(2)均通过了PanelData协整检验,因此,可进行广义最小二乘法(GLS)估计。

　　表7说明了4个直辖市的房屋销售价格指数与土地交易价格指数的关系:北京的土地交易价格指数每变动1个单位,房屋销售价格指数就会变动1. 008 520个单位;上海的土地交易价格指数每变动1个单位,房屋销售价格指数就会变动1. 005 488个单位;天津的土地交易价格指数每变动1个单位,房屋销售价格指数就会变动0. 994 554个单位;重庆的土地交易价格指数每变动1个单位,房屋销售价格指数就会变动1. 001 224个单位。因此,在4个直辖市中,房价受地价的影响最大的是北京,其次是上海,第三是重庆,最小的是天津。由此看出,相对于北京、上海而言,重庆的地价对房价的冲击较小。

　　表8　西部大中城市的参数估计结果表8显示了西部大中城市的房屋销售价格指数与土地交易价格指数的关系:重庆、西安、兰州、成都、乌鲁木齐、贵阳、西宁、银川和昆明的土地交易价格指数分别每变动1个单位,房屋销售价格指数就分别变动1. 001 502、1. 002 711、1. 048 448、0. 974 321、1. 013 506、1. 007 719、1. 000 571、1. 000 210、1. 004 273个单位。可以看出,在西部大中城市中,房价受地价的影响最大的是兰州,其次是乌鲁木齐,最小的是成都,重庆位于第6。因此,在西部大中城市中,重庆的地价对房价的影响相对较小。

　　四、结论与启示

　　笔者利用国家统计局编制的2000-2008年中国4个直辖市和西部大中城市的PanelData,考察了房屋销售价格指数与土地交易价格指数的关系,并对不同城市进行了对比分析。结果发现:从4个直辖市来看,房价受地价影响的系数均维持在0. 99~1. 01的区间内,北京最大,天津最小;从西部大中城市来看,房价受地价影响的系数都维持在0. 97~1. 05的区间内,兰州最高,成都最低。因此,中国的4个直辖市和西部大中城市的地价对房价的影响在总体上差异不大,但对各个城市而言,还需进一步稳定房价与调控地价,只有这样才能为各个城市房地产市场的均衡发展提供有利环境。

　　第一,合理调控土地价格。政府往往将土地出让给一些大开发商,而大开发商却采用滚动开发的方式,这造成了土地的闲置。政府应合理安排土地的供应量,完善土地储备制度,加大对土地使用的监管力度,防止土地的闲置和浪费。此外,还应综合考虑经济发展的各种因素,将城市规划与房地产开发相结合,合理确定土地价格,制止低价出让与高价炒卖,完善土地价格的确定与公布制度,通过对地价的调控来正确引导房地产市场的稳定发展。

　　第二,加快住房保障制度的建设,进一步完善住房公积金监管机制,促进中低档住房建设,加大地方财政对居民基本住宅和经济适用房建设的投资规模,对居民基本住宅可采用由住户逐步购买房屋产权的办法。对中低收入阶层而言,购房支出占其可支配收入的比重相对较高。因此,在政策上对他们有所倾斜,既可以维护中低收入阶层的利益与保障社会公平,又可以起到抑制商品房价格过快上涨的作用。

　　第三,规范房地产市场秩序,加强对房地产开发商的监督,打击炒房投机行为,进一步完善与国家法规相配套的地方法规。一些不法房地产商利用信息不对称自我炒房,严重扰乱了房地产市场的交易秩序。所以,为了房地产市场的健康和稳定发展,必须对违法开发商进行严厉惩罚。

　　第四,提升住房市场服务质量,培育有信誉的房屋中介机构,完善二手房市场与房屋租赁市场的运行机制。通过对登记制度、税收政策等的调整来合理引导二手房交易与房屋租赁。作为房地产市场的一部分,二手房与房屋租赁市场的良性运转对整个房地产市场的长期稳定有重要价值。