问题描述：
很急！！！
请大家帮帮忙~~
答得好我会追加分数的
问题解答：
1 问题的提出 近年来,随着各地房价普遍攀升,一些城市的房 价已大大超过居民的支付能力,对房地产泡沫的担 心引起了各方面关注。对此,国家除了运用货币政 策和财政政策等传统的宏观调控经济手段外,还通 过加强土地供给调整、整顿市场秩序等多种手段,加 大了对房地产市场的调控力度。然而,土地供给调 整即所谓“地根”调整这种不同于发达国家的特殊手 段起到了多大作用? 对房价的影响效应又如何? 这 是需要我们进行深入研究的。本文试图从房价和地 价的关系入手进行分析,以期为深入研究这一问题 提供参考。 西方古典政治经济学派普遍认为地租是一种剩 余,最早提出这一观点的代表人物是威廉�9�9 配第。经 过詹姆斯�9�9 安德森、大卫�9�9 李嘉图等人的努力,进一步 得出了农产品价格是决定地租的原因,地租是农产 品价格的结果,而不是决定农产品价格原因的结论。 虽然西方新古典经济学派认为地租是使用土地要素 的代价,即对地租来源的解释与古典政治经济学派 存在很大差异,但对农产品价格与地租关系的认识 比较一致。如W. Smith and M. James 关于“玉米法 律悖论”的分析,从需求角度解释了英国1800 年制 定限制谷物进口的法律提高了玉米价格,刺激了国 内对种玉米土地的引致需求,从而导致了地价上涨 的结果(刘琳、刘洪玉,2003) 。配第的观点在西方城 市经济学中得到发展,形成所谓“土地价格(值) 剩余 理论”( Residual Theory of Land Value) 。在这一理论 假说中,产品生产要素包括土地、劳动和资本,要素 价格的实现来自于最终产品,但在分配过程中使用 劳动和资本的代价需按市场价格优先支付,因为这 两种要素的流动性很强,而土地要素相对难以流动, 所以使用土地要素的代价是最终产品价格扣除劳动 和资本要素价格后的剩余(David Geltner &Norman G �9�9 Miller ,2001) 。 然而,房屋和其他产品(或服务,下同) 与土地的 关系并不相同。房屋不能脱离土地单独存在,土地 是房地产的重要组成部分; 而土地不是其他任何产 品的直接构成。从供给角度看,由于房地产厂商(开 发商) 预先一次性支付的土地(使用权) 购置成本和 开发成本最终要通过房价形式予以一次性回收并获 得开发利润,地价高低将影响他们投资决策从而影 响房屋供给,因此地价既是包含在房价中的成本构 成也是影响房价的重要因素;对其他厂商而言,土地 不是其他任何产品(包括农产品) 的组成部分,使用 土地的代价只能以分摊方式构成其他产品的成本, 或者以地租方式剩余支付,因此地价只是间接影响 其他产品供给。从需求角度看,房屋需求和其他产 品需求引致的土地需求也存在差异。房屋需求将直 【文章编号】1006- 3862(2008)01- 0077- 07 住宅与房地产 城市发展研究15 卷2008 年1 期Urban Studies Vol. 15 No. 1 2008 77 接引致土地需求;除农产品外,对其他产品的需求首 先引致房屋(厂房、商铺等) 需求进而引致土地需求。 由此可见,房屋和其他产品的最终价格与地价的关 系也不相同。此外,房地产开发所需的土地供给受 土地制度和城市规划许可等限制,开发周期也较长, 增量房屋供给客观上存在时滞,且我国城市建设用 地一级市场由政府垄断。因此,上述其他产品价格 与地租之间因果关系的结论对供求因素共同作用下 形成的房价与地价关系是否成立,需作进一步实证 检验。 图1 三城市的房价指数和地价指数 从国外研究看,由于西方经济学传统上将生产 要素划分为土地、劳动和资本,通常将房屋作为资本 要素考虑,而城市经济学中的选址理论模型则是将 房屋简化在土地要素中考虑,因此研究房价与地价 关系的文献比较少见。虽然 Emer 7 Siochrú (2004) 直接给出过判断:增加土地供给将更好地满足人们 对房屋的需求,因而会降低房价,但却既未论证也未 涉及房价与地价的关系。西方经典的土地剩余估价 方法实际上是土地价格剩余理论的应用,但却无法 解释当房屋建造成本和利润等变动不大时,为何在 不同时间或不同国家和地区地价占房价比例会不 同? 也无法得知房价与地价的相互作用关系。野口 悠纪雄(中译本 1997) 曾针对日本泡沫经济时期地 价增长过高和过快、地价占房价比例很大的情况,通 过区分土地提供经济服务的价格即地租以及产生土 地服务的土地资本的价格即地价,解释了日本地价 变动与房租(含地租) 变动不一致的现象。他认为, 将地租贴现值作为地价的经典理论应用到日本土地 问题研究时应慎重。他在分析日本1965 年至1985 年期间房租平稳但地价波动很大的现象时指出,日 本土地买卖多,租地契约少,因为产生上述现象的基 本原因在于地价是土地这种资产的价格。即使土地 收益平稳,只要收益率和贴现率发生很小变化,也容 易使地价发生很大变化。因此“与其认为‘地价间接 地由地租决定’,倒不如使其公式化为‘地价直接由 土地的买卖所决定’”,并通过模型分析指出,是地价 上涨预期造成了日本地价的膨胀。实际上反映了西 方经济学地价形成理论中土地收益理论和土地供求 理论不一致之处。然而,他也未对房价与地价的关 系展开深入研究。从国内研究看,相关文献较多是 根据传统理论和数据分析给出判断,却缺乏采用计 量方法加以论证。虽然也有少数学者对此问题作了 初步实证研究,如高波等(2003) 、马思新等(2004) 对 全国范围的房价和地价进行了 Granger 因果关系检 验,但所采用的全国平均数据不可能反映地区差异, 样本数据也相对较少,难以体现房价与地价关系的 区域特征,还可能因为平均而混淆了实质,有的在方 法运用上存在缺乏时间序列平稳性检验和协整检验 等不足。因此,本文选择有代表性的三个城市:北京 (政治文化中心) 、上海( 经济中心) 、武汉( 中部城 市) ,分别对它们房价和地价的时间序列数据进行 Granger 检验,以期为进一步研究土地供给调控机制 以及各城市不同外在条件对房价和地价的影响提供 参考。 2 对三城市房价和地价数据的分析 本文采用国家统计局公布的2000 年3 季度至 2006 年4 季度北京、上海和武汉的房屋销售价格指 数和土地交易价格指数(简称房价指数和地价指数) 来度量三城市的房价和地价。但该指数体系的编制 是以上年同季度指数为100 得到的本季度指数,各 季度都有不同的基期,因此在使用之前,我们首先将 各季度数据按环比指数与定基指数的关系进行转 换,然后近似调整为以1999 年第3 季度为基期的定 住宅与房地产 艾建国等:论房价与地价的相互关系 78 城市发展研究15 卷2008 年1 期 Urban Studies Vol. 15 No. 1 2008 基指数(见附表) ,表中的 y1 、y2 、y3 分别表示经调整 后北京、上海、武汉的房价指数, x 1 、x 2 、x 3 分别表示经 调整后各对应城市的地价指数, y 0i 、x 0i (i = 1 ,2 ,3) 分 别表示各对应城市房价指数与地价指数的原始数据。 由此得出反映三城市房价与地价变化的曲线见图1。 从图1 中可以看出,北京市房价和地价上涨相 对平缓,在样本区间内,房价和地价的季平均增幅分 别为01923 %和01454 %;上海市房价和地价则呈现 持续上涨的态势,2003 年以后,增速明显加快,在样 本区间内, 房价和地价的季平均增幅为 21134 %和 21889 %;武汉市房价和地价季节性波动较大,总的 来说都趋于上涨,在样本区间内,房价和地价的季平 均增幅为11250 %和01427 %。此外,三城市房价平 均涨幅都高于地价平均涨幅,且房价和地价均高度 相关,相关系数分别为01924、01899、01904。2005 年 国家加强房地产市场宏观调控以后,三城市房价和 地价加速上涨的趋势都受到一定程度的抑制。 3 对三城市房价和地价时间序列数据的 分析 房地产市场最主要的特性表现在它是一个地区 性市场。不同地区由于经济发展状况、城市功能、产 业结构等诸多因素影响使得各地房地产市场存在很 大差异。在此, 本文同样采用 EViews510 软件首先 分析各城市房价指数和地价指数的时间序列特征, 即以单位根检验考察时间序列的平稳性; 然后用协 整检验考察各城市房价和地价是否存在长期稳定关 系;再以 Granger 因果关系检验探讨房价与地价的相 互关系,以期对房价与地价互动现象的内在规律给 出初步解释。 311 单位根检验 在正常情况下,房地产具有保值增值的功能,从 长期看房价和地价均有上涨的趋势,因此房价和地 价通常不会是平稳时间序列。这里采用ADF 单位 根检验分析房价和地价的平稳性,从图1 中可以看 出各时间序列具有较为明显的上升趋势,考虑在方 程中加入趋势项, 并根据 SIC 准则确定滞后阶数。 ADF 检验方程为: Δz t = α+ βt + δz t- 1 + ∑ m k= 1 γ k Δz t- k +ν t 假设三城市房价和地价都不是平稳时间序列,分别 将三城市房价和地价(或房价和地价的差分) 代入上 式进行单位根检验,结果见表1 (在检验过程中包含 常数项和趋势项) 。 表1 变量 ADF 临界值(5 %) P 结论 北京房价 y 1 ADF(4) = 01231419 - 31644963 019965 接受原假设 Δy 1 ADF(3) = - 21086309 - 31644963 015233 接受原假设 Δ 2 y 1 ADF(2) = - 12166210 - 31644963 010000 拒绝原假设 北京地价 x 1 ADF(3 = - 01112414 - 31632896 019910 接受原假设 Δx 1 ADF(2) = - 81603753 - 31632896 010000 拒绝原假设 上海房价y2 ADF(0) = - 01915823 - 31603202 019382 接受原假设 Δy 2 ADF(0) = - 41426276 - 31612199 010093 拒绝原假设 上海地价 x 2 ADF(5) = - 21202779 - 31658446 014628 接受原假设 Δx 2 ADF (4) = - 11109690 - 31658446 019017 接受原假设 Δ 2 x 2 ADF(3) = - 61471499 - 31658446 010002 拒绝原假设 武汉房价 y 3 ADF(5) = - 31059682 - 31658446 011419 接受原假设 Δy 3 ADF(3) = - 11353328 - 31644963 018446 接受原假设 Δ 2 y 3 ADF(3) = - 51505632 - 31658446 010014 拒绝原假设 武汉地价 x 3 ADF(3) = 010014 - 31632896 013043 接受原假设 Δx 3 ADF(2) = - 16196451 - 31632896 010000 拒绝原假设 由上表可以看出,三城市房价和地价都是非平 稳时间序列,其中,北京房价、上海地价、武汉房价是 I(2) 过程,北京地价、上海房价、武汉地价是 I (1) 过 程。 312 房价与地价的 Granger 因果关系检验 根据恩格尔 - 格兰杰法( Engle - Granger , EG) , 三城市各自房价和地价均不存在协整关系。我们考 虑分别采用各城市房价与地价的水平值检验其相互 关系, 即基于水平 VAR 的短期因果关系检验。 Granger 因果关系检验假定有关 Y和 X变量的预测 艾建国等:论房价与地价的相互关系 住宅与房地产 城市发展研究15 卷2008 年1 期Urban Studies Vol. 15 No. 1 2008 79 信息全部包含在这两个变量的时间序列之中,检验 采用的VAR 模型为: Xt = c1 + ∑ p i = 1 α i Xt- i + ∑ p j = 1 β j Yt - j + μ 1 t Yt = c2 + ∑ q i = 1 γ i Yt- i + ∑ q j = 1 δ j Xt- j + μ 2 t 如果对以上第一个方程中的滞后 Y所估计的 系数集是统计上异于零的,即β 1 , β 2 , …, β p 不全为 零,并且对第二个方程中的滞后 X所估计的系数集 不是统计上异于零的,δ 1 =δ 2 = …=δ q = 0 ,则表明 存在 Y到X的单向因果关系,反之则存在 X到Y的 单向因果关系;如果 Y和X 的系数集在以上两个回 归中都是统计上异于零的,则 X 和 Y之间存在双向 因果关系,反之则表明 X和Y相互独立。 我们分别对三城市滞后1 - 6 期的房价和地价 序列采用VAR 模型进行 Granger 因果关系检验,检 验结果见表2 : 表2 滞后 阶数 原假设 H0 F 值 概率 P 值 结论 (5 %) 原假 设H0 F 值 概率 P 值 结论 (5 %) 原假设 H0 F 值 概率 P 值 结论 (5 %) 1 X 1 不是 Y1 的因 2413932 0100006 拒绝H0 X 2 不是 Y2 的因 8123312 0100891 拒绝 H0 X 3 不是 Y3 的因 1212569 0100202 拒绝H0 1 Y 1 不是 X 1 的因 9171841 0100502 拒绝 H0 Y 2 不是 X 2 的因 1411337 0100108 拒绝 H0 Y 3 不是 X 3 的因 0106234 0180515 接受 H0 2 X 1 不是 Y 1 的因 1118934 0100045 拒绝 H0 X 2 不是 Y 2 的因 1010426 0100106 拒绝 H0 X 3 不是 Y 3 的因 5136901 0101418 拒绝 H0 2 Y1 不是 X 1 的因 1107962 0135967 接受 H0 Y2 不是 X 2 的因 1510016 0100012 拒绝 H0 Y3 不是 X 3 的因 1119920 0132325 接受 H0 3 X 1 不是 Y 1 的因 9190370 0100062 拒绝 H0 X 2 不是 Y 2 的因 6134339 0100487 拒绝 H0 X 3 不是 Y 3 的因 1134499 0129504 接受 H0 3 Y 1 不是 X 1 的因 4132122 0102063 拒绝 H0 Y 2 不是 X 2 的因 1213696 0100019 拒绝 H0 Y 3 不是 X 3 的因 2010146 0100001 拒绝 H0 4 X 1 不是 Y 1 的因 6133318 0100469 拒绝 H0 X 2 不是 Y 2 的因 4155268 0101615 拒绝 H0 X 3 不是 Y 3 的因 3178622 0102968 拒绝 H0 4 Y 1 不是 X 1 的因 0173045 0158706 接受 H0 Y 2 不是 X 2 的因 8190286 0100109 拒绝 H0 Y 3 不是 X 3 的因 2162036 0108359 接受 H0 3 5 X 1 不是 Y 1 的因 2121665 0113302 接受 H0 X 2 不是 Y 2 的因 1196280 0117035 接受 H0 X 3 不是 Y 3 的因 1184622 0119140 接受 H0 5 Y 1 不是 X 1 的因 1144169 0129056 接受 H0 Y 2 不是 X 2 的因 1194433 0117350 接受 H0 Y 3 不是 X 3 的因 1111873 0140973 接受 H0 6 X 1 不是 Y1 的因 1198202 0119580 接受 H0 X 2 不是 Y2 的因 2147005 0113108 接受 H0 X 3 不是 Y3 的因 2189685 0109507 接受 H0 3 6 Y 1 不是 X 1 的因 2122489 0115959 接受 H0 Y 2 不是 X 2 的因 2195937 0109090 接受 H0 3 Y 3 不是 X 3 的因 1184794 0122012 接受 H0 注: 3 表示在10 %显著水平下接受或拒绝原假设。 北京的结果显示:在滞后1、3 个季度的情况下, 房价和地价之间存在双向的 Granger 因果关系;在滞 后2、4 个季度时,地价是房价的 Granger 因,反之不 成立;当滞后5 个季度以上时,房价和地价之间因果 效应不明显。 上海的结果与北京有所不同:在滞后1 - 4 个季 度时,房价和地价存在双向的 Granger 因果关系; 滞 后5 个季度以上,房价和地价之间因果效应不明显。 武汉的结果与前两个城市也有不同:在滞后1、 2、4 个季度时,地价是房价的 Granger 因, 反之不成 住宅与房地产 艾建国等:论房价与地价的相互关系 80 城市发展研究15 卷2008 年1 期 Urban Studies Vol. 15 No. 1 2008 立;在滞后3 个季度时,房价是地价的 Granger 因,反 之不成立;滞后5 个季度以上,房价和地价之间因果 效应不明显。 需要说明的是, Granger 因果关系并非指变量之 间就是真正逻辑意义上的因果关系。它的含义是,给 定回归模型中的其他变量,如果X Granger 引致 Y,那 么X 就是 Y的一个有用的预测因子。实际上,计量 经济学中专业术语“Granger 因果关系”更准确的含义 是“Granger 预测能力”(James H�9�9 Stock & Mark W�9�9 Watson , 2003) 。基于此,可对上述现象小结如下: (1) 在滞后1、3 个季度或1 - 4 个季度时,北京、 上海的房价和地价的关系一致, 分别存在双向 Granger 因果关系, 说明它们房价的过去信息(指此 前该价格变动状况,下同) 分别对预测此后1、3 个季 度北京或1 - 4 个季度上海的地价变动趋势提供了 有用信息;同时它们地价的过去信息,也分别对预测 此后1、3 个季度北京或1 - 4 个季度上海的房价变 动趋势提供了有用信息。 (2) 在滞后1、2、4 个季度或滞后2、4 个季度时, 武汉、北京的房价和地价的关系一致,表现为地价是 房价的Granger 因,说明它们地价的过去信息,分别 对预测此后1、2、4 个季度武汉或2、4 个季度北京的 房价变动趋势提供了有用信息;但房价的过去信息, 不足以用来分别预测此后1、2、4 个季度武汉或2、4 个季度北京的地价变动趋势。 (3) 在滞后3 个季度时,武汉市场表现为房价 是地价的 Granger 因,说明武汉房价的过去信息,对 预测此后 3 个季度地价的变动趋势提供了有用信 息;但地价的过去信息,不足以用来预测此后3 个季 度武汉房价的变动趋势。 (4) 三城市房价和地价变动的过去信息,对预 测一年后地价和房价变动趋势的作用不再明显。 上述结果提供了一些有价值的提示: (1) 样本数据显示我国目前一线和二线代表性 城市的房价和地价都不是平稳时间序列,而是一种 总体上呈上涨趋势的阶段性波动。 (2) 三城市房价和地价之间都不存在协整关 系,即房价和地价的时间序列并非“同步漂移”,因此 两变量之间不存在长期均衡关系,表现在房价和地 价不是同步波动,波动的幅度也不一致,地价占房价 的比例会不断发生变化。 (3) 三城市房价和地价之间都存在某种互动关 系,但不同城市房价与地价之间相互影响的方式和 影响效应各有所不同。此外,房价和地价的过去信 息都不足以对一年以后对方的变动趋势进行预测。 对此,我们试图对其中一些结果给出解释或推 测。 第一,房价和地价变动的过去信息会对人们的 预期产生重要影响,从而影响未来一定期间内的地 价和房价,相应表现出房价与地价之间的短期互动。 从检验结果看,三城市的房价和地价之间在短期都 存在双向 Granger 因果关系,只不过各城市的期间不 完全一致。从长期看,由于房价和地价并非同步和 同幅波动,说明两者虽然都是影响对方的重要因素, 但可能都不是由对方所决定,而是受市场多种因素 影响的结果,因此人们尽管可以结合市场条件并根 据房价的过去信息预测未来的房价,或者以地价的 过去信息预测未来的地价; 但却难以用房价的过去 信息对未来较长时间后的地价直接进行预测,或者 以地价的过去信息对未来较长时间后的房价直接进 行预测。 第二,城市外在条件如经济发展状况、城市功 能、居民可支配收入、本地和外地购房群体构成等不 同,由此决定了三城市房价、地价水平及其变动状况 的不同(表 3) ,这可能正是三城市房价与地价之间 影响方式和影响效应各有所不同的原因。 表3 三城市2000 年至2004 年房价与地价变化情况 单位:元∏m 2 城市∏年份 2000 2001 2002 2003 2004 北京房价 4919 5061 4764 4737 5053 北京地价 2165 2208 2271 2331 2371 上海房价 3565 3808 4121 5118 6489 上海地价 1834 1907 2054 2164 2217 武汉房价 2931 2981 3029 3311 3579 武汉地价 1066 1087 1160 1228 1405 数据来源:平均地价数据均来自国土资源部中国城市地价动态监测系统,平均房价数据除武汉市来自《武汉房地产年鉴》和武房指数外,其 余分别来自北京市和上海市统计局。个别数据推算得出。 艾建国等:论房价与地价的相互关系 住宅与房地产 城市发展研究15 卷2008 年1 期Urban Studies Vol. 15 No. 1 2008 81 需要说明的是,虽然存在数据不全以及统计口 径不一致等方面的问题,但这对我们作整体性判断 影响较小。从总体上看,三城市房价和地价都具有 明显的区域特征: ①北京的房价和地价一直在高位 运行,总体上呈较平稳的上升趋势;上海的房价和地 价水平也较高,2003 年房价开始迅速上升而超过北 京,地价也迅速接近北京水平;武汉的房价和地价水 平相对较低,2003 年房价开始快速上升,2003 年至 2004 年增幅分别为913 % 和811 %,而地价从 2002 年开始快速上升, 2002 年至 2004 年增幅分别为 617 %、519 %和1414 %。②尽管上表中房价和地价 采用了不同的单位面积内涵,我们不能直接得出地 价占房价的比例,但如果忽略各城市平均容积率差 异的影响,仍可得知: 北京地价占房价的比例较高, 变动比较平稳;上海地价占房价的比例也较高,但由 于2003 年以后地价上涨不及房价上涨迅猛,因此地 价占房价的比例随着房价迅速上涨而下降; 武汉地 价占房价的比例除少数年份外比北京和上海的相应 比例都低很多,但总体上呈上升趋势。
上海旅游网