2009年全国优秀博士论文：我国经济转轨时期房地产增长周期波动

　　作者姓名：梁云芳

　　论文题目：我国经济转轨时期房地产增长周期波动——特征、成因和结构变化的计量分析

　　作者简介：梁云芳，女，1978年10月出生，2004年9月师从于东北财经大学高铁梅教授，于2007年6月获博士学位。

　　中文摘要

　　房地产业作为国民经济的基础产业和主导产业，其发展历程不是一帆风顺的，正如宏观经济会出现周期波动一样，房地产业也是在不断的调整和波动中成长。但是过于剧烈或频繁的房地产周期波动，不仅会对房地产业本身产生不利影响，而且会导致资源配置失衡、资金浪费、产业结构失调，增加投资者的决策难度，甚至影响整个国民经济的协调发展。纵观世界房地产市场的发展历程可以发现，在房地产市场的繁荣（）期，投机行为泛滥、虚拟资产迅速膨胀，而当房地产市场进入低迷期，房价下跌，银行抵押资产贬值，银行坏账增加，进一步加快了市场的萎缩，金融危机一触即发，极大地了房地产业及国民经济的发展潜力。

　　我国在20世纪50年代中期到20世纪80年代初，房地产市场是不存在的。在这期间土地资源和房屋资源的配置不通过市场，而直接由的计划指令配置，公开的房地产市场基本被取消。因此，从20世纪80年代算起，我国的房地产业仅仅经历了20余年，正从不成熟期向成熟期过渡。但是，在此期间我国房地产业也经历了复苏、繁荣、衰退、萧条的周期波动。

　　虽然近年来房地产业的迅速成长对促进国民经济增长、改善人民生活起到了举足轻重的作用，但是同所有的房地产繁荣期一样，在我国目前的房地产市场中也出一些问题，如部分地区房地产投资的快速增长、房价飞涨、融资渠道单一、供需结构矛盾、银行信贷风险较大等。这些问题将决定我国本轮房地产业的增长和周期波动，同时也对我国经济的可持续发展形成挑战，成为目前经济中的热点和难点问题。

　　从宏观角度而言，剧烈或频繁的房地产周期波动，会造成产业链失衡、资金浪费，影响整个宏观经济的协调发展。而从微观角度，房地产周期波动的不确定性，会影响企业或个人的投资决策和投资组合，进而影响市场中资金资源的配置。因此，如何运用科学有效的方法来识别我国经济转轨时期房地产周期波动的状况，对其所处的阶段做出正确的判断和合理的解释；房地产周期波动受哪些因素的影响，影响程度如何；如何帮助投资者在周期波动的不同阶段做出正确的决策；如何帮助根据周期波动的不同特征进行合理的政策调控；如何有效的预防房地产市场的价格泡沫，这一系列问题成为人们关注的焦点。

　　本论文借鉴国际上先进的周期波动分析方法，将定性描述和定量分析相结合，对我国房地产增长周期波动的特征、成因和结构变化进行研究。本文主要研究工作和创新如下：

　　一、通过构建景气指数刻画房地产投资增长率周期波动的特征

　　本文使用国际上通用的合成指数方法，构建了中国房地产投资增长率周期波动的景气指数，刻画了1995年以来中国房地产投资增长率的周期性波动。经过测算，本文认为：按照从“峰——峰”的划分，可以将1996年以后的房地产投资增长率周期波动分为三个周期——第一个周期：1996年3月～1998年12月，受亚洲金融危机影响的周期；第二个周期，1999年1月～2003年12月，政策导向的房地产周期；第三个周期，2004年1月开始属于新一轮周期，到2006年5月还没有结束，属于政策调控和房地产市场逐步成熟的周期。

　　本文基于新古典经济学的投资理论构建了反映房地产投资的局部均衡模型，并在此基础上对影响住宅投资波动的因素进行了分析，基本结论如下：（1）本文特别地讨论了土地对住宅投资影响的收益效应和成本效应，结果表明收益效应大于成本效应。（2）在模型中投资的价格弹性要大于投资的成本弹性，而近几年住宅价格的增速远远超过了成本的增速，平均销售价格和平均造价差距的扩大使得房地产最终的利润空间增大，所以，近年来住宅投资增长保持较快的水平也是受利益驱动。（3）在模型中，各方法估计得到的住宅投资的利率弹性都比较大。

　　二、基于HP滤波方法构建了房地产均衡价格模型，分析了房地产价格增长周期波动的特征及成因

　　本文利用协整理论和HP滤波方法构建了房地产均衡价格模型，从而得到了增长型的房价周期波动，通过分析可知：在1996年～2006年期间房地产价格大抵经历了两次高于均衡价格和一次低于均衡价格的阶段。高于均衡价格的阶段分别为：1996年3季度～1999年3季度，2004年2季度～2006年3季度。

　　同时从需求、供给和资本的可获得性三个角度讨论了它们对房价波动的影响，结果表明：在各供给因素中，土地交易价格的变动，对住宅价格的变动有较大的正的影响。在需求因素中，上一期住宅价格波动代表消费者预期心理，具有较强的滞后影响。在各资本因素中，利率的变动对住宅价格波动有较大的影响。在此基础上本文又基于MTV模型提炼出影响房价波动的主要成分，认为资本可获得性和需求的变化对住宅价格的波动有较强的影响，而供给因素对本轮住宅价格的上涨影响较弱。

　　三、使用误差修正形式的paneldata模型分析房地产周期波动区域差异

　　考虑到房地产产品的异质性、不可移动性等特征，本文基于误差修正形式的paneldata模型讨论了房价区域波动的差异，并分析了造成各地区房地产周期波动差异的原因，尤其是货币政策影响的区域差异。可以得出下面的结论：无论是房价的长期趋势还是短期波动，信贷规模和实际利率对东部地区影响最大，其次是西部地区，中部地区最小。东部地区房价近年来已出现高于均衡水平的现象，因此，有出现房地产泡沫的潜在风险。中部地区房地产市场的发展更多地依赖于该地区的经济发展状况及需求因素的变化，与经济基本面的关系比较密切。西部地区融资市场比较单一，货币政策对房价的短期变化影响比较大。东、中、西部地区的房地产需求对房价的长期趋势都存在显著的负效应，但是需求的短期变动只在东部地区影响房价的波动，其他地区房价的短期变动与需求无关。

　　同时本文在新古典经济学理论的基础上，又使用误差修正形式的paneldata模型讨论了31个省市自治区分东、中、西部住宅投资波动的差异，主要结论如下：（1）无论是住宅投资的长期趋势还是短期波动，信贷规模对东部地区影响都是最大。而且从短期看，东部住宅投资的波动只受信贷规模变动和实际利率的影响。（2）反映房地产市场需求因素变动的变量——房价短期变化的系数在全国、中部和西部的模型中都是显著的。表明除东部地区外，其他地区住宅投资的短期变化受需求因素变动的影响，同时也反映了这些地区的房地产市场发展更多的依赖于该地区的经济发展状况及需求因素的变化，与经济基本面的关系比较密切。由于获利空间较小，开发商投资力度疲软，房地产难以成为投资热点，不容易出现房地产投机和泡沫。

　　四、利用可变参数模型等方法研究房地产周期波动的结构变化

　　本文使用可变参数模型和临界指标的虚拟变量方法，分别考察了经济结构变化对房地产投资和房地产价格变动的影响。

　　首先，利用可变参数模型研究了房地产投资与宏观经济基本面的关系，结论表明：房地产投资与P之间的互动关系，随着经济体制的转轨发生较大的结构性变化，尤其是在2001年加入WTO的前后。而且P对房地产投资富有弹性，是决定房地产投资增长的重要因素。而利率对房地产投资的影响逐渐减弱。

　　第二，使用临界指标的虚拟变量方法讨论了P和实际利率的变动对房价结构变化的影响，研究表明：以1998年1季度～2002年1季度的房价变化为基准，在2002年2季度～2003年3季度期间，利率对房价结构变化起主导作用，而P对房价的影响没有发生明显变化；而在2003年4季度～2006年3季度期间，P对房价的影响增加了将近1倍，但是实际利率对房价的影响却下降了。

　　五、房地产价格增长周期波动的国际比较

　　本文分析了各宏观经济因素对（美国、日本、英国和）房价长期趋势和短期波动的影响，结果表明：从长期看在任一国家P和货币供应量的变动对房价的影响都是显著的，但是利率和汇率对房价的影响则随着国家和经济发展水平的变化而变化；从短期看，P变动仍然是影响房价波动的主要因素，而其他因素则因经济不同而不同。

　　将结果和中国比较，可以得出下面的结论：从长期角度看，P对房价的弹性都比中国高，而货币供应量M1对房价的弹性相差无几。从短期看，在实际利率和汇率的短期变化都对房价波动没有影响；中国P变化对房价短期波动的影响为0.19，同样也小于其他的短期弹性。

　　本文借鉴国际上先进的周期波动理论和方法，从房地产周期波动的角度研究我国房地产业发展中存在的问题。本文的研究将有助于深入探讨体制转轨过程中我国房地产市场的变化机理，丰富房地产业的经济理论，对发展和完善我国房地产周期波动理论做出了贡献；并且有助于各级职能部门确切把握房地产的总体状况，为保障我国房地产市场的健康和谐发展，制定有针对性的政策措施；同时还可以帮助投资者、消费者把握市场脉搏，审时度势，做出正确的投资决策。所以，本文的研究具有重要的理论价值和实际意义。

　　关键词：房地产，增长周期波动，变参数模型，PanelData模型，MTV模型，景气指数

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