房价地价（精选10篇）
房价地价 篇1
土地是房地产生产建设过程中最重要的投入要素,在我国城市土地国有的制度背景下,土地政策作为房地产经济的外部冲击因素,往往通过调整土地市场的供应方式、供应数量、供应结构对土地市场产生影响,进而作用于房地产市场。那么,我国土地政策制度在经历了数次变迁后,它对地价和房价究竟产生了怎样的影响?是一个值得探讨的问题。
一、土地政策对土地价格的影响
(一)土地供应方式对土地价格的影响
1979年以前,我国土地所有权和使用权都归国家所有。1979年我国开始实行改革开放,政府颁布的《中外合资经营企业法》明确提出了针对“三资企业”征收土地使用费。从此,以行政配置、无偿划拨出让土地的方式发生了根本性改变。1988年《宪法修正案》增加了土地使用权可以依法转让的内容,为我国建立土地所有权和使用权相分离的土地制度奠定了基础。随后相继出台的土地政策明确了土地使用权可以划拨、出让、转让、出租、抵押等,土地市场上出现了“划拨—出让”双轨制和“协议出让—招标、拍卖出让”双轨制并存的现象。2002年国土资源部发布了《招标拍卖挂牌出让国有土地使用权规定》,要求部分经营性用地必须以招标、拍卖或者挂牌的方式出让。2004年出台的《关于继续开展经营性土地使用权招标拍卖挂牌出让情况执法监察工作的通知》规定了所有经营性土地出让全部实行招拍挂制度。土地的供应方式在一系列土地政策的制度变迁中发生了巨大的变化。
在通过竞争方式有偿出让土地的情况下,土地交易价格是通过协议、招标、拍卖形成的土地出让价。其中,协议地价为政府与土地需求者就特定地块通过协商谈判后商定的成交价格。招标地价是各个投标者报出各自的投标价格后,经政府对土地的收益最大化、规划建设方案和企业资信等其它指标进行综合权衡而选定的标价。拍卖地价是政府遵循土地收益最大化原则,从一个拍卖底价开始拍卖土地,最高报价为土地的成交价格。可见,土地供应方式的市场化越强,土地价格就越高。2001年以前,我国土地交易价格指数一直比较稳定,但从2002年开始,土地交易价格指数出现大幅上升,并在2004年达到历史最高点。可以认为,土地政策在规范土地供应方式的同时推进了土地价格的市场化形成,近年来我国土地价格的上涨趋势与土地出让制度改革进程是相吻合的。
(二)土地供应量对土地价格的影响
如果由于收入变动、经济发展等方面的原因引起房地产需求增加,土地的需求量将加大。假设土地供给量可以不受限制的增加,随着时间的延长,土地的供给就会变得富有弹性,从而改善供求之间的矛盾,平抑较高的地价。但是,土地供给量的无限增加又极易导致土地市场上的投机行为发生,随着土地需求的膨胀,受土地供给刚性的影响,土地价格必然快速上涨并可能产生地价泡沫。相反,如果土地政策对土地供给量进行限制,就可以通过抑制房地产企业过度开发的能力来控制土地的开发规模,从而使得土地价格保持在一个较低的水平上。当然,如果土地供给量限制过度,房地产企业的投资热情将受到严重抑制,市场就会普遍存在供给不足的现象,导致经济主体产生土地价格上涨的预期,从而拉动土地价格的上扬。
结合我国土地市场的实际情况来看,对土地供应量的限制早在1998年的《土地管理法》中就有规定。但是,随着经济及土地市场的发展,我国建设用地的总量并没有得到很好地控制。针对这一现象,2003年国土资源部下发了有关文件,对土地供应总量提出了两方面的要求:一是要求严格控制开发区内供应房地产开发用地,严禁以科技、教育名义取得土地后搞房地产开发,严禁用集体劳动土地搞房地产开发。二是对住宅价格上涨过快的地方,在控制总量和调整结构的前提下适当增加普通住宅用地供应。2004年以来,政府相继出台了一系列土地政策文件,对土地供应量和土地供应结构进行了更为严格的控制。在收紧地根的政策下,土地购置面积与开发面积呈现了减缓势头,但土地供应量的减少使市场主体产生未来地价将上涨的预期,使得土地价格近年来仍然处于上升通道。
(三)土地供应结构对土地价格的影响
土地供应结构的变化对土地价格的影响依然遵循供求理论。也即是说,如果高档商品房的用地数量增加,使得普通商品房的用地数量减少,而市场上对普通商品房用地的需求又很旺盛的情况下,必然导致普通商品房用地价格的上涨。即使是高档商品房的用地数量减少,使得普通房的用地数量有所增加,但是如果供给量小于市场需求量,仍然会导致普通房用地地价的上涨。
针对我国部分地区高档商品房和写字楼空置率上升、普通商品房供不应求、房价上涨速度较快的现象,2003年以来,我国土地政策对建设用地的结构进行了控制。2003年国务院发布《关于促进住宅市场持续健康发展的通知》与国土资源部发布《关于加强土地供应管理促进住宅市场持续健康发展的通知》,对住宅开发土地供应结构提出了要求。2008年国务院下发的《关于促进节约、集约用地的通知》再一次要求优化住宅用地结构,确保不低于70%的住宅用地用于廉租房、经济适用房、限价房和90平方米以下中小套型普通商品房的建设,防止大套型商品房多占土地。在土地供应结构受到严格控制的情况下,近年来,与全国高档住宅建设用地价格呈显著波动趋势不同,普通住宅建设用地价格呈持续下降趋势。
二、我国地价与房价的关系
1998—2001年的四年间,我国土地价格指数与房屋销售价格指数的涨幅一直处于平稳状态。2001年以后,房地产用地价格指数出现大幅上涨趋势,涨幅在10个百分点左右。与之相比较,房屋销售价格指数的涨幅虽较以前有所提高,但总体来看,房屋销售价格指数的涨幅要远小于土地交易价格指数的涨幅。地价与房价的这一变化,让我们获得了两方面的信息:第一,我国土地市场化的运作推动了土地价格的快速上涨。当然,地价的上涨不排除还有土地与房地产市场背后交易的投机因素不断增加的可能。第二,从近年来房价与地价之差波动较大的现象来看,考虑到土地政策对房地产市场产生的作用具有一定的渐进性,因此土地政策是否通过地价影响了房价尚需考证。但可以肯定的是,由于土地政策实施所引起的其它因素的变化,如市场竞争规则、消费者预期以及投机行为等,都对房价上涨造成了影响。
为了明确我国地价与房价之间究竟有怎样的因果关系,国内学者进行了经验分析。但由于选取的指标、样本时间段以及计量方法的不同,经验证据尚未达成共识。主要的观点有以下四类:
(1)房价对地价有显著影响。高波、毛丰付(2003)通过格兰杰因果关系检验发现,从长期看房价决定地价,从短期看两者互相影响。周京奎(2006)的实证研究结果显示:房价对地价有显著影响,地价对房价的影响度较小。地价上涨不是房价上涨的唯一因素,金融支持、土地政策在地价与房价变动中扮演着重要角色,所以抑制房价应从多方面着手。
(2)地价对房价有显著影响。况伟大(2004)发现,短期内房价和地价相互影响,长期内地价是房价的Granger因。因此,要降房价,短期内应增加土地供给和控制房价和地价过快上涨,而长期内则主要应抑制地价的过快上涨。
(3)地价与房价是相互影响的。严金海(2006)认为,在房地产市场上,短期内房价决定地价,长期内二者相互影响。与协议出让方式相比,土地招拍挂出让在显化地价的同时,降低了地价对房价较高的影响程度。宋勃、高波(2007)指出:短期内,房价对地价没有影响,而地价是房价的Granger因;长期来说,房价和地价存在双向因果关系。因此,要控制房价,短期内关键是抑制地价过快上涨,长期则要通过合理安排土地供给,加强住宅的建设规划引导,从而避免房地产价格的大起大落。
(4)从区域的视角看,地价与房价的关系各异。郑娟尔等(2006)认为,地价与房价的关系是复杂且因地而异的,以一个案例的分析结果来断定两者的关系是有失偏颇的。艾建国等(2008)通过对北京、上海、武汉三城市房价和地价数据的检验,揭示各城市房价和地价存在互动关系,同时表现出一定的区域差异,提出制定土地供给政策应因地制宜。
三、结论
理论和实践表明,土地政策自改革开放以来经历了一系列制度变迁,对土地市场化的形成、土地管理政策的形成、用地供应量、供应结构以及市场秩序等方面都产生了重大和深远的影响。土地政策作为房地产经济的外部冲击因素,在推动土地价格大幅上涨、恢复土地市场的商品化属性方面所起的作用是非常明显的。但是,土地政策在推动地价上涨的同时,是否也是推动我国房地产价格快速膨胀的内在推力却有待进一步检验。因此,未来继续研究地价与房价之间的关系仍然具有重大的现实意义。
摘要：本文根据我国土地政策制度变迁中土地供应方式、供应数量和供应结构发生的变化，分析了它们对土地价格的影响，进而考察了我国地价与房价之间的关系。我国的经验表明：土地政策是土地价格大幅上涨的重要推力，但土地政策是否通过地价影响房价尚不明确。
关键词：土地政策,地价,房价
参考文献
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[7]艾建国，丁烈云等．论房价与地价的相互关系——基于北京、上海、武汉数据的实证研究[J]．城市发展研究，2008，(1)．
房价地价继续上涨“没商量” 篇2
在当前地价高企、“地王”频出、调控房价不降反涨的情况下，国土部就“招拍挂”的修改完善，开始正式问计于市场。虽然该座谈会并未形成具体制度，但在高房价和高地价受到高层高度关注的情况下，土地招拍挂的局部调整，可说已经是“铁板钉钉”的事情了。有业内人士认为，北京目前暂停土地交易，可有助于近期过热的土地市场降温。这样的市场预期，应该是广大购房者所盼望的，同时也是有关部门乐于见到的，只是这样的预期能变为现实吗?
我曾经写文章指出，现行土地“招拍挂”的症结在于两方面：一是通过“招拍挂”环节的“一一映射”，供地集合指向了“高档商品房用地”；二是“招拍挂”机制容易“放大”市场乐观或悲观的情绪。要解决“招拍挂”这一“无形之手”失灵，可对症下药采用以下两种方法：一是将民生用地与商品房用地在源头加以“区隔”；二是在“招拍挂”时明确出让土地中保障性用房的比例和价格。第一种方法能解决供地结构问题，而第二种方法既能解决结构问题又能解决房地产市场信心循环激荡的“放大”问题。
然而在今天看来，如果美国迟迟不能退出量化宽松货币政策，即使土地招拍挂局部调整，那么，在现行世界货币体系的安排下，房价地价仍然会继续上涨。根据货币主义理论，价格上涨的直接原因是钞票印多了。这些年来，我国房价之所以屡调屡涨，原因就在于失去黄金制约的美元泛滥全球，在巨额外汇占款对人民币供应量的冲击下，我国房地产市场最终成了货币泡沫的宣泄口。
虽然，我国房屋施工面积、新开工面积和竣工面积增长幅度不低，但是，仍然远远落后于贷款增长幅度，特别是购房贷款的增长速度。央行最新统计数据显示，2009年人民币各项贷款增长9.59万亿元，创下历史新高；而受楼市繁荣的影响，居民户中长期贷款共增加1.7万亿元，增量是2008年的4.7倍。过多的货币追逐相对太少的商品，房价岂有不涨之理?这就是2009年我国房地产市场之所以会走出一轮让许多专家学者、业内人士大跌眼镜的大牛市的根本原因。
那么，今年我国有没有可能拧紧货币的“水龙头”呢?从目前全球经济发展的态势看，在可以预期的未来几乎没有可能。
首先，美国近期无法退出量化宽松货币政策，因为美国当前面临的不是通胀威胁，恰恰相反，通缩或将成为美国最大威胁。目前，美国核心PPI和核心CPI，这两个核心指标一致表明，美国的通胀威胁正在减轻，通缩威胁却在加大。在美国核心通胀继续走低，同时失业率维持高位的背景下，美联储近期很难实施紧缩货币政策。
其次，由于我国贸易顺差近期不可持续逆转，人民币面临的升值压力将会越来越大，海外热钱乘机进入，通过外汇占款渠道投放的人民币将会继续泛滥，今后一段时期中国资产泡沫的膨胀，很可能会出乎我们许多人的意料。
地价与房价关系的国内研究综述 篇3
一、理论研究成果
(一) 高房价是地价上涨的原因
一部分学者主要是从需求的角度出发, 认为地价的高涨是由于房地产市场的旺盛需求造成的。朱道林、董玛力 (2005) 认为土地价格的变化只是一种结果而并非原因, 土地需求是房价的一种引致需求。刘润秋、蒋永穆 (2005) 认为需求拉动房价, 继而房价上涨又推动地价上涨。胥玲 (2009) 认为居民可支配收入的提高和城市化进程的加快增加了房地产的市场需求, 继而推动了土地价格的上涨。故旺盛的房地产需求是我国房地产价格持续上涨的根本原因。
(二) 高地价是房价上涨的原因
另一部学者则主要是从成本的角度出发。高晓慧 (2001) 从萨缪尔森的地租和产品价格关系出发, 引申到地价和房价关系, 认为地价是房价的基础, 房价是地价的表现, 房价对地价有反作用, 地价与房价呈正相关性。徐艳 (2002) 从房价具体构成因素出发, 发现土地费用过高是导致房价过高的主要原因。包宗华 (2004) 认为地价的大幅上涨引起了房价的攀升, 只有降低地价才能有效抑制房价。
(三) 地价与房价两者相互影响
还有部分学者认为一定范围内房价与地价应该是相互作用、相互影响的关系。刘琳、刘洪玉 (2003) 从需求的角度得出房价上涨导致了地价的提高, 同时从供给角度得出地价上涨是房价上涨的一个重要原因。综合供需两个方面, 不难发现地价与房价是相互作用、相互影响的。曲波 (2005) 认为地价与房价是循环关联的。若前一阶段地价的上涨引起了房价的上涨, 那么在后一阶段是房价势必引起了地价的上涨。殷少美等 (2005) 认为房价与地价二者并不是简单的因果关系, 而是在一定范围内、一定条件下相互影响、相互作用的。整体上房价和地价是相互影响的。刘琪 (2006) 认为不能笼统地说由房价来决定地价, 或地价决定房价, 因为地价是由土地市场的供需决定的, 而房价是由房地产市场的供需决定的。孙波 (2010) 从土地财政的角度出发, 认为地价与房价形成了一个互为条件的价格螺旋。
二、地价与房价关系的经验研究
近些年来, 我国学者越来越多的使用计量方法运用数据建立地价与房价的因果关系的模型, 力争以“数据说话”。
(一) 高房价是地价上涨的原因
高波、毛丰付 (2003) 利用《中国经济景气月报》数据进行Granger因果检验, 结果表明长期内房价走势决定地价走势、短期内两者存在相互影响的结论, 地价因素影响接近房价整体价格的20%。袁申燚、蔡明超 (2006) 利用2001年-2004年上海房屋销售价格指数和土地交易价格指数的季度数据, 对上海的房价和地价进行Granger因果检验得出房价对地价有显著影响, 地价对房价的影响度较小的结论。温海珍等 (2010) 的研究从经济基本面出发, 利用2000年-2005年全国21个城市的样本资料, 运用两阶段回归法 (2SLS) 对模型进行估计, 发现房价与地价之间存在内生性关系, 相互影响的方向均为正向, 并且房价处于主导地位。况伟大 (2012) 采用中国35个大中城市2003年-2008年土地市场和房地产市场的年度数据, 具体考察了土地出让方式对地价和房价的影响。认为招拍挂制度并未导致地价的快速上涨, 高房价是”地王”出现的主因。
(二) 高地价是房价上涨的原因
鲁礼新 (2002) 采用实地调研的方式考察了成都市的中心城区, 调研结果表明为了保证一定的利润率, 如果房价不随着地价的上涨而上涨, 势必会牺牲房屋的建筑质量。故地价过高时, 会导致房价的升高。况伟大 (2005) 利用1999年-2005年的全国住宅消费价格指数和住宅用地价格指数的季度数据进行Granger因果检验, 结果表明短期中国房价与地价相互影响, 长期地价影响房价, 但房价不影响地价。陈淮等 (2005) 指出现阶段土地供应成本的增加会导致区域性的房价上涨。曾向阳、张安录 (2006) 对2000年-2005年的武汉市住宅价格指数和土地价格指数进行Granger因果检验, 结果表明短期内武汉市房价与地价互为因果, 其中地价对房价的影响更大。张占录等 (2010) 对北京市2008年1月-2009年6月的土地市场交易数据用地理信息系统技术结合统计分析方法进行分析, 发现土地的供给对房价的影响明显。杜江等 (2011) 通过建立无约束模型, 对2000年-2008年4个直辖市和西部大中城市的住房和土地价格指数的面板数据进行分析, 结果表明地价与房价呈现正相关关系且影响显著。
(三) 地价与房价两者相互影响
周京奎 (2006) 通过构建双变量VAR模型和截面数据双变量回归模型对我国地价与房价的关系进行研究, 利用1999年-2005年间的季度数据, 揭示了地价与房价相互传导的路径。郑娟尔、吴次芳 (2006) 利用1998年-2005年全国23个城市房屋销售价格指数和土地交易价格指数进行分析, 得出房价与地价在长期和短期互为Granger因果, 但房价的变动对地价变动的影响更大的结论。严金海 (2006) 利用1999年-2004年全国和深圳市房屋销售价格指数和土地价格指数的季度数据进行分析, 发现长期中地价与房价存在相互影响。杜新波等 (2007) 发现房价与地价各自拥有相互独立的定价机制, 但是房价与地价互为因果, 而且房价对地价的影响要大于地价对房价的影响。宋勃、高波 (2007) 在误差修正VAR模型的框架下用Granger因果检验的方法研究地价与房价关系。在回归模型中, 若地价变量的系数具有显著性则表示地价是房价变动的短期Granger原因, 房价系数具有显著性表示房价变动是地价变动的短期格兰杰Granger原因。龙海明和郭薇 (2009) 在VAR模型基础上, 加入了脉冲响应函数和方差分解对1999-2008年全国土地交易价格指数和房屋销售价格指数的季度数据进行分析, 结论为长期中地价与房价存在互动机制, 且房价对地价的影响大于地价对房价的影响。文彩霞、刘国华 (2010) 利用2002年-2009年山东省住宅销售价格和住宅用地价格的季度数据, 建立自回归分布滞后模型进行Granger因果检验, 得出房价对地价存在较大的影响, 地价对房价也存在影响的结论。
三、结语
地价与房价之争缺乏理论支持 篇4
对价值源泉的探讨，已远远超出了我们这里所讨论问题的范畴，甚至涉及到社会基本制度的评价(马克思剩余价值理论以及他的整个经济学的基础就是劳动价值论)。在地价与房价关系上，如大家所知，如果坚持劳动价值论，那么地价(地租)因不参与价值的创造，自然不会影响房屋商品的价格；如果坚持效用价值论，那么地价(地租)由现时的房屋供求关系引发的派生需求(边际效用)来决定，地价自然影响着房屋的市场价格。
大约200年前在英伦大地上曾发生的一场大辩论与今天我们争论颇有些类似，分别以古典经济学家李嘉图与马尔萨斯为代表人物，他们辩论的主题是有关地租推动了谷物价格，还是后者推动了前者。争辩双方严格站在各自所坚持的价值理论基础之上，即以基本理论为支撑。而现在我们在地价与房价争论中的情况是，由于缺乏基本的理论支持，地价房价之争已经演化成了“利益械斗”。公说公有理，婆说婆有理。大家都为了远离高房价的社会问责“高压线”而竭力为自己辩护，开发商出于逐利本性自然要极力鼓吹地价导致了高房价且不说，甚至国家机构(按照列宁的定义，国家应该成为平衡阶级利益冲突的机器)本应站在争论的超脱立场(游戏裁判)之上，现在也冲进竞技场参与追打。
我们并不主张唯理论，但是观察、认识问题总是要有一个基本的理念指导，不然往往会陷入“鸡与蛋”的无谓争辩。观察我国现实地价的形成还要考虑到土地制度的国情，我们并非实行自由竞争的土地市场，而是土地全部属于国家所有，属于纯粹垄断市场型。因而，从根本上说各级政府是能够控制地价及其对房价的影响度的，这是考量我们地价与房价关系的一个基本的制度前提。同时，由于土地和房屋黏合在一起，所以称为房地产、不动产，要把土地与房屋两个本来连体的价格截然分开，是十分困难甚至有些复杂。如果不顾时间、地点和项目就一味地断言谁决定谁，很可能有失偏颇。
基于地价与房价关系的经济学分析 篇5
(一) 地价与房价的含义
既然本课题是研究地价与房价之间的关系, 那么我们首先应该了解一下地价和房价的具体含义。地价从其本质上来讲, 其属于一种产权价格, 是土地所有者让渡土地权利所需要的报酬或是放弃土地权利时应得补偿, 同时也是土地需求者获取土地权利时所应付出的代价;房价从本质讲是房地产的一种产权价格, 也是其未来所能产生出的具体收益的价格。
(二) 房地产价格的构成
1、土地取得成本。
其主要是指房地产在开发过程中, 开发用地所应支付的土地使用权价格及其相关税费等。按照房地产开发获得土地途径的不同, 可将土地取得成本大致归纳为以下几类:其一, 通过征用农业用地获得的, 其成本包括土地使用权出让成本及农业用地征用费等;其二, 在拆迁中获得的, 其成本包括安置补偿费及土地使用权出让成本等;其三, 在市场中购买获得的, 其成本包括地价款及买方应缴的税费等。
2、开发成本。
这类成本实质上就是房屋建设过程中所产生出的成本, 通常包括勘察设计费、工程建筑费、基础建设费、配套设施费等等。
3、管理成本。这一项费用主要是指房地产在开发及经营活动中产生的费用, 如人员工资、差旅费、办公费等。
4、投资利息。
由于房地产开发属于异响规模较大的工程, 所需投入的资金也相当之大, 故此开发商在进行投资时大部分资金的来源都是依靠银行贷款, 而这部分贷款是会产生一定的利息。
二、从经济学的角度看地价与房价的关系
(一) 房价上涨能够有效地推动地价上涨
站在经济学的角度上看, 某种特定商品的价格涨幅主要与其供给量的增长有关。价格的上涨在某种程度上意味着该商品所能产生的利润空间会有所增大, 生产商为了获取更多的利润势必会将全部精力转移到这类商品的生产上。房地产本身也可以说是一种商品, 所以同样适用这一理论。自从04年开始, 我国住宅房屋的价格就以每年20个左右的百分点在不断增长, 从而使得大部分投资者都将投资眼光放到了房地产市场上。房屋供给量急剧提高, 交易数量也随之大幅度提升。在对房地产进行投资的过程中, 投资行为被分为两部分, 一部分是房产投资, 另一部分则是地产投资。造成这一现象的原因是由于房地产本身的性质决定的。可以说房地产市场是房产及地产这两大市场的有机结合体, 两者之间既独立存在又有内在联系, 具体体现在以下几个方面上:其一, 地产本身能够以独立的形态存在, 但是房产却必须依存于地产方可存在。举个比较简单的例子, 一块地皮上面没有任何建筑物, 其依旧可以正常买卖, 而房屋却必须存在于土地这一基础条件上, 没有所谓的空中楼阁, 也就说土地是房屋不可或缺的平台和载体, 房屋是依存于土体之上的, 没有土地便没有房屋, 但没有房屋的土地依旧是土地, 一样可以交易;其二, 购置土地的主要目的是为了建设房屋之需, 人们不会平白无故购置一块土地, 房屋可以说将会是这块土地上的最终产品。当房屋建好后, 地产则隐藏在房屋当中, 其会随着房屋所有权的转移而发生转移。由此可见, 投资者在进行房产投资的同时, 也相应地增大了对土地使用的需求。就土地供给而言, 因其供给的弹性相对较小, 所以在较长时期内总体供给量均较为固定。
(二) 地价与房价之间的转化
从供求的角度上分析, 地价与房价反映了土地及房产这两大市场之间的供求关系。在房地产市场的整个运行过程中, 地价与房价的转化主要体现在两大市场的相互作用之中。房价的上涨可以说明人们对于房地产的需求比较旺盛, 但是当该价格的涨幅高于房产本身的成本时, 则会形成对房产的需求, 而当空置的房产无法满足当前人们的需要时, 对房产的需求则会转化为对土地的需求。处于市场环境中的地价属于一种需求价格, 其主要受房价的影响, 房价上涨便会有效地带动地价上涨。而房价本身不仅属于需求价格, 也是一种供给价格, 地价作为其成本中一项, 地价上涨房价自然也会随之上涨。通过分析我们不难看出, 地价与房价的升或降最根本的原因主要取决于市场的供给和需求, 并不是由两者之间互相决定的。
参考文献
[1]杨继瑞.何雄浪.地价与房价关系的理论与实证探讨[J].中国井冈山干部学院学报.2009 (3) .
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房价地价 篇6
近年来房地产业不断发展, 房屋作为生活的必需品在人们生活中一直起着举足轻重的作用。房屋价格一直节节攀升居高不下, 已经成为公众和政府密切关注的问题。国家对此问题也采取了一系列措施, 特别是国土资源部发布2004年8月31日以后所有经营性用地出让全部实行招拍挂政策后, 国内房屋价格不断再创新高, “房价与地价谁决定谁”成为社会的焦点话题。我国正处于经济发展快速时期, 如何提高人民生活水平和生活质量是当前的首要任务, 因此研究房价与地价的关系, 找出影响房屋价格上涨原因具有重要的意义。笔者在分析当前国内外房价与地价关系研究的基础上, 结合我国的实际情况运用回归分析和因果关系检验方法, 以山东省为例进行实证研究, 得出房价与地价的关系并提出相关建议。
一、地价与房价的相关概念
1.地价的涵义。土地价格是土地经济作用的反应, 是土地权利和预期收益的购买价格。随着社会经济不断发展, 人们对土地投入情况不断加深, 因此人们对土地价格有着不同方面的理解, 结合当今实际情况, 可以从以下几方面理解:土地价格是资源价格和资产价格的统一;土地地价是土地的权益价格;土地价格是土地价值的货币表现;土地价格呈总体上升趋势。
2.房价的涵义。房地产价格, 是一种双重实体价格。即在开发、建设、经营房地产过程中所耗费的全部社会必要劳动所形成的价值与土地所有权价格相综合的货币表现, 是建筑物连同其占用的土地的价格。笔者所研究的房地产价格是房地产交易双方的实际交易价格, 即“房价”。房地产价格的涵义可以从以下几个方面来理解:房地产价格实体构成具有二元性;房地产价格是房地产权益的价格;房地产价格具有明显的区域性。
二、地价与房价关系研究方法
1.回归分析。回归一词最早由F·高尔顿提出, 回归分析就是研究被解释变量对解释变量的依赖关系, 其目的就是通过解释变量的已知或者设定值, 去估计或者预测被解释变量的总体均值。笔者拟运用回归分析方法对房价与地价两者之间的关系进行研究。按着照普通最小二乘法构建回归模型:其中, 为房屋销售价格指数;为截距项;为回归系数;为土地交易价格指数;为随机误差项。
2.格兰杰检验。经济学家格兰杰开拓了一种试图分析变量之间的格兰杰因果关系的办法。在时间序列情形下, 两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为:若在包含了变量X、Y的过去信息的条件下, 对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果, 即变量X有助于解释变量Y的将来变化, 则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。
3.山东省房价与地价关系实证研究。研究区域概况:山东省位于中国东部沿海、黄河下游。境域包括半岛和内陆两部分, 山东半岛突出于渤海、黄海之中, 同辽东半岛遥相对峙;内陆部分自北而南与河北、河南、安徽、江苏4省接壤。全境南北最长约420多公里, 东西最宽约700多公里, 总面积15.71万平方公里, 约占中国总面积的1.64%。山东是中国经济最发达的省份之一以及中国经济实力最强的省份之一, 也是发展较快的省份之一, 2007年以来经济总量居第3位。
研究数据获取:房屋销售价格指数与土地交易价格指数是反两者与上一年度相比价格变动趋势与变动程度的相对数。本文选用山东省2000-2011年房屋销售价格指数和土地交易价格指数做为本文研究数据。由于两项指标有不同的基期, 不能反映时间序列的变化趋势。因此笔者选定以2000年为基期年, 将两指标各年度数据按环比指数与基期指数的关系进行转换, 然后近似调整为以2000年为基期的指数, 并假定2000年价格指数较好地反映了2000年当年价格变化的状况。调整后的房屋销售价格指数为 (Yi) , 土地交易价格指数为 (Xi) , 在其后的分析过程中采用此指标, 具体见表1:
三、数据分析
1.回归分析。从表1可以看出, X与Y有相似的变化趋势。接下来采用普通最小二乘法 (OLS) 对X与Y进行回归分析, 结果如下:回归方程为:Yi=-41.314+1.395Xi
从回归结果可以看出, R^2=0.998, Prob (F-statistic) =0.000000, X与Y的拟合程度很高。表明山东省土地交易价格与房屋销售价格存在高度的线性相关性。由回归方程可知, 土地交易价格的变动引起几乎相同程度的房屋销售价格的变动。
2.Granger因果检验。根据Granger因果检验的原理, 在进行时间序列检验时, 必须对其平稳性进行检验, 本文中原始的“Y”和“X”数据序列都存在很强的单位根现象, 未通过P—P平稳性检验, 而其取对数并进行二阶差分化后的数据 (D (LNY, 2) 和D (LNX, 2) ) 则表现出了良好的平稳性, 所以采用D (LNY, 2) 和D (LNX, 2) 进行Granger因果关系检验, 所得结果如下:滞后阶数表明土地价格变量在时间上的波动性。作为被解释变量房地产价格波动可以分为两方面, 一是短时间内的, 另一方面是在长时期均衡条件下的。在1、2滞后期内 (短期) , 土地价格是房屋价格上涨的原因, 土地的价格将会引起房屋价格的同向变动。滞后期为3期时 (长期) , 房价上涨又引起土地价格上涨。
四、结语
笔者以国内外研究成果为基础结合山东省房地产业实际发展情况深入分析了房价与地价两者之间的相关性与因果关系。主要结论如下:山东省房价与地价两者之间有高度的相关性;在短时期内土地价格上涨将会引起房屋价格的上涨, 房屋价格对土地价格的影响需要房地产开发到一定程度后才能体现出来。
房价地价 篇7
关键词：房价,地价,VAR模型
房价问题是关系经济增长、国家稳定与人民生活水平的重大问题。近年来, 过高的房价已大大超出了普通居民的支付能力, 房地产泡沫逐渐显现。为了遏制房价过快上涨, 从2005年的国八条到2010年的新国十条, 国家除了运用货币政策和财政政策等传统的宏观调控手段外, 又先后采用了土地、金融、税收等多种方式加以调控。在经历了2010年“史上最严厉”的楼市调控政策之后, 频频刷新的地王记录以及仍处高位的房价再一次引起人们的思考:究竟是房价推高了地价, 还是高地价导致了高房价?
一、房价与地价关系研究文献综述
国内外学者关于房价与地价关系的研究主要分为三类:一是以“成本推进说”为基础认为地价决定房价。Peng和waehterl (1994) 利用香港1965—1990年数据得出土地供给不足导致地价和房价上涨的结论。杨慎 (2003) 、包宗华 (2004) 认为由土地招拍挂带来的地价成本上升推动房价的飞涨。二是以“需求拉动说”为基础认为房价决定地价, 认为由房价上涨产生的引致需求导致地价上涨。O’Sullivan (2002) 认为地价是房价的结果而不是原因;刘润秋与蒋永穆 (2005) 认为地价是由当前房价及开发商对未来房价的预期决定的, 房价决定于市场需求而不是成本;负小苏 (2006) 同样认为影响房价最重要的因素是房产市场的供求关系而非地价。三是“互为因果说”。近年来, 国内多数学者通过实证研究认为根据长短期的不同, 房价与地价之间存在较为复杂的因果关系。宋勃等 (2009) 认为短期内地价对房价没有影响, 而房价是地价的原因;长期内房价和地价存在双向因果关系;王岳龙, 张瑜 (2010) 指出无论是长期还是短期, 房价都是地价的原因, 而地价只是房价的长期granger原因。刘丽 (2009) 则认为长期内房价与地价互相影响、互为因果, 短期内房价影响地价。
总的来说, 大多数学者都是基于granger因果关系模型研究房价与地价之间的关系问题, 且得出的结论存在显著差异。同时, 由于中国房价涨势强劲, 且近两年来房价调控政策频出, 这使得大多数以2008年以前的数据为样本的研究对新形势下二者之间关系的解释力不足。因此, 本文拟以2000—2010年季度数据为样本, 通过建立VAR模型, 综合运用脉冲响应函数和方差分解技术探寻房价与地价之间的关系, 籍此对近年来中国房地产市场价格的非理性高涨现象进行分析。
二、实证研究
1.指标选取与数据处理。本研究分别选取房屋销售价格指数 (HP) 与土地交易价格指数 (LP) 作为研究房价与地价关系的指标, 根据国家统计局各季度数据与月度数据资料, 截取2000年第一季度至2010年第四季度的数据为样本整理所得。由于房屋销售价格指数与土地交易价格指数指标分别为同比和环比数据, 无法直接进行比较, 因此均转换为以1999年第一季度为基期的定基数据加以比较。
2.单位根检验。本文用ADF单位根检验的方法来对HP、LP样本数据的时间序列进行平稳性检验, 检验结果 (如下页表1所示) 。
由单位根检验结果可知, HP与LP指标的ADF值均大于临界值, P值大于0.05, 为非平稳的时间序列。其一阶差分△HP与△LP的ADF值均小于临界值, P值小于0.05, 为平衡的时间序列, 因此, HP、LP序列均具有一阶单整性, 均服从I (1) 过程。
注:检验形式中C, T, K分别表示单位根检验方程中含有常数项、趋势项、滞后阶数, 其中滞后阶数根据AIC法则选取。
3.协整检验。尽管HP、LP序列非平稳, 但两序列为同阶单整序列, 可进行协整检验。根据Johanson协整检验结果进行分析, 可得出 (见表2) :
迹统计量检验结果显示:迹统计量20.74大于临界值20.26, 由此拒绝a=0的原假设;迹统计量4.44临界值9.16, 接受0
注:a=0表示变量间不存在协整关系, 0
4.VAR建模。由于HP、LP序列存在协整关系, 可构建相应的VAR模型。模型主要依据AIC准则, 综合考虑AR根图、拟合优度来确定最优滞后阶数, 最终确定取值为1。因此, 包含房价、地价关系的VAR (1) 模型表示如下:
HP=0.8604×HP (-1) +0.0913×LP (-1) +6.6952 (8.47311) (1.49155) (1.33532)
R2=0.9808LP=0.1858×HP (-1) +0.9155×LP (-1) -8.9565 (1.09129) (8.91320) (-1.06516) R2=0.9810
5.脉冲响应模型。根据所建立的VAR (1) 模型, 分别给房价、地价一个正的标准差大小的冲击, 得到关于房价和地价的脉冲响应函数图。在图1a至图1d中, 横轴表示冲击作用的滞后期间数 (单位:季度) , 纵轴表示房价或地价, 实线表示脉冲响应函数, 代表了房价或地价对于冲击的反应, 虚线表示正负两倍标准差的偏离。
其中, 图1a反映房价新息冲击引起其自身波动的脉冲响应函数。当本期给房价一个正冲击后, 房价迅速涨至最高点, 涨幅3.5%, 之后小幅回落至第6期的2.8%左右, 之后总体趋于稳定。长期来看, 房价新息冲击对其自身的影响稳定在3%的水平, 说明房价近年来存在自我推动的上涨趋势。上页图1b反映地价新息冲击引起房价波动的反应。对于地价的正冲击, 房价有较明显的正向反应过程, 从初期逐步上涨至8期以后达到稳定状态, 影响达2%左右, 这表明地价变动对房价的冲击影响具有长期性。
上页图1c反映房价冲击引起地价波动的脉冲响应函数。对于房价新息的正冲击, 地价反应迅速且幅度较大, 初期立即上涨2.8%, 之后一直保持上涨趋势, 稳定后其影响程度达5%, 也就是说, 房价新息冲击对地价的影响长期存在并平缓上升。上页图1d反映地价新息冲击引起其自身波动的脉冲响应函数。地价一个标准差的新息冲击立刻引起地价上涨, 涨幅约5%, 之后小幅回落至第7期趋于稳定, 长期影响约保持在5%的水平。地价新息冲击对其自身波动的影响具有长期性。
整体来看, 房价与地价对来自对方增量冲击的反应均为正向且作用时间持久, 说明二者存在长期互动机制。而且由房价或地价上涨本身带来的惯性上涨现象仍长期存在;地价对房价变动冲击的反应要快于房价对地价变动冲击的反应, 而且短期内房价变动对地价的影响程度大于地价变动对房价的影响程度。
6.方差分解。利用方差分解方法可分析房价与地价新息冲击对二者价格变动的贡献程度。从图2a房价的方差分解图可以看出:房价变动受其自身冲击的影响与滞后期长短高度相关, 随滞后期延长而减弱, 影响程度由初期的100%降至稳定期的70%;同时, 房价变动受地价变动冲击的影响逐渐增强, 地价变动冲击贡献度在20期时较稳定的达到30%左右。从图2b地价的方差分解图可以看出:地价变动受其自身冲击的影响与滞后期长短高度相关, 随滞后期延长而减弱, 影响程度由初期的80%降至稳定期的45%;而地价变动受房价变动冲击的影响逐渐增强, 地价变动冲击贡献度在20期时较稳定的达到55%左右。约13期时房价、地价变动冲击对地价变动的贡献度相当, 各占50%。
三、结论及政策建议
通过对基于房价和地价关系的VAR模型的分析, 结合脉冲响应函数及方差分解技术可得出如下结论:房价与地价具有长期均衡关系;二者间的相互影响都是正向的, 特别是短期内房价冲击对地价的影响速度及程度均大于地价冲击对房价的反作用。实证结果表明“需求拉动说”是当前特别是短期内解释高房价与高地价成因的主要依据, 而房地产开发商所坚持的“成本推进说”并不具有对现实的解释力。这说明中国近十年来房价地价高涨的主要原因仍在于不平衡的房地产市场供求关系的影响:由对住房过度的刚性需求或投资投机需求导致房价上升, 而房价一旦出现变动, 开发商对未来房地产市场的预期也会随之改变, 引起土地需求变化, 从而通过引致需求拉动地价上涨;虽然长期中地价仍是房价的一个影响因素, 但相比开发商的利润, 其在房地产价格构成中所占比重并不大。另外, 研究表明由房价或地价上涨本身带来的惯性上涨现象仍存在, 这说明预期因素在房价、地价的决定方面也存在重要影响, 而这种影响会形成自我推动的恶性循环使得价格形成持续上涨态势。
因此, 要维持房地产价格的稳定, 短期内可通过稳定住房供应来防止房价大起大落;长期内既应增加土地的稳定供给, 又要加强住房改革, 逐步打消供求双方对于房价上涨的预期, 才能最终遏制房价的过度上涨。相应的政策建议: (1) 从根本上讲, 应增加土地供给满足刚性需求。其中完善土地储备制度、切实解决地方政府土地财政问题是关键;同时应改革目前的“招拍挂”制度为“招投标”制度, 综合考虑土地价格和开发商的后期运作能力来决定中标者 (王岳龙等, 2010) , 缓解地价飚升的问题。 (2) 加强住宅建设, 合理调整住房结构, 缓解房地产市场的供求矛盾。一方面, 应稳定中低价位普通商品住房供应;另一方面, 在经济适用房、限价房、廉租房建设方面应增加政府支持力度, 增加房源, 切实保证低收入家庭的住房需求, 扭转供不应求的紧张局势。 (3) 通过税收、信贷等宏观调控手段, 合理引导住房供给与消费, 抑制投资投机性购房需求;并加强房地产市场监管, 严格房地产企业市场准入, 依法查处哄抬房价、捂盘惜售以及炒地等扰乱市场秩序的行为。 (4) 打消房地产市场价格上涨的预期。应设置专门机构负责调查房地产开发成本、监测房价、公布房价信息等, 提高房地产市场价格的透明度, 从而通过稳定消费者的心理预期稳定房价。当然, 相关调控政策还应保持连续性和稳定性, 因为只有这样才能使消费者真正打消房价进一步上涨的预期, 从而打破房价与地价自我推动与相互联动上涨的恶性循环方式, 确保地价与房价的稳定, 使房地产市场能够得以平稳健康地发展。
参考文献
[1]刘丽.房价与地价关系实证研究——基于中国1999—2008年的经验证据[J].价格理论与实践, 2009, (4) .
房价地价 篇8
（一）多重协整关系的数学模型
1. 平稳性分析
传统的时间序列分析通常假设经济数据和产生这些数据的随机过程是平稳的, 并以此为基础对模型进行参数估计和假设检验。而在实践中, 特别是金融实证中多数时间序列是非平稳的。为避免这一问题的出现, 在进行时间序列的回归分析之前进行序列的平稳性分析是必要的。
设X={x t}为一个随机时间序列, 并令Xt={x t-s, s≥0}表示它到时刻t的整个时间序列, Xt-1表示它到时刻t-1的整个时间序列, ΔXt-1表示时间序列的差分序列，εi为白噪声。对数学模型：
利用ADF单位根法来检验时间序列的平稳性, 即对假设1:0Hρ=, 可用ADF的ρ-统计量。若ADF的ρ-统计量大于ADF分布的临界值, 则说明序列是非平稳的。
2. 单整和协整分析
设X={xt}, Y={yt}为两个随机时间序列, 并令Xt={xt-s, s≥0}, Yt={yt-s, s≥0}表示它们到时刻t的整个时间序列。如果通过ADF检验X、Y序列均为非平稳的, 而序列的一阶差分是平稳的, 则称序列是单整的, 表示为Xt:I1 () , Yt:I1 () 。当Xt:I1 () , Yt:I1 () 时, 可以进行协整检验, 即对数学模型Yt=α+βXt+εt进行检验。如果εt满足I (0) , 则称Xt, Y t是协整的。变量协整性分析的经济意义在于：对于两个具有各自长期波动规律的变量, 如果它们之间是协整的, 则它们之间存在长期的均衡关系。反之, 则不存在长期的均衡关系。
3. 多重协整关系
向量自回归 (VAR:Vector Autoregression) 模型通常用于相关时间序列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响, 实际上是向量自回归移动平均 (VARMA) 模型的简化, 后者因参数过多带来很多问题而少有应用.最一般的数学表达式为
式中tY是m维平稳I (1) 序列;Xt是d维确定性变量;εt是新息变量。普通最小二乘回归法不适用于多变量情形中存在的不同协整向量的识别。对多重协整更有用的检验是Johansen似然比和“迹检验”。通过Johansen协整检验有两个作用： (1) 识别一组序列中协整向量的个数; (2) 提供协整向量和调整速度向量的最大似然估计。通过迹统计量与临界值的比较可得出序列之间的多重协整关系。
4. 因果关系检验
协整关系只能说明序列之间相互的依存关系, 但并不能说明它们之间存在某种因果关系。在实际工作中, 如果我们希望通过一个序列来预测另一个序列, 则还必须分析序列间是否存在因果关系。本文应用Granger因果关系检验来进行实证研究, 即在考察序列X是否是序列Y产生的原因时, 先估计当前的Y值被其自身滞后期取值所能解释的程度, 然后验证通过引入序列X的滞后值是否可以提高Y的被解释程度。如果是, 则称序列X是Y的Granger成因。
（二）地价、房价与租价多重协整关系实证分析
1. 平稳性检验
将我国2001年第一季度到2005年第一季度的全国土地交易价格指数，同期的全国房屋租赁价格指数和全国房屋销售价格指数的处理值分别定为时间序列X, Y, Z。此处的处理方法是：把2000年每一季度值看作1，以后每年的数值处以100再乘以上年同期的处理值。图1给出的是序列X、Y、Z的走势图。实证采用Eviews 3.1软件进行分析。
对序列X、Y和Z按式 (1) 进行回归和ADF检验，经过多次试验，按照AIC准则, 将滞后值确定为4，检验结果见表1:
表中***显著性为1%;**显著性为5%;*显著性为10%(下同)。从表1可知，3个序列的ADF检验t统计值均比显著性为10%的临界值-2.7180大，所以认为序列是非平稳的。对序列X、Y和Z的一阶差分序列 (对应为IX、IY和IZ) 进行平稳性检验来确定序列是否为单整的，同样进行ADF检验，结果见表2。
从表2可知, 3个一阶差分序列的ADF检验t统计值均比显著性为1%的临界值小，所以认为3个一阶差分序列均为单整的。
2. 多重协整检验分析
经过多次实验，序列X, Y, Z对式 (2) 进行回归, 得出Johansen协整检验结果见表3。
从表3可以看出只有第一个似然比统计量大于1%水平下的临界值，因而只有第一个原假设被拒绝(置信水平为99%)，即有且仅有一个协整关系。因此得出标准化后的协整系数估计值，见表4:
按照协整系数可以将协整关系写成数学表达式, 并令其等于zecm, 得到:
对序列vecm进行单位根检验, 结果如下
由此可以发现它已经是平稳序列，并且取值在0附近上下波动，验证了协整关系是正确的，即上述的协整关系式反映了地价、租价和房价这三个时间序列之间的某种长期均衡关系，变量vecm是向量误差修正模型的核心部分。它反映了变量在短期波动中偏离它们长期均衡关系的程度。
3. Granger因果分析
对3个时间序列应用Granger因果关系进行检验，得出以下结果。见表5:
可见对于Y不是X的Granger成因的原假设，其相伴概率只有5×10-5，表明至少在99%的置信水平下可以认为Y是X的Granger成因。同理可得出其他因果关系。而对于Y不是Z的Granger成因的原假设，其相伴概率有36.39%，表明Y不是Z的Granger成因的概率较大，不能拒绝原假设。即认为Y不是Z的Granger成因。
（三）结论和政策建议
1. 结论。
(1)由以上的协整分析，结果显示在全国范围内土地价格、房屋租赁价格和房屋销售价格三指数之间存在着多重协整关系，即它们三者之间存在着一种长期均衡关系。(2)由Granger因果检验的结果可见，土地销售价格和房屋销售价格之间具有双向Granger因果关系，即它们互为因果关系;房屋销售价格是房屋租赁价格的Granger成因，但是租价不是房价的成因。
2. 政策建议。
(1)重视土地供应政策和调整住房结构。地价和房价相互影响，且地价占房地产价格的较大比重，变动幅度较大，因此政府要对土地供应严格把关。除继续实施严格的土地控制政策外，还要对土地的使用方向进行管理，在土地资源稀缺的条件下，充分利用土地，限制高档商品房的过度开发，增加普通住宅、小户型住房的供应，是扩大房地产有效供给的好方法，而此目标的实现需要政府在房地产整个建设中的全程管理与监督。(2)尽快建立真实、统一的房地产市场价格信息管理体制。目前我国房地产市场存在信息混乱的局面，这不利于政府制定和评价房地产市场价格管理的各项政策。因此，国家统计局和有关部门应尽快组织各界力量研究价格体系架构、确定信息来源、统一房地产市场价格信息和权威的发布平台。(3)建立规范、统一、全面、科学的房地产统计数据库。研究房地产市场及其价格的运行状况需要完整、统一、科学的数据作为基础，目前我国房地产行业的许多指标值存在数据缺失、前后统计口径不统一、不具有国际可比性等缺点。(4)引导消费者的合理消费。让居民有房住和拥有房屋是两个不同的概念，因此要合理引导消费者的消费行为，使其建立科学的消费观念，防止相互间的盲目攀比。
摘要：大量研究表明, 当时间序列属于非平稳过程时, 判断变量间的因果关系将十分困难。而作为计量经济学的新流派, 协整理论及误差修正模型很好地解决了时间序列的非平稳问题。通过实证分析的方法, 证实了土地, 房屋及其租赁价格三个时间序列满足同阶平稳, 通过向量自回归 (VAR) 模型证实了它们之间存在着多重协整关系, 进而得出三者之间的因果关系。
关键词：房地产,价格,向量自回归模型,多重协整关系,因果关系
参考文献
[1]易丹辉.数据分析与Eviews应用[M].中国统计出版社, 2002.
[2]赵卫亚.计量经济学教程[M].上海财经大学出版社, 2003.
[3]钱瑛瑛.房地产经济学[M].同济大学出版社, 2004.
[4]陆懋祖.高等时间序列经济计量学[M].上海:上海人民出版社, 1999.
房价地价 篇9
[关键词] GIS 房价 地价 区位 重庆
一、前言
首先对房价、地价和区位的概念进行界定：房价是房屋价值在市场上的货币表现。
房价应是自由市场的价格，它包含两层意思，一是非市场化的交易活动(如公房出售、集资建房等)不应在计算范围之内；二是市场交易的房屋不仅包括新建住房，还包括存量住房的交换与流通。地价是土地价格的简称，是土地经济价值的反映，是土地预期收益权利的购买价格，即地租的资本化。区位是空间中的位置和具体的方位地址。
房价和地价领域的研究涉及经济学，统计学，地理信息学等多门学科，不同学科的学者在该领域都进行了深入的研究。其中地理信息科学中的空间关系理论在研究房价与地价关系中起了非常重要的作用。GIS是具有很好的可视化性和强大的空间分析支持，房地产领域中房价地价的空间分布格局应该具有一定的区域空间分布规律，在GIS支持下进行房价地价的研究将变得更加直观和准确。本文从房价地价分布特征、房价地价关系规律和房价地价趋势预测三个方面，对比分析国内外房价地价研究成果，分别在以上三个方面进行探讨，归纳介绍房价地价研究领域的研究热点，研究方法和规律以及存在的研究空白。在此基础上通过GIS空间统计的支持，从区位角度切入来分析，最终建立房价与地价关系时空模型，分析得出房价与地价之间关系的一般规律以及房价与地价变化趋势预测，为政府决策和科学研究提供参考。
二、研究现状
对于房价和地价主题，分别从房价和地价分布特征、房价与地价关系以及未来房价与地价演变规律三个角度进行论述。
1.房价和地价分布特征
国内房价和地价分布特征的研究主要针对时间和空间两个方面进行，房价和地价空间分布特征的研究，在传统研究方法的基础上运用GIS技术进行研究是研究的热点区域。
地价分布特征的研究，一般通过地价监测点样点来反映城市整体地价水平的变化。陈思源, 倪绍祥等采用GIS空间分析对市场交易样点进行Kriging插值, 进而研究城市地价分布规律[]]；在城市地价分布信息提取中,由于地价信息空间位置的相关性和样本数量的有限性,传统统计学的两个基本假设(样本独立与大样本)不易实现。为此, 陈思源, 曲福田等又进一步提出采用探索性空间数据分析(ESDA)技术,对地价数据作空间统计分析。杜国明等采用半变异函数分析商业用地地价空间连续及变异特征,用普通克里格插值方法模拟商业用地地价空间分布,生成地价模拟图。汪应宏, 张绍良等利用线性回归和网格化的方法建城市地价的变异函数来分析商业用地、住宅用地和工业用地的变异程度。蒋芳等采用多元回归的方法，建立北京市普通住宅地价区位模型，量化分析主要区位因子对住宅地价的影响程度。唐旭、刘耀林提出以土地交易样本作为监测样本进行城市地价变化监测与分析的新方法,通过时序监测样本的Voronoi 图,分析城市土地市场的热点区域和发展趋势。
以上均运用GIS技术以地价监测样点为基础，采用多元统计分析，地学统计与分析和数学分析方法，插值生成地价等高线或三维模型，然后通过建立地价分布特征模型，对地价空间分布规律进行分析，从宏观角度挖掘存在于空间关系中的信息，为政策制定提供参考。
房价分布特征的研究中, 王霞,朱道林运用地统计学的变异函数理论分析了房价空间结构的各向同性和各向异性,建立了各向同性下的变异函数模型,并运用克立格最优内插法进行了空间局部估计。张文忠，刘旺等从城市区位优势度角度，通过住宅价格空间分异图来分析房地产价格的空间分布情况。房价分布特征与地价分布特征的研究方法基本相同，一般都以监测样本为基础，进行内插进行空间信息的模拟，进而采用数学模型进行分析研究，找出房价变化的规律和特点。
综合地价和房价的GIS研究领域可以发现，房价和地价的研究取得了较好的成果，但房价和地价的分布特征研究大都做横向分析，缺少纵向的历史数据的对比分析。
2.房价与地价关系的规律
房价与地价的关系理论的研究是房地产领域的一个热点，大多学者都是从经济学角度进行探索研究。况伟大通过构建一个城市住房市场和土地市场的线性模型，分别就Granger空间竞争和规制情形来探讨房价和地价的关系。谢叙运用房地产经济学的计量分析原理，阐明了长期中房价对地价的影响更加显著的机制，并通过时间序列进行检验。严金海采用四象限模型、格兰杰因果关系和误差修正模型等分析方法，对中国房价与地价关系以及市场结构和政府供地方式的转变对二者关系的影响进行系统、深入的研究。曾向阳对房价、地价数据进行统计分析，并进行了Granger因果关系检验，结果表明短期内房价和地价互为因果，长期房价和地价没有显著的因果关系。郑光辉将各商品房价格与各构成要素进行了相关性分析，来分析地价对房价的影响程度。冯邦彦通过格兰杰因果关系检验方法对1998年～2005年间的“普通住宅销售价格指数”和“普通住宅用地交易价格指数”的季度数据进行实证分析，得出了房价上涨拉动地价提升的结论。朱道林通过经济学假设来分析房价和地价的关系，得出地价是房价的变化结果而不是房价變化的原因，地价随房价的变化会表现出相同的变化趋势。袁申炎炎等主要利用Ganger因果检验分析上海的房价和地价之间的影响关系。实证结果表明,房价对地价有显著影响,而地价对房价的影响并不明显。贺元启利用协整检验和Granger因果关系的计量方法,对二者关系进行了检验, 结果发现房价与地价之间存在着互为因果的双向联系, 但房价对地价有着重要影响, 在两者关系中起主导作用。高波等利用土地价格指数和房地产价格指数为样本，通过格兰杰因果关系检验和回归分析进行分析，得出长期房价决定地价，短期相互影响。
综合现有研究成果，可以看出关于房价与地价之间的关系学术观点分歧较大。就研究方法而言，一般采用计量经济学和经济统计学的方法进行研究，主要集中于Granger因果关系检验，相关性分析等方法。
三、房价与地价趋势预测
房地产领域现有很多研究课题都试图通过建立数学模型来估计预测未来房价与地价。田崇新利用地价监测体系的信息，建立马尔可夫链地价预测模型,并与时间序列模型、空间分布预测模型的预测结果相比较，结果表明马尔可夫预测模型与实际情况吻合较好。李冬明利用全国历年房屋年平均销售价格作为原生时间数据序列,根据其特点建立了灰色-马尔柯夫预测模型和N次多项式模型,并比较了这两种模型的预测精度，结果表明N次多项式在预测未来房价中具有更高的精度。朱明仓等并没有直接对地价进行预测，而是间接对土地需求总量进行了预测，进而对土地进行估价理论的研究。通过对比线性生产函数生产模型、基于恩格尔系数和居民人均占地面积模型、时间序列的ARIMA模型、灰色系统模型，对成都建设用地总量进行实证分析，并对四种预测结果进行了定量的评价。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，对近期住宅产业发展进行了分析和预测。马智利等通过曲线估计分析来拟合重庆市商品住房的价格曲线，来预测未来房价的发展趋势。任荣荣等通过建立误差修正模型来预测北京市住宅市场的需要和价格趋势。陈思源等利用选取影响地价的要素对其进行相关性分析，并利用多元线性回归分析建立预测模型。
可以看出在对房价和地价的预测研究中，利用房价与地价动态监测数据，采用马尔可夫预测模型、N次多项式模型、系统动力学模型和曲线估计进行了探索，并取得很好的效果。
四、研究方法
选择重庆市为区域进行实证研究，首先根据权威文献资料确定影响房价和地价的区位因子，利用空间统计方法，分析房价和地价的分布特征，对区位影响因子进行验证，找出影响因素中的关键区位因素。再分别利用房价关键区位因素和地价关键区位因素来建立房价模型和地价模型，然后将房价作为一个影响因子加入到地价模型中对其进行改进，同样将地价作为一个影响因子加入到房价模型对其进行改进，来研究房价与地价关系。最后借助历史数据利用改进后的房价预测模型拟合历史数据并对未来房价进行预测，利用改进后的地价模型对未来地价进行预测，并进行两者的趋势进行对比研究。
1.确定需要的数据：重庆市土地利用等级图；重庆市行政图；地价影响因子及其权重；房价影响因子及其权重，土地利用现状图，城市用地规划图；地价监测样点历史数据，房价监测样点历史数据，重庆市基准地价，等高线图，重庆市土地利用类型图。
2．确定研究方法：获取房价与地价动态监测点数据，为防止数据分布不均影响模型参数，首先利用正态QQ plot图对样点进行数据检查是否满足正态分布，并通过voronoi图确定监测样点的有无离群值。如果满足条件则在GIS支持下利用K插值分别获取房价和地价的等值线图，进而生成房价和地价趋势面，并利用变异函数、趋势分析以及剖面图方法来研究两者空间分布特征，并分别筛选出影响房价和地价区位因素中的关键因子。同时考虑到重庆市地形的特点，利用等高线数据建立地形三维模型，并建立坡度坡向图作为辅助数据进行研究。然后分别对房价和地价利用最小二乘法进行参数估计，建立区位因子的回归方程。通过将房价作为一个影响因子加入到地价模型中对其进行试验，同样将地价作为一个影响因子加入到房价模型对其进行试验，通过分析加入之后波动情况来研究房价与地价两者之间的关系。最后考虑到影响房地产价格的因素包含成本因素、需求因素和区位因素等众多不确定因素，而且多是随机的，因此利用随机过程中的马尔可夫理论来建立预测模型来拟合房价和地价的历史数据并对未来发展趋势进行预测，并进行对比分析，利用GIS可视化优势建立趋势面。
3.进行预测数据的校验。验证模型的可信度及预测的精度。
五、結论
目前，房价研究通常采用经济学理论和方法，地价研究通常采用管理学理论与方法，我们尝试采用GIS技术来讨论房价与地价之间的关系，采用空间区位因子建立空间统计模型，此方法通过我们的初步研究被证明是可行的，我们将在此基础上进行深入的实证研究。
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房价地价 篇10
近年来, 在房价快速上涨过程中, 地价作为房地产价格中重要的构成要素之一, 其与房价之间的关系一直得到社会各界的广泛关注。特别是2004年全国范围内实行土地招拍挂后, 土地交易价格又向市场化迈进了重大的一步, 地价与房价波动的因果关系问题更为各方关注的焦点。学者从不同角度采用不同的方法对房价与地价关系进行讨论、研究, 但结论却截然不同。
对房价与地价波动的因果关系的实证检验, 国内学者大多使用 Granger因果检验法。况伟大 (2005) 运用误差修正模型分析认为短期内房价与地价之间相互影响;而在长期内地价决定房价, 但房价是否为地价Granger因则无法判断。张清勇 (2005) 应用研究得出无论是在长期还是短期内, 商品住宅销售价格是居民住宅用地交易价格Granger因, 普通住宅销售价格是居民普通住宅用地交易价格的短期和长期Granger因。严金海 (2006) 分析认为在房地产市场上, 短期内房价决定地价, 长期内二者相互影响。以上研究都是选取全国的数据作为样本, 也有学者探讨了城市层面上地价与房价波动的因果关系。郑娟尔 (2006) 对23个大中城市地价与房价指数的因果关系进行了实证检验, 研究结果表明, 就中国目前的现状而言, 各城市之间的地价与房价的关系不是唯一的。艾建国 (2008) 基于北京、上海、武汉数据分别实证研究三城市房价和地价的关系, 从检验结果看, 三城市的房价和地价之间在短期内都存在双向Granger因果关系, 但是各城市的期间不完全一致;从长期看房价和地价之间因果效应不明显。从以上结论看出各城市的地价与房价关系均有其自己的特点, 并无一致性。
由国内学者的研究可以看出:一方面, 以全国范围为样本的研究, 由于受选取样本时间序列不同、各种检验系数的选择不一致等问题的影响, 使得无论是在短期还是长期内, 房价和地价之间决定关系都不是唯一确定的。另一方面, 对北京、武汉和上海等单一城市的研究, 受房地产区域性特征的影响, 城市间的房价与地价关系不尽相同, 其与全国的房价、地价关系也无规律可循。全国各地区的房屋销售价格与土地交易价格相差较大, 笼统地选取全国范围的数据作为研究对象, 难免结果千差万别。另外, 所采用的全国平均数据不可能反映地区差异, 难以体现房价与地价波动因果关系的区域特征。因此, 本文以青岛市作为研究对象, 尽可能选较长的时间序列, 运用Granger因果关系检验法校验某一城市内地价与房价波动的关联性。
2 实证研究
2.1 变量选取和数据处理
本文选用2000年第1季度至2008年第1季度青岛市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) 检验青岛房价与地价关系, 数据来源于《中国经济景气月报》和青岛市统计局。由于指数的原始数据为环比指数, 即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。为反映时间序列的实际波动, 本文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, 假定2000年各季度间价格指数反映各季度间实际价格变动, 以2000年为基期, 对数据进行了调整;其次, 对数据取自然对数以消除异常数据对模型估计精度的影响, 检验时所用数据表示为lnhp (房价指数的自然对数) 和lnlp (地价指数的自然对数) 。同时根据调整的数据得出反映房价与地价变化的曲线 (下图) 。
从下图中可看出, 青岛市房价和地价季节性波动较大, 总的来说都趋于上涨, 房价涨幅都高于地价涨幅。2000年至2004年第3季度房价和地价并非同步波动, 波动的幅度也不一致;但2004年第3季度后, 青岛市的房价和地价变化趋势存在一定的一致性, 二者同步波动, 波动幅度却不同。房价的上涨幅度明显高于地价的涨幅。另外, 从2002年第3季度开始土地价格有了较大幅度的上涨, 这与我国土地出让制度改革相吻合。2002年7月起实施新规定商业、旅游、娱乐和商品住宅等各类经营性用地, 必须以招标、拍卖或者挂牌方式出让。土地交易进入拍卖程序后, 土地交易价格受市场供求关系左右, 加之受国家政策调控收缩土地供给和青岛市清理整顿土地市场的影响, 土地价格不断上升。
2.2 房价和地价时间序列数据的分析
本文采用EViews5.0软件首先分析调整后的房价指数 (lnhp) 和地价指数 (lnlp) 的时间序列特征, 即以单位根检验 (ADF检验) 考察时间序列的平稳性;然后采用协整检验考察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作出初步解释。
2.2.1 平稳性检验———ADF检验
从图1中可以大致看出两变量具有明显的时间趋势, 时间序列可能是不平稳的。格兰杰指出当使用非平稳序列进行回归时, 会造成伪回归, 并且当变量存在着单位根, 即非平稳时, 传统的统计量, 如t值、F值、DW值和R2值将出现偏差。为保证结果的准确性, 需要利用扩展的迪基—富勒 (Augmented Dickey—Fuller, 简称ADF) 检验方法来检验样本数据的时间序列特征, ADF平稳性检验是基于以下回归方程:
undefined
其中, c是常数项, δt是线性趋势函数, εt为纯粹白噪音误差项。原假设H0:γ=0, 备选假设H1:γ<0。接受原假设意味时间序列含有单位根, 即序列是非平稳的。设房价和地价都不是平稳的时间序列, 分别将房价和地价 (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。
注: (1) c, t, q分别代表带有常数项、趋势项、滞后阶数;其中, 方程中常数项和趋势项的取舍是根据时间序列数据图形和趋势项或常数项的显著性决定的。滞后阶数是根据AIC、SC值选取的。 (2) ADF统计量中括号内的数值为t检验的p值。 (3) D (p) 表示一阶差分, D (p, 2) 表示二阶差分。
如果时间序列不是稳定的, 但经过d阶差分后才能平稳, 则此系列称为d阶单整, 记为I (d) 。几个同阶单整序列的线性组合是稳定序列, 称为存在协整关系。由表1可以看出, 房价和地价都是非平稳时间序列。而经二阶差分序列D (lnlp, 2) 和D (lnhp, 2) 均已平稳, 由此可以判定lnhp和lnlp同为二阶单整变量I (2) , 有可能存在协整关系。
2.2.2 协整检验
在lnhp和lnlp的时间序列皆为二阶单整变量I (2) 的基础上, 进一步验证它们之间是否存在协整关系。由于本文是对lnhp和lnlp两个变量进行协整检验, 所以采用EG两步法。
第一步, 用lnhp对lnlp进行普通最小二乘法回归建立模型:
lnhp=-9.832982+3.137865×lnlp
(-8.864607) (13.32527)
N=33 R2=0.851364 F=177.5629 D-W=1.970731
第二步, 对回归残差进行单位根检验, 结果如表2所示:
结果显示残差序列非平稳, 由此可以判断lnhp和lnlp之间不存在协整关系, 即非平稳序列lnhp和lnlp不存在长期的均衡关系。
2.2.3 Granger因果关系检验
在变量非平稳且不协整的情况下, 并不存在误差修正模型, 因此, 通过建立向量误差修正模型来同时检验X和Y之间的Granger因果关系就无法实现。另外, 因没有充足的经济理论或者信息来预先设定X是Y的Granger原因, 或者Y是X的Granger原因, 又或者两者互为因果, 因此, 为了同时检验X与Y之间的Granger因果关系, 将建立如下的VAR模型:
undefined
undefined
其中μ1t和μ2t均为白噪音且不相关。对于模型 (2) 若零假设β1=β2=β3=…=βq成立意味着X不是Y的Granger因;模型 (3) 零假设δ1=δ2=…=δm=0成立, 则表明Y不是X的Granger因。因此, 若模型 (2) 零假设和模型 (3) 零假设同时成立, 则X和Y相互独立;反之两者之间存在双向 (反馈) 的Granger因果关系;若模型 (2) 零假设成立, 而模型 (3) 零假设不成立, 意味着Y是X的Granger因;若模型 (2) 零假设不成立, 而模型 (3) 零假设成立, 则X是Y的Granger因。
本文所用的两个变量均是非平稳的, 因此, 在运用模型验证前应先对变量差分使其变为平稳, 分别将平稳的变量带入VAR模型进行Granger因果关系检验。另外, 由于差分消除了变量长期上的经济信息, 在差分的基础上建立VAR模型只可以检验短期的因果关系。表3列出了滞后1～4期检验数据值。
检验结果显示, 在10%的显著水平下, 滞后1、2、3期时, 零假设只有一个成立, 意味着房价是地价的Granger因, 地价不是房价的Granger因;在滞后4期以上, 两个零假设都成立, 表明房价不是地价的Granger因, 地价也不是房价的Granger因, 两者相互独立。综合来说, 短期内, 青岛市房价对地价的影响较大;但长期内房价与地价之间不存在协整关系, 说明二者之间不存在稳定、均衡关系, 具有一定的独立性。
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”。基于此, 对滞后1、2、3期时, 房价是地价的Granger因可以解释为房价过去的信息值有助于预测未来地价的变化。本文在Granger因果关系检验中使用的是取对数后进行差分的平稳变量, 因此, 房价是地价的Granger因更深一层的经济含义是房屋的收益率大小能够有助于预测将来地价的变化趋势。
3 主要结论
本文运用单位根检验、协整检验法, 通过建立向量自回归模型进行Granger因果关系检验, 对2000年第1季度至2008年第1季度青岛市的房屋销售价格指数和土地交易价格指数进行实证分析, 可以得出以下结论:
3.1 从已有的研究结论看出房价和地价的因果关系并不是唯一确定的
房地产市场是一个区域性市场, 不同城市的房地产市场由于受多种因素的影响而表现出较大的差异性, 地区差价较明显, 各城市之间的地价与房价的关系也并不一致, 表现出很强的地域性。同时, 由于全国房价与地价的关系与各城市的情况是存在差异的, 所采用的全国平均数据不可能反映地区差异, 难以体现房价与地价关系的区域特征。
3.2 样本数据显示青岛市房价和地价不是平稳的时间序列, 而是一种总体上呈上涨趋势的阶段性波动
房价和地价之间不存在协整关系, 因此两变量之间不存在长期均衡关系, 表现在房价和地价并非同步和同幅波动。
3.3 房价和地价虽然都是影响对方的重要因素, 但不是决定性因素, 而是受市场多种因素的影响
从实证检验结果看, 在短期内, 青岛市房价是地价的Granger因, 表明房价对地价产生影响, 房屋的收益率能够对预测将来地价的变化起到一定的作用;从长期看, 房价和地价之间因果效应不明显, 具有一定的独立性。人们尽管可以结合市场条件并根据前期或当期的房价信息预测未来的房价, 或者以前期或当期的地价信息预测未来的地价, 但却难以用过去的房价信息对未来较长时间后的地价直接进行预测, 或者以过去的地价对未来较长时间后的房价直接进行预测。
4 政策建议
根据青岛市房地产市场的现状特点以及实证检验结果, 提出以下建议以供青岛市政府宏观调控土地价格和房地产价格作为决策参考。
4.1 调整土地供应和土地价格
土地是房地产开发业中的重要基本要素, 合理、有效地利用土地资源、控制土地价格快速上涨是房地产业健康发展的关键。另外, 政府应从控制土地供应量入手, 配合青岛市建立的多层次住宅供应体系, 对市场需求空间有限、空置面积存量较大的区域, 要严格控制新增开发建设用地的供应量。
4.2 强化住房保障, 满足中低收入家庭住房需求
目前青岛市住房需求的主体为中低收入阶层, 要满足其住房需求以降低住房价格, 政府就需要大力发展提租补贴政策, 进一步完善廉租住房制度, 强化政府住房保障职能, 切实保障城镇中低收入家庭基本住房需求。
4.3 政府应加强监管力度, 规范房地产交易行为
房地产业涉及行业广、产业联动性强, 政府应当重点从以下方面加以规范和监管:一是加强金融监管, 抑制投机需求。二是政府应严格规范房地产企业的经营行为, 积极指导、帮助房地产开发企业建立健全商品住房价格自我约束机制, 监督房地产开发企业。加快房地产市场信用体系建设, 让市场主体自发地形成相互制约的关系, 培育诚实守信的市场环境。
摘要：本文在梳理近年来研究地价与房价因果关系文献的基础上, 以青岛市2000—2008年的房屋销售价格指数与土地交易价格指数为样本, 运用Granger因果关系检验法, 对房价和地价波动的关联性进行实证分析。研究结果表明, 短期内青岛市房价是地价的Granger因, 但从长期看, 房价与地价是相互独立的。
关键词：房价,地价,Granger因果检验
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