房地产市场研究综述

时间:2022-10-23 09:58:53

房地产市场研究综述

摘 要:本文按照现有房地产市场研究文献所采用的研究方法及侧重点的不同对国外相关研究文献进行了分类,将其分为基于生命周期模型的理论研究、房地产价格形成机制与投机泡沫的相关研究、房地产价格变动机制及其影响的实证研究、基于一般均衡理论框架下房地产价格变动机制及其影响的理论研究等四类,并简要介绍了一些代表性的文献,同时还介绍了具有代表性的国内房地产研究文献,并对国内房地产研究中存在的问题进行了讨论。

关键词:房地产市场;金融理论;研究综述

中图分类号:F831文献标识码:A文章编号:1007-4392(2010)01-0004-04

一、 国外研究现状述评

(一) 基于生命周期模型的理论研究

此类研究一般是基于局部均衡研究框架,并结合现资组合理论,通过将消费者的住房消费和房地产投资引入生命周期模型(life-cycle model)当中,从而研究消费者的购房决策、房地产价格的形成机制及其影响。首先构建该研究框架的是早期Artle and Varaiya(1978)的工作,该类研究的优势在于可能会得出显解(如Artle and Varaiya,1978),即使是不存在显解,也可以通过数值模拟进行深入研究(如Cocco,2005;Li and Yao,2007)。正基于此,此类研究相当活跃。就从最近的文献来看,Ortalo-Magne and Rady(2006)发现信用约束使得初始购房的年轻人购买了比自己愿意购房面积小的房子,并且年轻购房者的收入和承担购房定金的能力是房地产市场价格的主要趋动力,英国和美国的数据也支持上述结论。Yao and Zhang(2005)在上述研究的框架下,分析了消费的租房与购房决策,其结论表明,当消费者面临严格的流动性约束与高的死亡率时,消费者通常会采取租房决策,而当流动性约束放松时,消费者通常会采取购房决策。Li and Yao(2007)则分析了房地产价格波动对参与者消费和福利的影响,他们的结论表明,年轻一代和老一代普通商品的消费对房地产价格的变动要比中年人敏感,并且房地产价格上涨将提高所有有房者的财产和消费,但是仅仅是老一代有房者的福利会增加,而其他有房者由于房价上涨导致的住房消费增加,其福利水平将会下降。Cocco(2005)则探讨了房地产市场对股票市场的影响,他认为,由于投资了房地产,年轻不富有的投资者只有有限的资金投资股市,并且房地产价格风险也会使得这些投资者远离股票市场。

(二) 房地产价格形成机制与投机泡沫的相关研究

此类研究主要从两个层面展开:一是从理论上探讨房地产投机泡沫的形成机制;二是从实证上判断某国或某一地区房地产市场是否存在投机泡沫。一般而言,此类研究通常将房地产价格分解为两个部分:一是由经济或市场基本面因素(fundamentals)驱动的部分,称为基本价格;一部分由房地产市场的投机行为(非基本面因素)驱动的部分,称为非基本价格或投机泡沫(speculative bubble)。由于目前学术界还未对基本价格有一个统一的认识,因此,不同研究的结论很可能不一致。从理论研究来看,此类研究通常是在Blanchard and Watson(1982)的随机泡沫(stochastic bubble)模型和Summers(1986)的风行(fad)模型的基础上展开研究的。如Gaia and Lucio(2004)在代际交替(OLG)模型的框架下,结合Blanchard and Watson(1982)的随机泡沫模型阐述了房地产市场中理性泡沫的生成机制,并且运用马尔科夫制度转换单位根模型(Markov switching unit root;Hall et al.,1999)检验了英国房地产价格中的理性投机泡沫是否存在。Roche(2001)则在上述两个模型的框架下,采用实际可支配收入、实际利率和净移民等指标反映经济的基本层面因素,并运用马尔科夫制度转换(regime switching)模型对都柏林(Dublin)的房地产市场是否存在投机泡沫进行了实证检验。与上述两个模型不同的是,Wong(2001)以泰国地产泡沫为背景开发了一个动态博弈模型,揭示了在经济飞速发展的过程中,人们过度乐观的预期所产生的羊群效应(herding effect)在房地产泡沫产生和膨胀直到破裂过程中的作用机制。除上述理论研究外,此类研究大部分文献都是实证研究,如Kim and Suh(1993)认为韩国和日本土地价格存在理论泡沫,而韩国房地产价格泡沫并不明显。Mikhed and Zemcik(2009)运用面板数据模型对美国的大城市的经验研究表明美国存在房地产投机泡沫。Kranz and Hon(2006)通过对西班牙房地产需求收入弹性的横截面分析,认为在1998年和2003年当中,西班牙房地产价格要高出长期均衡水平24%、34%,因而存在投机泡沫。Hui and Yue(2006)的研究则表明2003年上海房地产市场存在泡沫成分,并且为占总价格的22%,而同期的北京房地产市场不存在泡沫成分。其他类似地研究还包括Chan et al.(2001)、Case and Schiller(2003)等等。

(三)房地产价格变动机制及其影响的实证研究

此类研究一般是从房地产市场的数据出发,建立计量经济学模型,从实际数据中挖掘房地产价格变动的机制及影响因素,并对房地产价格未来变动趋势进行预测,同时探讨房地产价格波动对经济的影响。该类研究从采用的计量经济学模型来区分,可以分为线性模型(如Case and Schiller,1989;Gu,2002;Zhou,1997;Barot and Takala,2001等等)和非线性模型(如Kim and Bhattacharya,2009;Genesove and Mayer,2001;Engelhardt,2001等等),其中,Zhou(1997)运用线性协整模型和误差修正模型预测了美国房地产价格,Barot and Takala(2001)运用协整分析研究了芬兰和瑞典的房地产价格;Kim and Bhattacharya(2009)运用平稳变换自回归模型(Smooth Transition Autoregressive,STAR)分析了美国不同地区房地产价格的非线性特征,结果发现除了中西部外,美国其余区域的房地产价格都呈现非线性特征,Miles(2008)则以美国房地产市场数据为样本,比较了不同模型在房地产价格预测中的精度,结果发现广义自回归模型(generalized autoregressive,GAR)通常比ARMA模型和GARCH模型在样本外预测中表现更好。另外,Fratantoni and Schuh(2003)通过构建一个异质参与者VAR模型(heterogeneous-agent VAR,HAVAR),探讨了美国区域房地产价格的上涨对货币政策有效性的影响,发现房地产价格的过快上涨将会弱化货币政策的作用。

(四)基于一般均衡理论框架下房地产价格变动机制及其影响的理论研究

此类研究通常很难得到显示解,不过一般可以运用数据模拟方法进行分析,或者可以对模型采用线性化方式(如对数线性化等等)进行经验分析。如Berkovec and Fullerto(1992)就分析了税收对居民房地产需求的影响,他们的数值模拟结果表明,由于对消费者购房的征税会导致消费者重新进行资产配置,加之税收具有一定的风险分担作用,这样将会提升消费者的福利。Piazzesi et al.(2006)则探讨了房地产市场对资本市场的影响,其结果表明较高的房地产收益导致较高的股票收益波动性、较低的债券收益。Nielsen and sorensen(1994)建立了一个小型开放性经济模型,分析了通货膨胀、税收对房地产市场的影响,认为通胀的上升将降低房地产市场存量的价值。Jaccard(2007)则构建了一个动态随机一般均衡模型(dynamic stochastic general equilibrium,DSGE),发现房地产投资及股票投资所获得的过高风险溢价(股权溢价之迷,equity premium puzzle)能够在一定程度上由考虑了投资及股票投资所获提地过高风险溢价(股权溢价之迷,equity premium puzzle)能够在一定程度上由考虑了这房地产市场的宏观经济DSGE模型来解释,并且房地产投资者的习惯模式能够导致房地产价格的过度波动。DSGE模型目前通常被欧美国家央行用来进行货币政策分析(Smets and Wouters,2003;Christiano et al.,2005),其不仅具有坚实的微观基础,而且具有结构性特征。随着计量技术及计算机技术的不断发展,DSGE模型也开始变得易于进行计量分析、数值模拟及数据校准(Calibration)。因此,将DSGE模型运用到房地产定价机制及其影响的研究当中具有重要的方法论意义和理论意义,从目前来看,国内外相关研究还较为少见。

除上述几类研究外,还有许多研究开始从更为微观的层面来分析房地产的具体属性对其价格的影响,这类研究一般采取经验分析的方法进行分析,如Herbert and Turnbull(2008)探讨了学校质量对周边房价的影响,认为学校质量不仅影响周边房产的价格,同时也影响周边房产的流动性。上世纪90年代以来,还有文献运用所谓的空间统计法(Spatial Statistics)来研究房地产市场及其定价(如Pace et al.,1998),由于此类研究需要非常微观的关于房地产的属性数据,如周边环境的特性,和工厂及机场的远近等等2。另外,还有大量实证研究探讨了房地产市场有效性,详见Gatzlaff and Tirtiroglu(1995)的综述。

二、国内研究现状述评

(一)理论研究

由于最近几年来房地产市场的飞速发展,国内关于房地产市场的研究也比较多,大多数理论研究都是在国外相关研究的基础上,探讨我国房地产泡沫的产生机制。如袁志刚、樊潇彦(2003)采用局部均衡模型探讨了房地产市场中理性泡沫存在的条件、况伟大(2008)在住房特性的基础上,通过构建消费者-开发商模型和投机者-投机者模型说明了住房泡沫的大小以及泡沫破灭的条件。杜敏杰、刘霞辉(2007)的模型表明,房地产价格的上少不能够由同等幅度的地租上涨来支撑时就会产生房地产价格泡沫。其它的类似的研究还包括陆磊、李世宏(2004),周京奎(2005),易宪容(2005),王维安、贺聪(2005),史永东、陈日清(2006),许承明、王安兴(2006)等等。另外,张涛等(2006)构建了两资产按揭贷款模型及单资产按揭贷款模型,分析了影响房地产价格的因素。段忠东、曾令华(2008)通过引入房价,构造了一个包含货币市场和商品市场的动态系统,分析了房价变动对货币供求、市场均衡利率的影响,但是该研究缺乏微观基础,并将房价当作外生变量,因而具有非常大的局限性。

(二)经验研究

国内还有大量文献对我国房地产市场进行了经验研究。其中,许多研究探讨了房地产市场与其他行业的互动机制及其对宏观经济的影响,如沈悦、刘洪玉(2004)考察了房地产价格与价格指数、城镇居民收入等宏观经济指标之间的关系;梁云芳等(2006)利用协整分析和H-P滤波探讨了我国房地产市场与国民经济协调发展之间的关系;王国军、刘水杏(2004)研究了房地产业对相关产业的带动效应;吴海英(2007)分析了房地产投资增速对钢铁投资和总投资增速的影响。另外,还有大量的经验研究探讨了我国房地产市场是否存在投机泡沫,但相关研究的结论并不完全一致。如丰雷等(2002)认为中国地产泡沫现象并非是全国性的,而是地区性的,王艺明(2008)的研究发现北京和上海两地房地产市场存在显著的投机泡沫,而广州则相对不显著;刘莉、苏毅(2005)认为2002年7月以来,上海市房地产市场不排除存在泡沫的可能;胡健颖等(2006)则认为结果发现投机泡沫在中国房地产价格中占相对较小的部分。其他相关研究还包括张晓晶、孙涛(2006)、姜春海(2005),陈日清、李雪增(2007),平新乔、陈敏彦(2004),屠佳华、张洁(2005),梁云芳、高铁梅(2006,2007)等等。

(三)国内相关研究存在的不足

综上所述,我国国内的理论文献基本上都是在确定性的框架下进行研究的,很少考虑到房地产市场的风险因素以及其它风险资产的风险因素对房地产价格的影响,并且上述研究都忽视了我国房地产市场上特有的制度安排――土地公有产权和消费者之间普遍的代际赠与对房地产价格的影响(史永东、陈日清(2008)虽然构建了一个不确定性条件下的房地产价格决定模型,但是他们并没有考虑我国房地产市场上述特有的制度安排)。另外,国内将房地产纳入宏观经济分析的理论研究还极为少见,虽然崔光灿(2006)在BGG模型(Bernake,Gertler and Gilchrist,1998)基础上,分析了以房地产价格变化为对象研究资产价格波动对宏观经济的影响,但是其研究还不够细致,并未区分消费者对房地产的消费需求和投资需求,同时也没有考虑房地产市场的按揭贷款制度及本文所提及的我国房地产市场上特有的制度安排,因而并不能帮助我们更好的理解我国房地产价格波动对宏观经济的影响。另外,还未见关于开放性条件下的房地产价格变动趋势尤其是基于DSGE模型的理论研究及模拟研究,从而导致缺乏关于国际热钱对房地产市场的影响机理的深入研究。同时,关于我国房地产市场的经验研究中,线性模型居多,非线性模型较为少见,一些被国外相关研究证实的具有较好拟合度的非线性模型(如STAR模型、GAR模型)并未应用到我国房地产市场的相关研究中去。因此,当前国内的相关研究不仅在理论上,而且在应用上都具有一定的局限性。

三、小结与展望

本文按照现有房地产市场研究文献所采用的研究方法及侧重点的不同对国外相关研究文献进行了分类,将其分为基于生命周期模型的理论研究、房地产价格形成机制与投机泡沫的相关研究、房地产价格变动机制及其影响的实证研究、基于一般均衡理论框架下房地产价格变动机制及其影响的理论研究等四类,并简要介绍了一些代表性的文献,同时还介绍了具有代表性的国内房地产研究文献,并对国内房地产研究中存在的问题进行了讨论。

另外,从现有文献来看,房地产市场研究的未来发展趋势将从三个方向展开:一是微观层面的研究,此类研究将从更为细致的角度分析房地产的具体属性对其价格的影响;二是宏观层面的研究,此类研究以DSGE模型为代表,它将房地产纳入宏观经济模型,分析房地产市场与宏观经济的相互作用;三是基于投资组合理论的研究,此类研究以现代金融经济学中的投资组合理论为基础,分析将房地产纳入个体投资组合当中时对个体投资决策和消费的影响。

参考文献:

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