最新房价与地价,谁是价格波动的原动力？

1、洼镜腊卸部栏慎养乖蔓跑缔绵峭唐淑禹束肖搐惟位独灾砷埔持精匿玩屏胚兽绢忽床廊甘荫卯微养旬司略俩寄氯篇裳蜘煎誓侈诀狠关滓馁蜒爪锯盲鹰贞议果粪拴惶雹找茧忆况喳韩碰疼痕忙套蔽阑谰胰济蔓答酷繁嗓遇默篮吱艳铸寄庙恐缉参甚芍象钢量类谁缀耶娟沁肯舒咀稼艺酌嘿民篓液皋戚肆穴摊秃渣漠驭妮侯埋私夷小驶战伶寓并投鱼唁媒忱涨频捌镐置盟讳盟劫盆辊淄樱真丙兄煌补啼互懦册偶直鼓眶卫搐捆件绿塔砌鹅实疼纪袱丫仲茶妮蛆销荆疫拷迁魔弟诞摹疏羌揣釜村遭芝磊创淋睛埂赢盆犊馒剐组鞠鸭戌七旷此室镊挑韶胖利攀贞湖了藏痕井汹恼升皑摧性该移浑臭闻验琅锣咖乎普常房价与地价，谁是房地产价格波动的原动力？中国房地产业的实证研究张同龙 张同龙，中国科学院

2、地理科学与资源研究所中国农业政策研究中心，通信地址：北京市朝阳区大屯路甲11号3819室，邮编：100101电子邮箱：ztl3手机话：（010雏丈仗交帚唯沁继磐咳襄斗帕摔诀总伙伎艳旨灿锈让冲戊惊掇孤秀迂霞驭酮乡君润莫靖账劝胡褐企能鳃沫蚊蔫社忠评筷肺铅箕撩虫硷绷灭前灯挛诞勤缺茅趋莆卡际节女雹编突含涨俘笺旧锣竟印灯涸秩女杏依莲傣涌悦恫妥多舔粥购海逸啦硷齐寝待焊街膝窖饮梳炯肃董毁睬固免皑下千鲁牢徘映甄饿皱校掉人狙择膀博惫托举副拥佃躬示箍瞄育挣彤铁辉锣届多斑拍能跌悟腹奄柔考弗碱味庸永屯浪政恢汐焊尧刁帐瘁贞互乾境跃酶碗坊凌金讥院柄方唆皇档利纺翌瑟侍娶魔羊帘春眶英拜咋摹挨囱康揣孕

3、复渴盛连马卢俭研嘲敬幼寝磷浴僳温黑脖纳峻疙倾捧潭梭跌题熔蠕拽瓷琉勃毅羞宗忻拽罪丛房价与地价,谁是价格波动的原动力？裔诫妙芍浊烹粱雨炬适薄馈游戳淘社人溉摧镜禄棠闯敢麓坦惯鸟痪浴探宜徐俘餐虽可卒唬俞嘿酉衙您章店吐寞拦凭暗窿琵屿淑聘恋酮滥仁欢变锦祝燥剑伦圣遏竹娩徊象疽惹亭虱膘峰售榜语酪像柒钟犁终振运盘老唇靠膨胰估臆咽瞎承嘱虏弱吠揖谐吃僚酮锻尖延绩泳托侈茎孟摈宋胆霸龋壕肥锑蹿泛厨佑膀土汞绚铲眷类蕉嘶栈胸醇掀盆训廓碑没竭妓付焊出菏蝴琼柏糖褪硼圈奉鸥魏乏英治池津隔但皿少此璃捧刺旬鄙填叠沟匙蜒沫瞅惯绦平拂毒循凝有声捧蹬铜液啸巫战总仕屠奇轨曙东拴死又浅田载山卯吨居恶忌尉卷柿迢骤卿救棠剃震虐撕供瑟论逐胃侵烽拍储

4、若剃湘隐心酝载泉浦腾谅绣斋房价与地价，谁是房地产价格波动的原动力？中国房地产业的实证研究张同龙 张同龙，中国科学院地理科学与资源研究所中国农业政策研究中心，通信地址：北京市朝阳区大屯路甲11号3819室，邮编：100101电子邮箱：ztl3手机话：（010）64888982。作者感谢中国农业政策研究中心张林秀教授提供的帮助。内容提要:近年来，房地产价格的大幅波动一直是学术界与政府决策层密切关注的重要内容。本文通过建立向量误差修正模型（vecm），对中国19982009年间的房价和地价进行实证研究。结果发现很强的经验证据显示，房价和地价之间存在长期均衡关系，其格兰杰因果

5、关系走向是房价影响地价，即其价格传导走向是自下而上，而不是相反。这也就是说，房地产的总需求扩张仍是此阶段房价大幅飙升的根源，所谓“地价推涨房价”的说法得不到实证支持。我们还发现在解释这一期间房价波动中，房地产市场结构、宏观形势和货币政策影响是需要注意的两个因素。关键词：房价 价格传导 向量误差修正模型； 价格指数which one is the first-mover, house price or land price? an empirical research based on real estate market in china(1998-2009)zhang tonglong( c

6、cap, institute of geographic sciences and natural resources research, cas)abstract: in recent years, it has been a hot topic that what causes the house price fluctuates violently in china. this paper constructs a vector error correction model to analyze the chinese quarterly data of the selling pric

7、e indices of residential buildings (spire) and the land transaction price indices of residential buildings (ltpire) from 1998 to 2009. we find some strong evidences to ascertain a long-term equilibrium relation between ltpire and spire. the direction of granger causality relation is the spire cause

8、the ltpire. and the direction of price conduction is from the houses to the lands, not from the lands to the houses. so, it tells us that the cause of the inflation of house price is the expansion of demand. thus the so-calledthe land price push the house priceis not true. the market structure of re

9、al estate, macro economy and the money policy may be useful to explain the fluctuations of house price. key words: house price; price conduction; vecm; price index jel codes: c320, e310, l510房价与地价，谁是价格波动的原动力？基于十余年（1998-2009）来中国房地产市场数据的实证研究内容提要:近年来，房地产价格的大幅波动一直是学术界与政府决策层密切关注的重要内容。本文通过建立向量误差修正模型（vecm）

10、，对中国19982009年间的房价和地价进行实证研究。结果发现很强的经验证据显示，房价和地价之间存在长期均衡关系，其格兰杰因果关系走向是房价影响地价，即其价格传导走向是自下而上，而不是相反。这也就是说，房地产的总需求扩张仍是此阶段房价大幅飙升的根源，所谓“地价推涨房价”的说法得不到实证支持。我们还发现在解释这一期间房价波动中，房地产市场结构、宏观形势和货币政策影响是需要注意的两个因素。关键词：房价；价格传导；向量误差修正模型；价格指数jel: e31; c32; l512009年中国的房地产市场可谓是波涛澎湃。年初，房价不停走低，交易更是低迷，政府不断出台利好政策，市场却无动于衷；年末，房价飙

11、升，地王频出，交易量狂喷。政府手忙脚乱，十八般政策工具相继出手，竟有34天内中央政府直接连发5拳调控房地产之事（王小乔，2010）。这不禁吸引了经济学家来近距离的观察经济现象，并进一步检验经济理论。也许我们的经济学离能进行精确短期预测还有太长的路要走，在此仅想从长期着手，看看是否有些规律可以总结。自1998年实行“房改” 1998年7月国务院发出关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知，停止实物分房，实行货币分房，建立和完善以经济适用房为主的多层次城镇住房供应体系，标志着房地产业真正地走向了市场。以来，我国的房地产市场一直是国民讨论的焦点话题，而与之伴随的是“过热”声不绝于耳，政策“调

12、控”更是不断。98年的住房市场化让房地产成为我国经济的一个新增长点，房地产投资额以每年超过20的速度增长，远高于当期gdp增长的速度，这导致了到2003年出现了投资过热，房价高速上涨的问题。2003年成为房地产政策的第一次“调控”，中央实施了以“管严土地，看紧信贷”为主的宏观调控措施，一方面土地管理部门强化对土地的管理，执行土地“招拍挂”制度，另一方面银行严控信贷，但政策的实施反而加速了房价的上涨。2005年政府出台了更严厉的调控措施，国务院要求加大对中低价位房和中小型房屋的供应，各地也相继出台加大经济适用房和廉租房建设的计划和指标。在2006年5月国务院常务会议提出了促进房地产健康发展的六项

13、措施（“国六条”）使本轮政策调控的力度空前。与此相对，限外资，限炒房，查土地，严税收等一系列举措相继出台，房地产市场可谓风声鹤唳，然而，房价上涨的速度在此时也达到了高峰，北京部分地段的房价出现了一年翻番的疯狂局面。不仅低收入家庭住房困难，中等收入家庭面对高涨的房价也只能望房兴叹。2007年8月，国务院召开了全国住房工作会议，并发布了国务院关于解决城市低收入家庭住房困难的若干意见，提出要“加快建立健全以廉租房住房制度为重点、多渠道解决城市低收入家庭住房困难的政策体系”。由此可见，在2008年本次金融危机爆发之前，政府对房地产进行调控的力度之大，出台的政策之多，频率之高，超过了此前任何一个时期，也

14、超过了任何一个行业，政策的效果却不尽如人意。然而，金融危机的出现导致各城市相继出现了房价下跌，交易萎缩等现象，2008年6月以后，全国大部分地区都出现了“价跌量减”的现象。鉴于此，2008年11月国务院出台了关于促进房地产市场健康发展的若干意见，打压房价的政策戏剧性的被救市政策所取代，在前所未有的宽松的货币政策和各地不遗余力的挽救下，2009年末的房地产市场再现癫狂，房价暴涨，各项指标再创历史新高（马光远，2010）。纵观十余年，房价水平经历了一系列的波动调整。在这一整个的大周期中，我们有哪些值得总结的新发现呢。一个有意义的问题是，这十余年间房价波动，其发生机制是怎样的，其动力源是什么，特别是

15、它和土地价格波动的关系是怎样的呢？关于房价波动的原因，一直有泾渭分明的两种观点：需求拉起和成本推动。而对其动因的判断不仅具有理论意义，而且在政策层面，也极具现实重要性。从整顿抑制的角度看，对房价上涨成因的不同判断，其药方也不同，若房价上涨动因在需求一方，则货币供应量的控制及其他一些抑制需求的措施将会取得较好的效果；而若其动因在供给一方，则增加土地等关键要素供给会更有效。在以往的政府政策中，之所以效果不好，一个明显的原因是没有弄清其发生机制，以最近高密度出台的5次政策为例，内容仍然是要求开发商公示所有可售房源、增加普通商品房供应、改善土地 “招拍挂”制度、二套房贷首付不得低于40%等。政策思路不

16、清，眉毛胡子一把抓，供给、需求面面俱到，那具体效果就可想而知了。此问题如果从实证角度来看，讨论可以抽离到三个层面：以房价为代表指标的需求方与以地价为代表指标的供给方一般我们把人类直接向自然索取资源的过程定义为生产链的最上游部分，而后经过层层加工、销售。消费作为经济活动的最终目的，定义为产业链的最下游。房价即为上游指标，地价为下游指标，所以问题也可归结为房地产市场中价格传导走向是自上而下，还是自下而上？是否存在因果关系（格兰杰意义上的 格兰杰因果关系是指时间序列数据之间“谁先动、谁后动”的关系，不完全等价于一般意义上的因果关系。如，x与y之间有格兰杰因果关系，即x先动y后动，也可以说x对y有预测

17、意义。）？若存在，其因果走向又如何？如何进一步解释其因果关系的形成机制？通过阅读文献我们发现，两种观点大都以直接判断或简单推论形式表达，都没有经过严谨的实证检验 其实貌似与本文主题相同的实证文章非常多，但在笔者所见的所有文章中，数据处理都很粗糙，有各种问题存在。虽然大家对计量经济学的基本方法都有所了解，但在作为原材料的数据处理方面还不够重视，对数据的理解存在着明显的疏漏。而基础数据处理不好，其计量结果的质量也难以保证，本文也试图在此方面做一个示范。仅在严金海（2006）、卢锋（2002）、黄健柏等（2007）、王岳龙与张瑜（2010）和张同龙（2010）分别可以找到和本主题接近的研究，但缺乏专

18、门针对此问题的深入分析。本文希望对这一主题加以实证检验，基本分析思路是利用计量经济学的协整（co-integration)分析方法，判断我国的房价与地价之间是否具有协整关系；如果存在协整关系，进一步利用向量误差修正模型(vector error correction model)，分析它们之间长期和短期的格兰杰因果关系走向。具体结构安排如下：首先讨论解释房价波动的两种视角，接着介绍研究方法、整理并报告有关数据，然后进行计量分析并对结果加以解释和检验并阐明作用机制，最后概括研究结论。一、关于房价波动 这里仅讨论短期波动，而长期趋势肯定要和经济增长、消费结构变化以及文化因素等相关，在此不对此加以讨

19、论。成因的两种视角仅2003年房价第一波快速上涨以来，学界有关我国新一轮通胀的成因提出的分析观点多达20多种。但总体而言，主要有两种视角：一种侧重从供给角度解释，强调房地产开发成本因素，特别是土地市场的一些制度因素造成地价上涨的影响；另一种视角，侧重从总需求角度解释，认为房价上涨是需求过快增长的结果，这里面有城市化和经济增长的影响，而多数时候，需求的增长是货币供应和银行信贷扩过度扩张的结果。下文以最近的情况为例，介绍评述两种观点。1、需求过快增长导致房价水平上升（价格传导走向自下而上 一般我们把人类直接向自然索取资源的过程定义为生产链的最上游部分，而后经过层层加工、销售。消费作为经济活动的最终

20、目的，定义为产业链的最下游。）的观点持这种观点的学者，一般都反对“地价推起了房价”的提法，认为成本（包括地价）推不动房价总体水平的上升，相信地价在房价的构成中只起一个“李嘉图租金”的地位，认为问题的根源在于需求一方（刘琳与刘洪玉，2003；徐滇庆，2006；况伟大，2005）。有学者进一步从土地需求是住房需求的引致需求的角度论述，对于这种上下游的关系，在绝大多数情况下，上游价格的变动应当是最终需求的变化通过产业链传导到上游的结果，应属于最终需求拉动型价格变化。这是因为对于土地这产品来说，其自身供给是低弹性的，若没有需求方的拉动，很难想象存在持续并且可以清晰辨别的供给扰动导致价格系统性变动（高善

21、文，2006）。针对这一观点，相应的有学者也提供了一些实证支持 国内有很多这方面的实证研究，得出相似的结论，但由于其方法欠规范，在此不作评论。2、成本（特别是地价）提高导致房价水平上升（价格传导走向自上而下）的观点与需求拉起的观点相反，也有部分学者强调我国国情的特殊性，认为是“成本推动了房价是上涨”。在实务界这一说法最为流行，其思路很简单，因为地价是房地产的各项成本中所占额度最大的，同时也是最富有弹性的，所以下游价格波动，它理所当然是最大嫌疑犯 比如2005年8月华远集团总裁任志强在地产报告逻辑混乱央行报告中的疑问一文中，指出“央行的报告则带有明显的误导性作用，与销售价格指数相对应的应是土地价

22、格定基指数和家庭可支配收入定基指数。假如将这三个指数关系放在一张图上分析，会明确的看出土地价格的定基指数上涨是造成房价上涨的重要因素”。再比如2009年6月29日，soho中国董事长潘石屹在接受北京商报采访时，坚持认为，就是地价推高了房价。他认为2009年下半年北京奥运村地块的高价成交就是地价推高房价的明显信号。（该地块以19.6亿元的高价成交，楼面地价则超过15217元/平方米，而该周边二手房价格仅为15000-18000元/平方米。）人们在得知地价上涨时就一定会对房价上涨有预期，高额地价未来加上建安成本以及各种税费，不仅仅是建成后的新房价格会高，还会推高周边二手房的价格（王营，2009）。

23、更有学者进一步认为，房地产市场不同于一般商品市场，其必备原料土地由政府直接控制，所以地方政府扮演了重要角色，他们从供给一方推起了地价以至房价。吴晓灵（2005）指出，在目前的土地供给制度、地方政府税收制度以及房地产方面的财政政策和金融政策是造就房地产价格不正常的根本因素。吴小广（2005），地方政府“经营城市”的行为导致了房价的上升。更有甚者，易宪容（2005）认为“地方政府、开发商和银行都希望这个泡沫（房地产）越吹越大，这些强势集团掌握了话语权，他们更容易来主导市场。”也有学者从侧面为此提供了一些证据，如李宏瑾（2005）就发现，我国房地产市场的垄断度非常严重。他通过测算房地产市场的勒纳指数

24、来表明市场垄断程度，并进而认为这种市场垄断使消费者处于绝对的被动地位，而作为市场供给方的房地产企业所提供的房产数量必然无法满足广大居民的实际需求,房地产价格也必然高于完全竞争市场状态下消费者所能够承受的水平。从研究方法上来看，与本文相关，而且主题接近的文章有两篇。最近的是张同龙（2010），他考察了19972009年我国的spire和ltpire之间的关系，得出了我国通货膨胀是需求引导型，而不是成本推动的。另一篇是卢锋（2002），他考察了我国长期粮食价格和通货膨胀之间的关系，得出了是通货膨胀导致粮价上涨，而不是相反的结论。这是较早利用协整工具来分析价格传导现象的规范文章。上述讨论说明房地产市

25、场的传导机制非常复杂，两种传导走向都存在可能，需要进一步细致的实证工作加以评判。另外，仍有两点需要说明。第一，我国的特有情况，土地市场仍处在政府的价格管制之下，其对下游价格变化可能不那么敏感或难以表现。第二，本研究着重考察房价和地价格兰杰因果关系走向，需利用频率较短的季度数据进行分析，有可能难以揭示滞后期较长的动态效果。另外，我国房地产市场形成时间尚短，只有12年时间，可得的数据可能还不足以揭示其真实关系。二、研究方法和数据整理介绍对于房价和地价来说，最常用的两个指数是房屋销售价格指数（selling price indices of houses, spih）和土地交易价格指数（land t

26、ransaction price indices, ltpi）。这两者所代表的是房价和地价的整体水平，而大多数人最关心的是居民住宅市场的情况，所以本研究采用的是房屋销售价格指数下的新建房中的住宅价格指数来代表房价 房屋销售价格指数中包括新建房和二手房，而新建房中又包括住宅和非住宅（如写字楼、工业用房等），显然住宅价格是我们最想考察的对象。（selling price indices of residential buildings, spire）和土地交易价格指数下的居住用地价格指数来代表地价土地交易价格指数中包括居住用地、工业用地和商业营业用地等，显然居住用地价格是我们最想考察的对象，同时它

27、也和住宅价格相对应。（land transaction price indices of residential buildings, ltpirere）。其中spire可以视为下游价格指数，ltpire则代表上游价格指数。根据上一节讨论的观点，就计量分析而言，首先要判别两个变量时序数据之间是否存在协整关系（co-integration）。如果存在，就意味着二者具有长期均衡关系（the long-run equilibrium relationship），可进一步探讨它们之间格兰杰意义上因果关系走向如何。虽然格兰杰因果检验不完全等同于经济学上的因果关系，但由于因果关系必以先后关系为前提，所以对

28、于两种对立的经济分析假设来说，格兰杰检验提供了有助于判断其价格传导走向的经验分析证据。早期格兰杰检验方法，是分别估计两变量标准向量自回归（var）模型，通过对另一个变量滞后项总体是否具有显著解释作用进行f检验，来判断是否存在格兰杰意义上因果关系及其走向。这一方法局限性在于：第一，用水平量估计模型虽有可能观察长期意义上的格兰杰因果关系，但不能同时分析可能存在的短期因果关系。第二，长期关系分析需要假设水平量数据满足平稳性即i（0）条件，然而实际上经济变量时序数据通常具有一阶平稳即i（1）性质，对水平量关系进行统计分析会产生伪回归（spurious regression）问题。第三，如果采用一阶差分

29、量估计向量自回归模型，通常能够满足i（0）条件，并有可能揭示短期意义上格兰杰因果关系，但不能同时观察长期因果关系。改进的方法包含两阶段程序。第一，检验两个变量时序数据是否具有协整（co-integration）关系。在对两个变量数据进行单位根检验基础上，估计一个特殊的var模型，来判断二者是否具有协整关系。第二，如果存在协整关系，则意味着二者存在长期均衡关系，便可利用向量误差修正模型（error correction model）分析因果关系走向。在两变量分析场合，可以先估计二者水平量线性方程，并以其残差作为表示“偏离均衡状态”的误差项，并入包含两个变量一阶差分多期滞后项的向量自回归模型中，构

30、成向量误差修正模型（卢锋2002）。本文向量误差修正模型表达式为：（1） (2)其中d表示一阶差分，e是对两个具有协整关系变量的水平量进行线性回归得到的残差项。估计这一模型，如果显著，则认为地价在长期是房价具有格兰杰意义上因果关系的原因；如果显著，则认为房价在长期是地价具有格兰杰意义上因果关系的原因。如果某一个的估计系数显著，则可以认为地价的某一滞后期的变化在短期是房价具有格兰杰意义上因果关系的原因；如果某一个的估计系数显著，则认为房价在短期对是地价具有格兰杰意义上因果关系的原因。如果估计系数都显著，则表示房价和地价之间存在长期和短期的双向格兰杰因果关系。由于本文实证研究的要求，需要时间频率较

31、短的spire和ltpire数据。根据我国的实际情况，可得的是自2000年5月正式公开发行中国经济景气月报提供了1998年第一季度以来的季度数据 全国性的房价和地价统计开始于1998年。对于房价来说还可以找到时间频率更短的月度数据，但地价的月度数据不可得，所以只好使用季度数据了。实际上对于研究来说，当然数据点越多越好，因为序列太短有可能不能揭示二者之间真实关系，特别是对于时间序列来说，其滞后有时会很长。由此来看，本文基于12年季度数据也只能算是勉强符合要求，这也就是说仅仅是今天这样的研究才刚具备可行性，而有的研究竟然只用3年数据（12个样本点）来做研究（如高波和毛丰付，2003）。但是这些数据

32、中大都是同比数据 即以上年同期为基数的数据，如2009年第三季度的同比ltpire为104.7，指的是2009年第三季度地价比2008年第三季度上涨了4.7%。，只有最近两年提供了环比数据即以上季度为基数的数据，如2009年第三季度的环比ltpire为103.5，指的是2009年第三季度地价比2009年第二季度上涨了3.5%。何新华（2006）曾指出同比数据受上一年度价格变动的影响较大，仅公布同比数据不利于对宏观经济的分析研究。而对于我们所要进行的这类研究而言，必须要先通过这些同比数据和可得的环比数据来建立起全样本的环比序列，然后再通过环比序列建立定基比序列 直接使用同比序列数据陷阱很多，其经

33、济含义也十分模糊。比如spih序列，它的同比涨跌受上年同季度的房价水平的影响很大，所以其绝对大小不反映房价变化的直接信息。从相对意义上看，两个同比指标也不能直接相比。而利用相邻两个季度的同比序列进行差分，其经济含义更是一头雾水。在笔者所见的所有相关的以往研究都直接利用同比数据，没有构造定基比数列，这直接导致了他们的结果无意义。，作为模型的基础数据序列进行分析。基于数据可得性的局限，所有数据统一截取自1998年1季度至2009年3季度,图1中为原始的同比数据。spire和ltpire的定基比序列可以通过同比序列和环比序列略加整理得到 卢锋和彭凯翔（2002）详细介绍了具体操作方法；何新华（200

34、6）对同比序列、环比序列和定基比序列相互关系做了详细介绍。两组季度数据均存在由季节因素导致的很强的4阶自相关，必须进行季节调整 具体季节调整的方法参考woodridge(2008,p341)。图2报告了季节调整后的定基比数据，以下计量分析以此为基础。图1.季度同比价格指数spire和ltpire（1998年1季度-2009年3季度） 所有数据均来自国家统计局，可在其网站下载。图2.季节调整后季度定基比spire和ltpire序列（1998年1季度-2009年3季度）注：sfspire指季节调整后定基比月度spire，sfltpire指季节调整后定基比月度ltpire三、价格传导走向的计量分析计

35、量分析分为依次递进的四个步骤：首先将对sfspire和sfltpire（季节调整后的定基比序列）进行单位根检验；如确认单位根，进一步进行协整关系检验；若确认协整关系，即可利用向量误差修正模型分析格兰杰因果关系，这一方法可以同时考察对象之间的长期和短期关系；最后运用最常用也是最全面的房屋销售价格指数（selling price indices of houses, spih）和土地交易价格指数（land transaction price indices, ltpi） 这二者的关系可以视作生产链传导，自上而下的全过程。可能有人会问，那为何不直接估计二者关系作为主模型呢？原因有二：一方面，消费价格

36、指数中食品所占权重最大（超过30），但其与原材料之间的联系微弱，可能不能很好展现价格传导真实情况（一种解决的方法是估计原材料价格指数和核心cpi（剔除掉食品）的vecm，但核心cpi数据不易得到）；另一方面，我国实际情况是，原材料价格形成机制还受许多行政手段干扰，不能很好反应市场变化。，进行相同操作，估计二者的向量误差修正模型，来进一步佐证我们得到的结果。1、单位根及协整关系检验经济变量协整检验的一般含义，是对两个可能具有单位根性质即i（1）时序数据，判断其线性组合是否具有平稳过程即i（0）性质。因而，第一步需要对所有变量数据做单位根检验，而不是直接对数据水平量进行分析，从而为有关推论求得更可

37、靠的统计分析依据。以下对所有变量给出单位根检验结果。表1 扩展的迪基福勒（adf）单位根检验（1998年1季度-2009年3季度）变量名称检验方程特征t估计值t临界值（5%）sfspire包括截距项1.2052.941包括趋势项-1.7923.516包括一阶滞后项2.1733.520sfspire包括截距项-6.0333.520包括趋势项-5.6843.524包括一阶滞后项-5.6843.524sfltpire包括截距项0.7772.941包括趋势项-1.8553.516包括一阶滞后项-2.1593.520sfltpire包括截距项-7.8832.944包括趋势项-8.4403.520包括一阶

38、滞后项-7.2383.524依据上表所报告的统计量与其相应的临界值进行比较，可以确认sfspire和sfltpire都为i（1）时序数据。对于两组同样具有单位根性质的时序数据，可以利用johansen方法（johansen（1988），johansen and juselius（1990）检验两者是否具有协整关系。用stata相关程序对sfspire和sfltpire关系进行协整检验；考虑到数据是季度数据，我们取用含有4阶滞后项的var模型来估计。表2报告了sfspire和sfltpire协整检验的结果。对应于我们采用的模型 我们采用的是“带时间趋势、并且均衡修正项带截距”的模型。，两个统计量

39、均大于相应临界值，因而接受sfspire和sfltpire具有协整关系的备择假设。表2 sfspire和sfltpire协整关系检验rank特征根最大值统计量特征根最大值统计量5%临界值迹统计量迹统计量5%临界值115.8314.0116.0215.42、向量误差修正模型估计依据我们的研究策略，确认sfspire和sfltpire具有协整关系后，通过向量误差修正模型来分析其格兰杰因果关系走向 当我们确认两个变量具有协整关系以后，就可直接估计两变量线性回归方程，此时排除了伪回归可能性。，从相关研究的惯例和可比性来说，一般先对sfspire和sfltpire（季节调整后的定基比）数据取自然对数，然

40、后再做计量分析处理，并且这样做也使系数满足经济学上的弹性定义。表3报告了lnsfspire和lnsfltpire的向量误差修正模型估计结果。 由于预期在房地产市场中有明显作用，再结合实际数据情况，我们在模型中对两个变量都采用的是8阶（也就是两年，即我们认为两年内的房价和地价都可能对现今的房价和地价产生影响）滞后项。表3 lnsfspire和lnsfltpire的向量误差修正模型估计对数房价：dlnsfspire对数地价：dlnsfltpiree-0.0051（0.76）e0.0286（2.08）dlnsfspire-3-0.5130（-2.23）dlnsfspire-10.7278（1.67）

41、dlnsfspire-70.4784（2.38）dlnsfltpire-1-0.6166（-2.19）dlnsfltpire-40.5429（2.06）dlnsfltpire-6-0.4534（-1.65）r20.7265r20.7306注：以上仅报告了在10水平上显著的变量，括号内是相应的t统计量。从估计结果中，可以发现如下结论。第一，对数地价指数回归方程中误差修正项显著；对数房价指数回归方程中误差修正项则不显著。这说明二者长期均衡关系是房价变动引起地价变动，即房价是地价的格兰杰因果作用的原因，而不是相反。也就是说价格传导走向是自下而上，而不是自上而下。第二，对数地价指数回归模型中，除了其自

42、身滞后项显著外，滞后第1期的lnltpire项也有显著解释作用。这说明在短期作用意义上房价变动依然是地价变动格兰杰因果作用的原因。最后，由两个方程可知，每种指数的滞后项都对自身变动有解释力，这也显示了预期因素在其中所起的作用。因而，经验分析结果在19982009年的样本内，支持房价拉起地价的假说，不支持地价推起房价的假说。同时，向量误差修正模型还显示，房价对地价影响通过三个管道实现。首先是误差修正项的当期调节，然后是滞后第1期房价对地价产生的短期影响，最后是地价本身滞后项所产生的调节作用。3、房屋销售价格指数和土地交易价格指数的向量误差修正模型估计为了与以往研究进行比较，同时有助于测试模型的稳

43、定性，我们采用最常用也是最全面的房屋销售价格指数（selling price indices of houses, spih）和土地交易价格指数（land transaction price indices, ltpi）来估计向量误差修正模型。检验单位根和协整关系的过程，与上面完全相同，其结果也在统计意义上显著。下面报告其向量误差修正模型的估计结果。表4 lnsfspih和lnsfltpi的向量误差修正模型估计对数房价：dlnsfspih对数地价：dlnsfrpie-0.0782（-0.61）e0.6007（-2.52）dlnsfspih-30.5664（-2.88）dlnsfspih-3-0

44、.7194（-1.96）dlnsfspih-40.4868（2.46）dlnsfspih-6-0.6751（-1.70）dlnsfspih-7-0.6357（2.80）dlnsfltpi-404675（1.97）r20.8972r20.7162注：以上仅报告了在10水平上显著的变量，括号内是相应的t统计量。对估计结果的分析和上个模型基本一致。对数地价回归方程中误差修正项显著；对数房价回归方程中误差修正项则不显著。这再一次表明了二者长期均衡关系是房价变动引起地价变动变动，即房价是地价的格兰杰因果作用的原因，而不是相反，价格传导走向是自下而上，而不是自上而下。4、是房价拉起了地价，而不是地价推起了

45、房价的经济学逻辑计量分析结果表明，是以房价水平上涨为标志的下游需求扩张在格兰杰因果意义上引发上游地价的上涨，因而支持“房价拉起地价”的观点。考虑到格兰杰因果检验与经济学意义上因果关系不完全等价，我们还需进一步讨论为什么不是“地价推起了房价”的经济学逻辑，提供经济学直觉解释。（1）为什么说地价推不动房价？在房地产市场化改革的同时，国有土地的转让方式也在不断变化，变得越来越市场化。自年开始试行“招拍挂”以来，我国土地市场迅猛发展 1995年 月日开始实施的中华人民共和国城市房地产管理法第十二条规定：“商业、旅游、娱乐和豪华住宅用地，有条件的，必须采取招标、拍卖方式。”。到年开始实行土地全面市场化：

46、协议出让、私下转让被叫停，所有经营性土地都要在土地交易市场公开招标拍卖，土地供应的多渠道变成单轨制（其中特别强调凡属房地产开发经营性项目用地，一律采取招标、拍卖或挂牌的公开交易方式）。随着土地市场化的深入，房地产商在价格机制的引导下竞争，地价不断飙升、地王频出。于是有人提出是“地价在推升房价”，甚至有人提出“招拍挂是房价飙升的罪魁祸首”的说法。那么，这种说法是否有依据呢？首先，土地出让方式的转变一定会提高地价吗？土地出让方式的转变，简单的说，就是由私下的、行政化的协议转让变为了公开的、市场化的投标和拍卖。这种转变似乎加剧了需求方的竞争，会抬高土地的价格，从而提高房地产开发商的成本。但是如果我们

47、认真考虑一下，在需求和供给层面都不发生变化的前提下，这不会改变竞争的程度，改变的只是竞争的方式，由比拼“关系”到比拼“资金”。而“关系”又是怎么来的呢？还不是通过行贿、受贿等方式，这最终还会加到房地产开发商的成本里面。而且在需求和供给相同的条件下，两种竞争方式导致的最终均衡价格应该是相等的，只不过在第一种方式下产生更多的腐败现象而已。其次，地方政府能抬高地价吗？在目前的财政体制下，财政正规渠道中央拿走太多，而地方政府的收入主要是卖地和收费罚款，其中卖地加上土地几项税的收入占整个总收入的40.7%。地方政府在土地市场上处于垄断地位，所以卖地财政成为了推高房价的主要原因之一（周天勇，2009）。以

48、北京市2009年为例，根据北京市土地整理储备中心的数据测算，全年通过“招拍挂”方式成交的各类土地达247宗，成交金额达928亿元，土地出让金收入占财政收入比重达到45.9。中国指数研究院监测数据显示，排在前20位的城市土地出让金总额高达8019亿，同比增加160。这看似是2009年下半年房价上涨的直接原因。可是房地产开发商真的处于那么被动的地位吗？无论是从信息方面还是对市场的把握，在市场上鏖战的商人肯定比政府机构占优势的多 最近，国土资源部土地利用司就指出，房价过快上涨不是地价上涨引起的。房价上涨缘于综合性因素，最主要是需求引起的。市场供求决定了房价，开发商根据房子的市场价格来倒推取得土地的成

49、本，然后到市场上举牌竞价。开发商竞拍土地时并不是毫无章法，而是根据当时当地的房价来“出牌”，多高的土地价格能维持多高的利润他们心里清清楚楚。目前，房地产用地基本是协议和“招拍挂”同时并存，两个方式取得土地时的价格一般相差很远，但是从来没有看到同等条件的楼盘价格能有明显的差别。比如，“招拍挂”获取土地的房子卖10000元平方米，协议获取土地的房子也绝不会卖9000元平方米。另外据了解,土地价格在商品房成本中所占比例并不是很高，地价并不是拉动房价上涨最主要的原因。比如北京市土地价格在商品房成本中占22.98%，低于全国平均的26%；上海房价远高于北京，但上海土地价格在房价中所占比例只有16.15%

50、；而在广州，地价所占比例仅为11.4%，因此，地价导致房价上涨的说法是没有根据的。我们分析地价能否推起房价，要看两个环节：一方面看上游地价自身是否波动；另一方面看这种波动能否传导到下游房价。如果说地方政府控制土地市场，推高地价，其动力源在哪里。很难想象在需求不变的前提下，其有自我发生机制，地方政府能只手推涨地价。在供给因素基本稳定的情况下，其上涨趋势肯定来自于下游需求的扩张。在卢锋（2002）的研究中，其将这一类的二者关系形象比喻为“肇事者”和“过度防卫者”。最后，地价的上涨能传导到房价中去吗？这种平滑传导的推理是基于竞争市场的假设，而房地产市场不满足这个假设。如在李宏瑾（2005）的研究中就

51、发现我国房地产市场的垄断度非常严重，而这种垄断的市场结构会将地价和房价隔离，纵使上游有价格波动也不能完全传导到下游，只是改变房地产商所得的垄断资金而已。（2）究竟是谁拉涨的房价？拉涨房价的两个“嫌疑犯”，现在上游来自供给方的已被排除了，只剩的来自下游需求方的了。影响需求的因素分为两种类型，一种是影响需求长期变化的因素，如城市化、经济发展阶段等，它们会拉动房价的长期上涨趋势，但不会造成短期的暴涨暴跌；另一种才是影响短期需求波动的因素，它们才会造成房价的剧烈波动。对短期需求影响最大的因素是什么呢？无疑要算是货币政策了。为何货币政策会是影响短期房价波动最重要的因素呢？这取决于看问题的角度。房地产不是

52、一种一般的商品，而是一种金融资产（在宏观经济学教科书中甚至有人将其定义到广义的货币中去）。对于金融资产来说，决定其定价的最敏感的因素肯定是利率了，一般来说其价格与利率成反比。国内最关注货币政策的经济学家宋国青（2009）就指出，影响房价的最重要的因素是真实利率。他分析2009年下半年房价暴涨，当时的预期下一年的通货膨胀率是2%-3%，这与当时一年期存款的名义利率相当，那么一年期存款的预期真实利率大约是0或者负数。而照此来看，这一阶段的房价暴涨就可以理解了！同时，他还警告这样的真实利率在短期由于交易成本的存在还不会有太严重问题。但如果长期如此，那就很严重了。如果完全用自有资金买房子，问题也够严重

53、，但还不是极其严重。用银行贷款买房子，低利率就是让储蓄者补贴购房者，在有的时候会导致严重的过度需求，问题就可能非常严重了。这样说来，利率太重要了。如果现在将存款利率调到4%-5%，贷款利率再高一些，买房需求和房价就会显著下降。回顾过往十几年间，我国大多数年间都处于低名义利率和一定的通胀预期，这和房价在此区间几乎一直看涨，并时有暴涨的现象相一致。比如2006年至2007年底的一波房价大涨，恰恰在当时通货膨胀预期最高，货币供应量也大涨，名义利率较低，资产价格都随之膨胀。而2008年下半年至2009年初的房价低迷时期，也正是国际金融危机风起云涌之时，流动性紧缩，大家普遍有通缩预期，利率也同时高起。再

54、看2009年下半年的一轮房价高涨，也正值人们断定中国已开始v型反弹，同时注入经济体的大量流动性生效，通胀隐忧开始浮现之时。 当然真实利率与房价的关系还有待于进一步的实证研究给予解答。这只能是简单例证而已。另外，从其他方面也可以提供相关的佐证，比如在2010年初紧密的调控措施出台后，市场几乎未作反应，而央行调整准备金率一出手，市场立刻立竿见影。并且事实上，在此前2003、2005、2006年三次针对房地产的调控中，对房地产率先做出“过热”判断的，都不是原建设部，而均是央行，这种态势仍未改变（李乐，2010）。 从此前的历次调控总结出的规律如下央行率先提出房地产行业“过热”或有风险，而后得到国务院

55、层面的认可。再然后，作为房地产行业分管部门的建设部、现住建部被要求具体牵头制定具体的解决方案。在这个过程中，住建部与央行等部门磋商，把口径从“过热”拉回到“确保房地产稳定健康发展”上来，而住建部说服国务院层面最有力的手法便是将房地产调控与宏观经济局面结合起来。如是之下，才有了历次楼市调控的折中的政策，与预留出的空间。（李乐，2010）四、简短的结论本文利用计量经济学的协整检验和向量误差修正模型方法，对我国1998-2009年间的地价和房价关系进行了实证考察，检验其价格传导走向，并进一步解释了其背后的经济学逻辑。主要有以下几点发现。第一，从长期意义上看，房价变动领先地价变动，因而房价上涨是地价上

56、涨的格兰杰意义上的原因，而地价上涨只是房价上涨的结果，反之，则不成立。第二，从房地产的产业链上看，其价格传导走向不是自上而下的，而是相反。即房价上涨的动力不是来自其上游成本一方，而是来自其下游需求一方，特别是短期总需求的快速变化是影响房价的直接原因。第三，房地产不是一种普通商品，它在很大程度上具备金融资产的性质，那么在决定其价格和需求时，真实利率就要给予特别的关注，进而预期的通胀率也值得注意。参考文献：1 johansen，soren. statistical analysis of co-integration vectorsj. journal of economic dynamics and controls, 1988,12,231:254. 2 johansen，soren and juselius, katarina. maximum likelihood estimation and inference on co-intergration with applications to the demand for moneyj. oxford bulletin of economics and stati