文档介绍：译文一:
探索中国住房价格的决定因素
─来自1999-2010的经验研究
Yanbing Zhang Xiuping Hua LiangZhao
摘要:宏观经济变化如何影响中国房价呢?本文利用非线性建模方式,通过非线性模型的回归移动平均线与外部输入因数的公式模型(NARMAX)来研究在1999-2010年期间内影响房价的关键因数。NARMAX模型结合了著名的向量误差修正模型(VECM),该模型自动选择线性与非线性的变量关系,根据数据的滞后性来确定合适数据。模型分析结果主要解释关键货币与物价变动对房价的动态变化影响。其中最显著的影响因素包括的抵押贷款利率,生产者价格,广义货币供应量和实际有效汇率。同时分析结果还包括真正的经济变量,例如收入的不独立性。
关键字:房价,货币政策,NARMAX,中国
1 导论
研究问题提出
自美国次贷危机以来,美国联邦储备委员会(美联储)一直执行相当宽松的货币政策,为此持续遭到攻击。充裕的流动资产和较低的市场利率是导致美国房地产泡沫经济的重要宏观因素。住房价格从2007年开始下跌,最终导致了世界上最严重金融危机和经济衰退在近八十年中。目前最受瞩目的问题是,货币政策与资产价格之间的复杂关系。保持商品价格稳定被广泛认为是货币政策最重要的目标。自危机爆发以来,已经有越来越多的认为,经济学家和央行的政策制定者应监控资产价格以及商品价格(Blanchard,2010)。但目前还不清楚是否有可能将资产价格正式纳入货币政策的目标函数。即使能够做到这一点,控制资产价格的难度要远远大于调节商品价格。在这之前,也许我们需要首先回答一个基本的,但也更根本的问题,我们才可以考虑政策框架:货币政策变量如何影响资产价格?
研究的意义
中国过去十年的市场经验为研究货币政策与住房价格之间的关系提供了很好的个案。从1998年开始,中国政府将自由市场最为主要分配渠道进行房屋之间的分配,导致了中国主要大都市的住宅房地产建设价格与住房价格爆炸式的增长。结果,今天的住房资产成为中国家庭最大的财富资源,约占总数的一半。。在2004-2009年之间,中国的35个大中城市的整体物业价格由发改委制定,价格也几乎翻了一倍。
近年来,广泛的关注加剧了中国“房地产泡沫”,这将最终破灭,如同日本在1990年发生的事件,引起了整个世界的学者和政策制定者的关注在这样商业信息爆发的时代,有些学者认为中国的房地产泡沫比美国住房价格下跌更严重致了2007年的全球金融危机。鉴于这一前所未有的住宅物业价值,住宅已经最为现今居民高度集中的储蓄资产,因此推动中国住宅房地产价值。对于房地产泡沫存在的破灭的潜在风险,促使决策者采取一系列的行动的来掌控房产泡沫。针对这一目标,政府在近几年也采取了相应的措施。最戏剧性的政策在2010年4月推出,但是主要针对一些行政管理上的事宜。其中之一是限制一个单一的家庭购买第二个和第三个公寓。中国政府积极的进行政策干预表明政府已经关注房地产泡沫的负面影响。但是政府真的运用了正确的政策工具吗?
通过研究美国运用宽松的货币政策最后导致房价崩溃的经验来看,我们觉得很奇怪,目前的一系列的经济刺激政策目的是针对房地产市场却专注于货币工具。许多的论文都在研究中国住宅房地产的性质和价值的决定因素。(Ahuja等人,2010年陈等人。2011年,杜等人,2011年后,2010年惠和悦,2006年,梁,曹,2007年,刘等人,2002年佐藤,2006年,吴等人,2012;徐,陈,2012年)。主要来自需求和供给两个方面的探讨。从需求方面看,快速的GDP或人均可支配收入的增长,消费者的使用成本的推动,银行贷款,从农村向城市迁移和城市化是重要的决定因素(Chen等,2011;梁曹,2007)。从供给方面看,中央与地方的财政关系,土地发展,土地价格和低经济效率的经济适用房的投入等关键因素(Ahuja等人,2010年Liu等人,2002)。然而这些研究也受到了一些研究方法的局限。首先,其中大部分的研究只是局限于一到两个变量的研究,从而导致变量的遗漏或者变量的选择偏差。其次,以前的一些研究运用向量自回归模型/协整模型(VAR/ VECM),和存在缺陷的解释变量的方法(古普塔等人,2010),可能遇到过变量拟合的问题。
研究的方法与创新点
本文试图改变这方面的研究缺陷,通过研究中国1999-01到2010-06这期间的影响住房价格的重要决定因素,补充了大量的文献。我们目前收集了大量的针对那些具有争议问题的数据,然后运行“学****数据类型的计量经济学估计,即采用非线性自回归移动平均线与外部输入(NARMAX)模型,找出哪一组的数据在解释这一问题上更具有相