房屋销售价格和租赁价格的关系研究

房屋销售价格和租赁价格的关系研究内容摘要：

文章编号：06582 房屋销售价格和租赁价格的关系研究 方毅 赵石磊 （吉林大学商学院，吉林省长春市，130012） 摘要：本文根据现值模型，采用 1999 年第 3 季度至 2006 年第 2 季度全国 35 个大中城市房地产销售价格 和租赁价格的季度数据，利用面板数据检验房屋销售价格和租金的长期均衡关系，发现两者之间存在 (1, 1) 的 协整向量。进一步，我们针对不同的时间段和不同城市进一步对房屋销售价格和租赁价格的增长率进行研究。 关键词：房屋销售价格；租赁价格；面板数据；协整 中图分类号：F293.3 文献标识码：A Empirical Study on the Relationship of Sale Price and Rent of House in China Fang Yi Zhao Shilei （Business School of Jilin University，Changchun，Jilin，130012） Abstract: According to present value model, it adopts seasonal data of price for sale and rent in China’s 35 cities’ realty from third season 1999 to second season 2006 and finds the cointegration vector between sale price and rent which have been examined by using panel data, and suggests to take houses’ sale price and rent as an important factor for realty’s risk evaluation. Furthermore we analyze the rate of growth of price for sale and rent in different time and different cities. Key words: sale price of house; rent; panel data; cointegration 0 引 言 房屋销售价格和租金的统计关系长期以来受到了学者们的关注。马克思认为房屋销售价格 和租金都是房屋价格的货币表现形式。房屋的这两种价格分别在销售市场和租赁市场形成。根 据 Gordon(1962)现值模型，房租与房屋销售价之间有着密切的联系。如果房租是以房价的基础 价值计算出来的，除非销售价格偏离基本价值，否则由销售价格和租金的得到的房价是一致的。 根据现值模型，学者们将房地产市场中的价格/租金视为股市中的价格/红利。早期研究并不支 持现值模型，Case 和 Shiller(1989, 1990)发现房地产市场存在可预测的超额收益，房价过高而且 具有可预测性。Poterba(1991)认为现值模型不能解释房屋价格的全部变化，销售价格和租金并 不一致。Meese 和 Wallace(1994)认为由于信息不对称、高的交易成本和资本市场的“理性泡沫”， 在短期房价会偏离基本价值。 仔细思考，我们会发现房屋销售价格、租金与股价、红利的生成机制是有所区别的： 第一，房屋销售价格和租金是分别在两个不同的市场形成，房屋销售价格产生于房屋销售 市场，租金产生于房屋租赁市场；而股价和红利都是产生于股票市场。第二，股票市场的交易 成本低，交易速度快，大众可以根据即时价格变化进行交易，价格对于信息的反应及时、迅速， 经验研究表明大多数情况下人们难以通过以往的价格在股市中获得超额利润。房地产市场交易 成本高，在房屋销售市场人们现金购买一套住房的支出是购买一张股票的支出的上万倍，甚至 更高，即使是贷款买房，首付对一般大众也是一笔不小的支出；在房屋租赁市场，人们租房可 能会预交定金或预付一段时间的房租，而且选择租赁住房后，对日常的生活的其它支出也会造 成影响。同时，房地产交易对价格的反应速度不快，在房屋销售市场，首先由于买房支出很大，  基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（06JJD790013）。 1 文章编号：06582 人们对于交易的评估需要时间，而评估的信息可能并不是即时信息；在租赁市场，房租合同可 能是半年或更长，人们更不能对即时的价格信息做出反应。 在这些针对房地产市场的短期变化的研究中，虽然信息不对称、泡沫因素可能是造成短期 房屋价格的偏离原因，但由上述分析可以发现相对于股价和红利，房屋销售价格和租金存在粘 性，使得价格的调整受阻。笔者认为价格粘性是现值模型在房地产市场短期失效的根本原因。 但这并不能推断出在长期现值模型无效的结论， 因为如果价格和租金具有长期调整的机制，那么 112 短期的偏离是可能的。Clark(1995)利用截面数据 110 发现在 10 年期间租金对于房屋销售价格/租金 108 存在显著的基于均衡关系的调整。Capozza 和 Seguin(1996)控制了数据的截面差异后，发现租 金/价格能对房屋价值的增值具有预测能力。这 106 104 些研究中都暗含了租金与价格具有长期关系，从 102 而价格/租金的在长期显示出较强的预测力。 100 1998 年中国取消了实物福利分房，住房制 度有了根本性转变，住房的“商品化”和“社会 化”步伐明显加快。改革后房价持续上涨， 1999 销售价格 租赁价格 98 00Q1 图1 01Q1 02Q1 03Q1 04Q1 05Q1 06Q1 全国房屋销售价格和租赁价格的季度指数 年至 2005 年全国房屋销售价格上涨了 33.17%，而房屋租赁价格仅仅上涨了 12.19%。图 1 绘出 了我国房屋销售价格和租赁价格 1999 年第 3 季度到 2006 年第 2 季度的走势，从中可以看出销 售价格指数在绝大多数情况下大于租赁价格指数，特别是进入 2002 年度以后。倪鹏飞(2004)认 为房地产租赁市场能够准确反映真实的消费需求，当房地产销售市场存在投机需求时，供给大 量增加的同时需求大量转向销售市场，结果导致房地产的租赁价格下降。因此，房屋迅速上涨 而租金上涨较缓意味着价格/租金的提高，预示着中国房地产销售市场存在着严重的泡沫。可是， 这种现象是否仅仅是市场价格的短期偏离呢？特别，一些学者认为我国房地产销售市场垄断有 余、竞争不足，在有些地区甚至是寡头垄断(严金海, 2006)。况伟大(2004)通过计算勒纳指数得 出我国房地产市场垄断程度很高。那么，在一个具有垄断性质的房屋销售市场的背景下，房屋 价格和租金是否具有长期均衡关系呢？如果存在房屋价格和租金的长期均衡关系，那么就有必 要基于房屋价格和租金的这种统计关系进行深入剖析。本文针对以上问题，首先就全国 35 个大 中城市的房屋价格和租金的关系进行统计研究，并进一步从不同时间段和不同城市进行分析。 1 房屋销售价格和租金关系的统计检验 根据现值模型，Campbell 和 Shiller(1988)建立了动态股利比率模型，具体如下： pt  dt     k  Et    j  dt 1 j  rt 1 j   1   j 0  (1) 其中， pt 是对数价格，dt 是对数红利，rt  pt 1  pt  ln(1  exp(dt 1  pt 1 )) 是对数收益率，  和 k 是线性化参数。式(1)表明当人们预期红利增长较慢或预期收益较高时，价格/红利会下降。 如果红利服从对数线性一阶单位根过程，则对数红利的差分与对数收益率都是平稳的序列，这 时价格/红利就是平稳的。因此，价格和红利的对数序列具有协整关系，在价格或红利偏离这一 关系时，会做出相应的调整。显然，当市场无效率，价格偏离于价值时，价格和红利不存在均 衡关系，也就不会出现上述的调整。对房地产市场将销售价格/租金与股市的股价/红利对应， 能够得到房屋价格和租金应该也存在与股价和红利之间相类似的协整关系。 在长期，年度数据的样本不多，Clark(1995)，Capozza 和 Seguin(1996)并未直接检验租金与 2 文章编号：06582 价格的长期均衡关系。周京奎(2005)采用 Johansen(1991)的方法，根据 1999 年至 2004 年的季度 数据，对全国房屋销售价格和租赁价格进行协整检验，发现它们之间不存在长期均衡关系，这 表明价格与租金分离，市场整体投机成分较重。但 Johansen(1991)也指出在小样本中，这一统 计检验方法并不可靠。 为增加统计检验的可靠性，本文收集了面板数据，对全国 35 个大中城市的销售价格和租 赁价格检验协整关系。根据式(1)，销售价格和租金的对数序列的协整向量是 (1, 1) ，因此我们 对销售价格和租金施加这样一个约束，检验带约束条件下销售价格和租金的协整关系，即对序 列 lt  pt  dt （也就是价格/租金的对数序列）进行面板的单位根检验。如果 lt 是平稳的，那么 销售价格和租金就具有协整关系；如果 lt 是单位根，那么销售价格和租金就不具有协整关系。 面板单位根的研究最初是基于所有单元之间相互独立，且具有相同根的检验，比较有影响 的的是 Levin、Lin 和 Chu(2002)的 LLC 检验。设定 d mt 表示确定性趋势项， d mt   ,1 ,1, t 分 别表示不同模型，  m 表示反应参数，考虑以下模型： Pi yi ,t   yi ,t 1   iL yi ,t  L  mi d mt   it (2) L 1 首先，根据式(2)进行 ADF 回归，从 yi ,t 、 yi ,t 1 中剔出 yi ,t  k 和外生变量影响，并标准化 得到代理变量 yi ,t 、 yi ,t 1 。然后，利用代理变量回归 yi ,t   y i ,t 1  uit ，估计参数  ，并得 到相应的面板单位根的 t 统计量，它渐进服从标准正态分布。LLC 检验采用 ADF 检验的形式， 允许不同截距及时间趋势，异方差及高阶序列相关，原假设是所有单元都具有相同的单位根。 对众多截面单元，不同单元具有相同根的假设不尽合理，很多学者展开了各个单元不同根 检验的研究，具有代表性的是 Im、Pesaran 和 Shin(2003)的 IPS 检验和 Hadri (2000)的 H 检验。 IPS 检验也是采用 ADF 检验