鉴于大家对经济学论文十分关注，我们编辑小组在此为大家搜集整理了“经济基本面、心理预期、市场垄断与西部大城市住宅价格波动―以乌鲁木齐市为例-论文网”一文，供大家参考学习!
论文摘要：经济基本面、心理预期、市场垄断与西部大城市住宅价格波动―以乌鲁木齐市为例-论文网
论文关键词：经济,基本面,心理,预期,市场
西方房地产学术界对住宅价格的研究非常丰富，形成了较成熟的理论模型，无论是存量－流量模型（Stock-FlowModel）或代表性个人模型(RepresentativeAgentModel)，最后都可以得到相似的缩约模型（ReducedFromModel），也就是把住宅价格看作是各种宏观经济因素的函数：P=f(X),模型的左边是房地产价格指数，右边为各种宏观经济指标。我国的学者也大多借鉴这种模式进行房价的实证分析，在计量分析方法上多应用Paneldate的pool模型和误差修正模型。但是这种研究模式存在缺陷：忽视了我国房地产市场与西方国家的差异，首先西方国家的房地产市场发展有数百年历史，市场非常成熟，其学术研究往往是在假设基本制度不变的前提下建模、采集数据并得出结论。而我国的房地产市场发展至今也不足二十年，在时间序列样本数据的采集上就无法满足Paneldate模型和误差修正模型的要求；其次在影响房价的因素分析上，我国的土地公有制度和快速城市化中的社会心理因素是必须考虑进去的，因此照搬西方模型来分析我国的住宅市场价格变化，必然导致得出的结论与实际发展差强人意，提出的宏观调控措施乏力。
当前我国的房地产政策层出不穷、但调控效果不佳。东部大城市房价不但没有降低，而且有向西部城市转移的趋势，近两年乌鲁木齐市住宅房价涨幅位居全国前列，房价的快速增长大大损害了居民的住房支付能力，影响到边疆地区的社会稳定。对乌鲁木齐市住宅价格波动的典型分析有助于我们深入思考西部地区的住宅房地产市场的发展。
1．我国城市住宅价格形成的多重机理
1.1经济基本面的影响
经济基本面主要包括区域经济的发展、城市化进程、人均收入等，经济繁荣和社会发展会形成对住宅的大量需求。根据国外的发展经验，在人均GDP值达到1550美元左右时，住宅投资在GDP的比重达到峰值8%－10%左右，然后,又会随着经济的增长而下降,一般这个比例是3～5%，并且合理住房的价格收入比应以8-10为上限，超过此比例会明显造成居民生活质量的下降，引发社会问题。
1.2住宅市场不完全竞争性的影响
我国住宅房地产市场具有不完全竞争性已是大多数学者的共识，根本原因在于房地产业的核心交易要素――有限期的国有土地使用权是一种垄断特权。地方政府将土地使用权出让给开发商，开发商占据了土地这一垄断资源的特许经营权，土地的行政垄断转化为房地产的市场垄断，并逐渐形成价格合谋的定价机制。在这种垄断市场上，普通居民的住房需求无法在这样的房地产市场上得到满足。
1.3宏观调控政策的影响
近几年我国对房地产市场的宏观调控手段主要是利率政策、税收政策、土地政策和行政手段。信贷利率的提高会增加房地产市场的融资成本，抑制房地产信贷规模。税收政策主要是加强流转环节的交易税，以抑制投机需求。我国城市土地出让金收入成为地方政府财政收入的重要来源，在一定程度上带动了房价的上涨。行政手段主要是政府直接干预开发商供给的房型比例，希望开发商增加普通型住宅供给量，从而从总体上拉低房价。
1.4心理预期的影响
如果大多数需求者都认为当前购买比未来购买更有利，就会倾向于当前购买，形成“恐慌性需求”，过快释放潜在住房需求，进一步推动房价上涨。而对供给方来说，如果开发商认为房价会持续上涨，一方面为逐利而竞相高价拿地，造成地价攀升，房价自然上涨，另一方面拿到土地的开发商也会择机开发或捂盘惜售获取更大利润。这些对房价的上涨都起到了推波助澜的作用。
2．理论模型、数据与结论
影响房价的复杂因素之间有不同程度的相关性，此时多元回归模型已无法满足分析的需要。而因子分析方法（factoranalysis）正适合分析具有较高相关性的一组多变量之间的相关关系。
2.1理论模型
因子分析是主成分分析的推广。相对主成分分析，因子分析更侧重于解释被观测变量之间的相关关系，其实质是在高度相关的原始变量矩阵X=(X,X,…,X)′中提取少数几个不相关的因子，这是几个潜在且互不相关的随机变量，被称为公共因子，可以描述许多变量之间的相互关系。
2.2指标选取和数据来源
借鉴国内资深学者的研究经验，本文以14个指标代表经济基本面、市场特征、宏观调控政策和心理预期对住宅价格（HP）变化的影响因素。
代表经济基本面的指标选取：国内生产总值（GDP）、非农业人口（POP）、人均城镇可支配收入(INC)、全社会从业人员(EMP)、房地产开发投资额(RED)；代表市场特征的指标主要从供求情况选取：本年住宅销售面积(FSS)、本年施工住宅建筑面积（SC)、本年竣工住宅建筑面积(CA)、竣工价值(VC)、空置面积(FSI)；代表住宅市场宏观调控的指标主要从土地和金融两方面选取土地出让金(ELP)、三年期贷款利率(R)；代表住宅市场的心理预期主要选取：前一期住宅市场价格(HP)、前二期住宅市场价格(HP)。 所有数据均来源于１９９８至２００８年《乌鲁木齐市统计年鉴》，其中土地出让金数据来源于新疆国土资源厅１９９８至２００８年的统计公报。
2.3研究区域住宅价格变化情况
乌鲁木齐市是新疆首府，也是新疆唯一的特大城市，拥有常住人口２３４万人，建成区面积３０２．８平方公里。乌鲁木齐市住宅价格近年来一路上扬，２００９年住宅均价已达３６８９元/M，其中心城区普通住宅价格已超８０００/M。
2.4模型分析
因子分析法的前提是原始变量之间存在较高的相关性，而后提取公因子才有意义。因此首先对包括住宅价格（HP）在内的15个指标作相关性分析，利用EVIEWS6.0软件运算可以发现15个指标之间除了贷款利率（R）的相关性较低外，其它指标的相关性都教高（表略），符合因子分析的要求。根据累计方差贡献率大于85%和特征值大于1的原则来提取公因子,得到表1。前两个主成分累计方差贡献率达到89.02%,由此可见这15个变量中有2个公因子,解释了85%以上的方差。采取方差最大化的正交旋转法进行2次因子旋转后，方差的变化已不大，最后得到各公因子的相应载荷，发现住宅价格（HP）在公因子F、F、F、F的上的载荷分别为0.90、0.34、0.07和0.08。
表1：住宅价格波动影响因素的因子分析
| 指标名称 | 公因子F 上的载荷l | 公因子F 上的载荷l | 公因子F 上的载荷l | 公因子F 上的载荷l |
| | HP（住宅价格） | 0.90* | 0.34* | 0.07 | 0.08 |
| 基本面因素 | GDP（国内生产总值） INC(人均城镇可支配收入) POP（非农业人口） EMP（全社会从业人员） RED（房地产开发投资额） | 0.97* 0.89* 0.89* -0.48 0.71* | 0.18 0.20 0.23 -0.15 0.65 | 0.09 0.12 0.22 0.03 0.09 | 0.15 0.37 0.26 -0.81* 0.20 |
| 市场类因素 | FSS（住宅销售面积） FSC（本年施工住宅建筑面积) CA（本年竣工住宅建筑面积） FSI（空置面积） VC（竣工价值） | 0.61* 0.46 0.23 0.21 0.16 | 0.23 0.89* 0.92* 0.15 0.63* | 0.50 0.21 -0.01 -0.32 -0.23 | 0.56 -0.01 0.26 0.88* 0.11 |
| 政策类因素 | R（三年期贷款利率） ELP（土地出让金） | 0.10 0.22 | -0.14 0.95* | 0.92* 0.59 | -0.27 0.12 |
| 心理预期因素 | HP1（前一期住宅市场价格） HP2（前二期住宅市场价格） | 0.91* 0.84* | 0.30 0.17 | -0.08 0.10 | 0.24 0.49 |
| 特征值 | 9.77 | 2.19 | 1.67 | 0.71 |
| 贡献率% | 68.06% | 21.96% | 5.33% | 4.65% |
| 累计贡献率% | 68.06% | 90.02% | 95.35% | 100% |
可见F和F对住宅价格变化的解释能力最强。进一步对F和F公因子进行分析，发现公因子F主要代表了经济基本面和心理预期因素，价格上涨的68.06%可以由此解释。公因子F上土地出让金既代表了政策因素也代表了土地供给成本，因此F主要代表了市场供给因素，价格上涨的21.96%可以由此解释。F与F对住宅价格波动的贡献率不大,合计不足10%。值得注意的是利率政策对住宅价格的影响不大。
2.5结论与检验
2.5.1乌鲁木齐市住宅价格的上涨未脱离经济基本面的支撑，并受心理预期的影响很大。
十年来乌鲁木齐市的GDP值增长了４．８２倍，各项基础设施的投资规模巨大，城市建成区面积由１９９８年的１８０万平方公里扩展到２００８年的３４０万平方公里，城市人口规模也不断扩大，非农人口在十年间净增５０多万，这些都对住宅需求构成了坚实的基础。
住宅市场前一期价格在公因子F上的载荷高达0.91，仅次于GDP的载荷0.97，甚至高于居民收入和非农人口的载荷量0.89。而前二期住宅市场价格的载荷也达到了0.84。说明社会心理预期对房价的影响力已超过真实的供求关系影响。这就能解释为什么在城镇居民可支配收入增长缓慢的情况住宅价格依然迅速攀升。这种“买涨不买跌”的社会心理会形成羊群效应，短期内加速释放潜在需求，加剧了供需缺口。
2.4.2乌鲁木齐市住宅价格的上涨受土地成本、供给速度和供给规模的重要影响，住宅市场存在垄断特征。
在代表市场供给因素的第二大因子F的载荷上，可以发现土地出让金的载荷最高（0.95）。土地出让金对政府而言是财政收入、对开发商而言是开发成本，政府有增加收入的冲动，开发商有转嫁成本的市场，因此可以说土地成本与房价的上涨关系密切。本年竣工面积、本年施工面积的载荷分别是0.92、0.89。进一步考察2004-2008年乌鲁木齐市的住宅市场供给速度和规模情况发现每年施工面积规模稳步上升，但竣工率却逐年下降。说明当前乌鲁木齐住宅市场上存在一定程度的垄断特征，开发商们控制着开发节奏和市场供给量，捂盘惜售，并利用政策和市场信息的不对称诱导消费者抢购商品房，给房价上升助势。
2.4.3针对住宅市场的利率政策对房价影响不大。
三年期贷款利率在公因子F上有较高载荷，但公因子F对住宅价格的上涨贡献率只有5.33%。也就是说由于银行信贷利率升降引起的市场融资成本的变化对住宅价格的波动影响不大。
3．政策启示
3.1当前对住宅市场的宏观调控目标不能以降低房价为主,政府应承担起保障性住房的供给责任，合理引导和有效稳定市场心理预期。
乌鲁木齐市住宅市场的繁荣根源于经济的稳定发展，房价在城市化加快进程中有上涨的经济基础，通过提高土地获取成本和融资成本来打压市场的短期行为根本不能解决房价高涨问题。政府应承担起保障性住房的供给责任，合理引导和有效稳定市场心理预期。把保持一定规模的保障性住房供应作为稳定房价、平衡住宅市场的重要力量。
3.2应改革当前国有土地供给模式的营利取向，将促进住宅房地产市场的竞争机制作为住宅产业政策的重要思路。
作为住宅房地产市场上国有土地的唯一供给者，地方政府如不改变现有以营利为目标的土地收益分配模式，土地出让金的大部分继续被政府用来经营城市，那么政府对住房价格稳定的调控也只能是扬汤止沸。同时政府应加强对住宅房地产市场的监管和信息披露，提供全面可靠的房地产市场信息，有效降低开发商借助垄断市场信息而形成价格合谋的可能性，从总体上提升住宅房地产市场的运行效率，并将此作为制定住宅产业发展长期规划的重要思路。
