北京房价与地价关系初探——基于2002-2016年北京市房价与地价数据

现代经济信息
北京房价与地价关系初探
——基于2002-2016年北京市房价与地价数据
高永辉 中国人民大学公共管理学院
北京住总集团有限责任公司
摘要：本文在梳理房价、地价关系文献基础上，利用北京市2002-2016年商品住宅价格及土地楼面地价数据，采用基于VAR模型的格兰杰因果分析、方差分解两种计量分析方法，定量分析北京市房价和地价关系。

关键词：房价；地价；格兰杰因果关系；方差分解
中图分类号：F293.3 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)024-0488-02
一、问题的提出
在房地产研究领域，房价与地价相互关系的探讨与争论始于20世纪80年代的英国，后来形成以Grigson和Evans为代表的两派学术观点：一派认为房价决定地价，持有“面包价格贵引起面粉贵”的需求拉动论，持该观点的典型学者有Grigson、Miller、Oxley 和香港学者Chang，他们分析房价地价关系时基于古典经济学家李嘉图的地租理论，强调土地需求是一种引致需求、地租从本质上是一种剩余，所以地价不是房价的组成部分，而是房价扣除其他成本后的一种剩余。

另一派认为地价决定房价，持“面粉贵引起面包贵”的成本推动论，Evans教授是持有该观点的典型代表。

该派学者放弃李嘉图“土地供应固定、用途单一”假设，强调土地同其他生产要素一样具有不同用途，所以应取得其应有报酬。

他们运用新古典地租理论和边际分析方法研究房价地价关系，强调在一般价格理论下研究地租的形成，最终形成地价决定房价的观点。

国内学者在此领域进行大量研究，刘琳、刘洪玉[1]以经济学视角从因果关系和数学关系两个层面探讨了地价和房价的关系，得出从需求角度分析房价上涨导致地价上涨、从供给角度分析地价上涨是导致房价上涨的一个因素的结论。

张清勇[2]全面梳理国外关于房价和地价关系争论的文献，发现经济环境与理论逻辑假设的相似程度是两个并存理论逻辑中哪一个更具有解释力的决定因素。

娄文龙、胡象明[3]从理论分析、实证检验两个角度对国内学者关于房价与地价关系的研究进行梳理后指出该研究领域存在的问题：研究样本时间序列数据相对较短、多利用全国平均数据对地价和房价进行分析，城市层面研究相对较少。

韩天明、茶洪旺[4]结合我国土地使用严格受限的前提、对我国房价地价关系理论分歧的基础进行梳理后得出“在中国房价决定地价、房价地价之间存在替代关系而非因果关系”的结论。

房价地价相互关系的讨论应基于城市客观的市场、政策环境。

北京作为一线城市，土地出让具有严格的规划限制，2004年8.31大限后北京每一宗土地出让之前，规划建筑面积、规划用途都要作出严格限定，这更接近于李嘉图地租理论关于土地单一用途、供给固定的假设。

为此我们提出本文的理论假设：
北京市近年来房价地价关系中，房价变化对地价变化有显著影响。

为验证此假设，本文在对北京市房价地价关系进行直观描述后，基于VAR模型，利用格兰杰因果检验、方差分解来分析方法对北京2002-2016年房价、地价关系进行定量分析。

二、北京房价、地价关系的直观描述
从图1中可以看出，两条价格曲线基本保持一致的走势，但房价的变化总是领先于地价的变化：2002-2004年两条线变化轨迹基本平稳且大致保持平行；2005-2010年房价、地价均开始出现高速上涨，商品住宅格增速大于商品住宅楼面地价增速，房价曲线迅速攀升，两条线之间的距离逐步增大；2011-2014年，在国家持续调控下，北京商品住宅价格基本平稳，但开发企业看好未来市场，致使土地价格继续大幅上升，反应在图中就是地价曲线斜率增大，逐步接近房价曲线。

2015-2016年，房价、地价出现新一轮攀升，房价增速高于地价增速。

图1北京市商品住宅均价与楼面地价走势图
直观观察两轮房价、地价上涨过程，房价上涨总是领先于地价上涨，那两者之间是否存在领先—滞后关系？是房价变化引起地价变化吗？要回答这些问题，需要通过实证分析进一步验证。

三、实证检验
(一)数据样本与实证方法
数据收集上，作者从国家统计局网站、《北京市房地产统计年检》上取得2002年至2016年北京市商品住宅年度成交均价数据(HP)和商品住宅用地年度楼面地价数据(LP)，为了容易得到平稳序列、消除数据异方差影响，又不改变变量的特征，对原始数据取自然对数，分别记作LNHP和LNLP。

实证方法方面，基于向量自回归模型，利用格兰杰因果检验、方差分解方法来研究变量间是否存在相互影响，以及影响的方向及作用的强弱。

(二)实证检验过程
1.数据平稳性检验
在对数据进行分析之前，首先对房价和地价序列数据进行单位根检验。

考虑到仅有15个样本，而ADF检验在小样本下检验存在缺点，顾在进行ADF检验同时对变量序列进行PP检验。

ADF检验和PP检验结果显示，房价和楼面地价序列数据均含有一个单位根，是非平稳时间序列，原始序列一阶差分后是平稳时间序列(分别记作DLNHP和DLNLP)，可直接建立VAR模型进行分析。

原始时间序列数据取对数后进行一阶差分的经济意义近似于
时间序列数据的变化率。

可以反映初房价、地价的短期变化关系。

地方经济
但需要注意的是数据差分处理后忽略了房价和地价之间的长期趋势
信息，只能反映房价与地价变化的短期信息。

2.基于VAR模型的格兰杰因果关系检验
通过取对数并进行一阶差分后，数据DLNHP和DLNLP具有
了良好的平稳性特征，能够反映房价和地价的短期(一年)变化率。

受到样本数量限制，分别建立滞后期为一期、二期、三期的VAR
模型，基于VAR模型分别进行格兰杰因果关系检验。

检验结果如
下表所示。

表1北京市商品住宅房价与楼面地价格兰杰因果关系检验结果
滞后长度格兰杰因果性P值结论
1房价变化→地价变化0.0395接受地价变化→房价变化0.6231 拒绝
2房价变化→地价变化0.075接受地价变化→房价变化0.72拒绝
3房价变化→地价变化0.2拒绝地价变化→房价变化0.96拒绝
检验结果表明，在5%显著水平下，在滞后期为一年的情况下，房价变化是地价变化的单向格兰杰原因；在10%的显著水平下，在滞后期为两年的情况下，房价变化是地价变化的单向格兰杰原因；滞后期三年以上，房价变化和地价变化之间没有明显的因果关系。

由上述检验结果可以看出，在1-2年的时间周期内，土地需求是一种引致需求，高房价对土地市场的需求影响较大，因此房价变化对地价变化有着显著的影响，而地价变化对房价变化影响不显著。

从中长期来看，由于土地供给缺乏弹性，即使房价变化可以导致地价的变化，但受土地供给的限制，房价变化对土地市场供求关系的变化影响将逐渐减小。

最终房价和地价各自由其自身的供求关系决定。

3.基于VAR模型的方差分解分析
格兰杰因果关系检验从统计意义上探讨了房价和地价间是否具有因果关系，但并不能判断这种因果关系的影响程度大小及影响方向。

方差分解分析方法则能够进一步探讨各变量间的动态影响方向及程度。

方差分解是将系统的预测均方差分解成系统中各个变量冲击所做的贡献，然后根据相对方差贡献率给出系统中某个变量的变化对于其他变量变动贡献程度。

图2、图3分别显示了对滞后一期、滞后两期VAR模型中变量进行方差分解的结果。

图2滞后一期方差分解图
图3 滞后两期方差分解图
通过方差分解结果分析，我们可以得出如下结论：
(1)从方差分析结果来看，在滞后1期的VAR模型DLNHP的10期相对方差贡献率中，DLNHP、DLNLP分别占比80%和20%；滞后2期时DLNHP、DLNLP分别占比88%和12%，且这种影响从第1期期初至第10期没有明显变化。

即地价对房价的影响并未受时间因素的影响，地价变化对于房价变化没有显著影响。

(2)在滞后1期VAR模型中DLNLP的10期相对方差贡献率中，其自身贡献率由第1期期初的100%下降到第2期末的70%，而DLNHP的贡献率由第1期初的0%增至第2期末的30%，从第3期开始基本稳定在此水平；滞后2期VAR模型中DLNLP的10期相对方差贡献率中，其自身贡献率由第1期期初的100%下降到第2期期末的60%，而DLNHP贡献率由第1期期初的0%增至第2期期末的40%，从第3期开始稳定在此水平。

从上述分析可以看出，房价变化对于地价变化在1到2期之内有显著的影响，影响程度可能高达30%-40%。

方差分析的结果也印证了前述格兰杰因果关系的结论。

四、结语
通过对北京商品住宅价格和商品住宅楼面地价数据的分析，直观判断在目前北京存在严格规划限制的条件下，北京房价、地价关系更符合古典经济学派的假设，即房价是地价的决定因素。

通过基于VAR模型的格兰杰因果分析、方差分解分析表明：在一到两年内，房价变化是地价变化的格兰杰原因，在1-2年内，北京房价变化对地价变化的贡献率高达30-40%，而在2年以上，两者之间不存在明显的因果关系。

因此，要稳定北京的房价和地价，短期内(1-2)年内主要是抑制房价过快上涨；而从中长期(2年以上)房价和地价分别取决于各自的供求关系，要稳定房价和地价，需要增加商品房和土地供给，同时加强房地产市场预期管理，采取有力措施抑制房地产市场不健康的投机、投资需求。

参考文献：
[1]刘琳,刘洪玉.地价与房价关系的经济学分析[J].数量经济技术研究,2003(7).
[2]张清勇.房价和地价的因果关系——基于文献的讨论[J].中国土地科学,2008(12).
[3]娄文龙,胡象明.房价与地价关系的国内研究综述[J].经济问题探索,2012(1).
[4]韩天明,茶洪旺.房价与地价关系再讨论.万方数据
,2014.。