年商品住宅数据为研究样本，分析住房市场的供求机制及价格波动特征，可以判断模型的与发散。结果表明，中部省房地产蛛网模型具有较强的发散性，房地产价格具有明显的外部性，在一定程度的调整可以房产市场的健康发展。

　　房地产行业是关系国计民生的重要支柱性产业，房地产价格的变化成为牵动国民和社会的重要因素。国家经济进入新常态后，房地产价格的持续上升，与去库存、去杠杆的要求日趋矛盾。而研究房地产市场价格的波动趋势，解释其价格波动的特征，对我国房地产市场的健康发展有着重要的现实意义。

　　国外学者对房地产价格影响因素研究集中在居民收入、租金、货币政策、国家政策、就业水平、人口因素等方面。传统观点认为房地产均衡价格是市场上的供求相互作用的结果，Geoff Kenny（1999）则认为房地产商品的购买者更看重房价的未来预期，一般商品则不具备这种特性，在考虑收入、价格、利率等因素的前提下，分析了房地产市场的均衡机制，发现收入增加会引起房价上涨[1]。此外，Wheaton（1974）发现租金对房地产价格也有影响，他认为房地产的短期供给是无弹性的，短期需求由租金和其他变量决定，调整租金的价格可以在一定程度上促进供求平衡[2]；并且货币政策和国家的经济政策对房地产价格也有影响。Owen Lamont et al（1997）在研究融资效应对房地产价格的影响变化时，发现融资成本的高低对房地产价格有着重要影响[3]。Samuel RStaley（1997）认为城市本身的定位及发展规划对住宅和土地价格有重要影响。Landis（1992）也得到了类似结论，并认为具体的规划径及过程比具体的政策更重要[4]。其他因素方面，学者也进行了研究，Clemen et al（1999）发现房地产价格波动与住房空置率、就业水平、人口结构等因素有关[5]。Momolin（1994）发现住房价格与中心商区的距离远近存在相关关系。Stegman（1969）发现城市外围空间大小对房地产价格有着重要影响[6]。

　　国内学者对房地产价格影响因素的研究集中在以下几个方面。一是土地因素对房地产价格影响的研究。等（2003）利用1999—2002年我国房地产价格指数和土地交易价格指数的季度数据进行分析，发现在短期，土地价格和房地产价格之间存在相互影响，而在长期，房地产价格影响土地价格，土地价格不能影响房地产价格[7]。岳晓武等（2006）主要研究房价与地价的关系，也得到了类似结论，房地产价格影响土地价格，土地价格变动是房地产价格变动的结果[8]。二是资本市场因素和货币供给量对房地产价格影响的研究。谢经荣等（2002）发现货币供应量增加会引起房地产价格上升，货币供给每增加1%，房地产价格上升0.6元；此外，股票价格也影响房地产价格，上证指数每上升1点，房地产价格上升0.98元[9]。周京奎(2005)研究股票价格和货币供给量的季度数据对中国台北地区房地产价格的影响，结果表明房地产价格与股票价格呈负相关关系，与货币供应量呈正相关关系，并通过对房地产市场价格形成机制的研究，指出货币、资产价格和信用间的相互关系对房地产市场的调控有重要意义[10]。郑钦月等（2010）通过格兰杰关系检验、脉冲响应函数分析和方差分解等方法进行定量研究，得出收入因素是推动房地产价格的主要因素，其中汇率对房地产价格影响较大，通货膨胀率和利率对房地产价格影响较小[11]。三是国民经济因素对房地产价格影响的研究。龚卿（2006）主要对经济增长和房地产行业的互动关系进行研究得出，经济增长在短期和长期都对房地产行业有正向的影响作用，且在长期，这种影响更明显[12]。吴建峰（2002）认为随着城市居民收入的不断增加，更注重居住条件和房屋的质量，居民人均收入增加是我国住宅价格上涨的主要原因[13]。沈悦等（2002）发现宏观经济增速加快时，房地产价格适当增加对宏观经济运行有一定的促进作用，一旦经济增速放缓，则必须对房地产价格进行调控[14]。四是货币市场因素对房地产价格影响的研究。戴金平等（2005）发现房地产价格的变动对利率的变动性不高且具有时间滞后性[15]；周京奎（2006）认为汇率和利率都对房地产价格有影响，并且利率上升时，房地产商的融资成本增加，这将导致房地产供给的减少，造成房价上涨[16]。

　　现有文献从不同角度对房价的波动进行了较深入的分析，但鲜有对特定地区的房价波动进行研究，基于蛛网模型与房价波动的研究更是较少。本文以经典的蛛网模型为基础，通过构建一个包含非线性供求方程的动态蛛网模型，利用中部6省2003—2015年商品住宅相关数据，分析中部6省住房市场的供求机制及价格波动特征，判断中部6省房地产蛛网模型的性。

　　房地产市场是否稳定与宏观经济运行息息相关，房地产市场供求变化对国民经济有重要影响，认识房地产市场价格波动特征具有重要的理论和现实价值。考察的房地产市场发展状况发现，自2003年至今，我国房地产市场经历了迅猛发展，但在2008年下半年房地产市场曾出现过低迷，后在出台的一系列刺激政策下又开始复苏，形成目前房地产价格居高不下的形势。那么，在这一背景下，中部地区房地产市场又是怎样的呢？如表1所示，在样本期间内（2003—2015年），中部6省房地产市场的总体趋势是快速发展的，虽然中间经历2008年前后两年各项商品住宅数据的低迷，但都是短暂的回调。在一系列政策刺激下，下年又进入了上升通道。

　　2003年以来中部地区住宅成交面积和住宅竣工面积总体呈上涨趋势。2004年以前竣工面积大于成交面积，2004年以后成交面积越来越高于竣工面积，住宅市场需求强烈。此外，住宅竣工面积总体上升比较平稳，房地产开发商对市场前景看好，而住宅成交面积在2008年短暂回落，其余年份增长幅度较快。中部地区总体上住宅价格呈“波浪式”上升趋势，2005年以前价格增幅不明显，2005年以后住房价格的增幅较大。不难发现中部6省的房地产市场正处于快速发展的时期，但是处于蛛网模型的哪一个阶段，则要进行进一步分析。

　　注：住宅成交面积、住宅竣工面积单位是万平方米，住宅平均价格单位是元/平方米，基准贷款利率为一年期（部分年度取均值）、人均可支配收入单位是元，住宅价格是中部6省的平均价格。数据已做处理，剔除了价格指数，以1995年为基准年份。

　　住房价格是在房地产开发、建设过程中所形成的价值与土地所有权价格的货币表现。在有效市场中，即住房的购买者和供应者都是经济的，不存在不正当竞争因素，住房价格是住房本身价值的真实体现。房地产作为一种特殊商品，它具有良好的保值增值功能，往往在经济运行不稳定时，房地产市场会成为人们风险的重要手段，进而会加剧市场经济的波动。我国的房地产市场具有调控性较强，区域价格差异较大等特征，并且伴随供求关系不断变化，影响我国房地产市场供给和需求变化的因素众多，比如建筑成本、利率水平、汇率水平、土地价格、城镇居民可支配收入、消费者信贷、消费者对未来的预期和国家的相关政策等。

　　本文先选择住宅价格、利率、汇率、人均可支配收入、人口增长率等因素进行分析。在市场经济条件下，住宅价格是影响住房市场供给和需求的重要因素，其他条件不变的前提下，住宅的销售价格高低决定了房地产商是否盈利；房地产开发商会根据上一期的价格预测本期的价格，并且上一期房地产价格影响着本期的房地产供给。同样在其他条件不变的前提下，商品的需求与房地产价格呈负相关关系。

　　利率水平，房地产开发商的资金分为自有资金和银行贷款两部分，他们资金总额巨大且运作周期较长，利率上升会增加房地产开发商的自有资金机会成本，同时还会增加银行贷款的利息，开发商的资金紧张起来，使得房地产开发投资减少，从而降低房地产供给，房价开始上涨。实际上，购房者也是通过银行贷款的方式进地产交易的，利率同样影响购房者的资金成本，利率上升会增加购房者的还贷压力，房地产市场的需求开始减少，房价开始下降。利率上升对房价的影响要看供给和需求哪个方面占主导地位。可见，利率对我国住宅房地产市场有较大影响。

　　汇率是一国货币兑换另一国货币的比率，汇率的变动会影响来自国内外房地产的需求和供给，汇率上升时，人民币升值，城镇居民的可支配收入增加，会拉动对住房的消费需求。汇率上升会引起投资效应，尚未进入中国或者已流入中国的外资在普遍投资回报率不高的前提下，会选择投资房地产行业实现自己资产的保值增值，在人民币升值普遍预期的背景下，相当一部分外资流入了我国的房地产行业。此外，人民币升值也降低了中国出口企业的利润，极易导致中国制造业生产积极性不足，不断寻找投资机会，相当多的国内游资和国际热钱流入房地产市场，对房价上涨起到推波助澜的作用。

　　城镇居民人均可支配收入的高低体现了地区经济发展水平，随着经济水平的不断提高，人们的生活质量不断改善，更注重居住条件和住宅质量，住房需求会相应增加。此外，人均可支配收入的增加意味着人均国内生产总值的增加，这说明宏观经济运行良好，而外部的改善能增加房地产开发商和投资者对未来的良好预期，加大房地产开发力度，从而增加房地产市场供给。而国内生产总值的增加在一定程度上反映了社会整体财富的增加，社会生产力的提高，这促使对房地产需求的增加。

　　人口增长率，人口增长率对房地产价格有较大影响。当人口数量增加时，对房地产的需求就会增加，房地产价格也就会上涨；而当人口数量减少时，对房地产的需求就会减少，房地产价格也就会下降。随着外来人口、流动人口的增加，城市的人口密度逐渐增加，人口增长率也会增加，进而增加了对房地产市场的需求，促进商业、服务业等相关行业的发展。

　　Wheaton（1994）利用蛛网模型研究了经济周期与房地产价格之间的关系，得到在房地产市场中供给的反应比需求更迅速。我国以消费为主导的房地产市场是符合经济学中市场模型的，供求关系仍然在房地产价格波动方面起主导作用，房地产市场的波动情况符合蛛网模型的一般假设，而传统蛛网模型假定供求函数均为线性函数，显然这种假定不能解释现实经济运行中的各种非均衡问题。故在蛛网模型的分析框架下，引入房地产价格、利率、汇率、人均可支配收入、人口增长率等因素到蛛网模型中，分析各因素对住宅房地产市场供给函数和需求函数的影响，模型如下：

　　选取中部6省（山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西）的住宅房地产数据作为研究样本，时间跨度为2003—2015年，数据来源于《中国房地产统计年鉴》（2004—2015）、各省统计年鉴（2004—2015）、2015年数据主要根据统计网站数据整理。央行基准贷款利率（一年期）和汇率的部分年份取均值部。在对变量取对数处理后，通过GIS估计各变量对房地产市场供给和需求的影响程度（所有计算采用EVIEWS 6.0）。

　　在面板数据（panel data）背景下，可选择随机效应模型和固定效应模型对模型进行回归，HAUSMAN检验值（p0.05）显著原假设，故选择固定效应模型对供给函数和需求函数进行回归（数据已做对数处理）。回归结果见表3。

　　从表3所示的回归结果来看，供给模型的各变量回归系数的符号除了利率以外都符合预期，且多数通过了显著性检验（在10%的显著性水平下），Adjusted R-squared值为0.7782，模型的相伴概率均为0.0000，Durbin-Watson检验值为1.7436，均在可接受范围。回归结果显示，住宅价格（pt）和上一年住宅价格（pt–1）、人民币对美元汇率（Lt）与房地产供给量有较为显著的正相关关系，它们每上升1个百分点，房地产供给量分别上升0.9774、0.2779和0.2195个百分点。而央行制定的金融机构对人民币基准贷款利率对房地产的供给量并不显著，表明房地产供给量对基准贷款利率的变动不，利率调整在短期内可能房地产供给，造成供给不足，但在长期并不意味着利率能有效的房地产供给。在5%的显著性水平下，需求模型的各变量回归系数的符号都符合预期，且多数通过了显著性检验，Adjusted R-squared值为0.9445，模型的相伴概率均为0.0000，Durbin-Watson检验值为1.9265，均在可接受范围。回归结果显示，住宅价格（Pt）与房地产需求量有较为显著的负相关关系，它每上升1个百分点，房地产需求量降低0.1545个百分点；人均可支配收入（yt）、人口增长率（gt）、金融机构人民币基准贷款利率（Lt）与住宅房地产需求有显著的正相关关系，它们每上升1个百分点，房地产需求量增加2.8332、0.2666、2.4067个百分点。可见，汇率作为调整房地产市场的手段之一，汇率的调整影响外部的投资，引起资本的大幅流动，房地产行业作为资本密集型产业，受汇率波动的影响较大。供给函数和需求函数分别为：

　　由表5可以看出各省在不同年份的μ值波动较大，说明中部地区商品住宅市场价格均衡体系在2003—2015年是不稳定的。就均衡价格模型而言：当一个均衡价格体系在受到外力的干扰而偏离均衡点时，如果这个体系在市场机制的作用下能回到原有的均衡点，则称这个均衡价格体系是稳定均衡；相反，则称这个均衡价格体系是不稳定均衡。根据上文动态蛛网模型分析结果显示：在样本期间内，商品住宅市场稳定的均衡价格体系尚未形成，市场存在一定程度的泡沫。

　　注：***、**、*分别表示显著性水平为1%、5%、10%；括号内数值为t检验的p值。下同。

　　本文运用中部6省2003—2015年商品住宅相关数据，分析了中部6省住房市场的波动特征，并判断中部6省房地产蛛网模型的性。研究发现，中部6省商品住宅市场的总体趋势是快速发展的，其价格均衡体系是不稳定的，具有较强的外部发散性。因此，的政策性调控就极为重要，一定范围内的调控是地方房产市场健康稳定发展的重要保障。从供求关系看，人口流入和人均收入的增加，导致了房地产的刚性需求，这是导致房地产价格上升的必然因素。因而，对房价的调控，要在合理范围内，依据市场的实际需求，从供给侧给予结构性的调控。首先，可以从土地出让等首要供给因素入手，根据市场变化和去库存的实际，适度减少或增加土地的供应量，应对房产市场的“假需求”。其次，从满足不同层次需求的消费入手，加大经济适用房和保障性住房的供应，加快棚户区等惠民工程，对于投机性购房的行为给予严格控制。再次，从房产市场的信息对称化入手，及时披露市场信息，增加市场透明，避免消费者“恐慌性”盲目购房，加强对开发商的监管，提倡市场化的竞争机制。最后，要从制度建设入手，加快地方立法，完善诸如财税信贷制度、统计监测披露制度、绿色建筑条例等，建立长效机制，真正发挥在房产市场中“看不见的手”这一重要作用。

　　[9]谢经荣，未勇，曲波.地产泡沫与金融危机——国际经验及其借鉴[M].经济管理出版社，2002.

　　[10]周京奎.金融支持过度与房地产泡沫——理论与研究[M].大学出版社，2005.

　　[14]沈悦，刘洪玉.房地产价格与宏观经济指标关系的研究[J].价格理论与实践，2002(9).

　　[15]戴金平.货币政策的产业效应分析——基于中国货币政策的研究[J].上海财经大学学报，2005(4).

　　[16]周京奎.利率、汇率调整对房地产价格的影响——基于理论与经验的研究[J].金融理论与实践，2006(12).

　　一位女士的推油经历

　　翟帅，男，1983年生，山东枣庄人，博士，现为湖州师范学院商学院财会金融系、硕士生导师，研究方向为区域金融区域经济。

　　殷宇飞，男，1988年生，河南信阳人，经济学硕士，现为湖州师范学院商学院财会金融系，研究方向为区域金融区域经济。