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摘要：运用1998-2008年浙江省房地产业相关的数据，通过建立房地产供需影响因素的联立方程得出商品房每年的销售价格、居民每年的消费水平、人均居住面积和每年的地价、房地产企业的投资额分别是影响供需的主要因素，在此基础上运用路径分析的方法对影响因素进行进一步分解并对浙江省的房地产市场进行展望。
关键词：房地产市场；联立方程；路径分析；浙江省
中图分类号：F83 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2011）18-0149-03
浙江省作为沿海地区的经济强省，是中国区域经济成长中一个典型的、极具特色的例子。浙江省的房地产市场同全国的房地产市场一样，也经历了1998—2000年的复苏、发展阶段；2001—2003年的繁荣阶段；2004—2007年的过热阶段以及2008年金融危机时期的短暂下滑到现在的新一轮高速增长阶段。在这样的发展态势下，浙江省房地产市场又开始进入一个关键的时期，一方面房地产市场对相关的行业拉动作用增大，在国民经济中的地位越来越重要；另一方面在房地产市场“非理性发展”背后所隐藏的风险也逐渐增大并日益显现，国家也不断出台相应的政策来抑制房价的持续增长。在这样的背景下，本文以浙江省为例，希望通过建立关于房地产供需的联立方程模型，来得出影响房地产价格的因素以及说明这些因素对房地产价格的影响程度的大小，在此基础上对房地产市场进行一定的展望。
1 模型的设定
根据理论分析，建立一个可以反映房地产供需关系的联立方程模型，一共选取了2个内生变量，1个滞后内生变量和6个外生变量，变量之间的关系如图1所示。
1.1 模型的变量说明
根据图1中具体的经济关系，并充分考虑模型结构图中变量资料的可比性和可获得性，确定模型的变量如下：
（1）内生变量。
Qdt——商品房每年的销售面积（单位：万平方米）。
Qst——商品房每年的施工面积（单位：万平方米）。
根据历史数据的可获得性，本文采用商品房每年的销售面积和商品房每年的施工面积来分别代表房地产市场的需求和房地产市场的供给。
（2）内生滞后变量。
Qt-1——商品房每年销售面积的滞后一期数值（单位：万平方米）。
根据经济规律可知，商品房的前一期的市场需求会影响商品房当期的供给。
（3）外生变量。
X1——商品房每年的销售价格（单位：元/平方米）
X2——居民每年的消费水平（单位：元/人）
X3——每年的贷款利率
X4——每年的地价（单位：元/平方米）
X5——房地产企业投资额（单位：亿元）
X6——人均居住面积（单位：平方米/人）
1.2 模型变量间相关关系说明
针对以上选取的相关变量，用Eviews软件给出所选变量间的相关关系距阵，如表1所示。
由相关关系表中我们可以得出，每年的贷款利率（X3）和各个变量的相关系数较其它的变量来说偏小，其余的变量间均有较大的相关性，因此在以下的分析中去掉外生变量每年的贷款利率（X3）。
1.3 模型的结构方程式
根据图1和以上的分析，可以构造模型的结构方程式如下：
Qdt0+1X1+2X2+3X6+μ1t…… （1）
Qstβ0+β1Qdt-1+β2X4+β3X5+μ2t…… （2）
QdtQst…… （3）
方程（1）反映了房地产市场需求的形成，它和商品房每年的销售价格、居民每年的消费水平以及人均的居住面积有关。
方程（2）反映了房地产市场供给的形成，它和房地产市场前一期的需求值、每年的土地价格和每年的房地产企业的投资额度有关。
表1 变量间相关关系
方程（3）是一个均衡方程，根据微观经济学的供需平衡理论提出，但实际的房地产市场中并不存在供需平衡的情况，提出方程（3）的目的是在方程估计的基础上算出一个相应的均衡价格和现有的价格进行比较，在比较的基础上进而对房地产市场今后的发展进行展望。
2 模型的参数估计及检验
2.1 数据来源与处理
本文所使用的是1998年到2008年的年度数据，所有的数据均来自2000—2009年的《浙江省统计年鉴》，为时间序列数据，在进行分析之前，都以1998年的数据为基期，进行了相应的标准化处理，保证数据的可比性。为了消除异方差的影响，数据在软件处理时都采用了对数的形式。
2.2 模型的参数估计
由模型的结构方程式可知，方程式中有2个内生变量，1个滞后内生变量和5个外生变量，因此可以判别模型为过度识别，所以采用二阶段最小二乘法（2SLS）对模型的参数进行估计。
二阶段最小二乘的基本思想就是由简化型模型估计出来的来替代内生变量作为解释变量，避免联立方程偏倚的出现。运用Eviews软件对模型采用二阶段最小二乘法进行估计，首先得到房地产需求方程的估计结果如表2所示：
表2 估计结果
根据表2可以得出房地产需求函数的TSLS估计式为：
lnQdt45.235-0.289lnX1+7.646lnX2+2.558X6+μ1t。
其次，估计房地产的供给函数，用Eviews得到的结果如表3所示。
表3 估计结果
根据表3可以写出房地产供给函数的估计式为：
lnQst3.95+0.022lnQdt-1+0.089lnX4+0.689lnX5+μ2t。
由上可以得出该联立方程组的估计式为：
lnQdt45.235-0.289lnX1+7.646lnX2+2.588X6+μ1t
lnQ5t3.95+0.022lnQd<sub>t-1+0.089lnX4+0.689lnX5+μ2t
lnQdtlnQst。
2.3 模型的检验
由上面模型估计的结果可以得出房地产供给和需求函数的拟合优度都较大，F统计量均通过检验，方程的整体显著。模型估计的参数和所反映的经济意义相符，各参数在0.05的显著性水平下均能通过显著性检验，表明估计的模型具有一定的可信度。
3 模型的路径分析
路径分析又称通径分析，是一种研究变量间相互关系、自变量对因变量作用方式、程度的多元统计分析技术。路径分析以多元线形回归分析为基础，通过对标准化变量的偏回归系数进一步分析、分解，对各自变量的作用方式、途径给出一个科学、合理、定量的解释。
路径分析的主要步骤是：选择变量和建立因果关系模型、检验假设、估计参数和评估因果模型。在上面的房地产供需影响因素的联立方程的基础上运用路径分析可以进一步的明确以上各个因素是直接影响还是通过中介变量间接的影响并可以得出直接影响和间接影响的大小，为浙江省房产市场的走向提供更加充足的依据。
由以上所得数据，建立房地产需求函数的路径分析图：
由以上数据，可得房地产需求函数路径模型的拟合指数为0.995892，商品房每年的销售价格（X1）对房地产市场需求的直接作用为-0.206，居民每年的消费水平（X2）对房地产市场需求的直接作用为0.797，人均居住面积（X6）对房地产市场需求的直接作用为0.459，可见，居民的消费水平对房地产市场需求的形成占相对重要的位置，其次为人均居住面积。居民每年的消费水平的路径系数为0.797.接近于它和房地产需求之间的相关系数（0.779），表明相关系数反应了自变量和因变量的真实关系，通过改变刺激居民的消费水平来带动房地产市场的需求是有效地；商品房每年的销售价格（X1）与房地产需求之间的路径系数小于0，而两者之间的相关系数大于0，说明间接效应是两者之间相关的主要原因，直接通过改变自变量的改变不能起到较大的作用，必须通过中介变量才能达到相应的作用，而人均居住面积（X6）对房地产市场需求则是通过直接作用和间接作用两个方面来影响。
同理，可以建立房地产供给的路径分析图如下：
由以上可得房地产供给函数路径模型的拟合指数为0.999118，房地产市场供给的前一期值对房地产市场供给的直接作用为0.172，每年的地价（X4）对房地产市场供给的直接作用为0.141，房地产企业投资额（X5）对房地产市场供给的直接作用为0.791，通过对比可知房地产企业投资额对房地产市场供给的形成起到最主要的作用，其次为市场需求的前一期的值，每年的地价对供给的形成和前两者相比较而言较小。根据路径系数和相关系数的比较可知房地产企业投资额（X5）反应了自变量和因变量的真实关系，通过改变自身的数量可以显著的影响房地产企业的供给，而市场需求的前一期的值和每年的地价主要通过中介变量的作用来影响房地产市场的供给。
4 结果和展望
2008年的金融危机终结了浙江省房地产发展10年的黄金期，尽管政府连续推出降首付的比例、降购房契税等房贷新政来稳定楼市，但仍难阻止楼市调整的步伐。2009年，商品房销售面积和销售额逐渐回升，与2008年形成鲜明对比，实现了惊人的V型反转。以杭州市为例，在2009年，杭州市主城区商品房销售66359套，同比增长178%，二手房成交43465套，比2008增长205%。
参考文献
［1］王金明，高铁梅.对我国房地产市场需求和供给函数的动态分析［J］.中国软科学，2004，（7）: 69-74.
［2］ 张涛，龚六堂，卜永祥.资产回报、住房按揭贷欲与房地产均衡价格［J］.金融研究，2006，（2）.
［3］ 段军山.房地产价格波动影响因素及我国的经验分析［J］.湖南工程学院学报，2006，（4）.
［4］ 张娟锋，贾生华.联立方程模型及其在房地产市场分析中的应用［J］.房产经纪，2007，（12）.
［5］周建军.我国房地产价格的影响因素及其合理性研究［J］.商业研究，2009，（4）:93-96.
［6］ Collyns and Senhagji，“Lending Booms，Real Estate Bubbles and The Asian Crisis”，IMF Working Paper（20）2002:102.
关键词：房地产市场；联立方程；路径分析；浙江省
中图分类号：F83 文献标识码：A 文章编号：1672-3198（2011）18-0149-03
浙江省作为沿海地区的经济强省，是中国区域经济成长中一个典型的、极具特色的例子。浙江省的房地产市场同全国的房地产市场一样，也经历了1998—2000年的复苏、发展阶段；2001—2003年的繁荣阶段；2004—2007年的过热阶段以及2008年金融危机时期的短暂下滑到现在的新一轮高速增长阶段。在这样的发展态势下，浙江省房地产市场又开始进入一个关键的时期，一方面房地产市场对相关的行业拉动作用增大，在国民经济中的地位越来越重要；另一方面在房地产市场“非理性发展”背后所隐藏的风险也逐渐增大并日益显现，国家也不断出台相应的政策来抑制房价的持续增长。在这样的背景下，本文以浙江省为例，希望通过建立关于房地产供需的联立方程模型，来得出影响房地产价格的因素以及说明这些因素对房地产价格的影响程度的大小，在此基础上对房地产市场进行一定的展望。
1 模型的设定
根据理论分析，建立一个可以反映房地产供需关系的联立方程模型，一共选取了2个内生变量，1个滞后内生变量和6个外生变量，变量之间的关系如图1所示。
1.1 模型的变量说明
根据图1中具体的经济关系，并充分考虑模型结构图中变量资料的可比性和可获得性，确定模型的变量如下：
（1）内生变量。
Qdt——商品房每年的销售面积（单位：万平方米）。
Qst——商品房每年的施工面积（单位：万平方米）。
根据历史数据的可获得性，本文采用商品房每年的销售面积和商品房每年的施工面积来分别代表房地产市场的需求和房地产市场的供给。
（2）内生滞后变量。
Qt-1——商品房每年销售面积的滞后一期数值（单位：万平方米）。
根据经济规律可知，商品房的前一期的市场需求会影响商品房当期的供给。
（3）外生变量。
X1——商品房每年的销售价格（单位：元/平方米）
X2——居民每年的消费水平（单位：元/人）
X3——每年的贷款利率
X4——每年的地价（单位：元/平方米）
X5——房地产企业投资额（单位：亿元）
X6——人均居住面积（单位：平方米/人）
1.2 模型变量间相关关系说明
针对以上选取的相关变量，用Eviews软件给出所选变量间的相关关系距阵，如表1所示。
由相关关系表中我们可以得出，每年的贷款利率（X3）和各个变量的相关系数较其它的变量来说偏小，其余的变量间均有较大的相关性，因此在以下的分析中去掉外生变量每年的贷款利率（X3）。
1.3 模型的结构方程式
根据图1和以上的分析，可以构造模型的结构方程式如下：
Qdt0+1X1+2X2+3X6+μ1t…… （1）
Qstβ0+β1Qdt-1+β2X4+β3X5+μ2t…… （2）
QdtQst…… （3）
方程（1）反映了房地产市场需求的形成，它和商品房每年的销售价格、居民每年的消费水平以及人均的居住面积有关。
方程（2）反映了房地产市场供给的形成，它和房地产市场前一期的需求值、每年的土地价格和每年的房地产企业的投资额度有关。
表1 变量间相关关系
方程（3）是一个均衡方程，根据微观经济学的供需平衡理论提出，但实际的房地产市场中并不存在供需平衡的情况，提出方程（3）的目的是在方程估计的基础上算出一个相应的均衡价格和现有的价格进行比较，在比较的基础上进而对房地产市场今后的发展进行展望。
2 模型的参数估计及检验
2.1 数据来源与处理
本文所使用的是1998年到2008年的年度数据，所有的数据均来自2000—2009年的《浙江省统计年鉴》，为时间序列数据，在进行分析之前，都以1998年的数据为基期，进行了相应的标准化处理，保证数据的可比性。为了消除异方差的影响，数据在软件处理时都采用了对数的形式。
2.2 模型的参数估计
由模型的结构方程式可知，方程式中有2个内生变量，1个滞后内生变量和5个外生变量，因此可以判别模型为过度识别，所以采用二阶段最小二乘法（2SLS）对模型的参数进行估计。
二阶段最小二乘的基本思想就是由简化型模型估计出来的来替代内生变量作为解释变量，避免联立方程偏倚的出现。运用Eviews软件对模型采用二阶段最小二乘法进行估计，首先得到房地产需求方程的估计结果如表2所示：
表2 估计结果
根据表2可以得出房地产需求函数的TSLS估计式为：
lnQdt45.235-0.289lnX1+7.646lnX2+2.558X6+μ1t。
其次，估计房地产的供给函数，用Eviews得到的结果如表3所示。
表3 估计结果
根据表3可以写出房地产供给函数的估计式为：
lnQst3.95+0.022lnQdt-1+0.089lnX4+0.689lnX5+μ2t。
由上可以得出该联立方程组的估计式为：
lnQdt45.235-0.289lnX1+7.646lnX2+2.588X6+μ1t
lnQ5t3.95+0.022lnQd<sub>t-1+0.089lnX4+0.689lnX5+μ2t
lnQdtlnQst。
2.3 模型的检验
由上面模型估计的结果可以得出房地产供给和需求函数的拟合优度都较大，F统计量均通过检验，方程的整体显著。模型估计的参数和所反映的经济意义相符，各参数在0.05的显著性水平下均能通过显著性检验，表明估计的模型具有一定的可信度。
3 模型的路径分析
路径分析又称通径分析，是一种研究变量间相互关系、自变量对因变量作用方式、程度的多元统计分析技术。路径分析以多元线形回归分析为基础，通过对标准化变量的偏回归系数进一步分析、分解，对各自变量的作用方式、途径给出一个科学、合理、定量的解释。
路径分析的主要步骤是：选择变量和建立因果关系模型、检验假设、估计参数和评估因果模型。在上面的房地产供需影响因素的联立方程的基础上运用路径分析可以进一步的明确以上各个因素是直接影响还是通过中介变量间接的影响并可以得出直接影响和间接影响的大小，为浙江省房产市场的走向提供更加充足的依据。
由以上所得数据，建立房地产需求函数的路径分析图：
由以上数据，可得房地产需求函数路径模型的拟合指数为0.995892，商品房每年的销售价格（X1）对房地产市场需求的直接作用为-0.206，居民每年的消费水平（X2）对房地产市场需求的直接作用为0.797，人均居住面积（X6）对房地产市场需求的直接作用为0.459，可见，居民的消费水平对房地产市场需求的形成占相对重要的位置，其次为人均居住面积。居民每年的消费水平的路径系数为0.797.接近于它和房地产需求之间的相关系数（0.779），表明相关系数反应了自变量和因变量的真实关系，通过改变刺激居民的消费水平来带动房地产市场的需求是有效地；商品房每年的销售价格（X1）与房地产需求之间的路径系数小于0，而两者之间的相关系数大于0，说明间接效应是两者之间相关的主要原因，直接通过改变自变量的改变不能起到较大的作用，必须通过中介变量才能达到相应的作用，而人均居住面积（X6）对房地产市场需求则是通过直接作用和间接作用两个方面来影响。
同理，可以建立房地产供给的路径分析图如下：
由以上可得房地产供给函数路径模型的拟合指数为0.999118，房地产市场供给的前一期值对房地产市场供给的直接作用为0.172，每年的地价（X4）对房地产市场供给的直接作用为0.141，房地产企业投资额（X5）对房地产市场供给的直接作用为0.791，通过对比可知房地产企业投资额对房地产市场供给的形成起到最主要的作用，其次为市场需求的前一期的值，每年的地价对供给的形成和前两者相比较而言较小。根据路径系数和相关系数的比较可知房地产企业投资额（X5）反应了自变量和因变量的真实关系，通过改变自身的数量可以显著的影响房地产企业的供给，而市场需求的前一期的值和每年的地价主要通过中介变量的作用来影响房地产市场的供给。
4 结果和展望
2008年的金融危机终结了浙江省房地产发展10年的黄金期，尽管政府连续推出降首付的比例、降购房契税等房贷新政来稳定楼市，但仍难阻止楼市调整的步伐。2009年，商品房销售面积和销售额逐渐回升，与2008年形成鲜明对比，实现了惊人的V型反转。以杭州市为例，在2009年，杭州市主城区商品房销售66359套，同比增长178%，二手房成交43465套，比2008增长205%。
参考文献
［1］王金明，高铁梅.对我国房地产市场需求和供给函数的动态分析［J］.中国软科学，2004，（7）: 69-74.
［2］ 张涛，龚六堂，卜永祥.资产回报、住房按揭贷欲与房地产均衡价格［J］.金融研究，2006，（2）.
［3］ 段军山.房地产价格波动影响因素及我国的经验分析［J］.湖南工程学院学报，2006，（4）.
［4］ 张娟锋，贾生华.联立方程模型及其在房地产市场分析中的应用［J］.房产经纪，2007，（12）.
［5］周建军.我国房地产价格的影响因素及其合理性研究［J］.商业研究，2009，（4）:93-96.
［6］ Collyns and Senhagji，“Lending Booms，Real Estate Bubbles and The Asian Crisis”，IMF Working Paper（20）2002:102.