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内容提要：本文在经典蛛网模型的基础上，引入利率、城镇居民个人可支配收入、政策变量，以35个大中城市的2003-2016年商品房数据为研究样本，分析商品房市场的供求机制及价格波动特征，判断房价的稳定性。研究发现：商品房价格对房地产需求和供给影响作用明显，利率、个人可支配收入、政策因素对房地产市场供求的影响不显着，35个大中城市在样本期间内处于发散状态，房地产市场的均衡价格体系尚未形成，难以实现自我收敛，房价极易受外界因素的影响，需要政府进行适度的宏观调控。

关键词：蛛网模型 住房价格 供求关系 房地产市场

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近年来，我国房地产市场发展迅速，房地产市场开发投资额从2003年0.78万亿元大幅上升到了2016年的10.3万亿元。面对“高房价”为特征的供给侧结构性矛盾，为了稳定房地产市场价格，避免房地产市场波动对宏观经济产生潜在危害，各级政府持续采取了多种调控措施，从2005年中央“国八条”、2010年的“国十一条”和2011年“新国八条”，再到2013年的“新国五条”、2014年的“9.30房贷新政”，这些调控政策涉及货币政策、信贷政策、税收政策等多个方面，2016年国庆长假期间有19个城市出台了限购政策，2017年一、二线城市又陆续出台“强控”政策，以上种种政策的出台都突显了中央及各级政府确保房地产市场稳定健康发展的决心。在这一背景下，研究房地产市场价格的波动性，揭露我国房地产价格的波动特征，对于严格执行中央精神、探索对房地产市场宏观调控的前瞻性和系统性，有着较强的理论与现实意义。一、国内外关于房地产价格稳定性问题研究评述

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影响房地产价格稳定和供求平衡的因素较多，从国外文献看，对房地产价格稳定和供求平衡的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。Geoff Kenny（1999）实证分析了爱尔兰的房地产市场的均衡机制，发现就业水平提高和收入增加会引起房价上涨。Caporale和Sousa（2016）在分析房地产短期和长期供求均衡的动因区别时，得出货币政策和租金收入是影响房地产供求长期均衡的重要因素。Owen Lamont（1999）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。低利率的刺激和外来人口的增加也是影响房地产供求平衡的主要因素（Glaeser等，2013）。国内学者对房地产价格稳定和供求均衡的影响因素也进行了研究。吴建峰（2003）认为，城市居民收入的不断增加是我国房地产价格上涨的主要原因。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。郑钦月、张严（2010）通过格兰杰因果关系检验、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。周京奎（2006）认为，利率对房地产的供给有影响，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，而控制房地产融资市场的杠杆率，则是控制房价的有效抓手。安辉、王瑞东（2013）通过构建VAR模型，发现短期内，影响房地产供给平衡的主要因素是货币政策和信贷政策，而土地政策和保障房政策的长期效果更加显着。李嘉楠等（2017）认为，外来人口通过影响高技能劳动者的收入与迁入地的企业与工厂来间接影响房地产价格。鞠方等（2017）认为，滞后期和当期销售价格对房地产需求有着抑制作用，而未来一期的销售价格则与房地产需求方向一致。 内容来自dedecms

蛛网模型是由经济学家H.schultz、U.ricel、J.tinbergen提出的，运用弹性原理解释某些生产周期较长的商品价格波动的理论。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，发现在房地产市场中，供给的反应比需求更迅速。杨建平（2008）运用动态蛛网模型分析房地产市场价格持续走高的原因，得出政府的宏观金融政策对房价影响效果微弱，房地产市场的价格处于发散的模式之中的结论。方金（2011）选择影响房地产价格的多个因素，构建动态蛛网模型，分析福建省房地产市场，结果表明该地区房价是收敛的。刘文（2012）构建联立方程模型和蛛网模型发现我国房地产处于一个非均衡时期。

现有文献从不同角度对影响房价波动的因素进行了深入的分析，但基于蛛网模型对房价波动的研究较少。本文以经典的蛛网模型为基础，引入居民可支配收入、利率等变量，通过构建一个包含非线性供求方程的动态蛛网模型，利用35个大中城市的2003年-2015年商品房相关数据，分析我国房地产市场的供求机制及价格波动特征，判断房地产蛛网模型是否具有收敛性。 copyright dedecms

二、35个大中城市房地产市场特征与影响因素分析 内容来自dedecms

（一）35个大中城市房地产市场特征分析 copyright dedecms

房地产市场的稳定性关系到宏观经济健康持续运行，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。考察全国整体的房地产市场发展状况，可以发现，白2003年以来，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，2010年前后开始复苏。在样本期内，35个大中城市的房地产市场，如图1所示，房地产市场的总体趋势的快速发展的，2008年房地产市场低迷，2009年开始反弹，2011和2014年出现下降，2015年后开始反弹。 copyright dedecms

从图1中可以看出，35个大中城市商品房竣工面积在2003-2016呈上升趋势，增速相对平缓，在2012年达到峰值，随后2013年“国五条”等一系列政策影响下，竣工面积整体上有所回落。销售面积方面，35个大中城市商品房销售面积2003-2007年明显上升，受国际金融危机等因素影响在2008年商品房销售面积降幅较大，2009-2011年销售面积增速相对平缓，2011-2013年增长迅速，2014年短暂回调后，2015年和2016年销售面积开始增加。2017年第一季度，35个大中城市的综合价格、商服价格、住宅价格和工业用地价格平均增速依次为12.06％、7.15％、17.82％、8.04％，较上一季度分别下降0.99、0.26、1.78和0.48个百分点，呈现出温和上涨，速率有降的趋势。 dedecms.com

（二）房地产市场供求因素分析

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房地产作为一种特殊商品，具有良好的保值增值功能。在有效市场中，住房的购买者和供应者都是经济理性的；而在经济运行不稳定时，房地产市场会成为人们躲避风险的重要手段，从而会加剧市场经济的波动。我国的房地产市场具有政府调控性较强，区域价格差异较大等特征，并且供求关系不断变化。由于影响房地产市场供求的因素较多，基于模型本身限制，以下选择销售价格、利率、人均可支配收入等因素进行分析。 织梦内容管理系统

1.销售价格。在市场经济条件下，销售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，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销售价格预测本期的价格，并且上一期销售价格影响着本期的房地产供给。同时，在其他条件不变的前提下，房地产的需求与销售价格呈负相关关系。

2.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，它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行房地产交易的，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。

3.居民人均可支配收入的高低体现了地区经济发展水平。随着经济发展水平的不断提高，人们的生活质量不断改善，对生活必需品的需求越来越大，更注重居住条件和质量，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。以上说明宏观经济运行良好，而外部环境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，从而提高房地产市场供给。

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4.房地产政策。宏观调控，作为市场经济中一只看不见的手，是保障国民经济实现再生产、实现国家经济管理职能的重要条件。国家房地产宏观调控政策也是影响到房地产供需的重要因素，我国的土地制度决定了各级政府的土地政策对房地产价格的影响作用，而以“限贷”、“限购”和城市规划为代表的行政政策，同样对房地产价格波动和房地产市场的供需均衡产生一定的影响。

三、35个大中城市房地产价格波动的实证分析 织梦内容管理系统

（一）模型构建

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我国市场机制不断完善，房地产市场发展迅速，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、人均可支配收入因素到蛛网模型中，分析各因素对房地产市场供给函数和需求函数的影响，模型如下： dedecms.com

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其中，α、σ是常数项，β、γ、S、、η是回归系数，Pt是35个大中城市商品房销售价格，Pt-1是上一年35个大中城市商品房销售价格；Rt是央行制定的金融机构人民币贷款利率（一年期）加权得到；yt是35个大中城市的城镇居民人均可支配收入。POL是房地产政策性变量，2003年国务院明确将房地产行业作为国民经济的支柱产业，2005年“国八条”出台，2009年“国四条”，2010年“国十条”，2011年“新国八条”，2013年“国五条”等年份虚拟变量赋值为1，其余年份赋值为0。将35个大中城市的房地产数据作为研究样本，时间跨度为2003-2016年，数据来源于《中国房地产统计年鉴》（2004-2015）、中国统计年鉴（2004-2015）、国家统计局网站。央行基准贷款利率（一年期）的部分年份取月度均值取得。通过GIS回归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）。 dedecms.com

假定市场需求函数是价格的递减函数，供给函数是上一期价格的递增函数，这符合经济学意义，下一期的价格Pt+1与本期价格Pt的差与Qtd-Qts的比值为μ，它是价格调节系数，反映超额需求变动对价格变化的影响，其值越大说明市场价格对于超额需求的变动反应越强烈，超额需求的微小变化都会对价格产生巨大影响。整理方程式有： 内容来自dedecms

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（二）回归结果分析

在面板数据（panel data）背景下，对选取的变量进行平稳性检验，如表1所示。在对变量做一阶差分后，通过了单位根检验。所选变量是一阶单整序列，可以进一步进行面板数据回归。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（p＜0.05）显着，拒绝原假设，故选择固定效应模型对供给函数和需求函数进行回归。回归结果见表2、表3。

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从表1运行结果可以看出，拟合度较高，p＜0.05变量是显着的，接受回归模型，说明住房需求与价格、可支配收入有依赖关系。从表2所示的回归结果来看，模型的各变量回归系数的符号除了利率以外都符合预期，且多数通过了显着性检验（在10％的显着性水平下），供给函数Adjusted R-squared值为0.65，模型的相伴概率均为0.00，Durbin-Watson检验值为1.72，均在可接受范围。回归结果显示，上一年房地产价格（Pt-1）与房地产供给量有较为显着的正相关关系，它们每上升一个百分点，房地产供给量上升4.5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着，和预期符号方向一致，表明利率调整在短期内能抑制房地产供给量增加。政策因素的回归结果不显着，但在短期抑制房地产供给量增加的作用明显。从表3所示的回归结果来看，在5％的显着性水平下，通过了显着性检验，Adjusted R-squared值为0.69，模型的相伴概率均为0.0000，Durbin-Watson检验值为1.92，均在可接受范围。回归结果显示，房地产价格（Pt）与房地产需求量的回归结果较为显着，房地产价格每上升一个百分点，房地产需求量降低5.6个百分点；而人均可支配收入对房地产需求有正向影响，但回归结果并不显着。 织梦内容管理系统

根据前文有关蛛网模型收敛性的判定原则，可以得到如下结论：（1）（1-μβ）2＞4μγ时，当|λ1，2|＜1蛛网模型收敛，价格Pt收敛。（2）（1-μβ）2＜4μγ时，当时模型也收敛.Pt+1=Pt+μ（Qtd-Qts），解得，当1.2＜μ＜22.42时，价格Pt收敛。我们可以计算出2003-2015年35个大中城市房地产住房市场的μ值。

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从表4可以看出各省的μ值波动较大。我们知道，均衡有稳定均衡和不稳定均衡之分。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，35个大中城市房地产市场价格收敛年份数均未过半，青岛、长沙、乌鲁木齐的收敛年份数为7个，石家庄、呼和浩特、合肥、济南、深圳、南宁、贵阳的收敛年分数为6个，其余城市收敛个数均在5以下。可以看出，目前我国35个大中城市的均衡价格在2003-2015年是不稳定的，均衡体系尚未形成，处于一种不稳定的动态系统中，市场存在一定程度的泡沫。2016年以来，随着各级政府宏观调控政策的密集出台，35个大中城市的房地产价格波动得到抑制，各地房地产价格的增长幅度也都可以用“温和上升”来形容，特别是2017年第一季度以来，虽然北上广深的房地产价格增速仍然超过3％，但其他主要一二线城市的价格则呈现出可控的收敛趋势。

四、结论与政策建议 织梦好，好织梦

（一）结论 织梦好，好织梦

本文首先对一般蛛网模型进行了阐述，通过引入销售价格、收入、利率、政策变量构建新的动态蛛网模型，从理论上分析其收敛的条件。随后，运用35个大中城市2003-2016年商品相关数据，分析了商品房市场的供求机制及价格波动特征，判断其蛛网模型的收敛性。研究发现：35个大中城市的商品房市场的总体趋势是快速发展的。竣工面积呈缓慢上升趋势，增速平稳；销售面积总体处上升趋势，但波动较为明显，受国际金融危机影响，2008年房地产市场整体处于低迷状态。蛛网模型回归结果显示：商品房价格对于房地产需求和供给影响作用明显，利率、个人可支配收入、政策因素对房地产市场的供求影响不显着。并且，35个大中城市在样本期间内大部分年份处于发散状态，这说明我国房地产市场稳定的均衡价格体系尚未形成，处于一种不稳定的动态均衡中，还未实现自我收敛，随着各级政府的有效调控，部分城市已经显现出收敛趋势。 copyright dedecms

虽然蛛网模型的假设与现实生活是存在一定的差距，现实中的房价波动会在收敛、发散、闭合之间交替出现，形成混沌，但是本文针对35个大中城市住房价格波动特征的考察，却可以看作对现实房地产市场的近似模拟，为我们研究现实的房地产市场价格波动提供启示与建议。

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（二）建议

各级政府有必要对房地产市场进行宏观调控，积极引导和规范房地产市场健康发展。但城市化进程的推进带来人口数量和人均收入的增加，从而引起房价上涨，有一定的必然性。故而，政府调控房价要充分考虑到房价变化与国家经济之间的关系，使其在合理的范围内波动。

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首先，政府应牢牢把握“房子是用来住的，不是用来炒的”的定位，引导购房者建立正确的消费观念，抑制住房的金融属性。

其次，从满足市民居住需求出发，分类控制，完善保障房体系建设，适当放宽经济条件困难的家庭购买或租用经济适用房、保障房的条件，准确把握住房的居住属性。

再次，政府可以通过掌控的公共资源以及相应的税率、利率等政策工具，调整和优化中长期供给体系，缓解住房结构失衡这一主要矛盾，实现房地产市场动态均衡。 内容来自dedecms

最后，在房地产市场中引入竞争机制，逐步达到规模经济，开发商、政府及时公布市场信息，增强市场透明度，引导消费者理性看待房地产投资。同时，加强对外资在房地产市场上的投机行为的监管。

参考文献：

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[1]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）. dedecms.com

[2]李嘉楠、游伟翔、孙浦阳.外来人口是否促进了城市房价上涨？——基于中国城市数据的实证研究[J].南开经济研究，2017（1）. 织梦好，好织梦

[3]鞠方、雷雨亮、周建军.房价波动、收入水平对住房消费的影响——基于SYS-GMM估计方法的区域差异分析[J].管理科学学报，2017（2）. 内容来自dedecms

（作者单位：湖州师范学院商学院）