2011年--房地產(chǎn)相關(guān)外文翻譯--9個亞太經(jīng)濟體中房價的決定性因素（譯文）

1、<p><b>　　14850漢字 </b></p><p>　　出處：Glindro E T, Subhanij T, Szeto J, et al. Determinants of house prices in nine Asia-Pacific economies[J]. International Journal of Central Banking, 2011, 7(

2、3): 163-204.</p><p>　　9個亞太經(jīng)濟體中房價的決定性因素</p><p>　　Eloisa T. Glindroa, Tientip Subhanijb, Jessica Szetoc, and</p><p>　　Haibin Zhud,</p><p>　　a 貨幣和財政政策中心，菲律賓中央銀行</p>

3、<p>　　b 經(jīng)濟研究部，泰國銀行</p><p>　　c 經(jīng)濟研究所，香港金融管理局</p><p><b>　　d 國際清算銀行</b></p><p>　　本文研究了1993-2006年期間，房價的動態(tài)特點以及制度因素在九個亞太經(jīng)濟體的作用，一般來說，房價越是動蕩的市場，伴隨著的是較低的供給彈性和更靈活的商業(yè)環(huán)境。在國家層面

4、，目前房價的運行主要反映的調(diào)整，以改善基本面，而不是投機性的房地產(chǎn)泡沫。但是，泡沫的證據(jù)確實存在于一些細分市場。</p><p>　　JEL代碼：G12，R31。</p><p><b>　　簡介</b></p><p>　　房價風(fēng)險近年來備受關(guān)注，許多工業(yè)化經(jīng)濟體，包括美國，英國和西班牙，在21世紀(jì)頭十年的中期，目睹了一場曠日持久的，房價顯著

5、上漲的狀況。對于風(fēng)險感知較低的鼓勵寬松的貸款標(biāo)準(zhǔn)的抵押貸款市場，極大地促進了美國次貸危機和隨之而來的全球金融危機。正如前期研究表明，房價波動將對居民消費產(chǎn)生重大影響，銀行系統(tǒng)，和實體經(jīng)濟。</p><p>　　相比之下，在同一時期大多數(shù)亞洲國家的住房市場相對平靜。然而，近年來，一些經(jīng)濟體的房地產(chǎn)市場越來越受人們關(guān)注。中國，香港特別行政區(qū)（以下稱為香港），南韓（以下稱為韓國）已經(jīng)在過去的幾年見證了很劇烈的房價上漲（

6、見圖1）。鑒于這一地區(qū)對于金融危機的經(jīng)驗尚不遙遠（例如1997年亞洲金融危機以及所謂日本“失去的十年“），經(jīng)濟的繁榮和蕭條在房地產(chǎn)市場起到了至關(guān)重要的作用。問題是，觀察到的房價增長是否會導(dǎo)致出現(xiàn)泡沫經(jīng)濟。</p><p>　　有關(guān)于在亞洲可能的房地產(chǎn)泡沫問題有兩種對立的觀點。一種悲觀的觀點認(rèn)為，在許多國家，房價已被高估，在不久的將來就會面臨向下的修正。在極端的情況下，有些人認(rèn)為這就是新的投機性房地產(chǎn)泡沫的證據(jù)，并

7、要求主管機構(gòu)和央行采取謹(jǐn)慎措施，以遏制這一現(xiàn)象。相反，樂觀的看法認(rèn)為，本輪房價增長是從以前的危機中恢復(fù)的一種表現(xiàn)。樂觀者認(rèn)為，在以往的危機之后，與其基本價格相比，房價太低。</p><p>　　圖1.普通住宅市場的房價通脹（同比），1994-2006年注：</p><p>　　注: AU: 澳大利亞 CN: 中國 HK: 香港特別行政區(qū) KR: 韓國 MY: 馬來西亞 NZ: 新西蘭 PH

8、: 菲律賓 SG: 新加坡 TH: 泰國 </p><p>　　房價從非常低的水平反彈僅僅是均值回歸過程的結(jié)果。此外，住房市場和住房金融體系經(jīng)過了過去十年的開放，包括大勢所趨的更加市場化的住房市場，對抵押貸款產(chǎn)品更高的可用性，以及流動性更強的二級抵押貸款市場，也無疑提高了市場效率，刺激了市場需求，并促成了房價的增長。</p><p>　　本文通過觀察房價在亞太地區(qū)九個經(jīng)濟體的變化情況對于這

9、一辯論給予讀者一些啟發(fā)。這其中包括澳大利亞，中國，香港，韓國，馬來西亞，新西蘭，菲律賓，新加坡和泰國。具體來說，它試圖解決以下問題：在亞洲是什么決定了房價的基本價值和短期動態(tài)？是什么制度因素在影響房價走勢？怎樣才能衡量是否存在房地產(chǎn)泡沫？為了解決這些問題，我們采用Capozza等糾錯框架（2002）。主要結(jié)果如下：</p><p>　　首先，我們發(fā)現(xiàn)，全國房價的動態(tài)表現(xiàn)出明顯的國家間的差異性。此外，制度因素作用明

10、顯。特別是，房價動態(tài)的區(qū)別可以在很大程度上歸因于土地供應(yīng)和商業(yè)環(huán)境的跨國差異。</p><p>　　其次，基于計量經(jīng)濟學(xué)的分析，我們所描述的房價走勢為三個獨立的因素的總和：（一）由較長期的經(jīng)濟條件和制度安排決定的房屋基本價值（趨勢項）；（二）偏離基本價值是歸因于住房市場摩擦（一個周期性的術(shù)語）；及（三）不合理或“泡沫”成分很可能是由過度樂觀的預(yù)期（誤差項）驅(qū)動。應(yīng)用這種方法九的經(jīng)濟在亞洲和太平洋地區(qū)，我們發(fā)現(xiàn)，在

11、全球金融危機爆發(fā)之前，全國住宅價格變動主要體現(xiàn)在改變基本價值觀和對基本面的周期性調(diào)整。換句話說，有房地產(chǎn)泡沫，這些經(jīng)濟體，至少在國家層面的一點證據(jù)。在亞太地區(qū)的九個經(jīng)濟體中運用此方法，我們發(fā)現(xiàn)，在全球金融危機爆發(fā)之前，全國住宅價格變動主要體現(xiàn)在基本價值的改變以及基本面上的周期性調(diào)整。 換句話說，在這些經(jīng)濟體中，至少在國家層次存在著房地產(chǎn)泡沫的跡象。</p><p>　　分解分析具有重要的政策含義。它允許房價高估（

12、周期性誤差分量的總和）和房地產(chǎn)泡沫之間的區(qū)別。政策建議也相應(yīng)不同。為了減輕由周期性調(diào)整導(dǎo)致的市場摩擦帶動房價的高估。一個決策者或許應(yīng)該注重采取旨在減少房屋價格周期波動的幅度和頻率的措施，如對于土地使用監(jiān)管松綁，提高信息的可用性和透明度，以及增強商業(yè)環(huán)境中的開放度。相反的，為了控制泡沫，相反決策制定者應(yīng)該采取措施控制對于資本利得過高的期望或投資者對于住房市場的過度自信。</p><p>　　本文接下來的部分安排如下

13、：第二節(jié)對既往研究進行了概述，并強調(diào)本研究的貢獻。第三節(jié)主要為數(shù)據(jù)描述，并解釋了用于檢查感興趣問題的經(jīng)驗方法，以及第四節(jié)討論了實證結(jié)果。最后，第五節(jié)為總結(jié)，并提供了一些政策觀點。</p><p>　　對于既往研究的回顧以及我們的貢獻</p><p><b>　　既往研究</b></p><p>　　為了監(jiān)控房地產(chǎn)市場，最重要的是先了解房價的決定

14、性因素。住房是一種特殊類型的資產(chǎn)，具有消費和投資的雙重角色。從長遠的角度來看，一個家庭愿意支付的房屋的平均價格應(yīng)等于財產(chǎn)所能提供的未來服務(wù)的折現(xiàn)值，即未來租金的現(xiàn)值與轉(zhuǎn)售價值的貼現(xiàn)。然而從短期角度來看，考慮到房地產(chǎn)市場的一些特性（如資產(chǎn)的差異性，首付眼球，賣空限制，信息缺乏和滯后），房價可以從他們的基本價值偏離。例如Leung和Chen(2006)顯示，土地價格可以表現(xiàn)出周期性，由于替代的跨期彈性。Wheaton(1999)以及Davi

15、s和Zhu (2004)建立一個模型，其中房地產(chǎn)供給滯后和銀行貸款決策取決于物業(yè)的當(dāng)前價值。（標(biāo)記為歷史的依賴性）它們表明，隨著基本價格的改變，房地產(chǎn)的價格可以收斂到或表現(xiàn)出新的振動平衡值。</p><p>　　現(xiàn)有的文獻表明，房價的走勢與一組通用的宏觀經(jīng)濟變量、市場的具體情況，住房融資的特點密切相關(guān)。Hofmann(2004) 以及Tsatsaronis和Zhu (2004) 在一些工業(yè)化國家考察房價的決定因素

16、，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟增長，通貨膨脹，利率，銀行貸款和股票價格有顯著的解釋力。地產(chǎn)和銀行貸款之間的聯(lián)系尤為引人注目，這一點被Herring和Wachter (1999), Chen (2001), Hilbers, Lei, 和Zacho (2001), 以及Gerlach和Peng (2005).所強調(diào)。在房地產(chǎn)市場對抵押融資的依賴并不奇怪。此外，房地產(chǎn)市場是地區(qū)性的。Garmaise和Moskowitz（2004）找到強有力的證據(jù)表明，關(guān)于當(dāng)?shù)?/p>

17、市場狀況的信息不對稱，對于重塑產(chǎn)權(quán)交易和融資決定的選擇起到了重要作用。Green, Malpezzi和Mayo（2005）發(fā)現(xiàn)，房價動態(tài)在不同的城市有不同程度的供給彈性。</p><p>　　在監(jiān)測房價泡沫的重要問題，也有文獻采用了幾種方法。泡沫有時會被市場分析師在價格租金比或價格收入比來評估。通常目前比例如果遠高于歷史平均水平，將會被認(rèn)定為泡沫。然而這些方法，因為可能是對于晴雨表的政策分析不夠，導(dǎo)致他們忽略了變

18、化“均衡”價格租金（或價格收入）比率由經(jīng)濟基本面驅(qū)動的波動（例如，租金的增長，居民收入增長和回報期望率）。為了克服這些問題，已有兩種方法被提出。第一種方法比較觀察由擁有一幢房子的用戶成本決定的隨時間變化的貼現(xiàn)因子的價格租金比。其中包括了按揭利息，房產(chǎn)稅，維修費用，按揭利息開支扣稅，和額外的風(fēng)險溢價。（見Himmelberg, Mayer,和Sinai 2005; Ayuso和Restoy 2006; Brunnermeier和Julli

19、ard 2008）。第二種方法，基于房價與宏觀經(jīng)濟之間的長期關(guān)系的預(yù)測比較觀察到的房價與基本價值。（見Abraham和Hendershott1996;Kalra，Mihaljek和Duenwald2000; Capozza等人2002以及Holly，Pesaran和Yamagata2010年為例）。本文中，由于數(shù)據(jù)限制和不同國家適合測</p><p><b>　　本研究的貢獻</b><

20、/p><p>　　本文以9個亞太經(jīng)濟體的32個城市/細分市場為樣本，探討了房價的基本面和短期動態(tài)的決定因素。討論了獨特的制度安排的作用，探討了房地產(chǎn)泡沫可能出現(xiàn)的情況。本研究所使用的是Capozza等人（2002）的經(jīng)驗體系。該體系審查了：通過三步計量分析的房價長期和短期的動態(tài)，通過序列相關(guān)的組合特征的房價動態(tài)格局，以及均值回歸系數(shù)（參見3.2節(jié)）。然而，我們的研究拓展了以前的研究中三個重要方面。</p>

21、<p>　　首先，以往的研究主要集中在工業(yè)化國家的經(jīng)驗教訓(xùn)上。本研究是第一次將調(diào)查重點放在亞太地區(qū)，這也顯示了這一地區(qū)在全球經(jīng)濟中的重要性日益增加。鑒于許多亞洲經(jīng)濟體在20世紀(jì)90年代的對于房地產(chǎn)泡沫的非凡體驗，研究泡沫爆發(fā)后房價的走勢，是十分有趣的。此外，亞太住房市場在經(jīng)濟和金融市場的發(fā)展水平以及制度安排方面有很大的不同。在這點上，現(xiàn)有研究的結(jié)果可以提供互補性的意見。</p><p>　　二，我們

22、的分析強調(diào)制度因素對房價動態(tài)的影響過Capozza等人（2002）的先前研究中分析了若干因素（例如人口，收入，及建筑成本）對于房價的動態(tài)影響，但機構(gòu)的作用未被審查。在這項研究中，我們構(gòu)建的制度因素從市場發(fā)展的四個基礎(chǔ)方面綜合衡量。這一方法不僅跨越不同國家，而且隨時間變化。事實上，我們的分析表明，制度因素是解釋九個亞洲經(jīng)濟體房價的決定性因素很重要的一環(huán)。</p><p>　　第三，我們通過（一）區(qū)分房價增長和房價高

23、估，以及（二）將房價高估分解為周期性的泡沫成分拓展了房地產(chǎn)泡沫的文獻。第一個區(qū)別是很明顯的房價增長可能僅僅反映了房地產(chǎn)的基本價值的增加，這是由收入，抵押貸款利率和其他因素的驅(qū)動。相比之下，房價過高是指當(dāng)前房價高于基本價值的情況。第二是更微妙的區(qū)別。泡沫是必然與房價過高相關(guān)的，但并不是反之亦然。這是因為在住房市場摩擦，包括滯后供應(yīng)和不完善的信貸市場，可能導(dǎo)致在短期內(nèi)房價偏離其基本價值。在本文中，房價高估這種周期性成分是由序列相關(guān)和平均房價

24、動態(tài)逆轉(zhuǎn)捕捉到的。不明原因的一部分則定義為泡沫成分，它更容易被住房市場過于樂觀的預(yù)期所驅(qū)動。了解房價高估的緣由在提供適當(dāng)?shù)恼咝袆由嫌葹橹匾?lt;/p><p><b>　　數(shù)據(jù)描述和實證方法</b></p><p>　　在本節(jié)中，我們簡要地描述在這項研究中使用的數(shù)據(jù)，該睡了表征房價動態(tài)和房價過高的泡沫成分分析的實證研究方法。</p><p>&

25、lt;b>　　3.1數(shù)據(jù)描述</b></p><p>　　對于亞洲九個經(jīng)濟體的三十二個細分市場的小區(qū)物業(yè)部門的季度數(shù)據(jù)進行了分析。這里的數(shù)據(jù)都是可用的，使用季度系列時間跨度1993-2006.</p><p>　　房價數(shù)據(jù)有一定的局限性。在估計二手房價格的定義時有一些細微的變化（見表6附錄）。雖然一系列都是使用特征價格法派生的，一些僅僅是基于土地登記機關(guān)和私營部門征收面積

26、價格，而沒有質(zhì)量進行調(diào)整。此外時間序列相對較短。除了香港、韓國、新加坡、泰國，季度房價數(shù)據(jù)只覆蓋亞洲金融危機之后的時期。然而，在某種意義上而言，房價數(shù)據(jù)的時間序列更長結(jié)果不一定會被提高。許多亞洲經(jīng)濟體都經(jīng)歷過住房市場和住房金融體系的體制轉(zhuǎn)變，這無疑導(dǎo)致了動態(tài)的不連續(xù)性。</p><p>　　除了住宅物業(yè)價格，在本研究中使用的其他數(shù)據(jù)系列包括實際國內(nèi)生產(chǎn)總值，人口，建筑成本指數(shù)，土地供應(yīng)指數(shù)，抵押貸款占國民生產(chǎn)總值

27、的比率，實際抵押貸款利率，實際有效匯率，股票價格指數(shù)，以及第一主成分的四個機構(gòu)指標(biāo)：商業(yè)自由指數(shù)、金融自由指數(shù)、腐敗指數(shù)、產(chǎn)權(quán)指數(shù)—我們認(rèn)為這是影響房地產(chǎn)市場以及房價走勢的制度因素中最具相關(guān)代表性的因素。表1顯示了本研究中所使用的每個國家和整個樣本的關(guān)鍵變量的匯總統(tǒng)計。</p><p>　　3.2實證方法：房價的動態(tài)特征</p><p>　　我們按照Capazza等人（2002）所使用的框

28、架，調(diào)查房價走勢的長期和短期因素。該方法可以被分為三個步驟。第一步，計算住房的基本值。第二步，房價的短期動態(tài)的特點是一個均值回歸基本值得過程，并通過一系列相關(guān)的運動。第三步，房價恢復(fù)到其基本價值的相對速度以及持續(xù)的程度是通過交互序列相關(guān)性、宏觀經(jīng)濟均值回歸系數(shù)、住房市場的變數(shù)以及制度性因素來評估的。</p><p>　　3.2.1房屋的基本價值</p><p>　　據(jù)推測，在每個時期的每個

29、區(qū)域（一個國家或一個城市），住房的基本價值主要是由經(jīng)濟狀況和制度安排決定：</p><p>　　， （1）</p><p>　　其中 是房價根本價值的記錄，i 代表國家，t代表時間, f(?) 是一個函數(shù)，然后 Xit是一個矢量的宏觀經(jīng)濟和制度變量，可用來確定房價的基礎(chǔ)。</p><p>　　我們在評估確定房價的基礎(chǔ)因素時采用一般

30、到特殊的方法。我們通過包含所有例表中的識別關(guān)系的解釋因素來探討其與房價的長期關(guān)系，使用單方程普通最小二乘法（OLS）或面板數(shù)據(jù)技術(shù)。只有回歸系數(shù)顯著在百分之五的水平才被保留在最終的模型中。我們選擇了四塊基于理論推理和實證工作的解釋變量。</p><p>　　解釋變量的第一塊涉及需求方面的因素。包括實際GDP，人口，實際抵押率，和抵押貸款占GDP的比例。之所以包含真實的抵押貸款利率和抵押貸款的前提是整個亞洲的金融體

31、系具有以銀行為主導(dǎo)的性質(zhì)。我們斷定更高的收入和較高的人口往往會鼓勵對于新住房和改善住房的需求。此外，按揭利率預(yù)計與住房價格呈負(fù)相關(guān)。更高的抵押貸款利率意味著更高的攤銷。這反過來沖擊了家庭的現(xiàn)金流。這降低了對于新住房的支付能力，挫傷了住房需求，壓低了房價。同樣，信貸抵押的增長增加了家庭的融資能力，刺激了對住房的需求。</p><p><b>　　表一.匯總統(tǒng)計</b></p>&

32、lt;p><b>　?。ń酉卤恚?lt;/b></p><p><b>　　表一.(續(xù)表) </b></p><p>　　注：本表報告的是每一個國家以及整體樣本的關(guān)鍵變量的匯總統(tǒng)計（1993—2006）。對于每個變量，第一排的數(shù)字代表樣本均值，第二排代表標(biāo)準(zhǔn)偏差。RHP：全國房屋價格指數(shù)；ΔRHP：房屋價格的增長（每季）；RMR：房屋抵押貸款利率

33、；Mort/GDP：抵押貸款占國民生產(chǎn)總值的比。LSI：土地供應(yīng)指數(shù)；RCC：實際施工成本指數(shù)；EPI：股票價格指數(shù)；REER：實際有效匯率；BFI：商業(yè)自由指數(shù)；FFI:金融自由化指數(shù)；CI：腐敗指數(shù)；PRI：產(chǎn)權(quán)股份</p><p>　　變量的第二塊涉及供給方面的因素，包括土地供應(yīng)指數(shù)和實際建設(shè)成本。土地供應(yīng)指標(biāo)，在大多數(shù)國家指的是建筑許可指數(shù)，衡量供應(yīng)需求狀況的靈活性。從長遠來看，增加土地供應(yīng)趨于拉低房價。

34、相比之下，較高的實際建設(shè)成本負(fù)擔(dān)將由買家分擔(dān)，我們預(yù)計實際建設(shè)成本和均衡房價之間呈正相關(guān)性。</p><p>　　變量的第三塊涉及其他類型的資產(chǎn)，如股票價格和匯率價格。房價往往和其他資產(chǎn)的價格同時變化，這是有據(jù)可查的。舉例來說，Sutton (2002) 以及 Borio和McGuire (2004)發(fā)現(xiàn)股票價格的走勢和房價走勢有很強的聯(lián)系。從理論的角度來看，這種聯(lián)動的方向，目前尚不清楚，就如同在相反的方向，替代

35、效應(yīng)和財富效應(yīng)點。此外，實際有效匯率升值預(yù)期會對房地產(chǎn)市場價格產(chǎn)生積極影響，尤其市場中非居住的透支用途需求很大。在亞洲的一些國家中外商投資在經(jīng)濟上起著重要的作用，匯率升值通常與房地產(chǎn)繁榮相關(guān)。</p><p>　　最后，第四塊用制度因素試圖解釋市場安排對平衡房價的影響。根據(jù)美國傳統(tǒng)基金會編制的，作為制度因素的第一個主要成分的四個索引變量：商業(yè)自由指數(shù)、腐敗指數(shù)、金融業(yè)指數(shù)、產(chǎn)權(quán)指數(shù)。這一構(gòu)造，使我們可以以一種簡約

36、的方式檢查商業(yè)、法規(guī)、金融對確定房價的影響。第一主成分的四個指數(shù)有著近似相等的權(quán)重，而且在整個系列中占可變性的80%左右。分?jǐn)?shù)越高的制度因素與更高的商業(yè)自由度，更好的監(jiān)管條件，較低的腐敗，財政部門在獲取土地上有更高的靈活度和更大范圍的中介功能，以及更好的法律保護土地/業(yè)主相關(guān)。如圖2所示，制度因素具有隨時間變化以及跨國差異。這九個經(jīng)濟體很容易被分成兩組：澳大利亞、香港、新西蘭和新加坡被列為更加適合營商，而其他五個經(jīng)濟體并非如此。隨著時間

37、的推移，澳大利亞和新西蘭經(jīng)歷了重大的改善，而在本報告所述期間，我們目睹了馬來西亞和泰國的經(jīng)營環(huán)境惡化。</p><p>　　表2.制度因素的時間序列圖</p><p>　　注：圖中繪制的為九個經(jīng)濟體的制度因素的時間序列。涵蓋在制度性因素中被定義為第一主成分的四大指數(shù)系列：商業(yè)自由指數(shù)，金融自由指數(shù)，腐敗指數(shù)和產(chǎn)權(quán)指數(shù)。制度因子被重新縮放成0和1之間的范圍內(nèi)。</p><

38、p>　　在這里幾種說法是值得一提的。首先，我們在解釋長期房價的基本面時使用的抵押貸款占國民生產(chǎn)總值的比例和股票價格的走勢組件。這一修改確認(rèn)原始序列可能包含非基本要素，而房地產(chǎn)泡沫往往來自與過快增長的抵押貸款，以及有時極端的股價走勢的交互作用。使用趨勢系列的兩個變量可以確保在我們對于房價基本面的估計不被非基本面（或泡沫）的組件干擾，并推而廣之，在分析中最大限度地減少潛在的錯誤。</p><p>　　其次，由于

39、包括在長期方程中的隨機變量都是不穩(wěn)定的，我們在進行到第二階段之前通過建立第一長期方程的殘差的平穩(wěn)性來檢查協(xié)整關(guān)系。這是為了解決對于Gallin（2006）所關(guān)注的，通過采用美國的數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)表明，無法證明不存在協(xié)整關(guān)系的假設(shè)。因此分析短期動態(tài)的誤差糾正可能是不合適的。</p><p>　　第三，出現(xiàn)了大量的證據(jù)表明，對于抵押貸款系統(tǒng)的安排，包括抵押合同條款、借貸行為、抵押資產(chǎn)的評估方法、房產(chǎn)稅、在抵押貸款市場的創(chuàng)新

40、，對房價動態(tài)具有重要意義。理想情況下，我們還想包括一組變量來說明住房金融系統(tǒng)隨時間變化的差異和國家間的差異。然而住房金融系統(tǒng)的信息充其量只能顯示在快照的基礎(chǔ)上，并經(jīng)常具有定性而非定量的特征。因此，住房金融系統(tǒng)的影響無法直接檢驗這一研究。但是，有證據(jù)表明，住房金融體系的安排可能取決于經(jīng)濟發(fā)展的階段，信用信息系統(tǒng)的進步，以及合法權(quán)益的保障力度。（Warnock和 Warnock 2008）。在復(fù)合制度因素方面，具有更高的分?jǐn)?shù)的經(jīng)濟體（包括澳

41、大利亞、香港、新西蘭和新加坡）與更先進的住房融資制度、更積極的二級抵押貸款市場想吻合這一點可能并非偶然。（朱2006年）。因此在我們的研究中，雖然鏈接是非常松散的，而且充其量是間接的，制度因素也可以解釋為住房融資體系發(fā)展的代理變量。</p><p>　　3.2.2短期住房價格動態(tài)</p><p>　　可以說由于經(jīng)濟體無法立即適應(yīng)新的信息，在短期內(nèi)很難觀察到平衡。就像Capozza等人（20

42、02）所建議的，在短期內(nèi)，房價變化是由基本價值回歸和通過：</p><p>　　=αΔ+β()+γΔ, (2)</p><p>　　根據(jù)序列相關(guān)所支配的。其中，是（觀測到的）實際房價的對數(shù)，是差分?jǐn)?shù)。</p><p>　　如果住房市場是有效的，價格會立即調(diào)整，使γ=1和α=0?？紤]到住房是一個緩慢結(jié)算的耐用資產(chǎn)，目前的價格變化是由其自身的價格水平之前的

43、更改（部分支配α> 0），通過從基本值的偏差（0<β<1），并部分地的調(diào)整，以在基本面改變（0<γ<1）。Capozza等人（2002）的研究顯示，根據(jù)系數(shù)α和β的大小，上述模型規(guī)范允許房屋價格變動富有動態(tài)。房價動態(tài)的各種圖案可被概括在圖3中。</p><p>　　總之，房價周期穩(wěn)定的充要條件是α<1，β>0，如果滿足該條件，有兩種可能的類型的房價走勢：</p>

44、;<p>　　（?。┤绻? +α - β）2 - 4α≥0（區(qū)域I，圖3中），房價將單調(diào)地收斂到均衡水平。在這種情況下，過渡路徑本身并不會產(chǎn)生房價周期。換句話說，房價周期只反映了周期性運動的基本價值。收斂的速度取決于兩個系數(shù)的幅度：當(dāng)α和β都較大時，收斂速度一般較高。</p><p>　?。áⅲ┤簦? +α - β）2 - 4α> 0（圖3區(qū)域II），在響應(yīng)于過渡路徑的變化時，房價平衡值

45、，兩個系數(shù)的振幅以及財產(chǎn)圍繞著均衡水平做阻尼運動。通常，較高的α意味著更高的振幅；較高的β意味著波動過程中更高的頻率。</p><p>　　圖三.房價動態(tài)圖：插圖</p><p>　　注：圖中通過持久性參數(shù)（α）和均值回歸參數(shù)（β）的不同動態(tài)組合來表明房價的特點。</p><p>　　如果α≥1或β≤0，那么房價的周期是不穩(wěn)定的。房價既可以發(fā)散或表現(xiàn)出放大的波動遠離

46、均衡水平，但這種運動是不可持續(xù)的。在一般情況下，這些特征不應(yīng)該在任何房地產(chǎn)市場長期存在。</p><p>　　3.2.3短期動態(tài)的內(nèi)源性調(diào)整</p><p>　　給出均值回歸和序列相關(guān)系數(shù)的重要性，下一個步驟是分析什么決定α和β。參照Capozza等人（2002）我們在均值回歸和序列相關(guān)系數(shù)中引入交互項。</p><p>　　其中，是一列特定區(qū)域的經(jīng)濟變量，包括：住

47、房市場變量，本研究中的新事物，復(fù)合制度因素。引入交互式條款允許兩個系數(shù)在各區(qū)域不同，并隨時間變化。對于每一個國家，平均序列相關(guān)和均值回歸系數(shù)分別是： 和 ,其中代表在國家I,時間平均的。</p><p>　　3.3檢測房地產(chǎn)泡沫</p><p>　　我們采用以上的實證結(jié)果，調(diào)查房價被高估的問題，并對這一高估的兩部分進行量化。一個是歸因于固有房價周期的周期性成分（與調(diào)整過程中的供給和制度性

48、摩擦相關(guān)），另一種是，可以是可以不通過這些周期性因素解釋的泡沫成分。</p><p>　　房價高估被定義為：觀察房價（Pt）比預(yù)測房價的基本面（）（詳情見3.2.1節(jié)，下標(biāo)i被省略)高。直觀的說，這是與房價的高通脹所不同的，因為后者可能只反映了基本房價的增加。</p><p>　　更加重要的是，我們使常在既有文獻中被混為一談的房價高估和房價泡沫有了一個明確的區(qū)分。縱觀本文，房市泡沫是通過房

49、價高估成分分析來定義的。正如Wheaton（1999）和Davis以及Zhu（2004）所說，住房市場的摩擦將會產(chǎn)生內(nèi)在的房價周期，導(dǎo)致房價在短期內(nèi)偏離基本值（有時是基本上）。我們認(rèn)為這種房價高估的周期性成分被反應(yīng)在我們所估計的短期動態(tài)。殘差分量不能由我們在本文中定義為“泡沫”成分的固有調(diào)整過程解釋（參見Brunnermeier和Julliard 2008）。</p><p>　　具體來說，對于一個給定的房價高估

50、，周期性分量被計算為，其中是根據(jù)短期動態(tài)的預(yù)測值（參見方程式（3））。請注意，前兩個元素的總和是基于短期動態(tài)的房價預(yù)測。由于房價的短期周期性運動，基本價值發(fā)生了偏差。相比較而言，剩余部分，在本文中被標(biāo)注為“泡沫”的成分，被定義為房價的高估部分減去這個循環(huán)分量。因此在我們的體系中房價高估并不等于房價泡沫。</p><p>　　在我們對于房地產(chǎn)泡沫的定義中存在著一定的限制。首先，它被寬松地定義。泡沫成分的定義是取決于

51、用于估算的房價動態(tài)模型的準(zhǔn)確度。嚴(yán)格而言，本文中所說的房價泡沫指的是不能被宏觀金融變量列表以及制度因素所解釋的組件。如果變量列表是不完全的，則泡沫可能會錯誤地包括相關(guān)基本部分。與此相反，如果房價基本面的估計是沒有效率的以及包括非基本驅(qū)動部件，它們將在分解分析中引入錯誤。該方法的某些方面被具體設(shè)計，以減小這些問題之間的相關(guān)性。作為重申，我們用抵押貸款占國民生產(chǎn)總值的比例和股票價格的系列趨勢，來研究房價基本面判定。此外，我們的研究是通過一個

52、事實，即采用都不是很長的時間序列。為了克服這個缺點，我們采用面板回歸（當(dāng)數(shù)據(jù)可得時）來估算房價的基本面，希望于解釋房價基本面和宏觀金融因素之間的一般關(guān)系。然而這些改進絕非完美。</p><p>　　此外，上述的經(jīng)驗方法還提供了關(guān)于房價周期特征的另一個互補性特征。如果，房價在不同的路徑以及它們的運動是不可持續(xù)的。這樣的證據(jù)雖然與泡沫成分分析沒有直接關(guān)系，但可以審查住房市場的非理性發(fā)展的原因。</p>

53、<p><b>　　實證研究結(jié)果</b></p><p>　　實證結(jié)果由兩部分組成：房價動態(tài)特征和住宅價格高估及泡沫成分分析。調(diào)查結(jié)果的背景情況，表2總結(jié)和比較了9個亞太經(jīng)濟體中住房市場的發(fā)展。</p><p>　　文化上，在本報告所述期間，亞洲存在著鼓勵購買住房的總趨勢。房地產(chǎn)市場通常由少數(shù)大型發(fā)展商占據(jù)主導(dǎo)地位。銀行系統(tǒng)，及其比肩的政府住房融資制度，在商

54、品經(jīng)濟下滿足大多數(shù)對于住房的需求上具有著重要作用。國家住房市場存在相似之處（如普遍使用浮動利率抵押貸款合同），但也存在著巨大區(qū)別。</p><p><b>　　4.1特征房價動態(tài)</b></p><p>　　為了探討房價動態(tài)特征，我們采用了Capozza等人（2002）在3.2節(jié)介紹過的方法。我們運行了三套回歸，按如下順序說明。第二回歸被用作基準(zhǔn)在4.2節(jié)中討論對于泡

55、沫的分析。分析的重點在于每個回歸的第一和第三步，即長期基本面和短期動力學(xué)內(nèi)源性調(diào)節(jié)的確定。</p><p>　　第一回歸依賴于面板數(shù)據(jù)技術(shù)，估計基本房價的決定因素和短期動態(tài)，結(jié)果分別被記錄在表3A和3B中?；貧w嘗試捕獲共同的圖像，如果存在的話，即為1993至2006年間9個經(jīng)濟體的房價周期。</p><p>　　表2.被選定的亞太經(jīng)濟體的房地產(chǎn)市場條件</p><p&g

56、t;　　表3.面板回歸的結(jié)果</p><p>　　在第一階段，基本房價產(chǎn)生的結(jié)果與理論預(yù)測的基本一致（表3A）。首先，在亞太地區(qū)，高收入與實際有效匯率升值帶來的更高資本收益前景、更大的信信貸可用性（抵押貸款占GDP的比例）與房價上漲有關(guān)。其次，通過增加實際抵押貸款利率提高購房成本會抑制房價但幅度比較小。第三，土地供應(yīng)指標(biāo)系數(shù)為正，這違背了理論預(yù)測，因為增加土地供應(yīng)從長遠來看對房價具有抑制作用。然而這可能體現(xiàn)了一種

57、相反方向上的聯(lián)動，即高房價刺激開發(fā)人員修建新的住宅項目。第四，制度因素具有明顯的正效應(yīng)，這表明改善商業(yè)環(huán)境（更高透明度的商業(yè)法規(guī)、降低腐敗、程度較高的金融部門的發(fā)展）將促進更大的交易，對房價產(chǎn)生積極影響。最后股票價格與房價呈負(fù)相關(guān)，表明在樣本期替代效應(yīng)的財富效應(yīng)占主導(dǎo)地位。</p><p>　　正如在表3B，在短期動態(tài)結(jié)果中嵌入第一階段的回歸和交互條件預(yù)測基本房價來描述序列相關(guān)和均值回歸系數(shù)。圖4歸納了九個經(jīng)濟體

58、的房價動態(tài)特征，通過繪制平均持久性和均值回歸使用時間平均特定國家變量的系數(shù)。它們被分為了兩組。澳大利亞、香港、新西蘭、新加坡通常被觀察到如果基本價格發(fā)生變化，房價發(fā)生阻尼振蕩。而在中國、韓國、馬來西亞、菲律賓和泰國，則發(fā)現(xiàn)收斂到基本價格。</p><p>　　全國房價動態(tài)所反映的持久性和均值回歸系數(shù)可以通過市場安排的差異來區(qū)別。如體現(xiàn)在土地供應(yīng)指標(biāo)與實施施工成本的供給彈性、抵押貸款利率調(diào)整、以及制度因素（表3B）

59、。土地供應(yīng)指標(biāo)與實施施工成本都對于持續(xù)性系數(shù)有一個負(fù)面的互動效應(yīng)。這意味著土地供應(yīng)指標(biāo)的增加和工程造價指數(shù)（代表較高的供給彈性）對于房價周期的大小有影響。因此房價處于持續(xù)性放緩的過程。</p><p>　　圖4.面板回歸的結(jié)果</p><p>　　注：結(jié)果是基于對基礎(chǔ)房價影響的面板回歸和短期動態(tài)面板回歸。（回歸固定效應(yīng)）</p><p>　　此外，抵押貸款利率的變化

60、對均值回歸系數(shù)具有一種積極的互動效應(yīng)。這可能是由于抵押貸款利率的變化可能表明一個更開放的抵押貸款市場或更具靈活性的抵押貸款利率調(diào)整（高于均值回歸系數(shù)）。</p><p>　　最后，制度因素對持續(xù)性參數(shù)互動的正效應(yīng)和負(fù)均值回歸參數(shù)的交互作用。那就是，在制度因素得分越高，頻率較低的房價周期幅度將增加。由于制度性因素變得更有利于經(jīng)濟增長，價格發(fā)現(xiàn)功能強化、激勵參與市場好轉(zhuǎn)。因此，人們會期望較大的住房需求。然而房地產(chǎn)市場

61、是獨特的因為房地產(chǎn)市場的內(nèi)在供給滯后。尋找房源并完成買家和賣家之間的交易過程需要比任何其他資產(chǎn)市場更長的時間。改善制度環(huán)境將導(dǎo)致在一段較長的時間里房價持續(xù)增長。</p><p>　　眾所周知，住房是一種當(dāng)?shù)禺a(chǎn)品并且在特定的市場判定房價也是具有差異化的。為了反映這一點，我們使用了特定國家的基本預(yù)測值的第二個回歸，其結(jié)果列于表4中。</p><p>　　表4A表明，基本房價的驅(qū)動因素是特定市場

62、；因此，對這種差異性的分析是很重要的。不過短期來看房價動態(tài)的結(jié)果是相當(dāng)穩(wěn)定的，如表4B所示。所有系數(shù)的符號和意義，包括交互式術(shù)語將被保留。在平均持久性和均值回歸系數(shù)方面的跨國差異并不使用特定國家的基本面的回歸改變（圖5和圖4）。</p><p>　　值得一提的是，運行在長期基本面（表4A）的國家的聚義回歸時，Dickey-Fuller檢驗確認(rèn)的所有條款在所有的市場平穩(wěn)除了中國。協(xié)整關(guān)系的證據(jù)證明在分析短期動態(tài)時的

63、有效性。</p><p>　　表4.基于具體國家的基本房價的面板回歸</p><p><b>　?。ń酉卤恚?lt;/b></p><p><b>　　表4.（續(xù)表）</b></p><p>　　圖5.房價動態(tài)：基線結(jié)果</p><p>　　注：該結(jié)果是根據(jù)特定國家對基本房價的短期

64、動態(tài)的決定因素的回歸以及短期動態(tài)面板回歸（固定資產(chǎn)）。</p><p>　　第三回歸，采用了市級數(shù)據(jù)。由于第二回歸，基本面是對特定國家或市場的具體分析的基礎(chǔ)上確定的。表5顯示了內(nèi)源性調(diào)節(jié)式面板回歸結(jié)果，表明在各經(jīng)濟體中被定義最為重要的還是高端細分市場。這意味著房價走勢將出現(xiàn)較大波動。此外，負(fù)（正）互動的制度性因素（抵押貸款利率的調(diào)整）和均值回歸參數(shù)之間的作用依然強勁。然而，供應(yīng)和建設(shè)成本指數(shù)的互相影響是被忽略的。

65、</p><p>　　結(jié)果表明，高端市場或領(lǐng)先市場的市場需求可能與供應(yīng)市場的反應(yīng)更相關(guān)，這使得它們更容易面對房價振蕩走高的局面。在這些市場中低供給彈性可以歸因于供應(yīng)受限以及住房需求的高波動性。新住房或改善住房的需求會在城市化過程進展最迅速的城市中增長最快。并且，以投資為目的的需求往往集中于最不穩(wěn)定的中高端市場。</p><p><b>　　4.2檢測房產(chǎn)泡沫</b>&

66、lt;/p><p>　　按照3.3節(jié)描述的方法，我們試圖解決房價在被選擇作為樣本的亞太經(jīng)濟體中是否被高估的問題，如果是這樣，是否有一些泡沫的證據(jù)形成在這一區(qū)域。</p><p>　　該分析師基于上述的第二個回歸，它把基本房價確定為特定國家，并依賴于一個面板數(shù)據(jù)的回歸分析短期動態(tài)的模式。在圖6中，我們首先繪制房價偏離基本的預(yù)測，表現(xiàn)在柱狀上。在國家層面，近年來房價過高的證據(jù)是相當(dāng)薄弱的。除了香港

67、（當(dāng)?shù)氐姆績r比2005年的預(yù)測值還要高百分之十），房價從基礎(chǔ)值偏離很少。結(jié)果隨著亞洲金融危機爆發(fā)與之前的預(yù)測形成了鮮明的對比，房價比韓國和馬來西亞的基本價格高出了約20%?？磥斫趶妱诺姆績r增長（例如，在澳大利亞、中國、香港和韓國，參見圖1）主要歸因于強勁的宏觀經(jīng)濟基本面。</p><p>　　當(dāng)周期性成分如圖6所示用線被匯出總房價高估，房價泡沫的證據(jù)更弱。在香港，適度的房價高估發(fā)生在2005年，主要是受周期性因

68、素影響，即內(nèi)在的房價調(diào)整是由于房價的摩擦和其他市場因素。只有韓國和泰國的氣泡的分量呈陽性，但處于很低的水平。再次，這與亞洲金融之前的結(jié)論相反，泡沫成分說明在韓國和馬來西亞房價被高估了7個百分點，而菲律賓具有兩位數(shù)的泡沫。因此，一般的結(jié)論是，在選定的經(jīng)濟體中至少在國家層面，有證據(jù)證明大量住宅價格高估或存在房價泡沫。</p><p>　　圖6.從基本價格偏離的國家級房價</p><p>　　注

69、：柱狀代表觀察房價從其基本價值的平均年偏差，先代表該年的平均偏差，即周期性分量，可以由短期動態(tài)進行說明的分量。結(jié)果是根據(jù)特定國家對短期動態(tài)房價基本面和面板回歸（固定資產(chǎn)）的決定因素回歸分析（見表4）。</p><p>　　分析還延伸到市級（或市場層面）的房價動態(tài)。圖7顯示了，各經(jīng)濟體的高端市場（或領(lǐng)先市場）基本面與市場平均房價的偏差。有兩個有趣的發(fā)現(xiàn)。首先，除了馬來西亞，與當(dāng)前運行著高房價的其他市場相比，一個更為

70、顯著的高估已經(jīng)在領(lǐng)先市場被發(fā)現(xiàn)。換句話來說，就是在國家層面觀察到的房價高估主要來源于主導(dǎo)市場。此外，在整個樣本期間，房價在領(lǐng)先的市場更有可能從它們的基本價值大幅度偏離。這些結(jié)果與傳統(tǒng)的觀點，即主導(dǎo)市場比平均市場的波動大，相一致。二，細分分析表明，投機性房地產(chǎn)泡沫可能存在于特定的細分市場，例如在馬尼拉、曼谷、北京和上海存在著較小程度的高端市場。從政策角度來看，政策決策者實行特定市場的診斷以及發(fā)現(xiàn)可以正確處理周期性和泡沫成分的合適的政策工具

71、，這是非常重要的。</p><p>　　圖7.從基本面偏離的城市級房價</p><p><b>　　（接下圖）</b></p><p><b>　　圖7.（續(xù)圖）</b></p><p>　　注：柱狀代表觀察房價年偏離其基本價值，而線代表該年平均偏差，即周期性成分，可以由短期動態(tài)解釋的部分。該結(jié)果是

72、基于一個城市的分析。在中國，“其他城市”指的是重慶、廣州、深圳、天津的平均水平。在韓國，“其他城市”指的是釜山、大邱、大田、光州、仁川、蔚山的平均水平。在馬來西亞，“其他城市”是指柔佛、吉隆坡、彭亨、霹靂和檳城的平均水平。在菲律賓，“其他城市”指的是卡洛奧坎、馬卡蒂、馬尼拉平均市場、帕塞、帕西格和奎松的平均水平。</p><p><b>　　結(jié)論</b></p><p&g

73、t;　　本研究證明，九個亞太經(jīng)濟體的序列相關(guān)性和均值回歸 以及分析了有關(guān)地方機構(gòu)房價動態(tài)模式有關(guān)地方機構(gòu)的功能。盡管每個市場存在著細微差別，回歸結(jié)果驗證了房價運行到2006年，更多的是反映了一個調(diào)查的基礎(chǔ)，而不是投機活躍的住房泡沫。回顧我們發(fā)現(xiàn)，似乎房地產(chǎn)市場在亞太地區(qū)的發(fā)展都符合我們對于房價的風(fēng)險評估。盡管溢出效應(yīng)打擊了實體經(jīng)濟，但房地產(chǎn)市場大多只經(jīng)歷了溫和調(diào)整，而不會對銀行體系造成損害。</p><p>　　

74、盡管亞洲的房地產(chǎn)市場環(huán)境相對良性，但監(jiān)管機構(gòu)了解到嵌入在不斷變化的住房市場結(jié)構(gòu)的潛在風(fēng)險仍是至關(guān)重要的。而我們的研究試圖調(diào)查房價動態(tài)的決定性因素以及房價泡沫的證據(jù)，然而答案是遠遠沒有完成的。進一步的研究要求數(shù)據(jù)匯編的改進和更好地理解住宅價格的決定性機制。對于亞洲大部分地區(qū)而言，都迫切需要提高房價數(shù)據(jù)的質(zhì)量和及時供應(yīng)，如果這些數(shù)據(jù)可以更好地被分析，將起到幫助進行政策決策的目的。此外，全國平均房價掩蓋了主要城市/市場的房價走勢波動。因此在市