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惠言达NSD ABSOCODER角度控制器VRE-P062SBC

  • 更新时间:  2020-09-10
  • 产品型号:  MNP-06G
  • 简单描述
  • 惠言达NSD ABSOCODER角度控制器VRE-P062SBC
    AB 电器 1794-PS3
    NEWTE 模块 MS10
    TECNAR 温度传感器组 10204-00147-01
详细介绍

南京惠言达电气有限公司致力于打造德国、瑞士等欧洲中小型自动化企业与国内客户的连接桥梁,欧美原产工控设备,机电设备,仪器仪表,备品备件 的一站式供应商。主要产品有工业自动化设备,电工控设备、液压设备、 电气设备和零部件等产品。100%原装正品,源头采购带给客户便捷的购物体验!
图片可能与实物存在差异,订货前请联系本司确认

NSD编码器日本NSD编码器、NSD传感器、NSD码盘、NSD脉冲发生器、NSD光电转换模块、NSD凸轮控制器、NSD电缆、NSD显示器、NSD变送器、NSD定位器、NSD采集器、NSD电子限位计、NSD转换器、NSD滑块自动调整装置传感器、NSD气缸、NSD电子凸轮 公司专业日本NSD编码器, NSD传感器, NSD码盘, NSD脉冲发生器, NSD光电转换模块, NSD凸轮控制器, NSD电缆, NSD显示器, NSD变送器, NSD定位器, NSD采集器, NSD电子限位计, NSD转换器, NSD滑块自动调整装置传感器, NSD气缸, NSD电子凸轮等产品。NSD公司生产的编码器,控制器,交换器定位译码器(ABSOCODER)等产品以高信赖性高耐久性和弹性化设计广泛应用于钢铁业的高炉电炉重电厂重电机械厂等,以及汽车业冲床制造业轮胎业天车业压铸机和造纸机械等领域。
代表型号:NSD 编码器电缆3P-S-FG-8  8米
NSD VS5E1 控制器
NSD 电缆4P-S-50
NSD VLS-12.8
NSD NCV-10NGNMW-S9编码器连接器
NSD RS-04006CA ROTARY SWITCH
NSD VS-5T-1U
NSD VLS12.8PRA14-750SXZ-B
NSD VR-P062SAC
NSD SBB-8-*100-005-BVOTOJOA1A3-S25
NSD MRE-32SP097FKR5-G
NSD MNP-06G 脉冲发生器
NSD PO26FAC  编码器
NSD TRD-N360-R2
NSD MV-100A
NSD 72-4-0003723
NSD EC2000 90046
NSD VS-6  凸轮控制器
NSD VS-CN-NET                 
NSD VS-Q62
NSD CSA-20*100-FBO-C2.0-AT
NSD VLS-EXI8PSMNR10
NSD MRE-32P062FAC5M
NSD VLS-256PW200B      08239781
NSD 4P-S-0102-20M
NSD SBB-63*200-CB5-BVOTOJOA1A3
NSD TS5607N14
NSD 4P-RBT-0102-20
NSD 4P-RBT-0103-15
NSD 编码器 VLS1024PY800B         
NSD VRE-P0625SAC 编码器
NSD MRE-S062FAL
NSD VLS-10PS-NT-S173
NSD VRES062FAL
NSD VLS-12.8MHP28-1000LAB10 ¢28
NSD VLS-12.8PRA14-150SXN                      
NSD MRE32SP062SBC传感器
NSD NCV-20NGPMP
NSD 4P-S-0102-70(70M)
NSD VN-2BG
NSD MRE-G640SSP062FAL
NSD VE-2BH-VIR
NSD 3S-RBT-0102-60                      
NSD Y2KM-MOD
NSD VREP062SAC0.6
NSD VS-P11-00
NSD VRE-P062FBC
NSD VS-6E-EX
NSD VLS512-PYB-512/VM-2B-L6            20
NSD MRE-G128SS062FAC
NSD 编码器 VLS16PSA
NSD VER-P062FAC
NSD VRE-PO28SAC编码器
NSD VRE-P062SAC 重0184
NSD MRE32SP097LKR20-G
NSD MREG320SS062FBL
NSD LD-30
NSD 3S-RBT-8003-10 连接电缆
NSD VLS-12.8PRA14-850SXN
NSD 4P-S-FG-10
NSD VSL-512PWB
NSD VS-10BH-D-M2R
NSD IRS-51.2P30C-1075P2PAR20
NSD 4P-S-1-2-5M  电缆
NSD VP-2A  模块
NSD VP-2UBA08 模块
NSD MRE-G256SP074FKR10-G
NSD VS-Q62
NSD 1端插头接DDK(MS3106B-20-29S)
NSD VLS-12.8MHP14-800FABMRE-G64SP062FAC MRE-G256SP074FKR10-G MRE-1024S16TS062FAB MRE-32SP062SAC-S02 VRE-P028SAB VRE-S062FAL VRE-P101 VLS-12.8 VLS-1024PYB VLS-32PSA VLS-8SM VE-2A VM-2G AV/M VL-2 VS-5ED/X-1 VS-6E-EX-S VS-7 VS-10EX-1-LVS-10BH VS-12PB-L53D/M2PGD VS-T12 VS-62 VS-262B VS-2-1V VS-T/Q62 VS-1S62B CSA SBA/B/H SCJ/M IRS ASC PE PA ASA/P/M SGU-367-A-ADF20 SGA-508-B-RM-28、VE-2B VE-2PG VL-2、MRE-、VRE-、VSQ-、TRD-、VS-、NDP-、V/N-2BA-M2R、AB32-、NCV-、VL-、IRS-、3P、4P-、5P-、3S-、VS-T12、VS-10E-1、VLS-、VSQ62-、SBB-、CSA-、AL230H-8AI-、SDM-、SCM-、VE-、M1A-15K/15K、RP-、U2F-、M8ET-、WR-……,该产品种类齐全,品质优良,如您有意购买,咨询!NSD VS-Q62P-L
NSD VM-2Y3
NSD VM-2AG-32
NSD VLS-1024PY600B
NSD 3P-RBT-FG VER-P062 WITH VS-5E
NSD VRE-P062SAC  重0184
NSD VS-1S62B
NSD MRE-G1280SP097LKB5-G
NSD 4P-RBT-9044-13
NSD CORPORATION-WR-IOCI-SO29
NSD 电源 VS-2-1D
NSD VS-10B-UNNP-0-1.1-N130
NSD VS-T11-00
NSD VLS-1024PW800
NSD 编码器 MREG64SP062FBC
NSD VLS-12.8PRA14-750SXN-B
NSD MR-25LM
NSD VM-2BG-R3
NSD 电缆 3P-S-0102-15M
NSD MRE-32SP061FAR
NSD VL-2PRH-LC
NSD VS-1S62
NSD MRE-G128SP062FAC和NCV-20NBNMP
NSD VLS-512PW200B
NSD VS-10B-PNNP-0-N300
NSD RF-100-15K
NSD M2A-10S/10S
NSD NCV20NBNLW
NSD 4P-S-0102-30  30M
NSD VRE-P062SAC同0184
NSD IRS-51.2P30D-409P6PAR20
NSD ABS模块AB33NM2R
NSD H200MD
NSD VM-25YE
NSD CSA40×1100LB0C20A1
NSD CORPORATION-WR-IOCI-S029
NSD 4P-S-9090-200 电缆
NSD AB33N
NSD RS-04008CA  SEL.NO3
NSD 编码器 MREG256SP062FAC
NSD MRE-32S16TS062-S079
NSD NES-40-360PE-E4
NSD 3P-RBT-0102-20
NSD VLS-12.8PRA14-750SXN
NSD 编码器 VLS12.8PPA14-250SXN
NSD SCHH-40X300-LB50-BT1Z120.0A1-S
NSD SCJ63B510-CA7
NSD 3P-S0102-10M
NSD VREP062SBC
NSD VS-12PB-M
NSD MP50-L3E81 转换器
NSD 3S-RBT-0102-5
NSD GEL292-V-01600L013
NSD MRE-W32SP062FAC 带连接
NSD VS-6PE-S1
NSD VLS256PW512B带6米电缆
NSD 控制器VS-5EXR-S61
NSD VS-10B-UDNP-1-1.1N000(内置电池
NSD 控制器输出
NSD VRE-P052FAC
NSD VRE-P028AE
NSD 3S-RT-0102-40B
NSD VLS-256PW128B
NSD 4P-RBT-9044-3
NSD VM-20Y
NSD V-5E
NSD VLS28192P
NSD MRE-G128SP097LKR5-G
NSD VM-2BG-L5
NSD MRE-G320SP097LKB2-G
NSD VS-Q62-M2PG-R3
NSD VLS-512PW512A
NSD MRE-32SP1 097FKR5-G
NSD duble sheet detector model DD-
NSD 4P-RBT-40M
NSD NCV-20NGNVP
NSD VM-2AG-16
NSD 电缆 3S-RBT-0102-20(20m)
NSD AB32N-V1R 转换模块
NSD VM-2A(G)已停产
NSD VLS-32PSA 位移传感器
NSD 3S-RBT-0103-30电缆
NSD MRE-G320SS062FAL
NSD CSA20×80LS0C40A1
NSD PSKU-100R25A
NSD R-VS-10B-S51
NSD IRS-51.2P18C588P8PA815-S050
NSD NDP-A221 A1
NSD VLS-12.8MHP-110-S075
NSD MODEL DD-76
NSD 4P-S-0144-185  185M
NSD 3P-FG-8M电子凸轮备件用于机床
NSD IRS-51.2P30D972PBPAR20
NSD 3P-RBT-0102-20
NSD 4P-S-8002-10 电缆
NSD VER-P062 SAC
NSD SBB-80*600-TC5-BVOTOJOA1A3
NSD 30米电缆
NSD 4P-RBT-9044-1
NSD NCV-10NGNMP-S7
NSD SENSOR:MRE-32SP062 CABLE:MAX S
NSD NCV-20NGNVS
NSD MRE-G320SP097LKR10-C
NSD VRE-P097FKR5-G带连接器
NSD VS-C05-3M
NSD CYLNUC CYL SCAH-40*150-FB
NSD 转换器 NCV-20NGNMP
NSD VS-5FD-1
NSD R04-JB9F
NSD VS-T62
NSD ABSO-PSW
NSD FLT44A/Z
NSD CSA40X1200-LS7 编码器
NSD 编码放大器VE-2B(G)-EP
NSD 编码器 VM-2A-32
NSD VLS-512PW512B
NSD VM-2DY
NSD CSA20X80-LS 编码器
NSD CSA-40*1100-LSO-C2.0-A1
NSD VRE-P0625AC
NSD RBT-S-0102-10
NSD MRE-32SP 061FKB2

 

自2005年以来,国内一、二线城市房价在面临多次宏观调控政策作用下依然长期持续上涨;至今,我国大部分地区的房价收入比已经远超国际平均水平。与此同时,国内一、二线城市房价与三、四线城市房价的走势出现明显分化,局部地区房价泡沫破灭风险不容忽视。对此,社会各界对我国是否存在房价泡沫、房价泡沫破灭风险等问题极为关注。目前中央政府正在采取降低房地产交易税费、企业税收和融资成本及供给侧改革等更为市场化的调节手段来降低房地产业巨量库存,旨在防范房价泡沫全面破灭对我国金融体系所带来的严重冲击。在此背景下,针对我国房地产市场的结构性失衡状况,实时监测我国多层次房价泡沫的演化趋势及其驱动因素就显得十分重要和迫切。而要评价我国房价调控政策的有效性和合理性,前提条件是对房价泡沫的存在性、存续周期时点、演化趋势及其关键影响因素进行有效识别。对此,本文首先构建房价泡沫检验方法(BSADF)来对中国住宅、办公楼和商铺的价格泡沫程度进行动态监测,然后挖掘这些泡沫的核心影响因素。本文的研究意义在于:一方面有助于政府和投资者测度国内各层次房价泡沫程度及其存续周期,为及时出台具有针对性的楼市调控政策提供有益的借鉴;另一方面,通过对房价泡沫驱动因素的挖掘,厘清各影响因素对房价泡沫的作用机制,为更好地评价和协调我国房价调控政策提供参考。

一、文献综述

当前越来越多国外学者倾向于采用Phillips等(2011)提出的资产泡沫检测方法(简称PWY方法)来研究房价泡沫,该方法基于单位根右侧ADF检验的分析思路,采用向前递归技术来检验周期性资产泡沫的存在性[1].Chen 和 Michael Funke(2013)采用 PWY 方法对中国房地产市场(2009-2013)进行实证研究,结果发现中国房地产市场除了2009年10月出现明显的房价泡沫外,其它时期均无泡沫[2].随后,Phillips等(2013a,2013b)提出可同时向前和向后的移动窗口递归技术(简称BSADF方法),该方法能同时检测到多个资产周期性泡沫[3][4].Liu 等(2016)采用 BSADF 方法对中国 70 个城市在 2006-2013年期间的房价泡沫进行实证后发现:中国投机性房价泡沫尚未破灭;在70个主要城市中,约有四分之一城市的房价泡沫在2013年底出现破灭,但一线城市房价泡沫依然存在[5].

国内学者主要从房价泡沫检验方法及其影响因素方面展开研究:

(一)在房价泡沫检验方面,目前国内主要有四种代表性的房价泡沫检测方法:种是基于综合指标的房价泡沫检测方法[6].第二种是基于局部均衡模型的房价泡沫检测方法。苑德宇和宋小宁(2008)、许春青等(2013)分别对中国 35 个大中城市及中国香港地区的房价泡沫进行测度研究后发现国内城市房价泡沫存在明显的差异[7][8],其中沿海地区房价泡沫比内地省市房价泡沫要严重些。第三种是基于West模型的房价泡沫检测方法。韩德宗(2005)通过应用West模型发现北京、上海和深圳这三个一线城市的住宅市场均出现泡沫,但其写字楼市场均不存在房价泡沫[9].然而,West模型仅能检验出泡沫的存在性,而无法测度泡沫程度。第四种是基于马尔可夫区制转换的房价泡沫检测方法。史兴杰和周勇(2014)采用类似方法对我国所有直辖市的房价泡沫进行检验后发现:北京和上海的住宅市场存在明显泡沫,而天津和重庆的住宅市场却不存在泡沫[10].

(二)在房价泡沫影响因素方面,有如下两类影响因素:、资本和成本推动。这里的资本包括国内银行信贷规模、跨境资本规模、财富效应等。大部分学者认为汇率失衡、资本流动、财富效应、信贷扩张、土地价格、人民币升值预期及其货币化等是影响房价泡沫的重要因素[11][12].第二、调控政策推动。丁杰等(2015)认为我国房价调整政策整体上失效,地产商的商业信用显着抵消了调控政策在银行信贷方面的抑制效果[13].刘晨晖和陈长石(2015)认为我国当前房价调控政策中存在泡沫积累与的“双向失调”风险并探讨了应对政策[14].

综上所述,在现有房价泡沫测度方法中,Phillips 等(2013a,2013b)提出 BSADF 方法具有明显优势:、该方法可以检测出某一个时期内出现的多个泡沫及其存续周期时点;第二、能较为直观地测度出研究时期内每个时点上的泡沫值。目前有关中国房价泡沫及其影响因素方面的研究依然存在以下不足:尚未有文献专门研究中国多层次房地产市场(住宅、办公楼、商铺)的价格泡沫及其异质性特征;第二、大部分文献采用的方法只能检验单个房价泡沫的存在性,而无法检测出可能存在的多个房价泡沫;第三、大部分研究着重分析房价的影响因素,而非房价泡沫的影响因素;第四、大部分文献只局限于从某一层面(货币政策或市场供求)来挖掘关键影响因素,而忽视了调控政策、短期国际资本流动和外部金融危机等层面同样会对我国房地产市场泡沫产生重要影响。因此,针对现有研究存在的不足,本文分别以中国住宅、办公楼和商铺市场为研究对象,采用 BSADF 方法来动态测度这些市场 2001 年至2015年期间出现的周期性泡沫及其特征;然后从多个层面(宏观经济、货币政策工具、商品房市场供求状况和楼市调控政策等)来揭示房价泡沫的重要影响因素。与前人相关研究相比,本文可能的创新之处在于:、首次采用国际前沿方法(BSADF)测度了中国的住宅、办公楼和商铺市场在研究时期内的价格泡沫程度及存续周期时点;第二、从宏观经济基本面、国际资本流动、市场供求状况、外部金融危机冲击和楼市调控政策变迁等视角来揭示影响我国各层次房价泡沫的关键因素,进而对我国的部分重要调控政策的实施效果进行有效评价。

二、实证研究

(一)样本数据选择与说明

1.房价指数选择及数据处理

这里采用来自中房网的全国商品房(住宅、办公楼、商铺)销售价格月度数据来分别代表住宅市场(ZZ)、办公楼(BGL)市场和商铺市场(SP)的价格走势。与此同时,采用包括住宅、办公楼和商铺的综合商品房价格(FDC)来代表整个房地产市场的价格水平。研究时期为 2001 年 1 月至 2015 年 12 月,各有 180个样本数据,采用Census X12季度调整方法对其进行季度调整后再参与建模分析。

2.房价泡沫影响因素指标选择及说明

本文借鉴郭文伟和陈凤玲(2016)的思路,从经济基本面、市场供求、货币政策工具、国际因素、外部金融危机和楼市调控政策变迁等方面来选择房价泡沫影响指标[15]:

(1)经济基本面。采用工业增加值的当月同比增长率X1来衡量我国总体经济增长速度,采用国内居民消费物价指数(CPI)当月同比增长率X2来衡量我国的总体物价水平。

(2)市场供求。采用房地产业完成投资额累计同比增长率X3来代表房地产业的市场供给情况;同时采用房地产业销售额累计同比增长率X4来反映市场需求情况。

(3)货币政策工具。采用广义货币M2的月度同比增长率X5和银行间同业拆借利率中的7天加权平均利率X6来分别衡量我国的数量型货币政策和价格型货币政策在整个研究时期内的实施动态[15];由于银行规模也是央行宏观调控的有力工具,这里采用国内商业银行人民币余额同比增速X7来代表银行规模增速。另外,由于金融机构存款准备金率X8对整个社会流动性具有系统性影响,进而也会影响资产价格走势,对此,这里增加变量X8来反映我国货币政策工具的实施情况。

(4)国际因素。为了衡量人民币汇率波动对我国房价泡沫产生的影响,这里增加人民币汇率变量X9(采用美元兑人民币的中间价月度平均汇率)。另外,由于美国利率水平的波动一直对各国基准利率走势具有广泛影响,进而影响了资产价格的走势,因此,这里采用美国联邦基金目标利率的月度平均值X10来反映美国利率水平的变化对我国房价泡沫的影响[15].从数据可获得性及应用的普及性原则出发,本文采用“短期国际资本流动规模=外汇占款增量-贸易顺差-外国直接投资”的测度方法来计算我国的短期国际资本流动规模。由于测度出来的短期国际资本流动规模变化较大,这里采用虚拟变量X11来衡量短期国际资本流动情况,当短期国际资本净流入量为正时,X11取1值,否则取0值。

(5)外部金融危机冲击。越来越多的实践表明房价泡沫与金融危机往往是相伴相随的。这里采用两个虚拟变量D1和D2来分别代表2008年全球金融危机和2009年欧债危机对我国各层次房价泡沫的影响①,这些虚拟变量在危机存续时期内取1值,否则取0值。

(6)楼市调控政策。我国中央及地方政府实施过的楼市调控政策种类繁多,既有行政手段也有市场化方式。由于本文是基于全国层面的研究视角,故对非全国统一实施的调控措施将不纳入分析范围。本文首先采用虚拟变量D3来衡量整个研究期间内我国房地产调控政策的动态取向,当房地产调控政策趋向宽松时,取0值;反之,当调控政策趋紧时,取1值。与此同时,由于我国从2010年4月首次开始实施限购政策①,本文优选出限购政策D4这一重要的调控措施。由于国家向来支持改善性需求,反对投机性需求,而投机性需求更多反映在第二套房的消费中,因此,这部分需求自然成为了调控的重点对象,本文采用变量D5来衡量第二套房的最低首付比例的限制措施对各层次房价泡沫的影响。

(二)实证模型

1.房价泡沫测度模型:BSADF.

 

上述模型中,yi(i=1,2,3,4,)分别表示全国层面上的综合房地产价格泡沫、住宅价格泡沫、办公楼价格泡沫、商铺价格泡沫;而Xj(j=1,2,…,11)为经济基本面、市场供求、货币政策、国际因素等方面的影响因素;Dm(m=1,2)为衡量外部金融危机的虚拟变量,Dm(m=3,4,5)为衡量房地产调控政策的虚拟变量。

(三)实证结果及讨论

1.泡沫存在性检验

根据BSADF检验法的分析思路,这里假定样本窗口的初始长度为6个月,在每次估计完成后样本窗口长度就增加1个月直至样本终点;与此同时,通过对各层次房价数据进行2000次模拟来获得各层次房价在1%、5%和10%置信水平上的统计量BSADF临界值,最终分析结果见表1.显然,各层次房地产市场的BSADF均大于在5%置信水平上的临界值,由此可见,我国各层次房地产市场(整个市场、住宅、办公楼和商铺)在5%的置信水平上均显着存在泡沫。

各层次房地产市场泡沫(BSADF)及其临界值(CV-BSADF)走势如图 1 所示。由图 1 可知,我国各层次房地产市场在 2001-2015 年期间均出现了多个周期性泡沫,但各层次房价泡沫在持续时间、发生次数及严重程度方面均存在显着差异。表2对各层次房地产市场泡沫的存续周期、峰值、泡沫次数等方面进行统计汇总。

从图 1 和表 2可知,住宅市场出现了 11 次泡沫,最早 的 一 次 泡 沫 发生在 2005 年 11 月-2005年12月,泡沫峰值为 3.64;而最 严 重 的 住 宅 价格 泡 沫 则 发 生 在2011 年 9 月-2011年 12 月,泡沫峰值达到6.04;持续时间最长的住宅泡沫发生在2008年12月-2009年11月,历时一年;最近的一次泡沫发生在2015年12月。办公楼市场共发生了6次价格泡沫,且每次泡沫持续时间均不超过6月;其中最严重的办公楼价格泡沫发生在2009年1月-2009年2月,泡沫峰值为5.37.商铺市场在整个时期内共发生了7次泡沫,但泡沫程度相对不太严重,其中持续时间最长且严重的泡沫发生在2011年3月-2012年3月,历时13个月,但泡沫峰值仅为3.17.从横向比较来看,住宅市场泡沫的发生次数与泡沫峰值均明显大于办公楼市场泡沫和商铺市场泡沫;住宅市场泡沫的走势与整个房地产市场泡沫的走势较为相似。由此可看出,目前我国房地产市场泡沫主要来源于住宅市场泡沫,办公楼市场泡沫和商铺市场泡沫对全国房地产市场泡沫的贡献占比较小。

各层次房价泡沫汇总

3.各层次房价泡沫影响因素分析

通过对模型各变量进行平稳性检验和正态分布检验可知:从正态分布检验J-B统计结果来看,除了商铺价格泡沫服从正态分布假设外,住宅价格泡沫和办公楼价格泡沫均在1%的置信水平上拒绝原假设(服从正态分布)。根据平稳性检验结果可知,各层次房价泡沫都是平稳序列。对房价泡沫影响因素变量进行平稳性检验后发现:通货膨胀率(X2)、房地产业销售额累计同比增长率(X4)、广义货币量M2同比增长率(X5)、银行同业拆借7天加权平均利率(X6)、商业银行同比增速(X7)均为平稳性序列;而工业增加值增长率(X1)、房地产业完成投资额累积同比增长率(X3)、大型金融机构存款准备金率(X8)、美元对人民币中间价(X9)和美国联邦基金目标利率(X10)这5个变量均为非平稳变量,但其一阶差分序列则均为平稳系列。因此,这5个变量均以一阶差分形式参与后续分析。

实证模型的回归结果如表3所示,从表3可知:从经济基本面来看,工业增加值同比增速对商铺市场价格泡沫具有显着的正向影响,说明经济增长会带动商铺市场价格泡沫的提升,但对住宅市场和办公楼市场的价格泡沫影响不明显;通货膨胀率对各层次房价泡沫均具有显着正向影响,说明国内通胀率越严重,人民币对内贬值程度就越严重,这会强化投资者对未来的通胀预期,进而催生对国内房地产市场的投资热潮,使得大量资金涌入楼市,最终加剧了各层次房价泡沫。

市场供求方面,房地产业投资同比增速对房地产市场价格泡沫和住宅价格泡沫产生显着的负向影响,对商铺价格泡沫产生显着的正向影响,但对办公楼价格泡沫影响不显着,这说明增加房地产的供给规模在一定程度上可以抑制住宅市场的价格泡沫,但同时也加剧了商铺市场的价格泡沫,相比之下,房地产销售总额同比增速对各层次房价泡沫没有明显影响。

货币政策工具方面,广义货币同比增速 M2、商业银行增速、金融机构存款准备金率对整个房地产市场价格泡沫具有显着的正向影响;而7天银行同业拆借利率对整个房地产市场价格泡沫具有显着的负向影响。这说明扩张型的货币政策(提高广义货币同比增速、降低短期利率、信贷扩张)会明显加剧房地产市场价格泡沫程度,而收缩型货币政策(降低广义货币同比增速、提升短期利率、信贷收缩)会显着降低房地产市场价格泡沫程度。与此同时,货币政策工具对各子市场上价格泡沫的影响程度也存在差异:广义货币M2 同比增速仅仅对商铺价格泡沫具有显着的正向影响,而对住宅和办公楼价格泡沫没有明显影响;7 天同业拆借利率对住宅、办公楼的价格泡沫均具有显着的负向影响,而对商铺市场价格泡沫没有明显影响;商业银行同比增速和存款准备金率对三个子市场的价格泡沫均具有显着的正向影响。这说明,住宅市场和办公楼市场的价格泡沫对短期利率波动较为敏感,而商铺市场价格泡沫对广义货币增速较为敏感。存款准备金率对住宅市场价格泡沫的促进作用明显,说明基于存款准备金率这一货币政策工具来抑制我国房地产市场价格泡沫的做法是无效的,会进一步增强各层次房价泡沫程度。总的来看,实施收缩性货币政策(提升短期基准利率、降低广义货币增速、减少信贷规模等措施)可以明显抑制各层次房价泡沫的进一步膨胀。

国际因素方面,人民币汇率升值对整个房地产市场、住宅、办公楼和商铺的价格泡沫均具有显着的正向影响;其中,对住宅泡沫的推进作用最显着,然后依次是商铺泡沫和办公楼泡沫。美国联邦基金利率对国内各层次房价泡沫均具有显着的正向影响,这与国内外不少学者认为未来美国加息,会造就强势美元,引发短期国际资本回流,从而可能导致发展中国家资产泡沫破灭等观点相反。本文的实证结果表明,美国基准利率水平的提升会加剧我国各层次房价泡沫程度,由此也暗示短期国际资本并不是影响我国房价泡沫演化的主要因素,短期国际资本外逃并不会对我国房地产市场价格泡沫产生明显影响。从表3可知,短期国际资本净流入仅仅与住宅价格泡沫存在显着的正相关关系,而与整个房地产市场、办公楼市场和商铺市场的价格泡沫之间并不存在显着的关系;相比办公楼市场和商铺市场,流入我国的短期国际资本可能更为偏好投资于住宅市场,从而在一定程度上加剧了住宅价格泡沫,但对整个房地产市场价格泡沫却没有明显影响。

外部金融冲击方面,2008年金融危机和2009年欧债危机均在一定程度上抑制了我国各层次房价泡沫的进一步膨胀;从影响程度来看,外部金融危机的冲击对我国办公楼价格泡沫和商铺价格泡沫的抑制效果要大于对住宅价格泡沫的抑制效果。

调控政策方面,中央政府出台的一系列趋紧的房价调控政策会显着抑制商铺市场的价格泡沫,但也显着加剧了住宅价格泡沫,而对办公楼价格泡沫没有明显影响。2010年开始推出的限购政策不但没有起到抑制住宅价格泡沫的效果,反而对整个房地产市场、住宅市场和商铺市场的价格泡沫产生显着的促进作用。相比之下,提高第二套房最低首付比例这一措施能显着降低整个房地产市场、住宅市场和办公楼市场的价格泡沫,起到明显的抑制效果。从三种调控政策的实施效果来看,第二套房最低首付比例这一调控政策效,影响力度也最大。

 

本文采用单位根右侧ADF泡沫检验方法(BSADF)来动态测度中国各层次市场(整个房地产市场、住宅市场、办公楼市场和商铺市场)价格泡沫及其关键影响因素,最终结论与建议如下:

(一)我国各层次房地产市场均存在多个周期性泡沫,且内部分化严重。住宅价格泡沫的发生次数、存续周期和泡沫峰值均明显大于办公楼价格泡沫和商铺价格泡沫,且决定了整个房地产市场价格泡沫走势。因此,通过重点抑制住宅价格泡沫程度将能有效抑制整个房地产市场泡沫的膨胀。

(二)我国各层次房价泡沫走势主要受资金推动。通货膨胀率、广义货币增速、商业银行规模增速、人民币汇率升值、存款准备金率、美国联邦基金利率均对我国各层次房价泡沫具有显着的促进作用;房地产业投资增速、短期利率、外部金融危机冲击均对我国各层次房价泡沫具有显着的抑制作用。总体来看,我国房价泡沫膨胀背后的驱动力更多来自社会资本的推动,因此,需要树立以引导国内资本分流出房地产领域为抑制房价泡沫的调控思想主线;在这思想主线指引下来制定“疏堵结合”的房价泡沫风险防范政策。同时,需要对我国货币政策和调控政策进行统一协调,避免各种政策的冲突:首先,实施适度从紧的货币政策(降低广义货币增速、提高短期利率、适度降低银行面向房地产业的规模及增速);其次,在保持房地产业投资增速的基础上,加大国内一、二线城市的土地供给,严厉打击地产商的“囤地”和“捂房”行为;最后,在当前资本管制难以快速放松的情况下,一方面要合理拓展居民的投资渠道,引导社会资金分流出房地产领域而转向其他实体经济项目;另一方面,严厉整顿和清理通过“影子银行”渠道违规发行没有明确标的对象的理财产品来为房地产业融资的行为。

(三)强化经济政策及其改革取向的连贯性和稳健性,提升国内居民对政策预期的稳定性。一方面,需要保持国内物价稳定以降低国内居民的通胀预期;另一方面,要避免人民币汇率短期的过度波动,明确人民币汇率改革机制取向,降低人民币在短期内的升值或贬值预期,通过这些预期管理来减缓社会资本持续流向房地产领域的动力。与此同时,加强对短期国际资本异常流动的监管,防止其过度波动对我国住宅价格泡沫产生不利冲击。

(四)针对不同区域或不同层次的房地产市场,实施差异化的房价调控政策。当前国内住宅市场、办公楼市场和商铺市场的价格泡沫存在严重分化,且对房地产调控政策的反应程度存在较大差异。近10年来,大部分房地产调控政策仅仅抑制了商铺市场价格泡沫,而加剧了住宅市场价格泡沫,限购政策助推各层次房价泡沫的膨胀,总体调整政策效果归于失效;相比之下,针对购买第二套房时实施的最低首付比例措施能较为显着地抑制各层次房价泡沫。因此,建议在制定房地产调控政策时,需要考虑对不同区域或不同层次房地产市场的影响差异,必要时实施“一城一策”的调控政策。在以住宅市场为调控重点的前提下,可以考虑取消抑制需求的行政调控措施(限购政策),转而采取更加市场化的调控措施(大幅提高第二套房首付比例、全面征收房产税、提升第二套房利率并缩减规模等)来有效抑制各层次房价泡沫


NSD VS-12TD-M2PGD
NSD IM10DN-M2PG/STY52
NSD VS-QS62
NSD NDP-A220A-S1角度显示器
NSD 5P-RBT-0103-2(2m)
NSD 电缆 3P-S-0102-10
NSD VS-2-1V
NSD NCV-20NGNM2
NSD 控制器R-VS-S5-MG
NSD VM-2YE
NSD VLS-12.8PRA14-300SXN
NSD IRS-51.2P30C-614P4PAR20
NSD VRE-P062
NSD VLS-8SM20-260FHB0.75-S261
NSD 3P-S-0102-70 70m  电缆
NSD MRE-G320SP101LKR20-G
NSD MRE-G640SP062FBC
NSD 电缆19.8m  CPB-16F
NSD MRE32SP97LKR10-G
NSD 编码器 MRE-G64SP062FBC配用电缆
NSD VRE-P09FK5-G  24V  4-20MA
NSD VLS-512PW 300B
NSD VRE-P062SAV
NSD MREG64SP062SBC 编码器
NSD IRS-51.2P30D281P6PAR20
NSD MRE32SP062
NSD GJ7012.0
NSD VLS-256PW-200B
NSD VER-P061FKR
NSD K-VLS-12.8PNA28-S043-H
NSD 1F-F41(含插头)
NSD MRE-G64SPO97LKRR2-C
NSD VLS-12.8PRA14-650SXN-A
NSD AL220H-8
NSD 3P-RBT-FG-10 10M
NSD MRE-32SP062SAC
NSD VLS-512PW200BVM-2AG-16
NSD VE-2BG-EP
NSD 3S-RBT-0103-65 65M
NSD 与VL-2PG-CH-ST板和VLS-12.8传
NSD VS-10B-UDNP-1-1.1N0A0(内置电池
NSD 编码器 MRE-32AP062SAC
NSD 1F-F43(含插头)
NSD CVR(CONSTANT VOLTAGE REGULATOR
NSD MRE-32SP062 SAG检出器
NSD 和TS2025N301编码器配套使用的
NSD VM-2CC
NSD L1BB6048AN-75
NSD M1A-10S/15K
NSD HPS-MA10-S1 模具球锁传感器
NSD MRE-32ST062FAC
NSD MIA-15S/15K 连接器
NSD VS-C05-Z02
NSD VRE-9028SAC 编码器
NSD 4P-RBT-4344-8  8M
NSD MRE-32SP101FKB2-G with 2Mcable
NSD MRE-32SP062FAC
NSD VM-2B  控制器
NSD VER-P097FKR5-G
NSD VLS-256PY200B 编码器
NSD 4P-S-8002-100M
NSD VS-10EXT-1-L-STYLE1
NSD 角度显示器NS-B5
NSD 946-20276-002(见图纸)液压缸
NSD VLS-1024PW800
NSD VS-1AN-1-V1PG-S51
NSD 3P-RBT-FG-3  3m电缆
NSD 3S-S-9044-150M
NSD TRD-S2500V
NSD 4P-RBT-0103-5
NSD 编码器 VRES062FAL
NSD NCV-20NBNLP
NSD 3P-S-0102-5 扩展电缆
NSD VS-5ED-1
NSD VLS-8SM20-30FHB1.5
NSD 电缆 8米
NSD 编码器VREP062SAC用于机床
NSD MRE-32SP097LKR5-G
NSD MRE-G256SP061FAB
NSD NCV-20NGNV2 编码器
NSD MRE-G64SP101LKB2-G
NSD MRE-32SP074FKR10-G
NSD 100K 100A/3P
NSD CSA20X110-LS7 编码器
NSD VLS-W512PW400BC4
NSD MRE-G128SP097LKR5-G
NSD MRE-G256SP061FAB10
NSD "SCM80/45-25(配伺服阀) "
NSD E2EM-X15X1
NSD 显示器 VS-T12
NSD VLS-8PSJ20A
NSD VLS-256PW-58B
NSD VLS-512FWB 编码器
NSD MRE-G128SPFT062FAC
NSD VLS-256PWB128B+NVC-20NGNMP
NSD MRE-G128SP101LR5-G
NSD BB6048AN7.5 DC24V LOAD 50mA
NSD VS-Q62-M2PG 接口:BC
NSD NCV-201VBNLP
NSD HB-A6012 AN-15 编码器
NSD V806MD-044
NSD MIE-G256SP074FKI10-G
NSD VS-C05-Z02-40
NSD CABLE 4S-RBT-6159-20
NSD VM-2CC-R3
NSD 编码器电缆
NSD BLS-256W 100B 行程检测器
NSD VP-S-FG-35编码器信号电缆
NSD SSB-80*200-005-BVOTOJOA1A3-S25
NSD 旋转编码器 VRE-P028
NSD VS-6E-S4
NSD VS1AN1V1PGCT
NSD MEM-EEP16K
NSD NCV-20NBNLW
NSD RS-06012AA
NSD VS-5D-T-2
NSD VS-1AN-1-EPI-V1PG/
NSD VSV-201-S033
NSD CONVERTER NVC-20NBNMP
NSD MRE-32SP062FAC重NSD-0643
NSD IRS51.2P30D819P2PAR20
NSD VM-2编码器控制器
NSD VS-5EX-3 控制器
NSD NCV-20NGNMP
NSD U2F1-5S/5S
NSD VS-12D SERIAL:08602060显示器
NSD 角度控制器
NSD VS-SPD-40S02
NSD 4P-S-FG-75 75M
NSD MRE-G64SP097LKR10-G
NSD RB01
NSD VARICAM VS-5E 同NSD-0052
NSD VM2AG16 转换器 厂方已停产
NSD CSA20X110-LB7型编码器
NSD VREP062FBC 编码器
NSD VE-2AG
NSD MRE-G256SP0972KRB-G
NSD MRE-G320SP062FAC
NSD BS-5ED
NSD 导套S-18D435P2
NSD MRE-G320SP062 FACPE冲压拆垛机
NSD VREP062SAC053P3557 编码器
NSD VLS-512PYB
NSD NDP-A220A1-S1角度显示器
NSD NCV-20NGNLP
NSD VRE-P062FBC
NSD IM-10DN-M2PG STYLE52
NSD VRE-P062FAC
NSD VS-10BH-D-VER
NSD VSQ62-M2PG 传感器
NSD SBB-63*100-FA5-BV0T0J0N
NSD MRE32SP062FAC
NSD VS-D5-S1 24VDC
NSD VRE-P101LKB2-G
NSD CM-2A(MRE)
NSD NCV-10NGNMP-S9 NSD
NSD 连接 VM-2AG-32和MRE-
NSD 电缆 3P-S-0102-20
NSD MRE-G1280SP101LKB5-G
NSD CAS-20X75-FAO-S062
NSD VP-2PU  模块
NSD IRS-51.2P30D-588P8PAR20
NSD 电缆 NSD-5P-RBT(2m)
NSD VS1S62
NSD VLS-256PWB
NSD 显示器 VSD5T2
NSD 4P-S-FG-70 70m
NSD VE8F-81 放大器
NSD MRE-32SP101LKR10-G
NSD VS-10F-1
NSD NCV-20NGNLW+NCV-K1
NSD 3P-S-0102-85 85M
NSD ROTARY SWITCH RS04006CA
NSD 4P-S-FG-60 60M
NSD UAN-215 TYPE:DD-7S NO:4051
NSD VLS-12.8PRA14-400SXN
NSD 传感器 VLS512PWB
NSD IRS-51.2P18A332P8PAB20-S008
NSD IRS51.2P30D1075P2PAR20
NSD MRE-G-320SP074LKR2-G
NSD NRE-G64SP062FAC
NSD MRE-G512SP097FKR5-G
NSD MRE-32SP074FK-7
NSD NCV-20HBNM2R
NSD 凸轮控制器
NSD DD-77CAN 双重传感器
NSD MRE-G320SS062FAC
NSD VLS256PWA
NSD MRE-G256SP097LKR20-G
NSD VSV-103A-S40
NSD MC-5606B
NSD MRE-32SP097LKR10-G
NSD MRE32SP061FR (2048P/R)
NSD VM-2BG转换器 2006年6月15日停产
NSD KH13 15VDC OUT:1-5VDC 0-40MPA
NSD MRE-32SP074FK-G
NSD 32SP101FKP10-G-S205
NSD 凸轮控制器
NSD VS10B-UNN-P-1-N300-S005
NSD VS-5R
NSD MRE-G64SP101FKB10-G
NSD K-VLS-12.8PNA28-S048-H
NSD MRE-160SPFKR2-G
NSD 1F-F45(含插头)
NSD MRE-G64SP061FKB
NSD MRE-G160SP062FAC
NSD MRE-G128SP097LKR20-G
NSD MRE-64SP074FKR2-G
NSD 传感器 VS-5EX-1
NSD VLS-8SM20-40FHB1.2
NSD BS-D5-Y1
NSD 钥匙 配VS-5E-1 角度控制器专用
NSD VC440G-2V1P-S1V
NSD VRE-P062SAC-2M  编码器
NSD GCS-5F1-1
NSD MRE-G256SP061FAR10
NSD ABS-MRE-32SP097LHR5-G
NSD 安装金具  VS-K05
NSD CSA-40X1100-LBO-C2.0-A1//CSA-
NSD MRE-G512SP097LKR2-G
NSD 4P-RBT-0103-7
NSD DD24Z-5
NSD 4P-RBT-0102-30
NSD VS-ES62-M
NSD PR-3020编码器
NSD FLT44A/FLR44A
NSD MRE-G128SP062FBC
NSD CVR(CONSTANT VOLTAGE REGULATOR
NSD 接头 KCP-SG16F
NSD 3S-RBT-0103
NSD MTD-F6A32-2C
NSD VLS-12.8-IRS-51.2
NSD 4P-S-FG-50 延长电缆
NSD VS-5F-1-R3
NSD VS-5T
NSD 定位器VS6P-2.0
NSD VS1AN1-1V1PGK
NSD VS-C05-2
NSD MRE-32SP062-SBCK
NSD MRE-G160SP062-FAC3M
NSD VS-D5-T-2
NSD CBB-63*100-PA5-BV0T0JON
NSD RP-3020-PRB
NSD VM-2AGMRE-G320SP062FBC
NSD ABSOCODER VREP062SAC
NSD VS-12PB-MD
NSD 4P-S-8002-2 (10M)
NSD 1F-F08(含插头)
NSD 3P-RBT-0103-4
NSD 4P-S-0102-65
NSD VS-C1S62-2 电缆
NSD MRE-G320SP062FBC
NSD VS-5PD-40S02  12900464
NSD 控制器:VS-1AN-1-L
NSD VLS-1024PW600
NSD VS-51-1
NSD MER-G64SP062FBC
NSD 连接VE-2AG和VRE-PO62FBC的电缆
NSD NCV-20NGNMP 重NSD-0364
NSD BA-3PEXI-P
NSD SFCJ-40X20-240FA5
NSD VLS-1.28SMHP22.4
NSD VLS-12.8PRA4Y-200SM
NSD 3P-S-FG
NSD 3P-S-AB-5  电缆
NSD VS-5FT-1
NSD VS-10ED-1-L
NSD 3P-S-FG-20
NSD VLS-12.8PRA14-750SXN-B编码器
NSD VS262  模块
NSD 4P-S-0102-2M
NSD VS-60 SN:11504110
NSD VE-2AG-S01
NSD MREG64SP097LKR10-G 停产
NSD VRS-12  8PRS14-900SXN-B编码器
NSD VRE-P062FBC NO:01391632
NSD CZ-V21A 颜色传感放大器

 

自2005年以来,国内一、二线城市房价在面临多次宏观调控政策作用下依然长期持续上涨;至今,我国大部分地区的房价收入比已经远超国际平均水平。与此同时,国内一、二线城市房价与三、四线城市房价的走势出现明显分化,局部地区房价泡沫破灭风险不容忽视。对此,社会各界对我国是否存在房价泡沫、房价泡沫破灭风险等问题极为关注。目前中央政府正在采取降低房地产交易税费、企业税收和融资成本及供给侧改革等更为市场化的调节手段来降低房地产业巨量库存,旨在防范房价泡沫全面破灭对我国金融体系所带来的严重冲击。在此背景下,针对我国房地产市场的结构性失衡状况,实时监测我国多层次房价泡沫的演化趋势及其驱动因素就显得十分重要和迫切。而要评价我国房价调控政策的有效性和合理性,前提条件是对房价泡沫的存在性、存续周期时点、演化趋势及其关键影响因素进行有效识别。对此,本文首先构建房价泡沫检验方法(BSADF)来对中国住宅、办公楼和商铺的价格泡沫程度进行动态监测,然后挖掘这些泡沫的核心影响因素。本文的研究意义在于:一方面有助于政府和投资者测度国内各层次房价泡沫程度及其存续周期,为及时出台具有针对性的楼市调控政策提供有益的借鉴;另一方面,通过对房价泡沫驱动因素的挖掘,厘清各影响因素对房价泡沫的作用机制,为更好地评价和协调我国房价调控政策提供参考。

一、文献综述

当前越来越多国外学者倾向于采用Phillips等(2011)提出的资产泡沫检测方法(简称PWY方法)来研究房价泡沫,该方法基于单位根右侧ADF检验的分析思路,采用向前递归技术来检验周期性资产泡沫的存在性[1].Chen 和 Michael Funke(2013)采用 PWY 方法对中国房地产市场(2009-2013)进行实证研究,结果发现中国房地产市场除了2009年10月出现明显的房价泡沫外,其它时期均无泡沫[2].随后,Phillips等(2013a,2013b)提出可同时向前和向后的移动窗口递归技术(简称BSADF方法),该方法能同时检测到多个资产周期性泡沫[3][4].Liu 等(2016)采用 BSADF 方法对中国 70 个城市在 2006-2013年期间的房价泡沫进行实证后发现:中国投机性房价泡沫尚未破灭;在70个主要城市中,约有四分之一城市的房价泡沫在2013年底出现破灭,但一线城市房价泡沫依然存在[5].

国内学者主要从房价泡沫检验方法及其影响因素方面展开研究:

(一)在房价泡沫检验方面,目前国内主要有四种代表性的房价泡沫检测方法:种是基于综合指标的房价泡沫检测方法[6].第二种是基于局部均衡模型的房价泡沫检测方法。苑德宇和宋小宁(2008)、许春青等(2013)分别对中国 35 个大中城市及中国香港地区的房价泡沫进行测度研究后发现国内城市房价泡沫存在明显的差异[7][8],其中沿海地区房价泡沫比内地省市房价泡沫要严重些。第三种是基于West模型的房价泡沫检测方法。韩德宗(2005)通过应用West模型发现北京、上海和深圳这三个一线城市的住宅市场均出现泡沫,但其写字楼市场均不存在房价泡沫[9].然而,West模型仅能检验出泡沫的存在性,而无法测度泡沫程度。第四种是基于马尔可夫区制转换的房价泡沫检测方法。史兴杰和周勇(2014)采用类似方法对我国所有直辖市的房价泡沫进行检验后发现:北京和上海的住宅市场存在明显泡沫,而天津和重庆的住宅市场却不存在泡沫[10].

(二)在房价泡沫影响因素方面,有如下两类影响因素:、资本和成本推动。这里的资本包括国内银行信贷规模、跨境资本规模、财富效应等。大部分学者认为汇率失衡、资本流动、财富效应、信贷扩张、土地价格、人民币升值预期及其货币化等是影响房价泡沫的重要因素[11][12].第二、调控政策推动。丁杰等(2015)认为我国房价调整政策整体上失效,地产商的商业信用显着抵消了调控政策在银行信贷方面的抑制效果[13].刘晨晖和陈长石(2015)认为我国当前房价调控政策中存在泡沫积累与的“双向失调”风险并探讨了应对政策[14].

综上所述,在现有房价泡沫测度方法中,Phillips 等(2013a,2013b)提出 BSADF 方法具有明显优势:、该方法可以检测出某一个时期内出现的多个泡沫及其存续周期时点;第二、能较为直观地测度出研究时期内每个时点上的泡沫值。目前有关中国房价泡沫及其影响因素方面的研究依然存在以下不足:尚未有文献专门研究中国多层次房地产市场(住宅、办公楼、商铺)的价格泡沫及其异质性特征;第二、大部分文献采用的方法只能检验单个房价泡沫的存在性,而无法检测出可能存在的多个房价泡沫;第三、大部分研究着重分析房价的影响因素,而非房价泡沫的影响因素;第四、大部分文献只局限于从某一层面(货币政策或市场供求)来挖掘关键影响因素,而忽视了调控政策、短期国际资本流动和外部金融危机等层面同样会对我国房地产市场泡沫产生重要影响。因此,针对现有研究存在的不足,本文分别以中国住宅、办公楼和商铺市场为研究对象,采用 BSADF 方法来动态测度这些市场 2001 年至2015年期间出现的周期性泡沫及其特征;然后从多个层面(宏观经济、货币政策工具、商品房市场供求状况和楼市调控政策等)来揭示房价泡沫的重要影响因素。与前人相关研究相比,本文可能的创新之处在于:、首次采用国际前沿方法(BSADF)测度了中国的住宅、办公楼和商铺市场在研究时期内的价格泡沫程度及存续周期时点;第二、从宏观经济基本面、国际资本流动、市场供求状况、外部金融危机冲击和楼市调控政策变迁等视角来揭示影响我国各层次房价泡沫的关键因素,进而对我国的部分重要调控政策的实施效果进行有效评价。

二、实证研究

(一)样本数据选择与说明

1.房价指数选择及数据处理

这里采用来自中房网的全国商品房(住宅、办公楼、商铺)销售价格月度数据来分别代表住宅市场(ZZ)、办公楼(BGL)市场和商铺市场(SP)的价格走势。与此同时,采用包括住宅、办公楼和商铺的综合商品房价格(FDC)来代表整个房地产市场的价格水平。研究时期为 2001 年 1 月至 2015 年 12 月,各有 180个样本数据,采用Census X12季度调整方法对其进行季度调整后再参与建模分析。

2.房价泡沫影响因素指标选择及说明

本文借鉴郭文伟和陈凤玲(2016)的思路,从经济基本面、市场供求、货币政策工具、国际因素、外部金融危机和楼市调控政策变迁等方面来选择房价泡沫影响指标[15]:

(1)经济基本面。采用工业增加值的当月同比增长率X1来衡量我国总体经济增长速度,采用国内居民消费物价指数(CPI)当月同比增长率X2来衡量我国的总体物价水平。

(2)市场供求。采用房地产业完成投资额累计同比增长率X3来代表房地产业的市场供给情况;同时采用房地产业销售额累计同比增长率X4来反映市场需求情况。

(3)货币政策工具。采用广义货币M2的月度同比增长率X5和银行间同业拆借利率中的7天加权平均利率X6来分别衡量我国的数量型货币政策和价格型货币政策在整个研究时期内的实施动态[15];由于银行规模也是央行宏观调控的有力工具,这里采用国内商业银行人民币余额同比增速X7来代表银行规模增速。另外,由于金融机构存款准备金率X8对整个社会流动性具有系统性影响,进而也会影响资产价格走势,对此,这里增加变量X8来反映我国货币政策工具的实施情况。

(4)国际因素。为了衡量人民币汇率波动对我国房价泡沫产生的影响,这里增加人民币汇率变量X9(采用美元兑人民币的中间价月度平均汇率)。另外,由于美国利率水平的波动一直对各国基准利率走势具有广泛影响,进而影响了资产价格的走势,因此,这里采用美国联邦基金目标利率的月度平均值X10来反映美国利率水平的变化对我国房价泡沫的影响[15].从数据可获得性及应用的普及性原则出发,本文采用“短期国际资本流动规模=外汇占款增量-贸易顺差-外国直接投资”的测度方法来计算我国的短期国际资本流动规模。由于测度出来的短期国际资本流动规模变化较大,这里采用虚拟变量X11来衡量短期国际资本流动情况,当短期国际资本净流入量为正时,X11取1值,否则取0值。

(5)外部金融危机冲击。越来越多的实践表明房价泡沫与金融危机往往是相伴相随的。这里采用两个虚拟变量D1和D2来分别代表2008年全球金融危机和2009年欧债危机对我国各层次房价泡沫的影响①,这些虚拟变量在危机存续时期内取1值,否则取0值。

(6)楼市调控政策。我国中央及地方政府实施过的楼市调控政策种类繁多,既有行政手段也有市场化方式。由于本文是基于全国层面的研究视角,故对非全国统一实施的调控措施将不纳入分析范围。本文首先采用虚拟变量D3来衡量整个研究期间内我国房地产调控政策的动态取向,当房地产调控政策趋向宽松时,取0值;反之,当调控政策趋紧时,取1值。与此同时,由于我国从2010年4月首次开始实施限购政策①,本文优选出限购政策D4这一重要的调控措施。由于国家向来支持改善性需求,反对投机性需求,而投机性需求更多反映在第二套房的消费中,因此,这部分需求自然成为了调控的重点对象,本文采用变量D5来衡量第二套房的最低首付比例的限制措施对各层次房价泡沫的影响。

(二)实证模型

1.房价泡沫测度模型:BSADF.

 

上述模型中,yi(i=1,2,3,4,)分别表示全国层面上的综合房地产价格泡沫、住宅价格泡沫、办公楼价格泡沫、商铺价格泡沫;而Xj(j=1,2,…,11)为经济基本面、市场供求、货币政策、国际因素等方面的影响因素;Dm(m=1,2)为衡量外部金融危机的虚拟变量,Dm(m=3,4,5)为衡量房地产调控政策的虚拟变量。

(三)实证结果及讨论

1.泡沫存在性检验

根据BSADF检验法的分析思路,这里假定样本窗口的初始长度为6个月,在每次估计完成后样本窗口长度就增加1个月直至样本终点;与此同时,通过对各层次房价数据进行2000次模拟来获得各层次房价在1%、5%和10%置信水平上的统计量BSADF临界值,最终分析结果见表1.显然,各层次房地产市场的BSADF均大于在5%置信水平上的临界值,由此可见,我国各层次房地产市场(整个市场、住宅、办公楼和商铺)在5%的置信水平上均显着存在泡沫。

各层次房地产市场泡沫(BSADF)及其临界值(CV-BSADF)走势如图 1 所示。由图 1 可知,我国各层次房地产市场在 2001-2015 年期间均出现了多个周期性泡沫,但各层次房价泡沫在持续时间、发生次数及严重程度方面均存在显着差异。表2对各层次房地产市场泡沫的存续周期、峰值、泡沫次数等方面进行统计汇总。

从图 1 和表 2可知,住宅市场出现了 11 次泡沫,最早 的 一 次 泡 沫 发生在 2005 年 11 月-2005年12月,泡沫峰值为 3.64;而最 严 重 的 住 宅 价格 泡 沫 则 发 生 在2011 年 9 月-2011年 12 月,泡沫峰值达到6.04;持续时间最长的住宅泡沫发生在2008年12月-2009年11月,历时一年;最近的一次泡沫发生在2015年12月。办公楼市场共发生了6次价格泡沫,且每次泡沫持续时间均不超过6月;其中最严重的办公楼价格泡沫发生在2009年1月-2009年2月,泡沫峰值为5.37.商铺市场在整个时期内共发生了7次泡沫,但泡沫程度相对不太严重,其中持续时间最长且严重的泡沫发生在2011年3月-2012年3月,历时13个月,但泡沫峰值仅为3.17.从横向比较来看,住宅市场泡沫的发生次数与泡沫峰值均明显大于办公楼市场泡沫和商铺市场泡沫;住宅市场泡沫的走势与整个房地产市场泡沫的走势较为相似。由此可看出,目前我国房地产市场泡沫主要来源于住宅市场泡沫,办公楼市场泡沫和商铺市场泡沫对全国房地产市场泡沫的贡献占比较小。

各层次房价泡沫汇总

3.各层次房价泡沫影响因素分析

通过对模型各变量进行平稳性检验和正态分布检验可知:从正态分布检验J-B统计结果来看,除了商铺价格泡沫服从正态分布假设外,住宅价格泡沫和办公楼价格泡沫均在1%的置信水平上拒绝原假设(服从正态分布)。根据平稳性检验结果可知,各层次房价泡沫都是平稳序列。对房价泡沫影响因素变量进行平稳性检验后发现:通货膨胀率(X2)、房地产业销售额累计同比增长率(X4)、广义货币量M2同比增长率(X5)、银行同业拆借7天加权平均利率(X6)、商业银行同比增速(X7)均为平稳性序列;而工业增加值增长率(X1)、房地产业完成投资额累积同比增长率(X3)、大型金融机构存款准备金率(X8)、美元对人民币中间价(X9)和美国联邦基金目标利率(X10)这5个变量均为非平稳变量,但其一阶差分序列则均为平稳系列。因此,这5个变量均以一阶差分形式参与后续分析。

实证模型的回归结果如表3所示,从表3可知:从经济基本面来看,工业增加值同比增速对商铺市场价格泡沫具有显着的正向影响,说明经济增长会带动商铺市场价格泡沫的提升,但对住宅市场和办公楼市场的价格泡沫影响不明显;通货膨胀率对各层次房价泡沫均具有显着正向影响,说明国内通胀率越严重,人民币对内贬值程度就越严重,这会强化投资者对未来的通胀预期,进而催生对国内房地产市场的投资热潮,使得大量资金涌入楼市,最终加剧了各层次房价泡沫。

市场供求方面,房地产业投资同比增速对房地产市场价格泡沫和住宅价格泡沫产生显着的负向影响,对商铺价格泡沫产生显着的正向影响,但对办公楼价格泡沫影响不显着,这说明增加房地产的供给规模在一定程度上可以抑制住宅市场的价格泡沫,但同时也加剧了商铺市场的价格泡沫,相比之下,房地产销售总额同比增速对各层次房价泡沫没有明显影响。

货币政策工具方面,广义货币同比增速 M2、商业银行增速、金融机构存款准备金率对整个房地产市场价格泡沫具有显着的正向影响;而7天银行同业拆借利率对整个房地产市场价格泡沫具有显着的负向影响。这说明扩张型的货币政策(提高广义货币同比增速、降低短期利率、信贷扩张)会明显加剧房地产市场价格泡沫程度,而收缩型货币政策(降低广义货币同比增速、提升短期利率、信贷收缩)会显着降低房地产市场价格泡沫程度。与此同时,货币政策工具对各子市场上价格泡沫的影响程度也存在差异:广义货币M2 同比增速仅仅对商铺价格泡沫具有显着的正向影响,而对住宅和办公楼价格泡沫没有明显影响;7 天同业拆借利率对住宅、办公楼的价格泡沫均具有显着的负向影响,而对商铺市场价格泡沫没有明显影响;商业银行同比增速和存款准备金率对三个子市场的价格泡沫均具有显着的正向影响。这说明,住宅市场和办公楼市场的价格泡沫对短期利率波动较为敏感,而商铺市场价格泡沫对广义货币增速较为敏感。存款准备金率对住宅市场价格泡沫的促进作用明显,说明基于存款准备金率这一货币政策工具来抑制我国房地产市场价格泡沫的做法是无效的,会进一步增强各层次房价泡沫程度。总的来看,实施收缩性货币政策(提升短期基准利率、降低广义货币增速、减少信贷规模等措施)可以明显抑制各层次房价泡沫的进一步膨胀。

国际因素方面,人民币汇率升值对整个房地产市场、住宅、办公楼和商铺的价格泡沫均具有显着的正向影响;其中,对住宅泡沫的推进作用最显着,然后依次是商铺泡沫和办公楼泡沫。美国联邦基金利率对国内各层次房价泡沫均具有显着的正向影响,这与国内外不少学者认为未来美国加息,会造就强势美元,引发短期国际资本回流,从而可能导致发展中国家资产泡沫破灭等观点相反。本文的实证结果表明,美国基准利率水平的提升会加剧我国各层次房价泡沫程度,由此也暗示短期国际资本并不是影响我国房价泡沫演化的主要因素,短期国际资本外逃并不会对我国房地产市场价格泡沫产生明显影响。从表3可知,短期国际资本净流入仅仅与住宅价格泡沫存在显着的正相关关系,而与整个房地产市场、办公楼市场和商铺市场的价格泡沫之间并不存在显着的关系;相比办公楼市场和商铺市场,流入我国的短期国际资本可能更为偏好投资于住宅市场,从而在一定程度上加剧了住宅价格泡沫,但对整个房地产市场价格泡沫却没有明显影响。

外部金融冲击方面,2008年金融危机和2009年欧债危机均在一定程度上抑制了我国各层次房价泡沫的进一步膨胀;从影响程度来看,外部金融危机的冲击对我国办公楼价格泡沫和商铺价格泡沫的抑制效果要大于对住宅价格泡沫的抑制效果。

调控政策方面,中央政府出台的一系列趋紧的房价调控政策会显着抑制商铺市场的价格泡沫,但也显着加剧了住宅价格泡沫,而对办公楼价格泡沫没有明显影响。2010年开始推出的限购政策不但没有起到抑制住宅价格泡沫的效果,反而对整个房地产市场、住宅市场和商铺市场的价格泡沫产生显着的促进作用。相比之下,提高第二套房最低首付比例这一措施能显着降低整个房地产市场、住宅市场和办公楼市场的价格泡沫,起到明显的抑制效果。从三种调控政策的实施效果来看,第二套房最低首付比例这一调控政策效,影响力度也最大。

 

本文采用单位根右侧ADF泡沫检验方法(BSADF)来动态测度中国各层次市场(整个房地产市场、住宅市场、办公楼市场和商铺市场)价格泡沫及其关键影响因素,最终结论与建议如下:

(一)我国各层次房地产市场均存在多个周期性泡沫,且内部分化严重。住宅价格泡沫的发生次数、存续周期和泡沫峰值均明显大于办公楼价格泡沫和商铺价格泡沫,且决定了整个房地产市场价格泡沫走势。因此,通过重点抑制住宅价格泡沫程度将能有效抑制整个房地产市场泡沫的膨胀。

(二)我国各层次房价泡沫走势主要受资金推动。通货膨胀率、广义货币增速、商业银行规模增速、人民币汇率升值、存款准备金率、美国联邦基金利率均对我国各层次房价泡沫具有显着的促进作用;房地产业投资增速、短期利率、外部金融危机冲击均对我国各层次房价泡沫具有显着的抑制作用。总体来看,我国房价泡沫膨胀背后的驱动力更多来自社会资本的推动,因此,需要树立以引导国内资本分流出房地产领域为抑制房价泡沫的调控思想主线;在这思想主线指引下来制定“疏堵结合”的房价泡沫风险防范政策。同时,需要对我国货币政策和调控政策进行统一协调,避免各种政策的冲突:首先,实施适度从紧的货币政策(降低广义货币增速、提高短期利率、适度降低银行面向房地产业的规模及增速);其次,在保持房地产业投资增速的基础上,加大国内一、二线城市的土地供给,严厉打击地产商的“囤地”和“捂房”行为;最后,在当前资本管制难以快速放松的情况下,一方面要合理拓展居民的投资渠道,引导社会资金分流出房地产领域而转向其他实体经济项目;另一方面,严厉整顿和清理通过“影子银行”渠道违规发行没有明确标的对象的理财产品来为房地产业融资的行为。

(三)强化经济政策及其改革取向的连贯性和稳健性,提升国内居民对政策预期的稳定性。一方面,需要保持国内物价稳定以降低国内居民的通胀预期;另一方面,要避免人民币汇率短期的过度波动,明确人民币汇率改革机制取向,降低人民币在短期内的升值或贬值预期,通过这些预期管理来减缓社会资本持续流向房地产领域的动力。与此同时,加强对短期国际资本异常流动的监管,防止其过度波动对我国住宅价格泡沫产生不利冲击。

(四)针对不同区域或不同层次的房地产市场,实施差异化的房价调控政策。当前国内住宅市场、办公楼市场和商铺市场的价格泡沫存在严重分化,且对房地产调控政策的反应程度存在较大差异。近10年来,大部分房地产调控政策仅仅抑制了商铺市场价格泡沫,而加剧了住宅市场价格泡沫,限购政策助推各层次房价泡沫的膨胀,总体调整政策效果归于失效;相比之下,针对购买第二套房时实施的最低首付比例措施能较为显着地抑制各层次房价泡沫。因此,建议在制定房地产调控政策时,需要考虑对不同区域或不同层次房地产市场的影响差异,必要时实施“一城一策”的调控政策。在以住宅市场为调控重点的前提下,可以考虑取消抑制需求的行政调控措施(限购政策),转而采取更加市场化的调控措施(大幅提高第二套房首付比例、全面征收房产税、提升第二套房利率并缩减规模等)来有效抑制各层次房价泡沫


NSD VL-2PRHTLC
NSD VS-5ED-S9
NSD VS-Q62
NSD NCV-20NBNVP
NSD MRS-005-C2-160
NSD VL-2-HT
NSD VREP028SBC
NSD VER-PO62FBC
NSD VS-10B-UNNP-0-2.2-S005
NSD VRE-P062SAC  SERIAL10180931
NSD MRE-G320SP063FAC
NSD NDP-A210A1-551  角度计
NSD AWME 74037 STYLE 2990 V W-1 SC
NSD MRE-32SP097LKR5-G带20米电缆
NSD 编码器VREP028,P062
NSD MRE-G512SP097LKR10-G
NSD NCV-20NBNLY
NSD VM2AG-32
NSD SBB80X505TC5-BVOTOJOA2
NSD MRE-32SP074FKR2-G
NSD TNS-C1034C
NSD MRE32SP062FBC
NSD VS-D5 DC24V
NSD VREP028SAA.0987 编码器
NSD 1F-F15
NSD M1A-10S/15K
NSD 4P-RBT-0102-10编码器电缆
NSD VS6PE-S1控制器
NSD WR-10B1FA
NSD VS-C05-1电缆
NSD VS-51-1-23
NSD VE8P-80 放大器
NSD VLS-12.8MH28-50LAB20
NSD VLS-12.8PRA14-550SXN
NSD 946-20276-001(见图纸)液压缸
NSD NCV20NBNLY
NSD VLS-16PSA
NSD V/N-2BA-M2R
NSD VLS-256PWBT
NSD CPLS32-10-10 连轴器
NSD VRE-P097FKR5-G
NSD VRE-P062SBCwith 3P-S-FG-10(10M
NSD 转换器 VE-2A
NSD VRE-P062FAL
NSD double sheet detector model:
NSD VS-5B-UNNP-1-1.01
NSD VLS-512PW128B 编码器
NSD VRE-EPIP062FAB10
NSD VLS-12.8PMA28-545-S058
NSD HB-A6012 AP-15 编码器
NSD VS-Q62B(P)-M2R:
NSD VLS-12.8SMHP22.4
NSD VLS-1024PY350B
NSD VS-C05-20 凸轮
NSD VS6P2.0 S/N05902144
NSD VLS1024PYB 编码器
NSD VS-5EXR-1-S61
NSD VS-6-P-1.1-S02
NSD 凸轮控制器 VS-6E-S1
NSD VLS512PY350B
NSD MRE-32SP062SBC
NSD VS-C05-02
NSD WR-10B1
NSD 4P-RBT-0130-4M DC24V
NSD MRE-G320SP062 FAC
NSD VM-2A-16
NSD VM-2AG-16
NSD VRE-P061FKR
NSD CSA-20XBO-LSO-C40-A1
NSD VLS-1024-PW600BT
NSD MRE-G320SP062FBC
NSD MRE-32SPO62-SBCK
NSD MRE-G-SP062
NSD MRE-32SP
NSD MRE-G320SP101LKB2-G
NSD SBB-80-505-TC5-BVOTOJOA2CYL
NSD VRE-S062FAL
NSD MRE-G64SS062FAL
NSD MRE-32SP062-FAC5M
NSD AL230AH-8A1 NSD
NSD SF3580230102
NSD 3P-RBT-0103 20米电缆
NSD 4P-S-0102-45 编码器
NSD MRE-32SP062SAC SERIAL
NSD CABLE MAX S100
NSD SDM200-110/28-360/TC210
NSD MRE-32SP061FKR2,10米拉绳
NSD VS-5ED
NSD CSA40X1200-LB7型编码器
NSD IRS-51.2P30D-844P8PAR20-S077
NSD TH58-0360-GYE-IDR
NSD ATM60P4HBX13
NSD VLS-256PW128B
NSD VM-28
NSD 旋转变压器
NSD IRS-51.2P 30D1484P8PAR20
NSD 3P-RBT-0102-05
NSD VLS12.8MHP/VLS-8SM
NSD NCV-10NBNMP-S6
NSD SBB-80X500-FA5-BV0T0J0N
NSD VS-Q62B-V1R
NSD NRE-G128SP097LKR5-G
NSD IRS51.2P30D655P2PAR20-S080
NSD V-SFT
NSD VER-PO62FBC
NSD 电缆5P-RBT-0103-2(2m)
NSD RS-04008CA ROTARY SWITCH
NSD VLS-12.8-28
NSD VLS-512PW400B
NSD 3P-S-0102-75 75M
NSD VLS512PW400B
NSD 4P-RBT-0102-5
NSD 4P-S-0102-8
NSD VE-2A 采集器 已经停产06-07-13
NSD NCV-20NBNMP-R3
NSD VLS-256PWB
NSD VM-2GB
NSD 4P-S-0102-35 35M
NSD DD-7
NSD VRE-P062FAC/SER/AC 12528579
NSD MRE-32P062FAC
NSD CSA-20X75-FA0-S062
NSD RP-98PVB-S048
NSD MRE-G64SP061FAR10
NSD VS-5Z-1
NSD VRE-EPIP062SAB编码器
NSD CSA-40X1100-LB7-C20-AI
NSD 角度指示器
NSD VRE-P028SA
NSD EC2000-1C-20-DC10V
NSD CSA40X1100-LB07 编码器
NSD VM-2AG-32
NSD MRE-G320SP074KB2-G:
NSD 3P-S-0102-50
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NSD 4P-EP-S-6465-10
NSD MRE-32SP062-FAC3M
NSD VLS_12.8
NSD VRE-G128SPG062
NSD TRD-S2500B
NSD AB32N-M2R转换模块
NSD VS-10B-UANP-A-3.1-S020
NSD VRE-PO62SAC
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NSD BA-3P-G/0407000328
NSD NCV-10NGNMP-S2
NSD VLS-8PSA
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NSD NS-62-10
NSD VS-5EXG-1  05300002
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NSD MREG128SP097FKB5-G
NSD  VLS-12.8PRA14-350SXN-A
NSD VLS-12.8PRA14-800-SXN-I
NSD ABSOCODER IRS-51 2P30D1152POP-
NSD VRE-P02-85AC
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NSD 4P-S-0102-50(50m)
NSD CSA-40*1200-LBO-C2.0-A1
NSD 3P-RBT-0102-3
NSD VLS-12.8MHP28-1000LAB10 ¢14
NSD MRE-32SP062SAS
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NSD NCV-20NGPVP:
NSD MRE-G64SP062FAC
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NSD VM-ZDY 行程变换器
NSD 4P-S-FG-65 65m
NSD 3P-RBT-0102-6 6M
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NSD VS-5E(Y027229)
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NSD 绝对值编码器功能模块VM-2YE
NSD 卡: MEM-EEP16K
NSD NSD-KP 4路输入
NSD 4P-RBT-0103-8
NSD MRE-G256SP062FAC
NSD VM-2AG-32 NSD
NSD VS-Q62-EDW-U (USB)
NSD 电子限位计  VS-10E-1
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NSD VS-12PBV1PDS4
NSD SFCJ-40-20-300FA5
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NSD VRE-16TS062FBL
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NSD MRE-G64SP101FKB2-G with2Mcable
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NSD VLS-12.8PRA14-100SXN
NSD VLS-512PW200B
NSD VLS-256PW58A
NSD VS-5ED-1C
NSD 连轴节 U2F-5S/5S
NSD MRE-G320SP097LKR10-G
NSD VS-12
NSD NCV-20NGNVP
NSD ASA-105-2100 电机型号ASM30L2-
NSD CSA-20X80-LSD-C40-A1
NSD VS-10B
NSD WR-10C1-S029:
NSD VS-12PB-M2RD BCD POSTTTION
NSD 4P-S-0102-15M
NSD 4P-RBP-0102-10
NSD MREG2048SP097FKB5-G
NSD VRE-P062-FAC重复NSD-0281
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NSD MRE-WG64SP062FBC
NSD 4P-RBT-0103-30
NSD I/O接口电缆 VS-C05-1
NSD VM-2A-32替代为NCV20NBNLY
NSD BLS-356W 200B 行程检测器
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NSD 显示器 VS-D5
NSD PR-98PVB-S048  编码器
NSD MRE-32SP097FKR10-G
NSD VER-P062SBC
NSD VS-10B-UNNP-1-1.1-N000
NSD VSQ62-M2PG
NSD VM-2A-16替代为NCV20NBNLW
NSD VRE-P060-SAA
NSD VLS-8SM20-200-S237 磁尺
NSD 交换器AL-100
NSD MREG160SP062-FAC
NSD NCV-20NGNV2
NSD MRE-32P097LKR5-G
NSD TS5086N1 编码器
NSD MREG128SS062
NSD VC-VME1-2L8
NSD 4P-S-FG-5M
NSD VS-10E-1重NSD-0069
NSD VLS-12.8PRA14-200SXN-A
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NSD IRS51.2P30D972P8PAR20
NSD VC440G-2V1P-S1
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NSD VRE-S062EAL
NSD NCV-10NBNMP-S1
NSD VRE-P097LKR5-G
NSD 3S-RBT-0103-60 60M
NSD S-VS-C06-2M:
NSD MRE-G64SP101LKR10-G
NSD MRE-32SP097FKR10-G
NSD VS-12PB-M2PGD
NSD MRE-G64SP097LKR2-G

 

自2005年以来,国内一、二线城市房价在面临多次宏观调控政策作用下依然长期持续上涨;至今,我国大部分地区的房价收入比已经远超国际平均水平。与此同时,国内一、二线城市房价与三、四线城市房价的走势出现明显分化,局部地区房价泡沫破灭风险不容忽视。对此,社会各界对我国是否存在房价泡沫、房价泡沫破灭风险等问题极为关注。目前中央政府正在采取降低房地产交易税费、企业税收和融资成本及供给侧改革等更为市场化的调节手段来降低房地产业巨量库存,旨在防范房价泡沫全面破灭对我国金融体系所带来的严重冲击。在此背景下,针对我国房地产市场的结构性失衡状况,实时监测我国多层次房价泡沫的演化趋势及其驱动因素就显得十分重要和迫切。而要评价我国房价调控政策的有效性和合理性,前提条件是对房价泡沫的存在性、存续周期时点、演化趋势及其关键影响因素进行有效识别。对此,本文首先构建房价泡沫检验方法(BSADF)来对中国住宅、办公楼和商铺的价格泡沫程度进行动态监测,然后挖掘这些泡沫的核心影响因素。本文的研究意义在于:一方面有助于政府和投资者测度国内各层次房价泡沫程度及其存续周期,为及时出台具有针对性的楼市调控政策提供有益的借鉴;另一方面,通过对房价泡沫驱动因素的挖掘,厘清各影响因素对房价泡沫的作用机制,为更好地评价和协调我国房价调控政策提供参考。

一、文献综述

当前越来越多国外学者倾向于采用Phillips等(2011)提出的资产泡沫检测方法(简称PWY方法)来研究房价泡沫,该方法基于单位根右侧ADF检验的分析思路,采用向前递归技术来检验周期性资产泡沫的存在性[1].Chen 和 Michael Funke(2013)采用 PWY 方法对中国房地产市场(2009-2013)进行实证研究,结果发现中国房地产市场除了2009年10月出现明显的房价泡沫外,其它时期均无泡沫[2].随后,Phillips等(2013a,2013b)提出可同时向前和向后的移动窗口递归技术(简称BSADF方法),该方法能同时检测到多个资产周期性泡沫[3][4].Liu 等(2016)采用 BSADF 方法对中国 70 个城市在 2006-2013年期间的房价泡沫进行实证后发现:中国投机性房价泡沫尚未破灭;在70个主要城市中,约有四分之一城市的房价泡沫在2013年底出现破灭,但一线城市房价泡沫依然存在[5].

国内学者主要从房价泡沫检验方法及其影响因素方面展开研究:

(一)在房价泡沫检验方面,目前国内主要有四种代表性的房价泡沫检测方法:种是基于综合指标的房价泡沫检测方法[6].第二种是基于局部均衡模型的房价泡沫检测方法。苑德宇和宋小宁(2008)、许春青等(2013)分别对中国 35 个大中城市及中国香港地区的房价泡沫进行测度研究后发现国内城市房价泡沫存在明显的差异[7][8],其中沿海地区房价泡沫比内地省市房价泡沫要严重些。第三种是基于West模型的房价泡沫检测方法。韩德宗(2005)通过应用West模型发现北京、上海和深圳这三个一线城市的住宅市场均出现泡沫,但其写字楼市场均不存在房价泡沫[9].然而,West模型仅能检验出泡沫的存在性,而无法测度泡沫程度。第四种是基于马尔可夫区制转换的房价泡沫检测方法。史兴杰和周勇(2014)采用类似方法对我国所有直辖市的房价泡沫进行检验后发现:北京和上海的住宅市场存在明显泡沫,而天津和重庆的住宅市场却不存在泡沫[10].

(二)在房价泡沫影响因素方面,有如下两类影响因素:、资本和成本推动。这里的资本包括国内银行信贷规模、跨境资本规模、财富效应等。大部分学者认为汇率失衡、资本流动、财富效应、信贷扩张、土地价格、人民币升值预期及其货币化等是影响房价泡沫的重要因素[11][12].第二、调控政策推动。丁杰等(2015)认为我国房价调整政策整体上失效,地产商的商业信用显着抵消了调控政策在银行信贷方面的抑制效果[13].刘晨晖和陈长石(2015)认为我国当前房价调控政策中存在泡沫积累与的“双向失调”风险并探讨了应对政策[14].

综上所述,在现有房价泡沫测度方法中,Phillips 等(2013a,2013b)提出 BSADF 方法具有明显优势:、该方法可以检测出某一个时期内出现的多个泡沫及其存续周期时点;第二、能较为直观地测度出研究时期内每个时点上的泡沫值。目前有关中国房价泡沫及其影响因素方面的研究依然存在以下不足:尚未有文献专门研究中国多层次房地产市场(住宅、办公楼、商铺)的价格泡沫及其异质性特征;第二、大部分文献采用的方法只能检验单个房价泡沫的存在性,而无法检测出可能存在的多个房价泡沫;第三、大部分研究着重分析房价的影响因素,而非房价泡沫的影响因素;第四、大部分文献只局限于从某一层面(货币政策或市场供求)来挖掘关键影响因素,而忽视了调控政策、短期国际资本流动和外部金融危机等层面同样会对我国房地产市场泡沫产生重要影响。因此,针对现有研究存在的不足,本文分别以中国住宅、办公楼和商铺市场为研究对象,采用 BSADF 方法来动态测度这些市场 2001 年至2015年期间出现的周期性泡沫及其特征;然后从多个层面(宏观经济、货币政策工具、商品房市场供求状况和楼市调控政策等)来揭示房价泡沫的重要影响因素。与前人相关研究相比,本文可能的创新之处在于:、首次采用国际前沿方法(BSADF)测度了中国的住宅、办公楼和商铺市场在研究时期内的价格泡沫程度及存续周期时点;第二、从宏观经济基本面、国际资本流动、市场供求状况、外部金融危机冲击和楼市调控政策变迁等视角来揭示影响我国各层次房价泡沫的关键因素,进而对我国的部分重要调控政策的实施效果进行有效评价。

二、实证研究

(一)样本数据选择与说明

1.房价指数选择及数据处理

这里采用来自中房网的全国商品房(住宅、办公楼、商铺)销售价格月度数据来分别代表住宅市场(ZZ)、办公楼(BGL)市场和商铺市场(SP)的价格走势。与此同时,采用包括住宅、办公楼和商铺的综合商品房价格(FDC)来代表整个房地产市场的价格水平。研究时期为 2001 年 1 月至 2015 年 12 月,各有 180个样本数据,采用Census X12季度调整方法对其进行季度调整后再参与建模分析。

2.房价泡沫影响因素指标选择及说明

本文借鉴郭文伟和陈凤玲(2016)的思路,从经济基本面、市场供求、货币政策工具、国际因素、外部金融危机和楼市调控政策变迁等方面来选择房价泡沫影响指标[15]:

(1)经济基本面。采用工业增加值的当月同比增长率X1来衡量我国总体经济增长速度,采用国内居民消费物价指数(CPI)当月同比增长率X2来衡量我国的总体物价水平。

(2)市场供求。采用房地产业完成投资额累计同比增长率X3来代表房地产业的市场供给情况;同时采用房地产业销售额累计同比增长率X4来反映市场需求情况。

(3)货币政策工具。采用广义货币M2的月度同比增长率X5和银行间同业拆借利率中的7天加权平均利率X6来分别衡量我国的数量型货币政策和价格型货币政策在整个研究时期内的实施动态[15];由于银行规模也是央行宏观调控的有力工具,这里采用国内商业银行人民币余额同比增速X7来代表银行规模增速。另外,由于金融机构存款准备金率X8对整个社会流动性具有系统性影响,进而也会影响资产价格走势,对此,这里增加变量X8来反映我国货币政策工具的实施情况。

(4)国际因素。为了衡量人民币汇率波动对我国房价泡沫产生的影响,这里增加人民币汇率变量X9(采用美元兑人民币的中间价月度平均汇率)。另外,由于美国利率水平的波动一直对各国基准利率走势具有广泛影响,进而影响了资产价格的走势,因此,这里采用美国联邦基金目标利率的月度平均值X10来反映美国利率水平的变化对我国房价泡沫的影响[15].从数据可获得性及应用的普及性原则出发,本文采用“短期国际资本流动规模=外汇占款增量-贸易顺差-外国直接投资”的测度方法来计算我国的短期国际资本流动规模。由于测度出来的短期国际资本流动规模变化较大,这里采用虚拟变量X11来衡量短期国际资本流动情况,当短期国际资本净流入量为正时,X11取1值,否则取0值。

(5)外部金融危机冲击。越来越多的实践表明房价泡沫与金融危机往往是相伴相随的。这里采用两个虚拟变量D1和D2来分别代表2008年全球金融危机和2009年欧债危机对我国各层次房价泡沫的影响①,这些虚拟变量在危机存续时期内取1值,否则取0值。

(6)楼市调控政策。我国中央及地方政府实施过的楼市调控政策种类繁多,既有行政手段也有市场化方式。由于本文是基于全国层面的研究视角,故对非全国统一实施的调控措施将不纳入分析范围。本文首先采用虚拟变量D3来衡量整个研究期间内我国房地产调控政策的动态取向,当房地产调控政策趋向宽松时,取0值;反之,当调控政策趋紧时,取1值。与此同时,由于我国从2010年4月首次开始实施限购政策①,本文优选出限购政策D4这一重要的调控措施。由于国家向来支持改善性需求,反对投机性需求,而投机性需求更多反映在第二套房的消费中,因此,这部分需求自然成为了调控的重点对象,本文采用变量D5来衡量第二套房的最低首付比例的限制措施对各层次房价泡沫的影响。

(二)实证模型

1.房价泡沫测度模型:BSADF.

 

上述模型中,yi(i=1,2,3,4,)分别表示全国层面上的综合房地产价格泡沫、住宅价格泡沫、办公楼价格泡沫、商铺价格泡沫;而Xj(j=1,2,…,11)为经济基本面、市场供求、货币政策、国际因素等方面的影响因素;Dm(m=1,2)为衡量外部金融危机的虚拟变量,Dm(m=3,4,5)为衡量房地产调控政策的虚拟变量。

(三)实证结果及讨论

1.泡沫存在性检验

根据BSADF检验法的分析思路,这里假定样本窗口的初始长度为6个月,在每次估计完成后样本窗口长度就增加1个月直至样本终点;与此同时,通过对各层次房价数据进行2000次模拟来获得各层次房价在1%、5%和10%置信水平上的统计量BSADF临界值,最终分析结果见表1.显然,各层次房地产市场的BSADF均大于在5%置信水平上的临界值,由此可见,我国各层次房地产市场(整个市场、住宅、办公楼和商铺)在5%的置信水平上均显着存在泡沫。

各层次房地产市场泡沫(BSADF)及其临界值(CV-BSADF)走势如图 1 所示。由图 1 可知,我国各层次房地产市场在 2001-2015 年期间均出现了多个周期性泡沫,但各层次房价泡沫在持续时间、发生次数及严重程度方面均存在显着差异。表2对各层次房地产市场泡沫的存续周期、峰值、泡沫次数等方面进行统计汇总。

从图 1 和表 2可知,住宅市场出现了 11 次泡沫,最早 的 一 次 泡 沫 发生在 2005 年 11 月-2005年12月,泡沫峰值为 3.64;而最 严 重 的 住 宅 价格 泡 沫 则 发 生 在2011 年 9 月-2011年 12 月,泡沫峰值达到6.04;持续时间最长的住宅泡沫发生在2008年12月-2009年11月,历时一年;最近的一次泡沫发生在2015年12月。办公楼市场共发生了6次价格泡沫,且每次泡沫持续时间均不超过6月;其中最严重的办公楼价格泡沫发生在2009年1月-2009年2月,泡沫峰值为5.37.商铺市场在整个时期内共发生了7次泡沫,但泡沫程度相对不太严重,其中持续时间最长且严重的泡沫发生在2011年3月-2012年3月,历时13个月,但泡沫峰值仅为3.17.从横向比较来看,住宅市场泡沫的发生次数与泡沫峰值均明显大于办公楼市场泡沫和商铺市场泡沫;住宅市场泡沫的走势与整个房地产市场泡沫的走势较为相似。由此可看出,目前我国房地产市场泡沫主要来源于住宅市场泡沫,办公楼市场泡沫和商铺市场泡沫对全国房地产市场泡沫的贡献占比较小。

各层次房价泡沫汇总

3.各层次房价泡沫影响因素分析

通过对模型各变量进行平稳性检验和正态分布检验可知:从正态分布检验J-B统计结果来看,除了商铺价格泡沫服从正态分布假设外,住宅价格泡沫和办公楼价格泡沫均在1%的置信水平上拒绝原假设(服从正态分布)。根据平稳性检验结果可知,各层次房价泡沫都是平稳序列。对房价泡沫影响因素变量进行平稳性检验后发现:通货膨胀率(X2)、房地产业销售额累计同比增长率(X4)、广义货币量M2同比增长率(X5)、银行同业拆借7天加权平均利率(X6)、商业银行同比增速(X7)均为平稳性序列;而工业增加值增长率(X1)、房地产业完成投资额累积同比增长率(X3)、大型金融机构存款准备金率(X8)、美元对人民币中间价(X9)和美国联邦基金目标利率(X10)这5个变量均为非平稳变量,但其一阶差分序列则均为平稳系列。因此,这5个变量均以一阶差分形式参与后续分析。

实证模型的回归结果如表3所示,从表3可知:从经济基本面来看,工业增加值同比增速对商铺市场价格泡沫具有显着的正向影响,说明经济增长会带动商铺市场价格泡沫的提升,但对住宅市场和办公楼市场的价格泡沫影响不明显;通货膨胀率对各层次房价泡沫均具有显着正向影响,说明国内通胀率越严重,人民币对内贬值程度就越严重,这会强化投资者对未来的通胀预期,进而催生对国内房地产市场的投资热潮,使得大量资金涌入楼市,最终加剧了各层次房价泡沫。

市场供求方面,房地产业投资同比增速对房地产市场价格泡沫和住宅价格泡沫产生显着的负向影响,对商铺价格泡沫产生显着的正向影响,但对办公楼价格泡沫影响不显着,这说明增加房地产的供给规模在一定程度上可以抑制住宅市场的价格泡沫,但同时也加剧了商铺市场的价格泡沫,相比之下,房地产销售总额同比增速对各层次房价泡沫没有明显影响。

货币政策工具方面,广义货币同比增速 M2、商业银行增速、金融机构存款准备金率对整个房地产市场价格泡沫具有显着的正向影响;而7天银行同业拆借利率对整个房地产市场价格泡沫具有显着的负向影响。这说明扩张型的货币政策(提高广义货币同比增速、降低短期利率、信贷扩张)会明显加剧房地产市场价格泡沫程度,而收缩型货币政策(降低广义货币同比增速、提升短期利率、信贷收缩)会显着降低房地产市场价格泡沫程度。与此同时,货币政策工具对各子市场上价格泡沫的影响程度也存在差异:广义货币M2 同比增速仅仅对商铺价格泡沫具有显着的正向影响,而对住宅和办公楼价格泡沫没有明显影响;7 天同业拆借利率对住宅、办公楼的价格泡沫均具有显着的负向影响,而对商铺市场价格泡沫没有明显影响;商业银行同比增速和存款准备金率对三个子市场的价格泡沫均具有显着的正向影响。这说明,住宅市场和办公楼市场的价格泡沫对短期利率波动较为敏感,而商铺市场价格泡沫对广义货币增速较为敏感。存款准备金率对住宅市场价格泡沫的促进作用明显,说明基于存款准备金率这一货币政策工具来抑制我国房地产市场价格泡沫的做法是无效的,会进一步增强各层次房价泡沫程度。总的来看,实施收缩性货币政策(提升短期基准利率、降低广义货币增速、减少信贷规模等措施)可以明显抑制各层次房价泡沫的进一步膨胀。

国际因素方面,人民币汇率升值对整个房地产市场、住宅、办公楼和商铺的价格泡沫均具有显着的正向影响;其中,对住宅泡沫的推进作用最显着,然后依次是商铺泡沫和办公楼泡沫。美国联邦基金利率对国内各层次房价泡沫均具有显着的正向影响,这与国内外不少学者认为未来美国加息,会造就强势美元,引发短期国际资本回流,从而可能导致发展中国家资产泡沫破灭等观点相反。本文的实证结果表明,美国基准利率水平的提升会加剧我国各层次房价泡沫程度,由此也暗示短期国际资本并不是影响我国房价泡沫演化的主要因素,短期国际资本外逃并不会对我国房地产市场价格泡沫产生明显影响。从表3可知,短期国际资本净流入仅仅与住宅价格泡沫存在显着的正相关关系,而与整个房地产市场、办公楼市场和商铺市场的价格泡沫之间并不存在显着的关系;相比办公楼市场和商铺市场,流入我国的短期国际资本可能更为偏好投资于住宅市场,从而在一定程度上加剧了住宅价格泡沫,但对整个房地产市场价格泡沫却没有明显影响。

外部金融冲击方面,2008年金融危机和2009年欧债危机均在一定程度上抑制了我国各层次房价泡沫的进一步膨胀;从影响程度来看,外部金融危机的冲击对我国办公楼价格泡沫和商铺价格泡沫的抑制效果要大于对住宅价格泡沫的抑制效果。

调控政策方面,中央政府出台的一系列趋紧的房价调控政策会显着抑制商铺市场的价格泡沫,但也显着加剧了住宅价格泡沫,而对办公楼价格泡沫没有明显影响。2010年开始推出的限购政策不但没有起到抑制住宅价格泡沫的效果,反而对整个房地产市场、住宅市场和商铺市场的价格泡沫产生显着的促进作用。相比之下,提高第二套房最低首付比例这一措施能显着降低整个房地产市场、住宅市场和办公楼市场的价格泡沫,起到明显的抑制效果。从三种调控政策的实施效果来看,第二套房最低首付比例这一调控政策效,影响力度也最大。

 

本文采用单位根右侧ADF泡沫检验方法(BSADF)来动态测度中国各层次市场(整个房地产市场、住宅市场、办公楼市场和商铺市场)价格泡沫及其关键影响因素,最终结论与建议如下:

(一)我国各层次房地产市场均存在多个周期性泡沫,且内部分化严重。住宅价格泡沫的发生次数、存续周期和泡沫峰值均明显大于办公楼价格泡沫和商铺价格泡沫,且决定了整个房地产市场价格泡沫走势。因此,通过重点抑制住宅价格泡沫程度将能有效抑制整个房地产市场泡沫的膨胀。

(二)我国各层次房价泡沫走势主要受资金推动。通货膨胀率、广义货币增速、商业银行规模增速、人民币汇率升值、存款准备金率、美国联邦基金利率均对我国各层次房价泡沫具有显着的促进作用;房地产业投资增速、短期利率、外部金融危机冲击均对我国各层次房价泡沫具有显着的抑制作用。总体来看,我国房价泡沫膨胀背后的驱动力更多来自社会资本的推动,因此,需要树立以引导国内资本分流出房地产领域为抑制房价泡沫的调控思想主线;在这思想主线指引下来制定“疏堵结合”的房价泡沫风险防范政策。同时,需要对我国货币政策和调控政策进行统一协调,避免各种政策的冲突:首先,实施适度从紧的货币政策(降低广义货币增速、提高短期利率、适度降低银行面向房地产业的规模及增速);其次,在保持房地产业投资增速的基础上,加大国内一、二线城市的土地供给,严厉打击地产商的“囤地”和“捂房”行为;最后,在当前资本管制难以快速放松的情况下,一方面要合理拓展居民的投资渠道,引导社会资金分流出房地产领域而转向其他实体经济项目;另一方面,严厉整顿和清理通过“影子银行”渠道违规发行没有明确标的对象的理财产品来为房地产业融资的行为。

(三)强化经济政策及其改革取向的连贯性和稳健性,提升国内居民对政策预期的稳定性。一方面,需要保持国内物价稳定以降低国内居民的通胀预期;另一方面,要避免人民币汇率短期的过度波动,明确人民币汇率改革机制取向,降低人民币在短期内的升值或贬值预期,通过这些预期管理来减缓社会资本持续流向房地产领域的动力。与此同时,加强对短期国际资本异常流动的监管,防止其过度波动对我国住宅价格泡沫产生不利冲击。

(四)针对不同区域或不同层次的房地产市场,实施差异化的房价调控政策。当前国内住宅市场、办公楼市场和商铺市场的价格泡沫存在严重分化,且对房地产调控政策的反应程度存在较大差异。近10年来,大部分房地产调控政策仅仅抑制了商铺市场价格泡沫,而加剧了住宅市场价格泡沫,限购政策助推各层次房价泡沫的膨胀,总体调整政策效果归于失效;相比之下,针对购买第二套房时实施的最低首付比例措施能较为显着地抑制各层次房价泡沫。因此,建议在制定房地产调控政策时,需要考虑对不同区域或不同层次房地产市场的影响差异,必要时实施“一城一策”的调控政策。在以住宅市场为调控重点的前提下,可以考虑取消抑制需求的行政调控措施(限购政策),转而采取更加市场化的调控措施(大幅提高第二套房首付比例、全面征收房产税、提升第二套房利率并缩减规模等)来有效抑制各层次房价泡沫


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NSD VP-2P
NSD UD6F1-5:
NSD MRE-32SP097LKB2-G
NSD ME-32SP062FAC插口 CABLE:MSX
NSD VS12PBM2PGD放大器
NSD M3A-10S/10S
NSD E66085-H  AWM STYLE 2844 BOC
NSD CSA-20*110-LSO-C2.0-A1
NSD 控制器VS-5EX-3 S1
NSD VRE-P062SAC3
NSD AWM STYLE2990 VM-1 E66085-H
NSD VM-2AG-16 NSD
NSD VS-6E-EX
NSD M1K-15K/15K
NSD MRE32SP097FKR10-G编码器
NSD VS-1AN-1-V1PG-R3  DC24V
NSD 73033-H37-30
NSD VM-2BG-L6
NSD AB33N-M2R
NSD VRE-S026SAC
NSD AB32N-V1R
NSD VREP028.P062
NSD 电源VS-2-1D
NSD 3P-S-0102-2
NSD VRE-P062SAC编号重复,同NSD-0184
NSD SBB-80×500-FA5-BVOTOJON气缸
NSD AM130 转换器
NSD MRE-32SP061FKR
NSD VLS-8SM20-260FHB0.75-S261
NSD 4P-RBT-9044-9
NSD 4P-S-FG-20M
NSD MRE-G2560SS062FAL
NSD VS10BUNNP-0-1.1  04214094
NSD NCV-20NGNMP-R3
NSD MR-25LF
NSD AB33N-M2R
NSD NCV-10NGNLW-S9 NSD
NSD NDP-C013
NSD VS-C06-2M
NSD MRE-32SP0625AC REINFORCED
NSD VLS-1024PY800B
NSD V-1/0:
NSD HS-04008FFP2
NSD TRS-51.2P 30D281P6PAR20
NSD 4P-S-0120-50M
NSD VM-2PR 控制器
NSD VM2K-1
NSD NSD-0510/输入100-240VAC/
NSD VREP062SAC编号重复,同NSD-0184
NSD VLS-12.8NA28
NSD MREG128SP062FAC
NSD VM-2-AG-32
NSD 编码器 VLS-12.8PRA-10-100-S056
NSD M8ET10-73(XH101E030102)
NSD VM-2AG-32转换器 已停产06年07月
NSD SBB-50*100-005-BWOTOJOA1A3-S25
NSD MRE-32SP-062SAC 同NSD-0185
NSD NCV-10NGNMP-S9
NSD VS-6E-EDW
NSD SBB-80*400-CB5-BVOTOJOA1A3
NSD 连接电缆 3P-RBT-0102(FG)-L
NSD NCV-20NGNLY (2048脉冲)
NSD SBB-80X505-TC5-BVOTOJOA2
NSD VLS-512PYB-512
NSD VS-262
NSD VLS12.8 PRA14-750*N-B
NSD 1端插头接MS3102 A28-15S(50M)
NSD VLS-12-8PRA28-400-S141
NSD SCM80A14 40-TC7
NSD VRE-P097FKR10-G带10米电缆 重复
NSD MRE-32SP097FKR5-G
NSD 3P-S-FG-15
NSD 3P-S-0102-30
NSD MRE-R1280SP101LKB5-G
NSD MRE-G128-SP062FAC
NSD IRS-51.2P30D1484P6PAR20
NSD 4P-RBT-0103-4
NSD VLS-12.8PRA14-50-B-S160
NSD SBB-80*100-TC5-BV0T0J0A1A3
NSD VS-C05-3:
NSD NCV-20NBNMP SERIAL:0706001621
NSD MRE-G1280SP0971LKB5-G
NSD VS-51D  用在冲压机上
NSD AB32NZER
NSD VSQ62-M
NSD VLS-12.8PMA28-370-S058
NSD PA-C01-2M  电缆
NSD 4P-RBT-9090-20
NSD VC230-L62-D1024-1101
NSD MRE-G128SP062FAC+50米电缆
NSD 3S-RBT-0102-30(30M)
NSD VS-10B-UNNP-0-1.1-N000
NSD MRAE-G64SP062FAC
NSD NCV-10NGNLW-S9 24v
NSD MRE-32SP062SAC
NSD VS-CD-5-3
NSD VM-24AG-32
NSD VRE-P101FKR10-G
NSD 气缸VLS512PW220B
NSD VE8L-71 放大器
NSD SBB-50*100-FA5-BVOT1J2A1带编码
NSD CSA20*110-LB0C40A1编码器
NSD TS5080N1  编码器
NSD MRE-32SP097LKR20-G/CABLE 20M
NSD 电缆 3S-0102-20(20m)
NSD VS-10BH-D-V1R
NSD NDP-A210A1 角度显示器
NSD NDP-A211B1
NSD VLS512PW200B编码器
NSD MRE-G64SPO97LKR5-C
NSD VLS-8SM20-200FHB2
NSD HB-A6012AP-15
NSD 3S-RBT-0103-10
NSD MRE-G64SP097LKR5-G
NSD M1A-15S/15K 要求带全套配件
NSD NCV-20NGN-MP
NSD VRE-P062-SAC
NSD VS-10B-UNNP-1-2.2-S005:
NSD VRE-16TS062-S038
NSD MRE32SP062FAC重NSD-0087
NSD 编码器VS6P-3.0
NSD 4P-S-FG-35编码器信号电缆
NSD IRS-51.2P30D1049P6PAR20
NSD 电子凸轮 VS-5EXR-1S61-1
NSD VM-2BG-MR转换器 已停产06年07月
NSD MRE-G-SP
NSD 1F-F27(含插头)
NSD VR1-P062SAC 编码器
NSD V-I/0
NSD TS5208N122  SER.NO:D80574A
NSD VLS-512PY150B
NSD VS-10BH-A-M2R
NSD 4P-RBT-9044-7
NSD VS-62-S102
NSD VLS-256PW100B
NSD MRE-32SP101LKB10-G
NSD 连轴器:
NSD MRE-32SP062SBCK
NSD MREG128SS062 FAL
NSD NCV-20N 控制器
NSD VL200AH-7A1-S50
NSD MRE32SP074FR-G
NSD VLS-512PWB
NSD 编码器电缆
NSD VLS256PW128B
NSD VS-1S62-M2R I/0 32 POINTS
NSD VS-12PB-M-S27
NSD 4P-S-0102-60(60M)
NSD Encoder controller VS-5F-R3
NSD 控制器 VS1AN1V1PG
NSD VLS-256PWB
NSD VLS-512PPWB
NSD M2FC-10BC/10BC
NSD MREG128SP062FAC
NSD VS-1S62-C-R3
NSD 3P-S-FG-5
NSD 4P-S-0102-10
NSD MRE-32SP062SAC
NSD VS-5FX AC110V
NSD MREG64SP062FAC
NSD VRE-P062FAC配套电缆 9芯
NSD MREG320SP062FBC
NSD VN-2A-32   SENSOR:MER-32SP062
NSD 角向定位模块 ABSO-PSWVS-10EXT
NSD 4P-S-0102-30 30M
NSD VRE-P062SAC
NSD VSV-201-UNNP-1-1.2-S000
NSD VS-5T-U1凸轮控制器
NSD 3S-RBT-8002-6
NSD 钥匙 配VS-5B-PNNP-0-1.0角度控
NSD 3P-S-0102-3
NSD 用于连接VS-10BH-D-M2R和编码器
NSD VS-51D 电子凸轮
NSD VSV-1O1A-S01 100V 控制器
NSD VLS-256PW-200B
NSD VLS-512PW220B
NSD VS-5E-1-R3:
NSD SCJ63B150-CA
NSD CONVERTER FOR CYLNUC CYL
NSD MRE-G128SP101FKB2-G
NSD 3S-S-0190-5 电缆
NSD NCV-20NGLY (1024脉冲)
NSD SENSOR VRE-P062
NSD RVS62S5MG用外部设定器
NSD VM2A-32
NSD VRE-P028SAC
NSD VS-6E-S4
NSD ROTARY SWITCH RS04008CA
NSD NCV-20NGNLP-EXI
NSD LP-RBT-0102-3
NSD E-EEC1MAF000002(2P)9芯35米
NSD MRE-G64SP097FKB10-G
NSD VP-2PJAY
NSD CAS-20X75-FAO-A062
NSD 4P-RBT-0102-2(2m)
NSD S11B03528A(见图纸)旋转接头
NSD MRE-32SP062SAC-S02
NSD 1F-F37(含插头)
NSD UD6F-1-5
NSD VS-Q62BM2PG 控制器
NSD M1A-15K/15K
NSD MREG256SP097LKR10-G 停产
NSD MRE32SP061FAR 编码器
NSD MRE-32S16TS062FAB 编码器
NSD VS10B
NSD VS-5FX-1
NSD 电缆 4P-RBT-8002-10M
NSD VS-5B
NSD 电缆 4P-RBT-8002-5
NSD VLS-256PW 100B
NSD IRS51.2P30D972P8PAR20
NSD WLS-1024PW-800
NSD MRE-G320SP061FKB
NSD VS-5EXG-1   05300002
NSD STC09131-6-K27-10M
NSD VS-10B-UDNP-1-1.1-S002
NSD VLS-256PW58B S/NO:04531020
NSD H-18D435P2PAR20
NSD 电缆 3P-S-0102-40(40m)
NSD AL220-7A1 100VAC:
NSD VRE-P097LKRS-G
NSD 4P-RBT-203-8
NSD MRE-32SP097FKR10-G完全替代
NSD VRE-S062FAL
NSD VE-2B
NSD MRE32SP097LKR-G
NSD VLS-2048PY1500
NSD VS-5EXR-1-S51 角度器
NSD VLS-PS/VLS-12.8 直型
NSD VS.10EXT.I.L.STYLE 1
NSD 1F-F17(含插头)
NSD MRE-G128SP101LKR5-G ABS
NSD NCV-20NGPMP-R3
NSD VLS-512PW400BT
NSD MIK-15K/15K
NSD RP-3020PRB980
NSD MRE-32SP062FAC
NSD VS-5EXG-1 03500122
NSD MRE-32SP101LKB2-G
NSD 3P-S-0102-60
NSD AB33N-M2R
NSD VS-10B-UANP-0-N000-S020编码器
NSD NCV-20NBNMP  SERIAL:0706001621
NSD QS5-30/N
NSD R-VS-62-S5-MG
NSD VS-5ED  AC110V
NSD 4P-RBT-0102-35
NSD VRE-P074FKR10-G
NSD VS-C05-5
NSD VE-2BG-V2
NSD 编码器shanghai hangou HS-0400FFP2 24V
NSD 编码器 VREP062SAL-S02
NSD ASA-115-2006 SERIAL:997696
NSD VLS-512PW350B
NSD 4P-S-0144-200 200米 电缆
NSD 传感器 VLS12.8-IRS-51.2
NSD VS-6E-EX-S1
NSD MRE-G64SP062FAC
NSD shanghai hangou盒:VS-2-4P:
NSD MRE-G320SP097LKR5-G
NSD 4P-S-FR-150 磁尺电缆
NSD MR-34RMA BCD OUT&INPUT
NSD MRE32SP061FKB
NSD MRE-G128SP062FAC
NSD E-EEC1MAF000009 (3P)9芯35米
NSD VS-212DN
NSD MRE32SP062SCA
NSD VS-10EM-1-L
NSD 编码器电缆
NSD 4P-RBT-0103-20(20m)
NSD DD-76A2
NSD MRE-G128SP062FAC重NSD-0033
NSD VC-5FT 编码器
NSD MODELDD-7
NSD VS-5ED-E  凸轮控制器
NSD VS-Q62B-M2R
NSD 延长 3P-S-0102-6
NSD 3S-S-9090-200 电缆 200米
NSD VLS-8SM20-200LAP5
NSD VM-2AG-32
NSD VS-10B-UNNP-0-1.1
NSD MRE-G256SP062FAC
NSD MRE-G64SP062FBC
NSD VS-10B-VNNP-0-1.1
NSD 显示控制器VS-10-B-UDNP-1-1.1
NSD 3P-S-0102(FG)-10 延长电缆
NSD VS-2BG
NSD 控制器输出
NSD 变送器 VL2PGCH-S7
NSD MRE-G256SP062FAC
NSD 控制器 VS-5L
NSD VE-2PR
NSD VRE-P062SBC
NSD AWMSTYLE0990VW-1SCE41447
NSD VE-2CC
NSD VS5EX1 凸轮控制器
NSD VE-2BG-V2
NSD NPH-2-S01:
NSD VRE-P062FBC NO:0805219742
NSD W0711024、 W0711023
NSD VE-2BG-V2PE冲压压机
NSD CSA-20*110-CSO-C40A1
NSD US6 FHS1-13
NSD VLS-128PRA14-550SXN
NSD 3S-RBT-0103-20(20M)
NSD 6GK1502-2CB10
NSD VRE-P062SRC
NSD MC-8160A
NSD VLS-512PWA
NSD 交换器 NCV-20GNDLP
NSD SBB-80*100-005-BVOTOJOA1A3-S25
NSD VLS-12.8MHP45-110-S075
NSD VSQ62M2PG
NSD 3P-RBT-0102-40
NSD MRE-G64SP101LKR-G
NSD ABSOCODER  V.M-2B
NSD H3T7164-G01,G02,G03
NSD MRE-G32SP062FAC
NSD 编码器VS-D5-S51
NSD MRE-32SP061FKB2
NSD RE-15GW-B3
NSD SBB-63*300-CB5-BYOTOJOA1A3
NSD 4P-RBT-0102-2
NSD VRE-S028SAC
NSD MRE-G64 SP062FAC
NSD SBB-50*100-LB5-BV071J1N
NSD MRE-G256SP074FKR10-G
NSD 4P-RBT-0102-15
NSD 75077-H20A-5
NSD 电缆  4PS-0102-30
NSD 72-4-0003723-1
NSD 3S-RBT-0103-03
NSD MRE-32SP063SAC
NSD IRS-51.2P30D1484P8PAR20
NSD VLS-12.8PRA28-480-S101
NSD 3P-S-0102-40
NSD IRS-51.2P30C1203P8PAR20-S257
NSD VRE-P062AC
NSD VS-10E-1-L:
NSD MRE-G128SP061FKB
NSD VLS-DPS/VLS-12.8
NSD PA-C01  5M 电缆
NSD 3S-RB7-0102-60
NSD NCV-20NGLW
NSD VRE-P062SBC
NSD MRE-32SP101FKR10-G
NSD 3S-RBT-0103-70 70M
NSD NSD-3000E
NSD 3P-RBT-0102-5
NSD RP-98PVB-S048
NSD VRE-P061FKB
NSD VS-Q62-M
NSD VRE-P062FAC重NSD-0281
NSD MRE-32SP061FKB
NSD VLS-1024PY-220B
NSD NCV-20NGNLW
NSD 4P-S-0102-10M
NSD CSA-20X150-LS0-C2.0-A1
NSD 通讯电缆:4P-RBT-0103
NSD NCV-10NGNMP
NSD MRE-32SP062-SAC
NSD VREP028SAC 同 NSD-0108
NSD XY-4P-S-0102-70 (70m)
NSD SBB-63*450-005-BVOTO.JOA1A-S25
NSD VRE-P097FKR10-G  M1A-15K/15K
NSD SBB-50*100-CB5 BW3T03J0A1A3
NSD MRE-32SP061FKB32
NSD M1A-15K/15K

惠言达NSD ABSOCODER角度控制器VRE-P062SBC

惠言达NSD ABSOCODER角度控制器VRE-P062SBC

自2005年以来,国内一、二线城市房价在面临多次宏观调控政策作用下依然长期持续上涨;至今,我国大部分地区的房价收入比已经远超国际平均水平。与此同时,国内一、二线城市房价与三、四线城市房价的走势出现明显分化,局部地区房价泡沫破灭风险不容忽视。对此,社会各界对我国是否存在房价泡沫、房价泡沫破灭风险等问题极为关注。目前中央政府正在采取降低房地产交易税费、企业税收和融资成本及供给侧改革等更为市场化的调节手段来降低房地产业巨量库存,旨在防范房价泡沫全面破灭对我国金融体系所带来的严重冲击。在此背景下,针对我国房地产市场的结构性失衡状况,实时监测我国多层次房价泡沫的演化趋势及其驱动因素就显得十分重要和迫切。而要评价我国房价调控政策的有效性和合理性,前提条件是对房价泡沫的存在性、存续周期时点、演化趋势及其关键影响因素进行有效识别。对此,本文首先构建房价泡沫检验方法(BSADF)来对中国住宅、办公楼和商铺的价格泡沫程度进行动态监测,然后挖掘这些泡沫的核心影响因素。本文的研究意义在于:一方面有助于政府和投资者测度国内各层次房价泡沫程度及其存续周期,为及时出台具有针对性的楼市调控政策提供有益的借鉴;另一方面,通过对房价泡沫驱动因素的挖掘,厘清各影响因素对房价泡沫的作用机制,为更好地评价和协调我国房价调控政策提供参考。

一、文献综述

当前越来越多国外学者倾向于采用Phillips等(2011)提出的资产泡沫检测方法(简称PWY方法)来研究房价泡沫,该方法基于单位根右侧ADF检验的分析思路,采用向前递归技术来检验周期性资产泡沫的存在性[1].Chen 和 Michael Funke(2013)采用 PWY 方法对中国房地产市场(2009-2013)进行实证研究,结果发现中国房地产市场除了2009年10月出现明显的房价泡沫外,其它时期均无泡沫[2].随后,Phillips等(2013a,2013b)提出可同时向前和向后的移动窗口递归技术(简称BSADF方法),该方法能同时检测到多个资产周期性泡沫[3][4].Liu 等(2016)采用 BSADF 方法对中国 70 个城市在 2006-2013年期间的房价泡沫进行实证后发现:中国投机性房价泡沫尚未破灭;在70个主要城市中,约有四分之一城市的房价泡沫在2013年底出现破灭,但一线城市房价泡沫依然存在[5].

国内学者主要从房价泡沫检验方法及其影响因素方面展开研究:

(一)在房价泡沫检验方面,目前国内主要有四种代表性的房价泡沫检测方法:种是基于综合指标的房价泡沫检测方法[6].第二种是基于局部均衡模型的房价泡沫检测方法。苑德宇和宋小宁(2008)、许春青等(2013)分别对中国 35 个大中城市及中国香港地区的房价泡沫进行测度研究后发现国内城市房价泡沫存在明显的差异[7][8],其中沿海地区房价泡沫比内地省市房价泡沫要严重些。第三种是基于West模型的房价泡沫检测方法。韩德宗(2005)通过应用West模型发现北京、上海和深圳这三个一线城市的住宅市场均出现泡沫,但其写字楼市场均不存在房价泡沫[9].然而,West模型仅能检验出泡沫的存在性,而无法测度泡沫程度。第四种是基于马尔可夫区制转换的房价泡沫检测方法。史兴杰和周勇(2014)采用类似方法对我国所有直辖市的房价泡沫进行检验后发现:北京和上海的住宅市场存在明显泡沫,而天津和重庆的住宅市场却不存在泡沫[10].

(二)在房价泡沫影响因素方面,有如下两类影响因素:、资本和成本推动。这里的资本包括国内银行信贷规模、跨境资本规模、财富效应等。大部分学者认为汇率失衡、资本流动、财富效应、信贷扩张、土地价格、人民币升值预期及其货币化等是影响房价泡沫的重要因素[11][12].第二、调控政策推动。丁杰等(2015)认为我国房价调整政策整体上失效,地产商的商业信用显着抵消了调控政策在银行信贷方面的抑制效果[13].刘晨晖和陈长石(2015)认为我国当前房价调控政策中存在泡沫积累与的“双向失调”风险并探讨了应对政策[14].

综上所述,在现有房价泡沫测度方法中,Phillips 等(2013a,2013b)提出 BSADF 方法具有明显优势:、该方法可以检测出某一个时期内出现的多个泡沫及其存续周期时点;第二、能较为直观地测度出研究时期内每个时点上的泡沫值。目前有关中国房价泡沫及其影响因素方面的研究依然存在以下不足:尚未有文献专门研究中国多层次房地产市场(住宅、办公楼、商铺)的价格泡沫及其异质性特征;第二、大部分文献采用的方法只能检验单个房价泡沫的存在性,而无法检测出可能存在的多个房价泡沫;第三、大部分研究着重分析房价的影响因素,而非房价泡沫的影响因素;第四、大部分文献只局限于从某一层面(货币政策或市场供求)来挖掘关键影响因素,而忽视了调控政策、短期国际资本流动和外部金融危机等层面同样会对我国房地产市场泡沫产生重要影响。因此,针对现有研究存在的不足,本文分别以中国住宅、办公楼和商铺市场为研究对象,采用 BSADF 方法来动态测度这些市场 2001 年至2015年期间出现的周期性泡沫及其特征;然后从多个层面(宏观经济、货币政策工具、商品房市场供求状况和楼市调控政策等)来揭示房价泡沫的重要影响因素。与前人相关研究相比,本文可能的创新之处在于:、首次采用国际前沿方法(BSADF)测度了中国的住宅、办公楼和商铺市场在研究时期内的价格泡沫程度及存续周期时点;第二、从宏观经济基本面、国际资本流动、市场供求状况、外部金融危机冲击和楼市调控政策变迁等视角来揭示影响我国各层次房价泡沫的关键因素,进而对我国的部分重要调控政策的实施效果进行有效评价。

二、实证研究

(一)样本数据选择与说明

1.房价指数选择及数据处理

这里采用来自中房网的全国商品房(住宅、办公楼、商铺)销售价格月度数据来分别代表住宅市场(ZZ)、办公楼(BGL)市场和商铺市场(SP)的价格走势。与此同时,采用包括住宅、办公楼和商铺的综合商品房价格(FDC)来代表整个房地产市场的价格水平。研究时期为 2001 年 1 月至 2015 年 12 月,各有 180个样本数据,采用Census X12季度调整方法对其进行季度调整后再参与建模分析。

2.房价泡沫影响因素指标选择及说明

本文借鉴郭文伟和陈凤玲(2016)的思路,从经济基本面、市场供求、货币政策工具、国际因素、外部金融危机和楼市调控政策变迁等方面来选择房价泡沫影响指标[15]:

(1)经济基本面。采用工业增加值的当月同比增长率X1来衡量我国总体经济增长速度,采用国内居民消费物价指数(CPI)当月同比增长率X2来衡量我国的总体物价水平。

(2)市场供求。采用房地产业完成投资额累计同比增长率X3来代表房地产业的市场供给情况;同时采用房地产业销售额累计同比增长率X4来反映市场需求情况。

(3)货币政策工具。采用广义货币M2的月度同比增长率X5和银行间同业拆借利率中的7天加权平均利率X6来分别衡量我国的数量型货币政策和价格型货币政策在整个研究时期内的实施动态[15];由于银行规模也是央行宏观调控的有力工具,这里采用国内商业银行人民币余额同比增速X7来代表银行规模增速。另外,由于金融机构存款准备金率X8对整个社会流动性具有系统性影响,进而也会影响资产价格走势,对此,这里增加变量X8来反映我国货币政策工具的实施情况。

(4)国际因素。为了衡量人民币汇率波动对我国房价泡沫产生的影响,这里增加人民币汇率变量X9(采用美元兑人民币的中间价月度平均汇率)。另外,由于美国利率水平的波动一直对各国基准利率走势具有广泛影响,进而影响了资产价格的走势,因此,这里采用美国联邦基金目标利率的月度平均值X10来反映美国利率水平的变化对我国房价泡沫的影响[15].从数据可获得性及应用的普及性原则出发,本文采用“短期国际资本流动规模=外汇占款增量-贸易顺差-外国直接投资”的测度方法来计算我国的短期国际资本流动规模。由于测度出来的短期国际资本流动规模变化较大,这里采用虚拟变量X11来衡量短期国际资本流动情况,当短期国际资本净流入量为正时,X11取1值,否则取0值。

(5)外部金融危机冲击。越来越多的实践表明房价泡沫与金融危机往往是相伴相随的。这里采用两个虚拟变量D1和D2来分别代表2008年全球金融危机和2009年欧债危机对我国各层次房价泡沫的影响①,这些虚拟变量在危机存续时期内取1值,否则取0值。

(6)楼市调控政策。我国中央及地方政府实施过的楼市调控政策种类繁多,既有行政手段也有市场化方式。由于本文是基于全国层面的研究视角,故对非全国统一实施的调控措施将不纳入分析范围。本文首先采用虚拟变量D3来衡量整个研究期间内我国房地产调控政策的动态取向,当房地产调控政策趋向宽松时,取0值;反之,当调控政策趋紧时,取1值。与此同时,由于我国从2010年4月首次开始实施限购政策①,本文优选出限购政策D4这一重要的调控措施。由于国家向来支持改善性需求,反对投机性需求,而投机性需求更多反映在第二套房的消费中,因此,这部分需求自然成为了调控的重点对象,本文采用变量D5来衡量第二套房的最低首付比例的限制措施对各层次房价泡沫的影响。

(二)实证模型

1.房价泡沫测度模型:BSADF.

 

上述模型中,yi(i=1,2,3,4,)分别表示全国层面上的综合房地产价格泡沫、住宅价格泡沫、办公楼价格泡沫、商铺价格泡沫;而Xj(j=1,2,…,11)为经济基本面、市场供求、货币政策、国际因素等方面的影响因素;Dm(m=1,2)为衡量外部金融危机的虚拟变量,Dm(m=3,4,5)为衡量房地产调控政策的虚拟变量。

(三)实证结果及讨论

1.泡沫存在性检验

根据BSADF检验法的分析思路,这里假定样本窗口的初始长度为6个月,在每次估计完成后样本窗口长度就增加1个月直至样本终点;与此同时,通过对各层次房价数据进行2000次模拟来获得各层次房价在1%、5%和10%置信水平上的统计量BSADF临界值,最终分析结果见表1.显然,各层次房地产市场的BSADF均大于在5%置信水平上的临界值,由此可见,我国各层次房地产市场(整个市场、住宅、办公楼和商铺)在5%的置信水平上均显着存在泡沫。

各层次房地产市场泡沫(BSADF)及其临界值(CV-BSADF)走势如图 1 所示。由图 1 可知,我国各层次房地产市场在 2001-2015 年期间均出现了多个周期性泡沫,但各层次房价泡沫在持续时间、发生次数及严重程度方面均存在显着差异。表2对各层次房地产市场泡沫的存续周期、峰值、泡沫次数等方面进行统计汇总。

从图 1 和表 2可知,住宅市场出现了 11 次泡沫,最早 的 一 次 泡 沫 发生在 2005 年 11 月-2005年12月,泡沫峰值为 3.64;而最 严 重 的 住 宅 价格 泡 沫 则 发 生 在2011 年 9 月-2011年 12 月,泡沫峰值达到6.04;持续时间最长的住宅泡沫发生在2008年12月-2009年11月,历时一年;最近的一次泡沫发生在2015年12月。办公楼市场共发生了6次价格泡沫,且每次泡沫持续时间均不超过6月;其中最严重的办公楼价格泡沫发生在2009年1月-2009年2月,泡沫峰值为5.37.商铺市场在整个时期内共发生了7次泡沫,但泡沫程度相对不太严重,其中持续时间最长且严重的泡沫发生在2011年3月-2012年3月,历时13个月,但泡沫峰值仅为3.17.从横向比较来看,住宅市场泡沫的发生次数与泡沫峰值均明显大于办公楼市场泡沫和商铺市场泡沫;住宅市场泡沫的走势与整个房地产市场泡沫的走势较为相似。由此可看出,目前我国房地产市场泡沫主要来源于住宅市场泡沫,办公楼市场泡沫和商铺市场泡沫对全国房地产市场泡沫的贡献占比较小。

各层次房价泡沫汇总

3.各层次房价泡沫影响因素分析

通过对模型各变量进行平稳性检验和正态分布检验可知:从正态分布检验J-B统计结果来看,除了商铺价格泡沫服从正态分布假设外,住宅价格泡沫和办公楼价格泡沫均在1%的置信水平上拒绝原假设(服从正态分布)。根据平稳性检验结果可知,各层次房价泡沫都是平稳序列。对房价泡沫影响因素变量进行平稳性检验后发现:通货膨胀率(X2)、房地产业销售额累计同比增长率(X4)、广义货币量M2同比增长率(X5)、银行同业拆借7天加权平均利率(X6)、商业银行同比增速(X7)均为平稳性序列;而工业增加值增长率(X1)、房地产业完成投资额累积同比增长率(X3)、大型金融机构存款准备金率(X8)、美元对人民币中间价(X9)和美国联邦基金目标利率(X10)这5个变量均为非平稳变量,但其一阶差分序列则均为平稳系列。因此,这5个变量均以一阶差分形式参与后续分析。

实证模型的回归结果如表3所示,从表3可知:从经济基本面来看,工业增加值同比增速对商铺市场价格泡沫具有显着的正向影响,说明经济增长会带动商铺市场价格泡沫的提升,但对住宅市场和办公楼市场的价格泡沫影响不明显;通货膨胀率对各层次房价泡沫均具有显着正向影响,说明国内通胀率越严重,人民币对内贬值程度就越严重,这会强化投资者对未来的通胀预期,进而催生对国内房地产市场的投资热潮,使得大量资金涌入楼市,最终加剧了各层次房价泡沫。

市场供求方面,房地产业投资同比增速对房地产市场价格泡沫和住宅价格泡沫产生显着的负向影响,对商铺价格泡沫产生显着的正向影响,但对办公楼价格泡沫影响不显着,这说明增加房地产的供给规模在一定程度上可以抑制住宅市场的价格泡沫,但同时也加剧了商铺市场的价格泡沫,相比之下,房地产销售总额同比增速对各层次房价泡沫没有明显影响。

货币政策工具方面,广义货币同比增速 M2、商业银行增速、金融机构存款准备金率对整个房地产市场价格泡沫具有显着的正向影响;而7天银行同业拆借利率对整个房地产市场价格泡沫具有显着的负向影响。这说明扩张型的货币政策(提高广义货币同比增速、降低短期利率、信贷扩张)会明显加剧房地产市场价格泡沫程度,而收缩型货币政策(降低广义货币同比增速、提升短期利率、信贷收缩)会显着降低房地产市场价格泡沫程度。与此同时,货币政策工具对各子市场上价格泡沫的影响程度也存在差异:广义货币M2 同比增速仅仅对商铺价格泡沫具有显着的正向影响,而对住宅和办公楼价格泡沫没有明显影响;7 天同业拆借利率对住宅、办公楼的价格泡沫均具有显着的负向影响,而对商铺市场价格泡沫没有明显影响;商业银行同比增速和存款准备金率对三个子市场的价格泡沫均具有显着的正向影响。这说明,住宅市场和办公楼市场的价格泡沫对短期利率波动较为敏感,而商铺市场价格泡沫对广义货币增速较为敏感。存款准备金率对住宅市场价格泡沫的促进作用明显,说明基于存款准备金率这一货币政策工具来抑制我国房地产市场价格泡沫的做法是无效的,会进一步增强各层次房价泡沫程度。总的来看,实施收缩性货币政策(提升短期基准利率、降低广义货币增速、减少信贷规模等措施)可以明显抑制各层次房价泡沫的进一步膨胀。

国际因素方面,人民币汇率升值对整个房地产市场、住宅、办公楼和商铺的价格泡沫均具有显着的正向影响;其中,对住宅泡沫的推进作用最显着,然后依次是商铺泡沫和办公楼泡沫。美国联邦基金利率对国内各层次房价泡沫均具有显着的正向影响,这与国内外不少学者认为未来美国加息,会造就强势美元,引发短期国际资本回流,从而可能导致发展中国家资产泡沫破灭等观点相反。本文的实证结果表明,美国基准利率水平的提升会加剧我国各层次房价泡沫程度,由此也暗示短期国际资本并不是影响我国房价泡沫演化的主要因素,短期国际资本外逃并不会对我国房地产市场价格泡沫产生明显影响。从表3可知,短期国际资本净流入仅仅与住宅价格泡沫存在显着的正相关关系,而与整个房地产市场、办公楼市场和商铺市场的价格泡沫之间并不存在显着的关系;相比办公楼市场和商铺市场,流入我国的短期国际资本可能更为偏好投资于住宅市场,从而在一定程度上加剧了住宅价格泡沫,但对整个房地产市场价格泡沫却没有明显影响。

外部金融冲击方面,2008年金融危机和2009年欧债危机均在一定程度上抑制了我国各层次房价泡沫的进一步膨胀;从影响程度来看,外部金融危机的冲击对我国办公楼价格泡沫和商铺价格泡沫的抑制效果要大于对住宅价格泡沫的抑制效果。

调控政策方面,中央政府出台的一系列趋紧的房价调控政策会显着抑制商铺市场的价格泡沫,但也显着加剧了住宅价格泡沫,而对办公楼价格泡沫没有明显影响。2010年开始推出的限购政策不但没有起到抑制住宅价格泡沫的效果,反而对整个房地产市场、住宅市场和商铺市场的价格泡沫产生显着的促进作用。相比之下,提高第二套房最低首付比例这一措施能显着降低整个房地产市场、住宅市场和办公楼市场的价格泡沫,起到明显的抑制效果。从三种调控政策的实施效果来看,第二套房最低首付比例这一调控政策效,影响力度也最大。

 

本文采用单位根右侧ADF泡沫检验方法(BSADF)来动态测度中国各层次市场(整个房地产市场、住宅市场、办公楼市场和商铺市场)价格泡沫及其关键影响因素,最终结论与建议如下:

(一)我国各层次房地产市场均存在多个周期性泡沫,且内部分化严重。住宅价格泡沫的发生次数、存续周期和泡沫峰值均明显大于办公楼价格泡沫和商铺价格泡沫,且决定了整个房地产市场价格泡沫走势。因此,通过重点抑制住宅价格泡沫程度将能有效抑制整个房地产市场泡沫的膨胀。

(二)我国各层次房价泡沫走势主要受资金推动。通货膨胀率、广义货币增速、商业银行规模增速、人民币汇率升值、存款准备金率、美国联邦基金利率均对我国各层次房价泡沫具有显着的促进作用;房地产业投资增速、短期利率、外部金融危机冲击均对我国各层次房价泡沫具有显着的抑制作用。总体来看,我国房价泡沫膨胀背后的驱动力更多来自社会资本的推动,因此,需要树立以引导国内资本分流出房地产领域为抑制房价泡沫的调控思想主线;在这思想主线指引下来制定“疏堵结合”的房价泡沫风险防范政策。同时,需要对我国货币政策和调控政策进行统一协调,避免各种政策的冲突:首先,实施适度从紧的货币政策(降低广义货币增速、提高短期利率、适度降低银行面向房地产业的规模及增速);其次,在保持房地产业投资增速的基础上,加大国内一、二线城市的土地供给,严厉打击地产商的“囤地”和“捂房”行为;最后,在当前资本管制难以快速放松的情况下,一方面要合理拓展居民的投资渠道,引导社会资金分流出房地产领域而转向其他实体经济项目;另一方面,严厉整顿和清理通过“影子银行”渠道违规发行没有明确标的对象的理财产品来为房地产业融资的行为。

(三)强化经济政策及其改革取向的连贯性和稳健性,提升国内居民对政策预期的稳定性。一方面,需要保持国内物价稳定以降低国内居民的通胀预期;另一方面,要避免人民币汇率短期的过度波动,明确人民币汇率改革机制取向,降低人民币在短期内的升值或贬值预期,通过这些预期管理来减缓社会资本持续流向房地产领域的动力。与此同时,加强对短期国际资本异常流动的监管,防止其过度波动对我国住宅价格泡沫产生不利冲击。

(四)针对不同区域或不同层次的房地产市场,实施差异化的房价调控政策。当前国内住宅市场、办公楼市场和商铺市场的价格泡沫存在严重分化,且对房地产调控政策的反应程度存在较大差异。近10年来,大部分房地产调控政策仅仅抑制了商铺市场价格泡沫,而加剧了住宅市场价格泡沫,限购政策助推各层次房价泡沫的膨胀,总体调整政策效果归于失效;相比之下,针对购买第二套房时实施的最低首付比例措施能较为显着地抑制各层次房价泡沫。因此,建议在制定房地产调控政策时,需要考虑对不同区域或不同层次房地产市场的影响差异,必要时实施“一城一策”的调控政策。在以住宅市场为调控重点的前提下,可以考虑取消抑制需求的行政调控措施(限购政策),转而采取更加市场化的调控措施(大幅提高第二套房首付比例、全面征收房产税、提升第二套房利率并缩减规模等)来有效抑制各层次房价泡沫


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