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缩两大阶段、循环往复复苏-繁荣-衰退-萧条四个环节”这个描述,则是被研究者公用的,用
* 北京市哲学社会科学规划项目(基地)"
全球价值链下北京产业升级研究"
批准号05BJDJG154。
116来分析房地产周期波动的一个基本结构框架,是房地产周期波动的外在表现形式。
2、宏观经济与房地产周期的相关性研究
实际上,尽管经济周期研究方面的文献汗牛充栋,但是对于产业周期方面的研究,尤其是
房地产与国民经济周期波动相关性方面的研究,在20世纪80年代以前,还是相对少的(洪涛,
2006)。
直到1982年,格累柏勒和彭斯(Grebler和Burns)分析了美国1950年到1978年间总
体建筑、公共建筑、私人建筑以及住宅建筑的变化情况,发现了住宅建筑有6个周期,非住宅建
筑有4个周期。
并且他们还发现GNP的波峰领先建筑周期的波峰约11个月。
最早的房地产周期研究基本上是以同质市场为前提的,但近来更多的研究注重内部市场
的区别以及宏观经济变量与房地产市场变量的联系。
在对二战后美国写字楼建筑活动及空置
率进行研究时,威腾(wheaton)在20世纪80年代末发现写字楼空置率与就业率变化与以及写
字楼本身的供需都有直接的联系,并且供给的反应比需求更迅速。
普瑞切特(Pritchett)在20世纪80年代中期分析了美国1967年到1982年间国家经济对
房地产投资周期冲击,以便找出能够反应房地产周期变化的最关键的现金流变量。
他得出两
个结论1)当建筑周期上升到波峰的过程中,需求领先于供给;
而在下降到波谷的过程中,需
求滞后于供给。
(2)反应周期变化最好的指标是空置率。
一般地,当处于萧条阶段时,空置率
上升到较高水平,而在繁荣阶段会下降,在建筑周期处于波峰时,空置率下降到最低点。
20世
纪90年代初德旺斯(Downs)的研究工作发现了一个很重要的结论:
由于经济基础、市场需求、
市场供给等方面的不同,不同房地产市场中有不同的空置率均势。
他论证指出,由于一些市场
包含了较高比例的公司数量增长,或者是人口数量的迅速增长,动态市场比静态市场有较高的
空置率。
此外,他还验证了房地产周期与总经济周期之间的联系。
20世纪90年代末格瑞生与德力斯勒(Grissom与DeLisle)利用理论与实证相结合的方
法,探讨了房地产周期研究的一些基本理论问题。
如
(1)房地产周期各阶段是否能够区分和识
别?
(2)是否可以利用一些变量把房地产周期的各阶段模型化?
(3)引起房地产市场结构变化
的外部冲击是否可以监测或模型化?
研究的结果对这些问题的回答积极肯定的。
在全球化的进程中,各国金融开放程度大大提高,逐渐形成了全球金融体系,资本的跨国
流动大大加强。
在这种情况下,研究全球房地产周期变化便具有了现实的意义。
这种全球尺
度的房地产周期研究可以为国际投资提供更为宏观和更为详细国际间房地产市场的比较。
二
十世纪中期波金德(Bertrand)研究了1985-1994全球房地产周期———原因与结果。
这个报
告从全球房地产市场冲突入手,把影响全球房地产周期循环的国际因素与国家因素相结合进
行分析,对全球房地产市场的变化进行全面的研究。
波金德分析了形成周期的国际因素和国
内因素,认为资本流动、各国资本市场自由化、金融管制的放松、扭曲的财政政策和土地利用制
度是全球房地产周期波动以及泡沫崩溃的主要原因。
杜春艳(1999)总结了前人的研究,认为可以按照两种分类方法将引起房地产周期波动的
因素进行分类:
一是从引发各种因素变动的原因,分为内生因素与外生因素;
二是从各种因素
的科学属性或社会属性划分为经济因素和非经济因素。
在经济周期研究中很多学者认为其是
经济体中众多的内在力量相互作用的结果,这些力量包括生产和收入、投资和消费、就业和工
资、价格和利润、利率及货币信贷等(刘树成、张晓晶、张平,2005)。
综合起来看,在房地产经济周期研究中,有研究价值的因素多是内生的经济因素。
117二、日本房地产周期与日本国民经济周期
1、日本战后国民经济发展的周期规律
时至今日,周期波动仍然是日本经济运行的特征。
但是,在对日本经济周期史的考察中,
以经济增长率作为指标,车维汉(1999)发现二次大战后经济周期发生了某些变化,经济周期相
对缩短;
危机对社会生产力的冲击及其产生的震荡明显减轻。
现有的研究成果表明,战前日本
共发生5次经济危机,战后共发生9次经济危机或衰退。
与战前经济的经济危机不同,日本在
战后发生经济波动时,工业生产的下降不很严重,往往表现为增长率高低的变化,甚至在不少
危机或衰退年份,生产还有某种程度的增长。
车维汉对日本经济周期发生这些变化的主要解释是:
科技***、国际经济一体化促进对外
贸易迅速发展、资本积聚增大和企业系列化生产体制、非物质资料生产领域的增长、***对经
济的干预等。
2、20世纪80年代以来日本房地产业周期波动现象分析
图1 1958-2002年日本地价指数变化
资料来源:
根据日本国家统计局《日本统计年鉴2000》、《日本统计年鉴2001》、《日本统计年鉴2002》相关
数据整理而来,按1995年不变价格计算。
从20世纪80年代初至1986年,随着日本经济从高速增长转入中低速稳定增长,整体
经济进入稳定扩展阶段,日本房地产业也转为相对平稳增长期,地价上涨幅度较之50、60
年代已经趋缓。
这个时期日本房地产周期处于1976-1986年周期阶段(谭刚,2001)。
并
且,由于战后“婴儿潮”出生的人口进入购房期,引致住宅地价上涨幅度高于总体地价上涨
幅度。
此外,谭刚认为这个时期日本房地产投资或投机开始向大城市特别是超大规模城市
集中。
从1986年至1996年,随着1985年日元开始大幅度升值,日本被迫开始从外向型经济向
以内需为主导的经济增长模式转变。
日本***对购买采取优惠政策,金融机构降低贷款率和
扩大住宅贷款范围,但是由之而来的却是泡沫经济。
1988年住宅用地的公示地价甚至狂涨了
25%。
1989年日本全国房地产市场总值超过2000兆日元,其房地产总值是国土面积大于日
118本25倍的美国的4倍。
1990年泡沫经济的高峰过去之后,房地产价格出现大幅度回落,随后
日本经济陷入长达十多年的衰退之中。
1997年东南亚爆发金融危机,日本经济陷入了战后最严重的危机中。
这使陷入泡沫经济
破灭的日本房地产业备受打击,至今未恢复元气。
从1997年至2001年,日本总体地价下降了
18.9%。
不过,同期住宅用地地价指数下降幅度较小,仅有11.1%。
通过分别考察住宅业和国民经济绝对波动系数与相对系数,可以对1980-2001年日本住
宅业和国民经济波动程度进行比较。
绝对波动系数公式:
δ=Σx2iN-u2
相对波动系数公式:
Vδ=δ/u
其中:
xi:
各年增长率
u:
ΣN1xN,即N年内的算术平均增长率
根据数据,计算可得:
住宅投资的绝对波动系数:
δ=0.08831
住宅投资的相对波动系数:
Vδ=10.83877
国民经济的绝对波动系数:
δ=0.01843
国民经济的相对波动系数:
Vδ=0.65593
这个结果与我国同期相关研究进行对比,可以发现日本住宅业和国民经济的绝对波动系
数都要比相对波动系数小,而我国的情况正好相反,二者形成了鲜明对比。
这说明,日本住宅
产业和国民经济都要比尚处于发展中的中国大陆来得稳定,由于国民经济和住宅产业已经成
熟,其经济体制自身对于住宅业的波动具有有效的平抑作用。
但住宅投资和国民经济无论是
进行绝对波动系数还是相对波动系数的比较,日本的情况都同中国大陆的情况类似,即住宅业
的波动远较国民经济的波动来得要大,住宅业都是两个国家经济中的活跃成份。
3、日本住宅投资与国民经济周期波动相关性分析
由于住宅投资是(各国也包括日本)房地产投资的主体,所以,本文通过SPSS来分析日本
住宅投资变动率与日本GDP变动率的相关性,所有数据均来于《日本统计年鉴2000》、《日本
统计年鉴2001》和《日本统计年鉴2002》。
为了消除季节性影响,我们采用三年移动平均法对1981-2000年日本私人住宅投资增长
率和GDP增长率相关性进行分析,利用SPSS对数据进行处理。
可以发现,日本私人住宅投
资增长率与GDP增长率的相关性为0.69,低于王勉和唐啸峰对中国大陆房地产投资增长率
和GDP增长率相关性分析所得到的0.86。
利用一元线性回归对二者进行分析,发现日本
GDP增长率对私人住宅投资增长率的解释作用并不强,R2(可决系数)只有0.478。
这表明,
我们有理由认为直接用一元线性回归分析私人日本住宅投资增长率和GDP增长率之间的相
关性不适当。
继续考察日本***对住宅的公共投资(T)与GDP(G)波动,发现二者的相关性达到了0.819。
119仍然利用以上方法,可以得到如下格兰杰因果关系检验模型:
G=-50.289+5.028E-03T
R2=0.671F=10.183
其中,F=10.183>
F0.025(1,5)=10.01。
这个分析说明日本公共住宅投资与GDP波动的联系比私人住宅投资与GDP波动的联系
较紧密,但其对GDP增长的影响作用要较私人住宅投资来得小。
以上分析所得结果与格累柏勒和彭斯(Grebler和Burns,1982)对美国的研究结果类似,
即私人投资部分的房地产周期波动有可能不与宏观经济相关,甚至有的年份完全无关,但是由
***作为公共支出进行的住宅建设投资周期则一般与GDP的周期波动相同。
格累柏勒和彭
斯(1982)对此的解释是,房地产与国民经济周期都有其各自独特的促动因素,但是房地产投资
在GDP增长中占有重要地位,并且其周期性活动对公共政策有相当大的潜在影响力,所以政
策制订者乐于用公共建筑投资作为平抑宏观经济周期波动的重要工具。
由此,日本的公共住
宅投资的波动也就比私人住宅投资波动与GDP波动同步性更强。
此外,我们以上的分析结果与王勉和唐啸峰对中国大陆的研究对比,可以发现中国大陆房地
产投资与国民经济相关性更高。
这是由于中国大陆近二十多年来正处于经济起飞阶段,经济发
展和改善居民生活水平都需要大规模的房地产投资。
而呈现出的剧烈波动则主要是由于从1989
年开始,房地产市场刚起步,政策行为不规范、宏观调控手段尚不完善等原因造成的。
1983-
1998年,日本平均每套住房面积变化并不大。
而1979~1997年,中国大陆城镇共建成住宅31.5
亿平方米,在城镇人口增加了大约一亿的情况下,城镇居民人均居住面积从1978年的3.6平方
米,增加到1997年的8.8平方米,人均使用面积达到12.8平方米,呈现出一种突飞猛进的态势
(谢家瑾等,1999)。
日本现今则是凭借住宅改建的需求支撑着住宅投资,即住宅增量建设已经不
是住宅投资的主要方向,更主要的是住宅存量的调整(日本兴业银行产业调查部,1998)。
从1983
年至1998年,日本住宅存量仅增加了620757000平方米。
而即使从1978年至1998年,日本住宅
存量也仅增加了888593400平方米,平均每年仅增加约4200万平方米。
并且,随着居住时间长
的住宅积蓄的增加,在住宅建设投资中改建住宅所占的比率已由1968年-1972年的35.4%上
升到1983年-1988年的51.8%。
而一般认为,由于住宅生活必需品的特性决定了国民经济波
动对于存量住宅投资的影响要远小于对新增住宅建设投资的影响。
4、日本住宅周期波动的全因素分析
综合前人的研究,这里我们提出一个分析引发日本私人住宅投资波动的经济因素的模型。
这个模型主要是考虑到需求因素。
模型的形式如下:
Inv=a+b1Inhlci+b2Inpgr+b3Inlr+b4Inwpi+b5Insi+b6Inpfce+b7D91+b8D97+
εv=私人住宅投资额度
hlci=住宅金融公库(私人住宅)利率
pgr=人口增长率
lr=失业率
wpi=住宅存量①
120
①计算方法:
根据住宅存量调查,进行回归分析得到:
=-23.466+0.01716year。
其中,wpi=1978、1983、1988、1993、
1998各年调查得到的住宅存量;
year=1978、1983、1988、1998。
si=居民储蓄余额
pfce=私人最终消费支出
D91=虚拟变量,1991年及之前为0,之后为1,用于考虑泡沫经济破灭的影响
D97=虚拟变量,1997年及之前为0,之后为1,用于考虑亚洲金融危机的影响
利用逐步回归法得到方程如下:
Inv=6.309-0.311Inlr+0.347Insi
(7.929)(8.662)(-9.381)(3.600)
R2=0.689F=7.931DW=1.270
这个方程拟合得较好,在粗略的情况下该模型可以采用。
分析其经济意义,可以发现,日本私人住宅投资主要受两个因素的影响。
首先,可以认为
失业率每上升1%,私人住宅投资减少0.311%;
其次,储蓄余额每增加1%,私人住宅投资增
加0.347%。
从上述的分析可以看出,日本住宅金融公库私人住宅贷款利率的变化基本不对
私人住宅投资发生影响。
这也与现实比较相符。
住宅金融公库的利率与银行利率尤其是长期
利率的调整具有关联性。
自20世纪90年代以来日本***多次调整关键利率(KeyRate)和住
宅金融公库的利率,短期贷款名义利率最低到达了1.5%,而据估计实际利率甚至达到了0.
5%或0,但这些努力并未能对促进日本经济从“泥淖”中脱身起到明显的作用。
三、日本私人住宅投资对国民经济增长的贡献
1、理论模型
Feder,Gershon.(1983)提出了一个两部门模型———出口部门和非出口部门,用于估计出
口对于经济增长的贡献。
Feder利用这个模型估计了:
(1)出口对于非出口部门的外溢作用;
(2)出口与非出口部门之间要素生产力的差别。
Feder模型被推广应用于若干领域,蔡增正(1999)就以此模型估计了教育对经济增长的
作用。
借鉴上述研究成果,本文在对1981-2000年日本私人住宅投资对国民经济增长相关关
系研究中构建分析模型如下:
(1)R=f(Lr,Kr);
(2)N=g(Ln,Kn,R)
R和N分别代表私人住宅投资部门与其他所有部门的产出量,L和K分别是劳动和资本
要素,下标代表部门。
第二个方程假设,私人住宅建设部门(r)的产出水平(R)影响国民经济
的其它部门(n)的产出水平(N)。
劳动力(L)和资本(K)总量可以表达为:
(3)L=Lr+Ln;
(4)K=Kr+Kn
社会总产出(Y)是两个部门产出之和。
(5)Y=R+N
Feder模型将不同部门劳动与资本边际生产力的相互关系表达为如下形式:
121(6)f1g1=fkgk=1+δ
fl,fk,gl和gk是方程劳动力和资本的边际产出,δ是两个部门之间相对生产力的差异,理论
上可以等于、大于和小于零。
负的δ意味着r部门的相对边际生产力低于n部门。
调整上述方程,利用(3)、(4)、(5)和(6),可推导得到如下回归方程:
(7)dYY=a(IY)+β(dLL)+γ(dRR)(RY)。
其中,α是n部门资本的边际产出;
β是n部门的产出对劳动力的弹性;
γ代表r部门对应
经济增长的全部作用,γ=δ1+δ+gr;
dYY,dLL和dRR分别是国民经济总产出、劳动力和私人住宅
投资产出的增长率;
RY是r部门产品占总产品的比例,表明r部门在国民经济中的“规模”;
1Y
是国内投资占GDP的比例,将国内投资视同于资本存量的增量(dK)。
dK在全国的统计资料
中并不存在,但它非常近似于国内投资(I),因此,常见的做法是以I代替dK。
回归方程中的参数γ代表r部门外溢与部门间生产要素生产力差异这两种作用之和。
为
了分别估计r部门的外溢利益相对要素生产力差异(δ),仍然循着Feder模型的设计,假设对
应n部门产出的弹性不变,
(8a)N=g(Ln,Kn,R)=Rθψ(Ln,Kn)
方程(8a)中的θ就是外溢作用的参数,可以求出
(8b)�N�R=θ(NR)。
利用(8a)和(8b),方程(7)可以变形为,
(9)dYY=a(IY)+β(dLL)+[δ1+δ+θ(NR)](dRR)(RY),
再次调整,则有
(10)dYY=a(IY)+β(dLL)+[δ1-δ-θ](dRR)(RY)+θ(dRR)
再令=δ1+δ-θ,可将上式化为
(11)dY=a(IY)+β(dLL)+(dRR)(RY)+θ(dRR)
将一个常数项和随机误差项加入方程(7)和(10)中,并同时假设随机变量具有通常所说的
优点和特点,则我们需要做的是将方程(7)和(11)回归得出常数和系数。
从方程(7)中,对
(dRR)(RY)的系数进行估计,可得到r部门对于经济增长的全部作用。
对方程(11)中的θ和δ
进行估计,则可以知道r部门的外溢作用(θ)和相对边际要素生产力差异(δ)的值。
这个模型的特殊之处在于,一是理论上进行简化,将整体经济区分为两个部门;
二是认为
n部门的产出不仅依赖于配置在本部门的劳动力和资本,还取决于同一时期r部门的产出。
122因此,这里隐含的假定:
r部门对经济中其它部门的外溢作用发生在同一时期。
因为住宅建设
从施工到完工的滞后性,这一假定多少有些与现实不符,但可以通过取2到3年的移动平均值
弥补。
2、回归的主要结果
(1)对方程(7)dYY=α(IY)+β(dLL)+γ(dRR)(RY)的主要估计结果
表1 对方程(7)中回归变量系数的估计①
因变量:
dY/Y
回归变量截距α (β (γ (R2FN
1.9901.852-0.04880.021240.6127.87619
(0.420)(3.475)(-0.236)(3.218)
表中所有回归得到的参数估计值都在合理范围内,其中大多数在统计上显著不为零,而且
回归拟合程度颇好。
其它部门在日本投资收益率为负则可能与日本自20世纪90代以来经济
不景气有关,或者说是在一个侧面粗略地反映了日本经济发展乏力的情况。
虽然这个数字可
能因为统计数据等方面的原因造成不精确等问题的出现(甚至是一个夸张的负值),但是对于
反映日本经济的困境,即当前日本一直找不到有效的途径来拉动内需,帮助其脱离衰退的困
境。
这也反映了日本***在该方面如何制订政策的无奈。
当然,造成日本经济不景气的原因
很多,如未能有效地进行经济结构调整等等,这个分析不涉及这些方面的内容,只是在分析住
宅建设部门对国民经济的贡献率的同时,我们可以发现和验证这个现象。
γ (就是私人住宅投资(r)部门对于国民经济的全部作用,其中既包括外溢利益也包括要
素生产力在不同部门之间的差异作用。
其含义是:
假定其它条件不变,总产出每增加一单位的
产出,r部门对其的贡献率是2.124%。
可以看到,这个值至少在0.5%的水平上显著地不等
于零。
(2)对方程(10)dYY=α(IY)+β(dLL)+ (dRR)(RY)+θ(dRR)的主要估计结果如表2。
表2 对方程(11)中回归变量系数的估计
回归变量截距α (β ( (θ (R2FN
1.6981.823-0.03250.0014650.1030.6155.59319
(0.343)(3.284)(-0.149)(0.026)(0.352)
123
①圆括号中是t检验值;
N是样本规模。
从上述结果可以看出,由于^θ的t检验值很低,所以这里^θ已经很不精确了,仅有指示性
的作用,但我们仍然可以大致看出日本住宅建设对于其它部门的外溢作用大约在10%左右。
3、中日住宅建设产业对国民经济促动作用的比较
以上分析结果告诉我们,可以认为日本住宅建设对经济的拉动系数大约为1.1,这个数值
与中国大陆住宅建设的诱发系数1.93相比都要低很多(谢家瑾等,1999)。
我们分析主要原因一是随着现阶段正是中国大陆经济繁荣发展、突飞猛进的时期,居民生
活水平得到大幅度改善,住宅建设呈现出一种突飞猛进的态势(谢家瑾等,1999);
二是中国大
陆的住宅建设投资主要是在增量上,用于住宅存量投资(对现有住宅的维修、改善)的比例要远
低于日本。
从我们前面的分析可以看出,无论是在住宅增量建设还是存量建设上,日本的情况
都正好相反。
日本经济发展最迅猛的时期是20世纪60年代。
随着经济的发展高峰过去,日
本住宅增量建设日渐放缓,这也是经济发展的必然趋势。
日本现今住宅增量建设已经不是住
宅投资的主要方向,更主要的是住宅存量的调整(日本兴业银行产业调查部,1998)。
在住宅投
资中改建住宅所占的比率已由1968年-1972年的35.4%上升到1983年-1988年的51.
8%。
我们虽然没有最新的数据,但是估计现在这个比例应该会更高。
而用于对现有住宅的修
缮、改进投资对其它产业的带动作用一般低于用于新建住宅投资的带动作用。
四、总 结
住宅投资和国民经济无论是进行绝对波动系数还是相对波动系数的比较,日本的情况都
同我国的情况类似,即住宅业的波动远较国民经济的波动来得要大,住宅业都是两个国家经济
中的活跃成份。
由于中国房地产业对国民经济的拉动系数要远高于日本,所以我国更应该加
倍谨慎地注意对房地产业的调控。
从日本房地产业发展的经验来看,公共住宅投资与GDP波动的联系比私
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