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中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号【論文】

中国の住宅価格にバブルは存在するか― 省別パネルデータを用いた実証分析 ―王佳【キーワード】中国、住宅価格、バブル、ファンダメンタルズ・モデル、パネル共和分分析【JEL 分類番号】C3, R3

はじめに
1978年の改革開放以降、中国の住宅の商品化

ルとしてファンダメンタルズ・モデルを採用し、中国における住宅のファンダメンタル価格を推計する。続いて、住宅価格がバブルであるかど

改革は様々な制度整備と試行錯誤を続けてきた。 うかを判定するために、推計された住宅のファ1998年には、住宅の実物分配が完全に廃止され、 ンダメンタル価格と実際の住宅価格との間の共住宅分配の貨幣化が決定され、住宅の商品化改

和分関係を検定するという方法を採用する。

革が中国全土に広がるようになった。その後、本稿は次のように構成される。第１節では、

住宅投資の拡大を促し、住宅購入のインセン

中国における不動産市場の発展状況を概観し、ティブを高めるための貸出基準金利の引き下げ

住宅価格の高騰の事実を確認する。第２節では、や税制上の優遇など様々な支援政策が実施されバブルに関する理論及び実証研究についての先た。こうした政府の下支え政策に加えて、2000

行研究のサーベイを行い、本稿で採用する理論

年以降の国民経済の高度成長によって国民所得モデルと実証分析の方法を明示する。第３節でが増加し、都市化が進展するなどにより国民のは、ファンダメンタルズ・モデルに基づき、中住宅に対する需要が増大した。これらのこと

国の住宅価格にバブルは存在するかどうかを共を背景にして、不動産業に対する投資が活発的

和分分析の方法で検証し、その分析結果を説明に行われ、不動産市場が飛躍的な発展を遂げた。 する。最後に、本稿の分析結果をまとめ、分析
結果として、2000年以降の中国の不動産市場は結果の政策的含意について述べ、併せて今後の幾度となく価格高騰に見舞われることになった。 課題について言及する。
「中国の不動産市場はバブルではないか」の懸念が相次いだのはまさしくこの時期であった。

1 .中国の不動産市場

2007年と2009年に経験した価格高騰について

中国における住宅の商品化改革に関しては、

は、一般にそれらは「バブル」であると言われ1978年の改革開放以降、様々な制度整備と試行てきた。しかし、これらの住宅価格の高騰が真錯誤が続けられてきた。1978年から1997年にかに経済学上のバブルであったかどうかについて

けて、住宅制度の改革に関する数多くの法律やは厳密な検証がなされなければならない。従っ

制度が制定されたが、全国規模の不動産市場のて、本稿の目的は、2000年以降の住宅価格の高形成や完全な住宅の商品化は達成されなかった。

騰がバブルであったかどうかを厳密に検証する

1997年に、東南アジアを中心としたアジア金ことである。具体的には、資産価格の決定モデ

融危機が発生し、その影響は中国にも波及した。

中国の住宅価格にバブルは存在するか― 省別パネルデータを用いた実証分析 ―図1

29

商品住宅の販売状況の推移（出所）『中国統計年鑑』各年版より作成。

経済成長を刺激するために、1998年からは朱鎔た。さらに、都市化の進展による都市住民の増基首相の主導の下で拡張的な財政政策と緩和的

加、都市住民の可処分所得の上昇、住宅の住み1

な金融政策が採られた 。さらに、国有企業改替え需要の増加などの要因が都市住民の住宅に革の一環として、国有企業の負担を軽減させる

対する需要を刺激した。このように住宅への実ために、従来の住宅の実物分配制度を完全に廃

需の高まりがある一方、中国の金融・資産市場

止し、住宅の商品化改革を全国的に進める方針

は未発達な状況にあったために、投資家たちのが決定された。

国内での投資先が十分ではなかったという要因

不動産市場に関する一連の制度整備が推進さも見落としてはならない。このことが投資家たれるとともに、住宅の商品化改革は民間の膨大ちの住宅への投資や投機的な需要を生み出したな住宅需要を生み出した。政府は不動産投資のからである。旺盛な住宅への需要を満たすため拡大を促し、住宅購入のインセンティブを高めに、不動産企業は年々速いペースで住宅投資をるために基準金利の引き下げや税制上の優遇な拡大し、住宅の供給を加速させた。住宅開発投ど様々な下支え政策を実施した。特に、2003年

資も住宅需要も拡大し続け、2003年から2007年

８月に、国務院が不動産業を国民経済の支柱産までの間、住宅価格は著しく上昇した。不動産業の１つと位置づけたことが、不動産市場の急市場が過熱化し、住宅価格の高騰はバブルでは速な成長をもたらした。

ないかとの懸念も出てきた。

以上のように、不動産業を一層発展させる

この時期の不動産市場の過熱と住宅価格の高ために、政府は数多くの支援政策を採ってき

騰は、図１と図２によって確認できる。図１か───────────
１ 財政政策については、赤字予算を実施し、インフラ投資を拡大させた。1998年に1000億元の建設国債を発行した。金融政策については、貸出╱預金基準金利を引き下げ（1998年には３回の引き下げ）、法定預金準備率を13％から８％にまで引き下げた。

ら不動産市場における住宅取引の活況を看て取ることができる。2003年から2007年までの間に、商品住宅の販売面積は年平均24．8％の増加率で増加した。特に、2005年には、住宅販売面積は
前年比で46．6％も増加した。住宅価格の高騰については、図２が示すように、全国の商品住

30

図2

中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

商品住宅の平均販売価格と上昇率の推移（出所）『中国統計年鑑』各年版より作成。
（注）住宅価格は全国の商品住宅の平均販売価格を使用し、別荘といった高級住宅や、中低所得層向けの保障性住宅、または商業用ビルの価格ではない。

宅の価格は2003年の2197元/平米から2007年のしかし、金融緩和政策や不動産市場の発展を

3645元/平米に上昇した。2003年から2007年に刺激する政策が実施されたにもかかわらず、不かけて、住宅価格は平均11．9％の上昇率で高騰

動産市場の低迷を回避できなかった。2008年にし続けた。

は、住宅の販売面積が前年よりも大きく落ち込

その後、2008年９月には、米国においてリー
マン・ショックが発生し、国際的な金融危機がみ、15．5％減少した。住宅価格も前年比で1．9％下落した。

生じた。その影響は中国にも波及し、国民経済

2009年に至ると、前年の４兆元投資計画が着の成長が減速するとともに、不動産市場におい実に実施され、各地方政府もそれぞれ独自の投ても住宅販売面積が減少し、住宅価格が下落し資計画を編成するようになった。中国人民銀行始めた。

も金融緩和政策を引き続き実施し、マネーサプ

2008年11月には、内需を拡大し、国民経済のライの供給を加速させた。これらの政策の実施

成長を回復させるために、国務院が４兆元規模によって、不動産投資が再び活発化し、不動産の投資を含む「内需拡大・成長促進のための10市場も活況を取り戻し、住宅の販売面積は前年

項目の措置」の実施を決定した。民間投資の拡比で45．4％増加した。住宅価格も急騰し、前年大を促進するために、中国人民銀行は金融緩和比で24．7％上昇した。一部の地域、例えば、上政策を実施し、さらに不動産市場を回復させる

海市の住宅価格は、前年比で52．4％も上昇した。

ために、国務院は「不動産市場の健康的な発展

2009年末になると、不動産市場の過熱を警戒を促進することに関する国務院弁公庁の若干意

し、政府は再度、住宅価格抑制政策を採るよう

見」2 を公表した。

になった。それ以降、政府は不動産市場の市況───────────
２ 国務院「国務院弁公庁関于促進房地産市場健
康発展的若干意見」（2008年12月20日）。

の変化に従い、それぞれの政策手段で対応している。住宅価格に関しては、その上昇のスピードに変化がありながらも、住宅価格の上昇傾向

中国の住宅価格にバブルは存在するか― 省別パネルデータを用いた実証分析 ―には変化がなかった。

31

かについてはなお不明確なままである。

しかし、2012年以降は、中国での不動産市場

それに対して、経済理論におけるバブルにつの両極分化が明らかになった。過熱と低迷が混いての定義が明確に定められている。経済理論

在するというように、地域ごとに不動産市場のにおけるバブルとは、「実際の資産価格が当該状況は大きく異なるということが生じた。例え

資産のファンダメンタル価格から乖離して上昇ば、2015年の各地域の住宅販売面積を見てみる

または下落する現象」を指す5。この経済学上と、東部、中部、西部と東北地域の販売面積ののバブルの定義において、決定的に重要なのは、

前年比増加率はそれぞれ、13．3％、8．9％、3．4

資産のファンダメンタル価格である。以下では、％と－24．5％であった。住宅価格について見

資産のファンダメンタル価格を決定するファン

ると、深圳、上海、武漢と南京ではそれぞれダメンタルズ・モデルを説明する。

33．4％、17．6％、13．0％と9．7％の上昇であっファンダメンタルズ・モデルが成立するためたのに対し、福州、瀋陽、南昌ではそれぞれには、資産市場が効率的市場でなければならな－9．9％、－7．9％と－4．9％の下落となった。

い。すなわち、投資家が資産市場に関する完全以上、改革開放以降の中国の不動産市場の発な情報を持ち、合理的な予想に基づいて資産選

展状況を概観した。2003年から2007年にかけて、 択行動を行うと仮定する。資産市場が効率的でまたは2009年には、中国の住宅価格は著しい上あり、投資家たちが合理的に行動し、どの投資昇を見せた。このような住宅価格の高騰につい家もほかの投資家より平均以上の超過利益を獲ては、一般にそれらは「バブル」であると言わ得することはできないと仮定される。これらのれてきた。しかし、これらの価格高騰が真に経仮定の下では、どの資産に投資しても、事前的済学上のバブルであったかどうかについては厳には同等な投資収益がもたらされる。すなわち、密な検証がなされなければならない。次節では、 リスク資産と安全資産の区別がなく、事前的に住宅価格バブルを検証するための準備作業としは、それらの投資がもたらす収益は同じである。

て、バブルに関する理論と実証分析についての先行研究をサーベイする。

2 .バブルの理論と実証：先行研究
2.1

上記の仮定の下では、リスク資産（例として住宅）と安全資産（国債など）との間に、以下のような裁定条件が成立しなければならない。

バブルの理論
ここで、一般に、何らかの資産価格が急上昇した時に、は 期における地域 の住宅価格、それを「バブル」と呼ぶ場合が多い。例えば、は住宅保有の固定資産税税率、が大幅に下落する場合を崩落と呼ぶ」 と述べ、の利子率、香西・白川・翁（2001）も、1980年後半の日本ムである。

経済の経験を踏まえ、「『バブル経済』は、資産変形すると、

3

をとし、（２－１）式を（２－２）

プライ・信用の膨張という三つの現象によってうな記述からは何をもってバブルと判断するの───────────
３ Kindleberger（訳）（2000, 21ページ）。
４ 香西・白川・翁（2001, 10︲11ページ）。

は安全資産

は住宅保有のリスク・プレミア

価格の急激な上昇、経済活動の過熱、マネーサ
特徴づけられる」4 と述べる。しかし、このよは期における地域 の住宅の予想価格、「価格が大幅に上昇し、Kindleberger（2000）は、
その後、反落する場合を、バブルと呼び、価格（２－１）
は 期における地域 の賃貸料、になる。（２－２）式によると、───────────

期において、

武田（2010）、柳川（2002）、井出（1992）、浅子･ 加納・佐野（1990）、西村（1990）、野口（1989）、
Tirole（1985）、Blanchard and Watson（1982）などを参照。

５32

中国経済経営研究（２－３）

第 3 巻第 1 号

りである。

になる。
（２－３）
式を無限の将来まで拡張すると、は次のように決められる。

（２－８）（２－８）式から分かるように、住宅のファン
は、賃貸料

ダメンタル価格（２－４）（２－４）式の右辺の第２項が、保有期間中に獲得する賃貸料の流列の期待値の割引現在価値

想成長率が上昇するときに上昇する。一方、安全資産の利子率
税率と賃貸料の予、住宅保有の固定資産税と住宅保有のリスク・プレミアムの上昇は、住宅価格の下落を引き起こす。

を示している。第１項については、将来においまた、もし（２－８）式における何らかの要素て、住宅の売却価格の期待値は無限大にならなが変化するならば、その資産のファンダメンタ

いので、割引率の成長が住宅価格の成長率を上

ル価格自身も変化する。例えば、都市化の進展

回ると仮定すると（すなわち、 以下で述べる

によって、都市住民の住宅に対する需要が高ま「合理的バブル」の可能性を排除するという横り、住宅の家賃が将来高まると予想されるなら断条件を仮定する）、（２－４）式の右辺の第１項

ば、住宅価格は上昇する。現在の金融緩和政策（２－４）式は次のようはゼロになる。従って、が将来も持続し、利子率が低下すると予想されになる。

るとき、住宅価格は上昇する。このような住宅（２－５）

価格の上昇はバブルではなく、ファンダメンタ
ル価格そのものの上昇である。

すなわち、住宅の現在価格は、現在から将それでは、ファンダメンタルズ・モデルに基来までの期待の賃貸料の流列のみによって決づいて、バブルを議論する時に、バブルを以下定される。また、賃貸料はある成長率で成長のように定式化することができる。

す る と い う 静 学 的 期 待 を 仮 定 し（（２－９）（２－９）式において、 はある資産の実際の）、割引率に関しても静学的期待を仮定すると（）
、（２価格であり、－５）式は次式のようになる。

ル価格であり、 がバブルである。

はその資産のファンダメンタ

こ の バ ブ ル は、 大 き く ２ つ に 分 け る
こ と が で き る。 第 １ は、「 合 理 的 バ ブ（２－６）
最終的に、住宅のファンダメンタル価格の決定式は（２－７）式になる。

（２－７）式による住宅のファンダメンタル価格の導出にあたっては、すべて名目データを使用した。ここで（２－７）の両辺を物価水準
は実質価格４） 式 と 比 べ る と、
辺 の 第 ２ 項

（２－７）

で除し、

ル 」7 で あ る。（２－９） 式 を 前 述 の（２－

となり、

は実質

賃貸料

となる。分母に関しては、期待イン

フレ率を導入すると6、（２－７）式は次の通相 当 し、

は（２－４） 式 の 右には（２－４） 式 の 右 辺 の 第 １ 項に 相 当 す る こ───────────
６ 分母においては、とは、
実質利子率と実質の予想成長率である。
７ 「合理的バブル」については、詳しくは中村 ･ 才 田（2007）、 井 出（1992）、浅子･ 加納･ 佐 野（1990）、 西 村（1990）、Blanchard andWatson（1982）などを参照。

中国の住宅価格にバブルは存在するか― 省別パネルデータを用いた実証分析 ―と が 分 か る。 資 産 の 実 際 の 価 格 が フ ァ ン
ダメンタル価格だけによって決まる場合
に、

つまり

は

０に収束しなければならない。しかしながら、
または

が必ず０

33

動きが生ずる可能性が存在する。
「非合理的バブル」は他の様々な要因によっても生じる8。例えば、行動経済学の分野では、投資家の非合理的な行動によってバブルが生ずる可能性を説明する。その説明では、資産市場
において、合理的な期待形成に基づき行動する
合理的な投資家が存在すると同時に、合理的でに収束するとは限らない。例えば、将来においない投資家（ノイズ・トレーダー）も存在する。

て、住宅価格の成長率が割引率を上回ると予想

この場合、合理的な投資家は合理的な期待形成

されるとき、「合理的バブル」が存在する可能に基づき、ある資産のファンダメンタル価格は、性がある。

であると予想する。それに対して、合理的

このような「合理的バブル」は、効率的市場

でない投資家は合理的な期待形成を持たず、何と合理的期待の仮定の下で、資産価格がファンらかの理由で、その資産のファンダメンタル価

ダメンタル価格から乖離して上昇するという格を上回る価格

予想が合理的である時のバブルであるというこ

とき、その資産の実際の価格はファンダメンタとになる。たとえば、ある投資家がある資産のル価格から乖離し始める。その後、合理的な投ファンダメンタル価格よりも高い市場価格でそ資家は合理的でない投資家の行動を自分の予想の資産を買うのは、ほかの投資家にその市場価に組み込み、ファンダメンタル価格以上の価格

格よりも高い価格で転売できると予想するから

でその資産に投資し利益を上げようと行動すである。このような予想に基づく転売のプロセる。このように、時間の経過とともに、その資スが無限に続くという予想が投資家の間で共有

産の実際の価格はファンダメンタル価格から乖されることが、合理的バブルが存在することの離し続け、バブルが拡大する9。合理的な投資

必要条件となる。もし、何らかの新しい情報を家と合理的でない投資家がともに存在し、両者入手し、ファンダメンタル価格より高い価格での共同行動の結果から生まれた資産価格の高騰

転売できないと予想する時、資産価格が下落し、は、「合理的バブル」とは言えず、「非合理的バ「合理的バブファンダメンタル価格に収束し、ブル」と呼びうるものである。

ル」は崩壊する。
「非合理
第２は、「非合理的バブル」である。
的バブル」とは、非合理的な期待や予想に基づいて、資産価格がファンダメンタル価格から乖離するときに生ずるバブルである。現実社会において、すべての人々が合理的な予想に基づいて行動するとは限らない。例えば、柳川（2002）
が指摘するように、ある株式の過去の価格や現在の価格を観察してそれが高いと、将来の価格はさらに高くなるという予想が形成される可能性がある。しかし、一般に、今期の価格が高いからといって、次期の価格がさらに高くなると予想する合理的な根拠はないにもかかわらず、
このような非合理的な予想形成のもとで、資産価格が上昇し、バブルと呼ばれるような価格のを予想する。この以上、バブルの経済理論について概説した10。
───────────
８ 西 村 （1990）、 浅 子 ・ 加 納 ・ 佐 野（1990）、
Roubini and Mihm（2010）、Galbraith（1990）、
Kindleberger（2000）を参照。
９ 行動経済学（Shiller（2000）、Shleifer（2000）、
Thaler（1992））において、合理的でない投資家
は「ポジティブ・フィードバック」取引を行う傾向を持つと指摘し、この傾向がバブルの持続や拡大に寄与するとした。
「ポジティブ・フィー
ドバック」取引とは、買いが買いを呼ぶということである。また、行動経済学のいう「横並び行動」（群衆行動、思考の伝染）、Kindleberger（2000）のいう集団的な異常興奮という「熱狂」「群集心理」やケインズの「美人投票」のような行動も、バブルの持続や拡大に寄与する。
10 バブルを「合理的バブル」と「非合理的バブル」に区別することは理論上可能ではあるが、現実34

中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

以下では、バブルに関する実証研究についてのる。他方、両者の間に共和分関係が存在しない

先行研究のサーベイを行い、本稿で採用する理と、住宅の実際の価格にバブルは存在すると判論モデルと実証分析の方法を明示する。

定される。

2.2

吉岡・山田（2002）において、前述の（２－８）

井出（1992）、大越（2012）、中村・才田（2007）、
バブルの実証ファンダメンタルズ・モデルに基づき、資産式に基づいて、日本における土地のファンダメ

価格にバブルが存在するかどうかを検証する実ンタル価格を推計し、そのファンダメンタル価

証研究には、大きく２つの方法がある。

格と土地の実際の価格との間の共和分関係の検第１の方法は、ファンダメンタルズ・モデル定を行った。使用されるデータやモデルの定式に基づいて、ある資産のファンダメンタル価格化に相違があるものの、日本の地価は長期的にを推計し、ファンダメンタル価格とその資産

ファンダメンタル地価の水準へ収斂するというの実際の市場価格を比較し、両者の間に乖離が共通の結果が得られている。つまり、日本の地あるかどうかを調べるというものである。もし、価は短期的に変動しながらも、長期的には土地ある資産のファンダメンタル価格よりも、そののファンダメンタル価格に収束するということ

資産の実際の市場価格の方が高いとすれば、そである。

の資産の価格にバブルが存在すると判断できる

中国の住宅価格については、中国各省の1999ことになる。この第１の方法を用いた研究とし

年から2008年にかけてのパネルデータを用い、 西 村（1990）、経済企画て は、 野 口（1989）て、住宅の実際の価格と都市住民の１人あたり

庁（1991）、Case and Shiller（2004）などがあ

可処分所得との間の共和分関係を検定した王 ･る。野口（1989）は、ファンダメンタルズ・モ

周（2011）がある。彼らは、都市住民の１人あデルに基づき、1987年の東京における住宅用地

たり可処分所得をファンダメンタル価格の代理やオフィス用地の理論地価を推計し、実際の地変数とし、全国、中部と西部では両者の間に共価である公示地価と比較した。彼は、オフィス

和分関係が存在するが、東部では共和分関係が用地と住宅用地の公示価格は理論地価を大きく存在しないという結果を得た。この結果は、東「現在の都内の地上回ったという結果を導き、部の住宅価格にバブルは存在するが、全国、ま価の約半分はバブルである。首都圏の地価が最たは中部と西部の住宅価格にバブルは存在しな

近数年間で倍になったことを考慮すると、高騰いことを意味するものである。

以前の水準がほぼ長期均衡水準であり、その後

以上、バブルの存在に関するいくつかの先の上昇はほとんど投機的なものである」と結論

行研究のサーベイを行った12。そのうち、野口づけた 。

───────────
12 住宅価格にバブルは存在するかどうかを検証する実証研究には、ファンダメンタルズ・モデ
ルに基づく研究以外に、住宅価格対所得比率（Price/Income ratio：PIR）を用いた研究も多数ある（OECD（2008）、
IMF（2009）、
彭（2013）、
井出・倉橋（2011）など）。また、家賃対価格比率（Rent/Price ratio）を推計し、バブルの有無を判定する方法がある（中国国土資源部（2010）、
井 出・ 倉 橋（2011）、 中 神（2014）、 彭（2013）、
Gallin（2006））。しかしながら、住宅価格対所得比率という基準で、バブルの有無を判断するのはかなり恣意的であり、適切ではない可能性がある。特に中国の場合には、地域ごとの経済状
況や所得水準なども異なるため、バブルの有無

11

さて、第２の方法は、ファンダメンタルズ・
モデルに基礎を置き、共和分分析の手法を用いて資産の実際の価格とファンダメンタル価格との間の長期均衡関係を調べる方法である。ここでは、資産の実際の価格とファンダメンタル価
格との間に共和分関係が存在するならば、資産の実際の価格にバブルは存在しないと判定され───────────
経済において、この２つを区別することは難しい。
11 野口（1989, 75︲86ページ）。

中国の住宅価格にバブルは存在するか― 省別パネルデータを用いた実証分析 ―35（1989）のように、資産のファンダメンタル価８）式に従って住宅のファンダメンタル価格を格を推計し、その資産の市場価格と比較させ、厳密に推計する。また、全国レベル、地域レベ

バブルの存在を検証する方法は理想的とはいえル（全国を８つの地域に分ける）、省レベルのない。なぜなら、それらの多くがファンダメン

住宅価格をそれぞれ分析することによって、中タル価格の推計において、ごく少数の変数のみ

国の住宅価格をより全面的に考察することがでを用いて推計がなされているからである。加えきる。

て、データ上の制約も大きい。すでに示したよ

3 .パネル共和分分析

うに、住宅のファンダメンタル価格を推定するためには、賃貸料のデータが不可欠である。し3.1

変数とデータの説明

かし、このデータについては、いくつかの都市

本稿における分析の対象期間は、1999年からについては収集可能だとしても、一国全体の賃2015年までの17年間である。分析に用いられる貸料については収集困難な可能性が高い。中国

データは、中国における31の省レベルのデータにいたっては、賃貸料に関する全国規模の統計である。

データがそもそも存在しない。

パネル共和分分析を行うためには、中国におそれゆえ、本稿では、住宅価格におけるバブ

ける住宅のファンダメンタル価格を推計しなけ

ルの有無を以下の方法で検証する。すなわち、ればならない。ここでは、前節で導いた（２－８）

資産価格の決定モデルとしてファンダメンタ式に従って、中国の住宅のファンダメンタル価

ルズ・モデルを採用し、続いて、バブルである

格を推計する13。（２－８）式の各変数については、かどうかを判定するために、推計された住宅のすべての変数のデータが存在するわけではない

ファンダメンタル価格と実際の住宅価格との間ため、ここでは、先行研究に従って、代理変数の共和分関係を検定するという方法である。住を用いることにする。

宅のファンダメンタル価格と実際の価格との間賃貸料については、賃貸料というデータに、共和分関係が存在しないと、住宅の実際のが全国の経済統計に存在しないため、都市住民

価格にバブルは存在すると判定する。

の１人あたり可処分所得を代理変数として使用

中国の住宅価格におけるバブルの有無を共和する。それは賃貸料が人々の可処分所得を超え

分分析の方法で検証した王・周（2011）におい

ないし、賃貸料と可処分所得の間に線形関係をて、都市住民の１人当たり可処分所得を住宅の仮定することができるからである。

ファンダメンタル価格の代理変数として実証分析が行われた。しかしながら、１人当たり可処

安全資産の収益率とリスク・プレミアムについては、リスク資産の収益率
全資産の収益率

理変数とすることは簡単すぎであり、厳密な推が存在する。すなわち、計と分析とは言えない。
それに対して、本稿では、１人あたり可処（２－分所得を賃貸料の代理変数として用い、リスク資産の収益率（
率（と安の間に、下記のような関係

分所得だけを住宅のファンダメンタル価格の代）＝安全資産の収益）+リスク・プレミアム（）

である。この関係を用いて、（２－８）の分母+リスク・プレミ８）式における分母の安全資産の利子率、住宅である安全資産の収益率

保有の固定資産税税率、住宅保有のリスク・プ

アム

レミアムと賃貸料の予想成長率も考慮し、（２－───────────る。また、リスク資産の収益率については、耿───────────

を判断する基準となる住宅価格対所得比率（臨界値）も異なるはずである。家賃対価格比率という指標で、バブルの有無を判定することにも同様な問題がある。

はリスク資産の収益率（）で代替す

13 本稿では、将来における住宅の販売価格の期待値は無限大にならないと想定し、（２－８）式を採用する。つまり、住宅価格の「合理的バブル」の可能性を排除している。

36

中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

表 1 .変数・データの出所
変数名

出所

賃貸料
（代理変数：都市住民1人あたり可処分所得）
リスク資産の収益率（代理変数：不動産業の付加価値増加率）『中国統計年鑑』（2000年－2016年）

賃貸料の期待成長率（代理変数：GDP 成長率）
住宅の実際の価格（商品住宅の平均販売価格）
消費者物価指数（）

住宅保有の税率『中国の税制』（2004年）･ 黄（2013）に従って、中国の不動産業の付加

下の（２－８）ʼʼ 式のように変形し、住宅のファ価値増加率を代理変数として使用する。

ンダメンタル価格を推計する。

また、中国において、不動産の保有に関して（２－８）”

は、「房産税」と「都市土地使用税」が課税される。
「房産税」は普通の住宅に対する課税で各変数のデータの出所と記述統計量は表１とはなく、営利用の建物に対する課税である。営

表２に示されている。なお、住宅の実際の価格

は、全国一律のについては、中国における各省の商品住宅につの平均販売価格を用いる。また、都市住民１人

利用建物の住宅保有の税率1．2%である。ゆえに、住宅保有の税率

いては、全国のすべての地域、全期間中に、1．2あたり可処分所得、不動産業の付加価値増加率、%という税率を適用する。

GDP 成長率と商品住宅の平均販売価格につい賃貸料の期待成長率に関しては、先行研

究の多くが GDP の成長率を代理変数として使用した。ここでも、各省の GDP 成長率（実質）を賃貸料の期待成長率の代理変数として用ては、消費者物価指数（）で実質化したものを使用する。さらに、住宅の実際の価格と（２－８）” 式によって推計されたファンダメ
ンタル価格

はともに対数変換を行う。

いる。
以上の説明に基づき、前節の（２－８）式を以
表 2 .データの記述統計量
平均値

中央値

最大値

最小値

標準偏差

標本数

1497．830

12829．500

52961．860

4342．610

8783．776

527

0．184

0．153

5．412

-0．1900．262

527

住宅保有の税率

0．012

0．012

0．012

0．012

0．000

527

GDP 成長率

0．113

0．113

0．238

0．030

0．026

527

3783．265

2952．000

22300．000

729．000

3001．154

527

0．021

0．020

0．101

-0．0330．022

527

都市住民 1 人あたり可処分所得
不動産業の付加価値
増加率

商品住宅の平均販売価格
消費者物価指数中国の住宅価格にバブルは存在するか― 省別パネルデータを用いた実証分析 ―37

表 3 .PP-Fisher パネル単位根検定の結果
住宅の実際の価格
全国
東北地域

レベル変数

１階差変数

レベル変数

１階差変数

0．02754215．527＊＊＊28．4836460．572＊＊＊（1．0000）（0．0000）（0．9998）（0．0000）

4．35858

33．3687＊＊＊

0．00018

北部沿海
東部沿海
南部沿海

19．1834＊＊＊（1．0000）（0．0039）（0．6283）（0．0000）

0．00983

19．8272

2．27569

87．9108＊＊＊（1．0000）（0．0110）（0．9714）（0．0000）

0．00095

19．7157＊＊＊

3．3902753．8069＊＊＊（1．0000）（0．0031）（0．7585）（0．0000）

1．7244250．8048＊＊＊（0．9432）（0．0000）

3．0394554．0556＊＊＊（0．9319）（0．0000）

2．02323

47．1901＊＊＊＊＊

0．00467

19．4437＊＊＊（0．0035）（1．0000）
黄河流域中部

0．00050

28．6532＊＊＊（0．0004）（1．0000）
長江流域中部
西南地域
西北地域

住宅のファンダメンタル価格

0．00050

21．9845＊＊＊（1．0000）（0．0049）（0．9176）（0．0000）

0．00286

32．6338＊＊＊7．7344844．9537＊＊＊（1．0000）（0．0003）（0．6548）（0．0000）

3．93748

88．4811＊＊＊（0．9501）（0．0000）

0．0080453．8154＊＊＊（0．0000）（1．0000）（注）⎝1⎠帰無仮説：単位根が存在する。
⎝２⎠（）内は P 値。

⎝３⎠＊、＊＊、＊＊＊はそれぞれ10%、 5 %、 1 %水準で有意であることを意味する。
3.2

分析の枠組みンダメンタル価格である。 は定数項であり、はトレンド項である。

は誤差項であ共和分検定に使われる変数は変数でなけ

Engle and Granger（1987）は、２つ以上の非定常シリーズの線形関係式が定常状態である時の関係を共和分関係であると指摘した。２つのる。

変数に対して共和分検定を実施し、共和分関係

ればならない。従って、住宅の実際の価格が存在すると、両者の間に長期均衡関係が存在（対数値）とファンダメンタル価格

すると判定する。住宅の実際の価格とファンダ値）に対してパネル単位根検定を実施し、２

メンタル価格との間に共和分関係があることは、 つの変数が（対数変数であるかどうかを検証する。

住宅の実際の価格にバブルが存在しないことを

表３には、PP-Fisher によるパネル単位根検定意味する。

の結果が示されている14。

住宅の実際の価格とファンダメンタル価格の長期均衡関係を検証するために、２変数の共和分方程式を（３－１）式のように定式化する。
（３－１）（３－１）式において、宅の実際の価格、（対数値）は住（対数値）は住宅のファ───────────
14 単 位 根 検 定 に あ た っ て は、 本 論 文 で PPFisher パネル単位根検定の結果だけを提示したが、Levin, Lin and Chu 検 定、Hardi 検 定、Im,Pesaran, and Shin 検定と ADP-Fisher 検定も行った。それらの検定の結果は本論文の PP-Fisher
パネル単位根検定の結果と同じである。ラグ次38

中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

表 4 .パネル共和分検定の結果
共和分関係がない

共和分関係が多くても1つしかない（None）（At most 1）

統計量

P値

統計量

P値

全国

984．6＊＊＊

0．000067．64＊

0．0713東北地域

27．10＊＊＊

0．00004．953

0．2922

北部沿海42．41＊＊＊

0．00006．439

0．5981

東部沿海

7．230

0．12422．762

0．5984

南部沿海282．5＊＊＊

0．000015．71＊＊

0．0154

黄河流域中部

25．40＊＊＊

0．001311．30

0．1854

長江流域中部

530．6＊＊＊

0．000011．62＊

0．0710西南地域

28．80＊＊＊

0．00015．129

0．5274

西北地域

40．61

0．00009．723

0．4651＊＊＊（注）⎝1⎠帰無仮説：共和分関係が存在しない。
⎝２⎠＊、＊＊、＊＊＊はそれぞれ10%、 5 %、 1 %水準で有意であることを意味する。
住宅の実際の価格については、レベルと判定できる。

変数のパネル単位根検定の結果、すべての地域
において、「単位根が存在する」という帰無仮説を棄却できなかった。それに対して、１階差

3.3

パネル共和分分析の結果

以上のパネル単位根検定の結果によると、住変数のパネル単位根検定の結果、すべての地域

宅の実際の価格とファンダメンタル価格はにおいて、帰無仮説が１%水準または５%水準変数であることが明らかにされている。従って、で棄却された。それゆえ、すべての地域において、住宅の実際の価格が変数であると変数である両変数を利用し、（３－１）式の共和分方程式に基づき、共和分検定を行うことができる。表４は、Johansen Fisher Panel

判定できる。
住宅のファンダメンタル価格については、 Cointegration Test によるパネル共和分検定のレベル変数のパネル単位根検定の結果、すべて「単位根が存在する」というの地域において、結果を示している。
表４が示すように、全国、東北地域、北部沿海、

帰無仮説を棄却できなかった。それに対して、

南部沿海、黄河流域中部、長江流域中部、西南

１階差変数のパネル単位根検定の結果、すべて「共和分関係が地域および西北地域において、の地域において、帰無仮説が１%水準で棄却さ存在しない」という帰無仮説が１%の有意水準れた。それゆえ、すべての地域において、住宅で棄却された。それに対して、東部沿海においのファンダメンタル価格て、帰無仮説を棄却できなかった。

が

変数である

───────────
数に関して、AIC と SIC 情報基準量に基づいて最適なラグ次数を選択した。定数項についても、定数項なしと定数項ありの検定両方を行い、結果は同じである。これらの検定結果およびデー
タセットはリクエストに応じて提示可能である。

このパネル共和分検定の結果は、全国レベル、
東北地域、北部沿海、南部沿海、黄河流域中部、長江流域中部、西南地域および西北地域において、住宅の実際の価格にバブルが存在しないことを示している。それに対して、東部沿海にお中国の住宅価格にバブルは存在するか― 省別パネルデータを用いた実証分析 ―39

表 5 .パネル共和分検定の結果（各省の状況）
地域
東北地域

北部沿海

東部沿海

南部沿海

黄河流域中部

長江流域中部

西南地域

西北地域

省

統計量

P値
0．7695

バブルの有無遼寧省

8．5525吉林省

Dropped from Test

有

黒竜江省

42．6234＊＊＊0．0000無北京市

26．7354＊＊＊0．0036無天津市

45．8210＊＊＊0．0000無不明

河北省

14．4952

0．2226有山東省

7．85420．8343有上海市

Dropped from Test

江蘇省

16．53280．1239有不明

浙江省

15．01480．1928有福建省

236．1875＊＊＊0．0001

無広東省

26．5927

0．0038無海南省

14．5026

0．2221

有山西省

24．5658＊＊＊

0．0080無内モンゴル自治区

24．2007＊＊＊0．0092

無河南省

12．17070．3995有陕西省

9．78390．6419有安徽省

18．5130

0．0666無江西省

Dropped from Test

＊＊＊

＊

不明

湖北省

247．4535＊＊＊

0．0001

無湖南省

231．3354＊＊＊0．0001

無広西壮族自治区

21．6372＊＊

0．0232

無重慶市

23．57850．0116無四川省

Dropped from Test

貴州省

30．8456

雲南省

Dropped from Test

チベット自治区

27．7082

0．0025無甘肃省

17．6523＊0．0877

無青海省

20．0682＊＊

0．0398無寧夏回族自治区

33．4762＊＊＊0．0002

無新疆ウイグル自治区

NA

NA

不明

＊＊

＊＊＊

＊＊＊

不明
0．0007

無不明（注）⎝1⎠帰無仮説：共和分関係が存在しない。
⎝２⎠＊、＊＊、＊＊＊はそれぞれ10%、 5 %、 1 %水準で有意であることを意味する。
⎝３⎠「Dropped from Test」という結果になった理由は以下の通りである。住宅のファンダメンタル
価格の計算にあたっては、という式の分母は常にプラスになるという保証がな

がゼロより小さくなるようなデータは分析に使えない。しかしなら、共和分分析はいため、
時系列変数間の長期的な関係を調べる分析であり、データの数が少ないときには分析結果の頑健（省）性を保証できない。分析に使えるデータ数が不足している理由で、これらのクロスセクション、図 7（江西省）と図 8（四を分析対象から除いたのである。この点に関しては、
次の図 3（吉林省）
川省、雲南省）からも確認できるように、これらの省のデータ数が比較的に少ないことが分かる。
それに対して、新疆ウイグル自治区の結果が NA になったのは、このクロスセクションのデータ
は共和分分析の対象となっているが、分析結果は計量ソフト自体の仕様で提示不可能であるため、
NA という結果となったのである。

40

中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

いて、住宅の実際の価格にバブルが存在するこて、住宅価格にバブルが存在しないという結果とが示されている。

は理解しにくいかもしれない。しかし、それはと こ ろ で、 各 省 の 状 況 は ど う だ ろ う。

次のように解釈可能である。本稿における実証

Johansen Fisher Panel Cointegration Test の各

分析は、省レベルのデータを用いた分析である省に対する共和分検定の結果が表５に示されてため、住宅価格などのデータは各省の平均水準いる。表５によれば、省レベルで見ると、遼寧である。省レベルのデータは必ずしも広州市と省、河北省、山東省、江蘇省、浙江省、海南省、 深圳市といった大都市の価格水準を完全に反映
河南省と陕西省といった８つの省レベル地域にするとは限らない。なぜなら、広東省におけるおいて、住宅価格にバブルが存在する可能性が各市の経済発展の水準や住宅価格などに関してある。

は、都市ごとの差異が非常に大きいからである。

興味深いのは、北部沿海と南部沿海の各省のそれゆえ、たとえ広州市と深圳市の住宅価格に状況である。北部沿海の北京市と天津市といっバブルが存在する可能性があるとしても、広東

た大都市の住宅価格にバブルが存在しないとい

省の住宅価格にはバブルが存在しない可能性がう結果が示されている。その理由は、北京市とあるということになる。

天津市の経済発展が進み、住民の所得水準も上

さらに、遼寧省と陕西省のような経済発展昇するため、ファンダメンタルズ・モデルの各が遅れている地域における住宅価格の上昇は、要素の変化によって、住宅のファンダメンタル

ファンダメンタルズ・モデルの各要素の変化に価格そのものが上昇しているからである。このよる上昇ではない。これらの地域において、住ような住宅のファンダメンタル価格そのものの宅に対する投機的な行動や、地方政府が土地財上昇は、たとえ短時間に急上昇しているとして政に依存することなどの理由で、住宅価格のバも、それがバブルとは言えないということであブルがもたらされている可能性がある。
ところで、以上の共和分検定の結果に基づる。
南部沿海地域については、リゾート開発など

き、共和分関係が存在する地域のパネル共和分

で活発な投機的行動が見られる海南省の住宅価ベクトルを推定し、住宅の実際の価格と推計値

格にバブルが存在することは当然であると考えの間の乖離を検証することができる。ここでのられるが、広州市や深圳市を含む広東省においパネル共和分ベクトルの推定は、Panel Fully

表 6 .共和分ベクトルの推定結果
パラメータ

T値

自由度修正す済み決定係数

標準誤差

全国

0．271383＊＊＊

10．38924

0．446029

0．436743

東北地域

0．123454

1．787564

0．514174

0．270526

北部沿海

0．233540

3．929610

0．441796

0．466472

南部沿海0．190658

1．152421

0．126618

0．514032

黄河流域中部

0．235562＊＊

2．462117

0．104183

0．456111

長江流域中部

0．432736

6．124151

0．430991

0．413978

西南地域

＊＊＊

0．253532

4．091012

0．291139

0．415680

西北地域

0．259139＊＊＊6．916690

0．194983

0．391571

＊
＊＊＊

＊＊＊

⎝1⎠＊、＊＊、＊＊＊はそれぞれ10%、 5 %、 1 %水準で有意であることを意味する。

中国の住宅価格にバブルは存在するか― 省別パネルデータを用いた実証分析 ―図3

41（東北地域）住宅価格の実際値（□）と推定値（△）の推移（注）線（○）は残差である。横軸は時間（2000年、2001年、…2014年、2015年）を示している。

Modified Least Squares（FMOLS） 方 法 で 行

大きく離れている時期があることが示されていわれている 。なお、パネル共和分ベクトルのる。これらの推移図の結果は、住宅の実際の価推定において、定数項とトレンド項が含まれて格とファンダメンタル価格の間に長期的な均衡で関係を持つが、短期的には、住宅の実際の価格15いる。被説明変数は住宅の実際の価格あり、説明変数はファンダメンタル価格

はファンダメンタル価格から離れることがあるである。パネル共和分ベクトルの推定結果は表ことを示している。

６に示されている。表６の結果は、南部沿海パ

おわりにネルのケース以外に、すべての係数が有意であることを明らかにしている。上記の共和分ベク

本稿では、中国における1999年から2015年にトルの推定結果を用いて得られた推定値と実際かけての31の省を含むパネルデータを用いて、値の推移は、図３から図９に示されている。

ファンダメンタルズ・モデルに基づき、中国に

図３から図９までの推移図を見ると、多くおける住宅のファンダメンタル価格を推計した。

の地域において、推定値と実際値が長期的にその後、推計されたファンダメンタル価格と住フィットするにもかかわらず、短期的には推定宅の実際の価格との間の共和分関係を調べ、住値と実質値の間に乖離が発生することが明らか

宅の実際の価格にバブルは存在するかどうかをにされている。特に図５において、福建省、広検証した。

東省と海南省の住宅価格の実際値は推定値から

パネル共和分検定の結果、全国レベル、東北───────────
1５ 変数間に、共和分関係が存在する時、説明変数と誤差項の間に相関がある可能性がある。この問題に対処するために、Fully Modified Least
Squares（FMOLS）方 法 が Phillips and Hansen（1990）によって提唱された。

地域、北部沿海、南部沿海、黄河流域中部、長江流域中部、西南地域および西北地域において、住宅の実際の価格とファンダメンタル価格の間に共和分関係が存在し、両者の間に長期的な均衡関係が存在することが分かった。この結果は、

42

中国経済経営研究

図4

第 3 巻第 1 号（北部沿海）住宅価格の実際値（□）と推定値（△）の推移（注）線（○）は残差である。横軸は時間（2000年、2001年、…2014年、2015年）を示している。

図5（南部沿海）住宅価格の実際値（□）と推定値（△）の推移（注）線（○）は残差である。横軸は時間（2000年、2001年、…2014年、2015年）を示している。

中国の住宅価格にバブルは存在するか― 省別パネルデータを用いた実証分析 ―図6（黄河流域中部）住宅価格の実際値（□）と推定値（△）の推移（注）線（○）は残差である。横軸は時間（2000年、2001年、…2014年、2015年）を示している。

図7（長江流域中部）住宅価格の実際値（□）と推定値（△）の推移（注）線（○）は残差である。横軸は時間（2000年、2001年、…2014年、2015年）を示している。

43

44

中国経済経営研究

図8

第 3 巻第 1 号（西南地域）住宅価格の実際値（□）と推定値（△）の推移（注）線（○）は残差である。横軸は時間（2000年、2001年、…2014年、2015年）を示している。

図9（西北地域）住宅価格の実際値（□）と推定値（△）の推移（注）線（○）は残差である。横軸は時間（2000年、2001年、…2014年、2015年）を示している。

中国の住宅価格にバブルは存在するか― 省別パネルデータを用いた実証分析 ―45

これらの地域において、または全国レベルにお京や上海のような大都市における不動産市場のいて、住宅価格の高騰がバブルではないことを過熱と一部の中小都市における不動産市場の低示している。

迷という両極分化の現象が生じている。このこ

それに対して、東部沿海において、住宅の実とも、中国全土に一律の政策よりも、各地域の際の価格とファンダメンタル価格の間に共和分

経済、不動産市場の実態に則した政策を採用す関係が存在せず、住宅の実際の価格はファンダ

ることの方が望ましいということを示唆していメンタル価格から乖離し、東部沿海の住宅価格る。

にバブルは存在することが示されている。

なお、本稿の分析は、省レベルのデータを用

さらに、各省の共和分検定の結果によると、いた分析であるため、住宅価格などのデータは遼寧省、河北省、山東省、江蘇省、浙江省、海各省の平均水準であり、必ずしも広州市と深圳

南省、河南省と陕西省といった８つの省におい市といった大都市の価格水準を完全に反映するて、住宅価格にバブルは存在する可能性があるとは限らない。その結果、たとえ広州市と深圳ことが分かった。それに対して、その他の省に市の住宅価格にバブルは存在する可能性があっおける住宅価格の高騰はバブルとは言えないこても、多くの小都市をも含む広東省の住宅価格とも明らかになった。

にはバブルが存在しないという結果になる場合

特に北京市と天津市といった住宅価格が高騰がある。これは現状のデータ入手上の制約と言している地域において、住宅価格にバブルは存わざるを得ず、将来的にデータの蓄積が進めば、在しないことが示されている。この結果は通常

都市レベルの住宅価格の高騰に対して、バブルの理解とは異なる結果である。これらの地域のは存在するかどうかを検証する研究が求められ

住宅価格の高騰は、ファンダメンタルズ・モデ

る。

ルの各要素の変化によるものである。このよう

また、住宅価格の高騰はバブルである場合、な高騰は、当該地域の経済的なファンダメンタ

国民の資産を増加させる一方で、国民経済の持ルズを反映するため、一部の住民にとっての住続的な発展や社会の安定を脅かす様々なリスク

宅取得が困難になる可能性はあるが、資産効果を抱え込むことになる。それゆえ、中国政府はや不動産業の波及効果などを通じて、経済成長

住宅価格の高騰を抑制するために様々な価格抑を刺激するという利点が存在する。

制政策を実施してきた。しかし、そうした一連

それに対して、遼寧省のような経済後進地域の価格抑制政策が実施されたにもかかわらず、において、住宅の実際の価格はファンダメンタ

住宅価格の高騰が続いているため、政府が実行ル価格から長期的に乖離し、住宅価格にバブルした政策は果たして有効なのかどうかが問われは存在する可能性が大きい。従って、バブル経ている。住宅価格の鎮静化に向けて有効な政策

済の弊害を熟慮し、当該地域の実態に適した住を実施するには、住宅価格の高騰要因が何であ宅価格高騰の抑制政策を採らなければならない。 るのかを明確にしなければならない。2000年以以上のパネル共和分分析の結果によると、次降の住宅価格の高騰はどのような要因によってのような政策的な含意を導くことができる。す

もたらされたかという問題の分析と議論につい

なわち、中国における住宅価格のバブルは地域ては別稿に譲りたい。

的な現象であり、全国的な現象ではない。それゆえ、中国の住宅価格に対しては、中国全土に

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中国経済経営研究

第 3 巻第 1 号

Can a bubble be identified in China’s housing prices?
An empirical analysis using provincial panel data
Jia WANG (Kyushu University)
Keywords: China, Housing price, Bubble, Fundamentals modelling,
Panel-Cointegrating analysis
JEL Classification Numbers: C3, R3
In this article, using panel data including 31 provinces in China from 1999 to 2015, I estimatedthe fundamental price of housing in China based on the fundamentals model. After that, I
examined the cointegration relationship between the estimated fundamental price and the actual
price of the house. And examined whether there was a bubble in the actual price of the house in
China.
As a result of the panel cointegration test, there is a cointegration relationship between theactual price and the fundamental price of the house at the national level, northeast region,
northern coast, south coast, middle Yellow river area, middle Yangtze area, southwest area, andnorthwest area. The results show that in these areas, or at the national level, rising house prices
are not bubbles.
On the other hand, there is no cointegration relationship between the actual price of the houseand the fundamental price in the eastern coastal area. The actual price of the house deviatesfrom the fundamental price, and there is a bubble in housing prices in the eastern coastal area.
Furthermore, according to the result of the cointegration test of each province, a bubble may
exist in housing prices in eight provinces such as Liaoning province, Hebei province, Shandong
province, Jiangsu province, Zhejiang province, Hainan province, Henan province, and Shaanxi
province. On the other hand, it also became clear that soaring housing prices in other provinces
cannot be called bubbles.
According to the results of the above panel cointegration analysis, the following policy
implications can be derived. That is, the bubble of housing prices in China is a regional
phenomenon, not a national one. Therefore, for housing prices in China, rather than adopting
uniform policies across China, it is better to take into account regional differences and take into
account regional policies that are appropriate for each region.