基于股價、房價與經濟增長之間關系的實證研究

○譚雪芹 （江蘇省交通工程建設局 江蘇 南京 210004）

股票市場是已經發行的股票按時價進行轉讓、買賣和流通的市場，包括交易所市場和場外交易市場兩部分。由于它是建立在發行市場基礎上的，因此又稱作二級市場。股票市場是建立社會主義市場經濟的內在要求，是推動經濟體制改革、完善市場機制、建立健全現代企業制度的重要手段之一。在過去的十幾年間，我國的股票市場從無到有，從小到大，今天已發展成為我國國民經濟的重要組成部分，并在國民經濟發展中發揮了積極的作用。十幾年來，股票市場為國民經濟建設籌集了大量資金，對推動國有企業改革、建立現代企業制度、促進經濟結構的調整起到了十分重要的作用。

房地產市場是有關房地產開發、生產經營、流通和消費的內在運行機制，是房地產經濟運行的樞紐，是社會主義市場體系中的一個相對獨立并且具有明顯特征的專門化市場。房地產經濟的發展，直接影響到宏觀經濟的健康運行，因而研究房地產市場與我國經濟之間的關系很有現實意義。1998年以來，房地產投資在我國經濟和投資增長中起著重要作用。房地產投資額和銷售額年均增長率達20%以上，房地產業對經濟的拉動作用已達到2個百分點左右，成為我國國民經濟支柱產業之一。

20世紀80年代以來，隨著全球經濟的不斷發展，股票市場和房地產市場的規模不斷擴大，資產價格的波動對經濟政策不斷提出新的挑戰。特別是在20世紀90年代，許多國家資產價格極度膨脹引發了金融危機，對經濟的長期發展造成了不利的影響，股票市場和房地產市場與經濟發展的關系日益受到學者們的重視。在我國，隨著股票市場和房地產市場規模的不斷擴大和完善，這兩個市場的變動對國民經濟的影響也越來越重要。但是，由于股票市場的不成熟和制度性缺陷，股票市場的發展與宏觀經濟的發展產生了背離，股價指數波動幅度較大。股票市場的不成熟使得大量的資金流入房地產市場，房地產市場成為重要的投資場所，中國的房地產市場出現了過熱的現象。目前中國股票市場、房地產市場同中國宏觀經濟的變化關系比較復雜，二者在我國的宏觀經濟政策傳導中起著重要的作用，房地產價格和股票價格的不斷波動對于通貨膨脹的影響也較其他經濟變量明顯，尤其是近兩年來，房地產價格和股票價格都出現了過熱的趨勢，這必然對經濟發展產生一定的影響。因此，分析股票市場和房地產市場與經濟增長的關系，揭示二者對我國經濟增長的作用，是客觀認識股票市場和房地產市場在我國國民經濟中的地位以及進一步發展這兩個市場的前提。

一、變量選取與數據來源

通常情況下，股市發展狀況是以股票價格指數來衡量的。股票價格指數是觀察、分析和研究各國或各地區經濟形勢和經濟周期的重要指標。盡管十幾年來深滬股市在波動的幅度上有所差異，但總體趨勢是一致的，滬市和深市股票波動走勢有較強的相關性，比較而言，滬市更具代表性，因而本文選取上證綜合指數來代表我國股票市場價格的總水平。本文以季度平均股價指數（滬市月度收盤指數的平均值）代表股票市場的發展。2006、2007、2008年數據來源于上海證券交易所網站上公布的統計月報，其余年份來源于大智慧軟件數據。在數據處理上，考慮到股票市場的不確定性和波動性，我們取上證綜合指數季度數據的對數，這不僅能使數據更加平滑，也能在檢驗中消除數據的異方差，同時將指數趨勢轉換為線性趨勢，記為LNSHZ。

本文以房屋銷售價格指數代表房地產的發展。我國公布的房屋銷售價格指數為同比指標，同比指數以前一年的同期為基期，需要將其轉化為以2001年為基期的指數。具體的處理方法為：第一期的房屋銷售價格指數=第一期的房屋銷售價格同比指數；其他期的房屋銷售價格指數=本期房屋銷售價格同比指數*上期房屋銷售價格指數。再對指標取對數，記為LNFZ。數據來源于中國資訊行高校財經數據庫數據整理結果。

本文以國內生產總值代表經濟發展水平。由于在中國公布GDP季度數據為季度累計值，所以由兩季的差值來代表每季的GDP。數據來源于中國資訊行高校財經數據庫。對季節調整后的數據取對數值，對數變換的好處是其一階差分能近似表示變量的變動率，用lnGDP表示。在本文研究中將以2001年第1季度到2008年第2季度的房地產銷售價格指數、上證綜合指數和國內生產總值的季度數據為樣本進行實證分析，共選取了30組數據。

本文擬采用VAR模型來對股票市場價格指數、房地產價格指數和經濟增長的關系進行研究。在進行VAR 模型分析之前，首先對各變量進行單位根檢驗。為了增強檢驗結果的穩定性，本文采用ADF統計量對變量序列進行單位根檢驗。其次，采用Johansen極大似然法對變量序列進行協整檢驗，由于VAR模型對滯后長度的選擇非常敏感，而傳統的信息準則（如AIC等）無法確保VAR模型的殘差項是白噪聲，本文通過拉格朗日乘數檢驗（LagrangeMultipliertest）來選取能夠使VAR模型的殘差項沒有顯著自相關的最短滯后長度作為解釋變量的滯后期。最后，在變量序列存在協整關系的基礎上，建立反映長期均衡和短缺調整關系的VECM模型并對變量序列進行Granger因果關系檢驗，對股票市場價格指數、房地產價格指數和經濟增長的關系進行研究。

二、實證分析

對時間序列的分析是通過建立以因果關系為基礎的結構模型進行的。這種分析背后隱含的假設就是數據是平穩的。因此往往需要對時間序列的平穩性進行檢驗，在不平穩的時候盡量進行轉換使之變成平穩的序列，以保證t檢驗、F檢驗的可信性。

但是如果兩列時間序列數據表現出一致的變化趨勢，即使他們之間沒有任何經濟關系，進行回歸也可以表現出較高的可決系數。也就是說，這些經濟變量之間可能存在一定的長期均衡關系，也就是所謂的協整關系。本部分將在這一思想的基礎上進行實證分析。

1、各變量的平穩性檢驗（ADF檢驗）

首先，對LNFZ做ADF檢驗。因為ADF=0.373755，分別大于不同檢驗水平的三個臨界值，所以LNFZ是一個非平穩序列。此情形下，應該繼續對其差分序列進行單位根檢驗。

LNFZ的差分序列（△LNFZ）做ADF檢驗的結果見表1。

因為此時ADF=-3.750799，分別小于不同檢驗水平的三個臨界值，所以差分序列△LNFZ是一個平穩序列，因此LNFZ～I（1），為一階非平穩序列。

表1 對LNFZ做ADF檢驗的結果

然后，對LNSHZ做ADF檢驗。因為ADF=0.232099，分別大于不同檢驗水平的三個臨界值，所以LNFZ是一個非平穩序列。此情形下，應該繼續對其差分序列進行單位根檢驗。

LNSHZ的差分序列（△LNSHZ）做ADF檢驗結果見表2。

因為ADF=-1.969125，分別小于5%和10%檢驗水平的臨界值，所以在5%的顯著性水平下，差分序列△LNSHZ是一個平穩序列。因此LNSHZ～I（1），為一階非平穩序列。

表2 對LNSHZ做ADF檢驗的結果

最后，同理對LNGDP做ADF檢驗。因為ADF=2.414514，分別大于不同檢驗水平的三個臨界值，所以LNGDP是一個非平穩序列。此情形下，應該繼續對其差分序列進行單位根檢驗。

LNGDP的差分序列（△LNGDP）做ADF檢驗結果見表3。

因為ADF=-5.921555，分別小于不同檢驗水平的三個臨界值，所以差分序列△LNFZ是一個平穩序列，因此LNGDP～I（1），為一階非平穩序列。

表3 對LNGDP做ADF檢驗的結果

Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.D（LNGDP（-1）） -3.412598 0.576301 -5.921555 0.0000 D（LNGDP（-1），2） 1.480319 0.446264 3.317138 0.0031 D（LNGDP（-2），2） 0.636671 0.267013 2.384422 0.0262 C 0.162548 0.067296 2.415431 0.0245 R-squared 0.843008 Meandependentvar -0.001930 AdjustedR-squared 0.821600 S.D.dependentvar 0.711700 S.E.ofregression 0.300604 Akaikeinfocriterion 0.574590 Sumsquaredresid 1.987977 Schwarzcriterion 0.768144 Loglikelihood -3.469674 F-statistic 39.37825 Durbin-Watsonstat 2.110938 Prob（F-statistic） 0.000000

從上述LNFZ、LNSHZ、LNGDP的ADF檢驗結果可以看出，它們都不是平穩的，但是它們的一階差分都是具有平穩性的，即是I（1）型，因此，可以考慮考察三者之間的協整關系。

2、協整檢驗（Johansen檢驗）

正如我們前面所提到的，雖然一些經濟變量的本身是非平穩序列，但是，它們的線性組合卻有可能是平穩序列。這種平穩的線性組合被稱為協整方程，且可解釋為變量之間的長期穩定的均衡關系。

這里我們采用Johansen極大似然法檢驗三個指標之間是否存在協整關系。關于滯后期的選擇，本文根據拉格朗日乘數檢驗（LagrangeMultipliertest）來選取能夠使VAR模型的殘差項沒有顯著自相關的最短滯后長度作為解釋變量的滯后期，最后確定滯后期為3。Johansen檢驗的結果見表4。

表4 Johansen檢驗的結果

LNGDP LNFZ LNSHZ C 1.000000 -1.497129 0.5198940 7.567522（0.02184） （0.00987）Loglikelihood 117.7925 NormalizedCointegratingCoefficients:2CointegratingEquation（s）LNGDP LNFZ LNSHZ C 1.000000 0.000000 1.020572 -18.32934（0.37725）0.000000 1.000000 0.041543 -4.948784（0.01258）Loglikelihood 123.2157

可知，在5%的顯著性水平下接受協整向量個數r=1的假設。由于協整關系度量系統的長期穩定性，因此以上定義的宏觀經濟系統是一個穩定系統，說明LNGDP、LNSHZ、LNFZ 三個指標存在長期穩定關系。

從對LNGDP標準化的協整方程來看，協整方程中LNFZ對LNGDP的影響最大，即房地產價格指數對宏觀經濟的影響更大；而LNSHZ對LNGDP的影響相對較小。從具體的長期數量關系來看，LNGDP對LNFZ的彈性為1.497129，在5%的水平下顯著，具有較大的彈性，該估計結果表明，在房價指數與國內生產總值的長期均衡關系中，LNFZ增加1%，將使LNGDP增加1.497129%，二者之間存在著正向的長期均衡關系，房地產市場的發展對經濟增長的發展有正向的作用。LNGDP對LNSHZ的彈性是-0.5198940，在1%的水平下顯著，說明LNGDP和LNSHZ成弱的負相關關系。該估計結果表明，在上證綜合指數與國內生產總值的長期均衡關系中，LNSHZ增加1%，將使LNGDP減少0.519894%，二者之間存在著反向的長期均衡關系。說明股票市場的發展不但沒有促進經濟的發展，反而在一定程度上阻礙其發展。

3、向量誤差修正模型（VEC）

由于LNGDP、LNFZ、LNSHZ存在協整關系，因此建立修正模型（VEC），反映短期和長期動態均衡關系的誤差，具體結果見表5。

誤差修正模型度量了長期穩定性對短期波動產生的抑制作用。誤差修正模型可以看出，被解釋變量LNGDP的波動有兩部分引起。

一是△LNGDP、△LNFZ、△LNSHZ短期波動的直接影響，其中△LNFZ對△LNGDP的短期影響彈性為-4.54367（-3.045748，-1.497922），房地產價格的短期波動會對經濟發展造成不利影響，而△LNSHZ對△LNGDP的短期影響彈性為-0.8443（-0.135020，-0.709281），股價短期波動也會對經濟發展造成影響，而且房地產價格的影響可能更高一些，這可能源于房地產在經濟發展中的作用更大的緣故。

二是長期均衡關系的調整。方程誤差修正系數為0.011016，在5%的水平下顯著。說明長期均衡趨勢偏離的收斂機制在起作用。當短期波動偏離長期均衡時，經濟系統將以0.011016的調整力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態，協整關系或長期穩定關系對當期的LNGDP產生刺激作用。

表5 修正模型（VEC）反應的誤差結果

D（LNFZ（-2）） -1.497922 0.318014 -0.091840（5.50488） （0.20153） （2.10048）（-0.27211） （1.57797） （-0.04372）D（LNSHZ（-1）） -0.135020 0.000377 0.659625（0.57035） （0.02088） （0.21763）（-0.23673） （0.01807） （3.03098）D（LNSHZ（-2）） -0.709281 -0.009062 -0.082948（0.61288） （0.02244） （0.23386）（1.15729） （-0.40386） （-0.35470）C 0.091005 0.001595 0.023897（0.07623） （0.00279） （0.02909）（1.19385） （0.57167） （0.82158）R-squared 0.456405 0.572590 0.435915 Adj.R-squared 0.256133 0.415123 0.228094 Sumsq.resids 2.277092 0.003052 0.331528 S.E.equation 0.346189 0.012674 0.132094 F-statistic 2.278929 3.636261 2.097549 Loglikelihood -4.926681 84.37411 21.08703 AkaikeAIC 0.957532 -5.657341 -0.969410 SchwarzSC 1.341484 -5.273389 -0.585458 Meandependent 0.038745 0.001179 0.021758 S.D.dependent 0.401389 0.016572 0.150349 DeterminantResidualCovariance 9.83E-08 LogLikelihood 102.8882 AkaikeInformationCriteria -5.621349 SchwarzCriteria -4.325513

4、Granger因果檢驗（Grangercausalitytests）

Granger因果檢驗的前提要求是平穩的時間序列，從理論上講，直接對非平穩的時間序列GDP、FZ、SHZ進行因果檢驗會導致F檢驗的無效，由此得到的結論也就缺乏置信度，所以應該用差分后形成的平穩時間序列進行因果檢驗。在本文中，由于已用X-11方法消除了季節性因素和隨機因素，且三個變量之間存在協整關系，因此可以進行變量間的Granger因果關系檢驗。Granger因果檢驗對滯后長度的敏感度很大，如前所述，從實證上看，股票市場、房地產市場作為宏觀經濟的“晴雨表”，其波動周期要比宏觀經濟周期提前約半年的時間，因此選擇滯后期為3。Granger因果檢驗結果如表6所示。

表6 Granger因果檢驗結果

從表6可得出以下結論：

其一，房地產銷售價格是引起GDP指數的granger原因。

其二，房地產銷售價格指數與股指之間不存在Granger因果關系。

其三，上證綜合指數與GDP指數之間不存在Granger因果關系。

向量誤差修正模型揭示的長期關系顯示，股價指數和經濟增長指標之間有著負向相關關系，但在因果關系檢驗中卻不存在股價指數與GDP指數的雙向因果關系，這就說明股市的總體發展并沒有導致經濟的增長，股市的發展對我國經濟的貢獻很小。這一方面可能源于我國股市的不成熟和它的制度性缺陷，另一方面也可能是由我國股市的總量規模較小導致。房地產價格指數與經濟增長指標之間的相關關系為正，且存在雙向的因果關系，這說明在樣本期間內，房地產發展已經成為中國經濟增長的一個源泉，而且經濟增長也會促進房地產業的發展。

三、結論及建議

國外學者在股票市場發展和經濟增長關系上的主流看法——股票市場發展和經濟增長相互促進——并不適用于我國。回歸結果顯示，在過去幾年間，我國股票市場發展對經濟增長的作用是相當有限的，更有甚者，股票市場發展可能不利于經濟增長。盡管我國股市具有很強的投機性，但它的發展也并非完全脫離宏觀經濟發展狀況，宏觀經濟的發展與股票市場存在長期的均衡關系。但因目前股票市場的發展還不成熟，中國股票市場的發展與經濟增長之間的相關性十分微弱，經濟的增長并沒有促進股票市場的繁榮，相反在一定程度上阻礙了其發展。所以，我們眼下不應該過分地強調股票市場在經濟發展中的作用。其次，股價指數與國內生產總值之間沒有任何因果關系，說明在這段時期股票市場并沒有充分發揮其應有的功能，在考慮促進我國股票市場健康運作，推動經濟發展的政策上，應致力于長久的結構和制度性的調整。改善股票市場對宏觀經濟增長作用的途徑，根本還在于證券市場本身的完善和規范，提高上市公司質量，擴大市場規模；調整政府角色，減少政府對股票市場的直接干預，加強政府的監管與引導功能；改善股市結構，培育機構投資者，把理性投資者培養成為市場的主導力量，減少股市的投機行為，同時應該規范股票市場的發展，不應該一味地促其發展；重點發展金融中介體，特別是存款貨幣銀行，讓存款貨幣銀行在資源配置過程中起主導性作用。

房地產銷售價格指數和國內生產總值之間存在著顯著的正相關關系，說明兩者之間存在長期穩定的均衡關系，且二者之間還存在著雙向的因果關系，這說明我國房地產業的發展與經濟增長之間存在正向的相互影響作用。一方面，房地產銷售價格的變化可以由國家宏觀經濟發展狀況來解釋，房地產市場的變化和經濟基本相協調；另一方面，房地產發展已經成為中國經濟增長的一個源泉。但是，過高的相關系數必須引起注意，近年來，中國經濟快速增長，基于對經濟增長的良好預期，房地產開發投資迅速增長，海外資金也大量涌入中國房地產市場。同時，房地產發展資金依賴銀行信貸、市場規范性較差、市場信號傳導不暢、市場主體難以清晰地把握市場信息，這些都潛伏著很大的風險。因此，政府應主要考慮對房地產價格的調控，加強市場的規范、促進信息的透明、建全信用體系、推動市場的自發調節、降低系統性風險，使我國的房地產價格保持在正常的軌道之中，防止房地產泡沫的產生。

房地產銷售價格指數和股票價格指數之間也存在一個長期穩定的均衡關系，二者存在著微弱的反向關系，表明房地產和股票作為居民可供選擇的投資工具，對于二者的投資仍存在一定的相互替代關系；二者沒有任何的因果關系，這說明股價指數的波動并不會引起房地產價格指數的波動。這一實證結果的政策意義是，雖然虛擬經濟的影響力正在不斷提升，但我國虛擬經濟的調整并不會引起實體經濟的變化。

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