中國房地產價格與宏觀經濟的聯系

劉復煜

本文收集31個省、自治區、直轄市的面板數據，在建立PAVR模型的基礎上運用脈沖響應、方差分解的分析方法，對中國房地產與宏觀經濟之間的聯系進行實證分析。結果表明：房地產業與宏觀經濟之間存在著正反饋機制，其中GDP對房地產價格的影響最大。這表明房地產業的發展是離不開良好的宏觀經濟環境的支撐的，宏觀經濟的增長對房地產價格的上升起著決定性作用。

PVAR模型 脈沖響應

方差分解 房地產價格 宏觀經濟

引言

房地產行業在中國屬于第三產業，在為國民經濟發展提供重要物質基礎的同時，在很大程度上改善了人們的生活與居住的條件，為社會經濟發展做出了重要貢獻。然而，受房地產影響的產業眾多，房地產價格的波動必將導致其上下游產業如機械、建材、鋼鐵、家電等一系列產業的需求發生變化。目前，房地產行業在飛速發展的同時也出現了一些較為嚴重的問題，比如房價波動較大、市場供需不均衡以及地區發展嚴重失衡等現象，給國家的社會經濟發展帶來了沖擊。因此，正確認識我國房地產價格與宏觀經濟之間的聯系，才能更好地穩定我國的社會經濟發展。

文獻綜述

中外學者對房地產價格與宏觀經濟變量間額關系做出了較多的研究。金德爾伯格（2000）研究發現，從17世紀到20世紀90年代，全球范圍內共出現過42次重要的經濟與金融危機，其中21次與房價暴跌或暴漲有關。Demary（2009）利用結構向量自回歸SVAR模型研究了10個OECD國家房地產價格與通貨膨脹率、產出及利率的關系，指出貨幣沖擊與產出沖擊對房地產價格有影響，另一方面房地產價格沖擊對宏觀經濟主要變量也有一定的作用。Malpezzi和Wachter（2005）對美國房地產價格波動進行研究，發現投機需求是房價波動的主要因素，特別是房地產供給越是缺乏彈性，投機需求對于房價的影響也就越大。

近年來我國經濟學界對房地產業的相關研究也日漸增多。郭娜和翟光宇（2011）通過結構向量自回歸模型，探討了房地產價格與利率之間的互動關系，發現利率不能有效調節房地產價格，而房地產價格的波動對利率卻有顯著的正向影響。崔光燦（2009）運用GMM估計方法，對我國1995-2006年31個省、自治區、直轄市房地產價格進行分析，認為房地產價格明顯受利率和通貨膨脹率的影響，而房地產供給、收入等宏觀經濟變量在中長期決定了房地產價格。本文在已有研究的基礎上，利用我國1999年至2015年31個省、自治區、直轄市的數據，應用包擴各地區人均國內生產總值、各地區城鎮居民人均可支配收入、各地區商品房平均價格以及銀行貸款利率，運用面板數據向量自回歸（PVAR）模型分析各種宏觀經濟波動與房地產價格之間的聯系，研究房地產價格與宏觀經濟主要變量之間的動態關系。

實證模型與變量

（1）模型的選取

在計量模型上，本文采用面板數據向量自回歸（Panel Data VectorAutoregression， PVAR）模型進行研究。

本文采用一階滯后回歸的PVAR模型，模型如下：

其中，是基于面板數據的4xl的變量向量，i代表各省市自治區，t代表年份， 是4×1的系數矩陣，αit是4×1的個體效應向量，γt是時間效應向量。其中隨機干擾項μit滿足

（2）數據說明

本文重點分析房地產價格和宏觀經濟波動的關系，同時加入利率和人均可支配收入作為控制變量。在選擇研究變量時，參考國內外文獻及我國實際情況，具體選取如下：

商品房平均銷售價格（Price），反映房地產價格的指標。我國當前房地產交易以一手商品房為主，商品房平均銷售價格能反映各地的房地產價格的情況。

人均國內生產總值（GDP），反映宏觀經濟的重要指標，經濟發展水平和房地產業有重要的互動影響。

城鎮居民人均可支配收入（Incomes），我國房地產市場主要集中在城鎮，故選取城鎮居民平均可支配收入作為影響房地產需求的變量。

1-3年貸款基準利率（r），該變量主要作為影響房地產供給和需求的變量。

數據主要來源于中國統計年鑒、中經網數據庫、中國人民銀行網站。其中人均國內生產總值和城鎮居民人均可支配收入來自中國統計年鑒，商品房平均銷售價格來自中經網數據庫，1-3年貸款基準利率來自于中國人民銀行網站。

實證分析

利用人均國民生產總值、城鎮居民人均可支配收入、銀行貸款利率等宏觀經濟變量來分析房地產價格與宏觀經濟之間的聯系。首先，對各個變量序列進行平穩性檢驗；其次，運用PVAR模型分析各個變量間的影響因素；最后，采用脈沖響應函數和方差分解法進一步分析房地產價格與各因素之間的相互作用及影響程度。

（1）數據的平穩性與協整檢驗

目前，在向量自回歸模型構建過程中，如何對模型估計是關鍵。由于面板數據是時間序列性質，需要考慮數據的平穩性，否則，對不平穩變量進行VAR估計會造成偽回歸的結果，不能準確反映變量之間的內在邏輯關系；本文在權衡各類面板單位根檢驗方法的優缺點之后，決定采取IPS檢驗和LLC檢驗兩種方法考察主要變量的平穩性。

平穩性檢驗結果表明人均國民生產總值、城鎮居民人均可支配收入以及商品房平均銷售價格數據都是同階單整的，所以可以進行面板協整檢驗。

從協整檢驗的結果我們可以看出，這三個變量兩兩之間都在1%的顯著性條件下存在協整關系。

（2） PVAR模型估計結果

在做計量檢驗之前，為了消除模型個體效應對各個變量進行前向差分，隨后用廣義矩估計（GMM）對參數進行估計。對四個變量進行PVAR模型估計的結果見表1。

由模型估計結果可以得出：房地產價格對GDP的動態反應為正值0.2145。這說明我國經濟在高速增長的同時也促進了房地產業的發展，房地產業的快速發展離不開宏觀經濟的支持。人均國民生產總值是衡量經濟發展狀況的重要指標，更能夠反應一個地區真實的經濟發展水平。隨著我國城鎮化建設的發展，人們對商品房的需求也大大增加。通過分析可以得出，宏觀經濟的增長確實影響著房地產價格，所以商品房價格和GDP呈正相關關系是合理的。

從GDP的角度來分析，表1中房地產價格對GDP的影響是正的，這說明房地產業的發展會反過來影響、推動經濟的發展。這也證明經濟的增長與房地產業的發展之間存在正反饋機制。一方面，受房地產影響的產業眾多，房地產價格的變化必將帶動其上下游產業的需求發生變化，從而影響經濟的發展；另一方面，房地產價格的變化會改變房地產擁有者的消費形式，也會影響投資者們的消費和儲蓄決策，以此影響社會的總消費。而且房地產作為固定資產的重要組成部分，房地產投資的蓬勃發展，必然有助于社會總資產的增加。

從上面的分析可以得出，GDP的變動對城鎮居民可支配收入、房地產價格有著正向的影響，說明宏觀經濟的波動有助于研究房地產市場價格的變化。反過來，房地產價格也在一定程度上反映了經濟的發展情況。

（3）脈沖響應分析

脈沖響應函數描述的事模型中某一變量的正交化新生對系統中每一個變量的影響，可以通過各變量對沖擊的動態反應情況，具體分析各因素變化對其他因素的影響。它能比較直觀地刻畫出變量之間的動態交互作用及效應，并從動態反應中判斷變量間的時滯關系。圖1描述了通過Monte-Carlo模擬500次后得到的宏觀經濟變量對房地產價格的沖擊的脈沖響應圖。

根據第一列第二行的脈沖響應圖顯示，房地產價格的沖擊對GDP表現為正面響應，但趨勢相對平穩且反應不太強烈，一直處于非常小的正響應狀態。這說明房地產價格的沖擊對GDP有短期較小的同向影響。

反過來觀察GDP的變動對房地產價格的沖擊，如圖第二列第一行所示，可以看出GDP對房地產價格有很強烈的正向沖擊，且一直保持一個比較高的響應水平。這說明宏觀經濟的快速發展會帶動房地產業的發展，進而促使商品房價格上漲。這也反映出我國房地產業應對宏觀經濟沖擊的應對能力也越來越強。

再來分析城鎮居民可支配收入對房地產價格的沖擊。城鎮居民可支配收入作為宏觀經濟中的重要變量，對房地產價格的沖擊不可忽視。從圖中第三列第一行中可以看出城鎮居民可支配收入對房地產價格有一個較高且平穩的正向沖擊。從這個現象可以推測，城鎮居民可支配收入的增加會改變消費者的消費習慣，更高的居民可支配收入會激勵消費者對房地產行業進行投資，這提高了商品房的需求量，促使商品房價格上漲，進而拉動房地產業的發展。

根據第四列第一行的脈沖響應圖，房地產價格明顯與利率呈反方向變化，即房地產價格對利率沖擊反應表現出負響應狀態。這說明隨著利率的上升，房地產價格會出現走低的趨勢。利率作為我國宏觀調控的重要指標，對于房地產業這樣資金密集型的產業具有很大的影響。

通過上述宏觀經濟變量波動對房地產價格影響因素分析發現，除了自身價格波動的影響外，房地產價格受GDP和城鎮居民人均可支配收入的影響較大，均為正向影響；而銀行貸款利率的上升則會導致房地產價格的下降，表現為反向影響。

（4）方差分解

方差分解給出對模型中的變量產生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息。它可以為我們提供每一種沖擊對某一個變量的預測誤差方差的相對力度。反差分解可以作為脈沖響應分析的互補分析。

表2是各宏觀經濟變量對房地產價格的沖擊方差分解表，從表中可以看出，房地產價格受自身影響很大，第5期保持在73%以上，從第10期與第20期的方差分解結果可以看出，雖然房地產價格受自身的影響有所下降，但也都保持在36%以上。這意味著房地產市場存在明顯的正反饋交易行為，當期房地產價格受往期的影響較大，容易出現房價持續上升或者持續下降的趨勢。

GDP對房地產價格的沖擊，從第5期的21.7%到第10期的41.6%，再到第20期的43.2%，呈現出上升趨勢；反觀房地產價格對GDP的沖擊，從5期的0.4%到第20期的0.2%，影響不太顯著。這說明GDP沖擊對房地產價格變化的影響大于房地產價格沖擊對GDP的反作用。而城鎮居民可支配收入對房地產價格也有一定的沖擊。對于房地產市場來說，其自身往年的價格基礎以及宏觀經濟環境都是其發展的重要影響因素，而隨著期數的增加，可以看出宏觀經濟變量對房地產價格的影響程度也是越來越大。因此可以說明一個良好的宏觀經濟環境對房地產市場的發展是非常重要的，房地產市場的發展必須以穩定、良好的宏觀經濟環境作為支撐。

總結與建議

通過以上分析我們得到以下結論：在房地產價格與宏觀經濟變量的相互影響中，房地產價格的波動受宏觀經濟的影響更加顯著，宏觀經濟環境的良好發展直接影響到房地產價格的上升，而房地產業的發展在一定程度上也促進了宏觀經濟的增長。實證分析結果表明：房地產業與宏觀經濟之間存在著正反饋的機制，兩者之間相互促進。GDP作為最能反映宏觀經濟波動的變量，在很大程度上影響著房地產價格的波動。反過來，房地產業的發展帶動了與其相關聯的產業的發展，影響著社會的總消費與總投資，進而在一定程度上推動著宏觀經濟的發展。

自2008年世界金融危機爆發以來，中國房地產業得到了快速發展，房地產價格也不斷上漲。房地產業與宏觀經濟之間存在著緊密的聯系，持續高漲的房價是宏觀經濟穩定發展的一個潛在危機。為此政府應密切關注房地產價格的走勢，建立健全的房地產價格預警機制，以防止在金融危機爆發時，將可能帶來的損失降到最低。

[1]金德爾伯格.經濟過熱、經濟恐慌及經濟崩潰：金融危機史[M].北京：北京大學出版社.2000

[2] Demary M.The Link betweenOutput， Inflation， MonetaryPolicy and Housing Price Dynamics[J] .Mpra Paper.2009.

[3] Malpezzi S.Wachter S M.The Roleof Speculation in Real Estate Cycles[J] .Journal of Real EstateLiterature.2002

[4]郭娜，翟光宇.中國利率政策與房地產價格的互動關系研究[J].經濟評論.2011

[5]崔光燦.房地產價格與宏觀經濟互動關系實證研究——基于我國31個省份面板數據分析[J].經濟理論與經濟管理.2009