房價波動與區域經濟增長的互動關系研究
——基于省際動態面板數據

朱慧吉

（華東政法大學 商學院，上海 201600）

一、引言

房地產業一直以來被當做一種重要的實物產業，但也同時具備虛擬資產投資屬性。在我國國民經濟中，房地產業占據了很大份額，并對經濟增長有顯著影響，是國民經濟的支柱產業。 2002 年以來，我國GDP 增長的特征之一就是對房地產業的高度依賴性，我國的房地產業產值占GDP 比重總體呈上升趨勢，經濟發展對房地產業的依賴性也不斷增強。 所以，房價波動對我國提高資源配置效率、優化產業結構和維持經濟發展穩定方面具有重要影響。鑒于此，本文利用31 個省市自治區的面板數據實證考察了全國、東部地區和中西部地區的房價波動與經濟增長之間的動態關系。

二、文獻綜述

房價波動與經濟增長之間的關系研究一直受到了國內外學者的廣泛關注，本文重點分析了國內學者的相關研究。李宏瑾(2005)認為房地產市場的發展推動了經濟的增長，但經濟增長的關鍵因素并不完全取決于房地產業，而是其自身周期發展的慣性。楊俊杰(2012)發現房地產價格的正向沖擊將使得消費者減少消費，增加投資，對GDP 有快速的拉升作用，但這種影響不會持續太久。李國斌(2018)等運用動態面板數據回歸模型進行實證研究，發現房價與經濟增長質量存在“倒U型”關系。 張勇(2015) 研究發現中國宏觀經濟波動中的40%的影響來源于房價的波動，并且居民消費25%以上的異常波動也是來源于房價波動，使得對經濟造成巨大沖擊。

由此可以看出，國內學者對于房價波動對區域經濟增長的影響有著不同的研究視角，即使在相同的研究視角下，研究結論也與不同的研究方法不一致。大多數使用面板模型進行參數分析，并使用東部、中部和西部地區的區域劃分來分析區域差異。但是，從現實的角度來看，房價對經濟發展的影響是一個動態的過程，僅分析模型參數具有一定的局限性。引用道格拉斯的生產函數，建立面板VAR 模型，并利用最新數據來分析房價波動對區域經濟增長的影響，從而得出更為客觀的結論。

二、模型構建與變量選取

采用PVAR 模型，運用2000-2018 年31 個省市自治區的省際面板數據，實證分析房價波動與地區經濟增長互動關系。PVAR 模型不僅繼承了傳統VAR 模型的優點，也克服了傳統VAR 模型難以刻畫理性預期因素、處理的經濟變量有限、參數不穩定、對數據樣本要求長度等缺點，使得傳統VAR 模型無法全面反映經濟體真實情況的問題得以避免。PVAR 模型不但對數據的長度要求降低，同時能夠控制由于空間變動造成的不可觀測的個體異質性。構建的模型，將所有變量納入內生變量體系，采用脈沖響應函數分析一個變量沖擊對另一個變量的影響，這樣能真實反映各變量間動態關系，以便考察房價波動與地區經濟增長直接與間接路徑。模型采用以下指標：用商品房平均銷售價格（HP）表示房價；地區生產總值（GDP）表示總產出；高等學校在校生占總人數之比表示人力資本水平（HC）。本文所采用的所有數據均來自國家統計局網站、《中國統計年鑒》及各地區統計年鑒等。考慮到物價因素的影響，對地區名義生產總值（GDP）用GDP 指數進行平減，對其他價值型數據用當年CPI 進行平減。另外，考慮到數據的平穩性和異方差問題，對數據進行取對數處理。

為了討論房價波動對地區經濟增長的影響，更準確反映兩者之間關系，引用柯布道格拉斯生產函數：Q=AKαLβ。在此函數中，Q 為地區總產出，在此表示地區經濟增長；K 為資本投入，包括房價和人力資本投入；L 為勞動收入，表示總人口；α 和β 分別表示資本和勞動的產出彈性。分別對柯布道格拉斯生產函數兩邊取對數，系數用Di 表示，得到以下公式：

經變換得到模型：

三、實證分析

（一）變量描述性統計

著力于研究房價波動對區域經濟增長的影響，引入道格拉斯生產函數，采用房價、人口數量、總產出3 個變量，通過建立面板VAR 模型，采用最新的數據來分析。變量的描述性統計如表1 所示。

表1 變量統計特征描述

（二）面板單位根檢驗

對于時間序列數據需進行平穩性檢驗，使用的省級面板數據具有時序的特征，因此構建面板VAR 模型前對數據進行單位根檢驗序列平穩性，如表 2 所示。在使用面板VAR 模型進行回歸分析之前應該進行單位根檢驗，以避免出現偽回歸。同時，為消除上述模型所包含的時間效應和個體效應，對數據做了以下處理: 首先運用均值差分法對各個變量消除時間效應，而后使用一階向前差分法消除個體效應，從而避免由于個體效應和回歸因素相關而造成的系數估計偏差。利用Stata15 分析軟件對各個變量分別進行了 LLC 統計量、IPS 統計量、ADF-Fisher 統計量和PP-Fisher 統計量檢驗。從表中可以看出，變量qlnGDP、qlnHP 和qlnHC 一階均為平穩序列。

表2 單位根檢驗結果

（三）確定最優滯后階數

接下來根據AIC、BIC 和HQIC 準則對PVAR 模型的滯后階數進行估計，結果如下：

表3 滯后階數選擇結果

（四）面板矩估計（GMM）

通過滯后期的選擇，將滯后期變量視為工具變量進行估計，利用面板矩估計GMM 方法對面板VAR 模型估計。首先，東部地區的估計結果如表4 所示。

表4 東部地區模型GMM 估計結果

根據表4 可以發現，對于東部地區的樣本數據，HP 滯后一期對GDP 的影響在10%的顯著性水平下為負，而HP 的滯后二期對GDP 的影響在5%的顯著性水平下為正。也就是說，整體來看，房價增長在短期（滯后一期）對經濟增長有抑制作用，而隨時間的延續，房價增長對經濟增長有促進作用，但促進效果小于短期的抑制效果。相反，HC 滯后一期對GDP 的影響在5%的顯著性水平下為正，而HP 的滯后二期對GDP 的影響在5%的顯著性水平下為負。即對于東部地區，人力資本投入在短期（滯后一期）對經濟增長有促進作用，而隨時間的延續，人力資本投入對經濟增長有抑制作用，但抑制效果小于短期的促進效果。所以，對于東部地區，房價提高短期來看不能拉動經濟增長，因此應改變投資策略，不應依靠房地產投資推動經濟增長，應當著力于提升人力資本水平，這樣才能有效推動經濟增長。

接著，對中西部地區的樣本數據進行估計，估計結果如表5 所示。

表5 中部地區模型GMM 估計結果

注：1.h_表示經過前后均值差分處理后的變量，L 表示滯后一期，L2 表示滯后二期，L3、L4、L5 同理；2.***、**、*分別表示在1%、5%、10%的置信水平上顯著。

根據表5 可以發現，對于中西部地區的樣本數據，HP 滯后一期對GDP 的影響在5%的顯著性水平下為負，而HP 的滯后二期對GDP 的影響在5%的顯著性水平下為正。也就是說，整體來看，房價增長在短期（滯后一期）對經濟增長有抑制作用，而隨時間的延續，房價增長對經濟增長有促進作用，但促進效果大于短期的抑制效果。HC 滯后一期對GDP 的影響不顯著，HC 滯后二期對GDP 的影響在1%的顯著性水平下為正。所以，對于中西部樣本數據，房地產投資能推動經濟增長，經濟增長也能推動房地產發展，因此應加大力度發展房地產行業，推動經濟增長。但房價上升不利于人才集聚，且人才集聚對地區經濟增長不顯著，說明中西部地區人力資本水平未能充分推動經濟增長，仍然有較大發展空間。

（五）脈沖響應函數分析

面板VAR 的優勢就是可以利用脈沖響應圖進一步對變量之間的動態關系進行更為直觀的分析。本文通過對各變量間的脈沖響應結果觀測，使用變量沖擊分析法對隨機誤差項進行研究分析，以探索出當前變量的期望值與未來波動之間的相互影響。

從圖1 可以看出，給HP 一個標準差的沖擊，對GDP 產生一個緩慢的正向影響，且影響有輕微波動。給HC 一個標準差的沖擊，表現和HP 大致相同，這表明對于全國來說，房價提高能拉動經濟增長，經濟增長也能推動房價提高，因此房地產投資能推動經濟增長。房價提高會促使人力資本提高，人力資本的提高也進一步推動經濟增長，因此應合理限制房價，提升住房保障，吸引人才集聚，以推動經濟增長。

圖1 全國脈沖響應圖

從圖2 可以看出，給HP 一個標準差的沖擊，對GDP 產生一個較強的反向影響，隨著時間的推移強度增加。給HC 一個標準差的沖擊，對GDP 的影響并不明顯。所以對于東部地區來說，房價提高不能拉動經濟增長，因此應改變投資策略，不應依靠房地產投資推動經濟增長。

圖2 東部地區脈沖響應圖

從圖3 可以看出，給HP 一個標準差的沖擊，對GDP 產生一個緩慢的正向影響，且影響漸弱。所以，對于中西部地區，房地產投資對經濟增長的促進作用并不明顯，經濟增長也能推動房地產發展，因此應加大力度發展房地產行業，推動經濟增長。但房價上升不利于人才集聚，且人才集聚對地區經濟增長不顯著，說明中西部地區人力資本水平未能充分推動經濟增長，仍然有較大發展空間。

圖3 西部地區脈沖響應圖

（六）方差分解

通過方差分解可以進一步度量房價波動、人力資本、經濟增長之間的長期動態關系，分析各變量的方差貢獻率構成。

通過表6 方差分解的對比發現，全國的房價對自身的方差貢獻率最高，在第2 期為92.6%，到第10 期時仍然占據73.2%，其次是對GDP 的貢獻率比較高，最后為人力資本。分地區來看，在滯后2 期時，東部地區房價對自身貢獻率最高，而在滯后10 期時，東部地區房價的預測方差有18.3%來自于自身，68.6%來自于GDP。對于中西部地區，在滯后10 期時，房價對自身的貢獻率為38.2%，對GDP 的貢獻率達到61.4%。與人力資本對經濟增長的貢獻率比較，全國的房價比人力資本對經濟增長的貢獻率高，東部地區和中西部地區同樣如此。

表6 方差分解

四、結論與建議

以全國31 個省市自治區，并區分了東部和中西部作為研究對象，在合理構建變量的基礎上，建立面板自回歸向量PVAR 模型，分別揭示了全國范圍、東部地區、中西部地區房價波動對經濟增長的影響機制，最終結論及建議如下。

1.根據全國樣本，房價提高能拉動經濟增長，經濟增長也能推動房價提高，因此房地產投資能推動經濟增長。房價提高會促使人力資本提高，人力資本的提高也進一步推動經濟增長，因此應合理限制房價，提升住房保障，吸引人才集聚，以推動經濟增長。

2.根據東部樣本，房價提高不能拉動經濟增長，但經濟增長能推動房價上升，因此應改變投資策略，不應依靠房地產投資推動經濟增長，應當著力于提升人力資本水平，這樣才能有效推動經濟增長。

3.根據中西部樣本，房地產投資能推動經濟增長，經濟增長也能推動房地產發展，因此應加大力度發展房地產行業，推動經濟增長。但房價上升不利于人才集聚，且人才集聚對地區經濟增長不顯著，說明中西部地區人力資本水平未能充分推動經濟增長，仍然有較大發展空間。