疫情時期我國房地產(chǎn)價格泡沫的測度以及應(yīng)對措施

摘要：本文運用SADF及GSADF檢驗方法對疫情期間房地產(chǎn)市場的資產(chǎn)價格泡沫進(jìn)行識別，進(jìn)一步利用VEC誤差修正模型對資產(chǎn)價格泡沫進(jìn)行測度，最后給出應(yīng)對資產(chǎn)價格泡沫的措施。研究結(jié)果顯示在2020年8月我國房地產(chǎn)市場確實存在資產(chǎn)價格泡沫。

關(guān)鍵詞：資產(chǎn)價格泡沫;房地產(chǎn)市場;GSADF 檢驗法;VEC誤差修正模型

1.引言

2020年新冠疫情直接造成我國一、二季度增長深度下跌，為應(yīng)對經(jīng)濟(jì)衰退中國人民銀行實行寬松的貨幣政策，但這有可能助長杠桿交易和投機行為，催生新一輪資產(chǎn)泡沫。因此，在這種背景下有必要對疫情期間的房地產(chǎn)價格泡沫進(jìn)行識別并進(jìn)行測度，掌握現(xiàn)行資產(chǎn)價格泡沫發(fā)展情況，從而預(yù)防資產(chǎn)價格過度泡沫化引發(fā)的金融危機。

2.資產(chǎn)價格泡沫的識別

本文主要討論理性泡沫的識別與測度，采取SADF及GSDAF檢驗對資產(chǎn)價格泡沫進(jìn)行識別。本節(jié)主要對我國疫情期間的資產(chǎn)價格泡沫進(jìn)行識別，而現(xiàn)在我國疫情還呈現(xiàn)多地零星散發(fā)態(tài)勢，因此數(shù)據(jù)選取從2019年12月到2021年3月，從發(fā)現(xiàn)疫情開始到現(xiàn)在的最新數(shù)據(jù)。雖然我國房價水平與城市層次密切相關(guān)，但考慮到全國平均房價的代表性以及數(shù)據(jù)可得性，全文均使用反映全國平均水平的房價指標(biāo)，房地產(chǎn)市場平均價格由商品房銷售總額/商品房銷售總面積得出。為保證樣本連續(xù)性，我們對房地產(chǎn)價格缺失的首月樣本進(jìn)行了平均和替代，對房地產(chǎn)數(shù)據(jù)在識別前進(jìn)行X-13季節(jié)調(diào)整，數(shù)據(jù)來源RESSET數(shù)據(jù)庫。

2.1傳統(tǒng)單位根泡沫檢驗

根據(jù)Diba和Grossman（1988）提出的單位根泡沫檢驗原理，即如果價格序列的一階差分是平穩(wěn)的，那么就可排除價格存在泡沫的可能性。因此，表1對房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計及傳統(tǒng)的泡沫單位根檢驗。

由表1可知，房地產(chǎn)價格標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)很大，房地產(chǎn)價格序列具有正的偏度，說明房價有向上跳躍的趨勢，暗含可能存在泡沫。但是單位根檢驗的結(jié)果說明一階差分是平穩(wěn)的，就可以排除其中存在泡沫的可能。

2.2 SADF和GSADF檢驗

下面我們運用了SADF和GSADF檢驗方法來識別房地產(chǎn)價格中的泡沫，參照Phillips的設(shè)定令最小窗口? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，

其中T為樣本大小，對2019年12月到2021年3月的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗后發(fā)現(xiàn)只包含10個觀測值，部分觀測值缺失。因此擴(kuò)大觀測數(shù)據(jù)檢測，將時間擴(kuò)大為2018年1月到2021年3月，此時觀測值包含全部疫情期間數(shù)據(jù)，T=39，r0=0.298。表2展示了這兩種檢驗的統(tǒng)計量值及臨界值。

表2表明房地產(chǎn)價格的SADF統(tǒng)計值及GSADF統(tǒng)計值在10%及5%的顯著性水平下均是顯著的，說明我國房地產(chǎn)市場在疫情期間確實存在資產(chǎn)價格泡沫，同時說明用GSADF檢驗方法測算泡沫比SADF檢驗方法跟精確。

至此，本文通過SADF方法及GSADF方法檢驗出了傳統(tǒng)的單位根檢驗無法發(fā)現(xiàn)的泡沫現(xiàn)象，同時說明了GSADF在檢驗周期性爆炸泡沫上有更高的檢驗實力。

2.3泡沫時點估計

由于GSADF方法在檢測多個泡沬方面優(yōu)于SADF方法，本文畫出采用GSADF識別泡沫的統(tǒng)計量、5%臨界值及房價序列圖，如圖1所示。

由圖1可知，房地產(chǎn)市場在疫情期間出現(xiàn)過1次泡沫，具體泡沫時點為2020年8月。我國在2019年12月發(fā)現(xiàn)疫情后，疫情在2020年1月下旬全面爆發(fā)，2020年3月底疫情有所好轉(zhuǎn)，之后各地區(qū)呈現(xiàn)零星散發(fā)形式。此次疫情導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展停滯不前，中央銀行為了刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展大力實行擴(kuò)張性的貨幣政策，地方政府降低貸款門檻，增發(fā)消費券刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇。從總體來看，這些政策促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，使我國在2020年度GDP增速不降反升。但是擴(kuò)張性的貨幣政策使得更多資金流向了房地產(chǎn)，從而推高房價，最終在2020年8月出現(xiàn)房地產(chǎn)泡沫。

3.資產(chǎn)價格泡沫的測度

3.1計算方法說明及數(shù)據(jù)選取

本文將房地產(chǎn)價格中的基礎(chǔ)價值與泡沫價值分離開來，并對泡沫價值進(jìn)行測度。采用Johansen協(xié)整檢驗與VEC向量誤差修正模型將基本價值面剝離，得到一組殘差序列，用來度量房地產(chǎn)的價格泡沫。

參照呂煒和劉晨暉（2012a），本文進(jìn)行房地產(chǎn)泡沫測算所選取的變量包括建房成本、土地價格、房價、物價水平、利率和匯率六個指標(biāo)，這六個指標(biāo)對房產(chǎn)單位價值決定作用較大。其中建房成本Hc，用房地產(chǎn)投資完成額表示;土地價格Lprice，由土地成交價款/土地購置面積計算得來;房價Hprice，房價為商品房銷售總額/商品房銷售總面積;利率Rate，由銀行間7天同業(yè)拆借利率表示，匯率Exrate，由美元對人民幣名義匯率表示。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，本節(jié)數(shù)據(jù)選取2017年1月到2021年2月的月度數(shù)據(jù)，所有變量均選取全國層面的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。

3.2提取房地產(chǎn)價格泡沫

對上述六個宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行X-13季節(jié)調(diào)整，并進(jìn)行單位根檢驗，可知六個數(shù)據(jù)都為I（1），隨后進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗。由協(xié)整檢驗結(jié)果可知在5%的顯著性水平下五個變量之間至少存在兩個協(xié)整關(guān)系。說明這五個宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間存在長期協(xié)整關(guān)系，因此可以通過VEC向量誤差修正模型將房價的基本面價值剝離，得到一列殘差序列，該殘差序列即測度的房地產(chǎn)資產(chǎn)價格泡沫。根據(jù)上述分析提取出的房地產(chǎn)市場資產(chǎn)價格泡沫，畫出如圖2所示泡沫變化趨勢圖。

由圖2可知，房地產(chǎn)市場資產(chǎn)價格泡沫在2020年三季度變化劇烈，起伏趨勢大，尤其在2020年8月份時，泡沫快速膨脹。在疫情期間，寬松的貨幣政策，使得資金不斷流向房地產(chǎn)市場，推高房價，使得房地產(chǎn)價格泡沫不斷膨脹。因此，圖2的實證結(jié)果表明房地產(chǎn)市場泡沫變化趨勢與實際情況相吻合，同時證明了前文泡沫識別處結(jié)果。

4.資產(chǎn)價格泡沫的應(yīng)對措施

遇到資產(chǎn)價格泡沫時，要建立完備的應(yīng)急措施，能夠以最快速度提供必要的流動性，維護(hù)金融穩(wěn)定。在應(yīng)對資產(chǎn)價格泡沫時，貨幣當(dāng)局要利用貨幣政策提供信用支持和流動性。各個監(jiān)管機構(gòu)之間互相配合，積極協(xié)調(diào)，合理利用審慎監(jiān)管原則的規(guī)制措施，可以有效抑制資產(chǎn)價格泡沫的形成與膨脹，并能對資產(chǎn)泡沫破裂形成的沖擊起到一定的抵御和緩沖作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]石廣平. 資產(chǎn)價格泡沫：形成機制及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究[D].東南大學(xué)，2018.

課題項目：本文是西南民族大學(xué)2021年研究生創(chuàng)新型科研項目的階段性成果（項目編號：CX2021SP18）。

作者簡介：何小青（1994—），女，漢族，西南民族大學(xué)研究生。主要研究方向：金融學(xué)（含保險）。