房地产价格与宏观经济互动关系实证研究_基于我国31个省份面板数据分析

房地产价格与宏观经济互动关系实证研究

󰀂󰀂󰀂基于我国31个省份面板数据分析

崔光灿

(上海师范大学商学院,上海󰀁200234)

[摘󰀁要]󰀁运用面板数据模型对我国1995󰀂2006年31个省市的数据进行分析后发现,房地产价格明显受利率和通货膨胀率的影响,而且房地产供给、收入等基础性宏观经济变量在中长期也决定房地产价格。房地产价格明显影响到宏观经济稳定,房地产价格上升会增加社会总投资和总消费,房地产投资通过 财富效应!对消费的影响始终明显,对社会总投资的影响也非常显著。因此,当前要稳定宏观经济,促进经济增长,必须稳定房地产价格。

[关键词]󰀁房地产价格;宏观经济;社会总消费;社会总投资[中图分类号]F821󰀁5[文献标识码]A[文章编号]1000󰀂596X(2009)01󰀂0057󰀂06

年以后,一些城市的房地产价格开始明显下降,同

一、引󰀁言

美国住房价格下降以及相应的次贷危机,已演化为金融危机,对美国及全球经济产生了明显的负

面影响。我国房地产市场经过20余年的全面发展,房地产价格波动与宏观经济波动的关系日益紧密,特别是2000年以后,我国房地产市场经历了一个前所未有的繁荣阶段,房地产价格与宏观经济同步快速增长。在2004年开始的宏观经济调控中,起初主要针对钢铁、水泥等行业,2005年后调控目标直接指向房地产价格。经过2005年、2006年两年的调控,房地产价格上涨过快的趋势得到了一定程度的抑制,但2007年房地产价格再次较快上涨,同时2007年我国经济增长创13年来新高,达11󰀁4%,CPI创11年来新高,达4󰀁8%。但2008

󰀁

时我国经济增长放缓,因此,进一步研究我国房地产价格波动主要由哪些因素影响,房地产价格波动对宏观经济中的社会总消费与总投资有什么影响,房地产价格与宏观经济互动关系如何表现,具有一定的现实意义与理论价值。

房地产价格与宏观经济的关系包括两个方面,一是宏观经济变化对房地产价格波动的影响,二是房地产价格波动对宏观经济的影响。

首先,影响房地产价格波动的因素可分为社会经济基础因素和非基础性因素两大类。其中前者是决定房地产价格中长期波动的因素,后者是影响其中短期波动的因素。

在基础性因素中,以宏观经济变量为主,包括收入、人口、就业率、利率、通货膨胀率、建筑成本、房地产供给等,这些因素分别从供给和需求两

[收稿日期]󰀁2008-09-12

[作者简介]󰀁崔光灿(1970󰀂)男,河南新乡人,上海师范大学商学院教师,经济学博士,高级经

济师,复旦大学经济学院博士后。

感谢匿名评审人提出的修改建议,笔者已作了相应的修改,本文文责自负。

57󰀁经济理论与经济管理󰀁2009年第1期个方面影响房地产价格。已有的实证研究表明,宏观经济因素是决定房地产价格波动的基础,一般认为中长期房地产价格波动应与人均收入的波动基本

[1][2][3]

一致。

结论缺乏对比性,因此,笔者拟利用全国各省市区的面板数据进行分析,以检验房地产价格与宏观经济是否存在互动关系。

在非基础性因素中,主要有心理预期和银行信贷政策等,它们影响市场的信心和金融支持力度。这类似于金融市场上的正反馈交易行为,即在房地产市场上同样存在 买涨杀跌!。凯斯等人(Case,etal)验证了房地产价格与投资回报存在正的自相关。房地产价格和回报的高度自相关会产生正反馈交易行为,并推动房地产价格向预期的方向发展,在上升过程中可能会形成价格泡沫。沈悦和刘洪玉运用我国14个城市的年度数据进行了研究,认为经济基本面对住宅价格水平的解释模型存在着显著的城市特征,近年来各城市住宅价格的增长已经无法很好地用经济基本面和住宅价格的历史信息来

[5]

解释。

在这一问题上,笔者希望通过对房地产价格波动的实证分析,来考察我国房地产价格波动中宏观经济变量起的作用是否明显,正反馈交易行为是否存在。

其次,关于房地产价格对宏观经济增长的影响,人们主要从房地产价格是否影响总消费和总投资两个角度进行分析。

房地产价格对社会总消费支出的影响主要集中在 财富效应!分析上,当资产价格上升时,家庭或居民就会因总财富的增加而增加消费,这可以用

[6][7][8]

生命周期模型或者永久收入假说进行解释。

关于房地产价格波动对投资的影响,理论上主要基于托宾Q效应和资产负债表效应,这两种效应都认为资产价格上涨会带来投资增加。布莱克等人(Black,etal)发现英国房地产市场净值的增长会导致其他行业的增长。大卫和赫斯克特(DavisandHeathcote)发现美国住房市场价格与实际产

[10]

出的相关性为0󰀁53。鉴于我国房地产投资占全社会投资的比例较大,因此笔者拟实证研究房地产价格对社会总投资的影响。

总之,现有的研究已经从不同的角度分析了房地产价格与宏观经济的互动关系,但结论不一,而且没有在统一的数据基础上进行分析,所以得出的

58[9]

[4]

二、数据与模型

(一)数据

关于运用面板数据进行实证研究,萧(Hsiao)认为它不仅可以扩大样本量,而且可以增加自由度,减少了自变量间的多重共线性的影

[11]响。我国不同地区受宏观经济政策和住房制度改

革的影响基本同步,运用我国各省、自治区、直辖市的数据分析,能在一定程度上揭示房地产价格与宏观经济关系的基本特征。

本文选用全国31个省、自治区、直辖市1995󰀂2006年的年度数据进行分析,数据来源为中经网统计数据库。笔者对所使用数据与各省市区统计年鉴进行了核实,并对其中由于2005年经济普查后调整的数据进行了相应调整。其中,房地产价格为当年的商品房平均销售价格。需要说明的是,研究房地产价格最理想的指标是房屋重复销售价格或价格指数,我国由于房地产市场发展时间较短,缺乏相应的指标,但由于我国当前房地产交易以新建商品房为主,平均销售价格基本能反映当地的房地产价格情况。

在宏观经济数据中,笔者选取了人口(pop󰀂ul)、人均可支配收入(inc)、国内生产总值(gdp)、物价水平(cpi)、利率(r)、社会总投资(inv)、社会总消费(cons)7个指标,在房地产方面选用了房地产价格(price)、房地产供给(竣工量,comp)、房地产投资(hinv)3个指标,除通货膨胀率和利率外其他所有指标都采用对数的差分值。

为了避免伪回归现象,笔者对相应数据进行了单位根检验,发现所使用的数据均为平稳数据。关于面板数据的单位根检验目前还没有统一的方法,笔者使用了利文等人(Levin,etal)的检验方法,因为该方法允许不同截距及时间趋势,异方差及高阶序列相关,最适合于中等维度(部门数为10~250,时间数为25~250)的面板分析,检验

经济理论与经济管理󰀁2009年第1期󰀁

方法为带常数项、滞后一阶,检验结果如表1所示。

表1

变量

人口对数差分

相关变量的单位根检验

符号系数t值P>tdlpopul-1󰀁140-18󰀁0930󰀁000

产供给的变量,理论上房地产供给增加、利率上升会降低房地产价格,而CPI作为影响房地产开发

成本和心理预期的影响,将从供需两个方面影响房地产价格,具体的计量模型为:

󰀁󰀁∀priceit=󰀁i+󰀂1∀priceit(-p)+󰀂2∀populit

+󰀂3∀incit+󰀂4∀cpiit+󰀂5∀compit

+󰀂6rt+ it

(4)

2󰀁房地产价格影响社会总投资的分析模型。在分析房地产价格是否影响社会总投资时,笔者选

取了可能影响社会总投资的因素,包括投资滞后项、房地产价格、房地产投资、GDP的滞后项和利率。其中,投资的滞后项可以检验投资是否具有惯性,理论上房地产价格与房地产投资增加会带动社会总投资增加,利率的上升会起到抑制投资的作用,而GDP的滞后项可以作为反映国民经济中其他影响变量的控制变量,具体的计量模型为:

󰀁󰀁∀invit=󰀁i+󰀂1∀invit(-p)

+󰀂2∀priceit+󰀂3∀hinvit

+󰀂4∀gdp(-1)it+󰀂5rt+ it(5)

3󰀁房地产价格影响社会总消费的分析模型。在分析影响消费的主要因素时,笔者选用了消费的滞后项、收入、房地产价格和利率几个变量。其

中,消费者的滞后项可以检验消费是否具有惯性,理论上收入与房地产价格的上升会带动消费的增长,而利率的提高理论上会降低消费的增长,具体计量模型为:

󰀁󰀁∀consit=󰀁i+󰀂1∀consit(-p)+󰀂2∀incit

+󰀂3∀priceit+󰀂4rt+ it

(6)

收入对数差分dlinc-1󰀁119-17󰀁3120󰀁000

国内生产总值对数差分dlgdp1󰀁528-17󰀁8160󰀁000物价水平

社会总投资对数差分社会总消费对数差分房地产价格对数差分房地产投资对数差分房地产供给对数差分

cpi-0󰀁921-15󰀁9540󰀁000dlinv-0󰀁853-14󰀁8360󰀁000dlcomp-1󰀁288-18󰀁6990󰀁000dlprice-1󰀁199-15󰀁0820󰀁000dlhinv-0󰀁973-13󰀁7740󰀁000dlcomp-1󰀁288-18󰀁6990󰀁000

(二)计量模型

一般的面板数据模型可表示为线性形式:󰀁󰀁Yit=󰀁i+X∀it󰀂+ it(1)式中,Yit是因变量;Xit是自变量;󰀂是回归系数;󰀁是常数项。

式(1)及其具体形式称为静态方程,但方程中的因变量有时可能具有较强的自相关,为此,加入因变量滞后项,模型就成为动态的面板模型:

󰀁󰀁Yit=󰀁i+

j=1

#!Y

j

P

i,t-j

+X∀it󰀂+ it(2)

式(2)假定,因变量除受自变量的影响外,还受因变量自身P阶滞后项的影响。

式(2)中加入因变量的滞后变量,会影响到所谓回归变量外生性的假定,为此笔者对式(2)求一阶差分,得:

󰀁󰀁∀Yit=

j=1

#!∀Y

j

P

i,t-j

+∀X∀it󰀂+∀ it(3)

对式(3)可用GMM方法估计。

在具体的方程估计中,本文分别用动态面板模型和静态面板模型进行估计,以分析各变量间的长

期动态关系与短期静态关系。

1󰀁房地产价格波动的分析模型。本文选用的检验影响房地产价格的因素有房地产价格滞后项、人口、收入、CPI、房地产供给和利率。其中,房地产价格的滞后项可以检验正反馈交易行为对价格的影响;人口、收入作为影响房地产需求的变量,理论上这两个变量的增长将会带来房地产价格的上升;房地产供给、利率和CPI主要作为影响房地

三、实证结果

(一)影响房地产价格波动的因素

本文分别运用GMM方法(动态模型)和OLS方法(静态模型)对式(4)进行估计。在OLS方法的选择上,首先使用固定效用模型法进行OLS(FE)估计,但检验结果不显著,笔者最终用普通OLS法估计,结果如表2所示。运用GMM方法进行动态面板数据分析允许长期滞后量对当前量的影响,它主要可用于考察长期影响因

59󰀁经济理论与经济管理󰀁2009年第1期素,并估计中长期影响房地产价格发展的因素,而用OLS方法估计,则去掉了因变量的长期滞后项,主要考虑短期的因果关系。

表2

项目变量

房地产价格变化影响因素GMM

参数估计p>|z|

0󰀁0000󰀁5170󰀁1470󰀁0820󰀁0000󰀁0090󰀁007

OLS

参数估计p>|t|󰀂-0󰀁1930󰀁201-0󰀁0450󰀁009-0󰀁0120󰀁121

󰀂

0󰀁4200󰀁1880󰀁1700󰀁0170󰀁0110󰀁001

变为不显著,而人口的影响仍然不显著。这说明在短期,作用于需求方的因素是影响房地产价格波动的主要原因,而商品房供应主要从长期影响房地产价格波动。

综上所述,由于房地产价格波动明显受到宏观经济变化的影响,特别是利率和通货膨胀率变化的影响非常显著,并有明显的正反馈交易现象,说明我国房地产已经具有了投资资产的属性,同时,影响房地产供应与需求的基础性因素起着明显的作用,说明房地产仍保留着消费品的属性。

(二)房地产价格是否影响社会总投资本文同样分析运用GMM方法和OLS(FE)方法对式(5)进行估计,结果如表3所示。

表3

项目变量投资滞后项房地产投资房地产价格GDP(-1)利率常数项

影响社会总投资的因素

GMM

参数估计0󰀁6830󰀁0820󰀁0780󰀁061-0󰀁0180󰀁137

p>|z|

0󰀁0000󰀁0000󰀁0010󰀁3290󰀁0000󰀁000

FE

参数估计p>|t|

󰀂󰀂0󰀁0770󰀁0330󰀁549-0󰀁0250󰀁234

0󰀁000

0󰀁2720󰀁0000󰀁0000󰀁000

价格滞后项0󰀁342

人口-0󰀁121收入0󰀁180房地产供给-0󰀁050

CPI

利率常数项

0󰀁014-0󰀁0090󰀁080

从两种模型的回归结果看,宏观经济变量中利率、通货膨胀率对房地产价格波动具有明显的影响,系数的符号和理论一致,说明以利率为主的货

币政策可以作为调控房地产价格的主要手段。收入增长对房地产价格有正向影响,但显著性不高。房地产供给也是影响房地产价格的基础性因素之一,房地产供给的增长可以抑制价格上升的幅度。但人口项回归系数的符号和理论不一致,而且非常不显著,说明在这轮房地产价格波动中,人口变化还不是主导因素。

单独从GMM的回归结果看,在中长期,收入增加、物价上升将影响房地产价格上升,而房地产供给增加、利率上升会降低房地产价格。通货膨胀率对房地产价格有正向的影响,说明一方面建筑成本是推动房地产价格上升的原因,另一方面,人们将房地产作为规避通货膨胀的重要资产在通货膨胀期间会增加购房需求。房地产供给和利率增长对房地产价格的负向影响,说明房地产价格仍是可以调控的。

房地产价格的滞后项影响非常显著,系数为0󰀁342,这意味着当期价格波动的三分之一左右可以用过去的价格波动来解释,说明房地产市场存在明显的正反馈交易行为,容易形成价格持续上升或下降。

单独从OLS的回归结果看,在短期,通货膨胀与利率的作用仍然显著,但收入、房地产供给影响的显著性下降,尤其是房地产供给的影响由显著

60从GMM回归结果看,显著影响社会总投资的中长期因素分别是投资的滞后项、房地产投资、

房地产价格和利率,而GDP的滞后项不显著,各系数的符号与理论相一致。其中,投资的滞后项影响最大,回归系数为0󰀁683,这说明投资具有惯性,因为固定资产投资一般都是长期投资,特别是我国在亚洲金融危机以后实行积极的财政政策,大量投资于基础设施建设,建设周期较长。

房地产价格与房地产投资的增长会带来社会总投资明显增长,意味着房地产价格波动会明显影响宏观经济波动。而利率对社会总投资也有明显的影响作用,回归系数为-0󰀁018,说明降低利率可促进投资增长,而提高利率则抑制投资增长。

从OLS的回归结果看,房地产投资和利率对社会总投资的影响仍显著,但房地产价格的影响不再显著,而且回归系数变小,但GDP滞后项的影响开始显著。这说明在短期,房地产价格并不是影响社会总投资的主要因素,而经济基本面和利率等

经济理论与经济管理󰀁2009年第1期󰀁

却起着明显的作用,房地产投资无论在长期还是短期都起着明显的作用,这是因为我国的房地产投资占社会总投资的比例较大。

总之,房地产价格在中长期会明显影响宏观经济中的总投资,笔者认为其短期影响不明显的原因是,从房地产价格变化到预期的形成,再到房地产投资决策的形成,进而房地产投资拉动其他投资,有一个过程,所以它在中长期影响投资,而在短期并不明显。但以利率为主的货币政策无论在短期还是中长期都可以起到明显的作用。

(三)房地产价格是否影响社会总消费为了检验房地产价格是否影响宏观经济中的社会总消费,本文对式(6)进行GMM和OLS估计,结果如表4所示。

表4

项目变量社会总消费滞后项收入房地产价格利率常数项

影响社会总消费的因素GMM

参数估计p>|z|0󰀁6900󰀁0710󰀁151-0󰀁0120󰀁095

0󰀁0000󰀁426

0󰀁0000󰀁0000󰀁000

OLS

参数估计p>|t|

󰀂0󰀁3230󰀁1150󰀁0030󰀁054

󰀂0󰀁000

0󰀁0000󰀁0230󰀁000

中长期,房地产价格都有明显的财富效应,房地产价格上升会增加消费。而收入对消费的影响主要表现在短期,这是由于在中长期消费具有很强的 荆轮效应!,但在中短期,由于没有考虑消费的 荆轮效应!,收入则成为影响消费最主要的因素,系数最大为0󰀁323,且非常显著,这也可以理解为在中长期是 持久收入!变化而不是短期收入变化影响消费。

四、结󰀁论

在房地产市场化和住房制度改革不断深化的过程中,以房地产价格为代表的资产价格与宏观经济的关系日益密切,形成了相互影响的机制。

宏观经济波动会明显影响房地产价格的波动,尤其是利率和通货膨胀的影响非常显著。这说明房地产作为资产,其价格与利率的关系密切,同时其波动呈现明显的正反馈交易现象。而房地产作为普通消费品,其价格波动仍受收入、物价和供给等基础因素的影响。

房地产价格波动在中长期会影响社会总投资,这主要是由于房地产价格上升,使开发商盈利预期增加,进而增加房地产开发投资。而房地产投资作为社会总投资的组成部分,一方面会直接增加社会总投资,另一方面会带动其他相关行业的投资。但在短期,房地产价格对社会总投资的影响并不显著,说明投资行为是一个较长期的决策,受短期价格波动的影响不大。

房地产价格已经通过 财富效应!影响到社会总消费,无论在短期还是长期,房地产价格都对我国的社会总消费产生显著的影响。房地产价格上升对社会总消费具有明显的促进作用,这也意味着稳定房地产价格对促进内需有明显的积极作用。总之,房地产作为我国家庭和企业的主要资产之一,其价格波动会通过消费和投资传导到宏观经济,而宏观经济波动也会影响房地产价格,这样,无论什么原因引起的房地产价格波动最终都会影响到宏观经济的稳定,所以在目前保增长的宏观政策取向下,稳定房地产价格是一个重要的经济手段。

61从GMM估计结果看,在中长期,对社会总消费有显著影响的是消费的滞后项、房地产价格和利率,但收入的影响并不显著,各系数的符号与理论一致。其中,消费滞后项回归系数为0󰀁690,说明消费具有显著的 荆轮效应!,本期消费增长会受上期消费增长的影响。房地产价格对社会总消费具有正向影响,说明房地产价格上升会产生明显的 财富效应!,这意味着在住房制度改革进程中,在多数家庭拥有住房的情况下,房价的上升使家庭感到更加富有,从而增加消费。而利率对消费的负影响,说明利率上升会抑制社会总消费。

从OLS的估计结果来看,在短期,收入的影响由不显著变为显著,说明收入变化主要在短期影响消费。同时,房地产价格的影响仍然显著,但利率的影响发生了变化,回归系数由负变正,说明利率在短期不能起到调节社会总消费的作用。

从两种方法的估计结果来看,无论在短期还是

󰀁经济理论与经济管理󰀁2009年第1期参考文献

[1]CaseE󰀁Karl,RobertJ󰀁Shiller󰀁IsThereaBubbleintheHousingMarket[J]󰀁BrookingsPapersonEconomicAc󰀂

tivity,2003,(2)󰀁

[2]J󰀁M󰀁Poterba󰀁HousingPriceDynamics:TheRoleofTaxPolicyandDemography[J]󰀁BrookingsPapersonEco󰀂

nomicActivity,1991,(12)󰀁

[3]J󰀁M󰀁Quigley󰀁RealEstatePricesandEconomicCycles[J]󰀁InternationalRealEstateReview,1999,(12)󰀁[4]K󰀁E󰀁Case,R󰀁J󰀁Shiller,JohnM󰀁Quigley󰀁ComparingWealthEffects:TheStockMarketVersustheHousingMar󰀂

ket[Z]󰀁www󰀁nber󰀁org/papers/w8606,2008-08-25;IMF󰀁WorldEconomicOutlookRecessionsandRecover󰀂iesApril2002[R]󰀁http://www󰀁imf󰀁org/external/pubs/ft/weo/2002/01/index󰀁htm,2008-08-16󰀁[5]沈悦,刘洪玉󰀁住宅价格与经济基础面:1995󰀂2002年中国14城市的实证研究[J]󰀁经济研究,2004,(6)󰀁[6]宋勃󰀁房地产市场财富效应的理论分析和中国经验的实证检验:1998󰀂2006[J]󰀁经济科学,2007,(5)󰀁[7]骆祚炎󰀁基于流动性的城镇居民住房资产财富效应分析󰀂󰀂󰀂兼论房地产市场的平稳发展[J]󰀁当代经济科学,

2007,(4)󰀁

[8]姚玲珍,刘旦󰀁中国房地产市场财富效应分析󰀂󰀂󰀂基于生命周期假说的宏观消费函数[J]󰀁云南财经大学学报,

2007,(12)󰀁

[9]J󰀁Black,D󰀁deMeza,D󰀁Jeffreys󰀁HousePrices,theSupplyofCollateralandtheEnterpriseEconomy[J]󰀁Eco󰀂

nomicJournal,1996,(106),60-75󰀁

[10]M󰀁Davis,J󰀁Heathcote󰀁HousingandtheBusinessCycle[Z]󰀁WorkingPaper,InternationalEconomicReview,

Forthcoming,2001󰀁

[11]HsiaoCheng󰀁AnalysisofPanelData[M]󰀁CambridgeUniversityPress,2003󰀁

(责任编辑:杨万东)

ANEMPIRICALSTUDYONTHEINTERACTIONBETWEENREAL

ESTATEPRICESANDMACROECONOMY

CUIGuang󰀂can

(BusinessSchoolofShanghaiNormalUniversity,Shanghai200234,China)

Abstract:WithapaneldatamodelanalysisofadatasetcoveringChina󰀁s31provincesfrom1995to2006,wefoundthattherealestatepricesweresignificantlyaffectedbyChina󰀁sinterestratesandinflationrate,andfundamentalmacroeconomicvariablessuchassupplyofrealestatesandincomedeterminethepricesofrealestatesintheintermediateandlongrun󰀁Thepricesofrealestatesevidentlyaffectedmacro󰀂economicstability,risingrealestatepricestendedtoraisetotalinvestmentandtotalconsumption,andin󰀂vestmentintherealestatesectorhadsignificantlyeffectsontotalinvestment󰀁Therefore,Chinashouldstabilizetherealestatepricesinordertostabilizeitseconomyandpromoteeconomicgrowth󰀁

KeyWords:realestateprices;macroeconomy;totalconsumption;totalinvestment

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