程永文+孫剛+洪世勤
摘要:為了驗證對住房是否存在過度投資,通過對我國2001年第一季度至2011年第四季度的住房投資、非住房投資和總產(chǎn)出的協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗和誤差修正模型的估計,其結(jié)果表明:中國住房投資和非住房投資都可以作為總產(chǎn)出的領(lǐng)先指標(biāo);從長期協(xié)整關(guān)系看,中國經(jīng)濟增長受住房投資增長影響強烈,并且住房投資對非住房投資存在明顯的“擠出效應(yīng)”?;仡櫤暧^經(jīng)濟的運行,認為住房投資推動通貨膨脹增長的機制仍然存在,未來宏觀經(jīng)濟政策仍將受制于住房投資的非理性增長。
關(guān)鍵詞: 住房投資;非住房投資;總產(chǎn)出;向量誤差修正模型
中圖分類號:F293.344 文獻標(biāo)志碼:A 文章編號:1001-862X(2014)01-0072-004
一、 引 言
在總需求中,投資需求是總需求中最活躍的部分,通過乘數(shù)效應(yīng)影響GDP的增加或減少。另一方面,GDP的增加,通過加速數(shù)效應(yīng),增加投資。因此,可以通過追蹤工商業(yè)的投資狀況(如:開工率、存貨、訂單數(shù)、采購經(jīng)理人指數(shù)等),預(yù)測GDP的未來增長情況。對住房投資的研究也頗引人關(guān)注,很多文獻的研究結(jié)論表明,住房投資又是投資中最活躍的部分,波動性大于其他類別的投資,具有領(lǐng)先于經(jīng)濟總量的預(yù)測作用。如:Green(1997)[1]發(fā)現(xiàn)住房投資是GDP的領(lǐng)先指標(biāo),而非住房投資則不是領(lǐng)先指標(biāo);Coulson and Kim(2000)[2]也發(fā)現(xiàn)類似結(jié)論:在預(yù)測GDP上,住房投資比非住房投資更為重要,而且,住房投資對消費有顯著影響。Gauger and Snyder (2003)[3]認為雖然住房投資在總需求中只占較小的比重,卻在商業(yè)周期中起著不成比例的重要作用。Leamer(2007)[4]建立新的“泰勒規(guī)則”,將GDP替換為房地產(chǎn)的景氣指標(biāo),會使宏觀經(jīng)濟波動減小。
沈悅和劉洪玉(2004)[5]運用我國1986—2002年的房地產(chǎn)和GDP年度序列數(shù)據(jù)進行協(xié)整和Granger因果檢驗,認為GDP是房地產(chǎn)投資的 Granger 原因,反向則不是。廣義脈沖響應(yīng)和方差分解的結(jié)果均支持GDP 對房地產(chǎn)開發(fā)投資有著顯著的單向作用。這個結(jié)果很令人意外,GDP能更好地預(yù)測房地產(chǎn)投資,而不是相反,明顯違反了我們的直覺。如果勉強作解釋,可能是我國房地產(chǎn)投資在1986—2002年期間的大部分時間所占總需求比重很低,以致對GDP影響較小,對GDP不具有預(yù)測作用。相反,隨著居民收入的增加,對房地產(chǎn)需求卻非常大(加速數(shù)系數(shù)較大),與這一時間段的住房政策改革相吻合;另一個原因可能是樣本數(shù)據(jù)較少(16個數(shù)據(jù)點),又是二階單整時間序列,其結(jié)論令人懷疑。
本文擬通過實證研究住房投資、非住房投資和總產(chǎn)出三者之間的互動關(guān)系,試圖弄清以下問題:(1)住房投資是否具有經(jīng)濟周期中領(lǐng)先指標(biāo)的作用;(2)住房投資對非住房投資是否存在擠出效應(yīng),擠出程度有多大?
二、 理論模型
Coulson and Kim (2000)發(fā)現(xiàn)住房投資對非住房投資有反向影響,即存在“擠出效應(yīng)”。我國很多學(xué)者擔(dān)心房地產(chǎn)過度投資,導(dǎo)致大量資金錯誤配置,出現(xiàn)類似于日本上世紀(jì)80年代末出現(xiàn)的金融危機。如果我國確實存在住房投資的擠出效應(yīng),有理由相信下列的循環(huán)存在:房地產(chǎn)價格上漲→住房投資大量增加→GDP大幅增加→通貨膨脹→反通脹宏觀調(diào)控(降低貨幣存量、利率上升)→抑制投資。其中房地產(chǎn)市場由于某種機制的存在,使得房地產(chǎn)價格存在向下調(diào)整的剛性,每次宏觀調(diào)控的結(jié)果,并沒有使住房投資減少,卻顯著地減少非住房投資,實現(xiàn)“擠出效應(yīng)”。[6]這一循環(huán)的極端結(jié)果,將必然走向大量資產(chǎn)積累于房地產(chǎn),金融危機將不可避免。因此,驗證住房投資對非住房投資的擠出效應(yīng)是否存在,是判斷上述機制是否存在的關(guān)鍵。
為了實現(xiàn)以上研究目標(biāo),我們假設(shè)GDP、住房投資(RI)和非住房投資(NRI)存在協(xié)整關(guān)系
GDPt=A·(RIt)a(NRIt)
如果存在協(xié)整關(guān)系,說明三變量間存在長期均衡關(guān)系,三者關(guān)系間的誤差具有“修正”作用,三變量可以用誤差修正模型來估計,設(shè)三變量的向量為Xt,則有
如果不存在協(xié)整關(guān)系,就直接估計三變量的向量自回歸模型(VAR),即
根據(jù)估計結(jié)果判斷相互影響,采用swanson and granger(1997)[7]設(shè)計的沖擊響應(yīng)程序,判斷三變量影響的順序和大小,主要采用脈沖響應(yīng)分析,根據(jù)不同變量的沖擊,檢驗各變量的變化。沖擊的順序依賴變量間因果關(guān)系的判斷,變量間的Granger Cause 檢驗可以使我們知道其中某些變量(independent variable)可以有助于預(yù)測某個變量(dependent variable)。其檢驗方法是采用F檢驗,以被解釋變量前值為解釋變量,檢驗下列方程
中的滯后變量系數(shù)k是否全為0。原假設(shè):k=0,根據(jù)F統(tǒng)計量的大小,拒絕原假設(shè)犯“第一類錯誤”的概率(即p值)小于5%,即拒絕原假設(shè),否則接受原假設(shè)。分別檢驗GDP、住房投資(RI)和非住房投資(NRI)之間的“因果關(guān)系”,推斷一個標(biāo)準(zhǔn)誤差帶來的沖擊順序。
三、 實證分析
我們收集了2001—2011年GDP、住房投資(RI)、非住房投資(NRI)的11年季度名義數(shù)據(jù),以2000年12月的CPI作為基期,將以上數(shù)據(jù)調(diào)整為實際值。為了回避異方差,我們使用序列的對數(shù)值,分別以LGDP、LRI、LNRI表示。從時間序列數(shù)據(jù)看,住房投資上升或下降提前于GDP,三個序列具有明顯的季度變化特征,有必要進行季度調(diào)整。我們采用滑動平均方法去除季節(jié)因素,調(diào)整后的變量以LGDPSA、LRISA、LNRISA表示。
(一)平穩(wěn)性檢驗
若要了解LGDPSA、LRISA、LNRISA三變量之間是否存在穩(wěn)定的函數(shù)關(guān)系,需要知道各變量是否是平穩(wěn)序列,否則會出現(xiàn)“偽回歸”問題。我們首先對三個時間序列作平穩(wěn)性檢驗,檢驗結(jié)果見表1。三個序列都不能拒絕有單位根的假設(shè),時間序列不平穩(wěn)。對三個序列作一階差分,再作單位根檢驗。三個一階差分序列可以在99%的置信度下拒絕單位根假設(shè),所以,可以說這三個序列都是“一階單整I(1)”時間序列。endprint
(二)協(xié)整檢驗
為了確定住房投資、非住房投資和國內(nèi)生產(chǎn)總值之間是否存在長期關(guān)系,我們分別對三個變量兩兩進行“JJ協(xié)整檢驗”。在不存在“協(xié)整關(guān)系”(rank=0)的假設(shè)下,LGDPSA與LNRISA,LRISA與 LNRISA,LGDPSA與 LRISA的似然比統(tǒng)計量均大于5%水平的臨界值,因此拒絕原假設(shè),即認為不存在“協(xié)整關(guān)系”,應(yīng)至少有一個“協(xié)整關(guān)系”。對以上變量組進行至多有一個“協(xié)整關(guān)系”(rank≤1)的假設(shè)檢驗,三組變量的似然比統(tǒng)計量均小于5%水平的臨界值,因此接受原假設(shè)。與以上方法類似,我們對LGDPSA、LNRISA 、LRISA進行“JJ協(xié)整檢驗”,結(jié)果表明三變量之間存在一個“協(xié)整關(guān)系”。
(三)變量間Granger Cause 檢驗與分析
“協(xié)整關(guān)系”僅表明變量間具有穩(wěn)定的長期函數(shù)關(guān)系,檢驗結(jié)果表明我國住房投資和非住房投資均是GDP的“Granger Cause”。這與Green(1997)運用美國1959—1992年的季度數(shù)據(jù)進行因果關(guān)系檢驗的結(jié)果不同,Green(1997)發(fā)現(xiàn)住房投資可以作為GDP的領(lǐng)先指標(biāo),而非住房投資并不具備領(lǐng)先指標(biāo)的作用。我國住房投資和非住房投資對GDP均具有預(yù)測作用,可作為GDP的領(lǐng)先指標(biāo)。
(四)誤差修正模型的估計與分析
根據(jù)“Granger定理”,LGDPSA、LNRISA、LRISA存在一個“協(xié)整關(guān)系”,一定存在一個向量誤差修正模型(VECM)的表達式。我們對LGDPSA、LNRISA、LRISA進行VECM估計,其結(jié)果見表1。AIC和SC統(tǒng)計量都很小,符合估計要求。在表1中引起我們注意的是:在住房投資方程中,隨著非住房投資的增加,對住房投資有反向影響(一階滯后系數(shù)為-0.37,二階滯后為-0.03),顯示住房投資與非住房投資的確存在“擠出效應(yīng)”。這個結(jié)果與Coulson and Kim(2000)運用美國1959年第2季度—1997年第二季度數(shù)據(jù)估計VAR模型的結(jié)論一致,其系數(shù)分別為-0.26和-0.06??梢?,我國的住房投資和非住房投資之間的“擠出效應(yīng)”更加明顯。在非住房投資方程中,住房投資的增加卻對非住房投資是正向影響(系數(shù)為0.25,0.45),顯示住房投資對非住房投資的拉動作用而不是擠出作用。這個結(jié)論與VECM中住房投資(LRISA)、非住房投資(LNRISA)和總產(chǎn)出(LGDPSA)的長期關(guān)系:LGDPSA= 5.75+0.59 LRISA+0.03 LNRISA相一致。在協(xié)整方程中,住房投資的彈性系數(shù)為0.59,非住房投資的彈性系數(shù)僅為0.03。可見,住房投資對GDP的影響遠大于非住房投資。
(五)脈沖響應(yīng)分析
總產(chǎn)出受住房投資與非住房投資的沖擊顯示在圖1,沖擊的順序是LRISA→ LGDPSA→ LNRISA,圖2顯示的沖擊順序是LNRISA→ LGDPSA→ LRISA。這兩種沖擊的結(jié)果都指向住房投資對總產(chǎn)出的影響直接且巨大,即使沖擊順序為LNRISA→ LGDPSA→ LRISA,但兩個季度以后,住房投資的累積影響就超過了非住房投資(見圖2)。在LRISA→ LGDPSA→ LNRISA的沖擊順序下,非住房投資對總產(chǎn)出的影響為負,這與前面的“擠出效應(yīng)”相一致。
四、結(jié) 論
從以上對住房投資、非住房投資和總產(chǎn)出的實證分析結(jié)果我們知道:
(一)投資是拉動中國經(jīng)濟增長的主要引擎,住房投資更具指示作用;
(二) 住房投資和非住房投資之間存在明顯的“擠出效應(yīng)”。
根據(jù)以上結(jié)論可以推知以下循環(huán)的存在:房地產(chǎn)價格上升→住房投資增加→ 總產(chǎn)出增加 →通貨膨脹上升→非住房投資成本上升。住房投資存在過度投資導(dǎo)致投資結(jié)構(gòu)不合理,經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整就不可能實現(xiàn)。我國使用目前的宏觀調(diào)控手段,并未能改變投資者的投資預(yù)期,仍然存在推動房地產(chǎn)價格不斷上漲的基本因素,如適應(yīng)性的貨幣政策,不斷寬松的財政政策。2007年,我國出現(xiàn)較高的通貨膨脹,當(dāng)時通貨膨脹率已超過8%,2008年初大有加速之勢,央行不得不采取緊縮措施。2008年下半年因西方國家金融危機,國外需求驟減。國內(nèi)價格在兩面夾擊下,從通脹迅速面臨通縮。從這個過程看,我國宏觀經(jīng)濟躲過了一場痛苦的反通脹過程,在很短的時間內(nèi)解決了通脹問題。2008年底采取的擴張政策是順應(yīng)國內(nèi)外的經(jīng)濟環(huán)境,應(yīng)予以支持。但可以說擴張失度,財政政策和貨幣政策已達到極致。2007年之前存在的推動通貨膨脹機制仍然存在,甚至被強化。
在2010年,我國再次面臨通貨膨脹壓力,這次治理通貨膨脹會不會像上一次幸運?或許因“歐債危機”再次掩蓋國內(nèi)過度住房投資的結(jié)構(gòu)問題。不過,在美國發(fā)生金融危機后,西方發(fā)達國家普遍采用量化寬松的手段,其央行不斷通過量化寬松的手段,使新興市場國家不得不面對高通脹的危險。我國自從2011年年中以來,不得不采取適度從緊的貨幣政策來控制通脹,經(jīng)歷了近兩年的時間,期間幸有歐債危機,使得反通脹的難度降低。隨著西方國家紛紛采用量化寬松手段,彰顯我國宏觀經(jīng)濟調(diào)控的難度。工業(yè)經(jīng)濟有下行趨勢,我國工業(yè)增加值從2010年2月的20.7%振蕩下跌至今年3月份的8.9%,連續(xù)超過36個月下降。但是,因擔(dān)心通脹,貨幣擴張政策受限,使宏觀調(diào)控左右為難。究其原因,主要是以上通脹機制的存在,我國過分依賴住房投資推動產(chǎn)出增長的模式不可持續(xù),必須轉(zhuǎn)換增長方式,那就是真正的增長來自于技術(shù)創(chuàng)新。我國是典型的資本推動式的增長,也是后進國家趕超先進國家的主要方式,本來無可厚非。但是,如果資本集中于房地產(chǎn),那么國內(nèi)的經(jīng)濟增長必然受到制約,結(jié)構(gòu)不調(diào)整,更大的衰退將不期而至。只有通過改革以前的通貨膨脹機制并使之被打破或削弱,才能使宏觀經(jīng)濟運行更為健康。
所以,未來經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整依賴于基本經(jīng)濟制度的改革,同時考慮對房地產(chǎn)業(yè)征收財產(chǎn)稅,提高保有成本,降低市場對房地產(chǎn)的需求,而不是通過行政手段限制購買或限制價格來短期壓抑需求,對于房地產(chǎn)長期投資者來說,當(dāng)前的調(diào)控政策也起不到改變長期需求的作用。只有提高當(dāng)前保有房地產(chǎn)的成本,才能改變投資需求。endprint
參考文獻:
[1]Green. R. Follow the Leader: How Changes in Residential and Non-residential Investment Predict Changes in GDP[J]. Real Estate Economics, 1997,4( 25): 53-70.
[2]賀文華.房地產(chǎn)、經(jīng)濟增長與宏觀經(jīng)濟政策[J].西部論壇,2012,22(5):24-33.
[3]Gauger. J. and T.C. Snyder. Residential Fixed Investment and the Macroeconomy: Has Deregulation Altered Key Relationships[J]. Journal of Real Estate Finance and Economics, 2003, 2(27): 35-54.
[4]Learner. E. Housing Is the Business Cycle[J/OL]. NBER Working Paper 13428,2007. http://www.nber.org/papers/w13428.
[5]沈悅,劉洪玉. 中國房地產(chǎn)開發(fā)投資與GDP的互動關(guān)系[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2004, 44(09): 1205-1208.
[6]余川江,鄧玲.中國四大經(jīng)濟區(qū)區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力的類別特征研究[J].江淮論壇,2012,(04):37-44.
[7]茍興朝.我國房地產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控對策探析——基于房價租金比視角[J].長白學(xué)刊,2013,(03):95-100.
[8]Swanson. N.R. and C.W.J Granger. Impulse Response Functions Based on a Causal Approach to Residual Orthogonalization in Vector Autoregressions[J]. Journal of the American Statistic Association, 1997, 4(92): 357-367.
(責(zé)任編輯 明 篤)endprint
參考文獻:
[1]Green. R. Follow the Leader: How Changes in Residential and Non-residential Investment Predict Changes in GDP[J]. Real Estate Economics, 1997,4( 25): 53-70.
[2]賀文華.房地產(chǎn)、經(jīng)濟增長與宏觀經(jīng)濟政策[J].西部論壇,2012,22(5):24-33.
[3]Gauger. J. and T.C. Snyder. Residential Fixed Investment and the Macroeconomy: Has Deregulation Altered Key Relationships[J]. Journal of Real Estate Finance and Economics, 2003, 2(27): 35-54.
[4]Learner. E. Housing Is the Business Cycle[J/OL]. NBER Working Paper 13428,2007. http://www.nber.org/papers/w13428.
[5]沈悅,劉洪玉. 中國房地產(chǎn)開發(fā)投資與GDP的互動關(guān)系[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2004, 44(09): 1205-1208.
[6]余川江,鄧玲.中國四大經(jīng)濟區(qū)區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力的類別特征研究[J].江淮論壇,2012,(04):37-44.
[7]茍興朝.我國房地產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控對策探析——基于房價租金比視角[J].長白學(xué)刊,2013,(03):95-100.
[8]Swanson. N.R. and C.W.J Granger. Impulse Response Functions Based on a Causal Approach to Residual Orthogonalization in Vector Autoregressions[J]. Journal of the American Statistic Association, 1997, 4(92): 357-367.
(責(zé)任編輯 明 篤)endprint
參考文獻:
[1]Green. R. Follow the Leader: How Changes in Residential and Non-residential Investment Predict Changes in GDP[J]. Real Estate Economics, 1997,4( 25): 53-70.
[2]賀文華.房地產(chǎn)、經(jīng)濟增長與宏觀經(jīng)濟政策[J].西部論壇,2012,22(5):24-33.
[3]Gauger. J. and T.C. Snyder. Residential Fixed Investment and the Macroeconomy: Has Deregulation Altered Key Relationships[J]. Journal of Real Estate Finance and Economics, 2003, 2(27): 35-54.
[4]Learner. E. Housing Is the Business Cycle[J/OL]. NBER Working Paper 13428,2007. http://www.nber.org/papers/w13428.
[5]沈悅,劉洪玉. 中國房地產(chǎn)開發(fā)投資與GDP的互動關(guān)系[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2004, 44(09): 1205-1208.
[6]余川江,鄧玲.中國四大經(jīng)濟區(qū)區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力的類別特征研究[J].江淮論壇,2012,(04):37-44.
[7]茍興朝.我國房地產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控對策探析——基于房價租金比視角[J].長白學(xué)刊,2013,(03):95-100.
[8]Swanson. N.R. and C.W.J Granger. Impulse Response Functions Based on a Causal Approach to Residual Orthogonalization in Vector Autoregressions[J]. Journal of the American Statistic Association, 1997, 4(92): 357-367.
(責(zé)任編輯 明 篤)endprint