馬未

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

0 引言

房地產(chǎn)行業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要頂梁柱，它在工業(yè)化、城市化以及現(xiàn)代化的過程中興起和發(fā)展，同時(shí)它又反過來推動(dòng)了工業(yè)化、城市化和現(xiàn)代化的進(jìn)展，嫣然已經(jīng)成為現(xiàn)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)大系統(tǒng)中一個(gè)重要的有機(jī)組成部分，也是全面建設(shè)小康社會(huì)過程中的重要一環(huán).本文的思想源于文獻(xiàn).而1980年代末和1990年代初期，日本與英國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家所經(jīng)歷的通貨膨脹中，房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)起到了先行指示器的作用.因此，各國(guó)貨幣政策當(dāng)局與經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)表示出極大的關(guān)注與興趣.由此看來，房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的重大問題.近年來，隨著我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)居民的可支配收入也呈逐年遞增趨勢(shì)，居民消費(fèi)水平也不斷提高.當(dāng)然，這在某種程度上促進(jìn)了我國(guó)房地行業(yè)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)不斷升溫，市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大.同時(shí)，我國(guó)居民的可支配收入的增加也加速了房地產(chǎn)價(jià)格的飛漲.因此，本文采用最小二乘估計(jì)方法作對(duì)比，建立房地產(chǎn)價(jià)格和我國(guó)城鎮(zhèn)居民可支配收入之間的VAR模型，并進(jìn)行實(shí)證分析.

1 文獻(xiàn)綜述

商品住宅價(jià)格的形成受多種因素的影響，在收入對(duì)房?jī)r(jià)的應(yīng)對(duì)方面，國(guó)內(nèi)有關(guān)學(xué)者曾應(yīng)用Panel Data模型，研究認(rèn)為，對(duì)住宅價(jià)格影響貢獻(xiàn)最大的動(dòng)力因素是人均可支配收入，人均可支配收入的增加對(duì)住宅價(jià)格的推動(dòng)作用非常顯著.而有的學(xué)者則認(rèn)為人均可支配收入的變化對(duì)住宅價(jià)格變動(dòng)的影響較弱.房地產(chǎn)業(yè)在中國(guó)的發(fā)展正在經(jīng)歷一條從不太成熟到逐漸成熟的曲折的周期性成長(zhǎng)之路.向楊、徐良果等[1](2013)根據(jù)中國(guó)企業(yè)過度投資形成原因不同，將企業(yè)層面的過度投資劃分成競(jìng)爭(zhēng)型過度投資、代理型過度投資、認(rèn)知偏差型過度投資、關(guān)聯(lián)型過度投資和干預(yù)型過度投資等五類.根據(jù)向楊等對(duì)企業(yè)五種類型過度投資的定義，筆者認(rèn)為，現(xiàn)階段我國(guó)房地產(chǎn)企業(yè)存在著競(jìng)爭(zhēng)型過度投資.耿同勁[2](2013)認(rèn)為，當(dāng)銀行面對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格沖擊時(shí)，不管監(jiān)管當(dāng)局實(shí)施較為寬松的或者較為嚴(yán)格的資本監(jiān)管，房地產(chǎn)價(jià)格都可能會(huì)導(dǎo)致銀行的不穩(wěn)定.同時(shí)，反過來，另一方面，由于新進(jìn)入企業(yè)以銀行信貸向上一代企業(yè)購(gòu)買生產(chǎn)資料用途的房地產(chǎn)，房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)又是通過影響企業(yè)的利潤(rùn)而侵蝕銀行的資本，因而信貸緊縮可能會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格的進(jìn)一步下跌.另外，郭樹華、王旭[3](2012)通過利用1998年7月到2010年12月的匯率和房地產(chǎn)銷售價(jià)格指數(shù)月度數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)人民幣匯率和房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)聯(lián)效應(yīng)做的實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)隨著人民幣匯率制度的調(diào)整，匯率在房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響力也日趨加強(qiáng).由此可見，房地產(chǎn)價(jià)格關(guān)系到國(guó)民生活的各個(gè)方面，同時(shí)，又反過來被影響.它對(duì)于一個(gè)國(guó)家、地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展意義重大，是涉及國(guó)計(jì)民生且敏感性較強(qiáng)的因素.陳浪南、王鶴[4](2012)對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的區(qū)域互動(dòng)進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明，我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格互動(dòng)空間滯后效應(yīng)和時(shí)間滯后效應(yīng)的存在性，同時(shí)，也證明了城鎮(zhèn)居民可支配收入是影響我國(guó)房?jī)r(jià)的重要因素.也就是說，城鎮(zhèn)居民可支配收入的增長(zhǎng)會(huì)推動(dòng)各地區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格的上升.劉博、周晨丹等[5](2012)對(duì)土地供應(yīng)價(jià)格、面積和房地產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)格和土地價(jià)格之間存在相互影響關(guān)系，并且在短期內(nèi)同時(shí)受到土地供應(yīng)面積的影響，但影響程度并不高.肖堯[6](2013)采用城鎮(zhèn)人均可支配收入與農(nóng)村人均純收入之比表示設(shè)城鄉(xiāng)收入差，商品住宅平均價(jià)格則運(yùn)用各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒上公布的住宅總銷售額除以住宅總銷售面積，并經(jīng)固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)平減得到.研究認(rèn)為，我國(guó)目前的城鎮(zhèn)化發(fā)展模式和GDP追逐是驅(qū)動(dòng)城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大的重要因素，同時(shí)土地收入與商品住宅價(jià)格對(duì)城鄉(xiāng)收入差距的影響對(duì)沖，房地產(chǎn)因素的差距影響表現(xiàn)為中性，其是基于區(qū)域差異均等化形成的.黃瑜[7](2010)基于狀態(tài)空間模型利用2004～2009年的季度數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)相比土地價(jià)格的變化，居民收入的變化對(duì)商品住宅價(jià)格的影響更大.總體而言，專門對(duì)居民收入和房地產(chǎn)價(jià)格之間關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析的現(xiàn)有研究甚少，同時(shí)又由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)改革進(jìn)程的加快和政策因素變化較大等原因，因此本文選擇VAR模型，動(dòng)態(tài)測(cè)度居民收入對(duì)商品住宅價(jià)格的影響.

2 模型的設(shè)定及數(shù)據(jù)的收集

本文用商品房平均銷售價(jià)格表示房地產(chǎn)價(jià)格，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入表示居民收入水平，利用1991年到2011年全國(guó)城鎮(zhèn)居民可支配收入和商品房銷售價(jià)格數(shù)據(jù)(如表1所示)，采用最小二乘法，對(duì)兩者的關(guān)系進(jìn)行分析.其中，數(shù)據(jù)處理和分析應(yīng)用Eviews6.0軟件.

后面會(huì)陸續(xù)給出原因，我們模型設(shè)定為雙對(duì)數(shù)模型(對(duì)數(shù)對(duì)數(shù)模型)：

lnY=?+βlnX

其中，β衡量的是Y關(guān)于X的彈性，即當(dāng)X每變動(dòng)1%時(shí)，Y的均值變動(dòng)的百分比.

表1 1999-2011年商品房銷售價(jià)格和城鎮(zhèn)居民可支配收入

數(shù)據(jù)來源：《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2012)》

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

首先，我們對(duì)數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)，這樣可以在一定程度上消除異方差問題，同時(shí)突出彈性的意義所在.對(duì)lnY和lnX作時(shí)序圖如下：

圖1 lnY和lnX的時(shí)序圖

由圖1可知，lnY和lnX都存在明顯的平穩(wěn)上升趨勢(shì).表2顯示了其他描述性統(tǒng)計(jì)量：

表2 lnY和lnX的描述性統(tǒng)計(jì)量

3.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了避免“偽回歸”，首先對(duì)時(shí)間序列變量的平穩(wěn)性進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，我們采用ADF檢驗(yàn)方法.檢驗(yàn)方法的選取采用從一般到特殊，使用SIC準(zhǔn)則確定最佳滯后階數(shù).得到lnX～I(xiàn)(1)和lnY～I(xiàn)(1)，即兩個(gè)變量均為1階單整(檢驗(yàn)結(jié)果見表3).

表3 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表3可知，lnY和lnX非平穩(wěn)，但經(jīng)過一階差分后平穩(wěn)了.兩變量同階單整，因此我們進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果表明兩者之間確實(shí)存在協(xié)整關(guān)系，即兩者的線性組合存在平穩(wěn)關(guān)系，說明它們之間存在一個(gè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的比例關(guān)系.

3.3 Granger因果檢驗(yàn)

協(xié)整關(guān)系分析與短期動(dòng)態(tài)分析不能說明變量之間是否存在Granger意義上的長(zhǎng)期與短期因果關(guān)系，由于lnX和lnY都為I(1)時(shí)間序列，且存在協(xié)整關(guān)系，所以，根據(jù)Granger定理(EngIe & Granger，1987)我們利用Eviews6.0對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)和居民收入的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示.

表4 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

由表4可知，對(duì)于“l(fā)nY不是lnX的Granger原因”的原假設(shè)，P=0.3697>0.1，因此，在10%的顯著性水平上，不能拒絕原假設(shè)，即我們沒有足夠的理由拒絕“l(fā)nY不是lnX的Granger原因”的原假設(shè).對(duì)于“l(fā)nX不是lnY的Granger原因”的原假設(shè)，P=0.06872<0.1，因此，在10%的顯著性水平上，拒絕原假設(shè)，即我們有足夠的理由拒絕“l(fā)nX不是lnY的Granger原因”的原假設(shè).運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)對(duì)變量間的因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證所建立模型對(duì)變量間因果關(guān)系的設(shè)定是合理的.

3.4 最小二乘估計(jì)

為了與VAR模型作對(duì)比，我們首先運(yùn)用OLS方法得出回歸模型為：

lnyt=0.8112+0.7786lnxt

(2.4721) (22.0780)

R2=0.9779SE=0.0536F=487.437

其中，β=0.7786說明當(dāng)城鎮(zhèn)居民可支配收入每增加1%時(shí)，商品房平均銷售價(jià)格平均上升77.86%.

3.5 VAR關(guān)系模型

協(xié)整檢驗(yàn)是基于動(dòng)態(tài)分布滯后模型(VAR)的，所以為了估計(jì)模型的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，以得出一個(gè)有效無偏估計(jì).我們運(yùn)用Eviews6.0做出房地產(chǎn)價(jià)格和居民收入之間的VAR關(guān)系模型可表示為：

3.6 脈沖響應(yīng)函數(shù)

居民收入對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖2(a)所示.對(duì)于房?jī)r(jià)的沖擊，居民收入在當(dāng)年的反應(yīng)為零，從沖擊發(fā)生的第1年開始到第2年，居民收入有一個(gè)增加的過程，從第3年起，開始持續(xù)緩慢上下波動(dòng)，一直持續(xù)到第10年.

房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)居民收入沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖2(b)所示.對(duì)于居民收入的沖擊，房?jī)r(jià)在當(dāng)年的反應(yīng)為零，從沖擊發(fā)生的第1年開始到第2年，房?jī)r(jià)有一個(gè)下降的過程，從第2年起，房?jī)r(jià)迅速增加，第3年又下降，如此上下波動(dòng)一直持續(xù)到第10年.總之，脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果顯示，房?jī)r(jià)沖擊在短期內(nèi)對(duì)居民收入水平的影響十分有限，而長(zhǎng)期來看，卻對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)形成顯著的正向影響；居民收入沖擊對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生顯著的正向影響.

圖2 脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

3.7 方差分解

考察VAR模型時(shí)，還可以采用方差分解方法研究模型的動(dòng)態(tài)特征.為了了解各信息對(duì)模型內(nèi)生變量的相對(duì)重要性，我們可以估計(jì)出各變量的作用時(shí)滯和效應(yīng)大小.

表5 Δlnx的方差分解

居民收入的方差分解見表5.房?jī)r(jià)對(duì)于居民收入的貢獻(xiàn)度第1期為零，第2期迅速增加到5.2958%，此后逐漸增加，第3期增加為7.6234%.

表6 Δlny的方差分解

房地產(chǎn)價(jià)格的方差分解見圖6.居民收入對(duì)于房?jī)r(jià)的貢獻(xiàn)度第1期為0.0051%，第2期迅速增加到23.3394%，此后逐漸增加，第3期增加為49.2375%.總之，由表5和表6的方差分解可知：從長(zhǎng)期的角度來看，一方面，房地產(chǎn)價(jià)格上漲是居民收入增長(zhǎng)的重要解釋因素；另一方面，居民收入水平的高漲也是房地產(chǎn)價(jià)格上漲的重要解釋因素.因此，在長(zhǎng)期，房地產(chǎn)價(jià)格與居民收入之間存在著相互的重要影響.

4 結(jié)論及政策建議

綜上分析，本文得出如下結(jié)論：增加居民收入水平使其具有購(gòu)買能力，是增加房屋需求的最主要因素.城鎮(zhèn)居民收入水平大幅度提升，這也使得城鎮(zhèn)居民對(duì)房地產(chǎn)需求變得更大，同樣根據(jù)擁有房產(chǎn)的目的不同可以從居住需求和賺錢需求兩個(gè)方面來分析其需求變動(dòng)情況.(1)居住需求.首先，城鎮(zhèn)居民收入大幅度提升增強(qiáng)了居民購(gòu)買的能力，廣大居民改善居住條件的愿望加強(qiáng).其次，綠色住宅、健康住宅、生態(tài)住宅等正在興起，商品房檔次明顯提高，城鎮(zhèn)居民有效需求逐漸旺盛.最后，拆遷安置等相關(guān)輔助措施的進(jìn)一步完善增加了城鎮(zhèn)居民對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的整體需求，并且這部分需求將會(huì)持續(xù)穩(wěn)定的增長(zhǎng).2)賺錢需求.隨著城鎮(zhèn)居民可支配收入的提高，民間資金的不斷雄厚，大量資金需要尋找投資渠道，又因?yàn)楣善笔袌?chǎng)等高風(fēng)險(xiǎn)投資渠道的低迷狀態(tài)，使得城鎮(zhèn)居民轉(zhuǎn)而將資金投入到利潤(rùn)豐厚的房地產(chǎn)業(yè)，增加了對(duì)房地產(chǎn)的需求，進(jìn)而影響了房地產(chǎn)的供需關(guān)系，促進(jìn)了房地產(chǎn)價(jià)格的上漲.因此，我們要正確理性地看待房?jī)r(jià)問題，提高風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，同時(shí)，完善相關(guān)制度，如“新國(guó)十條”等.

[1]向楊,徐良果，王勇軍.政府干預(yù)下企業(yè)過度投資研究述評(píng)[J].棗莊學(xué)院學(xué)報(bào),2013,30(5)：95-99.

[2]耿同勁.資本監(jiān)管與銀行體系穩(wěn)定性研究——基于房地產(chǎn)調(diào)控的視角[J].生產(chǎn)力研究,2013(4)：53-56.

[3]郭樹華,王旭.人民幣匯率與房地產(chǎn)價(jià)格關(guān)聯(lián)效應(yīng)研究[J].經(jīng)濟(jì)問題探索,2012(l)：32-37.

[4]陳浪南,王鶴.我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格區(qū)域互動(dòng)的實(shí)證研究[J].統(tǒng)計(jì)研究,2012,29(7)：37-43.

[5]劉博,周晨丹等.土地市場(chǎng)波動(dòng)與房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系分析：基于VAR模型的實(shí)證研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí), 2012,42(13)：47-54.

[6]肖堯.城鎮(zhèn)化、房地產(chǎn)價(jià)格與城鄉(xiāng)收入差距——基于我國(guó)省區(qū)面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].財(cái)經(jīng)科學(xué),2013(9)：100-107.

[7]黃瑜.土地價(jià)格、居民收入對(duì)商品住宅價(jià)格影響的動(dòng)態(tài)分析[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究,2010(10)：24-28.