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長(zhǎng)株潭房地產(chǎn)泡沫化程度檢測(cè)與傳染風(fēng)險(xiǎn)研究

2020-09-10 07:45郭欣何宇鑫馬書田景鑫
北方經(jīng)貿(mào) 2020年8期
關(guān)鍵詞:宏觀經(jīng)濟(jì)

郭欣 何宇鑫 馬書田 景鑫

摘要:現(xiàn)選取長(zhǎng)株潭地區(qū)2004-2017年的相關(guān)數(shù)據(jù),采用指標(biāo)法對(duì)房?jī)r(jià)泡沫進(jìn)行測(cè)度,得出房地產(chǎn)泡沫化的程度。繼而使用VAR模型和脈沖響應(yīng)分析該地區(qū)房地產(chǎn)泡沫化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的傳染風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明,長(zhǎng)株潭地區(qū)存在房?jī)r(jià)泡沫,房地產(chǎn)泡沫化程度較高,且對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有負(fù)向影響,存在傳染風(fēng)險(xiǎn)。最后針對(duì)所得結(jié)果提出單位根檢驗(yàn);格蘭杰因果檢驗(yàn);構(gòu)建VAR模型;脈沖響應(yīng)圖等對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)價(jià)格泡沫;宏觀經(jīng)濟(jì);傳染風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類號(hào):F832? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1005-913X(2020)08-0135-03

一、引言

由于房地產(chǎn)業(yè)在中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的支柱地位,對(duì)房地產(chǎn)泡沫水平的測(cè)度一直是研究熱點(diǎn)。近些年來(lái),隨著長(zhǎng)株潭地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市化進(jìn)程的加快,大量資本和勞動(dòng)力涌入房地產(chǎn)市場(chǎng),長(zhǎng)株潭地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)得到了迅速發(fā)展,但同時(shí)人們購(gòu)房需求與長(zhǎng)期高位運(yùn)行的房?jī)r(jià)之間的矛盾也日益突出,房地產(chǎn)泡沫化作為房地產(chǎn)市場(chǎng)的重要問(wèn)題,成為了人們關(guān)注和探討的焦點(diǎn)。嚴(yán)重的房地產(chǎn)泡沫化會(huì)帶來(lái)一系列的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)問(wèn)題,不利于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。在這一背景下,研究長(zhǎng)株潭地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康狀況,對(duì)抑制房地產(chǎn)泡沫化和未來(lái)房地產(chǎn)市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

當(dāng)前學(xué)術(shù)界對(duì)房地產(chǎn)泡沫測(cè)度的方法主要分為三大類。一是指標(biāo)法。呂江林(2010)[1]在研究中將房?jī)r(jià)收入比作為指標(biāo)測(cè)度出中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格存在泡沫,并考察了租售比等學(xué)術(shù)界和業(yè)界通常用來(lái)度量住房市場(chǎng)泡沫水平的指標(biāo)的適用性。二是統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法。該方法主要分為三種,方差界檢驗(yàn)、設(shè)定性檢驗(yàn)、單位根—協(xié)方差檢驗(yàn),王鶴(2011)[2]通過(guò)單位根檢驗(yàn)和協(xié)方差檢驗(yàn)對(duì)房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行測(cè)度。三是理論價(jià)格法。楊燦、劉赟(2008)[3]通過(guò)計(jì)算邊際收益率求出房地產(chǎn)的理論價(jià)格,再與房地產(chǎn)實(shí)際價(jià)格進(jìn)行比較,測(cè)度房地產(chǎn)泡沫。

在房地產(chǎn)泡沫化和宏觀經(jīng)濟(jì)方面,當(dāng)前學(xué)術(shù)界主要從實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資、工業(yè)創(chuàng)新、居民消費(fèi)和宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)等視角,對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的不良影響進(jìn)行考察。陳志剛(2018)[4]使用迭代回歸法測(cè)算各地房地產(chǎn)泡沫,并以金融發(fā)展與房地產(chǎn)泡沫的交互項(xiàng)為研究重點(diǎn),提出房地產(chǎn)泡沫顯著抑制了實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資,而該抑制作用受金融發(fā)展水平影響。張勇(2015)[5]利用VAR模型和脈沖響應(yīng)分析,發(fā)現(xiàn)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)中的40%來(lái)源于房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng),此外金融加速器作用下的信貸約束將加劇房?jī)r(jià)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。

綜合國(guó)內(nèi)外學(xué)者的現(xiàn)有研究,碩果累累,但仍有可以創(chuàng)新之處。首先,國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)二三線城市房地產(chǎn)市場(chǎng)研究較少。其次,國(guó)內(nèi)大部分文獻(xiàn)是檢測(cè)某一區(qū)域是否存在房地產(chǎn)泡沫或測(cè)度泡沫大小,少有在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究相關(guān)區(qū)域房地產(chǎn)泡沫化的傳染風(fēng)險(xiǎn)。

三、長(zhǎng)株潭地區(qū)房地產(chǎn)泡沫化的測(cè)度

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

現(xiàn)以長(zhǎng)株潭地區(qū)為研究出發(fā)點(diǎn), 通過(guò)選取2004至2017年相關(guān)指標(biāo)的年度數(shù)據(jù)對(duì)房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行測(cè)度, 數(shù)據(jù)來(lái)源于湖南省,長(zhǎng)沙市、株洲市以及湘潭市統(tǒng)計(jì)局歷年統(tǒng)計(jì)。

(二)指標(biāo)選取

現(xiàn)通過(guò)選取三個(gè)指標(biāo)來(lái)對(duì)長(zhǎng)株潭地區(qū)房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行測(cè)度。一是房?jī)r(jià)收入比。房?jī)r(jià)收入比是計(jì)算房地產(chǎn)泡沫的可靠指標(biāo)。房?jī)r(jià)收入比越高,居民家庭的可支配收入足以購(gòu)房的年數(shù)越長(zhǎng),則居民的購(gòu)房壓力越大,房地產(chǎn)泡沫化程度越高。二是房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率/GDP增長(zhǎng)率。房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率/GDP增長(zhǎng)率反映出虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的偏離程度,當(dāng)比值大于1時(shí),則說(shuō)明房地產(chǎn)市場(chǎng)存在投機(jī)空間,該指標(biāo)越大,房地產(chǎn)泡沫越大。三是房地產(chǎn)投資額/固定資產(chǎn)投資額。

當(dāng)房地產(chǎn)投資額的增速快于固定資產(chǎn)投資額增速時(shí),市場(chǎng)看好房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景,將會(huì)有更多的資金進(jìn)入,房?jī)r(jià)將會(huì)上升。其所占的比重間接反映出房地產(chǎn)市場(chǎng)的冷熱程度。

從房?jī)r(jià)收入比來(lái)看,世界銀行認(rèn)為合理的房?jī)r(jià)收入比為 4— 6。長(zhǎng)沙株洲在2011年均超過(guò)6,湘潭在2013年超過(guò)6,說(shuō)明存在房?jī)r(jià)泡沫。在2014-2016年期間,由于政府采取“湘五條”“溫和七條”等政策對(duì)長(zhǎng)株潭房地產(chǎn)進(jìn)行調(diào)控,導(dǎo)致房?jī)r(jià)收入比有所下降,其中株洲市在2016年因房?jī)r(jià)下跌不存在泡沫,但總體上,長(zhǎng)株潭地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫化程度仍然較高。

從房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率/GDP增長(zhǎng)率來(lái)看,長(zhǎng)株潭地區(qū)大部分年份比值都超過(guò)了1,2012年到2016年下降很多,但2017年達(dá)到最高值,超過(guò)了2,說(shuō)明房地產(chǎn)泡沫較大。房地產(chǎn)投資額/固定資產(chǎn)投資額比值在逐年下降,雖然房地產(chǎn)投資額一直在上升,可以說(shuō)明政府宏觀調(diào)控起到了作用。因此通過(guò)這三個(gè)指標(biāo)的分析證明,長(zhǎng)株潭房地產(chǎn)泡沫化程度還是比較高的。

四、實(shí)證分析

現(xiàn)選取各地生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率作為衡量宏觀經(jīng)濟(jì)的變量,記為GDPR,運(yùn)用前面計(jì)算的房?jī)r(jià)收入比作為衡量房?jī)r(jià)泡沫的變量,記為HPIR。運(yùn)用2004年到2017年GDP增長(zhǎng)率的年度數(shù)據(jù)作為時(shí)間序列數(shù)據(jù),實(shí)證分析房?jī)r(jià)泡沫對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的傳染風(fēng)險(xiǎn)。

(一)單位根檢驗(yàn)

由結(jié)果可知,三地GDPR和HPIR都存在單位根,故對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后再進(jìn)行單位根檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)DGDPR和DHPIR都是平穩(wěn)序列,故GDPR和HPIR都是一階單整,記為GDPR~I(xiàn)(1)、HPIR~I(xiàn)(1)。

(二)格蘭杰因果檢驗(yàn)

從卡方統(tǒng)計(jì)值來(lái)看,可以在1%的水平上拒絕原假設(shè),認(rèn)為DHPIR是DGDPR的格蘭杰原因。只有長(zhǎng)沙的F統(tǒng)計(jì)值不顯著,但是卡方統(tǒng)計(jì)值是顯著的,現(xiàn)選擇以卡方統(tǒng)計(jì)值為依據(jù),認(rèn)為原假設(shè)不成立。故三個(gè)地區(qū)的房?jī)r(jià)泡沫是GDP增長(zhǎng)率的格蘭杰原因,即房?jī)r(jià)泡沫對(duì)GDP增長(zhǎng)率有影響。

(三)構(gòu)建VAR模型

根據(jù)AIC和SC信息準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)為3,故構(gòu)建滯后階數(shù)p=3的VAR模型如下。

DGDPRtDHPIRt=β10β20+β11β21DGDPRt-1+β12β22DGDPRt-2+β13β23DGDPRt-3+γ11γ21DHPIRt-1+γ12γ22DHPIRt-2+γ13γ23DHPIRt-3+ε1tε2t

把同期變量合并成列向量后可寫為:

DGDPRtDHPIRt=β10β20+β11 γ11β21 γ21DGDPRt-1DHPIRt-1+β12 γ12β22 γ22DGDPRt-2DHPIRt-2+β13 γ13β23 γ23DGDPRt-3DHPIRt-3+ε1tε2t然后對(duì)VAR模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),由于VAR模型滯后三階,共有6個(gè)特征根。通過(guò)判斷,這6個(gè)特征根的模都小于一且全部位于單位圓內(nèi),因此可以判斷該VAR模型是平穩(wěn)的,故可以進(jìn)一步進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。

(四)脈沖響應(yīng)圖

由圖1可知,上圖分別展示了來(lái)自DHPIR的沖擊對(duì)DGDPR的影響是隨著沖擊的持續(xù)逐漸穩(wěn)定的,這是平穩(wěn)序列的一般特征。從單個(gè)圖形來(lái)看,對(duì)長(zhǎng)沙的DHPIR施加沖擊后,在第一期首先會(huì)對(duì)DGDPR產(chǎn)生正向影響,然后正向影響逐漸減弱,到第二期影響轉(zhuǎn)為負(fù)向影響,之后大體呈現(xiàn)負(fù)面影響趨勢(shì),隨著時(shí)間推移影響逐漸平穩(wěn)。對(duì)株洲的DHPIR施加沖擊后,在第一期會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈的負(fù)向沖擊,而后負(fù)面影響逐漸減弱,在第五期之后會(huì)出現(xiàn)短暫的正向效應(yīng),但持續(xù)時(shí)間不長(zhǎng)。對(duì)株洲的DHPIR施加沖擊后,在前四期都會(huì)出現(xiàn)負(fù)向影響,之后影響保持穩(wěn)定。

綜上可知,房?jī)r(jià)泡沫對(duì)GDP增長(zhǎng)率大致呈負(fù)向影響,即便短期內(nèi)可以刺激經(jīng)濟(jì),長(zhǎng)期下還是不利于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定發(fā)展。我們可以認(rèn)為房地產(chǎn)泡沫化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是有阻礙作用的,即房地產(chǎn)泡沫化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)存在傳染風(fēng)險(xiǎn)。

五、對(duì)策建議

(一)加快城市保障房建設(shè)

政府以自己的名義購(gòu)買一些商用房作為經(jīng)濟(jì)適用住房,同時(shí)以租賃的方式租給那些有需要的人,實(shí)現(xiàn)保障性住房的“以租代買”,建立一個(gè)與商品房不同的市場(chǎng)機(jī)制,將高收入群體和低收入群體在房地產(chǎn)市場(chǎng)中分隔開。

(二)提高交易費(fèi)用并遏制和打擊投機(jī)

通過(guò)多種稅負(fù)的征收來(lái)增加房屋持有成本,這個(gè)方法將會(huì)使得囤房者減少房屋的持有,釋放出多余的房子,增加市場(chǎng)供給,擠出房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)的泡沫成分。另外政府要加強(qiáng)監(jiān)管,適度打擊投機(jī),規(guī)范房地產(chǎn)的市場(chǎng)秩序。

(三)調(diào)控政策要充分考慮房?jī)r(jià)泡沫傳染問(wèn)題

各地政府在制定房?jī)r(jià)政策時(shí),既要因地制宜又要統(tǒng)籌兼顧,充分考慮房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響,避免房?jī)r(jià)泡沫傳染帶來(lái)的負(fù)面沖擊。

參考文獻(xiàn):

[1] 呂江林.我國(guó)城市住房市場(chǎng)泡沫水平的度量[J].經(jīng)濟(jì)研究,2010(6):28-41.

[2] 王 鶴,周少君.中國(guó)房?jī)r(jià)是否存在泡沫——基于省際面板數(shù)據(jù)的協(xié)整分析[J].中國(guó)房地產(chǎn),2011(4):14-19.

[3] 楊 燦,劉 赟.關(guān)于房地產(chǎn)泡沫量的測(cè)度研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2008(19):41-43

[4] 陳志剛,吳國(guó)維,張 浩.房地產(chǎn)泡沫如何影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資[J].財(cái)經(jīng)學(xué),2018(3):93-106.

[5] 張 勇.房地產(chǎn)市場(chǎng)會(huì)壓垮中國(guó)嗎——房地產(chǎn)市場(chǎng)、貨幣市場(chǎng)波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)動(dòng)態(tài)關(guān)系研究[J].財(cái)政研究,2015(9):8-22.

[責(zé)任編輯:王功巧]

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