房月琴 臺(tái)玉紅 白佳敏

摘 要：以房地產(chǎn)市場(chǎng)為研究對(duì)象，利用百度搜索指數(shù)等三項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)建立情緒指數(shù)。通過(guò)回歸模型實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者情緒和經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著影響房?jī)r(jià)波動(dòng)。經(jīng)濟(jì)政策不確定性在消費(fèi)者情緒影響房?jī)r(jià)波動(dòng)的過(guò)程中有顯著的正向調(diào)節(jié)作用。此外，消費(fèi)者情緒對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響因區(qū)域不同有所差異，從東向西呈逐漸增加趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：消費(fèi)者情緒;經(jīng)濟(jì)政策;不確定性;房?jī)r(jià)波動(dòng);調(diào)節(jié)作用

中圖分類(lèi)號(hào)：F293.3? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2020）28-0001-04

引言

近年來(lái)，隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，房地產(chǎn)業(yè)也迅速發(fā)展，房地產(chǎn)價(jià)格上漲已成為影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定的一個(gè)重要因素。由于房地產(chǎn)市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)，市場(chǎng)參與者獲得信息的渠道多種多樣，渠道分散，市場(chǎng)投機(jī)性越來(lái)越強(qiáng)，情緒已成為影響住房?jī)r(jià)格的重要因素。商品住房有消費(fèi)和投資兩個(gè)屬性：當(dāng)消費(fèi)者情緒上漲時(shí)，“晚買(mǎi)不如早買(mǎi)”的心理更強(qiáng)烈，進(jìn)一步提高了住房?jī)r(jià)格;當(dāng)消費(fèi)者情緒下跌時(shí)，會(huì)持等待和觀望的態(tài)度，這將導(dǎo)致住房市場(chǎng)的需求規(guī)模縮小，從而導(dǎo)致住房?jī)r(jià)格下跌。在這一背景下，國(guó)家經(jīng)濟(jì)政策在不斷調(diào)整，以期對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)及相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行指導(dǎo)與調(diào)控。因此，本文旨在研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性和消費(fèi)者情緒對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響，以及經(jīng)濟(jì)政策的不確定性在消費(fèi)者情緒與住房?jī)r(jià)格波動(dòng)的影響關(guān)系中是否起調(diào)節(jié)作用，以便為政府管理住房?jī)r(jià)格提供政策建議。

一、理論分析和研究假設(shè)

黃燕芬等（2019）基于行為金融學(xué)理論進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)情緒對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有著顯著的正向影響[1]。劉林、陳寧（2017）從非線性角度研究發(fā)現(xiàn)，投資者情緒的高漲會(huì)促進(jìn)房地產(chǎn)價(jià)格的上漲[2]。葉培桐（2016）研究發(fā)現(xiàn)，廈門(mén)市購(gòu)房者信心的增加會(huì)導(dǎo)致住宅價(jià)格的上漲[3]。從消費(fèi)者非理性的認(rèn)知觀點(diǎn)出發(fā)，本文認(rèn)為當(dāng)市場(chǎng)上出現(xiàn)信息干擾時(shí)，消費(fèi)者更有可能進(jìn)行不合理的分析，從而導(dǎo)致市場(chǎng)劇烈波動(dòng)，即消費(fèi)者高漲的情緒會(huì)顯著促進(jìn)房?jī)r(jià)波動(dòng)，所以提出假設(shè)H1。

H1：在控制其他變量不變的情況下，消費(fèi)者情緒與房?jī)r(jià)波動(dòng)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性和房?jī)r(jià)波動(dòng)的關(guān)系已有大量研究，但尚未得出一致的結(jié)果。胡成春、陳迅（2019）發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性刺激東部地區(qū)房?jī)r(jià)上漲，引起中西部地區(qū)房?jī)r(jià)波動(dòng)，而東北地區(qū)房?jī)r(jià)則呈現(xiàn)下降趨勢(shì)[4]。劉金全、畢振豫（2018）研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性本身會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生明顯的溢出效應(yīng)[5]。朱冠平等（2019）發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊會(huì)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生負(fù)面影響[6]。本文認(rèn)為，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高的情況下，消費(fèi)者對(duì)于房屋消費(fèi)和投資的減少會(huì)從根本上抑制房屋的市場(chǎng)需求，使房?jī)r(jià)有所下降，從而使房地產(chǎn)市場(chǎng)再次均衡、平穩(wěn)發(fā)展，所以提出假設(shè)H2。

H2：在控制其他變量不變的情況下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與房?jī)r(jià)波動(dòng)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。

雖然有較多的文獻(xiàn)研究消費(fèi)者情緒和房?jī)r(jià)波動(dòng)兩者之間的關(guān)系，但是對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否會(huì)加強(qiáng)或削弱兩者之間關(guān)系的研究幾乎沒(méi)有。從消費(fèi)者角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策的信息不確定會(huì)使消費(fèi)者產(chǎn)生焦慮恐懼等負(fù)面情緒，猶豫不決，決策更加謹(jǐn)慎。饒品貴等（2017）研究發(fā)現(xiàn)，從公司投資的角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策的高度不確定性會(huì)加大金融市場(chǎng)的摩擦，信貸供給減少，融資和投資成本增加，使得企業(yè)推遲或減少投資[7]。因此，經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，投資者的投機(jī)投資規(guī)模就會(huì)越大，個(gè)人消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)規(guī)模就會(huì)越小，兩者的結(jié)合將增加整個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)性，反之亦然，所以提出假設(shè)H3。

H3：在消費(fèi)者情緒影響房?jī)r(jià)波動(dòng)的過(guò)程中經(jīng)濟(jì)政策不確定性發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

二、數(shù)據(jù)選擇和研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

選用2011年1月至2018年12月的城市月度數(shù)據(jù)作為研究樣本?？紤]到一些城市規(guī)模相對(duì)較小或經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)搜索房地產(chǎn)信息的人群相對(duì)較少，所以選擇規(guī)模較大、經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)和房地產(chǎn)交易比較活躍的16個(gè)城市，包括北京、上海、廣州、深圳、天津、重慶，南京、武漢、沈陽(yáng)、西安、成都、杭州、青島、廈門(mén)、長(zhǎng)沙和?？赱8]。數(shù)據(jù)主要來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、城鎮(zhèn)統(tǒng)計(jì)年鑒和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

住房?jī)r(jià)格（P）是被解釋變量，以新建住宅銷(xiāo)售價(jià)格指數(shù)的對(duì)數(shù)表示;經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）是解釋變量，用EPU指數(shù)代表;消費(fèi)者情緒（Senti）是本文所關(guān)注的解釋變量，計(jì)算方法見(jiàn)下文。為控制各種宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)模型的潛在影響，選取貨幣增長(zhǎng)率（M2）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（Inc）、國(guó)房景氣指數(shù)（Estate）作為控制變量。

（二）消費(fèi)者情緒

消費(fèi)者情緒指數(shù)作為綜合指標(biāo)，進(jìn)行擬合的二級(jí)指標(biāo)有以下幾個(gè)。

1.關(guān)注度。因?yàn)榘俣人阉髡紦?jù)我國(guó)搜索引擎市場(chǎng)的絕大部分分量，所以使用各個(gè)關(guān)鍵詞的百度搜索指數(shù)可以反映居民日常生活中所關(guān)注的領(lǐng)域和方向。搜索指數(shù)能夠表示居民關(guān)注的熱度，也是其情緒的體現(xiàn)。因此，百度搜索指數(shù)是基于百度搜索引擎的數(shù)據(jù)庫(kù)，以關(guān)鍵詞作為統(tǒng)計(jì)對(duì)象，分析計(jì)算百度網(wǎng)絡(luò)搜索中每個(gè)關(guān)鍵詞的頻率。本文參考董倩等[8]（2014）的做法，最終確定房?jī)r(jià)、房產(chǎn)網(wǎng)、房源、裝修、房貸利率、房?jī)r(jià)走勢(shì)、公積金這7個(gè)關(guān)鍵詞，查看關(guān)鍵詞搜索量的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。由于百度指數(shù)的搜索數(shù)據(jù)無(wú)法下載，本文基于編寫(xiě)的爬蟲(chóng)程序，收集關(guān)鍵詞的每月數(shù)據(jù)序列作為關(guān)鍵組。

2.消費(fèi)者信心。消費(fèi)者信心影響消費(fèi)者的意愿，消費(fèi)者的意愿則通過(guò)作用于消費(fèi)者需求而影響宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)作。國(guó)外大量研究表明，消費(fèi)者信心指數(shù)在預(yù)測(cè)居民消費(fèi)方面有著明顯的作用。

3.購(gòu)買(mǎi)熱度。房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的基本面息息相關(guān)，當(dāng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)較好，居民總量經(jīng)濟(jì)收入較高時(shí)，購(gòu)買(mǎi)住房的可能性更大，當(dāng)然此時(shí)的消費(fèi)者情緒是相對(duì)較高的。購(gòu)買(mǎi)熱度的替代指標(biāo)為16個(gè)城市當(dāng)月商品房銷(xiāo)售面積。

考慮到各個(gè)變量的滯后關(guān)系，選定衡量消費(fèi)者情緒的變量及各變量滯后一期的變量共5個(gè)變量做主成分分析，在確保累計(jì)變量的方差解釋率達(dá)到75%的前提下，可以獲得臨時(shí)消費(fèi)者情緒指標(biāo)。表1所示結(jié)果，是利用臨時(shí)消費(fèi)者情緒指標(biāo)與上述五項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析得到的。

由表1可知，消費(fèi)者情緒與當(dāng)期的百度搜索指數(shù)、消費(fèi)者信心指數(shù)和滯后一期的商品房銷(xiāo)售面積的相關(guān)系數(shù)更大，所以選擇上述指標(biāo)構(gòu)建消費(fèi)者情緒指數(shù)，然后再次使用主成分分析法，得到最終消費(fèi)者情緒指標(biāo)的表達(dá)式為：

Sentiit=Baiduit*0.6498+Confidenceit*0.5084-Sqmi，t-1*0.5657（1）

（三）模型構(gòu)建

現(xiàn)有的研究表明，經(jīng)濟(jì)政策的變化通常導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)資產(chǎn)利潤(rùn)和風(fēng)險(xiǎn)的期望發(fā)生改變，從而使資產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)偏差，并形成短期和長(zhǎng)期的市場(chǎng)穩(wěn)定性沖擊。建立模型（2）來(lái)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性和消費(fèi)者情緒是否會(huì)影響住房?jī)r(jià)格的波動(dòng)。

Pit=α0+α1Sentii，t+α2EPUi，t+α3M2i，t+α4Estatei，t+α5Inci，t+εit（2）

其中，P為住房?jī)r(jià)格指數(shù)，Senti為消費(fèi)者情緒指數(shù)，EPU為經(jīng)濟(jì)政策不確定性，M2表示貨幣增長(zhǎng)率，Inc表示城鎮(zhèn)居民人均可支配收入，Estate表示國(guó)房景氣指數(shù)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。當(dāng)α1和α2系數(shù)顯著為正時(shí)，則表明假設(shè)H1和假設(shè)H2成立，即消費(fèi)者情緒和經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)顯著促進(jìn)房?jī)r(jià)波動(dòng)。

為了檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否在消費(fèi)者情緒與住房?jī)r(jià)格波動(dòng)之間具有調(diào)節(jié)作用，建立模型（3），并對(duì)調(diào)節(jié)變量和消費(fèi)者情緒變量進(jìn)行去中心化處理。

Pit=α0+α1Sentii，t+α2EPUi，t+α3Senti*EPUi，t+α4M2i，t+α5Estatei，t+α6Inci，t+εit（3）

其中，各變量解釋的含義與前文一致。需要關(guān)注的是交互項(xiàng)前的系數(shù)α3：當(dāng)α3系數(shù)顯著為正時(shí)，則表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性在消費(fèi)者情緒影響房?jī)r(jià)波動(dòng)的過(guò)程中起著積極的調(diào)節(jié)作用;當(dāng)α3系數(shù)顯著為負(fù)時(shí)，則表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性在消費(fèi)者情緒影響房?jī)r(jià)波動(dòng)的過(guò)程中起著消極的調(diào)節(jié)作用，否則就沒(méi)有調(diào)節(jié)作用。

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）相關(guān)性分析

由表2可知，消費(fèi)者情緒指數(shù)和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)與當(dāng)月住房?jī)r(jià)格指數(shù)表現(xiàn)強(qiáng)正相關(guān)，其他變量的相關(guān)系數(shù)較低，不存在多重共線性，可以納入回歸模型。

（二）回歸分析

表3為消費(fèi)者情緒、經(jīng)濟(jì)政策不確定性與房?jī)r(jià)波動(dòng)的基本回歸、調(diào)節(jié)作用回歸和分區(qū)域效應(yīng)回歸的結(jié)果。模型1回歸結(jié)果顯示，消費(fèi)者情緒系數(shù)為0.0034，顯著性水平為1%，表明高漲的消費(fèi)者情緒會(huì)顯著促進(jìn)房?jī)r(jià)波動(dòng)，假設(shè)H1成立;模型2回歸結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性系數(shù)為0.0009，顯著性水平為1%，表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高也會(huì)顯著促進(jìn)房?jī)r(jià)波動(dòng)，假設(shè)H2成立;模型3的消費(fèi)者情緒和政策不確定性交互項(xiàng)系數(shù)為0.0002，顯著性水平為1%，表明在消費(fèi)者情緒與房?jī)r(jià)波動(dòng)的過(guò)程中經(jīng)濟(jì)政策不確定性扮演著正向調(diào)節(jié)作用，即較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性將會(huì)加劇消費(fèi)者情緒對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的積極影響，假設(shè)H3成立。

我國(guó)幅員遼闊，不同市場(chǎng)的特征也各不相同，筆者分別對(duì)東、中西部市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，分析區(qū)域異質(zhì)性。模型4和模型5回歸結(jié)果顯示，東部地區(qū)（中西部地區(qū)）消費(fèi)者情緒和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)住房?jī)r(jià)格波動(dòng)的系數(shù)分別為0.0024（0.0041）和0.0008（0.0009），其中情緒對(duì)住房?jī)r(jià)格的影響在中西部地區(qū)更大，在東部地區(qū)的影響力較弱。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，房地產(chǎn)市場(chǎng)的參與者眾多，交易頻繁。與此同時(shí)，東部地區(qū)發(fā)展了成熟的信息來(lái)源渠道和信息網(wǎng)絡(luò)，情緒需要經(jīng)過(guò)眾多考驗(yàn)才能最終影響交易行為。由于本文構(gòu)造的情緒指數(shù)部分反映了理性的判斷，理性的交易行為更易被其他突發(fā)事件影響，因此情緒對(duì)商品住宅價(jià)格的影響力在東部較弱。然而在中西部地區(qū)，由于信息交流比東部地區(qū)薄弱，市場(chǎng)參與者學(xué)習(xí)能力和網(wǎng)絡(luò)參與度均不如東部地區(qū)，因此信息不對(duì)稱(chēng)的情況更為嚴(yán)重，通過(guò)理性預(yù)期產(chǎn)生的情緒更容易催生購(gòu)買(mǎi)行為。而且，中西部地區(qū)投機(jī)與套利等需要預(yù)期判斷的交易行為較少，因此導(dǎo)致了情緒與住房?jī)r(jià)格之間有著密切的關(guān)系。

結(jié)語(yǔ)

本文利用我國(guó)16個(gè)大中城市2011年1月至2018年12月的城市月度數(shù)據(jù)作為研究樣本，證明了消費(fèi)者情緒和經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否會(huì)影響住房?jī)r(jià)格的波動(dòng)，同時(shí)還實(shí)證分析了經(jīng)濟(jì)政策的不確定性在消費(fèi)者情緒與住房?jī)r(jià)格波動(dòng)的影響關(guān)系中是否起調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者情緒和經(jīng)濟(jì)政策不確定性與房?jī)r(jià)波動(dòng)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系;經(jīng)濟(jì)政策不確定性在消費(fèi)者情緒影響房?jī)r(jià)波動(dòng)過(guò)程中具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用，即確定的經(jīng)濟(jì)政策會(huì)削弱消費(fèi)者情緒對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的正向影響，而不確定的經(jīng)濟(jì)政策則會(huì)加強(qiáng)消費(fèi)者情緒對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的正向影響。另外，消費(fèi)者情緒對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響自東向西逐漸增加，影響關(guān)系存在區(qū)域異質(zhì)性。

中國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)與資本市場(chǎng)類(lèi)似，是一個(gè)典型的信息不對(duì)稱(chēng)市場(chǎng)。眾多參與者在無(wú)法對(duì)整體市場(chǎng)進(jìn)行把握的情況下，容易受到媒體煽動(dòng)、親友謠傳等因素的影響，在短時(shí)間內(nèi)情緒大幅波動(dòng)，從而對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生顯著影響。首先，要使經(jīng)濟(jì)政策和社會(huì)效益達(dá)到最高水平，決策者不僅需要關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的影響，還必須注意經(jīng)濟(jì)政策在消費(fèi)者情緒與房?jī)r(jià)波動(dòng)間的調(diào)節(jié)作用。其次，政策調(diào)控需加強(qiáng)對(duì)群眾的情緒管理。我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)仍處于發(fā)展階段，加強(qiáng)對(duì)媒體輿論的引導(dǎo)和管理，減少信息傳遞不對(duì)稱(chēng)，促進(jìn)消費(fèi)者和開(kāi)發(fā)商共同形成合理的預(yù)期，進(jìn)行理性消費(fèi)，對(duì)于避免房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)至關(guān)重要。最后，由于我國(guó)幅員遼闊，不同城市具有不同的特征，政府應(yīng)根據(jù)各個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力，信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平，消費(fèi)者市場(chǎng)參與度和居民受教育水平等因素，為當(dāng)?shù)刂贫ú⑦x取合理的房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)調(diào)控政策。

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Consumer Sentiment，Economic Policy Uncertainty and Real Estate Price Fluctuation

FANG Yue-qin，TAI Yu-hong，BAI Jia-min

（Business School，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

Abstract：Taking the real estate market as the research object，using three secondary indicators such as Baidu search index to establish the sentiment index，through the regression model empirical research，it is found that：consumer sentiment and economic policy uncertainty significantly promote real estate price fluctuation.Economic policy uncertainty has a significant positive regulatory role in the process of consumer sentiment affecting real estate price fluctuation.In addition，the impact of consumer sentiment on real estate price fluctuation gradually increased from east to west due to regional differences.

Key words：consumer sentiment;economic policy;uncertainty;real estate price fluctuation;regulatory role