中國房地產業與宏觀經濟波動關系的實證研究

摘 要： 房地產業與宏觀經濟波動聯系密切。以1998—2010年的季度數據為樣本數據，以房地產投資額與商品房銷售額為解釋變量，通過對房地產業與宏觀經濟波動關系進行實證分析表明：房地產開發投資額、商品房銷售額與GDP之間存在著顯著的Granger雙向因果關系。我國房地產投資以及房屋銷售額與GDP之間存在穩定的均衡關系：短期來看，商品房銷售額變動對國民經濟有較大影響；長期來看，房地產投資對國民經濟的影響較大。并就相關結論提出具體的政策建議。

關鍵詞：房地產業；宏觀經濟；房地產投資額；商品房銷售額；脈沖函數分析

中圖分類號：F293.3 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2011）32-0054-04

一、問題的提出

經過改革開放三十多年的高速發展，2010年中國國內生產總值達到39.8萬億元，折合5.9萬億美元，躍升為世界第二大經濟體，綜合國力明顯提高。從經濟增長方式來看，投資驅動型經濟是近二十年經濟增長的明顯特點，資本形成總額貢獻率已達到54%，在消費、投資、凈出口三駕馬車中，投資的地位舉足輕重。圖1是關于投資與國內生產總值的基本情況。

圖1顯示，全社會固定資產投資與GDP同步增長，全社會固定資產投資占GDP的比重由1991年的25.7%上升到2010年的69.9%。這說明固定資產投資對國內生產總值的貢獻越來越大，其中，作為固定投資重要組成部分的房地產投資功不可沒。從圖1中可以看出，1998年逐步實行住房分配貨幣化政策以來，房地產開發投資占GDP的比重不斷增大，2010年達到12%，其對經濟的影響逐漸加強。一方面，房地產業作為基礎產業，與金融、建材、冶金、機械、通訊、化工、家電等生產生活資料行業有很高的關聯度，房地產投資在改善民生促進社會經濟發展方面有著舉足輕重的作用；另一方面，經濟增長也在一定程度上影響著房地產投資。經濟處于繁榮期時，對房地產的需求增加，市場的反應是供不應求，因而帶來價格與租金的上漲，進而導致地產行業利潤增加，高額的利潤進一步刺激投資增加，此時，經濟增長促進了房地產投資的擴容。而當經濟處于蕭條期時，對房地產需求也出現萎縮，價格租金下跌，房地產投資減少，進一步加劇了經濟的衰退。

2008年金融危機期間，部分城市房價迅速回落，新房成交量大跌。但是隨著各種經濟刺激政策的出臺，2009年我國經濟形勢出現好轉，房地產開發投資額不斷增加，隨之而來的是房價不斷高漲，部分城市的房價上漲超過了普通居民的承受能力。房地產投資規模過大、增速過快、結構失衡等問題，為國民經濟健康、穩定發展帶來了巨大的隱患，這些問題日益受到關注。本文將從房地產投資額與商品房銷售額出發，對房地產影響宏觀經濟進行實證分析，對房地產業與中國宏觀經濟波動之間的關系進行定量分析，為政府制定相關宏觀調控政策提供理論支持，促進房地產業和經濟健康發展。

二、國內外研究綜述

國外房地產業發展較早，相關領域的研究成果較為豐富。Quigley （1999） [1] 采用供求平衡定價模型，以人口、收入、就業、房屋開工和許可的面積、房屋空置率和房地產抵押貸款情況作為自變量來解釋房地產價格。通過回歸分析發現，房地產價格的變化可以用宏觀經濟的基本指標加以解釋，宏觀經濟在短期內對房地產價格影響不大，但是長期影響顯著。Green（1997） [2] 研究發現，住宅建設投資能引起GDP的波動，而非住宅物業的投資則落后于GDP的波動。Richard Barras（1995）[3]系統分析了影響俄羅斯1855—1995年間經濟增長的各項因素，結果顯示在不同的發展階段，房地產投資對經濟增長的促進作用明顯不同。Kim （2000） [4] 研究了韓國的土地價格與韓國國內生產總值的關系，結果表明，長期來看，房地產價格與宏觀經濟層面具有較高相關性。

國內學者對房地產行業的研究主要基于房地產投資與經濟增長關系的定量定性分析。沈悅、劉洪玉（2004） [5] 從房地產投資與GDP的關系角度出發，選取1986—2002年中國的房地產投資總額與GDP為樣本分析數據，通過Granger因果關系檢驗、脈沖響應函數、誤差修正模型等計量分析，認為GDP對房地產投資Granger 因果關系顯著，且這種因果關系明顯強于房地產投資對GDP的影響。皮舜、武康平（2004） [6]利用Cranger檢驗，選取了1994—2002年我國29個省市的房地產銷售額和GDP作面板數據分析，發現我國地方房地產市場與經濟增長之間存在顯著的雙向因果關系，并在此基礎上對房地產市場與經濟中增長的關系進行了定量分析。王國軍、劉水杏（2004） [7] 以我國1997年的投入產出表為依據，利用投入產出模型將房地產行業對國民經濟其他相關產業的帶動作用進行量化，計算出房地產總帶動效應為1.416，而具體到各產業，帶動效應存在明顯的差異性，其中受益最大的產業是金融保險業，房地產業每增加1單位產值對其帶動效應為0.145。梁云芳、高鐵梅、賀書平（2006） [8] 利用協整理論、H-P濾波、變參數模型、VAR模型計算出房地產均衡價格水平，以此來分析房地產市場與宏觀經濟之間的雙向影響關系，并且描述了偏離均衡狀態時房地產市場的波動趨勢。簡德三和王洪衛（2003）[9] 則闡述了房地產投資與經濟增長之間的雙向作用，房地產投資對經濟增長表現出促進與抑制兩種相反的作用，而經濟增長亦能推動或者制約房地產投資。譚剛（2001）[10] 認為，房地產業的發展水平與國民經濟的增長率是絕對的正相關關系，即如果國民經濟增長率越高，房地產發展態勢則越快。

三、研究方法與參數的選擇

（一）研究方法

本文將采用單位根檢驗與協整理論等統計方法進行探討，并運用VAR模型的脈沖響應函數分析以及方差分解對所研究的問題進行分析。

（二）變量的選取

本文選擇國內生產總值來表示宏觀經濟的波動，并從實證的角度來分析房地產投資與商品房銷售波動對經濟增長的影響。

國內生產總值是指在一定時期內（一個季度或一年），一個國家或地區的經濟中所生產出的全部最終產品和勞務的價值，一般被認為是衡量國家經濟狀況的最佳指標。宏觀經濟的波動，很大程度上表現在GDP的變動上，所以本文以GDP變動代表宏觀經濟波動。

房地產開發投資總額是以貨幣形式表現的房地產開發企業（單位）在一定時期內進行房屋建設及土地開發所完成的工作量及有關費用的總稱。房地產開發投資額是完成的實物量指標，一般以形成工程實體為準。房地產開發投資額原則上以市場交易價格作為計算依據。房地產開發投資總額對國民經濟的影響很大，并且有逐步增大的趨勢，本文將其作為房地產業中影響宏觀經濟的一個重要因素。

商品房銷售額指報告期內出售房屋的總收入（即雙方簽署的正式買賣合同中所確定的合同總價），包括正式交付的商品房屋在建設前期預收的定金、預收的款項及結算尾款和拖欠款，如果商品房是跨年完成的，應包括以前年度所收的定金及預收款。在國民經濟核算中，對商品房的購買行為記入投資，即房地產投資可以看做是企業投資行為，而商品房銷售可以看做是居民投資行為，即商品房銷售額也是影響宏觀經濟波動的重要因素。

（三）數據說明

由于我國商品房改革自1998年開始，基于數據的準確性以及可得性，本文選取了全國1998—2010年的季度數據，數據來源于中華人民共和國國家統計局網站、國研網、中經網。GDP為國內生產總值，IN為房地產開發投資總額，SAL為商品房銷售額，其中GDP為被解釋變量，IN、SAL為解釋變量。本文均對原始數據進行了Census X12處理和對數處理，Census X12處理消除了季節因素的影響，對數處理不僅可以消除數據的異方差性，而且變量的對數形式也反映長期的彈性。

四、房地產業對宏觀經濟波動影響的實證分析

首先，對國內生產總值、房地產開發投資總額和商品房銷售額進行單位根檢驗，觀察數據的穩定性，若存在單位根則進行Granger檢驗以及協整檢驗，最后進行脈沖函數分析以及方差分解。

（一）單位根檢驗（ADF 檢驗）

ADF檢驗（Augmented Dickey-Fuller test）是一種普遍應用的檢驗目標序列數據是否平穩的方法。ADF檢驗是通過對下面三個模型完成的：

模型1：ΔXt=δΔXt-1+βiΔXt-i+εt

模型2：ΔXt=α+δΔXt-1+βiΔXt-i+εt

模型3：ΔXt=α+βt+δΔXt-1+βiΔXt-i+εt

模型3中的t是時間變量，代表了時間序列隨時間的變化的某種趨勢（如果有的話）。虛擬假設都是H0∶δ，即存在一個單位根。模型1與另外兩個模型的差別在于是否包含有常數項和趨勢項。實際檢驗時從模型3開始，然后模型2，模型1。合適檢驗拒絕零假設，即原序列不存在單位根，為平穩序列，何時停止檢驗。否則，就要繼續檢驗，直到檢驗完模型1為止[11]。

利用ADF檢驗原理，應用EViews5.0軟件對lnGDP、lnIN、lnSAL的數據進行單位根檢驗，表1給出了ADF檢驗結果。

檢驗結果顯示，國內生產總值lnGDP、房地產開發投資總額lnIN和商品房銷售額lnSAL都是一階單整序列。

（二）格蘭杰因果關系檢驗

對通過平穩性檢驗的時間序列進行Granger檢驗，考察變量之間的因果關系。Granger因果檢驗實質上是檢驗一個變量的滯后變量是否可以引入到其他變量方程中，一個變量如果受到其他變量的滯后影響，則稱它們具有Granger因果關系。對于變量lnC、lnY、lnHP三個變量的因果關系檢驗，結果見表2。

因果關系檢驗結果表明，在5%的顯著性水平上，滯后期為1時，變量之間存在雙向的因果關系。lnIN是lnGDP變化的原因，lnGDP也是lnIN變化的原因：房地產投資的增加促進了經濟的增長，而國內生產總值的增加對房地產投資存在影響；lnSAL是lnGDP變化的原因，lnGDP是lnSAL變化的原因；商品房銷售額的變化促進了經濟的增長，國內生產總值的變化也影響了商品房的銷售；lnIN是lnSAL變化的原因，lnSAL是lnIN變化的原因，說明房地產開發投資總額與商品房銷售總額關系密切，相互影響，互為因果。

（三）JJ協整檢驗

ADF檢驗表明，三個變量均為一階單整序列，根據相關理論，具有同階單位根的非平穩時間序列，可以進行協整關系檢驗，即若一組非平穩時間序列存在一個平穩的線性組合，那么該組序列就是協整的，這個線性組合被稱為協整方程。下面應用EViews5.0軟件，通過Johansen協整檢驗來檢查變量之間是否存在協整關系，得到結果如表3所示：

由跡統計量檢驗來看，lnGDP、lnIN、lnSAL在5%的顯著水平下存在協整關系，協整方程為：

lnGDP =0.59lnIN+0.071nSAL+5.9 （2）

（0.353） （0.292）

協整方程的兩個變量系數表明房地產投資以及商品房銷售額對GDP的長期影響顯著。從彈性系數來看房地產投資每增加1個百分點，GDP變化0.59個百分點；商品房銷售額每上漲1個百分點，GDP將會增加0.071個百分點。這表明在實體經濟體系中，與房地產相關的投資以及銷售對國民經濟有正相關影響，房地產業的迅速發展刺激了國民經濟的增長。

（四）VAR模型分析

1.滯后長度的選擇

建立VAR模型之前應先確認滯后階數，滯后階數的適度選擇非常重要。滯后階數不宜過大，否則將減少自由度，影響參數估計的有效性；滯后階數也不能太小，否則將導致誤差自相關，影響參數估計的一致性。應用EViews5.0軟件，通過Lag Length Criteria分析，得到結果如表4所示：

由上表可以看出，LR、FPE、AIC準則顯示選擇2階滯后，而SC、HQ準則顯示選擇滯后1階，根據多數原則選擇2階滯后。進一步檢驗發現，通過AR根圖（見圖2），2階滯后VAR模型中，全部根的倒數值都在單位圓之內，VAR模型是穩定的，可以做脈沖響應函數分析。

2.脈沖響應函數分析

對VAR模型單個參數估計值的解釋是很困難的，要想對一個VAR模型作出結論，可以觀察系統的脈沖響應函數。[12]下面就國內生產總值、房地產開發投資總額以及商品房銷售額進行脈沖響應函數分析。在各圖中，橫軸表示沖擊作用的滯后期間（單位：季度），縱軸表示響應數，實線表示脈沖響應函數，虛線表示兩倍標準差的偏離帶。

從圖3中可以看出，房地產開發投資的正向沖擊會使國內生產總值在滯后期呈現正向影響，第一、二期均為零，之后逐期增大，在第十期達到最大值，這表明房地產開發投資的增加促進了國內生產總值的增長，投資效用較明顯。

圖4顯示，商品房銷售額的正向沖擊在滯后10期內，使國內生產總值呈現同方向的變動，從第一期開始逐漸增加，在第十期達到穩定水平，可見商品房銷售額的增大對國內生產總值的影響是正面的、持續的。商品房銷售額的不斷增長，除自身影響經濟增長外，還意味著相關產品如電器、裝飾、家具等產品消費的不斷增加，從而不斷地刺激了經濟的增長。

從圖5中可以看出，國內生產總值的正向沖擊使房地產開發投資在滯后期內呈現正向影響，第一期最大，第二期降為零，之后有所上升，第五期之后呈現穩定狀態。國內生產總值的變化對房地產開發投資有一定的影響，但效果不是很明顯。

圖6顯示，商品房銷售額的正向沖擊會對房地產開發投資產生正向的影響，第一期為零，之后逐期增大，第六期之后處于平穩狀態。商品房銷售額的增大，說明對房地產的需求增加，考慮到當前房地產業的利潤較大，在需求不斷增大時，增加房地產開發投資是企業合理的選擇。

圖7顯示國內生產總值的正向沖擊會對商品房銷售額在滯后期內產生不平穩的影響，第一期為正向沖擊，第二期下降為負向沖擊，但較小，之后逐漸收斂為零，說明國內生產總值的變化在較短時間內能影響商品房銷售總額，但效果不明顯。

從圖8中可以看出，房地產開發投資的正向沖擊使商品房銷售額在滯后期內呈現正向影響，第一期為正值，第二期為零，第三期上升之后達到穩定狀態，這說明隨著房地產開發投資的增大，商品房銷售額也增加，可見這種影響是持續的、正面的。

3.方差分解( Variance Decomposition)

方差分析是通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化（通常用方差來度量）的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。因此，方差分解給出對VAR模型中的變量產生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息。[13]

從表中可以看出，在整個10 期的方差分解中，國內生產總值變動率自身的滯后影響開始較大，之后不斷縮小，這說明國內生產總值變動率有較強的慣性。在房地產投資與商品房銷售額兩個自變量當中，商品房銷售額波動的對消費影響增加最快，從第2期的8.48%增加到62.1%，而房地產投資波動對國內生產總值波動的方差貢獻相對較小，從第二期的0.06%增加到第十期的7%。商品房銷額的增加，代表著相關行業消費的增長，這表明相對而言，消費對經濟的影響持續性較強，刺激消費是國內生產總值增長的關鍵所在。

五、結論與政策建議

(一)結論

本文利用1998—2010年期間國內生產總值、房地產開發投資額以及商品房銷售額作為樣本數據，利用Granger檢驗、協整分析和VAR模型等計量方法對房地產業與宏觀經濟波動關系進行了實證檢驗，相關結論如下：

1.Granger檢驗表明我國房地產投資能顯著地拉動經濟的增長，宏觀經濟也在一定程度上影響房地產投資；商品房銷售額與國民經濟亦宜存在雙向因果關系；

2.協整檢驗表明，我國房地產投資以及商品房銷售額與國民經濟之間存在長期穩定的均衡關系。由協整方程可知，房地產開發投資額與商品房銷售額對影響經濟增長的長期彈性分別為0.59、0.071，即：房地產投資每增加1個百分點，GDP增加0.59個百分點；商品房銷售額每上漲1個百分點，GDP將會增加0.071個百分點；

3.脈沖響應函數表明，國內生產總值對房地產投資與商品房銷售的沖擊均做出了正向響應，其中后者的沖擊影響較大。

(二)建議

房地產行業的發展與國民經濟的增長之間既存在長期均衡，又存在短期波動影響，房地產業的發展應與國民經濟增長速度以及居民合理需求相一致，非理性的房地產發展模式是不可持續的，當房地產業泡沫破裂時，其負向沖擊的影響是不可忽視的。當前，我們既要避免短期內房地產業出現大起大落，長期又要合理控制房地產的增速與規模。為此本文提出如下建議：

1.尋求新的經濟增長點，避免經濟出現硬著陸

房地產投資與經濟中增長關系甚密。我國經濟增長對投資依賴性較大，部分城市已經出現了房地產投資主導經濟增長的現象，投資過熱帶來的虛假的繁榮已經成為經濟持續健康發展的障礙。因此，政府應該通過刺激消費、擴大內需來尋求經濟新的增長點，協調好投資、消費、出口在經濟增長中所發揮的不同作用，逐漸減少對投資的過度依賴。

2.調控房地產投資結構，引導房地產業健康發展

投資結構的不合理不僅使得市場無法滿足居民的居住需求，而且導致市場上投機活動增加，房地產市場無法健康有序的發展。一方面政府應當加強住宅建設規劃，在源頭上實行總量控制，平衡房地產市場的供求關系。另一方面，加大保障性住房建設力度，通過推進廉租房建設、實施棚戶區改造、加強經濟適用住房建設擴大和解決中低收入居民住房來源。

3.發展多元化的房地產金融市場，促進房地產行業平穩發展

我國房地產行業的資金來源主要集中在以商業銀行為主的金融機構的貸款，房地產市場的波動必然導致金融市場的風險加劇，政府應拓寬房地產融資渠道，建立和完善房地產信托基金，提供房地產開發、買賣、租賃等全方面的金融服務，以促進房地產金融市場的多元化發展。

4.鼓勵普通商品住房消費

普通自住房、改善型自住房在商品住房市場中占據主要地位，也是現階段市場上合理的住房需求，這部分需求的釋放不僅能夠改善居民住房條件，而且能夠通過房屋銷售成交量的增加促進經濟的增長。政府應從信貸和稅收兩方面著手，加大對普通自住房以及改善型自住房的需求的支持，引導鼓勵市場合理需求。

參考文獻：

[1] Quigley J M.Real Review: Real estate prices and economic cycles[J].International Real Estate Review，1999(1)：102-111.

[2] Richard K Green.Follow the Leader: How Changes in Residential and Non-residential Investment Predict in GDP [J].Real Estate Economics， 1997(25)：45-47.

[3] Richard Barras.The Real Estate Economy and Design of Russian Housing Reform [J].Urban Studies，1995(16)：56-58.

[4] Kim，Kyung-Hwan，Hahn Shik Lee.Real Estate Price Bubble and Price Forecasts in Korea[R].Department of Economics，2000.

[5] 沈悅，劉洪玉.中國房地產開發投資與GDP的互動關系[J].清華大學學報，2004，（9）：41-43.

[6] 皮舜，武康平.房地產市場發展和經濟增長間的因果關系——對我國的實證分析[J].管理評論，2004，（3）：8-12.

[7] 王國軍，劉水杏.房地產業對相關產業的帶動效應研究[J].經濟研究，2004（8）：34-36.

[8] 梁云芳，高鐵梅，賀書平.房地產市場與國民經濟協調發展的實證分析[J].中國社會科學，2006，（3）：74-84.

[9] 簡德三，王洪衛．房地產經濟學[M].上海：上海財經大學出版社，2003.

[10] 譚剛．房地產周期波動——理論、實證與政策分析[M]．北京：經濟管理出版社，2001.

[11] 李子奈.計量經濟學(第2版)[M].北京：高等教育出版社，2005.

[12] 張曉峒.Eviews使用指南與案例[M].北京：機械工業出版社，2009.

[13] 高鐵梅.計量經濟分析方法與建模[M].北京：清華大學出版社，2009.

[責任編輯 海 川]