住房投資的擠出效應檢驗

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、非住房投資和總產出的協整檢驗、Granger因果檢驗和誤差修正模型的估計，其結果表明：中國住房投資和非住房投資都可以作為總產出的領先指標；從長期協整關系看，中國經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”。回顧宏觀經濟的運行，認為住房投資推動通貨膨脹增長的機制仍然存在，未來宏觀經濟政策仍將受制于住房投資的非理性增長。

關鍵詞： 住房投資；非住房投資；總產出；向量誤差修正模型

中圖分類號：F293.344 文獻標志碼：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，通過乘數效應影響GDP的增加或減少。另一方面，GDP的增加，通過加速數效應，增加投資。因此，可以通過追蹤工商業的投資狀況（如：開工率、存貨、訂單數、采購經理人指數等），預測GDP的未來增長情況。對住房投資的研究也頗引人關注，很多文獻的研究結論表明，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，具有領先于經濟總量的預測作用。如：Green（1997）[1]發現住房投資是GDP的領先指標，而非住房投資則不是領先指標；Coulson and Kim（2000）[2]也發現類似結論：在預測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，卻在商業周期中起著不成比例的重要作用。Leamer（2007）[4]建立新的“泰勒規則”，將GDP替換為房地產的景氣指標，會使宏觀經濟波動減小。

沈悅和劉洪玉（2004）[5]運用我國1986—2002年的房地產和GDP年度序列數據進行協整和Granger因果檢驗，認為GDP是房地產投資的 Granger 原因，反向則不是。廣義脈沖響應和方差分解的結果均支持GDP 對房地產開發投資有著顯著的單向作用。這個結果很令人意外，GDP能更好地預測房地產投資，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不具有預測作用。相反，隨著居民收入的增加，對房地產需求卻非常大（加速數系數較大），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據較少（16個數據點），又是二階單整時間序列，其結論令人懷疑。

本文擬通過實證研究住房投資、非住房投資和總產出三者之間的互動關系，試圖弄清以下問題：（1）住房投資是否具有經濟周期中領先指標的作用；（2）住房投資對非住房投資是否存在擠出效應，擠出程度有多大？

二、 理論模型

Coulson and Kim （2000）發現住房投資對非住房投資有反向影響，即存在“擠出效應”。我國很多學者擔心房地產過度投資，導致大量資金錯誤配置，出現類似于日本上世紀80年代末出現的金融危機。如果我國確實存在住房投資的擠出效應，有理由相信下列的循環存在：房地產價格上漲→住房投資大量增加→GDP大幅增加→通貨膨脹→反通脹宏觀調控（降低貨幣存量、利率上升）→抑制投資。其中房地產市場由于某種機制的存在，使得房地產價格存在向下調整的剛性，每次宏觀調控的結果，并沒有使住房投資減少，卻顯著地減少非住房投資，實現“擠出效應”。[6]這一循環的極端結果，將必然走向大量資產積累于房地產，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是否存在，是判斷上述機制是否存在的關鍵。

為了實現以上研究目標，我們假設GDP、住房投資（RI）和非住房投資（NRI）存在協整關系

GDPt=A·（RIt）a（NRIt）

如果存在協整關系，說明三變量間存在長期均衡關系，三者關系間的誤差具有“修正”作用，三變量可以用誤差修正模型來估計，設三變量的向量為Xt，則有

如果不存在協整關系，就直接估計三變量的向量自回歸模型（VAR），即

根據估計結果判斷相互影響，采用swanson and granger（1997）[7]設計的沖擊響應程序，判斷三變量影響的順序和大小，主要采用脈沖響應分析，根據不同變量的沖擊，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k是否全為0。原假設：k=0，根據F統計量的大小，拒絕原假設犯“第一類錯誤”的概率（即p值）小于5%，即拒絕原假設，否則接受原假設。分別檢驗GDP、住房投資（RI）和非住房投資（NRI）之間的“因果關系”，推斷一個標準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年季度名義數據，以2000年12月的CPI作為基期，將以上數據調整為實際值。為了回避異方差，我們使用序列的對數值，分別以LGDP、LRI、LNRI表示。從時間序列數據看，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，有必要進行季度調整。我們采用滑動平均方法去除季節因素，調整后的變量以LGDPSA、LRISA、LNRISA表示。

（一）平穩性檢驗

若要了解LGDPSA、LRISA、LNRISA三變量之間是否存在穩定的函數關系，需要知道各變量是否是平穩序列，否則會出現“偽回歸”問題。我們首先對三個時間序列作平穩性檢驗，檢驗結果見表1。三個序列都不能拒絕有單位根的假設，時間序列不平穩。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，所以，可以說這三個序列都是“一階單整I（1）”時間序列。endprint

（二）協整檢驗

為了確定住房投資、非住房投資和國內生產總值之間是否存在長期關系，我們分別對三個變量兩兩進行“JJ協整檢驗”。在不存在“協整關系”（rank=0）的假設下，LGDPSA與LNRISA，LRISA與 LNRISA，LGDPSA與 LRISA的似然比統計量均大于5%水平的臨界值，因此拒絕原假設，即認為不存在“協整關系”，應至少有一個“協整關系”。對以上變量組進行至多有一個“協整關系”（rank≤1）的假設檢驗，三組變量的似然比統計量均小于5%水平的臨界值，因此接受原假設。與以上方法類似，我們對LGDPSA、LNRISA 、LRISA進行“JJ協整檢驗”，結果表明三變量之間存在一個“協整關系”。

（三）變量間Granger Cause 檢驗與分析

“協整關系”僅表明變量間具有穩定的長期函數關系，檢驗結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年的季度數據進行因果關系檢驗的結果不同，Green（1997）發現住房投資可以作為GDP的領先指標，而非住房投資并不具備領先指標的作用。我國住房投資和非住房投資對GDP均具有預測作用，可作為GDP的領先指標。

（四）誤差修正模型的估計與分析

根據“Granger定理”，LGDPSA、LNRISA、LRISA存在一個“協整關系”，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，其結果見表1。AIC和SC統計量都很小，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”。這個結果與Coulson and Kim（2000）運用美國1959年第2季度—1997年第二季度數據估計VAR模型的結論一致，其系數分別為-0.26和-0.06。可見，我國的住房投資和非住房投資之間的“擠出效應”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。這個結論與VECM中住房投資（LRISA）、非住房投資（LNRISA）和總產出（LGDPSA）的長期關系：LGDPSA= 5.75+0.59 LRISA+0.03 LNRISA相一致。在協整方程中，住房投資的彈性系數為0.59，非住房投資的彈性系數僅為0.03。可見，住房投資對GDP的影響遠大于非住房投資。

（五）脈沖響應分析

總產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。這兩種沖擊的結果都指向住房投資對總產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，非住房投資對總產出的影響為負，這與前面的“擠出效應”相一致。

四、結 論

從以上對住房投資、非住房投資和總產出的實證分析結果我們知道：

（一）投資是拉動中國經濟增長的主要引擎，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”。

根據以上結論可以推知以下循環的存在：房地產價格上升→住房投資增加→ 總產出增加 →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致投資結構不合理，經濟結構調整就不可能實現。我國使用目前的宏觀調控手段，并未能改變投資者的投資預期，仍然存在推動房地產價格不斷上漲的基本因素，如適應性的貨幣政策，不斷寬松的財政政策。2007年，我國出現較高的通貨膨脹，當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，我國宏觀經濟躲過了一場痛苦的反通脹過程，在很短的時間內解決了通脹問題。2008年底采取的擴張政策是順應國內外的經濟環境，應予以支持。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”再次掩蓋國內過度住房投資的結構問題。不過，在美國發生金融危機后，西方發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，彰顯我國宏觀經濟調控的難度。工業經濟有下行趨勢，我國工業增加值從2010年2月的20.7%振蕩下跌至今年3月份的8.9%，連續超過36個月下降。但是，因擔心通脹，貨幣擴張政策受限，使宏觀調控左右為難。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出增長的模式不可持續，必須轉換增長方式，那就是真正的增長來自于技術創新。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，那么國內的經濟增長必然受到制約，結構不調整，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，才能使宏觀經濟運行更為健康。

所以，未來經濟結構調整依賴于基本經濟制度的改革，同時考慮對房地產業征收財產稅，提高保有成本，降低市場對房地產的需求，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，對于房地產長期投資者來說，當前的調控政策也起不到改變長期需求的作用。只有提高當前保有房地產的成本，才能改變投資需求。endprint

參考文獻：

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[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. 中國房地產開發投資與GDP的互動關系[J]. 清華大學學報（自然科學版）， 2004， 44（09）： 1205-1208.

[6]余川江，鄧玲.中國四大經濟區區域產業競爭力的類別特征研究[J].江淮論壇，2012，（04）：37-44.

[7]茍興朝.我國房地產業宏觀調控對策探析——基于房價租金比視角[J].長白學刊，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.

（責任編輯 明 篤）endprint

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