房地產市場周期與宏觀經濟周期關系的實證研究

叢 穎(東北財經大學 投資工程管理學院，遼寧 大連 116025)

一、引 言

房地產行業(yè)長期以來是我國經濟發(fā)展的支柱產業(yè)，它的波動特征及變化規(guī)律與經濟發(fā)展有著緊密的聯系。隨著城鎮(zhèn)化進程的不斷推進和城市人口的不斷增長，我國房地產市場自1998年住房改革以來，進入了前所未有的快速發(fā)展黃金期。1998—2011年，我國住宅年銷售面積由10 827.10萬平方米增長到96 528.41萬平方米，房地產投資完成額占GDP的比重由1998年4.28%增加到2011年13.06%，我國每年房地產開發(fā)投資額年均增長率約20.90%—30.30%， 2008年受美國次貸危機的影響，2009年增速雖有所減緩，但隨后中央實施了積極的財政政策和適度寬松的貨幣政策，使得房地產市場和宏觀經濟逐步恢復了增長態(tài)勢。當前，我國房地產市場處于深度調整期，一線城市頻現“地王”的同時，很多三四線城市開始出現供大于求的現象，這種住房市場的調整對于宏觀經濟的影響值得進一步深入研究。

從一個較長的時期來看，我國經濟運行具有一定的周期特性，而房地產作為我國經濟發(fā)展的重要產業(yè)，也相應存在著周期特性，這兩者之間的領先—滯后關系是當前研究的熱點問題。現有對房地產周期和經濟周期關系的研究，大多是從宏觀層面分析兩者波動的規(guī)律和特征識別，但對于不同區(qū)域、不同城市的房地產周期和宏觀經濟周期的相互作用關系研究成果相對較少。本文將在回顧現有文獻的基礎上，試圖通過全國和區(qū)域兩個層面研究房地產市場與宏觀經濟周期的相互關系，結果對于協調我國房地產市場與國民經濟發(fā)展關系具有一定參考意義。

二、文獻綜述

房地產周期最初是由美國學者Homer Hoyt在1933年出版的《房地產周期百年史》一書中提出的，隨后學者開始對房地產周期的識別和預測進行了更深入的研究。Brown[1]考察了1968—1983年美國家庭住房的銷售情況，結論發(fā)現房地產周期循環(huán)依然存在，并且與國民經濟周期具有很強的相關關系。Alexandra等[2]根據經典的經濟周期理論，利用領先指標的方法對英國的商業(yè)房地產周期階段進行了估算，由于宏觀經濟和房地產市場存在緊密關系，他們認為運用領先指標的方法如果成功預測宏觀經濟周期的發(fā)展趨勢，那么也可能對未來商業(yè)房地產周期的變化提供早期的信號。2008年美國次貸危機所引起的全球經濟的下滑，使得房地產周期和宏觀經濟周期的相互作用關系問題再次引起學術界的關注[3-4]。Pholphirul和Rukumnuaykit[5]用GIM指標衡量泰國的房地產市場周期，結論認為房地產周期的擴張階段大概持續(xù)25.25個月，而收縮期要持續(xù)44.00個月，一個完整的波谷—波谷的周期大約要持續(xù)69.25個月，房地產周期在低谷和高峰期分別要領先泰國的經濟周期14.30個月和20.30個月，而且在擴張期房地產周期領先于經濟周期，但在收縮期房地產周期對經濟周期的領先作用不明顯。此外，還有學者利用DSGE[3]、DCF[6]等計量模型來分析房地產市場和宏觀經濟的相互作用關系。

近年來，我國國內學者對房地產周期*英國皇家測量師協會(RICS)定義房地產周期是指物業(yè)總收益率的反復但不規(guī)則的波動。的識別和波動規(guī)律也進行了大量的研究。在房地產周期識別因素的選取上，有學者使用空置率、商品住房銷售額增長率、物業(yè)的總收益率、商品住房銷售價格等單指標因素來測度房地產周期；也有的學者使用的是綜合指標來量度[7]。在房地產周期預測的方法上，國內學者也進行了創(chuàng)新性的探索，主要應用的方法包括動態(tài)經濟學的方法[8]、灰色-馬爾可夫鏈模型[9]、聚類和主成分分析法[10-11]、譜分析法[12]、系統動力學理論[13]和K線理論[14]等。現有的關于房地產周期和經濟周期之間關系研究的文獻中，何國釗等[15]、梁云芳等[16]和周志春等[17]從不同角度研究了我國房地產周期和經濟周期之間的互動關系，為進一步研究房地產市場和宏觀經濟市場的關系提供了理論研究的基礎。但這些研究主要集中從全國層面研究房地產周期和宏觀經濟周期的互動關系等，而從區(qū)域角度研究兩者之間關系的文獻較少。

基于此，本文試圖首先采用HP濾波分析方法從宏觀層面討論我國房地產周期和經濟周期之間的關系。其次將我國35個大中城市按照經濟發(fā)展狀況和城市規(guī)模進行聚類分析，運用面板模型將不同類別的城市房地產周期變動和宏觀經濟周期的變動相比較，分析一類城市、二類城市和三類城市在面臨相同的政策調控時房地產市場的響應速度，結果可為我國未來房地產市場調控提供決策的理論依據。

三、實證分析

(一)全國層面：房地產周期和經濟周期變化關系

(1)

HP濾波就是解決式(2)的函數最小化問題：

(2)

HP濾波的大小依賴于λ值，當λ趨向于無窮時，波動趨勢趨近于線性，參數λ通常根據先驗性得到，通常使用季度數據時，λ取值1 600，使用年度數據時，λ取值100，月度數據λ取值14 400。國房景氣指數是反映我國房地產變化趨勢的綜合指標體系，宏觀經濟指數是反映宏觀經濟運行的綜合指標體系，利用這兩個指標的全國月度變動情況來近似反映全國房地產周期和宏觀經濟周期變動趨勢具有一定的合理性。數據選取范圍是1998年1月—2013年12月的月度數據，λ取值14 400。

圖1是我國房地產周期和宏觀經濟周期HP濾波分解后周期趨勢的疊加圖，圖1中線形圖代表的是經濟周期的變動，點線圖表示的是房地產周期波動的變化圖。從變動趨勢上看，1999—2013年我國房地產周期和經濟周期的變動趨勢及變動頻率基本一致，房地產周期稍領先于經濟周期的變動，但這種領先趨勢并不明顯。從圖1中直觀可以看出，2008年受美國次貸危機影響，我國的宏觀經濟增長速度明顯減緩，房地產市場在這個階段發(fā)展速度也相應減緩，這種趨勢在2009年第二季度開始出現回暖。

圖1 我國經濟周期和房地產周期的HP濾波分解周期趨勢圖

數據來源：wind資訊數據庫。

具體來說，一個完整的周期通常要經歷復蘇、擴張、收縮和衰退四個階段，從圖上可以將房地產周期按照“谷底—谷底”的方法，大致劃分為五個階段。第一個周期階段(1998.01—2000.04)，第二個周期階段(2000.05—2002.12)，第三個周期階段(2003.01—2005.12)，第四個周期階段(2006.01—2009.03)，第五個周期階段(2009.03—至今)。這與現實情況基本相符，1998年是我國實行貨幣化供給政策的開端，這個階段房地產市場化處于剛剛起步階段，房地產市場化地位的鞏固也使得人們對于房地產需求增加，主要的目標是改善居民的居住條件，推動住房的市場化。第三個周期階段(2003.01—2005.12)的特征是我國房地產市場局部地區(qū)出現投資過熱，天津、重慶、大連等城市住房價格出現大幅上漲，政府為了控制房價過快上漲，出臺了《國務院關于促進房地產市場持續(xù)健康發(fā)展的通知》、《關于調整住房供應結構穩(wěn)定住房價格的意見》等文件，旨在鼓勵住房消費的同時調整住房供給結構，抑制住房價格過快上漲。第四個周期階段(2006.01—2009.03)，在這一階段市場處于又一輪增長過熱的階段，政府頻繁出臺金融政策、稅收政策、保障住房政策，抑制住房價格上漲過快是調控的重點，2008年受美國次貸危機的影響，我國宏觀經濟也陷入蕭條，房地產市場消費者的預期受此影響購房意愿下降，此后我國出臺4萬億元投資計劃，拉動了經濟增長同時房地產市也逐漸開始復蘇。目前正處于的第五周期階段，房地產市場處于深度震蕩調整期，住房價格的上漲由于調控政策的出臺得到一定程度抑制。近年來政府工作重點工作是一方面控制房地產投機者需求，另一方面通過不斷加強保障房供給、信貸約束等措施抑制住房價格過快上漲。

為進一步考察房地產周期(re_cycle)和經濟周期(jj_cycle)的因果關系，在取對數進行一階差分，滿足平穩(wěn)性檢驗，可將回歸模型假定為：

(3)

(4)

其中，噪音μit和θit假設互不相關，利用Eviews6.0判斷格蘭杰原因的方法是利用F檢驗來檢驗下述統計量是否服從F分布。

(5)

如果S1大于F的臨界值，則拒絕原假設；否則接受原假設。根據AIC標準試算，得出格蘭杰最后滯后期是6，詳細的結果如表1所示。在1%的顯著性水平下，dre_cycle不是引起djj_cycle的格蘭杰原因，拒絕了原假設，則意味著房地產周期是引起經濟周期變動的格蘭杰原因。

表1 格蘭杰檢驗結果

(二)城市層面：房地產市場與宏觀經濟的相關關系

1. 35個大中城市聚類分析結果

為進一步從區(qū)域視角研究房地產周期和經濟周期的相關性，本文擬采用35個大中城市的數據進行研究。從地理區(qū)位上來說，這 35個大中城市基本遍布了我國東部、中部和西部各個區(qū)塊，利用城市數據進行區(qū)域差異研究結果更為準確。35個大中城市根據經濟發(fā)展水平和城市規(guī)模的不同進行K-Means聚類分析，把35個大中城市劃分為變量城市的GDP、常住人口和城鎮(zhèn)人均可支配收入的真實值作為特征變量，為保證聚類數據的準確性和可比性，選取2002—2011年的年度數據，按照頻次和分布把城市區(qū)域分布大體上分成了三類，如表2所示。

表2 35個大中城市聚類分析結果

2.房地產周期和經濟周期相關性實證檢驗

(1)數據來源及模型設定

房地產周期的波動除了與宏觀經濟增長率相關以外，還與居民的可支配收入、資金成本等因素有關，因此，本文選取我國35個大中城市的數據樣本，構建計量模型如式(6)所示，其中，P表示商品房平均銷售價格(單位：元/平方米)，以住房價格變量作為解釋變量，是因為房地產住房價格波動是反映房地產市場周期變動的最靈敏、最直觀的指標；GDP是表示國民生產總值(單位：百萬元)，作為被解釋變量，主要反映的宏觀經濟周期波動的變化；I(單位：元)代表城鎮(zhèn)人均可支配收入；R(單位：%)代表借貸成本，數據使用五年期貸款利率，為保證數據的統一可比性，選取2002—2011年年度數據，GDP指標用GDP平減指數變?yōu)檎鎸嵵担溆鄶祿\用CPI平減指數處理為真實值，數據來源于wind資訊數據庫、搜數網統計數據庫和國家統計局網站。

lnp=lnGDP+lnI+lnR+ε

(6)

(2)單位根檢驗

考察房地產市場周期(P)變動對宏觀經濟(GDP)變動的影響，前提要對各個變量進行單位根檢驗，保證所選擇變量的平穩(wěn)性。對所有變量取對數處理，進行一階差分后，序列l(wèi)nP、lnGDP、lnI和lnR均為一階單整I(1)。本文采取LLC(Levin-Lin-Chu)檢驗和PP-Fisher檢驗，單位根檢驗結果如表3所示。

表3 單位根檢驗結果

(3)面板模型估計

在各變量單位根一階平穩(wěn)的基礎上，利用Eviews6.0中的Kao和Perdroni方法進行協整檢驗，結果顯示各變量之間存在長期協整關系，模型沒有出現偽回歸。進一步運用F值檢驗如下兩個假設：

H1:β1=β2=…=βn

H2:α1=α2=…=αnβ1=β2=…=βn

如果滿足假設H2即說明模型為不變參數模型，不用進行進一步檢驗。如果拒絕H2，需要進一步進行檢驗，如果接受H1，則意味著為變截距模型，拒絕H1模型即為變系數模型。計算得到F1=2.78，F2=16.49，得到F在95%顯著性水平下的估計值F2(136,210)=1.28， F1(102,210)=2.78，由于F2<16.49，因而接受H2，因此，模型采用不變參數模型。對35個城市按照不同類別進行面板模型回歸，結果如表4所示。

表4 不同類別城市面板模型估計結果

注：括號內為各變量的T統計值。

3.實證檢驗結果分析

結果得到三種類別的城市的房地產價格波動與宏觀經濟波動存在正相關關系，全國層面的房地產價格波動與GDP變化率的相關系數為0.16。第一類城市的房地產價格波動與GDP波動相關系數為0.30，要高于第二類城市0.13，第二類城市相關系數又高于第三類城市0.11，這說明第一類城市(以北京、上海為代表)房地產市場的房地產周期變化對宏觀經濟變動的敏感性程度更高，響應速度更快，第二類城市其次，第三類城市房地產周期與總經濟周期波動敏感性較弱。

住房價格的波動與人均可支配收入呈正向相關關系。從全國層面來說，人均可支配收入的波動對住房價格的波動相關系數為0.65，第一類城市、第二類城市和第三類城市的人均可支配收入的變動對住房價格的相關系數分別為0.69、0.64和0.58，呈依次遞減趨勢。這與現實情況相符合。第一類城市如北京、上海，平均住房銷售價格要高于第二類和第三類城市的平均住房銷售價格，居民收入的變動對住房價格波動的敏感程度相應較高。此外，全國層面和不同類別的城市的住房價格對于利率的變動相關性較弱，相關性系數在0.02—0.07之間，說明住房價格對于資金成本的變動不敏感。

四、主要結論及建議

本文通過宏觀和區(qū)域兩個層面，定量分析了我國房地產市場周期和宏觀經濟周期作用關系。首先，通過從宏觀視角實證分析我國房地產周期和經濟周期的互動關系，得出這兩者之間存在緊密的相關性，且房地產周期是經濟周期變化的格蘭杰原因。其次，用聚類分析將我國35個大中城市按照經濟發(fā)展程度分為三類，從區(qū)域視角利用面板模型實證檢驗不同類別城市的房地產市場和宏觀經濟之間的相互作用關系，結果表明，三類城市群具有相類似的房地產波動周期軌跡，對于經濟相對特別發(fā)達的第一類城市，如北京、上海、廣州、深圳的房地產市場周期變動和宏觀經濟變動的相關系數最高，房地產周期平均為36—56個月。經濟比較發(fā)達的第二類城市房地產周期與宏觀經濟變動周期相關程度較為緊密，這兩者的滯后相關性較第一類城市較弱。第三類城市如銀川、南寧等城市房地產市場對于宏觀經濟的波動敏感程度較前兩類城市都要相對弱一些。針對實證檢驗的結果，本文提出以下建議：

第一，我國的房地產市場發(fā)展有明顯的區(qū)域特征，建議政府在未來的政策調控方向和調控力度上，可采取分區(qū)域的調控措施，針對不同類別的城市政策制定可有所側重。在經濟較為發(fā)達的一類城市，房地產市場對于宏觀經濟變動的敏感性較高，政府在抑制房價過快上漲的同時，應更注重中低收入家庭的住房保障問題，對于經濟一般發(fā)達的第三類城市，房地產市場對于宏觀經濟變動的敏感性較弱，政府應更注重信息的公開和透明，盡量通過市場化手段進行調節(jié)。

第二，房地產周期變化和宏觀經濟變化規(guī)律都是由內因和外因共同作用所產生的，彼此之間的互動關系是一個動態(tài)的變化過程，房地產業(yè)是推動我國城鎮(zhèn)化發(fā)展的重要力量，同時房地產業(yè)健康發(fā)展直接關系到宏觀經濟的穩(wěn)定發(fā)展，鑒于房地產市場和宏觀經濟的相關性，政府在調控過程中應謹防房價快速下降或升高對于經濟造成的沖擊。

第三，應該注重房地產業(yè)與人口、產業(yè)、經濟相協調發(fā)展，近期我國很多一線城市“地王”頻出，同時以鄂爾多斯的康巴什、云南呈貢新區(qū)等為代表的“鬼城”、“睡城”頻現，要避免這種兩極分化的出現，需要注意房地產與經濟發(fā)展的平衡發(fā)展，改變地方政府因“土地財政”對房地產產生的路徑依賴。

此外，本文利用HP濾波模型和面板模型相結合的方法對我國全國和35個大中城市的房地產市場周期和經濟周期的互動關系進行研究，也為分析這兩者的關系提供了一種新的思路和方法，未來研究可以從更微觀的視角對房地產周期和經濟周期的短期波動的內在作用機理進行研究。

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