物價水平與房地產價格之間的動態關系
——基于VEC 模型的分析

文/喻龍敏

引言

自二十一世紀以來，我國經濟發展的質量控制得到政府的宏觀調控支持，在這樣的經濟環境下，2020 年發布的政府經濟增速工作報告特別提出將CPI 指數漲幅控制在3.5%上下，以促進國內經濟恢復速度加快。物價水平的平穩，是經濟發展的重要支撐。而房地產業是當代我國經濟產業的重要組成，更加需要著重關注其價格波動機制，房地產價格作為基礎價格的關鍵組成部分之一，在某種程度上左右經濟市場整體價格，同樣受到物價水平的影響。值得探尋的是：房地產價格和物價水平間是否具有明顯的動態關系？房地產價格波動是否促進物價水平的漲跌發展？其動態關系的具體機制又是怎樣的？發掘以上問題的答案對于了解經濟的運行有著現實意義。因此，本文實證分析了房地產價格與物價水平間的動態聯系機制，以期為房地產價格和CPI 指數調控給出建議。

一、文獻綜述

經濟開放和城鎮住房分配的貨幣化改革等一系列國家政策帶來了房地產業的迅速發展，國內專家學者對此開展了大量研究，尤其是圍繞房地產價格的影響因素和傳導機制進行了分析研究。目前許多學者在宏觀經濟層面探究了房地產價格波動的原因，如王曉芳等（2011）研究發現，房價受到貨幣政策的沖擊之后，作為載體進一步由信貸傳導至宏觀經濟產生作用。馬寧（2018）運用向量自回歸模型分析發現，城市化給房價帶來的影響主要是人口城市化、土地城市化和經濟城市化三方面，四者之間具有長期均衡關系，同時人口城市化是房價的Granger 原因，而土地城市化不會Granger 引起房價波動，經濟城市化不會Granger引起房價波動。吳小清（2019）以我國貨幣政策作為研究對象，以貨幣供應量增長率和利率代表貨幣政策，發現了其對房地產價格的影響機制，即貨幣供應量增長率是房價的Granger 原因，貨幣供應量增長率每單位的增長會使房價增長率產生正向變動，利率的沖擊則會使得房價出現從正轉負的趨勢。吳少將（2020）立足于全國層面，發現第二產業和第三產業均會促使房地產價格產生波動，第三產業造成的沖擊效果遠遠強于第二產業造成的沖擊效果，且我國東部區域的房地產價格比其他區域的房地產價格更易受到第二和第三產業的推動。葛亦喬（2020）研究了經濟開放度對房價的推動作用，發現經濟開放明顯地促進了房價的上升，尤其是東部地區的房價，中西部地區由于受影響水平較低，其房價的波動較緩和。董美等（2020）以房價作為金融不穩定因素，通過平滑轉移模型探究了中國貨幣政策對其的作用效果，發現利率會對房地產價格產生非線性作用效果，房價上升時利率上升，反之則不作出反應。王桂琴等（2020）在理論層面上對信貸政策和房價的傳導機制進行探討，實證分析發現銀行信貸和房價彼此具有因果聯系，房價波動明顯引發信貸波動，反之影響較弱，房價波動不僅以銀行資本金為中介對信貸供給產生影響，還通過短期信貸、抵押物價值產生影響。

還有一部分學者從其他方面諸如地方層面、空氣質量、影子銀行等對房價波動的影響因素進行了深入探討。雷霖（2018），姜世超（2019），張輝（2019）發現房價受到影子銀行規模的影響，二者有著相互促進的互動機制，同時彼此的膨脹都會影響金融體系的發展。張新生等（2020）對西安市房價和媒體效應展開探討，發現媒體效應和房價兩者具有長期整合聯系，房價會受到如行政類、房地產類網絡關鍵詞的正面影響，會受到土地類網絡搜索詞語的負面影響。鄭駿川（2020）探討了地方財政壓力下房價受到的影響，地方政府為減輕地方財政壓力，會提高土地交易價格進而增加土地出讓收益，住宅用地較之工業及商業用地受到更大的財政壓力推動，房價因此得到較大上漲。張煜暉等（2020）創新地從區域創新活動著手，通過空間SDM 模型分析發現東部區域和西部區域的房價相較于中部區域而言，具有明顯的空間溢出效應，加入人力資本差異及創新要素流動因素之后，發現以上三個地區的房地產價格都會抑制區域創新績效的發展。胡北明等（2020）基于旅游業飛速發展的背景，以貴陽市為例分析旅游發展對房價的推動作用，住宅用地推動效果強于商業用地，旅游發展作為中介傳導了城市經濟發展水平、房地產投資額和居民收入水平對房地產價格的影響。董紀昌等（2020）基于PM2.5 濃度的測度數據，通過空間杜賓模型和相關空間計量模型分別分析了全國范圍內74 個大型城市和280個地級市霧霾對房地產價格產生的影響，均得出房價會受到空氣污染的負面影響的結論，每單位空氣質量綜合指數的增加會促使房價下跌約4%。

從上述文獻的梳理可知，國內針對房地產價格影響因素的研究詳實豐富。在研究對象方面，國家經濟政策、地方政府財政壓力、影子銀行、空氣質量等均有涉及，但對于物價水平影響房地產價格的研究仍有空白；在研究方法上，多使用VAR 模型和空間計量等方法進行實證研究，對VEC 模型使用較少；在研究數據上，主要使用年度或季度數據來分析，尚未細化至月度數據的分析。有鑒于此，本文基于已有文獻研究成果，對月度數據進行分析，通過VEC 模型對物價水平和房地產價格的動態關系展開研究，填補研究空白，并對相關政策的制定給出建議。

二、物價水平與房地產特征分析

為了細化研究物價水平與房地產價格間的動態聯系，本文將居民消費價格指數（CPI）作為物價水平指標，選取商品房銷售平均價格（商品房銷售額和商品房銷售面積之比，ASPH）作為房地產價格指標。受可取性限制，時間覆蓋范圍選擇2000 年2 月-2018 年8 月，數據單位為月度數據，其中居民消費價格指數取自《中國統計年鑒》，并將1978 年的定基價格數據轉換成以2000 年為基期水平的定基數據，房地產商品房銷售平均價格（元/平方米）選自中經網數據庫，居民消費價格指數與商品房銷售平均價格具體分布見圖1。

圖1 居民消費價格指數與商品房銷售平均價格分布

從圖1 可以發現，在2000 年-2018 年之間，CPI 指數與房地產價格波動總體趨勢大致相同，不存在交叉情況，大致呈現平行波動上升的特征。主要不同在于2008 年左右的波動，CPI 指數在2008 年到2009 年較大幅度下跌，從2008 年2 月 的131.45 下 降 至2009 年7 月 的117.92，是物價水平在二十一世紀較少出現的下滑情況。而不同于該階段的CPI 指數的波動，房地產價格僅在2008 年前小幅下跌，從2007 年6 月的4188.74 下跌到2008 年4 月的3876.92，之后仍保持上漲趨勢，并在2010 年3 月達到一個較高點6436.99。在2016 年之后，房地產價格保持較陡的走勢，上升速度仍在一個較高的水平，但物價水平走勢趨緩，上升速度略微減緩。由上可知，房地產價格和居民消費價格指數總體走勢相近，但存在部分差異，說明我國房地產價格與物價水平較大概率存在長期均衡關系。

三、實證分析

（一）單位根檢驗

為消除異方差和量綱的影響，對居民消費價格指數與商品房銷售平均價格取對數處理，記為lnCPI 和lnASPH。運用EVIEWS10.0 軟件進行分析。

由于經濟性質的時間序列對于平穩性有一定要求，通過ADF 檢驗方法對CPI 和ASPH 進行單位根檢驗，檢驗序列的平穩性，具體結果見表1。

表1 ADF 檢驗結果

由表1 可知，lnCPI 和lnASPH 原序列檢驗統計量大于10%臨界值水平的統計量，顯示均不平穩，但一階差分D(lnCPI)和D(lnASPH)序列檢驗統計量小于1%臨界值水平的統計量，顯示均平穩，即一階單整。

（二）協整檢驗

從上述已得結果可知，lnASPH 與lnCPI 是一階單整的，具備協整檢驗的前提，以下使用Johansen 協整檢驗方法，包括Trance 檢驗與Maximum Eigenvalue 檢驗。根據分布特征分析結果，變量具有較明顯的時間趨勢，檢驗方程加入截距項和時間趨勢，具體結果見表2。上述結果表明：lnASPH 與lnCPI 在95%的置信水平下拒絕不存在協整關系的原假設，接受存在1 個長期協整關系的假設，并可得協整關系式如下（系數下方括號內為標準誤）：

從上述關系式可以發現，lnCPI 對lnASPH 會產生正向作用，CPI 每增加1 單位，ASPH 隨之上漲3.547469 個單位。

（三）誤差修正估計

運用AIC 準則、SC 準則等進行比較（表3），判定VAR 模型最佳滯后階數為13 階，因此誤差修正模型選擇為12 階。根據lnCPI 與lnASPH 之間的協整關系式，構建誤差修正模型，具體誤差修正估計見表4（P 值顯著性：*10%臨界值顯著，**5%臨界值顯著，***1%臨界值顯著；[ ]內為T 統計量，后續各表同上）。

表3 滯后階數判定

根據以上誤差修正估計表可知，lnASPH 滯后變量系數僅對于lnASPH 而言是顯著,對于lnCPI 并不顯著，而lnCPI滯后變量系數均顯著的。說明短期內物價水平對于自身的漲跌和房地產價格波動產生影響，短期內房地產價格對于自身的影響較為顯著，而對物價水平并不會產生顯著影響。當變量lnASPH 為因變量時，模型的誤差修正項系數是-0.0360，在5%臨界值水平下是顯著的，貼合反向修正機制,說明長期而言，房地產價格變動引發物價水平變動，而短期來說，若出現波動，暫時離開長期均衡狀態，則會以-0.0360 的調節速度促使其回到原長期均衡狀態。當變量lnCPI 為因變量時，模型的誤差修正項系數是0.0460，在5%臨界值下顯著，不貼合反向修正機制，說明長期而言，物價水平變動會引起房地產價格變動，但是在短期內若暫時離開長期均衡狀態，并不會調節使其回到原狀態，而是繼續正向波動遠離。

表4 誤差修正估計

（四）Granger 因果檢驗

為分析物價水平lnCPI 與房地產價格lnASPH 是否存在因果關系，運用Granger 因果檢驗方法對其進行檢驗，結果見表5。

從表中滯后1 期到滯后6 期的結果可以發現，在滯后1 期到6 期時均拒絕“lnASPH 不能Granger 引起lnCPI”，在滯后1 期到3 期時拒絕“lnCPI 不能Granger 引起lnASPH”，在滯后3 期到6 期時接受“lnCPI 不能Granger 引起lnASPH，說明lnASPH 是lnCPI 的Granger 原因，即房地產價格會Granger 引起物價水平波動。短期內lnCPI 是lnASPHI 的Granger 原因，然而就長期來看，lnCPI 不是lnASPH 的Granger 原因，即物價水平不會Granger 引起房地產價格波動，雙方僅存在單向因果關系。

表5 Granger 因果檢驗結果

（五）脈沖響應分析和方差分解分析

1.脈沖響應分析。為進一步探究物價水平CPI 與房地產價格ASPH 的聯動關系，以VAR 模型為基礎，運用脈沖響應分析沖擊效應，并繪制相對的響應圖，具體見圖2 和圖3。

圖2 lnASPH的脈沖響應圖

圖3 lnCPI的脈沖響應圖

脈沖響應為一個變量受到單位沖擊時另一變量響應的變化路徑。圖2 和圖3 分別為lnASPH 與lnCPI 受到單位沖擊后，其自身和另外一個變量的響應變化。由于本文分析的數據為月度數據，在討論物價水平和房價這類宏觀經濟變量時，需要更長的時間變化區間，因此，本文選擇響應期數為30 期。從圖2 可以發現房地產價格受到自身波動的沖擊較大，第一期達到了2.7%的影響值，并且該沖擊作用造成約12 期的周期性波動下降，但下降幅度較小。第一個周期表現為第一期至第十一期的下降，以及第十一期至第十三期的上升。第二個周期表現為第十三期至第二十二期的下降，以及第二十二期至第二十四期的上升。可以預見，之后也會是這類周期性循環波動。其主要原因是房地產消費者的心理作用，人們傾向于對價值上升的房地產加大持有量，而持有量越大，房地產價格越會受到哄抬進而繼續上漲。房地產價格對于物價水平沖擊作用的反應較弱，影響值始終不超過1%。在前兩期為負向反應，從第二期開始到第十六期大致為波動上升的作用效果，在第十六期達到頂峰，之后逐漸下降，但始終保持正向反應。這是因為物價水平作為宏觀經濟指標之一，對于房地產價格的影響難以如微觀經濟指標那樣明顯而迅速地作出反應。從圖3 可以發現，物價水平受到自身波動的沖擊，在第二十五期之前整體呈現下跌的態勢，從1%正向沖擊反應逐漸下跌為負向反應，但是在第二十五期之后又趨于正向。這是因為政府對物價水平實施控制，為了防止物價水平的循環增長，采取宏觀調控手段進行抑制。而房地產價格對物價水平的沖擊則正相反，整體呈現向上趨勢，漲勢在第二十九期開始趨緩，在第一期到第十二期均為負向反應，之后為正向反應。房地產價格對我國經濟市場整體影響巨大，而傳統觀念決定了我國人民對房地產價格的高敏感度，隨著時間的推移，房地產價格的變動極易牽動物價水平的波動。

2.方差分解分析。

圖4 lnASPH的方差分解圖

圖5 lnCPI的方差分解圖

圖4 和圖5 分別為lnASPH 的方差分解圖和lnCPI 的方差分解圖。從圖4 可以發現，lnASPH 對自身的貢獻程度雖然略微下降，但始終高達90%以上，而lnCPI 對lnASPH的貢獻程度不斷上升，但仍在10%以下。從圖5 可以發現，lnCPI 對自身的貢獻程度從第一期到第十五期始終在95%以上，但從第十五期開始迅速下降，至第三十期趨于50%。與此相反的是，lnASPH 對lnCPI 的貢獻率從0 起步，到第三十期一直保持增長，最終同樣趨于50%。這樣證實了房地產價格是物價水平的Granger 原因的分析。

總結以上分析可以發現，物價水平容易受自身和房地產價格波動影響，房地產價格對于自身產生較強且穩定的作用，較少受到物價水平對影響，以上影響均表現出持續性。

四、結論及建議

（一）結論

物價水平作為宏觀經濟指標，與房地產價格之間存在復雜的聯動關系，借助傳統經濟理論難以進行具體分析。本文基于2000 年2 月至2018 年6 月的房地產價格和物價水平月度數據，構建VEC 模型，進行Granger 因果檢驗，綜合運用脈沖響應分析和方差分解等方法進行詳細的探究，得出以下結論：

1.房地產價格與物價水平波動趨勢相同，呈現平行上升特征。二者具有長期均衡關系，CPI 每增加1 單位，房價隨之上漲3.547469 個單位。短期內物價水平對于自身的漲跌和房地產價格波動產生影響，短期內房地產價格對于自身的影響比較顯著，而對物價水平并不會產生顯著影響。

2.房地產價格和物價水平彼此間具有單向因果關系，房地產價格會Granger 引起物價水平波動，而物價水平不會Granger 引起房地產價格波動。

3.物價水平容易受自身和房地產價格波動影響，房地產價格對于自身產生較強且穩定的作用，較少受到物價水平的影響，且以上影響均表現出持續性。

（二）建議

1.政府可適度運用宏觀調控手段，合理管控房地產價格。房地產價格在價格體系中具有重要地位，當住房價格較高時，居民付出相應代價較大，生活水平隨之降低；當住房價格較低時，居民付出相應代價較低，生活水平隨之提高。因此，政府應當完善住房價格，提高居民生活水平，進一步平衡物價水平。

2.完善市場經濟調節機制，均衡商品房供求。價格對于經濟而言是重要的調節工具，可以有效調控市場供求量，對于不同類型的房地產應區別使用調節措施，如控制商品房價格的暴漲，維持保障房價格的均衡，實現房地產市場結構的整體平衡。