作者簡(jiǎn)介：羅潔（1990-），女，湖南衡陽(yáng)人，廣西大學(xué)商學(xué)院2013級(jí)國(guó)民經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士研究生，研究方向：國(guó)民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行與管理。

摘要：房?jī)r(jià)一直以來(lái)是國(guó)家宏觀調(diào)控的重點(diǎn)，而一線城市的房?jī)r(jià)更是調(diào)控的重中之重。本文選用北上廣深四個(gè)一線城市從2010年6月到2015年5月的“百城價(jià)格指數(shù)”建立VAR模型，并通過(guò)脈沖響應(yīng)圖以及Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，表明對(duì)于全國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控，短期應(yīng)該關(guān)注廣州和上海，長(zhǎng)期需注意北京和深圳，從而地方政府在制定房地產(chǎn)政策時(shí)應(yīng)當(dāng)有所協(xié)調(diào)。

關(guān)鍵詞：一線城市房?jī)r(jià)；價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制；VAR模型

房?jī)r(jià)一直是國(guó)民關(guān)注的焦點(diǎn)，金融危機(jī)后的房?jī)r(jià)的持續(xù)走高使政府為了房地產(chǎn)市場(chǎng)的穩(wěn)定頻繁出臺(tái)限購(gòu)、限貸等政策，然而對(duì)房?jī)r(jià)的實(shí)質(zhì)上漲僅能起到短期的抑制作用，調(diào)控效果有限使得政府又出臺(tái)新的政策，往往又推高了房?jī)r(jià)的進(jìn)一步上漲，政府與市場(chǎng)的博弈愈演愈烈。政策的一刀切的模式?jīng)]有考慮到個(gè)地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制，因此需要正確判斷房地產(chǎn)形勢(shì)，弄清房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的之間的相互關(guān)系，防止調(diào)控過(guò)度或不足。一線城市的房?jī)r(jià)是中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的風(fēng)向標(biāo)，因此關(guān)鍵在于研究一線城市間的房?jī)r(jià)傳導(dǎo)機(jī)制。中國(guó)一線城市主要是指北上廣深，本文將這四個(gè)城市的房?jī)r(jià)當(dāng)成一個(gè)系統(tǒng)來(lái)考察，分析其房?jī)r(jià)之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，從而提出更合理的調(diào)控房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的政策。

一、文獻(xiàn)綜述

我國(guó)1998年對(duì)房地產(chǎn)進(jìn)行市場(chǎng)化改革，把房地產(chǎn)當(dāng)作主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)來(lái)發(fā)展，而房?jī)r(jià)自那時(shí)便不斷攀升，特別是2008年金融危機(jī)后四萬(wàn)億的刺激計(jì)劃，大量的資金投入了房地產(chǎn)市場(chǎng)，這期間不論是剛性需求還是投機(jī)目的的購(gòu)房都推動(dòng)了房?jī)r(jià)的不斷走高，特別是一線城市房?jī)r(jià)的領(lǐng)跑作用明顯。作為關(guān)系國(guó)計(jì)民生的支柱產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)市場(chǎng)自然是國(guó)家宏觀調(diào)控的重點(diǎn)。從房?jī)r(jià)與地價(jià)的關(guān)系來(lái)看，一般認(rèn)為地價(jià)對(duì)房?jī)r(jià)有推高作用[1]。從房?jī)r(jià)與金融的關(guān)系來(lái)看，主要從利率、匯率來(lái)考慮。從利率方面來(lái)看，低利率會(huì)刺激房?jī)r(jià)上升[2]-[3]，本期利率變動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)變動(dòng)具有正向影響，利率預(yù)期對(duì)房?jī)r(jià)影響不大；從匯率方面來(lái)看，匯率管制導(dǎo)致房?jī)r(jià)飛漲[4]，且人民幣升值與房?jī)r(jià)上漲相互推動(dòng)，存在正反饋效應(yīng)[5]。而學(xué)者們對(duì)我國(guó)一線城市的房?jī)r(jià)研究則比較少。段芳（2011）運(yùn)用空間變異VAR誤差修正模型，表明一線城市對(duì)中西部城市房?jī)r(jià)產(chǎn)生的正向輻射作用，無(wú)論在長(zhǎng)短期內(nèi)一線城市房?jī)r(jià)與中西部城市房?jī)r(jià)此消彼長(zhǎng)的關(guān)系[6]。楊娟，劉華偉（2013）通過(guò)將有向非循環(huán)圖和誤差修正模型的結(jié)合，考察北上廣深2000-2010年的房?jī)r(jià)傳導(dǎo)機(jī)制，結(jié)論為上海、北京分別在當(dāng)期和長(zhǎng)期對(duì)其他市場(chǎng)產(chǎn)生最大的影響，深圳從長(zhǎng)期來(lái)看是最獨(dú)立的市場(chǎng)[7]。王琴英，古麗慧，郭慧君（2014）以北上廣深四個(gè)主要一線城市的新建商品住宅和二手住宅的同比、環(huán)比價(jià)格指數(shù)為研究對(duì)象，認(rèn)為新建房與二手房之間、不同城市之間的周期波動(dòng)都具有較一致的協(xié)動(dòng)性[8]。

總體而言，眾多學(xué)者對(duì)房?jī)r(jià)的影響因素主要是從地價(jià)和金融方面來(lái)考慮，很少想到一線城市房?jī)r(jià)的領(lǐng)跑作用，而對(duì)于一線城市房?jī)r(jià)的研究也甚少講到四萬(wàn)億刺激計(jì)劃后各城市房?jī)r(jià)的價(jià)格傳導(dǎo)。因此，筆者從這一角度出發(fā)，研究一線城市之間的房?jī)r(jià)到底有何動(dòng)態(tài)關(guān)系，以便更好地調(diào)控我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)。

二、計(jì)量方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

VAR模型主要應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)，將微觀化基礎(chǔ)重新表述宏觀經(jīng)濟(jì)模型的基本方程，其分析經(jīng)濟(jì)如何受到經(jīng)濟(jì)政策的臨時(shí)性改變和其他因素的影響。其原理在于把每個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后期的函數(shù)來(lái)構(gòu)造模型，一般的VAR（P）模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式：

yt=v+A1yt-1+…+Apyt-p+B0xt+B1xt-1+…+Bqxt-q+ut

t=1，2，…，n

我國(guó)房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)政策不斷在變化，導(dǎo)致房?jī)r(jià)在某種程度上的提高，而城市房?jī)r(jià)之間也存在著一定的聯(lián)系。本文所用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)房地產(chǎn)指數(shù)系統(tǒng)，這是中國(guó)最權(quán)威的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)系統(tǒng)，其數(shù)據(jù)采集來(lái)自政府、投資者、開發(fā)商、建筑公司、咨詢公司等多方實(shí)際參與者，因此數(shù)據(jù)真實(shí)性、連貫性強(qiáng)。具體而言，因其數(shù)據(jù)2010年6月才開始發(fā)布，因此本文從該數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇2010年6月至2015年5月的北京、上海、廣州、深圳4個(gè)城市的價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)，采用stata.11計(jì)量軟件。

三、實(shí)證分析

（一）變量的統(tǒng)計(jì)描述

為了更好的對(duì)北京、上海、廣州以及深圳的房?jī)r(jià)有所了解，故本文在做計(jì)量模型之前對(duì)變量做一個(gè)統(tǒng)計(jì)描述（表1）：

由表1可以看出北京的房?jī)r(jià)平均是最高的，其波動(dòng)性也是最大的，而廣州的房?jī)r(jià)平均是最低的，且波動(dòng)性最小。居中的是上海和深圳。

（二）計(jì)量模型的建立

在建立模型前將數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，不會(huì)改變?cè)蛄械男再|(zhì)和相互關(guān)系，還能夠消除時(shí)間序列中的異方差，故對(duì)四市價(jià)格指數(shù)做對(duì)數(shù)處理。

1、變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)

考慮到時(shí)間序列可能存在虛假回歸問(wèn)題，建立計(jì)量模型前必須先檢驗(yàn)各序列的平穩(wěn)性。在原始序列上所有的檢驗(yàn)結(jié)果在10%的置信水平上都沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)，因此它們都是非平穩(wěn)的時(shí)間序列。

表2中可以看出，對(duì)原始序列進(jìn)行一階差分后在5%的置信水平上通過(guò)了檢驗(yàn)，表明差分變量都是平穩(wěn)的。

2、確定最優(yōu)滯后階數(shù)

其檢驗(yàn)指標(biāo)有5個(gè)，一般選擇多數(shù)準(zhǔn)則認(rèn)同的滯后階數(shù)，鑒于FPE、AIC、HQIC、SBIC指標(biāo)均確定滯后1期，故最終筆者選擇的是VAR（1）模型。

3、穩(wěn)定性檢驗(yàn)

VAR模型穩(wěn)定的條件是特征方程所有根的倒數(shù)值均在單位圓以內(nèi)，從圖1的特征單位根來(lái)看，全部特征根的倒數(shù)值都在單位圓內(nèi)，充分說(shuō)明此VAR（1）模型穩(wěn)定，因此可以做脈沖響應(yīng)。

4、脈沖響應(yīng)圖

VAR模型中包含的參數(shù)眾多，但其經(jīng)濟(jì)意義很難解釋，本文關(guān)注的是各變量的傳導(dǎo)機(jī)制，而脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠全面反映各變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。故筆者只關(guān)注脈沖響應(yīng)圖。

圖2每個(gè)市場(chǎng)的房?jī)r(jià)對(duì)其他市場(chǎng)的沖擊做出的反應(yīng)

第一行看出當(dāng)在本期北京的房?jī)r(jià)對(duì)于其自身沖擊立即就顯現(xiàn)出很高的正效應(yīng)，到了第5期趨于平穩(wěn)了。北京的房?jī)r(jià)本期對(duì)廣州、上海本期房?jī)r(jià)沒(méi)有效應(yīng)，第1期后對(duì)廣州、上海以及深圳都有正向的沖擊作用，基本上到了第4期其沖擊消失，說(shuō)明北京房?jī)r(jià)的上漲開始會(huì)推動(dòng)其他一線城市房?jī)r(jià)的上漲，但是4期后其作用消失。北京房?jī)r(jià)對(duì)其他地方的房?jī)r(jià)有一定推高作用。

第二行看出本期廣州的房?jī)r(jià)對(duì)于北京沒(méi)有沖擊效應(yīng)，但是在第1期其對(duì)房?jī)r(jià)有很強(qiáng)的正效應(yīng)，本期廣州的房?jī)r(jià)對(duì)于其自身的沖擊立即就顯現(xiàn)出很高的正效應(yīng)，到了第4期作用消失，本期廣州的房?jī)r(jià)對(duì)上海房?jī)r(jià)本期沒(méi)有影響，第1期有較小的正效應(yīng)，持續(xù)到第3期其作用消失，本期廣州房?jī)r(jià)對(duì)深圳沖擊顯現(xiàn)出較小的正效應(yīng)，此后有所下降。廣州房?jī)r(jià)的上漲會(huì)引起北京、上海、廣州、深圳房?jī)r(jià)的不同程度的上漲。

第三行表明本期上海的房?jī)r(jià)對(duì)北京的沖擊沒(méi)有顯現(xiàn)出效應(yīng)，第1期有負(fù)效應(yīng)達(dá)到最大，其后其效應(yīng)逐漸減弱，上海的房?jī)r(jià)對(duì)廣州的房?jī)r(jià)持續(xù)有較小的負(fù)效應(yīng)，本期上海的房?jī)r(jià)對(duì)于其自身的沖擊立即就顯現(xiàn)出很高的正效應(yīng)，到了第2期其效應(yīng)變?yōu)?，其后其效應(yīng)不明顯，上海的房?jī)r(jià)對(duì)與深圳沖擊有較小的正效應(yīng)，但到第2期其負(fù)效應(yīng)最大，之后又比較平穩(wěn)。上海房?jī)r(jià)的上漲對(duì)其他地方的房?jī)r(jià)有一定的抑制作用。

第四行看出本期深圳的房?jī)r(jià)對(duì)北京沖擊影響，第1期其正效應(yīng)達(dá)到最大，此后為不斷減弱的、持續(xù)的正效應(yīng)，深圳房?jī)r(jià)對(duì)廣州房?jī)r(jià)當(dāng)期沒(méi)影響，此后是持續(xù)、顯著、平穩(wěn)的正效應(yīng)，深圳房?jī)r(jià)對(duì)深圳的沖擊沒(méi)有顯現(xiàn)出效應(yīng)，到第1期正效應(yīng)最大，其后效用不斷減弱，第4期作用消失，本期深圳的房?jī)r(jià)對(duì)于其自身的沖擊立即就顯現(xiàn)出很高的正效應(yīng)，第3期以后沒(méi)有作用。深圳房?jī)r(jià)的上漲會(huì)引起北京、上海、廣州、深圳房?jī)r(jià)的持續(xù)上漲。

從圖3可以看出各地房?jī)r(jià)對(duì)本地房?jī)r(jià)以及其他一線城市的房?jī)r(jià)的正效應(yīng)是比較明顯的。因此各一線城市的房?jī)r(jià)上漲之間其實(shí)有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)，一個(gè)城市的房?jī)r(jià)上漲在一定程度上會(huì)影響其他城市的房?jī)r(jià)上漲。

5、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

為確定變量間的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系，我們對(duì)VAR（1）模型中的4個(gè)變量進(jìn)行Granger 因果檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表5所示。

從上表我們可以看出北京房?jī)r(jià)變動(dòng)是其他三個(gè)一線城市房?jī)r(jià)變動(dòng)的結(jié)果，即北京房?jī)r(jià)的變動(dòng)很容易受到其他一線城市的影響。同時(shí)深圳房?jī)r(jià)變動(dòng)是上海、廣州房?jī)r(jià)變動(dòng)的原因，而上海房?jī)r(jià)變動(dòng)又是深圳房?jī)r(jià)變動(dòng)的原因。因此可以得出結(jié)論：四個(gè)一線城市的房?jī)r(jià)之間存在著密切的因果聯(lián)系。

四、結(jié)論及對(duì)策建議

本文通過(guò)建立實(shí)證模型，分析了我國(guó)一線城市的房?jī)r(jià)的價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制，表明：（1）北京房?jī)r(jià)當(dāng)期對(duì)自身房?jī)r(jià)有很強(qiáng)的推動(dòng)作用，且在一定時(shí)期內(nèi)對(duì)廣州、上海、深圳的房?jī)r(jià)均有較強(qiáng)的推高作用。廣州的房?jī)r(jià)對(duì)其自身及北京、上海有一定的正向推動(dòng)作用，對(duì)于深圳作用不大。上海房?jī)r(jià)對(duì)其自身短期有非常強(qiáng)的正效應(yīng)，表明當(dāng)期房?jī)r(jià)上漲會(huì)推動(dòng)下期房?jī)r(jià)的上漲，從長(zhǎng)期來(lái)看，推動(dòng)作用就不明顯了，而對(duì)于其他一線城市而言，其起到了抑制房?jī)r(jià)的作用。深圳房?jī)r(jià)當(dāng)期對(duì)自身有強(qiáng)沖擊效應(yīng)，從長(zhǎng)期來(lái)看對(duì)自身以及其他一線城市有持續(xù)的推動(dòng)作用。北廣深的具有正向沖擊作用，上海更明顯的是反向沖擊。（2）深圳、上海、廣州房?jī)r(jià)變動(dòng)會(huì)引起北京房?jī)r(jià)變動(dòng)，可以看出北京是中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的風(fēng)向標(biāo)。同時(shí)深圳房?jī)r(jià)變動(dòng)可以引起其他三個(gè)一線城市房?jī)r(jià)的變動(dòng)，因此，深圳的房?jī)r(jià)可以說(shuō)是四個(gè)一線城市房?jī)r(jià)的領(lǐng)導(dǎo)者。

房地產(chǎn)業(yè)中政府和市場(chǎng)的博弈仍在繼續(xù)，政府調(diào)控不能只考慮到某個(gè)市場(chǎng)或者一個(gè)政策直接推到全國(guó)，因?yàn)檫@些市場(chǎng)的房?jī)r(jià)之間有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)，因此，要想提高價(jià)格穩(wěn)定性，中央和地方政府需要遵循市場(chǎng)規(guī)律，從全局出發(fā)。從上面的結(jié)論可以看出，對(duì)于調(diào)控全國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)而言，短期應(yīng)該關(guān)注廣州和上海，而長(zhǎng)期要注意到深圳和北京。一線城市之間的價(jià)格傳導(dǎo)有正向和反向，因此抑制某些市場(chǎng)的房?jī)r(jià)時(shí)，不必要對(duì)所有的市場(chǎng)同時(shí)實(shí)行緊縮性的政策，可適當(dāng)放松某些市場(chǎng)的管制。（作者單位：廣西大學(xué)商學(xué)院）

參考文獻(xiàn)：

[1]黃靜，屠梅曾.基于非平穩(wěn)面板計(jì)量的中國(guó)城市房?jī)r(jià)與地價(jià)關(guān)系實(shí)證分析.[J]統(tǒng)計(jì)研究，2009，26（7）：13-19.

[2]魏巍賢，原鵬飛.住房?jī)r(jià)格上漲的金融支持及檢驗(yàn)——基于VEC模型的實(shí)證分析[J].財(cái)貿(mào)研究，2009，（2）：83-89.

[3]原源.貨幣、利率、匯率對(duì)房?jī)r(jià)影響的實(shí)證分析[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)（高等教育版），2009，12（2）：93-96.

[4]王愛儉，沈慶劫.人民幣匯率與房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)聯(lián)性研究[J].金融研究，2007，（6）：13-22.

[5]鄧永亮.人民幣升值、房?jī)r(jià)上漲與通貨膨脹—兼論房?jī)r(jià)上漲是否助長(zhǎng)了通脹[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，32（10）：1-10.

[6]段芳.中國(guó)一線城市房地產(chǎn)市場(chǎng)輻射效應(yīng)研究[J].房地產(chǎn)市場(chǎng)，2011，（01）：32-38.

[7]楊娟，劉華偉.中國(guó)一線城市住房市場(chǎng)的價(jià)格動(dòng)態(tài)學(xué)研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2013，（2）：131-135.

[8]王琴英，古麗慧，郭慧君.我國(guó)一線城市房?jī)r(jià)周期波動(dòng)分析與預(yù)測(cè)[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2014.