武若男??

摘要：近年來不斷上漲的房價(jià)引發(fā)社會(huì)各界的關(guān)注，分析影響我國房價(jià)的因素并研究其影響程度，對(duì)穩(wěn)定房價(jià)有至關(guān)重要的作用。本文根據(jù)2006—2016年的季度數(shù)據(jù)，運(yùn)用VAR模型對(duì)影響我國房地產(chǎn)價(jià)格的因素進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明，房地產(chǎn)價(jià)格受城鎮(zhèn)居民可支配收入的影響較大；房價(jià)與國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、商品房銷售面積、存貸款基準(zhǔn)利率存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)價(jià)格VAR模型方差分解

自1998年實(shí)施城鎮(zhèn)住房制度改革以來，我國房地產(chǎn)市場取得突飛猛進(jìn)的發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)在我國國民經(jīng)濟(jì)中占有舉足輕重的地位，2016年房地產(chǎn)開發(fā)投資更是高達(dá)100847億元，對(duì)GDP增長貢獻(xiàn)率提升至78%。這些對(duì)于提高人民生活水平、改善人民居住條件，推動(dòng)城市化進(jìn)程起到了極大地推動(dòng)作用。然而，房地產(chǎn)市場在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也帶來了諸多問題：高昂房價(jià)超出居民消費(fèi)水平，“房奴”成為一大社會(huì)現(xiàn)象；房地產(chǎn)空置率迅速增長；房地產(chǎn)投資過度；一些城市房地產(chǎn)結(jié)構(gòu)矛盾突出；高價(jià)房產(chǎn)易加大貧富差距等。房價(jià)的過快上漲既波及社會(huì)的穩(wěn)定又危害國民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，成為我國公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。因此，研究影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素并分析這些因素的影響程度，對(duì)于穩(wěn)定我國房地產(chǎn)價(jià)格具有重要的意義。

一、理論模型

由于傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性模型不能明確給出變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，而且當(dāng)變量為非平穩(wěn)時(shí)，會(huì)帶來嚴(yán)重的偽回歸問題。因此，本文采用向量自回歸模型對(duì)我國房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素進(jìn)行分析。VAR模型是1980年由西姆斯最先提出，基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，把系統(tǒng)中的每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到多元時(shí)間序列變量組成的向量自回歸模型；VAR模型作為一種非結(jié)構(gòu)性的模型，主要用于預(yù)測和分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，沖擊的大小、正負(fù)及持續(xù)的時(shí)間。VAR理論模型如下：

Yt=A1Yt|1+…+ApYt|p+BXt+εt

其中，Yt為k維內(nèi)生變量向量，Xt是d維外生變量向量，矩陣A1，…，Ap為要被估計(jì)的系數(shù)矩陣，t為樣本個(gè)數(shù)， P為滯后階數(shù)，ε為k維沖擊向量。

在VAR模型中，將房地產(chǎn)價(jià)格（P）作為被解釋變量，將國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、貨幣供應(yīng)量（M2）、存款基準(zhǔn)利率（BDR）、貸款基準(zhǔn)利率（LOAN）、城鎮(zhèn)居民可支配收入（INC）、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）和商品房銷售面積（SA）作為解釋變量。

二、數(shù)據(jù)選取與處理

本文選取2006—2016年的季度數(shù)據(jù)作為樣本，研究房地產(chǎn)價(jià)格與其他7個(gè)變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系。選取季度數(shù)據(jù)可以提高VAR模型的估計(jì)精度，從而更加準(zhǔn)確的反映各要素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響程度。

下面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行五方面的處理：（1）房地產(chǎn)價(jià)格用商品房平均銷售價(jià)格反映，即通過商品房銷售額除以銷售面積計(jì)算得到，其中每年1月份的缺失數(shù)據(jù)用相鄰月份均值得到；（2）存款基準(zhǔn)利率選取金融機(jī)構(gòu)1年定期存款基準(zhǔn)利率；（3）貸款基準(zhǔn)利率選取金融機(jī)構(gòu)3—5年（包含5年）貸款基準(zhǔn)利率；（4）貨幣供應(yīng)量選取廣義貨幣供應(yīng)量，即M1加上企事業(yè)單位定期存款、居民儲(chǔ)蓄存款和其他存款，來源于中國人民銀行；（5）在對(duì)8個(gè)變量走勢的初步觀測中，有4個(gè)變量存在明顯的季節(jié)性。采用Census X12對(duì)GDP、INC、SA、M2進(jìn)行季節(jié)調(diào)整并在調(diào)整后對(duì)這4個(gè)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理以消除異方差，從而提高數(shù)據(jù)的可比性，減少季節(jié)變動(dòng)的影響。

三、實(shí)證分析

（一）單位根檢驗(yàn)

由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往表現(xiàn)為非平穩(wěn)性，對(duì)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸可能出現(xiàn)偽回歸。本文

運(yùn)用ADF檢驗(yàn)來檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性，顯著性水平取10%，檢驗(yàn)結(jié)果如下表一所示：除商品房銷售面積和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)外，其余數(shù)據(jù)原序列均為非平穩(wěn)序列；經(jīng)一階差分后，除國內(nèi)生產(chǎn)總值和房地產(chǎn)價(jià)格外以外都達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)；國內(nèi)生產(chǎn)總值和房地產(chǎn)價(jià)格在二階差分后為平穩(wěn)序列。因此，需要對(duì)模型包含的變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

（二）滯后階數(shù)的確定

在VAR模型中若解釋變量的最大滯后階數(shù)太小，殘差很可能存在自相關(guān)，并造成參數(shù)估計(jì)的非一致性?？蛇m當(dāng)加大P值來消除殘差中存在的自相關(guān)，但P值又不能太大。P值過大將導(dǎo)致模型的自由度大幅降低，直接影響模型參數(shù)估計(jì)的有效性。本研究利用Eviews72軟件確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，結(jié)果如表二所示。由表二可得，5個(gè)檢驗(yàn)指標(biāo)均確定滯后1期為最優(yōu)滯后期，因此確定VAR模型的滯后階數(shù)為1階即VAR（1）。

（三）協(xié)整檢驗(yàn)

在已構(gòu)建VAR模型的基礎(chǔ)上，采用Johansen方法對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，從而研究各變量之間的長期動(dòng)態(tài)關(guān)系。結(jié)果表明在5%的顯著性水平下存在4個(gè)協(xié)整關(guān)系，即說明各變量之間存在長期的均衡關(guān)系；同時(shí)，通過計(jì)算模型的AR特征多項(xiàng)式，發(fā)現(xiàn)特征多項(xiàng)式所有的根全部落在單位圓內(nèi)，即VAR模型所有根的倒數(shù)均小于1，這表明所建立的VAR（1）模型是穩(wěn)定的。檢驗(yàn)結(jié)果如圖一所示。

（四）格蘭杰因果檢驗(yàn)

上述協(xié)整檢驗(yàn)表明，各個(gè)變量之間存在長期協(xié)整關(guān)系，但是無法說明它們之間是否存在因果關(guān)系。為進(jìn)一步證明每個(gè)變量之間的因果關(guān)系，下面對(duì)這些變量進(jìn)行格蘭杰（Granger）因果檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下表所示：

由Granger因果檢驗(yàn)得出，在滯后1期，005的顯著性水平下：①房地產(chǎn)價(jià)格與國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、商品房銷售面積、存款基準(zhǔn)利率和貸款基準(zhǔn)利率存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系；②房地產(chǎn)價(jià)格與貨幣供應(yīng)量存在單向的因果關(guān)系，即貨幣供應(yīng)量的變化會(huì)引起房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)，但房價(jià)變化不會(huì)造成貨幣供應(yīng)量發(fā)生改變；③房地產(chǎn)價(jià)格與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)有單向Granger因果關(guān)系，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)會(huì)在一定程度上造成房價(jià)變動(dòng)。

（五）方差分解

方差分解是通過分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)而評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)的重要性，并進(jìn)一步為政府實(shí)施可行的住房政策提供依據(jù)。本文選取10期作為方差分解的滯后期，基于所建立的VAR（1）模型，可以得到房價(jià)的方差分解結(jié)果。表四給出了我國房地產(chǎn)價(jià)格的方差分解結(jié)果，表中的數(shù)字為百分比貢獻(xiàn)率。每行結(jié)果相加為100%，第一列是預(yù)測期。

從表四可以看出：①房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)在第一期只受到自身波動(dòng)影響，其余變量對(duì)預(yù)測誤差的貢獻(xiàn)度從第二期開始顯現(xiàn)出來。第6期開始呈現(xiàn)基本平穩(wěn)的狀態(tài)；②城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)程度最高，約占18%，且影響程度逐步上升。說明人均可支配收入的增加提高了人們的購買能力，也增加了對(duì)房地產(chǎn)的需求，進(jìn)而推動(dòng)房價(jià)上漲；③商品房銷售面積對(duì)房價(jià)的影響相對(duì)較大，約占11%，也是穩(wěn)定房價(jià)的重要舉措；④存款基準(zhǔn)利率對(duì)房價(jià)的貢獻(xiàn)度相對(duì)較小，約占7%。貸款基準(zhǔn)利率波動(dòng)對(duì)房價(jià)影響增加最快，從第2期的004%增加到714%，增長了1775%。從長遠(yuǎn)看貸款利率提高一定程度上可以抑制房價(jià)上漲。⑤居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)房價(jià)的影響程度最低，僅為09%。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文利用2006—2016年季度數(shù)據(jù)構(gòu)建VAR模型，運(yùn)用方差分解分析7種因素對(duì)中國房地產(chǎn)價(jià)格的驅(qū)動(dòng)影響。通過實(shí)證分析，得到如下結(jié)論：

Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)顯示，房地產(chǎn)價(jià)格與國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、商品房銷售面積、存款基準(zhǔn)利率和貸款基準(zhǔn)利率存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系。即房價(jià)與這5個(gè)變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。房地產(chǎn)價(jià)格與貨幣供應(yīng)量、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)有單向Granger因果關(guān)系，貨幣供應(yīng)量和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的變化一定程度上會(huì)引起房價(jià)的變動(dòng)。

方差分解結(jié)果表明：房地產(chǎn)價(jià)格受城鎮(zhèn)居民可支配收入的影響較大。城鎮(zhèn)居民可支配收入的變化會(huì)引起房價(jià)較大程度的變動(dòng)。因此，保持其穩(wěn)定發(fā)展是當(dāng)前控制房價(jià)的重要舉措。貸款基準(zhǔn)利率波動(dòng)對(duì)房價(jià)影響增加最快。

（二）建議

房地產(chǎn)市場的波動(dòng)會(huì)引起我國宏觀經(jīng)濟(jì)的較大波動(dòng)，因此本文針對(duì)我國目前的房地產(chǎn)政策提出以下建議：

1信貸政策方面。一方面降低住房公積金貸款利率和首付，提高貸款上限，極大程度的滿足居民的住房需求。另一方面進(jìn)一步完善差別化住房信貸政策，對(duì)于購置首套商品房和非首套商品房采取不同的貸款率。對(duì)非首套商品房采取較高的貸款利率，一定程度上抑制房地產(chǎn)市場的投機(jī)行為，控制房價(jià)。

2完善住房保障體系。形成系統(tǒng)的住房保障信息系統(tǒng)；住房保障體系由“以售為主”轉(zhuǎn)向“租售并舉”，進(jìn)一步轉(zhuǎn)為“以租為主”；將農(nóng)民工及外來務(wù)工人員列為住房保障體系的主要保障對(duì)象，解決他們的住房問題。

3加強(qiáng)對(duì)貨幣供應(yīng)量的控制。央行應(yīng)實(shí)行有針對(duì)性的貨幣政策，當(dāng)房價(jià)上漲速度過快時(shí)，可以適度提高存款準(zhǔn)備金率，對(duì)投資者尤其是房地產(chǎn)投機(jī)者的信息形成一定的打擊，降低流動(dòng)性水平，進(jìn)而使房地產(chǎn)投資額大大減少。要合理控制外資流入，加強(qiáng)涉外機(jī)構(gòu)監(jiān)管，避免外資的惡性炒作。

參考文獻(xiàn)：

[1]JohnM Clapp ， Carmelo GiaccottoThe Influence of Economic Variables on Local House Price Dynamics [J].Journal of Urban Economics ， 1994（2）

[2]安輝，王瑞東我國房地產(chǎn)價(jià)格影響因素的實(shí)證分析——兼論當(dāng)前房地產(chǎn)調(diào)控政策[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2013（3）

[3]陳詩一，王祥融資成本、房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與貨幣政策傳導(dǎo)[J].金融研究，2016（3）

[4]梁斌，李慶云中國房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)于貨幣政策分析——基于貝葉斯估計(jì)的動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2011（3）

[5]史永東，陳日清不確定性條件下的房地產(chǎn)價(jià)格決定：隨機(jī)模型和經(jīng)驗(yàn)分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)，2008（1）

[6]宋勃，雷紅銀行信貸沖擊與房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)：1999—2014——基于我國一、二線城市面板數(shù)據(jù)分析[J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2016（5）

[7]原鵬飛，魏巍賢房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)經(jīng)濟(jì)影響的一般均衡研究[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2012（3）

[8]朱孟楠，劉林，倪玉娟人民幣匯率與我國房地產(chǎn)價(jià)格——基于Markov區(qū)制轉(zhuǎn)換VAR模型的實(shí)證研究 [J].金融研究，2011（5）

[9]張濤，龔六堂，卜永祥資產(chǎn)回報(bào)、住房按揭貸款與房地產(chǎn)均衡價(jià)格[J].金融研究，2006（2）

（武若男，甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院。）