南錦順 沙挪婭
【摘要】本文選取房地產(chǎn)投資額作為被解釋變量,選取土地、信貸和金融政策的代表變量作為解釋變量,運(yùn)用VAR模型中的脈沖響應(yīng)分析方法分析宏觀調(diào)控政策與房地產(chǎn)投資之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系,最終得出三大政策對(duì)房地產(chǎn)投資的影響具有滯后性,且信貸政策對(duì)房地產(chǎn)投資的影響效果最為顯著,土地政策次之,而金融政策影響最弱。
【關(guān)鍵詞】房地產(chǎn)投資 宏觀調(diào)控政策 VAR
一、引言
隨著我國房地產(chǎn)投資規(guī)模的不斷擴(kuò)大,房地產(chǎn)業(yè)受國家政策宏觀調(diào)控和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)控的雙重影響也越來越深。當(dāng)前房地產(chǎn)業(yè)相關(guān)研究中,以政策對(duì)房地產(chǎn)整體和房價(jià)的影響研究居多,對(duì)房地產(chǎn)投資的影響研究較少。其中王要武、金海燕利用VAR模型分析宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)供需狀況和房價(jià)的影響,對(duì)房地產(chǎn)供給影響由大到小為土地供給、利率、貨幣供應(yīng)量,三者對(duì)房地產(chǎn)需求的影響均很小,土地供應(yīng)量對(duì)房價(jià)影響最大[1]。邱強(qiáng)基于VEC模型研究金融調(diào)控政策對(duì)房價(jià)的影響,得出貨幣供應(yīng)量起主導(dǎo)作用,貸款利率對(duì)房價(jià)上漲具有正效應(yīng)[2]。覃事婭基于VAR模型分析宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響,選取土地、信貸和產(chǎn)業(yè)政策的8個(gè)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行定量分析,得出國家宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響具有時(shí)滯性、差異性和周期性[3]。這些研究均是從房地產(chǎn)投資或房價(jià)角度出發(fā),運(yùn)用VAR模型來分析所選變量間短期動(dòng)態(tài)影響。本文以房地產(chǎn)投資為研究對(duì)象,結(jié)合VAR模型對(duì)近年來土地、信貸和金融政策對(duì)房地產(chǎn)投資的影響進(jìn)行實(shí)證分析。
二、土地、信貸、金融政策對(duì)房地產(chǎn)投資影響實(shí)證分析
近些年我國房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展不均衡,弊端涌現(xiàn),凸顯了國家宏觀調(diào)控政策的重要性。國家針對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的主要宏觀調(diào)控政策可分為:土地政策、信貸政策、金融政策、稅收政策和行政手段等。實(shí)踐表明,稅收和行政手段具有強(qiáng)制性和見效快的優(yōu)勢(shì),但卻不能從根本上調(diào)控房地產(chǎn)投資。本文從土地、信貸、金融三大政策出發(fā),建立VAR模型對(duì)房地產(chǎn)投資受宏觀調(diào)控政策的影響進(jìn)行實(shí)證分析。
(一)數(shù)據(jù)選取與變量描述
本文數(shù)據(jù)分析通過用Eviews7完成。數(shù)據(jù)樣本區(qū)間是2000年第一季度至2015年第四季度的全國統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。選取房地產(chǎn)投資額(TZ)作為分析房地產(chǎn)投資水平的代表變量,即此次實(shí)證分析的響應(yīng)變量;選取房地產(chǎn)業(yè)土地購置面積(TD)反映土地供應(yīng)量水平并作為土地政策的代表變量;選取房地產(chǎn)開發(fā)投資中實(shí)際到位資金中國銀行貸款(DK)作為房地產(chǎn)信貸政策的代表變量;選取貨幣供應(yīng)量(M2)和三年期貸款利率(LL)分別作為金融政策中貨幣和利率的代表變量。
為了消除數(shù)據(jù)的共線性和異方差性,本次分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。又因選取的數(shù)據(jù)是季度數(shù)據(jù),為消除數(shù)據(jù)季節(jié)變動(dòng)對(duì)模型的影響,用X12方法對(duì)受季節(jié)因素影響較大的三組數(shù)據(jù)TZ、TD、DK進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。
(二)ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)
VAR模型要求數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的,故先對(duì)變量進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn),依檢驗(yàn)結(jié)果得出房地產(chǎn)開發(fā)投資額、土地供應(yīng)量、信貸供應(yīng)量、貨幣供應(yīng)量、三年期利率等變量均是非平穩(wěn)變量,但是它們的一階差分序列在5%的顯著水平下均是平穩(wěn)的,可以進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。
(三)VAR模型及其脈沖響應(yīng)函數(shù)
結(jié)合AIC準(zhǔn)則多次檢驗(yàn)比選,選取最優(yōu)滯后階數(shù)為4,所得VAR模型為:
結(jié)論:
1.當(dāng)期房地產(chǎn)投資額、土地供應(yīng)量、信貸供應(yīng)量、貨幣供應(yīng)量均對(duì)房地產(chǎn)投資產(chǎn)生持續(xù)的正向影響。
2.房地產(chǎn)投資對(duì)其自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊波動(dòng)至第9期序列趨于平穩(wěn);土地供應(yīng)量的影響從第二期起小幅度上升至第4期時(shí)影響最大;信貸供應(yīng)量的影響從第2期起波動(dòng)上升至第6期時(shí)影響最大;貨幣供應(yīng)量的影響在第2期迅速上升至0.01,后其沖擊比較穩(wěn)定;利率的影響在第2期迅速上升至峰值0.02后又迅速下降至第5期的-0.005,至第8期后,其影響再轉(zhuǎn)為正向影響,最終于第10期趨于穩(wěn)定。
3.在第3期前,變量對(duì)房地產(chǎn)投資影響的排序?yàn)椋篖LL>LM2> LDK>LTD。在第3期后,整體呈現(xiàn)的新的排序結(jié)果為:LDK>LM2>LTD>LLL。
三、結(jié)論
本文運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型進(jìn)行實(shí)證分析,結(jié)論如下:
從VAR的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果可得房地產(chǎn)投資受除自身之外的其它因素的影響具有滯后性,且房地產(chǎn)投資額受信貸政策影響較為顯著且持續(xù),貨幣政策的影響略低,土地政策次之。短期內(nèi)利率的正向影響最為明顯。但從長期來說,一個(gè)新政策出臺(tái)對(duì)房地產(chǎn)投資的影響效力中,信貸政策的作用力大于貨幣政策大于土地政策大于利率政策。且土地政策和金融政策調(diào)控房地產(chǎn)投資具有滯后性,適合作為中、長期調(diào)控工具。而信貸政策對(duì)房地產(chǎn)投資的影響具有當(dāng)期性和時(shí)滯性,可作為短、中、長期調(diào)控工具。
根據(jù)上述結(jié)論,建議國家在制定房地產(chǎn)業(yè)的宏觀調(diào)控政策時(shí),充分利用信貸和土地政策對(duì)房地產(chǎn)投資的顯著影響效應(yīng),結(jié)合各政策影響的時(shí)滯性長短,豐富宏觀調(diào)控方式。綜合考慮各影響因素在不同時(shí)期的影響,短期和長期政策相結(jié)合,制定合理的政策組合。
參考文獻(xiàn)
[1]王要武,金海燕.我國房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策效果的實(shí)證分析[J].土木工程學(xué)報(bào),2008,(08):105-111.
[2]邱強(qiáng).房地產(chǎn)金融調(diào)控政策效果——基于VEC向量誤差修正模型的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)視角(下),2010,(05):25-27.
[3]覃事婭,伊長亮.基于VAR的我國房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響分析[J].湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào),2012,(06):34-40.
基金項(xiàng)目:本文為吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院科研青年基金項(xiàng)目(編號(hào):吉農(nóng)院合字[2016]第Q24號(hào))研究成果。
作者簡(jiǎn)介:南錦順(1989-),女,朝鮮族,吉林延吉人,就職于吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院,研究方向:房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)與管理。endprint