商品房成交量與財(cái)政收支關(guān)系的實(shí)證分析

竹雅東

[摘 要]成都市房地產(chǎn)業(yè)近幾年飛速發(fā)展,當(dāng)?shù)刎?cái)政收支對(duì)成都市房地產(chǎn)產(chǎn)生什么樣的相互影響?本文將利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的回歸分析方法、單位根檢驗(yàn)法、因果關(guān)系檢驗(yàn)法對(duì)1990年至2006年成都市商品房成交量與財(cái)政收支關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。最后提出政策建議。

[關(guān)鍵詞]商品房 財(cái)政收支時(shí)間序列

基金項(xiàng)目編號(hào):成都信息工程學(xué)院科研基金資助:CRF200843

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成都作為西部大開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)城市,近幾年房地產(chǎn)業(yè)飛速發(fā)展,其五城區(qū)商品房住宅均價(jià)2001年到2006年上漲了一倍以上。政府在發(fā)展當(dāng)?shù)胤康禺a(chǎn)業(yè)以及穩(wěn)定房?jī)r(jià)方面究竟起了哪些作用呢?本文將主要對(duì)1990年到2006年期間的當(dāng)?shù)刎?cái)政收支與商品房住宅成交額數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,從中挖掘其關(guān)系,并提出相應(yīng)的政策建議。

一、本文的主要研究方法

(一)單位根檢驗(yàn)

變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)通常采用ADF檢驗(yàn),存在三種模型。本文采用AIC準(zhǔn)則確定最大滯后階數(shù)。

(二)協(xié)整檢驗(yàn)

主要采用Engle和Granger(1987)提出的協(xié)整檢驗(yàn)方法,它的檢驗(yàn)方法如下:

用同階單整序列建立線性回歸方程,并估計(jì)殘差項(xiàng)。采用ADF法檢驗(yàn)殘差序列是否平穩(wěn)。

(三)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

如果序列都通過(guò)了以上檢驗(yàn),就可以建立誤差修正模型識(shí)別二者之間的因果關(guān)系。使用F檢驗(yàn)法進(jìn)行GRANGER因果檢驗(yàn)。

二、實(shí)證結(jié)果

商品房成交額的自然對(duì)數(shù)記作cje、財(cái)政支出與財(cái)政收入的自然對(duì)數(shù)值分別記作czzc與czsr。通過(guò)查閱成都市統(tǒng)計(jì)年鑒,得到1990年到2006年的年度商品房成交金額與財(cái)政收支數(shù)據(jù)。

(一)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

首先要對(duì)以上三個(gè)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),方法是ADF檢驗(yàn)法,顯著性水平統(tǒng)一為5%。用EVIEWS5.0軟件得到以下結(jié)果:cje、czsr及czzc三個(gè)變量均是2階單整序列, AIC準(zhǔn)則確定的滯后階數(shù)分別為1、3、2, ADF檢驗(yàn)值分別為-7.512307、-5.094733、-4.008618均小于臨界值-3.119910、-3.175352、-3.119910。

(二)協(xié)整檢驗(yàn):

采用Engle-Granger兩步檢驗(yàn)法分別進(jìn)行檢驗(yàn):

1.對(duì)cje和czzc作OLS估計(jì)并整理移項(xiàng),得到如下方程:,對(duì)殘差估計(jì)值序列檢驗(yàn)其平穩(wěn)性:ADF檢驗(yàn)值為-2.978013,小于臨界值-1.966270,確定殘差序列平穩(wěn),商品房成交額和財(cái)政支出存在協(xié)整關(guān)系。

2.對(duì)cje和czsr作OLS估計(jì)并整理移項(xiàng),得到如下方程:,對(duì)殘差估計(jì)值序列 檢驗(yàn)其平穩(wěn)性: ADF檢驗(yàn)值為-2.254035,小于臨界值-1.96441 8,確定殘差序列平穩(wěn),商品房成交額和財(cái)政收入也存在協(xié)整關(guān)系。

(三)因果關(guān)系檢驗(yàn)。

本文采用GRANGER因果檢驗(yàn)法,通過(guò)計(jì)算得到如下結(jié)果:零假設(shè)czzc不是cje的GRANGER原因,其F統(tǒng)計(jì)量為20.2229,概率為0.00079;零假設(shè)cje不是czzc的GRANGER原因,其F=3.174752,概率為0.9419,因此在5%水平下拒絕czzc不是cje的GRANGER原因,接受cje不是czzc的GRANGER原因。同理零假設(shè)czsr不是cje的GRANGER原因,其F統(tǒng)計(jì)量為14.7432,概率為0.00208;零假設(shè)cje不是czsr的GRANGER原因,其F=1.36269,概率為0.33019,因此在5%水平下拒絕czsr不是cje的GRANGER原因,接受cje不是czsr的GRANGER原因。

所以財(cái)政收支的增長(zhǎng)是商品房成交額的增長(zhǎng)的GRANGER原因。

(四)回歸分析

基于上述三步檢驗(yàn)的結(jié)果,可以將cje作為因變量,czzc和czsr分別作為自變量作回歸分析,得到如下回歸模型:

R2=0.9041修正的R2=0.8977F=141.4071 DW=0.2567ARCH檢驗(yàn)的F=2.9569(其P值為0.09036)Obs R2=10.528(其P值0.08409)

R2=0.8820修正的R2=0.8742F=112.16 DW=0.2620ARCH檢驗(yàn)的F=3.4387(其P值為0.06599)Obs R2=5.4647(其P值0.06507)

R2及修正的R2接近于1,擬合優(yōu)度較好; F值均大于5%水平的臨界值4.54,說(shuō)明模型線性關(guān)系顯著。ARCH檢驗(yàn)的兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量的P值均大于0.05,說(shuō)明在5%的顯著性水平下兩個(gè)模型的殘差項(xiàng)不存在序列相關(guān)性。

三、結(jié)論及政策建議

(一)從回歸方程的自變量系數(shù)來(lái)看,財(cái)政支出平均增加1%,商品房成交量會(huì)增加2.1127%,同時(shí)財(cái)政收入平均增加1%,商品房成交量會(huì)增加2.1291%,財(cái)政收支對(duì)商品房成交量表現(xiàn)為單向因果關(guān)系。這意味著成都市的商品房成交量受財(cái)政收支的影響較大,政府可以通過(guò)調(diào)節(jié)財(cái)政收支來(lái)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)實(shí)施控制。比如,采取擴(kuò)張性的財(cái)政政策,有利于商品房市場(chǎng)的活躍,進(jìn)而會(huì)帶來(lái)財(cái)政收入的增長(zhǎng),政府有了足夠財(cái)政收入又會(huì)增加財(cái)政支出,進(jìn)一步帶動(dòng)房地產(chǎn)市場(chǎng)的活躍。反之,當(dāng)政府采取緊縮性財(cái)政政策就會(huì)得到相反的結(jié)果。

(二)在發(fā)展房地產(chǎn)業(yè)和財(cái)政政策的把握上,必須保持財(cái)政收支與商品房市場(chǎng)的適應(yīng)性增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),尤其要使財(cái)政收支的增長(zhǎng)不至于使商品房市場(chǎng)發(fā)展過(guò)熱,否則會(huì)帶來(lái)房?jī)r(jià)的飛速上漲,使中低收入人群的住房問(wèn)題受到影響,進(jìn)而影響社會(huì)福利事業(yè)。

(三)注意財(cái)政收支政策的選擇與重購(gòu),特別注意解決因財(cái)政收支結(jié)構(gòu)嚴(yán)重失調(diào)而對(duì)商品房市場(chǎng)產(chǎn)生的制約和負(fù)面效應(yīng)。比如商品房消費(fèi)支出的“擠出”效應(yīng),使投資支出嚴(yán)重不足,影響了財(cái)政支出對(duì)房地產(chǎn)的推動(dòng)作用。

(四)注意財(cái)政收支與產(chǎn)業(yè)政策相配合。財(cái)政支出政策應(yīng)該針對(duì)國(guó)民收入中的薄弱環(huán)節(jié)。當(dāng)商品房市場(chǎng)發(fā)展過(guò)熱時(shí),政府應(yīng)當(dāng)適當(dāng)減少固定資產(chǎn)投資的財(cái)政支出。

(五)加強(qiáng)財(cái)政收支的監(jiān)管力度,強(qiáng)化預(yù)算管理、提倡節(jié)儉。財(cái)政政策的根本目標(biāo)應(yīng)是提高全社會(huì)福利水平,穩(wěn)定房?jī)r(jià)、抑制房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展過(guò)熱的態(tài)勢(shì)。因此在財(cái)政政策問(wèn)題上,應(yīng)做好項(xiàng)目的可行性研究,努力得高財(cái)政政策的效益。成都作為西部大開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)城市,這一點(diǎn)尤為重要。

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