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    房地產(chǎn)行業(yè)與政府行為的互動關系研究

    2012-09-03 22:42:52輝,陳
    統(tǒng)計與決策 2012年24期
    關鍵詞:影響分析模型

    林 輝,陳 煥

    (南京大學商學院金融學系,南京 210093)

    房地產(chǎn)行業(yè)與政府行為的互動關系研究

    林 輝,陳 煥

    (南京大學商學院金融學系,南京 210093)

    文章從新的角度,提出“中國的房地產(chǎn)行業(yè)是政府主導的政策性市場”的大膽假設,通過建立向量自回歸VAR模型來研究房價與政府行為的互動關系,模型表明,我國的房地產(chǎn)行業(yè)確實較大程度地受到政府經(jīng)濟政策的影響,佐證了模型的假設。

    向量自回歸VAR模型;房地產(chǎn)價格與政府行為;互動模型

    0 引言

    近年來,房地產(chǎn)業(yè)也面臨較為嚴峻的問題和挑戰(zhàn),引起諸多爭議。經(jīng)過2007年的瘋漲后,2008年底隨著美國金融危機對中國的沖擊,中國的房地產(chǎn)市場尤其是住宅市場開始趨冷。然而,2009年開始住房價格再次進入上升通道,一些城市的房價不斷創(chuàng)出新高,大大超出了普通居民的承受能力,對國民經(jīng)濟的健康穩(wěn)定造成了潛在威脅。高房價,住房難已經(jīng)成為政府和社會關注的焦點。

    因而,從系統(tǒng)的高度認清當前房地產(chǎn)行業(yè)的影響因素、發(fā)展態(tài)勢、并且從定量角度把握各指標之間的數(shù)量關系、研究政府宏觀調(diào)控對房地產(chǎn)業(yè)的定量影響,不僅可以為幫助市場參與者科學認清我國住宅商品房市場的形勢,以便市場主體更好地做出投資決策,還對政府政策的制定具有一定的借鑒意義。對房地產(chǎn)市場的定量研究,有助于我們從數(shù)量上對完善市場體系,平衡市場行為和政府干預,保持政策的連貫性等做出更好的決策。

    1 房價與政府行為互動模型建立

    由于我國的房地產(chǎn)行業(yè)很大程度上受到政府行為的影響,因此,探討房價與政府行為的互動關系成為關鍵問題。

    1.1 模型假設

    假設1,中國的房地產(chǎn)市場已脫離經(jīng)濟基本面,累積了大量泡沫,即:脫離了傳統(tǒng)的供給需求理論的范疇。假設2,中國的房地產(chǎn)市場的非理性增長與政府的行為具有很大的相關性,即:政府的政策缺位和越位直接或間接了導致房價的虛高。

    1.2 變量選取與VAR模型介紹

    1.2.1 根據(jù)模型假設,選取以下變量:

    工業(yè)增加值(IND):代表宏觀經(jīng)濟的走勢和中國的整體經(jīng)濟狀況。

    房地產(chǎn)價格(P):以商品房銷售額代表房價。

    廣義貨幣供應量(M2):代表政府的貨幣政策,中國的中央銀行缺少獨立性,因此貨幣政策仍視為政府行為,其中,三大貨幣政策:再貼現(xiàn)政策、公開市場操作、存款準備金率都將傳導至市場的貨幣供應量M2。

    政府財政支出(EX):中央政府的財政支出,是政府的財政政策的一部分。

    政府財政收入(IN):中央政府的財政收入,是政府的財政政策的一部分。

    1.2.2 VAR模型介紹

    VAR模型是自回歸模型的聯(lián)立形式,稱為向量自回歸模型。假設y1t,y2t之間存在關系,如果分別建立兩個自回歸模型

    則無法捕捉兩個變量之間的關系。如果采用聯(lián)立的形式,就可以建立起兩個變量之間的關系。VAR模型的結構與兩個參數(shù)有關。一個是所含變量個數(shù)N,一個是最大滯后階數(shù)k。

    以兩個變量y1t,y2t滯后1期的VAR模型為例,

    因VAR模型中每個方程的右側只含有內(nèi)生變量的滯后項,他們與ut是漸近不相關的,所以可以用OLS法依次估計每一個方程,得到的參數(shù)估計量都具有一致性。

    1.3 模型建立

    為分析財政和貨幣政策在我國的房地產(chǎn)市場中的傳導作用,采用向量自回歸(VAR)模型,VAR方法是分析宏觀政策對宏觀經(jīng)濟變量的影響時的一個普遍應用的工具。通過上述的分析,本文認為財政支出EX、財政收入IN、廣義貨幣供應量M2、房地產(chǎn)價格P和工業(yè)增加值IND存在相互影響的關系,從而構建滯后p期的VAR模型:

    2 模型求解與分析

    2.1 數(shù)據(jù)處理和VAR模型建立

    通過建立上述VAR模型,可以對變量間的動態(tài)關系進行描述,而不需要區(qū)分這些變量是內(nèi)生的或是外生的。此外,利用VAR的脈沖響應函數(shù)和方差分解,可分析變量間波動的動態(tài)影響?;谀P偷囊笠约皵?shù)據(jù)的可得性,我們選用1999年2月到2011年7月間的月度數(shù)據(jù)作為樣本。

    2.1.1 數(shù)據(jù)預處理

    由于商品房銷售數(shù)據(jù)與工業(yè)增加值數(shù)據(jù)具有較強的季節(jié)性,考慮使用同比增長率替代原始數(shù)據(jù)。這樣,可以消除季節(jié)性,數(shù)據(jù)也更為穩(wěn)定。

    2.1.2 相關性分析

    對選取變量進行相關性檢驗,得到相關系數(shù)矩陣如下:

    表1 相關系數(shù)矩陣

    根據(jù)相關系數(shù)矩陣,可以看到,房地產(chǎn)價格與政府收入、工業(yè)增加值、貨幣供應量成正比,與政府支出成反比。其中,與貨幣供應量M2的相關性最大。

    2.1.3 平穩(wěn)性檢驗

    依次對5個變量進行平穩(wěn)性檢驗,采用ADF(Augmented Dickey-Fuller test)檢驗,檢驗結果如下:

    表2 ADF檢驗結果

    ADF檢驗結果表明:各變量在1%的顯著性水平下均無單位根,都是一階單整序列,因此可以建立VAR模型。

    由于此處選取變量較多,若滯后期過多,將使模型的有效性降低。在反復驗證,并結合AIC、BIC準則的判斷標準,選取滯后期為1階。

    結合前面的相關性分析,在4個變量中,只有政府支出EX和房價P呈現(xiàn)了負相關的關系。

    綜合以上分析,考慮對模型進行調(diào)整,剔除政府支出EX,選取政府收入建立VAR模型。

    2.1.4 選取財政收入IN、廣義貨幣供應量M2、房地產(chǎn)價格P和工業(yè)增加值IND四個變量構造VAR模型。

    同上文分析類似,在反復嘗試并結合AIC、BIC準則的判斷標準后,選取滯后期為1階。

    根據(jù)檢驗結果,除了常數(shù)項以外,方程共16個參數(shù),有11個通過t檢驗,方程的檢驗結果較好。

    說明,政府收入IN比政府支出EX對房價的更有解釋力。除政府收入方程的可決系數(shù)較小外,其他方程可決系數(shù)都在0.66-0.93之間,模型總體的解釋力較好。

    2.1.5 最終模型確立與分析

    根據(jù)上述分析,最終確定VAR模型為:

    方程分析結果如下:

    (1)第一個方程的R2較小,IND(-1)、M2(-1)、P(-1)以及IN(-1)對于政府收入IN的解釋力較小,政府收入增速更多依賴與其他的經(jīng)濟變量,這與現(xiàn)實經(jīng)濟相吻合。政府收入不光與實體經(jīng)濟和經(jīng)濟政策有關,還同當年的政府的稅收計劃相關;

    (2)第二個方程是對工業(yè)增加值的增速分析,結果說明房價增速P,貨幣供應量增速M2,都對工業(yè)增加值有正的促進,而政府收入增速的提高將減緩工業(yè)增加值。這說明,房價的提高對于整體經(jīng)濟的發(fā)展,具有提振作用;

    (3)第三個方程的擬合優(yōu)度是四個方程中最高的,說明M2的增速與工業(yè)增加值增速、M2(-1)、政府收入增速、房價增速具有很大的關聯(lián)性;

    (4)第四個方程是對房價增速P的解釋,從方程中可以明顯看出,前一期的房價增速P(-1)對下一期有明顯作用,同時,貨幣供應量增速的升高,會導致房價增速的上漲。

    2.2 脈沖響應分析和方差分析

    通過脈沖響應函數(shù)(Impulse Response Function,IRF)和方差分解可以分析某一變量擾動項的新息(innovation)對模型中所有變量的的沖擊效應。結果見圖2。

    從脈沖分析的情況我們可以看出,房價的正沖擊,對政府財政收入產(chǎn)生正向的沖擊,這種沖擊具有滯后性,并且隨時間推移將逐漸減弱。

    圖2 脈沖分析結果

    房價的正沖擊同樣對工業(yè)增加值產(chǎn)生正的影響,但影響幅度小,并且在長期這種影響逐漸減弱并趨于0。

    然而,房價的正沖擊會使貨幣供應量出現(xiàn)負的響應,并且在長期有不斷擴大和穩(wěn)定的趨勢。

    圖3 方差分析結果

    從方差分析圖可以到,財政收入對房地產(chǎn)價格的影響比較平穩(wěn),影響約在10%左右。

    廣義的貨幣供應量對價格的影響隨時間上升,最后影響約在20%左右。

    工業(yè)增加值對房地產(chǎn)價格的影響在短期內(nèi)并不明顯,這種影響隨著時間逐漸增大,但整體來說是比較小的。

    2.3 小結

    (1)房地產(chǎn)價格受到政府政策的影響。

    通過房價與政府行為互動模型的建立與求解,可以看到,宏觀經(jīng)濟以及政府政策對房地產(chǎn)價格具有顯著的影響。

    (2)財政政策對房地產(chǎn)價格的影響的短期效應明顯。

    在短期,積極的財政政策會給房地產(chǎn)價格帶來正向的沖擊,但這種沖擊會隨著時間的延續(xù)不斷衰減,長期甚至會有一個負向的影響。

    (3)貨幣政策對房地產(chǎn)價格的影響是比較長期的,雖然貨幣政策的調(diào)整對房地產(chǎn)市場波動的影響比較小,但是一種穩(wěn)定的長期影響。

    3 總結

    本文從房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展出發(fā),建立了房價與政府行為互動關系VAR模型,并通過這個模型探索出房地產(chǎn)行業(yè)背后的內(nèi)生機制。

    結合現(xiàn)實以及學術界的觀點,本文提出“中國的房地產(chǎn)行業(yè)是政府主導的政策性市場”的假設,并通過建立向量自回歸VAR模型印證了這一觀點。在房價與政府行為的互動關系VAR模型中,主要對房地產(chǎn)價格、政府收入、工業(yè)增加值以及貨幣供應量之間的內(nèi)生關系進行了動態(tài)分析,結果表明,中國的房地產(chǎn)行業(yè)較大程度的受政府政策的影響。

    [1]葛揚,陳崇.中國房地產(chǎn)市場供給結構與價格泡沫關系研究----基于var模型的脈沖響應分析[J].中國經(jīng)濟問題,2011,(2).

    [2]王要武,金海燕.我國房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策效果的實證分析[J].土木工程學報,2008,(8).

    [3]蔣艷,謝永欽,左西子.城市房地產(chǎn)供應量預測模型及應用[J].科技信息,2007,(3).

    [4]張海洋.投資性需求對我國房價影響程度的實證分析[J].軟科學,2011,(3).

    [5]羅剛強,趙濤.轉型期中國城市住宅市場供求狀態(tài)及其波動效應,1991-2008[J].西安電子科技大學學報,2010,(2).

    [6]田紅保.論房地產(chǎn)業(yè)可持續(xù)房展評價誤區(qū)與核心體系[J].中國房地產(chǎn)金融,2010,(3).

    F224.9

    A

    1002-6487(2012)24-0159-03

    林 輝(1972-),男,福建閩侯人,博士,教授,研究方向:金融工程與金融風險管理。

    陳 煥(1988-),男,湖北英山人,碩士研究生,研究方向:金融工程與公司金融。

    (責任編輯/亦 民)

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