住房投資的擠出效應(yīng)檢驗

程永文+孫剛+洪世勤

摘要：為了驗證對住房是否存在過度投資，通過對我國2001年第一季度至2011年第四季度的住房投資、非住房投資和總產(chǎn)出的協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗和誤差修正模型的估計，其結(jié)果表明：中國住房投資和非住房投資都可以作為總產(chǎn)出的領(lǐng)先指標(biāo)；從長期協(xié)整關(guān)系看，中國經(jīng)濟增長受住房投資增長影響強烈，并且住房投資對非住房投資存在明顯的“擠出效應(yīng)”?；仡櫤暧^經(jīng)濟的運行，認(rèn)為住房投資推動通貨膨脹增長的機制仍然存在，未來宏觀經(jīng)濟政策仍將受制于住房投資的非理性增長。

關(guān)鍵詞： 住房投資；非住房投資；總產(chǎn)出；向量誤差修正模型

中圖分類號：F293.344 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1001-862X（2014）01-0072-004

一、 引 言

在總需求中，投資需求是總需求中最活躍的部分，通過乘數(shù)效應(yīng)影響GDP的增加或減少。另一方面，GDP的增加，通過加速數(shù)效應(yīng)，增加投資。因此，可以通過追蹤工商業(yè)的投資狀況（如：開工率、存貨、訂單數(shù)、采購經(jīng)理人指數(shù)等），預(yù)測GDP的未來增長情況。對住房投資的研究也頗引人關(guān)注，很多文獻(xiàn)的研究結(jié)論表明，住房投資又是投資中最活躍的部分，波動性大于其他類別的投資，具有領(lǐng)先于經(jīng)濟總量的預(yù)測作用。如：Green（1997）[1]發(fā)現(xiàn)住房投資是GDP的領(lǐng)先指標(biāo)，而非住房投資則不是領(lǐng)先指標(biāo)；Coulson and Kim（2000）[2]也發(fā)現(xiàn)類似結(jié)論：在預(yù)測GDP上，住房投資比非住房投資更為重要，而且，住房投資對消費有顯著影響。Gauger and Snyder （2003）[3]認(rèn)為雖然住房投資在總需求中只占較小的比重，卻在商業(yè)周期中起著不成比例的重要作用。Leamer（2007）[4]建立新的“泰勒規(guī)則”，將GDP替換為房地產(chǎn)的景氣指標(biāo)，會使宏觀經(jīng)濟波動減小。

沈悅和劉洪玉（2004）[5]運用我國1986—2002年的房地產(chǎn)和GDP年度序列數(shù)據(jù)進行協(xié)整和Granger因果檢驗，認(rèn)為GDP是房地產(chǎn)投資的 Granger 原因，反向則不是。廣義脈沖響應(yīng)和方差分解的結(jié)果均支持GDP 對房地產(chǎn)開發(fā)投資有著顯著的單向作用。這個結(jié)果很令人意外，GDP能更好地預(yù)測房地產(chǎn)投資，而不是相反，明顯違反了我們的直覺。如果勉強作解釋，可能是我國房地產(chǎn)投資在1986—2002年期間的大部分時間所占總需求比重很低，以致對GDP影響較小，對GDP不具有預(yù)測作用。相反，隨著居民收入的增加，對房地產(chǎn)需求卻非常大（加速數(shù)系數(shù)較大），與這一時間段的住房政策改革相吻合；另一個原因可能是樣本數(shù)據(jù)較少（16個數(shù)據(jù)點），又是二階單整時間序列，其結(jié)論令人懷疑。

本文擬通過實證研究住房投資、非住房投資和總產(chǎn)出三者之間的互動關(guān)系，試圖弄清以下問題：（1）住房投資是否具有經(jīng)濟周期中領(lǐng)先指標(biāo)的作用；（2）住房投資對非住房投資是否存在擠出效應(yīng)，擠出程度有多大？

二、 理論模型

Coulson and Kim （2000）發(fā)現(xiàn)住房投資對非住房投資有反向影響，即存在“擠出效應(yīng)”。我國很多學(xué)者擔(dān)心房地產(chǎn)過度投資，導(dǎo)致大量資金錯誤配置，出現(xiàn)類似于日本上世紀(jì)80年代末出現(xiàn)的金融危機。如果我國確實存在住房投資的擠出效應(yīng)，有理由相信下列的循環(huán)存在：房地產(chǎn)價格上漲→住房投資大量增加→GDP大幅增加→通貨膨脹→反通脹宏觀調(diào)控（降低貨幣存量、利率上升）→抑制投資。其中房地產(chǎn)市場由于某種機制的存在，使得房地產(chǎn)價格存在向下調(diào)整的剛性，每次宏觀調(diào)控的結(jié)果，并沒有使住房投資減少，卻顯著地減少非住房投資，實現(xiàn)“擠出效應(yīng)”。[6]這一循環(huán)的極端結(jié)果，將必然走向大量資產(chǎn)積累于房地產(chǎn)，金融危機將不可避免。因此，驗證住房投資對非住房投資的擠出效應(yīng)是否存在，是判斷上述機制是否存在的關(guān)鍵。

為了實現(xiàn)以上研究目標(biāo)，我們假設(shè)GDP、住房投資（RI）和非住房投資（NRI）存在協(xié)整關(guān)系

GDPt=A·（RIt）a（NRIt）

如果存在協(xié)整關(guān)系，說明三變量間存在長期均衡關(guān)系，三者關(guān)系間的誤差具有“修正”作用，三變量可以用誤差修正模型來估計，設(shè)三變量的向量為Xt，則有

如果不存在協(xié)整關(guān)系，就直接估計三變量的向量自回歸模型（VAR），即

根據(jù)估計結(jié)果判斷相互影響，采用swanson and granger（1997）[7]設(shè)計的沖擊響應(yīng)程序，判斷三變量影響的順序和大小，主要采用脈沖響應(yīng)分析，根據(jù)不同變量的沖擊，檢驗各變量的變化。沖擊的順序依賴變量間因果關(guān)系的判斷，變量間的Granger Cause 檢驗可以使我們知道其中某些變量（independent variable）可以有助于預(yù)測某個變量（dependent variable）。其檢驗方法是采用F檢驗，以被解釋變量前值為解釋變量，檢驗下列方程

中的滯后變量系數(shù)k是否全為0。原假設(shè)：k=0，根據(jù)F統(tǒng)計量的大小，拒絕原假設(shè)犯“第一類錯誤”的概率（即p值）小于5%，即拒絕原假設(shè)，否則接受原假設(shè)。分別檢驗GDP、住房投資（RI）和非住房投資（NRI）之間的“因果關(guān)系”，推斷一個標(biāo)準(zhǔn)誤差帶來的沖擊順序。

三、 實證分析

我們收集了2001—2011年GDP、住房投資（RI）、非住房投資（NRI）的11年季度名義數(shù)據(jù)，以2000年12月的CPI作為基期，將以上數(shù)據(jù)調(diào)整為實際值。為了回避異方差，我們使用序列的對數(shù)值，分別以LGDP、LRI、LNRI表示。從時間序列數(shù)據(jù)看，住房投資上升或下降提前于GDP，三個序列具有明顯的季度變化特征，有必要進行季度調(diào)整。我們采用滑動平均方法去除季節(jié)因素，調(diào)整后的變量以LGDPSA、LRISA、LNRISA表示。

（一）平穩(wěn)性檢驗

若要了解LGDPSA、LRISA、LNRISA三變量之間是否存在穩(wěn)定的函數(shù)關(guān)系，需要知道各變量是否是平穩(wěn)序列，否則會出現(xiàn)“偽回歸”問題。我們首先對三個時間序列作平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果見表1。三個序列都不能拒絕有單位根的假設(shè)，時間序列不平穩(wěn)。對三個序列作一階差分，再作單位根檢驗。三個一階差分序列可以在99%的置信度下拒絕單位根假設(shè)，所以，可以說這三個序列都是“一階單整I（1）”時間序列。endprint

（二）協(xié)整檢驗

為了確定住房投資、非住房投資和國內(nèi)生產(chǎn)總值之間是否存在長期關(guān)系，我們分別對三個變量兩兩進行“JJ協(xié)整檢驗”。在不存在“協(xié)整關(guān)系”（rank=0）的假設(shè)下，LGDPSA與LNRISA，LRISA與 LNRISA，LGDPSA與 LRISA的似然比統(tǒng)計量均大于5%水平的臨界值，因此拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為不存在“協(xié)整關(guān)系”，應(yīng)至少有一個“協(xié)整關(guān)系”。對以上變量組進行至多有一個“協(xié)整關(guān)系”（rank≤1）的假設(shè)檢驗，三組變量的似然比統(tǒng)計量均小于5%水平的臨界值，因此接受原假設(shè)。與以上方法類似，我們對LGDPSA、LNRISA 、LRISA進行“JJ協(xié)整檢驗”，結(jié)果表明三變量之間存在一個“協(xié)整關(guān)系”。

（三）變量間Granger Cause 檢驗與分析

“協(xié)整關(guān)系”僅表明變量間具有穩(wěn)定的長期函數(shù)關(guān)系，檢驗結(jié)果表明我國住房投資和非住房投資均是GDP的“Granger Cause”。這與Green（1997）運用美國1959—1992年的季度數(shù)據(jù)進行因果關(guān)系檢驗的結(jié)果不同，Green（1997）發(fā)現(xiàn)住房投資可以作為GDP的領(lǐng)先指標(biāo)，而非住房投資并不具備領(lǐng)先指標(biāo)的作用。我國住房投資和非住房投資對GDP均具有預(yù)測作用，可作為GDP的領(lǐng)先指標(biāo)。

（四）誤差修正模型的估計與分析

根據(jù)“Granger定理”，LGDPSA、LNRISA、LRISA存在一個“協(xié)整關(guān)系”，一定存在一個向量誤差修正模型（VECM）的表達(dá)式。我們對LGDPSA、LNRISA、LRISA進行VECM估計，其結(jié)果見表1。AIC和SC統(tǒng)計量都很小，符合估計要求。在表1中引起我們注意的是：在住房投資方程中，隨著非住房投資的增加，對住房投資有反向影響（一階滯后系數(shù)為-0.37，二階滯后為-0.03），顯示住房投資與非住房投資的確存在“擠出效應(yīng)”。這個結(jié)果與Coulson and Kim（2000）運用美國1959年第2季度—1997年第二季度數(shù)據(jù)估計VAR模型的結(jié)論一致，其系數(shù)分別為-0.26和-0.06?？梢?，我國的住房投資和非住房投資之間的“擠出效應(yīng)”更加明顯。在非住房投資方程中，住房投資的增加卻對非住房投資是正向影響（系數(shù)為0.25，0.45），顯示住房投資對非住房投資的拉動作用而不是擠出作用。這個結(jié)論與VECM中住房投資（LRISA）、非住房投資（LNRISA）和總產(chǎn)出（LGDPSA）的長期關(guān)系：LGDPSA= 5.75+0.59 LRISA+0.03 LNRISA相一致。在協(xié)整方程中，住房投資的彈性系數(shù)為0.59，非住房投資的彈性系數(shù)僅為0.03?？梢?，住房投資對GDP的影響遠(yuǎn)大于非住房投資。

（五）脈沖響應(yīng)分析

總產(chǎn)出受住房投資與非住房投資的沖擊顯示在圖1，沖擊的順序是LRISA→ LGDPSA→ LNRISA，圖2顯示的沖擊順序是LNRISA→ LGDPSA→ LRISA。這兩種沖擊的結(jié)果都指向住房投資對總產(chǎn)出的影響直接且巨大，即使沖擊順序為LNRISA→ LGDPSA→ LRISA，但兩個季度以后，住房投資的累積影響就超過了非住房投資（見圖2）。在LRISA→ LGDPSA→ LNRISA的沖擊順序下，非住房投資對總產(chǎn)出的影響為負(fù)，這與前面的“擠出效應(yīng)”相一致。

四、結(jié) 論

從以上對住房投資、非住房投資和總產(chǎn)出的實證分析結(jié)果我們知道：

（一）投資是拉動中國經(jīng)濟增長的主要引擎，住房投資更具指示作用；

（二） 住房投資和非住房投資之間存在明顯的“擠出效應(yīng)”。

根據(jù)以上結(jié)論可以推知以下循環(huán)的存在：房地產(chǎn)價格上升→住房投資增加→ 總產(chǎn)出增加 →通貨膨脹上升→非住房投資成本上升。住房投資存在過度投資導(dǎo)致投資結(jié)構(gòu)不合理，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整就不可能實現(xiàn)。我國使用目前的宏觀調(diào)控手段，并未能改變投資者的投資預(yù)期，仍然存在推動房地產(chǎn)價格不斷上漲的基本因素，如適應(yīng)性的貨幣政策，不斷寬松的財政政策。2007年，我國出現(xiàn)較高的通貨膨脹，當(dāng)時通貨膨脹率已超過8%，2008年初大有加速之勢，央行不得不采取緊縮措施。2008年下半年因西方國家金融危機，國外需求驟減。國內(nèi)價格在兩面夾擊下，從通脹迅速面臨通縮。從這個過程看，我國宏觀經(jīng)濟躲過了一場痛苦的反通脹過程，在很短的時間內(nèi)解決了通脹問題。2008年底采取的擴張政策是順應(yīng)國內(nèi)外的經(jīng)濟環(huán)境，應(yīng)予以支持。但可以說擴張失度，財政政策和貨幣政策已達(dá)到極致。2007年之前存在的推動通貨膨脹機制仍然存在，甚至被強化。

在2010年，我國再次面臨通貨膨脹壓力，這次治理通貨膨脹會不會像上一次幸運？或許因“歐債危機”再次掩蓋國內(nèi)過度住房投資的結(jié)構(gòu)問題。不過，在美國發(fā)生金融危機后，西方發(fā)達(dá)國家普遍采用量化寬松的手段，其央行不斷通過量化寬松的手段，使新興市場國家不得不面對高通脹的危險。我國自從2011年年中以來，不得不采取適度從緊的貨幣政策來控制通脹，經(jīng)歷了近兩年的時間，期間幸有歐債危機，使得反通脹的難度降低。隨著西方國家紛紛采用量化寬松手段，彰顯我國宏觀經(jīng)濟調(diào)控的難度。工業(yè)經(jīng)濟有下行趨勢，我國工業(yè)增加值從2010年2月的20.7%振蕩下跌至今年3月份的8.9%，連續(xù)超過36個月下降。但是，因擔(dān)心通脹，貨幣擴張政策受限，使宏觀調(diào)控左右為難。究其原因，主要是以上通脹機制的存在，我國過分依賴住房投資推動產(chǎn)出增長的模式不可持續(xù)，必須轉(zhuǎn)換增長方式，那就是真正的增長來自于技術(shù)創(chuàng)新。我國是典型的資本推動式的增長，也是后進國家趕超先進國家的主要方式，本來無可厚非。但是，如果資本集中于房地產(chǎn)，那么國內(nèi)的經(jīng)濟增長必然受到制約，結(jié)構(gòu)不調(diào)整，更大的衰退將不期而至。只有通過改革以前的通貨膨脹機制并使之被打破或削弱，才能使宏觀經(jīng)濟運行更為健康。

所以，未來經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整依賴于基本經(jīng)濟制度的改革，同時考慮對房地產(chǎn)業(yè)征收財產(chǎn)稅，提高保有成本，降低市場對房地產(chǎn)的需求，而不是通過行政手段限制購買或限制價格來短期壓抑需求，對于房地產(chǎn)長期投資者來說，當(dāng)前的調(diào)控政策也起不到改變長期需求的作用。只有提高當(dāng)前保有房地產(chǎn)的成本，才能改變投資需求。endprint

參考文獻(xiàn)：

[1]Green. R. Follow the Leader： How Changes in Residential and Non-residential Investment Predict Changes in GDP[J]. Real Estate Economics， 1997，4（ 25）： 53-70.

[2]賀文華.房地產(chǎn)、經(jīng)濟增長與宏觀經(jīng)濟政策[J].西部論壇，2012，22（5）：24-33.

[3]Gauger. J. and T.C. Snyder. Residential Fixed Investment and the Macroeconomy： Has Deregulation Altered Key Relationships[J]. Journal of Real Estate Finance and Economics， 2003， 2（27）： 35-54.

[4]Learner. E. Housing Is the Business Cycle[J/OL]. NBER Working Paper 13428，2007. http：//www.nber.org/papers/w13428.

[5]沈悅，劉洪玉. 中國房地產(chǎn)開發(fā)投資與GDP的互動關(guān)系[J]. 清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2004， 44（09）： 1205-1208.

[6]余川江，鄧玲.中國四大經(jīng)濟區(qū)區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力的類別特征研究[J].江淮論壇，2012，（04）：37-44.

[7]茍興朝.我國房地產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控對策探析——基于房價租金比視角[J].長白學(xué)刊，2013，（03）：95-100.

[8]Swanson. N.R. and C.W.J Granger. Impulse Response Functions Based on a Causal Approach to Residual Orthogonalization in Vector Autoregressions[J]. Journal of the American Statistic Association， 1997， 4（92）： 357-367.

（責(zé)任編輯 明 篤）endprint

參考文獻(xiàn)：

[1]Green. R. Follow the Leader： How Changes in Residential and Non-residential Investment Predict Changes in GDP[J]. Real Estate Economics， 1997，4（ 25）： 53-70.

[2]賀文華.房地產(chǎn)、經(jīng)濟增長與宏觀經(jīng)濟政策[J].西部論壇，2012，22（5）：24-33.

[3]Gauger. J. and T.C. Snyder. Residential Fixed Investment and the Macroeconomy： Has Deregulation Altered Key Relationships[J]. Journal of Real Estate Finance and Economics， 2003， 2（27）： 35-54.

[4]Learner. E. Housing Is the Business Cycle[J/OL]. NBER Working Paper 13428，2007. http：//www.nber.org/papers/w13428.

[5]沈悅，劉洪玉. 中國房地產(chǎn)開發(fā)投資與GDP的互動關(guān)系[J]. 清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2004， 44（09）： 1205-1208.

[6]余川江，鄧玲.中國四大經(jīng)濟區(qū)區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力的類別特征研究[J].江淮論壇，2012，（04）：37-44.

[7]茍興朝.我國房地產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控對策探析——基于房價租金比視角[J].長白學(xué)刊，2013，（03）：95-100.

[8]Swanson. N.R. and C.W.J Granger. Impulse Response Functions Based on a Causal Approach to Residual Orthogonalization in Vector Autoregressions[J]. Journal of the American Statistic Association， 1997， 4（92）： 357-367.

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參考文獻(xiàn)：

[1]Green. R. Follow the Leader： How Changes in Residential and Non-residential Investment Predict Changes in GDP[J]. Real Estate Economics， 1997，4（ 25）： 53-70.

[2]賀文華.房地產(chǎn)、經(jīng)濟增長與宏觀經(jīng)濟政策[J].西部論壇，2012，22（5）：24-33.

[3]Gauger. J. and T.C. Snyder. Residential Fixed Investment and the Macroeconomy： Has Deregulation Altered Key Relationships[J]. Journal of Real Estate Finance and Economics， 2003， 2（27）： 35-54.

[4]Learner. E. Housing Is the Business Cycle[J/OL]. NBER Working Paper 13428，2007. http：//www.nber.org/papers/w13428.

[5]沈悅，劉洪玉. 中國房地產(chǎn)開發(fā)投資與GDP的互動關(guān)系[J]. 清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2004， 44（09）： 1205-1208.

[6]余川江，鄧玲.中國四大經(jīng)濟區(qū)區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力的類別特征研究[J].江淮論壇，2012，（04）：37-44.

[7]茍興朝.我國房地產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控對策探析——基于房價租金比視角[J].長白學(xué)刊，2013，（03）：95-100.

[8]Swanson. N.R. and C.W.J Granger. Impulse Response Functions Based on a Causal Approach to Residual Orthogonalization in Vector Autoregressions[J]. Journal of the American Statistic Association， 1997， 4（92）： 357-367.

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