把握“脫虛向?qū)崱绷Χ?
——房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制研究

楊海生， 楊禎奕

一、引 言

從2012年開始我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)束近20年10%的高速增長(zhǎng)，轉(zhuǎn)而進(jìn)入增速換檔期，進(jìn)入 “新常態(tài)”。如何在經(jīng)濟(jì)增速放緩的背景下保持經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的合理發(fā)展，實(shí)現(xiàn)“房子是用來(lái)住的不是用來(lái)炒的”，保障實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)是當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨的重要問題。

從1998年7月的“房改”將住房分配制度轉(zhuǎn)變?yōu)槭袌?chǎng)化制度至今約20年，房地產(chǎn)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)中扮演越來(lái)越重要的角色。房地產(chǎn)投資占總投資的比例從1998年的7%左右提升到2016年的17.8%，房地產(chǎn)貸款占金融機(jī)構(gòu)總貸款比例到2017年末達(dá)到35%，房地產(chǎn)企業(yè)利潤(rùn)率2017年達(dá)到12%左右，是工業(yè)企業(yè)的一倍。如今，房地產(chǎn)已經(jīng)逐漸區(qū)別于建筑行業(yè)，不單單具有實(shí)體經(jīng)濟(jì)的特征，其資本化的定價(jià)方式與投資品的特征也已經(jīng)使之成為虛擬經(jīng)濟(jì)的重要組成部分(蘇治等，2017；黃群慧，2017；王千，2006；彭俞超等，2018)[注]由于房地產(chǎn)也具有較長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈條，且居民對(duì)房地產(chǎn)的投資也是有著貨幣乘數(shù)效應(yīng)的，放大的貨幣量流入到各行各業(yè)中，房地產(chǎn)是否為虛擬經(jīng)濟(jì)是值得討論的問題。因此，我們?cè)诘诙糠治墨I(xiàn)綜述處加入對(duì)房地產(chǎn)虛擬性的討論。。2008年房產(chǎn)泡沫的破裂、金融危機(jī)的爆發(fā)也充分證實(shí)了房地產(chǎn)的虛擬性。2015年11月提出的“供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”中“三去一降一補(bǔ)”中的“去杠桿”，“降成本”，很大一部分是來(lái)自于房地產(chǎn)部門的杠桿和由此拉高的資金成本。2017年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指出“要穩(wěn)中求進(jìn)，‘脫虛向?qū)崱?，將資金從房地產(chǎn)或者金融部門有效地引導(dǎo)到實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門”?？梢?，房地產(chǎn)的虛擬性已經(jīng)被學(xué)界和政策制定者所肯定，且其虛擬性正是其風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源。深入分析房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系對(duì)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

然而，要實(shí)現(xiàn)“脫虛向?qū)崱?，?jiǎn)單地將資金從房地產(chǎn)抽離到實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門就可以實(shí)現(xiàn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展嗎？重拳打壓房地產(chǎn)市場(chǎng)、造成房地產(chǎn)行業(yè)劇烈的波動(dòng)就能夠讓資金轉(zhuǎn)移到實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門嗎？反之，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增速下降、風(fēng)險(xiǎn)加大是否會(huì)使資金更多地轉(zhuǎn)移到房地產(chǎn)部門呢？基于以上問題，本文構(gòu)建雙元VAR的GARCH-in-Mean模型，首次將增長(zhǎng)速度和風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度同時(shí)納入分析框架，并探究了其中的金融傳導(dǎo)機(jī)制，且從短期沖擊到長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)的角度分析并揭示了房地產(chǎn)波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)力及其與政策周期的聯(lián)結(jié)，得出在“脫虛向?qū)崱敝胁粦?yīng)冒進(jìn)，應(yīng)著力先從供給側(cè)提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)水平的結(jié)論。

本文的主要貢獻(xiàn)有三方面：第一，以往的文獻(xiàn)忽略了風(fēng)險(xiǎn)對(duì)增長(zhǎng)直接的影響。本文將風(fēng)險(xiǎn)因素直接引入到均值方程中，同時(shí)分析房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)彼此增長(zhǎng)的直接影響。第二，本文把房地產(chǎn)、金融信貸部門和實(shí)體經(jīng)濟(jì)三者同時(shí)納入一個(gè)框架，考慮了金融部門的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)作用。第三，本文從短期沖擊和長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)均衡角度發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)既是實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)力也是風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源點(diǎn)，而且其風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)與房地產(chǎn)調(diào)控的政策周期之間具有同周期。

文章余下部分的安排如下：第二部分是關(guān)于房地產(chǎn)的虛擬性、房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系、影響機(jī)制和溢出效應(yīng)的研究文獻(xiàn)綜述；第三部分是變量選取和模型設(shè)定；第四部分為實(shí)證結(jié)果及分析；最后是結(jié)論以及政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)房地產(chǎn)的虛擬性

首先，根據(jù)虛擬經(jīng)濟(jì)的定義，蘇治等(2017)和黃群慧(2017)等認(rèn)為虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)最大的區(qū)別在于其主要由心理預(yù)期支撐的、資本化的定價(jià)方式。這種定價(jià)方式?jīng)Q定了虛擬經(jīng)濟(jì)是單純地依靠資本利得，不必經(jīng)過(guò)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的物質(zhì)轉(zhuǎn)換。相比于依照成本定價(jià)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)，房地產(chǎn)業(yè)兼具了依照心理支撐的定價(jià)系統(tǒng)和成本支撐的定價(jià)系統(tǒng)兩種特性。王千(2006)則從房地產(chǎn)的不動(dòng)產(chǎn)效應(yīng)、投資品屬性、融資方式、證券化以及房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)因素的聯(lián)系減弱等多個(gè)方面闡述了房地產(chǎn)的虛擬性。黃群慧(2017)認(rèn)為，房地產(chǎn)呈現(xiàn)的主要是金融衍生品的特征，且其涉及到實(shí)體經(jīng)濟(jì)的部分已經(jīng)包含在建筑業(yè)中，因此房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)合并組成了區(qū)別于其他實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)的虛擬經(jīng)濟(jì)。孟憲春等(2018)也指出在我國(guó)主要依賴間接融資的背景下，房地產(chǎn)作為抵押品和投資品的屬性使其價(jià)格逐漸脫離成本化的定價(jià)，成為一種虛擬資產(chǎn)。

誠(chéng)然，房地產(chǎn)投資確實(shí)有一部分與建筑業(yè)相聯(lián)系，是具有實(shí)體經(jīng)濟(jì)特征的。但是，習(xí)近平總書記在關(guān)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)“三大失衡”中指出：“房地產(chǎn)本來(lái)屬于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，但用加杠桿的辦法進(jìn)行房地產(chǎn)投機(jī)就不同了”。由于實(shí)體經(jīng)濟(jì)面臨結(jié)構(gòu)性的失衡，利潤(rùn)率較低，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、財(cái)政收入、銀行利潤(rùn)越來(lái)越依賴于“房地產(chǎn)繁榮”，大量的資金通過(guò)加杠桿的方式進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，投機(jī)動(dòng)機(jī)高漲，使資金“脫實(shí)向虛”。 由于我國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的杠桿率較高(2017年末上市房地產(chǎn)公司杠桿率為79.08%[注]根據(jù)wind數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算。)，高企的房地產(chǎn)投資杠桿使得房地產(chǎn)具有了投機(jī)的性質(zhì)，也就出現(xiàn)了虛擬資產(chǎn)的特征。另外，2016 年我國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)共施工75.90億平方米，竣工10.61億平方米，但商品房銷售僅為15.73億平方米，占 20.7%[注]數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。。我國(guó)的二級(jí)市場(chǎng)房?jī)r(jià)高企，但住房空置率很高(2017年我國(guó)城鎮(zhèn)地區(qū)住房空置率為21.4%[注]數(shù)據(jù)來(lái)源：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)家庭金融調(diào)查與研究中心(CHFS)發(fā)布的《2017中國(guó)城鎮(zhèn)住房空置分析》。)，說(shuō)明很大一部分的房地產(chǎn)開發(fā)已經(jīng)變成了一種單純的資本品投資或炒作活動(dòng)而非滿足生產(chǎn)生活的需要。這都反映了房地產(chǎn)投資的投機(jī)性和虛擬性。

再者，從定量上，蘇治等(2017)將房地產(chǎn)作為衡量虛擬經(jīng)濟(jì)的四個(gè)主要指標(biāo)之一。他們利用主成分分析方法發(fā)現(xiàn)，中國(guó)虛擬經(jīng)濟(jì)規(guī)模主要由股票市場(chǎng)和房地產(chǎn)市場(chǎng)決定。還發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)沖擊的脈沖響應(yīng)幅度最大，并呈現(xiàn)明顯的持續(xù)性和周期性，他們認(rèn)為這種現(xiàn)象可以“從側(cè)面體現(xiàn)出房地產(chǎn)的虛擬性，以及虛擬經(jīng)濟(jì)自我循環(huán)膨脹的特征”。 因此也佐證了房地產(chǎn)具有較強(qiáng)的虛擬經(jīng)濟(jì)的特征這一觀點(diǎn)。

綜上所述，我們根據(jù)學(xué)界的定義和分析以及政策制定者的界定，并結(jié)合中國(guó)實(shí)際數(shù)據(jù)，從定性和定量角度論證了房地產(chǎn)的虛擬性。我們認(rèn)為它是虛擬經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。

(二)房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系

目前，對(duì)于房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展之間關(guān)系的研究可以分為兩個(gè)方向。研究實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)房地產(chǎn)影響的文獻(xiàn)基本都得出相似的結(jié)論，即實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促進(jìn)了房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。更多文獻(xiàn)關(guān)注的則是房地產(chǎn)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，但這些文獻(xiàn)卻得到了相悖的結(jié)論。其中一方認(rèn)為，房地產(chǎn)占用了過(guò)多的資源，不僅綁架了實(shí)體經(jīng)濟(jì)，還阻礙了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。Miao & Wang(2014)基于兩部門內(nèi)生增長(zhǎng)模型，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)泡沫具有明顯的再分配效應(yīng)。實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門向有泡沫的部門轉(zhuǎn)移投資，同時(shí)金融部門也會(huì)給予房地產(chǎn)部門更多信貸支持，進(jìn)一步擠出實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資。房地產(chǎn)業(yè)的過(guò)度投資加大了房地產(chǎn)泡沫，而房地產(chǎn)泡沫又進(jìn)一步地刺激了房地產(chǎn)投資，這種惡性循環(huán)顯著地抑制了實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資。而另一方則認(rèn)為房地產(chǎn)作為經(jīng)濟(jì)中重要的一環(huán)，它的投資對(duì)拉動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要的作用。如，唐志軍等(2010)發(fā)現(xiàn)當(dāng)房地產(chǎn)投資額增長(zhǎng)率上升1%，GDP 增長(zhǎng)率上升0.181%。更進(jìn)一步地，F(xiàn)arhi & Tirole(2012)認(rèn)為房地產(chǎn)作為一種抵押品，能使得企業(yè)獲得更多外部融資，從而使投資“擠入”實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門。當(dāng)企業(yè)擁有的房屋價(jià)格上漲時(shí)，其投資會(huì)顯著增加，總體經(jīng)濟(jì)也會(huì)增長(zhǎng)。

同樣，房地產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)也有很強(qiáng)的關(guān)系。比如Green(1997)區(qū)分了住宅投資和非住宅投資波動(dòng)對(duì) GDP 的影響，發(fā)現(xiàn)前者的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)放大了國(guó)民經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)而后者則更多地是受到國(guó)民經(jīng)濟(jì)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。我們也承認(rèn)房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間具有較強(qiáng)的內(nèi)生關(guān)系，且這種關(guān)系既存在于短期也存在于長(zhǎng)期，因此需要把兩者納入同一框架下進(jìn)行研究。但是現(xiàn)有文獻(xiàn)忽略了兩部門間一方的發(fā)展中就直接包含了另一方的風(fēng)險(xiǎn)因素，即一旦一個(gè)部門有較大的波動(dòng)或者結(jié)構(gòu)性的調(diào)整，另一個(gè)部門的發(fā)展方向就會(huì)直接受到影響，而非只是單純的波動(dòng)變化，因而低估了相互之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染力度，低估了相關(guān)政策實(shí)施時(shí)產(chǎn)生的沖擊。我們認(rèn)為房地產(chǎn)不僅在增長(zhǎng)率上與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)率具有相關(guān)性，它們各自的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)影響另一方的增長(zhǎng)率。

其次，我們還探究了房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)間增長(zhǎng)率和風(fēng)險(xiǎn)的金融傳導(dǎo)機(jī)制。以往文獻(xiàn)從模型和實(shí)證角度都闡述了銀行信貸對(duì)房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響(趙勝民等，2011)。但基本都是分開研究房地產(chǎn)與金融或?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)與金融的關(guān)系，沒有把三者同時(shí)納入一個(gè)框架并分析其中的風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制。另外，我們還認(rèn)為它們兩者對(duì)金融部門增長(zhǎng)或者風(fēng)險(xiǎn)的影響很可能是不同的，而正是這種不同導(dǎo)致了它們的地位是不同的。

最后，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多都集中在VAR方差分解的框架下研究短期的脈沖影響(如唐志軍等，2010)，或者研究長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，卻沒有考慮到長(zhǎng)期的均衡關(guān)系也可能根據(jù)經(jīng)濟(jì)周期、政策周期等不同而發(fā)生結(jié)構(gòu)性的變化。本文利用廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差脈沖響應(yīng)函數(shù)和基于Diebold和Yilmaz(2009)的動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)分析，為我們的VAR框架下的 GARCH-in-Mean模型加上了時(shí)間維度的分析，讓我們更深入地了解在房地產(chǎn)市場(chǎng)化改革20年來(lái)，它與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間在增長(zhǎng)和風(fēng)險(xiǎn)、短期和長(zhǎng)期方面到底存在怎樣的關(guān)系，以及政策周期對(duì)兩者關(guān)系的影響。

三、變量選取及模型設(shè)定

(一)變量選取

本文選用房地產(chǎn)投資來(lái)衡量房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。我們選用房地產(chǎn)投資作為衡量房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況的指標(biāo)是因?yàn)橥顿Y是當(dāng)前驅(qū)動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，但投資不當(dāng)也是造成許多其他問題的根源(李揚(yáng)和張曉晶，2015)。而其中，房地產(chǎn)投資是中國(guó)投資及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力，但也是誘發(fā)相關(guān)行業(yè)投資“過(guò)度”與產(chǎn)能“過(guò)?！钡纳羁淘?。參照以上邏輯，我們認(rèn)為房地產(chǎn)過(guò)度開發(fā)投資是驅(qū)動(dòng)房地產(chǎn)業(yè)投機(jī)性及虛擬性等相關(guān)問題的一個(gè)重要因素，我們可以選用它來(lái)作為反映房地產(chǎn)的虛擬性特征及引致房地產(chǎn)行業(yè)其他問題的基礎(chǔ)指標(biāo)(張曉晶和孫濤，2006)。房地產(chǎn)投資的驅(qū)動(dòng)作用也通過(guò)Granger因果檢驗(yàn)得到證實(shí)(結(jié)果備索)。

具體地，我們選用月度的房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額(累計(jì)值)計(jì)算得出的月度房地產(chǎn)開發(fā)新增投資額[注]根據(jù)統(tǒng)計(jì)核算規(guī)則，統(tǒng)計(jì)局只公布2—12月的累計(jì)投資額，因此將2月的累計(jì)投資額進(jìn)行平均作為1月和2月的新增投資?！，F(xiàn)有文獻(xiàn)中，房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額都普遍被使用作為分析房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況的主要指標(biāo)(梁云芳等，2006)。盡管其有一定的提前計(jì)劃性，但文章中使用的新增額已去掉了部分提前計(jì)劃的維持性投資，且該指標(biāo)是根據(jù)當(dāng)月的實(shí)際情況調(diào)整的實(shí)際完成額，包含當(dāng)期決策因素。另外，本文關(guān)注的是房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，后文模型中控制的滯后項(xiàng)在一定程度上已考慮了“預(yù)期及計(jì)劃”的影響[注]我們?nèi)匀贿x用了當(dāng)期土地成交價(jià)款和土地購(gòu)置費(fèi)用兩個(gè)指標(biāo)做了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)結(jié)果及所得結(jié)論與原結(jié)果基本一致(結(jié)果備索)。但是由于土地交易仍受到政府和政策的頗多約束，且土地的招標(biāo)、拍賣、掛牌和協(xié)議方式出讓等過(guò)程更加依賴于長(zhǎng)期以來(lái)的計(jì)劃、競(jìng)拍、協(xié)商等，具有很強(qiáng)的計(jì)劃性和預(yù)期性，也無(wú)法反映當(dāng)期的決策情況。因此，我們?nèi)匀贿x用房地產(chǎn)開發(fā)投資作為衡量每月房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況的指標(biāo)。此外，根據(jù)審稿人的建議，我們對(duì)該指標(biāo)中的預(yù)期因素進(jìn)行扣除，發(fā)現(xiàn)結(jié)果仍是一致且穩(wěn)健的，結(jié)果備索 。。參照張曉晶和孫濤(2006)和張勇(2015)，從房地產(chǎn)需求端考慮，用以1998年1月為基期的居住類居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減，得到實(shí)際值。我們認(rèn)為，相比于受到限價(jià)政策影響的房?jī)r(jià)而言，居住類居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，更能反映實(shí)際的房市繁榮情況和房地產(chǎn)消費(fèi)需求情況。而相比于生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)，房地產(chǎn)投資中受到心理預(yù)期及其他投資品價(jià)格影響的部分更能被消費(fèi)價(jià)格指數(shù)反映。Liu et al. (1997)也指出房地產(chǎn)投資是一種對(duì)抗通脹的保值性投資，它可能更依賴于消費(fèi)的價(jià)格而非生產(chǎn)者價(jià)格[注]為排除由于價(jià)格指數(shù)選用所致的結(jié)果差異的可能性，我們也從供給端考慮，用以1998年1月為基期的月度生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)(PPI)對(duì)新增房地產(chǎn)開發(fā)投資進(jìn)行平減，得到的模型估計(jì)結(jié)果以及結(jié)論與原文一致。限于篇幅原因，結(jié)果備索。。1998—1999年的房地產(chǎn)投資數(shù)據(jù)來(lái)源于東方財(cái)富Choice數(shù)據(jù)庫(kù)[注]數(shù)據(jù)來(lái)源：http://data.eastmoney.com/cjsj/hyzs_EMI00120219.html。，2000—2017年數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

參考何青等(2018)和黃群慧(2017)，我們選用月度的實(shí)際工業(yè)增加值作為衡量實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)。這里，我們不研究工業(yè)投資額是因?yàn)楸疚母P(guān)注實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況，而不是投入量，投入量可能出現(xiàn)很多失效的部分；另外，工業(yè)部門的投資和房地產(chǎn)的投資具有很強(qiáng)的共線性，難以辨別出相互影響。參考張勇(2015)，我們推算出2007年以后的月度工業(yè)增加值，并用以1998年1月為基期的PPI進(jìn)行平減，得到實(shí)際值。樣本期為1998年1月至2017年12月，旨在分析“房改”后20年房地產(chǎn)業(yè)的投資與中國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)及風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系。

我們對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行了X12季節(jié)調(diào)整，并以兩部門對(duì)數(shù)差分的增長(zhǎng)率作為主要研究對(duì)象放入模型中估計(jì)。表1中為描述性統(tǒng)計(jì)。我們進(jìn)一步對(duì)兩序列做了平穩(wěn)性、自相關(guān)性和異方差性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)它們?yōu)槠椒€(wěn)的、有自相關(guān)和異方差性[注]由于篇幅原因，結(jié)果備索。。

表1 描述統(tǒng)計(jì)

注：方括號(hào)內(nèi)的數(shù)值是p值，下同；顯著性水平分別為***p<0.001，**p<0.05，*p<0.1，下同。

(二)模型設(shè)定

根據(jù)數(shù)據(jù)具有的自相關(guān)和異方差特征，以及波動(dòng)性在本文研究中的重要性，我們采用Engle et al.(1987)的GARCH-in-Mean模型來(lái)分析房地產(chǎn)投資和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的均值和方差之間相互影響的關(guān)系，具體設(shè)定如下：

均值方程：

(1)

(2)

基準(zhǔn)模型考察的重點(diǎn)有兩個(gè)：第一，房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，即系數(shù)矩陣Γj,j=1,…,p的顯著性與符號(hào)；第二，房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)均值水平的影響，即Ψ的顯著性與符號(hào)。我們對(duì)模型設(shè)定的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)該模型是有效的，限于篇幅原因，結(jié)果從略。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)基準(zhǔn)模型結(jié)果

我們對(duì)房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的GARCH-in-Mean模型進(jìn)行了QML估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表2所示。

結(jié)論1：房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)推動(dòng)了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)房地產(chǎn)投資的作用并不明顯。

表2 房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)GARCH-in-Mean 模型的實(shí)證結(jié)果

方差方程結(jié)果:矩陣元素CAB110.015***0.180***0.394***[0.000][0.000][0.000]120-0.154***0.080***[0.000][0.003]210.000***-1.062***-0.297***[0.155][0.001][0.000]220.000***1.865***-0.321***[1.000][0.000][0.000]

注：方括號(hào)內(nèi)為P值；***、**和*分別表示在 1%、5% 和 10% 的水平上顯著。

從上述兩點(diǎn)發(fā)現(xiàn)中我們可以清晰看到，不管是房地產(chǎn)業(yè)還是實(shí)體經(jīng)濟(jì)，風(fēng)險(xiǎn)對(duì)自身和對(duì)方的增長(zhǎng)都具有非常顯著的影響。其中，房地產(chǎn)既是實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)加大時(shí)的投資替代品，又是實(shí)體經(jīng)濟(jì)衰退的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源，它對(duì)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有著確實(shí)與顯著的擠出效應(yīng)以及風(fēng)險(xiǎn)約束效應(yīng)。與此相反，我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)背后也蘊(yùn)含了高波動(dòng)，具有一定的脆弱性，而且其對(duì)房地產(chǎn)業(yè)波動(dòng)很敏感。此外，上述發(fā)現(xiàn)還表明，我國(guó)房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的影響力度要明顯強(qiáng)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的影響力度，這也呼應(yīng)了上文的結(jié)論1。總結(jié)以上分析，我們得出：

結(jié)論2：房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的抑制作用，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)加大會(huì)提高房地產(chǎn)投資。

(二)金融傳導(dǎo)機(jī)制

由前文得到的不對(duì)稱的風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制，我們猜想其出現(xiàn)的原因在于資金更偏好房地產(chǎn)。在實(shí)體經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定時(shí)，資金會(huì)轉(zhuǎn)向于投資房地產(chǎn)等固定資產(chǎn)；而房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)加劇時(shí)，由于房地產(chǎn)通常是實(shí)體部門的企業(yè)最重要的信貸抵押品，由此導(dǎo)致的信貸資金風(fēng)險(xiǎn)加大會(huì)遏制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而且被房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)擠出的資金也不會(huì)向利潤(rùn)率低的實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門轉(zhuǎn)移。

為了驗(yàn)證這一猜想，我們選取月度銀行貸款余額來(lái)衡量金融部門的信貸情況。本來(lái)應(yīng)該用每月銀行貸款增量作為信貸的衡量，但是由于銀行貸款增量存在很多負(fù)值，即銀行信貸規(guī)模會(huì)下降，無(wú)法進(jìn)行X12的季節(jié)調(diào)整，因此我們采用銀行貸款余額作為衡量金融發(fā)展的指標(biāo)。由于最后我們使用的也是一個(gè)增長(zhǎng)率指標(biāo)，銀行貸款余額的增長(zhǎng)率變化趨勢(shì)與銀行貸款增量的增長(zhǎng)率變化趨勢(shì)差異不大。數(shù)據(jù)來(lái)源于中經(jīng)網(wǎng)宏觀數(shù)據(jù)庫(kù)，參照張勇(2015)用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)進(jìn)行平減得到以1998年1月為基期的每月實(shí)際銀行貸款余額。參照前文我們對(duì)銀行信貸量進(jìn)行了季節(jié)調(diào)整并計(jì)算每月增長(zhǎng)率，然后做了單位根檢驗(yàn)、自相關(guān)檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其為具有顯著自相關(guān)和異方差的平穩(wěn)過(guò)程。

根據(jù)Frankel & Romer(1999)，雙元簡(jiǎn)約模型(reduced-form)是最直觀且穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)，更多變量的引入不僅無(wú)助于對(duì)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性的改進(jìn)，反而可能因分化吸收原有變量的解釋力而導(dǎo)致對(duì)這兩個(gè)變量相關(guān)性的低估。因此，為了研究金融部門在影響房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)關(guān)系中所起的作用，我們分別分析了“房地產(chǎn)——金融部門——實(shí)體經(jīng)濟(jì)”這一傳導(dǎo)機(jī)制的每個(gè)環(huán)節(jié)上的一對(duì)變量來(lái)構(gòu)建雙元VAR的簡(jiǎn)約模型，并沿用之前的GARCH-in-Mean模型(楊海生等，2014)。鑒于篇幅限制，房地產(chǎn)與金融、實(shí)體經(jīng)濟(jì)與金融的具體回歸結(jié)果從略。表3匯總了上一部分我們得到的一般性結(jié)論和這一部分得到的金融傳導(dǎo)機(jī)制的估計(jì)結(jié)果，其中加粗的為在10%顯著性水平以上顯著的影響渠道。我們主要有三個(gè)重要的發(fā)現(xiàn)：

第一，在一般性結(jié)論中，我們發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)投資的增長(zhǎng)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)具有顯著作用，但是這一作用渠道并不通過(guò)金融渠道來(lái)傳導(dǎo)，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)則會(huì)通過(guò)促進(jìn)金融業(yè)的發(fā)展然后帶動(dòng)房地產(chǎn)部門的增長(zhǎng)。這說(shuō)明房地產(chǎn)更多的是資金的最終流向，而非能增加實(shí)體經(jīng)濟(jì)信貸的部門。

式中，GWP的單位為t·hm-2；T為溫室氣體的總排放量；I為CH4或N2O在百年尺度下的全球增溫潛勢(shì)，分別為CO2的25倍和265倍（IPCC，2013）。

第二，在一般性結(jié)論中，房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)增加會(huì)抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，其金融傳導(dǎo)機(jī)制主要為房地產(chǎn)短期風(fēng)險(xiǎn)的增加會(huì)加大金融部門的風(fēng)險(xiǎn)，而加大的金融風(fēng)險(xiǎn)則顯著地抑制了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，說(shuō)明房地產(chǎn)是通過(guò)影響金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而抑制了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。房地產(chǎn)投資的波動(dòng)增大說(shuō)明了房地產(chǎn)市場(chǎng)的不確定或者相關(guān)政策的不確定，根據(jù)房地產(chǎn)作為一種重要的信貸抵押品的性質(zhì)，它的風(fēng)險(xiǎn)加大導(dǎo)致了實(shí)體企業(yè)的抵押品價(jià)值波動(dòng)上升，金融部門的信貸不確定性加大。根據(jù)胡奕明等(2017)，金融風(fēng)險(xiǎn)的加大會(huì)使銀行收縮信貸，從而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)向的影響。另一方面，由于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的利潤(rùn)率比房地產(chǎn)投資的利潤(rùn)率低，資金轉(zhuǎn)移進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)的量也不會(huì)很大。這一發(fā)現(xiàn)說(shuō)明盡管長(zhǎng)期來(lái)看，房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)會(huì)促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但是它的風(fēng)險(xiǎn)卻會(huì)通過(guò)擴(kuò)大金融部門的風(fēng)險(xiǎn)，迫使銀行收縮信貸，抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。這也說(shuō)明，在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和“脫虛向?qū)崱钡倪^(guò)程中，要把握好力度速度，一味地減少房地產(chǎn)投資會(huì)加大其波動(dòng)，而這種波動(dòng)也會(huì)抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

第三，在一般性結(jié)論中，實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房地產(chǎn)增長(zhǎng)的影響為正效應(yīng)，這其中的金融傳導(dǎo)渠道主要有兩條途徑。一方面，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)促進(jìn)了金融的增長(zhǎng)，說(shuō)明在實(shí)體經(jīng)濟(jì)衰退的背景下，企業(yè)會(huì)加杠桿以應(yīng)對(duì)危機(jī)，信貸規(guī)模會(huì)擴(kuò)大，導(dǎo)致金融業(yè)增長(zhǎng)。這符合優(yōu)序融資理論(Pecking Order Theory)：當(dāng)公司風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)，公司內(nèi)部收益不足以滿足其投資或避險(xiǎn)需求，會(huì)優(yōu)先采用成本較低的債務(wù)融資方式，因而使危機(jī)時(shí)信貸擴(kuò)張。相應(yīng)地，潛力和胡援成(2015)也發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)景氣時(shí)，公司盈利高、增長(zhǎng)機(jī)會(huì)多，會(huì)更偏向選擇股權(quán)融資；經(jīng)濟(jì)下行時(shí)，公司盈利降低會(huì)更多地選擇債權(quán)融資。由于房地產(chǎn)的利潤(rùn)率總體比實(shí)體經(jīng)濟(jì)的利潤(rùn)率高，在實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)加劇的背景下，房地產(chǎn)會(huì)從實(shí)體經(jīng)濟(jì)中擠出一部分的信貸資金。該結(jié)果印證了習(xí)近平總書記在2016年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議中指出的房地產(chǎn)搶占實(shí)體經(jīng)濟(jì)資源的問題，他指出：“房地產(chǎn)高收益進(jìn)一步誘使資金脫實(shí)向虛，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、財(cái)政收入、銀行利潤(rùn)越來(lái)越依賴于 ‘房地產(chǎn)繁榮’，并推高實(shí)體經(jīng)濟(jì)成本，使回報(bào)率不高的實(shí)體經(jīng)濟(jì)雪上加霜”。該結(jié)果也印證了之前文獻(xiàn)中金融部門對(duì)房地產(chǎn)部門的依賴性以及房地產(chǎn)發(fā)展會(huì)搶占實(shí)體經(jīng)濟(jì)信貸資源的結(jié)論(蘇治等，2017；張曉晶和孫濤，2006)。另一方面，實(shí)體經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)加大也會(huì)加大金融的風(fēng)險(xiǎn)，而金融的風(fēng)險(xiǎn)加大會(huì)促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)，說(shuō)明在金融狀況不好的情況下，資金仍然會(huì)選擇投入房地產(chǎn)部門，這時(shí)房地產(chǎn)作為一種保值品的特征就體現(xiàn)出來(lái)了。這與在金融危機(jī)背景下我國(guó)大力發(fā)展“鐵(路)、公(路)、基(建)”的政策邏輯基本相似。這也說(shuō)明我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)處于獲取金融資源的劣勢(shì)地位，其中原因很大一部分是實(shí)體企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩、效率較低、附加值不高等導(dǎo)致的其利潤(rùn)率遠(yuǎn)低于房地產(chǎn)部門。而當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)已經(jīng)不是“金融服務(wù)實(shí)體”而是“資本先行”(李揚(yáng)，2017)，想要引導(dǎo)資金進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)，首先要做的不是打壓虛擬經(jīng)濟(jì)，而是提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)的利潤(rùn)率和投資效率，降低金融部門的風(fēng)險(xiǎn)，然后才能將資金從房地產(chǎn)部門引流到實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

表3 一般性結(jié)論及金融傳導(dǎo)渠道：匯總結(jié)果

注：方括號(hào)內(nèi)為P值；***、**和*分別表示在 1% 、5% 和 10% 的水平上顯著。

綜上，我們可以得到以下結(jié)論：

結(jié)論3：房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)加大會(huì)增加金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)刺激金融增長(zhǎng)并加大金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而擠出資金進(jìn)入房地產(chǎn)。

為了更清晰地展示一般性結(jié)論和金融傳導(dǎo)機(jī)制，我們繪制了以下影響機(jī)制圖(圖1)。

圖1 增長(zhǎng)率及風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制圖

(三)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

前文我們討論了房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間相互影響的關(guān)系，但是得到的都是靜態(tài)的長(zhǎng)期均衡效應(yīng)，估計(jì)系數(shù)本身往往很難將兩部門受到?jīng)_擊后的持續(xù)動(dòng)態(tài)反應(yīng)過(guò)程真實(shí)地呈現(xiàn)出來(lái)。因此，我們有必要對(duì)上述的GARCH-in-Mean模型做進(jìn)一步的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。

1.短期沖擊——廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)

借鑒Koop et al. (1996) 提出的多元非線性系統(tǒng)方法，我們計(jì)算了房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率沖擊的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)。

我們考察了房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率的短期沖擊以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率沖擊對(duì)彼此增長(zhǎng)的影響[注]限于篇幅的限制，以及本文主要研究房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)彼此的影響，因而省略了它們的沖擊對(duì)自身的影響。。從圖2中我們可以看到，相較來(lái)說(shuō)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率正向沖擊的反應(yīng)比較小。先在1—3個(gè)月有一個(gè)較小的上升，而后迅速消失。而房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沖擊的反應(yīng)比較滯后，在第4—5個(gè)月時(shí)才出現(xiàn)明顯的上升，而在第6—7月回調(diào)50%左右，直至第9個(gè)月之后消失。說(shuō)明實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的沖擊能夠正向地促進(jìn)房地產(chǎn)的增長(zhǎng)，但是具有3個(gè)月左右的滯后性?？偟膩?lái)說(shuō)，增長(zhǎng)率上是實(shí)體經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)房地產(chǎn)投資的驅(qū)動(dòng)作用比較明顯。

圖2 房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)彼此增長(zhǎng)率沖擊的反應(yīng)

2.短期沖擊——方差脈沖響應(yīng)函數(shù)

根據(jù)劉金全(2004)，經(jīng)濟(jì)變量之間的影響可能發(fā)生在水平值之間，也可能發(fā)生在波動(dòng)成分之間。波動(dòng)成分是宏觀經(jīng)濟(jì)變量相對(duì)于長(zhǎng)期趨勢(shì)的偏離，通過(guò)對(duì)它的沖擊分析，可以探究房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的活性，以及兩者周期的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)。因此，根據(jù)Hafner & Herwartz(2006)的估計(jì)方法，我們計(jì)算了房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率的波動(dòng)成分和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的波動(dòng)成分對(duì)各自及互相的波動(dòng)沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)，以反映當(dāng)沖擊出現(xiàn)時(shí)房地產(chǎn)投資和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的方差協(xié)方差結(jié)構(gòu)隨時(shí)間演變的路徑。

從圖3中我們可以看到，房地產(chǎn)投資波動(dòng)沖擊對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的波動(dòng)成分在第2個(gè)月有明顯的放大作用，并在第3個(gè)月之后迅速消失。相較而言，實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動(dòng)沖擊對(duì)房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率的波動(dòng)成分的影響微乎其微，這說(shuō)明房地產(chǎn)投資的波動(dòng)有更強(qiáng)的溢出能力，能夠迅速地放大實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，但是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)沖擊對(duì)房地產(chǎn)波動(dòng)的影響較小。綜上，我們可以得到以下結(jié)論：

結(jié)論4：短期來(lái)看，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)沖擊對(duì)房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)的影響更大，而房地產(chǎn)投資的波動(dòng)沖擊對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)影響更大。

圖3 房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率的波動(dòng)成分和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的波動(dòng)成分對(duì)彼此波動(dòng)沖擊的反應(yīng)

3.長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)

我們前面的檢驗(yàn)和估計(jì)結(jié)果均表明，房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間有著顯著的相互影響，但是這種長(zhǎng)期均衡效應(yīng)只是一個(gè)均值，雙方的相互溢出效應(yīng)在時(shí)間上、在不同的經(jīng)濟(jì)周期里大小是否不變呢？以及相互之間溢出效用的變動(dòng)是受到什么的影響呢？而且，之前的結(jié)論告訴我們兩部門的增長(zhǎng)率和波動(dòng)之間都有顯著的相關(guān)性，但到底哪一種更主要呢？

我們借鑒Diebold & Yilmaz(2009)的溢出指數(shù)(Spillover Index)來(lái)研究房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間溢出效應(yīng)的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。為保證滾動(dòng)窗口回歸具有足夠的估計(jì)樣本，我們選用3個(gè)月(即1季度)的預(yù)測(cè)窗口和24個(gè)月(即2年)的回歸窗口，表4展示了結(jié)果。我們測(cè)算得到，房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率之間的溢出指數(shù)約為3.8%，表明房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的總變動(dòng)中大約有3.8%的部分是來(lái)自二者之間的相互影響，而房地產(chǎn)投資波動(dòng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的總波動(dòng)中有10.9%是來(lái)自二者相互之間的作用。這說(shuō)明房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間風(fēng)險(xiǎn)的傳染性更強(qiáng)[注]溢出指數(shù)的取值位于0和100%之間，如果溢出指數(shù)接近100%，表明兩個(gè)變量高度相關(guān)；如果溢出指數(shù)接近0，則表明兩個(gè)變量基本不相關(guān)。。

表4 房地產(chǎn)投資與實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與波動(dòng)溢出效應(yīng)的結(jié)構(gòu)分解

圖4和圖5分別描繪了房地產(chǎn)投資和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和波動(dòng)之間溢出效應(yīng)的動(dòng)態(tài)路徑，從中我們發(fā)現(xiàn)：第一，房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的溢出效應(yīng)強(qiáng)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)，進(jìn)一步說(shuō)明房地產(chǎn)投資的驅(qū)動(dòng)作用。第二，房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的溢出效應(yīng)與房地產(chǎn)相關(guān)改革及貨幣政策調(diào)整的時(shí)間周期比較吻合，比如“98年房改”后政府首次嚴(yán)格介入并嚴(yán)格調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)，頒布包括“國(guó)八條”、“國(guó)六條”等(2004—2005年)；金融危機(jī)及其后對(duì)房地產(chǎn)的嚴(yán)格收緊，包括“國(guó)四條”和“國(guó)十五條”等(2008—2009年)；2012年為金融危機(jī)后首次大力度降息降準(zhǔn)，房?jī)r(jià)出現(xiàn)新一輪的快速上漲(2012—2013年)；頻繁降息降準(zhǔn)及人民幣大幅貶值(2016—2017年)。第三，兩部門波動(dòng)率之間的溢出效應(yīng)水平基本持平，除了2004—2006年(房地產(chǎn)收緊“政策年”)，2007—2008年(金融危機(jī)前經(jīng)濟(jì)高漲時(shí)期)與2012—2013年(金融危機(jī)后首次降準(zhǔn)、降息、放松房地產(chǎn)管束)。綜合以上分析，我們得到以下結(jié)論：

結(jié)論5：長(zhǎng)期來(lái)看，房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響更大，且這種影響與房地產(chǎn)相關(guān)政策改革周期相吻合。

圖4 房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的溢出效應(yīng)動(dòng)態(tài)路徑

圖5 房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動(dòng)率的溢出效應(yīng)動(dòng)態(tài)路徑

五、結(jié)論與政策建議

本文在VAR框架下建立GARCH-in-Mean模型，將方差從引入均值方程，研究了1998—2017年房地產(chǎn)市場(chǎng)化改革后的20年間，房地產(chǎn)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和風(fēng)險(xiǎn)的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，以及其中的金融傳導(dǎo)機(jī)制。我們發(fā)現(xiàn)：第一，房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)能提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)率，實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展也促進(jìn)了房地產(chǎn)投資的加速；第二，房地產(chǎn)投資的風(fēng)險(xiǎn)升高抑制了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)增加則促進(jìn)了房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)；第三，房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)加大會(huì)增大金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，而實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)刺激金融增長(zhǎng)和加大金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而擠出資金進(jìn)入房地產(chǎn)。進(jìn)一步地，為了研究?jī)刹块T之間動(dòng)態(tài)的關(guān)系，我們分別利用廣義脈沖函數(shù)、方差脈沖響應(yīng)函數(shù)和動(dòng)態(tài)溢出指數(shù)分析了房地產(chǎn)投資與實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)短期沖擊響應(yīng)和長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)：短期來(lái)看，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)沖擊對(duì)房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)影響更大，而房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)影響更大；長(zhǎng)期來(lái)看，房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的影響占主要地位，且這種影響與房地產(chǎn)相關(guān)政策的周期更吻合。

基于以上結(jié)論，我們得到的啟示和政策建議為：第一，作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的兩個(gè)重要組成部分，房地產(chǎn)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間總體上具有相互促進(jìn)的關(guān)系。但是想要減緩房地產(chǎn)行業(yè)的增長(zhǎng)、加快實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)程，采取嚴(yán)格打壓房地產(chǎn)投資或者房?jī)r(jià)的政策不僅會(huì)加大房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，還會(huì)加大金融風(fēng)險(xiǎn)。資金會(huì)加大杠桿地投入到房地產(chǎn)部門，反而抑制了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。要把握好“脫虛向?qū)崱钡乃俣群土Χ?。第二，要引?dǎo)資金“脫虛向?qū)崱?，首先要去產(chǎn)能并促進(jìn)有效創(chuàng)新，提高實(shí)體部門的產(chǎn)出效率和利潤(rùn)率，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，而不是通過(guò)一味地打壓其他行業(yè)來(lái)保護(hù)現(xiàn)有的實(shí)體經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)。第三，在去產(chǎn)能的過(guò)程中，也要控制好速度，因?yàn)檫@個(gè)過(guò)程中必然會(huì)出現(xiàn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的加大，從而引致資金逃向房地產(chǎn)或者金融部門。