房地产价格与宏观经济波动的实证研究

2009-07-02 05:19洪佳娣武长河郑文敬
经济研究导刊 2009年29期
关键词:房地产价格宏观经济文献综述

洪佳娣 武长河 郑文敬

摘要:房地产价格和宏观经济波动之间存在密切关系,因此,对二者互动关系的实证研究一直是国内外研究的重要问题。目前,相关的研究文献主要分为两大类:第一类文献主要分析房地产价格和宏观经济基本面之间的关系;第二类文献具体分析了房地产价格和宏观经济的基本变量(利率、消费、收入、通货膨胀率、投资等)之间的因果关系,主要采用时间序列数据、面板数据,运用SVAR、协整、Granger检验等计量模型进行实证分析。同时,可以进一步探讨宏观经济政策和开放经济条件下房地产价格和宏观经济波动的关系。

关键词:房地产价格;宏观经济;实证研究;文献综述

中图分类号:F293.3文献标志码:A文章编号:1673-291X(2009)29-0086-03

一、引言

2008年,随着雷曼兄弟破产、“两房”被政府接管等一系列事件的发生,美国次贷危机进一步深化成金融风暴波及全球,宏观经济出现剧烈波动。在此国际背景下,国内经济亦不容乐观,现在金融危机也已经开始逐渐渗透到实体经济领域,直接导致了外贸出口下滑,外贸顺差减少,与国内房地产周期演变重叠,从而影响工业和投资下降的结果,造成经济迅速下行趋势,2008年第三季度GDP增幅回落至9%。为了稳定经济,我国政府决定采取扩大内需为主和稳定外需相结合的方式,采取更强有力的措施扩大国内需求特别是扩大消费需求,以拉动经济增长。长期以来,投资、消费、出口是拉动我国经济增长的“三驾马车”,在国内消费不振、外贸出口急剧下降的形势下,政府出台了旨在扩大内需的四万亿刺激计划,其中32%与房地产行业直接相关,包括廉租房、保障性住房等措施。

从2008年10月下旬开始,政府连续出台救市政策,这不仅为购房者提供了更多的利好,最为重要的是从一定程度上改变了购房者的市场预期,这对于促进楼市的回暖具有积极作用。2008年11月份,土地成交量出现回暖迹象,比2007年同期分别增加了8.3%和159%,比上月成交土地面积也增加了37.8%。同时,伴随着商品房住宅量的成交量、成交面积的增加,经济适用房、限价性住房等保障性住房成交套数增加了46.2%,成交面积增加了49.3%。目前,市场上房地产开发土地供给依然充足,房地产开发投资增长在稳步回升;房地产供给将出现结构性差异,商业地产出现过剩,保障性住房供给力度不断加大;房地产价格持续调整;房地产市场体系将逐步完善。

由此可见,宏观经济的波动对房地产价格有着重要影响,而房地产投资作为固定资产投资的重要组成部分,房地产价格的变化势必对宏观经济的运行产生重要影响。虽然从理论上,对房地产价格和宏观经济波动关系进行分析的文献很多,但从实证角度具体检验房地产价格和宏观经济波动关系的文献还不是很成熟。本文将从国内外两个方面对研究房地产价格与宏观经济波动的文献进行综述,以期进一步探讨影响房地产和宏观经济波动的实际因素,同时对相关文献所采用的模型进行归纳、整理,期望能对进一步的研究提供有益的视角。

二、房地产价格与宏观经济关系的实证研究

房地产价格是指房地产市场上供需双方所形成的价格。从各国房地产价格的波动情况来看,房地产价格一般具有阶段性、城市差异性与协同性、泡沫性三个特点。就阶段性而言,房地产价格的阶段性或周期性与宏观经济波动是密切相关的,有时宏观经济波动表现为房地产价格波动,同时又会引起宏观经济波动。根据经济周期理论,房地产价格与宏观经济基本变量存在互动关系,主要表现为宏观经济的一个或多个经济变量会引起房地产价格的变动,同时房地产行业的变化也会引起宏观经济的波动,在变化过程中两者形成相互加强的互动机制。从各国相关文献资料来看,影响房地产价格的宏观经济基本变量主要包括收入、消费、利率、就业率、通货膨胀率、建筑成本、房地产供给等基本变量。

房地产价格与宏观经济的关系包括两个方面,一是宏观经济变化对房地产价格波动的影响,宏观经济变化对房地产价格的影响主要是通过对房地产供给和需求的影响来实现的;二是房地产价格波动对宏观经济的影响,在这方面,已有的研究表明,学者们主要是从房地产价格是否影响总消费和总投资两个角度进行分析的。

(一)国外的相关研究

房地产业在国外许多国家已是成熟的产业,有关房地产业的地位作用已有了明确的认识。从国外的文献来看,大部分的经济学者对于房地产价格与宏观经济关系的实证研究,主要侧重于从均衡理论的角度出发,在传统的回归分析模型的基础上,更多地运用独立线性系统、数量经济模型、技术经济评估模型等来进行数据分析。

首先,宏观经济运行的基本面会影响投资需求,进而通过利率影响房地产的供给,而经济增长会影响居民收入进而影响对房地产的需求,根据均衡理论,市场竞争机制最终会通过房地产价格出清市场。Clapp和Giaccotto(1994)利用简单回归分析,认为宏观经济的变化对于房地产价格有着很好的预测能力,不符合有效市场的假说。而Quigley(1999)采用供求平衡确定价格的模型,对美国1986—1994年41个都市区域的年度数据进行研究,认为对住宅价格的解释能力在12%~30%之间,各变量的显著水平超过了99%,说明美国经济基本面可以解释美国房地产价格的变化。同时,Iacoviello(2002)通过建立SVAR模型研究来6个欧洲国家(法国、德国、意大利、西班牙、瑞典和英国)过去25年的影响房地产价格波动的宏观经济因素,研究发现在利率上调之后,各国的房地产价格会出现不同程度的下跌。Miki Seko(2003)通过利用SVAR模型分析出日本各地区的住宅价格和经济基本面有着比较强的相关性,可以预测房地产市场的发展。同时,房地产价格的变化是影响宏观经济运行的重要因素。Chirinko,DeHaant和Sterken(2004)运用SVAR模型对13个国家进行研究,研究了13个发达国家的情况,发现对一国而言,房屋比股票对消费、产出等实际经济有更大的作用,房价上涨1%之后,消费上涨0.75%,房价上涨1.5%之后,GDP上涨0.4%。

其次,对房地产的需求而言,受经济增长影响的居民收入是主要影响因素,而根据不同经济理论对收入度量是此类文献关注的主要内容,如永久收入假说。Geoffrey Meen(2002)通过对英国、美国住宅价格的时间序列分析发现,无论是暂时性收入还是持久性收入,对房价的弹性都很大,尤其是在美国对于供给弹性欠佳的市场上,长期收入的弹性更高。而GcofKenny(1999)利用协整技术,利用VECM模型,来对爱尔兰住宅市场供给和需求两方面建模,他的研究表明,持久收入增加会引起房地产价格的上涨,并对住宅的需求有一定比例的增加。同时,Abrahma和Hendershott(1996)利用了一个考虑滞后过程在内的住宅价格变化模型,该模型提示了住宅价格上涨与住宅建设成本、就业率和收入直接相关,住宅价格上涨幅度和利率上升成负相关。

最后,对房地产的供给方面而言,宏觀经济的变动通过对利率的影响进一步影响实际的房地产投资。在这一方面,Giulindori(2005)通过建立一系列VAR模型,研究发现利率上调之后,9个欧洲国家(比利时、芬兰、法国、爱尔兰、意大利、荷兰、西班牙、瑞典和英国)的房地产价格会出现不同程度的下降。同时,Case和Robert(2003)验证了房地产价格与投资回报存在正的自相关。房地产价格和回报的高度自相关会产生正反馈交易行为, 并推动房地产价格向预期的方向发展,在上升过程中可能会形成价格泡沫。

基于上面的分析,我们可以发现国外文献主要基于均衡理论、收入假说等经济理论构建模型,如SVAR模型。采用的数据主要采用横截面数据和时间序列数据,从而具体的计量模型主要集中在传统的OLS回归、SVAR模型、协整分析等。

(二)国内的相关研究

我国房地产市场相对国外来说,虽然起步比较晚,但伴随着我国经济的迅速发展,房地产行业也呈现出良好的发展态势。房价问题不仅关系到城市的发展和金融的安全,更关系到普通老百姓的生活成本。房價问题的重要性和房地产价格的敏感性吸引了国内大量学者和公众的广泛关注。从国内的文献来看,国内学者对于房地产价格与宏观经济关系,大都从理论上来进行分析,进行实证研究的文章比较少,并主要集中在以下几个方面。

首先,鉴于宏观经济基本面对房地产价格的重要影响,采用合适的数据、模型对二者关系的研究一直以来都是大家关注的重点。沈悦,刘洪玉(2004)利用1995—2002年我国14城市的中房住宅价格指数与宏观经济基本面相关变量的平行数据,运用混合样本回归以及添加城市、年度哑变量等分析方法,对住宅价格与经济基本面的关系进行实证研究。研究结果表明,经济基本面对住宅价格水平的解释模型存在着显著的城市影响特征。姜彩楼、徐康宁、李永浮(2007)运用2003年3月至2006年8月的月度数据,通过协整方法、Granger检验研究了上海市房地产价格变动的影响因素。结果表明,宏观经济发展水平和房地产投资力度是影响上海市房地产价格变动的重要因素。而人均可支配收入、空置面积等反映市场供需关系的指标对房地产价格的影响较小。张益丰(2008)利用协整检验与Granger因果检验等方法对我国房地产销售价格和经济发展、居民人均收入以及上地拍卖价格等变量加以实证分析,指出单纯依靠降低土地价格来遏制房价上涨政策是不可行的;提出加大农村投入、缩小城乡收入差距、减少地域之间的经济差距等一系列能够平抑房屋价格快速上涨的政策建议。

其次,在我国,由于房地产开发的资金来源主要是银行贷款,从而银行利率的变动对房地产投资有重大影响,因而会影响到房地产供给及其价格变化。例如,梁云芳、高铁梅、贺书平(2006)利用协整分析和HP滤波,计算了房地产均衡价格水平,以及房地产价格偏离均衡价格的波动状态,得出结论:我国房地产市场价格的偏离只是受部分地区的影响。通过利率来调控房地产市场,成效不大,但信贷规模的变化对房地产投资有较大的影响。而崔光灿(2009)运用面板数据模型对我国1995—2006 年31个省市的数据进行分析后发现,房地产价格明显受利率和通货膨胀率的影响,而且房地产供给、收入等基础性宏观经济变量在中长期也决定房地产价格。房地产价格明显影响到宏观经济稳定,房地产价格上升会增加社会总投资和总消费,房地产投资通过“财富效应”对消费的影响始终明显,对社会总投资的影响也非常显著。

最后,随着我国房价的连续上涨,住房支出成为居民支出的主要组成部分,居民的生活压力上升,居民消费支出受到重大影响,进而影响到扩大内需的实现,是影响房地产需求的主要因素。姚玲珍、刘旦(2006)在生命周期假说的基础上,构造了一个城镇居民资产与城镇居民人均消费关系的模型,并利用1978—2006年的数据,分阶段实证研究了中国城镇居民住宅资产对城镇居民人均消费的影响。宋勃(2007)在考虑通货膨胀的条件下,利用我国1998—2006年的房地产价格和居民消费的季度数据建立误差修正模型(ECM),使用Granger因果检验方法对我国的房地产价格和居民消费的关系进行实证检验,得出结论,短期而言,两者存在Granger因果关系;长期来说,房屋价格上涨是居民消费增加的Granger原因。

由于我国宏观经济政策在房地产市场上的重要作用,使得对宏观经济政策的研究成为影响房地产价格的重要因素,例如,房地产信贷政策将会直接影响房地产贷款利率,而宏观财政政策则会影响居民收入,进而影响对房地产的需求。周京奎(2005)利用中国4个直辖市房地产价格数据和宏观经济数据,运用单整与协整检验方法及误差修正模型,对住宅价格与货币政策之间的互动关系进行实证研究。研究结果表明住宅价格上涨与宽松的货币政策有紧密的联系。

可以看到,国内文献于国内文献相比,除横截面数据、时间序列数据之外,还采用了面板数据,从而可以使用更多的信息,相关的计量方法主要包括:协整方法、Granger检验、误差修正模型(ECM)、面板数据模型,同时对宏观经济政策的分析也是国内文献重点关注的问题。

三、总结

国外在房地产价格和宏观经济波动关系的研究上要早于国内,并且重视在经济理论的基础上构建结构计量模型进行定量分析,这为国内的相关研究提供了很好的借鉴。近年来,随着国内房地产市场的迅速发展,对房地产价格和宏观经济关系的研究逐渐增多,并且大量采用了相关计量模型进行定量分析。但是,对于以下几个方面的研究仍显不足:

(一)宏观经济政策在我国经济运行中起着重要作用,特别是房地产市场的发展也一直是我国宏观调控的重要目标。但是,现在对宏观经济政策的研究更多地集中在理论分析方面,缺乏全面的实证分析。如果能够对宏观经济政策对稳定经济、促进房地产行业发展的政策效应进行定量分析,那么我们就可以对相应的政策效应和实施效果进行预测、评估。

(二)目前对宏观经济波动的分析主要是封闭经济条件下进行的,但全球金融危机对我国宏观经济波动、房地产行业发展产生了重大影响,这表明随着经济全球化的深入,我国房地产市场的发展将会更过的受国际经济发展的影响,因而在开放经济条件下,讨论房地产价格和宏观经济波动的关系具有重要意义。

(三)在影响房地产价格的宏观经济基本变量中没有对政府支出进行分析,但根据宏观经济理论,政府投资将会促进私人投资,进而影响房地产投资及其价格,基于房地产价格和政府投资(支出)的实证分析,将会对政府在房地产市场发展中的作用进行定量分析,这有助于深入思考政府与市场的关系。

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