我国房地产价格影响消费、投资的效应分析

摘 要：房地产价格影响消费和投资的作用机制至今没有统一结论，影响到很难制订针对性政策调控房地产价格。文章在分析房地产价格影响消费、投资效应的基础上，采用VAR模型分析得出房地产价格对投资的拉动效应远小于对消费的拉动效应，对我国中央银行提高货币政策有效性，房地产监管部门管控房地产市场，微观主体决策房地产投资、消费提供建议。

关键词：房地产价格 财富效应 Tobinq 效应 理论分析 实证检验

中图分类号：F293 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2017）06-084-03

近年来，房地产业已位列我国经济支柱产业。2014年至2016年底，房地产投资在固定资产投资中占比分别为18.56%、17.08%、16.91%。土地供给缺乏弹性，人口刚性增加导致房地产自然增值，新追加投入、重置成本增加也造成房地产增值，一些人把房地产作为投资品。同时，预期利率上升，大量社会资金涌入房地产市场，拉动房地产价格上涨。2012年5月13日，中国家庭金融调查与研究中心发布全国首份《中国家庭金融调查报告》显示，中国家庭自有住房拥有率为89.68%，住房成为居民重要资产和负债，影响消费。

一、理论分析

生命周期理论（Modigliani，1963）和投资q理论（Tobin，1969）诞生以来，房地产价格对投资、消费的影响备受关注，以20世纪90年代Bernanke和Gertler的《货币政策和资产价格波动》为起点，许多学者研究资产价格和货币政策的关系。房地产已经成为货币政策传导途径的新渠道。

（一）房地产价格变化对消费的影响

1.财富效应。财富效应是指房地产价格波动会直接影响居民拥有的财富存量。房地产价格的持续上涨预示宏观经济将要复苏或高涨，居民总收入扩大和财富持续增长，增强人们对未来经济发展的乐观预期，促进资产价格增长，长期消费增加，经济与房地产市场共同发展，即房价↑→购房者真实资本↑→购房者持久性收入↑→购房者消费支出↑。

2.家庭资产负债表效应。购房者对住房消费多依赖银行信贷。如果房价上升，会增大购房者真实资本流动性，家庭资产负债表状况稳定，购房者财务危机的几率下降，购房者愿意向银行贷款用于住房消费，即房价↑→购房者真实资本↑→购房者的资产负债表状况↑→购房者消费支出↑。

3.替代效应。房地产价格上涨，计划购房者的购房成本和还贷压力增大，为了满足未来住房消费，房价挤占居民的即期消费，流动性约束严重，居民减少当期消费，增加储蓄。而房地产商将所得收益用于房地产投资，减少即期消费。即房地产价格↑→住房支出↑→储蓄和房地产投资↑→即期消费支出↓。

上述中，财富效应和资产负债表效应房价与家庭消费正相关，替代效应房价与消费负相关，三种机制共同正负作用决定房价变动对消费的影响。

（二）房地产价格变化对投资支出的影响

1.Tobinq效应。房地产价格上升会提升房地产上市企业投资价值，推动其股票价格上涨，提高房地产q值，刺激房地产企业投资增加，即房地产价格↑→托宾q值↑→投资I↑。

2.企业资产负债表效应。房地产资产价值升高，房地产抵押品价格随之升高，减轻逆向选择和道德风险，降低银行信用风险，银行净资产和利润增加，银行的资产负债状况改善，银行放贷意愿增强，刺激投资，总需求增大，即房地产价格↑→银行贷款损失的几率↓→银行资产负债改善→可贷资金↑→投资I↑。同时，房地产价格上涨，企业净值提高，借款人偿还能力增强，贷款更容易收回，道德风险和逆向选择会减少，贷款增长，刺激投资使总需求增加，即房地产价格↑→逆向选择、道德风险↓→银行信贷↑→投资I↑。

二、指标选取

本文以商品房销售价格（XP）代表房地产价格，社会消费品零售总额（LE）、固定资产投资额（GE）分别代表消费、投资。数据来源于《中国统计年鉴》、国研网。选取季度数据，区间为2001年第1季度至2014年第1季度。LE将一年中每个季度3个月数据分别相加。GE、以亿元为单位的商品房销售总额和以万平方米为单位的商品房销售总面积，只能获得截止每月末累计值，为了获得季度数据，第1季度总额为3月末累计值；第2季度总额为6月末与3月末累计值之差；第3季度总额为9月末与6月末累计值之差；第4季度总额为12月末与9月末累计值之差。XP（元）等于商品房销售总额除以商品房销售总面积，再乘以10000，使XP变成每平方米以元为单位的商品房销售价格。通过上述方法发现LE、XP趋势图显示明顯季节波动，为消除季节因素对模型干扰，采用Census X12方法对变量处理为LE_sa和XP_sa。对处理后的变量取自然对数为LNLE和LNXP。GE同样呈现季节波动，采用Census X12方法对其进行季节性处理后发现其存在一个异常值，这有可能是数据错误引起的，且这一数据极有可能干扰模型的真实性，使用Holt-Winters的加法模型对该变量进行平滑处理后原变量中存在的异常值问题得到解决，再对平滑处理后的变量取自然对数为LNGE。

三、模型设定与实证检验

（一）平稳性检验

对LNXP、LNLE和LNGE三组时间序列运用ADF检验方法分别进行平稳性检验（见表1）。以DLNXP、DLNLE和DLNGE分别表示LNXP、LNLE和LNGE变量的一阶差分序列，DLNXP、DLNLE和DLNGE在5%的显著性水平下均平稳。

（二）协整分析及因果关系检验

LNXP、LNLE和LNGE均为一阶单整序列（见表1），符合协整检验的必要条件。使用Johansen检验表可以判断，LNXP、LNLE和LNGE三个变量之间存在一个协整关系，适合VAR模型的构建（见表2）。进一步采用Granger因果关系检验法检验这三个变量之间因果关系，发现LNGE、LNLE都与LNXP互为Granger因果关系，因果关系较强（见表3）。

（三）VAR模型的创建

通过合理的自由度确保模型参数解释能力强，去掉误差项的自相关，需要采用VAR 模型的最优滞后阶数。采用FPE（最终预测误差）、AIC（Akaike信息准则）、SC（Schwarz信息准则）、HQ（Hannan-Quinn信息准则）检验（见表4）。大多数信息准则的最佳阶数是1阶，故选择1阶为VAR模型的滞后阶数。在滞后1阶时，F矩阵的单位根均落到单位圆内，其单位根的模也均小于1，可以判断VAR模型是平稳的（见图1）。

（四）房地产价格对消费、投资影响的脉冲响应和方差分解分析

1.消费对房地产价格的脉冲响应。当房地产价格受到1个单位标准差的正向冲击时，消费在第1季度迅速增加，第2季度达到最高点（0.0094），说明消费对房地产价格变化敏感，第3季度转为负值（-0.0070），之后房地产价格对消费的影响逐渐减弱，影响达6个季度（见图2）。

2.投资对房地产价格的脉冲响应。房地产价格受到一个单位标准差的正向冲击之后，投资在第1季度迅速减少，第2季度达到最低值（-0.0163），存在时滞，接下来投资逐渐增加，第3季度转为正值（0.0080）。之后房地产价格对投资的影响逐渐减弱，影响达6个季度（见图3）。

3.消费、投资的方差分解。房地产价格对消费的影响比投资大，第2季度的贡献率达到4.16%，此后，消费的贡献率也随时间推移逐渐增大，在第10季度达到7.16%（见表5）。房地产价格对投资变化的贡献率较小，从第2季度开始产生影响，第5季度达到1%，此后，房地产价格的贡献率不断增长，第10季度达到3.08%（见表6）。

四、结论与政策建议

（一）结论

1.房地產价格对消费的影响大于投资但不稳定。当房地产价格开始攀升，居民总财富价值增多，住房消费能力、以房地产抵押物向商业银行贷款融资能力增强，商业银行房地产贷款能力也不断提高，购房者消费支出增加。但是房地产价格上涨过快，加大未购房者和已经按揭抵押购房者的经济负担，产生替代效应，他们会降低消费支出。所以，影响消费最重要的是实际收入，房市刺激消费的做法不切实际且相当危险。

2.房地产价格对投资有一定促进作用。房地产行业相关性强、产业链条长和带动性强。房地产业产前、产中、产后能够带动相关联的60多个产业、几百种产品和服务的发展。房地产业每增加1个百分点投资能拉动相关联产业1.5～2个百分点的产值。房地产价格上涨，开始刺激房地产上游产品相关行业和配套基础设施的投资需求存在时滞，随后由于上游产品多是高耗能产业，增加用电需求，这些产品拉动投资，扩大产能，间接辐射带动煤炭、铁矿石等资源性产品的进口需求增大，带动房地产下游产品行业投资增加。

（二）政策建议

合理调控房地产价格，可以有效影响消费和投资，避免宏观经济剧烈波动。一是中央银行在制定货币政策时应以包括房地产价格稳定为最终目标，通过调节房地产价格引导居民消费支出和企业投资意愿。二是完善土地政策。政府要规范土地交易行为，完善土地储备制度，扩大土地增值税的征缴范围，提高税率，抑制土地投机和土地闲置行为。公开土地供给计划和方式，增强土地供应信息的透明度，加强对供给土地的监督控制，根据土地市场的供求状况制订土地政策。改革房地产供给结构，合理分配高档商品房、普通商品房、经济适用房、廉租房的比例，增加中低价位的普通商品房、经济适用房的比例，解决中低档住房供求失衡问题，提高居民住房消费能力，推动住房消费走向市场化。三是建立居民房地产信息系统，将居民购房记录和消费贷款记录登记联网以供各大银行查询。对消费型住房，银行信贷应鼓励支持，帮助中低收入阶层居民实现住房需求；严格审核、控制投资性购房，依照一般商业抵押贷款利率操作；严格打压投机性购房需求，控制贷款年限，降低贷款比例。四是要发展和创新金融市场，推出更多的投资渠道和投资品种，减少房地产投机。利用税收手段严格打击投机性购房交易行为。对消费型住房，在交易税上应给予一定减免，对高档商品房、投资购房，加大税负。

参考文献：

[1] Bernake and Mark Gertler.Inside the Black box： the Credit Channel of Monetary Policy Transimission . Journal of Economic Perspectives，1995. 9， No . 4 （Fall）

[2] Frederics.Mishkin， Symposium on the Monetary Transmission Mechanism.Journal of Economic Perspective， 1995，Fall

[3] 丁晨，屠梅曾.论房价在货币政策传导机制中的作用—基于VECM分析[J]，数量经济技术经济研究，2007（11）

[4] 宋勃.房地产市场财富效应的理论分析和中国经验的实证分析[J]，经济科学，2005（5）

[5] 黄平.我国房地产财富效应与货币政策关系的实证检验[J]，上海金融，2006（6）

[6] 郭科.我国货币政策房地产价格传导机制的实证研究[J]，金融与经济，2007（9）

（作者单位：上海理工大学管理学院 上海 200000）

[作者简介：贺之瑶（1995—），女，山西太原人，上海理工大学管理学院，研究方向：金融理论与政策。]

（责编：李雪）