房地产市场与实体经济的联动性

李均超

本文利用小波分析模型研究了不同时期、周期下我国三大经济圈（环渤海经济圈、长三角经济圈、珠三角经济圈）内房地产市场与实体经济发展的联动关系，研究表明行业间联动性具有显著的地区性差异，这与不同经济圈内经济发展程度、区位因素以及主体产业有关。

背景介绍

上世纪以来，我国房地产行业的迅猛发展吸引了国内外学者的诸多目光，对于房地产行业影响实体经济的渠道是什么？总体影响效果是怎样的？学者们进行了诸多的探索，虽目前相关文献也解释了此类问题，但传导理论的片面、实证解释的缺乏以及结论的模糊严重制约着各国政府相关政策的制定，因此，弄清楚我国不同时期内房地产市场与实体经济的联动效应对于我国发展突破瓶颈、改变现状具有重大战略意义。

关于房地产市场的研究，学术界形成了几条主线：一是从现实数据出发，基于各种角度研究房地产市场发展是如何影响一些实体经济变量，例如，消费（万晓莉、严予若、方芳，2017）、储蓄（李雪松、黄彦彦，2015）以及投资（罗知、张川川，2015）等；二是探索房地产行业与经济周期之间的关系。部分学者认为房地产行业的稳定发展对于平衡货币供求是有益的（王千，2006），加之国家政策的合理引导，其在抵御经济波动时能够起到防火墙的作用（刘俊民、王千，2006），房地产市场的稳步发展能够为实体部门提供一个平稳的货币环境，促进实体经济的发展。但2008年金融危机给我国经济造成了巨大损失，因此，有学者提出房价的异常增长会增大居民收入差距（原鹏飞、冯蕾，2014），加大政府土地财政的实行（梅冬洲、崔小勇、吴娱，2018；高然、龚六堂，2017），引起宏观经济波动。

综上，现有文献对于房地产行业与实体经济的关系并没有一个一致的答案，且大多数文献仅对房地产行业与实体经济之间的短期关系进行了论证，二者在中长期内的关系并没有得到有效证明或仅通过主观分析来说明，因此中长期内二者的联动性缺乏实证上的补充。其次，目前相关文献大多采用计量经济学模型，而计量模型对变量平稳性的要求使其舍弃了部分数据的原始信息，其得到的系数估计值缺乏合理性。此外，现有文献对国内房地产行业的研究往往将各省各地区放于同一框架，忽略了行业间联动性的地区差异性。对此，本文探究了不同时期、周期下，我国三大经济圈内房地产行业与实体经济发展的联动性，从而为各地区政府有效监管房地产市场、制定合理有效政策提供借鉴。

模型设计及变量选择

模型设计

本文通过小波模型分析我国三大经济圈内房地产行业与实体经济发展的动态关系，通过小波相干性的显著区域分析行业间的相关强度，通过小波相位差分析行业间的相关类型和先导滞后关系，通过小波增益衡量房地产行业对实体经济发展的溢出强度，此外，本文将0-0.5年定义为短周期，0.5-2年定义为中周期，2-4年定义为长周期。

变量选择

目前文献中用来衡量实体经济发展的变量主要有实际GDP以及工业增加值，考虑到房地产行业和以金融业、金融部门为代表的虚拟经济也可以直接创造GDP，而目前工业作为我国实体经济发展的核心部分（黄群慧，2017），该行业的发展程度能够有效描述当前的实体经济大环境，因此，本文从统计局网站获得三大经济圈内各省市（除港澳台）2005年8月-2017年12月的工业增加值增速，并通过对各经济圈内省市的工业增加值增速取均值来衡量各区域内实体经济发展的平均增速。

考虑到数据的充足性和可得性，本文利用三大经济圈内各省份的商品房销售面积来衡量各地区的房地产行业发展程度，三大经济圈各省市商品房销售面积来自国家统计局网站，时间跨度为2005年8月-2017年12月。

不同经济圈中行业间的相干性显著区域均主要位于短周期内，中长周期内仅有极少数区域存在显著的相干性，房地产行业与实体经济之间的联动性主要体现在短期内，中长期的行业联动性并不明显。

各经济圈内行业间的相位差存在一定的差异，区别主要体现在房地产行业与实体经济发展的先导滞后关系上，这可能与不同经济圈内经济发展状况（张清勇、郑环环，2012）、当地房地产调控政策（何青、钱宗鑫、郭俊杰，2015）、工程建造时间以及房地产行业在当地经济中所占比重的不同有关，但总体来说两个行业之间的正负相关性却并无大的区别。

不同经济圈内房地产行业对实体经济的影响趋势和波动很相似，区别在于各个经济圈的增益大小有所区别。特别是在短周期内，大致可分为两个区间：2008年7月-2012年4月期间，环渤海经济圈的短周期增益总是大于长三角和珠三角经济圈，其中在2011年7月之前，长三角与珠三角经济圈之间的增益很相似，但之后长三角经济圈的短周期增益要大于珠三角经济圈。这说明该期间内环渤海经济圈内的房地产行业对于实体经济的溢出效应较其他两个地区要大一些。2013年9月-2016年4月期间，环渤海经济圈内的短周期增益快速下滑，并低于其他两个地区，而珠三角经济圈的增益则快速上升，远超与环渤海和长三角经济圈。这主要是因为环渤海经济圈身为我国政治文化中心，其资源和竞争力的聚集最强，2008年期间，万科、恒大等南方地产商纷纷北上。同时期，“禁贷买地”政策出台影响全国房市，广州、上海等城市首当其冲，长三角、珠三角地区受楼市调控影响较大。而环渤海地区由于其特殊的区位因素，加之奥运拉动，受政策调控影响不大，因此，该时期内环渤海地区房地产市场成长性就好，房地产开发投资增速较为稳定，在2012年之前环渤海经济圈的房价对实体经济的溢出效应也较强。但是在2012年以后，珠三角经济圈凭借高新技术的快速发展、外资的强烈推动迅速成为中国经济国际化最高地区，但相对于其他地区来说，珠三角经济圈内个体或民营企业占比较大（郭文伟、李嘉琪，2019），尤其深圳，在外资冲击下，更易引起经济波动，对其他行业的溢出强度较大。

研究结论

本文通过连续小波变换探究了不同时域、不同频域下我国三大经济圈内房地产行业与实体经济部门发展的联动性特征，我们可知，房地产行业的过度膨胀使得刺激房市已不再适合作为我国短期内促进经济增长的有效方法，持续刺激房地产市场只会不断加剧我国经济的“脱实向虚”，因此，对于我国目前来说，加速行业转型升级，培育民族企业核心竞争力，提高实体经济抵抗风险能力才是实现我国长期稳步增长之根本。其次，行业间联系具有显著的地区性差异。在2012年8月之前的显著性区间内，三大经济圈内房地产行业对实体经济的溢出强度呈现：环渤海经济圈>长三角经济圈>珠三角经济圈，而在此之后，珠三角经济圈的增益快速上升，远超与环渤海和长三角经济圈，表现为：珠三角经济圈>长三角经济圈>环渤海经济圈，这与不同经济圈内经济发展程度、区位因素以及主体产业有关。

（中国海洋大学 经济学院）

参考文献：

[1]万晓莉、严予若、方芳.房价变化、房屋资产与中国居民消费——基于总体和调研数据的证据[J].经济学（季刊）， 2017，16（02）；

[2]李雪松、黄彦彦.房价上涨、多套房决策与中国城镇居民储蓄率[J].经济研究，2015，50（09）；

[3]罗知、张川川.信贷扩张、房地产投资与制造业部门的资源配置效率[J].金融研究， 2015（07）；

[4]王千.房地产的虚拟性与宏观经济稳定[J].中国工业经济，2006（16）；

[5]刘骏民、王千.中国房地产业的发展与宏观经济稳定的关系[J].中国房地产，2006（02）；

[6]原鹏飞、冯蕾.經济增长、收入分配与贫富分化——基于Dcge模型的房地产价格上涨效应研究[J].经济研究，2014（09）；

[7]梅冬州、崔小勇、吴娱.房价变动、土地财政与中国经济波动[J].经济研究，2018，53（01）；

[8]高然、龚六堂.2017：土地财政、房地产需求冲击与经济波动[J].金融研究，2017（04）；[9]黄群慧.论新时期中国实体经济的发展[J].中国工业经济，2017（09）；

[10张清勇、郑环环.中国住宅投资引领经济增长吗？[J].经济研究，2012（02）；

[11]何青、钱宗鑫、郭俊杰.房地产驱动了中国经济周期吗？[J].经济研究，2015（12）；

[12]郭文伟、李嘉琪.房价泡沫抑制了经济高质量增长吗？——基于13个经济圈的经验分析[J].中国软科学，2019（08）；