中国房地产周期与经济周期关系的实证研究

叶浚江

摘要： 本文旨在研究我国房地产周期和经济周期的相关关系。通过选择一个基本指标组与两个辅助指标组，研究发现两个基本结论。除此以外，也发现出两个非常有趣的怪象，这两个奇怪的现象是今后需要进一步去研究的问题。

Abstract： This paper aims to study the correlation between the real estate cycle and the business cycle in China. We choose one basic indicator group and two auxiliary indicator groups. We can draw two conclusions. Besides， the research also finds two very interesting strange phenomena listed below. The two strange phenomena are the issues that we need to perform further research in the future.

关键词： 房地产周期；经济周期；相关关系；实证研究

Key words： real estate cycle；business cycle；correlation；empirical research

中图分类号：F293.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）03-0145-05

0 引言

我国房地产的发展，始于80年代初期，在短短的十几年间里，就取得了巨大的成就。90年代以后，房地产得到了快速的发展，尤其是2000年以后，其发展更是迅猛。房地产业作为一个具体产业，其实践性较强，理论的发展对于产业的实际发展起到积极的指导作用。房地产周期与经济周期间互动关系的研究更是市场经济发展的现实需要，研究我国房地产周期和经济周期的关系，发现其中的规律，有着十分重要的意义。

1 文献综述

1.1 国外相关研究 国外学者对房地产周期和经济周期关系的研究开始得比较早。二战前后，大萧条引发了人们对经济周期的关注。房地产周期也成为人们的研究对象，例如Burns（1935）[1]率先利用官方数据描述了美国房地产建筑的长周期，这可视为房地产周期研究的起源。

随后发展起来的对房地产周期和经济周期关系的研究有比较多的成果。Grebler和Burns（1982）[2]分析了美国1950—1978年房地产总体建筑、公共建筑、私人建筑和住宅建筑，发现了6个住宅周期和4个非住宅的房地产周期，并且发现GNP（经济周期）领先房地产周期11个月达到峰值。Brown（1984）[3]考察了1968—1983年美国家庭住宅的销售情况，在消除了季节影响和趋势影响之后，发现房地产周期依然存在，并且与国民经济周期具有很强的相关关系。Hekman（1985）[4]检验了1979—1983年美国14个城市的写字楼市场，并将写字楼租金对GNP、城市就业率、城市失业率、城市写字楼建设许可数量等进行了回归，发现写字楼租金不仅依据本地的经济情况进行调整，而且与国民经济周期密切相关，特别是与通货膨胀相关，从而证实了美国全国写字楼具有很强的周期特征。Born和Pyhrr（1994）[5]将经济周期中的基本变量和房地产价值联系起来进行研究，考察了价格水平波动、通胀水平波动和房地产生命周期等变量对房地产收益和价值的影响，从而确立了基本经济变量在房地产周期模型中的基本地位。Davis和Heathcote[6]（2005）采用了一个联合了建筑业、制造业和服务业，经过校准的多部门增长模型去研究住房和经济周期的关系。

1.2 国内相关研究 国内对于房地产周期和经济周期关系的研究，由于其研究时间短，加上中国房地产业发展的历史原因和中国的现实统计数据不健全，相对来说比较落后。但是国内的学者们还是克服困难在这方面作了一些现实的研究工作，取得了一定的成果。

何国钊、曹振良和李晟（1996）[7]对1981—1994年间我国房地产周期进行了实证分析，并对我国房地产周期与宏观经济周期的关系及房地产周期波动的原因进行了考察。他们认为，房地产业发展与国民经济发展一样，在其发展过程中呈现出由复苏、繁荣、衰退和萧条四个阶段构成的周期循环波动。王勉和唐啸峰（2000）[8]研究了房地产投资增长率与国民生产总值（GNP）增长率的关系，并试图去解析国民经济波动与房地产投资波动的关系。沈悦和刘洪玉（2002）[9]以统计描述和图示的方法，通过房地产价格与物价指数、房地产价格与居民收入、房地产价格与国民收入等方面对比研究了我国房地产价格和宏观经济变量时间序列的关系，并将我国与日本的情况进行了对比分析。李海波（2006）[10]分析了我国经济周期与房地产发展的相关性，并且探析了房地产调控与宏观调控的微妙关系。

与国外相比，国内对房地产周期和经济周期关系的研究工作还处于起步阶段，还存在许多问题。这与我国的经济发展以及房地产业的发展背景相关，同时还受我国的经济理论水平的限制。由于没有较扎实的相关学科理论基础，房地产周期和经济周期关系的研究工作就比较缺乏，房地产和经济周期研究更是理论基础薄弱，研究者较少。另外，由于长期以来有相当一段时间在中国房地产业的发展中断甚至消失，这一特定历史条件也成为国内房地产和经济周期研究滞后的一个重要原因。

2 指标选择、数据与研究方法

2.1 关于指标的选择 由于我们研究的是中国房地产周期和经济周期的关系，因此在指标选择方面，就涉及到一个个指标组，所选指标组中的两个变量必然是要各自能够代表房地产周期和经济周期的特征。在此，笔者选择了一个基本指标组和两个辅助指标组去研究这一问题。基本指标组就是对于研究最具代表性的指标组，辅助指标组就是作为对研究有参考性意义的指标组。

2.1.1 基本指标组 对于能够反映宏观经济周期的变量，自然会想到每年GDP的增长率。这是因为每年GDP的增长率是一个比较综合的代理变量，能够很好地反映出当年经济相对于往年增长的情况，是扩张还是衰退。

关于房地产周期的概念，由于目前还没有一个公认的标准，因此不同文献有自己关于周期的定义和衡量指标，如房地产投资率、房屋空置率、房地产价格、房地产投资回报率等等[11]。国外许多房地产学者的研究发现标识周期的最优变量是空置率。通常，在建造循环衰退阶段，空置率达到很高的水平，在扩张阶段逐渐下滑，在循环的顶峰达到最低点。但是在我国，由于房地产市场的统计数据非常缺乏，还没有建立起像空置率、吸纳率、收益率等指标体系，或指标的时间序列都很短，因此目前为止，空置率、吸纳率、收益率指标并不适用于作为我国房地产周期的指示指标。而在国内，关于房地产周期指标选的研究并不多见，不同学者有不同的看法。有的学者主张用单项指标来研究，例如曲波、谢经荣和王玮（2003）[12]选用商品房销售面积年增长率作为中国房地产周期的指示指标，张晓晶和孙涛（2006）[11]则以房地产投资增长率为衡量指标来划分中国的房地产周期。也有些学者主张用综合性指标来研究，例如尹惠媛（2007）[13]用国房景气指数作为我国房地产周期的代理变量。从表面上看来每个指标都有一定的可行性，但是具体到本文中我们该如何去选择指标时，仍然需要经过多方面的考虑后才能够作出决定。

综合考虑数据的可获得性和指标的重要性（这样做确实是不得已而为之），最后笔者决定效仿曲波、谢经荣和王玮（2003）[12]的做法，采用商品房销售面积年增长率作为指示指标。虽说这一做法带有一定的局限性，但是按照他们的说法，这一指标相对于其他单项指标来说还是有着以下几个好处：一是销售面积增长率与综合指标的指示效果基本一致；二是销售面积增长率具有较好的代表性；三是销售面积增长率与宏观经济波动指标具有可比性；四是便于和同类研究作比较；五是统计数据质量较好。

2.1.2 辅助指标组1 对于第一组辅助指标，我们可以选择房地产开发企业每年完成投资额代表房地产周期，国内生产总值（GDP）代表宏观经济周期。这一指标组中的两个指标，属于价值类指标。考察房地产开发企业每年完成投资额，能够直观地看出，每年的房地产投资的波动情况。考察GDP，能够直接反映出宏观经济的年产出是多少。把这两者放在一起，就能看出，哪个的波动比较大，相关程度如何，以及房地产投资额能够在多大程度上解释GDP的变动。

2.1.3 辅助指标组2 我们可以把平均房屋价格增长率与GDP增长率作一下对比。在这里，我们希望去观测，是平均房屋价格增长得快一点，还是GDP增长得快一点。除此以外，我们也希望看到房价增长率是否会大幅度偏离GDP增长率，以及两者间是否存在着一定的内在联系。考察这样的指标组，是一件非常有趣的事情。综合辅助指标组2和辅助指标组3来看，可以发现，这是从两个不同角度去考察房价高低的问题的。指标组2对比的是物价水平与房价水平，而指标组3对比的则是GDP增长速度与房价增长速度。

2.2 数据的筛选 在我们进行研究前，必须要获得可靠的数据，而且数据必须是易获得的、可用的、完整的，这样才有可能进行研究。我们所研究的是周期性问题，选取的有关指标所涉及的数据均属于时间序列方面的内容，因此必须先确定好数据的时间范围。本文所用到的数据，均来源于中国统计局网站公开的统计数据库。考虑到有些官方统计数据的不足，特别是关于房地产方面的统计数据，为了便于研究，笔者效仿邱兆祥和王涛（2009）[14]的做法，把数据起点定位于1993年。这是因为按照他们的说法，1993年以后，是房地产市场化程度有了实质性提高，且有了比较完善统计数据和指标体系的阶段。

2.3 具体的研究方法 在研究方法这一问题上，由于研究的都是一个个指标组，指标组涉及到的都是两个的变量，为了直观地两个变量的相关性、变化趋势、波动情况等问题，可以采用图形的方法。要考察两个变量之间的数量关系，由于所涉及的均是时间序列方面的数据，因此首先必须对时间序列数据进行平稳性检验，所用到的方法是ADF单位根检验。若是非平稳时间序列数据，则需要作进一步的协整检验，接下来才能够进行进一步的分析，如冲击反应分析。在必要时，我们还可以引入简称HP滤波法对时间序列数据进行趋势分解。

3 实证结果

3.1 商品房销售面积年增长率与GDP年增长率 对于商品房销售面积年增长率与GDP年增长率这一基本指标组，数据的范围是从1993年到2009年，其中商品房屋销售面积增长率=（本年度商品房销售面积/上一年商品房销售面积-1）×100%。这样，可得到我们所需要的数据。我们可以先作出两者的散点图如下：

透过图表，我们可以发现，代表房地产周期的商品房屋销售面积增长率的波动幅度比代表宏观经济周期的GDP年增长率的波动幅度要大。这一点也可以从通过分别计算两者的标准差可以看出，前者的标准差为17.37%，后者的则是1.89%，前者为后者的9.2倍。从这一点来看，房地产周期的波动比宏观经济周期的要大很多。与此同时，从图1初步判断，商品房屋销售面积年增长率与GDP年增长率之间扩张和衰退的变动趋势大致接近。但透过计算两者之间的相关系数，只有0.16，初步来看，两者间的相关程度是比较低的，为什么会这样？对于两者之间的相关性问题，需要作进一步的研究。

由于两者都是时间序列数据，因此先对两个时间序列数据进行平稳性检验。在5%的显著性水平下，经过试算，发现GDP年增长率是非平稳的，为1阶单整序列。对于商品房销售面积年增长率，则发现其是平稳的。由于各自的单整阶数不同，GDP年增长率与商品房销售面积增长率并不协整。由这一结果看来，房地产周期和宏观经济周期之间好像不存在相关性，进一步验证了两者的相关系数比较低的结论。这看起来，好像与经验不符，为什么会这样？难道我国的房地产周期和宏观经济周期真的不存在相关关系？对于这一个问题，我们需要作出进一步的研究。

为了进一步考察商品房销售面积年增长率与GDP年增长率两者之间的在长期所表现出的关系，于是我们可以考察时间序列中的趋势成分，把时间序列中的波动成分剔除，对这两列时间序列数据分别进行HP滤波处理。对数据进行HP滤波处理（平滑参数λ=100）之后分别对两者经行平稳性的ADF检验，在给定的5%的显著性水平下，可以得出经过HP滤波后的商品房销售面积年增长率（用HSCBG表示）与GDP年增长率（用HGDPG表示）都是1阶单整序列。进一步地，对两者采用Johansen协整检验来检验它们之间是否协整，可知HSCBG和HGDPG有且仅有一个协整关系，即在时间序列的趋势成分方面，房地产周期和宏观经济周期存在着长期均衡关系。

为了考察HSCBG与HGDPG之间的动态关系，我们可以建立ECM模型来分析。首先是建立两者的长期均衡方程，估计结果为

HGDPGt=■+■·HSCBGt+■t

其中，括号内数值为t值，R2=0.635，■t为残差项。长期均衡方程中HSCBGt的系数为0.65，表明两者在长期是一种正向关系。接下来令ecmt=■t作为误差修正项，建立下面的ECM模型

？驻HGDPGt=■-■·ecmt-1+■·？驻HSCBGt

其中，括号内数值为t值，R2=0.629。在这个模型中，差分项反映了短期波动的影响，误差修正项的ecmt系数大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。从系数估计值0.34来看，当短期波动偏离长期均衡时，将以0.34的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。

可见在对两个时间序列数据进行HP滤波处理前后，我国的房地产周期和宏观经济周期所表现出的相关关系是截然不同的。对于上述实证结果，笔者可以从以下两个方面去解释。一是考察原始数据时，由于包含了时间序列的波动成分，房地产周期波动幅度明显大于宏观经济周期波动幅度，宏观经济由一国许多产业部门组成，其中也包括房地产业，具有综合性。房地产业则是国民经济中一个独立的具有特殊性质的行业。它具有鲜明的区域特征，其产品的固定性和一致性使它的周期性波动与国民经济周期波动不同，往往带有地区性的特点，在一国房地产市场不发达的条件下，这一特点更为明显。通常，房地产产品是与地产结合在一起的，地产是不可再生的稀缺资源，它的供给从长期看具有刚性，而需求随着经济的发展和人口的增加处于不断上升过程中。地产因此具有保值和增值的功能，既可以作为耐用消费品，又可作为投资品，而且回报率很高，当然风险也很大。这些特点决定了在一定条件下，如法制不健全和国家宏观调控乏力、市场供求矛盾突出以及地价猛涨时还会诱发过度的投机行为，甚至出现泡沫现象。二是有可能受到样本容量的限制，两个变量所表现出的实证结果不太明显。但这一问题确实是受到现实的限制，因上文已提及，故在此不一一赘述。

我们对房地产周期和宏观经济周期关系的研究，必须首先用是原始数据，在考虑两者在长期趋势所表现出的相关关系时，才能够使用HP滤波之后的数据。由于两者的样本原始数据不存在协整关系，因此我们只能够从图1中去描述房地产周期和宏观经济周期所表现出的提前与滞后的关系。

根据图1可看出，结果与理论基本一致，从整体上说，我国的房地产周期和经济周期在长期是一种正相关关系。但是，房地产业的发展与国民经济周期并不是亦步亦趋的简单互动关系，房地产业的波动比宏观经济周期的波动要大得多（从原始数据考察）。具体地，可以从复苏、高涨、衰退、萧条这四个时期分别来描述。从复苏阶段看，房地产业复苏要稍滞后于宏观经济（如2000年到2002年）。从高涨期来看，房地产业的高涨期要比宏观经济高涨期来得迅速（如2004年到2005年）。从衰退期看，房地产要早于和快于宏观经济（如2005年到2006年）。从萧条期来看，房地产要滞后于宏观经济（如1994年到1995年）。

3.2 房地产开发企业每年完成投资额与GDP 研究完了基本指标组后，我们接下来就开始研究辅助指标组1中的两个变量，房地产开发企业每年完成投资额（下文用REI表示）与GDP。对于这两个变量所涉及的数据，可以作出两者之间的散点图如下：

透过图表，首先发现，房地产开发企业每年完成投资额与GDP每年都在增加，但前者增加的幅度不如后者，这主要是因为GDP由多个部分组成。分别计算两者的标准差，得出房地产开发企业每年完成投资额的标准差为10768.681亿元，GDP的标准差为90118.206亿元，GDP的波动要比房地产投资的波动要大。

考察完两者的波动情况后，我们就考察一下两个时间序列的平稳性。为了消除变量可能存在的异方差的影响，我们可以考察取自然对数以后的lnGDP与lnREI。通过ADF检验，在5%的显著性水平下，可发现lnGDP是不平稳的，为1阶单整序列，而lnREI也是不平稳的，为2阶单整序列。由于单证结束不同，lnGDP与lnREI并不协整，因此无法建立起两者之间的回归方程。即使对GDP与REI分别进行HP滤波处理，再取自然对数值，也是发现两者的单整阶数是不同的，于是亦不协整。对于此，笔者认为很正常，这主要是因为，对比起REI，GDP由多个部分组成。另外一个方面是，REI受到房地产投资商的控制比较多，而GDP受到人们控制的程度相对来说比较弱。这一点由图3中也能看出来，REI每年上升的幅度并不是太大，房地产开发商的投资好像比较谨慎。

3.3 住宅平均销售价格增长率与GDP增长率 在第二个的辅助指标组里，我们继续考察房价增长速度的问题，研究住宅平均销售价格增长率与GDP增长率的关系。我们希望看到，以国民经济的增长速度为参照，我国的房价增长速度会高多少，实际偏离的程度有多大，还有就是房价增长率和GDP增长率之间是否存在着一定的联系。两者的散点图如下（由于住宅平均销售价格指数数据难以收集，故数据区间到2008年为止）：

根据图3，不难发现，住宅平均销售价格增长率的波动确实比GDP增长率的波动大，前者高于后者最大的差距出现在1995年，数值为15.48%。至于两者之间的相关性如何，需要作进一步的讨论。由于是两个时间序列数据，因此我们先对其稳定性进行单位根检验。经过了ADF检验后，在5%的显著性水平下，发现两者都是不平稳的，为1阶单整序列。分别以RPG代表住宅平均销售价格增长率，GDPG代表GDP增长率，接下来再进行两个变量的Johansen协整检验，结果表明GDPG与RPG协整，也就是存在着长期的均衡关系。笔者觉得这是个奇怪的现象，基于以下两点理由。一是住宅平均销售价格增长率比GDP增长率的波动确实要大很多，这跟基本指标组里的情况相类似，但在此GDPG与RPG却存在协整关系。二是一般来说，房价的高低，受到供求关系的影响，更多的是受到房地产商的操纵，我国的房地产价格存在着一定的泡沫，其增长率与GDP增长率居然有着长期均衡关系，好像不太正常。

既然两个时间序列数据GDP和RPG存在着协整关系，那它们的趋势值的情况呢，是否也一样？接下来就考虑这问题，由于我们要考虑两者在趋势方面变动的相关性，所以可以对两个时间序列数据进行HP滤波处理，把时间序列数据中所包含的波动成分剔除。经过HP滤波处理后（平滑参数λ=100），作图如图4。

由图4中的住宅平均销售价格增长率与工资增长率各自的趋势走向图形来看，两者表现出非常的相似。两者都呈现出U型的走势，其最低点大概是出现在2001年，这是本文发现的另外一个奇怪的现象。根据图4，我们初步推断，两者在长期必然存在一定的关系。

对两者进行平稳性检验，通过ADF检验，在5%的显著性水平下，两者都是非平稳的，为1阶单整序列。再对两者进行协整检验，结果表明两者是协整的。根据这一结果，再结合图4来看的话，笔者认为，未来我国的房价的变动趋势是很有可能随着GDP趋势值的增长而上升的。对于它们的趋势成分表现出的长期均衡关系，笔者觉得这是可以理解的，这一点跟上文不同。因为房地产业是一个基础性产业，在长期趋势方面，其价格增长率的趋势必定和GDP增长率的趋势呈大致相同的走向。否则的话，这有可能表明房价泡沫非常严重，这在长期会影响到国民经济的稳定。

4 基本结论与研究展望

4.1 关于商品房销售面积年增长率与GDP年增长率 在我们的研究中，把商品房销售面积年增长率与GDP年增长率分别作为房地产周期和宏观经济周期的代表性指标。就时间序列的趋势成分而言，两者在长期呈现出大致正的相关关系。我国房地产周期和宏观经济周期并不是简单的同步关系，有时房地产周期会比经济周期提前，有时却会滞后与经济周期。具体来说，从复苏阶段看，房地产业复苏要稍滞后于宏观经济；从高涨期来看，房地产业的高涨期要比宏观经济高涨期来得迅速；从衰退期看，房地产要早于和快于宏观经济；从萧条期来看，房地产要滞后于宏观经济。

4.2 关于房地产开发企业每年完成投资额与GDP 在本文中，房地产开发企业每年完成投资额与GDP是不存在协整关系的。对此，笔者认为，房地产开发商每一年的投资计划都是根据上一年的情况而制定的，经过多发考虑之后，他们才会制定计划进行投资，这就是比较审慎的做法，因此房地产投资额会受到一定的控制。而GDP则不同，它不可能受到很大的操纵，确实能反映国民经济的波动情况。房地产投资与GDP不存在长期均衡关系，可以从上述角度去解释。

4.3 关于住宅平均销售价格增长率与GDP增长率 在研究住宅平均销售价格增长率与GDP增长率的原始数据时，发现它们存在协整关系。脉冲响应函数图也表明，两者会逐渐趋于稳定的状态。至于为什么两者会有长期均衡关系，笔者认为这是第一个发现的奇怪的现象，目前尚未能给出解释，这在今后需要作进一步的研究。

在只考虑趋势成分时，即把数据进行HP滤波处理之后，可以发现，两者也是协整的，而且高度相关（相关系数大约为0.94）。以上的事实说明，我国的房价在未来很有可能继续上升。但有趣的是两者的趋势成分都呈现出U型的走势，曲线的最低点出现在2001年，这是第二个奇怪的现象。对于此，也是今后需要进一步研究的问题。

4.4 研究展望 总体上看，本文只是选择了几个指标来研究我国房地产周期和宏观经济周期的关系。实际上，应该有更多的变量被考察，对房地产周期进行一个全方位、多角度的研究，但在此由于文章篇幅的限制，笔者并没有选择更多的变量去考察房地产和经济周期的相关性。在今后的研究里，可以考虑把更多的变量，例如租金房价比、房屋租赁价格指数、土地交易价格指数、房屋空置率等多个指标考虑进去，争取根据我国的实际去构造一个多因素的房地产周期模型，以不断完善我们的研究。

参考文献：

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