中国房地产价格变动与居民消费水平的动态效应检验

丁 杨，罗良清

（江西财经大学 统计学院，南昌 330013）

0 前言

回顾中国房地产的发展历程，主要还是从1978年我国实行改革开放。改革开放以来，房地产行业有了长足的发展。特别是1998年以后，中央深化住房改革使得中国房地产市场进入了快车道。目前它已成为我国主要的支柱产业并带动相关产业的发展。从1998年住房改革以后，房屋价格就进入了一个快速上升的阶段。根据国家统计局的相关数据，从2003～2011年全国商品房销售均价从2359元/平米涨到5357元/平米，涨幅达127%。在这个时期，我国人均可支配收入也从2003年的8472元增长到2011年的21809元，涨幅为157%。与此同时，我国各地区的人均消费也在稳定增长，2003年为6511元，到2011年则为15161元，涨幅为132%。房地产价格之所以引起社会各个阶层的广泛关注，主要原因在于房地产价格的波动直接影响到居民及企业的财富，从而影响到居民及企业对未来消费投资等一系列决策。房地产是居民财富的主要组成部分，房地产价格成为影响居民财富多少的主要因素。本文在VAR模型的基础上考察我国房地产财富效应对居民消费的主要影响。

1 数据来源与模型框架

1.1 数据来源

本文直接选用家庭平均每人全年消费支出（AC）和商品房年平均销售价格（HP）分别代表居民消费水平和房地产价格。数据来源于中经网。在数据统计中，由于我国房地产改革从1998年开始，所以选取了1998～2011年的相关数据。其时间序列图见图1。

图1 1998～2011年我国居民消费水平与房地产价格

1.2 序列平稳性检验

时间序列首先需要检验平稳性。检验的目的是为了避免出现伪回归的现象。根据目前平稳性检验的方法，主要采用ADF方法。平稳性检验结果见表1。

表1 各变量ADF检验结果

从上面的检验结果，可以得到AC和HP均是非平稳序列；但是一阶差分ΔAC和ΔHP序列在5%的显著性水平下为平稳序列。说明AC与HP是同阶单整I（1）过程，AC和HP可能存在协整即长期稳定稳定关系。

1.3 格兰杰因果关系检验

在经济变量中有一些变量显著相关，但它们未必都是有意义的。Granger（1969）提出一个判断因果关系的一个检验。其实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程，一个变量如果受到其他变量的滞后影响，则称它们具有Granger因果关系。为了更好的说明二者之间的Granger因果关系，对上述序列进行3期的Granger因果检验。检验结果见表2。

表2 格兰杰因果关系检验

从上面的检验结果，我们可以得到：房地产价格水平和居民消费水平之间存在较强的因果关系。

1.4 VAR模型估计

VAR模型中滞后阶数的确定是一个主要的问题。在选择滞后阶数p的时候，一方面要滞后阶数足够大，以便完整反映所构造模型的动态特征。但是另一方面，滞后阶数越大，需要考虑的估计参数就越多，模型的自由度就减少。所以在进行选择时，需要综合考虑，既要有足够数目的滞后项，又要有足够数目的自由度。确定滞后阶的方法主要有LR（似然比）检验、AIC信息准则和SC准则以及HQ指标。对VAR模型最有自回归阶数p的检验结果见表4。

表3 VAR模型最佳滞后期阶数

根据上述检验结果：在5%的显著性水平下，LR、FPE、AIC、SC以及HQ指标最优滞后项是4，由此确定此VAR模型的滞后项是4。

在滞后4期，需要对AC和HP之间进行协整关系检验。检验结果如下：

表4 协整关系检验

根据上面检验的结果,可以得到结论：AC与HP之间只存在唯一的协整关系。因此可以构造具有均衡协整关系的VAR（4）模型。VAR（4）模型估计见表5。

2 实证分析

2.1 脉冲响应函数分析

由于VAR模型是一种非理论性的模型，因此在分析VAR模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响，这种分析方法称为脉冲响应函数方法。在VAR模型中，一次冲击对第i变量的冲击不仅直接影响第i个变量，并且通过VAR模型的动态（滞后）结构传导给所有的其它内生变量，其脉冲响应函

数表达为∂Xt+s/∂X1t，其中，s是冲击作用的时间滞后间隔。建立VAR（4）模型，下面分别是对房地产价格和居民消费水平的脉冲响应轨迹。

图中横坐标表示冲击发生后的时间间隔（年份），纵坐标表示对变量冲击的反应程度，实线表示脉冲响应函数，虚线代表正负两倍标准差偏离带。

表5 VAR（4）模型估计结果

图2 VAR模型中AC对HP冲击的响应函数

图3 VAR模型中HP对AC冲击的响应函数

图4 VAR模型中AC对AC冲击的响应函数

图5 VAR模型中HP对HP冲击的响应函数

房地产价格的脉冲响应分析。从图3中可以看出，当在本期给房地产价格一个正冲击后，居民消费从第一期开始就上升第三期达到第一个高峰随后第四期下降；从第5期以后开始稳定增长。这表明房地产市场的某一冲击会给居民消费带来同向的冲击，即房地产价格上升会对居民消费产生稳定的拉动作用。从图5看，房地产价格水平对自身在1-3期内产生负向的冲击效果，在2期达到最小值，3期小幅上升，在第五期达到一个高峰，随后第6期下降，滞后平稳。

消费水平脉冲响应分析。从图2可以看出，当在本期给居民消费一个正冲击后，房地产价格在前4期内上下波动之后在上升；随后开始稳定增长。这表明居民消费受外部条件的某一冲击后，给房地产行业带来同向的冲击，而且这一冲击具有显著的促进作用和较长的持续效应。从图4来看，居民消费水平对自身在1～15期内均产生正向的冲击效果，对后续的影响也越来越大。这说明居民消费水平在短期和长期对自身均有明显的正向冲击作用，这表明消费有一个惯性作用，居民消费水平的上涨必然带动自身的持续上涨。

2.2 方差分解

脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响。而方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差来度量)的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。方差分解图见图6，其中横轴表示滞后期间数，纵轴表示贡献率。

图6 VAR模型中方差分解图

在方差分解中可以看出,房地产价格水平对居民消费水平表现为长期的正向影响。对于当年的房地产价格水平冲击,居民消费水平并未发生相应的变化；第3年,对GDP增长率的正向影响达到最大值10.56%；随着时间间隔的增加,房地产价格水平对居民消费的影响稳定在这一水平。居民消费水平在短期内对居民后期消费影响起主要作用，随后比重下降；但是从长期来看，居民消费水平主要还是受到自身影响。这说明短期内居民消费水平对后期居民消费水平的影响起到主要作用，房地产价格水平对长期居民消费水平产生影响。

居民消费水平对于房地产价格有长期促进作用，且比重越来越大，到第10年，方差贡献率达到76.54%；说明对于房地产价格水平，居民消费支出的不断提高促进了房地产价格水平的上升。在短期，房地产价格水平主要受到自身的影响，随后不断下降，尤其是在前三年，方差贡献率下降到60%水平，随后在后续的7年缓慢下降，到第10年，方差贡献率已经下降到40%左右。这说明在短期房地产价格水平主要受自身影响，但是长期来看，居民消费对于房地产价格有较强的作用。

3 结论

从1998年，国家开始实行住房改革以来，根据已有的统计数据，房地产价格与居民的消费都呈现快速增长的趋势。从数据中表现出强烈的相关关系，通过VAR模型可以准确的判断两者之间的因果关系以及各时期内两者相互关系的判断。

从我国房地产价格水平与居民消费水平脉冲响应函数和方差分解可以得出：

（1）房地产价格水平在短期和长期对居民消费水平有明显的正向冲击作用，房地产价格水平的上涨导致居民消费水平的上涨；居民消费水平受到自身的影响，且影响不断增大，可以说居民消费有一个惯性，极易受到前期消费的影响。

（2）居民消费水平在短期对房地产价格水平有负向冲击作用，在长期有正向冲击作用，居民消费水平的提高短期内对房地产价格水平的上涨有抑制作用；房地产价格在短期受到自身一个负作用，随后上涨，长期来看，房地产价格对自身有长期正向影响。

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