我国房地产市场风险对宏观经济的影响研究

施 若 齐思斯

（贵州财经大学 贵州 贵阳 550025）

一、引言

房地产行业作为国民经济体系中的支柱产业，其主要有基础性、先行性、服务性以及高关联性的产业特征。自改革开放后这四十年来，我国经济发展迅速，与之而来的是房价上涨了近八倍之多，房价的巨大变化，深刻影响我国宏观经济的稳定性。在房地产行业的高速发展下，高房价带来可观的收益使得越来越多的投资者参与其中，投机行为越发严重，如海外热钱的参与、房屋的空置增加等，种种现象使得房地产产业的市场发展过热。根据调查显示，我国这几年房价的增长速度高于居民工资的增长速度，住宅空置的增加也导致了房地产泡沫慢慢的攀升。于是国家为了对市场经济进行宏观调控，针对高涨不下的房价进行了一系列的政策指导，这也加大了房产价格起伏的不稳定性，又因房价的波动以及房地产关联度高的特性，相关产业如混凝土产业、钢铁产业、家装业等产业产出都有了变化，从而对整个国民经济造成影响。因此，本文就房地产市场风险对宏观经济所造成的影响进行相关研究。

二、理论机制

本文就房地产市场风险对宏观经济的影响将从两个方面概括分析。首先，房地产风险对国内生产总值造成的影响。房产价格的增长会给房地产市场带来更多的收益，那么当收益过高时投资者就会加大对产业的投资，这时候房地产产业链的上下游企业（如钢铁业、混凝土业、装修业等）都会因此受益，国内生产总值由此跟着增加。同时，居民因购买房产以及相关产业的商品增加了消费，边际消费倾向的增强带动了国内生产总值的上涨。

其次，房地产市场风险的发生在宏观经济这个大环境中，对居民可支配收入有一个显著影响。在经济高速发展后，人均可支配收入相应提高，此时人们的财产增多，则会增加对房产的购买，使得房地产市场的发展更加兴旺；反之亦然。同时，外部宏观环境的变化会使房地产市场逐渐被激活，如城市化进程、降低利率、房屋拆迁等，在这些作用下，银行会逐步加大对其投资，房地产市场便开始繁荣，市场泡沫易产生，随之房地产市场风险产生。

三、实证分析

（一）数据选取

本文选取2000-2018年的年度数据。根据前文所分析的房地产市场风险对宏观经济的影响传导机制，用住宅平均价格增长率来代表我国房地产价格波动，记为P；用国内生产总值增长率作为代表总产出变动的指标，记为GDP；用城镇居民人均可支配收入增长率来描述居民收入水平变动，记为N。

（二）实证分析

1.单位根检验

为了避免数据在回归分析中出现伪回归的现象，运用Eviews进行ADF检验，结果表明变量P的ADF值小于在1%的显著水平值，且P值小于0.05，说明其是平稳序列。但是变量GDP和N的ADF值大于1%、5%和10%的显著水平值，P值大于0.05，无法通过检验，说明不平稳，所以对变量GDP和N一阶差分后进行检验，ADF值均小于1%的显著水平值，且P值均小于0.05，说明是平稳序列。为保证同阶单整，对变量P也进行了一阶差分后，也通过检验，为平稳序列。

2.最优滞后阶数

以DP、DGDP和DN建立VAR模型，要保持拟合和自变量个数的最佳均衡，所以需要确立模型的最优滞后阶数。本文将使用AIC和SC准则来进行判别，按照最优滞后阶数的原则，就是选择结果中“*”出现在的最多阶数。而实证的滞后3阶LogL、LR、FPE、AIC、SC、HQ 值中表明，lag3 中“*”出现得最多，即模型的最优滞后阶数为3。

3.格兰杰因果检验

对住宅平均价格增长率、国内生产总值增长率和城镇居民人均可支配收入增长率这三个变量进行格兰杰因果检验，结果表明P值为0时，就拒绝了原假设“X不是Y的Granger原因”，也就是说判定为“X是Y的Granger原因”。即房地产价格波动是国内生产总值变化和城镇居民人均可支配收入变化的格兰杰原因，其中，城镇居民人均可支配收入变化也是房地产价格波动的格兰杰原因。但是房地产价格波动和城镇居民人均可支配收入变化并不是国内生产总值变化的格兰杰原因，因为影响国内生产总值变化的因素很多，房地产价格波动和城镇居民人均可支配收入变化并不能很好的解释国内生产总值变化的原因。

通过探讨三者的格兰杰因果关系后，确认出房地产价格波动是GDP和城镇居民人均可支配收入变化的格兰杰原因，所以建立这个VAR模型是有意义的。

4.AR检验

为了验证所建立的VAR模型是可取的，就要对在模型中的变量是否存在单位根进行AR检验。AR检验表明所有根都是在单位圆内的，所以建立的VAR模型系统是稳定的。

5.脉冲响应

为了研究房地产价格的变化从而引起国内生产总值变化和城镇居民人均可支配收入变化的反应程度大小，进行了脉冲响应的测算，结果见图3.1。

图1 脉冲响应图

第一张图表示的是城镇居民人均可支配收入变化对房地产价格增长冲击的响应函数，可以看到从一开始是一个正的冲击，之后逐渐减小，在第二期时冲击开始为负，然后继续减小，在第五期达到顶点后开始回升，此后就是冲击减弱，在正冲击和负冲击间有着轻微的波动。

第二张图表示的是国内生产总值变化对房地产价格增长冲击的响应函数，可以看到整个过程是在正冲击和负冲击之间持续波动的，在上一期是正冲击下一期或者后两期可能就是负冲击了。

6.方差分解

接着对VAR模型系统进行方差分解分析。结果显示：如果作前两个季度的预测，则基本上房地产价格波动的预测方差基本由80%以上都来自于房地产价格波动自身。但如果作10季的预测的，则房地产价格波动的预测方差有60%来自于自身，20%来自于城镇居民人均可支配收入变化，另外20%来自于国内生产总值变化。这表明时间越久，则城镇居民人均可支配收入变化和国内生产总值变化对房地产价格波动有较大的影响。

四、结论与建议

（一）结论

（1）房地产市场价格产生波动时，对国内生产总值有一个持续冲击影响的情况，且正冲击和负冲击交替产生的，说明房地产市场风险显著的影响我国经济发展水平。对城镇居民人均可支配收入的冲击较国内生产总值程度小，但是反应时间较长，这说明房地产风险的产生对居民可支配收入的影响有一个时间延迟。

（2）对房地产市场风险的预测方差进行判断时，可见时间越长，城镇居民人均可支配收入变化和国内生产总值变化对房地产价格波动有较大的影响，即不仅房地产市场风险会对宏观经济产生了影响，而且宏观经济对房地产风险也是有一个反馈影响机制的。

（二）建议

首先，对房地产市场的宏观调控要更加落实，政府的各个部门要明确职能，行为规范，依法行事，这样才使经济发展的节奏和房地产的发展相契合，也保证社会的收入水平和购买力水平不能相差太大。其次，对房地产市场的结构要有所完善和改进。依据社会真实的房产需求和消费水平，在合适的地区盖房，根据普通人的购买力去建立阶段性的供应体系。同时，进行房地产二级市场的发展，房地产市场体系才会更加的完善，分散房地产供应、促进房地产流通、积极发展新的房地产市场和老的房地产市场相互连通。最后，改进房地产市场风险预警机制。应从四个方面入手，一是对宏观经济要有全局意识，这是作为市场风险预警机制成功构建的先行条件；二是对房地产市场价格建立预警的机制，这是风险预警的基本条件；三是建立对房地产类贷款的预测，这是风险预警的关键条件；四是对市场风险的控制机制，这是对房地产市场风险预警做出判断的保护条件。