房地产市场波动对宏观经济重要指标的影响：以上海为例

文/张黎莉 李钱斐

一、引言

房地产市场的波动通过多种途径影响一国的宏观经济状况，鉴于房地产业既是经济产业也是民生产业，房地产市场的健康发展不仅有利于整个国民经济的发展,也有利于全社会的和谐稳定和长治久安。然而，早在20世纪初，无论是学术界还是政策制定者，都不认为房地产市场是宏观经济波动的主要因素，直到起源于房地产市场泡沫破灭的美国次级债危机引致美国宏观经济衰退以及全球经济连锁反应以后，人们才开始认识到房地产市场波动对于宏观经济的重要影响，越来越多的学者开始研究房地产市场与宏观经济之间的联系。

上海自1998年住房商品化市场化改革之后，经济快速发展，城镇化进程加快推进、居民收入水平的稳定提高以及城市住房制度改革的不断深化，房地产市场迅速发展，并对其他关联产业的发展也发挥了巨大的带动作用。伴随着房地产市场的日趋成熟，市场结构也发生了显著变化。2013年开始，二手房成交面积超过一手房，标志着上海已步入以存量房交易为主的存量房时代。在当前我国经济进入高质量增长阶段、上海进入存量房时代的背景下，研究房地产市场波动对经济增长、消费等宏观经济指标的影响，有助于深入了解上海房地产市场波动对宏观经济的影响，对制定科学的宏观调控政策、完善房地产市场健康发展的长效机制、保持上海房地产市场总体稳定、实现房地产业和宏观经济的协调稳定发展具有现实意义。

二、文献综述

投资、消费、出口被喻为拉动经济增长的“三驾马车”，学术界关于房地产市场波动对宏观经济影响的研究也主要聚焦于房地产价格波动对消费的影响、房地产投资对经济增长的影响等方面。

（一）房地产价格波动对消费的影响

住房价格对消费支出的影响作用主要通过财富效应、预算约束效应和流动性约束效应来实现。国内外学者主要通过宏观数据和微观家庭调查数据这两种不同层面的数据来进行实证研究，以考察房价波动对消费影响的作用方向。鉴于此次研究旨在从宏观层面研究房价波动对宏观经济指标的影响，故仅对采用宏观数据的实证研究进行回顾。总体而言，由于所处的住房发展阶段、住房政策环境和经济环境存在差异，不同学者关于房价波动对消费产生何种影响的实证研究得到的结论也不尽相同。

有些研究表明房价具有财富效应。国外的相关研究结果如下：对日本的研究(Yoshikawa et al.,1989)表明，房价的正向波动不仅促进了住房所有者的消费，而且也正向推动了租房者的消费水平；有实证研究(Engelhardt,1994)表明，房价的变动对美国居民消费具有促进作用；通过对瑞典1980-2004年的季度数据作实证分析(Chen,2006)，发现房价的上涨促进消费增长，表明房价对消费有促进作用；有学者运用面板数据分析11个OECD国家的情况(Bonis et al.,2010)，也发现房价具有财富效应。国内也有一些学者得出了相同的实证研究结果，如：卢新海等（2013）对我国2001-2010年的季度数据进行分析，结果表明房地产价格的同比增长在短期内会对社会总消费起到明显的促进作用；陈峥、高红贵(2016)的研究发现，在全国层面上房价对居民消费增长存在正向作用。

有些研究则表明房价具有挤出效应。有学者采用面板数据模型，对美国房价、居民储蓄和居民消费进行实证分析(Haurin et al.,2006)，结果显示房价上涨抑制了美国的居民消费。国内学者唐志军等（2010）以中国1995年第一季度至2008年第四季度的数据为样本, 分析房地产价格波动对消费的影响，发现房地产价格波动对社会消费品零售总额的波动有显著的负影响；周孝坤等(2010)对北京、天津、上海、重庆四个城市2000-2009年数据进行实证分析，结果表明这十年间房价上涨对居民消费支出具有显著的抑制作用；周豫等(2013)通过对我国2005-2010年月度数据的研究，发现商品住宅实际价格对中国城镇居民消费倾向也存在抑制作用。

有些研究表明房价上涨对消费总量的影响具有长短期效应之分，例如：张漾滨(2012)采用中国2005年7月至2010年8月的数据，对房价波动对居民消费的影响进行实证研究，结果表明从长期来看，房地产市场存在财富效应，但不明显，然而从短期来看，房地产市场具有显著的财富效应。张冲(2017)对1999-2015年我国31个省（市）、自治区的研究表明，房价上涨在短期内表现出明显的财富效应，而从长期看，房价上涨的挤出效应不断凸显，对消费起着抑制作用。

此外，还有一些研究表明房价对消费的影响很微弱。如有学者(Elliot,1980；Sousa,2009)分别通过对美国二十世纪六七十年代数据和欧洲一些地方的季度数据进行研究，发现房价对消费的影响微乎其微。

（二）房地产投资对经济增长的影响

房地产投资从属于投资，关于投资与经济增长关系的理论研究已经比较充分，因此，关于房地产投资与经济增长关系的文献研究主要集中在实证研究方面。

从国外的相关研究来看，大部分研究结果表明房地产市场的波动对宏观经济发展有着重要影响。有学者的研究(Green,1997)表明,住宅建设投资带动GDP的波动，而非住宅物业的投资落后于GDP的波动。也有学者考察了房地产投资、非房地产投资、个人消费、政府支出和GDP之间的脉冲反应函数（Coulson et al.,2000)，发现房地产投资对GDP的促进作用比非房地产投资更大，房地产市场相关投资的强烈波动会导致国民经济运行的不稳定。也有学者利用韩国30年的数据，在VAR模型的基础上，分别研究了住宅投资和非住宅投资与GDP增长率之间的关系(Kim,2002)，结果表明，韩国的非住宅投资波动对经济增长的影响要比住宅投资波动对于经济增长的影响更加显著。还有学者以14个OECD国家为研究对象的研究（Wigren et al.,2007)也表明房地产投资会影响到GDP的增长。

在国内，发现在全国层面上房地产投资对经济增长有显著正向影响的实证研究主要有：李雪松等(2005)基于VECM模型分析发现，1%的房地产投资增加能带动0.167%的经济增长，1997-2003年间，房地产投资对我国GDP的贡献率大约为2.3%；梁云芳等(2006)发现，房地产投资对我国的宏观经济有10-20年的长期影响，房地产投资与经济增长之间存在长期的同向互动关系；黄忠华等(2008)、唐志军等（2010）的研究也表明，在全国层面，房地产投资能引起经济增长。刘红(2006)的研究则表明，房地产投资对经济增长的正向影响关系主要表现为短期影响，得到同样的研究结果的学者还有胡谍（2011），以及卢新海等（2013），他们分别使用1992-2010年、2001-2010年的季度数据进行研究，结果显示房地产投资在短期内对GDP增长具有明显拉动作用。另外，也有研究表明房地产投资对经济增长产生负向影响，如：郑宁(2018)分析了1999年一季度到2016年四季度的数据，发现住宅类投资的增长率对经济作用是负向的。

（三）评述

国内外学术界关于房地产市场波动对宏观经济影响的研究，主要存在以下两个问题：一是大多数国内关于房地产市场波动与宏观经济关系的文献只研究反映房地产市场波动的单个指标与宏观经济发展的单个指标之间的关系，只有为数不多的文献同时研究了反映房地产市场波动的多个指标与宏观经济发展的多个指标之间的关系，且几乎都是从国家层面来考察，缺乏专门针对我国一些重点城市进行的研究，而在落实因城施策、一城一策、城市主体责任的长效调控机制的背景下，深入分析一些重点城市的房地产市场波动与宏观经济的关系，对实现房地产市场和区域经济的协调发展来说尤为必要；二是国内外关于房地产价格波动对消费影响的研究，主要集中在对商品房价格的研究，几乎没有在区分一手房、二手房的前提下进行一手房、二手房价格的波动对消费影响的研究，且学术界关于一手房价格与二手房价格之间的关系基本上也没有形成统一的认识，而对一些率先进入存量房时代的国内城市而言，了解一手房、二手房价格的波动分别会对消费产生何种影响，有助于相关部门采取有针对性的措施，以实现房地产市场和区域经济的协调发展。因此，本文选择已进入存量房时代的上海作为研究对象，并把二手房纳入实证研究范围，以求准确地揭示上海房地产市场波动对宏观经济的影响。

三、房地产价格波动对消费的影响研究

2018年末，上海外来常住人口为976.21万人，占全市常住人口的40%，结合国家卫计委流动人口动态监测数据显示2017年上海流动人口租房比重为70%的状况，以及户籍常住人口中也有很多人在拥有自住房的同时因各种原因而另外租房的实际情况，可以估计上海需要租房的人口规模较大。对需要租房的居民而言，由于二手房是住房租赁市场最主要的房屋来源，故二手房价格的上涨意味着租房成本增加，租房者很可能被迫减少消费支出，但对于拥有可供出租的二手房的居民而言，二手房价格的上涨意味着收入的增加，最终会促使他们加大边际消费倾向。另外，对于需要购买一手房的居民而言，一手房价格的上涨会增加他们的购房成本，同样，二手房价格的上涨也会增加意愿购买二手房的居民的购房成本，购房成本的增加可能导致购房者通过减少当期消费来增加储蓄的方式提升自己的购房能力。那么，在存在大量需要租住二手房的居民的情况下，一手房、二手房房价的波动对上海的社会总消费究竟会带来什么影响？厘清这一问题对于更好地把握上海房地产市场对宏观经济的影响是必要和有意义的。

（一）一手房销售价格波动对消费的影响研究

1.变量选择与数据说明。根据宏观经济理论，居民的消费需求除了受到房地产价格的影响外，还受到居民收入的影响。因此，本节计量模型的被解释变量是社会消费品零售总额增长率RSR（用社会消费品零售总额除以上年同期数值后减去1再乘以100来表示），解释变量是一手房销售价格增长率HPR（用一手房成交均价除以上年同期数值后减去1再乘以100来表示）、城镇居民家庭人均可支配收入增长率PCDIR（用城镇居民家庭人均可支配收入除以上年同期数值后减去1再乘以100来表示）。鉴于数据可得性，以上海2009年第一季度至2018年第四季度的数据为样本，分析一手房销售价格波动对消费的影响。其中，社会消费品零售总额、城镇居民家庭人均可支配收入是由上海统计局的数据以GDP平减指数进行平减处理后得到的真实值（以1990年为基期），一手房销售价格来自WIND的商品住宅成交均价，把月度值转化为季度值后以GDP平减指数进行平减处理（以1990年为基期）。

2.实证分析。

（1）单位根检验。平稳性检验结果如表1所示。表1表明，RSR、HPR、PCDIR各变量是非平稳的，但对序列的一阶差分后再次进行平稳性检验，发现所有一阶差分序列都是平稳的，不存在单位根。所以RSR、HPR、PCDIR均是一阶单整，满足协整分析的条件，因此，可进一步利用协整分析来分析变量间的动态关系。

表1 变量的平稳性检验

（2）协整检验。鉴于本节建立的系统包含三个时间序列，故采用约翰森检验方法对RSR、HPR、PCDIR进行检验，特征根迹检验结果见表2。检验结果表明，RSR、HPR、PCDIR序列存在一个协整关系，因此各序列存在长期的均衡关系。

表2 迹统计量检验结果

有关一手房销售价格增长率对社会消费品零售总额增长率影响的估计结果见表3。根据表3中的信息，得到社会消费品零售总额增长率函数如下:

由方程①可以看出，在1%的显著性水平下，一手房销售价格增长率对社会消费品零售总额增长率有显著的正影响，而城镇居民家庭人均可支配收入增长率对社会消费品零售总额增长率没有显著影响。当一手房销售价格增长率上升1个百分点时, 社会消费品零售总额增长率上涨0.293个百分点。这说明上海一手房价格的波动对社会消费品零售总额波动的影响非常明显,一手房价格变动为居民消费带来财富效应。

表3 误差修正模型的估计

（3）脉冲响应函数分析。为继续探究一手房销售价格增长率、城镇居民家庭人均可支配收入增长率及社会消费品零售总额增长率之间的关系，笔者从动态角度分析一手房销售价格增长率、城镇居民家庭人均可支配收入增长率对社会消费品零售总额增长率的动态影响情况，对变量进行脉冲响应。采用脉冲响应能直观地看出一个标准差大小的城镇居民家庭人均可支配收入增长率和一手房销售价格增长率对社会消费品零售总额增长率的动态影响情况。社会消费品零售总额增长率对一手房销售价格增长率的脉冲响应情况如图1所示。

图1 社会消费品零售总额增长率对一手房销售价格增长率的脉冲响应

从图1可以看出，在给一手房销售价格增长率一个正向冲击后，社会消费品零售总额增长率在第一期就给出了正向的反应，达到最高值，第二期后开始出现下降趋势，到第八期时脉冲效应基本消失，说明一手房销售价格增长率对社会消费品零售总额增长率主要产生短期作用。

（二）二手房销售价格波动对消费的影响研究

1.变量选择与数据说明。本节的解释变量是二手房销售价格增长率SHPR（用二手房销售价格指数减去1来表示）、城镇居民家庭人均可支配收入增长率PCDIR（用城镇居民家庭人均可支配收入除以上年同期数值后减去1再乘以100来表示）。被解释变量是社会消费品零售总额增长率RSR（用社会消费品零售总额除以上年同期数值后减去1再乘以100来表示），鉴于数据可得性，以上海2006年第一季度至2018年第四季度的数据为样本，分析二手房销售价格波动对消费的影响。其中，社会消费品零售总额、城镇居民家庭人均可支配收入等数据来自上海统计局，且以GDP平减指数进行平减处理（以1990年为基期），二手住宅销售价格指数来自国家发改委相关数据。

2.实证分析。

（1）单位根检验。平稳性检验结果见表4。由表4可知，RSR、SHPR、PCDIR各变量是非平稳的，但所有一阶差分序列都是平稳的，所以RSR、SHPR、PCDIR均是一阶单整，满足协整分析的条件。

表4 变量的平稳性检验

（2）协整检验。采用约翰森检验方法对RSR、SHPR、PCDIR进行检验，特征根迹检验结果见表5。检验结果表明，RSR、SHPR、PCDIR序列存在一个协整关系，因此各序列存在长期的均衡关系。

表5 迹统计量检验结果

有关二手房销售价格增长率对社会消费品零售总额增长率影响的估计结果见表6。根据表6中信息，得到社会消费品零售总额增长率函数如下:

由方程②可以看出，二手房销售价格增长率在1%的显著性水平下对社会消费品零售总额增长率有显著的正影响，当二手房销售价格增长率上升1个百分点时, 社会消费品零售总额增长率上涨2.456个百分点。这意味着就长期而言，样本期内二手房销售价格增长与一手房销售价格增长一样，都会对社会消费品零售总额的上涨起到加速推动的作用，但二手房销售价格增长给居民带来的财富效应大于一手房销售价格增长所带来的财富效应。

表6 误差修正模型的估计

（3）脉冲响应函数分析。社会消费品零售总额增长率对二手房销售价格增长率的脉冲响应情况如图2所示。

图2 社会消费品零售总额增长率对二手房销售价格增长率的脉冲响应

从图2可以看出，在给二手房销售价格增长率一个正向冲击后，社会消费品零售总额增长率在当期就给出了负向的反应，但在第四期开始出现上升趋势，并在第十期达到正向最高值，之后又开始下降，从第十八期后再次恢复上涨趋势，到第三十期时脉冲效应基本消失。脉冲响应函数说明二手房销售价格的变动对于社会消费品零售总额变动的影响具有短期不稳定性。

四、房地产投资波动对经济增长的影响研究

对上海统计局相关数据进行计算可得，“十五”“十一五”“十二五”期间，上海房地产开发住宅投资额的年均增速分别为20.33%、10.14%、6.70%，房地产开发投资额的年均增速分别为18.58%、11.63%、12.44%，“十三五”前三年上海房地产开发住宅投资年均增速、房地产开发投资年均增速分别为6.40%和4.28%。由此可见，与“十五”“十一五”“十二五”相比，“十三五”前三年上海房地产开发住宅投资、房地产开发投资的年均增速均呈台阶式下降。

房地产投资对上海经济增长有着重要影响。2017年上海的房地产开发投资总额占国内生产总值的比例达到12.59%。因此，有必要厘清房地产投资对宏观经济增长的具体影响。鉴于上海房地产开发住宅投资额占房地产开发投资总额的比例达到55.81%，本节考察房地产开发住宅投资波动对经济增长的影响。

（一）变量选择与数据说明

本节采用上海的宏观经济总量指标国内生产总值GDP作为衡量经济增长的代理变量，并将其作为被解释变量，采用上海房地产开发住宅投资额INV作为衡量上海住宅投资波动状况的代理变量，并将其作为解释变量。鉴于数据可得性，以上海2000年至2018年的年度数据为样本，分析房地产开发住宅投资波动对经济增长的影响。其中，GDP是由上海统计局的年度GDP数据经GDP平减指数进行平减处理后得到的实际GDP（以1990年为基期），INV为国家统计局提供的房地产开发住宅投资完成额月度累计值转化为年度值后以GDP平减指数进行平减处理后得到的实际投资额（以1990年为基期）。为了消除变量之间的异方差性，对实际GDP和实际投资额进行自然对数的转换，最后得到的实际GDP和实际INV分别记作lnGDP和lnINV。

（二）实证分析

1.单位根检验。进行平稳性检验，结果如表7所示。表7表明，在5%水平下，lnGDP和lnINV均不存在单位根，两变量序列都是平稳的。因此，可以采用向量自回归(VAR)模型来探讨lnGDP与lnINV之间动态关系，无需后续协整检验与差分操作。

表7 变量的平稳性检验

2.滞后阶数的选择。确定VAR模型的最佳滞后阶数，各标准下输出的最佳滞后阶数如表8所示。

根据AIC信息量最小的准则，确定滞后期为3，建立VAR(3)模型。

3.模型单位根检验。因为在5%水平下，lnGDP和lnINV两变量序列都是平稳的，故可建立一个无约束的VAR模型，并在VAR模型基础上进行脉冲响应函数分析。对所建立的VAR(3)模型进行单位根检验，得到VAR(3)系统稳定性的判别图（如图3所示）。图3显示，所有特征根倒数的模均在单位圆之内，说明建立的VAR(3)模型是稳定的。

表8 VAR模型滞后阶数选择

图3 VAR(3)模型单位根分布图

图4 脉冲响应图

4.脉冲响应函数分析。脉冲响应情况见图4。图4中第一行表示GDP增长冲击对系统的影响。由第一个小图可以看出，当给本期GDP增长一个正的冲击之后，GDP增长本身立即就给出了一个较强的反应，当期就达到最高值1.5%，之后振荡下降，直到滞后期为第十五期时趋于平稳，且一直保持在0.4%左右。由第二个小图可以看出，房地产开发住宅投资额对于来自GDP的冲击在第一期就给出了正向的反应，达到最高值1.8%，随后开始出现下降趋势，在第三期后又开始上升，从第六期开始影响逐渐减弱，并振荡趋零。这说明GDP的变动会产生正向带动房地产开发住宅投资额的变化，但短期内具有不稳定性，GDP对房地产开发住宅投资额的影响较小，其最大影响略大于GDP对自身的冲击。

图4中第二行表示房地产开发住宅投资额的冲击对系统的影响。由第一个小图可以看出，GDP对于来自房地产开发住宅投资额的冲击在当期就给出了正向的反应，影响增强至第一期后减弱，第二期后又开始上升，并在第四期达到最高值后小幅下降，下降至第五期后降速增快，自第八期开始降速又减弱，并振荡趋稳，且一直保持在0.4%以上。由第二个小图可以看出，房地产开发住宅投资额对自身的冲击在当期马上给出正向反应并在第一期达到最高值，超过了5%，随后影响快速减弱，在第五期达到最低值后又开始上升，第十期后振荡趋零。这说明房地产开发住宅投资额对经济增长有长期促进作用，但最大影响小于房地产开发住宅投资额对自身的冲击。

五、结论与对策建议

（一）结论

此次研究主要从一手房、二手房销售价格的波动对社会总消费的影响、房地产投资波动对经济增长的影响等方面实证分析了上海房地产市场波动与宏观经济发展之间的关系，得到以下结论：

第一，上海一手房销售价格增长给居民消费带来财富效应。脉冲响应函数表明，一手房销售价格增长率对社会消费品零售总额增长率主要产生短期作用。

第二，二手房销售价格增长与一手房销售价格增长一样，也会对社会消费品零售总额的上涨起到加速推动的作用，但二手房销售价格增长给居民带来的财富效应大于一手房销售价格的增长。脉冲响应函数表明，二手房销售价格的变动对于社会消费品零售总额变动的影响具有短期不稳定性。

第三，房地产开发住宅投资额对经济增长有长期促进作用，GDP的变动也会正向带动房地产开发住宅投资额的变化，但具有短期不稳定性。

（二）对策建议

上述研究结论表明，上海房地产市场的波动会对上海社会消费品零售总额、GDP等宏观经济指标带来影响。为保持上海宏观经济的稳定、规避宏观经济运行中的风险,必须高度重视房地产业的平稳健康发展。

第一，注重房地产业和其他相关行业的协调发展，稳定居民住房预期，减少影响消费的不确定因素。一方面，要降低市场主体的投机性购房预期，在防止消费资金被高房价吸纳的同时，减少对经济的冲击；另一方面，要根据需求加大保障性住房建设，提高保障性住房的精准供给率，解决中低收入户籍居民的住房困难以及外来人口的阶段性住房困难，通过住房供应结构调整来稳定房地产市场价格，避免出现房价的非理性上涨。

第二，进一步规范二手房市场发展，保持二手房市场适度的流通率，稳定二手房销售价格，避免价格大起大落。考虑到上海存在大量拟通过房屋置换来满足自身改善性需求的现实，为实现房地产市场健康平稳发展，应保持二手房市场适度的流通率，释放二手房交易需求。针对二手房交易存在的交易周期过长的问题，可在符合国家政策要求的前提下，合理简化二手房市场交易手续，有效防止交易程序繁杂造成的资金浪费，并进一步优化交易流程，提升整个交易的便捷性。

第三，适度稳定提高住宅投资的增长，把房地产市场调控与总需求调控结合起来，保持住宅市场投资在支撑当前国民经济的前提下实现适度合理的增长。为此，相关市级部门要确保居住用地供应规模，适度有序加大居住用地供应力度，优化供应结构，提高土地集约利用效率，同时还要确保住房供应总量平稳，多渠道保障住房供应，使住房供应结构合理有序。

（作者单位：上海市房地产科学研究院）