房地产价格与宏观经济均衡关系的计量分析

　　一、引言
　　理论研究发现，房地产业和宏观经济一样，存在运行周期，且两者的周期密切相关。早在20世纪60年代，美国的stephen a.pyhrr等房地产经济学家开始致力于西方房地产市场的周期研究，分别从微观和宏观角度探索房地产周期波动及其机理。为房地产价格研究提供了一种新思路，也在一定程度上解释了房地产价格的波动规律。随着房地产行业在经济中的地位日益彰显，国内学者也越发重视房地产价格与宏观经济的协调发展问题。谭雪芹采用var模型分析认为房地产销售价格指数和国内生产总值之间存在着显著的正相关关系。贾晓惠运用回归分析法，发现上海现在较高的房地产价格基本由宏观经济支撑。祁神军则采用k线理论及工具，剖析房地产扩张和收缩的周期波动机理。房地产周期同宏观经济的波动趋势总体一致，但房地产的波动幅度要大于宏观经济波动幅度的。基于以上研究理论，客观看待房价上涨现象，而不是批判地偏重指责原因，正确认识房价上涨由宏观经济支撑这一客观事实，才能靠拢市场经济的基本立场，制定出遵循供求规律的房地产调控政策。
　　二、房地产业现状
　　1998年，国家为了刺激内需拉动经济，颁布实施了住房货币化改革，但是无形中助长了楼市的泡沫化发展。2003年以来，政府屡出重拳加以规范和调控。
　　但是房地产价格在连续严格调控的情况下依然只升不降，这是因为房地产与宏观经济存在着并轨运行的特点。宏观经济正处于上升通道，城市化和居民收入水平不断提高，房地产需求持续增加。wwW.11665.coM此外，经济上扬带来投资资金增加，投资热点的泛地产业吸引大量资金流入。经济需求及资金力量的让房地产价格维持强硬的上升势头。据《2010年全国房地产市场运行情况》显示：2010年12月份全国70个大中城市房屋销售价格同比上涨6.4%，环比上涨0.3%。在通货膨胀因素的影响下，2010年11月以来，一些地方高价地再度出现，部分未实施限购的中心城市的住房交易的量价齐升，限购城市周边地区的房价出现较快上涨[6]。
　　三、实证分析
　　第一，变量选取说明。综合考虑宏观经济各方面情况，选取六个宏观经济指标。其中，国内生产总值（gdp）代表经济发展总体情况，体现房地产行业发展的经济环境。消费者价格指数（cpi）、进出口商本文由论文联盟http://收集整理品总额（imex）、本期投资完成额（inv）代表消费、出口和投资“三架马车”的现实情况。财政收入（fin）和活期存款利率（res）一定程度上反映财政政策和货币政策。为了综合反映上述六项指标的有效信息，又避免数据的简单融合失真，采用主成分分析法获得一组综合反映宏观经济信息的新数据（mac）。房屋销售价格指数（hss）最能体现公众对房地产价格波动预期，所以选择房屋销售价格指数这一核心指标来反映房地产价格的整体性变化。
　　第二，mac与hss的长期关系模型构建。主成分分析从原始变量中导出少数几个主分量，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。在实际运用过程中，它往往作为许多大型研究的中间步骤。运用spss19.0进行主成分分析，结果见表1：旋转之后，主成分1（f1）解释原始变量总方差的66.085%，主成分2（f2）解释23.805%，两个主成分能够反映原始变量89.89%的信息。由于gdp、imex、inv和fin对f1依赖较大，cpi和res对f2依赖较大，明确两个主成分的经济意义，f1代表经济增长因素，f2代表经济预期因素。再由f1和f2反映出的原始变量信息的占比，计算综合宏观经济指标f（mac）： 。
　　平稳序列的每个数值都从一个概率分布中随机得到，都必须满足以下条件：①均值 ，与时间 无关的常数②方差 ，与时间 无关的常数③协方差 ，只是与时间间隔 有关，与时间 无关的常数。以eviews6.0的adf法检验mac和hss的平稳性，结果见表2：mac和hss的检验t统计量值分别是2.008277和-1.910599，比显著性水平为1%、5%和10%的临界值都要大，不能拒绝存在单位根的原假设，是非平稳的。但是mac和hss经过一次差分再进行单位根检验时拒绝存在单位根的原假设而变得平稳，即mac和hss是一阶单整的。
　　协整性分析研究经济变量间是否存在长期均衡关系。假设x与y存在长期均衡关系， ，若 对其均衡点的偏离从本质上说是临时性的，那么随机干扰项 必须是平稳序列。长期均衡关系使变量在某时期受到干扰的偏离能在下一期进行调整而回到均衡状态。为了确定hss和mac是否存在内在均衡机制，采用aeg协整分析法，先得到协整回归模型：
　　（96.85073） （1.014489） （10.36982） （-4.324516）
　　r2=0.863779 dw=2.090974
　　再用adf检验法对模型的残差序列 进行平稳性检验，结果见表2：检验t统计值是-7.240618，比显著性水平为1%、5%和10%的临界值都小，
　　拒绝存在单位根的原假设，即 是平稳的。表明hss与mac存在着长期的协整关系，由上述线性模型表示。模型代表解释了hss变动的86.3779%，mac对hss的长期影响弹性系数为0.690982，说明上升的宏观经济会带动房地产销售价格指数上涨，符合经济意义。
　　第三，误差修正模型ecm——hss与mac的短期关系。协整回归的误差项 是均衡误差，为了增强模型的精度，需建立短期动态模型来弥补长期静态模型的不足，建立hss与mac的短期关系模型：
　　（0.390517） （1.148498） （-4.442641） （6.248139） （-3.280501）
　　r2=0.410643 dw=2123801
　　当年的mac对hss的短期影响弹性系数为1.463332，