摘 要：本文建立VAR模型，對我國房地產(chǎn)行業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。研究表明，我國房地產(chǎn)行業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)之間存在長期的均衡穩(wěn)定關(guān)系，金融行業(yè)到我國房地產(chǎn)行業(yè)存在單向格蘭杰因果關(guān)系，國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)變化會對房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)生持續(xù)的同向影響，交通運(yùn)輸行業(yè)和金融行業(yè)沖擊對房地產(chǎn)行業(yè)波動的影響較大。因此，采取穩(wěn)健的房地產(chǎn)調(diào)控政策有利于維護(hù)宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)；國民經(jīng)濟(jì)；行業(yè)；VAR模型

中圖分類號：F293.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Ａ 文章編號:１００３－９０３１(２０12)05－００08－０4 DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2012.05.02

一、引言

房地產(chǎn)業(yè)是以建筑房屋生產(chǎn)為對象的物質(zhì)生產(chǎn)部門，是從事建筑房屋生產(chǎn)經(jīng)營的行業(yè)。在房地產(chǎn)項(xiàng)目的整個建設(shè)過程中，存在著從上游的材料設(shè)備供應(yīng)商到下游的承包商、房地產(chǎn)商到最終的客戶這樣一個相互關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)，物流、資金流和信息流在沿著這個鏈條流動。房地產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中，隨著時間的變化而出現(xiàn)的擴(kuò)張和衰退交替反復(fù)運(yùn)動的過程，稱之為房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)周期波動或房地產(chǎn)周期波動。房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)周期波動不僅反映出房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，也間接影響了與其密切相關(guān)的行業(yè)發(fā)展。因此，要減少風(fēng)險所帶來的損失，就要先分析出引起房地產(chǎn)行業(yè)波動的原因，從源頭上對房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)行監(jiān)測。本文對我國房地產(chǎn)行業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)的協(xié)整關(guān)系和格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行了分析，而且運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解方法分析我國房地產(chǎn)行業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)的影響，對我國房地產(chǎn)行業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)之間的關(guān)系進(jìn)行深入剖析。

二、模型建立

（一）模型簡介

向量自回歸（VAR）模型采用多方程聯(lián)立形成，用模型中所有內(nèi)生當(dāng)期變量對它們的若干滯后值進(jìn)行回歸，從而估計(jì)全部內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系。本文選取房地產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)（可比價，上年=100）代表房地產(chǎn)行業(yè)，記為FDC，交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)增加值指數(shù)（可比價，上年=100）、金融業(yè)增加值指數(shù)（可比價，上年=100）、批發(fā)和零售業(yè)增加值指數(shù)（可比價，上年=100）3個行業(yè)代表國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)，分別記為JT、JR、PF，構(gòu)造的VAR 模型可以表示為：

（二）數(shù)據(jù)的來源與處理

本文選取1991～2010年我國房地產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)（可比價，上年=100）、交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)增加值指數(shù)（可比價，上年=100）、金融業(yè)增加值指數(shù)（可比價，上年=100）、批發(fā)和零售業(yè)增加值指數(shù)（可比價，上年=100）的年度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)數(shù)據(jù)庫。由于數(shù)據(jù)的自然對數(shù)變換不改變數(shù)據(jù)之間的協(xié)整關(guān)系，為了使研究序列的趨勢線性化，消除時間序列中存在的異方差現(xiàn)象，而又不影響變量之間的長期穩(wěn)定關(guān)系和短期調(diào)整效應(yīng)，本文對上述四個序列取自然對數(shù)，在變量前加L表示取自然對數(shù)。

四、房地產(chǎn)行業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)關(guān)系的協(xié)整分析

（一）單位根檢驗(yàn)

根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)方法，以LFDC、LJT、LJR、LPF為檢驗(yàn)變量，進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)。在保證殘差項(xiàng)不相關(guān)的前提下，同時采用AIC準(zhǔn)則與SC準(zhǔn)則作為最佳時滯的標(biāo)準(zhǔn)，在兩者值同時為最小時的滯后長度即為最佳長度。對出口總額、進(jìn)口總額、能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，其中滯后階數(shù)k選取BIC準(zhǔn)則進(jìn)行確定，結(jié)果發(fā)現(xiàn)出口總額、進(jìn)口總額、能源消費(fèi)量序列均是一階單位根過程（見表1）。

（二）協(xié)整分析

基于LFDC、LJT、LJR、LPF的VAR模型，根據(jù)AIC和SIC最小化的準(zhǔn)則，確定滯后期為2，由于模型差分方程所有特征都位于單位圓以內(nèi)，因而VAR (2)模型是穩(wěn)定的。基于VAR(2)，用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法檢驗(yàn)LFDC、LJT、LJR、LPF的協(xié)整關(guān)系時，確定滯后期為1，同時用Q統(tǒng)計(jì)量、懷特（White）檢驗(yàn)、ARCH統(tǒng)計(jì)量、JB 統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)殘差的正態(tài)性、自相關(guān)、異方差，結(jié)果表明在5%的顯著性水平下回歸方程的殘差均滿足正態(tài)性，不存在自相關(guān)和異方差性。通過模型選擇的聯(lián)合檢驗(yàn)，確定最合適的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑閿?shù)據(jù)空間中無線性趨勢項(xiàng)，VAR模型中沒有非零漂移項(xiàng)（截距），協(xié)整空間無趨勢項(xiàng)。協(xié)整分析結(jié)果如表2所示。從表2中可以看出，在5%的顯著性水平下有一個協(xié)整關(guān)系，將協(xié)整關(guān)系寫成數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

LFDC=1.4850+0.4163×LJT+0.6092×LJR-0.3397×LPF

可以看出，我國房地產(chǎn)行業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)存在長期的均衡穩(wěn)定關(guān)系，房地產(chǎn)行業(yè)與交通運(yùn)輸、金融行業(yè)是同方向的變動關(guān)系，金融行業(yè)對房地產(chǎn)行業(yè)的彈性較大，說明房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展對金融行業(yè)的依賴性很大，需要金融行業(yè)的支撐。

（三）向量誤差修正模型

由于房地產(chǎn)行業(yè)與金融、交通運(yùn)輸行業(yè)關(guān)系緊密，因此在建立誤差修正模型時只考慮房地產(chǎn)行業(yè)與金融、交通運(yùn)輸行業(yè)之間的誤差修正模型（見表3）。VECM模型的整體檢驗(yàn)對數(shù)似然值較高，為127.7568，同時，AIC 和SC 值比較小，分別為 -11.85374和-10.53040，說明模型的整體解釋能力較強(qiáng)。誤差修正項(xiàng)的系數(shù)均為負(fù)值，符合反向修正機(jī)制。

（四）動態(tài)分析

本文使用格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解來分析房地產(chǎn)行業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)之間的動態(tài)關(guān)系。

1.格蘭杰因果檢驗(yàn)。對LFDC、LJT、LJR、LPF進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，根據(jù)AIC和SC最小化準(zhǔn)則，VAR模型的最優(yōu)滯后期為3，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。結(jié)果表明，在3%的顯著性水平下，存在金融行業(yè)到我國房地產(chǎn)行業(yè)的單向格蘭杰因果關(guān)系，反之不成立，但是國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)房地產(chǎn)行業(yè)之間不存在格蘭杰因果關(guān)系。

2.脈沖響應(yīng)。從圖1可以看出，LJT 受到一個正向沖擊發(fā)生變化之后，從第1期開始就會對LEC 產(chǎn)生正向沖擊，而且隨著時間的推移，這種沖擊會不斷增大。這說明交通運(yùn)輸行業(yè)受到外部影響發(fā)生變化之后，會持續(xù)對房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)生同向影響，并且這種影響會隨著時間的推移不斷增大。圖1 中正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶比較寬，這表明隨著時間的推移，LJT 受到?jīng)_擊所引起LFDC 的響應(yīng)誤差也不斷增大。從圖2我國房地產(chǎn)行業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)中的金融行業(yè)一個標(biāo)準(zhǔn)差響應(yīng)程度的脈沖響應(yīng)可以看出，LJR 受到一個正向沖擊發(fā)生變化之后，從第1期開始就會對LFDC 產(chǎn)生正向沖擊，而且隨著時間的推移，這種沖擊會不斷增大。這說明金融行業(yè)受到外部影響發(fā)生變化之后，會持續(xù)對房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)生同向影響，并且這種影響會隨著時間的推移先增大后稍微減小。圖2中正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶比較寬，這表明隨著時間的推移，lJR 受到?jīng)_擊所引起LFDC 的響應(yīng)誤差也不斷增大。同理，從圖3我國房地產(chǎn)行業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)中的批發(fā)零售行業(yè)一個標(biāo)準(zhǔn)差響應(yīng)程度的脈沖響應(yīng)可以看出，LPF 受到一個正向沖擊發(fā)生變化之后，從第1期開始就會對LFDC 產(chǎn)生正向沖擊，而且隨著時間的推移，這種沖擊會不斷增大，并在第8 期時達(dá)到最大，此后一期略有減弱，然后再繼續(xù)上升。這說明批發(fā)零售行業(yè)受到外部影響發(fā)生變化之后，會持續(xù)對房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)生同向影響，并且這種影響會隨著時間的推移先增大后減小再增加。圖3中正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶比較寬，這表明隨著時間的推移，LPF 受到?jīng)_擊所引起LlFDC 的響應(yīng)誤差也不斷增大。

3.方差分解。對LFDC標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行方差分解，表5 為1-10 期LFDC 標(biāo)準(zhǔn)誤差被分解成LFDC、LJT、LJR、LJPF所貢獻(xiàn)的比重變化情況。從表5和圖4中可以看出，我國房地產(chǎn)的變化中受自身擾動項(xiàng)沖擊的影響成分呈先減少后增加的趨勢，從100%逐漸下降為40.75%，而后又上升到61.40%；受交通運(yùn)輸行業(yè)擾動項(xiàng)沖擊的影響的成分較大，從0.00%上升到41.81%，后又減少到18.62%，說明交通運(yùn)輸行業(yè)對我國房地產(chǎn)行業(yè)的貢獻(xiàn)較大，但是隨著時間呈現(xiàn)出一定的波動項(xiàng)。我國房地產(chǎn)行業(yè)受批發(fā)零售擾動項(xiàng)沖擊的成分變化不大，說明批發(fā)零售行業(yè)對房地產(chǎn)行業(yè)的貢獻(xiàn)較小，這個前面協(xié)整分析和格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)論一致。交通運(yùn)輸行業(yè)和金融行業(yè)沖擊對房地產(chǎn)行業(yè)變化的貢獻(xiàn)比重，從第2期開始呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，第2-5期上升速度較快，第6-10期呈下降趨勢，到第10期分別為27.80%和4.99%?？梢姡煌ㄟ\(yùn)輸行業(yè)和金融行業(yè)變化將對房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)生較大影響，并且隨著時間的推移，這種影響會不斷變化。批發(fā)零售沖擊對房地產(chǎn)行業(yè)變化的貢獻(xiàn)比重，從第2期開始呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，第3-8期上升速度較快，第8-10期上升速度有所放緩，到第10期才達(dá)到12.08%?？梢?，批發(fā)零售行業(yè)變化將對房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)生的影響較小。

四、結(jié)論總結(jié)

本文利用1991—2010年的年度時間序列數(shù)據(jù)，在建立VAR模型的基礎(chǔ)上， 運(yùn)用Johansen協(xié)整分析、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)、向量誤差修正模型、脈沖響應(yīng)、方差分解方法對我國房地產(chǎn)行業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)論如下：第一，我國房地產(chǎn)行業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)之間存在長期的均衡穩(wěn)定關(guān)系。格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)顯示，存在金融行業(yè)到我國房地產(chǎn)行業(yè)的單向格蘭杰因果關(guān)系，但交通運(yùn)輸行業(yè)、批發(fā)零售行業(yè)與房地產(chǎn)行業(yè)之間不存在格蘭杰因果關(guān)系。說明金融行業(yè)的變化直接影響房地產(chǎn)行業(yè)的變化，但房地產(chǎn)行業(yè)的變化并不導(dǎo)致金融行業(yè)變化。第二，國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)變化將會對房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)生持續(xù)的同向影響，并且這種影響會隨著時間的推移而增大，達(dá)到最大后會稍微有所下降，即國民經(jīng)濟(jì)其他行業(yè)波動將對房地產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)生持續(xù)的同向影響，中期以后這種影響將有所減弱。第三，交通運(yùn)輸行業(yè)、金融行業(yè)對我國房地產(chǎn)行業(yè)的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)大于批發(fā)零售行業(yè)的貢獻(xiàn)，交通運(yùn)輸行業(yè)和金融行業(yè)沖擊對房地產(chǎn)行業(yè)波動的貢獻(xiàn)率較大。

為維護(hù)房地產(chǎn)行業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)行，促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，第一，從宏觀來說，要走房地產(chǎn)供給多元化的路子，進(jìn)一步改善我國房地產(chǎn)市場供給結(jié)構(gòu)，積極推進(jìn)廉租房、保障性住房、經(jīng)濟(jì)適用房建設(shè)。第二，出臺綜合性房地產(chǎn)調(diào)控措施鼓勵地方政府和房地產(chǎn)企業(yè)切實(shí)把房地產(chǎn)調(diào)控工作放在突出重要位置，確保房地產(chǎn)行業(yè)平穩(wěn)健康運(yùn)行。第三，控制房地產(chǎn)行業(yè)潛在風(fēng)險。密切關(guān)注房地產(chǎn)行業(yè)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，從源頭上對房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)行監(jiān)測。第四，結(jié)合我國房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展實(shí)際需要，建立一個科學(xué)的可行的靈活的房地產(chǎn)調(diào)控政策效應(yīng)評價體系，做到定性和定量指標(biāo)相結(jié)合，短期目標(biāo)和長期目標(biāo)相結(jié)合。

（特約編輯：羅洋）

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