姚樹潔，戴穎杰

(1.西安交通大學經(jīng)濟與金融學院，陜西西安 710061;2.諾丁漢大學當代中國學學院，英國諾丁漢)

房地產(chǎn)資產(chǎn)財富效應的區(qū)域效應與時序差異:基于動態(tài)面板模型的估計

姚樹潔1，2，戴穎杰1

(1.西安交通大學經(jīng)濟與金融學院，陜西西安 710061;2.諾丁漢大學當代中國學學院，英國諾丁漢)

本文以1997－2010年我國31個省市的房地產(chǎn)價格和居民消費等作為研究樣本，通過利用標準理論模型和拓展理論模型建立研究房地產(chǎn)資產(chǎn)財富效應的動態(tài)面板數(shù)據(jù)實證模型，并采用系統(tǒng)GMM估計方法來測度中國房地產(chǎn)資產(chǎn)的財富效應。結(jié)果顯示，我國房地產(chǎn)資產(chǎn)價格與居民消費之間存在正相關(guān)的關(guān)系，即房地產(chǎn)資產(chǎn)具有財富效應，但是中部和東部的財富效應高于西部地區(qū);但是隨著經(jīng)濟的發(fā)展和居民收入水平的提高，房地產(chǎn)財富效應呈減弱趨勢，2004－2010年的房地產(chǎn)資產(chǎn)對居民消費的長期彈性系數(shù)值顯著小于1997－2003年的該值水平，下降達到48個百分點。

房地產(chǎn);財富效應;系統(tǒng)GMM

一、引 言

房價穩(wěn)定和內(nèi)需增長是一國政府和央行制訂宏觀政策考慮的兩個重要經(jīng)濟指標，而它們之間的內(nèi)在聯(lián)系也是學術(shù)界和政策當局長期關(guān)注的重要問題。近年來，相繼研究表明，我國居民消費率(居民消費/GDP)呈逐年下降趨勢，從1981年的67.5%降至2008年的35.3%，下降幅度高達30多個百分點。與內(nèi)需不振形成鮮明對比的是，以住房為主導的消費①城鎮(zhèn)居民人均居住消費只包含與居住相關(guān)的日常性支出，如房租、水電、煤、燃料等，不包含購房支出(購房支出作為固定資產(chǎn)形成來處理)。在國內(nèi)興起，就商品房銷售額占城鎮(zhèn)居民總收入的比重來看，1998年城鎮(zhèn)住房制度改革后，這一比重上漲迅速，從1999年的9.6%上升到2006年的31.1%。然而，近年來居民消費低迷是否與住房消費增長有關(guān)，即住房消費與居民消費是否存在替代或互補關(guān)系②所謂替代關(guān)系只是住房消費增長擠出了居民消費;而互補關(guān)系是指住房消費擠入了居民消費，即存在房市正財富效應。，卻是學術(shù)界和政策當局爭論的問題。在此背景下，現(xiàn)階段結(jié)合我國實際經(jīng)濟條件，正確地分析房價和消費之間的關(guān)系具有重要的現(xiàn)實意義與學術(shù)價值，它不僅有助于增強我們對房市財富效應的理解，而且也為政府制定房改和宏觀調(diào)控政策提供重要的理論分析和實證檢驗的參考依據(jù)。

有關(guān)房價和消費之間關(guān)系的研究由來已久，特別是金融海嘯以來，由于學者們擔心房價的下降會擠出居民的消費性支出，進而對經(jīng)濟增長產(chǎn)生不利影響，由此興起了一股研究房價與消費關(guān)系的研究熱潮［1］。其中，Attanasio 和 Weber、Buiter，Muellbauer和Murata根據(jù)傳統(tǒng)的生命周期消費理論，分析得出:房價沒有明顯的財富效應，甚至房價和消費之間存在負關(guān)系［2－4］;然而，Aoki、Iacoviello 卻認為，房價可以通過“金融加速器”效應對居民消費支出產(chǎn)生正向的影響［5－6］;此外，Lettau 和 Ludvigson 的經(jīng)典論文指出，資產(chǎn)財富的永久性變動才與居民消費有關(guān)，而資產(chǎn)價格變動中的很大一部分是暫時性變動，與消費支出無關(guān)，傳統(tǒng)的估計方法高估了消費對資產(chǎn)財富的沖擊反應;但與之不同的是，Contreras和Nichols(2009)利用美國的家庭調(diào)查微觀數(shù)據(jù)實證分析后發(fā)現(xiàn)，即使房價的短期變動，也會給居民消費支出產(chǎn)生正向的影響，平均而言，房地產(chǎn)財富對消費支出的沖擊邊際效應約為 3.5%［7－8］。同時，Veirman和Dunstan認為，房地產(chǎn)財富的變動絕大多數(shù)是永久性變動，對居民消費有顯著性的影響［9］。

最近，2011年3月16日央行發(fā)布的問卷調(diào)查結(jié)果表明，我國85.8%的城鎮(zhèn)居民傾向于選擇包括投資債券、股票、基金等變相的儲蓄，而只有14.2%的居民傾向于“更多消費”，這創(chuàng)下了1999年調(diào)查以來的最低值，同時有74.4%的居民認為房價“過高，難以接受”［10］。調(diào)查報告表明，房價過高抑制了居民的消費支出。然而，2008年全球金融危機以來，關(guān)于房地產(chǎn)價格和消費的多數(shù)研究結(jié)果卻顯示，房市具有正的財富效應，即房價的上漲會擴大消費支出。顯然，主流的研究結(jié)論與央行的調(diào)查結(jié)果之間存在爭論。正因如此，近年來我國學者也從不同的角度揭示房價和居民消費之間的關(guān)系展開了深入的研究，其中，駱祚炎實證分析結(jié)果顯示，房價體現(xiàn)出微弱的財富效應［11］。宋勃運用VAR模型的實證分析發(fā)現(xiàn)，房屋價格上漲是居民消費增加的Granger原因［12］。王子龍等的研究也發(fā)現(xiàn)，無論從長期分析還是短期分析來看，我國房屋價格變動都會對居民消費帶來財富效應。房地產(chǎn)價格的正向沖擊將對居民消費產(chǎn)生正效應，導致居民消費增加［13］。黃靜和屠梅曾利用家庭微觀調(diào)差數(shù)據(jù)，實證發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)財富對居民消費有顯著的促進作用，經(jīng)濟越發(fā)達地區(qū)房地產(chǎn)財富效應越大［14］。鄔麗萍等的研究發(fā)現(xiàn)，房價上漲對我國居民消費支出有顯著的抑制作用［15］。而李成武利用面板數(shù)據(jù)分析了中國各地區(qū)房地產(chǎn)財富效應，研究表明:四個直轄市、東北和東部地區(qū)存在顯著的負向財富效應，經(jīng)濟越發(fā)達地區(qū)房價對消費的擠出效應也越明顯［16］。沈悅和周奎省等運用時間序列FAVAR模型發(fā)現(xiàn)，我國商品住宅價格體現(xiàn)出了比較明顯的擠出效應［17］。

該問題的研究不僅對增強我們對我國房市效應的理解，而且也為政策當局對未來房市調(diào)控政策改革與制定同樣具有重要的學術(shù)價值和現(xiàn)實意義。有鑒于此，我們嘗試著在現(xiàn)有研究的基礎上做一個有益的補充，首先，通過構(gòu)建房市與消費關(guān)系的標準模型和拓展模型，并選擇我國31個省市數(shù)據(jù)，采用工具變量法、差分廣義矩法和系統(tǒng)廣義矩法對我國房市財富效應、分地區(qū)和不同時間段的財富效應進行展開深入研究，由此得出富有啟發(fā)意義的結(jié)論，從而為進一步我國政府制定房改和宏觀調(diào)控政策提供重要的參考依據(jù)。

接下來，本文結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分首先構(gòu)建了房市與消費關(guān)系的標準模型和拓展模型;第三部分則簡明介紹本文的數(shù)據(jù)來源、估計方法和實證模型構(gòu)建;第四部分為實證檢驗結(jié)果和分析;最后部分是本文的結(jié)論和啟示。

二、理論模型構(gòu)建

(一)標準理論模型

采用Blanchard和Fisher提出的永久收入假說模型，代表性的個人在0時刻終身效用總和最大化［18］:

其中，Et是基于時期信息的期望算子，β為主觀貼現(xiàn)因子，ct表示消費需求，At表示消費者t時期持有的資產(chǎn)，Yt表示t時期勞動收入，rt表示表示t時期資產(chǎn)回報率。

對以上最優(yōu)化問題構(gòu)建拉格朗日函數(shù)，并做最優(yōu)化處理，可得一階條件為:

其中，β和γ為γ和η的函數(shù)。與此同時，與Dvornak和Kohler一致［19］，為了簡單起見，我們假定資金僅僅取決于房地產(chǎn)財富Ht，則消費函數(shù)可改寫為:

Hayashi(1982)給出了關(guān)于影響社會財富收入因素的時間路徑表達式為:

其中，yt－1表示人均稅前勞動收入，eYt表示根據(jù)t時期所獲得的信息，由消費者t－1期Y的預期所作的修正，其表達式為:

將(6)、(7)式代入(5)式，經(jīng)過化簡，可以得到:

其中，εt=γeYt為誤差項，誤差項εt是一個MA(1)過程，因此在計量分析的時候，應該注意選擇合適的估計方法，以避免由其引起的參數(shù)估計有偏問題。同時考慮到私人的前期消費在很多程度上由前期的收入水平?jīng)Q定［20］。因此(8)式中ct－1和yt－1可能存在較強的相關(guān)性，有鑒于此，在計量研究中，與苑德宇等一致［21］，我們把項并入ct－1項中，并采用參數(shù)θ表示ct－1前系數(shù)，則模型可進一步改寫為:

此表達式為本文計量經(jīng)驗分析的理論框架。由上式可知私人消費不僅與前期消費有關(guān)，而且還受到當期房產(chǎn)財富的影響。與此同時，在本文研究中，采用Ht(Pt)表示t期末家庭的凈財富為房地產(chǎn)價格的函數(shù)關(guān)系，而Pt表示t期末的房地產(chǎn)價格。因此，在下文經(jīng)驗分析中，我們將重點考察Ht前系數(shù)的大小和方向，以進一步研究房地產(chǎn)資產(chǎn)價格(房地產(chǎn)價格)的財富效應。

(二)兩部門的拓展理論模型

與此同時，相關(guān)研究表明政府消費是社會總有效消費的重要組成部分，有鑒于此，本文與Karras，Evan 和 Karras以及 Ho 等的研究相一致［22－24］，假定社會凱恩斯有效需求由居民消費和政府消費的簡單線性(c*t=ct+δgt))關(guān)系所決定，其中參數(shù)δ為正(或負)表示政府消費與居民消費存在替代(或互補)關(guān)系。此時代表性個人的總效用函數(shù)為U(ct，gt)，由此通過最優(yōu)化處理可得到:

假定經(jīng)濟中不存在惜貸問題，則我們可以把代表性個人的財富總量寫成其各項資產(chǎn)和收入流量的現(xiàn)值的總和:

其中，Ht表示資金僅僅取決于房地產(chǎn)財富，Yt為真實人力資本的價值，它由當前的勞動收入yt和未來勞動收入的期望值(Etyt+k)構(gòu)成;Gt和Tt分別表示當期及未來的稅收(tt)和財政支出(gt)的折現(xiàn)值，αGt表示當期和未來的財政支出給消費者所帶來的財富效應。

如果假定政府在跨期內(nèi)實現(xiàn)預算平衡，即Gt=Tt，代入上式則有:

由此可見，(α－1)Gt出現(xiàn)在財富的表達式中，只要α≠1，財政支出的變動就會給消費者帶來正或負的財富效應，由(10)、(11)、(12)式可得:

下面是Hayashi給出了關(guān)于影響社會財富收入因素的時間路徑表達式為［25］:

其中，gt－1表示人均稅前財政支出，eGt表示根據(jù)t時期所獲得的信息，由消費者t－1期Y的預期所作的修正，其表達式為:

將(14)、(15)式代入(13)式，經(jīng)過化簡，可以得到:

其中，誤差項εt是一個MA(1)過程，因此在計量分析的時候，應該注意選擇合適的估計方法，以避免由其引起的參數(shù)估計有偏問題。同時考慮到私人的前期消費在很多程度上由前期的收入水平?jīng)Q定［20］。因此(18)式中ct－1和yt－1可能存在較強的相關(guān)性，有鑒于此，在計量研究中，與苑德宇等一致，我們把yt－1項并入ct－1項中，并采用參數(shù) θ表示ct－1前系數(shù)［21］，則模型可進一步改寫為:

此表達式為本文拓展計量經(jīng)驗分析的理論框架。由上式可知私人消費不僅與前期消費有關(guān)，而且還受到當期房產(chǎn)財富、當期政府消費和前期政府消費的影響。與此同時，在本文研究中，采用Ht(Pt)表示t期末家庭的凈財富為房地產(chǎn)價格的函數(shù)關(guān)系，而Pt表示t期末的房地產(chǎn)價格。因此，在下文經(jīng)驗分析中，我們將重點考察Ht前系數(shù)的大小和方向，以進一步研究房地產(chǎn)資產(chǎn)價格(房地產(chǎn)價格)的財富效應。

三、數(shù)據(jù)、方法與計量模型的說明

(一)數(shù)據(jù)說明

本文采用年度頻率數(shù)據(jù)，時間跨度為1997～2010年，研究樣本包括我國31個省(市)的面板數(shù)據(jù)①本文研究包括的31個省份(市)分別為:東部地區(qū)11個省份(即北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南)、中部地區(qū)8個省份(即山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南)和西部地區(qū)12個省份(即內(nèi)蒙古、西藏、廣西、四川、重慶、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆)，同時，在數(shù)據(jù)獲取和整理過程中，我們發(fā)現(xiàn)重慶市1996年以前部分數(shù)據(jù)嚴重缺失，而西藏地區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)具有特殊性，故未將這兩個地區(qū)(省份)的數(shù)據(jù)納入本文的分析范圍。。本文所采用的名義政府消費、名義居民消費、名義可支配收入以及總?cè)丝诰鶃碜杂谥薪?jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫以及《中國統(tǒng)計年鑒》(1998年—2011年)、《新中國五十五統(tǒng)計資料匯編》、《各省統(tǒng)計年鑒》(1998年—2011年)各卷整理獲得。其中，各名義(實際)變量除以總?cè)丝讷@得各人均名義(實際)變量。

考慮到商品房的購買者主要集中于城市居民，代表性個人的可支配收入則采用城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入作為代表變量，因此，本文選擇我國房地產(chǎn)價格變動直接影響私人財富的大小，并通過財富渠道影響私人消費行為，因此，本文以房地產(chǎn)價格代表居民持有的房地產(chǎn)資產(chǎn)總財富。各實際變量采用各名義變量除以消費者價格指數(shù)獲得，本文以季度定基比價格指數(shù)(基期為2005年)②由于我國尚未公布消費者價格的季度定基比指數(shù)，因此，與現(xiàn)有文獻研究相一致，本文利用我國公布的消費者價格的同比指數(shù)和環(huán)比指數(shù)構(gòu)造我國消費者價格的季度定基比指數(shù)(基期為2005年)。進行平減，其中，人均名義可支配收入的計算公式如下:(城鎮(zhèn)家庭平均每人可支配收入×城鎮(zhèn)人口+農(nóng)村居民家庭人均年純收入×鄉(xiāng)村總?cè)丝?/總?cè)丝冖郛斀y(tǒng)計上存在數(shù)據(jù)缺失時，使用人均實際居民消費水平(元/人)作為人均名義可支配收入的替代變量。。

(二)計量模型的說明

基于(9)式和(19)式，并采用對數(shù)形式我們把實證模型設定為:

其中，lncit表示真實人均居民消費的對數(shù)值;lngit表示真實人均政府消費的對數(shù)值;lnHit表示房地產(chǎn)價格的對數(shù)值，為隨機擾動項。

(三)估計方法的說明

以上(20)、(21)式為房地產(chǎn)財富效應的動態(tài)面板數(shù)據(jù)實證模型。在動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中，由于自變量中存在被解釋變量的滯后項，由此可能導致自變量與隨機擾動項相關(guān)，且由于模型可能存在橫截面相依性，因此，如果采用傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)的固定效應或隨機效應模型進行估計，可能導致模型估計的參數(shù)非一致。

為了有效處理該問題，Arellano and Bond提出了采用工具變量(IV)導出相應矩條件的廣義矩(GMM)方法［26］，也就是差分廣義矩估計方法和差分廣義矩方法(Difference GMM)。一階差分法在消除動態(tài)面板數(shù)據(jù)中包含固定效應時，常常會導致經(jīng)過轉(zhuǎn)換后的橫截面特定誤差向存在系列相關(guān)，此外，在此過程中還經(jīng)常會導致樣本信息量的損失，并在當自變量在時間上有持續(xù)性時工具變量的有效性也將減弱，從而使得差分轉(zhuǎn)換存在許多缺陷。

針對這些缺陷和不足，Arellano and Bover Blundell and Bond提出了系統(tǒng)廣義矩或系統(tǒng)GMM(system GMM)［27－28］，該方法不是利用當期觀察值減去前一期觀察值的一階差分法或用各觀察值減去變量均值的組內(nèi)變換法，而是采用各觀察值減去變量將來所有可觀察值的平均值的前向均值差分法，也即是所謂的Helmert轉(zhuǎn)換。在消除動態(tài)面板數(shù)據(jù)包含的固定效應時，Helmert轉(zhuǎn)換有效避免了經(jīng)轉(zhuǎn)換后橫截面特定誤差項的序列相關(guān)。由于系統(tǒng)GMM估計利用了更多的樣本信息，在一般情況下可增強差分估計中工具變量的有效性，本文主要采用系統(tǒng)GMM估計動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。但參數(shù)估計是否有效依賴于工具變量的選擇是否有效，本文根據(jù)兩種方法來識別模型設定的有效性:(1)檢驗擾動項是否序列自相關(guān)，其零假設為差分后的殘差項不存在二階序列相關(guān);如果不能拒絕零假設即AR(2)的值大于0.1，則說明估計是有效的;(2)用Hansen檢驗識別工具變量的有效性，其零假設為過度識別檢驗是有效的;若不能拒絕零假設就意味著工具變量的設定是恰當?shù)摹?/p>

四、實證結(jié)果及分析

(一)單位根檢驗

自從Levin和Lin以及Quah的開創(chuàng)性研究以來［29－30］，有關(guān)面板單位根檢驗的相關(guān)文獻大量涌現(xiàn)。其主要檢驗思路是:考慮具有一階自回歸AR(1)過程的面板數(shù)據(jù)，當自回歸系數(shù)小于1時，面板數(shù)據(jù)為弱的平穩(wěn)序列;而當自回歸系數(shù)等于1時，則表示面板數(shù)據(jù)具有一個單位根過程。

視假設條件不同可分為兩類:一類為同質(zhì)面板單位根檢驗，即假定面板單位具有相等的單位根過程，主要有 Breitung 檢驗和 LLC 檢驗等［31－32］;另一類為異質(zhì)面板單位根檢驗，即放松了不同面板單位時間序列具有相同一階自回歸系數(shù)的約束條件，允許一些面板個體具有單位根過程，與第一類相比更加接近客觀現(xiàn)實，主要有IPS檢驗和ADF－Choi檢驗［33－34］等。

在進行實證研究之前，首先需要對各主要變量進行預分析，以判別變量序列的平穩(wěn)性。為保證結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性，本文多種面板單位根檢驗方法，主要有LLC檢驗、Breitung檢驗、ADP－Chio檢驗、IPS檢驗和PP－Chio檢驗五種方法分別對各變量進行面板單位根檢驗，結(jié)果列于表1。對各時間序列變量水平值的檢驗結(jié)果均無法拒絕存在單位根的原假設，但其一階差分都在1%的顯著水上拒絕存在單位根的原假設。檢驗結(jié)果表明各時間序列變量均為非平穩(wěn)的I(1)過程，由此可對變量進行面板協(xié)整檢驗和回歸分析。

(二)模型估計

根據(jù)上文的面板數(shù)據(jù)進行實證研究，本文采用工具變量法、差分廣義距法和系統(tǒng)廣義矩法分別對標準模型((20)式)和拓展模型((21)式)進行實證檢驗，結(jié)果如表2和表3所示。在估計結(jié)果同時給出了工具變量法、差分廣義矩法(一步和兩步)和系統(tǒng)廣義矩法(一步和兩步)各自獲得的估計量。同時，給出Wald約束檢驗、殘差一階序列自相關(guān)和二階序列自相關(guān)的檢驗統(tǒng)計量m1和m2以及工具變量設置是否正確的檢驗統(tǒng)計量(Sargan檢驗)。

表1 面板單位根檢驗

從表2各列的回歸結(jié)果可以看出，無論是當期的房地產(chǎn)價格還是上一期的房地產(chǎn)價格，對當期消費均存在財富效應。根據(jù)模型的檢驗看，列(4)和列(6)均顯示出兩步差分廣義矩法和兩步系統(tǒng)廣義矩法差分后的殘差項不存在一階序列相關(guān)和二階序列相關(guān)，而且Sargan檢驗統(tǒng)計量的P值為1，接受原假設，認為工具變量的選取是正確的。因此，選取列(4)和列(6)的回歸結(jié)果進行觀察，得出:當期房地產(chǎn)價格對居民消費的即期彈性系數(shù)值處于在0.46－0.535之間，而滯后期的房地產(chǎn)價格對居民消費的彈性系數(shù)值位于0.139－0.269之間，當期的房地產(chǎn)資產(chǎn)財富效應更為顯著。與此同時，為了考察房市的長期財富效應彈性，我們對(20)式作遞歸處理。

由此，可以得到長期的房市財富效應彈性系數(shù)為:

根據(jù)圖1和式(23)，我們可以測算出標準模型的長期彈性為1.317983，該值大于1是錯誤的，這主要是由于標準模型沒有考慮到控制政府消費對居民消費的影響。

表2 房地產(chǎn)資產(chǎn)財富效應的標準模型回歸結(jié)果

圖1 各個滯后階數(shù)的房市財富效應彈性系數(shù)值

為了更好考察房市財富效應，我們在回歸中控制了政府消費對居民消費的影響效應，即采用拓展模型進行實證檢驗，結(jié)果顯示，在標準模型中，R2為0.95，而在加入了政府消費后的拓展模型中，R2有所增大，如表3所示，為0.977，且政府消費和它的滯后變量的估計系數(shù)均在1%統(tǒng)計水平上顯著。說明拓展模型能更好分析房地產(chǎn)資產(chǎn)的財富效應，在估計上更有效率。同樣，根據(jù)模型檢驗的結(jié)果，列(4)和列(6)的估計結(jié)果較為滿意，但是比較而言，系統(tǒng)廣義矩法本身而言就比差分廣義矩法在估計上更具效率，而且從表3也可看出，列(6)各估計量均在1%的統(tǒng)計水平上顯著，結(jié)果比列(4)更令人滿意。因此，下面以列(6)進行分析。與表2對式(20)的分析結(jié)果一致，式(21)拓展模型的回歸結(jié)果也顯示:房地產(chǎn)資產(chǎn)存在著財富效應，且當期的資產(chǎn)財富效應比滯后期的更為顯著。 在表3列(6)中，當期房地產(chǎn)價格對居民消費的彈性系數(shù)值為0.199，而上一期的房地產(chǎn)價格對居民消費的彈性系數(shù)值則為0.034，因此，同樣根據(jù)圖1和式(23)，測算得出長期的房市財富效應彈性系數(shù)為0.587054，遠低于標準模型的1.317983，顯示了拓展模型的正確性。列(6)同時也顯示，居民當期消費很大程度上受到滯后一期消費的影響，其彈性系數(shù)值達到0.618且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，高于長期的房市財富效應彈性系數(shù)值0.587054，說明了我國居民消費較為遵循霍爾隨機游走模型，這主要是由于消費習慣的不可逆性所決定的，呈現(xiàn)出較明顯的“棘輪效應”。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗上述結(jié)論的穩(wěn)定性，更好衡量房地產(chǎn)資產(chǎn)對居民消費的影響，本文從不同的地區(qū)(東部、中部與西部)以及不同的時期等方面對理論模型進行穩(wěn)健性檢驗

1.分地區(qū)的穩(wěn)健性檢驗

本文利用全國31個省市的面板數(shù)據(jù)對式(20)和(21)進行估計，得出我國房地產(chǎn)資產(chǎn)的財富效應情況，然而所得到的估計結(jié)果是就全國而言的，對各省市實施具體的調(diào)控房價政策的指導作用有限。因此，通過分地區(qū)進行穩(wěn)健性檢驗的同時，也可以更加細致、精確地評估我國房地產(chǎn)價格與居民消費之間的關(guān)系，從而提高分析結(jié)論對政策的指導意義。

表3 房地產(chǎn)資產(chǎn)財富效應的拓展模型回歸結(jié)果

表4 房地產(chǎn)資產(chǎn)財富效應的標準模型回歸結(jié)果:基于系統(tǒng)廣義矩法的估計

表5 房地產(chǎn)資產(chǎn)財富效應的拓展模型回歸結(jié)果:基于系統(tǒng)廣義矩法的估計

根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展程度將我國各省市分為東部、中部與西部3個地區(qū)。各經(jīng)濟區(qū)域內(nèi)的房地產(chǎn)資產(chǎn)財富效應的分析仍沿用前文所構(gòu)造的標準模型(20)和拓展模型(21);估計方法為一步系統(tǒng)廣義矩法和兩步系統(tǒng)廣義矩法。結(jié)合表2，對比表4中各區(qū)域的回歸結(jié)果，可以看出:表2的回歸結(jié)果具有較強的穩(wěn)定性，無論是東部、中部還是西部地區(qū)，當期的房地產(chǎn)資產(chǎn)價格波動均會對居民消費造成正效應，即具有財富效應。但是，該效應的大小各區(qū)域有異，其中，中部地區(qū)的房地產(chǎn)財富效應最強，東部地區(qū)次之，西部地區(qū)最弱。同樣，結(jié)合表3來對比表5拓展模型的回歸結(jié)果，雖然中部和西部地區(qū)所得到的房地產(chǎn)資產(chǎn)對居民消費的彈性系數(shù)值不顯著，但是也可以得出相似的結(jié)論，即:各個區(qū)域的房地產(chǎn)資產(chǎn)均具有財富效應，其中，中東部地區(qū)的財富效應相比起西部地區(qū)要強很多。同時，表4和表5均體現(xiàn)出居民消費明顯的“棘輪效應”，其遵循霍爾隨機游走模型，特別是東部地區(qū)和西部地區(qū)。這兩個地區(qū)的滯后一期消費對當期消費的彈性系數(shù)值分別處于0.515－1.000之間和0.740－0.936且較為顯著，很好地證明了上述結(jié)論的穩(wěn)定性。相比起中部地區(qū)，東西部地區(qū)的居民消費更加符合霍爾隨機游走模型，其原因可能是東西部地區(qū)居民的消費相對較為理性，其受其他因素的影響小于中部地區(qū)。

2.分時段的穩(wěn)健性檢驗

2003－2004年，我國房地產(chǎn)進入了快速發(fā)展的階段。自2003年起，國家為了房地產(chǎn)市場的健康穩(wěn)定發(fā)展，避免形成房地產(chǎn)泡沫，實施了一系列針對房地產(chǎn)市場的宏觀調(diào)控政策以穩(wěn)定住宅價格。因此，本文在此將研究窗口1997－2010分割為兩個時段，即1997－2003和2004－2010年，在進行穩(wěn)健性檢驗的同時也觀察是否存在時序差異。在此使用的估計方法是系統(tǒng)廣義矩法，使用的模型與上文一致，既有標準模型，也有拓展模型。由此可見具體的回歸結(jié)果見表6。

從表6可以看出，拓展模型的估計效率優(yōu)于標準模型。這主要是因為:拓展模型中殘差序列不管在哪個時間段均出現(xiàn)顯著一階序列相關(guān)但不存在二階自相關(guān)，這意味著模型設定可取;同時，兩個時期的Sargan檢驗的P值較大，說明了工具變量選擇的有效性。因此，以拓展模型的估計系數(shù)進行分析，得出:在1997－2010年，我國房地產(chǎn)資產(chǎn)均具有財富效應，顯示出較強的穩(wěn)健性。但是，結(jié)果也顯示出存在明顯的時序差異。即經(jīng)過2003－2004的房地產(chǎn)調(diào)控，就即期財富效應彈性而言，隨著時間推移呈增強態(tài)勢，即從原先的0.072升至0.123，升幅達到70.83%;而就長期財富效應而言，則從原先的0.688335下降至0.359053，下降幅度為48%。但是，在1997－2003和2004－2010期間，滯后一期的居民消費對當期消費的彈性系數(shù)值分別為0.786和0.714且在1%的統(tǒng)計水平上顯著，均高于長期房市財富效應值，說明消費習慣等因素對居民消費的影響大于房市的財富效應，說明了我國居民消費習慣的不可逆，印證了居民消費長期內(nèi)均遵循霍爾隨機游走模型。

表6 房地產(chǎn)資產(chǎn)財富效應的回歸結(jié)果:基于系統(tǒng)廣義矩法的估計

五、結(jié) 論

本文研究發(fā)現(xiàn)，我國房地產(chǎn)資產(chǎn)具有財富效應，其中，當考慮政府消費對居民消費的影響效應時，我國房市的長期財富效應為0.233，即房價每漲1%，居民消費增長0.233個百分點。進一步的研究發(fā)現(xiàn)，我國中部和東部區(qū)域的財富效應高于西部地區(qū)，主要的原因在于，西部地區(qū)的房地產(chǎn)市場落后于中、東部地區(qū)，房地產(chǎn)市場流動性較弱;而且西部地區(qū)由于經(jīng)濟較為落后，消費者需求較為剛性，大部分居民以必要消費為主，因此即使房價上漲也不會對私人消費造成太大影響。與此同時，本文的研究發(fā)現(xiàn)，隨著時間的推移我國房市長期財富效應出現(xiàn)下降的趨勢，從1997－2003年間的0.688335下降至2004－2010年間的0.359053，表明隨著中國經(jīng)濟的發(fā)展和居民收入水平的提高，房價變動對居民消費的影響卻不斷減弱。

本文的研究給我們?nèi)缦聝牲c啟示:

第一，我國房地產(chǎn)資產(chǎn)存在財富效應，因此，房價過高并非是導致內(nèi)需不振的主因。但是，同時我們也應該警惕房地產(chǎn)市場泡沫的產(chǎn)生，繼續(xù)深化房地產(chǎn)調(diào)控政策，促進其穩(wěn)定發(fā)展，從而更好發(fā)揮財富效應

第二，相比起房地產(chǎn)財富效應，居民消費呈現(xiàn)出的“棘輪效應”更為明顯，這與我國居民受歷史因素和社會環(huán)境等影響而形成的勤儉樸素的消費習慣和消費觀念密切相關(guān)。因此，政府一方面在擴大內(nèi)需，大力發(fā)展服務業(yè)和文化產(chǎn)業(yè)的同時，也應倡導積極健康的消費理念，促使消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。

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The Regional and Time Difference of Real Estate Wealth Effects:Based on Dynamic Panel Data Model

YAO Shu－Jie1，2，DAI Ying－Jie1
(1.School of Economics and Finance，Xi'an Jiaotong University，710061 Xi'an，China;2.School of Contemporary Chinese Studies，University of Nottingham，UK)

This paper constructs a dynamic panel data model of real estate wealth effects and estimate China real estate wealth effect with the system GMM estimation method based on data from 31 provinces through 1997－2010.The results show that real estate price is positively related to household consumption，with higher wealth effect of real estate of eastern and central regions than that of the western region，that the wealth effect is weakening with economic development and increased household income，and that the elastic coefficient through 2004－2010 is significantly less than that through 1997－2003 with 48 percentage decrease.

Real Estate;Wealth Effect;System GMM

A

1002－2848－2012(06)－0088－10

2012－09－06

姚樹潔(1959－)，英籍華人，西安交通大學經(jīng)濟與金融學院特聘教授，博士生導師，英國諾丁漢大學當代中國學學院院長，教授，研究方向:計量經(jīng)濟分析、收入分配理論與經(jīng)濟增長;戴穎杰(1982－)，浙江省溫州市人，西安交通大學經(jīng)濟與金融學院博士研究生，研究方向:產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學。

責任編輯、校對:李斌泉