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        基于VAR模型下的FDI對中國住房價格影響的實證研究

        2015-06-07 10:06:01王福軍寧慶月
        關(guān)鍵詞:住房價格脈沖響應(yīng)因果關(guān)系

        王福軍, 寧慶月

        (福州大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,福建 福州 350108)

        基于VAR模型下的FDI對中國住房價格影響的實證研究

        王福軍, 寧慶月

        (福州大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院,福建 福州 350108)

        選取2002—2012年的中國外商直接投資(FDI)與住房價格相關(guān)數(shù)據(jù),在利用單位根檢驗對變量進行平穩(wěn)性檢驗的基礎(chǔ)上,建立VAR模型,運用協(xié)整檢驗、誤差修正模型、格蘭杰因果關(guān)系檢驗以及使用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解進行分析,對FDI與住房價格之間的關(guān)系進行深入研究。結(jié)果表明,在樣本區(qū)間內(nèi),這兩者之間存在著長期均衡關(guān)系,F(xiàn)DI對住房價格存在單向的格蘭杰因果關(guān)系,F(xiàn)DI對住房價格的變動具有正向且顯著地影響。最后,根據(jù)以上結(jié)果,針對FDI在我國房地產(chǎn)市場上如何更好地發(fā)揮積極作用給出了相應(yīng)的政策建議。

        FDI;住房價格;VAR模型;脈沖響應(yīng)函數(shù);方差分解; 住房保障

        一、引言

        房地產(chǎn)業(yè)在我國國民經(jīng)濟發(fā)展中占有舉足輕重的地位,人們不僅將其看成是一種生產(chǎn)和生活的必需品,而且還將其看成是一種資產(chǎn)或財富(此時房價上漲通常會給住房持有者帶來財富效應(yīng))[1]。自2001年我國加入WTO以來,逐步加大對房地產(chǎn)市場開放程度,吸引了越來越多的外商進行投資,我國的住房價格也呈現(xiàn)出持續(xù)上漲的趨勢。

        針對我國FDI與住房價格之間的關(guān)系,學(xué)者們分別從不同的角度進行了廣泛而又深入的討論。宋勃和高波基于我國1998—2006年實際利用外資和房地產(chǎn)價格的季度數(shù)據(jù)進行實證分析后得出:在短期,住房價格上漲吸引外資流入;在長期,外資的流入對住房價格的上漲產(chǎn)生了一定的影響[2]。況偉大通過建立外資參與的房地產(chǎn)市場局部均衡模型,對外資與房價的關(guān)系進行了考察,發(fā)現(xiàn)在開發(fā)環(huán)節(jié),外資對房價的影響是負向的,且外資對房價的影響大于房價對外資的影響[3]。F.Guo,Y.S.Huang基于1997—2008年的月度數(shù)據(jù),對“熱錢”與中國房價的關(guān)系進行實證研究后發(fā)現(xiàn),熱錢的進入對短期內(nèi)房價的上升產(chǎn)生了重大影響[4]。杜敏杰和劉霞輝通過對人民幣升值預(yù)期和住房價格的關(guān)系進行考察后得出,人民幣升值預(yù)期將導(dǎo)致住房價格上漲[5]。張中華對匯率、國際資本流動與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系進行實證分析后得出,匯率的上升將會導(dǎo)致住房價格上漲[6]。劉紅梅基于FDI理論和房地產(chǎn)供求理論進行實證分析后得出FDI的增加對住房價格的上漲起到了一定的推動作用[7]。周江虹運用空間計量方法對我國2000—2008年的25個省份的相關(guān)數(shù)據(jù)分析后得出FDI增加對房地產(chǎn)價格的上漲作用較為明顯[8]。

        綜上所述,學(xué)者們對我國FDI與住房價格的關(guān)系進行了相關(guān)研究,形成了各自的觀點,也促進了相關(guān)理論的發(fā)展,但這些研究缺乏系統(tǒng)性,鮮有文章充分的結(jié)合我國房地產(chǎn)市場的實際情況對其進行說明,為了彌補這一方面的不足,驗證我國FDI與住房價格(FJ)之間的關(guān)系,本文基于2002—2012年的數(shù)據(jù),建立了誤差修正模型,并對其進行了協(xié)整檢驗、Granger因果關(guān)系檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解分析。

        二、實證分析

        為了在進行平穩(wěn)性檢驗時得到平穩(wěn)時間序列,并同時引入?yún)f(xié)整分析,本文采用分別對FDI和FJ取自然對數(shù)得到LNFDI、LNFJ的方法來達到對原始數(shù)據(jù)去參數(shù)化和消除異方差的目的。這樣做不僅不會改變原有變量的協(xié)整關(guān)系,而且還容易得出平穩(wěn)的時間序列。實證分析所用數(shù)據(jù)來自于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站,F(xiàn)DI用實際利用外資總額表示,住房價格用商品房平均銷售價格表示,并利用“居民消費類價格指數(shù)”對其進行了調(diào)整,時間范圍為2000—2012年。本文所有有關(guān)計量模型的回歸分析與統(tǒng)計檢驗均用Eviews7.2實現(xiàn)。

        (一)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

        進行回歸分析和統(tǒng)計檢驗時所用到的時間序列數(shù)據(jù),計量經(jīng)濟模型要求其必須具有平穩(wěn)性,否則,就會出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象,從而影響計量模型的解釋效果。因此,首先采用ADF檢驗方法對其進行平穩(wěn)性檢驗,如表1所示。

        表1 ADF單位根檢驗結(jié)果

        注:C,T,K分別表示常數(shù)項、趨勢項和滯后階數(shù);“D”表示一階差分;Prob.為伴隨概率。

        從表1中可以看出,LNFJ序列和LNFDI序列均為非平穩(wěn)序列,而其一階差分序列都是平穩(wěn)的,說明這兩者均為一階單整序列,根據(jù)協(xié)整檢驗條件,進而可以檢驗變量之間是否存在長期的協(xié)整關(guān)系。

        (二)協(xié)整檢驗

        在進行協(xié)整檢驗前,首先要確定協(xié)整檢驗的滯后階數(shù),確定方法是VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)減1。從表2可以看出,VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1,從而確定協(xié)整檢驗滯后階數(shù)為0。由于本文樣本容量較小,因此采用Johansen檢驗對變量LNFJ、LNFDI進行協(xié)整關(guān)系分析,檢驗結(jié)果見表3。結(jié)果顯示,在5%顯著水平上,變量LNFJ、LNFDI之間存在1個協(xié)整關(guān)系。由此可知,我國FDI與住房價格之間具有長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

        表2 向量自回歸模型滯后期選擇標(biāo)準(zhǔn)

        表3 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

        (三)向量誤差修正模型

        根據(jù)上述協(xié)整檢驗的結(jié)果,可以通過建立向量誤差修正模型(VECM)來揭示這兩個變量之間的短期動態(tài)關(guān)系以及長期與短期之間的修正關(guān)系。在協(xié)整約束條件下,選取滯后1期,VECM方程為:

        Δ(LNFJ)t=-0.142 9ECMt-1+1.368 6(LNFJ)t-1-0.033 0(LNFDI)t-1+2.319 2

        (1)

        其中長期的誤差修正項為:

        VECMt=(LNFJ)t-1-1.050 8(LNFDI)t-1-1.222 9

        (2)

        從(1)式中得到誤差修正系數(shù)為-0.142 9,為負值且顯著地小于零,這符合反向修正機制,能夠自動調(diào)節(jié)變量間的長期均衡關(guān)系。

        在(1)式中,差分項反映了短期波動的影響,可以分為兩部分:一是LNFDI對LNFJ的影響為0.033,由此可以看出,中國房地產(chǎn)周期約為1/0.033≈30年,按照我國從1998年啟動房地產(chǎn)開始,2014年房地產(chǎn)價格有可能達到頂峰,出現(xiàn)拐點,這與當(dāng)前房價出現(xiàn)連續(xù)3個月環(huán)比下降的現(xiàn)實基本相吻合;二是ECM的系數(shù)為0.142 9,這反映了當(dāng)變量之間偏離長期均衡狀態(tài)時,將會以它為調(diào)整速度將其調(diào)整到均衡狀態(tài),由于調(diào)整所用時間為1/0.1429≈7年,從我國房地產(chǎn)價格變化情況來看,2008年后,我國住房價格出現(xiàn)了很大幅度的上升,2014年可能趨于平穩(wěn),在短期內(nèi)不會再有較大幅度的變動,這與我國2014年前三個季度的房價的平穩(wěn)變化基本相符。

        (四)Granger因果關(guān)系檢驗

        由上述的Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果可知,變量LNFJ、LNFDI之間存在高度的相關(guān)性,但是,這些變量之間是否存在因果關(guān)系,若存在因果關(guān)系,則究竟孰是因孰是果,則需要通過格蘭杰因果關(guān)系檢驗來進行判斷。格蘭杰定理表明存在協(xié)整關(guān)系的變量至少存在一個方向上的格蘭杰因果關(guān)系。因此,可以對其進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗,檢驗結(jié)果見表4。

        從表4中可以看出,選取滯后期為1、顯著水平為5%時,LNFDI是LNFJ的原因,但LNFJ不是LNFDI的原因。因此LNFDI對LNFJ存在單向的影響關(guān)系,即FDI是導(dǎo)致住房價格變化的原因,但反過來不成立??v觀我國各地區(qū)的FDI投資及房價變化情況來看,我國東部地區(qū)吸引了大量的FDI(幾乎占了我國FDI投資總額的80%),而這些地區(qū)的房價也是非常高的(例如:北京、上海、廣州、杭州等地),而中部和西部地區(qū)的FDI投資量相對較少,且其房價相對東部地區(qū)也明顯的較低,從而我國的實際情況也印證了這一結(jié)論。

        表4 基于VAR模型的Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果

        (五)脈沖響應(yīng)分析

        使用Eviews軟件計算出模型的AR根圖(如圖1所示),由此可以看出所有AR根的逆對應(yīng)的點均位于單位圓內(nèi),表示建立的VAR模型是穩(wěn)定的,從而可以進一步進行脈沖響應(yīng)分析。用脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析FDI和住房價格之間的相互關(guān)系,如圖2和圖3所示 。

        圖1 滯后階數(shù)為1的AR多項式逆根圖

        圖2 LNFDI對LNFJ的沖擊

        圖3 LNFJ對自身的沖擊

        從圖2可以看出,住房價格對FDI沖擊的響應(yīng)是正的,并在第3期達到最大值,之后隨著期數(shù)的增加,沖擊逐漸減弱,在達到30期之后沖擊逐漸變得平穩(wěn)。當(dāng)某地區(qū)的FDI投資增加時,可能會增加房地產(chǎn)市場上的需求(FDI投資生產(chǎn)需要進行建廠、購買辦公樓以及相應(yīng)的銷售其商品的店鋪等),由于房地產(chǎn)具有建設(shè)周期長的特點,在短期內(nèi),其供給情況很難有所改變,從而在市場需求供給規(guī)律的作用下,造成房價在短期內(nèi)(本文為前3期)內(nèi)上升,但經(jīng)過一段時間以后,隨著房地產(chǎn)供給的增加,又會使房價逐步回到初始的水平,即FDI對房價的影響力度將逐漸減弱,直至消失。從圖3可以看出,住房價格對其自身沖擊的響應(yīng)是正的,在前2期內(nèi)是急劇減弱的,隨后出現(xiàn)一定的波動性,但隨著期數(shù)的增加,沖擊逐漸減弱,在達到30期之后沖擊逐漸變得平穩(wěn)。 當(dāng)房價上漲時,由于人們的購買力有限,從而會降低對住房的需求,同樣在市場需求供給規(guī)律的作用下,使得房價下降,隨著房價的下降,人們又會增加對其的需求,這又會使得房價上升,在這種市場規(guī)律的反復(fù)作用下,房價不斷上升和下降,但隨著時間的推移,這種影響效果也會逐漸減弱,并最終消失。

        (六)方差分解分析

        脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠描述VAR模型中FDI沖擊和住房價格沖擊分別給住房價格所帶來的動態(tài)影響效果,并不能夠說明它們對住房價格變化的貢獻度,但方差分解可以實現(xiàn)這一目標(biāo),進而可以對這兩種不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性作出評價。方差分解分析如表5所示。

        表5 LNFJ方差分解表

        從表5可以看出,F(xiàn)DI增加對住房價格上升的貢獻度在初期不斷增加,隨著期數(shù)的增加,最終保持在44%以上,處于穩(wěn)定狀態(tài),當(dāng)外商決定對某地區(qū)進行投資時,由于房地產(chǎn)建設(shè)周期較長導(dǎo)致其供給不會馬上增加的特點,在需求大于供給的情況下,在短期內(nèi)(本文是前2期)對住房價格變化的影響作用程度變化非常快,但隨著時間的推移,房地產(chǎn)市場供給增加,在市場調(diào)節(jié)機制的作用下,F(xiàn)DI對住房價格變化的影響作用程度變化變得緩和,并最終趨于穩(wěn)定;住房價格上漲對其自身的貢獻度在初期不斷降低,隨著期數(shù)的增加,最終保持在56%以下,處于穩(wěn)定狀態(tài),當(dāng)住房價格上漲時,由于我國居民的收入水平在短期內(nèi)很難有所改變,因此會造成對住房的需求減少,而此時房地產(chǎn)商會增加對住房的供給,在需求減少和供給增加的情況下,在短期內(nèi)(本文是前2期)對住房價格變化的影響作用程度變化非???,但隨著時間的推移,房地產(chǎn)供給商發(fā)現(xiàn)并其沒有獲得預(yù)期的收益而不會持續(xù)的增加住房供給,以及我國居民收入水平的增加和購買力的提升,其對住房價格變化的影響作用程度變化也將變得緩和,并最趨于穩(wěn)定。

        三、結(jié)論與啟示

        本文利用中國2000—2012年的相關(guān)數(shù)據(jù),通過對基于VAR模型的FDI和住房價格的實證分析考察了FDI對住房價格的影響。結(jié)果顯示,F(xiàn)DI的增加與住房價格的上升存在著密不可分的關(guān)系,F(xiàn)DI的增加促進了我國住房價格的上漲。由此可以得出,近年來我國房價的持續(xù)上漲,有一部分原因是來自于FDI進入量的連續(xù)增加,F(xiàn)DI的進入加劇了我國房地產(chǎn)市場的競爭,一方面在很多地方(例如,物業(yè)整購方面)國外投資者的經(jīng)濟實力優(yōu)于國內(nèi)的投資者,另一方面,F(xiàn)DI進入量的增加使得我國房地產(chǎn)市場上的需求量增加了,根據(jù)市場需求供給模型,這就會提高住房價格。

        因此,為了正確引導(dǎo)FDI的進入,使其對我國的房地產(chǎn)市場產(chǎn)生積極的影響,降低其對我國房地產(chǎn)市場帶來的不確定性和風(fēng)險性。根據(jù)以上結(jié)論,提出以下相應(yīng)的政策建議:一要制定和完善和房地產(chǎn)有關(guān)的法律法規(guī)和政策,使得外資在我國房地產(chǎn)市場上的投資有法可依,合理引導(dǎo)外資的投資方向,促進我國房地產(chǎn)市場的持續(xù)、健康發(fā)展,盡最大努力保證房地產(chǎn)市場運行的端正和規(guī)范;二要嚴(yán)格監(jiān)控FDI在我國房地產(chǎn)市場上的投資流向,對非正規(guī)渠道進入的FDI進行投機套利的非法行為給予堅決的打擊,切實提高我國的金融經(jīng)濟市場的安全性[9];三要建立健全FDI和房地產(chǎn)市場交易的監(jiān)測預(yù)警機制,杜絕FDI進入房地產(chǎn)市場而可能造成各種風(fēng)險的發(fā)生,完善風(fēng)險指標(biāo)監(jiān)測體系,健全FDI在房地產(chǎn)市場上進行交易的登記體系;四要緩解人民幣升值預(yù)期,中央銀行、國家外匯管理局等有關(guān)部門應(yīng)積極相互配合,通過各種渠道緩解人民幣升值預(yù)期,充分運用利率和匯率杠桿對住房價格實行調(diào)控。

        [1]李艷麗,李利軍.論我國房價收入的不合理性及解決思路[J].石家莊鐵道學(xué)院學(xué)報,2000(1):81-84.

        [2]宋勃,高波.國際治本流動對房地產(chǎn)價格的影響—基于我國的實證檢驗(1998—2006年)[J].財經(jīng)問題研究,2007(3):55-61.

        [3]況偉大.FDI與房價[J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理,2013(2):51-57.

        [4]F.Guo,Y.S.Huang.Does“Hot Money”Drive China’s Real Estate and Stock Markets?[J].International Review of Economics and Finance,2010(19):452-66.

        [5]杜敏杰,劉霞輝.人民幣升值預(yù)期與房地產(chǎn)價格波動[J].世界經(jīng)濟,2007(1):81-87.

        [6]張中華.匯率、國際資本流動與經(jīng)濟發(fā)展[J].財貿(mào)經(jīng)濟,2007(7):71-77.

        [7]劉紅梅.外商投資對我國房地產(chǎn)價格的影響研究[D].長沙:湖南大學(xué),2009.

        [8]周江虹.外商投資對我國住房價格影響的實證研究[D].長沙:湖南大學(xué),2010.

        [9]桂莉,劉蕾,曹云清.完善城鎮(zhèn)中低收入家庭住房保障體系的思考[J].石家莊鐵道學(xué)院學(xué)報:社會科學(xué)版,2010,4(3):74-76.

        Empirical Research on the Impacts of FDI on Housing Price in China Based on VAR Model

        WANG Fu-jun, NING Qing-yue

        (School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China)

        By selecting the foreign direct investment (FDI) and housing price data (2002-2012) in China, using the unit root test to make the stationary test of the variables, establishing VAR model, using co-integration test, error correction model, Granger causality test, the impulse response function and variance decomposition to make analysis, the relationship between FDI and housing price are deeply studied.The results show that in the sample interval, there is a long-term equilibrium relationship between FDI and housing price; there is a one-way Granger causality between FDI and housing price; FDI has a positive and significant impact on the housing price.Finally, according to the above results, some corresponding policy recommendations on FDI how to play a positive role better in real estate market in China are put forward.

        FDI (foreign direct investment); housing price; VAR model; impulse response function; variance decomposition; housing securtiy

        2095-0365(2015)01-0030-05

        2014-09-05

        王福軍(1989-)男,碩士研究生,研究方向:技術(shù)進步與經(jīng)濟增長。

        F293.3 文獻標(biāo)識碼:A

        10.13319/j.cnki.sjztddxxbskb.2015.01.06

        本文信息:王福軍,寧慶月.基于VAR模型下的FDI對中國住房價格影響的實證研究 [J].石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版,2015,9(1):30-34.

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