石振武　余璐

摘要：本文引入一般回歸和ARMA組合模型以及矢量自回歸模型，對(duì)商品住宅價(jià)格與GDP的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。依據(jù)理論邏輯，商品住宅價(jià)格從消費(fèi)、投資和出口三個(gè)方面對(duì)GDP產(chǎn)生影響，GDP影響房地產(chǎn)市場(chǎng)需求間接作用于商品住宅價(jià)格。實(shí)證結(jié)果表明：GDP上漲1%，住宅價(jià)格會(huì)上升0806717%；住宅價(jià)格每上調(diào)1%，GDP會(huì)增加1005958%；GDP滯后一、二期對(duì)住宅價(jià)格影響增強(qiáng)，價(jià)格滯后四個(gè)時(shí)期對(duì)GDP作用逐漸減弱；給房產(chǎn)價(jià)格一個(gè)正向沖擊會(huì)引發(fā)國(guó)民經(jīng)濟(jì)20多年的震蕩。

關(guān)鍵詞：商品住宅價(jià)格；GDP；組合；矢量自回歸模型

中圖分類號(hào)：F2933文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

改革開放30多年來，國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速蓬勃發(fā)展，截止2011年GDP均保持9%以上的上升速度，造就了舉世聞名的“中國(guó)奇跡”。自我國(guó)城鎮(zhèn)居民住房制度改革以來，房地產(chǎn)業(yè)突飛猛進(jìn)地發(fā)展在推動(dòng)我國(guó)GDP提升過程中一直扮演著舉足輕重的角色。但伴隨房地產(chǎn)的快速繁榮，一些亟待解決的房地產(chǎn)問題也接踵而至。特大城市以北上廣為例，其平均房?jī)r(jià)已超過了某些國(guó)際大都市，存在極高的泡沫化風(fēng)險(xiǎn)；而中小城市如鄂爾多斯，供給過度，大量樓房無人購(gòu)買，形成了所謂的“鬼城”。2008年美國(guó)爆發(fā)的次貸危機(jī)給我國(guó)處于高位運(yùn)行中的房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)拉響警報(bào)的同時(shí)，也成功地將房地產(chǎn)價(jià)格推向了社會(huì)廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)位置。國(guó)家房產(chǎn)政策連續(xù)變更，從2011年的“新國(guó)八條”到2012年的首套房回歸基準(zhǔn)利率，2013年房地產(chǎn)市場(chǎng)步入大調(diào)整時(shí)期的“國(guó)五條”，再到2015開年一系列“救市”政策的出臺(tái)，使得各地房地產(chǎn)價(jià)格跌宕起伏，進(jìn)而導(dǎo)致居民對(duì)未來房?jī)r(jià)走勢(shì)感到迷茫。

近十幾年中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中，地方政府多是把考核GDP增長(zhǎng)的指標(biāo)落在了房地產(chǎn)行業(yè)上，一定程度上形成了“高房?jī)r(jià)-房地產(chǎn)快速發(fā)展-GDP高速增長(zhǎng)”發(fā)展模式的慣性，但高房?jī)r(jià)的房地產(chǎn)興盛事實(shí)上造就了多少GDP的升高？本文將以哈爾濱市為例探討房地產(chǎn)價(jià)格與GDP之間的相互作用機(jī)制，通過科學(xué)的定量研究方法準(zhǔn)確分析兩者的影響途徑及程度。

一、文獻(xiàn)回顧

梳理現(xiàn)有的房地產(chǎn)價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)相關(guān)性方面的文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)首先大部分研究所選取的房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)樣本均是基于全國(guó)范圍的，忽略了房地產(chǎn)價(jià)格具有區(qū)位性的特點(diǎn)，全國(guó)性的數(shù)據(jù)并不能真實(shí)全面地反映各個(gè)地方的房?jī)r(jià)水平，進(jìn)而減弱了研究的現(xiàn)實(shí)意義。其次鑒于搜集到的房地產(chǎn)價(jià)格和GDP相關(guān)數(shù)據(jù)多來源于統(tǒng)計(jì)局報(bào)表或者數(shù)據(jù)庫(kù)，容易出現(xiàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)不具有可比性的情況，只有少數(shù)學(xué)者在實(shí)證分析前進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理的工作，例如胡勝和劉旦（2007）[1]、王西軍和劉傳哲（2007）[2]利用CPI指數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格和GDP進(jìn)行了修正，并通過取自然對(duì)數(shù)的方法以消除時(shí)間序列中方差隨解釋變量變化的情況。依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的統(tǒng)計(jì)制度，統(tǒng)計(jì)月報(bào)中的房地產(chǎn)報(bào)表通常不提供1月份的數(shù)據(jù)，顧海峰和張?jiān)?014）[3]在研究貨幣政策與房地產(chǎn)價(jià)格調(diào)控關(guān)系時(shí)，利用當(dāng)年的房地產(chǎn)價(jià)格月度平均值來填補(bǔ)1月份的數(shù)據(jù)樣本。同時(shí)，國(guó)家還規(guī)定自2004年1月1日起，不再對(duì)外公布月度GDP數(shù)據(jù)，楊俊杰（2012）[4]為擴(kuò)充所需的GDP樣本容量，將季度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至月度數(shù)據(jù)。為保證房地產(chǎn)價(jià)格前后時(shí)期數(shù)據(jù)具有較高的可比性，李芳和李秋娟（2014）[5]在分析人民幣匯率與房地產(chǎn)價(jià)格關(guān)系時(shí)，運(yùn)用Census-X12法剔除了房地產(chǎn)數(shù)據(jù)季節(jié)因素的影響，黃少安（2012）等人[6]利用固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)將名義房地產(chǎn)價(jià)格轉(zhuǎn)換為2000年不變價(jià)的真實(shí)價(jià)格。另外，國(guó)內(nèi)學(xué)者雖然通過定量方法，主要基于VAR模型與脈沖響應(yīng)分析，知曉GDP起伏會(huì)影響房?jī)r(jià)的變化，利于把握房?jī)r(jià)未來趨勢(shì)，同時(shí)，房?jī)r(jià)漲跌也會(huì)反映國(guó)民經(jīng)濟(jì)的情勢(shì)，但結(jié)果仍停留在寬泛的定性層面，沒有給出一個(gè)明確的有關(guān)影響大小的結(jié)果，故此類定量的研究還需進(jìn)一步深入。

綜上所述，為彌補(bǔ)以上研究的不足，本文針對(duì)商品住宅房地產(chǎn)價(jià)格與GDP相關(guān)性問題進(jìn)行探討和研究，在理論上分析兩者之間的效應(yīng)關(guān)系的基礎(chǔ)上，以哈爾濱市為例，對(duì)實(shí)地調(diào)研所獲數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的預(yù)處理，建立一般回歸和ARMA混合模型以及VAR模型以量化其關(guān)系。

二、理論分析

分析住宅價(jià)格與GDP互動(dòng)效應(yīng)的作用途徑和機(jī)理，不僅是本文進(jìn)一步展開實(shí)證分析的理論邏輯，也是對(duì)實(shí)證結(jié)論的理論詮釋。

（一）GDP對(duì)商品住宅價(jià)格的影響

房地產(chǎn)價(jià)格是由市場(chǎng)供給與需求關(guān)系直接決定的，商品住宅價(jià)格也不例外，GDP只作為其他影響因素之一間接作用于房地產(chǎn)價(jià)格的漲跌。房地產(chǎn)需求可分為兩類，消費(fèi)需求是人們?yōu)榱恕熬诱哂衅湮荨钡哪繕?biāo)或者改善已有住房條件而引發(fā)的房產(chǎn)購(gòu)置需求，投資需求是購(gòu)房者期望通過租售房屋的途徑，當(dāng)房屋升值時(shí)，上漲租金或者房?jī)r(jià)，以獲得回報(bào)和收益的需求，其類似于金融市場(chǎng)的正反饋交易行為，易出現(xiàn)羊群行為，投資者習(xí)慣性地“買漲殺跌”，繼而推動(dòng)房?jī)r(jià)朝預(yù)期趨勢(shì)聚攏。從宏觀角度上看，GDP可代表國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)，當(dāng)GDP升高時(shí)，城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，居民收入增加，對(duì)未來收入和前景持積極態(tài)度，提升了對(duì)房地產(chǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)偏好，必定會(huì)激增有關(guān)房地產(chǎn)的消費(fèi)和投資需求，但因?yàn)樽≌旧斫ㄔO(shè)周期較長(zhǎng)的特點(diǎn)，供給存在一定的滯后性，必然導(dǎo)致住宅價(jià)格的上漲，具體影響過程見圖1。

（二）商品住宅價(jià)格對(duì)GDP的影響

GDP作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的代表指標(biāo)，經(jīng)濟(jì)學(xué)上常把消費(fèi)、投資、出口喻為拉動(dòng)其增長(zhǎng)的“三駕馬車”。房地產(chǎn)作為一種消費(fèi)品、投資品以及典型的非貿(mào)易品，可以從以上三個(gè)方面對(duì)GDP上升展開分析。從消費(fèi)方面來講，當(dāng)商品住宅價(jià)格升高時(shí)，居民所擁有的不動(dòng)產(chǎn)—房地產(chǎn)實(shí)際價(jià)值擴(kuò)大，根據(jù)財(cái)富效應(yīng)理論，家庭購(gòu)買力提升，其會(huì)在總消費(fèi)開支方面投入加大，從而促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中各產(chǎn)業(yè)對(duì)不同消費(fèi)品的生產(chǎn)，以增加GDP的產(chǎn)值。從投資層面分析，傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的托賓Q效應(yīng)證明了貨幣通過資本市場(chǎng)間接作用于投資的可能性，進(jìn)而可解釋商品住宅資產(chǎn)價(jià)格提高，Q值變大會(huì)促進(jìn)投資擴(kuò)大的現(xiàn)實(shí)。投資作為房?jī)r(jià)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生效用的重要方式，當(dāng)房地產(chǎn)價(jià)格上漲時(shí)，房地產(chǎn)開發(fā)商和潛在的房地產(chǎn)個(gè)人投資者會(huì)出現(xiàn)“似貨幣幻覺效應(yīng)”，相信房?jī)r(jià)會(huì)持續(xù)上升，提高了期望的盈利預(yù)期，進(jìn)而帶動(dòng)了房地產(chǎn)以及相關(guān)行業(yè)的投資增加，使得GDP增加。以出口角度來看，當(dāng)房?jī)r(jià)上漲，地產(chǎn)企業(yè)會(huì)加快對(duì)房地產(chǎn)項(xiàng)目的開發(fā)，引起了房地產(chǎn)建設(shè)所需建筑材料的大量生產(chǎn)，例如一些鋼材企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)量，一些非建筑材料生產(chǎn)企業(yè)改變產(chǎn)品加入到建材行列中，這使得建材市場(chǎng)嚴(yán)重飽和，出口剩余材料成為建材企業(yè)不錯(cuò)的應(yīng)對(duì)方法。

但從理論上初步比較GDP與房?jī)r(jià)之間相互作用大小，可大致判斷房?jī)r(jià)對(duì)GDP的影響效應(yīng)更大。因?yàn)楦鶕?jù)費(fèi)里德曼的持久收入假說，將居民穩(wěn)定的薪資報(bào)酬和對(duì)未來薪資的心理預(yù)期視為持久性收入。自改革開放以來，國(guó)民經(jīng)濟(jì)的市場(chǎng)份額接連擴(kuò)展，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值持續(xù)增加，居民的收入雖快速增長(zhǎng)，但由于物價(jià)的飛漲，使得實(shí)際的持久收入并未大幅增加，而居民是否買房主要是由持久收入決定。同時(shí)商品住宅價(jià)格對(duì)GDP的影響根據(jù)投資方面的乘數(shù)理論，商品住宅價(jià)格上漲使得社會(huì)總投資擴(kuò)張，而投資變動(dòng)會(huì)以其變動(dòng)倍數(shù)帶給國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

三、實(shí)證分析

（一）樣本與數(shù)據(jù)處理

本研究以哈爾濱市商品住宅價(jià)格與GDP的相關(guān)性為目的，選取2002年1月至2015年6月的月度數(shù)據(jù)為樣本，共162組。筆者從哈爾濱市統(tǒng)計(jì)局所編制的統(tǒng)計(jì)月報(bào)中搜集到各月累計(jì)商品住宅銷售額、商品住宅銷售面積以及季度GDP的相關(guān)數(shù)據(jù)。但依據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局報(bào)表制度規(guī)定，公布的房地產(chǎn)報(bào)表不提供1月份的數(shù)據(jù)，為了保證樣本數(shù)據(jù)的完整性，本研究利用1-12月份累計(jì)商品住宅價(jià)格平均值來替代2002年到2005年1月份的缺失，使用哈爾濱住宅銷售價(jià)格指數(shù)①估算2006年以后統(tǒng)計(jì)缺失的部分?jǐn)?shù)據(jù)，其余房地產(chǎn)價(jià)格數(shù)據(jù)根據(jù)各月商品住宅價(jià)格=當(dāng)月商品住宅銷售額/當(dāng)月商品住宅銷售面積計(jì)算得到，并用P表示。同時(shí)，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局要求自2004年1月1日起，各地區(qū)不再對(duì)外公布月度GDP數(shù)據(jù)，為滿足GDP樣本容量充足，筆者利用Eviews60軟件在對(duì)已獲取的季度GDP時(shí)間序列進(jìn)行Census-X12季節(jié)調(diào)整的基礎(chǔ)上，通過Quadratic-match sum進(jìn)行了月度分解，最大化地降低了出現(xiàn)誤差的概率。此外，鑒于國(guó)統(tǒng)局從2011年1月起實(shí)施新的《住宅銷售價(jià)格統(tǒng)計(jì)調(diào)查方案》，該辦法大幅度調(diào)整商品住宅價(jià)格的統(tǒng)計(jì)方法，使得2011年以后的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)與以往數(shù)據(jù)具有不完全可比性， 故本研究在剔除價(jià)格因素影響時(shí)，選定2010年12月為基期。利用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)和《中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣月報(bào)》的36個(gè)大中城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)表中所記錄的居民消費(fèi)價(jià)格總指數(shù)，分別對(duì)哈爾濱地區(qū)的商品住宅價(jià)格和GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行了修正，為消除時(shí)間序列中存在的異方差現(xiàn)象和季節(jié)因素，對(duì)GDP和P取對(duì)數(shù)，表示為L(zhǎng)GDP和LP，并對(duì)LP進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，樣本數(shù)據(jù)基本處理結(jié)果見圖2。

（二）單位根檢驗(yàn)

為保證建立模型的有效性，本文采用ADF單位根檢驗(yàn)法判斷序列LGDP和LP_SA是否平穩(wěn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。根據(jù)表1結(jié)果可以看出，在1%的顯著性水平下，LGDP和LP_SA的原序列ADF絕對(duì)值均小于臨界值且概率P大于001，拒絕了不存在單位根的原假設(shè)，即為非平穩(wěn)序列；相反地，兩序列的一階差分序列ADF絕對(duì)值均大于臨界值且概率P小于001，則可認(rèn)為序列平穩(wěn)且不含有單位根，即序列LGDP與LP_SA是一階單整，可能存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

（三）商品住宅價(jià)格與GDP的協(xié)整關(guān)系

通過對(duì)兩序列構(gòu)建一般回歸模型，以準(zhǔn)確分析兩序列之間的長(zhǎng)期關(guān)系。

同理鑒于公式（3）序列之間存在自相關(guān)問題，在回歸干擾項(xiàng)中加入ARMA（6，0）模型來修正，修正后的殘差et檢驗(yàn)合格，量化了商品住宅價(jià)格起伏對(duì)GDP影響的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，即房?jī)r(jià)每上調(diào)1%，GDP會(huì)增加1005958%。綜上所述，GDP受商品住宅價(jià)格震蕩的敏感性要稍高于房?jī)r(jià)受GDP波動(dòng)的效用，同時(shí)也說明了影響房?jī)r(jià)的因素很多，GDP只是其中一個(gè)，而對(duì)于GDP，商品住宅可同時(shí)在推動(dòng)其變化的消費(fèi)、投資和進(jìn)出口三方面產(chǎn)生一定效用。

（四）VAR分析

1.最優(yōu)滯后階數(shù)p的確定。不同滯后階數(shù)的選擇對(duì)模型估計(jì)的擬合效果有重要影響。本研究樣本容量T=162，最大滯后階數(shù)設(shè)定為5②。本研究運(yùn)用Eviews60軟件，根據(jù)FPE、AIC和Hannan-Quinn準(zhǔn)則③，得出最優(yōu)滯后階數(shù)為4，具體結(jié)果見表2。

2.建立VAR模型。VAR模型是一種基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)性質(zhì)包含多個(gè)方程的非結(jié)構(gòu)化模型，其建模思想是充分利用內(nèi)生變量滯后值來構(gòu)造函數(shù)，可以從隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊角度，準(zhǔn)確分析經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量的影響。

根據(jù)上述分析所確定的最有滯后期，建立LGDP與LP_SA變量滯后四期的VAR模型，結(jié)果如下：

兩方程的擬合效果顯著，優(yōu)度分別達(dá)到了R2LP_SA=0914188，R2LGDP=0989324。模型的特征根倒數(shù)的模均小于1，且各個(gè)方程的殘差序列全部滿足服從正態(tài)分布，不存在自相關(guān)和異方差的要求，同時(shí)整體模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值較大（4547452），AIC（-5528420）和SC（-5179517）值較小，充分顯示出所建立的VAR模型具有穩(wěn)定有效以及解釋能力強(qiáng)的特點(diǎn)。由上述方程可知，顯著影響哈爾濱商品住宅銷售價(jià)格的因素有價(jià)格的滯后項(xiàng)和第一到二滯后期的地區(qū)生產(chǎn)總值。其中，第四滯后期的商品住宅價(jià)格對(duì)當(dāng)期價(jià)格的影響最大，系數(shù)為0274940，其余三個(gè)滯后期價(jià)格隨時(shí)間延伸影響依次減弱，從數(shù)值上表示即期商品住宅銷售價(jià)格約1/4可以用過去價(jià)格來解釋，說明房地產(chǎn)市場(chǎng)存在顯著的正反饋交易行為，容易造成房?jī)r(jià)的持續(xù)相同波動(dòng)。相反地，GDP滯后一、二期隨時(shí)間影響則增強(qiáng)，且呈正負(fù)交替，滯后一期GDP對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有負(fù)向影響，系數(shù)約為016，滯后二期GDP對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有正向影響，系數(shù)約為029。另外，哈爾濱地區(qū)生產(chǎn)總值主要依賴于其滯后項(xiàng)，商品住宅銷售價(jià)格波動(dòng)對(duì)GDP影響除滯后三期為負(fù)向影響外，其余全部為正向影響，且隨時(shí)間的遞推而逐漸減弱。雖然滯后三期房?jī)r(jià)對(duì)GDP的影響系數(shù)僅為0018，但也可以在一定程度上證明房地產(chǎn)價(jià)格的上漲可能會(huì)抑制地區(qū)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)。

3脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。圖3和圖4中，橫軸表示以月度為單位的沖擊作用的滯后期數(shù)，縱軸表示除受沖擊變量以外的剩余變量響應(yīng)的具體數(shù)值，實(shí)線描繪了脈沖響應(yīng)函數(shù)的走勢(shì)。

圖3清晰地顯示了當(dāng)住宅價(jià)格受到一個(gè)正向單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值則即刻逐漸增大，其中前三期增長(zhǎng)速度明顯快于第5期到7期的速度，第27期時(shí)達(dá)到峰值后開始下降，隨著時(shí)間的流逝，并趨于0。根據(jù)上述走勢(shì)可以大致估算，給商品住宅價(jià)格一個(gè)正向沖擊，宏觀經(jīng)濟(jì)會(huì)引起大約20多年的變化，這基本符合由美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出的庫(kù)茲涅茲經(jīng)濟(jì)周期。商品住宅價(jià)格突然上漲會(huì)在一段時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)明顯的“財(cái)富效應(yīng)”，使得擁有房產(chǎn)的居民心理上會(huì)感覺自己富有，進(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)，這在一定程度上促進(jìn)了地區(qū)生產(chǎn)總值的增加。

圖4準(zhǔn)確地呈現(xiàn)了對(duì)于GDP的一個(gè)單位正向沖擊，由于房?jī)r(jià)變化具有較強(qiáng)的慣性，故在第1期并沒有給予響應(yīng)，而是導(dǎo)致其以第1期為開端，直接下降到第2期的一個(gè)負(fù)值，緊接著逐步表現(xiàn)為上升趨勢(shì)，但期間有小幅度的上下波動(dòng)，直至第28期達(dá)到最大值后開始下降，隨時(shí)間的推移，政府不斷出臺(tái)房地產(chǎn)調(diào)控政策，導(dǎo)致房地產(chǎn)投資趨于理性化，且同時(shí)房地產(chǎn)更進(jìn)一步向市場(chǎng)化邁進(jìn)，使得商品住宅價(jià)格的響應(yīng)漸近為0。由于1期代表一個(gè)月，相較于價(jià)格衰減的過程，其上升期則相對(duì)短暫，這符合房地產(chǎn)作為一種消費(fèi)品，人們對(duì)于購(gòu)買出售房地產(chǎn)短期內(nèi)存在荊輪效應(yīng)，易產(chǎn)生上升變化。

四、結(jié)論

本文以商品住宅價(jià)格與GDP的互動(dòng)關(guān)系為研究視角，分別從理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)方面對(duì)兩者進(jìn)行剖析。

（一）GDP對(duì)商品住宅價(jià)格的影響

理論分析：商品住宅價(jià)格是由市場(chǎng)供給與需求關(guān)系直接決定的，GDP只是間接作用于它的漲跌；當(dāng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)形勢(shì)良好，居民收入和心理預(yù)期提高，間接引起房地產(chǎn)市場(chǎng)的消費(fèi)和投資需求迅速增加，但由于供給存在一定的滯后性，導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格的上漲。實(shí)證檢驗(yàn)表明：依據(jù)建立的一般回歸和ARMA組合模型可知，GDP每上升1%，房?jī)r(jià)漲幅達(dá)0806717%。通過VAR模型得出，顯著影響哈爾濱房?jī)r(jià)的因素有自身滯后項(xiàng)和GDP的滯后一、二期。即期商品住宅銷售價(jià)格的1/4左右可以用過去價(jià)格來解釋，滯后一期GDP對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有負(fù)向影響，強(qiáng)度大致為016，滯后二期GDP為正向影響，強(qiáng)度約是029。從脈沖響應(yīng)函數(shù)可得，對(duì)于GDP的正向沖擊，商品住宅價(jià)格前28期以上升為主期間有小幅度的上下波動(dòng)，隨時(shí)間的推移，政府接連出臺(tái)房地產(chǎn)調(diào)控政策，導(dǎo)致房地產(chǎn)投資趨于理性化，且房地產(chǎn)向市場(chǎng)化邁進(jìn)，使得響應(yīng)漸近為0。

（二）商品住宅價(jià)格對(duì)GDP的影響

依據(jù)理論分析：消費(fèi)方面，根據(jù)財(cái)富效應(yīng)理論，房?jī)r(jià)上漲，家庭消費(fèi)增多，提高了國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)不同消費(fèi)品的產(chǎn)值；投資方面，托賓Q效應(yīng)和“似貨幣幻覺效應(yīng)”解釋了房地產(chǎn)資產(chǎn)價(jià)格上漲，托賓Q值變大會(huì)促進(jìn)投資擴(kuò)大的現(xiàn)實(shí)；出口方面，房?jī)r(jià)上漲引發(fā)地產(chǎn)建設(shè)所需建筑材料的大量生產(chǎn)，建材市場(chǎng)嚴(yán)重飽和，會(huì)促進(jìn)剩余建材的出口。實(shí)證檢驗(yàn)表明：依據(jù)建立的一般回歸和ARMA組合模型可知，商品住宅價(jià)格每上調(diào)1%，GDP會(huì)增加1005958%。通過VAR模型得出，房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值效用除滯后三期為負(fù)向作用外，其余全部為正向作用，且隨時(shí)間的遞推而逐漸減弱。雖然滯后三期房?jī)r(jià)對(duì)GDP的影響系數(shù)僅為0018，但也可以在一定程度上證明房地產(chǎn)價(jià)格的上漲可能會(huì)抑制地區(qū)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)。從脈沖響應(yīng)函數(shù)可得，給商品住宅價(jià)格一個(gè)正向沖擊，宏觀經(jīng)濟(jì)會(huì)引起20多年的變化。

（三）兩者關(guān)系效應(yīng)的比較

根據(jù)費(fèi)里德曼的持久收入假說和投資方面的乘數(shù)理論分析，商品住宅價(jià)格對(duì)GDP的影響要較大于GDP對(duì)商品住宅價(jià)格的效應(yīng)。實(shí)證檢驗(yàn)的估計(jì)系數(shù)也證明了上述推斷。

注釋：

①哈爾濱住宅銷售價(jià)格指數(shù)從《中國(guó)經(jīng)濟(jì)景氣月報(bào)》的70個(gè)大中城市的房地產(chǎn)銷售價(jià)格指數(shù)表中獲得。

②國(guó)外應(yīng)用文獻(xiàn)中，對(duì)于最大滯后階數(shù)通常設(shè)定為T[SX（]1[]3[SX）]。

③張曉峒、鄭妍妍（2010）指出模型旨在提高預(yù)測(cè)精度時(shí)，應(yīng)以AIC和FPE準(zhǔn)則為確定最有滯后階數(shù)的依據(jù)；對(duì)非大樣本，考慮脈沖響應(yīng)估計(jì)精度較高時(shí)，應(yīng)以FPE和HQ準(zhǔn)則為確定依據(jù)。

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Abstract：This article introduced the general regression，ARMA combined model and VAR model for conducting empirical test on the interactive relationship between commercial housing price and GDP. According to theoretical logic， commercial housing price has an impact on GDP from three aspects of consumption， investment and export， while GDP influencing the real estate market demands has an indirect impact on commercial housing price. The empirical results show that when GDP increases 1 percent， commercial housing price will rise 0806717 percent； commercial housing price adds 1%， GDP will grow 1005958%； lagged one， two periods of GDP gradually heighten housing price and lagged four periods of housing price gradually weaken GDP； if commercial housing price is given a shock，it will cause macroeconomic changes over 20 years.

Key words：commercial housing price； GDP； combined； VAR Model

（責(zé)任編輯：嚴(yán)元）