南錦順　沙挪婭

【摘要】本文選取房地產(chǎn)投資額作為被解釋變量，選取土地、信貸和金融政策的代表變量作為解釋變量，運(yùn)用VAR模型中的脈沖響應(yīng)分析方法分析宏觀調(diào)控政策與房地產(chǎn)投資之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系，最終得出三大政策對(duì)房地產(chǎn)投資的影響具有滯后性，且信貸政策對(duì)房地產(chǎn)投資的影響效果最為顯著，土地政策次之，而金融政策影響最弱。

【關(guān)鍵詞】房地產(chǎn)投資 宏觀調(diào)控政策 VAR

一、引言

隨著我國(guó)房地產(chǎn)投資規(guī)模的不斷擴(kuò)大，房地產(chǎn)業(yè)受?chē)?guó)家政策宏觀調(diào)控和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)調(diào)控的雙重影響也越來(lái)越深。當(dāng)前房地產(chǎn)業(yè)相關(guān)研究中，以政策對(duì)房地產(chǎn)整體和房?jī)r(jià)的影響研究居多，對(duì)房地產(chǎn)投資的影響研究較少。其中王要武、金海燕利用VAR模型分析宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)供需狀況和房?jī)r(jià)的影響，對(duì)房地產(chǎn)供給影響由大到小為土地供給、利率、貨幣供應(yīng)量，三者對(duì)房地產(chǎn)需求的影響均很小，土地供應(yīng)量對(duì)房?jī)r(jià)影響最大[1]。邱強(qiáng)基于VEC模型研究金融調(diào)控政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響，得出貨幣供應(yīng)量起主導(dǎo)作用，貸款利率對(duì)房?jī)r(jià)上漲具有正效應(yīng)[2]。覃事婭基于VAR模型分析宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響，選取土地、信貸和產(chǎn)業(yè)政策的8個(gè)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行定量分析，得出國(guó)家宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響具有時(shí)滯性、差異性和周期性[3]。這些研究均是從房地產(chǎn)投資或房?jī)r(jià)角度出發(fā)，運(yùn)用VAR模型來(lái)分析所選變量間短期動(dòng)態(tài)影響。本文以房地產(chǎn)投資為研究對(duì)象，結(jié)合VAR模型對(duì)近年來(lái)土地、信貸和金融政策對(duì)房地產(chǎn)投資的影響進(jìn)行實(shí)證分析。

二、土地、信貸、金融政策對(duì)房地產(chǎn)投資影響實(shí)證分析

近些年我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展不均衡，弊端涌現(xiàn)，凸顯了國(guó)家宏觀調(diào)控政策的重要性。國(guó)家針對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的主要宏觀調(diào)控政策可分為：土地政策、信貸政策、金融政策、稅收政策和行政手段等。實(shí)踐表明，稅收和行政手段具有強(qiáng)制性和見(jiàn)效快的優(yōu)勢(shì)，但卻不能從根本上調(diào)控房地產(chǎn)投資。本文從土地、信貸、金融三大政策出發(fā)，建立VAR模型對(duì)房地產(chǎn)投資受宏觀調(diào)控政策的影響進(jìn)行實(shí)證分析。

（一）數(shù)據(jù)選取與變量描述

本文數(shù)據(jù)分析通過(guò)用Eviews7完成。數(shù)據(jù)樣本區(qū)間是2000年第一季度至2015年第四季度的全國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。選取房地產(chǎn)投資額（TZ）作為分析房地產(chǎn)投資水平的代表變量，即此次實(shí)證分析的響應(yīng)變量；選取房地產(chǎn)業(yè)土地購(gòu)置面積（TD）反映土地供應(yīng)量水平并作為土地政策的代表變量；選取房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資中實(shí)際到位資金中國(guó)銀行貸款（DK）作為房地產(chǎn)信貸政策的代表變量；選取貨幣供應(yīng)量（M2）和三年期貸款利率（LL）分別作為金融政策中貨幣和利率的代表變量。

為了消除數(shù)據(jù)的共線性和異方差性，本次分析對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。又因選取的數(shù)據(jù)是季度數(shù)據(jù)，為消除數(shù)據(jù)季節(jié)變動(dòng)對(duì)模型的影響，用X12方法對(duì)受季節(jié)因素影響較大的三組數(shù)據(jù)TZ、TD、DK進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。

（二）ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)

VAR模型要求數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，故先對(duì)變量進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，依檢驗(yàn)結(jié)果得出房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額、土地供應(yīng)量、信貸供應(yīng)量、貨幣供應(yīng)量、三年期利率等變量均是非平穩(wěn)變量，但是它們的一階差分序列在5%的顯著水平下均是平穩(wěn)的，可以進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)分析。

（三）VAR模型及其脈沖響應(yīng)函數(shù)

結(jié)合AIC準(zhǔn)則多次檢驗(yàn)比選，選取最優(yōu)滯后階數(shù)為4，所得VAR模型為：

結(jié)論：

1.當(dāng)期房地產(chǎn)投資額、土地供應(yīng)量、信貸供應(yīng)量、貨幣供應(yīng)量均對(duì)房地產(chǎn)投資產(chǎn)生持續(xù)的正向影響。

2.房地產(chǎn)投資對(duì)其自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊波動(dòng)至第9期序列趨于平穩(wěn)；土地供應(yīng)量的影響從第二期起小幅度上升至第4期時(shí)影響最大；信貸供應(yīng)量的影響從第2期起波動(dòng)上升至第6期時(shí)影響最大；貨幣供應(yīng)量的影響在第2期迅速上升至0.01，后其沖擊比較穩(wěn)定；利率的影響在第2期迅速上升至峰值0.02后又迅速下降至第5期的-0.005，至第8期后，其影響再轉(zhuǎn)為正向影響，最終于第10期趨于穩(wěn)定。

3.在第3期前，變量對(duì)房地產(chǎn)投資影響的排序?yàn)椋篖LL>LM2> LDK>LTD。在第3期后，整體呈現(xiàn)的新的排序結(jié)果為：LDK>LM2>LTD>LLL。

三、結(jié)論

本文運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)論如下：

從VAR的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果可得房地產(chǎn)投資受除自身之外的其它因素的影響具有滯后性，且房地產(chǎn)投資額受信貸政策影響較為顯著且持續(xù)，貨幣政策的影響略低，土地政策次之。短期內(nèi)利率的正向影響最為明顯。但從長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)，一個(gè)新政策出臺(tái)對(duì)房地產(chǎn)投資的影響效力中，信貸政策的作用力大于貨幣政策大于土地政策大于利率政策。且土地政策和金融政策調(diào)控房地產(chǎn)投資具有滯后性，適合作為中、長(zhǎng)期調(diào)控工具。而信貸政策對(duì)房地產(chǎn)投資的影響具有當(dāng)期性和時(shí)滯性，可作為短、中、長(zhǎng)期調(diào)控工具。

根據(jù)上述結(jié)論，建議國(guó)家在制定房地產(chǎn)業(yè)的宏觀調(diào)控政策時(shí)，充分利用信貸和土地政策對(duì)房地產(chǎn)投資的顯著影響效應(yīng)，結(jié)合各政策影響的時(shí)滯性長(zhǎng)短，豐富宏觀調(diào)控方式。綜合考慮各影響因素在不同時(shí)期的影響，短期和長(zhǎng)期政策相結(jié)合，制定合理的政策組合。

參考文獻(xiàn)

[1]王要武，金海燕.我國(guó)房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策效果的實(shí)證分析[J].土木工程學(xué)報(bào)，2008，（08）：105-111.

[2]邱強(qiáng).房地產(chǎn)金融調(diào)控政策效果——基于VEC向量誤差修正模型的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)視角（下），2010，（05）：25-27.

[3]覃事婭，伊長(zhǎng)亮.基于VAR的我國(guó)房地產(chǎn)宏觀調(diào)控政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響分析[J].湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2012，（06）：34-40.

基金項(xiàng)目：本文為吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院科研青年基金項(xiàng)目（編號(hào)：吉農(nóng)院合字[2016]第Q24號(hào)）研究成果。

作者簡(jiǎn)介：南錦順（1989-），女，朝鮮族，吉林延吉人，就職于吉林農(nóng)業(yè)科技學(xué)院，研究方向：房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)與管理。endprint