■張潤(rùn)晴

（中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京））

1 引 言

近年來(lái)，中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格逐年增長(zhǎng)。至2018年，中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)銷(xiāo)售額達(dá)到14.9萬(wàn)億元，為GDP貢獻(xiàn)5.9萬(wàn)億元，以6.6%的占比成為GDP增長(zhǎng)的一大動(dòng)力。

房地產(chǎn)價(jià)格上升有利于房地產(chǎn)行業(yè)，但其過(guò)速增長(zhǎng)卻會(huì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不利的作用。一方面，房地產(chǎn)作為信貸市場(chǎng)的抵押品，其價(jià)格上升有利于資金融通[1]，另一方面，價(jià)格上漲會(huì)進(jìn)一步吸引更多人投資，使實(shí)業(yè)資產(chǎn)的資金被擠出，此外，房地產(chǎn)價(jià)格上漲還會(huì)推高人力成本等[2]，阻礙實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。政府已經(jīng)出臺(tái)多項(xiàng)政策控制房地產(chǎn)價(jià)格慢漲，通過(guò)限購(gòu)令、增加土地供給與整治“首付貸”等給其價(jià)格降溫。

本文選取了2015至2017年33個(gè)大中城市的數(shù)據(jù)，通過(guò)驗(yàn)證三個(gè)假說(shuō)，運(yùn)用多元線(xiàn)性回歸模型，研究了房地產(chǎn)消費(fèi)、滯后兩期房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響以及房地產(chǎn)價(jià)格、居民收入、投資額與貸款額對(duì)房地產(chǎn)消費(fèi)的影響。

2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)

房地產(chǎn)業(yè)與居民的生活相關(guān)，許多學(xué)者對(duì)其與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系做出了研究。

Miles通過(guò)VAR模型研究發(fā)現(xiàn)住宅投資帶動(dòng)了非住宅投資[3]。劉一楠（2017）認(rèn)為信貸抵押約束的寬松政策會(huì)促進(jìn)實(shí)體產(chǎn)業(yè)的投資[4]。梁俊茹（2016）提出房地產(chǎn)會(huì)通過(guò)財(cái)富效應(yīng)渠道，信貸渠道和預(yù)期效應(yīng)渠道三個(gè)方面來(lái)影響貨幣政策的目標(biāo)[5]。

Chen T（2015）則認(rèn)為房地產(chǎn)價(jià)格的快速增長(zhǎng)不但會(huì)將大量資金擠出實(shí)業(yè)資產(chǎn)，而且會(huì)擴(kuò)大有地產(chǎn)與無(wú)地產(chǎn)的企業(yè)之間所獲融資的差距，進(jìn)而造成社會(huì)資源的錯(cuò)配，減少投資效益。劉海明（2015）提出由于道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇，銀行會(huì)更傾向于將錢(qián)貸給風(fēng)險(xiǎn)更小的房地產(chǎn)企業(yè)，而實(shí)業(yè)企業(yè)則面臨相對(duì)嚴(yán)格的融資約束[6]。

綜上所述，房地產(chǎn)對(duì)GDP的后向拉動(dòng)效果比較明顯。房地產(chǎn)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響到底有多大？給定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)，房地產(chǎn)價(jià)格控制在什么樣的增幅是比較合理的？是否可以通過(guò)滯后的房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)未來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？這是本文試圖研究的問(wèn)題。

3 假說(shuō)與模型設(shè)計(jì)

房地產(chǎn)消費(fèi)在促進(jìn)建筑行業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)上，帶動(dòng)包含建材、冶金與金融保險(xiǎn)等多個(gè)產(chǎn)業(yè)消費(fèi)，后向拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)效果明顯。因此提出假說(shuō)1。

假說(shuō)1：房地產(chǎn)消費(fèi)的增長(zhǎng)將拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，設(shè)計(jì)模型為：

其中g(shù)dpi為第i組數(shù)據(jù)的地方生產(chǎn)總值，β0為截距項(xiàng)。gdpi-1、gdpi-2為第i組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的滯后一期與滯后兩期的地方生產(chǎn)總值，c為房地產(chǎn)消費(fèi)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

關(guān)于房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)消費(fèi)的影響，一方面消費(fèi)者會(huì)因?yàn)閮r(jià)格增加而減少需求，望“高價(jià)”而怯步，另一方面，由于房地產(chǎn)具有投資性，消費(fèi)者會(huì)選擇貸款購(gòu)買(mǎi)具有升值空間的房產(chǎn)。本文據(jù)此提出假設(shè)2。

假說(shuō)2：房地產(chǎn)價(jià)格與房地產(chǎn)消費(fèi)反向變化，設(shè)計(jì)模型為：

其中c為房地產(chǎn)消費(fèi)，β0為截距項(xiàng)。p為房地產(chǎn)價(jià)格，i為地方人均居民收入，inv為房地產(chǎn)投資額，s為房地產(chǎn)供給，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

本文將中國(guó)2009-2018年十年的GDP增速與房地產(chǎn)價(jià)格增速數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)GDP增速與滯后兩期的房地產(chǎn)價(jià)格增速的變化趨勢(shì)相近，如圖1。因此提出假設(shè)3。

圖1 2009—2018年中國(guó)GDP增速與房產(chǎn)價(jià)格增速（均以名義價(jià)格計(jì)算）

假說(shuō)3：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)量與滯后兩期房地產(chǎn)價(jià)格同方向變化，設(shè)計(jì)模型為：

其中g(shù)dpi為第i組數(shù)據(jù)的地方生產(chǎn)總值，β0為截距項(xiàng)。pi-2為第i組數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的滯后兩期房地產(chǎn)價(jià)格，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

4 經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)

4.1 數(shù)據(jù)、來(lái)源及變量

本文數(shù)據(jù)選用全國(guó)31個(gè)大中城市2015-2017年的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其中各地區(qū)生產(chǎn)總值、居民收入來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，房地產(chǎn)消費(fèi)、供給、價(jià)格、投資額與貸款額的數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中房地產(chǎn)市場(chǎng)消費(fèi)、房地產(chǎn)價(jià)格與房地產(chǎn)市場(chǎng)供給的數(shù)據(jù)分別用商品房屋銷(xiāo)售額、商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格與房屋竣工面積來(lái)表示。

4.2 計(jì)量檢驗(yàn)結(jié)果

4.2.1 房地產(chǎn)消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

假設(shè)一的模型為：

模型的效果非常顯著，R2為0.99且各變量的統(tǒng)計(jì)值顯著。房地產(chǎn)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有明顯的拉動(dòng)作用。

4.2.2 房地產(chǎn)消費(fèi)與房地產(chǎn)價(jià)格

建立模型：

模型表明房地產(chǎn)價(jià)格下降1個(gè)百分點(diǎn)，房地產(chǎn)消費(fèi)會(huì)隨之增加0.11個(gè)百分點(diǎn)。當(dāng)價(jià)格增長(zhǎng)時(shí)，若消費(fèi)者減少的需求比其投資性增強(qiáng)帶來(lái)的影響更顯著，結(jié)果便是減少消費(fèi)。

4.2.3 GDP增長(zhǎng)率與房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)率

建立模型：

模型的效果非常顯著，R2為1且各變量的t統(tǒng)計(jì)值顯著?？梢杂么四Ｐ褪褂脺髢善诘膬r(jià)格增長(zhǎng)率來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，也可以通過(guò)控制當(dāng)期的房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)率來(lái)保障國(guó)民生產(chǎn)總值增長(zhǎng)目標(biāo)。2018年全國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格滯后兩期增速為10.05%，用模型估計(jì)得到2018年全國(guó)GDP增速的估計(jì)值為12.65%，實(shí)際值為12.11%，因此較為符合實(shí)際情況。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文運(yùn)用31個(gè)大中城市2015-2017年的面板數(shù)據(jù)，對(duì)房地產(chǎn)消費(fèi)、房地產(chǎn)價(jià)格、地方居民收入，投資額、貸款額與地方國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。模型1表明房地產(chǎn)消費(fèi)對(duì)GDP的彈性系數(shù)為0.04。由模型3可知，房地產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用主要是后向影響，即體現(xiàn)在房地產(chǎn)對(duì)建筑業(yè)、制造業(yè)和冶金方面，房地產(chǎn)消費(fèi)本身的增加值對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并沒(méi)有原本設(shè)想的顯著。

根據(jù)模型2，可知價(jià)格上升時(shí)，即使存在投資性，消費(fèi)者也會(huì)減少消費(fèi)，因此控制價(jià)格慢漲對(duì)抑制房地產(chǎn)投資性消費(fèi)有作用。而模型3表明滯后兩期的滯后兩期的房地產(chǎn)消費(fèi)對(duì)當(dāng)期GDP的彈性系數(shù)為1，這有利于控制房地產(chǎn)價(jià)格并預(yù)測(cè)未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)。

5.2 政策建議

（1）房地產(chǎn)價(jià)格需控制在合理增速。房地產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用更多體現(xiàn)在后向拉動(dòng)作用，由模型3可知房地產(chǎn)價(jià)格滯后兩期的增速與當(dāng)期GDP的增速大致相同。故房地產(chǎn)價(jià)格應(yīng)當(dāng)控制在合理的增速狀態(tài)，過(guò)快不利于金融穩(wěn)定，過(guò)慢則會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成不利影響。

（2）從地價(jià)和信貸入手，以房產(chǎn)稅為輔。決定樓盤(pán)價(jià)位的兩個(gè)主要因素為土地價(jià)格和信貸價(jià)格[7]，因此控制房地產(chǎn)價(jià)格需要從這兩個(gè)方面入手。而房產(chǎn)稅能夠?qū)Ψ康禺a(chǎn)價(jià)格降溫政策起到促進(jìn)的輔助作用，消費(fèi)住房的財(cái)產(chǎn)稅稅收政策能夠進(jìn)一步抑制投資消費(fèi)。