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中国房地产价格财富效应分析一、引言 消费不足是中国经济可持续发展的一个重要制约性因素。中国经济增长依赖投资和出口的局面很难长期维持，这一增长方式在未来的几年里将不可避免地面临重要调整。这样的调整对快速发展中的中国经济将产生负面的影响，其影响程度如何完全取决于消费。届时，如果消费不能成长为代替投资和出口的增长支柱，中国经济很难排除硬着落的可能。刺激消费增长是中国政府最近提出的经济“又好又快”发展的根本之所在，也是实现经济增长方式转变的关键。 一般认为，两大因素直接影响了消费，即收入效应和财富效应。收入对消费的影响更多地体现在就业率和收入分配的不平等。相反地，中国居民消费中的财富效应却没有明显地发挥出来。因此，充分发挥财富效应对刺激消费的积极作用非常重要。财富通常包括真实财富(如商业资产和房地产)和金融财富(如证券和银行存款)两大类型。国家仍然是土地、重要资源和垄断行业企业的实际所有者和支配者，中国居民能够实际拥有的财富主要是银行存款、房地产、私营企业和其他金融资产。因为现金和银行存款、债券等资产价值变化很小，一般人们主要讨论股票市场和住宅房地产的财富效应。但是，关于中国股市是否具有财富效应，大量实证研究得出的结论是中国股市存在较弱的财富效应。这种较弱的影响不仅存在于股市上涨时对消费支出的积极影响，也同样存在于股市低迷时对消费支出的消极影响。因此，在目前，一个健康的、良好发展的房地产市场所产生的财富效应以及带给房屋居住者稳定未来预期的作用对于中国经济的拉动至关重要。因此，本文从房地产市场财富效应视角出发，对我国房地产市场财富效应进行综合分析，目的是为政府制定正确的宏观调控政策提供理论指导，从而促进房地产业和我国国民经济健康发展。 二、实证方法 建立结构模型的方法一般是利用经济理论描述变量之间的关系，然而，经济理论往往不能为变量问的动态关系提供严格的定义，加之内生变量可能同时出现在方程的左右两边，使得估计和推论问题变得复杂化。为了解决这些问题，产生了有关多变量建模的非结构方法，向量自回归模型(VAR)就是非结构化的多方程模型。它不带有任何事先约束条件，将每个变量均视为内生变量，避开了结构建模方法中需要对系统中每个内生变量关于所有变量滞后值函数的建模问题，它突出的一个核心问题是“让数据自己说话”(古扎拉蒂，1997)。 最一般的VAR模型的数学表达式为： y1=A1yt-1+A22yt-2+……+Apyt-p+B1Xt+……+B1Xt-rε1(1)式中，yt是m维内生变量向量，Xt为维外生变量向量，A1，A2，……，Ap和B1，B2……，Br为待估计的参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p阶和r阶滞后期。ε1为随机扰动项，其同时刻的元素可以彼此相关，但不能与自身滞后值和模型右边的变量相关。模型(1)中内生变量有p阶滞后项，所以可称其为VAR(p)模型。VAR模型做出正确推断的前提是要求变量具有平稳性，当变量非平稳但具有协整关系时，基于VAR模型做出的判断也是可靠的。在VAR模型的基础上，Johansen(1985，1995)提出和完备了协整向量的极大正则似然估计以及相关的协整和调节向量的假设检验，形成了广泛使用的Johansen协整检验法。本文将运用Johansen提出的协整检验方法来检验变量之间的协整关系，得出协整检验的结果以后，本文将进一步利用格兰杰因果关系检验法(Granger Causality Test)判断这些变量之间的关系是否构成短期因果关系。在协整检验和因果关系检验的基础上，本文最后将进行脉冲响应函数分析和方差分解，以分析变量之间关系的强度。 三、模型的设计和数据的选取 理论界对资产的财富效应研究。一般都基于莫迪利安尼的生命周期假说理论。按照Modigliani和Tarantelli(1 975)、Modigliani和Steindel(1977)和Steindel(1977，1981)等的消费行为理论，财富效应通过估计总的时间序列回归方式计算： XFt=α+bFJt+cYt+dJRt 其中，XFt为社会消费品零售总额，Yt表示城镇居民人均可支配收入；FJt表示住宅价格指数： JRt表示上证指数。全部数据均为季度数据，时间区间是2001年1季度～2006年4季度，所有数据引自中国景气月报。此外，在实际分析中，上述各变量分别取对数进入方程。 四、实证分析过程 (一)变量的单位根检验 变量之间存在协整关系、因果关系以及建立VAR模型的前提是所有变量服从同阶单位根过程，即变量I(1)过程。常用的单位根检验方法为Dickey和Fuller(1974)提出的ADF检验法。本文利用E-views5.0软件分别对各变量的水平值和一阶差分进行ADF单位根