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中国房地产价格波动对经济的金融加速效应实证研究 　　【摘要】综观世界经济金融发展历史,房地产价格的大幅波动对一国宏观经济和金融的稳定带来巨大的影响,而金融因素在影响机制中起着不容忽视的放大初始冲击的作用。本文主要研究房地产价格波动如何影响宏观经济中的消费、投资等行为,其作用机制如何。研究角度为信贷市场的金融加速渠道,并在此基础上运用VAR模型及脉冲响应函数等计量手段进行进一步的实证检验。 　　【关键词】房地产价格;消费;投资;金融加速器;VAR模型 　　 　　引言 　　随着房地产业在我国整个国民经济中地位的不断提高,房地产业波动与经济周期之间的互动效应越来越明显。从2007年3月开始,我国房地产市场活跃、投资高涨,房价和地价轮番飙升,然而,从2007年年初的繁荣到2007年11月已开始进入市场调整,到2008年的年中已呈现出相对低迷的症状,而至2008年底,略显现阶段性回暖,2009年上半年房价持续上涨。与此相对应的是,我国固定资产投资总额从2007年3月的8009亿增加至2007年12月的16809亿,社会消费品零售总额从6685亿增加至9015亿;之后开始回落,2008年投资额基本位于13000亿,消费在8000亿左右,2009年上半年略有上升,尤其是6月份涨幅较大。可见,房价的波动造成经济的相应变动,效果较为明显。因此,本文将对房地产价格波动与经济变量之间的互动关系进行更加深入的研究。 　　 　　1.中国房地产价格波动对经济的金融加速效应理论阐述 　　 　　金融加速器理论假设存在价格粘性、投资滞后、公司差异和金融市场缺陷等问题,而金融市场的缺陷是决定经济周期波动特征的关键因素。因金融市场缺陷而产生的金融摩擦会放大金融冲击,即所谓的“金融加速器”效应。即使冲击趋于零,由于金融摩擦的存在,这一冲击将被金融加速器无限放大,从而导致经济出现剧烈的波动。 　　房地产价格的波动通过改变经济主体的行为方式,从而对实体经济产生广泛的影响。具体而言,房地产的波动通过金融加速效应对投资、居民消费行为产生影响,进而影响到社会总需求和总供给的平衡。 　　 　　2.VAR模型对房地产价格波动对经济的金融加速效应实证检验 　　 　　2.1 变量选取 　　房地产???格代表变量的选择:中国商品房平均销售价格指数(HPI);实体经济层面指标选取:消费和投资,大多数国家的消费和投资支出大约占到该国GNP的80%,中国的消费占GDP的比率约为60%,固定资产投资约占GDP的30%,因此研究房地产价格波动对实体经济的影响,一般是通过研究房地产价格变化对消费和投资这两个主要宏观经济变量的影响来实现(聂晶,2007)。其中,消费的指标选取为社会消费品零售总额(RS),投资的指示变量则选取固定资产投资完成额(AI);中间变量:金融机构人民币贷款总额(L),基于本文研究的特点(从金融加速器渠道研究房地产价格波动对宏观经济的影响),引入金融机构人民币贷款总额作为中间变量。 　　数据采用我国2001年1月――2009年6月共102个月度数据作为分析对象,计量分析工具选用功能强大的Eviews6软件。数据来源为国研网宏观经济数据库、中经专网统计数据库、中国国家统计局网站及中国人民银行网站。为尽量避免数据的波动,消除时间序列的异方差,对变量取对数。 　　2.2 VAR模型检验 　　平稳性检验结果显示,各变量的原始序列在10%显著水平下ADF检验中都接受原假设,存在单位根,说明原序列不平稳;而各变量的一阶差分序列在1%显著性水平下拒绝单位根假设,从而说明各变量都是一阶单整。可以对原序列建立VAR模型,并在此基础上进行协整检验。 　　从Johansen协整检验结果可以看出,在原假设为至多存在一个协整关系时,迹检验和最大特征根检验的Trace统计量和Max-Eigen统计量分别小于各自5%的临界值,即接受原假设。因此,商品房平均销售价格指数、金融机构人民币贷款总额、社会消费品零售总额、固定资产投资完成额之间有且仅有一个协整关系,即从长期而言,商品房平均销售价格指数、金融机构人民币贷款总额、社会消费品零售总额、固定资产投资完成额之间存在一种长期均衡关系。 　　对VAR模型的滞后结构进行检验,如果被估计的VAR模型所有根模的倒数小于1,即位于单位圆内,则其是稳定的。如果模型不稳定,某些结果将不是有效的(如脉冲响应函数的标准误差)。下面给出单位根的图形表示的结果: 　　 　　图1 AR根图 　　特征多项式根的倒数都位于单位圆内,说明VAR模型是稳定的。根据其得出的脉冲响应的结果是稳健、可靠的。 　　2.3 IRF对VAR模型脉冲响应的计算 　　在下列各图中,横轴表示冲击作用的滞后期数(单位:月度),纵轴表示不同变量的变化,实线为脉冲响