房地產(chǎn)業(yè)是我國(guó)的支柱產(chǎn)業(yè)之一，房地產(chǎn)價(jià)格的漲跌對(duì)我國(guó)各行業(yè)具有重要的影響力。房地產(chǎn)業(yè)是推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一支重要力量。但持續(xù)飆升的房?jī)r(jià)引起宏觀經(jīng)濟(jì)的大幅波動(dòng)，并帶來(lái)嚴(yán)重的社會(huì)問(wèn)題。本篇房地產(chǎn)論文政府連續(xù)出臺(tái)控制房?jī)r(jià)的措施，但市場(chǎng)反應(yīng)平淡，找準(zhǔn)房?jī)r(jià)上漲的原因，采取切實(shí)可行的辦法對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展尤為重要。

　　推薦期刊：《中國(guó)房地產(chǎn)》China Real Estate(半月刊)1980年創(chuàng)刊，宣傳黨和國(guó)家有關(guān)房地產(chǎn)業(yè)的方針、政策，傳播房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)經(jīng)營(yíng)方面的經(jīng)濟(jì)、技術(shù)信息，介紹住房制度改革、土地使用制度改革和房地產(chǎn)管理體制改革的經(jīng)驗(yàn)。堅(jiān)持為社會(huì)主義服務(wù)的方向，堅(jiān)持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導(dǎo)，貫徹“百花齊放、百家爭(zhēng)鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅(jiān)持實(shí)事求是、理論與實(shí)際相結(jié)合的嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)，傳播先進(jìn)的科學(xué)文化知識(shí)，弘揚(yáng)民族優(yōu)秀科學(xué)文化，促進(jìn)國(guó)際科學(xué)文化交流，探索防災(zāi)科技教育、教學(xué)及管理諸方面的規(guī)律，活躍教學(xué)與科研的學(xué)術(shù)風(fēng)氣，為教學(xué)與科研服務(wù)。

　　中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的不斷攀升，源于多因素的共同推動(dòng)和交互作用。利率、貨幣流通量、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、物價(jià)、土地價(jià)格和失業(yè)率融合推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，房?jī)r(jià)又反作用于其他變量.相互反饋，共同向上運(yùn)動(dòng)。本文運(yùn)用2000-2010年的季度數(shù)據(jù)，采用EG兩步法、VAR模型、脈沖響應(yīng)方差分解等方法，結(jié)果顯示：土地價(jià)格對(duì)房?jī)r(jià)的直接影響不顯著，這一結(jié)論反駁了當(dāng)前的流行說(shuō)法：利率對(duì)房?jī)r(jià)抑制只具短期作用;貨幣流通量、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值能長(zhǎng)期拉升房?jī)r(jià)，政府必須嚴(yán)控貨幣供給，并為民間資本疏通投資渠道，才能從根本上遏制房?jī)r(jià)。

　　【關(guān)鍵詞】商品房?jī)r(jià)格;互動(dòng)機(jī)制;脈沖響應(yīng);方差分解

　　2004年以來(lái)，我國(guó)商品房?jī)r(jià)格一路引吭高歌，房地產(chǎn)市場(chǎng)逐漸呈現(xiàn)出過(guò)熱跡象。2004-2007年，我國(guó)商品房?jī)r(jià)格增速驚人，分別比上年增長(zhǎng) 14.4%、12.2%、7.1%和16.8%: 2008年前3季度，由于受金融危機(jī)的影響，我國(guó)商品房成交量大幅萎縮，房?jī)r(jià)呈現(xiàn)逆轉(zhuǎn)趨勢(shì)，引起業(yè)界一片“救市”之聲;2008年下半年房?jī)r(jià)出現(xiàn)戲劇性的變化，呈現(xiàn)出“爆發(fā)性增長(zhǎng)”，中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)從2008年的“持幣待購(gòu)”，到2009年的“搶購(gòu)”，市場(chǎng)就表現(xiàn)出強(qiáng)烈的波動(dòng)性。目前許多大中城市的房?jī)r(jià)和地價(jià)已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)高位，房?jī)r(jià)明顯偏高已經(jīng)成為事實(shí)。

　　進(jìn)入2009年之后，據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2009年3 -12月，全國(guó)70個(gè)大中城市商品房銷(xiāo)售價(jià)格，以一線城市為領(lǐng)頭羊，月環(huán)比價(jià)格指數(shù)連續(xù)10個(gè)月以遞增的幅度上升。2009年11月，北京住宅均價(jià)為18 686元/m2，廣州和深圳環(huán)比漲幅分別為14.7%和12.6%。據(jù)中國(guó)指數(shù)研究院統(tǒng)計(jì)，2009年1-9月，北京房屋租售比達(dá)1:434，遠(yuǎn)高于國(guó)際 1:200到1：300的標(biāo)準(zhǔn)，市場(chǎng)呈現(xiàn)出非理性繁榮的景象。

　　住房?jī)r(jià)格的過(guò)快上漲不但對(duì)金融甚至整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展構(gòu)成嚴(yán)重的威脅，而且過(guò)高的房?jī)r(jià)還極不利社會(huì)的穩(wěn)定。

　　首先，房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)之間的緊密相關(guān)使得房?jī)r(jià)波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)高度集中于銀行體系，房?jī)r(jià)波動(dòng)將直接影響到我國(guó)的金融穩(wěn)定甚至金融安全，再加上房地產(chǎn)業(yè)與其他行業(yè)之間的高度關(guān)聯(lián)性，房地產(chǎn)業(yè)大起大落必然會(huì)導(dǎo)致國(guó)民經(jīng)濟(jì)劇烈震蕩。

　　另外，過(guò)高的房?jī)r(jià)既透支了社會(huì)財(cái)富，影響了人們實(shí)際生活福利水平的提高，也減緩了城市化進(jìn)程，形成了明顯的“消費(fèi)擠出效應(yīng)”，這一效應(yīng)將隨著房?jī)r(jià)的不斷上漲越來(lái)越突出。據(jù)世界銀行專(zhuān)家估計(jì)，目前，我國(guó)的城市化水平每提高1個(gè)百分點(diǎn)，就可以帶動(dòng)GDP增長(zhǎng)1.5個(gè)百分點(diǎn)，據(jù)中國(guó)社會(huì)科學(xué)院《社會(huì)藍(lán)皮書(shū)：2010年中國(guó)社會(huì)形勢(shì)分析與預(yù)測(cè)》顯示，到2009年，我國(guó)的城市化水平雖然已經(jīng)超過(guò)50%，但離發(fā)達(dá)國(guó)家水平還有很大的差距，過(guò)低的城市化水平，阻礙國(guó)民經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，制約國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。過(guò)高的房?jī)r(jià)還會(huì)增加城市生活成本，削弱城市競(jìng)爭(zhēng)力。

　　我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)從無(wú)到有，只有20多年的時(shí)間，還出于摸索期，在市場(chǎng)發(fā)展不成熟、信息不充分、政府政策波動(dòng)等各種特征下，必然有發(fā)展不完善之處。另外，目前，許多業(yè)內(nèi)人士對(duì)中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)解釋不清。弄清房地產(chǎn)價(jià)格上升的原因，理順?lè)績(jī)r(jià)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的相互關(guān)系，對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展有著極為重要的作用。

　　1 文獻(xiàn)回顧

　　國(guó)內(nèi)外學(xué)者從不同角度對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響因素進(jìn)行了研究，大都集中在房?jī)r(jià)與利率、收入等經(jīng)濟(jì)基本面因素的關(guān)系上，如Mankiw andWeil (1989)、Case and Shiller(1990)、Poterba(1991)、Malpezzl(1999)、Quigley(1999)都是采用美國(guó)城市級(jí)面板數(shù)據(jù)研究了宏觀經(jīng)濟(jì)基本面與房?jī)r(jià)之間的關(guān)系，其結(jié)果均表明宏觀經(jīng)濟(jì)基本面的波動(dòng)可以解釋并預(yù)測(cè)房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)，房地產(chǎn)市場(chǎng)并不符合有效市場(chǎng)假說(shuō)。

　　國(guó)內(nèi)學(xué)者目前關(guān)于房?jī)r(jià)的研究也取得了豐碩的成果。沈悅、劉洪玉( 2004)研究了中國(guó)14個(gè)城市經(jīng)濟(jì)基本面與住宅價(jià)格水平之間的關(guān)系，研究表明14個(gè)城市經(jīng)濟(jì)基本面的當(dāng)前信息或歷史信息都可以部分解釋住宅價(jià)格水平或者變化率，并指出經(jīng)濟(jì)基本面對(duì)房?jī)r(jià)的解釋程度逐漸降低，近幾年來(lái)各城市住宅價(jià)格的增長(zhǎng)已經(jīng)無(wú)法很好地用經(jīng)濟(jì)基本面和住宅價(jià)格的歷史信息來(lái)解釋為政府敲響了警鐘。

　　周京奎(2005)進(jìn)一步對(duì)該14個(gè)城市房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與投機(jī)行為的關(guān)系進(jìn)行了研究，其結(jié)果表明可支配收入對(duì)房?jī)r(jià)沒(méi)有顯著影響，房?jī)r(jià)上升主要是由投機(jī)來(lái)推動(dòng)的，房?jī)r(jià)已經(jīng)極大的偏離長(zhǎng)期均衡值，市場(chǎng)出現(xiàn)了非理性繁榮。屠佳華、張潔(2005)采用單位根檢驗(yàn)、EG兩步法和VAR模型研究了造成上海市房?jī)r(jià)暴漲的因素，其結(jié)果表明房地產(chǎn)投資占固定資產(chǎn)投資的比重、人均可支配收入、空置面積的變化率及上一期的房?jī)r(jià)對(duì)其房?jī)r(jià)走勢(shì)有很大影響，而人均GDP、人均消費(fèi)支出、利率變動(dòng)和相關(guān)稅收政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響不顯著。張濤等(2006)在資產(chǎn)按揭貸款模型基礎(chǔ)上檢驗(yàn)了房?jī)r(jià)與銀行房地產(chǎn)貸款、按揭貸款利率的關(guān)系，結(jié)果表明我國(guó)房?jī)r(jià)水平與銀行房地產(chǎn)貸款有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，住房按揭貸款利率的提高可以有效抑制房地產(chǎn)價(jià)格的上漲，史永東、陳日清(2009)也得到了十分類(lèi)似的結(jié)論。況偉大(2008)采用動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計(jì)，研究了我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的泡沫問(wèn)題，他認(rèn)為從全國(guó)來(lái)說(shuō)基本面對(duì)房?jī)r(jià)的影響最大，但是東部地區(qū)房?jī)r(jià)由投資者預(yù)期主導(dǎo)，存在較大的房地產(chǎn)泡沫，這一結(jié)論也與梁云芳、高鐵梅(2007)結(jié)果相類(lèi)似，都特別強(qiáng)調(diào)我國(guó)不同地區(qū)房?jī)r(jià)影響因素的差異。

　　有不少關(guān)注土地價(jià)格對(duì)房?jī)r(jià)的影響：徐艷(2002)認(rèn)為土地費(fèi)用過(guò)高是北京房?jī)r(jià)過(guò)高的主要原因;楊慎(2003)、包宗華(2004)認(rèn)為地價(jià)大幅上漲必然造成房?jī)r(jià)大幅度提高：但張宏斌( 2001)認(rèn)為地價(jià)和房?jī)r(jià)不存在一個(gè)固定的比例關(guān)系;況偉大(2004)通過(guò)構(gòu)建空間競(jìng)價(jià)函數(shù)，認(rèn)為高地價(jià)是由高房?jī)r(jià)引起的;周京奎( 2006)‘63認(rèn)為房?jī)r(jià)對(duì)地價(jià)有顯著影響，地價(jià)對(duì)房?jī)r(jià)的影響度較小;魏巍賢，葉國(guó)興(2009)指出土地價(jià)格上漲、金融價(jià)格波動(dòng)及投機(jī)因素是推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲的主要因素。

　　袁志剛等(2003)建立了房地產(chǎn)市場(chǎng)的局部均衡模型對(duì)金融支持對(duì)房?jī)r(jià)的影響進(jìn)行了分析，認(rèn)為我國(guó)房?jī)r(jià)的上漲與金融支持有密切的關(guān)系;周京奎(2009)將城市舒適度和工資差異引入對(duì)房?jī)r(jià)的分析，實(shí)證表明，住宅價(jià)格和工資之間不會(huì)因舒適度的差異而相互進(jìn)行補(bǔ)償。

　　由上述文獻(xiàn)回顧可以看出，經(jīng)濟(jì)基本變量對(duì)住房?jī)r(jià)格之間的關(guān)系的研究存在不足：首先，目前對(duì)國(guó)內(nèi)住房?jī)r(jià)格波動(dòng)原因進(jìn)行全面分析的文獻(xiàn)還比較缺乏;其次由于對(duì)變量、數(shù)據(jù)選擇以及處理方式等的不同，對(duì)同一問(wèn)題的研究得出的結(jié)論往往也存在差別，并且基于計(jì)量分析的研究由于忽略了對(duì)一些重要因素的分析，計(jì)量分析存在一定的偏差，研究結(jié)論很難統(tǒng)一;第三，由于2009年來(lái)房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)了許多新問(wèn)題，鑒于此，本文將運(yùn)用較新的數(shù)據(jù)，將考慮人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、土地價(jià)格、利率、廣義的貨幣流通量等對(duì)房?jī)r(jià)影響的情況下，運(yùn)用EG兩步法，VAR模型、脈沖響應(yīng)和方差分解等方法對(duì)推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲的因素進(jìn)行分析。

　　2 理論分析與變置選擇

　　影響住房?jī)r(jià)格的因素是多種多樣的，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)成本、人口數(shù)量及年齡結(jié)構(gòu)、物價(jià)水平、消費(fèi)者的偏好與消費(fèi)觀念、利率水平、流通中的貨幣量、貨幣政策、及對(duì)未來(lái)的預(yù)期和投機(jī)因素等都會(huì)對(duì)住房?jī)r(jià)格產(chǎn)生影響。

　　2.1 人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)

　　人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值是反映一個(gè)國(guó)家人民支付能力的基本指標(biāo)，是反映個(gè)人實(shí)際購(gòu)房能力的指標(biāo)，一般來(lái)講，該變量越大，居民購(gòu)房能力就越強(qiáng)。由于人均 GDP具有較強(qiáng)的季節(jié)性變動(dòng)，并受物價(jià)指數(shù)的影響，所以，為了保證數(shù)據(jù)能真實(shí)反映變量之間的關(guān)系，我們通過(guò)價(jià)格平減為實(shí)際人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，并進(jìn)行了季節(jié)調(diào)整(X-11)。我國(guó)人均GDP持續(xù)快速增長(zhǎng)，從20010年第3季度到2009年第3季度，10年內(nèi)翻了2.5倍，這是刺激住房消費(fèi)增長(zhǎng)的最主要原因，因此我們預(yù)期該變量的系數(shù)為正。

　　2.2利率(r)

　　購(gòu)買(mǎi)住房，大部分的消費(fèi)者都要按揭貸款，商品房?jī)r(jià)格必然要受利率的影響。本文選取市場(chǎng)化程度較高的一年期的貸款利率為實(shí)證指標(biāo)，并通過(guò)計(jì)算出樣本區(qū)間內(nèi)的通貨膨脹水平，得到了實(shí)際貸款利率。考慮到住房消費(fèi)的跨期選擇性，我們很容易寫(xiě)出利率變動(dòng)對(duì)住房消費(fèi)影響的slut-

　　2.3 消費(fèi)物價(jià)指數(shù)(CPI)

　　一方面通過(guò)按月公布的以上年同期=100的同比居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，我們構(gòu)造了以2000年第3季度為基期的季度消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，另外，考慮到消費(fèi)物價(jià)指數(shù)與商品房?jī)r(jià)格之間是正向變動(dòng)的關(guān)系，在物價(jià)上升的時(shí)候，住房的投資功能不斷加強(qiáng)，我們預(yù)測(cè)，物價(jià)和商品房?jī)r(jià)格之間是正向的變動(dòng)關(guān)系，符號(hào)為正。

　　2.4土地交易價(jià)格(LP)

　　近年來(lái)在我國(guó)土地價(jià)格與住房?jī)r(jià)格輪番上漲的過(guò)程中，土地價(jià)格上漲是否真正推動(dòng)了房?jī)r(jià)，一直是社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題之一。如據(jù)國(guó)土資源部的消息.2009年我國(guó)的土地出讓額比2008年增加63.4%。雖然目前對(duì)土地價(jià)格上漲與住房?jī)r(jià)格上漲之間孰因孰果并沒(méi)有形成一致的認(rèn)識(shí)，但可以肯定的是，在近年來(lái)我國(guó)住房?jī)r(jià)格的波動(dòng)過(guò)程中，土地價(jià)格的上漲對(duì)住房?jī)r(jià)格的波動(dòng)有著極其重要的影響。

　　2.5 貨幣流通量(monetary)

　　流通中的貨幣是人們生活和消費(fèi)的載體，通常也能反映政府的政策傾向，是影響金融資產(chǎn)價(jià)格的重要因素，而商品房近年來(lái)的投資功能也不斷加強(qiáng)，通常在股市低迷的情況下，人們會(huì)選擇對(duì)商品房進(jìn)行投資，我們引入該變量，選取廣義的流通量M2為我們的計(jì)量指標(biāo)，并預(yù)測(cè)M2與商品房?jī)r(jià)格之間存在正向的相關(guān)關(guān)系。

　　2.6失業(yè)率(U)

　　失業(yè)率也是經(jīng)濟(jì)基本面的一個(gè)很重要組成要素，它反映了一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)景氣程度。由于購(gòu)房金額較大，往往采取的是分期付款的支付形式，只有工作有保障的人們才有能力買(mǎi)房。因此筆者認(rèn)為，失業(yè)率也是衡量住房購(gòu)買(mǎi)力的一個(gè)重要指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，失業(yè)率低，人們都有一份有保證的工作，能夠在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)獲得穩(wěn)定的收入流，這樣才有利于住房消費(fèi)，因此我們預(yù)期該變量的系數(shù)為負(fù)。

　　2.7虛擬變量

　　金融危機(jī)的到來(lái)，引起我國(guó)的房?jī)r(jià)有一個(gè)脈沖式的下降，所以，筆者引入虛擬變量Dl，令其在2008年第4季度為1，樣本內(nèi)的其他時(shí)期為0。

　　因此，通過(guò)上面的分析，我們可以構(gòu)造了商品房交易價(jià)格的函數(shù)，表示為

　　3 實(shí)證分析

　　本文的實(shí)證數(shù)據(jù)區(qū)間為2000年第3季度到2010年第2季度，并對(duì)所有的數(shù)據(jù)都進(jìn)行了季節(jié)調(diào)整，另外為了避免異方差問(wèn)題，本文采用慣例的做法，對(duì)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、貨幣流通量取了自然對(duì)數(shù)。其中除了利率來(lái)源于中國(guó)人民銀行網(wǎng)站官方公布的以外，其他全部都來(lái)源于中國(guó)資訊行數(shù)據(jù)庫(kù)和中經(jīng)網(wǎng)的宏觀月季度數(shù)據(jù)庫(kù)。

　　3.1單位根檢驗(yàn)

　　由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常是不平穩(wěn)的，當(dāng)變量均為非平穩(wěn)時(shí)間序列時(shí)，即變量在各個(gè)時(shí)間點(diǎn)上的隨機(jī)規(guī)律是不同的，很難通過(guò)數(shù)據(jù)已有的信息去掌握其在整體上的隨機(jī)性，會(huì)產(chǎn)生由于各變量具有不相同的時(shí)間變化趨勢(shì)而造成的虛偽回歸.所以首先必須進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。為了避免異方差和各個(gè)變量之間統(tǒng)計(jì)口徑的不同，本文采用的是DF檢驗(yàn)，使用的軟件eviews6.0。

　　分析表1，在95%置信度水平下，DF值都大于臨界值，不拒絕原假設(shè)，因此原變量都是非平穩(wěn)序列變量。這些變量在一階差分以后，在95%置信度水平下，DF值都小于臨界值，拒絕原假設(shè)，8個(gè)變量在差分后都是平穩(wěn)序列。從上表中可以看出，所有變量都存在著一個(gè)單位根，滿(mǎn)足協(xié)整要求。

　　由于經(jīng)濟(jì)序列一般都是非平穩(wěn)的，Engle和Granger( 1987)指出兩個(gè)或多個(gè)非平穩(wěn)的時(shí)間序列之間的組合可能是平穩(wěn)的，協(xié)整變量之間可以建立長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

　　3.2協(xié)整檢驗(yàn)

　　本文采用EG兩步法對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整性檢驗(yàn)，首先對(duì)整體進(jìn)行回歸，再對(duì)回歸結(jié)果的殘差進(jìn)行ADF單位跟檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果如表2所示：模型l和模型2都具有協(xié)整關(guān)系。另外，通過(guò)Johansen檢驗(yàn)也可以得到同樣的協(xié)整關(guān)系。

　　對(duì)影響房?jī)r(jià)上漲的因素進(jìn)行回歸，從總體上考察對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度。

　　剔除不顯著的變量，得商品房?jī)r(jià)格和各變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，如方程2。

　　從模型l的結(jié)果看，整體擬合較好，其中土地交易價(jià)格指數(shù)和虛擬變量對(duì)房?jī)r(jià)的影響不顯著，不能通過(guò)t檢驗(yàn)，這說(shuō)明：①土地價(jià)格并不是影響房?jī)r(jià)的主要因素，檢驗(yàn)結(jié)果正好解除了很多人的擔(dān)心，和周京奎(2006)的結(jié)論也一致;②由于經(jīng)濟(jì)危機(jī)對(duì)房?jī)r(jià)的影響已經(jīng)反映在利率和貨幣流通量等貨幣政策指標(biāo)上，不需再另外設(shè)置。

　　結(jié)果顯示①人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增加1%.引起房?jī)r(jià)指數(shù)上漲1.23，這表明人們收入水平的提高，對(duì)房?jī)r(jià)的拉升明顯：②實(shí)際利率對(duì)房?jī)r(jià)的影響顯著，說(shuō)明，利率的提高增加了人們的購(gòu)房成本，抑制了房?jī)r(jià)的上漲，下調(diào)利率，一方面降低了人們的購(gòu)房成本，另一方面，從購(gòu)房的投資功能上解釋?zhuān)^(guò)低的利率降低了儲(chǔ)蓄，增強(qiáng)了商品房的投資功能;③貨幣流通量能顯著影響房?jī)r(jià)，增加1%的貨幣供給，對(duì)房?jī)r(jià)指數(shù)的提升程度為11.1。從②和③說(shuō)明我國(guó)的貨幣政策對(duì)調(diào)整房?jī)r(jià)來(lái)說(shuō)，效果顯著;由于近年來(lái)我國(guó)的民間資本較多，且民間資本缺乏有效的投資渠道，增加了貨幣的流動(dòng)性，同時(shí)也推高了房?jī)r(jià)。

　　3.3 VAR模型與脈沖響應(yīng)、方差分解

　　前面的OLS估計(jì)都是同期變量之間進(jìn)行靜態(tài)回歸的結(jié)果，并不能夠刻畫(huà)出各變量之間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系。而Sims(1980)提出的VAR模型卻可以用來(lái)預(yù)測(cè)相互聯(lián)系的時(shí)間序列所組成的系統(tǒng)，并分析隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，從而解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量造成的影響。

　　我們只對(duì)由商品房?jī)r(jià)格指數(shù)、人均可支配收入、利率、消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)、失業(yè)率五個(gè)變量組成的系統(tǒng)建立VAR模型。經(jīng)過(guò)Johansen檢驗(yàn)，證明系統(tǒng)之間是穩(wěn)定的。由于VAR模型是結(jié)構(gòu)式模型而不是簡(jiǎn)化式模型，它的每一個(gè)變量都可以作為內(nèi)生的被解釋變量，其單個(gè)參數(shù)估計(jì)值是有偏的。更重要的是它不以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，完全是從數(shù)據(jù)本身出發(fā)建模，因而對(duì)VAR模型單個(gè)參數(shù)估計(jì)值的解釋沒(méi)有實(shí)際意義，我們通常是觀察其脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，這里采用的是Pe- saran、Shin (1998)提出的不依賴(lài)于VAR模型變量次序正交分解的脈沖，上下兩條紅線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差。表示模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，它描述了給某個(gè)內(nèi)生變量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊，對(duì)內(nèi)生變量當(dāng)期值和滯后值的影響。如圖1所示。

　　從圖(a)可以看出，利率的提高在短期內(nèi)抑制了房?jī)r(jià)，滯后4期對(duì)房?jī)r(jià)的影響最大，以后逐漸減小;由圖(b)知，對(duì)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值施加一個(gè)正的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊以后，其對(duì)房?jī)r(jià)的影響一直是正向的，這種正向效應(yīng)在第4期達(dá)到最大，此后略微下降并一直持續(xù)下去，這也證明了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是影響我國(guó)房?jī)r(jià)的主要因素之一：圖(c)顯示：物價(jià)上漲時(shí)拉升房?jī)r(jià)的因素，但只對(duì)房?jī)r(jià)有短期影響;圖(d)表明了貨幣增長(zhǎng)率和房?jī)r(jià)之間長(zhǎng)期的正向關(guān)系，貨幣供給的不斷增加，引起房?jī)r(jià)的不斷上漲。

　　方差分解通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。所以，對(duì)上VAR模型進(jìn)行方差分解，能夠分析各個(gè)變量的隨機(jī)擾動(dòng)相對(duì)重要性的重要信息。如圖2所示，在第一期縱坐標(biāo)上的數(shù)值為1.表示商品房?jī)r(jià)格指數(shù)的變動(dòng)信息全部來(lái)自本身，隨著時(shí)間的推移，實(shí)際利率和實(shí)際廣義貨幣增長(zhǎng)率的變動(dòng)引起的房?jī)r(jià)的方差越來(lái)越大;但房?jī)r(jià)的預(yù)期價(jià)格的變動(dòng)所引起的方差一直最大，可見(jiàn)，在我國(guó)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，人們普遍形成的對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期，達(dá)成了房?jī)r(jià)一直會(huì)上升的共識(shí)，這種情況下容易滋生住房投機(jī)現(xiàn)象，不利于政府調(diào)控房?jī)r(jià)，進(jìn)一步發(fā)展容易引起房地產(chǎn)泡沫。另外，從圖上可以看出，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)方差的影響一直較為穩(wěn)定，可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)民收入是影響房?jī)r(jià)變動(dòng)的最為穩(wěn)定的因素。

　　4 結(jié)論和政策建議

　　本文選取了我國(guó)2000年第3季度到2010年第2季度數(shù)據(jù)，為了保證模型結(jié)論的穩(wěn)健性，本文采用了單位根檢驗(yàn)、線性回歸的方法找出了變量間的長(zhǎng)期關(guān)系。結(jié)果顯示，對(duì)房?jī)r(jià)的長(zhǎng)期影響中，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、利率、貨幣流通量、物價(jià)指數(shù)對(duì)房?jī)r(jià)的長(zhǎng)期影響顯著，土地交易價(jià)格對(duì)房?jī)r(jià)的影響不顯著，證明土地價(jià)格的提高并不是推動(dòng)我國(guó)房?jī)r(jià)的重要因素，但土地價(jià)格卻通過(guò)物價(jià)水平，預(yù)期等因素間接引起房?jī)r(jià)上漲。

　　為了研究變量間的動(dòng)態(tài)變動(dòng)關(guān)系，本文首先對(duì)變量進(jìn)行了協(xié)整性檢驗(yàn)，在協(xié)整變量之間建立了VAR模型，為了進(jìn)一步分析變量的擾動(dòng)，采用脈沖響應(yīng)和方差分解的方法，結(jié)果顯示：①利率對(duì)房?jī)r(jià)的抑制作用短期內(nèi)較強(qiáng)，長(zhǎng)期內(nèi)抑制作用減小，說(shuō)明政府通過(guò)提高利率來(lái)抑制房?jī)r(jià)不具有長(zhǎng)期作用;②貨幣流通量的增加在長(zhǎng)期內(nèi)助漲了房?jī)r(jià)，對(duì)我國(guó)商品房?jī)r(jià)格的拉升有長(zhǎng)期作用;③房?jī)r(jià)本身對(duì)其滯后期的影響作用較大。可見(jiàn)，近幾年在我國(guó)房?jī)r(jià)上升的過(guò)程中，金融因素起的作用越來(lái)越明顯。

　　房?jī)r(jià)過(guò)高，會(huì)滋生房地產(chǎn)泡沫，對(duì)金融業(yè)乃至整個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)都有負(fù)面的影響，根據(jù)本文的研究成果，提出如下的政策建議：①政府應(yīng)多采取行政手段和法律手段對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行規(guī)制，強(qiáng)化行政監(jiān)督，大力懲治土地征用、轉(zhuǎn)讓環(huán)節(jié)的腐敗行為;另一方面完善立法，打擊土地炒作，嚴(yán)格控制熱錢(qián)流入。②政府要控制貨幣供給量的增加速度，為巨大的民間資本拓寬投資渠道，進(jìn)入流通領(lǐng)域的新發(fā)行的貨幣，具有較強(qiáng)的購(gòu)買(mǎi)力，在目前股市不穩(wěn)，實(shí)體投資不景氣的情況下.商品房的投資功能不斷加強(qiáng)，政府應(yīng)做好經(jīng)濟(jì)制度的調(diào)整，疏通各種投資渠道，替代購(gòu)房，分流資金;③加大力度校正人們對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期和恐慌性購(gòu)房，花大力氣引導(dǎo)人們?nèi)ダ硇再?gòu)房。