房地产市场影响

前言：本站为你精心整理了房地产市场影响范文，希望能为你的创作提供参考价值，我们的客服老师可以帮助你提供个性化的参考范文，欢迎咨询。

1998年以来，我国房地产市场进入了新一轮的快速发展期，房地产投资和房地产价格持续上涨，房地产业已经成为带动我国经济发展的支柱产业，其快速发展有力推动了整个国民经济的增长。但同时，不断攀高的房地产价格可能导致房地产市场泡沫的出现，危害我国房地产市场以及整个国民经济的健康发展。针对房地产市场持续过热的状况，自2004年起，国务院相继出台了多个引导和调控房地产市场发展的文件，并通过多次加息及提高存款准备金率紧缩银根，以减少流入房地产市场的资金量，抑制房地产市场过热的势头。那么，这些措施对我国房地产市场的调控是否有效呢？本文选取了2004年1月到2006年11月的数据进行实证研究，以期得出可供参考的结论。

一、实证检验模型

（一）数据说明

本文数据均来自WIND数据库，数据处理使用Eviews5.1软件。文章旨在检验我国货币政策的实施对房地产市场的影响，因此，在货币政策方面，选用了不同层次的货币供给量M0、M1、M2作为研究对象；在房地产市场方面，选用了房地产投资额Y作为研究对象。

（二）数据平稳性检验—ADF检验

为避免非平稳的经济变量在回归分析时带来的伪回归问题，本文对上述经济变量采取ADF检验，分析各个变量是否具有平稳性，ADF的回归方程式为：

其中，△Yt为变量的一阶差分，t是时间变量，△Yt-i用以消除变量自相关的影响。

（三）Engle—Granger协整检验模型

对于非平稳的时间序列，如果以差分方法使其变为平稳，会使隐含在其中的长期信息丢失，回归分析会失效或降低价值，协整检验提供了一种检验变量间是否有长期均衡稳定关系的方法。对双变量进行协整检验时，一般采用的是Engel和Granger的二阶段分析法。

首先用OLS方法估计下列方程：

然后用ADF检验εt的平稳性，如果为平稳序列，则YtXt是（1，1）阶协整的，如果是一阶单整，则YtXt是（2，1）阶协整的，以此类推。

（四）误差修正模型

根据Granger定理，有协整关系的变量之间一定存在误差修正模型，它反映了变量之间的短期动态影响关系。通过差分把非平稳序列变换为平稳序列时，不仅经济变量关系的长期信息会丧失，还会导致回归模型的序列相关性，使回归分析失效。而误差修正模型则可以克服这些问题，不仅能够保留变量关系的长期动态信息，而且能够保证回归分析的有效性。

对于一个ARDL（1，1）模型：

代表的是两个变量之间关系对长期均衡的偏离或误差，是“误差修正项”；a=β2-1是修正系数，反映Y对均衡偏离的修正速度；△Yt代表被解释变量的短期波动，△Xt为解释变量的短期波动，该模型意味着，被解释变量Y的短期波动可以由解释变量X的短期波动和两个变量长期均衡的误差et-1两部分来解释。通常β2是小于1的，因此修正系数a通常小于0，这就意味着当前一期X对Y解释不足，有正的误差时，et-1会减少Y的正向波动或增加负向波动，反之如有负的误差时，et-1会增加Y的正向波动或减少负向波动，可以看出，该模型有一种对前期误差的自动修正作用。同时，如果修正系数

在统计上是显著的，我们就可以知道Y在一个时期里的失衡有多大的比例可以在下一期得到纠正。

（五）Granger因果关系检验模型

本文采用Granger双变量因果关系检验法，建立二元变量自回归模型以分别探讨我国不同层次货币供应量与房地产投资额之间的因果关系。Granger检验假定有关Y和X每一变量预测的信息全部包含在这些变量的时间序列中，要求估计以下的回归：

其中，X和Y分别表示两个不同的变量，在模型（1）中，假定Y与其自身以及X的过去值有关，如果X的系数显著异于零，则说明有X到Y的单向因果关系，即变量X引致Y，同样的道理，在模型（2）中，若Y的系数显著异于零，说明有Y到X的单向因果关系，如果两者都显著异于零，则说明变量Y、X有双向因果关系。

二、检验结果与分析

（一）ADF检验结果

表1是对房地产投资额与不同层次货币供应量进行ADF检验的结果。从表中可以看出，房地产投资额与M0、M1、M2的水平序列均没有通过数据平稳的H0假设，是不平稳的，而一阶差分序列通过了H0假设，是平稳的，因此这些经济变量的时间序列都是一阶单整的，可以进行变量间的协整检验。

表1ADF检验结果

变量

ADF检验值

检验类型（C，T，N）

临界值

Y

-2.383748

（C，N，0）

M0

-0.879882

（C，N，0）

M1

0.603866

（C，N，0）

M2

0.327916

（C，N，0）

△Y

-6.320815

（C，N，0）

△M0

-7.062382

（C，N，0）

△M1

-9.227762

（C，N，0）

△M2

-5.964672

（C，N，0）

注：检验形式（C，T，K）分别表示单位根检验方程常数项、时间趋势和滞后阶数，N指不包括时间趋势；﹡﹡表示临界值是在5%显著水平下得到的。

（二）协整检验结果

协整检验的结果表明，投资额与M0、M1、M2之间存在协整关系。

Y=-10324.63+0.824750M0（1）

（2.378530）

Y=-12426.17+0.203323M1（2）

（3.365515）

Y=-5431.810+0.047464M2

（2.475597）（3）

方程（1）至（3）为两变量间的协整方程，即变量间长期均衡关系。协整检验结果表明，货币供给量与房地产投资额之间存在协整关系，货币供给量与房地产投资额正相关，扩张的货币政策能够推动房地产投资额的增加，紧缩的货币政策能减少房地产投资额，货币供给量对房地产投资有重要影响，房地产投资受资金约束较强。

（三）误差修正模型

采用EVIEWS5.1软件，可以得到相应的误差修正模型：

△Y=-67.50149+1.046664△M0-0.516992et-1

△Y=-1593.993+1.448276△M1-0.389285et-1

△Y=-1269.818-0.299699△M2-0.435178et-1

协整方程描述了变量间的长期关系，误差修正模型描述了变量之间的短期关系。误差修正模型可以确定变量间相互调整速度和短期互动影响力。

从模型中可以看出，如果M0变化1%，会引起房地产投资变化1.047%，误差修正系数为-0.516992，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有51.7%会在下期得以调整。如果M1变化1%，会引起房地产投资变化1.448%，误差修正系数为-0.389285，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有38.9%会在下期得以调整。如果M2变化1%，会引起房地产投资变化0.3%，误差修正系数为-0.435178，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有43.5%会在下期得以调整。因此，我国房地产市场对货币供给量的变化是敏感的，货币供给量的变化通过直接的资金效应影响房地产市场的投资额。

但是，需引起注意的是，当M2变化时，会引起房地产投资额发生反向变化。为什么会出现这种情况？这与我国目前房地产市场的供求状况有关。在供给方面，受政策因素影响，土地投放量减少导致房地产企业的拿地成本大幅提高，从而使市场的房地产供给减少；提高准备金率、加息等一系列宏观调控措施以及紧缩信贷政策的出台，也增加了用于房地产开发的资金成本，而这些增加的成本必然要转嫁到购买者身上。在需求方面，投资性购房并不是购房的主要动力。受中国人口结构以及传统习惯等复杂因素的影响，国内老百姓购房主要是为了解决自住需要，因此，对自住性住房的需求非常强劲，而且这种需求具有刚性，政府对刚性需求的调整是没有意义的，老百姓在很多时候是不会由于贷款利息增加、贷款手续难办而放弃买房和办理住房贷款的，这就好比“春运”期间老百姓是不会由于客运票价上浮而不回乡探亲。因此，在宏观调控的作用下，房地产市场的供给下降得更快，而需求则下降得有限，房价以比原来更快的速度上涨，房地产的投资收益可观，财富效应吸引大批投资者将原本投资于股票、债券等其他金融市场工具的资金转投到房地产市场。而房屋预售制的存在使得开发商有了大量的资金用于房地产开发，房地产投资额持续上升。

（四）Granger检验

对经济变量两两进行Granger检验的结果如表所示：

表2因果关系检验结果

零假设

样本数

F统计量

概率

M0不是Y的Granger原因

32

3.35998

0.04977

Y不是M0的Granger原因

32

15.3502

3.5E-05

零假设

样本数

F统计量

概率

M1不是Y的Granger原因

32

4.39606

0.02225

Y不是M1的Granger原因

32

0.38427

0.68461

零假设

样本数

F统计量

概率

M2不是Y的Granger原因

32

5.62080

0.00910

Y不是M2的Granger原因

32

3.27780

0.05316

通过因果检验可以看出，M0、M1、M2均为引致Y变化的Granger原因，而Y是引致M0变化的Granger原因，因此，在Granger意义上，货币供应量与房地产投资额之间存在因果关系，相互影响，形成一个复杂的循环。即一方面，货币供应量的变化会引起房地产市场资金的变化，另一方面，房地产市场资金的变化也会引起货币供应量的变化，这表明货币政策和房地产市场之间存在一定的互动关系。

三、政策建议

从以上的实证分析可以得出，货币供给量是影响房地产投资的主要原因之一。因此可以通过实施适宜的货币政策对房地产市场进行宏观调控。由于在长期中货币供给量对房地产投资具有正向影响，紧缩性的货币政策可以抑制房地产投资的过快增长，而稳定的货币供应增长可以避免房地产价格和投资增长过快，有效稳定房地产市场。同时，受中国特殊国情的影响，在短期内，货币政策实施的效果出现了一定程度的背离，因此，除了通过实施货币政策进行宏观调控外，国家还有必要采取适当的辅助措施，以强化货币政策的实施效果。具体而言，有如下几点：

第一，控制住房贷款规模和结构。货币供给量的较快增长会导致住房贷款的增加，从而增强对房地产开发的投资需求和投机需求。特别是住房贷款门槛限制的降低，会刺激投机需求，引发房地产价格的新一轮攀升。因此，监管部门必须加强对住房贷款数量和结构的控制，抑制房地产的投机性需求，提高住房贷款的质量，这样既可以抑制房地产市场的过热，也可以降低贷款风险。

第二，要加强“窗口指导”，建立和完善房地产市场的预警和统计指标体系，引导金融机构信贷流向，避免信贷资金过度集中于房地产市场。应加强房地产信息的统计、处理和公示制度，建立和完善科学的预警与监测体系。一方面，要定期公布当地商品房开发投资、新开工、竣工、销售、空置等信息，为开发商提供市场供求信息，引导开发适销对路的商品房；另一方面，通过信息披露、政策解释和问题剖析，引导消费投资趋向理性，普及公众的风险意识，促进房地产市场有序健康发展。

第三，调整住房供应结构，加大中低价住房的供给。我国住房市场存在较为严重的住房供给结构不合理的现象，表现为中高档住房开发过多，而适应一般老百姓消费能力的中低档住房供给太少，虽然这可以通过市场自发调整得以改变，但这一过程很长，政府可通过经济手段和改变市场规则等方式进行调整。经济手段主要有税收和货币手段，如对不同用途的开发项目实施不同的税收标准，对高档住房征收较高税率的消费税和土地增值税，对低档房则不征收消费税和土地增值税。改变市场规则的手段如严格实施土地荒废两年后可以被土地主管部门无偿收回的政策，以解决开发商囤积土地的现象；将一次性收取的土地出让金改为分年度收取，以降低住房开发成本。

第四，改善投资环境，拓展投资渠道。当前，投资渠道不畅，事业投资收益率低，是资本纷纷卷入投机市场、民间资本大量外逃的根本原因。我国投资环境亟待改进，政府的政策应着力于优化投资环境、规范市场秩序、完善公共服务，减少与民争利的政府投资，为社会资本创造更多的投资机会。同时，积极发展股票市场、债券市场等间接融资市场，通过规范上市企业以及证券商的行为、加大信息公布的透明度、保护中小投资者的合法权益等措施，让其他投资领域重新成为各种投资者所接受的投资渠道，从而分流房地产市场内充斥的投机资本，减轻房地产市场的调控压力。

参考文献:

[1]杨晓庄:《商品房预售的利弊分析》，《商业研究》2006年第19期。

[2]陈标金、陈文俊：《提高存款准备金率对房地产市场的影响评估》，《楼市》2006年第13期。

[3]曲闻：《影响我国房地产价格的宏观经济因素实证分析》，《价格月刊》2006年第9期。

[4]郭贵祥：《房产信贷、房价上涨的互助性与宏观调控》，《经济师》2006年第12期。

[5]刘凡齐：《近期房地产政策分析及行业建议》，《经济师》2006年第12期。

[6]肖元真、胡书芳：《我国转型期的房地产业发展》，《中国经贸导刊》2006年第22期。

[7]吴建华：《逐步完善我国房地产业宏观调控体系》，《宏观经济管理》2006年第10期。

[8]游群林、曹彦栋：《论高房价的成因及对我国经济的影响》，《集团经济研究》2006年第25期。

[9]潘长风，《影响我国房价的内外因探究》，《价格理论与实践》2006年第10期。

[10]王伟东、李雪峰：《我国经济发展水平对商品房价格影响的实证分析》，《中国物价》2006年第9期。

[11]王彦：《浅谈房地产市场的宏观调控》，《商场现代化》2006年第28期。

[12]周世成、李鹏：《房地产泡沫中的货币政策》，《经营与管理》2006年第9期。

[13]刘会洪：《房价调控失效的原因分析》，《现代经济探讨》2006年第9期。

[14]杨玉珍、文林峰：《抑制房价过快上涨宏观调控政策实施效果评价及建议》，《管理世界》2005年第6期。

[15]于长秋：《我国股票价格与不同层次货币供应量的关系分析》，《上海金融》2004年第4期。