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摘要:本文利用2009-2018年我國40個大中城市的面板數(shù)據(jù),應用面板VAR模型從需求和供給兩方面研究經(jīng)濟政策不確定性對房價的影響及機理,并進一步考察不同類型城市的異質(zhì)性。研究結(jié)果表明,經(jīng)濟政策不確定性通過減少房地產(chǎn)開發(fā)商投資和增加居民的購房意愿進而促進房價提升,并且不同類型城市的傳導機制存在異質(zhì)性:大型城市房價的上升伴隨著房地產(chǎn)開發(fā)商投資與居民購房數(shù)量的雙重減少,而中型城市房價上升則主要來自居民購買意愿的增強。因此,穩(wěn)定房價不僅要因城施策、供給需求“兩手抓”,還要盡量保持經(jīng)濟政策的穩(wěn)定性與持續(xù)性。
關鍵詞:經(jīng)濟政策不確定性;房價;供需
一、引言
近些年,歐元區(qū)危機持續(xù)升溫、美伊沖突不斷加劇、中美貿(mào)易關系緊張,全球政治經(jīng)濟形勢動蕩不定。加之我國正處于經(jīng)濟增速減緩、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的關鍵時期,經(jīng)濟下行壓力持續(xù)加大,為調(diào)控經(jīng)濟發(fā)展、促進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、消化前期刺激政策,政府出臺了“互聯(lián)網(wǎng)+”、減稅降費、扶持民營企業(yè)等一系列經(jīng)濟政策。然而,外部政治經(jīng)濟環(huán)境的不穩(wěn)定以及內(nèi)部經(jīng)濟的下行壓力加劇了國內(nèi)經(jīng)濟政策的不確定性。圖1刻畫的即是2009年以來,我國經(jīng)濟政策不確定指數(shù)的波動情況,也顯示出2018年至今,我國經(jīng)濟政策不確定性持續(xù)加劇,達到了近10年的頂峰。眾所周知,經(jīng)濟政策的不確定性會對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生不可估量的影響———改變企業(yè)的投資行為和居民的消費行為、影響市場價格和GDP增長等(金雪軍,等,2014;李鳳羽、楊墨竹,2015)。那么,作為素有“政策市”之稱的房地產(chǎn)市場,很有可能也會受到經(jīng)濟政策不確定性的影響。因為經(jīng)濟政策不確定性會影響到居民收入、銀行利率、公眾預期等,而這些因素都是影響房價的重要因素。張浩等(2015)利用1999年1月-2014年3月中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)考察了在不同程度的政策不確定狀態(tài)下宏觀沖擊對房價波動的影響,發(fā)現(xiàn)較高的政策不確定性會造成房價波動。無獨有偶,El-Montasseretal.(2016)認為,實際房價和政策不確定性之間存在雙向因果關系,經(jīng)濟政策的高度不確定性會加劇房價波動。相反地,吳佳(2019)利用回歸模型及VAR模型,基于2006-2018年上海市房地產(chǎn)市場月度數(shù)據(jù),分析市場預期及政策不確定性對房價波動的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)政策不確定性的增加會抑制房價波動,因為市場參與者(居民和開發(fā)商)的風險偏好皆會降低。對于經(jīng)濟政策不確定性對房價影響的方向性問題,Choudhry(2018)利用英格蘭和威爾士10個不同地理區(qū)域的數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)不確定性對房價的長期和短期都有負面影響。在中國房地產(chǎn)市場,Huangetal.(2018)利用2006-2016年宏觀月度數(shù)據(jù)同樣發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)與房價呈負相關關系。也有學者對國內(nèi)不同區(qū)域的經(jīng)濟政策不確定性對房價的影響進行探究。比如,胡成春、陳迅(2019)基于2003年1月-2017年10月我國省級面板數(shù)據(jù),采用GVAR模型研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性對房價的影響具有異質(zhì)性:東部地區(qū)表現(xiàn)為房價上漲,東北地區(qū)相反,中西部地區(qū)呈現(xiàn)房價波動態(tài)勢。2019年中央經(jīng)濟工作會議提出,要“全面落實因城施策,穩(wěn)地價、穩(wěn)房價、穩(wěn)預期的長效管理調(diào)控機制,促進房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展”。為了更好地防控房價波動,我們首先需要了解經(jīng)濟政策不確定性對不同類型城市房價的影響及機理,然后才能有針對性地、因地制宜地提出合理的調(diào)控城市房價的方案。正如Choudhry(2018)所說,經(jīng)濟政策的不確定性會從需求和供給兩方面影響房地產(chǎn)市場。因此,本文采用2009-2018年40個大中城市的面板數(shù)據(jù),應用PVAR模型從需求和供給方面研究經(jīng)濟政策不確定性對房價的影響,分城市類型討論其異質(zhì)性,并提出相應的政策意見。與以往的研究相比,本文的貢獻主要有兩點:(1)將研究領域由區(qū)域擴展到城市,更符合“因城施策”的需要;(2)從供給和需求兩方面,為經(jīng)濟政策不確定性影響房價的機理提供了實證依據(jù)。
二、計量模型設定、變量與數(shù)據(jù)說明
(一)模型設定
本文將構(gòu)建一個包含房價(HP)、房地產(chǎn)投資(HI)、售房面積(HA)及經(jīng)濟政策不確定性(EPU)四個變量的P階滯后PVAR模型,具體設定如下:Yit=γ0+φ1Yit-1+…+φpYit-p+γi+εit(1)其中,i代表城市,t代表年份,Yit={lnHPit,lnHIit,lnHAit,lnEPUt}表示城市i在年份t的4個內(nèi)生變量的4×1向量,p是滯后階數(shù),γi表示城市固定效應,εit是殘差項。
(二)變量與數(shù)據(jù)說明
本文基于2009-2018年40個大中城市的面板數(shù)據(jù),從供需兩方面考察經(jīng)濟政策不確定性對城市房價的影響。其中,房價(HP)由商品房銷售額/商品房銷售面積得到,售房面積(HA)由商品房銷售面積表示,房地產(chǎn)投資(HI)由房地產(chǎn)開發(fā)投資額度量,數(shù)據(jù)來源于國家信息中心國信房地產(chǎn)信息網(wǎng)。這里用售房面積(HA)刻畫公眾對房屋的需求,用房地產(chǎn)開發(fā)投資額體現(xiàn)房地產(chǎn)開發(fā)商對房屋的供給。至于經(jīng)濟政策不確定性,本文利用Baker等人構(gòu)建的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)(EPU)表示,由于Baker等人提供的數(shù)據(jù)是月度數(shù)據(jù),本文將每年12個月的平均值作為該年的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)。另外,房價和房地產(chǎn)投資額是利用2009年為基期的省級GDP平減指數(shù)平減之后的實際值,為了減輕異方差并消除數(shù)據(jù)異常值的影響,所有變量均采用對數(shù)值。
三、實證結(jié)果分析
(一)滯后階數(shù)
p的確定本文根據(jù)信息準則標準,確定面板VAR模型(式1)的滯后階數(shù),檢驗結(jié)果見表1。表1顯示:BIC法則給出的最優(yōu)滯后階數(shù)是1階,而AIC及HQIC法則表明4階才是最佳滯后階數(shù)。考慮到判斷比較精簡模型的滯后階數(shù)一般傾向于使用BIC和HQIC法則,并且為了保留更多的有效數(shù)據(jù),基準結(jié)果中滯后階數(shù)確定為1階。在后文中,根據(jù)城市GDP排名將40個城市平均分為兩類,排名靠前的稱為大型城市,靠后的稱為中型城市。在對分樣本進行脈沖反應分析之前,根據(jù)信息準則檢驗其最優(yōu)滯后階數(shù),結(jié)果表示:大型城市樣本最優(yōu)滯后階數(shù)是4階,中型城市樣本最優(yōu)滯后階數(shù)是3階。
(二)脈沖響應函數(shù)分析
脈沖響應可以清楚地考察模型中內(nèi)生變量之間的交互影響。圖2展示的即是房價、房地產(chǎn)投資、售房面積與經(jīng)濟政策不確定性的脈沖響應圖。圖2中的中間線是脈沖響應函數(shù),上下兩線表示正負兩倍標準差偏離。為了簡潔,這里只匯報了房價、房地產(chǎn)投資與售房面積對經(jīng)濟政策不確定性沖擊的脈沖響應圖,分別展示在圖2的第一、二、三列。1.經(jīng)濟政策不確定性對大中城市房價的影響圖2第一行的三張圖展示的是經(jīng)濟政策不確定性沖擊對大中城市房地產(chǎn)市場的影響。從第一張圖可以看出,經(jīng)濟政策不確定沖擊對大中城市房價產(chǎn)生正向影響,從第一期開始,到第四期仍然存在;第二張圖顯示,從沖擊開始到第四期,房地產(chǎn)投資對經(jīng)濟政策不確定性沖擊的響應都是負向的;第三張圖表示,經(jīng)濟政策不確定性沖擊對售房面積的影響是正向的,在第二期達到最大值,隨后逐漸減弱。由此說明在經(jīng)濟政策不確定的沖擊下,房地產(chǎn)市場的供給方會減少投資,需求方將提高購買意愿,從而導致房價上漲。2.經(jīng)濟政策不確定性對大型城市房價的影響圖2第二行的三張圖展示的是經(jīng)濟政策不確定性沖擊對大型城市房地產(chǎn)市場的影響。與總樣本結(jié)果相同的是,短期內(nèi)大型城市房價對經(jīng)濟政策不確定性沖擊呈正向反應,這種正向響應在第一期達到最大,隨后減弱直到第三期為0。并且,經(jīng)濟政策不確定性沖擊對房地產(chǎn)投資的影響也是負向的。不同的是,房屋銷售面積對經(jīng)濟政策不確定性沖擊的響應卻是負的,且在第三期達到最大。也就是說,在經(jīng)濟政策不確定的沖擊下,大型城市房地產(chǎn)市場出現(xiàn)短期萎縮,可能是因為相對于需求方,供給方所受的負向沖擊更大,以至于房價出現(xiàn)短期上漲。3.經(jīng)濟政策不確定性對中型城市房價的影響圖2第三行的三張圖展示的是經(jīng)濟政策不確定性沖擊對中型城市房地產(chǎn)市場的影響。雖然,與大型城市相似,經(jīng)濟政策不確定性沖擊對房價有短期正向影響,第二期達到最大,第三期衰減到為0,但是引起房價正向響應的機理卻完全不同。在中型城市里,經(jīng)濟政策不確定性沖擊幾乎對房地產(chǎn)投資沒有影響,售房面積卻產(chǎn)生了強烈的正向響應,在第二期達到最大。說明在經(jīng)濟政策不確定的沖擊下,中型城市居民的購房需求旺盛,從而導致房價上升。綜上所述,經(jīng)濟政策不確定性沖擊會改變房地產(chǎn)市場供需雙方的行為,從而影響市場房價,具體地,不管城市類型如何,短期內(nèi)房價均會對經(jīng)濟政策不確定性沖擊產(chǎn)生正向響應。然而,不同類型的城市,其影響機理卻完全不同。對于大型城市如北上廣深來說,房價普遍較高,致使投資房地產(chǎn)與購買房屋需要承擔的風險很大,融資成本的不確定性增加可能導致房地產(chǎn)開發(fā)商推遲新的建設,從而減少供應,未來收入的不確定性增加可能使家庭推遲購房決定(Choudhry,2018)。對于中型城市來說,房價相對較低,資產(chǎn)損失的風險相對較小,并且經(jīng)濟政策不確定性還會影響居民收入、利率及其他資產(chǎn)的投資風險等,如果投資其他類別資產(chǎn)的風險更大,房屋將會替代其他資產(chǎn),成為“安全資產(chǎn)”或“保值資產(chǎn)”(El-Montasseretal.,2016),從而誘導居民購買。當然,在了解經(jīng)濟政策不確定性對房價的短期影響之后,也要關注其長期影響。雖然本文研究結(jié)果顯示,短期內(nèi)經(jīng)濟政策不確定性沖擊會降低房地產(chǎn)投資,但是還需考慮到售房面積的增加必然會提高房地產(chǎn)開發(fā)商對房地產(chǎn)市場的預期,進而導致在長期內(nèi)增加房地產(chǎn)投資。正如趙奉軍、駱祖春(2019)的研究結(jié)果顯示,經(jīng)濟政策不確定性在短期內(nèi)會減弱房地產(chǎn)投資,但在長期卻呈現(xiàn)正向促進作用。
(三)方差分解分析
方差分解可以給出變量沖擊對于系統(tǒng)中內(nèi)生變量均方誤差的貢獻程度,進一步評估沖擊的重要性。結(jié)果顯示,房價、房地產(chǎn)投產(chǎn)和售房面積皆主要受自身的影響。經(jīng)濟政策不確定性對房價的貢獻最大,第一期達到17.2%,之后逐漸降低,到第八期貢獻率為10%;對售房面積的貢獻次之,第一期只有1.1%,之后逐漸升高,到第十期達到8%左右;對房地產(chǎn)投資的貢獻最小,在2%上下波動。
四、結(jié)論與建議
本文基于2009-2018年我國40個大中城市的面板數(shù)據(jù),利用PVAR模型從供需兩方面分析經(jīng)濟政策不確定性對房價的影響及機理,并進一步考察不同類型城市的異質(zhì)性。結(jié)果表明,經(jīng)濟政策不確定性會降低房地產(chǎn)開發(fā)商的投資額、增加居民的購房意愿,從而促進房價提升。研究還發(fā)現(xiàn),大型城市房價的上升伴隨著房地產(chǎn)開發(fā)商投資與居民購房的雙重減少,中型城市房價上升則主要來自需求方購買意愿的增強。這可能是因為大型城市投資房地產(chǎn)與購買房產(chǎn)需要承擔的風險更大,經(jīng)濟政策不確定性的增強致使開發(fā)商融資成本提高及居民收入不確定性增加,進而減少房產(chǎn)的投資與購買;中型城市房價比大型城市低廉,并且不少中型城市有著良好的發(fā)展前景,導致房產(chǎn)成為一種“安全資產(chǎn)”,居民購買房產(chǎn)以應對不確定性帶來的宏觀沖擊。基于以上結(jié)論,為了穩(wěn)定房價,政府應當在以下幾個方面有所作為。
(一)保持經(jīng)濟政策的穩(wěn)定性與持續(xù)性,正確引導公眾預期
目前,我國處于外部動蕩、內(nèi)部轉(zhuǎn)型的艱難時期,宏觀經(jīng)濟政策的不斷出臺,有助于緩解國內(nèi)經(jīng)濟面臨的困境,卻造成市場觀望與波動。因此,在政策制定與實施的過程中,政府應重視政策的穩(wěn)定性與持續(xù)性,全局把控,長遠計劃;并積極與相關部門溝通,定期披露市場信息,正確引導公眾預期,防止投機分子趁機炒房。
(二)因城施策,一城一策
由于不同城市的地理位置、經(jīng)濟發(fā)展水平、風俗習慣等均有所不同,所以調(diào)控房價的政策不能“一刀切”。地方政府需按照中央政府調(diào)控房地產(chǎn)市場的總方針,結(jié)合城市自身的經(jīng)濟水平、人口規(guī)模、發(fā)展前景等因素合理制定相關政策,有針對性地穩(wěn)定城市房價。
(三)供給需求
“兩手抓”迄今為止,地方政府主要通過抑制購房者需求(如限購限貸)與商品房供給(土地審批更加嚴格等)的手段來調(diào)控房價,然而雙重抑制不一定會有效地控制房價上漲,如上文中大型城市的結(jié)論。抑制需求、增加供給“兩手抓”才是穩(wěn)定房價的根本。另外,供給需求“兩手抓”的過程中,也要因城施策,考慮城市的待售存量,判斷居民的真實需求,靈活運用“抑制需求、增加供給”的經(jīng)濟原理,切實提高居民的有效需求。
參考文獻:
[1]胡成春,陳迅.經(jīng)濟政策不確定性、房地產(chǎn)市場與宏觀經(jīng)濟波動———基于GVAR模型的區(qū)域差異研究[J].經(jīng)濟問題探索,2019(8):26-36.
[2]金雪軍,鐘意,王義中.政策不確定性的宏觀經(jīng)濟后果[J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理,2014(2):17-26.
[3]李鳳羽,楊墨竹.經(jīng)濟政策不確定性會抑制企業(yè)投資嗎?———基于中國經(jīng)濟政策不確定指數(shù)的實證研究[J].金融研究,2015(4):115-129.
[4]吳佳.預期、政策不確定性與上海房價波動[J].上海經(jīng)濟,2019(4):34-46.
[5]張浩,李仲飛,鄧柏峻.政策不確定、宏觀沖擊與房價波動———基于LSTVAR模型的實證分析[J].金融研究,2015(10):32-47.
[6]趙奉軍,駱祖春.經(jīng)濟政策不確定性與房地產(chǎn)投資[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討,2019(11):13-20.
作者:張曉穎 陳海宇