刘小瑜，谢娟娟，赵鹤芹

（江西财经大学a.研究生部；b.产业经济研究院c.统计学院，南昌330013）

0 引言

房地产业对宏观经济越来越起到举足轻重的作用，学者们对房地产业进行了大量研究。针对房价的调控措施有很多种，而且历年来都有实施，但是效果都不明显，对于全国大部分城市出现的“疯涨”房价，国家在2010年推出严厉政策——“限购令”。“限购令”一经提出便引起了全国各界的广泛关注，虽然限购令出台的时间并不长，国内关于其的研究已有不少。

纵观相关文献，大多数学者都集中于对限购令本身的解读，并没有实现限购深入的探讨，且得出的结论不一。而对于限购令作用下房价与宏观经济变量之间关系的研究及相互间的影响，更是少之又少。在这样的背景下，笔者认为应该结合江西省房地产市场发展现状与限购实施效果，建立一个系统全面的模型，即本文拟以2011～2012年月度数据为数据样本，选择VAR模型，结合使用脉冲响应函数和granger因果关系来研究房价与宏观经济变量在了限购作用下的关系，这可能更符合探究房地产市场发展的实际。

1 模型建立

本文选择使用的模型为VAR模型——来自于Sims（1980）学者首创，此方法一经提出便被广泛用于实证研究中，文中假设房地产市场经济中存在四种领先期和滞后期不相关的冲击：需求冲击、供给冲击、房地产价格冲击和土地政策冲击,用VAR模型探究它们之间的动态结构关系。本文VAR模型的基本形式如下：

其中，H代表的是房屋价格指数向量；x代表其它变量向量；A0为常数矩阵；A1,…,Ap为 p个参数矩阵；ut与vt分别为残差扰动项向量（ut对应Ht向量，vt对应xt向量）。本文研究的四个变量分别为：CPI同比增长率（LCPI）、房屋价格指数（LHP）、土地价格指数（LLP）及产出增长率（LY），将CPI同比增长率（LCPI）、土地价格指数（LLP）及产出增长率（LY），三变量全部带入x，此时该变量对与H构成四变量的VAR模型系统，通过这个模型不仅可以进行宏观变量与房地产价格之间的冲击影响分析，还能知道冲击的大小、正负以及持续的时间。

2 基于VAR模型实证研究

本文在现有理论研究的基础上，采用2011年1月至2012年11月的房地产数据，通过对CPI同比增长率、住房价格指数、GDP增长率和土地价格指数4个时间序列建立了VAR模型，对供给冲击、需求冲击和土地政策冲击等宏观经济变量冲击对房地产价格变动以及房地产价格冲击对产出、通货膨胀与土地使用量的动态影响进行定量分析，进而分析各宏观经济主要变量与房地产价格变动之间的动态关系。

2.1 变量选择与数据的来源

通货膨胀是在宏观经济体的一个重要测度指标，是反映经济繁荣与衰退的晴雨表。探究通货膨胀率（CPI）与房价之间的关系不仅能更好地把握一个国家的宏观经济，更能帮助国民安居乐业。同样土地价格、GDP与房价之间均存在着密切的关系，明确它们之间的相互影响关系对房地产市场的发展具有重要意义。从数据的可得性出发，选用房屋销售指数来反映房地产价格的变化，选用CPI同比增长率反映通货膨胀率，选用土地交易价格指数反映土地供给的变化。此外，为了进一步反映较短时期内宏观经济变量与房地产价格的冲击，以上指标均选用月度数据进行分析。经过对数处理后的数据列依次表示为LCPI、LHP、LLP、LY。

2.2 模型估计

首先是数据的单位根ADF检验，也就是对数据进行平稳性分析。ADF检验的原假设是四个时间序列有单位根。使用Eviews6.0软件对取对数后的LCPI、LHP、LLP、LY四个时间序列进行了Augmented Dickey-Fuller（简称ADF）单位根检验。

表1 ADF检验结果

从表1检验结果可知：ADF的P值均小于显著性水平0.005，拒绝原假设表明所有序列都是平稳的，即通胀对数指标LCPI、房价对数指标LHP、地价对数指标LLP与产出对数指标LY四个序列没有单位根。因此，以上四个变量之间不存在协整关系，可取差分建立平稳的VAR模型。由于协整是指非平稳变量序列具有共同的趋势，所以本文所研究的四个宏观变量之间不存在协整关系，可以直接取差分后建立平稳的VAR模型。

接下来是VAR模型估计。本文根据Lag Length Criteria（滞后阶数）确定最优滞后阶数为2阶。所以构造VAR（2）模型。

表2 VAR（2）模型的估计

从表2结果可以看到：R2=0.9105，调整后的R2=0.8509，可知模型拟合的比较好，能够作为VAR（2）的最后估计结果。

表3 格兰杰因果检验

表3的Granger检验结果表明，在滞后2期，显著性水平为5%的条件下，江西省房价是产出的强格兰杰原因，产出不是房价的格兰杰原因。说明房价在江西是引起GDP增长的主要原因；江西房地产价格波动与土地价格增长率之间的关系不明确，未见显著的格兰杰因果关系。

2.3 实证结果分析

（1）宏观经济变量冲击对房地产价格冲击的响应分析。

如图1脉冲响应图组，自上而下的三个图分别为房地产价格增长率的变动对房地产供给、需求与土地政策冲击的脉冲响应函数。通过第一个图可以看出正向的供给冲击导致房地产价格增长率增量在第1阶段上升，第2阶段有所回落后又开始小幅上扬，约到第5阶段后冲击影响大致消失。可见，房地产成本的上升对房地产价格产生直接影响，成本影响下的通货膨胀促使人们买房保值的效果大于人们由于通货膨胀产生的实际收入下降而对房地产需求减少的效果；由第二个图可知正向的需求冲击使房地产价格增长率的增量在一二阶段上升，并在第3阶段达到顶峰，转而下降且在第4阶段成为负值，其后经过大幅波动直到第8阶段开始需求冲击的影响才趋于消失；由第三个图可知正向的土地政策冲击使房地产价格增长率在第1阶段开始上升，到了第2阶段的最后点后开始下降，第3阶段开始影响基本消失，正向土地政策冲击最终导致房地产价格增长率达到一个新的高度。

图1 宏观经济冲击对房地产价格的冲击响应图组

（2）房地产价格冲击对宏观政策经济变量的冲击响应分析。

图2为CPI同比增长率变动、GDP增长率变动、土地价格增长率变动对房地产价格冲击的脉冲响应图。根据第一个图显示，CPI同比增长率的增量对正向房地产价格冲击的脉冲函数呈向上增长走势，在第1阶段上升，第2阶段小幅下降，在第4阶段达到最大，此后效果逐步减弱，影响持续时期长达8个阶段；第二个图显示正向房地产价格冲击使得GDP增长率增量在第1阶段有所上升，第2阶段最大，到了第3阶段则降为负值，第6阶段冲击影响基本消失。这一结果表明房地产价格的加速上涨总体上将拉动经济的增长，与所得Granger因果检验的结论一致。同时对房地产总需求也有抑制作用，从第3阶段开始显现；由第三个图可以发现，正向房地产价格冲击导致土地价格增长率增量在第1阶段下降后到第2阶段开始出现反弹。这一时期内土地价格增长率由加速下降转为减速下降，最后达到一个新的更低的增长率水平。由此可见，房地产价格的增长率的加速上涨使政府采取了紧缩性土地政策，减少土地招标。

图2 房地产价格冲击对宏观政策经济变量的冲击响应图组

综合以上分析可知，正向的房地产价格冲击最终导致通货膨胀率（CPI）和产出GDP增长率达到一个新高度，使土地价格增长率不但下降。房地产价格上升对经济发展是一把双刃剑，在刺激经济增长的同时也加剧了通货膨胀。而且，因为江西的土地政策并不完善，所以土地价格同房地产价格增长之间的关系不显著。

3 结论与建议

本文通过分析现有的研究文献，并通过建立向量自回归VAR模型全面分析了江西省房地产价格变动与宏观经济变量供给冲击、需求冲击与土地政策冲击等因素的动态影响，并在此基础上深入分析了江西省房地产价格波动带来的冲击对江西GDP增长率、通货膨胀率与土地价格增长率变动的动态影响。旨在深度探讨限购政策的作用——对江西省房地产市场机制的影响。结果表明房价与宏观经济变量之间紧密相关，并相互影响，而这种相互紧密的关联可以使地方通货膨胀加剧、经济过热，并推高房地产泡沫的出现。在分析这些因素后得出，江西土地价格增长率与房地产价格波动未见显著的格兰杰因果关系，影响关系不大。

限购政策的出台给江西狂热的房价态势特别是南昌市短期降了一下温。同时对投机性购房炒房行为起到了一定的抑制作用，但这一政策尚有很多不完善之处。结合以上实证分析所得结论，可以提出几点完善限购政策的建议：

（1）江西省的房地产价格与通货膨胀效应成正相关关系，房地产价格对通货膨胀影响较大。从长远来看，为了促进江西省的地方经济发展平稳健康的发展，政府应该努力加强房地产价格监测调控力度，政府能关注并有效预见房地产价格波动带来的通货膨胀影响。

（2）江西省房地产发展和价格变动对宏观经济具有中长期影响，通货膨胀对房地产价格的脉冲响应具有一定的滞后性。政府在出台房地产价格调控政策时，不仅要关注房屋供需市场（“以限购政策为代表”），还要从宏观经济基本面出发全面有序地开展有预见性的调控，特别是要防止为追求短期效应，过度打压房地产价格，导致房地产市场功能“失灵”。

（3）从江西房价冲击对若干宏观经济变量的脉冲响应分析来看，土地价格冲击房地产价格波动不显著、不长远。这是由于江西省的土地供给能力较强，政府在调控房地产价格必须从控制需求冲击和供给冲击入手。一要加大限购的范围和监管力度，二要限购与限售同时实施，三要加强保障性住房建设，四要鼓励金融机构扩展业务缓解投机性的“炒房”需求。

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