胡 涛，王 浩，朱琳琪

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233000)

我国房地产业与宏观经济的周期联动分析
——基于HP滤波技术与Grange因果关系检验

胡 涛，王 浩，朱琳琪

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233000)

在我国市场经济发展的过程中，房地产业一直表现的较为活跃。从近年来的数据中可以看出，房地产业增加值和对宏观经济增长的贡献率在不断增大，这也就意味着，房地产业与宏观经济间的联动将更为密切，房地产业的宏观调控也将显得更为重要。因此，文章运用HP滤波技术与Grange因果关系检验实证分析了房地产业与宏观经济的周期联动关系，并提出了不同时期宏观经济政策的选择建议。

房地产经济；宏观经济；HP滤波；Grange因果检验

自1978年我国实行改革开放以来，房地产业不断地向前发展，其中房地产业增加值体现的最为明显。从1978年到2015年，房地产业增加值由80亿元增加到41 279亿元，转换为可比价格进行计算，发现增加值的年平均增长约为11.2%，比同期国民生产总值的年均增长率高1.4%。从图1中也可以看出，在房地产业增加值总量不断扩大的同时，其占国民生产总值的比重也处于上升趋势，由1990年3.5%上升到2015年的6.1%。我国房地产业增加值不但总量在不断扩大，而且其对宏观经济增长的贡献率也呈现上升态势。其中1990-2000年的年平均贡献率为2.4%，2001-2014年的年平均贡献率为4.3%，比例还在不断扩大。虽然从长期发展角度来看，房地产经济是向上发展的，但是在发展过程中也会随着经济波动和房地产价值的改变而出现周期性的上下波动，这种波动将以经济增长率、房价水平、房地产消费水平和房地产就业水平等要素形式表现出来。通过研究发现，房地产经济的这种周期波动与宏观经济的周期波动存在一定的关联。这种关联不但能够反映出房地产经济发展所受外界因素和自身规律的影响，而且也能够表现出房地产经济与国家经济发展水平间的内在关系。

图1 房地产业増加值占GDP的比重(%)

一、基于HP滤波技术的初步分析①

1.数据的选取与说明

基于研究目的的需要，本文将使用国房景气指数与宏观经济景气指数这两大综合指数的月度数据来衡量我国房地产业与宏观经济的动态变化情况，数据的区间为1998年1月至2016年7月。其中，国房景气指数月度数据来源于中宏产业数据库；宏观经济景气指数月度数据来源于中国统计应用支持系统。由于这两大综合指数在进行统计编制时已进行了季节处理，所以接下来的实证分析中无需再做季节调整。并且为了研究的需要，本文在接下来的实证分析中，根据图2，将数据划分为两个时期进行研究：第一个时期为1998年1月至2007年12月，此时宏观经济处于上升期；第二个时期为2008年1月至2016年7月，这个时期宏观经济处于下行状态。

图2 我国GDP增速图

2.HP滤波技术的初步分析

其中，等式中λ采取一般的经验取值，即月度数据取值为λ=14 400。

通过HP滤波技术，我们可以将两个时期内的房地产波动成分(estatecycle)与宏观经济波动成分(macrocycle)从原序列中剥离出来，分别为图3和图4。

图3 经济上升通道下的波动成分

图4 经济下行通道下的波动成分

从图3和图4来看，宏观经济处于上升状态，estatecycle与macrocycle之间存在着一定的时滞；当经济进入下行通道时，两序列的变化趋于一致。为了进一步确定estatecycle和macrocycle两序列间的波动先后关系和内在联系，我们对两序列进行Grange因果检验。

二、基于Grange因果关系检验的分析

对于Grange因果关系检验的定义主要是通过VAR模型而来的，在Grange因果关系检验中，假设所检验变量的时间序列能够涵盖该变量未来所有可能产生的变化信息，可以通过下面的二元n阶VAR模型来简要阐述该办法：

从定义可知，Grange因果关系检验中所显示的因果关系并非传统哲学上的因果关系，仅仅是基于统计学意义上的因果关系，即如果X有助于预测(解释)Y，则X是Y的Grange原因。Grange因果关系检验的实质就是判断一个变量是否在时间上领先于另一个变量，该变量的过去值是否有助于预测另一个变量的现值。

平稳的时间序列是进行Grange因果关系检验的基础，如若对非平稳时间序列进行Grange因果关系检验，虚假回归问题就不可避免。因此，为了避免虚假回归问题在实证中出现，应对不同时期的estatecycle和macrocycle四个时间序列的平稳性进行单位根检验(unit root test)。本研究将使用单位根检验中最常用的ADF检验来对这四个时间序列的平稳性进行检验。

由表1可知，两个时期内的estatecycle和macrocycle的ADF统计量均小于1%临界值，所有的时间序列均在1%的显著性水平上拒绝了原假设，这表明两个时期的时间序列estatecycle和macrocycle均为单整序列I(0)。

表1 单位根检验

两个时期的时间序列为单整序列，满足Grange因果检验的前提条件。在Grange因果检验中，滞后期数的选择也是非常重要的，因为不同的滞后期可能会影响检验的结果，最终会导致结果的偏差。为了规避实证中的这类偏差，可以通过AIC准则和SC准则来确定最合适的滞后区间，并多次对不同的滞后期进行检验。经过比较，最终确定最优滞后期为2～5期。

表2 经济上升通道下的格兰杰因果检验

从表2可以看出，经济处于上升通道下，在2期时estatecycle为macrocycle的Granger原因，但macrocycle却不是estatecycle的Granger原因。这表明在2期时，estatecycle与macrocycle存在单向的Granger因果关系，即estatecycle在时间上领先于macrocycle，且estatecycle的过去值有助于预测macrocycle。随着滞后期加长，在3～5期时单向Granger因果关系转变为双向的Granger因果关系，即estatecycle与macrocycle间有着相互预测的关系。这可以解释为，在经济上升通道，国房景气指数率先开始波动，并引起宏观经济景气指数的波动，随着时间的推移，宏观经济景气指数的波动也开始影响国房景气指数的波动。

表3 经济下行通道下的格兰杰因果检验

通过表3可知，当经济进入下行状态时，两个原假设“estatecycle不是macrocycle的Granger原因”和“macrocycle不是estatecycle的Granger原因”，对应的P值均接近于0，即两个原假设在2～5期均被显著拒绝，表明estatecycle与macrocycle存在双向的Granger因果关系，即estatecycle与macrocycle同时发生，且相互预测，这一结果也与HP滤波分析相吻合。这可以解释为，在经济下行通道下，国房景气指数的波动和宏观经济景气指数的波动是一致的且相互影响。

通过Grange因果检验很好地解释了HP滤波分析中两序列间关系的盲点，基于这两项分析之后，我们可以得出一个基本的结论：在经济上升通道下，房地产业的波动将领先于宏观经济的波动，但是随着时期的加长，两者间开始相互影响；在经济处于下行状态时，房地产业波动与宏观经济波动是一致的，且彼此间有着很强的影响。

三、结论与政策建议

1.经济处于上升通道初期

根据实证分析，初期房地产的波动领先于宏观经济的波动，且对宏观经济具有促进作用。在此时期为了快速发展房地产业和宏观经济，可以使用适度宽松的货币政策和财政政策来促进房地产投资的逐步增加，同时配以适当的政策手段来刺激房地产的消费，以增加消费者对房地产市场的有效需求。

2.经济处于上升通道末期

由于前期宏观经济的不断发展，在上升通道末期，房地产投资量将会持续激增，楼房的价格也会越来越高，绝大多数真正用于居住的购房者会被迫退出市场，只剩下投机者的资金维持房地产市场的旺市，房地产经济泡沫因此形成。为了避免和抑制房地产业过热的现象，可使用紧缩的货币政策和财政政策以控制投资的激增。

3.经济处于下行通道时期

根据前面的分析，此时期房地产业和宏观经济波动趋于一致，且相互之间高度影响。所以，为了促进房地产业和宏观经济的同时发展，应当从两方面入手：第一，使用宽松的货币政策和财政政策以促进投资的增加，同时使用相应的政策手段来促进房地产的销售，通过销售来促进生产；第二，使用适当的政策手段来刺激消费者对楼房的消费，从而扩大对房产市场的有效需求。

注释：

①实证分析所运用的软件均为Eviews 8.0。

[1]付战兵.房地产经济周期波动研究[D].四川大学，2003.

[2]王曦.中国房地产经济周期波动影响因素分析[D].四川大学，2006.

[3]关涛.房地产经济周期的微观解释：行为经济学方法与实证研究[D].复旦大学，2005.

[4]许宪春，贾海，李皎，等.房地产经济对中国国民经济增长的作用研究[J].中国社会科学，2015，(1).

[5]胡涛，王浩，邱文韬.我国国房景气指数与宏观经济景气指数的联动关系——基于VAR模型的实证研究[J].湖北科技学院学报，2016，(12).

[6]崔光灿.房地产价格与宏观经济互动关系实证研究——基于我国31个省份面板数据分析[J].经济理论与经济管理，2009，(1).

[7]卢万青，沈培喜.格兰杰因果检验在我国经济周期研究中的应用[J].统计研究，2002，(2).

[8]宋勃.房地产市场财富效应的理论分析和中国经验的实证检验：1998-2006[J].经济科学，2007，(5).

[9]胡晓.我国房地产价格上涨背后的制度性因素——兼论房地产价格泡沫[J].中央财经大学学报，2014，(7).

[10]陈雄兵，张宗成.再议Granger因果检验[J].数量经济技术经济研究，2008，(1).

责任编辑：魏乐娇

The Cycle Linkage of the Realty Business in China and Macro-economy——Based on HP Filtering and Grange Causality Test

HU Tao，WANG Hao，ZHU Lin-qi

(Anhui University of Finance and Economics，Bengbu 233000，China)

In the process of market economy development in China， the real estate industry has been very active. The data in recent years tell that the real estate industry has increasingly contributed to the macro-economy growth. This means that there is closer linkage between the two and the real estate industry will be more important to the macro-economy. With the approach of HP Filtering and Grange Causality Test，the cycle linkage between the two is tested，based on which some suggestions of macro-economic policies for various periods are proposed.

the real estate business；macro-economy；HP Filtering；Grange Causality Test

2017-03-15

国家级大学生创新创业训练计划项目，项目编号：201610378051；安徽财经大学大学生科研创新基金重点项目，项目编号：XSKY1703ZD。

胡 涛(1997-)，男，安徽安庆人，主要从事宏观经济与金融研究；王 浩(1966-)，男，安徽蚌埠人，副教授，主要从事宏观经济与金融研究；朱琳琪(1995-)，女，山西吕梁人，主要从事宏观经济与金融研究。

1004—5856(2017)06—0036—04

F293.3

A

10.3969/j.issn.1004-5856.2017.06.009