郭婧

【摘要】房地产市场作为经济体系中重要的市场，素来备受关注。而随着社会的发展，经济水平迅速提升，但与此同时风险和收益并存，不确定性加剧。本文将重点讨论关于经济政策不确定性对房地产市场房屋价格的影响，主要利用VAR模型以及脉冲响应函数，对经济政策不确定性对房价的影响进行分析。

【关键词】经济政策不确定;房价;宏观经济

1、引言

房地产价格一直以来是各界人士颇为关注的话题。2019 年，政府提出要以稳地价、稳房价、稳预期为目标，促进房地产市场平稳健康发展。中国银行国际金融研究所高级研究员周景彤在第六届中国经济前瞻论坛（2015）上表示，我国房地产发展面临的风险主要是政策风险，主要的不确定性是政策方面的不确定性。同时，房地产市场信息不对称严重，市场参与者信息获取渠道多而散，且资产价值高，预期对于政策变化敏感，不确定性使大家无法对房地产价格形成理性预期，于是短期内房价明显的变化更大程度取决于经济政策的走向而非民众的预期导向作用，经济政策的不确定引导房价的变化。长期讲，房价取决于市场的供需平衡，但短期看，政策不确定性被纳入宏观因素影响着房价的变化。

2、文献综述

2011年由Baker等人基于新闻媒体信息涉及经济政策不确定性的短语创建经济政策不确定性指数（EPU），为经济政策不确定性做出如下定义：由于政府实施经济政策存在一定的随机性，公众对于未来政策不确定性无法准确预期其带来的风险，并用其来衡量不确定性程度。政策不确定性对国内房价的影响近年来有学者进行了研究。李仲飞（2013）等认为市场的不确定性对房价有显著影响，想要抑制房价过快上涨，一方面需   要提高市场的信息透明度，减少信息不对称，减轻市场不确定性的程度，另一方面需要适度控制信贷规模，减少因不确定性对房价波动造成的风险。刘金全（2018）运用一定计量模型分析出，经济不确定性会削弱货币政策对房价的调控效果，他认为政府应当加强预期管理，保持政策的连贯性与一致性，以降低经济不确定性对货币政策的影响。张浩等人（2012）采用LSTVAR模型及广义脉冲响应函数实证分析了不同政策不确定性环境下宏观变量冲击对于房价波动的影响，并得出结论，随着政策不确定性增加，宏观冲击对房价波动带来的影响更大。吴佳（2019）利用VAR模型，对市场预期、政策不确定性与房价波动的影响进行研究，结果发现：基于理性预期理论，市场预期对房地产价格存在正向影响;随着政策不确定性的增加，市场参与者风险偏好降低，将会抑制房价波动。Huang等人（2018）得出结论，政策不确定对市场投资产生影响，进而对房地产市场产生了长期影响，繁荣的房地产市场可以反映出稳定的经济政策。因此，本文将参考前人的文献，将理论与实际相结合，主要分析EPU对房价的影响，本文希望通过结论为政府提供有关不确定性影响住房市场的客观证据和建议，同时可以为政策不确定性对其他市场的影响提供参考。

3、实证检验

3.1数据来源及处理

由于1998年中国对房地产市场进行了重大改革，因此本文选取1998年之后的数据，本文选取1998年1月至2019年09月的月度数据。本文房价变量用“当月商品房销售额/当月商品房销售面积”代替（张浩等，2015）、房价处理后的数据进行对数差分得到其增速。本文为了将研究面更广泛，将政策不确定性用中国的EPU指数。货币政策的变动用广义货币供给量M2同比增长率代替、利率用30天银行间同业拆解利率代替、通货膨胀率用CPI指数环比增长率代替、投资水平用固定资产投资完成率代替，汇率变量用人民币实际有效汇率代替，房地产市场环境用国房景气指数代表。数据均可从wind获取。为了避免通货膨胀影响研究变量，部分变量剔除通胀得到实际价格，为了消除季节性因素，对部分变量进行季节性处理。本文均用Eviews处理。

变量的描述性统计如表一：

3.2 VAR模型及广义脉冲响应函数

首先进行单位根检验，在对各变量进行一阶差分后，所有变量均平稳。如表二：

在保证数据和模型平稳性的前提下，选取最优滞后阶数为4阶的滞后阶数。由于脉冲响应函数要考虑变量的次序，Pesaran和Shin（1998）所提出的广义脉冲响应函数解决了这个问题，可以不考虑变量排序得到唯一的脉冲响应函数，因此本文用广义脉冲响应函数分析变量间的关系。如下图，左侧为经济政策不确定性对房价的脉冲响应，右侧为房价对经济政策不确定性的脉冲响应。

从图中可以看出，我国的政策不确定性对房价的冲击影响是负向的，但在第一期后影响会减弱，第2期的负向影响又重新增加，第3期这一负面影响逐渐减小，直至第4期影响变为正向并且在第6期后影响消失。政策不确定性对房价产生了负面的冲击，证明了政策不确定性对房价的作用是显著的，并且政策不确定性的增加会导致房价增长迅速，说明政策的不确定  （下转41页）     （上接38页）对房价的影响是短期性的，并不会造成长期的影响。VAR模型可以得到变量之间的交互关系，反过来，从广义脉冲响应图中看出，房价对不确定性的影响也呈负向影响，但影响幅度要小一些，并且在第2期后影响就变为正向影响，说明随着房价的增长，刚开始虽然会产生经济向好的趋势，减少经济的不确定性，但随着时间的推移，一方面房屋的大量买卖，房地产市场突然的交易活跃会增加经济的不确定性，另一方面若房价高居不下也会引起消费者的恐慌，并且房价上涨可能产生房地产泡沫，从而引起社会不稳定，增加经济和政策的不确定性。因此本文的结论是，不确定性和房价的影响是双向影响，并且都在初期具有负向影响，之后负向影响逐渐减小。

结论：

通过理论和实证分析，经济政策不确定性的變化对中国的住房市场产生了显著的消极影响，并且经济政策不确定性对房价的影响具有一定时滞性。这说明在宏观层面，一定时期内，受经济政策的不确定性的影响，房价会随之波动。因此，在经济系统中，保持政策的稳定性有助于维持经济的稳定性，有利于稳定房地产市场的价格。政府应该谨慎使用相关政策干预市场，减少经济政策的不确定性，使房价维持在一个稳定合理的水平，也有利于维持经济稳定，进而使整个经济系统积极健康的发展。因此，稳政策，稳预期有利于房价的稳定，反过来，房市有序的发展也有利于经济的稳定发展。

参考文献：

[1]Baker S.R.，Bloom，N.，Davis，S.J..Measuring Economic Policy Uncertainty[J].The Quarterly Journal of Economics，2016，131（4）：1593-1636.

[2]Huang W， Lin W， Ning S， et al. The effect of economic policy uncertainty on Chinas housing market[J]. The North American Journal of Economics and Finance， 2018，39（4）， 493–513.

[3]Pesaran H， Shin Y. Generalized Impulse Response Analysis in Linear Multivariate Models[J]. Economics Letters， 1998， 58（1）： 17-29

[4]李仲飞，丁杰.市场不确定性、购房者决策与房价[J].中山大学学报，2013，53（4）：201-210.

[5]刘金全，毕振豫.不确定性会影响货币政策对房价的调控效应吗？——基于 LT-TVP-VAR 模型的实证检验[J].财经论丛，2018，（10）：35-44.

[6]吴佳.预期、政策不确定性与上海房价波动[J].上海经济， 2019（4）：34-46.

[7]张浩，李仲飞，邓柏峻.政策不确定、宏观冲击与房价波动——基于LSTVAR模型的实证分析[J].金融研究， 2015（10）：32-47.