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【摘要】房地产投资是固定资产投资的重要组成部分,是影响宏观经济走势的重要因素之一.研究房地产投资和经济发展之间是否存在波动的相互影响关系对协调房地产投资和国民经济发展有着重要的意义.文章利用协整理论、误差修正模型和格兰杰因果等计量理论方法对房地产投资的波动和GDP波动之间的关系进行实证分析,发现两者之间呈现一定的显著关系,进而对房地产调控进行了探讨.

【关键词】房地产投资；宏观经济；格兰杰因果检验；GDP

【中图分类号】F293.35【文献标识码】A【文章编号】1002－736X(2012)03－0060－04

住房制度改革以来,我国房地产业得到了迅速发展.通过多年发展,房地产业已经成为了国民经济的重要支柱产业之一.房地产投资是房地产业发展的一项重要经济指标,它和经济增长之间的互动关系一直是学者们探讨的热点话题.存国外,Green(1997)和Coulsonand Kim(2000)采用格兰杰因果检验得出房地产投资是引起经济增长的原因.在国内,沈悦、刘洪玉(2004)发现GDP对房地产开发投资存在显著的格兰杰因果关系；黄忠华等(2008)认为,房地产投资能引起经济增长,但存在区域性差异；雍俊明(2006)、双文元等(2008)、董昊(2010)、费晨(2008)、张静(2010)、商碧元等(2008)、刘瑞(2009)、艾德华(2010)、陈琳(2007)、赵培培(2010)、吴宇婷(2011)、郝国彩(2009)分别就房地产投资在国民经济中的作用对重庆、新疆、西安、武汉、乌鲁木齐、深圳、上海、辽宁、江苏、河南、海南和山东等地进行了实证研究；同时,孔凡文、刘亚臣(2011)在总结我国住房制度改革30年的得失时也指出,房地产开发投资推动了GDP的增长.但是,现有研究大多集中在房地产投资对国民经济的拉动作用方面,在房地产投资对经济波动的影响方面鲜有探讨.为此,笔者试图通过我国历年经济数据来分析房地产投资对经济波动的影响,并进一步对房地产调控进行一些探讨.

一、基础数据的计算和整理

马克思认为,事物的发展是前进性和曲折性的统一,表现为螺旋式上升或波浪式前进的过程.社会经济的发展也是如此,其增长并不是匀速上升的,而是有高有低,形成一种波动.美国经济学家哈耶克就认为,经济波动是对均衡状态的偏离.奥地利经济学家熊彼特用统计方法来确定经济运行的一般趋势,然后根据实际值和趋势值的偏离来分析和确定经济周期.笔者将采用实际值和趋势值的偏离情况来分析经济波动情况.

(一)国民经济基础数据的计算和整理

国内生产总值(Gross Domestic Product,简称GDP)是指在一定时期内某一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值.GDP是衡量宏观经济状况的有效指标之一.笔者采用GDP的波动来衡量宏观经济波动情况,具体分析及相关数据如表一1所示.

(二)房地产投资基础数据的计算和整理

房地产投资是指资本所有者将其资本投入到房地产业,鉴于本文选用的数据来源于统计资料,本文所定义的房地产投资采用国家统计局的定义.通过对房地产投资进行相关的波动指标计算分析,相关数据如表－2所示.

二、格兰杰因果关系检验模型的回归分析

格兰杰因果关系检验(Granger causality test)是2003年诺贝尔经济学奖得主英国人克莱夫·格兰杰(Clive W.J.Granger)所开创的一种因果关系检验方法.格兰杰从时间序列的角度上界定因果关系,提出了因果关系的定义：欲判断x是否引起Y,则考察Y的当前值在多大程度上可以由Y的过去值解释,然后考察加入x的滞后值是否能改善解释程度,如果x的滞后值有助于改善对Y的解释程度,则认为x是Y的格兰杰原因.

格兰杰因果关系检验是一种计量经济分析模型,用于分析经济变量之间的因果关系,即为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方法”,从统计意义上检验变量之间的因果性,对于经济现象中因果关系不明确的事物,可以通过这种方法进行统计意义上的检验.

(一)平稳性检验

为了避免时间序列数据之间产生“伪回归”或“虚假回归”的现象,保证回归结果的无偏性和有效性,有必要对原序列进行平稳性检验.检查序列平稳性的标准方法是单位根检验,运用ADF检验方法对房地产投资的偏离度(IREP)和GDP的偏离度(GDPP)的平稳性进行单位根检验.用Eviews5.0对IREP和GDPP对应序列进行ADF检验,结果如表－3.

结果表明,序列GDPP和IREP的ADF统计量小于10％显著性水平下的临界值,为平稳序列,满足协整检验的前提要求.

(二)协整检验

利用1986－2010年GDP的偏离度(GDPP)为因变量、房地产投资总额的偏离度(IREP)为自变量,运用EG两步法对GDPP和IREP进行协整关系检验.

第一步,对GDPP和IREP进行最小二乘法回归,得到α＝－0.016723、β＝0.258289,回归方程如下：

GDPP＝－0.016723＋0.258289IREP％＋μt(1)

(R2＝0.630,D－W＝0.548,AIC＝－1.828,SC＝－1.730,F＝39.123)

式(1)中μ为模型残差估计值

第二步,将式(1)的残差项用GDPP和IREP表示,得到：

μt＝GDPP＋0.016723－0.258289IREP(2)

对式(2)中的残差项μ进行ADF检验,检验结果见表－4.

结果表明,在5％的显著水平下,t检验统计量值为－2.995089,小于临界值,从而拒绝原假设,残差序列μ不存在单位根,是平稳序列.由此可以判断GDPP和IREP之间存在协整关系,式(1)被称为协整方程,它表明序列GDPP和IREP有长期均衡关系.

(三)误差修正模型

表4的结果同时也表明,式(1)虽然能说明GDPP和IREP有长期均衡关系,但从短期来看,可能会出现失衡,为了增强模型的精度,可以把协整回归中的误差项看作均衡误差,建立误差修正模型既能反映不同时间序列间的长期均衡关系,又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制.根据上面分析GDPP和IREP是协整的,故可建立误差修正模型,采用滞后一期的模型为：

AGDPP＝α＋β△IREP＋γμt－1＋ε(3)

进行回归之后得到结果及估计参数,剔除不显著变量后得到的误差修正模型为：

△GDPP＝0.002133＋0.066412△IREP－0.503802γμt－1＋ε(4)

(0.257345)(2.094357)(－5.126509)

(R2＝0.685,Adj－R2＝0.655,D－W＝0.694)

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