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住房投资的挤出效应检验

论文作者:历史论文
发表时间:2017-1-31

摘要:为了验证对住房是否存在过度投资,通过对我国2001年第一季度至2011年第四季度的住房投资、非住房投资和总产出的协整检验、Granger因果检验和误差修正模型的估计,其结果表明:中国住房投资和非住房投资都可以作为总产出的领先指标;从长期协整关系看,中国经济增长受住房投资增长影响强烈,并且住房投资对非住房投资存在明显的“挤出效应”。回顾宏观经济的运行,认为住房投资推动通货膨胀增长的机制仍然存在,未来宏观经济政策仍将受制于住房投资的非理性增长。
  关键词: 住房投资;非住房投资;总产出;向量误差修正模型
  中图分类号:F293.344 文献标志码:A 文章编号:1001-862X(2014)01-0072-004
  一、 引 言
  在总需求中,投资需求是总需求中最活跃的部分,通过乘数效应影响GDP的增加或减少。另一方面,GDP的增加,通过加速数效应,增加投资。因此,可以通过追踪工商业的投资状况(如:开工率、存货、订单数、采购经理人指数等),预测GDP的未来增长情况。对住房投资的研究也颇引人关注,很多文献的研究结论表明,住房投资又是投资中最活跃的部分,波动性大于其他类别的投资,具有领先于经济总量的预测作用。如:Green(1997)[1]发现住房投资是GDP的领先指标,而非住房投资则不是领先指标;Coulson and Kim(2000)[2]也发现类似结论:在预测GDP上,住房投资比非住房投资更为重要,而且,住房投资对消费有显著影响。Gauger and Snyder (2003)[3]认为虽然住房投资在总需求中只占较小的比重,却在商业周期中起着不成比例的重要作用。Leamer(2007)[4]建立新的“泰勒规则”,将GDP替换为房地产的景气指标,会使宏观经济波动减小。
  沈悦和刘洪玉(2004)[5]运用我国1986—2002年的房地产和GDP年度序列数据进行协整和Granger因果检验,认为GDP是房地产投资的 Granger 原因,反向则不是。广义脉冲响应和方差分解的结果均支持GDP 对房地产开发投资有着显著的单向作用。这个结果很令人意外,GDP能更好地预测房地产投资,而不是相反,明显违反了我们的直觉。如果勉强作解释,可能是我国房地产投资在1986—2002年期间的大部分时间所占总需求比重很低,以致对GDP影响较小,对GDP不具有预测作用。相反,随着居民收入的增加,对房地产需求却非常大(加速数系数较大),与这一时间段的住房政策改革相吻合;另一个原因可能是样本数据较少(16个数据点),又是二阶单整时间序列,其结论令人怀疑。
  本文拟通过实证研究住房投资、非住房投资和总产出三者之间的互动关系,试图弄清以下问题:(1)住房投资是否具有经济周期中领先指标的作用;(2)住房投资对非住房投资是否存在挤出效应,挤出程度有多大
  二、 理论模型
  Coulson and Kim (2000)发现住房投资对非住房投资有反向影响,即存在“挤出效应”。我国很多学者担心房地产过度投资,导致大量资金错误配置,出现类似于日本上世纪80年代末出现的金融危机。如果我国确实存在住房投资的挤出效应,有理由相信下列的循环存在:房地产价格上涨→住房投资大量增加→GDP大幅增加→通货膨胀→反通胀宏观调控(降低货币存量、利率上升)→抑制投资。其中房地产市场由于某种机制的存在,使得房地产价格存在向下调整的刚性,每次宏观调控的结果,并没有使住房投资减少,却显著地减少非住房投资,实现“挤出效应”。[6]这一循环的极端结果,将必然走向大量资产积累于房地产,金融危机将不可避免。因此,验证住房投资对非住房投资的挤出效应是否存在,是判断上述机制是否存在的关键。
  为了实现以上研究目标,我们假设GDP、住房投资(RI)和非住房投资(NRI)存在协整关系
  GDPt=A·(RIt)a(NRIt)茁(1)
  如果存在协整关系,说明三变量间存在长期均衡关系,三者关系间的误差具有“修正”作用,三变量可以用误差修正模型来估计,设三变量的向量为Xt,则有
  Xt=C+A1Xt-1+A2Xt-2+...+姿ECMt-1+着t(2)
  如果不存在协整关系,就直接估计三变量的向量自回归模型(VAR),即
  Xt=C+A1Xt-1+A2Xt-2+...+姿AnXt-n+着t(3)
  根据估计结果判断相互影响,采用swanson and granger(1997)[7]设计的冲击响应程序,判断三变量影响的顺序和大小,主要采用脉冲响应分析,根据不同变量的冲击,检验各变量的变化。冲击的顺序依赖变量间因果关系的判断,变量间的Granger Cause 检验可以使我们知道其中某些变量(independent variable)可以有助于预测某个变量(dependent variable)。其检验方法是采用F检验,以被解释变量前值为解释变量,检验下列方程
  yt=■琢iyt-i+■茁ixt-i+ut(4)
  中的滞后变量系数茁1,茁2,……茁k是否全为0。原假设:茁1=茁2=……=茁k=0,根据F统计量的大小,拒绝原假设犯“第一类错误”的概率(即p值)小于5%,即拒绝原假设,否则接受原假设。分别检验GDP、住房投资(RI)和非住房投资(NRI)之间的“因果关系”,推断一个标准误差带来的冲击顺序。
  三、 实证分析
  我们收集了2001—2011年GDP、住房投资(RI)、非住房投资(NRI)的11年季度名义数据,以2000年12月的CPI作为基期,将以上数据调整为实际值。为了回避异方差,我们使用序列的对数值,分别以LGDP、LRI、LNRI表示。从时间序列数据看,住房投资上升或下降提前于GDP,三个序列具有明显的季度变化特征,有必要进行季度调整。我们采用滑动平均方法去除季节因素,调整后的变量以LGDPSA、LRISA、LNRISA表示。   (一)平稳性检验
  若要了解LGDPSA、LRISA、LNRISA三变量之间是否存在稳定的函数关系,需要知道各变量是否是平稳序列,否则会出现“伪回归”问题。我们首先对三个时间序列作平稳性检验,检验结果见表1。三个序列都不能拒绝有单位根的假设,时间序列不平稳。对三个序列作一阶差分,再作单位根检验。三个一阶差分序列可以在99%的置信度下拒绝单位根假设,所以,可以说这三个序列都是“一阶单整I(1)”时间序列。
  (二)协整检验
  为了确定住房投资、非住房投资和国内生产总值之间是否存在长期关系,我们分别对三个变量两两进行“JJ协整检验”。在不存在“协整关系”(rank=0)的假设下,LGDPSA与LNRISA,LRISA与 LNRISA,LGDPSA与 LRISA的似然比统计量均大于5%水平的临界值,因此拒绝原假设,即认为不存在“协整关系”,应至少有一个“协整关系”。对以上变量组进行至多有一个“协整关系”(rank≤1)的假设检验,三组变量的似然比统计量均小于5%水平的临界值,因此接受原假设。与以上方法类似,我们对LGDPSA、LNRISA 、LRISA进行“JJ协整检验”,结果表明三变量之间存在一个“协整关系”。
  (三)变量间Granger Cause 检验与分析
  “协整关系”仅表明变量间具有稳定的长期函数关系,检验结果表明我国住房投资和非住房投资均是GDP的“Granger Cause”。这与Green(1997)运用美国1959—1992年的季度数据进行因果关系检验的结果不同,Green(1997)发现住房投资可以作为GDP的领先指标,而非住房投资并不具备领先指标的作用。我国住房投资和非住房投资对GDP均具有预测作用,可作为GDP的领先指标。
  (四)误差修正模型的估计与分析
  根据“Granger定理”,LGDPSA、LNRISA、LRISA存在一个“协整关系”,一定存在一个向量误差修正模型(VECM)的表达式。我们对LGDPSA、LNRISA、LRISA进行VECM估计,其结果见表1。AIC和SC统计量都很小,符合估计要求。在表1中引起我们注意的是:在住房投资方程中,随着非住房投资的增加,对住房投资有反向影响(一阶滞后系数为-0.37,二阶滞后为-0.03),显示住房投资与非住房投资的确存在“挤出效应”。这个结果与Coulson and Kim(2000)运用美国1959年第2季度—1997年第二季度数据估计VAR模型的结论一致,其系数分别为-0.26和-0.06。可见,我国的住房投资和非住房投资之间的“挤出效应”更加明显。在非住房投资方程中,住房投资的增加却对非住房投资是正向影响(系数为0.25,0.45),显示住房投资对非住房投资的拉动作用而不是挤出作用。这个结论与VECM中住房投资(LRISA)、非住房投资(LNRISA)和总产出(LGDPSA)的长期关系:LGDPSA= 5.75+0.59 LRISA+0.03 LNRISA相一致。在协整方程中,住房投资的弹性系数为0.59,非住房投资的弹性系数仅为0.03。可见,住房投资对GDP的影响远大于非住房投资。
  (五)脉冲响应分析
  总产出受住房投资与非住房投资的冲击显示在图1,冲击的顺序是LRISA→ LGDPSA→ LNRISA,图2显示的冲击顺序是LNRISA→ LGDPSA→ LRISA。这两种冲击的结果都指向住房投资对总产出的影响直接且巨大,即使冲击顺序为LNRISA→ LGDPSA→ LRISA,但两个季度以后,住房投资的累积影响就超过了非住房投资(见图2)。在LRISA→ LGDPSA→ LNRISA的冲击顺序下,非住房投资对总产出的影响为负,这与前面的“挤出效应”相一致。
  四、结 论
  从以上对住房投资、非住房投资和总产出的实证分析结果我们知道:
  (一)投资是拉动中国经济增长的主要引擎,住房投资更具指示作用;
  (二) 住房投资和非住房投资之间存在明显的“挤出效应”。
  根据以上结论可以推知以下循环的存在:房地产价格上升→住房投资增加→ 总产出增加 →通货膨胀上升→非住房投资成本上升。住房投资存在过度投资导致投资结构不合理,经济结构调整就不可能实现。我国使用目前的宏观调控手段,并未能改变投资者的投资预期,仍然存在推动房地产价格不断上涨的基本因素,如适应性的货币政策,不断宽松的财政政策。2007年,我国出现较高的通货膨胀,当时通货膨胀率已超过8%,2008年初大有加速之势,央行不得不采取紧缩措施。2008年下半年因西方国家金融危机,国外需求骤减。国内价格在两面夹击下,从通胀迅速面临通缩。从这个过程看,我国宏观经济躲过了一场痛苦的反通胀过程,在很短的时间内解决了通胀问题。2008年底采取的扩张政策是顺应国内外的经济环境,应予以支持。但可以说扩张失度,财政政策和货币政策已达到极致。2007年之前存在的推动通货膨胀机制仍然存在,甚至被强化。
  在2010年,我国再次面临通货膨胀压力,这次治理通货膨胀会不会像上一次幸运或许因“欧债危机”再次掩盖国内过度住房投资的结构问题。不过,在美国发生金融危机后,西方发达国家普遍采用量化宽松的手段,其央行不断通过量化宽松的手段,使新兴市场国家不得不面对高通胀的危险。我国自从2011年年中以来,不得不采取适度从紧的货币政策来控制通胀,经历了近两年的时间,期间幸有欧债危机,使得反通胀的难度降低。随着西方国家纷纷采用量化宽松手段,彰显我国宏观经济调控的难度。工业经济有下行趋势,我国工业增加值从2010年2月的20.7%振荡下跌至今年3月份的8.9%,连续超过36个月下降。但是,因担心通胀,货币扩张政策受限,使宏观调控左右为难。究其原因,主要是以上通胀机制的存在,我国过分依赖住房投资推动产出增长的模式不可持续,必须转换增长方式,那就是真正的增长来自于技术创新。我国是典型的资本推动式的增长,也是后进国家赶超先进国家的主要方式,本来无可厚非。但是,如果资本集中于房地产,那么国内的经济增长必然受到制约,结构不调整,更大的衰退将不期而至。只有通过改革以前的通货膨胀机制并使之被打破或削弱,才能使宏观经济运行更为健康。   所以,未来经济结构调整依赖于基本经济制度的改革,同时考虑对房地产业征收财产税,提高保有成本,降低市场对房地产的需求,而不是通过行政手段限制购买或限制价格来短期压抑需求,对于房地产长期投资者来说,当前的调控政策也起不到改变长期需求的作用。只有提高当前保有房地产的成本,才能改变投资需求。
  参考文献:
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  (责任编辑 明 笃)
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