我国重点城市房地产市场财富效应探究

我国重点城市房地产市场财富效应探究
在我国经济的发展过程中，一个突出的问题就是消费支出同资产财富的关系,资产财富量的变化对我国居民消费支出有无影响，即资产的财富效应是否存在的问题。

本文对我国居民房地产资产的财富效应进行了分析,以探讨我国房地产市
场波动对于我国居民消费支出的影响。

一、房地产财富效应研究综述
国内外学者从不同的角度研究房地产价格对消费的影响，取得了丰富的研究成果。

由于不同学者采取的消费函数理论不同、各国经济环境的差异以及样本数据的多样化，因而得出的结论也不尽相同。

现阶段理论界对房地产市场财富效应主要有两种不同的结论:一是存在财富效应且较为明显；而是财富效应不存在或
不明显。

综合来看，房地产财富效应似乎在不同时间节点、不同区域得出的结论并不不相同，因此本人通过选取我国各地域有代表性城市的宏观数据，客观综合地分析房地产价格对财富效应的影响，并加以比较模型中各地域的房地产价格系数的大小对于影响财富效应的强弱程度。

二、理论模型和实证分析
（一）变量选择
考虑到数据的局限性、可得性以及可比性，本文选取了我国北、东、南部经济总量较大的城市，其中包含北京、上海、广州具有地域代表性城市的自2002
年至2019年间的宏观数据来实证研究房地产价格与财富效应的关系，具体解释
变量：年度新建住宅商品房平均销售价格（AHP）作为城镇居民房地产财富的替
代变量、年度城镇居民人均可支配收入(DI)作为居民的即期劳动收入替代变量、当年末居民人均储蓄存款余额（S）作为控制变量。

年度城镇居民人均消费(AC)
作为被解释变量，体现房价波动对居民消费的影响。

（二）模型构建与实证分析
本文根据生命周期假说构建多元回归模型，通过对时间序列取对数降低变量
的尺度，以缓解异方差的影响，所以本文构建模型如下：
lnAC=C+β1lnAHP+β2lnDI+β3lnS+δ
其中C为常数项，β1至β3为待估参数，δ为残差项。

通过相关性分析我们发现，北京、上海、广州三市的城镇居民消费支出与可
支配收入、新建住宅商品房价格及人均储蓄存款余额都有有较强的相关性。

说明
房价的变动影响了居民消费支出。

1.单位根检验
因为本文选取的是时间序列，而时间数列大多数是不平稳的，为了避免回归
方程中的伪回归现象，在进行分析前要先做单位根检验，以选择平稳的变量进行
回归。

此处选择ADF检验来判断各序列是否平稳。

经检验可知，北京、上海、广
州三个城市的lnAC，lnAHP，lnDI，lnS这几个时间序列的单位根检验值都大于
1%显著水平、5%显著水平、10%显著水平临界值。

这意味 99%的置信水平里接受
原假设，即lnAC，lnAHP，lnDI，lnS存在单位根，是非平稳时间序列。

但是当
经过一阶差分后，三个城市lnAC，lnAHP，lnDI，lnS的P值均小于10%，这表示
经过一阶差分后的序列为平稳序列，因此，这些变量 lnY, lnX1之间有可能存在
协整关系.为了分析同阶差分序列的协整关系，下面进行协整检验。

2.协整检验
时间序列分析中，当时间序列不具有平稳性或呈现一阶单整的时候，为检验
是否存在长期均衡联系，就应该对时间序列进行协整检验。

协整关系可以解释为
变量之间的长期稳定的均衡关系，通过检验对象的不同，分为对回归系数的检验
和对回归残差的检验。

因为本文没有选择VAR模型，故采用Engle-Granger两步
法对残差序列进行检验。

检验依据理论基础即：第一步，使用 OLS（最小二乘法）对同阶单整的lnAC，lnAHP，lnDI，lnS进行简单线性回归(原序列)，得到回归
结果，生成残差序列。

第二步，使用 ADF 单位根检验方法对残差 et 进行序列
平稳性检验，当残差 et序列呈现平稳时，即表示变量存在协整关系。

若呈现非平稳，则表明不存在协整关系，为虚假回归。

上海时间序列数据回归方程估计结果:
lnAC=0.94+0.19*lnAHP+0.81 *lnDI-0.11lnS
T （3.27）（2.22）（7.1）（-1.65）
P (0.0056) (0.0434) (0.0000) (0.1202)
R²=0.996543 Adjusted R-squared=0.995803, F-statistic=1345.432
D.W=1.544637 P（F）=0.0000
北京时间序列数据回归方程估计结果:
lnAC=1.25-0.09*lnAHP+0.86 *lnDI+0.08lnS
T （5.50）（-2.34）（10.97）（1.49）
P (0.0001) (0.0346) (0.0000) (0.1576)
R²=0.998480 Adjusted R-squared=0.998154, F-statistic=3064.751
D.W=1.486428 P（F）=0.0000
广州时间序列数据回归方程估计结果:
lnAC=1.60+0.18*lnAHP+0.27 *lnDI+0.44lnS
T （2.81）（1.89）（1.20）（2.67）
P (0.0140) (0.0790) (0.2512) (0.0183)
R²=0.996019 Adjusted R-squared=0.996019, F-statistic=1167.648
D.W=1.739339 P（F）=0.0000
经过对残差序列做单位根检验，我们得到上海、北京、广州的伴随概率分别为0.0045、0.0019、0.0016。

残差项的原假设为存在单位根，检验结果显示残差
项在1%的水平下拒绝原假设，残差项不存在单位根，各方程的残差时间序列数据
较稳定，或者说解释拒绝原假设，认为残差序列不含有单位根，即残差序列变量
与被解释变量之间，具有长期稳定的趋势，而非伪回归现象，即存在长期协整关系。

三、实证结果分析
通过对北京、上海、广州三个城市的实证分析得出以下结论：上海市的房地
产价格如果每上涨1%，上海城镇居民人均消费将增加大约0.19%。

房地产价格上
涨对于促进消费的财富效应存在;广州市的房地产价格与其居民消费关系同样显著。

即广州市房地产价格每上涨1%，广州市城镇居民人均消费将增加大约0.18%元;然而从北京时间序列回归方程估计结果中的房价AHP系数可知，北京市的房
地产财富效应为负，或者说房地产的挤出效应。

即当北京市房地产价格每上涨1元，北京市城镇居民人均消费将减少大约0.09%元。

四、建议
一是稳定房地产市场，防止房地产价格出现大幅度的波动。

虽然实证结果表
明上海市和广州市房地产存在着财富效应，房价上涨会促进消费，但是也要意识
到如果房价出现向下的波动，可能会对消费以及整个国民经济产生沉重的打击。

因此稳定房地产市场，防止房价大幅上涨和下跌，对经济的稳定发展是十分必要的。

二是合理调控房价，增加居民生活幸福感。

通过实证分析我们发现，北京市
的房地产财富效应为负，即房价上涨对居民的消费产生挤出，居民游泳其他生活、娱乐的消费减少，生活品质下降。

因此合理调控房地产市场，让房价保持在一个
合理区间，将增加居民幸福感，提高居民获得感。