长株潭房地产泡沫化程度检测与传染风险研究

郭欣 何宇鑫 马书田 景鑫

摘要：现选取长株潭地区2004-2017年的相关数据，采用指标法对房价泡沫进行测度，得出房地产泡沫化的程度。继而使用VAR模型和脉冲响应分析该地区房地产泡沫化对宏观经济的传染风险。结果表明，长株潭地区存在房价泡沫，房地产泡沫化程度较高，且对宏观经济增长有负向影响，存在传染风险。最后针对所得结果提出单位根检验;格兰杰因果检验;构建VAR模型;脉冲响应图等对策建议。

关键词：房地产价格泡沫;宏观经济;传染风险

中图分类号：F832    文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2020）08-0135-03

一、引言

由于房地产业在中国国民经济中的支柱地位，对房地产泡沫水平的测度一直是研究热点。近些年来，随着长株潭地区经济的发展和城市化进程的加快，大量资本和劳动力涌入房地产市场，长株潭地区房地产市场得到了迅速发展，但同时人们购房需求与长期高位运行的房价之间的矛盾也日益突出，房地产泡沫化作为房地产市场的重要问题，成为了人们关注和探讨的焦点。严重的房地产泡沫化会带来一系列的社会和经济问题，不利于国民经济的健康发展。在这一背景下，研究长株潭地区房地产市场的健康状况，对抑制房地产泡沫化和未来房地产市场与经济发展有着重要的理论和现实意义。

二、国内外研究现状

当前学术界对房地产泡沫测度的方法主要分为三大类。一是指标法。吕江林（2010）[1]在研究中将房价收入比作为指标测度出中国房地产价格存在泡沫，并考察了租售比等学术界和业界通常用来度量住房市场泡沫水平的指标的适用性。二是统计检验法。该方法主要分为三种，方差界检验、设定性检验、单位根—协方差检验，王鹤（2011）[2]通过单位根检验和协方差检验对房地产泡沫进行测度。三是理论价格法。杨灿、刘赟（2008）[3]通过计算边际收益率求出房地产的理论价格，再与房地产实际价格进行比较，测度房地产泡沫。

在房地产泡沫化和宏观经济方面，当前学术界主要从实体经济投资、工业创新、居民消费和宏观金融风险等视角，对我国房地产市场泡沫化对宏观经济的不良影响进行考察。陈志刚（2018）[4]使用迭代回归法测算各地房地产泡沫，并以金融发展与房地产泡沫的交互项为研究重点，提出房地产泡沫显著抑制了实体经济投资，而该抑制作用受金融发展水平影响。张勇（2015）[5]利用VAR模型和脉冲响应分析，发现中国宏观经济波动中的40%来源于房地产市场波动，此外金融加速器作用下的信贷约束将加剧房价对经济的影响。

綜合国内外学者的现有研究，硕果累累，但仍有可以创新之处。首先，国内学者对二三线城市房地产市场研究较少。其次，国内大部分文献是检测某一区域是否存在房地产泡沫或测度泡沫大小，少有在此基础上进一步研究相关区域房地产泡沫化的传染风险。

三、长株潭地区房地产泡沫化的测度

（一）数据来源

现以长株潭地区为研究出发点， 通过选取2004至2017年相关指标的年度数据对房地产泡沫进行测度， 数据来源于湖南省，长沙市、株洲市以及湘潭市统计局历年统计。

（二）指标选取

现通过选取三个指标来对长株潭地区房地产泡沫进行测度。一是房价收入比。房价收入比是计算房地产泡沫的可靠指标。房价收入比越高，居民家庭的可支配收入足以购房的年数越长，则居民的购房压力越大，房地产泡沫化程度越高。二是房价增长率/GDP增长率。房价增长率/GDP增长率反映出虚拟经济对实体经济的偏离程度，当比值大于1时，则说明房地产市场存在投机空间，该指标越大，房地产泡沫越大。三是房地产投资额/固定资产投资额。

当房地产投资额的增速快于固定资产投资额增速时，市场看好房地产产业发展前景，将会有更多的资金进入，房价将会上升。其所占的比重间接反映出房地产市场的冷热程度。

从房价收入比来看，世界银行认为合理的房价收入比为 4— 6。长沙株洲在2011年均超过6，湘潭在2013年超过6，说明存在房价泡沫。在2014-2016年期间，由于政府采取“湘五条”“温和七条”等政策对长株潭房地产进行调控，导致房价收入比有所下降，其中株洲市在2016年因房价下跌不存在泡沫，但总体上，长株潭地区的房地产泡沫化程度仍然较高。

从房价增长率/GDP增长率来看，长株潭地区大部分年份比值都超过了1，2012年到2016年下降很多，但2017年达到最高值，超过了2，说明房地产泡沫较大。房地产投资额/固定资产投资额比值在逐年下降，虽然房地产投资额一直在上升，可以说明政府宏观调控起到了作用。因此通过这三个指标的分析证明，长株潭房地产泡沫化程度还是比较高的。

四、实证分析

现选取各地生产总值增长率作为衡量宏观经济的变量，记为GDPR，运用前面计算的房价收入比作为衡量房价泡沫的变量，记为HPIR。运用2004年到2017年GDP增长率的年度数据作为时间序列数据，实证分析房价泡沫对宏观经济的传染风险。

（一）单位根检验

由结果可知，三地GDPR和HPIR都存在单位根，故对数据进行一阶差分后再进行单位根检验，发现DGDPR和DHPIR都是平稳序列，故GDPR和HPIR都是一阶单整，记为GDPR～I（1）、HPIR～I（1）。

（二）格兰杰因果检验

从卡方统计值来看，可以在1%的水平上拒绝原假设，认为DHPIR是DGDPR的格兰杰原因。只有长沙的F统计值不显著，但是卡方统计值是显著的，现选择以卡方统计值为依据，认为原假设不成立。故三个地区的房价泡沫是GDP增长率的格兰杰原因，即房价泡沫对GDP增长率有影响。

（三）构建VAR模型

根据AIC和SC信息准则确定最优滞后阶数为3，故构建滞后阶数p=3的VAR模型如下。

DGDPRtDHPIRt=β10β20+β11β21DGDPRt-1+β12β22DGDPRt-2+β13β23DGDPRt-3+γ11γ21DHPIRt-1+γ12γ22DHPIRt-2+γ13γ23DHPIRt-3+ε1tε2t

把同期变量合并成列向量后可写为：

DGDPRtDHPIRt=β10β20+β11 γ11β21 γ21DGDPRt-1DHPIRt-1+β12 γ12β22 γ22DGDPRt-2DHPIRt-2+β13 γ13β23 γ23DGDPRt-3DHPIRt-3+ε1tε2t然后对VAR模型进行平稳性检验，由于VAR模型滞后三阶，共有6个特征根。通过判断，这6个特征根的模都小于一且全部位于单位圆内，因此可以判断该VAR模型是平稳的，故可以进一步进行脉冲响应函数分析。

（四）脉冲响应图

由图1可知，上图分别展示了来自DHPIR的冲击对DGDPR的影响是随着冲击的持续逐渐稳定的，这是平稳序列的一般特征。从单个图形来看，对长沙的DHPIR施加冲击后，在第一期首先会对DGDPR产生正向影响，然后正向影响逐渐减弱，到第二期影响转为负向影响，之后大体呈现负面影响趋势，随着时间推移影响逐渐平稳。对株洲的DHPIR施加冲击后，在第一期会产生强烈的负向冲击，而后负面影响逐渐减弱，在第五期之后会出现短暂的正向效应，但持续时间不长。对株洲的DHPIR施加冲击后，在前四期都会出现负向影响，之后影响保持稳定。

综上可知，房价泡沫对GDP增长率大致呈负向影响，即便短期内可以刺激经济，长期下还是不利于国民经济的健康稳定发展。我们可以认为房地产泡沫化对经济增长是有阻碍作用的，即房地产泡沫化对宏观经济存在传染风险。

五、对策建议

（一）加快城市保障房建设

政府以自己的名义购买一些商用房作为经济适用住房，同时以租赁的方式租给那些有需要的人，实现保障性住房的“以租代买”，建立一个与商品房不同的市场机制，将高收入群体和低收入群体在房地产市场中分隔开。

（二）提高交易费用并遏制和打击投机

通过多种税负的征收来增加房屋持有成本，这个方法将会使得囤房者减少房屋的持有，释放出多余的房子，增加市场供给，挤出房地产市场出现的泡沫成分。另外政府要加强监管，适度打击投机，规范房地产的市场秩序。

（三）调控政策要充分考虑房价泡沫传染问题

各地政府在制定房价政策时，既要因地制宜又要统筹兼顾，充分考虑房价波动对宏观经济的影响，避免房价泡沫传染带来的负面冲击。

参考文献：

[1] 吕江林.我国城市住房市场泡沫水平的度量[J].经济研究，2010（6）：28-41.

[2] 王 鶴，周少君.中国房价是否存在泡沫——基于省际面板数据的协整分析[J].中国房地产，2011（4）：14-19.

[3] 杨 灿，刘 赟.关于房地产泡沫量的测度研究[J].统计与决策，2008（19）：41-43

[4] 陈志刚，吴国维，张 浩.房地产泡沫如何影响实体经济投资[J].财经学，2018（3）：93-106.

[5] 张 勇.房地产市场会压垮中国吗——房地产市场、货币市场波动和经济波动动态关系研究[J].财政研究，2015（9）：8-22.

[责任编辑：王功巧]