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海南省房价变化对宏观经济的影响研究

作者:原创论文网 时间:2018-11-03 10:33 加入收藏

摘要

  Abstract:Based on the Hainan monthly data from 2006.6 to 2017.12, this paper builds ARDL Model from the dimension of investment effect, wealth effect and inflation effect, and analyzes the impact of Hainan real estate price fluctuation on the macro-economy. The results reveal that: the rising housing price in the short run will generate wealth effect but negative in the long run; the housing price fluctuation will impact the inflation via affecting the residential consumption price index and will not generate investment effect. Based on the research conclusions, this paper puts forward the countermeasures of building early warning mechanism for real estate price fluctuation, improving effectiveness of monetary policy and strictly containing the speculation behaviors.

  Keyword:real estate price fluctuation; wealth effect; investment benefits; inflation effect;

  在1988年海南建省后的最初几年, 大量房地产开发商涌入海南, 但受其经济基础薄弱、对房地产行业监管不到位等因素影响, 海南省房地产业发展一直不太理想。2010年海南国际旅游岛上升为国家战略后, 各种投机、投资资金纷纷涌入海南省, 其房地产业趋热, 房价逐渐上涨。2016年12月中央经济工作会议提出要以“三去一降一补”五大任务为抓手, 推动供给侧结构性改革取得初步成效。根据中央经济工作会议精神, 海南省及时出台了《关于继续落实“两个暂停”政策进一步促进房地产市场健康发展的通知》, 要求合理控制商品住宅用地出让和开发规模, 做好房地产去库存工作, 引导房地产“调结构、提品质”。2017年4月海南省住房和城乡建设厅、国土资源厅、中国人民银行海口中心支行印发了《关于限制购买多套商品住宅的通知》, 在全省范围内实施限购、限售、限贷、价格备案等政策, 但即便是在这样的政策高压下, 海南省房价仍呈现上涨趋势。

海南省房价变化对宏观经济的影响研究

  一、海南省房地产业发展现状

  (一) 房地产开发及销售状况

  2017年海南省国民经济和社会发展统计公报显示, 当年海南省房地产开发完成投资2053.11亿元, 同比增长14.9%, 较2012年增长71.56%, 占全省固定资产投资总额的49.77%;房地产业增加值437.54亿元, 同比增长20.1%, 较2012年增长36.65%。在2015年全国经济整体下行的背景下, 海南省GDP增速高于全国平均水平的0.9%, 这与房地产业的带动作用密不可分。2016年随着内陆雾霾等环境恶化现象的增加, 作为中国热带海岛, 海南独特的自然资源优势无可复制, 许多人纷纷到海南购置房产, 促进了海南炒房热的进一步发酵。

  2016年海南省房屋销售面积为1508.53万平方米, 同比增长43.36%, 销售额为1490.2亿元, 同比增长51.64%;2017年海南省房屋销售面积为2292.61万平方米, 同比增长52.0%, 销售额为2713.72亿元, 同比增长82.1%。

  (二) 房地产价格波动状况

表1 2012年~2017海南省房地产开发及销售情况
表1 2012年~2017海南省房地产开发及销售情况

  2017年房屋平均销售单价为11836.81元, 比2012年的7893.74元增加了3943.07元, 增长了49.95%, 近五年的年均增幅为8.44%, 近两年的年均增幅为12.58%, 较上年增幅为19.82%, 房价高速上涨的态势十分明显。

  理论上, 房地产价格是由住房供求和市场预期共同决定的。 (1) 从供给角度看, 经济适用房及廉租房等保障性住房供给不足、住宅土地量供给不足导致地价不断攀升。 (2) 从需求角度看, 近年来房价持续上涨, 投资房地产业的收益远远高于投资于其他实体经济的收益, 包括企业和个体纷纷将资金投资于房地产市场, 加速了房价非理性上涨, 进一步扩大了住房供需缺口。 (3) 从市场预期角度看, 房价快速上涨偏离了其正常价值, 房地产投资泡沫产生, 进而加剧了投资者和购房者的房价上涨预期。此外, 房地产业高速发展还会极大程度吸引金融机构、企业和个体等投资房地产业, 势必会对国家宏观经济产生波动效应。

  二、海南省房地产价格波动对宏观经济效应的影响

  房地产业发展对国民经济发展具有重要的影响力, 其发展周期与国民经济发展周期高度吻合。美国等发达国家的房地产发展经验表明, 房价持续高涨势必会导致泡沫经济产生, 进而引发金融系统危机。从宏观经济层面来看, 房价持续上涨, 势必会对物价、居民财富及国民经济增长产生巨大影响。

  由图1可知, 新建住宅价格指数、工业增加值、居民消费价格指数与社会消费品零售总额之间并无明显相关性。2008年6月之前, 四项指标均呈平稳发展态势, 但在2008年12月后出现较大幅度下跌, 在2009年6月后出现回升, 2010年1月达到较大值。从4个变量的长期发展来看, 新建住宅价格指数变化相对较大, 工业增加值指标变化次之, 其他两项指标变化相对较小。在经济约束下, 短期内消费与投资呈相反关系, 当投资较大时, 消费需求势必减少;长期内随着投资回报的增加, 势必会提高消费水平, 进而进一步促进社会再生产, 产生投资效应。

图1 各变量趋势图
图1 各变量趋势图

  三、实证分析

  (一) 模型的选取

  众多学者选择VAR模型来研究较长时间序列变量的互动关系, 但选择该模型进行相关研究必须满足所有变量具有相同滞后阶数的条件, 这会增加研究的难度, 而自回归分布滞后模型 (ARDL) 可通过构建误差修正模型研究各变量之间的长期关系, 且不要求各变量具有相同滞后阶数, 该模型更符合经济发展中各变量的实际运行状况, 能够更加真实地反映各变量的相关性与准确性。据此, 首先建立与ARDL模型对应的误差修正模型 (ECM) , 计算出F统计量, 以判定各变量之间是否存在长期稳定关系;其次运用ARDL模型估计各变量之间长期关系的系数。误差修正模型 (ECM) 构建如下:

  其中:△Rt、△It、△Ct分别为R、I、C的一阶差分, a为常数项, b、c、d、e为系数, σ为误差项, 准为修正后各变量列向量的系数, β、γ、δ、ε分别为R、I、C、H的系数, ecm为修正后各变量的列向量。

  (二) 变量的选取与数据来源

  笔者选取2006年6月~2017年12月海南省月度数据作为研究样本。数据主要来源于中华人民共和国国家统计局、Wind数据库、海南省统计月报、海南省国民经济与社会发展统计公报。具体指标包括新建住宅价格、社会消费品零售总额、工业增加值、居民消费价格指数等。 (1) 新建住宅价格, 主要用于反映房地产价格波动情况。 (2) 社会消费品零售价格总额, 包含服务业、餐饮业、批发零售业等与居民日常生活相关的行业, 主要用于反映社会财富效应。 (3) GDP是反映经济增长的主要指标, 但基于该指标缺少月度统计数据, 因而选取工业增加值指标, 主要用于反映投资效应。 (4) 居民消费价格指数, 主要用于反映居民购买服务和商品中的价格变化情况, 其变动率能够较好体现通货膨胀效应。

表2 变量的选取及解释
表2 变量的选取及解释

  (三) 模型分析

  首先检验各变量是否平稳, 其次在各变量不同阶差分平稳的基础上, 运用ARDL模型进行实证分析。

  1. 单位根检验

表3 ADF检验结果及一阶差分值
表3 ADF检验结果及一阶差分值

  由表3可知, R在1%置信水平下为平稳序列, H、I、C在5%置信水平下为一阶差分平稳序列。可见, VAR模型失效。ARDL模型的优点在于不管变量是平稳序列还是一阶差分平稳序列, 均可以进行检验和估值, 并得到有效的结果。

  2. 边界协整检验

  根据AIC指标选择最佳滞后阶数, 确定R、I、C的最佳滞后阶数分别为4阶、6阶和5阶, 原假设为β=γ=δ=ε=0, 进行边界协整检验。若F>AIC, 表明各变量存在协整关系, 否则不存在。

表4 边界协整检验结果
表4 边界协整检验结果

  由表4可知, 被解释变量R、C与其他变量之间存在协整关系, 可进一步构建误差修正模型, 而被解释变量I与其他变量之间不存在长期协整关系。

  3. 财富效应和通货膨胀效应

  基于边界协整检验结果, 以财富效应R和通货膨胀效应C作为被解释变量进行分析。房价波动的财富效应和通货膨胀效应如表5所示。

表5 房价波动产生的财富效应和通货膨胀效应
表5 房价波动产生的财富效应和通货膨胀效应

  (1) 房价波动的财富效应。在短期内, △H及其滞后两阶系数均大于0, 且分别在10%和5%的置信水平下显着, 说明房地产价格波动与社会消费品零售总额之间具有显着正相关性, 表明短期内房产持有者可通过房产出租、抵押等形式增加收入, 进而引致社会消费品零售总额增加。需要指出的是, 短期内居民收入增加对持久性消费的影响较小, 即不存在长期财富效应, 主要原因在于缺乏有效的金融工具, 难以在长期内促使房价升值。

  (2) 房价波动的通货膨胀效应。无论是短期还是长期内, △H及其滞后两阶系数均大于0, 且分别在10%和5%的置信水平下显着, 说明房地产价格波动与通货膨胀之间具有显着正相关性。一方面, 房地产价格波动会刺激居民投资及消费需求, 而短期内社会经济发展状况很难满足这种需求, 甚至会导致社会流通货币总额增加, 伴随货币乘数效应的进一步扩大, 进而诱发通货膨胀;另一方面, 在社会再生产过程中, 房地产作为固定资产被计入产品成本中, 这会影响产品的边际成本及其定价, 导致产品总体价格水平上升。

  四、研究结论与对策建议

  (一) 研究结论

  笔者运用ARDL模型, 从投资效应、财富效应和通货膨胀效应三个维度分析了海南省房地产价格波动对宏观经济的影响, 结果表明: (1) 短期内房价上涨会产生财富效应, 而长期内不会产生财富效应。 (2) 房价上涨会通过影响居民消费价格水平进而引发通货膨胀, 最终对宏观经济发展产生影响。 (3) 房价波动不会产生投资效应, 投资效应主要取决于经济增长及物价水平变化等, 与房价没有相关性。

  (二) 对策建议

  一是建立房地产价格波动预警机制。财富效应是指资产价格上涨或下跌时, 促进或抑制资产持有者的消费, 在短期内会影响边际消费倾向。财富效应具有不对称性, 当房地产价格上涨时, 财富效应能明显促进消费, 而当房地产价格下跌时, 财富效应所产生的抑制消费作用远大于房地产价格上涨时的促进作用。2012年至今, 海南省商品房价格已经上涨了近5倍。面对一路飙升的房价, 海南省政府出台了诸多政策调控房价, 但因多种原因, 调控效果并不理想, 海南省房地产价格存在虚高现象。必须通过建立健全房地产价格波动预警机制, 对全省房地产市场进行监管。

  二是提高货币政策的有效性。政府在出台相关货币政策时, 应着重考虑物价稳定、经济增长和充分就业等问题, 不断提高货币政策的有效性, 促使房地产市场理性健康发展。

  三是严格遏制炒房行为。房地产开发商主要通过住房抵押获得贷款, 存在向当地商业银行过度融资行为。2017年7月的信贷资金结构显示, 96%的信贷资金转入了房地产行业, 巨额资金在房地产行业进行空转, 放大了金融杠杆作用, 引致金融风险不断蔓延。必须采取有效措施, 坚决遏制炒房行为, 以维护金融体系安全, 促进经济持续健康发展。

  参考文献
  [1]龙少波, 陈璋, 胡国良.货币政策、房价波动对居民消费影响的路径研究[J].金融研究, 2016 (6) :52-66.
  [2]刘晓欣, 雷霖, 靳亚阁.货币供给、房地产价格与金融稳定性[J].上海经济研究, 2017 (7) :31-41.
  [3]马亚明, 王虹珊.影子银行、房地产市场与宏观经济波动[J].当代财经, 2018 (1) :12-23.
  [4]陈熹.政府担保小额贷款的担保机制研究——以江西省为例[J].社会科学家, 2017 (12) :58-62.

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