房地产价格与投资关系实证检验

在第二章中，针对我国房地产价格上涨、房地产投资、固定资产投资以及房地产消费事实进行了简单的描述分析。本节采用单位根和Granger因果关系检验法对我国房地产价格、房地产投资、房地产需求（消费）、固定资产投资及GDP之间的关系进行分析。

本节的实证数据为1998年第一季度至2009年第一季度的季度数据，数据来源于Wind数据库。采用全国房屋销售价格指数来代表房价（HP），由于房屋销售价格指数采用的是同比数据，把同比数据转换成以1998年第一季度为基期的环比数据。房地产投资指标（HI）采用房地产开发投资当期值（单位为亿元，下同），房地产需求（HD）采用全国商品房销售额的当期值，固定资产投资（GI）采用城镇固定资产投资总额当期值，GDP是国内生产总值的当期值。HI、HD、GI和GDP时间序列数据依次经过以下处理：首先用居民消费价格指数（以2007年第一季度为100的定基比）平减以消除物价因素；然后采用X12方法进行季节调整，以消除季节波动；最后为了消除异常值的影响，所有指标都进行了对数处理，仍然用原符号表示。

为了检验房价和其他变量之间的关系，我们采用Granger因果关系检验方法。Granger（1980）运用信息集的概念，强调了事件发生的时序，给出了格兰杰因果性的定义。要检验X和Y之间的因果性，令Ωn为到n期为止宇宙中的所有信息，Yn为到n期为止所有的Yt（t＝1…n），Xt＋1为第n＋1期X的取值，Ωn-Yn为除Y之外的所有信息。如果我们承认“现在和过去可以影响未来，而未来不能影响过去”，并且假设Ωn中不包含任何冗余的信息。则如果（式5-1）：

即可以认为变量Y对变量X有格兰杰因果性。

虽然原始的格兰杰因果性定义并没有规定变量必须是平稳的，因为当格兰杰（1969）首先提出他的因果性定义的时候，非平稳变量的问题在计量经济学领域还刚刚起步。但是目前有一点学术界是有定论的，就是如果变量是非平稳的，那么用检验格兰杰因果关系的F统计量来做推断会产生问题（曹永福，2005）。He（2001）运用维纳过程推导出，当变量为非平稳时间序列时，该统计量的渐进分布不再是F分布；周建和李子奈（2004）运用蒙特卡罗模拟也得出当变量为非平稳时间序列时，任何无关的两个的变量间都很容易得出有因果性的结论。因此，在实证研究时，一般要求变量平稳，否则结论可能是不可靠的。

所以接下来我们首先对房价、房地产需求、房地产投资、固定资产投资和GDP进行单位根检验，检验结果如表5.4所示。可以看出，HP、HI、HD、GDP在一阶差分后平稳，为一阶单整；GI在二阶差分后平稳，为二阶单整。

表5.4　HP、HI、HD、GI和GDP单位根检验

注：滞后阶的选择以SIC为标准；检验形式（c，t）中c和t分别表示模型中的是否含常数项和时间趋势；Δ表示差分，Δ2表示二次差分。

对HP、HI、HD和GDP进行一阶差分，GI进行二阶差分，所有序列皆平稳之后，接下来进行Granger因果关系检验，结果如表5.5所示。

表5.5　HP和HI、HD、GI、GDP之间的Granger因果关系检验

从表5.5可以看出，房价和住房需求之间互为Grganer原因；房价和房地产投资之间成互为Granger原因；固定资产投资是房价的Grganer原因，而房价不是固定资产投资的Grganer原因；房价和GDP之间互为Grganer原因，但显著性不强。这表明房价和房地产投资增长之间相互促进、相互强化；房价和住房需求之间也是相互作用，互相强化；固定资产投资增加促进房地产价格上涨，而房地产价格与GDP之间也形成了一定的相互作用机制。