1、摘 要中國房地產市場與宏觀經濟運行的關聯(lián)性研究房地產市場不僅與我國經濟發(fā)展息息相關，并且與國民經濟各部門的發(fā)展都有著至關重要的聯(lián)系。房地產價格對于房地產市場具有顯著影響，不僅關系到人民生活水平，也對國民經濟的穩(wěn)定發(fā)展具有十分重要的作用。我國房地產投資增長率不僅遠高于固定資產投資增長率和 GDP 增長率，同時我國房地產增加值占國民經濟總量的比重也在逐年增加，房地產開發(fā)投資額占全社會固定資產投資的比重也呈現(xiàn)出日益增長的趨勢，房地產業(yè)已經成為我國國民經濟的支柱性產業(yè)之一。本文運用了許多動態(tài)經濟計量和時間序列分析方法研究房地產市場相關變量與宏觀經濟運行之間的關聯(lián)性問題。我們首先通過對我國房地產價格在經

2、濟增長過程中存在的結構轉變來了解我國房地產市場的走勢及其與我國經濟增長之間的對應關系。我們構建雙變量結構轉變模型，結果發(fā)現(xiàn)我國商品房銷售價格指數(shù)與我國GDP增長率雙變量結構轉變模型是顯著的，從模型的估計結果可以看出我國商品房銷售價格指數(shù)與我國GDP增長率雙變量結構轉變模型存在顯著的結構轉變點。由結構轉變點可以將總樣本區(qū)間劃分為4個子樣本區(qū)間，我們采用子樣本區(qū)間參數(shù)估計方法分別對4個子樣本區(qū)間分別進行參數(shù)估計，發(fā)現(xiàn)截距估計值在第一個子樣本區(qū)間內最大，在第四個子樣本區(qū)間內最小，隨時間發(fā)展呈現(xiàn)出逐級遞減的趨勢，斜率估計值在第一個子樣本區(qū)間和第四個子樣本區(qū)間為負數(shù)，而在第二個子樣本區(qū)間和第三個子樣本區(qū)

3、間為正數(shù)，而可以看出解釋能力在第三個子樣本區(qū)間內解釋能力最強，在第一個子樣本區(qū)間內我國商品房銷售價格指數(shù)對GDP增長率解釋能力最弱。接下來我們應用單位根檢驗、VAR 模型、Granger 因果關系檢驗、脈沖響應函數(shù)和方差分解等計量經濟學方法，對我國房地產市場與經濟增長之間的相互關系，從多方面、多視角進行進一步的綜合實證檢驗與分析，從而試圖探尋我國房地產市場與經濟增長之間的關聯(lián)性和影響程度。我們使用 GDP 增長率和工業(yè)增加值增長率兩種變量來表征我國經濟增長，以商品房銷售額同比增長率數(shù)據(jù)來表征我國房地產市場的發(fā)展水平。通過檢驗我們發(fā)現(xiàn)，我國商品房銷售額增長率對 GDP 增長率序列具有較為顯著的影

4、響作用，而 GDP 增長率對商品房銷售額增長率的影響則并不十分顯著。通過我國商品房銷售額增長率與 GDP 增長率的趨勢成分以及波動成分之間的相互影響關系檢驗我們都發(fā)現(xiàn)，我國商品房銷售額增長率能夠顯著影響 GDP 增長率，而 GDP 增長率對我國商品房銷售I額增長率的影響程度依然相對較為微弱。而我們以工業(yè)增加值增速來表征經濟增長時，得到了相同的結論。其次，我們通過對我國房地產價格以及通貨膨脹率的波動過程對比來了解我國房地產市場的走勢及其與我國通貨膨脹率之間的對應關系。我們通過利用馬爾科夫區(qū)制轉移模型對我國商品房價格同比增長率數(shù)據(jù)與我國通貨膨脹率數(shù)據(jù)分別進行計算檢驗，以判別我國房地產市場和通貨膨脹

5、之間的關聯(lián)與區(qū)別。估計結果表明我國商品房價格的月度同比增長率存在明顯的兩區(qū)制特征，即高增長區(qū)制和低增長區(qū)制，我國商品房價格月度同比增長率在低增長區(qū)制的平均持續(xù)期為 5.1867 個月，而在高增長區(qū)制的平均持續(xù)期為18.1159 個月。我國通貨膨脹率滯后 1 階的馬爾科夫區(qū)制轉移模型的估計結果也表明我國通貨膨脹率存在明顯的兩區(qū)制特征，我國通貨膨脹率在低增長區(qū)制的平均持續(xù)期為14.8588 個月，而在高增長區(qū)制的平均持續(xù)期為 15.2672 個月?？梢娢覈ㄘ浥蛎浡蕯?shù)據(jù)區(qū)制轉移的次數(shù)較少，而在每個區(qū)制的持續(xù)期則較長。然后，我們對我國房地產市場與主要宏觀經濟變量之間的相互關系分別進行實證檢驗與分析。

6、我們通過檢驗發(fā)現(xiàn)通貨膨脹率對我國商品房銷售價格增長率的影響較弱，名義利率對我國商品房價格的影響具有一定程度的滯后性，貸款增長率對我國商品房銷售價格增長率的影響非常顯著，但商品房銷售價格增長率對貸款增長率的影響系數(shù)較小。方差分解結果表明貸款增長率對商品房銷售價格增長率序列的貢獻率始終保持在 28%左右。投資增長率對我國商品房銷售價格增長率的影響較小，Granger 因果關系檢驗表明投資增長率序列不能 Granger 影響我國商品房銷售價格增長率序列，方差分解結果表明我國投資增長率序列對商品房銷售價格增長率序列的貢獻率很小。我國商品房銷售價格增長率對消費增長率的影響系數(shù)較小，而消費增長率對我國商品

7、房銷售價格增長率的影響較顯著。方差分解結果表明消費增長率序列對商品房銷售價格增長率序列的貢獻率在第 10 期為 4.7799%。最后，我們對我國房地產市場與我國其他主要市場之間的相互關系分別進行實證檢驗與分析，從而探尋我國房地產市場與我國其他主要市場之間的關聯(lián)性和影響程度。我們首先檢驗我國商品房銷售價格與股票市場之間的相關關系，發(fā)現(xiàn)滯后一階和滯后二階的股票市場對我國商品房銷售價格增長率的影響都非常微弱，股票市場對商品房銷售價格增長率序列的貢獻率也較小。債券市場對我國商品房銷售價格增長率的影響較小，債券市場序列能夠略微 Granger 影響我國商品房銷售價格增長率序列，方差分解結果表明債券市場對

8、商品房銷售價格增長率序列的貢獻率在第 10 期才上升至 1.9242%。匯率增長率對我國商品房銷售價格增長率具有一定的影響，方差分解結果表明匯率增長率對商品II房銷售價格增長率序列的貢獻率到第 10 期上升為 3.3153%。貨幣增長率對我國商品房銷售價格增長率沒有影響，方差分解結果表明貨幣市場對商品房銷售價格增長率序列的貢獻率在第 2 期為 0.0601%，然后逐漸下降。商品房銷售價格增長率對汽車產量增長率的影響系數(shù)非常顯著，而汽車產量增長率對我國商品房銷售價格增長率幾乎沒有影響。關鍵詞：房地產市場，宏觀經濟，結構轉變，區(qū)制轉移IIIAbstractThe Correlation betwe

9、en Real Estate Market and Macroeconomic inChinaReal estate market is closely related not only to economic development and thedevelopment of national economy sectors have a vital link. For the real estate marketreal estate prices have a significant impact, not only to the peoples living standards,but

10、 also the stable development of the national economy has a very important role.Chinas real estate investment growth rate is not only much higher than the fixed assetinvestment growth and GDP growth, while accounting for the added value of our realestate economy is also growing proportion of the tota

11、l real estate development andinvestment accounted for in fixed asset investment also showed the proportion of thegrowing trend, real estate has become a pillar industry of China is one of the nationaleconomy.In this paper, a number of dynamic econometric and time series analysis of thereal estate ma

12、rket-related variables and the relationship between macroeconomicissues. We first of our real estate prices in the process of economic growth, structuralchanges to the existing understanding of Chinas real estate market trends andeconomic growth in Chinas correspondence. We constructed two-variable

13、model ofstructural change and found that sales of commercial housing price index for GDPgrowth of two-variable model of structural change is significant, estimated from themodel results show that sales of commercial housing price index and the structure ofChinas GDP growth rate of two-variable signi

14、ficant changes in the structure of modeltransition point. By the structural change point total sample interval can be dividedinto 4 sub-sample interval, we use the sub-sample interval estimation methods aresub-sample interval of 4 to estimate the parameters, respectively, and found that theintercept

15、 estimates range in the first sub-sample of the largest in the The fourthsub-sample of the smallest interval, step by step over time showing a decreasing trend,the slope estimates range in the first and fourth sub-sub-sample of the sample intervalIVis negative, the sample interval in the second and

16、third sub-sub-sample interval ispositive, it can be seen in the third sub-sample explanatory power to explain thestrongest interval, sample interval in the first sub-housing sales price index of GDPgrowth to explain the weakest.Next, we applied unit root test, VAR model, Granger causality test, impu

17、lseresponse function and variance decomposition econometric methods, and therelationship between economic growth and the real estate market, in many ways,multi-angle further Comprehensive empirical testing and analysis, which attempts toexplore the real estate market and the relationship between eco

18、nomic growth andimpact. We use the GDP growth rate and growth rate of industrial added value of twovariables to characterize Chinas economic growth to year growth rate of real estatesales data to characterize the development level of Chinas real estate market.Through testing we found that our rate o

19、f growth of the GDP growth rate of realestate sales sequence has more significant influence, while the growth rate of GDPgrowth rates of real estate sales are not very significant. Through our real estate salestrend growth rate and GDP growth volatility component composition and therelationships bet

20、ween the test we found that growth rates of real estate sales cansignificantly affect the GDP growth rate, while the GDP growth rate of real estatesales in China influence the growth rate is still relatively weak. The growth rate ofindustrial added value to our characterization of economic growth, h

21、ave the sameconclusion.We adopted our real estate prices and the volatility of inflation compared to theprocess of understanding the trend of the real estate market and its relationship withChina the correspondence between the rate of inflation. We use Markov regimeswitching model year growth rate o

22、f house price inflation data and the data of testswere calculated to determine the real estate market and the relationship betweeninflation and difference. Our estimation results show that the monthly house pricegrowth year on year there are obvious characteristics of the two-district system, thatsy

23、stem of high-growth areas and low-growth areas in the system, my monthly houseprice growth in the low-growth year on year, the average duration of the districtsystem was 5.1867 months, high-growth areas in the system, the average duration isV18.1159 months. Chinas inflation rate lagged 1-order Marko

24、v regime switchingmodel estimation results also show that Chinas inflation rate system there areobvious characteristics of the two areas, Chinas inflation rate in the low-growth areas,the average duration of the system was 14.8588 months high-growth areas in thesystem, the average duration is 15.267

25、2 months. Our data shows the rate of inflationless the number of regime switching, and in the duration of each district system islonger.We study our real estate market and the main macroeconomic variables,respectively, the relationship between the empirical test and analysis. We test showedthat the

26、rate of inflation on real estate sales prices of the impact of weaker growth inthe nominal interest rate of commercial housing prices in China have a certain degreeof lag, the loan growth rate of prices of the impact of sales of commercial property isvery significant, but growth rate of commercial h

27、ousing sales price impact of loangrowth coefficient is small. Variance decomposition results show that the loan growthrate of real estate sales prices contributed the sequence is always maintained at about28%. Investment growth rate on real estate sales prices of the impact of lower growth,Granger c

28、ausality test showed that the growth rate of investment is not Grangersequence of growth of commercial housing sales price series, the variancedecomposition results show that the sequence of investment growth rate of real estatesales prices sequence of a small contribution. Growth rate of real estat

29、e sales priceson consumption growth rate of the coefficient is small, while the consumption growthrate of real estate sales prices of the impact of more significant growth. Variancedecomposition results show that the consumption growth rate series of real estatesales prices in the contribution rate

30、of the sequence is 4.7799%.Finally, our real estate market and other major markets of the relationshipbetween the empirical test and analysis were to explore the Real Estate Market andother major markets in China and the relationship between the degree of influence.We first examined the sales price

31、of real estate and stock market correlation betweenthe found behind the first and second lag of stock market prices of real estate sales arevery weak growth rate of the stock market to real estate sales price growth sequencecontribution rate is also smaller. Bond market growth rate of commercial hou

32、singVIsales price less affected, the bond market can be a little Granger sequence of growthof commercial housing sales price series, the variance decomposition results showthat the bond market, the price growth rate series of real estate sales in thecontribution rate was rose to 1.9242 percent. Exch

33、ange rate on the growth ofcommercial housing sales price has some effect, the exchange rate variancedecomposition results show that the rate of growth of real estate sales pricescontributed to the sequence rose to 3.3153%. Money growth rate on the sales price ofreal estate did not affect the varianc

34、e decomposition results show that the moneymarket rate series of real estate sales prices in the contribution rate is 0.0601%, andthen gradually declined. Sales of commercial vehicle production growth rate of pricegrowth in the influence of significant factors, and vehicle production growth rate ofC

35、hinas real estate sales prices had little impact.Keywords:Real Estate Market; Macroeconomic; Structural Change; Regime SwitchingVII目錄第 1 章 緒論.11.1 選題背景與研究意義.11.2 研究思路與研究方法.21.3 文獻回顧.31.4 主要創(chuàng)新點.13第 2 章 中國房地產市場發(fā)展的結構性轉變分析.142.1 結構性轉變模型的構建.152.2 房地產市場結構轉變的實證檢驗.162.3 本章小結.22第 3 章 中國房地產市場與經濟增長關系的實證研究.243.

36、1 檢驗中國房地產市場與經濟增長相關關系的模型與方法.253.2 房地產市場與 GDP 增長率相關關系檢驗.313.3 房地產市場與工業(yè)增加值增速相關關系檢驗.453.4 本章小結.59第 4 章 中國房地產市場與通貨膨脹的區(qū)制轉移比較分析.604.1 馬爾科夫區(qū)制轉移模型的構建.624.2 商品房價格增長率與通貨膨脹率的數(shù)據(jù)分析.654.3 商品房價格增長率與通貨膨脹率的區(qū)制轉移分析.694.4 本章小結.73第5章 中國房地產市場與主要宏觀經濟變量關系的實證研究.755.1 房地產市場與通貨膨脹率相關關系檢驗.775.2 房地產市場與利率相關關系檢驗.815.3 房地產市場與信貸相關關系檢

37、驗.855.4 房地產市場與投資相關關系檢驗.90VIII5.5 房地產市場與消費相關關系檢驗.945.6 本章小結.99第 6 章 中國房地產市場與其他主要市場關系的實證研究.1006.1 房地產市場與股票市場相關關系檢驗.1026.2 房地產市場與債券市場相關關系檢驗.1066.3 房地產市場與外匯市場相關關系檢驗.1106.4 房地產市場與貨幣市場相關關系檢驗.1156.5 房地產市場與汽車市場相關關系檢驗.1196.6 本章小結.123結 論.125參考文獻.128后 記.138IX第 1 章 緒論1.1 選題背景與研究意義1.1.1 選題背景自我國開始城鎮(zhèn)居民住房改革以來，我國房地產

38、市場實現(xiàn)了突飛猛進的發(fā)展。房地產市場的發(fā)展不僅對經濟發(fā)展起到了巨大的帶動作用，與此同時，房地產業(yè)的發(fā)展也對國民經濟的方方面面都產生了極為深遠的影響，直至今日，房地產市場依然是學術研究以及社會各界所熱衷探討的話題?；仡櫸覈康禺a市場的發(fā)展道路，我們不難發(fā)現(xiàn)我國房地產市場始終伴隨著政府對于房地產市場的調控，從住房公有制，到住房分配貨幣化，再到房地產市場的全面發(fā)展，我國房地產市場的發(fā)展也清晰的反應出我國經濟發(fā)展和改革開放的發(fā)展歷程。1991 年，國務院發(fā)布了關于全面推進城鎮(zhèn)住房制度改革的意見，這對于城鎮(zhèn)住房改革具有深遠的影響，這一意見對于房改的各項原則和目標進行了明確。在 1992 年鄧小平同志發(fā)表

39、南巡講話以后，不僅使得我國對外開放的步伐加快，同時我國社會主義市場經濟建設也進入了一個新的歷史時期。從此全國房地產價格也逐步放開，從這一年開始政府審批權利下放，金融機構也可以進行房地產開發(fā)貸款，在我國宏觀經濟加快改革開放步伐的帶動下，中國房地產市場進入了一個快速擴張時期，具體表現(xiàn)為 1992 年開始我國的商品房價格呈現(xiàn)突飛猛進的增長勢頭。由于 1992 年我國房價的大幅度上漲，1993 年我國開始宣布終止房地產公司上市，并且開始控制銀行資金進入房地產。同年，關于當前經濟情況和加強宏觀調控意見對于穩(wěn)定市場起到了非常關鍵的作用。意見正式提出整頓全國的金融秩序，并加強金融機構監(jiān)管并且進行宏觀調控的

40、16 條具體政策措施，從而順利實現(xiàn)經濟軟著陸。我國政府也開始了對房地產市場加強監(jiān)管措施，進行清理和整頓。1994 年，我國又出臺了國務院關于深化城鎮(zhèn)住房制度改革的決定，從此建立住房公積金成為房改的一項重要內容，可以認為住房公積金制度開始了住房分配的貨幣化，也是新的住房制度的雛形。1997 年 5 月，住宅擔保貸款管理試行辦法出臺，不僅成為按揭業(yè)務的法律依據(jù)，同時也進一步促進了房地產金融的發(fā)展。1998 年，我國頒布實施了關于進一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革，加快住房建設的通知，這一綱領性文件成為我國住房體制改革的一次重要分水嶺。從 1998 年起我國不再進行住房實物分配，改為實行住房分配貨幣化或者住

41、房供給商品化，我國的房地產業(yè)發(fā)展在這項重大改革舉1措之下形成了一個嶄新的面貌，我國的福利分房制度也被徹底取消。2001 年北京成功申辦第 29 界奧運會，北京房地產市場開啟了“奧運時代”的序幕，在北京奧運的帶動下中國房地產市場開始進入了一個飛速發(fā)展的時期。2002 年隨著招標拍賣掛牌出讓國有土地使用權的規(guī)定的出臺，全國各地均加大了征地和拆遷行為，雖然該政策的主旨為推動政府的基礎設施建設同時推進我國的城市化進程，但由此也創(chuàng)造了大量的強制性的消費需求，也在某種程度上成為房價上漲的助推器。從 2004 年 8月 31 日起開始執(zhí)行新的土地出讓制度，即所有六類土地全部實行公開出讓，采取公開招標、公開拍

42、賣、公開掛牌的方式對土地進行出讓。此項規(guī)定導致住宅土地用地價格掀起上漲高峰，從而推動我國商品房價格的一路走高。1.1.2 研究意義房地產市場不僅與我國經濟發(fā)展息息相關，并且與國民經濟各部門的發(fā)展都有著至關重要的聯(lián)系。房地產價格對于房地產市場具有顯著影響，不僅關系到人民生活水平，也對國民經濟的穩(wěn)定發(fā)展具有十分重要的作用。我國房地產投資增長率不僅遠高于固定資產投資增長率和 GDP 增長率，同時我國房地產增加值占國民經濟總量的比重也在逐年增加，房地產開發(fā)投資額占全社會固定資產投資的比重也呈現(xiàn)出日益增長的趨勢，房地產業(yè)已經成為我國國民經濟的支柱性產業(yè)之一。由于房地產業(yè)在國民經濟中的重要地位，它的運行狀

43、態(tài)會對國民經濟的持續(xù)、健康發(fā)展有著重要影響。正是因為房地產市場與國民經濟有著如此緊密的聯(lián)系，因此房地產市場也被認為是國民經濟的“晴雨表”，能否保證房地產市場，房地產價格與社會經濟發(fā)展相協(xié)調，是世界各國都亟待解決的問題之一，如果處理不慎，將會對社會經濟產生巨大的負面影響，甚至威脅到國家經濟安全。從這個角度來說，對于房地產市場以及房地產市場與宏觀經濟運行的相互關系進行研究，不僅具有重要的理論意義，更具有十分重要的現(xiàn)實意義。1.2 研究思路與研究方法本論文主要采用理論與實踐相結合、定性分析與定量分析相結合、規(guī)范分析與實證分析相結合的研究策略，同時輔以大量的數(shù)據(jù)、圖、表和統(tǒng)計檢驗來加以說明，不僅能夠增

44、強分析的廣度和深度，而且能夠使研究更具合理客觀性和科學準確性。此外，本論文運用了許多動態(tài)經濟計量和時間序列分析方法研究宏觀經濟變量與房地產市場相關變量之間的關聯(lián)性問題。2本文首先采用我國商品房銷售價格指數(shù)來代表我國房地產市場的發(fā)展情況，基于Bai和Perron (1998)和Andrew (1993)提出的雙變量結構轉變模型，通過識別我國房地產價格在經濟增長過程中存在的結構轉變來了解我國房地產市場的發(fā)展歷程，并采用子樣本估計方法對房地產市場中各個結構轉變區(qū)間進行分析，以獲得我國房地產市場與我國經濟增長之間的對應關系。然后我們將我國房地產市場與經濟增長進行系統(tǒng)分析和比較，通過構建VAR模型、Gr

45、anger因果關系檢驗、脈沖響應函數(shù)和方差分解對我國房地產市場與經濟增長之間的關系進行系統(tǒng)的比較。接下來我們采用馬爾科夫區(qū)制轉移模型計算和檢驗以我國商品房銷售價格月度同比增長率代表的房地產市場與以我國居民消費價格指數(shù)代表的通貨膨脹率之間的區(qū)制變遷，比較和分析我國房地產市場與通貨膨脹之間的系統(tǒng)關聯(lián)。在本文的最后兩章，我們將我國房地產市場與我國主要宏觀經濟變量以及其他主要市場，分別進行分析和檢驗。我們考察了我國房地產市場與我國利率、消費、CPI、投資和貸款之間的相互作用關系，以及房地產市場與我國股票市場、債券市場、貨幣市場、外匯市場和汽車市場之間的相互作用關系，以期獲得我國房地產市場與我國宏觀經濟

46、運行的相互影響關系，為我國政府制定相關政策，規(guī)范我國房地產市場秩序，穩(wěn)定經濟發(fā)展提供參考。1.3 文獻回顧1.3.1 國外相關文獻回顧由于房地產業(yè)的良好發(fā)展對于宏觀經濟具有至關重要的作用，國外的許多學者也對房地產發(fā)展予以關注，我們發(fā)現(xiàn)國外研究者的主要視角基于房地產市場與宏觀經濟的關聯(lián)性研究，房地產市場的價格波動、宏觀調控政策對于房地產市場的影響以及房地產價格的財富效應對于消費的影響等方面。很多學者對于房地產與經濟周期的相互作用關系進行了分析，大多數(shù)學者都認為房地產與經濟周期具有非常顯著的關聯(lián)性。Burns(1935)基于美國房地產市場的相關數(shù)據(jù)對房地產周期進行檢驗，結果發(fā)現(xiàn)了美國房地產市場存在

47、長周期，這被認為是關于房地產市場周期性研究的開端。Long(1940)通過對美國 1868 年至 1940 年 29 個城市的建筑面積進行研究，結果發(fā)現(xiàn)美國建筑周期的平均長度為 20 年，但是波動幅度比較大。美國的房地產市場受到短周期和長周期的共同作用，但是其主要作用的是長周期。AlanRabinowitz(1980)基于美國 1795 年至 1973 年的房地產數(shù)據(jù)進行研究，結果發(fā)現(xiàn)美國的房地產周期大約為 18 年。Grebler 和 Burns(1982)對美國 1950 年至 1978 年的房地產市場的3變化進行了分析，結果發(fā)現(xiàn)住宅類房地產的周期數(shù)為 6，而非住宅類的房地產周期數(shù)為4，并

48、且經濟增長波動要先于房地產市場波動，約為 11 個月。Brown(1984)通過對 1968年至 1983 年美國住宅銷售的數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)美國住宅市場依然存在周期，并且住宅周期與經濟周期具有重要影響。Pritchett(1984)通過對美國 1967 年至 1982 年的經濟周期與房地產相關數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)房地產市場具有周期波動性，并且房地產的空置率最為顯著的波動項。Hekman(1985)通過對美國 1979 年至 1983 年 14 座城市的寫字樓市場的相關數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)寫字樓租金與本地經濟，甚至與經濟周期具有十分顯著的相關關系，并且同通貨膨脹率數(shù)據(jù)具有一定程度的影響關系。Whe

49、sten(1994)對美國的住宅類房地產市場進行了深入的探索和檢驗，研究結果表明相對于寫字樓類型的房地產市場，住宅類市場波動與經濟周期更為接近。還有一些學者對于房地產的財富效應對于消費的影響進行了大量的研究，Henderson和 Ioannides(1983)通過研究發(fā)現(xiàn)房地產價格對于消費的影響是不確定的，這是由于房地產具有消費品和投資品的雙重屬性，而人們對于這兩種不同屬性的需求是不同的。Ioannides 和 Rosenthal(1994)通過對美國房地產市場的相關數(shù)據(jù)進行實證研究認為對于房地產市場產生重要影響的因素在于人們對房地產的消費需求，而非投資需求。Levin(1998)通過對美國

50、1969 年的數(shù)據(jù)進行實證檢驗發(fā)現(xiàn)房地產價格對消費沒有非常明顯的影響。Arrondel 和 Lefebvre(2001)通過對法國房地產市場進行研究，認為對于房地產市場產生重要影響的因素在于人們對房地產的投資需求，并不是消費需求。Bayoumi 和 Edison(2003)通過對 16 個國家的相關數(shù)據(jù)進行實證檢驗結果發(fā)現(xiàn)房地產價格對消費具有顯著的促進作用。Benjamin 等(2004)基于美國 1952 年第一季度至 2001 年第四季度的數(shù)據(jù)進行研究結果表明房地產價格對消費的影響系數(shù)為金融資產的 4 倍。Chirinko(2004)基于 13 個國家的數(shù)據(jù)構建結構向量自回歸模型，結果發(fā)現(xiàn)

51、房地產價格對于消費和經濟增長都具有重要的促進作用。Chirinko 等(2004)通過對日本和美國等國家的數(shù)據(jù)進行實證研究結果也發(fā)現(xiàn)房地產價格的財富效應要顯著強于股票市場。Edelstein 和 Lum(2004)通過對新加坡1990 年第一季度至 2002 年第四季度的數(shù)據(jù)進行計算，結果表明公共房地產價格對于消費的影響顯著大于私有房地產。Attanasio(2005)通過研究得出的結果是房地產市場與消費之間并不存在顯著的相互影響關系，他認為房地產與消費呈現(xiàn)出相類似的形態(tài)是因為收入預期的作用。Case (2005)基于 OECD 國家的房地產數(shù)據(jù)進行分析檢驗，結果發(fā)現(xiàn)房地產帶來的財富效應對居民

52、消費具有非常明顯的促進作用。Case 等(2005)通過對 14 個國家的數(shù)據(jù)以及對美國 1928 年至 1999 年的季度數(shù)據(jù)進行計算，認為房地產價格產生的財富效應要顯著強于股票市場。Bostic 等(2005)通過對美國相關數(shù)據(jù)的研究結果發(fā)現(xiàn)房地4產價格對消費具有顯著的促進作用。Carroll 等(2006)通過對美國的房地產市場進行研究發(fā)現(xiàn)美國房地產價格對于消費的影響系數(shù)為 0.09。Tang(2006)基于澳大利亞 1998 年第二季度至 2003 年第一季度的數(shù)據(jù)進行計算，結果發(fā)現(xiàn)房地產價格對消費的影響顯著強于金融資產財富效應對于消費的影響，房地產價格對于消費的財富效應的影響系數(shù)為

53、0.06。Juster 等(2006) 通過對股票、消費和房地產市場的研究發(fā)現(xiàn)，房地產價格對于消費的影響弱于股票價格對于消費的影響。Campbell 和 Cocco(2007)通過對英國家庭居民的數(shù)據(jù)進行計算檢驗，發(fā)現(xiàn)房地產收入帶來的財富效應非常顯著。Sierminska 等(2007)基于意大利、芬蘭和加拿大的數(shù)據(jù)進行研究結果也表明房地產價格的財富效應要顯著大于金融資產的財富效應。Calomiris, Longhofer 和 Miles(2009)通過使用工具變量以控制內生性的研究結果發(fā)現(xiàn)房地產的財富效應對消費的影響并不十分顯著。在對房地產進行宏觀調控的問題上，Lillydahl 和 Sin

54、gen(1987)對房地產價格的內在動力系統(tǒng)進行分析后發(fā)現(xiàn)，即使能夠對房地產需求進行控制，也不能起到抑制房地產價格的作用。Bramley 和 Glen(1992)在對公共經濟學分析的基礎上，認為政府的宏觀調控措施對于房地產市場至關重要，不僅能夠規(guī)范房地產市場的秩序，從而彌補市場失靈，并能夠為低收入者提供保障性住房。Evans 和 Alan(1992)基于美國加州房地產市場 20 個月的數(shù)據(jù)，對同一時段其他尚未進行房地產市場宏觀調控的州進行對比，發(fā)現(xiàn)對于房地產市場尤其是對房地產投資進行的政府控制將會導致供需失調，從而使房價上漲更為劇烈，使政府的宏觀調控措施完全失效。Samuel 和 Landie

55、s(1997)認為在房地產市場的影響因素中，對土地資源的合理開發(fā)利用以及房地產市場實施更為嚴格的監(jiān)管具有重要的作用，而政府宏觀調控對于抑制房地產價格上漲作用較為微弱。關于房地產價格與利率之間的相互關系，很多學者都認為房地產價格與利率呈現(xiàn)出反向變動的關系，Atash(1990)認為房地產市場的價格變動與利率密切相關，并且具有負向影響關系，即利率上升將會導致房地產價格下降，這種房地產價格波動的原因是因為房地產所具有的投資品屬性，人們處于保值和增值的需要對房地產進行投資。Muellbauer等(1997)基于英國 1957 年至 1994 年的房地產數(shù)據(jù)檢驗結果發(fā)現(xiàn)利率與房地產價格之間呈現(xiàn)出顯著的負

56、向關系。Kenny(1999)基于愛爾蘭 1975 年第四季度至 1997 年第一季度的數(shù)據(jù)，利用誤差修正模型進行研究表明，利率對房地產價格的影響依賴于利率對房地產需求和供給的影響。Bemanke 和 Gertler(2001)認為貨幣政策對于房地產價格的影響效果尚不明確。Iacoviello(2002)基于法國、意大利、西班牙、德國、英國和瑞典的數(shù)據(jù)，構建結構向量自回歸模型，研究結果表明房地產價格與利率密切相關，并且呈現(xiàn)出反向變動的關系。Cecchetti 等(2002)通過研究發(fā)現(xiàn)貨幣政策對于房地產價格具有顯著影響，有5助于宏觀經濟的穩(wěn)定發(fā)展。對于房地產價格變動以及房地產與宏觀經濟的關聯(lián)性

57、問題的研究也較為多見，F(xiàn)rench.和 Poterba(1991)在對房地產市場與經濟增長及居民收入水平等相關因素進行研究之后，認為居民收入增加所帶來的對房地產市場的需求增加將會使得房地產價格進一步上漲，而人們對于經濟增長的預期也會使房地產價格產生波動。Clapp 和 Giaccotto(1994)基于回歸分析方法進行研究的結果發(fā)現(xiàn)房地產市場價格波動與宏觀經濟的變化密切相關。Campbell 和 Cocco(2005)通過對自有住房者和租房戶分別進行研究發(fā)現(xiàn)自有住房者相對于租房者對房地產價格更加敏感。Quigley(1999)基于美國 1986 年至 1994 年 41 個城市的年度數(shù)據(jù)檢驗發(fā)

58、現(xiàn)美國經濟運行可以對美國房地產市場產生影響，并且解釋能力在12%至 30%。Goodhart 和 Hofmann(2000)對通貨膨脹、貨幣、匯率、利率以及房價變量進行計量檢驗發(fā)現(xiàn)房地產價格的變化與通貨膨脹率之間的關聯(lián)性較強，可以認為房價上漲是通貨膨脹的原因。Sing(2000)通過對新加坡 1978 年至 1998 年的房地產價格和通貨膨脹的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，房地產是抵抗通貨膨脹的良好投資品。Victor(2001)通過對 1974 年至1999 年加拿大房價和通貨膨脹率之間的關系進行研究，發(fā)現(xiàn)通貨膨脹的上漲將會導致房地產價格上漲，他認為通貨膨脹是房價上漲的重要原因，尤其是在高通貨膨脹時期，房價

59、上漲的主導因素即為通貨膨脹。Kontnonikas 和 Montagnoli(2002)通過對 1992 年至 2003 年英國股票市場、匯率以及房地產價格和通貨膨脹進行研究，結果認為房地產價格變動與通貨膨脹之間的關系較強，可以認為房地產價格的變動將最終導致通貨膨脹。Miki(2003)基于結構向量自回歸模型對日本房地產價格和宏觀經濟變量進行研究，發(fā)現(xiàn)宏觀經濟變量對于房地產價格具有重要影響。1.3.2 國內相關文獻回顧近年來，隨著房地產市場的不斷升溫，國內許多學者開始關注房地產市場以及與房地產市場相關變量的研究，我們發(fā)現(xiàn)國內學者對于房地產問題的研究主要集中于房地產市場與經濟增長的相關研究，房地

60、產市場與通貨膨脹相關性的研究，房地產價格波動的研究，房地產市場與宏觀經濟變量相關性的研究以及房地產市場與其他主要市場之間的關系研究。(1) 房地產市場與經濟增長我國很多學者對于我國房地產市場的發(fā)展與經濟增長之間的相互關系予以關注。劉金全和于惠春(2002)通過對我國固定資產投資和經濟增長進行VAR模型的研究發(fā)現(xiàn)，我國固定資產投資與經濟增長之間具有因果關系，但是在經濟波動時期，經濟增長對于投6資沒有Granger影響。張琳和陳美亞(2002)通過對我國房地產投資與GDP增長率基于誤差修正模型的計量檢驗發(fā)現(xiàn)房地產投資與經濟增長之間具有顯著的相互關系，并且房地產市場的發(fā)展對于經濟增長具有顯著的拉動作