經濟政策不確定性對房價的影響范文

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摘要:本文利用2009－2018年我國40個大中城市的面板數據，應用面板VAR模型從需求和供給兩方面研究經濟政策不確定性對房價的影響及機理，并進一步考察不同類型城市的異質性。研究結果表明，經濟政策不確定性通過減少房地產開發商投資和增加居民的購房意愿進而促進房價提升，并且不同類型城市的傳導機制存在異質性:大型城市房價的上升伴隨著房地產開發商投資與居民購房數量的雙重減少，而中型城市房價上升則主要來自居民購買意愿的增強。因此，穩定房價不僅要因城施策、供給需求“兩手抓”，還要盡量保持經濟政策的穩定性與持續性。

關鍵詞:經濟政策不確定性；房價；供需

一、引言

近些年，歐元區危機持續升溫、美伊沖突不斷加劇、中美貿易關系緊張，全球政治經濟形勢動蕩不定。加之我國正處于經濟增速減緩、產業結構升級的關鍵時期，經濟下行壓力持續加大，為調控經濟發展、促進供給側結構性改革、消化前期刺激政策，政府出臺了“互聯網+”、減稅降費、扶持民營企業等一系列經濟政策。然而，外部政治經濟環境的不穩定以及內部經濟的下行壓力加劇了國內經濟政策的不確定性。圖1刻畫的即是2009年以來，我國經濟政策不確定指數的波動情況，也顯示出2018年至今，我國經濟政策不確定性持續加劇，達到了近10年的頂峰。眾所周知，經濟政策的不確定性會對宏觀經濟產生不可估量的影響———改變企業的投資行為和居民的消費行為、影響市場價格和GDP增長等(金雪軍，等，2014;李鳳羽、楊墨竹，2015)。那么，作為素有“政策市”之稱的房地產市場，很有可能也會受到經濟政策不確定性的影響。因為經濟政策不確定性會影響到居民收入、銀行利率、公眾預期等，而這些因素都是影響房價的重要因素。張浩等(2015)利用1999年1月－2014年3月中國宏觀經濟數據考察了在不同程度的政策不確定狀態下宏觀沖擊對房價波動的影響，發現較高的政策不確定性會造成房價波動。無獨有偶，El－Montasseretal.(2016)認為，實際房價和政策不確定性之間存在雙向因果關系，經濟政策的高度不確定性會加劇房價波動。相反地，吳佳(2019)利用回歸模型及VAR模型，基于2006－2018年上海市房地產市場月度數據，分析市場預期及政策不確定性對房價波動的影響，結果發現政策不確定性的增加會抑制房價波動，因為市場參與者(居民和開發商)的風險偏好皆會降低。對于經濟政策不確定性對房價影響的方向性問題，Choudhry(2018)利用英格蘭和威爾士10個不同地理區域的數據，研究發現不確定性對房價的長期和短期都有負面影響。在中國房地產市場，Huangetal.(2018)利用2006－2016年宏觀月度數據同樣發現經濟政策不確定性指數與房價呈負相關關系。也有學者對國內不同區域的經濟政策不確定性對房價的影響進行探究。比如，胡成春、陳迅(2019)基于2003年1月－2017年10月我國省級面板數據，采用GVAR模型研究發現經濟政策不確定性對房價的影響具有異質性:東部地區表現為房價上漲，東北地區相反，中西部地區呈現房價波動態勢。2019年中央經濟工作會議提出，要“全面落實因城施策，穩地價、穩房價、穩預期的長效管理調控機制，促進房地產市場平穩健康發展”。為了更好地防控房價波動，我們首先需要了解經濟政策不確定性對不同類型城市房價的影響及機理，然后才能有針對性地、因地制宜地提出合理的調控城市房價的方案。正如Choudhry(2018)所說，經濟政策的不確定性會從需求和供給兩方面影響房地產市場。因此，本文采用2009－2018年40個大中城市的面板數據，應用PVAR模型從需求和供給方面研究經濟政策不確定性對房價的影響，分城市類型討論其異質性，并提出相應的政策意見。與以往的研究相比，本文的貢獻主要有兩點:(1)將研究領域由區域擴展到城市，更符合“因城施策”的需要;(2)從供給和需求兩方面，為經濟政策不確定性影響房價的機理提供了實證依據。

二、計量模型設定、變量與數據說明

(一)模型設定

本文將構建一個包含房價(HP)、房地產投資(HI)、售房面積(HA)及經濟政策不確定性(EPU)四個變量的P階滯后PVAR模型，具體設定如下:Yit=γ0+φ1Yit－1+…+φpYit－p+γi+εit(1)其中，i代表城市，t代表年份，Yit={lnHPit，lnHIit，lnHAit，lnEPUt}表示城市i在年份t的4個內生變量的4×1向量，p是滯后階數，γi表示城市固定效應，εit是殘差項。

(二)變量與數據說明

本文基于2009－2018年40個大中城市的面板數據，從供需兩方面考察經濟政策不確定性對城市房價的影響。其中，房價(HP)由商品房銷售額/商品房銷售面積得到，售房面積(HA)由商品房銷售面積表示，房地產投資(HI)由房地產開發投資額度量，數據來源于國家信息中心國信房地產信息網。這里用售房面積(HA)刻畫公眾對房屋的需求，用房地產開發投資額體現房地產開發商對房屋的供給。至于經濟政策不確定性，本文利用Baker等人構建的中國經濟政策不確定性指數(EPU)表示，由于Baker等人提供的數據是月度數據，本文將每年12個月的平均值作為該年的經濟政策不確定性指數。另外，房價和房地產投資額是利用2009年為基期的省級GDP平減指數平減之后的實際值，為了減輕異方差并消除數據異常值的影響，所有變量均采用對數值。

三、實證結果分析

(一)滯后階數

p的確定本文根據信息準則標準，確定面板VAR模型(式1)的滯后階數，檢驗結果見表1。表1顯示:BIC法則給出的最優滯后階數是1階，而AIC及HQIC法則表明4階才是最佳滯后階數。考慮到判斷比較精簡模型的滯后階數一般傾向于使用BIC和HQIC法則，并且為了保留更多的有效數據，基準結果中滯后階數確定為1階。在后文中，根據城市GDP排名將40個城市平均分為兩類，排名靠前的稱為大型城市，靠后的稱為中型城市。在對分樣本進行脈沖反應分析之前，根據信息準則檢驗其最優滯后階數，結果表示:大型城市樣本最優滯后階數是4階，中型城市樣本最優滯后階數是3階。

(二)脈沖響應函數分析

脈沖響應可以清楚地考察模型中內生變量之間的交互影響。圖2展示的即是房價、房地產投資、售房面積與經濟政策不確定性的脈沖響應圖。圖2中的中間線是脈沖響應函數，上下兩線表示正負兩倍標準差偏離。為了簡潔，這里只匯報了房價、房地產投資與售房面積對經濟政策不確定性沖擊的脈沖響應圖，分別展示在圖2的第一、二、三列。1.經濟政策不確定性對大中城市房價的影響圖2第一行的三張圖展示的是經濟政策不確定性沖擊對大中城市房地產市場的影響。從第一張圖可以看出，經濟政策不確定沖擊對大中城市房價產生正向影響，從第一期開始，到第四期仍然存在;第二張圖顯示，從沖擊開始到第四期，房地產投資對經濟政策不確定性沖擊的響應都是負向的;第三張圖表示，經濟政策不確定性沖擊對售房面積的影響是正向的，在第二期達到最大值，隨后逐漸減弱。由此說明在經濟政策不確定的沖擊下，房地產市場的供給方會減少投資，需求方將提高購買意愿，從而導致房價上漲。2.經濟政策不確定性對大型城市房價的影響圖2第二行的三張圖展示的是經濟政策不確定性沖擊對大型城市房地產市場的影響。與總樣本結果相同的是，短期內大型城市房價對經濟政策不確定性沖擊呈正向反應，這種正向響應在第一期達到最大，隨后減弱直到第三期為0。并且，經濟政策不確定性沖擊對房地產投資的影響也是負向的。不同的是，房屋銷售面積對經濟政策不確定性沖擊的響應卻是負的，且在第三期達到最大。也就是說，在經濟政策不確定的沖擊下，大型城市房地產市場出現短期萎縮，可能是因為相對于需求方，供給方所受的負向沖擊更大，以至于房價出現短期上漲。3.經濟政策不確定性對中型城市房價的影響圖2第三行的三張圖展示的是經濟政策不確定性沖擊對中型城市房地產市場的影響。雖然，與大型城市相似，經濟政策不確定性沖擊對房價有短期正向影響，第二期達到最大，第三期衰減到為0，但是引起房價正向響應的機理卻完全不同。在中型城市里，經濟政策不確定性沖擊幾乎對房地產投資沒有影響，售房面積卻產生了強烈的正向響應，在第二期達到最大。說明在經濟政策不確定的沖擊下，中型城市居民的購房需求旺盛，從而導致房價上升。綜上所述，經濟政策不確定性沖擊會改變房地產市場供需雙方的行為，從而影響市場房價，具體地，不管城市類型如何，短期內房價均會對經濟政策不確定性沖擊產生正向響應。然而，不同類型的城市，其影響機理卻完全不同。對于大型城市如北上廣深來說，房價普遍較高，致使投資房地產與購買房屋需要承擔的風險很大，融資成本的不確定性增加可能導致房地產開發商推遲新的建設，從而減少供應，未來收入的不確定性增加可能使家庭推遲購房決定(Choudhry，2018)。對于中型城市來說，房價相對較低，資產損失的風險相對較小，并且經濟政策不確定性還會影響居民收入、利率及其他資產的投資風險等，如果投資其他類別資產的風險更大，房屋將會替代其他資產，成為“安全資產”或“保值資產”(El－Montasseretal.，2016)，從而誘導居民購買。當然，在了解經濟政策不確定性對房價的短期影響之后，也要關注其長期影響。雖然本文研究結果顯示，短期內經濟政策不確定性沖擊會降低房地產投資，但是還需考慮到售房面積的增加必然會提高房地產開發商對房地產市場的預期，進而導致在長期內增加房地產投資。正如趙奉軍、駱祖春(2019)的研究結果顯示，經濟政策不確定性在短期內會減弱房地產投資，但在長期卻呈現正向促進作用。

(三)方差分解分析

方差分解可以給出變量沖擊對于系統中內生變量均方誤差的貢獻程度，進一步評估沖擊的重要性。結果顯示，房價、房地產投產和售房面積皆主要受自身的影響。經濟政策不確定性對房價的貢獻最大，第一期達到17.2%，之后逐漸降低，到第八期貢獻率為10%;對售房面積的貢獻次之，第一期只有1.1%，之后逐漸升高，到第十期達到8%左右;對房地產投資的貢獻最小，在2%上下波動。

四、結論與建議

本文基于2009－2018年我國40個大中城市的面板數據，利用PVAR模型從供需兩方面分析經濟政策不確定性對房價的影響及機理，并進一步考察不同類型城市的異質性。結果表明，經濟政策不確定性會降低房地產開發商的投資額、增加居民的購房意愿，從而促進房價提升。研究還發現，大型城市房價的上升伴隨著房地產開發商投資與居民購房的雙重減少，中型城市房價上升則主要來自需求方購買意愿的增強。這可能是因為大型城市投資房地產與購買房產需要承擔的風險更大，經濟政策不確定性的增強致使開發商融資成本提高及居民收入不確定性增加，進而減少房產的投資與購買;中型城市房價比大型城市低廉，并且不少中型城市有著良好的發展前景，導致房產成為一種“安全資產”，居民購買房產以應對不確定性帶來的宏觀沖擊。基于以上結論，為了穩定房價，政府應當在以下幾個方面有所作為。

(一)保持經濟政策的穩定性與持續性，正確引導公眾預期

目前，我國處于外部動蕩、內部轉型的艱難時期，宏觀經濟政策的不斷出臺，有助于緩解國內經濟面臨的困境，卻造成市場觀望與波動。因此，在政策制定與實施的過程中，政府應重視政策的穩定性與持續性，全局把控，長遠計劃;并積極與相關部門溝通，定期披露市場信息，正確引導公眾預期，防止投機分子趁機炒房。

(二)因城施策，一城一策

由于不同城市的地理位置、經濟發展水平、風俗習慣等均有所不同，所以調控房價的政策不能“一刀切”。地方政府需按照中央政府調控房地產市場的總方針，結合城市自身的經濟水平、人口規模、發展前景等因素合理制定相關政策，有針對性地穩定城市房價。

(三)供給需求

“兩手抓”迄今為止，地方政府主要通過抑制購房者需求(如限購限貸)與商品房供給(土地審批更加嚴格等)的手段來調控房價，然而雙重抑制不一定會有效地控制房價上漲，如上文中大型城市的結論。抑制需求、增加供給“兩手抓”才是穩定房價的根本。另外，供給需求“兩手抓”的過程中，也要因城施策，考慮城市的待售存量，判斷居民的真實需求，靈活運用“抑制需求、增加供給”的經濟原理，切實提高居民的有效需求。

參考文獻:

［1］胡成春，陳迅.經濟政策不確定性、房地產市場與宏觀經濟波動———基于GVAR模型的區域差異研究［J］．經濟問題探索，2019(8):26－36.

［2］金雪軍，鐘意，王義中.政策不確定性的宏觀經濟后果［J］．經濟理論與經濟管理，2014(2):17－26.

［3］李鳳羽，楊墨竹.經濟政策不確定性會抑制企業投資嗎?———基于中國經濟政策不確定指數的實證研究［J］．金融研究，2015(4):115－129.

［4］吳佳.預期、政策不確定性與上海房價波動［J］．上海經濟，2019(4):34－46.

［5］張浩，李仲飛，鄧柏峻.政策不確定、宏觀沖擊與房價波動———基于LSTVAR模型的實證分析［J］．金融研究，2015(10):32－47.

［6］趙奉軍，駱祖春.經濟政策不確定性與房地產投資［J］．現代經濟探討，2019(11):13－20.

作者：張曉穎 陳海宇