房地产投资与宏观经济的相关性

一、引言

2008年美国次贷危机之后，人们逐渐认识到房地产市场与资本市场间的紧密联系。考虑到房贷是居民长期消费性贷款的重要组成部分，一旦房价波动，抵押品价值改变，则有可能对金融体系的稳定性产生影响。我国银行业1998年开始推出个人购房按揭贷款业务，使得居民购买力大大增强。近年来，伴随着中国房地产市场的迅猛发展，房地产金融信贷规模的快速扩张。从1998年至2009年，银行发放的个人购房贷款余额增长了超过103倍。与此同时，房价收入比（房价收入比=商品放住宅单套价格/城镇家庭平均可支配年收入=（商品住宅平均销售价格×商品住宅平均单套销售面积）/（城镇家庭人均可支配收入×城镇家庭户均人口数））在近些年逐渐攀高，部分城市远超过国际水平。

2006年北京市房价收入比约为15.55，2007攀升至19.59，2008年美国次贷危机期间略有下降，2009年又上升到23.54（根据《中国统计年检》数据整理得到）。2007年10月和2010年4月，我国两次提高二套房贷款首付比例和上浮利率以对高房价进行调控，银行购房按揭贷款增速有所下降，对房地产市场具有明显的负面作用。因为本文的研究重点在投资、信贷、房价和宏观经济因素方面，所以暂不考虑国家宏观经济政策直接对房地产市场的交易干预和调节的问题。需要注意的是：政府对房地产市场的供给和需求的政策性限制（如限购）会对房地产市场产生较大的影响，但是这种政策的作用与信贷、投资、收入等因素相比，具有更多的短期性和临时性。本文会在最后一部分简单论述这个问题。在研究房地产投资、信贷、泡沫和宏观经济互动关系的问题上，国外的代表性文献有：Green(1997)认为住宅建设投资会带动GDP波动，而非住宅投资落后于GDP波动；Kim(1993，2000，2003)使用韩国数据证明土地价格和GDP、股票价格存在协整性关系，在长期，房价与经济基本面有强相关关系；Case，K.，Quigley，J.，Shiller(2003)用美国宏观数据证明，房价上涨时存在显著的财富效应；Campbell(2007)采用一般均衡模型和微观数据考察了美国房地产的财富效应；Youngblood(2003)使用美国的微观数据测算了房地产泡沫时期；JackFavilukis(2010)采用一般均衡模型和房地产价租比等变量，考察了美国房地产价格与宏观经济变量之间的关系，并使用参数校准法进行研究。我国房地产市场化发展历史相对较短，目前存在一些不同于其他国家的特殊问题。近年来，房地产业逐步成为我国国民经济的支柱产业，部分城市房价过高、过快上涨，供求矛盾突出，泡沫初显。房地产和宏观经济相互关系的研究也越来越受到我国学者的重视。

王国军、刘水杏(2008)关注房地产业对相关产业的带动效应；段忠东(2007)使用中国数据探讨了房地产价格与通货膨胀、产出的相关关系；王松涛、刘洪玉(2009)采用计量模型分析了以住房市场为载体的货币政策传导机制，探讨了货币政策对房地产市场的作用渠道；唐志军、徐会君、巴曙松(2010)使用协整性检验和VAR分析方法证明，房价波动对消费波动有显著负影响，房地产投资对GDP增长率有显著正影响，房价与通货膨胀同向变动；强林飞、贺娜、吴诣民(2010)通过协整性检验和格兰杰检验证明我国银行信贷、房地产价格和宏观经济之间存在互动关系；张红(2005)通过对房地产开发投资和GDP、货币供给(M2)的互动关系进行协整性检验和格兰杰因果关系检验，证明GDP对房地产开发投资有显著的单项因果关系，而M2对房地产开发投资的则作用更加明显；吕江林(2010)认为我国房价收入比合理上限为4.38~6.78倍，我国城市住房市场总体存在泡沫。这些研究分别从经济基本面、房地产开发投资、房价泡沫和房地产周期等方面来刻画房地产与宏观经济的互动关系。然而，相对于国际比较全面深入的研究理论和方法而言，我国对房地产投资、信贷、泡沫与宏观经济互动关系的探索仍然不够充分。现有研究存在以下问题：一是未能全面系统考察房地产投资的规模、增长率、波动性与长期（短期）宏观经济之间的互动关系；二是没有深入探讨信用扩张和房价之间的关系；三是没有对房地产与消费、房地产与通货膨胀的相互作用进行系统性研究；四是所采用的计量方法和数据有待完善。本文在前述的国内外研究成果的基础上，深入考察了中国房地产部门发展状况，全面探讨了我国房地产部门投资、信贷、价格泡沫和宏观经济因素的相互关系。全文分为五个部分：第一部分为引言；第二部分主要论述居民投资行为和房地产财富；第三部分以房地产金融体系和房地产信贷发展趋势为核心展开研究；第四部分研究房价泡沫与一般消费、通货膨胀的关系；第五部分给出相应的政策建议与结论。

二、房地产投资、房地产存量和居民财富

1.房地产投资的规模和波动

表1数据概括了1995-2010年我国全社会住宅投资占经济总规模(Shto)和固定资产总投资(HoustoInv)的比重。住宅投资平均占GDP的8.58%，占总投资的20.27%（浮动区间分别是(6.8%~12.13%)和(16.20%~23.66%）)。与此相对应的世界平均水平是5.5%和23.4%。表1同时汇报了标准差，CV（标准差除均值）和Skewnes（偏度）。宏观经济冲击和房地产市场环境的改变影响着房地产投资，使其发生波动。房地产部门的波动是我国总投资波动的主要组成部分。表2总结了房产投资和其他GDP组成成分的增长率和方差：GDP=总消费+总投资+其他项目；总投资=住宅房地产投资+非住宅投资过去的15年中，住宅房地产投资平均年增长率达到15.92%，超过了13.05%的GDP增长率和13.89%的消费增长率；住宅房地产投资增长率标准差3.83，小于GDP和消费增长率的方差，也小于非住宅房产投资增长率的方差；住宅投资增长率的CV值为0.51，大于非房产投资增长率的CV值，但小于GDP和消费增长率的CV值。

2.房地产投资决定：BURNS-GREBLER假说

除了经济基本面因素，宏观经济政策是影响我国房地产投资的主要因素之一。考虑到我国的房地产投资一定程度上是由政策因素决定的，我们有必要考量著名的BURNS-GREBLER假说在我国是否成立。BURNS-GREBLER(1977)假说采用时间序列和面板数据，证明房产投资占GDP的百分比(SHTO)与经济发展存在非线性相关。具体说，当收入很低时，这个百分比也很低，房产投资随着实际人均收入增长而攀升，从而进一步拉动GDP的增长；这个比例达到峰值后，随着收入水平的进一步升高而下降，房产投资对GDP的贡献也随之下降，形成一个倒“U”型曲线。1993年世界银行的研究表明：采用多国的面板数据证明这一倒“U”型曲线是存在的，在最不发达国家中SHTO比率大约为2%，发展中国家上升到8%，发达国家下降到3%~5%。中国的情况：朱爱勇(2009)采用1999年到2007年季度省级数据证明我国房地产符合这一假设，但是由于数据和方法限制，未能考量2007年之后的情况。图1绘出了1995-2010年实际人均收入（GNI实际国民收入以1995年不变价格）和SHTO的关系。每一个点代表一个年份，按照时间顺序连成线。图中实际人均收入是持续增长的，1998年房改之后我国的房地产业取得了迅速发展，对GDP的带动作用不断增强。即使在2007年美国次贷危机发生的条件下，我国的房地产投资水平仍然维持了高增长。从全国年度数据看，我国的房地产业还没有出现倒“U”型曲线，当然因为我国房地产的东西部发展不均衡，部分城市可能处在不同的发展阶段，因此需要进一步使用城市数据进行研究。为了描述房地产投资和收入的关系，将房地产投资占GDP的百分比(SHTO)对人均实际GNP(Y)及其平方式(YSQ)做OLS回归：SHTO=-0.5403998+0.0073692Y-0.0001376*YSQ(0.0010683)(0.0000441)调整R^2=0.9660D-W=0.7882027我国数据的回归结果比较类似中国2000年以前的情况，即倒“U”型的左半边。DURBIN-WATSON检验结果说明存在二阶自相关。对模型进行修正重新估计，*代表做AR(1)和AR(2)调整后的解释变量。此外，由于实际利率（用rint表示）与房地产投资存在反向变动的关系，添加实际利率作为解释变量（世界银行1993年103页）。估计结果如下：SHTO*=-0.5963+0.005692Y*-0.0000764YSQ*-0.0407062rint(0.00185)(0.000065)(0.0419129)调整R^2=0.9933D-W=1.121601估计结果比较显著，调整R^2为0.9933。结果证明中国的数据符合BRUNS-GREBLER假设，房地产投资-GDP之比随着经济发展呈现倒“U”型曲线，房地产投资对GDP的贡献作用正在减弱。

3.我国房地产是否过度投资

房地产部门的最优资源配置是怎样的呢？相关研究普遍认为美国对自住房产的税收优惠政策导致了房地产过度投资。MILLS(1987)采用两部门模型证明房地产部门资本回报率明显低于其他生产部门的资本回报率，这意味着房地产部门可能存在过度投资；TAYLOR(1998)采用1975-1995年数据，研究表明虽然1986年通过了有利于自住房产的减税法案，没有显著证据证明自住房地产回报率低于其他生产部门。相反，一些研究认为，因为土地、金融等种种限制因素，房地产行业可能存在投资不足。KIM&SUH(1991)采用MILL模型和1970-1986年中国数据证明了中国存在房地产投资不足，将数据扩展到1995年，发现虽然房地产部门回报率和其他生产回报率差额在减少，但是房地产投资不足仍然存在。

4.房地产投资和宏观经济波动

住宅投资是GDP的重要组成部分，GREEN(1997)采用格兰杰因果关系检验研究了房地产投资、非房地产投资和GDP之间的因果关系。结果证明，住宅投资是GDP的格兰杰原因，而不是格兰杰结果，非住宅投资是GDP的格兰杰结果，但不是格兰杰原因。这意味着美国数据支持房地产投资影响经济周期。GREEN认为控制房产过度投资的政策在长期可以优化资源配置，但是在短期可能对经济造成不良影响。KIM(2004)采用中国1970-2002年季度数据证明：住宅投资不是GDP的格兰杰原因，而是受到宏观经济波动的影响；非住宅投资既是GDP的格兰杰原因又是GDP的格兰杰结果。美国和中国结果不同，一个可能原因是：因为房产投资对经济可能具有正面作用，政府会采取政策通过调节房地产投资来对冲经济波动。下面采用我国2001-2011季度数据做格兰杰因果关系检验，滞后阶数选取服从AIC和SC，检验结果如表3：房地产投资是GDP的格兰杰结果，而不是格兰杰原因，非房地产投资与GDP有显著的格兰杰因果关系。这与中国的情况相类似。具体原因是：经济情况较好时社会会增加房地产投资，但是房地产投资较多并不意味着经济会变好。这是因为，原本经济形势不好的时候，考虑到房地产投资有可能可以拉动经济，政策会给予一定的支持，但是这不一定能够真正达到目的。

5.房地产存量和居民财富

房地产存量即房地产部门在各期的累计总投资减去折旧等抵减项目。我国的城镇居民人均住宅面积从1978年的6.7平方米/人上升到了1998年的18.7平方米/人，在2007年达到27.1平方米/人。下面采用1998年至2010年北京市地区生产总值、房地产总市值的数据，计算出房地产总市值占地区生产总值的比例变化，如图2所示：表4列出了北京市房地产总存量、房地产总市值、全国金融市场总资本（股票年末总市值）和地区生产总值。住宅房地产是我国居民的家庭财富的主要组成部分。

三、房地产金融、消费信用和房价

住房抵押贷款在1998年房改后逐步成为居民购房的重要工具。抵押贷款一般5到30年到期，按照政策，部分居民可以享受利率和收入比率的优惠。图2表示了有关居民长期抵押贷款的相关指标特征。其中，A表示商业银行发行在外抵押贷款余额，B表示年度新增抵押贷款，C表示GDP，A/C表示抵押贷款余额/GDP，B/C表示新增抵押贷款/GDP。由图3可知，近年来抵押贷款总规模迅速上升，市场急剧扩大。根据1998年到2010年的数据，抵押贷款占比平均从1998年的0.51%上升到2009年的12.8%。考虑部分年度数据还包括了其他长期消费贷款，所以这一指标实际上被高估了。然而，目前我国的这一指标水平比起发达国家还是要低得多。欧盟2011年抵押贷款规模占GDP的平均比例为39%（欧洲央行2011年数据），美国2010年的这一指标为44%（世界银行2010年数据）。图4和图5表示的是短期消费信贷与房地产市场总资本存量之间的变动关系。与美国和韩国的情况不同，我国的房地产市场资本的变动明显对一般消费性信贷有明显的挤出效应。自1998年房改以来，低利率和快速扩张的信贷规模被认为是助长房价飙升的一个重要的因素。在2011年以前，我国的平均住房抵押贷款利率在5%~11%之间，部分消费者可以获得7折利率优惠。但利率在2001年降至8.2%，到2003年降至6.3%。使用季度数据，季度数据缺失的部分采用当年年度数据按比例拆分，滞后阶数为一阶。

四、房价、消费和通货膨胀

1.房价走势

宏观经济的一般变量，比如收入、利率、原材料价格水平、土地价格等，可能会影响房价走势，导致房价波动。图6画出了房价、地价和名义GDP变动的趋势线，可以看出：房价和地价的同步性较强，这是因为土地成本是房地产生产成本的重要组成部分。此外，房价和名义GDP也有较强的协同性。

2.泡沫检测

常见的判定房价泡沫的标准是价租比，类似于股票市场的市盈率。房地产作为一种投资品，其价格应该基于它带来的未来收益贴现。房地产资本投资的未来收益，取决于当期租金水平、租金上涨速度。如果实际房价与价租比决定的均衡房价背离过多，则可以认为存在泡沫。图7标示了房价变动和价租比变动的趋势。可以发现，价租比能够比较好的表现房价的变动水平。Favilukis(2010)认为，在放松金融管制，开放外资在本国投资，考虑土地供给限制的前提下，价租比能够更好的反应美国房地产市场和美国宏观经济的相关关系。表6采用中国数据，设定三个基本模型，检验房价与GDP、房地产投资与房价、GDP与价租比之间的关系。我们发现，我国的房价和价租比都是与经济周期同向运行的，趋势如图7所示；这种同向性，模型比实际数据的表现更加显著，房价运行比价租比更明显，可能是因为租金也是周期性变动的部分，所以一定程度上抵消了趋势。不考虑土地因素，GDP与价租比相关系数在0.15~0.56之间，开放金融管制和放开国际投资管制会大大提高这一系数；考虑土地因素，GDP与价租比的相关系数在0.19~0.50之间。本文借鉴Youngblood(2003)的方法，在1998年到2010年季度数据基础上，检验我国的房地产市场是否存在泡沫，并确定存在泡沫的时期。Youngblood(2003)检验房价泡沫的方法，是采用中位数住宅房地产价格和人均收入的比值（房价收入比）作为观测对象，比较这一数据和长期均衡房价收入比之间的偏差，一旦偏差过大（超过标准差一定比率），便超出临界值，且变异系数超过0.10，则定义相应时期为泡沫时期。基于前面论述，我们采用价租比作为核心变量，做房价泡沫的Youngblood检验，检验结果在表7中列示。

3.财富作用、通货膨胀、信贷政策与房价

（1）财富作用Kim(2004)基于韩国的季度数据研究发现，与美国类似，房产财富与一般金融财富有很大的不同，房产财富对消费的弹性相当于一般金融财富3倍以上。下面采用中国1995年1月到2010年12月35个大中城市的月度数据进行回归，Rc表示消费变动，Rincome表示收入变动，Rstock表示股票财富变动，Rhousvalue表示房地产财富变动。根据上述分析可以发现，我国的股票财富作用是正的，而房地产财富的财富作用是负的，这可能是因为消费者为了购买房产进行储蓄，挤出了一般消费。这与美国、韩国、日本的情况不同。（2）通货膨胀、货币政策与信贷政策因为房地产具有一定的生产周期，房地产供给在短期内是基本固定的。因此房地产市场的需求方在短期发生变化，比如面临通货膨胀、货币增发、信贷扩张、利率下降，会改变房地产市场的需求，房价随之改变。而房价上升，消费者会要求更高的工资，金融资本要求更高的回报率，可能会因此导致新的通货膨胀、利率上升等。格兰杰因果关系检验结果显示：货币政策、利率和信贷规模对房价具有一定的作用，而通货膨胀与房价具有双向因果关系。

五、结论

本文采用了我国1998-2011年我国房地产投资、房地产信贷、利率房价、消费和通胀的年度、季度、月度数据，考察了房地产市场和宏观经济变量的互动关系。系统总结宏观经济和房地产市场的互动关系如下：

1.宏观经济对房地产市场的影响

首先，居民收入和GDP对房地产的影响比较显著。当居民收入增长，住宅房地产消费和投资需求增加，房价上升，价租比上升；同时供给方增加新投资，建设生产增加，供给增多，房价会因此下降，供给和需求共同决定房价。在我国，房地产投资是GDP的格兰杰结果而不是原因，也就是说，当经济快速发展时，住宅房地产投资一定会增加；但是加大房地产投资力度，不一定能加快GDP的长期增长，这可能是因为房地产投资需要大量的资金和较长的周期，会挤出一般投资和一般消费。其次，放松信贷额度管制，降低基准利率，会带来住宅房地产投资的显著增加。国家通过信贷渠道和利率政策来调整住宅房地产的投资具有显著效果。再次，消费价格指数(CPI)、货币发行量(M1，M2)对房地产投资和价格具有一定程度的推动作用。国内外数据表明，消费价格指数偏高的时期，房地产投资常常较为兴旺，而货币发行量M2变动对住宅房地产价格变动有着较为显著的影响。

2.房地产市场对宏观经济的反作用

首先，对居民的房地产具有财富作用：一方面，房地产可能具有财富作用，居民家庭拥有的财富增加，居民会增加消费和一般投资，GDP可能随之增加（随着收入增长，房地产投资对GDP的贡献先升后降）；同时，回归结果表明，一旦房价上升，租金增加，用于房产消费的的储蓄要求提高，会挤出居民一般消费。在我国，这种调整主要体现为居民为购房增加储蓄，减少消费和其他投资，财富作用表现为对消费负面的影响。其次，房价波动对企业成本有影响：房地产行业繁荣的同时，房价和租金持续上升，居民生活成本随之上升，社会劳动力价格水平上升，就业可能会有所减少，企业成本增加，物价随之上涨。

近十年来的房价上涨、信用扩张的情况并非我国所独有。在房地产次贷危机之前，美国和一些欧洲国家也经历过一段房地产繁荣时期，但是这些国家并未从政策层面对房地产投资和房价进行直接干预。日本90年代房价泡沫破灭对金融体系和实体经济造成了严重的伤害，美国房地产次贷危机也直接导致了金融危机和实体经济的萧条。为了使房地产市场长期健康平稳发展，采取适当的房地产宏观政策调节是很必要的。我国目前的房地产调整政策，主要是限制投资投机需求，保障土地供给，增加资本利得税，限制银行房地产信贷和利率，建设保障房等方面。其目的是增加总供给，保障基本需求，减少投资投机带来的风险。然而Colwell(2002)曾经用美国数据证明，在住宅房地产交易环节征收资本利得税，在降低房价的同时，可能会导致房租上升，市场房屋存量和投资建设量减少。因此笔者建议，应该加大力度增加土地供给和保障房投资建设，减少生产和交易环节的各种税费和政策限制，允许和鼓励农村宅基地、小产权房屋的市场化和自由流转，与此同时，通过信贷和行政手段限制大中城市个人三套以上住房的购买。只有这样，才能更好的保障我国居民的自住和改善性需求，为城市化和农业人口进城提供更好的居住条件，增加住宅房地产市场存量，从而降低租金和居民使用成本，在长期，使房价逐渐回归合理水平。

本文作者：霍钊 单位：北京大学光华管理学院