论房地产实物资产与虚拟资产的双重属性

房地产作为实物资产和虚拟资产的双重特性，将实体经济与虚拟经济紧密的联系在一起③。房地产为家庭提供必需的住房服务，住房需求是居民消费支出最主要的组成部分之一。商业用房和办公楼也是企业生产必需的要素投入之一。由于房地产具有广泛的和紧密的上游联系和下游联系，由此创造大量就业机会，提供大规模的产出和收入。因此，房地产是实体经济的重要组成部分，是一种能够满足消费需求和提供生产性服务的重要的实物资产。同时，房地产具有存续时期长和价值高的特点，而且建造周期较长，所占据的空间资源具有稀缺性，这使其成为一种重要的投资品，其定价方式不仅取决于生产成本和所提供的服务，也取决于未来产生的收益，包括由于资产价格上涨带来的收益，因此，具有明显的虚拟资产的特征。金德尔伯格④对各国长期以来金融危机的历史回顾表明，在历次危机中，房地产价格的暴涨与暴跌均发挥了重要的作用。在所有的虚拟资产中，房地产几乎是唯一重要的具有实物资产特性的资产形式，是联系虚拟经济和实体经济的重要纽带。

房地产贷款是货币创造过程中的重要环节。无论是发达国家还是发展中国家，尤其是东亚地区的经济体，房地产抵押是银行贷款的重要条件之一。房地产与金融紧密联系在一起，对经济运行发挥着加速器的作用⑤。从长期来看，美国房地产贷款在商业银行长期贷款中所占比重呈上升趋势，目前已经超过了一半的比重⑥。我国住房制度改革催生了规模庞大的房地产市场和房地产金融，房地产贷款在新增贷款中所占比重超过三分之一。因此，房地产市场的发展直接影响到货币发行和货币创造的数量，进而决定了宏观经济运行的状况。房地产价格波动介于普通商品和金融资产之间。郭金兴⑦比较了日本、美国和中国等主要国家物价水平、房地产价格和金融资产价格波动的特征，发现在这些经济体中，房地产价格的波动性显著大于一般物价水平，但比金融资产价格更为稳定。这一特征是房地产双重属性的直接表现，同时，也使得房地产通过货币创造机制，成为宏观经济稳定运行的重要基石⑧。

除以上对房地产虚拟性的理论研究以外，一些学者也对房地产的虚拟性或双重属性作了实证研究。王子龙和许箫迪⑨分析了我国３０个大中城市房地产市场的虚拟财富效应，发现在大部分城市的财富效应为负，影响系数较小且不显著，因此，认为房地产价格的上涨对居民消费具有一定的挤出效应和一直作用。鞠方和周建军⑩研究了中国和日本的房地产与虚拟经济因素的关系，发现房地产价格与货币供给、利率水平、信贷创造和金融资产价格均存在长期协整关系，认为房地产价格主要受虚拟经济因素的影响，因而可能存在房地产泡沫。这些研究有助于理解我国房地产与虚拟经济和实体经济关系，但主要侧重于房地产对实体经济或与虚拟经济的联系，如果能够同时分析实体经济因素和虚拟经济因素对房地产价格的共同影响，将有可能获得更有意义的结论。本文第三部分将沿这一思路作些初步的尝试。

在本文的实证研究部分，分析我国实体经济因素和虚拟经济因素对房地产价格的影响，从而说明房地产的双重属性。如果房地产价格主要受实体经济因素的影响，则表明我国房地产的实物资产特性更强，反之，则表明我国房地产具有较强的虚拟资产特点，其他价格也会具有更强的波动性，有可能加大经济波动的风险。

１．计量模型

在本文建立的计量模型中，因变量为房地产价格，自变量为代表实体经济因素的主要变量、代表虚拟经济因素的主要变量和控制变量。其中，ＲＥＰｒｉｃｅｉｔ为第ｉ个省份、第ｔ期房地产价格，ｐｃＧＤＰ为实际人均ＧＤＰ，Ｆｕｎｄｓ为房地产企业资金数量，Ｘ为控制变量。实际人均ＧＤＰ是代表经济发展水平和居民购买力的主要指标。房地产企业可以获得的资金数量是虚拟经济发展状况的重要指示指标，且与房地产价格直接相关。本文的控制变量是政府财政支出占当年ＧＤＰ的比重，该比重越高，政府在公共产品和服务的投入越大，将会吸引更多的居民在本地购房和居住，从而推高房地产价格。本文采取半对数模型，对房地产价格、人均ＧＤＰ和房地产开发资金取自然对数，政府支出比重未取对数。其中，γｉ是表示个体异质性的截距项，μｉ为随机误差项。如果γｉ与解释变量不相关，则建立个体随机效应模型（ＲＥ），反之，则应建立个体固定效应模型（ＦＥ）。模型具体形式的设定可以通过Ｈａｕｓｍａｎ检验来完成。

２．数据说明

本文选取１９９９～２０１１年我国各省数据进行面板回归。西藏和重庆由于部分数据缺失，不含在样本内。其中实际人均ＧＤＰ和政府财政支出占ＧＤＰ比重根据各年《中国统计年鉴》相关数据计算而得。实际人均ＧＤＰ按照各省历年消费者物价指数进行平减，折算为以１９９９年不变价格计算的数据。政府财政支出占ＧＤＰ比重均按当年价格计算。房地产价格水平包括商品房销售价格和住宅销售价格两个指标，资金为房地产开发企业全部资金，以上三个数据来自中国经济统计数据库。

３．计量结果及其说明

本文对房地产价格水平的回归结果如表２所示。所有自变量的回归系数在１％的统计水平上具有显著性。对于所有商品房的销售价格而言，实际人均ＧＤＰ增长１％，将使房地产价格增长０５３个百分点；房地产开发企业获得的资金每增长１％，房地产价格将上涨０１１个百分点。因此，房地产价格水平的上涨既取决于实际因素，也取决于虚拟经济因素，即房地产企业获得资金的能力。政府对当地房地产市场的发展也具有重要的作用，政府支出在ＧＤＰ比重每提高１％，则会使得房地产价格上涨几乎１个百分点。作为与居民生活直接相关的住宅，回归结果与商品房十分类似。略有不同的是，住宅受人均ＧＤＰ和政府支出比重的影响更大，而受房地产企业资金的影响略小，这也验证了住宅更具实物资产的观点。这也表明，除住宅以外的办公楼和商业用房受实际因素的影响将会更小，而受虚拟经济因素的影响将会更大。本文对房地产价格增速的回归结果如表２所示。所有自变量的回归系数在１％的统计水平上具有显著性。对于所有商品房的销售价格而言，实际人均ＧＤＰ增速每提高１个百分点，将使房地产价格增速提高０４６个百分点；房地产开发企业获得的资金增速每提高１个百分点，房地产价格增速将提高００５个百分点。与房地产价格水平相比，房地产价格的上涨速度受自变量的影响更小一些。政府支出比重也会影响到房地产价格上涨速度，政府支出在ＧＤＰ比重每提高１％，则会使得房地产价格增速提高０６７个百分点。住宅的回归结果与商品房也十分类似。

本文梳理了有关房地产实物资产与虚拟资产双重特性的理论文献和实证研究，并从这一视角构建计量模型，利用我国省级面板数据进行计量分析。研究结果表明，房地产价格水平及其增速既取决于人均ＧＤＰ这类实体经济因素，也取决于房地产开发企业资金这类虚拟经济因素，具有显著的双重特性。同时，地方政府支出对房地产市场的发展也发挥着重要的决定作用。从本文的回归结果来看，至少在全国层面上，金融因素或虚拟经济因素并非房地产价格唯一重要的决定因素，实际ＧＤＰ的提高似乎发挥着更重要的作用，这可能意味着，至少从全国来看，我国的房地产泡沫并不严重。目前的房地产价格水平及其较快的增长速度，更多是由于收入水平的提高导致的。当然，政府的支出也发挥着重要的作用。如果政府通过减低财政支出水平，适当减少对经济干预，有可能会起到平抑房价的作用。本文仅是房地产双重属性实证研究的初步尝试，使用的解释变量较少，是否还有其他更重要的解释变量，有待于进一步探讨。由于受限于数据的可得性，本文仅以房地产开发企业所获资金作为影响房地产价格的主要虚拟经济变量，而没有采用更为常见的其他虚拟变量，如各省的货币供给、银行贷款以及其他金融工具的数据。在进一步的研究中，随着数据的补充和完善，有可能获得更准确的研究结果。（本文作者：祝宪民 单位：广州市社会科学院经济研究所）