限购政策下房价波动对宏观经济的影响效应
——以上海市2011～2017年时间序列数据为例

刘晓莉

一、引言

改革开放以来我国经济快速发展，时至今日，我国经济体量已位居世界第二位，且对世界经济发展的影响不断增大。房地产行业作为宏观经济的重要组成部分，不仅与广大人民群众的生活息息相关，更关系着整个国家的经济稳健发展和社会稳定。从1998年住房制度改革以来，房地产投资占全社会固定资产投资总额的比重一直处于较高水平，对国民经济发展具有重要影响。然而，如果不能有效控制房价的快速上涨，尤其是一些一线城市“疯涨”的房价，不仅会导致百姓生活福利水平下降，甚至可能会引起系统性金融风险，导致宏观经济的巨大波动。

事实上，房地产市场粗放式的增长模式和住房价格快速上涨等问题早已引起国家高层和相关部门的高度重视。早在2010年4月，国务院就曾颁布相关法规遏制部分城市的房价过快上涨，明确指出未来可能会采取住房限购政策。近几年，随着房地产价格的不断上涨，北京、上海、广州等部分房价上涨过快的城市纷纷开始实施住房限购政策。截止到2017年，已有超过40个城市采取住房限购政策。2018年4月，海南省住建厅发布了《关于进一步稳定房地产市场的通知》，在全省范围内实行住房限购的政策。可以看出，国家对于遏制房价上涨的决心。然而，采取限购政策后，国民经济发展是否会受到影响以及房地产价格与宏观经济波动之间的关系，仍需要进一步明确。尤其是一线城市，一方面其经济发展较快，另一方面，一线城市相对较早地采取了限购政策，因而其在限购政策背景下房地产价格波动与宏观经济之间的关系更值得关注，同时也具有较大的理论和现实意义。

基于此，在现有住房限购政策实施的背景下，本文拟以上海市2011～2017年的季度数据为样本，通过建立VAR模型，结合使用Granger因果关系和脉冲响应函数来研究上海市房地产市场在限购政策实施下房价与宏观经济变量的关系，探讨该政策背景下的上海市房地产市场波动对于宏观经济的影响效应，解释上海市限购政策的实施力度。通过本文的研究，可以在一定程度上为政策制定者提供相应的经验证据，促进相关部门更好地实施限购政策，从而在保证经济持续发展的基础上提高社会整体福利水平。

二、文献综述

房地产作为一种商品，其价格变动会受到供需双方、宏观经济发展状况以及限购限售和土地政策等因素的影响。下面将分别从限购政策对房价和经济增长的影响、房地产投资与经济增长之间的关系以及政府政策对房地产价格的影响三个方面回顾现有研究成果。

（一）限购政策对房价和经济增长的影响分析

自限购政策提出以来，学界一直尝试着对其影响效应进行分析研究。目前，限购政策对房价的影响是学界研究的热点之一，但并没有形成一致的结论，且主要有以下三种主要观点：一是住房限购政策显著降低了我国房价[1]。金虎斌[2]和王敏等[3]通过实证研究，发现住房限购政策确实在一定程度上能够降低房价。二是住房限购政策虽然不能降低房价，但能降低房价的增长率，即能够降低房价的增长速度[4]。三是限购政策对房价的调控并无显著影响[5]。

关于限购政策的另一个研究热点则是限购政策的经济效应，主要研究结论是具有正负效应两个方面：一种观点认为，限购政策对我国经济增长有正效应。刘小瑜等[6]基于江西省的数据讨论了限购政策下房价同宏观变量之间的关系，实证研究结果表明，在限购政策背景下房价与通货膨胀呈显著的正相关关系，房价是通货膨胀的格兰杰关系，因此实施限购政策可能有助于促进经济增长。另一种观点认为，限购政策可能会引起社会福利的损失。冯科等[7]利用北京、上海等城市的数据，就房地产限购政策对其他消费市场的影响以及由此形成的社会福利变化进行了定量分析，结果表明其他消费市场的均衡会由于房地产限购政策而打破，且房地产需求者由于限购政策的刚性、改善性和投资性等方面的变化而面临一定程度的福利损失。陈利锋[8]从动态随机一般均衡模型的视角实证检验了相对于货币政策与土地政策，限购政策对于产出与社会福利的抑制作用更明显。

综上，限购政策对宏观经济的影响主要有两点：①从短期来看，限购政策可以通过影响房地产价格与房地产投资来优化资源的配置效率；②从长期来看，限购政策会引起社会福利的损失，其实施必须配以相关的辅助性政策以维持宏观经济的稳定。

（二）房地产投资与经济增长之间的关系

关于房地产投资对经济增长影响的研究，主要集中在经济增长数量、经济增长质量以及两者互动性三个方面，分析如下：

1.房地产投资对经济增长数量的影响。目前，学界形成了两种对立的研究结果。第一种观点认为，房地产投资有利于促进经济增长。黄忠华等[9]指出，房地产投资能够持久地促进经济增长，且这种促进作用与地区经济发展水平正相关。陈淑云等[10]利用湖北省的数据实证发现，房地产投资能促进经济增长。第二种观点则与上述观点相反，认为房地产投资抑制了经济增长。持这种观点的学者认为，房地产投资在国家和地区层面对经济增长具有显著的抑制效应[11]，但是房地产投资对经济增长存在区域差异[12]。房地产对于经济增长的抑制效应主要在于“挤出效应”。白钦先等[13]认为，由于房地产投机收益远高于实体投资收益，因而房地产投资过热挤占了实体经济的发展资金，影响了产业结构的升级与经济结构的转变，从而对经济发展产生负向影响。在把挤出效应纳入考虑范围之后，王重润、崔寅生[14]指出，房地产投资对经济增长的影响变化显著，同时通过对区域差异的实证结果发现，这种挤出效应在东部地区要明显强于中西部地区。

2.房地产投资对经济增长质量的影响。目前，现有文献多从房地产投资对创新和资源配置的影响等方面分析房地产投资对经济增长质量的影响。快速增加的房地产投资对企业创新活动所需的投资资金具有显著的挤出效应，进而对创新活动形成抑制效应。王文春、荣昭[15]基于工业企业数据，实证检验了工业企业房地产投资的增加对研发投入产生“挤占效应”，进而抑制了企业的创新活动。张杰等[16]基于省级层面的房地产投资数据，实证检验了房地产开发投资对创新投入和产出具有负面影响。也有学者就房地产开发投资对不同类型企业产生的影响进行了进一步分析。刘愿等[17]认为，房地产投资的挤出作用对私营企业的影响更为显著，与私营企业相比，创新效率较低的国有企业则可能从资产泡沫带来的流动性效应中获益。Miao、Wang[18]通过构建理论模型，发现向房地产业的投资转移会对其他生产部门的创新投入产生抑制效应，而这种抑制效应主要是由资源错配所导致的。李天祥、苗建军（2011）发现，快速发展的房地产市场吸引了大量的金融资源，进而在一定程度上挤占了其他行业中企业获得信贷资金的可能性。

3.房地产投资与经济增长的互动性。况伟大[20]在考察房地产投资、信贷与经济增长之间的互动关系时，实证发现了房地产投资和经济增长的双向互动关系，而在具体影响程度上，经济增长对房地产投资的影响大于房地产投资对经济增长的影响。卢飞等[21]以我国283个地级及以上城市数据为基础，分析了融资约束下房地产投资与城市经济发展的交互作用，实证研究表明，房地产开发投资对经济增长有正向的促进作用，且上一期经济发展对本期房地产开发投资能够产生较大影响。

综上可知，学者们对于房地产投资与宏观经济发展之间的关系会受到城市规模、经济发展水平区域性差异因素的影响这一问题产生了不同的结论，但房地产投资通过“挤占效应”和资源错配效应影响经济增长质量得到了学者的广泛认同。

（三）政府政策对房地产价格的影响

房地产价格不仅受供需和宏观经济发展的影响，政府土地政策对其变化也具有较大的影响。在房地产开发商的成本构成中，土地价格是其中很重要的组成部分。近年来，由于地方政府土地限制供应，土地价格不断上涨，使得房地产成本增加，从而在一定程度上导致了房价的走高。此外，投资者对房价上涨的预期也在一定程度上使土地价格不断攀升。但是，当土地价格上涨幅度高于房价涨幅时，房地产开发商的预期收益就会减少，从而其可能会减少房地产开发的资金投入。因此，对土地价格与房地产价格之间的关系进行研究，能够了解二者之间相互影响的关系，以及土地价格变化对房地产价格变化影响的大小，这可以作为政府调整土地价格和房地产价格的重要经验证据[22]。

总之，限购政策对于房价的影响效果并没有统一的结论。同时，在限购政策背景下，房价与土地政策对于宏观经济的动态影响也没有较强说服力的结论。针对以上文献存在的不足，本文将基于上海市2011～2017年的季度数据，应用相关实证检验方法来研究房价与土地政策对于宏观经济的动态影响过程，进一步分析限购政策背景下房价和宏观经济波动之间的关系，以期丰富关于限购政策的理论研究，并为政府推行限购政策提供相应的经验证据和参考。

三、模型构建与数据来源

借鉴已有文献[16]，本文选择VAR模型来研究限购政策下房价与宏观经济发展之间的关系，该模型由Sims在1980年引入经济学领域中，在经济活动的动态分析领域应用广泛。其表达式如下：

在式（1）中，Y是k维的内生变量向量，A是相应的系数矩阵，P是内生变量之后的阶数，T是样本数目，Xt是 d维内生变量，B是待估系数矩阵，εt是随机扰动列向量，它们相互之间可以有同期关系，但不能与其滞后值有相关关系。

本文研究的四个要素分别为：房地产价格（Y）、土地价格（X1）、GDP（X2）以及房地产投资额（X3）。本文的VAR模型的基本形式如下：

在式（2）中，y代表的是住房销售价格向量，X代表其他三个相关的内生变量。A为相应的系数矩阵，p是内生变量之后的阶数，μt与υt分别为对应yt向量和Xt向量的残差扰动项向量。此时X与y构成了包括四个变量的VAR模型系统，通过这个模型可以对房地产价格和宏观经济变量之间的冲击影响进行分析，并可进一步知道冲击的大小、正负以及持续时间。一般而言，VAR模型均为没有外生变量的非限制性VAR模型。

本文使用2011～2017年上海市的时间序列数据，且均为季度数据，所有数据均根据上海市2011～2017年统计年鉴和国家统计局公布的公开数据整理而得。

四、实证研究

由于上海市从2011年2月开始正式实施限购政策，因此本文在现有理论的基础上，采用2011年第一季度至2017年第四季度的房地产数据，通过四个时间序列数据建立VAR模型，并进行定量分析，进而探讨各宏观经济主要变量与房地产价格变动之间的动态关系。基于数据的可获取性，住房供给采用房地产投资额表示。由于土地价格、GDP、住房供给与房价之间存在着密切的关系，因此明确它们之间的相互关系对于研究房地产市场的长效发展具有深刻的理论和现实意义。

（一）数据处理

本文一共选用了28个面板数据，所有时间序列数据以2009年1月为基期，并采用剔除通货膨胀影响后的实际值。建立模型之前，本文利用Eviews统计软件对数据进行季节性调整并进行对数化处理，最后得出的是对数化的多元模型。由于含有单位根的非稳定VAR模型对信息的冲击有长久的记忆能力，容易产生伪回归。因此，为保证VAR模型和脉冲响应函数的稳定，需要对变量的平稳性以及变量之间是否存在协整关系进行检验。一般而言，对于高阶自回归时间序列的平稳性检验通常使用ADF检验。结果如表1所示：

表1 ADF检验结果

表1的结果表明，变量lnY，lnX1，lnX2，lnX3在5%的显著性水平上均不能拒绝原假设，即原序列存在单位根，并不是平稳性时间序列。但经一阶差分之后，不存在单位根，是平稳时间序列。因此，需要通过Johansen协整检验来判断这些非平稳原序列之间是否存在长期协整关系。表2报告了Johansen协整检验结果，从结果可知，原序列之间的四个变量存在协整关系。

表2 协整检验结果

（二）VAR建模

根据前文的检验结果，原序列之间存在协整关系，可构建相应的VAR模型。模型主要依据AIC信息准则，并结合AR根图来确定最优滞后阶数，最终确定取值为2，因此需构造VAR（2）模型。建立VAR（2）模型后，再通过Granger因果关系检验判断土地价格、GDP、房地产投资以及房地产价格之间的因果关系，结果如表3所示。

表3 格兰杰因果检验

表3的检验结果表明，在5%的显著性水平上，各变量的关系如下：①房地产价格和GDP之间存在着双向的格兰杰因果关系，即上海市的房地产价格是引起GDP增长的主要原因，GDP的增长也会导致房地产价格的变化。②土地价格和房地产投资与房地产价格是单向的格兰杰因果关系，即这些因素会导致房地产价格的变化，但是房地产价格的变化并没有引起这些因素的变化。③上海市房地产价格与土地价格之间并无明确的关系，未见显著的格兰杰因果关系。

（三）实证结果分析

1.宏观经济变量冲击对房地产价格冲击的响应分析。根据所建立的VAR（2）模型，给房地产价格一个正的标准差大小的冲击，得到的图1自上而下分别为房地产价格对土地价格、GDP、房地产投资的脉冲响应函数图。在图（a）中，横轴表示冲击作用的滞后期间数（单位为季度），纵轴表示房价，实线为脉冲响应函数，代表了房地产价格或土地价格对于冲击的反应，虚线表示正负两倍标准差的偏离。通过图（a）可以看出，对于正向的土地价格冲击，房地产价格有明显的正向反应过程。在第3期间达到最大，此后效果逐步减弱，影响持续时间长达6个期间。说明土地价格变动对房地产价格的影响较大且具有较长的影响持续周期。原因可能是上海市土地价格占房地产建设开发成本的比重较大，因此土地价格变动会带来较大的房地产价格变动。图（b）是对GDP施加一个正向的冲击后房地产价格的响应。由图（b）可知，1～2期房价有轻微的负向波动，但在第3期后又转为正向波动，并一直在0值附近波动，说明GDP的增长对房地产价格的促进作用不太明显。图（c）是房地产价格对投资的响应。由图（c）在前两期房地产价格在投资冲击下有明显的负向反应，在第3期后变为正值并且在第5期达到了顶峰，转而在第8期降到负值并接近平稳。这可能是由于在投资增长初期，房地产供应量的增加导致房地产价格降低，但是房地产价格的降低又会引起需求的增加，故而经过短期时滞后，容易出现投机性的购房炒房行为，从而推动房地产价格到达一个新高度。

图1 宏观经济变量冲击对房地产价格的冲击响应

2.房地产价格冲击对宏观经济变量的冲击响应分析。图2是土地价格、GDP、房地产投资对房地产价格冲击的脉冲响应图。根据图（d）显示，土地价格对正向的房价冲击在前两期呈现负向波动，但在第3期转向轻微的负向波动并在第4期回到0值附近且接近平稳。由图（e）可以发现，GDP对房价的正向冲击在前五期都呈现正向反应，在第3期到达正向最大值，从第6期开始趋于平稳。这一结果说明房价的上涨会在较长一段时间内拉动经济的增长，这与Granger因果检验的结果较为一致，房地产价格和GDP之间存在着双向的格兰杰因果关系。从图（f）可以发现，面对正向的房价冲击，房地产投资在第2期出现短暂的负向反应后会在第3期转为正向的最大值，该影响在第4期时基本消失。

图2 房地产价格冲击对宏观经济变量的冲击响应

根据上述的脉冲响应结果，结合Granger因果检验可知，正向的房地产价格冲击会导致宏观经济变量GDP的正向增长，即在适度范围内的房地产价格的上涨能够有效带动经济增长，对GDP有正向的刺激作用，但是过度的房价上涨显然会给宏观经济带来巨大的隐患，因此，政府对房价的合理调控对于宏观经济的平稳健康发展有着至关重要的作用。从供给端来看土地价格，房地产投资对于房价的冲击较大，长此以往会造成房地产投资过热，促使房地产泡沫的形成，因此，在肯定限购政策对于房价的控制进而推动经济的有效增长外，也应该注重从供给侧角度着手，完善土地的政策改革，建立房地产管控的长效机制。

（四）模型的平稳性检验

如果模型存在不稳定的情况，某些结果（如脉冲响应函数的标准误差）将是无效的，因此需要对估计出的模型进行稳定性检验。本文利用AR根进行检验，若估计的VAR模型中所有根模的倒数小于1，即位于单位圆内，则其是稳定的。单位根图形表示的结果见图3。可以看出，所有的单位根都落于单位根圆内，因此所设定的模型较稳定，脉冲响应的结果是可信的。

图3 模型单位根检验

五、结论与建议

本文基于上海市2011～2017年时间序列数据，通过对现有文献的分析，建立向量自回归VAR模型，全面分析了房价限购政策实施后上海市房地产价格变动与宏观经济变量中的土地价格、GDP、房地产投资之间的关系，深入分析了房价对于宏观经济变量冲击的动态响应，旨在探讨限购政策下，房价对上海市宏观经济的影响效应。实证结果表明，房价与宏观经济变量之间有着较强的联系，适度范围内的房地产价格上涨能够有效带动经济增长，对GDP有正向的刺激作用，但过度的房价上涨显然会给宏观经济带来巨大的隐患。同时，土地价格上涨、房地产投资过热均会导致房价的上涨，并且持续时间较长，容易导致房地产泡沫的产生，因此政府对于房价宏观调控政策的制定与实施具有重要意义。总之，较多学者认为，短期内限购政策的出台的确对房价的上涨起到了一定的抑制作用，尤其是短期内有效打压了投机性的购房、炒房行为。基于此，本文对限购政策提出以下相应的政策建议：

从中长期来看，上海市房地产价格的上涨在合理范围内的确能推动上海市的经济增长，因此政府应该实施有预见性的宏观政策调控，而不能过度打压房价。为保障经济健康平稳发展，在实施限购政策的同时，要同步建立完善的房地产价格监督机制，实时调整房地产价格宏观调控力度。

上海市房地产投资与房地产价格呈显著的正相关性，虽然存在一定时期的滞后，但是具有中长期的正相关效应，因此过热的房地产投资容易引起房价的加速上涨。这意味着以限购政策为代表的对房地产供需市场的宏观政策对于房地产价格的调控有其合理性。由于时滞性的存在，在限购政策实施前期，应扩大限购范围，加大限购力度。从长期来看，限购政策对于房价的调控和促进经济增长的作用有限，故应尽早寻求新的政策制度以适应新的房地产市场大环境。随着限购政策的改革取得初步成效，房地产行业的供给侧改革以去库存化为目标正在大力推行，部分地区的限购政策已经开始松动甚至取消。通过寻求限购之外的手段解决房价过高的现实问题已经成为新的政策制定思路。

本文实证结果表明，土地价格对于房价有着长期显著的影响。因此，不同于一般的一二线城市，上海市房价过高的本质原因可能是地方政府的土地供应不足使得土地价格偏高，最终成为房价调控的一大难关。因此，加大土地市场的供给侧改革力度、推进土地制度改革、释放供给活力，对于上海市房价调控尤为重要。