房地产库存对我国房地产市场与经济增长的影响——基于PVAR模型的实证分析

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18、剿㈦鬻鹈糍孵糍引㈣聪㈦缁强雕雕矧孽缓鳓辫黯㈣劐§DOI：10．3969／j．ism．1003一1154．2015．01．006房地产库存对我国房地产市场与经济增长的影响——基于PVAR模型的实证分析口韩国高(东北财经大学投资工程管理学院，辽宁大连116025)[摘要]运用PVAR模型研究了2000—2012年我国31个省市房地产库存对经济增长、房地产投资和房价的影响。结果表明，房地产库存冲击对三者均产生负面影响，房地产库存冲击对经济

19、增长波动的贡献有限，而对房地产市场波动的贡献则较大。[关键词]房地产库存；经济增长；PvAR模型；房地产[中图分类号]砣93．3[文献标识码】A[文章编号】l003一1154(加15)01-0016-J呛间的关系进行实证分析。一、引罱二、数据说明和模型构建当前由于销售全面下降，并且房地产开发商价格下调意愿不强，全国多地出现房地产库存上升的局面¨]，楼市中长期存在的供不应求局面正在调整。截至2014年7月底，全国35个城市新建商品住宅库存总量同比增长22．8％，35个城市中有30个城市库存出现了同比增长现象。各地“去库存”压力

20、有增无减，取消限购并没有让楼市出现持续性反弹，市场预期不明，购房者大多持观望态度，使得现阶段市场需求严重不足，库存和去化周期继续攀升，给房价带来下行压力，无论是新房还是二手房，房价环比上涨城市的个数明显减少，大部分城市房价出现下降。与此同时，楼市库存量持续增加使得开发商资金紧张，房地产开发增速更加放缓，在去库存结束前企业增加房地产投资的可能性很小。梁云芳等眨1指出，房地产投资对我国经济增长具有长期促进作用，并通过相关行业的带动作用对经济起到间接影响。当前房地产投资下降给其上下游相关联行业造成严重负面影响，拖累经济增长大幅下滑

21、。如何消化房地产市场巨大的库存，已经成为化解当前中国经济下行风险最大的问题之一。鉴于现有文献对房地产库存的经济效应研究较少，本文试图将房地产库存、房地产投资、房价和经济增长放在一个研究系统中，对相互之(一)数据说明本文采用2000一2012年我国31个省(市、区)的面板数据。采用各省国内生产总值(GDP)来衡量经济发展水平，选取各省房地产开发投资完成额(INVEST)来代表房地产投资情况，用各省商品房平均销售价格(HP)代表房价，用各省商品房施工面积与销售面积之比(KU)衡量房地产库存情况[3]。利用以2000年为基期的消费

22、者价格指数对各省GDP、房地产投资INVEST和房价HP变量进行平减，并对四个变量做自然对数处理，分别表示为lngdp、lninvest、lnhp、lnku。数据来源于wind资讯金融数据库。(二)模型构建面板数据向量自回归(PanelDataVectorAutore-gression，PVAR)模型既可以克服样本量不足的缺点，也能够通过引入个体效应变量和时点效应变量，分别捕捉个体固定效应和不同横截面受到的共同冲击，还可以分析面对冲击时变量的动态反应。PvAR模型表示如下H]：卫yd=7rD+艺Cy¨+仃i+d‘+“n(i=

23、1，2，⋯，Ⅳ，f=1，2，⋯，r)J2』其中：y。是个体i在时点￡的m个可观测随机变量[基金项目]国家自然科学基金青年项目(71403043)；教育部人文社会科学青年基金项目(13Y了c790036)_囵管理现代化引弦彭掣，蟛臻：澍：离蠹鞭；

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27、；；的m×J向量，f是滞后变量y。一的m×m系数矩阵，仃；是个体i的m个不可观测的个体固定效应的m×1向量。d．则代表时间效应的m×1向量√代表滞后阶数。u。～i．i．d(0，力)，即M。为具有零期望、协方差矩阵力

28、的独立同分布的随机变量；对于s

29、据的水平值均非平稳，而其一阶差分值均平稳(见表1)，说明所有变量均为单位根过程。利用Pedmni检验表明所有变量之间存在面板协整关系，因此可对面板数据ln砌、lni删e叭ln助、l血“建立PvAR模型，根据SIC和HQIC准则确定模型滞后阶数为2。表1面板单位根检验结果uC检验I晤检验Ll