靳曉泓　李浩

摘要：隨著近年來房地產(chǎn)行業(yè)與金融行業(yè)的不斷調(diào)整，兩者的關(guān)系越來越密切，本文通過利用我國2011年到2014年房地產(chǎn)業(yè)增加值與金融業(yè)增加值的季度數(shù)據(jù)，建立VAR模型，并用脈沖響應(yīng)、方差分解實(shí)證研究了兩者之間的關(guān)系，實(shí)證發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)間存在著長期穩(wěn)定的關(guān)系，并且金融業(yè)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率大于房地產(chǎn)業(yè)對(duì)金融業(yè)的貢獻(xiàn)率，這樣在以后的宏觀調(diào)控中，可以更有效率的施加相應(yīng)政策，以利于我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)業(yè)增加值；金融業(yè)增加值；VAR模型

一、引言

隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)也是迅猛發(fā)展。然而，房地產(chǎn)行業(yè)的資金密集型特征，導(dǎo)致房地產(chǎn)始終是脫離不了金融業(yè)，沒有金融業(yè)的資金融通，房地產(chǎn)行業(yè)不會(huì)發(fā)展這么迅速，同時(shí)繁榮的房地產(chǎn)業(yè)也帶動(dòng)了我國金融市場的發(fā)展，某種程度上說明我國房地產(chǎn)市場與金融市場存在一定程度的共生性。房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)具體存在怎樣的相依相存的關(guān)系？本文利用2011年1季度到2014年4季度的金融業(yè)增加值（F）和房地產(chǎn)業(yè)增加值（R）的季度數(shù)據(jù)，通過建立VAR模型，研究房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)之間的關(guān)系。

二、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)的選取

本文選取的數(shù)據(jù)是2011年1季度到2014年4季度的金融業(yè)增加值（F）和房地產(chǎn)業(yè)增加值（R）的季度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是經(jīng)國家統(tǒng)計(jì)局和巨靈金融數(shù)據(jù)庫的原始數(shù)據(jù)整理得出。由于兩個(gè)變量存在明顯的季節(jié)性趨勢，因此本文用X-11法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整；同時(shí)為了減小異方差，對(duì)變量取對(duì)數(shù)，取對(duì)數(shù)后變量分別為lnF和lnR。本文的數(shù)據(jù)處理軟件為Eviews7。

（二）單位根檢驗(yàn)

為了避免偽回歸，時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，只有在平穩(wěn)的時(shí)間序列的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析，得出的結(jié)論才具有理論和現(xiàn)實(shí)意義，平穩(wěn)性檢驗(yàn)也是進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)和VAR模型的前提，這里本文用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明金融業(yè)增加值（lnF）和房地產(chǎn)業(yè)增加值（lnR）在5%水平下都不拒絕存在單位根的原假設(shè)，因此都是不平穩(wěn)的序列，但它們的差分一次過后都通過了檢驗(yàn)，因此，金融業(yè)增加值（F）和房地產(chǎn)業(yè)增加值（R）都是一階差分平穩(wěn)序列，即I（1）。

（三）協(xié)整檢驗(yàn)

上述單位根檢驗(yàn)確定了LC，序列LI和LO都是同階差分平穩(wěn)的，這為協(xié)整檢驗(yàn)提供了前提條件。本文用JJ檢驗(yàn)來驗(yàn)證變量之間的協(xié)整關(guān)系。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在5%的置信度水平下，跡統(tǒng)計(jì)量和最大似然統(tǒng)計(jì)量都表示存在1個(gè)協(xié)整向量。這說明變量間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

（四）建立VAR模型

由于時(shí)間序列之間的關(guān)系如果只是用最小二乘法進(jìn)行線性回歸，變量之間的關(guān)系很難得到真實(shí)反映，而VAR可以通過研究變量間的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)，更能有效反映變量之間的關(guān)系，所以應(yīng)建立VAR模型，根據(jù)SC和AIC準(zhǔn)則，模型的最優(yōu)滯后期是2期，所以建立VAR（2）模型。

LNF=0.190*LNF（-1）+0.683*LNF（-2）+0.297*LNR（-1）-0.085*LNR（-2）-0.699（1）

LNR=-0.608*LNF（-1）+1.275*LNF（-2）+0.409*LNR（-1）-0.324*LNR（-2）+2.181（2）

根據(jù)方程1得出，金融業(yè)增加值變化對(duì)自身滯后1期的變化的彈性為0.190，對(duì)自身滯后2期的變化的彈性為0.693，表明金融業(yè)增加值的持續(xù)效應(yīng)比較大，并且長期比短期大；而對(duì)房地產(chǎn)業(yè)增加值滯后1期的彈性為0.297，對(duì)其滯后2期的變化的彈性為-0.085，表明房地產(chǎn)對(duì)金融業(yè)的短期影響比較大，但長期影響很小。根據(jù)方程2得出，房地產(chǎn)業(yè)增加值對(duì)自身滯后1期的變化的彈性為0.409，對(duì)自身滯后2期的變化的彈性為-0.324，表明房地產(chǎn)業(yè)短期內(nèi)對(duì)后期有比較大的正向影響，但長期的影響是負(fù)向的；而房地產(chǎn)業(yè)增加值對(duì)金融業(yè)增加值滯后1期的變化的彈性為-0.608，對(duì)其滯后2期的變化的彈性為1.275，這表明金融業(yè)短期內(nèi)對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)是負(fù)向的影響，但長期是比較大的正向影響。

（五）脈沖響應(yīng)

脈沖響應(yīng)是分析VAR模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。具體地說，是描述在某個(gè)內(nèi)生變量的隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊后對(duì)所有內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值產(chǎn)生的影響。從金融業(yè)增加值對(duì)自身的脈沖響應(yīng)函數(shù)發(fā)現(xiàn)，對(duì)隨機(jī)誤差項(xiàng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位沖擊后，金融業(yè)增加值立即產(chǎn)生較大的正向沖擊，金融業(yè)增加值增加約23%，之后迅速下降到第2期的最小值，然后增長到第3期后保持一個(gè)長期持平的趨勢；但是來自房地產(chǎn)業(yè)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位的沖擊后，金融業(yè)當(dāng)期不會(huì)有反應(yīng)，但是會(huì)逐漸產(chǎn)生正向沖擊并增加到第2期的最大值，然后逐漸減小后第3期以后保持一個(gè)小幅波動(dòng)的趨勢。從房地產(chǎn)業(yè)增加值對(duì)自身的脈沖響應(yīng)函數(shù)可以看出，給隨機(jī)誤差項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位的沖擊后，當(dāng)期會(huì)有一個(gè)很大的正向沖擊，但會(huì)經(jīng)歷一個(gè)從正向沖擊到負(fù)向沖擊再到正向沖擊，第5期會(huì)產(chǎn)生減小的正向沖擊并持續(xù)下去；而金融業(yè)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位的沖擊，房地產(chǎn)業(yè)當(dāng)期不會(huì)有反應(yīng)，但會(huì)經(jīng)歷一個(gè)從負(fù)向沖擊到正向沖擊的過程，但到第5期以后會(huì)有持續(xù)的正向沖擊并延續(xù)下去。

總的來說，金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)對(duì)來自對(duì)方增量的沖擊的反應(yīng)都是正向并且持久的，這種關(guān)系也符合現(xiàn)實(shí)。

（六）方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是VAR模型的一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響，而方差分解是通過分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。從對(duì)金融業(yè)增加值的方差分解可以看出，其自身的貢獻(xiàn)率始終占有很大的比重，從當(dāng)期就占有100%的比重，然后隨著期限的延長，這種貢獻(xiàn)率會(huì)緩慢降到80%，而房地產(chǎn)業(yè)增加值的貢獻(xiàn)最多只會(huì)增長到20%左右；從對(duì)房地產(chǎn)業(yè)增加值的方差分解可以看出，其自身的貢獻(xiàn)率也是占有很大的比重，從當(dāng)期的接近100%緩慢降到72%，而金融業(yè)增加值的貢獻(xiàn)率會(huì)緩慢增加到28%?？偟膩碚f，兩個(gè)變量對(duì)自身貢獻(xiàn)率占有的比重都很大，但是金融業(yè)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)率的解釋（28%）大于房地產(chǎn)業(yè)對(duì)金融業(yè)貢獻(xiàn)率的解釋（20%）。

三、主要結(jié)論及建議

我們通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，金融業(yè)增加值和房地產(chǎn)業(yè)增加值之間存在著長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，并且房地產(chǎn)業(yè)增加值對(duì)金融業(yè)增加值的短期影響比較大，但長期影響很小；然而金融業(yè)短期內(nèi)對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)是負(fù)向的影響，但長期是比較大的正向影響。再進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)對(duì)來自對(duì)方增量的沖擊的反應(yīng)都是正向并且持久的，但金融業(yè)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)率（28%）大于房地產(chǎn)業(yè)對(duì)金融業(yè)貢的獻(xiàn)率（20%）。這就給我們以下啟示：

1、開辟房地產(chǎn)多元化的融資渠道，多元化的房地產(chǎn)融資渠道一方面分散放貸的信用風(fēng)險(xiǎn)和市場風(fēng)險(xiǎn)，另一方面可以促進(jìn)金融工具的創(chuàng)新，進(jìn)而提高房地產(chǎn)融資效率。開發(fā)利用多條融資渠道，房地產(chǎn)在融資過程中充分利用金融工具的組合可以更好的降低風(fēng)險(xiǎn)和成本。

2、制定科學(xué)合理的房地產(chǎn)金融政策。金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)相互影響，房地產(chǎn)金融政策可以調(diào)控房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，溶蝕房地產(chǎn)市場的變化反過來也會(huì)沖擊金融業(yè)的發(fā)展，科學(xué)合理的房地產(chǎn)政策可以有效的促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)和金融業(yè)的良性發(fā)展，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

3、通過制度創(chuàng)新來防范金融市場和房地產(chǎn)市場在發(fā)展中存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)。房地產(chǎn)增加值與金融業(yè)增加值間存在著雙向的影響關(guān)系，金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)對(duì)來自對(duì)方增量的沖擊的反應(yīng)都是正向并且持久的，那么如何提高金融市場、房地產(chǎn)市場的效率，降低兩個(gè)市場的風(fēng)險(xiǎn)，引進(jìn)或著創(chuàng)造新的制度是必然選擇。（作者單位：1.華中師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院；2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院）