房价变动对对宏观经济影响的途径及实证研究,宏观经济学论文.docx
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1、房价变动对对宏观经济影响的途径及实证研究,宏观经济学论文一、学术回首 自 20 世纪 90 年代以来,全球住房市场剧烈变动,住房价格变动对实体经济产生了宏大的影响 如日本泡沫经济、亚洲金融危机和美国次贷危机 ,因而,住房价格波动对宏观经济的影响效应研究成为全球各国和学术界关注的焦点。梁云芳 2006 、段 忠 东 2007 、丁 珊 2007 、唐 志 军 2018 通过对中国房价与 的实证研究发现,房价上涨对 具有正向促进作用。况伟大 2018利用中国 35 个大中城市的数据分析发现,房价上升会使居民的住房消费面积减少、非住房消费增加。 朱新玲 2006 通过对中国 35 个大中城市的研究发
2、现,房价上涨对居民消费有明显的挤出效应。刘旦 2007 基于中国的房价与消费数据分析发现,不同类型的住房价格波动对消费有不同的影响,表现为高档住房价格波动对居民消费具有正向影响,而经济适用房和普通住房价格波动对居民消费具有负向影响。李玉山 2006 通过对中国的研究发现,房价变动对消费在短期和长期内都有影响,只是短期内表现为负效应,长期来看具有正效应。这些研究分析了房价变动对 和居民消费支出的影响,但是,关于住房价格变动对经济、消费和投资的区域差异性比拟及其原因研究方面还非常有限。张红 2005 指出房价变动对消费的作用程度存在区域差异性,但是并没有对区域差异性的原因作进一步的解释。孔宪丽 2
3、018 利用聚类分析方式方法研究了房价变动对不同区域的影响差异,但是只考虑了消费支出,并没有分析对消费水平的影响。本文试图通过住房价格变动对居民消费支出、消费水平、开发商住房投资、人均 和人均可支配收入的影响分析,研究房价变动对宏观经济的影响,并通过中国东、中、西部的比拟,分析这种影响的区域差异。 二、住房价格变动对宏观经济影响的途径分析 借鉴国内外学者的研究,本文以为,住房价格变动对宏观经济的影响途径如此图 1 所示。由图 1 能够看出: 1. 住房价格变动会通过 财富效应 、 替代效应 、 流动约束效应 、作用于居民的消费,产生对消费支出的影响。2. 住房价格变动会影响房地产开发商和消费者
4、对将来房价变动的预期,消费者在预期作用下会改变对住房的需求,开发商在价格预期和住房市场需求改变的双重作用下会通过调整住房供应来实现利润的最大化,进而影响房地产开发商对住房的投资。3. 消费和投资作为拉动国民经济的两驾马车,住房价格变动会通过居民消费支出和开发商住房投资的变动作用到国民经济的变动中,表现出住房价格变动对人均 的影响。4. 住房价格变动会影响房地产税负发生变动,在人均 和房地产税负的作用下会产生对居民可支配收入的影响。5. 住房价格变动会引起商品物价发生变动,在物价和居民消费支出发生改变的条件下,住房价格变动会构成对居民消费水平的影响。 三、住房价格变动对宏观经济影响的实证研究 一
5、 样本数据和变量讲明 不同的区域由于地理位置不同、房价水平不同、经济水平不同、住宅需求类型不同,住房价格变动对地区宏观经济的影响存在差异。为了验证这种观点,本文从住房价格变动对经济、消费和投资三方面进行分析,选择中国 31 个省、市、自治区 2000 年 2018 年的数据作为样本,对东、中、西部地区进行比拟研究,华而不实,东部地区样本包括 12 个省、市、自治区,中部地区样本包括 9 个省、市、自治区,西部地区样本包括 10 个省、市、自治区。 由于商品住宅价格更能具体表现出市场机制作用下住房价格的真实水平,所以,住房价格指标选择商品住宅销售价格 CHP .考虑到中国的商品住宅市场集中在城市
6、 镇 ,为了能够保证指标之间的对应关系,所以,本文在指标选择时尽可能以城镇居民的对应值作为样本。根据上面的理论分析,经济方面选择城镇居民人均可支配收入 PDI 、城镇居民消费水平 HCL 、城镇居民家庭平均每人全年消费性支出 HCE 、房地产开发企业的住宅完成投资 RI 、人均地区生产总值 P 进行实证。这些指标的统计数据均来源于 2001 年 2020 年的(中国统计年鉴。人均地区生产总值通过地区生产总值 和地区年均人口数 POP 计算得到。同时,为了消除通货膨胀的影响,利用相应省、市、自治区的 1999 年为基期的 CPI 定基指数对 P、PDI、HCL、HCE、RI 指标序列进行了平减。
7、 二 住房价格变动对宏观经济影响的面板向量自回归模型 首先,针对东、中、西三个样本分别对商品住宅销售价格与代表经济、消费、住宅投资的五个变量进行面板单位根检验,以确定变量的平稳性; 然后,分析变量之间的协整关系,在同阶单整的条件下构建面板 VAR 模型。 1. 面板单位根检验 为了避免因检验方式方法本身的局限而对检验结果带来的负面影响,本文同时采用了 LLC、IPS、ADF -Fisher 和 PP - Fisher 这四种方式方法对 CHP、PDI、HCL、HCE、RI、P 进行单位根检验。单位根检验的结果显示: 除了中部地区的 HCE 以外的变量都不能完全拒绝 存在单位根 的原假设,变量是
8、非平稳的,而当对这六个变量的一阶差分值进行检验时,基本上能够以为显着的拒绝了 存在单位根 的原假设。 所以,我们能够以为东部、中部和西部的 CHP、PDI、HCL、HCE、RI、P 都是一阶单整序列。 2. 面板协整检验 在面板单位根检验的基础上进行面板协整检验,以检验 CHP 与 PDI、HCL、HCE、RI、P 五个变量之间能否存在长期平衡关系。这里选择建立在Engle and Granger 两步法基础上的 Pedroni 检验和Kao 检验,由检验结果能够看出: 东部地区: PDI -CHP、HCL - CHP、HCE - CHP、RI - CHP 没有通过Panel rho、Grou
9、p rho 两个统计量的显着性检验; PG-DP - CHP 没有通过 Panel v、Panel rho、Group rho 三个统计量的显着性检验。中部地区: PDI - CHP只通过 Panel ADF、Group ADF 两个统计量的显着性检验,HCL - CHP、HCE - CHP、RI - CHP 都通过了包含 Panel ADF 和 Group ADF 的四个统计量的显着性检验,且四个关系均通过了 Kao 检验; P -CHP 只通过 Panel v、Panel ADF 两个统计量的显着性检验,且 Kao 检验接受了 不存在协整关系 的原假设。西部地区: PDI - CHP 只通
10、过 Panel pp、Group ADF 两个统计量的显着性检验; HCE - CHP只通过 Panel ADF、Group ADF、Panel pp 三个统计量的显着性检验; HCL - CHP、RI - CHP、P - CHP没有通过 Panel rho、Group rho 两个统计量的显着性检验,且 RI - CHP 没有通过 Kao 检验。但是,Pedro-ni 1999 的 Monte Carlo 模拟实验结果表示清楚,在小样本条件下,Panel ADF 和 Group ADF 统计量较其他统计量有着更好的性质,Panel PP 和 Group PP 统计量次之,其他则最差,所以,P
11、anel v、Panel rho、Grouprho 统计量没有通过显着性检验对变量之间存在面板协整关系的结论没有影响,由此,我们能够以为除中部地区的 P - CHP 变量组合之外的所有变量组合都存在面板协整关系。而中部地区的 P -CHP 由于通过了 Panel v、Panel ADF 两个统计量的显着性检验,可以以为基本上存在面板协整关系。 因而,东部、中部和西部的五个变量组合都存在着长期协整关系。 3. 面板 VAR 模型的建立与结果分析 为了研究 PDI、HCL、HCE、RI、P 与 CHP 之间的长期动态作用机制,借助面板向量自回归模型进行分析。由于本文所选择的样本为大 N 小 T 的
12、面板,所以,能够采用 GMM 方式方法进行估计。由单位根检验结果可知,东、中、西部的 CHP、PDI、HCL、HCE、RI、P 均为一阶单整序列。根据恩德斯 2006 的建议用 T1/3 作为最大滞后期,同时根据相关经历体验和脉冲响应函数的收敛情况,本文确定HCE - CHP、RI - CHP、P - CHP、PDI - CHP、HCL - CHP 五个变量组合对应的 PVAR 模型的最优滞后阶数分别为 1、1、2、2、1,利用 GMM 方式方法对PVAR 模型进行了估计,估计结果见表 1. 由表 1 能够看出: 商品住宅价格对城镇居民消费支出的影响在中、西部均不显着,在东部表现为滞后一期的商
13、品住宅价格对居民消费支出有显着的负影响。商品住宅价格对开发商住宅投资完成额的影响在东部不显着,而滞后一期的商品住宅价格对中、西部的住宅投资完成额有显着的正影响。商品住宅价格对人均 的影响在东、中、西部各不一样。东部表现为滞后两期的商品住宅价格对人均 的影响显着为负; 中部表现为滞后一期的商品住宅价格对人均 的影响为正,滞后两期的商品住宅价格对人均 的影响为负; 而西部商品住宅价格对人均 的影响不显着。商品住宅价格对东部和中部人均可支配收入有显着的负影响,而对西部人均可支配收入的影响不显着。同时,对东部的影响表现为滞后一期商品住宅价格产生的负效应,而对中部的影响表现为滞后两期商品住宅价格产生的负
14、效应。商品住宅价格对城镇居民消费水平的影响在东、中、西部地区有明显不同。滞后一期的商品住宅价格对东部的居民消费水平有显着的负影响,对西部的居民消费水平有显着的正影响,而对中部的居民消费水平影响不显着。 三 住房价格变动对宏观经济的动态影响分析 PVAR 模型估计系数只能反映变量之间的局部关系,为了分析内生变量在接遭到某种冲击后对其他变量的动态影响途径,需要进一步研究脉冲响应函数 IRF .IRF 是用来衡量随机扰动项的一个标准差冲击对其他变量当下和将来取值的影响轨迹,能比拟直观地刻画出变量之间的动态交互作用和效应,并从动态反响中判定变量间的时滞关系。本文通过给予变量 CHP 一个标准差的冲击,
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