房地产价格狭义财富效应的宏观数据检验

（一）模型建立及数据说明

弗里德曼的持久收入假说和莫迪利安尼的生命周期假说已经成为经济学家研究消费问题的基本理论框架，其核心思想是：家庭的消费决策不仅取决于当期收入，而且还取决于其他时期的收入，或整个生命周期的收入。而家庭实际持有的财富价值是家庭整个生命周期收入的重要组成部分。根据莫迪利安尼提出的消费函数，本章把房地产财富和股票财富分开，在控制住了股票财富情况下检验我国30个大中城市房地产价格财富效应，建立如式（3-5）所示面板计量模型：

式中，Cit、Yit、HPit和SPit分别为第i个城市第t期的社会总消费、总收入、住房资本财富总量和股票财富总量，系数βi、γi和δi分别表示第i个城市收入、住房财富和股票财富的边际消费倾向。若γi和δi为正，则表明房地产财富和股票财富对其本期消费有正向的影响，而且系数越大，增加消费的比例越大，反之则相反。

本章选取我国30个大中城市1998年第一季度至2009年第一季度数据为样本，以城镇居民人均消费支出代表消费支出水平（Cit），城镇居民人均可支配收入代表收入水平（Yit），以各城市房屋销售价格指数来代表其房地产财富变动状况（HPit），以上证综合收盘指数来代表各城市股票财富变动状况（SPit）^[10]。原始数据来源于WIND数据库和中国资讯行（China InfoBank），并进行了相应计算和处理。首先，各城市的房屋销售价格指数是同比数据，而同比指数无法刻画房价的真实走势，所以本章把房屋销售价格指数转换成以1998年第一季度为100的定基比数据。然后，以各城市居民消费价格指数（CPI）的1998年第一季度的定基比数据，对城镇居民人均可支配收入和人均消费支出进行平减以削除物价，获得实际数据。最后，为了消除异方差的影响，四个指标都进行了对数化处理，分别记为ln Cit、lnYit、ln HPit和ln SPit。

（二）实证检验及结果

首先对房地产财富与消费等相关数据进行面板单位根检验，判断数据是否平稳。如果平稳则可直接根据数据性质进行固定效应模型或是随机效应模型的OLS回归，估计影响系数；如果面板数据都是非平稳的，并且具有同阶的单位根，那么就要对它们进行面板协整检验，检验是否具有长期的均衡关系，并且利用面板DOLS进行系数的估计。

1.面板单位根检验

为增强检验结果的稳健性，我们同时采用LLC、IPS、ADF-Fisher、PP-Fisher和Breitung方法分别对消费、收入、房地产财富和股票财富的原序列和一阶差分序列进行面板数据单位根检验，并且对含截距和带时间趋势模型都进行了检验，以综合考虑各个统计检验的结果来检查这些数据是否平稳。表3.6给出了各面板数据单位根检验方法的检验结果。

从表3.6可以看出，消费、收入、房地产财富和股票财富的原序列面板单位根检验，不管是仅含截距项还是既含截距项又带时间趋势模型，绝大部分的检验方法都接受原假设，认为存在单位根。一阶差分后的消费、收入、房地产财富和股票财富的面板单位根检验中，绝大部分的检验方法都拒绝原假设，认为不存在单位根。所以，消费、收入、房地产财富和股票财富的面板数据都为一阶单整。

2.面板协整检验

通过以上面板单位根检验可知，消费、收入、房地产财富和股票财富的面板数据皆为非平稳，存在一阶单整，四者之间可能存在协整关系。本章采用Pedroni的7个统计量来检验协整关系式（3-5）是否存在，结果如表3.7所示。从表3.7可以看出，除Panel V检验方法外，其他6种检验的结果都在1%的显著水平下拒绝原假设，认为四者之间存在协整关系，即消费、收入、房地产财富和股票财富之间存在长期、稳定的均衡关系。

表3.7　面板协整检验结果

注：（1）表中7个检验的原假设H0为：不存在协整，在零假设下统计量服从渐近正态分布；（2）符号＊＊＊表示在1%的显著水平下拒绝原假设；（3）检验设定中，认为没有时间趋势，使用SCI标准选择滞后阶数，Newey-west窗宽选择使用的是Bartlett核函数。

3.面板DOLS估计

接下来采用面板DOLS方法来估计四个变量之间的协整方程式（3-5）中的系数大小，通过γ系数的正负及大小来判断我国各大中城市房地产财富对消费产生的是支持还是抑制作用以及作用的大小。利用Gauss 8.0软件编程处理，结果如表3.8所示。

表3.8　面板DOLS系数估计结果

续　表

续　表

注：括号内报告了估计量的标准误；符号＊、＊＊、＊＊＊分别表示系数在10%、5%、1%显著性水平下显著。

从表3.8的面板组DOLS回归结果（最后一行）可以看出，房地产总体净财富效应为负，系数大小为-0.01，表示房屋销售价格指数每增加1%，将导致消费减少0.01%，但是在5%水平下系数并不显著。这表明我国近十年房地产价格的上涨总体上对居民消费产生了抑制作用和挤出效果，但抑制作用并不明显。股票财富效应弹性系数大小为0.005，但并不显著，表示我国股票价格的上涨对居民消费的影响非常微弱。

从表3.8各个城市个体回归结果可以看出，有些城市的房地产财富效应显著且为负，有些显著且为正，有些不显著，并且这三类中都既包含有经济发达的东部沿海城市，也包含有经济不发达的中部或西部城市，没有明显的规律可循。但是，房地产财富效应为负的城市近2/3，其中深圳、武汉、海口、长沙、重庆、贵阳、合肥、南宁、天津等显著为负，深圳的房地产财富效应的弹性系数达到了-1.008，表明深圳市的房地产价格的上涨对消费产生了很明显的抑制作用。

从股票财富的消费弹性系数的回归结果来看，各城市股票财富的系数普遍不显著，并且其绝对值普遍小于房地产财富系数，表明我国股票市场的财富效应很微弱。从收入的消费弹性系数的DOLS回归结果来看，绝大部分城市的βi系数显著并且较大，并且面板组DOLS回归的β为0.849，表明城镇居民人均可支配收入每增加1%，消费支出将随之增加0.837%，说明我国各大中城市居民收入的增长对消费的影响是巨大的。综上所析，我国各大中城市房地产财富的增长对消费的影响存在明显的个体差异，总的净财富效应为负，并且居民可支配收入是促进消费的主导因素。

（三）检验结论

利用我国30个大中城市1998～2009年的季度面板数据，采用面板单位根、面板协整检验和面板DOLS估计方法，对我国房地产财富效应进行了实证检验。面板数据和非平稳面板计量方法的使用，使得本章克服了以往同类研究中小样本带来的低效果以及采用全国总体数据而忽略了各城市间差异的问题，提高了实证结果的可靠性。本章得出以下结论：（1）我国30个大中城市的房地产财富效应表现形式存在明显个体差异，大部分城市的房地产财富效应为负，并且30个城市的总体房地产财富效应也为负，但系数较小并且不显著。表明我国近些年房价持续上涨对大部分城市居民的消费产生了一定的“挤出”效果和“抑制”作用，但从全国总体来看这种“挤出”和“抑制”作用并不是很明显。（2）我国股票财富效应非常微弱，30个大中城市的股票财富对消费的弹性系数较小且普遍不显著。（3）居民可支配收入是促进消费的主导因素，提高居民的可支配收入是提升国内需求的关键。