房地產(chǎn)市場(chǎng)周期與宏觀經(jīng)濟(jì)周期關(guān)系的實(shí)證研究

叢 穎(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 投資工程管理學(xué)院，遼寧 大連 116025)

一、引 言

房地產(chǎn)行業(yè)長(zhǎng)期以來是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)，它的波動(dòng)特征及變化規(guī)律與經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著緊密的聯(lián)系。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)和城市人口的不斷增長(zhǎng)，我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)自1998年住房改革以來，進(jìn)入了前所未有的快速發(fā)展黃金期。1998—2011年，我國(guó)住宅年銷售面積由10 827.10萬平方米增長(zhǎng)到96 528.41萬平方米，房地產(chǎn)投資完成額占GDP的比重由1998年4.28%增加到2011年13.06%，我國(guó)每年房地產(chǎn)開發(fā)投資額年均增長(zhǎng)率約20.90%—30.30%， 2008年受美國(guó)次貸危機(jī)的影響，2009年增速雖有所減緩，但隨后中央實(shí)施了積極的財(cái)政政策和適度寬松的貨幣政策，使得房地產(chǎn)市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)逐步恢復(fù)了增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。當(dāng)前，我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)處于深度調(diào)整期，一線城市頻現(xiàn)“地王”的同時(shí)，很多三四線城市開始出現(xiàn)供大于求的現(xiàn)象，這種住房市場(chǎng)的調(diào)整對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)的影響值得進(jìn)一步深入研究。

從一個(gè)較長(zhǎng)的時(shí)期來看，我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有一定的周期特性，而房地產(chǎn)作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)，也相應(yīng)存在著周期特性，這兩者之間的領(lǐng)先—滯后關(guān)系是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題?，F(xiàn)有對(duì)房地產(chǎn)周期和經(jīng)濟(jì)周期關(guān)系的研究，大多是從宏觀層面分析兩者波動(dòng)的規(guī)律和特征識(shí)別，但對(duì)于不同區(qū)域、不同城市的房地產(chǎn)周期和宏觀經(jīng)濟(jì)周期的相互作用關(guān)系研究成果相對(duì)較少。本文將在回顧現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，試圖通過全國(guó)和區(qū)域兩個(gè)層面研究房地產(chǎn)市場(chǎng)與宏觀經(jīng)濟(jì)周期的相互關(guān)系，結(jié)果對(duì)于協(xié)調(diào)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系具有一定參考意義。

二、文獻(xiàn)綜述

房地產(chǎn)周期最初是由美國(guó)學(xué)者Homer Hoyt在1933年出版的《房地產(chǎn)周期百年史》一書中提出的，隨后學(xué)者開始對(duì)房地產(chǎn)周期的識(shí)別和預(yù)測(cè)進(jìn)行了更深入的研究。Brown[1]考察了1968—1983年美國(guó)家庭住房的銷售情況，結(jié)論發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)周期循環(huán)依然存在，并且與國(guó)民經(jīng)濟(jì)周期具有很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。Alexandra等[2]根據(jù)經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)周期理論，利用領(lǐng)先指標(biāo)的方法對(duì)英國(guó)的商業(yè)房地產(chǎn)周期階段進(jìn)行了估算，由于宏觀經(jīng)濟(jì)和房地產(chǎn)市場(chǎng)存在緊密關(guān)系，他們認(rèn)為運(yùn)用領(lǐng)先指標(biāo)的方法如果成功預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)周期的發(fā)展趨勢(shì)，那么也可能對(duì)未來商業(yè)房地產(chǎn)周期的變化提供早期的信號(hào)。2008年美國(guó)次貸危機(jī)所引起的全球經(jīng)濟(jì)的下滑，使得房地產(chǎn)周期和宏觀經(jīng)濟(jì)周期的相互作用關(guān)系問題再次引起學(xué)術(shù)界的關(guān)注[3-4]。Pholphirul和Rukumnuaykit[5]用GIM指標(biāo)衡量泰國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)周期，結(jié)論認(rèn)為房地產(chǎn)周期的擴(kuò)張階段大概持續(xù)25.25個(gè)月，而收縮期要持續(xù)44.00個(gè)月，一個(gè)完整的波谷—波谷的周期大約要持續(xù)69.25個(gè)月，房地產(chǎn)周期在低谷和高峰期分別要領(lǐng)先泰國(guó)的經(jīng)濟(jì)周期14.30個(gè)月和20.30個(gè)月，而且在擴(kuò)張期房地產(chǎn)周期領(lǐng)先于經(jīng)濟(jì)周期，但在收縮期房地產(chǎn)周期對(duì)經(jīng)濟(jì)周期的領(lǐng)先作用不明顯。此外，還有學(xué)者利用DSGE[3]、DCF[6]等計(jì)量模型來分析房地產(chǎn)市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)的相互作用關(guān)系。

近年來，我國(guó)國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)房地產(chǎn)周期*英國(guó)皇家測(cè)量師協(xié)會(huì)(RICS)定義房地產(chǎn)周期是指物業(yè)總收益率的反復(fù)但不規(guī)則的波動(dòng)。的識(shí)別和波動(dòng)規(guī)律也進(jìn)行了大量的研究。在房地產(chǎn)周期識(shí)別因素的選取上，有學(xué)者使用空置率、商品住房銷售額增長(zhǎng)率、物業(yè)的總收益率、商品住房銷售價(jià)格等單指標(biāo)因素來測(cè)度房地產(chǎn)周期；也有的學(xué)者使用的是綜合指標(biāo)來量度[7]。在房地產(chǎn)周期預(yù)測(cè)的方法上，國(guó)內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了創(chuàng)新性的探索，主要應(yīng)用的方法包括動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法[8]、灰色-馬爾可夫鏈模型[9]、聚類和主成分分析法[10-11]、譜分析法[12]、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論[13]和K線理論[14]等?，F(xiàn)有的關(guān)于房地產(chǎn)周期和經(jīng)濟(jì)周期之間關(guān)系研究的文獻(xiàn)中，何國(guó)釗等[15]、梁云芳等[16]和周志春等[17]從不同角度研究了我國(guó)房地產(chǎn)周期和經(jīng)濟(jì)周期之間的互動(dòng)關(guān)系，為進(jìn)一步研究房地產(chǎn)市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的關(guān)系提供了理論研究的基礎(chǔ)。但這些研究主要集中從全國(guó)層面研究房地產(chǎn)周期和宏觀經(jīng)濟(jì)周期的互動(dòng)關(guān)系等，而從區(qū)域角度研究?jī)烧咧g關(guān)系的文獻(xiàn)較少。

基于此，本文試圖首先采用HP濾波分析方法從宏觀層面討論我國(guó)房地產(chǎn)周期和經(jīng)濟(jì)周期之間的關(guān)系。其次將我國(guó)35個(gè)大中城市按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和城市規(guī)模進(jìn)行聚類分析，運(yùn)用面板模型將不同類別的城市房地產(chǎn)周期變動(dòng)和宏觀經(jīng)濟(jì)周期的變動(dòng)相比較，分析一類城市、二類城市和三類城市在面臨相同的政策調(diào)控時(shí)房地產(chǎn)市場(chǎng)的響應(yīng)速度，結(jié)果可為我國(guó)未來房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控提供決策的理論依據(jù)。

三、實(shí)證分析

(一)全國(guó)層面：房地產(chǎn)周期和經(jīng)濟(jì)周期變化關(guān)系

(1)

HP濾波就是解決式(2)的函數(shù)最小化問題：

(2)

HP濾波的大小依賴于λ值，當(dāng)λ趨向于無窮時(shí)，波動(dòng)趨勢(shì)趨近于線性，參數(shù)λ通常根據(jù)先驗(yàn)性得到，通常使用季度數(shù)據(jù)時(shí)，λ取值1 600，使用年度數(shù)據(jù)時(shí)，λ取值100，月度數(shù)據(jù)λ取值14 400。國(guó)房景氣指數(shù)是反映我國(guó)房地產(chǎn)變化趨勢(shì)的綜合指標(biāo)體系，宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)是反映宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的綜合指標(biāo)體系，利用這兩個(gè)指標(biāo)的全國(guó)月度變動(dòng)情況來近似反映全國(guó)房地產(chǎn)周期和宏觀經(jīng)濟(jì)周期變動(dòng)趨勢(shì)具有一定的合理性。數(shù)據(jù)選取范圍是1998年1月—2013年12月的月度數(shù)據(jù)，λ取值14 400。

圖1是我國(guó)房地產(chǎn)周期和宏觀經(jīng)濟(jì)周期HP濾波分解后周期趨勢(shì)的疊加圖，圖1中線形圖代表的是經(jīng)濟(jì)周期的變動(dòng)，點(diǎn)線圖表示的是房地產(chǎn)周期波動(dòng)的變化圖。從變動(dòng)趨勢(shì)上看，1999—2013年我國(guó)房地產(chǎn)周期和經(jīng)濟(jì)周期的變動(dòng)趨勢(shì)及變動(dòng)頻率基本一致，房地產(chǎn)周期稍領(lǐng)先于經(jīng)濟(jì)周期的變動(dòng)，但這種領(lǐng)先趨勢(shì)并不明顯。從圖1中直觀可以看出，2008年受美國(guó)次貸危機(jī)影響，我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度明顯減緩，房地產(chǎn)市場(chǎng)在這個(gè)階段發(fā)展速度也相應(yīng)減緩，這種趨勢(shì)在2009年第二季度開始出現(xiàn)回暖。

圖1 我國(guó)經(jīng)濟(jì)周期和房地產(chǎn)周期的HP濾波分解周期趨勢(shì)圖

數(shù)據(jù)來源：wind資訊數(shù)據(jù)庫(kù)。

具體來說，一個(gè)完整的周期通常要經(jīng)歷復(fù)蘇、擴(kuò)張、收縮和衰退四個(gè)階段，從圖上可以將房地產(chǎn)周期按照“谷底—谷底”的方法，大致劃分為五個(gè)階段。第一個(gè)周期階段(1998.01—2000.04)，第二個(gè)周期階段(2000.05—2002.12)，第三個(gè)周期階段(2003.01—2005.12)，第四個(gè)周期階段(2006.01—2009.03)，第五個(gè)周期階段(2009.03—至今)。這與現(xiàn)實(shí)情況基本相符，1998年是我國(guó)實(shí)行貨幣化供給政策的開端，這個(gè)階段房地產(chǎn)市場(chǎng)化處于剛剛起步階段，房地產(chǎn)市場(chǎng)化地位的鞏固也使得人們對(duì)于房地產(chǎn)需求增加，主要的目標(biāo)是改善居民的居住條件，推動(dòng)住房的市場(chǎng)化。第三個(gè)周期階段(2003.01—2005.12)的特征是我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)局部地區(qū)出現(xiàn)投資過熱，天津、重慶、大連等城市住房?jī)r(jià)格出現(xiàn)大幅上漲，政府為了控制房?jī)r(jià)過快上漲，出臺(tái)了《國(guó)務(wù)院關(guān)于促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)健康發(fā)展的通知》、《關(guān)于調(diào)整住房供應(yīng)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定住房?jī)r(jià)格的意見》等文件，旨在鼓勵(lì)住房消費(fèi)的同時(shí)調(diào)整住房供給結(jié)構(gòu)，抑制住房?jī)r(jià)格過快上漲。第四個(gè)周期階段(2006.01—2009.03)，在這一階段市場(chǎng)處于又一輪增長(zhǎng)過熱的階段，政府頻繁出臺(tái)金融政策、稅收政策、保障住房政策，抑制住房?jī)r(jià)格上漲過快是調(diào)控的重點(diǎn)，2008年受美國(guó)次貸危機(jī)的影響，我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)也陷入蕭條，房地產(chǎn)市場(chǎng)消費(fèi)者的預(yù)期受此影響購(gòu)房意愿下降，此后我國(guó)出臺(tái)4萬億元投資計(jì)劃，拉動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)房地產(chǎn)市也逐漸開始復(fù)蘇。目前正處于的第五周期階段，房地產(chǎn)市場(chǎng)處于深度震蕩調(diào)整期，住房?jī)r(jià)格的上漲由于調(diào)控政策的出臺(tái)得到一定程度抑制。近年來政府工作重點(diǎn)工作是一方面控制房地產(chǎn)投機(jī)者需求，另一方面通過不斷加強(qiáng)保障房供給、信貸約束等措施抑制住房?jī)r(jià)格過快上漲。

為進(jìn)一步考察房地產(chǎn)周期(re_cycle)和經(jīng)濟(jì)周期(jj_cycle)的因果關(guān)系，在取對(duì)數(shù)進(jìn)行一階差分，滿足平穩(wěn)性檢驗(yàn)，可將回歸模型假定為：

(3)

(4)

其中，噪音μit和θit假設(shè)互不相關(guān)，利用Eviews6.0判斷格蘭杰原因的方法是利用F檢驗(yàn)來檢驗(yàn)下述統(tǒng)計(jì)量是否服從F分布。

(5)

如果S1大于F的臨界值，則拒絕原假設(shè)；否則接受原假設(shè)。根據(jù)AIC標(biāo)準(zhǔn)試算，得出格蘭杰最后滯后期是6，詳細(xì)的結(jié)果如表1所示。在1%的顯著性水平下，dre_cycle不是引起djj_cycle的格蘭杰原因，拒絕了原假設(shè)，則意味著房地產(chǎn)周期是引起經(jīng)濟(jì)周期變動(dòng)的格蘭杰原因。

表1 格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果

(二)城市層面：房地產(chǎn)市場(chǎng)與宏觀經(jīng)濟(jì)的相關(guān)關(guān)系

1. 35個(gè)大中城市聚類分析結(jié)果

為進(jìn)一步從區(qū)域視角研究房地產(chǎn)周期和經(jīng)濟(jì)周期的相關(guān)性，本文擬采用35個(gè)大中城市的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。從地理區(qū)位上來說，這 35個(gè)大中城市基本遍布了我國(guó)東部、中部和西部各個(gè)區(qū)塊，利用城市數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域差異研究結(jié)果更為準(zhǔn)確。35個(gè)大中城市根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城市規(guī)模的不同進(jìn)行K-Means聚類分析，把35個(gè)大中城市劃分為變量城市的GDP、常住人口和城鎮(zhèn)人均可支配收入的真實(shí)值作為特征變量，為保證聚類數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可比性，選取2002—2011年的年度數(shù)據(jù)，按照頻次和分布把城市區(qū)域分布大體上分成了三類，如表2所示。

表2 35個(gè)大中城市聚類分析結(jié)果

2.房地產(chǎn)周期和經(jīng)濟(jì)周期相關(guān)性實(shí)證檢驗(yàn)

(1)數(shù)據(jù)來源及模型設(shè)定

房地產(chǎn)周期的波動(dòng)除了與宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率相關(guān)以外，還與居民的可支配收入、資金成本等因素有關(guān)，因此，本文選取我國(guó)35個(gè)大中城市的數(shù)據(jù)樣本，構(gòu)建計(jì)量模型如式(6)所示，其中，P表示商品房平均銷售價(jià)格(單位：元/平方米)，以住房?jī)r(jià)格變量作為解釋變量，是因?yàn)榉康禺a(chǎn)住房?jī)r(jià)格波動(dòng)是反映房地產(chǎn)市場(chǎng)周期變動(dòng)的最靈敏、最直觀的指標(biāo)；GDP是表示國(guó)民生產(chǎn)總值(單位：百萬元)，作為被解釋變量，主要反映的宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的變化；I(單位：元)代表城鎮(zhèn)人均可支配收入；R(單位：%)代表借貸成本，數(shù)據(jù)使用五年期貸款利率，為保證數(shù)據(jù)的統(tǒng)一可比性，選取2002—2011年年度數(shù)據(jù)，GDP指標(biāo)用GDP平減指數(shù)變?yōu)檎鎸?shí)值，其余數(shù)據(jù)運(yùn)用CPI平減指數(shù)處理為真實(shí)值，數(shù)據(jù)來源于wind資訊數(shù)據(jù)庫(kù)、搜數(shù)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

lnp=lnGDP+lnI+lnR+ε

(6)

(2)單位根檢驗(yàn)

考察房地產(chǎn)市場(chǎng)周期(P)變動(dòng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)(GDP)變動(dòng)的影響，前提要對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，保證所選擇變量的平穩(wěn)性。對(duì)所有變量取對(duì)數(shù)處理，進(jìn)行一階差分后，序列l(wèi)nP、lnGDP、lnI和lnR均為一階單整I(1)。本文采取LLC(Levin-Lin-Chu)檢驗(yàn)和PP-Fisher檢驗(yàn)，單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

(3)面板模型估計(jì)

在各變量單位根一階平穩(wěn)的基礎(chǔ)上，利用Eviews6.0中的Kao和Perdroni方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果顯示各變量之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，模型沒有出現(xiàn)偽回歸。進(jìn)一步運(yùn)用F值檢驗(yàn)如下兩個(gè)假設(shè)：

H1:β1=β2=…=βn

H2:α1=α2=…=αnβ1=β2=…=βn

如果滿足假設(shè)H2即說明模型為不變參數(shù)模型，不用進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)。如果拒絕H2，需要進(jìn)一步進(jìn)行檢驗(yàn)，如果接受H1，則意味著為變截距模型，拒絕H1模型即為變系數(shù)模型。計(jì)算得到F1=2.78，F(xiàn)2=16.49，得到F在95%顯著性水平下的估計(jì)值F2(136,210)=1.28， F1(102,210)=2.78，由于F2<16.49，因而接受H2，因此，模型采用不變參數(shù)模型。對(duì)35個(gè)城市按照不同類別進(jìn)行面板模型回歸，結(jié)果如表4所示。

表4 不同類別城市面板模型估計(jì)結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為各變量的T統(tǒng)計(jì)值。

3.實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果分析

結(jié)果得到三種類別的城市的房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)存在正相關(guān)關(guān)系，全國(guó)層面的房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與GDP變化率的相關(guān)系數(shù)為0.16。第一類城市的房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與GDP波動(dòng)相關(guān)系數(shù)為0.30，要高于第二類城市0.13，第二類城市相關(guān)系數(shù)又高于第三類城市0.11，這說明第一類城市(以北京、上海為代表)房地產(chǎn)市場(chǎng)的房地產(chǎn)周期變化對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的敏感性程度更高，響應(yīng)速度更快，第二類城市其次，第三類城市房地產(chǎn)周期與總經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)敏感性較弱。

住房?jī)r(jià)格的波動(dòng)與人均可支配收入呈正向相關(guān)關(guān)系。從全國(guó)層面來說，人均可支配收入的波動(dòng)對(duì)住房?jī)r(jià)格的波動(dòng)相關(guān)系數(shù)為0.65，第一類城市、第二類城市和第三類城市的人均可支配收入的變動(dòng)對(duì)住房?jī)r(jià)格的相關(guān)系數(shù)分別為0.69、0.64和0.58，呈依次遞減趨勢(shì)。這與現(xiàn)實(shí)情況相符合。第一類城市如北京、上海，平均住房銷售價(jià)格要高于第二類和第三類城市的平均住房銷售價(jià)格，居民收入的變動(dòng)對(duì)住房?jī)r(jià)格波動(dòng)的敏感程度相應(yīng)較高。此外，全國(guó)層面和不同類別的城市的住房?jī)r(jià)格對(duì)于利率的變動(dòng)相關(guān)性較弱，相關(guān)性系數(shù)在0.02—0.07之間，說明住房?jī)r(jià)格對(duì)于資金成本的變動(dòng)不敏感。

四、主要結(jié)論及建議

本文通過宏觀和區(qū)域兩個(gè)層面，定量分析了我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)周期和宏觀經(jīng)濟(jì)周期作用關(guān)系。首先，通過從宏觀視角實(shí)證分析我國(guó)房地產(chǎn)周期和經(jīng)濟(jì)周期的互動(dòng)關(guān)系，得出這兩者之間存在緊密的相關(guān)性，且房地產(chǎn)周期是經(jīng)濟(jì)周期變化的格蘭杰原因。其次，用聚類分析將我國(guó)35個(gè)大中城市按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度分為三類，從區(qū)域視角利用面板模型實(shí)證檢驗(yàn)不同類別城市的房地產(chǎn)市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)之間的相互作用關(guān)系，結(jié)果表明，三類城市群具有相類似的房地產(chǎn)波動(dòng)周期軌跡，對(duì)于經(jīng)濟(jì)相對(duì)特別發(fā)達(dá)的第一類城市，如北京、上海、廣州、深圳的房地產(chǎn)市場(chǎng)周期變動(dòng)和宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的相關(guān)系數(shù)最高，房地產(chǎn)周期平均為36—56個(gè)月。經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的第二類城市房地產(chǎn)周期與宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)周期相關(guān)程度較為緊密，這兩者的滯后相關(guān)性較第一類城市較弱。第三類城市如銀川、南寧等城市房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)敏感程度較前兩類城市都要相對(duì)弱一些。針對(duì)實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果，本文提出以下建議：

第一，我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展有明顯的區(qū)域特征，建議政府在未來的政策調(diào)控方向和調(diào)控力度上，可采取分區(qū)域的調(diào)控措施，針對(duì)不同類別的城市政策制定可有所側(cè)重。在經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的一類城市，房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的敏感性較高，政府在抑制房?jī)r(jià)過快上漲的同時(shí)，應(yīng)更注重中低收入家庭的住房保障問題，對(duì)于經(jīng)濟(jì)一般發(fā)達(dá)的第三類城市，房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的敏感性較弱，政府應(yīng)更注重信息的公開和透明，盡量通過市場(chǎng)化手段進(jìn)行調(diào)節(jié)。

第二，房地產(chǎn)周期變化和宏觀經(jīng)濟(jì)變化規(guī)律都是由內(nèi)因和外因共同作用所產(chǎn)生的，彼此之間的互動(dòng)關(guān)系是一個(gè)動(dòng)態(tài)的變化過程，房地產(chǎn)業(yè)是推動(dòng)我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展的重要力量，同時(shí)房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展直接關(guān)系到宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展，鑒于房地產(chǎn)市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性，政府在調(diào)控過程中應(yīng)謹(jǐn)防房?jī)r(jià)快速下降或升高對(duì)于經(jīng)濟(jì)造成的沖擊。

第三，應(yīng)該注重房地產(chǎn)業(yè)與人口、產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)相協(xié)調(diào)發(fā)展，近期我國(guó)很多一線城市“地王”頻出，同時(shí)以鄂爾多斯的康巴什、云南呈貢新區(qū)等為代表的“鬼城”、“睡城”頻現(xiàn)，要避免這種兩極分化的出現(xiàn)，需要注意房地產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的平衡發(fā)展，改變地方政府因“土地財(cái)政”對(duì)房地產(chǎn)產(chǎn)生的路徑依賴。

此外，本文利用HP濾波模型和面板模型相結(jié)合的方法對(duì)我國(guó)全國(guó)和35個(gè)大中城市的房地產(chǎn)市場(chǎng)周期和經(jīng)濟(jì)周期的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行研究，也為分析這兩者的關(guān)系提供了一種新的思路和方法，未來研究可以從更微觀的視角對(duì)房地產(chǎn)周期和經(jīng)濟(jì)周期的短期波動(dòng)的內(nèi)在作用機(jī)理進(jìn)行研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] Brown,G. T. Real Estate Cycles Alter the Valuation Perspective [J]. Appraisal Journal, 1984, 54(4): 539-549.

[2] Alexandra ,K., George ,M., Sotiris, T. Forecasting UK Commercial Real Estate Cycle Phases with Leading Indicators: A Probit Approach[J].Applied Economics, 2004, 36(20):2347-2356.

[3] Iacoviello ,M., Neri, S. Housing Market Spillovers: Evidence from an Estimated DSGE Model[J].American Economic Journal: Macroeconomics, 2010: 125-164.

[4] Reinhart ,C. M., Rogoff ,K. S. Is the 2007 US Sub-prime Financial Crisis So Different? An International Historical Comparison[R]. National Bureau of Economic Research, 2008.

[5] Pholphirul，P., Rukumnuaykit, P. The Real Estate Cycle and Real Business Cycle: Evidence from Thailand[J]. Pacific Rim Property Research Journal, 2009, 15(2): 145-165.

[6] Bouchouicha , R., Ftiti, Z. Real Estate Markets and the Macroeconomy: A Dynamic Coherence Framework[J]. Economic Modelling, 2012, 29(5): 1820-1829.

[7] 丁烈云.房地產(chǎn)周期波動(dòng)成因分析[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2003，(2):19-25.

[8] 張紅，馬進(jìn)軍，孔沛.基于動(dòng)態(tài)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的房地產(chǎn)周期研究[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2007,(12):2111-2113.

[9] 吳璟，劉洪玉.基于灰色-馬爾可夫模型的房地產(chǎn)周期研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2009，(6):32-34.

[10] 唐志軍，徐會(huì)軍，巴曙松.中國(guó)房地產(chǎn)周期波動(dòng)研究——一個(gè)基于時(shí)序全局主成分方法的分析[J].科學(xué)決策，2009，(6): 1-9.

[11] 張坤生，朱逸寒，熊俊熙，等.基于有序聚類分析的房地產(chǎn)周期波動(dòng)與影響因素研究[J].工程管理學(xué)報(bào)，2012，(6):104-108.

[12] 張紅，謝娜.基于主成分分析與譜分析的房地產(chǎn)市場(chǎng)周期研究[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2008，(9)：24-27.

[13] 徐春青，田益祥，馬永開.房地產(chǎn)周期波動(dòng)的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社科版)，2011，(4)：32-37.

[14] 祁神軍，萬清，張?jiān)撇ǎ?房地產(chǎn)周期波動(dòng)及價(jià)格趨勢(shì)分析與預(yù)測(cè)[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版)，2011，(4)：288-291.

[15] 何國(guó)釗，曹振良，李晟.中國(guó)房地產(chǎn)周期研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，1996，(12)：51-56.

[16] 梁云芳，高鐵梅，賀書平.房地產(chǎn)市場(chǎng)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的實(shí)證分析[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2006，(3)：74-84.

[17] 周志春，李征，毛捷.房地產(chǎn)業(yè)周期與經(jīng)濟(jì)周期的互動(dòng)關(guān)系研究——來自中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 南京大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，(6):47-57.

[18] Hodrick, R.,Prescott, E.C. Postwar U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation[J]. Journal of Money, Credit, and Banking, 1997: 1-16.