新華通訊社 史金明
受到全球經(jīng)濟下行的壓力,中國經(jīng)濟也受到影響。2014年以來,中國的房地產(chǎn)市場還出現(xiàn)了一些變化:土地購置和新開工面積下降、銷售面積下降、房地產(chǎn)價格指數(shù)持續(xù)回落,有經(jīng)濟學家分析認為中國房地產(chǎn)市場在這一年已經(jīng)進入了中長期拐點。與此同時,持續(xù)回落的大宗商品價格在2014年出現(xiàn)了更大幅度的下跌,截止2014年底,以鐵礦石、焦煤焦炭為代表的黑色系商品價格跌去了50%,“商品之王”原油也有超過47%的跌幅。而在這些商品中,焦煤、焦炭、鐵礦石、螺紋鋼等黑色系產(chǎn)品,塑料、PP、橡膠、玻璃等化工建材產(chǎn)品與房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)聯(lián)系緊密,由于這些商品基本上是房地產(chǎn)的上游產(chǎn)品,因此我判斷,這兩者之間是存在著某種因果聯(lián)系的。通過研究大宗商品的價格指數(shù)與房地產(chǎn)價格指數(shù)的關系,就有機會找到他們之間的聯(lián)系,如果進一步確定一方對另一方具有先行性,那么我們就可以通過一種價格指數(shù)的變化預先判斷出另一種價格的變化趨勢,從而規(guī)避市場變動給宏觀經(jīng)濟、個人生活帶來的不確定性風險。文章將通過理論與定量模型分析工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)與房地產(chǎn)價格指數(shù)的相關性。
本文所討論的問題主要有兩個方面,一是驗證工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)與房地產(chǎn)價格指數(shù)的相關性,看他們兩者之間是否存在因果關系,并且兩者之間誰具有先行性特征。二是面對房地產(chǎn)市場和和大宗商品市場的波動,建議可以將房地產(chǎn)價格指數(shù)期貨引入國內(nèi)期貨市場,這樣就可以與大宗商品期貨形成投資組合,更好的規(guī)避市場系統(tǒng)性風險給大家?guī)淼膿p失,并使得房地產(chǎn)市場回歸理性。
影響房地產(chǎn)價格的因素可以分為宏觀因素和微觀因素,其中微觀因素又可分為需求因素和供給因素。需求因素主要包括人口因素、收入因素、社會因素和心理因素,供給因素主要包括投資規(guī)模、土地與建設成本、竣工面積;而宏觀層面的因素則包括國民經(jīng)濟發(fā)展水平、利率、社會貸款總額、政府的行業(yè)政策等。人口增加、收入上漲會直接推動人們購房欲望的增強,促進房地產(chǎn)價格的上漲,而穩(wěn)定的社會環(huán)境和房價上漲預期則會對人們的購房愿望產(chǎn)生積極影響,當房地產(chǎn)投資規(guī)模不斷膨脹、購買土地成本升高、人力資本和建筑材料價格上漲時,造成開發(fā)商融資成本提高、投資回報下降,都會促使開發(fā)商提高房價以保持利潤率,而當存準率、存貸款利率提高、政府實行限購政策并加大保障型住房供給時,則會對房價上漲產(chǎn)生抑制作用。
而我們所研究的工業(yè)產(chǎn)品作為房地產(chǎn)行業(yè)的上游原料,其對房價產(chǎn)生的影響是歸類在供給因素中的,通過原材料價格變動來影響房屋建筑成本,進而影響房價,也就是說,它們應當表現(xiàn)出正相關。但是在需求拉動型市場和成本推動型市場兩個不同的市場環(huán)境下,工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)與房地產(chǎn)價格指數(shù)相互作用的方向和程度是不同的。當需求拉動較強時,價格會由房地產(chǎn)市場向上游工業(yè)品市場傳導,反映在統(tǒng)計結(jié)果中就是房地產(chǎn)價格指數(shù)是工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)的格蘭杰原因;而當成本因素占主導時,價格傳導會從上游工業(yè)品市場向下游房地產(chǎn)市場流動,在統(tǒng)計分析結(jié)果中就應當表現(xiàn)為工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)是房地產(chǎn)價格指數(shù)的格蘭杰原因,但更多情況下他們兩者之間是互為因果、相互影響的。
在分析分行業(yè)工業(yè)生產(chǎn)者購進價格指數(shù)與房地產(chǎn)價格指數(shù)相關性時,我從國家統(tǒng)計局網(wǎng)站獲取了2005年6月到2010年3月的分行業(yè)工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)月度數(shù)據(jù),在Wind數(shù)據(jù)庫中獲取了同時期的全國房地產(chǎn)價格指數(shù)月度數(shù)據(jù),為了使結(jié)果更加可信,我還選擇了工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)體系中分行業(yè)的建筑材料及非金屬礦類購進價格指數(shù)加入到分析中。下文中,工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)用PPI表示,建筑材料及非金屬礦類購進價格指數(shù)用JZPPI表示,房地產(chǎn)價格指數(shù)用EPI表示,并運用時間序列分析中常用的ADF單位根檢驗、VAR向量自回歸檢驗、Johan?sen協(xié)整檢驗、格蘭杰因果關系檢驗等模型。
對于時間序列,如果它是平穩(wěn)序列,系統(tǒng)將以一種近似不變的振幅在均值上下波動;如果它是非平穩(wěn)序列,系統(tǒng)將不會表現(xiàn)出這樣的特征,并導致之后的回歸分析產(chǎn)生“偽回歸”,即變量之間并不存在真實的均衡關系。所以,為了防止出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象,在進行實證分析之前,要先對獲取的時間序列數(shù)據(jù)進行單位根檢驗,如果變量之間是平穩(wěn)的同階單整序列,才可進行下一步。目前,單位根檢驗的方法包括ADF檢驗和PP檢驗兩種方法,本文選擇ADF檢驗。
在檢驗中,我們先從水平階數(shù)開始檢驗。發(fā)現(xiàn)在水平差分,即I=0時,EPI與PPI的T值均小于其在1%、5%、10%顯著性水平下的值,說明這兩組序列有99%的可能性為平穩(wěn)序列,不存在單位根;而JZPPI在I(0)的條件時,在5%、10%的顯著性水平下是平穩(wěn)的,即有95%的可能性為平穩(wěn)序列,不存在單位根。可見三組變量滿足同階單整的要求,為水平平穩(wěn)序列,可進行后續(xù)操作。
向量自回歸模型簡稱VAR模型,是一種常用的計量經(jīng)濟模型。VAR模型的重要問題是確定最優(yōu)滯后階數(shù),一般通過AIC最小準則和SC最小準則進行判斷,當兩者不一致時,一般會以AIC為準。在建模時先選擇系統(tǒng)默認的VAR模型,再通過Lag Length Criteria命令進行滯后優(yōu)化,本文得出EPI與PPI組合的最優(yōu)滯后階數(shù)為7,EPI與JZPPI組合的最優(yōu)滯后階數(shù)為3。
因為EPI、PPI與JZPPI都是0階平穩(wěn)序列,在水平狀態(tài)下即滿足同階單整要求,為了嚴謹,我們在此對他們進行協(xié)整檢驗。
經(jīng)VAR檢驗,EPI與PPI的的最優(yōu)滯后階數(shù)為7,因此在進行Johan?sen協(xié)整檢驗時,Lag intervals的取值為“1 7”。結(jié)果顯示EPI和PPI在跡檢驗(Trace Statistic)中存在兩個協(xié)整關系。而EPI與JZPPI的的最優(yōu)滯后階數(shù)為3,因此在進行Johansen協(xié)整檢驗時,Lag intervals的取值為“1 3”。結(jié)果顯示EPI和JZPPI在跡檢驗(Trace Statistic)中也存在兩個協(xié)整關系。這說明,EPI分別與PPI和JZPPI存在協(xié)整關系。
格蘭杰因果關系檢驗是從預測可能性的觀點來定義因果關系,即如果同時利用X和Y的過去值來對Y進行預測比單用Y的過去值來進行預測所產(chǎn)生的預測誤差更小的話,則認為“變量X是變量Y的格蘭杰原因”或“存在X到Y(jié)的因果關系”。結(jié)合本篇文章所研究的內(nèi)容,根據(jù)向量自回歸模型的AIC值最小原則,EPI與PPI的最優(yōu)滯后階數(shù)為7,EPI與JZPPI的最優(yōu)滯后階數(shù)為3,因此他們在進行格蘭杰因果關系檢驗時,lag的屬性分別為7和3。
1、EPI與PPI的格蘭杰檢驗
在滯后階數(shù)為7時,“PPI不是EPI的格蘭杰原因”的假設概率為0.2385,大于0.05,所以該假設被接受,即PPI不是EPI的格蘭杰原因;而“EPI不是PPI的格蘭杰原因”的假設概率為0.0278,小于0.05的水平,假設被拒絕,所以EPI是PPI的格蘭杰原因。
2、EPI與JZPPI的格蘭杰檢驗
在滯后階數(shù)為3時,“JZPPI不是EPI的格蘭杰原因”的假設概率為0.0517,大于0.05,所以該假設被接受,即JZPPI不是EPI的格蘭杰原因。而“EPI不是PPI的格蘭杰原因”的假設概率為0.0004,遠小于0.05的水平,假設被拒絕,所以EPI是JZPPI的格蘭杰原因。
綜上所述,EPI分別是PPI和JZPPI的格蘭杰原因,反之則不成立。得出這樣的結(jié)果,說明在這一階段我國房地產(chǎn)市場的價格鏈傳導是從需求端向供給端傳遞,這在一個以需求導向為主的市場中是合理的。在這樣一個市場中,房屋購買者對房地產(chǎn)的大量需求導致商品房和土地供不應求,另一方面在特定時期國家政策的引導下,國內(nèi)外資本紛紛涌入房地產(chǎn)領域,催生建筑熱潮,房地產(chǎn)行業(yè)對建筑材料的大量需求拉高了上游大宗商品價格,鋼鐵、水泥、橡膠、塑料、有色金屬價格都在中國房地產(chǎn)市場洶涌澎湃的大潮中水漲船高,而當房地產(chǎn)的需求降低,上游的大宗商品的需求量將會下降,價格隨之下跌。
由此可以初步判斷,房地產(chǎn)價格指數(shù)相對工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)的先行性特征是一個階段性特征,在需求因素占主導的市場上,EPI是PPI的格蘭杰原因,但是一旦上下游產(chǎn)品的供求關系發(fā)生變化,如房地產(chǎn)市場由供不應求變?yōu)楣┻^于求,其對上游建筑材料等大宗商品的需求就會下降,房地產(chǎn)價格的變化就會由需求拉動變?yōu)槌杀掘?qū)動,PPI與EPI的相關性也就會隨之變化,最有可能出現(xiàn)的結(jié)果就是兩者互為因果,此外,還有可能出現(xiàn)PPI先于EPI指標發(fā)生變化。所以,分析兩個經(jīng)濟指標的相互關系,宏觀經(jīng)濟狀況和微觀的供求關系是不可忽視的因素。
本文以實證分析為基礎,從理論上簡述了影響房地產(chǎn)價格指數(shù)的因素,以及工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)與房地產(chǎn)價格指數(shù)的相互關系,再根據(jù)獲取的數(shù)據(jù),從實證角度證明這兩者是存在相互關系的,并且房地產(chǎn)價格指數(shù)是工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)的格蘭杰原因。但由于我國房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)自誕生以來一直處于供不應求的狀態(tài),因此不排除房地產(chǎn)價格的先導性是由于房地產(chǎn)行業(yè)需求因素主導所造成的。因此本篇論文的研究結(jié)果可以證明,在一個以需求導向為主的市場上,房地產(chǎn)價格指數(shù)是工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)的格蘭杰原因,具有先導性。而當進入以供給因素為主導的時期后,這種關系是否發(fā)生變化,還需要進一步分析。
了解了現(xiàn)階段工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)與房地產(chǎn)價格指數(shù)的相互關系,我們可以使用房地產(chǎn)價格指數(shù)作為工業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)的預測變量,特別是在期貨市場上,我們可以根據(jù)房地產(chǎn)價格指數(shù)的變化,安排好大宗商品期貨的投資策略,對沖市場風險。此外,由于房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟的重要產(chǎn)業(yè),涉及行業(yè)面廣,牽動利益非常巨大,受到政府、企業(yè)、消費者和投資人的高度關注,如何促使我國房地產(chǎn)市場良性健康發(fā)展,需要我們持續(xù)關注并提出解決辦法。而期貨作為一種新興的金融衍生品工具,是以未來某個時刻的某個地區(qū)的商品房價格指數(shù)為標的的標準化期貨合約交易,可以發(fā)揮套期保值、對沖風險、價格發(fā)現(xiàn)與預期、優(yōu)化資產(chǎn)配置等重要作用,因此房地產(chǎn)價格指數(shù)期貨就成為一個可以操作的選擇,理論上可以對現(xiàn)貨房地產(chǎn)價格波動起到一定抑制作用。
[1]陳鈺.PPI、企業(yè)商品價格指數(shù)、M2與CPI之間關系研究[J].遼寧大學學報,2011
[2]梁宏.工業(yè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者價格指數(shù)與CPI關系研究——基于VAR模型的實證分析[J].經(jīng)濟理論與實踐,2013
[3]蔡慧,華仁海,中國商品期貨指數(shù)與GDP指數(shù)的關系研究[J].金融理論與實踐,2007(8):4-6.
[4]馮科,李昕昕.我國商品期貨價格指數(shù)與宏觀經(jīng)濟指標關系的實證研究[J].經(jīng)濟與管理,2014
[5]蔡慧,馬曉榮.我國金屬期貨指數(shù)與宏觀經(jīng)濟變量之間的關聯(lián)研究[J].市場周刊,2010
[6]耿繼進,余澤浩.我國發(fā)展房地產(chǎn)價格指數(shù)期貨的必要性及可行性分析[J].中華建設,2008
[7]趙宇.房地產(chǎn)價格波動對CPI影響的多視角分析[J].經(jīng)濟理論與實踐,2014
[8]Muth RF,Wetzler E.The effects of constraints on housing costs[J].Journal of Urban Economics,197
[9]James A.Thorson,Zoning policy changes and the urban fringe land market[J].Journal of the American Real Estate and Urban Economics Association.1994