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房地产价格、CPI与居民消费需求增长的关系分析

作者:常晔 来源: 日期:2015-01-25 13:50:00 人气:33 加入收藏 评论:0 标签:
   随着经济的发展和产业结构的不断优化调整,扩大内需,提高消费对经济的拉动作用,成为我国转变经济增长方式的重要目标之一,但我国居民消费增速一直未有明显起色,部分学者研究认为,快速上涨的房价对使居民财富集中于房产上,不利于居民扩大消费需求。的确,近年来以房地产价格为代表的资产价格快速上涨,已经引起了大家的普遍关注。尤其是国际金融危机爆发以来,我国房地产价格更是迅速上涨。在2009年房价快速上涨的同时,CPI却一直低速甚至负增长,但2010年-2012年,通胀压力又开始显现。那么究竟房地产价格、CPI与居民消费需求之间存在什么样的相互关系?本文基于我国经济发展的实际情况,拟利用VEC分析方法,对此问题进行深入的分析研究。
  一、理论综述
  国外学者的研究集中在房地产价格与通货膨胀之间的关系上,对房地产价格与居民消费需求之间关系的研究较少。美国经济学家欧文·费雪于1911年在《货币的购买力》中提出:货币供应量的增长首先引致资产价格的上升然后才是消费物价的上升。Smets(1997)发展了一个结构模型,阐明了未预期到的资产价格波动可以影响通货膨胀预期的两条理由:第一,资产价格波动可以直接影响总需求;第二,资产价格强烈地受到未来预期回报的影响,而未来预期回报则分别受到未来经济景气、通货膨胀与货币政策预期的影响。Goodhart和Hofmann(2000)对12个国家的CPI通货膨胀方程进行了估算,通过大量的回归检验得出结论:货币类资产,尤其是在两年期水平上的广义货币的增长率、名义利率和房地产价格三个变量对通货膨胀有显著的解释力,资产价格特别是房地产价格的确有助于预测未来的通货膨胀;Goodhart(2001)经过进一步的研究认为:股价以及汇率与滞后的产出和通货膨胀之间的联系较弱,而房地产价格变动与滞后的产出和通货膨胀之间的联系则要紧密得多。Kontnonikas和Montagnoli (2002)估计了房价对总需求和通货膨胀的影响,发现房价对于总需求具有重要影响,并且住房价格波动与未来的消费价格膨胀之间具有高度的正相关性。Tkaea和 Wi11kins(2006)分别检验了股价与房价对加拿大GDP和通货膨胀的预测能力,发现房价能够预测未来产出与通货膨胀。
  国内也有不少学者对我国房地产市场与通货膨胀之间的关系进行了研究。但结论不尽相同。王维安等(2005)通过构建房地产均衡市场模型,对我国房地产市场进行了实证研究,发现房地产预期收益率与通货膨胀之间存在稳定的函数关系。而黄平等(2005)的研究则认为,我国房地产市场的财富效应微弱,房地产价格的大幅度变化对消费、产出进而对一般价格水平的影响十分有限。经朝明(2006)等通过对1987-2005年房地产市场价格与消费物价指数年度数据进行计量分析后认为,我国房地产价格与通货膨胀之间存在长短期的均衡关系,但是它们之间是负相关的关系,即替代效应大于财富效应,房地产价格的上升会造成一般物价水平的降低。
  综合上述研究,可以发现,国内外学者关于房地产价格与物价水平之间的关系研究较多,得出的结论也不尽相同。而对房地产价格与居民消费需求、居民消费需求与物价水平之间的研究则几乎没有。根据上述学者的研究[第一论文 网专业提供毕业论文代写和代写毕业论文论文的服务,欢迎光临www.dylw.neT]结果可知,房地产价格与CPI、消费需求之间的影响机理非常复杂,房地产价格的上涨会同时产生财富效应和替代效应,一方面,房地产价格上涨使拥有者财富增加,有助于他们增加消费;另一方面,房地产价格如上涨过快,会使人们加大对房地产的投资力度,从而加大购房者的财务负担,对消费会产生一定的挤出。但同时,购买的房屋数量增加,直接带动了与房地产有关联的相关产业的发展,又会对物价和消费产生直接的拉动作用。但房地产价格上涨后,究竟哪种作用的影响较大,房地产价格与居民消费需求、居民消费需求与物价水平之间有无关系、有何关系,还需我们去做更进一步的分析研究。
  二、数据来源与模型选取
  (一)数据来源
  本研究中的房地产价格用当年商品房销售总额除以商品房销售面积得来,然后以此为基础,算出房地产价格年度增速,CPI用当年居民消费价格同比增长速度来代表,居民消费需求增长用当年社会消费品零售总额增速来代表,本研究所用数据均来自中经网统计数据库,样本区间为1991-2012年。
  (二)模型选取
  为了研究房地产价格(P)、居民消费价格(CPI)、社会消费品零售总额(TC)之间的相互影响,我们选择向量自回归模型作为基本计量模型,选择它是因为其具有以下优点:它把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,因此它可以不以严格的经济理论为依据,还可以避免变量缺省的问题,从而有效地解决了现实分析中难以找到合适的理论基础来构建一个包含所有影响因素的模型的问题,为分析系统中各个变量之间的动态影响提供了很好的分析工具(lü tkepohl,1993)。本文实证分析的具体思路为:首先对各变量进行ADF(augmented Dickey-Fuller test)单位根检验法检验各变量之间的平稳性,如变量是单整的,再进行JJ(Johansen-Juselius)协整检验,以检验各变量之间是否存在协整关系,如果存在协整关系,则建立向量误差修正模型(vector error correction model,VECM),并找出其长期均衡关系进行分析;接着进行格兰杰因果关系检验(granger causality test),分析各变量之间的格兰杰因果关系;最后再运用脉冲响应函数(impulse response function, IRF),对各变量间的动态影响作更详细的分析。
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