基于MSVAR模型的房地产通货膨胀效应研究

摘 要：笔者运用Markov 区制转移模型对我国房地产波动的通货膨胀效应进行研究，发现我国房地产波动的通胀效应具有区制依赖性特点：通货膨胀率预期成分在低速增长区制和中速增长区制阶段，均显著影响房地产收益率，并且方向相反；在三个区制中通货膨胀率的周期成分均显著影响房地产波动，在高速发展阶段房地产波动的通胀效应表现为“假说”，其余阶段均表现为“费雪假说”。

关键词：房地产波动；区制转移模型；通货膨胀效应

基金项目：国家社会科学基金项目(05&ZD006)。

作者简介：夏程波（1974-），男，四川绵阳人，四川大学经济学院博士研究生，主要从事世界经济理论与实践研究；庄媛媛(1975- )，女，四川西昌人，回族，四川大学工商管理学院博士研究生，主要从事工程管理研究。

中图分类号：F293.3 文献标识码：A 文章编号：1006-1096（2012）03-0026-05收稿日期：2011-07-04

一、问题的提出及文献综述

房地产具有投资资产属性。关于它对通货膨胀变动的反应,有著名的“费雪假说”和“假说”。“费雪假说”认为资产价格对通货膨胀率很敏感，能迅速对通货膨胀率的变动做出反应，并将这种变化体现在资产收益率中，表现为正相关关系（Fisher,1930）。另一些学者认为通货膨胀率同资产收益率负相关。如Fama（1981）提出的“假说”就认为实际资产收益率与实际经济增长正相关，而实际经济增长率同通货膨胀率负相关，这样通货膨胀率的变动引起经济增长率反向变动，从而资产收益率也反向变动。

从理论上来说，通货膨胀对房地产投资、建设、经营、融资等活动具有直接影响，而通货膨胀预期还会引发诸如加息、提升存款准备金率等紧缩货币政策。这些应对通货膨胀的紧缩性货币政策会对房地产市场形成一定的冲击，从而构成对房地产市场的间接影响。具体来讲，通货膨胀可能从以下4个方面对房地产周期波动产生影响：一是通货膨胀会引起成本转移效应，导致房地产价格上涨。一方面，通货膨胀会导致成本推动型房地产价格上涨。房地产开发中，建安成本是重要成本之一。当通货膨胀发生时，原材料、工资成本等就会上升。如果开发商自己承担所有多出的成本，开发利润将会减少。这就意味着开发商不愿意通过内部系统来承担这部分成本，他们一般会将成本转移给消费者来承担。另一方面，通货膨胀引致的上升成本不能无限制地向消费者转移，因为开发商还必须考虑消费者的有效购买力，当达到某个平衡点后，开发商就会减少房地产投资，进而减少房地产供应。二是通货膨胀引起“保值增值”需求，推高房价。房地产不仅具有消费属性，而且具有投资属性。当市场普遍预期通货膨胀到来时，人们就会将货币财富尽快转化为能够保值增值的资产，而房地产和证券市场是较好的选择。这会使房地产需求增长的速度快于供给的增长速度，从而导致供需结构失衡，促使房价上涨。三是通胀引起的“货币幻觉”会助推房价。当通货膨胀上升时，销售收入、工资等名义收入也与通胀一起上涨，这会使人们产生“货币幻觉”（“货币幻觉”由美国经济学家欧文・费雪于1928年提出，是指人们只对货币的名义价值做出反应，而忽视其实际购买力变化的一种心理错觉），从而导致名义购买力上升，增加对房地产的需求，助推房地产价格上涨。四是真实利率为负，增加对房地产投资的需求。当通货膨胀发生而名义利率保持不变时，实际利率下降。由于政策时滞和政府加息意愿不强等原因，名义利率一般上涨速度较慢，而且上涨幅度也很有限。而通货膨胀率一般由市场决定，上涨速度较快，幅度也较大，这样就可能造成实际利率为负的情况出现。实际利率为负时，相当于可以无偿使用银行借贷资金，这会导致房地产投资意愿增强，供需结构失衡。

大量文献研究了房地产波动同通货膨胀的关系。Peiser (1983)研究了通货膨胀率同房地产资本化率的关系，发现当预期通货膨胀率上升时，房地产资本化率总是趋于下降。Born（1984）发展了房地产周期理论，并构建了考虑通货膨胀的房地产投资分析框架。Ronald（1997）指出通货膨胀率总是领先于房地产繁荣而快速上升。我国学者张红（2005）研究了商品住宅销售面积波动率与通货膨胀率的关系，发现我国通货膨胀率的周期比住宅市场周期长1~2年，且住宅销售与滞后1年的通货膨胀率之间正相关。

本文将按照英国皇家特许测量师学会对房地产周期的定义进行研究，即房地产周期是指经常重复的但是不规则运动的房地产收益率的波动。房地产的其他指标也表现出同样特性，只是这些指标滞后或领先于总体房地产周期。由于房地产逐渐成为我国主要的投资资产，因此通过研究以投资收益率代表的房地产周期与通胀的关系，可以检验著名的资产价格和通货膨胀率的关系。

在波动性的研究方法中，为了将周期的结构性转变因素纳入到研究框架内，Hamilton（1989）在分析美国经济周期时将Markov链引入到一般向量自回归模型（VAR）中。我国学者刘金全等（2009）也将该方法引入到周期研究中，成功地分析了我国经济周期的区制状态。另外，许多文献研究认为通货膨胀率序列可能存在结构性转变。刘金全等（2009）利用Markov模型研究了我国通货膨胀率，认为我国通货膨胀率过程可以划分为3个区制状态，并指出我国经济政策与通货膨胀率的区制特性存在明显的相关性。

本文采用Markov区制转移模型，在不同区制状态下对我国房地产周期波动与通货膨胀率的相关性进行研究。

二、房地产收益率与通货膨胀率区制转移模型学术界普遍认为房地产周期波动的原因是外部冲击-内部传导机制作用的结果。冲击-传导机制是解释经济周期波动的经典理论框架。该理论认为经济周期波动是经济体系受到随机性的外部冲击之后，经由一定的内部传导机制而引发的周期性反应。因此，房地产周期波动机制可用向量自回归模型（VAR）进行描述

Yt=vt+A1Yt－1+…+ApYt－p+B1Xt－1+…+BpXt－p+ut（1）

式（1）中，Yt是内生变量向量，Xt表示外生冲击变量向量，Vt是截距项，ut表示扰动项。虽然模型能够反映外部冲击随时间变化并通过内部传导而对房地产经济系统产生的影响，但该模型是基于线性关系假设，并未考虑周期的结构性转变，而实际上经济变量间的关系通常是非线性的，所以式（1）无法准确反映周期在不同阶段变量关系可能出现的差异，因此本文采用由Hamilton（1989）提出的Markov区制转移模型，将区制转移引入到式（1）中，以非线性模型更加准确地描述房地产周期与通货膨胀率的关系。

Hamilton（1989）将Markov链引入到一般向量自回归模型（VAR）中，使模型可用于描述在不同阶段、状态下，经济周期所具有的不同特征和规律，该模型被称作马尔科夫区制转移模型（ Markov Swit-ching Model，MS模型）。滞后p阶的MS-VAR(p)表达式为

yt=v(st)+A1yt－1+…+Apyt－p+B1Xt－1+…+BpXt－p+ut, ut～NID(0,∑(st))（2）

式（2）中，yt表示k维向量变量，若k=1，则该模型被描述为MS-AR(p)模型；若k＞1，则该模型被描述为MS-VAR(p)模型。st表示不可观测的区制变量，st∈{1,…,M}表示区制状态，则{st}是一个M状态的Markov链，其固定的转移概率为

pij=P［st=j|st－1=i］，∑Mj=1pij=1 i,j∈{1,…，M}（3）

根据总体参数对区制的依赖性，MS-VAR模型可分为MSM-VAR、MSI-VAR、MSMH-VAR、MSIH-VAR、MSMAH-VAR、MSIAH-VAR等形式，所以要根据AIC、 SC准则和对数似然值来确定MS模型的最优形式。本文选取3个不同区制（低速、中速、高速发展阶段）、滞后阶数为一阶的MS模型，模型截距、自回归系数和方差均随区制状态而变化，即MSIAH形式。

Gallagher等（2002）的研究表明通货膨胀率对资产收益率具有双重作用，即持久性的通货膨胀率冲击会引起资产收益率与通货膨胀率呈反方向运动，而暂时性的通货膨胀率冲击会引起资产收益率同通货膨胀率同向运动。这说明通货膨胀率的持久性或预期成分与暂时性成分对资产收益率会产生不同影响效果，因此需要将通货膨胀率分解为持久性部分和暂时性部分。我国学者曾利用HP滤波将通货膨胀率分解为趋势成分和周期波动成分作为前者的。本文亦采用该方法，对通货膨胀率进行分解。本文设定的具体模型形式为

Rt=v(st)+α(st)Rt－1+β1(st)πTt－1+β2(st)πCt－1+ut, ut～NID(0,∑(st))（4）

式（4）中，Rt表示t时刻的房地产收益率，πTt是通货膨胀率的趋势成分或预期成分，πCt为通货膨胀率的周期成分。设定v1＜v2＜v3限制条件。

三、实证研究

1．房地产收益率和通货膨胀率分解计算及数据说明

本文采用我国房地产平均价格月度数据，计算出实际房地产价格的月度同比增长率作为房地产投资收益率，通货膨胀率也为月度同比CPI增长率。实际房地产投资收益率由下式给出

Rt=［(lnPt－lnPt－1）+1］(πt+1)－1（5）

式（5）中， Pt为t时刻的房地产平均价格，Pt-1为上年同期均价，πt为t时刻通货膨胀率。中国房地产均价由国家统计局公布的销售额和销售面积计算得到;通货膨胀率数据来源于《中国统计月报》。考虑到1998年下半年随着住房制度改革，我国了《城市房地产开发经营管理条例》和《关于进一步深化城镇住房制度改革，加快住房建设的通知》，逐步取消了福利分房、单位投资建房等，真正意义上的住房市场化开始启动，因而时间序列样本期选取1998年7月～2010年12月的月度数据。由于是同比数据，所以无需进行季节调整。首先计算名义价格增长率，最后消除通货膨胀影响，得到实际同比价格增长率。

通货膨胀率分解方法采用HP滤波技术得到。假设通货膨胀率序列πt由趋势成分和波动成分组成，πTt是趋势成分，πct是其中的波动成分，则

πt=πTt+πct， t=1,2,…，T（6）

趋势部分πTt可由下式的最小化的解得出

min∑Ti=1{(πt－πTt)2+λ∑Tt=1［(πTt+1－πTt)－(πTt－πTt－1)］2}（7）

其中，λ是平滑参数，月度数据取值为14400。由式（7）可得到趋势成分和周期成分，即持久性通货膨胀率和暂时性通货膨胀率。图1显示了我国房地产收益率、通货膨胀趋势成分和周期成分。我国房地产收益率波动较为剧烈，通货膨胀率趋势成分具有一定上升趋势。

图1 房地产收益率、CPI趋势成分和周期成分时间序列

2．房地产收益率和CPI趋势成分、周期成分关系的实证结果

本文用Krolig的Ox-MSVAR软件包在Givenin平台对模型进行了估计。表 1是区制模型的估计结果。

LR线性检验值为186.9762，卡方统计量的P值小于1%，显著地拒绝原假设线性假设。因此，选择MSIAH模型是非常合适的。表1的估计结果显示，除了在高速增长区制中的通货膨胀预期成分不显著影响房地产收益率，在3个区制中，通货膨胀率预期成分和周期成分几乎都对房地产收益率产生了显著影响（系数的t统计量均为显著）。预期成分和周期成分在各时期参数的符号在各区制也不同，说明房地产收益率与通货膨胀之间的关系具有区制依赖性。根据表1，房地产和通胀共同周期的3个阶段中，以价格增长率衡量的房地产收益率分别为2.7%、5.7%和10%，分别对应着低速增长区制、中

表1 MSIAH(3)- AR(1)模型实证结果

参数区制1区制2区制3v0.0273*0.0571*0.1001*α-0.3053*0.2943*0.2598*β11.5696*-3.6819*-0.8336β22.5728*0.8150*-2.0886*标准差0.0483070.0381520.056569区制转移概率矩阵P1iP2iP3i区制10.89190.11460.1065区制26.005e-0050.83175.902e-005区制30.10810.05370.8934log-likelihood:186.9762 LR linearity test:24.3934

Chi(10) =［0.0066］** 注：*表示在5%水平下显著,**表示在1%水平下显著。

速增长区制和高速增长区制的平均增长率。区制3的维持概率最大，达到89.34%；其次是区制1；维持概率最小的是区制2。另外，房地产收益率波动率在中速增长区制最小，说明此时房地产行业运行最稳定；房地产收益率的波动率在高速增长区制最大，达到5.7%。

图2 房地产收益率区制平滑概率

图2给出了我国房地产周期波动的区制平滑概率。根据P［St＝j|Ω］＞0.5，Ω为全样本信息，则该时点经济周期处于j区制的判断原则，房地产收益率区制状态如图2所示。低速增长区制主要在1999年8月~2000年10月、2001年5月~2001年7月、2004年3月~2004年8月、2006年11月~2007年10月，平均持续期为9.25月；中速增长区制平均持续期只有5.94月，主要在2001年2月~2001年6月、2002年10月~2004年2月、2006年8月~2006年10月、2008年3月~2008年11月以及2010年5月~2010年8月；高速增长区制的时间为样本期间余下的月份，其持续期也较长，达到9.38月。各区制状态的转移概率和持续期随区制状态不同而相异，说明我国房地产区制状态具有非对称性质。

四、实证结论

本文利用马尔科夫区制转移模型对房地产收益率进行了区制划分，并建立了以滞后一阶的房地产收益率为内生变量、滞后一阶的通货膨胀率趋势和周期成分为外生变量的MSIAH模型，结合表1和图 2，可得出如下结论。

第一，MSIAH模型的非线性检验、卡方统计量等都通过了显著性检验，并且通货膨胀率趋势和周期成分系数基本上都通过了t统计量的检验，说明通货膨胀率同房地产周期显著相关，相关关系依赖于所处的区制状态。区制状态分析说明，我国房地产存在显著的增长率分界现象，即房地产波动呈现3区制性质，同时也表明我国房地产周期在样本期间经历了结构性变化，表现出区制状态的非对称性质。这主要是因为我国房地产政策存在着明显的周期性特点，在逐步市场化进程中，市场结构也随政策的改进而变化。政策调控逐步由行政直接干预向利用税收、土地供应、信贷等市场化手段转变，但转型期的政府对经济活动调控能力较强，政策因素对房地产市场结构的影响较大。

第二，MSIAH模型将滞后一阶的房地产收益率引入模型，用以考察我国房地产周期的自回归过程。表1显示在3个区制中自回归系数都是显著的，表明我国房地产波动具有自相关性质，相关程度和相关方向依赖区制状态而不同。在低速增长区制阶段，参数α的估计值为负，前期市场的紧缩会对市场有回复作用，而前期市场扩张对当前市场有抑制作用。这与刘金全等（2009）对股票收益率与通货膨胀率在低速增长区制关系的研究得出的结论是一致的。在中速增长区制和高速增长区制时，自相关系数为正，意味着房地产市场在这两个区制具有惯性运动属性，前期市场运动使当期房地产市场保持原来的运动方向。

第三，通货膨胀率的周期成分在各区制中对房地产周期波动的影响也不一样。首先，在同一区制中的通货膨胀周期成分与预期成分对房地产波动的影响方向不一样。在低速增长区制和高速增长区制的通货膨胀率周期成分与预期成分的系数符号相同，前者同为正，后者同为负；而在中速增长区制二者的符号相异，相对于正的预期成分系数，此时通货膨胀率的周期成分系数为负。通货膨胀周期成分基本上是无法预测成分或暂时成分，属于异常的外生因素变化而形成的意外冲击，因此政府在对房地产市场进行宏观调控时，可以充分利用通货膨胀率周期成分的特点，对房地产市场加以控制。在低速增长区制阶段，政府可通过向市场施加意外的通货膨胀因素，加强预期成分对房地产市场的提振作用。而在中速增长区制阶段，政府若需要加快房地产业的发展，除了降低通货膨胀预期外，可施加意外的通货膨胀率增加因素。在高速增长区制阶段，则可通过提升预期外的通货膨胀率，控制房地产市场过度发展。

第四，通货膨胀率趋势或者预期成分与房地产收益率之间的关系随区制状态不同而相异。在低速增长区制中的预期成分的回归系数为正（β1=1.5696），说明房地产收益率与通货膨胀率预期正相关，通货膨胀率与资产收益关系的“费雪效应”得到验证。其政策启示是，温和的通胀将有助于经济发展，促进房地产收益率提高，从而促进房地产市场从低速增长区制向其他区制转移。而在中速增长区制的通货膨胀率预期成分的参数显著为负（β1在中速增长区制的取值为-3.6819），表明在这个阶段的通货膨胀率预期与房地产收益率负相关，此时资产收益与通货膨胀率的“效应”体现出来。如果要调控房地产发展速度，在对房地产市场进行政策引导时，提高通货膨胀率预期将有助于房地产市场降温。其作用机制在于通胀预期意味着政府将实施从紧的经济政策，收紧房地产资金链，提高资金成本，从而压缩投资、投机需求，同时刚性需求也会持观望态度，从而房地产总体需求将不乐观，房地产开发商就会收缩房地产投资。在高速增长区制，通货膨胀率预期成分与房地产收益率间的关系不显著，房地产波动率最大，说明在高位运行的房地产市场对各种因素极为敏感，其他因素对房地产市场影响较大，通货膨胀预期并不能显著影响房地产市场。

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(编校：沈 育)

A Research on the Inflation Effect on the Influctuation of Real Estate

XIA Cheng-bo1, ZHUANG Yuan-yuan2

(1.School of Economy, Sichuan University, Chengdu 610041, China;

2.School of Business Adiministration, Chengdu 610041, China)

Abstract:As is known that inflation rate is greatly related with real estate yield. In order to test the effect of relation on the cycle of real estate in China, this paper researches the relationship between them in China with a markov regime model by setting three regimes of real estate cycle in China. It is found that the fluctuation of real estate in China depends on regimes; The expect part of inflation is significantly related with real estate yield in both “low speed regime and “medium speed regime”, with different directions; The cycle part of inflation significantly affects the real estate yield in all regimes with positive effects except in “high speed regime”. It shows that government policies may affcet the fluctuation of real estate.

Key words: Real Estate Influctuation; Inflation Rate; Markov Switching Model