房地产与中国宏观经济

房地产不仅具有消费品和投资品的双重属性，而且具有资源和资产的双重属性。因此，房地产与宏观经济紧密相关。房地产与宏观经济的关系主要体现在三个方面：一是房地产周期与经济周期紧密相关；二是房地产泡沫与经济泡沫紧密相关；三是房地产与宏观经济政策紧密相关。特别是20世纪90年代初期的日本地产危机、1998年的东南亚金融危机以及2008年美国的次贷危机，使房地产与宏观经济关系的研究日益重要。本书采用理论和实证相结合的方法，对中国房地产与宏观经济的关系进行了深入研究。
本书共包括10个部分。导论部分介绍了研究背景及意义、研究内容、研究方法以及创新之处。
第一章使用中国1997、2002和2007年《中国投入产出表》考察了房地产相关产业与中国经济增长关系。研究表明，建筑业和房地产业占GDP比重均值分别为5.64％和4.28％，合计为9.92％，其对经济增长率的贡献平均每年分别为0.50％和0.49％，合计为0.99％，二者应成为中国新的经济增长点。因此，应大力发展建筑业和房地产业，充分发挥建筑业产业链长、拉动作用强的特点，促进经济增长。
第二章使用中国35个大中城市1996-2007年数据考察了房地产投资、信贷与中国城市经济增长的互动关系。实证结果表明，经济增长对房地产投资的影响大于房地产投资对经济增长的影响。因此，一旦经济增长出现波动，将导致房地产投资剧烈波动，但房地产投资波动将引起经济增长较小波动。其次，房地产购买与经济增长的关系比房地产开发投资更密切；信贷对开发商比对购房者重要。第三，经济增长对房地产信贷的影响大于房地产信贷对经济增长的影响。因此，一旦经济增长下跌，将导致房地产信贷严重萎缩。第四，房地产投资对经济增长的影响大于房地产信贷，但经济增长对房地产信贷的影响大于房地产投资。因此，一旦经济下滑，将严重压缩房地产信贷规模，但对房地产投资影响较小。最后，房价对房地产信贷的影响大于经济增长和利率。一旦房价下跌，房地产信贷将严重萎缩，从而可能引发违约风险和房地产金融危机。为此，政府更应控制房价的过快增长。
第三章通过对房东和租客分别建立两期房价与消费关系模型，考察了房价变动对居民消费变动的影响。房东消费模型显示，房价上升使住房消费面积减少、非住房消费增加，但对住房消费额的影响不确定；家庭收入和住房贷款余额变动与住房消费和非住房消费变动成正比；非住房消费额与住房消费额存在挤出效应。租客消费模型显示，房价上升将使住房消费量减少，但对非住房消费无影响；收入变动与住房消费和非住房消费成正比。本章对中国35个大中城市1996-2007年家庭消费数据的实证研究发现，本期房价对住房消费影响为负，对非住房消费影响为正，不存在财富效应；上期房价对住房消费和非住房消费均有负向影响，也不存在财富效应；下期房价对住房消费无显著影响，但对非住房消费有显著影响，财富效应明显。因此，为扩大住房消费，政策制定者应控制房价过快上涨。其次，家庭购房贷款作用大于家庭收入。因此，为促进住房消费，放松住房信贷可能比提高家庭收入更有效。第三，无论对住房消费还是非住房消费，股票市场财富效应显著。因此，要稳定房市，需稳定股市。第四，住房消费与非住房消费不存在挤出效应。最后，地理位置对住房消费和非住房消费均产生重要影响。相对于西部城市，东部和中部城市住房消费和非住房消费增加更大。
第四章从投资回报角度构建一个房地产空间市场与房地产资本市场关联度的理论模型。理论模型显示，本期股价与本期房价呈正相关关系，与下期房价呈负相关关系。本章采用系统GMM估计法对深沪两市61家房地产上市公司1996-2007年度数据的实证研究发现，房市与股市具有很强关联度，但二者关联作用不对称，房市对股市的影响大于股市对房市的影响。其次，租金变动对房价和股价变动无显著影响。第三，相对于西部，东部和中部房地产股价和房价增长率更高。这表明，地理位置对股价和房价变动具有重要影响。第四，房价波动具有明显序列相关性，而股价波动具有随机游走特征。第五，股市风险溢价、流动性、公司规模以及治理结构对股价变动具有显著影响。最后，滞后开发成本变动和城市经济增长率对房价变动也具有显著正向影响。
第五章在住房流量模型基础上，通过构建住房市场局部均衡模型，考察了外资对房价的影响。理论模型显示，外资流入将导致房价上涨。本章使用中国31个大中城市1996-2007年的数据，对上述理论模型进行了实证检验。实证检验结果验证了本章所提出的基本命题。实证结果表明，尽管FDI对房价有正向影响，但其影响微乎其微。因此，在中国严格外资管制下，FDI流动将不会引发房地产泡沫。此外，实证研究发现，收入是影响中国大中城市房价的最主要因素，而开发成本则很小。这意味着中国大中城市的房价基本是由需求拉动而非成本推动的。最后，实证研究还发现，利率政策在很大程度上是无效的，城市规模越大，房价越容易上涨，租赁市场对买卖市场的替代效应较小。
第六章通过构建一个附加预期和投机的住房市场均衡模型，考察了预期和投机对房价的影响。理论模型显示，理性预期房价越高，投机越盛，房价波动越大；但适应性预期和投机与房价波动关系较复杂。本章对中国35个大中城市1996-2007年数据的实证结果表明，理性预期和适应性预期及其投机对中国城市房价波动都具有较强解释力；预期对房价波动影响大于经济基本面；上期房价对本期房价波动影响大于下期房价；收入作用大于开发成本，开发成本并非房价波动的重要因素；人口增长较快的城市，房价波动较大；相对于西部，东部城市房价波动更大，但中部城市不显著，东部城市更易导致房价泡沫。
第七章在住房特性基础上，通过构建消费者一开发商模型和投机者一投机者模型说明了住房泡沫大小以及泡沫破灭的条件。本章利用1996-2007年中国31个省份数据，采用系统GMM模型对该理论模型进行了实证检验。实证检验结果基本上验证了本章所提出的基本命题。实证结果表明，东部存在较严重的住房泡沫，中西部没有明显的住房泡沫。因此，降低东部房价主要是降低预期房价、抑制投机；降低中西部房价要防止收入和开发成本的过快增长。
第八章在住房存量模型基础上，构建了一个购房者、开发商和央行的住房市场比较动态均衡模型，考察了利率对房价的影响。理论模型显示，本期利率与本期房价呈正相关关系。本章对中国35个大中城市1996-2007年数据的回归分析结果表明，本期利率变动对房价变动具有正向影响，但回归系数不显著。这表明央行利率政策在很大程度上是无效的。其次，本期房价变动对本期利率变动影响不显著，但经济增长率变动对本期利率变动影响显著。这表明央行利率政策主要是稳定经济增长，而非房价。再次，利率预期对房价影响不显著。最后，收入比开发成本更能影响房价。这意味着中国大中城市房价并非成本推动，而是收入拉动的。
第九章在住房流量模型基础上，构建一个购房者和开发商的住房市场局部均衡模型，考察了完全垄断、寡头竞争和完全竞争情形下，物业税与房价之间关系。本章理论模型表明，无论何种市场结构，提高物业税均将导致房价下降；住房市场垄断性越强，房价越高，物业税对房价影响越大。本章对1996-2007年中国33个大中城市住房市场数据的实证结果发现，物业税将导致房价下降，但影响甚微。物业税增长率每增加1％，房价增长率将减少0.02％。市场结构对房价影响大于物业税。勒纳指数每增加1％，房价增长率将增加0.13％。物业税与市场结构相互作用将使房价上涨，但影响微不足道。物业税与勒纳指数乘积增长率每增加1％，房价增长率将增加0.01％。因此，对住房开征物业税，将对房价上涨有一定限制作用，但不能有效抑制房价上涨。为控制房价过快上涨，政策制定者更应注重市场结构对房价的影响，减少住房市场垄断性。增强住房市场竞争性。

况伟大，中国人民大学商学院财务与金融系副教授，中国人民大学不动产研究中心副主任，《经济研究》、《经济学季刊》和《世界经济》匿名审稿人，2002年于中国人民大学获得博士学位，师从著名土地经济学家周诚教授。2006——2007年受美国福特基金资助在布朗大学（Brownjnive rsity）经济系做访问学者，师从著名城市经济学家John Ve rnon Henderson教授。研究领域包括房地产经济、房地产金融、城市经济和产业组织，在《经济研究》、《世界经济》、《财贸经济》、《经济学动态》等期刊发表论文30余篇。著有《垄断、竞争与管制一一北乐币住毛业市场结构研究》一书。主持国家自然科学基金和林肯土地政策研究院（Lincoln Instsitute of Land Policy）课题2项。

导论
第一节 研究背景／1
第二节 研究内容／10
第三节 研究方法／12
第四节 创新之处／12

第一篇 房地产与经济增长
第一章 房地产相关产业与中国经济增长
第一节 文献评述／17
第二节 房地产相关产业地位／18
第三节 房地产相关产业关联作用／21
第四节 结论和政策含义／36

第二章 房地产投资、信贷与中国城市经济增长
第一节 文献评述／40
第二节 计量模型／43
第三节 实证检验／46
第四节 结论和政策含义／60

第三章 房价变动与中国城市居民消费
第一节 文献评述／64
第二节 假设与模型／66
第三节 实证检验／70
第四节 结论和政策含义／79

第二篇 房价与泡沫
第四章 中国房市与股市关联度
第一节 引言／87
第二节 假设与模型／90
第三节 实证检验／95
第四节 结论和政策含义／104

第五章 FDI与房价
第一节 引言／107
第二节 假设与模型／109
第三节 实证检验／113
第四节 结论和政策含义／121

第六章 预期、投机与中国城市房价波动
第一节 引言／127
第二节 假设与模型／130
第三节 实证检验／135
第四节 结论和政策含义／143

第七章 中国住房市场泡沫
第一节 文献评述／151
第二节 假设与模型／156
第三节 实证检验／164
第四节 结论和政策含义／171

第三篇 房地产与宏观经济政策
第八章 利率与房价
第一节 文献评述／177
第二节 假设与模型／180
第三节 实证检验／185
第四节 结论和政策含义／191

第九章 物业税与房价
第一节 文献评述／196
第二节 假设与模型／198
第三节 实证检验／203
第四节 结论和政策含义／211

在中央政府进行4万亿元投资，以及继续实施适度宽松的货币政策和积极的财政政策，扩大内需，促进经济增长的背景下，本章研究表明，建筑业完全可以成为中国经济新的增长点。更为重要的是，目前中国正处于城市化加速发展阶段，人们在解决了衣、食之外，对住、行将产生巨大需求。特别是住房需求，因住房价值量大，其需求是巨大的，是比汽车业更为重要的行业。2008年中国城市化率为44.9 ％，离发达国家80％城市化水平还有很大差距，需要几十年才能完成。此外，从世界经济发展历史来看，建筑业和房地产业很长时间都是发达国家的支柱产业。现在，“居者有其屋”仍是美国、欧洲、新加坡等发达国家奋斗的目标。因此，住房需求完全能够支撑中国未来几十年经济增长，成为经济增长引擎。中国的问题是，因房价过高，导致房价收入比过高，大多数居民负担不起，抑制了住房消费和投资，从而也抑制了内需的扩大。基于此，为扩大住房消费和投资，扩大内需，首先应控制房价上涨，特别应控制开发商和地方政府联合使房价上涨，然后通过经济适用房、限价房、廉租房等将房价降下来。住房消费和投资扩大，不仅能够促进经济增长，而且能够促进城市化和工业化进程，还能有效缓解“三农问题”。
其次，从后向关联来看，房地产业对金融业、建筑业、商业、文化用品业、石油和天然气开采业、石油及核燃料加工业、其他社会服务业、保险业、有色金属采选业、砖瓦、石灰和轻质建材业等产业拉动作用较大；建筑业对砖瓦、石灰和轻质建材业、钢压延加工业、农业、水泥、石油和天然气开采业、黑色金属、石油及核燃料加工业、石灰和石膏业、金属制品业、防火材料业、木材及竹材采运业等产业拉动作用较大。此外，建筑业影响力系数大于房地产业影响力系数。其中，建筑业拉动作用相对于国民经济其他产业是最大的，而房地产业远低于所有产业平均水平。

自20世纪90年代以来，美国房价不断上升，加之低利率政策，次级债（Subprime Lending）得到了迅速发展。同时，以次级债为抵押资产的金融创新（例如，cD0、CDS、Synthetic CDOs）也迅速发展起来。次级贷款及其衍生品均未经历完整的经济周期。当经济萧条、房价下降、利率上升同时发生时，次级债违约率提高，导致了次级债危机，从而波及次级债衍生品以及整个金融市场，引发了国际金融危机，并最终导致了国际经济危机。房地产市场危机以及由此引发的国际金融危机引起了各国房地产市场和资本市场参与者和监管者的高度重视。从当前国际金融危机传导机制和发生机理来看，首先是房地产空间市场（以下简称“房市”）房价下降，然后是房地产抵押贷款市场次级债违约率提高，最后是房地产资本市场（以下简称“股市”）金融衍生品的崩溃。这表明，在房地产证券化下，房市与股市已紧密结合。