我国房地产价格波动对消费的影响分析_基于VAR模型的实证研究

时间：2025-07-13

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平稳的，但它们的某种线性组合却表现出平稳性，则这些变量之间存在长期稳定性，即协整关系。由于本文建立的系统包含两个以上的时间序列，所以本文采用Ｊｏｈａｎｓｅｎ检验方法。根据赤池信息准则（ＡＩＣ）和施瓦茨准则（ＳＣ），确定由LSRt、FQt、SRRt组成的ＶＡＲ模型的最大滞后期Ｋ为３，所以协整选择滞后期为３。以上协整检验结果表明LSRt、FQt、SRRt序列存在１个协整关系，因此各序列存在长期的均衡关系，并且可以得到一下协整向量：

１），在整个１０期的方差分解中，社会消费品零售总额变动率

自身的滞后影响最大，这说明社会消费品零售总额变动率有很强的惯性，并且衰减比较缓慢。这主要是消费包括了很大一部分的生活必需品的消费。在收入和房价波动两个自变量当中，收入波动的对消费影响增加最快，从第２期的０．４８６％增加到５．２６％，而房价波动对消费波动的方差贡献相对稳定，为２．５％左右。

表１社会消费品零售总额波动的方差分解表

从各变量之间的协整关系我们可以看出，城市人均可支

配收入的波动对社会消费品零售总额波动有正的影响，而房地产价格的波动对社会消费品零售总额的波动有负的影响。当城市人均可支配收入的增长率上升１个百分点时，社会消费品零售总额增长率上涨３．０５７个百分点；而当房地产价格增长率上升１个百分点时，社会消费品零售总额下降１．２１１

并个百分点。这说明我国居民的消费主要是受收入的影响，

且弹性系数大于１；而房地产价格的波动对消费行为的影响也非常明显，当房价上涨过快时，居民为了购买房子而节衣缩食，减少当前的消费支出，且这种减少当前的消费而增加未来消费的挤出效应要大于房价的增长而带来的财富效应和成本效应。

３．利用ＶＡＲ模型进行房地产价格影响的动态分析。脉冲响应函数可以衡量来自随机扰动项的一个标准冲击对内生变量当前和未来取值的影响，通过对解释变量的方差进行分解，提供在每一解释变量的方差中，其他解释变量所能解释的比例，从而了解随机信息对模型内生变量的相对重要性。脉冲响应函数的结果依赖于各变量进入ＶＡＲ的顺序。收入的波动是消费变动的先导因素，而房价的波动对消费的影响要通过一套复杂的传导机制，所以设置各变量进入ＶＡＲ的顺序为：LSRt、SRRt、FQt分别给LSRt、SRRt、FQt一个标准差大小的冲击，得到关于社会消费品零售总额变动率的一个脉冲

（图１），社会消费品响应函数图。从脉冲响应图中可以看出④

零售总额变动率LSRt房地产价格波动的动态过程。社会消费品零售总额的波动对房地产价格的波动有负向的响应，且响应速度比较块，几乎在第２个季度就达到了最大值，并且衰减的速度也比较慢，一直延续到７期之后。房地产价格的波动不会对消费造成长期的影响，主要是因为居民已经将房地产价格的波动消化，并且理性预期房地产价格的未来波动。

为了深入了解各变量信息对消费波动的相对重要性，本文对房价指数进行方差分解。从方差分解的结果看出（表

三、结论与对策建议

根据实证研究结果，房地产价格波动分别与消费之间具房地产价格的上涨会迅速降低居民消费有长期的均衡关系。

支出，从而有悖于我国目前扩大内需，维持经济稳定增长的基本方针。因此，控制房价的过快上涨也是扩大内需的一种

房屋的消费会刺激和带动其他行业的发展。因途径。另外，

此，房地产价格的稳定对拉动内需的作用巨大，对于目前稳定房地产价格的对策建议如下：

１．增加保障性住房的供给。保障性住房的增加，一方面会促进商品房市场的竞争，降低均衡价格；另一方面会迅速释放居民对住房的潜在需求。住房需求的实现，能够刺激其他消费，从而扩大内需，带动我国国民经济持续、稳定的发展。

２．影响投资预期。房地产品具有普通商品和投资品的双重特性。由于投资者对于房地产价格上涨和未来通货膨胀的预期，选择房地产投资。因此，政府和央行应采取稳健的货币政策和财政政策，影响汇率，利率和通货膨胀的预期，进而改变资源配置，降低投资者对房地产业的投资热情。

３．抑制投机性消费。在中央各部委通力合作和地方政府积极配合下，通过贷款利率和税率的变化，对自住性消费和投机性消费进行差别化。完善商品房预售制度。规范发展二手房市场，倡导住房租赁消费，盘活住房租赁市场。

４．整顿和规范房地产市场秩序，严格房地产企业市场准入和退出的条件。完善我国土地拍卖和收入管理办法，抑制

依法查处闲置、囤积土地房源，捂盘惜土地价格的过快上涨。

售，哄抬房价等违法违规行为。