房价与地价关系的再检验——来自中国28个省的面板数据

王岳龙、武鹏：房价与地价关系的再检验——来自中国２８个省的面板数据

效果的时间虚拟变量都是非常显著的，而且其估计出来的结果也变化不大，平均都在１０％左右，这个说明我们的分析结果是非常稳健的，土地招、拍、挂制度的实施确实对房价上升造成了一定的影响；其次，在所有４个模型中，滞后第１、２两期的系数基本都不显著，从第３期开始变得显著，但是估计出来的弹性值很小，第４、５、６都在５％显著性水平以下通过变量显著性检验，而且其系数也都比较大，平均在８％左右，这些都能够在一定程度上说明短期内地价不是房价的ｇｒａｎｇｅｒ原因，在长期内地价是房价的ｇｒａｎｇｅｒ原因。但是为了更清楚地验证两者的关系，必须使用由ｇｒａｎｇｅｒ（１９６９）提出，并由Ｓｉｍｓ（１９７２）推广的基于ｖａｒ或者ｖｅｃ模型上的ｇｒａｎｇｅｒ因果关系检验。为了避免“伪回归”，在做因果关系检验前，我们必须要做相关的单位根和协整检验。

在面板数据中，主要有五种单位根检验方法，它们分别是：ＬＬＣ检验（Ｌｅｖｉｎ，Ｌｉｎ和Ｃｈｕ，２００２）、ＩＰＳ检验（Ｉｍ，Ｐｅｓａｒａｎ和Ｓｈｉｎ，２００３），Ｂｒｅｉｔｕｎｇ检验，Ｆｉｓｈｅｒ检验（包括ＡＤＦ和ＰＰ枪验）和Ｈａｄｒｉ榆验（Ｈａｄｒｉ，２０００）。其中ＬＬＣ检验、Ｂｒｅｉｔｕｎｇ检验和Ｈａｄｒｉ检验是假设面板数据中各截面序列具有相同单位根过程。而ＩＰＳ检验、Ｆｉｓｈｅｒ检验面板数据中各截面序列具有不同单位根过程。其中只有Ｈａｄｒｉ检验类似于时间序列中的ＫＰＳＳ检验，原假设是面板数据中各截面序列都不含有单位根。为了保证结果的稳健性，这里笔者采用了分别包含同质面板的ＬＬＣ检验和和异质面板的ＡＤＦ．Ｆｉｓｈｅｒ检验。由于房价和地价数据都有着随时间变化的趋势，因而在对原变量进行单位根检验时。笔者都选择带有截距项和时间趋势项形式，在对其一阶差分变量进行单位根检验时，则采用不带有任何截距项和时间趋势项形式。由于时间跨度比较长，有６８个月的月度数据，因此在检验时，选择了较长的滞后期，结合样本等多方面的因素，在这里选择最大滞后期为６，具体阶数由软件根据ＳＩＣ准则自动选取，见表４。

表４面板单位根检验结果

注：报告的结果都足该检验对应统计量的值。右边括号单的数宁表示其相伴概率。

从该结果可以发现，房价和地价都存在单位根，其一阶差分变量都是平稳的，这说明房价和地价都是Ｉ（１）。为了检验其在长期中是否存在均衡关系，还有必要对这两个变量继续进行协整检验。

面板数据的协整检验方法可以分为两大类，一种是原假设为不存在协整关系，使用类似Ｅｎｇｌｅ和Ｇｒａｎｇｅｒ（１９８７）平稳回归方程，从面板数据中得到残差构造统计量进行检验，如Ｐｅｄｒｏｎｉ（１９９９），Ｋａｏ（１９９９）就属于类似分析；另一类是Ｍａｄｄａｌａ和Ｗｕ（１９９９）基于Ｆｉｓｈｅｒ所提出的单个因变量联合检验结论，该方法通过联合单个截面个体１３８