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user: 5. 实证结果 月度数据或季度数据通常会有一定的季节性(Enders， 1995) [ 27 ] 。时间序列的季节性偏差会掩盖经济过程的实际趋势，所以我们需要在进行计量分析之前对时间序列进行调整。本文所选取的变量，除了利率以外，都有明显的季节性，因此本文使用Census X-12方法对其进行季节性调整。 (一) 结构性转变 在进行单根检定之前，必须确定研究期间内不动产价格泡沫有无结构性转变。如果存在结构性转变，计量分析的结果则可能出现偏误。为了避免偏误的结果，本文采用CUSUM 检定来确认三个不动产价格泡沫序列是否具有结构性转变。CUSUM 检定的结果分别如图10、图11及图12所示。在5%的显著水平下，三个不动产价格泡沫序列都没有超过临界值(虚线)。换言之，三个不动产价格泡沫序列在研究期间内都没有结构性转变，表示这些时间序列都适合进行以下实证检验。 图10. 北京之CUSUM检定结果 图11. 上海之CUSUM检定结果 图12. 广州之CUSUM检定结果 (二) 单根检定 时间序列模型中，只有同阶平稳序列才有可能存在共整合关系。所以在进行共整合检定之前，需要确认各个序列是否平稳。因此本文采用ADF单根检定和PP单根检定来检验本研究的所有变量。所有变量的检定结果如表1所示。BJ、SH、GZ、INCOME_BJ， INCOME_SH， INCOME_GZ， LOAN和INT在原序列时接受虚无假设，即这些序列是非平稳序列。但是，它们在一阶差分水平拒绝虚无假设，成为平稳序列。因此，所有的变量都是I(1)序列，可以进行共整合检定。 (三) 共整合检定 研究不动产价格泡沫与其他变量的均衡关系，需要先确定它们之间是否存在共整合关系。由于所有变量都是I(1)序列，所以本文使用Johansen共整合检定。如果存在共整合关系，可直接使用VECM探讨其长期关系；如果没有共整合关系，则需要通过VAR研究其短期均衡关系。 1. 最适落后期数 Johansen共整合检定依赖于VAR，因此对落后期数十分敏感。为了确保实证分析的准确性，需要确定最适合的落后期数。本文采用AIC准则和LR准则来确定最适落后期数，结果选定最适落后期数为三期，如表2所示。 Table 1 Results of the unit root test ADF检定 PP检定 水平值 一阶差分 水平值 一阶差分 BJ −2.544 −8.952 *** −2.593 * −8.970 *** SH −1.796 −9.567 *** −1.813 −9.472 *** GZ −1.080 −7.028 *** −1.546 −7.236 *** INCOME_BJ 0.966 −6.284 *** 1.707 −6.652 *** INCOME_SH 1.546 −4.160 *** 1.719 −11.027 *** INCOME_GZ 0.189 −9.427 *** 1.646 −11.985 *** LOAN 3.043 −6.207 *** 2.228 −6.529 *** INT −2.086 −2.875 * −1.448 −3.018 ** 表1. 单根检定结果 注： * 、 ** 和 *** 分别代表10%、5%和1%的显著水平。 Table 2 Tests of the lag perio INCOME_BJ、LOAN、INT和BJ INCOME_SH、LOAN、INT和SH Lag LR AIC Lag LR AIC 0 NA 29.82575 0 NA 29.72755 1 751.5359 17.79246 1 813.1738 16.66696 2 80.95299 16.83918 2 56.13657 16.15683 3 33.47831 * 16.68767 * 3 38.97381 * 15.89964 * 4 18.04901 16.80396 4 17.73817 16.0224 5 17.28017 16.90353 5 21.38119 16.02877 6 21.62742 16.85516 6 7.160692 16.34206 INCOME_GZ、LOAN、INT和GZ Lag LR AIC Lag LR AIC 0 NA 28.71273 4 20.66686 15.98532 1 746.7012 16.76002 5 20.2339 16.01776 2 55.61831 16.25914 6 18.90746 16.03738 3 43.04990 * 15.92357 * 表2. 最适落后期数 注： * 表示LR和AIC选择的落后期数。 2. 共整合检定结果 Johansen共整合检定结果如表3所示。在5%的显著水平下，BJ与其他变量之间存在一对共整合关系。同样，SH与其他变量之间也存在一对共整合关系。而GZ与其他变量之间则存在两对共整合关系。换言之，本文可构建VECM来分别讨论三个城市不动产价格泡沫的影响因素。 (四) VECM实证结果 VECM是含有共整合约束条件的VAR，只适用于具有共整合关系的时间序列。根据Johansen共整合检定的结果，可建立3个VECM来讨论变量之间的长期均衡关系。三城市的VECM实证结果分别如表4~6所示。 由表4可知，BJ受到落后1、2期的BJ影响。此外，BJ也受到落后1期的INT和落后2期的LOAN的影响。BJ对自身具有负向影响。随着不动产价格泡沫的上涨，投资者预期未来泡沫会有破灭的危险，因而会有大量转售房屋的可能，从而导致房价下跌、泡沫缩小。落后1期的INT与BJ有显著的正向关系，这与一般经济理论不符，可能是基本价值比市场价格更快反映出利率的影响。LOAN对BJ的影响是正向的。一旦银行收紧信贷规模，则市场流动资金会减少，进而影响投资者的资金炼。值得注意的是，INCOME_BJ 对BJ的影响是不显著的。结合LOAN的影响，可以推断北京的不动产价格泡沫更依赖于金融市场，而非实体经济。而当非定态变量具有共整合关系时，隐含了变量长期而言，具有往均衡方向调整的特性，而当变数从均衡短期偏离时，向量方程式将以特定比率调整，于VECM中CointEq1对于BJ无显著影响，表示当变量短期偏离时不会马上调整至长期均衡，但是短期偏离最终会调整至长期均衡状态。 Table 3 Results of Johansen Cointegration Test INCOME_BJ、LOAN、INT和BJ 虚无假设 对角元素和检定 5%临界值 P值 最大特性根检定 5%临界值 P值 r = 0 52.346 47.856 0.0178 ** 26.199 27.584 0.0744 r ≤ 1 26.147 29.797 0.1244 15.004 21.132 0.2887 r ≤ 2 11.144 15.495 0.2028 9.183 14.265 0.2712 r ≤ 3 1.960 3.841 0.1615 1.960 3.841 0.1615 INCOME_SH、LOAN、INT和SH 虚无假设 对角元素和检定 5%临界值 P值 最大特性根检定 5%临界值 P值 r = 0 55.057 47.856 0.0091 ** 28.788 27.584 0.0349 ** r ≤ 1 26.269 29.797 0.1208 13.316 21.132 0.4236 r ≤ 2 12.953 15.495 0.1166 10.854 14.265 0.1616 r ≤ 3 2.098 3.841 0.1475 2.098 3.841 0.1475 INCOME_GZ、LOAN、INT和GZ 虚无假设 对角元素和检定 5%临界值 P值 最大特性根检定 5%临界值 P值 r = 0 60.838 47.856 0.0019 ** 30.486 27.584 0.0206 ** r ≤ 1 30.352 29.797 0.0431 ** 15.688 21.132 0.2436 r ≤ 2 14.664 15.495 0.0664 11.731 14.265 0.1211 r ≤ 3 2.933 3.841 0.0868 2.933 3.841 0.0868 表3. Johansen共整合检定结果 注： ** 表示5%的显著水平。 Table 4 Results of the VECM Tests on the real estate bubble in Beijin 变数 D(BJ) 系数 T值 CointEq1 −0.022385 −0.98743 D (BJ(−1)) −0.250057 * −1.80204 D (BJ(−2)) −0.234253 * −1.72889 D (BJ(−3)) 0.025175 0.18519 D (INCOME_BJ(−1)) 0.000645 1.38246 D (INCOME_BJ(−2)) 0.000643 1.2199 D (INCOME_BJ(−3)) −0.000139 −0.26817 D (INT(−1)) 38.52025 * 1.77276 D (INT(−2)) −8.758855 −0.31752 D (INT(−3)) −4.870697 −0.22112 D (LOAN(−1)) −0.0000025 −0.44335 D (LOAN(−2)) 0.0000145 *** 2.59632 D (LOAN(−3)) −0.00000119 −0.19509 C −0.088692 −1.35494 表4. 北京不动产泡沫的VECM实证结果 注： * 、 ** 和 *** 分别代表10%、5%和1%的显著水平。 Table 5 Results of the VECM tests on the real estate bubble in Shangha 变数 D(SH) 系数 T值 Coint Equation (1) 0.064839 0.84696 D(SH(−1)) −0.346166 ** −2.17666 D(SH(−2)) 0.080473 0.49345 D(SH(−3)) 0.049466 0.33762 D(INCOME_SH(−1)) 0.000762 0.97652 D(INCOME_SH(−2)) 0.000534 0.81344 D(INCOME_SH(−3)) −0.00000248 −0.00561 D(INT(−1)) 25.85688 1.20261 D(INT(−2)) −0.871164 −0.03018 D(INT(−3)) −12.7578 −0.56988 D(LOAN(−1)) 0.0000144 ** 2.13924 D(LOAN(−2)) 0.00000255 0.33938 D(LOAN(−3)) 0.00000832 1.12375 C −0.16658 −1.49796 表5. 上海不动产泡沫的VECM实证结果 注： * 、 ** 和 *** 分别代表10%、5%和1%的显著水平。 Table 6 Results of the VECM tests on the real estate bubble in Guangzho 变数 D(GZ) 系数 T值 CointEq1 −0.243634 *** −2.69866 CointEq2 −0.001253 *** −3.12336 D(GZ(−1)) −0.313101 ** −2.20473 D(GZ(−2)) −0.014147 −0.10168 D(GZ(−3)) −0.065412 −0.51317 D(INCOME_GZ(−1)) 0.001204 ** 2.50782 D(INCOME_GZ(−2)) 0.000263 0.71503 D(INCOME_GZ(−3)) 0.000431 1.36215 D(INT(−1)) 89.063 *** 6.1466 D(INT(−2)) −69.46764 *** −3.52208 D(INT(−3)) 28.5026 1.60959 D(LOAN(−1)) −0.000000873 −0.23638 D(LOAN(−2)) 0.00000931 ** 2.54573 D(LOAN(−3)) 0.00000538 1.39437 C −0.134979 ** −2.5277 表6. 广州不动产泡沫的VECM实证结果 注： * 、 ** 和 *** 分别代表10%、5%和1%的显著水平。 如表5所示，SH不仅受到落后1期的SH的影响，还受到落后1期的LOAN的影响。与BJ的情况相似，上海房价泡沫与其自身有显著的负向关系。上海的理性投资者也害怕不断上涨的不动产价格泡沫会破灭。而LOAN对SH的影响是正向的，宽松信贷政策促进了上海不动产市场的过度投资。INCOME_SH的系数并不显著，显然INCOME_SH增长速度远低于不动产价格泡沫增长速度。尽管INT的系数也不显著，但是它的影响方向与北京的情况一致。也许是因为，上海投资者并不重视利率水平变动而引起的投资成本变化。最后，CointEq1对于SH也无显著影响，然短期偏离最终仍会调整至长期均衡状态。 如表6所示，GZ受到落后1期的GZ和落后1期的INCOME_GZ的影响。同时，GZ还受到落后1、2期的INT和落后2期的LOAN的影响。GZ对自身的影响是负的，与BJ、SH的情况一样。在不动产价格泡沫不断增加的情况下，广州投资者会想要退出市场。INCOME_GZ与GZ具有正向关系。这说明广州个人所得的增长可追赶不动产价格泡沫的扩张，民众仍有能力负担房价。特别的是，INT对GZ的影响先是正的，而后转为负的。一旦利率上涨，基本价值马上下降，而市场价格暂时没有反应。之后，持有成本的提高会使投资者不愿持有房屋。LOAN与GZ也是正向关系，可见紧缩的信贷政策对抑制不动产价格泡沫有一定的积极意义。而CointEq1及CointEq2对于GZ有显著影响，其调整至长期均衡状态之速度为24%及0.13%。 (五) Granger因果关系检定 以VECM实证结果为基础，本文采用Granger因果关系检定来判断不动产价格泡沫与变量之间的领先落后关系。三城市之Granger因果关系检定结果分别如表7~9所示。 Table 7 Results of the granger causality tests in Beijin 应变数 自变数 D(BJ) D(INCOME_BJ) D(INT) D(LOAN) D(BJ) - 4.77433 5.313607 6.780424 * D(INCOME_BJ) 2.333389 - 6.999474 * 8.635452 ** D(INT) 1.066239 1.34843 - 0.537529 D(LOAN) 1.588207 0.799552 3.581872 - 表7. 北京各变量的Granger因果关系检定结果 注： * 、 ** 和 *** 分别代表10%、5%和1%的显著水平。 Table 8 Results of the granger causality tests in Shangha 应变数 自变数 D(SH) D(INCOME_SH) D(INT) D(LOAN) D(SH) - 1.301459 3.327519 5.457886 D(INCOME_SH) 9.702212 ** - 0.244825 3.53238 D(INT) 3.846077 0.424296 - 1.226377 D(LOAN) 3.126434 3.840389 5.331905 - 表8. 上海个变量的Granger因果关系检定结果 注： * 、 ** 和 *** 分别代表10%、5%和1%的显著水平。 Table 9 Results of the granger causality tests in Guangzho 应变数 自变数 D(GZ) D(INCOME_GZ) D(INT) D(LOAN) D(GZ) - 6.425987 * 41.68709 *** 8.23999 ** D(INCOME_GZ) 1.995909 - 4.243666 3.051406 D(INT) 10.42858 ** 0.54275 - 0.056404 D(LOAN) 6.697625 * 3.040764 5.531587 - 表9. 广州的Granger因果关系检定结果 注： * 、 ** 和 *** 分别代表10%、5%和1%的显著水平。 表7中，LOAN Granger引起BJ，但BJ并未Granger引起LOAN。这意味着金融机构贷款总额领先北京不动产价格泡沫。当投资者较易取得贷款，通常倾向于投资不动产，从而推高不动产价格泡沫。由于信贷规模是信贷政策的重要工具，因此可以认为北京不动产价格泡沫受到金融机构的信贷政策影响。然而，INCOME_BJ和BJ之间、INT和BJ之间都没有Granger因果关系。 从表8可看出，INT和SH之间、LOAN和SH之间并没有Granger因果关系。表示上海不动产价格泡沫不受到信贷政策的控制。也许是上海为金融中心之故，不动产市场的投资者可能拥有较充足的自由资金，在相对上不受融资限制的情况下即可购买房屋。此外，SH Granger引起INCOME_SH但是INCOME_SH没有Granger引起SH，表示不动产价格的上涨与个人所得呈单向领先之结果。 如表9所示，INCOME_GZ、INT和LOAN Granger引起GZ而GZ Granger引起INT和LOAN。个人可支配收入领先广州不动产价格泡沫，符合不动产市场的正常发展情况。当人们累积更多财富，就会倾向于投资不动产。此外，INT和GZ之间、LOAN和GZ之间存在互相反馈的关系。与北京的情况类似，广州不动产价格泡沫也受到了信贷政策的影响。 以上Granger因果关系检定结果可为不同城市之住房政策找到方向。在北京和广州，金融机构的信贷政策可作为调控过热不动产市场的主要工具。但是北京不动产价格泡沫已不受个人所得影响，所以北京的信贷政策应该更为严格。由于信贷政策对上海不动产市场的调控没有效果，提出相关财税政策以及行政政策(如限购令)更为妥当。