房地产业与金融业的影响研究

（一）房地产业与金融业的产业关联作用

从产业关联的角度来看，房地产业与金融业的相互影响关系日益增加。从后向关联关系来看，房地产业对于金融业的拉动作用呈现趋势上升的态势，1997年直接消耗系数和完全消耗系数分别为0.046 07和0.058 92，2002年分别提高到0.07746和0.095 71，2012年进一步提高到0.105 23和0.133 23。2012年两个系数分别较1997年提高了128.41%和126.12%。从前向关联关系来看，金融业对于房地产的拉动作用也在提高。1997年直接分配系数和完全分配系数分别为0.073 202和0.086 492，2002年有所下降，分别为0.041 819和0.049 126，2012年两个系数开始分化，直接分配系数下降到0.009 551，完全分配系数反而提高到0.109 665。

表3.11　我国房地产业与金融业的产业关联关系

（二）房地产业与金融业的相互影响作用

通过房地产业和金融业的增加值来量化研究两个行业之间的关系。选取国家统计局公布的1999年一季度至2018年三季度两个行业的增加值来进行研究。由于数据存在明显的季节性波动，所以采用X12季节调整的方法对两个指标进行季节调整，调整后数据季节波动不明显（见图3.3）。

由于VAR模型要求数列具有平稳性，而VEC要求所有变量为同阶单整，因此，先对两个变量进行单位根检验。通过ADF检验可以断定两个指标序列为一阶单整（检验结果见表3.12）。

图3.3　房地产行业（x）和金融业（Y）季节调整后的行业增加值

表3.12　房地产业和金融业增加值数列的ADF检验结果

两个指标数列均为一阶单整，可以用乔纳森（Johansen）方法进行协整检验，我们先建立VAR对象，并确定滞后期长度。

表3.13　EViews滞后期选择结果

注：*代表根据极大似然估计选择的滞后阶数。

结合上表及判断准则，VAR模型的滞后期为1，接着用乔纳森方法进行协整检验。根据迹（Trace）和最大特征值（Max-Eigen）两个统计量检验，以检验水平0.05判断，迹统计量显示26.8650＞15.4947，6.0900＞3.8415，最大特征值统计量显示20.775 0＞14.2646，6.0900＞3.841 5，说明两个变量之间存在协整关系。

表3.14　乔纳森协整检验结果(www.xing528.com)

注：迹和最大特征值检验表明在5%显著性水平下存在2个协整方程。*代表在5%显著性水平下拒绝原假设。

通过建立VEC模型对二者关系进一步研究，由上文检验可得二者是一阶单整，因此建立ADL（1，1）模型。经过模型计算，可得二者有如下关系：

式（3.10）中Y代表金融业增加值，X代表房地产业增加值，括号里的-1代表滞后一期。

式（3.10）证明了房地产业和金融业存在长期均衡稳定关系，但是不能确定是否存在因果关系，因此，需要进一步通过格兰杰因果检验进行验证。因为格兰杰因果检验是建立在稳定序列，即零阶单整的基础上来进行的。房地产业和金融业两个序列是一阶单整，所以要通过一阶差分后来进行格兰杰因果关系检验。

表3.15　乔纳森协整检验结果

可以看出房地产业对于金融业的影响不显著，而金融业对于房地产业的影响显著。纵观过去我国房地产市场走势，在金融市场宽松的阶段，在降息、降准、降低首付标准等因素的影响下，房地产市场都会迎来较快的发展，并且伴随房价的显著上涨；在金融市场收紧的阶段，房地产市场发展就会放缓，房价上涨的动力就会减弱，甚至还会伴随房价下跌的情况发生。