房价与地价关系的再检验——来自中国28个省的面(7)

房价与地价关系的再检验——来自中国28个省的面板数据

南开经济研究

ＮＡＮＫＡｌＥＣＯＮＯＭｌＣＳＴＵＤＩＥＳ２００９年ＮＯ．４第４期２００９

Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验的结果，获得对应于面板数据的检验统计量。在这里，笔者选择的是Ｐｅｄｒｏｎｉ检验，同样在进行检验时，也采用了带有时间趋势项的形式，最大滞后阶数为６，具体阶数由软件根据ＳＩＣ准则自动选取，见表５。

表５面板协整检验结果

注：前四个统计量主要检验ｌ司质面板的协整关系，后二个统计量主要榆验异质面板的协整关系。

上述各个统计量都拒绝了不存在协整关系的原假设，但是变量之间有协整关系只

能告诉我们变量之问存在着长期均衡关系，但不知道因果关系的具体方向。因此本文运用Ｅｎｇｌｅ和Ｇｒａｎｇｅｒ（１９８７）提出的ＥＧ两步法，建立基于面板的误差修正模型来解决这一问题①。第一步是先估计出长期均衡模型：

ｈｐｊ“＝ｐｊｏ＋ｐｊｒｌｐｉｎ“。

ｌｐ？Ｈ＝ｐｉｏ＋ＩＢｉＩｈｐ油ｆ＋毛’ｊ，④０６１

以取得残差项（善）。第二步是建立误差修正模型来检验Ｇｒａｎｇｅｒ因果关系。

Ａｈｐｊｎ＝。ｃｉｏ＋Ｅａｊ，Ａｈｐｊｎ—ｔ＋芝：ｙｊｋ厶ｉｐｊ“一ｋ＋九ＥＣＭＪｊｆ－、＋“油

ｋ＝ｌｋ＝ｌｑ、

（８）△饥，。＝谚。＋∑哆ｔ△咖朋＿＋∑仍ＩＡｈｐｊ∥一Ｉ＋ＯＥＣＭ＇。一，＋■，。ｋ＝ｌｋ＝ｌ

参照梁云芳、高铁梅（２００７）的研究，考虑到中国各个地区房地产价格波动的差异

性，除了对全国进行全样本检验以外，还分别对东部、中部、西部进行分地区的考察。上面三式中的下标７－０，ｌ，２，３，分别代表全国、东部、中部和西部；ｉ＝１，２…８，代表中国的２８个省，ｔ＝ｌ，２，…８，代表从２００２年３月到２００８年６月之间的６８个有效月度。ＥＣＭ是误差修正项，它是第一步回归所估计｝Ｈ来的残差。如果它的系数显著，说明变量之间存在着长期因果关系。也就是说，对于模型（７），如果九显著不为０，则说明地价是房价的长期ｇｒａｎｇｅｒ原因。同理，对于模型（８），如果曰显著不为０，则说明房价是地价的长期ｇｒａｎｇｅｒ原因。这里还可以对房价和地价的短期因果关系进行检验。对于模型（７），如果接受原假设Ｈ０：Ｍ＝笼＝…＝搞，则说明，地价不是房价的短期ｇｒａｎｇｅｒ原因，同样对①Ｍａｈａｄｅｖａｎ，Ａｓａｆｕ Ａｄｊａｙｅ（２００７）和Ｌｅｅ，Ｃｈａｎｇ（２００８），用类似的面板误差修正模型研究过能源消费与经济增长的长短期ｇｒａｎｇｅｒ因果关系。１３９

房价与地价关系的再检验——来自中国28个省的面板数据

千岳龙、武鹏：房价与地价关系的再检验——来自中陶２８个省的面板数据

于模型（８），如果接受原假设Ｈｏ：ｒｈ＝刀２一一ｒ／ｍ，则说明房价不是地价的短期ｇｒａｎｇｅｒ原因，这可以通过对相关变量进行Ｗａｌｄ检验来实现。根据上面的原理，笔者对伞国、东部、中部和西部分别做了误差修正模型，以检验它们之间可能存在的因果关系。通过对不同滞后期模型残差的相关性进行检验，在这里笔者把全部检验的滞后阶ｍ都设为４，此时各个模型的残差基本都不存在自相关，见表６。

表６面板误差修正模型结果

模型

自变量

。闪变量为Ａｈｐ全国东部中部西部伞国０．Ｏ１０因变量为Ａｌｐ东部０．０４２中部０．０３０西部０．０２９．０．０１９＋”０．０２００”０．０１９＋０．０３０＋ ＋（０．００６）（Ｏ．００８）（０．０１０）（０．００６）

’（０．０２４）一０．３３９＊＊（０．０２７）一０．６００＋ （０．０２４）（０．０３１）

（０，１９８）

０３２９酬川‘０ｆｏ．Ｏ．０６４）。０（（Ｏ．】２８）７＊）＊Ｉ，．６８（Ｏ．０８９）．５０８９９４＊）＊０

ｚ！ｄａｐ（—－３）（Ｏ．０５４）（Ｏ．０８７）一０．７６０｝｝’０．０８４３３２）（０．１３５）一０．１８９（Ｏ．２７５）—０．２９９（０．１８Ｉ）—０．２７５Ａｈｐ（一２）一０（。．４．。６６６２＊）＊＋－（０。．２．１６１９。＊）＋－（０。．．２】３。４６＊）＋一０（。．５．。４７０６＊）＊‘（０．０９４）（０．０７０）（０．１６３）一０．２４０（０．２５１）—０．４２ｌ （Ｏ．２２０）一０．２０２（０．２８４）０００７（０．１６６）

０．０３６（０．２３４）—０．３５０（０．２３６）

（Ｏ．１７４）【Ｏ．２５９）０．４６８＋ ’０．３０４△ｈｐＪ～４）（０．０３８）（０．０５８）（０．０６７）（０．０５５）（０．１２６）

一０．３１０‘｝ （０．２２５）一０．２８７＊（Ｏ．２００）一０．５０４‘ 一０．１５４４＋ ＋

（Ｏ．０６８）

一０．２０３＋ △ｌｐ（一１）

△ｌｐ（一２）（Ｏ川２）－０．００８、（Ｏ川５）（０．０２７）（０川４）－，０．０１２、（０，０８２）一Ｏ．１５０＋ （０．１５４）一０．３６０＊＊ （０．０８９）一０．４５３＋ （０．０１４）－，０ ０３７７（０．０１９）（Ｏ．０３０）－，０．０４８（０．０１７）（０．０７６）

一０．０９６＊（０．１００）一０．３８７＋十 （Ｏ．０９３）一００２０（０．１０２）—０．４１７＋ ＋

△ｌｐ（一３）（０。．．。００ｌ５８）（－。０．。．０１１９４）（０。．．。００３６１）ｉ。０．．。０３ｌ７２｝（０．０６９）

一０．０１９（Ｏ．０９１）—０．０９４（０．０７８）００７６（Ｏ．０９９）—０．１４３’＋

△Ｉｐ（卅（００．００１２２１＂）（００．０１８０１

Ｅ。ｍｌ－１）８）：盏（僦）

（Ｏ．３４７）（０．０８４）（Ｏ０５２）（０．０７９）（０．１７１）

１．９０５（０．０６５）（Ｏ．０７２）一０．１６８＋一Ｏ．５７ｌ‘｝ 一０．４９７＊ 一０．４９６＊＊ （Ｏ．０６４）（Ｏ．１２４）（０．０８５）２．１８８＊（０．１０２）（Ｏ．０８６）

显著性的（㈨１．７。０。２）

ｗａｌｄ群口ｇ铊（。１引．４６，２）；孑；：：：；（：彳；４）

０．５２０

１４２

２．０１Ｏ．５１７１６３１．８４０．８７１１４０２．０７７．２４８＋ ’４，９６９＋十＋（Ｏ．０７０）０．４８４４１４１．９７（０．１１６）０．５８９１３３１．６５（０．００００）０．７４９１５０１．８２（０．００１１）０．５８ｌ１３ｌ２．１９调整的序Ｏ．５００样本数４４６Ｄ．Ｗ值２．０６

往：１．存估汁Ｈｔ全部采用ＴＤ，－Ｊｉ＇日］固定效应。，并利用时期加权以克服不问时期之间可能存在的异方差。

２．ｗａｌｄ检验中，ｌ：面撤告的是对应的Ｆ统计量，下面报告的足丰日伴概率。

３．” 该变昔在Ｉ％的显著性水平卜显著；， 表示在５％的显著性水平上显著； 表示在１０％的显著性水平上显著。

４．每个变量的估计值下报告的都是面板稳健性标准差（ＰＣＳＥ）。

在上面地价与房价的双向因果关系检验中，除了在囚变量为Ａｈｐ时，东部的误差

修正项不显著以外．其他模型的误差修正项基本上都在１％的显著性水平（只有在因变量为Ａｌｐ时，西部是在１０％的水平）上通过变量显著性检验。这说明，除了在东部，地价①丰要足｝｝１于这里是分地区回归，主要考虑不同时期的影响．经发现采用时间同定效应估计比时间随机效应的效果要好得多。１４０