自1998年我国商品房改革开始,房地产行业逐步走上市场化道路。一方面,受益于房地产业较高的产业关联度,中央和地方政府都将之视为国民经济的支柱产业;另一方面,在城市化的背景下,房产需求猛增,房产价格持续上涨,行业发展迅速。随着2008年全球金融危机的爆发,外部需求疲软,出口导向型经济难以为继,扩大内需成为政策焦点。自此,在房价持续上涨,而消费明显不足的经济环境下,尤其在宏观经济进入新常态的背景下,房地产价格波动对居民消费的影响备受关注。本文依据房价的季度波动数据,结合金融危机以来房价上涨放缓的现象,从财富效应、挤出效应和抵押效应三个方面,探讨房价波动对居民消费的影响。

房地产价格对居民消费的影响,国内外学者基本聚焦在三个方面:财富效应、挤出效应和抵押效应。

早在新古典理论中即认为,消费受到收入和财富的影响。在持久性收入理论中,经典的永久收入假说认为消费取决于预期收入,后者包含劳动收入和资本收入的贴现;生命周期假说指出,消费者会将其一生的财富积累进行平滑消费,而房产增值,也是财富增加的体现^[1]。Yoshikawa(1989)^[2]指出,无论日本居民是否拥有住房,房地产价格的上升,都会刺激消费水平的上升。Ludwig(2002)^[3]认为房地产价值是消费信心的重要支撑。

然而,部分学者认为房地产的财富效应微弱,甚至不存在。Buiter(2008)^[4]、Attanasio(2005)^[5]等指出,考虑到房价和房租波动的抵消、房产变现困难等因素,财富效应微弱。国内学者也大多支持这种观点,颜色和朱国钟(2013)^[6]、姚玲珍(2013)^[7]等,分别指出由于房价上升的不可持续性,财富效应不存在;房价波动对高收入与低收入阶层的消费水平始终没有影响,以及房价上涨对日常生活用品具有微弱的拉动效应,但总体不明显。

Yoshikawa(1989)认为,房价升高时,潜在购房者将降低消费水平。Sheiner(1995)^[8]通过研究美国的消费数据,认为房价上升,不仅引起年轻人储蓄率上升,而且导致家庭负债增加。

对于挤出效应,国内学者基本都认可。李春风(2013)^[9]、陈健(2012)^[10]和况伟大(2011)^[11]认为我国房价上涨的挤出效应明显,且具有一定的地区差异和不同消费阶层差异。在对边际消费倾向的研究中,徐春华(2015)^[12]和杜莉(2013)^[13]指出,房价与边际消费倾向存在明显的负相关关系,而颜色和朱国钟(2013)更是将挤出效应,称之为房奴效应。

Iacoviello(2008)^[14]建立了货币经济周期模型,指出抵押效应加强了消费需求对房产价格冲击的效应。Benito(2006)^[15]依据欧洲数据,指出房产抵押价值的上升,将鼓励居民以资产抵押的形式获得融资,并进行消费。

国内学者也关注着抵押效应,陈健(2012)称为“信贷约束”,杜莉(2010)^[16]称之为“抵押信贷效应”,虽提法不同,但实质相同,他们都肯定抵押效应的存在,认为随着信贷条件的放松,房价对消费的影响也将发生变化。

综上所述,房价波动对消费的影响主要体现为:财富效应、挤出效应和抵押效应,但对于三种效应影响强度的研究,结果并不统一,且具有不确定性。文献的不足体现为:一是忽视房产价格的三重影响,多考虑其投资品属性,兼顾消费属性和抵押属性的研究不多;二是房价对消费的影响研究,实证分析较多,而理论推导缺乏,忽视二者间的逻辑关系;三是鲜有文献考虑房价波动对消费影响的动态变化。

本文基于财富效应、挤出效应和抵押效应,结合金融危机以来房价上涨放缓的现象,研究房价波动对居民消费的影响,在理论分析中,本文关注财富效应、挤出效应和抵押效应的传导机制,在实证分析中,以金融危机为拐点,考察房地产价格波动对居民消费影响的动态变化。本文意在为消费的宏观调控政策提供参考。

自1998年起,为稳定我国各类房地产价格,政府出台了一系列宏观调控政策,但宏观调控的效果并不明显,各类房地产价格均呈上升趋势,见图 1。

图 1(Figure 1)

图1 1998—2013年全国各类房屋销售价格 注: 数据来源于1998—2013年《中国统计年鉴》。

如图 1所示,从2003年开始,我国房地产价格呈现持续上涨的趋势。北京、上海等一线城市的房地产价格持续攀升,二三线城市的房地产价格跟随上涨。房地产价格与普通员工的工资之比不断增长,增加了居民消费负担。由于政府推行新型城镇化建设,农民工转变为城市居民,增加对居民住宅的刚性需求。受房地产建设的周期性因素的影响,房地产供给不足,加之政府的支持政策,引发房地产价格持续上涨。在房地产价格持续上涨的预期下,吸引了具有高度敏感的投资者涌入房地产市场,谋图利益。

以商品房价格为例,1998—2003年,城镇商品房价格增加了343元/平方米,年均增长6.17%;2002—2007年,房价增加了1448.18元/平方米,年均增长率达到13.18%。2008年,受美国房地产次贷危机的影响,我国房地产市场出现增长放缓趋势。为应对由金融危机引起的经济衰退,政府实施积极的财政政策和宽松的货币政策,投入4万亿资金,提振宏观经济。由于货币供应宽裕,本应投资实体经济的资金,流入到房地产领域,导致从2009年起我国房地产价格出现了持续上涨的趋势,引发了我国城镇房地产价格新一轮上涨。在积极的财政政策和宽松货币政策的刺激下,诸如房地产开发商、投资客、地方政府等利益相关方,在各自利益的驱使下,营造房地产价格的上涨的环境,刺激了我国房地产价格出现非理性上涨。

国际经济实践表明,一个国家的宏观经济发展水平如何,短期受到其产业竞争力、产业创新能力等影响;长期则由该国家实行的财政政策、货币政策、产业政策等宏观经济政策影响下的国民经济经济发展特征所决定。因此,一个国家或地区的房地产市场如何发展,完全取决于该国家或地区的国民经济发展水平。由于房地产是属于固定资产,不能进行地区的转移,也决定了房地产市场具有明显的区域性的特点。正是因为房地产市场具有明显的区域性特征,居民在购买房地产的过程中,常常受到商业网点、医疗设施、工作单位和交通运输等因素的制约,愿意出比较高的价格购买市区的住房,而放弃价格相对较低的城郊的住房。因此,居民所承受的房地产价格上涨的程度应该超出统计数据所显示的程度。依据经济发展水平的差异,将全国分为一线地区(上海和广东)、二线地区(辽宁和江西)和三线地区(云南和新疆),各地区房地产价格见表 1。

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 2003—2013年一线地区、二线地区和三线地区房地产销售价格 (元/平方米) 地区 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 全国 2359 2778 3168 3367 3864 3800 4681 5032 5357 5791 6237 上海 5118 5855 6842 7196 8361 8195 12840 14464 14603 14061 16420 广东 3195 3482 4443 4853 5914 5953 6513 7486 7879 8112 9090 辽宁 2291 2412 2798 3073 3490 3758 4034 4505 4733 4942 5122 江西 1210 1325 1529 1708 2072 2136 2643 3144 4148 4745 5203 云南 1882 1978 2165 2380 2455 2680 2931 3158 3635 4209 4494 新疆 1817 1585 1798 1858 2081 2240 2604 3087 3549 3918 4268 注:数据来源于2003—2013年《中国统计年鉴》。

表1 2003—2013年一线地区、二线地区和三线地区房地产销售价格 (元/平方米)

从全国范围来讲,我国政府对房价需要调控的地区应为一线城市,这是由于一线城市地区的房地产价格已经远远超出了本地城镇居民的实际承受的价格水平。一线城市房地产价格的上涨,是一种基于宏观政策为导向的房地产价格持续上涨为预期的非理性的上涨。由于房地产价格非理性的上涨,引发房地产投资需求旺盛,导致2013年上海价格上涨过快,超过全国均价160%。由于房地产价格过高,挤压了居民居住需求。经济欠发达的中西部地区,虽然房地产价格水平仍低于我国房地产均价,如2013年云南的房地产价格为全国均价的72%,也呈现上涨趋势。 中西部地区的房地产价格相对于当地的居民收入而言,还是偏高。可见,房地产价格的区域性是非常明显的。

房地产需求分为居住需求和投资需求。投资需求是随着房地产价格上涨预期而产生的投机行为。由于城镇化、宏观经济政策、农民工市民化等多种因素叠加影响,房地产价格攀升。在房地产价格上涨的预期下,投资者通过购买房地产进行投资,实现资产的财富效应,从而投资需求日益旺盛。在房地产财富效应的示范下,房地产价格越上涨,投资者的投资需求越旺盛,出现了群体携巨资炒房现象,最为著名的是温州炒房团。商品房空置率表明,被抢购的房子不是用来居住的,而是为了投资。房地产已经丧失了居住的功能,成为满足投资需求的投机工具。投资房地产成个人财富增长最快的方式和途径。在全民投资房地产的背景之下,房地产价格不可避免产生泡沫。

房价收入比是衡量房产价格泡沫的常用工具,该指标是住房价格与城市居民家庭年收入之比,2002—2013年全国总体房价收入比走势,见图 2。

图 2(Figure 2)

图2 2002—2013年全国房地产价格与居民收入比值走势 注: 数据来源于2002—2013年《中国统计年鉴》。

房地产价格与居民收入比值的高低,表明城镇居民家庭所取得的可支配收入对房地产价格支付能力的大小。2002—2013年,我国房地产价格与居民收入比基本保持在6~9之间,而正常的房价收入比应为4~6之间^[17]。另外,我国房地产价格与居民收入比体现区域性差异,具体表现在我国中小城市房地产价格与居民收入比为5~6,而一些大城市则在10以上,其中北京、上海、广州为代表的一线城市的房地产价格与居民收入比甚至超过了20。与国际标准对比,我国的房价收入比偏高。根据我国目前房价收入比的现状,不难看出我国房地产价格普遍偏高,表明城镇居民购买住房的负担沉重,我国居民支付住房消费的能力较低,挤占了居民生活资料消费,不利于改善我国居民消费水平。

房地产对消费所产生的财富效应,指随着房价的升高,导致房地产的增值,或者资产组合价值的增加,进而提升消费能力,形成房价对消费的财富效应。房产财富效应的传导,主要体现在实现的财富效应、未实现的财富效应和消费者信心效应三个方面。

第一,实现的财富效应。房产作为居民资产储备的一部分,当房产价格上升,将直接导致居民资产的增加,提升财富拥有量,促进居民消费。同时,房租也将随着房价一同提升,意味着出租房的拥有者的收入提高,消费能力也将获得提升。第二,未实现的财富效应。当房地产价格上涨时,即便房屋所有者并未将房产出售,但居民将预期房产价值的增长,该部分未经实现的财富仍可促进居民消费。第三,消费者信心效应。房地产作为一种固定资产,是人们应对各种可能的经济风险的有效储备。当房地产价格升高时,意味着储备资产的升值、抵御风险能力的提升,这就能提振消费者信心,让居民放心消费。

房地产对消费所产生的挤出效应,指由于房价的升高,租房者或潜在购房者们必须支付更多成本,导致收入下降或储蓄减少,进而造成房价对消费的挤出效应。房地产挤出效应的传导,主要基于四个方面:替代效应、预算约束、偿债压力和财富重新分配效应。

第一,替代效应。对于无房者和“房奴”而言,房价不断上升,将降低他们的消费能力,因为他们不得不减少其他方面的消费,来负担房屋的首付款或房贷。此时,对于该人群,住房消费成为主要消费,将替代其他商品的消费。第二,预算约束。对于租房者而言,房价上涨,将推动房租上涨,导致租房者付出更高的成本,加剧租房者的预算约束,迫使该类居民消费水平下降。第三,偿债压力。中国深受儒家文化影响,与欧美的信贷消费观念不同,大多居民奉行量入为出的理念。当房价上升,势必加剧“房奴”的债务负担,为早日偿清债务,该类居民将克制消费欲望、降低消费水平。第四,财富重新分配效应。房价上涨,将导致财富向有房者转移,即向富人和中老年人转移,这不利于消费的可持续增长。研究早已表明,培养“橄榄球”式的中产阶级,是促进消费的有效方式,而财富重新分配,将导致贫富差距加大,可能降低整体消费水平。

房地产对消费所产生的抵押效应,指由于房地产价格的波动,导致房地产价值的变化,影响个人的资产负债表,进而造成对消费的影响。在抵押市场,房地产是质优的抵押品,当遇到突发事件导致流动性约束时,居民可以通过住房抵押,解决流动性困境。显然,房价的提升,将导致抵押价值的提升,从而放松居民的流动性约束,最终刺激消费。此时,房价上涨导致的消费增长,并非源于财富的增加,而是来自于流动性约束的下降。

抵押效应的强弱,受制于两个方面:抵押的价值和便利性。一方面,抵押价值越高,其对消费的促进则越大。抵押的价值,主要取决于贷款利率,二者负相关。另一方面,抵押便利性越高,意味着房地产变现能力越强,房地产对风险的抵御能力越强,此时,消费者的流动性约束越小。

为考察房价波动对城镇居民消费的财富效应和挤出效应,及其强度变化,本文选取城镇居民家庭人均现金消费支出衡量城镇居民消费水平(CS),列为计量分析的因变量,并分别选取商品住房价格(HP)、城镇居民人均可支配收入(IN)、人均国内生产总值(GDP)和房贷利率(HR)作为自变量,建立回归模型。参照李春风(2014)^[18]等实证模型,本文也采用双对数形式,回归模型设定如下:

其中,lnCS_t是我国第t季度的城镇居民消费水平的对数;lnHP_t是我国第t季度的商品房销售平均价格的对数;lnIN_t是我国第t季度的城镇居民人均可支配收入的对数;lnGDP_t是我国第t季度的人均国内生产总值的对数;HR_t是我国第t季度的房贷利率,由于利率本身较小,因此该项不取对数;e_t是随机误差项。

为更准确地描述房价波动对城镇居民消费的影响,相比于已有研究,本文实证模型的改进体现为:第一,所有数据采用季度数据,而非年度数据。这样做首先是增加数据数量,提高回归的准确度(一年的年度数据只有一个,而季度数据有四个);其次,这样能更准确地观测出短期内(如一年)房价与消费的变化趋势。第二,考虑房价的变化拐点,从近期和早期多个视角,考察房价对消费的影响。由于早期房价持续上涨,文献未考虑房价下跌的情形,而随着2008年金融危机的出现,不仅房价出现下跌,且商品房住房的投资属性也在不断下降。可以设想,房价对消费的影响,在近期与早期的表现并不一致。

数据的选择主要出于两个方面的考虑:数据的可得性和可靠性。本文所有数据均来自中国统计局网站,数据的可靠性高。自1998年起,我国正式建立房地产市场,那时关于房地产市场的细分数据尚不完善。国内系统的房地产数据库,建立于2005年。本文采用2005年1季度至2015年1季度的时间序列数据,共41期164个数据,描述房价变化对消费的影响,所有变量的轨迹(由于利率数值较小,不在图中列出),见图 3,可以发现居民消费与房产价格、居民收入和人均GDP的变化轨迹较为相似。

图 3(Figure 3)

图3 变量CS、HP、IN和GDP的数据轨迹 注: 数据来源于2005—2015年《中国统计年鉴》。

为检验房价波动对城镇居民消费的财富效应、挤出效应和抵押效应,及其强度变化,本文运用EVIEWS 6.0软件,作回归分析及计量检验。本文待检验命题有三个,且每一个检验结果为后一个检验的前提,即前者命题成立,检验继续,反之,则停止。

命题一:运用格兰杰检验,考察房价与消费的相关性,即房价是否为消费的格兰杰原因。基于文献的研究,预期存在格兰杰因果关系。

命题二:运用协整检验,一方面,考察房价对消费的长期影响,若系数为正,则表明财富效应大于挤出效应,若系数为负,则挤出效应更强;另一方面,考察房贷利率对消费的影响,按照抵押效应的传导机制,预期二者负相关。

命题三:考虑到金融危机之后,房价涨幅放慢,投资属性逐渐剥离,运用协整检验,分别考察2008年和2011年至今,房价对消费的影响。预期随着有房者越来越多,以及房产投资属性下降,房价对消费的影响应逐步减弱。

格兰杰因果检验,要求两个变量至少须满足两个条件中的一个:一是两个变量都具备稳定性;二是两个变量之间存在着协整关系。

为确保分析数据的稳定性,对上面所涉及的四个变量取自然对数(HR不变),这样上述变量之间的相关性既不受影响,同时可消除变量之间的异方差,得新变量序列为lnCS、lnHP、lnIN、lnGDP和HR。为了防止出现伪回归,本文采用ADF检验,依据数据趋势,选取趋势和截距项,结果显示五个变量在水平时都是不稳定的。再作一阶差分后的ADF检验,依据AIC原则的检验结果见表 2。

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 ADF检验结果 变量 t 值 ADF值 概率 结果 1% 5% 10% lnCS -4.29672 -3.56837 -3.21838 -3.632365 0.0422 I(1) lnGDP -4.24364 -3.54428 -3.20471 -3.224955 0.0961 I(1) lnHP -4.26274 -3.55297 -3.20964 -5.229300 0.0009 I(1) lnIN -4.20501 -3.52661 -3.19461 -4.694200 0.0028 I(1) HR -3.61045 -2.93898 -2.60793 -4.488060 0.0009 I(1)

表2 ADF检验结果

通过表 2数据,可知lnCS、lnHP、lnIN、lnGDP和HR都一阶平稳,可以进行格兰杰检验。为考察房价与消费的相关性,检验lnCS和lnHP的因果关系,结果见表 3。

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 房产价格和居民消费的因果关系检验 原假设 观测值 F 检验值 概率 lnHP不是lnCS的格兰杰原因 39.0000 20.6726 1.00E-06 lnCS不是lnHP的格兰杰原因 12.7264 7.00E-05 —

表3 房产价格和居民消费的因果关系检验

依据表 3数据,可知商品房平均销售价格(HP)是城镇居民消费水平(CS)的格兰杰原因,符合理论预期,即房价对居民消费有显著影响,命题一成立。

由于时间序列lnCS、lnHP、lnIN、lnGDP和HR具有相同的单整阶数,因此可以对它们进行协整关系的检验,考察lnCS、lnHP、lnCS和HR的长期关系,2005年一季度至2015年一季度的协整结果见表 4。

表4

Table 4

表4(Table 4)

表4 2005年一季度至2015年一季度五变量的协整检验 变量 系数 标准差 t 显著性概率 lnIN 0.59550 0.04998 11.91410 0 lnHP 0.11947 0.07222 1.65416 0.10680 lnGDP 0.17875 0.02682 6.66439 0 HR -0.00487 0.00999 -0.48663 0.62950 C 0.50904 0.23853 2.13405 0.03970

表4 2005年一季度至2015年一季度五变量的协整检验

结合表 4数据可知,lnIN、lnHP和lnGDP的显著性概率较小,D.W.值为2.380439,F值为907.1906,说明方程的拟合度良好。但由于HR的显著性概率值为0.6295,说明HR的检验结果不显著,房贷利率与居民消费不存在协整关系,即不存在稳定的长期相关性,不符合抵押效应的理论预期。抵押效应不强,应该源于两个方面:一是消费习惯。中国历来有安居乐业的传统,房产对居民生活的安全感影响显著,在不超过两套房产的情况下(大部分居民符合该特点),居民通常不将房产视为可消费资产。二是抵押便利性不足。受制于中国房屋产权的归属,房屋的证券化和以房养老等抵押手段发展缓慢,除整房销售外,居民很难通过抵押房产获益。

由于房贷利率与居民消费不存在协整关系,我们在协整方程中删去房贷利率的变量,考察变量lnCS、lnHP、lnIN和lnGDP的协整关系,结果见表 5。

表5

Table 5

表5(Table 5)

表5 2005年一季度至2015年一季度四变量的协整检验 变量 系数 标准差 t 显著性概率 lnIN 0.59486 0.04944 12.03026 0 lnHP 0.12312 0.07109 1.73173 0.0917 lnGDP 0.17718 0.02635 6.72389 0 C 0.46762 0.22052 2.12054 0.0307

表5 2005年一季度至2015年一季度四变量的协整检验

依据表 5可知,在删去变量HR后,方程各变量的显著性概率都下降。

回归方程的值为0.98931,D.W.值为2.317465,F值为1234.982,方程的拟合度提高。研究结果表明2005年一季度至2015年一季度间,城镇居民消费水平(CS)和商品房销售平均价格(HP)、城镇居民人均可支配收入(IN),以及人均国内生产总值(GDP)之间,存在长期稳定的相关关系,且商品房销售平均价格、城镇居民人均可支配收入、人均国内生产总值每变动1%,城镇居民消费水平将分别变动0.12%、0.59%、0.17%,说明这些重要的经济变量对于城镇居民消费水平的影响不可忽视,符合理论预期。

协整结果表明,商品房销售平均价格(HP)与城镇居民消费水平(CS)之间为正相关性,即表明在连续的41个季度中,房价上升所体现的财富效应大于挤出效应。该结果,与前文部分学者的观点一致。

金融危机之后,包括中国的全球各国房价都发生剧烈震荡,与此同时,消费衰退,经济进入低迷。此后,中国房产的增幅逐渐缩小,业界普遍认为房产投资的黄金期已过,房产的投资属性逐渐减弱。因此,危机之后,房价与消费的关系值得探讨。

仍然以居民消费为被解释变量变量(CS),以人均可支配收入(IN)、商品房销售平均价格(HP)和人均国内生产总值(GDP)为解释变量,并考虑危机发生的2008年一季度为时间拐点,分别从远期(2005年至2015年)和近期(2008年至2015年,2010年至2015年)视角,考察房价波动与居民消费的相关性,回归和检验结果见表 6。

表6

Table 6

表6(Table 6)

表6 远期和近期数据的回归比较 年份 变量 系数 标准差 t -统计量 显著性概率 远期2005年1月—2015年1月 lnIN 0.594866 0.049447 12.030260 0 lnHP 0.123115 0.071094 1.731728 0.0917 lnGDP 0.177180 0.026351 6.723892 0 C 0.467623 0.220520 2.120548 0.0407 近期2008年1月—2015年1月 lnIN 0.644098 0.053448 12.050900 0 lnHP 0.043518 0.074950 0.580626 0.5667 lnGDP 0.202619 0.026324 7.697047 0 C 0.490963 0.284204 1.727500 0.0964 近期2010年1月—2015年1月 lnIN 0.674048 0.080620 8.360845 0 lnHP 0.035581 0.136838 0.260023 0.7980 lnGDP 0.206434 0.031834 6.484732 0 C 0.261323 0.664776 0.393100 0.6991

表6 远期和近期数据的回归比较

依据表 6可知:第一,越是近期,消费与房价的正相关性越弱。三个时期的协整方程系数,从2005年0.123,下降到2008年0.044,2010年进一步下降为0.036,这说明房价对消费的影响正在不断弱化。 该现象主要由于经济低迷,房价下滑,房屋投资属性减弱,财富效应和挤出效应都下降。 第二,越是近期,房价对消费的解释力度越差。 三个年份协整方程的显著性概率,从2005年0.0917,上升到2008年0.5667,2010年进一步上升为0.798,这清晰地表明房价对消费的解释效果在快速减弱。 该现象应由于城镇化的快速发展,尤其是房屋投资属性减弱,致使有房者不断增多,购房者不断减少,从而导致房地产支出占消费比重下降。

一方面,通过理论分析,本文讨论房价影响居民消费的财富效应、挤出效应和抵押效应,及其传导机制;另一方面,通过因果检验、协整分析和残差检验,实证研究中国房产价格对消费的远期和近期影响。最终,得出以下三个结论。

第一,2005年一季度至2015年一季度间,商品房平均销售价格(HP)是城镇居民消费水平(CS)的格兰杰原因。进入21世纪以来,房地产业的发展突飞猛进,房价一路高涨,房产拥有者如释重负,大量购房者沦为“房奴”,而许多房屋需求者只能“望房兴叹”。可见,房产是居民消费的重要内容。鉴于房产售价是居民消费的格兰杰原因,这较好地说明,房地产业对于宏观经济和单个家庭的重要性。这就要求政府制定兼顾公平与效率的房产政策,不仅保障宏观经济的有序运行,也保障居民的安居乐业。

第二,2005年一季度至2015年一季度间,房价上升对居民消费的财富效应大于挤出效应,总体呈现微弱的正效应,但抵押效应不显著。从协整分析来看,房价上升具有促进居民消费的效用,一味抑制房价的政策,可能为提振居民消费的宏观经济任务带来一定的负面影响。尤其是,房地产属于关联性较强的行业,若一味打压房价,可能由单一行业风险扩散为经济的系统性风险。因此,将房价控制在一个合理的范围内波动,应是政策较优的策略。

另外,房产抵押效应不显著,应源于两个方面:一是消费习惯;二是抵押便利性不足。因此,房贷利率的调控,对房产开放商的影响,远大于对居民的影响。

第三,以2008年一季度金融危机爆发为节点,越是近期,居民消费与房屋售价的正相关性越弱,且房价对消费的解释力度越差。该现象说明,随着经济低迷,房价下滑,房屋售价对宏观经济的影响在逐步减弱,并且随着城镇化的快速发展,尤其是房屋投资属性减弱,致使有房者不断增多,购房者不断减少,从而导致房产支出占消费比重下降。因此,随着房产对经济影响的逐步减弱,及其自身市场价格的理性回归,政府对房地产业的宏观调控,可从密集型指令调控,转向间断型引导调控,在避免系统性风险的前提下,尝试推进房地产业的自我完善与自我发展。