揚州市房價波動的影響因素研究分析 工商管理專業(yè)

摘要本文利用揚州市2011-2016月度數(shù)據(jù)，探究其房價波動的影響因素。通過分析本文認為，限購政策對房價波動的影響是顯著的，政府可以通過限購的政策方式調(diào)控房價；揚州市房價波動更多受當?shù)刭Y本因素而非經(jīng)濟基本面的影響，對中心城市南京的房價波動亦不敏感。進一步研究發(fā)現(xiàn)，揚州市房價與當?shù)刎泿殴?yīng)量和信貸規(guī)模存在長期均衡關(guān)系，且受自身市場預(yù)期影響較大。在此基礎(chǔ)上，本文給出了一些政策建議。關(guān)鍵詞：房價波動中型城市回歸模型一、引言近年來，我國房價不斷上漲。2010年6月全國房屋銷售價格指數(shù)為9042元/平方米，2016年11月上升為11816元/平方米，漲幅為30.68%數(shù)據(jù)來自CREIS中指數(shù)據(jù)。。同時，全國房地產(chǎn)價格存在很大差異，2016年11月房屋銷售價格指數(shù)：最高為深圳，房價為55040元/平方米（漲幅為148.03%），最低為湘潭，房價為4012元/平方米（漲幅為20.23%），差價高達13.7倍，反映出我國房地產(chǎn)市場還不成熟，房地產(chǎn)價格存在較大波動，且大型城市與中小城市之間存在較大差異。數(shù)據(jù)來自CREIS中指數(shù)據(jù)。房價已成為理論界和實務(wù)界都十分關(guān)心經(jīng)濟問題和社會問題，對房價波動的影響因素，許多學者都進行了相關(guān)研究，但現(xiàn)有文獻，大多以全國房價指數(shù)為研究對象，如余華義和陳東（2009）研究了中國房價與地價、利率的關(guān)聯(lián)性【1】；梁云芳和高鐵梅（2006）分別從供需以及資本角度分析了我國房價波動的成因【2】。相對而言，考察一特定城市、尤其是中小城市房價形成機制的研究較少。本文以揚州市這一中型城市房價波動為例，考察其房價波動的影響因素，并基于結(jié)果給出政策建議。本文安排如下：第二部分討論（中型城市）房價形成的機制，第三部分對使用的數(shù)據(jù)進行說明并進行實證分析，第四部分報告實證分析結(jié)論并給出政策建議。二、房價形成機制的討論房價的形成機制比較復(fù)雜。房屋既是一種消費品，又是一種投資品。作為消費品，房價自然受市場經(jīng)濟基本規(guī)律（價值規(guī)律、競爭規(guī)律、供求規(guī)律等）的支配；作為投資品，成本與收益的比較又影響著房地產(chǎn)資產(chǎn)的定價。具體到一個城市，人口因素，城市與城市之間房地產(chǎn)市場的互動關(guān)系同樣可能影響房價。此外，針對近年來不斷上漲的房價，政府的調(diào)控政策對房價可能產(chǎn)生較大影響。房價的形成是多因素作用的結(jié)果。（一）需求因素對房價的影響從需求角度來說，住房需求可以分為剛性需求、改善型需求、遷移性需求與投機需求。一般認為，房地產(chǎn)價格波動的主要來源是宏觀經(jīng)濟基本面波動，這很大程度上是因為經(jīng)濟增長（2011-2016年，揚州市地區(qū)生產(chǎn)總值由2630.30億元增長為4449.38億元，增幅為67.8%）伴隨著居民收入增加（2011年-2016年，揚州市城鎮(zhèn)居民人均可支配收入由11217增長為18057元，增幅60.98%），家庭對房屋購買力增強。而房屋由于建設(shè)周期長（一般為2年），短期內(nèi)供給無彈性，在供給不變的情況下，需求增加導(dǎo)致房價上漲。此外，房地產(chǎn)市場的產(chǎn)品是差異化的，房屋有檔次高低之分。隨著收入增加，一些家庭不滿于原有的住房大小、居住環(huán)境等，產(chǎn)生了置換房屋的改善型需求，這也推動了房價上漲。遷移性需求是指人口流動帶來的對住房的需求，比如人口從縣區(qū)向市區(qū)的流動，周邊城市向中心城市的流動都會增加本地對房屋的需求注意人口遷移和外來務(wù)工人員流入的區(qū)別。人口遷移對房地產(chǎn)市場的影響是增加本地住房需求，而外來務(wù)工人員流入不一定伴有遷移目的，大多以租房為主，實際上減少了房屋供給。這兩種因素都對房價上漲有推動作用。注意人口遷移和外來務(wù)工人員流入的區(qū)別。人口遷移對房地產(chǎn)市場的影響是增加本地住房需求，而外來務(wù)工人員流入不一定伴有遷移目的，大多以租房為主，實際上減少了房屋供給。這兩種因素都對房價上漲有推動作用。（二）供給因素對房價的影響從供給角度來說，在其他條件不變的情況下，如果增加房屋供給，房價會下降。揚州市2011-2016年規(guī)劃建筑面積PLAN月度數(shù)據(jù)見圖1，可見規(guī)劃建筑面積雖波動較大，且在每年下半年達到峰值，但每年均值總體不變，可以認為房屋供給比較平穩(wěn)，沒有顯著增加。在土地價格對房價影響這個問題上，現(xiàn)有研究分歧較大。一些觀點認為，土地價格、建筑材料價格以及建安成本等成本價格上漲推動了房價上漲，比如和白霜（2008）的研究認為涵蓋材料成本、土地成本與人力成本的生產(chǎn)成本上漲推動了房價的上漲【3】，劉琳和劉洪玉（2003）則認為經(jīng)濟發(fā)展帶來的對土地需求的增加使土地價格上漲，從而推動了房價上漲【4】。另一些觀點則認為，房價上漲使得房地產(chǎn)開發(fā)商更有激勵競拍土地，導(dǎo)致地價上漲，但是地價上漲對房價的影響較小，持此觀點的學者有周京奎（2006）【5】、劉琳和劉洪玉（2003）【6】等。本文認為，就揚州市而言土地價格對于房價波動影響不大，圖2為揚州市2011年-2016年房價PYZ與土地成交均價PZ相關(guān)圖，未見明顯的相關(guān)關(guān)系。以單獨一個城市為樣本分析房價波動成因時，地價很可能不是重要影響因素，原因在于許多房地產(chǎn)開發(fā)公司并不僅在一個城市開展房地產(chǎn)開發(fā)活動，而是同時在許多城市開發(fā)、建設(shè)房地產(chǎn)，這要求其在多個城市以不同的價格競拍土地，但是房地產(chǎn)公司最終在給房屋定價時，往往考慮總體成本，并根據(jù)所在城市房地產(chǎn)市場情況進行定價。因此，如果僅考察揚州市一個城市的房價，其中未必會包含開發(fā)商在取得本地建設(shè)用地時的成本信息。圖1揚州市規(guī)劃建設(shè)面積圖2揚州市房價與地價相關(guān)圖（三）資本因素對房價的影響從資本因素來看，房地產(chǎn)是資本密集型產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)價格與利率、信貸規(guī)模息息相關(guān)。利率是資金的價格，它能夠同時調(diào)節(jié)房地產(chǎn)市場的供給和需求。從需求的角度來看，利率能影響消費者的購房需求與投機需求。由于大部分消費者都采用按揭買房的方式，當利率降低時，意味著購房資金成本降低，會增加對房屋的需求；此外，較低的存貸款利率，還會使投資者尋求儲蓄以外的投資渠道，在房價總體上漲的環(huán)境下，具有增值、保值功能的房地產(chǎn)成為了重要的投資渠道。從供給角度來看，房地產(chǎn)開發(fā)商的融資成本與融資規(guī)模受利率影響。當利率上升時，開發(fā)商的融資成本上升。這不僅壓低了房地產(chǎn)開發(fā)商的利潤空間，而且由于目前我國房地產(chǎn)開發(fā)行業(yè)中房地產(chǎn)開發(fā)商的主要資金來源是銀行貸款，利率上升使房地產(chǎn)開發(fā)商的可用資金規(guī)模減少,從而減少房地產(chǎn)的總供給。由此可見，利率同時影響房地產(chǎn)市場的供需兩端，降低利率能夠同時提高房地產(chǎn)市場的需求與供給，提高利率則會同時引起兩者的緊縮。房價作為供需兩種因素共同作用的結(jié)果，其波動與利率變化的關(guān)系是不確定的，取決于供需兩種因素的強弱比較。銀行信貸規(guī)模與貨幣供應(yīng)量也對房價波動產(chǎn)生影響。銀行信貸規(guī)?？梢酝ㄟ^改變貨幣量影響房地產(chǎn)市場。一方面，信貸擴張時，房地產(chǎn)開發(fā)貸款也增加，刺激開發(fā)商增加房屋供給；另一方面，由于貨幣供應(yīng)量增加，消費者名義收入增加，對房屋的需求增加。與利率對房價的影響相似，信貸擴張會同時提高房地產(chǎn)的供給與需求，信貸緊縮時將會發(fā)生相反的情況；貨幣政策的松緊也有類似效應(yīng)。因此，信貸規(guī)模和貨幣量對房價波動的影響，也取決于其對房地產(chǎn)市場供求兩端影響的強弱比較，這要求我們對它們在房價波動中的作用做進一步實證分析。（四）政策因素對房價的影響近年來由于房價持續(xù)上漲，一些城市出現(xiàn)了房地產(chǎn)過熱的·情況，政府曾出臺一系列房價調(diào)控政策。在本文的樣本期內(nèi)，國務(wù)院辦公廳于2013年2月26日發(fā)布《國務(wù)院辦公廳關(guān)于繼續(xù)做好房地產(chǎn)市場調(diào)控工作的通知》，確定了限購區(qū)域、限購住房類型、購房資格審查等五條房地產(chǎn)調(diào)控措施，以下簡稱“國五條”。圖1為揚州市房價走勢圖，可見“國五條”發(fā)布之前，2011年至2012年底揚州市房價呈波動上升，漲幅較緩，2012年底至2013年中快速上漲，“國五條”發(fā)布之后，房價迅速下跌，到2015年房價甚至低于2011年至2012年平均水平。這很大程度上是因為限購政策在揚州市起了作用。限購政策可以通過兩個渠道影響房價：第一，限購政策直接壓低了需求量，在供給彈性較小的情況下，促使房地產(chǎn)價格回落。第二，限購政策改變了人們對未來房價的心理預(yù)期，讓投機者認為房地產(chǎn)市場不再有投機機會，“炒房”資金撤離，強化了房價的下降。圖3揚州市房價走勢（五）城市聯(lián)動因素對房價的影響大小城市的聯(lián)動關(guān)系可能也對房價波動造成影響。目前揚州市是南京都市圈2003年1月15日，江蘇省政府批準了《南京都市圈規(guī)劃（2002-2020）》2010年5月24日，國務(wù)院頒布《長江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》，規(guī)劃提出要加快南京都市圈建設(shè)，編制南京都市圈區(qū)域規(guī)劃。2003年1月15日，江蘇省政府批準了《南京都市圈規(guī)劃（2002-2020）》2010年5月24日，國務(wù)院頒布《長江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》，規(guī)劃提出要加快南京都市圈建設(shè)，編制南京都市圈區(qū)域規(guī)劃。三、數(shù)據(jù)說明與實證分析（一）數(shù)據(jù)說明本文采用月度數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間為2011年6月-2016年6月，共72個樣本期。本文揚州市（PYZ）與南京市（PNJ）房價數(shù)據(jù)取自中國指數(shù)研究院發(fā)布的百城價格指數(shù)。該指數(shù)將樣本區(qū)域內(nèi)已獲銷售許可的在售房地產(chǎn)全部納入計算范圍，樣本覆蓋城區(qū)、郊區(qū)以及房地產(chǎn)較為發(fā)達的下轄縣市。樣本價格采用項目實際價格，即扣除了優(yōu)惠減免等的實際購房價格。樣本單位為元/平方米。月度土地成交均價PL由以下公式計算得到：土地成交均價PL=土地出讓金/土地出讓面積其中，土地出讓金與土地出讓面積數(shù)據(jù)整理自揚州市國土資源局網(wǎng)站數(shù)據(jù)來源：揚州市國土資源局網(wǎng)站（）。與CREIS數(shù)據(jù)來源：揚州市國土資源局網(wǎng)站（）。社會產(chǎn)出GDP由于缺少月度數(shù)據(jù)，受段忠東（2007）啟發(fā)，采用規(guī)模以上工業(yè)增加值代替【7】。工業(yè)增加值數(shù)據(jù)整理自揚州市統(tǒng)計局官網(wǎng)數(shù)據(jù)來源：揚州市統(tǒng)計局網(wǎng)站（數(shù)據(jù)來源：揚州市統(tǒng)計局網(wǎng)站（）。利率INT使用中國人民銀行發(fā)布的五年期貸款基礎(chǔ)利率本文曾使用上海銀行間同業(yè)拆放利率Shibor月度數(shù)據(jù)，經(jīng)指導(dǎo)老師提醒，考慮到中國目前利率市場化程度還不成熟，使用拆解利率可能不能反映真實利率水平，故采用中國人民銀行發(fā)布的貸款基礎(chǔ)利率。。本文樣本區(qū)間是2011年6月-2016年6月，期間，中國人民銀行進行過9此利率調(diào)整。除2011年7月7日，央行將一年至三年、五年期貸款利率分別由6.65%和6.80%上調(diào)為6.90%和7.05%，此后的8次利率調(diào)整均為降息操作，到2015年10月24日，一年至三年、五年期貸款利率已經(jīng)降至4.75%和4.90本文曾使用上海銀行間同業(yè)拆放利率Shibor月度數(shù)據(jù)，經(jīng)指導(dǎo)老師提醒，考慮到中國目前利率市場化程度還不成熟，使用拆解利率可能不能反映真實利率水平，故采用中國人民銀行發(fā)布的貸款基礎(chǔ)利率。貨幣供應(yīng)量M2采用揚州市金融機構(gòu)人民幣存款余額，信貸規(guī)模LOAN采用揚州市金融機構(gòu)貸款余額，這兩個指標均整理自揚州市統(tǒng)計局官網(wǎng)，且均為累計值。單位為億元。（二）平穩(wěn)性檢驗在回歸分析前先對各個序列進行平穩(wěn)性檢驗。下表給出了各個變量的ADF檢驗結(jié)果。表1ADF檢驗結(jié)果Variable檢驗形式t-StatisticProb.Variable檢驗形式t-StatisticProb.PYZ(C,T,0)-1.5440.823PYZ(-1)(C,0,0)-8.3110.000GDP(C,0,1)-0.5270.482GDP(-1)(C,0,1)-13.9700.000INT(C,0,2)0.4100.900INT(-1)(C,0,2)--4.0230.003LOAN(C,T,0)-1.8170.680LOAN(-1)(C,T,0)-4.3000.001M2(C,T,3)-0.2940.987M2(-1)(C,T,3)-10.2440.000PNJ(C,T,0)2.6671.000PNJ(-1)(C,T,0)-2.1150.527PL(C,0,0)-9.1800.000PL(-1)(C,0,0)-14.270.000注：(C,T,p)未檢驗形式，C和T分別代表常數(shù)項和時間趨勢，p為經(jīng)AIC信息準側(cè)篩選的最優(yōu)滯后步數(shù)。從ADF檢驗結(jié)果看出，所有變量中僅有PL是平穩(wěn)的，其余變量都是非平穩(wěn)的。變量PYZ、GDP、INT、LOAN、M2和PL是1階單整序列，即為I(1)，變量PNJ經(jīng)二次差分后達到平穩(wěn)（結(jié)果未列出），即為I(2)。（三）實證分析首先，對外生政策變量“國五條”的顯著性進行檢驗。在選取的樣本期（2011年6月-2016年6月）中，“國五條”出臺的2013年3月是揚州市房價波動的分水嶺。從該時點開始，房價中應(yīng)當包含了政府的限購政策，從而房價呈現(xiàn)出回落態(tài)勢。因此，以“國五條”為界，揚州市房價應(yīng)當出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變化。利用Eviews7.2軟件輸出揚州市房價序列PYZt自相關(guān)及偏自相關(guān)系數(shù)分析圖（圖略），發(fā)現(xiàn)自相關(guān)系數(shù)（Autocorrelation）隨滯后期增加呈正弦波衰減，趨向于0；偏自相關(guān)系數(shù)（PartialAutocorrelation）是1步截尾的。因此可以認為序列PYZt是一個AR(1)過程。該過程可以表示為：PYZt=8897.90+0.94PYZt-1（1）(35.92)(18.57)R2=0.86D.W.=2.11我們再以“國五條”出臺時間點2013年3月對方程（1）進行Chow檢驗。檢驗結(jié)果見表1：表1Chow檢驗結(jié)果F-statistic5.194924Prob.F(2,56)0.0085Loglikelihoodratio10.21155Prob.Chi-Square(2)0.0061WaldStatistic9.937219Prob.Chi-Square(2)0.0070各個統(tǒng)計量收尾概率都是·0.00，說明以2013年3月為時間點，方程（1）結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化。這表明“國五條”在揚州的落地實施，對房價的調(diào)控起到了重要影響。由于本文選擇的變量較多，先構(gòu)建一個多元線性回歸模型，剔除不必要的變量。根據(jù)Chow檢驗結(jié)果，設(shè)置方程形式為：PYZ=β0+β1GDP+β2INT+β3LOAN+β4M2+β5PNJ+β6PL+β7DtPOLICY+μt（2）其中，Dt=0,t<2013,3用OLS法得到各參數(shù)估計結(jié)果見表2：表2OLS估計結(jié)果（GDP,INT,LOAN,M2,PNJ,PL,POLICY）VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C9778.317602.765216.222430.0000GDP3.0105091.280910-2.3502900.0237INT-35.4911189.801670.3952170.6947LOAN-1.5935570.315845-5.0453800.0000M20.7612530.1922643.9594100.0003PNJ0.0080660.0262310.3074770.7600PL0.0184200.0195170.9437850.3508POLICY-516.392270.477697.3270320.0000估計結(jié)果顯示，變量利率INT、南京市房價PNJ和成交土地均價PL不顯著。剔除不顯著變量INT、PNJ和PL重新進行OLS估計，得到方程（3）。由于D.W.檢驗不通過，模型存在自相關(guān)，用式（4）進行修正：PYZ=10655.83+0.34GDP-1.01LOAN+0.12M2-685.68POLICY+μt（3）（592.59）（1.06）（0.35）（0.12）（246.18）μt=0.86μt-1+et（4）(0.11)R2=0.91D.W.=1.95修正過的模型通過LM檢驗，不存在序列相關(guān)。R2為0.91，擬合優(yōu)度較好。在該模型中利率INT不顯著，這與經(jīng)驗不符，也與許多現(xiàn)有研究矛盾。余華義和陳東（2005）【1】發(fā)現(xiàn)利率與房價存在負相關(guān)關(guān)系，梁云芳和高鐵梅（2006）【2】也發(fā)現(xiàn)提高利率1個百分點,會使房價下降1.04個百分點。原因可能在于，其一，正如前文說明，由于用于衡量通貨膨脹的消費者價格指數(shù)月度數(shù)據(jù)不可得，無法對名義利率進行修正。其二，由于降息周期間隔較長（樣本中最長的降息間隔為26個月，占總樣本區(qū)間的36.11%），水平的利率序列無法真實反映房地產(chǎn)市場上資金的借貸成本，反而是揚州市當?shù)氐男刨J規(guī)模以及貨幣寬松程度對房價波動表現(xiàn)出顯著影響。地價變量PL不顯著，符合本文觀點，即在單獨考察一個城市房價影響因素時，地價不是重要原因。南京市房價PNJ不顯著，說明揚州市和南京市作為中心城-衛(wèi)星城關(guān)系，盡管經(jīng)濟上有一定程度的一體性，但房地產(chǎn)市場的聯(lián)系并不緊密。鑒于許多研究都發(fā)現(xiàn)房價與經(jīng)濟基本面之間存在長期相關(guān)關(guān)系，比如沈悅和劉洪玉（2004）認為經(jīng)濟基本面和房價歷史信息能夠很好地解釋房價，段忠東（2007）發(fā)現(xiàn)在長期房價和產(chǎn)出存在正反饋機制；此外，根據(jù)前文分析，銀行信貸和貨幣供應(yīng)量等資本因素能夠通過影響房地產(chǎn)市場的供需兩端來影響房價波動。故下面考慮顯著變量之間可能存在的長期均衡關(guān)系。由于序列PYZ、GDP、M2以及LOAN都是一階單整的，猜想他們之間可能存在協(xié)整關(guān)系。我們將變量分為兩組，（PYZ,GDP）和（PYZ,M2,LOAN），分別考察房價與經(jīng)濟基本面，以及房價與資本因素的長期均衡關(guān)系。首先考察房價PYZ與產(chǎn)出GDP之間是否存在長期均衡，本文采用Johansen檢驗，并將政策因素POLICY作為外生變量考察二者間的協(xié)整關(guān)系，結(jié)果見表3，跡檢驗統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量均表明在0.05顯著性下PYZ和GDP不存在協(xié)整關(guān)系，也即揚州市房價與產(chǎn)出之間不存在長期均衡，這與大部分現(xiàn)有研究結(jié)果不符。本文認為，是數(shù)據(jù)替代問題導(dǎo)致產(chǎn)出不能很好地解釋房價波動，如前文所說，由于缺少GDP月度數(shù)據(jù)，故根據(jù)以往研究的經(jīng)驗采用規(guī)上工業(yè)增加值作為產(chǎn)出替代數(shù)據(jù)，但未考慮揚州市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。揚州市主要產(chǎn)業(yè)并不是工業(yè)，因此工業(yè)增加值不能很好包含產(chǎn)出信息，因此導(dǎo)致了變量的不協(xié)整。表3Johansen檢驗結(jié)果（PYZ,GDP）UnrestrictedCointegrationRankTest(Trace)HypothesizedNo.ofCE(s)EigenvalueTraceStatistic0.05CriticalValueProb.**None0.1377355.43034120.261840.9704Atmost10.0162300.5400019.1645460.9929Tracetestindicatesnocointegrationatthe0.05levelUnrestrictedCointegrationRankTest(MaximumEigenvalue)HypothesizedNo.ofCE(s)EigenvalueMax-EigenStatistic0.05CriticalValueProb.**None0.1377354.89034115.892100.8976Atmost10.0162300.5400019.1645460.9929Max-eigenvaluetestindicatesnocointegrationatthe0.05level接下來考察房價PYZ和貨幣供應(yīng)量M2、信貸規(guī)模M2是否存在長期均衡，本文采用Johansen檢驗，并將政策因素POLICY作為外生變量考察二者間的協(xié)整關(guān)系，結(jié)果見表4。跡檢驗統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量均表明在0.05顯著性下PYZ和M2、LOAN之間存在1個協(xié)整關(guān)系，表明了房價與貨幣供應(yīng)量、信貸規(guī)模之間存在長期均衡的關(guān)系，這一協(xié)整關(guān)系可以用向量誤差修正（VEC）模型進行估計，由估計結(jié)果（見表5）得到協(xié)整方程：PYZt=1.6861M2t-2.8779LOANt+9386.103（5）方程（5）表明，在長期中，揚州市房價與貨幣供應(yīng)量呈正相關(guān)，與信貸規(guī)模呈負相關(guān)。這說明在長期中，揚州市房價波動主要受資本因素影響。表4Johansen檢驗結(jié)果（PYZ,LOAN,M2）UnrestrictedCointegrationRankTest(Trace)HypothesizedNo.ofCE(s)EigenvalueTraceStatistic0.05CriticalValueProb.**None*0.67232348.3006842.915250.0132Atmost10.17565310.3659725.872110.9084Atmost20.1057033.79839412.517980.7711Tracetestindicates1cointegratingeqn(s)atthe0.05levelUnrestrictedCointegrationRankTest(MaximumEigenvalue)HypothesizedNo.ofCE(s)EigenvalueMax-EigenStatistic0.05CriticalValueProb.**None*0.67232337.9347125.823210.0008Atmost10.1756536.56758119.387040.9277Atmost20.1057033.79839412.517980.7711Max-eigenvaluetestindicates1cointegratingeqn(s)atthe0.05level表5VEC估計結(jié)果（PYZ,M2,LOAN）VariablePYZtM2LOANCCoefficient11.6861(-1.6861)[-5.7607]2.8779-0.3926[7.3299]-9386.1vecm-0.01595(-0.15941)[-0.10002]0.095028(-0.10634)[0.89364]-0.09801(-0.02976)[-3.29282]下面用脈沖響應(yīng)函數(shù)考察以上長期均衡的動態(tài)特征，即揚州市房價PYZ面對一個新息沖擊時有何反應(yīng)。取PYZ、M2、LOAN一階差分序列DPYZ、DM2、DLOAN建立向量自