房地產作為實物資產和虛擬資產的雙重特性，將實體經濟與虛擬經濟緊密的聯系在一起③。房地產為家庭提供必需的住房服務，住房需求是居民消費支出最主要的組成部分之一。商業用房和辦公樓也是企業生產必需的要素投入之一。由于房地產具有廣泛的和緊密的上游聯系和下游聯系，由此創造大量就業機會，提供大規模的產出和收入。因此，房地產是實體經濟的重要組成部分，是一種能夠滿足消費需求和提供生產性服務的重要的實物資產。同時，房地產具有存續時期長和價值高的特點，而且建造周期較長，所占據的空間資源具有稀缺性，這使其成為一種重要的投資品，其定價方式不僅取決于生產成本和所提供的服務，也取決于未來產生的收益，包括由于資產價格上漲帶來的收益，因此，具有明顯的虛擬資產的特征。金德爾伯格④對各國長期以來金融危機的歷史回顧表明，在歷次危機中，房地產價格的暴漲與暴跌均發揮了重要的作用。在所有的虛擬資產中，房地產幾乎是唯一重要的具有實物資產特性的資產形式，是聯系虛擬經濟和實體經濟的重要紐帶。

房地產貸款是貨幣創造過程中的重要環節。無論是發達國家還是發展中國家，尤其是東亞地區的經濟體，房地產抵押是銀行貸款的重要條件之一。房地產與金融緊密聯系在一起，對經濟運行發揮著加速器的作用⑤。從長期來看，美國房地產貸款在商業銀行長期貸款中所占比重呈上升趨勢，目前已經超過了一半的比重⑥。我國住房制度改革催生了規模龐大的房地產市場和房地產金融，房地產貸款在新增貸款中所占比重超過三分之一。因此，房地產市場的發展直接影響到貨幣發行和貨幣創造的數量，進而決定了宏觀經濟運行的狀況。房地產價格波動介于普通商品和金融資產之間。郭金興⑦比較了日本、美國和中國等主要國家物價水平、房地產價格和金融資產價格波動的特征，發現在這些經濟體中，房地產價格的波動性顯著大于一般物價水平，但比金融資產價格更為穩定。這一特征是房地產雙重屬性的直接表現，同時，也使得房地產通過貨幣創造機制，成為宏觀經濟穩定運行的重要基石⑧。

除以上對房地產虛擬性的理論研究以外，一些學者也對房地產的虛擬性或雙重屬性作了實證研究。王子龍和許簫迪⑨分析了我國３０個大中城市房地產市場的虛擬財富效應，發現在大部分城市的財富效應為負，影響系數較小且不顯著，因此，認為房地產價格的上漲對居民消費具有一定的擠出效應和一直作用。鞠方和周建軍⑩研究了中國和日本的房地產與虛擬經濟因素的關系，發現房地產價格與貨幣供給、利率水平、信貸創造和金融資產價格均存在長期協整關系，認為房地產價格主要受虛擬經濟因素的影響，因而可能存在房地產泡沫。這些研究有助于理解我國房地產與虛擬經濟和實體經濟關系，但主要側重于房地產對實體經濟或與虛擬經濟的聯系，如果能夠同時分析實體經濟因素和虛擬經濟因素對房地產價格的共同影響，將有可能獲得更有意義的結論。本文第三部分將沿這一思路作些初步的嘗試。

在本文的實證研究部分，分析我國實體經濟因素和虛擬經濟因素對房地產價格的影響，從而說明房地產的雙重屬性。如果房地產價格主要受實體經濟因素的影響，則表明我國房地產的實物資產特性更強，反之，則表明我國房地產具有較強的虛擬資產特點，其他價格也會具有更強的波動性，有可能加大經濟波動的風險。

１．計量模型

在本文建立的計量模型中，因變量為房地產價格，自變量為代表實體經濟因素的主要變量、代表虛擬經濟因素的主要變量和控制變量。其中，ＲＥＰｒｉｃｅｉｔ為第ｉ個省份、第ｔ期房地產價格，ｐｃＧＤＰ為實際人均ＧＤＰ，Ｆｕｎｄｓ為房地產企業資金數量，Ｘ為控制變量。實際人均ＧＤＰ是代表經濟發展水平和居民購買力的主要指標。房地產企業可以獲得的資金數量是虛擬經濟發展狀況的重要指示指標，且與房地產價格直接相關。本文的控制變量是政府財政支出占當年ＧＤＰ的比重，該比重越高，政府在公共產品和服務的投入越大，將會吸引更多的居民在本地購房和居住，從而推高房地產價格。本文采取半對數模型，對房地產價格、人均ＧＤＰ和房地產開發資金取自然對數，政府支出比重未取對數。其中，γｉ是表示個體異質性的截距項，μｉ為隨機誤差項。如果γｉ與解釋變量不相關，則建立個體隨機效應模型（ＲＥ），反之，則應建立個體固定效應模型（ＦＥ）。模型具體形式的設定可以通過Ｈａｕｓｍａｎ檢驗來完成。

２．數據說明

本文選取１９９９～２０１１年我國各省數據進行面板回歸。西藏和重慶由于部分數據缺失，不含在樣本內。其中實際人均ＧＤＰ和政府財政支出占ＧＤＰ比重根據各年《中國統計年鑒》相關數據計算而得。實際人均ＧＤＰ按照各省歷年消費者物價指數進行平減，折算為以１９９９年不變價格計算的數據。政府財政支出占ＧＤＰ比重均按當年價格計算。房地產價格水平包括商品房銷售價格和住宅銷售價格兩個指標，資金為房地產開發企業全部資金，以上三個數據來自中國經濟統計數據庫。

３．計量結果及其說明

本文對房地產價格水平的回歸結果如表２所示。所有自變量的回歸系數在１％的統計水平上具有顯著性。對于所有商品房的銷售價格而言，實際人均ＧＤＰ增長１％，將使房地產價格增長０５３個百分點；房地產開發企業獲得的資金每增長１％，房地產價格將上漲０１１個百分點。因此，房地產價格水平的上漲既取決于實際因素，也取決于虛擬經濟因素，即房地產企業獲得資金的能力。政府對當地房地產市場的發展也具有重要的作用，政府支出在ＧＤＰ比重每提高１％，則會使得房地產價格上漲幾乎１個百分點。作為與居民生活直接相關的住宅，回歸結果與商品房十分類似。略有不同的是，住宅受人均ＧＤＰ和政府支出比重的影響更大，而受房地產企業資金的影響略小，這也驗證了住宅更具實物資產的觀點。這也表明，除住宅以外的辦公樓和商業用房受實際因素的影響將會更小，而受虛擬經濟因素的影響將會更大。本文對房地產價格增速的回歸結果如表２所示。所有自變量的回歸系數在１％的統計水平上具有顯著性。對于所有商品房的銷售價格而言，實際人均ＧＤＰ增速每提高１個百分點，將使房地產價格增速提高０４６個百分點；房地產開發企業獲得的資金增速每提高１個百分點，房地產價格增速將提高００５個百分點。與房地產價格水平相比，房地產價格的上漲速度受自變量的影響更小一些。政府支出比重也會影響到房地產價格上漲速度，政府支出在ＧＤＰ比重每提高１％，則會使得房地產價格增速提高０６７個百分點。住宅的回歸結果與商品房也十分類似。

本文梳理了有關房地產實物資產與虛擬資產雙重特性的理論文獻和實證研究，并從這一視角構建計量模型，利用我國省級面板數據進行計量分析。研究結果表明，房地產價格水平及其增速既取決于人均ＧＤＰ這類實體經濟因素，也取決于房地產開發企業資金這類虛擬經濟因素，具有顯著的雙重特性。同時，地方政府支出對房地產市場的發展也發揮著重要的決定作用。從本文的回歸結果來看，至少在全國層面上，金融因素或虛擬經濟因素并非房地產價格唯一重要的決定因素，實際ＧＤＰ的提高似乎發揮著更重要的作用，這可能意味著，至少從全國來看，我國的房地產泡沫并不嚴重。目前的房地產價格水平及其較快的增長速度，更多是由于收入水平的提高導致的。當然，政府的支出也發揮著重要的作用。如果政府通過減低財政支出水平，適當減少對經濟干預，有可能會起到平抑房價的作用。本文僅是房地產雙重屬性實證研究的初步嘗試，使用的解釋變量較少，是否還有其他更重要的解釋變量，有待于進一步探討。由于受限于數據的可得性，本文僅以房地產開發企業所獲資金作為影響房地產價格的主要虛擬經濟變量，而沒有采用更為常見的其他虛擬變量，如各省的貨幣供給、銀行貸款以及其他金融工具的數據。在進一步的研究中，隨著數據的補充和完善，有可能獲得更準確的研究結果。（本文作者：祝憲民 單位：廣州市社會科學院經濟研究所）