摘要：本文认为，楼市与股市不存在明显的因果关系，将二者的关系简单地归结为此消彼长是不合适的。因此，对于2014年股市的复苏，并不能单纯地用楼市不景气来解释。
关键词：楼市；股市；因果关系
一、引言
然而，关于中国楼市与股市的关系，笔者至今尚未找到系统阐述的文献，也未找到明确印证二者存在显著负相关关系的确切证据。虽然上文提到在一段时间内楼市与股市确实出现过负相关的现象，但二者也同样出现过正相关的现象，例如，2006年下半年至2007年上半年，A股急速上涨，上证指数更是达到了创纪录的6124点，而这段时间，也同样是房价快速增长的时期。因此，楼市与股市是否存在此消彼长的关系值得商榷。
二、实证分析
（一）变量的平稳性检验
时间序列的平稳性是指序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。当时间序列平稳时，此序列对任何外在的冲击只会有暂时性的影响，而非平稳性的时间序列则会对外来冲击产生累积影响，进而偏离其均值。为防止伪回归现象发生，分别对lnX、lnY两个变量的水平值和一阶差分进行增广迪基-富勒（ADF）检验。
表1lnX、lnY、DlnX和DlnY的ADF检验结果
变量检验类型ADF统计量1%临界值5%临界值10%临界值P值
DlnX（c，0，0）-4.729764-3.808546-3.020686-2.6504130.0014
注：DlnX、DlnY均为原序列的一阶差分序列。（c，t，n）分别表示单位根检验中的截距项，时间趋势项和滞后阶数。滞后长度n以AIC最小为标准。
由表1的检验结果可以看出，lnX在1%的显著水平上是平稳的，但lnY在1%和5%的显著水平上都是不平稳的；而二者的一阶差分序列都是平稳序列，这样序列lnX和lnY就具备协整检验的必要条件，可以对其进行协整分析。
（二）协整检验
（三）格兰杰因果检验
对于滞后1-5期，lnX不是lnY的Granger原因，且lnY也不是lnX的Granger原因，即我国房地产投资额与上证综合指数互相不是对方的Granger原因。
（四）误差修正模型
协整检验仅能检验两序列之间的长期动态关系，因此要通过建立误差修正模型反映长期与短期的变动关系。通过协整检验得到残差序列t，且令误差修正项ECMt=t，建立误差修正模型如下：
DlnYt=β0+β1DlnXt+аECMt-1+εt
由回归分析结果可得误差修正模型如下：
DlnYt=0.07985―0.087081 DlnXt―0.677483 ECMt-1
三、结论
由格兰杰因果检验的结果可知，在95%的概率水平下，我国的楼市与股市互相不是对方的Granger原因，即二者并不存在显著的因果关系。在误差修正模型中，DlnX前的系数为-0.087081，即房地产投资额对上证指数影响的短期弹性系数是-0.087081。这表明，在短期内，房地产投资额每增加1%，上证指数约下降0.087%。由此可见，楼市虽能引起股市向相反方向变动，但这变动微乎其微，即楼市与股市仅存在微弱的负相关关系，并没有显著的因果关系。
