貨幣政策對房地產價格的動態影響研究

摘 要：貨幣政策對房地產價格的影響是一個長期動態過程，貨幣供應量與利率水平的變化沖擊會對房地產價格產生長遠影響。本文通過建立VAR模型，運用脈沖響應函數與方差分解的方法研究了貨幣供應量與利率變化沖擊對中國房地產價格的動態影響。分析結果表明，貨幣供應量變化對房地產價格有長期的持續正向影響，貨幣供應量的增加會導致房地產價格上漲；利率變化對房地產價格有負向影響，但在長期其動態影響逐漸減弱，并最終回歸到原點；貨幣供應量變化對房地產價格變化的貢獻率大于利率變化對房地產價格變化的貢獻率，且前者呈加速上升趨勢，而后者則逐漸減小。

關鍵詞：貨幣政策；房地產價格；脈沖響應函數

中圖分類號：F830-31 文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X(2007)11-0015-05

一、引 言

自1998年住房分配體制改革以來，中國城鎮居民的住房供給體系從實物分配走向貨幣化分配，在住房分配體制轉變的同時，中國的城市化進程也在加速，大量鄉村人口從農村涌向城市，促進了中國房地產市場的飛速發展，而房地產業也逐步演變成為國民經濟支柱產業。與房地產市場高速繁榮相伴隨的是，中國的房地產價格也在迅速上漲。全國房屋平均售價從1998年的2063元/平方米上漲到2005年的3 168元/平方米，7年上漲了53-6%；^①而部分大中城市房價出現領漲態勢，房價上漲還在加速，2007年上半年全國70個大中城市房屋銷售價格平均同比上漲了5-95％，比前年快了0-35個百分點。針對居民購房壓力的持續增大，中國出臺了一系列促進房地產市場健康發展的措施，從2004年土地轉讓制度的“招、拍、掛”到2006年征收二手住房轉讓的各種交易稅，以及自2004年以來的央行8次提高金融機構貸款利率，都說明了中央政府控制房價的決心。但與此背離的是，各種宏觀調控政策的效果卻不明顯。以貨幣政策為例，截止到2007年8月22日，中國人民銀行已經四次提高貸款利率，但房地產市場依然火爆如故，二季度全國70個大中城市房屋銷售價格同比上漲6-3%，比第一季度上升0-7個百分點，而7月份全國70個大中城市房價同比上漲7-5%。^②

宏觀經濟政策對房地產市場的動態影響機制是什么？為什么政府宏觀調控政策不斷而房價卻依然上漲？搞清這些問題是政策制定的首要前提，本文正是以貨幣政策為例，通過分析貨幣政策對房地產市場的作用機制以及采集中國房地產市場的季度數據，運用向量自回歸模型來分析貨幣供應量變化與利率調整對房地產價格的動態影響，為政策制定提供依據。

二、文獻評論

貨幣政策已經成為各國宏觀經濟政策的一個重要組成部分，通過貨幣政策的傳導機制，以影響總需求或公眾的預期來作用于宏觀經濟。同樣，房地產市場的健康發展也同樣離不開貨幣政策，目前經濟學家們已經達成一致，認為貨幣政策是一個控制資產價格泡沫的良好工具，^[9]當然，貨幣政策同樣可以影響房地產價格。在已有的研究文獻中，貨幣政策對房地產價格的影響機制缺乏共識，但概括起來可以有如下三條路徑：（1）通過貨幣供應量來影響市場利率，從而傳導至房地產市場，影響房價。貨幣供應量增加，則在利率內生的條件下，市場均衡利率下降。在增量房地產市場上，房地產開發企業的融資成本降低，房地產開發投資增加，同時也會降低房地產項目的定價壓力；在消費品市場上，由于資金使用成本的降低，預期房地產企業效益上升，社會公眾一般會將資本從安全資產轉移到更高收益率的風險資產，如股票、房地產等，以獲取更高利潤。在存量房地產市場上，利率會影響資本化率與市場租金，長期利率的下調會降低投資者對房地產投資的收益要求，更多的資金涌入房地產市場，導致資產價格上升。如果利率是外生的，則政府直接控制利率和信貸總量，當政府控制的利率水平低于市場均衡利率水平時，會鼓勵房地產投資增加，這將推動房地產價格上升或泡沫出現；當政府控制的利率水平高于市場均衡利率水平時，利率政策會起到抑制房地產市場過熱，擠出泡沫的作用；如果政府控制的利率水平高于投資房地產所帶來的預期報酬，將迫使房地產價格下降，可能帶來房地產市場的蕭條^[5]。（2）貨幣政策影響社會公眾的預期。緊縮的貨幣政策是政府控制經濟增長速度的信號，公眾預期長期投資收益率下降會影響當期的投資行為，減少對房地產市場的投資，從而使房地產價格上升的速度減緩或價格下降。（3）貨幣供應量的變動影響市場物價變化，一方面原材料價格變動會影響房地產價格變動，另一方面也直接影響房地產的名義價格。劉莉亞和蘇毅（2005）研究了上海房地產價格的合理性，她們認為貸款利率決定了開發商的融資成本，貸款利率越低房地產開發商就能以更低的成本獲取資金，而房地產開發項目的利潤相對而言是有保證的，因此在低利率情況下開發商就可獲取可觀的收益。另外，房地產行業是一個高負債行業，開發商的資金很大部分從銀行等金融機構貸取，因此貸款利率的提高會影響開發商定價。而存款利率也會影響投資者的資金投向，如果存款利率太低則消費者不愿意將資金儲存起來，更愿意投資于房地產等其他高利潤行業。而她們的協整方程結果顯示上海房價與貸款利率負相關，彈性為3-34。^[3]張濤、龔六堂等（2006）運用協整方程研究了2002—2005年中國房地產均衡價格，他們的結論也表明按揭貸款實際利率越高，則房屋價格越低，實際利率每上升1%，則房地產價格會下降0-024%。^[7]許承明和王安興（2006）構建了一個房地產投資者行為模型，他們的結論表明在利率內生的條件下，如果信貸規模不變，則當投資者將大量資金投資于房地產市場時，用于安全品投資的資金會減少，市場利率與房價同時上升；在利率外生的條件下房價與利率負相關。^[5]梁云芳、高鐵梅等（2006）運用1995—2005年的季度數據，實證研究得出利率及貨幣供應量與房價負相關，貨幣供應量每增加1%，房地產價格下降0-42%。^[4]從以上文獻可以看出，已有的研究主要集中于分析貨幣政策對房地產價格的靜態影響，并沒有刻畫出長期的動態影響趨勢，同時政策的影響結果也與現實有偏差。本文將利用VAR模型，通過脈沖響應函數與方差分解的方法來觀測貨幣供應量與實際利率對房地產價格的動態影響。

三、實證模型的建立

(一)數據來源與變量定義

為了全面反映住房體制改革以來中國房地產市場價格變化的情況，在保證數據可得性與可靠性的基礎上，本文選取了自1998年1季度到2007年2季度共38個樣本來研究房地產價格與貨幣政策之間的動態關系。這里用PH表示商品房實際價格，用全國房屋銷售價格指數替代，數據來源于中經網統計數據庫。由于全國房屋銷售價格指數為季度同比數據，為求得反映房價變動的時間序列數據，在實際研究當中一般將同比數據定基化處理，并假定基期年的各季度數據反映了當年房價的實際變動。高波、毛豐付（2003），況偉大（2005），張濤、龔六堂、卜永祥（2006）與嚴金海（2006）采取了同樣的方式對數據進行了處理。本文在此基礎上搜集了2006年全國70大中城市房價變化的月度環比數據，根據各月的環比數據推出2006年各月房價變動的定基數據，據此再推出2006年之前及之后各季度的房價定基指數，從而使得我們的數據更加真實的反映房地產市場的實際價格變動。用M1表示貨幣供應量，數據同樣來自中經網統計數據庫。用Rrate表示實際利率，房地產開發項目一般持續1—3年，所以我們選用1—3年貸款利率作為樣本數據，數據來源于中國人民銀行。為了消除價格因素影響，本文用以1998年為基期的CPI數據對M1進行了平減處理；對貸款利率減去當期CPI上漲率，求得實際利率，CPI數據同樣來自中經網統計數據庫。同時用X11法對PH與M1進行了季節調整，為降低異方差影響，在實證研究前對PH與M1取對數（見表1）。

(二)單位根檢驗與協整檢驗

對各序列的ADF檢驗表明，原始序列都為非平穩序列，但一階差分之后的變量都在1%的水平下顯著，趨向于平穩，所以各變量都為I（1）序列，符合協整檢驗的條件。然后應用Johansen方法對這三個指標之間的協整關系進行檢驗，我們選擇滯后階數為2，有線性趨勢與截距項得出協整檢驗結果表2所示。協整檢驗結果表明在5%的顯著水平下只有一個協整方程，各變量之間存在長期協整關系（見表2）。

四、實證結果分析

通過建立VAR模型，我們通過脈沖函數來刻畫貨幣供應量變化與實際利率變化的沖擊對房地產價格的動態影響，同時運用方差分解的方法來確定貨幣供應量變化與實際利率變化的貢獻率。見圖1、圖2。

圖1是對貨幣變化沖擊引起房地產價格變化的脈沖響應函數圖。從圖1中我們可以看出，在當期給貨幣供應量一個正的沖擊之后，房地產價格會出現長期穩定增長的趨勢，脈沖圖形說明這是一條遞增但增速減緩的拋物線，隨著時間的推移在第20期達到最高點。這樣，我們可以認為貨幣供應量的增加會導致房地產價格上漲，且其影響幅度較大，持續時間長。房地產業是一個資金密集型行業，對其開發、投資和消費都需要量大的資金。國內房地產企業開發資金來源主要為國內貸款、利用外資、自有資金與其他資金來源（其他資金來源主要為商品房預售款，主要來自銀行的抵押貸款），而這其中以國內貸款和其他資金來源為主。《2004年中國房地產金融報告》指出，自1997年以來，我國房地產開發資金來源中來自銀行資金的占比一直在50%—60%之間。這樣，貨幣供應量的增長會給房地產開發帶來充足的資金來源，開發商可以用最低限額的30%的自有資金來撬動一個大型項目的開發建設，使房地產市場上的供應量增加，有利于抑制房價的上漲。但從房地產市場的另一方面，即需求的方面來看，貨幣供應量的增長也同樣使房地產的投資、投機和消費具有充足的資金來源——可支配收入增加，信貸資金增加，促使上述三方面對房地產的需求增加，從而推動房價的上漲。另外，貨幣供應量增加也會推動了原材料、人工等價格的上升，增加房地產的開發成本，推動房地產價格的上漲。從現實的結果來看，增加貨幣供應量對需求的影響和對物價上漲的影響所產生的對房價向上的推力要遠大于對供應量影響所產生的向下的壓力。這樣，信貸或貨幣供應擴張將維持一個高的房價水平。

圖2是實際利率變化沖擊引起房地產價格變化的脈沖響應函數圖。從圖2可以看出，在當期給實際利率一個正的沖擊之后，通過各路徑逐步反映到房地產市場，房地產價格會出現一個下行趨勢，在第4期降到最低，并穩定到第六期，隨后再逐步上行，在第20期回到原點。這樣的一個脈沖曲線說明在中國市場上實際利率的提高會帶來房地產價格的下降，利率與房地產價格負相關，但利率政策在長期內對房地產價格并無影響。顯然，上調貸款利率提升了投資房地產的成本，房地產投資者的持有成本上升，同時也會增加居民自住住房抵押貸款的還款額，預期行為會影響公眾當期的投資行為，降低居民購房需求，房價有下滑壓力。隨著時間的推移，利率上升或是信貸約束的上升一方面造成小規模的開發商受其自身條件的影響，不具備規模經濟效益，而融資難度加大更是降低了其盈利水平，導致一部分中小開發商被淘汰出市場，市場供應主體不斷集中的同時開發規模也會下降，另一方面利率上升也間接影響既有開發商的開發規模，而房屋開發規模減少受到建設周期的影響直到一至兩年之后才出現，從而導致市場上房屋供應量下降。而開發商由于受到貸款利率上升的影響，資金使用成本增加，新開工的房地產項目開發成本上升，而市場的不斷集中導致大型開發商擁有更大的市場勢力，更高的市場勢力直接演變為更高的項目定價能力，從而導致其要求更高的房屋售價。受這兩方面作用力的影響，房價也就有了回暖的趨勢，從而出現長期利率對房價的影響減弱并回歸到原點的現象。

2-方差分解

從圖3和圖4可以看出，不考慮房地產行業自身的貢獻率，貨幣供應量變化對房地產價格變化的貢獻率要大于利率變化對房地產價格變化的貢獻率。貨幣供應量對房地產價格的貢獻率是逐漸遞增的，從當期到第4期其貢獻率較小，只有3%左右；之后則加速上升，到20期已經達到50%。利率對房地產價格的貢獻率則較低，在當期到第六期有一個緩慢上揚的趨勢，達到8%，但之后則逐步下降，到第20期只有5%。

從近年市場上貨幣供應量來看，從1998年第一季度的33 110億元上升到2007年第二季度的135 847-4億元，名義貨幣供應量增長了三倍，增長速度大大高于GDP增長速度。而目前中國有流動性過剩壓力加大的風險。從內部資金結構來看，根據央行數據顯示，截至2007年2月，銀行體系存款余額為35-9萬億元，貸款余額為24-8萬億元，有11-1萬億元閑置資金，短期流動性過剩壓力增加；從外部資金來源看，人民幣保持穩定升值的狀態，而國際收支也長期保持著經常賬戶與資本賬戶的“雙順差”，央行為維護人民幣穩定必需不斷增發基礎貨幣來吸收外匯盈余。這一現象的一個表現就是CPI指數不斷上漲，2007年7月CPI更是增幅達到十年來最高的5-6%。貨幣供應量的增加為房地產行業帶來了充足的資金支持，同時也導致物價上漲，帶動了房地產價格的上升。

利率對房地產價格變化的影響程度較小。自亞洲金融危機以來，中國長期奉行低利率政策，自2002年以來多次提高存貸款利率控制投資增長速度。但不可否認的是扣除CPI上漲率的實際利率仍然很低，而目中國的CPI指數更是有低估之嫌，物價上漲使得利率政策對房地產行業作用效果不明顯。另外，之所以出現利率政策在長期對房地產價格影響減弱的現象，我們認為與中國不斷加快的城市化以及人口的年齡結構有重要關聯。大量的鄉村人口通過高等教育或進城打工等形式向城市集聚，而1970—1980年的中青年人口成為主要的住房需求，他們的住房觀念傾向于脫離父母而選擇單獨居住，這兩部分住房需求的集中釋放成為即使在貨幣政策緊縮的前提下開發商仍然能夠維持強大市場勢力與定價能力的現實支撐。

五、結論與政策建議

為實現經濟的持續、健康發展，合理控制房地產投資與房價的增長速度，中國政府多次運用貨幣政策，但效果不彰。本文通過采集1998年住房分配體制改革以來的季度數據，建立三變量VAR模型，并運用脈沖響應函數與方差分解的方法，研究了貨幣供應量與利率變化沖擊對房地產價格的動態影響。我們的研究表明：貨幣供應量變化對房地產價格有長期的持續正向影響，貨幣供應量的增加會導致房地產價格上漲；利率變化對房地產價格有負向影響，但在長期其動態影響逐漸減弱，并最終回歸到原點；貨幣供應量變化對房地產價格變化的貢獻率大于利率變化對房地產價格變化的貢獻率，且前者呈加速上升趨勢，而后者則逐漸減小。在此基礎上，我們提出如下政策建議：

（1）合理控制貨幣供應量增長速度及對房地產消費的信貸規模，尤其要嚴格控制對房地產投機的信貸；適當增加房地產開發信貸規模。

（2）制定更加合理的利率政策，使得名義利率更加真實地反映市場資金的供需狀況。

參考文獻：

［1］ 高波，毛豐付-房價與地價關系的實證檢驗：1999—2002［J］-產業經濟研究，2003，（3）：19-24-

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［3］ 劉莉亞，蘇毅-上海房地產價格合理性研究［J］-經濟學季刊，2005，（3）：753-768-

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［9］ Martha López-House prices and monetary policy in Colombia［P］-Central Bank of Chile Working Papers，No-49-

（責任編輯：孟 耀）