貨幣政策房地產市場傳導機制研究

摘要：基于2000-2013年房地產市場相關月度時間序列數據，構建貨幣政策房地產市場傳導機制的理論框架，建立8個變量的結構向量自回歸模型（SVAR）分析貨幣政策、房地產供給需求和消費投資等實體經濟變量的相互關系，研究表明貨幣政策尤其是利率政策能顯著影響房地產供給需求，但房地產需求對消費的正向沖擊影響十分有限，對投資反而產生負向沖擊。由此提出，利率政策應當關注房地產價格波動，避免房地產價格非理性上漲對宏觀經濟的負面影響。

關鍵詞：貨幣政策傳導機制，結構向量自回歸模型，脈沖響應函數，方差分解

中圖分類號：F293.3 文獻標識碼：B

文章編號：1001-9138-（2014）09-0003-14 收稿日期：2014-08-01

目前，國內外學者對貨幣政策與房地產市場的關系進行了實證分析，多側重于對某一貨幣政策工具或傳導渠道的探討。貨幣政策、房地產市場與實體經濟變量間的相互影響，容易產生系統性偏差。本文試圖將各種貨幣政策工具變量納入同一模型框架中，分別從貨幣政策對房地產市場的沖擊以及房地產需求對實體經濟的沖擊兩個環節，探究貨幣政策調控在房地產市場傳導的內在機理，檢驗和解釋貨幣政策能否有效調控房地產市場運行并通過后者影響實體經濟。

1 貨幣政策房地產市場的傳導機制理論框架

西方經濟學界認為貨幣政策的傳導途徑是多樣的，主要可以分為“貨幣渠道（Money Channel）”和“信貸渠道（Credit Channel）”，理論研究和實證分析對于不同渠道的貨幣政策傳導效果存在一定分歧。國內外的實證研究表明，貨幣政策無論通過“貨幣渠道”還是“信貸渠道”，都需要借助房地產市場、股票市場等資產市場載體的傳導，從而影響企業或家庭的消費決策，最終影響宏觀經濟變量。貨幣政策變量對宏觀經濟的影響，可分為前后兩個環節：一是貨幣政策沖擊影響資產市場；二是受到貨幣政策沖擊影響下的資產市場進而影響宏觀經濟變量。由于房地產市場是中國最重要的資產市場，本文因此構建以房地產市場為載體的貨幣政策傳導機制理論框架，如圖1所示。

2 數據、模型和約束識別機制

2.1 數據說明

為了研究貨幣政策的房價傳導機制，本文引入8個變量：居民消費價格水平（CPI）、居民消費額（CS）、總投資（INV）、總產出（TOGR）、信貸（LR）、利率（R30）、貨幣供應量（M2）和房價（HP）。采用以上8個指標從2000年1月至2013年12月的時間序列月度數據作為樣本。

在實證分析之前，本文對原始數據進行如下三步驟的轉換：（1）為消除通貨膨脹影響，除消費價格指數、利率之外所有數據均作消除通貨膨脹處理。以1999年1-12月各期“居民消費價格指數”數據為基期數據，采用“居民消費價格指數”（以去年同期=100）的迭代相乘的數值進行平減。（2）對所有指標運用X12—Multiplicative方法進行季節調整。（3）對所有數據取自然對數（文中在各變量前用“LOG”表示），這樣在不改變數據統計性質的情況下，既可以消除數據的異方差性，且變量的對數形式也可以反映相互之間的彈性。本文所有實證檢驗均采用Eviews6.0計量經濟分析軟件來進行處理。

2.2 模型設定

本文選取結構向量自回歸模型（Structural Vector Autoregression，SVAR）進行實證分析。該方法通過對普通的向量自回歸（VAR）模型施加長短期約束，可以分析經濟變量對結構沖擊的響應。一般k個變量p階結構向量自回歸模型SVAR（p）為：

=+++…++

t=1，2，…，T。其中，表示內生變量的p期滯后向量，為結構化擾動項。向量=（，，，，

，，，）'，所對應的結構沖擊為=（，，，，，，，）'，則SVAR模型可表示為=。在實際的估計中，根據簡化式的估計值，通過和的關系，新息沖擊可以對內生變量同期及未來的變化產生影響。在建立SVAR模型中，需要建立反應短期沖擊的結構式方程系數矩陣B。

2.3 約束識別機制

對于k元p階SVAR模型，需要施加k*（k-1）/2個限制。本文的模型中包含了8個變量，則需要至少8*（8-1）/2=28個約束條件。本文根據經濟理論及相關假設，施加如下約束條件：（1）房地產價格變動會影響財富水平和資產負債表結構，通過資產的財富效應、資產負債表效應等對消費有同期影響。（2）總產出、信貸、利率、貨幣供應量、房價變動會引致下期投資規模的預期變動，但對投資的影響存在一定的滯后期。（3）根據利率理論，投資需求和信貸需求的變動會立即引發資金成本即利率水平的變動，而當期消費價格水平、消費、總產出和房價的變動會在一個滯后的時期內引發利率變動，對當期利率無影響。（4）消費、投資、總產出的增加會擴大當期貨幣需求，信貸本身是貨幣供應量的組成部分，利率的變動也會引起貨幣供應量的相應變動。房價通過引發投資需求、消費需求間接引起貨幣供應量的滯后變動，對當期貨幣供應量無影響。（5）影響房價變動的因素是本文研究和關注的重點，故假設房價對當期消費價格水平、消費、投資、總產出、信貸、利率和貨幣供應量的變動均敏感。

根據=，建立本文的模型，見模型1。

3 實證檢驗和SVAR分析結果

3.1 單位根檢驗

采用ADF方法對8個變量進行單位根檢驗，判斷變量的平穩性。經檢驗，不論是否包含截距項或趨勢項，所有變量均為一階單整I（1），如表1所示。因此本文采用1階單整變量建立SVAR模型。

3.2 最佳滯后期選擇

VAR或SVAR模型設定的一個重要問題就是模型最優滯后階數的確定。在實證分析中，通常采用AIC準則、SC準則和LR準則。本文依據以上三種準則來選擇向量自回歸模型的最佳滯后期。將上述8個變量引入VAR模型進行最佳滯后期選擇的結果（如表2所示），AIC準則顯示滯后期為2，SC準則顯示滯后期為1，兩者不一致。于是，根據LR準則，選擇2為模型的最佳滯后期，建立SVAR（2）模型。經檢驗，此SVAR模型所有單位根的模都小于1，滿足穩定性條件。endprint

3.3 SVAR模型估計結果

通過使用計量軟件估計短期沖擊矩陣B的系數值，其結果如模型2所示。

結合短期沖擊矩陣模型和模型估計值可以看出，b42、b53、b72、b82所對應的p值大于0.05，所對應的系數不顯著。這說明投資對于信貸沒有當期影響，消費對于貨幣供應量和房價沒有當期影響。值得注意的是，b85、b86、b87、b28、b48所對應的系數是顯著的，表明信貸、利率和貨幣供應量等貨幣政策變量均當期影響房價，房價當期影響消費、總產出等實體經濟變量。這證明了，在當期，貨幣政策的房地產價格傳導機制是存在且有效的。

3.4 脈沖沖擊

3.4.1 房地產供給和需求對貨幣政策工具變量沖擊的響應

由于房地產開發投資構成了固定資產投資的主體，而房地產銷售均價則體現了房地產需求水平，本文用固定資產投資（INV）來代表房地產供給，用房價（HP）來代表房地產需求。房地產供給、需求對利率沖擊、信貸沖擊和貨幣供給量沖擊的脈沖響應曲線列示如下（見圖2），其中橫軸表示沖擊作用的滯后期數（單位：月），縱軸表示對沖擊的響應度，實線描繪了各變量的脈沖響應函數值，虛線表示大小為兩倍標準差的偏離帶。由于變量均取對數，所以縱軸變動的幅度就是相對于其對數的百分比變化（即0.01=1%）。

第一，房地產供給和需求對利率的響應。房地產供給和房地產需求對利率一個標準差新息沖擊，在響應速度及響應的持續時間上均存在明顯差異。當一個正向的利率沖擊發生后，房地產供給立即出現明顯的負向反應，隨后逐步增大，第9期達到峰值1.2033%；此后，影響程度逐步減弱，但并不隨時間的推移而消散，而是穩定在0.6%以上的水平上。對于1單位的利率沖擊，房地產需求對利率的響應呈明顯的U形，在第1期先出現微弱的正向反應，第2期開始轉為負向反應，至第11期（約1年后）達到峰值0.8982%，此后影響開始穩步減弱，最后收斂到0.2%的水平，利率沖擊的效力就已經基本消失，房價恢復到初始穩態。這說明了貨幣供給的利率機制在房地產市場是有效的，與前文的理論分析是相符的。

第二，房地產供給和需求對信貸的響應。房地產供給和房地產需求對信貸沖擊的響應深度和速度有所不同。房地產供給對信貸擴張的響應呈較不穩定的波動趨勢，前10期出現了正負響應依次交替出現的現象且影響程度非常小（接近于0值），從第11期（約1年后）才開始出現穩定的正向反應，且反應程度逐步增大，第36期（3年后）達到峰值0.1934%。房地產需求對信貸沖擊的響應則呈U形，前2期為正向響應，即信貸規模擴張在極短期內先推動房價上升，第3期開始轉為負向響應，房價開始下跌，至第14期達到峰值0.3221%后逐漸下降，最后趨于0值。從中長期來看，信貸沖擊對于房地產供給的影響大于對房地產需求的影響。

第三，房地產供給和需求對貨幣供給量的響應。房地產供給和房地產需求對貨幣供給量一個標準差新息沖擊的反應十分顯著，但在程度上存在明顯差異。房地產供給對貨幣供應量的響應，在前8期呈現波動趨勢，第3期達到峰值1.3924%，第9期開始響應程度開始減弱，但仍穩定在0.6%以上。相比之下，房地產需求對貨幣供應量的響應基本保持平穩，第16期達到峰值0.225%，此后基本處于0.1%-0.2%的水平，遠遠弱于同期房地產供給對貨幣供應量的響應程度。可見，貨幣供給對房地產供給的調控效果優于對房地產需求的調控效果。

3.4.2 實體經濟對房地產需求沖擊的響應

消費對1單位房價沖擊立即產生正向反應，在第4期即達到峰值0.3%，隨后影響逐步減弱，并穩定在0.02%的水平。這說明，房地產的財富效應、資產負債表效應等正向效應大于由于房價上升所導致居民減少或推遲即期消費的擠占效應，但房價對消費的正向影響是存在的但影響程度不大。消費價格水平對房價沖擊先產生正向反應，在第8期達到最大正響應，隨后開始減弱，在第19期（約1年半后）轉為負響應。這說明，房價上漲，短期內由于財富效應等正向效應導致消費需求增加，從而推動消費價格水平上漲，但是隨時間推移，影響逐漸減弱。總產出對房價沖擊的反應，先從負向開始，在第3期轉為正向，在第11期（約1年后）重又轉為負向，在第21期（約2年后）達到負向峰值2.0577%，隨后保持負向反應逐步減弱，逐步向零值收斂，第36期（3年后）總產出回復到初始狀態。投資（房地產供給）對房價沖擊的響應，先從負向開始，在第3期轉為正向，在第6期重又轉為負向，此后保持負向反應并逐步加強，第18期（1年半后）達到負向峰值0.3336%，隨后長期保持0.3%左右的負向沖擊。這說明，房價對投資（房地產供給）的短期影響是不穩定的，房價上升在短期可能導致房地產開發投資額的暫時增加，但是又會導致對下期緊縮的宏觀調控政策的預期，并產生對其他固定資產投資的擠出效應，從而抑制總投資的增幅。從實體經濟變量投資與消費對房價沖擊的響應來看（見圖3），房價對投資的影響比對消費影響大，由房價上升所帶來的對投資的負向沖擊戰勝了對消費的正向沖擊，從而導致總產出下降。

3.5 方差分解

在進行脈沖反應分析后，需要進行方差分解分析以明確各變量變動不同驅動原因各自的貢獻率。下面分別列舉了消費價格水平（CPI）、消費（CS）、信貸（LR）、利率（R30）、貨幣供給（M2）和房價（HP）的方差分解結果。

3.5.1 消費價格水平的方差分解

由CPI的方差分解可見（見表3），房地產價格沖擊對通貨膨脹率具有顯著影響，房價上漲會加大通貨膨脹壓力，通貨膨脹會受到來自自身的正向沖擊。這說明，在應對當前的通貨膨脹問題上，央行在貨幣政策調控中應當對以房地產價格為代表的資產價格進行關注。同時，應當管理好通貨膨脹預期。

3.5.2 消費的方差分解

如表4所示，消費方差分解的結果顯示：我國居民消費本身為其變化的主要影響因素，這符合“消費行為有一定的持續性且相對穩定”的傳統消費理論。房價對居民消費的貢獻率先上升后下降，最高值達到4.68%，總體上并不大，這種影響力既來源于正向的財富效應、拉動效應等，也來源于負向的擠出效應。此外，利率對于消費變動的貢獻率較大，且隨時間呈穩步上升的趨勢，第36期達到22.42%的峰值。利率、貨幣供應量、信貸這三個貨幣政策工具變量對消費波動的當期總和貢獻率僅次于消費自身。這與寬松的貨幣政策導致人們對于通脹和未來經濟走勢的預期有關，消費價格水平的持續上漲促使居民提前消費，從而擴大了當期的消費支出。endprint

3.5.3 利率的方差分解

如表5所示，利率的方差分解結果顯示：房價對利率波動的貢獻率十分顯著，1年后即保持在超過7%的水平，超過了同期消費、投資和總產出對于利率波動的影響，甚至超過了同期貨幣供應量和信貸對于利率波動的影響。消費價格水平和房價對利率波動的貢獻率在同期基本保持相近的水平，這說明，消費價格水平和房價水平已成為判斷經濟過熱或者低迷的重要先行指標，為貨幣政策調控提供了重要的判斷依據。消費價格水平或房價水平過快上漲，將很可能引致央行緊縮性貨幣政策（提高基準利率，收縮銀根）的出臺。

3.5.4 貨幣供給量的方差分解

如表6所示貨幣供應量方差分解的結果顯示：利率超過了貨幣供應量本身，是影響貨幣供應量波動的最大因素，影響水平基本穩定在40%左右，遠遠超過信貸對于貨幣供應量波動的影響。這證明了，隨著利率市場化程度不斷提高，利率可以作為貨幣政策調控的最優指標變量。房價對貨幣供應量波動的貢獻率十分顯著，第18期（1年半后）達到8.61%，此后也基本穩定在7%左右水平上，但低于同期消費對于貨幣供應量波動的貢獻率。消費對貨幣供應量波動的貢獻率呈穩步上升的趨勢，第24期（2年后）甚至超過了貨幣供應量自身，第36期（3年后）超過了21%。可見，消費、投資、產出、房地產等實際需求因素決定了貨幣供給量的擴張或收縮，我國的貨幣供給具有明顯的內生性。

3.5.5 房價的方差分解

如表7所示，房價的方差分解結果顯示：除房價自身外，利率是影響房價的主要因素，不僅其影響力度最高達到34.5%，而且持續時間長，到第36期（3年后），影響力仍超過31%。貨幣供應量對于房價波動的貢獻率呈逐步遞增的趨勢。利率、貨幣供應量、信貸這三個貨幣政策工具變量，從第16期（約1年半后）對房價波動的當期總和貢獻率甚至超過了房價自身。結合之前的脈沖反應分析，這充分說明，持續的、寬松的貨幣政策，尤其是低利率政策，確實是房價漲幅過大的最主要原因。

值得注意的是，在中期（3年后），消費價格水平（CPI）成為僅次于利率、消費的房價波動影響因素，說明通貨膨脹成為推動房價上漲的主要因素之一，房地產的保值增值作用使其成為抵抗通貨膨脹的重要手段。為抑制房價大幅上漲，管理好通貨膨脹預期和管理好房價上漲預期具有同樣重要的意義。

4 結論和政策建議

本文構建了以房地產市場為載體的貨幣政策傳導機制理論框架，歸納了房地產需求影響實體經濟的幾種渠道，利用SVAR模型完整地研究了貨幣政策房地產市場傳導的兩大環節，得到如下結論。

第一，我國的房地產市場已經成為貨幣政策傳導的重要渠道，尤其是利率政策對我國的房地產供給需求調控有直接和顯著的影響。

在貨幣政策房地產市場傳導的第一環節，無論對房地產供給還是需求調控，利率都是最為有效的貨幣政策工具。通過建立SVAR 模型對利率、貨幣供給量及信貸三種貨幣政策工具進行橫向比較，從中長期來看，信貸對房地產市場調控作用是最不顯著的，貨幣供給量對房地產需求的調控作用也相對較弱，而利率是調控房地產市場供求最有力的貨幣政策工具，利率的沖擊對房地產供求的影響效力顯著且持久，導致房價短期內大幅上漲的最主要原因正是實施了低利率的寬松貨幣政策。市場化程度較高的全國銀行間市場同業拆借30天平均利率上升對抑制房價增幅波動具有顯著作用，因此可以逐步考慮將全國銀行間短期市場利率（同業拆借及回購利率）作為貨幣政策的中介目標。

利率、信貸和貨幣供給量對房地產市場供求都具有非對稱性效應，對于房地產供給的影響大于對房地產需求的影響。實證結果還顯示，與以往的研究結論不同的是，對于利率、信貸和貨幣供應量沖擊，房地產供給的響應速度都要快于房地產需求。由此證明，利率、信貸和貨幣供應量趨向寬松或緊縮的變化會比預期更快影響房地產供給方對資金環境的預期，從而迅速調整房地產開發投資量。

第二，房地產價格對于消費具有正向的沖擊影響但程度較弱。在貨幣政策房地產市場傳導的第二環節，我國房地產價格對于城鎮居民消費的財富效應等正向沖擊影響戰勝了負的擠出效應但影響程度較弱，然而對于固定資產投資的拉動效應則不敵負的擠出效應，對總產出的綜合影響反而為負向。因此，國家尤其是地方政府在希望和依賴房地產行業拉動投資增長的同時，還應充分考慮到其擠出效應。整體而言，利率的傳導性遠強于信貸和貨幣供給量的傳導性，從中長期看（2年后），前者引起的消費變動是后者的數倍。

為了疏通貨幣政策房地產市場傳導渠道，結合本文主要研究結論，建議：貨幣政策，尤其是利率政策應關注房地產價格的變化，并做出適當的反饋。央行可以將房價納入貨幣政策指標體系，通過利率政策調控對其進行量化反應，從而穩定經濟波動，降低金融風險。鑒于房地產需求對消費正向沖擊影響的有限性及對投資、總產出的負向沖擊影響，避免過多依靠房地產市場拉動消費、投資的激勵沖動，以免催生房地產泡沫，并對宏觀經濟造成不良后果。考慮到居民住房需求的剛性，國家應該大力增加住房有效供給，推動廉租房和經濟適用房的建設，加快發展公共租賃住房，廣泛增加居民的房地產財富，進而通過財富效應、資產負債表效應等正向沖擊影響加強房地產市場對實體經濟的良性帶動作用。

參考文獻：

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7.周暉 王擎.貨幣政策與資產價格波動：理論模型與中國的經驗分析.經濟研究.2009.10

8.張紅 李洋.房地產市場對貨幣政策傳導效應的區域差異研究——基于GVAR模型的實證分析.金融研究.2013.2

9.陳健 高波.非線性視角下的中國房地產財富效應的測度研究——基于1996-2008年省際面板數據的分析.中國金融評論.2010

10.羅建宇.基于SVAR模型的貨幣政策財富傳導機制研究.投資研究.2012.8

11.張大永 曹紅.家庭財富與消費：基于微觀調查數據的分析.經濟研究.2012.1

12.劉向耘 牛慕 鴻楊跨.中國居民資產負債表分析.金融研究.2009.10

13.吳衛星 易盡然 鄭建明.中國居民家庭投資結構：基于生命周期、財富和住房的實證分析.經濟研究.2010

作者簡介：

王成，復旦大學經濟學院經濟學系博士研究生，研究方向為宏觀經濟學、房地產經濟學。

Can the Monetary Transmission Mechanism Function Well in Chinese Housing Market

——based on an SVAR model

Abstract：This paper proposed a framework of the monetary transmission mechanism in housing market，based on an SVAR model of 8 variables，using the monthly time series data of Chinese housing market from 2000 to 2013，empirically tested the interaction of monetary policy，housing supply&demand，consumption and investment. The results show that，the interest policy can take an active effect on housing supply&demand，but housing demand gives an limited positive impulse to consumption，while giving a negative impulse to investment.To prevent the damage of irrational housing bubbles to economy，it is necessary to take housing prices fluctuating into the consideration of interest policy.

Keywords：Monetary policy transmission，SVAR model，Impulse response function，Variance decompostion

李求軍/責任編輯endprint

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作者簡介：

王成，復旦大學經濟學院經濟學系博士研究生，研究方向為宏觀經濟學、房地產經濟學。

Can the Monetary Transmission Mechanism Function Well in Chinese Housing Market

——based on an SVAR model

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13.吳衛星 易盡然 鄭建明.中國居民家庭投資結構：基于生命周期、財富和住房的實證分析.經濟研究.2010

作者簡介：

王成，復旦大學經濟學院經濟學系博士研究生，研究方向為宏觀經濟學、房地產經濟學。

Can the Monetary Transmission Mechanism Function Well in Chinese Housing Market

——based on an SVAR model

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Keywords：Monetary policy transmission，SVAR model，Impulse response function，Variance decompostion

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