我國(guó)貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的區(qū)域非對(duì)稱(chēng)效應(yīng)研究

王宏濤+崔景釵

摘 要：貨幣政策是調(diào)控我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的重要手段，也是調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)的重要途徑。首先從理論上定性分析中國(guó)貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的區(qū)域非對(duì)稱(chēng)性，然后選取中國(guó)30個(gè)省份2003—2016年數(shù)據(jù)為樣本，將30個(gè)省份分為A、B、C、D四個(gè)區(qū)域，通過(guò)構(gòu)建向量自回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明，A區(qū)的房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)最強(qiáng)，對(duì)于利率和貨幣供應(yīng)量沖擊響應(yīng)程度最強(qiáng)，C區(qū)D區(qū)次之B區(qū)最弱。且對(duì)貨幣政策反應(yīng)的持續(xù)時(shí)間為，A、B區(qū)持續(xù)時(shí)間短，C、D區(qū)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)。

關(guān)鍵詞：貨幣政策；房地產(chǎn)價(jià)格；區(qū)域非對(duì)稱(chēng)性；向量自回歸模型

中圖分類(lèi)號(hào)：F299.27 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2017）27-0071-08

引言

近年來(lái)，逐步攀升的房地產(chǎn)價(jià)格已超出了一般城鎮(zhèn)居民的購(gòu)買(mǎi)能力，2008年次貸危機(jī)爆發(fā)后貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控的必要性再一次受到了學(xué)術(shù)界的極大關(guān)注。回顧政府對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)整措施，主流分為了四個(gè)階段：支持發(fā)展階段（1998年6月至2003年6月）；調(diào)控房?jī)r(jià)階段（2003年7月至2008年9月）；刺激房市階段（2008年10月至2010年6月）；整體調(diào)控房地產(chǎn)泡沫階段（2010年7月至今）。國(guó)家頻繁出臺(tái)的政策穩(wěn)定了部分城市的房?jī)r(jià)滿(mǎn)足了一部分低收入家庭的住房剛需，但對(duì)于北京、上海等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市同時(shí)外來(lái)人口較多的城市來(lái)說(shuō)，房?jī)r(jià)不降反升，高漲的房?jī)r(jià)仍是橫在住房剛需前的一道鴻溝。

由于我國(guó)各地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融一體化程度、對(duì)外開(kāi)放程度、資本流動(dòng)性等因素存在較大差異，導(dǎo)致了貨幣政策對(duì)各地區(qū)房?jī)r(jià)的不同影響，如各區(qū)敏感程度、各區(qū)影響時(shí)滯、各區(qū)政策效果都存在差異。那選用貨幣政策調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)區(qū)域效果具體是什么樣的？哪一貨幣政策手段更加有效？本文將圍繞以上問(wèn)題展開(kāi)研究并提出相關(guān)建議。

一、文獻(xiàn)綜述

首先對(duì)貨幣政策在房地產(chǎn)市場(chǎng)的傳導(dǎo)途徑進(jìn)行系統(tǒng)的理論分析，翻閱大量文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)歸納目前學(xué)者的研究成果。

Bernanke（伯南克）和Gertler（格特勒）（1995）、Murphy（莫菲）（1997）認(rèn)為，貨幣政策在房地產(chǎn)市場(chǎng)的傳導(dǎo)效應(yīng)中，信貸渠道作為一種間接渠道作用更為顯著[1～2]。而Mishkin（米什金）（2007）認(rèn)為，貨幣政策在作用于房地產(chǎn)市場(chǎng)時(shí)，利率渠道起到了主要傳導(dǎo)作用[3]。對(duì)此國(guó)內(nèi)學(xué)者王先柱（2011）從房地產(chǎn)市場(chǎng)的供給方面驗(yàn)證了貨幣政策利率渠道、信貸渠道對(duì)其的影響[4]。張紅、李洋（2013），在Carlino（卡利諾）和Defina（德菲納）研究基礎(chǔ)上證明貨幣政策在作用于房地產(chǎn)市場(chǎng)產(chǎn)生區(qū)域性差異時(shí)，利率渠道、信貸渠道對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響[5]。張小宇、劉金全（2015）構(gòu)建向量自回歸模型（STVAR）發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)時(shí)期貨幣政策與對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)影響更為顯著[6]。梁斌、李慶云（2011）通過(guò)對(duì)建立含房地產(chǎn)部門(mén)的一般均衡模型進(jìn)行研究，提出當(dāng)政府僅僅調(diào)控房地產(chǎn)價(jià)格而不影響宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定時(shí)，政府應(yīng)優(yōu)先選擇信貸政策，例如提高首付比例[7]。王先柱、楊義武（2015）根據(jù)Malpezzi和Wachter（2005）的研究——相對(duì)于房地產(chǎn)市場(chǎng)投資者而言，住房的投資性需求明顯是適應(yīng)性預(yù)期而不是理性預(yù)期——假設(shè)住房需求方為適應(yīng)性預(yù)期、供給方為理性預(yù)期，建立了均衡模型，證明了預(yù)期顯著影響房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)[8～9]。

翻閱大量文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)歸納目前學(xué)者關(guān)于貨幣政策區(qū)域效應(yīng)、貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的區(qū)域非對(duì)稱(chēng)性研究成果。Fratantoni（弗拉坦托尼）和Schuh（舒）（2003）經(jīng)研究證實(shí)房地產(chǎn)投資經(jīng)貨幣政策作用區(qū)域差異性很明顯[10]。Negro（內(nèi)格羅）和Otrok（奧特羅克）（2007）利用貝葉斯估計(jì)方法對(duì)1986—2005年的美國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行了研究，得出了地區(qū)因素導(dǎo)致了理清波動(dòng)[11]。王先柱、毛中根、劉洪玉（2011）從房地產(chǎn)的供需考察貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的區(qū)域性差異，證實(shí)利率、信貸規(guī)模作用房地產(chǎn)市場(chǎng)產(chǎn)生的區(qū)域性凸顯，東部受利率影響明顯，中部和西部區(qū)域受信貸規(guī)模影響最為明顯[12]。張紅、李洋（2013）選取年2001—2010年中國(guó)30個(gè)省份的數(shù)據(jù)構(gòu)建全局向量自回歸模型證實(shí)了貨幣政策與房地產(chǎn)市場(chǎng)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)關(guān)系[5]。

雖然已有大量有關(guān)這方面的研究，但從國(guó)家頻繁地出臺(tái)各種政策措施來(lái)調(diào)整房地產(chǎn)市場(chǎng)可知政府對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控仍是摸索試驗(yàn)期：貨幣政策調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)區(qū)域效果具體如何？哪一貨幣政策手段更加有效？

二、理論分析

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行歸納，貨幣政策是怎樣影響房地產(chǎn)市場(chǎng)的，之后又是怎樣影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)乃至宏觀經(jīng)濟(jì)的？大致描述為以下階段（見(jiàn)圖1）。

本文研究的貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)影響的區(qū)域非對(duì)稱(chēng)性即對(duì)第一階段的研究。貨幣政策是通過(guò)哪些渠道影響房地產(chǎn)市場(chǎng)的，主流觀點(diǎn)著重描述了利率渠道和信貸渠道。

從利率渠道看，利率提高必然導(dǎo)致房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商開(kāi)發(fā)成本增加。尤其對(duì)小房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商而言，成本增加造成資金鏈緊張，導(dǎo)致其極有可能降低銷(xiāo)售價(jià)格來(lái)獲得資金；而對(duì)于資金鏈充裕的房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商而言，會(huì)把增加的成本加入到商品房?jī)r(jià)格中，最終房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格的上升由購(gòu)房者承擔(dān)；加息同時(shí)抑制了需求，由于這個(gè)原因房地產(chǎn)價(jià)格也有可能不漲。但加息使得開(kāi)發(fā)商的成本上升，會(huì)引起開(kāi)發(fā)商的被淘汰。利率提高對(duì)于消費(fèi)者的作用遠(yuǎn)大于開(kāi)發(fā)商。利率提升實(shí)際上是銀行對(duì)購(gòu)房者的支持減弱，購(gòu)房者的購(gòu)買(mǎi)力下降，導(dǎo)致市場(chǎng)需求下降。總的來(lái)說(shuō)，對(duì)于房地產(chǎn)市場(chǎng)而言，加息主要是降低了房地產(chǎn)需求。

從信貸渠道看，信貸渠道中的銀行貸款渠道強(qiáng)調(diào)，存款準(zhǔn)備金率提高，貨幣供給量減少，可貸資金減少，貸款隨之收縮，那些依賴(lài)銀行貸款的購(gòu)房者和房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商被迫減少投資，從而使房地產(chǎn)市場(chǎng)的供給和需求下降，進(jìn)而導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格的下降。反之，存款準(zhǔn)備金率降低，貨幣供應(yīng)量增大，銀行信貸量增加，一方面，購(gòu)房者容易獲得購(gòu)房貸款，房產(chǎn)需求增加，推動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格上漲；另一方面，房地產(chǎn)價(jià)格上漲會(huì)使得更多的資金進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，房地產(chǎn)投資增加。endprint

本文嘗試從利率和信貸方面分析貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的區(qū)域非對(duì)稱(chēng)性，下面我們以中國(guó)30個(gè)省份2003—2016年的數(shù)據(jù)為樣本，將30個(gè)省份分為A、B、C、D四個(gè)區(qū)域，通過(guò)構(gòu)建向量自回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析。

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)的選取和來(lái)源

本文基于中國(guó)30個(gè)省份2003—2016年的季度數(shù)據(jù)建立模型，由于西藏地區(qū)經(jīng)濟(jì)的特殊性和數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，因此剔除不再將其列入被研究范圍內(nèi)。

根據(jù)我國(guó)的實(shí)際國(guó)情，本文價(jià)格型貨幣政策工具選取市場(chǎng)化程度較高且較普遍用來(lái)研究的的銀行間同業(yè)拆借利率（RR），數(shù)量型貨幣政策工具選取廣義貨幣供應(yīng)量（M2），所以貨幣政策的工具變量包括了（RR）和（M2）。由各省的房地產(chǎn)市場(chǎng)銷(xiāo)售總額與銷(xiāo)售面積的商為房地產(chǎn)價(jià)格（RP）。同時(shí)，選取固定資產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資完成額為投資水平（IN）。價(jià)格指數(shù)根據(jù)各地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的同比，指定基期來(lái)構(gòu)造定基比序列，得到居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列（CPI）。根據(jù)上文的分析可知，我國(guó)房地產(chǎn)投資者對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格大多表現(xiàn)為適應(yīng)性預(yù)期，因此選用上兩季度的房?jī)r(jià)均值作為當(dāng)期房?jī)r(jià)的預(yù)期（EP2）。并同時(shí)選取社會(huì)消費(fèi)品零售總額作為消費(fèi)指標(biāo)（C），GDP作為產(chǎn)出指標(biāo)（Y），房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)貸款余額（RIN）。使用EviewsX-11方法剔出變量季節(jié)性。最后，本文對(duì)C、RP、IN、GDP、M2取對(duì)數(shù)來(lái)克服變量序列之間的異方差性。以上數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、各省統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)、統(tǒng)計(jì)年鑒等。

（二）模型的建立

VAR（p）模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：

yt=Ф1yt-1+…+Фpyt-p+Hxt+εt t=1，2，…T （1）

式中，xt為d維外生變量列向量，yt為k維內(nèi)生變量列向量，T為樣本個(gè)數(shù)，p為滯后階數(shù)。k×k維矩陣Ф1，…Фp和k×d維矩陣H為待估計(jì)的系數(shù)矩陣。εt 為k維擾動(dòng)列向量，它們不與自己的滯后值相關(guān)且不與等式右邊的變量相關(guān)，但相互之間可以同期相關(guān)。

參照鄭煜（2007）、闞凱（2014）、張水峰（2015）、劉立清（2015）等從經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度，金融開(kāi)放程度和房地產(chǎn)市場(chǎng)的供求三方面出發(fā)，采用聚類(lèi)分析對(duì)我國(guó)各省市劃分的結(jié)果，將我國(guó)30個(gè)省份分為A、B、C、D四類(lèi)[13～16]：

A類(lèi)：北京、上海，這是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高金融市場(chǎng)最為發(fā)達(dá)的地區(qū)，二者政治經(jīng)濟(jì)中心的地位吸引的大量的外來(lái)人口，所以二者的房地產(chǎn)發(fā)展是最發(fā)達(dá)的，同時(shí)已經(jīng)步入較為成熟的階段。

B類(lèi)：天津、廣東、浙江、江蘇、福建，這幾個(gè)地區(qū)具有較強(qiáng)沿海地域優(yōu)勢(shì)，再加上天津靠近北京經(jīng)濟(jì)圈，廣東包含深圳特區(qū)經(jīng)濟(jì)圈靠近香港經(jīng)濟(jì)圈，江蘇包含上海經(jīng)濟(jì)圈，房?jī)r(jià)水平也僅次于北京、上海位居B類(lèi)。

C類(lèi)：河北、湖北、安徽、山東、四川、江西、陜西、河南、海南、遼寧，這幾個(gè)省份屬于中西部、東三省較發(fā)達(dá)的內(nèi)陸地區(qū)，是中西部、東三省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力，同時(shí)房地產(chǎn)市場(chǎng)也符合自身經(jīng)濟(jì)水平穩(wěn)步上升。

D類(lèi)：山西、云南、吉林、黑龍江、廣西、湖南、內(nèi)蒙、新疆、寧夏、貴州、甘肅、青海。這些地區(qū)大多屬于偏遠(yuǎn)邊界省份，以此經(jīng)濟(jì)、金融發(fā)展水平屬于我國(guó)中下列，同時(shí)外來(lái)人口和前幾類(lèi)比較少，房地產(chǎn)市場(chǎng)處于只滿(mǎn)足當(dāng)?shù)貏傂璧碾A段。

在此分組基礎(chǔ)上，分別驗(yàn)證利率和貨幣供給量在A、B、C、D區(qū)域的效應(yīng)，即每個(gè)區(qū)域分別以利率和貨幣供給量作為貨幣政策手段建立VAR模型，之后進(jìn)行每個(gè)區(qū)域不同政策手段和不同區(qū)域相同政策手段的對(duì)比。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

下面以A區(qū)為例，首先考察以M2作為貨幣政策手段建立VAR模型。為了得到平穩(wěn)性數(shù)據(jù)，對(duì)變量進(jìn)行取對(duì)數(shù)和一階差分處理。為了更好地驗(yàn)證上述處理后的變量的平穩(wěn)性，再做ADF單位根檢驗(yàn)。結(jié)果證實(shí)，在10%的顯著性水平下，經(jīng)過(guò)處理后的這9個(gè)變量已經(jīng)為平穩(wěn)序列。表1顯示了處理后各變量單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)的結(jié)果。

ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示變量可以做協(xié)整分析。本文所用的方法是基于VAR系數(shù)協(xié)整檢驗(yàn)的Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，至少有一個(gè)以上的協(xié)整關(guān)系，可以做VAR模型。表2顯示了協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果。

對(duì)各變量時(shí)間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，各變量之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系。基于模型估計(jì)結(jié)果，進(jìn)一步采用脈沖響應(yīng)分析方法，分析以上變量之間的相互作用影響。

圖2分別為為A、B、C、D四個(gè)區(qū)的DLRP響應(yīng)圖，每個(gè)區(qū)域分別以貨幣供應(yīng)量和利率作為貨幣政策變量建立了VAR模型，所以每個(gè)區(qū)域DLRP響應(yīng)圖也分為只包含貨幣供應(yīng)量變量或利率變量?jī)煞N。從圖2中可以更加細(xì)致具體地觀察各區(qū)的房地產(chǎn)價(jià)格，在正的貨幣政策沖擊下影響時(shí)間和力度的差異。為便于對(duì)比將各脈沖分析結(jié)果列入下頁(yè)表3。

貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格具有調(diào)控作用，但在不同類(lèi)經(jīng)濟(jì)區(qū)域間調(diào)控效應(yīng)存在顯著差異。從實(shí)踐效果來(lái)看，對(duì)應(yīng)于貨幣供應(yīng)量沖擊，A、B、C、D四區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格的響應(yīng)值在-2%～1.9%區(qū)間，A區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格響應(yīng)強(qiáng)度最高為1.9%，且四區(qū)域一般在第2期及以后正向響應(yīng)顯著。對(duì)應(yīng)于利率沖擊，A、B、C、D四區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格的響應(yīng)值在-1.8%～-0.3%區(qū)間，A區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格響應(yīng)強(qiáng)度最高為-1.8%，且四區(qū)域一般在第1期及以后負(fù)向響應(yīng)顯著，利率上調(diào)會(huì)引起各區(qū)房?jī)r(jià)下降，由于A區(qū)的金融業(yè)的市場(chǎng)化程度高，房地產(chǎn)市場(chǎng)受到利率上調(diào)的影響更為顯著。對(duì)于不同區(qū)域，A區(qū)的房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)最強(qiáng)，對(duì)于利率和貨幣供應(yīng)量沖擊響應(yīng)值分別達(dá)到-1.8%和1.9%，C區(qū)D區(qū)次之，B地區(qū)最弱。可見(jiàn)，房地產(chǎn)價(jià)格在貨幣政策傳導(dǎo)方面存在顯著的區(qū)域性差異。由于每次利率調(diào)整幅度較小，且我國(guó)利率市場(chǎng)化水平不高，我國(guó)貨幣政策中的數(shù)量型貨幣政策通過(guò)房地產(chǎn)價(jià)格傳導(dǎo)效應(yīng)更強(qiáng)。對(duì)于不同貨幣政策，從四區(qū)域?qū)τ诶屎拓泿殴?yīng)量沖擊的響應(yīng)值區(qū)間及最大和最小響應(yīng)值可以看出，貨幣供給量對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格發(fā)揮作用要略大于利率變動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的作用，A區(qū)尤為明顯，其他區(qū)域則不明顯。貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響僅為短期，從A、B、C、D四區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格響應(yīng)圖可以看出，A、B區(qū)域在第6期之后的響應(yīng)趨于0，而C、D區(qū)域?qū)τ谪泿耪叩姆磻?yīng)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，第6期之后的響應(yīng)振幅雖明顯減弱但波動(dòng)仍明顯，從這一點(diǎn)可以看出A區(qū)雖然對(duì)貨幣政策反應(yīng)敏感，但A、B區(qū)域貨幣政策持續(xù)時(shí)間短。endprint

結(jié)論

（1）A類(lèi)：北京、上海，這是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高金融市場(chǎng)最為發(fā)達(dá)的地區(qū)，二者政治經(jīng)濟(jì)中心的地位吸引了大量的外來(lái)人口，所以二者的房地產(chǎn)發(fā)展是最發(fā)達(dá)的同時(shí)已經(jīng)步入較為成熟的階段。對(duì)于不同區(qū)域，A區(qū)的房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)最強(qiáng)，C區(qū)D區(qū)次之B地區(qū)最弱。可見(jiàn)，房地產(chǎn)價(jià)格在貨幣政策傳導(dǎo)方面存在顯著的區(qū)域性。（2）A區(qū)雖然對(duì)貨幣政策反應(yīng)敏感，且A區(qū)的房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)最強(qiáng)，但A、B區(qū)域貨幣政策持續(xù)時(shí)間短，而C、D區(qū)域貨幣政策持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)。

中國(guó)區(qū)域發(fā)展差距大，且各區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)情況復(fù)雜，僅通過(guò)貨幣政策難以達(dá)到理想效果。房地產(chǎn)問(wèn)題與經(jīng)濟(jì)環(huán)境密切相關(guān)，所以要從根本上解決住房民生問(wèn)題，除了要收入分配、保障房政策、稅收制度等各方面改革同時(shí)配合外，還要采用調(diào)整首付比例等專(zhuān)門(mén)針對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的政策，最重要的還是要從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃入手，提高經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度和金融發(fā)展水平，構(gòu)建全方位、多層次的金融支持體系，在現(xiàn)有的主要幾個(gè)經(jīng)濟(jì)圈基礎(chǔ)上向外輻射以緩解中心區(qū)域的各種壓力。同時(shí)，政府合理引導(dǎo)居民對(duì)房屋的需求和投資偏好，促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步水平。

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[責(zé)任編輯 陳丹丹]endprint