王宏濤+崔景釵

摘 要：貨幣政策是調(diào)控我國宏觀經(jīng)濟(jì)的重要手段，也是調(diào)控房地產(chǎn)市場的重要途徑。首先從理論上定性分析中國貨幣政策對房地產(chǎn)價格影響的區(qū)域非對稱性，然后選取中國30個省份2003—2016年數(shù)據(jù)為樣本，將30個省份分為A、B、C、D四個區(qū)域，通過構(gòu)建向量自回歸模型進(jìn)行實證分析。結(jié)果表明，A區(qū)的房地產(chǎn)價格對貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)最強(qiáng)，對于利率和貨幣供應(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。且對貨幣政策反應(yīng)的持續(xù)時間為，A、B區(qū)持續(xù)時間短，C、D區(qū)持續(xù)時間長。

關(guān)鍵詞：貨幣政策；房地產(chǎn)價格；區(qū)域非對稱性；向量自回歸模型

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

引言

近年來，逐步攀升的房地產(chǎn)價格已超出了一般城鎮(zhèn)居民的購買能力，2008年次貸危機(jī)爆發(fā)后貨幣政策對房地產(chǎn)市場調(diào)控的必要性再一次受到了學(xué)術(shù)界的極大關(guān)注?；仡櫿畬Ψ康禺a(chǎn)市場的調(diào)整措施，主流分為了四個階段：支持發(fā)展階段（1998年6月至2003年6月）；調(diào)控房價階段（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）。國家頻繁出臺的政策穩(wěn)定了部分城市的房價滿足了一部分低收入家庭的住房剛需，但對于北京、上海等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的城市同時外來人口較多的城市來說，房價不降反升，高漲的房價仍是橫在住房剛需前的一道鴻溝。

由于我國各地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融一體化程度、對外開放程度、資本流動性等因素存在較大差異，導(dǎo)致了貨幣政策對各地區(qū)房價的不同影響，如各區(qū)敏感程度、各區(qū)影響時滯、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？本文將圍繞以上問題展開研究并提出相關(guān)建議。

一、文獻(xiàn)綜述

首先對貨幣政策在房地產(chǎn)市場的傳導(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)市場時，利率渠道起到了主要傳導(dǎo)作用[3]。對此國內(nèi)學(xué)者王先柱（2011）從房地產(chǎn)市場的供給方面驗證了貨幣政策利率渠道、信貸渠道對其的影響[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)市場產(chǎn)生區(qū)域性差異時，利率渠道、信貸渠道對房地產(chǎn)市場的影響[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)時期貨幣政策與對房地產(chǎn)市場影響更為顯著[6]。梁斌、李慶云（2011）通過對建立含房地產(chǎn)部門的一般均衡模型進(jìn)行研究，提出當(dāng)政府僅僅調(diào)控房地產(chǎn)價格而不影響宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定時，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——相對于房地產(chǎn)市場投資者而言，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)價格的波動[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)、貨幣政策對房地產(chǎn)市場的區(qū)域非對稱性研究成果。Fratantoni（弗拉坦托尼）和Schuh（舒）（2003）經(jīng)研究證實房地產(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）利用貝葉斯估計方法對1986—2005年的美國房地產(chǎn)價格波動進(jìn)行了研究，得出了地區(qū)因素導(dǎo)致了理清波動[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房地產(chǎn)市場的區(qū)域性差異，證實利率、信貸規(guī)模作用房地產(chǎn)市場產(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30個省份的數(shù)據(jù)構(gòu)建全局向量自回歸模型證實了貨幣政策與房地產(chǎn)市場和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的動態(tài)關(guān)系[5]。

雖然已有大量有關(guān)這方面的研究，但從國家頻繁地出臺各種政策措施來調(diào)整房地產(chǎn)市場可知政府對房地產(chǎn)市場的調(diào)控仍是摸索試驗期：貨幣政策調(diào)控房地產(chǎn)市場區(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

通過對現(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（見圖1）。

本文研究的貨幣政策對房地產(chǎn)市場影響的區(qū)域非對稱性即對第一階段的研究。貨幣政策是通過哪些渠道影響房地產(chǎn)市場的，主流觀點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)開發(fā)商開發(fā)成本增加。尤其對小房地產(chǎn)開發(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售價格來獲得資金；而對于資金鏈充裕的房地產(chǎn)開發(fā)商而言，會把增加的成本加入到商品房價格中，最終房地產(chǎn)市場價格的上升由購房者承擔(dān)；加息同時抑制了需求，由于這個原因房地產(chǎn)價格也有可能不漲。但加息使得開發(fā)商的成本上升，會引起開發(fā)商的被淘汰。利率提高對于消費(fèi)者的作用遠(yuǎn)大于開發(fā)商。利率提升實際上是銀行對購房者的支持減弱，購房者的購買力下降，導(dǎo)致市場需求下降?？偟膩碚f，對于房地產(chǎn)市場而言，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，那些依賴銀行貸款的購房者和房地產(chǎn)開發(fā)商被迫減少投資，從而使房地產(chǎn)市場的供給和需求下降，進(jìn)而導(dǎo)致房地產(chǎn)價格的下降。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，購房者容易獲得購房貸款，房產(chǎn)需求增加，推動房地產(chǎn)價格上漲；另一方面，房地產(chǎn)價格上漲會使得更多的資金進(jìn)入房地產(chǎn)市場，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房地產(chǎn)價格影響的區(qū)域非對稱性，下面我們以中國30個省份2003—2016年的數(shù)據(jù)為樣本，將30個省份分為A、B、C、D四個區(qū)域，通過構(gòu)建向量自回歸模型進(jìn)行實證分析。

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)的選取和來源

本文基于中國30個省份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)我國的實際國情，本文價格型貨幣政策工具選取市場化程度較高且較普遍用來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)市場銷售總額與銷售面積的商為房地產(chǎn)價格（RP）。同時，選取固定資產(chǎn)開發(fā)投資完成額為投資水平（IN）。價格指數(shù)根據(jù)各地區(qū)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價格指數(shù)的同比，指定基期來構(gòu)造定基比序列，得到居民消費(fèi)價格指數(shù)的時間序列（CPI）。根據(jù)上文的分析可知，我國房地產(chǎn)投資者對于房地產(chǎn)價格大多表現(xiàn)為適應(yīng)性預(yù)期，因此選用上兩季度的房價均值作為當(dāng)期房價的預(yù)期（EP2）。并同時選取社會消費(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C、RP、IN、GDP、M2取對數(shù)來克服變量序列之間的異方差性。以上數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫、各省統(tǒng)計局官網(wǎng)、統(tǒng)計年鑒等。

（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為待估計的系數(shù)矩陣。εt 為k維擾動列向量，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，金融開放程度和房地產(chǎn)市場的供求三方面出發(fā)，采用聚類分析對我國各省市劃分的結(jié)果，將我國30個省份分為A、B、C、D四類[13～16]：

A類：北京、上海，這是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高金融市場最為發(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人口，所以二者的房地產(chǎn)發(fā)展是最發(fā)達(dá)的，同時已經(jīng)步入較為成熟的階段。

B類：天津、廣東、浙江、江蘇、福建，這幾個地區(qū)具有較強(qiáng)沿海地域優(yōu)勢，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，房價水平也僅次于北京、上海位居B類。

C類：河北、湖北、安徽、山東、四川、江西、陜西、河南、海南、遼寧，這幾個省份屬于中西部、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)展的動力，同時房地產(chǎn)市場也符合自身經(jīng)濟(jì)水平穩(wěn)步上升。

D類：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)展水平屬于我國中下列，同時外來人口和前幾類比較少，房地產(chǎn)市場處于只滿足當(dāng)?shù)貏傂璧碾A段。

在此分組基礎(chǔ)上，分別驗證利率和貨幣供給量在A、B、C、D區(qū)域的效應(yīng)，即每個區(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)行每個區(qū)域不同政策手段和不同區(qū)域相同政策手段的對比。

四、實證結(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)，對變量進(jìn)行取對數(shù)和一階差分處理。為了更好地驗證上述處理后的變量的平穩(wěn)性，再做ADF單位根檢驗。結(jié)果證實，在10%的顯著性水平下，經(jīng)過處理后的這9個變量已經(jīng)為平穩(wěn)序列。表1顯示了處理后各變量單位根平穩(wěn)性檢驗的結(jié)果。

ADF檢驗結(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)整檢驗的Johansen 協(xié)整檢驗。結(jié)果顯示，至少有一個以上的協(xié)整關(guān)系，可以做VAR模型。表2顯示了協(xié)整檢驗結(jié)果。

對各變量時間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗發(fā)現(xiàn)，各變量之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系?；谀Ｐ凸烙嫿Y(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四個區(qū)的DLRP響應(yīng)圖，每個區(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)量變量或利率變量兩種。從圖2中可以更加細(xì)致具體地觀察各區(qū)的房地產(chǎn)價格，在正的貨幣政策沖擊下影響時間和力度的差異。為便于對比將各脈沖分析結(jié)果列入下頁表3。

貨幣政策對房地產(chǎn)市場價格具有調(diào)控作用，但在不同類經(jīng)濟(jì)區(qū)域間調(diào)控效應(yīng)存在顯著差異。從實踐效果來看，對應(yīng)于貨幣供應(yīng)量沖擊，A、B、C、D四區(qū)房地產(chǎn)價格的響應(yīng)值在-2%～1.9%區(qū)間，A區(qū)房地產(chǎn)價格響應(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。對應(yīng)于利率沖擊，A、B、C、D四區(qū)房地產(chǎn)價格的響應(yīng)值在-1.8%～-0.3%區(qū)間，A區(qū)房地產(chǎn)價格響應(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)會引起各區(qū)房價下降，由于A區(qū)的金融業(yè)的市場化程度高，房地產(chǎn)市場受到利率上調(diào)的影響更為顯著。對于不同區(qū)域，A區(qū)的房地產(chǎn)價格對貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)最強(qiáng)，對于利率和貨幣供應(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，房地產(chǎn)價格在貨幣政策傳導(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，且我國利率市場化水平不高，我國貨幣政策中的數(shù)量型貨幣政策通過房地產(chǎn)價格傳導(dǎo)效應(yīng)更強(qiáng)。對于不同貨幣政策，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，貨幣供給量對房地產(chǎn)市場價格發(fā)揮作用要略大于利率變動對房地產(chǎn)價格的作用，A區(qū)尤為明顯，其他區(qū)域則不明顯。貨幣政策對房地產(chǎn)價格的影響僅為短期，從A、B、C、D四區(qū)房地產(chǎn)價格響應(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)時間長，第6期之后的響應(yīng)振幅雖明顯減弱但波動仍明顯，從這一點可以看出A區(qū)雖然對貨幣政策反應(yīng)敏感，但A、B區(qū)域貨幣政策持續(xù)時間短。endprint

結(jié)論

（1）A類：北京、上海，這是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高金融市場最為發(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人口，所以二者的房地產(chǎn)發(fā)展是最發(fā)達(dá)的同時已經(jīng)步入較為成熟的階段。對于不同區(qū)域，A區(qū)的房地產(chǎn)價格對貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)最強(qiáng)，C區(qū)D區(qū)次之B地區(qū)最弱?？梢姡康禺a(chǎn)價格在貨幣政策傳導(dǎo)方面存在顯著的區(qū)域性。（2）A區(qū)雖然對貨幣政策反應(yīng)敏感，且A區(qū)的房地產(chǎn)價格對貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)最強(qiáng)，但A、B區(qū)域貨幣政策持續(xù)時間短，而C、D區(qū)域貨幣政策持續(xù)時間長。

中國區(qū)域發(fā)展差距大，且各區(qū)房地產(chǎn)市場情況復(fù)雜，僅通過貨幣政策難以達(dá)到理想效果。房地產(chǎn)問題與經(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配合外，還要采用調(diào)整首付比例等專門針對房地產(chǎn)市場的政策，最重要的還是要從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的長遠(yuǎn)規(guī)劃入手，提高經(jīng)濟(jì)開放度和金融發(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，政府合理引導(dǎo)居民對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。

參考文獻(xiàn)：

[1] Bernanke Ben S.，Gertler Mark.Inside the black box：The credit channel of monetary policy transmission[J].Journal of Economic Perspectives，1995，（4）：27-48.

[2] Muellbauer J.，Murphy A.Booms and buts in the UK housing market[J].Economic Journal，1997，（6）：1701-1727.

[3] Mishkin F.Housing and monetary transmission mechanism.NBER Working Paper，2007：13518.

[4] 王先柱.房地產(chǎn)市場貨幣政策區(qū)域效應(yīng)——基于我國31個省市的實證分析[J].山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2011，（33）：52-61.

[5] 張紅，李洋.房地產(chǎn)市場對貨幣政策傳導(dǎo)效應(yīng)的區(qū)域差異研究——基于GVAR模型的實證分析[J].金融研究，2013，（2）：114-128.

[6] 張小宇，劉金全.貨幣政策、產(chǎn)出沖擊對房地產(chǎn)市場影響機(jī)制——基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)時期的分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2015，（12）： 20-35.

[7] 梁斌，李慶云.中國房地產(chǎn)價格波動與貨幣政策分析——基于貝葉斯估計的動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2011，（3）：17-33.

[8] 王先柱，楊義武.差異化預(yù)期、政策調(diào)控與房價波動——基于中國35個大中城市的實證研究[J].財經(jīng)研究，2015，（12）：51-71.

[9] Malpezzi S.，Wachter S.M.The role of speculation in real estate cycles.Journal of Real Estate Literature[J].2005，（2）：143-164.

[10] Frantantoni M.，Schuh S.Monetary policy，housing，and heterogeneous regional markets[J].Journal of Money，Credit，and Banking，2003， （35）：557-589.

[11] Negro D.Macro，Otrok Christopher.Luftballons：Monetary policy and the house price boom across U.S states[J].Journal of Monetary Economics，2007，（54）：1962-1985.

[12] 王先柱，毛中根，劉洪玉.貨幣政策的區(qū)域效應(yīng)——來自房地產(chǎn)市場的證據(jù)[J].金融研究，2011，（9）：42-53.

[13] 鄭煜.我國貨幣政策對房地產(chǎn)價格調(diào)控效力的區(qū)域非對稱性研究[D].成都：西南財經(jīng)大學(xué)，2007.

[14] 闞凱.中國商業(yè)地產(chǎn)價格波動區(qū)域差異的實證分析——基于貨幣政策的視角[D].成都：西南財經(jīng)大學(xué)，2014.

[15] 張水峰.中國房地產(chǎn)市場區(qū)域價格運(yùn)行特征研究[D].長春：東北師范大學(xué)，2015.

[16] 劉立清.基于區(qū)域差異視角的貨幣政策在房地產(chǎn)市場的調(diào)控效應(yīng)研究[D].南寧：廣西大學(xué)，2015.

[責(zé)任編輯 陳丹丹]endprint