王瑞方 賈仁甫

【摘要】本文從利率與貨幣供給量兩方面分析銀行貨幣政策對住宅商品房價格的影響，進一步將貨幣供給量細化為基礎貨幣與派生貨幣，并選取2002-2016年年度數(shù)據(jù)建立聯(lián)立方程模型。實證結果表明：受房產高收益影響，利率對住宅商品房價格影響并不顯著；基礎貨幣受內生性影響，其對房價也沒有顯著影響；而存款儲備金率通過影響房地產開發(fā)企業(yè)貸款對房價產生顯著影響，即控制派生貨幣可對房價產生顯著影響。

【關鍵詞】住宅商品房價格；貨幣政策；聯(lián)立方程

[Abstract]：This paper analyzes the impact of the bank's monetary policy on house prices from the perspectives of interest rate and money supply， further refines the money supply to base currency and derivative currency， and selects 2002-2016 annual data to establish a simultaneous equation model. The empirical results show that： due to the high yield of real estate， interest rates have no significant effect on the price of residential real estate； the underlying currency is subject to endogenous effects so that it has no significant effect on housing prices； while the deposit reserve ratio has a significant impact on housing prices through the impact of real estate development enterprise loans； the effect of controlling the derived currency can have a significant impact on prices.

[Key words]：House Prices；Monetary Policy；Simultaneous Equation Model

1、引言

自2014年“930”政策，房產價格在短暫的回調之后，繼續(xù)保持高漲之勢，致使房地產泡沫持續(xù)積累。而中國目前正處于經(jīng)濟下行周期，如何在守住增長目標的底線和抑制資產泡沫之間取得平衡成為政府工作的重中之重。自2016年9月30日至10月9日，以北京，天津，蘇州為代表的22個熱點城市集中出臺樓市調控政策，從限貸、限購、土地供應、市場監(jiān)管等方面實施全面調控。部分業(yè)內學者認為，該輪調控政策精準性強，波及范圍廣，出臺密集，并在原有政策上不斷的升級加碼，必將引導中國熱點城市正式走向調控緊縮期。截至2017年7月，據(jù)國家統(tǒng)計局測算，一線城市新建商品住宅和二手住宅價格同比漲幅均連續(xù)10個月回落，7月份比6月份分別回落1.7和2.0個百分點。二線城市新建住宅商品房價格同比漲幅連續(xù)8個月回落，7月份比6月份回落0.8個百分點；二手住宅價格同比漲幅連續(xù)6個月回落，7月份比6月份回落0.5個百分點。由數(shù)據(jù)顯示可觀，在如此密集的調控政策出臺后，一二線城市房地產市場走價明顯趨穩(wěn)，三線城市較為穩(wěn)定。但這真的預示中國房市的未來降溫，還是以往政策的市場反應的重現(xiàn)，還有待觀察，對影響房產調控有效性的因素還需深入研究，本文將著重分析貨幣政策對房價的影響。

關于貨幣政策對房產市場調控的有效性，已有很多學者進行了理論分析和實證研究。李世美，曾昭志[1]通過省級面板數(shù)據(jù)分析，認為貨幣供給是影響中國房地產價格的主要原因，而利率對房價有正向作用。任木榮，蘇志強[2]認為受供求關系影響，利率政策、信貸政策以及選擇性貨幣政策工具對房價產生不確定影響。董藩，厲召龍[3]通過主成分分析法，認為利率會對房價產生負影響，但單一的利率政策無法對房價調控發(fā)生效力。顧海峰，張元姣[4]認為利率雖然是房價的格蘭杰原因，但其對房價影響并不顯著；而存準率對房價調控影響顯著。郭娜，李政[5]認為在我國房地產市場以數(shù)量機制為主導的貨幣政策調控體系比以價格機制為主的價格調控更為有效。

但大部分學者在建立模型時，忽略了變量之間并不是單一的因果關系。其次，在分析數(shù)量型貨幣工具對房價調控有效性時，并沒有考慮基礎貨幣與派生貨幣對房價造成的不同程度的影響。本文從利率、基礎貨幣、派生貨幣三個方面分析其對住宅商品房價格（以下簡稱房價）調控的有效性，并通過建立聯(lián)立方程模型，探究各因素之間的因果關系。

2、貨幣政策有效性

房地產市場中貨幣政策的有效性通常指向兩方面問題：一是理論有效性問題，即貨幣政策能否在極大程度上對房地產經(jīng)濟產生積極影響；二是實施有效性，即央行能否有能力利用貨幣政策引導房地產經(jīng)濟穩(wěn)定運行，尤其是抑制房產價格上漲。貨幣政策通常從價格型的利率工具和貨幣供給量兩方面，對房地產市場加以引導并規(guī)范。而央行基于基礎貨幣與派生貨幣可控性兩方面對貨幣供給量實施有效控制。

2.1利率調控的有效性分析

利率對房地產的影響，主要通過影響房地產市場的資產價格，從而調節(jié)供求關系，以實現(xiàn)抑制投資性需求，促進改善型需求，保護剛性需求的目標。從需求看，利率的提高，使購房者的購房成本增大，并使投資性購房者的預期收益值降低，從而抑制購房需求，進一步促進房價的降低。從供給方面考慮，利率的提高，使房產企業(yè)的還款壓力增大，投資成本提高，進而增加資金成本壓力，并限制房產企業(yè)的利潤空間。于此，房產企業(yè)降低房產價格，以期迅速回收資金，從而緩解資金成本壓力。但是若市場為賣方市場，若提高利率，房產企業(yè)為保證自身利潤，轉而將增加成本轉嫁給消費者，只會出現(xiàn)“越調越高”的局面。這也反映了中國市場的利率缺乏彈性，房產價格對其敏感性不高。且目前中國的利率受管制比較嚴格，市場化水平較低，在房產價格上漲幅度大于利率水平的情況下，即使上調利率，仍有客觀的利潤空間，以至于利率調整對房產價格的影響并不顯著。圖1為2002-2016年中國住宅商品房價格和利率水平，貸款利率取5年以上的商業(yè)銀行貸款利率。

圖1 2002-2016中國商品房價格上漲率與同期年末5年期及以上商業(yè)貸款利率

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)中國統(tǒng)計局數(shù)據(jù)商品房銷售面積，商品房銷售額，CPI，中國銀行貸款利率處理而得

根據(jù)表1數(shù)據(jù)，2002年至2016年，住宅商品房銷售價格年平均增長率為8.49%，遠超過同期年末中長期商業(yè)貸款的利率水平。而當扣除通貨膨脹影響，商業(yè)貸款利率年均水平僅有3.84%，即使不考慮更低水平的住房公積金貸款利率，住宅的投資年均收益率也遠超過實際利率。故若住宅商品房銷售價格的年均增長率足夠高，即可保證投資者的利潤預期，即使上調利率水平，也并不能真正的抑制購房需求。

故提出假設1：利率政策對房地產的影響并不明顯。

2.2貨幣供給量調控房地產的有效性

貨幣供給量一般指金融機構的存款和流通中的現(xiàn)金兩部分，是為國家的經(jīng)濟運行服務的貨幣存量。在房地產調控中，貨幣供應量主要從控制基礎貨幣投放和抑制派生貨幣產生兩方面抑制房地產價格快速上漲。若央行增大基礎貨幣投放，即貨幣超發(fā)，則會造成貨幣流動性和貨幣乘數(shù)增大，銀行放貸意愿增強，進一步影響商業(yè)銀行的信貸政策，從而影響貨幣供應量。為進一步擴大貨幣流動性，央行會在短時間內下調利率，從而增大貨幣乘數(shù)，進而在住宅市場中增加購房需求。

2.2.1控制基礎貨幣投放

基礎貨幣一般指流通中的現(xiàn)金和儲備貨幣兩部分。央行增加基礎貨幣投放的業(yè)務主要有外匯與黃金占款，及對各種機構與政府的債權；減少基礎貨幣投放的方式主要是發(fā)行央行票據(jù)的負債業(yè)務。

數(shù)據(jù)說明：基礎貨幣（HB）=貨幣當局儲備貨幣（R）+流通中的現(xiàn)金（ ）

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)國家統(tǒng)計局金融機構人民幣信貸收支統(tǒng)計表，貨幣供應量統(tǒng)計表，貨幣當局資產負債表整理而得。

根據(jù)表二，外匯占款已經(jīng)成為基礎貨幣投放的主要途徑。在2008至2010年金融危機期間，外匯占款基本超過基礎貨幣的投放量，通貨膨脹嚴重。在此期間，政府的債權相對穩(wěn)定，而為抑制通貨膨脹，政府發(fā)行了大量的債券以對沖債權及超發(fā)的貨幣量，但仍遠遠小于外匯占款，以至于調控作用不明顯，房價上漲依然較快。而在2011年之后，政府發(fā)行票據(jù)的力度逐年減小，外匯占款比例雖有逐年減小的趨勢，但增速依然客觀，且央行的債權平均增多，以至于基礎貨幣的投放量依然以較快的速度增長，房價上漲的趨勢依然不能穩(wěn)定。2014年，由于全國房地產市場低迷，在其他影響因素保持增長速度無太大變化幅度情況下，房價依然沒有出現(xiàn)負增長率。

故提出假設2：外匯占款與基礎貨幣投放成正向關系；

假設3：基礎貨幣投放與房價波動成正向關系。

2.2.2控制派生貨幣

在現(xiàn)代信用制度下，銀行向客戶貸款是通過增加客戶在銀行存款賬戶的余額進行，客戶則是通過簽發(fā)支票來完成他的支付行為。因此，銀行在增加貸款或投資的同時，也增加了存款額，即創(chuàng)造出了派生存款。而與派生存款最具直接關系的是存款準備金率。央行通過調整存款準備金率來調整商業(yè)銀行的信貸業(yè)務。存款準備金率越高，商業(yè)銀行的提取的存款準備金就越多，可用資金越少，從而影響貸款數(shù)額，派生貨幣減少；反之，存款準備金率越低，派生貨幣越多。從理論分析角度，存款準備金率越高，貨幣流通性越低，貨幣乘數(shù)越小，進而使流向房地產市場的貨幣量減小，從而降低房地產價格；反之，則會抬高房產價格。

如圖2，2002年至2016年間，存款儲備金率與房價增速、房地產開發(fā)企業(yè)國內貸款增速大致保持相反的趨勢，即提高存款儲備金率，房價與房地產開發(fā)企業(yè)貸款增速皆減緩。2009年，因實行量化寬松貨幣政策，銀行放貸規(guī)模增大，房產開發(fā)的貸款規(guī)模也相應增大，大量貨幣流入房產市場，故造成該年房價驟增24.69%，房地產開發(fā)企業(yè)貸款增加49.42%。2011年，央行重新收緊信貸規(guī)模，存款準備金率上調至歷史最高21%，房地產開發(fā)企業(yè)貸款規(guī)模增速明顯減小，但仍保持增長。

故提出假設4：存款準備金率通過影響房地產開發(fā)企業(yè)貸款進而影響房價。

圖2 2002-2016中國住宅商品房價格與存款準備金率

數(shù)據(jù)來源：根據(jù)國家統(tǒng)計局貨幣供應量統(tǒng)計表，房地產開發(fā)企業(yè)資產負債表，中國銀行數(shù)據(jù)整理而得。

3、實證分析

3.1模型構建與數(shù)據(jù)選取

本文選取2002年至2016年全國數(shù)據(jù)，探討利率（r）、基礎貨幣（HB）、派生貨幣對房價的影響，因各變量之間不是單向影響，故本文建立聯(lián)立方程模型，以探究各變量之間的因果關系。聯(lián)立方程模型是由兩個或兩個以上的相互聯(lián)系的單一方程組成的方程組。在聯(lián)立方程模型中，每個方程都描述了變量間的一個因果關系。

為避免基礎貨幣與派生貨幣產生共線性，本文用房地產開發(fā)企業(yè)貸款（Loan）作為派生貨幣代理變量，可列出關系式（1）。

因基礎貨幣（HB）主要通過外匯占款（ ）實現(xiàn)，同時受到當期房價（FE）與存款儲備金（HP）影響，故列關系式（2）。

為驗證假設3，即存款準備金率是否通過影響房地產開發(fā)企業(yè)貸款進而影響房價，列出關系式（3）。

式（1）（2）（3）共同組成聯(lián)立方程組模型，其中 HP、 HB、 Loan為內生變量、利率（r）、外匯占款（FE）、存款儲備金率（FRR）為前定變量。

為消除數(shù)據(jù)的異方差，房價（HP）、基礎貨幣（HB）、房地產開發(fā)企業(yè)國內貸款（Loan）、外匯占款（FE）皆取對數(shù)值，以保證數(shù)據(jù)接近正態(tài)分布。

數(shù)據(jù)來源：房價、房地產開發(fā)企業(yè)國內貸款來源于國家統(tǒng)計局2002-2016年數(shù)據(jù)；基礎貨幣、利率、外匯占款、存款儲備金率皆來源于中國人民銀行2002-2016年統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

3.2模型識別

對聯(lián)立方程規(guī)范的識別方法主要是模型識別的階條件和秩條件。若模型中有M個方程，共有M個內生變量和K個前定變量；其中第i個方程包含Mi 個內生變量和Ki個前定變量。當K-ki>mi-1時，則第i個方程為過度識別；當K-ki=mi-1時，則第i個方程可能是恰好識別；當 K-ki

3.3模型參數(shù)估計

因模型（3）為過度識別，恰好識別是過度識別的特殊情況，故對聯(lián)立方程模型進行二階段最小二乘估計，利用Eviews9.0估計參數(shù)，結果如表2：

表2 參數(shù)估計結果

由參數(shù)估計結果得聯(lián)立方程組模型如下：

三個方程的修正可決系數(shù)皆大于96%，說明各方程擬合度較好，且DW值皆表明模型干擾項無自相關，故聯(lián)立模型對樣本數(shù)據(jù)的整體擬合效果較好。

3.4結果分析

在1%的置信水平下，方程（4）參數(shù)估計結果表明：①利率系數(shù)的估計值P值大于0.01，即參數(shù)不顯著，說明利率對房價的影響并不顯著，故驗證了假設1，這也符合利率調控房地產市場效果不顯著的客觀情況。②C（4）的P值顯著小于0.01，即房地產開發(fā)企業(yè)貸款對房價有顯著影響。房地產企業(yè)國內貸款（Loan）每變動1%，房價將同向變動0.664836%，即縮減房地產企業(yè)國內貸款將顯著抑制房價上漲，初步驗證了假設4。③基礎貨幣（HB）每增長1%，房價下降0.264‰，說明基礎貨幣的投放對房價并沒有正向的影響，即減少基礎貨幣總體量投放并不能抑制房價上漲趨勢，即假設3不成立，這與前面的理論分析相違背。

在1%的置信水平下，式（5）參數(shù)估計表明：①外匯占款（FE）對基礎貨幣（HB）影響不顯著，假設2不成立。②存款儲備金率（LRR）對基礎貨幣有顯著的負向影響，存款儲備金率每提高0.01，基礎貨幣上升-63.5025%，存款儲備金率直接影響流通中現(xiàn)金總量，存款儲備金率越高，銀行可貸款越少，流通中現(xiàn)金越少，故對基礎貨幣影響顯著；③房價對基礎貨幣影響顯著，房價上升，投資者利潤越高、房價預期也越高，同時購房成本增加，致使流入房地產資金越多，最終導致基礎貨幣增加。

在1%的置信水平下式，（6）參數(shù)估計表明：①存款儲備金率t檢驗值顯著，即存款儲備金率對房地產開發(fā)企業(yè)貸款影響顯著，存款儲備金率每提高1個百分點，房地產開發(fā)企業(yè)貸款減少3.26%，房價將下降2.16%，存款儲備金率通過影響房地產開發(fā)企業(yè)貸款，即派生貨幣，進而影響房價。②房價對房地產開發(fā)企業(yè)貸款有顯著的正向影響，房價每上升1%，房地產開發(fā)企業(yè)貸款將提高4.550783%。房價越高，房價預期也越高，同時投資成本增加，繼而導致房地產開發(fā)企業(yè)貸款增加。

結論：

本文通過理論分析提出假設，繼而建立聯(lián)立方程模型，通過實證結果驗證假設，得出以下結論：①利率對房價的影響不顯著，利率對房價的影響必須滿足的一定的條件，而目前國家調控并不能滿足這一條件，以至于利率政策對房價影響不顯著；②基礎貨幣的投放對房價影響不大，基礎貨幣投放每增加1%，房價反而會下降0.264‰，因中國基礎貨幣的投放不僅受到現(xiàn)行的外匯管理體制---浮動匯率制度的影響，也受到了央行獨立性的制約，我國貨幣供給更具內生性，所以對房價調控作用不太明顯。③存款儲備金率通過對房地產開發(fā)企業(yè)貸款的影響，進一步房價，故可通過控制存款儲備金率以調整派生貨幣供應量，進而調控房價。

參考文獻：

[1]李世美，曾昭志.房地產調控的貨幣政策有效性研究.廣東金融學報.2012，06：66-78

[2]任木榮，蘇志強.貨幣政策工具調控房地產價格的傳導機制分析[J].中央財經(jīng)大學學報.2012，04：23-29.

[3]董藩，厲召龍.利率政策對房價影響的實證研究：1998-2009[J].重慶理工大學學報（社會科學）.2011，01（25）：61-71.

[4]顧海峰，張元姣.貨幣政策與房地產價格調控：理論與中國經(jīng)驗[J].經(jīng)濟研究.2014（01）：29-43.

[5]郭娜，李政.我國貨幣政策工具對房地產市場調控的有效性研究：基于有向無環(huán)圖的分析[J].Finance&Trade Economics.2013，09：130-138.

作者簡介：

王瑞方（1992-），女，江蘇宿遷，揚州大學建筑科學與工程學院碩士研究生，主要研究方向：房地產經(jīng)濟、工程管理、農業(yè)節(jié)水；

賈仁甫（1965-），男，江蘇泰州人，揚州大學建筑科學與工程學院教授，研究生導師，博士，主要研究方向：工程管理、水利水電工程。

項目來源：

本文系2017年度揚州大學研究生實踐創(chuàng)新項目（XSJCX17_025）階段性成果。