辛榛

摘要：房地產(chǎn)發(fā)展同人們生活密切相關(guān)，其價(jià)格走向?qū)θ藗冏》抠?gòu)買力和日常幸福指數(shù)產(chǎn)生深刻影響。為保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展，我國(guó)央行運(yùn)用利率、貨幣供應(yīng)量等手段來有效調(diào)控市場(chǎng)房?jī)r(jià)。文章基于1999～2015年相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，從實(shí)際利率和廣義貨幣供應(yīng)量入手，構(gòu)建VAR模型，由脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解結(jié)果得出結(jié)論：貨幣供應(yīng)量變動(dòng)對(duì)西南地區(qū)房?jī)r(jià)影響程度大于利率變化對(duì)其影響程度。

關(guān)鍵詞：西南地區(qū)；房?jī)r(jià)；實(shí)際利率；貨幣供應(yīng)量；VAR模型

一、引言

按照國(guó)家對(duì)區(qū)域的劃分，我國(guó)西南地區(qū)包括：重慶、四川、貴州、云南、西藏五個(gè)省份。西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，但房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展迅猛。房?jī)r(jià)過快上漲會(huì)影響人們的購(gòu)買能力和生活水平，也不利于西南地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康發(fā)展。為控制房?jī)r(jià)過快增長(zhǎng)，國(guó)務(wù)院多次對(duì)房地產(chǎn)進(jìn)行調(diào)控，促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展。

二、實(shí)證研究

本文采用實(shí)證方法，探究貨幣政策對(duì)西南地區(qū)房?jī)r(jià)影響程度，從利率與貨幣供應(yīng)量?jī)煞N途徑來分析。

（一）變量及數(shù)據(jù)說明

考慮到相關(guān)政策變化等因素，本文采用1999～2015年相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自《中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》，見表1。運(yùn)用Eviews5.0軟件，構(gòu)建VAR模型，考察貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度。具體指標(biāo)數(shù)據(jù)說明如下：

1. 房?jī)r(jià)，本文采用商品房均價(jià)指標(biāo)，計(jì)算出西南地區(qū)商品房均價(jià)（P）。為避免數(shù)據(jù)過大而影響模型統(tǒng)計(jì)特性，對(duì)西南地區(qū)商品房均價(jià)取對(duì)數(shù)LnP。

2. 貨幣供應(yīng)量（M2），M2是廣義貨幣供應(yīng)量。同樣取對(duì)數(shù)LnM2。

3. 實(shí)際利率（R）。本文選取1～3年貸款基準(zhǔn)利率作名義利率樣本數(shù)據(jù)，同時(shí)剔除通脹率作為實(shí)際利率樣本數(shù)據(jù)。

（二）檢驗(yàn)結(jié)果

1. ADF檢驗(yàn)

本文采用ADF檢驗(yàn)法對(duì)LnP、LNM2、R及一階差分都作單位根檢驗(yàn)。LNP、LNM2和R初始值均為非平穩(wěn)，所以本文將數(shù)據(jù)做一階差分，LNP、LNM2與R的一階差分ADF值在1%、 5%、10%的置信水平時(shí)均小于其相應(yīng)臨界值，即數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

2. Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法分析LnP、LNM2、R間的協(xié)整關(guān)系，考察這三個(gè)變量間是否擁有長(zhǎng)期均衡穩(wěn)定關(guān)聯(lián)性。

表2顯示，LnP、LNM2、R的跡檢驗(yàn)與最大特征根檢驗(yàn)均拒絕0個(gè)協(xié)整向量，（33.71>29.8，26.13>21.13），同時(shí)接受至多存在 1個(gè)協(xié)整方程 （ 7.59<15.494，7.14<14.26），說明LnP、LNM2、R存在 1個(gè)協(xié)整方程的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

3. Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

本文用granger因果檢驗(yàn)法繼續(xù)分析LNP、LNM2和R是否構(gòu)成因果關(guān)聯(lián)性。在該檢驗(yàn)中，滯后階數(shù)選擇1。結(jié)果見表3，M2與R均為P的因，可看成P的解釋變量。

4. VAR模型

使用統(tǒng)計(jì)軟件eviews5.0進(jìn)行VAR模型估計(jì)，最佳滯后階數(shù)為一階，所以可構(gòu)建VAR（1）模型：

LNP=0.270384*LNP（-1）+ 0.721833*LNM2（-1）+0.001954*R（-1）-0.600447

其中，R2=0.996104，F(xiàn)=255.6614，S.E.=0.035252

由模型結(jié)果知，R2=0.996104較大，F(xiàn)=255.6614較大，S.E.=0.035252較小，故該模型擬合優(yōu)度較好，可得M2增長(zhǎng)率與實(shí)際利率可以較好地表示當(dāng)期房?jī)r(jià)變化狀況。M2變化1%時(shí)，房?jī)r(jià)同向變化0.72%，是由于M2增加，央行實(shí)行擴(kuò)張貨幣政策，經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，引發(fā)投資需求上升，造成房?jī)r(jià)上升；實(shí)際利率R變化1%時(shí)，房?jī)r(jià)格同向變化 0.0019%。利率上升使供給減少而導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲的力量超過抑制購(gòu)房需求并導(dǎo)致房?jī)r(jià)下降的力量，使得房?jī)r(jià)隨利率的提高而上漲。

5. 穩(wěn)定性檢驗(yàn)

圖1中顯示所有根都位于單位圓內(nèi)，說明該模型穩(wěn)定。再?gòu)奶卣鞲鶛z驗(yàn)數(shù)據(jù)情況分析，并沒有大于1的特征根，進(jìn)一步驗(yàn)證此模型穩(wěn)定。

（三） 模型結(jié)果分析

1. 脈沖響應(yīng)

圖1中關(guān)于M2對(duì)PH的脈沖響應(yīng)表示：M2變動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)的動(dòng)態(tài)影響。正向M2沖擊表明央行實(shí)行擴(kuò)張貨幣政策，在該沖擊下房?jī)r(jià)逐漲，并將持續(xù)上漲，在第9期達(dá)到最高點(diǎn)，即增加M2供給，9個(gè)月后的房?jī)r(jià)達(dá)到最大動(dòng)態(tài)變動(dòng)。由于金融系統(tǒng)效率提高，M2對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的作用時(shí)滯減少；M2增多使商業(yè)銀行可貸資金增多，使投資者增加房產(chǎn)投資。圖1中關(guān)于R對(duì)PH的脈沖響應(yīng)的結(jié)果表明：短時(shí)間內(nèi)，利率上升使房?jī)r(jià)上升，上升幅度先大后小，是由于房?jī)r(jià)在短時(shí)間里對(duì)利率變動(dòng)反應(yīng)較劇烈，利率微調(diào)引發(fā)房?jī)r(jià)大幅變動(dòng)。我國(guó)大多數(shù)購(gòu)房者是向金融機(jī)構(gòu)貸款買房，如果利率提高，月供負(fù)擔(dān)會(huì)加重，買房成本會(huì)增加，因此購(gòu)房需求下降，房?jī)r(jià)就跟著下跌，趨于一個(gè)穩(wěn)定值。

2. 方差分解分析

由于脈沖響應(yīng)分析只是針對(duì)單個(gè)變量對(duì)模型系統(tǒng)某個(gè)沖擊而產(chǎn)生的影響，對(duì)于不同的沖擊產(chǎn)生的影響無法做出比較。因此釆用方差分解來考察所選取三個(gè)變量所產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)性沖擊對(duì)模型中內(nèi)生變量的作用及貢獻(xiàn)。

由圖1關(guān)于M2對(duì)PH方差分解、R對(duì)PH方差分解的結(jié)果可知：利率變動(dòng)對(duì)西南地區(qū)房?jī)r(jià)影響程度相對(duì)于M2變動(dòng)對(duì)西南房?jī)r(jià)影響程度要小。方差分解結(jié)果顯示，除去房地產(chǎn)行業(yè)本身影響，M2變動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)變動(dòng)的影響程度超過R變動(dòng)對(duì)其影響程度。M2的貢獻(xiàn)率穩(wěn)步上升，到第10期到達(dá)頂峰，數(shù)值為72.65599%。另一方面，R的貢獻(xiàn)率走勢(shì)與M2大致相同，但增速遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于M2，同樣于第10期達(dá)到最大值，為8.54559%。

三、結(jié)論與建議

綜上所述，利率對(duì)西南地區(qū)房?jī)r(jià)產(chǎn)生影響，不過程度非常小。M2能夠影響西南地區(qū)商品房?jī)r(jià)格。M2變動(dòng)對(duì)西南地區(qū)房?jī)r(jià)影響程度大于利率變化對(duì)其影響程度。因此本文提出以下建議：

（一）合理調(diào)控M2

M2增加，房?jī)r(jià)隨之上漲，反之下降。因而，央行在增加M2、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)進(jìn)步的同時(shí)，也要防止那些存在投機(jī)心理的投機(jī)者獲得大額銀行貸款，引起西南地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)震蕩。對(duì)于個(gè)人投資者，政府應(yīng)推出增加買房首付、提高房貸利率等手段，減少哄抬房?jī)r(jià)行為，達(dá)到對(duì)西南地區(qū)房?jī)r(jià)合理調(diào)控的效果，提高居民幸福指數(shù)。

（二）增加保障性住房的供給

西南地區(qū)房?jī)r(jià)的過快增長(zhǎng)，主要是人們的購(gòu)買欲望較強(qiáng)。隨著時(shí)間推移和國(guó)家政策轉(zhuǎn)移，西南地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平不斷提高，城鎮(zhèn)化程度不斷加深，越來越多的人有購(gòu)房需求，房?jī)r(jià)將繼續(xù)上漲。因此，增加保障性住房供給，提供更多廉租房、公租房等，有利于抑制房?jī)r(jià)過快增長(zhǎng)，促進(jìn)西南地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。

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（作者單位：貴州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）