華 炎，張敏新

（南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，南京210037）

1 引言

自1998 年我國(guó)實(shí)現(xiàn)了住房分配制度的改革，房地產(chǎn)的供給體系形成了從實(shí)物到貨幣化分配的跨越，房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展迅速，日趨演變成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)。與此同時(shí)，隨著房地產(chǎn)市場(chǎng)的不斷壯大，房地產(chǎn)價(jià)格也隨之水漲船高[1]。過(guò)快的房地產(chǎn)價(jià)格漲幅增加了居民購(gòu)房的壓力，針對(duì)此現(xiàn)象，政府出臺(tái)一系列政策來(lái)促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)穩(wěn)定和諧的發(fā)展。從1998 年起政府對(duì)房地產(chǎn)進(jìn)行土地招拍掛等改革應(yīng)對(duì)亞洲金融風(fēng)暴到為防止過(guò)熱房?jī)r(jià)調(diào)整稅收和全面推進(jìn)限購(gòu)政策，政府對(duì)于房地產(chǎn)市場(chǎng)不同階段的應(yīng)對(duì)措施，顯示了中央對(duì)于房地產(chǎn)控制的決心。

近幾年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于貨幣政策如何影響房地產(chǎn)價(jià)格的這一問(wèn)題展開(kāi)研究，從利率途徑來(lái) 看， Giuliodori[2]（2005） 以 及 周 京 奎[3]（2006） 運(yùn)用VAR 模型，得出結(jié)論房地產(chǎn)價(jià)格的快速上漲與利率的變動(dòng)密不可分。宋勃和高波[4]（2007） 從多種角度分析利率對(duì)房地產(chǎn)的影響，認(rèn)為利率對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格影響巨大。從信貸途徑來(lái)看，皮舜、武康平[5]（2006） 建立ECM 模型，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)與信貸市場(chǎng)這兩個(gè)市場(chǎng)存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的雙向線性因果關(guān)系。吳立力[6]（2017） 通過(guò)分析我國(guó)35 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)銀行信貸對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格快速增長(zhǎng)有明顯的正向作用。從資產(chǎn)組合效應(yīng)途徑來(lái)看， Okunev ＆ Wilson[7]（1997） 通過(guò)對(duì)美國(guó)月度數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性回歸分析，認(rèn)為股票價(jià)格與房地產(chǎn)價(jià)格之間存在非線性關(guān)系，但效果并不顯著。李?lèi)?ài)華等人[8]（2014）通過(guò)分析股票價(jià)格與房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)關(guān)系，分析得出房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)股票市場(chǎng)的價(jià)格的波動(dòng)極為敏感。

從上述文獻(xiàn)可以看出，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于貨幣政策對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格的傳導(dǎo)途徑有不同的探究，但對(duì)于傳導(dǎo)機(jī)制的研究大多單只考慮了單個(gè)因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響，而忽視對(duì)其他因素的研究。本文從多角度出發(fā)，研究利率以及貨幣供給量對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格的影響。

2 實(shí)證分析

2.1 變量選取

本文研究的樣本區(qū)間為2008 年1 月至2017 年12 月。選用利率、貨幣供應(yīng)量和房地產(chǎn)價(jià)格的月度數(shù)據(jù)建立VAR模型[9]進(jìn)行實(shí)證分析。

選取標(biāo)準(zhǔn)如下：貨幣供給量M2與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)購(gòu)買(mǎi)力聯(lián)系緊密，同時(shí)M2能夠反映潛在的經(jīng)濟(jì)購(gòu)買(mǎi)力，因此本文選取M2變量作為貨幣供應(yīng)量的代理指標(biāo)；長(zhǎng)期貸款利率比較能夠反映個(gè)人住房貸款情況，因此本文選取五年期以上貸款利率作為利率的代理指標(biāo)；本文選取商品房平均銷(xiāo)售價(jià)格作為房地產(chǎn)價(jià)格的代理指標(biāo)，由于房地產(chǎn)報(bào)表未公開(kāi)一月份的數(shù)據(jù)，本文選取全年房地產(chǎn)均價(jià)代替一月份的數(shù)據(jù)為確保數(shù)據(jù)完整。同時(shí)，除了長(zhǎng)期貸款利率穩(wěn)定性較好以外，貨幣供給量M2以及房地產(chǎn)均價(jià)數(shù)據(jù)均具有異方差性，因此本文為消除時(shí)間序列中的異方差性，首先對(duì)M2 及P 這兩個(gè)變量取對(duì)數(shù)，得到LnM2 及LnP，以避免數(shù)據(jù)的波動(dòng)。以上變量數(shù)據(jù)來(lái)源為《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[10]，變量分析軟件為EViews10.0。

2.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在分析房地產(chǎn)價(jià)格與各變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系之前，需要對(duì)這三個(gè)變量的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以剔除相應(yīng)變量的時(shí)間序列的單位根，使得反映各變量的時(shí)間序列均為平穩(wěn)性時(shí)間序列[11]，以規(guī)避變量之間出現(xiàn)的 “偽回歸”。通過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)，得到三個(gè)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，見(jiàn)表1。

表1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

若數(shù)據(jù)的P值小于5%則表示該數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。從表1單位根檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，變量LnP、LnM2以及R 三個(gè)變量都是不平穩(wěn)時(shí)間序列，當(dāng)經(jīng)過(guò)一階差分后，三個(gè)變量都趨于平穩(wěn)，都為一階單整序列。因此，此變量可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

2.3 協(xié)整檢驗(yàn)

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)是研究非平穩(wěn)變量之間數(shù)量關(guān)系的研究方法。當(dāng)非平穩(wěn)的變量具有一樣的單整序列時(shí)，它們能夠進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

表2 LnP、LnM2及R的協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)表2可得，至多有一個(gè)協(xié)整關(guān)系的p值小于0.05，拒絕原假設(shè)檢驗(yàn)；至多有兩個(gè)協(xié)整關(guān)系的p值大于0.05，接受原假設(shè)檢驗(yàn)，因此長(zhǎng)期貸款利率R、貨幣供應(yīng)量M2 和房地產(chǎn)價(jià)格存在長(zhǎng)期均衡的2個(gè)協(xié)整聯(lián)系。

2.4 Granger因果檢驗(yàn)

Granger 因果檢驗(yàn)是用來(lái)判斷各變量之間是否存在因果關(guān)系。從表4 可以看出：M2 不是P 的格蘭杰原因的P 值為5*10-14，表明貨幣供應(yīng)量M2是房地產(chǎn)價(jià)格的格蘭杰原因，能夠大幅度影響房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)；利率R 不是房地產(chǎn)價(jià)格的格蘭杰原因的P值為0.070 6，表明利率不是房地產(chǎn)價(jià)格的格蘭杰原因，利率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有一定的影響效果，但是不太明顯。因此，在解釋房地產(chǎn)價(jià)格變化的宏觀因素中，貨幣供給量M2能夠更好地解釋房地產(chǎn)價(jià)格的變化；而利率因素在短期可以解釋房地產(chǎn)價(jià)格的變化，但從長(zhǎng)期來(lái)看，其實(shí)是通過(guò)貨幣供給量M2的變化來(lái)影響房地產(chǎn)價(jià)格的。

表3 LnP、LnM2及R的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

2.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)主要研究的是在隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加來(lái)自系統(tǒng)內(nèi)部或外部的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊后對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來(lái)值所產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響，因此建立脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)分析各變量對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格的影響。

圖1 脈沖響應(yīng)函數(shù)

從圖1可以看出，第一張圖表示房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)自身沖擊的脈沖響應(yīng)。房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)自身的沖擊在第1期最大，隨之極速下降，在第3期的時(shí)候房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)自身的脈沖響應(yīng)達(dá)到最低值，接著開(kāi)始有所提升，至第5 期逐漸趨于平緩。由此可見(jiàn)，房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)自身的沖擊在開(kāi)始會(huì)受到比較大的影響，隨后影響會(huì)趨于穩(wěn)定直至消失。

圖1中第二張圖表示房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)貨幣供應(yīng)量M2 沖擊的脈沖響應(yīng)。貨幣供應(yīng)量M2 對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊在第2期的影響達(dá)到最大值，之后沖擊影響慢慢下降，到第4 期逐漸趨于穩(wěn)定。從長(zhǎng)期來(lái)看，貨幣政策量M2對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊是長(zhǎng)期穩(wěn)定的正向作用。

圖1中第三張圖表示房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)長(zhǎng)期貸款利率沖擊的反應(yīng)。長(zhǎng)期貸款利率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊在一開(kāi)始有些正向作用，但從第3期開(kāi)始，長(zhǎng)期貸款利率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊持續(xù)穩(wěn)定在負(fù)區(qū)間進(jìn)行。由此可見(jiàn)，長(zhǎng)期貸款利率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊是長(zhǎng)期穩(wěn)定的負(fù)向作用。

2.6 方差分解分析

方差分解是分析影響內(nèi)生變量的結(jié)構(gòu)沖擊的貢獻(xiàn)度[12]。由表5 可見(jiàn)，在第1 期時(shí)，房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)自身的貢獻(xiàn)率為100%，表明當(dāng)期房地產(chǎn)價(jià)格完全只受自身影響。從第2 期開(kāi)始，貨幣供給量M2對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響開(kāi)始逐漸增大，在第3期貢獻(xiàn)值達(dá)到最大之后開(kāi)始慢慢下降，之后趨于平緩。長(zhǎng)期貸款利率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格作用的貢獻(xiàn)率較小，大幅小于貨幣供給量M2對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格作用的貢獻(xiàn)率，可見(jiàn)貨幣供應(yīng)量M2對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的作用效果更明顯。

表5 方差分解結(jié)果

圖2 方差分解曲線圖

從圖2的方差分解曲線圖可知，房地產(chǎn)價(jià)格前2 期波動(dòng)最大，主要是貨幣供應(yīng)量M2 帶來(lái)的巨大沖擊，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，貨幣供應(yīng)量M2 比長(zhǎng)期貸款利率帶給房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊大力度更大，影響更加明顯。

3 結(jié)論與政策建議

3.1 結(jié)論

本文利用實(shí)證分析探究了貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響：利用單位根檢驗(yàn)，說(shuō)明房地產(chǎn)價(jià)格、貨幣供應(yīng)量M2、長(zhǎng)期貸款利率都是一階單整的；接著根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)得出長(zhǎng)期貸款利率R、貨幣供應(yīng)量M2和房地產(chǎn)價(jià)格存在長(zhǎng)期均衡的2個(gè)協(xié)整聯(lián)系；然后通過(guò)Granger 因果檢驗(yàn)分析理論研究了三個(gè)變量之間的因果聯(lián)系，得到貨幣供應(yīng)量M2是房地產(chǎn)價(jià)格的格蘭杰原因，長(zhǎng)期貸款利率不是房地產(chǎn)價(jià)格的格蘭杰原因；最后通過(guò)脈沖響應(yīng)分析和方差分解得到貨幣供給量M2對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)大于長(zhǎng)期貸款利率。總體看來(lái)，貨幣供應(yīng)量M2和長(zhǎng)期貸款利率與房地產(chǎn)價(jià)格之間具有著持續(xù)均衡的協(xié)整聯(lián)系，貨幣供給量M2與房地產(chǎn)價(jià)格呈正相關(guān)關(guān)系，長(zhǎng)期貸款利率與房地產(chǎn)價(jià)格呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，貨幣供應(yīng)量M2對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的貢獻(xiàn)程度大于長(zhǎng)期貸款利率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的貢獻(xiàn)程度。

3.2 政策建議

針對(duì)本文所得出的結(jié)論，有以下政策建議。

第一，加強(qiáng)管控貨幣供給量的增速。從上述研究可知，調(diào)控貨幣供給量是影響房地產(chǎn)價(jià)格的有效措施，但過(guò)快的增速雖然會(huì)刺激經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，同時(shí)也會(huì)帶來(lái)流動(dòng)性過(guò)剩的問(wèn)題。過(guò)度的貨幣供給量規(guī)模擴(kuò)張，會(huì)帶動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格過(guò)快增長(zhǎng)，最終會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)泡沫的現(xiàn)象。因此合理的管控貨幣供給量增速，對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的意義。

第二，靈活利用多種政策手段對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行宏觀調(diào)控。房地產(chǎn)市場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)過(guò)程中涉及的環(huán)節(jié)較多，若單從某一方面來(lái)控制房地產(chǎn)價(jià)格的話，實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)格的調(diào)控有一定的局限性。因此在調(diào)整房地產(chǎn)市場(chǎng)的過(guò)程中，政府應(yīng)該合理利用多種政策手段，考慮從稅收以及保障性住房等方面穩(wěn)定房地產(chǎn)價(jià)格。

第四，強(qiáng)化房地產(chǎn)的立法力度。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們開(kāi)始轉(zhuǎn)向于投機(jī)性購(gòu)房以謀取大量利潤(rùn)，導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格不斷上漲及各地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展不平衡。針對(duì)這種現(xiàn)象，政府應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)立法力度，抑制投機(jī)性需求，促使房地產(chǎn)行業(yè)穩(wěn)定發(fā)展，滿足剛需購(gòu)房者的需求。