文| 王鈺惠

引言

一直以來，房地產(chǎn)市場在我國經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)重要的地位，住宅房商品化改革并沒有遏制住房地產(chǎn)價格持續(xù)大幅上漲的局面，各線城市房價出現(xiàn)了不同幅度的上漲，如何有效地控制房地產(chǎn)價格，成為越來越多的相關(guān)學(xué)者關(guān)心的課題。

本文將通過對一、二、三線城市的房地產(chǎn)價格和廣義貨幣供給之間的因果關(guān)系，由此得出富有啟發(fā)意義的結(jié)論。

研究方法

本文利用分位數(shù)Granger因果檢驗來檢驗中國一、二、三線城市房價和M2之間的分位數(shù)因果關(guān)系。記各線城市房價為Pt，貨幣供應(yīng)量為mt，在θ分位數(shù)上貨幣供應(yīng)量mt不能夠Granger引起各線城市房價Pt的原假設(shè)意味著：

Jeong et al. (2012)使用距離測量

在假設(shè)下，J=0，Jeong et al. (2012)基于可行核的測試統(tǒng)計量，將J轉(zhuǎn)化成以下形式：其中，K(·)是寬度h的內(nèi)核函數(shù)，T為樣本大小，P＇為滯后階數(shù)，是未知回歸誤差的估計，，是在θ條件分位數(shù)上對Pt的估計。

然后，參考非參數(shù)Granger分位數(shù)因果檢驗的方法。假設(shè)：

采用最小二乘交叉驗證來選擇寬度h，根據(jù)包含生產(chǎn)價格指數(shù)和居民消費價格指數(shù)的VAR下施瓦茨信息準(zhǔn)則(SIC)確定滯后階數(shù)P＇，而K(·)和L(·)的分布使用了高斯型的內(nèi)核。

數(shù)據(jù)說明

本文選取廣義貨幣供應(yīng)量從2005年1月至2019年3月的歷史數(shù)據(jù)，同時查找54所一、二、三線城市同時期的房地產(chǎn)價格數(shù)據(jù)，包括4所一線城市，21所二線城市，29所三線城市。

對各線城市的房價以及M2的歷史數(shù)據(jù)分別進(jìn)行ADF檢驗，發(fā)現(xiàn)均為非平穩(wěn)的過程，基于非參數(shù)Granger因果檢驗的數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性條件，對房地產(chǎn)價格數(shù)據(jù)以及M2數(shù)據(jù)進(jìn)行Horick-Prescott濾波過濾，得到處理過后的數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)序列。

實證分析

本文基于各線城市房價，采用分位數(shù)因果檢驗的方法探究中國城市房價和貨幣供應(yīng)量之間的因果關(guān)系，得到檢驗結(jié)果。

在5%的顯著性水平下，在均值水平上，M2能夠Granger引起各線城市房價的變化。

在方差水平上，M2對一、二、三線城市房價的影響隨著分位數(shù)水平的變化而變化。此外，除[0.25，0.7]的分位數(shù)區(qū)間，在方差水平上，M2是一線城市房價的Granger原因。總體比較，貨幣供應(yīng)量對一線城市的房價在較多分位數(shù)段上存在著顯著的Granger因果關(guān)系。

各線城市房價對M2的Granger影響和M2對各線城市的房價的Granger影響有相同的地方，同時也存在著不同的地方。各線城市房價對M2的Granger影響都是顯著的。

而在方差水平上，5%的顯著性水平下，各線城市的房價是貨幣供應(yīng)量的Granger原因的原價的的拒絕域是不同的。在[0.23，0.92]的分位數(shù)區(qū)間內(nèi)，一線城市房價不能Granger影響M2的變化。

結(jié)論與政策建議

綜合看來，分位數(shù)Granger因果關(guān)系大多發(fā)生在極端分位數(shù)區(qū)間上，說明貨幣供應(yīng)量對房價的預(yù)測能力有較強的限制條件，只有在M2發(fā)生劇烈的波動時，才會對房地產(chǎn)價格有較大的影響，也只有當(dāng)房價發(fā)生劇烈波動時，才會對貨幣供應(yīng)量產(chǎn)生巨大影響。

房價的漲跌是構(gòu)建和諧社會必須要解決的重要問題。單一運用貨幣供應(yīng)量實現(xiàn)對房地產(chǎn)價格的調(diào)控其效果是有限的，綜合運用貨幣供應(yīng)量、利率等各種貨幣政策，根據(jù)具體出現(xiàn)的問題以及國家經(jīng)濟總體運行的狀況進(jìn)行調(diào)控。