王萬濤

（貴州大學經(jīng)濟學院，貴州貴陽550002）

引言

近十多年來，中國經(jīng)濟以非?？斓乃俣劝l(fā)展。自1998 年后，我國結(jié)束福利分房體制的房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展尤為突出，以強勁的勢頭迅速成為中國國民經(jīng)濟的支柱性產(chǎn)業(yè)。但是，房地產(chǎn)發(fā)展迅速的同時，出現(xiàn)了一些不太樂觀的現(xiàn)象：房價波動過大，投資現(xiàn)象表現(xiàn)過熱，房價過高等。因此，我國黨中央實施了一系列的措施來保證房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定。

貴州省地處我國西南地區(qū)，山地眾多，交通不便，經(jīng)濟發(fā)展較為落后。但是近幾年國家大力發(fā)展經(jīng)濟，尤其注重落后地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展，有了國家的支持，貴州省經(jīng)濟發(fā)展迅速。隨著貴州省經(jīng)濟的迅速發(fā)展，貴州省房地產(chǎn)行業(yè)也得到了迅速的發(fā)展，可是在發(fā)展的過程中也涌現(xiàn)了很多問題：房價增速過快、房屋空置率高等。政府應(yīng)該結(jié)合市場因素充分合理的運用各種資源滿足中低收入家庭的住房需求。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

關(guān)于房地產(chǎn)價格的研究國外學者開始的較早，相比于國內(nèi)研究，國外的研究比較全面。Aladangady（2014）通過研究表明，信貸規(guī)模對房價的影響效果比較明顯[1]；Giovanni Favara、Jean Imbs（2015）認為貸款擴張規(guī)模能夠較好地解釋房地產(chǎn)價格變動：貸款增加將導致房地產(chǎn)需求增加，可以引發(fā)房價格升高[2]。Gang Yang、Hongwei Wang、Zhengzheng Wang（2016）根據(jù)房價水平使用系統(tǒng)聚類方法建立狀態(tài)空間模型, 利用卡爾曼濾波進行計算，研究不同類型的貨幣政策工具對不同地區(qū)的房價影響。結(jié)果表明，M2 代表的定量工具和實際利率代表的定價工具對不同區(qū)域房價有越來越大的影響[3]。

相比于國外研究，國內(nèi)對于這一方面的研究起步比較晚。隨著現(xiàn)在我國綜合國力的增強，我國經(jīng)濟發(fā)展飛速，房地產(chǎn)行業(yè)也蓬勃發(fā)展。在這種大背景下，國家貨幣政策對房地產(chǎn)價格的影響，已經(jīng)漸漸成為國內(nèi)學者的研究關(guān)注點。賈麗平、郭薇（2014）建立VAR 模型實證研究了近年來我國利率、貨幣供給量對房地產(chǎn)價格的影響情況，結(jié)果表明數(shù)量型比價格型貨幣政策更有效，這為我國現(xiàn)行的貨幣政策給出了相關(guān)政策性建議[4]。顧海峰、張元姣（2014）利用存準率和利率兩大貨幣政策工具實證研究貨幣政策對房地產(chǎn)價格的影響作用，研究表明存準率對房地產(chǎn)價格存在長期穩(wěn)定的正向影響，但是利率對房價沒有顯著的影響[5]。許遠明、張純博等（2016）的研究表明經(jīng)濟處于不同的發(fā)展時期，房地產(chǎn)價格的影響因素也大不相同。當經(jīng)濟處于擴張時期時，利率政策能較好的抑制房地產(chǎn)價格；當經(jīng)濟處于穩(wěn)定時期時，利率政策對房地產(chǎn)價格的影響力比較弱，這個時期貨幣供應(yīng)量能較好的穩(wěn)定房價；當經(jīng)濟處于衰退時期時，對房地產(chǎn)價格影響最大的宏觀因素是信貸渠道[6]。胡文、陳鳳麗（2016）利用我國1986 年至2014 年貨幣供應(yīng)量和房地產(chǎn)投資額數(shù)據(jù)做脈沖響應(yīng)和格蘭杰因果檢驗研究我國貨幣政策對房地產(chǎn)市場發(fā)展的影響，研究表明增加貨幣供應(yīng)量可以促進房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展，但是房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展對貨幣政策沒有顯著的影響[7]。安尉（2016）從更宏觀的層面利用VAR 模型做脈沖響應(yīng)分析和方差分解研究貨幣政策與房地產(chǎn)價格的影響，研究表明緊縮性貨幣政策抑制房價上漲，但是寬松性貨幣政策促進房地產(chǎn)價格的上漲[8]。李一鳴（2017）從城市的角度出發(fā)，利用VAR 模型研究了貨幣政策變量對成都市房價的影響，在分析的過程中，通過脈沖響應(yīng)結(jié)果圖確定貨幣政策變量對成都市房價的影響，使用方差分解方法得到貨幣政策變量對成都市房價影響的貢獻度[9]。鄭世剛（2017）研究表明貨幣政策不僅對產(chǎn)出和通貨膨脹有影響，同時對房價的波動也有影響[10]。

2 模型的設(shè)定與變量說明

2.1 數(shù)據(jù)說明與來源

在本文中采Eviews8.0 來處理2008 年1 月到2019年12 月貴州省變量的月度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《貴州省統(tǒng)計局》、《中國人民銀行官網(wǎng)》、《貴州省統(tǒng)計年鑒》。

2.1.1 被解釋變量：商品房價格P。本文將商品房價格P 作為被解釋變量，商品房價格由貴州省商品房銷售總額除以貴州省商品房銷售總面積得到，為了避免數(shù)據(jù)過大而影響模型的統(tǒng)計特征，同時也為了消除異方差，對商品房價格取對數(shù)，得到LnP。

2.1.2 解釋變量。本文將貨幣供應(yīng)量M 和貸款利率R作為解釋變量，為了消除異方差，對貨幣供應(yīng)量取對數(shù)，得到LnM；貸款利率選擇為5 年以上貸款基準利率，貸款利率用R 表示。

2.1.3 控制變量。本文將貴州省城鎮(zhèn)居民人均可支配收入Y、貴州省商品房銷售面積增速Q(mào)d 以及商品房年竣工面積增速Q(mào) 作為控制變量。為了消除異方差，對城鎮(zhèn)居民人均可支配收入取對數(shù)，得到LnY。

2.2 模型的構(gòu)建

本文主要研究宏觀經(jīng)濟視角下貴州房地產(chǎn)價格的影響因素，具體計量模型設(shè)定如下：

i 表示第 i 年，εi表示誤差項。

3 貨幣政策對貴州房地產(chǎn)價格影響的實證分析

3.1 變量的平穩(wěn)性檢驗

在建立模型之前對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，本文利用Eviews8.0 進行單位根平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果如表1。

從表1 可以看出，原始時間序列 LnP、Y、R 在10%的顯著水平下不能拒絕原假設(shè)，是不平穩(wěn)的，需要對這些數(shù)據(jù)進行一階差分，然后對一階差分后的數(shù)據(jù)進行檢驗，得到表2。從表2 可以看出，一階差分后的時間序列是平穩(wěn)的。

3.2 VAR 模型滯后階數(shù)的確定

本文利用Eviews8.0 軟件來確定VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，結(jié)果如表3 所示，據(jù)少數(shù)服從多數(shù)的原則，最后將模型滯后期選擇為2，由于所分析的時間序列是一階差分平穩(wěn)的，所以VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1。

3.3 協(xié)整檢驗

本文是多變量模型，因此在單位根檢驗的基礎(chǔ)上，本文采用Johansen 協(xié)整檢驗法，檢驗結(jié)果如表4所示，從表4 中的數(shù)據(jù)可以看出在10%的水平下各數(shù)據(jù)變量間存在至少兩個以上的協(xié)整關(guān)系，那么可以說貴州省房價和貨幣供應(yīng)量、5 年以上貸款利率之間有長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

3.4 建立VAR 模型

在經(jīng)過之前的檢驗得知，貴州省房價和貨幣供應(yīng)量、5 年以上貸款利率之間存在格蘭因果關(guān)系。同時，基于AIC 和SC 準則，判定本文VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1，建立滯后1 階的 VAR 模型，VAR(1)模型估計結(jié)果如下：

表1 各項指標平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

表2 一階差分平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

由回歸結(jié)果可知，VAR 模型總體的擬合優(yōu)度為99.93%，模型估計比較準確。

3.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)

根據(jù)本文建立的模型，可以通過脈沖響應(yīng)函數(shù)分析各個變量的沖擊對房地產(chǎn)價格的動態(tài)影響，如圖1。

從圖1 可以看到DLnP 對DLNM 的沖擊主要呈現(xiàn)正的效應(yīng)，沖擊影響幅度較大。前期波動較大，當給貨幣供應(yīng)量一個沖擊后，貴州省商品房價格立即做出響應(yīng)，在第三期響應(yīng)達到最大，之后影響值一直下降，在第十六期時沖擊為負，并緩慢趨于平穩(wěn)狀態(tài)，最后在第三十五期左右影響趨于零?？傮w來看，貨幣供應(yīng)量會對房價起到長期正向沖擊，而且影響時間較長，也就是貨幣供應(yīng)量的增加能夠促進房價的上升。這便證明貨幣政策貨幣供應(yīng)量傳導渠道對貴州省商品房價格的影響與之前所述的理論相符，利率渠道對貨幣政策的傳導是有效的；居民可支配收入對房價具有持續(xù)的正向作用，前期波動較大；商品房銷面積增速對房價也起到長期正向沖擊；從長期來看，貴州省商品房供給的增加會引起貴州省商品房的價格下降；從總體來看，貸款利率會對房價起到長期負向沖擊。

4 結(jié)論與政策建議

本文以貴州省為視角，選取2008 至2018 年的月度數(shù)據(jù)建立VAR 模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)圖分析五個變量對貴州省房價影響的時滯性和有效性，從長期來看貨幣供應(yīng)量、居民可支配收入以及商品房銷售面積增速對房價都具有持續(xù)的正向作用。

根據(jù)以上結(jié)論和前人的研究成果，本文提出以下幾條建議：首先，央行應(yīng)適當減慢貨幣供給量的增長。近年來，隨著經(jīng)濟發(fā)展，央行的貨幣供給量持續(xù)上升，而貨幣供應(yīng)量的增加會直接刺激全國房價的上漲，貴州省的房價也水漲船高，因此為了能有效控制這種局面，央行應(yīng)當適度減弱貨幣供給的速度。其次，利用多種手段進行宏觀調(diào)控。若僅想從供需方面調(diào)整房價很難完成穩(wěn)定房價的目標，所以需要各級政府和相關(guān)部門從源頭上監(jiān)督房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)的經(jīng)營行為的合法化和住房需求者的消費行為的合理化，這樣可以減緩供需問題，達到穩(wěn)定成都市房地產(chǎn)市場的目的。

表3 VAR 模型滯后期選擇

表4 Johansen 協(xié)整檢驗結(jié)果

圖1 各變量對DLNP 的脈沖響應(yīng)函數(shù)