货币政策对一、二线城市房地产价格变动影响的比较分析.doc

1、1货币政策对一、二线城市房地产价格变动影响的比较分析摘要：通过建立 VAR 模型，利用脉冲响应函数并进行方差分解探究货币供应量变化与利率变化对房地产价格变化的动态影响。结果显示：从长期来看，货币供应量的增加会导致房地产价格上涨，贷款利率的增加会导致房地产价格的下降。同样的货币政策在二线城市造成的房地产价格波动更大。货币政策对房地产价格变动的贡献不大，并且呈现出一线城市货币供给量因素贡献率大，而二线城市贷款利率因素贡献率大。 关键词：货币政策；一、二线城市；房地产价格；货币供应量；利率变化；脉冲响应函数 中图分类号：F293.30 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2013）03-0

2、015-04 一、引言 从 2007 年开始，国家为了控制增长过快的房价，开始了一系列的调控措施，其中更是多次运用货币政策。例如 2007 年，中国人民银行 6 次提高贷款利率，但房地产市场依旧火爆。以北京市为例，2007 年北京市的房屋销售价格上涨了 13.5%。目前针对房价的调控已经进入了相持阶段。自 2010 年 4 月国务院发布国务院关于坚决遏制部分城市房价过快上涨的通知以来，已经过去三年多。在这期间“新国十条”发挥了很大的作用。目前我国一、二、三线城市房价已经趋于稳定。从全国来看，各2项指标均表示房地产投资热度在持续下降后略有回升。本文目的在于探究货币政策对于一、二线城市房地产市场的

3、动态影响，货币政策变动对于房屋销售价格变动究竟有多大的影响。笔者利用北京和石家庄两地数据建立 VAR 模型，通过脉冲响应函数和方差分解的方法来观测货币供应量与实际利率对房地产价格的动态影响，并对两地的异同进行比较分析。房地产市场宏观调控中的货币政策既包含着货币政策的一般特点又体现着房地产行业独有的特质。运用货币政策对房地产市场进行调控，主要是通过三条渠道：一是货币投放量；二是房地产开发投资规模；三是房地产市场的贷款规模。本文主要选取了货币存量规模指标和利率指标进行研究。 二、实证模型的建立 （一）数据指标选取 笔者选取了 2005 年 6 月到 2012 年 7 月的月度数据共 86 期来研究

4、两地房地产价格与货币政策之间的动态关系。数据来源为“中经网中国经济统计数据查询与辅助决策系统”和国家统计局网站。在房地产市场方面采用房地产价格这一指标进行实证研究，在货币政策方面则采用货币供应量和利率这两个指标参与研究。具体来说，这里用 BFPI 表示北京市房屋价格，用北京房屋销售价格指数（月度、环比）替代；用 SFPI 表示石家庄市房屋价格，用石家庄房屋销售价格指数（月度、环比）替代。用 M2 表示货币供应量，数据选用广义货币存量，因为它最贴近真实经济中的流动资金。用 R 表示贷款利率，数据选用 13 年期贷款利率作为样本。因为房地产项目开发周期一般为 13 年。 3为了使实证分析更科学有效

5、，本文在此基础上对数据进行了处理。首先对两地房屋销售价格指数（月度、环比）进行定基处理，基期确定为 2005 年 6 月，将该月份房屋销售价格设定为 100%，将数据转换为定基数据。然后对 M2 进行价格平减处理，用当月的 M2 规模除以 2005 年 6 月为基期的居民消费价格指数对 M2 进行平减处理。最后用 X11 法对BFPI、SFPI 和 M2 三组数据进行季节调整，并且为了降低异方差的影响，在实证之前对 BFPI、SFPI 和 M2 取对数。 （二）建立 VAR 模型 笔者将建立北京市和石家庄市两个城市的 VAR 模型，用来对比分析货币政策变量的变动对房地产价格的动态影响。VAR

6、模型变量包括房地产价格 FPI（北京市为 BFPI，石家庄市为 SFPI） 、贷款利率 R 和广义货币存量 M2。 （三）平稳性检验与协整检验 在建立 VAR 模型之前，为了避免伪回归，必须对各个变量的平稳性进行检验。本文采用 ADF 单位根检验方法分别对各个变量进行检验。各序列的 ADF 检验表明，原始序列一阶差分后的序列都是平稳序列。所以各序列都是一阶单整序列，符合协整检验的条件，如表 1 所示。 为了得到数据之间长期均衡关系的信息，所以要运用协整理论来判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。由于我们要进行的两组协整检验对象都包含三个变量（即当地房屋销售价格指数、M2 和 R） ，因此我们

7、使用 Johansen 方法分别对其进行协整检验。检验结果见表 2。 表 2 中北京数据的 Johansen 检验结果在原假设为 0 个协整向量的情4况下统计量为 45.491 6，大于 95%置信水平的临界值 42.915 3，说明原假设不成立，该组数据至少存在 1 个协整向量。而同时至少存在 2 个协整向量的原假设也通过了检验的情况下，则认为在 5%的显著性水平下，只有一个协整方程，BFPI、R 和 M2 三个变量之间存在长期的协整关系。石家庄数据的 Johansen 检验结果也意味着 SFPI、R 和 M2 这三个变量同样存在着长期协整关系。这就满足了建立 VAR 模型的条件。 三、实证

8、结果分析 （一）脉冲响应函数 根据 AIC 准则确定模型的滞后阶数为 2，随后对北京市和石家庄市的数据分别建立 VAR 模型，并经过检验呈现出稳定状态。在 VAR 模型的基础上建立脉冲响应函数，刻画脉冲响应图来考察货币供应量与利率变化对两地房地产价格的动态影响。 由图 1 和图 3 可以看出货币存量对于北京和石家庄两地的房地产价格动态影响的共同点是从长期来看都会导致房地产价格的上涨。不同的是，在图 1 中 M2 变化冲击对北京市房地产价格的动态影响中，当期货币供给量的一个正冲击造成了北京房地产价格长期稳定的增长趋势，在第24 期达到最高点；而在图 3 中，货币供给的冲击在短期内先造成了石家庄房

9、地产价格小幅的反向变动趋势，在第 5 期达到最低，稳定在第 6 期再逐步上行，在第 12 期回到原点，在第 12 期之后出现与货币存量同向的变化趋势，在第 24 期达到最大。 房地产行业是资金密集型行业，对房地产企业来说，投资、开发都需要大量的资金。房地产企业的资金来源除了一部分自有资金之外，其5余均来自银行的贷款。当货币供应量上升之后房地产商能够得到更充裕的资金，从而加大房地产市场的商品供应，起到抑制房价的作用。但从长期来看，充裕的货币存量，也会给房地产消费者、投资者和投机者更充裕的资金，其中包括可支配收入的增加和贷款资金的增加，从而推动房价的上涨。北京和石家庄两地房地产价格表现出来的差异，

10、可能是由两地市场特点不同所引起的。北京市的房地产市场有更多的房地产商和商品房，同时也有更多的投资和投机者，所以货币存量的变化并没有影响到短期内的房屋销售。 图 2 和图 4 是贷款利率变化对两地房地产价格变化的影响，相似的是，从长期来看贷款利率的上升均会导致北京和石家庄两地房屋价格的下跌；且两地房地产价格在受到利率变化的一个正冲击之后，在短期内都表现出正向变动的趋势，一定时期后会回归原点并向反方向发展，并在第 24 期达到最低点。不同的是，北京的房地产价格正向发展趋势的幅度要低于石家庄的房地产价格正向发展趋势，并且回归到原点的速度也快于石家庄。 贷款利率的上调必然提高了购房成本，阻碍了房产的销

11、售，最终导致房地产价格下滑。另一方面，贷款利率的上调同样提高了开发商融资的难度，在短期内导致房地产市场供应不足，房价上涨。但是北京房地产开发商的资金实力较之石家庄房地产开发商实力更加雄厚，短期内受到贷款利率上升带来的融资压力要小，所以房地产价格上涨幅度要比石家庄小，回复速度较石家庄快。 （二）方差分解 从图 5 至图 8 可以看出，货币存量和贷款利率对于房地产价格变化6的贡献率随着时间的延长会越来越大，但总体来看并不是很大，两项的贡献率加起来仍然低于 20%。可见，对于房地产价格贡献率最大的还是房地产价格本身。这说明货币政策对于房地产市场的调控力度是有限的，必须与其他宏观调控手段同时进行才能达

12、到合理抑制房价上涨过快的目的。 从图 5 至图 8 中可以看出，货币供应量与贷款利率二者在北京与石家庄两地房地产价格变化的贡献率中所占比率有明显的不同。北京市房地产价格变动中货币供应量的贡献率较大；而就石家庄房地产价格变动而言，贷款利率的贡献率更大。笔者认为，这主要源于两地房地产市场的不同特点：北京市房地产商资金较石家庄普遍充裕，并且有更多更有资金实力的投资者和投机者。当贷款利率变动的时候，对房地产商而言融资压力较石家庄更小；从购房者的角度考虑，拥有充足资金的投机者对于利率的变化也相对更不敏感。另一方面，石家庄的房地产商流动资金较少，在遇到贷款利率上调的时候融资压力更大；并且市场上出于使用目的

13、且资金不充裕的购房者较多，在贷款利率上调的时候就会造成房屋销售较北京更大的阻力。 五、结论与建议 （一）结论 从北京市和石家庄市的实证检验结果来看，货币政策在经济发展程度不同时对房地产价格的影响效果也是不同的。根据本文的研究结果表明，在以北京为代表的一线城市和以石家庄为代表的二线城市中，货币政策的效果会因为不同地区房地产发展程度的不同而在短期内表现出不7同的效果。 1. 紧缩的货币政策能够在一定程度上对房地产价格产生抑制效果。无论是货币供应量的减少还是利率的提高都能够使一、二线城市房地产价格降低，达到抑制房价过快增长的目的。 2. 货币政策对于房地产调控效果是相对有限的。在方差分解过程中，无论

14、是一线还是二线城市，其货币政策调整对房地产价格波动的贡献率都没有超过 30%，可见作为房地产市场宏观调控的一部分，要想实现更好的效果还要配合其他调控措施。为促进房地产市场健康发展，抑制房价过快上涨，国家多次运用货币政策对房地产市场进行调控，但效果并不显著。本文的实证结果证明，货币政策对于调控房地产市场有一定的效果。降低货币存量和提高贷款利率都能起到抑制房价的作用，但总的来讲不能达到满意的效果。 3. 货币政策对于二线城市的影响更为明显，对于一线城市的影响相对较小。在脉冲响应分析和方差分解分析的过程中，二线城市的房地产价格表现出更强的敏感性，而一线城市的房地产价格则更加稳定。 4. 一、二线城市

15、房地产价格分别对货币政策的不同传导渠道效果不平衡。一线城市房地产价格对于货币供应量的改变更加敏感；二线城市则对于利率的改变更加敏感。 （二）政策建议 在以上结论的基础上，提出如下政策建议： 1. 加快利率市场化步伐，提高利率的调控作用。利率作为货币政策的主要调整对象，从目前的情况来看并没有完全发挥其应有的作用。利8率作为央行直接制定的政策，存在着较大的局限性，较低的存款利率和较高的贷款利率人为地造成了较大的存贷利率差。对于利率的调整虽然频繁但是由于相对利差的变化不大导致其政策效果较差。利率市场化能够使利率的期限结构更加合理，从而加大房地产业投融资的利率弹性，抑制投机需求，达到调控目的。 2.

16、合理控制货币供应量，在接下来一个时期内应该继续坚持稳健的货币政策。运用法定存款准备金政策和再贴现率政策等多种手段控制货币投放，在抑制通胀的大背景下，起到调控房地产价格的作用。 3. 严格控制房地产投资与消费信贷规模，适度加大房地产开发信贷支持力度，提高信贷投放的灵活性。首先，商业银行要严格执行房地产开发贷款和个人贷款买房的信用评估和风险评估体系。保证银行业总体风险水平保持在可控范围内，避免由于楼市波动造成的系统性风险可能导致的金融危机。其次，要根据不同城市的房地产业发展水平和经济发展水平来对信贷政策做出调整。具体来讲，在北京市等一线城市要严格审批，防止房地产投机行为造成的房价虚高；而在石家庄市

17、等二线城市可以给予房地产业更大的支持，满足居民住房需要的同时促进房地产业的健康发展。 4. 在进行除货币政策以外的宏观调控时同样应该考虑到不同地区的情况，不能“一刀切” 。例如，针对二线城市的收入情况，应加快部署保障房建设，通过降低首套房贷利率来提高非投机购房者购房热情。针对不同地区房地产市场特点以及民生情况进行考虑，在政策制定和执行过程中做到以人为本，科学发展。在制定与执行货币政策时应考虑到不同9地区的房地产市场发展层次与特点，在发展程度较低的地区应该适度增加政策倾斜，避免过于严厉的货币政策造成房地产市场的剧烈波动。 5. 建立房地产市场宏观调控体系。房地产经济宏观调控是个完整的体系。从广义

18、来说，它应该包括房地产经济宏观调控的目标、任务、内容和手段；从狭义来说，这个体系应该包括房地产经济的决策系统、控制调节系统、信息咨询系统和监督保证系统。该体系的建立有利于提高房地产市场调控的科学性。 参考文献： 1丁晨，屠梅曾.论房价在货币政策传导机制中的作用基于VECM 分析J.数量经济技术经济研究，2007， （11）. 2王来福，郭峰.货币政策对房地产价格的动态影响研究基于VAR 模型的实证J.财经问题研究，2007， （11）. 3张淑莲，张红兵，王琴.环渤海区域房地产价格波动传递机制的实证研究J.河北大学学报（哲学社会科学版） ，2011， （3）：85-90. 4周晖，王擎.货币政策与资产价格波动：理论模型与中国的经验分析J.经济研究，2009， （10）. 5刘丰云，余劲.货币供应量对房地产价格影响的国内外研究的比较分析J.中国市场，2010， （11）. 6李向前，谭小芬，郭强.我国房地产价格对消费的影响基于理论与实证的考察J.现代财经（天津财经大学学报） ，2012， （2）：48-56. 责任编辑、校对：艾岚