1、1货币供应量对我国房地产价格的影响研究摘 要：从近年来我国货币供给高速增长但物价水平却在低位徘徊，而房价却一路高歌猛进的现象出发，首先回顾了现有的有关房价的研究成果，然后从理论上分析了货币供应量与房价之间的关系，最后通过建立计量模型实证论证了货币量与房价之间的关系。实证研究表明，货币存量与房价存在协整关系，即长期的均衡关系，我国巨额的货币存量推动了房价的上涨。 关键词：货币供应量；房价；协整分析；格兰杰因果检验 中图分类号：F822.0 F299.233.5 文献标志码：A 文章编号： 引言 自 1998 年起，我国取消了福利分房，实行住房商品化改革，经过十多年的发展，房地产行业已成为我国国民
2、经济发展的支柱产业，房地产业每年对 GDP 的贡献率都在 5%左右，对 GDP 增长的拉动平均为 1.5 个百分点，对经济、社会发展做出了重要贡献。2003 年以来，房价一路高歌猛进，以北京市为例，2003 年房价为 4 456 元/平方米，2012 年涨到了20 700 元/平方米。目前一线城市的房价收入比高达 30，已远远超出人们的承受能力。 2013 年 4 月 11 日，央行公布的数据显示，3 月末，中国广义货币供应量（M2）余额 103.61 万亿元，首次突破 100 万亿大关。货币供应量从2002 年初的 16 万亿，到如今超过 100 万亿，十年来我国货币供应量增长超过 5 倍，
3、按照目前的数据，M2 与 GDP 之比高达 200%。虽然我国货币供2应量保持高速增长，但是我国的一般物价水平（CPI）一直在低位徘徊，并不存在严重的通货膨胀。与此同时，我国的房价却在飙升，全国商品房平均价格由 2003 年的 2 359 元/平方米涨到 2013 年第二季度的 6 348元/平方米，这表明巨额的货币量涌向了资产市场，大量的流动性主要集聚在房地产市场，房地产价格的持续上涨激发了居民投资房地产的热情。一、研究现状 王擎、韩鑫韬（2009）1基于 BEKK 模型和 GARCH 均值方程模型实证研究了房价、货币供应量与经济增长波动之间的关系，发现货币供应量增长率与房价增长率之间的相互
4、影响并不稳定，货币供应量的变化会引起房价不同方向的变化。胡冉（2009）2通过构建向量自回归模型（VAR） 、格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解等实证研究，结果表明，货币供应量的增加通过扩大房地产企业开发贷款和居民住房贷款加速房地产价格上涨。任碧云、梁垂芳（2010）3通过建立 SVAR 模型，选取 19982009 年货币供应量 M2.房屋销售价格指数的季度数据，实证分析得出如果货币更多的流向资本市场，那么货币供给快速增长会导致房价的上涨。李健、邓瑛（2011）4基于协整 VAR 模型，选择准货币作为研究货币量与房价关系的主要变量，分别对中国、美国、日本的房价与货币量之间关系进行了实证比
5、较分析，研究表明，3 个国家中货币量与房价是协整的即存在长期均衡关系，推动房价上涨的实体因素不足，巨额货币存量是推动房价上涨的首要因素。方 燕、唐瑞雪（2012）5选取“M2/GDP、商品房平均销售价格”为变量，实证分析了货币流动性对3房价波动的动态影响，研究表明，货币流动性的加快会导致房价的上扬，随着时间的变化货币流动性的变动对房价波动的贡献率逐渐增强。 不同学者通过不同的实证模型研究了货币量与房价的关系，得到了大体一致的结论，即货币量的增长会导致房价的上涨。 二、货币供应量和房价关系的理论 （一）货币供求的角度 首先，从需求角度，弗里德曼（1988）6把房地产价格和货币需求的关系分为三个效
6、应，即财富效应、交易效应、替代效应。财富效应指房地产价格的上涨，居民的名义财富相应增加；交易效应指随着房地产价格上扬，居民买卖房屋的交易量大，需要大量的充当交易媒介的货币；替代效应指根据资产的价格变化适时调整资产组合。其次，从供给角度看，宽松的货币政策通过银行体系的乘数效应增加了货币供应量。一方面，经济中的流通货币的增加会增强居民的购房能力和购房欲望；另一方面，改善了融资条件。扩张的货币政策增强了银行创造货币的能力，居民的买房需求和贷款需求上升，同时，也提高了房地产企业的贷款和建房能力。 （二）银行信贷的角度 我国的金融体系是银行主导型，居民和企业的借款能力取决于抵押物的价值，经济高涨时房价上
7、升提高了抵押物的价值，购房者和房地产开发商更容易从银行获得贷款；另一方面，从银行角度看，房价上升改善了银行的资产负债状况，银行更乐意发放房地产贷款。随着银行信贷向房地产的投放，房价会进一步上扬，房价的上扬又会使银行的放贷意4愿加强，如此反复，导致了银行信贷和房价的轮番上涨。 三、M2 和房价关系的实证分析 （一）变量选取和数据说明 本文选取 2001 年第一季度至 2013 年第二季度的季度数据进行研究，每个变量共获得 50 个样本值。由于广义货币量（M2）不仅能反映现实的购买力，还可以反映潜在的购买力，所以选取 M2 做总量考察分析。M2 来源于中国人民银行网站。选择商品房平均销售价格（记为
8、 HP）作为房地产价格的指标，商品房销售额、商品房销售面积的季度数据来源于国务院发展研究中心信息网，通过计算得到商品房平均销售价格。为消除数据的异方差，对数据进行对数化处理， （二）模型建立 由于选取的变量都是时间序列数据，为避免出现伪回归，首先，需要检验时间序列数据的平稳性，检验结果表明：lnhp、lnm2 的原始序列都没有通过平稳性检验，但经过一阶差分后，各变量是平稳的。即dlnm2.dlnhp 都是一阶单整序列，则 lnm2 与 lnhp 可能存在协整关系，即长期均衡关系。 其次，利用 Engle-Granger 两步检验法对 lnhp、lnm2 进行协整检验：第一步：用普通最小二乘法估
9、计方程。首先对 lnhp、lnm2 进行协整回归，得到回归方程 Lnhp=1.096+0.553lnm2 （1） （6.20） （40.27） R2=0.971，F=1621.536，DW=1.666 5T 与 F 统计量说明方程显著成立，R2 说明拟合优度良好，设该回归模型的残差为 e1。残差方程为：e1= Lnhp-1.096- 0.553lnm2 第二步，残差 e1 通过了平稳性检验，表明：商品房平均销售价格的对数序列 lnhp 与广义货币供应量的对数序列 lnm2 是（1，1）阶协整的，说明这两个变量的对数序列间存在长期稳定的“均衡”关系。 （1）式表明 lnhp 关于 lnm2 的长
10、期弹性为 0.553，即货币供应量 lnm2 每增加 1%时，商品房平均销售价格 lnhp 将上涨 0.553%。 最后，Granger 因果关系检验表明：在滞后 3 期和 4 期时，房价lnhp 与广义货币供应量 lnm2 存在双向格兰杰因果关系。 四、政策建议 1976 年诺贝尔经济学奖得主米尔顿弗里德曼（Milton Friedman）说过：“通货膨胀在任何时间任何地点都是一种货币现象” 。通过理论分析和实证研究货币供应量和房价之间的关系，结果发现货币量与房价高度相关，对政府调控楼市有重要的政策涵义。 （一）在货币总量上，央行应严格控制货币增速 抑制房价，首先应该控制货币增速，央行应综合
11、运用数量型工具与价格型工具调控货币供应量，货币政策应有缓慢的过渡，防止过紧货币政策导致房地产市场的急剧降温，否则会对实体经济和居民财富带来巨大损失。同时，结合我国当前的经济形势，合理引导资金流向，农业、医疗、教育等实体经济部门资金投入不足，而房地产市场流动性过剩，加大对资金匮乏部门的支持力度，使我国经济结构趋于合理，促进国民6经济的平稳发展。 （二）货币政策应关注资产价格 我国货币政策的目标不仅仅是维持物价水平稳定和经济增长，货币政策需要改变只盯住“CPI”的模式，央行在制定政策目标时应把房地产等纳入考虑范围，建立房地产的预警机制，对房价进行监控与预测，促进房地产市场的理性发展。 （三）防范金
12、融风险 首先从国内银行的角度看，由于银行贷款集中于房地产行业，当房价出现暴跌，会降低债务人抵押品即房产的价值，借款人危机转化为贷款人银行的危机。由于我国是以间接融资为主，银行是我国金融体系的主体，一旦资产泡沫破灭，银行将面临资不抵债的风险。因此，银行应加强信贷审核，防止房地产信贷的过度投放。其次，应防范国际金融风险。热钱具有短期投机性、逐利性，一旦经济下行，游资就会撤出我国，造成我国金融体系的震荡。因此，货币当局应监管热钱的流向，严防热钱借助不当渠道进入我国。 综上所述，尽管政府陆续出台了一系列调控楼市的政策，但调控效果不甚理想，出现越调越涨的现象，这是因为房价飙涨的根本原因是货币量太多了，只
13、有从源头上切断房价上涨的基础，即严格控制货币增速才是治本之策，才能使房价趋于合理回归。1673-291X（2013）29-0158-02 参考文献： 1 王擎，韩鑫韬.货币政策能盯住资产价格吗J.金融研究，72009， （8）. 2 胡冉，我国货币供给量变动对房价的动态影响分析J.统计与决策，2009， （23）. 3 任碧云，梁垂芳.从历史数据看货币供给对消费价格与房地产价格的影响J.华北金融，2010， （4）. 4 李健，邓瑛.推动房价上涨的货币因素研究J.金融研究，2011， （6）. 5 方燕，唐瑞雪.我国货币流动性对房价波动的动态影响研究J.价格理论与实践，2012， （8）. 6 Friedman Milton，1988， “Money and Stock Market”，Journal of Political Economy，NO.96（2）：221-245. 责任编辑 柯 黎
