我国货币政策对房地产市场价格的调整机制研究

张枨枨

（首都经济贸易大学金融学院，北京　100070）

我国货币政策对房地产市场价格的调整机制研究

张枨枨

（首都经济贸易大学金融学院，北京100070）

本文采用2005—2015年的月度数据，从货币供给、消费水平、信贷渠道、资产负债表效应等方面入手构建SVAR模型。实证结果表明，当利率上升，房价在当期会出现下降趋势，在以后各期将出现振荡波动的情况。货币供给量上升房价出现明显的上涨趋势。房价的攀升会带来货币供应量的增加，贷款利率的下降，社会消费水平提高。根据以上实证分析得出结论：我国存在货币供给对房地产价格的利率传导机制以及货币供给的现金余额效应。从而得出我国应当适当调控货币政策，同时针对楼市的区域分化特性而分地区地实行不同政策，抑制房价的投机行为。

货币政策；房地产市场价格；SVAR

一、引言

步入2016年以来，我国一线城市房价持续了去年的高价状态。根据wind数据显示，自去年7月份以来，一线城市新建住宅价格维持在两位数的增长水平上，今年2月份当月同比增长高达25.6%，环比增长达到2.4%，环比涨幅再次达到2013年年初2.3%的峰值。其中，北京环比增长2.1%，增速高达1.1%。上海环比涨幅较上月增长9%，达到2.4%。深圳自去年5月份开始出现明显的上涨，今年涨幅有所回落，其2月份环比增长达到3.5%。相比于一线城市的上涨趋势，二、三线城市房价呈现维持状态。今年2月，二线城市新建住房价格当月同比增长3.5%，环比增长0.7%。整体上来看，我国城市房价分化趋势严重。一线城市的房价节节攀升，呈现出疯涨的态势。然而三、四线城市的房价则呈现疲软、维持的状态。

影响我国房地产价格的因素有很多，如经济发展状况、住房需求、货币政策、国家政策、财政政策、城市化进程的推进，甚至是美元加息都有可能造成房价的攀升。在诸多影响因素中，货币政策成为了央行控制房价的主要政策手段，同时也成为了影响房价的主要因素。导致我国房价出现攀升的主要因素可以追溯到去年我国宽松的货币政策和信贷政策。去年央行三次降息，我国利率达到历史最低值。2015年6月18日，央行第三次降息，5年期贷款利率已经降至5.4%，公积金贷款利率降至3.5%。同时，近期出台的住房优惠政策并未涉及一线城市，因此此次房价上涨更多地体现了需求侧的高涨。一线城市的房地产开发总量有限，开发商却在加大对一线城市的投入，大力布局一、二线城市。同时，在经济进入下行趋势时，大城市对周边资源要素的吸附性更加明显。由于大城市教育、资金、医疗等要素高度集聚，人口依然不断向大城市流入，住房需求不断增加。

事实上，房地产价格的不断上涨已经严重偏离了其真实价值和居民收入水平，出现了过度繁荣的现象，产生了一定程度的泡沫，其中潜藏着诸多风险。为了使货币政策调控措施更加有的放矢，能够产生预期的效果，就必须弄清楚货币政策在我国房地产市场上的传导过程和效果，即货币政策的房地产价格传导机制。这将是本文将要讨论的主题。

二、文献综述

在研究利率对房地产价格的影响方面，Bernanke和Gertler（1995）研究得出短期利率冲击对房地产投资的影响强烈且持续时间较长，房地产投资对于长期利率冲击的反应较小且时间较短。孟彩云、李权（2011）认为房贷利率是我国货币当局进行宏观调控的重要政策工具。

在信贷渠道对房地产价格的影响方面，丁晨和屠梅曾运用向量误差修正模型对房价在货币政策传导机制中的作用进行了实证分析，对短期利率、信贷、货币供应量为政策变量进行研究，发现房价渠道的传导效率较高。周京奎（2006）研究了1998—2005年我国资产价格波动机制，认为货币供应量对银行拆借利率和贷款额有显著影响，同时信贷渠道放大了这种影响，货币供应量的变动将使资产价格陷于持久的波动之中。

从整体上来看，研究房地产价格与货币政策之间的关系的文章较多，研究成果相对成熟，但对于同样的问题，不同的样本、变量和实证研究方法导致研究的结论也会有所不同。本文在已有研究的基础上，针对我国2005年以来的房地产价格变化，研究货币政策对房地产市场价格的影响。

三、货币政策对房地产市场价格调整的机制研究

1、货币供给对房地产价格的影响

（1）利率渠道。当货币供应量增加时，利率降低，人们对资产回报率的预期会降低，此时房地产就成为了资产保值增值的重要手段，进而促进房地产交易量的上升和交易价格的攀升。同时，从贷款利率来看，货币供应量的增加使贷款利率降低，导致个人抵押贷款的交易成本降低，从而促进购房热情的高涨。此外，在债券、股票利率降低的条件下，资金的逐利性促使更多的资金进入房地产市场，进而使得房地产价格进一步接近房地产风险溢价水平。

（2）生命周期假说。Modigliani认为消费者的消费需求不仅受当期财富的影响，同时受到未来财富的影响。货币供应量的变动将导致利率、股票等价格的变动，进而影响消费者对未来的预期，从而影响当前的资产价格。

（3）货币供给的现金余额效应。当货币超发时，人们手中持有的货币过多，造成了通货膨胀，货币供过于求，人们持有货币的意愿下降，相较于将存款放在银行里贬值，人们更愿意进行投资。在当前股市波动较大的情况下，房产自然成为了人们进行保值增值的重要手段。

（4）信贷渠道。货币政策可以影响借款人的净资产状况，通过银行授信渠道，影响企业的投资情况，进而促进经济的发展。当货币供应量增加时，股票价值增加，企业的价值增加，企业逆向选择和道德风险出现的机率降低，从而导致企业贷款和投资支出不断增加。这里主要指的是银行的贷款行为。在宽松的货币政策条件下，利率降低，房地产价格升高，银行抵押贷款业务的坏账损失会进一步降低，导致银行授予个人、企业更多的贷款，这部分的贷款又会流向房地产市场，刺激消费者购房，从而进一步拉升房地产市场价格。

（5）消费者的资产负债表效应。在宽松的货币政策条件下，资产的价格上升，对于那些高净值客户，其陷入财务困境的可能性降低，财务状况较好，在这样的情况下，消费者会增大对耐用消费品的投入，增加购买房地产，进一步推高房地产市场的价格。

2、房地产价格对货币供应量的反馈效应

（1）银行的资产负债表效应。在房地产价格不断攀升的情况下，银行的抵押品价值不断增加，导致银行愿意更多地开展授信业务，使得货币供应量进一步增加。

（2）房地产的财富效应。对于拥有房产的家庭来说，房地产价格的提升，使得他们更愿意出售或出租住房，以此换取更多的现金流来满足消费需求。对于并不进行房屋出售的居民，消费者依然会增加当期的消费，因为他们预期未来的财富会不断增加。不断增加的消费导致对货币的供应量不断增加，同时拉动了经济的增长，进而使得货币的需求间接地增加。

四、我国货币政策对房地产价格调整实证研究

1、样本选取

本文选取了2005年至2015年的全国商品房均价月度数据，对货币供应量（M2）、3年期贷款利率、工业增加值、社会消费品零售总额、银行贷款余额等变量进行了Census X12季节性调整。在剔除季节性因素后，对变量取对数，并进行一阶差分，分别取为dlognp_sa，dlogm2_sa，dlogr2_sa，dlogavi_sa，dlogco_sa，dlogcl_sa。相关数据来源于wind、中宏指数数据库、人民银行统计数据库、国泰君安数据库，计量分析采用Eviews6.0。

2、单位根检验

对所有序列的单位根进行ADF检验，运用AIC和SC准则确定滞后阶数，检验结果见表1。

表1　ADF检验结果

3、协整检验

首先根据LR、AIC、SC准则确定滞后阶数，其最佳滞后阶数为3阶。然后，采用Johansen协整检验法对变量dlogcl_ sa，dlogm2_sa，dlogcpi_sa，dlognp_sa，dlogr1_sa，dlogavi_sa 6个变量进行协整检验。Unrestricted Conintegration Rank test（trace）检验结果p值均为0.0000，Unrestricted Conintegration Rank test（maximum Eigenvalue）检验结果p值均小于0.05，则拒绝原假设，说明变量之间存在长期稳定的协整关系。

4、因果关系检验

为了检验各变量之间是否存在Granger因果关系，需进行Granger因果关系检验，结果见表2。

表2　Granger因果关系检验结果

由表2可见，在滞后3期后CO、AVI、M2、CL是房价的Granger因果关系，因而CO、AVI、M2、CL是房价的原因，时滞3个月。该项检验意味着央行的货币政策在3个月后会产生效果。

5、模型构建

对于含有k个变量的P阶结构向量自回归模型SVAR（P）为：

在模型一中，令Yt=（△lnNP△lnAVI△lnCO

△lnM2△LNR2△lnCL），A0表示这些变量之间的相互作用关系，例如他们之间的影响关系可以为：当期内住宅价格变动影响房地产投资，房地产投资又通过财富效应和挤出效应影响消费支出，进而引起货币需求量的变动，货币政策随后做出反应。模型二、三分别将贷款利率换为3年期贷款利率和5年期贷款利率。

从p阶简化VAR出发：Yt=т1Yt-1+т2Yt-2+…+тpYt-p+μt（2）μt为简化式扰动项，允许存在同期相关。在方程两边同时左乘非退化矩阵A：

AYt=Aт1Yt-1+…+AтpYt-p+Aut移项处理可得：A（I-т1L-…-тpLp）Yt=Aut（3）为了使得SVAR扰动项正交，简单的令Aut=Bεt，则方程可以写为：A（I-т1L-…-тpLp）Yt=Aut=Bεt（4）

针对A、B矩阵所施加的约束为短期约束，则SVAR为短期VAR，对A、B矩阵施加的约束为长期约束，则SVAR为长期VAR。

因为L=6，则短期约束条件可以写为：

1、2式根据国内产出和价格的一般均衡来表示国内的物价水平和产出水平，且假定房价影响消费者的消费水平。3、4式代表了利率和货币供给之间的关系。5式代表贷款余额，货币供应量的变动会影响利率，进而影响贷款余额水平。6式代表房价水平。

五、SVAR模型的输出结果

1、系数矩阵的估计

根据Eviews6.0估计出模型一中短期冲击A、B的系数矩阵，得出如下结果：

根据输出结果，1式表明房价与R2、社会消费品零售总额相关，说明R2、社会消费水平影响着房价，这反应了货币政策变量和消费需求对房价的影响。此外，根据输出结果，金融机构贷款余额、社会消费水平对M2有影响，这反应了在一定的经济环境下，央行为了实现其政策目标作出的政策性调整。其他显示为0的数据p值不显著，说明其他因素对变量的影响不明显，因而暂且忽略。上述结构矩阵表明存在着货币政策对房地产价格的短期冲击。

图1　利率的脉冲响应

2、脉冲响应分析

（1）利率脉冲。脉冲响应函数用来表示一个变量的冲击对VAR内其他变量变动所带来的影响。具体来说，脉冲响应函数是对随机误差项施加一个标准差的冲击，以观察其余各变量对该冲击的反应。其脉冲响应的结果如图1所示。

图1中给出了在3—5年期贷款利率的正向冲击下函数中各变量的变化。其横轴表示滞后的期数，纵轴表示变量变化的幅度。根据图1所示，一个正向的贷款利率的冲击会带来CPI的上涨。具体来看，在实行紧缩的货币政策时，社会零售总额水平在当期没有变动，在下一期会出现0.1%的下跌，之后出现明显的上涨，达到0.2%，在第4期逐步回归0时点水平。对R2一个新息的冲击，在第2期M2会出现-0.25%的变动，之后在第4期会下降到1%，并于第10期在波动中整体回归到0的水平。总体而言，利率正向的新息冲击对M2的负向影响符合我们当前的理论研究。R2一个新息的正向冲击，对银行机构贷款余额的变动在第4期带来-2%的变动，在第5期小幅回升后，在第6期再次达到-2%的水平，并在后期逐步回升，在第10期回归于0时水平。R2一个新息的正向变动导致工业增加值在当期减少2%，并在第2期明显上升，比0时点增长2%，在第3期下滑到-1%的水平后，以后各期逐步回升到0时水平。根据托宾Q理论，实行紧缩性的货币政策后，市场利率水平上升，股票价格下跌，企业价值下降，托宾Q系数下降，进而企业减少投资支出和产出水平，使得整个社会的产出水平有所下降。最后，脉冲响应函数显示了利率的正向变动对房地产价格的影响。当实行一个新息的正向冲击时，房价当期出现了-1%的变动，在第二期出现了2%的变动。然而，在第3期则出现了负向2%的变动，在第4期，回归到-2%的水平，之后各期房价逐步回归到0时点水平。整体来看，紧缩性的货币政策使得房价出现下调趋势，但并不稳定，并在之后各期出现较大波动，但首先应当会出现一个负向的变动。

图2　货币供应量的脉冲响应

（2）货币量M2的脉冲响应。如图2所示，货币供应量增加一个单位的正向冲击，房价在下一期出现2%的上涨，并在第3期后逐步回归到0时点的状态。这说明货币供应量对房地产市场价格的作用是正相关的。这主要是因为货币供应量存在着现金余额效应。在货币量增加的情况下，人们实际上愿意用货币持有的资产不断下降，相较于持有现金、或是投资于股票市场、债券市场，人们更愿意购置房产进行保值增值。

（3）房价的脉冲响应。研究房价的脉冲响应的目的是为了了解在实行货币政策的过程中，房地产的货币政策传导机制，观察在房价实行一个新息的正向冲击时，其余各变量的变动情况，并研究在经济运行过程中是否出现了财富效应和信贷效应。

图3　房价的脉冲响应

从图3可以看出，当房价增长1%时，社会商品零售总额在当期出现了3%的上涨，并在第3期回归到-0.1%，在第4期达到0.15%，并逐步回归到0时点水平。这说明在整个经济体系运行过程中存在着房价的财富效应，当房价上涨后，当期就会明显地出现消费水平的提高。同时，货币量在第4期前出现了明显的上升，在第2期上涨0.15%，在第6期后呈现微弱的下滑趋势。在房价增加一个单位的正向冲击时，金融机构贷款余额在第3期出现0.15%的增长，并在第6期后逐步下滑。这说明了房价的提高，导致消费的增长，进而导致了货币供应量的增加。同时消费的增长又促进了经济的增长，同时促进了消费的增长。

六、结论和建议

本文针对全国商品房平均价格、3—5年期贷款利率、货币供应量、社会消费品零售总额、金融机构贷款总额、工业增加值等数据构建了SVAR模型，并建立了相关变量的短期约束矩阵。根据脉冲响应，研究货币政策对房地产价格的影响机制和房价对货币政策的反馈机制，并得出以下结论。

1、短期约束冲击

根据短期约束矩阵的输出结果，货币供应量、社会消费需求对房地产价格存在着影响。同时，金融机构贷款余额、社会消费水平对M2有影响。这是央行根据当前的经济形势做出相应的政策性调整。

2、货币政策对房地产市场价格的影响

当实行紧缩性的货币政策时，利率上升，房价首先出现下降的趋势，在之后各期内价格在2%之间振荡。这说明货币供给的利率调整机制在前2期作用明显，在之后各期则对房价的影响不稳定。当基础货币超发时，房价出现明显的上涨趋势，这与前述的货币供给的现金余额效应相符。

3、房地产市场价格调整的反馈机制

在整体经济运行过程中，房价的正向变动使得社会消费水平提高。同时，使得银行的贷款余额增加，3—5年期贷款利率在当期出现下降趋势，这与前述的银行的资产负债表效应相吻合。在房价上涨的趋势下，工业增加值同时上涨，这主要体现在信贷渠道方面。当房价上涨时，企业在银行的抵押品价值增加，企业能够进行更多的融资进而加大投资支出，提高其产出水平。

房价的提升使得M2供给增加，这主要体现了货币需求的影响。房价的上升导致消费者的消费需求增加，进而导致了货币需求的增加，央行为了维持经济的可持续增长而扩大货币的供应量。同时更多的是因为银行的资产负债表效应，在房价上涨的大背景下，银行更愿意进行授信业务的开展，因而扩大了货币的供应量。

我国当前一线城市的房价出现了明显的增长态势，为了维持经济的平稳增长，政府当前出台了一系列新政以抵制对房地产的投机活动，阶段性地抑制了北、上、广、深等大城市房价疯涨的态势。但从长期来看，疯涨态势不会持续但稳定的增长状态不可避免。针对我国的房价分化趋势，我国应当逐步推进一线城市房产的高端化，实现一、二线城市房价温和、可控式增长，同时通过大城市的吸附作用推进三、四线城市的房产去库存进程。根据上文对推动房价上涨因素的剖析，本文认为应适当调整货币政策为当前的房价市场降温。但是针对我国楼市明显的区域分化特点，政府应当吸取去年股灾的沉痛教训，谨防居民加杠杆的投机行为，对于贷款购买二套房或二套房以上的居民应进行政策性的限制。此外，在当前经济下行的趋势下，资产荒导致资金缺乏合理的增值渠道，热钱涌入楼市也就成为了必然。因而当前的重中之重是找寻合理的经济增长点，实现资金的优化配置，使资金流入真正带来经济可持续增长的产业中，而不是大量地流入房地产市场，仅仅依靠楼市价格的上涨促进国家经济的增长是不可持续的。

［1］FredericS.Mishkin：Housingandthemonetarypolicy transmission mechanism［J］.National Bureau of Economic Research，2007（10）.

［2］MatteoIacoviello，RaoulMinetti：Thecreditchannelof monetary policy：evidence from housing market［J］.Journal of Macroeconomics，2008（30）.

［3］MATTEOIACOVIELLO：Houseprices，borrowingconstraints，and the monetary policy in the business cycle［J］.The American Economic review，2005（4）.

［4］Xiaoqing Eleanor Xu，Tao Chen：The effect of monetary policy on real estate price growth in China［J］.Pacific-Basin Finance Journal，2012（20）.

［5］胡莹、潘耀明、仲伟周：房地产价格传导货币政策效果的实证研究［J］.上海金融，2008（11）.

［6］邓富民、王刚：货币政策对房地产价格与投资影响的实证分析［J］.管理世界，2012（6）.

［7］陈继勇、袁威、肖卫国：流动性、资产价格波动的隐含信息和货币政策选择——基于中国股票市场与房地产市场的实证分析［J］.经济研究，2013（11）.

［8］魏玮、王洪卫：房地产价格对货币政策动态响应的区域异质性——基于省际面板数据的实证分析［J］.财经研究，2010（6）.

［9］贾俊雪、秦聪、张静：财政政策、货币政策与资产价格稳定［J］.世界经济，2014（12）.

［10］李智、李伟军、高波：紧缩性货币政策与房地产市场的价格之谜——基于VAR模型和符号约束VAR模型的比较［J］.当代经济科学，2013（6）.

［11］王擎、韩鑫韬：货币政策能盯住资产价格吗？——来自中国房地产市场的证据［J］.金融研究，2009（8）.

［12］吴超：房地产价格波动、货币政策调控与宏观经济稳定——基于均值和波动层面溢出效应的实证研究［J］.上海金融，2012（5）.

［13］杜晓华：我国货币政策对房地产市场价格影响的实证分析［J］.价格理论与实践，2012（7）.

［14］钟少颖：货币政策对房地产价格的影响研究——基于纳入市场参与者预期模型的实证分析［J］.价格理论与实践，2012（12）.

（责任编辑：刘冰冰）

首都经济贸易大学研究生科技创新资助项目资助。