我國貨幣政策對房價作用時滯的實證分析

摘要：本文應用向量自回歸模型的脈沖響應函數和預測方差分解的方法，對我國貨幣政策影響房價的外部時滯進行分析。利用2004年1月至2008年6月的月度數據測算出的結果是：信貸規模、狹義貨幣供應量和利率對房價的作用時滯分別為7個月、3個月和11個月。信貸規模和利率水平度對房價的沖擊效應較小，而貨幣供應量對房價的沖擊效應較為明顯。央行在制定貨幣政策時應綜合考慮貨幣工具的特點、作用時滯、經濟形勢和理性預期的影響。

關鍵詞：貨幣政策；外部時滯；房價；脈沖響應；方差分解

中圖分類號：F822.0 文獻標識碼：Ａ 文章編號：１００３－９０３１（２００8）11－００09－０5

一、問題的提出與文獻綜述

1998年，國家開始住房分配貨幣化改革，停止福利實物分房。自此，我國房地產業進入了新一輪快速發展時期，房地產投資和房地產價格持續上漲。一方面，房地產業已經成長為帶動我國經濟發展的支柱產業，其快速的發展有力推動了整個國民經濟的增長；但另一方面，不斷攀高的房地產價格，導致房地產市場泡沫的出現，有可能對我國房地產市場乃至國民經濟造成較大的危害。所以，房地產價格納入了貨幣政策的視線，并出臺了一系列貨幣政策措施來調控房地產市場 。

關于貨幣政策影響房價的問題，諸多學者已經從各個方面做出了眾多深入的探索和研究，可以簡要歸納如下：（1）貨幣政策影響房價的途徑研究（郭科，2006；劉傳哲、聶學峰，2006）。[1][2]雖然不同的學者看法不盡相同，不過央行用以調控房價的工具無外乎利率、信貸和貨幣供應量。（2）利用利率調控影響房價的時滯較長，效果也不顯著（李進濤、譚術魁、郭志濤，2007），需要其他政策予以配合（乜玉平，2008）。[3][4]（3）貨幣供應量對于調控房價的效果較為顯著（聶學峰、劉傳哲，2005）。[5]（4）信貸是房地產價格短期波動的原因，房地產價格會影響銀行信貸（段東忠、曾令華、黃澤先，2007）。[6]（5）對我國已執行的貨幣政策調控房價有效性的質疑（耿同勁，2008；袁科、馮彥邦，；馬君潞、武岳，2008）。[7][8]

綜上所述，對于貨幣政策影響房價的研究基本上都集中于貨幣政策的有效性上，對于貨幣政策調控房價的效率研究并不多見。郭科（2006）利用線性回歸的方法得出了貨幣政策可以影響房地產價格，利率對房地產價格的影響比貨幣供應量更為顯著，貨幣政策對房地產價格的影響時滯為 2 個季度等相關結論。但其并未考慮信貸手段對于房價的影響，且該方法只能說明滯后兩個季度的數據能夠較好得解釋房價的變動，并未能說明在兩個季度后貨幣政策對房價的作用最大。[9]聶學峰、劉傳哲（2005）的研究顯示貨幣供應量對房地產的影響比利率更顯著，且貨幣政策對房地產市場影響的時滯為兩季度。但是，其只計算了M2對房價的影響時滯，未對貨幣政策其他工具的影響時滯做出說明。[10]

本文擬采用的向量自回歸模型的脈沖響應函數和預測方差分解技術將可能影響房價的貨幣政策工具變量（利率、信貸以及貨幣供應量）納入一個系統，反映了系統的完整信息，而且能夠估計出政策作用效果的時滯區間及作用效果的相對大小，這種系統化、定量化的方法使分析結論更具客觀性、準確性和合理性。

二、指標選取與數據來源

（一）指標設計

根據已有的關于貨幣政策影響房價的途徑的研究，普遍認為央行可以影響房價變動的貨幣政策工具主要有利率、信貸和貨幣供應量。因此本文從信貸規模、貨幣供應量和利率三個方面出發，通過實證分析貨幣政策對房地產市場的影響。

銀行貸款能力的變化會影響建筑業貸款的可獲得性，從而影響房地產的開發和運營。近期的樓市波動也表明，建筑業貸款緊縮，往往使房地產企業的資金鏈受到沖擊，影響房價走低。因此筆者選取建筑業貸款作為銀行貸款能力的代表。2004年1月至2008年6月我國建筑業貸款的變動趨勢如圖1所示。

由于M1（狹義貨幣供應量）能較好地反映人民經濟生活中的貨幣供應情況，與現實生活聯系較為緊密，因此本文選取M1作為貨幣供應量的代表。2004年1月至2008年6月我國狹義貨幣供應量的變動趨勢如圖2所示。

貸款利率的變化直接影響消費者償還住房按揭貸款的利息額，影響其還貸成本。鑒于此，本文選擇我國金融機構人民幣貸款基準利率作為利率代表。發生利率調整的月份，按照該月利率的加權平均值計。2004年1月至2008年6月我國金融機構人民幣貸款基準利率的變動趨勢如圖3所示。

對于房價變動的測定，2005年6月以前國家發改委均采用我國35個大中城市房屋銷售價格進行比較，按季統計公布。2005年7月開始改為采用我國70個大中城市房屋銷售價格進行比較，按月統計公布。本文將2004年第一季度的三個月房價設為1，其后的月份按照增加的比例推算。2004年1月至2008年6月我國大中城市房價變動趨勢如圖4所示。

（二）數據來源

本文數據來源于國家發改委和中國人民銀行網站。數據時間跨度為2004年1月至2008年6月。因上述宏觀經濟變量時間序列一般都具有時間趨勢，故將上述序列作平穩化處理，即對它們取對數后差分，分別記為房價DLNP、狹義貨幣供應量DLNM1、建筑業貸款DLNLOAN和金融機構人民幣貸款基準利率DLNR。

三、實證分析

由于廣義的貨幣政策時滯較為難以度量，因此在實證分析中采用狹義的貨幣政策時滯定義。Nachane Lakshmi（2001）認為貨幣政策的外部時滯具有結構特征，包括以下三類的時滯，即沖擊時滯、峰值時滯以及累積時滯，它們共同構成了貨幣政策的“時滯結構”。本文研究的貨幣政策對房價產生作用的時滯指上述的第二類，即峰值時滯。筆者認為，峰值時滯可以最好得表現出房價受貨幣政策影響的時滯。

（一）單位根檢驗

采用EVIEWS5.0軟件，對DLNP、DLNM1、DLNLOAN和DLNR進行ADF檢驗，采用AIC準則確定最佳滯后階數，檢驗結果如表1。結果顯示上述四個指標的ADF檢驗值均小于顯著性水平0.01、0.05、0.1的臨界值，表明至少可以在99%的置信水平下拒絕原假設，序列DLNP、DLNM1、DLNLOAN和DLNR都不存在單位根。

（二）向量自回歸模型（VAR）的構造

向量自回歸模型（VAR）通常用于相關時間序列系統的預測和隨機擾動對變量系統的動態響應。利用序列DLNP、DLNM1、DLNLOAN和DLNR建立VAR模型，時間滯后期為4期。

1.脈沖響應函數檢驗

脈沖響應函數用以衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量當前和未來取值的影響。圖5是房價對于建筑業信貸規模、狹義貨幣供給量和基準貸款利率的脈沖響應函數曲線。圖中橫軸代表響應函數的追蹤期數，縱軸代表因變量對解釋變量的響應程度。實線表示響應函數的計算值，虛線表示響應函數加或減兩倍標準差的置信帶。為了研究變量的中長期影響，本文將響應函數的期數設置為25個月。

圖5、圖6和圖7反映了由房屋銷售價格P、狹義貨幣供應量M1、建筑業貸款總額LOAN和人民幣貸款基準利率水平R組成的VAR系統的檢驗結果。通過上文分析，房價與建筑業貸款額呈正相關，與M1呈正相關，與貸款基準利率呈負相關。因此，由圖1可以看出，房屋銷售價格對建筑業信貸規模LOAN、狹義貨幣供應量M1和貸款基準利率R的脈沖響應分別在第7個月、第3個月和第11個月達到峰值。

2.預測方差分解

VAR模型的方差分解能夠給出隨機變量的相對重要性信息。

將上述VAR模型進行方差分解，結果如表2所示（見下頁）。

表2反映的是由房屋銷售價格P、狹義貨幣供應量M1、建筑業貸款總額LOAN和貸款基準利率水平R組成的VAR系統的檢驗結果。可以看出，在房屋銷售價格的預測方差中，建筑業貸款總額LOAN、狹義貨幣供應量M1和基準貸款利率水平的貢獻也分別在7個月、3個月和11個月之后趨于穩定，它們對房屋銷售價格的沖擊效應分別為2.25%、24.70%和8.36%。綜合脈沖響應函數與預測方差分解的結論，建筑業信貸規模對房屋銷售價格的作用時滯為7個月，狹義貨幣M1對房屋銷售價格的作用時滯為3個月，貸款基準利率對房屋銷售價格的作用時滯為11個月。

四、研究結論與政策建議

（一）研究結論

準確認識貨幣政策對調控房價作用的時滯，對正確制定貨幣政策，把握貨幣政策的實施時機具有重要的參考意義。本文的研究結論如下：

第一，由于存在貨幣政策的作用時滯，中央銀行在具體操作貨幣政策時應爭取一定的前瞻性，以盡量避免當政策作用發揮時由于經濟周期或供求關系發生變化而使貨幣政策無法發揮預期的效果甚至起到負面作用。

第二，貨幣供應量、信貸規模和利率對調控房價的作用存在不同的時滯，它們的沖擊效應的大小也不盡相同，故在執行不同貨幣政策工具時應考慮它們的政策疊加效應，以避免房價大起大落。

第三，從本文構造的VAR系統模型的預測方差分解結果來看，狹義貨幣供應量對預測房價的貢獻最大（達到24.70%），因此從相關性角度分析，緊縮貨幣的發行對抑制房價的過快增長效果最為明顯。因此，在房價過快增長時，央行可以采取控制流通貨幣量的手段。

第四，從本文的分析結果來看，利率工具的作用時滯相對來說比較長，這可能與我國的利率市場化進程緩慢有關。

第五，處于不同經濟周期的貨幣政策對于不同經濟指標的作用時滯往往是不同的。本文所估計的時滯僅代表2004年1月至2008年6月貨幣政策作用于房價的平均時滯水平，貨幣當局在進行具體決策時應綜合分析特定經濟周期的經濟運行狀況。

（二）政策建議

1.創造條件，有效實施前瞻性貨幣政策。建立并進一步完善房地產市場預警預報體系。現有的三套房地產預警系統指標體系由于主要采用定性方法建構，以致在客觀反映房地產業運行態勢方面有許多不足。因此，應進一步加強該領域的實證研究，對不同的經濟對象選擇合適的預警方法和合理運用計量經濟模型。央行在關注房地產市場走勢時，應合理選擇決策指標。例如可以考慮將房價中位數納入監控范圍，以減少當前主要以房地產銷售均價作為監控指標造成的由于極端值影響致使均值不能真實反映房價的情況。

2.結合當前經濟形勢，根據不同貨幣政策工具的特點進行合理使用。在房地產市場過熱時期，如果由于利率途徑傳導時滯較長，導致中央銀行在提高市場利率的同時，短期房價沒有發生相應變化，則此時市場房價和均衡房價之間的差距會被拉大，一旦房產泡沫破滅，房價跌幅會更大，對經濟金融乃至社會穩定的破壞作用也就更嚴重。因此，筆者認為在我國現階段，央行將利率作為房地產調控工具應當慎重。此外，城鎮固定資產投資中企業自籌資金增速呈逐漸上升之勢，企業對銀行貸款的依賴性有所下降，這將導致“緊信貸”政策效力弱化。這些經濟形勢的變化，都應在制定貨幣政策時引起央行的注意。

3.充分估計市場主體的可能反應，可以適度地“矯枉過正”。經濟主體的理性預期可以使政策失效或者效力打折。充分估計到理性預期的可能反應條件下的政策方案設計，可能比通常的適度方案要稍稍“冒進”一些、超過一些。因為這是預留了理性預期空間。但是，必須指出，“過正”不是無邊界的，它是在充分估計各方面各自在各階段的反應以及各方交叉反應綜合基礎上的過正。

總之，在研究貨幣政策效應時滯問題時，必須結合我國的實際情況，不能照搬國外的現成的貨幣理論；必須采用定性與定量分析相結合的方法，探索符合我國社會主義市場經濟體制的貨幣理論。■

參考文獻：

[1][9] 郭科.我國貨幣政策影響房地產價格的實證分析[J].福建金融管理干部學院學報，2006，（7）.

[2]劉傳哲，聶學峰.我國貨幣政策通過房地產投資傳遞的實證分析[J].統計與決策，2006，（2）.

[3] 李進濤，譚術魁、郭志濤.利率調整與房地產市場波動關系的實證研究[J].南方金融，2007，（12）.

[4]乜玉平.利率變動對我國房價影響的實證研究[J].價格月刊，2008，（3）.

[5][10]聶學峰，劉傳哲.我國貨幣政策影響房地產市場的實證分析[J].河南金融管理干部學院學報，2005，（4）.

[6] 段東忠，曾令華、黃澤先.房地產價格波動與銀行信貸增長的實證研究[J].金融論壇，2007，（2）.

[7]耿同勁.房地產價格：政策與現實的悖論機器解析[J].金融與經濟，2008，（4）.

[8]馬君潞，武岳.金融調控政策對房地產市場的影響[J].財經科學，2008，（2）.

Empirical Analysis of the Delay Effect of Monetary Policy in China on Housing Price

MA Ke1；HUANG Ming2

（1.School of Finance Hunan University， Changsha 410082，China；

2.Hunan Radio and TV University，Changsha 410004，China）

Abstract: This paper analyzes the impact from external time-lag of monetary on the price of real estate by vector autoregressive model and forecast variance decomposition. Based on monthly figures from January，2004 to June，2008， it is concluded that the time lags of credit scale， narrow money supply， and interest level are respectively 7 months， 3 months and 11months.Pounding effects of credit scale and interest level are comparatively weak， while that of narrow money supply is notable. Central bank should take the impact of features of instruments、time lag、economic situation and rational expectation into account when working out monetary policy.

Key Words: Monetary Policy；External Time Lag；Price of Real Estate；Impulse Response；Variance Decomposition