貨幣供應量對我國房地產價格的影響研究

摘 要：從近年來我國貨幣供給高速增長但物價水平卻在低位徘徊，而房價卻一路高歌猛進的現象出發，首先回顧了現有的有關房價的研究成果，然后從理論上分析了貨幣供應量與房價之間的關系，最后通過建立計量模型實證論證了貨幣量與房價之間的關系。實證研究表明，貨幣存量與房價存在協整關系，即長期的均衡關系，我國巨額的貨幣存量推動了房價的上漲。

關鍵詞：貨幣供應量；房價；協整分析；格蘭杰因果檢驗

中圖分類號：F822.0 F299.233.5 文獻標志碼：A 文章編號： 引言

自1998年起，我國取消了福利分房，實行住房商品化改革，經過十多年的發展，房地產行業已成為我國國民經濟發展的支柱產業，房地產業每年對GDP的貢獻率都在5%左右，對GDP增長的拉動平均為1.5個百分點，對經濟、社會發展做出了重要貢獻。2003年以來，房價一路高歌猛進，以北京市為例，2003年房價為4 456元/平方米，2012年漲到了20 700元/平方米。目前一線城市的房價收入比高達30，已遠遠超出人們的承受能力。

2013年4月11日，央行公布的數據顯示，3月末，中國廣義貨幣供應量（M2）余額103.61萬億元，首次突破100萬億大關。貨幣供應量從2002年初的16萬億，到如今超過100萬億，十年來我國貨幣供應量增長超過5倍，按照目前的數據，M2與GDP之比高達200%。雖然我國貨幣供應量保持高速增長，但是我國的一般物價水平（CPI）一直在低位徘徊，并不存在嚴重的通貨膨脹。與此同時，我國的房價卻在飆升，全國商品房平均價格由2003年的2 359元/平方米漲到2013年第二季度的6 348元/平方米，這表明巨額的貨幣量涌向了資產市場，大量的流動性主要集聚在房地產市場，房地產價格的持續上漲激發了居民投資房地產的熱情。

一、研究現狀

王擎、韓鑫韜（2009）[1]基于BEKK模型和GARCH均值方程模型實證研究了房價、貨幣供應量與經濟增長波動之間的關系，發現貨幣供應量增長率與房價增長率之間的相互影響并不穩定，貨幣供應量的變化會引起房價不同方向的變化。胡冉（2009）[2]通過構建向量自回歸模型（VAR）、格蘭杰因果檢驗、脈沖響應函數和方差分解等實證研究，結果表明，貨幣供應量的增加通過擴大房地產企業開發貸款和居民住房貸款加速房地產價格上漲。任碧云、梁垂芳（2010）[3]通過建立SVAR模型，選取1998—2009年貨幣供應量M2.房屋銷售價格指數的季度數據，實證分析得出如果貨幣更多的流向資本市場，那么貨幣供給快速增長會導致房價的上漲。李健、鄧瑛（2011）[4]基于協整VAR模型，選擇準貨幣作為研究貨幣量與房價關系的主要變量，分別對中國、美國、日本的房價與貨幣量之間關系進行了實證比較分析，研究表明，3個國家中貨幣量與房價是協整的即存在長期均衡關系，推動房價上漲的實體因素不足，巨額貨幣存量是推動房價上漲的首要因素。方 燕、唐瑞雪（2012）[5]選取“M2/GDP、商品房平均銷售價格”為變量，實證分析了貨幣流動性對房價波動的動態影響，研究表明，貨幣流動性的加快會導致房價的上揚，隨著時間的變化貨幣流動性的變動對房價波動的貢獻率逐漸增強。

不同學者通過不同的實證模型研究了貨幣量與房價的關系，得到了大體一致的結論，即貨幣量的增長會導致房價的上漲。

二、貨幣供應量和房價關系的理論

（一）貨幣供求的角度

首先，從需求角度，弗里德曼（1988）[6]把房地產價格和貨幣需求的關系分為三個效應，即財富效應、交易效應、替代效應。財富效應指房地產價格的上漲，居民的名義財富相應增加；交易效應指隨著房地產價格上揚，居民買賣房屋的交易量大，需要大量的充當交易媒介的貨幣；替代效應指根據資產的價格變化適時調整資產組合。其次，從供給角度看，寬松的貨幣政策通過銀行體系的乘數效應增加了貨幣供應量。一方面，經濟中的流通貨幣的增加會增強居民的購房能力和購房欲望；另一方面，改善了融資條件。擴張的貨幣政策增強了銀行創造貨幣的能力，居民的買房需求和貸款需求上升，同時，也提高了房地產企業的貸款和建房能力。

（二）銀行信貸的角度

我國的金融體系是銀行主導型，居民和企業的借款能力取決于抵押物的價值，經濟高漲時房價上升提高了抵押物的價值，購房者和房地產開發商更容易從銀行獲得貸款；另一方面，從銀行角度看，房價上升改善了銀行的資產負債狀況，銀行更樂意發放房地產貸款。隨著銀行信貸向房地產的投放，房價會進一步上揚，房價的上揚又會使銀行的放貸意愿加強，如此反復，導致了銀行信貸和房價的輪番上漲。

三、M2和房價關系的實證分析

（一）變量選取和數據說明

本文選取2001年第一季度至2013年第二季度的季度數據進行研究，每個變量共獲得50個樣本值。由于廣義貨幣量（M2）不僅能反映現實的購買力，還可以反映潛在的購買力，所以選取M2做總量考察分析。M2來源于中國人民銀行網站。選擇商品房平均銷售價格（記為HP）作為房地產價格的指標，商品房銷售額、商品房銷售面積的季度數據來源于國務院發展研究中心信息網，通過計算得到商品房平均銷售價格。為消除數據的異方差，對數據進行對數化處理，

（二）模型建立

由于選取的變量都是時間序列數據，為避免出現偽回歸，首先，需要檢驗時間序列數據的平穩性，檢驗結果表明：lnhp、lnm2的原始序列都沒有通過平穩性檢驗，但經過一階差分后，各變量是平穩的。即dlnm2.dlnhp都是一階單整序列，則lnm2與lnhp可能存在協整關系，即長期均衡關系。

其次，利用Engle-Granger兩步檢驗法對lnhp、lnm2進行協整檢驗：

第一步：用普通最小二乘法估計方程。首先對lnhp、lnm2進行協整回歸，得到回歸方程

Lnhp=1.096+0.553lnm2 （1）

（6.20） （40.27）

R2=0.971，F=1621.536，DW=1.666

T與F統計量說明方程顯著成立，R2說明擬合優度良好，設該回歸模型的殘差為e1。殘差方程為：e1= Lnhp-1.096-

0.553lnm2

第二步，殘差e1通過了平穩性檢驗，表明：商品房平均銷售價格的對數序列lnhp與廣義貨幣供應量的對數序列lnm2是（1，1）階協整的，說明這兩個變量的對數序列間存在長期穩定的“均衡”關系。（1）式表明lnhp關于 lnm2的長期彈性為0.553，即貨幣供應量lnm2每增加1%時，商品房平均銷售價格lnhp將上漲0.553%。

最后，Granger 因果關系檢驗表明：在滯后3期和4期時，房價lnhp與廣義貨幣供應量lnm2存在雙向格蘭杰因果關系。

四、政策建議

1976年諾貝爾經濟學獎得主米爾頓·弗里德曼（Milton Friedman）說過：“通貨膨脹在任何時間任何地點都是一種貨幣現象”。通過理論分析和實證研究貨幣供應量和房價之間的關系，結果發現貨幣量與房價高度相關，對政府調控樓市有重要的政策涵義。

（一）在貨幣總量上，央行應嚴格控制貨幣增速

抑制房價，首先應該控制貨幣增速，央行應綜合運用數量型工具與價格型工具調控貨幣供應量，貨幣政策應有緩慢的過渡，防止過緊貨幣政策導致房地產市場的急劇降溫，否則會對實體經濟和居民財富帶來巨大損失。同時，結合我國當前的經濟形勢，合理引導資金流向，農業、醫療、教育等實體經濟部門資金投入不足，而房地產市場流動性過剩，加大對資金匱乏部門的支持力度，使我國經濟結構趨于合理，促進國民經濟的平穩發展。

（二）貨幣政策應關注資產價格

我國貨幣政策的目標不僅僅是維持物價水平穩定和經濟增長，貨幣政策需要改變只盯住“CPI”的模式，央行在制定政策目標時應把房地產等納入考慮范圍，建立房地產的預警機制，對房價進行監控與預測，促進房地產市場的理性發展。

（三）防范金融風險

首先從國內銀行的角度看，由于銀行貸款集中于房地產行業，當房價出現暴跌，會降低債務人抵押品即房產的價值，借款人危機轉化為貸款人銀行的危機。由于我國是以間接融資為主，銀行是我國金融體系的主體，一旦資產泡沫破滅，銀行將面臨資不抵債的風險。因此，銀行應加強信貸審核，防止房地產信貸的過度投放。其次，應防范國際金融風險。熱錢具有短期投機性、逐利性，一旦經濟下行，游資就會撤出我國，造成我國金融體系的震蕩。因此，貨幣當局應監管熱錢的流向，嚴防熱錢借助不當渠道進入我國。

綜上所述，盡管政府陸續出臺了一系列調控樓市的政策，但調控效果不甚理想，出現越調越漲的現象，這是因為房價飆漲的根本原因是貨幣量太多了，只有從源頭上切斷房價上漲的基礎，即嚴格控制貨幣增速才是治本之策，才能使房價趨于合理回歸。1673-291X（2013）29-0158-02

參考文獻：

[1] 王擎，韓鑫韜.貨幣政策能盯住資產價格嗎[J].金融研究，2009，（8）.

[2] 胡冉，我國貨幣供給量變動對房價的動態影響分析[J].統計與決策，2009，（23）.

[3] 任碧云，梁垂芳.從歷史數據看貨幣供給對消費價格與房地產價格的影響[J].華北金融，2010，（4）.

[4] 李健，鄧瑛.推動房價上漲的貨幣因素研究[J].金融研究，2011，（6）.

[5] 方燕，唐瑞雪.我國貨幣流動性對房價波動的動態影響研究[J].價格理論與實踐，2012，（8）.

[6] Friedman Milton，1988，“Money and Stock Market”，Journal of Political Economy，NO.96（2）：221-245.

[責任編輯 柯 黎]