利率對西安房地產市場的影響

康衛東

【摘要】利率是中央銀行調控宏觀經濟的重要工具，經常被用來調控房地產市場。經濟學理論認為，提高利率是遏制房價上漲的有效措施。本文采用新建住宅價格指數和貸款基準利率，通過VAR模型理論，分別進行ADF單位根檢驗、建立VAR模型、AR根檢驗、脈沖響應函數和方差分解分析，分析了基準貸款利率對西安市房地產市場的影響效率。

【關鍵詞】利率 ?房地產 ?VAR

一、引言

利率作為貨幣政策重要的中介目標，對宏觀經濟調控具有十分重大的意義。當前，世界各國頻繁運用利率杠桿實施宏觀調控，利率政策已成為各國中央銀行調控貨幣供求，進而調控經濟的主要手段，利率政策在中央銀行貨幣政策中的地位越來越重要。

凱恩斯認為儲蓄和投資是兩個相互依賴的變量，而不是兩個獨立的變量。在他的理論中，貨幣供應由中央銀行控制，是沒有利率彈性的外生變量。此時貨幣需求就取決于人們心中的“流動性偏好”。而后產生的可貸資金利率理論是新古典學派的利率理論，是為修正凱恩斯的“流動性偏好”利率理論而提出的。

房地產市場是一國經濟的“晴雨表”。易憲容（2007）在《房地產與金融市場》一書中指出，雖然完全依賴房地產市場會帶來巨大的風險，但勿需質疑的是，目前房地產市場是國內經濟發展的支柱產業。Adam（2008）通過對英國房地產價格進行研究，通過VAR模型對短期和中期約束的貨幣政策傳導機制進行設定檢驗，證明房地產價格變化影響利率變動。馬俊（2013）在理論分析的基礎上，進一步運用結構自相量（SVAR）模型得出結論：銀行信貸與房地產價格之間不具有長期穩定的關系，短期信貸對房價的影響占主導地位，反過來不成立。

我國改革開放之后，房地產市場蓬勃發展，特別是2008年我國政府投入4萬億救世后，房價一路飆升。然而，這也給我國經濟帶來了風險，房地產市場的盲目擴張，造成了局部市場上供大于求的現象，一些地方相繼出現鬼城，地方負債累累，房地產泡沫化嚴重。因此，如何有效地運用利率手段來管理房地產市場，使之健康、平穩地發展，就成了當務之急。本文將側重于分析西安房地產市場對于利率的反應敏感度。

二、變量介紹及相關數據

一年期貸款基準利率（r），來源于中國人民銀行官網的最新數據，因為我們需要研究利率的變動對于房價的影響，所以在一年內存在數次利率調整時，我們采取當年早期的利率水平，而房價等數據往往都在年末產生，這樣選擇數據會更合理。

西安市新建住宅銷售價格指數（NHI）。新建住宅銷售價格指數是綜合反映住宅商品價格水平總體變化趨勢和變化幅度的相對數。西安市新建住宅銷售價格指數數據來源于《西安統計年鑒》。

三、實證分析

（一）ADF單位根檢驗

對新建住宅銷售價格指數（NHI）做ADF檢驗，在5%的顯著性水平下，t統計值-3.69533小于臨界值-3.081002，即，在5%的顯著水平下，NHI為平穩時間序列。同理，對基準利率（r）做ADF檢驗，在5%的顯著性水平下，t統計值-3.824003小于臨界值-3.081002，即，在5%的顯著水平下，r也為平穩時間序列。

（二）VAR模型的建立

在ADF檢驗結果的基礎上通過Eviews9.0建立VAR模型，剔除掉不顯著系數的變量，得到如下VAR模型：

NHI=0.197222NHIt-1+0.187592NHIt-2-3.308074rt-1+2.192986rt-2 +70.27289+εt

r=0.013457NHIt-1+0.029411NHIt-2+0.251093rt-1-0.171742rt-2 +0.946723+μt

t=1，2，…，T （1）

式（1）為VAR聯立方程組，T為樣本統計量。

（三）廣義脈沖響應函數

AR根檢驗表明建立的VAR模型是穩定的。本文選擇建立廣義脈沖響應函數，這是因為脈沖響應函數通常采用的Cholesky分解的會被變量次序影響其結果。

廣義脈沖響應函數結果顯示，當對NHI殘差一個標準沖擊，其自身的響應值在第1期將達到最大值3.543847，隨后一路下降，在第2期達到最小值-0.195685，接著逐漸上升，最后趨于0;當給r殘差一個標準沖擊，NHI的響應值在第1期達到最大值1.398296，隨后經過波動趨于0。當對NHI殘差一個標準沖擊，r的響應值在第1期達到最大值0.270432，隨后逐漸趨于0;當對r殘差一個標準沖擊，r的響應值在第1期達到最大值0.685384，隨后經過波動，趨于0。

（四）方差分解

方差分解結果顯示，NHI對自身的貢獻率在前期經過劇烈下降，平穩時的值為74%，r變動對NHI的貢獻率在前期經過快速上升，長期趨于26%;而NHI和r對r的貢獻率均在觀察期內保持穩定，NHI對r的貢獻率約為17.5，r對其自身的貢獻率約為82.5%。

四、結論及分析

我們通過VAR模型分析得到：西安市新建住宅銷售價格對貸款基準利率沖擊的反應程度，在短期內比較敏感;利率變動對西安市新建住宅銷售價格變動的貢獻率水平偏低，僅為26%。

究其原因，我認為有三個：

第一，貨幣政策傳導機制阻塞，利率無法真正有效快速地作用于西安市房地產市場，存在時滯性。我國雖然加快了利率市場化進程，但目前的利率市場相較于金融市場發達國家來講，依然效率低下，嚴重影響了中央銀行通過利率來調控房地產市場的效果。

第二，西安作為西北重鎮，房地產市場剛需旺盛，弱化了利率對房地產市場的調控作用。

第三，我們選取的數據分別來自中國人民銀行和西安統計局，由于某些區域統計方法可能存在差異，所獲得的信息也各有不同，使得用于實證研究的數據不夠準確，這對本文的結論也產生了一定程度的影響。

參考文獻

[1]宋勃，高波.利率沖擊與房地產價格波動的理論與實證分析[J].經濟評論.2007，（04）：46-56.

[2]Davis E，Zhu H.Bank lending and commercial property cycles：some cross-country evidence[J].Journal of International Money and Finance.2011，30（1）：2-18.