美國寬松貨幣政策對中國房地產的影響

王沁蓉

摘要：從美國量化寬松貨幣政策實施的背景入手，基于2008-2014年十個城市的月度房地產價格指數的面板數據，分析了美國寬松貨幣政策對中國房地產價格的影響，計算出該政策效應下對我國房地產價格的影響程度。結果顯示，美國寬松貨幣政策對我國的房地產價格有正相關關系，如果美國貨幣發行量增加1%，那么實際房價指數將上升0.10%，并致使美國處于零利率區間低息的貶值貨幣必然尋找高收益的投資去處。中國作為新興市場，成為了投資目gang。

關鍵詞：美國寬松貨幣政策：房地產價格指數；面板數據

一、引言

近些年來，我國不斷膨脹的房地產市場越來越引起學者和金融界的關注，房地產業市場不僅受到國內經濟發展的影響，更與開放經濟條件下國際經濟的傳導相關聯。在經濟危機的作用下，全球大規模的量化寬松政策在歷史上首次采用，對世界經濟和中國經濟都將產生難以估量的影響。而美國作為世界第一大經濟體和國際貨幣體系主導國家，其貨幣政策的國際傳導最為典型。隨著國際經濟的發展和世界主要發達國家的貨幣政策變化，我國的房地產市場價格也會相應發生變化。那么，在國際貨幣政策環境影響以及開放的經濟條件下，美國寬松貨幣政策對我國房地產價格會產生怎樣的影響？影響的程度有多大？在世界經濟發展還存在許多不確定的前提下，國內房地產業的發展也是中國經濟發展的重要驅動力之一。

美國作為我國主要雙邊貿易國，其經濟政策對我國國內貨幣市場具有一定的影響力，其寬松的貨幣政策勢必會造成我國人民幣升值的預期和外匯儲備的增長，而這一政策直接對我國房地產的影響主要有三個方面：首先，人民幣升值一旦形成，必然會吸引國內外投機性的資金匯入房地產的市場，推動國內房產價格的提高。從我國實際的經濟情況來看，受人民幣升值預期的影響，大量熱錢通過灰色通道和虛假交易等方式流人中國，直接導致國內的貨幣流動性紊亂，從而助推房價上漲；再者，人民幣升值使我國國內資產得以升值，升值預期觸發國內資產價格上漲預期，提高國際投資者對中國資產的風險偏好和FDI的涌入，推動中國房地產價格的上升；其三，美國寬松貨幣政策的實施，直接導致美元的貶值，低息的美元勢必會去尋找高回報的投資去處，而我國房地產業給其創造了投機機會。

二、文獻綜述

對于房價上漲的現象，國內學者喬小東（2012）歸納了影響房價上升的主要因素，分別為土地的稀缺性、供求關系的不平衡性、通脹因素、國家金融的信貸支持。闕亞冠（2013）從房地產業特征，土地資源的缺乏、投機資本的影響，以及人們對房地產未來價格的非理性預期等方面分析了房地產經濟泡沫的成因。

美國寬松貨幣政策的直接作用結果是，其國內的貨幣供給增加，從而使得美元貶值，亦是人民幣的相對升值，最終導致我國外匯儲備的增長和大量外商資本的流人。安宇宏（2010），姚斌（2009），吳秀波（2010），陳磊、侯鵬（2011）等分析得出，美國量化寬松貨幣的政策基本上是一種“利己損他”的政策，在刺激美國國內經濟的同時，也為全球經濟的通貨膨脹埋下伏筆，致使新興市場的國家貨幣被動升值，通貨膨脹風險加大和資產價格大幅飆升，并可能會導致外向型經濟的進一步惡化。陳燕（2011）在分析了美國持續量化寬松貨幣政策對中國的對外貿易和資本流動兩個層面的不利沖擊，得出了人民幣對外升值與對內貶值的壓力將長期伴隨中國經濟的觀點。陳小榮、楊東（2014）通過分析美國量化寬松貨幣政策對中國通貨膨脹的傳導機制和途徑中提出，在美國前兩輪量化寬松貨幣政策的期間，美國量化寬松貨幣政策直接推動著熱錢向我國轉移。然而，大多學者并未給予美國量化寬松貨幣政策對我國房地產市場影響大小的實證分析，而最主要的是從外匯儲備增長或是人民幣的升值和國內貨幣發行量進行研究探索。冷崇總（2009）認為，美元貶值會使我國外匯儲備占款增加，導致國內貨幣供給增長。當外匯儲備增長時，我國的國內商品房價格將出現上漲，從而使房地產市場可能出現泡沫。唐奇展（2009）運用實證分析的方法，通過中國巨額外匯儲備對房地產市場的影響機理：預期效應、財富效應、溢出效應、銀行信貸擴張效應等，分析得出我國外匯儲備快速增長是通過外匯占款，引起貨幣供給量增加，進而引起我國房地產價格上漲。朱思全（2013）認為，一國實行寬松貨幣政策，通過吸收機制和資本流動機制對他國房地產價格將產生正向影響，通過相對價格機制產生雙向影響，最終影響方向不確定。范東君、單良（2009）通過實證研究與構建計量模型得出，FDI的流入與房地產價格具有明顯的正相關性，說明FDI的流人對中國房地產價格的上漲起到了推動作用。趙文勝，張屹山等（2011）利用HP濾波方法將房價分解為趨勢和波動成分，分別考察與熱錢流人的關系，研究表明房地產價格上漲的趨勢引起熱錢流入，而熱錢流入引起房地產價格上漲的波動。譚小芬，林木材（2013）通過HP濾波和基于VAR模型的格蘭杰因果檢驗和協整檢驗討論了人民幣升值預期影響房地產價格的效應，認為人民幣升值將會使得熱錢流人，其中因我國貨幣供給量的增加，在短期內，熱錢影響房地產價格波動。朱孟楠等（2011）通過采用非線性MARKOV區制轉換VAR模型，推導出匯率與房地產價格之間存在相互促進的關系，在某種經濟狀態下人民幣兌美元匯率的升值可能會導致我國實際房地產價格上漲。陳小倩和王國松（2013）依據1999-2011年的商品房平均銷售價格水平，利用聚類分析法將我國31個省（市、自治區）的商品房分為高、中、低房價地區三類，并根據房地產價格和貨幣政策代理變量之間的關系建立面板數據模型，實證檢驗了貨幣政策對我國上述三類地區的房價非對稱性影響。檢驗結果表明：我國貨幣政策對房地產價格的影響存在區域非對稱性，并以此提出了相應的政策建議。

因此可以看出，國內學者大都是從“熱錢”的角度，對我國房地產價格短期影響大小進行研究。然而，國內少有以量化美國的貨幣政策對我國房地產的影響作直接的回歸分析。當然，以上文獻從不同視角分析了美國采取量化寬松貨幣政策后，我國資產價格尤其是房地產價格的相關問題，對我們有很大的啟發和借鑒。將在此基礎上拓展已有理論，從不同視角加以直接的實證分析，希望為研究美國的貨幣政策對我國房地產業市場賦予更多的現實意義。

三、實證結果及分析

（一）變量的確定與數據的說明及預處理

1.變量的確定。研究的重點是美國貨幣政策對我國房地產價格的影響，因此選擇的是貨幣政策和房價代理變量。首先，貨幣政策代理變量主要選擇的是美國廣義貨幣供應量，用M2表示，因為在貨幣供應量指標中，M2與宏觀經濟變量關系最密切；選取2008-2014年的美元兌人民幣匯率作為解釋變量；選用2008-2014年的房價綜合指數的月度數據作為房價的代理變量，其中房價綜合指數來自于中國房地產指數系統（china Real Estate Index System，簡稱CREIS），其基期和基點是以2000年12月為基期，當時北京的基點為1000點，其他城市或物業在基期的點位通過當時的均價與北京進行比較得出。住宅、寫字樓、商業營業用房等分物業指數通過拉氏指數理論計算，并通過加權得到城市綜合指數。

住宅、寫字樓、商鋪、別墅等分物業指數的計算公式如下：

房地產行業是一個明顯的區域性質的行業，為了得到更精確的研究效果，按照2008年至2014年10個市、自治區的房價綜合指數的月度數據對區域進行層次分析，劃分出二大類—高房價房價區域（11），得出高房價地區：北京、上海、廣州和深圳；其他房價城市地區（12）：天津、重慶、杭州、南京、武漢和成都。

從表中各城市的橫向比較來看，該變量的描述性統計值及各城市的均值排名中可以得到，在2012年前后，各個城市的發展速度明顯加快，直到2014年前后，這十個城市的房價指數達到高峰，根據各城市房地產指數的描述性統計值得出，每個城市的指數水平最大值都出現在2014年上半年。北京、深圳、上海和廣州的房價綜合指數水平六年的平均值居前四。從城市房地產價格波動的角度看，2008年一2014年北京和深圳兩大高房價地區相對于其他地區，其波動的幅度大（標準差分別為：550.53和491.90），而位于內陸城市的重慶，房價波動起伏最小。

從圖中兩組城市房地產價格綜合指數同比增長率的趨勢可以看出，盡管兩組城市的變化趨勢存在一定的差異，但其相對價格指數隨著時間的推進均出現明顯的波動。這說明這十個城市的房地產市場都有一定程度的發展，但兩組城市的發展水平不一致，對于北京、上海、廣州和深圳四個城市來說房地產價格指數明顯高于其他城市，它們的變動起伏更大，這可能因為直轄市和沿海城市的特殊身份使這些地區的房價水平高于其他城市。而總體來看在2009年，兩大地區城市的房價指數的增長率出現了一定程度的上升，即十個城市的房價有明顯的上升。2008年美國實施第一輪寬松貨幣政策之后，其政策對于全球經濟有一定的滯后期，2009年前后我國房價增速逐漸上升，而且2008年底，國家實施四萬億財政刺激計劃，房價在2009年初開始迅速回升。

2.模型的設定。采用面板數據模型進行估計時，使用的樣本數據涵括了時間、截面和變量三個方向上的信息。因此，在建立面板數據模型前，第一步就是要利用協方差分析檢驗法來確定面板數據模型的設定形式。面板數據模型的一般簡化形式為：Yt=oLt+EXRt*pt+M2t*yt+ut（t=x，2，…，T）其中，yt是N×1維被解釋變量向量，EXRt是N×k維解釋變量矩陣，表示美元兌人民幣匯率；M2t也是N×k維解釋變量矩陣，用來表示美國貨幣發行量；Yt、EXRt和M2t各分量是對應于某個時點t的各截面成員的經濟指標序列。

（二）模型估計結果

模型估計的結果如下：

I2=276622+ai-259s2*EXR+0.10*M2+uR2=0.95

固定效應oti*：北京為3900.46；上海為3332.00；廣州為3032.84；天津為2539.19；重慶為1908.04；深圳為4230.16；杭州為2679.06；南京為2172.75；武漢為1890.122；成都為1977.32。

解釋變量人民幣兌美元匯率（Exa）和美國貨幣發行量（M2）的系數估計值分別為-0.23和0.10，它們的t統計量都非常顯著。由于我們估計的是變截距模型，因此這兩個解釋變量的系數估計值對10個截面城市都是相同的。而且解釋變量的系數估計值為正數，從而說明匯率對房價有負的影響，人民幣的升值將可能促進我國國內房地產價格的上升，美國貨幣發行量對我國房價有正的影響，亦說明量化的寬松貨幣政策將會使得我國房地產價格的提高。對于這十個城市中的任何一個，若美元兌人民幣匯率上升一元，則實際的房價將降低259.82元；如果美國貨幣發行量增加l%，那么實際房價指數將上升0.10%。

Fixed Effects（Cross）中給出了十個截面城市的房價指數水平相對于平均房價指數水平（即常數項c）的偏離，用于反映十個城市之間的房價結構差異。計算得出，十個城市的房價指數水平對平均值的偏離為0.對于每個城市，可以得到它們自己的相對房價水平，十個城市的平均水平為2766.216，北京為3900.46（=2766.216+1134.239），上海為3332.00，廣州為3032.84，天津為2539.19，重慶為1908.04，深圳為4230.16，杭州為2679.06，南京為2172.75，武漢為1890.12，成都為1977.32。盡管假定解釋變量人民幣匯率和美國貨幣發行量的邊際效應相同，但這十個城市的房價指數水平存在著顯著差異。其中，深圳的房價指數最高，其次為北京，上海次之，而武漢的房價指數水平最低。這是因為不同地區的經濟和金融化程度都不一樣，高房價地區的產業結構多樣化、經濟發達程度、金融化程度較高并且城市的平均收入水平較高。

四、總結

從美國量化的寬松貨幣政策對我國十大城市房價的影響出發，簡單地利用固定效應變截距的面板數據模型得出了：該政策對我國房價的上漲有一定的促進作用，即美國貨幣發行量增加1%，那么我國實際房價指數水平將上升0.10%。同時，也得出不同的城市房價指數水平具有明顯的差距，十個城市中，沿海城市的房價普遍要高于內陸的城市。

美國實施寬松的貨幣政策致使美國處于零利率區間，低息的貶值貨幣必然要尋找高收益的投資去處。我國作為新興市場，使得其成為了投資目的地。美國通過增加美元貨幣的供給量來刺激國內經濟，若其他因素穩定不變，必將導致美元貶值，而美元作為世界貨幣，勢必會給其他國的本幣帶來升值的壓力。而我國的匯率制度是相對固定的，十分容易受到外部的沖擊。美元貶值給人民幣帶來不小的升值壓力，人民幣過度升值不利于我國經濟的發展，就迫使政府買人美元賣出人民幣，來穩定匯率。因此，央行應該保持國際貿易中資本項目的有序地開放。同時，加強資本監管，適度保持對外匯市場的干預，政府嚴格地去控制國際游資向房地產業的滲透，防止國內流動性過剩，避免房地產市場泡沫，維護我國金融環境的安全，確保我國經濟持續健康地發展。

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