淺析貨幣政策對住宅商品房價格的影響

文/王瑞方、賈仁甫 揚州大學 建筑科學與工程學院 江蘇揚州 225127

1、引言

自2014年“930”政策，房產價格在短暫的回調之后，繼續保持高漲之勢，致使房地產泡沫持續積累。而中國目前正處于經濟下行周期，如何在守住增長目標的底線和抑制資產泡沫之間取得平衡成為政府工作的重中之重。自2016年9月30日至10月9日，以北京，天津，蘇州為代表的22個熱點城市集中出臺樓市調控政策，從限貸、限購、土地供應、市場監管等方面實施全面調控。部分業內學者認為，該輪調控政策精準性強，波及范圍廣，出臺密集，并在原有政策上不斷的升級加碼，必將引導中國熱點城市正式走向調控緊縮期。截至2017年7月，據國家統計局測算，一線城市新建商品住宅和二手住宅價格同比漲幅均連續10個月回落，7月份比6月份分別回落1.7和2.0個百分點。二線城市新建住宅商品房價格同比漲幅連續8個月回落，7月份比6月份回落0.8個百分點；二手住宅價格同比漲幅連續6個月回落，7月份比6月份回落0.5個百分點。由數據顯示可觀，在如此密集的調控政策出臺后，一二線城市房地產市場走價明顯趨穩，三線城市較為穩定。但這真的預示中國房市的未來降溫，還是以往政策的市場反應的重現，還有待觀察，對影響房產調控有效性的因素還需深入研究，本文將著重分析貨幣政策對房價的影響。

關于貨幣政策對房產市場調控的有效性，已有很多學者進行了理論分析和實證研究。李世美，曾昭志[1]通過省級面板數據分析，認為貨幣供給是影響中國房地產價格的主要原因，而利率對房價有正向作用。任木榮，蘇志強[2]認為受供求關系影響，利率政策、信貸政策以及選擇性貨幣政策工具對房價產生不確定影響。董藩,厲召龍[3]通過主成分分析法，認為利率會對房價產生負影響，但單一的利率政策無法對房價調控發生效力。顧海峰，張元姣[4]認為利率雖然是房價的格蘭杰原因，但其對房價影響并不顯著；而存準率對房價調控影響顯著。郭娜，李政[5]認為在我國房地產市場以數量機制為主導的貨幣政策調控體系比以價格機制為主的價格調控更為有效。

但大部分學者在建立模型時，忽略了變量之間并不是單一的因果關系。其次，在分析數量型貨幣工具對房價調控有效性時，并沒有考慮基礎貨幣與派生貨幣對房價造成的不同程度的影響。本文從利率、基礎貨幣、派生貨幣三個方面分析其對住宅商品房價格（以下簡稱房價）調控的有效性，并通過建立聯立方程模型，探究各因素之間的因果關系。

2、貨幣政策有效性

房地產市場中貨幣政策的有效性通常指向兩方面問題：一是理論有效性問題，即貨幣政策能否在極大程度上對房地產經濟產生積極影響；二是實施有效性，即央行能否有能力利用貨幣政策引導房地產經濟穩定運行，尤其是抑制房產價格上漲。貨幣政策通常從價格型的利率工具和貨幣供給量兩方面，對房地產市場加以引導并規范。而央行基于基礎貨幣與派生貨幣可控性兩方面對貨幣供給量實施有效控制。

2.1 利率調控的有效性分析

利率對房地產的影響，主要通過影響房地產市場的資產價格，從而調節供求關系，以實現抑制投資性需求，促進改善型需求，保護剛性需求的目標。從需求看，利率的提高，使購房者的購房成本增大，并使投資性購房者的預期收益值降低，從而抑制購房需求，進一步促進房價的降低。從供給方面考慮，利率的提高，使房產企業的還款壓力增大，投資成本提高，進而增加資金成本壓力，并限制房產企業的利潤空間。于此，房產企業降低房產價格，以期迅速回收資金，從而緩解資金成本壓力。但是若市場為賣方市場，若提高利率，房產企業為保證自身利潤，轉而將增加成本轉嫁給消費者，只會出現“越調越高”的局面。這也反映了中國市場的利率缺乏彈性，房產價格對其敏感性不高。且目前中國的利率受管制比較嚴格，市場化水平較低，在房產價格上漲幅度大于利率水平的情況下，即使上調利率，仍有客觀的利潤空間，以至于利率調整對房產價格的影響并不顯著。圖1為2002-2016年中國住宅商品房價格和利率水平，貸款利率取5年以上的商業銀行貸款利率。

圖1 2002-2016中國商品房價格上漲率與同期年末5年期及以上商業貸款利率

根據表1數據，2002年至2016年，住宅商品房銷售價格年平均增長率為8.49%，遠超過同期年末中長期商業貸款的利率水平。而當扣除通貨膨脹影響，商業貸款利率年均水平僅有3.84%，即使不考慮更低水平的住房公積金貸款利率，住宅的投資年均收益率也遠超過實際利率。故若住宅商品房銷售價格的年均增長率足夠高，即可保證投資者的利潤預期，即使上調利率水平，也并不能真正的抑制購房需求。

故提出假設1：利率政策對房地產的影響并不明顯。

2.2 貨幣供給量調控房地產的有效性

貨幣供給量一般指金融機構的存款和流通中的現金兩部分，是為國家的經濟運行服務的貨幣存量。在房地產調控中，貨幣供應量主要從控制基礎貨幣投放和抑制派生貨幣產生兩方面抑制房地產價格快速上漲。若央行增大基礎貨幣投放，即貨幣超發，則會造成貨幣流動性和貨幣乘數增大，銀行放貸意愿增強，進一步影響商業銀行的信貸政策，從而影響貨幣供應量。為進一步擴大貨幣流動性，央行會在短時間內下調利率，從而增大貨幣乘數，進而在住宅市場中增加購房需求。

表1 中國基礎貨幣與及影響因素數據

2.2.1 控制基礎貨幣投放

基礎貨幣一般指流通中的現金和儲備貨幣兩部分。央行增加基礎貨幣投放的業務主要有外匯與黃金占款，及對各種機構與政府的債權；減少基礎貨幣投放的方式主要是發行央行票據的負債業務。

數據說明：基礎貨幣（HB）=貨幣當局儲備貨幣（R）+流通中的現金（ ）

數據來源：根據國家統計局金融機構人民幣信貸收支統計表，貨幣供應量統計表，貨幣當局資產負債表整理而得。

根據表二，外匯占款已經成為基礎貨幣投放的主要途徑。在2008至2010年金融危機期間，外匯占款基本超過基礎貨幣的投放量，通貨膨脹嚴重。在此期間，政府的債權相對穩定，而為抑制通貨膨脹，政府發行了大量的債券以對沖債權及超發的貨幣量，但仍遠遠小于外匯占款，以至于調控作用不明顯，房價上漲依然較快。而在2011年之后，政府發行票據的力度逐年減小，外匯占款比例雖有逐年減小的趨勢，但增速依然客觀，且央行的債權平均增多，以至于基礎貨幣的投放量依然以較快的速度增長，房價上漲的趨勢依然不能穩定。2014年，由于全國房地產市場低迷，在其他影響因素保持增長速度無太大變化幅度情況下，房價依然沒有出現負增長率。

故提出假設2：外匯占款與基礎貨幣投放成正向關系；

假設3：基礎貨幣投放與房價波動成正向關系。

2.2.2 控制派生貨幣

在現代信用制度下，銀行向客戶貸款是通過增加客戶在銀行存款賬戶的余額進行，客戶則是通過簽發支票來完成他的支付行為。因此，銀行在增加貸款或投資的同時，也增加了存款額，即創造出了派生存款。而與派生存款最具直接關系的是存款準備金率。央行通過調整存款準備金率來調整商業銀行的信貸業務。存款準備金率越高，商業銀行的提取的存款準備金就越多，可用資金越少，從而影響貸款數額，派生貨幣減少；反之，存款準備金率越低，派生貨幣越多。從理論分析角度，存款準備金率越高，貨幣流通性越低，貨幣乘數越小，進而使流向房地產市場的貨幣量減小，從而降低房地產價格；反之，則會抬高房產價格。

如圖2，2002年至2016年間，存款儲備金率與房價增速、房地產開發企業國內貸款增速大致保持相反的趨勢，即提高存款儲備金率，房價與房地產開發企業貸款增速皆減緩。2009年，因實行量化寬松貨幣政策，銀行放貸規模增大，房產開發的貸款規模也相應增大，大量貨幣流入房產市場，故造成該年房價驟增24.69%，房地產開發企業貸款增加49.42%。2011年，央行重新收緊信貸規模，存款準備金率上調至歷史最高21%，房地產開發企業貸款規模增速明顯減小，但仍保持增長。

故提出假設4：存款準備金率通過影響房地產開發企業貸款進而影響房價。

圖2 2002-2016中國住宅商品房價格與存款準備金率

3、實證分析

3.1 模型構建與數據選取

本文選取2002年至2016年全國數據，探討利率（r）、基礎貨幣（HB）、派生貨幣對房價的影響，因各變量之間不是單向影響，故本文建立聯立方程模型，以探究各變量之間的因果關系。聯立方程模型是由兩個或兩個以上的相互聯系的單一方程組成的方程組。在聯立方程模型中，每個方程都描述了變量間的一個因果關系。

為避免基礎貨幣與派生貨幣產生共線性，本文用房地產開發企業貸款（Loan）作為派生貨幣代理變量，可列出關系式（1）。

因基礎貨幣（HB）主要通過外匯占款（ ）實現，同時受到當期房價（FE）與存款儲備金（HP）影響，故列關系式（2）。

為驗證假設3，即存款準備金率是否通過影響房地產開發企業貸款進而影響房價，列出關系式（3）。

式（1）（2）（3）共同組成聯立方程組模型，其中 HP、HB、Loan為內生變量、利率（r）、外匯占款（FE）、存款儲備金率（FRR）為前定變量。

為消除數據的異方差，房價（HP）、基礎貨幣（HB）、房地產開發企業國內貸款（Loan）、外匯占款（FE）皆取對數值，以保證數據接近正態分布。

數據來源：房價、房地產開發企業國內貸款來源于國家統計局2002-2016年數據；基礎貨幣、利率、外匯占款、存款儲備金率皆來源于中國人民銀行2002-2016年統計數據。

3.2 模型識別

對聯立方程規范的識別方法主要是模型識別的階條件和秩條件。若模型中有M個方程，共有M個內生變量和K個前定變量；其中第i個方程包含Mi個內生變量和Ki個前定變量。當K-ki〉mi-1時,則第i個方程為過度識別；當K-ki=mi-1時，則第i個方程可能是恰好識別；當 K-ki〈mi-1 時，第i個方程不可識別。由模型識別的階條件可判斷：方程（1）與（2）皆可能為恰好識別，方程（3）為過度識別。故對聯立方程組進行秩條件判斷。通過秩判斷，方程（1）與方程（2）皆為恰好識別，模型三為過度識別。

3.3 模型參數估計

因模型（3）為過度識別，恰好識別是過度識別的特殊情況，故對聯立方程模型進行二階段最小二乘估計，利用Eviews9.0估計參數，結果如表2：

表2 參數估計結果

由參數估計結果得聯立方程組模型如下：

3.4 結果分析

在1%的置信水平下，方程（4）參數估計結果表明：①利率系數的估計值P值大于0.01，即參數不顯著，說明利率對房價的影響并不顯著，故驗證了假設1，這也符合利率調控房地產市場效果不顯著的客觀情況。②C（4）的P值顯著小于0.01，即房地產開發企業貸款對房價有顯著影響。房地產企業國內貸款（Loan）每變動1%，房價將同向變動0.664836%，即縮減房地產企業國內貸款將顯著抑制房價上漲，初步驗證了假設4。③基礎貨幣（HB）每增長1%，房價下降0.264‰，說明基礎貨幣的投放對房價并沒有正向的影響，即減少基礎貨幣總體量投放并不能抑制房價上漲趨勢，即假設3不成立，這與前面的理論分析相違背。

在1%的置信水平下，式（5）參數估計表明：①外匯占款（FE）對基礎貨幣（HB）影響不顯著，假設2不成立。②存款儲備金率（LRR）對基礎貨幣有顯著的負向影響，存款儲備金率每提高0.01，基礎貨幣上升-63.5025%，存款儲備金率直接影響流通中現金總量，存款儲備金率越高，銀行可貸款越少，流通中現金越少，故對基礎貨幣影響顯著；③房價對基礎貨幣影響顯著，房價上升，投資者利潤越高、房價預期也越高，同時購房成本增加，致使流入房地產資金越多，最終導致基礎貨幣增加。

在1%的置信水平下式，（6）參數估計表明：①存款儲備金率t檢驗值顯著，即存款儲備金率對房地產開發企業貸款影響顯著，存款儲備金率每提高1個百分點，房地產開發企業貸款減少3.26%,房價將下降2.16%，存款儲備金率通過影響房地產開發企業貸款，即派生貨幣，進而影響房價。②房價對房地產開發企業貸款有顯著的正向影響，房價每上升1%，房地產開發企業貸款將提高4.550783%。房價越高，房價預期也越高，同時投資成本增加，繼而導致房地產開發企業貸款增加。

結論：

本文通過理論分析提出假設，繼而建立聯立方程模型，通過實證結果驗證假設，得出以下結論：①利率對房價的影響不顯著，利率對房價的影響必須滿足的一定的條件，而目前國家調控并不能滿足這一條件，以至于利率政策對房價影響不顯著；②基礎貨幣的投放對房價影響不大，基礎貨幣投放每增加1%，房價反而會下降0.264‰，因中國基礎貨幣的投放不僅受到現行的外匯管理體制---浮動匯率制度的影響，也受到了央行獨立性的制約，我國貨幣供給更具內生性，所以對房價調控作用不太明顯。③存款儲備金率通過對房地產開發企業貸款的影響，進一步房價，故可通過控制存款儲備金率以調整派生貨幣供應量，進而調控房價。