貨幣政策對我國西南地區房價影響實證研究

辛榛

摘要：房地產發展同人們生活密切相關，其價格走向對人們住房購買力和日常幸福指數產生深刻影響。為保障社會經濟平穩發展，我國央行運用利率、貨幣供應量等手段來有效調控市場房價。文章基于1999～2015年相關經濟數據，從實際利率和廣義貨幣供應量入手，構建VAR模型，由脈沖響應函數、方差分解結果得出結論：貨幣供應量變動對西南地區房價影響程度大于利率變化對其影響程度。

關鍵詞：西南地區；房價；實際利率；貨幣供應量；VAR模型

一、引言

按照國家對區域的劃分，我國西南地區包括：重慶、四川、貴州、云南、西藏五個省份。西南地區經濟發展緩慢，但房地產市場發展迅猛。房價過快上漲會影響人們的購買能力和生活水平，也不利于西南地區房地產市場的健康發展。為控制房價過快增長，國務院多次對房地產進行調控，促進房地產市場健康發展。

二、實證研究

本文采用實證方法，探究貨幣政策對西南地區房價影響程度，從利率與貨幣供應量兩種途徑來分析。

（一）變量及數據說明

考慮到相關政策變化等因素，本文采用1999～2015年相關數據，數據來自《中國經濟與社會發展統計數據庫》，見表1。運用Eviews5.0軟件，構建VAR模型，考察貨幣政策對房價的影響程度。具體指標數據說明如下：

1. 房價，本文采用商品房均價指標，計算出西南地區商品房均價（P）。為避免數據過大而影響模型統計特性，對西南地區商品房均價取對數LnP。

2. 貨幣供應量（M2），M2是廣義貨幣供應量。同樣取對數LnM2。

3. 實際利率（R）。本文選取1～3年貸款基準利率作名義利率樣本數據，同時剔除通脹率作為實際利率樣本數據。

（二）檢驗結果

1. ADF檢驗

本文采用ADF檢驗法對LnP、LNM2、R及一階差分都作單位根檢驗。LNP、LNM2和R初始值均為非平穩，所以本文將數據做一階差分，LNP、LNM2與R的一階差分ADF值在1%、 5%、10%的置信水平時均小于其相應臨界值，即數據是平穩的。

2. Johansen協整檢驗

采用Johansen協整檢驗法分析LnP、LNM2、R間的協整關系，考察這三個變量間是否擁有長期均衡穩定關聯性。

表2顯示，LnP、LNM2、R的跡檢驗與最大特征根檢驗均拒絕0個協整向量，（33.71>29.8，26.13>21.13），同時接受至多存在 1個協整方程 （ 7.59<15.494，7.14<14.26），說明LnP、LNM2、R存在 1個協整方程的長期協整關系。

3. Granger因果關系檢驗

本文用granger因果檢驗法繼續分析LNP、LNM2和R是否構成因果關聯性。在該檢驗中，滯后階數選擇1。結果見表3，M2與R均為P的因，可看成P的解釋變量。

4. VAR模型

使用統計軟件eviews5.0進行VAR模型估計，最佳滯后階數為一階，所以可構建VAR（1）模型：

LNP=0.270384*LNP（-1）+ 0.721833*LNM2（-1）+0.001954*R（-1）-0.600447

其中，R2=0.996104，F=255.6614，S.E.=0.035252

由模型結果知，R2=0.996104較大，F=255.6614較大，S.E.=0.035252較小，故該模型擬合優度較好，可得M2增長率與實際利率可以較好地表示當期房價變化狀況。M2變化1%時，房價同向變化0.72%，是由于M2增加，央行實行擴張貨幣政策，經濟發展態勢良好，引發投資需求上升，造成房價上升；實際利率R變化1%時，房價格同向變化 0.0019%。利率上升使供給減少而導致房價上漲的力量超過抑制購房需求并導致房價下降的力量，使得房價隨利率的提高而上漲。

5. 穩定性檢驗

圖1中顯示所有根都位于單位圓內，說明該模型穩定。再從特征根檢驗數據情況分析，并沒有大于1的特征根，進一步驗證此模型穩定。

（三） 模型結果分析

1. 脈沖響應

圖1中關于M2對PH的脈沖響應表示：M2變動對房價的動態影響。正向M2沖擊表明央行實行擴張貨幣政策，在該沖擊下房價逐漲，并將持續上漲，在第9期達到最高點，即增加M2供給，9個月后的房價達到最大動態變動。由于金融系統效率提高，M2對宏觀經濟的作用時滯減少；M2增多使商業銀行可貸資金增多，使投資者增加房產投資。圖1中關于R對PH的脈沖響應的結果表明：短時間內，利率上升使房價上升，上升幅度先大后小，是由于房價在短時間里對利率變動反應較劇烈，利率微調引發房價大幅變動。我國大多數購房者是向金融機構貸款買房，如果利率提高，月供負擔會加重，買房成本會增加，因此購房需求下降，房價就跟著下跌，趨于一個穩定值。

2. 方差分解分析

由于脈沖響應分析只是針對單個變量對模型系統某個沖擊而產生的影響，對于不同的沖擊產生的影響無法做出比較。因此釆用方差分解來考察所選取三個變量所產生的結構性沖擊對模型中內生變量的作用及貢獻。

由圖1關于M2對PH方差分解、R對PH方差分解的結果可知：利率變動對西南地區房價影響程度相對于M2變動對西南房價影響程度要小。方差分解結果顯示，除去房地產行業本身影響，M2變動對房價變動的影響程度超過R變動對其影響程度。M2的貢獻率穩步上升，到第10期到達頂峰，數值為72.65599%。另一方面，R的貢獻率走勢與M2大致相同，但增速遠遠小于M2，同樣于第10期達到最大值，為8.54559%。

三、結論與建議

綜上所述，利率對西南地區房價產生影響，不過程度非常小。M2能夠影響西南地區商品房價格。M2變動對西南地區房價影響程度大于利率變化對其影響程度。因此本文提出以下建議：

（一）合理調控M2

M2增加，房價隨之上漲，反之下降。因而，央行在增加M2、促進經濟進步的同時，也要防止那些存在投機心理的投機者獲得大額銀行貸款，引起西南地區房地產市場震蕩。對于個人投資者，政府應推出增加買房首付、提高房貸利率等手段，減少哄抬房價行為，達到對西南地區房價合理調控的效果，提高居民幸福指數。

（二）增加保障性住房的供給

西南地區房價的過快增長，主要是人們的購買欲望較強。隨著時間推移和國家政策轉移，西南地區經濟水平不斷提高，城鎮化程度不斷加深，越來越多的人有購房需求，房價將繼續上漲。因此，增加保障性住房供給，提供更多廉租房、公租房等，有利于抑制房價過快增長，促進西南地區房地產市場持續穩定發展。

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（作者單位：貴州大學經濟學院）