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    匯率、貨幣供給量、居民可支配收入對房價的影響

    2017-02-28 19:03:20呂越劉自然
    中國市場 2017年2期
    關(guān)鍵詞:房價匯率

    呂越+劉自然

    [摘要]文章以2015年12個月的匯率與各直轄市、省會城市房價的數(shù)據(jù)為例,首先研究了匯率與不同地區(qū)房價的相關(guān)關(guān)系,分析了理論和實際的差異。進而結(jié)合多元回歸模型,探究了匯率政策改革以及人民幣加入SDR后,匯率的變化趨勢以及對房價的作用效果。研究發(fā)現(xiàn),在經(jīng)濟下行和人民幣國際化背景之下,房價和匯率的關(guān)系還涉及其他一些變量,各變量作用方向并非一致,導致匯率與房價的關(guān)系不是一成不變的,而是取決于主要決定因素的綜合影響,房價上漲和人民幣貶值在短期內(nèi)依然存在。

    [關(guān)鍵詞]房價;匯率;貨幣供給量;居民可支配收入

    [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.02.032

    1 研究背景與意義

    1.1 研究背景

    2005年7月21日,人民幣匯率結(jié)束了長達十年之久的“釘住制”,我國開始實施以“市場供求為基礎(chǔ),參考一籃子貨幣,有管理的浮動匯率”制度。至此,人民幣開始進入升值通道。長期以來,我國的國際收支中經(jīng)常項目和資本項目一直處于“雙順差”,使人民幣升值不斷升溫。2015年8月11日,央行進一步完善人民幣匯率中間價,綜合外匯供求和國際主要貨幣的匯率變動,向中國外匯交易中心提供中間價報價。此次匯改后,人民幣出現(xiàn)明顯的貶值。現(xiàn)如今人民幣被正式納入SDR,匯率出現(xiàn)歷史新低。

    房地產(chǎn)市場作為一個對外資最為開放的市場,匯率的上升會引起資本的流入。而流入中國的外匯必須由央行用基礎(chǔ)貨幣收購,流入的外匯越多,對人民幣的需求越大,從而增加了RMB升值的壓力和房價上漲的壓力。人民幣對美元匯率下跌時,外資選擇逃離,房地產(chǎn)價格自然受到了影響。但現(xiàn)實數(shù)據(jù)顯示,我國房價依然保持較高的增長。

    房價還會受到其他因素的影響。經(jīng)濟疲軟期,央行采取寬松的貨幣政策,向市場注入流動性,當流通中的貨幣量大于實際所需要的貨幣量,就會帶來通貨膨脹的風險和壓力,人們?yōu)榱吮V翟鲋?,往往選擇投資于房子,可見,房價與貨幣供給量也有一定的關(guān)系。

    而從長期來看,居民的購房需求取決于自身的可支配收入。根據(jù)凱恩斯消費函數(shù)c=c0+αy,其中,αy>0表示引致消費,是收入的增長所帶來的消費的增長。而房子也可以看作一種耐用消費品,居民可支配收入提高,對房子的需求也會相應增加。

    1.2 研究意義

    現(xiàn)階段的文獻大多研究國際熱錢的涌入與匯率波動的關(guān)系,且實證分析所采用的數(shù)據(jù)大多為2015年之前的數(shù)據(jù)。但同年“811匯改”后,人民幣一改以往升值的預期,出現(xiàn)明顯的貶值現(xiàn)象,但現(xiàn)階段“房價上漲,貨幣貶值”的現(xiàn)象很少有人研究,本文針對此空白,提出了自己粗淺的見解。

    2 計量經(jīng)濟模型與數(shù)據(jù)指標的選取

    2.1 模型設定

    大量的房地產(chǎn)投資套利對我國的房地產(chǎn)市場產(chǎn)生了重大的影響,在一定程度上推動了我國房地產(chǎn)價格的進一步上漲。由此可見,房價與匯率呈現(xiàn)出一定的相關(guān)性,由于我國不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放程度不同,匯率對房價的影響也會有差異。因此,本文首先研究了2015年12個月27個直轄市、省會城市、自治區(qū)新建商品住宅銷售價格指數(shù)與匯率的相關(guān)關(guān)系。選取代表城市北京2015年12個月的數(shù)據(jù)為樣本,在匯率的基礎(chǔ)上,進一步引入居民可支配收入和貨幣供給量等其他自變量,運用多元回歸模型,研究它們對北京房價的綜合影響。本文建立的多元回歸模型如下:

    PH=β0+β1lnYD+β2lnMS+β3R+u(1)

    其中,PH表示城市房價,R表示匯率,MS表示貨幣供給量,YD表示居民可支配收入,是β0截距項,β1、β2、β3分別是lnYD、lnMS、R的系數(shù),u是擾動項。

    2.2 樣本選取和數(shù)據(jù)處理

    從2015年各月份人民幣兌美元匯率變化趨勢可以看出,2015年人民幣兌美元匯率從1月份至8月份保持平穩(wěn),8月份到9月份有較大的波動,上升了4.17%,其后保持平穩(wěn)的增長。這一變化與“811匯改”密切相關(guān),2015年8月11日,人民銀行宣布調(diào)整人民幣對美元的匯率中間價報價機制。這使得人民幣兌美元匯率中間價機制進一步市場化。

    2.2.1 不同城市房價與匯率的相關(guān)關(guān)系研究

    運用SPSS軟件進行相關(guān)分析,本文得出了27個直轄市、省會城市、自治區(qū)新建商品住宅銷售價格指數(shù)與匯率的Pearson相關(guān)系數(shù)。研究發(fā)現(xiàn),除西北、西南、東北個別城市外,大多數(shù)城市的房價與匯率呈正相關(guān)的關(guān)系,若r>0.8,則兩者相關(guān)關(guān)系是顯著的。

    實證分析與文章開頭理論分析相悖。直接標價法下,人民幣匯率貶值,會出現(xiàn)大量的資本外逃,但實際的房價卻居高不下。部分原因是由于我國尚未實現(xiàn)資本項目的完全開放,暫時不會出現(xiàn)大規(guī)模的資本外逃和惡意做空人民幣,另一方面是受國內(nèi)貨幣政策的影響。經(jīng)濟下行期,我國采取穩(wěn)健的貨幣政策向市場注入流動性。下面,我們進一步引入流通中的貨幣量以及居民的可支配收入這兩個自變量,研究它們對房價的共同影響作用。

    2.2.2 多元回歸

    把北京2015年12個月房價、匯率、居民可支配收入、貨幣供給量這些數(shù)據(jù)代入多元回歸模型(1),估計方程為:

    3 實證結(jié)果分析

    以北京2015年每月匯率、人均可支配收入、貨幣供給量對房價的多元回歸結(jié)果來看,R2達到了0.98,F(xiàn)值更是遠遠大于顯著性水平為0.05的臨界值,該模型整體顯著。從t統(tǒng)計量的角度來看,lnMS系數(shù)的t統(tǒng)計量是2.878,在0.05的顯著性水平上是統(tǒng)計顯著的。這個系數(shù)意味著,貨幣供給量每增加1個百分點,房價指數(shù)上升0.589。R的系數(shù)t統(tǒng)計量是13.559,在0.05的顯著性水平上統(tǒng)計顯著的。

    如果我們忽略其他因素,單純考慮匯率和房價的關(guān)系,理論上匯率貶值,資本外逃,會出現(xiàn)房地產(chǎn)泡沫,房價下跌,但實際上,房價和匯率不是簡單的線性關(guān)系。央行向市場注入流動性會導致人民幣的貶值、匯率貶值,房價也因流動性寬松而上漲。實際數(shù)據(jù)表明,由匯率引起的熱錢流動對房價的影響被寬松貨幣政策作用抵消了。

    lnYD系數(shù)的t統(tǒng)計量是1.700,所以lnYD在0.05的顯著性水平上是不顯著的。此變量的P值為0.12。統(tǒng)計上不顯著,但在經(jīng)濟上,lnYD卻是顯著的,因為居民對住房的消費與其可支配收入密切相關(guān)。

    4 結(jié)論與政策建議

    理論分析中,匯率與房價同向變動,但是實際中,影響房價的不只是匯率因素,還有一國的經(jīng)濟形勢和貨幣政策。央行在實體經(jīng)濟下滑的情況下,實施一系列寬松的貨幣政策,但釋放出的流動性很難與實體對接,大量流向了房地產(chǎn),造成了房價的居高不下。從遠期來看,居民對住房的需求與其實際可支配收入密切相關(guān)。經(jīng)濟上雖然是顯著的,但在統(tǒng)計上不顯著,一線城市房價過高過快地增長,居民已負擔不起高昂的房價。

    經(jīng)濟下行背景下,人民幣持續(xù)貶值不可避免。所以短期內(nèi),依然會存在匯率貶值但樓價上漲的情況。針對此種現(xiàn)象,本文提出了如下見解。一是為抑制房地產(chǎn)市場泡沫,央行應盡量少使用貨幣政策,可用積極的財政政策刺激經(jīng)濟;二是央行應對各大銀行就房地產(chǎn)貸款進行窗口指導,要求銀行理性對待樓市;三是加強對國際資本流動的監(jiān)管力度,嚴厲打擊資本的非法流動。

    參考文獻:

    [1]林曉燕,胡明志. 熱錢流入對我國一二城市房價指數(shù)的影響[J].汕頭大學學報,2012(4): 66-73.

    [2]劉雪梅.我國房地產(chǎn)價格走勢與利率、匯率機制改革[J].經(jīng)濟問題探討,2005(5):113-115.

    [3]林江鵬,華良晨.人民幣匯率、股價和房價之間的聯(lián)動關(guān)系[J]. 湖北經(jīng)濟學院學報,2016(4):40-41.

    [4]韓鑫韜.匯率變化與房價波動——來自中國房地產(chǎn)市場的證據(jù)[J]. 金融與經(jīng)濟,2015(4):74-79.

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