量化寬松的貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)性分析

【摘要】量化寬松的貨幣政策是2008年次貸危機(jī)后各種為提振本國(guó)經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)選擇最多的方式，我國(guó)為應(yīng)對(duì)國(guó)外市場(chǎng)萎縮、國(guó)內(nèi)市場(chǎng)不振的情況，在2014年底推動(dòng)了量化貨幣政策。其政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響一直存在很大的爭(zhēng)議。本文基于長(zhǎng)沙市1998～2015年數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明量化寬松政策對(duì)房?jī)r(jià)影響并不顯著，反而房地產(chǎn)投資額和第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶動(dòng)了房?jī)r(jià)的上漲。

【關(guān)鍵詞】量化寬松 貨幣政策 房地產(chǎn)市場(chǎng) 因素分析

一、引言

作為國(guó)家首批兩型社會(huì)試驗(yàn)區(qū)和長(zhǎng)株潭城市群核心的長(zhǎng)沙，其房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展對(duì)帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有這重要作用。特別是“十二五”、“十三五”規(guī)劃以來(lái)，長(zhǎng)沙城鎮(zhèn)化、工業(yè)化水平都得到更完全健康的發(fā)展。相比中部其他省會(huì)城市，長(zhǎng)沙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)平穩(wěn)快速，房?jī)r(jià)漲幅目前處于合理區(qū)間。因此本文選取長(zhǎng)沙市2000～2015年數(shù)據(jù)分析量化寬松政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響有重要參考價(jià)值。

二、研究假設(shè)

本文選取市場(chǎng)因素和貨幣因素，結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究綜述構(gòu)建以下研究假設(shè)：

假設(shè)1：市場(chǎng)利率與房地產(chǎn)價(jià)格負(fù)相關(guān)

John B.Taylor（2007）研究提出當(dāng)房?jī)r(jià)上升時(shí)，企業(yè)和個(gè)體的借貸能力會(huì)提升，違約概率會(huì)下降；Matteo（2005）提出房?jī)r(jià)的上漲可以讓社會(huì)活動(dòng)更容易的獲得貸款，起到推動(dòng)社會(huì)供需總量的發(fā)展，因?yàn)榉績(jī)r(jià)的上漲帶來(lái)企業(yè)固定資產(chǎn)和個(gè)人資產(chǎn)的增值，其償債能力也得到提升[1]。綜上研究，所以市場(chǎng)利率的變化對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)存在關(guān)聯(lián)。

假設(shè)2：貨幣供應(yīng)量與房地產(chǎn)價(jià)格正相關(guān)

Stephen（2005）運(yùn)用產(chǎn)品市場(chǎng)、房地產(chǎn)市場(chǎng)與政府當(dāng)時(shí)推行的貨幣政策建立一般動(dòng)態(tài)模型，實(shí)證結(jié)果表明擴(kuò)張的貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生正向波動(dòng)。Deokho（2006）運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)研究了市場(chǎng)利率和房地產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系，研究結(jié)果顯示兩者之間存在長(zhǎng)期負(fù)相關(guān)。伴隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，我國(guó)貨幣供應(yīng)量也長(zhǎng)期處于高位增長(zhǎng)，這在一定程度上市造成房?jī)r(jià)上漲的原因。

假設(shè)3：投資規(guī)模與房地產(chǎn)價(jià)格正相關(guān)

Claus（2007）研究得出當(dāng)投資增長(zhǎng)幅度下降時(shí)，房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)趨于平穩(wěn)，當(dāng)投資增速維持或持續(xù)增長(zhǎng)時(shí)，房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)較大，同時(shí)房地產(chǎn)價(jià)格和行業(yè)信貸總量之間符合長(zhǎng)期一般均衡關(guān)系，因此投資規(guī)模可能是影響房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)鍵因素。

假設(shè)4：第二產(chǎn)業(yè)增加值與房地產(chǎn)價(jià)格正相關(guān)

同步全國(guó)進(jìn)行的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，長(zhǎng)沙整體產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)轉(zhuǎn)型發(fā)展良好，作為集聚了三一重工、中聯(lián)重科、山河智能等一批機(jī)械制造的城市，第二產(chǎn)業(yè)整體所占比重較大，各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)之間存在良性互動(dòng)，相互促進(jìn)發(fā)展。第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)為長(zhǎng)沙政府稅收、提高居民收入、帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展等都貢獻(xiàn)了重要作用，同時(shí)第二產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)也會(huì)占用跟多資源，增加了整體需求量，進(jìn)而可能帶動(dòng)房?jī)r(jià)的上漲。

假設(shè)5：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與房地產(chǎn)價(jià)格正相關(guān)

城鎮(zhèn)居民的購(gòu)買能力是影響房地產(chǎn)需方市場(chǎng)的關(guān)鍵因素，人均可支配收入的增長(zhǎng)會(huì)影響居民購(gòu)買住房的意愿，推高房地產(chǎn)需求從而導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格的上漲，所以城鎮(zhèn)居民的可支配收入和房地產(chǎn)價(jià)格之間存在明顯正向關(guān)系。

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)與模型設(shè)定

本文數(shù)據(jù)來(lái)源長(zhǎng)沙政府統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，整理收集了2000～2015年市場(chǎng)利率X1、貨幣供應(yīng)量X2、房地產(chǎn)投資額X3、長(zhǎng)沙市第二產(chǎn)業(yè)增加值X4和長(zhǎng)沙人均可支配收入X5。建立如下多元線性回歸模型：

Y=β0+βiXi+μ

其中Y為長(zhǎng)沙市住宅平均銷售價(jià)格，Xi為影響長(zhǎng)沙市住宅平均銷售價(jià)格的因素，K為解釋變量的個(gè)數(shù)，β為回歸系數(shù)，μ為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

（二）數(shù)據(jù)處理

本文通過(guò)Y與Xi之間的散點(diǎn)圖與直線擬合，進(jìn)行OLS回歸分析，回歸模型中Y與Xi之間總體線性相關(guān)性顯著，回歸系數(shù)檢驗(yàn)X前參數(shù)有未通過(guò)t檢驗(yàn)（p-value=0.7874、0.7129、0.2701>a=0.05），并且X4回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)與前期假設(shè)預(yù)期不符，所以解釋變量之間存在多重共線性。

因?yàn)槌醪竭x定的五個(gè)自變量間存在多重共線性的問(wèn)題，為保證有效性，必須將一些相關(guān)的自變量從模型中剔除。計(jì)算各自變量之間相關(guān)系數(shù)矩陣的結(jié)果如表2所示。

因Xi之間存在多重共線性，為保證各自變量的有效性，需刪除相關(guān)的變量。

由表可知，與X1、X3、X4、X5之間存在高度相關(guān)性。

依次作為簡(jiǎn)單回歸：

（1）Y=1479.749+0.000431X1

（18.10） （20.11）

R2=0.9172 D.W.=1.147877

（2）Y=1932.8212+0.000114X3

（19.38） （28.12）

R2=0.968335 D.W.=1.40245

（3）Y=1511.536+1.2823136X4

（18.11） （25.02）

R2=0.979649 D.W.=1.973452

（4）Y=149.2346+0.193116X5

（0.96） （19.07）

R2=0.962839 D.W.=1.273452

由上可知，長(zhǎng)沙市住宅平均銷售價(jià)格受長(zhǎng)沙市房地產(chǎn)投資額影響最大，所以選X3的回歸方程作初始的回歸模型，其他變量的分別帶入得到最佳回歸方程。

首先，公式（3）中引入X1，擬合度符合預(yù)期上升并且在顯著性水平下通過(guò)了t檢驗(yàn)，并由D.W值可知沒(méi)有一階自相關(guān)，因此X1、X3作為解釋變量滿足條件，再依次用X4、X5與X3回歸分析，但其OLS回歸結(jié)果不佳，所以可只考慮用X1、X3加引入另一個(gè)變量的效果是否更好。然后，在初始模型包含X1、X3之后依次引入X4、X5，兩者都沒(méi)有通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，并且結(jié)果也不符合預(yù)期，由此可以得出用三個(gè)解釋變量進(jìn)行回歸模型分析不符合預(yù)期，存在多重共線性的問(wèn)題。最后，進(jìn)行四個(gè)解釋變量的回歸模型分析，得出結(jié)果不符合預(yù)期要求。由此作出判斷，選擇X1、X3與Y建立回歸模型最佳。

（三）回歸方程的建立及結(jié)果的解釋

建立長(zhǎng)沙市商品房平均銷售價(jià)格，長(zhǎng)沙住宅投資額X3，長(zhǎng)沙第二產(chǎn)業(yè)增加值X4的線性回歸方程，回歸結(jié)果如表3所示。

采用長(zhǎng)沙住宅平均銷售價(jià)格、市場(chǎng)利率X1、住宅投資額X3構(gòu)建回歸模型，結(jié)果如表3：

多元線性回歸方程結(jié)果如下：

Y=1593.832+0.000291X1+0.743158X3

由之前分析可知因?yàn)榇嬖诙嘀毓簿€性，在剔除貨幣供應(yīng)量X2、長(zhǎng)沙市第二產(chǎn)業(yè)增加值X4和長(zhǎng)沙人均可支配收入X5，長(zhǎng)沙住宅價(jià)格投資額X3、市場(chǎng)利率X1與長(zhǎng)沙住宅平均銷售價(jià)格呈現(xiàn)顯著相關(guān)關(guān)系。對(duì)構(gòu)建的多元線性回歸方程進(jìn)行OLS估計(jì)和D.W檢驗(yàn)后，得出不顯著，nR2=14.78949，說(shuō)明該回歸方程存在異方差性。在運(yùn)用加權(quán)最小二乘法估計(jì)得的結(jié)果，列回歸方程：

Y=1527.844+0.000119X1+0.864415X3

通過(guò)回歸方程可知，在選取的自變量里對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響最大的是長(zhǎng)沙市住宅投資額，其次是市場(chǎng)利率。經(jīng)過(guò)上述回歸分析得出結(jié)果可知，長(zhǎng)沙住宅投資額與房地產(chǎn)價(jià)格呈正相關(guān)。住宅投資額每提高1個(gè)單位，房?jī)r(jià)對(duì)應(yīng)增加0.864415個(gè)單位。

由此得出，作為衡量房地產(chǎn)市場(chǎng)供給方的住宅投資額X3對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有顯著影響，當(dāng)住宅投資額出現(xiàn)明顯波動(dòng)時(shí)也會(huì)帶來(lái)房?jī)r(jià)的顯著波動(dòng)。其次市場(chǎng)利率X1水平作為影響房地產(chǎn)市場(chǎng)需求方成本的重要因素對(duì)房?jī)r(jià)也有顯著影響。同時(shí)由回歸結(jié)果可知貨幣供應(yīng)量X2、長(zhǎng)沙市第二產(chǎn)業(yè)增加值X4和長(zhǎng)沙人均可支配收入X5對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響不顯著，這表明目前剛需占整體住宅需求量的比例還是有限，存在大量投機(jī)需求，同時(shí)房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)也會(huì)導(dǎo)致明顯的羊群效應(yīng)，需要市場(chǎng)及時(shí)抑制泡沫膨脹防止出現(xiàn)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

四、結(jié)論與啟示

由以上分析可得，在選取的變量中對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響最大的因素為住宅投資額，結(jié)合長(zhǎng)沙市當(dāng)前具體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r分析，可以得出結(jié)論：首先，住宅投資額代表房地產(chǎn)企業(yè)的未來(lái)預(yù)期與未來(lái)選擇，敏銳的房地產(chǎn)企業(yè)往往偏向于投資熱點(diǎn)城市、熱點(diǎn)地區(qū)，這也就是全國(guó)各地屢屢曝出天價(jià)地王的原因，所以某一地區(qū)住宅投資額的劇烈波動(dòng)往往會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)的劇烈波動(dòng)。其次，市場(chǎng)利率對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)供給方和需求方的成本都有明顯影響，市場(chǎng)利率的下降會(huì)在一定程度上激活市場(chǎng)活力，房地產(chǎn)企業(yè)融資成本和購(gòu)買方貸款成本降低，也會(huì)激發(fā)供需量的明顯增長(zhǎng)。最后，貨幣供應(yīng)量對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)不起顯著性影響，表明在現(xiàn)階段量化寬松政策對(duì)房?jī)r(jià)影響還處于合理可控的范圍。面對(duì)目前房地產(chǎn)市場(chǎng)剛需有限、投資性需求快速提升的情況，需要政府制定有效政策甄別剛需和投資性需求，在推動(dòng)城鎮(zhèn)化、改善居民居住條件的同時(shí)遏制不合理的投資性需求。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：李菲（1993-），遼寧撫順人，深圳大學(xué)研究生，研究方向：金融市場(chǎng)。