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    我國(guó)貨幣政策對(duì)商品房?jī)r(jià)格影響的城市差異研究

    2019-02-14 07:41:27張培培
    關(guān)鍵詞:房地產(chǎn)價(jià)格協(xié)整檢驗(yàn)貨幣政策

    張培培

    [摘要]對(duì)東部地區(qū)的江蘇省和浙江省中納入統(tǒng)計(jì)局中的8大城市房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行分析,利用協(xié)整方程的方法,通過實(shí)證分析可得,對(duì)于一二線城市,應(yīng)當(dāng)合理引導(dǎo)公眾對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期,避免房?jī)r(jià)過快上升;同時(shí)也應(yīng)控制銀行對(duì)房地產(chǎn)的信貸資金規(guī)模,避免銀行資金違規(guī)進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng),穩(wěn)定當(dāng)?shù)胤康禺a(chǎn)價(jià)格。對(duì)于三線城市,既要積極合理引導(dǎo)公眾預(yù)期,也要適當(dāng)降低房地產(chǎn)市場(chǎng)的資金成本,因城施政,降低房貸的利率,合理推動(dòng)去庫存的任務(wù),要積極推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展,切實(shí)提高當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平。根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果,研究我國(guó)貨幣政策對(duì)不同城市的具體影響效力,從而因地制宜地制定相應(yīng)政策辦法。

    [關(guān)鍵詞]貨幣政策;房地產(chǎn)價(jià)格;協(xié)整檢驗(yàn);城市差異

    [中圖分類號(hào)]F822[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

    1 引言

    1.1 研究背景

    貨幣政策作為調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)的一種重要手段,在調(diào)控商品房?jī)r(jià)格的過程中發(fā)揮了非常重要的作用。2016-2017年我國(guó)房?jī)r(jià)出現(xiàn)了快速上漲的現(xiàn)象,央行隨之出臺(tái)一系列提高法定存款準(zhǔn)備金率及銀行的貸款基準(zhǔn)利率的緊縮性貨幣政策。由于房地產(chǎn)具有不可移動(dòng)的性質(zhì),其市場(chǎng)是一個(gè)極其典型的區(qū)域性市場(chǎng),全國(guó)各省市的房地產(chǎn)市場(chǎng)的供需結(jié)構(gòu)及發(fā)展水平存在很大的差異。與此同時(shí),我國(guó)現(xiàn)在正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期,各城市間的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展也不均衡,不是一個(gè)“最優(yōu)貨幣區(qū)”。所有的這些因素都使得我國(guó)的統(tǒng)一貨幣政策對(duì)區(qū)域商品房?jī)r(jià)格的影響效應(yīng)會(huì)出現(xiàn)城市差異。因此,研究我國(guó)貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)影響的城市效應(yīng)是非常有必要的。

    在當(dāng)前的大背景下,本文嘗試著研究我國(guó)貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)影響的城市差異效應(yīng)。希望通過定性的理論分析和定量的實(shí)證分析,著力比較我國(guó)不同的貨幣政策工具對(duì)各地區(qū)商品房?jī)r(jià)格影響的城市差異效應(yīng)。由于篇幅限制,本文主要以東部地區(qū)的江蘇省和浙江省為例進(jìn)行分析,從而為我國(guó)貨幣政策的調(diào)控提出可行性的建議。

    1.2 文獻(xiàn)綜述

    韓鑫韜等(2017)利用1997-2015年房地產(chǎn)價(jià)格、銀行信貸以及利率等月度數(shù)據(jù)(共80組),對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格與銀行信貸之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析,研究出貨幣政策對(duì)銀行房地產(chǎn)之間有一定的關(guān)聯(lián),但是短期房地產(chǎn)的波動(dòng)對(duì)銀行信貸不會(huì)產(chǎn)生顯著影響。孟憲春(2017)對(duì)我國(guó)31個(gè)省市進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)利率與消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格有著明顯的影響,房地產(chǎn)價(jià)格上升也會(huì)影響整個(gè)社會(huì)的投資和總消費(fèi),對(duì)社會(huì)總投資有著明顯的影響。劉曉欣(2017)利用格蘭杰因果檢驗(yàn)的方法,研究貨幣供應(yīng)量對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)量與房地產(chǎn)價(jià)格之間存在因果關(guān)系,同時(shí)還存在4個(gè)月左右的滯后期,也就是政策的出臺(tái)正式發(fā)揮作用需要4個(gè)月的時(shí)間。李言(2017)采用金融加速器的方法研究貨幣政策對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的影響,選取了23個(gè)省市的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,研究發(fā)現(xiàn),有7個(gè)省市與其理論不是很符合,其他16個(gè)省市基本都與金融加速器吻合,說明貨幣政策傳導(dǎo)在不同地區(qū)有著顯著的差異。

    綜上所述,大多數(shù)學(xué)者研究認(rèn)為貨幣政策對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格長(zhǎng)期有著顯著的互相影響,同時(shí)也認(rèn)為貨幣政策對(duì)于房地產(chǎn)的調(diào)控也起著相當(dāng)?shù)淖饔?,并提出相關(guān)建議,存在一定的合理性,對(duì)本文也有著一定的參考作用。本文的研究是基于城市差異的存在,探討在國(guó)家調(diào)控政策不斷出臺(tái)的情況下,不同地區(qū)的房?jī)r(jià)對(duì)這種調(diào)控政策的反應(yīng)差異,并提出相應(yīng)的政策建議。在肯定貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格調(diào)控有效的前提下,研究這種效果在不同地區(qū)的調(diào)控效果,這樣,國(guó)家在制定貨幣政策時(shí),才能考慮到城市之間的差異,而不是一概而論,從具體城市房地產(chǎn)對(duì)貨幣政策的實(shí)際敏感度出發(fā),才能使政策的有效性得到充分體現(xiàn)。

    2 實(shí)證分析

    在實(shí)證分析上,多數(shù)學(xué)者已經(jīng)研究出了結(jié)論,認(rèn)為我國(guó)貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的調(diào)控是基本有效的,但是大多數(shù)學(xué)者并未研究其對(duì)具體區(qū)域的調(diào)控效果,當(dāng)前我國(guó)房地產(chǎn)的調(diào)控政策也是采取“一城一策”的政策方針。

    2.1 指標(biāo)選取以及數(shù)據(jù)來源

    本文選取的地區(qū)主要選取東部地區(qū)的江蘇省和浙江省,選取的城市來源于統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)全國(guó)70個(gè)大城市,分別是南京、無錫、徐州、揚(yáng)州、杭州、金華、寧波以及溫州這8大城市。選取的數(shù)據(jù)為2011-2017年的季度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、WIND數(shù)據(jù)庫以及各市的統(tǒng)計(jì)局年鑒。

    本文的8大城市可以分為三類:南京和杭州歸為一線城市,不僅是省會(huì)城市,其經(jīng)濟(jì)和政治地位都處于各省的核心地位;無錫和寧波歸為二線城市,由于江蘇和浙江屬于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份,除了省會(huì)有還有諸多城市發(fā)展很好,寧波和無錫經(jīng)濟(jì)就與省會(huì)差距很小,因此歸為二線城市;最后揚(yáng)州、徐州、溫州以及金華由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展與省會(huì)有較大差距,歸為三線城市。

    影響房地產(chǎn)的價(jià)格的因素有很多,如人口、地理位置以及整體經(jīng)濟(jì)水平。本文采用房地產(chǎn)價(jià)格(P)作為被解釋變量;而有關(guān)貨幣政策的指標(biāo)主要選取我國(guó)廣義貨幣供應(yīng)量(M2)、利率(R)以及房地產(chǎn)貸款額度(L),這幾個(gè)變量之間存在一定的關(guān)聯(lián)性。同時(shí)地區(qū)內(nèi)的貨幣發(fā)行量與地區(qū)的GDP直接相關(guān)。考慮到地區(qū)的差異,本文選取更具代表性的人均GDP(G)作為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)。

    2.2 模型的建立

    房地產(chǎn)的價(jià)格隨著時(shí)間的變化而變化,其貨幣政策影響因素也是隨著時(shí)間變化而變化。而通常經(jīng)濟(jì)序列一般為非平穩(wěn)序列。本文采用時(shí)間序列模型,首先利用單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)以及誤差修正模型來研究各因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的長(zhǎng)期與短期的影響關(guān)系。

    模型如下(為了便于量綱的統(tǒng)一,本文進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理):

    2.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)。由于本文采用的數(shù)據(jù)是2011-2017年的季度數(shù)據(jù),因此大多數(shù)是非平穩(wěn)的,為了避免出現(xiàn)“偽回歸”問題,首先要進(jìn)行單位根檢驗(yàn),即ADF檢驗(yàn)。本文采用的軟件為EVIEWS7.2。通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)各變量原序列都是非平穩(wěn)的,在一階差分的情形下是平穩(wěn)的。即一階單整。

    2.2.2 協(xié)整檢驗(yàn)與誤差修正模型。為了研究變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系,本文采用協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)主要采用的是E-G兩步法,第一步是利用最小二乘法(OLS)進(jìn)行回歸,再對(duì)殘差進(jìn)行單位根的檢驗(yàn)。

    首先,我們利用最小二乘法對(duì)解釋變量進(jìn)行回歸檢驗(yàn),看變量之間是否存在長(zhǎng)期均衡。以商品房的價(jià)格為被解釋變量,貨幣供應(yīng)量、房貸利率、信貸總額以及人均GDP作為解釋變量,通過EVIEWS7.2進(jìn)行了處理,得到了以下的結(jié)果:

    長(zhǎng)期均衡并不一定表明短期有存在均衡關(guān)系。因此本文采用誤差修正模型,對(duì)誤差進(jìn)行修正,從而提高模型進(jìn)一步的精確度。本文把模型中的作為均衡誤差項(xiàng),從而通過誤差修正模型將短期變化和長(zhǎng)期變化得以結(jié)合。誤差修正模型為:

    2.3 檢驗(yàn)結(jié)果的說明

    從房地產(chǎn)價(jià)格與其他解釋變量之間的關(guān)系可以看出,以南京市為例,長(zhǎng)期影響南京商品房?jī)r(jià)格的主要因素是上期房地產(chǎn)價(jià)格、貨幣供應(yīng)量以及銀行信貸總額。其影響的系數(shù)為:0.52,0.21,0.35。也就是說上季度房?jī)r(jià)每增加1元,本季度房?jī)r(jià)增加0.52元;貨幣供應(yīng)量每增加一個(gè)單位,房?jī)r(jià)上升為0.21元;銀行房地產(chǎn)信貸總額每增加一個(gè)單位,房?jī)r(jià)上升0.35元。而利率的變動(dòng)與人均GDP對(duì)房?jī)r(jià)的影響并不顯著。從一定程度上可以看出南京調(diào)控房地產(chǎn)政策失效的原因,房地產(chǎn)的主要上漲還是由于對(duì)房?jī)r(jià)上漲的一個(gè)預(yù)期以及銀行對(duì)于房地產(chǎn)信貸的擴(kuò)張?jiān)斐傻?。在誤差修正模型中,我們可以看出影響南京房地產(chǎn)價(jià)格的主要因素是上季度房地產(chǎn)價(jià)格以及房地產(chǎn)信貸資金造成的,其影響的具體系數(shù)為0.41,0.29。

    2.4 結(jié)論

    房?jī)r(jià)變動(dòng)對(duì)上季度房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)比較敏感的城市主要有南京、揚(yáng)州、徐州、杭州、寧波以及溫州這六大城市。這表明對(duì)未來房地產(chǎn)價(jià)格的預(yù)期很大程度上影響了房產(chǎn)的價(jià)格。東部地區(qū)的江蘇省和浙江省的8大城市,各個(gè)因子對(duì)當(dāng)?shù)胤績(jī)r(jià)的影響是不完全相同的,同時(shí)也可以看出影響最大的是南京和杭州兩個(gè)城市,影響系數(shù)為0.41與0.38。說明一線城市的房?jī)r(jià)很大程度上受到上季度房?jī)r(jià)因素的影響。因此在政府調(diào)控方面,政府應(yīng)當(dāng)恰當(dāng)?shù)刂贫ǚ康禺a(chǎn)政策,合理引導(dǎo)公眾對(duì)房地產(chǎn)的預(yù)期,防止在不理性預(yù)期下,造成房地產(chǎn)價(jià)格大起大落而使整個(gè)市場(chǎng)扭曲。房?jī)r(jià)變動(dòng)對(duì)貨幣供應(yīng)量比較敏感的城市主要有無錫、揚(yáng)州、溫州、寧波以及金華這五大城市。其影響的系數(shù)不過比較低,最高也只是揚(yáng)州0.22,這也說明貨幣供應(yīng)量對(duì)大部分城市的房?jī)r(jià)有一定的影響,但影響并不是那么顯著;同時(shí)南京和杭州這樣的一線城市的房?jī)r(jià)對(duì)貨幣供應(yīng)量變動(dòng)并不顯著,這也說明一線城市房?jī)r(jià)很大程度上并不是由貨幣供應(yīng)量所推動(dòng)的。房?jī)r(jià)變動(dòng)對(duì)房貸利率比較敏感的城市主要有揚(yáng)州、徐州、溫州和金華。這恰好也都是集中在三線城市,并且利率走向與房?jī)r(jià)呈反向變動(dòng),說明房貸利率的下降會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)的上升,也同時(shí)說明三線城市對(duì)于房地產(chǎn)貸款的成本比較注重,對(duì)于未來政策的制定,可以從信貸成本著手,對(duì)一二線城市的房地產(chǎn)利率維持不變,對(duì)三線城市可以降低房地產(chǎn)貸款利率,合理引導(dǎo)房地產(chǎn)“去庫存”。房?jī)r(jià)變動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)信貸總額敏感的城市主要有南京、無錫、杭州、寧波和溫州這五大城市,這也是源于房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)與國(guó)內(nèi)信貸息息相關(guān),不僅是購房者的信貸需求,也源于房地產(chǎn)作為高負(fù)債的行業(yè),開發(fā)商競(jìng)拍資金也有很大一部分來源于銀行的信貸。在近幾年“地王”頻出,土地市場(chǎng)高燒不退,一二線城市的房?jī)r(jià)出現(xiàn)了快速的上漲。因此在政策推行方面,一二線城市應(yīng)當(dāng)需要控制信貸資金的走向,防止銀行資金違規(guī)繞道進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng),這一點(diǎn)才是當(dāng)下一二線城市應(yīng)當(dāng)著力解決的。因此控制信貸資金的走向是采用貨幣政策控制熱點(diǎn)城市房?jī)r(jià)的關(guān)鍵。

    綜上所述,應(yīng)當(dāng)需要因地制宜地制定政策,這樣才能對(duì)癥下藥,有的放矢。我國(guó)地域廣闊,即使東部地區(qū)發(fā)達(dá),但是我們?nèi)园l(fā)現(xiàn)地區(qū)之間差異非常明顯,省會(huì)城市集中了大量的資源,而二級(jí)城市也發(fā)展飛快,因此基于公眾的預(yù)期以及信貸的擴(kuò)張,房地產(chǎn)的價(jià)格出現(xiàn)了快速的上升;而三線城市房?jī)r(jià)增長(zhǎng)停滯不前,甚至有的城市出現(xiàn)了下降。通過實(shí)證分析,我們可以看出,對(duì)于一二線城市,應(yīng)當(dāng)合理引導(dǎo)公眾對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期,避免房?jī)r(jià)過快上升;同時(shí)也應(yīng)當(dāng)控制銀行對(duì)房地產(chǎn)的信貸資金規(guī)模,避免銀行資金違規(guī)進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng),以穩(wěn)定當(dāng)?shù)胤康禺a(chǎn)價(jià)格。對(duì)于三線城市,也可以積極合理地引導(dǎo)公眾預(yù)期,同時(shí)可以適當(dāng)降低房地產(chǎn)市場(chǎng)的資金成本,因城施政,降低房貸的利率,合理進(jìn)行去庫存的工作,同時(shí)也要積極推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展,讓更多人收入增加,促進(jìn)當(dāng)?shù)胤康禺a(chǎn)市場(chǎng)合理有序地發(fā)展。

    3 政策建議

    3.1 充分認(rèn)識(shí)到地區(qū)的差異,因城施策

    政府在利用貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行調(diào)控的情況下,應(yīng)當(dāng)充分認(rèn)識(shí)到地區(qū)的差異性,包括不同城市之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口的流動(dòng)、金融市場(chǎng)的發(fā)展以及貨幣政策的傳導(dǎo)等,這些都會(huì)影響房地產(chǎn)的調(diào)控效果。對(duì)于利率敏感的區(qū)域,應(yīng)當(dāng)利用房貸數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控,調(diào)整其購房成本,在貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制不通暢的區(qū)域也要進(jìn)行政策調(diào)整,試圖減少貨幣政策的阻礙,使其有效進(jìn)行傳導(dǎo),較少貨幣政策的時(shí)滯;對(duì)于利率不敏感的區(qū)域,應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)控制銀行信貸資金的規(guī)模,同時(shí)也要嚴(yán)防信貸資金違規(guī)流入房地產(chǎn)市場(chǎng),加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)爆炒的監(jiān)管。

    3.2 地方政府要根據(jù)自身情況制定并實(shí)施相應(yīng)配套政策

    實(shí)證結(jié)果表明,模型中的因素并沒有完全解釋房地產(chǎn)的價(jià)格,這是由于房地產(chǎn)的價(jià)格并不是完全因貨幣政策因素導(dǎo)致的,還有土地政策和財(cái)政政策的影響,地方政府對(duì)房地產(chǎn)有著直接的控制力,因此要根據(jù)自身情況采取合理的配套措施,如一二線城市,需求較大,應(yīng)當(dāng)加大土地供應(yīng),減少供應(yīng)和需求之間的差距;同時(shí)也可以對(duì)不同購買者施行不同的首付政策,對(duì)于擁有多套住宅的人進(jìn)行合理征稅,用提高流轉(zhuǎn)稅率等方式遏制房產(chǎn)的爆炒。

    合理引導(dǎo)公眾對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的預(yù)期。大多數(shù)城市房地產(chǎn)價(jià)格都會(huì)明顯受到上期房?jī)r(jià)的影響,并且影響的程度比較大,說明公眾對(duì)房地產(chǎn)未來的預(yù)期對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格有著極其重要的影響,當(dāng)然這一部分是合理的剛需,另一部分是投資者的投資意愿,即利用房地產(chǎn)來實(shí)現(xiàn)自身資產(chǎn)的保值增值,然而這也會(huì)引起房地產(chǎn)出現(xiàn)不合理的泡沫。因此要合理引導(dǎo)公眾對(duì)房地產(chǎn)的預(yù)期,遏制媒體、房地產(chǎn)開發(fā)商以及房地產(chǎn)中介的虛假宣傳,同時(shí)也要采取必要的限購措施,進(jìn)行房地產(chǎn)稅收改革,有效遏制過度的炒房,減少當(dāng)前市場(chǎng)的虛假需求,使當(dāng)?shù)胤康禺a(chǎn)市場(chǎng)回歸于理性。

    [參考文獻(xiàn)]

    [1] 韓鑫韜,劉星.匯率變化對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)存在溢出效應(yīng)嗎?——來自1997-2015年中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的證據(jù)[J].中國(guó)管理科學(xué),2017,25(04):7-17.

    [2] 孟憲春,張屹山,李天宇.住房信貸與房產(chǎn)稅調(diào)控政策的傳導(dǎo)機(jī)制與協(xié)調(diào)效應(yīng)分析[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué),2017(03):47-59.

    [3] 劉曉欣,雷霖,靳亞閣.貨幣供給、房地產(chǎn)價(jià)格與金融穩(wěn)定性——基于SVAR模型的實(shí)證研究[J].上海經(jīng)濟(jì)研究,2017(07):31-41.

    [4] 李言,毛豐付.貨幣政策應(yīng)該對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)做出反應(yīng)嗎——基于中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)衰退情境的模擬分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué),2017,39(05):30-38+125.

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