貨幣政策對房地產價格影響的實證研究
——基于VAR模型

盛寶柱 李 震

（安徽建筑大學經濟與管理學院 安徽合肥 230601）

我國從1998年開始，對住房制度進行了改革，開啟了我國住宅商業(yè)化的時代。中央政府對房地產市場的發(fā)展尤為關注，一方面，房地產市場經濟是國民經濟繁榮的重要支柱，近年來，對國家經濟增長、人民生活水平提高、刺激消費做出重要貢獻；另一方面，房地產一直是我國人民關注的焦點問題。近幾年，國家房地產行業(yè)發(fā)展迅速，導致我國的房地產價格也水漲船高[1]（P207）。所以我國在2007年開始，開始一系列調控措施，其中最主要的是運用貨幣政策。

目前來看，國內外學者對于房地產價格的影響因素研究，大多采取單一因素的貨幣政策，并沒有考慮到其他因素對于房地產價格的影響。本文從兩個角度出發(fā)，采取貸款利率以及貨幣供應量的貨幣政策數據，目標在于探究貨幣政策對于全國房地產價格的影響，使用全國性房價數據建立var模型，最后通過脈沖響應圖和方差分解圖來得出貨幣供應量M2與貸款利率Rate對房地產價格的實際影響。

一、實證分析

（一）變量選取。本文的數據樣本區(qū)間為2006-2019年，選擇貸款供應量與貸款利率和房地產價格建立VAR模型。具體的選用標準：房地產價格變量數據HP采用年度房地產開發(fā)企業(yè)商品房平均每年的銷售均價；貨幣供應量采用M2作為代理數據，因為M2作為流動的資金，更為貼近房地產行業(yè)，以上兩個變量數據均來源于“中經網中國經濟統(tǒng)計數據庫”；貸款利率Rate選用一至三年期的貸款利率作為代理數據，因為房地產行業(yè)的開發(fā)周期一般都為1-3年，數據來源于中國銀行官網。

并且為了使數據更加科學有效，而商品房平均銷售價格與貨幣供應量M2這兩種數據具有不穩(wěn)定性，可能會產生時間序列中的異方差，所以先對M2和HP這兩個變量取對數，得到lnM2和lnHP，變量分析軟件使用EViews10.0。

（二）平穩(wěn)性檢驗。在分析房地產價格與變量之間的關系前，首先需要對這三個變量時間序列進行平穩(wěn)性檢驗，本文采用ADF檢驗，得到這三個變量的平穩(wěn)性結果（見表1）。

表1 單位根檢驗結果

如果所有數據的P值都小于5%，則說明該數據是平穩(wěn)的，如表所示，三個數據經過一階差分后P值分別為0.0024、0.0034、0.0100均小于5%，得到平穩(wěn)，所以三個時間序列變量都是一階單整的序列。

（三）協(xié)整檢驗。

Johansen協(xié)整檢驗是研究各個不平穩(wěn)數據之間是否存在均衡關系的方法。下面對3個變量進行協(xié)整檢驗。

根據表2可以看到，None原假設為0的P值為0.0114小于0.05，拒絕原假設，說明原假設不成立；而至少有兩個協(xié)整關系的P值為0.1696大于0.05，接受原假設，說明在這三個變量中存在著2個長期均衡關系，因此可以建立Var模型。

表2 Johansen檢驗結果

（四）滯后期的選擇。Var模型的滯后階數關系到模型數據時間序列的自由度，滯后階數變大，則自由度就會相應變小，關鍵在于如何確定模型的滯后階數。在確定模型滯后階數的時候，如果滯后階數夠大，則可以更加完整地顯示所構造的模型特征，但另一方面，如果滯后階數過大，則會使參數變多，降低參數的正確性。因此在確定滯后階數時，需要既考慮足夠的滯后項數，也要考慮到能夠有足夠的自由度大小。由表3可知，在5個評價指標中，有4個認為應滯后二階，所以滯后期選擇2。

表3 VAR模型的滯后階數選擇

（五）Granger因果檢驗。Granger檢驗是用來討論各個變量之間是否擁有至少一個方向上的因果關系的方法。在VAR模型中，檢驗商品房平均銷售價格(HP)、1—3年貸款基準利率（Rate）、貨幣供應量(M2)之間是否存在顯著的Granger因果關系。結果從表4可以看出：貨幣供應量M2不是房地產價格的格蘭杰原因的P值為0.2377，拒絕原假設，而房地產價格不是M2的格蘭杰原因P值為0.0394，接受假設，說明貨幣供給量M2是房地產價格的單向格蘭杰關系，能夠影響房地產價格的變動；利率Rate不是房地產價格的格蘭杰原因P值為0.0147，接受原假設，而房地產價格不是利率的格蘭杰原因P值為0.2694，拒絕原假設，說明利率Rate對房地產價格的影響較小，不太明顯，短期內可以影響房地產的價格；貨幣供應量M2不是利率Rate的格蘭杰原因的P值為0.0012，接受原假設，說明利率Rate是影響貨幣供應量M2的因素。因此得出，從這兩個因素對于房價的影響來說，貨幣供應量M2會很大程度上影響房價，而利率Rate對房價影響不大。

表4 LnHP、LnM2和Rate的Granger因果關系檢驗

（六）脈沖響應函數分析。接著對三個變量分別建立VAR模型，并將這三個變量作為脈沖響應的內生變量，脈沖響應圖就是體現當其中一個內生變量沖擊對房地產價格產生的影響（見圖1）。

圖1 脈沖響應函數圖

第一張圖片是房地產價格對于自身的沖擊響應。房地產價格在沖擊發(fā)生后，第一期最大，隨之開始下降，在第二期的時候有小幅度的回升，然后在第三期繼續(xù)下降，在第六期達到最低，最后趨于平穩(wěn)。由此可以得出，房地產價格對于自身的沖擊會在一開始受到較大的影響，隨后慢慢趨于平穩(wěn)直到消失。

第二張圖片是貨幣供應量M2對于房價的脈沖響應圖。我們可以看到當給貨幣供應量一個沖擊時，在短期內房地產價格急速下降，在第二期達到最低，然后開始逐步上升，在第六期回到原點，在第十期達到最大。從長期來看，貨幣供應量M2對房地產價格的沖擊是起促進作用的。分析得出：房地產行業(yè)作為資金勞動密集型產業(yè)，每一個項目的開發(fā)，前期都需要大量的資金和投資，地產企業(yè)的開發(fā)投資資金一方面來源于自身的自由資金以外，大部分來自銀行的貸款。所以當貨幣供應量上升時，銀行擁有更多的貸款額，房地產企業(yè)也能獲得更充裕的資金，從而加大對房地產的投資，使商品房的供應量增大，當供大于求時，會起到抑制房地產價格的作用。而從長期來看，更多的貨幣供應量也會是消費者以及投資人更多的資金，從而推動了房地產價格的增長。

第三張圖片是貸款利率對于房地產價格的脈沖響應圖。我們可以看到給貸款利率一個沖擊后，對于房地產價格短期內處于上升的狀態(tài)，在第四期達到最大，之后開始下降，在第十期達到最低。由此可以看出，貸款利率對于房地產價格是起長期的負向作用。分析得出：貸款利率的上升會使得房地產企業(yè)對銀行的貸款減少，從而減少了企業(yè)對房地產的開發(fā)投資，使得商品房供應量變少，房地產價格增加，而長期來看，利率的上升也會使得購房成本的增加，阻礙了商品房的銷售，最終導致房地產價格的下降。

（七）方差分解。方差分解法是通過量化結構沖擊對于不同變量的貢獻比率大小，進而評價這些不同結構對于沖擊的重要性，這些重要性通過內生變量的方差度量[2]（P117）。因此，我們對房地產價格、貨幣供應量、貸款利率進行方差分解（見圖2）。

圖2 方差分解的結果

由圖2所示，在第一期，房地產價格的對于自己的貢獻率是100%，說明在第一期時，房地產價格只會受到自身的影響。然后從第二期開始，貨幣供應量M2的貢獻值開始逐漸增大，并且一直增加，在第九期開始趨于平緩。而貸款利率則對房地產價格的影響非常小，大幅度的小于貨幣供應量M2對于房價的影響值，可以看出貨幣供應量M2對房地產價格有更顯著的影響效果。

二、結論與建議

（一）結論。首先對單位根ADF進行檢驗，得到貨幣供應量M2、房地產價格HP、三年期貸款利率Rate都是一階平穩(wěn)；接著利用協(xié)整檢驗得出3個變量之間存在2個長期均衡關系，之后確定了最優(yōu)滯后期為2。然后對三個變量經過Granger因果檢驗，得到這三個變量之間的因果關系：貨幣供給量M2和利率與房地產價格影響關系均是單向的，貨幣供給量M2是房地產價格的Granger原因，三年期貸款利率Rate不是房地產價格的Granger原因。最后通過脈沖響應方程和方差分解得出：貨幣供應量M2對于房地產價格短期內是負影響，會造成房地產價格下降，長期來看是起正向效應的，而三年期貸款利率Rate短期會對房地產價格起促進作用但不明顯，長期來看是對房地產價格起負向作用。貨幣供應量M2與三年期貸款利率Rate相比，前者對房地產價格的貢獻程度更大。

（二）政策建議。

首先，加強對貨幣供應量的控制。本文研究得出貨幣供應量M2對商品房價格具有長期的正向影響，是有效的調控措施，增大貨幣的供應量會刺激房地產價格的增長，但是過多的貨幣供應量會產生房地產行業(yè)產能過剩的問題，使房價虛高，造成經濟泡沫的現象。所以我們需要加強對貨幣供應量的控制，合理使用會對經濟產生更好的效果。

其次，加快實現利率市場化。為了能夠早日完善房地產市場長效管理機制，中國銀行多次調控貸款利率，但是這種政府主導的極大低于市場利率的固定利率，實際上造成了負利率，會降低市場的勞動生產率。但是當金融機構在進行實際的融資和時，利率市場化就需要去對整個金融市場資源配置。市場在完全的競爭環(huán)境下，市場資源也可以得到更有效的配置，從而促進整個社會的經濟發(fā)展。在以往的非市場化利率下，利率是不能完全反映經濟的實際需求的，但是在實現利率市場化后，貨幣政策將會更加有效，中央政府不僅可以同時通過調節(jié)經濟市場政策來重新配置資源，更加關鍵的是，房地產行業(yè)也可以通過對市場的反應，從而對房地產行業(yè)進行有效反饋，如此一來，可以更好地實現對房地產價格的把控。