我国货币政策对房地产价格调控的省际差异化效应分析

冯 雷，马谌宸

(西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061)

我国货币政策对房地产价格调控的省际差异化效应分析

冯 雷，马谌宸

(西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061)

基于中国货币政策对各地区房地产价格调控的异质性理论分析，通过构建面板模型和时间序列模型，采用省际季度数据进行了实证分析。结果表明：中国货币政策对房地产价格调控存在省际差异化效应，在金融发展水平较高的地区，房地产价格与货币政策调控呈现显著的负相关关系，而在经济开放度较高的地区，房地产市场价格受货币政策调控影响较为显著且两者呈现正相关关系。为此，建议从地区禀赋、财税协同和提高开放度三个方面来提高中国货币政策调控房地产价格的有效性。

货币政策；房地产市场；省际差异化；金融发展水平；经济开放度

房地产业在我国经济发展过程中占据着重要位置，已经成为拉动内需和推动经济增长的重要力量。我国房地产价格从1998年房改后呈现逐年攀升的趋势，这一趋势在沿海发达地区表现得尤为明显。我国房地产投资额和销售额的增速远超过同期经济增长速度，在局部地区出现了房地产投资规模过大和房地产市场价格上涨过快的问题，这无形之中加大了通货膨胀的压力，加剧了房地产泡沫的形成，极易引发区域性金融风险。因此，房地产价格波动与我国货币政策之间的互动关系及其影响因素已然成为学界和业界关注的热点之一。

传统观点认为统一的货币政策调控会对同一货币区产生一致的效应，而最优货币区理论[1]认为，由于各地区在资源禀赋、历史条件和地理位置等方面的差异性，会引致统一的货币政策在作用于同一国家的不同地区时存在异质性，特别是在我国这样一个幅员辽阔、自然环境复杂、人口众多、地区经济发展不平衡的大国，这一问题显得尤为突出。2008年金融危机爆发前后，我国货币政策先后经历了从紧、适度宽松和稳健三个阶段：2007年以前，我国经济发展出现了投资过热问题，货币当局采取了一系列紧缩性货币政策，逐步上调利率和存款准备金率水平；2008年金融危机爆发后，我国经济在全球经济增速放缓的背景下，出现了一定程度的衰退，为此我国货币当局实施了适度宽松的货币政策，相继下调利率和存款准备金率水平；2010年在经济日趋回暖和通货膨胀压力日益显现的情况下，我国货币当局随即又采取了稳健的货币政策。基于以上论述可以看出，我国货币政策阶段性的转变充分表明货币当局旨在通过实施宏观调控政策来影响房地产市场运行的意图，以确保国民经济的快速、平稳发展以及物价水平整体稳定。那么，我国货币政策对不同地区房地产市场价格的调控是否存在省际差异化效应? 对这一问题的分析，对于更好地发挥货币政策对房地产市场价格的调控作用具有非常重要的理论和应用价值。

一、文献综述

关于资产价格波动与货币政策互动关系的研究，学界已经积累了一定的研究成果。波尔多(Bordo)等[2]的研究显示，直接干预政策为未来资产泡沫破灭所引发的信用紧缩提供了保险措施，这种保险的成本是实施紧缩性货币政策可能导致的低产出和低通胀水平，最优货币政策的制定将取决于措施的相对收益水平，因此应将资产价格纳入货币政策的目标函数中，并对资产价格进行积极地前期政策干预。贝南克(Bernanke)等[3]认为中央银行不应对资产价格进行响应，而对预期通货膨胀水平的积极响应将起到稳定经济的作用。唐齐鸣等[4]从我国经济的典型特征出发，构建了未考虑资产价格因素的货币政策反应函数，且其模拟结果显示，如果我国货币政策函数忽视了资产价格因素将导致更大的损失。

国内学者主要以各类货币政策工具影响我国房地产市场价格作为研究出发点，探讨货币政策调控对我国房地产价格的影响作用和效果。李霜[5]认为在货币政策的各类调控工具之中，利率工具对于房地产价格的调控效果最为显著，而货币供应量和贷款余额的调控效果则相对较弱。梁斌等[6]运用贝叶斯估计方法对利率调控工具和房地产价格的内在关联性进行了实证分析，结果发现利率工具对于房地产价格的影响较为显著。顾海峰等[7]分析了货币政策对房地产价格的影响机理，通过实证发现利率是房地产价格的格兰杰原因但不显著，而存准率和房地产价格存在长期稳定的正向均衡关系。王弟海等[8]的理论研究表明，在具有住房“消费”的内生增长OLG模型中，经济存在唯一鞍点的均衡状态，且实证结果显示我国土地和人均住房供给增长率对房地产价格上涨具有显著的负效应，我国的城镇房价收入比对房地产价格上涨具有显著的正效应。

综上，国内外现有相关文献大多都是将我国货币政策调控工具对各地区房地产市场价格的影响作为研究的主要方向和切入点，而本文拟以我国区域经济的经济开放度、金融发展水平等异质性特征为出发点，来分析我国货币政策对房地产价格调控的省际差异化效应，并采用面板模型和时间序列模型来进行验证，提出具有针对性的政策建议。

二、理论分析与假设提出

本文在研究我国货币政策对房地产市场调控产生的省际差异化效应时，按照GDP总量将全国划分为东中西部三个地区*本文按照GDP总量将全国30个省市区划分为高、中、初级三个经济发展阶段，其分类结果与传统东中西部划分结果基本吻合，且传统分法在广义上具有经济发展水平差异的本质内涵，因此本文将按照GDP总量划分的三个阶段简称为东中西部。，并分别把北京、上海和广东作为东部地区的代表省份，安徽、江西、湖北和湖南作为中部地区的代表省份，重庆、四川、陕西和甘肃作为西部地区的代表省份。三个地区和代表省份在2004-2014年间房地产市场价格同比变化率、M2同比变化率、存款准备金率和一年期贷款利率的趋势变化如图1所示，本文以此来分析我国货币政策调控对各地区房地产市场价格影响的变化和趋势。

图1 房地产市场价格同比变化率、M2同比变化率、存款准备金率和一年期贷款利率的趋势变化

从图1中可见：(1)存款准备金率与房地产市场价格的相关性不强。存款准备金率自2006年开始呈现逐年攀升的态势，最近几年基本维持在20%左右的水平，虽然房地产市场价格与存款准备金率的变化存在一定关联性，但整体而言相关性不强。(2)一年期贷款利率与房地产价格关联性不强。2003-2014年，一年期贷款利率的变化率基本在5%的水平线上下波动，变化幅度不大。(3)各地区房地产市场价格在部分时间区间内与货币政策调控存在较强的相关性。M2在2008年前的投放水平相对比较稳定，基本在10%和20%区间内波动；自2008年次贷危机以后，新增的4万亿经济刺激计划使得各地区房地产市场价格出现了不同幅度的上涨，东部地区房地产市场价格上涨最为明显，曾一度达到同比增长25%的水平，西部地区次之，中部地区居中。

由于各地区房地产市场发展水平不一，我国货币政策对各地区房地产市场价格调控具有横截面的维度差异，同时还在时间维度上存在差异性结构断点。图1表明，4万亿经济刺激计划使得房地产市场价格在2008年前后出现了明显波动，在2010年国民经济整体回暖的背景下，央行又采取了稳健的货币政策，各地区房地产市场价格也出现了不同程度的波动。本文因此提出假设1。

假设1：我国货币政策对于房地产市场价格调控存在省际差异化效应。

最优货币区理论认为统一的货币政策作用于同一货币区产生同等效力的前提是内部经济的同质性。由于我国地域广阔，各地区资源禀赋等条件的不同使得内部经济具有明显的异质性特征，地区经济发展不平衡现象十分严重，从而使货币政策通过利率渠道和信贷渠道等途径作用于我国各地区经济基本面时，会产生货币政策调控房地产市场价格的省际差异化效应。我国经济体制改革由计划经济向市场经济转轨的过程中，东部地区在区位环境、工业基础和市场化条件等方面处于优势地位，且区域经济在产业结构、金融结构和收入水平等方面的异质性特征决定了房地产市场无论是从价格水平还是市场化条件等方面均表现出了较强的异质性。较快的经济增速使得东部地区相比于西部地区金融市场发展水平更高，经济发展规模和金融市场发展水平因此呈现出明显的阶梯式发展格局。房地产市场受经济基本面影响较大，阶梯式的发展格局会对房地产市场的发展规模和水平产生直接影响。

供给与需求是影响房地产价格的两个基本因素。供给是房地产市场基于对融资成本和收益预期的分析而形成的投资额度，需求则直接受消费者收入水平的影响。我国货币政策对房地产价格的调控主要是通过影响房地产市场的资金使用成本、市场预期以及居民收入水平来调节需求与供给，实现对房地产市场价格的调控。由于我国地区经济发展水平存在显著差异，不同地区的融资成本、收益预期和居民收入水平相差较大，因此当我国货币政策作用于不同地区的经济基本面时，不同的融资成本、收入水平等会对货币政策调控的反应不一，导致不同地区房地产市场的需求与供给在相同的调控政策下变动幅度不同，出现省际差异化效应。

区块链技术在物联网中的身份认证研究……………………………………………杨惠杰，周天祺，桂梓原 24-6-35

东部地区的市场化进程相对较快，金融支持体系在结构和规模上相对比较成熟，房地产市场在融资渠道和模式的选择上日趋多元化，且经济开放度和金融发展水平相对较高，面对货币政策调控，相对成熟的金融市场便于资金的跨区域流动从而催生资本套利。同时，由于房地产属于资金密集型行业，吸纳了大量的银行信贷资金，且东部地区资金跨区域流动速度快、规模大，在这种情况下，东部地区房地产价格对货币政策调控的反应将非常敏感。如前所述，东部地区的金融市场发展水平相对较高，房地产市场不仅可以从信贷市场获得金融支持，也可以借助于股权融资等模式来筹集资金，这样即使面对紧缩性货币政策的冲击，东部地区的房地产市场也可以通过非信贷渠道获得金融支持，缓解其银行信贷融资约束对于房地产市场开发投资的影响。

相比之下，中西部地区经济发展水平相对较低，金融市场发展相对滞后，房地产市场的资金来源主要依赖于银行信贷，融资渠道较为单一，在面对我国紧缩性货币政策调控或者经济处于低迷期时，银行基于信贷资金安全的考虑将缩减向房地产市场的信贷投放，加大了房地产市场融资的难度和成本，进而引起房地产市场开发投资锐减，进一步导致房地产供给量下降，最终造成房地产价格的明显波动。因此，与东部相比，中西部地区的房地产价格面对紧缩性货币政策调控的响应将更为显著。

基于以上分析可以看出，各地区的经济开放度和金融发展水平差异使得我国货币政策对各地区房地产市场的融资成本和市场预期影响有所不同，这是我国货币政策对房地产市场价格调控出现省际差异化效应的直接原因。由此，本文提出假设2和假设3。

假设2：在金融发展水平更高的地区，我国货币政策与地区房地产价格负相关关系更显著。

假设3：在经济开放度更高的地区，我国货币政策调控与地区房地产价格的正相关关系更为显著。

三、实证分析

(一)变量选择与数据来源

我国货币政策工具可以分为数量型和价格型两类，为了分析结论的稳健性，本文将两类货币政策工具分别纳入了回归分析。本文采用广义货币供应量(M2)同比变化率作为数量型货币政策工具的代理变量，并采用一年期贷款利率(R)作为价格型货币政策工具变量，房地产价格由各省的房地产市场销售总额除以销售面积得出，并经过CPI指数平减，在实证分析中用其同比变化率表示。本文将各地区经济开放度(KFD)和金融发展水平(JRF)这两个变量作为我国货币政策影响房地产市场价格产生省际差异化效应的影响因素，前者用进出口与GDP之比表示，后者用信贷总额与GDP之比表示。各省季度房地产市场销售面积、销售额、M2和R均来自于CEIC数据库。各省季度进出口总额、信贷总额和GDP来自于Wind数据库。由于数据的可得性，本文最终选取2004年12月至2013年12月的省际季度数据作为本文实证分析的样本集。

在利用面板模型进行实证分析时，主要通过检验模型中M2和利率(R)这两个系数的显著性来分析我国货币政策调控对于房地产市场价格的影响是否存在省际差异化效应。本文对以上数据都经过了季节性调整，同时进行了变量的描性统计分析和Pearson相关系数检验。其中，房地产市场价格(HP)的均值为4.7280，最大值和最小值分别为25.0262和0，这表明各地区的房地产市场价格在各地区之间差别很大；利率(R)的最大值和最小值分别为5.2666和7.5622，这表明利率的变动幅度相对较小，基本上在稳定的区间波动。在相关系数的检验中，除利率与房地产市场价格之间的相关系数未通过显著性水平检验外，M2、金融发展水平和经济开放度都与房地产市场价格之间存在较高的相关程度，并通过了1%的显著性水平检验，说明房地产市场价格与上述四个变量存在着很强的相关性。

为避免序列由于非平稳性导致伪回归情况的发生，本文对模型中的各变量进行了面板单位根检验，在面板数据中，由于变量HP和JRF均有缺失值，因此采用了Fisher检验，结果表明，所有变量原序列都是平稳的。

(二)基于面板模型的分析

本文采用动态面板模型的差分广义矩估计(Diff-GMM)和系统广义矩估计(Sys-GMM)两种方法来进行实证分析。为解决模型的内生性问题，本文采用解释变量的滞后期作为工具变量，同时对混合回归模型和静态面板模型进行了对比分析。基准面板模型如下：HPi(t-1)=β0+β1Ri(t-1)+β2M2it+β3KFDit+β4JRFi(t-3)+ζit。其中，下标i表示第i个省份；下标t表示第t年；t-1和t-3分别表示滞后一期和滞后三期。被解释变量HP代表房地产价格；βi表示估计系数(i=1,2,3,4)；M2代表货币供应量；KFD和JRF分别表示经济开放度和金融发展水平；ξ是残差项，代表其他不可观测因素。

对基准面板模型的估计结果见表1。从中可见，在模型(1)和模型(2)中，本文对解释变量进行的Hausman内生性检验结果显示P值均小于0.05，即拒绝不存在内生变量的原假设，说明存在内生变量。这意味着，非动态面板模型回归结果是不可信的。因此，本文将采用工具变量法解决内生性问题。在使用工具变量法时必须对工具变量的有效性进行检验，本文利用LM和Wald F检验了工具变量的有效性，结果显示均拒绝了原假设，因此本文所选取的工具变量是合理的。本文还进一步实施了过度识别约束检验，所有回归Hansen J统计量的P值都大于0.1，这意味着用GMM估计的工具变量是有效的。此外，扰动项的一阶差分仍存在一阶自相关，但扰动项二阶差分不存在自相关，这说明结果是可信的。

表1 对基准面板模型的GMM估计结果

在混合回归模型和静态面板模型中，利率滞后一期的影响系数在5%及以上的显著性水平上显著为正，说明利率变动直接影响房地产市场资金使用成本，进而对房地产市场的供需状况产生影响，利率升高，房地产价格下降，相反，利率下降，房地产价格升高，利率与各省房地产市场价格呈现负相关关系。M2在三个估计模型中对各省房地产价格的影响系数均在10%及以上的显著性水平上显著为正，符合理论预期，表明我国货币政策宽松时，会有更多的资金进入房地产市场推高房地产价格，体现了我国房地产市场资金推动型的典型特征。动态面板模型的回归结果表明利率对房地产价格的影响不显著，而货币供给量对房地产价格的影响显著为正，符合理论预期。经济开放度(KFD)和金融发展水平(JRF)在三个估计模型中系数高度显著，其中，金融发展程度越好的区域，金融市场越完善，房地产企业融资成本越低，对房地产市场价格有抑制作用，且经济开放程度越大，这意味着各省的房地产市场价格除了受到本地居民需求的影响，还会受到其他地方居民需求的影响，相当于从需求面扩大了对本地房地产的需求，从而对房地产市场价格有助推作用。

(三)基于时间序列模型的分析

为了进一步论证我国货币政策对各省房地产市场价格调控的省际差异化效应，本文基于全国数据，采用时间序列模型分析了总量型货币政策对全国房地产市场价格平均水平的影响力度。时间序列模型的变量选取和面板模型保持一致，具体模型设定形式如下：HPt=β0+β1M2t+β2Rt+β3JRFt+β4KFD+ζt。其中，下标t表示第t年，被解释变量与解释变量的含义与面板模型一致，ξ是残差项。为了控制残差的自相关性，提高估计模型的准确性，本文引入了一阶残差的自相关性。

表2 对时间序列模型的GMM估计结果

表2给出的对时间序列模型的估计结果，与前述面板模型估计结果影响系数的符号一致，且大部分系数是显著的，符合前述理论分析。M2和利率(R)的估计系数不仅显著，且与前述面板模型估计结果的差异较大，进一步证实了我国货币政策调控对房地产价格的影响存在省际差异化效应，这种效应与各省经济的禀赋特征存在显著的相关性，比如经济开放度、金融发展水平等。这些因素会影响各个省份房地产市场的供需状况，而各个省份房地产市场的供需状况与全国整体情况可能存在不一致的情况，由此导致基于全国总体经济禀赋特征的货币政策调控与各个省份的房地产市场供需状况不匹配，造成各个省份的房地产价格对总量型货币政策调控存在省际差异化现象。

四、主要结论与政策建议

本文采用国内30个省份的季度相关数据，通过构建面板模型和时间序列模型就我国货币政策对房地产价格调控的省际差异化效应进行了实证分析，得出如下主要结论：(1)我国货币政策对于房地产价格调控的确存在省际差异化效应；(2)金融发展水平较高的地区，金融市场体系更为健全，房地产市场融资成本更为低廉，对房地产市场价格上涨具有一定的抑制作用；(3)在经济开放度水平越高的地区，房地产市场价格不仅受到本地区房地产市场需求影响，同时还受到其他地区居民对于本地区房产的需求影响，这进一步刺激了本地区房地产市场的需求，对房地产市场价格上涨具有明显的助推作用。

近年来，我国各地区经济发展水平和产业结构失衡导致房地产市场发展水平不一，同时面临着区域经济发展水平进一步拉大和内需不足的问题，这就需要充分发挥我国货币政策等宏观调控措施在缩小地区间经济发展水平差距方面的作用，实现对房地产市场的有效调控。根据本文的研究结论，结合我国国情，现提出如下政策建议：(1)我国货币当局在政策制定和实施方面，应充分考虑各地区经济发展水平和房地产市场供需的具体情况，把房地产价格的影响因素作为货币政策制定的重要参考依据；(2)在货币政策执行方面，各地区的金融监管部门可在统一的货币政策之下，根据本地区房地产市场运行的具体特点，加强货币政策与本地区财税政策的结合力度，充分发挥协同作用；(3)各地区应该进一步提高经济开放度和金融发展水平，构建多层次、全方位的金融支持体系，为加强金融支持本地区房地产市场发展创造有利条件。

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(责任编辑：张 丛)

The Inter-Provincial Difference Effect of Monetary Policy Controls on the Real Estate Market

FENG Lei，MA Chenchen

(School of Economics and Finance, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710061, China)

The regulation effect of monetary policy on real estate price caused by the step pattern of economic development in China leads to the inter-provincial difference effect. By construction of panel data model and time series model, on the basis of the inter-provincial seasonal data, this thesis makes an empirical analysis of the dynamic relationship between China monetary policy and real estate market price. The results show that the inter-provincial difference effect exists because of China monetary policy controls on the real estate market prices. In the higher level of financial development areas, the real estate prices and monetary policy regulation have significantly negative correlation, and in the areas of higher regional economic openness, the real estate market price is significantly influenced by monetary policy regulation and both present positive correlation.The results provide empirical support and basis for the further improvement of the effectiveness of monetary policy to regulate and control the real estate market prices.

monetary policy；real estate market；inter-provincial difference effect; financial development level ; economic openness

2015-12-01

冯雷(1987- )，男，西安交通大学经济与金融学院博士研究生。

F820.1

A

1008-245X(2016)04-0030-07