货币政策对我国西南地区房价影响实证研究

辛榛

摘要：房地产发展同人们生活密切相关，其价格走向对人们住房购买力和日常幸福指数产生深刻影响。为保障社会经济平稳发展，我国央行运用利率、货币供应量等手段来有效调控市场房价。文章基于1999～2015年相关经济数据，从实际利率和广义货币供应量入手，构建VAR模型，由脉冲响应函数、方差分解结果得出结论：货币供应量变动对西南地区房价影响程度大于利率变化对其影响程度。

关键词：西南地区；房价；实际利率；货币供应量；VAR模型

一、引言

按照国家对区域的划分，我国西南地区包括：重庆、四川、贵州、云南、西藏五个省份。西南地区经济发展缓慢，但房地产市场发展迅猛。房价过快上涨会影响人们的购买能力和生活水平，也不利于西南地区房地产市场的健康发展。为控制房价过快增长，国务院多次对房地产进行调控，促进房地产市场健康发展。

二、实证研究

本文采用实证方法，探究货币政策对西南地区房价影响程度，从利率与货币供应量两种途径来分析。

（一）变量及数据说明

考虑到相关政策变化等因素，本文采用1999～2015年相关数据，数据来自《中国经济与社会发展统计数据库》，见表1。运用Eviews5.0软件，构建VAR模型，考察货币政策对房价的影响程度。具体指标数据说明如下：

1. 房价，本文采用商品房均价指标，计算出西南地区商品房均价（P）。为避免数据过大而影响模型统计特性，对西南地区商品房均价取对数LnP。

2. 货币供应量（M2），M2是广义货币供应量。同样取对数LnM2。

3. 实际利率（R）。本文选取1～3年贷款基准利率作名义利率样本数据，同时剔除通胀率作为实际利率样本数据。

（二）检验结果

1. ADF检验

本文采用ADF检验法对LnP、LNM2、R及一阶差分都作单位根检验。LNP、LNM2和R初始值均为非平稳，所以本文将数据做一阶差分，LNP、LNM2与R的一阶差分ADF值在1%、 5%、10%的置信水平时均小于其相应临界值，即数据是平稳的。

2. Johansen协整检验

采用Johansen协整检验法分析LnP、LNM2、R间的协整关系，考察这三个变量间是否拥有长期均衡稳定关联性。

表2显示，LnP、LNM2、R的迹检验与最大特征根检验均拒绝0个协整向量，（33.71>29.8，26.13>21.13），同时接受至多存在 1个协整方程 （ 7.59<15.494，7.14<14.26），说明LnP、LNM2、R存在 1个协整方程的长期协整关系。

3. Granger因果关系检验

本文用granger因果检验法继续分析LNP、LNM2和R是否构成因果关联性。在该检验中，滞后阶数选择1。结果见表3，M2与R均为P的因，可看成P的解释变量。

4. VAR模型

使用统计软件eviews5.0进行VAR模型估计，最佳滞后阶数为一阶，所以可构建VAR（1）模型：

LNP=0.270384*LNP（-1）+ 0.721833*LNM2（-1）+0.001954*R（-1）-0.600447

其中，R2=0.996104，F=255.6614，S.E.=0.035252

由模型结果知，R2=0.996104较大，F=255.6614较大，S.E.=0.035252较小，故该模型拟合优度较好，可得M2增长率与实际利率可以较好地表示当期房价变化状况。M2变化1%时，房价同向变化0.72%，是由于M2增加，央行实行扩张货币政策，经济发展态势良好，引发投资需求上升，造成房价上升；实际利率R变化1%时，房价格同向变化 0.0019%。利率上升使供给减少而导致房价上涨的力量超过抑制购房需求并导致房价下降的力量，使得房价随利率的提高而上涨。

5. 稳定性检验

图1中显示所有根都位于单位圆内，说明该模型稳定。再从特征根检验数据情况分析，并没有大于1的特征根，进一步验证此模型稳定。

（三） 模型结果分析

1. 脉冲响应

图1中关于M2对PH的脉冲响应表示：M2变动对房价的动态影响。正向M2冲击表明央行实行扩张货币政策，在该冲击下房价逐涨，并将持续上涨，在第9期达到最高点，即增加M2供给，9个月后的房价达到最大动态变动。由于金融系统效率提高，M2对宏观经济的作用时滞减少；M2增多使商业银行可贷资金增多，使投资者增加房产投资。图1中关于R对PH的脉冲响应的结果表明：短时间内，利率上升使房价上升，上升幅度先大后小，是由于房价在短时间里对利率变动反应较剧烈，利率微调引发房价大幅变动。我国大多数购房者是向金融机构贷款买房，如果利率提高，月供负担会加重，买房成本会增加，因此购房需求下降，房价就跟着下跌，趋于一个稳定值。

2. 方差分解分析

由于脉冲响应分析只是针对单个变量对模型系统某个冲击而产生的影响，对于不同的冲击产生的影响无法做出比较。因此釆用方差分解来考察所选取三个变量所产生的结构性冲击对模型中内生变量的作用及贡献。

由图1关于M2对PH方差分解、R对PH方差分解的结果可知：利率变动对西南地区房价影响程度相对于M2变动对西南房价影响程度要小。方差分解结果显示，除去房地产行业本身影响，M2变动对房价变动的影响程度超过R变动对其影响程度。M2的贡献率稳步上升，到第10期到达顶峰，数值为72.65599%。另一方面，R的贡献率走势与M2大致相同，但增速远远小于M2，同样于第10期达到最大值，为8.54559%。

三、结论与建议

综上所述，利率对西南地区房价产生影响，不过程度非常小。M2能够影响西南地区商品房价格。M2变动对西南地区房价影响程度大于利率变化对其影响程度。因此本文提出以下建议：

（一）合理调控M2

M2增加，房价随之上涨，反之下降。因而，央行在增加M2、促进经济进步的同时，也要防止那些存在投机心理的投机者获得大额银行贷款，引起西南地区房地产市场震荡。对于个人投资者，政府应推出增加买房首付、提高房贷利率等手段，减少哄抬房价行为，达到对西南地区房价合理调控的效果，提高居民幸福指数。

（二）增加保障性住房的供给

西南地区房价的过快增长，主要是人们的购买欲望较强。随着时间推移和国家政策转移，西南地区经济水平不断提高，城镇化程度不断加深，越来越多的人有购房需求，房价将继续上涨。因此，增加保障性住房供给，提供更多廉租房、公租房等，有利于抑制房价过快增长，促进西南地区房地产市场持续稳定发展。

参考文献：

[1]陈昭.时序非平稳性ADF检验法的理论与应用[J].广州大学学报（自然科学版），2008（05）.

[2]郑妍妍.脉冲响应函数理论及其在宏观经济中的应用[D].南开大学，2010.

[3]黄泳佳.基于传导渠道的货币政策对四川房价动态影响的实证研究[D].西南财经大学，2013.

[4]李茜.貨币政策对房地产价格的区域效应研究[D].湖南师范大学大学，2014.

[5]林河.货币政策对房地产价格的动态影响[J].财政金融，2013（04）.

（作者单位：贵州大学经济学院）