去库存背景下货币政策对江苏省房地产市场的影响分析

（南京理工大学紫金学院，江苏 南京 210023）

一、研究背景和意义

（一）背景介绍

供给侧结构性改革旨在从提高供给质量、优化供给结构出发，矫正要素市场过去某种程度上存在的配置扭曲，最终扩大有效供给，其重要任务是“三去一降一补”，其中“一去”就体现在去库存，减少房地产行业的库存。十多年来，我国各地房地产行业高速发展，既带来了高房价，又带来了高库存，降低库存、减少无效供给，是房地产行业发展的未来方向。国家货币政策调控着国民经济的发展，当一国的货币政策发生变化时，与国民经济密切相关的房地产行业也随之发生变化。所以货币政策对“去库存”方面存在着直接以及间接的政策影响。例如，央行通过增加货币发行量和调整贷款利率来增加购房者的购买意向。近年来房地产市场的价格持续飙升，国家已多次出台货币政策来抑制过高的住房价格，但效果很有限。这表明了在房地产行业发展中，科学合理的货币政策显得尤为重要。

房地产作为经济发展的重要支柱产业之一，兼备投资、消费双重属性。近年来,随着中国经济的繁荣，房地产价格暴涨。2010年——2019年,我国江苏地区商品房平均销售价格由4983元/平方米增加至12130元/平方米①,涨幅超过100%。这也是房地产市场一直受到社会关注的主要原因。

（二）研究目的和意义

房地产作为一个资金密集型产业，与金融市场有着很高的相关度。房地产市场的变化波动会影响整个金融市场,进而影响当地的经济发展。房价虚高会产生房地产泡沫，不仅会影响相关产业,同时也破坏企业与购房者之间的资金链,最终导致整个经济体陷入债务通缩阶段。因此近年来，政府出台了一系列宏观政策,加强市场的监管与调整,以遏制房地产泡沫和房地产市场过热。包括供给侧结构性改革过程中提出三去一降一补中特别强调了“去库存”,近年来从中央到各省围绕去库存加大了重大的举措，虽然部分城市的房价上涨形势已经得到了缓解,但我国整体的根本问题还没有得到有效解决。

本文的主要目的是通过分析江苏地区的房价在货币政策影响之下的波动,利用实证分析，探究货币政策对房地产价格的传导路径,并阐述利率和货币供给量对房地产价格产生的影响。通过具体分析近五年江苏地区房地产价格的波动，研究货币政策房地产价格传导机制，进而为我国供给侧结构性改革去库存方面提供一些政策性的建议。

近年来，江苏省在经济实现飞速发展的同时，房地产投资也保持着较快的增长，当行业发展到一定程度，问题也不断涌现，如房地产投资增长过快，房地产价格过高，供应和需求结构相矛盾。从宏观角度来说，这是出现了无效供给。从微观角度来说，房地产价格的过快上涨，远超居民人均收入增长的速度，损害了居民的切身利益。因此中央和地方政府针对该问题采取了一系列措施,所以本文主要针对江苏省房地产市场进行研究分析，对改善房地产市场调控效果及供给侧结构性改革去库存有一定的现实意义。

我国货币政策经历多次相对宽松时期，期间释放了大量资金，通过有效的传导机制大量资金顺利流入房地产市场，楼市实现快速发展。中央明确了2019年稳健的货币政策松紧适度，在这样的大环境下，房地产市场价格受到影响。以江苏地区为例，南京2019年5月份，平均房价为29200元/平方米；苏州、无锡基本全年房价呈直线上升，从2019年初的17200元/平方米、11200元/平方米到2019年底的19500元/平方米、12700元/平方米；连云港的房价在8400元/平方米——8800/平方米之间，整体呈上升趋势；盐城是江苏15个市中房价波动最大的城市，4月份的房价为8896元/平方米，12月的房价约为11088元/平方米。总体来说，江苏地区房价是呈上升趋势。

二、我国货币政策的房地产价格传导机制

本文主要分析货币政策对房地产价格的影响,针对性地简化相关变量，选择利率和货币供应量作为货币政策的代表性变量。与中国的实际情况相结合，选择存款和贷款的名义利率并以其来衡量货币政策的松紧程度。在数量化货币政策变量中，货币供给是最具代表性的，代表了中国货币政策在数量调控中的松紧程度。中央银行存款准备金率，再贴现率和其他基本工具的调控反映在货币供应量的大小上，货币供应量是新信贷的绝大多数，即我国货币量增速与信贷控制之间存在正相关关系。

选取投资、消费、进出口，作为货币政策的最终目标代表变量有两大原因：一是，虽然实现经济持续平稳较快发展是我国货币政策的最终目标，我国需求拉动型的通货膨胀与经济增长的速度几乎一致，总体偏低，可忽略不计。二是，国家的经济增长由“三驾马车”来拉动，国家的经济增长态势很大程度上取决于投资和消费，反映国内经济形势，深受国内货币政策影响。

基于以上分析，中国的货币政策的房地产价格传导机制的一般框架构建如图1：

图1 货币政策房地产传导机制的一般框架

多种因素会影响到房地产价格变动。供给和需求之间的关系是最常见的因素之一，它也是确定房地产价格的基本因素。就供应而言，土地具有不可再生的稀缺特性，使得房地产市场的发展受制于土地的供给。且房地产项目周期长，区域化的特性，使得其在短期内，供给弹性很小；就需求而言，房地产市场的需求，又受到的居民的人口，收入等因素的影响。故本文以需求为切入点，来探究货币政策对房地产价格的影响，即利率和货币供应量两方面。

1、货币供应量对房地产价格的传导路径

我国在进行货币政策调控时，需要通过商业银行才能传导到市场。通过间接的方式影响了房地产市场的有效需求，造成房价波动。

图2 货币供应量对房地产价格的传导路径

另外，当货币供应量改变时，投资组合会发生变化。投资者会考虑收益与风险的比例，来调整自身资产的配置，以实现最优投资组合。

图3 货币供应量对房地产价格的传导途径

2、利率对房地产价格的传导路径

利率，与购房者息息相关。由于房地产价格虚高，对于大多数工薪家庭的购房者而言，不得不通过银行贷款来按揭买房。利率的上浮或者下调会直接影响购房者的购买欲望，刺激民众对房地产的需求，造成房地产价格波动。

图4 利率对房地产价格的传导路径

当利率发生变动时，资产组合中的各个部分的价值将会不同程度的波动，称之为资产组合效应。根据不同资产的收益与风险比，投资者会调整配置来使收益最大化。利率会影响货币资产的收益率，进而影响房地产需求并带来房价波动。

图5 利率对房地产价格的传导路径

三、江苏地区房地产市场发展现状分析

（一）宏观背景：货币政策调控的主要阶段

自1998年我国实行住房分配制度开始，我国对货币政策进行了四次调控，具体如下：

1、1998年——2002年：稳健。亚洲金融危机爆发，而我国是一个典型的劳动力国家，有效需求不足是制约经济发展的关键因素，而劳动力剩余条件下的有效需求不足与通货紧缩相交织。1998年为满足经济发展需求，逐步扩大货币供应量并增加信贷，到2002年我国继续执行积极的财政政策和稳健的货币政策。

2、2003年——2007年：趋紧。2003年以来，国民经济较快增长，国际收支状况良好，但依然存在很多问题，如收入差距大，资源环境压力增大等等。我国积极改革农村信用，推进货币市场发展，通过稳中趋紧的货币政策推动，如增加信贷量，来推动经济快速健康发展。

3、2007年——2008年：从紧。2007年，通货膨胀严重，物价飞涨，为抑制通货膨胀，中央银行上调了10次法定存款准备金率，6次加息，回笼大量人民币。中央银行以从紧的货币政策为主，但从紧的货币政策只维系了一年，很多研究者认为这一罕见的密集型政策并没有什么效果。

4、2008年至今：全球经济危机爆发，但由于中国国际收支资本项目还未完全开放，使中国免于严重冲击，但实体经济依旧受到波动。在此背景下，央行坚决采取宽松的货币政策来调控风向，采取降低法定存款准备金率和贷款利率的措施，并减少信贷额度和中央票据。

本文着重分析2015年至2019年江苏房地产价格的波动，在这五年期间，面对复杂严峻的国内外经济金融形势，人民银行坚持稳中求进工作总基调，从供给侧结构性改革角度，秉持着稳健的货币政策松紧适度，有效地传导至金融市场及房地产市场，尽可能实现有效供给。

（二）江苏地区房地产市场概况

1、江苏地区房地产行业发展环境

中国仍然处于快速工业化和城市化发展时期，以及存在庞大的人口基数，使得住房消费在很长一段时间内成为居民消费种类中的主要热点；住房消费的范围也从单一的住宅需求扩展新的投资需求，有着巨大的发展空间，这些因素的存在为房地产行业的发展奠定了坚实的市场基础。与其他行业相比，房地产行业有着更为密切的上下游产业，所形成的独特产业链也更长，所以“去库存”的背后体现着非常重要的供给侧结构改革目标。

江苏国土面积占全国1.12%，截止2019年，人口为8070万人，占全国5.8%，GDP占全国10%以上，高达9.9631万亿元，财政总收入占全国的11%，对外贸易占全国的16%，外资占全国的25%，江苏人均GDP、综合竞争力、地区发展与民生指数（DLI）均居我国各省第一。江苏为国家经济发展做出了重大贡献。纵观江苏经济发展史，改革开放40年来，是江苏经济发展最活跃、最旺盛的历史时期。而房地产行业的发展极大地推动了经济的发展。

2、江苏地区房地产行业发展现状

（1）商品房销量增长稳定，有减缓趋势

根据国家统计局数据显示（见图6）：2019年1-12月江苏省商品房销售面积累计达13972.85万平方米，同比增长3.62%；2018年1-12月江苏省商品房销售面积累计达13484.21万平方米，同比下降5.1%；2017年1-12月江苏省商品房销售面积累计达14211.12万平方米，同比增长1.8%。

2018年1-12月江苏住宅销售面积累计达12040.68万平方米，同比下降3.6%；2017年1-12月江苏住宅销售面积累计达12486.66万平方米，同比下降1.4%。

2018年1-12月江苏商品房销售额累计达14527.27亿元，同比增长11.2%；2017年1-12月江苏商品房销售额累计达13066.85亿元，同比增长6.3%。

图6 2009-2019年江苏商品房销售面积及增速

江苏省内，商品房销量最高的几个城市为：苏州，南京，无锡，南通，其中南京市房价均价最高，而无锡市房地产性价比最高。最近几年，政府相当重视调控房地产市场，为保障居民住房，控制房价虚高，防止过度炒房，多次出台措施，控房价，防过热，江苏省房地产市场销售逐月回调。由于城市差别，一些三四线城市政策环境相对宽松，因此这些城市有市场转热的现象。

（2）成交均价小幅度上涨

2018年，江苏省省商品房成交均价为9195元/平方米，同比增长4.4%；其中住宅的成交均价为9070元/平方米，同比增长3.9%。南京、无锡、苏州依旧是全省房地产最高的三个城市。南京房地产略有下降，但其他城市都以上涨为主，这是因为政府调控政策具有滞后性，不同城市不同市场对政策的敏感度也不同。从最近几年的房地产均价来看，市场下行，但房价并未有大幅度下跌，但上涨速度有所减缓。

（3）待售面积减少

2018年江苏省稳定房地产市场发展，去库存成效进一步扩大。当年末全省商品房待售面积4993.7万平方米，比上年下降10.7%；其中住宅待售面积2491.2万平方米，下降17.5%。2017年末，全省商品房待售面积为5590.5万平方米，较上年末净减少928.6万平方米；其中，住宅待售面积为3021.2万平方米，较上年末净减少753.6万平方米；以商业、办公为主的非住宅商品房待售面积为2569.3万平方米，较上年末净减少175万平方米。无锡，苏州，南通待售面积最多，超过其他城市，面积超过800万平方米，占全省总量的49.4%。近两年各城市待售面积均呈现减少趋势，但全省仍面临着商品房总量库存大，要解决这一问题，将耗费较长时间，周期较长。

（4）居民住房需求改变

从第六次人口普查结果来看，我国人口增长已变为低出生率，低死亡率，低增长率的模式，我国人口总量增速放缓，人口老龄化比重增加，尽管开放了全面二孩政策，但人口老龄化严重，常住人口增速下滑，住房需求将趋向减弱。2018年江苏省新型城镇化建设步伐加快，年末城镇化率达69.61%，比上年提高0.85个百分点，未来城镇化率将放缓增长趋势，这也会影响住房需求。新型城镇化和房地产去库存有着千丝万缕的联系，是缓解库存压力的重要推动力量。住房从早期普遍的供不应求转变为总量上基本实现供需平衡、供略过于求，随着经济发展，人民生活水平不断提高，一些居民已对现有的居住环境不满，更趋向于购买品质高的居住房，虽然整体房地产需求下降但这些力求住好房的居民推动了房地产需求。

四、货币政策对南京市房价影响的实证分析

（一）数据来源和实证假设

1、数据来源

经过上述分析，货币政策通过影响利率和货币供应量的调整，从而导致供需关系变化进而影响房地产价格。故选择利率和货币供应量作为货币政策变量。搜集相关数据，数据均来源于中国人民银行网站，国家统计局网站，江苏统计局网站。本文选取江苏省2015年—2019年的15个市的商品房均价（见表2），记为P。人民银行调整法定存款和贷款基准利率来影响资金供需状况，进一步影响房地产市场和实体经济。贷款利率可以看做是资金的成本，如果大部分买房的人都是通过贷款，而贷款利率上涨意味着借入的资金成本升高，变相意味着房价上涨，买房子的人就会变少，进而房价受到影响。故本文选择2015年—2019年的一年期贷款利率作为变量之一，记作I。中国人民银行通过货币政策工具三大法宝：法定存款准备金率，再贴现率，公开市场业务调节货币供应量，影响可用资金用量，左右投资者和消费者行为，最终影响影响房地产价格，故本文选择与宏观经济变量关系最为密切的广义货币供应量作为变量之二，记作M2（见表1）。

表1 我国近五年货币供应量（M2）（亿元）

表2 南京市近五年房价均价 元/平方米

2、实证假设

本文通过住房贷款利率I和货币供应量M2对江苏省房价作分析，做出以下两个假设：

H1：住房贷款利率与江苏省房价是负相关关系；

H2：货币供应量与江苏省房价是正相关关系。

本文从贷款利率与房价的相关性分析，货币供应量与房价的相关性分析以及综合分析三个角度建模，原因一是做实证的试验过程，找一个更好的更贴合的模型，二是可以做对比分析，更好的解释这个影响。

（二）实证分析和检验

1、多元线性回归分析

本文在具体研究两个自变量对房价的影响时，因考虑到两个自变量本身之间的互相影响关系，所以先以两个自变量做综合回归分析，既模拟简单线性回归，又做了对数化处理，两个模型涵盖了利率与货币供应量之间的相互影响关系，具有较强的综合性，但是具体模型结果如何，是否可靠，本文需要根据模型优劣去继续探讨研究。

表3 货币供应量M和贷款利率I与房价P之间的多元回归模型

P=16051.57+0.10175M-1772.163I

R2=0.78 D.W.=1.49 F=88.315

该模型把两个自变量对房地产价格的影响综合做了回归，该模型回归结果显示，其拟合优度为0.78，解释效果较好；F=88.315，通过变量显著性检验；D.W.=1.49，基本上不存在多重共线性。从模型的经济意义，货币供给与住房价格呈正相关关系，而住房贷款利率与房地产价格呈负相关关系，与前文假设符合。该模型的缺点是解释变量较少，仅仅从货币政策的相关变量进行解释江苏省房价问题，从经济学的角度来说，影响房价的因素还有很多很多，甚至其他行业的状况，经营效果，国内股市行情等等都会影响。但本文就选择这两种货币政策的变量进行实证，也有一定的意义。

2、具体分析--贷款利率与房价的相关性分析

具体实证分析贷款利率和房价之间的关系。

表4 贷款利率I与房价P之间的回归模型

P=21617.28-2353.146I

R2=0.75 D.W.=1.21 F=144.60

从该模型的贷款利率I与房价P之间的回归可以看出，住房贷款利率I与房价P之间呈现出明显的负相关关系。该模型拟合优度检验基本符合要求，模型显示R2=0.75，即该模型可以接受解释75%的现实现象。

F检验值=144.6，可以说明该模型通过F检验，该模型意味着住房贷款利率每增加1%，南京市房价就会减少2353.146元，与前文假设和实际情况相符合。目前，南京市房价总体呈现上升趋势，同时住房贷款利率在不断下降，与实证结果和相关原始数据均符合。

3、具体分析——货币供应量与房价的相关性分析

对影响南京市房地产价格的货币政策的进行分析，可以看出，货币供应量和南京市地产价格之间的显著正相关关系。

表5 货币供应量M与房价P之间的回归模型

P=2863.366+0.1046M

R2=0.89 D.W.=1.27 F=70.16

从该模型的货币供应量M与房价P之间的回归可以看出，货币供应量与房价P之间呈现正相关关系。该模型拟合优度检验较好，模型显示R2=0.89，即该模型可以接受89%的现实现象。

F检验值很大，可以说明该模型通过F检验，该模型意味着货币供应量M每增加1%，江苏省房价就会身高0.1%，与前文假设和实际情况相符合。说明本文实证结果较好。

总体而言，货币供应量对于房价有着较大的影响。从房地产供给方的角度看，房地产开发商要想获得更多的资金来源，就必须要增加货币供给量，这样才能使得房地产的供给量也得到增长；从房地产需求方的角度来看，因为在短期内，房地产供给的弹性相对来说比较小，所以需求作用会大于供给作用，由此可知，房地产价格会因为需求的变动而变化。同时，又由于商业银行可贷资金增长，货币供给量增加，这些不仅满足了房地产刚性的需求资金，也使得投机需求得到增长。因为上述的原因，引起了房地产开发的成本增加，导致了价格增长。

五、政策建议

实行稳中有进的货币政策，全球经济总体复苏，国内持续推进供给性改革，经济发展具有较大潜力，但其亦存在一些挑战。货币政策将保持稳健但不是中性，松紧适度，实现平衡，保持经济平稳增长及物价稳定。

（一）挖掘利率政策对房地产价格的调控潜力

长时间以来，我国实行的是管制利率政策，影响了我国的资源配置，使利率调控房地产价格效果甚微。而利率对房地产市场的调控具有重要影响，因而应加快推进利率市场化进程，疏通货币政策传导。这样一来，资金价格将不再由央行制定，转交给金融机构根据实际情况自主调节。以基准利率为基础，以货币市场为中介，由市场来决定金融机构的贷款利率。并开展贷款基础利率报价工作，在报价机构自主报出本机构基础利率的基础上，制定发布人对报价加权平均计算并对外公开，这将有助于商业银行市场化运营及利率市场化，以此有效调控房价。

（二）施行稳健的货币供给

保持货币供应量的稳定，管好货币供给总闸门，保持流动性合理充裕，引导货币信贷及社会融资规模合理增长，形成以“消费”主导的良性需求，以稳定房价。中国近几年放缓经济增长速度以追求高质量的经济发展。为转变经济发展方式，调整经济结构，实现产业结构的优化升级。

（三）综合运用多种政策工具

现阶段，中国的货币政策工具主要有公开市场操作、存款准备金、再贷款与再贴现、利率政策、汇率政策和窗口指导等。当前中国经济仍面临较大的下行压力，要灵活运用多种货币政策工具，优化政策组合，把握好结构性去杠杆的力度和节奏，促进经济平稳健康发展，稳定市场预期，努力防范化解金融风险，灵活公开市场操作，在保持流动性总量的同时引导市场利率。根据内外部经济金融形势变化，完善中央银行抵押品管理框架，保持适度流动性和货币市场稳定，实现货币信贷和社会融资规模合理增长。

注释：

①数据来自于和讯网地区宏观数据