貨幣供給對(duì)商品房?jī)r(jià)格影響的效應(yīng)分析

■ 周穩(wěn)海 副教授 陳立文 教授 趙桂玲 副教授（、河北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院 天津 000 2、河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 河北保定07002 、河北金融學(xué)院保險(xiǎn)系 河北保定 07000）

貨幣供給對(duì)商品房?jī)r(jià)格影響的效應(yīng)分析

■ 周穩(wěn)海1、2副教授 陳立文1教授 趙桂玲3副教授（1、河北工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院 天津 300130 2、河北大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 河北保定071002 3、河北金融學(xué)院保險(xiǎn)系 河北保定 071000）

本文選取2001-2011年季度數(shù)據(jù)作為分析樣本，并將之進(jìn)行HP濾波調(diào)整與單位根檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建VAR模型，并進(jìn)行了脈沖和方差分解分析，以研究貨幣供給變動(dòng)對(duì)我國(guó)商品房?jī)r(jià)格的影響。研究結(jié)論表明：前期商品房?jī)r(jià)格的上漲和貨幣供給增加均是引起商品房?jī)r(jià)格上漲的主要原因，即高房?jī)r(jià)既有“印”原因，也有“炒”原因。

商品房?jī)r(jià)格 貨幣供給 VAR模型 脈沖分析

國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)評(píng)述

貨幣供給對(duì)房?jī)r(jià)影響的效應(yīng)問(wèn)題一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者爭(zhēng)論的熱點(diǎn)。有些學(xué)者認(rèn)為貨幣供給是影響房產(chǎn)價(jià)格的顯著因素。Ansgar Belke（2008）使用主要OECD國(guó)家的總量數(shù)據(jù)建立VAR模型估計(jì)了全球流動(dòng)性與資產(chǎn)價(jià)格的關(guān)系，表明全球流動(dòng)性的增加會(huì)首先引起房地產(chǎn)價(jià)格的上漲，而后再傳導(dǎo)至商品價(jià)格。李學(xué)林（2008）認(rèn)為房?jī)r(jià)上漲和我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)中流動(dòng)性過(guò)剩存在密切的關(guān)系。在我國(guó)生產(chǎn)力不平衡結(jié)構(gòu)下，流動(dòng)性過(guò)剩造成大量資金涌入房地產(chǎn)市場(chǎng)，導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格快速上漲；賀建清（2009）得出流動(dòng)性過(guò)剩是影響房?jī)r(jià)波動(dòng)的重要原因的結(jié)論；周建軍，鄔麗萍（2009）認(rèn)為流動(dòng)性過(guò)剩也是房?jī)r(jià)過(guò)快上漲、房市波動(dòng)的重要力量；王蘇望（2010）認(rèn)為流動(dòng)性過(guò)剩是造成當(dāng)前我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格大幅上漲的根本原因。陳昌（2013）實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，貨幣供給量對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)需求和供給均帶來(lái)長(zhǎng)期的正相關(guān)的影響。

而有些學(xué)者則認(rèn)為貨幣供給對(duì)房產(chǎn)價(jià)格的影響并不顯著。李雅靜、楊毅（2005）研究了利率和貨幣供應(yīng)量對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)投資的影響，結(jié)果表明利率、貨幣供應(yīng)量這兩個(gè)變量對(duì)房地產(chǎn)投資的影響在短期和長(zhǎng)期內(nèi)存在正相關(guān)，但影響并不顯著。韓鑫韜、王擎（2011）研究結(jié)果表明，匯率的變化對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)率的變動(dòng)會(huì)產(chǎn)生顯著的線性影響，但是貨幣供應(yīng)量和利率的變化對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)率變動(dòng)的線性影響不大；央行調(diào)查統(tǒng)計(jì)司司長(zhǎng)盛松成（2013）認(rèn)為與其說(shuō)高房?jī)r(jià)是“印”出來(lái)的，確實(shí)還不如說(shuō)是“炒”出來(lái)的，從全球范圍看，貨幣與房?jī)r(jià)上漲并不總是保持一致。

還有些學(xué)者認(rèn)為貨幣供給與房產(chǎn)價(jià)格存在著雙向的因果關(guān)系。如李宗怡（2007）運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)證明了房地產(chǎn)價(jià)格與流動(dòng)性過(guò)剩存在雙向因果關(guān)系。魏博文（2009）研究表明房地產(chǎn)價(jià)格和貨幣供給量互為格蘭杰原因，互相影響，它們之間存在反向變化的關(guān)系；賀晨（2009）運(yùn)用一個(gè)簡(jiǎn)化的內(nèi)生貨幣經(jīng)濟(jì)模型描述了商品房?jī)r(jià)格與貨幣供應(yīng)量的關(guān)系，指出了我國(guó)房?jī)r(jià)和貨幣供應(yīng)量互相推動(dòng)變化的關(guān)系。

本文立足房產(chǎn)價(jià)格與貨幣供給出現(xiàn)雙增的經(jīng)濟(jì)背景下，選取最新數(shù)據(jù)，構(gòu)建VAR模型深入探討貨幣供給對(duì)商品房?jī)r(jià)格的影響效應(yīng)。

數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明與平穩(wěn)性檢驗(yàn)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明與平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文選取2001年至2011年的季度數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)房地產(chǎn)年鑒》、《中國(guó)金融年鑒》、中國(guó)人民銀行網(wǎng)站、中經(jīng)網(wǎng)站等。由于所選數(shù)據(jù)為季度數(shù)據(jù)，季節(jié)變動(dòng)和其它不規(guī)則要素掩蓋了經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的客觀變化，因此為了消除季度因素的影響，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行HP濾波調(diào)整。并且將消除季度影響的數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)，以消除數(shù)據(jù)的波動(dòng)性和可能存在的異方差，而且取對(duì)數(shù)后可以顯示變量相互間的彈性關(guān)系，便于對(duì)結(jié)果分析研究。變量的最終表達(dá)形式為商品房?jī)r(jià)格的對(duì)數(shù)LP、貨幣供應(yīng)量的對(duì)數(shù)LM2。

（二）樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常是不平穩(wěn)的，如果直接回歸分析則可能產(chǎn)生虛假回歸，在做回歸分析之前，首先通過(guò)ADF檢驗(yàn)方法對(duì)選取的各個(gè)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。ADF分析結(jié)果表明，原序列都是非平穩(wěn)序列，而LPt和LM2t的一階差分都是一階單整時(shí)間序列，即是I（1）過(guò)程。

實(shí)證分析

（一）Granger因果檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證貨幣供給和商品房?jī)r(jià)格二者之間的因果關(guān)系，本文借助Granger因果檢驗(yàn)工具對(duì)其進(jìn)行分析，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示：結(jié)果顯示，在滯后2-3期內(nèi)，貨幣供給是商品房?jī)r(jià)格的原因，這意味著貨幣供給的變動(dòng)將會(huì)引起商品房?jī)r(jià)格的變動(dòng)。與此同時(shí)，在滯后1-3期內(nèi)，商品房?jī)r(jià)格均是貨幣供給的原因，這表明商品房?jī)r(jià)格的變動(dòng)也會(huì)引起貨幣供給的變動(dòng)。綜上所述，二者存在著相互影響，相互作用的因果關(guān)系。

（二）VAR 模型滯后期的選擇

VAR模型選擇滯后階數(shù)越大，就越能更完整的反映模型的動(dòng)態(tài)特征，但估參數(shù)也越多，模型的自由度減少，影響參數(shù)的有效性。所以進(jìn)行選擇時(shí)，需要綜合考慮，既要有足夠多的滯后項(xiàng)，又要有足夠多的自由度。確定VAR模型的滯后階數(shù)，可用多種定階方法進(jìn)行篩選。結(jié)果顯示，五項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)（LR、FPE準(zhǔn)則、AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則、HQ）都認(rèn)為應(yīng)選擇滯后期為3，所以建立VAR（3）。

（三）VAR模型估計(jì)結(jié)果

經(jīng)過(guò)上述平穩(wěn)性檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)，表明這些變量適合構(gòu)建VAR模型，使用EVIEWS6.0進(jìn)行自回歸分析，得到VAR（3），將參數(shù)估計(jì)結(jié)果寫成矩陣形式，結(jié)果如下：

整個(gè)模型的擬合優(yōu)度為0.999,表明擬合效果較好。同時(shí),通過(guò)計(jì)算模型的AR特征多項(xiàng)式,發(fā)現(xiàn)特征多項(xiàng)式根的倒數(shù)全部位于單位圓內(nèi)，這表明所建立的VAR（3）模型是穩(wěn)定的。

由分析結(jié)果可以看出，商品房當(dāng)期價(jià)格受到其本身和貨幣供應(yīng)量的1至3階滯后項(xiàng)的影響。△LPt（-1）、△LPt（-2）、△LPt（-3）的系數(shù)分別時(shí)是1.765、-0.813、-0.008，其影響的總和為0.944，方向?yàn)檎?。表明商品房?jī)r(jià)格前期的上漲對(duì)后期具有推動(dòng)作用，存在著自我發(fā)展，自我膨脹的“炒作”過(guò)程。△LM2t （-1）、△LM2t （-2）、△LM2t （-3）的系數(shù)分別為-0.323、 0.759、-0.431，其影響的總和為0.005，方向?yàn)檎?。表明貨幣供?yīng)量的變動(dòng)也會(huì)對(duì)商品房?jī)r(jià)格產(chǎn)生一定的影響?；谝陨戏治觯砻魃唐贩?jī)r(jià)格的變動(dòng)既存在自身“炒作”的因素，也存在“印”的因素，即貨幣增發(fā)的因素。

（四）脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是在隨機(jī)誤差項(xiàng)（新息）上施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的外部沖擊后，對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來(lái)值所帶來(lái)的影響，其能夠比較直觀地刻畫出變量之間的動(dòng)態(tài)相互作用。為了進(jìn)一步分析貨幣供給量對(duì)商品房?jī)r(jià)格的動(dòng)態(tài)影響過(guò)程，對(duì)變量進(jìn)行脈沖影響分析，分析結(jié)果如下：

如圖1所示：商品房?jī)r(jià)格對(duì)其本身一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的正向沖擊立即產(chǎn)生較明顯的反應(yīng)，隨后并迅速增強(qiáng)，達(dá)到0.00016左右，隨即逐漸走低，到13期影響變?yōu)樨?fù)值，到第20期影響趨近于“0”。這表明商品房?jī)r(jià)格的正向沖擊對(duì)其本身價(jià)格的推動(dòng)具有顯著和長(zhǎng)期的作用，在1-12期（前3年）影響方向?yàn)檎?，以后逐漸由正變負(fù)，最終影響逐漸消失。這主要是因?yàn)椋荷唐贩拷趦r(jià)格的上漲會(huì)使商品房投資者保持良好的價(jià)格上漲預(yù)期，增加對(duì)商品房投資的力度，進(jìn)一步促使商品房?jī)r(jià)格上漲。但隨著商品房?jī)r(jià)格上漲也反映出了商品房投資者對(duì)價(jià)格上漲的擔(dān)憂，所以在13-20期（前4-5年）商品房?jī)r(jià)格對(duì)自身的影響為負(fù)值。

如圖2所示：貨幣供應(yīng)量對(duì)商品房?jī)r(jià)格的影響從開始到7期之前影響非常小，這說(shuō)明貨幣供給增加到影響投資者對(duì)商品房市場(chǎng)增加投資具有滯后性。從第8期對(duì)商品房?jī)r(jià)格的影響逐漸增大，最大值達(dá)到0.0014，到20期仍然保持在較高的水平，說(shuō)明貨幣供應(yīng)量的變動(dòng)對(duì)商品房?jī)r(jià)格也具有顯著性和長(zhǎng)期性的特征。

（五）方差分解

方差分析可以確定由于貨幣供給增加對(duì)商品房?jī)r(jià)格變動(dòng)作用大小。方差分解法是把系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量的波動(dòng)按其成因分解成各隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)影響的總和,通過(guò)方差貢獻(xiàn)度的大小,可以衡量隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)對(duì)變量的相對(duì)重要程度。

為了解各變量新息對(duì)商品房?jī)r(jià)格變化的貢獻(xiàn)度，我們對(duì)商品房?jī)r(jià)格變動(dòng)進(jìn)行了方差分解。從方差分解的結(jié)果圖3可以看出, 在第10期以前房產(chǎn)價(jià)格LP對(duì)其自身波動(dòng)的貢獻(xiàn)度幾乎占到了98%以上，而貨幣供給對(duì)商品房?jī)r(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度只占到2%以下。從第10期到23期，商品房?jī)r(jià)格對(duì)其自身波動(dòng)的貢獻(xiàn)度逐漸減少，貨幣供給的貢獻(xiàn)度逐漸增加，而25期之后，二者分別穩(wěn)定在51.5%和48.5%左右的位置。

這表明商品房?jī)r(jià)格自身對(duì)對(duì)其價(jià)格變動(dòng)的貢獻(xiàn)度與貨幣供給對(duì)房產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的貢獻(xiàn)度基本相同。也就是說(shuō)高房?jī)r(jià)存在“炒”的因素也存在“印”的因素，在二者共同的作用下逐漸推高了房?jī)r(jià)。

結(jié)論與啟示

本文通過(guò)Granger因果檢驗(yàn)，表明貨幣供給和商品房?jī)r(jià)格二者之間存在密切的因果關(guān)系。通過(guò)VAR模型研究表明商品房?jī)r(jià)格前期的上漲對(duì)后期具有推動(dòng)作用，存在著自我發(fā)展，自我膨脹的“炒作”過(guò)程；貨幣供應(yīng)量的變動(dòng)也會(huì)對(duì)房產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生一定的影響。通過(guò)方差分析和脈沖分析表明說(shuō)明前期商品房?jī)r(jià)格和貨幣供應(yīng)量的變動(dòng)對(duì)當(dāng)期商品房?jī)r(jià)格具有顯著性和長(zhǎng)期性的影響，商品房?jī)r(jià)格對(duì)其自身波動(dòng)的貢獻(xiàn)度為51.5%，而貨幣供給的貢獻(xiàn)度為48.5%。因此，目前的高房?jī)r(jià)既存在自身“炒作”的原因，也存在“印”的原因，即貨幣增發(fā)的原因。

根據(jù)以上結(jié)論易得到如下啟示：首先，消除房產(chǎn)炒作的環(huán)境和動(dòng)機(jī)是治理房產(chǎn)價(jià)格上漲的有效途徑，應(yīng)疏堵并重。比如增加新的實(shí)物與金融投資產(chǎn)品，有效分流房產(chǎn)市場(chǎng)資金；繁榮規(guī)范股票、基金、債券、期貨等金融市場(chǎng)，提高投資回報(bào)率；調(diào)整城市產(chǎn)業(yè)和社會(huì)資源分布，防止過(guò)度集中；注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，引導(dǎo)合理投資；配合稅收和金融政策，減小房產(chǎn)投資收益率，提高房產(chǎn)炒作與持有成本，減小房產(chǎn)的投機(jī)動(dòng)力。其次，還應(yīng)根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，通過(guò)利率、信貸等貨幣政策適當(dāng)調(diào)節(jié)貨幣供給，降低通貨膨脹，減小貨幣因素造成的房產(chǎn)價(jià)格泡沫。

1.賀晨.商品房?jī)r(jià)格與貨幣供應(yīng)量關(guān)系研究-兼論我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)政策[J].管理世界，2009（1）

2.賀建清.基于流動(dòng)性過(guò)剩視角的房?jī)r(jià)波動(dòng)分析[J].南京財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2009（2）

3.周建軍,鄔麗萍.流動(dòng)性過(guò)剩與我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格上漲:理論及對(duì)策[J].湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)，2009（4）

4.王蘇望.流動(dòng)性過(guò)剩對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的影響[J].中國(guó)房地產(chǎn)，2010（6）

5.李健飛,史晨昱.我國(guó)銀行信貸對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響[J].上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2005（2）

▲ 本文是 2012年國(guó)家社科基金項(xiàng)目（課題編號(hào)：12BJY053）；2012年國(guó)家社科基金項(xiàng)目（課題編號(hào)：12BJY034）；國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（課題編號(hào)：70872029） 的階段性成果；2014年國(guó)家社科基金項(xiàng)目（課題編號(hào)：14BJY060）；2014年河北省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目

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