人民幣匯率對(duì)我國(guó)城市房?jī)r(jià)區(qū)別影響研究

石懷平，張 博，闞瑀婷

(1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)中心，安徽 蚌埠 233030；2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233030；3.蚌埠市稅務(wù)局，安徽 蚌埠 230061)

匯率和房地產(chǎn)價(jià)格是當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)的兩大熱點(diǎn)問題，房地產(chǎn)業(yè)能否健康、平穩(wěn)地發(fā)展，既關(guān)系到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展，又牽動(dòng)著人民的財(cái)產(chǎn)分配與切身利益。房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展進(jìn)程不單受到國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的沖擊，并且受到國(guó)際金融市場(chǎng)波動(dòng)的影響。中國(guó)房地產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷長(zhǎng)時(shí)期高速發(fā)展后，當(dāng)前正處于一個(gè)艱難的調(diào)整期，其作為資金密集型產(chǎn)業(yè)，和金融環(huán)境的變動(dòng)緊密相連，因此人民幣匯率的變動(dòng)也會(huì)導(dǎo)致房地產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)。從2005年7月21日開始，我國(guó)調(diào)整為有管理的浮動(dòng)匯率制度。在經(jīng)濟(jì)全球化的大環(huán)境下，2006年至2015年，這過去的9年中，人民幣持續(xù)升值，最高增長(zhǎng)32%。這也正是中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格高速增長(zhǎng)的9年。2015年至今，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)在“新常態(tài)”這一嶄新的背景之下，人民幣貶值預(yù)期持續(xù)加強(qiáng)，但對(duì)一、二、三線城市房地產(chǎn)價(jià)格的影響呈現(xiàn)不同狀態(tài)。

在理論意義上，建立人民幣匯率對(duì)一、二、三線城市房地產(chǎn)價(jià)格區(qū)別影響的理論分析框架，分析匯率以及通過各中間變量所起的作用，為實(shí)證分析提供理論依據(jù)。在現(xiàn)實(shí)意義上，考慮到我國(guó)目前所處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“新常態(tài)”時(shí)期，由于一、二、三線城市房地產(chǎn)市場(chǎng)存在較大差異，研究匯率對(duì)不同城市房地產(chǎn)價(jià)格的結(jié)構(gòu)性影響，平衡不同城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，具有現(xiàn)實(shí)意義。

文章基于理論分析，引入相關(guān)中間變量，利用面板 VAR模型來描述人民幣匯率通過各因素作用于一、二、三線城市房地產(chǎn)價(jià)格的結(jié)構(gòu)化影響，接著通過靜、動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型確定各因素對(duì)各線城市房?jī)r(jià)的影響方向與彈性系數(shù)，最后提出具有分類調(diào)控特點(diǎn)的政策建議。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)外相關(guān)研究起始于美國(guó)遠(yuǎn)近聞名的經(jīng)濟(jì)學(xué)家歐文·費(fèi)雪。他在1911年《貨幣的購(gòu)買力》中強(qiáng)調(diào)，匯率的波動(dòng)使得國(guó)外投資者對(duì)本國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行投機(jī)活動(dòng)，這是導(dǎo)致本國(guó)房?jī)r(jià)產(chǎn)生波動(dòng)的一大誘因。而后，大量關(guān)于匯率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的實(shí)證探究逐步展開。研究結(jié)果主要集中在三個(gè)方面：一是隨著本幣升值，房?jī)r(jià)增長(zhǎng)，匯率和房?jī)r(jià)呈現(xiàn)顯著相關(guān)[1-2]；二是匯率失衡導(dǎo)致熱錢涌入而抬高房地產(chǎn)價(jià)格[3-4]；三是基于中國(guó)國(guó)情，認(rèn)為人民幣預(yù)期升值會(huì)引致國(guó)際資本進(jìn)入，這成為中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)的關(guān)鍵因素，匯率變動(dòng)影響著房地產(chǎn)投資組合的利潤(rùn)率[5-6]；四是匯率變化帶來的信貸效應(yīng)、流動(dòng)性效應(yīng)、預(yù)期效應(yīng)、財(cái)富效應(yīng)與溢出效應(yīng)均對(duì)房?jī)r(jià)存在影響,其中影響最強(qiáng)烈的是溢出效應(yīng)[7]。

國(guó)內(nèi)相關(guān)研究主要分為兩類，一是從經(jīng)濟(jì)理論視角對(duì)二者的關(guān)系進(jìn)行探究；二是利用計(jì)量模型對(duì)二者的關(guān)系加以實(shí)證探究。從經(jīng)濟(jì)理論視角出發(fā)，存在國(guó)際資本流動(dòng)渠道論和國(guó)內(nèi)貨幣供給渠道論兩大理論。國(guó)際資本流動(dòng)渠道論認(rèn)為：匯率升值引起國(guó)際資本流入從而導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格上揚(yáng)[8]。國(guó)內(nèi)貨幣供給渠道論認(rèn)為：匯率升值會(huì)引致貨幣供應(yīng)量的上升，從而引致房地產(chǎn)價(jià)格的飆升[9]。從實(shí)證分析視角出發(fā)，研究主要集中于整體影響研究和結(jié)構(gòu)影響研究?jī)深?。在整體影響研究中，基于我國(guó)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，采用線性回歸方程得出房?jī)r(jià)隨匯率變動(dòng)百分比，且人民幣升值會(huì)促使房?jī)r(jià)上揚(yáng)[10]。采用VAR模型和向量修正模型得出匯率與房地產(chǎn)價(jià)格呈現(xiàn)反向相關(guān)[11]。采用VAR模型分析出中短期來看，人民幣升值引致房?jī)r(jià)上揚(yáng)，長(zhǎng)期情況下則恰好相反[12]。以及利用非線性MSVAR模型判定出匯率與房地產(chǎn)價(jià)格呈現(xiàn)出彼此推進(jìn)的關(guān)系[13-14]。在結(jié)構(gòu)影響研究中，主要集中于對(duì)我國(guó)東中西部地區(qū)以及代表性省份房?jī)r(jià)的結(jié)構(gòu)性研究。得出國(guó)內(nèi)東中西部地區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)在價(jià)格、投資偏好、市場(chǎng)供求與就業(yè)等方面呈現(xiàn)顯著差別，這主要是因?yàn)楦鞯貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、政策扶助力度以及消費(fèi)觀念差異所致[15]。通過建立 VAR模型，對(duì)東部、中部、西部房?jī)r(jià)進(jìn)行實(shí)證研析，結(jié)果表明匯率對(duì)西部地區(qū)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響超過了東部地區(qū)，F(xiàn)DI作為中間變量的確有效傳遞了匯率變動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)的影響，尤其在西部組上效果明顯[16]。還有運(yùn)用 Panel Data模型對(duì)人民幣匯率與國(guó)內(nèi)外向型地區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)二者具有顯著的同向變化關(guān)系，人民幣每升值1%，會(huì)引發(fā)外向型地區(qū)房地產(chǎn)價(jià)格上揚(yáng)0.94%[17]。

無論是國(guó)外還是國(guó)內(nèi)的研究，由于采取的計(jì)量口徑、樣本數(shù)據(jù)的區(qū)間以及計(jì)量模型的不同，人民幣匯率對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格影響結(jié)果也存在差異。現(xiàn)有的研究在經(jīng)濟(jì)原理和實(shí)證分析上，給我們提供了一個(gè)研究的高度。但研究大多集中在人民幣匯率對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格這一整體的研究，對(duì)于我國(guó)區(qū)域房地產(chǎn)的結(jié)構(gòu)性研究，也局限于對(duì)東、中、西部以及選取代表性省份的分析，鮮有研究人民幣匯率對(duì)我國(guó)一、二、三線城市房地產(chǎn)價(jià)格的研究，且無結(jié)構(gòu)性影響的理論基礎(chǔ)。由于我國(guó)一、二、三線城市房地產(chǎn)市場(chǎng)差異較大，因此文章基于面板VAR模型及靜、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)模型，實(shí)證研究人民幣匯率對(duì)我國(guó)一、二、三線城市房地產(chǎn)價(jià)格的影響具備現(xiàn)實(shí)意義，針對(duì)各城市不同的研究結(jié)果，有針對(duì)性對(duì)如何平衡“匯率穩(wěn)定”與“房?jī)r(jià)穩(wěn)定”的難題提出對(duì)策建議。

二、理論分析

(一)一般性分析

1.國(guó)際資本流動(dòng)渠道論

在短期，匯率對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響表現(xiàn)為一國(guó)貨幣升值使得大批國(guó)際資本紛紛流入該國(guó)市場(chǎng)，其中一部分流向房地產(chǎn)市場(chǎng)，推高房地產(chǎn)價(jià)格。雖然中國(guó)實(shí)行資本管制政策，但國(guó)際資本會(huì)繞開資本管制，以種種隱形渠道進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)。投資者一方面獲得資本價(jià)格上升帶來的買賣價(jià)格差；另一方面賺取人民幣升值所帶來的收益。在羊群效應(yīng)的作用下，大量的國(guó)際資本流入，使得房?jī)r(jià)上升與資本流入呈螺旋式增長(zhǎng)。但在長(zhǎng)期，一國(guó)貨幣的不斷升值會(huì)吸引更多的資本流入，升值壓力不斷增大，當(dāng)升值到一定程度時(shí)，國(guó)際資本預(yù)期匯率已升值到頂，他們便會(huì)撤離該國(guó)市場(chǎng)，導(dǎo)致其房地產(chǎn)價(jià)格下跌。

2.貨幣供給渠道論

一國(guó)貨幣升值會(huì)帶來經(jīng)常項(xiàng)目與資本項(xiàng)目順差，國(guó)外凈資產(chǎn)的增加引致外匯儲(chǔ)備的上漲，使得外匯占款激增，由于基礎(chǔ)貨幣中包含外匯占款，而貨幣供應(yīng)量又是基礎(chǔ)貨幣與貨幣乘數(shù)的乘積，因而貨幣供應(yīng)量成倍增長(zhǎng)。

當(dāng)一國(guó)貨幣供給量增加時(shí)，一方面促進(jìn)個(gè)人消費(fèi)、企業(yè)投資、政府購(gòu)買的增加，從而增加總需求，國(guó)民收入增加；另一方面人們預(yù)期物價(jià)上漲，即貨幣購(gòu)買力在未來將減弱，因此貨幣持有將會(huì)減少，轉(zhuǎn)而購(gòu)買能夠保值的資產(chǎn)，如房屋等固定資產(chǎn)，讓原本打算以后買房的人提前買房，增加當(dāng)期購(gòu)房需求，從而抬高房?jī)r(jià)，反之則降低房?jī)r(jià)。

(二)結(jié)構(gòu)性分析

1.房地產(chǎn)交易者投機(jī)理論

一國(guó)貨幣升值一方面將導(dǎo)致進(jìn)口原材料價(jià)格下跌，引致國(guó)內(nèi)依靠進(jìn)口原材料的產(chǎn)品成本降低；另一方面又會(huì)引致出口商品價(jià)格上漲，出口減少，國(guó)內(nèi)產(chǎn)品供過于求；這都會(huì)引致實(shí)際利率的上漲，因此借貸資金供過于求帶來名義利率下跌，最后預(yù)期投資收益上升，外商直接投資上漲。外商直接投資的進(jìn)入會(huì)使房地產(chǎn)業(yè)投資增加，商品房成交量大幅增加，房地產(chǎn)價(jià)格上漲。與此同時(shí)，大量外商直接投資涌入本國(guó)市場(chǎng)也使得本幣升值壓力變大，更多的資金流入本國(guó)，抬高房?jī)r(jià)。對(duì)房地產(chǎn)投資者而言，短期資金流入多是投機(jī)目的，過度炒房也成為房?jī)r(jià)居高不下的原因，由于一、二、三城市金融市場(chǎng)發(fā)達(dá)程度，資金流動(dòng)性存在差異,相同的匯率變動(dòng)會(huì)導(dǎo)致外商直接投資在各城市有所不同，從而導(dǎo)致各線城市房?jī)r(jià)變動(dòng)存在差異。

2.信貸投放對(duì)房?jī)r(jià)的傳導(dǎo)效應(yīng)

由于匯率變動(dòng)通過外匯儲(chǔ)備引致貨幣供應(yīng)量的變動(dòng)，房地產(chǎn)業(yè)作為資金密集型產(chǎn)業(yè)，對(duì)于投資者與消費(fèi)者而言，往往需要向商業(yè)銀行貸款，很難全額付清房款。貨幣供應(yīng)量的增加會(huì)提高商業(yè)銀行的放貸能力，商業(yè)銀行在合理預(yù)估信貸風(fēng)險(xiǎn)收益后，擴(kuò)大對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的貸款投入，從而使購(gòu)房者易于獲得貸款，房地產(chǎn)有效需求上升，房?jī)r(jià)隨之增長(zhǎng)；反之房地產(chǎn)有效需求則下降，房?jī)r(jià)下跌。但由于一、二、三線城市信貸投放集中度不同，這一傳導(dǎo)效應(yīng)便對(duì)各線城市信貸投放的影響呈現(xiàn)不同狀態(tài)，從而對(duì)一、二、三線城市房?jī)r(jià)存在區(qū)別影響。

三、實(shí)證研究

(一)數(shù)據(jù)來源與處理

在以上理論分析的基礎(chǔ)上，選取2006年到2019年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，選擇一、二、三線城市商品房均價(jià)pt作為被解釋變量，選取人民幣兌美元匯率ert，廣義貨幣供應(yīng)量mt，一、二、三線城市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值gdpt，外商直接投資fdit，貸款額lat作為解釋變量，其中t=1,2,3分別代表一、二、三線城市。根據(jù)最新一、二、三線城市分類標(biāo)準(zhǔn)，遴選北京、上海、廣州、深圳、天津作為一線城市；重慶、杭州、南京、廈門、青島、成都、西安、寧波、武漢、濟(jì)南、大連作為二線城市；福州、合肥、南昌、石家莊、?？凇⒗ッ?、貴陽、長(zhǎng)春、蘭州、南寧、西寧、呼和浩特作為三線城市。之所以做出這樣的選擇是因?yàn)榇笾邪l(fā)達(dá)城市金融市場(chǎng)體系較為完善、國(guó)際資本流動(dòng)較為順暢、外商直接投資引力較強(qiáng)且信貸投放集中度較高，使得研究更具現(xiàn)實(shí)意義。數(shù)據(jù)來源于各大城市統(tǒng)計(jì)局并經(jīng)過整理得出。原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征見表1，并對(duì)原始數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，目的是為了消除異方差。

從表1可以清晰地看到，一、二、三線城市房?jī)r(jià)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、外商直接投資及貸款額存在較大差異，人民幣兌美元匯率對(duì)各城市房?jī)r(jià)呈現(xiàn)較高的負(fù)相關(guān)性，對(duì)其他各變量也呈現(xiàn)一定程度的負(fù)相關(guān)性，因此有必要通過實(shí)證研究探討匯率自身及通過這些中間變量對(duì)各城市房?jī)r(jià)的區(qū)別影響。

表1 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征

(二)面板VAR模型

文章對(duì)一、二、三線城市分別構(gòu)建面板 VAR模型，以得出人民幣匯率自身及通過各中間變量對(duì)各線城市房?jī)r(jià)的作用方向與軌跡，也為進(jìn)一步利用靜、動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型加以研析做鋪墊。

1.面板單位根檢驗(yàn)

為了避免出現(xiàn)偽回歸，應(yīng)首先進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)，文章利用Eviews 8.0對(duì)全部變量加以檢驗(yàn)，由表2可知，一、二、三線城市各個(gè)變量對(duì)數(shù)形式平穩(wěn)。

表2 各變量面板單位根檢驗(yàn)

2.模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

基于各變量對(duì)數(shù)形式平穩(wěn)，接下來考慮面板 VAR模型的滯后階數(shù)，根據(jù)AIC，SC，HQ及其他準(zhǔn)則，經(jīng)多次試驗(yàn)后確定一、二、三線城市該模型的最佳滯后階數(shù)均是二階。再分別對(duì)各線城市二階面板VAR模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明所有的點(diǎn)均落于單位圓內(nèi)，模型穩(wěn)定。

3.脈沖響應(yīng)函數(shù)估計(jì)

為了進(jìn)一步分析人民幣匯率自身及通過各個(gè)變量對(duì)一、二、三線城市房地產(chǎn)價(jià)格的區(qū)別沖擊，文章利用脈沖響應(yīng)函數(shù)做深入分析。

通過圖1可清晰刻畫人民幣匯率自身及通過各中間變量對(duì)城市房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊方向與軌跡。

(1)人民幣匯率對(duì)房?jī)r(jià)的直接影響

人民幣匯率在正交化新息的沖擊下，對(duì)一線城市房?jī)r(jià)的影響在前期正負(fù)正波動(dòng)，而后第7期穩(wěn)定于正向影響；對(duì)二線城市房?jī)r(jià)一直為負(fù)相關(guān)，且相關(guān)程度越來越大，三線城市房?jī)r(jià)先顯現(xiàn)正向影響，第二期達(dá)到正向最大，而后轉(zhuǎn)為負(fù)值，并隨著期數(shù)的增加影響不斷增強(qiáng)；可以看到人民幣匯率對(duì)一、二、三線城市房?jī)r(jià)呈現(xiàn)區(qū)別影響，這也證實(shí)了后續(xù)研究的必要性。但一線城市房?jī)r(jià)受人民幣匯率的影響與理論分析略有偏頗，這里可能的原因是一線城市金融市場(chǎng)發(fā)達(dá)，匯率的傳遞效應(yīng)較為顯著，在長(zhǎng)期，人民幣不斷升值會(huì)吸引更多的資本流入，升值壓力不斷增大，當(dāng)升值到一定程度時(shí)，國(guó)際資本預(yù)期匯率已升值到頂，投資者紛紛預(yù)期房?jī)r(jià)將下跌，此時(shí)雖然房地產(chǎn)需求與房地產(chǎn)供給均下降，但由于房地產(chǎn)供給周期長(zhǎng)，反應(yīng)時(shí)間相對(duì)滯后，導(dǎo)致房地產(chǎn)需求方的投資者先行撤離本國(guó)市場(chǎng)。

圖1 脈沖響應(yīng)圖

(2)人民幣匯率通過M2對(duì)房?jī)r(jià)的影響

人民幣匯率的正交化新息沖擊下M2均呈現(xiàn)負(fù)向沖擊；M2的正交化新息沖擊下一線城市房?jī)r(jià)呈先負(fù)后正波動(dòng)，二線城市房?jī)r(jià)則呈正向波動(dòng)，且正向影響在第2期達(dá)最大，后期有所下降，三線城市房?jī)r(jià)也呈正向波動(dòng)，且波動(dòng)幅度隨著滯后期的增加略有上升。人民幣匯率通過貨幣供應(yīng)量對(duì)各線城市房?jī)r(jià)的影響存在滯后性，一線城市房?jī)r(jià)表現(xiàn)得更為突出。

(3)人民幣匯率通過GDP對(duì)房?jī)r(jià)的影響

對(duì)于人民幣匯率的一個(gè)正向沖擊，一、二、三線城市 GDP均先呈現(xiàn)正向波動(dòng)，在滯后2期以后開始呈現(xiàn)負(fù)向影響，這與理論分析基本一致，前期出現(xiàn)相悖，是因?yàn)槿嗣駧艆R率到GDP的傳遞，中間還存在到貨幣供應(yīng)量的傳遞，使人民幣匯率的變動(dòng)未能及時(shí)的反應(yīng)各城市GDP中，且三線城市 GDP的負(fù)向波動(dòng)逐漸增大，說明人民幣匯率的波動(dòng)在后期對(duì)三線城市 GDP的增加起到的效用有所增強(qiáng)；一線城市 GDP的一個(gè)正向沖擊，使得一線城市房?jī)r(jià)呈現(xiàn)先負(fù)后正的波動(dòng)，二、三線城市則呈現(xiàn)正向波動(dòng)，三線城市房?jī)r(jià)的負(fù)向波動(dòng)最為顯著，說明一線城市 GDP對(duì)其房?jī)r(jià)的影響相對(duì)滯后，三線城市 GDP的提高會(huì)明顯提高三線城市房?jī)r(jià)水平。

(4)人民幣匯率通過FDI對(duì)房?jī)r(jià)的影響

人民幣匯率對(duì)一、二、三線城市 FDI的影響均先為正后為負(fù)，且人民幣匯率對(duì)三線城市 FDI的傳遞相對(duì)滯后，對(duì)一線城市 FDI的影響程度隨著時(shí)間的推移越來越高；一、二線城市 FDI的一個(gè)單位正向沖擊，對(duì)一、二線城市房?jī)r(jià)的影響呈現(xiàn)正負(fù)波動(dòng)最后穩(wěn)定為正值，且對(duì)一線城市的影響程度明顯高于二線城市，但三線城市 FDI對(duì)其房?jī)r(jià)的影響非顯著，因此圖1中并未列出。

(5)人民幣匯率通過貸款額對(duì)房?jī)r(jià)的影響

人民幣匯率一個(gè)正向沖擊，一線城市貸款額呈現(xiàn)負(fù)正負(fù)的波動(dòng)，二線城市貸款額呈現(xiàn)負(fù)向波動(dòng)，三線城市貸款額無顯著影響。因此圖1中并未列出；一、二、三線城市貸款額的一個(gè)正向沖擊，使得一、二、三線城市房?jī)r(jià)呈現(xiàn)先為負(fù)后為正的影響，但三線城市房?jī)r(jià)在后期受貸款額的影響程度高于一、二線城市。又由于人民幣匯率對(duì)三線城市貸款額的作用非顯著，所以應(yīng)對(duì)三線城市進(jìn)行區(qū)域經(jīng)濟(jì)調(diào)控，提高三線城市信貸集中度，拓寬房地產(chǎn)融資渠道，這對(duì)于調(diào)整三線城市房?jī)r(jià)，去三線城市房地產(chǎn)庫存至關(guān)重要。

由此我們可以看到，人民幣匯率自身及通過各中間變量對(duì)一、二、三線城市房?jī)r(jià)的影響存在顯著差異，需要進(jìn)一步加以實(shí)證分析各變量的貢獻(xiàn)程度。

4.方差分解

表3 第一組方差分解表

表4 第二組方差分解表

方差分解可以得出一個(gè)變量的結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量的解釋程度，通過比較貢獻(xiàn)程度的大小，以了解各變量結(jié)構(gòu)沖擊的相對(duì)重要性。文章在進(jìn)行方差分解時(shí)，將樣本分為兩組，第一組僅引入人民幣匯率與一、二、三線城市房?jī)r(jià)兩個(gè)變量，第二組則引入所有變量，旨在比較引入其他中間變量是否使得人民幣匯率對(duì)一、二、三線城市房?jī)r(jià)的影響更顯著。

由表3及表4可以看出，引入各中間變量后，人民幣匯率對(duì)一、二、三線城市房?jī)r(jià)的貢獻(xiàn)率有所增強(qiáng)，且區(qū)別影響更為顯著，第5期一線城市房?jī)r(jià)變動(dòng)中有38.21%由人民幣匯率引起，有19.03%由外商直接投資引起，廣義貨幣供應(yīng)量、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、貸款額的貢獻(xiàn)率分別為16.51%、6.87%、9.05%，第10期 GDP的解釋程度有所增加，達(dá)到13.73%，其他影響因素基本與第5期保持一致。二線城市在第5期人民幣匯率、廣義貨幣供應(yīng)量、外商直接投資、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的貢獻(xiàn)度分別為30.26%、14.98%、11.76%、5.75%，在第10期，其他因素的貢獻(xiàn)度大體不變。三線城市第5期人民幣匯率、廣義貨幣供應(yīng)量、貸款額、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、外商直接投資的貢獻(xiàn)度分別為25.85%、18.55%、12.59%、9.42%、1.26%，而在第10期，廣義貨幣供應(yīng)量、貸款額的解釋程度分別增長(zhǎng)到23.75%、19.59%，房?jī)r(jià)本身的解釋程度減少為17.94%，其他因素的貢獻(xiàn)度基本不變。

這充分說明了人民幣匯率不僅僅是直接作用于房?jī)r(jià)，中間因素起著重要影響，因此引入中間變量使得分析更加精準(zhǔn)。相對(duì)于其他中間變量，人民幣匯率對(duì)一、二、三線城市房?jī)r(jià)均存在顯著影響，而且除房?jī)r(jià)本身以外人民幣匯率的貢獻(xiàn)率較其他變量而言均最大，貢獻(xiàn)度從大到小依次為一線城市、二線城市、三線城市。這可能是因?yàn)槿嗣駧艆R率較其他變量而言既可以直接作用于各線城市房?jī)r(jià)，又會(huì)通過其他變量，間接影響各線城市房?jī)r(jià)，而一線城市金融市場(chǎng)完善，資金流動(dòng)性較強(qiáng)，具備更優(yōu)地投資價(jià)值。

(三)面板數(shù)據(jù)模型

以面板VAR模型作為基礎(chǔ)，建立靜、動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。一是可以確定各因素對(duì)各線城市房?jī)r(jià)的影響方向與彈性系數(shù)；二是因?yàn)槿糁苯訕?gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，易產(chǎn)生偽回歸。

1.靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

在建立靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型形式之前，需明確模型效應(yīng)形式，首先設(shè)立隨機(jī)效用模型，利用Hauseman隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)，P值小于0.05時(shí)，拒絕原假設(shè)，則應(yīng)設(shè)定固定效應(yīng)模型，否則設(shè)定隨機(jī)效應(yīng)模型，檢驗(yàn)得到一、二、三線城市 P值均為0.00，因此靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型構(gòu)建形式如下：

(15)

其中，被解釋變量lnpit表示各線城市房?jī)r(jià)水平，i表示各線城市，t表示年份，C表示截距，αt表示個(gè)體非觀測(cè)效應(yīng)，為固定常數(shù)，εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

對(duì)(15)式進(jìn)行回歸，我們可以看到一、二、三線城市回歸結(jié)果見表5。除模型3變量 FDI不顯著以外，3個(gè)模型各變量在置信度為10%的水平下均顯著，人民幣匯率對(duì)各線城市房?jī)r(jià)的影響系數(shù)從大到小依次為一線城市、二線城市、三線城市，貸款額則正好相反；一、二線城市 FDI對(duì)其對(duì)應(yīng)房?jī)r(jià)的影響程度依次減少，而廣義貨幣供應(yīng)量對(duì)各線城市房?jī)r(jià)的影響系數(shù)從大到小依次為二線城市、三線城市、一線城市，結(jié)論與脈沖響應(yīng)與方差分解結(jié)果基本一致，說明人民幣匯率自身及各中間變量共同引致一、二、三線城市房地產(chǎn)價(jià)格的差異。

表5 靜態(tài)面板模型估計(jì)結(jié)果

2.動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

由于現(xiàn)實(shí)社會(huì)中，很多經(jīng)濟(jì)關(guān)系是動(dòng)態(tài)的，有時(shí)需要引入滯后項(xiàng)去解釋這些經(jīng)濟(jì)關(guān)系，因此有必要研究當(dāng)期房?jī)r(jià)受上一期房?jī)r(jià)水平的影響，從而運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型重新估計(jì)。動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型構(gòu)建形式如下：

(16)

其中解釋變量lnpit-1滯后一期。

以一階差分廣義矩估計(jì)GMM方法對(duì)式(16)加以回歸分析，估計(jì)結(jié)果見表6。

表6 動(dòng)態(tài)面板模型估計(jì)結(jié)果

動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的 GMM估計(jì)不同于一般的估計(jì)，沒有擬合優(yōu)度和 F統(tǒng)計(jì)量，而是利用 J統(tǒng)計(jì)量做 Sargan檢驗(yàn)，原假設(shè)為所有工具變量均有效，由表6，模型1、2和3的 J統(tǒng)計(jì)量 P值分別為0.446、0.193和0.653374，因此這三個(gè)模型均通過 Sargan檢驗(yàn)，說明這三個(gè)模型的所有工具變量均不存在過度識(shí)別問題，接下來利用 Arellano Bond檢驗(yàn)誤差項(xiàng)是否序列相關(guān)，且 GMM估計(jì)不能存在二階序列相關(guān)，即 P(AR(2))越大越好，一般要求大于0.1，模型1的 P(AR(1))=0.4782， P( AR(2))=0.7431，模型2的 P( AR(1))=0.2277，P( AR(2))=0.6829，模型3的 P( AR(1))=0.8793， P(AR(2))=0.8876，所以這三個(gè)模型其誤差項(xiàng)均無序列相關(guān)。最后進(jìn)行殘差的單位根檢驗(yàn)，模型1的 LLC、 PP-Fisher檢驗(yàn)的 P值分別為0.0024和0.0005，模型2的LLC、IPS、ADF-Fisher和 PP-Fisher檢驗(yàn)的 P值分別為0.0000、0.0000、0.0016和0.0000，模型3的 LLC、 PP-Fisher檢驗(yàn)的 P值分別為0.0002和0.0005，因此在5%的置信度水平下，殘差平穩(wěn)。從而說明三個(gè)模型均平穩(wěn)，GMM估計(jì)均是有效的。

對(duì)于一、二線城市而言，滯后一期的房?jī)r(jià)分別于置信度為5%、1%的水平下顯著，一線城市上一年的房?jī)r(jià)每提高1%，當(dāng)年房?jī)r(jià)就會(huì)提高0.429%，二線城市上一年的房?jī)r(jià)每提高1%，當(dāng)年房?jī)r(jià)就會(huì)提高0.541%，三線城市滯后一期的房?jī)r(jià)在置信度為5%的水平下顯著，上一年的房?jī)r(jià)每提高1%，當(dāng)年房?jī)r(jià)就會(huì)增加0.386%，這說明了一、二、三線城市房?jī)r(jià)變動(dòng)具有正向動(dòng)態(tài)傳導(dǎo)性，在其他條件不變的情況下，一、二、三線城市房?jī)r(jià)存在“越追越漲”的態(tài)勢(shì)；因此運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型加以刻畫更加精確。此外從動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果看出人民幣匯率對(duì)一、二、三線城市房?jī)r(jià)的影響程度與方差分解結(jié)果基本一致，各自變量的系數(shù)與靜態(tài)面板模型系數(shù)類似，這也說明面板數(shù)據(jù)模型具有穩(wěn)健性，靜、動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的結(jié)論也呼應(yīng)了脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解的結(jié)果。

四、結(jié)論與政策建議

文章基于2006年至2019年城市面板數(shù)據(jù)，利用面板VAR及靜、動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證分析，得出的結(jié)論是：人民幣匯率、廣義貨幣供應(yīng)量、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、外商直接投資和貸款額是影響一、二、三線城市房?jī)r(jià)的多維因素，其中人民幣匯率為影響的關(guān)鍵因素；人民幣匯率對(duì)一線城市房?jī)r(jià)的影響最顯著，其次為二線城市，最后為三線城市，且引入中間變量后差異更為明顯；人民幣升值，一線城市房?jī)r(jià)短期上揚(yáng)，長(zhǎng)期下跌，二、三線城市房?jī)r(jià)則持續(xù)上揚(yáng)；人民幣匯率通過M2、GDP對(duì)各線城市房?jī)r(jià)存在顯著影響，但存在滯后性，一線城市更為突出；人民幣匯率通過FDI對(duì)房?jī)r(jià)的沖擊，一線城市高于二線城市；三線城市房?jī)r(jià)受GDP、貸款額的沖擊程度較大；一、二、三線城市房地產(chǎn)價(jià)格具有正向時(shí)間慣性。

經(jīng)過梳理分析，結(jié)合我國(guó)經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”下“經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)，結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)”的特征，認(rèn)為應(yīng)從以下幾個(gè)方面提出分類調(diào)控的政策建議：

第一，應(yīng)通過市場(chǎng)化的匯率機(jī)制，減少國(guó)際熱錢的套匯空間，對(duì)短期國(guó)際資本加強(qiáng)監(jiān)督管理。由于人民幣匯率是影響一、二、三線城市房?jī)r(jià)的關(guān)鍵性因素，對(duì)于一線城市房?jī)r(jià)的解釋程度相對(duì)二、三線城市更高，且二、三線城市房?jī)r(jià)受到人民幣升值的持續(xù)正向作用，為維護(hù)我國(guó)各線城市房地產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)進(jìn)入我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的短期國(guó)際資本進(jìn)行監(jiān)管，減少國(guó)際熱錢的套匯空間，盡管人民幣2019年仍存在貶值壓力，但并不存在長(zhǎng)期貶值基礎(chǔ)，因此監(jiān)控跨境投融資活動(dòng)，抑制外資進(jìn)行投機(jī)性活動(dòng)仍不容忽視。

第二，應(yīng)保持貨幣供應(yīng)量的合理增速, 適度加大三線城市產(chǎn)業(yè)支撐。由于在實(shí)證分析中可以看到人民幣匯率通過 M2和 GDP對(duì)各線城市房?jī)r(jià)均存在正向影響，但存在滯后性，且三線城市 GDP的提高會(huì)顯著提高三線城市房?jī)r(jià)。由于我國(guó)雙順差的存在，央行被動(dòng)形成大量外匯占款，造成流通性的貨幣膨脹、流動(dòng)性過剩，流動(dòng)資金涌進(jìn)國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)，引致房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格上漲，因此應(yīng)保持貨幣供應(yīng)量的合理增長(zhǎng)，以適應(yīng)中國(guó)GDP增長(zhǎng)率，減少M(fèi)2與GDP對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的放大作用。對(duì)于三線城市則應(yīng)加大產(chǎn)業(yè)支撐，助力多類型行業(yè)發(fā)展，在去三線城市房地產(chǎn)庫存的同時(shí)，避免三線城市房?jī)r(jià)的快速增長(zhǎng)。

第三，一、二、三線城市FDI引入規(guī)模與方式應(yīng)有所不同。由于人民幣匯率通過影響利率帶動(dòng)外商直接投資的升跌， FDI的地域性很強(qiáng)，過多的 FDI流入易引起房?jī)r(jià)高速上漲，且人民幣匯率通過 FDI對(duì)一線城市房?jī)r(jià)的影響最為明顯。因此對(duì)一線城市FDI引入規(guī)模應(yīng)控制在合理范圍，加強(qiáng)外資管理，以抑制外資的炒房投機(jī)活動(dòng)；對(duì)于二、三線城市應(yīng)該出臺(tái)可操作性的引資政策，加大資金技術(shù)支持，改善二、三線城市的投資環(huán)境，擴(kuò)大房地產(chǎn)業(yè)的招商力度，縮短與一線城市的差距，促使 FDI在我國(guó)各線城市間的合理分布。

第四，加寬房地產(chǎn)投融資渠道，調(diào)整各線城市信貸集中度。由于實(shí)證分析中人民幣匯率通過貸款額對(duì)一、二、三線城市房?jī)r(jià)存在顯著影響，因此貸款的可獲得性是影響各城市房?jī)r(jià)至關(guān)重要的因素。因此要大力開展房地產(chǎn)信托、房地產(chǎn)證券和房地產(chǎn)金融租賃等業(yè)務(wù)，而不是只依靠銀行信貸。但與此同時(shí)也要注意到三線城市信貸投放集中度較低，房地產(chǎn)庫存較為嚴(yán)重，因此對(duì)于三線城市而言，在拓寬投融資渠道的同時(shí)，也應(yīng)適度加大銀行的信貸投放，有助于提高三線城市房地產(chǎn)需求，加之支持農(nóng)民工在城鎮(zhèn)購(gòu)房等舉措，這都將對(duì)于三線城市房地產(chǎn)去庫存取得積極成效。