ID464-货币政策对城市商品房价的区域效应研究---以35个大中城市为例.docx

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1、货币政策对城市商品房价格的区域效应探讨以35个大中城市为例ThedifferentregionaleffectofurbanrealestatepricetomonetarypolicyCaseof35largeandmediumcities浙江高校房地产探讨中心周刚华仇丽(Thecenterforrealestatestudy,ZhejiangUniversity,Hangzhou310058,China)(ZhouGangHuaQiul.i)摘要：房地产具有明显的区域性特征。本文通过建立VAR模型，利用脓冲响应函数，分析各城市对不同货币政策工具冲击响应的异同。实证结果表明：(1)价格型货币

2、政策工具对东标地区商品房价格的冲击效果、持犊时间和累积效果明显强于中部、西梯地区：2)面部地区商品房价格对数量型货币政策工具冲击累计响应效果最为明显；3)东部、中部地区房地产市场上占主导地位的货币政策工具为信贷,西部则以货币供应量为主。Becauseoftheheterogeneityofregionalrealestatemarket.ThispaperwasconstructedfortheVARmodelandimpulseresponsefuncion(IRF).Conclusionofthisstudyinclude:(I)Thedurationandcumulativeeffect

3、ofPriCC-basedmonetaryimpactonhousingpricesineasternarcstrongerthanthecentralandwesternregions.(2)Westrealestatepricehasthemostobviouscumulativeresponseofthequantitative-basedmonetary.(3)CreditisthedominanttoolsOflnoneIarypolicyintherealestateofeasternandcentralregions,whileprimarilymoneysupplyinwest

4、ern.关愧词：货币改策：区域效应；房价；脉冲响应函数Keywords:Monetaiypolicy:Redionaleffects;Urbanrealestateprice;Impulseresponsefunction一、问题提出我国房坨产市场的快速发展，在带来经济增长的同时，业导致了金融风险的消加、贫富差距加大等社会问题。为此，从2003年起先国家针对房地产市场发展状况，不断出台一系列控政策，货币政黄在调控房地产市场中发挥了重要作用，但是，由于各地区房地产市场的异质性，全国统一的货币政策对不同城市房地产市场的调整效果可能不同，某些为了抑制商品房价格过快上涨大的货币政策可能对部分城市有效，

5、而对其他城市可能没有明显的效果，甚至可能产生相反的负面效果。因比，为了提高货币政策的有效性，必需理清货币政黄对不同城市房地产市场的不同效应。作为影响房价的重要因素之一，货币政策始终受到国内外学者的关注(Bernanke和Genler,1995;ManeO和RaOU1,2003；NegrO等，2(X)7),货币政策对房价影响的探讨已较为成熟。随着欧盟成立,婉一货币政策产生的区域效应起先成为另一个探讨热点如Garrison和Chang(1979).Owang和WalK2004)等；而宋旺(2006),常海滨(2007)、耿识博(25)等不少学者的实证探讨，验证了我国货币政策传导机制存在显著的区域差

6、异性。房地产具有明显的区域性特征，不同区域由于经济的发展水平不同，相对应的房地产发展水平也就各有不同张二勋(1995)、陈浮和王良健(2000)等学者都指出了我国各区域房地产业发展存在明显的区域差异。区域性作为房地产市场的一个重要的特征，而将箕纳入货币政策时房地产市场影响的探讨却屈指可效,且探讨范围主要局限于欧美经济发达地区，如MaCro和ChriSioPhCr(2007).IacovicIIoandMinctti(2003)等。国内起先有学者关注货币政策对房价的区域效应探讨，如沈悦和刘洪玉(2004)、周京奎(2005)、梁云芳和高铁梅2(X)7)等。我国学者有关货币政策影响房价的区域效应实

7、证探讨还处于是步阶段.现有文献主要是通过构建回来模型，利用年度或省市层面的数据找寻影响房价波动的主要缘由，探讨结果认为货币政策是引起房价区域波动差异的重要因素，探讨结果还大致区分了货币政笑对房价影响的作用方向。但是从货币政策对房价影喃得结果来看，利率、货币供应量等不同货币政策工具时房价的影响是不同的，简洁以某一变量代表货币政爱来验证区域房坨产市场对货币政策的不同反应，不能够精确地检验货币政策对房价的区域效应。因此，本文在上述探讨的基础上,深化探讨各种货币政策工具对城市商品房价格的区域效应，为玫府制定玫策供应有芨的参考。二、VAR模型及实证数据说明（一）VAR模型在货币政策对房价的探讨和货币政策

8、区域效应的实证探讨中，VAR模型得到了普遢的应用。尽管此模型时变量之间的关系作了极为简化处理，模型的建立也不用严格的经济理论为依据,其他主要优势就在于能有效地用示变量之间响应的动态变更，0VAR模型比较适用于不同地区或不同行业对于货币政镣冲击的动态响应探讨。当VAR横型都是不含外生变量的非限制向量自回来模型时，一般的P阶无约束VAR模型具有如下形式：yr=A%+4%a+j,t=,2,3.,（1）对VAR模型中某变量的全部滞后项系数的联合检验能够表明该变量是否对被说明变量有显著的影响，但是不能分清这痔影响的正负以及作用时间.因此在VAR模型中常常要运用脉冲响应函数，用以度量被说明变量对单位冲击的

9、响应。在实际运用中，由于VAR模型不是理论性的模型，不须要对变量作任何先股性的束，因此在对VAR模型进行分析时，一般不分析一个变量的变更对另一个变量的影响程度，而是探究一个误差项发生变更时，即模型受到的某种外部冲击造成的动态影响，这种分析方法就是脉冲响应函数方法。一般脉冲晌应函数通过ChoIeSky分解，使误差项正交，但是这是1.种很随意的方法，方程依次的变更会产生猛烈地影响到脉冲响应.而广义脉冲分解法其结果与秩序无关，为了避开Cholesky分解结果与秩序有关而采纳的另一种分解方法,对样本没有什么要求，只要建立的VAR模型椀定即可.因此本文选择广义脉冲函数。（一）变量选取与数据处理货币政策调

10、控房地产市场主要是通过两个路径：利率路径和信贷路径Il在存在外部融资的状况下，货币政策的利率途径通过影响房地产商和消费者的成本进而影晌房地产市场的供求和价格.货币政黄的信贷途径则是通过中心银行实行公开市场操作、法定存款打算金、再贴现、再贷款等政策工具来变更货币供应量，从而影响商业辍行的贷款供应实力，粮行贷款实力的变更会消加或削减房地产市场的投资和消费，最终引致房地产价格的相应变更。国内现有的探讨中,掇讨者主要就采纳了某一货币政策工具作为货币政策变量代表.尽管在探讨结果能得出货币政策对房价存在区域效应，但是货币政策对房价的影晌是多方面的，不同的货币政策工具影响结果会因彼此的不同而被覆盖掉。银如只

11、是以某一变量为代表，并不能真实反映不同货币政策工具的效果。因此，本文在选取探讨变量时，通过不同货币政策工具变量，以充分体现货币政黄对房价的区域效应.本文选择了货币供应量（M2）和金融机构各项贷款余额（1.oAN）作为数量型货币政策工具的变量，并引入银行间市场同业拆借7天平均利率（R）作为价格型货币政策工具的变量。在货币供应量指标中，M2与宏观经济变,关系最为亲宙，因此选取了M2作为货币供应量变量之一。由于种种缘由，我国金融领域的市场化进程相对比较滞后，尤其是利率市场化的尚未实现，银行的贷款和存款利率受到管制。国际阅历表明，作为金融市场引导其他利率走向的核心利率，基准利率比较简洁在货币市场上形成

12、.银行间市场同业拆借利率，始终被认为是信贷森金短缺或足够的风向标.是发达国家央行货币政策显重要的中介工具。辍行间市场拆借利率由市场夷金供求状况生成，是我国1996年利率市场化进程起先以来最早放开的利率，相对其他利率来说是最具代表性的市场利率。在同业拆借市场中，7天以内的同业拆借交易量般大，占比最高，其货币市场利率具有很强的代表性（陆前进和卢庆杰,2006）,因此用很行间市场同业拆借7天平均利率（R）代表利率。本文实行了1999年I季度-2009年4季度的季度数据作为样本，数据来源于中国资讯行、中国人民银行网站、中国房地产统计年鉴等。货币供应量（M2）,金融机构各项贷款余额（1.OAN）和银行间

13、市场同业拆借7天平均利率（R）季度数据数据来源于中国人民银行网站。由于全国各个城市每个季度真实房地产销售价格的可较将性较差，本文在选择房价变量时，只能选择有关的房地产价格指数。就我国目前的房地产价格指数来看，依据发布时象可以分为房地产中介机构发布指数和政府部门发布指数。前者是侧重地区房地产细分市场走势，为房地产开发商和购房者的决策供应参考；后者则是反映地区房地产市场整体走势，为相关部门决窈供应建议。全国35个大中城市房地产价格指数就是属于后者，是1998年国家发展安排委员会、国家统计局首次发布。每年I月、4月.7月和1（）月发布上年全年和当年上个季度及半年的价格指数。与其他房地产价格指数相比，

14、全国35个大中城市房地产价格指教更能完整和统一地反映各城市房地产业的发展状况。为了消退通货膨胀对探讨变量的影响，本文采纳消费者价格指数（CPI）作为衡量通货膨胀率的指标。因此本文中假如变量是以货币形式表示，就除以CPl将到其实际值，名义利率减去通货膨胀率得到实际利率。货币供应量M2和金融机构各项贷款余额1.oAN为当季发生值，即用当年本季累计数减去当年上季累计数；利率的季度数据是由季度内三个月度数据平均所得。全国35个大中城市的房屋销售价格指数为季度同比数据，为求得反映房价变动的时间序列数据.在实际探讨当中一般将同比数据定基化处理，并假定基期年的各季度数据反映了当年房价的实际变动。本文在北基础

15、上搜集了2009年全国35个大中城市房价变更的月度环比数据，依据各月的环比数据推出2009年各季度房价变动的定基数据，据比再推出2009年之前及之后各季度的房价定基指数.从而使得我们的数据更加真实的反映房地产市场的实际价格变动。2009年以前的季度环比数据是由2009年季度环比数据以及样本期间内的季度同比数据计算得出，计算公式为：上年t季环比数据=今年t季环比数据X今年（Z）季同比数据，今年t李同比数据。季度环比数据由季度内三个月的月度环比数据相乘获得。由于各变量（除利率以外）存在明显的季节波动,所以本文用TRAMO/SEATS季节调整方法进行处理，去掉季节波动的影响，将季节要素从原序列中剔除

16、。景终，为了尽量避开数据的波动和消退异方差.并且通过使各变量的趋势爱性化，对季节调整后的房地产价格指数（HP）,货币供应量（M2）和金融机构各项贷款余额（1.oAN）取对数，变换后的变量分别为1.NHP、1.NM2、1.N1.OANo本文的实证模型设计，为35个城市的商品房价格分别建立VAR模型以度量货币政策的变动给各城市商品房价格带来的影响。本文的VAR模型包括4个受量：选取了货币供应量M2、7天同业拆借利率和金融机构各项存贷款余额作为货币政策的变量代表，选择各城市商品房价格HP作为衡量货币政策对这些城市房地产市场的影响,得到的VAR模型入如下：y,=AJt+-+4Jf+G,t=l,2.3.,T（3）其中，y（=1.NHPi,1.N1.OAN,1.NM2.R）,其中1.NHPi为各城市商品房价格，A为系数向量，p为模型的滞后阶数，为白噪声误差。（=）模型稳定性检睑建立VAR模型对序列并没有什