2013/06 总第434期商业研究COMMERCIAL RESEARCH 文章编号loo1-148X(2013) 06 -0151-05 货币政策对住宅供应结构的影响刘桦，汪海津，马骥(西安建筑科技大学管理学院，西安71∞55 ) 摘要:本文选取1999-2010年的省际面板数据，运用动态面板数据模型研究了货币政策对住宅供应结构的影响，发现货币政策对住宅细分市场供给影响的程度由大到小依次为高档商品房、普通商品房和经济适用房;高档商品房供给的货币政策效应存在明显的时滞性，普通商品房供给的货币政策效应有较强的时效性，经济适用房供给的货币政策效应相对较弱;相对于利率而言，货币供应量对住宅供应结构的影响较大。因此，对住宅开发项目实行差别化货币政策，并配合有效的土地供应和差别化税率政策，是调整住宅供应结构的有效途径。关键词:货币政策;住宅供应结构;动态面板数据模型中图分类号文献标识码B货币政策作为中央调控经济波动的重要手段，(2∞5)通过建立结构性向量自回归模型(SVAR)近年来被多次用来调控房地产市场，其调控的重研究6个欧洲国家(法国、德国、意大利、西班点之一是调整住房供应结构。然而，对住房供应结牙、瑞典和英国)过去25年的影响房地产价格波构的调整并未取得预期的成效，保障性住房及中动的宏观经济因素，研究发现在短期内货币政策低价位住宅供应不足，住宅供应结构失衡的情况会对房地产价格造成重大影响，在利率上调之后，仍然存在。那么货币政策究竟如何对我国住宅供各国的房地产价格会出现不同程度的下跌。二是应结构产生影响?怎样运用货币政策调控不同类信贷途径对房地产价格的影响。lacoviello和Minett型的住宅市场，并实现所期望的整体调控效果?本(2003)通过VAR模型回归的方法分析了芬兰、文通过研究货币政策对住宅细分市场的影响，揭德国、挪威和英国的房地产市场后得出结论，信贷示货币政策对住宅细分市场调控效果的差异性，传导渠道的有效性与房地产市场的结构特征相关。在此基础上提出相关的政策建议，以促进我国住他们的跨国比较研究表明，信贷渠道与房地产市宅供应结构合理化。场的融资效率和借贷机构的形态有关。当蒙代尔(Mun时l曲de创l川lIη)开启了研究货币区一、文献综述( cu皿口町.e有关货币政策与房地产市场关系的研究源于产市场上的区域效应得到了学者们的关注。Fratan货币政策的资产价格传导机制。国外学者最初将toni和Schuh(2003)梳理了美国1966-1998年的研究的焦点放在货币政策对房地产价格的影响上，货币政策，并对这一时期不同地区房地产价格受主要集中在以下两方面。一是利率对房地产价格货币政策的影响进行了研究，结果他们发现不同的影响。Abraham和Hendershott(1996)运用一个的地区房地产投资对货币政策也有不同的反应;考虑滞后过程在内的住宅价格变化模型，揭示了Negro和Otrok(2007)利用贝叶斯估计方法研究住宅价格上涨幅度和利率成负相关lacoviello了1986-2005年美国房地产价格波动趋势，厘清收稿日期2012-12 -05 作者简介:刘桦(1963-) ，女，福州人，西安建筑科技大学管理学院教授，研究方向:房地产经济与管理、建筑经济与管理;江海津(1987-) ，男，安徽黄山人，西安建筑科技大学管理学院研究生，研究方向:房地产开发经营与管理。基金项目:陕西省高校哲学社会科学特色学科建设专项资金资助项目，项目编号E080050
152 商业研究2013/06 波动原因是由共同趋势还是地区因素导致的。研著的区域效应。究结果显示，房地产价格长期趋势主要是由地区通过文献研究发现，现有的货币政策与房地因素决定。产供给和需求间关系的相关研究成果，主要是针随着各国金融改革的不断深化，经济、学家们对房地产整体市场，鲜有深入到房地产细分市场开始意识到房地产市场货币政策效应研究的起点展开这方面的研究。鉴于此，本文将研究货币政策应该是房地产的供给与需求。Mishkin(2007)指对高档商品房(别墅和高档公寓)、普通商品房和出，货币政策通过利率变动使资本使用成本和未经济适用房这三类住宅细分市场供给的影响，从来房价波动预期发生变化，从而对房地产市场需住宅供应结构的角度来分析房地产市场的货币政求产生直接影响。同样，利率的变动也会对房地产策效应。企业融资成本产生影响，进而影响到房地产市场二、货币政策与住宅供给供给。20世纪90年代以来，国内学者借鉴国外货币对于我国大多数房地产企业来说，银行贷款政策与房地产市场关系理论与实证研究成果，对是其进行房地产开发的主要资金来源。因此，货币我国货币政策与房地产价格之间的关系、房地产政策的波动对房地产市场供给有着极其重要的影市场的货币政策区域效应等进行了研究。丁晨和响。目前，央行通过货币政策调控房地产市场主要屠梅曾(2007)运用向量误差修正模型(VECM)采用调整贷款基准利率和法定存款准备金率这两实证检验房价在货币政策传导机制中的作用。分种方法。析结果表明，房价在货币传导机制中的作用较为(一)贷款基准利率显著，房价渠道的总体传导效率较高;高波和王先对于房地产企业来说，实行紧缩的货币政策，柱(2009)构建了5个向量自回归模型，运用贷款利率提高，意味着融资成本增加，企业利润空2000-2007年的相关指标，通过协整检验和脉冲间变小，影响企业收益预期，改变了企业开发行为响应函数分析，探讨中国房地产市场货币政策传和建设时序。在紧缩货币政策的影响下，许多房地导机制的有效性。得出的结论是，货币供给量的增产企业因资金不足只能分期开发或延期开发，致加导致房地产价格上涨，房地产贷款的增长推动使住宅供给相对不足，影响住宅供应结构。了房地产价格上涨;梁云芳和高铁梅(2007)基(二)法定存款准备金率于误差修正模型形式的paneldata模型讨论了房价中央银行通过贷款利率调整的是信贷的成本，区域波动的差异，并分析了造成各地区房价波动而通过调整法定存款准备金率来调控信贷的规模。差异的原因，尤其是货币政策效应的区域差异。结央行提高法定存款准备金率，则货币供应量下降，论认为，无论是信贷规模还是实际利率都存在地信贷规模缩小，企业贷款变得困难，从而对房地产区差异;魏玛和王洪卫(2010)通过建立PVAR企业的资金来源产生影响。对于那些负债率高、融(面板向量自回归)模型，使用脉冲响应函数分析资渠道单一的中小型企业来说，在紧缩的货币政方法，测度各种货币政策工具对中国东、中、西部策下，获得贷款更难，这增加了它们的经营难度，地区房地产市场价格动态影响的异同。实证结果甚至导致一些企业退出市场，从而抑制住宅供给。表明，无论数量型工具还是价格型工具对房地产三、实证分析价格的影响均存在区域差异。近年来，一些学者开始从供给和需求的角度(一)变量选择与数据来源探讨我国房地产市场的货币政策效应。黄瑜1998年7月，国务院发布了《关于进一步深(2010)基于状态空间模型就货币政策中间变量利化城镇住房制度改革，加快住房建设的通知}，通率和货币供应量对房地产市场需求和供给的影响知要求1998年下半年停止住房的实物分配，逐步实现住房货币化。因此本文选取了我国31个省进行了动态测度，结果表明，首先相对于利率政策(自治区、直辖市)从1999年到2010年共12年的而言，货币供应量对房地产市场的供求影响要更面板数据来研究货币政策对住宅供应结构的影响。大;其次货币政策对房地产需求的影响比其对供给的影响要大。王先柱(2011)从房地产需求和具体选择变量如下:(1)被解释变量。本文选取高档商品房投资供给两个层面考察货币政策在房地产市场的调控完成额(GD)、普通商品房投资完成额(Pf)和、效应，发现利率和信贷规模对房地产市场存在显
总第434期 153 刘桦:货币政策对住宅供应结构的影响经济适用房投资完成额(JJ)分别作为这三个住宅Yi卜1分别代表i省份在第t年和第t-1年完成的房细分市场供给的代理变量。地产投资额，为货币政策变量及其一阶滞后项(2)解释变量。解释变量为货币政策变量及和控制变量(各省份城镇人均可支配收入)，λι为其一阶带后项，主要有四个，包括货币供应量、滞不可观测的省份效应，用于控制省份固定效应，后一期货币供应量、贷款基准利率和滞后一期贷8ιt为随机扰动项。款基准利率。货币供应量指标中的M2与宏观实际建立高档商品房、普通商品房和经济适用房经济变量之间的关系最为密切，它既能反映社会这三个住宅细分市场动态面板数据模型(如模型1实际购买力，又能反映潜在购买力，因此本文选取-模型3所示)。M2作为货币供应量的代表变量;采用一年期贷款模型1:InGDυ=αInGD小+β:olnM2i..+ 基准利率(Rate)(各月执行标准的平均值)作为RRRβllnM2i，'_1 +β2尺.'+β3-1 + 4Inlncomei.’ +λi+ υ货币政策的利率代表变量。为使解释变量的估计8i,t 系数更为可靠，引入了能体现各省份特征的各省模型2:InPT.•αlnPT，'_+βolnM2i.. + ii1 份城镇人均可支配收入作为控制变量。βIlnM2i，'_1 +β2RRi.. +β3RRi，'-1 + ß4lnlnco阳i，t+λ+ 为了消除价格因素的影响，将高档商品房、普Bi,t 通商品房和经济适用房投资完成额的名义值除以模型3:InJJ.•α:lnJJ，'_+β:olnM2.• + ii1 i相应的价格指数(以1999年为基期)得到各自的RβllnM2i，'_1 +β2尺.'+β3RRi.，-1 + 4Inlncomei.’ +λι+ 实际值;将货币供应量的代表变量M2和城镇人均8,t i可支配收入等价格变量的名义值除以居民消费价其中，M2i，'_1和RRi.，-1分别为滞后一期的实际格指数(以1999年为基期)得到各自的实际值;货币供应量和实际贷款利率。将贷款利率平减通货膨胀率得到实际利率(RR)。(三)数据分析为降低异方差的影响，对除利率以外的上述所有在动态面板数据模型中，由于因变量的精后变量的实际值取自然对数，分别记为lnGD、ln町、项作为解释变量，从而有可能导致解释变量与随lnJJ、lnM2、和lnlncome。机扰动项相关，且模型具有横截面相依性，因此如研究所采用的样本数据主要来源于2000-果运用标准随机效应或固定效应模型进行估计，2011年《中国房地产统计年鉴》、《中国统计年会产生参数估计的非一致性，使数据包含的经济鉴》、《中国经济景气月报》和中国人民银行网站，学意义发生扭曲。正因如此，Arellano和Bond所涉及的行政区域范围为中国大陆。对于缺少住(1991 )、Blundell和Bond(1998)针对以上情况提宅投资完成额数据的个别省份(自治区、直辖出了广义矩(GMM)估计，解决了上述问题。动市)，在研究中予以剔除。因此，高档商品房技资态面板GMM估计方法的好处在于它通过差分或使完成额包括29个省份(青海和西藏除外)的面板用工具变量来控制住未观察到的时间和个体效应，数据，普通商品房投资完成额包括30个省份(西同时还使用滞后的解释变量和滞后的被解释变量藏除外)的面板数据，经济适用房投资完成额包作为工具变量克服内生性问题。为了消除特定省括30个省份(上海除外)的面板数据。由于统计市效应，对式(1)进行一次差分，即:年鉴未给出2∞4年各省份的高档商品房投资完成Yi.. -Yi.，-lα(元，川-Yi..-2) +β(Xi.• -额，对其进行了平滑处理。X.._) + (矶.-8ι川(2)i1(二)计量模型的构建从式(2)可以看出，它消除了随时间变化的住宅供给不仅受当期经济基本面中各因素的特定省市效应，但却包含了被解释变量的滞后项。影响，也会受上一期住宅供给的影响，因而引入滞为了克服所有解释变量的内生性问题以及新的残后因变量更符合理论与实际。为了准确考察货币差项(8i.，-l)与滞后的被解释变量(Yi川一i政策对住宅供应结构所产生的动态效应，本文将Yi..-2 )之间的相关性，必须采用工具变量来进行采用动态面板数据模型，即在解释变量中包含因估计。考虑到样本观察值有限，本文以解释变量的变量的一阶滞后项。具体模型可表述为:一阶滞后项作为工具变量，并使用软件.. =α:Yi..-l +βXi.• +λi +8. (1) i进行计量分析。其中，t表示按国内行政区域划分的省份(自1.面板残差的平稳性检验。对于动态面板数治区、直辖市)，t表示按年份计量的时间，Yi..和据模型，其估计的前提条件是要求面板数据必须
, 154 ’ 商业研究2013/06 是平稳的，否则可能导致"伪回归"结果。为此，计量进行面板残差平稳性检验。为了相互验证，本对所估计参数的平稳性进行检验，即对面板数据文还给出了ADF，PP和LLC检验，检验结果如表的残差进行单位根检验。遵循一般常用的IPS检1所示。验，即1m，Pesaran和Shin在1995年提出的以Z统表1模型1、模型2和模型3面板残差的平稳性检验结果检验方法模型1模型2模型 '事事IPS ’" ’" ADF ’ 串串*, , ’ , , , ’ PP "拿LLC " " , " , 注***，**，*分别代表显著性水平为1'?岛、5%和10%。从检验结果来看，在1%的显著水平下，模型2.参数估计。分别对模型1、模型2和模型31、模型2和模型3的残差均是平稳的，这表明兰进行一阶差分广义矩(GMM)估计，结果如表2个动态面板数据都是平稳的GMM估计方法有效。所示。表2参数估计结果变量模型1模型2模型3Y( -1) ’ . () ’ ，咆()" * () LnM2 ’" ( ) 1. 705'事'()’’’(- ∞) 155 .嘟嘟(( 5.)-1) "掌() () RR ..事() 事*噜() () RR( -1) 事事.( ) '事拿()’ ，事()LnIncome 咖..() () * * () Sargan检验的p值 注:Y( -1)在模型1，2，3中分别代表lnGDi.'_1、lnPTi.'_和ln]]_l;* * * , * * , *分别代表显著性水平为1%、5%1和10%;括号内的数据为参数估计的t检验结果。从表2中Y( -1)结果来看，上一年住宅供不同的住宅细分市场对货币政策的反应有所给对当年住宅供给有正向影响，上一年各细分市不同。对于模型1，各参数均在1%的水平下显著。场供给每增加1%，当年高档商品房、普通商品房从货币政策变量来看，当期货币供应量对高档商和经济适用房供给将分别增加毛、%品房供给有负向影响，而滞后一期的货币供应量和毛，且均在1%的水平下显著。可见，当对高档商品房供给有正向影响;当期利率与高档期住宅供给与上期住宅供给水平密切相关，属于商品房供给之间是一种正相关关系，而滞后一期一个动态过程，因此，运用动态面板数据模型比其的利率对高档商品房供给有负向影响。可见，当期他模型更能精确地反映这一现象。从货币政策变货币政策变量符号与预期相背，滞后一期的与预量的参数估计值来看，货币政策对住宅细分市场期相吻合，这表明货币政策对高档商品房供给的影响具有明显的滞后性。对于控制变量，人均可支供给的影响程度由大到小依次为高档商品房、普配收入对高档商品房供给有正向影响。通商品房和经济适用房;相对于利率而言，货币供在模型2中，货币政策变量的估计参数均在应量对住房供应结构的影响更大。三个模型的Sar1%水平下显著。当期货币供应量对普通商品房供gan检验的P值分别为、和，均给有正向影响，而滞后一期的货币供应量对普通大于10%，接受过度约束正确的零假设。因此，商品房供给的影响为负;当期利率和滞后一期利模型1、模型2和模型3的设定是合理的，且工具率与普通商品房供给之间是一种负相关关系。当变量的设置有效。
155 总第434期刘桦:货币政策对住宅供应结构的影响期货币政策变量符号与预期相符，这表明货币政参考文献:策对普通商品房供给影响的时效性显著。对于控制变量，人均可支配收入对普通商品房供给的影[ 1 J Abraham, HendershO’tt. Bubbles in MetrO’pO’litan 响并不显著。HO’using Markets [ J J. JO’umal O’f HO’using Re›在模型3中，对于货币政策变量，当期货币供search,1996(12) :36 -52. 应量对经济适用房供给有负向影响，且其显著性[ 2 J lacO’viellO’ M. HO'use阳ces，BO'ITO'时吨CO'n由aints水平为1%;滞后一期利率对经济适用房供给有正and MO’netary PO’licy in the Business Cycle [ J J. 向影响，且其显著性水平为1%;滞后一期货币供American EcO’nO’mic Review, 2α)5 ( 95) : 739 -应量和当期利率的估计参数均不显著。表明经济764. 适用房供给的货币政策效应相对较弱，从侧面也[ 3 J lacO’viellO’ M, Minett R. Financial LiberalizatiO’n 反映了经济适用房供给受政府政策性干预较大;and the Sensitivity O’f HO’use Prices tO’ MO’netary 控制变量人均可支配收入对经济适用房供给有正PO’licy : TheO’ry and Evidence [ J J. 四leManches›向影响，且在5%水平下显著。ter SchO’O’l, 2003 (71 ) : 20 -34. [ 4 J FrantantO’ni M, Schuh S. MO'ne町PO'licy，HO’us›四、结论和建议i吨，and HeterogeneO’us RegiO’nal M缸kets[J] . 货币政策对各住宅细分市场供给的影响程度JO’umal O’f MO’ney, Credit, and Banking, 2003 不同。其中，对高档商品房供给的影响程度最强，(35) : 557 -589. 对经济适用房供给的影响程度最弱。高档商品房[5 J NegrO’ D. Macro, Otrok ChristO’pher. 99 Luft›供给的货币政策效应存在明显的时滞性，普通商ballO’ns : MO’netary PO’licy and the HO’use Price 品房供给的货币政策效应有较强的时效性，经济BO’O’m across U. S. States [ J]. JO ’umaI O’f MO’ne›适用房供给的货币政策效应相对较弱;相对于利tary EcO’nO’mics, 2007 (54): 1962 -1985. 率而言，货币供应量对住房供应结构的影响较大。[ 6 J Mishkin F. HO’using and the MO’netary Transmis›利率和货币供应量都是调整住宅供应结构的有力siO’n Mechanism, Finance and EcO’nO’mics Dis›货币政策工具。基于此，提出以下建议:cussiO’n Series [ R J. FederaI Reserve BO’ard, 1.对住宅开发实行差别化货币政策，促进普WashingtO’n, D. C, 2007: 1 -53. 通商品房的供给。央行应指导商业银行运用差别[7J 丁晨，屠梅曾.论房价在货币政策传导机制利率促进住宅供应结构的调整。对普通商品房的中的作用一一基于VECM分析[JJ. 数量经开发，可给予优惠的贷款利率，对高档商品房的开济技术经济研究，2007(11) : 106 -114. 发，可采用较高的贷款利率。此外，扩大对普通商[8J 梁云芳，高铁梅.中国房地产价格波动区域品房项目的贷款规模和比例，严格控制对高档商差异的实证分析[J].经济研究，2∞7(8):品房的贷款发放，防范金融风险。133 -142. 2.调整土地供应政策，扩大普通商品房和保[9 J ArellanO’, BO’nd. SO’me Tests O’f SpecificatiO’n fO’r 障性住房建设用地供给。土地供应政策应保证保Panel Data: MO’nte CarlO’ Evidence and an Appli›障性住房和中低价位商品住宅用地。对供求矛盾catiO’n tO’ EmplO’yment EquatiO’ns [ J]. Review of 突出、房价上涨较快的地区，可适度放宽新增建设EcO’nO’mic Studies, 1991(58):77 -297. 用地的限制。[ 10 J Blundell, BO’nd. InitiaI CO’nditiO’ns and MO’ment 3.通过实行差别化税率政策，调整商品住宅RestrictiO’ns in Dynamic Panel Data MO’dels [ J J. 供应结构。例如对低价普通商品房开发项目实行JO’umal O’f EcO’nO’metrics, 1998(87) : 115 -143. 低税率，而对高档商品房开发项目实行高税率，使(责任编辑:刘春雪)开发高档商品住宅的企业利润空间受到限制。
