淺談房地產市場對貨幣調控的反饋機制范文

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關鍵詞：國房景氣指數；貨幣流通速度；TVP-SV-VAR；模型；反饋機制

在黨的報告中指出，堅持房子是用來住的、不是用來炒的定位，加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度，讓全體人民住有所居。房地產是國民經濟的先導性、基礎性產業，對國民經濟的增長具有較強的帶動作用。同時，房地產在貨幣政策傳導效應中所扮演的角色也越來越重要。根據《中國家庭財富調查報告（2018）》數據顯示，中國居民家庭財富房產凈值占比為66.35%，其中，農村居民家庭占比相對較低，為51.34%；城鎮居民家庭占比相對較大，為69.70%。中國居民家庭持有資產形式開始轉向以房地產持有為主要形式，貨幣政策調控會通過一系列的替代效應、財富效應和投資組合效應對房地產市場造成影響，同時房地產市場也會間接影響貨幣政策的實施效果。本文研究房地產市場對貨幣政策調控的反饋機制，為政府及有關部門提供政策性建議。

一、相關研究文獻評述

由于房地產市場具有開發周期長，資金需求量大的特點，關于房地產業的研究由來已久。普通居民家庭主要持有三種形式的資產，即貨幣資金、可交易證券和不動產業。所以，房地產業近些年的飛速發展必然改變三種資產的價值比，從而引起資金流向的改變，進而對于貨幣需求產生影響。Mccarthy（2002）認為，房價抑制了貨幣供給，開發并估計了一種貨幣商業周期模型，其名義貸款、抵押約束與房地產價值有關。Gallent(2017)提出，在需求側壓力和房地產金融化背景下，信貸自由沖擊和城鎮化帶來的住房需求，迫使價格催生貨幣涌入房地產，貨幣政策效應傳導渠道須重視房地產市場的波動情形。關于對房地產政策方面的研究，基于合成控制法，劉鳳娟和司言武(2018)從反事實角度，研究了與房地產相關的月度面板數據，表明不同區域的房價對于宏觀政策的反應程度不同。對于貨幣政策傳導渠道主要分為兩種，即信貸渠道和利率渠道。胡浩志（2010）運用通貨膨脹、工業增加值和利率水平作為宏觀經濟的衡量，構建結構向量自回歸模型將房地產市場和貨幣政策考慮在內，進行了三者的動態分析。研究表明：房地產業通過金融信貸規模引起宏觀經濟波動，在考慮貨幣政策的實施時要密切關注房地產走勢。黃燕芬等（2018）通過簡要回顧和分析2018年房地產市場發展情況和政策變動情況，預測2019年房地產市場將以“穩”字當先，進一步加快推進房地產健康發展長效機制建設為政策主線。通過文獻回顧，現有研究都是將利率、貨幣供給量與房地產業掛鉤，進行貨幣政策有效性研究,多數是基于VAR或SVAR靜態模型分析。本文基于前人的研究基礎，利用“國房景氣指數”作為房地產業發展衡量標準，將房地產業與貨幣流通速度相結合，通過產出效應和價格效應兩個方面，建立時變參數TVP-SV-VAR動態模型，分析中國房地產業與貨幣流通速度以及貨幣政策有效性之間的反饋機制。

二、房地產市場對貨幣政策調控的反饋機制的理論分析

貨幣政策是央行為達到某種經濟目標，對于宏觀貨幣市場要素實施調控政策的總稱。政策不直接產生相關效益，而是通過傳導機制對操作目標和中間媒介發揮作用，最終達到對于整體經濟活動的調控。如果在貨幣政策實施后，經濟目標可以在短期內進入調控區間，則說明貨幣政策實施有效性較高。反之，則說明存在中間媒介對貨幣政策實施效果造成了沖擊，削弱了政策的有效性。貨幣政策傳導機制有兩個階段：第一階段是通過改變貨幣供應量、存貸款利率等手段對金融體系進行內部調控；第二階段金融行業的調整效果作用于各個經濟變量，各企事業單位對于金融行業的變動采取相對應的措施。傳導機制效果對于投資與消費造成沖擊，最終對于社會總產出和物價總水平產生影響。所以，可以采用國民生產總值和居民消費價格指數來衡量貨幣政策實施的效果。本文提出房地產市場與貨幣政策實施效果之間的動態影響，具體體現：一是從貨幣政策實施到房地產市場的傳導。房地產市場作為國民經濟的先導性、基礎性產業，擁有資金體量大和建設周期長等特點，這使得房地產企業和剛需購房者對于銀行的存貸款利率等金融行業的變化要做出敏感反應。根據中國人民銀行統計數據，中國境內房地產企業貸款規模在2011年達到10%左右。截至到2018年第一季度末，貸款規模已經達到34.1萬億元，占比已經達到27%，同比增長20.07%，表明房地產市場對于銀行金融機構的高度依賴。所以，當改變貨幣供應量和銀行存貸款率時，房地產市場必然受到沖擊。二是從房地產市場波動到貨幣政策目標的反向影響。房地產作為我國居民資產的重要持有方式，其市場的波動將會影響經濟個體對于將來的預期。當房地產市場呈現景氣狀態時，大批民間閑散資金會進入樓市，加大對于房地產企業的投資，刺激市場的進一步擴張。這使得企業產出上漲，同時帶動相關行業繁榮，促進社會總產出的提高，增強貨幣政策實施效果的有效性。中國房地產業住房建設投資從2010年34026.227億上升到2018年的75147.879億元。房地產市場對于GDP的貢獻率2010年為5.56%，到2016年這一比例提升至7.8%。然而，由于預期效應，房地產市場的價格將會影響個人和企業的消費行為，進而對物價水平造成沖擊。通過分析貨幣政策實施的傳導機制，可以發現貨幣政策的調整，對于房地產市場具有較大的沖擊。本文通過產出和價格兩個渠道來衡量貨幣政策實施效果，分析房地產業景氣波動所帶來的影響，進而評價貨幣政策實施效果，提出政策性建議。

三、房地產市場對貨幣政策調控反饋機制的模型構建

（一）TVP-SV-VAR模型考慮TVP-SV-VAR模型中指定的隨機波動率：（1）其中，茁t、At和撞t都是時變參數。對于這些時變參數，有多種建模方法。Primiceri（2005）提出隨機波動率的貝葉斯時變向量自回歸模型（TVP-SV-VAR），其中參數茁t、At和撞t都是隨機游動過程，這使得模型能更好地獲取變量間的時變關系，從而在宏觀經濟結構內部抓住潛在時變特征。令是At中下三角形元素的疊加向量，，對于。假設(1)中的參數是隨機游動過程，如下所示：由于假設參數茁t、琢t和ht是隨機游動過程，使得在使用極大似然估計時會出現不穩定性和過度參數化問題。因此，本文采用Nakajima改進的馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法（MCMC）對參數進行推斷，從而獲得較為精確的結果。

（二）數據選取本文采用“國房景氣指數”(NationalHousingSensitiveIndex，NHSI)作為衡量房地產業發展情況的指標，數據來源于中國經濟網。選取GDP作為衡量貨幣政策產出效應的指標，CPI作為價格效應的指標。由于GDP未公布月度數據，所以采用回歸擬合方法，將所搜集到的季度數據轉化為月度數據。因此，所有數據均為月度數據，樣本區間為2010-2018年，數據來自于國家統計局。所研究數據除上述的國房景氣指數NHSI以外，還包括國內生產總值GDP、居民消費價格指數CPI、廣義貨幣期末余額M2、廣義貨幣流通速度V、股票市場總流通市值E。其中，在測算貨幣流通速度時，考慮虛擬經濟的發展（劉林、朱孟楠，2013），將其納入總產出。于是得到：（4）其中，VC代表金融資本市場市值，用以衡量虛擬經濟的產出，數值采用股票市場總流通市值，根據公式（4）計算出廣義貨幣流通速度V。

四、房地產市場對貨幣政策調控反饋機制的實證分析

在建立時變參數TVP-SV-VAR模型前，需要對所選取的變量數據進行檢驗，以確保其具有建模價值和經濟意義。

（一）TVP-SV-VAR模型的構建本文采用Nakajima所構建的馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法（MCMC）對TVP-SV-VAR參數進行推斷，可以獲得較為精確的結果。將MCMC迭代次數設定為10000次，為防止隨機波動對于估計參數造成的影響，將前1000個MCMC樣本作為預模效果舍棄，得出參數估計結果見表1。 根據估計結果，在95%的置信水平下臨界值為1.96，表1中的CD值均小于1.96，收斂于后驗分布的原假設不能被拒絕，模型收斂。最大非有效因子為93.18，這表明大概得到107個不相關樣本，該樣本量對于抽樣產生的10000個的總樣本量是很小的，存在足夠的有效樣本用于后驗推斷。

（二）結果分析本文對于變量間各自繪制脈沖響應函數圖，分別繪制了模型的等間隔脈沖響應函數和時點脈沖響應函數。其中，等間隔滯后期數設為4月、8月和12月，分別代表短期、中期和長期的時滯影響。脈沖響應的沖擊時點選為2010年4月、2015年3月和2018年1月，分別為“新國十條”、《關于個人住房貸款政策有關問題的通知》和中央繼續落實“房子是用來住的，不是用來炒的”三個政府規章正式對外頒布的時間。對于房地產業的景氣波動反饋貨幣政策實施的有效性，通過兩種渠道來衡量，分別為貨幣的產出效應和價格效應（BerumentH，2007）。1.等間隔脈沖響應函數。根據圖1，國房景氣指數對于貨幣流通速度的沖擊走勢，可以發現：當期一單位國房景氣指數對于滯后4月、8月和12月的貨幣流通速度起到了負向沖擊作用，在滯后的中后期這種影響更為明顯，2014-2015年間達到負向沖擊的頂峰。2015年期間，政府執行去庫存策略，激發了沉淀貨幣作用。房地產業的貨幣沉淀效應顯著，研究表明：房價每上漲1%,會使得1.137%的當期購買力貨幣退出流通市場,即貨幣流通速度下降1.137%（李世美、韓慶蘭，2012）。房地產業的發展遏制了貨幣流通渠道，降低了貨幣流通速度，增強了貨幣沉淀作用，即產生了“貨幣失蹤”現象。2.時點脈沖響應函數。基于TVP-SV-VAR模型，分析不同時點下房地產市場的變動對于當期貨幣政策的有效性影響。本文基于房地產重大政策頒布時間作為代表性時點，確定沖擊效應影響，為貨幣政策修訂提供參考依據。從圖2可知，在2015年時點脈沖響應圖擁有較為明顯的特征。指數NHSI對貨幣流通速度的沖擊明顯呈現負向趨勢，同期NHSI對GDP的影響出現了急劇上升的現象。2015年3月《關于個人住房貸款政策有關問題的通知》政策開始實施，建立健全房地產長效機制，不斷激發房地產活力。同期央行確定穩健靈活的貨幣政策，2015年3月存貸款基準利率下調0.25個百分點，4月人民幣存款準備金率下調1個百分點，進一步推進利率市場化改革。貨幣政策的實施，為房市復蘇穩定了資金鏈，房地產業對于貨幣政策實施的產出效益起到了積極的意義。2018年的沖擊顯現出由負轉正的影響，但沖擊效果甚微，在0附近徘徊。2018年，中國人民銀行要求銀行金融加大扶持實體經濟能力，強化國民經濟基礎。中央繼續落實“房子是用來住的，不是用來炒的”，進一步遏制房價的上漲，這使得市場降低了對于房地產業的預期，同期伴隨著我國經濟轉向高質量發展階段,經濟下行壓力加大。房地產業對于貨幣政策的產出效應，短期內產生了削弱效用。由2015年和2018年的脈沖響應分析，可以得出：房地產波動明顯的通過產出渠道影響了貨幣政策的效果實施。當房地產業處于復蘇上升時期，其對于貨幣政策的產出效應起到正向沖擊，增強了貨幣政策的實施效果。反之，也會削弱貨幣政策實施的有效性。觀察圖3中的時點脈沖響應函數圖，房地產業對貨幣政策的價格效應沖擊，比對產出效應的沖擊復雜。具體體現在每一單位的國房景氣指數NHSI對各時點的居民消費價格指數CPI的沖擊上下起伏，波動較大。函數圖像并未像對國民生產總值呈現出光滑曲線，而是出現了驟升或驟降現象。在0-5期內，各時點下的沖擊出現振蕩現象，平均幅度為0.0035，最大為0.0065，在5期以后才開始趨于穩定。表明房地產業對物價水平造成了不確定沖擊，原因在于，房地產業的投資與消費是作為第三產業服務業納入考慮范圍內的。而在進行CPI指數測算時，范圍不包含房地產業。由于經濟的聯動性作用，房地產業的復蘇與低迷，帶來市場上的資金流轉，房價隨之波動，這一現象必然引起相關行業做出價格調整。價格的傳遞機制在各行業的不同，也使得做出反應的時間出現不同的超前或滯后期。因此，在不同時點上表現出的異質性脈沖響應，使得CPI指數出現波動現象。不利于實現貨幣政策穩定物價的目標，加大了政府宏觀調控的難度，進一步削弱了貨幣政策實施的有效性。

五、結論與啟示

本文利用“國房景氣指數”衡量我國房地產業的景氣波動，采用時變參數TVP-SV-VAR模型，分析房地產業對貨幣政策調控的反饋機制。主要結論：貨幣政策對房地產業的調控影響效果顯著，同時房地產業也會通過價格和影響貨幣流通速度反作用于貨幣政策的實施效果。房地產業對于貨幣流通速度反向效果顯著，且在房地產業上升時期會造成持續影響，而在低迷時期對于貨幣流通速度的改變卻會滯后。通過產出效應，房地產業增強了貨幣政策實施的有效性。但隨著經濟增速的放緩，房地產業下行壓力加大，對于產出效應的提升效果開始減弱。在物價方面房地產業削弱了政策的實施效果，造成了價格效應的不穩定波動，加大了宏觀調控的難度。基于以上分析，得出以下啟示：1.要合理調控銀行存貸款利率。央行要合理調控銀行存貸款利率，防止房地產企業過度收攏資金，削弱貨幣沉淀作用，維持貨幣市場的流暢。2.堅持“房住不炒”原則，穩定房地產市場。政府要堅持房地產調控力度不動搖，貫徹落實“房住不炒”精神，穩定房地產市場，避免房地產市場泡沫化的形成、擴大，擺脫過分依賴房地產業拉動經濟的增長形式；扶持房地產業與實體經濟的有機結合，促進實體經濟發展和技術創新，夯實經濟基礎。推動房地產業由單一向多元化發展，增強自身的抗風險能力。3.要建立預警機制，積極應對房地產政策和相關行業沖擊。房地產行業內部要建立預警機制，積極面對頒布的房地產政策和相關行業的沖擊，避免短期內房價的劇烈波動。緩解房地產業通過價格渠道發揮傳導效應，增強貨幣政策實施的有效性，促進物價總水平的穩定。

參考文獻：

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[5]胡浩志.房地產市場在貨幣政策傳導機制中的作用:基于SVAR模型的經驗研究[J].宏觀經濟研究，2010(12).

[6]李世美、韓慶蘭、曾昭志.房地產價格的貨幣沉淀效應研究[J].管理評論，2012(4).

[7]劉林、朱孟楠.貨幣供給、廣義貨幣流通速度與物價水平———基于非線性LSTVAR模型對我國數據的實證研究[J].國際金融研究，2013(10).

[8]路繼業、馬淑潔.“新常態”下房價波動對物價水平的潛在影響[J].價格理論與實踐，2015(4).

[10]劉鳳娟、司言武.房產稅調控政策對商品房價的影響研究——基于合成控制法的分析[J].財經論叢，2018(5).

[11]黃燕芬、張志開、張超.“穩”字當先加快推進房地產健康發展長效機制建設———2018年房地產政策回顧與2019展望[J].價格理論與實踐,2018(12).

作者：王文勝 張夢凱 單位：杭州電子科技大學經濟學院