我国广义货币供应量对房价影响的实证研究

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作者：马星

来源：《商业时代》2013年第19期

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中图分类号：F820 文献标识码：A

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内容摘要：本文基于2006年1月至2010年12月60个月的时间序列数据，研究了我国广义货币供应量M2增长率对房价增长率的影响。分布滞后模型表明：长期上货币供应量的变化对房价的变化有正向影响，但是货币供应量增长率对房价增长率的影响由于时滞的原因常常10个月才能产生明显的效果，一般持续一个月，并且在第10个月的时候货币供应量增长率的变化对房价增长率的解释度最强。自回归模型说明房价增长率前一个月的变化对当月即产生影响，呈正相关，关联度较高。

关键词：广义货币供应量 房价 分布滞后模型 自回归模型 引言

当前，货币供应量持续上升、房价水平居高不下以及物价水平的大幅度波动，已经成为我国经济发展中突出的问题。近几年来，中央银行通过公开市场业务、上调存款准备金率等政策工具来达到稳定物价房价等经济目标。仅2011年以来，央行以每月一次的频率，连续六次上調存款准备金率，2011年6月14日，央行宣布上调存款准备金率0.5个百分点，这是央行当年内第六次上调存款准备金率。旨在通过上调存款准备金率来减少货币供应量，调节房价水平，防止经济过热。货币主义学派认为，货币供应量的超额供应是产生通货膨胀的必要条件，货币供应量的变化与房价波动有着密切关系。

本文针对我国的实际情况，对广义货币供应量变化率与房价变化率的关系从货币政策效应的时滞性方面进行实证研究，探讨广义货币供应量变化率从时间上如何影响房价的变化率，以此对货币政策的制定提出相关建议。 文献综述

国内外有不少学者针对货币供应量和房价的关系分别做了研究。

谢赤、郑岚（2006）从货币政策传导理论、货币政策传导研究方法以及各国研究者对货币金融政策评价三方面对货币政策对房价的影响进行归纳和评价。丁晨、屠梅曾（2007）在理论分析的基础上，运用向量模型实证法检验了房价在货币传导机制中的作用，得出房价在货币传导机制中的作用较为显著，传导效率高的结论。俞康泽、余泽庭（2007）利用2003-2007年的房价指数和货币政策的季度数据，对货币政策对房价的影响进行分析表明，货币政策对房价的影响存在3到4个月的滞后期，货币政策对房价调控能力有限，利率工具要优于货币政策工具。栗亮（2011）通过对1990-2009年房屋销售价格增长率和货币供应量增长率的数据分析发现，在长期中，货币供应量增长率对房屋销售价格增长率不存在Granger意义上的因果关系，但房屋销售价格增长率对货币供应量增长率存在Granger意义上的因果关系，短期结论却相反，二者的冲击效应基本为正。Matteo和Raoul（2003）运用向量自回归方法（VAR），分析了德国、英国等发达国家信贷与房价的关系，得出了信用传导渠道的有效性与房地产市场的融资效率、结构特征以及借贷机构的形态有关的结论。

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以上学者们的研究对本文的研究提供了一定的借鉴和经验，他们理论结合实证对货币供应量和房价的关系进行了深入研究，但这些研究很少有从货币政策效应的滞后性来研究货币供应量的变化是如何影响房价波动率的，本文将从此方面来研究广义货币供应量变化率在时间上如何对房价产生波动。 模型设定 （一）数据选取

本文选取月度数据进行检验，样本区间为2006年1月至2010年12月60个样本。由于广义货币M2不仅反映现实的购买力，还反映潜在的购买力，体现了社会总需求的变化和未来通货膨胀压力的状况，因此货币供应量的变化选择M2的变化；房价选取全国房屋销售价格同比指数，因为同比指数基本剔除了月度波动的影响。数据来自中国社会科学院金融统计数据库官方网。

（二）数据处理

本文根据中国社会科学院金融统计数据官方网的资料，搜集了2006年1月至2010年12月中国广义货币供应量月度数据、全国70个大中城市房屋价格月度同比指数。文中用M2Z表示广义货币的增长量，M2ZP表示广义货币的增长率，HPI表示全国房屋价格同比指数，HPIP表示全国房屋价格同比增长率。由于选取的是月度数据，为了熨平数据波动，对数据取增长率。本文所使用的计量分析软件是Stata12。 （三）模型构建

本文使用分布滞后模型来分析广义货币供应量增长率对物价和广义货币增长率对房价增长率的时滞效果，并用自回归模型来提高模型的精确度。即： HPIPt=α+β0M2ZPt+β1M2ZPt-1+β2M2ZPt-2+…+βsM2ZPt-s+μt HPIPt=α+β1HPIPt-1+β2HPIPt-2+…+βsHPIPt-s+μt 实证分析

（一）分布滞后模型分析

首先以2006-2010年的月度广义货币供应量增长率M2ZP为自变量，全国房屋同比价格指数增长率HPIP为因变量，用Stata软件进行回归，但此结果没有通过显著性检验，回归系数没有通过t检验，可决系数R-squarea远小于0.5，对样本数据拟合度较差，表明当期货币供应量增长率对当期房价增长率的影响在统计意义上不明显。为了分析货币供应量增长率对房价增长率的滞后性，做3个月的分布滞后模型估计。即生成三个新的自变量M2ZP_L1、M2ZP_L2、

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M2ZP_L3，对HPIH做回归，结果依然没有通过显著性检验，表明前三个月货币供应量的增长率对当期房价增长率的影响在统计意义上依然不明显，但M2ZPt滞后期的系数逐步增加，表明当期货币供应量增长率要通过一段时间才能对房价增长率产生显著影响。为研究滞后期有多长，同方法做6个月、8个月以及10个月的分布滞后模型，在滞后10个月的模型时通过了显著性检验，回归系数通过t检验，如表1所示。此结果表明货币供应量增长率在经过10个月后才对房价增长率水平产生影响。同时，为了考察货币供应量增长率对房价增长率影响的持续期，对该模型做12个月的滞后分布，结果如表2所示。结果表明，从第10个月开始，t统计量开始显著，但从第11个月开始t统计量又变得不显著。从回归系数看，从滞后5个月开始，货币供应量增长率变化对房价增长率的影响明显显著，到滞后10个月时达到最大，然后再逐步下降。

（二）自回归模型分析

上述分布滞后模型说明了广义货币增长率对房价增长率影响的滞后性，但该模型可决系数R-squarea不高，DW值也较低。为了提高模型的预测精度，使用自回归模型进行估计。对房价增长率取一阶滞后变量模型通过检验，可决系数也大大提高，所得结果如表3所示。对房价增长率取二阶滞后变量时模型通不过检验，说明HPIP 前一个月的变化对当月即产生影响。因此，该自回归模型为HPIPt=-0.0000503+0.8434189HPIPt-1，表明前一个月房价增长率每变化1，可导致当月房价增长率增长约84.34%。

同时，为了研究当月房价增长率和前一个月房价增长率间的变化关系，在95%置信区间下画出二者的散点图，结果表明二者间呈正相关关系，当月房价增长率随前一个月房价增长率的增长而增长，如图1所示。 （三）自回归模型检验

为检验该自回归模型是否存在自相关，针对模型含有被解释变量的特征，选用德宾h统计量检验是否存在一阶自相关。通过Stata得出，该模型不存在自相关，如表4所示，表明该建模正确，预测精度高。 结论与政策建议

综上，长期上货币供应量的变化对房价的变化有正向影响，但是货币供应量增长率对房价增长率产生效果由于时滞的原因（政策的出台到执行的时滞以及实行的时滞等时间上的问题）常常10个月才能产生明显的效果，一般持续一个月，并且在第10个月的时候货币供应量增长率的变化对房价增长率的解释度最强。

自回归模型说明房价增长率前一个月的变化对当月即产生影响，呈正相关，关联度较高。 货币供应量能够直接对房价产生影响。紧缩的货币政策可以抑制房价过快上涨，稳定的货币供应量增长可以在一定程度上稳定房地产市场。因此，政府在制定货币政策时要充分考虑对

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房价可能产生的影響，考虑未来一两年可能出现的经济情况，提前预期当月货币政策对下月房价市场的影响，注重货币供应量对房价的传导作用；同时也要保证住房供给，达到房地产市场的供求平衡，最终促进货币市场和房地产市场的和谐稳定发展，通过货币政策的运用使房地产价格尽快回归正常轨道。 参考文献：

1.谢赤，郑岚.货币政策对房地产市场的传导效应：理论、方法与政策[J].财经理论与实践，2006（27）

2.丁晨，屠梅曾.论房价在货币政策传导机制中的作用[J].数量经济技术经济研究，2007（11）

3.俞康泽，余泽庭.货币政策对房价的调控能力[J].河北经贸大学学报，2007（5） 4.栗亮.货币供应量对房价影响的分析[J].价格月刊，2011（1）

5.Matteo Iacoviello，Raoul Minetti.Financial Liberalization and the Sensitivity of House Prices to Monetary Policy：Theory and Evidence[J].The Manchester School，2003（1）

6.Matteo Iacoviello，Raoul Minetti.Financial Liberalization and the Sensitivity of House Prices to Monetary Policy：Theory and Evidence[J].The Manchester School，2003（1） 7.庞皓.计量经济学[M].科学出版社，2007

8.王维安，贺聪.房地产价格与货币供求：经验事实与理论假说[J].财经研究，2005（5） 9.巴曙松.货币政策为何对房地产市场日趋敏感[N].中国经济时报，2005-4-4