货币政策的区域效应——来自房地产市场的证据，本文主要内容关键词为：房地产市场论文,货币政策论文,证据论文,效应论文,区域论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
蒙代尔开启了研究货币区理论的先河，认为在最优货币区内部，货币政策不存在区域效应。最优货币区的前提条件是其内部经济具有同质性特征。然而，在一个国家内部经济不完全同质，尤其在大国中，由于自然环境和历史背景的差异，必然存在区域性或行业性的差别，这样一个国家可能就不存在最优货币区(宋旺等，2006)。更为重要的是，在经济快速发展阶段和区域经济差距逐渐拉大时，货币政策的区域效应表现地越明显。这种现象在房地产市场尤为突出。货币政策在房地产市场存在区域效应与自身市场属性紧密相关。一方面由于房地产固有的不可移动的特性，房地产市场表现为区域性市场；另一方面，由于区域内部经济并不完全同质，产业结构、收入水平、金融发展水平等差异决定了各地房地产市场的市场条件、供求关系、价格水平均具有异质性。具体而言，我国三大地带无论是房价、收入还是房地产投资额以及房地产开发贷款都具有明显的地区差异(如表1所示)。因此，从区域效应的角度来研究货币政策对我国房地产市场的影响更具有现实性。
二、文献回顾
货币政策区域效应已成为国内外学者研究的热点之一，如Carrison和Chang(1979)通过考察1969-1976年美国8个主要BEA地区制造业的收益状况，发现货币政策在各区之间存在显著差异。Owang和Howard(2004)对美国各大经济区的研究表明，利率渠道和信贷渠道都对美国货币政策区域效应存在着一定的解释力。Owang和Howard(2006)进一步考察了货币政策区域效应随时间变动的趋势。
同样，不少实证研究证明我国货币政策传导机制亦存在区域差异性，这种区域差异性体现在国民经济中各个行业层面。宋旺等(2006)利用VAR模型和IRF检验证实了我国货币政策存在显著的区域效应，从传导机制上看，信贷渠道和利率渠道是导致我国货币政策区域效应的主要原因。常海滨等(2007)研究表明央行货币政策在我国黄河、西北、长江中游三个区域不具有有效传导机制，利率政策的区域传导效应时滞为一年。区域贸易和资本流动影响货币政策区域传导效应，区域金融资源外流和金融机构失衡相互影响，是造成货币政策传导区域失效的主要原因。蒋益民和陈璋(2009)运用SVAR模型及脉冲响应函数对我国八大经济区的实证检验表明，存在明显货币政策区域效应。区域生产力水平的差异是影响货币政策区域效应的长期因素，而区域产业结构和区域金融结构都是影响货币政策区域效应的重要因素。
从货币政策在房地产市场传导机制研究来看，区域效应的研究也开始凸现。Fratantoni和Schuh(2003)利用区域代理VAR方法(HAVAR)研究了房地产市场货币政策区域效应，货币政策冲击房地产投资的区域差异很明显。Negro和Otrok(2007)利用贝叶斯估计方法研究了1986-2005年美国房地产价格波动趋势，厘清波动原因是由共同趋势还是由地区因素导致的。梁云芳等(2007)基于误差修正模型形式的panel data模型讨论了房价区域波动的差异，货币政策变量对房地产价格影响具有显著的区域性，无论是房价的长期趋势还是短期波动，信贷规模对东、西部地区影响都比较大，中部地区较小。袁科和冯邦彦(2007)认为我国在不满足最优货币标准的区域实行单一货币政策会导致对区域房地产市场非对称的效力问题。货币供给对房地产价格的效力是从东部到西部依次递增的。高波和王先柱(2009)通过协整检验和脉冲响应函数分析，探讨中国房地产市场货币政策传导机制的有效性。随后，以35个大中型城市为样本，分析货币政策在房地产市场传导机制，明确了货币政策在房地产市场存在区域效应(王先柱和赵奉军，2010)。
上述研究均确认了货币政策在房地产市场上存在明显的区域效应，但这些研究(尤其是国内的研究)主要从影响区域房地产价格变动差异的视角考察，没有进一步深入到房地产需求和供给两个层面来研究货币政策的区域效应。房地产市场货币政策效应研究的起点应该是房地产需求和供给，这是因为供求是房地产市场运行的基础，也是房地产价格的基本决定因素。房地产需求反映了消费者和投资者的选择行为和决策过程，而房地产供给则体现了房地产开发企业或房地产所有者对市场的判断和对成本、收益的权衡。Mishkin(2007)指出，货币政策通过利率变动对房地产市场需求产生直接影响，主要是通过资本使用成本(user cost of capital)与未来房价波动预期来进行的。而资本使用成本决定于实际利率和房地产价格预期增值。同样，利率的变动也会对房地产开发企业融资成本产生影响，进而影响到房地产市场的住房供给。除了利率因素之外，信贷供给状况还通过资金可得性渠道对房地产供求产生影响。为此，本文进一步利用我国35个大中城市2000-2009的面板数据深化了上述研究。
三、模型与数据说明
1.房地产需求与供给方程
我们假定房地产价格是由房地产需求和房地产供给相互作用的结果，可以表示为：
其中，pop为人口，y表示人均收入，uc为资本的使用成本(当购买住房时，表现为住宅使用成本)，D为影响房地产需求的其他因素，如消费者预期、市场结构、信贷供给、利率水平等。
Jorgenson(1963)、Poterba(1963)、Mishkin(2007)认为资本的使用成本是房地产资本需求的重要决定因素。而货币政策通过利率变动对房地产需求产生直接影响，主要是通过改变资本使用成本来进行的。资本使用成本(uc)可以写成：
可见，实际税后利率越高，房地产价格的实际预期增值率越低，资本使用成本越高；反之，资本使用成本越低。但在真实的房地产市场中，难以准确刻画房地产的使用成本，例如，个人住宅抵押贷款利息支出会受到未来通货膨胀率、货币政策等的影响；房地产价格的增值则受到未来房地产价格变化的影响，而这些都是无法准确预测的。不过可以肯定的是，资本使用成本是利率的增函数，是房地产实际价格的减函数。结合(1)和(2)式，就可以给出房地产需求的对数化的基本形式：
其中，p表示房地产价格，vac表示空置率，const表示开工率。D表示影响房地产供给的其他因素，如开发企业预期、市场结构、信贷供给、利率水平等。
考虑到我国目前房地产市场主要是增量市场，在增量市场中，房地产开发企业的土地获取、房地产的开发与建设等均离不开资金的支持。房地产供给的对数化的基本形式：
2.数据来源与说明
1999年，中国住房实物分配基本停止，住宅市场得以快速成长。本文选取中国2000-2009年间35个大中型城市面板数据对货币政策在房地产市场传导的区域效应进行分析。之所以使用35个大中城市的数据来进行分析，是因为它们具有广泛的代表性。2009年房地产35个城市房地产投资额占全国的52.2%，施工面积占全国44.7%，商品房销售面积占全国40.5%，基本能反映我国房地产市场的总体情况。
在房地产需求回归方程中，主要变量包括各地区商品房销售面积、商品房销售价格、人均可支配收入、人口、经过通货膨胀平减的一年期贷款利率。本文用商品房销售面积除以当地的户籍人口来大致反映房地产人均需求量。当常住人口超过户籍人口很多的时候，以常住人口来计算。商品房平均销售价格是通过商品房销售额除以商品房销售面积来计算的。选择人民银行一年期实际贷款利率作为货币政策在房地产市场操作目标主要是基于以下几点原因：目前我国短期利率仍不是市场供求关系决定，而是由人民银行参照经济形势决定，因此具有可测性和可控性。个人住房贷款尽管是中长期的，但浮动利率要求在年初的时候要进行变更，可以采用一年期贷款利率水平来反映个人住房贷款的资金成本。为了缓解联立性内生问题，将收入和房地产价格等解释变量都滞后一期。
在房地产供给回归方程中，房地产供给主要包括土地购置面积和土地开发面积、房地产开发投资等先行指标和房地产施工面积、竣工面积等同期指标。我们这里主要选取土地购置面积、房地产开发投资额以及竣工面积3个指标，将它们分别作为房地产供给的因变量，利率水平和房地产开发企业资本可获取性等指标反映货币政策对房地产供给的影响。房地产开发企业贷款受利率变化影响，可以用一年期利率水平来反映房地产开发企业资金使用成本。同梁云芳(2007)的研究一样，将房地产资金来源中除自筹资金以外的其他资金作为信贷扩张的变量，作为房地产开发企业资本可获得性的指标。由于房地产开发的周期较长和房地产市场信息不充分的特征，使得影响房地产供给的相关因素存在时滞。在具体回归中，尽可能选用较多的变量和滞后期，多次尝试回归，剔除不显著的变量，以求获取满意的回归结果。
上述原始数据中，各地区商品房销售面积、商品房销售价格、土地购置面积、房地产开发投资额、竣工面积和资本可获得性等指标来自于《房地产统计年鉴》(北京：中国统计出版社，2002-2010)，一年期贷款利率和以CPI为代表的通货膨胀率来自于《中国统计年鉴》(北京：中国统计出版社，1998-2010)，人均可支配收入和人口根据各地统计公报得到。
四、实证分析
1.货币政策如何影响房地产需求
表2报告了通过全国数据的估计结果，解释变量中利率及其平方项选用当期指标。结果显示，当期利率的系数为正，而其平方项是负，而且两个系数在1%的水平上是显著的。其经济学含义是，从全国层面来看，当期利率似乎没有起到抑制房地产需求的作用，而当利率水平超过一个临界值之后，才能对房地产需求产生影响。不难得出，这个临界值出现在当期实际利率为4.55%时。在347个观察点中，有170个小于这个临界值的实际利率指标，177个大于该临界值的实际利率指标。对于部分城市来说，提高利率在一定程度上抑制了房地产需求，且这种抑制效应并且是在当期显现出来，而另外一些城市表现为利率提高难以抑制房地产需求。
表2同时也报告了滞后一期利率对房地产需求影响的结果。有意思的是，滞后利率对房地产需求存在抑制效应。而滞后利率的平方项系数不显著。经过计算发现，当利率提高一个百分点时，房地产需求将减少10.95%，不过这个影响存在时滞，要经过1年后才能体现出来。
结合当期利率和滞后一期利率回归可以看出，利率影响房地产需求具有两个特征。其一，从当期利率来看，实际利率必须超过一定基点后，才能起到抑制房地产需求作用。无论是房地产消费需求还是投资需求，利率提高会导致银行贷款利息支出的增加。而当利息支出没有到达预期警戒线时，房地产需求不会受到影响。前面的分析还告诉我们，我国2000-2009年房地产市场上利率对房地产需求影响的转折点是4.55%。其二，利率对房地产需求影响存在时滞。在我国住房按揭贷款利息支出调整是在每年初进行，而一年中任意利率调整不会瞬时改变按揭贷款利息支出。
表2中3-8列从区域角度报告了东部、中部和西部地区利率影响房地产需求的结果。东部地区当期利率系数为0.228，西部地区为0.123，中部地区不显著。这表明东部城市中，当期利率难以抑制需求较西部地区明显。根据前面的方法，我们也可以找出区域间的临界值差异。通过计算发现东部地区利率影响房地产需求的临界值是4.56%，西部地区为4.73%。东部地区160个样本观测点中，有84个处于临界值之上，占比53%，其经济含义是提高利率可以有效抑制房地产需求。西部地区120个样本观测点中，有56个处于临界值之上，占比47%。
就区域比较而言，利率影响房地产需求，西部地区较东区地区效果更好。房地产需求可以分为消费需求和投资(机)需求。一般来说，投资需求对利率更敏感。西部地区房地产市场发展相对落后，以及城市化水平和经济发展水平相对滞后导致西部房地产市场投资潜力小，其房地产需求中投资和投机成分少，消费需求比重大，所以受利率冲击影响也相应变小，而东部地区，由于各种因素导致房地产升值空间大，房地产投机成分也大，利率影响房地产需求的程度相对较高。中国银监会统计专题分析组(2005)分析认为受社会资金投资渠道狭窄的影响，不断增长的国内投资资金和不断涌入的境外投机资金裹挟着人民币升值预期涌向东部房地产热点城市，表明东部地区房地产投资需求旺盛。当利率提高时，投资成分需求容易受影响，这就不难理解东部地区临界值要低一些。
所有模型回归中有一个共同特征是收入项的系数非常显著，而房价对房地产需求的影响并不显著。王金明和高铁梅(2004)计量了1996-2002年我国房地产需求的价格弹性，发现了我国房地产需求的价格弹性在-0.342至0.442之间变动，明显缺乏弹性。其理由之一是我国由于长期以来实行福利分房体制，住房作为单位给职工的福利品形式存在，这样人们对房屋这种特殊商品的需求就与其他商品有很大不同，并不受价格的影响。第二，房地产价格过快上涨让许多消费者望而止步，把越来越多的人排斥在市场外面，房地产市场中购买的个人实际上只是一些高收入群体，这些消费群体购房时主要考虑的是居住环境、交通便利等因素，对价格并不敏感。这两个因素同样可以回答回归模型房地产需求的价格影响不显著的原因。上面的理由还是与我们的感性认识有悖，因为随着住房制度改革的深入和住房分配货币化政策的推行，房地产市场上的主要消费对象将是普通居民，居民的购买行为肯定要受到需求规律的支配。为此，我们分别剔除2001年以前(包括2001年)、2002年以前、2003年以前的数据，发现房地产需求的价格弹性逐渐显现出来。所以，房价对房地产需求的影响不显著的原因在于房地产需求者对价格敏感性要随市场化进程推进才能凸显出来。
鉴于收入是影响房地产需求最显著的因素，需要考虑在收入变动情况下，利率影响房地产需求会发生什么样的变化？为此，我们引入了利率与收入的交互项。结果发现，当利率平方项与收入的交互项加入模型后，回归系数变得非常显著。利率与收入的交互项引入模型中时，当期利率的系数显著性受到影响。表3报告了利率平方项与收入的交互项引入模型的结果。回归结果中，当期利率指标本身的系数仍然为正，当期利率的平方项的系数为负，这再次表明利率对房地产需求的影响可能是倒U型的。而利率与收入的交互项系数显著为负，这表明，利率调整没有达到转折点时，收入对房地产需求效应是负的。一旦利率调整超过转折点，收入对房地产需求效应才是正的。前面的分析发现大部分城市的实际利率都超过了转折点，也就是说，我国城市居民收入水平越高的地方，利率抑制房地产需求的能力越强。此结果印证了前面的结论，即收入水平高的城市，房地产市场相对繁荣，消费需求和投资需求不断扩张，对利率的变化更加敏感。而收入水平低的城市，房地产市场发展缓慢，商品房交易量相对较低，消费需求是市场需求的主流，对利率的变化就不够敏感。
2.货币政策如何影响房地产供给
表4报告了土地购置面积的回归结果。在具体回归中，选用利率变量的不同滞后期，多次尝试回归，剔除不显著的变量，最后选取了当期利率、滞后两期利率及其平方项。从全国层面来看，当期、滞后两期的利率的系数分别为-0.259和-0.067，这表明利率与土地购置面积之间存在负向关系，且土地购置面积对当期利率变化更敏感。东部地区当期利率系数是-0.436，且在统计上显著，滞后两期的系数不显著。中部地区和西部地区的回归系数也都不显著，这表明利率对土地购置面积影响具有区域差异。利用前面的计算方法，找到全国层面、东部地区、中部地区和西部地区的实际利率转折点分别是5.63%、4.31%、6.20%和5.38%。全国层面上35大中型城市7年347个观察点中，有265个实际利率指标小于5.63%，比重为76.4%，说明对于大部分城市来说，实际利率提高可以有效抑制土地购置面积。东部地区160个观察点中有78个实际利率指标小于4.31%，即实际利率能够抑制土地购置面积的比例达到48.4%。
表5显示了房地产开发投资的回归结果。由于房地产开发投资规模要受制于土地供给，在控制变量中加入了土地购置面积指标(gouzhi)。除了“地根”影响房地产开发投资外，还有“银根”，即将房地产银行信贷也引入到解释变量中来。从回归结果看，当期利率对房地产开发投资影响并不显著，滞后两期利率对房地产开发投资具有负向效果。从系数大小上看，东部地区系数的绝对值最大，西部地区最小，这说明利率变化对东部地区房地产开发投资影响最显著，西部地区最不显著。其原因仍然和前面利率影响房地产需求的机理是一致的。而当期利率的平方项的系数为负且显著。这表明只有当利率调整到一定水平后才能起作用，在未达到转折点之前利率提高的抑制效应无法发挥出来。银行的信贷供给对房地产开发投资具有显著的正向影响。全国层面、东部地区和中西部地区的银行信贷系数分别为0.267、0.260、0.532和0.414。不难看出，中西部地区房地产开发投资对银行信贷依赖性较东部地区要强，这主要是因为中西部地区房地产融资渠道相对单一，房地产开发企业更多的是通过银行贷款获取资金。
表6报告了商品房竣工面积的回归结果。通过反复尝试，多次回归，确立当期利率、滞后一期利率、利率平方项、房地产银行信贷、土地购置面积和房地产价格等变量。当期利率在全国层面和西部地区上对商品房竣工面积存在正向影响。东部地区和中部地区系数不显著。利率的平方项系数除了中部地区外，其他区域都显著，这样我们可以计算利率影响商品房竣工面积的临界点，分别是2.80%、2.71%、3.25%和2.92%。滞后一期利率对商品房竣工面积影响系数只有全国层面上显著，系数为-0.032，这表明利率提高对商品房竣工面积存在抑制效应，但是存在时滞。商品房竣工面积受银行信贷规模影响十分显著，全国层面、东部地区、中部地区和西部地区的银行信贷系数分别为0.126、0.075、0.377和0.241。从系数大小可以看出中西部地区受银行信贷规模影响最明显。另外这些系数分别小于房地产开发投资回归方程银行信贷系数，表明了房地产开发投资更容易受到银行信贷规模的冲击。
五、结论
本文通过对我国2000-2009年房地产市场货币政策传导区域效应的实证分析，分别从房地产需求和房地产供给两个层面讨论了货币政策对房地产市场的影响，并展现了这些影响在区域层面上的差异。我们首次在实证检验中加入了利率的平方项，验证了房地产市场货币政策调控存在的门槛效应。
从房地产需求来看，当期利率必须超过一定基点后，才能起到抑制房地产需求作用。不同区域基点不一样。东部地区趋近全国平均水平，而西部地区要高于平均水平。就货币政策效应而言，东部地区较中西部地区效果更好。同时发现城市收入水平越高，利率抑制房地产需求的能力越强。
从房地产供给面来看，当期利率的提高能够在一定程度上抑制土地购置面积，其中东部地区对当期利率最为敏感。当期利率对房地产开发投资影响并不显著，而当期利率的平方项的系数为负且显著。这表明只有当利率调整到一定水平后才能对房地产开发投资起作用。银行的信贷供给对房地产开发投资具有显著的正向影响。其中中西部地区房地产开发投资对银行信贷依赖性较东部地区要强。从商品房竣工面积来看，当期利率在全国层面和西部地区与商品房竣工面积存在正向关系，滞后一期利率对商品房竣工面积影响系数只在全国层面上显著。商品房竣工面积受银行信贷规模影响十分显著，其中中西部地区受银行信贷规模影响最明显。
因此，可以肯定地说，货币政策在房地产市场存在明显的区域效应。针对各地区房价波动差异、影响因素的不同，相关部门有必要采取因地制宜、差别对待的货币政策，避免全国范围一刀切的情况，以实现有效控制各地房价快速增长态势和健康发展目标。
注释：
①基于地缘和经济因素，我们把东北地区纳入东部地区进行分析。东部城市包括：大连、沈阳、长春、哈尔滨、北京、天津、济南、青岛、上海、南京、杭州、宁波、福州、厦门、广州、深圳；中部城市包括：石家庄、太原、合肥、南昌、郑州、武汉、长沙；西部城市包括：呼和浩特、西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐、成都、重庆、贵阳、昆明、南宁、海口。
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