【摘要】量化寬松的貨幣政策是2008年次貸危機后各種為提振本國經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)選擇最多的方式，我國為應對國外市場萎縮、國內(nèi)市場不振的情況，在2014年底推動了量化貨幣政策。其政策對房地產(chǎn)市場的影響一直存在很大的爭議。本文基于長沙市1998～2015年數(shù)據(jù)進行實證分析，結果表明量化寬松政策對房價影響并不顯著，反而房地產(chǎn)投資額和第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶動了房價的上漲。

【關鍵詞】量化寬松 貨幣政策 房地產(chǎn)市場 因素分析

一、引言

作為國家首批兩型社會試驗區(qū)和長株潭城市群核心的長沙，其房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展對帶動地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展有這重要作用。特別是“十二五”、“十三五”規(guī)劃以來，長沙城鎮(zhèn)化、工業(yè)化水平都得到更完全健康的發(fā)展。相比中部其他省會城市，長沙經(jīng)濟增長平穩(wěn)快速，房價漲幅目前處于合理區(qū)間。因此本文選取長沙市2000～2015年數(shù)據(jù)分析量化寬松政策對房價的影響有重要參考價值。

二、研究假設

本文選取市場因素和貨幣因素，結合國內(nèi)外研究綜述構建以下研究假設：

假設1：市場利率與房地產(chǎn)價格負相關

John B.Taylor（2007）研究提出當房價上升時，企業(yè)和個體的借貸能力會提升，違約概率會下降；Matteo（2005）提出房價的上漲可以讓社會活動更容易的獲得貸款，起到推動社會供需總量的發(fā)展，因為房價的上漲帶來企業(yè)固定資產(chǎn)和個人資產(chǎn)的增值，其償債能力也得到提升[1]。綜上研究，所以市場利率的變化對房價波動存在關聯(lián)。

假設2：貨幣供應量與房地產(chǎn)價格正相關

Stephen（2005）運用產(chǎn)品市場、房地產(chǎn)市場與政府當時推行的貨幣政策建立一般動態(tài)模型，實證結果表明擴張的貨幣政策對房價產(chǎn)生正向波動。Deokho（2006）運用協(xié)整檢驗研究了市場利率和房地產(chǎn)價格之間的關系，研究結果顯示兩者之間存在長期負相關。伴隨著我國經(jīng)濟的高速發(fā)展，我國貨幣供應量也長期處于高位增長，這在一定程度上市造成房價上漲的原因。

假設3：投資規(guī)模與房地產(chǎn)價格正相關

Claus（2007）研究得出當投資增長幅度下降時，房地產(chǎn)價格的波動趨于平穩(wěn)，當投資增速維持或持續(xù)增長時，房地產(chǎn)價格波動較大，同時房地產(chǎn)價格和行業(yè)信貸總量之間符合長期一般均衡關系，因此投資規(guī)?？赡苁怯绊懛康禺a(chǎn)價格的關鍵因素。

假設4：第二產(chǎn)業(yè)增加值與房地產(chǎn)價格正相關

同步全國進行的產(chǎn)業(yè)結構調整，長沙整體產(chǎn)業(yè)機構轉型發(fā)展良好，作為集聚了三一重工、中聯(lián)重科、山河智能等一批機械制造的城市，第二產(chǎn)業(yè)整體所占比重較大，各產(chǎn)業(yè)與行業(yè)之間存在良性互動，相互促進發(fā)展。第二產(chǎn)業(yè)增長為長沙政府稅收、提高居民收入、帶動相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展等都貢獻了重要作用，同時第二產(chǎn)業(yè)增長也會占用跟多資源，增加了整體需求量，進而可能帶動房價的上漲。

假設5：城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與房地產(chǎn)價格正相關

城鎮(zhèn)居民的購買能力是影響房地產(chǎn)需方市場的關鍵因素，人均可支配收入的增長會影響居民購買住房的意愿，推高房地產(chǎn)需求從而導致房地產(chǎn)價格的上漲，所以城鎮(zhèn)居民的可支配收入和房地產(chǎn)價格之間存在明顯正向關系。

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)與模型設定

本文數(shù)據(jù)來源長沙政府統(tǒng)計信息網(wǎng)和國家統(tǒng)計局，整理收集了2000～2015年市場利率X1、貨幣供應量X2、房地產(chǎn)投資額X3、長沙市第二產(chǎn)業(yè)增加值X4和長沙人均可支配收入X5。建立如下多元線性回歸模型：

Y=β0+βiXi+μ

其中Y為長沙市住宅平均銷售價格，Xi為影響長沙市住宅平均銷售價格的因素，K為解釋變量的個數(shù)，β為回歸系數(shù)，μ為隨機干擾項。

（二）數(shù)據(jù)處理

本文通過Y與Xi之間的散點圖與直線擬合，進行OLS回歸分析，回歸模型中Y與Xi之間總體線性相關性顯著，回歸系數(shù)檢驗X前參數(shù)有未通過t檢驗（p-value=0.7874、0.7129、0.2701>a=0.05），并且X4回歸系數(shù)為負數(shù)與前期假設預期不符，所以解釋變量之間存在多重共線性。

因為初步選定的五個自變量間存在多重共線性的問題，為保證有效性，必須將一些相關的自變量從模型中剔除。計算各自變量之間相關系數(shù)矩陣的結果如表2所示。

因Xi之間存在多重共線性，為保證各自變量的有效性，需刪除相關的變量。

由表可知，與X1、X3、X4、X5之間存在高度相關性。

依次作為簡單回歸：

（1）Y=1479.749+0.000431X1

（18.10） （20.11）

R2=0.9172 D.W.=1.147877

（2）Y=1932.8212+0.000114X3

（19.38） （28.12）

R2=0.968335 D.W.=1.40245

（3）Y=1511.536+1.2823136X4

（18.11） （25.02）

R2=0.979649 D.W.=1.973452

（4）Y=149.2346+0.193116X5

（0.96） （19.07）

R2=0.962839 D.W.=1.273452

由上可知，長沙市住宅平均銷售價格受長沙市房地產(chǎn)投資額影響最大，所以選X3的回歸方程作初始的回歸模型，其他變量的分別帶入得到最佳回歸方程。

首先，公式（3）中引入X1，擬合度符合預期上升并且在顯著性水平下通過了t檢驗，并由D.W值可知沒有一階自相關，因此X1、X3作為解釋變量滿足條件，再依次用X4、X5與X3回歸分析，但其OLS回歸結果不佳，所以可只考慮用X1、X3加引入另一個變量的效果是否更好。然后，在初始模型包含X1、X3之后依次引入X4、X5，兩者都沒有通過顯著性水平檢驗，并且結果也不符合預期，由此可以得出用三個解釋變量進行回歸模型分析不符合預期，存在多重共線性的問題。最后，進行四個解釋變量的回歸模型分析，得出結果不符合預期要求。由此作出判斷，選擇X1、X3與Y建立回歸模型最佳。

（三）回歸方程的建立及結果的解釋

建立長沙市商品房平均銷售價格，長沙住宅投資額X3，長沙第二產(chǎn)業(yè)增加值X4的線性回歸方程，回歸結果如表3所示。

采用長沙住宅平均銷售價格、市場利率X1、住宅投資額X3構建回歸模型，結果如表3：

多元線性回歸方程結果如下：

Y=1593.832+0.000291X1+0.743158X3

由之前分析可知因為存在多重共線性，在剔除貨幣供應量X2、長沙市第二產(chǎn)業(yè)增加值X4和長沙人均可支配收入X5，長沙住宅價格投資額X3、市場利率X1與長沙住宅平均銷售價格呈現(xiàn)顯著相關關系。對構建的多元線性回歸方程進行OLS估計和D.W檢驗后，得出不顯著，nR2=14.78949，說明該回歸方程存在異方差性。在運用加權最小二乘法估計得的結果，列回歸方程：

Y=1527.844+0.000119X1+0.864415X3

通過回歸方程可知，在選取的自變量里對房地產(chǎn)價格影響最大的是長沙市住宅投資額，其次是市場利率。經(jīng)過上述回歸分析得出結果可知，長沙住宅投資額與房地產(chǎn)價格呈正相關。住宅投資額每提高1個單位，房價對應增加0.864415個單位。

由此得出，作為衡量房地產(chǎn)市場供給方的住宅投資額X3對房地產(chǎn)價格有顯著影響，當住宅投資額出現(xiàn)明顯波動時也會帶來房價的顯著波動。其次市場利率X1水平作為影響房地產(chǎn)市場需求方成本的重要因素對房價也有顯著影響。同時由回歸結果可知貨幣供應量X2、長沙市第二產(chǎn)業(yè)增加值X4和長沙人均可支配收入X5對房地產(chǎn)價格的影響不顯著，這表明目前剛需占整體住宅需求量的比例還是有限，存在大量投機需求，同時房地產(chǎn)價格的波動也會導致明顯的羊群效應，需要市場及時抑制泡沫膨脹防止出現(xiàn)系統(tǒng)風險。

四、結論與啟示

由以上分析可得，在選取的變量中對房地產(chǎn)價格影響最大的因素為住宅投資額，結合長沙市當前具體的經(jīng)濟發(fā)展狀況分析，可以得出結論：首先，住宅投資額代表房地產(chǎn)企業(yè)的未來預期與未來選擇，敏銳的房地產(chǎn)企業(yè)往往偏向于投資熱點城市、熱點地區(qū)，這也就是全國各地屢屢曝出天價地王的原因，所以某一地區(qū)住宅投資額的劇烈波動往往會導致房價的劇烈波動。其次，市場利率對房地產(chǎn)市場供給方和需求方的成本都有明顯影響，市場利率的下降會在一定程度上激活市場活力，房地產(chǎn)企業(yè)融資成本和購買方貸款成本降低，也會激發(fā)供需量的明顯增長。最后，貨幣供應量對房價波動不起顯著性影響，表明在現(xiàn)階段量化寬松政策對房價影響還處于合理可控的范圍。面對目前房地產(chǎn)市場剛需有限、投資性需求快速提升的情況，需要政府制定有效政策甄別剛需和投資性需求，在推動城鎮(zhèn)化、改善居民居住條件的同時遏制不合理的投資性需求。

參考文獻

[1]John B.Taylor，2007，“Housing and monetary policy”，NBER Working Paper 13682.

[2]Stephen Malpezzi and Susan M.Wachter，2005，“The Role of Speculation in Real Estate Cycles”，Journal of Real Estate Literature，Vol.13，No.2，P141-164.

[3]Claus Greiber and Ralph Setzer，2007，“Money and housing -evidence for the euro area and the US”，Deutsche Bundesbank Discussion paper.

[4]姚莉，馬文鵬.次貸危機再回顧及對我國經(jīng)濟轉型期貨幣政策的啟示[J].湖南社會學，2015，（06）：126-130.

[5]劉曉蘭.美國量化寬松貨幣政策對中國經(jīng)濟的溢出效應研究[D].湖南大學，2015.

作者簡介：李菲（1993-），遼寧撫順人，深圳大學研究生，研究方向：金融市場。