陳依凡 葉阿忠

摘要：為分析外商直接投資、貨幣政策及信貸規(guī)模和房地產(chǎn)泡沫的動態(tài)關(guān)系，采用2006—2015年中國30個省（市、自治區(qū)）的數(shù)據(jù)，構(gòu)建半?yún)?shù)全局向量自回歸模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析不同經(jīng)濟(jì)變量的沖擊對房地產(chǎn)泡沫在時間和空間上的傳導(dǎo)效應(yīng)。同時，為考察貨幣供給量對房地產(chǎn)泡沫的非線性影響，在模型中M2為非參部分，并根據(jù)偏導(dǎo)圖來研究二者之間的相關(guān)關(guān)系。研究結(jié)果表明，給定某個地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫沖擊、外商直接投資沖擊會對周邊地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫產(chǎn)生不同的效應(yīng)，且這種效應(yīng)在短期內(nèi)具有區(qū)域性差異，在長期內(nèi)趨于穩(wěn)定;貨幣供給量對房地產(chǎn)泡沫呈現(xiàn)出非線性的影響，并且寬松和緊縮型貨幣政策在東中西部地區(qū)房地產(chǎn)泡沫的傳導(dǎo)效率不一致。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)泡沫;外商直接投資;貨幣政策;半?yún)?shù)全局向量自回歸模型

中圖分類號：F293.3

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1673-5595（2019）03-0025-07

一、引言

20世紀(jì)80年代至今，世界范圍的經(jīng)濟(jì)危機(jī)伴隨著經(jīng)濟(jì)全球化趨勢不斷發(fā)生，縱觀這些經(jīng)濟(jì)危機(jī)，不難發(fā)現(xiàn)這些危機(jī)爆發(fā)之前股票或房地產(chǎn)等資產(chǎn)大都存在泡沫問題，一旦這些資產(chǎn)價格發(fā)生逆轉(zhuǎn)，金融危機(jī)也就一觸即發(fā)。

泡沫經(jīng)濟(jì)及房地產(chǎn)泡沫的全球化愈發(fā)明顯，各國房地產(chǎn)市場是否存在泡沫成為全球共同關(guān)注的熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題。2005年，在匯率改革、商品房改革及個人住房貸款業(yè)務(wù)推廣影響下，我國國民的住房需求急劇上升，一直持續(xù)到2007 年國家出臺調(diào)控政策為止。2008 年，為防止美國次貸危機(jī)在波及全世界過程中對我國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不利影響，政府出臺了一系列財政刺激政策，但在經(jīng)歷了較長時間的積累后，中國房地產(chǎn)泡沫問題也不斷顯現(xiàn)。

對于房地產(chǎn)泡沫如何影響一個國家的經(jīng)濟(jì)增長以及房地產(chǎn)泡沫大小如何受其他政策因素的調(diào)控影響等都是需要重視和研究的問題。

二、文獻(xiàn)綜述

目前國內(nèi)外學(xué)者對房地產(chǎn)泡沫的研究主要包括房地產(chǎn)泡沫的成因及測度、房地產(chǎn)泡沫與其他經(jīng)濟(jì)變量之間的相互影響及傳導(dǎo)機(jī)制等。

（一）房地產(chǎn)泡沫成因及測度

Stiglitz Joseph E認(rèn)為當(dāng)投資者對資產(chǎn)未來的出售價格寄予較高的預(yù)期，而市場無法對其預(yù)期作出反應(yīng)時，泡沫將會出現(xiàn)[1];李維哲等通過選取生產(chǎn)、交易、信貸及金融四個方面的多種指標(biāo)來衡量房地產(chǎn)市場是否存在泡沫[2];鄭思齊等指出投資信貸的支持及消費(fèi)者的過度投機(jī)需求是房地產(chǎn)泡沫產(chǎn)生的主要原因[3]。國內(nèi)外學(xué)者針對房地產(chǎn)市場泡沫的存在性展開了大量研究，檢驗(yàn)房地產(chǎn)泡沫的方法主要有直接檢驗(yàn)法、間接檢驗(yàn)法、指標(biāo)法和多元統(tǒng)計法。孫焱林等比較了國內(nèi)外幾種常用的房地產(chǎn)泡沫測度的方法，指出簡單指標(biāo)法的測度結(jié)果誤差較大，其他包括功效系數(shù)法在內(nèi)五種測度方法的泡沫波動方向基本一致，波動幅度有所不同。[4]

（二）房地產(chǎn)泡沫與貨幣政策

丁晨等通過構(gòu)建向量誤差修正模型研究房價在貨幣政策中的傳導(dǎo)機(jī)制，發(fā)現(xiàn)其作用顯著且傳導(dǎo)效率高[5];戈蕓根據(jù)日本房地產(chǎn)泡沫破滅的教訓(xùn)提出應(yīng)該保持我國匯率政策的長期穩(wěn)定以防止大量國際游資涌入中國房地產(chǎn)市場[6];孫晶磊等根據(jù)日美房地產(chǎn)泡沫的破滅提出長期低息政策會引起資產(chǎn)價格的上漲，并可能帶來巨大的金融風(fēng)險[7];Mcdonald 等通過構(gòu)建VAR模型及分析脈沖響應(yīng)得出美聯(lián)儲利率政策下調(diào)是房地產(chǎn)泡沫的原因之一[8];劉晨暉等運(yùn)用非線性Threshold-VAR模型研究了貨幣政策對房地產(chǎn)泡沫的影響，發(fā)現(xiàn)我國貨幣調(diào)控政策對房地產(chǎn)泡沫影響存在明顯的非線性特征。[9]

（三）房地產(chǎn)泡沫與信貸規(guī)模、外商直接投資

Krugman證明銀行體系中信用的不確定性以及代理問題的相互作用可能導(dǎo)致房地產(chǎn)泡沫加劇[10];Carey運(yùn)用包含相移的非參數(shù)估計模型、宋明通過構(gòu)建時變參數(shù)狀態(tài)空間模型發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)銀行信貸對房地產(chǎn)價格存在“加速器”效應(yīng)[11-12];周學(xué)仁等發(fā)現(xiàn)外商直接投資的流入與我國房價之間存在長期均衡關(guān)系[13];姜松等通過構(gòu)建動態(tài)面板和門檻面板模型發(fā)現(xiàn)外商直接投資對我國房地產(chǎn)業(yè)的影響效應(yīng)不但沒有推動作用，反而有反向制約作用[14];陳繼勇等指出外商直接投資導(dǎo)致大量資本涌入房地產(chǎn)市場，導(dǎo)致房地產(chǎn)泡沫進(jìn)一步擴(kuò)大，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)增長。[15]

（四）外商直接投資與經(jīng)濟(jì)增長

陳繼勇等指出，外商直接投資對地區(qū)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)水平很大程度取決于本地區(qū)原有的經(jīng)濟(jì)水平[15];Alfaro等發(fā)現(xiàn)金融市場發(fā)達(dá)的國家外商直接投資對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用更明顯[16];趙文軍等發(fā)現(xiàn)外商直接投資對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和經(jīng)濟(jì)增長都具有正向的推動作用。[17]

可見，現(xiàn)有研究尚存在以下不足：第一，大部分文獻(xiàn)都是單獨(dú)研究房地產(chǎn)泡沫、貨幣政策以及外商直接投資等變量之間的關(guān)系，而不是將房地產(chǎn)泡沫與貨幣政策、外商直接投資等構(gòu)造成一個完整的研究系統(tǒng)，從而可能出現(xiàn)遺漏重要變量進(jìn)而導(dǎo)致模型估計的偏差;第二，國內(nèi)外關(guān)于貨幣政策、外商直接投資等對房地產(chǎn)泡沫的空間效應(yīng)影響的相關(guān)文獻(xiàn)較少，可能導(dǎo)致制定政策或采取措施時忽略了這些變量的空間效應(yīng);第三，現(xiàn)有大部分文獻(xiàn)在考慮貨幣政策、外商直接投資、信貸規(guī)模等對房地產(chǎn)泡沫的影響時，函數(shù)關(guān)系大都簡單地設(shè)定為線性或者對數(shù)線性，可能導(dǎo)致模型設(shè)定偏誤。

同時隨著經(jīng)濟(jì)一體化和全球化，外商直接投資、房價等在各個省份之間的聯(lián)系越來越密切，所以這些變量之間可能存在空間相關(guān)性。為考察變量沖擊的時間效應(yīng)和空間效應(yīng)，以及現(xiàn)有研究中貨幣政策對房地產(chǎn)泡沫是否是線性影響，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，針對現(xiàn)有研究存在的不足，以貨幣政策的廣義貨幣供給量M2為非參部分，構(gòu)建半?yún)?shù)全局向量自回歸模型來揭示變量間的內(nèi)在作用機(jī)制。

三、實(shí)證模型與數(shù)據(jù)說明

（一）模型介紹

經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)一步發(fā)展，使國家與國家、地區(qū)與地區(qū)、行業(yè)與行業(yè)之間的聯(lián)系變得越來越緊密，相互依賴性日趨增強(qiáng)，擾動性所產(chǎn)生的連鎖效應(yīng)很容易在國家、地區(qū)和行業(yè)間相互傳播。全局向量自回歸模型（Global Vector Autoregression Model，簡稱GVAR）可以通過其脈沖響應(yīng)函數(shù)研究某地區(qū)某內(nèi)生變量的沖擊對所有其他地區(qū)所有內(nèi)生變量在時間和空間上的動態(tài)影響。

半?yún)?shù)全局向量自回歸模型（Semi-parametric Global Vector Autoregression Model，簡稱SGVAR）建立在GVAR的基礎(chǔ)之上，SGVAR模型為

式中，yit表示第i個省份的省內(nèi)內(nèi)生變量向量;y*it=∑nj=1wijyjt表示第i個省份的省外變量向量，其中權(quán)重wij是通過第i個省份占第j個省份的貿(mào)易權(quán)重矩陣計算所得;p、q、r分別是省內(nèi)變量、省外變量和全局變量的時間滯后階數(shù);dt、xt為全局變量;m（xit）為未知形式的函數(shù);uit為各個省份自主沖擊的隨機(jī)誤差項(xiàng)向量;省外變量y*it和全局變量dt都要滿足弱外生性假設(shè)。

模型的估計分為兩步：

1.對參數(shù)，，進(jìn)行估計

2.非參項(xiàng)xit的偏導(dǎo)圖分析

（二）模型建立及數(shù)據(jù)說明

1.模型建立

本文將房地產(chǎn)泡沫與貨幣政策、外商直接投資等納入同一個完整的研究系統(tǒng)，其中貨幣供給量M2以非參數(shù)的形式引入，構(gòu)造如下的SGVAR模型：

式中：Bit、GYit、XDit、lnFDIit分別表示第i個省份t時期的房地產(chǎn)泡沫大小、工業(yè)化進(jìn)程、信貸規(guī)模以及外商直接投資;y*it=∑30j=1wijyjt表示第i個省份的省外變量向量，其中權(quán)重wij是通過第i個省份占第j個省份的貿(mào)易權(quán)重矩陣計算所得;rt，exct，M2t分別表示t時期的利率、匯率以及貨幣供給量，m（M2it）為未知函數(shù)形式;εit為各個省份自主沖擊的隨機(jī)誤差項(xiàng)向量，假設(shè)不同省份的自發(fā)沖擊是非序列相關(guān)的，且具有零均值，方差的時間不變性;省外變量y*it和全局變量dt都要滿足弱外生性假設(shè);β，γ，ψ分別為省內(nèi)變量、省外變量、全局向量的系數(shù)矩陣。

2.數(shù)據(jù)說明

由于西藏大部分經(jīng)濟(jì)變量的缺失值比較嚴(yán)重，本文的數(shù)據(jù)采用我國大陸地區(qū)除西藏外的30個省（市、自治區(qū)）2006—2015年的月度數(shù)據(jù)。

關(guān)于房地產(chǎn)泡沫的測度，本文采用功效系數(shù)法[4]，同時基于數(shù)據(jù)的可得性，采用房價收入比、房地產(chǎn)開發(fā)投資增長率/固定資產(chǎn)投資增長率、房地產(chǎn)價格增長率/經(jīng)濟(jì)增長率三個指標(biāo)對房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行測度。其中，房價收入比=（銷售額/銷售面積×人均居住面積）/人均可支配收入。

鑒于對數(shù)化處理后容易得到平穩(wěn)序列且可消除異方差等，本文采用平減后外商直接投資FDI的對數(shù)衡量國外資金流入對房地產(chǎn)的影響;采用工業(yè)增加值同比增長率衡量工業(yè)化進(jìn)程GY;采用房地產(chǎn)開發(fā)投資國內(nèi)貸款同比增長率衡量信貸規(guī)模XD。

貨幣政策工具有數(shù)量型和價格型兩種，本文采用M2和銀行同業(yè)間拆借利率（IBR）作為兩種工具的代理變量，同時根據(jù)前文分析將M2 作為非參變量加入模型，考察貨幣調(diào)控政策對房地產(chǎn)泡沫產(chǎn)生的影響。

本文所有數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計局和wind數(shù)據(jù)庫。

四、半?yún)?shù)全局向量自回歸模型的實(shí)證結(jié)果分析

（一）基本檢驗(yàn)與模型估計

在模型估計之前需要先進(jìn)行相應(yīng)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)來判斷數(shù)據(jù)是否適合構(gòu)建VAR模型。

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)和弱外生性檢驗(yàn)

經(jīng)過ADF檢驗(yàn)得到上述各個省份的所有省內(nèi)變量、省外變量、全局變量在5%顯著性水平都是原階平穩(wěn)序列。同時，省外變量和全局變量都滿足弱外生性假設(shè)，說明本文選取的經(jīng)濟(jì)變量適合構(gòu)建VAR模型，進(jìn)而模型的估計結(jié)果才有意義。由于篇幅限制，本文不體現(xiàn)單位根檢驗(yàn)和弱外生性檢驗(yàn)的結(jié)果。

2.Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)及滯后階數(shù)的確定

根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則可以分別得到模型中各省份的省內(nèi)變量和省外變量的滯后階數(shù)，同時根據(jù)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)得到模型中關(guān)于各省份的協(xié)整個數(shù)，檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)樣本中所有省份的變量間均存在協(xié)整關(guān)系。

（二）脈沖響應(yīng)分析

SGVAR模型的脈沖范圍不僅體現(xiàn)在時間維度上，也體現(xiàn)在空間維度上，所以當(dāng)給某個地區(qū)的某個變量一單位的沖擊時，它將在未來的一段時間內(nèi)對所有地區(qū)的所有變量產(chǎn)生影響。為研究東部、中部、西部的房地產(chǎn)市場之間的脈沖傳導(dǎo)機(jī)制，結(jié)合地區(qū)代表性和多次試算，本文分別選取江蘇、河南、四川三個省份為沖擊源進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析（由于篇幅限制，本文給出房地產(chǎn)泡沫以及外商直接投資作為沖擊源的脈沖圖）。

房地產(chǎn)泡沫變動對泡沫的影響如圖1所示。

給江蘇省房地產(chǎn)泡沫一個正的沖擊后，30個研究對象的不同變量均能夠在20 期內(nèi)趨近于零。由于篇幅限制，分別從東部、中部、西部選擇一個地區(qū)進(jìn)行分析。由圖1（a） 可知， 給江蘇省房地產(chǎn)泡沫一個正的沖擊，在當(dāng)期會對東部地區(qū)房地產(chǎn)泡沫起到抑制作用，在第4期之后，逐漸產(chǎn)生正向作用且微弱的長期影響，說明房地產(chǎn)泡沫存在著空間溢出效應(yīng)。對中部地區(qū)泡沫的影響剛開始也是負(fù)向作用，并在0-4期在0上下震蕩最終趨于0。對西部地區(qū)房地產(chǎn)泡沫的影響在當(dāng)期的負(fù)向作用最強(qiáng)，第1期之后逐漸收斂于0，但仍在0以下，代表持續(xù)且微弱的負(fù)向影響。

同樣地，給河南和四川省房地產(chǎn)泡沫一個正的沖擊，由圖1（b）和圖1（c）可知，對東部地區(qū)而言，當(dāng)房地產(chǎn)泡沫沖擊源來自東部、中部地區(qū)時，對該地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫主要起到促進(jìn)作用;當(dāng)房地產(chǎn)泡沫沖擊源來自西部地區(qū)時，對該地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫主要起到抑制作用。對中部地區(qū)而言，各個地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫沖擊源對該地區(qū)房地產(chǎn)泡沫的影響趨勢類似，都是在第1期的促進(jìn)作用達(dá)到最大。對西部地區(qū)而言，當(dāng)房地產(chǎn)泡沫沖擊源來自東部、中部地區(qū)時，對該地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫主要都是起到抑制作用;當(dāng)房地產(chǎn)泡沫沖擊源來自西部地區(qū)時，對該地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫主要起到促進(jìn)作用。

因此，從短期來看，東、中、西部地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫的沖擊影響有區(qū)域性差異，但從長期來看其他地區(qū)對本地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫沖擊的影響將趨于穩(wěn)定。這是因?yàn)楫?dāng)某個區(qū)域房地產(chǎn)泡沫變大時，其鄰近地區(qū)的消費(fèi)者有未來房價上漲的預(yù)期，進(jìn)而增加當(dāng)前的房屋購置需求，導(dǎo)致該地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫變大。但是，開發(fā)商看到消費(fèi)者的購買預(yù)期時會增大房地產(chǎn)開發(fā)力度，增加房地產(chǎn)供給，可能對房地產(chǎn)泡沫起到抑制作用。

外商直接投資變動對泡沫的影響如圖2所示。

給江蘇省外商直接投資一個正的沖擊，如圖2（a）所示，對東部地區(qū)房地產(chǎn)泡沫的促進(jìn)作用在第1期時達(dá)到最大，之后逐漸下降并在第2期時的負(fù)向作用最強(qiáng)，最終產(chǎn)生負(fù)向微弱的長期影響;對中部地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫的促進(jìn)作用在第2期時達(dá)到最大，在4～7期時轉(zhuǎn)向?yàn)樨?fù)向作用，第7期后保持正向影響;對西部地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫的促進(jìn)作用第1期時達(dá)到最大，之后逐漸下降并在第3期時的負(fù)向作用最強(qiáng)，最終也是產(chǎn)生負(fù)向微弱的長期影響。

同樣地，給河南和四川省房地產(chǎn)泡沫一個正向沖擊，由圖2（b）和2（c）可知，對東部地區(qū)而言，不論外商直接投資沖擊源來自哪個地區(qū)，對該地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫主要起到促進(jìn)作用。對中部地區(qū)而言，當(dāng)外商直接投資的沖擊源來自東部地區(qū)時，對該地區(qū)房地產(chǎn)泡沫主要起到促進(jìn)作用;當(dāng)沖擊源來自中部地區(qū)時，對該地區(qū)的泡沫在短期內(nèi)起到促進(jìn)作用;當(dāng)沖擊源來自西部地區(qū)時，對泡沫的影響主要起到抑制作用。對西部地區(qū)而言，不管房地產(chǎn)泡沫沖擊源來自哪個地區(qū)，對該地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫在短期內(nèi)起到促進(jìn)作用，長期內(nèi)起到微弱的抑制作用。

（三）M2對房地產(chǎn)市場的非線性分析

本文引進(jìn)M2作為非參數(shù)項(xiàng)，并采用局部線性法估計模型中的非參項(xiàng)，得出房地產(chǎn)泡沫對M2的偏導(dǎo)數(shù)圖。其中，橫軸表示M2（單位：千億元），縱軸表示M2增加一個單位對房地產(chǎn)泡沫和外商直接投資的影響。本文從東部、中部、西部各選擇一個省份考察貨幣政策（貨幣供給量變動）對房地產(chǎn)泡沫的非線性影響。通過多次試算后，本文選擇江蘇、河南、四川三個省份作為研究對象，房地產(chǎn)泡沫對貨幣政策的偏導(dǎo)圖如圖3所示。由圖3可以看出偏導(dǎo)數(shù)圖都不是在一條水平線上，說明M2對其他變量不是簡單的線性關(guān)系，也證明了引入M2作為非參數(shù)項(xiàng)設(shè)定的合理性。

（1）由圖3（a）可知，對東部地區(qū)而言，當(dāng)貨幣供給量為負(fù)時，貨幣供給量的增加對房地產(chǎn)泡沫增長率有抑制作用，但隨著貨幣供給量的增加，這種抑制作用逐漸減弱;當(dāng)貨幣供給量為0到20時，貨幣供給量的增加對房地產(chǎn)泡沫增長率影響由正轉(zhuǎn)為負(fù);當(dāng)貨幣供給量大于20時，房地產(chǎn)泡沫增長率保持較為平穩(wěn)的速度遞增。

（2）由圖3（b）可知，對中部地區(qū)而言，當(dāng)貨幣供給量為負(fù)時，貨幣供給量的增加對房地產(chǎn)泡沫增長率同樣也是起到抑制作用，并且這種抑制作用隨著貨幣供給量的增加逐漸減弱;當(dāng)貨幣供給量為0到20時，貨幣供給量對房地產(chǎn)泡沫增長的影響基本上穩(wěn)定在0附近;當(dāng)貨幣供給量大于20時，房地產(chǎn)泡沫增長率保持較為平穩(wěn)的速度遞增。

（3）由圖3（c）可知，對西部地區(qū)而言，當(dāng)貨幣供給量為負(fù)時，貨幣供給量的增加對房地產(chǎn)泡沫增長率同樣也是起到抑制作用，并且這種抑制作用隨著貨幣供給量的增加逐漸減弱;當(dāng)貨幣供給量為0到25時，貨幣供給量對房地產(chǎn)泡沫增長的影響在0附近震蕩;當(dāng)貨幣供給量大于25時，房地產(chǎn)泡沫增長率以平穩(wěn)的速度遞增。

綜上，貨幣政策對各地區(qū)房地產(chǎn)泡沫的影響總體趨勢類似，即當(dāng)采取較為緊縮的貨幣政策時，對房地產(chǎn)泡沫增長起到抑制作用，而較為寬松的貨幣政策會對房地產(chǎn)泡沫增長起到較大的促進(jìn)作用，當(dāng)采取適度的貨幣政策時，對房地產(chǎn)泡沫的增長沒有太大影響。

但是通過比較圖3（a）、3 （b）和3 （c）可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)實(shí)行緊縮型貨幣政策時，從房地產(chǎn)泡沫的抑制程度可以看出房地產(chǎn)泡沫對緊縮型貨幣政策影響的敏感度最高的是西部地區(qū)，中部地區(qū)次之，東部地區(qū)敏感度最低;當(dāng)實(shí)行寬松型貨幣政策時，從房地產(chǎn)泡沫的促進(jìn)程度以及開始起到促進(jìn)作用時所對應(yīng)的貨幣供應(yīng)量可以看出東部地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫對寬松型貨幣政策量的反應(yīng)敏感度最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)敏感度最低。這是由于我國東、中部地區(qū)是我國核心產(chǎn)業(yè)的聚集地，當(dāng)實(shí)行寬松型貨幣政策時，投資者首選的投資地區(qū)是東、中部，所以東部沿海地區(qū)在寬松的貨幣政策傳導(dǎo)的速度和深度上可能都優(yōu)于西部地區(qū)。

但是，當(dāng)實(shí)行緊縮型貨幣政策時，投資者雖然會減少投資，但是投資地區(qū)主要還是集中于東、中部，而選擇減少對西部地區(qū)的投資，所以緊縮型貨幣政策對西部地區(qū)的影響較大。因此，關(guān)于貨幣政策對房地產(chǎn)泡沫及經(jīng)濟(jì)的影響本文給出了客觀的說明。

五、結(jié)論及政策建議

本文基于2006—2015年中國30 個?。ㄊ?、自治區(qū)）的月度數(shù)據(jù)，構(gòu)建SGVAR模型和時空脈沖響應(yīng)函數(shù)分析各省份不同經(jīng)濟(jì)變量受到?jīng)_擊后對房地產(chǎn)泡沫的時空傳導(dǎo)效應(yīng)。同時，基于模型半?yún)?shù)部分的偏導(dǎo)數(shù)圖刻畫了不同的貨幣供給量水平對房地產(chǎn)泡沫的影響。主要結(jié)論如下：

（1）某個地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫沖擊對周邊地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫產(chǎn)生的影響在短期內(nèi)具有區(qū)域性差異，而外商直接投資的增加、房地產(chǎn)業(yè)信貸規(guī)模的擴(kuò)大都可能導(dǎo)致大量資本涌入房地產(chǎn)市場，導(dǎo)致泡沫進(jìn)一步擴(kuò)大。

（2）貨幣政策會從利率渠道和貨幣供給量渠道影響房地產(chǎn)泡沫，且貨幣供給量對房地產(chǎn)泡沫呈現(xiàn)非線性的影響。一方面，利率會影響房地產(chǎn)市場的供給和需求以及消費(fèi)者對未來房價的預(yù)期;另一方面，貨幣供給量的增加會導(dǎo)致房價上漲，而房價上漲又會反作用于貨幣供給量，二者的相互作用可能導(dǎo)致貨幣供給量對房地產(chǎn)泡沫的非線性影響。

針對本文的相關(guān)結(jié)果及結(jié)論提出以下建議：

（1）一旦物價上漲以及寬松的貨幣政策難以維持下去，資產(chǎn)價格泡沫也不會出現(xiàn)大規(guī)模的膨脹，我國可以根據(jù)經(jīng)濟(jì)實(shí)際情況采取不同的貨幣政策進(jìn)而改變通貨膨脹的預(yù)期，優(yōu)化居民收入結(jié)構(gòu)，從根本上解決房地產(chǎn)業(yè)的供需問題。

（2）構(gòu)建完善的金融體系，規(guī)范房地產(chǎn)的信貸市場，有效抑制房地產(chǎn)的投機(jī)行為，在合理控制信貸量的同時注重信貸方向的控制。同時，我國應(yīng)出臺相關(guān)政策對外資流入房地產(chǎn)業(yè)進(jìn)行有效控制和監(jiān)管，合理控制其流入規(guī)模及質(zhì)量，避免惡性外資流入造成房地產(chǎn)泡沫的加劇。

（3）政府應(yīng)出臺相應(yīng)政策對消費(fèi)者投機(jī)行為進(jìn)行有效控制，如調(diào)高非自住房的貸款利率和首付率，實(shí)行嚴(yán)格的信貸條件包括對投機(jī)性質(zhì)的房地產(chǎn)交易收取高轉(zhuǎn)讓稅等。

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責(zé)任編輯：韓國良

Abstract： In order to analyze the dynamic relationship between foreign direct investment， monetary policy and credit scale and real estate bubble， this paper constructs semi-parametric global vector autoregression model and impulse response function based on the data of 30 provinces and cities in China from 2006 to 2015 to analyze the conduction effect of different economic variables on real estate bubble in time and space. At the same time， the non -linear effect of the money supply on the real estate bubble is introduced into the model， and the correlation between the two is studied according to the partial guidance. The results show that the impact of foreign direct investment will have different effects on the real estate bubble in the surrounding areas which vary with different regions in the short term but are stable in the long term. The money supply has a nonlinear effect on the real estate bubble， and the impact of loose and tight monetary policy on the eastern and central regions of the real estate bubble conduction efficiency is inconsistent.

Key words： real estate bubble; foreign direct investment; monetary policy; semi-parametric global vector autoregression model