稳健货币政策下国内房价上涨的原因及地区差异性研究——基于Bayesian VAR模型的分析

赵红雨 李 沂 田 爽

(西安外国语大学 经济金融学院，陕西 西安 710128)

0 引 言

自2016年以来，我国不同地区住房价格重新进入快速上涨阶段。截至2018年6月，全国70个大中城市住房价格均值连续30个月上浮，其中，东部地区代表性城市房价连续24个月上涨，直到2018年1月以后增速才开始逐步回落。同期，中部地区代表性城市房价月平均增速接近10%，西部地区代表性城市房价月平均增速达5.1%，中部与西部地区房价直到2018年8月以后才出现拐点。目前，三大地区代表性城市房价虽然有所回落，但总体依然维持在历史高位。这次国内房价阶段性上涨表现出两大特征，一是房价上涨的背景具有特殊性。本轮房价是在中央加大房地产市场调控，维持货币稳健政策，并不断强化防范系统性金融风险的背景下产生的；二是房价上涨表现出地区传导与扩散效应。国内房价上涨首先发端于东部地区代表性城市，随后向周边地区进行快速传导和扩散，进而又带动了中部地区和西部地区房价跟进式上涨。国内房价出现的阶段性持续上涨，不但加剧了微观经济主体脱实向虚倾向，进而延缓了供给侧结构性改革进程，且对国民经济的持续、稳定、健康发展产生严重影响，并由此倒逼宏观调控政策进行重大调整。目前，我国已将房地产市场调控措施从“抑制房价过快上涨”转为“坚决抑制房价上涨”，并将其作为今后经济工作的重要指标。

1 相关文献综述

近期围绕我国房价出现的阶段性上涨，国内文献主要从房价持续上涨的危害、房价上涨的原因、房价波动产生的效应、房价调控的方向和措施等四方面展开研究。

第一，分析房价持续上涨的危害。李江一认为，在房价持续上涨条件下，居民家庭购房与还贷压力的增加将会引发较为严重的流动性约束，势必造成居民家庭消费水平的快速降低，从而会对国内整体消费水平产生冲击。[1]405-429陈斌开、黄少安等人发现，从短期来看，房价持续上涨可带动房地产及相关产业的发展，有利于地区经济保持稳定增长。但从长期来看，房价持续上涨会提高企业人力资源成本，降低企业利润率水平，最终会对宏观经济增长速度产生制约。[2]1079-1102毛孟凯认为，房价的持续上涨会推高房租和用地成本，导致企业为控制成本被迫脱离实业而避实就虚，从而对资源配置和产业结构调整带来负面冲击。[3]160-166

第二，揭示房价上涨的原因。陈享光、黄泽清认为，房价上涨的速度取决于地区金融化发展的程度，由于不同地区房地产资本的金融化进程存在差异性，由此造成地区房价变动存在巨大差异。[4]35-43宋林清研究发现，地方债发行规模及增速与地区房价上涨速度存在显著相关性，在中央与地方政府事权与财权不匹配的前提下，土地出让收入已成为地方政府偿还债务或弥补资金缺口的重要方式，因而地方政府存在推高房价的内在动力，这也是我国房价居高不下的重要原因。[5]68-78梅冬州、崔小勇等人利用DSGE模型分析了我国土地财政、房价与GDP波动之间存在的关系，研究结果支持地方政府土地出让行为是房价上涨的主要原因这一结论。[6]35-49徐腾，姚洋发现，城际人口流动与城市房价上涨速度存在显著正相关性，流动人口迁入增速越高，房价上涨速度越快。[7]11-19郭克莎、黄彦彦认为，城市房价过快上涨的直接原因在于信贷资金过度流入，间接原因在于土地供给模式存在弊端，房价上涨的本质在于国内房地产发展规模超越了经济发展阶段。[8]5-22王天雨指出，区域经济发展与城镇化水平是促成地区房价快速上涨的重要诱因，区域人口数量、土地供给状况对房价变动方向会产生重要影响。[9]24-49华昱认为，我国住房价格主要受房地产供给、市场预期冲击及货币政策调整影响。[10]48-56

第三，探讨房价波动产生的效应。兰峰、张春苗认为，我国房价上涨存在非理性，一线城市房价上涨会带动其它城市房价上涨，从而在空间上产生明显的溢出效应。[11]39 -44吴业强、陈守东等人认为，不同地区房价在上涨过程中存在明显惯性，在空间上存在辐射联动效应，但是，随着国内房地产政策调控和市场预期调整，房价上涨惯性存在被打破的可能性。[12]72-75方大春、裴梦迪研究发现，国内不同城市房价上涨存在双向或单向“溢出效应”，在地理空间上相互毗邻，或者在人口数量差异较小的城市，房价上涨存在的关联性更强，所形成的“溢出效应”相对更大。[13]63-73骆永民、骆熙认为，由于地方政府政绩诉求对房价的影响力在上升，故地方政府政绩诉求不仅提升了当地房价，还能通过“溢出效应”提高毗邻地区的房价。[14]32-42张澄、沈悦认为，我国房价波动与商业银行信贷规模与风险约束存在相关性，房价上涨会降低商业银行面临的信用风险，从而会促使商业银行信贷规模的扩张，进而会通过“加速器效应”引发房价和银行信贷规模的交替上升。[15]15-26

第四，研究房价调控的政策与措施。杨柳、李力等认为，由于受技术预期、借贷预期及利率调整预期的冲击，我国房价在调控中才会出现“调量不调价”现象，因此，房价调控的重心在于如何运用政策工具促使市场预期的调整与改变。[16]321-348王换娥、崔铭认为，国内不同地区实施的限购政策表现出阶段性特征，在短期内对房价快速上升有平抑作用，但无法促成房价的持续回落。[17]178-180周文文、刘超等发现，我国宏观调控中所使用的政策措施对房价的影响具有差异性，租售同权与调整按揭贷款利率在短期内能够延缓房价的过快上涨，但长期的调节作用微乎其微；调整按揭首付比率对中、西部地区房价上涨有较为明显的调节效果，但对东部地区的影响相对有限。[18]70-73魏玮、陈杰研究发现，有效降低居民对杠杆购房的依赖性将有助于房价恢复平稳，相对于中、西部地区，调控杠杆率的方法对东部地区房价的调节相对更加有效。[19]48-63张婧屹、李建强发现，在短期市场需求冲击下，通过下调按揭贷款杠杆率有利于促进房价稳定。[20]13-30王勇基于DSGE模型，对以动态贷款价值比为代表的宏观审慎工具调控房价的有效性进行了分析，研究结果表明，宏观审慎政策的实施有助于稳定房价并防范系统性风险。[21]12-22

综上所述，围绕新一轮房价出现的阶段性上涨问题，虽然国内学者已从不同角度进行了富有成效的研究，但是现有文献在研究内容和研究方法上还存在局限性，未能充分说明在房价上涨过程中究竟是货币供给因素占主导地位，还是非货币供给因素占主导地位，也未能在稳健货币政策约束下分析房价上涨的原因，因而无法揭示在市场流动性偏紧条件下为何房价还能出现持续上涨的问题。鉴于此，本文在对房价与货币供给量变动是否存在关联的基础上，从理论上分析稳健货币政策下引发房价上涨的主要原因，并以广义货币供应量M2作为约束条件，利用相关变量(季度数据)构建实证分析模型，探讨引发国内不同地区房价变动的动力来源，揭示不同地区房价变动存在的差异性，力求得到更加合理的研究结论和政策启示。

2 稳健货币政策下房价阶段性上涨的原因分析

自2012年1季度以来，在中国人民银行稳健性货币政策指导下，我国广义货币供给量(M2)增速已从高位回落，目前已降至8%左右的历史低点。在变化趋势上，M2增速总体上与GDP及CPI增速之和接近，甚至从2017年第3季度至今，M2增速还略低于两者之和。2012—2018年我国广义货币供给量(M2)、GDP及CPI季度增速变动对照见表1。

表1 2012—2018年我国广义货币供给量M2、GDP及CPI季度增速变动

由表2可见，我国广义货币供给量M2、GDP增速、CPI增速受稳健货币政策影响，市场整体流动性普遍偏紧，货币供给的增长已无法推高房价，仅能起到稳定房价的作用。若以70个大中城市房价指数作为国内整体房价变动的测算指标，同时以东部、中部、西部地区代表性城市房价作为参照指标，通过比较可以发现，2012—2018年，在稳健货币政策实施期间，国内房价在波动中表现出明显的上涨态势，70个大中城市房价的季度平均增长率高达10.2%，而东部、中部、西部代表性城市房价平均增速分别为10.4%、4.6%和2.2%，由此可以看出，货币供给并非是引发新一轮房价上涨的主要原因，这也意味着我国房价出现阶段性上涨的原因已发生变化。2012—2018年我国不同地区房价季度指数对照见表2。

表2 2012—2018年我国不同地区房价季度指数

从表2可知，从我国2012年3月到2018年9月房地产市场发展来看，房价在2016年后出现明显上涨。在货币政策稳健和市场流动性偏紧条件下，能够引发国内房价出现阶段性上涨的原因有：

(1)商业银行降低不良资产引发住房抵押贷款规模扩张。商业银行为了主动化解系统性风险，依托住房抵押贷款规模扩张来降低不良资产率，由此增加了房地产市场需求，并直接带动了房价的持续上涨。近年来，商业银行积累了大量不良资产，增大了系统性金融风险爆发的可能。为有效降低不良资产率，进而达到防范和化解系统性金融风险的目的，商业银行业主动扩大住房抵押贷款的发放规模。由于住房抵押贷款中的首付弱化了贷款出现违约的可能，从而能够改善商业银行整体资产状况，并能有效缓解商业银行面对的资本金扩充压力。同时，住房贷款规模的扩大又会推动房价上涨，使得作为抵押物的房产价值显著上升，由此会引起商业银行资产质量进一步改善，最终可使商业银行不良资产率上升的势头被遏制。因此，商业银行存在着不断扩大住房贷款规模，提升住房价格水平，降低不良资产比率的内在动力，由此持续推动了房价的上涨。

(2)国内市场预期的增强。国内房价上涨预期的不断增强，会引发房价出现持续上扬。2012年以来，人民币汇率在波动中表现出明显的阶段性贬值倾向，截至2018年9月，美元对人民币汇率已从6.3上升至6.9，人民币累计贬值接近10%。与此同时，国内股票市场表现持续低迷，投资环境不断恶化，居民对人民币资产实现保值、增值的意愿不断强化，因而持有房产就成为投资者合理进行资产配置的理想选择，由此引起国内房价上涨预期的不断增强，进而引发房价整体出现阶段性持续上涨。

(3)住房刚性需求的增强。目前，国内部分大中型城市住房刚性需求已显著增强，这些地区的房价往往通过辐射与带动效应，引发国内房价的普遍上涨。目前，伴随着我国供给侧结构性改革和宏观调控政策的稳步推进，国内部分地区大中型城市的产业结构日趋合理，经济发展活力得到显著增强，人居环境也得到明显改善。与此同时，这些城市已制定并落实了人才引进政策和收入保障政策，在经济增长和政策支持带动下，居民购房的刚性需求也随之得到显著增强，由此带动房价出现持续上涨。

(4)地方政府对土地财政依赖程度加大。由于地方政府负有维护地区经济增长，改善城市基础设施建设，促进充分就业的多重职责。在中央与地方财政分权的条件下，为缓解资金短缺压力，有效降低债务负担，地方政府往往通过提高土地出让规模和价格以扩大资金来源。由于地方政府对土地财政依赖程度的加深，提高了土地的购置成本，最终引发房屋建设成本的上升和房价出现持续上涨。

3 数据选择与模型构建

为验证上述理论分析的合理性，厘清国内房价上涨表现出的差异性，本文构建实证模型对东部、中部、西部地区代表性城市进行对比，以分析不同地区房价上涨动力存在的具体差异。其中，东部地区代表性城市主要包括北京、上海、广州、深圳、天津；中部地区代表性城市包括郑州、武汉、长沙、合肥、南昌；西部地区代表性城市包括：西安、兰州、银川、西宁、乌鲁木齐。同时，选择上述三类样本城市房价指数的加权平均值，以及70个大中城市房价指数作为被解释变量，分别用来衡量三大地区和全国房价上涨的指标；解释变量用房地产景气指数来衡量房价上涨预期，用国房景气指数来进行测度；用GDP增速来衡量居民收入及刚性住房需求变化；用房地产开发企业土地成交价款增速测度政府对土地财政的依赖程度；用商业银行不良资产率衡量系统性金融风险状况；用广义货币供给量M2增速衡量货币政策的稳健程度，并将其与人民币汇率共同作为模型的外生受约束变量。相关变量选择2012—2018年的季度时间序列数据，数据来自wind、中经网统计数据库、中国人民银行网站，部分数据经过加工整理得出。

由于相关变量的季度时间序列数据总量相对较少，因而通过设定先验分布的方法来构建Bayesian VAR模型，以提高实证分析的精确度，Bayesian VAR模型的表达方程用(1)式来表示：

Vt=At+B1Vt-1+B2Vt-2+…+BpVt-p+ωt

(1)

(1)式中，Vt为向量，且由N个变量构成；A与B均为矩阵，其阶数分别为N×1与N×N阶系数矩阵；ωt为方程中服从正态分布的随机干扰项。在(1)式中，被解释变量为随机变量，在分布上遵循莱特曼先验分布，该变量滞后阶数为h的莱特曼先验标准离差用(2)式表示。

(2)

在(2)式中，x为被解释变量的先验标准离差；变量y和i与(1)式中向量Vt相关联；f(i,y)用来反映滞后变量的影响权重，说明相对于i的滞后变量，y的滞后变量的影响权重大小；变量δy和δi用来衡量y与i离差的标准差，δi/δy用来衡量相关变量之间的差比，ζ为解释变量滞后期的系数标准差集合，z(h)为滞后延迟函数，l用于测度以前信息有效性衰减的程度。

4 实证结果与分析

(1)商业银行为降低不良资产率并防范与化解系统性金融风险，进而主动扩大住房抵押贷款发放规模，是引发国内房价整体出现持续上涨的主要原因，而市场预期、土地财政及市场刚性需求发挥的作用相对有限。若本期对商业银行不良资产率施加1单位正向冲击，国内房价整体会在6期内进行反向调整，并在第5期达到最小值，下降约1.1单位，说明商业银行为降低不良资产率而扩大信贷规模，进而会对国内房价产生强烈冲击；若本期对房价上涨预期施加1单位正向冲击，国内房价整体会在6期内进行同向调整，并在第3期达到最大值，增加约0.33单位；若本期对以土地出让价格所代表的政府土地财政施加1单位正向冲击，国内房价整体在6期内会同向调整，并在第5期达到最大值，增加约0.2单位；若对以GDP增速代表的市场刚性需求施加1单位正向冲击，国内房价整体会在第2期内同向变动，随后进行反向变动，并在2期达到最大值，增加约0.14单位。国内房价对相关变量冲击的脉冲响应如图1所示。

(2)市场刚性住房需求的不断增强是引发东部地区房价持续上涨的主要原因，而市场预期、土地财政、商业银行降低不良资产率所发挥的作用相对有限。若本期对市场刚性需求施加1单位正向冲击，东部地区房价会在6期内同向变动，并在6期达到最大值，增加约0.3单位；若本期对市场预期施加1单位正向冲击，东部地区房价在3期内会进行同向调整，并在第2期达到最大值，增加约0.16单位；若本期对政府土地财政施加1单位正向冲击，东部地区房价会在6期内反向调整，并在第5期达到最小值，降低约0.9单位。对于这一现象的合理解释是：由于东部地区房价基本已经达到历史高位，同时又受土地供给因素制约和宏观调控干预，东部地区绝大多数城市已很难再通过提高土地出让价格来推动房价持续上涨；若对商业银行不良资产率施加1单位正向冲击，东部地区房价会在3期进行反向调整，并在第3期达到最小值，下降约0.1单位。东部地区房价对相关变量冲击的脉冲响应如图2所示。

图1 国内房价对相关变量冲击的脉冲响应对照

图2 东部地区房价对相关变量冲击的脉冲响应对照

(3)商业银行降低不良资产率以防范系统性金融风险，以及对土地财政依赖性的增强，是中部地区房价持续上涨的主要原因，而市场预期与住房刚性需求的作用相对有限。若本期对商业银行不良资产率施加1单位正向冲击，中部地区房价会在6期进行反向调整，并在第4期达到最小值，下降约1.1单位，表明商业银行通过扩大住房信贷规模，降低不良资产率会对中部地区房价产生强烈冲击；若本期对政府土地财政施加1单位正向冲击，中部地区房价在6期内会同向调整，并在第4期达到最大值，增加约0.9单位；若本期对住房刚性需求施加1单位正向冲击，中部地区房价会在6期内同向变动，并在第6期达到最大值，增加约0.6单位；若本期对房价上涨预期施加1单位正向冲击，中部地区房价在3期内会进行同向调整，并在第3期达到最大值，增加约0.31单位。中部地区房价对相关变量冲击的脉冲响应如图3所示。

图3 中部地区房价对相关变量冲击的脉冲响应对照

(4)商业银行降低不良资产率以防范系统性金融风险，是引发西部地区房价上涨的主要原因，市场预期的调整起到推波助澜的作用，而政府土地财政、住房刚性需求发挥的作用相对有限。若本期对商业银行不良资产率施加1单位正向冲击，西部地区房价会在6期进行反向调整，并在第5期达到最小值，下降约1.1单位，表明商业银行通过扩大住房信贷规模，降低不良资产率会对西部地区房价产生强烈冲击；若本期对房价上涨预期施加1单位正向冲击，西部地区房价在6期内会进行同向调整，并在第3期达到最大值，增加约0.12单位。同理，利用脉冲响应函数分析发现，政府土地财政、住房刚性需求对西部地区房价上涨的助推作用非常微弱。西部地区房价对相关变量冲击的脉冲响应如图4所示。

图4 西部地区房价对相关变量冲击的脉冲响应对照

5 结 论

本文基于Bayesian VAR模型，利用2012—2018年相关变量的季度时间序列数据，在稳健货币政策约束下，对国内不同地区房价上涨的原因及其差异性进行了分析，进而得到以下结论。

(1)商业银行为降低不良资产率并防范与化解系统性金融风险，进而主动扩大住房抵押贷款发放规模，是引发国内房价整体出现持续上涨的主要原因，而市场预期、土地财政及市场刚性需求的作用相对有限。

(2)我国东部、中部、西部地区房价上涨的原因不尽相同。市场刚性住房需求的不断增强是引发东部地区房价持续上涨的主要原因；商业银行降低不良资产率以防范系统性金融风险，以及对土地财政依赖性的增强，是中部地区房价持续上涨的主要原因；商业银行降低不良资产率以防范系统性金融风险，是引发西部地区房价上涨的主要原因，并且市场预期在西部地区房价上涨过程中起到推波助澜的作用。

(3)由于我国不同地区房价上涨的原因不尽相同，这就需要我国坚持因地施策的政策导向，在坚决抑制房价上涨的同时，进一步加快经济结构调整步伐，为房价的合理回归奠定基础。具体而言，东部地区房价调控的重点在于调整预期。中部地区房价调控的核心在于限制商业银行房贷规模并减轻地方政府对土地财政的依赖性。西部地区房价调控应聚焦于商业银行房贷规模的管控，并积极引导房价上涨预期，以便于促使房价稳步回落。