《美國(guó)寬松貨幣政策對(duì)中國(guó)房地產(chǎn)的影響——基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析001lunwen.com論文》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《美國(guó)寬松貨幣政策對(duì)中國(guó)房地產(chǎn)的影響——基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析001lunwen.com論文（6頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、美國(guó)寬松貨幣政策對(duì)中國(guó)房地產(chǎn)的影響——基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析論文 一、引言 近些年來(lái)，我國(guó)不斷膨脹的房地產(chǎn)市場(chǎng)越來(lái)越引起學(xué)者和金融界的關(guān)注，房地產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)不僅受到國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，更與開放經(jīng)濟(jì)條件下國(guó)際經(jīng)濟(jì)的傳導(dǎo)相關(guān)聯(lián)。在經(jīng)濟(jì)危機(jī)的作用下，全球大規(guī)模的量化寬松政策在歷史上首次采用，對(duì)世界經(jīng)濟(jì)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)都將產(chǎn)生難以估量的影響。而美國(guó)作為世界第一大經(jīng)濟(jì)體和國(guó)際貨幣體系主導(dǎo)國(guó)家，其貨幣政策的國(guó)際傳導(dǎo)最為典型。隨著國(guó)際經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和世界主要發(fā)達(dá)國(guó)家的貨幣政策變化，我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格也會(huì)相應(yīng)發(fā)生變化。那么，在國(guó)際貨幣政策環(huán)

2、境影響以及開放的經(jīng)濟(jì)條件下，美國(guó)寬松貨幣政策對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響？影響的程度有多大？在世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展還存在許多不確定的前提下，國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也是中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動(dòng)力之一。 美國(guó)作為我國(guó)主要雙邊貿(mào)易國(guó)，其經(jīng)濟(jì)政策對(duì)我國(guó)國(guó)內(nèi)貨幣市場(chǎng)具有一定的影響力，其寬松的貨幣政策勢(shì)必會(huì)造成我國(guó)人民幣升值的預(yù)期和外匯儲(chǔ)備的增長(zhǎng)，而這一政策直接對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)的影響主要有三個(gè)方面：首先，人民幣升值一旦形成，必然會(huì)吸引國(guó)內(nèi)外投機(jī)性的資金匯入房地產(chǎn)的市場(chǎng)，推動(dòng)國(guó)內(nèi)房產(chǎn)價(jià)格的提高。從我國(guó)實(shí)際的經(jīng)濟(jì)情況來(lái)看，受人民幣升值預(yù)期的影響，大量熱錢通過(guò)灰色通道和虛假交易等方式流入中國(guó)，直接導(dǎo)致國(guó)內(nèi)的貨幣流動(dòng)性紊

3、亂，從而助推房?jī)r(jià)上漲；再者，人民幣升值使我國(guó)國(guó)內(nèi)資產(chǎn)得以升值，升值預(yù)期觸發(fā)國(guó)內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格上漲預(yù)期，提高國(guó)際投資者對(duì)中國(guó)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)偏好和FDI的涌入，推動(dòng)中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的上升；其三，美國(guó)寬松貨幣政策的實(shí)施，直接導(dǎo)致美元的貶值，低息的美元?jiǎng)荼貢?huì)去尋找高回報(bào)的投資去處，而我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)給其創(chuàng)造了投機(jī)機(jī)會(huì)。 二、文獻(xiàn)綜述 對(duì)于房?jī)r(jià)上漲的現(xiàn)象，國(guó)內(nèi)學(xué)者喬小東（2012）歸納了影響房?jī)r(jià)上升的主要因素，分別為土地的稀缺性、供求關(guān)系的不平衡性、通脹因素、國(guó)家金融的信貸支持。[1]闕亞冠（2013）從房地產(chǎn)業(yè)特征，土地資源的缺乏、投機(jī)資本的影響，以及人們對(duì)房地產(chǎn)未來(lái)價(jià)格的非理性預(yù)期等方面分析了房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)

4、泡沫的成因。[2] 美國(guó)寬松貨幣政策的直接作用結(jié)果是，其國(guó)內(nèi)的貨幣供給增加，從而使得美元貶值，亦是人民幣的相對(duì)升值，最終導(dǎo)致我國(guó)外匯儲(chǔ)備的增長(zhǎng)和大量外商資本的流入。安宇宏（2010），姚斌（2009），吳秀波（2010），陳磊、侯鵬（2011）等分析得出，美國(guó)量化寬松貨幣的政策基本上是一種"利己損他";的政策，在刺激美國(guó)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，也為全球經(jīng)濟(jì)的通貨膨脹埋下伏筆，致使新興市場(chǎng)的國(guó)家貨幣被動(dòng)升值，通貨膨脹風(fēng)險(xiǎn)加大和資產(chǎn)價(jià)格大幅飆升，并可能會(huì)導(dǎo)致外向型經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步惡化。[3][4][5][6]陳燕（2011）在分析了美國(guó)持續(xù)量化寬松貨幣政策對(duì)中國(guó)的對(duì)外貿(mào)易和資本流動(dòng)兩個(gè)層面的不利沖擊，得

5、出了人民幣對(duì)外升值與對(duì)內(nèi)貶值的壓力將長(zhǎng)期伴隨中國(guó)經(jīng)濟(jì)的觀點(diǎn)。[7]陳小榮、楊東（2014）通過(guò)分析美國(guó)量化寬松貨幣政策對(duì)中國(guó)通貨膨脹的傳導(dǎo)機(jī)制和途徑中提出，在美國(guó)前兩輪量化寬松貨幣政策的期間，美國(guó)量化寬松貨幣政策直接推動(dòng)著熱錢向我國(guó)轉(zhuǎn)移。然而，大多學(xué)者并未給予美國(guó)量化寬松貨幣政策對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)影響大小的實(shí)證分析，而最主要的是從外匯儲(chǔ)備增長(zhǎng)或是人民幣的升值和國(guó)內(nèi)貨幣發(fā)行量進(jìn)行研究探索。[8]冷崇總（2009）認(rèn)為，美元貶值會(huì)使我國(guó)外匯儲(chǔ)備占款增加，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)貨幣供給增長(zhǎng)。當(dāng)外匯儲(chǔ)備增長(zhǎng)時(shí)，我國(guó)的國(guó)內(nèi)商品房?jī)r(jià)格將出現(xiàn)上漲，從而使房地產(chǎn)市場(chǎng)可能出現(xiàn)泡沫。[9]唐奇展（2009）運(yùn)用實(shí)證分析的方法，通

6、過(guò)中國(guó)巨額外匯儲(chǔ)備對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響機(jī)理：預(yù)期效應(yīng)、財(cái)富效應(yīng)、溢出效應(yīng)、銀行信貸擴(kuò)張效應(yīng)等，分析得出我國(guó)外匯儲(chǔ)備快速增長(zhǎng)是通過(guò)外匯占款，引起貨幣供給量增加，進(jìn)而引起我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格上漲。[10]朱思全（2013）認(rèn)為，一國(guó)實(shí)行寬松貨幣政策，通過(guò)吸收機(jī)制和資本流動(dòng)機(jī)制對(duì)他國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格將產(chǎn)生正向影響，通過(guò)相對(duì)價(jià)格機(jī)制產(chǎn)生雙向影響，最終影響方向不確定。[11]范東君、單良（2009）通過(guò)實(shí)證研究與構(gòu)建計(jì)量模型得出， FDI的流入與房地產(chǎn)價(jià)格具有明顯的正相關(guān)性，說(shuō)明FDI的流入對(duì)中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的上漲起到了推動(dòng)作用。[12]趙文勝，張屹山等( 2011) 利用 HP 濾波方法將房?jī)r(jià)分解為趨勢(shì)和波動(dòng)成分，分

7、別考察與熱錢流入的關(guān)系，研究表明房地產(chǎn)價(jià)格上漲的趨勢(shì)引起熱錢流入，而熱錢流入引起房地產(chǎn)價(jià)格上漲的波動(dòng)。[13]譚小芬，林木材（2013）通過(guò) HP 濾波和基于 VAR 模型的格蘭杰因果檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)討論了人民幣升值預(yù)期影響房地產(chǎn)價(jià)格的效應(yīng)，認(rèn)為人民幣升值將會(huì)使得熱錢流入，其中因我國(guó)貨幣供給量的增加，在短期內(nèi)，熱錢影響房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)。[14]朱孟楠等（2011）通過(guò)采用非線性MARKOV區(qū)制轉(zhuǎn)換VAR模型，推導(dǎo)出匯率與房地產(chǎn)價(jià)格之間存在相互促進(jìn)的關(guān)系，在某種經(jīng)濟(jì)狀態(tài)下人民幣兌美元匯率的升值可能會(huì)導(dǎo)致我國(guó)實(shí)際房地產(chǎn)價(jià)格上漲。[15]陳小倩和王國(guó)松（2013）依據(jù)1999-2011年的商品房平均銷售

8、價(jià)格水平，利用聚類分析法將我國(guó)31 個(gè)省（市、自治區(qū)）的商品房分為高、中、低房?jī)r(jià)地區(qū)三類，并根據(jù)房地產(chǎn)價(jià)格和貨幣政策代理變量之間的關(guān)系建立面板數(shù)據(jù)模型，實(shí)證檢驗(yàn)了貨幣政策對(duì)我國(guó)上述三類地區(qū)的房?jī)r(jià)非對(duì)稱性影響。檢驗(yàn)結(jié)果表明：我國(guó)貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響存在區(qū)域非對(duì)稱性，并以此提出了相應(yīng)的政策建議。[16] 因此可以看出，國(guó)內(nèi)學(xué)者大都是從"熱錢";的角度，對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格短期影響大小進(jìn)行研究。然而，國(guó)內(nèi)少有以量化美國(guó)的貨幣政策對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)的影響作直接的回歸分析。當(dāng)然，以上文獻(xiàn)從不同視角分析了美國(guó)采取量化寬松貨幣政策后，我國(guó)資產(chǎn)價(jià)格尤其是房地產(chǎn)價(jià)格的相關(guān)問(wèn)題，對(duì)我們有很大的啟發(fā)和借鑒。將在此

9、基礎(chǔ)上拓展已有理論，從不同視角加以直接的實(shí)證分析，希望為研究美國(guó)的貨幣政策對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)賦予更多的現(xiàn)實(shí)意義。 三、實(shí)證結(jié)果及分析 （一）變量的確定與數(shù)據(jù)的說(shuō)明及預(yù)處理 1.變量的確定。研究的重點(diǎn)是美國(guó)貨幣政策對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的影響，因此選擇的是貨幣政策和房?jī)r(jià)代理變量。首先，貨幣政策代理變量主要選擇的是美國(guó)廣義貨幣供應(yīng)量，用M2表示，因?yàn)樵谪泿殴?yīng)量指標(biāo)中，M2與宏觀經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系最密切；選取2008—2014年的美元兌人民幣匯率作為解釋變量；選用2008—2014年的房?jī)r(jià)綜合指數(shù)的月度數(shù)據(jù)作為房?jī)r(jià)的代理變量，其中房?jī)r(jià)綜合指數(shù)來(lái)自于中國(guó)房地產(chǎn)指數(shù)系統(tǒng)（

10、China Real Estate Index System，簡(jiǎn)稱CREIS），其基期和基點(diǎn)是以2000年12月為基期，當(dāng)時(shí)北京的基點(diǎn)為1000點(diǎn)，其他城市或物業(yè)在基期的點(diǎn)位通過(guò)當(dāng)時(shí)的均價(jià)與北京進(jìn)行比較得出。住宅、寫字樓、商業(yè)營(yíng)業(yè)用房等分物業(yè)指數(shù)通過(guò)拉氏指數(shù)理論計(jì)算，并通過(guò)加權(quán)得到城市綜合指數(shù)。 住宅、寫字樓、商鋪、別墅等分物業(yè)指數(shù)的計(jì)算公式如下： 其中I´和It´分別是t和t-1期的價(jià)格指數(shù)，P為物業(yè)價(jià)格，A：當(dāng)期建筑面積城市綜合指數(shù)由該城市的住宅、寫字樓、商鋪三類物業(yè)的指數(shù)加權(quán)平均得出，權(quán)重分別為0.75、0.15、0.1。

11、 房地產(chǎn)行業(yè)是一個(gè)明顯的區(qū)域性質(zhì)的行業(yè)，為了得到更精確的研究效果，按照2008年至2014年10個(gè)市、自治區(qū)的房?jī)r(jià)綜合指數(shù)的月度數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域進(jìn)行層次分析，劃分出二大類—高房?jī)r(jià)房?jī)r(jià)區(qū)域（I1），得出高房?jī)r(jià)地區(qū)：北京、上海、廣州和深圳；其他房?jī)r(jià)城市地區(qū)（I2）： 天津、重慶、杭州、南京、武漢和成都。 從表中各城市的橫向比較來(lái)看，該變量的描述性統(tǒng)計(jì)值及各城市的均值排名中可以得到，在2012年前后，各個(gè)城市的發(fā)展速度明顯加快，直到2014年前后，這十個(gè)城市的房?jī)r(jià)指數(shù)達(dá)到高峰，根據(jù)各城市房地產(chǎn)指數(shù)的描述性統(tǒng)計(jì)值得出，每個(gè)城市的指數(shù)水平最大值都出現(xiàn)在2014年上半年。北京、深圳、上海和廣州

12、的房?jī)r(jià)綜合指數(shù)水平六年的平均值居前四。從城市房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的角度看，2008年—2014年北京和深圳兩大高房?jī)r(jià)地區(qū)相對(duì)于其他地區(qū)，其波動(dòng)的幅度大（標(biāo)準(zhǔn)差分別為：550.53和491.90），而位于內(nèi)陸城市的重慶，房?jī)r(jià)波動(dòng)起伏最小。 從圖中兩組城市房地產(chǎn)價(jià)格綜合指數(shù)同比增長(zhǎng)率的趨勢(shì)可以看出，盡管兩組城市的變化趨勢(shì)存在一定的差異，但其相對(duì)價(jià)格指數(shù)隨著時(shí)間的推進(jìn)均出現(xiàn)明顯的波動(dòng)。這說(shuō)明這十個(gè)城市的房地產(chǎn)市場(chǎng)都有一定程度的發(fā)展，但兩組城市的發(fā)展水平不一致，對(duì)于北京、上海、廣州和深圳四個(gè)城市來(lái)說(shuō)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)明顯高于其他城市，它們的變動(dòng)起伏更大，這可能因?yàn)橹陛犑泻脱睾３鞘械奶厥馍矸菔惯@

13、些地區(qū)的房?jī)r(jià)水平高于其他城市。而總體來(lái)看在2009年，兩大地區(qū)城市的房?jī)r(jià)指數(shù)的增長(zhǎng)率出現(xiàn)了一定程度的上升，即十個(gè)城市的房?jī)r(jià)有明顯的上升。2008年美國(guó)實(shí)施第一輪寬松貨幣政策之后，其政策對(duì)于全球經(jīng)濟(jì)有一定的滯后期，2009年前后我國(guó)房?jī)r(jià)增速逐漸上升，而且2008年底，國(guó)家實(shí)施四萬(wàn)億財(cái)政刺激計(jì)劃，房?jī)r(jià)在2009年初開始迅速回升。 2.模型的設(shè)定。采用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計(jì)時(shí)，使用的樣本數(shù)據(jù)涵括了時(shí)間、截面和變量三個(gè)方向上的信息。因此，在建立面板數(shù)據(jù)模型前，第一步就是要利用協(xié)方差分析檢驗(yàn)法來(lái)確定面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定形式。面板數(shù)據(jù)模型的一般簡(jiǎn)化形式為：Yt=αt+EXRt*βt

14、+M2t*γt+μt(t=1，2，…，T)其中，yt是N ×1 維被解釋變量向量，EXRt是N×k維解釋變量矩陣，表示美元兌人民幣匯率；M2t也是N×k維解釋變量矩陣，用來(lái)表示美國(guó)貨幣發(fā)行量；Yt、EXRt和M2t各分量是對(duì)應(yīng)于某個(gè)時(shí)點(diǎn) t 的各截面成員的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)序列。 （二）模型估計(jì)結(jié)果 模型估計(jì)的結(jié)果如下： Iit=2766.22+αi*-259.82*EXR+0.10*M2+ui；R2=0.95 固定效應(yīng)αi*： 北京為3900.46；上海為3332.00；廣州為3032.

15、84；天津?yàn)?539.19；重慶為1908.04；深圳為4230.16；杭州為2679.06；南京為2172.75；武漢為1890.122；成都為1977.32。 解釋變量人民幣兌美元匯率(EXR)和美國(guó)貨幣發(fā)行量(M2)的系數(shù)估計(jì)值分別為-0.23和0.10，它們的t統(tǒng)計(jì)量都非常顯著。由于我們估計(jì)的是變截距模型，因此這兩個(gè)解釋變量的系數(shù)估計(jì)值對(duì)10個(gè)截面城市都是相同的。而且解釋變量的系數(shù)估計(jì)值為正數(shù)，從而說(shuō)明匯率對(duì)房?jī)r(jià)有負(fù)的影響，人民幣的升值將可能促進(jìn)我國(guó)國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)價(jià)格的上升，美國(guó)貨幣發(fā)行量對(duì)我國(guó)房?jī)r(jià)有正的影響，亦說(shuō)明量化的寬松貨幣政策將會(huì)使得我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的提高。對(duì)于這十個(gè)城市中的任

16、何一個(gè)，若美元兌人民幣匯率上升一元，則實(shí)際的房?jī)r(jià)將降低259.82元；如果美國(guó)貨幣發(fā)行量增加1%，那么實(shí)際房?jī)r(jià)指數(shù)將上升0.10%。 Fixed Effects（Cross）中給出了十個(gè)截面城市的房?jī)r(jià)指數(shù)水平相對(duì)于平均房?jī)r(jià)指數(shù)水平（即常數(shù)項(xiàng)C）的偏離，用于反映十個(gè)城市之間的房?jī)r(jià)結(jié)構(gòu)差異。計(jì)算得出，十個(gè)城市的房?jī)r(jià)指數(shù)水平對(duì)平均值的偏離為0.對(duì)于每個(gè)城市，可以得到它們自己的相對(duì)房?jī)r(jià)水平，十個(gè)城市的平均水平為2766.216，北京為3900.46（=2766.216+1134.239），上海為3332.00，廣州為3032.84，天津?yàn)?539.19，重慶為1908.04，深圳為4230.16

17、，杭州為2679.06，南京為2172.75，武漢為1890.12，成都為1977.32。盡管假定解釋變量人民幣匯率和美國(guó)貨幣發(fā)行量的邊際效應(yīng)相同，但這十個(gè)城市的房?jī)r(jià)指數(shù)水平存在著顯著差異。其中，深圳的房?jī)r(jià)指數(shù)最高，其次為北京，上海次之，而武漢的房?jī)r(jià)指數(shù)水平最低。這是因?yàn)椴煌貐^(qū)的經(jīng)濟(jì)和金融化程度都不一樣，高房?jī)r(jià)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多樣化、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度、金融化程度較高并且城市的平均收入水平較高。 四、總結(jié) 從美國(guó)量化的寬松貨幣政策對(duì)我國(guó)十大城市房?jī)r(jià)的影響出發(fā)，簡(jiǎn)單地利用固定效應(yīng)變截距的面板數(shù)據(jù)模型得出了：該政策對(duì)我國(guó)房?jī)r(jià)的上漲有一定的促進(jìn)作用，即美國(guó)貨幣發(fā)行量增加1%，那么我國(guó)實(shí)際房?jī)r(jià)指

18、數(shù)水平將上升0.10%。同時(shí)，也得出不同的城市房?jī)r(jià)指數(shù)水平具有明顯的差距，十個(gè)城市中，沿海城市的房?jī)r(jià)普遍要高于內(nèi)陸的城市。 美國(guó)實(shí)施寬松的貨幣政策致使美國(guó)處于零利率區(qū)間，低息的貶值貨幣必然要尋找高收益的投資去處。我國(guó)作為新興市場(chǎng)，使得其成為了投資目的地。美國(guó)通過(guò)增加美元貨幣的供給量來(lái)刺激國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)，若其他因素穩(wěn)定不變，必將導(dǎo)致美元貶值，而美元作為世界貨幣，勢(shì)必會(huì)給其他國(guó)的本幣帶來(lái)升值的壓力。而我國(guó)的匯率制度是相對(duì)固定的，十分容易受到外部的沖擊。美元貶值給人民幣帶來(lái)不小的升值壓力，人民幣過(guò)度升值不利于我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，就迫使政府買入美元賣出人民幣，來(lái)穩(wěn)定匯率。因此，央行應(yīng)該保持國(guó)際貿(mào)易中資本項(xiàng)

19、目的有序地開放，同時(shí)，加強(qiáng)資本監(jiān)管，適度保持對(duì)外匯市場(chǎng)的干預(yù)，政府嚴(yán)格地去控制國(guó)際游資向房地產(chǎn)業(yè)的滲透，防止國(guó)內(nèi)流動(dòng)性過(guò)剩，避免房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫，維護(hù)我國(guó)金融環(huán)境的安全，確保我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康地發(fā)展。 參考文獻(xiàn)： [1]　喬小東.中國(guó)房地產(chǎn)的現(xiàn)狀分析[J].北方經(jīng)濟(jì)，2012(4):97-98. [2]　闕亞冠.中國(guó)房地產(chǎn)現(xiàn)狀[J].科學(xué)之友，2013(3)：92-94. [3]　安宇宏.量化寬松的貨幣政策[J].宏觀經(jīng)濟(jì)管理，2010(12)：63. [4]　姚斌.美國(guó)量化寬松貨幣政策的影響及我國(guó)的對(duì)策[J].上海金融，2009(7)：33-36. [5]　吳

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