浅谈房地产价格与通货膨胀的关系

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浅谈房地产价格与通货膨胀的关系:中国房地产价格与通货膨胀关系实证检验研究

摘要：为了能更好的了解我国房地产价格水平与通货膨胀率之间的关系，在总结已有理论和实证研究的基础上，对我国2001年第1季度至2012年第4季度的季度数据进行实证检验。结果表明，我国的房地产价格水平与通货膨胀率之间存在长期稳定的协整关系，房地产价格水平的上升会导致即期和未来的一般价格水平上升。这一结论的政策含义在于，目前我国的货币政策应充分重视房地产价格水平。

关键词：房地产价格；通货膨胀；协整检验；误差修正；格兰杰因果检验

1文献综述

在恒久收入理论和生命周期理论中，消费者的当期消费受到全部生命周期中各阶段的预期收入的影响，房价波动意味着恒久收入的变化，恒久收入的变化必将导致消费需求的变动，并集中反应到通货膨胀率上。但是，我国衡量通货膨胀率水平的重要指标CPI中并没有反应资产价格，因此有关房地产价格水平的波动是否会引起CPI变动就成为了中外学术界争论的焦点。

在目前我国房地产价格不断上涨、CPI屡创新高的情况下，研究我国房地产价格水平与通货膨胀率的关系也就非常必要。王维安等（2005）对我国房地产市场进行了实证的研究，发现房地产预期收益率与通货膨胀之间存在稳定的函数关系，建议把房地产价格水平纳入CPI；而黄平（2006）认为我国房地产市场的“财富效应”很小，房地产价格水平的大幅度变化对CPI影响十分有限，因此在当前及今后相当长的一段时间内货币政策不需考虑房地产价格因素。

对于房地产价格水平与通货膨胀率的关系，学术界至今还没有统一结论。本文将在总结现有理论与实证研究的基础上，利用我国2001年第1季度到2012年第4季度的季度数据进行实证检验。

2房地产价格与通货膨胀关系的实证研究

2.1变量选择与数据说明

本文着重研究房地产价格变动对于居民消费价格指数的影响，以此来确定是否应该将房地产价格变动纳入居民消费价格指数体系。本文用房地产销售价格指数（RPI）来代表房地产的价格水平，用CPI来反映通货膨胀率水平。本文选取2001年第1季度到2012年第4季度的季度数据，数据来自中国经济信息网数据库。本文把CPI的月度数据用算术平均法转化为季度数据。RPI和CPI均是与上年同期相比的同比数据。为了消除数据中可能存在的异方差，对CPI和RPI这两个变量都取自然对数，分别表示为lnCPI和lnRPI。

2.2单位根检验

我们采用ADF单位根检验方法来检验时间序列lnCPI和lnRPI的平稳性。检验结果见表1所示。

在这个误差修正模型中，各变量的回归系数都通过了显著性检验。误差修正项系数估计值（-0.3823）是负的，调整方向符合误差修整机制，表明着上一季度的非均衡误差以38.23%的调整力度率对当前的季度做出反向修正。被解释变量的短期波动可以分为短期波动的影响和偏离长期均衡的影响两部分，短期波动由各变量的差分得到反映，长期均衡可以从协整方程中得到反映。

基于上面的实证结果，可得出以下结论：RPI与CPI之间存在长期稳定的正向均衡关系。在长期，RPI每增加百分之一就会引起CPI上涨0.6886个百分点。这说明房地产价格水平的上涨对一般物价水平的上涨有推动作用。从短期来看，上一期的非均衡误差将以38.23%的调整力度对当期CPI的波动做出修正，这种修正的力度较大，能够保证CPI与RPI之间长期均衡关系。

2.4Granger因果关系检验

协整检验结果表明，房价水平波动与CPI之间存在着长期稳定的关系，但是这种长期稳定关系并不意味着房价的波动在短期内一定会引起通货膨胀率的变化。为此本文利用Granger因果检验对各变量的因果关系进行检验。我们根据AIC准则选择了适宜的滞后期数。检验结果见表3。

表3Granger因果检验结果

原假设F统计量概率值结论lnCPI不是lnRPI的短期原因2.26680.1191接受lnRPI不是lnCPI的短期原因9.82170.0004拒绝lnCPI不是lnRPI的长期原因2.55150.0527拒绝lnRPI不是lnCPI的长期原因3.87910.0101拒绝通过上表可以看出在长期内房地产价格水平与通货膨胀率是互为格兰杰因果关系，但短期内房地产价格水平是通货膨胀率的格兰杰原因，而通货膨胀率不是房地产价格水平的格兰杰原因。

3结论及政策建议

我国房地产价格水平与通货膨胀率之间存在长期稳定的协整关系，并且这一关系是正向的，房地产价格水平的升高会导致即期和未来的一般物价水平上升。这说明目前我国房地产市场的“财富效用”大于“替代效应”，而且房地产价格也包含对未来通货膨胀率的预期，房地产价格水平的变化对于未来通货膨胀率的预测具有重大意义。这可以解释为：随着居民财富的增加以及拥有住房的家庭不断增多，虽然住房方面的消费在居民消费中仍占有较大的份额，但住房消费对其他商品的消费挤出效应正在减小，而拥有住房的家庭的增多使得房价上升的财富效应更加明显。

是否要把房地产价格水平纳入居民的消费价格指数中作为货币政策的目标呢？对于这一问题，目前还没有一致的结论。但是，可以肯定的是，我国的货币政策当局应该对房地产价格水平给予充分的重视，无论对即期通货膨胀率的控制还是对未来通货膨胀率的预测都不能忽视房地产价格水平的变化。因此，货币政策的目标在“钉住”传统CPI的同时，也要密切“关注”房地产等资产的价格水平变化，加强对房地产价格水平的监测和对房价未来走势的判断，提防通货膨胀风险。更为重要的是，央行应该使货币政策的房地产价格传导渠道变得通畅、实现货币政策和房地产市场的良性互动，从而使货币政策制定者及时正确的应对房地产价格剧烈波动以及房价在高位下滑所带来的经济的不稳定性。因此，中央银行应该通过对房价的有效监控达到保持物价稳定的政策目标。

浅谈房地产价格与通货膨胀的关系:我国房地产价格与通货膨胀的关联关系及其影响因素

内容摘要：基于1999年至2011年的季度数据，本文运用考虑外生政策变量的多变量SVAR模型检验我国房地产价格与通货膨胀之间的关联及其影响因素，研究表明：我国房地产价格与通货膨胀之间存在关联关系，并且受到流动性水平、工业产业产能、利率、市场预期、工资水平、调控政策等因素的共同影响，其中货币因素是主因之一，而宏观调控政策对房价物价的作用最初则表现出紧缩失灵、扩张有效的态势，特别是对房价的调控，存在较长时滞，其政策含义在于，必须坚持调控政策不动摇。

关键词：房地产价格；通货膨胀；关联；影响因素

一、引言与文献综述

房地产具有消费品与资本品双重属性，其价格波动与普通商品价格水平和金融资产价格都存在紧密联系。现有文献，尤其是国内研究更多的是基于讨论货币政策目标、工具的需要研究资产价格（包括房价）和通货膨胀影响因素，或直接研究通货膨胀和房地产价格的关系，对二者进行整体研究，并分析其共同作用机制的文献较少。我们关心的问题是：我国房地产价格与通货膨胀之间是否存在关联、存在怎样的关联；如果存在关联，这种相关关系的传导机制和内在影响因素是什么；进一步的，为什么早期调控政策效果显现缓慢，其政策含义又是什么。

关于资产价格与宏观经济变量间的关系，是一个长期而富于争议的论题。

资产价格对宏观经济变量传导机制的早期论述，至少可以追溯到Veblen和Fisher。Matteo Iacoviello（2000）归纳了房地产价格对宏观经济变量的传导机制[1]。

Meltzer（1995）强调两种传导路径：投资的Tobin Q 效应和消费的财富效应，即所谓的货币学派观点[2]。Tobin Q 效应强调，当货币政策调整的最初冲击不确定时，资产价格会更迅速的发生变化，而资产价格的相对变化会对产出产生溢出效应。往往在扩张性货币政策下，资产价格会高于其重置成本，从而带来产出增加、物价上涨。财富效应则基于Modigliani的生命周期假说。消费水平取决于消费者整个生命周期的全部财富。任何资产价格的下降都意味着消费水平的下降，进而对产出、通货膨胀等宏观经济变量产生影响。

现有文献较多的关注于股票和债券价格对通货膨胀的影响，对房地产价格的实证研究相对较少。Meltzer（1995）对美国的研究表明，每一次房价变动周期的波峰都早于GDP缩减指数波峰两年左右。他们对英国和瑞典的实证研究也发现存在类似关系[2]。Bomhoff（1994）对美国、日本和德国1972-1991年季度宏观数据的研究发现，宏观经济增长与房地产价格正向相关，房地产价格处于前导位置[3]。Kontnonikas and Montagnli（2002）发现房价对于总需求具有重要影响，并且住房价格波动与未来消费价格膨胀之间具有高度的正相关性[4]。Tkaca and Wi11kins（2006）分别检验了股价与房价对加拿大GDP和通货膨胀的预测能力，发现房价能够预测未来产出与通货膨胀[5]。

房地产价格抵御通货膨胀的能力是反映通货膨胀影响房地产价格的重要标志。理论上，一些内在机制决定了房价具有较强的抗通货膨胀能力，实证结果却不尽相同。Fama and Schwert（1977）、Gyourko and Linneman（1988）、Bond and Seiler（1998）以及Sing and Liow（2000）认为房价能够抵御预期的和非预期的通货膨胀[6] [7] [8] [9]。Rubens et al （1989）认为房价仅能抵御非预期的通货膨胀[10]。而Stevenson（2000）则认为房价对预期的和非预期的通货膨胀的抵御作用都不明显[11]。Anari and Kolari（2002）通过对美国房价指数和剔除房价影响之后的物价指数之间相关性的实证证明，1968-2000年间美国房地产价格表现出稳定的抗通货膨胀能力[12]。

我国学者直接研究资产价格波动和通货膨胀关联的文献较少。钱小安（1998）提出，随着资产总量的膨胀，资产价格与商品价格的相关性不断增强，这是我国较早关于资产价格和普通商品物价关系的论断[13]。成家军（2004）通过向量误差修正模型检验了上证指数、产出缺口、国内信贷增长率、名义利率与CPI指数之间的协整关系，得出上证指数与我国CPI指数之间存在长期正向关系的结论[14]。王维安等（2005）实证发现房地产预期收益率与通货膨胀预期之间存在稳定的函数关系[15]。戴国强、张建华（2009）对资产价格与通货膨胀的关系进行ARDL技术分析，证明资产价格波动影响通货膨胀，但各因素对通货膨胀的影响差异较大，房地产价格和汇率两个指标作用显著，股票作用较弱[16]。

现有文献对房地产价格与通货膨胀关联关系的研究主要基于二者之间互动传染机制，鲜有从房地产价格与通货膨胀共同影响因素入手研究二者关联性。李成（2010）证明我国利率调控不仅对产出与通货膨胀的动向做出反应，还对资产价格及汇率变动有相应的调整，但对资产价格的调整相对于通货膨胀的调整较小[17]。

本文在理论分析基础上，建立考虑调控政策作为外生变量的多变量SVAR模型。实证表明，房价与通货膨胀表现出较强的联动性。这种联动性受若干共同因素作用，其中货币因素是主因之一，而宏观调控政策对房价物价的作用最初则表现出紧缩失灵、扩张有效的态势，特别是对房价的调控，存在较长时滞。

本文第二部分分析了房价和通货膨胀波动的共同影响因素，第三部分基于1999年至2011年的季度数据进行实证分析。最后，得出结论并就结论的启示意义进行简要分析。

二、共同影响因素分析

理论上，房地产价格和通货膨胀水平之间通过多种机制产生关联。比如，房地产价格波动通过财富效应、挤出效应、产业链效应等多种机制影响通货膨胀水平，通货膨胀水平也通过收入效应、托宾Q效应及预期效应对房地产价格产生影响。同时，两者关联关系背后一定受到若干共同因素的影响，主要包括：流动性规模、工业产业产能、利率水平、消费者预期、工资水平以及调控政策。

（一）流动性规模

为应对国际金融危机，中央银行宽松货币政策向市场投入大量流动性。世界各国尤其是美国的量化宽松政策通过国际传导机制流入我国，也加重了我国流动性过剩。货币缺口通过投资活动传导到资产领域，引起房地产价格上涨；通过消费活动传导到商品市场，加剧通货膨胀。

房地产业作为资金密集型行业，房价快速增长与市场流动性过剩密不可分。流动性过剩已成为影响我国房地产价格的重要因素之一。2010年底，我国M2与GDP的比值达182%。货币供给量的增长高于实际经济增长速度，大量流动性涌入房地产业，房地产价格迅速膨胀。

在我国高储蓄率与投资工具、投资渠道匮乏背景下，超规模的货币供应量会对商品市场造成巨大冲击，形成很大的通货膨胀压力。图1显示，虽然广义的货币供应量M2的变动和物价水平的变动在时间上不是同步的，但M2明显表现出CPI前导指标的特点。

（二）工业产业产能

直观上，工业产能的提高以至过剩将导致产品积压，房地产成本下降、消费品供大于求，这将使房地产价格和通货膨胀率下降。但现实往往以另一种方式呈现：

一国经济存在产能过剩宏观经济出现突发性的假性增长，误导消费者对经济形势的判断，导致房地产需求显著上升，超过供给增长水平，最终引起房价上升。如图2所示，由工业企业销售率表示的产能过剩与房地产价格波动具有良好的拟合性。而产能过剩对通货膨胀也具有推动作用。如图2所示，通货膨胀的上升相对于产能过剩具有3-4期的滞后期。

（三）利率水平

利率对房地产价格具有双重影响作用。利率下降，消费者贷款购房的成本降低，导致对住房需求上升；房地产企业融资成本降低，房地产供给增加。因此小幅度的利率调整就会对房地产市场产生剧烈影响。

利率的调整将直接影响货币资金的供给与需求。从理论上讲，存款利率提高，公众将提高储蓄比例，通货膨胀将得到缓解。央行对于贷款利率的调整主要是通过固定资产投资来影响通货膨胀。贷款利率越高，固定资产投资的实际回报率越低，从而抑制过热的投资需求，通货膨胀缓解。

（四）市场预期

如图3所示，预期对房地产价格走势具有引导作用。从需求看，投资者预期房价上升，投资性房地产需求增加。供给相对稳定的情况下，房地产需求上升必然在一定程度上拉高房价。从供给看，如房地产企业对市场前景预测乐观，就会加大对房地产的投资。但同时，市场对房屋价格预期走高，房地产持有人惜售，供给量反而减少。这样就进一步刺激了房价的上涨。在价格下跌时，人们预期价格还要下跌，市场上投资性房地产的需求就会减少，则加剧了价格的下跌。

通货膨胀预期同样具有自我实现机制。我国实际通胀率与居民通胀预期变化基本保持一致，但居民通胀预期变化幅度要小于实际通胀率的变化幅度。

（五）工资水平

由于边际消费倾向不同，收入分配结构会对房地产投资和商品消费产生影响。但总体上看，随着城镇居民工资水平的上升，人们对居住空间及居住质量的要求也相应提高，从而导致房地产价格上涨。一般说来，居民的收入水平决定其消费能力。居民收入越高，消费能力越强，从而引起物价上涨。

（六）调控政策

显然，调控政策是影响房地产价格和通货膨胀的重要外生变量。诸多调控政策，如存贷款利率调整、商业银行准备金率调整、贷款管理，以及房地产调控政策等都对房地产价格及通货膨胀状况存在一定程度的影响。

三、实证检验

基于上文理论分析，以下采用结构向量自回归（SVAR）模型对通货膨胀与房地产价格的互动关系，以及影响它们波动的内在因素进行实证检验。

（一）变量选取与检验

1998年7月起，我国住房制度完成货币化改革。本文选取1999年第一季度——2011年第四季度的季度数据进行实证检验。所有变量取值方法和数据来源如下：

为研究方便，考虑到对数化易得到平稳序列，但又不改变序列特征，且经济意义明确，故对总额变量TGZ取自然对数得到新序列记为：CPI、TFPI、HBCFL、LNTGZ、TIND、LNP、II、DI1、DI2。

根据ADF检验的输出结果，工资水平（LNTGZ）和工业产品销售率（TIND）在1%临界水平下为非平稳数列，分别对其进行一阶差分处理，得到新数列D（LNTGZ），D（TIND），经检验为平稳数列。经处理后各变量的单位跟检验在1%的置信水平下均为平稳数列，即可认定为I（0）过程。

关于滞后期的选择，5个评价统计量LR、FPE、AIC、SC、HQ其中四个给出的最小滞后期均为2，该模型的最优滞后阶数选择为2。可建立SVAR（2）模型。

（二）SVAR模型的构造与计量结果

普通向量自回归模型不能反应变量同期之间的相互影响。本文采用季度数据，不能忽略当期因素的影响。因此，建立包含当期影响的结构向量自回归（SVAR）模型。设定模型中的变量顺序如下：CPI、TFPI、HBCFL、D（LNTGZ）、D（TIND）、LNP、II、DI1、DI2，其中DI1与DI2为外生变量，其他均为内生变量。

为识别结构参数A，需对结构矩阵设定约束条件。SVAR模型要求模型短期约束条件至少为 个，因此该模型需设定21个约束条件。本文利用格兰杰因果检验输出结果建立短期约束矩阵。我们的理论逻辑是，由于本文所采用的变量均为宏观经济变量，其变动及相互影响具有一定的滞后期，因此，通过各变量间当期格兰杰因果关系检验，找出当期因果关系不显著的变量。将未通过格兰杰因果检验的变量间相关系数设为0，否则为NA。

格兰杰因果检验结果如下表所示（下表仅列出未通过格兰杰因果检验的变量）：

根据上述格兰杰因果检验结果，建立7×7短期约束矩阵。SVAR模型的回归结果如下：

矩阵A反映了当期对各变量的影响程度。由原始向量自回归VAR（2）模型的回归结果可得滞后1期与滞后2期的系数矩阵为：

常数项矩阵C为： 将以上结果代入式（1）、式（3）经数学运算可得到CPI，TFPI 关于各变量当期、滞后1期、滞后2期的回归方程。

（三）模型脉冲响应和方差分解

脉冲响应函数反映了SVAR模型中各内生变量对其他变量冲击的响应轨迹。根据研究需要，我们主要关注通货膨胀水平和房地产价格波动对各内生变量冲击的响应程度。本文估计了变量40期的脉冲响应函数。结果如下：

脉冲响应函数表明通货膨胀水平与房地产价格相互影响。物价指数受到冲击后，房地产价格出现正向变动，第2期影响达到最大值，随后影响逐渐减小，反复震荡后达到均衡。对房地产价格施加一单位正向冲击后，物价水平迅速下降，随后反弹并在第2期达到峰值，随后震荡减弱并达到均衡。

货币超发率与产能过剩的脉冲响应函数相似。对二者施加冲击，通货膨胀响应始终为正，房地产价格短期内立即上升，达到峰值后迅速回落，最终趋于均衡水平。这表明，货币超发对通货膨胀及房价具有强烈的正向影响，货币超量供应将同时拉高通货膨胀和房地产价格，产能过剩将在一定程度拉高通货膨胀和房地产价格。工资水平的冲击对通货膨胀及房地产价格均主要产生正向影响。房地产价格对货币工资冲击的响应呈现M型，最终响应趋向均衡水平。这表明，工资水平的上涨，在总体上使通货膨胀水平及房地产价格相继上涨。

当期对消费者预期施加一个正的标准差冲击之后，消费者价格指数出现一个正向反应，随后反向影响逐渐减小，经过几次反复震荡后，达到均衡。房地产价格在受到冲击后，出现与消费者价格指数相反的负向反应，随后缓慢上升，逐渐实现均衡水平。

对利率水平添加一个正向的冲击，通胀水平立即产生负向响应，随后逐渐震荡增加，直至趋向0。而房地产价格在受到利率水平变动冲击后，出现短暂的震荡正向响应，第10期后持续负向响应，后逐渐减弱并最终趋向均衡。这说明，当利率水平上升后，由于其紧缩效应，通货膨胀及房地产价格居高不下的状况均有所缓解，利率对房价及通胀具有反向影响。房地产价格对利率最初具有正向响应是因为利率的调整需通过投资等一系列环节最终传达至房地产领域，房地产价格的调整相对于物价具有较长的时滞。

上述方差分解构成情况分别显示了各要素对CPI、TFPI变动的相对贡献度。CPI主要受其自身和利率的影响，此外HBCFL与TFPI对其贡献度也较为显著。D（LNTGZ）、 D（TIND）、P的贡献率相对较低，均小于10%。II对TFPI的贡献度最高，各期均保持在30%以上。CPI对TFPI也有15%左右的贡献。II、P D（TIND）对TFPI的贡献度较小，各期均小于10%。

以上结论进一步支持了我们的结论：通货膨胀与房地产价格之间具有很强的联动性，而流动性规模是影响二者的最重要因素；货币政策具有时滞，在长期内对通胀和房价的影响逐渐加强；长期看，收入水平对通货膨胀和房价存在持续稳定的影响；结构而言，产能、预期对房价影响大于对通货膨胀影响，而利率水平和通货膨胀相关性更明显。

（四）政策变量DI1、DI2对CPI、TFPI的影响分析

上述格兰杰因果检验结果表明：从长期来看，国家调控政策对房地产价格和通货膨胀具有一定的作用。而扩张性的调控政策，对刺激房地产发展短期内即有有较明显的效果。由于房地产价格对通货膨胀的传导机制，物价指数受房地产刺激政策影响也较为明显。紧缩性的调控政策则在短期内并未显现出明显效果，只在第4期以后才开始对房价和对物价产生影响。这说明紧缩性的房价调控政策具有较长的外部时滞，同时也从理论逻辑上解释了2010年以前对房地产的诸多调控政策效果并不明显的宏观经济现象。以上分析的政策含义在于，必须坚持调控政策不动摇，稍有放松即有可能前功尽弃。

四、结论与启示

本文对1999年1季度至2011年4季度期间中国房地产价格和通货膨胀的季度数据进行实证分析，总体上得出如下结论：

房地产价格和通货膨胀受到共同因素的影响并由此表现出联动性。

货币因素是导致我国通货膨胀和房地产价格上涨的重要原因。控制通胀与调控房价首先应着眼于控制流动性规模。除了源于中央银行货币政策的流动性之外，外部市场溢出效应进入我国的流动性越来越需要重视。这部分资本很大一部分流进房地产市场，推高房价，进而引起通货膨胀。

利率调整对抑制房地产价格和控制通货膨胀水平的作用具有局限性。应考虑更多元化的指标作为货币政策的中介目标，以实现政策效果的长远性。产能过剩在一定滞后期后对于通货膨胀和房地产价格波动存在显著影响。因此，要解决通胀和房价过高的问题，从根本上调整工业生产能力至关重要。与工业产能过剩加剧相伴的不是房价下跌、物价下降，而恰恰相反。这表明，经济发展仍处于一轮过热（或泡沫）的前半期，必须尽快抑制这种非理性繁荣状态的不断加强并避免其最终逆转。此外，收入水平对房地产价格和通货膨胀具有持续稳定影响；而消费者预期变化会对其短期内的决策行为产生影响。因此，合理的收入分配政策和对消费者预期的有效引导同样是十分重要的。

房地产调控政策在一定程度上能够影响房地产价格，但时滞较长。并且，实证结果显示，扩张性调控政策的效果明显，而紧缩性政策对房价的影响短期内有限。2010年以前，调控政策对通货膨胀和房地产价格的效果并不显著。宏观调控政策对现实问题的解决存在“时滞”，但它对消费者行为的影响却是迅速的。目前对房地产价格的调控主要采用限购手段，一旦调控政策放松，需求爆发，房价很可能出现报复性反弹。对于屡屡传出价格限制之说的商品市场，这种情况也是同样存在的。改善经济运行的基本面才是抑制通胀和调控房价的更有力因素。

除调控政策的时滞性外，导致2010年以前调控效果不显著原因还在于，政策的可信性对消费者预期的影响。若宏观调控政策错误引导了消费者和投资者对市场的判断，则消费者预期改变会在一定程度上抵消政策效果。因此，决策者应表现出宏观调控的决心，坚持宏观调控的一贯性和可信性，正确的引导消费者的市场预期，稳定市场。

浅谈房地产价格与通货膨胀的关系:中国房地产价格变化与通货膨胀关系的实证研究

摘要：本文主要对房地产价格指数与消费者价格指数的相关关系进行讨论，采用计量经济学的方法以实证分析探索数据间的内在联系。根据Granger因果关系检验及结果可得，消费者物价指数是房地产价格指数的原因，而房地产价格指数不是消费者价格指数的原因。

关键词：消费者价格指数 房地产价格指数 实证分析

1 背景阐述

1998年住房体制改革实施后，传统的福利分房制度取消，家庭拥有自有住房的来源由单位分配转化为自主购买。住房作为个人及家庭的四大主要需求之一，对国计民生有长远的影响，控制房价的增长幅度是保证国民生活水平的重要前提。为了有效地控制房价，应对房地产价格变化的驱动因素有准确的认识。本文通过中国房地产价格变化与通货膨胀关系的实证研究，使用近年房产价格和通货膨胀的统计数据通过回归分析得出房地产价格和通货膨胀的实证关系。并以研究结论为依据，提出控制房地产价格增长幅度的合理建议。

2 现状分析

2.1 变量设计

为了进行现状分析，首先需要选择合适的变量。CPI_SA（居民消费价格指数定基数据）和REPI_SA（房地产价格指数定基数据）分别是衡量消费价格和房地产价格的解释变量，利用2005年7月至2010年12月的居民消费价格指数CPI和房地产价格指数的月度环比数据，处理而成以2005年7月为基期的定基数据，以2005年7月为100.00。然后再根据X12方法在加法原则下进行季节调整得到下面的数据。

2.2 中国房地产市场价格变化与通货膨胀的关系

为了分析近年中国房地产市场价格变化与通货膨胀的关系，收集了自2005年7月到2010年12月的全国月度房屋销售价格指数REPI和CPI指数（数据来源：中国国家统计局），根据同一时期的定基CPI和REPI数据如图2.1所示， CPI和REPI波动情况存在一定的关系，CPI的变化情况相对于REPI有一定的延迟，REPI的增长速度大于CPI的增长速度。

3 实证分析

3.1 中国房地产市场价格对通货膨胀的影响

从方程拟合结果可以看出，房地产价格和居民消费价格指数之间存在正向相关关系。但是从DW值来看，两个方程存在严重的高阶序列相关，且难以用广义差分方程或者简单的自回归项进行修正。因此该方程只能反映两个变量间大致存在一个正向相关的关系，而不能对两个变量的具体关系进行合理描述。

4 信效度检验

4.1 向量自回归建模

考虑到时间序列变量单方程拟合可能存在的高阶自相关问题，同时也因为REPI_SA与CPI-SA之间可能存在互为内生变量互相解释的情况，同时二者的相互影响应该存在一个传导效应，因此这里选择了向量自回归VAR模型。根据VAR模型的定义，该4个特征根必须均小于1，即都在单位圆以内，该VAR（2）模型才是短期平稳的，从而才能推出该VAR（2）模型有效。以下是VAR（2）模型的特征根列表与图式，见表4.1与图4.1。从结果来看4个特征根均为实数根，且根的模都小于1，因此这个VAR（2）过程是一个平稳的向量自回归过程，VAR（2）结果是有效的。

4.2 基于脉冲响应函数的分析

VAR（2）过程是一个高度参数化的过程，虽然拟合优度非常高，且能够认为CPI_SA与REPI_SA之间存在一定的正相关关系，但是仅仅从拟合结果来看无法得出两个解释变量之间（包括两个解释变量各自与对方的前定变量之间）的数量关系。为此可以通过脉冲响应函数来分析CPI_SA与REPI_SA之间的短期数量关系。

根据脉冲响应函数的定义，该函数用以衡量一个内生变量发生突然变化后，对于另一个内生变量在一定滞后期的影响，也即当某变量变化1个单位时，其余的内生变量在滞后N期滞后变化多少个单位。对于该VAR（2）过程选择一个两年半（30个月）的滞后期，这里采用广义脉冲响应函数的形式。研究认为当物价指数短期发生1个单位突然增长时，在之后的12个月房地产出现价格快速上涨的局面，且在第13个月达到最大涨幅0.385个单位，随后房地产价格指数还会继续上涨，但是涨幅明显下降。

根据研究，当房地产价格定基指数REPI_SA突然变化1个单位时，物价定基指数CPI_SA会出现持续加速上涨的情况，但是上涨幅度较小，于第25个月达到最大上涨幅度0.089个单位，随后上涨幅度逐步减小。从结果来看房地产价格的上涨会带来物价指数的上涨，但是物价指数上涨带来的房地产价格指数上涨幅度明显更大。

4.3 Granger因果性检验

CPI_SA与REPI_SA之间的正相关关系是否存在因果关系，本文采用Granger因果性检验。因为CPI_SA与REPI-SA都是平稳序列，因此这里可以直接对其进行Granger因果性检验。研究表明房地产价格定基指数REPI_SA是物价定基指数CPI_SA的Granger原因，反过来不成立。也就是说数量上房地产价格指数会随着物价指数的短期变化而变化，在这个变化过程中房地产价格指数变化是原因而物价指数变化是结果。

5 结论与建议

5.1 主要结论

①CPI与REPI在近年来的变化具有简单的正相关关系。从最小二乘法简单线性拟合的结果来看其系数都十分显著，而且拟合优度很高，可以认为CPI与REPI在近年来的变化存在简单的正向相关关系。

②CPI与REPI存在一个单向因果关系，即房地产价格定基指数REPI是原因，居民消费价格定基指数CPI是结果。也就是说当CPI变化时，REPI的变化并不能认为CPI就是REPI变化的直接原因，而应该是受到其他相关因素的影响或者说更多的是体现为一种统计学意义上的关系。

③通过脉冲响应函数的分析，可以得出当房地产价格定基指数REPI，居民消费价格定基指数二者之间出现突然变化（冲击）时，另一变量在一个滞后期内的变化趋势。从结果来看：REPI突然发生变化会导致CPI在短时间内同向变化，且变化幅度随着时间的延长逐渐增大，在23个月以后，CPI的变化幅度趋于平稳；而当CPI突然变化时，REPI在前13个月发生剧烈的同向变化，从第14个月，变化幅度呈现下降趋势。

5.2 政策建议

①调整通胀的时候，要考虑到房产价格指数对消费者价格指数的影响，不要单纯站在货币角度调控通胀，充分认识到调控房地产价格快速上涨也是遏制通胀的重要一步。要及时回收富余流动性，在流动性一定的条件下则要防止流动性过分集中于房地产行业以及与房地产密切相关的行业如建筑业，水泥行业。

②控制房地产价格过快上涨要选择合适有效的方法，通过一系列政策组合运用才能够达到调控房地产价格快速上涨的目的。单纯通过紧缩货币政策减少货币发行量并不一定是有效的，为了切实有效的控制房地产价格，应该采取一个政策组合，从房源供给层面，货币层面，流通环节层面，三个层面对房地产市场进行综合调控，遏制房地产价格非理性快速上涨的势头，避免出现不可控地产泡沫，逐步让房地产价格回归理性。

③需要考虑修正我国现行的居民消费价格指数的统计口径，有必要将非投资性/非投机性的住房支出价格也作为居民消费价格指数统计口径内的价格才能更合适的反映居民完整消费价格，而修正后的CPI与纯粹意义上作为投资品的房地产价格之间的关系也许会更有研究价值。

浅谈房地产价格与通货膨胀的关系:房地产价格、货币政策与通货膨胀关联关系

摘要：先从理论上分析了房地产价格、货币政策与通货膨胀三者之间的关系，提出三个假说：流动性过剩影响房价、负利率推高房价、通货膨胀和房价存在长期互动机制。然后以2003年1月到2016年12月的月度数据进行实证检验，证实了三个假说，并提出政策建议。

关键词：房地产价格；通货膨胀；货币政策

1引言

自从我国1998年实行住房市场化制度改革以来，房地产市场随之快速发展，住房价格总体呈现上升态势，尤其2003年以来价格上涨幅度明显加大，房价受到越来越多的关注。房地产市场不同于其他商品市场，是由于其本身具有消费和投资两种属性，房地产消费占居民家庭消费最大的一部分，个人大多通过住房抵押从银行取得贷款，地产开发商依赖信贷资金的供给。从这几点可以看出房地产市场与金融市场关系密切，货币政策改变将对房地产市场产生冲击。

2理论分析

央行对房地产价格调控是基于房价影响通胀预期的理论之上。房地产的金融投资品属性日渐增强，其价格代表对未来的消费需求，影响人们的投资决策和预期未来成本。房地产价格明显影响通胀预期时，中央银行就应该及时介入进行干预。

2.1货币政策对房价的影响

假说一：流动性过剩导致对房地产需求旺盛，进而推高房价。房地产领域的高收益率引导信贷资金大量流向该领域，也包括国外热钱的涌入，造成房地产市场持续繁荣，是高房价的原因之一。

假说二：负利率推高房价。我国最近10年来，长期的负利率一方面减弱了人们的存款意愿，人们更倾向于投资房地产、股市，理财产品等来提高收益率，从而推高房价；另一方面，资本市场不发达，可投资品种少，加上2008年以来股市的长期低迷，促使大量资金流入房地产领域并抬升房价。

2.2房地产价格和通货膨胀之间的影响

房地产价格通过财富效应、抵押品效应等影响通胀。房地产价格上涨，从长期看增加居民实际收入，通过财富效应影响物价水平；通货膨胀通过收入效应，预期效应等影响房价。

假说三：通货膨胀和房地产价格存在长期互动机制。

3实证研究

通货膨胀率采用CPI同比增幅。房地产价格数据我们采用全国房地产开发业综合景气指数。广义货币增速选取M2增幅指标。名义存款利率采取一年定期存款利率，存款利率受央行基准利率控制，不适合做高频指标，我们采用名义存款利率减去通货膨胀率的实际存款利率（r）作为分析指标。

以上指标均是从2003年1月到2016年12月之间的月度数据。其中国房景气指数（HPI）来自于和讯财经网，M2和一年期存款利率来自于中国人民银行网站，CPI数据来自于国家统计局网站。

首先Ω髦副杲行平稳性检验。本文采用软件Eviews 6.0进行操作。

ADF检验结果表明HPI、r、M2、CPI在1%的显著性水平下表现为非平稳，其一阶差分序列在1%的水平下表现为平稳，各变量为一阶单整序列，这说明各变量之间为同阶单整，一阶差分序列具有平稳性，可能存在协整关系。

我们将数据分为两组进行分析，第一组数据是HPI、M2、r，第二组数据是HPI、M2、CPI。

3.1对第一组数据进行约翰森协整协整检验

我们先对HPI、M2和r进行协整检验，滞后期选择1到2。滞后期的选择是根据（SC）施瓦茨准则、AIC（赤池信息准则）、LR（最大似然比）。

协整检验结果如下：迹检验表明存在3个协整关系，最大特征值检验表明存在1个协整关系。这说明HPI、M2、r之间存在协整关系。

协整方程：HPI=0.299084*M2+-0.391538*r

约翰森协整检验结果表明：M2上涨1个单位，房价上涨0.299084个单位，实际存款利率上涨1个单位，房价下跌0.391538个单位。

接下来建立VAR模型，并进行脉冲响应分析。滞后阶数的确定是根据AIC（赤池信息准则）、LR（最大似然比）、SC（施瓦茨准则），其滞后阶数为2期。

建立VAR模型，首先建立HPI对r的脉冲响应分析。根据脉冲响应结果：对r一个正冲击，HPI的响应为负，并且逐渐扩大到第9个月左右到达最大值（-4），然后影响逐渐减小。

再建立HPI对M2的脉冲响应。根据脉冲响应结果：对M2一个正冲击，HPI的响应为正，并且逐渐扩大到第11个月左右到达最大值（0.8），然后影响逐渐减小。

3.2对第二组数据进行约翰森协整协整检验

协整检验结果如下：迹检验和最大特征值检验均表明存在1个协整关系。这说明HPI、M2、r之间存在协整关系。

协整方程：HPI=0.2226947*M2+0.247951*CPI

约翰森协整检验结果表明：M2上涨1个单位，房价上涨0.2226947个单位，CPI上涨1个单位，房价上涨0.247951个单位。

接下来建立VAR模型，并进行脉冲响应分析。滞后阶数是根据AIC（赤池信息准则）、LR（最大似然比）、SC（施瓦茨准则），确定其滞后阶数为2期。

建立VAR模型，首先建立HPI对CPI的脉冲响应分析。根据脉冲响应结果：对CPI一个正冲击，HPI的响应为正，并且逐渐扩大到第9个月左右到达最大值（约0.45），然后影响逐渐减小。

再对HPI和CPI做格兰杰因果关系检验。检验结果表明HPI和CPI互为因果关系，说明HPI和CPI之间存在长期互动关系。

上述的实证检验证实了上文提出的三个假说：

第一，流动性过剩影响房价。实证检验表明M2

上涨1个单位，房价上涨0.299084个单位。脉冲响应结果显示M2对房价有一个正向冲击，并在大约一年之后达到最大值。

第二，负利率推高房价。实际存款利率下降1个单位，房价上涨0.391538个单位。脉冲响应结果显示负利率对房价也是正向冲击，在大约9个月之后达到最大值。我国从2003年底以来长期的负利率使得居民存款意愿减弱，更乐于投资于资本市场以赢得更高的收益。

第三，房地产价格和通货膨胀存在长期互动关系。房地产价格上涨带来通货膨胀一定程度的上涨，通货膨胀又反过来推高了房价。

4政策建议

通过上文的分析，本文提出如下三个政策建议。

4.1控制流动性过快增长

为了抑制流动性过剩对房价的刺激作用，一方面我国应该增强金融市场的广度和深度，完善资本市场，拓宽融资渠道，更好的吸纳过剩流动性。另一方面积极推动利率市场化和汇率制度改革，使得人民币合理反映对内和对外价值，抑制国内资本大量流出和国际热钱大量涌入。

4.2采用利率政策控制房价

我国货币政策多注重数量性工具（准备金政策、银行信贷、货币供给等），对价格性工具（利率、汇率等）重视程度不够，利率变化会对资产价格产生影响，通过本文分析，我们可以看到利率上涨对房价有明显的抑制作用，货币政策有M一步改进的空间。

4.3统筹治理通货膨胀和房价，防止房地产泡沫化

中央银行应关注资产价格，特别是房地产价格过快上涨，综合运用货币政策、行政手段、产业政策等调控房价，防止房价泡沫破裂给整个实体经济带来的负面影响。

解决流动性过剩问题、控制房价和通胀，是一个系统工程。需要从经济和金融两个层面着手，逐步实现经济结构战略性调整，收入分配政策改革，实现储蓄与消费、消费与投资结构的均衡；逐步完善金融市场改革，增强金融市场广度和深度，进一步推动利率、汇率制度改革。

浅谈房地产价格与通货膨胀的关系:房地产价格与通货膨胀的关系

通货膨胀成为衡量经济发展是否稳定健康的晴雨表，央行及政府的经济决策一般是通过衡量通货膨胀的情况来制定的，从20世纪70年代以来各国对通货膨胀的衡量越来越全面和精确。众多经济学家认为，虽然主流经济学没有定论，但是房地产价格与通货膨胀有很强地相关性，房地产价格能有效地指示通货膨胀的趋势和强度。那么房地产价格到底与通货膨胀有没有关系？有什么样的关系？二者之间的影响程度如何？如何利用这种关系为政策的制定服务？这些问题还需我们进行深入的探讨研究。

一、房地产价格上涨初期，通货膨胀压力被掩盖

虽然很多人是为了居住才购买住房，但不可否认买房更多的是一种投资。从投资的角度看是用现在的价格买了房地产的所有权，是一种用现在的钱，投资将来的行为，我们称之为房地产投资。房地产价格上涨初期，可以分为以下两个阶段：在房地产发展之初，需要大量的资金支持房地产业的发展，这时资金来源主要是靠政策扶持及银行信贷支持，社会其他资金还不愿进入。在政策等的支持下房地产业逐步发展，房地产价格上涨幅度不大，此时住房成本变化不大，行业间均衡发展，房地产业对经济影响小。

到下一个发展阶段，随着房地产业进一步发展，房价开始攀升，各种社会资本也看到了这个机会，于是社会资本开始进入，造成需求增长，房地产供应也开始增长，但是其增长速度低于需求的增长，于是房地产价格开始加速攀升。房地产价格的加速攀升，又吸引更多的社会资金，造成更大的需求，这样周而复始形成快速上涨的螺旋。而此时信贷不再是被动的支持房地产业，而是为了自身的盈利需求主动地扩大对房地产业的支持，以获得更多的利息收入。由于资金源源不断的吸进房地产业，整个宏观经济没有通货膨胀或者只是低通货膨胀；在房地产业腾飞，房价不断飙升的过程中，由房地产业拉动GDP迅速增长，经济呈高增长的局面，整个宏观经济一派向好。此时由于房地产价格上涨，引起租金成本和投资成本的上涨，逐步带动个人生活成本的上升，并慢慢提高人力资源成本。这种类型的成本上升相对于房地产价格上涨是滞后并且缓慢的，并且由于CPI受其他因素的影响比较多，如自然禀赋的人力资源丰富，替代人力丰富等的原因，不能及时地体现在CPI数据上，甚至可能受某些因素的影响，出现相反的走势。比如我国的CPI在08年之前一直上升，到08年2月份高达8.7%，但是到了09年2月份，又跌回到了负的1.6%，出现了负增长的情况。出现这种情况的原因并不是由于宏观经济政策的调整，也不是由于当时不存在通货膨胀，而是由于受到美国次贷危机的影响。其具体原因可以用蝴蝶效应理论来解释：在08年虽然我国的CPI高达8.7%，但是这其中由于房地产价格上涨影响而造成的CPI上涨的力度并不稳定，还很容易被其他因素左右

。这个因素是当时国际大宗商品价格如原油和铁矿石受到次贷危机的影响都出现了暴跌行情，特别是原油从150美元1桶跌到30美元1桶，跌去了80%，在我国对原油依存度达50%的情况下，极大地降低了我国的基础性成本。CPI在这些因素的扰动下就出现了负增长的局面，就象蝴蝶效应/飓风理论所述“细微的初始条件改变就会对体系演化造成巨大影响”，可以因为房地产价格上涨而成为正增长，也可以因为输入性通货紧缩而是负增长。这就是为什么在房地产价格上涨初期，通货膨胀不明显的原因。但这并不能说明不存在通货膨胀，这恰恰是一种隐蔽的通货膨胀。通货膨胀是否明显，但房价始终居高不下，通货膨胀发生发展的基础存在。一旦输入性通货紧缩原因消失，通货膨胀问题就会卷土重来。因此，不包含房地产价格的CPI对通货膨胀的指示能力是非常有限的，不能反映刚开始发生的潜在的通货膨胀。

二、远期形成强烈通货膨胀预期，导致通货膨胀全面形成

在房价上涨之初，通货膨胀受到其他因素的影响会产生不同的效果，但随着房地产价格的继续上涨，社会总成本越来越大，同时由于其他行业的萎缩而商品价格普遍上涨，到一定的程度成为拖动CPI的主要因素，外界和偶然的因素对通货膨胀的影响力越来越弱。此时的通货膨胀不再是隐蔽的，呈现显著特征。出现这样情况的原因有两个：第一，根据路径依赖原理，在房地产作为投资品初期，由于宏观经济是高增长低通胀一派向好的局面，没有理由在这种情况下使宏观政策转向，宏观经济政策会持续沿着既定的路径继续。但是，情况慢慢发生了转变：当房价上升到一定的高度，房租和购房成本增加到一定的程度，由此影响CPI从最初的非主要因素上升为主要因素。此时的CPI，很不容易被其他因素所左右，即使再发生比较大的大宗商品价格暴跌的情况，也不会使得CPI出现很大的扰动而呈现负增长的情况，此时实际上已经形成势头强劲的通货膨胀。第二，根据理性预期理论，当通货膨胀进一步发展，鉴于之前由于房价上涨带动而形成的产品价格普遍上涨的局面，投资者和普通人都会形成强烈的通胀预期，认为通货膨胀将一直持续，并且会加深。为了保值增值，投资者不仅会屯房，屯货，还会对其他商品进行炒作投机，结果就会使通货膨胀进一步加重，直至产生更严重的通货膨胀。因此，在持续一段时间的宽松的货币政策和激进的财政政策环境下，由于政策制定的路径依赖和投资者的理性预期心理，使得房价成为通货膨胀的推手，推动通货膨胀不断加剧。一般来说，通货膨胀的发生发展落后于房地产价格上涨的速度。通货膨胀的产生及程度需要根据房价上涨的速度，GDP的总量，货币的总量及信用扩张等因素综合来确定。但是由于这些因素的复杂性和影响的程度不同，因此通货膨胀滞后的时间，通货膨胀发展的程度不能准确地计算，也不能从理论上得到精确的数据。当然在相同的这些因素和类似的投资者预期情况下，通货膨胀延迟的时间是一定的，是可以估算的，这也是进行实证计量分析的依据。

三、将房地产价格纳入通货膨胀指标或者CPI展示

由于房地产价格与通货膨胀关系密切，因此如何利用好这种关系准确地指示通货膨胀成为迫切的问题。特别是在目前我国房地产成为国民经济支柱型产业，而普通老百姓购买住房成为普遍现象，一套房一般需要倾其一生收入的状况下，购买住房成为老百姓的主要支出。在CPI的统计指标中没有房屋价格指标，就不能完全反映我国现阶段居民消费的实际情况，其数据也远远低于老百姓实际生活支出，由此而制定的宏观经济政策当然会远落后于社会经济的实际情况，严重影响政策的及时性、针对性和准确度。因此，一定要根据实际老百姓的实际情况计算房屋支出所占的比例，然后根据这个比例将房地产价格情况纳入到CPI的统计中，根据这样得出的CPI，才能真正的反映通货膨胀的情况，反映社会宏观经济实际情况。

作者：任之蓉 单位：成都农业科技职业学院