利率对房地产价格调控效应的实证分析

【摘 要】利率政策作为货币政策的重要组成部分势必对房地产价格有一定的调控作用，本文运用计量经济的分析方法，对贷款利率与房地产价格的关系进行实证分析，并在此基础上为增强利率对房地产价格调控的有效性提供可行路径，以期为政府部门的决策提供参考。

【关键词】利率变动；房地产价格；调控效应

一、引言

近年来，房地产行业作为国民经济支柱产业在经济发展中的作用日趋显著，每年可以拉动GDP2%左右，但居高不下的房地产价格已经成为关乎国计民生的焦点，2012年，我国城镇的房价收入比高达12.07，远远高出国际上公认适宜的房价收入比6～8。因此，抑制房地产泡沫，促进房地产业健康发展成为政府调控亟待解决的问题，而平抑房价则是这一问题的核心。

房地产业是资金密集型产业，有“准金融业之称”，货币政策在调控房价方面发挥着重要的作用。而利率政策作为货币政策的重要组成部分势必对房地产价格的变动产生影响。本文运用计量经济分析方法，从实证分析的角度，通过研究贷款利率对房地产价格的影响以及其影响的滞后性，从而为增强利率对房地产价格调控的有效性提供政策建议。

二、实证分析

（一）数据来源与选择

通过检验所有可获得数据的有效性，本文选择为2007年2月到2010年12月的月时间序列数据作为研究样本，数据来源为中国人民银行网站和中宏数据库（高教版）。

本文将房地产价格作为被解释变量，由房地产销售额除以房地产销售面积得到[1]，同时选取五年以上贷款利率作为解释变量。

（二）多元线性回归模型分析

为了分析利率变动对房地产价格的影响，建立半对数线性回归模型，原始模型如下：

其中 、 为待估参数， 为随机扰动项。Price为房地产价格， 为五年以上贷款利率。

利用统计软件Eviews7.0对该模型进行OLS估计得到如下结果：

（90.34）（8.17）

=0.61 =0.60 F=66.73 DW=1.21

在5%的显著水平下，该模型通过了F检验和t检验，又经White检验可知回归方程不存在异方差，但是回归方程没有通过DW检验，即存在自相关。

采用广义差分法对回归方程进行自相关修正，取 =0.3498，可得到回归方程：

（64.26） （5.66）

=0.46 =0.44 F=31.98 DW=1.59

说明在5%的显著性水平下广义差分模型已无自相关，并通过F检验和t检验，但是可决系数偏低。

由广义差分方程得：

=6.0064/（1-0.3498）=9.2378

因此，得到利率与房地产价格的关系是：

（三）滞后效应分析

为了分析利率变动影响房地产价格的滞后性，对r做滞后18个月的分布滞后模型。结果如下：

结果表明，r从滞后11个月开始t统计量值显著，一直到滞后14个月为止，从第15个月开始t统计量值开始不显著；从回归系数看，从滞后期11月开始显著增大，12月达到最大，然后逐步下降[2]。

三、结论

通过对多元线性回归模型的分析，可以判断，房地产价格与五年以上贷款利率存在

线性关系，其系数为0.1201，说明房地产价格与五年以上贷款利率呈正相关关系，但从弹性大小来看，由于政策的干预等原因，利率对房地产价格的调控作用较小。同时，模型的拟合度偏低，说明房地产价格还受到土地价格，税收等其他因素的影响。

通过滞后效应分析，可以看出，在我国，利率变动对于房地产价格的影响具有明显的滞后性，滞后期大约一年，而且滞后影响具有持续性，持续期大约四个月，其影响力度先增大后减小，滞后结构为∧型。

四、政策建议

基于以上实证分析，对于如何增强利率对房地产价格调控的有效性提出以下对策和建议：

第一，大力推行利率市场化改革。相比于政策控制下的利率，市场化的利率更能如实反映房地产投资和消费的收益与风险，真实反映房地产价格。因此必须大力推行利率市场化改革，进一步增强利率调控房地产价格的有效性。

第二，采用利率政策与其他政策的政策组合。单纯的利率政策是一种需求与供给并重的措施，最终效果受多重因素的制约[3]。因此，须在利率政策的基础上加强其他相关政策的配合，如土地政策和税收政策等。

第三，利率政策必须有一定的预见性。因为利率对房地产价格的调控有大约一年的滞后期，利率政策的出台必须对未来一年房地产市场的发展有一定的预见性，正确引导市场预期，合理调控房地产市场健康发展。

参考文献

[1]高，史策，边锋.西安市房地产价格研究―基于SAVR模型的利率对房地产价格影响分析.商业经济.2010.8.

[2]庞皓.计量经济学.科学出版社.2010.6.

[3]戴学珍，樊绯.利率对房地产价格影响分析.经济研究导刊.2011.15.