汇率、货币供给量、居民可支配收入对房价的影响

[摘要]文章以2015年12个月的汇率与各直辖市、省会城市房价的数据为例，首先研究了汇率与不同地区房价的相关关系，分析了理论和实际的差异。进而结合多元回归模型，探究了汇率政策改革以及人民币加入SDR后，R率的变化趋势以及对房价的作用效果。研究发现，在经济下行和人民币国际化背景之下，房价和汇率的关系还涉及其他一些变量，各变量作用方向并非一致，导致汇率与房价的关系不是一成不变的，而是取决于主要决定因素的综合影响，房价上涨和人民币贬值在短期内依然存在。

[关键词]房价；汇率；货币供给量；居民可支配收入

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.02.032

1 研究背景与意义

1.1 研究背景

2005年7月21日，人民币汇率结束了长达十年之久的“钉住制”，我国开始实施以“市场供求为基础，参考一篮子货币，有管理的浮动汇率”制度。至此，人民币开始进入升值通道。长期以来，我国的国际收支中经常项目和资本项目一直处于“双顺差”，使人民币升值不断升温。2015年8月11日，央行进一步完善人民币汇率中间价，综合外汇供求和国际主要货币的汇率变动，向中国外汇交易中心提供中间价报价。此次汇改后，人民币出现明显的贬值。现如今人民币被正式纳入SDR，汇率出现历史新低。

房地产市场作为一个对外资最为开放的市场，汇率的上升会引起资本的流入。而流入中国的外汇必须由央行用基础货币收购，流入的外汇越多，对人民币的需求越大，从而增加了RMB升值的压力和房价上涨的压力。人民币对美元汇率下跌时，外资选择逃离，房地产价格自然受到了影响。但现实数据显示，我国房价依然保持较高的增长。

房价还会受到其他因素的影响。经济疲软期，央行采取宽松的货币政策，向市场注入流动性，当流通中的货币量大于实际所需要的货币量，就会带来通货膨胀的风险和压力，人们为了保值增值，往往选择投资于房子，可见，房价与货币供给量也有一定的关系。

而从长期来看，居民的购房需求取决于自身的可支配收入。根据凯恩斯消费函数c=c0+αy，其中，αy>0表示引致消费，是收入的增长所带来的消费的增长。而房子也可以看作一种耐用消费品，居民可支配收入提高，对房子的需求也会相应增加。

1.2 研究意义

现阶段的文献大多研究国际热钱的涌入与汇率波动的关系，且实证分析所采用的数据大多为2015年之前的数据。但同年“811汇改”后，人民币一改以往升值的预期，出现明显的贬值现象，但现阶段“房价上涨，货币贬值”的现象很少有人研究，本文针对此空白，提出了自己粗浅的见解。

2 计量经济模型与数据指标的选取

2.1 模型设定

大量的房地产投资套利对我国的房地产市场产生了重大的影响，在一定程度上推动了我国房地产价格的进一步上涨。由此可见，房价与汇率呈现出一定的相关性，由于我国不同地区经济发展水平、对外开放程度不同，汇率对房价的影响也会有差异。因此，本文首先研究了2015年12个月27个直辖市、省会城市、自治区新建商品住宅销售价格指数与汇率的相关关系。选取代表城市北京2015年12个月的数据为样本，在汇率的基础上，进一步引入居民可支配收入和货币供给量等其他自变量，运用多元回归模型，研究它们对北京房价的综合影响。本文建立的多元回归模型如下：

PH=β0+β1lnYD+β2lnMS+β3R+u（1）

其中，PH表示城市房价，R表示汇率，MS表示货币供给量，YD表示居民可支配收入，是β0截距项，β1、β2、β3分别是lnYD、lnMS、R的系数，u是扰动项。

2.2 样本选取和数据处理

从2015年各月份人民币兑美元汇率变化趋势可以看出，2015年人民币兑美元汇率从1月份至8月份保持平稳，8月份到9月份有较大的波动，上升了4.17%，其后保持平稳的增长。这一变化与“811汇改”密切相关，2015年8月11日，人民银行宣布调整人民币对美元的汇率中间价报价机制。这使得人民币兑美元汇率中间价机制进一步市场化。

2.2.1 不同城市房价与汇率的相关关系研究

运用SPSS软件进行相关分析，本文得出了27个直辖市、省会城市、自治区新建商品住宅销售价格指数与汇率的Pearson相关系数。研究发现，除西北、西南、东北个别城市外，大多数城市的房价与汇率呈正相关的关系，若r>0.8，则两者相关关系是显著的。

实证分析与文章开头理论分析相悖。直接标价法下，人民币汇率贬值，会出现大量的资本外逃，但实际的房价却居高不下。部分原因是由于我国尚未实现资本项目的完全开放，暂时不会出现大规模的资本外逃和恶意做空人民币，另一方面是受国内货币政策的影响。经济下行期，我国采取稳健的货币政策向市场注入流动性。下面，我们进一步引入流通中的货币量以及居民的可支配收入这两个自变量，研究它们对房价的共同影响作用。

2.2.2 多元回归

把北京2015年12个月房价、汇率、居民可支配收入、货币供给量这些数据代入多元回归模型（1），估计方程为：

3 实证结果分析

以北京2015年每月汇率、人均可支配收入、货币供给量对房价的多元回归结果来看，R2达到了0.98，F值更是远远大于显著性水平为0.05的临界值，该模型整体显著。从t统计量的角度来看，lnMS系数的t统计量是2.878，在0.05的显著性水平上是统计显著的。这个系数意味着，货币供给量每增加1个百分点，房价指数上升0.589。R的系数t统计量是13.559，在0.05的显著性水平上统计显著的。

如果我们忽略其他因素，单纯考虑汇率和房价的关系，理论上汇率贬值，资本外逃，会出现房地产泡沫，房价下跌，但实际上，房价和汇率不是简单的线性关系。央行向市场注入流动性会导致人民币的贬值、汇率贬值，房价也因流动性宽松而上涨。实际数据表明，由汇率引起的热钱流动对房价的影响被宽松货币政策作用抵消了。

lnYD系数的t统计量是1.700，所以lnYD在0.05的显著性水平上是不显著的。此变量的P值为0.12。统计上不显著，但在经济上，lnYD却是显著的，因为居民对住房的消费与其可支配收入密切相关。

4 结论与政策建议

理论分析中，汇率与房价同向变动，但是实际中，影响房价的不只是汇率因素，还有一国的经济形势和货币政策。央行在实体经济下滑的情况下，实施一系列宽松的货币政策，但释放出的流动性很难与实体对接，大量流向了房地产，造成了房价的居高不下。从远期来看，居民对住房的需求与其实际可支配收入密切相关。经济上虽然是显著的，但在统计上不显著，一线城市房价过高过快地增长，居民已负担不起高昂的房价。

经济下行背景下，人民币持续贬值不可避免。所以短期内，依然会存在汇率贬值但楼价上涨的情况。针对此种现象，本文提出了如下见解。一是为抑制房地产市场泡沫，央行应尽量少使用货币政策，可用积极的财政政策刺激经济；二是央行应对各大银行就房地产贷款进行窗口指导，要求银行理性对待楼市；三是加强对国际资本流动的监管力度，严厉打击资本的非法流动。

参考文献：

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