住房货币化政策精选(九篇)

第1篇：住房货币化政策范文

关键词：货币政策；住宅供应结构；动态面板数据模型

中图分类号：F2933 文献标识码：B

货币政策作为中央调控经济波动的重要手段，近年来被多次用来调控房地产市场，其调控的重点之一是调整住房供应结构。然而，对住房供应结构的调整并未取得预期的成效，保障性住房及中低价位住宅供应不足，住宅供应结构失衡的情况仍然存在。那么货币政策究竟如何对我国住宅供应结构产生影响？怎样运用货币政策调控不同类型的住宅市场，并实现所期望的整体调控效果？本文通过研究货币政策对住宅细分市场的影响，揭示货币政策对住宅细分市场调控效果的差异性，在此基础上提出相关的政策建议，以促进我国住宅供应结构合理化。

一、文献综述

有关货币政策与房地产市场关系的研究源于货币政策的资产价格传导机制。国外学者最初将研究的焦点放在货币政策对房地产价格的影响上，主要集中在以下两方面。一是利率对房地产价格的影响。Abraham和Hendershott（1996）运用一个考虑滞后过程在内的住宅价格变化模型，揭示了住宅价格上涨幅度和利率成负相关；Iacoviello（2005）通过建立结构性向量自回归模型（SVAR）研究6个欧洲国家（法国、德国、意大利、西班牙、瑞典和英国）过去25年的影响房地产价格波动的宏观经济因素，研究发现在短期内货币政策会对房地产价格造成重大影响，在利率上调之后，各国的房地产价格会出现不同程度的下跌。二是信贷途径对房地产价格的影响。Iacoviello和Minett（2003）通过VAR模型回归的方法分析了芬兰、德国、挪威和英国的房地产市场后得出结论，信贷传导渠道的有效性与房地产市场的结构特征相关。他们的跨国比较研究表明，信贷渠道与房地产市场的融资效率和借贷机构的形态有关。

当蒙代尔（Mundell）开启了研究货币区（currency area）理论的先河后，货币政策在房地产市场上的区域效应得到了学者们的关注。Fratantoni和Schuh（2003）梳理了美国1966—1998年的货币政策，并对这一时期不同地区房地产价格受货币政策的影响进行了研究，结果他们发现不同的地区房地产投资对货币政策也有不同的反应；Negro和Otrok（2007）利用贝叶斯估计方法研究了1986-2005年美国房地产价格波动趋势，厘清波动原因是由共同趋势还是地区因素导致的。研究结果显示，房地产价格长期趋势主要是由地区因素决定。

随着各国金融改革的不断深化，经济学家们开始意识到房地产市场货币政策效应研究的起点应该是房地产的供给与需求。Mishkin（2007）指出，货币政策通过利率变动使资本使用成本和未来房价波动预期发生变化，从而对房地产市场需求产生直接影响。同样，利率的变动也会对房地产企业融资成本产生影响，进而影响到房地产市场供给。

20世纪90年代以来，国内学者借鉴国外货币政策与房地产市场关系理论与实证研究成果，对我国货币政策与房地产价格之间的关系、房地产市场的货币政策区域效应等进行了研究。丁晨和屠梅曾（2007）运用向量误差修正模型（VECM）实证检验房价在货币政策传导机制中的作用。分析结果表明，房价在货币传导机制中的作用较为显著，房价渠道的总体传导效率较高；高波和王先柱（2009）构建了5个向量自回归模型，运用2000—2007年的相关指标，通过协整检验和脉冲响应函数分析，探讨中国房地产市场货币政策传导机制的有效性。得出的结论是，货币供给量的增加导致房地产价格上涨，房地产贷款的增长推动了房地产价格上涨；梁云芳和高铁梅（2007）基于误差修正模型形式的paneldata模型讨论了房价区域波动的差异，并分析了造成各地区房价波动差异的原因，尤其是货币政策效应的区域差异。结论认为，无论是信贷规模还是实际利率都存在地区差异；魏玮和王洪卫（2010）通过建立PVAR（面板向量自回归）模型，使用脉冲响应函数分析方法，测度各种货币政策工具对中国东、中、西部地区房地产市场价格动态影响的异同。实证结果表明，无论数量型工具还是价格型工具对房地产价格的影响均存在区域差异。

近年来，一些学者开始从供给和需求的角度探讨我国房地产市场的货币政策效应。黄瑜（2010）基于状态空间模型就货币政策中间变量利率和货币供应量对房地产市场需求和供给的影响进行了动态测度，结果表明，首先相对于利率政策而言，货币供应量对房地产市场的供求影响要更大；其次货币政策对房地产需求的影响比其对供给的影响要大。王先柱（2011）从房地产需求和供给两个层面考察货币政策在房地产市场的调控效应，发现利率和信贷规模对房地产市场存在显著的区域效应。

通过文献研究发现，现有的货币政策与房地产供给和需求间关系的相关研究成果，主要是针对房地产整体市场，鲜有深入到房地产细分市场展开这方面的研究。鉴于此，本文将研究货币政策对高档商品房（别墅和高档公寓）、普通商品房和经济适用房这三类住宅细分市场供给的影响，从住宅供应结构的角度来分析房地产市场的货币政策效应。

二、货币政策与住宅供给

对于我国大多数房地产企业来说，银行贷款是其进行房地产开发的主要资金来源。因此，货币政策的波动对房地产市场供给有着极其重要的影响。目前，央行通过货币政策调控房地产市场主要采用调整贷款基准利率和法定存款准备金率这两种方法。

（一）贷款基准利率

对于房地产企业来说，实行紧缩的货币政策，贷款利率提高，意味着融资成本增加，企业利润空间变小，影响企业收益预期，改变了企业开发行为和建设时序。在紧缩货币政策的影响下，许多房地产企业因资金不足只能分期开发或延期开发，致使住宅供给相对不足，影响住宅供应结构。

（二）法定存款准备金率

中央银行通过贷款利率调整的是信贷的成本，而通过调整法定存款准备金率来调控信贷的规模。央行提高法定存款准备金率，则货币供应量下降，信贷规模缩小，企业贷款变得困难，从而对房地产企业的资金来源产生影响。对于那些负债率高、融资渠道单一的中小型企业来说，在紧缩的货币政策下，获得贷款更难，这增加了它们的经营难度，甚至导致一些企业退出市场，从而抑制住宅供给。

三、实证分析

（一）变量选择与数据来源

1998年7月，国务院了《关于进一步深化城镇住房制度改革，加快住房建设的通知》，通知要求1998年下半年停止住房的实物分配，逐步实现住房货币化。因此本文选取了我国31个省（自治区、直辖市）从1999年到2010年共12年的面板数据来研究货币政策对住宅供应结构的影响。具体选择变量如下：

（1）被解释变量。本文选取高档商品房投资完成额（GD）、普通商品房投资完成额（PT）和经济适用房投资完成额（JJ）分别作为这三个住宅细分市场供给的变量。

（2）解释变量。解释变量为货币政策变量及其一阶滞后项，主要有四个，包括货币供应量、滞后一期货币供应量、贷款基准利率和滞后一期贷款基准利率。货币供应量指标中的M2与宏观实际经济变量之间的关系最为密切，它既能反映社会实际购买力，又能反映潜在购买力，因此本文选取M2作为货币供应量的代表变量；采用一年期贷款基准利率（Rate）（各月执行标准的平均值）作为货币政策的利率代表变量。为使解释变量的估计系数更为可靠，引入了能体现各省份特征的各省份城镇人均可支配收入作为控制变量。

为了消除价格因素的影响，将高档商品房、普通商品房和经济适用房投资完成额的名义值除以相应的价格指数（以1999年为基期）得到各自的实际值；将货币供应量的代表变量M2和城镇人均可支配收入等价格变量的名义值除以居民消费价格指数（以1999年为基期）得到各自的实际值；将贷款利率平减通货膨胀率得到实际利率（RR）。为降低异方差的影响，对除利率以外的上述所有变量的实际值取自然对数，分别记为lnGD、lnPT、lnJJ、lnM2、和lnIncome。

研究所采用的样本数据主要来源于2000-2011年《中国房地产统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国经济景气月报》和中国人民银行网站，所涉及的行政区域范围为中国大陆。对于缺少住宅投资完成额数据的个别省份（自治区、直辖市），在研究中予以剔除。因此，高档商品房投资完成额包括29个省份（青海和除外）的面板数据，普通商品房投资完成额包括30个省份（除外）的面板数据，经济适用房投资完成额包括30个省份（上海除外）的面板数据。由于统计年鉴未给出2004年各省份的高档商品房投资完成额，对其进行了平滑处理。

（二）计量模型的构建

住宅供给不仅受当期经济基本面中各因素的影响，也会受上一期住宅供给的影响，因而引入滞后因变量更符合理论与实际。为了准确考察货币政策对住宅供应结构所产生的动态效应，本文将采用动态面板数据模型，即在解释变量中包含因变量的一阶滞后项。具体模型可表述为：

yi，t=αyi，t-1+βXi，t+λi+εi，t[JY]（1）

其中，i表示按国内行政区域划分的省份（自治区、直辖市），t表示按年份计量的时间，yi，t和yi，t-1分别代表i省份在第t年和第t-1年完成的房地产投资额，Xi，t为货币政策变量及其一阶滞后项和控制变量（各省份城镇人均可支配收入），λi为不可观测的省份效应，用于控制省份固定效应，εi，t为随机扰动项。

建立高档商品房、普通商品房和经济适用房这三个住宅细分市场动态面板数据模型（如模型1-模型3所示）。

模型1：lnGDi，t=αlnGDi，t-1+β0lnM2i，t+β1lnM2i，t-1+β2RRi，t+β3RRi，t-1+β4lnIncomei，t+λi+εi，t

模型2：lnPTi，t=αlnPTi，t-1+β0lnM2i，t+β1lnM2i，t-1+β2RRi，t+β3RRi，t-1+β4lnIncomei，t+λi+εi，t

模型3：lnJJi，t=αlnJJi，t-1+β0lnM2i，t+β1lnM2i，t-1+β2RRi，t+β3RRi，t-1+β4lnIncomei，t+λi+εi，t

其中，M2i，t-1和RRi，t-1分别为滞后一期的实际货币供应量和实际贷款利率。

（三）数据分析

在动态面板数据模型中，由于因变量的滞后项作为解释变量，从而有可能导致解释变量与随机扰动项相关，且模型具有横截面相依性，因此如果运用标准随机效应或固定效应模型进行估计，会产生参数估计的非一致性，使数据包含的经济学意义发生扭曲。正因如此，Arellano和Bond （1991）、Blundell和Bond （1998）针对以上情况提出了广义矩（GMM）估计，解决了上述问题。动态面板GMM估计方法的好处在于它通过差分或使用工具变量来控制住未观察到的时间和个体效应，同时还使用滞后的解释变量和滞后的被解释变量作为工具变量克服内生性问题。为了消除特定省市效应，对式（1）进行一次差分，即：

yi，t-yi，t-1=α（yi，t-1-yi，t-2）+β（Xi，t-Xi，t-1）+（εi，t-εi，t-1） [JY]（2）

从式（2）可以看出，它消除了随时间变化的特定省市效应，但却包含了被解释变量的滞后项。为了克服所有解释变量的内生性问题以及新的残差项（εi，t-εi，t-1）与滞后的被解释变量（yi，t-1-yi，t-2）之间的相关性，必须采用工具变量来进行估计。考虑到样本观察值有限，本文以解释变量的一阶滞后项作为工具变量，并使用软件Eviews60进行计量分析。

1.面板残差的平稳性检验。对于动态面板数据模型，其估计的前提条件是要求面板数据必须是平稳的，否则可能导致“伪回归”结果。为此，对所估计参数的平稳性进行检验，即对面板数据的残差进行单位根检验。遵循一般常用的IPS检验，即Im， Pesaran和Shin在1995年提出的以Z统计量进行面板残差平稳性检验。为了相互验证，本文还给出了ADF、PP和LLC检验，检验结果如表1所示。

从表2中Y（-1）结果来看，上一年住宅供给对当年住宅供给有正向影响，上一年各细分市场供给每增加1%，当年高档商品房、普通商品房和经济适用房供给将分别增加0236%、0807%和0278%，且均在1%的水平下显著。可见，当期住宅供给与上期住宅供给水平密切相关，属于一个动态过程，因此，运用动态面板数据模型比其他模型更能精确地反映这一现象。从货币政策变量的参数估计值来看，货币政策对住宅细分市场供给的影响程度由大到小依次为高档商品房、普通商品房和经济适用房；相对于利率而言，货币供应量对住房供应结构的影响更大。三个模型的Sargan检验的P值分别为0235、0396和0587，均大于10%，接受过度约束正确的零假设。因此，模型1、模型2和模型3的设定是合理的，且工具变量的设置有效。

不同的住宅细分市场对货币政策的反应有所不同。对于模型1，各参数均在1%的水平下显著。从货币政策变量来看，当期货币供应量对高档商品房供给有负向影响，而滞后一期的货币供应量对高档商品房供给有正向影响；当期利率与高档商品房供给之间是一种正相关关系，而滞后一期的利率对高档商品房供给有负向影响。可见，当期货币政策变量符号与预期相背，滞后一期的与预期相吻合，这表明货币政策对高档商品房供给的影响具有明显的滞后性。对于控制变量，人均可支配收入对高档商品房供给有正向影响。

在模型2中，货币政策变量的估计参数均在1%水平下显著。当期货币供应量对普通商品房供给有正向影响，而滞后一期的货币供应量对普通商品房供给的影响为负；当期利率和滞后一期利率与普通商品房供给之间是一种负相关关系。当期货币政策变量符号与预期相符，这表明货币政策对普通商品房供给影响的时效性显著。对于控制变量，人均可支配收入对普通商品房供给的影响并不显著。

在模型3中，对于货币政策变量，当期货币供应量对经济适用房供给有负向影响，且其显著性水平为1%；滞后一期利率对经济适用房供给有正向影响，且其显著性水平为1%；滞后一期货币供应量和当期利率的估计参数均不显著。表明经济适用房供给的货币政策效应相对较弱，从侧面也反映了经济适用房供给受政府政策性干预较大；控制变量人均可支配收入对经济适用房供给有正向影响，且在5%水平下显著。

四、结论和建议

货币政策对各住宅细分市场供给的影响程度不同。其中，对高档商品房供给的影响程度最强，对经济适用房供给的影响程度最弱。高档商品房供给的货币政策效应存在明显的时滞性，普通商品房供给的货币政策效应有较强的时效性，经济适用房供给的货币政策效应相对较弱；相对于利率而言，货币供应量对住房供应结构的影响较大。利率和货币供应量都是调整住宅供应结构的有力货币政策工具。基于此，提出以下建议：

1.对住宅开发实行差别化货币政策，促进普通商品房的供给。央行应指导商业银行运用差别利率促进住宅供应结构的调整。对普通商品房的开发，可给予优惠的贷款利率，对高档商品房的开发，可采用较高的贷款利率。此外，扩大对普通商品房项目的贷款规模和比例，严格控制对高档商品房的贷款发放，防范金融风险。

2.调整土地供应政策，扩大普通商品房和保障性住房建设用地供给。土地供应政策应保证保障性住房和中低价位商品住宅用地。对供求矛盾突出、房价上涨较快的地区，可适度放宽新增建设用地的限制。

3.通过实行差别化税率政策，调整商品住宅供应结构。例如对低价普通商品房开发项目实行低税率，而对高档商品房开发项目实行高税率，使开发高档商品住宅的企业利润空间受到限制。

参考文献：

[1] Abraham， Hendershott Bubbles in Metropolitan Housing Markets[J] Journal of Housing Research，1996（12）：36-52

[2] Iacoviello M House Prices， Borrowing Constraints and Monetary Policy in the Business Cycle[J] American Economic Review， 2005（95）： 739-764

[3] Iacoviello M， Minett R Financial Liberalization and the Sensitivity of House Prices to Monetary Policy：Theory and Evidence[J]The Manchester School， 2003（71）： 20-34

[4] Frantantoni M， Schuh S Monetary Policy， Housing， and Heterogeneous Regional Markets[J] Journal of Money， Credit， and Banking， 2003（35）： 557-589

[5] Negro D Macro， Otrok Christopher 99 Luftballons： Monetary Policy and the House Price Boom across US States[J] Journal of Monetary Economics， 2007 （54）： 1962-1985

[6] Mishkin F Housing and the Monetary Transmission Mechanism， Finance and Economics Discussion Series[R] Federal Reserve Board， Washington， DC， 2007：1-53

[7] 丁晨， 屠梅曾. 论房价在货币政策传导机制中的作用——基于VECM分析[J]数量经济技术经济研究，2007（11）：106-114.

[8] 梁云芳， 高铁梅. 中国房地产价格波动区域差异的实证分析[J] 经济研究，2007（8）：133-142

第2篇：住房货币化政策范文

按照“三个代表”重要思想和市委、市人民政府跨越式发展的工作思路，紧密依靠广大群众，解放思想，从实际出发，坚持积极稳妥、量力而行、区别对待、分类指导的原则，以区属企事业单位为重点，全面推进我区住房货币分配工作的平稳实施。

二、工作目标

在进行职工住房普查、建立职工住房档案的基础上，以企事业单位为重点，坚持新人新制度、新企新制度，全面推进住房货币分配，力争用1至2年的时间，在我区基本建立起住房货币分配制度。

（一）进行职工住房普查、建立职工住房档案工作。进行职工住房普查、建立职工住房档案是住房货币分配的前提，实施住房货币分配的单位，必须先进行职工住房普查、建立职工住房档案工作。**年上半年区属机关和全额事业单位及50%的企事业单位要完成职工住房普查建档工作。

（二）坚持新人新制度、新企新制度。为加快建立新的住房分配制度，不欠新帐，**年对区属机关和全额事业单位**年6月30日以后新参加工作的职工，全部建立补充住房公积金。

（三）以企事业单位为重点，全面推进住房分配货币化。对有条件实施住房货币分配的企事业单位，坚持方式多样、方案自选、民主决策、稳步实施的原则。

三、实施步骤

按照积极稳妥，先易后难，全面推进的思路，分阶段推动：

（一）动员培训阶段（**年2月）。

召开全面推进我区住房货币分配工作会议，动员部署全面推进住房货币分配和进行职工住房普查、建立职工住房档案工作，对各单位负责住房货币分配工作的领导和业务骨干进行培训。

（二）摸底调查阶段（**年3月至5月）。

1.全面完成区级机关和全额事业单位职工住房普查建档及住房普查数据的上报工作。

2.抓好典型，重点推动区属企事业单位制定住房货币分配方案，鼓励有货币分配条件的单位抓紧实施运作。

（三）检查验收、普查数据汇总和住房货币分配资金测算阶段（**年6月）。

1.区房委办将对区级机关、全额事业单位和区属企事业单位及驻津单位的职工住房普查和建立职工住房档案工作情况进行抽查验收。

2.由区房委办测算出我区老职工实行按月住房补贴资金需求量，新职工建立补充住房公积金资金需求量，为我区实施住房货币分配提供准确数据。

（四）分步实施阶段（**年下半年）。

1.为区级机关和全额事业单位新职工建立补充住房公积金，做到“新人”不欠帐。

2.二是积极落实一次性住房货币分配资金，逐步为老职工发放住房补贴。

四、主要措施

（一）依靠群众，从实际出发，有针对性地宣传推进住房分配货币化的目的、意义和政策；宣传我区住房货币分配的经验。通过宣传提高认识，统一思想，坚定信心。

（二）做好职工住房普查，建立职工住房档案。职工住房普查建档工作，是实行住房货币分配的前提。不进行职工住房普查和未建立职工住房档案的单位不能进行住房货币分配。未完成职工住房普查建档的机关和全额事业单位，区财政不核拨住房补贴资金；未完成职工住房普查建档的企业（含自收自支事业单位），区财政不核准企业将住房补贴在成本（费用）中列支。

（三）坚持统一政策。各单位在实行住房货币分配工作中，必须坚持四项统一政策：停止住房实物分配，实行住房分配货币化；住房补贴的发放以房价收入比4倍为依据；住房补贴只对无房或住房未达标职工发放；实行新人新制度、新企新制度。

（四）加强监督检查，严肃房改纪律。住房货币分配工作，政策性强，情况复杂，关系到职工的切身利益和社会稳定，实施过程中，必须坚持货币分配政策公开，补贴标准统一，增加住房货币分配政策的透明度，主动接受群众监督，防止房改中的不正之风。各单位的住房货币分配工作，要坚决做到“三统

一、两公开”，即单位内现住房认定办法、住房补贴标准、住房补贴面积标准统一，现职工住房普查和认定情况公开，住房补贴发放公开。各单位住房货币分配方案，必须严格执行民主决策程序，经本单位职代会或工会讨论通过，报区房委办审核备案，区住房委员会批准。对提供虚假情况，损害职工利益的行为要坚决纠正，并视情节予以严肃处理。

第3篇：住房货币化政策范文

国外学术界关于货币政策与资产价格关系的问题存在较大的争议。有的学者认为，货币政策不应对资产价格变动做出反应；但近年来，越来越多的学者和官员开始倾向于支持货币政策应当对资产价格变动做出反应的观点。Bernanke 和 Gertle（r1999）的研究认为，当资产价格中用于预测通胀的部分被考虑进来后，货币政策不应该对资产价格变动作出反应，因为资产价格变动本身具有总需求效应（资产价格的上升会刺激总需求；相应地，其下降则会减少总需求），采用弹性通货膨胀目标制的货币政策可以自动地在资产价格上升时提高利率，在资产价格下降时降低利率，从而起到自动稳定器的作用。该文献更进一步通过数值模拟对各种政策的实际效果进行了比较。模拟结果显示，不对股价做出反应的货币政策将会比那些对股价做出反应的货币政策取得更好的政策效果。Bean（2004）认为，由于央行不能可靠地识别资产价格泡沫并且货币政策也不是抑制资产价格泡沫的有效工具，因此，试图稳定资产价格的货币政策是不可取的。Gertler等(1998)、Batini 和 Nelson（2000）、Filardo（2000）、Mishkin 和 White（2002）等的研究都支持上述观点。而一些中央银行家，如瑞典央行副行长Hessiu（s2000）也持类似的观点。Cecchetti等（2000）的观点与Bernanke和Gertle（r1999）形成鲜明对比。他们的研究认为，资产价格泡沫会严重扭曲投资和消费行为，致使产出与通胀不合理的剧烈波动。为解决这一问题，他们认为货币政策不但要对预期的通货膨胀进行反应，也应该对资产价格的波动做出直接的反应。这样的做法将抵消泡沫对产出和通货膨胀的影响，从而增进宏观经济稳定。Cecchetti等（2000）采用了与Bernanke和Gertle（r1999）相同的模型，结果却有显著的不同。他们认为，在产出波动与通货膨胀之间的偏好决定了央行究竟是采取只对通货膨胀作为反应的积极政策，还是既对通货膨胀反应又对股价反应的积极政策。他们通过对各种情况的模拟研究，有力的支持了货币政策应该对资产价格直接进行反应的这一观点。Borio和Lowe（2002）、Bordo和Jeanne(2002)则从货币政策积极干预资产价格可以防止资产价格泡沫破裂的角度证实了货币政策应当对资产价格变动做出反应的观点。值得注意的是，Agnello和Schuknech（t2011）利用18个工业化国家1980-2007年的数据研究分析了房地产价格泡沫生成及破灭的决定性因素，多值选择模型（Multinomial Probit）的估计结果显示，国内信贷的变化和利率水平对房地产价格泡沫形成的概率具有显著性的影响。同时，金融部门的管制的放松（特别是按揭市场）对房价泡沫的出现概率有极强的放大作用。与之类似的还有，Gerdesmeier等（2010）分析了1969-2008 年 17 个 OECD 国家股价与房价的综合数据，采用合并概率（Pooled Probit-Type）方法，发现信贷总量、长期名义利率的变化以及投资占GDP比重三个指标能最多提前8个季度预测资产价格（房地产价格）泡沫的破裂。上述的研究都显示信贷的波动能对房地产价格产生影响。由于金融衍生工具的运用，在西方，特别是美国，房地产市场与资本市场之间相互渗透，二者之间的联系十分紧密。数据显示，美国住房抵押贷款债券已经成为美国债券市场比重最大的债券。其住房抵押贷款的50%已实现证券化。与上述的这些特征事实不同的是，中国居民的房地产投资需求不能通过与之相关的债券来满足。居民要投资房地产只能通过直接购买住房，通过差价来获得收益，这大大加剧了房地产价格的波动。

国内对于这方面的研究，基本上侧重于从实证角度研究货币供应量与资产价格两者之间的关系。信贷指标与资产价格，特别是信贷与房地产价格之间的研究还很少。与国外文献类似，资产价格多关注资本市场。钱小安（1998）的研究发现，由于我国货币供应量与资产价格关联性比较弱且很不稳定，股票综合指数不仅不具有成为宏观经济的晴雨表的功能，也不能以资产价格的变动作为判断货币政策松紧的依据。瞿强（2001）则从货币操作层面展开，认为目前货币政策操作中，要关注资产价格但不宜盯住资产价格。中国人民银行课研究局题组（2002）研究认为央行的货币政策操作应关注股票市场价格的波动，但不能将其列为进行货币政策决策的关键因素之一，换句话就是央行应关注而不是盯住股票市场的价格波动。易纲和王召（2002）也肯定了货币政策对股票价格的直接影响，通过研究，他们认为货币量与通货膨胀的关系在一定意义上也取决于股市，并不是仅仅取决于商品和服务的价格，并得出中央银行在考虑货币政策制定时应同时考虑股市价格和商品与服务价格的结论。瞿强（2005）认为资产价格泡沫与信用扩张具有较强的关联性。王维安和贺聪（2005）认为货币政策应该更多关注房地产价格，但他没有从实证角度研究我国房地产价格与货币政策的具体相关关系。谈正达等（2011）从资产配置的角度出发，通过引入房地产和股票两种资产的价格，运用半对数形式的货币需求函数证实了在1998—2010年我国存在稳定的长期货币需求关系。其隐含的意义在于货币政策的制定中必须考虑房地产资产对货币需求的影响。与产业信贷政策不同，货币政策调整对实体经济的冲击更强，且由于时滞原因使其在实际操作中更加困难。周晖和王擎（2009）以中国房地产市场为例，通过当前央行货币政策的终极目标和中央政府与地方政府在房地产市场的博弈分析并通过实证证实了货币政策在经济发达地区无效的结论。同时，作者认为由于货币政策和资产价格之间并不存在稳定的联动关系，在全国范围内使用货币政策进行的房地产调控极其困难。但与本文研究不同之处在于，周晖和王擎（2009）所使用的房地产价格、M2和GDP增长率三项指标均为季度指标，而本文所使用的货币供应量同比增长率，房地产销售价格同比增长率以及房地产信贷同比增长率（个人住房按揭贷款与房地产企业开发贷款之和）均为月度指标，且研究的重点侧重于信贷与房地产价格变化间的动态关系。银行信贷对房地产价格的影响方面，周京奎（2006）从能否得到银行贷款两个角度来构建理论模型，分析置业者及开发商的决策对房地产均衡价格的影响。特别是当存在投机行为时，置业者的购房动机并不限于自己使用，而是为了获得地产出售的资本收益时，银行信贷的过度支持会催生房地产泡沫。但实证部分使用非自筹资金与商品房销售额的80%作为金融支持的变量显得并不准确。曾五一和李想（2011）通过房屋销售价格指数与租赁价格指数的协整关系判断样本期(2003-2009)存在房价泡沫。在泡沫原因的解析中同样认为金融的过度支持是造成泡沫的原因。

国内外学者对资产价格与货币政策关系做了很多有意义的研究，但是从实证研究上，大多还仅限于货币供给量与资产价格的关系上，没有从房地产信贷与资产价格关系的角度去研究。而在我国货币政策工具的使用中，为了实现经济增长和金融稳定等多重目标，信贷规模控制仍是货币政策工具之一。例如，央行限定2008年的银行信贷规模不得超过2007年的3163亿元，要求各金融机构按季度上报新增贷款等新措施。另一方面，房地产业是资金密集型产业，它的供给和需求都受信贷扩张程度的影响。因此，信贷规模在很大程度上决定了房地产的繁荣程度与价格水平的高低。可见，从房产信贷与房地产价格视角分析货币政策与资产价格的关系有十分重要的意义。当前我国经济正处于特殊时期，经济高速增长、人民币升值压力较大、城市化进程正处于中期、人口年龄结构有利于储蓄等等，这些因素决定了我国出现资产价格泡沫（特别是房产泡沫）是大概率事件。那么，我国央行的货币政策应该怎样来应对资产价格泡沫？是否可以通过关注信贷的增速来影响资产价格泡沫？这是本文尝试回答的问题。在经济运行的过程中，不同市场间或不同资产、经济变量之间往往存在着波动相关关系。因此，要研究多个变量间的波动性特征，就需要将单变量的GARCH族模型向多变量GARCH(Multivariate GARCH)扩展。MGARCH模型的优势在于其不仅涵盖了单变量模型的波动特征，而且还可以刻画不同变量波动间的相关关系。它最直接的运用在于研究多个市场的波动和联合波动，并反映一个市场的波动是否引致了另一个市场的波动，以及两个市场的联合波动等特征。Kim(2000)利用MGARCH模型度量了金融市场的波动对实体经济变量如出口以及产出增长率的冲击。Bollerslev 等(1988)提出一个 MGARCH-VECH 模型，但该模型仅使我们得出不同市场之间波动性的相关系数，而无法考察市场之间的波动特征。其更为严重的缺陷在于无法保证条件方差—协方差的正定性。为了保证条件方差—协方差的正定性，Engle和Kroner(1995)在Baba等(1991)研究的基础上提出了BEKK 模型，但该模型的的待估计参数过多（特别是考出三个以上的经济序列时），且模型参数的经济意义不够明确。结合本文的研究需要以及数据特征，我们尝试建立三元的对角BEKK模型，以厘清货币供应量、房地产价格以及房地产信贷（个人住房贷款与房地产开发贷款之和）这三个变量间的波动关系。模型设定为：

（一）数据及其基本统计特征

本文选取的三个月度数据序列①分别为，货币供应量（M2）同比增长率，房地产销售价格同比增长率（REALINDEX）以及房地产信贷同比增长率（个人住房按揭贷款与房地产企业开发贷款之和）（REAL-LOAN）。时间跨度为 2007 年 1 月—2010 年 12 月，共 48 个月度观测值。其中货币供应量和房地产销售价格指数数据来自万德（Wind）资讯，房地产信贷数据来自中国人民银行调查统计司。从图1可以看到，房地产销售价格和房地产信贷的同比增长率呈现出一致的周期性特征，但我们还不能得出其经济逻辑上的因果关系，即无法判断到底是哪个变量引领了另一个变量。货币供应量的变化则在上述两个指标之前，即货币政策的滞后期粗略估算为3—6个月。从表1的描述性统计可以看出，房地产信贷的同比增长率标准差为其它两个指标的两倍，其波动性明显大于货币供应量和房地产价格。在样本期内，房地产信贷指标与房地产价格几乎显示出同样的波动周期，但房地产信贷的波动更为剧烈（标准差为10.3%，在三个指标中最大）。特别是2008年金融危机之后，国家出台多项措施支持房地产业发展以期拉动经济增长，使得房地产信贷指标增长迅猛。对三个序列的单位根检验（ADF检验）结果显示，房地产价格和房地产信贷的增长率在5%的显著性水平上平稳，货币供应量增长率在10%的显著性水平上平稳。又由于数据均为同比增长序列，不需要做季节性调整。

（二）MGARCH-对角BEKK模型的实证分析

(4)式的估计结果见表 2。结果显示，对角矩阵 A 和 B 中的各个元素在 1%的置信水平下都显著。反映在(5)式中，货币供应量（M2）、房地产价格指数（REALINDEX）以及房地产信贷（REALLOAN）这三个指标上一期的冲击对本期的波动影响非常明显，具有显著的ARCH效应，即当期房地产信贷、货币供应量和房地产价格的波动对它们自身的冲击比较强烈。同时，由于 b1,b2,b3的系数同样显著，说明不但存在ARCH效应，GARCH效应同样明显，波动具有持久性。在联合波动方面，三个变量两两之间的条件协方差都呈现出显著的联合波动特征，即单个变量的波动都会波及到另一个变量。结合实际来看，伴随着我国经济的快速发展，作为货币政策中介目标的广义货币供给量M2也一直维持高速增长。2000～2010年间M2同比增长率平均值17.7%，其中2009年M2同比增长率达到27.7%，创已公布数据以来的历史最高，在货币供给充足的宏观背景下，由于在中国可供大众普遍参与的金融投资渠道只有股票和房地产，再加上股市对金融投资承载力有限。因此，资金为保值增值，直接、间接进入房地产是其必然结果。我国房地产是一个资金密集型行业，融资能力对于房地产发展具有举足轻重的作用，在只有少数大型企业才能上市融资，其他融资渠道如债券、信托融资、基金融资等方式十分有限的前提下，银行信贷资金供给成为房地产业的主要来源：一是在房地产开发过程的资金筹集中，当房地产商自有资金不足的情况下。银行体系的资金供给是其健康发展的必要条件；二是在房地产销售过程中也离不开银行体系的资金支持。由于房地产的价格特征决定了购买成本高，这使大部分消费者必须借助银行信贷形成有效的购买力。另外，预售收入作为房地产商资金来源的重要组成部分，也为其间接地提供了资金融通。国家统计局数据显示，2009年内地房地产企业资金来源5.71万亿元，其中国内贷款达到1.13万亿元；个人按揭贷款高达8403亿元，最终表明约有2万亿元信贷资金流向房地产。可见，信贷资金的支持是近年来房地产业飞速发展的主要动因。近年来，政府为控制房价，多次使用控制信贷的方法，通过对房地产个人贷款以及房地产企业开发贷款以期控制房地产价格的增长。2005年3月至2007年上半年为了解决我国局部地区已出现的房地产热，国务院及各部委连续颁布“双八条”、稳定房价时间表等相关政策，配合宏观经济政策取向，人民银行执行了从紧的货币政策，借助直接和间接调控手段，通过利率和窗口指导对房地产信贷规模进行适度控制，加强了商业性房地产信贷管理，旨在稳定住房价格促进房地产业理性回归。2007年下半年，全国楼市呈现普遍低迷的态势，为应对国际金融危机对我国可能产生的影响，国务院意在通过房地产业的复兴稳定国民经济的发展，对房地产业采取了从抑到扬、从压到促的调控。2008年下半年至2009年国务院对房地产市场做出十八项政策调整，期间人民银行下调银行贷款利率、首付款比例等措施降低个人房贷门槛，提高居民购买普通自住房的能力，因此在推进房地产市场又一次走向繁荣的同时也拉升房价过快上涨，甚至出现了泡沫现象。2009年下半年以来，针对我国房地产价格的快速攀升，2010年4月国务院迅速推出新“国十一条”等系列房地产调控措施，人民银行金融调控与历次房贷政策调整有所不同，即严格执行差别化信贷政策，对于首套房、第二套房和第三套房的首付要求及利率定价都开始实行差别化并严格采取风险定价，旨在合理引导住房消费，抑制投资投机性购房需求。

（三）基于GARCH均值方程的实证分析

为了分析房地产价格的增长是否受到货币发行量以及房地产信贷波动的影响，我们首先建立如下模型：(9)式的估计结果见表 3。结果显示，在 5%的显著性水平下，仅 2的系数显著，即房地产信贷增长的波动能影响房地产价格的增长，且该波动导致了房地产价格的下降。这说明对房地产信贷波动的控制能够显著地抑制房价的增长。正如前文所说明的那样，虽然整体上我国物价水平保持了相对稳定，但信贷的扩张，特别是房地产信贷的膨胀并没有得到足够的重视。货币供应量的波动，估计系数为正，但对房地产价格增长影响不显著。同时，三个变量中任意两个变量的联合波动对房地产价格的增长的影响并不显著。对于货币供应量的波动对房地产价格增长影响不显著的原因可能是：第一，对于一个发展中的经济体，我国货币供应量始终处于增长高位，样本期间内并未出现过大起大落，2007年以来的月度同比增长率均值达到20.4%，危机后的峰值甚至超过30%；其次，货币供应量已经不能全面反映社会的流动性状况。这与邓瑛和赵雪（2011）发现利率规则比货币供应量更能迅速调整房价的增长的结论相类似，因为利率的调整首先就会作用于信贷，而这对于资金敏感的房地产业作用更加明显。2011年2月人民银行了社会融资总量指标。社会融资总量是指在一定时期内实体经济从金融体系中获得的全部资金总和，这其中的金融体系为整体金融的概念。从机构看，包括银行、证券、保险等金融机构；从市场看，包括信贷市场、债券市场、股票市场、保险市场以及中间业务市场等。长期以来，我国货币政策的重点监测和分析以及调控的中间目标为M2和新增人民币贷款。但上述指标已不能准确反映整个经济中的融资总量。商业银行的表外业务、非银行机构提供的资金和直接融资都对整体经济的融资状况产生巨大的影响。而这些影响必然会传递到房地产市场中，从而影响房地产价格。根据央行2010年的统计，新增人民币贷款7.95万亿元，同比少增1.65万亿，但实体经济通过央行承兑汇票和委托贷款从金融体系新增融资达3.47万亿元，占社会融资总量的24.2%。这从另一个侧面说明，与货币供应量相比，社会融资总量指标与主要经济指标之间的联系更加紧密。

本文基于多元MGARCH—BEKK模型和GRACH均值方程模型对房地产信贷、货币供应量和房地产价格的动态变化进行了实证研究，研究得出：

1.房地产信贷与房地产价格、房地产信贷与货币供应量以及货币供应量与房地产价格之间的条件协方差都呈现出显著的联合波动特征，即单个变量的波动都会波及到另一个变量，说明中央银行的货币政策能够影响房地产价格。

第4篇：住房货币化政策范文

关键词:货币补贴;挤出效应;效用

中图分类号:F287.8 文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2010)04-0061-04

2009年,沈阳、西安、长沙、大连等多个城市相继出台了经济适用房货币补贴政策,如大连市规定符合经济适用房申购条件且购买普通商品房或二手房的家庭可享受每户货币补贴13万元的政策优惠。虽然货币补贴政策是拓展保障性住房的一种新举措,短期内解决了一部分低收入家庭的购房需求;但从经济学角度分析,货币补贴政策却成为普通商品房市场价格的又一助推因素,受房价制约也不具有可持续性,且未能有效规避逆向选择和道德风险问题,负面作用不容忽视。

一、从整个市场角度看,货币补贴政策推高了普通房市场房价,产生了“挤出效应”

正是因为一些困难群体承受不起普通商品房价格①,因此才会有经济适用房这一市场。因此,在正常情况下,普通商品房市场与经济适用房市场是两个截然不同的市场,两者是分离的。经济适用房货币补贴政策主要是针对符合经济适用房申购条件且购买普通商品房或二手房的家庭,即若要享受货币补贴,必须要购买普通商品房或二手房,放弃购买经济适用房。显然,这项政策在两个市场之间人为地搭建了一个连通器,直接将原准备投向经济适用房市场的家庭推向了普通房市场。这样,地方政府就会获得两方面利益:一方面分流了经济适用房申请者,减少了经济适用房土地出让及投入成本;另一方面也起到了繁荣普通住宅市场的作用。然而,这势必会增大普通商品房市场需求,其后果就是会继续推高普通商品房市场价格,并挤出部分需求,即产生“挤出效应”。对于这一点,笔者从图1分析并加以解释。

假定商品房市场均衡点在E0,市场价格为P0,成交量为Q0。假定部分符合经济适用房条件的家庭选择货币补贴,设这部分需求为Q补,这部分需求进入普通商品房市场后拉动普通住房需求增长,需求曲线由D0右移至D1,水平方向上Q补=E0E3。由于住房供给受到土地等多种因素制约,短时期内供给量不会有大的变动,因此供给曲线基本保持不变。因此,在需求增加、供给不变的情况下,价格必然上升,新的均衡点不是E3,而是E1。在E1点上可以看到:不但价格被推高至P1,而且销售量也并不是Q0+Q补=Q3,而是较小的Q1。从图1中可以看出,由于供给短期内不变,价格提高,CE3就是“挤出效应”,即相当于CE3的需求量被“挤出”。挤出的需求既可以包含原商品房市场需求者,也可能包含拟选择货币补贴的需求者。但是既然选择了货币补贴,即使价格提高,选择货币补贴的消费者也会尽最大努力购买普通住宅,即申请享受货币补贴的家庭几乎会全部转化为普通房市场现实需求。这样,从数量上看,因价格提高以及享受货币补贴家庭的挤压,原普通房需求量则会由P0E0(Q0)而缩减至P0E0-CE3,设BE0=CE3,则图1中显示原普通房需求量缩减至P0B。从大连市实际情况看,2009年市内四区共计成交商品房达4.55万套,而当年经过摇号共有8 000户申领家庭中签,取得领取每户13万元货币补贴资格,若这些家庭在当年全部进入普通商品房市场,则占普通商品房成交量的17.58%,对市场的冲击力不言而喻。

所以,从理论和现实情况看,可以得出如下结论:经济适用房货币补贴政策对普通房市场的冲击是显而易见的,它将进一步增大部分购房者的购房压力(因为房价提高),延缓部分购房者的购房计划(因为挤出效应)。而且,这种方式将降低地方政府建设经济适用房的动力,存在地方政府通过此种方式将本该由政府解决的问题推向市场的嫌疑。

二、从微观家庭财力与效用角度看,货币补贴政策稳定性差,不具有可持续性

首先,从微观家庭财力上分析,货币补贴政策对单个家庭带来较大压力。以大连市为例,若某家庭申请该项补贴,以2009年均价8 900元/m2、购买面积80m2计算,总房价为71.2万元(暂不考虑各项税费),扣除货币补贴13万元,该家庭需实际支付58.2万元,这对于人均收入低于1.9万元的家庭来讲②,压力是显而易见的。即使申请贷款也会面临因收入低而遭拒的困难。因此从财力上看,货币化补贴政策只能有助于经适房申请者中一部分“高收入者”,而对于收入较低者只是“杯水车薪”。

其次,从微观家庭效用上分析,货币补贴政策未必能提高单个家庭的效用,不具有可持续性(见图2)。

在图2中,横轴表示住房需求,为方便研究笔者以住房面积表示;纵轴则表示除住房外的其他所有商品消费。AB线表示购买商品房时的预算线③,AC表示购买经济适用房时面临的预算线,由于单价不同,因此斜率也不同,普通商品房价格高于经济适用房,因此普通商品房预算线要比经济适用房预算线显得更陡。若满足经济适用房的家庭购买经济适用房,效用最大化应是无差异性曲线与预算线相切点(当然所对应的面积不会超过经济适用房最大面积)。假定两线相切于G点,该点即为购买经济适用房条件下个体家庭最大效用点。水平对应AB线上的F点,EF则表示在其他消费不降低的情况下所能购买的最大商品房面积。假定该家庭选择经济适用房货币补贴,根据政策他必须购买普通商品房,则他需面临较高的市场价格。只有购买的商品房面积超过原有的经济适用房面积且不降低其总体效用(或不降低其他商品消费水平)的情况下,该家庭才能愿意选择货币补贴。假定这一条件能够满足,那么他所能够购买的普通商品房最大面积应该到达何点呢?令KD线为获得现金补贴之后的预算线,由于是以市价购买,所以KD线平行于AB。但是由于货币补贴不直接发放给申请者现金,而是直接转给开发商,因此符合条件者的预算线并不包括KH段,而只能选择HD,所以他面临的完整预算线应该是AGHD。该家庭最优选择应该是点H,因为在此点上,该家庭既不会使其他消费水平下降,又可获得大于经济适用房面积的普通住宅。

那么符合补贴条件的家庭是否能够达到H点呢?这就需要满足前面分析中提到的条件,即享受货币补贴政策后购买的商品房面积要超过原有的经济适用房面积,且不降低其总体效用。从图2上看,就是EH必须要大于EG,或者说FH必须大于FG,否则该家庭宁可选择购买经济适用房也不会去购买昂贵的普通住房。

令该家庭保证其他商品消费后剩余的现金财富为R,补贴额M补,经济适用房价格为P经,普通房价格为P普,则家庭选择货币补贴应该满足如下数量不等式:

■>■(1)

从式(1)可以看出,若普通住宅价格P普持续上涨,就会破坏不等式稳定性,因为房价越高,能够购买的商品房面积就越少,一些家庭就会觉得不划算,进而放弃货币补贴而继续申请经济适用房。值得注意的是,大连市目前该项政策中对普通住房单价规定为每平方米不得高于1万元,而2009年末大连市均价已突破1万元,且房价上涨趋势依然不改,1万元以下的普通住宅不断减少,申请者即使申请到补贴也会面临无万元以下房可购的窘境。即使今后政府再次调高普通住宅标准,而随着房价提高,货币补贴政策就会面临两难选择:地方政府要么提高补贴标准以弥补房价上涨对申请补贴者效用降低的负面影响;要么采取强有力的措施控制房价过快上涨。然而,近年来,中国房价上涨趋势并未根本改变,而且货币补贴政策本身也助推了高房价,因此就出现了房价上涨与货币补贴水涨船高的局面,从而进入一个怪圈。即:提供货币补贴,享受者进入普通住房市场,与其他因素共同推高普通住房市场价格,房价上涨到一定程度后将导致原有补贴标准不能弥补价格上涨的负面作用,申请补贴者减少,提高补贴标准压力增大,为稳定并扩大补贴人群,政府不得不提高补贴标准,新的补贴群体进入普通住房市场又会与其他因素继续推高房价……如此循环下去(见图3)。

从图3中可以看出,只要房价持续攀高,申请补贴的单个家庭效用就会不断被腐蚀,货币补贴政策就不牢固。可见货币补贴政策并不是一个有效手段,它受制于房价上涨速度,具有不可持续性。

三、从信息对称角度看,货币补贴政策未能有效规避原经济适用房政策中所固有的逆向选择和道德风险问题

原有的经济适用房政策虽然设定了许多申请标准及回购条款以规避逆向选择和道德风险问题,但是实际上仍然未能明显规避这些问题。如一些高收入者入住经济适用房(逆向选择问题),一些获得经济适用房者将经济适用房出租而非自住(道德风险问题)。那么货币补贴政策是否能规避原有经济适用房的逆向选择和道德风险问题呢?答案是否定的。这可从以下几方面看出。

1. 认定标准无异。货币补贴的对象是符合经济适用房申购条件且欲购买普通住宅的居民,因此其认定标准与购买经济适用房申请者没有本质区别,也就杜绝不了经济适用房所固有的逆向选择问题,一些收入较高的家庭就会有蒙混过关的企图。

2. 没有设立回购条款,存在套利或套取产权的机会。货币补贴政策规定:“通过货币补贴购买住房的,如上市交易该住房或再购买其他住房,必须全额退回货币补贴,购房人全额退回货币补贴后可拥有完全产权。”这虽然在一定程度上减少了道德风险,但是规定只是强调退回“货币补贴”,然而房价持续上涨会带来额外收益,若新增值部分超过货币补贴,由于没有回购条款,难免会出现一部分家庭通过出售住房进行套利或通过归还货币补贴套取完全产权的道德风险。

四、政策建议

从以上分析可以看出,经济适用房货币补贴政策虽然能够在较短时间内解决一部分低收入家庭的购房需求,但地方政府也面临更大的调控房价的压力以及不断调高补偿标准的困境,同时也不能杜绝逆向选择和道德风险的存在。因此,笔者建议:

1. 控制补贴数量,将其控制在较小范围内,必要时由中央政府出台硬性规定,避免其扩大化。这样既能在一定程度上缓解经济适用房建设压力,又不至于对普通住宅市场产生较大冲击,减轻“挤出效应”。

2. 继续采取强有力的措施控制房价。地方政府要加大住宅土地供应,严厉打击囤地、捂盘行为;加大中小户型普通住宅供应力度,减少别墅等高档住宅供应。

3. 为减少逆向选择,要进一步加大监督检查力度,增强对货币补贴申请者的甄别工作,对购房者购房后实行跟踪调查制度,发现骗取资格者一律收回所购房屋;为减少道德风险,应建立货币补贴所购住房的回购制度,规定获得货币补贴购买普通住宅须在一定年限后准予出售,且由政府以原价或增加少量补偿进行回购。

注释:

①困难群体即使能够购买一定面积的商品房,但是由于收入低,购买面积较小,市场上可能根本就没有这一面积的普通住宅。

②货币补贴政策基本条件规定:家庭人均年收入低于上一年度居民人均可支配收入水平。2009年,大连市城镇居民人均可支配收入为19 093元。

③这里仍假定经济适用房家庭能购买一定面积商品房,即将其财力折算成对应的普通房面积,而实际上该家庭并不足以购买整套房屋,理由同注解①。

参考文献:

[1]迈克尔・L・卡茨,哈维・S・罗森.微观经济学(英文版)[M].大连:东北财经大学出版社,1998.

[2]鲁迪格・多恩布什.宏观经济学(英文版)[M].大连:东北财经大学出版社,2001.

[3]哈尔・R・范里安.微观经济学现代观点[M].上海:上海人民出版社,2006.

On the Deficiency of Monetary Subsidy Policy in Economy House Areas from Economics View

Yin Yanhai

(Dalian Central Sub-branch, The People's Bank of China, Dalian 116001, China)

第5篇：住房货币化政策范文

关键词：房地产市场；宏观调控；财政政策；货币政策

2011年，中国房地产开发投资完成额达61739.78亿元，同比增长27.9%，呈现稳定增长的态势，但其中存在的问题也逐步显现。在房地产市场中，市场机制本身只能保证资源配置的边际私人收益和边际私人成本相等，无法保证边际社会收益和边际社会成本相等。因此，有必要借助政府的宏观调控来弥补市场失灵。政府宏观调控的目标是房价相对稳定、供求基本平衡和实现房地产业与国民经济的协调发展。

一、我国房地产市场的宏观调控分析

（一）财政政策

财政政策主要通过两个途径来影响房地产价格。

第一，税收途径。税收手段是财政政策的主要手段，也是国家利用积极的财政政策来调节现阶段房地产市场的主要手段。在我国房地产投资过热，房地产市场健康发展面临严峻考验的情况下，房地产税收不仅是保证房地产业成为国家财政收入来源的重要工具，也是国家调控房地产市场经济活动的杠杆。但从国统局的近年来房地产销售价格指数来看，税收政策在现实中对于遏制房地产价格持续上涨并没有明显的效果。分析原因主要如下：房地产税收占开发成本比例相对较小，对于房地产的高利润空间而言是微不足道的；地方政府不可避免地产生短期化思想，背离中央政府宏观调控的初衷；税收不论在调节总量还是在调节结构上都存在一定的时滞，造成调节效果不显着。

第二，政府转移支付。政府转移支付水平的高低会对居民的生活水平产生较大的影响。从整体上来说，国家和地方政府加大力度提供保障性住房，对于改善住房结构、有效遏制房地产价格过快增长有非常重要的作用。从目前来看，保障性住房政策对房地产格局的影响主要表现在：影响房地产供求关系、拉低房地产价格和影响房价上涨预期等方面。

（二）货币政策

作为国民经济重要支柱产业的房地产业是货币政策调整的重点。货币政策主要包括货币供给和利率政策，两者对房地产市场的影响主要通过以下三大途径。

第一，利率途径。利率变化影响住房贷款利息，进而改变消费者的购房成本。由于房地产价格富有弹性，购房成本变化会使消费者敏感进入或退出市场，从而达到调节房地产的需求，直接影响房价。第二，信贷途径。中央银行可以运用公开市场操作、调节再贴现率和法定存款准备金等工具来改变货币供应量，从而影响信贷机构的贷款供给能力。银行信贷能力的变化会对利率产生影响，从而增加或减少房地产需求，引致其价格的相应变化。第三，资产组合效应途径。投资者的资产组合主要包括货币、债券、股票和房地产等资产。如果中央银行采取扩张的货币政策，降低利率和增加货币供应量，那么货币资产的收益率下降，投资者会减少资产组合中货币资产的比例，而增加非货币资产的比例，以形成新的均衡。从而导致非货币资产的需求增加、价格上升，房地产商品作为非货币资产就会受到影响。

二、调控效果及局限性分析

总体来看，2003年以后的房地产宏观调控效果不是很理想，特别是对房价涨速过快及市场秩序的调控和治理与调控预期一直有较大差距。2007年以后，建立在前期一系列调控积累基础上，为加强住房保障体系建设和改善住房结构的调控思路，目前已经显现出一些效果，部分地区部分城市的房价有所回落，但仍不明显。总体上房价过高、部分城市的房价不断出现涨速过快以及市场有序化程度较低等问题依然没有得到解决。调控的局限性主要表现为：

第一，地方政府过度依赖土地财政。由于土地出让收入由地方政府所有，房地产价格上涨可以增加地方政府的土地收入，所以地方政府通常会采取能够增加收益的措施。第二，住房保障体系不够完善。政府需要对住房市场进行干预，其中最重要的是必须解决低收入群体的住房问题。虽然1998年国务院下发的23号文件确定了要建立和完善以经济适用房为主的多层次城镇住房供应体系，但2003年国务院下发的18号文件，将原来23号文件中有关“经济适用房是住房供应的主体”改为“经济适用房是具有保障性质的政策性商品住房”，弱化了经济适用房在住房供应体系的地位。同时又没有及时建立其他有效地住房保障措施，这也是调控“失灵”的重要原因。第三，宏观调控政策在地方得不到很好落实。地方贯彻房地产宏观调控政策不积极的现象普遍存在，这在一定程度上人为加大了对房地产市场调控的时滞，使宏观调控的效果大大减弱。

三、对我国房地产市场宏观调控的思考

首先，要重视住房保障。许多国家都将建立住房保障体系作为房地产宏观调控的一个主要目标。认为这样做既有助于解决市场经济中的公平问题，也能有效改善住房市场的供给和需求结构，从而建立较好的市场基础。例如美国政府在20世纪30年代至60年代主要是直接向低收入者提供公共住房，60年代至70年代，重点转为补贴私人机构兴建出租给低收入家庭的住房，70年代以来，住房短缺已不再是主要矛盾，政府主要为低收入者提供住房补贴。

其次，强化税收工具在房地产市场中的运用。税收工具对调节房地产市场供求关系具有非常重要的作用，从我国近年来房地产市场宏观调控的政策看，税收政策的运用力度明显不够。

第6篇：住房货币化政策范文

关键词：房地产价格；货币政策；理论综述

中图分类号：F830

文献标识码：A

文章编号：1007-4392（2013）05-0004-06

目前，关于房地产价格与货币政策关系的研究主要集中于三个方面，即房地产价格与货币供求关系方面：房地产价格与货币政策传导机制方面；房地产价格与货币政策反应方面。本文将在国际和国内研究的基础上，对房地产价格与货币政策关系的前期研究成果做以梳理，以期对理论界的进一步研究和完善我国房地产市场调控提供有益的借鉴。

一、房地产价格与货币供求关系

资产价格波动会引起货币供应量和货币结构发生变化，相反货币供应量又是影响资产价格波动的重要因素；与此同时，资产价格波动与货币需求之间也有着密不可分的联系，资产价格波动是导致货币需求不稳定的重要因素。综合以上可以看出，资产价格与货币供求之间的关系是十分紧密的。

有关货币思想的主流经济学派包括凯恩斯主义和现代货币主义都强调了资产收益率与货币需求之间的密切联系。Friedman（1988）在这方面进行了经典性的研究，他采用美国道琼斯指数与美国广义货币供应量M2的季度数据来进行实证分析，实证结果发现美国道琼斯指数与广义货币供应量M2的流通速度之间呈现出负相关关系。他将这两者的关系归结为四种效应共同作用的结果，分别为财富效应、资产组合效应、交易效应以及替代效应，其中前三种效应表示了股票价格与货币需求之间的负向关系，最后一种效应表示了股票价格与货币需求之间的正向关系。Choudhry（1996）研究了第二次世界大战时期（1955-1989）加拿大和美国的股票价格与长期货币需求函数之间的关系，文章通过协整检验和误差修正模型的实证分析得出，两个国家中股票价格在决定平稳的长期实际M1和实际M2需求函数中具有显著的影响作用，并且股票市场在不同发展阶段对货币需求有着不同程度的影响。Carpenter和Lange（2002）采用美国的季度数据对货币需求函数进行了重新设定，他们发现股票市场的波动能够影响货币需求，并且股票市场变量十分显著降低了货币需求模型的误差。

随着我国资本市场的不断发展，国内也开始有学者对资产价格与货币供求之间的关系进行理论和实证研究。钱小安（1998）是国内较早开始研究这两者关系的学者。他认为资产价格变化是通过改变货币需求的稳定性来对货币政策产生影响的。接下来，我国出现了许多有关资产价格与货币供求的研究文献，但多集中于探讨股票价格与货币供求的关系。王志强和段谕（2000）采用协整和误差修正模型，研究了我国股票价格与货币需求之间的长期关系，得出我国股票价格变化对实际货币需求具有十分显著的正财富效应结果。石建民（2001）通过多元线性回归模型分析了我国股票市场与货币需求之间的关系，得出股票市场与货币总需求之间具有显著的正相关关系，股票价格上升和交易量扩大。都会使货币需求随之增加。成家军（2004）采用VAR模型研究了股票价格波动对各层次货币供应量的影响，得出股价指数对货币供应量的冲击影响具有一定的时滞性，平均影响为一年到一年半的时间：股价指数对货币供应量的影响大部分为负向影响，并且对M2的影响最为突出。

近年来，随着我国房地产市场的不断发展与繁荣。国内有一些学者也开始关注房地产价格与货币供求的关系问题。谢经荣（2002）采用1990年至1999年的年度数据研究了我国房地产价格与广义货币供应量之间的关系。得出房地产价格与货币供应量之间具有很强的正相关关系。余明（2003）通过日本、台湾地区以及中国大陆的案例，分析了房地产价格与货币政策之间的关系，得出货币供应量与房地产价格是同向变动的关系。货币供应量的增长对房地产价格的大幅上升具有很强的解释力。王维安和贺聪（2005）通过建立带有房地产价格的货币市场一般均衡模型研究了两种外生冲击对货币市场的均衡影响，并给出了相应的政策建议。

二、房地产价格与货币政策传导机制

货币政策的资产价格传导渠道是指中央银行根据宏观经济和金融形势来对货币政策进行操作后，货币政策会通过其传导变量对资产价格形成影响，从而引起投资和消费的变化，并最终实现货币政策最终目标。货币政策房地产价格传导机制体现出了货币冲击通过影响房地产价格进而影响实际经济活动的传导路径，这个传导路径可分为两个环节：货币政策对房地产价格的影响是这个过程的第一环节：房地产价格对实体经济的影响是第二环节。

（一）货币政策对房地产价格的影响

鉴于房地产价格变动与滞后产出和通货膨胀之间的紧密联系（Goodhart和Hofmann，2000），一些学者也开始关注货币政策对房地产价格的影响。大部分研究发现中央银行的货币政策对房地产价格具有持久的显著影响。Eunkyung（1998）在研究中发现，货币政策对房地产价格具有非常大的影响，并得出结论认为货币紧缩后的信用减少以及房地产价格波动能够在货币政策传导中起到显著的放大作用。Mohammad和Majid（2002）在文章中采用英国的季度数据研究了1968年到1999年房地产投资额与宏观经济因素之间的相关关系。他们采用向量自回归模型中的历史分解和方差分解方法实证得出，在长期英国的货币政策因素会对房地产消费产生十分深远的影响，而英国的财政政策因素对房地产消费只起到比较温和的影响。Jin和Zeng（2004）在传统的实际经济周期理论基础上尝试加入了货币政策冲击因素和信用市场活动因素，由此构建了动态广义三因素数量随机均衡模型，并采用向量自回归模型进行实证分析。他们的研究发现，货币政策和名义利率变动会对房地产价格产生显著的影响，货币政策冲击引起了房地产价格和房地产投资的显著波动。

另外，许多前期研究均得出房地产价格变动与货币政策（利率政策）呈现出反向的相关关系。Iacoviello（2005）在文章中发展了一个带有连接于房地产价值的名义贷款和抵押约束的货币经济周期模型，得出考虑房地产价格因素的政策评估将影响货币政策平衡。Jarocinski和Smets（2008）采用贝叶斯向量自回归模型研究了包括房地产部门的美国宏观经济，得出紧缩性货币政策冲击对于实际房地产价格和实际GDP具有负向的影响。同时他们通过反事实模拟也得出美国2003年到2004年宽松的货币政策使房地产价格多增长了10%。Bjornland和Jacobsen（2009）采用结构向量自回归模型研究了挪威、瑞典和英国的房地产价格在货币政策传导机制中的作用，他们发现在这三个国家中房地产价格在货币政策传导机制中都起到十分重要的作用，利率水平的上升会迅速引发房地产价格的大幅下降。

近些年来，国内部分学者也开始逐步探讨货币政策与房地产价格之间的关系问题。周京奎（2005）运用协整和误差修正模型的方法，采用中国4个直辖市的房地产数据和宏观经济数据，对我国货币政策与住宅价格之间的关系进行了实证研究，得出我国住宅价格上涨与宽松货币政策密切相关的结论。Liang和Cao（2007）采用1999年到2006年的中国宏观季度数据研究了房地产价格与银行信贷之间的相关关系，他们运用带有国内生产总值和利率水平的高维自回归分布滞后模型来进行研究。得出在我国利率可能并不是一个调控房地产价格的有效工具。高波和王先柱（2009）运用2000年到2007年的相关数据分析了我国货币政策房地产市场传导机制的有效性，他们通过脉冲响应函数得出货币供应量的上升会引起我国房地产价格的不断上涨，而且影响的时间较长、幅度较大；同时货币渠道传导结果还表明我国货币供应量的增加也导致了商品房销售额和房地产投资额的增长。郭娜和翟光宇（2011）通过构建结构向量自回归模型研究了我国货币政策与房地产价格之间的互动关系，得出紧缩性货币政策冲击对房地产价格始终表现为正向影响，货币政策效果不甚明显，作者认为造成我国这种特有现象的主要原因是我国利率市场化程度较低。

（二）房地产价格对实体经济的影响

研究房地产价格在货币政策传导机制中所发挥的作用，就要研究对货币政策做出响应之后的房地产价格是如何影响到国民经济的，也即研究在货币政策实施过程中房地产价格所发挥的重要作用。随着我国房地产市场的不断发展和成熟，我国房地产存量在日益增加，房地产市场规模也在不断扩大。因此，我国房地产价格波动对国民经济的影响也日益显著，同时，房地产价格波动在我国的货币政策传导机制中也扮演着越来越重要的角色。

房地产价格对实体经济的影响是货币政策房地产价格传导机制这个过程中的第二环节，许多研究认为房地产价格主要通过三种渠道作用于宏观经济，即财富效应、托宾Q效应和资产负债表效应。房地产价格主要通过作用于消费和投资两个方面来影响总需求，有许多国外的学者对其进行了深入细致的研究。

Pigou（1941）比较早地提出了财富效应的观点，在此基础上即房地产市场财富效应可以定义为房地产价格的波动将导致住房财富的变动，进而影响到居民消费支出和社会经济发展的效应。有关现代房地产财富效应研究的理论框架，基本上建立在Ando和Modigliani（1963）提出的生命周期假说（Life-cycle Hypothesis，LCH）和Friedman（1957）提出的持久收入假说（Permanent Income Hypothesis，PIH）基础之上。后续对房地产财富效应的研究主要集中于探讨在一国的实体经济中是否存在房地产市场财富效应？存在正向的还是负向的财富效应？而研究这一问题的关键就是要确定房地产财富边际消费倾向的符号。如果房地产财富边际消费倾向的符号为正，则表明居民房地产财富的初始存量对其当期消费具有正向影响，进而可判断存在正向的房地产市场财富效应；反之，则表明居民房地产财富的初始存量对其当期消费具有负向影响，进而可判断存在负向的房地产市场财富效应。许多前期文献为了检验出房地产市场财富效应的正负及大小，多是采用理论分析和实证检验的方法从消费函数入手来进行研究，验证房地产市场财富的边际消费倾向（Skinner，1989；Yoshikawa和Ohtake，1989；Ludwig和Slok，2002；Benjamin等人，2004；Engelhardt，1994；Levin，1998；Case等人，2005；Carrol等人，2006；Chen，2006；Dvornak和Kohler，2007；Sousa，2008；Bostic等人，2009；Slacalek，2009）。

由于我国房地产市场的发展历程较短，因此。现阶段国内针对于房地产市场财富效应的研究成果相对有限，且多采用时间序列分析方法来进行实证研究。宋勃（2007）采用我国1998年到2006年房地产市场季度数据并运用格兰杰因果关系检验和误差修正模型的方法对我国房地产价格与居民消费之间的关系进行了实证分析。实证得出我国房地产价格与居民消费之间存在着格兰杰因果关系，房地产价格的正向冲击能够对居民消费产生正向的影响，最终判断出我国房地产市场存在财富效应。骆祚炎（2007）采用我国1985年到2005年的年度数据，通过实证分析得出消费的金融资产弹性系数要小于消费的住房资产弹性系数。即居民的房地产财富效应大于居民的金融资产财富效应，并且提出了大力发展金融市场和维持房地产市场和股票市场稳定预期的政策建议。

随着房地产市场财富效应相关研究的不断深入和数据的不断完善，国内部分学者开始采用面板数据对这一问题进行研究。黄静和屠梅曾（2009）采用“中国健康与营养调查”数据（CHNS）里面有关的家庭微观调查数据，对我国十年来居民房地产财富与消费关系进行了实证研究。得出结论如下：房地产财富增长能够显著地促进我国居民消费：房地产价格上涨在某种程度上减弱了我国的房地产财富效应：来源于“自己的”住房的家庭财富效应高于来源于“单位的”和“国家的”住房的家庭：经济发达地区的房地产财富效应更大。李成武（2010）采用面板数据研究了我国各地区的房地产财富效应，实证结果得出我国东北地区、东部地区和四个直辖市存在显著负向的房地产财富效应，中西部地区的房地产财富效应并不显著。梁琪等人（2011）采用我国省际面板数据，在生命周期理论框架内采用了基准模型和嵌套模型并利用面板协整的方法研究了1994年到2007年我国房地产市场财富效应及其影响因素。他们通过实证研究得出。我国在样本期内存在着显著正向的房地产市场财富效应：通过嵌套模型的估计结果得出，实际利率的上升能够削弱已有的正向房地产市场财富效应：我国金融市场发展水平并不能起到强化已有正向房地产市场财富效应的作用；区域经济发展水平也没有起到促进正向房地产市场财富效应的作用；住房货币化改革在某种程度上削弱了我国已有的房地产市场财富效应。

房地产市场的投资效应是房地产价格直接作用于宏观经济总产出的第二个渠道，投资在总需求中的波动幅度远远大于消费的波动幅度，因此在宏观经济波动中，投资变化往往成为实体经济波动的最重要原因。而Tobin’s Q效应是资产价格影响投资的重要渠道，Tobin’s Q理论为资产价格波动影响宏观经济提供了一个非常重要的传递机制。

如果将Tobin’s Q理论应用于另外一种资产价格即房地产价格上，房地产市场的Q值就可以定义为房地产价格与房屋建造成本的比值，即

Q=P/C

其中，P——房地产价格：C——房屋建造成本；Q——房地产价格与房屋建造成本的比值。

Q=1表明是在长期均衡状态下，房地产价格趋近于房屋建造成本；当Q>1时，表明房地产价格高于房屋建造成本，此时意味着房地产开发投资变得有利可图，这时房地产开发企业将建造更多的新住房，使投资支出相应上升；当Q

许多学者通过实证研究验证了房地产市场的Tobin’s Q效应，证明了房地产价格变化对于投资变化的重要影响。Kent和Lowe（1997）通过实证研究发现，在许多欧洲大陆国家乃至日本，企业主要采用房地产抵押贷款的方式来进行融资，因此，房地产价格的变化将影响到银行信贷数额，进而对投资产生很大的影响。他们进一步总结出，虽然难以用实证方法来分析但实际上房地产周期是与信贷周期和投资周期密不可分、同升同降的。Girouard和Blondal（2001）在文章中研究了OECD国家中房地产价格对于私人消费和住宅投资的影响。他们通过实证分析得出，房地产价格对于促进私人消费和放松流动性约束具有很强的正向作用：房地产价格也对房屋建造有着很大的影响，而在许多国家中，房屋建造又与私人住宅投资紧密相连，因此房地产价格就可以成为一个国家投资需求的重要指标。沈悦（2006）分别采用我国1986年到2003年全国的房地产相关数据和我国35个大中城市1999年到2002年的房地产相关数据对我国房地产价格的Tobin’s Q效应进行了实证研究。他通过对全国范围内研究得出我国房地产价格具有十分显著的投资效应，且Tobin’s Q值与我国的房地产开发投资额之间也表现出很强的正相关关系：而对我国35个大中城市研究的实证结果却与理论预期有着很大的差异。即所有模型中的Q值与我国房地产开发投资额之间都表现为负相关关系，作者认为产生这种现象的主要原因在于，我国房地产业的自身发展在很多方面仍然不成熟。

资产负债表效应是建立在不完全竞争的金融市场假设之上的理论，不完全竞争的市场会存在信息不对称问题，正是由于信息不对称问题在信贷市场中的存在，使得货币政策通过房地产价格影响实体经济又多出了一个新的渠道，即资产负债表效应。货币政策传导机制的信贷观点认为，银行能够在信贷市场上很好地解决这一问题并在金融市场上发挥重要作用。

Bernanke和Blinder（1988）最早提出了“信贷观点”，即强调了信用渠道的重要作用和银行贷款的重要意义。如果应用到房地产市场上：一方面，房地产作为企业贷款最重要的抵押品，使银行拥有了大量的房地产信贷业务，如果货币政策的扩张导致房地产价格上升，则此时银行的信贷损失将下降，银行资本金相应增加，提供的贷款也会随之而增加；另一方面，房地产价格的上升也会使企业的抵押品价值上升，银行对企业的贷款也会增加。这两方面的作用都能够使社会的总投资和总需求相应上升。

Bernanke等人（1996）对这一问题进行了更加深入的研究，他们发现资产价格的上升和下降能够对宏观经济运行产生非对称的影响。即企业的资产负债表或财务状况能够跟随经济周期进行同方向的内生变动，进而放大或扩展经济周期，这个机制被称为“金融加速器”效应。接下来，有许多学者采用实证研究的方法验证了货币政策传导的信贷渠道。Iacoviello和Minetti（2008）在房地产市场中研究了货币政策的信贷传导渠道。他们认为信贷渠道的顺利发挥有赖于房地产金融系统的结构特征，特别是金融市场的效率和结构组织。他们采用VAR模型在芬兰、德国、挪威及英国这四个国家中进行实证研究发现，信贷渠道在这四个国家中都发挥着重要作用。Chaney等人（2010）研究了房地产价格对于公司投资的影响，他们认为由于金融市场摩擦的存在，使得公司采用抵押资产去为新项目融资，正是这种抵押渠道的存在，使得房地产价格对总投资具有很大的影响。他们采用美国9211家公司1993年到2007年的年度数据进行实证分析，得出典型的美国公司每增加1美元的抵押则会多投资0.06美元，且越当公司面临信贷约束这一弹性水平越高。

随着我国信贷市场的不断发展，国内也有许多学者开始研究我国货币政策的信贷渠道。周英章和蒋振声（2002）采用我国1993年到2001年的季度数据并运用向量自回归模型下的格兰杰因果关系检验和方差分解等时间序列分析方法来进行实证分析。实证结果表明，我国货币政策传导的信用渠道是我国货币政策传导的主要渠道，在货币政策传导机制中占有重要地位。同时也有一些学者对我国是否存在“金融加速器”效应进行了分析。崔光灿（2006）以BGG模型为基础和以房地产价格变化为对象，运用包含两部门的动态宏观经济学模型研究了我国资产价格波动对宏观经济影响的“金融加速器”效应。他们认为，我国资产价格引起的宏观经济波动可以运用“金融加速器”机制来进行解释。赵震全等人（2007）采用1990年到2006年的月度数据并运用门限向量自回归模型从宏观的视角出发，研究了我国信贷市场与宏观经济波动的非线性关系。他们通过研究发现，样本期内我国存在着显著的“金融加速器”效应，信贷市场在我国的宏观经济中是重要的波动源和有力的波动传导媒介。

（三）房地产价格与货币政策传导机制

前面的文献是将货币政策传导机制划分为两个环节来进行研究，也有一些学者从整体上研究房地产价格与货币政策传导机制之间的关系。Aoki等人（2004）考虑了带有信贷市场摩擦的一般均衡模型，并指出房屋能够为消费者提供住房服务同时也能够作为抵押品来降低借贷成本。正是因为房地产具有上述功能，使之能够放大并传播货币政策冲击对于房地产投资、房地产价格和消费所产生的影响；他们同时也证实，信贷市场的结构改变将增加货币政策冲击对于消费的影响，同时降低对于房地产价格和房地产投资的影响。鉴于房地产市场在经济中发挥的重要作用，因此房地产市场应该受到货币政策制定者的极大关注，为了更好地使用货币政策工具来达到价格稳定和充分就业的目标，货币政策制定者必须了解房地产市场在货币政策传导机制中所起到的作用。

刘斌（2003）认为近年来我国房地产业进入了新一轮增长周期，并成为我国经济的支柱产业，也成为了居民的重要资产形式，因此，人民银行所行使的货币政策就可以通过房地产市场对居民经济行为产生影响。他认为宽松的资金信贷环境对房地产市场的作用比对其他行业的作用效果更加明显，并且房地产价格波动确实能够对我国宏观经济产生很大影响，但不同地区的影响大小不尽相同。丁晨和屠梅曾（2007）通过实证分析得到，我国的货币政策房地产价格传导渠道十分通畅并且传导效率很高，房地产价格在货币政策传导中起到的作用显著；同时得出房地产市场已经成为我国货币政策传导的重要途径，我国政府应高度重视房地产市场在货币政策实施中所发挥的作用。武康平和胡谍（2010）采用1999年到2010年的季度数据构建了施加两种约束的结构向量自回归模型来研究我国房地产市场与货币政策传导机制之间的关系。他们通过实证研究得出，房地产市场在我国货币政策传导中发挥了重要作用，我国货币政策实施对房地产市场有显著的影响：同时，房地产价格过快的上涨能够对非房地产投资和居民消费产生挤出效应，因此国家在关注房地产拉动经济的同时也应该充分考虑到房地产业对其他部门的挤出效应。

三、房地产价格与货币政策反应

发达国家和许多发展中国家在20世纪80年代后期都成功地控制了通货膨胀，物价稳定是当时大多数国家唯一的货币政策目标。然而。随着金融市场的不断发展，使得资产价格泡沫的形成和破灭给许多国家的实体经济造成了巨大的不利影响，此时的资产价格波动对中央银行的货币政策实行提出了新的挑战。并且以此为契机，引发了20世纪90年代国际上学者们对于“中央银行是否应对资产价格波动做出反应”的讨论。

部分学者认为货币政策应该对资产价格做出积极的反应，他们通过研究得出资产价格不仅能够反映当前消费的物价变动情况，还能预测到未来的通货膨胀水平，因此中央银行应把资产价格作为货币政策的调控要素之一，通过积极调整货币政策以避免资产价格出现较大偏离（Alchian和Klein，1977）。Fisher（1911）在著作中首先提出了货币政策应该对资产价格做出反应的观点，即货币政策制定者应该努力稳定包括资产价格（股票和房地产等资产）和生产消费价格在内的广义价格指数。Cecchetti et al.（2000）研究认为，如果一国的货币政策工具对产出缺口、通货膨胀和资产价格波动进行反应会提高宏观经济绩效并减少产出波动：中央银行应该在该国资产价格高于基础价值时提高利率。而应该在该国资产价格低于基础价值时降低利率。最终得出一国的中央银行应该对该国的资产价格波动进行反应的结论。Goodhart和Hofmann（2000）在研究中认为资产价格不仅能够反映当前的消费水平，还能预期到未来的通货膨胀水平。因此一国的中央银行应该把资产价格作为货币政策的调控要素之一，通过积极调整货币政策水平以避免资产价格出现偏离。

第7篇：住房货币化政策范文

货币超发导致了房地产泡沫。2002年底，我国广义货币18万亿元，而2012年5月广义货币已超过90万亿元，不到10年的时间，广义货币增长了5倍。扣除实际经济增长，10年间我国货币超发大约50万亿。由于严重的负利率，人们把钱存在银行会有损失，因此，有钱人宁愿买别墅养草，也不愿把钱存在银行。超发的货币绝大多数都被房地产市场吸纳，直接导致了房地产市场的泡沫和空置。过去10年中，我国房价平均飙涨5倍。房地产泡沫从一线城市，如北京、上海，逐渐向二线城市如哈尔滨、石家庄扩散，最终扩散到全国所有城市，无论是大都市还是小乡村。

2003年以来，受住房投资需求拉动，中国房价大幅度上涨。住房既是消费品，也是投资品。作为消费品，住房的需求是有限的；与消费品不同的是，房地产作为投资品，低利率、宽松的信贷和房价上涨的预期等因素都会推动房价的大幅上涨，房地产市场的投资需求非常大。货币政策的极度宽松，极大地刺激了房地产的投资需求，使房价急剧飙涨。由于房地产吸纳了大量的资金，所以通货膨胀很低，但繁荣背后却隐藏着巨大的、灾难性的危险。如果房地产市场资金链断裂，银行、政府和居民户难以独善其身，房地产价格下跌引发的金融风险和消费者的悲观预期，会使中国陷入严重的衰退。

房地产市场泡沫形成的原因

一是地方政府推动了房地产泡沫。地方政府缺乏有效的税收来源。为了政绩，地方政府在招商引资的过程中，竞相压低土地价格。外商来投资，当地政府免费提供土地，给予税收优惠，甚至政府补贴。从农民手中征收来的土地，需要按市场价给予补偿。地方政府储备了大量从农民、市民手中征过来的土地，而征地费用都来自银行，这便是几十万亿元地方债的由来。土地免费给了投资商，大量的征地成本最终都转嫁给了少量的商品房。除了工业用地，少量商品房还要缴纳绿地费、交通费、保障房用地等经费。商品房土地采购成本的大幅增加，推动了房地产泡沫的形成。

二是金融机构推动了房地产泡沫。2008年底，为了应对全球金融危机，中央银行推出了极度宽松的货币政策。由于中国货币的传导机制严重失灵，名为重点项目、民生工程和中小企业，实际上相当一部分资金流向了房地产，占全国企业总数99%以上的中小企业，贡献了50%的GDP，最后得到的贷款不到信贷总量的10%。这使中国经济陷入了困境：一方面是流动性严重过剩，引发通胀和房地产价格泡沫，另一方面，重点建设项目、民营企业和中小企业却非常缺少资金。由于货币超发引发了严重的通货膨胀和资产价格泡沫。为了对抗通货膨胀，中央银行不得不紧缩信贷和增加利息，这会导致房地产抵押贷款成本上升，居民户违约风险大幅增加，银行坏账增加会刺破房地产市场泡沫。

三是资本流入推动了房地产泡沫。2003年以来，伴随着人民币的升值预期，大量国际资本涌入中国房地产市场。当消费者预期房地产价格会上涨时，很多资金流入了房地产市场；当预期房地产市场不好时，资金迅速变现离场。外资的涌入和流出，增大了房地产市场泡沫的幅度。热钱通过房地产市场的投机，从中赚取了巨额的利润，导致中国的中产阶层也买不起房子。2010年以后，随着中央银行货币政策的紧缩，以及欧美国家相继陷入债务危机，热钱开始离开中国。很多机构认为，美国已度过深度衰退，经济开始缓慢复苏，股票价格低，房地产价格也低，很多机构开始抄底美国理论探讨市场。很多热钱卖出中国股票，卖出中国房地产，卖出人民币。热钱大量离开中国，可能会刺破中国房地产的泡沫。

四是实体经济缺乏吸引力导致了房地产泡沫。从中国货币传导过程来看，货币宽松，大量资金会流入国有企业，而大型国有企业会进入房地产市场，一掷千金，拍出大量地王。相反，民营企业和中小企业非常缺少生产性资金。一方面房地产泡沫越吹越大，另一方面实体经济又饱受缺少资金之苦。房地产价格上涨，导致房租增加，带动原材料和工资价格上涨，导致企业生产成本大幅提高。物价持续上涨，导致居民户实际可支配收入连续下降。由于购买力下降，对商品的需求也在减少。一方面生产成本增加，另一方面销售价格下降，双向挤压的结果是实体经济生存日益艰难，很多企业陷入了亏损。受房地产暴利的吸引，大量企业涌入房地产，导致经济泡沫化。经济泡沫越来越大，总有一天，房地产泡沫一定会破灭，到时中国经济会陷入严重衰退。

金融支持房地产市场健康发展对策

一是深刻认识货币超发和房地产泡沫对国民经济的损害。货币超发对国民经济的损害体现在以下几个方面：第一，货币超发损害了经济效率。我国近十年全要素生产率不仅没有增加，还在下降。这意味着我国货币使用量的大幅增加，导致了资源使用效率的降低。第二，楼市泡沫导致了富者愈富、穷者愈穷。据报导，中国的有钱人，60%以上与房地产有关。房地产泡沫导致一部分人富甲一方，多数人却因物价上涨而更加贫困。第三，楼市泡沫造成了资源的极大浪费。高高在上的房价，吸纳了大量的资金，导致房地产市场供给过剩，大量房屋空置，造成了资源的浪费。第四，楼市泡沫挤出了消费。由于房价太高，买一套房子需要动用几代人的储蓄。买了房子之后，几代人的消费能力会全面下降，最终会妨碍经济增长。只有人们深刻认识了房地产泡沫的巨大危害，房地产泡沫才可能被刺破。

二是重点建设社会主义保障房。房地产是社会政策的组成部分，而不应该是经济政策的组成部分。住房、社会保障、医疗和教育等社会领域，是一个社会稳定的基础。在中国，各级政府把房地产视为经济政策，通过和开发商结盟，利用高价获取暴利。大量的国有企业也跑马圈地，投资房地产，赚取巨额利润。房地产泡沫导致两极分化，会威胁政权的稳定。因此，我国应当建设大量的保障房，解决低收入人群的居住问题。保障房是社会主义的一个组成部分，政府应该在卖地款中拿出很大比例，建设保障房，以解决低收入人群居住问题。如果住房成为极少数人牟取暴利的工具，那么绝大多数人就必然失去住房，这必然加大社会的两极分化，甚至对政权的稳定也会造成极为不利的影响。

第8篇：住房货币化政策范文

一、指导思想、目标和基本原则

    （一）进一步深化本市城镇住房制度改革的指导思想是：以住房分配体制改革为核心，建立新的住房供应体系，构筑适应社会主义市场经济体制要求的城镇住房新制度；加快住房分配体制的综合配套改革，促进住房建设，将住房产业培育成为新的经济增长点，满足城镇居民不断增长的住房需求。

（二）进一步深化本市城镇住房制度改革的目标是：停止住房实物分配，实行住房分配货币化，建立公开、公平、公正的住房分配新体制；完善住房公积金制度，建立各种形式的职工住房补贴制度；对不同收入的职工家庭实行不同的住房供应政策，实现住房供应的市场化、社会化；发展住房金融，规范住房交易市场。

（三）进一步深化本市城镇住房制度改革的基本原则是：在国家和本市统一政策目标的指导下，由各单位结合实际，因地制宜，量力而行；坚持国家、单位和个人合理负担；搞好新、老政策的衔接，平稳过渡，综合配套。

二、主要内容

    （四）停止住房实物分配，逐步实行住房分配货币化。停止住房实物分配后，新建住房和腾空的可售公有住房原则上只售不租。凡按本意见实行住分配房货币化的单位，由职工按住房分配制度改革方案规定的住房供应政策购买。凡未按本意见实行住房分配货币化的单位，1999年12月31日以前竣工交付使用的新建住房和腾空的可售公有住房，由职工按公有住房出售政策购买。

（五）住房分配货币化的形式包括：职工工资中的住房消费含量，住房公积金（补充住房公积金）中由单位提供的部分，以及由单位原有住房建设资金转化的住房补贴等。各单位应当按照本意见规定的原则，结合本单位住房资金来源、职工收入水平等实际情况，在合理确定职工承担住房消费的比例、购买住房的基准房价和住房面积控制标准的条件下，制订住房分配货币化的具体方案。

（六）发放住房补贴的单位应当按照效率优先、兼顾公平的原则，根据职工的行政职务、专业技术职务、技术等级、工作年限、任职年限和现住房面积等因素，确定职工的住房面积控制标准和住房补贴标准。对已达到本单位住房面积控制标准的职工，不得以任何形式发放住房补贴。

（七）住房补贴的发放，可以根据职工现有住房状况建立轮候制度，采取一次性发放的方式；也可以采取按月发放或者按月发放与一次性发放相结合等其他方式。在单位内部，可以对住房分配货币化方案实施前参加工作的职工，采取一次性发放的方式；对住房分配货币化方案实施后参加工作的职工，采取按月发放的方式。住房补贴必须专项用于职工家庭购买具有所有权的住房，不得用于其他消费。

（八）逐步形成市场化、社会化的住房供应机制，对不同收入的职工家庭实行不同的住房供应政策。最低收入家庭可以租赁政府或者单位提供的公有住房；中低收入家庭可以购买经济适用住房，也可以购买、租赁商品住房；高收入家庭应当购买、租赁商品住房。

（九）建立以最低收入家庭为对象的住房保障体系。由政府和单位提供一定数量的公有住房，供住房困难的最低收入家庭租住。对已登记在册的人均居住面积4平方米以下的住房困难家庭，仍以各单位为主，在2000年前按照计划目标完成住房解困任务。

（十）进一步完善住房公积金制度，做好住房公积金的缴交工作，提高住房公积金的归集率。住房公积金贷款的重点从住房建设转向住房消费，不断提高职工家庭的住房购买能力。

（十一）进一步完善公有住房租金政策，稳步提高租金标准，逐步使住房租金支出达到职工家庭收入的合理比例。对租住公有住房超过住房面积控制标准的，超过标准的部分实行加倍计租；对离休干部、烈属和社会帮困家庭等，实行租金减免政策。

（十二）进一步完善公有住房出售政策，继续推进公有住房出售工作。对公有住房出售时超过住房面积控制标准的部分，应当按照市场价出售。

（十三）在本单位住房分配货币化方案实施前已离休的干部和退休的职工，在离、退休时住房困难尚未解决的，仍由单位按照原住房分配办法解决。

三、配套措施

    （十四）建立职工住房档案制度。各单位制订住房分配货币化方案时，应当对职工家庭的住房状况进行普查和登记。

（十五）进一步完善职工现有住房上市交易的各种办法，规范住房交易行为，简化手续，提高效率，并制订积极的财税政策和合理的收费标准。发展和规范房地产中介服务，为职工住房交易提供便利。

（十六）发展住房金融，进一步完善住房公积金担保贷款办法，开展住房公积金贷款与商业银行贷款相结合的住房组合贷款业务，简化程序，改善服务。同时，要防范贷款风险，保证贷款安全。

（十七）调整住房投资结构，重点发展与中低收入家庭住房需求相适应的经济适用住房和普通商品住房。推行住房开发建设招标投标制度，提高住房的设计、建设水平和居住环境质量。控制住房开发建设成本，清理不合理的收费，降低房价，减轻职工的购房负担。

（十八）加快住房维修、管理机制的转变，完善社会化、专业化、市场化的物业管理运作方式，加强对物业管理企业的监督管理，不断提高物业管理的服务水平。

四、实施要求

    （十九）各区、县政府和市政府各部门要切实加强对深化城镇住房制度改革工作的领导，健全工作机构。各单位要按照国务院《通知》的精神和本意见的要求，制订切实可行的住房分配货币化方案。房改主管部门要加强对此项工作的指导。

（二十）各单位要在深入调查研究的基础上，制订住房分配货币化方案，并广泛听取本单位职工的意见，按照规定的程序审议通过、报上级主管部门核准后实施。在实施过程中，各单位要加强领导，精心组织，细致工作。

（二十一）本意见实施前已制订住房分配货币化方案的单位，要按照国务院《通知》的精神和本意见的要求，进一步完善已有的方案，并报上级主管部门核准。

（二十二）各有关部门和新闻单位要加强舆论引导，做好宣传工作，转变职工的住房观念，确保深化城镇住房制度改革工作的顺利实施。

第9篇：住房货币化政策范文

【关键词】 房地a 住房保障 补贴政策 商品住宅 住房过滤

【中图分类号】F323.89 【文献标识码】A

在房地产市场中，最初由较高收入者居住的住房，随着时间的推移逐渐老化，其所提供的服务越来越不能满足这部分消费者的需求，并且随着新建商品房的增加，这部分房地产的价格会相对甚至绝对地降低。根据梯度消费理论，这部分消费者会放弃原有住宅购买新建高品质住宅，而较低收入消费者则会购买或承租该类房地产并继续使用，我们将这一调整变化的过程称为“住房过滤”。

目前，政府提供的住房保障主要包括经适房、公租房以及棚户区改造，并且以公租房为主。就保障方式来说，保障房政策可以分为货币补贴和实物补贴两种形式。货币补贴即为住房困难家庭补贴一定的货币，以提高其住房承租能力；实物补贴，即政府为住房困难家庭提供住房，向这些家庭收取明显低于市场价格的租金。那么政府的住房保障政策是否会对房地产市场的供需产生影响呢？能否既实现了住房困难家庭的住房保障功能又促进了房地产市场的健康稳定发展？下面我们试图用住房过滤理论对其进行分析。

使用住房过滤理论分析保障房政策对房地产市场的影响时，需满足以下几个假设前提：一是“住房过滤”的产生并不是由于居民收入水平的提高，而是由于随着时间的推移，房地产逐渐老化，所能提供的服务越来越低，逐渐不能满足该收入群体的需要。二是低收入群体迫于预算收入的限制，会购买或承租被高收入群体过滤掉的房地产。三是收入水平不同的家庭，对住宅所能提供的服务质量的要求也不相同。高收入家庭所需求的住宅服务质量最高，中等收入家庭所需求的住宅服务质量中等，低收入家庭所需求的住宅服务质量也最低。四是整个房地产市场可细分为高端市场、中端市场和低端市场，对应的消费群体分别是高收入家庭、中等收入家庭和低收入家庭。五是房地产市场和土地市场是连通的，即供低收入家庭居住的住房随着时间的推移，其所能提供的价值会越来越低，最终被低收入家庭过滤掉，这时将会被开发商重新开发，转变为房地产市场中重要的土地资源。

本文将分别探讨货币补贴政策和实物补贴政策对住宅房地产市场产生的影响，从住房过滤理论角度剖析两类补贴方式对住宅房地产市场产生影响的异同，为政府制定相关政策提供理论支撑。

一、货币补贴政策对房地产市场的影响

对低端住宅房地产市场来说（图1），当政府采用货币补贴方式对住房困难家庭进行补贴时，实际上是提高了被补贴家庭的承租及购买住房能力，从而提高了低端住宅市场的住房承租和购买能力，扩大了该细分市场的需求，使需求曲线右移至D’。从供给方面来看，因房地产开发周期较长，短期内供给很难改变，需求增加供给不变，导致租金由R0上升至R1。从长期来看，租金上升会导致开发商开发更多的房地产产品，同时也会加速中端市场的房地产产品向低端市场的过滤，进而带来供给的增加，所以长期均衡状态下的租金水平是由S长与D’共同决定的，二者相交于R2，说明最终租金会由R1下降到R2，R2最终还是高于R0。租金上升会导致开发商拆旧盖新的成本增加，刺激低端市场上的房屋所有者延长房地产产品的寿命周期，有利于节约社会资源。

对中端住宅市场来说（图2），因低端住宅市场租金水平上升，促使一部分家庭由低端市场转向中端市场，导致中端市场需求增加，需求曲线由D右移至D’。另外，由于低端市场租金上升，导致一部分中端市场的房地产提早过滤到低端市场，长期供给减少，供给曲线S长左移至S长’。在供需双方共同作用下，中端房地产市场的租金由R0上升至R1。

对高端住宅市场来说（图3），因中端市场租金水平上升，促使一部分家庭由中端市场转向高端住宅市场，导致高端市场需求增加，需求曲线由D右移至D’。另外，由于中端市场租金上升，导致一部分高端市场的房地产提早过滤到中端房地产市场，长期供给减少，在供需双方共同作用下，高端房地产市场的租金也由R0上升至R1。

二、实物补贴政策对房地产市场的影响

实物补贴是指政府直接将保障房分配给住房困难家庭，这部分家庭以明显低于市场价格的形式购买或租赁该保障房。由于政府的保障房解决了一部分住房困难家庭的居住需要，所以对于低端房地产市场来说，总需求将减少，如图4所示。需求曲线由D左移至D’，短期内供给不变，租金由R0下降到R1。但从长期来看，租金水平的下降势必会导致供给的减少，长期均衡是由D’和S长共同决定的，二者的交点决定了长期均衡状态的租金水平是R2。可见，低端住宅市场因政府提供了保障房，租金水平在短期内由R0下降到R1，但从长期来看，租金又由R1回升至R2，但R2低于R0。租金的下降会导致以下几个结果：一是延缓中端市场房地产向下过滤，间接带来中端市场房地产供给的增多；二是降低了开发商拆旧盖新的成本，加速了低端市场房地产的退出，造成社会资源的浪费；三是低端市场租金的降低，会刺激一部分中端市场上的家庭转而租赁低端市场的房地产，带来中端市场上需求的减少。

对中端房地产市场来说（图5），因低端住宅市场租金水平的下降带来中端市场上需求减少，同时也会延缓中端市场上的房地产向低端市场过滤的速度，从而带来中端房地产市场的供给增加需求减少，供需双方力量共同作用的结果就是导致租金水平由R0下降到R1。对高端房地产市场（图6）的分析同中端市场，需求和供给的共同作用导致租金水平由R0下降到R1。

三、结论

通过上述分析可得到以下结论第一，保障房建设是一项重大的民生工程，对满足住房困难家庭的居住需要和维护社会稳定发挥重要作用。但保障房建设对商品住宅市场的供给和需求均会产生影响，无论是实物保障还是货币保障形式。第二，实物保障会降低各住宅细分市场的租金或售价，加速住房过滤的速度，进而使更多的房地产产品在其经济寿命结束之前提早结束其生命周期，通过拆旧盖新的方式退出市场，由房地产市场专向土地市场，为开放商开发新的房地产产品提供土地。这造成了社会资源的严重浪费。第三，货币保障形式会提高各商品住宅细分市场的租金和售价水平，从而对各商品住宅市场的价格水平的提高会有些许“推波助澜”的作用，可见货币补贴这种保障方式不仅可以有效解决住房困难家庭的住房保障问题，而且对整个房地产行业的健康稳定发展也具有一定的贡献。除此之外，货币补贴保障方式还会延缓各住宅细分市场住房过滤现象的发生，延长房地产产品的寿命周期，有利于节约社会资源。第四，用住房过滤理论分析保障房供给对商品住宅市场影响，其分析结果纠正了我们对该问题的传统认识。一般来说，我们认为保障房供给只会对住宅市场中的低端细分市场产生影响，而对中高端细分市场几乎没有影响。分析结果并非如此，保障房供给对中高端住宅细分市场同样会产生影响，并且这种影响是通过住房过滤理论产生作用的。

四、建h

1. 政府应转变保障方式，实现以货币补贴为主的保障方式

众所周知，政府每年投入巨额资金建设保障房，此外还要在保障房的使用维护和管理方面投入大量人财物，加大了政府的财政负担和管理难度。相反，如果转变为以货币补贴为主的保障方式，可以减轻政府的财政负担以及政府对保障房的管理工作重担。此外，更为重要的是货币补贴为主的保障方式有利于房地产市场的健康稳定可持续发展。因货币补贴会延缓各细分市场住房过滤发生的速度，同时会适当提高各住宅细分市场的租金和售价水平，对房地产市场的健康稳定可持续发展会起到积极作用。相反，实物补贴这种保障方式会降低各房地产细分市场的租金和售价水平，加速房地产过滤现象的发生，促使低端市场中的房地产过早退出市场，造成社会资源的严重浪费，同时也不利于各房地产细分市场的健康发展。因此，政府应采用以货币补贴为主的方式来解决住房困难家庭的居住需要。

2. 采用货币补贴方式时，政府在制定补贴标准时要秉持动态分析理念

当政府采用货币补贴方式时，保障房政策的实施会刺激整个房地产市场租金水平的提高。因此，为了确保住房困难家庭得到适当的保障幅度，要求政府在制定补贴标准时，要进行动态分析，将保障房政策的实施对整个房地产市场租金水平的影响考虑进来，有利于政府制定更准确的补贴标准以便达到预期的保障效果。否则，如果只作静态分析，可能会造成因保障房政策的实施产生的对住宅市场租金水平的上涨使政府不能达到预期的保障效果。

3. 采用实物分配补贴方式时，政府在制定准入条件时也要秉持动态分析理念

如前所述，实物分配补贴方式同样会对房地产市场的租售价格水平产生影响，会相应降低各细分市场租售价格水平，从而缓解处在保障覆盖范围边缘地带的住房困难家庭的居住需要。所以，当政府以实物补贴方式为主时，较以货币补贴为主的保障方式可适当缩小保障范围，以免因保障房政策的实施产生的对住宅房地产市场租售价格水平的下降使政府超出预期的保障效果。

4. 政府应科学合理确定保障范围和补贴标准，将保障房政策实施对住宅市场租金和售价水平的影响控制在合理范围内

本文已从理论上分析了实物补贴和货币补贴这两种补贴方式均会对各住宅细分市场产生影响。其影响程度将与政府制定的保障范围和补贴标准密切相关，保障范围越大、补贴标准越高，则对各住宅细分市场产生的影响程度就会越大，反之亦然。这就要求政府在制定保障范围和补贴标准时一定要科学合理，既能达到政府的福利保障目的又有利于住宅房地产市场的健康发展。关于这一问题，我们可以采用系统动力学软件构建模型对保障范围和补贴标准进行模拟测算科学确定。

5. 政府应制定相应政策减缓老旧住宅退出房地产市场，以有效利用和节约社会资源

在房地产过热时期，开发商出于逐利目的，政府出于增加财政收入的考虑，老旧小区的住户为了改善居住环境的需要，共同促成了拆旧盖新的加速发展，随之而来的是社会资源的严重浪费和房地产供给的过剩以及空置房的增加。所以，政府应制定相应政策减缓老旧住宅退出房地产市场，以有效利用和节约社会资源。本人认为可以从以下两方面着手，一是制定退出房地产市场的房屋的最低建设年限，低于该年限的普通商品住宅不得退出市场；二是在税费方面增加开发商的拆旧盖新成本，并将此用于保障房补贴。

参考文献：

[1] 董藩等.房地产经济学[M].北京清华大学出版社，2012.