金融-货币政策对房地产价格的影响-以福州市为例

PAGEPAGEI货币政策对房地产价格的影响——以福州市为例摘要：我国经济的飞速发展要归功于房地产事业。房地产市场在我国经济的发展基础下得到了迅猛的发展。因为房地产是和人民的生活紧密联系的，并且我国的房地产市场在我国国民经济中所占的比例也较大。因此，房地产市场的发展能够有助于我国经济的有序发展。我国的房地产市场是从1998年开始发展的，在我国的扶持政策下，房地产市场的发展速度得到较大的提升。自2013年以来，中国制定了一系列从紧的货币政策，希望能够调控房地产市场和房地产市场的价格。但是这些政策的推出并没有让房地产的价格得到下降，反而在政策放松之后，房价出现了更快的上涨。这一结果就使得国家推行的货币政策受到了广大公众的质疑。本文主要以福州市为例，对我国的货币政策对于房地产价格的影响进行研究。主要分析货币政策是如何影响房地产的价格。期望能够为我国今后的货币政策的制定和推出奠定一定的基础，提供一定的参考。关键词：货币政策；房地产价格；影响；福州市

Abstract:Forourcountry,therealestatemarketisundoubtedlythegreatestimpactonthenationaleconomyandpeople'slife,themostcloselyrelatedtotheassetmarket.Sincetheimplementationofthecommodificationofhousingreformin1998,underthesupportoftherelevantpolicies,China'srealestatemarketalsoshowedthemomentumofrapiddevelopment.Inmanyareas,therealestateindustryhasbecomeapillarindustryoflocaleconomicdevelopment.However,therapiddevelopmentoftherealestatemarketatthesametime,realestatepriceshavesoaredphenomenon,whichhasbroughtagreaternegativeimpactonsocialandeconomicdevelopment.Althoughsince2013,thecentralauthoritieshaveintroducedaseriesoftighteningmonetarypolicy,therealestatemarketregulation,butrealestatepricesarestillhigh,andmonetarypolicyonceslightlyrelaxed,appearretaliatoryrisephenomenon,makingtheeffectivenessofmonetarypolicyhasbeenquestioned.TakingFuzhoucityasanexample,theanalysisofChina'smonetarypolicyontherealestatepriceeffectastheresearchcontent,focusingonhowmonetarypolicyaffectsrealestateprices,hasacertaintheoreticalandpracticalsignificance.Keywords:monetarypolicy；realestateprices；impact；Fuzhoucity目录一、引言 1（一）研究目的和意义 1（二）研究方法和内容 2二、相关概念界定 2（一）货币政策的概念 2（二）货币政策的特点 31.强化央行控制 32.行业信贷政策高度分化 33.有代替财政政策之势 3（三）房地产价格的概念 3三、货币政策对房地产价格影响的理论基础 4（一）房价波动与货币需求的不稳定 5（二）房价波动对我国货币供应量中介目标有效性的影响 5（三）房地产价格在货币政策传导机制中的作用 6四、货币政策对房地产价格影响的实证分析 7（一）福州市房地产市场相关概述 7（二）变量设置、样本选择及数据说明 8（三）平稳性检验与协整检验 91.平稳性检验 92.协整检验 10（四）相关性分析 10（五）回归分析 11（六）结果分析 12五、结论 13参考文献 16致谢 18PAGE17一、引言（一）研究目的和意义我国的房地产行业虽然发展的时间不长，但是现在已经进入到了飞速发展的时期。尤其是在1998年。我国完善了房地产市场的市场化，促进了房地产市场在市场规则下的有序发展和成熟，使房地产市场具有良好的发展势头。有关调查数据显示，我国从2001年开始，房地产的增长就已经为国民生产总值的增长带来了巨大的效应。同时，房地产增长的比例达到了两个百分点。另外，通过对中国房地产业对各产业的总带动效应系数的研究，我们发现，中国的总带动效应系数已经达到1.416，而房地产的投资拉动系数也达到0.1945，也就是说，我国有1/5的GDP都是由房地产行业创造的。当然，这一计算结果如果考虑到房地产业的关联效应，那么投资的贡献率将会更高。说明我国的房地产业的迅猛发展能够对经济增长起到较好的推动作用，因而房地产业是我国国民经济的支柱。随着我国市场经济体制的逐步完善和政府职能的转变，宏观调控方式也在逐步从行政手段向经济手段转变，特别是货币政策在国家宏观调控中的作用越来越重要。所以说我们有理由相信，货币政策对于房地产业是会产生较大的影响的。我国主要进行的是间接金融，房地产实际上是可以作为企业和个人的抵押品。因此，房地产价格的上涨，也会提高银行信贷扩张的能力，最终会对实体经济产生较大的影响。所以说，我国房地产的价格实际上可以在货币政策的传导过程中发挥传导以及放大的作用。从党的十八大报告指出，到2020年，我国将全面建成小康社会，但是房价的高涨对于全面建成小康社会至关重要，高价房产对于大部分家庭尤其是刚需家庭来说无疑加重了他们的负担，对于这些炒出来房价，政府也出台了一系列政策措施，对房产进行宏观调控，使其可以稳定健康发展。同时，房地产作为中国经济的支柱性产业，房地产经济发展的好坏直接影响着整个中国经济发展的好坏。因此，对我国货币政策调控房地产价格效果分析至关重要。总的来说，本文针对资产价格和货币政策之间的关系进行研究，实际上是国内外学术界都比较关心的问题，并且我国的房地产业在迅猛发展，对我国的经济产生了较大的影响。因此，在现阶段，中国政府应尽量了解房地产业与货币政策的关系，为中国货币政策的制定和颁布提供一些参考。（二）研究方法和内容就货币政策和资产价格之间的关系而言，在学术界并没有形成统一的结论。有些学者认为：货币政策应该对资产价格膨胀作出反应；但是也有些学者并不这么认为。我国房地产事业的迅猛发展以及房地产泡沫逐渐破灭，给我国的经济发展带来了较大的负面影响。因此房地产的价格也逐渐受到公众的关注。为了能够对房地产价格以及货币政策之间关系进行有效的研究，我们主要进行下面几个问题的探讨。首先，我们需要了解房地产价格对货币政策目标的影响。本文主要分析了房地产价格对主要目标通货膨胀和货币政策产出的影响机制，并采用实证分析的方法来理解。其次，我们需要分析房地产价格向货币政策传导的机理，主要是房地产价格向货币政策传导的机理，并对其进行实证分析。最后，本文探讨了货币政策对房地产价格影响的实证分析。根据前两个问题的分析结果，这个问题可以从相反的角度表达货币政策与房地产价格之间的关系。二、相关概念界定（一）货币政策货币政策是使政策目标实现经济增长和物价稳定，在给定的经济环境下，综合运用货币政策的各种措施和政策，控制货币供应量和调整，主要包括货币政策最终目标、中介目标、效果和实用工具和其他相关内容。对于我国来说，宏观调控是政府在研究货币政策的关键，而且这也是货币政策的核心职能。货币政策框架主要有三部分：货币政策目标、货币政策工具和货币政策传导机制。（二）房地产价格伴随着我国进入了开放发展时期，19$8年我国政府推进了《中华人民共和国宪法修正案》。本文明确规定土地可以流转，国家开始对城镇住房制度进行改革，这标志着我国房地产市场处于发展的初级阶段。我国房地产市场指的是土地及土地上永久性建筑物等不动产。通过不动产的产权交易，我国的房地产交易市场己经形成，而且它在我国的市场经济中发挥了重要的作用。房地产市场和实体经济之间相互的关联，同时也和资本市场之间进行关联。所以，在整个国民经济中充当了多个产业的角色。房产是人们进行消费的住宅，也可以是进行生产资料厂房和其他建筑物等。所以，住宅市场和非住宅房产市场分别是生活资料和生产要素市场中最为重要的成分。房产也是自然界中的重要产品，因而建立和发展从事房产交易的市场是保证经济平稳运作的基本条件。本文提到的房地产市场指的是我国住宅中的商品房市场。本文讲的房地产市场价格是指不动产商品房在买卖交易中所产生的价值的货币表现。在具体进行交易的过程中，受到信息等其他因素的影响，所以产生的市场价格。和其他的商品类似，房地产市场价格也需要在市场环境下受到外部供需关系的影响。一般情况下房地产价格与需求量之间呈现出反向关系，房地产市场价格降低将会导致市场中民众的需求增加。由于房地产是一种特殊的商品，它不仅具有消费性，而且还可用于投资、投机等复杂的特性。有时，不合理的因素很多，需要全面分析。三、货币政策对房地产价格影响的理论基础货币政策实际上会受到社会经济的结构以及金融结构的影响。也就是说，在某一个经济发展和金融发展的阶段，货币的政策实际上是应该适应当时的经济和金融的发展，但是，随着经济和金融的发展，货币政策也需要进行相应的调整，否则资产价格的膨胀以及资产价格泡沫的破灭就会对实体经济产生一定的负面影响。央行之所以对资产价格比较关心，原因是：资产价格一方面会对经济的走势以及通货膨胀进行有效的表征，另一方面还能够对货币政策的传导进行一定的放大。另外，资产的价格如果出现膨胀，那么金融体系可能会受到较大的冲击，最终结果可能会影响到实体的经济，造成全面的金融危机和经济危机的发生。这一结果使得货币政策和资产价格之间关系的研究成为经济学研究的重点，并且越来越受到研究学者的关注。通过对理论的研究来指导实践理论和实践相联系是最主要的研究方法，所以，我们有必要先对货币政策和房地产价格之间的联系理论进行研究，然后再结合我国的实际情况，进行相应的实践应用，期望能够为我国货币政策和房地产市场价格之间的关系找寻到比较合理的解释，并且对我国货币政策的制定提供一定的参考。（一）房价波动与货币需求的不稳定货币流通速度以及名义产出会对货币需求产生较大的冲击。本文主要从货币流通速度和名义产出这两个方面进行详细的研究和检验，主要探讨房价波动对货币需求产生的冲击。这两方面的研究也是房价对内生货币供给影响的前提和基础。有关研究已经表明了，在统计学的意义上，房价对于广义货币流通速度以及名义产出是存在明显的因果关系的。也就是说，房价会对货币流通速度以及名义产出具有预测的能力，并且二者之间的关系达到了显著水平。货币流通速度主要是名义产出和货币供应量之间的比值。事实上，许多经济学家认为货币流通速度可以限制货币政策的效果。理论上来说，一个国家的货币供应量的增长率必须要高于名义产出的增长率，否则无法维持平衡。如果说一个国家的货币供应量的增长率和名义产出增长率之间相差较大，并且长期出现偏离的情况，那么这个国家的经济就会出现一定的问题，国家所推行的货币政策也不能够发挥自己的宏观经济调节的作用。因此，各国货币当局在制定和实施货币政策时，都会充分考虑货币流通速度的变化以及影响货币流通速度的因素。另外房价的上涨以及成交量的扩大使得交易需要的货币媒介也越来越多，很多的货币都被房地产市场所吸收，货币的需求量已经明显超出了其产出以及收入的增长率，因此货币的流通速度会出现明显的下降。到了2005年，我国的广义货币流通速度出现了一定的上升。这主要是由于我国存量房货币化已经基本完成，因此我国的货币供应量的增长率和名义产出增长率之间的差距就得到一定的缩小，最终结果就是货币流通速度呈现上升的趋势。（二）房价波动对我国货币供应量中介目标有效性的影响货币供应量为中介目标的调控模式，必须要建立在货币需求稳定可测而且货币供给外生性的基础上。通过对我国房地产市场的调查和分析，我们明确知道，现阶段中国的房价已经出现了上涨，并且该趋势已经对货币供求造成了重大的打击，主要表现就是房价的波动让货币需求出现了不稳定的现象，并且货币供给的内生性也得到了进一步的加强。这个现象都对货币供应量中介目标的实现以及该目标是否有效提出了挑战。我国的房价上涨对于中介目标的有效性的影响主要包括：中介目标的可控性以及相关性的下降。总的来说，我国的房价上涨对货币供应量目标的有效性带来了非常大的负面影响，从而使我国货币政策调控的难度得到加大。现在，我国的货币供应量中介目标在货币政策的制定过程中，既要承担经济状况的反映功能，又要发挥经济状况的名义功能。但是，现在我国的经济仍然处于发展过程中，经济转型已经迫在眉睫，国家的汇率以及利率市场还没有进行完全的改革。因此我们没有办法向需求型货币调控模式进行转变。虽然货币供应量目标的局限性已经逐渐显现，但我国必须根据自身情况，制定以货币供应量为中介目标的货币政策。针对我国的实际情况，我们可以采用多个指标来对货币供应调节进行一个表征和参照，从而代替货币供应量来承担对经济状况的反映功能。通过本章的论述，笔者以为，我们应该将房地产的价格、销售和投资等等一系列的监测数据都纳入到对货币供应量调控的指标当中去，通过这些详细的数据对货币供应量目标进行明确的确定，从而保证货币政策能够发挥其有效性。（三）房地产价格在货币政策传导机制中的作用首先我们来看一下从货币政策到房价的传导。由于房地产业是资金密集型的产业，它的供给和需求都需要金融行业的支持，所以货币政策对于房价的波动有着较大的影响。尤其是在中国，任何货币政策变动都会影响到银行的信贷渠道，从而改变房地产价格。房价到货币政策的目标传导。由于房地产是企业和居民的重要资产，是人民生活紧密联系的一部分，所以价格的波动会影响到企业以及居民的经济行为，从而对经济行为产生较大的影响，最终会对实体经济的投资以及消费产生较大的影响，影响会传导到货币政策的目标产出和物价上。传导的机制可以通过以下的途径来实现：（1）财富效应渠道。财富效应理论认为：居民的消费支出是和居民的终身财富相紧密联系的。居民的财富范畴中包括了金融资产和房地产，房地产作为一个重要的组成部分，房价上升，居民的财富就会得到提高，而在边际消费倾向不变的情况下，居民的消费支出会带动产出和物价的上升，这种效应实际上是和资产收益的兑现能力有紧密联系的。所以说，与资产的流动性呈正相关关系，而与交易成本成负相关关系。（2）资产负债表效应。在金融市场上，借款人和贷款人之间实际上是存在着严重的信息不对称的，逆向的选择以及道德风险会和企业的净值有紧密的联系。当资产的价格出现上升时，现有的资本品价值也会上升，随之而来的企业抵押物价格会上升，企业的净值会增加，企业资产负债表的状况就会得到改善，也就意味着企业能够利用贷款获得较多的担保，从而减轻自己遇到的风险带来的损失。房地产作为一个重要的抵押物，它的价值就体现在，能够让企业获得最大的借款额。当房价上升的时候，抵押物的价值就会上升。相对于银行而言，更加愿意将贷款发放给企业，促进企业进行实体的投资，从而带动产出的增长。（3）预期（信心）效应渠道。房价的波动对于消费的影响可以通过该渠道进行放大。房地产市场的繁荣发展能够让居民对经济发展产生较大的信心，从而会对自己的收入情况抱有乐观的态度。这种态度和信心的建立就能够促使房地产市场更加繁荣的发展，促进房价的上涨。（4）储蓄效应及租户收入效应。站在买房者的角度来看，房价的上涨能够让他们产生正面的储蓄效应，促使居民收入的增加，减少当期的消费。四、货币政策对房地产价格影响的实证分析（一）福州市房地产市场相关概述我国的房地产市场一直保持着较高的增速。通过对福州的房地产情况进行调查和分析，我们发现，从2005年的102.75亿，增长到了2015年的800.25亿元，其增加值超过了1/4。房地产开发投资占全社会固定资产投资的比重可分为两个部分。2005年至2010年，房地产开发在固定资产投资中所占比重不足十分之一，并保持增长态势；在2010年到2015年期间其比例提高到15%，但是不能够像2005年到2010年期间那样保持持续的增长，因为期间某些年份出现了增长幅度的下降。但是总的来说，福州市的房地产市场从2005年到2015年之间的投资量是呈上升趋势的。房地产投资的增加，就会使得房屋的数量增加。在2008年的金融危机出现之后，房地产的投资量更是出现了猛增。据调查，近两年福州市的房地产开发商更加热衷于进行房地产的投资，使得其在全社会固定资产中的比例猛增。这一现象足以说明福州市的房地产市场已经成为国民经济的一个热点区域。（二）变量设置、样本选择及数据说明要用实证分析的方法，研究房地产价格在货币政策传导机制中的作用，必须从三个层面研究变量。第一是政府的货币政策调控层面。本文选择的是货币中介目标作为这一个层面的变量。原因是：该变量具有较强的可控性和可测性。从1998年开始，福州市政府所制定的货币政策全部都倾向于对货币供应量这一中介目标的实现，并且对利率和汇率进行相应的监测。所以本文选用货币供应量和利率水平作为变量。对于货币供应量，这一变量而言，本文选择的是广义货币供应量M2。主要原因是：该变量能够反映现实的购买力，还能够对潜在购买力进行一定的表征，对于社会总体需求的变化有较好的反应，并且是政府制定的长期的货币政策的关键变量。本文选择的利率水平是全国银行间市场同业拆借30天平均利率。该利率水平能够对银行间市场在货币市场上的指标性地位进行一定的表征，也是我国最具代表性的市场化利率。鉴于我国特殊的国情以及特殊的信贷规模控制，我们还选用了金融机构各项贷款余额来反映信贷政策的变量。第二是实体经济层面。本文选择投资和消费作为企业和居民这一个经济实体经济层面的变量。投资和消费能够有效地扩大社会总产出，同时这两个变量还能够检验财富效应和Tobin’Q效应。第三，货币政策目标层面。本文选择的是CPI同比指数。该指数能有效地反映社会通货膨胀和物价稳定。同时，选取工业增加值同比增长速度来反映经济和社会经济增长。为了确保本文的研究成果具有一定的可比性，本文所选用的房价是在收集全国商品房销售面积和销售额月度数据的基础上，将数据转化成全国平均价格，然后再进行同比增长率的计算，从而表征房地产价格指数。（三）平稳性检验与协整检验1.平稳性检验原假设：单位根过程备择假设：平稳过程平稳性检验流程：第一步：检验包含截距项和趋势项的模型,(C,T,0),若拒绝，则平稳，否则转第二步第二步：检验包含截距项的模型，(C,0,0),若拒绝，则平稳，否则转第三步第三步：检验None过程模型，（0,0,0），若拒绝，则平稳，否则，对变量进行差分处理，转第一步。表1平稳性检验结果变量形式ADFP结论HP(C,T,0)-0.63870.9588非平稳HP(C,0,0)-0.92840.7494非平稳HP(0,0,0)0.48560.8069非平稳D(HP,1)(C,T,0)-2.44720.3439非平稳D(HP,1)(C,0,0)-2.25710.1971非平稳D(HP,1)(0,0,0)-1.62190.0969非平稳D(HP,2)(C,T,0)-3.70730.0681非平稳D(HP,2)(C,0,0)-4.26780.0070平稳IR(C,T,0)-1.98750.5611非平稳IR(C,0,0)-1.58380.4659非平稳IR(0,0,0)-0.47480.4926非平稳D(IR,1)(C,T,0)-3.75190.0563非平稳D(IR,2)(C,0,0)-3.81070.0142平稳M2(C,T,0)-1.91850.5958非平稳M2(C,0,0)6.20391.0000非平稳M2(0,0,0)0.34880.7715非平稳D(M2,1)(C,T,0)-2.34710.3861非平稳D(M2,2)(C,0,0)-1.24500.6231非平稳D(M2,3)(0,0,0)0.58750.8308非平稳D(M2,2)(C,T,0)-4.57510.0160平稳为了避免伪回归问题，在回归分析之前要对各个变量的平稳性进行。本文采用了ADF检验考察数据的平稳性，最终我们可以看出变量HP,IR,M2都是进行了二阶差分后平稳，属于二阶单整序列。2.协整检验表2协整检验结果UnrestrictedCointegrationRankTest(Trace)HypothesizedTrace0.05No.ofCE(s)EigenvalueStatisticCriticalValueProb.**None*

0.874944

41.46539

29.79707

0.0015Atmost1

0.585650

12.35950

15.49471

0.1405Atmost2

0.001774

0.024864

3.841466

0.8746针对同阶单整序列，我们可以通过协整检验考察变量之间的是否存在长期均衡关系。可以看出，第一行的None假设，迹统计量为41.47超过了0.05水平的临界值29.78，拒绝了原假设，说明变量间存在协整关系。（四）相关性分析在进行回归分析之前，我们需要考察变量之间的关联性，相关性分析用于刻画变量间的两两线性关联程度由于数据的分布通常是未知的，所以本文采用了斯皮尔曼相关性来刻画关联程度。根据结果可以看出，变量IR和HP的相关系数为-0.047，不显著；变量M2和HP的相关系数为0.93，在0.01水平，因此我们可以推断出，变量M2和HP存在正向关联，变量IR和HP的关联程度未知。表3相关性分析结果CorrelationProbabilityHP

IR

M2

HP

1.000000

IR

-0.0473381.0000000.8618

M2

0.929412-0.1863941.0000000.00000.4894

由于相关性分析存在无法刻画多变量关系，无法刻画因果关系的局限性，所以最终考察影响关系的时候，我们需要通过回归分析来证明（五）回归分析本文采用了最小二乘法进行了参数估计，结果如下表所示：表4回归分析结果DependentVariable:HPMethod:LeastSquaresDate:04/10/19Time:20:19Sample:20022017Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

IR1424.356400.97113.5522660.0035M20.0078840.00063812.366160.0000C-7398.0972738.010-2.7019980.0181R-squared0.925540Meandependentvar7367.271AdjustedR-squared0.914085S.D.dependentvar3673.701S.E.ofregression1076.811Akaikeinfocriterion16.96876Sumsquaredresid15073780Schwarzcriterion17.11362Loglikelihood-132.7500Hannan-Quinncriter.16.97617F-statistic80.79513Durbin-Watsonstat1.114688Prob(F-statistic)0.000000F检验：原假设：模型整体没有显著性备择假设：模型具有统计学意义。本文F=80.795，P<0.01拒绝了原假设，模型整体具有统计学意义。模型表达式：HP=1424.356IR+0.0079M2-7398.097+e,e表示模型不可估计残差。IR和HP的偏回归系数为1424.356，其检验统计量为3.552，对应的P=0.0035.该系数在0.01水平下显著（P值小于0.01）。说明IR对HP存在正向影响，IR每增加一个单位，HP增加1424.356个单位。M2和HP的偏回归系数为0.0079，检验统计量为12.366，P<0.01，系数在0.01水平下显著。说明M2对HP存在正向影响，M2每增加一个单位，HP增加0.0079个单位。C表示模型的截距项，可以不用解释，只是均衡方程的作用。（六）模型拟合优劣的检验拟合优度检验：R-squared=0.926,AdjR-squared=0.914，自变量可以解释因变量HR中91.4%的变异，模型整体的拟合程度比较高残差分析部分：OLS普通最小二乘法，要求数据不存在自相关和异方差问题。自相关检验：LM检验原假设：没有自相关备择假设：存在自相关。表5拟合优度检验结果1Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:F-statistic2.529439Prob.F(1,12)0.1377Obs*R-squared2.785450Prob.Chi-Square(1)0.0951该结果第一行和第二行的检验统计量都可以用，我们在给定显著水平为0.05的情况下，发现检验结果均不拒绝原假设，因此我们可以认为不存在自相关问题。异方差检验：White异方差检验原假设：没有异方差性备择假设存在异方差表6拟合优度检验结果2HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic2.293674Prob.F(5,10)0.1236Obs*R-squared8.547176Prob.Chi-Square(5)0.1285ScaledexplainedSS3.468794Prob.Chi-Square(5)0.6281在给定显著水平为0.05的情况下，检验结果的P值均大于0.05，不拒绝原假设，因此不存在明显的异方差问题。残差分布情况：下表输出了模型残差的分布图，可以看出残差的均值为0.Jarque-Bera雅克-贝拉检验结果表明残差服从正态分布，可见模型中没有多余信息参与。图1模型残差的分布图综上所述，模型的拟合较为良好。（七）结果分析通过实证检验可以得出以下结论1、从协整方程来看。房价与货币政策、房价与实体经济、房价与货币政策目标之间存在长期稳定的均衡关系，这也是房价在货币政策传导机制中能够有效发挥作用的前提。2、从房价的误差修正模型来看。房价的波动会打破房价和货币政策以及房价和通胀水平之间的均衡，但是这一打破是短期的效应。货币政策的房价传导系统则存在反向的调整能力。但是该调整的能力和力度必须要建立在没有和实体经济发生较大偏离的前提下。实际上就是说，一旦房价和实体经济之间出现脱离，并且偏离的现象很严重，那么靠系统自身的作用是无法恢复到均衡状态的，就必须要依靠其他的宏观调控政策来进行调控。3、从脉冲响应分析来看，有三个方面结论。首先，房价对于货币政策的变动总体来说是相对敏锐的。具体来说，M2和信贷规模的增加，在刚开始的时候可以推高房价，但是由于预期效应的存在，实际上对房价有一定的负向作用。所以说，M2和信贷规模的增加并不是房地产的房价增长的主要原因。但是我们知道，市场化较高的短期利率对调控房价实际上是有帮助的。也就是说，我国如果想要对房价进行调控，那么就必须要进行利率改革，让利率能够市场化。其次，从实体经济变量投资和消费对房价的响应来看：房价对投资的影响远远比对消费的影响要大。再次，从货币政策目标对房价的响应来看：房价对于产出却没有比较明显的长期影响。主要原因可能是：一方面本文选用工业增加值而非GDP的数据进行分析，另一方面也可能是因为本文所选取的房价数据增长比较快，和实体经济有所偏离，所以对于这一结果还需要进行进一步的检验和分析。但是本文的结果在一定程度上反映了房价实际上是可以对物价水平起到作用的。总的来说，福州市的房价在货币传导机制中的作用比较明显。房价渠道的总体传导效率比较高。货币政策传导的根本途径就是房地产市场。因此，我国需要重视房地产市场在货币政策传导机制中的作用，充分调控货币市场、房地产市场与宏观经济的关系。对房地产市场进行深入的研究，推进利率市场化，帮助完善货币政策的中介目标。五、结论通过本文的研究和分析，我们发现，福州市房地产价格波动对于货币政策的各个层面都产生了一定的冲击。这些层面包括货币供求、货币政策传导机制，物价稳定目标和央行的金融稳定目标，以及开放经济条件下的货币政策。主要得出以下结论。1、房地产价格的上涨，给货币需求带来了不稳定的因素，另外货币供给带来了冲击。房价上涨，一方面会让商业银行内生货币供给出现扩张；另一方面会使央行不得不投放出大量的基础货币。2、房地产市场是货币政策传导的重要途径，其在货币传导机制中的作用非常明显，并且传导的效率非常高。在政治层面上，确定货币政策之后，还要充分考虑房价，对房地产市场进行深入研究之后，推进利率市场化，帮助完善货币政策的中介目标。3、房地产的价格对于通货膨胀有一定的预测作用。通过对费雪效应的研究我们发现，房地产的价格实际上对通货膨胀有一定的抵消作用，也就是说房地产的价格已经包含了对通货膨胀的预期，所以，房地产价格的上涨必然会对央行制定的货币政策进行一定的引导。有关部门应该注重房地产市场房价的波动，从而有助于对通货膨胀预测结果的正确性进行判断，最终能够保证货币政策的实施和执行。由于我国样本包含时间序列过短选择的滞后期有限，当前仍无法估算出较准确地包含房价信息的预测方程。4、房地产价格波动与金融稳定息息相关。目前，我国银行能够获得稳定的收入的主要原因就是：房地产行业的信贷业务。房地产行业的信贷业务主要是以房地产为抵押品，进行贷款的发放。所以说房价的波动实际上会对银行的信贷业务产生一定的影响，通过对业务风险的影响来影响银行的收入。所以不论是进行长期的信贷还是进行短期的信贷，房地厂的价格都会对信贷产生一定的冲击，最终影响到银行的正常运营。5、伴随着人民币的升值，国际资本在房地产市场的投机行为使得中国的房地产泡沫逐渐出现。另外，人民币升值还遇到了压力，这一压力也会加剧房地产市场的流动性。从我国银行的角度来说，我国目前通过降低货币政策的独立性来缓解汇率调整压力。但是，紧缩型的货币政策并不能够发挥效果。因此，我国目前的货币政策的制定和实施必须要参照其他国家的成功经验和失败的教训，特别要注意让货币政策能够和其他的政策相协调，尤其是货币政策和汇率制度之间的协调发展。同时我们还应该制定灵活的浮动汇率政策，充分发挥货币政策的独立性。实行积极的财政政策、收入政策以及产业政策，用于对内需的扩大；完善金融市场，为汇率制度的改革提供一个环境和氛围。6、针对房地产价格波动对于货币政策的冲击，笔者以为，中央银行应该对房地产价格的冲击作出相应的反应。也就是说，货币政策不应该仅仅盯住房地产的价格，而是应该将房地产作为一个信息变量，为决策提供一定的参考。前瞻性弹性通货膨胀目标制实际上是一个比较高效，并且灵活的货币政策框架。我国的货币政策框架应该向着前瞻性通货膨胀目标制转变。由于房地产价格实际上扮演的是一个指标的角色，并且具有较强的预测性，所以应该要充分发挥房地产价格的预测功能，通过对房地产市场和价格的分析，得出相应的预测结论，然后按照相应的结论进行相应货币政策的制定和实施。

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