金融加速器效应与我国房地产业调控

1、金融加速器效应与我国房地产业调控论文关键词：金融加速器效应,房地产业调控,货币政策一、金融加速器理论美联储现任主席伯南克及其研究合作者格特勒于1989年提出，信贷市场的不完全信息会引起借贷双方的代理本钱变化，进而导致企业外部融资的代理本钱高于内部融资，于是，投资就依赖于企业的资产负债表状况：较低的资产净值和现金流量对于投资有直接或间接的负面影响，直接的影响是它减少了内部融资的来源，间接的影响是它提供更少的抵押品而增加了外部融资本钱。代理本钱越高那么借贷市场的资金分配的效率越低，进而投资水平也就越低。1996年，伯南克、格特勒和吉尔克里斯特正式提出金融加速器式中为各样本企业回归方程的随机误差项，

2、、分别为样本上市房地产公司的投资、净资产和实际货币供应的增长率。同时，为了验证房地产行业是否真正具有金融加速器效应，需要进一步验证货币政策对该行业的实际净资产是否具有显著的影响。由于货币政策对行业实际净资产产生循环影响，故构建模型时需要参加实际净资产的滞后项作为解释变量。考虑到时滞，一般认为至少半年前的净资产值才能对当期的净资产值发生影响，本文选择滞后期为2期。建立模型为：式中的、的含义与1式中的相同、为滞后2期的实际净资产值。考虑到相关数据的可得性和连续性，本文选取2007年第一季度至2021年第三季度作为考察期，分别选取在沪深上市的总资产规模前10的万科、保利地产等和较小的10家新茂科技、

3、上海新梅等房地产公司作为大、小企业样本以2007年年报数据为准。根据金融加速器理论并考虑数据可得性，用新会计准那么下房地产企业的存货与投资性房地产之和来衡量房地产企业的投资；用企业的实际总资产减去实际总负债即实际净资产NA作为企业净值的度量。名义货币M2和价格指数P的数据每组数据都是由iR=0.9863，DW=0.5978小企业，i=11，12，20R=0.9892，DW=0.9171对于两组企业的回归方程，项和项的t检验值在95%的置信水平下显著，方程拟合都很好。由对数与半对数形式的回归方程系数的经济含义可知，在95%的置信水平下，实际货币供应增长率变动1个单位，大企业的投资率变化0.92个

4、单位；对较小的房地产企业而言，那么变化0.73个单位。表1对投资、净资产和货币政策变量的回归结果 Linear estimation after one-step weighting matrix Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3.397946 0.772343 4.399530 0.0000 LnNA(-1) 0.844171 0.043152 19.56256 0.0000 m(-3) 0.923544 0.261822 3.527376 0.0007 表2对投资、净资产和货币政策变量的回归结果 Linear est

5、imation after one-step weighting matrix Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.335714 1.179486 4.523762 0.0000 LnNA(-1) 0.587889 0.072268 8.134812 0.0000 m(-3) 0.730814 0.220298 3.317388 0.0014 由上述数据可以看出，大型房地产企业对国家货币政策的变动更为敏感，这与金融加速器效应在西方房地产业所表现出的不对称性R=0.9919，DW=1.0784小企业i=11，12，20R=0

6、.9829，DW=0.7535对于两组房地产企业的回归方程，项和项的t检验值在95%的置信水平下显著，方程拟合良好。根据半对数模型的系数的经济含义可知，实际货币供应增长率变动1个单位，大型房地产企业的实际净资产变动0.89个单位；对较小的房地产企业而言，那么变化0.80个单位。实际货币供应增长率的变动对大型房地产企业实际净资产的影响也大于对小型房地产企业的影响。表3对净资产和货币政策变量的回归结果 Linear estimation after one-step weighting matrix Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

7、 C 11.69945 1.117333 10.47087 0.0000 LnNA (-2) 0.358040 0.062416 5.736313 0.0000 m 0.885555 0.226802 3.904536 0.0002 表4对净资产和货币政策变量的回归结果 Linear estimation after one-step weighting matrix Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 4.971996 1.775697 2.800025 0.0069 LnNA (-2) 0.696693 0.108476

8、6.422567 0.0000 m 0.795022 0.193175 4.115550 0.0001 4.结论与启示货币政策的变动，无论是对投资率还是实际净资产，以上的分析都表现出对大型房地产企业的影响要大于小型房地产企业，即大型房地产企业对国家的货币政策更为敏感。这与国外实证研究表现出的货币政策在房地产行业的金融加速器效应存在不对称性相反。究其原因，一方面，与国外房地产投资信托REITs模式不同，国内房地产企业主要是负债经营；另一方面，在我国，大型房地产企业与银行的关系紧密，其贷款也较容易，而中小企业那么会遭受银行系统的惜贷;。总之，实证分析说明，我国货币政策对房地产行业具有显著的金融加速器效应，但同时也存在金融加速器效应不对称性的反转;现象，并且发现货币政策对大型房地产企业投资和资产净值的影响比对较小型房地产企业的影响更为显著。因而政府在制定货币政策应对楼市过热或低迷时，需要考虑到金融加速器效应，及其对不同规模房地产企业的不同影响。参考文献2 Matteo Iacoviel