我国房地产价格影响因素的实证分析▲
———兼论当前房地产调控政策
安 辉1 王瑞东2
[内容摘要]本文采用2002年1季度至2011年3季度的经济数据构建向量自回归
(VAR)模型,实证分析了影响我国房地产价格的主要因素,并重点研究房地产宏观调
控政策对房地产价格的影响。研究结果表明:我国经济基本面已经很难解释当前房地
产价格的走势,房地产调控政策成为影响我国房地产价格的重要因素。其中,土地政
策和保障房政策对房地产价格的影响虽然存在一定时滞,但对房地产价格的影响是长
期的且效果明显;货币政策和信贷政策对房地产价格的影响相对较小,存款准备金率
的调整是最有效的货币政策工具。
[关键词]房地产价格;房地产调控;向量自回归模型(VAR)
作者简介:安 辉(1965—),女,大连理工大学管理与经济学部金融研究所(大连,116023),教授。研究方
向:国际金融、金融风险管理。
王瑞东(1986—),男,大连理工大学管理与经济学部(大连,116023)。研究方向:金融学。
从2002年起我国房地产价格快速上涨,至2010年,全国房屋销售均价上涨
了将近1.5倍,部分一线城市甚至上涨了3倍左右。为了避免房地产价格过快上
涨以及由此造成的对国内宏观经济稳定的潜在危害,我国政府也不断地采取宏观
调控措施抑制房地产价格过快上涨。从2002年的“土地改革”,到2005年的
“国八条”、2006年的“国六条”,再到2009年的“国四条”以及以2010年的
“新国十条”和2011年的“新国八条”为代表的一系列的房地产新政。这些调控
政策从信贷政策、货币政策、土地政策、保障房政策、税收政策等各个方面入手
以抑制房地产价格的过快上涨,表明我国政府在不断地探寻调控房地产价格的有
效措施。
那么,在如此密集和复杂的调控政策中,有哪些政策的调控效果比较好?影
▲本文获得教育部人文社科基金(项目号: 10YJA790002)、辽宁省社会科学规划基金项目(项目
号: L10BJY011)和“中央高校基本科研业务费专项资金”(项目号: DUT11RW201)的资助。
《财经科学》 2013/ 3总300期经济经纬115 响我国房地产价格的主要因素究竟有哪些?回答这些问题对我国房地产调控政策
的走向有重要的理论和现实意义,这也正是本文研究的主要内容。
一、文献综述
现有文献关于房地产价格的影响因素研究主要集中在以下两个方面,一是经
济基本面与房地产价格的关系;二是非经济基本面与房地产价格的关系。
关于经济基本面的因素与房地产价格关系的文献主要研究包括收入、失业
率、通货膨胀率、人口规模以及建筑成本等经济基本面
因素对房地产价格的影
响。国外学者的
研究大多得出了经济基本面能够很好地解释房地产价格变动的结
论。如Abraham等(1992)[1]对美国30个城市的实证分析表明房地产价格的上涨
与就业率、收入以及建设成本有直接关系。Clapp等(1994)[2]对美国三个市镇的
研究得出经济基本面能很好地预测房地产价格走势,其中预期通货膨胀率与失业
率的影响较为明显。Capozza等(2002)[3] Geoff Kenny(1999)、[4] Bharat等
(2002)、[5]Tsatsaronis等(2004)[6]以及McQuinn等(2007)[7]通过实证分析也均得
出房地产价格在长期内主要受经济基本面因素影响的结论。然而国内学者沈悦等
(2004)、[8]李春吉等(2005)、[9]罗刚强等(2010)[10]以及余华义(2010)[11]等对国
内房地产价格与经济基本面的研究均表明当前我国房地产价格的快速上涨已经偏
离了经济基本面,政府政策以及投机等因素开始显著影响着我国房地产价格的走
势。
非经济基本面重点关注货币政策、信贷政策、土地政策、保障房政策以及税
收政策等各种调控政策与房地产价格的关系。Lastrapes(2000)[12]等(2009)[13]对
美国的研究以及Goodhart等(2008)[14]对17个发达国家的研究均表明宽松的货币
政策导致了房地产价格的上涨。Collyns等(2001)、[15]Davis等(2004)[16]以及Ia-
coviello等(2008)[17]分别对东亚国家、17个发达国家和欧洲四国的研究表明银行
信贷与房地产价格是正相关的,然而Gerlach等(2005)[18]对香港数据的研究却发
现房地产价格的波动影响银行信贷,而银行信贷不影响房地产价格。在国内,我
国学者通过实证方面研究调控政策对房地产价格的影响主要侧重在货币政策方
面,而且研究成果存在较大争议。王来福等(2007)、[19]吴江等(2009)[20]同样利
用VAR模型的研究结论却不同;同样,魏玮(2008)、[21]赵昕东(2010)[22]利用
SVAR模型也得出了不同的结论,而关于政府实行的一系列调控政策对房地产价
格的影响研究主要还侧重在定性的描述方面,如许经勇等(2005)、[23]杨玉珍等
(2005)、[24]黄金初(2007)、[25]孔行等(2009)[26]等学者定性地分析了政府宏观调
控对房地产价格的影响,并提出了合理调控房地产价格的政策建议。
综上所述,以往的研究主要针对经济基本面或者非经济基本面的单一层面的
研究,缺乏对两者的全面分析与关注;且以定性分析为主,从而无法更加直观、
116 经济经纬《财经科学》 2013/ 3总300期准确和有效地识别影响我国房地产价格波动的因素。因此,本文采用2002年到
2011年我国房地产价格大幅度上涨并同时密集采用宏观调控手段这一时期的数
据,构建VAR模型全面分析经济基本面和调控政策对我国房地产价格波
动的影
响效果,以期对上述研究的局限有所突破。
二、房地产价格变动的理论
模型
房地产的供给和需求决定着房地产价格的走势,而很多因素影响房地产的供
给和需求,其中包括经济基本面因素也包括当前政府采取的宏观调控因素,房地
产价格的变动就是在这些因素的综合影响下形成的。基于一定的研究分析,本文
在经济基本面中选取城镇家庭人均可支配收入(以下简称人均收入)和通货膨胀
率;在非经济基本面中,信贷政策选取房地产开发贷款额和个人住房贷款利率、
货币政策选取货币供应量和存款准备金率、土地政策选取土地供给量、保障房政
策选取保障房投资额,共8个解释变量。①然后分别将这8个解释变量划分为供
给方面和需求方面的影响因素,从供求均衡角度构建房地产价格变动的理论模
型。
由商品价格的均衡价格决定公式可得房地产价格变动的理论公式为
HPe= f(Qs, Qd) (1)
其中, HPe代表房地产均衡价格; Qs代表房地产供给; Qd代表房地产需求。
在房地产的供给方面为4个变量,得到影响房地产供给的理论公式:②
Qs= S(LAND, LOAN, IAI, CPI) (2)
其中, LAND代表土地供给量; LOAN代表房地产开发贷款额; IAI代表保障
房投资额; CPI代表通货膨胀率。
同理,在房地产的需求方面也是4个变量,得到影响房地产需求的理论公
式:
Qd= D(INC, MS, DRR, LIR) (3)
其中, INC代表城镇家庭人均可支配收入; MS代表货币供应量; DRR代表
存款准备金率; LIR代表个人住房贷款利率。
将公式(1)、(2)、(3)结合起来可以得到房地产价格变动的理论模型:
HPe= P(LAND, LOAN, IAI, CPI, INC, MS, DRR, LIR) (4)
三、模型检验与实证分析
下面本文选取土地供给量、房地产开发贷款额、保障房投资额、通货膨胀
率、人均收入、货币供应量、存款准备金率、个人住房贷款利率以及房地产价格
共9个变量来建立VAR模型以分析各个因素变动对房地产价格波动的动态影响。
《财经科学》 2013/ 3总300期经济经纬117 (一)数据来源与实证检验
本文使用土地成交量来反映土地供给量;经适房开发投资额反映保障房投资
额; CPI同比增长率反映通货膨胀率; 5年期以上贷款利率反映个人住房贷款利
率;③广义货币供应量(M2)反映货币供应量;商品房销售均价反映房地产价格,
商品房销售均价通过商品房销售额除以销售面积计算得到,其中每年1月份的缺
失数据用插值法补上。除了通货膨胀率、个人住房贷款利率和存款准备金率不需
要进行季节调整外,本文对其余6个变量使用Census X12乘法进行季节调整并在
调整后对这6个指标进行对数处理以消除样本的异方差。本文数据来自中
经网统
计数据库及中国人民银行,本文选择季度数据,时间跨度为2002年1季度至
2011年3季度。
1.单位根检验
为了避免出现
“伪回归”以保证模型的有效性,本文对这9个变量进行ADF
单位根检验。检验结果表明:这9个变量在原阶时存在单位根,表明原阶序列不
平稳,再对原序列做一阶差分,一阶差分序列不存在单位根,表明一阶差分序列
是平稳的,即该9个序列都是一阶单整序列I(1),因此,需要对模型包含的变
量进行协整检验。
2.协整关系检验
本文采用Johanson协整检验来检验模型的变量之间是否存在长期协整关系,
检验结果表明在5%的显著性水平下存在6个协整关系,即至少存在1个协整关
系,说明各变量之间存在长期的均衡关系,因此不需要考虑建立差分VAR模型。
(二)脉冲响应分析
本文利用脉冲响应函数来刻画各个解释变量变化的冲击对房地产价格的动态
影响。只有VAR模型在平稳的情况下,进行脉冲响应分析和方差分解才是有意
义的,对本文的VAR模型进行平稳性检验,结果表明模型是稳定的,可以进行
脉冲响应分析和方差分解。
1.供给冲击对房地产价格的脉冲响应分析
图2反映了土地供给量变动冲击对房地产价格的动态影响。在土地供给量的
正向冲击下,房地产价格会缓慢下降,到第6期的影响增加到最大,然后一直保
持在这个水平。由于房地产开发需要一定的周期,土地供应量的增加不会大幅度
引起房地产价格下降,而长期内会增加房屋的供给从而导致房地产价格下跌,目
前政府的土地政策使土地供给完全垄断在政府手上,导致土地供应单调且严重不
足,从而引起房地产供给不足,并进一步导致了房地产价格的上涨。
图3反映了房地产开发贷款冲击对房地产价格的动态影响。房地产价格在房
地产开发贷款的正向冲击下,开始先表现为上升,然后表现为缓慢下降,最后一
直保持为负。这可能与人们的预期不符,然而也是经得起推敲的,在短期内,房
118 经济经纬《财经科学》 2013/ 3总300期地产开发贷款的增加使开发商资金充裕,从而导致在短期内开发商涨价销售。然
而,从长远来说,增加房地产开发贷款可以提高房地产供给量,有利于抑制房地
产价格的上涨。
图1 土地供给量变动冲击引起房地 图2 产开发贷款变动冲击引起房
房地产价格波动的累积响应函数地产价格波动的累积响应函数
图3 保障房投资额变动冲击引起房 图4 通货膨胀变动冲击引起房地产
地产价格波动的累积响应函数价格波动的累积响应函数
注:横轴表示时期(1个时期为3个月),纵轴表示变化的幅度(下同)。
图3反映了保障房投资额变动对房地产价格的动态影响。在保障房投资额的
正向冲击下,可以看出房地产价格先略微上升,在第3期就开始下降,在第7期
下降到最
大值然后开始上升,但总体影响仍然为负。这可能是因为在短期内保障
房投资的增加会引起建材市场的供给不足导致建筑成本上升引起房地产价格略微
上涨,但是随着保障房供给的增加,缓解了房地产的刚性需求,房地产价格开始
下降,然而,长期内由于保障房投资的不足导致经济适用房等保障性住房价格的
《财经科学》 2013/ 3总300期经济经纬119 上涨进一步助推了房地产价格的上涨。
图4反映了通货膨胀变动对房地产价格的动态影响。房地产价格在通货膨胀
的正向冲击下,开始先表现为上升,然后表现为缓慢下降,直到为负,然后又上
升到近乎为0的水平。这可能是因为在短期内通货膨胀的增加会导致建筑成本上
升引起房地产价格上涨,而且房地产作为一种抗通胀的投资品,需求的增加也会
导致房地产价格的上涨,但是通货膨胀的上涨势必会导致央行采取紧缩的货币政
策,从而导致房地产价格下跌,而长期中货币政策的效果也会缓慢减弱,最后导
致通货膨胀对房地产价格的影响接近于0。
2.需求冲击对房地产价格的脉冲响应分析
图5 人均收入变动冲击引起房地 图6 货币供应量变动冲击引起房地
产价格波动的累积响应函数产价格波动的累积响应函数
图5反映了人均收入变动对房地产价格的动态影响。在人均收入的正向冲击
下,房地产价格迅速上涨且一直表现为正向,说明人均收入的上涨提高了居民的
购买力,不断增加的购买力增加了房地产的刚性需求,因此,人均收入使房地产
价格上涨并在长期内使房地产价格停留在比较高的水平。
图6反映了货币供应量变动对房地产价格的动态影响。正向的货币供应量冲
击表明中央银行实行扩张的货币政策,在货币供应量的正向冲击下,房地产价格
会逐渐上涨,并在很长一段时间保持上涨趋势,货币供应量的增长会增加房地产
市场上的投资资金,并推动原材料、人工等成本的上升,导致房地产价格的上
涨,因此,货币供应量的增长最终使房地产价格上涨到一个新的高度。
图7反映了存款准备金率变动对房地产价格的动态影响。正向的存款准备金
率冲击表明中央银行实行紧缩的货币政策,在存款准备金率的正向冲击下,房地
产价格会缓慢下降,到第6期的影响增加到最大,然后一直保持在这个水平左
右。在短期内,存款准备金率的提高不能迅速大量回收流动性,但是在长期内存
款准备金率的提高会通
过货币乘数作用,大幅降低流动性水平,导致房地产市场
120 经济经纬《财经科学》 2013/ 3总300期的投资资金量减少从而抑制房地产价格的上涨。
图8反映了个人住房贷款利率变动对房地产价格的动态影
响。在个人住房贷
款利率的正向冲击下,房地产价格在接近第3期时不断下降,在第7期达到最大
值,并在长期内抑制着房地产价格的上涨。个人住房贷款利率的提高对房地产价
格的影响具有一定的滞后性,但是利率的提高会增加房地产投资者的投资成本,
降低其投资欲望,房地产投资者可能会退出房地产市场转而寻找其他投资机会,
房地产的投资需求就会下降,最终抑制房地产价格的上涨。
图7 存款准备金率变动冲击引起房 图8 个人住房贷款利率变动冲击引起
地产价格波动的累积响应函数 房地产价格波动的累积响应函数
综上可知,在不同变量在正向的冲击下,房地产价格的动态影响是不同的,
而房地产价格的变动取决于这些变量的综合影响,然而不同解释变量对房地产价
格波动的影响程度是不同的。因此,研究各个解释变量对房地产价格波动的贡献
程度变得至关重要,这不仅有助于找到房地产价格波动的主要原因,而且有利于
政府为抑制房地产价格过快上涨制定合理有效的调控政策。
(三)方差分解
运用方差分解的方法可以分析各个解释变量对房地产价格波动的贡献率,从
而评价各个解释变量的重要程度,并进一步对政府调控房地产价格的政策选择提
供指导依据。下表反映了房地产价格自身以及八个解释变量对房地产价格波动的
贡献率。
从表中可以看出,到第10期代表经济基本面的通货膨胀和人均收入分别仅
占12%和5%左右。这表明,目前房地产价格的上涨已经脱离了基本经济面,而
房地产政策对房地产价格的影响越来越明显,这在一定程度上影响了经济基本面
对房地产价格的解释力。
《财经科学》 2013/ 3总300期经济经纬121 房地产价格波动的方差分解结果单位:%
时期LNHP LNLAND LNIAI LNLOAN CPI LNINC LNMS DRR LIR
1 100.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
2 65.48 2.48 0.30 13.30 5.38 7.03 2.15 3.78 0.10
3 45.44 15.64 1.64 18.23 6.58 5.82 1.46 2.94 2.25
4 30.44 17.30 8.64 14.72 10.75 6.05 1.51 6.49 4.10
5 24.90 22.07 11.52 12.16 10.66 4.96 1.90 7.96 3.87
6 22.15 20.46 14.30 10.76 11.35 4.90 1.75 9.05 5.28
7 21.59 19.91 15.20 10.70 11.08 4.86 1.81 8.97 5.88
8 21.43 19.65 15.00 10.74 11.44 4.85 2.13 8.86 5.90
9 20.87 19.35 15.75 10.54 11.95 4.73 2.46 8.62 5.73
10 20.28 19.21 16.64 10.30 12.11 4.65 2.80 8.43 5.58
土地供给量是选取的八个指标中对房地产价格贡献程度最大的变量,约占
20%,说明
土地政策在一定程度上决定着未来的房地产价格走势,因此合理有效
的土地政策应该成为当前房地产调控工作的重点。
保障房投资额对房地产价格的贡献率是逐步增加的,贡献率大约为15%,
表明在长期内保障房投资额对房地产价格的影响是不断
增强的,保障房供应量的
增加在长期内会缓解房地产的刚性需求从而抑制房地产价格的上涨。
房地产开发贷款、存款准备金率对房地产价格波动的贡献率相差不大,都占
到10%左右,是影响房地产价格的主要因素,当然也应该是政府调控房地产价
格的主要手段。
个人住房贷款利率和货币供应量对房地产价格波动的贡献率都比人们预期的
要小,分别为5%和3%左右,这可能是因为当前的高通胀导致目前的实际利率
为负,从而削弱了利率政策的效果,而我国货币供给的强内生性也可能导致货币
供应量对房地产价格的影响减弱。
四、结论和建议
根据实证结果,发现经济基本面对房地产价格波动的解释力比较小,而房地
产调控政策成为影响房地产价格的重要因素。在此基础上,针对目前我国的房地
产调控政策提出以下三点政策建议:
(1)土地政策方面。土地供给量作为影响房地产价格最大的调控因素,一方
面,改革当前政府集土地规划、土地审批、土地出让金收取等权力于一身的现
状,形成市场化的土地供应制度,并严厉打击“圈地”、“囤地”等投机行为,保
证土地供给量不断增加;另一方面,应该在增大供应总量的基础上调结构,不断
提高保障房建设土地供应面积在所有土地供应面积中的比重,做到商品房土地供
122 经济经纬《财经科学》 2013/ 3总300期应面积与保障房土地供应面积双“提速”。
(2)保障房政策方面。保障房建设对房地产价格的抑制作用虽然存在一定时
滞,但是政府不应该放松保障房建设工作,而且应该着力加大保障房的供应力
度。一方面,经济适用房具有社会保障的性质,加大力度建设保障房有利于改善
民生、促进社会和谐稳定发展;另一方面,增加保障房供应有利于缓解房屋刚性
需求从而长期抑制房地产价格上涨,而且保障房建设保障了中低收入阶层的利
益,是一项标本兼治的政策,因此应该成为政府调控房地产价格的重要环节。
(3)信贷政策和货币政策方面。在目前房地产需求刚性的情况下,减少房地
产开发贷款虽然能在短期内抑制房地产价格的上涨,但在长期内会减少未来房地
产供应,导致房价进一步上涨,因此在房地产市场风险可控的情况下,不应大幅
缩减房地产开发贷款;而提高存款准备金率能紧缩流动性从而抑制投资性购房,
其调控房地产价格的
效果较理想且对宏观经济的负面影响较小,应该成为政府调
控房地产价格的主要货币政策工具。☆
注 释:
①对于税收政策和限购令等调控政策,由于其难以量化且属于短期措施,本文不予考虑。
②通货膨胀率、货币供应量以及存款准备金率等一些因素同时影响房地产的供给与需求,本
文基于
一定的判断将其归为单方面变量看似不妥,但这并不影响实证分析的结果,因此,也不会影响到结论的正
确性。
③鉴于个人住房公积金贷款的覆盖面不广且各地的贷款政策不一致,因此选取商业银行个人住房贷
款利率。
主要参考文献:
[1] J.M. Abraham and P. H. Hendershott. Patterns and Determinants of Metropolitan House Prices, 1977- 91
[ R]. NBERWorking Paper, No. 4196, 1992.
[2] John M.Clapp,CarmeloGiaccotto,The Influence of Economic Variableson LocalHouse Price Dynamics[J].
Journal of Urban Economics, 1994, 36(2): 161- 183.
[3] Capozza, D. R.,Hendershott,P.H.,Mack,C., et al., Determinants of Real House Price Dynamics[ R],
NBERWorking Paper, No. 9262, 2002.
[4] Geoff Kenny.Modelling the demand and supply sides of the housing market: evidence from Ireland[J]. Eco-
nomic Modelling, 1999, 16(3): 389- 409.
[5] Barot Bharat, Y. Zan, House Prices and Housing Investment in Sweden and the United Kingom: Econometric
Analysis for the Period 1970- 1998[J]. Reviewof Urban and Regional DevelopmentStudies, 2002, 14(2):
189- 216.
[6] Tsatsaronis, K., H. Zhu. What Drives House Price Dynamics: Cross- Country Evidence[J], BIS Quarter-
lyReview, 2004(1): 65- 78.
[7] K. McQuinn, G. O' Reilly. A Model of Cross- Country House Prices[ R], Central Bank and Financial
Services Authority of Ireland, 2007.
[8]沈 悦,刘洪玉.住宅价格与经济基本面: 1995- 2002年中国14城市的实证研究[ J].经济研
究, 2004(6): 78- 86.
[9]李春吉,孟晓宏.中国房地产市场结构和价格影响因素的实证分析[ J].产业经济研究, 2005
(6): 48- 56.
[10]罗刚强,赵涛.区域经济基本面与住房价格波动[J].西安电子科技大学学报(社会科学版),
《财经科学》 2013/ 3总300期经济经纬123 2010(4): 73- 80.
[11]余华义.经济基本面还是房地产政策在影响中国的房价[J].财贸经济, 2010(3): 116- 122.
[12] William D. Lastrapes. The Real Price of Housing andMoney Supply Shocks:Time Series Evidence and Theo-
reticl Simulations[J]. Journal of Housing Economics, 2000, 11(1): 40- 74.
[13] Jane Dokk, etc..Monetary Policy and the Housing Bubble[ R]. FEDS working papers, 2009.
[14] Charles Goodhart, Boris Hofmann. House Prices,Money, Credit and the Macroeconomy[ R]. ECB Working
Paper NO888, 2008.
[15] Charles Collyns, A. Senhadji Semlali, Lending Booms, Real Estate Bubbles and The Asian Crisis[ R]. IMF
Working Papers, No 02/20, 2001
[16] E. Philip Davis, Haibin Zhu. Bank Lending and Com
mercial Property Cycles: Some Cross- Country Evi-
dence[ R], BIS Working Paper No. 150, 2004.
[17] Matteo Iacoviello, Raoul Minetti, The credit channel of monetary policy: Evidence from the housing market
[J]. Journal of Macroeconomics, 2008, 30(1): 69- 96.
[18] Gerlach, W. S. Peng, Bank Lending and Property Prices in Hong Kong[ J]. Journal of Banking and Fi-
nance, 2005, 29(2): 461- 481.
[19]王来福,郭 峰.货币政策
对房地产价格的动态影响研究[ J].财经问题研究, 2007(11): 15
- 19.
[20]吴 江,韩鑫韬.房地产价格与货币供应量的波动溢出效应[ J].财贸研究, 2009(5): 109-
115.
[21]魏 玮.货币政策对房地产市场冲击效力的动态测度[J].当代财经, 2008(8): 55- 60.
[22]赵昕东.中国房地产价格波动与宏观经济-基于SVAR模型的研究[J].经济评论, 2010(1):
65- 71.
[23]许经勇,马 原.当前房地产价格走势与宏观调控策略选择[J].经济学家, 2005(5): 79- 84.
[24]杨玉珍,文林峰.抑制房价过快上涨宏观调控政策实施效果评价及建议[J].管理世界, 2005
(6): 153- 154.
[25]黄金初.调控新政对房地产市场的影响[J].郑州大学学报, 2007(4): 124- 127.
[26]孔 行.我国房地产市场的价格波动与宏观调控效应分析[J].西安交通大学学报, 2009(5):
28- 35.
An Empirical Analysis of Influencing Factors in Real Estate Prices of
China and The Current Real Estate Regulating Policy
An Hui1 Wang Ruidong2
Abstract: In this paper,we establish a Vector Autoregressive(VAR)model with the economic data from
2002Q1 to 2011Q3 and empirically analysis the main factors which influence China' s real estate price and
the dynamic effects of different control policies on the real estate price especially. The results show that:
China' s economic fundamentals can' t explain the trend of real estate price and real estate regulation poli-
cies have become the important factors which influence the real estate price. The supply of land and invest-
ment of indemnificatory apartmentwill influence the real estate price markedly in the long run, although there
are time lags of both policies.The effects ofmonetary policy and creditpolicy on the real estate price are rel-
atively small, but the deposit reserve rate policy is the most effective monetary policy.
Key words: Real Estate Price; Real Estate Regulation; VARModel
[收稿日期: 2013.1.6 责任编辑:廖中新]
[中图分类号] F293.3[文献标识码] A[文章编号] 1000- 8306(2013) 03- 0115- 10
124 经济经纬《财经科学》 2013/ 3总300期
本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/62af6ff2f12d2af90342e64b.html
