楊 堅

(1.蘭州大學 經濟學院,蘭州 730000;2.中國石油大學（華東）人文社科學院經濟系，山東 東營 257061）

0 引言

通貨膨脹問題一直是我國宏觀經濟研究的核心問題之一，研究通貨膨脹的核心決定變量對于把握通貨膨脹走勢和有效治理通貨膨脹具有重要意義。通貨膨脹是影響股票市場以及股票價格的一個重要宏觀經濟因素。關于股票收益率與通貨膨脹率關系的理論和實證研究，已經有相當多的國內外學者從不同角度進行解釋，這些研究都表明股票市場價格波動受到了通貨膨脹直接或者間接影響，但研究結論并不一致。

房地產價格與通貨膨脹之間通過多種渠道相互影響。房地產作為一項重要的資產，其價格的波動會遵從資產價格對真實經濟影響的部分傳導機制，最終對社會總供求造成一定程度的影響，從而影響通貨膨脹。 近年來，隨著資本市場和房地產市場的發(fā)展，居民所持有的資產性財富的比重不斷上升，資產價格變動對于居民的消費和投資影響逐漸增大。究竟貨幣供應量的迅速增加是否會導致通貨膨脹？適度寬松的貨幣政策該如何把握？

但是目前通貨膨脹目標并沒有解決所有的問題，運用傳統(tǒng)的物價指數(shù)進行通貨膨脹的測度，只體現(xiàn)了普通商品和服務過去的價格水平的變動情況，沒有辦法反映未來的價格變化趨勢，更沒有反映出資產（股票、房地產）價格的變動情況。隨著居民資產結構中有價證券和不動產份額的不斷增加，通貨膨脹目標制如果仍然完全參照傳統(tǒng)的價格變量，可能蘊涵著未來的更大風險。我國正處在經濟體制轉軌時期，經濟運行的市場化趨勢不斷加強。研究通貨膨脹與股價、房地產價格、貨幣供給量之間的定量關系對于制訂和實施貨幣政策、防止經濟大起大落具有重大的理論及現(xiàn)實意義，本文結合歷史數(shù)據(jù)進行實證分析，采用建立向量自回歸模型（VAR）進行Johansen協(xié)整檢驗、格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應函數(shù)和方差分解等計量方法進行研究。

1 自回歸模型的構建

1.1 數(shù)據(jù)的選取

本文中所采用的代理變量及其描述如下:

(1)通貨膨脹率(y1)。采用以2003年1月——2010年10月消費價格指數(shù)作為通貨膨脹率的代理變量。國際上測算價格水平和通貨膨脹最常用的指標是居民消費價格指數(shù)，可以全面反映多種市場因素變動對居民實際生活費用支出的影響程度,因此本文選用居民消費價格指數(shù)CPI作為衡量通貨膨脹率的指標。CPI指標以上年同期=100為標準來衡量，該指標反映了我國實際經濟波動的狀況，故在此不對其進行去季度化處理。

(2)房地產價格(y2)。我國房屋銷售價格指數(shù)以各類房屋的銷售額占全國房屋總銷售額的比重作為權數(shù)，將商品房、二手房、公有房屋和私有房屋等類別房屋價格采用加權平均方法計算而成，能綜合反應我國一定時期內房屋價格的變動趨勢。采用房地產銷售價格指數(shù)作為房地產價格的代理變量，皆來源于國家統(tǒng)計局。

(3)股票價格指數(shù)(y3)。我國股價指數(shù)相對于房屋銷售價格指數(shù)而言波動性過高，這與股票市場自身特征相關，又是我國資本市場制度不健全，投機風險過高。鑒于上證與深證指數(shù)的相關性，選取上證綜指2003年1月——2010年10月的日收盤價，然后按月計算其算數(shù)平均數(shù)。

(4)廣義貨幣供給量（y4）。國內學者趙留彥等認為相對于M0、M1等貨幣供給量衡量指標而言，M2更具有外生性。同時考慮到國家信貸規(guī)模擴張情況,故本文采用廣義貨幣供給量M2衡量指標來反映我國的貨幣供給量狀況。由于季度數(shù)據(jù)表現(xiàn)出較強的季節(jié)性，采用移動平均季節(jié)乘法對數(shù)據(jù)進行處理。

1.2 模型的構建

1980年由Sims提出的向量自回歸模型采用多方程聯(lián)立的形式，將系統(tǒng)中每一個內生變量作為系統(tǒng)中所有內生變量的滯后值的函數(shù)來構造模型，形成多元時間序列變量組成的系統(tǒng)模型。因此VAR模型能夠很好的揭示系統(tǒng)內各變量之間的聯(lián)動程度，比較準確的估計通貨膨脹率，房地產價格，股票價格指數(shù)和貨幣供給量之間的動態(tài)關系。以(y1、y2、y3、y4)變量構建一個VAR模型，在用VAR模型研究變量之間關系時,需要確定VAR模型的滯后階數(shù)，即確定貨幣供給量變動對通貨膨脹率的有效影響時期。

含有N個變量滯后k期的VAR模型如下：

yt為N×1階時間序列列向量，μ為N×1階常數(shù)項列向量，∏1，…，∏k均為 N×N 階參數(shù)矩陣，ut～IID(0，Ω)是 N×1 階隨即誤差向量。因此構建VAR模型如下：

其中每一個元素都是非自相關的，但不同元素對應的誤差項之間可能存在相關。

2 實證分析

2.1 各變量平穩(wěn)性的ADF檢驗

在建立VAR模型或進行協(xié)整關系檢驗之前,必須首先對各變量的平穩(wěn)性進行檢驗,運用ADF方法對變量的平穩(wěn)性進行單位根檢驗，滯后階數(shù)運用SC、AIC準則確定。檢驗結果如表1。

2.2 向量自回歸模型穩(wěn)定性檢驗

運用滯后長度準則確定VAR的滯后階數(shù)，檢驗結果如表2所示。

表1 各變量平穩(wěn)性的ADF檢驗結果

表2 VAR Lag Order Selection Criteria Included observations：73

各檢驗標準顯示采用2階滯后最優(yōu)。建立VAR模型并運用OLS估計出參數(shù)結果如下：

VAR模型穩(wěn)定性檢驗:我們運用AR根和AR圖進行檢驗，全部的根的倒數(shù)值都在單位圓內，表明VAR模型是穩(wěn)定的。檢驗結果如表3及圖1所示。

表3 Roots of Characteristic Polynomial Lag specification：1 2Date：11/28/08 Time：11：04

由此可得：

該式表示當期ly1t與其滯后值、ly2t的滯后值、ly3t的滯后值的動態(tài)關系。ly1t-1的系數(shù)為0.92，表明t-1期物價變動1%，則會導致第t期物價變動0.92%，同時通貨膨脹受其滯后兩期值影響較小，其當期通脹對滯后兩期通脹的彈性為-0.08，表明我國通貨膨脹受其自身一期滯后值的影響較大；ly2t-1的系數(shù)為0.12，ly2t-2的系數(shù)為-0.07，說明通貨膨脹的房地產價格指數(shù)一階滯后彈性為0.12，房地產價格上一期的上漲將會對本期通脹起到一定的促進作用，并且房地產價格兩階滯后對通脹具有抑制作用；ly3t-2的系數(shù)為0.01，顯示上證股票價格指數(shù)對我國通貨膨脹也有一定的促進作用；該結果顯示我國廣義貨幣供給量的增長對我國通話膨脹的影響非常小，彈性接近于0。

該式表明房地產價格的上一期通貨膨脹彈性為0.09，即上一期通貨膨脹增加1%則會引起本期的房地產價格增加0.09%，其滯后兩期的通貨膨脹彈性為-0.07，即滯后兩期的通貨膨脹對本期的房地產價格有抑制作用；ly2t-1的系數(shù)為1.68，表明上一期房產價格上漲1%將會導致本期房產價格上漲1.68%，ly2t-2的系數(shù)為-0.74，表明滯后兩期的房地產價格對當期的房價具有反向作用；房地產價格對股票價格指數(shù)滯后一階及兩階彈性分別為0.01、-0.02；檢驗結果同時表明我國貨幣供給在t-1期增加（降低）1%，第t期房地產價格下降（上漲）0.01%。

由該式可得，ly1t-1與ly1t-2的系數(shù)分別為3.33與-4.31，由此可見t-1期通脹增長 （下降）1%會引起股指增長 （下降）3.33%。同理，t-2期通脹的增長 （下降）1%會導致股指下降（上漲）4.31%；實證結果顯示，股指的房地產價格一階滯后的彈性為1.6，兩階滯后的彈性為-1.51，表明t-1期的房地產價格對股指具有促進作用，t-2期房地產價格對股指有反向作用。

由該式可見，貨幣供給量對其滯后值的彈性較大，而通脹、房地產價格、股指對貨幣供給的影響較小，表明我國貨幣供給量具有一定的外生性。

2.3 協(xié)整關系檢驗

選擇序列有均值和線性趨勢項，協(xié)整方程有截距項。運算結果如表4所示。

表4 Lags interval：1 to 2

檢驗結果表明存在一個協(xié)整向量，標準化的協(xié)整向量方程為：

結果表明：通貨膨脹的房地產價格指數(shù)彈性為0.58，也就是說房地產價格指數(shù)上漲（下降）1%,通貨膨脹上漲（下降）0.58%；通貨膨脹的股票價格指數(shù)的彈性為0.04，即股票價格指數(shù)上漲（下降）1%，通貨膨脹上升（下降）0.04%；通貨膨脹的廣義貨幣供給量彈性為0.015，廣義貨幣供給量提高 （減少）1%，會導致通貨膨脹上升（下降）0.01%。

2.4 向量誤差修正模型

協(xié)整檢驗結果表明，ly1、ly2、ly3、ly4之間存在協(xié)整關系，建立一個包含協(xié)整方程的向量誤差修整模型。根據(jù)檢驗結果，正規(guī)化的協(xié)整方程為：

分離出△ly1t的誤差修整模型為：

在上式中l(wèi)y1t-1的波動對ly1t的波動產生負的影響，系數(shù)為-0.11表示t-1的通脹增長比t-2高1%時，t期的通脹增長率比t-1期的回落0.11%。而滯后兩期的通脹變動對當期變動有正向作用，系數(shù)為0.03；△ly2t-1與△ly2t-2的系數(shù)分別為-0.01與0.09，結果顯示t-1的房地產價格增長率比t-2高1%時，t期的通脹率率增長比t-1期的回落0.01%，t-2的房地產價格增長率比t-3高1%時，t期的通貨膨脹率增長比t-1期的增加0.09%；△ly3t-1的系數(shù)為-0.01，表明t-1的股價指數(shù)增長率比t-2高1%時，t期的通貨膨脹率增長率比t-1期的回落0.01%；△ly4t-1與 △ly4t-2的系數(shù)分別為 0.01與 0.04，該結果顯示t-1的貨幣供給增長率比t-2高1%時，t期的通貨膨脹增長率比t-1期的高0.01%，t-2的貨幣供給增長率比t-3高1%時，t期的通脹增長率比t-1期的增加0.04%。ecmt-1的系數(shù)為0.09表示短期波動偏離長期均衡1%的調整速度為0.09%。

2.5 脈沖響應與方差分解

脈沖響應函數(shù)指系統(tǒng)對其某一變量的一個沖擊或新生所做出的反映。對于數(shù)值的大小我們參考脈沖響應的Table Format數(shù)據(jù)在此省略。脈沖響應圖如圖2所示。

對通貨膨脹一個沖擊之后，對其自身的影響為正并逐漸下降，對房產價格指數(shù)影響為正并逐漸增加，股指在第1期為負響應，第2期到達最低值，隨后逐漸上升，對貨幣供給量的影響有微量的增加。

圖2

圖3

對房產價格指數(shù)的一個沖擊之后，對其自身的影響在第5期達到最大值隨后下降，通貨膨脹在第6期達到最大值而后下降，股指的響應為正并在第6期達到最大值而后逐漸下降，對貨幣供給量有微小影響。

對股指價格一個沖擊之后，其自身的響應為正并逐漸增加，在第6期達到最大值隨后下降，在第1期引起通話膨脹下降隨后引起通話膨脹上升并在第3期達到最大，從第5期對通貨膨脹的響應為負并且效應逐漸增加，對房產價格指數(shù)的影響逐漸增加在第7期達到最大值而后下降，對貨幣供給的影響較穩(wěn)定，有微量的增加。

對貨幣供給一個沖擊之后，對其自身影響逐漸降低并在第6期達到最低值，隨后緩慢上升，對通話膨脹的影響前3期的影響為正而且較小，從第4期之后影響為負，并且這種效應持續(xù)下降，對房產價格的脈沖響應為負，并促使房價指數(shù)逐漸上升到第8期達到正向，對股指的影響為正并逐漸增加。

方差分解將系統(tǒng)的預測均方誤差 (MSE，Mean Square Error)分解成系統(tǒng)中各變量沖擊所做的貢獻。方差分解如圖3所示。

方差分解結果顯示：通貨膨脹預測誤差的大小受其自身的影響較大，并隨時間遞減，這說明在我國通貨膨脹率波動受其自身的傳導效應很大。y2及y3對通貨膨脹的波動影響逐漸增加。表明我國房地產價格及其股價指數(shù)對通貨膨脹的波動具有一定促進效應。

3 結論與建議

有上述分析可以得出：我國通貨膨脹、房地產價格指數(shù)、股票價格指數(shù)和貨幣供給量至少存在一個協(xié)整向量，而且短期波動的恢復速度較慢；通過方差分解結果可知,通貨膨脹的波動主要受其滯后值的影響，并且這種影響逐漸減低，股指、房產價格。貨幣供給波動對通貨膨脹波動的影響隨時間有所提高；其他變量波動主要受其自身的影響。

我國貨幣供給量的短期急劇增加可以解釋為金融危機對我國實體經濟造成的沖擊而采取的特殊措施，該措施雖然可以在較大程度上降低失業(yè)率和保持經濟相對穩(wěn)定的高速增長，但不容忽視的是該措施造成的潛在通貨膨脹風險。因此，應當維持寬松的貨幣政策，保持經濟增長的同時，增加貨幣供應量調節(jié)手段，防止流動性泛濫；進行窗口指導，調整產業(yè)結構；加強國際資金流動監(jiān)管，防止輸入型通貨膨脹。

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