上海理工大學(xué) 劉晶晶 刁節(jié)文

1 引言與文獻(xiàn)綜述

據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國商品房平均價(jià)格已從1998年的2063元/平方米增長至2013年底的6200元/平方米。為避免房地產(chǎn)泡沫、穩(wěn)定房價(jià)，國務(wù)院先后出臺了“老國八條”、“新國八條”、“國六條”、“國十五條”、“國五條”等一系列房地產(chǎn)市場調(diào)控政策，并在2013年初發(fā)布的國五條中強(qiáng)調(diào)要嚴(yán)格執(zhí)行商品住房限購措施。2013年第四季度的《中國貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》中指出，2013年全國商品房銷售面積和銷售額同比分別增長17.3%、26.3%，增幅逐月收窄，但增速仍比上年高15.5%、16.3%?？梢娺@些調(diào)控措施取得了一定成效，但是離房價(jià)穩(wěn)定還是有一段距離。2014年，我國房地產(chǎn)調(diào)控政策繼續(xù)遵循了“宏觀穩(wěn)、微觀活”的原則。

在2014年3月舉行的中國發(fā)展高層論壇“房地產(chǎn)市場與宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定”分論壇上，佐藤康博提出，在20世紀(jì)80年代末期到90年代初期，正是由于其國內(nèi)寬松的貨幣政策、人們對內(nèi)需和房價(jià)升值的預(yù)期過高、銀行大規(guī)模房貸等原因造成房地產(chǎn)泡沫擴(kuò)大，之后國家貨幣政策驟然緊縮而引起房地產(chǎn)泡沫破裂，并對宏觀經(jīng)濟(jì)造成強(qiáng)烈的負(fù)面影響。2008年美國次貸危機(jī)更是引發(fā)了全球金融危機(jī)和經(jīng)濟(jì)震蕩。這些讓我們進(jìn)一步認(rèn)識到資產(chǎn)價(jià)格尤其是房地產(chǎn)價(jià)格的劇烈波動(dòng)會對宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重大影響。房地產(chǎn)具有的消費(fèi)品和資產(chǎn)品兩大屬性，使其很容易受到貨幣政策的影響。而物價(jià)水平包括房地產(chǎn)價(jià)格的穩(wěn)定是貨幣政策的目標(biāo)之一。因此研究貨幣政策與房地產(chǎn)價(jià)格的相互關(guān)系對我國房地產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展乃至國民經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康穩(wěn)定發(fā)展都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

對于房地產(chǎn)價(jià)格、貨幣政策以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，國內(nèi)外學(xué)者都做出了大量研究。在國外，Papadimitriou et al (2006)、Duncan(2007)等經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為正是因?yàn)槊缆?lián)儲寬松的貨幣政策，持續(xù)的刺激消費(fèi)，擴(kuò)張的社會信用導(dǎo)致了房價(jià)持續(xù)上漲并且泡沫化。隨著貨幣政策驟然緊縮，泡沫破裂，從而引發(fā)次貸危機(jī)。Elbourne (2008)以英國房地產(chǎn)市場為研究背景，認(rèn)為房地產(chǎn)市場在貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制中有著不可或缺的作用。Koivu(2010)對我國1998～2008年間的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究得出，寬松的貨幣政策會引起資產(chǎn)價(jià)格上升，從而促進(jìn)家庭消費(fèi)。在國內(nèi)，戴國強(qiáng)和張建華(2009)基于ARDL模型對我國資產(chǎn)價(jià)格(房價(jià)、股指、匯率等)與通貨膨脹的關(guān)系進(jìn)行研究，結(jié)果表明資產(chǎn)價(jià)格特別是房價(jià)，對通貨膨脹有顯著影響。高佳麗和馬雙艷(2010)基于VAR模型，運(yùn)用脈沖響應(yīng)行數(shù)和方法分解法，得出貨幣供應(yīng)量變化對房地產(chǎn)價(jià)格的變化影響最大。陳蕊(2012)基于SVAR模型，通過對1997～2011年國內(nèi)季度數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)價(jià)格(股指和房價(jià))會對貨幣政策的變動(dòng)產(chǎn)生較為迅速顯著的反應(yīng)。王云清、朱啟貴和談?wù)_(dá)(2013)構(gòu)建了基于貝葉斯估計(jì)的兩部門(商業(yè)和房地產(chǎn))DSGE模型，發(fā)現(xiàn)貨幣政策是我國房地產(chǎn)波動(dòng)的主要來源以及可以采用溫和盯住房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的最優(yōu)貨幣政策。

在以上相互關(guān)系的實(shí)證研究中，大多數(shù)文獻(xiàn)都是通過對時(shí)間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn)分析資產(chǎn)價(jià)格和貨幣政策變量或者宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的長期關(guān)系，而忽略了這些變量間存在的同期因果關(guān)系。在使用SVAR模型的文獻(xiàn)中，對于模型結(jié)構(gòu)的識別通常都是根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論或者現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)來確定的。本文擬建立VAR模型，對估計(jì)出的殘差采用近年發(fā)展的有向無環(huán)圖(DAG)技術(shù)，以事實(shí)數(shù)據(jù)得出變量間的同期因果關(guān)系，并在此識別基礎(chǔ)上建立SVAR模型進(jìn)行方差分解，對房地產(chǎn)價(jià)格、貨幣政策、通貨膨脹間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行有益探討。

2 數(shù)據(jù)選取與模型建立

2.1 VAR和SVAR模型

VAR模型把系統(tǒng)中的每個(gè)內(nèi)生變量都表示成內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列變量組成的“向量”自回歸模型。但是VAR模型并沒有明確變量間的同期因果關(guān)系，模型右端誤差項(xiàng)中隱藏了變量間的當(dāng)期因果關(guān)系。SVAR模型則可以捕捉VAR模型中內(nèi)生變量之間的當(dāng)期關(guān)系，是結(jié)構(gòu)化的向量自回歸模型。

對于向量Xt，VAR模型的簡化形式可以表示為：

Xt是m維內(nèi)生變量，Ai是系數(shù)矩陣，p是滯后階數(shù)，擾動(dòng)項(xiàng)列向量ut服從白噪聲過程。若加入變量的同期影響，則可變成SVAR模型：

2.2 有向無環(huán)圖(DAG)法

Spirtes et al.(2000)、Pearl(1995)等提出的DAG分析方法，是通過分析擾動(dòng)項(xiàng)之間的(條件)相關(guān)系數(shù)，以正確識別擾動(dòng)項(xiàng)之間的同期因果關(guān)系，從而為正確設(shè)定VAR擾動(dòng)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)關(guān)系提供客觀依據(jù)(楊子暉，2008)。此外，Spirtes et al.(2000)在研究中指出，在小樣本情形下，采用較高的顯著水平系數(shù)，將有助于改善DAG的分析效果，當(dāng)樣本量小于100時(shí)，可采用20%的顯著水平系數(shù)。

2.3 數(shù)據(jù)說明與處理

本文選取全國商品房銷售平均價(jià)格HP作為房地產(chǎn)市場價(jià)格水平的代理變量，廣義貨幣供應(yīng)量M 2作為貨幣政策的代理變量，全國居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI作為我國物價(jià)水平的代表變量，另選取美元對人民幣匯率ER為輔助變量。本文的樣本區(qū)間為2005年1月到2013年12月，各變量均為月度數(shù)據(jù)。此外，考慮到貨幣供應(yīng)量和房地產(chǎn)價(jià)格的季節(jié)性因素，對這兩個(gè)序列做Census X12的季節(jié)調(diào)整，并對所有序列進(jìn)行對數(shù)變換。本文所需的數(shù)據(jù)主要來自于中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局、中國人民銀行網(wǎng)站等。

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 單位根檢驗(yàn)

首先采用ADF檢驗(yàn)法對各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，滯后階數(shù)以SIC最小為標(biāo)準(zhǔn)，最大滯后階數(shù)為12階，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%的顯著性水平下，原變量接受存在單位根的假設(shè)，而一階差分序列拒絕存在單位根的假設(shè)，因此該序列是一階單整序列，即I(1)序列。

表1 各變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 同期因果關(guān)系的DAG分析及SVAR識別

通過對上述一階差分變量VAR模型的估計(jì)，可得到各變量之間的殘差相關(guān)系數(shù)矩陣(residuals correlation matrix)，如表2所示。

表2 各變量間的殘差相關(guān)系數(shù)矩陣

根據(jù)所得殘差項(xiàng)相關(guān)系數(shù)矩陣，運(yùn)用Tetrad V的PC算法對變量間的同期因果關(guān)系進(jìn)行DAG分析，DAG的分析結(jié)果是正確設(shè)定SVAR的結(jié)構(gòu)并展開方差分解分析的重要基礎(chǔ)。DAG 的分析結(jié)果如圖1所示。由圖1可知，在20%的顯著性水平下，存在著由CPI變動(dòng)到房價(jià)變動(dòng)，貨幣供應(yīng)量M 2變動(dòng)到房價(jià)變動(dòng)，美元兌人民幣匯率變動(dòng)到CPI的同期因果關(guān)系。

圖1 20%顯著性水平下的有向無環(huán)圖

以DAG分析結(jié)果為基礎(chǔ)，對VAR殘差進(jìn)行結(jié)構(gòu)性分解，并展開方差分解分析，以對上述四個(gè)變量的關(guān)系做進(jìn)一步分析。由表3可知，CPI對自身的影響隨著時(shí)間的推移逐漸減弱，而HP、M2、ER對其的解釋能力逐漸增強(qiáng)，在第12期，CPI的變動(dòng)約15%可由HP解釋，約10%可由M2解釋，約10%可由ER解釋。這說明了盡管房價(jià)尚未納入CPI體系，但是房價(jià)的上漲會拉動(dòng)房地產(chǎn)商對地產(chǎn)的大量投資，從而帶動(dòng)很多行業(yè)商品價(jià)格的上升，因而影響了CPI。人民幣的升值預(yù)期會引起大量國際短期資本流入國內(nèi)，進(jìn)而加重通貨膨脹。這與鄭平(2013)的研究結(jié)論是相近的。

表3 基于DAG的CPI的方差分解

表4的房價(jià)的方差分解結(jié)果顯示，房價(jià)的變動(dòng)除了自身原因之外，貨幣供應(yīng)量M2和CPI對其的影響隨著時(shí)間的增加而加深。在預(yù)測期12年后，貨幣供應(yīng)量M2對房價(jià)的解釋在25%左右，CPI對房價(jià)的解釋在14%左右。這說明了貨幣供應(yīng)量是影響房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的主要因素。這與王云清、朱啟貴等(2013)的關(guān)于貨幣政策是我國房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的主要來源的結(jié)論相符。此外，通貨膨脹也是影響房價(jià)的重要因素。

表4 基于DAG的HP的方差分解

由表5的方差分解結(jié)果可知，貨幣供應(yīng)量M 2的變動(dòng)主要由其自身的變動(dòng)引起，比例約為80%，說明貨幣政策具有強(qiáng)外生性。這主要是因?yàn)樨泿耪呤茄胄幸罁?jù)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢設(shè)定的，受其他因素的影響不大。而人民幣兌美元匯率對貨幣供應(yīng)量M 2的解釋在8%左右，因此在制定貨幣政策時(shí)也要適當(dāng)考慮匯率變動(dòng)等外部沖擊。

表5 基于DAG的M2的方差分解

4 研究結(jié)論與建議

本文在DAG技術(shù)的基礎(chǔ)上建立SVAR模型，研究了消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)、房地產(chǎn)價(jià)格、貨幣政策、美元兌人民幣匯率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。經(jīng)過實(shí)證分析得出以下結(jié)論：

(1)房價(jià)、貨幣政策、匯率對衡量通貨膨脹水平的CPI都具有一定的影響。因此在開放經(jīng)濟(jì)背景下，為穩(wěn)定好CPI，不僅要關(guān)注房價(jià)、貨幣政策的變動(dòng)，還需注意名義有效匯率的變化，并對此做出合理的反應(yīng)。

(2)貨幣供應(yīng)量M2和CPI對房地產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的影響較大，特別是作為貨幣政策中介目標(biāo)的貨幣供應(yīng)量M2，其影響力隨著時(shí)間的增加而加深。寬松的貨幣政策會使貨幣供給量增加，從而使得大量資本進(jìn)入房地產(chǎn)市場，導(dǎo)致房價(jià)不斷上漲。

在上述結(jié)論基礎(chǔ)上，本文對抑制房價(jià)過快上漲，促進(jìn)房地產(chǎn)市場健康平穩(wěn)地發(fā)展，提出以下建議：

(1)在穩(wěn)健的基礎(chǔ)上，采取適度從緊的貨幣政策，控制貨幣供給量的過快增長；

(2)貨幣政策的宏觀調(diào)控要注重“市場化”，具體問題具體分析，增強(qiáng)政策的前瞻性與針對性；

(3)從房地產(chǎn)本身來講，樓市的供不應(yīng)求是房價(jià)上漲的關(guān)鍵。因此可以通過各種財(cái)政政策、土地政策的配合實(shí)施來增加普通商品住房、保障性住房的供給，減少投機(jī)，以改善住房的供求關(guān)系，從而使房價(jià)回歸正常軌道。

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