莢超強(qiáng)

（安徽大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 合肥 230601）

1 引言

近二十年來，中國的貨幣供應(yīng)量經(jīng)歷了高速的增長，但是沒有經(jīng)歷嚴(yán)重的通貨膨脹。易綱（1995）較早地提出了這一問題，并被著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家麥金龍稱為“中國之謎”（徐振宇，2014）。伴隨著貨幣供應(yīng)量的高速增長，大量的資金流入股市、房地產(chǎn)以及地方融平臺的項目建設(shè)，這可能是“中國之謎”一方面的答案。房地產(chǎn)、股市資本等非貨幣資產(chǎn)市場的資金投入可能會使得貨幣的流通速度減慢，達(dá)到一定程度會增加資產(chǎn)泡沫。從另一個角度來說，房地產(chǎn)、股市或許能夠吸收過度增發(fā)的貨幣，成為通貨膨脹的“緩沖器”。本文采用了VAR模型，通過Johanson協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗、脈沖響應(yīng)分析，對我國股票市場融資規(guī)模、通貨膨脹情況以及貨幣供應(yīng)量之間的關(guān)系進(jìn)行實證分析。從而從股票市場與房地產(chǎn)市場這兩個方面來研究其“蓄水池效應(yīng)“是否顯著地影響通貨膨脹情況。

資產(chǎn)通常是指單位或個人所擁有的預(yù)計能帶來收益的資源，資產(chǎn)市場主要是資產(chǎn)進(jìn)行交易所形成的市場，主要包括房地產(chǎn)市場、股票市場、債券市場等。而在資產(chǎn)市場中，房地產(chǎn)市場和股票市場具有舉足輕重的地位。這是因為房地產(chǎn)的投資規(guī)模較大，而股票市場的市值較大，成交量較為活躍。房地產(chǎn)市場與股票市場吸收了大量的流動性，同時通過財富效應(yīng)、托賓Q效應(yīng)、信用渠道以及預(yù)期等影響供需，從而影響價格水平。因此，本文在資產(chǎn)市場中選取了房地產(chǎn)市場和股票市場作為研究對象，分析其與通貨膨脹的關(guān)聯(lián)性。

圖1 M2與CPI同比增幅

2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述

關(guān)于資產(chǎn)市場與通貨膨脹的有不少學(xué)者進(jìn)行研究。 Tom Engsted&Carsten Tanggard（2000）利用VAR模型對美國和丹麥的股票和證券市場進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)丹麥的股票收益在長期與預(yù)期通貨膨脹率關(guān)系緊密，但是短期關(guān)聯(lián)不明顯，而美國股票市場收益與通貨膨脹有正的相關(guān)關(guān)系，但是比較微弱。Frederic S.Mishkin（2001）通過分析股票市場與房地產(chǎn)市場價格在貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制中的作用，指出貨幣政策實施并不一定通過直接影響利率水平實現(xiàn)，通過影響資產(chǎn)價格也可以達(dá)到目的。 Ben Bernanke&Mark Gertler（2001）基于通貨膨脹目標(biāo)制的貨幣政策框架，認(rèn)為將資產(chǎn)價格納入到貨幣政策分析框架中影響較小。郭田勇（2006）通過理論與實證分析闡釋了資產(chǎn)價格膨脹與通貨膨脹之間關(guān)聯(lián)的內(nèi)在機(jī)理。戴國強(qiáng)（2009）基于ADRL技術(shù)對資產(chǎn)價格與通貨膨脹的關(guān)系進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)對于通貨膨脹的影響顯著，股票市場則較為為微弱。楊寶臣（2010）通過誤差修正模型研究了資產(chǎn)價格、通貨膨脹及貨幣政策這三者之間的互動關(guān)系。鄭鳴（2010）運用VAR方法分析了股價、產(chǎn)出、通脹率和貨幣政策的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)股價波動顯著地反映通貨膨脹的情況，利率是調(diào)控股價的有效手段。金雯雯（2013）從資產(chǎn)替代的角度，研究存款利率與房地產(chǎn)價格的關(guān)系。王宏濤（2013）基于理性預(yù)期的假設(shè)研究了資產(chǎn)價格變化與通貨膨脹的動態(tài)影響。張成思（2013）基于Meltzer的新貨幣主義分析框架分析了資產(chǎn)市場均衡與商品市場均衡的聯(lián)動機(jī)制，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)上漲是總體通貨膨脹的驅(qū)動因素。

在這些研究中，大多數(shù)是研究資產(chǎn)價格與通貨膨脹的關(guān)系。資產(chǎn)價格與通貨膨脹之間主要是通過財富效應(yīng)、托賓Q值效應(yīng)，信用渠道以及人們的預(yù)期來聯(lián)接的。貨幣供應(yīng)量的高速增長是多種原因造成的，包括寬松的貨幣政策、外匯占款的膨脹等。不考慮貨幣供應(yīng)量增長的原因，從圖1可以看出，在貨幣供應(yīng)量高速增長的情況下，通貨膨脹情況卻沒有十分嚴(yán)重。對于這種現(xiàn)象一些學(xué)者進(jìn)行研究給出了自己的解釋。伍志文（2003）從非貨幣金融資產(chǎn)囤積的角度通過回歸分析對其進(jìn)行解釋。李斌（2004）從中國經(jīng)濟(jì)“兩部門”的特點以及新興資產(chǎn)市場對“中國之謎”進(jìn)行解釋。楊俊生（2010）從存貸差轉(zhuǎn)換的角度進(jìn)行理論分析，認(rèn)為存貸差的高速增長導(dǎo)致了M2的迅速增長，而增發(fā)的貨幣供應(yīng)量沒有充分流入實體經(jīng)濟(jì)導(dǎo)致通貨膨脹較為穩(wěn)定。余振宇等（2014）認(rèn)為出現(xiàn)此種現(xiàn)象是經(jīng)典貨幣數(shù)量理論的一些前提假設(shè)并不成立，如貨幣流通速度不變與貨幣供應(yīng)外生性等，并且非貨幣資產(chǎn)市場的“蓄水池”效應(yīng)也對通貨膨脹進(jìn)行了緩沖。從貨幣供應(yīng)的流向角度來看，以房地產(chǎn)、股票市場為代表的非貨幣資產(chǎn)市場吸收了大量的增發(fā)貨幣。本文對于通貨膨脹與M1、房地產(chǎn)市場開發(fā)投資規(guī)模、股票市場融資規(guī)模之間的關(guān)系進(jìn)行分析，來探究對房地產(chǎn)的開發(fā)投資和股票市場的融資是否能顯著地影響通貨膨脹。

3 實證分析

3.1 變量選取與計量模型

本文選取的變量有居民消費價格指數(shù)CPI、房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模、股票市場融資規(guī)模以及狹義貨幣供應(yīng)量M1的月度數(shù)據(jù)。使用CPI來代表通貨膨脹率，選取非貨幣資產(chǎn)市場中房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模和股票市場規(guī)模。由于房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模數(shù)據(jù)在每年一月份的缺失，因此，一月份的數(shù)據(jù)參考下一期?？紤]到季節(jié)因素對于變量的影響，使用censusX12季節(jié)調(diào)整法對于數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，消除季節(jié)因素的影響。為使數(shù)據(jù)更平穩(wěn)，在censusX12季節(jié)調(diào)整處理的基礎(chǔ)上對各變量取對數(shù)。后面文中提到的原始數(shù)據(jù)均是經(jīng)過這種處理后的數(shù)據(jù)。而變量的時間跨度為2003年1月到2013年12月。本文數(shù)據(jù)均來自與中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

本文使用VAR模型對于變量之間的關(guān)系進(jìn)行分析。VAR模型主要用于分析相互關(guān)聯(lián)的序列以及隨機(jī)擾動項對于整個系統(tǒng)地動態(tài)影響。VAR（p）模型的表達(dá)式為

yt是k維內(nèi)生變量，xt是d維外生變量，p是滯后階數(shù)。A1……Ap是 k×k維待估矩陣，B是k×d維待估矩陣，ε是k維擾動列向量。

3.2 實證結(jié)果

3.2.1 平穩(wěn)性檢驗

利用ADF單位根檢驗對變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗。其中 LNSTOCK、LNCPI、LNEST、LNM2 分別是股票市場融資規(guī)模、居民消費物價指數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)投資、廣義貨幣供應(yīng)量經(jīng)過censusX12方法處理后的對數(shù)。D表示的一階差分形式。表1所示，LNEST的ADF檢驗值大于在5%置信水平下的臨界值，表示LNEST的原序列不平穩(wěn)，對其進(jìn)行一階差分處理。DLNEST是其一階差分形式，ADF檢驗值小于5%置信水平下的臨界值，表示一階差分的序列平穩(wěn)。而其他序列的一階差分形式也平穩(wěn)，四個序列一階單整。其中滯后期是根據(jù)AIC與SC準(zhǔn)則確定的。

表1 ADF單位根檢驗

3.2.2 協(xié)整檢驗

四個序列都是同階單整的，對于數(shù)據(jù)進(jìn)行Johanson協(xié)整檢驗。在5%的置信水平下，對照跡檢驗統(tǒng)計量和臨界值，在沒有協(xié)整關(guān)系一欄跡統(tǒng)計量大于5%置信水平下的臨界值，表明拒絕關(guān)于協(xié)整關(guān)系個數(shù)的原假設(shè)，其余皆不能拒絕原假設(shè)。通過Johanson協(xié)整檢驗的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)四個變量存在一個協(xié)整關(guān)系，說明四個變量存在長期穩(wěn)定關(guān)系。

表2 Johanson協(xié)整檢驗

圖2 VAR模型的穩(wěn)定性檢驗

3.2.3 格蘭杰因果檢驗

為了分析M2、房地產(chǎn)市場開發(fā)投資規(guī)模以及股票市場融資規(guī)模與通貨膨脹的動態(tài)關(guān)系，構(gòu)建了包含4個變量的VAR模型。通過比較不同滯后階數(shù)AIC與SC值，在AIC和SC最小值不相符的情況下，參考LR值，確定VAR模型的滯后期為2。模型的AR特征多項式的根的倒數(shù)都在單位圓內(nèi)，證明VAR（2）模型是穩(wěn)定的

運用格蘭杰因果檢驗分析兩兩變量之間的因果關(guān)系，這個因果關(guān)系是統(tǒng)計意義上的因果關(guān)系。根據(jù)VAR模型的滯后階數(shù)判斷，選擇滯后期為2的格蘭杰檢驗。根據(jù)表3反映的數(shù)據(jù)，觀察P值大小。表中數(shù)據(jù)表明LNSTOCK、LNM2、LNEST均是LNCPI的格蘭杰原因。

表3 VAR模型滯后期判斷

表4 格蘭杰因果檢驗

3.2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

利用脈沖響應(yīng)函數(shù)，分析M1、房地產(chǎn)市場開發(fā)投資規(guī)模、股票市場投資規(guī)模對于通貨膨脹的沖擊。圖3為M1、房地產(chǎn)市場開發(fā)投資規(guī)模以及股票市場投資規(guī)模對于通貨膨脹沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線。圖3是LNCPI自身以及LNM1、LNSTOCK、LNESTATE的以單位沖擊 LNCPI的反應(yīng)程度。虛線表示的是置信區(qū)間，實線是在一單位沖擊下的反應(yīng)程度。從脈沖響應(yīng)函數(shù)曲來看，LNCPI對于 LNM1、LNSTOCK、LNESTATE 沖擊在短期有較大的反應(yīng)，其中在短期反應(yīng)較大的是LNSTOCK和LNM1，而LNESTATE的波動幅度較小。從方向來看，LNCPI對 LNSTOCK和LNESTATE都是正向的反應(yīng)，LNSTOCK在大約第五期達(dá)到頂峰，LNM1在第十期達(dá)到頂峰。而后逐漸收斂于0，即LNSTOCK與LNM1給予LNCPI的沖擊反應(yīng)在此后逐漸減弱。而LNCPI對于LNESTATE的反應(yīng)短期波動幅度較小，且下降成負(fù)值。這說明在短期內(nèi)LNCPI對于LNESTATE的反應(yīng)較小，且是相反方向。在大約15期達(dá)到頂峰之后，逐漸收斂于0。

圖3 變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)

3.2.5 方差分解

VAR模型的方差分解是分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度。表5是期間內(nèi)方差分解的具體百分比。其中期數(shù)的選取是根據(jù)各個變量貢獻(xiàn)率的變化情況選取。LNM1從1期開始貢獻(xiàn)比率不斷增加，在24期達(dá)到高峰，為26.07455%，此后貢獻(xiàn)率保持平穩(wěn)，在末期為25.70547。LNSTOCK在從1期開始貢獻(xiàn)率保持增加，在末期貢獻(xiàn)率達(dá)到31.36066%。LNESTATE的貢獻(xiàn)率從1期開始增加，在37期達(dá)到一個高峰，貢獻(xiàn)率為5.943590%，此后保持平穩(wěn)，期末貢獻(xiàn)率為5.927194。從總體上看，LNCPI自身的貢獻(xiàn)最大，其次是 LNSTOCK，LNM1貢獻(xiàn)小于 LNSTOCK，而LNESTATE的貢獻(xiàn)最小。

4 結(jié)論與建議

本文運用censusX12季節(jié)調(diào)整法以及VAR模型對于 LNCPI、LNM2、LNSTOCK、LNEST 這幾種變量的聯(lián)系進(jìn)行分析，根據(jù)實證結(jié)果。得出如下結(jié)論：

（1）股票市場的融資規(guī)模對于通貨膨脹來說有正向的沖擊，而房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模則有負(fù)向的沖擊。股票市場一方面吸收了資金，另一方面也通過財富效應(yīng)、托賓Q效應(yīng)、信用渠道、預(yù)期等來影響通貨膨脹。而房地產(chǎn)開發(fā)投資的資金規(guī)模較大，占用了大量的資金，并且具有一定的建設(shè)周期。房地產(chǎn)的擴(kuò)張到達(dá)一定程度會形成樓市泡沫，但其擴(kuò)張確實拉低了通貨膨脹。

（2）單位股票市場的融資規(guī)模對于通貨膨脹有十分顯著地影響，貢獻(xiàn)率較高。而單位房地產(chǎn)市場融資規(guī)模對于通貨膨脹的影響較小。股票市場的融資更多是一種投資。觀察近年來股票市場的交易量發(fā)現(xiàn)股票市場的交易量較大，這說明股票市場的流通較為便利。因此，股票市場雖然吸收大量資金，但是由于其流通便利，因此影響有限。并且股價的波動對于投資、消費等有著重要影響?？紤]到房地產(chǎn)的開發(fā)投資規(guī)模，其對通貨膨脹的影響不容忽視。

表5 VAR模型的方差分解

（3）通貨膨脹情況與M2的供應(yīng)量在同期趨勢并不相符。一方面是由于宏觀調(diào)控的滯后性，另一方面也是央行根據(jù)通貨膨脹水平對貨幣供應(yīng)量進(jìn)行把控。因此，才會出現(xiàn)這種趨勢背離的現(xiàn)象。這樣，對于通貨膨脹的預(yù)期需要充分考慮滯后因素并且及時關(guān)注央行動向。

根據(jù)經(jīng)過實證分析得出的結(jié)論，股票市場融資對于通貨膨脹有顯著地推動作用，而房地產(chǎn)市場則有一定的緩沖作用，通貨膨脹的預(yù)期存在一定的困難。本文提出以下幾條建議：

（1）合理引導(dǎo)通貨膨脹預(yù)期，將多種因素納入關(guān)于通貨膨脹的分析框架?？紤]到居民對于物價變動的敏感性，政府應(yīng)當(dāng)合理地引導(dǎo)公眾對于通貨膨脹的預(yù)期。通貨膨脹偏差沖擊對一定時間內(nèi)的宏觀經(jīng)濟(jì)有顯著負(fù)效應(yīng)（李成，2009）。馬堯（2012）指出資產(chǎn)市場對貨幣政策影響越來越顯著，制定貨幣政策需要考慮資產(chǎn)市場的波動。為了不使公眾產(chǎn)生嚴(yán)重的通貨膨脹預(yù)期偏差，應(yīng)當(dāng)將多種因素納入分析框架，如考量資產(chǎn)市場的規(guī)模、資產(chǎn)價格波動以及金融創(chuàng)新等。

（2）保持股市的良性發(fā)展，規(guī)避股市泡沫。股票市場對通貨膨脹的沖擊較大，保持股市的健康與穩(wěn)定發(fā)展，無論是出于發(fā)揮其融資功能還是其對貨幣政策的影響的考慮。股票的價格是由股票的供給與需求決定的。實體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會導(dǎo)致股市的走勢的走強(qiáng)，投機(jī)行為也會影響股市，甚至產(chǎn)生較大幅度的波動，影響資金的正常流動，對通貨膨脹的連續(xù)性產(chǎn)生影響。股市的監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)對股市的運行進(jìn)行監(jiān)控，避免不合理的波動。同時央行應(yīng)當(dāng)借助一定的市場工具以及政策導(dǎo)向引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)，規(guī)避泡沫，從而將股市規(guī)?？刂圃诤侠淼膮^(qū)間內(nèi)。

（3）通過宏觀調(diào)控，調(diào)節(jié)房地產(chǎn)市場的供需失衡，減少通貨膨脹的不確定性。向市場投入流動性往往存在一定的不確定性，對于投放的多與少往往沒有一個可靠的標(biāo)準(zhǔn)。房地產(chǎn)市場的投資規(guī)模對于通貨膨脹有一定的緩沖效應(yīng)，對于貨幣政策的運行來說增加了不確定性。因此，保持房地產(chǎn)市場的供需平衡有利于形成合理的通貨膨脹預(yù)期。目前，利率、存款準(zhǔn)備金率以及限購政策等均是調(diào)節(jié)房地產(chǎn)供需的有效政策，利率、存款準(zhǔn)備金存在“一刀切”的問題，而限購政策往往能發(fā)揮定向調(diào)控的作用。

[1]Tom Engsted，Carsten Tanggaard.The Relation Between Asset Returns and Inflation at Short and Long Horizons[J].Journal of International Financial Markets，2002，（12）：101-118.

[2]Ben Bernanke and Mark Gertler.“Should Central Bank Respond to Movements in Asset Price”?[J].American Economic Review，2001，（2）：253-257.

[3]Frederic S.Mishkin.The Transmission Mechanism And The Role of Asset Price in Monetary Policy[R].NBER Working Paper，2001，December.

[4]徐振宇，李若焱，王躍.麥金龍“中國之謎”的思考[J].投資北京，2014，（1）：94-95.

[5]張成思，佟冠良，王麟鍇.中國通貨膨脹驅(qū)動機(jī)制的貨幣主義新范式[J].經(jīng)濟(jì)理論與實踐，2013，（4）：5-12.

[6]謝家智，張明.中國的物價上漲是貨幣超發(fā)引起的嗎[J].經(jīng)濟(jì)管理，2012，（2）：1-10.

[7]郭田勇.資產(chǎn)價格、通貨膨脹與中國貨幣政策體系的完善[J].金融研究，2006，（10）：23-35.

[8]李成，馬文濤，王彬.通貨膨脹預(yù)期與宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定：1995—2008——基于動態(tài)隨機(jī)模型一般均衡模型的分析[J].南開經(jīng)濟(jì)研究，2009，（6）：30-53.

[9]何慧剛.中國外匯沖銷干預(yù)和貨幣政策獨立性研究[J].財經(jīng)研究，2007，（11）：18-30.

[10]徐亞平.通貨膨脹預(yù)期形成的模型刻畫及其與貨幣政策的關(guān)聯(lián)性[J].金融研究，2010，（9）：19-33.

[11]伍志文.“中國之謎”：理論及基于中國的經(jīng)驗分析[J].財經(jīng)研究，2003，（1）：27-34.

[12]李斌.經(jīng)濟(jì)發(fā)展、結(jié)構(gòu)變化與“貨幣消失”——兼論對“中國之謎”的再解釋[J].經(jīng)濟(jì)研究，2004，（6）：24-32.

[13]楊俊生.“中國之謎”：基于貨幣存貸差轉(zhuǎn)換視角的解釋[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2010，（1）：117-123.

[14]戴國強(qiáng)，張建華.我國資產(chǎn)價格與通貨膨脹關(guān)系研究——基于ADRL的技術(shù)分析[J].國際金融研究，2009，（11）：19-28.

[15]馬堯.資產(chǎn)市場對貨幣政策的影響[J].中國金融，2012，（1）：82-83.