楊小軍

(1.南京郵電大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，江蘇 南京 210023；2.南京大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，江蘇 南京 210093)

引言

近年來，作為中國經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)之一的房地產(chǎn)，可謂是一路高歌，尤其自2013年下半年開始，房地產(chǎn)市場便進入一個新的調(diào)整期，但時隔兩年后的房地產(chǎn)市場，尤其是2016年更是“道高一尺，魔高一丈”，之后在國家宏觀調(diào)控趨緊的大環(huán)境下，房價得到了很大程度的遏制，但依舊保持在高位，房地產(chǎn)價格的暴漲對宏觀經(jīng)濟的穩(wěn)定運行無疑產(chǎn)生了較大的沖擊，因此在中國經(jīng)濟進入“新常態(tài)”的背景下，房地產(chǎn)如何發(fā)揮好“支柱”的作用，是當(dāng)前我國面臨且迫切需要解決的問題。這除了房地產(chǎn)行業(yè)需要進行自身的常態(tài)改革之外，發(fā)揮貨幣政策在國家宏觀調(diào)控中的作用也尤為重要。與此同時，由于房價的波動不僅會影響經(jīng)濟金融穩(wěn)定，還可能對通貨膨脹預(yù)期產(chǎn)生影響，這使貨幣當(dāng)局“維護價格穩(wěn)定”的職責(zé)顯得愈發(fā)重要。然而，由于我國仍處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期，房價與通貨膨脹之間的關(guān)系以及貨幣政策調(diào)控和作用機制與其他國家可能存在一定的區(qū)別。為此，厘清我國房價與通貨膨脹之間的關(guān)系，并檢驗不同政策工具的調(diào)控力度和效果，這對于貨幣當(dāng)局合理選擇政策工具，并找準政策切入時機，進而更好的實現(xiàn)包括房價在內(nèi)的價格水平穩(wěn)定的目標具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

一、文獻綜述

20世紀80年代日本的房地產(chǎn)泡沫和2007年源于美國的金融風(fēng)暴均表明，貨幣當(dāng)局對房價的波動不能坐視不理，而且“貨幣當(dāng)局應(yīng)對關(guān)注房價”的觀點無論在理論分析中，還是在經(jīng)驗研究中，近年來都被越來越多的人所認可，甚或有研究表明一些國家的貨幣當(dāng)局已將房價納入貨幣政策規(guī)則之中(Finocchiaro and Heideken, 2013)，[1]但調(diào)控效果不盡相同。

國外關(guān)于貨幣政策是否能夠調(diào)控房價的研究還未形成一致的結(jié)論。一方面，有研究認為貨幣政策能夠達到調(diào)控房價的目的。Lastrapes(2002)通過構(gòu)建住宅價格動態(tài)模型，[2]并運用VAR模型進行了實證分析，結(jié)果顯示貨幣供應(yīng)的正向沖擊會在短期內(nèi)促使真實房價和房屋銷售量提高。在此基礎(chǔ)上，其他研究主要運用SVAR模型(Bjornland and Jacobsen，2010)、[3]FAVAR模型(Eickmeier and Hofmann，2013)、[4]MS-VAR模型(Simo-Kengne et al，2013)等對美國及其他國家進行了實證研究，[5]都發(fā)現(xiàn)貨幣政策沖擊會對房價產(chǎn)生強烈的影響，盡管這些影響在一定程度上存在區(qū)域差別(Gupta et al.，2012)。[6]另一方面，也有研究認為貨幣政策并不能影響住宅投資和房價，或者影響甚微，甚或?qū)暧^經(jīng)濟運行不利。Dreger and Wolters(2011)的研究發(fā)現(xiàn)，[7]流動性過剩對包括房價在內(nèi)的資產(chǎn)價格波動的解釋力并不顯著，這得到了其他相關(guān)研究的支持(Jan et al.，2011；Gupta et al.，2012)。[8,9]除此之外，有研究表明，基于穩(wěn)定房價的貨幣政策可能會對通脹和產(chǎn)出產(chǎn)生負面影響(Gelain et al.，2013)。[10]

國內(nèi)早期的研究焦點集中在探討“貨幣政策是否應(yīng)對資產(chǎn)價格作出反應(yīng)”(瞿強，2001；呂江林，2005)，[11,12]而當(dāng)前研究更多的集中于貨幣政策對包括房價在內(nèi)的資產(chǎn)價格調(diào)控效果的問題上，主要表現(xiàn)在從貨幣供應(yīng)、利率、信貸投放等角度展開研究，并得到了一致的結(jié)論，即調(diào)控效果較為明顯。但不同貨幣政策工具的調(diào)控效果不同(高波、王先柱，2009；沈悅等，2011)，[13,14]即貨幣總量和信貸總量對房價的調(diào)控效果較好(陳繼勇等，2013；陳日清，2014)，[15,16]且長期效果更明顯(鄧富民、王剛，2012)，[17]而由于對房價作出反應(yīng)的貨幣政策機制具有相對較小的社會福利損失(陳利鋒、范紅忠，2014)，[18]那么緊縮性貨幣政策將能更有效地抑制房價和通脹(譚政勛、王聰，2015)，[19]從而貨幣當(dāng)局應(yīng)采用盯住房價波動的貨幣政策來配合宏觀審慎調(diào)控，以充分發(fā)揮政策組合的協(xié)調(diào)效應(yīng)(張清源等，2018)。[20]

以上研究表明，盡管國外有研究指出貨幣政策對房價的調(diào)控有限，但大部分研究都支持貨幣政策能夠?qū)Ψ績r產(chǎn)生較強的影響，不過在實證基礎(chǔ)上探討房價與通脹之間關(guān)系的文獻并不多見；國內(nèi)的研究探討了不同貨幣政策工具對房價的調(diào)控效果，但基本是以貨幣供應(yīng)量和利率分別代表數(shù)量型工具和價格型工具，而忽略其他常見工具的政策效果。為此，在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，運用協(xié)整技術(shù)與基于向量自回歸的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解技術(shù)，對近年來我國貨幣當(dāng)局綜合運用不同政策工具調(diào)控房價的效果以及房價與通脹之間的關(guān)系進行較為全面的經(jīng)驗分析，以期為實時、適宜地采取政策工具調(diào)控房地產(chǎn)市場，從而實現(xiàn)價格穩(wěn)定的目標提供理論和實踐支持。

二、變量選取與數(shù)據(jù)說明

在此主要研究的是不同貨幣政策工具對房價和通貨膨脹的影響，為此主要研究變量包括房價、通貨膨脹、貨幣供應(yīng)量、貸款、利率和匯率，并分別用商品房銷售額與商品房銷售面積的比值(HP)、月度同比的居民消費物價指數(shù)(CPI)、貨幣與準貨幣(M2)、中長期貸款額(LOAN)、銀行間同業(yè)拆借7天加權(quán)平均利率(R07D)以及人民幣實際有效匯率指數(shù)(REER)來衡量。

鑒于我國2005年7月21日啟動了人民幣匯率形成機制改革，選取2005年8月至2019年6月共167個月度的相關(guān)數(shù)據(jù)進行經(jīng)驗分析，所有數(shù)據(jù)均來源于Wind中國宏觀數(shù)據(jù)庫。與此同時，為消除時間序列數(shù)據(jù)的季節(jié)性因素和潛在的異方差問題，對所有指標進行季節(jié)性調(diào)整，然后取自然對數(shù)，分別記為LnHP、LnCPI、LnM2、LnLOAN、LnR07D和LnREER。

三、經(jīng)驗結(jié)果及分析

(一)單位根檢驗

為避免“偽回歸”現(xiàn)象的產(chǎn)生，采用ADF單位根檢驗方法對變量的平穩(wěn)性進行檢驗。結(jié)果顯示，各變量的水平值均存在單位根，而一階差分后都在1%的置信水平下為平穩(wěn)數(shù)據(jù)，從而說明選取的變量均為一階單整I(1)?；诖耍蛇M一步對相關(guān)變量進行協(xié)整檢驗，以檢驗并考察變量之間是否存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

表1 單位根檢驗結(jié)果

注：D表示對變量取一階差分；c、t分別表示ADF檢驗時是否包含常數(shù)項、趨勢項，1表示包含，0表示不包含，k表示由SIC準則決定的滯后階數(shù)；*、**以及***分別表示檢驗結(jié)果在1%、5%以及10%的置信水平下顯著(下文同)。

為了更好的考察不同類型的貨幣政策工具與房價、通貨膨脹之間的相互關(guān)系，分兩組進行分析，即首先考察以貨幣供應(yīng)量和貸款為代表的數(shù)量型工具與房價、通貨膨脹之間的關(guān)系，其次考察以利率和匯率為代表的價格型工具與房價、通貨膨脹之間的關(guān)系。而為不失一般性，最后將所有變量放入一個系統(tǒng)進行穩(wěn)健性檢驗。

(二)數(shù)量型工具、房價與通貨膨脹

1.協(xié)整分析

運用Johansen協(xié)整檢驗對LnHP、LnCPI、LnM2和LnLOAN之間的長期均衡關(guān)系進行檢驗，結(jié)果顯示，在1%的顯著水平下，跡檢驗和最大特征值檢驗，都拒絕“沒有協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，從而接受“至多存在1個協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)。

表2 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

協(xié)整檢驗結(jié)果表明，上述變量之間存在長期的均衡關(guān)系，其標準化后的協(xié)整關(guān)系可表示為：

LnHP=0.0119*LnCPI+0.1544*LnM2+0.3128*LnLOAN+2.5154

上式表明，從長期來看，通貨膨脹、貨幣供應(yīng)量、貸款分別上漲1%，房價將分別上漲0.0119%、0.1544%、0.3128%。

為進一步檢驗長期均衡關(guān)系對變量短期波動的糾正機制以及變量間的短期動態(tài)交互關(guān)系，構(gòu)建向量誤差修正模型(VECM)，結(jié)果顯示，滯后一期的誤差修正項系數(shù)為-0.4251，表明在其他條件一定的情況下，當(dāng)房價偏離長期趨勢(均衡狀態(tài))而發(fā)生短期波動(非均衡)時，系統(tǒng)將以42.51%的力度自動糾正上一期非均衡誤差而收斂于均衡狀態(tài)。

2.脈沖響應(yīng)函數(shù)

就變量間的短期動態(tài)關(guān)系而言，可借助向量自回歸模型(VAR)中的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解技術(shù)加以分析，前者考察特定變量的絕對影響，而后者描述其相對貢獻。在此，關(guān)注的重點是房價和通貨膨脹分別對其他變量沖擊的響應(yīng)。

圖1 房價的脈沖反應(yīng) 圖2 通貨膨脹的脈沖反應(yīng)

圖1顯示，在其他變量一個單位標準差的正向沖擊下，房價均沒有立即作出反應(yīng)(即第1期脈沖響應(yīng)為0)，而是自第2期開始作出明顯的反應(yīng)，之后對數(shù)量型工具的反應(yīng)加強、對通貨膨脹反應(yīng)波動下降，但最后均穩(wěn)定地收斂，說明其他變量對房價上漲存在一定的促進作用。整體而言，貸款對房價的沖擊作用最強，其次是貨幣供應(yīng)量，通貨膨脹的沖擊作用最小。

圖2顯示，在其他變量一個單位標準差的正向沖擊下，通貨膨脹也沒有立即作出反應(yīng)，也是自第2期開始作出明顯的反應(yīng)，之后開始上升，說明其他三個變量的上漲在一定程度上推動了通貨膨脹上升。比較而言，房價對通貨膨脹的沖擊作用最強，其次是中長期貸款，而貨幣供應(yīng)量的沖擊作用最小。

3.方差分解

表3顯示了數(shù)量型貨幣政策工具下，各項隨機擾動分別在LnHP和LnCPI變動中的相對重要性。

表3 方差分解結(jié)果

就房價的變動而言，最初的貢獻完全來源于房價自身的沖擊，之后逐步降低，并最終維持在51%以上。除自身的主要貢獻外，貸款沖擊和貨幣沖擊的貢獻尤為重要，最終貢獻率分別維持在26.59%和25.22%以上。比較而言，通脹沖擊的貢獻率相對較小，最終的貢獻率維持在1.55%左右。

對于通貨膨脹的變動，自身沖擊的貢獻同樣是最大的，從初期90%以上的貢獻率緩慢地下降到最終63.59%的水平。除此之外，房價沖擊的貢獻較為重要，從期初0.59%的貢獻率較快地上升，并最終穩(wěn)定于26.59%以上的水平。與此同時，貸款沖擊和貨幣沖擊的貢獻相對較小，期初的貢獻甚至可以忽略，二者最終的貢獻率基本保持在9.51%和0.30%左右的水平。

(三)價格型工具、房價與通貨膨脹

1.協(xié)整分析

運用上文同樣的方法與過程，對LnHP、LnCPI、LnR07D和LnREER進行Johansen協(xié)整檢驗，結(jié)果顯示，在5%的顯著水平下，該系統(tǒng)存在1個協(xié)整關(guān)系。

表4 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

上述變量之間的長期均衡關(guān)系如下：

LnHP=2.5561*LnCPI+1.1294*LnR07D+0.7350*LnREER-7.8186

上式表明，從長期來看，通貨膨脹、利率、匯率分別上漲1%，房價將分別上漲2.5561%、1.1294%、0.735%。

進一步地，VECM結(jié)果顯示，滯后一期的誤差修正項系數(shù)為-0.0683，表明在其他條件一定的情況下，當(dāng)房價偏離其均衡狀態(tài)而發(fā)生短期波動，系統(tǒng)將以6.83%的力度自動糾正上一期非均衡誤差而收斂于均衡狀態(tài)。

2.脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖3顯示，在其他變量一個單位標準差的正向沖擊下，房價沒有立即作出反應(yīng)，均是自第2期開始反應(yīng)強度加大，并最終較平穩(wěn)地收斂，且三者均對房價產(chǎn)生正向沖擊作用，利率的正向沖擊作用表明考察期內(nèi)“價格之謎”現(xiàn)象在我國房地產(chǎn)市場表現(xiàn)的較為明顯。比較而言，利率的沖擊作用最強，其次是通貨膨脹，利率的沖擊作用最小。

圖3 LnHP的脈沖反應(yīng) 圖4 LnCPI的脈沖反應(yīng)

圖4顯示，在其他變量一個單位標準差的正向沖擊下，通貨膨脹也未立即作出反應(yīng)，反應(yīng)均始于第2期，然后強度加大，最后都較平穩(wěn)的收斂。其中，利率對房價在早期產(chǎn)生正向的沖擊作用，最終為負向的沖擊作用，且強度最大，進一步說明短期內(nèi)的“價格之謎”現(xiàn)象較明顯，但長期來看可以在一定程度上抑制通貨膨脹；房價的正向沖擊作用次之，說明房價的上漲在一定程度上推動了通貨膨脹上升；而匯率對房價產(chǎn)生負向沖擊作用，說明人民幣升值可一定程度上抑制通貨膨脹。

3.方差分解

就房價的變動而言，最初的貢獻完全來源于房價自身的沖擊，之后逐步降低，并最終維持在94%以上。除自身的主要貢獻外，利率沖擊和通貨膨脹沖擊的較為重要，初期的貢獻較小，但最終的貢獻率分別維持在2.95%和2.22%左右的水平。而匯率沖擊的貢獻相對較小，最大貢獻率為0.12%。

對于通貨膨脹的變動，自身沖擊的貢獻同樣是最大的，但下降較快，最終維持在72%左右的水平。除此之外，利率沖擊和房價沖擊的貢獻都較為重要，最終分別穩(wěn)定于16.42%和8.31%左右。比較而言，匯率沖擊的貢獻較小，最終的貢獻率基本保持在2.98%左右。

表5 方差分解結(jié)果

(四)穩(wěn)健性檢驗

在貨幣政策操作實踐中，貨幣當(dāng)局實際上是同時或交錯使用各種政策工具對宏觀經(jīng)濟加以調(diào)控，其效果應(yīng)該是一個綜合的結(jié)果，所以進一步將所有變量放入一個經(jīng)濟系統(tǒng)進行檢驗，以考察前文的經(jīng)驗結(jié)果是否具有穩(wěn)健性。

首先，對LnHP、LnCPI、LnM2、LnLOAN、LnR07D和LnREER進行Johansen協(xié)整檢驗，結(jié)果顯示，在5%的置信水平下存在一個協(xié)整關(guān)系，其標準化后的協(xié)整向量為[1.0000 -0.6905 -0.6917 -0.8402 -0.3440 -0.6722]，各變量的系數(shù)符號與前文分組的結(jié)果是一致的，即通貨膨脹、貨幣供應(yīng)量、貸款、利率以及匯率的提高都會促進房價上漲，但數(shù)量型變量對房價影響的增強、價格型變量的影響變?nèi)酢＿M一步的VECM結(jié)果顯示，滯后一期的誤差修正項系數(shù)為-0.6441，得到的自動糾正速度仍然表明房價能夠較快地收斂于均衡狀態(tài)。

表6 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

其次，從圖5和圖6的脈沖響應(yīng)函數(shù)來看，房價對各變量沖擊的響應(yīng)方向基本與前文保持一致，對貨幣供應(yīng)量和貸款正向沖擊的短期響應(yīng)都較大，而對價格型工具沖擊的短期響應(yīng)相對較小，其中對匯率的響應(yīng)依舊保持最小，對通貨膨脹的沖擊響應(yīng)較前文平均而言有所減弱，且房市的“價格之謎”現(xiàn)象依然存在；通貨膨脹對各變量沖擊的響應(yīng)方向也基本與前文保持一致，對房價的正向沖擊響應(yīng)最大，對貨幣供應(yīng)量和貸款的沖擊響應(yīng)明顯降低，對匯率沖擊的短期響應(yīng)較大，利率沖擊的“價格之謎”現(xiàn)象同樣存在。

最后，從圖7和圖8的方差分解來看(圖中略去自身沖擊貢獻)，對房價變動貢獻最大的隨機擾動依然來源于其自身，其他變量沖擊的貢獻都有所降低，而數(shù)量型工具沖擊的貢獻，從短期來看仍比價格型工具大；通貨膨脹沖擊也依然是其自身變動的主要源泉，房價沖擊在短期的貢獻較大，平均而言，數(shù)量型工具沖擊的貢獻要低于價格型工具沖擊的貢獻。

圖5 房價的脈沖反應(yīng) 圖6 通貨膨脹的脈沖反應(yīng)

圖7 房價的方差分解 圖8 通貨膨脹的方差分解

由此可見，前文分組討論的結(jié)果與全部變量構(gòu)成的經(jīng)濟系統(tǒng)所得到的結(jié)果基本保持一致，從而說明在不同政策工具框架下，研究同類政策工具對房價與通貨膨脹的調(diào)控效果以及房價與通貨膨脹之間的關(guān)系，其結(jié)果具有較強的穩(wěn)健性。

四、結(jié)論

基于2005年8月至2019年6月的月度時間序列數(shù)據(jù)，綜合運用協(xié)整理論、向量誤差修正模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解技術(shù)分析了我國不同類型的貨幣政策工具對房價的長、短期調(diào)控效果以及房價與通脹之間的交互影響，并得到如下主要結(jié)論：(1)貨幣政策、房價與通貨膨脹之間存在協(xié)整關(guān)系(或長期均衡的關(guān)系)，且貨幣政策可以達到調(diào)控房價的預(yù)期目的，且房價與通貨膨脹之間存在正向反饋機制；(2)從對短期波動的糾正機制來看，各系統(tǒng)都能夠?qū)ι掀诜蔷庹`差以一定程度的力度進行糾正，從而自動地收斂于均衡狀態(tài)；(3)從變量間的短期動態(tài)關(guān)系來看，數(shù)量型工具對房價的沖擊較大，價格型工具的沖擊相對較小，而通貨膨脹對房價也能產(chǎn)生一定程度的沖擊；各變量對通貨膨脹的沖擊相對較小，但房價的正向沖擊效果和利率的負向沖擊效果是最強的；(4)從相對貢獻來看，在房價的變動中，除了自身擾動的重要性，貸款擾動的貢獻最大，匯率最小，通貨膨脹擾動也有一定的貢獻；在通貨膨脹的變動中，除了自身擾動的重要性，貸款和利率擾動的貢獻較大，匯率和貨幣的貢獻相對較小，房價擾動的影響較為明顯。

以上經(jīng)驗結(jié)果說明，我國貨幣政策能夠在一定程度上對房價和通貨膨脹加以調(diào)控，但不同政策工具的調(diào)控力度存在差異，即長期中匯率的調(diào)控力度最為顯著，短期中貨幣供應(yīng)量的作用最為明顯，而利率和信貸的長短期作用都相對較弱。為此，我國貨幣當(dāng)局應(yīng)“由近及遠”，在強化貨幣供應(yīng)量作為貨幣政策中介目標地位的基礎(chǔ)上，進一步擴大人民幣匯率波動區(qū)間，并完善人民幣匯率報價機制，進而推進匯率制度的市場化改革，從而提高匯率政策的可操作性及其在宏觀經(jīng)濟調(diào)控中的作用。與此同時，應(yīng)加快推進利率市場化進程，不斷健全市場化利率形成機制和傳導(dǎo)機制，并在大力發(fā)展銀行間同業(yè)拆借市場的基礎(chǔ)上，進一步加強基準利率體系建設(shè)，從而疏通貨幣政策的利率傳導(dǎo)渠道。此外，考慮到房價與通貨膨脹之間的交互影響，貨幣政策的實施不應(yīng)該是單一規(guī)則，而是綜合運用不同政策工具并靈活搭配使用，如在通過人民幣貶值以抑制房價過快上漲的過程中，可能造成國內(nèi)通貨膨脹的提高，從而應(yīng)搭配使用緊縮型的數(shù)量型政策，這樣可以盡可能地降低單一工具對宏觀經(jīng)濟造成的負面沖擊。