我国房地产价格波动与货币政策调控模式研究

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 我国房地产价格波动与货币政策调 控模式研究 摘要： 本文将经济政策不确定 性作为门限变量，构建了包括房地产价 格、货币政策以及经济政策不确定性在 内的三维 TSVAR 模型，并且分别采用 货币供给量、利率以及信贷规模作为货 币政策代理变量，研究不同政策不确定 性程度下各货币政策工具对房地产价格 调控的有效性。实证结果表明，在当前 经济政策不确定性快速攀升时期，信贷 规模调控是应对房地产价格过快上涨的 最佳选择，其能够在最短时间内有效平 抑房地产价格波动，并且在长期中依旧 保留一定的政策效果。因此，货币当局 在对房地产价格进行调控时应将着力点 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 放在信贷规模上，通过控制信贷增长来 抑制房地产价格的过快上涨，从而化解 资产价格泡沫并推动经济“脱虚向实” ， 为经济增长新动力的形成奠定坚实的基 础。 中国论文网 /2/view-12923985.htm 关键词： 房地产价格； 货币政 策工具； 经济政策不确定性； TSVAR 模型 文献标识码： A 文章 号： 1002-2848-2017（04）-0051-07 一、 引 言 房地产作为一种特殊资产，同时 具有虚拟资产和实物资产双重属性。作 为虚拟资产，其价值由未来预期收益的 贴现值决定，并且同时受到宏观经济基 本面及非基本面的影响；而作为实物资 产，其又具有投资属性，因而房地产价 格的波动性远高于一般实物资产。2016 年上半年开始，我国房地产市场一直保 持高温状态，一、二线城市房地产价格 大幅上涨，尤其以合肥、苏州、南京和 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 厦门为最高，其中合肥 10 月份二手房 价格比上年同期上涨 7681%。房地产价 格上涨过快会产生极为严重的后果，不 仅会引发资源配置扭曲，加剧当前经济 中的结构性矛盾，也会对居民的消费支 出和其他行业投资产生挤出效应，同时 还会对金融系统稳定性和宏观经济稳定 性产生极大的破坏性。因此，面对房地 产价格短期内过度上涨的现象，政府必 须采取科学有效的宏观调控政策将房地 产价格涨幅引导至合理区间。而货币政 策作为我国宏观调控政策的重要内容， 必须发挥其在房地产价格调控中的积极 作用，维护我国房地产市场的健康发展， 从而保证宏观经济稳定性和金融系统稳 定性，平衡经济增长结构。 研究货币政策对房地产价格调控 效应的文献很多，学者们一般从货币政 策整体视角和分类视角两个层面进行研 究。在货币政策整体视角方面，Hasan & Taghavi、Senhadji & Collyns 以及 Iacoviello & Minetti 选取不同国家的数 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 据样本进行实证研究，结果显示各国家 地区货币政策工具对房地产价格均具有 显著影响13 。在货币政策分类视角方 面，学者们主要从货币供给、利率和信 贷规模三个主要货币政策工具着手研究， 不同工具对房地产价格的调控效应也不 尽相同。Cooper 、Gerlach & Peng 以及 梁斌和李庆云通过研究发现，利率水平 与房地产价格呈现负相关性，而货币供 给和信贷规模则与房地产价格则呈现正 相关性46。但对于不同货币政策工具 调控有效性的比较则存在着很大的分歧， 丁晨和屠梅曾指出利率工具对房地产价 格的影响程度最大调控效应也最为显著， 货币供应量和信贷规模的调控效应则不 明显7。而郭娜和李政、邓富民和王刚 则认为在货币政策工具调控效果方面， 货币供给量和金融信贷对房地产价格的 调控效果更好，而利率工具的调控效果 十分有限89 。此外，张小宇和刘金全 指出， “经济新常态 ”时期货币政策对房 地产市场的影响强度相比以前显著降低， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 持续时期明显缩短10 。面对这种情况， 选择合适的货币政策工具对持续走高的 房地产价格进行调控显得尤为重要。 另一方面，我国房地产市场素来 有“政策市”之称，房地产价格受政府政 策影响程度较深。但是政府经济政策的 颁布时点往往具有随机性，这就给房地 产市场带来了政策不确定性问题。张浩 等人认为政策不确定性的存在会导致房 屋供需双方在面对各种外部冲击时所采 取的行为发生变化，可能会造成市场的 短暂失灵，从而引起市场波动11。并 且 Bloom 以及 Aastveit 等人通过研究发 现，经济政策不确定性会显著影响货币 政策的调控效果，当经济政策不确定性 程度较高时会削弱货币政策冲击的影响 1213。而张玉鹏和王茜指出，我国目 前正处于增长速度换挡期、结构调整阵 痛期以及前期刺激政策消化期的“三期 叠加时期”，宏观经济调控面临着“ 稳增 长、调结构、促改革、防风险”四大目 标，且这四大目标之间存在着内在的矛 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 盾和冲突，政府在进行宏观经济调控时 不得不在多个目标之间进行切换，这就 产生了较高的政策不确定性，从而影响 货币政策工具的实际有效性14。因此， 在研究和比较不同货币政策工具对房地 产价格的调控效应时，将经济政策的不 确定性纳入模型之中更符合当前的实际 情况。然而学者们在研究经济政策不确 定性的影响时一般仅将其当作普通的内 生变量，研究其存在的情况下货币政策 的调控效应将会受到何种影响，而很少 考虑不同政策不确定性程度下货币政策 调控效应的差异。为此，本文采用门限 结构向量自回归（TSVAR）模型，将经 济政策的不确定性作为门限变量，从而 划分出高政策不确定性区制和低政策不 确定性区制，以便研究不同政策不确定 性程度下各货币政策的调控效应，并为 当前形势下货币政策工具的选择提供相 应的建议。二、 TSVAR 模型介绍 结构向量自回归（SVAR）模型 能够包含各变量之间的同期关系，因而 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 比简化的 VAR 模型更具有经济意义。 本文首先构建包括房地产价格指数、货 币政策工具变量以及经济政策不确定性 指数的三维 SVAR 模型，具体如下： Yt=AYt+B（L）Yt-1+vt （1） 其中，Yt 是包含各内生变量的向 量，A 表示各内生变量同期系数矩阵， B（L）表示滞后多项式矩阵，而 vt 表 示结构扰动项。 Balke 为研究信贷规模和经济活 动之间的非线性关系，将门限效应引入 SVAR 模型中从而将其扩展为 TSVAR 模型15。本文为研究不同经济政策不 确定性程度下各货币政策工具对房地产 价格的调控效应，将借鉴 Balke15提出 的模型，通过估计门限值将我国经济政 策不确定性分为高不确定性和低不确定 性两个区制，并比较各不确定性区制下 货币政策工具对房地产价格调控的有效 性。 TSVAR 模型的具体形式如 下： -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 Yt=A1Yt+B1（L）Yt-1+ （A2Yt +B2（L）Yt-1）I （ct-d）+Ut （2） 其中，A1 和 A2 表示内生变量同 期系数矩阵，B1（L）和 B2（L）表示 滞后多项式矩阵，Ut 表示结构扰动项。 ct-d 表示门限变量（本文中指经济政策 不确定性） ， 表示门限值，当 ct-d 表 示经济政策不确定性程度较高，而当 ct-d 表示经济政策不确定性程度较低， 从而划分出高政策不确定性和低政策不 确定性两个区制。而 I（ct-d）表示指 示函数，当 ct-d 时取值为 1，当 ct- d 时取值为 0。 从（2）式可以看出，不仅滞后 多项式会随着区制的变化而改变，内生 变量同期相关系数 A1 和 A2 也同样会 发生变化。按照 Balke 的假设， A1 和 A2 存在一N 递归结构，这种递归结 构并不特意针对内生变量进行排序15。 此外，建立 TSVAR 模型最为关 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 键的前提条件是模型存在门限效应，因 此首先对模型进行门限效应检验显得极 为重要。理想情况下当门限值 为已知 时，只需要检验原假设 A2=B2（L）=0 是否成立。然而大多数情况下，门限值 都是未知的。此时需要进行非标准推 理，因为在门限效应不存在的原假设下， 门限值 是不能识别的。为了检验门限 效应，需要考虑所有可能的门限值并利 用最小二乘方法对相应的门限模型进行 估计。本文设定原假设为两个区制的参 数估计值不存在差异，即 A2=B2（L） =0，并且采用 Wald 统计量对每个可能 的门限值进行假设检验。为了确保检验 结果的准确性，本文分别计算了三种 Wald 统计量： subWald，即 Wald 统计 量的最大值；avgWald，即 Wald 统计量 的平均值；expWald，即指数 Wald 统计 量的和。同时采用 Hansen 提出的模拟 方法（包括 subWald、avgWald 和 expWald 统计量经验分布的模拟）来进 行推断16。最后得出的门限值满足残 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 差的对数行列式最小。三、 数据选取 及门限效应检验 （一）数据选取 本文构建的三维 TSVAR 模型中 所包含的内生变量有房地产价格、货币 政策以及经济政策不确定性。对于房地 产价格，本文选用 70 个大中城市新建 住宅价格指数当月同比数据来衡量，记 为 H。货币政策则选择三种主要的货币 政策工具来作为其代理变量，分别为货 币供给量、利率以及信贷规模。其中， 利率选用 6 个月的短期贷款基准利率来 衡量，记为 R；货币供给量选用 M2 期 末同比增速来衡量，记为 M2；信贷规 模则借鉴何静等人17 的做法，选用房 地产投资资金来源中的国内贷款部分的 同比数据来衡量，记为 Loan。由于 70 个大中城市新建住宅价格指数发布的时 间较晚，本文的样本区间设定为 2005 年 7 月到 2016 年 7 月，以上所有数据 均来自 Wind 数据库。 而对经济政策不确定性指标的选 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 11 取一直以来存在较大争议，主要原因在 于其难以量化。Fernndez Villaverde et al 以及 Born & Pfeifer 分别估计了货币政 策规则和财政政策规则的时间序列模型， 并将估计的时变标准差当作政策不确定 性，但这种方法的缺点在于只能单方面 表现货币政策或财政政策的不确定性， 难以综合度量包括监管在内的多种政策 的不确定性1819 。Bekaert et al 采用 VIX 指数来反应政策不确定性，但是近 年来我国股票市场与宏观经济的脱节相 对严重，因此这种方法并不适用于我国 的实际情况20 。而王义中和宋敏则采 用 GARCH 模型对 GDP 或工业增加值 实际增速进行分解从而得到了政策不确 定性的度量指标，这种方法同样存在很 大的弊端，因为我国 GDP 增速为季度 数据，如果采用 GARCH 模型进行分解 必然要先进行频率转换和季度平滑，极 大地影响了数据的可靠性21。幸运的 是，Baker et al 从 2003 年开始尝试构建 经济政策不确定性指数（EPU） ，并在 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 12 2013 年通过收集量化香港南华早报上与 经济政策不确定性相关的报道，构建出 了中国经济政策不确定性指数，具体详 见 http：wwwpolicyuncertaintycom22。 国内很多学者论证了该指数的合理性， 包括张浩等人以及田磊和林建浩 11，23。因此本文也采用该指数来衡 量我国经济政策的不确定性，样本区间 设定为 2005 年 7 月到 2016 年 7 月。 图 1 显示的是 Baker et al.构建的 中国经济政策不确定性指数（EPU）的 走势图22，可以看出我国经济政策不 确定性从 2005 年 7 月至今出现三次较 大幅度的波动期。一是 2008 年下半年 到 2009 年上半年。此时美国“次贷危机” 全面爆发并引起了全球金融危机，我国 经济发展也遇到极大的困难，经济下行 压力的不断增加使得我国经济政策频繁 地调整，增加了政策的不确定性。二是 2011 年下半年到 2012 年上半年。此时 欧洲主权债务危机不断恶化，欧洲国家 所面临的经济衰退直接影响到我国的经 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 13 济发展，出口萎缩、国际资本频繁流动 以及输入型通胀压力等导致了政策不确 定性的增加。三是 2014 年进入“经济新 常态”以来，我国实体经济增速不断放 缓，同时虚拟经济出现异常繁荣并且积 累了大量的泡沫，宏观调控政策面临着 “稳增长、调结构、促改革、防风险” 四 大目标，且不得不在多个目标之间进行 切换，从而产生了较高的政策不确定性。 （二）单位根检验及协整检验 为了避免出现伪回归现象，本文 首先对各数据进行 ADF 单位根检验， 详细的检验结果列示在表 1 中。从表 1 可以看出，所有数据均是非平稳的，但 经过一阶差分处理后变为平稳数据，因 此本文选取的所有数据均满足一阶单整， 可以接下来进行协整性检验。本文采用 三种货币政策工具作为货币政策的代理 变量，从而构建了三个类似的 TSVAR 模型。其中，模型 1 使用货币供给量作 为货币政策代理变量；模型 2 使用利率 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 14 作为货币政策代理变量；模型 3 使用信 贷规模作为货币政策代理变量。本文分 别对这三组数据进行 Johansen 协整性检 验，详细结果见表 2。可以看出，三组 数据均显著存在协整关系，因此本文在 进行模型估计时不需要再对各数据进行 平稳性处理，直接使用原始数据即可。 （三）门限效应检验 经过 ADF 单位根检验和 Johansen 协整性检验之后，本文将针对 模型进行关键性的门限效应检验。根据 AIC 准则，本文将模型中变量的滞后阶 数设定为 2 阶，同时借鉴张浩等人11 的做法，将经济政策不确定性指数 （EPU）的滞后一阶设置为门限变量。 接下来，本文将按照 Hansen 提出的模 拟方法并且利用 Wald 统计量对三个模 型分别进行门限效应检验16。 从表 3 的检验结果中可以看出， 三个模型均存在显著的门限效应，表明 我国政策的不确定性水平确实会对货币 政策工具的调控效应产生影响。同时可 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 15 以发现，三个模型的门限估计值 的大 小各不相同。其中，以货币供给量作为 货币政策工具时模型的门限值最小，为 141637，这表明货币供给量的调控效应 对经济政策不确定性水平的变化极为敏 感，政策不确定性的小幅变化就会导致 货币供应量对房地产价格的调控效应发 生较大转变。相比之下，以利率作为货 币政策工具时模型的门限值最大，表明 利率的调控效应对政策不确定性具有较 强的抵抗力，只有当经济政策不确定性 恶化到较高程度时才会发生转变。 图 1 中 T1、T2 和 T3 分别代表 模型 1、模型 2 以及模型 3 的门限估计 值，在图形中以三条水平线的形式直观 地将我国经济政策不确定性指数划分为 两个区制，水平线之上即为高不确定性 区制，水平线之下即为低不确定性区制。 可以看出，我国在 2015 年之后处于高 不确定性区制，并且政策不确定性程度 仍在攀升，这种情况下各货币政策工具 对房地产价格波动的调控效应将会发生 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 16 怎样的转变以及何种工具的有效性最好， 都是本文所要研究的重点。四、 实证 分析 在完成门限值估计及门限效应检 验之后，本文将采用累积的广义脉冲响 应函数来研究各货币政策工具在不同政 策不确定性程度下对房地产价格的调控 效应。 给量对房地产价格的调控效应。 图 2 和图 3 显示的是货币供给量 M2 的 一单位标准差正向冲击和负向冲击对房 地产价格的影响，其中图 2 为高政策不 确定性区制，而图 3 为低政策不确定性 区制。图 2 和图 3 表明货币供给量在短 期内与房地产价格呈现出正相关性，即 货币供给量增速的上升会导致房地产价 格上涨，反之亦然。这是因为货币供给 量增速上升（下降） ，增加（减少）了 市场中的流动性，从而放大（缩小）房 地产市场的需求；同时货币供给增加 （减少）所带来的通胀预期变化也会加 大（减少）对房地产抗通胀能力的需求， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 17 从而促进房地产价格的上涨（下跌） 。 其次可以发现，货币供给量对房地产价 格的总影响在 15 期左右累积到最大， 之后开始缓慢减弱直至接近于 0，意味 着货币供给量对房地产价格的影响在后 期会出现逆转，并抵消前期的促进或抑 制效果。这说明货币供给量冲击对房地 产价格仅具有短期效应，长期内的总影 响几乎为零。最后就调控效果而言，高 政策不确定性区制下货币供给量对房地 产价格的调控效应强于低政策不确定性 区制，前者总影响的峰值约为 07，而后 者仅为 06。 接下来，本文将分析不同政策不 确定性程度下利率政策对房地产价格的 调控效应。图 4 和图 5 显示的是利率的 一单位标准差正向冲击和负向冲击对房 地产价格的影响。从图中可以看出，利 率与房地产价格之间存在显著的负相关 性，即利率的突然上升会导致房地产价 格的持续下降，利率的下降也会导致房 地产价格上涨。这主要是因为：一方面， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 18 利率的上升（下降）导致购房者向金融 机构贷款的成本上升（下降） ，降低 （增加）了房地产的需求；另一方面， 利率的上升（下降）会抑制（刺激）房 地产市场的投资与消费，进而带动房地 产价格的下跌（上涨） 。与货币供给量 不同，利率与房地产价格之间的负相关 性比较稳定而不会出现逆转，这一点从 图中累积脉冲响应曲线持续上升（或下 降）直至稳定不变的走势情况可以看出。 从效果上看，高政策不确定性区制下利 率的调控效应弱于低政策不确定性区制， 具体表现在两方面：一，高政策不确定 性区制下利率对房地产价格的总影响低 于低政策不确定性区制；二，高政策不 确定性区制下利率调控效应的持续时间 短于低政策不确定性区制。此外，低政 策不确定性区制下利率对房地产价格的 调控效应存在显著的非对称性，利率下 降对房地产价格的刺激效应大于利率上 升对房地产的抑制效应。 最后，本文将分析不同政策不确 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 19 定性程度下信贷规模对房地产价格的调 控效应。图 6 和图 7 显示的是信贷规模 的一单位标准差正向冲击和负向冲击对 房地产价格的影响效果。可以看出，信 贷规模的增加（下降）会导致房地产价 格上涨（下跌） ，二者之间呈现显著的 正向关联机制。因为信贷规模的增加 （减少）提高（降低）了信贷的可获得 性并且降低（提高）了贴现利率，从而 刺激（抑制）了房地产市场的投资和消 费，并推动房地产价格上涨（下跌） 。 这种正相关性在前期不断累积，于第 10 期左右达到峰值，此后出现一定程度的 回落并最终收敛至稳定水平。这意味着 信贷规模对房地产价格的影响与货币供 给量类似，会在后期出现逆转，房地产 价格出现一定程度的回调。从调控效果 上来看，短期内高政策不确定性区制下 信贷规模的调控效应远低于低政策不确 定区制，前者峰值约为 05 而后者约为 08；而在长期内两个区制下信贷规模对 房地产价格的总影响近乎一致，这意味 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 20 着较高的政策不确定性只能够在短期内 削弱信贷规模的调控效应，而在长期中 并不会对其产生作用。 从以上分析可以发现，各货币政 策工具对房地产价格的调控效应确实会 受到经济政策不确定性的影响。具体来 看，当经济政策不确定性程度增加时， 货币供给量的调控效应会略微增强，利 率和信贷规模的调控效应则会出现明显 的削弱，其中利率对房地产价格的总影 响下降幅度最为明显。再者，通过高、 低两个政策不确定性区制下各货币政策 工具调控效应的横向对比可以发现，当 政策不确定性程度较低时，利率工具相 比于货币供给量和信贷规模更有优势， 其对房地产价格的作用效果更为稳定， 持续时间更长且总影响也更为突出。而 当政策不确定性程度较高时，三种货币 政策工具各有优劣：货币供给量短期内 对房地产价格的调控效应最为显著但其 长期总影响近乎为零；利率对房地产价 格的调控效应较为稳定且总影响最大， -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 21 但其见效速度最为缓慢，前期作用效果 较弱；信贷规模对房地产价格的调控效 应短期内略低于币供给量，但其见效 速度快且长期中依旧能保留一定的政策 效果。五、 结 论 本文以房地 产价格、货币政策以及经济政策不确定 性作为内生变量构建了三维的门限结构 VAR 模型，将