我国房价波动对货币政策有效性的影响研究

赖文炜 陈云

摘要：文章采用2000年～2010年的31个省级面板数据，建立面板VAR模型，从价格效应和产出效应两个维度，实证研究房价波动对我国货币政策有效性的影响。结果表明，货币政策的价格效应显著且有约1年半时滞，而产出效应不显著;房价波动对货币供给量影响不显著;无论是短期还是长期内，房价波动对通货膨胀和经济增长均无显著影响。因此，我国央行不仅要充分考虑货币政策传导的滞后性，提高货币政策的前瞻性;同时要将房价、房价投资及销售等房地产市场数据纳入调控货币供给量的参照指标中。

关键词：房价;货币政策;面板向量自回归

一、 文献综述

国内外学者对房价波动对货币政策有效性的影响进行了不少实证研究。Iacoviello（2005）运用VAR和DSGE模型，实证分析了美国房地产市场波动原因和影响，发现房地产显著影响消费，而货币政策变动能解释20%的房价变动。Goodhart和Hofmann（2008）建立面板VAR模型研究了美国房价与货币的关系，发现货币的冲击响应随着房价的急剧上涨而增强。丁晨和屠梅曾（2008）运用VAR模型，对房价波动对货币供求的影响进行实证检验，认为房价上涨会导致我国内生货币扩张，从而对货币供给量有效性带来挑战。段忠东（2008）通过VAR等模型，发现短期内房价对通货膨胀和产出影响很有限，长期内则会产生重要影响。武康平和胡谍（2010）建立施加两种约束的SVAR 模型，发现房地产市场已经成为我国政策的重要的传导渠道，房价的快速上涨对消费和非房地产投资挤出效应显著。谭政勋（2013）运用SVAR模型实证发现，在我国，房价上涨会引起货币供给量增加，CPI是推动房价上涨的主要因素之一，同时房价上涨又会引起物价上涨。陈利锋和范红忠（2014）建立一个多部门NKMP-DSGE模型，运用脉冲响应函数和贝叶斯冲击分解研究外生冲击对产出、通胀和房价膨胀的影响，发现宽松的货币政策对房价上涨起主要作用。

学者们已取得颇丰的研究成果，为提供了很好启发。然而，现有研究往往只从促进经济增长方面来考察货币政策的有效性，没有从保持币值稳定和经济增长两个维度来全面考察;第二，大多数研究主要运用OLS、VAR等方法，未解决好遗漏偏差带来的内生性问题。基于以上原因，本文利用2000年～2010年31个省级面板数据，建立面板自回归模型（下文简称面板VAR模型），从保持币值稳定和促进经济增长两个维度对房价波动对我国货币政策有效性的影响进行实证检验。

二、 数据说明与模型构建

1. 数据说明。本文样本区间为2000年～2010年。国内生产总值（GDP）和消费者价格指数（CPI）的数据来源于《中国统计年鉴》，房价（HP）的数据来源于《中国房地产统计年鉴》。由于我国目前没有统计省级货币供给量，本文采用丁文丽（2006）的做法，即各省的M2由其金融机构各项存款余额加总现金投放或回笼量得到。对GDP、CPI、M2和HP先取对数再一阶差分，即得到各自的增长率，分别记为gdp、cpi、m2和hp。本文使用的计量软件为Stata12。

2. 模型构建。根据费雪方程式，建立通胀增长率、货币增长率和经济增长率的面板VAR模型，它继承了VAR系统和面板模型两者优势，它不仅能分析变量间的动态关系，又能有效克服遗漏变量导致的内生性问题。对于单个省市，将模型设定如下：

zit=？祝0+？祝jzit-j+fi+di，t+et

其中，zit为三元向量，即{m2，cpi，hp}或{m2，cpi，hp}，i表示第i个省，j为滞后阶数，t表示时间，？祝j为滞后效应矩阵，fi表示个体效应，di，t为省级层面时间虚拟变量，et为扰动项。

本文使用“Helmert”过程，即“前向均值差分法”。该方法消除了每个个体向前的均值，从而保证了滞后变量与转换后的变量正交，使得其与误差项无关。然后，使用系统广义矩估计法进行模型估计。接着，利用Monte Carlo模拟500次得到脉冲响应函数，以刻画一个变量的变化对另一变量的影响;同时，为了反映一个变量冲击对另一个变量变动的影响程度，还给出了方差分解结果。

三、 实证结果及分析

1. 平稳性检验。本文样本数据为平衡面板数据，符合面板VAR要求。具体分析前，先要进行各变量的平稳性检验。为保证检验的稳健性，本文采用LLC和IPS两种面板数据单位根的检验方法，前者要求所有个体的自回归系数相等，而后者不作此要求。检验结果如表1所示。可以看到，两种检验方法均强烈拒各变量含有单位根的原假设，从而认为它们都是平稳序列。

2. 房价波动对货币政策价格效应的影响。

（1）滞后阶数选取。回归估计前，要先对面板VAR的滞后阶数进行判断。本文主要根据AIC、BIC和HQIC等指标来综合判断，结果如表2所示，三个指标均表明应该选取3阶滞后阶数。

（2）脉冲响应分析。如图1所示，左一为给货币政策一个单位标准差的冲击带来通货膨胀的脉冲响应，发现通货膨胀对货币政策的影响一年半左右的时滞，且短期来看增加货币供给量会加剧通货膨胀波动。左二为给房价波动一个单位标准差的冲击带来通货膨胀的影响呈M型，但不显著，说明从长期看房价波动会一定程度影响通货膨胀，尽管不显著。右二的货币政策对通货膨胀一个单位标准差的冲击之后呈现越来越强的振荡响应，表明通货膨胀显著影响货币政策。最后，右一为货币政策对房价波动一个单位标准差的冲击之后的脉冲响应，呈现M型但不显著。

（3）方差分解分析。如表3所示，从长期来看，货币政策变化对通货膨胀有较大影响，而房价波动对通货膨胀波动影响很小。

（4）稳健性检验。上述结果可能是变量的特殊次序所导致的。所以，还需要检验上述结果对其他可能排序方式的稳健性。本文采用车维汉和王茜（2009）的做法，将残差相关性最大的变量调换次序（表4给出了模型回归后的残差序列）：即交换货币政策与币值稳定的顺序。除方差分解结果有些变化，其他结果均无变化。因此，以上分析结论是可靠的。

3. 房价波动对货币政策产出效应的影响。

（1）滞后阶数的选取。结果如表5所示，根据AIC、BIC和HQIC等指标和多数原则，表明应该选取1阶滞后阶数。

（2）脉冲响应函数分析。如图2所示，左一经济增长对货币政策一个单位标准差的冲击的响应具有半年左右的时滞，在第1年达到最大响应值，然后缓慢下降并趋于平稳，说明长期内货币政策是中性的。左二显示一个单位标准差的房价波动对经济增长的影响，可以看到房价波动会正向持续性地影响经济增长。右二表明经济增长一个单位标准差的冲击对货币政策的正向持续性影响，这说明经济增长对货币政策有重要影响。最后，右一为货币政策对房价波动一个单位标准差的冲击之后的脉冲响应，也具有持续的正向作用，说明长期内经济增长比较显著影响房价波动。

（3）方差分解分析。如表6所示，从长期来看，经济增长波动无论是受货币政策还是受房价波动的影响均很小，尤其是房价波动。

（4）稳健性检验。同样，将残差相关性最大的变量调换次序（表7给出了模型的残差序列）：即交换货币政策与房价波动的顺序。除方差分解结果有些变化，其他结果均无变化。因此，以上分析结论是可靠的。

四、 结语

本文采用2000年～2010年31个省级面板数据，建立面板VAR模型，从保持币值稳定和促进经济增长两个维度对房价波动对我国货币政策有效性的影响进行实证研究，得到以下主要结论：

第一，货币政策的价格效应显著，产出效应不显著。无论是短期内还是长期内，货币供给量均是影响通货膨胀的重要因素，且货币政策的传导约有1年半时滞。

第二，房价波动对货币供给量没有显著影响，与货币政策目标相比，房价波动仍然不是影响货币政策的独立因素。

第三，无论是短期还是长期内，房价波动对通货膨胀和经济增长都没有显著影响。但是，房价波动与货币政策的共同作用显著影响通货膨胀，但对经济增长的影响不显著。

以上结果表明，我国房价的波动确实对货币供给量中介目标有效性带来巨大挑战。因此，为了进一步提高货币政策的有效性，央行不仅要充分考虑货币政策传导的滞后性，提高货币政策的前瞻性;同时要将房价、房价投资及销售等房地产市场数据纳入调控货币供给量的参照指标中。

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基金项目：国家自然科学基金项目（项目号：71301095）;上海市自然科学基金项目（项目号：11ZR1411800）;上海财经大学博士研究生创新基金项目（项目号：CXJJ-2013-407）。

作者简介：陈云（1966-），女，汉族，江苏省南通市人，上海财经大学公共经济与管理学院教授、博士生导师，上海市金融信息技术研究重点实验室常务副主任，研究方向为金融工程;赖文炜（1983-），男，汉族，江西省吉安市人，上海财经大学公共经济与管理学院博士生，研究方向为金融计量与金融风险管理。

收稿日期：2014-11-18。