货币“剪刀差”、资产价格与实体经济关系的实证研究

钱 烨

安徽大学经济学院，合肥，230601

1 问题提出与相关研究

2016年以来，我国的货币“剪刀差”(M1与M2的增速之差)持续走高，2016年7月，货币“剪刀差”达到15.21%，这是20年来最高水平，这一现象引起了经济学家和社会的广泛关注。但是M1的反常上升，并没有刺激实体经济的发展，相反，宏观经济有着“脱实向虚”的倾向，以房地产和股票市场为代表的资产价格波动剧烈，其资产市场的交易活动更加频繁。

关于货币“剪刀差”持续扩大的根本原因，其中一个主要的观点是债券超发，导致银行存款活期化[1]。即由于政府和企业超发债券，使得存款机构和一般非银行投资者将定期存款转化为活期存款来购买债券；又由于M1存量规模远小于M2，从而导致M1增速超过M2增速，扩大了货币“剪刀差”。而金融市场上的资产价格伴随着货币“剪刀差”的扩大而发生波动，其现象主要表现为：房价增长速度与CPI的增长速度不同步，房地产价格的上涨使其作为抵押品的价值也同时上升，但是信贷并未因此增加，这表明资金进入实体经济的过程受到了阻碍。同时金融市场上的股票价格波动剧烈，企业资金沉积在金融市场上不能流入实体经济。以上两点表明，货币“剪刀差”与资产价格可能存在相关性。

资产价格的上涨，导致居民进一步加大对房地产的投机和股市的投入，减少了当期的消费支出，影响国民收入。由于资金沉积在虚拟经济的账面上，造成实体经济吸纳的资金不足，实体经济发展缺少内在动力。

国内对于货币“剪刀差”的研究主要包括两个方向：一是研究“剪刀差”与宏观经济指标之间的相关性；二是对形成货币“剪刀差”波动异常的原因进行分析。范立夫等通过实证研究，发现货币增速“剪刀差”与GDP同比增速存在动态相关性,且两者互为格兰杰因果关系[2]。刘超以上证综合指数和货币“剪刀差”为指标，实证得出上证综合指数与“剪刀差”之间存在单向因果关系[3]。娄飞鹏认为，“剪刀差”的出现是近年来货币扩张导致的资金沉淀，使流动性增强，但流动性并没有有效流向实体经济[4]。

国内外学者对货币政策、资产价格与实体经济间的关系进行了研究。Case等分析了货币政策传导过程中股票价格和房地产价格对消费的影响，通过实证研究检验了房地产价格波动和股票价格波动对居民消费的影响，得出房地产价格波动对居民消费的影响更为显著的结论[5]。唐齐鸣通过构建IS-ISPhillips模型，推导出我国考虑资产价格的货币政策反应函数[6]。李青峻利用泰勒规则和IS曲线，构建了我国央行货币政策反应函数[7]。李辉引入典型相关分析方法，发现实体经济发展与股票指数没有显著的相关性[8]。何德旭结合理论分析和实证检验，对股票市场和实体经济相互影响、相互发展亦作了相关研究[9]。

国内也有不少学者将货币政策、资产价格及实体经济发展三者结合进行实证研究。李浩研究发现，资产价格大幅波动会引起实体经济发展不稳定，应该应用多重货币政策[10]。张红伟实证分析货币供给、资产价格及实体经济三者间的关系，并得出房地产价格与股票价格关联性较强的结论[11]。

本文将货币“剪刀差”作为衡量货币政策的指标，将房地产价格作为衡量资产价格的指标，旨在研究当货币政策变化时引起的货币“剪刀差”波动会触发资产价格发生怎样的变动，以及是否会引起实体经济的联动反应。

2 变量与基本假设

2.1 模型变量及数据说明

本文选择的数据均来源于2002年2月—2016年12月的月度时间序列数据，考虑到各变量间的相关性及共线性、异方差等问题，采用同比增长率和利率数据，原始数据来源于中经网、国家统计局及Wind资讯。具体变量及数据解释见表1。

表1 变量描述及解释

2.2 基本假设

将货币“剪刀差”列入影响资产价格因素之一，因为本文以房地产价格作为资产价格的代表，亦同时受到市场价格波动的影响，得到资产价格模型为：

HPt=aHt+bPt+εt

(1)

其中t为时间序列。

3 实证检验

3.1 ADF单位根检验

在对文中的时间序列进行研究分析前，应检验变量的平稳性，本文选用ADF单位根检验法，具体结果如表2。

表2 单位根检验结果

注：检验类型中的(C,T,P)，C和T代表截距项和趋势项，0表示不含截距项或趋势项，P表示滞后阶数。

根据表2可知，在临界水平为10%时，各变量的P值均小于10%，则各变量原序列都是平稳的。

3.2 协整检验

在进行协整检验前，为保证统计上的可信度，需确定最佳滞后阶数，根据AIC及SC准则，对资产价格模型(HP、H、P)确定的滞后期为4，对模型协整检验关系检验结果如表3。

通过协整检验，HP、H、P协整向量的系数估计为：

Z=(1.000 0，-0.279 9，0.500 8)

从而得到资产价格模型的协整方程：

HPt=0.279 9Ht-0.500 8Pt

(0.085 73) (0.222 5)

Log likelihood=-588.162 6

(2)

其中，括号内为标准差。

表3 资产价格模型协整关系检验结果

注：*表示在5%的临界水平下拒绝原假设，下表相同。

资产价格方程表明，货币“剪刀差”波动与资产价格变化为正向关系。市场价格波动对资产价格起反向的作用，并且与货币“剪刀差”变动相比，市场价格波动对资产价格的波动影响更为显著。货币“剪刀差”的相关系数为0.28，这说明货币“剪刀差”对资产价格已经产生了较为突出的影响，货币“剪刀差”与资产价格波动存在长期均衡关系。

3.3 误差修正模型

协整检验表明，货币“剪刀差”与资产价格波动之间存在长期关系。为进一步确定它们之间协整关系的稳定性，对货币“剪刀差”影响资产价格波动建立误差修正模型，前文已确定最合理的滞后期为4，则两者间的VECM模型为：

D(HP)t=-0.007 1-0.179 2ECM(t-1)+0.354 2D(HP(t-1))-0.081 7D(H(t-1))+0.277 8D(P(t-1))

F=12.831 9 Log likelihood=-190.902 1

(3)

误差修正模型(3)中的ECM的系数为-0.179 2，t值为-6.068 5，从模型中的差分项和ECM可知，货币剪刀差与资产价格波动的长期均衡关系模型的变量选取是合理的。当短期波动关系偏离长期关系时，会出现一个反向的误差项对模型进行调整，使趋向长期均衡状态。

3.4 VAR模型

对货币“剪刀差”、资产价格和实体经济间(H,HP,Y)建立向量自回归模型(即VAR模型)，在建立模型前，需确定VAR系统最佳的滞后期，以消除误差项的自相关性， 根据AIC和SC准则，经过反复检验和证明，确定此VAR模型的最合适的滞后期数为3。

3.4.1 稳定性检验

在构建VAR模型时，应对模型系统的稳定性进行AR根检验，检验依据是所有的单位根均落在单位圆内。稳定性检验结果如图1。

图1 AR根检验结果

从图1中可知，VAR系统的单位根均落在单位圆内，则由Y、H、HP构成的VAR模型是平稳的。

3.4.2 脉冲响应函数

为进一步分析三变量在短期内相互影响的动态过程，对VAR(3)模型建立脉冲响应函数，货币“剪刀差”、房地产价格与工业增加值对各变量的脉冲响应见图2，图2中的实线表示脉冲响应函数，虚线代表正负两个标准差。

图2 房地产价格波动对于货币“剪刀差”(a)、工业增加值(b)和自身的反应程度(c)的脉冲响应图

图2(a)(b)(c)依次反映了房价波动对于货币“剪刀差”、工业增加值和自身的反应程度。由图2(a)可知，短期内房地产价格对货币“剪刀差”波动十分敏感，货币“剪刀差”的扩大会刺激房地产价格的上升，但这种正向的刺激会慢慢减弱，长期来看货币“剪刀差”波动对房地产价格变动的影响会减弱。由图2(b)可知，工业增加值的增大会立即使房地产价格出现上涨，但之后会抑制房地产价格的上涨，且长期内保持抑制效应。由图2(c)可知，短期内房地产价格上涨出现惯性作用，导致房地产价格会进一步上升，推动房市发展，但长期来看房地产价格会趋向于平稳。

图3(a)(b)(c)依次表明工业增加值波动对于货币“剪刀差”、房价和自身的反应程度。由图3(a)可知，短期内流向实体经济中的资金会随着货币“剪刀差”扩大而增多，短时间内会推动实体经济的发展，但随着时间推移，资金会逐渐流向虚拟经济(如房市)，导致实体经济发展的后劲不足，所以长期货币“剪刀差”扩大会阻碍实体经济的发展。由图3(b)可知，房地产价格上涨在短期内对实体经济的发展产生刺激作用，但房市过于繁荣，长期会对实体经济产生负向的影响，导致经济“脱虚向实”，不利于实体经济的稳定发展。

图3 工业增加值波动对于货币“剪刀差”(a)、房价(b)和自身的反应程度(c)的脉冲响应图

3.4.3 Granger因果关系检验

在协整检验中已经确认资产价格与货币“剪刀差”的长期均衡关系，为检验两者间的关系是否也具有统计上的因果关系，需在协整检验的基础上，对资产价格模型进行格兰杰因果检验，最佳滞后期数为4(基于协整检验的结果)，同时，为确认在滞后几期时货币“剪刀差”对资产价格具有单向作用，检验结果如表4所示。

表4 Granger因果检验结果

表4表明，在最佳滞后期为4个月时，货币“剪刀差”波动与资产价格变动互为Granger因果关系，并且市场价格波动也是影响资产价格变动的原因，置信水平为99%。在滞后期为16个月时，市场价格的波动对资产价格变动的影响减弱，置信水平为97%。在滞后期为18个月时，货币“剪刀差”波动是资产价格变动的单向Granger原因，置信水平为99%，市场价格波动与资产价格变动不具有统计上的因果关系。

同时需对货币“剪刀差”与实体经济发展、资产价格波动与实体经济进行Granger因果关系检验，分析变量之间是否具有统计上的因果关系，具体结果见表5。

如表5所示，在滞后期为2个月时，工业增加值波动是房地产价格波动的原因，其置信水平为90%。在滞后期为4个月时，房地产价格波动是工业增加值波动的原因，其置信水平为99%。在滞后期为8个月时，货币“剪刀差”波动是工业增加值波动的原因，其置信水平为90%。

表5 Granger因果关系检验

4 结论及对策建议

4.1 结 论

(1)通过协整关系和Granger因果关系检验本文假设的资产价格模型，结果表明，资产价格模型具有合理性，货币“剪刀差”与资产价格波动存在协整关系，即长期均衡关系。在短期内，资产价格波动与货币“剪刀差”互为Granger因果关系，两者相互影响、相互作用，随着时间的推移，货币“剪刀差”是资产价格波动的单向原因。

(2)货币“剪刀差”通过影响资产价格波动而影响实体经济发展，这是货币“剪刀差”影响实体经济发展的渠道之一。在这一渠道中，短期内资产价格会因货币“剪刀差”增大而上涨，刺激实体经济发展，但资产价格的持续增长，实体经济的发展会出现疲软的现象，这主要是因为资产价格的上涨导致大量的货币资金涌入金融市场中，使实体经济发展在长期内得不到资金的支持，实体经济的发展受到阻碍。引起资产价格的变化很有可能是由于货币政策变化导致货币结构发生变化，资产价值发生变化，资产价格的上升并不一定会刺激实体经济的发展。

4.2 对策建议

(1)建立新型货币政策调控体系。鉴于货币“剪刀差”与资产价格的关系，央行在制定货币政策时，应将金融市场的资产价格波动纳入制定货币政策时的参考。政府在面对金融市场动荡、资产价格波动剧烈时，可以考虑改进数量型的货币政策调控模式，通过灵活调节货币结构控制货币剪刀差的变动，使得金融市场的发展趋于平稳，资产价格波动在合理的范围内。

(2)完善金融市场的发展机制和金融市场的风险控制系统。当前，我国金融市场的发展在很大程度上是出于对实体经济前景的担忧，缺乏优质量的投资项目而导致大量资金在房地产和股市的金融市场中空转，大大刺激了资产价格的非理性增长。这种非理性的增长很可能诱发金融市场的泡沫，并成为今后影响金融市场发展的一个重要因素。政府应将金融市场与实体经济发展有机地结合起来，发挥金融市场支持实体经济的作用，丰富投资品种，提高投资项目的质量，减少居民和企业对房地产投资的过度依赖，严格控制股市的投机行为，引导股市的健康有序发展。

(3)大力推进实体经济的发展，增强实体经济发展的内生动力。应将发展实体经济放在经济建设的首要位置，引导货币资金流向实体经济行业，政府相关部门应加大对实体经济行业的人力资本、技术创新与科研能力的支持，加强金融市场与实体经济行业的联系，进一步提高金融市场对实体经济发展的支持力度。贯彻落实好去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板五大板块，积极进行实体经济的结构性改革，加大实体经济发展的薄弱环节建设力度，促进实体经济的健康发展。