貨幣、房價與我國居民消費支出區(qū)制關聯(lián)性的實證

胡靜，黎東升

（1.長江大學經(jīng)濟學院，湖北荊州434023；2.浙江科技學院經(jīng)濟與管理學院，杭州310023）

0 引言

我國正處于經(jīng)濟結構轉(zhuǎn)型關鍵時期，傳統(tǒng)的投資拉動難以為繼?！靶鲁B(tài)”下經(jīng)濟的健康發(fā)展既要擴大消費與內(nèi)需，也要防范房價劇烈波動而引發(fā)的經(jīng)濟風險。在此背景下，客觀評價我國住房市場化改革以來貨幣、房價與居民消費支出間的動態(tài)關聯(lián)性，不僅對于相關部門貨幣政策決策具有一定的借鑒意義，而且對于建立穩(wěn)定房價的長效機制、促進經(jīng)濟發(fā)展有著重要的理論及現(xiàn)實意義。

學者們圍繞資產(chǎn)價格與消費的關系進行研究形成了部分經(jīng)典理論，如托賓“q理論”、生命周期-持久收入理論、杜森貝的“棘輪理論”等。從房價對居民消費的作用渠道來看，大致可歸納為：“財富效應”[1]；“擠出效應”[2]、“抵押效應”[3]。也有學者針對房價對居民消費支出的經(jīng)濟效果進行研究，但并未得到一致結論。房價波動對最終消費的經(jīng)濟效應分為正向[4-6]、中性[7-10]及負向[3,11,12]。

現(xiàn)有成果主要從房價上漲的角度考察了房價與居民消費間的線性關系，而現(xiàn)實情況是房價雖以上漲為主，但也在金融危機及“限購限貸”政策影響下經(jīng)歷了短暫下跌。且房價對消費的最終影響受多種因素疊加作用，從而可能表現(xiàn)為二者存在非線性關系，即區(qū)制關聯(lián)性。故本文將構建MS-VAR模型實證研究我國貨幣供應、房價與居民消費間的非線性關系，以揭露不同經(jīng)濟狀態(tài)下變量間的動態(tài)關聯(lián)性，為有關部門經(jīng)濟決策提供有益參考。

1 MS-VAR模型設計

1.1 模型說明

本文采用內(nèi)生識別結構轉(zhuǎn)換的MS-VAR模型，該模型由Hamilton(1989,1994)[13,14]提出，優(yōu)勢在于它允許模型參數(shù)隨著樣本數(shù)據(jù)中可能存在的不可觀測的區(qū)制狀態(tài)變量轉(zhuǎn)換而變化，且該狀態(tài)變量遵循馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換（Markov-Switching,MS）過程。模型的一般形式為：

其中，st為不可觀測的區(qū)制變量，p為滯后期，從區(qū)制i到區(qū)制j的轉(zhuǎn)換概率為：

m為區(qū)制數(shù)。更準確地說，st服從遍歷不可約的m個狀態(tài)馬爾科夫過程，其轉(zhuǎn)制矩陣可表示為:

矩陣中每一行有：pi1+pi2+...+pim=1， i=1，...，m。

MS-VAR模型可進一步表示為：

模型中截距、均值、系數(shù)、方差均可隨區(qū)制轉(zhuǎn)變而變化，由此將MS-VAR模型進一步分為MSI-VAR、MSM-VAR、MSA-VAR、MSH-VAR，以及均值和方差均可變的MSMH-VAR、截距和方差均可變的MSIH-VAR、截距、系數(shù)和方差均可變的MSIAH-VAR等混合模型[15]。

1.2 變量選擇與數(shù)據(jù)處理

因我國住房市場化改革主要針對城鎮(zhèn)地區(qū)，且房產(chǎn)已成為城鎮(zhèn)家庭的重要資產(chǎn)，故本文重點考察房價波動對城鎮(zhèn)居民消費的影響。文中所涉及廣義貨幣供應量（M2）、全國商品房銷售均價（P）①、城鎮(zhèn)家庭人均消費支出（C）均來自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)顯示2003年后我國房價波幅明顯，截至2016年底已經(jīng)歷完整的漲跌周期，故選取2003—2016年季度數(shù)據(jù)，并將環(huán)比CPI轉(zhuǎn)換為以2003年初為基期的CPI數(shù)據(jù)，再分別對M2、P和C進行價格處理，獲得實際值，在此基礎上得到2004—2016年M2、P和C的季度同比實際增長率，分別記為RM2、RP和RC，合計52組樣本。同比數(shù)據(jù)不存在季節(jié)趨勢，故無需進行季度調(diào)整。首先分別對RM2、RP和RC進行平穩(wěn)性檢驗，表1為Eviews8.0軟件的ADF檢驗結果。

表1 變量ADF檢驗結果

由表1可知，RM2、RP、RC均為平穩(wěn)變量，符合VAR模型的構建要求。為直觀顯示住房市場化改革以來以上變量的變動趨勢，將2004—2016年各變量季度數(shù)據(jù)以圖1表示。

圖1 2004年第1季度—2016年第4季度RM2、RP、RC的變動趨勢

由圖1可見，2004年以來，多數(shù)時候廣義貨幣供應量穩(wěn)步增長，2008年為應對全球金融危機，我國短期內(nèi)大幅增加廣義貨幣供應量，而隨著危機的退去，貨幣供應增速再次恢復平穩(wěn)。從房價來看，RP多為正值，僅在2008年、2012年和2014年前后為零值以下，即這些年份中房價下跌，研究期間內(nèi)房價已經(jīng)歷完整的漲跌周期。從居民消費來看，RC波動頻繁，且均為零值之上，說明在經(jīng)濟發(fā)展過程中，我國居民消費整體保持上漲。此外，從貨幣、房價和消費間的相互關系看，RP與RM2走勢基本一致并略有滯后，表明二者密切相關，不斷增加的貨幣供應或主要流向房地產(chǎn)領域并推動了房價上漲。RC相對RM2和RP而言波幅較小而頻率較高，即使在RM2和RP劇烈波動的金融危機期間，RC波幅也較為有限，且從圖1難以確定RM2和RP對RC的具體影響方式，其原因可能是三者間并不存在顯著的線性關系，且消費本身具有“黏性”，短期內(nèi)受外部因素影響有限。故下文采用MS-VAR模型實證研究不同狀態(tài)下貨幣、房價與消費間的區(qū)制關聯(lián)性。

1.3 MS-VAR模型形式的確定

按通常做法，MS-VAR模型滯后期的選擇參照線性VAR模型的確定標準，故先建立線性VAR模型并依據(jù)LL最大及AIC、SC最小原則確定滯后期。以下運算均在Givewin2.3和OxMetrics3.4環(huán)境下運行，結果如表2所示。

表2 不同滯后期的LL、AIC及SC的值

依表2，當滯后期為2時，LL值最大，且AIC、SC的值同時達到最小，故模型滯后期為2。

再確定MS-VAR模型的區(qū)制個數(shù)。從圖1來看，各變量均表現(xiàn)為在部分年份波幅較大，其余年份波幅較小，且RM2、RP、RC均存在上升與下降兩種狀態(tài)，結合本文研究內(nèi)容，將選擇模型的區(qū)制個數(shù)為2。再依據(jù)LL、AIC、SC、HQ等指標綜合比較MSM-VAR、MSI-VAR、MSA-VAR、MSMH-VAR、MSIH-VAR及MSIAH-VAR等不同形式模型的擬合效果，結果如表3所示。

表3 模型形式的選擇

由表3可見，模型MSIH-VAR的LL值雖小于模型MSIAH-VAR，但其他AIC等指標均較之更優(yōu)，且多數(shù)指標也優(yōu)于線性VAR模型，又考慮到不同模型下系數(shù)的顯著性，MSIH-VAR模型下多數(shù)系數(shù)顯著，說明該模型擬合效果較好，故采用MSIH（2）-VAR（2）模型進行實證分析。

2 基于MSIH（2）-VAR（2）模型的實證分析

2.1 模型估計結果

基于前述分析，對RM2、RP、RC構建MSIH（2）-VAR(2)模型并進行參數(shù)估計，結果如表4所示。

表4 MSIH-VAR模型的參數(shù)估計結果

首先從三個方程的系數(shù)來看，系數(shù)大多在1%或5%的水平上顯著，模型擬合良好。再從兩區(qū)制下截距項來看，區(qū)制1下截距項多不顯著，區(qū)制2下截距項均顯著，意味著區(qū)制2下各變量當期值分別受滯后期值的影響較區(qū)制1大；又考慮到區(qū)制2下標準差均大于區(qū)制1，故區(qū)制1表示貨幣供應和房價波動較為平緩的經(jīng)濟狀態(tài)，區(qū)制2表示二者波動較為劇烈的經(jīng)濟狀態(tài)。

從RM2方程來看，貨幣供應具有明顯“慣性”，即受其滯后期值的影響較大。每單位滯后1期RM2的變動將帶來1.0619個單位當期值的同向變動，每單位滯后2期RM2的變動將帶來0.3290個單位當期值的反向變動，但綜合來看，前期貨幣供應對當期值影響為正。此外，滯后1期房價變動對當期RM2影響為負，滯后2期房價變動對當期RM2影響為正，但前期房價變動對當期貨幣供應的最終影響無法確定，或意味著房價上漲過快，政府部門將傾向于采取偏緊縮的貨幣政策，反之則采取略寬松的貨幣政策，而貨幣政策還受除房價外其他多種因素的影響，故滯后期RP對當期RM2的最終影響并不確定。另外，滯后期RC的系數(shù)不顯著，前期RC對當期RM2的影響無法判斷。

從RP方程來看，房價變動同樣具有“慣性”，滯后期房價對當期值具有顯著的正向作用，在“慣性”作用下，通過貨幣供應精準調(diào)控房價走勢較為困難。另外，當前房價還與前期貨幣供應顯著相關，滯后1期RM2每變動1單位可引起0.6160個單位RP的同向變動，意味著不斷增加的廣義貨幣供應量或是房價攀升的重要因素。前期RC與當期RP間存在負相關關系，說明前期居民消費增加對其當期住房消費具有“擠出效應”，在一定程度上抑制房價上漲。

最后從RC方程來看，滯后1期RM2與當期RC間存在正向關系，滯后2期RM2與當期RC間存在反向關系，滯后期RM2對當期RC的最終影響無法確定。類似的還有房價與消費間的關系，滯后1期房價的上漲將“擠出”當期消費；滯后2期房價的上漲將拉動當期消費，當期消費受前兩期房價變動的共同影響。

2.2 兩區(qū)制特征

2.2.1 兩區(qū)制的劃分

圖2分別表示區(qū)制1和區(qū)制2的估計概率。由圖2可知，處于兩區(qū)制下的樣本數(shù)量相當，說明住房市場化改革以來，我國貨幣供應、房價波動較為劇烈的情況時有發(fā)生，變量在波動平緩與劇烈的兩種經(jīng)濟狀態(tài)下頻繁轉(zhuǎn)換。以區(qū)制2為例，處于波動劇烈狀態(tài)下的樣本區(qū)間主要集中于2004年下半年、2005年、2007年、2008年下半年至2009年年底、2012年一季度前后和2014年一季度前后，其余時期貨幣供應和房價波動較為平緩。

圖2 兩區(qū)制概率圖

從實際情況看，在實行住房市場化改革之初房價基本保持平穩(wěn)，房價明顯上漲大約始于2004年二季度，數(shù)據(jù)顯示，2004年一季度房價同比增長率僅為3.5%，而二、三季度即增至6.3%和7.4%，四季度價格在慣性作用下延續(xù)上漲態(tài)勢，但漲幅趨于平緩。正如圖2中，房價自2004年二季度進入波動較為劇烈的區(qū)制2內(nèi)，四季度暫時處于波動較為平緩的區(qū)制1。為抑制房價過快上漲，政府于2005年3月底出臺“國八條”（《關于切實穩(wěn)定住房價格的通知》）首次調(diào)控房價，房價增速應聲而落，漲幅收窄。但貨幣供應并未收緊甚至比2004年更為寬松，M2同比增長率由2005年一季度的11.2%上漲至四季度的15.7%，寬松的貨幣供應抵消了調(diào)控政策的影響，房價在2005年三季度又掉頭向上，三、四季度房價同比增長率分別高達16.2%和17.6%。可見，2005年內(nèi)貨幣供應和房價波動頻繁而劇烈，處于圖2中區(qū)制2階段。在此背景下，政府又于2006年內(nèi)密集出臺各項調(diào)控措施，在一系列調(diào)控組合拳下，過熱的房地產(chǎn)市場逐步降溫，2006年一季度房價同比增長率即降為10.8%并在年內(nèi)逐步下降，同時M2同比增長率也由一季度的16.1%逐漸降至四季度的12.4%，可見2006年貨幣供應、房價波動較為平緩。2007年里央行延續(xù)了前期偏緊的貨幣政策，M2同比增長率繼續(xù)下調(diào)，年內(nèi)進行了5次加息、10次提高準備金率，令人始料未及的是房價卻再次出現(xiàn)過熱勢頭，尤其是一線城市前期被壓抑的購房需求出現(xiàn)反彈，房價“報復性上漲”。9月政府規(guī)定二套住房首付不低于40%，利率不低于基準利率1.1倍，12月擴大外商投資房地產(chǎn)業(yè)的限制范圍，調(diào)控效果才逐漸顯現(xiàn)，全國房價于2007年四季度趨于平緩。2008年受金融危機的負面影響，房地產(chǎn)市場步入低谷，前三季度貨幣供應與房價波動平緩且均處于較低水平。第四季度為擴大內(nèi)需開始降準降息、降低交易稅費、并推出“4萬億計劃”，M2同比增長率大幅提高，2008年四季度至2009年四季度M2平均季度同比增長率約為26.1%，一系列刺激政策再次助推房價上漲，2009年內(nèi)房價同比增長率約為18.3%，貨幣供應與房價再次位于波動劇烈的區(qū)制2內(nèi)。2010年至2011年上半年，二套房首付比例由不低于40%提高至60%，三套以上住房暫停發(fā)放商業(yè)貸款，上海和重慶地區(qū)進行房產(chǎn)稅試點，各地紛紛出臺限購政策，2009年寬松的貨幣政策逐漸收緊，樓市隨之逐步降溫。2011年內(nèi)房價增速雖保持平穩(wěn)，貨幣政策卻前緊后松。2011年1月至7月，央行加息3次，上調(diào)存準率6次，而11月又開始下調(diào)存準率，2011年四季度至2012年四季度連續(xù)2次降息，3次降準，貨幣供應與房價再次位于區(qū)制2內(nèi)。2013年繼續(xù)嚴格執(zhí)行商品房限購措施，M2同比增速保持在10%左右，年內(nèi)貨幣供應與房價較為平穩(wěn)。在各地嚴格的限購、限貸政策下，全國整體房價大約于2014年初迎來拐點，一季度房價同比增速由正轉(zhuǎn)負，房價下跌，當年內(nèi)貨幣供應與房價在較低水平上保持穩(wěn)定。而在房價整體平穩(wěn)的背后，各地商品房供求冷熱不均又成為2014年樓市的新特點，針對這一現(xiàn)象政府提出“雙向調(diào)控”，即一方面抑制熱點城市房價過快上漲勢頭，另一方面關注部分三、四線城市高庫存風險和壓力。在這一指導思想下，部分城市于2014年下半年陸續(xù)放開限購，執(zhí)行差異化的房貸政策。2015年在降息、降準、個人轉(zhuǎn)讓兩年以上住房免征營業(yè)稅等利好下，二季度房價再次迎來拐點，其價格同比增速又由負轉(zhuǎn)正，房價再次進入上漲通道。由圖2可見，2015年僅二季度位于區(qū)制2，該季度房價由跌轉(zhuǎn)漲，波動明顯，而該年內(nèi)其余時間及2016年均位于區(qū)制1內(nèi)。值得注意的是，2016年房價平穩(wěn)位于區(qū)制1內(nèi)的實證結果與實際感受并不相符，據(jù)《2017中國高凈值客戶海外置業(yè)展望》報道，2016年全球房價年度漲幅前十均為中國大陸城市，如合肥、廈門、深圳、上海等地漲幅分別達到48.4%、45.5%、31.7%和31.1%，其主要原因為自2014年后我國房地產(chǎn)市場明顯分化、冷熱不均，且這種趨勢近年來不斷加大。城鎮(zhèn)化進程中，資金、人口等資源不斷涌向大城市，部分城市商品房供不應求，而三、四線城市庫存高企，房價疲軟，故房價整體平穩(wěn)的背后是城市間房地產(chǎn)市場出現(xiàn)結構性分化。2016年下半年政府開始因城施策，對熱點城市的調(diào)控不斷加碼，而對三四線城市加快去庫存。

2.2.2 各區(qū)制間轉(zhuǎn)換概率及特征

由表5可知系統(tǒng)維持在區(qū)制1和區(qū)制2的概率分別為67.63%和67.95%；由區(qū)制1轉(zhuǎn)向區(qū)制2的概率為32.37%，由區(qū)制2轉(zhuǎn)向區(qū)制1的概率為32.05%。說明系統(tǒng)無論處于區(qū)制1還是區(qū)制2狀態(tài)，都將大概率地維持該狀態(tài)，發(fā)生區(qū)制轉(zhuǎn)換的概率相對較小。這意味著市場發(fā)展具有慣性，無論處于貨幣與房價波動平緩還是波動劇烈時期，都將在該時期持續(xù)一段時期，且在兩區(qū)制間轉(zhuǎn)換的概率相當。正由于市場發(fā)展慣性和政策滯后性的影響，使得精準調(diào)控房地產(chǎn)市場并非易事。

表5 各區(qū)制間的轉(zhuǎn)換概率

又由表6可見，研究期間內(nèi)，系統(tǒng)有49.75%的時期處于區(qū)制1，平均持續(xù)期為3.09個季度；有50.25%的時期處于區(qū)制2，平均持續(xù)期為3.12個季度。這說明我國房地產(chǎn)市場處于區(qū)制1和區(qū)制2的時間相當，住房市場化改革以來，貨幣供應與房價劇烈波動時有發(fā)生。

表6 兩區(qū)制特征

2.3 脈沖響應分析

為進一步了解廣義貨幣供應對房價、以及房價對居民消費支出的具體影響方式，以下分別進行脈沖響應分析。

圖3為兩區(qū)制下RP對RM2一個標準差沖擊的響應。兩種狀態(tài)下，RP對RM2沖擊的響應趨勢基本相同。給定RM2一個標準差的正向沖擊，RP在初期具有明顯的正向響應，大約在第2期達最大值，隨后正向響應幅度逐漸縮小并在第10期變?yōu)樨撓蝽憫?，最終收斂于第25期前后。但兩區(qū)制下，RP對RM2沖擊的響應程度不同，區(qū)制2下RP的響應程度遠大于區(qū)制1，說明當貨幣與房價變量劇烈波動時，房價更易受貨幣供應的影響。

圖3 兩區(qū)制下RP對RM2一個標準差沖擊的響應

圖4為兩區(qū)制下RC對RP一個標準差沖擊的響應。兩區(qū)制下，RC對RP變動的響應趨勢和響應程度基本相同。給定RP一個標準差的正向沖擊，RC先作出負向響應，隨后響應程度逐漸減弱，約于第5期轉(zhuǎn)變?yōu)檎蝽憫?，并最終收斂于20期。兩區(qū)制下，RC對RP沖擊的響應程度無明顯區(qū)別。說明房價上漲前期，居民購房成本增大不得不縮減開支，故前期房價上漲對居民消費主要體現(xiàn)為“擠出效應”，而隨房價的持續(xù)上漲，由此帶來的“財富效應”逐漸占據(jù)主導地位，故隨后又帶來居民消費支出的增加。從響應幅度來看，負向響應幅度遠大于正向響應，說明我國房價上漲對居民消費的“擠出效應”整體上要大于“財富效應”。此外，消費本身具有慣性，當前房價和財富的波動無法立即反應在當前消費中，故兩區(qū)制下RC對RP變動的響應方式和響應程度無明顯區(qū)別。

圖4 兩區(qū)制下RC對RP一個標準差沖擊的響應

3 結論

本文通過構建MSIH(2)-VAR(2)模型，實證分析了我國住房市場化改革以來不同經(jīng)濟狀態(tài)下貨幣、房價和居民消費支出間的動態(tài)關系，主要得到以下結論：

（1）住房市場化改革以來，我國房價波動較為頻繁而劇烈，且整體上漲明顯。政府通過利率、準備金率、購房資格等調(diào)控措施在一定程度上對房價劇烈波動起到了抑制作用，而房價在兩區(qū)制間的頻繁轉(zhuǎn)換也說明調(diào)控效果具有短期性，未能形成穩(wěn)定房價的長效機制。此外，2014年以來我國房地產(chǎn)市場地區(qū)分化現(xiàn)象明顯，全國均價雖略有下跌，但一線城市和部分二線城市上漲明顯，而其他城市庫存高企、房價下跌。這意味著對于我國房地產(chǎn)市場需分類調(diào)控、因城施策。

（2）實際M2從22.2萬億元增至106.3萬億元，增幅約378.8%；同期全國商品房實際均價由2564.1元/平米上漲至5127.3元/平米，增幅約100%。房價的劇烈波動往往伴隨著M2的劇烈波動，意味著建立穩(wěn)定房價的長效機制的關鍵在于穩(wěn)定貨幣發(fā)行及合理控制資金流向房地產(chǎn)領域。而前期房價變動對當期居民消費的影響并不確定，滯后1期房價變動對當期消費主要表現(xiàn)為“擠出效應”，滯后2期主要表現(xiàn)為“財富效應”，故房價波動對居民消費的影響較為復雜，在不同時期以不同方式作用于不同特征的家庭，從而最終表現(xiàn)為正向或負向影響。

（3）經(jīng)濟系統(tǒng)無論處于何區(qū)制內(nèi)，均有維持原狀態(tài)的趨勢，發(fā)生區(qū)制轉(zhuǎn)換的概率較小。這意味著經(jīng)濟變量劇烈波動時，政府通過調(diào)控使其短期內(nèi)回到平穩(wěn)狀態(tài)具有一定難度；當系統(tǒng)處于平穩(wěn)狀態(tài)時，政府應采取積極措施穩(wěn)定住貨幣發(fā)行和房價，此時的政策效果較為有效。

（4）從脈沖響應結果來看，兩區(qū)制下變量對沖擊的響應趨勢基本相同，但在系統(tǒng)劇烈波動狀態(tài)下，廣義貨幣供應變動對房價的影響程度明顯強于平穩(wěn)狀態(tài)。即非平穩(wěn)狀態(tài)下，系統(tǒng)具有放大沖擊的內(nèi)在機制，因而政府有必要通過穩(wěn)定貨幣發(fā)行、嚴控土地和商品房炒作等一系列手段建立穩(wěn)定房價的長效機制，防止出現(xiàn)大起大落。而兩區(qū)制下，房價變動對消費的影響程度基本差別不大，說明居民消費有其特有的響應方式，受多種因素共同影響，與所處經(jīng)濟狀態(tài)關系不大。