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    宏觀調控下我國“房股互動”關系研究

    2020-02-06 11:26:44鄭曉亞
    經濟與管理 2020年1期
    關鍵詞:效應價格部門

    陳 華,鄭曉亞

    (1.中國人民銀行 數字貨幣研究所,北京 100800;2.中國建設銀行股份有限公司,北京 100033)

    一、引言

    1998 年房改政策的出臺,標志著我國住房制度正式由配給制向商品化、社會化的方向變革。房地產行業(yè)20 余年的高速發(fā)展,使其成為我國國民經濟的支柱性產業(yè),其不僅對各級政府財政收入至關重要,而且對于鋼鐵、制造、建材、家具等關聯行業(yè)的帶動作用也尤為明顯。而作為有別于股權與債權資產的“另類投資品”,房地產在我國居民財富配置中的地位與日俱增。房地產行業(yè)的穩(wěn)定健康發(fā)展不僅是經濟發(fā)展問題,更是國計民生問題。由于針對房地產及其相關行業(yè)的投資需求過旺、結構性供需矛盾突出、房價增長過快,帶來政府、企業(yè)、居民的杠桿水平激增、消費擠出等諸多關乎經濟發(fā)展質量與民生福祉的全局性熱點問題。在此背景下,圍繞房市的規(guī)制調控與結構轉型成為我國中央與地方各級政府在經濟領域的重要工作。

    作為一般意義上的順周期行業(yè),房地產市場走勢在較大程度上取決于宏觀與政策因素。同時,房地產是一個典型的資金密集型產業(yè),其與金融市場波動存在較為直接的關系。股票市場,是我國金融部門的核心組成要件,其不僅在宏觀上與房地產共同形成我國貨幣的“蓄水池”,從微觀角度來看也是居民資產配置與房企融資的核心渠道。鑒于房市與股市對我國國民經濟發(fā)展的核心作用,深入研討二者間的量價決定因素在當下無疑具有較強的理論價值與現實意義。

    二、研究評述

    從過往研究來看,股市與樓市間的價格關系受到不同國家學界與政策制定者的共同關注。在針對發(fā)達經濟體的研究中,Ibbotson et al.[1]對美國房價與標普500 指數之間的相關性進行研究表明,“兩市”價格不存在線性相關關系,相關系數為-0.06。Okunev et al.[2]對研究方法進行了升級,針對非平穩(wěn)時間序列的實證結果顯示,美國房市與樓市價格存在協(xié)整關系。發(fā)現“兩市”價格存在協(xié)整關系的相關研究還包括Tse[3]針對中國香港市場的研究、Yang[4]對于瑞典市場的研究等。Liow et al.[5]采用VAR 模型對1985—2002 年新加坡“兩市”價格進行實證,發(fā)現二者間長期正向均衡。Lee et al.[6]利用脈沖響應模型研究2005—2010 年中國臺灣市場房地產信托投資基金(Real Estate Investment Trust,REITs)與股價之間的關系發(fā)現,樣本中存在結構性斷點,前者的變化滯后于后者。Apergis[7]采用ARCH 模型對希臘的銀行股價與REITs 進行實證分析表明,金融危機后,后者對前者的影響相較之前更為顯著。Sing et al.[8]對包括美國、英國、澳大利亞、愛爾蘭、新加坡、中國香港在內六個發(fā)達經濟體的股市與房地產一級市場投資回報之間的相關性進行了實證比較,采用的方法為DCC 模型,結果發(fā)現不同國家或地區(qū)市場間的相關關系存在時變性。

    我國房市“高燒不退”,房市與股市間的關系同樣是我國學者熱議的話題。沈悅等[9]采用VAR 模型,研究1998—2005 年上證綜指與全國房屋銷售價格指數之間的關系發(fā)現,我國房價對股市上漲的影響顯著,而股市對房價的影響較弱。解保華等[10]用F-O 法測算股市與房市的泡沫水平,并采用Granger因果檢驗分析二者關系發(fā)現,后者不是前者出現的原因,而股市是房市泡沫產生的原因。劉瓊芳等[11]以房地產行業(yè)與金融行業(yè)的股票收益率為樣本,利用Copula 方法研究兩市價格關系發(fā)現,二者間的尾部相關性隨市場形勢變化而變化。徐國祥等[12]采用交叉譜分析法研究國房景氣指數、上證綜指、上證房地產指數等變量間的關系發(fā)現,地產股、地產實業(yè)與股票市場之間存在超過2 年的耦合周期。馬亞明等[13]結合狀態(tài)空間模型和脈沖響應函數,考察房市與樓市的財富效應及其時變特征發(fā)現,二者方向相異,且歐債危機對兩市財富效應的影響微弱。梁建峰等[14]利用Chow 檢驗與VAR 等方法,研究1999—2012 年“兩市”關系出現的結構性突變發(fā)現,“變點”出現在2006 年12 月,“兩市”走勢存在協(xié)整關系且呈正相關。戚逸康等[15]建立BKK-GARCH 模型,檢驗股市與地產板塊之間的溢出效應,結果顯示,房地產板塊對股市帶來的波動率溢出效應顯著,而股市對地產板塊的溢出效應則并不顯著。

    回溯過往相關研究可發(fā)現:一是在研究方法上多采用諸如相關系數、ARCH 模型、GARCH 模型等時間序列計量研究方法;二是研究對象多為股市與房市在價格方面的關系或針對單一影響效應的專項研究;三是從研究結論上看,或因計量方法或數據時段的差異,不同研究對于“兩市”間的序列檢驗結果存在顯著差異。筆者認為,作為一個經歷數十年改革開放的大型經濟體,我國經濟系統(tǒng)的內生復雜性與日俱增。由于股市、房市與政府、企業(yè)、居民間的聯系緊密,將其納入多部門、多市場的宏觀經濟框架內進行研究或許是一個更具現實意義的研究方法。同時,根據經典供求理論,在股市與房市間價格傳導關系之外進一步研究規(guī)模變化的互動關系也應成為透視相關問題的一個合理視角。據此,本文以經驗分析為基礎,結合我國經濟系統(tǒng)特征,構建包括政府、居民、企業(yè)、商品與金融市場等經濟部門的動態(tài)CGE 模型進行實證研究,探討房市與股市之間量、價關系多渠道、多層次的互動機理,以期得到兼具理論研究意義與實踐指導價值的研究結論。

    三、經驗分析與模型構建

    就經濟學一般商品分類而言,房地產應認為是一種同時具備投資與消費二元經濟屬性的商品。但其具備比普通投資品或消費品更為復雜的特性與價格決定機制。一方面,房地產耐久、無法移動與分割,與普通消費品或投資品相比具備很強的差異性;另一方面,從現實情況來看,其價格變動的驅動因素來源于宏觀、行業(yè)與微觀等三個層面,遠比普通消費品與投資品更為復雜。通過系統(tǒng)性回顧相關代表性文獻可發(fā)現:房地產市場價格變動既有結構性驅動因子,如人口結構、區(qū)位差異[16-18],又存在異質性個體特征,包括房產位置、配套公共服務等[19-20];不僅受到需求方的影響,如人均可支配收入、居民偏好轉移等[21-22],而且受到如房產庫存、土地成本、建筑成本等供給側因素影響[23-25];還受到利率、信貸等貨幣政策與金融市場相關要素影響[26-27];此外,除了國內因素,還存在跨境資本流動、跨國房價溢出效應等國際影響因素[28-29]。在行業(yè)層面上,房地產業(yè)具有產業(yè)鏈長、帶動作用明顯等特點,它的變動通常會對眾多相關產業(yè)產生較大的沖擊波,同時它又受到其他行業(yè)的溢出效應。本文以總結前研究核心要點為基礎,借助圖1 直觀刻畫房地產價格決定機制的基本分析框架;并以該框架為基礎,給出股票市場價格對房地產市場價格的影響渠道與效應。

    (一)股市對房價的作用機理分析

    股市波動將會通過圖1 的不同影響渠道引起房地產價格的波動。筆者將其總結為財富效應、投資組合效應、托賓Q 效應、資產負債表效應、行業(yè)溢出效應等五個效應。

    1.托賓Q 效應。根據經典的托賓Q 理論,托賓Q 值隨股票市場價格上漲而增加,將使房地產企業(yè)的市場價值高于其資本的重置成本。相較股市低迷時期,房企通過等量的股票發(fā)行能夠買到更多的投資品,進而帶來行業(yè)整體投資支出與產能增加。故在托賓Q 理論框架下,股價上漲將帶來房價降低;反之,股價下跌帶來的是房價上漲。整體而言,二者呈負相關關系。

    圖1 房地產整體價格決定框架下的股票市場影響效應示意圖

    2.資產負債表效應。股票價格的變化將使上市企業(yè)資產負債表中的凈資產價值出現變化,影響企業(yè)的融資能力,進而導致房地產供給端出現波動。從現實情況來看,抵押貸款是企業(yè)從商業(yè)銀行渠道融資的主要載體,而企業(yè)凈資產價值變化將直接影響商業(yè)銀行對企業(yè)償貸能力的評估與判斷,進而對企業(yè)借助間接融資渠道進行投融資的意愿、規(guī)模和可行性帶來影響。此外,由于如上影響具備乘數效應,因此也被稱為金融加速器效應。就影響方向來看,資產負債表效應與托賓Q 效應一樣,股價與房價間應存在負相關關系。

    3.財富效應。由于股票市場與房地產市場同為居民的重要投資品,當股價出現波動時,將引起居民的消費與投資決策、財富總量與結構等出現變化。具體來看,財富效應包含兩類子效應。一是擠出效應。相較于國債、銀行存款等無風險或低風險固定收益類投資品,股票與房地產同屬風險類資產。股價上漲將導致股權及相關風險資產的風險溢價提升,對于多數風險中性的投資者來說,其理性決策是在提升無風險資產投資配置的同時,降低包括房地產在內的各類風險資產配置,隨之帶來的房市需求萎縮將在一定程度上推動房價下跌。二是替代效應。如股價上漲使股票投資收益回報率高于房地產投資回報率,大量逐利資金將由房地產市場向股票市場轉移,由此形成股市對房市的階段性替代效應,進而導致房價出現下跌。

    4.投資組合效應。投資學經典的資產組合理論認為,資產收益率與風險是投資者在資產配置決策過程中所考慮的兩個最為重要的因素。具體到房地產與股票,二者構建的資產組合的收益率波動,除了來源于其各自在組合中對應的權重、收益及風險,還應受兩類資產相關性程度影響。由此,股票市場與房地產市場間存在溢出效應。這種效應將進一步影響理性投資者的資產組合,進而作用于股價和房價,直至一個新的均衡在投資組合結構的動態(tài)變化中形成。

    5.行業(yè)溢出效應。房地產市場相關產業(yè)不僅鏈條長且覆蓋范圍廣??梢哉J為,國民經濟中絕大部分產業(yè)均與房地產行業(yè)存在或直接或間接的關聯關系。相關經驗觀察顯示,金融保險業(yè)、非金屬礦物制造業(yè)、建筑業(yè)、化學工業(yè)、社會服務業(yè)、商業(yè)對房地產行業(yè)的影響尤為顯著。如金融保險業(yè)在一定程度上決定了房地產行業(yè)的投資信貸及消費信貸的規(guī)模與價格,進而對房地產行業(yè)的資金需求與供給帶來影響;再如非金屬礦物制造業(yè)、建筑業(yè)和化學工業(yè)與房地產的拆遷、建筑、裝飾、裝修成本直接相關;而社會服務業(yè)與商業(yè)則決定了房地產的區(qū)位因素,由此對行業(yè)的結構性特征帶來顯著影響。整體而言,股價波動將對各相關行業(yè)形成程度與范圍各異的沖擊,借助產業(yè)鏈條,對房地產行業(yè)帶來溢出效應,反之亦然。

    (二)模型構建

    由上述理論分析可發(fā)現,股票市場對房地產市場的價格傳導從橫向看具備多個渠道、從縱向看存在多個層次。為整體捕捉二者間的復雜關系及其時變特征,本文嘗試基于我國經濟系統(tǒng),構建金融動態(tài)CGE(Financial Dynamic Computational General Equilibrium,FD-CGE)模型,以此為分析框架,實證研究我國股票市場價格變化對房地產市場價格的影響。

    從建模的一般性方法來看,CGE 模型根植于瓦爾拉斯一般均衡理論,其對于經濟研究的核心作用在于將一般均衡的抽象理論進行實例化與模型化,即實現“可計算”。借助CGE 模型框架,研究人員可利用各類方程、變量描述整個宏觀經濟系統(tǒng),進而采用研究對象的真實數據,可實現定量分析多個市場與部門間的相互作用、評估某一特定經濟政策或市場環(huán)境變化對研究對象帶來的沖擊或影響等。

    本文以刻畫實體經濟為目標的CGE 模型為基礎進行擴展:一是在核心模塊中加入金融市場板塊,二是將單期靜態(tài)模型擴展為多期。具體而言,本文構建的金融動態(tài)CGE 模型包括企業(yè)部門、商品部門、居民部門、政府部門、金融市場、局部及一般均衡等6 個子模塊,包含境內的政府、企業(yè)、家庭及境外企業(yè)等多個主體,涵括商品、勞動力、金融3 個經濟市場,涉及經濟主體的消費、生產投入、政府購買、進口、出口、跨國資本流動、儲蓄、金融投資、稅收、轉移支付等市場交易與宏觀經濟管理活動。模型構建的思路與框架如圖2 所示。

    圖2 基于我國宏觀經濟框架的金融動態(tài)CGE 模型框架

    1.企業(yè)部門模塊。將一國經濟中所有生產部門集合用A 表示,用C 代表所有商品的集合,企業(yè)生產函數采用常數替代彈性(Constant Elasticity of Substitution,CES)生產函數形式,則相關產成品和中間品的量價關系可由式(1)~(3)進行表述。

    式(1)~(3)中,QINTAa為中間投入量,QVAa為中間投入帶來的增值量,二者共同決定QAa。在筆者定義的模型變量名稱中,前綴Q 代表數量,P 代表價格。故中間投入INTAa、投入增值VAa與產成品Aa的價格分別表示為PINTAa、PVAa與PAa。

    進一步,將投入增值定義為由兩個生產要素的投入帶來,即勞動投入與資本投入,二者的價格分別用WL、WK 表示。將生產要素與投入增值間的投入產出關系同樣假設為CES 函數,用tval 與tvak 分別代表勞動與資本投入的增值稅率,如式(4)~(6)。

    將中間投入生產函數界定為里昂惕夫(Leontief)生產函數形式。式(7)中,生產一單位a 部門中間投入QINTca需要投入的c 部門要素為icaca·QINTAa,其中icaca代表這一過程的直接消耗系數。其價格關系如式(8)所示。

    用shifentk表示在所有的資本要素收入中,分配給企業(yè)的部分;用tient表示企業(yè)所得稅,則企業(yè)部門稅前總收入YENT 與企業(yè)部門儲蓄ENTSAV 的表達式如式(9)、式(10)所示。

    將社會總投資EINV 設定為包括企業(yè)部門的中間投入需求與企業(yè)的投資需求,后者用∑cPQc·QINVca表示,則:

    企業(yè)部門通過資本投資帶來了資本的增加,即:

    用RETa代表企業(yè)部門a 的資本回報,其高低應取決于資本要素收入WK·QKDa與當期存量資本Ka,見式(13);如RETa提高,則a 部門的社會投資規(guī)模也將相應提高,見式(14);下期的資本存量表達式見式(15)。

    2.商品市場模塊。一國境內企業(yè)部門產出商品,用QA 表示總產出規(guī)模。產出按用途可進一步細分為境內銷售(用QDA 表示)與出口(用QE 表示)。采用常數轉換彈性(Constant Elasticity of Transformation,CET)生產函數刻畫三者關系:

    QDA 和QE 的價格分別用PDA 和PE 表示,境內、外的相對價格變化對內銷與出口的商品數量帶來影響。用優(yōu)化一階條件刻畫這一相對量價關系:

    進一步,內銷與出口的加權平均價格決定企業(yè)部門的整體生產價格PAa:

    國際商品市場價格pwe(具體定義為離岸完稅價,以外幣單位計價)與國際金融市場價格EXR(即匯率)決定外銷商品的出口價格PEa:

    境內市場商品供給規(guī)模用QQc表示,在本文刻畫的開放經濟體系中,QQc可按來源進一步細分為境內生產QDCc與進口QMc,本文采用Armington 方程①表述三者間的關系,見式(20)。其價格分別用PQc、PDCc和PMc代表,前者為后兩個指標的規(guī)模加權平均。境內市場商品供給一方面滿足一國政府、境內企業(yè)與消費者的終端需求,另一方面還應滿足企業(yè)生產活動所必須的中間投入品需求QINTAa。

    其中,進口品價格PMc由國際商品市場價格pwmc、金融市場價格EXR 與進口稅tmc共同決定:

    內銷品由境內企業(yè)部門進行供給,其規(guī)模QDCc與價格PDCc取決于供給結構,采用IDENTac表示不同商品與企業(yè)間的映射關系:

    3.居民部門模塊。居民部門總收入Y 來源于三個渠道:一是工資性收入WL·QLS,其中QLS 代表勞動力總供應;二是資本性收入,包括資本要素分配收入WK·shifhk·QKS、shifhk與資本利得;三是政府部門轉移支付對居民部門帶來的收入transfrhgow。

    居民部門財富按來源可細分為投資債權資產帶來的財富BT 與投資股權資產帶來的財富ST。本文主要考慮投資股權資產帶來的資本利得:

    既定財富收入規(guī)模情況下居民部門的可支配財富WH 與所得稅相關,本文采用邊際稅率tih對二者進行連接,如式(28)。進一步,在支出端,居民部門的可支配財富應用于消費HCON 或儲蓄HSAV,其中savt 為儲蓄率。

    采用柯布道格拉斯(Cobb-Douglas,C-D)函數刻畫居民部門的消費效用,shrhc表示居民總消費需求中商品c 的占比,則商品c 來源于居民部門消費端的需求PQc·QHc為:

    4.政府部門模塊。連接前述各部門與市場的稅收要素,政府部門收入YG 包括自企業(yè)部門生產活動征收的增值稅tvala·WL·QLDa+tvaka·WK·QKDa、自居民部門征收的個人所得稅tih·WHh、自企業(yè)部門征收的企業(yè)所得稅tient·YENT 以及商品的進口稅∑ctmc·pwmc·QMc·EXR:

    而政府部門的支出EG 則包括政府部門在商品上的消費∑aPQa·QGa、對居民部門的轉移支付transfrhg和對企業(yè)部門的轉移支付transfrentg:

    收入YG 與支出EG 共同決定政府部門的凈儲蓄GSAV:

    5.金融市場模塊。居民部門將儲蓄HSAV 通過金融市場投資于債權或股權資產。式(35)描述了金融資產配置與居民部門儲蓄間的關系,其中ST1與BT1分別代表跨1 期的股權資產及債權資產。假設根據即期資產收益水平進行投資決策,即當期資產收益率越高,居民部門下期的資產投資規(guī)模越大,則有式(36)。

    進一步細化資產收益率的決定因素:用RST代表當期股權資產收益率,其由資本要素收入WK·shifhk·QKS 減去利息BT·RBT 再加上股權投資帶來的資本利得得到;用RBT 代表當期債權資產收益率。在本模型中,債權資產收益率即為當期利率RETBT。

    采用兩類資產的加權平均收益率代表金融資產的平均收益率rt,如式(39)。rt 對savt 起決定性作用,資產收益率越高則居民的儲蓄意愿越強,符合我們在現實中觀察到的特征。

    6.均衡模塊。設定前面提出的商品、勞動力、資本、金融四個市場的供需均衡與國際收支的平衡關系。

    (1)商品市場的供需均衡:

    (2)勞動力市場的供需均衡:

    (3)資本市場的供需均衡:

    (4)金融市場的供需均衡:

    (5)國際收支平衡:

    最后以GDP 價格指數為價格基準,設置GDP等式與相應的條件:

    四、數據選取與處理

    本文以SAM 矩陣②為框架選取、加工實證研究所需的數據,如表1 所示。其中生產部門之間的投入產出流量的數據取自國家統(tǒng)計局發(fā)布的投入產出表;非生產部門及機構賬戶之間的物流與資金流量,政府部門對居民部門的稅收、轉移支付等數據來自國家統(tǒng)計局公布的居民、企業(yè)、政府、國外部門資金流量表。經分析發(fā)現:數據源存在非平衡性,采用相關研究常用的直接叉熵法進行調整后得到對稱、等和的復式SAM 矩陣表。截至本文投稿前,我國國家統(tǒng)計局公布的最新投入產出表為2012 年,刻畫了我國139 個行業(yè)的投入、產出狀況。結合如上數據來源情況,本文以2012 年為基期。此外,考慮本文研究目標,如樣本覆蓋范圍過寬,樣本更多落在市場價格波動較小的時段內,易造成變量間的相互關系缺乏顯著特征。所以,選取股市大幅波動的2013—2016 年為研究區(qū)間,數據頻度為月。投入產出表的數據來自國家統(tǒng)計局,資金流量表的數據來自萬得數據庫。

    表1 SAM 矩陣

    以平衡后的SAM 表數據為基礎,進一步進行校準以估算所得稅稅率、投入產出系數、要素收入分配份額、進口稅率、消費支出份額、商品國際價格等對前述CGE 模型進行實證分析所需的相關參數。其中值得提出的是,對于CES 生產函數中的替代彈性,本文參考鄭玉歆等[30]進行估算;對于自產與進口商品之間的替代彈性,本文直接采用定義式進行估計,參估所需的相關數據包括取自《中國統(tǒng)計年鑒》的產品出廠價格指數、取自《中國對外貿易指數》的產品進口價格指數等。

    五、實證分析

    (一)房市與股市的價格互動

    為實證模擬股市價格變化對房地產市場價格的影響,第一,以人民幣兌美元匯率為人民幣匯率的替代變量;第二,假定匯率保持2012 年基期水平,且在研究時間內保持不變。2012 年、2013 年、2014 年的股價采用各年12 月上證綜指的股價為代表,分別為2269.13、2115.98 和3234.68。此外,為了更好地捕捉2015 年股市暴跌下房市的響應程度,2015年股價以當年股市最高點4 611.74 為代表,2016 年則以當年1 月2 737.60 為代表。見表2 與圖3。

    表2 股價與匯率的指標設定

    圖3 2012—2016 年的股票市場價格

    1.股價與房地產終端市場價格的動態(tài)分析?;诒疚腃GE 模型的實證研究結果顯示(圖4):2013年以來我國股價與房價之間在互動方向上呈負相關關系,與前述理論分析基本保持一致;但在互動程度上,各研究時點的相關測算結果分別為0.999 3、0.998 7、0.998 8 與0.999 0,房價對我國股市的大幅波動的響應程度較為有限。分階段具體來看,在2013—2014 年股票市場緩慢上行的“慢牛市”中,房地產市場價格環(huán)比下降0.12%;而進入2015 年,我國股價出現環(huán)比42.57%的“跳躍式”大幅上漲,而期間房地產市場價格則基本保持不變;此后股市近1 900 點的深度“暴跌”,也未對房地產市場價格產生沖擊,2016 年房地產價格環(huán)比僅上漲0.02%。進一步對不同行業(yè)商品價格對股價變動的響應程度進行了橫向比較,相對比較結果支持股價對房價響應微弱的結論。這或許與我國中央與各級地方政府長期以來對高房價問題的各類政策調控措施的效力釋放高度相關。但從另一個角度來看,在本文研究區(qū)間內,我國整體市場房價在股票市場大幅震蕩與高壓政策的雙重作用下仍未逆轉上漲之勢;如可以認為我國房市普遍存在資產泡沫的話,這樣的泡沫無疑是較為“堅硬”的。

    圖4 股價對房價的動態(tài)影響

    2.股價與房地產中間投入品價格的動態(tài)分析。通過表3 給出房地產業(yè)主要中間投入品部門,分析23 個與房地產相關行業(yè)子類的產品或服務價格對于股票價格波動的響應程度。模型結果顯示,股價波動對“38-文教、工美、體育和娛樂用品”部門與“86-計算機”部門影響較大,而對于包括“99-房屋建筑”“102-建筑裝飾和其他建筑服務”“82-電線、電纜、光纜及電工器材”“116-貨幣金融和其他金融服務”等在內的、與房地產行業(yè)成本結構直接相關的中間投入品部門商品價格的影響較?、?。

    進一步觀測過往研究關注較多的部分相關行業(yè)。在股票價格出現20%以上大幅波動的情況下,“99-房屋建筑”價格僅上漲2%~4%(見圖5),而“116-貨幣金融和其他金融服務價格”下降幅度為2%左右(見圖6),股價變動對于中間投入成本與交易成本的影響較為有限。整體而言,在本文研究區(qū)間內的實證分析表明,股價漲跌對房地產相關行業(yè)帶來的溢出效應并不顯著。

    表3 房地產行業(yè)的主要中間投入品部門

    圖5 股價對房屋建筑價格的影響

    圖6 股價對貨幣金融和其他金融服務價格的影響

    (二)房市與股市的量價關系

    1.房地產供給端與股價變動。隨著股市的上漲,房地產企業(yè)的資本需求,即投資支出的規(guī)模不斷增加(見圖7),且相較于其他經濟部門,房地產行業(yè)投資需求對股價波動的響應尤為突出③。具體來看,隨著2013—2015 年股市的上漲,房地產企業(yè)托賓Q值顯著提升,房地產資本投資增速快速增長,由0.386 3、0.710 4 進一步攀升至峰值1.754 4。在此環(huán)境下,一是房企發(fā)行相對較少的股票就可以獲取更多的投資品;二是股價上升帶來房企凈資產價值提升,使其從商業(yè)銀行獲取信貸資金的能力增加。在股市景氣的時段,在前述兩個效應的共同作用下,房企對主營業(yè)務及相關產業(yè)鏈的投資增速上升,帶來行業(yè)整體產能擴張;而在2015 年股價暴跌后,房地產企業(yè)的投資增速則出現顯著下滑。

    圖7 股市波動情形下房地產資本投資增速的變化

    股票市場的“價”與房地產供給端的“量”保持了高度趨同的變動趨勢。從理論角度來看,可認為股價變動借道資產負債表效應與托賓Q 效應,對我國房地產行業(yè)的資本需求與投資規(guī)模存在較為直接的影響;股價非漸進式的快速上揚在一定程度上刺激了房地產行業(yè)投、融資規(guī)模,進而推動了行業(yè)在供給側的規(guī)模擴張。

    2.房地產市場的需求端與股價變動。從模型測算結果來看,2013—2015 年股市上漲較為顯著地帶動了房地產需求的上升;而2015 年股市的快速下行也與房地產市場在需求端與供給側的增速下降呈現出高度的一致性。伴隨著股市的漲跌,房地產需求增速在本文研究區(qū)間內由0.631 6、0.988 3、2.102 7 的漲勢于2016 年大幅回落至0.616 6,具體如圖8 所示。

    圖8 股市波動情形下房地產需求與供給增速的變化

    此外,通過比較測算結果可發(fā)現,房地產的需求規(guī)模增速持續(xù)高于供給規(guī)模增速。需求與供給之比也隨著股價上漲而不斷提升,由2012 年的50%上漲到2015 年的76%;在股市下跌后則基本保持在76%左右的水平(見圖9)。這一發(fā)現或表明,在我國,股市上漲對居民部門帶來的財富效應和投資組合效應持續(xù)大于企業(yè)部門在相同沖擊因素影響下的托賓Q 效應和資產負債表效應。由此,股價上漲在一定程度上推動了房地產部門“去庫存”。但即便如此,需求供給比例持續(xù)小于1 的測算結果表明,我國房地產業(yè)“產能過?!本置嬖诒疚牡难芯繒r段內仍然沒有發(fā)生根本性的改變。

    圖9 股市波動情形下房地產市場需求與供給比例的變化

    六、研究結論

    遵循“由一般到特殊”的分析方法,本文采用有別于過往研究的路徑,以系統(tǒng)性分析房價決定因素及房地產市場與股票市場間的量價傳導關系為理論基礎,構建符合我國宏觀經濟特征的金融動態(tài)CGE模型,橫向與縱向相結合,實證研究2012—2016 年我國房市與股市之間多渠道、多層次的量價關系與傳導機理。本文研究結果表明:

    第一,我國房市與股市間的價格關系方向上基本符合相關經典理論研究結論,但程度上整體偏弱。同時,這一經驗結論不僅適用于房地產終端市場的產成品價格,也同樣適用于房地產相關產業(yè)鏈條中的中間投入品價格。研究或表明:我國針對房價泡沫的政策調控效力持續(xù)發(fā)酵,且已取得了一定的階段性成果;但值得關注的是,在市場波動與高壓政策的共同擠壓下,房地產的資產泡沫仍未出現收縮,我國房價泡沫的質地尤為“堅硬”。

    第二,房市與股市間的量價關系則表現出了與價格關系截然不同的特征。無論從供給側還是從需求端來看,房地產市場的規(guī)模變化與股價波動之間均呈現高度相關性。一方面,房地產行業(yè)的投資與供給規(guī)模對股價波動的響應尤為顯著;另一方面,股市漲跌也持續(xù)影響著居民與企業(yè)對房地產的需求。進一步對房市供需關系的深入分析表明,房地產市場的需求與供給比例與股價存在同向變化關系,股價大幅上漲在一定程度上推動了房地產部門“去庫存”;但長期測算結果顯示,房地產行業(yè)“產能過?!钡木置嫖窗l(fā)生根本改變,供給側結構性改革任重道遠。

    第三,財富效應、投資組合效應、托賓Q 效應與資產負債表效應較為顯著地存在于中國的房股互動關系中,而房市對于股市帶來的行業(yè)溢出效應則響應不足。本文研究為相關理論研究重點關注的傳導機制與效應問題補充了實證參考與經驗事證。未來圍繞相關話題的研究可參考本文研究成果,以政策、產業(yè)結構、地域、時間等為維度,針對各類影響效應的成因與過程展開進一步的研究拓展與延伸。

    結合本文研究,相關政策制定者與市場管理者可重點關注以下問題:

    1.貨幣政策方面,應考慮兼顧多重目標,關注資產價格變動,正視“兩大蓄水池”之間的聯動關系,以穩(wěn)健中性為前提綜合考慮結構性因素,實現貨幣資源的精準配置。第一,應在多目標下堅持穩(wěn)健中性的貨幣政策,根據經濟周期、形勢變化適時、適度地對貨幣供應與利率進行微調,這在宏觀上有利于打造經濟穩(wěn)定健康發(fā)展所需的貨幣環(huán)境,在微觀上有利于矯正市場,尤其是包括房市、股市等核心資產的相對價格體系與預期,促進資產價格維系在理性水平。第二,積極的財政政策與步調一致的金融監(jiān)管體系是執(zhí)行穩(wěn)健中性貨幣政策的必要保障,三者有機協(xié)同方能在通貨膨脹與資產價格之間找到平衡。第三,在實施環(huán)節(jié),相關貨幣政策工具應避免“一刀切”,綜合考慮政策環(huán)境與調控對象內生的結構性差異,做到有的放矢。

    2.市場管理方面,對于房地產市場,應進一步鞏固前期調控成果。一方面,堅持“因地制宜”“因城施策”等結構性管控策略,綜合考慮各地經濟發(fā)展水平、物價水平、人口結構等差異因素,制定差別化的房價調控政策,由下及上,抑制房地產價格泡沫進一步擴大,維持房地產市場整體的平穩(wěn)運行。另一方面,在房地產全面“去庫存”的大背景下,要重點監(jiān)控各地房價走勢,防止房價短期出現大幅下跌帶來“多米諾骨牌效應”,對居民、企業(yè)、金融市場乃至整個經濟體系的穩(wěn)定發(fā)展帶來不利影響。而對于股票市場,應重點關注目前存在的“重發(fā)行輕監(jiān)管”現狀,加大對上市企業(yè)的督導力度,完善違規(guī)、不達條件企業(yè)退市機制,切實保護中小投資者利益,使股票市場成為一個長期有效的價值投資渠道,充分發(fā)揮市場應有的財富效應,緩解當前對房市投資過度集中的結構性矛盾。

    注釋:

    ①Armington 方程假設經濟為實現最低成本,在境內供給與進口供給之間進行優(yōu)化組合,見式(21)。

    ②SAM 矩陣即社會核算矩陣(Social Accounting Matrix,SAM)。SAM 矩陣刻畫國民經濟核算體系中各賬戶的平衡關系,采用流量概念,貨幣規(guī)模為流量單位進行數據填充。表1行代表賬戶收入、列為賬戶支出。表中的收入與支出需平衡且對稱。

    ③因受版面限制,相關圖表不再逐一列出,主要研究結果見文字表述部分。

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