房價、股價波動與貨幣政策選擇
——基于VAR模型的實(shí)證分析

沈律成

（華東政法大學(xué) 上海 201620）

縱觀我國房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展，從1997年東南亞金融危機(jī)后開始實(shí)行住房貨幣化改革，房地產(chǎn)行業(yè)成為我國經(jīng)濟(jì)的增長點(diǎn)，從2008年推出四萬億投資刺激經(jīng)濟(jì)計劃到2014年去庫存、2016年開始供給側(cè)改革去杠桿，房地產(chǎn)行業(yè)是我國宏觀經(jīng)濟(jì)的晴雨表（俞小明 ，2019）。

貨幣政策是影響房地產(chǎn)價格以及股價的重要因素，在金融市場制度不斷完善的情況下，金融改革深化導(dǎo)致股票市場對房地產(chǎn)市場的財富效應(yīng)越來越顯著，政府應(yīng)該思考如何根據(jù)股票市場的波動制定相應(yīng)的貨幣政策以穩(wěn)定房地產(chǎn)行業(yè)，平抑經(jīng)濟(jì)波動（陳繼勇等，2013）。2013 年以來，隨著宏觀經(jīng)濟(jì)步入“新常態(tài)”，中國人民銀行開始推行穩(wěn)健的貨幣政策，在保證經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的同時，降低金融風(fēng)險。本文通過構(gòu)建包含房價、股價以及貨幣政策選擇的VAR模型，試圖研究股價對房價的影響，基于此探究應(yīng)從宏觀角度選擇何種貨幣政策。

一、影響房地產(chǎn)價格的理論機(jī)制

（一）價格型貨幣政策工具對房價的影響機(jī)制

國家通過調(diào)控利率的方式來調(diào)整資產(chǎn)價格，調(diào)整微觀主體的收入預(yù)期，從而使得微觀主體改變自己的消費(fèi)需求、投資需求，從而影響房地產(chǎn)市場的總需求（劉慧敏，2019）。這里的微觀主體可以分為兩類，一類是房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)，也就是房地產(chǎn)的供給方，另一類是居民或者說房地產(chǎn)的需求方。

對房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)來說，由于房地產(chǎn)是一個高杠桿、高度依賴長周期融資的資金密集型行業(yè)，大部分資金是需要開發(fā)商以抵押貸款的方式向外部融資的，因此利率水平就成為了制約房地產(chǎn)開發(fā)商開發(fā)成本的重要因素。當(dāng)市場利率上升時，開發(fā)商的融資成本和投資風(fēng)險增加，并最終轉(zhuǎn)嫁到交易市場推高房價；規(guī)模相對較小的開發(fā)商會因資金鏈問題或者融資渠道問題減少開發(fā)項(xiàng)目甚至退出行業(yè)，造成房地產(chǎn)的供給量較少而推動房價上升，產(chǎn)生的次生問題是房地產(chǎn)的高杠桿性以及對國民經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)拉動性導(dǎo)致房地產(chǎn)上下游行業(yè)的不景氣，使得國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度放緩。當(dāng)利率水平出現(xiàn)下降時，開發(fā)商融資成本降低，投資風(fēng)險減小，房地產(chǎn)供給充足，有助于維持房地產(chǎn)價格平穩(wěn)。

對居民來說，一般居民都會采用向銀行申請按揭貸款的方式進(jìn)行購房，那么利率水平同樣深刻影響著房地產(chǎn)的需求端。當(dāng)利率水平上升時，貸款成本上升，付息壓力增加，居民購房需求受到壓制，同時利率的上升吸引居民將資金投資于銀行存款、理財?shù)冉鹑谫Y產(chǎn)，以獲得相對較高的投資收益，減少房地產(chǎn)的購買，所以購房需求、房價與利率水平反向變化。

上述分析表明利率的傳導(dǎo)機(jī)制對房地產(chǎn)供需兩端都有影響，最后的影響結(jié)果如何就要看市場上哪股力量更為強(qiáng)大，哪種機(jī)制的影響更大。在我國，一般而言都是需求側(cè)的影響比供給側(cè)的影響更大，利率水平對居民購房者的影響大于對房地產(chǎn)開發(fā)商的影響，最終表現(xiàn)為利率水平與房價的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（二）數(shù)量型貨幣政策工具對房價的影響機(jī)制

國家可供選擇的數(shù)量型貨幣政策工具有很多，一般選擇公開市場操作或者信貸政策。本文主要研究以廣義貨幣供應(yīng)量M2為貨幣供應(yīng)量衡量指標(biāo)的傳導(dǎo)機(jī)制。政府通過調(diào)控基礎(chǔ)貨幣供應(yīng)量的方式，調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)體的貨幣總量，進(jìn)行逆周期調(diào)節(jié)，引導(dǎo)市場平穩(wěn)發(fā)展。

不管是擴(kuò)張性貨幣政策還是緊縮性貨幣政策，對于市場的擾動都是相當(dāng)大的，因房地產(chǎn)價格快速上升催生泡沫已經(jīng)有很多慘烈的例子。比如日本，20世紀(jì)80年代中期前，日本政府選擇主動刺破房地產(chǎn)泡沫，大幅緊縮貨幣政策，造成了日本長達(dá)30年的大蕭條。如果實(shí)行緊縮性貨幣政策，國民經(jīng)濟(jì)又難以發(fā)展，所以我國堅持采用穩(wěn)健的貨幣政策（王旭，2019）。

（三）股價對房價的影響機(jī)制

股價對房價的影響機(jī)制主要是財富效應(yīng)機(jī)制，該理論是弗蘭克莫迪利安尼提出的，他認(rèn)為居民資產(chǎn)可以劃分為金融資產(chǎn)（如股票、債券）以及實(shí)物資產(chǎn)（如房地產(chǎn)）（劉曉曦等，2020）。居民只要資產(chǎn)總額沒有發(fā)生變化而僅僅是結(jié)構(gòu)性的資產(chǎn)變化，如股票價值下降而房地產(chǎn)價值上升，那居民的消費(fèi)需求就不會發(fā)生變化。反之，如果居民資產(chǎn)總額增加或者減少，那么居民的短期邊際消費(fèi)傾向就會上升或者減少，從而促進(jìn)或者抑制經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

二、實(shí)證分析

（一）變量選取與最優(yōu)滯后階數(shù)選擇

本文研究的樣本區(qū)間是2010年6月至2020年7月，選取利率R、貨幣供應(yīng)量M2、股價指數(shù)S以及房價P的10年月度數(shù)據(jù)建立VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析。

選取標(biāo)準(zhǔn)分別是：廣義貨幣供應(yīng)量M2能與現(xiàn)實(shí)中經(jīng)濟(jì)購買力緊密關(guān)聯(lián)，可控性更強(qiáng)，能反映經(jīng)濟(jì)潛在的購買力，所以把它作為貨幣供應(yīng)量的代理變量；選取5年期以上的中長期貸款利率作為利率的代理指標(biāo)是因?yàn)榉康禺a(chǎn)貸款一般年限都比較長，5年期以上的中長期貸款利率更能夠反映現(xiàn)實(shí)狀況；價指數(shù)選擇上證綜指的月度數(shù)據(jù)，暫且不考慮滬市與深市之間走勢差別；房價指數(shù)選取百城住宅平均價格，一線城市作為房價指數(shù)的代理指標(biāo)，不同區(qū)域的房價變化受利率影響具有差異性，因而一線城市的房價變化更有意義，更具探討價值（徐劍，2020）。同時，為了消除M2與房價指數(shù)P以及股價指數(shù)S三個時間序列數(shù)據(jù)可能存在的異方差性，對其作取對數(shù)處理，得到LnM2、LnP以及LnS，從而使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)更平滑。本文變量數(shù)據(jù)均來源于wind數(shù)據(jù)庫，分析軟件為EViews10.0。

先選取變量進(jìn)行初步的VAR模型滯后階數(shù)檢驗(yàn)，最大滯后階數(shù)為8，根據(jù)多準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)。最優(yōu)滯后階數(shù)為2時，有三個準(zhǔn)則確定其為最優(yōu)是最多的，因此可以確定模型最優(yōu)滯后階數(shù)為二階。

（二）平穩(wěn)性檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

通過ADF單位根檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)LnM2、LnP、LnS、R本身都是不平穩(wěn)的，但經(jīng)過一階差分后，變量趨于平穩(wěn)，所以變量都是一階單整序列I（1），因此變量可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，如表1所示。

表1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

由于變量超過兩個，所以本次分析采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)而非EG協(xié)整檢驗(yàn)，Johansen檢驗(yàn)通過判斷協(xié)整向量的個數(shù)來確定變量間是否存在長期協(xié)整關(guān)系。前面確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2，因此按照最優(yōu)滯后階數(shù)減一的方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。在特征根跡檢驗(yàn)結(jié)果中，第一列表示協(xié)整向量最多存在個數(shù)，加“*”表示拒絕該假設(shè)，所以特征根跡檢驗(yàn)結(jié)果顯示存在兩個協(xié)整向量關(guān)系。如表3所示，在最大特征根檢驗(yàn)結(jié)果中，結(jié)果顯示只存在一個協(xié)整向量關(guān)系，所以模型存在一個協(xié)整向量，具有協(xié)整關(guān)系。

表2 特征根跡檢驗(yàn)結(jié)果

表3 最大特征根檢驗(yàn)

（三）Granger因果檢驗(yàn)

表4中檢驗(yàn)的原假設(shè)是解釋變量的格蘭杰原因，若P值概率小于5%，則拒絕原假設(shè)。由此可以發(fā)現(xiàn)，房價波動P是利率R和貨幣供應(yīng)量M2的格蘭杰原因，不是股價波動S的格蘭杰原因；貨幣供應(yīng)量M2不是房價P、股價S、利率R的格蘭杰原因；股價S是利率R的格蘭杰原因，不是房價P、貨幣供應(yīng)量M2的格蘭杰原因；利率R是房價P、股價S、貨幣供應(yīng)量M2的格蘭杰原因。

表4 格蘭杰英果檢驗(yàn)結(jié)果

所以，房價P和利率R構(gòu)成雙向格蘭杰因果關(guān)系，這與前人的研究有些不符。前人的研究中很多都提到利率不是房價的格蘭杰原因，利率對房價有一定影響但不太明顯，相反認(rèn)為貨幣供應(yīng)量是房價的格蘭杰原因。本文的結(jié)果可以解釋為：我國利率市場化推進(jìn)取得了一定成果，價格型貨幣政策工具越來越受到政府的偏愛，政府不再偏愛于大水漫灌式的數(shù)量型貨幣政策工具，轉(zhuǎn)而追求精準(zhǔn)滴灌；股價波動與利率R構(gòu)成雙向格蘭杰因果關(guān)系。前文理論中提到的財富效應(yīng)機(jī)制似乎并沒有在格蘭杰因果檢驗(yàn)中得到體現(xiàn)，股價與房價互不存在格蘭杰因果關(guān)系，這可能是由于本文以一線城市房價作為代理變量，可以解釋為政府的限制政策的成效，當(dāng)股價上漲，居民財富增加，卻由于政府在一線城市大力推行的限貸限購政策無法購房，只能轉(zhuǎn)而投資于其他資產(chǎn)；貨幣供應(yīng)量M2和利率R構(gòu)成單向格蘭杰因果關(guān)系，利率單向Granger引起貨幣供應(yīng)量M2的變化，貨幣供應(yīng)量M2外生于利率R的概率為91.3%，這與我國國情相符合，我國長期以來利率官定，貨幣供應(yīng)量不能有效調(diào)控利率。經(jīng)Granger因果檢驗(yàn)可知，四個變量都可以作為內(nèi)生變量來構(gòu)建VAR模型。

（四）脈沖響應(yīng)分析

由上節(jié)的格蘭杰因果檢驗(yàn)可以確定構(gòu)建VAR模型，本節(jié)研究模型內(nèi)四個變量的長期動態(tài)關(guān)系。AR根圖顯示全部特征根都落在單位圓內(nèi)，由此說明模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。

如圖1所示，第一張圖表示房地產(chǎn)價格對自身一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的正向沖擊反應(yīng)，總的來說房地產(chǎn)價格先上漲后下降最后趨于穩(wěn)定，于65期回到原點(diǎn)，響應(yīng)程度在第5期達(dá)到最大值0.0122，在第17期開始進(jìn)入負(fù)向響應(yīng)階段，在第25期達(dá)到最小值-0.0051，最后在第60期左右逐漸收斂于0。結(jié)論是本期房價的上漲會在短期內(nèi)刺激房價進(jìn)一步上漲，但長期來看這種影響是無效的，房地產(chǎn)價格最終會回歸本身的價值。第二張圖表示房地產(chǎn)價格對利率一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的正向沖擊反應(yīng)，總體來說房價先下跌后回升最終趨緩，響應(yīng)程度在第12期達(dá)到最小值-0.0069，對應(yīng)房價的最低值，在第33期開始正向響應(yīng)，并在第48期逐步收緩，且維持負(fù)響應(yīng)。結(jié)論是長期內(nèi)利率的上升會造成房價的下跌，持續(xù)期在一年左右，此后房價會在之后的兩年內(nèi)開始上漲，但最終整體上是下跌的，加上由于采取的一線城市數(shù)據(jù)，房價本身已經(jīng)處于高企的狀態(tài)，所以最終的響應(yīng)程度較小。第三張圖表示在給貨幣供應(yīng)量施加一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的正向沖擊后，房價響應(yīng)程度逐漸上升，在19期左右達(dá)到最大值，此后波動極小，維持正響應(yīng)，說明在貨幣供應(yīng)量增加的時候，房價在長期內(nèi)是上漲的，且響應(yīng)程度顯著高于對利率的響應(yīng)程度，這與我國過去長期使用數(shù)量型貨幣政策相關(guān)，與理論分析的內(nèi)容也相符合。第四張圖表示在給股價一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的正向沖擊后，房價的響應(yīng)程度逐漸加大，在20期達(dá)到最大值，然后逐步開始下降，在50期左右收緩維持正響應(yīng)，這說明股價推升的時候，房價長期內(nèi)是上漲的，這與理論分析中的財富效應(yīng)是一致的。

圖1 脈沖響應(yīng)分析結(jié)果

（五）方差分解

由圖2可知，房地產(chǎn)價格自身的貢獻(xiàn)度最大，說明在房地產(chǎn)市場上預(yù)期效應(yīng)是影響最大的。除了房地產(chǎn)價格，在第1期到第6期以及第20期以后，股價對房價波動的貢獻(xiàn)度最高，此時財富效應(yīng)貢獻(xiàn)相對較大，第6期到第20期利率的貢獻(xiàn)度最高，表明這個階段利率的壓制作用越發(fā)明顯，而且短期內(nèi)利率的貢獻(xiàn)度是很高的，但長期內(nèi)貨幣供應(yīng)量的影響程度在逐漸加深。

圖2 方差分解結(jié)果

三、結(jié)論與建議

本文選取了5年期以上中長期貸款利率R、廣義貨幣供應(yīng)量M2、一線城市房地產(chǎn)價格指數(shù)P、上證綜指S的2010年6月至2020年7月的月度數(shù)據(jù)，共488個樣本建立向量自回歸模型，實(shí)證分析的結(jié)論與前述的理論分析是一致的。貨幣政策有效且經(jīng)常進(jìn)行逆周期調(diào)節(jié)，廣義貨幣供應(yīng)量與房價正相關(guān)，5年期以上的中長期貸款利率與房價負(fù)相關(guān)。數(shù)量型貨幣政策工具相比于價格型貨幣政策工具效果更明顯，由于其可以對經(jīng)濟(jì)進(jìn)行精準(zhǔn)滴灌而非大水漫灌得到政府越來越多的青睞。股價對房價的財富效應(yīng)明顯，且有一定預(yù)測作用。

基于此，提出如下建議：第一，從房地產(chǎn)一級市場抓起，輔以政府政策法規(guī)的告示效應(yīng)，調(diào)控房地產(chǎn)價格平穩(wěn)運(yùn)行。第二，貨幣政策的使用方面要靈活適度，隨著利率市場化的持續(xù)推進(jìn)，利率作為價格型貨幣政策工具的有效性將得到提升。第三，合理使用多種政策組合，根據(jù)實(shí)際情況制定適合于各個城市的房地產(chǎn)調(diào)控政策。第四，合理引導(dǎo)資本市場健康發(fā)展。政府應(yīng)該在合理謹(jǐn)慎的條件下，持續(xù)推進(jìn)資本市場的建設(shè)和開放，引導(dǎo)資金找到更有利于經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的渠道。