經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期與房地產(chǎn)價格
——基于TVP-SV-VAR模型的分析

藍(lán) 天

（中國人民銀行深圳市中心支行，廣東 深圳 518001）

一、引言

21世紀(jì)以來，全球經(jīng)濟(jì)遭受國際金融危機(jī)、逆全球化思潮以及新冠肺炎疫情沖擊，我國經(jīng)濟(jì)增長步入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)尚處于轉(zhuǎn)型期，所面臨的內(nèi)外部挑戰(zhàn)明顯增多。在此背景下，我國宏觀經(jīng)濟(jì)政策方向、力度和組合針對主要政策目標(biāo)不斷調(diào)整，在有效應(yīng)對沖擊的同時，也造成經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升。根據(jù)Huang et al.（2020）所構(gòu)建的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)顯示，中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性呈現(xiàn)震蕩上行態(tài)勢，其平均值由2000年至2007年的75.9，上升至2008年至2021 年第二季度的142.5，后者約為前者的兩倍。一方面，經(jīng)濟(jì)政策立場、預(yù)期、執(zhí)行力度及效果的不確定性會影響經(jīng)濟(jì)微觀主體的投融資決策和消費行為，進(jìn)而造成經(jīng)濟(jì)增長、金融周期和房地產(chǎn)價格波動（Baker et al.，2015）。而另一方面，房地產(chǎn)作為商業(yè)銀行重要的信貸抵押物，也是國民經(jīng)濟(jì)增長的重要拉動力量之一，其價格波動本身不但會與金融周期相互強(qiáng)化，還會影響經(jīng)濟(jì)政策的出臺與實施。這意味著我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格之間理論上存在著雙向影響機(jī)制。因此，深入探究我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格的雙向影響及其潛在的時變特征，將有助于更準(zhǔn)確地識別三者之間的關(guān)系，對我國有效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊、實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對金融周期的影響研究

國際金融危機(jī)爆發(fā)以來，學(xué)者們開始關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性對金融市場的影響，但多圍繞經(jīng)濟(jì)政策不確定性對金融子市場造成的沖擊展開，針對金融周期影響的研究較少。如劉貫春等（2019）運(yùn)用中國上市公司的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會抑制企業(yè)的固定資產(chǎn)投資，并帶來外部融資成本上升，從而對信貸市場產(chǎn)生負(fù)面沖擊。Christiano et al.（2014）研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會提升企業(yè)家資本獲取成本，進(jìn)而引發(fā)企業(yè)融資由外源式向內(nèi)源式轉(zhuǎn)變，金融市場景氣程度隨之下降。不少國內(nèi)外學(xué)者（葉五一等，2018；Duong et al.，2018）研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升與股市波動以及流動性緊密相關(guān)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會加劇股市波動，并對股票流動性產(chǎn)生長期顯著的負(fù)向影響。

（二）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對房地產(chǎn)價格的影響研究

就經(jīng)濟(jì)政策不確定性對住房價格的影響而言，現(xiàn)有研究（Chien &Setyowati，2020；王金明和王心培，2021）均表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對房地產(chǎn)價格及其波動存在顯著影響，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會加劇房地產(chǎn)波動，因此可將經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)上升作為房地產(chǎn)價格不穩(wěn)定的前瞻性指標(biāo)。但在經(jīng)濟(jì)政策不確定性對房價影響的方向性上尚未達(dá)成一致。多數(shù)學(xué)者（金雪軍等，2014；Huang et al.，2020）認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會對房價產(chǎn)生負(fù)向沖擊；但也有學(xué)者（張浩等，2015；張曉穎和陳海宇，2020）發(fā)現(xiàn)，宏觀環(huán)境向好會引起房價的正向波動，而且這種波動會隨著政策不確定性的增加而加大。此外，還有學(xué)者認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性對房地產(chǎn)價格存在非對稱影響。如胡成春和陳迅（2020）運(yùn)用兩區(qū)制T-VAR模型研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性的非對稱影響，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高情形下，其正向沖擊帶來的房價上漲幅度約為經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較低時的2倍。

（三）金融周期與房地產(chǎn)價格的影響研究

Reinhart &Rogoff（2010）認(rèn)為，經(jīng)歷長期的信貸和房地產(chǎn)市場繁榮后，金融周期的下行可能引發(fā)房地產(chǎn)價格暴跌，這是國際金融危機(jī)爆發(fā)的首要原因。Pavlov &Wachter（2009）的研究發(fā)現(xiàn)，低估抵押品價值會放大負(fù)面需求對資產(chǎn)市場的沖擊。Arsenault &Peng（2009）發(fā)現(xiàn)銀行抵押貸款供給和房地產(chǎn)價格存在相互強(qiáng)化的正反饋機(jī)制，表明金融周期會加劇房地產(chǎn)價格波動。羿建華等（2014）運(yùn)用我國1999—2013年季度數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，中國金融周期與房地產(chǎn)周期具有同步性。錢宗鑫等（2021）運(yùn)用中國2004—2016年季度數(shù)據(jù)實證發(fā)現(xiàn)，中國金融周期對房地產(chǎn)價格的影響存在一定的時變特征，金融對房地產(chǎn)價格的拉動效應(yīng)自2008年后持續(xù)弱化。

總體而言，近年來學(xué)者們圍繞經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格的影響機(jī)制取得了富有成效的研究成果，為本文提供有益參考。但現(xiàn)有研究主要圍繞經(jīng)濟(jì)政策不確定性與金融周期、房地產(chǎn)價格之間的單向影響開展，且研究方法也多局限于面板回歸、VAR 等線性化模型，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展中結(jié)構(gòu)性變化所引致的變量間影響的潛在時變特征關(guān)注不夠。為此，本文采用包含隨機(jī)波動項的時變參數(shù)向量自回歸（TVP-SV-VAR）模型實證檢驗中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格之間雙向影響及其潛在的時變特征。本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)為：一是針對現(xiàn)有研究主要圍繞經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格的單向影響這一不足，著眼于三者之間的相互影響，對現(xiàn)有研究進(jìn)行有益補(bǔ)充；二是既有文獻(xiàn)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期與房地產(chǎn)價格之間影響的時變性關(guān)注不夠，立足于三者之間的實際演變，運(yùn)用TVP-SV-VAR 模型更為深入地揭示三者之間相互影響的潛在時變特征；三是結(jié)合上述分析，針對經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格之間相互影響的時變特征為相關(guān)部門提供參考建議。

三、數(shù)據(jù)處理及模型構(gòu)建

（一）變量說明及金融周期指標(biāo)構(gòu)建

國內(nèi)學(xué)者通常從資本市場價格、貨幣市場利率、金融杠桿、國際資本流動、貨幣供應(yīng)、房地產(chǎn)價格等6個方面構(gòu)建中國金融周期指數(shù)，鑒于房地產(chǎn)價格是本文研究變量，因此將其從金融周期指數(shù)中剔除以避免重復(fù)。本文選取上證A 股指數(shù)季度同比增速作為資本市場價格代理變量；選取7天同業(yè)拆借加權(quán)平均利率作為貨幣市場利率代理變量，取季度平均值；選取中國社科院宏觀杠桿率同比增速作為金融杠桿代理變量；選取資本和金融項目的差額與GDP 的比值作為國際資本流動的代理變量；選取M2 季度同比增速作為貨幣供應(yīng)的代理變量。為保持量綱統(tǒng)一，本文對以上5 個基礎(chǔ)變量進(jìn)行MIN-MAX 無量綱化處理，其中資本市場價格、宏觀杠桿率、國際資本流動、貨幣供應(yīng)等4個變量上漲代表金融周期繁榮，下降代表金融周期衰退，由于利率變量在表征金融周期繁榮（衰退）方向上相反，因此對其做反向調(diào)整。借鑒馬勇等（2017）的研究，對標(biāo)準(zhǔn)化后的5個基礎(chǔ)變量通過算術(shù)平均法合成金融周期綜合指數(shù)（FC）。此外，選取Huang et al.（2020）根據(jù)中國10家權(quán)威報紙的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU），取對數(shù)后作為經(jīng)濟(jì)政策不確定性的代理變量。選取全國房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)取對數(shù)后作為房地產(chǎn)價格（RE）的代理變量。本文選取的數(shù)據(jù)均為季度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)區(qū)間為2005 年第一季度至2021 年第一季度，數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。

圖1 展示了本文構(gòu)建的金融周期指數(shù)及部分重要時點金融事件，通過算術(shù)平均法構(gòu)建的金融周期指數(shù)與我國金融市場實際走勢基本匹配。由此可以看出，2005 年以來我國金融周期大致經(jīng)歷了三次周期性波動。第一輪周期（2006 年初至2008 年底）：國際金融危機(jī)爆發(fā)前，人民幣升值帶動我國金融周期指數(shù)上行，并于2007年中達(dá)到區(qū)間頂峰50，此后國際金融危機(jī)爆發(fā)，我國金融周期快速回落，金融周期指數(shù)降至30 以下。第二輪周期（2008 年底至2012 年9 月）：2008 年11 月，為應(yīng)對國際金融危機(jī)沖擊，我國出臺“四萬億計劃”，通過積極的財政政策和適度寬松的貨幣政策進(jìn)一步擴(kuò)大內(nèi)需，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)快速增長，金融周期指數(shù)迅速提升，并于2009 年中期達(dá)到區(qū)間頂峰65。2009年底，監(jiān)管出臺政策整頓地方融資平臺，市場流動性有所收緊，金融周期震蕩下行，金融周期指數(shù)于2012 年9 月再次降至30 以下。第三輪周期（2012年9月至2014年底）：2012年四季度，歐債危機(jī)引發(fā)國際資本流入中國，金融周期景氣程度上升。2013年6月，與市場預(yù)期的貨幣寬松不符導(dǎo)致“錢荒”事件，銀行間同業(yè)拆借利率大幅上升，金融景氣度下降，2014年底金融周期指數(shù)降至30以下。2015年，資本市場經(jīng)歷短暫牛市，金融周期景氣程度有所上升。自2016 年以來，在穩(wěn)健的貨幣政策和積極的財政政策的作用下，我國金融市場保持相對穩(wěn)定，金融周期指數(shù)維持在40～50的較高水平。

（二）模型構(gòu)建

為了準(zhǔn)確刻畫經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期與房地產(chǎn)價格三者之間的相互影響，本文采用Nakajima（2011）提出的TVP-SV-VAR 模型進(jìn)行分析。該模型的優(yōu)勢在于允許方差、模型參數(shù)等隨時間變化，從而能夠捕捉變量之間時變非線性動態(tài)關(guān)系和特征。典型的TVP-SV-VAR模型如公式（1）所示。

其中，Xt=Ik?（yt-1，???，yt-p），βt、和Σt均設(shè)定為跟隨時間變動，并假設(shè)模型中的時變參數(shù)均服從一階隨機(jī)游走。對于變量順序的設(shè)定，本文基于VAR模型中排序在后的變量對排序在前的變量不存在當(dāng)期作用而僅有滯后期影響的原則。由于金融周期對經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊的反應(yīng)更加迅速，且金融周期對房地產(chǎn)價格的影響具有一定的時滯性，同時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會對房地產(chǎn)價格產(chǎn)生顯著的當(dāng)期影響，因此本文將變量順序設(shè)定為yt=（EPUt，REt，F(xiàn)Ct）T，以此構(gòu)建TVP-SV-VAR模型。

圖1 金融周期指數(shù)及部分重要時點金融事件

四、實證分析

（一）單位根檢驗

本文對所有調(diào)整后的變量進(jìn)行ADF 單位根檢驗，結(jié)果如表1 所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，所有變量的原序列都是不平穩(wěn)的，但各變量的一階差分時間序列均在1%顯著水平下保持平穩(wěn)。各內(nèi)生變量的對數(shù)差分時間序列分別記為epu、fc、re。根據(jù)AIC 與SC 等信息準(zhǔn)則，設(shè)定模型最優(yōu)滯后階數(shù)為1期。

表1 單位根檢驗結(jié)果

（二）TVP-SV-VAR模型實證結(jié)果

本文采用馬爾科夫蒙特卡洛模擬法（MCMC）抽樣10000 次（前1000 次作為預(yù)燒值被舍棄）獲得參數(shù)的后驗分布，表2報告了TVP-SV-VAR模型的參數(shù)估計和診斷結(jié)果。由表2可知，參數(shù)的后驗均值均處于95%置信區(qū)間內(nèi)，且Geweke 值均低于1.96，在5%的顯著水平下不能拒絕收斂于后驗分布的原假設(shè)。各參數(shù)的無效因子普遍較低，其中最大無效因子為108.17，意味著至少可以獲得92個不相關(guān)的樣本觀測值。另如圖2 所示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格等變量的模擬路徑圖表明其波動聚類的特征明顯，表明MCMC 對參數(shù)的后驗分布進(jìn)行有效抽樣。

表2 TVP-SV-VAR模型待估參數(shù)估計結(jié)果

圖2 各參數(shù)動態(tài)模擬路徑

圖3從左到右分別展示經(jīng)濟(jì)政策不確定性、房地產(chǎn)價格和金融周期等3 個變量的隨機(jī)波動率時變特征，這能夠在一定程度上反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實際情況。其中，橫軸表示時間節(jié)點，縱軸表示各變量的隨機(jī)波動率?？梢园l(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的波動率呈現(xiàn)緩慢下行趨勢，表明我國宏觀調(diào)控體系日趨科學(xué)合理，政策連續(xù)性、穩(wěn)定性和可持續(xù)性逐步提高。房地產(chǎn)價格增長率的波動率在2005—2010 年持續(xù)上升，之后保持相對平穩(wěn)，但在2015—2016年波動率小幅上升，這一時期房地產(chǎn)市場風(fēng)險有所積累，2016 年以來房地產(chǎn)價格增長率的波動率逐漸下降，表明2016 年底中央經(jīng)濟(jì)工作會議提出的“房住不炒”政策得到有效落實。金融周期的波動率在2008年國際金融危機(jī)前后達(dá)到頂峰，之后震蕩下行，2019年之后趨近于0，說明近年來我國宏觀經(jīng)濟(jì)政策預(yù)期引導(dǎo)成效突出，金融市場運(yùn)行日益平穩(wěn)。

等間隔脈沖響應(yīng)是指不同滯后期沖擊所引起的脈沖響應(yīng)函數(shù)。本文選取滯后2期（半年）、4期（1年）和8期（2年）分別表征沖擊的短期、中期和長期影響。圖4 展示了等間隔脈沖響應(yīng)結(jié)果，橫軸表示時間節(jié)點，縱軸表示各變量脈沖響應(yīng)值?？傮w看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性、房地產(chǎn)價格和金融周期的相互影響短期較為顯著，中期明顯趨弱，長期基本無影響。

圖4 第一行展示了一單位正向經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊對其他變量的影響?？梢园l(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊對房地產(chǎn)價格和金融周期的短期影響均存在明顯的時變特征。短期內(nèi)，我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性對房地產(chǎn)價格在2005—2008 年之間存在正向影響，但影響幅度逐漸走低，在2008—2010 年國際金融危機(jī)期間轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，這可能是因為經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加會進(jìn)一步加深企業(yè)投資顧慮，選擇“持幣觀望”策略的企業(yè)增多，進(jìn)而放大國際金融危機(jī)對房地產(chǎn)價格的負(fù)面沖擊。2010—2015 年期間，宏觀經(jīng)濟(jì)在前期較大力度的經(jīng)濟(jì)刺激政策帶動下逐步向好，經(jīng)濟(jì)政策不確定性加大房地產(chǎn)價格正向波動。2016年以來，在“房住不炒”政策基調(diào)下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加對房地產(chǎn)價格再次呈現(xiàn)出短期負(fù)向影響。我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊對金融周期的正向影響持續(xù)時間顯著多于負(fù)向影響，表明我國金融周期受政策的影響程度較深，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加在多數(shù)時間內(nèi)能夠帶來金融周期景氣程度上升，這在2009 年和2015 年前后表現(xiàn)得尤為突出?？赡艿脑蚴牵藭r為應(yīng)對國際金融危機(jī)沖擊和經(jīng)濟(jì)下行壓力，政府及時出臺一系列強(qiáng)有力的財政刺激政策，同時貨幣政策基調(diào)也相對偏寬松，基準(zhǔn)利率和存款準(zhǔn)備金率均多次下調(diào)，金融市場對政策的反應(yīng)較為積極，金融周期景氣程度呈現(xiàn)上升趨勢。

圖4 第二行展示了一單位正向房地產(chǎn)價格增長率沖擊對其余兩個變量的影響。房地產(chǎn)價格增長率沖擊對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的正向影響自2005年以來持續(xù)減弱，在2016 年前后變?yōu)樨?fù)向影響。這表明2016 年以來我國政府落實“房住不炒”思路一以貫之，尤其注重保持房地產(chǎn)調(diào)控政策的連續(xù)性、穩(wěn)定性，避免政策方向、力度的頻繁變動，經(jīng)濟(jì)政策不確定性降低。房地產(chǎn)價格增長率沖擊對金融周期景氣程度存在著穩(wěn)定且顯著的負(fù)向影響，這可能是因為當(dāng)房地產(chǎn)價格增速上升時，資金的逐利性會引發(fā)“熱錢”流入房地產(chǎn)市場，體現(xiàn)為房地產(chǎn)市場對金融市場資金的“虹吸”效應(yīng)，并帶來市場利率的提升，進(jìn)而體現(xiàn)為金融周期景氣程度的下降。

圖3 各變量隨機(jī)波動率時變特征

圖4 第三行展示了一單位正向金融周期沖擊對其他兩個變量的影響。金融周期對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響在2015年前后存在結(jié)構(gòu)性變化。在2015年之前，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對金融周期沖擊保持正向反饋，即金融周期景氣程度上升會提高經(jīng)濟(jì)政策不確定性，但正向影響幅度持續(xù)減小，自2015 年后，金融周期沖擊會對經(jīng)濟(jì)政策不確定性產(chǎn)生負(fù)向影響。這反映出近年來政策當(dāng)局對金融周期波動的容忍度上升，經(jīng)濟(jì)政策維持相對穩(wěn)定的金融市場預(yù)期。金融周期沖擊對房地產(chǎn)價格在多數(shù)時間內(nèi)存在短期的正向影響，表明金融周期景氣程度上升在多數(shù)時間內(nèi)會推升房地產(chǎn)價格增速。盡管2009年以來這一正向影響程度逐漸減弱，在2016年前后轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，反映出這一時期房地產(chǎn)價格增速受金融周期景氣程度的影響程度逐漸下降。但值得關(guān)注的是，2019 年以來金融周期對房地產(chǎn)價格增速的影響再次上升，并已呈現(xiàn)出正向影響，表明金融到房地產(chǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制又有所強(qiáng)化。

等間隔脈沖影響結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格之間影響關(guān)系存在較為明顯的時變特征。為進(jìn)一步分析不同時點下三個變量之間相互影響的時變特征，本文選取三個國內(nèi)外不同類型的典型沖擊時點——2008 年第三季度全球金融危機(jī)沖擊、2015年第四季度供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革方案提出、2020 年第一季度新冠肺炎疫情沖擊進(jìn)行觀察，以更好地反映經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格之間相互影響的動態(tài)特征。

圖4 等間隔脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

圖5展示了不同時點脈沖響應(yīng)分析結(jié)果。其中，橫軸表示響應(yīng)時間，縱軸表示各變量脈沖響應(yīng)值。從圖5 第一行可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊對金融周期、房地產(chǎn)價格增長率的影響在三個時期差異明顯。2008 年國際金融危機(jī)期間，房地產(chǎn)價格增長率對經(jīng)濟(jì)政策不確定性當(dāng)期的響應(yīng)為正，但在1期后迅速轉(zhuǎn)負(fù)并達(dá)到負(fù)向峰值，之后逐步減弱，4期后影響消失。這表明當(dāng)時經(jīng)濟(jì)政策不確定性對房地產(chǎn)價格仍主要呈現(xiàn)負(fù)面影響。2015 年，經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊對房地產(chǎn)價格增長率在整個追溯期均為負(fù)，且幅度更甚于2008 年。2020 年，經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊對房地產(chǎn)價格增長率當(dāng)期影響為負(fù)，1期后呈現(xiàn)顯著的正向影響，之后呈現(xiàn)震蕩特征，4 期后趨于平穩(wěn)，這表明2020 年應(yīng)對新冠肺炎疫情沖擊期間，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加一定程度上提高了房地產(chǎn)價格增長率。經(jīng)濟(jì)政策不確定性對金融周期的影響在2008 年、2015年和2020 年存在一定差異。具體看，2008 年國際金融危機(jī)期間，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對金融周期的影響在當(dāng)期為負(fù)，之后轉(zhuǎn)變?yōu)檎蛴绊懀? 期后影響消失。2015 年供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革期間，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對金融周期的正向影響居主導(dǎo)地位。2020年新冠肺炎疫情背景下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊對金融周期的影響當(dāng)期顯著為正，在2 期轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，之后正負(fù)影響交替出現(xiàn)，6 期后影響趨于0。這表明近年來經(jīng)濟(jì)政策不確定性對金融周期的正向影響趨強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會提高金融周期景氣程度。

房地產(chǎn)價格增長率沖擊的時變性則相對較弱。由圖5第二行可以看出，房地產(chǎn)價格增長率沖擊對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響方向在三個時期基本一致，在整個追溯期內(nèi)均呈現(xiàn)出相對顯著的正向影響。但影響幅度依次遞減，表明近年來房地產(chǎn)價格增長所帶來的經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升幅度有所減弱，反映出我國房地產(chǎn)長效管理機(jī)制逐漸完善，經(jīng)濟(jì)政策不再會隨著房地產(chǎn)價格的波動出現(xiàn)反復(fù)。而房地產(chǎn)價格增長率沖擊對金融周期的影響方向和幅度在三個時期基本一致。主要體現(xiàn)為在初期呈現(xiàn)顯著的負(fù)向影響，之后影響逐漸趨弱，3 期后影響消失，這反映出房地產(chǎn)市場對金融市場資金的“虹吸”效應(yīng)持續(xù)存在，房地產(chǎn)價格的上升會導(dǎo)致金融周期景氣程度降低這一關(guān)系始終穩(wěn)定。

由圖5第三行可知，金融周期沖擊對經(jīng)濟(jì)政策不確定性和房地產(chǎn)價格增長率影響也存在一定的時變特征。2008 年國際金融危機(jī)期間，金融周期景氣程度上升在滯后2 期對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的正向影響最高，6 期后影響消失。但在2015 年和2020 年則在滯后1 期內(nèi)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的正向影響達(dá)到最高，反映出經(jīng)濟(jì)政策對金融周期波動的反饋更加迅速。金融周期沖擊對房地產(chǎn)價格增長率的影響在2008 年和2020 年走勢相似，均呈現(xiàn)為初期無影響，1期后達(dá)到正向峰值，5期后影響消失。但在2015年則呈現(xiàn)為1 期后金融周期對房地產(chǎn)價格增長率產(chǎn)生顯著的負(fù)向沖擊，這與等間隔脈沖響應(yīng)結(jié)果一致，即自2008 以來金融到房地產(chǎn)的傳導(dǎo)渠道持續(xù)削弱，但在近兩年又有再次抬升的跡象。

圖5 時點脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

（三）穩(wěn)健性檢驗

VAR 模型的實證結(jié)果對變量選取及數(shù)據(jù)處理方式較為敏感，為了確保實證結(jié)果真實穩(wěn)健，本文參考同類文獻(xiàn)替換變量的度量方式進(jìn)行檢驗，同時改變模型部分設(shè)定。

首先，選取不同的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。一是采用Steven et al.（2019）基于《人民日報》和《光明日報》兩家報紙中的經(jīng)濟(jì)政策不確定性相關(guān)詞條量化后所制定的中國政策不確定性指數(shù)（EPU1），以此代替EPU進(jìn)行實證研究。二是采用Baker et al.（2015）基于《南華早報》構(gòu)建的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU2）代替EPU進(jìn)行實證研究。穩(wěn)健性分析結(jié)果表明，以上兩種測度方式的實證結(jié)果與基準(zhǔn)模型沒有顯著差異，不影響本文結(jié)論。其次，本文采用不同方法構(gòu)建金融周期指數(shù)。采用動態(tài)因子指數(shù)模型、主成分分析法分別構(gòu)建金融周期指數(shù)，替換基準(zhǔn)模型中的金融周期指數(shù)，并重新估計TVP-SV-VAR 模型。結(jié)果表明，考慮不同構(gòu)建方法的金融周期指數(shù)所得主要實證結(jié)論與基準(zhǔn)模型一致。再次，本文采用不同的房地產(chǎn)價格代理指標(biāo)。區(qū)別于基準(zhǔn)模型中采用全國房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)作為房地產(chǎn)價格的代理變量，采用“商品房銷售額/銷售面積”度量房地產(chǎn)價格（RE1）重新構(gòu)建模型并進(jìn)行實證檢驗，主要結(jié)論未發(fā)生變化。

此外，基準(zhǔn)模型中的變量排序xt=（eput，ret，fct）T暗含經(jīng)濟(jì)政策不確定性不受宏觀杠桿率和經(jīng)濟(jì)增長同期沖擊影響的假設(shè)，且宏觀杠桿率不會同期影響其他變量。為了檢驗該假設(shè)多大程度上影響模型實證結(jié)果，本文設(shè)定另外兩種變量排序：xt=（eput，fct，ret）T和xt=（ret，eput，fct）T。穩(wěn)健性分析結(jié)果表明，以上變量排序的改變并不影響本文主要結(jié)論。

五、主要結(jié)論及政策建議

本文基于我國2005年第一季度至2021年第一季度數(shù)據(jù)，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格的時變參數(shù)向量自回歸模型，實證檢驗三者之間相互影響及其潛在時變關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：第一，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對金融周期和房地產(chǎn)價格的影響具有顯著時變特征。經(jīng)濟(jì)政策不確定性對房地產(chǎn)價格在2008—2010年和2010—2015年期間呈現(xiàn)出相反的影響，但自2016 年以來，在“房住不炒”政策基調(diào)下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加對房地產(chǎn)價格呈現(xiàn)出穩(wěn)定的短期負(fù)向影響；而經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加在多數(shù)時間內(nèi)能夠帶來金融周期景氣程度上升。第二，金融周期對經(jīng)濟(jì)政策不確定性和房地產(chǎn)價格的影響也存在明顯的時變特征。金融周期對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響在2015 年前后存在結(jié)構(gòu)性變化，2015 年以來政策當(dāng)局對金融周期波動的容忍度上升，經(jīng)濟(jì)政策維持相對穩(wěn)定的金融市場預(yù)期；金融周期沖擊對房地產(chǎn)價格在多數(shù)時間內(nèi)存在短期的正向影響，盡管2009 年以來這一正向影響程度逐漸減弱，在2016 年前后轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，但2019年以來兩者之間再次呈現(xiàn)正向影響，表明金融到房地產(chǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制又有所強(qiáng)化。第三，房地產(chǎn)價格對經(jīng)濟(jì)政策不確定性和金融周期影響的時變性相對較弱。房地產(chǎn)價格增長率沖擊對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的正向影響自2005 年以來持續(xù)減弱，在2016年前后變?yōu)樨?fù)向影響，意味著近年來以“房住不炒”為核心的房地產(chǎn)調(diào)控政策具有一定的連續(xù)性，未出現(xiàn)較多的政策反復(fù)；房地產(chǎn)價格增長率沖擊對金融周期景氣程度存在著穩(wěn)定且顯著的負(fù)向影響，體現(xiàn)出我國房地產(chǎn)市場對金融市場資金的“虹吸”效應(yīng)一直較強(qiáng)。

基于以上研究結(jié)論，可以得到如下啟示：

第一，政策制定部門應(yīng)高度關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融周期和房地產(chǎn)價格之間的雙向影響及其時變特征，并結(jié)合當(dāng)下經(jīng)濟(jì)金融和房地產(chǎn)市場運(yùn)行態(tài)勢，堅持跨周期調(diào)控思路，增強(qiáng)政策的前瞻性、靈活性、有效性。同時，充分評估并準(zhǔn)備多種方案應(yīng)對經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整的潛在負(fù)面沖擊，確保經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行。

第二，政策實施后，應(yīng)強(qiáng)化預(yù)期管理，通過多種渠道向公眾有效傳達(dá)未來政策的明確走向，引導(dǎo)市場正確理解政策意圖，強(qiáng)化金融周期和房地產(chǎn)價格沖擊對經(jīng)濟(jì)政策調(diào)控效果的影響監(jiān)測，并對經(jīng)濟(jì)政策及時進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，但調(diào)整幅度應(yīng)以微調(diào)為主，避免政策方向出現(xiàn)反復(fù)以及政策力度大幅變動。

第三，由于房地產(chǎn)市場對金融市場資金的“虹吸”效應(yīng)較強(qiáng)且持續(xù)存在，房地產(chǎn)價格的過快上漲將削弱金融支持實體經(jīng)濟(jì)力度，并積累系統(tǒng)性金融風(fēng)險。因此，應(yīng)通過房地產(chǎn)市場供需的結(jié)構(gòu)性調(diào)整，推動房地產(chǎn)市場供求長期平衡，堅持穩(wěn)低價、穩(wěn)房價、穩(wěn)預(yù)期，加快完善促進(jìn)房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展的長效機(jī)制，在保持房地產(chǎn)價格穩(wěn)定或合理回歸的同時，避免其對金融市場和實體經(jīng)濟(jì)的大幅擾動，推動建立房地產(chǎn)市場與實體經(jīng)濟(jì)之間的良性循環(huán)。