資產價格與通貨膨脹的關系研究與實證分析

蘇 瑜,萬宇艷

(1.華中科技大學經濟學院,湖北 武漢 430074)

一、引 言

在過去20多年里,各經濟體運用貨幣政策工具在控制通貨膨脹方面取得了顯著成效,但近年來頻繁的資產價格膨脹與波動,以及其間數次由于市場崩盤引發的系統性金融危機與經濟衰退,使得貨幣政策是否應該對資產價格的波動進行干預成為政府與貨幣當局日益關注的熱點問題,而資產價格與通貨膨脹的關系是這一問題的重要節點。通過對資產價格與通貨膨脹的關系進行研究,實證檢驗二者在歷史各階段是否具有長期的動態均衡關系,對金融體系的穩定與宏觀經濟的運行具有極其重要的意義。

二、資產價格與通貨膨脹關系的文獻回顧

國外學者對資產價格與通貨膨脹關系的研究,大體上以三條思路展開：

一是將資產價格作為未來商品價格和服務價格的替代納入到通貨膨脹的測量中去,具體探討資產價格在測量通貨膨脹中所占的比重。Fisher(1911)首先提出資產價格影響通貨膨脹的問題,他認為貨幣供給量的增加首先體現在資產價格的上升,而后才會引起消費品價格的上升。因此,政策制定者應致力于穩定包括資產價格在內的廣義價格指數。Alchian和Klein(1973)[1]認為價格指數諸如CPI或者GDP平減指數都是有缺陷的,因為它們僅僅考慮了當前的消費品價格,而完全衡量生活成本還應包括未來商品價格的變動,并認為資產價格是一個較好的替代品,進而提出貨幣當局應該關注資產價格的觀點。Shibuya(1992)[2]則將Alchian和Klein的觀點簡單化,將其通貨膨脹測量方法概括為傳統方法測量的通貨膨脹與資產價格膨脹的加權平均值,從而構建了一個動態均衡價格指數 (DEPI)。Bryan(2002)認為資產價格確實對總體價格水平的變化產生影響,特別是房屋價格的影響最大。

二是探討資產價格與通貨膨脹預期之間的穩定關系,從而決定是否將資產價格作為貨幣政策的調控目標。Kent和Lowe(1997)[3]研究了資產價格波動對產出和通貨膨脹的不對稱性效應,即資產價格的下跌比上漲對產出和通貨膨脹有更大的影響。Smets(1997)[4]闡明了為什么未來預期的資產價格變動可以影響通貨膨脹預期的兩個理由。一是資產價格的變動通過影響家庭財富和消費支出,影響企業融資的能力和投資支出直接影響總需求。二是資產價格受到未來預期收益的影響,而未來預期收益又受到未來經濟活動、通貨膨脹與貨幣政策的影響。所以,資產價格的變動中含有的現在和將來經濟情況的有用信息可用于改善通貨膨脹預期的預測。Filardo(2000)認為資產價格膨脹與消費物價上漲之間有關系,但其關系并不精確,原因在于房地產價格與股價可以因一些與通貨膨脹預期無關的因素發生變化,如投資者的風險偏好與公司收入預期的改善都會影響股價。

三是利用統計數據對資產價格與通貨膨脹之間關系進行實證分析。Goodhart和Hofmann(2000)[5]通過大量的回歸檢驗,認為資產價格特別是房地產價格,在其數據集中的大多數情形中的確有助于預測未來的通貨膨脹;至于股價,由于其上漲的程度太高,只能作為一個相當有限的指示器。Cecchetti,Chu和Steindel(2000)以美國數據構建了一個關于通貨膨脹的自回歸預測模型,該模型除了滯后的通貨膨脹率還包括金融資產變量、貨幣變量以及實際經濟行為變量的 “指示器變量”。其結論是沒有單一的指示器能夠始終清晰地改善自回歸估測的績效。Cecchetti,Genberg,Lipsky和Wadhwani(2000)[6]把這一方法運用于一組數量更多的國家,其結論是包含資產價格的模型預測績效更好,但在預測績效上不同國家之間存在巨大差異。Stock和Watson(2001)[7]用168種經濟指標來預測一年期水平上美國的通貨膨脹。他們的結論是實際經濟行為的衡量方法績效最佳,對Cecchetti等人能夠從資產價格中提取可靠的通貨膨脹信號表示懷疑。

近年來,我國學者也開始重視對資產價格與通貨膨脹關系的研究。錢小安 (1998)提出隨著資產總量的膨脹,資產價格與商品價格的相關性不斷增強。劉金全、王風云 (2004)[8]認為股票實際收益的變化會隨著通貨膨脹的變化而變化,兩者之間是負相關的關系。郭田勇 (2006)[9]認為將資產價格納入央行的貨幣政策框架即構建 “動態價格指數”在理論上是可行的,但是實證檢驗結果很難看出此指數對CPI的預測作用,而且資產價格本身的合理水平很難確定,加大了在操作上的難度。汪恒 (2007)[10]通過實證分析資產價格對我國傳統核心通貨膨脹指數的修正作用,發現修正后的新指數可以使既定的貨幣政策更有效。

綜上所述,就資產價格中包含了未來通貨膨脹的信號在理論上和傳導機制上都是很明確的,得到了廣泛共識。問題在于不同的學者在對各國數據進行實證分析時,得出了截然相反的結果,從而出現了爭論。一種看法是,不同的經濟指標使得實證的結果不具有可比性;另一種看法是,各國金融發展的狀況不同使得資產價格在居民財富中的比例存在差異,從而影響了資產價格與未來通貨膨脹的聯系。可見,二者之間的關系需要進一步的探討。本文的亮點在于分別對整個時期和特定歷史階段的資產價格與通貨膨脹關系進行實證分析,從而得出不同的結論,引發我們新的思考。

三、資產價格與通貨膨脹關系的實證分析

眾所周知,資產價格與通貨膨脹間的傳導機制是否順暢完全依賴于是否擁有一個發達的金融市場,考慮到實證分析的代表性,本文以美國為例,選取1871～2009年間消費者價格指數與標準普爾500指數的年度數據,對資產價格與通貨膨脹的關系進行考察。其中,以消費者價格指數 (CPI)來代表通貨膨脹的變動,以標準普爾500指數 (SP)來代表股票價格并以此反映資產價格的變動,通過構建協整和誤差修正模型來分析二者之間的數量關系。

圖1反映了1871～2009年間消費者價格指數與標準普爾500指數在130多年里的時間序列變化趨勢。從圖上我們可以直觀地發現二者在一個相當長歷史時期中的變化趨勢大致相同。從上個世紀70年代中期,二者的變化趨勢出現日益明顯的背離現象,特別是從90年代開始,美國標準普爾500指數上升非常迅速,且出現大幅度的波動。由此可以判斷,二者之間的關系具有階段性的特征[11]。

圖1 美國1871～2009年消費者價格指數和標準普爾500指數的歷史趨勢

(一)數據平穩性的單位根檢驗

為研究方便,考慮到對數化后易得到平穩序列,但又不改變序列特征,且經濟意義明確,故對變量CPI和SP都取自然對數,得到新序列lnCPI和lnSP。在協整檢驗之前,首先應對上述時間序列的平穩性進行ADF檢驗,如表1所示。

表1 美國1871～2009年lnCPI和lnSP的ADF檢驗結果

圖2 美國1871～2009年lnCPI和lnSP的一階差分示意圖

從ADF的統計值可以看出,未經差分的lnCPI和lnSP存在單位根,如果直接對這些數據進行回歸將會出現虛假回歸的問題,經過一階差分后,這兩個時間序列達到平穩 (如圖2所示),說明這兩個序列為I(1)序列,兩者之間可能存在長期均衡的協整關系。

(二)數據長期均衡關系的協整檢驗

為檢驗lnCPI和lnSP兩序列之間是否存在長期均衡關系,本文采用Engle和Granger提出的兩步檢驗法：首先用OLS法估計協整回歸方程,進而對協整回歸方程的殘差項序列進行單位根檢驗。若殘差項序列中存在單位根,則說明兩序列間不存在協整關系;若殘差項序列中不存在單位根,則說明兩序列間存在協整關系[12]。

利用Eviews6.0在對lnCPI和lnSP兩序列進行回歸估計中,考慮到通貨膨脹慣性,加入lnCPI(-1),得到協整回歸方程為：

通過對 (1)式①常數項不顯著,故舍去。括號內為標準誤,下文同。中的殘差項序列進行單位根檢驗發現 (如表2所示),該序列不存在單位根,從而說明lnCPI和lnSP兩序列之間的協整關系成立。從 (1)式的長期均衡方程看,通貨膨脹的變動更多地受到通貨膨脹慣性的影響。當然,股票價格指數上升會加劇通貨膨脹的上升,二者為正向關系,但影響程度不明顯,即長期來看股票價格指數每上漲1個百分點會導致通貨膨脹上升0.022個百分點。

表2 殘差單位根檢驗結果

(三)誤差修正模型

協整檢驗已經表明lnCPI和lnSP兩序列之間存在一個長期的協整關系,進而可以在此基礎上建立誤差修正模型來考察兩變量之間的長期均衡和短期動態調整過程。對模型進行估計,得到如下結果：

從 (2)式②其中et-1為 (1)式的殘差項序列。估計的結果可以看出,lnCPI關于lnSP的短期彈性為0.057,即短期來看股票價格指數每上漲1個百分點會導致通貨膨脹上升0.057個百分點。從誤差修正系數為-0.236來看,當短期波動偏離長期均衡狀態時,將以-0.236的調整力度將非均衡狀態拉回到均衡狀態。

(四)特定歷史階段的實證研究

資產價格與通貨膨脹之間的關系研究之所以是一個熱點問題,原因就在于資產價格大幅度波動時對金融系統造成的不穩定與經濟的大規模衰退,貨幣當局在考慮是否應動用貨幣政策工具在資產價格膨脹時適時進行干預的關鍵就在于資產價格在波動過程中是否包含未來通貨膨脹的信息。如果僅僅把二者放在整個130多年的背景下進行實證研究易于忽視離群值和特殊值的存在,通過熨平其各階段的差異而得到一個長期的均衡關系。針對這方面的考慮,我們特意選取大蕭條時期、網絡泡沫時期以及次貸危機時期中有關資產價格膨脹的特定歷史階段展開分析,考察二者的關系是否背離了其長期關系。出于樣本容量的考慮,我們選取在此期間的月度數據進行研究。對于這三個時期的起止時間選取的原則是在特定歷史背景下,找到一個由最低點持續上升到最高點的時間段。經過篩選,我們將大蕭條股票價格上漲時段定為1922年1月至1929年10月;網絡泡沫股票價格上漲時段定為1990年10月至2000年8月;次貸危機股票價格上漲時段定為2003年1月至2007年10月。

圖3 三個特定歷史階段的lnCPI和lnSP的序列示意圖

通過圖3可以看出,大蕭條時期相比網絡泡沫時期和次貸危機時期,lnSP增長的速度和幅度都是最大的,而lnCPI卻保持平穩,幾乎沒有變動;網絡泡沫時期和次貸危機時期相比大蕭條時期,lnCPI成上升趨勢,但幅度不大。對三個時期的lnCPI和lnSP分別進行ADF檢驗,發現都是I(1)序列,進而通過E-G兩步法構建協整方程時我們發現三個時期的協整方程都出現了lnSP變量前的參數極不顯著的問題,也就是說兩序列間不存在協整關系。

(五)小結

通過對美國130多年的消費者價格指數與標準普爾500指數的年度數據進行實證研究,我們發現lnCPI和lnSP兩序列都是I(1)序列,存在長期的協整關系。股票價格指數上升會加劇通貨膨脹的上升,但影響程度不明顯。同時,我們對大蕭條時期、網絡泡沫時期以及次貸危機時期中有關資產價格膨脹的特定歷史階段展開分析,發現在這三個時期中lnCPI和lnSP兩序列也都是I(1)序列,但都不存在協整關系。兩個實證研究的結論不一致。

四、思考與啟示

資產價格的上漲通過財富效應、托賓Q效應、預期與信用渠道來促進消費與投資的較快增長,從而拉動總需求,進而加劇通貨膨脹上升。雖然這一傳導機制得到了理論界的普遍共識,但通過對美國整個時期和特定歷史階段的實證研究,我們發現兩個實證研究的結論不一致,這充分說明了資產價格與通貨膨脹間的關系存在著不顯著性和不穩定性。

鑒于理論與現實之間存在著矛盾,我們提出了以下三種合理化解釋：一是引起資產價格發生變化的原因很多,包括制度性的障礙、非理性行為、羊群效應等,而這些原因不都是與未來通貨膨脹壓力相聯系的;二是資產價格的變動具有 “超調”性,使得通貨膨脹的變動與資產價格的變動存在著不同步的現象;三是隨著金融市場的不斷發展和完善,資產價格影響通貨膨脹的傳導機制在各個階段的順暢程度是不同的。

結合我國的現實來看,股票市場的迅速發展是我國金融領域改革最活躍的部分,也對我國宏觀經濟調控帶來嚴峻挑戰,股票價格的波動日益成為貨幣當局關注的重點。考慮到資產價格與通貨膨脹間的關系存在著不顯著性和不穩定性,貨幣當局應采取既定的關注而不是盯住資產價格的策略,充分利用資產價格特別是股票市場的信息,對于制定、實施貨幣政策具有積極的現實指導意義。

[1]Alchian,A.and Klein,B.,On a Correct Measure of Inflation[J],Journal of Money,Credit and Banking,1973,5(1),pp.173-191.

[2]Shibuya,H.,Dynamic Equilibrium Price Index：Asset Prices and Inflation[J],Monetary and Economic Studies,1992,10(1),pp.95-109.

[3]Kent,C.and Lowe,P.,Asset-Price Bubbles and.Monetary Policy,Reserve Bank of Australia,1997.

[4]Smets,F.,Financial Asset Prices and Monetary Policy：Theory and Evidence,BIS Working Papers,1997.

[5]Goodhart,C.and Hofmann,B.,Do Asset Prices Help to Predict Consumer Price Inflation?[J],Manchester School,2000,pp.122-140.

[6]Cecchetti,S.G.,Genberg,H.,Lipsky,J.and Wadhwani,S.,Asset Prices and Central Bank Policy,Geneva Reports on the World Economy,2000.

[7]Stock,J.H.and Watson,M.W.,Forecasting Output and Inflation：The Role of Asset Prices,NBERWorking Papers,2001.

[8]劉金全,王風云.資產收益率與通貨膨脹率關聯性的實證分析[J].財經研究,2004,(1)：123-128.

[9]郭田勇.資產價格、通貨膨脹與中國貨幣政策體系的完善 [J].金融研究,2006,(10)：23-35.

[10]汪恒.資產價格對核心通貨膨脹指數的修正 [J].數量經濟技術經濟研究,2007,(2)：92-98.

[11]成家軍.資產價格與貨幣政策[M].北京：社會科學文獻出版社,2004.45-49.

[12]高鐵梅.計量經濟分析方法與建模：Eviews應用及實例 (第二版)[M].北京：清華大學出版社,2009.