我國貨幣政策與資產價格波動的相互關系研究

　　【摘要】是否應當將資產價格引入到貨幣政策目標之中是學術界目前激烈討論的話題之一。在美國的次貸危機轉化為全球金融危機，經濟衰退發生之后，這一命題具有了更強的現實意義。文章利用我國1996年1月至2009年4月的樣本數據試圖從一個較大的時間窗口來探究我國貨幣政策、資產價格兩者之間的相互影響。利用VAR模型發現，貨幣量同比增長和利率變動對股票價格同比變化、房地產價格同比變化具有比較強的解釋能力，但是環比模型的解釋能力較差。進一步研究了兩者之間的Granger因果關系和脈沖響應函數，發現貨幣政策中的利率政策與主要資產價格之間存在顯著的相互影響，尤其是與房地產市場價格的關系更為密切。最終得出結論，我國的貨幣政策目前不應當將資產價格引入到貨幣政策目標之中，但是中央銀行應當保持對資產價格波動的關注。
　　【關鍵詞】 貨幣政策； 資產價格； VAR模型； Granger因果檢驗； 脈沖響應函數
　　
　　一、引言
　　
　　自20世紀90年代以來，發達國家和發展中國家發生的一系列金融危機使得貨幣政策與資產價格特別是金融資產價格之間的關系日益受到人們的關注。鑒于貨幣政策與資產價格之間的關系越來越重要，國內外經濟學家們在理論與實踐方面進行著不懈地創新與發展。尤其在有著發達資本市場的西方國家，管理層越來越重視金融資產價格變化對貨幣政策的影響，在貨幣政策的執行中充分考慮金融資產價格的變化。
　　隨著次貸危機的爆發及其在全球范圍內的不斷擴散，各國政府紛紛出臺救市措施，貨幣政策頻出。在金融危機下政府應當通過各種手段包括貨幣政策來干預經濟已經成為一種共識。人們不再局限于關注傳統的對于貨幣政策目標是否應包含資產價格這一爭論，更多的研究開始關注于貨幣政策與資產價格之間如何互相影響。
　　由于許多學者在研究金融危機時，往往將金融資產價格的波動視為導致金融危機發生的重要甚至是決定性的因素，在考察貨幣政策和資產價格關系的過程中，金融資產價格往往被當作資產價格的主要組成部分來進行研究分析。我國的資本市場在其不斷壯大和健全的過程中逐步實現了與整個經濟運行機制的協調與融合，這不僅為各經濟主體的直接融資提供了重要的功能支撐，更重要的，它已經成為我國貨幣政策發揮作用的重要渠道之一。因此對中央銀行來說，要想更好地把握貨幣政策傳導機制，就不能忽視金融資產價格這一重要因素。對于貨幣政策與金融資產價格這一問題的研究或許能夠為我國貨幣政策的實施提供一定的參考與借鑒。
　　另外，本文嘗試在研究貨幣政策與金融資產價格的關系的基礎上，進一步引進房地產價格作為資產價格的一個研究指標。這主要是由于在我國，房地產行業的景氣情況與貨幣政策密切相關，但具體的相關程度與相互影響程度還有待研究。在研究中引入房地產價格，可以更全面地衡量資產價格與貨幣政策關系，也可以彌補之前此類研究的不足。
　　
　　二、文獻回顧
　　
　　對于資產價格和貨幣政策之間的關系，學術界爭論最多的是中央銀行是否應該將資產價格作為貨幣政策的調控目標，目前學術界存在兩種近乎對立的態度：一種是贊成把資產價格納入貨幣政策的最終目標，進而必須對資產價格的變化做出政策反應；另一種觀點認為雖應關注資產價格問題，但貨幣政策不應該對資產價格的波動進行直接干預。
　　上述兩種觀點針對的都是在資產價格波動之后的貨幣政策選擇問題。貨幣政策被認為是一種滯后于資產價格波動的調節手段。這些研究雖有涉及貨幣政策與資產價格之間的關系，但更多停留于理論層面，并未從實證的角度定量地對兩者之間的關系進行清晰的解釋與說明。本文更多地將參照國內對這一問題的相關實證研究來展開對這一問題的研究。
　　李紅艷、江濤（2000）在對1993年1月至1999年8月兩者的月度數據進行研究分析后發現，20世紀90年代中國的股票市場價格和貨幣市場供應量之間存在長期均衡的協整關系。但是與一般理解不同，股市價格主要處于因方的地位，而貨幣供應量主要處于果方的地位，而且股市價格對各個層次的貨幣供應量的影響不同，對非現金層次的影響要大于對現金層次的影響。
　　易綱、王召（2002）認為貨幣政策對資產價格（特別是股票價格）有影響，貨幣數量與通貨膨脹的關系不僅取決于商品和服務的價格，而且在一定意義上取決于股市。另外，無論股市財富效應大小，通過貨幣政策刺激股票市場拉動需求的做法都是不可靠的，中央銀行不應遷就股市或單純通過刺激股市的方法拉動消費需求。
　　周英章、孫崎嶇（2002）的研究結果和李紅艷、江濤（2000）基本相同。他們主要考察了1993年1月至2001年4月的樣本區間，選取了貨幣供應量作為貨幣政策的衡量指標，對不同層次貨幣供應量與上交所A股指數波動之間的關系進行了研究。研究發現，股市價格與不同層次貨幣供應量之間均存在著長期穩定的均衡關系，但對不同層次的貨幣供應量的影響效果不同，對與股票交易關系密切的狹義貨幣供應量M1的影響最大，對現金M0的影響次之，而對廣義貨幣供應量M2的影響最小。在股市價格與貨幣供應量的相互反饋作用中，股市價格占主導地位，對貨幣供應量的作用比較顯著，貨幣供應量對股市價格的作用則相對較弱。
　　孫華妤、馬躍（2003）采用了滾動式向量自回歸（Rolling VAR）與增加時滯的自回歸系統（Augmented VAR）以及Granger因果關系檢驗相結合的計量估計方法，對1993年10月至2002年6月的月度數據進行了分析。在他們的研究中，貨幣政策被具體化為貨幣數量和利率兩個主要手段，研究發現貨幣數量對股票市場沒有影響，利率雖然影響股票價格但卻不影響市值，而股票價格對市值也沒有影響，從而得出結論：中國股票市場尚不能發揮貨幣政策傳導機制的作用，但中央銀行可以通過利率手段來影響股價。
　　劉熀松（2004）則以1995年1月至2003年8月為樣本區間，運用協整和Granger因果關系檢驗等時間序列研究方法對貨幣供應量與股市價格之間的關系進行分析。研究結果顯示，貨幣供應量與股市價格之間并不存在長期的協整關系，但M1的變化對股市價格的變化有明顯的影響，股市價格的變化對M0的變化有明顯的影響。
　　不難發現，上述研究的時間較早，隨著最近幾年我國資本市場的發展與貨幣政策的頻繁應用，兩者之間的關系可能會有新的情況，呈現出與以往研究結果不同的觀點，因而本文將通過對更長時間窗口來研究。另外，本文看到在以往的研究中，貨幣政策與資產價格的關系大多被簡化為貨幣供應量和股票市場的關系，利率工具與房地產價格往往分別被排除在貨幣政策與資產價格之外，本文將引入這兩個指標，從更全面的角度來考察貨幣政策與資產價格之間的關系。
　　
　　三、模型與數據
　　
　　（一）模型設立
　　本文通過建立向量自回歸（VAR）模型來探究貨幣政策與資產價格之間的相互影響。VAR模型把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，從而建立起由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型。它常用來考察多個變量之間的動態互動關系，并用于預測相互聯系的時間序列系統及分析隨機擾動對變量系統的動態沖擊。VAR（p）模型的表達式如下：
　　yt=φ1yt-1+φ2yt-2+…+φpyt-p+
　　Hxt+εt
　　其中，t=1，2，…，T，yt是k維內生變量列向量，xt是d維外生變量列向量，p是滯后階數，T是樣本個數。k×k維矩陣φ1、φ2，…，φp和k×d維矩陣H是待估計的系數矩陣。εt是k維擾動列向量。
　　
　　對于變量的選取，主要涉及貨幣政策走勢變量以及資產價格變量。我國貨幣政策的目標變量經歷了廣義貨幣量（M2）和利率兩個階段。目前雖然是以利率為主要變量，但是貨幣供應量仍然是影響貨幣政策實施效果的重要參考因素。因此，本文準備選擇使用央行基準利率和貨幣供應量兩個變量代表貨幣政策走勢。
　　目前學者們的相關研究主要使用股票價格、股票市值或者股票指數作為資產價格變量。本文認為，我國房地產市場在經歷了十多年的發展后已經成為了經濟生活中的重要資產，對家庭部門來說，更是成為其主要的固定資產。在我國，房地產市場同股票市場相比，其對經濟的影響更為廣泛，與家庭部門的聯系更為普遍。因而，本文在使用股票指數作為資產價格變量的同時，引入房地產價格指數作為資產價格的另一個變量。
　　綜合上述分析，本文將建立貨幣供應量、利率、股票價格指數和房地產銷售價格指數四個變量的VAR模型。
　　（二）數據來源和指標選擇
　　一般來說，我國對貨幣供應量分為三個層次：流通中的現金（M0）、基礎貨幣（M1）、廣義貨幣供應量（M2），為了充分說明不同層次貨幣供應量指標對資產價格的影響，筆者將分別設立三組VAR模型來考察各類流動性對于資產價格的作用。
　　根據相關文獻和利率數據的可獲得性，筆者選擇了央行公布的一年期貸款基準利率作為名義利率變量。考慮到實際中中央銀行是通過名義利率來調整實際利率，筆者認為也可以選擇根據一年期貸款基準利率作為名義利率，減去通貨膨脹因素來計算實際利率引入方程。本文用消費價格指數（CPI）來表示通貨膨脹因素。
　　資產價格的兩個變量筆者分別選用了上證綜指指數和國家統計局公布的城市房屋銷售價格指數來衡量。
　　由于中國人民銀行從1996年1月1日開始公布貨幣供應量數據，因此數據區間就從1996年1月1日開始的月度數據；考慮數據的可獲得性，數據選擇截止至2009年4月。其中上證綜指指數來自上海證券交易所網站，貨幣供應量指標和名義利率來自中國人民銀行網站，CPI和城市房屋銷售價格指數來自中國國家統計局和中經網統計數據庫。共160組樣本數據。
　　下文中，本文分別用M0、M1、M2、N-interest、R-interest、CPI、Stock、Estate代表流通中的現金、基礎貨幣、廣義貨幣供應量、名義利率、實際利率、消費價格指數、上證指數、城市房屋銷售價格指數。變量前加上“ln”表示一階差分形式，即環比增長；“ln-12”表示相隔12期的一階差分，即同比增長。
　　
　　四、實證分析
　　
　　（一）單位根檢驗
　　VAR模型要求所有變量均為平穩序列。經過ADF（時間序列非平穩性檢驗法）檢驗，筆者發現，M0、M1、M2、Stock、Estate等五個變量為I（1）序列，其序列本身非平穩，但是一階差分后，無論環比還是同比數據都為平穩序列。N-interest序列為I（0）序列，R- interest序列非平穩，且由于其對數序列不完整無法進行一階差分，所以本文決定使用名義利率指標。
　　（二）VAR模型估計
　　根據計量方法，本文直接使用OLS（最小二乘）方法對沒有限制條件的VAR模型進行參數估計。首先根據貨幣供應量的層次將VAR模型分為三類，同時考慮到環比和同比增長的不同進一步將三類VAR各分類兩組，因此共設立了六個模型，其中VAR1、VAR2、VAR3分別表示同比增長下的M0、M1、M2模型，VAR4、VAR5、VAR6分別表示環比增長下的M0、M1、M2模型。為了節約篇幅，本文在表1中僅列出了每個VAR模型中各變量的F檢驗統計量，意在表示VAR模型對該變量的整體解釋能力。同時，筆者列出了VAR2模型的方差分解作為各模型的代表，來說明各變量之間的相互影響。圖1給出了VAR2模型在超前12期預測時下面變量排序的方差分解：ln12-M01，N-interest，ln12-
　　Stock，ln12-Estate。
　　由表1和圖1可以看出以下幾個特點：首先，同比增長模型組的解釋能力強于環比增長模型。這體現在同比增長模型對于STOCK變量有非常強的解釋能力，而環比增長模型幾乎不能解釋該變量。出現這一現象的原因可能是由于相對環比增長來說，同比增長存在一個更長時間的滯后期，即有了更充裕的時間使貨幣政策和資產價格之間形成相互影響。因此，筆者認為，貨幣政策和資產價格之間的相互作用在長期中更為明顯。
　　其次，VAR模型組對于房地產價格變化的解釋能力更強。這說明與股票市場相比，房地產市場更容易受到貨幣政策的影響，其不僅體現在較長期的同比變動上，而且在短期的環比增長上也有非常顯著的作用。房地產價格受貨幣政策影響大于股市，可能是由于貨幣政策不僅影響房地產市場的需求方，導致其購房成本上升或者下降，同時直接影響房地產市場供給方，導致開發商成本變動和資金鏈繃緊或松動。尤其是與購房者相比，開發商對貨幣政策更為敏感，因為國內開發商對銀行信貸有很大的依賴性，這就加大了房地產市場受貨幣政策的影響程度。這說明，在貨幣政策制定過程中，房地產價格變動有更好的反饋作用。
　　第三，VAR模型中各變量的自相關項起到了主要解釋作用。分析發現，VAR模型組中，各變量的主要解釋項主要都是其自身的滯后項。比如VAR2模型中，如圖1所示，在滯后6期的情況下，自身滯后項的解釋程度占到了全部解釋能力的80%以上；即使是滯后12期，也僅有N-interest變量的非自身滯后項解釋能力強于自身滯后變量。這說明，貨幣政策和資產價格之間的相互影響并沒有模型整體顯示的那么樂觀，相互之間的影響需要經過1年以上的滯后期才能逐步顯現出來。
　　（三）格蘭杰因果關系檢驗
　　為了進一步分析貨幣政策和資產價格之間究竟是誰先誰后，筆者采用了Granger因果檢驗方法探究二者的因果關系。判斷準則LR（似然比）檢驗統計量，如表2所示。
　　總體來看，雖然貨幣政策和資產價格之間的影響是交互的，但是不同變量之間的差別很明顯。具體來說，貨幣供應量對資產價格基本不構成Granger原因，而利率變量卻是股票價格和房地產價格的Granger原因，這可能是因為我國貨幣政策是利率目標政策，因此資產價格對于利率更為敏感。資產價格變量對貨幣政策有著非常強的影響能力，尤其是對利率變量，在所有VAR模型組中對利率變量都是Granger原因，房地產價格也在4個VAR模型中對利率變量是Granger原因。結合我國貨幣政策的目標，筆者認為，我國利率政策與資產價格波動互為Granger原因，二者關系緊密，應當在政策制定過程中保持對資產價格波動的高度關注。
　　（四）脈沖響應模型分析
　　在明晰了貨幣政策和資產價格之間的先后關系后，我們進一步研究某一類變量發生變化后，對另一類的影響持續時間。根據上文的結論，我們主要研究利率變量和資產價格變量之間的脈沖反應。在VAR模型組中，VAR3模型顯示出二者之間的Granger因果關系最為顯著，因此我們選擇VAR3模型為代表來研究脈沖反應。結果如圖2所示。
　　由圖2可以看出，不同資產的價格對利率政策形成沖擊顯著不同。股票指數同比波動變化對利率政策帶來的影響在13個月左右最為顯著，且一直到30個月后這個影響仍然存在；房地產價格同比波動的變化對利率政策的影響在3個月左右，6個月后基本沒有影響。這段時間是貨幣政策的反應期，體現了貨幣當局對資產價格做出反應所需的時間，或者說，貨幣當局在對資產價格波動的觀察時間。如前所述，房地產市場由于其與經濟整體的聯系要甚于股票市場，因此貨幣當局對其價格波動更為敏感。
　　圖2也顯示出利率政策對不同資產價格的差異化影響。利率變化后，股票指數在4個月后受到的影響最大，隨后效應逐步衰減，20個月后基本沒有影響；房地產價格產生劇烈波動，且影響逐步放大，直到20個月后負面影響才開始緩慢衰減，30個月時還具有很大的影響能力。這與前文的分析一致，即貨幣政策對于房地產市場有更為直接和深遠的影響。
　　
　　五、結論與啟示
　　
　　通過VAR模型組可知，我國貨幣政策與資產價格之間存在比較顯著的相互作用，尤其是利率政策與資產價格之間的相互影響非常明顯。因此，作為貨幣政策的決策者，中央銀行應當注意觀察資產價格的波動，尤其是房地產市場的價格同比變化，這樣一方面可以考察貨幣政策的作用，另一方面也可以縮短貨幣政策的觀察期，提高貨幣政策對經濟波動的反應速度。VAR模型還顯示，資產價格和貨幣政策變量存在自相關特征，這一特點對于資產價格來說尤為明顯，說明還不應當將資產價格引入到貨幣政策的決策體系之中，因為二者之間的相互作用目前還比較緩慢，尤其是股票市場與貨幣政策之間的反應速度較慢。
　　通過格蘭杰因果關系檢驗顯示，我國貨幣政策的主要目標變量——名義利率與主要資產價格之間存在比較明顯的引導關系。結合脈沖響應函數，可知利率變量對房地產市場的波動更為敏感，同時其變化對房地產市場帶來的影響更為顯著，對股票市場的影響相對較小。
　　因而，本文認為目前我國不適合將資產價格列入到貨幣政策決策變量之中，但是應當保持對資產價格波動的觀察，因為資產價格波動可以顯示貨幣政策的執行效果。
　　
　　【參考文獻】
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　　［2］ 劉熀松.中國貨幣供應量與股市價格的實證研究［J］.管理世界，2004（2）.
　　［3］ 瞿強.資產價格與貨幣政策［J］.經濟研究，2001（7）.
　　［4］ 孫華妤，馬躍.中國貨幣政策與股票市場的關系［J］.經濟研究，2003（7）.
　　［5］ 易綱，王召.貨幣政策與金融資產價格［J］.經濟研究，2002（3）.
　　［6］ 周英章，孫崎嶇.股市價格、貨幣供應量與貨幣政策——中國1993—2001年的實證研究［J］.石油大學學報，2002（5）.
　　注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文