我國貨幣政策與房地產價格響應

肖春喚

[提要] 近年來，房地產行業的迅猛發展對我國經濟有著重要影響，而我國貨幣政策在穩定貨幣、促進宏觀經濟持續穩健發展的同時，是否應對房地產價格做出響應成為貨幣當局的熱點研究問題。本文基于2000～2016年季度經濟數據，對比檢驗分析經典泰勒規則與加入房地產價格因素的泰勒規則在我國貨幣政策中產生的影響，結論表明：我國貨幣政策存在不穩定性，貨幣政策對房地產價格的變動不顯著，房地產市場的波動并未影響中國的貨幣政策。

關鍵詞：貨幣政策；房地產價格；泰勒規則

中圖分類號：F831.0 文獻標識碼：A

收錄日期：2017年12月13日

一、引言

隨著利率市場化進程的推進，金融創新的深入和資本市場的發展，以貨幣供應量為中介目標的數量型貨幣政策工具的可測性、可控性及與最終目標的相關性逐漸降低，使其有效性不斷下降。幾個具有代表性的發達國家，如美國、歐盟、英國和加拿大等，他們的貨幣政策都經歷了一個從貨幣數量控制向利率間接調控轉變的過程，即央行不再直接干預市場的資金借貸活動，從主要使用存款準備金，公開市場再貸款和再貼現等工具轉向使用利率，匯率工具，并在政策操作上遵循一定的規則（如泰勒規則），從而引導市場利率的變動。故一部分學者提出放棄以貨幣供應量為中介目標的貨幣政策，改為以利率為中介目標的貨幣政策，更符合中國實際情況。

中央銀行又應該如何制定利率政策來實現物價穩定，經濟增長的最終貨幣政策目標呢？資產價格的波動引起的次貸危機最終引發的全球金融危機讓人值得反思，是否把資產價格因素加入到利率政策中成為學術界和貨幣當局爭論的焦點。相比于股票債券等資產，房地產價格波動對宏觀經濟的影響更大，近些年來表現出價格增長迅猛、投資成倍數的擴大、對金融的依賴顯著增強，故本文以泰勒規則為基礎，把以房地產為代表的資產價格因素融入到經典的泰勒規則中去，用于研究貨幣政策是否響應房地產價格的波動。

為了數據的平穩性和連貫性，本文基于2000～2016年的經濟數據，對比檢驗分析了經典泰勒規則與加入房地產價格因素的泰勒規則在我國貨幣政策中產生的影響。這段時間，中國的利率市場化程度較高，市場反應較之前靈敏很多，泰勒規則能夠更好地反映中國的貨幣政策。

二、文獻回顧

縱觀國內外歷史，資產價格的波動，尤其是房地產價格的變動對金融穩定以及宏觀經濟有著極為重要的影響。貨幣政策調控目標是否應考慮資產價格因素，以及是否應根據資產價格制定利率政策，已引起相關學者和貨幣當局的關注，但其研究結論并沒有達到統一。從國外來看，Bernanke和Gertler（2000）對比檢驗加入資產泡沫的泰勒規則和標準泰勒規則的有效性，認為中央銀行應更多的關注潛在的通貨膨脹壓力，而不是資產價格，只有資產價格能夠預示通脹時，才能引起中央銀行的重視。Martha López.（2005）研究表明針對房地產價格進行調整的貨幣政策有效性不是很好。而Cecchetti，et al.（2000）檢驗表明央行對資產價格變動做出相應的政策反應，有利于宏觀經濟的持續穩定增長。從我國來看，汪恒（2007）驗證了資產價格對通脹指數有修正作用以及修正后的指數使得貨幣政策效果更佳。戴國強（2009）通過構建引入資產價格的FCI指數，證明房地產價格因素能夠對通脹進行有效、及時的預測。而余鏡懷（2007）認為資產價格與貨幣政策缺少統一的解釋，央行可以把資產價格作為參考，而不應將資產價格列入貨幣政策的調控范圍。孟彩云、王聰（2012）認為利率政策的制定要以房地產價格的波動為依據。符展（2013）引入股票市場價格因素對原始泰勒規則進行擴展，實證研究中國貨幣政策對股市的反應，結果說明由于中國的匯率制度、管制利率、人民銀行獨立性地位和股市特殊性，泰勒規則在具體實施和應用上存在一定限制。貨幣政策對股價的反應也不顯著，股價波動并未影響中國的利率政策。

三、研究方法與數據

下面我們針對中國的實際情況來選取合理的變量數據，樣本區間為2000年第一季度到2016年第四季度，一共68個樣本，分別對原始的泰勒規則與加入房地產價格因素的泰勒規則進行協整檢驗，來判斷各變量之間是否存在長期的均衡關系。

（一）數據來源及變量選取

1、利率的選取。就我國實際情況而言，Shibor是央行重點培育的一種基于報價的利率，它成為中國未來利率市場的主要利率的可能性更大，本研究采用7天銀行同業拆借利率，數據來源于上海銀行同業拆借中心官方網站。

2、通貨膨脹率與目標通貨膨脹率。目前常用的三種指標來代替通貨膨脹率，分別是CPI、PPI和RPI。因為CPI包含的內容更多，更能全面地反映中國的物價水平，且這個指標與GDP關系更加密切，故本文采用同比CPI增長率替代替通貨膨脹率。目標通脹率采用平均目標通脹率，數據依據歷年政府工作報告中公布的目標值，經計算，3.21%為平均目標通脹率。

3、長期均衡利率。也稱為當勞動力市場達到充分就業時的自然真實利率。本文借鑒賀聰（2013）的結果，估價的均衡利率為2.57%。

4、產出缺口。產出缺口為實際產出減去潛在產出的差額。對產出缺口的測算，先是求出真實產出，而由于中國經濟統計數據庫給出的季度GDP為名義值，所以就要消除通脹的影響，本文用2000年第一季度為100的定基CPI來換算成真實GDP。而真實的GDP出現明顯的季節性，為了剔除季節因素的影響，本文運用X-13方法。本文用HP濾波法計算潛在產出。

5、房地產價格。從中國經濟統計數據庫的數據資源來看，全國房地產企業銷售分為商品房銷售、營業用房銷售、辦公樓銷售和住宅用房銷售。因為選取的時間區間跨度比較長，數據的可得性有一些難度，所以本文采用以上四種的平均銷售額的同比增長率替代全國房地產市場銷售價格增長率。

（二）對模型的估計。Taylor（1993）通過對7個工業國的經濟數據的計量分析，將利率設定為通貨膨脹和產出對其自然水平的偏離函數。其為了實現潛在產出和通脹目標，中央銀行應該努力使聯邦基金利率盡可能與目標基準利率保持一致。endprint

泰勒規則的標準形式為：

it=i*t+？仔+？琢（？仔-？仔*）+？琢1yt （1）

其中，it為聯邦基金利率；i*t是經濟處在潛在增長水平時的長期均衡實際利率；（？仔-？仔*）為當前通脹率偏離均衡目標的程度；yt為實際產出缺口；系數？琢和？琢1分別代表聯邦基金利率對通貨膨脹缺口和產出缺口的反應系數。

本文將融入房地產價格因素的泰勒規則設定具體如下：

it=i*t+？仔+？茁（？仔-？仔*）+？茁1yt+？茁2st （2）

其中，st表示房地產銷售增長率，ct表示居民可支配收入增長率，？茁、？茁1和？茁2均代表各自變量的反應系數。

四、基于泰勒規則的協整檢驗

協整理論為非平穩序列建模提供了重要的途徑。雖然很多經濟變量本身是非平穩序列，但是他們的線性組合卻很可能是平穩的序列。這種線性組合被稱作協整方程，認為這些變量之間存在長期均衡關系。本文通過檢驗回歸方程的殘差序列的平穩性來論證各變量是否存在協整關系。

（一）時間序列平穩性檢驗。首先本文用Eviews9.0進行單位根檢驗，來判斷各變量序列是否平穩。本文對（it-？仔-i*t）、（？仔-？仔*）、yt和st進行單位根檢驗的方法是ADF方法。檢驗結果表明，以上的檢驗變量存在單位根，都是不平穩的，呈現一定程度的隨機游走。而本文還要繼續檢驗他們的一階差分是否是平穩序列。從表1可看出，各個檢驗變量不存在單位根，他們是一階單整的，即～I（1）。（表1）

（二）協整檢驗

1、標準泰勒規則。我們對公式（2）進行整理后，利用數據對其計量估計，得到結果如表2所示。（表2）

結果表明，各變量的反應系數都是顯著的。我們提取OLS回歸的殘差得到殘差序列，對其進行平穩性檢驗，結果表明，在5%的置信水平上，殘差是平穩序列，因此變量之間存在協整關系?？梢缘玫饺缦禄貧w估計公式：

it=2.0906+0.2587？仔+0.1442yt （3）

（17.10）（6.32） （3.80）

根據結果顯示，雖然利率、通貨膨脹率和產出缺口存在協整關系，但是通貨膨脹的反應系數小于1，表明貨幣政策很不穩定，且產出缺口的系數僅為0.144，表明利率對產出缺口的反應是不足的，產出缺口上升1%，利率僅僅上升0.144%。

2、加入房地產價格的泰勒規則擴展。我們對公式（2）進行整理后，利用數據對其估計，得到結果如表3所示。（表3）

在5%的置信水平下，包括房地產價格缺口在內的其他序列的反應均顯著。我們提取OLS回歸的殘差得到殘差序列，對其進行平穩性檢驗，表明在5%的置信水平上殘差是平穩序列，因此變量之間存在協整關系?？梢缘玫饺缦禄貧w估計公式：

it=2.3040+0.2272？仔+0.1420yt-0.0075？籽t （4）

（12.60）（5.04） （3.79） （-1.93）

結果顯示，在樣本區間內，即使房地產被高估，甚至出現泡沫，中央銀行仍然采取降低利率的規則，而不是提高利率來抑制房地產泡沫的產生。本文檢驗結果表明貨幣政策存在不穩定性，且未對房地產市場做出太大的反應，甚至不做出反應。

五、結論

本文對比原始的泰勒規則和加入房地產價格因素的泰勒規則的回歸分析結果，雖然利率對通貨膨脹率的反應系數均顯著，系數值分別為0.2587和0.2272，均小于1，證明我國的貨幣政策是一個不穩定的貨幣政策。產出缺口的系數均較小，且估計值也比較相近，說明我國的貨幣政策并未真正的對產出缺口做出積極的反應。房地產缺口的系數幾乎趨近于0，說明我國并沒有因為房地產市場的波動，來運用利率工具進行調整。

總而言之，雖然我國并沒有因為房地產價格的波動來制定利率政策進行調控，但是從長遠來看，一個健康穩定的房地產市場，直接拉動整個國民經濟的可持續發展，故不能忽視房地產市場對我國貨幣政策目標的潛在影響。

主要參考文獻：

[1]Ben Bernanke，Mark Gertler.Monetary Policy and Asset Price Volatility[R].NBER Working Papers 7559，National Bureau of Economic Research，Inc，2000.

[2]Martha López.House Prices and Monetary Policy in Colombia[R].Working Papers Central Bank of Chile 349，Cen-tral Bank of Chile，2005.

[3]Cecchetti Stephen，Hans Genberg，John Lipsky and Sushil Wadhwani.Asset Prices and Central Bank Policy[R].Geneva Report on the World Economy 2.CEPR and ICMB，2000.

[4]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.

[5]戴國強，張建華.我國資產價格與通貨膨脹的關系研究——基于ARDL的技術分析[J].國際金融研究，2009.11.

[6]余鏡懷.資產價格與貨幣政策關系的理論探討[J].經濟與管理研究，2007.10.

[7]孟彩云，王聰.房地產價格、泰勒規則與宏觀經濟調控——基于2000～2010年我國宏觀經濟數據的檢驗[J].當代財經，2012.2.

[8]符展.中國貨幣政策與股市價格的響應[D].復旦大學，2013.

[9]賀聰，項燕彪，陳一稀.我國均衡利率的估算[J].經濟研究，2013.8.endprint