中国房价、货币政策与宏观经济稳定的研究——基于MS-VECM的实证分析

○詹力

（武汉大学经济与管理学院 湖北 武汉 430072）

一、引言

近年来，商品住房投机愈演愈烈，商品住房价格（下文简称“房价”）调控政策频频出台，就在房价有所控制时，中国人民银行为了稳定经济增长，下调人民币存贷款基准利率，然而流动性的释放会使得房价再次“过热”吗？2011年末初见成效的房价调控政策是否还应在2012年“稳增长”的大目标下继续维持呢？在这个关键的时期，研究我国房价变动、货币政策与国民经济增长的关系显得尤为重要。一方面，房地产业作为国民经济的支柱产业之一，其稳定的发展态势直接影响国民经济的稳定；另一方面，以货币政策为主的调控在经济出现下滑迹象的情况下该如何实施，继而又怎样影响房价，来进一步巩固前期调控房价的成果，对这些问题的研究将为下一阶段的宏观调控政策提供借鉴。

二、文献综述

国内学者关于房地产投资对国民经济拉动作用的看法是存在分歧的。大部分国内学者认为，房地产投资对国民经济拉动作用显著，房地产市场也应为政府宏观调控的重要对象。张金梅、沈悦和卢文兵（2010）建立时变参数模型，对房地产投资与国民经济发展之间的关系进行实证研究后认为房地产投资对GDP拉动作用显著。原鹏飞和魏巍贤（2010）构建可计算一般均衡模型，对我国房地产价格波动的宏观经济及部门经济影响进行全面系统的研究，发现房地产价格上涨对经济增长的带动效应较大，但相同幅度价格下跌的负面冲击更大。祝运海（2010）利用ECM模型对我国房地产开发投资与经济增长的动态关系的实证结果表明：房地产开发投资的变化不仅在短期内对经济增长有冲击作用，而且在长期内对国民经济增长的贡献也显著。蔡明超等（2011）认为房地产价格的走势是市场周期变化的最重要指标，通过参考真实经济周期理论，指出当经济周期出现拐点时房地产市场也应为政府宏观调控的重要对象。

但也有少数学者认为，房地产的发展并不能引起经济的显著增长或房价自身对经济变化的影响并不显著，而房价和经济增长的联动变化是由于货币政策的作用。丁晨和屠梅曾（2007）基于VECM分析指出房价在货币传导机制中的作用较为显著，且房价渠道的总体传导效率较高，在我国房地产市场已成为货币政策传导的重要途径。周晖和王擎（2009）运用BEKK模型和GARCH均值方程模型实证检验我国房地产价格、货币供应量与经济增长的波动相关性以及它们的各种波动对经济增长率影响，发现房价的波动以及房价与货币供应量的联动导致GDP增长率的显著下降，但房价的波动对经济增长的波动没有显著影响，而且货币供应量与房价的联动变化非常剧烈，房价与经济增长的联动对经济增长的波动影响也不显著。张清勇和郑环环（2012）通过建立面板修正误差模型，对我国各省（市、区）住宅投资与经济增长之间的领先与滞后关系进行分析，指出“住宅引领增长假说”在我国并不成立，而我国自上世纪90年代中期以来一直大力促进住宅投资以带动经济增长、把住宅建设当作国民经济的新增长点和支柱产业的政策值得反思。

纵观上述文献定量研究不同时期的房价、货币政策与经济增长关系的技术方法，固定参数的线性模型较多的被使用，如采用协整、VAR、VECM以及脉冲响应和方差分解等手段，然而这些方法所得出的结论有时是不同的，甚至是截然相反的。其本质原因在于固定参数无法真实反映房地产业本身的结构变化，在房地产投资对国民经济发展影响期限长短以及力度的非线性量化测度方面较为欠缺。而“时变参数模型”以近年来计量经济学模型发展前沿的状态空间模型为基础，虽然在一定程度上突破了上述局限，反映出变量之间动态互动关系，但仍然无法准确地模拟不同经济结构下房价变化的特性。孔行等（2009）运用马尔可夫转换模型将中国房地产价格波动分为高增长和低增长两种状态，较好地拟合了中国房地产市场价格波动的机制转换情况，并分析发现1998年以来中国的房地产市场价格一直处于上升周期，但增长快慢程度经常改变，宏观调控政策是其中的重要因素。虽然他们使用马尔可夫转换模型，将中国房地产价格变化视作连续性的、内生化的状态转换，避免了在识别房地产价格波动变化过程中的主观性和盲目性，但其并未给出在不同区制下，房价与其他宏观经济变量具体的相互作用关系。

针对上述缺陷，本文通过对房价增速划分区制，建立非线性的模型，以及在不同区制上运用脉冲响应函数，更准确地分析了房价、货币供给量和经济增长的相关关系。本文的贡献在于：第一，首次将MS-VECM方法引入上述问题的研究，并通过实证，更真实地揭示房价波动、货币政策和国民经济变化这三者的非线性关系，帮助政府更好地指定房产政策以及货币政策；第二，结合人民币通货膨胀，房价调控初有成效，以及经济增长率快速下滑这个背景来开展研究。本文将着重分析当前“稳经济增长”和“稳健货币政策”与新一轮房价变动的内在联系，弥补以往研究视角的不足。

三、理论模型

根据 Meen（1990）、Muellbauer和 Murphy（1997）提出的房地产价格方程，本文构建了一个房地产供需模型，这个模型包括：需求方程，在假定住房存货、实际收入和货币供给量等其他因素不变的情况下，它决定短期住房价格；供给方程，它决定新增供给；市场均衡方程，它描述当新增供给全部完成以后，住房存货如何随着时间变化。住房价格方程可以通过需求方程的逆函数得到，具体的研究思路如下。

首先，Jorgenson（1963）、Poterba（1963）和 Mishkin（2007）认为，住房的使用成本是住房资本需求的重要决定因素，故将房地产需求函数写为：

住房需求=F（实际收入，住房使用成本，其他变量）

其次，在内生货币体系下，房价波动对货币供求影响的国内路径主要是：第一，根据费雪方程式，对货币需求产生冲击的因素主要是货币流通速度及名义产出，房价上涨导致货币流通速度下降和名义产出增加，影响货币需求；第二，货币供给是货币乘数与基础货币的乘积，基于内生论的基本观点，商业银行通过减少超额准备金来进行信贷扩张，创造内生货币以满足增长的货币需求，同时央行有可能为了解决商业银行由于国内信贷扩张造成的流动性问题而加大基础货币投放。其传导路径如图1所示。

图1 在内生货币体系下房价波动对货币供求影响的国内途径

由于本文目的在于研究当前国内对稳增长经济目标的实现情况，即着重分析国内路径的传导，因此本文选取货币供给量作为“其他变量”。简单假定房地产市场的需求可以进一步表示为如下对数线性模型：

其中K表示住宅市场交易量，Y表示实际收入，C表示住房的实际使用成本，M表示货币供给量。α，β和γ分别表示房地产市场需求的收入、价格和货币供给弹性。

下面将根据Brown et al（2001）提出的模型来确定住房的使用成本。假设消费者仅购买两种商品：房产（H）和其他复合商品（COM）。如果消费者的目标是效用最大化，且复合商品的价格为1，则在资本市场均衡状态时，购买两种商品的边际替代率等于住房的使用成本：

其中PH表示实际住房价格，r表示抵押贷款利率，m表示维护和修理支出率，即折旧率，tH表示房产税率，λH代表住房的资本收入率表示实际住房价格预期收益率。将（2）式中的使用成本代入（1）式，然后求逆，可以得到逆转的需求方程：

由于本文侧重在内生货币供给理论下研究房价变化与货币政策以及国民经济的关系，故做以下简化：由于房产税、折旧率和房产收益率等因素的个体差异性较大不易统计，故不考虑；根据以往相关文献的研究结果可知，我国的利率变动不能对我国的房价变动做出较好的解释，故略去；为了专注于讨论影响房价变化的因素，故假定商品住房供给量一定，即假定在一段时间内影响商品住房供给的因素，如土地、开发商投资等因素均不变。基于以上分析，我们将（3）式转化为下式：

为了进行估计，将其转变为下面的计量经济模型：

其中ξt代表随机误差项，（5）式也是本文进行实证分析的理论基础。

四、研究模型

1、马尔科夫区制转换向量自回归（MS-VAR）模型的基本形式

本文将使用马尔科夫区制转换误差修正模型（MS-VECM）对上述理论模型进行实证分析，MS-VECM模型是马尔科夫区制转换向量自回归（MS-VAR）模型的一种扩展，具体的研究方法如下：

首先确定有限阶数的VAR（P）模型的一般化形式，假设存在含截距项的向量自回归模型：

在这里yt是k×1维向量。假设模型可逆且误差项服从正态分布，则方程（6）为稳态高斯VAR（P）模型的截距形式，它可以表示成如下的调整形式：

或者可以说，马尔科夫转移模型中的区制状态st服从一个不可约遍历的m区制马尔科夫过程，其转移矩阵可以写成如下形式：

如果时间序列受区制变化的制约，那么VAR模型的参数及均值不变特征就无法准确描述时间序列波动的过程，而含马尔科夫机制转移的VAR模型就可以在区制变化的框架下使用。马尔科夫机制转移的一般思想是：对于可观测的时间序列向量yt，其潜在数据生成过程的参数依赖于不可观测的区制变量st，其中st表示模型所处的不同状态。对于本文所研究的房价波动而言，房价格波动在不同时刻所处的状态是一个无法观测的潜在变量。马尔科夫区制转移的主要特征则在于不可观测的区制状态变量st∈[1，2，…，M]服从一个离散的马尔科夫随机过程，即区制状态变量st在某个状态值j的概率仅与最近一期的区制状态变量st-1值i有关；经济系统中由上期区制状态向下期的各区制状态的转换概率之和等于1，即：

其中，i=1，2，…，m，Pi，m=1-Pi，1- …-Pi，m-1。

常用的MS-VAR模型主要包括变截距、变回归系数和变方差的形式，本文主要考虑各变量水平值制度变迁的特征，拟采用变截距变方差（即MSIH-VAR）模型来考察各变量间的相互特征。方程形式为：

其中ut～NID（0，∑（st）），u（st），∑（st）是用来描述依赖于区制St的变参数。

2、马尔科夫区制转换误差修正模型（MS-VECM）模型的基本形式

如果方程（6）中向量yt是一阶单整向量，且各变量之间存在着协整关系，则将MSIH-VAR等价转换成MSIH-VECM模型，方程也相应改写为：

五、数据描述与变量选取

本文的数据来源于同花顺金融数据终端，采用了1998年8月至2012年4月共165个月度数据作为样本，所选取的数据之所以从1998年8月开始，是因为国内商品房销售额和国内商品房销售面积的数据只能收集到从1998年8月开始的，而且由于1998年初中央决定在全国范围内停止实物分房，从1998年中下旬开始我国房地产业市场化程度才得到显著提升。变量选取如下：PH代表国内商品房平均价格（单位：元/平方米），它是由国内商品房销售额除以国内商品房销售面积得到；M代表实际货币供给量M2，二者均采用以1997年8月为基期的居民消费价格指数（CPI）进行平减；Y代表实际收入，即经济基本面，但由于GDP只有季度数据，故本文采用工业总产值的月度数据，并以1997年8月为基期的工业出厂价格指数（PPI）对其平减。为消除季节因素，本文运用X12-Multiplicative方法对房价、货币供给量以及工业总增长值的数据进行季节调整。

六、我国房价波动区制转移特征实证分析

1、单位根检验

为防止伪回归，首先对调整后的房价、货币供给量以及工业总增长值等数据进行ADF单位根检验，以确保所选数据符合建模条件。表1显示了原假设为变量存在一个单位根过程的ADF检验结果。通过检验发现，上述数据的一阶差分在1%显著水平下均是平稳的，即各个变量均为一阶单整序列，因而可以进行协整分析。

2、协整检验

这里选用Johansen-Juselius多元协整分析技术来进行协整分析。根据AIC和SC准则来选取变量的滞后阶数，发现滞后二阶时各指标的综合结果较好。同时分别运用ARCH检验、LM检验和J-B检验得到残差不存在异方差、不存在自相关性且符合正态性。这里利用最大特征值和迹统计量进行协整检验，限于篇幅，本文直接给出检验结果。在10%的显著水平下，存在一个协整关系，经整理，标准化的协整关系式为：

方程（12）给出了房价、货币供给量和工业总产值之间的长期均衡关系，括号中的数字表示各协整系数估计值的渐进标准差。

3、确定马尔科夫误差修正模型

对于方程（11），需要确定区制数量和最优的滞后阶数。首先，需要确定MS模型的区制数量。依照既有文献对经济周期的区制划分，可以将房地产价格的变动分成两种形式：第一，根据Hamilton（l989）和Ero1zig（1997）对经济周期划分为经济衰退阶段和经济增长阶段，可将房地产价格波动划分为房价衰退阶段和房价增长阶段两个区制；第二，陈浪南（2007）将经济周期划分为经济衰退阶段、经济适度增长阶段和经济快速增长阶段，可以将房地产价格波动分成三个区制，即：房价衰退阶段、房价适度增长阶段和房价快速增长阶段。考虑到国内的房地产价格自1998年以来波动较为频繁，而且出现房价高速增长区间，本文采用第二种三区制划分思想，将房价波动分为房价衰退、房价适度增长和房价快速增长三个区制，区制1代表房价快速增长阶段，区制2代表房价衰退阶段，区制3代表房价适度增长阶段。

表1 ADF单位根检验结果

表 2 MSIH（3）-VECM（1）模型估计结果

其次，根据AIC准则、HQ准则以及SC准则来确定最优的滞后阶数。为防止滞后阶数过多而引起参数过多，本文选取yt（lnPh，t，lnYt，lnMt）作为内生变量组合，通过选AIC、SC和HQ的检验值最小以及结合由Johansen协整关系检验得出的长期均衡方程，最终选定MSIH（3）-VECM（1）的模型，模型的估计结果见表2。

4、我国房价波动的区制转移特征及其解释

（1）我国房价波动的区制转移的划分。实证结果表明，我国的房地产需求市场存在明显的区制转移特征。图2显示了在1998年到2012年间我国的房价存在多次区制之间的相互转移过程，横坐标表示月份的序数，纵坐标表示房价出现在该区制的概率。通过与实际房价波动情况的比较，我们可以得出，首先，区制1为房价快速增长，区制2为房价衰退，区制3为房价适度增长；其次，马尔科夫机制转移误差修正模型较好地区分了我国房价的波动区制，并且客观描述了我国商品住房市场的波动状况。根据每个区制下各时期房价的表现特征，可以将我国房价近十多年的波动划分成七个阶段。

第一阶段：1999年1月—2002年1月，这段时间内，我国的房价交替出现衰退和适度增长，本文认为原因主要是以下两方面作用力所导致的。首先，房地产市场并不景气，一方面，1999年正处于我国房地产改革的初期，个人购房的意识还不是很高，且购置商品房比例在整个购房比例中的比重相对较小，商品房交易市场并不完善，另一方面，受亚洲金融危机的影响，大家对经济的态度并不乐观；其次，为了刺激内需，促进经济增长，使得我国的房地产市场发展成为新的经济增长点，国家不断出台新的政策促进房地产业的发展，如1999年7月，财政部、国家税务总局发出《关于调整房地产市场若干税收政策的通知》以及1999年12月则政部、国家税务总局、建设部发出《关于个人出售住房所得征收个人所得税有关问题的通知》等。总之，从整体上看，这两个作用力的大小决定了房价变动的方向。

图2 我国房价波动区制划分

第二阶段：2002年2月—2005年5月，在此期间，房价出现衰退的可能性很小，且基本处于适度增长的区制。这在图2中也可以看出，在2002年初开始，我国的房地产价格进入到适度增长阶段，虽在2003年后，我国的房地产市场出现了投资过热和发展过乱的状态，为抑制上述状态的发生，中国人民银行发出了《关于进一步加强房地产信贷业务管理的通知》，加强房地产开发贷款管理。但是政府的措施仅仅只对房地产供给市场的投资以及房地产商的项目开发等方面予以控制，而对房地产价格的控制却没有提出实质性的政策，也就是说政策的变动未对房地产价格产生有效的冲击，使得直至2005年，我国的房地产价格一直处于适度增长阶段。

第三阶段：2005年6月—2007年12月，房价较大可能地交替出现在区制3与区制1。2005年初，我国房价开始进入到高速增长阶段。虽然央行于2005年发出《关于调整商业银行住房信贷政策和超额准备金存款的通知》，取消住房贷款优惠政策，调控开始偏向需求方面，以及同年国务院下达的“国八条”，但是政策的出台只造成了交易量的大幅下滑，房价并未过多改变。受政策导向目的不够明确、调控力度不够坚决的影响，房地产需求在短暂的观望后迅速反弹，使得房价在此阶段短暂处在区制3状态下再次进入到区制1的状态。随后，政府出台了一系列政策以遏制房价的高速增长，尤其是2006年5月央行将个人住房按揭贷款首付比例提高到30%，使房价进入到了适度的增长阶段。2007年我国经济继续保持快速增长势头，房地产业也持续快速发展。在房地产投资过快，商品房销售面积大幅提高的情况下，我国的房价在2007年中期出现反弹现象，针对我国房价的反弹情况，国家出台了针对住房消费、土地市场等方面的调控。

第四阶段：2008年1月—2009年1月，受美国次贷危机的影响，使得银行信贷部门对房贷变得谨慎，再加之消费者对经济的预测持悲观态度，住房消费的需求者保持持币观望态度，使得我国的房地产需求大幅跳水，为躲避危机房地产商削减价格，使得我国的房地产价格在经历了长时间的繁荣后进入低谷。

第五阶段：2009年2月—2010年2月，为确保我国经济平稳运行，国家放缓了对房地产市场的监管，在这段时间，央行5次降息和4次下调存款准备金率，2009年国务院办公厅落实和出台有关信贷、税收系列政策措施，实行首套住房七折优惠贷款利率、首次下调商品房固定资产投资项目比例、支持房地产开发企业应对市场变化等。这一系列措施的出台，既鼓励了住房合理消费、增加了内需，但也放松了房地产“银根”、降低了房企融资门槛，使得住房需求者经历了一段观望期之后，进入到房地产市场，促进了房地产的实际需求。此外，房价的下跌幅度低于预期，为此人们对房产的套期保值功能产生“只涨不跌”的心理预期，使得大量的热钱进入到楼市。由此房地产价格增长速度在经历了衰退之后迅猛反弹，从第2区制进入到第1区制。

第六阶段：2010年3月—2011年11月，房价增速处于衰退期，原因主要在于上一阶段房价的迅速增长引起了政府相关部门的高度重视，并相应出台了很多的宏观调控措施，使得房价增速开始衰退。

第七阶段：2011年12月—2012年4月，房价进入适度增长阶段，这与当前的宏观经济稳定目标有关。在12月12日至14日于北京举行的中央经济工作会议强调了从“保增长”到“稳增长”的经济目标转变，并明确了对房价打压和调控不放松的想法和校正畸形楼市中存在问题的决心，让高涨的房价回归合理的价位，从而减轻百姓的生活压力和负担。

（2）我国房价波动各区制间的转移概率及持续时间。表3显示了我国房价波动的转移概率矩阵，表4显示了我国房价波动在各个区制下的持续时间及在整个区间存在的概率。通过表3和表4可以得出，三个区制均比较稳定：区制1自我维持的概率是0.7373，其平均持续期为3.8个月，区制2自我维持的概率是0.7805，其平均持续期为4.5个月；区制3自我维持的概率是0.8349，其平均的持续期为6个月。三个区制相比较，在区制3中的自我持续概率最高，在区制1中的自我持续概率最小，这表明：首先，房地产价格波动在适度增长阶段最为稳定，而在房价快速增长阶段最不稳定；其次，房价波动在任一区制中都是自我持续性最高，这表明如果没有外生冲击，房地产价格波动从一个区制进入到另一个区制的概率很小。

表3 我国房地产价格波动的转移概率矩阵

而房地产价格波动的外生冲击来自何处？将房地产价格波动放入整个宏观环境中进行对照可以发现，房地产价格在区制间的相互变化受国际环境和国内政策的影响。如受亚洲金融危机和美国次贷危机的影响，我国的房地产市场分别在1998年到1999年及2008年到2009年两次陷入低谷；而为摆脱美国次贷危机的影响，在2009年国家放缓对房地产业的监管，并且不断颁布利好刺激政策，使得房地产业在从低谷跳跃到高速增长状态。

5、不同区制下房价、货币政策与经济增长的相互关系

脉冲响应函数描述了一个内生变量对误差冲击的反应程度。具体来说，它描述的是在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。这里通过估算脉冲响应函数，具体考察我国房价、货币供给量与经济增长在不同区制下的相互关系。

由于本文的研究目的在于着重分析宏观经济稳定目标的实现情况，所以，此处仅给出经济增长对房价和货币政策的脉冲响应分析，以及房价和货币政策的脉冲响应分析，以求得到二者对经济稳定的影响。首先，由图3和图4可得出以下结论：在区制3（房价适度增长）下，房价和货币供给量的变动都仅在当期和短期内对经济增长存在较大影响，随着时间的变动，其影响均趋于稳定。这说明，房价和货币政策的稳定对经济增长的稳定起着重要作用；而在区制1和区制2下，房价和货币供给量对经济增长在相当长的时间内影响幅度均比较大。其次，通过图5可知，在房价适度增长时，货币供应量对房价的影响不大；而在房价快速增长和增速衰退的情况下，货币供给量对房价的影响较大。

表4 我国房地产价格波动在各个区制下持续时间和概率

七、总结

本文运用MS-VECM模型研究了我国1998年8月至2012年4月间房价变动、货币政策以及国民经济变化之间的非线性关系，我们在估计和检验MSIH（3）-VECM（1）模型的基础上，对我国房地产价格的机制转移特征进行了分析，并得出以下结论。

图3 不同区制下经济增长对房价的脉冲响应函数图

图4 同区制下经济增长对货币供给量的脉冲响应函数图

图5 不同区制下房价对货币供给量的脉冲响应函数图

第一，我国的房地产价格波动过程中存在着显著的三区制性质，即“衰退阶段”、“适度增长阶段”和“快速增长阶段”，根据每个区制下各时期房价的表现特征，可以将我国房价近十多年的波动大致划分成七个阶段。从转移概率上可以看出，我国房地产价格波动在“适速增长阶段”的自我持续概率最高，并在该阶段的概率也最大；在“快速增长阶段”的自我持续概率最低。

第二，根据在不同区制下的脉冲响应分析结果，可以得到如下结论与启示。首先，当房价处于不同增长阶段，其对经济增长的促进作用是不一样的。当房价处于适度增长阶段时，房价和货币政策的稳定对经济增长的稳定起着重要作用；而房价增速适度或衰退对经济快速增长或下降有正向作用。这也启示我们，在房价增长的不同阶段，为了实现不同的经济增长目标，政府应该采取不同的调控目标，由于当前房价处于适度增长阶段，继续保持房价稳定对“稳增长”目标的实现是非常重要的。其次，当房价处于适度增长阶段时，货币供给量对房价的影响并不十分显著，这也证明了适当采取宽松稳健的货币政策不太可能导致商品房投机的再次猖獗，欲实现房价稳定，还应继续坚持其他相关抑制房价增长的政策；而当房价增速适度和衰退时，货币供给量对房价的影响较大，因此，国家在房价过热或过冷时，都要更加审慎地使用货币政策。

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