货币、房价与我国居民消费支出区制关联性的实证

胡静，黎东升

（1.长江大学经济学院，湖北荆州434023；2.浙江科技学院经济与管理学院，杭州310023）

0 引言

我国正处于经济结构转型关键时期，传统的投资拉动难以为继。“新常态”下经济的健康发展既要扩大消费与内需，也要防范房价剧烈波动而引发的经济风险。在此背景下，客观评价我国住房市场化改革以来货币、房价与居民消费支出间的动态关联性，不仅对于相关部门货币政策决策具有一定的借鉴意义，而且对于建立稳定房价的长效机制、促进经济发展有着重要的理论及现实意义。

学者们围绕资产价格与消费的关系进行研究形成了部分经典理论，如托宾“q理论”、生命周期-持久收入理论、杜森贝的“棘轮理论”等。从房价对居民消费的作用渠道来看，大致可归纳为：“财富效应”[1]；“挤出效应”[2]、“抵押效应”[3]。也有学者针对房价对居民消费支出的经济效果进行研究，但并未得到一致结论。房价波动对最终消费的经济效应分为正向[4-6]、中性[7-10]及负向[3,11,12]。

现有成果主要从房价上涨的角度考察了房价与居民消费间的线性关系，而现实情况是房价虽以上涨为主，但也在金融危机及“限购限贷”政策影响下经历了短暂下跌。且房价对消费的最终影响受多种因素叠加作用，从而可能表现为二者存在非线性关系，即区制关联性。故本文将构建MS-VAR模型实证研究我国货币供应、房价与居民消费间的非线性关系，以揭露不同经济状态下变量间的动态关联性，为有关部门经济决策提供有益参考。

1 MS-VAR模型设计

1.1 模型说明

本文采用内生识别结构转换的MS-VAR模型，该模型由Hamilton(1989,1994)[13,14]提出，优势在于它允许模型参数随着样本数据中可能存在的不可观测的区制状态变量转换而变化，且该状态变量遵循马尔科夫区制转换（Markov-Switching,MS）过程。模型的一般形式为：

其中，st为不可观测的区制变量，p为滞后期，从区制i到区制j的转换概率为：

m为区制数。更准确地说，st服从遍历不可约的m个状态马尔科夫过程，其转制矩阵可表示为:

矩阵中每一行有：pi1+pi2+...+pim=1， i=1，...，m。

MS-VAR模型可进一步表示为：

模型中截距、均值、系数、方差均可随区制转变而变化，由此将MS-VAR模型进一步分为MSI-VAR、MSM-VAR、MSA-VAR、MSH-VAR，以及均值和方差均可变的MSMH-VAR、截距和方差均可变的MSIH-VAR、截距、系数和方差均可变的MSIAH-VAR等混合模型[15]。

1.2 变量选择与数据处理

因我国住房市场化改革主要针对城镇地区，且房产已成为城镇家庭的重要资产，故本文重点考察房价波动对城镇居民消费的影响。文中所涉及广义货币供应量（M2）、全国商品房销售均价（P）①、城镇家庭人均消费支出（C）均来自中经网统计数据库。数据显示2003年后我国房价波幅明显，截至2016年底已经历完整的涨跌周期，故选取2003—2016年季度数据，并将环比CPI转换为以2003年初为基期的CPI数据，再分别对M2、P和C进行价格处理，获得实际值，在此基础上得到2004—2016年M2、P和C的季度同比实际增长率，分别记为RM2、RP和RC，合计52组样本。同比数据不存在季节趋势，故无需进行季度调整。首先分别对RM2、RP和RC进行平稳性检验，表1为Eviews8.0软件的ADF检验结果。

表1 变量ADF检验结果

由表1可知，RM2、RP、RC均为平稳变量，符合VAR模型的构建要求。为直观显示住房市场化改革以来以上变量的变动趋势，将2004—2016年各变量季度数据以图1表示。

图1 2004年第1季度—2016年第4季度RM2、RP、RC的变动趋势

由图1可见，2004年以来，多数时候广义货币供应量稳步增长，2008年为应对全球金融危机，我国短期内大幅增加广义货币供应量，而随着危机的退去，货币供应增速再次恢复平稳。从房价来看，RP多为正值，仅在2008年、2012年和2014年前后为零值以下，即这些年份中房价下跌，研究期间内房价已经历完整的涨跌周期。从居民消费来看，RC波动频繁，且均为零值之上，说明在经济发展过程中，我国居民消费整体保持上涨。此外，从货币、房价和消费间的相互关系看，RP与RM2走势基本一致并略有滞后，表明二者密切相关，不断增加的货币供应或主要流向房地产领域并推动了房价上涨。RC相对RM2和RP而言波幅较小而频率较高，即使在RM2和RP剧烈波动的金融危机期间，RC波幅也较为有限，且从图1难以确定RM2和RP对RC的具体影响方式，其原因可能是三者间并不存在显著的线性关系，且消费本身具有“黏性”，短期内受外部因素影响有限。故下文采用MS-VAR模型实证研究不同状态下货币、房价与消费间的区制关联性。

1.3 MS-VAR模型形式的确定

按通常做法，MS-VAR模型滞后期的选择参照线性VAR模型的确定标准，故先建立线性VAR模型并依据LL最大及AIC、SC最小原则确定滞后期。以下运算均在Givewin2.3和OxMetrics3.4环境下运行，结果如表2所示。

表2 不同滞后期的LL、AIC及SC的值

依表2，当滞后期为2时，LL值最大，且AIC、SC的值同时达到最小，故模型滞后期为2。

再确定MS-VAR模型的区制个数。从图1来看，各变量均表现为在部分年份波幅较大，其余年份波幅较小，且RM2、RP、RC均存在上升与下降两种状态，结合本文研究内容，将选择模型的区制个数为2。再依据LL、AIC、SC、HQ等指标综合比较MSM-VAR、MSI-VAR、MSA-VAR、MSMH-VAR、MSIH-VAR及MSIAH-VAR等不同形式模型的拟合效果，结果如表3所示。

表3 模型形式的选择

由表3可见，模型MSIH-VAR的LL值虽小于模型MSIAH-VAR，但其他AIC等指标均较之更优，且多数指标也优于线性VAR模型，又考虑到不同模型下系数的显著性，MSIH-VAR模型下多数系数显著，说明该模型拟合效果较好，故采用MSIH（2）-VAR（2）模型进行实证分析。

2 基于MSIH（2）-VAR（2）模型的实证分析

2.1 模型估计结果

基于前述分析，对RM2、RP、RC构建MSIH（2）-VAR(2)模型并进行参数估计，结果如表4所示。

表4 MSIH-VAR模型的参数估计结果

首先从三个方程的系数来看，系数大多在1%或5%的水平上显著，模型拟合良好。再从两区制下截距项来看，区制1下截距项多不显著，区制2下截距项均显著，意味着区制2下各变量当期值分别受滞后期值的影响较区制1大；又考虑到区制2下标准差均大于区制1，故区制1表示货币供应和房价波动较为平缓的经济状态，区制2表示二者波动较为剧烈的经济状态。

从RM2方程来看，货币供应具有明显“惯性”，即受其滞后期值的影响较大。每单位滞后1期RM2的变动将带来1.0619个单位当期值的同向变动，每单位滞后2期RM2的变动将带来0.3290个单位当期值的反向变动，但综合来看，前期货币供应对当期值影响为正。此外，滞后1期房价变动对当期RM2影响为负，滞后2期房价变动对当期RM2影响为正，但前期房价变动对当期货币供应的最终影响无法确定，或意味着房价上涨过快，政府部门将倾向于采取偏紧缩的货币政策，反之则采取略宽松的货币政策，而货币政策还受除房价外其他多种因素的影响，故滞后期RP对当期RM2的最终影响并不确定。另外，滞后期RC的系数不显著，前期RC对当期RM2的影响无法判断。

从RP方程来看，房价变动同样具有“惯性”，滞后期房价对当期值具有显著的正向作用，在“惯性”作用下，通过货币供应精准调控房价走势较为困难。另外，当前房价还与前期货币供应显著相关，滞后1期RM2每变动1单位可引起0.6160个单位RP的同向变动，意味着不断增加的广义货币供应量或是房价攀升的重要因素。前期RC与当期RP间存在负相关关系，说明前期居民消费增加对其当期住房消费具有“挤出效应”，在一定程度上抑制房价上涨。

最后从RC方程来看，滞后1期RM2与当期RC间存在正向关系，滞后2期RM2与当期RC间存在反向关系，滞后期RM2对当期RC的最终影响无法确定。类似的还有房价与消费间的关系，滞后1期房价的上涨将“挤出”当期消费；滞后2期房价的上涨将拉动当期消费，当期消费受前两期房价变动的共同影响。

2.2 两区制特征

2.2.1 两区制的划分

图2分别表示区制1和区制2的估计概率。由图2可知，处于两区制下的样本数量相当，说明住房市场化改革以来，我国货币供应、房价波动较为剧烈的情况时有发生，变量在波动平缓与剧烈的两种经济状态下频繁转换。以区制2为例，处于波动剧烈状态下的样本区间主要集中于2004年下半年、2005年、2007年、2008年下半年至2009年年底、2012年一季度前后和2014年一季度前后，其余时期货币供应和房价波动较为平缓。

图2 两区制概率图

从实际情况看，在实行住房市场化改革之初房价基本保持平稳，房价明显上涨大约始于2004年二季度，数据显示，2004年一季度房价同比增长率仅为3.5%，而二、三季度即增至6.3%和7.4%，四季度价格在惯性作用下延续上涨态势，但涨幅趋于平缓。正如图2中，房价自2004年二季度进入波动较为剧烈的区制2内，四季度暂时处于波动较为平缓的区制1。为抑制房价过快上涨，政府于2005年3月底出台“国八条”（《关于切实稳定住房价格的通知》）首次调控房价，房价增速应声而落，涨幅收窄。但货币供应并未收紧甚至比2004年更为宽松，M2同比增长率由2005年一季度的11.2%上涨至四季度的15.7%，宽松的货币供应抵消了调控政策的影响，房价在2005年三季度又掉头向上，三、四季度房价同比增长率分别高达16.2%和17.6%。可见，2005年内货币供应和房价波动频繁而剧烈，处于图2中区制2阶段。在此背景下，政府又于2006年内密集出台各项调控措施，在一系列调控组合拳下，过热的房地产市场逐步降温，2006年一季度房价同比增长率即降为10.8%并在年内逐步下降，同时M2同比增长率也由一季度的16.1%逐渐降至四季度的12.4%，可见2006年货币供应、房价波动较为平缓。2007年里央行延续了前期偏紧的货币政策，M2同比增长率继续下调，年内进行了5次加息、10次提高准备金率，令人始料未及的是房价却再次出现过热势头，尤其是一线城市前期被压抑的购房需求出现反弹，房价“报复性上涨”。9月政府规定二套住房首付不低于40%，利率不低于基准利率1.1倍，12月扩大外商投资房地产业的限制范围，调控效果才逐渐显现，全国房价于2007年四季度趋于平缓。2008年受金融危机的负面影响，房地产市场步入低谷，前三季度货币供应与房价波动平缓且均处于较低水平。第四季度为扩大内需开始降准降息、降低交易税费、并推出“4万亿计划”，M2同比增长率大幅提高，2008年四季度至2009年四季度M2平均季度同比增长率约为26.1%，一系列刺激政策再次助推房价上涨，2009年内房价同比增长率约为18.3%，货币供应与房价再次位于波动剧烈的区制2内。2010年至2011年上半年，二套房首付比例由不低于40%提高至60%，三套以上住房暂停发放商业贷款，上海和重庆地区进行房产税试点，各地纷纷出台限购政策，2009年宽松的货币政策逐渐收紧，楼市随之逐步降温。2011年内房价增速虽保持平稳，货币政策却前紧后松。2011年1月至7月，央行加息3次，上调存准率6次，而11月又开始下调存准率，2011年四季度至2012年四季度连续2次降息，3次降准，货币供应与房价再次位于区制2内。2013年继续严格执行商品房限购措施，M2同比增速保持在10%左右，年内货币供应与房价较为平稳。在各地严格的限购、限贷政策下，全国整体房价大约于2014年初迎来拐点，一季度房价同比增速由正转负，房价下跌，当年内货币供应与房价在较低水平上保持稳定。而在房价整体平稳的背后，各地商品房供求冷热不均又成为2014年楼市的新特点，针对这一现象政府提出“双向调控”，即一方面抑制热点城市房价过快上涨势头，另一方面关注部分三、四线城市高库存风险和压力。在这一指导思想下，部分城市于2014年下半年陆续放开限购，执行差异化的房贷政策。2015年在降息、降准、个人转让两年以上住房免征营业税等利好下，二季度房价再次迎来拐点，其价格同比增速又由负转正，房价再次进入上涨通道。由图2可见，2015年仅二季度位于区制2，该季度房价由跌转涨，波动明显，而该年内其余时间及2016年均位于区制1内。值得注意的是，2016年房价平稳位于区制1内的实证结果与实际感受并不相符，据《2017中国高净值客户海外置业展望》报道，2016年全球房价年度涨幅前十均为中国大陆城市，如合肥、厦门、深圳、上海等地涨幅分别达到48.4%、45.5%、31.7%和31.1%，其主要原因为自2014年后我国房地产市场明显分化、冷热不均，且这种趋势近年来不断加大。城镇化进程中，资金、人口等资源不断涌向大城市，部分城市商品房供不应求，而三、四线城市库存高企，房价疲软，故房价整体平稳的背后是城市间房地产市场出现结构性分化。2016年下半年政府开始因城施策，对热点城市的调控不断加码，而对三四线城市加快去库存。

2.2.2 各区制间转换概率及特征

由表5可知系统维持在区制1和区制2的概率分别为67.63%和67.95%；由区制1转向区制2的概率为32.37%，由区制2转向区制1的概率为32.05%。说明系统无论处于区制1还是区制2状态，都将大概率地维持该状态，发生区制转换的概率相对较小。这意味着市场发展具有惯性，无论处于货币与房价波动平缓还是波动剧烈时期，都将在该时期持续一段时期，且在两区制间转换的概率相当。正由于市场发展惯性和政策滞后性的影响，使得精准调控房地产市场并非易事。

表5 各区制间的转换概率

又由表6可见，研究期间内，系统有49.75%的时期处于区制1，平均持续期为3.09个季度；有50.25%的时期处于区制2，平均持续期为3.12个季度。这说明我国房地产市场处于区制1和区制2的时间相当，住房市场化改革以来，货币供应与房价剧烈波动时有发生。

表6 两区制特征

2.3 脉冲响应分析

为进一步了解广义货币供应对房价、以及房价对居民消费支出的具体影响方式，以下分别进行脉冲响应分析。

图3为两区制下RP对RM2一个标准差冲击的响应。两种状态下，RP对RM2冲击的响应趋势基本相同。给定RM2一个标准差的正向冲击，RP在初期具有明显的正向响应，大约在第2期达最大值，随后正向响应幅度逐渐缩小并在第10期变为负向响应，最终收敛于第25期前后。但两区制下，RP对RM2冲击的响应程度不同，区制2下RP的响应程度远大于区制1，说明当货币与房价变量剧烈波动时，房价更易受货币供应的影响。

图3 两区制下RP对RM2一个标准差冲击的响应

图4为两区制下RC对RP一个标准差冲击的响应。两区制下，RC对RP变动的响应趋势和响应程度基本相同。给定RP一个标准差的正向冲击，RC先作出负向响应，随后响应程度逐渐减弱，约于第5期转变为正向响应，并最终收敛于20期。两区制下，RC对RP冲击的响应程度无明显区别。说明房价上涨前期，居民购房成本增大不得不缩减开支，故前期房价上涨对居民消费主要体现为“挤出效应”，而随房价的持续上涨，由此带来的“财富效应”逐渐占据主导地位，故随后又带来居民消费支出的增加。从响应幅度来看，负向响应幅度远大于正向响应，说明我国房价上涨对居民消费的“挤出效应”整体上要大于“财富效应”。此外，消费本身具有惯性，当前房价和财富的波动无法立即反应在当前消费中，故两区制下RC对RP变动的响应方式和响应程度无明显区别。

图4 两区制下RC对RP一个标准差冲击的响应

3 结论

本文通过构建MSIH(2)-VAR(2)模型，实证分析了我国住房市场化改革以来不同经济状态下货币、房价和居民消费支出间的动态关系，主要得到以下结论：

（1）住房市场化改革以来，我国房价波动较为频繁而剧烈，且整体上涨明显。政府通过利率、准备金率、购房资格等调控措施在一定程度上对房价剧烈波动起到了抑制作用，而房价在两区制间的频繁转换也说明调控效果具有短期性，未能形成稳定房价的长效机制。此外，2014年以来我国房地产市场地区分化现象明显，全国均价虽略有下跌，但一线城市和部分二线城市上涨明显，而其他城市库存高企、房价下跌。这意味着对于我国房地产市场需分类调控、因城施策。

（2）实际M2从22.2万亿元增至106.3万亿元，增幅约378.8%；同期全国商品房实际均价由2564.1元/平米上涨至5127.3元/平米，增幅约100%。房价的剧烈波动往往伴随着M2的剧烈波动，意味着建立稳定房价的长效机制的关键在于稳定货币发行及合理控制资金流向房地产领域。而前期房价变动对当期居民消费的影响并不确定，滞后1期房价变动对当期消费主要表现为“挤出效应”，滞后2期主要表现为“财富效应”，故房价波动对居民消费的影响较为复杂，在不同时期以不同方式作用于不同特征的家庭，从而最终表现为正向或负向影响。

（3）经济系统无论处于何区制内，均有维持原状态的趋势，发生区制转换的概率较小。这意味着经济变量剧烈波动时，政府通过调控使其短期内回到平稳状态具有一定难度；当系统处于平稳状态时，政府应采取积极措施稳定住货币发行和房价，此时的政策效果较为有效。

（4）从脉冲响应结果来看，两区制下变量对冲击的响应趋势基本相同，但在系统剧烈波动状态下，广义货币供应变动对房价的影响程度明显强于平稳状态。即非平稳状态下，系统具有放大冲击的内在机制，因而政府有必要通过稳定货币发行、严控土地和商品房炒作等一系列手段建立稳定房价的长效机制，防止出现大起大落。而两区制下，房价变动对消费的影响程度基本差别不大，说明居民消费有其特有的响应方式，受多种因素共同影响，与所处经济状态关系不大。