中国货币政策实证研究

中国货币政策实证研究（共12篇）

中国货币政策实证研究 篇1

货币政策有效性的内涵特指货币政策能否有效影响产出等真实经济变量。货币政策的作用及其效率一直是货币理论长期争论的焦点。要科学准确地评价货币政策有效性是相当困难的。因为在实际的经济运行中各种宏观经济政策如财政政策、价格政策、收入政策、货币政策等是共生并相互发生作用, 要解析出货币政策单独的作用情况是不容易的。随着我国金融不断地开放, 金融因素在经济发展过程中发挥着越来越大的影响, 因此对我国货币政策的研究不仅具有一定的理论意义, 还有着重大的实践意义。

一、文献综述

20世纪30年代凯恩斯革命以来, 货币政策作为重要的宏观经济政策开始走上世界历史舞台, 对经济运行发挥调控作用, 与此同时, 关于货币政策的有效性, 西方各经济流派争论日趋激烈, 货币政策能否以及在多大程度上发挥有效性至今也未达成一致意见。

在凯恩斯之前的古典经济学家认为, 货币是中性的, 在配第的心目中, 货币仅仅是流通手段而已。在20世纪五六十年代, 作为凯恩斯主义对立面的货币学派、理性预期学派逐渐兴起。其代表人物弗里德曼、卢卡斯倡导自由放任的思想, 坚持货币中性论的观点。

在国内, 崔建军 (2007) 以货币政策目标为解释变量建立货币政策有效性理论模型, 得出结论:我国积极的财政政策与稳健的货币政策对于应对东南亚金融危机、拉动中国经济增长发挥了巨大的作用, 但继续实施操作空间已不是很大。周锦林 (2002) 建立货币供给和实际GDP的双变量VAR模型和包含利率在内的多变量VAR模型, 认为1994~2002年货币呈现“中性”特征, 我国货币政策以“货币供给”为中介目标, 收不到预期效果。刘斌 (2002) 利用单方程和多方程的VAR模型进行实证分析, 发现长期内产出的变化与物价、货币供应量的变化没有必然的关系, 货币在长期是中性的, 产出的变化主要由实质部门因素确定。雷雅娜 (2012) 通过对我国2008~2012年相关的月度经济金融数据进行实证研究, 表明我国近年来货币政策是有效的, 但并非完全有效, 主要表现在货币渠道传导不畅, 存在长期通胀风险和时滞。

二、实证检验

(一) 数据选择。

(表1) 自1984年后, 央行开始独立地实施货币政策, 本文选取了1984~2012年共29个样本的相关经济变量为研究对象, 所有的原始数据均来自国家统计局官方网站。为使研究更加方便, 笔者对原始数据均进行对数处理。

(二) 实证结果

1、时间序列平稳性检验。

经济时间序列通常存在不平稳的特点, 若直接做OLS统计回归容易出现假回归, 因此在回归前必须对各个变量的序列进行平稳性检验。本文采用ADF检验来考察各个时间序列的单整性。 (表2) 根据表2检验结果表明, LGDP与LM2均为二阶单整。LCPI通过了显著水平为5%的检验, 而LMO与LM1均为一阶单整。

2、格兰杰因果检验。

这是检验经济变量间因果关系常用的一种计量经济学方法, 如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。由于M2与GDP的单整阶数相同, 本文去M2为货币量的量化指标。对于变量LM2与LGDP的因果关系检验见表3。由表3可知, 滞后期取1时, LGDP与LM2没有因果关系;滞后期分别取3、4、5时, LGDP都不是LM2的Granger原因, 而LM2皆为LGDP的Granger原因;滞后期分别为6、7、8时, 恰恰相反;滞后期为9时, LGDP与LM2互不为因果, 说明M2对GDP的影响消失。可见虽然存在一定的时滞, 货币供给的变化引起产出的变化, 而短期产出的变化不会引起货币供应量的变化, 但是在长期, 产出对货币供应量又会引起货币量的变化。 (表3)

数据来源:国家统计局网站

3、误差修正模型。

误差修正模型 (ECM) 可以把变量之间的长期表现与短期效应综合在一起, 既能反映不同时间序列间的长期均衡关系, 又能反映短期偏离向长期均衡的修正机制, 而且最重要的是ECM模型可以很好地消除虚假回归。本文通过自回归分布滞后模型 (ADL) 建立误差修正模型, 这种从“一般到特殊”的建模方法有诸多优点。它能够把由于选择变量所带来的设定误差减到最小, 不会使回归系数的OLS估计量存在丢失变量误差, 此外它还包括了变量的协整检验。

反应LGDP与LM2之间关系的ECM

经过多次试探, 首先建立ADL (1, 2, 1)

回归结果如下:

注: (c, 0, k) 表示ADF检验式采用含有常数项, 不含趋势项的形式, k的选择以DW统计量的值接近2, 即不存在自相关为准。△^表示二次差分。

由此得到LGDP与LM2的长期均衡关系为:

由于LM2 (-1) 的回归系数所对应的t值最小且无显著性, 所以从 (1) 式中删除解释变量LM2 (-1) 并重新回归得到下式:

对式 (4) 作线性变换, 最终得到ECM模型:

由上式得LGDP与LM2的长期均衡关系为:

(5) 式中误差修正项的系数为负, 这个结果与误差修正机制相一致。-0.27说明误差修正项以27%的比例对下一年度的%LGDP的取值产生影响。%LM2、%LM2 (-1) 的短期参数分别是0.61、0.39, 平均来说 (对数的) LM2、LM (-1) 的增长量分别以0.61、0.39的比率影响LGDP的年增长量变化。M2与GDP存在正相关关系。

三、实证分析结论

第二部分的实证分析显示, M2的变动与GDP的变动有着直接、紧密的关系, 具体地讲就是M2的变动必然同向地引起GDP的变动。这说明我国的货币政策是有效的。

摘要：本文运用实证检验的方法, 包括单位根检验和格兰杰因果关系检验等, 探讨1984年以来中国货币政策有效性, 得出结论:中国货币政策整体上是有效的。

关键词：货币政策,M2,单位根检验,格兰杰因果检验

参考文献

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[2]高铁梅.计量经济方法与建模 (第二版) [M].北京:清华大学出版社, 2013.

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[4]闫力等.货币政策有效性问题研究——基于1988-2009年月度数据分析[J].金融研究, 2009.12.

中国货币政策实证研究 篇2

离岛免税政策对海南省旅游需求影响效应实证研究

作者：颜麒 吴晨光 叶浩彬

来源：《旅游学刊》2013年第10期

中国货币政策实证研究 篇3

净出口（Net Export，NX）是开放经济中总需求的重要组成部分，20世纪90年代以来，它对我国经济的影响力度逐渐增大，在GDP中的占比总体上也呈现出上升趋势。随着净出口对经济影响力度的增加，宏观经济政策对外需调节作用的好坏直接影响到其对整个国民经济的贡献度，因此考察利率政策变动对净出口的作用方向和影响力度对于顺利实现中央银行宏观经济调控目标就相当的重要。这里首先要指出的是，除了传统的利率政策的净出口传导渠道——名义存款利率变动通过利率平价理论（Interest Rate Parity）描述的传导机制，即影响汇率变动，从而汇率的变动起到抑制或促进净出口的作用（即名义存款利率↓→直接标价法下的汇率↑→净出口↑），事实上，还有存在另外一种传导渠道，也就是“名义贷款利率变动引起外贸企业融资成本的变动，进而影响其出口商品的总成本，而成本的变化则会引起出口商品价格的相对变化，进而导致本国出口商品在国际市场上竞争力的变化，最终影响本国的出口量；同时，贷款利率的变动对外贸企业投资存在着抑制或促进作用，从而对出口量产生一定的影响”（即名义贷款利率↓→出口↑）。针对1996年以来人民银行实行的连续下调利率的政策措施对我国净出口需求的影响，本文将沿着如下的研究思路进行：首先从计量的角度对这个阶段的净出口予以数据检验型考察，再对导致某种计量结果的现实原因予以分析，以期能够从实证检验及对现实原因的分析中，得到相应的后续利率政策操作的启示。

二、对利率政策净出口渠道传导效果的实证检验

根据上述两个传导渠道，本文选择的变量有净出口（NX）、出口（X）、直接标价法下人民币汇率（ER）、名义存款利率（NID）、名义贷款利率（NIL），数据选用1996年～2003年的季度数据。在进行实证检验之前，先对各变量时序数据的平稳性予以考察，以便根据“平稳性”结果，选择使用适当的计量方法。ADF单位根检验结果表明：ER、NID、NIL、NX的变量序列均平稳；X的变量序列不平稳，其一阶差分仍不平稳。

1.对利率政策传统的净出口传导渠道（NID↓→ER↑→NX↑）的实证检验与分析

(1)对传导机制第一步“NID↓→ER↑”的实证检验：利用EViews软件检验名义存款利率（NID）与汇率（ER）之间的统计关系。由于NID和ER二变量的时序数据都是平稳的，故可以直接进行OLS回归，然而考虑到利率变动对汇率的影响可能会具有的时滞性，因此采用自回归分布滞后（ADL）模型更具有解释力度。为了使进入拟合方程的解释变量对因变量更具有解释力度，因此在利用ADL模型进行回归之前，先运用Granger因果检验方法对利率与汇率二变量之间是否存在因果关系进行检验，结果显示：当“滞后阶数＝2”时，利率和汇率相互都不是对方的Granger成因，即此时二者之间不存在“联动性”；当滞后阶数分别为3、4时，利率与汇率之间互为对方的Granger成因，即此时“双率”间都存在“联动性”；当滞后阶数为5时，联动性消失。根据此检验结果，可知利率滞后三阶和滞后四阶的变量都是汇率变量的Granger成因。

在确认NID是ER的Granger成因具有一定的解释力度之后，我们运用ADL模型对NID和ER“1”到“4”阶的滞后变量进行回归拟合，通过逐一删除t统计值不明显的变量，最终得到简化后的回归拟合方程（即“简化模型”）如下：

为全方位考察拟合方程①的总体可信度，本文对拟合方程①是否存在“自相关”、“异方差”和简化模型相对于一般模型实施的系数约束是否有效，分别运用LM检验、ARCH检验、Wald检验对方程①依次实施相应检验。经此三项检验，表明拟合方程①不存在使方程可信度降低的“自相关”和“异方差”，简化模型约束具有有效性。结合方程的各项统计指标值，总体来看，方程①拟合较好，具有可信度。然而值得注意的是，虽然方程拟合度和可信度都较高，但方程①中NID(-2)和NID(-3)的回归系数绝对值都很小（仅为0.001），这表明NID对ER的解释力度较小（名义存款利率每变动1个百分点，只能引起汇率0.001个单位的变动）。此外，NID(-3)的回归系数符号为正，这又与经济意义不符。根据利率平价理论，名义存款利率代表着本币的收益率，因此在外币利率不变的条件下，本币利率的下降会导致本国资本的外流，从而导致本币即期汇率贬值，而远期汇率将升值或有升值的预期。由于我国人民币汇率采用的是直接标价法，当名义存款利率降低时，按理汇率应该贬值，即表现为人民币汇率数值上的增大，因此从“数值”的变动方向来看，NID与ER应该是反向变化。NID(-3)回归系数为正值，反映出我国存款利率变动与汇率之间不存在传统传导渠道中描述的“双率”之间本应具有的反向变动关系，另外也从侧面启示我们在我国“利率→汇率”的“利率平价”传导机制很可能不成立。为了进一步证实这种想法，本文对“双率”之间的相关系数（Correlation Coefficient）进行了检验，结果表明二者呈现出高度的正相关关系（相关系数为0.8592）。相关系数检验再次证实了我国名义存款利率的变化对人民币汇率而言，不仅不存在理论上的传导机制作用，反而有相反的影响。

综合上述实证检验结果，我们可以得出下述结论：（1）从整个考察区间来看，名义存款利率与汇率之间具有一定的“弱联动性”，利率变化对汇率的影响存在滞后效应（滞后期为三个季度到一年）；（2）名义存款利率的下调并不能有效带动人民币汇率数值上的上升，二者之间反而存在正向变动关系，这与理论不符。总体来看，名义存款利率的负向冲击不能有效地影响人民币汇率，前者对后者的调节力度微弱，从而使得中央银行试图通过下调利率带动汇率贬值，进而刺激外需的初衷在传导过程的第一步（即NID↓→ER↑）就受到了严重的阻滞。

(2)对传导机制第二步“ER↑→NX↑”的实证检验：检验汇率（ER）与净出口（NX）之间的统计关系。考虑到进、出口合同事前就已拟定，从而当期汇率的变动对当期净出口值的影响不大，因此选用“分布滞后模型”以考察汇率变动对净出口是否具有滞后作用且滞后效应有多大。通过逐一删除不能通过t检验的汇率滞后阶变量ER(-p)，最终得到下述回归结果：

观察拟合方程②的各项统计指标值，不难看出方程的参数通过了t检验，ER(-4)正的系数符号符合经济意义，而系数数值的经济含义为：在其他条件不变的条件下，汇率数值每增加一个基点（即贬值0.0001个单位），次年净出口总量将增加0.3117亿美元。此外，在α＝5％的显著水平下，方程也顺利通过了F检验，这说明ER(-4)对NX的具有一定解释力度，其经济含义在于汇率变动对净出口的影响存在滞后效应。由于检验选用的是季度数据，因此4阶即表示4个季度，故这种滞后效应的滞后期为一年。

综合上述对汇率与净出口之间统计关系的实证检验结果，总体而言，人民币汇率的变动对我国净出口总量的变动有一定的解释力度，但由于汇率变动对净出口发挥作用存在一年时滞期，因此导致当期的汇率变动对当期净出口的影响不大，这使得利率政策的净出口传导渠道在第二步（即ER↑→NX↑）又受到了一定的阻滞。

结合前面对“NID→ER”的检验结果，我们不难发现：不管是“NID→ER”还是“ER→NX”，前者对后者的作用都存在时滞，“双重时滞效应”以及双率之间“弱联动性”的存在使得名义存款利率在即期的下调不能有效地对净出口发挥刺激作用，因此当期的外需并不能显著增加，从而导致扩张性利率政策欲通过“NID↓→ER↑→NX↑”传导渠道来刺激外需的目的难以顺利实现。即便这种传导渠道在我国是存在的——下调名义存款利率能在一定程度上实现对净出口的刺激作用，但由于前后两步加总的时滞期接近两年，导致扩张性利率政策对净出口本应具有的拉动作用被严重削弱。

2.对第二种利率政策净出口的传导渠道（NIL↓→X↑）的实证检验与分析

根据前文对名义贷款利率（NIL）和出口（X）时序数据的平稳性检验结果，可知NIL～I(0)，X～I(2)，由于X非平稳，故不能进行Granger因果检验和OLS回归估计；同时由于二者不是同阶单整，故也不能利用E-G两步法对其进行协整检验。因而只能通过相关性检验对二者之间的是否存在相关关系予以考察，检验结果表明二者存在负相关关系且相关程度较高（相关系数＝-0.630558）。相关性检验的结果符合经济理论，这在一定程度上为我国下调贷款利率，促进出口增长的政策操作的可行性，提供了统计意义上的依据。

理论上，中央银行下调贷款利率，一方面可以减轻外贸企业的利息负担，另一方面也能降低其融资成本，使得商品成本下降，从而有利于增强本国出口商品的国际竞争力，扩大出口量，同时贷款利率的降低也能刺激外贸企业的贷款需求，从而增加投资。贷款利率对出口两方面的作用都使得扩张性利率政策对外需具有一定的刺激作用。就贷款利率自1996年连续下调，出口对其的反应可从表1中的数据中得到一定的体现:(1)二者的变动在大多数年份呈反向变动关系，并且出口的名义贷款利率弹性系数符号为负，从这两点看都是符合理论的;(2)从出口增长率这一指标来看，1996年仅为1％，当年出口的极小幅增长很可能是上年紧缩性利率政策的滞后效应造成的。而1997年出口增长率就跃升为20.55％，这也在一定程度上体现了1996年下调贷款利率的滞后效应作用。而1998年出口增长率陡然下跌到0.41％，并不能作为扩张性利率政策无效的证据，其诱因主要在于1998年东南亚金融危机的爆发使我国周边国家市场需求低靡，这对我国的外需而言是很大的打击；此外这些国家为抵抗金融危机对本国经济的负面影响，都纷纷在不同程度上对本币实施了贬值手段，而西方各国为了削弱负面影响，在人民银行宣布降息后两个多月的时间内，也纷纷调低本币利率，各国对本币汇率、利率实施的变动措施都严重地抵消了人民银行下调贷款利率对出口的刺激效果。而1998年之后我国出口量开始出现向上反弹趋势，并且在较长时间内都保持了较高的增长态势;(3)就出口的名义贷款利率弹性而言，除个别年份受政策时滞效应或亚洲经济环境的影响，弹性值低于“1”以外，其他各年份的弹性值都不低，1996年～2003年各年的平均弹性为-5.31，该数值比笔者测算的同期的消费、投资的利率弹性都高（两个弹性数值分别为-1.22、-3.75）。这说明各年份平均而言，出口对利率下调的反应比消费和投资需求要敏感得多。

注:出口的名义贷款利率弹性＝出口增长率÷名义贷款利率变动率

数据来源：中经网宏观年度数据库（www.db.cei.gov.cn）

三、实证检验的结论与启示

1.我国利率政策净出口渠道传导效果：实证检验的结论

结论一：“存款利率→汇率”受到多种体制性因素的制约，加上“汇率→净出口”存在时滞效应，因此有效的“存款利率→汇率→净出口”的传导机制在我国并不存在；

结论二：“贷款利率→出口”这种较直接的利率政策净出口传导机制存在的可能性很大，并且由于这种传导渠道中不存在中介变量，因此时滞性大大降低，较少的传导步骤也使扩张性利率政策效果能较快地得以体现。

2.实证检验结果对人行利率政策操作的启示：进一步的思考

启示一：由于消费和投资需求对降息的敏感度较低，因此在总需求低靡的时期，中央银行应重视“贷款利率↓→出口↑”这一传导渠道，注意通过利率操作实现对出口的有效拉动；与此同时，还应明确随着国际市场对出口商品技术含量愈发的看重，商品的技术含量高低对销量的影响将日益明显，从而使“价格竞争”的地位也就愈发退居二线，这样央行通过调低贷款利率降低外贸企业成本，从而提供降低价格、增强国际竞争力以扩大出口的作用也就不那么明显了；

启示二：虽然受体制性因素的严重约束，由利率变动引起汇率变动，再影响净出口这一渠道很不畅通，从而使利率通过汇率作用于“经常项目”的可能性大大降低，但在现实经济中，利率变动通过让公众产生汇率变动的预期，并进一步影响本国境内外资本的流动（即作用于“资本项目”），这种传导途径却是可能存在的。

中国货币政策传导机制的实证研究 篇4

关键词：中国货币政策,传导机制,实证分析

一、货币政策主要传导机制的理论研究

货币政策传导机制的理论在不断发展, 各种学派对货币政策的传导机制有不同看法, 但归纳起来货币政策影响经济变量主要是通过以下四种途径:

1. 利率传递途径。

利率传导理论是最早被提出的货币政策传导理论, 但从早期休谟的短期分析、费雪的过渡期理论魏克赛尔的累积过程理论中所涉及的利率传导理论均未得到关注。直到凯恩斯的《通论》问世及IS-LM模型的建立才正式引起学术界对利率传导机制的研究。利率传导机制的基本途径可表示为:

货币供应量M↑→实际利率水平i↓→投资I↑→总产出Y↑。

2. 信用传递途径。

威廉斯提出的从贷款人信用可能性学说是最早有关货币政策信用传导途径的理论, 伯南克则在此理论基础上进一步提出了银行借贷渠道和资产负债渠道两种理论, 并得出货币政策传递过程中即使利率没发生变化, 也会通过信用途径来影响国民经济总量。信用传导机制的基本途径可表示为:

货币供应量M↑→贷款供给L↑→投资I↑→总产出Y↑。

3. 非货币资产价格传递途径。

托宾的Q理论与莫迪利亚尼的生命周期理论则提出了货币政策的非货币的资产价格传递途径。资产价格传导理论强调资产相对价格与真实经济之间的关系, 其基本途径可表示为:

货币供应量M↑→实际利率i↓→资产 (股票) 价格P↑→投资I↑→总产出Y↑。

4. 汇率传递途径。

汇率是开发经济中一个极为敏感的宏观经济变量, 因而它也引起了众多学者的研究, 而关于货币政策的汇率传导机制的理论主要有购买力平价理论、利率平价理论和蒙代尔—弗莱明模型等。货币政策的汇率传导机制的基本途径可表示为:

货币供应量M↑→实际利率i (通货膨胀率INF) ↓→汇率E↓→净出口NX↑→总产出Y↑。

二、数据的选取与研究方法

货币供应量选取M2、Ml、M0, 规模经济变量选名义国内生产总值GDP, 信贷规模选取国内信贷总值LOAN, 利率选取60天的银行间同业拆借利率R。其中:

M0=流通中的现金

M1=M0+企业活期存款+农村存款+机关团体部队存款

M2=M1+单位定期存款+居民储蓄存款+其他存款 (不含财政存款)

根据样本的可得性, 采用2002—2008年的季度数据 (取自然对数) 进行研究分析, 对变量进行ADF检验和格兰杰因果检验。数据均来源于相关各期《中国人民银行统计季报》、《中国统计年鉴》、《中国货币政策执行报告》等。

借鉴货币学派的研究思路, 观测货币供应量, 国内生产总值, 利率与信贷规模时间序列的因果关系, 进而分析个变量之间的相互冲击作用。本文采用EVIWS软件对各调整后的宏观经济变量作ADF检验与GRANGER因果关系检验来研究分析中国货币政策传导机制。众多学者的研究表明, 中国货币政策对经济增长的时滞期大概在半年左右, 所以本文所作的因果检验的时滞期LAGS=2。

三、货币政策非中性及传导途径的实证研究

对经济变量M0、M1、M2、GDP、LOAN、R分别取对数, 用LM0、LM1、LM2、LGDP、LLOAN、LR表示。观察发现所取的数据具有明显的时间趋势, 用ADF检验法检验其平稳性。

注:表1中的ADF检验的临界值是在1%的显著水平下的值。

表1的结果表明:各经济变量在1%的显著水平下均接受原假设, 所以各变量都是平稳的时间序列。所以各变量间因果关系可以用GRANGER因果检验法进行检验。

表2的实证测算结果表明:LM0、LM1、LM2是LGDP的GRANGER原因的概率分别为90.8%、99.2%和57.3%;LGDP是LM0、LM1、LM2的GRANGER原因的概率分别为99.9%、15.4%、99%。由以上测算结果数据可得中国货币政策在较大概率下表现为非中性, 这也是研究货币政策传导机制的前提。据此我们进一步探讨利率传导机制和信贷传导机制在中国货币政策传导过程中的作用。

结合表2和表3的测算结果可得:利率R通过M0、M1、M2作用于GDP的概率分别为90.0%、57.2%和26.3%;信贷规模LOAN通过M0、M1、M2作用于GDP的概率分别为90.8%、98.0%和57%。所以中国信贷规模通过M0、M1、M2作用于GDP的概率大于利率通过M0、M1、M2作用于GDP的概率。

四、基本结论分析

1. 中国货币政策非中性效应显著。

货币供应量与产出间的关系长期以来都是金融界所研究的热点课题, 然后至今不同学派的学者之间尚未达成一致的观点。但从中国的实证检验结果看, 中国货币政策的数量效应显著, 即货币政策在中国具有非中性。中国货币政策非中性的主要原因有社会公众对未来的非理性预期, 市场机制不健全以及金融市场的不发达, 另外, 传统投资消费也会在一定程度上影响货币数量效应。

2. 中国货币供应量具有一定的内生性。

从GDP对货币供应量的GRANGER检验中可知中国货币具有内生性。近年来中国商业银行贷款意愿增强、积极放贷, 商业银行超额储备率不断下降, 而导致的货币乘数快速增长是货币供应量M2快速增长的主要原因。当然基础货币在引发货币供应量变化上也起着重要作用, 因此中国货币供应兼具内生性与外生性。但由于实体经济资金需求增加以及商业银行由惜贷转变为积极放贷, 中国货币供给内生性不断增强。

3. 中国货币政策的主要传导途径是信贷传递机制。

实证测算结果表明, 在中国货币政策通过信贷途径传导的概率大与通过利率途径传导, 所以, 信贷传递是中国货币政策的主要传导途径。在中国目前的政策市场上贷款与债券间的替代性并不完全, 这也是满足信贷传导机制的前提。

4. 在未来中国货币政策调控的操作目标应为银行间同业拆借利率。

在上述分析中知道利率通过M0在较高的概率下能影响GDP。同时利率符合了目标选择的可测性, 可控性和相关性三个基本原则。在相对比较完善的西方金融市场中同业拆借利率是最主要的操作目标, 其中很重要的原因是利率的变化可以随时进行观测用以估计货币政策的效应, 这是货币量或信贷规模所不具有的优点。另外, 随着利率机制的改革, 利率传导途径在货币政策传导过程中的作用逐渐增强, 能够更灵敏的反应货币政策的效应。当然, 在目前的体制中中国银行同业拆借利率尚不能准确反映社会资金的供求情况, 各种利率间的传导关系也不完善。因此, 以银行间同业拆借利率作为货币政策操作目标是未来改革的目标。

参考文献

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[4]李安勇, 白钦先.货币政策传导的信贷渠道研究[M].北京:中国金融出版社, 2006.

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[6]李若愚.货币供给内生性在不断增强[N].上海证券报, 2003-09-18.

中国货币政策实证研究 篇5

中国农村妇女土地权利问题的实证研究 作者：钱文荣 毛迎春

来源：《浙江大学学报(人文社会科学版)》2005年第05期

[摘 要]在第二轮土地承包的初始分配中，大多数妇女得到了公平的土地权利；但是女性在因婚嫁等原因而迁移时出现了较为严重的土地权利流失现象，其原因主要有三个方面：相关法律出于保护和稳定农产承包权的需要而做出的30年不变的规定与我国农村“从夫居”习俗的冲突；土地政策的不稳定和不统一影响了农村妇女土地承包权的连续性；因男女地位不平等导致的离婚妇女无法获得土地承包权，等等。要从根本上解决农村妇女的土地权利问题，必须确认土地承包权的物权性质，加快土地产权制度改革；必须加强法律保障，确保包括农村妇女在内的广大农民长期的土地使用权。

[关键词]农村妇女；土地承包；土地产权

[中图分类号]F301．11

中国货币政策实证研究 篇6

摘要：近年来，伴随着中国经济高速发展，人民币的货币供应量也连年增加。是中国的经济增长促进货币供给的增加，还是货币供给的增加拉动了经济的增长了。本文将通过计量经济学软件，选取1986到2007年共22年的货币供应量和GDP的数据进行格兰杰因果关系检验以分析两者之间存在着什么样的关系。

关键词：货币供应量；货币供给；GDP；经济增长

一、引言

改革开放以来中国经济高速增长，同时货币供应量也连年增加。尤其是近几年，伴随着中国经济以9％左右的高速增长，货币发行速度也明显加快，年增长幅度分别为7.10％、9.62％、10.93％、11.57％、10.13％、12.05％和16.99％，远远超过GDP的增长幅度。有人认为是货币供给拉动了中国经济的增长，也有认为是经济增长带动了货币供应量的增加。那么在中国，那么是经济增长带来了货币供应量的增加呢，还是货币供应量的增加拉动了经济增长。本文将通过对1986－2007年货币供应量和GDP数据，进行格兰杰因果关系检验来对这个问题进行实证分析。

二、数据分析

通过观察1986－2007年GDP与货币供应量变化的曲线，我们可以发现，M2和M1的变化趋势与GDP基本保持一致，M2的变化率明显大于GDP的变化率；而M1的变化率则小于GDP的变化率。但是在有些年份，其变化也存在一些相反的情况，比较明显的就是九十年代后期，GDP的变化方向与M2完全相反。在八十年代后期，GDP与M0、M1、M2之间的差距并不大，甚至GDP还略高于M2，但进入九十年代，伴随着改革开放的深入，M2增速开始加快，逐渐超过了GDP。而M1虽然也有所增加，但是与国内生产总值之间始终存在一定的差距。远大于M0的增幅，而且两者之间的差距伴随着GDP的增长日益扩大。

1988－1990年曲线的波动趋势比较明显，GDP骤然下降，M0、M1曲线变化趋势与GDP保持一致，同时下降，而M2则呈反方向变化，上升趋势比较明显。但M0与GDP的增长趋势并不是一直都保持一致，在这中间也出现个别年份相反的情况。如：1986－1987年、1996－2000年都出现了GDP与MO相反趋势的波动。这些不一致情形的出现和几乎都与当时货币政策的重大举措有极大关系，如1986－1988年是为了抑制经济过热而实行货币紧缩政策，使得GDP与M0呈相反方向变化。

从2003年开始，货币当局决定把证券公司客户保证金计入M2，M2的增幅因此大大提高。近年来于经常和资本账户的持续“双顺差”，导致外汇储备大幅增加，大量基础货币流入市场，货币供给的增幅远远高于GDP的增幅。

三、实证分析

进行格兰杰因果关系检验的一个前提条件是时间序列必须具有平稳性，否则可能会出现虚假回归问题。因此在进行格兰杰因果关系检验之前首先必须对各指标时间序列的平稳性进行单位根检验。

首先对M0数据进行单位根检验，对序列本身检验存在单位根，调整为一阶差分后仍然

出现单位根。调整为二阶差分后，检验结果平稳，不存在单位根，满足序列平稳性要求。

对GDP进行单位根检验，在取2阶差分时不存在单位根，数列平稳符合格兰杰因果检验的条件。对GDP和M0进行格兰杰因果关系检验，得到结果如下：

通过上述结果我们可以发现，M0不是GDP的格兰杰原因的P值为0.01小于标准值0.05，所以检验结果显著，M0是GDP变化的格兰杰原因结论成立。而GDP不是是M0的格兰杰原因关系的P值为0.35远大于0.05。因此检验结果不明显，GDP不是引起M0变化的格兰杰原因。

用同样的方法对M1和M2进行单位根检验，检验结果可以发现数据序列不平稳、存在单位根，不符合格兰杰因果检验的条件。为了使数据平稳，并使数据序列保持一致，所以在检验前对GDP、M1和M2分别取时间对数，再对数据进行二阶差分单位根检验。检验结果如下：

检验结果符合格兰杰因果关系检验的条件，所以可以对取时间对数后的数据进行格兰杰因果关系检验。

InGDP是InMl的格兰杰原因的检验结果不明显，而InM1不是InGDP的格兰杰原因的P值为0.01，检验结果明显，所以可以得到如下结论：InM1是InGDP变化的格兰杰原因，而InGDP不是InM1变化的格兰杰原因。

InM2与InGDP的格兰杰因果关系进行检验，检验结果如下：

当进行检验时两者的默认时间滞后期为2时，InM2和InGDP之间的格兰杰因果关系不明显；当时间滞后一期以后，InGDP不是InM2变化的格兰杰原因的P值为0.07，检验结果不明显，所以lnGDP不是inM2变化的格兰杰原因。而inM2不是InGDP变化的格兰杰原因的P值为0.001，检验结果明显，所以inM2是InGDP变化的格兰杰原因。当时间滞后期再增加时，两者之间的格兰杰因果关系不明显。

四、结论

M0是流动中的现金，代表着市场上的现实购买力，所以M0对当期的经济影响更为显著一些。M0与GDP曲线的吻合性较差，如果将其滞后就会发现其不吻合处更多。这表示M0对GDP增长的滞后期短，对当期GDP增长的作用比M1、M2更为强烈一些。而M2对GDP的影响则具有明显的滞后性，如果将M2滞后一期(这与检验结果相符)，就会发现二者曲线几乎相同。这说明M2对经济的货币效应要经过一段较长的时间才会发挥作用。因此在制定货币政策时必须考虑到政策执行的时滞性。

中国货币政策实证研究 篇7

当前在中国, 房地产经济领跑整个中国经济。房地产逐渐成为居民财富的重要组成部分, 资产价格的变动已经开始对一般价格水平产生越来越大的影响, 并且通过在实践中的发现, 资产价格的过度上升往往出现在一般价格水平比较稳定的时期, 资产价格与实体经济价格水平的背离往往使中央银行的货币政策处于两难局面, 可以说, 资产价格波动成为货币当局制定货币政策的一个重要考虑因素。

近来, 中国房地产价格出现了连续九个月的上涨, 于2010年年初出现泡沫的端倪, 有关部门立马出台“新国四条”和“新国十条”, 旨在遏制房价的过快增长, 央行也在2010年5月25日将存款准备金率上调至16.5%, 而此前, 央行已经在2010年2月25日将存款准备金率上调至16%, 虽然调控措施一个比一个严厉, 但从近期来看, 房地产市场只出现成交量的萎缩, 还没出现房地产价格的大幅下降, 并且有人在担心这么严厉的政策会不会就此制止中国经济的复苏。房地产泡沫对民生的改善以及经济和金融体系的稳定都会产生显著的负面影响。有鉴于此, 本文通过建立模型来实证房地产价格波动对实体经济冲击力度的大小, 并且模拟出调控房地产市场的适度货币政策。

本文的大体结构是:先借鉴中国人民银行佛山市中心支行课题组 (2009) 钱小安 (1998) 、王维安及贺聪 (2005) 等人已经做了这方面的研究;其次黄平 (2006) 、刘传哲 (2006) 等人, 运用Engle-Granger两步法对房地产投资和国内生产总值 (GDP) 的协整关系进行了回归, 他们最后的结论是:房地产投资是影响实际总产出的重要因素;最后, 经朝明、谈有花 (2006) 等人利用协整分析和误差修正模型来分析资产价格波动对通货膨胀预期有效性进行分析, 得出无论从长期还是短期来看, 房地产价格变动会影响到通货膨胀, 而通货膨胀不影响房地产价格变动的结论。此外, 还有部分学者试着从其他角度来研究这一问题, 诸如徐慧贤 (2007) 在其研究报告指出, 我国房地产价格由于受到非理性冲击而快速膨胀。央行的货币政策不仅要关注消费物价指数, 还要对房地产价格的飙升作出反应;余元全 (2008) 对比研究了房价与股价对实体经济的影响, 得出:资产价格对我国消费、投资和产出有一定的影响且房价的影响大于股价的相应影响, 资产价格对我国通货膨胀的影响有限, 货币政策对房价的冲击在不同阶段存在不同的反应且房价对货币政策的影响大于股价的相应影响。然而, 目前国内学者对这一问题的研究也存在着一些偏颇之处:①这些学者对房地产资产价格泡沫的测度还未达成一个共识。②很多研究结果显示, 中央银行货币政策的制定是将资产价格波动因素考虑在内的, 但却没有分析资产价格波动在样本期货币政策准则下有没有对产出缺口和价格稳定产生较大的冲击。③没有研究货币政策对资产价格的效果。即当资产价格大幅度波动时, 如果央行对此作出反应, 那么央行到底应该采用多大幅度的利率调整, 才能消除资产价格与基础价值的偏离?

3 房地产泡沫的测度

3.1 研究理论框架

本文借鉴了中国人民银行佛山市中心支行课题组 (2009) 关于家庭还款额的支付性指数HAI来对我国房地产泡沫进行测度, 具体的理论框架如下:

自从1998年我国商业银行推出住房按揭贷款以来, 就允许家庭可以借助银行取得部分贷款来购房, 前提是这些家庭必须付首期以及在进入贷款还款期后按时归还商业银行的本金和利息, 假设家庭要完全通过每个月固定存入银行的存款累积才能付得起首付款, 而这部分存款来源于每月工资收入的一部分。

HAI衡量的是收入处于平均水平的典型家庭对平均水平房价住房的承受能力。如果HAI为100, 说明收入处于平均水平的家庭正好承受平均水平房价;若HAI小于100, 则说明这些家庭只能购买低于平均水平房价的住房, 此时房地产市场存在一定的泡沫;若HAI大于100, 则表明这些家庭能够承受比平均水平房价更高的住房。

假设该家庭购买住房的资金分为两部分, 即首付款和房贷两部分, 贷款年限为n1, 贷款月利率为r1, 首付款占购房价格比例为α, 家庭每月还本付息额占家庭收入的比重不超过φ1, 平均水平房价为p, 每月的还款额x1为:

undefined (1)

我们令x1≤φ1y, 其中y为家庭每月可支配收入, 则满足这一条件的最低月收入为:

undefined (2)

将平均水平家庭收入y除以yundefined, 得到家庭还款额的支付性指数HAI:

undefined (3)

我们假设这些典型家庭要存款n2才能支付起购房的首付款, 存款月利率为r2, 存款期间每月存款额不超过家庭收入的φ2, 同样, 平均水平房价为p, 这样, 这部分家庭每月存款额x2为:

undefined (4)

同理, x2≤φ2y, 满足这一条件的最低收入为:

undefined (5)

令平均家庭收入y=yundefined, 可计算出家庭在当前收入和房价下支付首付款所需要积蓄的年份n2:

n2=log (r2αφ2yp+1) (1+r2) (6)

中国人民银行佛山市中心支行课题组 (2009) 的研究中取中位数家庭收入作为典型家庭收入, 取住房市场中位数房价作为典型房价分析。本文对中国人民银行佛山市中心支行课题组 (2009) 的研究的改进之处就是将典型家庭收入定义为平均水平家庭收入, 将典型房价定义为平均水平房价;并且取房屋单位面积平均销售价格作为平均水平房价, 而不是房屋总价, 取家庭月人均可支配收入作为平均水平家庭收入, 这样更贴近现实, 能更为全面地反映房价的合理程度。

3.2 样本数据来源

我们对以上等式参数的赋值是借鉴中国人民银行佛山市中心支行课题组 (2009) 对各参数的取值, 假设贷款年限n1为15年, 首付款占购房价格比例α=0.3;根据世界银行对住房消费比例的可支付性标准规定, 取φ1=0.25, φ2=0.125。

由于我国在1998年进行了住房商品化改革, 商业银行也在1998年以后推出住房按揭贷款业务, 因此我们选取了1998—2009年的数据作为我们的样本。其中, 房屋平均销售价格来源于中宏数据库, 人均可支配收入来源于国家统计局数据库, 存贷款利率来源于中国人民银行统计数据。

3.3 实证研究结果

从上表来看, 在样本期间, 我国房地产市场HAI值呈逐年递增的趋势, 但都低于60, 尤其是1998年 (28.96) 及1999年 (39.6) , 其余年份HAI值稳定在45～60, 足以显示我国居民对房价支付能力严重不足, 居民可支配收入增长速度赶不上房价增长速度, 当前房价远超过合理区间, 我国房地产市场自从1998年商品化改革以来就存在较大的泡沫。

4 房地产价格冲击对价格稳定和产出的影响

4.1 模型与数据

4.1.1 模型设定

为了检验在当前中国货币政策框架下, 房地产价格冲击对价格稳定和产出的影响, 我们建立一个结构向量自回归模型 (SVAR) , 并且将房地产价格, CPI以及GGAP纳入到这一模型, 在考虑房地产价格泡沫与其他变量之间相互制约条件下, 分析房地产价格泡沫对价格稳定及产出的影响。首先估计SVAR模型:

HAI_RATE=c1+αundefined×HAI_RATE (-1) +αundefined×HAI_RATE (-2) +βundefined×CPI (-1) +βundefined×CPI (-2) +γundefined×GGAP (-1) +γundefined×GGAP (-2) (7)

CPI=c2+αundefined×HAI_RATE (-1) +αundefined×HAI_RATE (-2) +βundefined×CPI (-1) +βundefined×CPI (-2) +γundefined×GGAP (-1) +γundefined×GGAP (-2) (8)

GGAP=c3+αundefined×HAI_RATE (-1) +αundefined×HAI_RATE (-2) +βundefined×CPI (-1) +βundefined×CPI (-2) +γundefined×GGAP (-1) +γundefined×GGAP (-2) (9)

4.1.2 数据来源与预先处理

我们在本节利用家庭还款额的支付性指数率 (HAI_RATE) (2) 作为房地产价格泡沫的测度, CPI来源于国家统计局统计数据, 产出缺口 (GGAP) 是GDP实际增长率减去GDP潜在增长率所得, 其中GDP潜在增长率我们是利用H-P滤波分析得到的。通过利用Eview 5.0软件的实证分析, 得出:

HAI_RATE=0.43+0.22HAI_RATE (-1) -0.10HAI_RATE (-2) +1.51CPI (-1) +0.64CPI (-2) -

2.24GGAP (-1) -4.02GGAP (-2) (10)

CPI=-0.10+0.33HAI_RATE (-1) -0.10HAI_RATE (-2) -0.28CPI (-1) -0.41CPI (-2) +3.00GGAP (-1) +1.54GGAP (-2) (11)

GGAP=-0.07+0.06HAI_RATE (-1) +0.11HAI_RATE (-2) -0.74CPI (-1) +0.03CPI (-2) +0.34GGAP (-1) +1.37GGAP (-2) (12)

4.2 房地产价格泡沫对价格稳定和产出的影响

我们采用AR根的图表检验滞后结构, 从图1可以看出, 三个变量中除了一个变量以外, 其余两个变量的一阶和二阶单位根位于单位圆之内, VAR模型满足稳定性条件。

更进一步, 我们利用Eview 5.0软件分析房地产价格泡沫 (HAI_RATE) 对物价稳定 (CPI) 及产出 (GGAP) 的结构冲击, 其脉冲响应如图2, 图3所示。

从图2可以看出, 房地产价格泡沫对物价稳定的冲击是比较大的, 从第一期的2.5%开始逐期减弱, 在第四期房地产价格泡沫对物价稳定的冲击转为负冲击, 于第五期达到第一谷底-2.0%, 然后冲击又逐渐减弱直至第六期转为正冲击, 此后正冲击又开始加大, 在第七期达到最高峰2.8%, 即房地产市场出现1%泡沫能引起CPI增加2.8%, 此后由正冲击变为负冲击并且达到最低值-3.6%。

从图3可以看出, 房地产价格泡沫对产出的冲击是比较细微的, 从第一期-0.4%开始, 房地产价格泡沫对产出的冲击开始减弱, 并且在第三期转为正冲击, 于第四期上升至第一个峰值0.5%, 即房地产市场出现1%泡沫, 产出缺口增加0.5%, 此后, 这种冲击由正转负, 在第六期恢复至原来第一期水平, 房地产价格泡沫对产出的冲击在第八期达到最大值为1%, 在第十期达到最小值为-1%。

4.3 不同货币政策准则下, 房地产价格波动的效果

针对资产价格泡沫冲击引起我国经济的不稳定, 本文将利用扩展的BGG模型, 模拟在不同货币政策框架下资产价格波动冲击对经济的影响。目的是探索哪种货币政策准则能最有效缓解资产价格波动的影响。扩展的BGG模型如下:

undefined (13)

其中, rundefined是中央银行控制的名义利率 (作为操作目标的利率) , Etπt+1表示公众对下期通货膨胀的预期, undefined是房地产一期价格与当期价格比值的对数值 (作为资产价格波动) 。在这里, 我们将β取值为0.8, ξ取值为0.2, 得出了扩展BGG模型:

undefined

在这一货币政策准则下, 资产价格波动对经济的冲击如下:

从图4可以看出, 在undefined货币政策规则下, 房地产价格波动在第二期对价格稳定的冲击最大, 达到0.4%, 此后第三期回落到0冲击, 然而在第四期又冲高到最高点0.4%, 以后这一冲击逐渐回落, 并且保持在0轴线周围上下波动。

从图5可以看出, 在undefined货币政策规则下, 房地产价格波动对产出的冲击比较和缓, 基本都是在0轴线周围上下波动, 最高是在第五期达到0.15%, 最低是在第八期的-0.1%。

中央银行对于房地产价格泡沫采取了严厉的调控, 但这一调控付出的代价是房地产波动在央行所执行的货币政策框架下对经济产生了严重的冲击, 特别是打破了价格稳定的局面, 相比较而言, 房地产价格波动在undefined货币政策框架下对经济的冲击比较和缓, 我们在下面的图中将显示利用扩展BGG模型模拟的目标利率 (3) 与央行实际操作利率的对比:

图6显示, 在undefined货币政策框架下模拟的目标利率与央行所执行的货币政策操作利率除了2005年和2007年以外, 其余年份走势十分吻合, 但前者的值远小于后者的值, 说明央行以往所执行的货币政策太过于严厉, 以至于造成经济的大幅度波动。

5 结论与启示

实证结果得出:在我国, 基于家庭还款额的支付性指数 (HAI) 在我们样本期间 (1998—2009年) 其值低于60, 特别是房地产市场实行住房商业化改革前两年, 其值更是在40以下, 表明大部分普通老百姓只能购买比平均水平房价更低的住房。由此也印证了:中国房地产市场自从1998年国家实行住房商业化改革以来就存在严重的泡沫, 泡沫所催生出来的高房价远远超出普通老百姓的经济承受能力, 严重影响人民生活水平的改善, 货币政策工具应该成为调控房地产市场泡沫的有力手段。

中国货币政策实证研究 篇8

我国的股票市场经历了二十多年的发展, 其融资规模在不断提高与扩大。截止2014年底, 我国沪深两市总市值为35.81万亿元, 其中上交所市值达22.69万亿元, 深交所市值达13.12万亿元。两市的交易额更连创新高, 屡屡打破历史记录。股票市场的融资金额已达到相当可观的规模, 在很大程度上反映了我国当前的宏观经济发展的规模水平, 因此股票市场也可看作我国宏观经济的“晴雨表”。自1996年中国人民银行把货币供应量作为我国货币政策的中介目标以来, 货币供应量与宏观经济的总体关联在增强。我国从1994年三季度起由中国人民银行按季度向社会公布货币供应量统计监测目标, 货币供应量一直逐年递增, 稳定增长, 在2001年底流通中现金M0为15688.8亿元, M1为59871.6亿元, M2为152888.5亿元;2014年底流通中现金M0为60259.5亿元, M1为348056.4亿元, M2为1228374.8亿元。M0同比增长3.84倍, M1同比增长5.81倍, M2同比增长8.03倍。而在此期间, 我国的股市表现出起伏不定, 波动较大, 经历了几次牛市与熊市的交替。2015年更是我国股市发展的又一个高潮, 特别是金融危机期间, 我国的股市波动最明显, 而在此期间我国采取了有效的货币政策, 使得股市波动渐渐趋于稳定。这是货币供给量对股市波动影响最明显的一段时间。

近些年货币政策调整与股票市场发展的关系逐渐成为国内外经济学界和各国政府以及金融机构关注的热点问题。货币供给对股票市场价格到底有没有影响?影响有多大?该如何衡量这一影响?这些问题被越来越重视, 同时我国中央银行也把货币供给对股市的影响机制写入了年度报告。表明在我国的经济环境下, 货币供给对股市的影响不可忽视。

二、研究方法

本文先对货币供应量和股票价格概念进行界定, 紧接着从定量分析的角度, 选取股票价格变动的指标, 接着根据货币供应量的定义将其划分为3个层次即M0, M1, M2, 运用计量经济模型, 依次构建两变量的VAR模型, 向量误差修正模型, 定量地分析各内生变量对因变量的影响大小。本文选取上证综合指数和货币供应量2001年4月-2015年4月度数据为样本, 通过对样本数据的季节性因素和对数处理, 从实证角度得出货币供应量与股市价格之间的因果关系, 并分别得出不同货币层次 (M0、M1、M2) 和股市价格之间的因果关系, 对货币政策的制定者提供了良好的参考依据。

三、实证研究

观察2001年4月—2015年4月上证指数股票价格SZ, 流通中现金M0, 狭义货币供应量M1, 广义货币供应量M2月度序列的时序图, 如下图1所示:

从图1可以看出上证指数股票价格在14年间波动较大, 其中在2007年底达到顶峰, 但由于金融危机的原因, 又在2008年初迅速跌入低谷。而货币供给曲线则表现出比较平稳, 呈逐年递增的趋势, 这说明央行采取的是稳健的货币政策, 但明显的转折点是08年后递增速度明显增强, 说明为了应对金融危机, 我国采取了宽松的货币政策, 增加了货币供给量。

M0对上证指数价格SZ的影响

我们以INSZ为内生变量, INM0为外生变量, 建立两变量VAR (3) 模型, 模型的方程如下:

I N S Z=1.1 3 4 6*I N S Z (-1) +0.0 3 4 9 6 5*I N S Z (-2) -0.2076*INSZ (-3) +0.3473*INM0 (-1) -0.1386INM0 (-2) -0.1803INM0 (-3) 公式

从上式可看出, M0滞后1期对上证综合指数SZ的影响为正, 即M0增长促进SZ上升。但M0滞后2期, 3期对SZ为负向影响。从经济学上来解释, 即短期的现金增长会导致股票价格的上升, 但从长期来看, 会导致流动性剩余, 造成通货膨胀, 股票价格贬值。SZ对前一期现金的弹性为0.3473, 对前2期现金的弹性为-0.1386, 对前3期现金的弹性为-0.1803。说明当上一期现金数量上升1%, 那么股价指数上升0.3473%。而前2期的现金数量上升1%, 那么股价指数下降0.1386%, 当前3期的现金数量上升1%, 那么股价指数下降0.1803%。显然, 股价指数对提前一期的现金更富有弹性。

图2给出了SZ-M0双变量VAR (3) 回归方程的脉冲反应情况。包括是正向 (或负向) 反应及反应大小, 反映期为10期。在上列各图中, 横轴表示冲击作用的滞后期间数 (单位:月) , 纵轴表示上证指数的响应, 实线表示脉冲相应函数, 代表了上证综指SZ对M0冲击, 虚线表示正负两倍标准差偏离带。给流通中的现金M0一个标准的冲击, 上证综指SZ在第一期的反应为0, 然后在第二期增加约为0.02, 接着慢慢下降, 在第5期以后呈稳定正向作用趋势。给上证综指SZ一个标准的冲击, M0会在第一期产生一个正向反应, 接着呈下降趋势, 在第二期呈上升趋势, 在第4期后保持稳定的负向作用趋势。

M1对上证指数价格SZ的影响

我们以INSZ为内生变量, INM1位内生变量, 建立两变量VAR (2) 模型 (见附件2) 具体如下:

INSZ=1.17960*INSZ (-1) -0.2112*INSZ (-2) +0.1328*INM1 (-1) -0.1134*INM1 (-2)

从方程中可以看出, 上证综合指数SZ与狭义货币供应量M1前一期呈正相关, 与前两期呈负相关, SZ对前一期M1供应量的弹性为0.1328, 对第二期的现金供应量M0的弹性为-0.1134。当前一期的M1供应量增加1%时, 上证指数SZ价格指数上升0.1328%;当前两期的现金数量增加1%, SZ的价格指数下降0.1134%。显然, 上证综合指数SZ对M1供应量的提前一期更富有弹性。

图3给出了SZ-M1双变量VAR (2) 回归方程的脉冲反应情况。给狭义货币供应量M1一个标准冲击, 上证综指SZ的反应为正向反应, 但这种反应非常微弱, 且在第二期达到稳定的正向反应。给上证综指SZ一个标准冲击, 狭义货币供应量先有个微弱的正向反应, 接着这种正向反应慢慢加强, 在第二期达到稳定的正反应趋势。

M2对上证指数股票价格SZ的影响

我们以INSZ为内生变量, INM2位外生变量, 建立两变量VAR (3) 模型, 具体的方程如下:

INSZ=1.1441*INSZ (-1) -0.0076*INSZ (-2) -0.1751*INSZ (-3) -0.0807*INM2 (-1) -0.1356*INM2 (-2) +0.2357*INM2 (-3)

从方程中可以看到, 上证综合指数SZ与前1期, 前2期的M2是负相关的, 却与前3期的M2却又是正相关的。SZ对前1期广义货币供应量的弹性为-0.0807, 对前2期的弹性为-0.1356, 对前3期的弹性为0.2357。当上一期货币数量上升1%, 那么股价指数下降0.0807%。而前2期的货币数量上升1%, 那么股价指数下降0.1356%, 当前3期的货币数量上升1%, 那么股价指数上升0.2357%。与M0, M1不同的是, 股价指数对M2提前3期最富有弹性。

图4给出了S Z-M 2双变量VAR (3) 回归方程的脉冲反应情况。给广义货币供应量M1一个标准冲击, 上证综指SZ是负向反应, 第一期先为0, 之后逐步下降, 达到微弱的负向反应, 且在到达第三期后呈稳定的负向趋势;给上证综指一个标准冲击, 广义货币供给M2先有个正向反应, 接着在第二期之后表现为负向反应, 且在10期内呈下降趋势。

向量误差修正模型 (VEC)

利用E V I E W S 6.0实现了INSZ, INM0, INM1, INM2基于VAR (3) 的长期稳定关系的基于协整方程的误差修正回归方程为:

四、主要结论

(一) 综合三个不同滞后阶数的两变量VAR模型可知, 股价指数对M0, M1提前一期更富有弹性, 对M2提前三期最富有弹性。即短期的M0, M1增加可以促进股价指数的提高, 但在长期却对股价指数有负向的影响。短期增加M2的供给量会使得股价指数下降, 但在长期会使股价指数上升。

(二) M0、Ml、M2与SZ之间都存在长期协整关系或长期稳定关系, 从长期稳定回归方程来看模型中各变量系数在5%的置信水平下都显著, 除流通中的现金M0外, 其他各个因素对股票价格指数 (SZ) 上涨均具有正向拉动作用。从误差修正项一阶差分方程来看, 误差项系数为-0.009497, 说明调整力度较小, 但通过模型的显著性检验可以发现在5%的置信水平下, 显著的t值说明协整关系或长期稳定关系对当期的上证综合指数 (SZ) 会产生较弱的促进作用。但总体来说, 流通中的现金M0, 狭义货币供应量M1, 广义货币供应量M2对上证综指的价格指数的影响不明显。

(三) 通过综合对三组两变量VAR模型的脉冲反应可知货币供应量M0, M1, M2对股票市场价格的影响都很微弱。其中M0, , M1的冲击对股票价格是正向影响, 而M2对股票价格是负向影响。

五、政策建议

通过实证分析我们证实了以货币供给为中介目标的货币政策能够影响股票市场的价格波动, 但这种影响效果微弱。对于大的股票市场价格波动和泡沫, 央行通过控制货币供给量来调控股票市场从而避免股票市场过热及最终泡沫破灭带来破坏性影响的效果可能没有设计的那么理想。只有更加规范使用这一工具, 才能最大的发挥作用。央行在使用货币政策时应注意以下四点:

1.货币供给对股票价格的影响力度不大, 央行在对股市价格波动进行调控时更多的应将货币供给作为辅助政策, 而不能作为主要调控手段, 更多的是规范股票市场内部的运转机制, 提高股票市场自身的调节能力。

2.不同层次的货币供给对股票市场价格波动的影响力度也各不相同, 央行应注意对不同层次的货币供给的组合使用, 当股市波动较小时应改变M1、M2的货币供给量, 当波动较大时, 应改变M0、M1的货币供给量, 总之针对不同的情况采取不同的货币政策。

3.在不同的时期, 不同的货币供给对股市价格波动的影响也不同。当股票市场出现较大幅度波动时, 在短期, 应改变M0, M1的货币比供给量;而在长期, 应改变M2的货币供给量。

4.股市价格与货币供给是一个双向影响的过程, 央行在采取货币政策对股市价格进行调控时, 应注意股市价格对货币供给的反向影响, 同时股市价格波动对不同层次的货币供给影响也不同, 央行应详细量化这一过程, 给出具体的风险避归方案。

参考文献

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[8]李继伟.试论中国股票市场发展与货币政策的互动[J].南方金融, 2002 (6) :7-9.

中国货币政策实证研究 篇9

一、货币政策溢出效应的理论分析和历史教训

(一) 货币政策溢出效应的经济学原理———浮动汇率制下的货币政策溢出效应

目前对于货币政策溢出效应的研究, 主要是基于蒙代尔-弗莱明模型 (Mundell-Fleming Model模型, 简称M-F模型) 。

(由于篇幅原因, 发差分解结果省略。)

图1表示本国货币政策扩张, LM曲线由LM右移到LM1, 本国利率下降, 产出增加, 均衡点由A移至B。本国产出的增加对外国出口的需求, 外国IS曲线由IS*右移至IS1*, 均衡点由D移至E, 外国利率上升, 产出增加。在B和E点, 两国存在国际收支赤字和盈余, 因此此时的平衡只是暂时的。此时本国利率下降, 外国利率上升, 资本会由本国流入外国, 引起本币贬值, 刺激本国出口, 本国IS曲线由IS右移至IS1;本币贬值还抑制对外国的进口, 外国IS曲线由IS1*左移至IS2*, 两国重新达到平衡点C和F。

从上述分析可以看出, 在开放经济下, 一国货币政策的变动, 是会对外国货币政策 (利率、货币供应量) 、产出等产生溢出效应的。

(二) 货币政策溢出效应的历史教训

1994年末, 墨西哥发生了危害极大的比索危机, 其中一个很重要的导火索就是美国货币政策的溢出效应。墨西哥当时采用的是“爬行盯住”汇率制, 20世纪90年代初, 外国资本大量流入墨西哥, 然而这些资本感兴趣的只是墨西哥的固定汇率制, 而不是其经济发展本身。长期以来, 比索一直都被严重高估, 暗藏危机。1994年, 美联储货币政策转向紧缩, 美元升息导致大量的资本从墨西哥外逃, 由于比索是盯住美元的, 所以比索稳定币值的压力十分大。终于在12月22日墨西哥政府放弃盯住, 宣布比索贬值15%, 金融危机爆发。

从墨西哥比索危机的教训可以看出, 其他国家尤其是大型发达经济体的货币政策, 对本国是会产生重要的溢出效应的。

二、美国货币政策对中国货币政策溢出效应的实证分析

(一) 实证方法和数据

本文采用SVAR模型来实证检验美国货币政策对中国和巴西货币政策的溢出效应, 具体的模型框架如下:

(由于篇幅原因, 发差分解结果省略。)

(二) 实证检验

本文检验美国利率变动、货币供应量变动对中国和巴西的利率、货币供应量的冲击, 检验方法基本一致, 通过平稳性检验、确定最优滞后期、模型稳定性检验、Granger因果检验等。

1. 美国货币政策对我国利率冲击的脉冲响应和方差分解结果。

从脉冲响应图 (上) 可以看出, FFR一个标准差的新息冲击, 对中国的利率有正向的影响, 但在第1个月冲击非常小, 脉冲值几乎为零;在第4个月的脉冲值达到顶峰, 为0.0607, 随后出现下降, 在8个月后下降为0.009左右, 并开始逐渐趋向于零。从方差分解结果看, 中国利率变动的预测方差中, 美国利率变动冲击的贡献率在1个月后只有约0.22%, 但在第2个月快速上升到5%左右, 在第5个月达到峰值13%左右。这一结果反映出了美国利率政策会影响到中国的利率政策, 具有同向的溢出效应, 即美国加息, 中国也会随之加息, 且具有短暂的时滞性。

从脉冲响应图 (下) 可以看出, 美国广义货币供给量M2一个标准差的新息冲击, 在第1个月对中国的利率产生较为明显的反向冲击, 脉冲值为-0.0272, 但在第2个月由负转正, 但接近于零, 脉冲值为0.0014, 随后在经历了短期波动后, 在第9个月后脉冲值基本稳定为负值, 并逐渐趋向于零。从方差分解结果看, 美国货币供应量变动冲击的贡献率在第1个月最明显, 达到7.47%, 第2个月快速下降到2.95%, 并成逐步下降趋势。这一结果反映出美国货币供应量的变动会影响到中国的利率政策, 具有反向的溢出效应, 即美国增加货币供应量, 中国会降低利率水平, 且在短时间内形成较大冲击。

2. 美国货币政策对我国广义货币供应量M2冲击的脉冲响应和方差分解结果。

模型设定为:{DLYUSY, DLYÁCPI, DLYUSM, USI, DLYCNM}

从脉冲响应图 (上) 可以看出, 美国广义货币供给量M2一个标准差的新息冲击, 在第1个月后对中国的广义货币供应量M2产生反向冲击, 脉冲值为-0.0028, 随后呈现出正向响应与负向响应的交替波动, 但振幅逐渐收窄, 收敛趋向于零。从方差分解结果看, 美国货币供应量变动冲击的贡献率第1个月为8.18%, 并逐渐上升, 第7个月开始稳定在13-14%左右。这一结果反映出美国货币供应量的变动会影响到中国的货币供应量, 具有反向的溢出效应, 即美国增加货币供应量, 中国会降低利率水平, 且在短时间内形成的冲击较大, 随时间推移影响逐渐减弱。

从脉冲响应图 (下) 可以看出, FFR一个标准差的新息冲击, 在第1个月后对中国的广义货币供应量M2产生反向冲击, 脉冲值为-0.0006, 随后呈现出正向响应与负向响应的交替波动, 但振幅逐渐收窄, 收敛趋向于零。从方差分解结果看, 中国广义货币供应量M2的变动预测方差中, 美国利率变动冲击的贡献率在1个月后只有约0.35%, 随后逐渐提高, 稳定在1.1%左右。这一结果反映出了美国利率政策会影响到中国的货币供应量, 但这种影响具有波动性, 最终逐渐减弱。

(三) 美国货币政策对中国货币政策溢出效应的分析

综合检验结果可以看出, 证明美国的货币政策的确对我国的货币政策产生一定的溢出效应。如果美国采取降息、增加货币供应量的扩张性货币政策, 也会影响中国同样采取降息的扩张性政策, 且在短期内影响较大, 长期具有微弱的同向影响。中国货币供应量受到的冲击相对较小, 但时间相对利率政策较长。产生这种现象的原因主要有以下几点:

第一, 全球面临着同样的经济形势, 各国货币当局会采用同样的货币政策刺激经济复苏。例如2008年金融危机爆发以来, 美国和中国都采取了降息措施。

第二, 美国利率水平下降后, 资金会流向价格更高的其他地区, 资本的大量流入使中国面临的通胀压力加大, 央行也会采取降息政策。

第三, 从外汇占款角度来看, 美国货币政策扩张, 流入中国的美元资本增加, 外汇占款增加, 中国广义货币供应量M2增加;从贸易角度来看, 美国货币政策扩张, 美元贬值, 中国对美国出口减少、进口增加, 资金流出增加, 广义货币供应量M2减少。整体的冲击情况受到多重因素的相互作用, 从而呈现出波动态势。

第四, 美国货币政策对我国货币供应量的影响较小, 是因为外汇占款、贸易渠道的影响较为有限。外汇占款方面, 尽管近年我国外汇占款总额不断增长, 2013年末达到28.63万亿元, 但在M2中占比也仅有25%左右, 这其中美国的影响也只占一部分。贸易方面, 尽管美元贬值会对中美进出口带来一些影响, 但无法改变长期以来形成的巨大的对美贸易顺差。

第五, 美国货币政策对我国利率政策的冲击快, 主要因为利率政策由中国人民银行及时制定, 而货币供应量的变化需要通过公开市场操作等来实现, 相对来说需要较长的时间实现和反映出来。

三、美国货币政策对中巴货币政策溢出效应的比较

(一) 美国货币政策对巴西货币政策的溢出效应

之所以选取巴西做比较, 主要是考虑到巴西和中国是同属金砖国家的新兴经济体;但两国的经济发展模式又不完全相同。中巴的比较应该既有共通点又有差异。

1. 美国货币政策对巴西利率冲击的脉冲响应和方差分解结果。

模型设定为:{DLYUSY, DLYCPI, USI, DLYUSM, BRI}

2. 美国货币政策对巴西货币供应量M2冲击的脉冲响应和方差分解结果。

模型设定为:{DLYUSY, DLYCPI, DLYUSM, USI, DLYBRM}

(二) 美国货币政策对中巴货币政策溢出效应的比较分析

1. 美国货币政策对中国和巴西货币政策溢出效应的异同点比较, 比较美国货币政策对中国和巴西货币政策的溢出效应。

相同点在于:第一, 美国货币供应量的变动对于中国和巴西的利率政策均有反向的冲击。这与理论相符, LM曲线右移, 均衡利率下降。第二, 美国货币政策对中国和巴西的广义货币供应量M2的冲击程度较小, 冲击期较长, 有波动但长期趋于零。

不同点在于:第一, 美国利率对中国和巴西利率的冲击方向相反。如果美国利率水平下降, 中国的利率水平也会下降, 但巴西的利率水平会上升。第二, 美国货币供应量对巴西利率的冲击要明显强于中国。美国货币供应量M2一个标准差的信息带来的冲击, 中国利率绝对值最大的脉冲值为-0.0272, 而巴西为-0.3535。美国货币供应量冲击的贡献率方面, 以12个月后为例, 对中国仅有0.7%左右, 对巴西则达到35%左右。

2. 异同点的原因分析。

美国货币政策对中巴两国货币政策的都存在溢出效应, 因为中国和巴西对美国的贸易依存度都较高。2013年, 巴西与美国的贸易总额611.38亿美元, 占该国对外贸易总额的12.66%;中国与美国的贸易总额5210亿美元, 占中国对外贸易总额的12.52%。中美、巴美经济的联系度十分紧密。而溢出效应之所以存在差异, 与中巴两国的经济金融体制、发展状况是紧密相关的。

(1) 巴西的经济开放度更高, 更容易受到外部冲击。目前中国开放了经常项目, 资本项目开放程度还较低。而根据IMF的《汇兑安排和汇兑限制2010》, 巴西资本项目的71项中, 可兑换41项, 占比近60%;基本可兑换19项, 部分可兑换9项, 不可兑换2项。由于开放程度更高, 对外资流入流出的限制少, 国外货币政策的溢出渠道较中国更加通畅, 因此美国货币供应量、利率发生变化时, 引发的资本冲击更大。

(2) 巴西的货币政策是通货膨胀目标制, 而中国货币政策兼顾多目标。与中国不同, 巴西的货币政策实行的是通货膨胀目标制。虽然通胀目标制不排斥实施国中央银行拥有多个目标, 但要求其承认稳定的低通货膨胀是货币政策的首要长期目标。中央银行明确数量化的通胀目标, 包括点目标形式和区间目标形式, 并以此判定中央银行的工作绩效。

由于巴西资本管制相对没有中国严格, 因此美国实施量化宽松货币政策后, 大量资本涌入巴西, 导致其通胀压力不断加大。下面两个图别是巴西物价指数走势和中巴的基准利率变动情况。很明显巴西的基准利率变动趋势和其物价趋势相一致, 在通胀压力下, 巴西在金融危机后出现两个升息期, 而中国只有一个, 巴西要早于中国开始升息, 升息的幅度也要大于中国, 因为巴西受到以美国为主的发达经济体的扩张性货币政策的冲击更为剧烈。

四、美国货币政策溢出效应的影响因素分析与建议

(一) 货币政策溢出效应的影响因素

从中国与巴西的对比分析可以看出, 发达经济体货币政策溢出效应的影响因素主要有以下几个方面。

1. 经济金融开放程度。

经济的开放主要指贸易开放, 金融的开放主要指经常项目和资本项目的开放。这一点很容易理解, 一个国家对外互通的壁垒越少, 与外界的联系越紧密, 代表外国经济金融传导到国内的渠道越畅通, 也就越容易受到外部的影响。

2. 货币政策制度安排。

货币政策的制度安排, 将直接指导一个国家如何制定货币政策。在不同制度安排下, 在不同的货币政策目标下, 国内货币当局对国外各个因素冲击的反映程度也会有所不同。

3. 经济结构。

一个国家对外经济的占比, 代表了它对国外经济的依赖度和相关度。经济结构中, 外向型经济占比越高, 说明与外部经济的联系越紧密, 当外部环境发生变化时, 受到的影响也越大。如果一个国家的经济发展过度依赖于某一个国家, 当外国制定出对本国不利的货币政策时, 受到的冲击也会越大。

4. 经济发展状况。

货币政策溢出效应的大小, 与本国的经济发展状况也有很大关系。如果本国的经济过于脆弱, 来自国外的一个小小冲击都会引发大的震动。这种脆弱性可以体现在国家外债过高、外汇储备偏低等, 在外部冲击发生时, 国内没有能力采取应对措施。

5. 国际货币体系结构。

美国货币政策之所以对新兴经济体产生溢出效应, 很大一个原因也在于美元在当今国际货币体系中的主导地位。在当前的国际货币体系下, 美元的地位赋予了美国无限的、以美元计值的国际信用。美国在国际金融市场中具有绝对的控制力, 从而它的货币政策会产生全球性的溢出效应。

(二) 相关建议

1. 加强国际货币政策协调。

货币政策的溢出效应在此次金融危机中显现出来, 面对发达经济体货币溢出效应的负面影响, 越来越多国家提出国际货币政策协调。然而, 国际货币政策协调的可行性和有效性, 目前还值得商榷。2014年3月28日, 纽约联储主席威廉姆-杜德利表示, 世界主要央行需要根据国内经济制定货币政策, 在货币政策上进行准确的协调并不具有可行性, 也不可取。类似的话语, 格林斯潘也曾经说过, “美联储在制定政策时不会像关注美国福利一样去关注其他国家的福利。”

2. 既要逐步开放, 又要管理好资本流动。

尽管经济开放程度越高, 受到的冲击可能越大, 但这并不能否认经济开放对国内经济带来的巨大益处。全球经济自由化是不可改变的大趋势。要防范别国货币政策的副作用, 我国只有管理好资本流动, 不断完善资本流动的相关管理制度, 防止国际投机资本的涌入, 尤其是涌入房地产、资本市场等领域, 积累经济泡沫。尤其是我国资本项目将会逐渐开放, 这一过程中要加强对资本流动的监测。

3. 加快经济结构调整。

长期以来我国贸易依存度较高, 外向型经济的确给中国的经济发展注入了动力, 但也使得中国经济容易受到外部冲击。未来我国应当进一步改善经济结构, 首先, 要大力培育国内消费能力, 经济发展的三驾马车要齐头并进;其次, 要提高出口产品的核心竞争力, 改变过去的低端纯加工模式, 提高产品的科技含量, 提升在对外贸易中的话语权;第三, 要发展多向型的对外贸易, 不能对少数国家过于依赖。

4. 积极推进国际货币体系改革, 加快人民币国际化步伐。

美元“世界货币”的地位使得其从自身利益出发制定的货币政策, 会对其他国家带来较大的负面影响。要冲击美国等发达经济体在国际金融市场中的绝对话语权, 必须积极推进国际货币体系的改革, 改变当前美元独大的局面, 发展多头的模式。这也是人民币国际化推进的一个重要契机, 我们要加快人民币区域化、国际化的进程, 逐渐打破现有货币体系格局, 减缓对美国经济的依赖程度。

参考文献

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中国货币政策实证研究 篇10

存款准备金制定最早起源于英国,美国于1913年确立存款准备金制度,在1929年的经济危机时,美国的法定存款准备金制度使政府加强了对经济的干预,取得了良好的效果,于是其他国家纷纷效仿。现在,世界上大多数国家仍在使用法定存款准备金制度,但随着欧美等发达国家利率市场化不断加深,存款准备金政策的效果很弱,西方国家目前很少使用存款准备金作为货币政策来进行宏观调控。1984年中国建立存款准备金制度,但中国的实际情况是货币供应量仍然是货币政策的中介目标,加上利率的非市场化,使得存款准备金政策具有了实施的有效性基础。至今30多年,中央银行对法定存款准备金率共调整45次。2008年金融危机后2010年调整6次,2011年调整7次。理论上,货币供应量的变化会影响股票市场资金的供给,进而影响到股票的价格指数。假如中央银行降低存款准备金率,将会释放大量的货币资金到资本市场上,促使资金进入股票市场,拉升股票指数。从2010年1月到2016年2月期间,我国共调整21次存款准备金率,其中12次上调,9次下调,公布后首个交易日的上证指数表现为:21次上调整中有10次指数上涨,11次指数下跌;9次下调中,4次指数上涨,5次指数下跌。从以上事实可以看出,现实中存款准备金率的变动对股价指数的影响与理论上并不完全一致。

上海证券交易所和深圳证券交易所的成立标志着我国证券市场的正式形成,根据wind数据库统计,截至2016年4月16日,沪深两市上市公司共有2087家,总市值达468352亿元。由于我国市场经济体制不完善,股票的价格无法反映股票市场的供求情况,会造成股价的异常波动,这就需要政府对股市进行政策调控。目前,国内学者不仅研究存款准备金制度、调整存款准备金率对股票市场影响,同时还研究股票市场对调整存款准备金率的影响[1],总的来说,调整存款准备金率对股票市场的效应可以分为5个方面效应:宣示效应[2]、货币供应量效应、市场利率效应[3]、股价指数效应[4]和市场结构效应[5]。本文选取上证指数作为衡量股市走势指标,研究金融危机后存款准备金政策对股市的影响,一方面可以使投资者更好地把握投资决策方向,另一方面可以为央行在制定和实施货币政策提供参考。

2 实证分析

2.1 事件研究模型

2.1.1 模型假设条件与事件窗口选择

本文假设:中国证券市场属于半强势有效市场。根据基本的经济学原理,存款准备金率上调,市场流动性减弱股价下跌;存款准备金率下调,市场流动性增强股价上涨。

所谓的事件研究法(event study)是指当市场上发生某一事件时,排除其他影响股票价格的因素后,统计股价会不会产生较大的波动,以及是否会产生异常报酬率。本文选取调整金融机构人民币存款准备金率消息发布为事件日。具体来讲,事件分析法包括6个步骤,即确定事件及时间窗、选取样本数据、选取模型计算正常收益并估计参数、计算事件窗内的异常收益、进行异常收益的一致性检验并得出结论。

2.1.2 选取样本数据

本次研究是针对整个股票市场,因此选取上证综合指数为研究样本。2008年金融危机后,中央银行频繁调整存款准备金率。2008年、2010年、2011年、2012年、2015年分别调整9次、6次、7次、2次及5次。在过去的八年间,2011年~2013年中国股市处于熊市,2014年开始进入牛市阶段。为获得准确的实证研究结果,本文选取经济波动较小、经济运行平稳的年份为样本研究区间。经过挑选,最终选取2011年~2013年为熊市样本研究区间,2014年~2015年为牛市样本研究区间。本文研究所使用的股票交易数据均来自于同花顺软件。存款准备金率调整的数据来自于中国中央银行官网。

一般认为,存款准备金消息宣告日会影响人们对未来做出的预期,所以,本文选取调整信息宣布日为基点,考虑到宣布日后往往会有5~10天左右的政策执行缓冲期。记存款准备金率上调或下调的公布日为T0日,若遇休市日宣布调整,即记休市前的最后一个交易日为T0日,宣布日后第一个交易日为T0+l日。本文所涉及的窗口包括估计窗和事件窗,如图1所示,T0为事件日;t=T1至t=T0估计窗,其长度为L1=T1-T0;t=T0至t=T2代表事件窗,其长度为L2=T2-T0;。本文中事件窗为存款准备金率调整的公布日的当天和后9个交易日共计10天,估计窗为事件窗前10个交易日。即L1=10,L2=10。

2.2 实证结果分析

通过同花顺股票软件取得存款准备金率21次调整对应日期区间的上证指数,在运用Eviews软件对数据进行线性回归,结果如表1所示。根据回归结果分析可知,R2值是拟合优度检验值,数值越大说明方程的效果越好,对估计出来的正常收益率越有效。根据回归结果可知,2010年1月12日、2010年2月12日、2012年12月10日、2011年3月18日、2011年6月14日、2016年2月19日这6次的R2值过低,会使计算出来的正常收益失真,因此剔除出研究范围。

分析回归结果:R2值代表拟合优度,R2越大,回归方程结果越理想,正常收益率估计值越有效。笔者利用表1中各期回顾和各次存款准备金率调整消息宣布日的上证综合指数点数,估计出事件日的政策上证综合指数,然后分别计算出存款准备金调整事件日的正常收益率,查询存款准备金率调整事件日的上证指数计算出实际收益率,进一步计算出异常收益率。

从表2可知,2010年~2013年熊市期间央行上调存款准备金率7次下调3次。在7次上调中,异常收益率有4次上涨3次下跌。3次下调的过程中,异常收益率均为负值。理论上来讲,提高存款准备金率,银根缩紧市场流动性减弱,流入货币市场的资金减少进而导致股市下跌,异常收益率会降低。反之,异常收益率会增加。然而,实证研究结果表明,熊市期间调整存款准备金率对异常收益率的影响方向在短期内是不确定的。为了应对2008年金融危机,中国政府释放4万亿元刺激经济发展。2009年,为了进一步刺激经济的发展,中央及地方政府分别发放7500亿元及2000亿元政府债券筹集资金。在一系列宽松性货币政策实施后,无疑通货膨胀率会不断上升,政府需要不断上调存款准备金率回收市场流动性,控制通货膨胀。但2008年金融危机后中国房地产泡沫破裂,实体经济不景气。尽管政府采取多种措施刺激经济发展,投资者依旧持悲观态度,大部分投资者疯狂抛售股票防止损失更多。熊市背景下,存款准备金政策作用比较微弱。

2014年~2016年,央行调整存款准备金6次。本文选取2015年间的5次调整作为牛市研究样本,这5次均为下调存款准备金。理论上,下调存款准备金释放市场流动性,股市将注入更多货币资金以推动股票收益上涨。但从表3可以看出,仅有1次异常收益率是增加的,其余4次异常收益率均降低。2012年之后,我国GDP增速开始低于8%,2014年、2015年为7.3%和6.9%,社会经济面临转型升级。2014年之后,央行降低存款准备金率,释放流动性刺激经济发展。但由于滞后效应及其他现实因素,从实证结果可知,短期内存款准备金改变对股市的影响和一般经济理论有所差别。

数据来源于http://data.eastmoney.com/cjsj/ckzbj.html

3 结语

目前我国基准利率仍属于管制利率,存款准备金率的调整只能代表政府的意愿,不能反映真实的资金供需和成本,货币市场规模较小,市场化利率影响较小,微观主体对利率的敏感性差,这制约着我国货币政策调控功能的发挥。另外,我国股市发展时间较短,机制不完善,投机氛围严重,受政府干预严重,这些都制约着股市资源配置功能的发挥。

欧美股市发展历史悠久,上市公司质量高,进入退出机制健全,股市信息披露比较完善,再加上市场经济很完善,利率实现市场化,因此,资本市场和货币市场间资金能自由流动。资金的自由流动有利于股市资源配置功能的发挥,政府大多采用间接调控方式引导股市发展,政策具有很大规律性,因此引导股市发展效果也比较好。要使我国股市功能更好的发挥,不仅要从股市发展本身入手,还应从调控方面进行优化,具体来讲可以采取以下政策措施。

(1)大力发展货币市场,加快利率市场,应将培育货币市场与放松对商业银行的利率管制并举。

(2)进一步规范、发展股票市场,继续大力发展直接融资,扩大交易品种,让有条件且有上市意愿的企业都能上市融资,合理利用所融资金,实现企业价值最大。

(3)疏导货币市场与资本市场联系的渠道,在加强金融监管约束的基础上,发展跨市场产品,逐步放宽货币、资本市场间资金流通管制,实现资金在两个市场间合理流动。

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中国货币政策实证研究 篇11

关键词:贸易开放度;货币供应量;通货膨胀:VAR模型

中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:1009-9107(2009)04-0073-06

近年来,我国的进出口贸易总额持续增加,从2000年的4 743亿美元迅速增加到2005年的14 221亿美元,2007年更达 21 738亿美元。2008年1-7月我国的贸易总额为14 821.12亿美元,同比增长26.40%;其中出口总额为8 029.14亿美元,同比增长22.60%;进口总额为6 791.99亿美元,同比增长31.10%。自2004年5月起,贸易差额已经连续数月表现为顺差,并出现爆炸式增长:2004年为 320亿美元,2005年为1 019亿美元,2006年达1 775亿美元;到了2007年更增长到2 622亿美元,同比增加47.7%;2008年1-7月为1 237.15 亿美元。较高的贸易开放度和贸易收支顺差是我国外汇储备增加的重要原因,外汇储备增加通过外汇占款机制影响国内货币供应量,从而形成物价上涨压力。

本文利用1996年1月到2008年7月的月度时间序列数据,对我国贸易开放度、货币供应量与通货膨胀的关系进行了实证性的检验。随着我国经济对外开放的进一步深入,市场经济的不断完善,贸易开放度对国内物价波动的影响将越来越清晰,对于我国物价波动的判断必须放在全球经济供求平衡环境中,积极防范贸易途径的国际通货膨胀冲击。因此,本文的研究具有较强的理论意义和现实意义。

一、文献综述

贸易开放度与通货膨胀的关系是困惑国际经济学的问题之一。[1]该问题的研究始于Romer 对动态不一致性的研究。Romer[2]利用114个国家的截面数据进行实证分析,认为贸易开放度与通货膨胀存在负相关关系,这就是著名的通货膨胀一致性理论。Lane[3]建立一个价格僵硬的小型开放模型,结果表明在贸易开放度越高的国家其预期性的货币扩张所能获得利益越低,而且实证分析也支持Romer(1993)的观点。Gruben 和McLeod[4]认为更高的开放度可以产生低通货膨胀政策的承诺机制以降低平均通货膨胀率。Rogoff[5]发现,与亚洲新兴国家的贸易对发达国家商品的实际成本造成了向下的压力。但是并非所有学者都支持Romer(1993)的观点,Temple[1]采用菲利普斯曲线替换比率与贸易开放度的关系来验证Romer的通货膨胀一致性理论,实证结果并未显示两者存在显著的关系。Terra[6]对Romer 的实证分析提出质疑,他认为只有在债务危机时严重负债国家才会一致性显示贸易开放度与通货膨胀成显著的负相关关系,而高收入国家的贸易开放度与通货膨胀成正相关关系。Gamber and Hung[4]发现,进口产品对国内产业的渗透程度越高,进口价格波动对本国通货膨胀的影响越大。

我国学者孙立坚等[7]认为在汇率和外国出口价格对本国价格影响的传递链上,外部变化首先传递至国内价格上,再由此传递至国内厂商的生产要素价格,最后到达消费者商品价格。由于中国的进口商品在一定程度上受到国家管制,整体上是属于价格传递弹性较低的必需品,它与中国消费者的购买力无直接关系。陈全功、程蹊[8]在其所作的中国对外贸易影响国内通货膨胀水平的路径分析中,从贸易收支的角度综合考察了对外贸易对中国通货膨胀水平的影响,认为国内通货膨胀水平和贸易收支各项都缺乏明显的相关关系。刘华,卢孔标[9]运用格兰杰因果检验方法对进出口与国内物价波动的关系进行了验证。结果发现:进口价格主要改变生产厂商的生产要素价格,最终表现为国内工业品出厂价格指数变化。进出口对国内“总供给—总需求”的影响最显著,是影响物价波动的重要因素之一。黄新飞[10]用1978年到2003年中国的数据,通过协整和ECM模型分析发现贸易开放度与通货膨胀率在长期内呈负相关关系,并且贸易开放度是降低通货膨胀率的原因,维持协整关系的稳定有利于降低通货膨胀率。

我国学者关于对外开放与国内物价波动的研究是近几年才开始的,并侧重于汇率、国际市场价格波动、外汇储备、国际收支等因素对国内物价波动的影响,很少有文献关注贸易开放度对物价的影响。并且大多数是定性的研究,实证研究的文献很少。而本文运用月度时间序列数据,利用Johansen协整检验、格兰杰因果检验和脉冲响应函数,对贸易开放度、货币供应量与中国通货膨胀的长期关系和短期动态关系进行了实证性的检验,从而更明确阐明了三者之间的关系。

二、进出口贸易与通货膨胀的传导机制分析

研究表明,在国际贸易往来基础上,国内通货膨胀水平受进出口贸易影响的路径主要有三条:价格传递路径、“总供给—总需求”路径、货币供应量传递路径。

第一条路径是价格传递路径,即国外的物价水平通过本国的商品和服务进口而影响国内价格水平。在名义汇率不变情形下,根据“一物一价”原理,所进口的外国商品和服务价格水平会构成国内物价水平的一部分,从而可能造成“通缩”或“通胀”进口的现象。其传导机理是:进口价格国内厂商原料购进价格商品出厂价格国内商品价格。

第二条路径是进出口对国内“总供给—总需求”的影响。一国的商品和服务的进口形成国家总供给的一部分,出口构成总需求的一部分,在国内供给量和需求量一定情况下,进出口贸易会改变该国“总供给—总需求”平衡,从而使国内通货膨胀水平发生变化。也有学者将其定义为“对全球供求的敏感性”。[9]一般地,一国供过于求的产品通过出口输出到国际市场,可以缓解产能过剩造成的通缩压力;供不应求的产品则可以从国际市场进口,以缓解产能不足造成的通胀压力。

第三条路径是货币供给量传递路径,即对外贸易差额会影响本国外汇储备量,使中央银行的货币资产结构发生变化,构成外汇占款;而外汇占款的增长或减少,会影响本国货币投放总量变化,进而影响国内通货膨胀水平。其传导机理是:进出口差额外汇储备外汇占款货币供给量国内通货膨胀水平。货币冲销政策的有效性决定了收支变化带来的通胀压力。Calvo[11]在考察拉美国家的货币政策实践后指出,经常性的货币冲销干预只会导致国内利率的提高,抑制通货膨胀的效果并不好。

本文从第三条途径出发,研究了贸易开放度、货币供应量与中国通货膨胀的动态关系,我国贸易开放度不断提高所导致的货币供应量的增加,进而导致流动性过剩,是我国通货膨胀的重要原因。

三、贸易开放度、货币供应量与中国通货膨胀关系的协整分析

(一)模型和变量

向量自回归(Vector Auto Regressive, VAR)模型[12]采用多方程联立形成,它是用模型中所有内生当期变量对它们的若干期滞后值进行回归,从而 估计全部内生变量的动态关系。本文构造的VAR模型可以表示为:

本文主要有贸易开放度、货币供应量和消费者价格指数三个变量,各个变量解释如下:

中国货币政策实证研究 篇12

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GAR CH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。

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:

其中, 是yt的k×1维均值。

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:

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:

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:

阶数下模型的AIC、SC检验值, 最终选取最优的模型形式。

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。

(注:检验形式 (C, T, L) 分别表示单位根检验方程是否包括截距项、时间趋势项和滞后阶数, 符号***, **, *分别表示1%、5%、10%显著水平下的ADF临界值。)

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。

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。

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。

(注:概率=各区制的观测点个数/整个区间观测点个数, 持续时间=l/ (l-机制自我持续概率。)

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。

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。

摘要：本文采用1998年8月至2012年4月的月度数据, 通过构建MS-VECM模型开展实证分析, 对房价的增长速度进行区制划分, 并通过脉冲响应考察了在不同区制下我国房价与货币政策和经济形势的关系。