作者：李成黎克俊马文涛
当代经济科学 2012年03期
一、引言
过去20多年间，资产市场经受了大幅波动，与之伴随的是经济衰退和金融系统的不稳定，典型的如80年代日本地产泡沫以及最近爆发的美国次级债券危机。资产价格的下降不仅通过财富效应等影响消费，还降低抵押资产的价值，导致银行惜贷和企业资本性支出的减少，并经由金融加速器机制，引起投资的减少和经济活动的萎缩。事实上，资产价格的波动已成为实际产出波动的重要因素，研究表明资产价格还可能包含有关未来通货膨胀的信息。
鉴于资产价格的重要性，学术界对于资产价格在货币政策中的作用进行了富有成效的讨论。国外文献中，Bernanke和Gertler以及Schwartz等认为中央银行应关注通胀，只有资产价格波动显著影响经济增长或通胀时才应考虑利用货币政策烫平资产价格逆转对经济的负面效应[1][2]，Filardo和Roubini 等认为即使通胀位于目标范围内或处于中央银行的控制中也要积极应对资产价格的可能变化，防止由此引发的金融系统不稳定对经济形成冲击[3][4]。国内文献中，易刚和王召以及郭田勇从理论角度的分析，支持对资产价格的关注，增强我国货币政策调控经济的能力[5][6]。而实证分析未对此提供一致的支持，从资产价格与经济角度的研究认为，因资产价格能够指示未来通胀并且对产出缺口影响显著[7][8]，支持关注资产价格，而王擎和韩鑫涛以及周晖和王擎发现[9][10]，房价的波动以及房价与货币供应量的联动对GDP增速影响显著，而货币供应量与房价的联动变化剧烈，房价与经济增长的联动对经济增长的波动影响不显著，不支持关注资产价格。从货币政策调控本身看，一方面，殷波认为[11]，提高对资产价格的关注能改善货币政策的低效性，另一方面，孙华妤和马跃发现[12]，货币供给对股票市场的作用不显著，股票市场的货币政策传导不通畅；李成等也发现[13]，我国的货币政策主要针对产出与通胀，对资产价格和汇率变化反应并不充分。
整体上，现有的大多数理论与经验分析肯定以房价和股价为代表的资产价格在货币政策的显著作用，关注资产价格能提高货币政策的调控效率，增强宏观经济稳定。但是，对于到底选择何种货币政策工具调控才更为有效，并未给予明确回答。另外，现实中存在多种资产价格，到底关注哪一种也是问题，早期的分析多集中股价，近年研究开始关注房价。在我国，尽管股市市值不断增长，对经济影响逐步增大，但是，股票市场投机性强，泡沫化较为严重[14]。在此背景下，如果过度关注股市，必然会使得货币政策调整过于频繁、幅度过于剧烈，从而给宏观经济造成较大负面冲击。与之不同，房地产是我国居民和企业所持有的主要资产，其价格变动通过财富效应影响消费、通过资产负债表效应影响投资，从而带来产出和通胀的波动[15]；与此同时，房价冲击会显著改变货币需求的稳定，增强货币供给的内生性，进一步影响市场利率，且房价在货币政策传导中作用显著，传导效率较高[16]。因此，忽略房价将无法全面评价资产价格在货币政策中的重要性，不利于提高货币政策的调控效率。据此，选择房价作为本文分析的重点。
同时，应该看到，现代市场经济条件下，由于不同货币政策工具在调控范围和程度、政策执行的灵活性、有效性以及时滞等方面的差别，中央银行选择合适的货币政策工具来调控宏观经济显得极为重要。20世纪80年代以来，众多发达国家的中央银行纷纷放弃对货币供给量的调控，转而注重采用利率调控宏观经济。实践表明，价格型货币政策工具的运用在发达经济体取得巨大成功，导致实际产出与通胀的波动显著降低。在我国，货币政策工具主要包括数量型和价格型两类实质性工具、选择性信贷政策和窗口指导两类指导性工具[17]。因此，在货币政策应对资产价格时，除要选择合适资产价格外，还应该选择恰当的货币政策工具，与现有研究不同，本文考虑多种货币政策工具，试图为当前房价高度波动态势下货币政策工具选择和货币政策调控效率的提高提供理论与实践证据。
接下来，首先构建含房价的动态随机一般均衡模型，从理论角度刻画不同货币政策工具对房价和宏观经济波动的影响；其次，结合VAR模型和GARCH(1，1)-ABEKK模型，在统一框架下从经验角度验证不同货币政策工具对实体经济和房价的调控效应，包括均值溢出效应和波动溢出，能较为全面地理解多维度下不同货币工具的调控绩效；引入非对称项，探讨货币政策工具在紧缩与宽松之间转换时的非对称调控效应。事实上，在我国，紧缩货币政策时速度慢且幅度小，而在实施宽松货币政策时速度快且幅度大，呈显著的非对称性。接下来，本文的安排如下：第二部分，理论模型的构建；第三部分，基于三元非对称GARCH(1，1)-BEKK模型的实证分析；第四部分，结论及其政策含义。
二、理论模型
(一)模型的基本架构
1.家庭。
约束条件包括技术约束(7)式，借款约束(8)式以及如下资金流约束(10)式：
以麦克勒姆规则(McCallum Rule)和泰勒规则(Taylor Rule)分别代表数量型和价格型货币政策工具。麦克勒姆规则首先由McCallum提出[19]，设定如下形式：
(二)模型求解与脉冲响应函数模拟
1.参数校准
(1)基本参数校准
m刻画企业所获贷款量占抵押资产价值的比率，现有研究中，如Iacoviello[21]将该值定为0.89，本文亦取相同值。β、γ分别为家庭和企业家的效用折现因子，对于β，国内外研究中[22]，通常确定季度折现值为0.984，与随后的月度实证分析一致，取β=0.99，略大于季度值，对于γ，为避免企业家消费不足，而积累过多的财富以至于不再需要外源融资，假设折现因子γ小于β，与Iacoviello一致，定为0.98。均衡边际成本MC是零售商产品之间的替代弹性ε的函数，大多数国内外文献将ε取值定为11，则均衡时实际边际生产成本MC为0.91。对于零售商的调价概率θ，本文考虑的时间频率是月度，假定零售商一年调价一次则θ=11/12。对于房地产的产出弹性α，Iacoviello确定为0.03，本文亦取相同值。劳动供给弹性η，刘斌通过贝叶斯估计得到事后均值为6.16[23]，本文亦取相同值。结合上述参数值和模型稳态，可得：
(2)货币政策反应函数的校准
选取的时间范围为1998年1月到2010年4月，数据来源于国家统计局网站、中国人民银行网站以及CEIC数据库。在官方管制利率和市场化利率并存的利率体系中，选择7天银行间同业拆借利率和一年期存款利率表征价格型货币政策工具。实证分析中通常选择以货币供给量作为数量型工具的代表，而在历次宏观调控中的中央银行控制了商业银行的信贷规模投放量，因此，信贷规模是我国的另外一种形式的数量型货币政策工具，这也得到盛松成、吴培新支持[24]。分析中选用广义货币供给的同比增速和金融机构贷款余额的同比增速表征。采用居民消费者价格指数的月度同比代表通胀。实际产出方面，以工业增加值的同比增速表征。
所有数据均经过季节性处理和HP滤波处理。
图1 货币政策冲击对资产价格的影响(单位：%)
2.脉冲响应函数的模拟
图1、2、3中，分别代青同业拆借利率、官方管制利率、广义货币供给以及信贷规模。由图1可见，价格型和数量型货币政策工具调控下正向货币政策冲击对资产价格影响的区别就在于，价格型工具调控下正向货币政策冲击导致名义利率的提高，而数量型工具调控下正向货币政策冲击会导致货币供给增速的提高，带来名义利率的降低。具体地，由于价格粘性，名义利率的升高带来实际利率的增大，家庭持有房地产的预期收益的折现值降低，房地产需求减小；企业家方面，实际利率的提高导致房地产抵押贷款成本提高，降低贷款量，对房地产的需求也降低。房地产的总体需求降低，而模型中房地产供给固定，从而导致房价的降低；而当名义利率降低导致实际利率减小时，情况与之相反。不同货币政策工具调控下货币政策冲击对房价的影响存在差异，数量型货币政策工具的调控效应显著大于价格型工具，模型中上述差异主要受折现因子β和房地产抵押率m的影响，两者越大，数量型货币政策工具货币供给变化所带来的房价变化也就越大。
由图2可见，短期内资产价格冲击下产出呈正向反应，而中期内产出呈负向反应。事实上，资产价格的正向冲击下，一方面，企业通过既有的房地产抵押可获取的贷款量增加，可购买更多的房地产和劳动力用于生产，另一方面，资产价格的正向冲击带来房价的增高，抑制房地产需求的扩张，投入生产的房地产量减小，对产出扩张产生负面效应。资产价格冲击下两种效应同时发挥作用，短期内前一种效应大于后一种效应，带来产出的增加，中期内后一种效应逐渐占据主导，导致产出下降。相比较而言，价格型工具调控下资产价格冲击对产出的影响略大于数量型调控下资产价格冲击对产出的影响。
由图3可见，当采用价格型工具调控时资产价格冲击下短期内通胀呈负向反应，中期内通胀呈正向，而当采用数量型工具调控时中短期内资产价格冲击仅对通胀有负面效应。短期内通胀下降与产出扩张有关，而数量型工具调控下中期内通胀上升与中期内产出降低相关。
从不同货币工具下货币政策冲击对房价的影响看，以货币供给代表数量型工具时1%的正向货币政策冲击导致房价上升的最大幅度约14%，以信贷规模代表数量型工具时1%的正向货币政策冲击导致房价上升的最大幅度大约13%，以管制利率代表价格型工具时1%的正向货币政策冲击导致房价下降的最大幅度大约9%，以市场化利率代表价格型工具时1%的正向货币政策冲击导致房价下降的最大幅度大约6%。整体上，数量型货币工具调控下货币政策对房价格的影响大于价格型工具。
从不同货币政策工具下房价对产出与通胀的影响看，以货币供给代表数量型工具时1%正向房价冲击下产出初始上升大约0.2%，在第2期下降至-0.2%，随后呈反弹趋势，大约在第10期归于零值；对通胀影响相对滞后，初始未产生任何显著影响，在第2期时通胀下降大约0.01%，随后呈上升趋势，在第5期对通胀的影响转为正值，在第10期左右达到峰值0.002%，随后呈缓慢下降态势，大约在20期左右归于零值。以信贷规模代表数量型工具时1%的正向房价冲击对产出与通胀的影响与选择货币供给量时较为一致。以管制利率代表价格型工具时1%的正向房价冲击导致在初始时刻产出增加0.3%，在第2期下降至-0.05%，在第6期左右归于零值，对通胀的影响也与数量型工具相似，有显著的滞后效应，在初始时刻未呈明显的影响，在第2期下降至-0.012%，随后呈上升态势，大约在第15期左右归于零值。以市场化利率代表价格型工具时房价冲击的影响与管制利率类似。整体上，价格型工具调控下房价对产出与通胀的影响显著强于数量型工具，房价对产出的影响要显著强于通胀。
综合来看，不同货币工具调控下货币政策对房地产市场有不同的影响，而房地产市场对于实体经济也有不同的影响。相对而言，在前一种情况下数量型工具更为有效，而在后一种情况下价格型工具更为有显著。对于中央银行而言，采用货币政策调控房地产市场的目的在于降低对宏观经济的影响，由此来看，最优货币政策工具应满足条件：一方面能对房地产市场产生最大影响，另一方面能使房价对实体经济的影响达到最小。据此判断，数量型工具优于价格型工具。上述结论是基于新凯恩斯动态随机一般均衡模型而得出的。因该模型仅可看作对现实世界的近似模拟，基于此的结论是否符合我国现实还需要进一步验证。
三、基于三元GARCH(1，1)-Asymetric-BEKK模型的实证分析
(一)数据说明
分析区间为1998年1月至2010年4月。货币政策工具代理变量的选取同前一致。在我国存在多种房价指数，全国房屋销售价格总指数既涵盖经济适用房、普通住宅、高档住宅、办公楼、商业娱乐用房、工业仓储用房、商业性营业用房等房地产一级市场销售价格，还包括房地产二手市场的交易价格，能较为全面地反映我国房地产市场的整体状况，因此，选取这种指数表征房价。表1为从1998年1月到2010年4月数据的基本统计特征。从均值看，货币供给和信贷的增速均大于工业增加值增速，其中，货币供给增速M2与工业增加值增速相差近4%，信贷增速与工业增加值增速相差近2%，均大于1998年到2010年间居民消费者指数CPI的均值1.39%，反映十多年来我国货币政策总体上较为宽松，这也可从价格型工具中得到验证，同业拆借利率和一年期存款利率CKR[，t]均值减去CPI均值后，得到的实际利率分别为1.30%和1.68%，均不足2%。从变异系数看，变异系数最大的是房价，其次是官方管制利率和市场化利率，接下来是信贷供给增速，最小的是货币供给增速和产出增速，说明过去十多年间我国经济呈现平稳增长态势，而房地产市场波动较为剧烈；货币政策工具方面，价格型工具的波动显著大于数量型工具，说明中央银行对价格型工具的调整幅度大于数量型工具，意味着过去十年间中央银行加强价格型工具的运用。JB统计量、偏度和峰度显示，除工业增加值的增速外，其余变量均呈非正态分布；工业增加值增速接近标准正态分布，但左偏且峰度较平坦。变量及其平方的Ljung-Box Q统计量均显著，表明各个序列及其平方均有序列相关性即波动集聚性。ADF检验结果表明，所有序列均平稳。综合来看，上述数据适用于VAR(m)-MVGARCH(1，1)-ABEKK模型。
(二)VAR(m)-GARCH(1，1)-ABEKK模型的建立
在经济运行中，不同宏观经济变量之间，特别是货币政策与其他宏观经济变量之间往往存在相互影响、相互制约的关系，这种关系不仅体现在一阶矩上，也体现在二阶矩上，VAR-GARCH(1，1)-ABEKK模型便是对这种关系的良好测度，具体模型如下：均值方程：
上述模型可用于考查产出、房价以及货币政策之间相互影响，即均值溢出和波动溢出效应，也考查变量变化的非对称效应。均值溢出检验的统计量服从F分布。波动溢出效应的检验中采用似然比检验法，统计量LR为：
由此可见，在两种价格型货币政策工具调控下，房价与产出之间、房价以及产出与货币政策之间在均值与波动上存在不同程度的关联性。相比较而言，在同业拆借利率调控下，上述三对变量之间的均值溢出与波动溢出更为显著，官方管制利率调控下的均值溢出与波动溢出则较为微弱。这说明，相比官方管制利率而言，以同业拆借利率为代表的市场化利率的影响更为显著。事实上，一方面，这与官方管制利率的调整程度有关，从1998年1月截至到2010年4月，中国人民银行对金融机构一年期的法定存款利率共调整17次，即大约每9个月调整一次，难以对宏观经济和房地产市场的变化做出及时反应；另一方面，随着各项金融市场改革的逐步完成，已初步建立起以shibor为代表的短期利率体系和以国债收益率曲线为代表的长期利率体系，利率市场化程度有显著提高[28]，对未来通胀的预测能力增强[29]。所有这些都证实市场化利率对经济的影响在逐步加深。
2.数量型货币政策工具调控下模型的估计结果
表4和表5显示：从均值溢出看，在货币供给M2调控下房价与产出、房价与货币供给之间均在1%或者10%显著性水平下存在显著的双向均值溢出，而货币供给与产出之间也存在货币供给对产出的单向均值溢出；在信贷规模XD调控下仅房价与产出之间在5%显著性水平下存在显著的双向溢出，而信贷规模与房价之间仅在5%显著性水平下存在信贷规模对房价的单向均值溢出，信贷规模与产出之间无任何方向的均值溢出。从波动溢出效应看，在货币供给M2调控下产出与房价以及产出与货币供给之间仅在1%显著性水平下存在产出对房价和货币供给的单向波动溢出，而房价与货币供给之间却在1%显著性水平下存在双向波动溢出；在数量型工具XD调控下产出与房价，产出与信贷规模以及房价与信贷规模之间在1%或5%显著性水平下均双向波动溢出。
由此可见，在两种数量型货币工具调控下产出与房价、产出以及房价与货币政策之间在均值与波动上的相互联系不尽一致。相比较而言，在货币供给M2调控下上述变量之间的均值溢出更为突出，而在信贷规模XD调控下上述变量之间波动溢出更为明显。由于计量分析框架同时兼顾均值和波动的变化，因此，货币政策的有效调控不仅应在一阶矩有显著体现，还应在二阶矩有显著反映。由此可见，不同数量型货币工具调控下变量之间在均值溢出和波动溢出上的差异，为中央银行的数量型调控应同时考察货币供给量和信贷规模提供新的经验证据。事实上，在中央银行决定基础货币投放量之后，金融机构的放贷行为和社会公众的货币与信贷需求行为共同决定货币供给量和信贷规模，也确定与实体经济相关的金融资产和金融负债。就我国而言，1995年中央银行体制正式确立之后，货币政策调控长期依赖于对现金投放和信贷规模的控制，而1998年实现取消贷款限额控制和扩大公开市场业务操作为标志的直接调控向间接调控的转变，开始重点关注以广义货币供给M2为代表的货币供给，这在货币政策执行报告中得到充分体现。然而，近年经验研究表明，我国的货币指标对产出与通货膨胀的影响较为显著[30]，盛松成、吴培新甚至认为，中央银行在具体的政策操作中维持双中介目标(货币供给和信贷规模)的操作，这种双中介目标体系优于传统的货币供给单一中介目标体系，陈利平也认为考虑到政策传导时滞和货币政策扰动的存在，中央银行建立的中介目标综合指标中应重点关注货币供给M2和信贷规模[31]。
3.价格型货币政策工具与数量型工具对房价调控的比较分析
分析货币政策对房地产市场的调控效应，体现在两个方面，一个方面是货币政策与房价的关联性，另一个方面是房价与产出的关联性。前一个方面体现货币政策与资产价格直接关联，后一个方面则源自于对货币政策最终目标的考虑。对于中央银行而言，《中国人民银行法》规定，中央银行货币政策的目标是保持币值稳定，并以此促进经济增长，即产出是中央银行的最终政策目标，而中央银行对房地产市场的调控也主要服务于最终目标。
分析显示，就房价与产出的关联而言，价格型货币政策工具调控下，房价与产出之间存在显著的双向均值溢出，而仅同业拆借利率调控时产出对房价的单向波动溢出；而数量型货币政策工具调控下，房价与产出存在显著的双向均值与波动溢出。就货币政策与房价的关联而言，相比价格型货币政策工具调控而言，数量型货币政策工具调控下，房价与货币工具不仅在均值上相互溢出，在波动上也相互溢出。可见，数量型货币政策工具调控下货币政策与房价、房价与产出之间关联最为紧密，而价格型货币政策工具调控下上述的联系较为松散。
在前述理论模型分析中，我们指出中央银行采用货币政策调控房地产市场的目的在于降低房地产市场波动对宏观经济的影响，并强调最优货币政策工具应满足如下条件：一方面对房地产市场产生最大程度的影响，另一方面能使房价对实体经济的影响达到最小。事实上，当货币政策工具与房价联系更为紧密时，货币政策工具才有可能对房地产市场产生最大影响，而要让房价对实体经济的影响达到最小化，房价与实体经济的关联性应较为微弱[32]。按照上述标准，就货币政策对房价的影响程度而言，数量型货币政策工具无疑最为显著，而从房价对实体经济的影响程度而言，价格型货币政策工具最为有效，这一结论与前述理论模型分析在前一个方面是一致的，而在后一个方面并不一致。从非对称效应来看，数量型工具可能比价格型工具更为有效，具体体现在：参数g32刻画货币政策工具调整对房价的直接非对称冲击效应，价格型工具调控下，参数的绝对值分别为0.0298和0.0284，而数量型工具调控下，参数的绝对值分别为0.1093和0.5364，即数量型政策工具对房价的非对称冲击效应大于价格型工具。整体而言，尽管数量型工具在房地产市场调控中能够起到更为显著的作用，但是，为降低房价波动的负面效应，也不应该忽视价格型工具的作用。事实上，人民银行多次强调货币政策操作综合运用了数量型和价格型货币政策工具，而随着我国金融业改革的推进，货币政策必然要从数量型调控向价格型调控转变，以利率作为货币政策中介目标的要求越来越强烈，但是我国利率市场化进程尚未完成，价格型工具尚不能完全取代数量型工具，而同时采用两种工具则可弥补各自不足，提高货币政策调控绩效。
四、结论以及政策建议
本文首先通过构建包含房价的动态随机一般均衡模型，模拟分析的基础上揭示不同货币工具调控下货币政策对房价的影响以及房价对实体经济(产出与通货膨胀)的影响，并认为中央银行采用货币政策调控房地产市场的目的在于降低房地产市场波动对宏观经济的影响，同时指出调控房地产市场的最优货币政策工具应满足如下条件：一方面该种货币政策能对房地产市场产生最大程度的影响，另一方面在该种货币工具调控下能使房价对实体经济的影响达到最小。据此发现，数量型工具可能在房地产市场的调控中要优于价格型工具。其次，利用三元非对称BEKK模型从均值溢出与波动溢出两个角度对理论模型的结论进行验证发现，与理论模型所揭示的一样，数量型工具在房地产市场调控中存在一定程度的相对优势，但是，由于数量型工具调控下房地产市场与实体经济的关联性强于价格型工具，降低数量型工具的相对调控优势，说明在实际调控中尽管中央银行应以数量型工具为主，但是并不能忽视价格型工具的作用，即中央银行在房地产市场中的调控中应该综合运用数量型与价格型工具。还发现：(1)单就价格型工具而言，以同业拆借利率为代表的市场化利率对房地产市场的影响大于管制利率，单就数量型工具而言，以货币供给量为中介还是以信贷规模为中介两者并无显著差异；(2)在非对称效应方面，数量型工具对房地产市场的影响显著强于价格型调控。
可以预见，随着利率市场化进程的推进，以同业拆借利率为代表的市场化利率影响会逐步深化。在这个转型过程中，应综合使用两种货币政策工具，尤为重要的是，要加大利率工具的使用力度，增强房地产市场对利率敏感度。
作者介绍：李成，西安交通大学经济与金融学院金融系主任、教授，博士生导师，陕西 西安 710061；黎克俊，马文涛，西安交通大学经济与金融学院金融学博士研究生，陕西 西安 710061。
作者：李成黎克俊马文涛
当代经济科学 2012年03期
一、引言
过去20多年间，资产市场经受了大幅波动，与之伴随的是经济衰退和金融系统的不稳定，典型的如80年代日本地产泡沫以及最近爆发的美国次级债券危机。资产价格的下降不仅通过财富效应等影响消费，还降低抵押资产的价值，导致银行惜贷和企业资本性支出的减少，并经由金融加速器机制，引起投资的减少和经济活动的萎缩。事实上，资产价格的波动已成为实际产出波动的重要因素，研究表明资产价格还可能包含有关未来通货膨胀的信息。
鉴于资产价格的重要性，学术界对于资产价格在货币政策中的作用进行了富有成效的讨论。国外文献中，Bernanke和Gertler以及Schwartz等认为中央银行应关注通胀，只有资产价格波动显著影响经济增长或通胀时才应考虑利用货币政策烫平资产价格逆转对经济的负面效应[1][2]，Filardo和Roubini 等认为即使通胀位于目标范围内或处于中央银行的控制中也要积极应对资产价格的可能变化，防止由此引发的金融系统不稳定对经济形成冲击[3][4]。国内文献中，易刚和王召以及郭田勇从理论角度的分析，支持对资产价格的关注，增强我国货币政策调控经济的能力[5][6]。而实证分析未对此提供一致的支持，从资产价格与经济角度的研究认为，因资产价格能够指示未来通胀并且对产出缺口影响显著[7][8]，支持关注资产价格，而王擎和韩鑫涛以及周晖和王擎发现[9][10]，房价的波动以及房价与货币供应量的联动对GDP增速影响显著，而货币供应量与房价的联动变化剧烈，房价与经济增长的联动对经济增长的波动影响不显著，不支持关注资产价格。从货币政策调控本身看，一方面，殷波认为[11]，提高对资产价格的关注能改善货币政策的低效性，另一方面，孙华妤和马跃发现[12]，货币供给对股票市场的作用不显著，股票市场的货币政策传导不通畅；李成等也发现[13]，我国的货币政策主要针对产出与通胀，对资产价格和汇率变化反应并不充分。
整体上，现有的大多数理论与经验分析肯定以房价和股价为代表的资产价格在货币政策的显著作用，关注资产价格能提高货币政策的调控效率，增强宏观经济稳定。但是，对于到底选择何种货币政策工具调控才更为有效，并未给予明确回答。另外，现实中存在多种资产价格，到底关注哪一种也是问题，早期的分析多集中股价，近年研究开始关注房价。在我国，尽管股市市值不断增长，对经济影响逐步增大，但是，股票市场投机性强，泡沫化较为严重[14]。在此背景下，如果过度关注股市，必然会使得货币政策调整过于频繁、幅度过于剧烈，从而给宏观经济造成较大负面冲击。与之不同，房地产是我国居民和企业所持有的主要资产，其价格变动通过财富效应影响消费、通过资产负债表效应影响投资，从而带来产出和通胀的波动[15]；与此同时，房价冲击会显著改变货币需求的稳定，增强货币供给的内生性，进一步影响市场利率，且房价在货币政策传导中作用显著，传导效率较高[16]。因此，忽略房价将无法全面评价资产价格在货币政策中的重要性，不利于提高货币政策的调控效率。据此，选择房价作为本文分析的重点。
同时，应该看到，现代市场经济条件下，由于不同货币政策工具在调控范围和程度、政策执行的灵活性、有效性以及时滞等方面的差别，中央银行选择合适的货币政策工具来调控宏观经济显得极为重要。20世纪80年代以来，众多发达国家的中央银行纷纷放弃对货币供给量的调控，转而注重采用利率调控宏观经济。实践表明，价格型货币政策工具的运用在发达经济体取得巨大成功，导致实际产出与通胀的波动显著降低。在我国，货币政策工具主要包括数量型和价格型两类实质性工具、选择性信贷政策和窗口指导两类指导性工具[17]。因此，在货币政策应对资产价格时，除要选择合适资产价格外，还应该选择恰当的货币政策工具，与现有研究不同，本文考虑多种货币政策工具，试图为当前房价高度波动态势下货币政策工具选择和货币政策调控效率的提高提供理论与实践证据。
接下来，首先构建含房价的动态随机一般均衡模型，从理论角度刻画不同货币政策工具对房价和宏观经济波动的影响；其次，结合VAR模型和GARCH(1，1)-ABEKK模型，在统一框架下从经验角度验证不同货币政策工具对实体经济和房价的调控效应，包括均值溢出效应和波动溢出，能较为全面地理解多维度下不同货币工具的调控绩效；引入非对称项，探讨货币政策工具在紧缩与宽松之间转换时的非对称调控效应。事实上，在我国，紧缩货币政策时速度慢且幅度小，而在实施宽松货币政策时速度快且幅度大，呈显著的非对称性。接下来，本文的安排如下：第二部分，理论模型的构建；第三部分，基于三元非对称GARCH(1，1)-BEKK模型的实证分析；第四部分，结论及其政策含义。
二、理论模型
(一)模型的基本架构
1.家庭。
约束条件包括技术约束(7)式，借款约束(8)式以及如下资金流约束(10)式：
以麦克勒姆规则(McCallum Rule)和泰勒规则(Taylor Rule)分别代表数量型和价格型货币政策工具。麦克勒姆规则首先由McCallum提出[19]，设定如下形式：
(二)模型求解与脉冲响应函数模拟
1.参数校准
(1)基本参数校准
m刻画企业所获贷款量占抵押资产价值的比率，现有研究中，如Iacoviello[21]将该值定为0.89，本文亦取相同值。β、γ分别为家庭和企业家的效用折现因子，对于β，国内外研究中[22]，通常确定季度折现值为0.984，与随后的月度实证分析一致，取β=0.99，略大于季度值，对于γ，为避免企业家消费不足，而积累过多的财富以至于不再需要外源融资，假设折现因子γ小于β，与Iacoviello一致，定为0.98。均衡边际成本MC是零售商产品之间的替代弹性ε的函数，大多数国内外文献将ε取值定为11，则均衡时实际边际生产成本MC为0.91。对于零售商的调价概率θ，本文考虑的时间频率是月度，假定零售商一年调价一次则θ=11/12。对于房地产的产出弹性α，Iacoviello确定为0.03，本文亦取相同值。劳动供给弹性η，刘斌通过贝叶斯估计得到事后均值为6.16[23]，本文亦取相同值。结合上述参数值和模型稳态，可得：
(2)货币政策反应函数的校准
选取的时间范围为1998年1月到2010年4月，数据来源于国家统计局网站、中国人民银行网站以及CEIC数据库。在官方管制利率和市场化利率并存的利率体系中，选择7天银行间同业拆借利率和一年期存款利率表征价格型货币政策工具。实证分析中通常选择以货币供给量作为数量型工具的代表，而在历次宏观调控中的中央银行控制了商业银行的信贷规模投放量，因此，信贷规模是我国的另外一种形式的数量型货币政策工具，这也得到盛松成、吴培新支持[24]。分析中选用广义货币供给的同比增速和金融机构贷款余额的同比增速表征。采用居民消费者价格指数的月度同比代表通胀。实际产出方面，以工业增加值的同比增速表征。
所有数据均经过季节性处理和HP滤波处理。
图1 货币政策冲击对资产价格的影响(单位：%)
2.脉冲响应函数的模拟
图1、2、3中，分别代青同业拆借利率、官方管制利率、广义货币供给以及信贷规模。由图1可见，价格型和数量型货币政策工具调控下正向货币政策冲击对资产价格影响的区别就在于，价格型工具调控下正向货币政策冲击导致名义利率的提高，而数量型工具调控下正向货币政策冲击会导致货币供给增速的提高，带来名义利率的降低。具体地，由于价格粘性，名义利率的升高带来实际利率的增大，家庭持有房地产的预期收益的折现值降低，房地产需求减小；企业家方面，实际利率的提高导致房地产抵押贷款成本提高，降低贷款量，对房地产的需求也降低。房地产的总体需求降低，而模型中房地产供给固定，从而导致房价的降低；而当名义利率降低导致实际利率减小时，情况与之相反。不同货币政策工具调控下货币政策冲击对房价的影响存在差异，数量型货币政策工具的调控效应显著大于价格型工具，模型中上述差异主要受折现因子β和房地产抵押率m的影响，两者越大，数量型货币政策工具货币供给变化所带来的房价变化也就越大。
由图2可见，短期内资产价格冲击下产出呈正向反应，而中期内产出呈负向反应。事实上，资产价格的正向冲击下，一方面，企业通过既有的房地产抵押可获取的贷款量增加，可购买更多的房地产和劳动力用于生产，另一方面，资产价格的正向冲击带来房价的增高，抑制房地产需求的扩张，投入生产的房地产量减小，对产出扩张产生负面效应。资产价格冲击下两种效应同时发挥作用，短期内前一种效应大于后一种效应，带来产出的增加，中期内后一种效应逐渐占据主导，导致产出下降。相比较而言，价格型工具调控下资产价格冲击对产出的影响略大于数量型调控下资产价格冲击对产出的影响。
由图3可见，当采用价格型工具调控时资产价格冲击下短期内通胀呈负向反应，中期内通胀呈正向，而当采用数量型工具调控时中短期内资产价格冲击仅对通胀有负面效应。短期内通胀下降与产出扩张有关，而数量型工具调控下中期内通胀上升与中期内产出降低相关。
从不同货币工具下货币政策冲击对房价的影响看，以货币供给代表数量型工具时1%的正向货币政策冲击导致房价上升的最大幅度约14%，以信贷规模代表数量型工具时1%的正向货币政策冲击导致房价上升的最大幅度大约13%，以管制利率代表价格型工具时1%的正向货币政策冲击导致房价下降的最大幅度大约9%，以市场化利率代表价格型工具时1%的正向货币政策冲击导致房价下降的最大幅度大约6%。整体上，数量型货币工具调控下货币政策对房价格的影响大于价格型工具。
从不同货币政策工具下房价对产出与通胀的影响看，以货币供给代表数量型工具时1%正向房价冲击下产出初始上升大约0.2%，在第2期下降至-0.2%，随后呈反弹趋势，大约在第10期归于零值；对通胀影响相对滞后，初始未产生任何显著影响，在第2期时通胀下降大约0.01%，随后呈上升趋势，在第5期对通胀的影响转为正值，在第10期左右达到峰值0.002%，随后呈缓慢下降态势，大约在20期左右归于零值。以信贷规模代表数量型工具时1%的正向房价冲击对产出与通胀的影响与选择货币供给量时较为一致。以管制利率代表价格型工具时1%的正向房价冲击导致在初始时刻产出增加0.3%，在第2期下降至-0.05%，在第6期左右归于零值，对通胀的影响也与数量型工具相似，有显著的滞后效应，在初始时刻未呈明显的影响，在第2期下降至-0.012%，随后呈上升态势，大约在第15期左右归于零值。以市场化利率代表价格型工具时房价冲击的影响与管制利率类似。整体上，价格型工具调控下房价对产出与通胀的影响显著强于数量型工具，房价对产出的影响要显著强于通胀。
综合来看，不同货币工具调控下货币政策对房地产市场有不同的影响，而房地产市场对于实体经济也有不同的影响。相对而言，在前一种情况下数量型工具更为有效，而在后一种情况下价格型工具更为有显著。对于中央银行而言，采用货币政策调控房地产市场的目的在于降低对宏观经济的影响，由此来看，最优货币政策工具应满足条件：一方面能对房地产市场产生最大影响，另一方面能使房价对实体经济的影响达到最小。据此判断，数量型工具优于价格型工具。上述结论是基于新凯恩斯动态随机一般均衡模型而得出的。因该模型仅可看作对现实世界的近似模拟，基于此的结论是否符合我国现实还需要进一步验证。
三、基于三元GARCH(1，1)-Asymetric-BEKK模型的实证分析
(一)数据说明
分析区间为1998年1月至2010年4月。货币政策工具代理变量的选取同前一致。在我国存在多种房价指数，全国房屋销售价格总指数既涵盖经济适用房、普通住宅、高档住宅、办公楼、商业娱乐用房、工业仓储用房、商业性营业用房等房地产一级市场销售价格，还包括房地产二手市场的交易价格，能较为全面地反映我国房地产市场的整体状况，因此，选取这种指数表征房价。表1为从1998年1月到2010年4月数据的基本统计特征。从均值看，货币供给和信贷的增速均大于工业增加值增速，其中，货币供给增速M2与工业增加值增速相差近4%，信贷增速与工业增加值增速相差近2%，均大于1998年到2010年间居民消费者指数CPI的均值1.39%，反映十多年来我国货币政策总体上较为宽松，这也可从价格型工具中得到验证，同业拆借利率和一年期存款利率CKR[，t]均值减去CPI均值后，得到的实际利率分别为1.30%和1.68%，均不足2%。从变异系数看，变异系数最大的是房价，其次是官方管制利率和市场化利率，接下来是信贷供给增速，最小的是货币供给增速和产出增速，说明过去十多年间我国经济呈现平稳增长态势，而房地产市场波动较为剧烈；货币政策工具方面，价格型工具的波动显著大于数量型工具，说明中央银行对价格型工具的调整幅度大于数量型工具，意味着过去十年间中央银行加强价格型工具的运用。JB统计量、偏度和峰度显示，除工业增加值的增速外，其余变量均呈非正态分布；工业增加值增速接近标准正态分布，但左偏且峰度较平坦。变量及其平方的Ljung-Box Q统计量均显著，表明各个序列及其平方均有序列相关性即波动集聚性。ADF检验结果表明，所有序列均平稳。综合来看，上述数据适用于VAR(m)-MVGARCH(1，1)-ABEKK模型。
(二)VAR(m)-GARCH(1，1)-ABEKK模型的建立
在经济运行中，不同宏观经济变量之间，特别是货币政策与其他宏观经济变量之间往往存在相互影响、相互制约的关系，这种关系不仅体现在一阶矩上，也体现在二阶矩上，VAR-GARCH(1，1)-ABEKK模型便是对这种关系的良好测度，具体模型如下：均值方程：
上述模型可用于考查产出、房价以及货币政策之间相互影响，即均值溢出和波动溢出效应，也考查变量变化的非对称效应。均值溢出检验的统计量服从F分布。波动溢出效应的检验中采用似然比检验法，统计量LR为：
由此可见，在两种价格型货币政策工具调控下，房价与产出之间、房价以及产出与货币政策之间在均值与波动上存在不同程度的关联性。相比较而言，在同业拆借利率调控下，上述三对变量之间的均值溢出与波动溢出更为显著，官方管制利率调控下的均值溢出与波动溢出则较为微弱。这说明，相比官方管制利率而言，以同业拆借利率为代表的市场化利率的影响更为显著。事实上，一方面，这与官方管制利率的调整程度有关，从1998年1月截至到2010年4月，中国人民银行对金融机构一年期的法定存款利率共调整17次，即大约每9个月调整一次，难以对宏观经济和房地产市场的变化做出及时反应；另一方面，随着各项金融市场改革的逐步完成，已初步建立起以shibor为代表的短期利率体系和以国债收益率曲线为代表的长期利率体系，利率市场化程度有显著提高[28]，对未来通胀的预测能力增强[29]。所有这些都证实市场化利率对经济的影响在逐步加深。
2.数量型货币政策工具调控下模型的估计结果
表4和表5显示：从均值溢出看，在货币供给M2调控下房价与产出、房价与货币供给之间均在1%或者10%显著性水平下存在显著的双向均值溢出，而货币供给与产出之间也存在货币供给对产出的单向均值溢出；在信贷规模XD调控下仅房价与产出之间在5%显著性水平下存在显著的双向溢出，而信贷规模与房价之间仅在5%显著性水平下存在信贷规模对房价的单向均值溢出，信贷规模与产出之间无任何方向的均值溢出。从波动溢出效应看，在货币供给M2调控下产出与房价以及产出与货币供给之间仅在1%显著性水平下存在产出对房价和货币供给的单向波动溢出，而房价与货币供给之间却在1%显著性水平下存在双向波动溢出；在数量型工具XD调控下产出与房价，产出与信贷规模以及房价与信贷规模之间在1%或5%显著性水平下均双向波动溢出。
由此可见，在两种数量型货币工具调控下产出与房价、产出以及房价与货币政策之间在均值与波动上的相互联系不尽一致。相比较而言，在货币供给M2调控下上述变量之间的均值溢出更为突出，而在信贷规模XD调控下上述变量之间波动溢出更为明显。由于计量分析框架同时兼顾均值和波动的变化，因此，货币政策的有效调控不仅应在一阶矩有显著体现，还应在二阶矩有显著反映。由此可见，不同数量型货币工具调控下变量之间在均值溢出和波动溢出上的差异，为中央银行的数量型调控应同时考察货币供给量和信贷规模提供新的经验证据。事实上，在中央银行决定基础货币投放量之后，金融机构的放贷行为和社会公众的货币与信贷需求行为共同决定货币供给量和信贷规模，也确定与实体经济相关的金融资产和金融负债。就我国而言，1995年中央银行体制正式确立之后，货币政策调控长期依赖于对现金投放和信贷规模的控制，而1998年实现取消贷款限额控制和扩大公开市场业务操作为标志的直接调控向间接调控的转变，开始重点关注以广义货币供给M2为代表的货币供给，这在货币政策执行报告中得到充分体现。然而，近年经验研究表明，我国的货币指标对产出与通货膨胀的影响较为显著[30]，盛松成、吴培新甚至认为，中央银行在具体的政策操作中维持双中介目标(货币供给和信贷规模)的操作，这种双中介目标体系优于传统的货币供给单一中介目标体系，陈利平也认为考虑到政策传导时滞和货币政策扰动的存在，中央银行建立的中介目标综合指标中应重点关注货币供给M2和信贷规模[31]。
3.价格型货币政策工具与数量型工具对房价调控的比较分析
分析货币政策对房地产市场的调控效应，体现在两个方面，一个方面是货币政策与房价的关联性，另一个方面是房价与产出的关联性。前一个方面体现货币政策与资产价格直接关联，后一个方面则源自于对货币政策最终目标的考虑。对于中央银行而言，《中国人民银行法》规定，中央银行货币政策的目标是保持币值稳定，并以此促进经济增长，即产出是中央银行的最终政策目标，而中央银行对房地产市场的调控也主要服务于最终目标。
分析显示，就房价与产出的关联而言，价格型货币政策工具调控下，房价与产出之间存在显著的双向均值溢出，而仅同业拆借利率调控时产出对房价的单向波动溢出；而数量型货币政策工具调控下，房价与产出存在显著的双向均值与波动溢出。就货币政策与房价的关联而言，相比价格型货币政策工具调控而言，数量型货币政策工具调控下，房价与货币工具不仅在均值上相互溢出，在波动上也相互溢出。可见，数量型货币政策工具调控下货币政策与房价、房价与产出之间关联最为紧密，而价格型货币政策工具调控下上述的联系较为松散。
在前述理论模型分析中，我们指出中央银行采用货币政策调控房地产市场的目的在于降低房地产市场波动对宏观经济的影响，并强调最优货币政策工具应满足如下条件：一方面对房地产市场产生最大程度的影响，另一方面能使房价对实体经济的影响达到最小。事实上，当货币政策工具与房价联系更为紧密时，货币政策工具才有可能对房地产市场产生最大影响，而要让房价对实体经济的影响达到最小化，房价与实体经济的关联性应较为微弱[32]。按照上述标准，就货币政策对房价的影响程度而言，数量型货币政策工具无疑最为显著，而从房价对实体经济的影响程度而言，价格型货币政策工具最为有效，这一结论与前述理论模型分析在前一个方面是一致的，而在后一个方面并不一致。从非对称效应来看，数量型工具可能比价格型工具更为有效，具体体现在：参数g32刻画货币政策工具调整对房价的直接非对称冲击效应，价格型工具调控下，参数的绝对值分别为0.0298和0.0284，而数量型工具调控下，参数的绝对值分别为0.1093和0.5364，即数量型政策工具对房价的非对称冲击效应大于价格型工具。整体而言，尽管数量型工具在房地产市场调控中能够起到更为显著的作用，但是，为降低房价波动的负面效应，也不应该忽视价格型工具的作用。事实上，人民银行多次强调货币政策操作综合运用了数量型和价格型货币政策工具，而随着我国金融业改革的推进，货币政策必然要从数量型调控向价格型调控转变，以利率作为货币政策中介目标的要求越来越强烈，但是我国利率市场化进程尚未完成，价格型工具尚不能完全取代数量型工具，而同时采用两种工具则可弥补各自不足，提高货币政策调控绩效。
四、结论以及政策建议
本文首先通过构建包含房价的动态随机一般均衡模型，模拟分析的基础上揭示不同货币工具调控下货币政策对房价的影响以及房价对实体经济(产出与通货膨胀)的影响，并认为中央银行采用货币政策调控房地产市场的目的在于降低房地产市场波动对宏观经济的影响，同时指出调控房地产市场的最优货币政策工具应满足如下条件：一方面该种货币政策能对房地产市场产生最大程度的影响，另一方面在该种货币工具调控下能使房价对实体经济的影响达到最小。据此发现，数量型工具可能在房地产市场的调控中要优于价格型工具。其次，利用三元非对称BEKK模型从均值溢出与波动溢出两个角度对理论模型的结论进行验证发现，与理论模型所揭示的一样，数量型工具在房地产市场调控中存在一定程度的相对优势，但是，由于数量型工具调控下房地产市场与实体经济的关联性强于价格型工具，降低数量型工具的相对调控优势，说明在实际调控中尽管中央银行应以数量型工具为主，但是并不能忽视价格型工具的作用，即中央银行在房地产市场中的调控中应该综合运用数量型与价格型工具。还发现：(1)单就价格型工具而言，以同业拆借利率为代表的市场化利率对房地产市场的影响大于管制利率，单就数量型工具而言，以货币供给量为中介还是以信贷规模为中介两者并无显著差异；(2)在非对称效应方面，数量型工具对房地产市场的影响显著强于价格型调控。
可以预见，随着利率市场化进程的推进，以同业拆借利率为代表的市场化利率影响会逐步深化。在这个转型过程中，应综合使用两种货币政策工具，尤为重要的是，要加大利率工具的使用力度，增强房地产市场对利率敏感度。
作者介绍：李成，西安交通大学经济与金融学院金融系主任、教授，博士生导师，陕西 西安 710061；黎克俊，马文涛，西安交通大学经济与金融学院金融学博士研究生，陕西 西安 710061。