国资产价格变动的宏观效应检验.doc

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1、国资产价格变动的宏观效应检验内容提要资产价格变动与金融系统稳定具有密切的关系，将资产价格 纳入宏观审慎监管框架在国际上正得到越来越广泛的认同。必须建立一个对 资产价格合理性进行判断的分析框架，其中最重要的部分是对资产价格变动 对金融体系和实体经济的影响进行定量测算。本文从两个层面检验了中国资 产价格波动的宏观效应：一是房地产价格和股票价格是否反映未来的通货膨 胀预期，二是资产价格变动的财富效应是否显著存在。研究结论显示： (1)资产价格领先于商品价格的变动，资产价格的上涨（无论是房地产价格 还是股票价格）之后，将跟随着商品价格的上涨，但随后资产价格（尤其是 股票价格）将下跌，房地产价格和股票价

2、格在一定程度上均有助于对未来通 货膨胀的预测；（2)中国房地产和股市的财富效应均显著存在，但比较微弱， 房地产价格变动的财富效应存在滞后效应，房地产价格的上升短期内将引起 消费减少，然后再增加。关键词资产价格商品价格金融稳定宏观审慎监管一、弓I 言2007年美国次贷危机的爆发，引发了对现行金融监管框架的全面反思， 加强宏观审慎监管以保障金融体系的稳定迅速成为各国政府、国际组织及学 术界的共识。在全球资产市场膨胀，其交易远大于实体经济交易规模的背景 下，资产价格在物价稳定、金融稳定和宏观经济运行中的作用越来越重要。 资产市场的过度波动（尤其是资产市场泡沫的集聚）与金融机构（尤其是银 行）的过度风

3、险承担行为是影响金融稳定的两大核心因素，而且资产市场价 格波动周期与银行信贷周期具有明显的“相互增强”机制。本轮金融危机 期间，救助和刺激性质的大量货币投放、市场信心好转驱动的市场流动性恢 复可能成为后危机时代资产价格泡沫、全球潜在通货膨胀的两大重要影响因 素，而微观主体预期引起的资金流动将成为强化该机制的核心推动力，有可 能孕育新的系统性风险。所以，探讨资产价格变动对金融体系和实体经济的 影响，对于系统性金融风险的识别与测度以及宏观审慎监管框架的构建都具 有重要的政策意义。近年来，随着市场化的进一步推进，我国资产市场发展速度很快，微观 个体的股票等金融资产配置比例也明显提高。而自福利分房取消

4、以来，居民 开始将大量的投资与消费向住房支出倾斜，未来房地产费用支出已开始对当 前的生活消费产生巨大替代作用。另外，受国内外经济金融环境和调控政策 的影响，近年来中国股市价格波动幅度较大，房地产市场起伏频繁。宏观审 慎监管政策是否以及如何考虑资产价格，资产价格的波动引起金融体系不稳 定的边界条件是什么，其对金融体系和实体经济的影响程度如何，这些问题 成为值得货币当局和监管当局考虑的重要问题。对上述核心问题的把握，从 资产价格与物价稳定的角度，我们需要关注商品价格和资产价格间的价格传 递关系：资产价格与商品价格相互作用的理论机制是什么？资产价格与商品 价格的传递关系的实证表现是怎样的？资产价格对

5、实体经济有无财富效应以 及程度如何?本文从两个层面检验中国资产价格波动的宏观效应：一是房地产价格和 股票价格是否反映未来的通货膨胀预期；二是资产价格是否影响通货膨胀走 势。研究结论表明，（1)资产价格领先于商品价格的变动，资产价格的上涨 (无论是房地产价格还是股票价格）之后，将跟随着商品价格的上涨，但随后 资产价格(尤其是股票价格）将下跌，股票价格和房地产价格在一定程度上 均有助于对未来通货膨胀的预测；（2)中国房地产和股市的财富效应均显著一些研究通过对历史事实的重新阐释，验证了金融危机前信贷扩张与资产价格膨胀的共生性。 如Gerdrup (2003)对1890年以来挪威发生的多次金融危机进行

6、比较研究发现，尽管每次危机的制度 背景都存在极大差异，但其共同特征都是危机前信贷扩张显著、资产价格大幅上涨。另外，项卫星、 李宏瑾（2007)对东亚、美国和日本等国家和地区金融危机的经验总结也都证明了二者的共存性。研 究表明，信贷扩张与资产价格的上涨存在显著共生的“自我增强”机制，并放大了经济周期的波动。 国内学者闵宗陶、窦玉明等（2006)的研究发现，在社会信用体系还不完善的情况下，银行信贷资金 介人股市对价格泡沫的形成具有极大的推动作用，如果银行本身也存在体制上的缺陷，问题会更严重。 Gruss和Sgherri (2009)最新的研究揭示了这种“自我增强”机制，资产价格波动通过银行信贷的顺

7、 周期行为放大了商业周期的波动，风险敏感的资本监管（Basel U)实施可能加剧资产价格与银行信贷 之间的作用和经济顺周期，采用公允价值规则是银行扩大信贷的顺周期行为的重要推动力。存在，但比较微弱；房地产价格变动的财富效应存在滞后效应，房地产价格 的上升短期内将引起消费减少，然后再增加。本文结构安排如下：第二部分是资产价格与商品价格关系的研究综述, 第三部分是商品价格与资产价格的动态关系检验第四部分讨论中国房地产和 股市的价格变化是否存在显著的财富效应，第五部分基于实证研究和宏观审慎 的视角，对商品价格、资产价格与金融稳定的关系进行论述，第六部分是结论。二、资产价格变动宏观效应的实证研究综述2

8、0世纪90年代以来，随着虚拟经济的规模膨胀和资产价格变动明显加 大，虚拟经济及资产价格变动对经济运行和金融稳定的影响显著增加。本轮 金融危机发生后，社会各界从金融机构的激励约束、金融工具的过度膨胀、 金融监管等角度对金融危机的原因进行了总结，其中也对危机前低利率的宽 松型货币政策是否刺激了资产泡沫的膨胀，宏观审慎监管是否要考虑资产价 格以及如何考虑资产价格等展开了讨论。学术界存在两派观点：按照Ber- nanke等人（2000)和Mishkin (2001)的理论，由于资产价格变动的影响因 素众多，资产价格波动的易变性，难以判断什么是合理的资产价格以及什么 时候资产价格是合理的，资产价格不应被

9、纳人宏观审慎目标；只有当资产价 格变动影响到物价稳定和实体经济时，才需要关注资产价格，否则可能导致 金融体系和实体经济波动幅度更大。而按照Goodhart (2001)、Goetz (2004)、 Korinek (2009)等的理论，资产价格尤其是房地产价格的大幅变化，会通过 改变货币币值，影响物价走势，影响银行等金融机构资产负债表，以及“金 融加速器”效应等途径影响实体经济和金融系统稳定，因此，不仅应把包括 资产价格在内的广义价格指数作为货币政策的目标，也应该将资产价格纳人 宏观审慎监管框架。 两派观点的核心问题在于资产价格变动的宏观效应是否 存在。已有文献对资产价格变动宏观效应的实证研究

10、主要沿两条路径展开： 一是资产价格变化是否能反映未来通货膨胀预期，主要侧重资产价格的“反 映”功能；二是资产价格变动能否影响通货膨胀走势，主要侧重资产价格的 “影响”功能，资产价格会通过多种传导机制影响实体经济。资产价格变化是否能反映未来通货膨胀预期存在两种观点：一种是资产价格 能反映未来通货膨胀预期,并且房地产价格相对股票价格更能反映未来物价变化 趋势；另一种是资产价格不能反映未来通货膨胀预期，即使有也是不稳定的。1973年，Alchian和Klein在通货膨胀测量的一项修正中提出了跨期 生活成本指数概念，认为家庭部门或消费者不仅仅是在当时的收人和价格基 础上消费，而且是基于对未来收人的预期

11、及各个时点上的价格，达到消费效23用最大化。常规通货膨胀指标主要反映过去物价的变化情况，无法反映未来 通货膨胀环境的变化，而资产价格是个较好的替代指标，能起到预测未来通 胀的作用。Smets (1997)发展了一个简单的结构模型，阐明了为什么非预期 到的资产价格变动可以影响通货膨胀预期的两条理由：一是资产价格变化可 以直接影响总需求。二是资产价格强烈地受到未来的预期回报的影响，而未 来的预期回报则分别受到未来经济景气、通货膨胀与货币政策预期的影响。 因此，即使资产价格对总需求的影响是有限的，它们还是包含关于现在与未 来的经济情形的有用信息。这些信息将被用于改善通货膨胀的预测，而货币 政策的方向

12、正是基于这些预测确定的。Filardo (2000)认为资产价格膨胀与消费物价上涨之间有关系，但其关 系并不精确。原因有二： 一是房地产价格与股价并非完全可靠的指示器，因 为这些价格并非Alchian和Klein理论建议的理想替代品，Alchian和Klein理 论建议的最佳替代品是消费者持有的全部资产的综合指数。二是房地产价格 与股价可以因一些与通货膨胀预期无关的因素发生变化，如投资者的风险偏 好与公司收人预期的改善都会影响股价。Filardo (2000)还表示，即使资产 价格包含关于通货膨胀与产出的信息，但是在利率波动方面的成本太高以致 货币当局大都漠视这些信息。对美国等国的实证研究表明

13、，股票价格与通货膨胀指数负相关，且相关 系数小，房地产价格与通货膨胀指数正相关，且相关系数较大；从股票价格 变化很难预期未来消费价格的变化，房地产价格在一定程度上有助于对未来 通货膨胀的预期。根据费雪（Ksher)在1930年的利率理论中提出的 “费雪效应”假说，名义资产收益率等于预期通货膨胀率加上实际资产收益 率，名义资产收益率与通货膨胀率是同步变动的（move one for one),实际资 产收益率不受物价水平变化的影响，因此投资股票等资产可以弥补通货膨胀 带来的货币购买力损失。许多学者对战后美国以及其他工业国家的实证检验 表明，实际股票收益率与通货膨胀率之间存在明显的负相关关系，如G

14、allagher 和Taylor (2002)、Kim (2003),并不支持费雪的观点，据此提出了 “股 票收益率与通货膨胀率关系脖论”（the Stock Return - inflation Puzzle)。Marshall (1992)、Hess和Lee (1999)对德国、日本等国的实证研究发现，两者 之间既可以是正相关，也可以是负相关，具体取决于通货膨胀的推动力来源 及其相对重要性，如果通货膨胀率上升的动力来自供给冲击（如实际产出）， 那么股票收益率与通货膨胀率负相关；如果上升动力来自需求冲击（如货 币），那么两者正相关。国内学者刘金全、王风云（2004)对我国不同时期的股票收益率

15、与通货膨胀率的关系进行研究，认为我国股票收益率与通货膨胀率之间存在负相关 关系。王虎、王宇伟等（2008)的研究发现，我国股票价格的变动对产出缺 口存在一定的正向影响，但是这种影响不太稳定，说明我国股票价格的变动 能引起未来CPI和WPI的同向变化，尤其是与CPI的关系非常稳定，说明股 票价格在一定程度上包含了我国未来通货膨胀的信息。资产价格变动除具有对未来通货膨胀预期的“反映”功能外，是否对通 货膨胀具有实际作用呢？从传统理论看，股票、房地产等资产价格变动对经 济可能具有三方面影响：一是资产价格会通过多种传导机制影响实体经济, 包括通过财富效应影响消费，通过托宾Q效应影响投资，以及通过“金融

16、加 速器”效应影响实体经济，等等；二是通过资金的流动和实体经济渠道，资 产价格的变动影响商品价格的变动； 三是资产价格的变动影响金融机构的资 产负债表，影响金融稳定。已有文献对资产价格变动对通货膨胀的实际影响 主要集中在财富效应的检验。国外对房地产和股市财富效应的研究表明，财富效应是否存在以及程度 如何并没有定论。如Elliott (1980)把财富分为金融财富和非金融财富，运用 总体数据研究了财富对消费的影响，发现非金融财富对消费没有影响。Alexander Ludwig 和TorstenSlok (2001)考察了 OECD国家，得出结论，这些国家 的股市和房地产市场都存在财富效应。Kar

17、l E. Case, John M. Quigley和Robert J. Shiller (2005)研究了 14个国家25年的面板数据和美国各州在20世纪 8090年代的面板数据，他们发现房地产的财富效应对居民消费有一个大的、 统计上显著的影响。Miles (1994) , Muellbauer和Murphy (1997)说明了在 20世纪80年代房地产财富的增加对消费的繁荣起到了很重要的作用；Case 等（2001)通过分析14个国家25年的面板数据，及美国各州20世纪8090 年代的数据后发现，住房价格上涨对家庭消费的促进作用要明显大于股市的 财富效应。Bayoumi和Edison (2

18、002)利用16个国家30年的数据分析发现， 住房资产对消费的影响要大于股市对消费的影响。Benjamin等（2004)以美 国1952年第一季度到2001年第四季度的数据为样本，研究发现，不动产每 增加1美元使消费增加8美分，而金融资产每增加1美元只能使消费增加2美 分，房地产的MPC (边际消费倾向）要高于金融资产的MPC,不动产价格上 升导致消费增加的效应抵消了价格上升时人们为了购房减少消费的效应，因 而持有不动产能够平滑消费并减少消费的波动性。另一部分学者的实证研究表明房地产市场不存在财富效应。Hoynes和 McFadden (1997)使用微观的居民支出数据研究了个人储蓄率和住宅资

19、本增 值率之间的关系，与Thaler (1990)的研究结果一致，即没有证据显示，当25预期住房资产增值时，居民会改变他们的储蓄。Levin (1998)发现住房价格 变化对消费没有显著的影响。国内关于我国股市和房地产财富效应的研究也不存在一致结论，如唐建 伟（2004)、刘建江等（2005)、黄平（2006)、李亚明等（2007)、宋勃(2007)等人的研究。黄平（2006)的研究认为中国的房地产市场财富效应不 显著；李亚明等（2007)利用误差修正模型实证分析了上海、北京等5大城 市房价指数与居民消费支出间的关系，研究表明中国房地产财富效应在一定 范围内存在，长期的房地产财富效应基本是正向

20、的，房地产价格每变动1%, 则从长期来看消费将变动0. 53% ,而可支配收人每变动1%将会引起消费变 动0. 21%。研究结论的差异与采用的数据口径的不同有一定关系。三、商品价格与资产价格的动态关系检验(一)各种价格数据说明商品价格。月度商品价格的测度指标主要有消费者价格指数（Consumer Price Index, CPI)和生产者价格指数（Producer Price Index, PPI)。 CPI 和 PPI是两种不同的价格水平，两者的差异在于它们所度量的篮子不同。简单地 说，CPI篮子是消费者所关注的商品集合，而PPI篮子则是生产者所关注的商 品集合。中国国家统计局每月定期公布C

21、PI和PPI同比以及环比数据 CPI由 8个子项目构成，PPI由7个子项目构成。中国国家统计局只公布了 CPI和 PPI的同比和环比序列，据此我们可以构造定基比指数序列（以2008年1月为 基数100)。这种定基比指数反映了两个不同的商品篮子价格水平的时间趋势。图1给出了我们所考察的样本期间的CPI (1996年1月至2009年12月） 和PPI (1996年10月至2009年12月）的同比数据的时间序列图。从图1中 我们可以看到CPI同比和PPI同比具有很强的同期相关性。在考察商品价格与 资产价格关系时，我们主要选取CPI指数作为商品价格的代表。资产价格。资产价格我们考虑了纯金融资产股票价格

22、，同时考虑了既 具有投资品又具有消费品属性的房地产价格。股票价格以上证综合指数为代 表。研究中国房地产价格最困难的在于找到合理测度中国房地产价格的变量。 鉴于近年来各界对统计局公布的70个城市房地产销售价格指数低估房价变动 的质疑，作为参照，我们选用了两套指标：一是根据统计局公布的70个城市 月度房地产销售同比和环比价格编制的指数H0USE2,我们能获得的数据始于 2005年7月。二是根据计算得到的商品房销售平均价格指数HOUSE,具体计 算方法是根据国家统计局公布的月度商品房销售额（非累计）除以房屋销售 面积（非累计），然后根据得到的月度房地产销售价格计算得到同比增长率。26图1 中国CPI

23、与PPI同比指数（1996年1月至2009年12月）根据上述两套指标，统计局公布的2009年70个城市月度房地产销售价格同 比增长7. 8% ,而我们计算得到的房屋销售价格同比增长25. 86%。相比较统 计局公布的价格数据，我们计算得到的价格增幅与人们的现实感觉更为相符, 而且采用计算方法得到的房地产指数序列更长（1997年1月开始）。图2为中国商品价格与资产价格指数序列。从图2中可知，1998年后， CPI指数的增幅明显低于房地产价格增幅；按照我们计算得出的房地产价格指 数（HOUSE_ SA)的增长速度远远快于统计局公布的70个城市房地产销售 价格指数；股票价格指数的波动幅度明显较大，尤

24、其是20062008年期间股 票价格指数的最高点为最低点的6倍多。CPI SAH0USE2 SAHOUSE 一SASHSZ 一SA注：数据来源于CE1C数据库；各指数以2008年1月为100,且均为季节调整后的数据，季节 调整的方法采用X12乘法模型；11OLSE代表根据房屋销售额和房屋销售面积计算得到的房地产价 格；UOLSE2代表统计局公布的70个城市房地产销售价格。图2中国商品价格与资产价格指数（1993年1月至2009年12月）图3为中国商品价格与资产价格的同比增速。从图3中可知，我们计算 得出的房地产价格指数（HOUSE_ SA)的波动幅度远远大于统计局公布的70 个城市房地产销售价

25、格指数； 自 1998 年以来, CPI、 房地产价格和股票价格 间表现出了比较明显的相关性特征。% %注： 数据来源于 CEIC 数据库。图3中国商品价格与资产价格同比增速（1993年1月至2009年12月）(二）各种价格间的动态相关系数为了识别商品和资产价格间的相互关系，我们估计了以CPI为代表的商 品价格与资产价格间的动态相关系数。考虑到同比与环比统计口径计算出来 的动态相关系数可能存在差异，所以我们分别对同比各价格增速和经季节调 整后的各价格指数自然对数差分值(相当于季节调整后的环比增速）进行了 估计。由于我们能得到的70个城市的房地产销售价格始于2005年7月，而我 们根据销售额和销

26、售面积计算得到的房地产销售价格始于1997年1月，考虑 到中国股票和房地产市场的结构性变化，我们分别做了两组时间（1998年1 月至2009年12月，2005年7月至2009年12月）的估计。CPI与房地产价格和股票价格动态相关系数估计。图4和图5给出了两 种不同的房地产价格、股票价格与CPI同比增速之间动态相关系数，数据区 间分别为1998年1月至2009年12月和2005年7月至2009年12月，横坐标 为j的地方对应的纵坐标衡量的是CPIt与X, + 7的相关系数（X代表不同资产价 格变量）。比如，负半轴-1处表示当期CPI同比增速与上期资产价格同比28增速的相关系数，0点位置刻画的是当

27、期CPI同比增速与当期资产价格同比增 速的相关系数，正半轴1处刻画的是当期CPI同比增速与下一期资产价格同 比增速的相关系数。图5 CPI与房地产价格和股票价格同比增速动态相关系数 (2005年7月至2009年12月）从图4和图5,我们能得出如下结论：(1)无论是房地产价格还是股票价格同比增速，都与当期CPI增速正相 关，其中房地产价格与CPI的相关程度更高。近年来，股票价格与CPI间的 当期正相关关系正在减弱 2005年7月至2009年12月的相关系数显示，股 票价格与当期CPI增速间相关系数几乎为0。这与美国等国的结论存在差异,29Filardo (2000)对美国数据的研究发现，股票价格

28、与通货膨胀负相关，房地 产价格与通货膨胀正相关。(2)房地产价格与股票价格同比增速的滞后阶和超前阶与当前CPI增速 的相关关系有较大的不同。滞后阶的资产价格，无论房地产价格还是股票价 格，与当前CPI基本是正向相关的。1998年1月2009年12月期间，房地产 价格滞后4个月股票价格滞后8个月的相关系数达到最大；2005年7月至 2009年12月期间，房地产价格滞后2个月，股票价格滞后8个月的相关系数 达到最大。对于超前资产价格与当前CPI的关系，随着超前阶数的增加，资 产价格与CPI间的正向关系逐渐减弱，直至成为负向关系。1998年1月至 2009年12月期间，当前CPI与8个月后的房地产价

29、格相关系数接近为0,与 4个月后的股票价格相关系数开始由正转负；2005年7月至2009年12月期 间当前CPI与46个月后的房地产价格以及1个月后的股票价格相关系数 由正转负。综上所述，资产价格的变动与当前CPI的动态关系基本上是：资产价格 的上涨（无论是房地产价格还是股票价格），将跟随着商品价格的上涨，但 随后资产价格（尤其是股票价格）将下跌。动态相关系数的估计结果与中国 20052008年的股价、楼价和CPI轮动现象一致(见图3)。对这种现象的 一种解释是资产价格上扬往往是通货膨胀的前奏曲，一般发生于通货膨胀预 期已出现，但实际物价上涨尚未出现之际，投资者为规避未来通货膨胀风险 而购买资

30、产，资产类别中最灵活易变的价格一股价通常首先上扬，随后通 货膨胀预期促使购房需求提前预支，推高楼价；之后，财富效应和买房后关 联支出推动消费，导致物价上涨。通常只有等物价上升出现之后，货币当局 才认为通货膨胀到来，届时就会开始收紧流动性，货币政策由宽松变成收 紧，最终促使资产价格下降。CPI与房地产价格和股票价格环比增速动态相关系数估计。为对比分 析，我们还估计了经季节调整后的CPI与资产价格指数对数差分的动态相关 系数（见图6、图7)。估计结果显示，相关系数的稳定性降低了，尤其是我 们所计算的房地产价格与CPI的对数差分估计相关系数波动性比较大，这可 能源于计算出来的房地产价格环比波动幅度较

31、大所致。然而，若不考虑这种 波动性，所刻画的相关系数特征与同比增速的结果大体一致：滞后的资产价 格变量与当前CPI呈正相关关系而当前CPI与之后的资产价格变量相关系 数逐渐由正转负，即资产价格的上涨（无论是房地产价格还是股票价格），将 跟随着商品价格的上涨，但随后资产价格（尤其是股票价格）将下跌。(三）各种价格指数间的格兰杰因果关系检验为了进一步识别CPI、房价与股价间的动态关系，我们进行了基于VAR 的格兰杰因果关系检验。数据的平稳性是格兰杰因果检验有效的前提。我们 首先对各序列的稳定性做了 ADF检验。本部分我们主要采用计算得到的房地 产价格指数。结果显示，10%显著性水平上，Aln (C

32、PI_ SA)、 Aln (HOUSE_ SA)、Aln (SHSZ_ SA)等变量均为稳定序列。基于VAR的模型系统如下：+ 鄱dCPIt-i + 鄱 budHOUSEP“dCPI,c+bi dSHSHARE “ + 着,+ 鄱dCPI“ + 鄱 budHOUSEP“dHOUSEP,C十bH dSHSHARE,-i + 着 2,dSHSHARE, =c3 + 鄱 dCPIt-l + 鄱 b1idHOUSEPt-i+ 鄱 budSHSHARE + 着3,(1)i = 1基于VAR的格兰杰因果检验结果显示，在我们所考察的期间内，d HOUSEP是d SHSHARE和d CPI的格兰杰原因，d S

33、HSHARE是d CPI的格兰杰 原因；但d SHSHARE、d CPI对d HOUSEP的关系并不稳定。根据SIC标准选择滞 后6期时,d CPI是d HOUSEP的格兰杰原因,d SHSHARE不是d HOUSEP的格 兰杰原因；但当选择滞后12期时,d CPI不是d HOUSEP的格兰杰原因,d SHSHARE是d HOUSEP的格兰杰原因。dCPIdHOUSEPdSHSHARE12.553 *4. 128dCPI(0. 051)(0. 659)29.704 15. 141 *dHOUSEP(0. 000)(0.019)1.731 *6. 192dSHSHARE(0. 942)(0. 4

34、02)35.532 18.850 *20. 264 *联合检验(0. 000)(0. 092)(0. 062)表1基于VAR的格兰杰因果关系检验结果 (各类季节调整后的价格指数对数差分）注：表格中列出了f统计量值，括号内为对应P值。* 性水平。分别表示10%、5% , 1%显著综上，本部分研究表明，资产价格（房价和股价）间存在房价向股价单 向传递的证据；商品价格与资产价格间动态关系表明，资产价格领先于商品 价格的变动，资产价格变动有助于对通货膨胀预期的预测，股票价格和房地 32产价格在一定程度上均有助于对未来通胀的预测。四、资产价格变动的财富效应检验资产价格变动除具有对未来通货膨胀预期的“反映

35、”功能外，是否对通 货膨胀具有实际作用呢？从传统理论看，股票、房地产等资产价格变动对经 济可能具有三方面影响：一是资产价格会通过多种传导机制影响实体经济， 包括通过财富效应影响消费，通过托宾Q效应影响投资，以及通过“金融加 速器”效应影响实体经济，等等；二是通过资金的流动和实体经济渠道，资 产价格的变动影响商品价格的变动； 三是资产价格的变动影响金融机构的资 产负债表，影响金融稳定。本文通过检验资产价格变动的财富效应角度来检验我国资产价格变动对 通货膨胀的实际影响。随着我国经济增长和金融市场的发展，房地产资产和 股票等金融资产在居民家庭财富中所占的比重不断上升，我国是否存在显著 的房地产和股票

36、资产的财富效应？根据持久收人假说和生命周期假说，研究 资产财富效应的实质，就是研究由于资产价格的涨跌引起居民资产存量的变 动进而导致消费变动。若边际消费倾向的符号为正，则表明财富的初始存量 对其本期消费有正向的影响，即居民上期期末财富存量越多，越倾向于增加 本期的消费。本部分我们主要采用2002年第一季度至2010年第一季度的季度数据来 检验中国股市和房地产价格变动的财富效应。由于我国缺乏房地产财富存量 统计数据，房地产财富变量利用第二部分计算的商品房平均销售价格（季度） 作为代理变量股市财富变量利用上证综合指数作为代理变量。从图8可知，自2002年以来，我国城镇居民人均可支配收人和人均消费支

37、 出均显著增长，但消费增长的速度低于收人增长的速度，消费占可支配收人的 比重逐年下降，由2002年第一季度的80%下降到2010年第一季度的70%左右。本部分我们主要考察城镇居民人均可支配收人、人均消费支出、房屋销 售价格和股票价格4个变量间的动态关系。我们对涉及的4个变量取自然对 数，然后进行季节调整和HP滤波处理，仅留下季节调整后的周期性波动成分 (人均消费变量LCT_ SA_ HP、人均可支配收人LY_ SA_ HP、房屋销售价格 LWH_ SA_ HP、股票价格LWS_ SA_ HP)作为模型中使用的变量。基于VAR的格兰杰因果关系检验结果（见表2)表明，股票价格是收人 和消费的格兰杰

38、原因；房地产价格是消费的格兰杰原因，但不是收人的格兰 杰原因；收人是消费和房地产价格的格兰杰原因。元 5 000 4 500 4 000 3 500000 2 500000 1500 1000 5000.820.80.780.760.740.720.70.680.660.64icniicoiicoiicni-Hc/cyoocycocycycycycycycycycycycscOcncnininvovooooooooNONO8888118888888888SC_SA (左轴)Y_SA (左轴)C/Y (右轴)数据来源：CEK:。图8城镇居民人均可支配收入和人均消费支出（2002年第一季度至201

39、0年第一季度) 表2基于VAR的格兰杰因果关系检验结果LCT_ SA_ HPLWH_ SA_ HPLWS_ SA_ HPLY_ SA_ HPLCT_ SA_ HP5. 576 * (0. 062)1. 797 (0. 407)2. 479 (0. 290)LWH_ SA_ HP5.718* (0. 057)1.771(0.413)4. 002 (0. 135)LWS_ SA_ HP11.981 * (0. 003)4. 742 * (0. 093)10. 617 * (0. 005)LY_ SA_ HP5. 192 * (0. 075)6. 957 * (0. 031)1. 855(0. 39

40、6)联合检验13. 166* (0. 041)12. 154 *(0. 059)3.245 (0. 777)12. 044 * (0. 061)注：表格中列出了；字2统计量值，括号内为对应P值。*、*、*=*分别表示10%、5%, 1%显著 性水平。人均可支配收人、人均消费支出、房屋销售价格和股票价格4个变量短 期动态关系的脉冲响应结果（见图9)显示，当期可支配收人对消费支出的 变动影响较大，股票价格上升将引起消费支出增加，5个季度左右这种消费增 加效应达到最大，持续期约为8个季度；房地产价格的上升将引起消费支出 短期内下降，然后逐渐上升，5个季度后消费的增加达到最大。所以，从上述 VAR的脉

41、冲响应图可知，我国房地产和股市的财富效应均存在，但比较微弱， 且房地产价格变动的财富效应存在滞后效应，房地产价格的上升短期内将引 起消费减少，然后再增加。34Response to Generalized One S.D. Innovatione 2 S.E.0.0160.0120.0080.0040.000-0.004-0.008123456789 10 Response ofLWH_SA_HP to LCT_SA_HP 0.08123456789 10 Response of LWH_SA_HP to LWS_SA_HP 0.08Response of LCT_SA_HP to LCT_S

42、A_HP Response of LCT_SA_HP to LWH_SA_HP、(0.0160.0120.008,一、0.004、 z, 、0.000- 、Z-0.004/11111111-0.008Z III III 123456789 10 Response of LWH_SA_HP to LWH_SA_HP0.080.040.001:11111111-0.04-0.08iiiiiiii0.040.00-0.04-0.08123456789 10123456789 10_,一 、0.0160.0120.008k0.0040.000、 一-V 11111111-0.0040.008-z-zZ

43、11111111Response of LCT一SA一HP to LWS一SA一HP 0.016Response of LCT一SA一HP to LY一SA一HP0.0120.0080.0040.000-0.004123456789 10 Response of LWH_SA_HP to LY_SA_HP0.08V0.04、 0.00-0.04一111111110.08111111110.040.00-0.04-0.08123456789 10123456789 100.30.2- 0.1. 00-、 -0.1 n o_ 、Response of LWS_SA_HP to LCT_SA_HP

44、0.3Response of LWS_SA_HP to LWH_SA_HP123456789 10 Response of LY_SA_HP to LWH_SA_HP0.02.0.01z、0.00-0.01ZiiiiiiiiZ iiiiiiii0.010.00-0.01123456789 10 Response ofLWS_SA_HP to LY_SA_HP,、0.3、0.2z、0.10.0_一-0.1123456789 10 Response of LY_SA_HP to LY_SA_HP0.02,z0.01、0.00iiiiiiii-0.01iiiiiiii0.00-0.011234567

45、89 10123456789 100.2123456789 10 Response of LY_SA_HP to LCT_SA_HP 0.021 23456789 10 Response of LWS_SA_HP to LWS_SA_HP 0.30.2123456789 10 Response of LY_SA_HP to LWS_SA_HP 0.020.01图9人均可支配收入、人均消费支出、房屋销售价格和股票价格4个变量VAR的脉冲响应图为了考察房地产和股市财富效应的大小，我们进一步对人均可支配收人、 人均消费支出、房屋销售价格和股票价格4个变量进行OLS回归，结果发现 房地产和股市的财富效

46、应都存在，但经济意义上的程度都比较低，仅存在微 弱的财富效应，与前部分的研究结论一致。LCT_ SA_ HP = - 0. 00029 + 0. 956 LY_ SA_ HP(11.773) *-0. 093 LY_ SA_ HP( - 1) + 0. 051 LWH_ SA_ HP (-1.174)(0. 051)*+ 0. 015 LWH_ SA_ HP( - 1) + 0.012 LWS_ SA_ HP (0.789)(1.900) *+ 0. 004 LWS_ SA_ HP( - 1)(0.630)(2)本部分研究表明，中国房地产和股市的财富效应均显著存在，但比较微 弱；房地产价格变动的财富效应存在滞后效应，房地产价格的上升短期内将 引起消费减少，然后再增加。五、商品价格、资产价格与金融稳定目前，与代表事后概念的金融危机、货币危机定义相比，代表事前概念 的“金融稳定”（Financial Stability)国内外并没有严格、清晰、一致的界定。 现有的界定可分为两种思路：一是从金融不稳定、金融脆弱性等特征角度， 二是直接从金融稳定状态角度。如美联储副主席Ferguson界定了金融不稳定 的三个特征：（1) 一些重要金融资产