日本股市“泡沫”與寬松貨幣政策的研究

摘要:在總結20世紀90年代日本股市“泡沫”的形成與破裂的原因時，很多學者往往把“泡沫”的形成歸咎于過度寬松的貨幣政策，但實證研究的結果卻不支持這樣的結論。從“泡沫”破裂前后日本股市走勢來看，股市的漲跌并非寬松的貨幣政策的結果;從規范分析看，日元升值帶來的風險資產組合估值水平的提高才是股市市值大幅上漲的原因，而股市的暴跌則是由于日本經濟遲遲不能實現轉型造成的。

關鍵詞:寬松的貨幣政策;股市泡沫;估值水平

中圖分類號:F820.3 文獻標識碼:B

本文的主要研究目的是分析20世紀末日本股市暴漲暴跌與貨幣政策寬松程度之間的相關性，以及影響股市估值水平的內在因素，希望通過科學的分析解釋日本股市暴漲暴跌的真正原因，并希望其中的經驗教訓能對其他將要實施寬松貨幣政策和本幣升值的國家有所借鑒。

關于寬松的貨幣政策能否有效刺激股價上升，學者多以20世紀90年代日本股市“泡沫”為研究對象，雖然關于當時導致日本股票價格暴漲暴跌的原因目前尚無定論，但學術界的一個主流觀點是:日本在那一時期的貨幣政策就算不是根本原因，也是主導因素。本文以協整與向量自回歸模型分析日本的貨幣政策與股票價格波動的關系，在得出寬松的貨幣政策并非股市暴漲的原因后，對日本股市劇烈波動的內在動因進行了規范分析，結果我們從資本資產定價模型(CAPM)中找到了答案。

一、文獻綜述

與本文相關的文獻可以歸納為兩大類:一是對日本股市泡沫本身的研究。以周見(2001)為代表的一批學者先后指出，日本泡沫經濟主要是對股票、土地投機性需求在資金方面得到不斷滿足的條件下形成的。20世紀80年代中后期日本政府為維持匯率水平實行了低利率政策(田谷禎三，2007)，國內的低通貨膨脹率又縱容了低利率政策的長時期維持(李眾敏，2008)。這種寬松的貨幣政策形成了流動性嚴重過剩的格局(雷鳴，2008)，日本的金融自由化為經濟體中大量的過剩資本出于逐利動機大量流入股票和房地產市場大開方便之門，終于促使了兩市泡沫的形成(陳江生，1996、辜嵐，2004、李維剛，2001)。二是對貨幣政策與股市市值相關性的研究。Berkman (1978)和Lynge(1981)分別以M1和M1、M2作為貨幣政策的衡量指標，Pearce Roley(1983)研究股票價格如何對非預期貨幣供應量M1變化做出反應，Pearce Roley(1985)，Hafer(1986)和Hardouvelis (1987)以貨幣供應量和貼現率的變化作為貨幣政策的衡量指標。他們得出的結論是，貨幣供應量突然增加，會引起股票價格下跌。Lastrapes(1998)對七國集團各成員國和荷蘭進行了考察。他利用VAR模型，發現貨幣供應量的突然增加能使真實資產價格在短期內上升1%-3%，然后在未來的2-3年內回復到最初的水平，方差分解結果表明貨幣政策的作用結果是很微弱的:在波蘭和日本，3-6月期限貨幣政策突然變化對股票收益的解釋比例分別為60%和40%，而兩年期限的解釋比例下降為不足20%;對于其他國家，在任何期限內解釋比例都遠低于15%。在這方面，國內學者也以中國的數據研究了貨幣政策與股票價格波動的關系。易綱、王召(2002)認為貨幣政策對股票價格有影響。李文軍(2002)以1995年第二季度到2002年第一季度為樣本區間，選取貨幣供應量和利率作為貨幣政策的衡量指標，通過Granger因果分析發現我國的貨幣政策和股市之間存在一定的互動關系。周英章、孫崎嶇(2002)以1993年1月到2001年4月為樣本區間，運用協整和格蘭杰因果關系檢驗、預測方差分解等時間序列方法進行了實證研究，結果表明，貨幣供應量對股市價格的推動作用較弱。馮國富(2003)認為在中國特定約束條件下，股市高的預期收益率主要由高的風險報酬和高的交易成本所抵補，利率調節對股市上升中的高收益率和下跌中的深度套牢沒有任何影響，貨幣政策干預股市過度波動是無效的。孫華好、馬躍(2003)以1993年10月到2002年6月為樣本區間，應用動態滾動式的VAR方法，發現所有的貨幣供應量對股市都沒有影響。

以上綜述表明，對貨幣政策是否會影響股票價格的實證結果并不一致。這主要是因為不同國家或者是同一國家的不同時期，其經濟所處的國內外環境是不同的。

二、日本股票市場價格走勢與貨幣政策關系的實證分析

(一)數據描述與處理

中央銀行的各種政策是通過最終指標來反映政策效果的，因此，本文選用貨幣供應量作為貨由于股票價格指數、貨幣供應量具有明顯的季節性，因而采用X-12法進行季節調整。最后，將所有的數據取對數處理。經處理的股票價格指數、貨幣供應量分別表示為LnNNK225、LnM2CD。

(二)單位根檢驗

為避免使用非平穩變量進行回歸時可能造成的謬誤回歸，我們采用Dickey和Fuller(1981)提出的ADF(Augmented Dickey-Fuller)方法對所有時間變量的平穩性進行單位根檢驗。

由表2得:在5%的顯著性水平上，雖然LnNNK、LnM2CD非平穩，但其一階差分序列卻是平穩的，說明它們是I(1)序列，可能存在協整關系。

(三)Johansen協整檢驗

根據Engle、Granger(1987)提出的協整理論:單整階數相同的非平穩變量之間的線性組合可能是平穩變量，這種平穩的線性組合就是所謂的協整方程，它揭示了各變量之間長期穩定的均衡關系。因此采用Johansen極大似然值方法進行相關變量的協整檢驗。但是此法是基于向量自回歸(VAR)模型來進行的，在檢驗之前必須先確定VAR模型的結構。對于VAR模型中最佳滯后期k值的選擇，可以根據AIC和SC信息準則值來判斷。由表3得，AIC和SC得K=4，而LR、FPE、HQ準則也進一步驗證了K=4，通過殘差檢驗，最后選取滯后期K=4，此時VAR模型穩定。

協整檢驗模型實際上是對無約束VAR模型進行協整約束后得到的VAR模型，該模型的滯后期是無約束VAR模型一階差分變量的滯后期。由于本文VAR模型選擇的最優滯后期為4， 所以協整檢驗的VAR模型滯后期確定為3。運用跡檢驗與最大值檢驗兩種方法進行Johansen 協整檢驗。Johansen協整檢驗的具體結果見表4。

由以上方程可看出:誤差修正項的系數為-0.0019，且在5%顯著性水平下成立，說明在短期內，當股票價格偏離長期均衡狀態時，存在向均衡狀態的反向調整機制。但由于調整的力度較小，當股票價格偏離長期均衡狀態時，僅靠系統自身很難回復到均衡狀態。

(五)基于VEC模型的Granger長短期因果檢驗

進一步運用基于VEC的Granger長短期因果檢驗來對變量之間長短期內的因果關系進行更深入的刻畫。Feldstein Stock (1994)認為，如果非平穩變量間存在著協整關系，則應考慮使用基于VEC模型進行Granger因果檢驗，即不能省去模型中的誤差修正項，否則得出的結論可能會出現偏差。本文具體所采用Wald-χ2檢驗法，對VEC方程組中估計出的系數的顯著性進行聯合檢驗，來判斷各變量短期因果關系的方向。即對(2)式右方變量各自的Wald-χ2檢驗結果可以表明該變量的變化是否在短期內影響著左側變量的增長，而Wald-χ2聯合檢驗結果可以證明右方三個變量是否共同構成了左側變量的短期Granger原因。誤差修正項的T檢驗表明右方與左側變量是否存在長期的Granger因果關系。具體檢驗結果見表5。

從表5可以看出:短期內，ΔLnM2CD不是ΔLnNNK的 Granger原因，同時ΔLnNNK也不是ΔLnM2CD的 Granger原因。因此，貨幣供應量與股票價格指數在短期內不存在Granger因果關系。長期來看，ΔLnNNK、ΔLnM2CD各自的誤差修正項ECT的T值均顯著，說明，貨幣供應量與股票價格指數之間存在長期Granger因果關系。但是由于它們的誤差修正項ECT的系數較小，貨幣供應量與股票價格指數之間的長期因果關系的強度有待進一步考察。

(六)基于VEC模型的脈沖響應分析

Granger因果檢驗結果僅說明變量之間的長短期因果關系，但不能說明變量之間因果關系的強度和路徑。因此，需要在VEC基礎上運用脈沖響應函數來考察。脈沖響應函數反映了來自隨機擾動項的一個標準差大小的信息沖擊對內生變量當前和未來取值的影響，以及其影響的路徑變化。圖1是VEC模型的脈沖響應函數曲線，橫軸表示滯后階數，縱軸表示內生變量對沖擊的響應程度。

圖1是NNK受到M2CD沖擊后的累積響應圖，描述了在12期內NNK受到M2CD沖擊后的動態響應過程:LnNNK受到LnM2CD一個標準誤差的沖擊后，在前5期幾乎沒有任何響應，一直在緊貼在0線下方，在第6期開始產生較小的負響應，一直緩慢的下降至第12期的-0.7%。因此，短期內貨幣供應量對股票價格指數的沖擊極小;在長期內貨幣供應量對股票價格指數則有負的影響。

(七)實證總結

本文運用日本1985年至2002年月度數據，對股票價格指數與貨幣供應量進行協整檢驗，結果表明二者存在長期協整關系，貨幣供應量的變化對股價指數的變動起著反向作用。

通過建立日本股票價格指數和貨幣供應量的向量誤差修正模型，同時運用格蘭杰因果檢驗、脈沖響應函數和方差分解方法進一步研究二者短期動態關系。結果表明，短期內，貨幣供應量對股票價格指數不存在格蘭杰因果關系，貨幣供應量對股票價格指數變動的影響極小，不是股票價格指數變動的主要因素。

三、日元升值對日本股市市值影響的規范分析

實證分析的結果表明，日本20世紀90年代初的股市“泡沫”并非寬松的貨幣政策所致，甚至也沒人能證明1985年至1992年間日本股市的暴漲就是“泡沫”，因此，從規范分析的角度解析這一時期日本股市的暴漲暴跌是非常必要的。1985年，日本與西方七國簽訂“廣場協議”，日元大幅升值，從1985年至1993年，日元累積升值幅度高達124.5%。從貨幣的內在價值角度看，日元的升值過程實質上是日元無風險資產利率下降的過程，日元大幅度升值的結果是日元實際無風險利率的下降①，而無風險利率的下降——在風險資產組合有效邊界相對不變的情況下——是做多股市的力量。

根據資本資產定價模型(CAPM)，股票市場(或與股票市場構成完全相同的投資組合)是所有風險資產組合中與無風險資產再組合的最優(風險)資產組合點，如圖2中M1所示:

在風險資產組合有效邊界不變的情況下，這個市場組合點會隨著無風險利率的變化而變化，當無風險利率降低時，如圖中從RF下降至R′F，市場組合點將由M1滑至M2。而在風險資產組合有效邊界不變的假設下，M2的價值大于M1。證明過程如下:假設投資者手中持有無風險資產，或可以以無風險利率借入資金，它可以通過“拋售無風險資產買入與市場組合M2構成完全相同的投資組合”的方法，實現圖中F1點表示的投資組合②。比較F1和M1可以發現:兩者的風險水平一致，但F1的預期收益水平明顯高于M1，因此，投資組合F1的價值要高于原市場組合M1。而無風險利率下降后的市場組合M2與投資組合F1在同一條資本市場線l2上，兩者價值相等。所以有:市場組合M2的價值高于原市場組合M1，也就是無風險利率下降后股市估值水平高于此前。

上述證明過程與日本簽訂“廣場協議”之初日本股市的情況基本相符，日元的升值造成實際無風險利率下降，而日元升值對日本經濟的負面影響并沒有馬上顯現出來，所以市場對上市公司的預期收益和相應風險的判斷都沒有馬上發生變化，即風險資產組合有效邊界不動。于是，日本股市估值水平升高。由此可見，從1985年至1990年間，日本股市市值的上漲并非過度投機或流動性過剩所致，也非“暴漲”，而是日元升值所帶來的股市股指水平的正常上漲。

但由于日元升值后日本經濟遲遲不能完成增長方式轉型，即沒有擺脫過去外貿推動型經濟增長方式，因此市場對于上市公司的預期收益水平的評價開始下降，造成整個風險資產組合有效邊界下移，并造成資本市場線l2以無風險利率R′F為軸心向下移動至l3，股票市場組合點也由M2轉至M3。由于資本市場線l2沒有發生轉動之前，我們可以通過賣出無風險資產增大持有市場組合M2的方式構建投資組合F2，而F2與M3具有相同風險水平的同時預期收益水平卻明顯高出，因而投資組合F2的價值要高于市場組合M3，同樣證明了風險資產有效邊界下滑后，新的股市估值水平低于此前的股市估值水平。在此過程中，如果再出現無風險利率水平提高的話，股市估值水平將下降更厲害③。

圖3展示的是1985年至1990年間日本長期國債的利率變化趨勢，從中不能看出無風險利率由降轉升的過程，所以到了1990年以后，日本股市市值出現了大幅度下降，并最終演變為“暴跌”，這與我們的規范分析是吻合的。

四、結論

本文從實證分析和規范分析兩個層面對上世紀末日本股市“泡沫”破裂以及股市與貨幣政策之間的相關性進行了剖析，既解釋了當時日本股市“泡沫”形成和破裂的原因，又證明了日本股市走勢與其貨幣政策的寬松程度是無關的。由于日本的股市和貨幣政策及其相關作用機制與其他經濟體并無實質差異，因此本文的結論可以推廣到更廣泛的范圍，并不拘泥于日本經濟。我們的主要結論如下:

1.股市的走勢與貨幣政策的寬松程度、流動性的充裕程度無關。我們運用1985年至2002年日本股票價格指數和貨幣供應量的月度數據進行了實證分析，證明兩者不存在格蘭杰因果關系，貨幣供應量對股票價格指數變動的影響極小，不是股票價格指數變動的主要因素。

2.本幣升值在短期內能夠提升本國股市的估值水平。我們運用CAPM對本幣升值引起的無風險利率的降低，以及市場組合的變化進行了規范分析，運用構造投資組合的方法證明了本幣升值在短期內對本國股市的推升作用。

3.本幣升值后，若經濟不能及時調整增長方式，短時間內提高的股市估值水平將會隨著市場對上市公司預期的下降重新降低。

4.20世紀80年代中期至90年代初日本股市的升值并非泡沫④，而是估值水平的合理調整;同樣地，從90年初代開始出現的日本股市暴跌也不是所謂的“泡沫破裂”，而是股市估值水平根據實際狀況所做出的合理、客觀的回調。

注釋:

① 盡管那段時間日元國債利率確實出現下降，但這里所說的實際無風險利率不簡單地等同于日元國債市場名義利率，因為名義利率受到很多市場因素限制，而且，那段時間投資者主要追逐股票與房地產，市場上日元國債的名義利率下降并沒有充分有效地反應有日元升值帶來的實際無風險利率的下降水平。

② 的位置只與資產組合的頭寸比例有關，而與其他因素無關。

③ 由于篇幅限制，這種情況的證明不再詳述，基本原理與此前證明相同。

④ 關于這一點，至今我們也沒有看到令人信服的證明。

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(責任編輯:劉春雪)