匯率變化對房價波動存在溢出效應(yīng)嗎？
——來自1997-2015年中國房地產(chǎn)市場的證據(jù)

韓鑫韜，劉 星

(重慶大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院，重慶 400030)

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匯率變化對房價波動存在溢出效應(yīng)嗎？
——來自1997-2015年中國房地產(chǎn)市場的證據(jù)

韓鑫韜，劉 星

(重慶大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院，重慶 400030)

本文以我國人民幣匯率變化與房價波動的歷史趨勢為背景，從理論上分析了匯率變化對房價影響的綜合效應(yīng)和相互間動態(tài)影響機制，以2007年10月-2011年12月的月度數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過構(gòu)建VAR-FBEKK模型引入貨幣供應(yīng)量作為中介變量從直接和間接兩個角度分析了人民幣匯率變化對我國房價波動的影響，并通過主成分分析模擬中斷的2011年1月-2015年6月的全國新建住宅價格指數(shù)對模型估計結(jié)果進行了穩(wěn)健性檢驗和對比分析。本研究發(fā)現(xiàn)：人民幣匯率變化對我國房價波動沒有直接顯著的推動作用，但可能存在以貨幣供應(yīng)量為中介的間接傳導(dǎo)關(guān)系；人民幣匯率變化對房價增速的直接波動溢出效應(yīng)很小，但匯率變化率與貨幣供應(yīng)量變化率的聯(lián)合波動以及貨幣供應(yīng)量變化率的波動均對房價增速變化具有顯著影響，即人民幣匯率變化對房價增速存在間接波動溢出效應(yīng)。這說明人民幣匯率變化對房價波動影響并不直接顯著，中央銀行可進一步協(xié)調(diào)好貨幣政策與匯率政策，繼續(xù)穩(wěn)步實施匯率制度改革，同時加強對房價波動的“關(guān)注”。上述研究豐富了資產(chǎn)價格與匯率政策關(guān)系的相關(guān)研究成果，并且從直接和間接影響兩個角度提供了匯率變化如何作用房價波動的新證據(jù)。

匯率；房價；貨幣政策；波動溢出

1 引言

2008年金融危機后，房產(chǎn)價格泡沫破滅，全球經(jīng)濟增長下滑，以房地產(chǎn)價格為代表的資產(chǎn)價格與宏觀政策(貨幣政策、匯率政策、宏觀審慎管理政策等)的關(guān)系已經(jīng)成為國內(nèi)外研究的熱點。房地產(chǎn)是一種消費品[1]，也是一種投資品[2]，本幣升值，將影響國外資本對本國房地產(chǎn)的消費需求和投資需求。特別是在開放經(jīng)濟中，在房價上漲期間，如果匯率的低估和匯率預(yù)期升值還會引起境外資本大量流入房地產(chǎn)，套取本幣升值匯兌收益和房價增值收益的“雙價差”，進而強化本幣升值預(yù)期，促使國外資本進一步流入，形成一種“正反饋”機制[3]。

自2005年7月匯率改革以來，我國人民幣開始進入小幅升值通道，大量境外資本流入我國，其中一部分流向了房地產(chǎn)市場。根據(jù)IMF統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至2014年末，人民幣實際有效匯率上漲48.66%，與此同時，國家統(tǒng)計局公布的70個大中城市新建住宅平均價格上漲56.7%，在此期間，全國房地產(chǎn)開發(fā)資金來源中利用外資增長1.48倍。總體而言，這些數(shù)據(jù)在一定程度上顯示，房價上漲期間，我國匯率變化與房價波動的正向關(guān)系。但是在房地產(chǎn)市場化的不同發(fā)展階段，匯率變化與房價的波動形式到底存在怎樣的關(guān)系呢？

從目前的文獻來看，大多研究仍主要集中于探討貨幣政策與房價之間的關(guān)系，或集中在政策對策領(lǐng)域, 更嚴(yán)格的理論和實證研究還比較缺乏[4]。如Jarociński 和 Smets[5]認(rèn)為，盡管房價對于經(jīng)濟狀況和利率水平存在內(nèi)生性，但是將房價納入貨幣政策考慮中可能會更有助于判斷貨幣政策的立場隨著時間推移是否需要發(fā)生改變。與之相反的是，Mishkin[6]認(rèn)為，使用標(biāo)準(zhǔn)化模型去解釋房地產(chǎn)價格變化的能力是有限的。他強調(diào)了與房地產(chǎn)價格相關(guān)的貨幣傳導(dǎo)渠道的不確定性，建議采用“先發(fā)制人”(Pre-emptive)的策略以免房地產(chǎn)價格泡沫突然破滅造成更大的經(jīng)濟損失。在國內(nèi)更多的是從“相機抉擇”的角度研究貨幣政策如何干預(yù)房價，如陳利鋒和范紅忠[7]的研究認(rèn)為房地產(chǎn)市場調(diào)控中同時增加房地產(chǎn)供給和抑制房價過快上漲可能具有更好的效果；鐘少穎等[8]的研究表明在貨幣政策中，貨幣渠道對房價的影響要比信貸渠道對房價的影響更為顯著。

某個特定國家(或地區(qū))在特定時段的匯率與房價變化的關(guān)聯(lián)性已經(jīng)引起一些學(xué)者的關(guān)注，如Miller等[9]通過特征價格模型(Hedonic Pricing Models)發(fā)現(xiàn)：1986-1988年日元大幅升值期間，導(dǎo)致日本投資者大量涌入夏威夷房市，并致其房價大幅上漲。Benson 等[10]通過多元回歸模型發(fā)現(xiàn)：加拿大/美元平均匯率升值10%將導(dǎo)致美國華盛頓州羅伯茨岬(Point Roberts)的房價上漲14%，但是存在3-6個月的時滯。接著，Benson 等[11]又研究了加拿大/美元匯率對美國華盛頓州貝林漢姆(Bellingham)房價的影響，發(fā)現(xiàn)：加拿大/美元匯率升值10%將導(dǎo)致貝林漢姆房價上漲7.7%。隨后，一些學(xué)者在研究異質(zhì)性投資者和資產(chǎn)價格變化關(guān)系的理論模型中，開始考慮開放經(jīng)濟中的匯率因素，如：Hau 和 Rey[12]建立了非完全外匯風(fēng)險交易狀態(tài)下的匯率、股價和資本流動的均衡模型，發(fā)現(xiàn)當(dāng)外匯流動性供給是有限價格彈性的時候，匯率變化與股價波動的幅度較類似。Dieci 和 Westerhoff[13]在區(qū)分異質(zhì)性投資者和基本交易者的前提下，推導(dǎo)出股票價格波動與匯率變化的相互傳導(dǎo)關(guān)系。

近年來，人民幣匯率升值和全國房價上漲的共存態(tài)勢也開始引起一些國內(nèi)學(xué)者對匯率與房價聯(lián)動關(guān)系的關(guān)注。如王愛儉和沈慶劼[14]從房地產(chǎn)的供需角度分析了匯價和房價的關(guān)系，認(rèn)為當(dāng)前房價的高企是為應(yīng)對匯價的低估。杜敏杰和劉霞輝[15]從房價的現(xiàn)值理論建模發(fā)現(xiàn)匯率的小幅變化會導(dǎo)致房價的大幅波動。朱孟楠和劉林[16]認(rèn)為短期國際資本流入會導(dǎo)致人民幣匯率升值和市場對人民幣升值預(yù)期，還會導(dǎo)致股價和房價上漲；股價上漲會導(dǎo)致房價上漲；房價的上漲會導(dǎo)致資本流出，股價下跌 。隨后，朱孟楠等[3]構(gòu)建了我國房價波動和人民幣匯率變化的互動模型，并通過非線性VAR計量模型實證發(fā)現(xiàn)，我國房價上漲將導(dǎo)致人民幣兌美元升值，人民幣對美元實際匯率升值也可能導(dǎo)致我國實際房價上漲。

綜合來看，國內(nèi)外學(xué)者對匯率變化與房價波動的相互關(guān)系做了很多有意義的研究，大多數(shù)研究基于房價上漲期間的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)本幣升值會引發(fā)本國或主要對外投資國的房價上漲。與已有的研究相比，本文主要做了如下幾個方面的工作：第一，本文通過1998年我國房地產(chǎn)改前后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建多變量的波動溢出效應(yīng)模型來研究匯率變化與房價波動的相互關(guān)系，避免VAR模型去研究匯率與房價波動的局限，還有助于研究不同變量間的聯(lián)合波動對某一個變量的沖擊；第二，本文從直接波動和間接波動兩個角度去研究匯率與房價的關(guān)系比直接研究匯率或房價的大小關(guān)系更有實際意義，因為金融穩(wěn)健運行的核心并不是匯率或房價的高低，主要是匯率或房價的變化幅度是否是合理。目前我國房地產(chǎn)市場正進入調(diào)整階段，匯率形式機制也逐步市場化，進一步理清我國房價與人民幣匯率的相互關(guān)系，對于提高貨幣政策和匯率政策的有效性，保持經(jīng)濟穩(wěn)定增長具有重要的現(xiàn)實意義。

2 理論分析框架

2.1 匯率變化對房價影響的綜合效應(yīng)

(1)預(yù)期效應(yīng)。預(yù)期效應(yīng)是指如果預(yù)期本幣升值，則投資者愿意持有更多的本幣，而盡量避免兌換為外幣。然而持有本幣是有機會成本的，它必須要以一定的方式存在，可以購買金融資產(chǎn)、房地產(chǎn)等投資品。同時，如果投資者預(yù)期房地產(chǎn)市場會帶來更高的收益率，將形成房地產(chǎn)市場的投機需求，從而推動房價上漲。見下面的傳導(dǎo)關(guān)系：

本幣升值→預(yù)期效應(yīng)→本幣減少兌換外幣→預(yù)期效應(yīng)→房地產(chǎn)投資需求增加→房價上漲

(2)流動性效應(yīng)。流動性效應(yīng)主要表現(xiàn)為境外資金對本國房地產(chǎn)市場的投機活動。當(dāng)本國貨幣具有升值預(yù)期或持續(xù)升值時，投資者首先把外幣兌換成本幣并在本國購置房地產(chǎn)，等本幣升值后，投資者再將持有的房地產(chǎn)在價格上漲后出售，并兌換成外幣，就可得到貨幣升值和房價上漲的“雙價差”收益。由于房地產(chǎn)供給在短期內(nèi)增加缺乏彈性, 這種房地產(chǎn)投機需求必將拉高房價。相反，當(dāng)本國貨幣發(fā)生貶值時，這些投機者將拋售持有的房地產(chǎn)，導(dǎo)致房價下跌。從這個意義上說，流動性效應(yīng)的作用機制包含了預(yù)期效應(yīng)。見下面的傳導(dǎo)關(guān)系：

本幣升值或預(yù)期升值→外資流入→預(yù)期房價上漲→房地產(chǎn)投資需求增加→房價上漲

(3)財富效應(yīng)。財富效應(yīng)包含兩個渠道。一方面，當(dāng)本幣升值后，引起外資進入國內(nèi)，其中一部分流入資本市場?！盁徨X”的流入使得資本市場需求增加，從而助漲資產(chǎn)價格。投資者因持有的資產(chǎn)價格上漲而實現(xiàn)財富增值，從而刺激消費，進一步刺激房地產(chǎn)市場需求，導(dǎo)致房價上漲。另一方面，當(dāng)本幣升值時，意味著進口商品價格相對下降，出口商品價格相對上升，進口增加，出口減少。從而國內(nèi)商品供給數(shù)量增加，供給增加必然帶來國內(nèi)商品價格的下降，使得居民的財富相對增加。用比本幣升值前更少的資金獲得相同的效應(yīng)之后，剩下多余的購買力流向房地產(chǎn)領(lǐng)域，從而引起房地產(chǎn)市場需求增加，導(dǎo)致房價上漲。見下面的傳導(dǎo)關(guān)系：

匯率升值→外資流入→房價上漲→居民財富增加→購房消費需求增加→房價上漲

匯率升值→商品價格下降→居民財富增加→購房消費需求增加→房價上漲

(4)通貨膨脹效應(yīng)。通貨膨脹效應(yīng)是指當(dāng)本幣持續(xù)升值或者預(yù)期升值時，央行為了維持本幣匯率穩(wěn)定，會對外匯市場進行干預(yù)，擴大本幣供給，回籠外幣。本幣供應(yīng)量和外幣需求量的突然增加，必然引起外匯市場上貨幣價格的變動，從而實現(xiàn)削弱本幣升值和升值預(yù)期的目的，但央行這一干預(yù)的結(jié)果，往往易引發(fā)國內(nèi)通貨膨脹。人們?yōu)楸苊馔ㄘ浥蛎泿淼馁Y產(chǎn)減值損失，紛紛將貨幣轉(zhuǎn)向保值增值性較強的房地產(chǎn)等實物資產(chǎn)，而房屋數(shù)量有限，短期內(nèi)供給缺乏彈性，從而導(dǎo)致了房價上漲。見下面的傳導(dǎo)關(guān)系。

匯率升值→央行干預(yù)外匯市場→形成通貨膨脹→拋貨幣買資產(chǎn)→房價上漲

(5)信貸擴張效應(yīng)。在本幣升值過程中，出口將受到抑制，導(dǎo)致國內(nèi)對外貿(mào)易企業(yè)不景氣，失業(yè)率增加，國民收入減少，經(jīng)濟萎靡。為了刺激國內(nèi)經(jīng)濟，中央銀行會采取擴張性的貨幣政策，降低利率，放松銀行信貸，增加貨幣供應(yīng)量。此時，存在一部分資金流向房地產(chǎn)領(lǐng)域，從而增加房地產(chǎn)需求，導(dǎo)致房價上漲。見下面的傳導(dǎo)關(guān)系：

本幣升值→物價下跌、出口抑制→經(jīng)濟緊縮→信貸擴張→房價上漲

綜上所述，匯率變化對房價的作用機制主要體現(xiàn)兩個方面。一是直接構(gòu)成對房地產(chǎn)市場的需求，例如外資購房或者財富效應(yīng)等引致居民購房需求放大進而直接導(dǎo)致房價上漲。二是間接構(gòu)成對房地產(chǎn)市場的需求，即通過貨幣變化，擴大房地產(chǎn)需求。例如由于通貨膨脹而導(dǎo)致的國內(nèi)資本流向房地產(chǎn)以及由于貨幣擴張而導(dǎo)致的國內(nèi)資本進入房地產(chǎn)等產(chǎn)生的需求。這兩種機制實質(zhì)都是以貨幣供應(yīng)量作為中介，最終放大房地產(chǎn)市場的需求，因為即使居民自住購房需求的滿足，最后也必須通過貨幣去實現(xiàn)?；诖?，在房價的匯率傳導(dǎo)渠道中，本文得出兩個假設(shè)：假設(shè)一是房價波動并不直接受匯率波動的影響或者受匯率波動的直接影響很小，而是主要受貨幣供應(yīng)量變化的影響；假設(shè)二是匯率變化會影響貨幣供應(yīng)量變化，進而影響房價波動。

2.2 匯率變化與房價波動的動態(tài)影響機制

假設(shè)房地產(chǎn)市場存在大量的國外投資者，同時中央政府實行有管理的匯率制度。那么根據(jù)Dieci 和 Westerhoff[13]的研究，假設(shè)存在t+1和t兩個時期，在外匯市場上，匯率與國外實際投資者的貨幣需求以及外匯市場投資者的貨幣需求有關(guān)，假設(shè)外匯市場存在2類異質(zhì)的外匯投資者，即基本面價值投資者和技術(shù)交易投資者，且國內(nèi)投資者不投資于國外房地產(chǎn)市場，那么匯率動態(tài)調(diào)整可以表示為：

Et+1=Et-η[Dfpt+wtLc,t+(1-wt)Lf,t]

根據(jù)Day和HuangWeihong[17]的研究，外匯市場上技術(shù)交易者的貨幣需求可以表示為：

Lc,t=ρ(FE-Et)

式中，ρ>0，技術(shù)交易投資者認(rèn)為匯率低估或高估將繼續(xù)存在，只要這一現(xiàn)象能夠被觀察到，他們將積極做多或做空，參數(shù)ρ控制技術(shù)交易者偏離基本面價值投資者的持久性。

相反，外匯市場上基本面價值投資者是尋求發(fā)現(xiàn)匯率的錯誤定價，即匯率的高估或低估，并形成貨幣需求：

Lf,t=f(Et-FE)

式中，f>0，根據(jù)HeXuezhong和Westerhoff[18]的研究，外匯市場投資者根據(jù)外匯市場的狀況在2種交易規(guī)則中轉(zhuǎn)換。定義技術(shù)交易者所占的比例為：

這說明，如果外匯市場上匯率錯誤定價上升，技術(shù)交易投資者的市場份額就會下降，參數(shù)g>0是一個敏感性參數(shù)，g越大，對于給定的錯誤定價，投資者將變得更為敏感。

建立包含外匯市場和房地產(chǎn)市場的兩期離散動態(tài)模型為：

pt+1=pt+a(Dc+Dd+Df-S)

(1)

Et+1=Et-η[Dfpt+wtLc,t+(1-wt)Lf,t]

(2)

式中，a>0為房價的動態(tài)調(diào)整系數(shù)，房地產(chǎn)需求大于供給時，房價存在上漲動力，反之房價存在下降動力。Dc為居民的消費需求，Dd為本國居民的投資需求，S為房地產(chǎn)供給面。

2.2.1 匯率變化對房價的影響

由(2)式可得：

(3)

將(3)式代入(1)得：

(4)

根據(jù)(4)式，得到房價Pt+1關(guān)于匯率變動Et+1的偏導(dǎo)數(shù)為：

(5)

由于國外投資性需求Df>0, ?pt+1/?ΔEt+1<0。那么根據(jù)(5)式，當(dāng)匯率升值時(Et+1<0)，房價將上漲；而當(dāng)匯率貶值時(Et+1>0)，房價將下跌。

2.2.2 房價波動對匯率的影響

根據(jù)(1)式得：

(6)

將(6)式代入(2)式得：

(7)

根據(jù)(7)式得到，匯率Et+1關(guān)于房價變動Pt+1的偏導(dǎo)數(shù)為：

(8)

根據(jù)(8)式，如果房價上漲，匯率Et+1將變小，即本幣升值；而如果房價下跌，匯率Et+1將變大，即本幣貶值。

由于國外投資者的參與和中央政府對匯率的管制，匯率變化與房價波動之間建立了理論上的聯(lián)動關(guān)系，匯率變化會影響房價，房價波動也會影響匯率。2015年8月，我國開始允許有資格境外機構(gòu)和個人可在國內(nèi)購房的政策，實際上是恢復(fù)了外資購房政策。這對于國際套利資本來說是非常有利的，面對國內(nèi)外復(fù)雜的經(jīng)濟形勢，我國人民幣匯率整體保持了平穩(wěn)走勢，且相對于歐元、日元等大部分國際貨幣是升值的，投資我國房地產(chǎn)將從匯率變動中獲得穩(wěn)健收益；同時，當(dāng)前我國正在“去庫存”，一、二線城市的房價從2015年下半年以來處于低谷回升期，即使人民幣未升值，房價的上漲依然會使這些投機者有所收獲。但是如果未來房地產(chǎn)市場的投機性泡沫大面積形成，一旦發(fā)生相應(yīng)的外部沖擊，很可能將導(dǎo)致內(nèi)外資金大量撤離國內(nèi)，人民幣又將遭受貶值壓力，極大地影響人民幣國際化進程。

3 模型設(shè)計與數(shù)據(jù)檢驗

3.1 模型設(shè)計與變量定義

多元GARCH模型(MVGARCH)是在時間序列模型ARCH和GARCH模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，并廣泛應(yīng)用于金融市場和資產(chǎn)價格的波動研究[19]。近年來，一些學(xué)者開始在房地產(chǎn)市場研究中嘗試采用GARCH模型來量化房價的波動，如Long Xiangdong和 Bao[20]通過VAR-DCC模型研究了香港4個地區(qū)的房價波動情況；王擎和韓鑫韜[21]通過對角GARCH模型研究了我國房價波動與經(jīng)濟增速和貨幣供應(yīng)量增速的相互傳導(dǎo)情況，對角GARCH模型有助于參數(shù)估計，但對變量波動的刻畫仍不夠全面、準(zhǔn)確。為全面分析匯率變化與房價波動的動態(tài)變化關(guān)系，本文引入貨幣供應(yīng)量(M2)作為控制變量，建立三元VAR-FBEKK模型(Full BEKK Model)。首先考慮房價、匯率和m2之間的向量自回歸VAR(1)形式：

(9)

其中，y1,t是房地產(chǎn)價格在t時刻的變化率，y2,t是匯率在t時刻的變化率，y3,t是m2在t時刻的變化率。Dummy1,t是反應(yīng)我國房地產(chǎn)改革前后差異的虛擬變量，1999年1月以前取值為0，1999年1月及其以后取值為1，γi(i=1,2,3)是1998年我國房改前后各變量變化的差別截距系數(shù)。Dummy2,t是反應(yīng)我國匯率改革前后差異的虛擬變量，2005年7月前取值為0，2005年7月及其以后取值為1，ωi(i=1,2,3)是2005年我國匯改前后各變量變化的差別截距系數(shù)。矩陣β中的元素表示變量信息的傳導(dǎo)：β11表示房價變化受到自身上一期的影響；β12表示從房價到匯率的線性溢出，如果β12顯著異于零，表示房價變化能夠影響匯率波動；β13表示從房價到m2的線性溢出，如果β13顯著異于零，表示房價變化能夠影響m2的變化;β22表示匯率變化受到自身上一期的影響；β21表示從匯率到房價的線性溢出，如果β21顯著異于零，表示匯率變化能夠反應(yīng)房價的變化；β23表示從匯率到m2的線性溢出，如果β23顯著異于零，表示匯率變化能夠影響m2的變化；同理，β31，β32，β33分別表示m2對自身、房價和匯率變化的反應(yīng)；ci(i=1,2,3)是常數(shù)項，εi,t(i=1,2,3)是殘差項。

對于房價、匯率和m2之間的動態(tài)變化關(guān)系，本文使用FBEKK模型來分析，該模型為：

(10)

(11)

式中,hii,t表示某個變量的條件方差，hij,t表示兩個變量之間的條件協(xié)方差。aij表示i變量的ARCH效應(yīng)對j變量未來波動的沖擊，bij表示i變量的GARCH效用對j變量未來波動的影響。其中i,j=1, 2, 3。1代表房價的變化率，2代表匯率的變化率，3代表m2的變化率?？疾靺R率對房價的直接波動溢出效應(yīng)，在于檢驗系數(shù)a21和b21是否顯著異于零；考察匯率對房價的間接波動溢出效應(yīng)，在于檢驗系數(shù)a21a31和b21b31是否顯著異于零。考察房價對匯率的直接波動溢出效應(yīng)，在于檢驗系數(shù)a12和b12是否顯著異于零；考察房價對匯率的間接波動溢出效應(yīng)，在于檢驗系數(shù)a12a32和b12b32是否顯著異于零。

在隨機誤差項服從正態(tài)分布的假定條件下，上面設(shè)定的三元FBEKK模型的參數(shù)可以通過最大化下面的對數(shù)似然函數(shù)來估計：

(12)

此式中，θ表示所有待估計的未知參數(shù)，N是變量的數(shù)量，T是觀測值的數(shù)量，其他符號與前面模型一樣。對θ的極大似然估計是漸進正態(tài)的，因而可以運用有關(guān)統(tǒng)計推斷的傳統(tǒng)過程。

3.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)收集

本文選取1997年10月至2011年12月的房價、人民幣匯率、貨幣供應(yīng)量的月度數(shù)據(jù)為樣本，每個變量獲得觀測值171個。其中，房價以國家統(tǒng)計局編制的“國房景氣指數(shù)”中的房地產(chǎn)銷售價格分類指數(shù)為代表：人民幣匯率變化率以國際清算銀行(IBS)公布的人民幣實際有效匯率為代表；貨幣供應(yīng)量用m2來表示。其數(shù)據(jù)均來自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫和Wind數(shù)據(jù)庫。為了消除異方差性，同時保證進入向量自回歸多元FBEKK模型的變量平穩(wěn)性，本文在計量分析中分別用對數(shù)差分來表示每個變量的變化率。用m2t表示第t月貨幣供應(yīng)量，貨幣供應(yīng)量變化率表示為：y1t=100*ln(m21t/m21t-1)，REt表示第t月的房地產(chǎn)價格指數(shù)，房價變化率表示為：y2t=100*ln(RE2t/RE2t-1)，ERt表示第t月實際有效匯率的變化率，匯率變化率表示為：y3t=100*ln(ER3t/ERt-1)，單位均為%。

4 實證分析

4.1 描述性統(tǒng)計結(jié)果

對貨幣供應(yīng)量變化率(M2)、房價變化率(RE)和匯率變化率(ER)作基本統(tǒng)計分析，表1給出了它們從1997年10月至2011年12月的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從結(jié)果中可以看出，房價變化率和匯率變化率的最大值與最小值之差(29.05%和28.1%)、標(biāo)準(zhǔn)差(2.41%和2.42%)都是較大的，說明房價和匯率的波動比較劇烈。貨幣供應(yīng)量變化率除在2009年大幅攀升外(最高接近30%)，整體走勢相對穩(wěn)健，且貨幣供應(yīng)量變化率走勢幾乎均高于房價和匯率的變化率走勢。從3個變量的變化趨勢看，房價變化率與貨幣供應(yīng)量變化率的走勢比較一致，且房價對貨幣供應(yīng)量存在滯后反應(yīng)，滯后期大約為1-4個季度。匯率變化率與貨幣供應(yīng)量變化率的波動也存在相似性，貨幣供應(yīng)量變化滯后匯率變化大約1-2年。同時，對序列采用ADF檢驗，發(fā)現(xiàn)3個變量在10%顯著性水平均通過了平穩(wěn)性檢驗，且JB統(tǒng)計量均接受原假設(shè)，即滿足正態(tài)性。

表1 樣本數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計結(jié)果

4.2 實證結(jié)果

為了研究房價與匯率之間的信息傳導(dǎo)關(guān)系，本文基于VAR-FBEKK模型分析了房價、匯率與M2之間的動態(tài)變化關(guān)系，在VAR部分采用Bayesian估計，F(xiàn)BEKK部分采用BHHH算法進行最大似然估計，結(jié)果見表2。

表2 VAR-FBEKK模型估計結(jié)果

注：括號中為P值，*表示在0.1顯著性水平下顯著；**表示在0.05顯著性水平下顯著；***表示在0.01顯著性水平下顯著。

(1)條件均值方程VAR(1)估計結(jié)果顯示了房價變化率、匯率變化率和m2變化率三者之間的動態(tài)線性變化關(guān)系。

β13在99%的置信水平下顯著，顯示m2的波動能顯著影響房價增長，即m2增速提高1%，房價增速將提高0.16%；β12不顯著，說明匯率變化對房價增速的直接線性影響并不明顯，而且虛擬變量系數(shù)ω1也不顯著，顯示2005年匯改后，人民幣的“小幅緩慢”升值趨勢對房價上漲的推動并不明顯，房價上漲與人民幣匯率升值沒有直接顯著關(guān)系。

β22和β23在99%的置信水平下顯著，顯示不僅上一期的匯率變化能顯著影響這一期的匯率波動，而且m2增速能顯著作用匯率變化，即m2增速提高1%，人民幣升值增速將下調(diào)0.16%。同時，虛擬變量系數(shù)ω2顯著，說明2005年匯改后，m2的波動對人民幣匯率變化的影響更加明顯，即人民幣匯率對m2的敏感度提高了1.24個百分點。

β31在90%的置信水平下顯著，說明房價的變化對m2的波動具有負(fù)向顯著作用，即房價增速提高1%，m2增速將下降0.03%，顯示中央銀行在此階段可能通過調(diào)控貨幣供應(yīng)量增速影響了房價增長，比如收緊房貸、加息等措施；β32在95%的置信水平下顯著，顯示匯率變化影響m2的波動，即人民幣升值速度提高1個百分點，m2增速將提高0.04個百分點，這在一定程度上反映了境外投資資本隨人民幣升值流入我國，造成中央銀行被動投放的基礎(chǔ)貨幣增加。

(2)方差方程FBEKK(1,1,1)估計結(jié)果顯示了房價變化率、匯率變化率和m2變化率三者之間的動態(tài)非線性變化關(guān)系。

a11和b11在99%的置信水平下顯著，顯示房價變化率自身存在顯著的ARCH效應(yīng)和GARCH效應(yīng)。b21在95%的置信水平下顯著，說明匯率變化率對房價變化率存在直接的波動溢出效應(yīng)，但整體看，匯率變化對房價波動的非線性直接影響程度很小，房價對匯率變化的反應(yīng)彈性僅為7‰，即匯率變化率波動增加1%，房價變化率的波幅僅擴大0.7%。

a31和b31在99%的置信水平下顯著，說明m2變化率的波動對房價變化率的波動具有直接影響，即m2變化率的波動提高1%，房價增速的波動將提高0.1%，結(jié)合前面分析看，貨幣因素較匯率因素對房價增速波動的影響大13倍，但這并意味著中央銀行應(yīng)該實施貨幣政策去調(diào)控房價波動，因為貨幣政策的目標(biāo)是“保持貨幣幣值穩(wěn)定，并以此促進經(jīng)濟增長”，而相關(guān)研究顯示房價增速的波動對經(jīng)濟增長的波動并沒有顯著影響[22]，且房價并不代表一般物價水平，與匯率的直接相關(guān)性又不明顯，所以從維護整體經(jīng)濟“平穩(wěn)增長”的角度看，貨幣政策并不適合去直接干預(yù)房價波動。

b21和b31顯著分別在95%和99%的置信水平下顯著，說明b21b31的乘積顯著，匯率變化對房價波動存在顯著的非線性間接影響，即匯率變化通過m2間接作用于房價波動，影響大小為-0.038%，顯示增強匯率變化率和m2變化率的聯(lián)合波動有助于減小房價變化率的波動，這說明中央銀行可以進一步協(xié)調(diào)好匯率政策與貨幣政策，降低政策可能的配合“偏差”(Bias)對房價的間接影響。

a22和b22在99%的置信水平下顯著，說明匯率變化率自身也存在顯著的ARCH效應(yīng)和GARCH效應(yīng)。但a12和b12不顯著，顯示房價變化率對匯率變化率并不存在直接波動溢出效應(yīng)；a32和b32不顯著，預(yù)示a12a32和b12b32兩個乘積也不顯著，說明房價變化率通過m2對匯率變化率也不存在間接波動溢出效應(yīng)?？傮w而言，房價變化率對匯率變化率不存在顯著的非線性影響。

a33和b33在99%的置信水平下顯著，說明m2變化率自身也存在顯著的ARCH效應(yīng)和GARCH效應(yīng)。從房價變化率和匯率變化率對m2變化率影響的4個系數(shù)看(a13、a23、b13和b23)，只有b13和b23分別在99%和95%的置信水平下顯著，顯示房價變化率和匯率變化率對m2變化率均存在直接波動溢出，大小分別為：0.01%、0.003%，房價變化率和匯率變化率的聯(lián)合波動對m2變化率也存在波動溢出，大小為-0.006%，即如果房價變化率和匯率變化率的聯(lián)合波動增強會減弱m2變化率的波動。

4.3 穩(wěn)健性檢驗

由于“國房景氣指數(shù)”中的房地產(chǎn)銷售價格分類指數(shù)在2011后停止發(fā)布，本文接下來選取國家統(tǒng)計局發(fā)布的全國新建住宅價格同比指數(shù)來研究。全國新建住宅價格同比指數(shù)截至到2010年12月后就沒再發(fā)布，且從2005年7月開始才公布月度數(shù)據(jù)，所以本文通過主成分分析和回歸模擬來補足缺失的全國房價數(shù)據(jù)，選取國家統(tǒng)計局自2006年4月到2015年6月70個大中城市新建住宅價格同比指數(shù)以及2006年4月到2010年12月的全國新建住宅價格同比指數(shù)，采用如下方法擬合：首先，對70個大中城市從2006年4月到2015年6月的新建住宅價格同比指數(shù)進行主成分分析，發(fā)現(xiàn)前3個主成分的累積貢獻率達85%；其次，使用2006年4月至2010年12月的全國新建住宅價格同比指數(shù)對前3個主成分序列進行回歸，調(diào)整R平方達98%，擬合效果很好；最后，使用2011年1月至2015年6月的主成分序列以及線形回歸得到的擬合關(guān)系，模擬出2011年1月到2015年6月的全國新建住宅價格同比指數(shù)。從模擬結(jié)果(見圖1)可以看出，整體擬合效果較好，特別是2007年5月后擬合數(shù)據(jù)與真實的全國新建住宅價格同比指數(shù)數(shù)據(jù)基本一致。

檢驗?zāi)Ｐ鸵廊徊捎们拔牡腣AR-FBEKK模型，但由于數(shù)據(jù)時間長度選取2011年1月至2015年6月，所以在均值方程中將關(guān)于房地產(chǎn)改革和匯率改革的虛擬變量省去。貨幣供應(yīng)量和匯率的數(shù)據(jù)均按照前文采用廣義貨幣供應(yīng)量m2和人民幣實際有效匯率，數(shù)據(jù)處理方法均依照前文。房價變化率選取模擬的2011年1月至2015年6月全國新建住宅價格同比增速，并將同比增速加100后，構(gòu)成房價指數(shù)，再取對數(shù)差分。所有數(shù)據(jù)均通過平穩(wěn)性和正態(tài)性檢驗。

圖1 全國新建住宅價格指數(shù)的模擬外推值和實際值

(1)從均值方程的估計結(jié)果看(見表3)：β11、β12和β13顯著，說明房價變化率不僅受自身上期房價增速的影響，還受匯率變化和m2變化的影響。這說明2011年以來匯率對房價的直接線性影響開始增強，但整體依然較弱，即人民幣實際有效匯率變化率變動1個百分點，房價變化率將變動0.08個百分點，而m2變化率對房價的直接線性影響較前文估計結(jié)果減弱0.03，即m2變化率變動1個百分點，房價變化率的波動將減少0.03個百分點。

同時，β32顯著，說明m2的變化也顯著受到匯率變化的影響，人民幣升值增速提高1個百分點，m2增速將提升0.08個百分點。接下來，本文以β13*β31的值來表示匯率通過m2對房價增速的間接影響，約為0.01，即匯率變化率變動1個百分點，房價變化率將間接受m2影響變動0.01個百分點，效果大于前文的估計結(jié)果(0.006)，主要原因是2011年以來，人民幣對美元匯率雙向波幅擴大，引起外匯占款增速波動，導(dǎo)致基礎(chǔ)貨幣被動投放變化較大，加劇了m2增速的波動。

(2)從方差方程的估計結(jié)果看(見表3)：b21在95%的置信水平下顯著，說明匯率變化率對房價變化率也存在直接的波動溢出效應(yīng)，但房價對匯率變化的反應(yīng)彈性僅為1‰，較前文估計的效應(yīng)少6‰，即匯率變化率從2011年后對房價的波動影響開始減弱，其原因主要是由于2010年11月4日，住建部和國家外匯管理局發(fā)布《關(guān)于進一步規(guī)范境外機構(gòu)和個人購房管理的通知》限制境外個人在我國購房，這在一定程度上抵消了匯率變化對房價波動的直接影響。

a31和b31均在99%置信水平下顯著，顯示房價變化率的波動主要受m2變化率的直接影響，即m2變化率的波動提高1%，房價增速的波動將提高0.03%，較前文估計結(jié)果約小0.07%。這說明貨幣供應(yīng)量波動對房價波動的直接影響在近十年來有所減弱，在貨幣供應(yīng)量變化率波動不大的情況下，而房價波動較大很可能與房地產(chǎn)市場的投機性增強有關(guān)[27]。

b21和b31顯著，說明b21b31的乘積顯著，顯示匯率變化通過m2對房價波動同樣存在顯著的非線性負(fù)向間接影響，影響大小為-0.043%，絕對值較前文估計結(jié)果增加0.007%，反映匯率變化率和m2變化率的聯(lián)合波動從2011年開始對房價變化率的影響加大，即匯率變化率和m2變化率的聯(lián)合波動的傳遞效率更高，這不僅說明匯率通過貨幣供應(yīng)量對房價變化的間接波動溢出效應(yīng)是存在的，同時也顯示我國中央銀行匯率政策與貨幣政策配合的有效性在2011年后得到進一步提升。

與前文結(jié)果一樣，a12和b12不顯著，顯示房價變化率對匯率變化率也不存在直接波動溢出效應(yīng)；b32不顯著，預(yù)示b12和b32乘積也不顯著，但a32在95%置信水平下顯著，并不能直接說明a12和a32乘積是否顯著，接下來對a12a32進行BDS檢驗(基于關(guān)聯(lián)積分的一個統(tǒng)計量，其原假設(shè)是不存在ARCH效應(yīng))，結(jié)果顯示P值為-0.19，即a12a32并不顯著，這說明房價變化率通過m2對匯率變化率也不存在間接的波動溢出效應(yīng)。

從房價變化率和匯率變化率對m2變化率影響的系數(shù)看(a13、a23、b13和b23)，只有b13和a23分別在90%和95%的置信水平下顯著，顯示房價變化率和匯率變化率也對m2變化率存在直接的波動溢出效應(yīng)，大小分別為：0.004%、0.01%，這與前文估計結(jié)果一致，但是大小剛好相反，即2011年后，房價變化率對m2的影響減弱，而匯率變化對m2的影響增強。這說明貨幣政策自2011年以來被房價影響的因素減弱，即被動“盯住”房價波動的成分大幅減少，但是貨幣政策與匯率政策之間的關(guān)聯(lián)性增強，貨幣政策很可能對人民幣匯率波動采取了相關(guān)對沖措施。

(3)綜合穩(wěn)健性檢驗結(jié)果看，模型對2011年以來我國匯率與房價關(guān)系的整體擬合效果與前文估計結(jié)果比較一致，也進一步證實了本文的兩個假設(shè)，即房價變化受到貨幣供應(yīng)量的影響顯著，但是匯率對房價的直接影響較小，而主要是匯率變化通過影響貨幣供應(yīng)量波動進而影響了房價的變化。

表3 穩(wěn)健性檢驗中VAR-FBEKK模型估計結(jié)果

注：括號中為P值，*表示在0.1顯著性水平下顯著；**表示在0.05顯著性水平下顯著；***表示在0.01顯著性水平下顯著。

5 結(jié)語

本文研究得出以下三點結(jié)論：(1)我國近20年來的房價上漲與人民幣匯率升值沒有直接顯著線性關(guān)系。均值方程估計結(jié)果顯示，匯率變化對房價增速的直接影響不明顯，尤其是2005年匯改后，人民幣的升值趨勢對房價上漲的直接推動并不顯著，但匯率變化可能對房價波動存在間接線性影響，即匯率變化影響m2的波動，m2增速提高在一定程度上會推動房價增速上升。(2)匯率變化對房價增速的直接波動溢出效應(yīng)較小，更主要是m2變化影響房價波動。方差方程估計結(jié)果顯示，匯率變化率波動增加1%，房價變化率的波幅僅擴大0.007%，而m2變化率的波動提高1%，房價增速的波動將提高0.1%，但貨幣政策不必直接干預(yù)房價波動，因為房價并不代表一般物價水平，且與匯率和經(jīng)濟波動的關(guān)聯(lián)度不顯著。反過來看，房價變化率對匯率變化率不存在顯著的直接波動溢出效應(yīng)。(3)匯率變化對房價增速存在顯著的間接波動溢出效應(yīng)。估計結(jié)果顯示，匯率變化通過m2對房價波動存在間接負(fù)向顯著影響，這說明通過合理調(diào)節(jié)匯率變化率和m2變化率的聯(lián)合波動，即進一步協(xié)調(diào)好匯率政策與貨幣政策，可能有助于減小房價變化率的波動。同時，房價變化率通過m2對匯率變化率不存在顯著的間接波動溢出效應(yīng)。

上述的研究結(jié)論豐富了匯率變化與房價波動關(guān)系的相關(guān)研究成果，同時也具有如下政策啟示：(1)加強跨境資本流動的引導(dǎo)和監(jiān)測。一方面，我國政府及中央銀行應(yīng)該積極發(fā)揮“領(lǐng)路人”作用，將國外資本引入能夠帶動經(jīng)濟發(fā)展的生產(chǎn)領(lǐng)域。鼓勵外商直接投資向能夠帶動我國科技和經(jīng)濟發(fā)展的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、新能源和節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域轉(zhuǎn)移。另一方面，針對短期國際資本進出波動加大的趨勢，應(yīng)該加大跨境資本流動監(jiān)測。進一步加大對異常資金流出的非現(xiàn)場監(jiān)測和檢查力度，并加強與其他經(jīng)濟體對資本流動數(shù)據(jù)共享，共同防范跨境資金流動風(fēng)險。(2)繼續(xù)深化匯率制度改革，增強貨幣政策對房價的“關(guān)注”。中央銀行應(yīng)繼續(xù)擴大人民幣匯率雙向波幅范圍，在短期內(nèi)保持人民幣小額地、持續(xù)地、波動地進行升值。同時，增強貨幣政策對房價等資產(chǎn)價格波動的關(guān)注度，探討匯率政策與貨幣政策的合理“銜接點”，避免資產(chǎn)價格大幅波動對實體經(jīng)濟可能造成的負(fù)面影響。(3)繼續(xù)實施穩(wěn)健的貨幣政策，避免房價大幅波動。采取結(jié)構(gòu)型的貨幣政策有針對性地控制房價“泡沫”，繼續(xù)實施基于不同目的購房差別貸款利率，對房地產(chǎn)開發(fā)貸款實行窗口指導(dǎo)等。同時，在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)和“兩帶一路”改革戰(zhàn)略推進中，要合理確定房價波動的幅度對區(qū)域和全國經(jīng)濟的影響，包括衡量房價泡沫指標(biāo)的確定以及房價回落對實體經(jīng)濟的影響等。

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Can the Changes in Exchange Rates have Spillover Effects on theReal Estate Price’s Fluctuations?：Evidence from China’sReal Estate Market 1997-2015

HAN Xin-tao, LIU Xing

(School of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400030, China)

Based on the historical trend of RMB exchange rate changes and real estate price’s fluctuation in China, the comprehensive impact of exchange rate changes on real estate price and the mechanism of dynamic impact between each other are analyzed in theory. Based on monthly data from October 2007 to December 2011 and VAR-FBEKK model, the effects of the RMB exchange rates’ changes on the volatility of real estate price form direct and indirect perspective are studied by introducing the money supply as an intermediary variable, and the estimating results of model are made a robustness test and a comparative analysis through simulating interrupt data of National New Housing Price Index from January 2011 to June 2015 by Principal Component Analysis. The results show that, the changes in RMB exchange rates don’t play a directly significant role on the China's real estate price’ s fluctuations, but indirect relationship of exchange rates’ changes transferring to the real estate price’s fluctuations may exist through money supply as an intermediary variable; the changes in RMB exchange rates have little directly spillover effects on the real estate price’s growth rate, but both the co-volatility of exchange rates’ changes and changes in the money supply and the volatility of changes in the money supply have significant impacts on the estate price’s growth rate, namely the changes in RMB exchange rates have an indirectly spillover effect on the real estate price’s growth rate. Therefore, the central bank should further coordinate monetary policy and exchange rate policy; continue to steadily implement the reform of the exchange rate regime, while strengthening "attention" on the real estate price’s fluctuations. The above findings enrich the theoretical research of the relationship between asset price and exchange rate policy, and also provide new evidence of how exchange rate changes affect real estate price’s fluctuation form the point of view of direct and indirect effects.

exchange rates; real estate price; monetary policy; volatility spillover

2016-05-07；

2016-11-04

國家自然科學(xué)基金重點項目(71232004)；國家自然科學(xué)基金面上項目(71172082)

劉星(1956-)，男(漢族)，河南鎮(zhèn)平人，重慶大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：宏觀經(jīng)濟與公司財務(wù),E-mail:liuxing@cqu.edu.cn.

1003-207(2017)04-0007-11

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2017.04.002

F832.6

A