貨幣流入資產領域的實證及理論研究

張逸辰，韓漢君

（上海社會科學院經濟研究所，上海 200020）

一、引言及文獻綜述

中國的貨幣供給增速長期高于產出與物價增速之和，目前已有的理論及實證研究對于上述問題的解答主要集中在：中國財富的貨幣化進程降低了貨幣流通速度，貨幣發行量與物價水平、總產出相脫鉤；在全球范圍內，包含證券、房地產的資產吸收了貨幣增量，維持了生活資料與生產資料價格的相對穩定；中國的價格指數存在低估。這些研究從不同視角解釋了在中長期觀測到的貨幣供給增速與產出、通脹相背離的現象。然而，部分研究表明，中國的貨幣化進程在1995年左右便已完成，且若將資產價格等因素納入價格指數，將造成價格波動過大，對“中國的貨幣之謎”解釋力度有限。因此，解決該問題的一個合理突破口便是資金增量被日益擴大的資產存量所吸收。

以往的文獻研究成果已部分解釋了貨幣流入資產領域的邏輯，實證上也通過貨幣政策影響資產單價部分驗證了這一觀點。Quadrini&Vincenzo(2017)認為金融機構通過擴大負債來提供安全資產，以幫助家庭面對無法對沖的異質性風險[1]。鄭忠華、邸俊鵬(2012)發現房地產需求偏好沖擊推高了房價，但會導致消費低迷、產出下降等后果[2]。何青等(2015)在DSGE 模型中施加抵押約束后發現房地產市場和借貸約束的相互影響關系放大了各種沖擊的影響[3]。Feng 等(2021)發現由于房地產具有儲值特點，收入的不確定性沖擊增加了房地產需求，從而導致房地產行業的順周期繁榮[4]。上述文獻從不同角度（需求偏好、借貸約束、資產回報確定性） 分析了房地產行業影響實體經濟的微觀機制，但這些模型都未引入貨幣，與貨幣相關的內容無從討論。部分文獻在含有房地產部門的DSGE 模型中引入了貨幣，例如：梅冬州等(2018)將房地產行業的溢出效應與地方財政進行結合，更為細致地刻畫了貨幣政策傳導機制[5]。王先柱等(2023)引入異質性房地產企業，發現貨幣政策調控會對中小型房地產企業作用較大，而對大型房地產企業作用較小，造成房地產市場供給結構失衡[6]。郭克莎、沈少川(2023)發現加強和完善預期管理政策來穩定和引導市場預期是促進房地產行業健康發展的途徑[7]。上述文獻在引入貨幣時均采取的是貨幣進入效用函數(MIU)的方式，已隱含了貨幣中性的假定，無法進一步討論貨幣在經濟體中的流向。同時，上述文獻均使用價格型政策，貨幣當局對貨幣的總量控制無法體現。因此，現有文獻在設定和模擬過程中都有值得進一步改進的空間，例如：以現金先行約束(CIA)代替貨幣進入效用函數(MIU)設定、以貨幣總量控制作為模擬的出發點。文章參考上述文獻，進一步深化研究了貨幣供給變化對房地產行業以及經濟體其他部門的影響。

在實證研究領域，大部分文獻以向量自回歸或其衍生模型對貨幣、房地產以及通脹進行研究。關于貨幣政策影響房地產以及經濟系統的機制，周京奎(2006)發現，貨幣供應量對銀行拆借利率與貸款余額具有顯著影響，亦是資產價格波動的源頭[8]。韓冬梅等(2007)發現緊縮的貨幣供應量能夠抑制房地產價格泡沫，但同時也會作用于實體經濟[9]。張紅、李洋(2013)發現貨幣供給量的增長會推動各地區工業產出和房地產投資，但在長期將形成對消費和房價的抑制[10]。這些文獻雖然結論略有差異，但均揭示出房地產與經濟系統之間存在復雜的關聯機制，貨幣政策本身并不單獨作用在房價、物價、房地產產出以及總產出四者之一。關于利率與貨幣供應量對房價的影響，沈悅等(2011)通過FAVAR 模型對房價在貨幣政策傳導機制中的作用進行研究后發現，利率對房價的影響比貨幣供應量更為顯著[11]。徐忠等(2012)也得出了類似的結論[12]，他們發現貨幣供給增速對房價和通脹有顯著影響，價格型貨幣政策工具對房價的抑制作用大于數量型貨幣政策工具。持相同觀點的還有張龍等(2021)[13]。而郭娜、翟光宇(2011)則提出了相反的觀點，即在較長的時間跨度下，貨幣政策可以顯著影響房價和房地產投資，而貨幣供應量相較于利率具有更顯著的調控效果。出現這一現象的主要原因是利率政策對房地產價格傳導渠道的失效[14]。潘海峰(2020)從經濟發展的不同階段討論了這個問題，他發現在房價波動較高時期，采用價格工具比數量工具對房價有更好的調控效果，而在房價波動較小時期則反之[15]。這些文獻都著重討論了貨幣政策如何影響單位資產的價格，卻未研究資產領域吸收的總量貨幣與這一傳導鏈條的機制。若以貨幣供給影響商品房銷售額而不是單價作為出發點，將有利于解釋貨幣流入資產領域。

文章的邊際貢獻在于：一是對貨幣供給、商品房銷售額、通脹、名義產出進行了混頻向量自回歸，在實證上驗證了貨幣流入房地產市場并被“窖藏”。二是通過構建動態一般均衡模型，為家庭在貨幣發行量增加時選擇房產作為資產配置構建了微觀機制。三是模擬分析了當發生房產需求沖擊時，數量型貨幣政策和價格型貨幣政策的差異性以及對社會整體福利的影響。

二、貨幣流向房地產領域的經驗事實

為了驗證貨幣供給在一定程度上流入房地產市場，導致總產出增速與貨幣供給增速之間的缺口并未能被通脹所解釋，文章構建混頻向量自回歸(MF-VAR)模型對貨幣供給、商品房銷售額、通脹、名義產出進行回歸分析。

標準向量自回歸模型要求模型中的所有變量具有相同的頻率，然而，現實中的宏觀經濟數據通常具有不同的統計頻率，例如：居民消費者物價指數CPI 通常以月度的頻率統計，國內生產總值GDP 通常以季度的頻率統計。對此，第一種處理方法是將高頻率數據聚合成低頻率數據，不僅丟棄了高頻數據的信息量，還引入人為的季節調整，造成一定程度的信息損失及扭曲。第二種處理方法是為每個高頻率變量創建多個低頻率變量從而保持高頻率精度將增加模型變量個數并犧牲自由度，該方法的優點在于模型設定簡單且估計方便，但缺點是無法分析在同一低頻區間的高頻變量之間的統計關系。第三種處理方法是利用狀態空間模型，將低頻數據視為無法觀測的高頻數據聚合而成，采取卡爾曼濾波的方式進行參數估計。綜合比較而言，文章采用的是第二種處理方法。

文章選取月頻的貨幣供給增速M2、居民消費者物價指數CPI、房地產銷售額同比增速HouseSell 作為高頻變量，并以季頻的名義國內生產總值同比增速GDP 作為低頻變量。在貨幣供給增速方面，采用廣義貨幣M2 的月末同比增速進行回歸；居民消費者物價指數CPI 采用當月同比數據；房地產銷售額采用房地產開發企業商品房銷售額，對累計值進行一階差分后得到當期值并在此基礎上得到同比增速。上述數據來源于2010年3月至2023年6月中國人民銀行和國家統計局，各變量均通過平穩性檢驗與協整檢驗。

在模型設定方面，文章令YL，tL=GDPtL代表季頻變量在季末tL的取值，YH，tL，t=[M2tL，tCPItL，tHouseSelltL，t]T代表月頻變量在季度tL中第t 個月的取值，然后將這些變量進行堆疊并進行滯后p 期的混頻向量自回歸：

由于變量進入VAR 模型的順序會影響脈沖響應結果，因此文章根據變量的外生性依次決定排序。在上述變量中，貨幣供給的外生性最強。文章假定，當貨幣供給的變化首先影響物價水平，其次傳遞到房地產銷售并最終影響國內經濟生產總值。因此，變量進入模型的順序可設定為M2、CPI、HouseSell、GDP。

根據SIC 準則，文章將VAR 模型的滯后階數設定為1。模型特征根均在單位圓內，表明模型穩定。從脈沖響應上看，季中首月的貨幣供給沖擊，會在短期內拉升次月的商品房銷售，之后迅速回落至負值（見圖1）。這表明整體而言，短期內貨幣供給對商品房銷售具有一定的拉動作用，而長期來看這種正向效應被抵消。

圖1 HouseSell2 對M21 沖擊的響應

三、納入房地產與貨幣的動態一般均衡模型

文章假定貨幣當局和商業銀行體系共同完成了貨幣供給過程，家庭決定了貨幣最終進入消費抑或房地產領域。為了區別進入資產領域被部分“窖藏”的貨幣與繼續參與流通的貨幣，文章將經濟循環中關于房地產部門的生產、投資、消費劃歸為資產領域，而將其他部門的經濟活動劃歸為傳統流通領域。以此建立了由家庭、房地產開發商、其他商品生產商、中央銀行組成的動態一般均衡模型。其中，家庭向兩類企業提供互為替代的勞動，從中獲得工資并作出消費決策；貨幣當局向經濟體投放貨幣或以調節名義利率的形式對經濟體作宏觀調控，以此影響產出、價格水平以及家庭的消費、投資決策。為簡化模型設定并聚焦于貨幣流向，模型未納入銀行體系以及政府的行為。

1. 家庭

文章假設家庭由無數個同質化的家庭組成，每個家庭的消費給家庭帶來正效用，同時，家庭付出帶有負效用的勞動，勞動和消費加性可分。家庭對消費Cit、勞動Nit、現金Mit、房產Hit+1、資本Kt+1、負債杠桿et進行選擇，以最大化終身效用：

為簡化推導，參照Feng 等(2021)的做法[4]，將效用函數中消費設為對數效用，而勞動設為線性效用，即效用函數Ut=lnCit-ψNit。家庭的預算約束采取如下實際約束形式：

其中，Pt為t 期價格水平，qt為房產的相對價格，st為房產的需求沖擊，滿足lnst=ρslnst-1+eb，δh為房屋折舊系數，Xit為當期收入, it-1為上一期的名義利率，為上期抵押貸款的本利和。令收入Xit滿足：。

其中，wt為實際工資；為資本回報率；為房屋租金回報率，并且令=τqt；δk為資本折舊系數；反映了房屋的交易成本；bit為本期抵押貸款，且滿足始終成立的抵押約束bit=etqtHit+1，et為傳統文獻中的抵押率。從家庭的角度看，可將et看作是購房的貸款比率，et降低時意味著家庭杠桿的下降。令et滿足如下動態過程：et=et-1+ρe(es-et)。其中es為抵押率的初始穩態，ρe反映了貸款比率回歸初始穩態的速度。

文章采用何青等(2015)的假設[3]：家庭每一期獲得貸款、工資、利潤分紅以及資本收益，用于支付上一期本息和、購買房產，而家庭的消費由期初現金決定（CIA 設定）：

因為模型設定中家庭具有同質性，得到的總量優化問題等同于上述個體優化問題，內生變量的角標i可去除。基于預算約束以及現金先行約束，對家庭的終身效用進行最優化，可以得到Ct、Nt、Kt+1、Ht+1、Mt、et的一階條件。

2. 房地產開發商

某一時刻房產的存量由房產積累過程所決定：

式(4)中，每一期新生產的房產由ht表示。對于房地產開發商而言，建造新的房屋需要用到資本Kh、勞動Nh以及土地L。由于土地因素并非文章關注重點，且在大部分文獻中L 被外生設定為1，不參與到模型動態的演進過程，因此文章將土地設為1，房產生產函數設定為基于資本和勞動的Cobb-Douglas 形式：

式(5)中，αh是房產生產函數中資本的份額。房地產開發商對每一期的利潤進行最大化，得到關于Nht以及Kht的一階條件。

3. 其他廠商

文章將房地產開發商之外的所有生產廠商定義為其他廠商，沿襲了實際商業周期的文獻，設定這類企業使用資本Kp以及勞動Np進行生產，并得到總產出：

式(6)中，αp是其他廠商生產函數中資本的份額。由于這部分產品的價格被標準化為1，廠商利潤可以表示為。對廠商利潤求最大化后可以得到關于Npt以及Kpt的一階條件。

接下來，對房產部門和其他部門設定了同一個工資率以及同一個資本回報率，這與家庭決策設定中，不同資本之間完全替代、不同勞動之間完全替代的設定一致，并起到簡化問題的作用。

4. 中央銀行

理性家庭的最優化結果中CIA 約束取等號，即有Mt-1=PtCt，等式兩邊同時除以Pt-1可得實際貨幣需求：

為了研究經濟體中貨幣供給變化的作用，定義實際貨幣供給增速gmt=lnmt-lnmt-1。實際貨幣供給增速作為政策目標，滿足：

式(8)中，ρm為貨幣增速的持續性參數，πs為穩態通脹，εm為貨幣供給增速沖擊。該貨幣政策規則的核心是數量型貨幣政策（McCallum 規則）。作為參照，文章亦將價格型貨幣政策（Taylor 規則） 引入CIA 模型，貨幣供給由名義利率決定，呈現出一定的內生特質：

式(9)中，is、πs、Ys分別為名義利率、通脹、產出的穩態，it為名義利率，ρi表示了利率對于上一期的延續性，φπ、φy分別是利率對于通脹缺口、非房產產出缺口的響應。

5. 加總與一般均衡

將下標κ∈{p，h}的變量進行加總得到χκt，其中χ∈{K，N，Y}。資本和勞動的市場出清條件意味著：

定義總產出Yt=Ypt+qhtht，總量資源約束為：

其中It=Kt+1-(1-δk)Kt。同時，定義各部門投資為Iκt=Kκt+1-(1-δk)Kκt，其中κ={p，h}，可以推出這一等式為推導結果，并不構成一般均衡所必需的方程，在此羅列僅做示意。一般均衡由一系列加總變量和價格組成，不同部門求解各自的最優化問題并完成所有市場出清。

6. 其他方程

為研究經濟系統的特點，文章設置了如下指標：房產價值與消費之比、房地產開發占GDP 之比、貨幣總流通速度、流通領域貨幣流通速度、實際利率、社會杠桿率。各指標定義如下：

式(13)中的房產價值消費比為家庭當期持有的房產價值與消費之比，該比率的變化可以反映家庭固定資產占總財富的比率。式(14)中的房地產開發占GDP的比值為當期房地產行業產值與經濟總產出之比，該比率體現了在特定沖擊下房地產部門的相對生產情況。式(15)和式(16)均為貨幣流通速度的計算，差別在于式(15)的分子用了總產出，而式(16)的分子用了非房地產部門的產出，前者是通常意義上的貨幣流通速度，而后者是文章定義的流通領域的貨幣流通速度。式(17)是以費雪方程式定義的實際利率。式(18)為社會總杠桿率，即總負債與總產出之比。

四、參數校準

由于文章主要關注于存在房地產市場情況下家庭、企業應對貨幣政策的反應，因此主要對表示兩部門行為的參數進行了校準。參數選取主要參考了國內外文獻，校準結果如表1 所示。

表1 參數校準結果

五、模擬結果與分析

1. 貨幣供給沖擊

在采取數量型貨幣政策時，選用式(8)來調控貨幣供給增速。當給予貨幣供給增速1%的一次性沖擊時，可以發現貨幣增速將直接作用于同期的實際貨幣存量以及通脹率，進而影響家庭的選擇。從圖2 來看，通脹隨著沖擊的到來呈現出跳躍性上升，隨后迅速回落至負值并緩慢趨于穩態。由于CIA 約束式(7)的存在，當期通脹和上期實際貨幣共同決定了當期消費。于是消費呈現出向下跳躍偏離穩態，并在隨后的時期緩慢恢復（見圖3）。由于現金持有的機會成本上升，家庭減少現金會增加效用，于是家庭轉而投向房產、資本和閑暇。通脹和消費的響應與陳彥斌等(2015)的結果一致，這是由CIA 約束的內生結構所決定的。

圖2 通脹的供給沖擊響應

圖3 消費的供給沖擊響應

從家庭持有的房產來看，隨著貨幣供給增速沖擊，家庭將在短時間內迅速完成房產的配置。在家庭的最優化問題中，家庭選擇下一期的資本和房產，這導致了房產存量并不是在貨幣供給增速沖擊的當期發生變化。圖4 顯示，房產存量在沖擊發生的第二期向上跳躍，隨后緩慢恢復穩態。

圖4 房產存量的供給沖擊響應

圖5 顯示，在面對貨幣供給增速沖擊時，貨幣流通速度下降且恢復到穩態的速度較慢。該結論已證實了文章的假定，貨幣中有一部分進入了資產領域形成“窖藏”，從而退出經濟循環。在這種情況下，價格與總產出的增速便與貨幣存量增速脫節，體現為貨幣流通速度的下降。另外，在給予經濟體的一次性貨幣供給沖擊的情況下，貨幣流通速度的恢復十分緩慢，若增加沖擊的持續性（增大ρm） 或者增加沖擊的力度，那么貨幣流通速度將呈現更大幅度、持續時間更久的下降。價格型貨幣政策與數量型貨幣政策在本模型中具有一定的相似性，差異僅體現在面對沖擊時名義利率的響應方向以及各變量恢復速度方面，限于篇幅原因不再贅述。

圖5 V 的供給沖擊響應

2. 房產需求負向沖擊

由于在本模型設定下不同貨幣政策對大部分內生變量的作用方向一致，此處僅給出數量型貨幣政策時的房產需求沖擊響應。圖6 表明，當房產需求發生負向沖擊時，家庭對房產的需求下降。與此同時，消費將在一段時間內得到提升（見圖7），而通脹始終維持在一個較低的水平（見圖8）。上述結果表明居民的購房意愿本身也是影響消費、物價的原因。

圖6 房產存量的負向沖擊響應

圖7 消費的負向沖擊響應

圖8 通脹的負向沖擊響應

為進一步厘清當房產需求發生沖擊時兩種貨幣政策的優劣，文章計算了兩種情況下的福利損失。根據Woodford(2003)[20]的設定，沖擊造成的福利損失總量為：

其中，π～為通脹缺口，y～為通脹缺口，λ 是相對權重。參考卞志村、胡恒強(2015)的做法，針對λ 的不同取值，計算了40 期內沖擊造成的福利損失總量，如表2 所示。

表2 福利損失（×10-5）

表2 結果表明，在應對房產需求波動時，福利損失中產出缺口的相對權重λ 決定了哪種貨幣政策更為占優。當通脹缺口被予以更高的權重時（λ 較小），價格型貨幣政策能使總福利損失更小，因而占優。當產出缺口具有更高的權重時（λ 較大），數量型貨幣政策具有更好的效果。在實際操作中，利率與貨幣供給指標應同時關注，既要控制總量閥門，又要確保利率在合理區間，從而制定出使整體福利損失最小的政策。

六、研究結論及政策建議

文章采用混頻向量自回歸模型實證檢驗了廣義貨幣供給、商品房銷售額、CPI 與名義總產出之間的關系，并且將貨幣與房地產同時納入動態一般均衡模型，模擬貨幣增量流入資產領域的微觀機制。研究發現：

第一，貨幣供給增量對商品房銷售額具有顯著的解釋力，但其對通脹的作用不顯著。該實證結論直接印證了文章提出的假設：一部分貨幣增量沒有進入經濟體進行流通并影響物價，而是進入資產領域成為價值儲藏的手段。

第二，家庭在貨幣供給增速變大時選擇房產作為安全資產，降低了貨幣需求并抑制了消費。該結論表明家庭的資產配置決策是貨幣進入不同部門的重要因素，貨幣供給的增加通過家庭資產配置渠道，間接導致部分貨幣進入資產領域行使價值儲藏職能。

第三，由于貨幣供給存在一定比例進入資產領域，這部分貨幣便如同“窖藏”一般退出了流通，造成了貨幣流通速度的下降。

鑒于上述結論，文章提出以下政策建議：

第一，在房地產需求接近飽和時，為家庭拓展新的安全資產品類，防止過量貨幣進入流通領域提升通脹。當前，房產不再具備和過去相同的稀缺性，其作為安全資產行使價值儲藏的作用越來越小。與此同時，家庭對安全資產的需求并不會減弱。在這種情況下引導貨幣進入新的安全資產品類，提升家庭財富，避免過量的流通貨幣提高通脹具有必要性。

第二，在房地產需求發生波動時，既要關注貨幣總量降低總產出波動，又要盯緊名義利率控制通脹，以達到福利損失最小化的目的。國家金融機構應從兩方面著手，其一是調節資金價格，對社會投資以及通脹進行把控；其二是通過投放基礎貨幣和引導信貸資金流向控制貨幣總量，防止房地產行業波動對整體經濟造成過大的影響。