我国房地产价格波动对通货膨胀影响的实证研究

摘要：资产价格的波动，尤其是泡沫的破裂，往往引发金融危机并对实体经济造成巨大伤害甚至崩溃。文章基于我国2000年~2011年间的房地产价格指数和消费者价格指数，按照我国房地产行业发展的不同阶段，运用时差相关分析和热最优路径等计量经济和热物理方法，实证研究了我国房地产价格波动对通货膨胀的影响。结果表明，我国房地产价格和通货膨胀存在较为紧密的关系，房地产价格包含通货膨胀的信息，但各时期房地产价格波动对通货膨胀的解释强度和时长均存在较大的差异，房地产价格与通货膨胀的关系仍然处于进一步的变化之中。因此，文章建议我国的货币和政策当局在预测和管理通货膨胀时，应采取“关注”而不是“盯住”房地产价格的策略，房地产的行业政策，应坚持市场化的方向，着眼于确保房地产价格的平稳，避免泡沫的发生和急升急跌的局面。

关键词：房地产价格；通货膨胀；时差相关分析；热最优路径方法

一、 引言

过去四十多年里，全球经济在低通货膨胀水平的环境下，发生了多次因资产价格波动，尤其是资产价格泡沫的产生和破裂引发的系统性和全球性的金融危机与经济衰退，资产价格与宏观经济的关系成为各国货币与政策当局所日益关注的重要问题，也成为学术界的热点问题。

我国自1998年启动房地产市场化改革以来，伴随着我国宏观经济的高速发展，房地产行业取得迅猛的发展，全国商品房平均销售价格从1998年的2 170元/平方米上升到达2012年1月的5 502元/平方米，短短十四年时间内，价格上升达153.55%。房产在我国家庭资产组合中的占比已接近50%，是份额最大的一项资产持有形式。与此同时我国也面临着严峻的通货膨胀形势，2011年7月份CPI同比上升6.5%，达到近3年以来的峰值。研究房地产价格波动与通货膨胀的关系是资产价格与宏观经济的关系研究的重要组成部分，具有重要的理论意义，而且对我国房地产行业的健康发展以及对通货膨胀的预测和管理均具有重要的现实意义。

本文使用我国2000年~2011年间房地产价格指数和消费者价格指数的月度数据，运用时差相关分析方法和热最优路径方法，对我国房地产价格波动对通货膨胀的影响进行了研究。

二、 文献综述及模型简介

1. 文献综述。近年来，国内外学者对资产价格与通货膨胀关系的研究逐渐增多，除了利用统计数据对资产价格与通货膨胀之间关系进行实证分析之外，一般是按下面两条思路展开：一是探讨和刷新通货膨胀的定义和衡量方法，试图将资产价格包含到通货膨胀的衡量指标中去，讨论资产价格在通货膨胀衡量指标的权重；二是研究资产价格波动对通货膨胀的影响，尝试发现资产价格与通货膨胀是否具备稳定的关系。

Tobin（1969）认为当市场价格高于重置成本时，企业投资意愿变得更为强烈，投资支出随之增加，这会引起社会总需求的增加，从而引发通货膨胀。Goodhart（2001）研究表明资产价格蕴有未来物价变化的信息。他构建出了一种包括房地产价格、股票价格、短期利率和汇率等在内的金融状况指数，并对房地产价格和股票价格在金融状况指数中的权重进行了研究。他的实证结果证明，西方七国的金融状况指数与未来通货膨胀水平的相关系数为0.55，并且领先通货膨胀7个季度；而且与汇率、股票价格和通货膨胀之间的关系相比，房地产价格和通货膨胀之间的联系要紧密得多，因此货币与政策当局可借助金融状况指数研判未来通货膨胀水平。Simon Gilchrist 和John V. Leahy（2002）研究表明，相比美国，其他发达国家的股票价格带来的财富效应偏小，但房地产价格波动的财富效应比美国要大。导致这些差异的原因是不同类型的资产在各国占比不同以及各国资产市场的发育程度不一。没有任何一项资产的价格数据能适用于对所有国家、所有时期通货膨胀的预测。A.Bollard（2004）认为，如果货币和政策当局以低通货膨胀为目标，那么日常的货币操作应考虑资产价格的因素，应该对资产价格的波动作出适当的回应。他的实证表明，在大部分情况下，新西兰的资产价格的波动与一般商品和服务项目的价格水平的起伏是相一致的。

瞿强（2004）认为，在金融制度不断创新的情况下，资产价格的上升往往都伴随着信贷规模的大幅增加。资产价格超过资产基础定价的部分，来源于以转移风险为目的的借款，这会引起宏观经济波动和社会财富剧烈的重新分配，最终会反映在一般商品与服务项目的价格波动上，或者是通货膨胀，或者是通货紧缩。王维安和贺聪（2005）的研究运用了无套利均衡定价原理从资产价格获取市场预期的方法，结果表明房地产预期收益率与通货膨胀预期存在稳定的关系，房地产预期收益率下降1%，会引起通货膨胀上升0.58%。汪恒（2007）在传统的衡量通货膨胀指标CPI的基础上，增加了房地产价格，从而构建出一种新的通货膨胀指数；他以1998年~2003年的季度数据作为样本数据，实证检验了包含房地产价格的新通货膨胀指数比传统的通货膨胀的指标更加有效。李强（2008）分析认为，资产价格和通货膨胀的关系，除了财富效应，还存在一种“货币激活论”，即资产价格的上升，会降低居民的储蓄意愿，货币会流向资产交易市场，从而引发通货膨胀水平上升。他的实证检验了我国股票价格的上升会同时通过财富效应和“货币激活效应”促使通货膨胀的上升。苏瑜和万宇艳（2010），以美国近130年来的CPI和标普指数为研究对象得出结论，美国股票价格与通货膨胀长期来看存在显著的协整关系；而在上世纪二三十年代大萧条时期、本世纪初的互联网新经济泡沫时期和2008年次贷危机时期等这三个特殊时间区段，股票价格与通货膨胀的关系并不明显。

综上所述，多数学者认为通常意义上的仅包含一般商品和服务项目价格水平的物价指数并不能反映真实的通货膨胀水平，资产价格在一定程度上有助于改善对未来通货膨胀水平的预测。另外一些学者认为资产价格对未来通货膨胀水平的预测能力并未达到理论上所阐述的水平，没有一项资产的价格数据能适用于对所有国家、所有时期的通货膨胀预测。

但学界也一致认为：随着资产交易的日趋频繁和资产价值占比实体经济的份额逐渐增大，为维护货币稳定，确保经济平稳有序运行，货币与政策当局有必要关注资产价格波动对通货膨胀和宏观经济带来的影响，关注更广泛意义上的价格水平稳定。

2. 模型简介。

（1）时差相关分析。时差相关分析模型，通常选取两个重要的经济变量作为基准指标，然后针对选取的指标做滞后或超前处理，并计算两者的相关系数。据此可以得出两个经济变量在时间序列上的关系，判断两者谁是先行指标、滞后指标或同步指标。时差相关分析模型可应用于对数据和事务的预测和判断。

时差相关分析模型的基本思路：

设Y={Y1，Y2，Y3，…}和X={X1，X2，X3，…}为两个经济指标序列，r为时差相关系数，则：

l为滞后或超前期数，l为正数时表示滞后，l为负数时表示超前；n是取齐后的数据个数，L是最大的滞后或超前期数。rl最大时对应的l表示滞后或超前l期时，两时间序列相关关系最强。若r0为最大值，表示两个重要的经济变量在时间序列上为同步的关系。

（2）热最优路径方法。热最优路径方法，是一种无参数估计方法，运用热物理学的概率传递思路，引入距离矩阵，利用配分函数进行递归运算，最终得出两时间序列之间动态的领先滞后关系。热最优路径方法由Wei-Xing Zhou和Didier Sornette（2006）提出，他们将热物理学方法应用到经济问题研究领域，具备一定的创新性。基本过程如下：

首先，将两个具有相同长度的时间序列{X}和{Y}进行标准化，求出其距离矩阵 ：

ε（t1，t2）=|X（t1）-Y（t2）|（1）

ε（t1，t2）表示时间序列{X}在时刻t1的值与时间序列{Y}在t2时刻的值之间的距离。

接着，按式（2）所示将距离矩阵做旋转处理。这样t轴刚好为原坐标系中主对角线的方向，x轴与其垂直。

t1=1+（t-x）/2t2=1+（t+x）/2（2）

式（3）表示了配分函数的递归计算方法。

G（x，t+1）=[G（x-1，t）+G（x+1，t）+G（x，t-1）]e-?着（x，t+1）/T（3）

最后，计算热平均位置x（t）。根据式（3）进行计算，在时间t上每个点与对角线的距离为x的概率为G（x，t）/G（t），其中G（t）=?撞xG（x，t）。在t时刻的平均领先（滞后）阶数为：

经过上述运算，可以求得每个时间点上的热平均位置，即在每个时间点上两个时间序列的领先或滞后阶数。

三、 实证研究

本文的实证验证部分，包括运用时差相关分析方法的静态实证部分和使用热最优路径方法的动态实证部分，均使用全国房地产销售价格指数（HPI）反映房地产的价格，使用CPI反映通货膨胀程度。本文使用2000年1月~2011年1月的HPI和CPI作为样本数据，数据分别来自于中经网产业数据库和国家统计局官方网站，对数据自行做了整理并对缺失数据做了线性插值补齐处理。

1. 研究区段划分。本文在研究我国房地产价格对通货膨胀的影响时，根据我国房地产行业发展状况，将其划分了不同阶段进行分段研究，以揭示在目前我国国民经济和房地产行业仍然处于高速发展的情况下，房地产价格波动对通货膨胀的复杂影响。

新一轮增长阶段（2000年~2002年）：逐步停止福利分房，启动房地产行业的市场化改革，在制度上建立市场化住房体制，同时提出把房地产行业培育成经济支柱产业，房地产行业快速发展；宏观调控阶段（2003年~2007年）：房地产投资快速增长，房地产价格大幅上升，住房供应结构不合理矛盾突出，房地产市场秩序比较混乱，政府频繁出台了许多房地产市场调控政策和措施； 后金融危机阶段（2008年~2011年）：随着美国次贷危机爆发，我国房地产价格在2008年有过较大幅度的下降，政府随即出台一系列救市计划和扶持政策，房地产市场迅速反弹，投资投机需求旺盛，房地产价格持续上升，政府先后出台多轮针对性较强的政策遏制房地产价格过快上升，成效显著。

2. 使用时差相关分析模型的静态实证研究。基于2000年1月~2002年12月的HPI与CPI的月度数据，根据时差相关分析得出，在房地产行业新一轮增长阶段中，HPI是CPI的同期指标，领先阶数为0，并且滞后三期内的HPI和CPI的相关系数均在45%以上；CPI是HPI的同期指标，领先阶数为0，并且CPI和五期内的HPI相关系数均在45%以上，显示出HPI和CPI之间较强的关系。

基于2003年1月 ~2007年12月的HPI与CPI的月度数据，根据时差相关分析得出，在房地产行业宏观调控阶段中，HPI是CPI的同期指标，领先阶数为0，并且只有同期的HPI和CPI的相关系数在45%以上，滞后一期以上的HPI和CPI的相关系数较小，并且滞后五期时出现负相关的情况；CPI是HPI的同期指标，领先阶数为0，并且CPI和五期内的HPI相关系数均在45%以上，但与11期之后的HPI出现负相关系数。

基于2008年1月 ~2011年1月的HPI与CPI的月度数据，根据时差相关分析得出，在房地产行业后金融危机阶段中，HPI是CPI的先行指标，领先CPI七期，并且滞后七至十期的HPI和CPI的相关系数均在50%以上；CPI是HPI的先行指标，领先HPI七期，两者为负相关，并且CPI和二至十一期内的HPI相关系数均在-45%以上。

3. 使用热最优路径方法的动态实证研究。使用热最优路径方法，选取了参数T=1，基于2000年1月 ~ 2011年1月的HPI和CPI月度数据，得出近十年我国 HPI对CPI的领先阶数动态变化情况，结果显示我国HPI对CPI的领先阶数趋向逐渐增大的趋势。2000年~2007年间，HPI对CPI的领先阶数在0附近，基本上是同步指标；而2007年~2011年1月间，HPI对CPI的领先阶数在6个月左右。

4. 结果分析。

（1）在我国房地产行业新一轮增长阶段和宏观调控阶段中，CPI和五期内的HPI相关系数均在45%以上；显示出随着我国国民经济的发展和居民生活水平的不断提高，房地产日益成为我国企业和居民的投资、消费和抵御通货膨胀的重要渠道。

（2）在新一轮增长阶段和宏观调控阶段中，HPI是CPI的同期指标，领先阶数为0；在后金融危机阶段中，HPI是CPI的先行指标，领先CPI七期。热最优路径方法的实证也表明，HPI对CPI的领先阶数逐渐增大，表明我国房地产价格和通货膨胀存在较为紧密的关系，房地产价格包含通货膨胀的信息，但两者之间的关系仍然处于进一步的变化之中。

（3）对于后金融危机阶段，HPI和CPI不是同期指标的原因是，在由美国次贷危机引发的、因欧债危机复杂化的全球金融危机给我国经济带来重大影响的背景下，我国的房地产行业政策屡出重量级措施，包括2008年的救市计划和2010年以来多项严厉的房地产宏观调控政策，这些政策针对性较强，效果立杆见影，加之房地产作为一项资产，对经济形势反应较为灵敏，因此房地产价格成了CPI的先行指标，领先CPI七期。

四、 研究结论与政策建议

1. 结论。

（1）伴随着国民经济的持续发展和居民生活水平的提高，我国房地产行业正进一步发展，房地产价格波动通过影响企业投资、居民消费、金融体系和政府财政等途径，影响通货膨胀水平，房地产价格和通货膨胀存在较为紧密的关系，房地产价格波动中包含着通货膨胀的信息，但各时期房地产价格波动对通货膨胀的解释强度和影响时长均存在较大的差异，房地产价格与通货膨胀的关系仍然处于进一步的变化之中。

（2）目前受复杂的全球宏观经济形势影响，我国经济不确定因素增多，加之出台了一系列的房地产行业调控政策，我国房地产价格出现了近十年较为罕见的停止上升的状况，改变了之前因追求房地产价格上升，企业和居民等使用各种方式将资金从日常生产经营、消费和其他投资渠道领域转向投入到房地产行业的局面，房地产行业吸收流动性的能力降低，这增加了当前我国通货膨胀的上行压力。

2. 政策建议。

（1）尽管我国房地产价格波动中包含通货膨胀的信息，但各时期房地产价格波动对通货膨胀的解释强度和影响时长均存在较大的差异，缺乏准确评价房地产价格波动对通货膨胀影响的程度的技术手段。因此并不适合将房地产价格计入衡量通货膨胀的指标，房地产价格也不应作为预测和管理通货膨胀水平的直接目标，货币政策也不应直接对房地产价格波动作出反映，建议我国货币和政策当局在预测和管理通货膨胀水平时，应采取“参考”但不能“盯住”房地产价格波动的策略。

（2）我国房地产行业市场化进程正不断推进，房地产行业逐渐成为我国的支柱产业，同时也日益成为我国企业和居民的投资、消费和抵御通货膨胀的重要渠道。我国应坚持房地产行业的定位，确保政策的长期性和一贯性，坚持推进房地产市场化进程，避免给市场带来价格信号失真。尤其需要注意的是，房地产价格波动会改变其吸纳流动性的能力。为促进国民经济的健康平稳发展，我国房地产行业政策应着眼于确保房地产价格的平稳，避免急升急跌的局面，否则会给我国实体经济带来较为严重的影响。

参考文献：

1. 瞿强.资产价格与货币政策.经济研究，2001，398 （7）:60-67.

2. 苏瑜，万宇艳.资产价格与通货膨胀的关系研究与实证分析.财经论丛，2010，150（2）:50-55.

3. 汪恒.资产价格对核心通货膨胀指数的修正.数量经济技术经济研究，2007，24（2）:92-98.

4. 王维安，贺聪.房地产价格与通货膨胀预期.财经研究，2005，289（12）:64-76.

5. 吴迪，高鹏，董纪昌.基于场景理论的中国城市居住房地产需求研究.系统科学与数学，2011，31（3）：253- 264.

6. 吴迪，高鹏，董纪昌.保障性住房违规出租问题的博弈分析和治理研究.管理评论，2011，23（2）：3-10.

作者简介：董纪昌，中国科学院研究生院管理学院教授、博士生导师；于勇，中国科学院研究生院管理学院硕士生；林睿，中国科学院研究生院管理学院硕士生；李秀婷，中国科学院研究生院管理学院博士生。

收稿日期：2012-04-27。