浅论房地产价格与货币政策之间的关系协调

　　但是中央银行要对房地产等资产价格进行调控，存在两个技术性障碍。

　　其一，资产价格波动的原因比较复杂，房地产等资产价格的变动可能是因为一些与实体经济无关的因素发生变化，如投资者的风险偏好变化与针对土地的投机行为出现时都会影响房地产价格。中央银行对与实体经济无关的资产价格波动进行调控，只会加剧经济增长和通货膨胀的波动，这与货币政策实施的初衷是背道而驰的。

　　其二，货币政策的多重目标会加大中央银行的操作难度，特别是在出现通货紧缩和房地产价格高涨并行的时候更是如此。

　　这就难怪连前美联储主席格林斯潘也曾经说：“想通过市场干预来戳破泡沫，有个根本性的问题不能解决，那就是你必须比市场本身更了解市场。”事实上，美联储在格林斯潘时代对资产价格波动的态度，也正是所谓的“格林斯潘原则”，即中央银行对资产价格波动只采取关注的态度，等资产价格泡沫破灭之后，再为市场提供流动性来减少资产价格破灭对实体经济的冲击。但是格林斯潘对待资产价格波动的消极态度，也把美国国内日益加剧的房地产泡沫风险问题留给他的继任者伯南克。

　　三、房地产价格与货币政策中介目标

　　从1996年开始，我国采用M1和M2作为货币政策的中介目标，1998年，随着贷款规模控制的取消，货币供给量作为货币政策中介目标的地位更是无可争议。但是从实践看，货币供给量的调控目标值与实际值多年出现较大差异，货币乘数也不稳定，货币供给量作为货币政策中介目标在可控性、可测性上存在问题。对此，学术界曾一度对M1和M2的统计口径提出过质疑，但是另一个更为重要的问题是我国的货币流通速度的不断下降，货币供给量与物价和经济增长率之间关系不稳定，甚至还出现过货币供给量增加和物价下跌并存的矛盾局面，货币供给量作为货币政策中介目标的相关性不强。

　　而导致我国货币流通速度下降的一个重要原因就是房地产等资产市场的迅速发展。房地产市场发展对货币流通速度的影响存在三个方面：

　　第一，1998年开始的住房制度改革推进了房地产市场货币化进程，大量银行信贷资金以住房消费贷款、房地产开发贷款、建筑企业流动资金贷款和土地储备贷款等多种形式流入房地产市场，而住房消费与土地交易并不计入GDP，根据货币流通速度计算公式：v=　(其中PY为名义GDP，M为货币供给量)，流入非实体经济部门的银行资金增加，必然会导致货币流通速度下降。

　　第二，房地产市场的发展推动了居民消费升级，消费层级的跃升需要积累一定的货币资金，居民为购房而强制储蓄，持币待购的数量增加，货币流通速度必然下降。

　　第三，随着二手房地产交易量的不断扩大，流入非实体经济部门的资金也不断增加，而总产出并不增加，货币流通速度必然下降。

　　房地产市场的发展使得人民银行不能通过控制货币供给量来准确地调控物价和经济增长，因为有大量银行资金流入房地产市场，而这部分资金不会对CPI产生任何影响，但是却对房地产价格产生重要影响。而房地产价格变动客观上又会对房地产投资，居民消费行为等实体经济因素产生重要影响。如果不考虑房地产价格对货币政策的影响，货币政策的连续性和一致性则无从谈起。那么，既然房地产价格与货币政策关系密切，能不能把房地产价格作为货币政策的中介目标呢，换句话说，能不能够通过稳定房地产价格来稳定CPI？如果房地产价格能够成为货币政策的中介目标，那么房地产价格与货币政策之间的关系协调问题就可以迎刃而解了。

　　房地产价格作为货币政策中介目标具有可控性和可测性，这无需多言。关键是相关性，也就是说，能不能通过调控房地产价格来促进物价稳定和经济增长目标的实现。

　　要通过稳定房地产价格来稳定CPI，在逻辑上要有一个前提，即房地产价格要先于CPI变动，而且要与未来CPI之间保持稳定关系。Alchian和Klein(1973)指出，追求效用最大化的理性人关注的是一生的生活成本，会对预期未来价格变化并做出理性调整，因而货币政策所关注的价格指数不应该是只包括当前消费物品价格的指数，而是包括理性人预期终生消费的价格指数。而资产价格理论上可以作为未来商品与服务价格的替代，据此他们构造出“跨期生活成本指数”来代替传统的CPI。事实上，对于居民而言规避通货膨胀风险最好的办法就是购买资本品，因为通货膨胀时期实际利率下降，资本品价格上升，资本利得增加能够弥补消费品价格上涨的损失。因此在通货膨胀到来之前，资本品价格总是先于消费品价格变动。Smets(1997)发展了一个结构模型，阐明了为什么资产价格波动可以影响通货膨胀预期的两条理由：1．资产价格波动可以直接影响总需求。2．资产价格强烈地受到未来预期回报的影响，而未来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。资产价格中所包含的有关于现在与未来经济状况的有用信息将被用于改善货币政策当局对未来通货膨胀的预测，并以此来修正货币政策，促进宏观经济的稳定。

　　房地产价格与未来CPI之间的关系在实证上也得到广泛支持。Goodhart和Hofmann(2000)对12个国家的CPI方程进行了估算，通过大量的回归检验得出结论：货币类资产，尤其是在两年期水平上的广义货币的增长率、名义利率和房地产价格三个变量对CPI有显著的解释力，资产价格特别是房地产价格的确有助于预测未来的通货膨胀；至于股价由于其波动性太强，只能作为未来通货膨胀一个相当有限的指示器。Goodhart(2001)、Kontnonikas和Montagnoli(2002)的研究也表明，股价以及汇率与滞后的产出、CPI之间的联系较弱，而房地产价格变动与滞后的产出、CPI之间的联系则要紧密得多。Kent和Lowe(2000)的研究发现，在欧洲大陆国家和日本由于广泛采用房地产进行抵押贷款以及银行贷款在企业融资中的比例较高，房地产周期与银行信用周期是紧密相连的。甚至，这种思想还在西方国家的货币政策实践中得到了应用。近十几年来，英格兰银行就一直致力于完善物价水平的统计指标体系，基本思路是把房地产等资产价格包含在中央银行监测的物价体系之内。

　　但是，要通过稳定房地产价格来稳定物价还存在一个技术障碍，就是如何区分导致房地产价格波动的原因。1997年，瑞典斯德哥尔摩大学的经济学教授Soderlind和Svensson在风险中性假设前提下，把微观金融学领域的无套利均衡定价原理运用到货币经济学的研究领域当中，发展了从金融资产价格中获取市场预期的有效方法。首先，他们承认导致金融资产价格波动的因素是多样而复杂的，资产价格波动本身并不能给中央银行提供多少有用的信息。但是，如果存在一个无套利均衡的效率市场，就可以根据风险中性定价原理从均衡资产价格反推出市场风险中性概率分布，同时可以计算出投资者预测未来的风险升水值(RiskPremium)。中央银行只需要从均衡资产价格中剔除掉风险升水值就可以获得投资者对未来市场状况(诸如通货膨胀，利率和汇率等宏观经济变量)的理性预期值。王维安(2005)在Soderlind和Svensson的研究成果上，通过构建一个房地产投资的均衡市场模型，来分析房地产价格与通货膨胀理性预期值之间的关系。模型将导致房地产价格变动的因素分解为，名义利率变动、房租价格变动、通货膨胀预期变动、房地产和房租价格波动性风险、市场利率和通货膨胀率的波动性风险等六个方面。只要正确估计出各种波动性风险因素，就可以将通货膨胀理性预期值从房地产价格中反解出来。为了能检验模型的有效性，王维安在VAR模型中，将2004年的样本观测值代入到协整方程中，对2005年的通货膨胀率进行样本外预测，研究表明模型的预测准确性较高。上述研究成果无疑为进一步的深入研究指明了方向。

　　通过调控房地产价格来刺激总产出有三种途径：

　　(一)房地产开发投资的拉动效应

　　货币扩张(M↑)将降低利率，降低房地产开发企业和购房者的融资成本，从而提高房地产价格(Ph↑)。房地产价格上升，房地产开发企业的利润提高，因此，房地产开发投资(Ih↑)的规模也上升，从而拉动总产出上升(Y↑)。王维安(2004)的研究表明，2003年中国房地产投资拉动系数达到0．1945，也就是说在当年新增的GDP中有将近20％是由房地产业创造的，如果考虑到房地产业的关联效应，计算出来的投资贡献率将更高。这一传导机制可以表述如下：
　　M↑—ph↑→Ih↑→Y↑