伊雪

摘要：本文通过对房地产市场价格、股票价格、消费物价指数、经济政策不确定性等宏观经济数据进行分析，实证检验了经济政策不确定性对资产价格的影响。分析发现经济政策不确定性是股价变化的原因，并且脉冲结果表明，经济政策不确定性对房价和股价的影响开始是负向，经过多期变为正值，并且房价和股价相互关联。

关键词：经济政策；不确定性；资产价格

中图分类号：F123.9 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2019）03-0024-03

一、引言

改革开放以来，中国作为发展中国家，在向市场经济转型的过程中，采取摸着石头过河的政策方针制定政策，带来了经济政策不确定性程度的加深，而频繁的经济政策的实施对经济产生巨大的影响，影响投资行为进而影响资产价格。以往的研究多数从货币政策，财政政策等一维的角度分析宏观经济政策对资产价格的影响，鲜有研究经济政策不确定性对资产价格的影响这一二维角度进行分析。在这样的背景下，笔者从经济政策不确定性的角度，分析政策不确定性对资产价格产生如何的影响。

二、文献综述

关于经济政策与资产价格之间的关系，毛雅娟，李善民（2014）等认为股票市场与房地产市场存在较强的动态关系。资产价格的变动通过替代效应和财富效应以及信贷扩张效应而受到影响。并且政府对房地产市场的干预，可能改变对房价和股价的预期。[1]张红伟（2016）等认为，我国货币政策对股票价格的传导渠道不明显。投资渠道单一，消费需求不足等因素使得股市产生短期赚钱效应后，货币依然选择流向房地产市场。[2]曾繁华，彭中（2014）等认为央行变动货币供给量对资本市场上的资产价格影响有限。市场上不确定性增加时，会缩短当期支出，使得货币政策无法通过股票市场影响居民消费，降低资产价格传导渠道的有效性。[3]金雪军，钟意（2014）等认为经济政策不确定性作用于宏观经济的主要机制为预期渠道，认为政府的宏观经济政策的不稳定性和非持续性会使资产价格下跌。[4]张浩，李仲飞（2015）等研究发现较高的政策不确定性程度会延缓个人的购房消费和投资以及房地产企业的供给，甚至引起市场失灵，从而引起房价的无谓波动。[5]总体来说，经济政策与资产价格相互作用，密切相关。政府充当守夜人的角色通过调整政策的实施来引导经济度过萧条期，熨平经济周期与波动，降低人们在经济自由发展调节阶段的痛苦指数，提高效用。经济政策从实施到作用于经济有时滞，政府为了调节经济，相机抉择的实施政策，而经济政策的不确定性会改变居民的预期，影响资产价格。

三、经济政策与资产价格的相关关系

从供给的角度分析资产价格的变化：宽松的货币环境下，市场上货币供应量增加，利率下降，企业的投资成本降低，企业倾向于增加投资，房地产的供给增加。

从需求的角度，宽松的货币环境下，利率下降，居民倾向于消费和投资，房地产作為居民资产的重要部分，兼具消费和投资属性，房地产需求增加，房地产市场繁荣，价格上升。同时居民的跟风心理和恐慌效应，进一步导致房地产需求激增，房价进一步上涨。反之，紧缩的货币环境下，利率上涨，信贷收缩，房地产供给减少，房地产作为刚需，投资房地产的收益仍会比较可观。在经济政策不确定性高的情况下，由于企业的投资具有不可逆性，所以政策的不稳定，会延缓企业投资，企业会进行观望，而对房地产市场普遍看好的信心，会使企业本应投资在机器设备或扩大经营的资金进一步流向房地产行业。房地产价格上涨，企业的投机行为致使企业同样会花费资金来购买房地产，货币进一步流向地产。

正常情况下，如果股票和土地等资产的价格是基于经济基本面的，股票价格和土地价格会随着经济增长和利率水平的下降而上涨。并且资产的价格应该与GDP和利率的比值保持固定的比例，或是缓慢变化。而土地和股票的数值偏离了趋势，便认为有泡沫的存在。投机行为可能造成价格偏离价值。资产价格的飙升的直接原因是土地投机，以及引发这种投机的资金来源的变化。股票市场的繁荣，使得企业从股市上吸纳的资金成本十分便宜，然而企业筹集到的资金并不是全部用于工厂和设备的投资，大公司特别是在制造业，由于从资本市场筹集的资金数量上升，导致企业减少了从银行的借款，借款减少的趋势，使得银行业和其他金融机构在为其资金寻找需要方时面临困难，因此，银行业等金融机构开始将贷款转移到小公司和房地产行业。

四、模型构建

考虑房地产价格、股票价格以及经济政策之间存在相互影响和作用，所以采用向量自回归模型（VAR）进行分析。总体模型如下：

Xt=A0+■AiXt-i+ut

Xt为包含经济政策不确定性，房价，股价，通货膨胀率这四个内生变量的向量。A0为截距项，Ai为系数矩阵，ut为误差向量，P为滞后阶数。因为房地产价格，股票价格，通货膨胀，经济政策不确定性等指标存在严重的多重共线性，所以采用向量自回归模型进行分析经济政策不确定性对资产价格的影响过程。

五、实证检验

指标选取：经济政策不确定性指数采取Baker等开发的“中国经济政策不确定性指数”来衡量和研究中国经济政策不确定性对资产价格的影响。因为沪深指数常具有强烈的关联性，股票数据选用上证综指月度收盘价。房地产数据采用商品房平均销售价格。通货膨胀数据用CPI物价指数。

本文的变量包括： 房屋价格用HP代表。股票价格，记为SP。政策不确定性程度记为EPU。数据选取 2007年 1 月到 2018 年5月的月度数据，通货膨胀率记为CPI。

（一）描述性统计

通过统计数据分析可知，2007年1月至2018年5月，房屋价格总体呈上涨趋势，房价和股价的数值波动幅度较大。经济政策不确定性指数和股票价格指数峰度较大，它们的数据图形分布更陡峭。为了使数据减少异方差，对所有的变量数据取对数，得到lnepu、lnhp、lnsp、lncpi。

（二）ADF检验

从表中我们可以看出，lnepu、lnhp、lnsp、lncpi存在单位根，是非平稳的。将各序列进行一阶差分后，再次进行单位根检验，结果显示△lnEPU、△lnhp、△lnsp、△lncpi均在1%的显著性水平下，可以拒绝原假设，表明四组序列均是平稳的。所以lnepu、lnhp、lnsp、lncpi均为一阶单整。继续对序列进行协整检验，判断序列间是否存在协整关系。若存在协整关系，继续检验。采用原始数据建模得到的AR图，其单位根仍都在单位圆内，模型平稳。有研究表明，HQ准则最适用于研究季度和月度数据，本文选取的最优滞后期为3期。单位根检验表明该序列是否是平稳的，若不检查序列平稳性，容易导致伪回归。

（三）协整检验

经济政策不确定性、房价、股价、通货膨胀这四者建立VAR模型，进行协整检验时发现它们存在协整关系，结果如下表。

协整检验表示，这四个变量之间存在协整关系。根据这样的结果，建立VEC模型。进一步分析数据之间的关系。

（四）格兰杰因果关系

继续对数据进行格兰杰因果检验，分析变量之间是否存在因果关系。

从上表的结果可以看出，在5%的置信水平，经济政策不确定性和通货膨胀是造成股价波动的原因，股价不是房价的格兰杰原因。在10%的置信水平下，可以认为股价是房价、通货膨胀、经济政策不确定性的格兰杰原因。通过格兰杰检验，说明经济政策不确定和通货膨胀的因素对股价影响显著，而股价在一定程度上会影响房价等变量。

（五）脉冲响应函数分析

通过脉冲响应分析各经济变量对资产价格的冲击情况。结果如下图。

本文采用检验变量之间关系的一般冲击反应的研究策略，以此来探究通货膨胀和经济政策不确定性对资产价格所产生的效果。通过脉冲检验，得出以下结论：第一，经济政策不确定性指数对股价在第二期影响达到负向最大，在第四期后开始产生正向的影响。并于二十期趋于稳定。第二，经济政策不确定性对房屋价格的影响，在前两期达到负向最大影響，在第二期开始呈现波动性上升，第五期以后开始产生正向影的实施上，应小步实施政策策略，避免市场的过度反应，市场预期或心态恐慌。

参考文献：

[1] 毛雅娟，李善民，黄宇轩.宏观经济、政府干预与资产价格波动——基于VAR和RVAR的传导机制研究[J].证券市场导报，2014（8）：18-19.

[2] 张红伟，冉 芳.货币供给、资产价格波动与实体经济增长——基于2001-2015年月度数据的实证分析[J].经济问题探索，2016（3）：22-23.

[3] 曾繁华，彭 中，崔连翔，孙清娟.我国货币政策资产价格渠道传导有效性分析[J].统计与决策，2014（9）：157-158.

[4] 金雪军，钟 意，王义中.政策不确定性的宏观经济后果[J].经济理论与经济管理，2014（2）：17-19.

[5] 张 浩，李仲飞，邓柏峻.政策不确定、宏观冲击与房价波动——基于LSTVAR模型的实证分析[J].金融研究，2015（10）：32-35.

[6] Baker， S.， N. Bloom， and S. Davis， Measuring Economic Policy Uncertainty [J]. Quarterly Journal of Economics， 2016，131（4）：1593-1636.

[责任编辑：金永红]