经济政策不确定性是引发资产价格波动的重要因素之一。为了比较研究经济政策不确定性对股票和房地产两种资产价格的不同影响，以我国2005—2018年上证指数及70个大中城市房价指数月度数据为样本，使用baker等学者构建的经济政策不确定性指标，实证检验经济政策不确定性与股票及房地产两种资产收益率之间的动态关系。研究发现:在短期，经济政策不确定性上升降低了股票以及房地产收益率水平，他们之间都是负相关的，但是影响的程度不一致。随着时间推移，经济政策不确定性对于房地产收益率的影响是稳定的负向关系，但是股票收益率却会出现正负交替现象。

进入21世纪不久，世界经济一直处于金融危机阴霾笼罩之下，为此各国政府频繁出台各种财政、货币以及金融监管政策。然而，政府经济政策的频繁变更引发了经济政策不确定性问题，学术界和市场参与者普遍认为，与政策相关的不确定性是整体经济不确定性中的最重要部分。美联储以及世界货币基金组织都认为，经济不确定性是导致2008年金融危机爆发的重要原因。

自2008年金融危机爆发之后，我国宏观经济政策历经几次大幅度的调整。面对错综复杂、不断变化的国际国内形势，可以预见的是未来经济政策不确定性问题将依然长期存在。资本市场作为整体宏观经济的一部分，会受到市场各方面因素的影响。经济政策的变化频率越高，相应的不确定性也就越大，资产价格的波动也就会越剧烈。所以，研究经济政策不确定性对宏观经济特别是资产价格的影响具有重要的理论及现实意义。

一、文献综述

到目前为止，有关经济政策不确定性问题研究的大部分文献，主要集中在经济政策不确定性对经济的影响方面，例如经济政策不确定性对产出、投资、通货膨胀、消费的影响。［1-3］但是，这些研究忽略了经济政策不确定性对资产价格的影响，特别是经济政策不确定性对股票和房地产两种资产价格不同影响的比较研究。

国外学者对经济政策不确定性与股票之间的关系进行了大量的研究。Sum使用VAR模型，研究了美国市场经济政策不确定性指标与股票收益率之间的动态关系，研究发现经济政策不确定性与股票收益率之间负相关，格兰杰因果关系检验证实经济政策不确定性是股票收益率的格兰杰原因。［4］Antonakakis等则使用DDC-GARCH模型，证实了美国股票市场收益率会随着经济政策不确定性的上升而减少，反过来股票市场表现也同样可以影响经济政策不确定性，因为有时候政策制定者必须随时调整政策以应对剧烈波动的股票市场。［5］Li等应用滚动窗口模型，对我国和印度股票市场收益率与经济政策不确定性之间的关系进行验证，结果显示全样本条件下二者之间并不存在稳定的格兰杰因果关系，但是如果将结构变化考虑进来，使用VAR模型检验二者之间的关系，会发现无论是短期还是长期都存在稳定的因果关系。［6］

国内学者同样对经济政策不确定性与股票收益率之间的关系进行了详尽的研究。陈守东等对我国股票市场与宏观经济波动的相关性问题进行了研究，结果显示经济政策不确定性能够影响股市以及宏观经济波动的非对称强度。［7］夏婷、闻岳春基于GARCH-MIDAS模型，分析了经济政策不确定性与我国股市上下波动之间的关系，显示我国经济政策不确定性会对股市波动产生影响，但影响强度有限，且A、B股之间存在着显著差异，而美国经济政策不确定性对我国股市的影响十分微弱。［8］雷立坤等同样采用GARCH-MIDAS模型，研究经济政策不确定性对上证指数波动率的影响，结果表明经济政策不确定性能够有效地解释我国股市波动的长期成分，并显著改善预测上证综指的精准程度。［9］

国外经济学家也对经济政策不确定性与房地产价格（收益率）之间的关系进行了研究。Antonakakis等对美国经济政策不确定性与房地产收益之间的关系进行了研究，结果显示两者之间的关系一直是负的，其程度在2008年金融危机期间最为严重。［10］Goodness将研究对象扩展到8个新兴经济体（巴西、智利、中国、印度、爱尔兰、俄罗斯、南非和韩国），以研究经济政策不确定性对实际住房回报率的影响，样本内和样本外因果检验均证实了格兰杰因果关系的存在，但是交叉样本显示除了中国和智利外因果关系都不存在。［11］Christou等综合运用各种时间序列和面板数据模型，对10个OECD国家（加拿大、法国、德国、日本、荷兰、意大利、韩国、西班牙、英国和美国）经济政策不确定性与房地产收益之间的关系进行检验，结果发现不论使用何种预测方法，都能够对房地产收益率进行准确预测。［12］

国内也有大量学者对经济政策不确定性与房地产价格（收益率）之间的关系进行研究。王世鹏、台玉红选取2006—2016年的月度数据，使用DCC-GARCH模型对上海市房价与经济政策不确定性之间的动态关系进行了研究，结果表明二者之间存在显著的正相关关系，且2008年金融危机后相关性显著提升。［13］吴佳也对预期、政策不确定性与上海市房价波动之间的关系进行了研究，结果却显示随着政策不确定性的增加，市场风险偏好随之降低，会对房价产生抑制性效果，也就是两者之间是负相关的。［14］刘金全、陈德凯构建包括经济政策不确定性、房价、货币政策在内的三维T—SVAR模型，并选取数据进行实证检验，结果发现当经济政策不确定性大幅升高时，合理管控信贷规模是抑制房价过快上涨的最佳选择。［15］

总体而言，国内外众多学者使用各种计量方法，对全球主要国家股票收益率、房地产收益率与经济政策不确定性之间的关系进行了检验。多数学者的研究结果显示股票收益率与经济政策不确定性之间存在负相关关系，仅有少部分学者认为两者之间关系并不稳健。但是，学者们对于房地产收益率与经济政策不确定性之间的关系所得结论差异很大，正向关系、负向关系、不存在相关性结论都有出现，很难达成统一的共识，这说明还需要更多的实证以及理论研究以确保研究结果的稳健性。

综上所述，目前有关经济政策不确定性对资产价格影响的研究，虽然取得了一定的成果，但是也存在不足之处，那就是几乎所有研究都只关注股票或者房地产一种金融资产，缺乏对两种资产不同影响的比较研究。股票和房地产作为两种最重要的金融资产在整个宏观经济中都起着举足轻重的作用，两者之间既有相同点又存在着巨大的差异性，比较分析经济政策不确定性对这两种资产的不同影响，能够为我们区别制定监管政策提供理论依据。

二、理论分析与研究假设

经济政策不确定性影响股票价格的机理是什么呢？Arouri等将不确定性影响股价的原因概括为以下4点：一是不确定性可能改变或者推迟上市公司决定；二是不确定性可能增加制造成本；三是不确定性可能增加金融市场风险；四是不确定性可能影响通货膨胀和风险溢价。［16］夏婷、闻岳春认为不确定性影响股市主要体现在两方面： 一是不确定性会影响微观主体的投资以及决策行为；二是不确定性会影响股市投资者的情绪。［8］邓晓萌则认为不确定性即可以从税收、融资、外部环境等方面直接影响企业收益，也可以从贴现因子间接影响股票价格。［17］

在前人文献基础上，本文提炼出经济政策不确定性影响股票收益率的4条渠道：一是股票红利渠道。根据股利折现模型，股票价格等于所有未来现金股利的折现值加总，Campbell和Shiller将股票超额收益率分解为预期的未来股票红利、实际利率水平以及未来预期股票超额收益。［18］而经济政策不确定性上升会减少企业的现金流、紧缩股利支付以及降低未来预期的股票收益，从而引起股价下跌。二是投资渠道。经济政策不确定性上升可能改变或者延迟上市公司的一些重要决定，例如投资、收购、兼并等等，这些决定会导致企业未来预期利润下降，进而引起股票价格下跌。三是融资渠道。经济政策不确定性上升可能增加上市公司的融资或者制造成本，从而加剧投资萎缩和利润下滑，进而引发股票价格下跌。四是市场参与者渠道。经济政策不确定性上升可能引起市场恐慌，助长股票市场参与者的悲观预期，从而导致股票价格下跌。

综合以上分析，本文做出假定H1：经济政策不确定性与股票收益率之间负相关，经济政策不确定性的上升会显著降低股票收益率水平。

同样，经济政策不确定性影响房价的机理是什么呢？赵奉军、骆祖春认为不确定性影响房价主要通过以下渠道：一是通过宏观经济渠道，例如投资、就业、产出等间接影响房地产投资。二是房地产作为资本密集型产业，不确定性可以通过期货直接影响房地产投资。［19］王世鹏、台玉红同样将不确定性影响房价方式分为直接影响和间接影响，直接影响是指由于不确定性增加导致购房者对住房需求的变化；间接影响是指不确定性对其他产业造成影响，导致资金流入或者流出房地产行业所造成的影响。［13］吴佳在研究不确定性对上海房价的影响时，发现不确定性主要通过影响预期来影响房地产价格，从而拓展了不确定性与房价关系的研究内容。［14］

在前人研究基础上，本文提炼出经济政策不确定性影响房地产收益率的4条渠道：一是供给渠道。经济政策不确定性上升可能延缓房地产企业的投资决定，进而减少房地产供给导致房价上升。二是融资渠道。经济政策不确定性上升可能拉高房地产企业从金融机构借贷的成本，进而引发房企涨价对冲利息损失。三是消费性购房渠道。经济政策不确定性上升可能降低或者延迟居民消费性购房行为，进而导致房价下跌。四是投资性购房渠道。经济政策不确定性上升可能会引起流动性紧张，导致部分投资性购房资金流出房地产市场，引发住房价格下跌。

综合以上分析，本文做出假定H2：经济政策不确定性与房地产收益率之间关系不明确，需要进一步验证。

三、实证分析

（一）数据选取与变量定义

对于房地产价格，本文选取70个大中城市新建住宅月度价格指数（以2010年为基期）为代表，记为PH。对于股票价格，本文以上证指数月底数据为代表，记为PS。以上数据均来自于WIND数据库。对于经济政策不确定性指标，我们选择Baker等编制的EPU指数来代替。［20］为表示房地产、股票收益率以及经济政策不确定性的变化率，本文对PH、PS以及EPU进行处理，用RPH表示房地产收益率、RPS表示股票收益率、CEPU代表经济政策不确定性变化率，则RPHt=(PHt-PHt-1)/PHt-1*100，RPSt=(PSt-PSt-1)/PSt-1*100，CEPUt=(EPUt-EPUt-1)/EPUt-1*100，变量的统计性描述结果如表1所示。

表1 数据统计性描述

（二）变量的平稳性检验

本文采用ADF检验来确定变量的平稳性，各变量单位根检验结果如表2所示。从表2可以看出，各变量在1%显著水平下都为平稳序列，因此可以直接构建VAR模型。

表2 单位根检验结果

（三）VAR模型构建

本文首先构建VAR模型来研究经济政策不确定性变化率对股票和房地产两种金融资产收益率的影响，然后建立一般线性回归模型对结果进行稳健性检验。P阶的通用VAR模型如下：

其中，yt是一个k维的内生变量，A1,…,Ap是相应的待估系数矩阵，p表示内生变量滞后的阶数，μt是扰动向量，且μt～N(0,δ2)。

由股票收益率与经济政策不确定性变化率所建立的模型如式（2）所示：

由房地产收益率与经济政策不确定性变化率所建立的模型如式（3）所示：

构建完VAR模型后，还要确定VAR模型的最优滞后阶数，模型最优滞后阶数结果如表3和表4所示。本文采用多数原则，即多数准则所指向的滞后阶数为最优滞后阶数。由表3可以看到，LR、FPE、AIC值显示VAR模型的最优滞后期为4，SC值显示VAR模型的最优滞后期为0，HQ值显示VAR模型的最优滞后期为2，所以模型（2）最优滞后阶数选择4。由表4可以看到，LR、FPE、AIC、HQ值显示VAR模型的最优滞后期为2，SC值显示VAR模型的最优滞后期为1，所以模型（3）最优滞后阶数选择2。

表3 模型（2）最优滞后阶数

表4 模型（3）最优滞后阶数

根据上文所确定的最优滞后阶数，模型的估计结果如下：

（四）VAR模型的平稳性检验

在进行进一步检验之前，必须确保所构建的模型是稳定的，否则我们所进行的各项检验结果可能是虚假的。本文采取AR根检验方法进行检测，如果AR根的倒数都落在单位圆内，则说明VAR模型是稳定的，若存在一个AR根的倒数落在单位圆外，则VAR模型是不稳定的，需要重新设定。模型（2）和（3）的检验结果如图1、图2所示，从图中可发现，模型中全部特征根的倒数值均落在单位圆以内，由此可以判定文中所构建的VAR模型系统是稳定的。

图1 模型（2）平稳性检验图

图2 模型（3）平稳性检验图

（五）脉冲响应函数分析

为了对VAR模型中各变量动态关系进行分析，考察经济政策不确定性变量变化时对房地产以及股票收益率的全部影响过程，现绘制脉冲响应函数图，具体结果如图3、图4所示。

图3 股票收益率脉冲响应函数分析

图4 房地产收益率脉冲响应函数分析

根据图3的脉冲响应函数分析结果可以发现，当股票收益率受到自身一个标准差冲击后，会很快产生一个很大的正向反应最大值达到8%，但是随后会快速下降，在第2期时下降到1.1%，之后下降速度变缓到第4期下降到0.4%，之后影响再次增加，在第5期达到1.9%，第5期后缓慢下降直至第10期趋近于零。这说明股票收益率具有很大的惯性，会受到前期收益率的影响。当股票收益率（RPS） 受到经济政策不确定性变化率一个标准差冲击后，开始呈现负向变化最大值达到1.5%，但是很快就在第2期降为零，在第3期转为正向并在第4期达到最大值1.2%，之后总体呈现波浪式变化而且影响的程度都很小，可以忽略不计。这表明在短期内经济政策不确定性与股票收益率之间负相关，但是随着时间推移正负之间不断变化，最后衰减到零。之所以出现这种情况，主要是因为随着经济政策不确定性的大幅增加，市场参与者预期企业会倾向于通过减小股票红利支出，终止或者延迟投资、收购、兼并决定等手段，来增加企业的现金储量，这些决定可能会造成企业的未来预期利润下降。同时，经济政策不确定性的上升还可能会大幅增加企业的融资或者生产成本，也可能会助长股票市场参与者的悲观预期进而抛售股票，导致股价下跌。

根据图4的脉冲响应函数分析结果可以发现，当房地产收益率受到自身一个标准差冲击后，会很快产生一个正向反应，最大冲击幅度达到0.25%，但是会缓慢下降直至第10期趋近于零。这说明房地产收益率具有很大的惯性，会受到前期收益率的影响，但是随着时间推移影响逐渐减弱为零。当房地产收益率（RPS）受到经济政策不确定性变化率一个标准差冲击后，开始呈现负向变化，并在第2期达到最大值0.04%，随后逐渐减小，在第4期影响降低到0.01%，在第4期后影响缓慢下降直至第10期降为零。这说明经济政策不确定性与房地产收益率之间负相关，并且影响力随时间推移不断减小。之所以出现这种情况，主要是因为随着经济政策不确定性的大幅攀升，消费性购房需求者会倾向于暂缓购房决定，投资性购房者会抛售房产，从而导致房价下跌和房地产收益率下降。而由于房地产行业长期存在的各类调控政策，房地产企业对经济政策不确定性上升的反应不敏感，从而也就不会减少供给。

比较股票收益率与房地产收益率的脉冲响应分析结果，我们可以发现两者之间有着相同之处但是也存在着巨大的差别。相同点在于经济政策不确定性短期内的上升都会导致股票以及房地产收益率的下降，不同之处在于经济政策不确定性对股票收益率的影响力度更大，最大值可以达到1.5%，而房地产收益率最大值只有0.04%，经济政策不确定性对房地产收益率的影响从短期到长期全部是负向，但是对股票收益率的影响短期是负向的长期却是正负交替出现。

（六）方差分解

为了更深入地研究经济政策不确定性变化率对股票收益率和房地产收益率的不同影响程度，本文在VAR模型基础上，利用方差分解模型分解出经济政策不确定性变化率、股票收益率以及房地产收益率分别对股票和房地产收益率变化的贡献度，方差分解结果如表5和表6所示。

表5 股票收益率方差分解表

表6 房地产收益率方差分解表

从表5可知，股票收益率主要受到自身以及经济政策不确定性变化率的影响，其中来自自身信息的影响从第1期的96.5%减小到第10期的93.4%。而经济政策不确定性变化率的影响从第1期的3.5%增加到第10期的6.6%。从表6可知，房地产收益率同样主要受到自身以及经济政策不确定性变化率的影响，其中来自自身信息的影响从第1期的99.1%减小到第10期的98%。经济政策不确定性变化率的影响在第1期时最小只有0.9%，随之迅速增加，在第2期达到最大值2.04%，而后影响力虽有小幅下滑但基本维持在1.9%以上水平。这说明经济政策不确定性对房地产收益率的影响迅速，但是没有对股票收益率的影响大。

（七）一般线性回归模型

为了确保前文VAR模型所得结果的可靠性，本文采用一般线性回归模型对所得结论进行稳健性检验。由股票收益率与经济政策不确定性变化率所建立的线性回归模型（4）如下：

由房地产收益率与经济政策不确定性变化率所建立的线性回归模型（5）如下：

模型（4）回归结果为： RPS=1.36059928828-1.68426365827*CEPU,

模型（5）回归结果为： RPH=0.363137070389-0.0285635920941*CEPU

从结果我们可以看出：经济政策不确定性与股票收益率以及房地产收益率之间全部负相关，经济政策不确定性上升会显著地降低资产收益率。股票收益率模型的系数达到-1.68，而房地产收益率模型系数只有-0.028，说明股票价格对经济政策不确定性变化的反应更加剧烈，而房地产价格对经济政策不确定性变化的反应则相对平和一些。

四、结论与政策建议

本文以我国2005—2018年上证指数和70个大中城市房价指数月度数据，以及Baker等人建立的经济政策不确定性指数为样本，探讨了经济政策不确定性对股票收益率和房地产收益率的不同影响。研究发现：在短期，经济政策不确定性上升降低了股票以及房地产收益率，他们之间都是负相关的。但是，影响的程度区别很大，对股票收益率的影响程度要远大于房地产收益率。在长期，经济政策不确定对于房地产收益率的影响是稳定的负向关系，但是股票收益率却会出现正负交替。

经济政策不确定性对股票和房地产收益率的不同影响，是由我国股票市场和房地产市场一些内在特点所决定的。我国股票市场波动剧烈，在2005—2018年的14年时间里历经几次大起大落，因此任何政策层面上的风吹草动都会引起股指剧烈波动，但是股票市场上每天都会出现大量新的信息，所以经济政策不确定性影响迅速但是并不稳定和持久。而我国房地产市场在2005—2018年14年时间里，除了2008年金融危机时期以外一直保持稳步上涨态势，由于近些年来政府频繁出台各类调控政策，因此房地产市场对各类政策开始出现免疫现象，所以对房地产收益率影响更小，但是却非常稳定和持久。

以上研究结论有助于我国股票市场以及房地产市场监管政策的制定。对股票市场而言，最重要的是减少股票市场的剧烈波动，可行的办法主要有：一是建立起长期投资、价值投资的投资理念，加大社保、保险、养老金、国外资本等长期资金入市力度；二是坚决去杠杆，高杠杆融资以及场外配资机制给股市埋下了巨大的隐患，当股市掉头向下时容易引发恐慌踩踏事件；三是减少政府对市场的过度监管，保持政策的连贯性及一致性，过度监管会使市场主体丧失活力，而监管政策的不连贯，容易导致市场恐慌和混乱。

而对于房地产市场来说，最重要的是要树立政府的公信力，政策目标要明确不能朝令夕改。可行的办法主要有：一是通过市场化手段实施调控政策，密切关注房地产市场价格以及库存量，通过调控土地供给、税收、房贷利率等市场化手段来管控房地产市场价格；二是严厉打击投资投机性住房行为，坚持房住不炒政策不动摇，投资投机性住房需求不但能炒高房价，引发房地产泡沫，还会挤占实体经济融资需求，阻碍长期经济成长；三是严格控制房地产信贷增长规模，货币超发始终是房价增长的根本原因，控制房价增长应该将着力点放在管控房地产信贷规模上，通过控制信贷增长速度来抑制房价的过快上涨。