[摘要]随着人民币国际化进程的不断推进以及国内资产市场的迅速发展，资产价格和汇率的变动与货币政策效果之间的联系变得越发紧密。文章从货币供给视角出发，通过协整分析得出全国商品房均价、汇率与货币供应量M1之间存在着长期均衡的关系，并且汇率与商品房均价两者对货币供应量M1的影响程度相当。
[关键词]论文发表范文参考,商品房均价,汇率,货币供应量
1引言
随着我国金融体制改革的不断深入，资本市场在我国经济对外开放进程中的作用越来越显著。从理论上讲，一个国家在金融自由化不断推进的过程中，需要逐渐放松甚至取消对金融活动的各种管制，资本市场与货币市场之间也将因此变得越发紧密。当资产价格发生变化时，居民一般会对所持的金融资产组合进行相应的结构调整，资产市场上较高的收益率通常会引导货币由实体经济流向虚拟经济。例如，房地产市场价格不断上涨时，居民会更倾向于投资房地产，这在一定程度上助推了房地产价格的进一步上升，政府和金融监管当局就需要对其进行控制，由此影响央行的货币供给。也就是说，资产价格的变化会在一定程度上对央行货币政策的制定和实施产生一系列的影响。
我国自2005年7月21日宣布实行新的有管理的浮动汇率制度以来，人民币一直处于升值通道中。为应对2008年的全球金融危机，我国政府出台了一系列货币政策和财政政策等刺激经济的恢复与发展，为避免我国的出口导向型经济遭受过大冲击，中国人民银行还必须同时维持人民币汇率的相对稳定，通过各种干预措施来减弱人民币在外汇市场上日趋加大的升值压力。根据“蒙代尔不相容三位一体”理论，所有开放经济体均面临着对于资本自由流动、货币政策独立、汇率稳定三者之间的选择问题，这也使得央行在保持货币政策的独立性问题上面临诸多困难。由此可见，探究资产价格、汇率变动与货币政策的关系，研究其相应的作用机制，无疑有着极其深刻的理论与现实意义。
2实证分析
本文在计量经济学协整理论的基础上，运用Stata软件实证探究资产价格、汇率与货币供应量M1三者之间的数量和逻辑层次关系。考虑到2005年我国实行了股权分置改革，并且同年人民币汇率开始实行新的有管理的浮动汇率制度，所以实证研究过程中选择2005 年7月至2013年12月相应变量的月度数值作为样本数据。为了避免异方差的出现，本文在研究过程中，统一采用所选取变量的自然对数。
首先，选取商品房均价(HP)和上证综指(SZ)来代表资产价格，其中商品房均价由于没有现成的统计数据，需要通过计算才能获得，其值=商品房当月销售额/当月销售面积。按照正常的经济理论进行分析，资产价格的上涨在很大程度上会引起市场上交易量的增加，因此资产价格的上涨理论上会导致对市场对货币供应量的需求随之增加，从而预期得到的变量系数符号为正。
其次，考虑到美元在一篮子货币中的重要地位，因而选取人民币兑美元加权平均汇率，在直接标价法下，数值变小说明人民币升值。人民币发生升值时央行将会适时采取相应的政策引导和市场操作，最终会增加货币供应量。由于采用的是直接标价法，因此预期得到的汇率变量系数为负。
最后，由于本文主要讨论资产价格、汇率变动对于M1的影响，而狭义的货币供应量由银行体系外流通中的现金和个人、企事业单位等各类活期存款组成，通常以M1表示，其数值可以通过中国人民银行官网上公布的货币统计概览中直接获取。
21模型的建立
211ADF检验和PP检验
在对经济变量的时间序列进行最小二乘回归分析之前，首先要进行单位根检验，以判别序列的平稳性。只有平稳的时间序列才能进行回归分析。在此对相关序列采用 ADF检验和PP检验两种方法。
从表1结果来看lnM1、lnHP、lnSZ和lnER的原序列都未通过ADF检验和PP检验，表明它们是非平稳序列;但是它们都通过了一阶差分的ADF检验和PP检验，说明了这四个序列都是一阶单整序列I(1)。
表1单位根检验(ADF和PP检验)ADF检验
统计值ADF临界值1%5%PP检验
统计值PP临界值1%5%结论单整阶数LnM1-0705-351-289-0346-198-137不平稳 DLnM1-12089-3511-2891-112827-19782-13692平稳I(1)LnHP- 0875-351-289-0812-198-137不平稳DLnHP-11408-3511-2891-97874-19782-13692平稳 I(1)LnSZ-1799-351-289-1958-351-289不平稳DLnSZ-9088-3511-2891-9212-3511-2891 平稳I(1)LnER-2757-351-289-2124-351-289不平稳DLnER- 16937-3511-2891-21757-3511-2891平稳I(1)
212协整检验
首先建立一般的回归方程，考虑建立模型：
lnM1t=α0+α1lnHPt+β1lnSZt+γ1lnERt+ε1t(1)
通过Stata操作得出回归方程(1)的相应回归结果：第一，α0=19493、α1=13709、β1=00094、γ1=-07358; 第二，R2=09633，说明方程拟合度较好，F统计量为84952，在00000的基础上通过检验，说明方程整体显著性显著;第三，除了lnSZ变量，其他变量系数和常数项都在5%的水平上通过了T检验，说明变量系数和常数项都显著不为0。
其次，鉴于以上的回归结果，删除t值不显著的变量lnSZ，重新做回归分析：
lnM1t=α00+α11lnHPt+γ11lnERt+ε11t(2) 通过Stata操作得出新回归方程(2)的相应回归结果：第一，α00=19845、α11=13760、γ11=-07387;第二，R2=09633，说明方程拟合度较好，F统计量为128461，在00000的基础上通过检验，说明方程整体显著性显著;第三，所有变量系数和常数项都在5%的水平上通过了T检验，说明变量系数和常数项都显著不为0。
在此回归方程(2)的基础上进行相应的残差序列单位根检验，从检验结果看出，lnM1、lnHP、lnER三个变量之间存在着协整关系(见表2)。
表2模型(1)、模型(2)残差序列平稳性检验ADF检验
统计值ADF临界值1%5%结论模型(1)残差序列-6303-351-289平稳模型(2)残差序列-63-351-289平稳
由表2检验结果可得这三个变量都是一阶单整序列，依据协整理论，同阶单整序列在通过平稳性检验之后应当进行协整检验，进一步分析它们之间的协整关系。检验过程中，得出滞后阶数为3阶，存在着一个协整关系;出于稳健性考虑，同时用似然比检验和Wald test两种方法检验，发现lnSZ均无法通过检验，即lnSZ这个变量并不包含在相应的协整关系中，所以确定将该变量剔除以后建立相应的VECM(向量误差修正模型)。误差修正模型具有特定的形式，是协整分析的一个延伸。变量之间的协整关系是一种长期稳定的关系，并且这种关系的维持需要在短期动态过程中不断地进行调整，通过对误差的修正可以使得短期出现偏离均衡的变量重新回归到均衡的状态之中，从而将短期的波动以及长期均衡有效地结合并反映在误差修正模型当中。
由协整检验已经知道货币供给量lnM1、汇率lnER和商品房均价lnHP之间存在着唯一的协整关系，因此可对模型分别建立误差修正模型，如图1所示，得到长期协整关系(系数为标准化系数)：
lnM1t=42913-12993lnERt+12291lnHPt(3)
图1Stata长期协整关系结果
表3残差序列的稳定性检验dfuller celDickey-Fuller test for unit rootNumber of obs=100――――Interpolated Dickey-Fuller――――Test
Statistic1% Critical
Value5% Critical
Value10% Critical
ValueZ(t)-6990-3510-2890-2580Mackinnon approximate p-value for z(t)=00000如表3结果所示，对协整方程进行残差序列的稳定性检验，得出协整方程式是平稳的，因为统计检验值-699<临界值-289。此外，无论JB检验，还是偏度检验，峰度检验，结果显示都服从正态分布，说明模型还是比较理想的。
213格兰杰因果检验
由于协整检验仅仅只是检验了模型中变量之间的数量关系，因而并不能完全说明在长期中商品房均价HP和汇率ER的变动导致了货币供应量M1的变动，也有可能是货币供应量M1波动引发了商品房均价HP和汇率ER的变动，又或者是货币供应量M1与商品房均价HP一起引发了汇率ER的变动为了弄清楚长期中汇率、商品房均价和货币供给量三者之间的因果关系，我们再采用格兰杰因果检验法对其进行因果检验，检验结果如表4所示：
表4格兰杰因果检验结果Granger causality wald testsEquationExcludedchi2dfProb>chi2LnM1
LnM1
LnM1LnHP
LnER
All41202
062345
457653
3
60249
0891
0599LnHP
LnHP
LnHPLnM1
LnER
All28917
003289
326413
3
60000
0998
0000LnER
LnER
LnERLnM1
LnHP
All12477
2274
219453
3
60006
0518
0001
从结果可以看出，lnM1不是lnHP的原因，也不是lnER的原因;而lnHP和lnER都是lnM1的原因。
22结论分析
第一，从实证结果可以确定商品房均价、汇率与货币供应量三者存在长期均衡的关系，且实证中的协整检验表明三者具有共同的随机趋势，也就是说商品房均价水平和汇率水平的变化能较为灵敏地引发货币供给量的变动。
第二，资产价格系数是符合预期的正值，说明商品房价格的上涨的确引发了房地产市场交易量的增加，资金的流入在一定程度上增加了货币供应量。
第三，汇率变量的系数是符合预期的负值，说明当前中国人民银行主要还是通过增加基础货币的投放以及在公开市场上操作的方式来维持人民币汇率的稳定，从而增加了流通市场上人民币的供应量。
第四，回归方程结果中商品房均价和汇率变量两者系数的绝对值差别不大，这表明自2005年汇改以来人民币升值以及房地产价格的迅猛增长所导致的货币供给增加量是相当的。一方面，自2005年以来，外汇占款就已经成为了基础货币投放最主要的渠道，据不完全统计，2013年之前的几年我国央行基础货币投放中外汇占款占基础货币的比例几乎均超过95%的比例，其中2009年年底更是高达13412%，这对我国的货币政策效果产生了极大的影响。另一方面，我国房价上涨速度极快，从全国房地产行业平均销售价格的变动来看，2005年至2012年，全国商品房平均销售价格从3168元/平方米上涨至5837元/平方米，增长率高达8425%，几乎增长了一倍之多。此外，从样本数据中也可以观察到，本可以用来代表资产价格的上证综指从2005年快速上涨至2007年的最高峰值，之后又遽然回落;而且由于我国的证券市场发展相当不完善，对我国居民缺乏吸引力，各方面经济现象均表明货币流动性在股市停留时间并不长，正是出于这些方面的考虑，本文最后模型将无法通过检验的lnSZ这个变量剔除，从而模型中我国资产价格的变动也就完全体现在了商品房均价上。也就是说，在资产投资的选择过程中，居民更倾向于房地产，资金也是更多地流向了房地产领域，模型所得结果确与我国房价近年来一路走高的现象相吻合。
3政策建议
货币供应量在相当大程度上反映了央行实施货币政策的效果，根据所得出的实证结论，结合我国当下的经济环境，为了减小商品房均价变化以及汇率变动对货币政策可能带来的冲击，从以下几方面提出相应的政策建议：
第一，在对金融宏观经济进行调控时，要充分考虑房地产市场的商品房价格水平以及外汇市场上人民币汇率的变化情况。值得注意的是，近年来我国房价居高不下，房地产市场泡沫严重，政府数次采取措施均不见起效，因此政策的制定应充分考虑居民对房地产价格预期的恐慌心理和羊群效应。
第二，应当稳步拓宽人民币交易的自由度，使市场在人民币汇率形成机制中起到主导作用。本文的实证研究表明，人民币汇率在短期和长期中均对货币政策产生影响，且长期中人民币汇率通过促使货币供应量的长期均衡回归来影响货币政策效果。因此，应当稳步实现人民币的自由交易，但考虑到我国金融外汇市场的不成熟以及发展中存在的诸多不稳定因素，人民币汇率的形成机制应走循序渐进的步伐，不能操之过急。
第三，应更努力健全我国的证券市场，降低信息不对称程度，完善市场融资功能。考虑到在实证过程中用上证综指代表资产价格的不可行性情况，可见我国证券市场的价格反应功能很弱，投机性质强，极大地降低了对资金的吸引力，融资功能薄弱，不利于上市企业的融资发展，过多的资金涌入房地产市场，进一步助推了房地产价格的上涨，这对整个国民经济的发展是很不利的。
参考文献：
[1]邢天才，田蕊货币政策应否关注资产价格和汇率的波动[J].经济问题，2010，10
[2]童甜甜资产价格、汇率变动的货币政策效应――基于货币供给角度的实证分析[J].时代金融，2011(3).
