流动性、资产价格波动的隐含信息和货币政策选择——基于中国股票市场与房地产市场的实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,股票市场论文,房地产市场论文,流动性论文,货币政策论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
2008年美国金融危机后，世界范围内的宽松货币政策在刺激各国经济复苏的同时，加剧了全球流动性过剩。在中国，充裕的流动性通过银行系统注入到经济体系中。2009年中国以股票和房地产价格为代表的资产价格出现了持续、大幅度的上涨，国内通货膨胀压力进一步加剧。充裕的流动性已成为中国资产价格大幅度上涨的决定性驱动力量(李健、邓瑛，2011)。与此同时，随着中国资本市场快速发展、金融资产总量与结构的变迁，资产价格与金融体系稳定、实体经济和货币政策的联系日益紧密，中国货币政策在进行宏观调控时，已有必要兼顾物价稳定目标和金融稳定目标(李强，2009)。资产价格作为中国重要的货币政策传导渠道会深刻影响到产出、通货膨胀等宏观经济变量，其隐含了许多货币政策决策所需信息(伍戈，2007)。2010年至2011年中期，央行采取了紧缩性货币政策以调控房地产价格的过快上涨。然而在流动性紧缩的情形下，实体经济增长乏力，通货膨胀压力犹存，中国货币政策陷入了两难困境。2012年年底召开的中央经济工作会议提出了积极财政政策和稳健货币政策的宏观调控总体规划，并强调坚持房地产市场的严厉调控政策不动摇和高度重视财政金融领域存在的风险隐患。因此，在货币与信贷总量仍是中国货币政策框架重要内容的情形下，关注资产价格周期中的流动性特征和资产价格波动的隐含信息是很有必要的。
基于此，本文将流动性、资产价格波动的隐含信息以及货币政策调控资产价格的效果纳入到统一的分析框架中以探讨应对资产价格波动的中国货币政策选择。本文的贡献在于：(1)使用COBS方法识别了资产价格的极度繁荣与极度萧条时期，通过监测资产价格周期中的流动性特征为货币政策是否有必要关注资产价格提供有用的预警信息；(2)实证检验了中国股票价格和房地产价格是否隐含了宏观经济信息和货币政策决策信息，有助于理解资产价格与实体经济之间的联系和过去货币政策对资产价格的反应，进而为当前货币政策是否应该干预以及在何种程度上干预资产价格提供操作依据；(3)比较分析了不同货币工具调控资产价格的效果及其宏观经济影响，为应对资产价格波动的货币政策框架与工具选择提供政策参考。
二、文献回顾
(一)资产价格波动与流动性驱动
流动性大体可分为以下三个层次：货币流动性、银行体系流动性和金融市场流动性(北京大学中国经济研究中心宏观组，2008)。①其中，货币流动性和银行体系流动性为宏观意义上的流动性。如果不予特别说明，本文所提及的“流动性”均为宏观意义上的流动性。
传统的货币主义观点认为货币供应量的增加会加大资产需求从而推动资产价格上涨，这种观点主要考虑货币流动性对资产价格的驱动作用。美国金融危机后这种观点得到了进一步地拓展，演变为扩张性货币政策导致资产价格泡沫，强调货币扩张和信用扩张对资产价格的推动作用(骆祚炎，2011)。在货币流动性方面，既有研究实证分析了货币总量、超额货币流动性对股票和房地产价格及收益率的影响，大多数研究基本认同货币流动性对资产价格存在显著影响(Baks & Kramer,1999; Congdon,2005；李建、邓瑛，2011；刘刚、尹涛，2011)，另有少部分研究认为流动性与资产价格无关(Ferguson,2007)。在银行体系流动性方面，既有研究侧重于实证分析银行信贷扩张对资产价格泡沫的催生作用和在金融危机中的作用，研究结果均表明信贷扩张是资产价格膨胀的重要诱发因素(Bordo & Jeanne,2002; Gerdesmeier et al.,2010；郭伟，2010；王晓明，2010)。在流动性对资产价格的影响特征方面，部分研究认为，与货币流动性相比，银行信贷对资产价格的影响更加显著(Machado & Sousa,2006)；部分研究认为流动性对房地产价格的驱动作用明显，但对股票价格的影响有限；部分研究认为流动性与资产价格之间并不是简单的线性关系，即流动性扩张与资产价格繁荣时期存在紧密联系，而流动性紧缩与资产价格萧条时期的联系并不紧密(Adalid & Detken,2007；何静等，2011)。两者之间的关系取决于一系列条件，例如在低利率、较快的产出增长和较低的通货膨胀率环境下货币或信贷扩张可被视为资产价格膨胀风险加剧的指示器，但在其它环境下，货币或信贷扩张导致资产价格膨胀加剧的可能性较小(Bruhheman,2007)。既有研究的不足主要如下：(1)过于侧重流动性总量与资产价格的关系，忽略了流动性结构方面的信息；(2)在实证方法上多采用均值模型，忽略了资产价格极度繁荣与极度萧条时期流动性与资产价格可能存在的密切联系。
(二)资产价格波动的隐含信息与货币政策选择
货币政策应关注资产价格已成为理论界与各国中央银行政策实践的共识(肖卫国等，2012)，但货币政策是否应该干预、在何种程度上干预以及以何种方式干预资产价格仍然是未解难题。货币政策是否应该干预资产价格的核心问题在于资产价格波动是否隐含了未来宏观经济活动的信息，以及它对未来产出和通货膨胀的预测有多精确(王虎等，2008；骆祚炎，2011)。然而，鉴于资产价格波动的复杂性，既有研究未能准确地回答这两个问题。对不同国家及不同时期的大量实证研究结果表明，资产价格、通货膨胀以及产出之间的关系存在多种组合(Stock & Watson,2003；韩雪红等，2008)，它们之间的联系机理也缺乏强有力的理论支撑。
基于对资产价格波动隐含信息的不同认识，不同学者在如何应对资产价格波动上持不同货币政策主张。主要如下：(1)如果资产价格能够预测未来通货膨胀和产出的变化，货币政策的资产价格传导与物价传导存在自动平衡机制，那么货币政策只需要维持一个低且稳定的通货膨胀环境就能够附带地促进资产价格稳定(Schwartz,1995; Borio,2005)。当资产价格波动严重到影响通货膨胀预期时，货币政策才有必要将资产价格纳入到货币政策决策中(Bernanke & Geltler,2001; Miskin,2007)。这种观点主张货币政策实行有弹性的通货膨胀目标制，在必要时事前“逆风向”干预资产价格，以减小资产价格大幅下跌时货币当局清理残局的成本(Ahearne,2005)。(2)历次金融危机表明资产价格泡沫大多出现在稳定的低通货膨胀环境下，资产价格波动相对独立于产出与通货膨胀的变化，这给传统政策主张带来了极大挑战。学术界和实践界研究了传统货币政策无法有效应对资产价格波动的原因，主要如下：(1)中央银行无法准确判断资产价格的合理价值及区分引起资产价格波动的基本面因素和非基本面因素(Kohn,2006)。(2)很难找到一个包含资产价格的稳定广义价格指数作为货币政策的名义锚。(3)货币政策是否干预资产价格取决于干预后的成本收益权衡，这要求货币当局能够非常精确地把握干预时机和干预力度(Trichet,2009)。(4)金融创新改变了金融环境，货币市场、资本市场以及信贷市场的融合打破了物价传导与资产价格传导的自动平衡机制。一方面，资产证券化使得商业银行的信贷决策丧失了约束机制；另一方面，异质偏好的投资者不得不面对同质资产，其合理预期风险收益的能力下降，从而投资行为趋于非理性(Assenmacher-Wesche & Gerlach,2008)。遗憾的是，既有研究未能在理论上提出一个普适的、应对资产价格波动的货币政策框架与工具选择，同时，未能在实证上有效地将特定国家、特定环境下资产价格波动的隐含信息与货币政策选择结合起来。
三、典型事实——中国资产价格极度繁荣与极度萧条时期的流动性特征
由于中国正处于经济转型时期，以成熟市场经济体的经济特征为基础的西方货币理论能否适用于中国有待于考证。目前，对成熟市场经济体“典型事实”②的研究已基本完成，而对新兴市场经济国家“典型事实”的研究还处于发展过程中。本文将首先识别中国资产价格的极度繁荣与极度萧条时期，然后对中国资产价格极度繁荣与极度萧条时期的流动性特征进行总结，从而为中国货币政策决策提供必要的事实依据。
(一)资产价格极度繁荣与极度萧条时期的识别
本文使用Ng(2005)提出的COBS模型(Constrained Smoothing B-splines Algorithm)来识别中国1998年1月至2011年12月期间股票、房地产价格相对于宏观经济基本面的极度繁荣与极度萧条时期。使用COBS模型的优势在于考虑了宏观经济基本面因素对资产价格波动的影响和资产价格波动的极端情形，避免了将资产价格的极度繁荣与极度萧条时期界定为资产价格超过和低于HP趋势10％存在的不足。COBS模型的构建及原理简要如下：
给定变量X＝x，Y的第τ个条件分位
是x的函数，可用下式(1)表示。
假定股票、房地产收益率是产出增长率的增函数、为二次平滑样条以及AIC准则用来自动搜索控制参数λ的值，我们就可以在R软件中实现上述COBS模型的估计，估计结果如下图1所示。其中，股票收益率(SR)选用上证收盘综合指数的同比增长率作为替代变量，房地产收益率(HR)选用全国房地产销售价格指数(同比)作为替代变量，产出增长率(GDPR)选用工业产出增加值的同比增长率作为替代变量。股票、房地产收益率和产出增长率均减去同比CPI后得到实际值。上述变量的数据均来源于CEIC。为谨慎起见，我们将资产收益率超过0.9条件分位数界定为资产价格极度繁荣，将资产收益率低于0.1条件分位数界定为资产价格极度萧条。从图1可以看出，1998—2011年期间中国股票、房地产价格在大多数时间里反映了宏观经济基本面。同时，图1所标注的股票、房地产价格极度繁荣时期(深灰色)与极度萧条时期(浅灰色)很好地吻合了决策部门与公众的直觉。
图1 1998—2011年期间股票价格(左)与房地产价格(右)极度繁荣时期与极度萧条时期
(二)流动性特征
图2和图3给出了1998—2011年期间中国股票、房地产价格极度繁荣与极度萧条时期的流动性变化状况。其中，货币流动性选用M[,2]增长率和
/
作为度量指标，金融体系流动性选用境内人民币信贷总量(TL)增长率和境内人民币中长期信贷(LL)占境内人民币信贷总量的比重(LL/TL)作为度量指标。/反映了货币流动性结构，/越高，货币流动性越强；LL/TL反映了金融体系的流动性结构，LL/TL越高，金融体系流动性越强。③和TL均经同比CPI调整后得到实际值
和RL。，，LL，TL的数据均来自于CECI。上述流动性指标之间有着密切联系。一方面，作为中央银行负债的重要组成部分为经济系统提供基础流动性，快速扩张会推动银行信贷扩张。银行体系的信贷资产是的重要载体和向经济系统注入流动性的重要途径，银行信贷扩张又会带动货币扩张。另一方面，LL/TL通过影响经济增长和价格水平来间接影响资产价格，进而影响/。由于短期贷款和中长期贷款的传导机制存在差异，短期贷款对经济增长的促进作用在时效性上远小于长期贷款，并且短期贷款将带来通货膨胀而中长期贷款能够抑制价格总水平上涨(范从来等，2012)。因此，LL/TL上升能够营造出有利于资产价格持续繁荣的宏观经济环境，而资产价格上涨和经济向好预期会使得经济主体承担风险的意愿增强，进而使得货币资产短期化，即/增大。④由此可见，流动性结构指标包含了商业银行信贷行为、企业投资决策、家庭消费决策以及宏观经济政策预期等方面的信息，有效地补充了流动性总量指标对资产价格异常波动的监测能力。
图2 1998—2011年期间股票价格极度繁荣与极度萧条时期的流动性特征
图3 1998—2011年期间房地产价格极度繁荣与极度萧条时期的流动性特征
从图2和图3中我们可以归结出以下三点流动性特征：(1)股票价格的极度繁荣与极度萧条时期和流动性总量的快速扩张与快速收缩时期并不完全一致，而是呈现出一定程度的滞后性。(2)房地产价格的极度繁荣时期与流动性总量的快速扩张时期高度一致，同时，在房地产价格的极度萧条时期流动性总量逆向扩张。这与成熟市场经济体的“典型事实”存在显著差异。在成熟市场经济体，资产价格极度萧条会恶化商业银行的资产负债表，商业银行“惜贷”行为盛行，进而使得信贷增长率快速下降。在中国，由于商业银行信贷决策并非完全市场化，信贷的扩张和收缩在很大程度上取决于政府宏观调控意愿，而且货币政策在一定程度上附属于财政政策，存在制度性软约束⑤，因而货币信贷支出在特殊时期逆资产价格周期变动(例如1998年亚洲金融危机和2008年美国金融危机)。此外美国金融危机后，资产价格极度萧条时期，各国中央银行向金融系统注入了大量流动性，在成熟市场经济体所注入的流动性并不会流向高风险高收益的资产领域，从而会在较长时间内出现资产价格下跌与流动性总量扩张并存的局面。然而在中国所注入的流动性通过各种途径流向了高风险高收益的资产领域，从而出现流动性总量扩张后资产价格迅速上涨。(3)货币流动性结/对股票价格的极度繁荣与极度萧条具有非常强的解释力，货币流动性结构/和中长期信贷占信贷总量的比重(LL/TL)对房地产价格的极度繁荣时期都具有较强的解释力。这是因为在资产价格繁荣时期，货币结构趋于短期化和信贷资产结构趋于长期化。
上述典型事实表明，货币流动性结构/和中长期信贷占信贷总量的比重(LL/TL)的快速上升为中国央行关注资产价格泡沫及潜在的金融风险提供了有用的预警信息，同时，信贷总量的快速扩张是中国央行关注房地产潜在泡沫的重要指示器。
四、资产价格波动的隐含信息
从货币政策的角度来看，资产价格波动的隐含信息主要体现为资产价格对未来宏观经济变量的预测能力和过去货币政策对资产价格的反应两个方面。一方面，资产价格可以通过财富效应、托宾q效应、企业和家庭的资产负债表等途径作用于消费和投资，进而影响到产出和通货膨胀。大量发达国家的经验研究表明，股票和房地产等资产的价格隐含了未来产出和通货膨胀变化的特定信息。部分研究发现资产价格并不能稳定地预测未来产出和通货膨胀，资产价格与产出、通货膨胀的关联性非常不稳定，在不同国家和不同时期，这种联系不断变化。另一方面，货币政策调整会导致经济系统中的流动性发生变化进而直接或间接地影响到资产价格，因而资产价格波动还隐含了过去货币政策决策信息。基于此，下文首先实证分析资产价格对未来产出、通货膨胀的预测能力，以揭示资产价格波动隐含的宏观经济信息。然后实证分析各种货币政策工具对资产价格冲击的响应，以揭示资产价格波动隐含的过去货币政策决策信息。
(一)资产价格对未来产出、通货膨胀的预测能力
借鉴Stock & Watson(2003)的研究思路，本文使用模型(3)和模型(4)来实证分析资产价格对未来产出和通货膨胀的预测能力。
对中国产出缺口和通货膨胀影响因素的经验研究表明：从需求冲击与供给冲击两方面来考虑，股价、房价、消费者价格、生产者价格和货币增长率等是产出缺口的影响因素；股价、房价、过剩流动性、产出缺口、人民币汇率、利率等是通货膨胀的影响因素。例如，张成思(2009)研究了消费者价格与货币增长率对产出缺口的影响；段忠东(2012)研究了房价与通胀、产出之间的非线性关系；黄益平等(2010)研究了过剩流动性、产出缺口、房价和股价对通货膨胀的影响；王虎等(2008)研究了股票价格、利率、产出缺口对通货膨胀的影响；陈洁、李玉双(2009)研究了汇率变动对通货膨胀的影响。因此，
包含的变量为消费者价格、生产者价格和货币增长率，
包含的变量为过剩流动性、产出缺口、人民币汇率和利率。实证分析的样本期间为1998年1月至2011年12月。替代变量的选取如下：产出缺口选用(季节调整后的实际GDP－潜在GDP)/潜在GDP，消费者价格选用CPI环比，生产者价格选用PPI环比，货币增长率选用环比增长率，通货膨胀率选用CPI环比，过剩流动性选用环比增长率与GDP环比增长率之差，人民币汇率选用人民币实际有效汇率，利率选用一年期存款基准利率，股票收益率选用上证收盘综合指数的环比增长率，房地产收益率选用全国房地产销售价格环比指数。月度GDP数据由全社会消费品零售总额、固定资产投资总额、净出口加总后得到。潜在GDP使用HP滤波方法得到。名义GDP名义利率经定基比CPI(1997年12月＝100)调整后得到实际值，其余变量的环比增长率均经环比CPI调整后得到实际值。人民币实际有效汇率的数据来源于BIS，全国房地产销售价格环比指数的数据来源于新浪财经统计数据库，PPI环比数据来源于Wind数据库，其余数据均来源于CECI。模型参数设定如下：h分别设定为3、6和9；
的最大滞后阶数设定为3，并在回归分析过程中逐步删除系数不显著的变量。
实证结果如下表1所示。从表1中可以看出：
1.与基准模型(5)相比，加入股票价格后模型(3)对未来第3个月和第6个月产出缺口的预测效力得到了一些改善，但对未来第9个月产出缺口的预测效力降低了。加入房地产价格后模型(3)对未来第3个月和第9个月产出缺口的预测效力得到了明显改善，但对未来第6个月产出缺口的预测效力降低了。
2.股票价格与未来第3个月的产出缺口负相关，但与未来第6个月和第9个月产出缺口正相关。房地产价格与未来第3个月、第6个月和第9个月产出缺口均正相关。
3.与基准模型(6)相比，加入股票价格后模型(4)对未来第3个月、第6个月和第9个月通货膨胀率的预测效力均得到了改善，但对未来第9个月通货膨胀率的预测效力的改善程度最高。加入房地产价格后模型(4)对未来第3个月、第6个月和第9个月通货膨胀率的预测效力均得到了改善，但对未来第3个月通货膨胀率的预测效力的改善程度最高。
4.股票价格与未来第3个月通货膨胀率负相关，但与未来第6个月和第9个月通货膨胀率正相关。房地产价格与未来第3个月、第6个月和第9个月通货膨胀率均正相关。
上述结果表明，样本期间股票、房地产价格对中国未来某一时期的产出缺口和通货膨胀率具有一定程度的预测能力，但预测效力较弱。其中，股票价格对未来产出缺口的预测能力侧重于短期，房地产价格对未来产出缺口的预测能力侧重于较长时期；股票价格对未来通货膨胀率的预测能力侧重于较长时期，房地产价格对未来通货膨胀率的预测能力侧重于短期。这意味着样本期间中国股票价格、房地产价格波动均隐含了未来某一时期的产出和通货膨胀信息。同时，房地产价格与未来产出缺口或通货膨胀之间始终保持着正向联系，但股票价格与未来产出缺口或通货膨胀之间并不存在稳定联系。这种差异与中国房地产市场、股票市场的发展历程比较吻合。Stock & Watson(2003)指出，资产价格的预测效力取决于经济冲击的性质、金融市场的发达程度以及其它重要制度变革。在过去20年期间，房地产投资及其对上下游产业的拉动作用对中国经济快速增长有着巨大贡献，房地产价格波动对宏观经济的影响很大，因而房地产价格能够较好地预测产出或通货膨胀。相反，中国股票市场经历了多次制度变革并且制度仍然处于完善中，股票价格在很多时候没能真实地反映宏观经济状况，因而股票价格对产出和通货膨胀的预测效力相对较弱。吕江林(2005)的研究表明，中国股指与实体经济之间存在双重协整关系，但股票价格并不是实体经济增长的格兰杰原因。
(二)各种货币政策工具对资产价格冲击的响应
1996年中国货币政策操作正式引入货币供应量目标，但从货币政策实践来看，信贷规模控制和存贷款基准利率调节仍然在货币政策宏观调控过程中起着重要作用。因此，货币供应量、信贷规模和存贷款基准利率可作为中国货币政策的指示器。下文将使用SVAR模型来实证分析货币供应量增长率、利率与信贷增长率等货币政策工具对股票价格、房地产价格冲击的响应。SVAR模型中的变量包括货币政策工具(INS)、通货膨胀率(Inflation)、产出增长率(GDPR)、股票收益率(SR)、房地产收益率(HR)。SVAR模型I的短期约束矩阵设定如下A。其中，NA表示待估计参数，左边的列向量表示变量顺序，横向顺序与之相同。矩阵A的设定依据如下：(1)由于存在时滞效应，货币政策调整不会影响到当期产出和通货膨胀率。(2)根据韩雪红等(2008)的研究结果，中国通货膨胀率与资产价格之间的关系是不确定的，因此假定通货膨胀率与资产价格之间不存在当期关系。(3)由于短期价格粘性和股票价格、房地产价格能够提前反映产出增长信息，产出对通货膨胀率、股票价格和房地产价格均不存在当期影响。
在实证分析中，除利率使用水平值外，其余变量均使用环比增长率数据，样本期间、替代变量的选取及数据来源均与上文相同。在估计SVAR模型的基础上，图4给出了各种货币政策工具对股票价格增长率和房地产价格增长率结构冲击的脉冲响应函数，横轴表示滞后期数(月度单位)，纵轴表示利率、货币供应量增长率和信贷增长率的变化(百分比单位)。从图4可以看出：(1)利率变动对股票收益率、房地产收益率冲击的响应始终是负向的。(2)货币供应量增长率对股票收益率冲击的响应在前三期是正向的，对房地产收益率冲击的响应在前三期是负向的。(3)信贷增长率对股票收益率冲击的响应在前八期是正向的，对房地产收益率冲击的响应在前两期是负向的。上述结果表明：样本期间中国央行使用利率工具对股票价格和房地产价格作出了反应，但利率逆向调整的幅度不大。在货币供应量、信贷规模工具上，货币政策对股票价格和房地产价格的反应不一，即对股票价格没有作出反应但对房地产价格作出了反应。当股票价格上涨时，货币供应量增长率和信贷增长率并没有得到相应的控制反而是适应性的上升。当房地产价格上涨时，货币供应量和信贷的增长速度在随后的2—3个月明显放缓。
图4 各种货币政策工具对股票价格(左)和房地产价格(右)结构冲击的响应
五、应对资产价格波动的中国货币政策选择
在世界各国的资产价格调控历史上，短期利率调节被作为主要货币政策工具发挥着重要作用。然而美联储的经验表明，仅仅使用利率工具往往会忽略货币信贷大幅扩张或实体经济投资不足，进而导致实际产出和物价水平剧烈波动。货币政策调控资产价格的效果在很大程度上取决于资产价格波动的诱因，对于货币信贷快速扩张造成的资产价格泡沫，中央银行与其通过大幅上调利率来控制这种泡沫，还不如通过更加严格的监管和检查措施来限制未来可能发生的信贷泡沫的规模。即使中央银行能够识别资产价格大幅波动的潜在危害，大幅上调利率可能会危及宏观经济和金融体系的稳定，因为阻止资产价格上涨所需的利率上调幅度可能会超过维持物价稳定和经济平稳增长的水平。为了探讨应对资产价格波动的货币政策选择，本文仍然在上述SVAR模型中分析利率、货币供应量增长率和信贷增长率对股票价格、房地产价格的调控效果及其宏观经济影响。
(一)不同货币政策工具调控资产价格的效果及其宏观经济影响
图5给出了股票价格增长率和房地产价格增长率对各种货币政策工具结构冲击的脉冲响应函数。从图5可以看出：(1)利率正向冲击所导致的股票收益率和房地产收益率的下降幅度在前三期要明显小于信贷增长率、货币供应量增长率负向冲击。(2)信贷增长率负向冲击所导致的股票收益率下降幅度在前四期要小于货币供应量增长率负向冲击。(3)信贷增长率负向冲击所导致的房地产收益率下降幅度在前七期要大于货币供应量增长率负向冲击。上述结果表明，控制货币供应量增长率对股票价格的调控效果最好，控制信贷增长率对房地产价格的调控效果最好，利率调节难以在股票价格和房地产价格的调控过程中发挥重要作用。图6给出了中国央行使用各种货币政策工具调控股票价格和房地产价格时，通货膨胀率和产出增长率对各种货币政策工具结构冲击的脉冲响应函数。从图6可以看出：(1)利率正向冲击所导致的通货膨胀率和产出增长率的下降幅度在前两期要明显小于信贷增长率、货币供应量增长率负向冲击。(2)信贷增长率负向冲击所导致的通货膨胀率下降幅度在前两期要大于货币供应量增长率负向冲击。(3)货币供应量增长率负向冲击所导致的产出增长率下降幅度要显著大于信贷增长率负向冲击。综合图5和图6，可以认为控制信贷增长率在成功降低资产价格的同时对宏观经济的负面冲击最小，可能的不足在于信贷增长率的快速下降会带来通货紧缩的风险，尤其是当货币供应量增长率也快速下降时，经济增长速度会大幅减缓。
图5 股票价格(左)和房地产价格(右)对各种货币政策工具结构冲击的响应
图6 通货膨胀率(左)和产出增长率(右)对各种货币政策工具结构冲击的响应
(二)应对资产价格波动的货币政策框架与工具选择
从资产价格波动隐含的宏观经济信息来看，样本期间股票、房地产价格对未来某一时期的产出和通货膨胀均具有一定程度的预测效力，但预测效力较弱。⑥同时，相比股票价格，房地产价格与未来产出、通货膨胀的联系更加稳定。这意味着中国货币政策在必要时应该干预资产价格，在条件完备时甚至可以盯住房地产价格，然而，是否实施干预以及准确把握干预的力度和时机取决于股票、房地产价格对未来产出和通货膨胀的预测精度。换言之，在资产价格预测精度尚未明显提高的情形下，中国货币政策应谨慎干预资产价格，谨慎选择干预的力度和时机，否则会干预失败，导致产出和通货膨胀大幅波动。从中国资产价格波动隐含的货币政策决策信息来看，样本期间中国货币政策在事实上对股票、房地产价格做出了某种程度的逆向反应。然而由于影子银行体系的快速发展和利率调节存在较大局限，货币政策对股票、房地产价格的实际调控效果并不理想。
随着金融创新的快速发展和世界各国金融不平衡的累积，流动性推动资产价格上涨的观点在近期得到了强化。从上文的典型事实来看，在中国资产价格的极度繁荣与极度萧条时期，流动性扮演了非常重要的角色。需要注意的是，股票价格和房地产价格极度繁荣与极度萧条时期的流动性特征存在较大差异，股票价格仅与货币流动性结构密切相关，而房地产价格与货币流动性、银行信贷的总量和结构均密切相关。在利率尚未完全市场化的情形下，中国货币政策只能倚重总量调控。与发达国家不同的是，中国信贷规模相对独立于货币供应量并引导其变化(盛松成、吴培新，2008)，因而在中国货币政策实践中货币总量调控和信贷总量调控并行。从货币总量和信贷总量对股票、房地产价格的调控效果来看，控制货币总量增长对股票价格的调控效果较好，而控制信贷总量增长对房地产价格的调控效果较好。这意味着中国货币政策可以对股票价格和房地产价格进行差异化调控。其根据在于：一方面，房地产具有资产和商品双重属性，是连接商品市场和资本市场、实体经济平衡和金融平衡的纽带，而股票仅具有资产属性，因而对股票价格和房地产价格进行差异化调控在理论上完全可行。Assenmcher-Wesche & Gerlach(2008)的研究表明，货币政策冲击对股票价格和住房价格的影响存在较大差异，紧缩货币政策实施后，股票价格会迅速下降，住房价格则需要较长时间恢复到原先水平，这种差异意味着单一货币政策难以同时稳定股票价格和住房价格；另一方面，中国现行金融制度安排和央行的信贷规模控制造成了信贷市场与金融市场的割裂，货币总量调控和信贷总量调控分别针对不同市场发挥作用，其中，货币总量调控通过影响货币市场利率的形成主要作用于金融市场，信贷总量调控则主要作用于实体经济。此外，从不同货币政策工具调控资产价格的宏观经济影响来看，相比货币总量和利率，信贷总量调控既能够成功地抑制资产价格上涨又能较好地维持宏观经济稳定，这表明中国货币政策在对股票、房地产价格进行差异化调控时需要侧重于信贷总量调控。考虑到不同工具在调控资产价格效果及其宏观经济影响上各具比较优势，协调使用多种工具是非常必要的。在实际运用中，总量调控与价格调控在不同时期各有侧重。一般情况下，货币市场流动性要强于信贷市场流动性，经风险调整后的贷款利率下限高于货币市场利率，贷款利率的下限管理抑制了部分贷款需求，此时应侧重于价格调控。当实体经济流动性匮乏或实体经济快速膨胀时，强劲的资金需求会使得货币市场利率高于经风险调整后的贷款利率下限，此时应侧重于总量调控。
随着中国经济结构调整和资本市场的进一步发展完善，总量调控缺乏透明度、容易导致时间不一致等弊端会逐渐显现，并且不同工具调控不同资产价格的针对性会逐步丧失，因而上述应对资产价格波动的货币政策框架和工具选择只能起到阶段性作用。
六、结论
本文对中国资产价格极度繁荣与极度萧条时期的流动性特征、资产价格波动的隐含信息和不同货币政策工具调控资产价格的效果及其宏观经济影响进行了实证分析，得出了如下主要结论：
(一)在股票、房地产价格的极度繁荣与极度萧条时期，流动性总量与结构的变化起到了重要作用。相比股票价格，房地产价格的极度繁荣时期和流动性总量的快速扩张更加一致。货币流动性结构和中长期信贷占信贷总量比重的快速上升为中国央行关注资产价格提供了有用的预警信息。信贷总量的快速扩张是中国央行关注房地产潜在泡沫的重要指示器。
(二)股票、房地产价格波动均隐含了一定程度的未来产出和通货膨胀信息。其中，股票价格对未来产出缺口的预测效力侧重于短期，对未来通货膨胀率的预测效力侧重于较长时期；房地产价格对未来产出缺口的预测效力侧重于较长时期，对未来通货膨胀率的预测效力侧重于短期。相比股票价格，房地产价格与未来产出缺口、通货膨胀之间的联系更为稳定。
(三)样本期间中国央行在事实上对股票、房地产价格作出了某种程度的反应。在货币总量和信贷总量方面，货币政策对股票价格没有作出反应但对房地产价格作出了反应。
(四)货币总量控制对股票价格的调控效果较好，信贷总量控制对房地产价格的调控效果较好，并且信贷总量调控在成功抑制资产价格的同时对宏观经济的负面冲击最小。
基于上述结论，本文认为中国货币政策在必要时应该干预资产价格，在条件完备时甚至可以盯住房地产价格，然而是否实施干预以及准确把握干预的力度和时机依赖于资产价格对未来产出、通货膨胀的预测精度，当预测精度较低时，货币政策应谨慎实施干预。中国货币政策应该对股票、房地产价格实施差异化调控，即货币总量调控股票价格，信贷总量调控房地产价格。在差异化调控过程中，应侧重于信贷总量调控。同时，考虑到不同工具在调控资产价格效果及宏观经济影响上各具比较优势，还需注意多种工具的协调使用以及总量调控与价格调控在不同时期各有侧重。
*感谢匿名评审人的意见，文责自负。
注释：
①货币流动性指货币的充裕程度，银行体系流动性指商业银行整体资产的扩张状况，金融市场流动性是“狭义的流动性”，即金融市场上资产变现的难易程度。通常使用不同统计口径的货币总量或货币结构来度量货币流动性，使用商业银行信贷总额或结构来近似度量银行体系流动性。货币流动性的主要构成是中短期银行负债，它为商业银行的资产扩张和金融市场交易提供资金来源，是银行体系流动性和金融市场流动性的基础。商业银行的资产负债管理会影响货币乘数和货币总量，进而影响货币流动性和金融市场流动性。此外，金融市场流动性能够通过经济主体的宏观经济向好预期间接影响银行体系流动性和货币流动性。
②王诚(2007)对典型事实在经济理论中的地位和作用做了一般化探讨，认为典型事实指的是“一种能够反映经济运行真实基本特征的具有代表性的关键事实”。
③“LL/TL越高，金融体系流动性越强”并非针对商业银行的流动性管理。商业银行发放的中长期信贷越多，说明商业银行在作出信贷决策时的流动性状况越好，因为商业银行在流动性状况恶化时发放中长期信贷的可能性很小。
④宋国青(2007)认为股市影响了/而非/影响了股市。
⑤钱小安(2007)指出，1994年以来中国货币供应量目标的实际执行情况比目标值高的次数占69.2％，实际执行情况比目标值低的次数占30.7％，中国货币政策的确存在制度性软约束特征。
⑥本文研究资产价格波动隐含信息的主要目的是考察资产价格是否具备预测未来产出和通货膨胀的能力，预测精度并不是决定性因素。很高的预测精度就足以让货币政策直接干预资产价格并取得成功，这与中国目前的实际情况不吻合。然而，预测精度过低也不能得出“资产价格影响到产出和通货膨胀预期，进而货币政策应该干预资产价格”的结论。遗憾的是，本文预测精度略微偏低(不排除更换或更新数据就能够改善实证结果)，为谨慎起见，作者使用“在必要时应该干预”和“在条件完备时甚至可以”来表述结论。
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