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一、引言
房地产市场是资本市场的重要组成部分，房价的波动幅度和风险程度直接影响着金融体系与实体经济的稳定性。为进一步完善金融宏观调控，防止资产价格大幅波动以及由此导致的金融体系和宏观经济的不稳定，中央银行必须适时、适度地制定并实施货币政策。在此背景下，货币政策制定与操作是否要关注以房价为代表的资产价格，关注程度如何，是否要对资产价格的泡沫做出行动，房价能否稳定地作为未来通胀的指示器等一系列问题引起了学者的极大关注。本文基于货币政策的资产价格传导理论，通过构建更加符合经济运行理论的SVAR模型，对我国资产价格、宏观经济调控及货币政策之间的关系进行了深入研究，以期为解决上述问题提供理论及实践参考。
二、理论分析
传统的货币政策传导机制主要是通过利率影响投资、消费从而影响实体经济。随着金融市场的深化和发展，货币政策对实体经济的影响发生了深刻的变化。
货币政策的资产价格传导是指中央银行的货币政策操作通过金融资产价格的变动来影响宏观经济运行。
货币政策通过资产价格渠道影响宏观经济运行分为两个阶段。在第一阶段，货币政策主要通过利率及货币供应量影响资产价格。在第二阶段，资产价格主要通过财富效应、托宾Q效应及信贷约束的投资渠道对消费和投资支出产生影响，进而影响到经济中的供求平衡。作为企业和居民重要财富象征的房地产，其价格波动将通过托宾Q效应、财富效应、资产负债表效应以及预期效应等影响经济行为，使得社会投资和消费发生变化，进而影响到货币政策的最终目标——产出和物价。
三、模型设定与方法介绍
（一）变量选择
本文主要考察货币政策与房地产价格之间的相互关系，故选择M1作为货币政策中介目标的代理变量；选取我国房地产销售价格指数作为房地产价格的代表性指数；选取消费者价格指数作为通货膨胀率的代理变量；选用GDP来度量经济增长。
（二）模型构建与识别
笔者以标准VAR模型为基础，运用结构自回归模型（SVAR）研究我国货币政策、房价与宏观经济之间的关系。
建立如下的SVAR（p）模型：
BYt=Φ0+Φ1Yt-1+Φ2Yt-2+Φ3Yt-3+…+ΦpYt-p+μt （1）
其中Yt为n维内生变量列向量，B为n×n维矩阵，主对角线元素为1，Φi 为i阶滞后内生变量的n×n维系数矩阵，μt为结构式的残差。如果矩阵B可逆，将上式两边乘以B-1得到如下模型：
Yt=B-1Φ0+B-1Φ1Yt-1+B-1Φ2Yt-2+B-1Φ3Yt-3+…+B-1ΦpYt-p+B-1μt （2）
令εt=B-1μt，上式可写为
Yt=B-1Φ0+B-1Φ1Yt-1+B-1Φ2Yt-2+B-1Φ3Yt-3+…+B-1ΦpYt-p+εt （3）
通过对矩阵B中的参数施加约束并估计参数值，不但可以发现变量之间的当期相关关系，还可以得到可识别的结构冲击，通过脉冲响应函数准确反映新息冲击的时间路径。
为了得到方程（2）惟一的估计参数，需要对其施加k（k-1）/2（k为变量个数）个约束条件，由于本文中有4个变量，因此需要对方程（2）施加6个约束条件才能识别出结构式冲击。
四、实证分析
（一）数据处理
本文选择2000年1月至2011年12月作为样本区间。由于可以得到房地产销售价格指数、通货膨胀率、货币供应量等变量的月度数据和国内生产总值的季度数据，因此为了使国内生产总值也成为月度数据，本文采用插值法对国内生产总值季度数据进行处理，使它变为月度数据。在分析之前，对经济时间序列进行了季节调整，以剔除不规则要素和季节变动要素的影响。本文首先采用季节指数法对所有数据进行季节调整，然后分别对所有经季节调整后的时间序列数据取自然对数，以降低其异方差性。
（二）ADF检验
SVAR模型要求所采用的所有时间序列数据都是平稳的，因此在采用其进行研究问题之前，需要对时间序列数据的进行平稳性检验。
对LCPI，LGDP，LM1和LP及其一阶差分时间序列DLCPI， DLGDP， DLM1和DLP进行检验。检验结果显示LCPI，LGDP， LM1和LP都是不平稳的时间序列，而其一阶差分都是平稳的时间序列，因此原序列都是一阶单整序列I（1）。
（三）Johanson协整检验
本文采用学术界广泛使用的Johansen极大似然估计方法来进行协整检验，检验结果显示，无论采用迹检验法和特征根法结果均表明LCPI，LGDP，LM1和LP之间存在1个协整关系。由于本文建立的是SVAR模型，不涉及具体的协整关系的选择，所以只需证明存在协整关系即可。
（四）Granger因果检验
由于本文的目的在于研究货币政策的变动是否会影响房地产价格以及房地产价格的变动冲击是否对货币政策有影响，因此讨论了CPI，GDP和M1是否对P有影响的格兰杰因果检验结果。结果显示，货币供应量、GDP和通货膨胀均不是房地产价格的格兰杰原因，房地产价格也不是货币供应量的格兰杰原因，但房地产价格是通货膨胀的格兰杰原因。
（五）脉冲响应分析
通过脉冲分析结果显示，货币供应量、GDP和CPI对房地产价格几乎没有影响；房价对货币政策在短期内有轻微的负向影响，有可能是因为房价的上升加大了通胀的压力，央行施行从紧的货币政策对其做出反应；房价对CPI短期内正向影响增加，后逐渐减弱，说明房价的上升会增加通胀压力。
（六）方差分解分析
对该SVAR模型进行方差分解，结果显示，CPI的波动主要源于自身的因素，但在中短期内，房地产价格对其有一定的贡献度。货币供应量的变动主要来自于自身的波动，房地产价格对其贡献为0.1637%，几乎没有影响。房地产价格的波动主要源于自身，货币政策、GDP与CPI对其几乎均无影响。
综上所述，在样本期内，货币政策对我国房地产价格的波动并没有产生显著的影响。房地产价格的波动在中短期内对通货膨胀率有一定程度的正向贡献。
五、结论
通过建立施加了短期约束的SVAR模型，将房地产价格与货币政策的中介目标货币供应量以及宏观经济通货膨胀通过和经济增长联系起来，通过Johanson协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解研究了2000年1月—2011年12月货币政策对我国房地产市场价格的影响，结果表明房价的波动对通货膨胀会产生影响，因而我国的货币政策需对其给予一定的关注。但货币政策对房地产价格的影响不显著，这说明，货币政策目前在我国还不是影响房地产价格的主要因素。对于央行而言，这一结果表明，我国央行还没有能力有效地干预房地产市场。
参考文献：
[1] 黄飞雪，王云：《基于SVAR的中国货币政策的房价传导机制》，《当代经济科学》 2010第5期。
[2] 柴慧菊：《财政和货币政策的房地产价格传导机制研究》，《企业导报》2009年第6期。
[3] 黄文华、朱晶晶、熊红英：《货币政策的资产价格传导机制及其实证分析》，《江西社会科学》 2010第2期。
房地产市场是资本市场的重要组成部分，房价的波动幅度和风险程度直接影响着金融体系与实体经济的稳定性。为进一步完善金融宏观调控，防止资产价格大幅波动以及由此导致的金融体系和宏观经济的不稳定，中央银行必须适时、适度地制定并实施货币政策。在此背景下，货币政策制定与操作是否要关注以房价为代表的资产价格，关注程度如何，是否要对资产价格的泡沫做出行动，房价能否稳定地作为未来通胀的指示器等一系列问题引起了学者的极大关注。本文基于货币政策的资产价格传导理论，通过构建更加符合经济运行理论的SVAR模型，对我国资产价格、宏观经济调控及货币政策之间的关系进行了深入研究，以期为解决上述问题提供理论及实践参考。
二、理论分析
传统的货币政策传导机制主要是通过利率影响投资、消费从而影响实体经济。随着金融市场的深化和发展，货币政策对实体经济的影响发生了深刻的变化。
货币政策的资产价格传导是指中央银行的货币政策操作通过金融资产价格的变动来影响宏观经济运行。
货币政策通过资产价格渠道影响宏观经济运行分为两个阶段。在第一阶段，货币政策主要通过利率及货币供应量影响资产价格。在第二阶段，资产价格主要通过财富效应、托宾Q效应及信贷约束的投资渠道对消费和投资支出产生影响，进而影响到经济中的供求平衡。作为企业和居民重要财富象征的房地产，其价格波动将通过托宾Q效应、财富效应、资产负债表效应以及预期效应等影响经济行为，使得社会投资和消费发生变化，进而影响到货币政策的最终目标——产出和物价。
三、模型设定与方法介绍
（一）变量选择
本文主要考察货币政策与房地产价格之间的相互关系，故选择M1作为货币政策中介目标的代理变量；选取我国房地产销售价格指数作为房地产价格的代表性指数；选取消费者价格指数作为通货膨胀率的代理变量；选用GDP来度量经济增长。
（二）模型构建与识别
笔者以标准VAR模型为基础，运用结构自回归模型（SVAR）研究我国货币政策、房价与宏观经济之间的关系。
建立如下的SVAR（p）模型：
BYt=Φ0+Φ1Yt-1+Φ2Yt-2+Φ3Yt-3+…+ΦpYt-p+μt （1）
其中Yt为n维内生变量列向量，B为n×n维矩阵，主对角线元素为1，Φi 为i阶滞后内生变量的n×n维系数矩阵，μt为结构式的残差。如果矩阵B可逆，将上式两边乘以B-1得到如下模型：
Yt=B-1Φ0+B-1Φ1Yt-1+B-1Φ2Yt-2+B-1Φ3Yt-3+…+B-1ΦpYt-p+B-1μt （2）
令εt=B-1μt，上式可写为
Yt=B-1Φ0+B-1Φ1Yt-1+B-1Φ2Yt-2+B-1Φ3Yt-3+…+B-1ΦpYt-p+εt （3）
通过对矩阵B中的参数施加约束并估计参数值，不但可以发现变量之间的当期相关关系，还可以得到可识别的结构冲击，通过脉冲响应函数准确反映新息冲击的时间路径。
为了得到方程（2）惟一的估计参数，需要对其施加k（k-1）/2（k为变量个数）个约束条件，由于本文中有4个变量，因此需要对方程（2）施加6个约束条件才能识别出结构式冲击。
四、实证分析
（一）数据处理
本文选择2000年1月至2011年12月作为样本区间。由于可以得到房地产销售价格指数、通货膨胀率、货币供应量等变量的月度数据和国内生产总值的季度数据，因此为了使国内生产总值也成为月度数据，本文采用插值法对国内生产总值季度数据进行处理，使它变为月度数据。在分析之前，对经济时间序列进行了季节调整，以剔除不规则要素和季节变动要素的影响。本文首先采用季节指数法对所有数据进行季节调整，然后分别对所有经季节调整后的时间序列数据取自然对数，以降低其异方差性。
（二）ADF检验
SVAR模型要求所采用的所有时间序列数据都是平稳的，因此在采用其进行研究问题之前，需要对时间序列数据的进行平稳性检验。
对LCPI，LGDP，LM1和LP及其一阶差分时间序列DLCPI， DLGDP， DLM1和DLP进行检验。检验结果显示LCPI，LGDP， LM1和LP都是不平稳的时间序列，而其一阶差分都是平稳的时间序列，因此原序列都是一阶单整序列I（1）。
（三）Johanson协整检验
本文采用学术界广泛使用的Johansen极大似然估计方法来进行协整检验，检验结果显示，无论采用迹检验法和特征根法结果均表明LCPI，LGDP，LM1和LP之间存在1个协整关系。由于本文建立的是SVAR模型，不涉及具体的协整关系的选择，所以只需证明存在协整关系即可。
（四）Granger因果检验
由于本文的目的在于研究货币政策的变动是否会影响房地产价格以及房地产价格的变动冲击是否对货币政策有影响，因此讨论了CPI，GDP和M1是否对P有影响的格兰杰因果检验结果。结果显示，货币供应量、GDP和通货膨胀均不是房地产价格的格兰杰原因，房地产价格也不是货币供应量的格兰杰原因，但房地产价格是通货膨胀的格兰杰原因。
（五）脉冲响应分析
通过脉冲分析结果显示，货币供应量、GDP和CPI对房地产价格几乎没有影响；房价对货币政策在短期内有轻微的负向影响，有可能是因为房价的上升加大了通胀的压力，央行施行从紧的货币政策对其做出反应；房价对CPI短期内正向影响增加，后逐渐减弱，说明房价的上升会增加通胀压力。
（六）方差分解分析
对该SVAR模型进行方差分解，结果显示，CPI的波动主要源于自身的因素，但在中短期内，房地产价格对其有一定的贡献度。货币供应量的变动主要来自于自身的波动，房地产价格对其贡献为0.1637%，几乎没有影响。房地产价格的波动主要源于自身，货币政策、GDP与CPI对其几乎均无影响。
综上所述，在样本期内，货币政策对我国房地产价格的波动并没有产生显著的影响。房地产价格的波动在中短期内对通货膨胀率有一定程度的正向贡献。
五、结论
通过建立施加了短期约束的SVAR模型，将房地产价格与货币政策的中介目标货币供应量以及宏观经济通货膨胀通过和经济增长联系起来，通过Johanson协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解研究了2000年1月—2011年12月货币政策对我国房地产市场价格的影响，结果表明房价的波动对通货膨胀会产生影响，因而我国的货币政策需对其给予一定的关注。但货币政策对房地产价格的影响不显著，这说明，货币政策目前在我国还不是影响房地产价格的主要因素。对于央行而言，这一结果表明，我国央行还没有能力有效地干预房地产市场。
参考文献：
[1] 黄飞雪，王云：《基于SVAR的中国货币政策的房价传导机制》，《当代经济科学》 2010第5期。
[2] 柴慧菊：《财政和货币政策的房地产价格传导机制研究》，《企业导报》2009年第6期。
[3] 黄文华、朱晶晶、熊红英：《货币政策的资产价格传导机制及其实证分析》，《江西社会科学》 2010第2期。