房價波動、貨幣政策工具的選擇與宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定理論與實證

一、引言過去20多年間，資產(chǎn)市場經(jīng)受了大幅波動，與之伴隨的是經(jīng)濟衰退和金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定，典型的如80年代日本地產(chǎn)泡沫以及最近爆發(fā)的美國次級債券危機。資產(chǎn)價格的下降不僅通過財富效應(yīng)等影響消費，還降低抵押資產(chǎn)的價值，導(dǎo)致銀行惜貸和企業(yè)資本性支出的減少，并經(jīng)由金融加速器機制，引起投資的減少和經(jīng)濟活動的萎縮。事實上，資產(chǎn)價格的波動已成為實際產(chǎn)出波動的重要因素，研究表明資產(chǎn)價格還可能包含有關(guān)未來通貨膨脹的信息。鑒于資產(chǎn)價格的重要性，學(xué)術(shù)界對于資產(chǎn)價格在貨幣政策中的作用進行了富有成效的討論。國外文獻中，Bernanke和Gertler以及Schwartz等認(rèn)為中央銀行應(yīng)關(guān)注通脹，只有資產(chǎn)價格波動顯著影響經(jīng)濟增長或通脹時才應(yīng)考慮利用貨幣政策燙平資產(chǎn)價格逆轉(zhuǎn)對經(jīng)濟的負(fù)面效應(yīng)[1][2]，F(xiàn)ilardo和Roubini等認(rèn)為即使通脹位于目標(biāo)范圍內(nèi)或處于中央銀行的控制中也要積極應(yīng)對資產(chǎn)價格的可能變化，防止由此引發(fā)的金融系統(tǒng)不穩(wěn)定對經(jīng)濟形成沖擊[3][4]。國內(nèi)文獻中，易剛和王召以及郭田勇從理論角度的分析，支持對資產(chǎn)價格的關(guān)注，增強我國貨幣政策調(diào)控經(jīng)濟的能力[5][6]。而實證分析未對此提供一致的支持，從資產(chǎn)價格與經(jīng)濟角度的研究認(rèn)為，因資產(chǎn)價格能夠指示未來通脹并且對產(chǎn)出缺口影響顯著[7][8]，支持關(guān)注資產(chǎn)價格，而王擎和韓鑫濤以及周暉和王擎發(fā)現(xiàn)[9][10]，房價的波動以及房價與貨幣供應(yīng)量的聯(lián)動對GDP增速影響顯著，而貨幣供應(yīng)量與房價的聯(lián)動變化劇烈，房價與經(jīng)濟增長的聯(lián)動對經(jīng)濟增長的波動影響不顯著，不支持關(guān)注資產(chǎn)價格。從貨幣政策調(diào)控本身看，一方面，殷波認(rèn)為[11]，提高對資產(chǎn)價格的關(guān)注能改善貨幣政策的低效性，另一方面，孫華妤和馬躍發(fā)現(xiàn)[12]，貨幣供給對股票市場的作用不顯著，股票市場的貨幣政策傳導(dǎo)不通暢；李成等也發(fā)現(xiàn)[13]，我國的貨幣政策主要針對產(chǎn)出與通脹，對資產(chǎn)價格和匯率變化反應(yīng)并不充分。整體上，現(xiàn)有的大多數(shù)理論與經(jīng)驗分析肯定以房價和股價為代表的資產(chǎn)價格在貨幣政策的顯著作用，關(guān)注資產(chǎn)價格能提高貨幣政策的調(diào)控效率，增強宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定。但是，對于到底選擇何種貨幣政策工具調(diào)控才更為有效，并未給予明確回答。另外，現(xiàn)實中存在多種資產(chǎn)價格，到底關(guān)注哪一種也是問題，早期的分析多集中股價，近年研究開始關(guān)注房價。在我國，盡管股市市值不斷增長，對經(jīng)濟影響逐步增大，但是，股票市場投機性強，泡沫化較為嚴(yán)重[14]。在此背景下，如果過度關(guān)注股市，必然會使得貨幣政策調(diào)整過于頻繁、幅度過于劇烈，從而給宏觀經(jīng)濟造成較大負(fù)面沖擊。與之不同，房地產(chǎn)是我國居民和企業(yè)所持有的主要資產(chǎn)，其價格變動通過財富效應(yīng)影響消費、通過資產(chǎn)負(fù)債表效應(yīng)影響投資，從而帶來產(chǎn)出和通脹的波動[15]；與此同時，房價沖擊會顯著改變貨幣需求的穩(wěn)定，增強貨幣供給的內(nèi)生性，進一步影響市場利率，且房價在貨幣政策傳導(dǎo)中作用顯著，傳導(dǎo)效率較高[16]。因此，忽略房價將無法全面評價資產(chǎn)價格在貨幣政策中的重要性，不利于提高貨幣政策的調(diào)控效率。據(jù)此，選擇房價作為本文分析的重點。同時，應(yīng)該看到，現(xiàn)代市場經(jīng)濟條件下，由于不同貨幣政策工具在調(diào)控范圍和程度、政策執(zhí)行的靈活性、有效性以及時滯等方面的差別，中央銀行選擇合適的貨幣政策工具來調(diào)控宏觀經(jīng)濟顯得極為重要。20世紀(jì)80年代以來，眾多發(fā)達國家的中央銀行紛紛放棄對貨幣供給量的調(diào)控，轉(zhuǎn)而注重采用利率調(diào)控宏觀經(jīng)濟。實踐表明，價格型貨幣政策工具的運用在發(fā)達經(jīng)濟體取得巨大成功，導(dǎo)致實際產(chǎn)出與通脹的波動顯著降低。在我國，貨幣政策工具主要包括數(shù)量型和價格型兩類實質(zhì)性工具、選擇性信貸政策和窗口指導(dǎo)兩類指導(dǎo)性工具[17]。因此，在貨幣政策應(yīng)對資產(chǎn)價格時，除要選擇合適資產(chǎn)價格外，還應(yīng)該選擇恰當(dāng)?shù)呢泿耪吖ぞ撸c現(xiàn)有研究不同，本文考慮多種貨幣政策工具，試圖為當(dāng)前房價高度波動態(tài)勢下貨幣政策工具選擇和貨幣政策調(diào)控效率的提高提供理論與實踐證據(jù)。接下來，首先構(gòu)建含房價的動態(tài)隨機一般均衡模型，從理論角度刻畫不同貨幣政策工具對房價和宏觀經(jīng)濟波動的影響；其次，結(jié)合VAR模型和GARCH(1，1)-ABEKK模型，在統(tǒng)一框架下從經(jīng)驗角度驗證不同貨幣政策工具對實體經(jīng)濟和房價的調(diào)控效應(yīng)，包括均值溢出效應(yīng)和波動溢出，能較為全面地理解多維度下不同貨幣工具的調(diào)控績效；引入非對稱項，探討貨幣政策工具在緊縮與寬松之間轉(zhuǎn)換時的非對稱調(diào)控效應(yīng)。事實上，在我國，緊縮貨幣政策時速度慢且幅度小，而在實施寬松貨幣政策時速度快且幅度大，呈顯著的非對稱性。接下來，本文的安排如下：第二部分，理論模型的構(gòu)建；第三部分，基于三元非對稱GARCH(1，1)-BEKK模型的實證分析；第四部分，結(jié)論及其政策含義。二、理論模型(一)模型的基本架構(gòu)1.家庭。約束條件包括技術(shù)約束(7)式，借款約束(8)式以及如下資金流約束(10)式：以麥克勒姆規(guī)則(McCallumRule)和泰勒規(guī)則(TaylorRule)分別代表數(shù)量型和價格型貨幣政策工具。麥克勒姆規(guī)則首先由McCallum提出[19]，設(shè)定如下形式：(二)模型求解與脈沖響應(yīng)函數(shù)模擬1.參數(shù)校準(zhǔn)(1)基本參數(shù)校準(zhǔn)m刻畫企業(yè)所獲貸款量占抵押資產(chǎn)價值的比率，現(xiàn)有研究中，如Iacoviello[21]將該值定為0.89，本文亦取相同值。β、γ分別為家庭和企業(yè)家的效用折現(xiàn)因子，對于β，國內(nèi)外研究中[22]，通常確定季度折現(xiàn)值為0.984，與隨后的月度實證分析一致，取β=0.99，略大于季度值，對于γ，為避免企業(yè)家消費不足，而積累過多的財富以至于不再需要外源融資，假設(shè)折現(xiàn)因子γ小于β，與Iacoviello一致，定為0.98。均衡邊際成本MC是零售商產(chǎn)品之間的替代彈性ε的函數(shù)，大多數(shù)國內(nèi)外文獻將ε取值定為11，則均衡時實際邊際生產(chǎn)成本MC為0.91。對于零售商的調(diào)價概率θ，本文考慮的時間頻率是月度，假定零售商一年調(diào)價一次則θ=11/12。對于房地產(chǎn)的產(chǎn)出彈性α，Iacoviello確定為0.03，本文亦取相同值。勞動供給彈性η，劉斌通過貝葉斯估計得到事后均值為6.16[23]，本文亦取相同值。結(jié)合上述參數(shù)值和模型穩(wěn)態(tài)，可得：(2)貨幣政策反應(yīng)函數(shù)的校準(zhǔn)選取的時間范圍為1998年1月到2010年4月，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、中國人民銀行網(wǎng)站以及CEIC數(shù)據(jù)庫。在官方管制利率和市場化利率并存的利率體系中，選擇7天銀行間同業(yè)拆借利率和一年期存款利率表征價格型貨幣政策工具。實證分析中通常選擇以貨幣供給量作為數(shù)量型工具的代表，而在歷次宏觀調(diào)控中的中央銀行控制了商業(yè)銀行的信貸規(guī)模投放量，因此，信貸規(guī)模是我國的另外一種形式的數(shù)量型貨幣政策工具，這也得到盛松成、吳培新支持[24]。分析中選用廣義貨幣供給的同比增速和金融機構(gòu)貸款余額的同比增速表征。采用居民消費者價格指數(shù)的月度同比代表通脹。實際產(chǎn)出方面，以工業(yè)增加值的同比增速表征。所有數(shù)據(jù)均經(jīng)過季節(jié)性處理和HP濾波處理。圖1貨幣政策沖擊對資產(chǎn)價格的影響(單位：%)2.脈沖響應(yīng)函數(shù)的模擬圖1、2、3中，分別代青同業(yè)拆借利率、官方管制利率、廣義貨幣供給以及信貸規(guī)模。由圖1可見，價格型和數(shù)量型貨幣政策工具調(diào)控下正向貨幣政策沖擊對資產(chǎn)價格影響的區(qū)別就在于，價格型工具調(diào)控下正向貨幣政策沖擊導(dǎo)致名義利率的提高，而數(shù)量型工具調(diào)控下正向貨幣政策沖擊會導(dǎo)致貨幣供給增速的提高，帶來名義利率的降低。具體地，由于價格粘性，名義利率的升高帶來實際利率的增大，家庭持有房地產(chǎn)的預(yù)期收益的折現(xiàn)值降低，房地產(chǎn)需求減小；企業(yè)家方面，實際利率的提高導(dǎo)致房地產(chǎn)抵押貸款成本提高，降低貸款量，對房地產(chǎn)的需求也降低。房地產(chǎn)的總體需求降低，而模型中房地產(chǎn)供給固定，從而導(dǎo)致房價的降低；而當(dāng)名義利率降低導(dǎo)致實際利率減小時，情況與之相反。不同貨幣政策工具調(diào)控下貨幣政策沖擊對房價的影響存在差異，數(shù)量型貨幣政策工具的調(diào)控效應(yīng)顯著大于價格型工具，模型中上述差異主要受折現(xiàn)因子β和房地產(chǎn)抵押率m的影響，兩者越大，數(shù)量型貨幣政策工具貨幣供給變化所帶來的房價變化也就越大。由圖2可見，短期內(nèi)資產(chǎn)價格沖擊下產(chǎn)出呈正向反應(yīng)，而中期內(nèi)產(chǎn)出呈負(fù)向反應(yīng)。事實上，資產(chǎn)價格的正向沖擊下，一方面，企業(yè)通過既有的房地產(chǎn)抵押可獲取的貸款量增加，可購買更多的房地產(chǎn)和勞動力用于生產(chǎn)，另一方面，資產(chǎn)價格的正向沖擊帶來房價的增高，抑制房地產(chǎn)需求的擴張，投入生產(chǎn)的房地產(chǎn)量減小，對產(chǎn)出擴張產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。資產(chǎn)價格沖擊下兩種效應(yīng)同時發(fā)揮作用，短期內(nèi)前一種效應(yīng)大于后一種效應(yīng)，帶來產(chǎn)出的增加，中期內(nèi)后一種效應(yīng)逐漸占據(jù)主導(dǎo)，導(dǎo)致產(chǎn)出下降。相比較而言，價格型工具調(diào)控下資產(chǎn)價格沖擊對產(chǎn)出的影響略大于數(shù)量型調(diào)控下資產(chǎn)價格沖擊對產(chǎn)出的影響。由圖3可見，當(dāng)采用價格型工具調(diào)控時資產(chǎn)價格沖擊下短期內(nèi)通脹呈負(fù)向反應(yīng)，中期內(nèi)通脹呈正向，而當(dāng)采用數(shù)量型工具調(diào)控時中短期內(nèi)資產(chǎn)價格沖擊僅對通脹有負(fù)面效應(yīng)。短期內(nèi)通脹下降與產(chǎn)出擴張有關(guān)，而數(shù)量型工具調(diào)控下中期內(nèi)通脹上升與中期內(nèi)產(chǎn)出降低相關(guān)。從不同貨幣工具下貨幣政策沖擊對房價的影響看，以貨幣供給代表數(shù)量型工具時1%的正向貨幣政策沖擊導(dǎo)致房價上升的最大幅度約14%，以信貸規(guī)模代表數(shù)量型工具時1%的正向貨幣政策沖擊導(dǎo)致房價上升的最大幅度大約13%，以管制利率代表價格型工具時1%的正向貨幣政策沖擊導(dǎo)致房價下降的最大幅度大約9%，以市場化利率代表價格型工具時1%的正向貨幣政策沖擊導(dǎo)致房價下降的最大幅度大約6%。整體上，數(shù)量型貨幣工具調(diào)控下貨幣政策對房價格的影響大于價格型工具。從不同貨幣政策工具下房價對產(chǎn)出與通脹的影響看，以貨幣供給代表數(shù)量型工具時1%正向房價沖擊下產(chǎn)出初始上升大約0.2%，在第2期下降至-0.2%，隨后呈反彈趨勢，大約在第10期歸于零值；對通脹影響相對滯后，初始未產(chǎn)生任何顯著影響，在第2期時通脹下降大約0.01%，隨后呈上升趨勢，在第5期對通脹的影響轉(zhuǎn)為正值，在第10期左右達到峰值0.002%，隨后呈緩慢下降態(tài)勢，大約在20期左右歸于零值。以信貸規(guī)模代表數(shù)量型工具時1%的正向房價沖擊對產(chǎn)出與通脹的影響與選擇貨幣供給量時較為一致。以管制利率代表價格型工具時1%的正向房價沖擊導(dǎo)致在初始時刻產(chǎn)出增加0.3%，在第2期下降至-0.05%，在第6期左右歸于零值，對通脹的影響也與數(shù)量型工具相似，有顯著的滯后效應(yīng)，在初始時刻未呈明顯的影響，在第2期下降至-0.012%，隨后呈上升態(tài)勢，大約在第15期左右歸于零值。以市場化利率代表價格型工具時房價沖擊的影響與管制利率類似。整體上，價格型工具調(diào)控下房價對產(chǎn)出與通脹的影響顯著強于數(shù)量型工具，房價對產(chǎn)出的影響要顯著強于通脹。綜合來看，不同貨幣工具調(diào)控下貨幣政策對房地產(chǎn)市場有不同的影響，而房地產(chǎn)市場對于實體經(jīng)濟也有不同的影響。相對而言，在前一種情況下數(shù)量型工具更為有效，而在后一種情況下價格型工具更為有顯著。對于中央銀行而言，采用貨幣政策調(diào)控房地產(chǎn)市場的目的在于降低對宏觀經(jīng)濟的影響，由此來看，最優(yōu)貨幣政策工具應(yīng)滿足條件：一方面能對房地產(chǎn)市場產(chǎn)生最大影響，另一方面能使房價對實體經(jīng)濟的影響達到最小。據(jù)此判斷，數(shù)量型工具優(yōu)于價格型工具。上述結(jié)論是基于新凱恩斯動態(tài)隨機一般均衡模型而得出的。因該模型僅可看作對現(xiàn)實世界的近似模擬，基于此的結(jié)論是否符合我國現(xiàn)實還需要進一步驗證。三、基于三元GARCH(1，1)-Asymetric-BEKK模型的實證分析(一)數(shù)據(jù)說明分析區(qū)間為1998年1月至2010年4月。貨幣政策工具代理變量的選取同前一致。在我國存在多種房價指數(shù)，全國房屋銷售價格總指數(shù)既涵蓋經(jīng)濟適用房、普通住宅、高檔住宅、辦公樓、商業(yè)娛樂用房、工業(yè)倉儲用房、商業(yè)性營業(yè)用房等房地產(chǎn)一級市場銷售價格，還包括房地產(chǎn)二手市場的交易價格，能較為全面地反映我國房地產(chǎn)市場的整體狀況，因此，選取這種指數(shù)表征房價。表1為從1998年1月到2010年4月數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計特征。從均值看，貨幣供給和信貸的增速均大于工業(yè)增加值增速，其中，貨幣供給增速M2與工業(yè)增加值增速相差近4%，信貸增速與工業(yè)增加值增速相差近2%，均大于1998年到2010年間居民消費者指數(shù)CPI的均值1.39%，反映十多年來我國貨幣政策總體上較為寬松，這也可從價格型工具中得到驗證，同業(yè)拆借利率和一年期存款利率CKR[，t]均值減去CPI均值后，得到的實際利率分別為1.30%和1.68%，均不足2%。從變異系數(shù)看，變異系數(shù)最大的是房價，其次是官方管制利率和市場化利率，接下來是信貸供給增速，最小的是貨幣供給增速和產(chǎn)出增速，說明過去十多年間我國經(jīng)濟呈現(xiàn)平穩(wěn)增長態(tài)勢，而房地產(chǎn)市場波動較為劇烈；貨幣政策工具方面，價格型工具的波動顯著大于數(shù)量型工具，說明中央銀行對價格型工具的調(diào)整幅度大于數(shù)量型工具，意味著過去十年間中央銀行加強價格型工具的運用。JB統(tǒng)計量、偏度和峰度顯示，除工業(yè)增加值的增速外，其余變量均呈非正態(tài)分布；工業(yè)增加值增速接近標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，但左偏且峰度較平坦。變量及其平方的Ljung-BoxQ統(tǒng)計量均顯著，表明各個序列及其平方均有序列相關(guān)性即波動集聚性。ADF檢驗結(jié)果表明，所有序列均平穩(wěn)。綜合來看，上述數(shù)據(jù)適用于VAR(m)-MVGARCH(1，1)-ABEKK模型。(二)VAR(m)-GARCH(1，1)-ABEKK模型的建立在經(jīng)濟運行中，不同宏觀經(jīng)濟變量之間，特別是貨幣政策與其他宏觀經(jīng)濟變量之間往往存在相互影響、相互制約的關(guān)系，這種關(guān)系不僅體現(xiàn)在一階矩上，也體現(xiàn)在二階矩上，VAR-GARCH(1，1)-ABEKK模型便是對這種關(guān)系的良好測度，具體模型如下：均值方程：上述模型可用于考查產(chǎn)出、房價以及貨幣政策之間相互影響，即均值溢出和波動溢出效應(yīng)，也考查變量變化的非對稱效應(yīng)。均值溢出檢驗的統(tǒng)計量服從F分布。波動溢出效應(yīng)的檢驗中采用似然比檢驗法，統(tǒng)計量LR為：由此可見，在兩種價格型貨幣政策工具調(diào)控下，房價與產(chǎn)出之間、房價以及產(chǎn)出與貨幣政策之間在均值與波動上存在不同程度的關(guān)聯(lián)性。相比較而言，在同業(yè)拆借利率調(diào)控下，上述三對變量之間的均值溢出與波動溢出更為顯著，官方管制利率調(diào)控下的均值溢出與波動溢出則較為微弱。這說明，相比官方管制利率而言，以同業(yè)拆借利率為代表的市場化利率的影響更為顯著。事實上，一方面，這與官方管制利率的調(diào)整程度有關(guān)，從1998年1月截至到2010年4月，中國人民銀行對金融機構(gòu)一年期的法定存款利率共調(diào)整17次，即大約每9個月調(diào)整一次，難以對宏觀經(jīng)濟和房地產(chǎn)市場的變化做出及時反應(yīng)；另一方面，隨著各項金融市場改革的逐步完成，已初步建立起以shibor為代表的短期利率體系和以國債收益率曲線為代表的長期利率體系，利率市場化程度有顯著提高[28]，對未來通脹的預(yù)測能力增強[29]。所有這些都證實市場化利率對經(jīng)濟的影響在逐步加深。2.數(shù)量型貨幣政策工具調(diào)控下模型的估計結(jié)果表4和表5顯示：從均值溢出看，在貨幣供給M2調(diào)控下房價與產(chǎn)出、房價與貨幣供給之間均在1%或者10%顯著性水平下存在顯著的雙向均值溢出，而貨幣供給與產(chǎn)出之間也存在貨幣供給對產(chǎn)出的單向均值溢出；在信貸規(guī)模XD調(diào)控下僅房價與產(chǎn)出之間在5%顯著性水平下存在顯著的雙向溢出，而信貸規(guī)模與房價之間僅在5%顯著性水平下存在信貸規(guī)模對房價的單向均值溢出，信貸規(guī)模與產(chǎn)出之間無任何方向的均值溢出。從波動溢出效應(yīng)看，在貨幣供給M2調(diào)控下產(chǎn)出與房價以及產(chǎn)出與貨幣供給之間僅在1%顯著性水平下存在產(chǎn)出對房價和貨幣供給的單向波動溢出，而房價與貨幣供給之間卻在1%顯著性水平下存在雙向波動溢出；在數(shù)量型工具XD調(diào)控下產(chǎn)出與房價，產(chǎn)出與信貸規(guī)模以及房價與信貸規(guī)模之間在1%或5%顯著性水平下均雙向波動溢出。由此可見，在兩種數(shù)量型貨幣工具調(diào)控下產(chǎn)出與房價、產(chǎn)出以及房價與貨幣政策之間在均值與波動上的相互聯(lián)系不盡一致。相比較而言，在貨幣供給M2調(diào)控下上述變量之間的均值溢出更為突出，而在信貸規(guī)模XD調(diào)控下上述變量之間波動溢出更為明顯。由于計量分析框架同時兼顧均值和波動的變化，因此，貨幣政策的有效調(diào)控不僅應(yīng)在一階矩有顯著體現(xiàn)，還應(yīng)在二階矩有顯著反映。由此可見，不同數(shù)量型貨幣工具調(diào)控下變量之間在均值溢出和波動溢出上的差異，為中央銀行的數(shù)量型調(diào)控應(yīng)同時考察貨幣供給量和信貸規(guī)模提供新的經(jīng)驗證據(jù)。事實上，在中央銀行決定基礎(chǔ)貨幣投放量之后，金融機構(gòu)的放貸行為和社會公眾的貨幣與信貸需求行為共同決定貨幣供給量和信貸規(guī)模，也確定與實體經(jīng)濟相關(guān)的金融資產(chǎn)和金融負(fù)債。就我國而言，1995年中央銀行體制正式確立之后，貨幣政策調(diào)控長期依賴于對現(xiàn)金投放和信貸規(guī)模的控制，而1998年實現(xiàn)取消貸款限額控制和擴大公開市場業(yè)務(wù)操作為標(biāo)志的直接調(diào)控向間接調(diào)控的轉(zhuǎn)變，開始重點關(guān)注以廣義貨幣供給M2為代表的貨幣供給，這在貨幣政策執(zhí)行報告中得到充分體現(xiàn)。然而，近年經(jīng)驗研究表明，我國的貨幣指標(biāo)對產(chǎn)出與通貨膨脹的影響較為顯著[30]，盛松成、吳培新甚至認(rèn)為，中央銀行在具體的政策操作中維持雙中介目標(biāo)(貨幣供給和信貸規(guī)模)的操作，這種雙中介目標(biāo)體系優(yōu)于傳統(tǒng)的貨幣供給單一中介目標(biāo)體系，陳利平也認(rèn)為考慮到政策傳導(dǎo)時滯和貨幣政策擾動的存在，中央銀行建立的中介目標(biāo)綜合指標(biāo)中應(yīng)重點關(guān)注貨幣供給M2和信貸規(guī)模[31]。3.價格型貨幣政策工具與數(shù)量型工具對房價調(diào)控的比較分析分析貨幣政策對房地產(chǎn)市場的調(diào)控效應(yīng)，體現(xiàn)在兩個方面，一個方面是貨幣政策與房價的關(guān)聯(lián)性，另一個方面是房價與產(chǎn)出的關(guān)聯(lián)性。前一個方面體現(xiàn)貨幣政策與資產(chǎn)價格直接關(guān)聯(lián)，后一個方面則源自于對貨幣政策最終目標(biāo)的考慮。對于中央銀行而言，《中國人民銀行法》規(guī)定，中央銀行貨幣政策的目標(biāo)是保持幣值穩(wěn)定，并以此促進經(jīng)濟增長，即產(chǎn)出是中央銀行的最終政策目標(biāo)，而中央銀行對房地產(chǎn)市場的調(diào)控也主要服務(wù)于最終目標(biāo)。分析顯示，就房價與產(chǎn)出的關(guān)聯(lián)而言，價格型貨幣政策工具調(diào)控下，房價與產(chǎn)出之間存在顯著的雙向均值溢出，而僅同業(yè)拆借利率調(diào)控時產(chǎn)出對房價的單向波動溢出；而數(shù)量型貨幣政策工具調(diào)控下，房價與產(chǎn)出存在顯著的雙向均值與波動溢出。就貨幣政策與房價的關(guān)聯(lián)而言，相比價格型貨幣政策工具調(diào)控而言，數(shù)量型貨幣政策工具調(diào)控下，房價與貨幣工具不僅在均值上相互溢出，在波動上也相互溢出。可見，數(shù)量型貨幣政策工具調(diào)控下貨幣政策與房價、房價與產(chǎn)出之間關(guān)聯(lián)最為緊密，而價格型貨幣政策工具調(diào)控下上述的聯(lián)系較為松散。在前述理論模型分析中，我們指出中央銀行采用貨幣政策調(diào)控房地產(chǎn)市場的目的在于降低房地產(chǎn)市場波動對宏觀經(jīng)濟的影響，并強調(diào)最優(yōu)貨幣政策工具應(yīng)滿足如下條件：一方面對房地產(chǎn)市場產(chǎn)生最大程度的影響，另一方面能使房價對實體經(jīng)濟的影響達到最小。事實上，當(dāng)貨幣政策工具與房價聯(lián)系更為緊密時，貨幣政策工具才有可能對房地產(chǎn)市場產(chǎn)生最大影響，而要讓房價對實體經(jīng)濟的影響達到最小化，房價與實體經(jīng)濟的關(guān)聯(lián)性應(yīng)較為微弱[32]。按照上述標(biāo)準(zhǔn)，就貨幣政策對房價的影響程度而言，數(shù)量型貨幣政策工具無疑最為顯著，而從房價對實體經(jīng)濟的影響程度而言，價格型貨幣政策工具最為有效，這一結(jié)論與前述理論模型分析在前一個方面是一致的，而在后一個方面并不一致。從非對稱效應(yīng)來看，數(shù)量型工具可能比價格型工具更為有效，具體體現(xiàn)在：參數(shù)g32刻畫貨幣政策工具調(diào)整對房價的直接非對稱沖擊效應(yīng)，價格型工具調(diào)控下，參數(shù)的絕對值分別為0.0298和0.0284，而數(shù)量型工具調(diào)控下，參數(shù)的絕對值分別為0.1093和0.5364，即數(shù)量型政策工具對房價的非對稱沖擊效應(yīng)大于價格型工具。整體而言，盡管數(shù)量