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摘要通过对房地产市场的实证研究，证实了资产市场资产价格的变化会影响到人们对未来经济形势的判断，进而影响到公众对未来消费品市场价格的判断，根据“预期的自我实现”的原理，会对实际的物价指数产生影响。研究进一步表明，房地产市场价格变化对通货膨胀预期的影响，要大于房地产市场资金变化对通胀预期的影响，所以监管层要管理好通货膨胀和通货膨胀预期，就要加强对资产市场尤其是房地产市场的监控，防止房价的大起大落。
关键词：通货膨胀预期、预期自我实现、房地产市场
Inflation Expectation Effect of Asset Price Volatility
——Based on the Empirical Analysis of Real Estate Market
Yijun Wang
（Xi’an Jiaotong University； Xi’an University of Architecture and Technology， Xi’an， 710061）
Abstract
The empirical analysis of the real estate market confirms that the changes in asset prices will affect people's judgment about the future economic， especially affect the judgment of future price of consumer goods. According to the principle of "self-fulfilling expectations"， this will impact the actual inflation or deflation. The study also shows that the prices of real estate have greater impact on inflation expectations than the funds. So in order to control the inflation and inflation expectations， the regulators should especially monitor the real estate market to prevent prices of ups and downs.
Key Words： Inflation Expectation， Self-Fulfillment Prophecy， Real Estate Market
作者简介：
王益君（1981-），女，陕西省宝鸡人，西安交通大学经济与金融学院博士研究生，西安建筑科技大学管理学院讲师，北京大学访问学者，美国俄亥俄州立大学访问学者；研究方向：金融理论与宏观经济分析。
联系方式：西安建筑科技大学管理学院国际贸易教研室，710055，王益君，6145567522（美国号码）/13891884926（中国号码），邮箱：wyjecho@hotmail.com
一、引言
资产价格的变化与通货膨胀一直存在着千丝万缕的联系，而房地产市场作为最重要的资产市场，其变化很大程度上影响着通货膨胀率的变化。下图1表明，房地产市场走势与通货膨胀率的走势紧密相关，房地产市场的变化领先CPI的变化：2005年中至2008年初，房地产开发综合景气指数与居民消费价格指数两个指标都在缓慢上升；2008年初至2009年中，二者开始先后急速下降；从2009年底开始，二者又开始同步缓慢回升。2010年底左右房地产市场景气指数开始大幅度下滑，居民消费价格指数在稍后的2011年初开始出现连续的下降。2011年，我国的房地产行业整体放缓，市场交易量萎缩，房价不断回调，几乎与此同时，2011年第三季度通货膨胀率（CPI）开始见顶回落，结束了之前将近三年的涨幅。2013年房地产开发综合景气指数开始出现持续下滑。2014年，房地产销售面积同比上年下降了7.6%，商品房销售额同比上年亦出现6.3%的大幅下滑。2015 年一季度百城住宅价格仍延续了2014年的下跌态势。同时，CPI指标在2014年11月份从2010-2011年的平均4%的水平下降至1.4%，生产者价格指数（PPI）连续33个月下滑。到2015年3月为止，GDP平减指数已处于2000年开始记录季度数据以来的最低水平。
从图1我们可以看出房地产市场与CPI的变化密切相关，并且房地产市场的变化领先于CPI的变化。
图1 居民消费价格指数与房地产开发综合景气指数
数据来源：中经网数据库
国内外学者的研究普遍认为资产价格不应计入通货膨胀率，但是资产价格与通货膨胀率却有关系。如果资产价格上涨，则人们持有的资产的价值会增加，这会影响到公众对未来资产和消费品价格走势的判断，从而引起消费品价格上涨。现有的对资产价格与通货膨胀关系研究的文献多集中于对二者相关度的研判，忽视了对这种影响的传导机制与途径的研究，更加忽视了公众对未来通货膨胀的预期在资产价格变化传导到消费品价格变化中的作用。本文通过实证研究证实了通胀预期在资产价格变化传导到消费品价格变化上具有不可忽视的作用。这是本文研究的重点及创新点。
相关文献梳理
国内外的很多实证研究发现，相较于股票、外汇等纯粹的金融资产，房地产市场作为实物资产市场，其价格波动与通货膨胀率之间有更加紧密的联系。Fisher（1911） 认为一个国家货币供应量增长，首先会引起资产价格上升，其次才是消费品价格上涨。Fisher是最早提出资产价格变动会对通货膨胀会产生影响的人。A1ihian & Kleln[1]（1973） 则第一次阐述了资产价格如何反映公众对未来商品和服务的预期的理论，并提出了包括资产价格在内的“跨期生活消费指数”，解释了其发生作用的影响机制，。Kent & Lowe [2]（1997）研究了资产价格变化对通货膨胀影响的非对称性，认为资产价格上升和资产价格下跌对产出和通货膨胀的影响力度完全不同，前者对通胀的影响更大。Shiratsuka[3]（1999）则证明了不是所有资产价格的变动都会影响到未来的通货膨胀，只有非预期到的变动才可以作为通货膨胀先行指标。Goodhart & Hofmann[4]（2000）的实证研究表明房地产价格一般是可以预测未来通货膨胀的，且具有较高程度的可靠性。但金融资产如股票市场的价格波动过为剧烈，不能很好的预测通货膨胀。James H. Stock等 [5]（2001）使用了38个变量对7个OECD国家的41年间资产价格和通胀的关系进行了实证，证明了资产价格可以作为通货膨胀的先期指标。 钱小安[6]（1998）提出资产价格与消费品价格的相关性与资产总量增加量成正比，这是国内关于资产价格和通货膨胀指数关系的较早论断。崔光灿[7]（2007）的实证研究证明了在我国房地产市场的变化是通货膨胀变化的格兰杰原因。汪恒[8]（2007）探讨了在通货膨胀度量中加入资产价格因素的可能性和可行性。纪敏、周源和彭恒文[9]（2012）认为资产价格变动会通过消费等渠道影响通货膨胀，但影响力度和方向还有待研究。张建波、白锐锋和王睿[10]（2011）构建了我国自己的金融状况指数，并进行实证研究验证了房地产市场价格的变化对通货膨胀率的影响要大于对股价的影响。刘鹏[11]（2014）认为通货膨胀与资产价格之间的关系，除了传统强调的财富效应和托宾Q效应之外，提出了新的通过金融窖藏理论从货币循环视角的分析。毛泽盛、罗良红[12]（2014）的实证研究结果表明：房地产销售价格指数、人民币名义有效汇率、股票价格指数以及工业增加值等变量的变动都会对通货膨胀产生一定程度的影响，但发生金融危机的时候，房地产销售价格指数变动对通货膨胀的影响显著放大。
从文献梳理的情况看，国内外学者的研究都证实了资产价格的波动与通货膨胀的变动成正相关关系，尤其是房地产市场价格的波动对通货膨胀影响巨大。究其原因，从理论上分析，国内外学者普遍赞同的观点是，资产价格影响通胀的渠道是总需求，即通过各种资产效应改变总需求进而影响消费品的价格。而除了这些众所周知的资产财富效应，通胀预期效应也会加剧消费品价格的波动，从而在资产价格传导到总需求的过程中起到非常重要的作用，但是目前学术界对这方面的直接研究还较少。
三、理论分析
房地产价格影响通货膨胀的途径有两种：一种是通过改变总供给和总需求。在全社会总供给不变的情况下，房地产价格上涨必然会引起总需求增加，这样物价水平上升。房地产价格使总需求增加的作用机制可以由财富效应、信贷渠道效应以及托宾q效应解释。财富效应是拥有住宅的消费者，在房地产市场价格上涨的情况下，家庭总财富增加，从而消费需求增加；信贷渠道效应指当房地产价格持续上涨时，房地产作为银行信贷的抵押品，其价值不断上升，这样银行一笔贷款的呆坏账可能性就下降，银行更有动力发放更多信贷，从而使总需求增加；托宾Q效应是指房价上涨引起托宾Q值上升，房地产投资增加，进而拉动相关产业投资增加，短期来看会导致总需求增加，长期看则会导致总产出增加，所以长期看会影响社会的总供给。综上，房地产价格上涨在短期内会导致总需求增加并引发通货膨胀。如果房价下跌则反之。
二是房地产价格的变动隐含了公众对未来市场价格运行的预期，预期的自我实现效应会导致实际通货膨胀率的变动。因为房地产价格包含了关于未来经济条件的有用信息（Smets， 1997），所以资产价格也就是房地产价格的变动也就意味着人们对未来经济预期的变动。如果房地产市场价格上涨，则人们就会预期经济上行的概率增加，经济好转通常意味着通货膨胀率的上升，则人们对未来通胀预期增强，根据预期的自我实现原理，通胀预期的增强就会引发实际通货膨胀。
在上述房地产市场价格变化引起通货膨胀变化的机制中，第一种机制已经有很多文章进行了验证，而第二种机制，资产价格的通货膨胀预期效应却鲜有文章涉及，而本文通过多模型的实证分析验证了资产价格对通货膨胀的通胀预期效应。具体的，房地产价格变动对通货膨胀变动影响的作用机制见图2
图2 房地产价格变动对通货膨胀变动影响的作用机制
四、基于房地产市场的实证分析
计量模型
本文使用自回归分布滞后模型ARDL进行实证分析，因为通胀预期变量与其他变量单整阶数不同，而ARDL模型不管变量是否为同阶单整，即不管变量是I（0）还是I（1）序列，只要其单整阶数小于或等于1，都可以用该模型来检验变量之间长期关系，放松了VAR等方法要求序列是同阶单整的条件。具体来说，ARDL是先由边限检验法确定变量间是否存在长期稳定关系，如果存在长期协整关系，再具体估计变量相关系数。
为了探讨房地产市场与通货膨胀的关系，我们分别构造如下三个ARDL模型。
〖?NE〗_t=α_1+〖β^'〗_1 NE_（t-1）+〖β^'〗_2 ZJZS_（t-1）+〖β^'〗_3 RE_（t-1）+∑_（i=1）^（p_1）?〖λ^'〗_i ?NE_（t-i）+∑_（j=1）^（q_1）?〖λ^'〗_j ?ZJZS_（t-j）+∑_（k=1）^（m_1）?〖λ^'〗_k ?RE_（t-k）+μ_1t （1）
〖?CPI〗_t=α_2+〖β^''〗_1 CPI_（t-1）+〖β^''〗_2 ZJZS_（t-1）+〖β^''〗_3 RE_（t-1）+∑_（i=1）^（p_2）?〖λ^''〗_i ?CPI_（t-i）+∑_（j=1）^（q_2）?〖λ^''〗_j ?ZJZS_（t-j）+∑_（k=1）^（m_2）?〖λ^''〗_k ?RE_（t-k）+μ_2t （2）
?CPI_t=α_3+〖β'''〗_1 CPI_（t-1）+〖β'''〗_2 NE_（t-1）+∑_（i=1）^（p_3）?〖λ'''〗_i ?CPI_（t-i）+∑_（j=1）^（q_3）?〖λ'''〗_j ?NE_（t-j）+μ_3t （3）
其中NE是通货膨胀预期，ZJZS为房地产开发本年资金来源小计增速，代表了投入房地产的资金增量，CPI为通货膨胀，RE为房地产开发综合景气指数。β是长期相关系数，p，q，m是可取的最大滞后阶数，λ是短期相关系数。首先需要检验上述三个模型是否具有协整关系，其原假设是不存在稳定的长期关系，即：
原假设H0：β_1=β_2=β_3=0
被择假设H1：β_1≠0或β_2≠0或β_3≠0
该假设用β_1，β_2，β_3联合显著的F统计量判断。在原假设成立时，F统计量服从非标准分布，在 90%、95% 与 99% 的临界范围分别为 2. 03 - 3. 13、2. 32 - 3. 50 与 2. 96 -4. 26。将计算出来的 F 统计量值与上述上下限值比较。如果F值大于上限值，则模型存在协整关系。如果 F 值小于下限值，则模型必定不存在稳定的长期关系。如果 F 值介于上下限值之间，则不确定。检验完模型的协整关系厚，就可以对下面三个实际的ARDL（p1，， p2 ， p3）模型进行估算，其反应了通货膨胀预期NE、居民消费价格指数CPI、房地产开发资金增速ZJZS与房地产市场走势RE之间的长期动态关系，每个ARDL模型的滞后阶数都由Microfit软件根据AIC准则选定。 NE_t=c_2+∑_（i=1）^（〖p'〗_1）?〖γ_2i NE_（t-i） 〗+∑_（j=0）^（〖p'〗_2）?θ_2j ZJZS_（t-j）+∑_（k=0）^（〖p'〗_3）?ω_2k RE_（t-k）+ε_t （4）
CPI_t=c_1+∑_（i=1）^（〖p''〗_1）?〖γ_1i CPI_（t-i） 〗+∑_（j=0）^（〖p''〗_2）?θ_1j ZJZS_（t-j）+∑_（k=0）^（〖p''〗_3）?ω_1k RE_（t-k）+ε_t （5）
CPI_t=c_3+∑_（i=1）^（〖p'''〗_1）?〖γ_3i CPI_（t-i） 〗+∑_（j=0）^（〖p'''〗_2）?θ_3j NE_（t-j）+ε_t （6）
上式中的γ、θ和ω为长期相关系数。ARDL模型比VAR方法好在，此模型可加入解释变量的即期项，并且模型中每个变量的滞后期可不一致，对表达变量间的长期动态关系更具弹性，可以分析长期效应和短期效应。ARDL方法的优点还有，更适合小样本的估计，突破了传统方法对大样本数据的要求。
数据来源及处理
本文涉及的所有时间序列数据均来源于中经网，根据数据的可获得性，选用2005年1月至2015年7月间的数据。使用Microfit计量软件处理ARDL模型。其中，房地产价格指数因为2010年后国家统计局改变了公布方式，由原来的公布全国房地产价格指数，改为公布70个大中城市的房地产价格指数，数据性质发生变化导致数据不连贯，所以本文使用替代数据，即与房地产价格密切相关的房地产开发综合景气指数来代替，记为RE。
通货膨胀预期的计算是根据费雪方程和无偏预期理论，因为已有很多文章进行了分析，这里就不再赘述。具体来讲，预期通货膨胀率等于名义利率减去实际利率。所以对名义利率I（采用上海银行间同业拆借加权平均利率当月值）进行HP滤波，主趋势序列数据就是实际利率REALI，主趋势相对于名义利率的偏离就是通货膨胀预期序列，记为NE。如下图所示，绿色曲线即为通胀预期曲线。
图3，名义利率、实际利率与通胀预期序列
同样利用Eviews软件，上述四个指标的ADF单位根检验结果见下表：
表1 变量的单位根检验结果
变量 ADF检验 临界值（1%，5%，10%） P值 结论
RE -1.633744 （c，0，1） -3.483312， -2.884665， -2.579180 0.4624 非平稳
CPI -0.002768 （0，0，12） -2.585405， -1.943662， -1.614866 0.6797 非平稳
NE -5.600284 （c，0，0） -3.482879， -2.884477， -2.579080 0.0000 1%平稳
ZJZS -3.369899 （c，0，3） -3.484653， -2.885249， -2.579491 0.0139 5%平稳
DRE -5.499620（c，0，0） -3.483312， -2.884665， -2.579180 0.0000 1%平稳
DCPI -4.910325 （c，0，11） -3.488585， -2.886959， -2.580402 0.0001 1%平稳
注：D为差分算子，括号内分别为单位根检验中的常数项，时间趋势和滞后阶数。
从上表可知，通货膨胀预期NE与房地产资金开发增速ZJZS为0阶单整，而房地产开发综合景气指数RE与CPI为1阶单整，所以不能用传统的VAR协整分析，我们采用ARDL分析方法，因为ARDL模型的优点就在于不管回归项是I（0） 还是I（1），都可以进行检验和估计。
3、模型估计结果
本文的所有模型使用micropfit4.1软件进行分析计算，为了探讨房地产市场与通货膨胀的关系，我们分别检验上文中提到的（4）到（6）三个ARDL模型。这三个模型的F检验值及其他检验结果见下表。
表2 模型估计结果
模型 模型的F检验值 是否存在长期协整关系 变量 系数 t值 P值
模型（1）ARDL（1，0，0）
8.9863
是 NE（-1） .55201 6.8257 .000
RE .036993 2.1373 .035
ZJZS -.0045251 -1.3153 .191
模型（2） 1.9105 否
模型（3）
ARDL（4，0）
5.8474
是 CPI（-1） .93059 10.4926 .000
CPI（-2） .27887 2.2410 .027
CPI（-3） .031681 .25493 .799
CPI（-4） -.32613 -3.6769 .000
NE .12873 1.2680 .208
根据上表，模型（1）的F值为8.9863，超出了临界值上界4.26，说明在99%的置信区间内模型显著，说明房地产市场的资金增速ZJZS与房地产市场走势RE对人们的通胀预期NE有显著影响。从系数的大小来看，房地产市场的价格走势对通货膨胀预期的影响，要大于房地产资金变化对通货膨胀预期的影响。实证结果表明房地产市场的变化对公众的通胀预期有显著影响。通货膨胀预期是人们对未来消费品市场价格的预期，资产市场价格的变化会影响到人们对未来经济形势的判断，进而影响到公众对未来消费品市场价格的判断。实证结果表明，虽然流入房地产市场的资金多寡通常会影响到其价格的变化，但是实际上房地产市场资金的变化对通货膨胀预期的影响要小于市场走势即价格本身对通胀预期的影响。 模型（2）的F值为1.9105，小于下限值2.03，没有通过检验，即模型不显著，表明该模型必定不存在长期协整关系，说明房地产市场走势、房地产市场的资金状况对通货膨胀CPI没有显著的长期直接影响，也就是资产市场本身对通货膨胀没有长期影响。这个实证结果证明了以往经济学家关于资产价格是否应该计入居民消费价格指数的争论，即资产价格的变化对消费品价格没有直接的影响，不应该计入消费品价格指数。
模型（3）的F值为5.8474，同样超出了临界值上界4.26，我们就可以拒绝CPI通货膨胀和NE通胀预期之间没有长期关系的原假设，同时从系数可以判断CPI滞后一期、二期对CPI影响很大，说明我国的通货膨胀具有粘性。实证结果证明了公众心理预期的自我实现在中国是成立的，当人们预期居民消费品价格即将上涨时，就会提前购买商品，从而推动价格实际上涨产生真实的通货膨胀，反之亦然。所以管理好通货膨胀也需要管理好通胀预期，通过锚定公众的通胀预期，进而稳定通货膨胀。
而（1）、（2）和（3）三个模型结合起来，说明了房地产市场的变化对通货膨胀没有长期直接影响，但是通过影响公众对市场商品价格走势的判断，通过预期自我实现的原理，可以间接的影响通货膨胀，所以管理好通货膨胀和通胀预期也需要关注资产市场尤其是房地产市场的变化。
五、结论与政策建议
资产市场与消费品价格指数之间的关系一直是众多学者研究关注的焦点，二者的变化有着千丝万缕的联系。以往学者的研究大多认为资产市场是通过影响总需求与总供给进而影响到消费品物价指数即通货膨胀的，却忽略了资产市场的变化会影响到公众对未来经济运行的预期，进而影响到通货膨胀。本文的实证研究表明，资产市场通过通胀预期效应会对实际通货膨胀产生影响，具体的结论与政策建议如下：
首先，资产价格对居民消费品价格指数没有直接影响。资产价格是通过影响公众的通货膨胀预期，进而影响通货膨胀的。所以管理好通货膨胀，应注重管理好通货膨胀预期。而管理好公众的通货膨胀预期，就要加强对资产市场尤其是房地产市场的监控， 禁止房产投机，尤其要遏制住宅投资，控制房地产市场泡沫的产生，防止房价大起大落。
本文的实证结果进一步表明，通胀预期对房地产市场的走势尤其是价格变化更敏感，而对流出入资产市场的资金变动敏感性相对较小。所以对通胀预期的管理需要对资产市场及资产价格予以足够的关注。监管当局要密切注意防止资产市场泡沫产生，防止资产市场泡沫破裂给公众带来的巨大心理冲击及经济下行预期，进而防止公众预期的实现对经济产生的实质冲击。
最后，实证结果表明我国的通货膨胀具有很强的粘性，前期的通货膨胀尤其是短期内的通货膨胀变化率会对后期产生较大的影响。所以在制定通货膨胀政策时，要注意通货膨胀惯性的影响。具体来讲，央行应增加公共信息供给，并提高其政策的透明度。增加央行货币政策的透明度可以提高货币政策的有效性，是降低通货膨胀惯性的有效的措施。同时，增加政策透明度，可以使经济主体形成一致的共同知识，可以在很大程度上缓解信息问题、降低通货膨胀惯性，提高货币政策的有效性。
参考文献：
Alehian，A.，Klein，B./OnaCorreetMeasureofInflation，，[J]JournalofMoney， 1973，Vol.5（l）：173一19
Kent， Christopher， Philip lowe. Asset-Price Bubbles and Monitory Policy. [R]. Reserve Bank of Australia. Research Discussion Paper， 1997
Shiratsuka， S. "Asset price fluctuation and price indices" [R] IMES， Discussion paper series， 1999， No. 99-E-21.
Goodhart， C. A.， Hofmann， B. "Do Asset Prices Help to Predict Consumer Price Inflation？" [J]. Manchester School Journal， 2000， Vo1. 68 （Supplement）： 122-40
James H. Stock， Mark W. Watson. Forecasting Output and Inflation： the Role of Asset Prices[J]. NBER Working Paper， 2001
钱小安. 资产价格变化对货币政策的影响[J]. 经济研究， 1998， （1）： 70-76
崔光灿. 我国资产价格影响通货膨胀研究[J]. 特区经济， 2005， （3）： 22-26
汪恒. 资产价格对核心通货膨胀指数的修正[J]. 数量经济技术经济研究， 2007， （2）： 92-98
纪敏，周源，彭恒文. 资产价格影响通货膨胀了吗？——基于中国月度数据的实证分析[J]. 国际金融研究， 2012， （11）： 23-29
张建波，白锐锋，王睿. 我国资产价格对通货膨胀影响的效果研究[J]， 江西财经大学学报， 2011， （3）： 12-18
刘鹏. 通货膨胀、资产价格波动与货币激活效应[J]. 财经科学， 2014， （6）： 12-21
毛泽盛，罗良红. 资产价格变动是否会引起通货膨胀——基于VECM模型的实证研究[J]. 国际商务（对外经济贸易大学学报）， 2014， （12）： 69-76
关键词：通货膨胀预期、预期自我实现、房地产市场
Inflation Expectation Effect of Asset Price Volatility
——Based on the Empirical Analysis of Real Estate Market
Yijun Wang
（Xi’an Jiaotong University； Xi’an University of Architecture and Technology， Xi’an， 710061）
Abstract
The empirical analysis of the real estate market confirms that the changes in asset prices will affect people's judgment about the future economic， especially affect the judgment of future price of consumer goods. According to the principle of "self-fulfilling expectations"， this will impact the actual inflation or deflation. The study also shows that the prices of real estate have greater impact on inflation expectations than the funds. So in order to control the inflation and inflation expectations， the regulators should especially monitor the real estate market to prevent prices of ups and downs.
Key Words： Inflation Expectation， Self-Fulfillment Prophecy， Real Estate Market
作者简介：
王益君（1981-），女，陕西省宝鸡人，西安交通大学经济与金融学院博士研究生，西安建筑科技大学管理学院讲师，北京大学访问学者，美国俄亥俄州立大学访问学者；研究方向：金融理论与宏观经济分析。
联系方式：西安建筑科技大学管理学院国际贸易教研室，710055，王益君，6145567522（美国号码）/13891884926（中国号码），邮箱：wyjecho@hotmail.com
一、引言
资产价格的变化与通货膨胀一直存在着千丝万缕的联系，而房地产市场作为最重要的资产市场，其变化很大程度上影响着通货膨胀率的变化。下图1表明，房地产市场走势与通货膨胀率的走势紧密相关，房地产市场的变化领先CPI的变化：2005年中至2008年初，房地产开发综合景气指数与居民消费价格指数两个指标都在缓慢上升；2008年初至2009年中，二者开始先后急速下降；从2009年底开始，二者又开始同步缓慢回升。2010年底左右房地产市场景气指数开始大幅度下滑，居民消费价格指数在稍后的2011年初开始出现连续的下降。2011年，我国的房地产行业整体放缓，市场交易量萎缩，房价不断回调，几乎与此同时，2011年第三季度通货膨胀率（CPI）开始见顶回落，结束了之前将近三年的涨幅。2013年房地产开发综合景气指数开始出现持续下滑。2014年，房地产销售面积同比上年下降了7.6%，商品房销售额同比上年亦出现6.3%的大幅下滑。2015 年一季度百城住宅价格仍延续了2014年的下跌态势。同时，CPI指标在2014年11月份从2010-2011年的平均4%的水平下降至1.4%，生产者价格指数（PPI）连续33个月下滑。到2015年3月为止，GDP平减指数已处于2000年开始记录季度数据以来的最低水平。
从图1我们可以看出房地产市场与CPI的变化密切相关，并且房地产市场的变化领先于CPI的变化。
图1 居民消费价格指数与房地产开发综合景气指数
数据来源：中经网数据库
国内外学者的研究普遍认为资产价格不应计入通货膨胀率，但是资产价格与通货膨胀率却有关系。如果资产价格上涨，则人们持有的资产的价值会增加，这会影响到公众对未来资产和消费品价格走势的判断，从而引起消费品价格上涨。现有的对资产价格与通货膨胀关系研究的文献多集中于对二者相关度的研判，忽视了对这种影响的传导机制与途径的研究，更加忽视了公众对未来通货膨胀的预期在资产价格变化传导到消费品价格变化中的作用。本文通过实证研究证实了通胀预期在资产价格变化传导到消费品价格变化上具有不可忽视的作用。这是本文研究的重点及创新点。
相关文献梳理
国内外的很多实证研究发现，相较于股票、外汇等纯粹的金融资产，房地产市场作为实物资产市场，其价格波动与通货膨胀率之间有更加紧密的联系。Fisher（1911） 认为一个国家货币供应量增长，首先会引起资产价格上升，其次才是消费品价格上涨。Fisher是最早提出资产价格变动会对通货膨胀会产生影响的人。A1ihian & Kleln[1]（1973） 则第一次阐述了资产价格如何反映公众对未来商品和服务的预期的理论，并提出了包括资产价格在内的“跨期生活消费指数”，解释了其发生作用的影响机制，。Kent & Lowe [2]（1997）研究了资产价格变化对通货膨胀影响的非对称性，认为资产价格上升和资产价格下跌对产出和通货膨胀的影响力度完全不同，前者对通胀的影响更大。Shiratsuka[3]（1999）则证明了不是所有资产价格的变动都会影响到未来的通货膨胀，只有非预期到的变动才可以作为通货膨胀先行指标。Goodhart & Hofmann[4]（2000）的实证研究表明房地产价格一般是可以预测未来通货膨胀的，且具有较高程度的可靠性。但金融资产如股票市场的价格波动过为剧烈，不能很好的预测通货膨胀。James H. Stock等 [5]（2001）使用了38个变量对7个OECD国家的41年间资产价格和通胀的关系进行了实证，证明了资产价格可以作为通货膨胀的先期指标。 钱小安[6]（1998）提出资产价格与消费品价格的相关性与资产总量增加量成正比，这是国内关于资产价格和通货膨胀指数关系的较早论断。崔光灿[7]（2007）的实证研究证明了在我国房地产市场的变化是通货膨胀变化的格兰杰原因。汪恒[8]（2007）探讨了在通货膨胀度量中加入资产价格因素的可能性和可行性。纪敏、周源和彭恒文[9]（2012）认为资产价格变动会通过消费等渠道影响通货膨胀，但影响力度和方向还有待研究。张建波、白锐锋和王睿[10]（2011）构建了我国自己的金融状况指数，并进行实证研究验证了房地产市场价格的变化对通货膨胀率的影响要大于对股价的影响。刘鹏[11]（2014）认为通货膨胀与资产价格之间的关系，除了传统强调的财富效应和托宾Q效应之外，提出了新的通过金融窖藏理论从货币循环视角的分析。毛泽盛、罗良红[12]（2014）的实证研究结果表明：房地产销售价格指数、人民币名义有效汇率、股票价格指数以及工业增加值等变量的变动都会对通货膨胀产生一定程度的影响，但发生金融危机的时候，房地产销售价格指数变动对通货膨胀的影响显著放大。
从文献梳理的情况看，国内外学者的研究都证实了资产价格的波动与通货膨胀的变动成正相关关系，尤其是房地产市场价格的波动对通货膨胀影响巨大。究其原因，从理论上分析，国内外学者普遍赞同的观点是，资产价格影响通胀的渠道是总需求，即通过各种资产效应改变总需求进而影响消费品的价格。而除了这些众所周知的资产财富效应，通胀预期效应也会加剧消费品价格的波动，从而在资产价格传导到总需求的过程中起到非常重要的作用，但是目前学术界对这方面的直接研究还较少。
三、理论分析
房地产价格影响通货膨胀的途径有两种：一种是通过改变总供给和总需求。在全社会总供给不变的情况下，房地产价格上涨必然会引起总需求增加，这样物价水平上升。房地产价格使总需求增加的作用机制可以由财富效应、信贷渠道效应以及托宾q效应解释。财富效应是拥有住宅的消费者，在房地产市场价格上涨的情况下，家庭总财富增加，从而消费需求增加；信贷渠道效应指当房地产价格持续上涨时，房地产作为银行信贷的抵押品，其价值不断上升，这样银行一笔贷款的呆坏账可能性就下降，银行更有动力发放更多信贷，从而使总需求增加；托宾Q效应是指房价上涨引起托宾Q值上升，房地产投资增加，进而拉动相关产业投资增加，短期来看会导致总需求增加，长期看则会导致总产出增加，所以长期看会影响社会的总供给。综上，房地产价格上涨在短期内会导致总需求增加并引发通货膨胀。如果房价下跌则反之。
二是房地产价格的变动隐含了公众对未来市场价格运行的预期，预期的自我实现效应会导致实际通货膨胀率的变动。因为房地产价格包含了关于未来经济条件的有用信息（Smets， 1997），所以资产价格也就是房地产价格的变动也就意味着人们对未来经济预期的变动。如果房地产市场价格上涨，则人们就会预期经济上行的概率增加，经济好转通常意味着通货膨胀率的上升，则人们对未来通胀预期增强，根据预期的自我实现原理，通胀预期的增强就会引发实际通货膨胀。
在上述房地产市场价格变化引起通货膨胀变化的机制中，第一种机制已经有很多文章进行了验证，而第二种机制，资产价格的通货膨胀预期效应却鲜有文章涉及，而本文通过多模型的实证分析验证了资产价格对通货膨胀的通胀预期效应。具体的，房地产价格变动对通货膨胀变动影响的作用机制见图2
图2 房地产价格变动对通货膨胀变动影响的作用机制
四、基于房地产市场的实证分析
计量模型
本文使用自回归分布滞后模型ARDL进行实证分析，因为通胀预期变量与其他变量单整阶数不同，而ARDL模型不管变量是否为同阶单整，即不管变量是I（0）还是I（1）序列，只要其单整阶数小于或等于1，都可以用该模型来检验变量之间长期关系，放松了VAR等方法要求序列是同阶单整的条件。具体来说，ARDL是先由边限检验法确定变量间是否存在长期稳定关系，如果存在长期协整关系，再具体估计变量相关系数。
为了探讨房地产市场与通货膨胀的关系，我们分别构造如下三个ARDL模型。
〖?NE〗_t=α_1+〖β^'〗_1 NE_（t-1）+〖β^'〗_2 ZJZS_（t-1）+〖β^'〗_3 RE_（t-1）+∑_（i=1）^（p_1）?〖λ^'〗_i ?NE_（t-i）+∑_（j=1）^（q_1）?〖λ^'〗_j ?ZJZS_（t-j）+∑_（k=1）^（m_1）?〖λ^'〗_k ?RE_（t-k）+μ_1t （1）
〖?CPI〗_t=α_2+〖β^''〗_1 CPI_（t-1）+〖β^''〗_2 ZJZS_（t-1）+〖β^''〗_3 RE_（t-1）+∑_（i=1）^（p_2）?〖λ^''〗_i ?CPI_（t-i）+∑_（j=1）^（q_2）?〖λ^''〗_j ?ZJZS_（t-j）+∑_（k=1）^（m_2）?〖λ^''〗_k ?RE_（t-k）+μ_2t （2）
?CPI_t=α_3+〖β'''〗_1 CPI_（t-1）+〖β'''〗_2 NE_（t-1）+∑_（i=1）^（p_3）?〖λ'''〗_i ?CPI_（t-i）+∑_（j=1）^（q_3）?〖λ'''〗_j ?NE_（t-j）+μ_3t （3）
其中NE是通货膨胀预期，ZJZS为房地产开发本年资金来源小计增速，代表了投入房地产的资金增量，CPI为通货膨胀，RE为房地产开发综合景气指数。β是长期相关系数，p，q，m是可取的最大滞后阶数，λ是短期相关系数。首先需要检验上述三个模型是否具有协整关系，其原假设是不存在稳定的长期关系，即：
原假设H0：β_1=β_2=β_3=0
被择假设H1：β_1≠0或β_2≠0或β_3≠0
该假设用β_1，β_2，β_3联合显著的F统计量判断。在原假设成立时，F统计量服从非标准分布，在 90%、95% 与 99% 的临界范围分别为 2. 03 - 3. 13、2. 32 - 3. 50 与 2. 96 -4. 26。将计算出来的 F 统计量值与上述上下限值比较。如果F值大于上限值，则模型存在协整关系。如果 F 值小于下限值，则模型必定不存在稳定的长期关系。如果 F 值介于上下限值之间，则不确定。检验完模型的协整关系厚，就可以对下面三个实际的ARDL（p1，， p2 ， p3）模型进行估算，其反应了通货膨胀预期NE、居民消费价格指数CPI、房地产开发资金增速ZJZS与房地产市场走势RE之间的长期动态关系，每个ARDL模型的滞后阶数都由Microfit软件根据AIC准则选定。 NE_t=c_2+∑_（i=1）^（〖p'〗_1）?〖γ_2i NE_（t-i） 〗+∑_（j=0）^（〖p'〗_2）?θ_2j ZJZS_（t-j）+∑_（k=0）^（〖p'〗_3）?ω_2k RE_（t-k）+ε_t （4）
CPI_t=c_1+∑_（i=1）^（〖p''〗_1）?〖γ_1i CPI_（t-i） 〗+∑_（j=0）^（〖p''〗_2）?θ_1j ZJZS_（t-j）+∑_（k=0）^（〖p''〗_3）?ω_1k RE_（t-k）+ε_t （5）
CPI_t=c_3+∑_（i=1）^（〖p'''〗_1）?〖γ_3i CPI_（t-i） 〗+∑_（j=0）^（〖p'''〗_2）?θ_3j NE_（t-j）+ε_t （6）
上式中的γ、θ和ω为长期相关系数。ARDL模型比VAR方法好在，此模型可加入解释变量的即期项，并且模型中每个变量的滞后期可不一致，对表达变量间的长期动态关系更具弹性，可以分析长期效应和短期效应。ARDL方法的优点还有，更适合小样本的估计，突破了传统方法对大样本数据的要求。
数据来源及处理
本文涉及的所有时间序列数据均来源于中经网，根据数据的可获得性，选用2005年1月至2015年7月间的数据。使用Microfit计量软件处理ARDL模型。其中，房地产价格指数因为2010年后国家统计局改变了公布方式，由原来的公布全国房地产价格指数，改为公布70个大中城市的房地产价格指数，数据性质发生变化导致数据不连贯，所以本文使用替代数据，即与房地产价格密切相关的房地产开发综合景气指数来代替，记为RE。
通货膨胀预期的计算是根据费雪方程和无偏预期理论，因为已有很多文章进行了分析，这里就不再赘述。具体来讲，预期通货膨胀率等于名义利率减去实际利率。所以对名义利率I（采用上海银行间同业拆借加权平均利率当月值）进行HP滤波，主趋势序列数据就是实际利率REALI，主趋势相对于名义利率的偏离就是通货膨胀预期序列，记为NE。如下图所示，绿色曲线即为通胀预期曲线。
图3，名义利率、实际利率与通胀预期序列
同样利用Eviews软件，上述四个指标的ADF单位根检验结果见下表：
表1 变量的单位根检验结果
变量 ADF检验 临界值（1%，5%，10%） P值 结论
RE -1.633744 （c，0，1） -3.483312， -2.884665， -2.579180 0.4624 非平稳
CPI -0.002768 （0，0，12） -2.585405， -1.943662， -1.614866 0.6797 非平稳
NE -5.600284 （c，0，0） -3.482879， -2.884477， -2.579080 0.0000 1%平稳
ZJZS -3.369899 （c，0，3） -3.484653， -2.885249， -2.579491 0.0139 5%平稳
DRE -5.499620（c，0，0） -3.483312， -2.884665， -2.579180 0.0000 1%平稳
DCPI -4.910325 （c，0，11） -3.488585， -2.886959， -2.580402 0.0001 1%平稳
注：D为差分算子，括号内分别为单位根检验中的常数项，时间趋势和滞后阶数。
从上表可知，通货膨胀预期NE与房地产资金开发增速ZJZS为0阶单整，而房地产开发综合景气指数RE与CPI为1阶单整，所以不能用传统的VAR协整分析，我们采用ARDL分析方法，因为ARDL模型的优点就在于不管回归项是I（0） 还是I（1），都可以进行检验和估计。
3、模型估计结果
本文的所有模型使用micropfit4.1软件进行分析计算，为了探讨房地产市场与通货膨胀的关系，我们分别检验上文中提到的（4）到（6）三个ARDL模型。这三个模型的F检验值及其他检验结果见下表。
表2 模型估计结果
模型 模型的F检验值 是否存在长期协整关系 变量 系数 t值 P值
模型（1）ARDL（1，0，0）
8.9863
是 NE（-1） .55201 6.8257 .000
RE .036993 2.1373 .035
ZJZS -.0045251 -1.3153 .191
模型（2） 1.9105 否
模型（3）
ARDL（4，0）
5.8474
是 CPI（-1） .93059 10.4926 .000
CPI（-2） .27887 2.2410 .027
CPI（-3） .031681 .25493 .799
CPI（-4） -.32613 -3.6769 .000
NE .12873 1.2680 .208
根据上表，模型（1）的F值为8.9863，超出了临界值上界4.26，说明在99%的置信区间内模型显著，说明房地产市场的资金增速ZJZS与房地产市场走势RE对人们的通胀预期NE有显著影响。从系数的大小来看，房地产市场的价格走势对通货膨胀预期的影响，要大于房地产资金变化对通货膨胀预期的影响。实证结果表明房地产市场的变化对公众的通胀预期有显著影响。通货膨胀预期是人们对未来消费品市场价格的预期，资产市场价格的变化会影响到人们对未来经济形势的判断，进而影响到公众对未来消费品市场价格的判断。实证结果表明，虽然流入房地产市场的资金多寡通常会影响到其价格的变化，但是实际上房地产市场资金的变化对通货膨胀预期的影响要小于市场走势即价格本身对通胀预期的影响。 模型（2）的F值为1.9105，小于下限值2.03，没有通过检验，即模型不显著，表明该模型必定不存在长期协整关系，说明房地产市场走势、房地产市场的资金状况对通货膨胀CPI没有显著的长期直接影响，也就是资产市场本身对通货膨胀没有长期影响。这个实证结果证明了以往经济学家关于资产价格是否应该计入居民消费价格指数的争论，即资产价格的变化对消费品价格没有直接的影响，不应该计入消费品价格指数。
模型（3）的F值为5.8474，同样超出了临界值上界4.26，我们就可以拒绝CPI通货膨胀和NE通胀预期之间没有长期关系的原假设，同时从系数可以判断CPI滞后一期、二期对CPI影响很大，说明我国的通货膨胀具有粘性。实证结果证明了公众心理预期的自我实现在中国是成立的，当人们预期居民消费品价格即将上涨时，就会提前购买商品，从而推动价格实际上涨产生真实的通货膨胀，反之亦然。所以管理好通货膨胀也需要管理好通胀预期，通过锚定公众的通胀预期，进而稳定通货膨胀。
而（1）、（2）和（3）三个模型结合起来，说明了房地产市场的变化对通货膨胀没有长期直接影响，但是通过影响公众对市场商品价格走势的判断，通过预期自我实现的原理，可以间接的影响通货膨胀，所以管理好通货膨胀和通胀预期也需要关注资产市场尤其是房地产市场的变化。
五、结论与政策建议
资产市场与消费品价格指数之间的关系一直是众多学者研究关注的焦点，二者的变化有着千丝万缕的联系。以往学者的研究大多认为资产市场是通过影响总需求与总供给进而影响到消费品物价指数即通货膨胀的，却忽略了资产市场的变化会影响到公众对未来经济运行的预期，进而影响到通货膨胀。本文的实证研究表明，资产市场通过通胀预期效应会对实际通货膨胀产生影响，具体的结论与政策建议如下：
首先，资产价格对居民消费品价格指数没有直接影响。资产价格是通过影响公众的通货膨胀预期，进而影响通货膨胀的。所以管理好通货膨胀，应注重管理好通货膨胀预期。而管理好公众的通货膨胀预期，就要加强对资产市场尤其是房地产市场的监控， 禁止房产投机，尤其要遏制住宅投资，控制房地产市场泡沫的产生，防止房价大起大落。
本文的实证结果进一步表明，通胀预期对房地产市场的走势尤其是价格变化更敏感，而对流出入资产市场的资金变动敏感性相对较小。所以对通胀预期的管理需要对资产市场及资产价格予以足够的关注。监管当局要密切注意防止资产市场泡沫产生，防止资产市场泡沫破裂给公众带来的巨大心理冲击及经济下行预期，进而防止公众预期的实现对经济产生的实质冲击。
最后，实证结果表明我国的通货膨胀具有很强的粘性，前期的通货膨胀尤其是短期内的通货膨胀变化率会对后期产生较大的影响。所以在制定通货膨胀政策时，要注意通货膨胀惯性的影响。具体来讲，央行应增加公共信息供给，并提高其政策的透明度。增加央行货币政策的透明度可以提高货币政策的有效性，是降低通货膨胀惯性的有效的措施。同时，增加政策透明度，可以使经济主体形成一致的共同知识，可以在很大程度上缓解信息问题、降低通货膨胀惯性，提高货币政策的有效性。
参考文献：
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Goodhart， C. A.， Hofmann， B. "Do Asset Prices Help to Predict Consumer Price Inflation？" [J]. Manchester School Journal， 2000， Vo1. 68 （Supplement）： 122-40
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