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论财政政策对资产价格波动的影响

  基金项目:河北省社会科学基金项目(HB13GL035)
  作者简介:吴军(1953-),男,上海人,对外经济贸易大学金融学院教授,主要从事货币经济学与货币理论和政策研究;薛小玉(1984-),女,河北冀州人,对外经济贸易大学金融学院博士研究生,主要从事货币政策与金融市场研究;刘钊(1972-),男,河北安新人,财政部财政科学研究所博士后,中国金融杂志社中国金融文化研训院副院长,主要从事资本市场与财政政策研究。
  中图分类号:F812.0文献标识码:A文章编号:1006-1096(2014)04-0127-06收稿日期:2013-06-13
  
  
  一、文献综述
  在财政政策与房地产价格关系方面,国内外很多学者进行了研究。奥茨(Oates,1969)调查了美国新泽西州东北部的53个城镇,分析地方公共支出和财产税对房产价值的影响。Hyman等(1973)对美国北卡罗来纳州106个城镇进行研究时指出,除大都市之外,财产税与地方公共支出对房地产价格的影响并不确定。McMillan等(1977)的研究也发现,在小城市,房地产税和公共支出对房地产价值的影响也不是很明显,因为在小城市土地供给具有弹性。
  在国内的研究文献中,陈多长等(2004)认为,就长期而言,房地产税的开征将会导致住宅资产价格的下降。杜雪君等(2009)运用我国31个省市、区的面板数据,对全国和区域层面上房地产税、地方公共支出与房价之间的关系进行了实证检验。综合国内外文献,大部分学者都认为税收和房地产价格呈反向相关关系,财政支出和房地产价格呈正向相关关系,但是具体影响是否显著以及程度如何会因为模型选择的不同以及所选取城市的样本情况变化而有所变化。
  在财政政策与股票价格关系方面,Elton 等(1970)就课税对资本市场的影响进行了研究,研究结果表明,课税能够对金融资产收益、证券的价格产生较大的影响。Green等(2000)分析了交易成本与股市无条件波动性交易成本之间的关系。他们认为,资产价格的波动性与交易成本和市场条件相关性非常强,并建议将印花税作为调节股票市场的重要工具。Arin等(2009)利用日本、德国和美国三国税收、金融市场和产出的数据,分析了三者之间的关系。他们的研究结论认为,劳动力税与股票市场收益和产出呈负相关关系,相比劳动力税,间接税对股票市场能产生更大的影响作用。
  在国内的研究文献中,何敏等(2011)认为,财政税收和财政支出可以通过财政赤字或盈余表现出来。通过实证分析,他们发现财政政策对于股票指数的影响具有滞后效应。翟伟峰(2008)指出财政政策对股票价格产生影响主要是通过公共支出的渠道。李旭旦(2007)认为,我国的证券市场与财政收入、财政支出之间存在长期均衡的协整关系,而从短期的动态调整因素看,财政收入与财政支出的波动是引起股价波动的重要原因。
  从已有文献看,在研究财政政策与资产价格波动关系方面,多集中在财政政策对房地产价格的影响,或者研究财政政策对股票市场价格的影响,没有将财政政策和资产价格作为一个整体进行考量,且较少涉及财政政策对房地产和股票价格的传导渠道考量,没有将这些传导因素纳入实证分析范畴,本文力图在这些方面有所突破。
  二、财政政策影响资产价格的通道及我国特殊性分析扩张性财政政策在经济衰退时期可能对资产价格产生影响,紧缩性财政政策的影响效果与之相反。
  一是宏观经济通道。在实施扩张性财政政策时,政府会采用增加购买性支出与投资性支出的方法,同时,扩张性财政政策无疑预示着未来经济将加速增长,或者经济发展进入繁荣阶段,进而刺激股票市场和房地产资产价格的上涨。
  二是货币通道。财政政策经由货币的渠道对资产市场的价格产生作用,是财政政策影响资产价格波动的影响机制。财政收支过程本身就是货币流通过程的一个重要组成部分。财政支出扩大时,开出的是中央银行付款的支票,而接受支票的主体则将支票存到商业银行。经过清算过程,财政存款在央行的数值下降,同时银行准备金则等额上升,便引发了货币供给的扩张。可见,由于财政支出的增加,尽管货币政策未发生变化,货币供给量和银行准备金都增加了。货币供应量增加必然会降低资金的获取成本,投资者能够以较低的成本获得大量资金,并将其投放到股票市场和房地产市场,进而影响股票和房地产价格。
  三是产业通道。财政政策通过产业渠道来影响股票价格。针对市场失灵或经济衰退,政府往往利用财政政策来干预并引导产业发展。财政政策的调整,必然对不同产业上市公司的股票资产价格产生不同的影响。同时,由于房地产业的属性,其关联产业领域众多。2008年欧美金融危机爆发后,我国出台了十大产业振兴规划。这十大产业都是影响国计民生的重点产业,且和房地产业发展的上下游产业链高度相关。尽管十大产业没有包括房地产业,但由于政府支出政策的实施带动了这些房地产相关产业的发展,如钢铁业、有色金属业等,影响中国房地产市场资产价格的变动方向。
  四是心理等非经济因素通道。投资者的心理变化对资产价格变动影响很大。受一些假象和气氛渲染的影响,投资者会盲目追涨或杀跌,这无疑会加剧资产价格波动。
  以上是财政政策对资产价格波动的一般传导渠道,但在我国,财政政策对资产价格的波动还具有很大的特殊性,扩张性财政政策对于资产价格的波动有其特殊通道与作用机制。
  第一, 我国财政政策带动货币供给的特殊性。
  以4万亿投资计划为例,我国4万亿投资计划名义上是一个财政政策,但实质上仍然最终打通了货币化通道。当然,我国该次财政政策货币化通道的形成具有一定的中国特色,即银行信贷承担了从财政政策到货币供应的中介。尽管信贷质量难以预知,但国有银行必须承担起政策使命,而M1则是滞后了数月才回到平均水平以上。从某种意义上讲,这一财政政策既不同于传统经济学中的财政政策,又与2008年西方国家应对金融危机的财政政策有天壤之别。
  第二,我国股票市场所处的特殊阶段。
  从股票市场来看,我国财政支出政策调整的效果不受宏观经济因素的影响,其对股市作用也不确定。从理论上说,若股市具有市场有效性,则财政支出政策调整会经由经济基本面而对股市产生影响。但是,我国股市市场有效性较弱,对经济的反映功能也不健全。另外,我国政策调整发布体制不完善,公众尚不能掌握足够的财政支出信息,因而广大的个人投资者不能将财政支出政策体现到其交易决策和交易行为中。同时,我国经济环境尽管有所发展,但尚未在根本上改善股市效率与投资者结构,所以财政支出政策调整对股市产生的效果有待观察。
  第三,我国房地产市场特殊的传导路径。
  从房地产市场来看,中央政府转移支付政策可以直接作用于房地产投资的领域。以住房保障支出为例,作为中央政府支出直接作用于房地产领域的部分,用于转移支付的主要是进行租赁补贴。从根本性质上看,该部分支出属于财政的直接支出,无需经过市场的传导,可能会对房地产投资进而对房地产价格产生影响。
  对于地方政府而言,地方政府对土地出让有绝对的垄断权,地方政府有条件将房地产开发的负外部性转嫁给开发商。因此,地方政府进行土地的转让时,往往会将该地块的基础设施建设成本作为附加条件。在这种情况下,如果土地出让的名义价格固定,附加基础设施建设成本的大小就能够改变土地出让的实际价格,从而间接影响房地产市场的资产价格。所以说,用于保障性住房等投资和建设的财政支出,通过土地财政收入的弥补而间接影响了地价,通常表现为地价的提高。毫无疑问,这一传导路径又将直接带动房地产市场资产价格的上涨。
  三、财政政策对资产价格影响的实证检验Blanchard等(1989)提出了一种基于经济理论的长期约束的结构化方法,即结构式向量自回归(SVAR)。SVAR模型是对VAR模型进行结构化的一种方法,能够依据现有的经济理论,考虑变量间的同期关系,从而相比较于无约束的VAR模型能更精确地去解释变量间的动态关系。
  (一)数据选择
  笔者假定:财政收入与财政支出对宏观经济产生影响,并对货币供给产生影响,从而影响通货膨胀率,最后对股票和房地产等资产价格产生影响。为了检验和揭示财政收支与资产价格之间的关系,我们采用设定的模型中包括6个变量:产出、通货膨胀率、货币政策、财政收入、财政支出和资产价格(股票及房地产)。
  由于GDP 数据没有月度数据, 用工业生产总值月度同比增长率(GY)作为替代变量,以反映宏观经济运行情况。
  CPI为居民消费价格指数的月同比增长率,表示通货膨胀的情况。
  M2为广义货币供给的月度同比增长率,代表货币政策变量。
  CS为财政收入的月度同比增长率,CZ为政府支出的月度同比增长率,这两个指标代表财政政策变量。
  SH为上证综指同比增长率,SP为房屋景气指数中的商品房销售价格指数同比增长率,这两个指标代表资产价格变量。
  上述指标的数据范围为1996年1月至2011年12月。数据来源于中经网宏观经济数据库、中国国家统计局网站和中国人民银行网站。
  根据上面传导渠道,我们设定模型中变量的顺序为CS、CZ、M2、GY、CPI、SH、SP。
  (二)滞后阶数和平稳性检验
  在确定滞后阶数和进行稳定性检验之前,首先要保证模型假设的合理性。此外,还需要选定最优滞后期,消除残差的自相关性,以使残差服从白噪声过程。常见的检验准则有LR准则、AIC准则、SC准则、FPE准则及HQ准则。Kilian等(2005)通过利用一系列的数据生成序列和数据频率,针对AIC、HQ、SC三大准则比较研究发现,HQ准则最适用于研究季度和月度数据。本文从综合选择结果看,我们选择HQ准则,选取的滞后阶数为2阶,见表1。
  表1滞后阶数的选择
  LagLogLLRFPEAICSCHQ01469.052NA2.96e-16-15.89187-15.76957-15.8423012504.7771981.3866.50e-21-26.61714-25.63868*-26.2205622611.008195.1432 3.50e-21*-27.23922*-25.40461-26.49563*32646.88963.180394.06e-21-27.09662-24.40585-26.0060242695.59582.058964.11e-21-27.09342-23.54651-25.6558152732.81259.872234.76e-21-26.96535-22.56229-25.1807462766.14651.087725.79e-21-26.79507-21.53585-24.6634472819.80578.15554*5.71e-21-26.84571-20.73034-24.3670882864.96262.336036.25e-21-26.80394-19.83242-23.97829注:*表示按照各滞后准则选择的滞后期。
  
  稳定性检验可以作为检验理论合理性的标准,它也是进行脉冲响应分析的前提。观察AR 根可知(见图1),全部AR 根的模均位于单位圆内,表明我们设立的模型稳定性良好,可以保证下一步研究的继续进行。
  (三)方差分解
  方差分解用来观察每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差来度量)的贡献度,以判断各个变量冲击的相对重要性。各变量冲击对资产价格影响的分解情况见表2和表3。
  
  
  图1模型的稳定性检验
  
  (四)脉冲响应函数图
  在确定了方差分解之后,接下来用累计脉冲反应函数来刻画上证综指同比增长率和商品房销售价格指数同比增长率对所有7个变量的反应情况,如图2、图3所示。
  其中,实线表示脉冲响应函数,虚线表示正负2个标准差。横轴表示冲击持续时间,纵轴表示股市价格和市值房地产价格受冲击后的反应,单位为月度。
  表2各变量冲击对股票价格影响的方差分解表
  月度S.E.CSCZM2GYCPISHSP10.1153680.2694800.6176693.9209580.7648381.87885092.548210.00000020.1216770.6133320.8893004.8169091.6543672.90435688.772640.34909630.1258400.8104250.9001186.0179871.5017812.73439087.066740.96855540.1284631.0673240.9217566.8204861.4387872.32679785.790351.63449750.1306501.3572800.8921867.6766411.2964071.97805784.545142.25428560.1323331.6878730.8584328.4793991.1592351.72374583.332372.75894970.1336632.0413550.8188059.2880131.0432361.56581082.109663.13312080.1347362.4090760.78180810.085390.9647821.49403980.882183.38272990.1356142.7813240.74802110.873040.9301481.49535879.643043.529069100.1363403.1509840.71842711.639940.9397541.55831378.395013.597577110.1369463.5118660.69271712.376170.9906251.67250677.143453.612671120.1374533.8590020.67055813.070291.0781221.82884375.898693.594496注:Cholesky Ordering: CS CZ M2 GY CPI SH SP
  
  表3各变量冲击对房地产价格影响的方差分解表
  月度S.E.CSCZM2GYCPISHSP10.1153680.2793490.3181810.6507430.1571530.1552320.89523097.5441120.1216770.1197860.1356802.5379360.4346170.6366051.37609294.7592830.1258400.1556540.1152683.7666530.7870950.6933651.75024392.7317240.1284630.1659730.2217554.8622381.2626930.5967732.10839790.7821750.1306500.1521280.3612335.8572401.7025590.4778662.47566488.9733160.1323330.1321010.4765426.7224602.0707190.4195432.83519887.3434470.1336630.1252560.5505037.4428812.3174630.4756403.16095585.9273080.1347360.1462210.5827967.9922382.4389520.6767103.42454284.7385490.1356140.2026380.5861158.3586812.4604751.0255453.60529483.76125100.1363400.2935430.5794958.5494682.4365391.4953513.69797482.94763110.1369460.4096230.5819598.5957392.4312892.0353563.71617682.22986120.1374530.5364730.6066028.5445712.4970062.5860903.68804081.54122注:Cholesky Ordering: CS CZ M2 GY CPI SH SP
  
  图2各变量冲击引起的股票价格脉冲响应函数
  (五)计量结果分析
  特征一:财政收入与财政支出变化对我国股票及房地产价格波动性的影响都呈不显著状态。
  特征二:相对于财政收支来讲,工业总产值这一宏观经济因素对资产价格的影响要大得多。
  特征三:财政政策对资产价格短期内有影响作用,但相比较而言,货币政策对资产价格的影响效应更明显,也更持久。
  特征四:财政收入与财政支出对工业总产值这一宏观经济因素的影响较大。
  从这些特征可以比较明晰地看出财政政策、货币政策、实体经济与资产价格之间的关系:财政政策对调整实体经济运行作用很大,但对资产价格的影响甚微;货币政策对实体经济难以发挥效用,但其对资产价格的运行有着非常大的影响。综合上面的分析,政策含义是十分明晰的:在不同经济时期,要很好地把握财政政策与货币政策的配合,以财政政策调控实体经济,以实体经济的发展为资产价格的稳定奠定基础;货币政策对实体经济的影响不大,但在调控资产价格方面能担当重任。
  四、政策建议
  第一,财政政策要关注实体经济运行。从实证分析可以看出,财政收入与财政支出对资产价格直接影响有限,财政收支的变化也不能很好地说明资产价格的波动、资产价格波动有着其自身的规律。但是财政政策应关注资产价格波动背后的宏观经济的变化趋势,与其拯救资产价格,不如切实振兴经济,以经济基本面回稳带动资产价格在合理区间运行。
  第二,我国政府部门在重视财政政策作用于实体经济领域直接影响的同时,应通过关注资产价格可能对实体经济产生的影响来实施间接调控。就具体的操作而言,资产价格不宜作为我国实施财政政策调控的直接目标,但可考虑作为宏观经济调控过程中关注的辅助目标,相关部门应对微观经济领域的资产价格波动实施监测,进行及时跟踪财政政策对其产生的影响。
  第三,把握调控资产价格着力点,加强财政货币政策的协调。表4列出了实体经济和资产价格分别在过热、正常和过冷三种状态下财政政策和货币政策的配合矩阵图。
  
  
  图3各变量冲击引起的房地产价格的脉冲响应函数
  
  
  表4财政政策与货币政策搭配
  实体经济过冷正常过热过冷财政政策刺激实体经济;
  货币政策调控资产价格以扩张性货
  币政策为主紧缩性财政政策为主;
  配合扩张性货币政策资产
  价格正常以财政政策为主;避免货币政策过于宽松,以避免资产价格膨胀发挥自动稳
  定器的作用紧缩性财政政策为主;货币政策进行对冲,消除财政紧缩对流动性的负向冲击过热以财政政策为主;
  配合紧缩性货币政策以紧缩性货
  币政策为主紧缩性财政
  政策;
  配合紧缩性货币政策
  第四,加快推进其他配套制度改革。对于股票市场而言,最主要的是要提高上市公司质量,增强上市公司对投资者的回报,防止操纵市场行为,减少股票价格的异常波动。就房地产市场而言,要弥补我国现有政治体制的缺陷与不足,进行土地制度改革,纠正公共产品与服务制度提供方面的偏差。
  

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