1理论分析
假设可供投资者选择的投资渠道只存在股市与楼市，两者构成两市场模型，不存在其他影响因素。当股市为牛市时，资金会流出楼市，转而流入股市；当楼市高速发展时，资金会流出股市，转而流入楼市，两者之间的关系被表述为“跷跷板效应”。据此推导出股市与楼市之间负相关。针对我国股市对楼市是否存在影响的问题，有关学者如廖慧，张敏（2012）通过数据分析证明我国股市与楼市相关性强。而对于股市与楼市呈现何种相关关系？部分学者如崔海潮（2008）认为股市大涨，人们会选择迅速套现，并将资金转移至楼市，刺激房价，因此股市与楼市呈正相关关系。而其他学者则坚持我国股市与楼市呈负相关关系，如尹中立（2009）指出由于我国股市向来是“资金市”，股市与楼市呈现典型“跷跷板效应”。传导机制共有如图1、2两种截然相反的情况。图1显示股市对于楼市的传导作用最终表现为两者正相关，图2显示股市对于楼市的传导作用最终表现为负相关。此前学者对中国股市与楼市相关关系的研究都集中人民币汇率汇率波动较小时期，而针对人民币汇率政策放开后，中国股市对楼市的相关关系研究几乎是空白。
2数据分析
2.1数据来源说明
本文研究的对象是2010年6月到2015年2月的全国平均楼价（已作季节性处理），上证A股股指，人民币汇率数据作为整个实证分析的基础数据。全国平均楼价数据来源于中国指数研究院数据信息中心，上证股指数据来源于东方财富网，人民币兑美元汇率来源于WIND金融数据库。
2.2对基础数据进行统计分析
下文将对我们选取的三种重要的基础数据进行描述统计分析。3.2.1中国平均房价与上证A股股指（取以10为底的对数）。2010年6月到2015年2月中国平均房价从2010年6月起平稳上升，到2011年10月开始缓慢下降直至2012年7月开始回暖，然后到2014年5月楼价达到近年来的高峰，然后稍稍下降，趋于平缓；与此同时，上证A股指数自2010年6月开始小幅上升后，于2011年4月开始震荡下跌，直至2014年7月才开始骤增。从图中我们发现在人民币汇率波动情况下，中国股市与楼市关系并不显著。3.2.2人民币汇率变动率（见图4）。人民币兑美元汇率的期末值在2010年6月到2015年2月的总体趋势是震荡下降，而且增减率比以往更加大。
2.3建模分析
通过对以上基础数据变化情况的观察，在所选取的2010年6月到2015年2月，共57个数据中，股市的变化对楼市有时是形成替代关系，即股市增长楼市却下跌；有时是形成互补关系，股市增长的同时，楼市也增长。我们将通过对数据进行模型构建，得出股市对楼市整体的趋势影响。对于中国房地产价格，董志勇,官皓,明艳（2010）指出人均GDP，地价，利率，地方政府财政收入占GDP比重都是影响房价的重要因素。针对本文研究的重点，我们选取汇率，货币供给量M2，利率，上证A股指数作为解释变量。3.3.1变量选择3.3.1.1股市指标。上证指数，深证指数，A股，B股等一系列的指标都可以作为与股市相关的指标，上证指数跟深证指数都是整个A股市场的一个部分，选择任何一个都会显得不够全面；A股相对于B股等的优势在于，A股是中国国内的股票，用人民币为单位进行报价，其受到人民币汇率或者中国货币政策等的影响会更为直接。股市市场可以通过成交量，成交额，最高交易额等反映整个市场的情况，为了更加直接的反应人民币的流动情况，我们选择用股市成交额为反应股市情况的相关指标。3.3.1.2人民币汇率指标。人民币汇率期末值，以及人民币汇率的平均值都可以作为人民币汇率的相关指标，但是人民币汇率的期末值更为合适，因为人民币汇率的平均值，会受到最大值和最小值的影响，甚至弱化整个月的人民币汇率的变动情况的反映，而人民币汇率的期末值表现的是一个月变化的终值，代表性更强。3.3.1.3楼价指标。中国房地产价格指数和中国平均楼价都可以代表中国房价，考虑数据可得性，本文选用中国平均楼价，并且由于中国楼市存在明显的销售旺季和淡季，因此对数据进行季节性处理。3.3.1.4货币供应量指标。我们考虑到国际热钱的涌入，决定以M2作为货币供应量。3.3.1.5利率指标。由于我国大部分购房者通过住房公积金按揭方式买房，我们选取了中国银行公积金贷款利率作为利率指标。3.3.2变量检验3.3.2.1对解释变量和被解释取对数处理。为减少异方差的影响，我们先对解释变量和被解释变量取对数处理3.3.2.2平稳性检验。本文利用ADF单位根检验方法对取对数后的变量进行平稳性检验，结果如表1。ADF检验结果表明，所有变量经过一次差分通过平稳性检验，变量有一个单位根，都是（I1）。因此下一步我们可以对变量进行协整检验，以检验时间序列变量是否有长期的稳定性关系。3.3.2.3AIC准则确定滞后期。廖慧，张敏（2012）指出中国楼价对股市变动的反应存在滞后期，经过使用AIC准则，我们确定滞后期为4。3.3.2.4协整检验。对解释变量和被解释变量进行JJ检验，结果发现所有解释变量与被解释变量之间存在协整关系。3.3.3模型建立。根据楼市与股市联动关系，模型建立如下(1)(1)中t表示时间，lnP表示为中国平均楼价取对数，lnindext-4为中国A股股指提前4个月的股指取对数，lner表示人民币汇率取对数，lnr表示贷款利率取对数，ε为扰动项。若β1>0那么股市增长将会对楼价带来促进作用，也即股市火爆，带动楼价上升，反之反是。若β1<0那么股市与楼市将出现替代关系，也即如果股市遇冷，则楼价上升，反之反是。3.3.4实证结果。股市对楼市的影响实证结果：给定显著性水平a=0.05，从回归结果分析，β0，β1通过T检验，β2，β3，β4未通过T检验。但是模型通过F检验，回归方程显著。先消除影响最大的变量lnr，原因是多数房地产购买者对房地产有刚性需求，因此公积金贷款利率不会对其投资产生大的影响。调整模型为从回归结果分析，β0，β1，β2通过T检验，β3未通过T检验。消除变量lner，原因是汇率对房价的影响主要是通过预期实现的。在人民币二次汇改之前，人民币对外一直保持着升值压力，因此人民币汇率预期上升，国际投资涌入中国投资，而房地产市场是热钱的集聚地，因此汇率对楼价影响是正向的。但是人民币二次汇改后，投资者对人民币汇率的预期分为看涨看跌两种观点，因此国际资本较以前慎重，因此涌入较少。根据回归结果，（3）所有系数通过T检验，并且通过F检验。通过后续检验，所有经典假设都成立。说明lnindext-4显著影响lnPt，该影响为正。人民币汇率波动的情况下，中国股市与楼价呈现正相关，但是楼价对股市变化的反应存在4个月滞后期。
2.4研究结论
发达国家如美国，欧洲各国的经验告知我们股价是经济晴雨表，是楼价的风向标，当股市大好时，楼价也会呈上涨态势，我们通过计量实证，发现中国股市与楼价的关系与经典经济学理论及发达国家经验相符，说明我国金融市场逐渐完善，但是楼价对股市变化不够敏感，我们认为主要有以下原因：3.4.1大量投资者在房地产和股票市场投机。股市与楼市呈现负相关还说明不少国内投资者，以及国际炒家依然在中国股票市场和房地产市场投机，希望通过炒房，炒股迅速暴富，因此大量资金涌入股市及楼市，推高股指和楼价。3.4.2汇率制度不够完善。随着人民币升值及其升值预期的不断强化，国际资本流入。目前我国实施的是外汇强制结售汇制度，资本项目尚未完全开放。大规模流入的国际资本必须在银行兑换成人民币才能在国内流通。我国外汇储备增加，银行被动投放了过量的基础货币。货币供给的扩张又将引起房地产市场的流动性过剩，从而催生房地产泡沫，给我国的房地产市场和金融市场的安全带来隐患。
3政策建议
3.1深入改革汇率制度，增大其透明度
人民币汇率制度实施的是“参考一篮子货币”进行有管理的浮动，而有弹性的真正的浮动汇率制度则是人民币汇率制度改革的最终方向。其次，应增大汇率制度的透明度，合理引导人民币汇率升值预期。目前政府已公布了货币篮子中的主要货币，却没有公布主要货币的具体权重。这增大了市场的不确定性预期，进而影响市场投资主体的行为。增加汇率制度的透明度可以在一定程度上消除这种不确定性，从而合理引导公众对人民币汇率的预期，也能引导公众及企业在房地产市场与股票市场的合理投资。
3.2预防大规模资金变动，加强监管投机资本
随着人民币的升值以及升值预期的强化，大规模的国际资本流入，对我国的经济增长、宏观经济政策和资产价格膨胀等都产生了重要的影响。国际资本的投机行为催生了资产泡沫，当资产泡沫过大时，外界预期资产价格只可能下降而不大可能上升，国际资本为了避险而迅速逃离。国内资本在羊群效应的影响下也争先撤出外逃。此时，央行一般会收紧银根，使房地产价格进一步下跌，股市也不乐观，但这并不是长远之计，资本价格的无限度下跌会使房地产泡沫破灭，股市崩盘。鉴于资本迅速撤离的强大破坏性，央行应该密切关注大规模资本的流向，加强对国际投机资本的监管力度，在必要时采取一定的行政手段加以干预。
3.3规范房地产市场，完善金融市场
相关部门制定汇率政策时应权衡多方影响。人民币价值的预期，会对楼市与股市的联动关系产生非常大的影响，这说明，我国政府在制定汇率政策时必须十分谨慎，因为汇率制度的选择对还处于不成熟阶段的股票市场可能会有负面或者不确定的影响，也可能加速房地产泡沫的破灭。因此，这就要求政府不仅要审慎制定汇率政策，还要采取相关措施促进我国金融市场的发展与完善，并规范房地产市场，而不仅仅是通过限购等违反市场自主性的行为来规范。
3.4根据股市变动情况，选择恰当时机置业
不同于民间流传的中国股市与楼市毫不相干，本文经过模型分析发现中国股市与楼价呈现正相关，楼价对中国股市变动反应不敏感，因此投资者应根据中国股市的变动，选择合适的时机，进行房地产投资或者置业。
作者：张弛 殷洁雯 刘锐华 单位：广东外语外贸大学
