通脹、房價膨脹與貨幣政策

陳利鋒

（中共廣東省委黨校 經濟學教研部，廣東 廣州510053）

一、引 言

自上個世紀住房商品化改革以來，隨著我國社會、經濟的發展以及城市化的不斷推進，我國商品房價格不斷上升，“高房價”已經成為社會各界的共識。然而，在伴隨我國房價不斷上升的過程中，尤其是近些年來，我國的物價水平或者通脹也呈現快速上升的趨勢。通脹和房價與我國居民的主觀幸福感或者福利損失密切相關。一個明顯的直覺是，通脹降低了居民收入的購買能力，進而降低了居民的消費能力；而高房價使得居民為了購房而不得不將更多的收入用于支付首付或者購房儲蓄，進而也降低了居民的消費。林江等［1］114－120的研究發現城市高房價對于城市居民的幸福感具有顯著性效應。正是基于這一現實，2011年來，我國政府不斷加強對房地產市場的調控。那么，在通脹和高房價背景下，貨幣政策應該進行怎樣的調整以實現降低社會福利損失與調控房價的目的呢？

基于這一思路，本文構建了一個包含普通消費品部門與房地產部門的多部門新凱恩斯主義貨幣政策動態隨機一般均衡模型（New Keynesian Monetary Policy Dynamic Stochastic General Equilibrium，即NKMP－DSGE），并基于這一模型考察通脹與房價膨脹（Housing Price Inflation）背景下的我國最優貨幣政策。然而，在包含房地產部門的DSGE 模型中考察貨幣政策首先遇到的難題是，貨幣政策是否應該對房地產市場做出反應。已有的研究盡管對這一問題進行了較為深入的分析，但所得到的結論可謂眾說紛紜。部分研究者認為如果貨幣政策對房地產市場做出反應，那么這一機制將會引起產出的波動，進而不利于我國經濟的增長；而另一些研究者則認為房價的波動不利于經濟穩定，因而貨幣政策應該對房地產市場做出反應。不過，已有的研究大多基于單一房地產部門建模，進而忽略了房地產部門與普通消費品部門之間的差異，這顯然與現實不符。本文所構建的包含房地產部門的多部門NKMP－DSGE 模型則克服了這一不足。基于這一模型，貨幣政策沖擊的脈沖響應函數表明，緊縮性貨幣政策對于我國房地產市場具有顯著性影響，這一發現為貨幣政策影響房地產市場提供了理論上的依據。在此基礎上，通過比較不同貨幣政策機制引起的社會福利損失，本文發現相對于對產出缺口和通脹做出反應的貨幣政策機制而言，同時對房地產部門產出與房價膨脹做出反應的貨幣政策機制具有更小的社會福利損失。由于新凱恩斯主義經濟學往往以社會福利損失的大小作為評價貨幣政策機制優劣的準則，因而本文的研究表明，盯住房價與增加房地產供給的貨幣政策機制是最優的。

與已有的研究相比，本文主要做了如下幾個方面的工作：第一，已有的房地產動態隨機一般均衡模型（Housing Dynamic Stochastic General Equilibrium，簡稱HDSGE）如Iacoviello［2］739－764、Iacoviello和Neri［3］125－164等采用的是單一房地產部門的建模方法，而本文采用的是包含房地產部門與普通消費品部門的多部門模型；第二，與陳利鋒［4］相比，本文考察了通脹與房價膨脹下的中國最優貨幣政策。本文其余部分的結構安排如下：第二部分構建一個包含房地產部門與普通消費品部門的多部門NKMP－DSGE 模型；第三部分對模型進行參數化和動態分析；最后是本文的結論。

二、模型與假設

本部分建立一個包含代表性家庭、普通消費品生產部門企業、房地產部門生產企業以及政府的NKMP－DSGE模型。家庭的目標為效用的最大化，不過，與單部門模型不同，家庭的效用函數中包含了住宅消費。在家庭的效用函數中引入住宅消費的原因在于Davis和Heathcote［5］使用美國家戶的微觀調查數據并進行經驗研究，結果發現家戶的住宅面積對于家戶的效用具有顯著性影響；而林江等［1］114－120則發現住房對于居民的幸福感存在顯著效應。家庭成員可以選擇在任一部門工作。兩部門中間產品生產企業雇傭家庭提供的勞動，并采用一定的技術進行生產。不過，差異性產品使得兩部門中間產品生產企業在產品的定價上具有一定的壟斷勢力，進而可以調整價格實現利潤的最大化。政府是貨幣政策的制定者，進而通過貨幣政策實現對整體經濟調控的目的。定義任意變量為對應的變量Xt對其穩態Xss的對數偏離，即＝lnXt－lnXss。具體的，本部分建立如下NKMP－DSGE模型：

以上模型中，式（1）反應了兩部門的聯系；式（2）（3）為兩部門最優勞動力雇傭條件；式（4）為動態IS曲線；式（5）為實際房價動態方程；式（6）為兩部門生產函數；式（7）為新凱恩斯主義菲利普斯曲線（NKPC）與帶房價的新凱恩斯主義菲利普斯曲線（NKHPC）；式（8）為基準貨幣政策方程；式（9）為房地產部門的市場均衡條件；式（10）為外生沖擊。

依據Woodford［6］，本文采用對效用函數高階逼近的方法得到如下社會福利損失函數

其中參數λ1＝（1－βθp）（1－θp）／θpΛ1，Λ1＝αγ／（α＋（1－α）εC），κ1＝γ（1＋η）／α，κ2＝α（1－γ）（1＋η）／γ，λ2＝（1－βθp）（1－θp）／θpΛ2，Λ2＝α（1－γ）／γ（α＋（1－α）εH）。因此，每期平均社會福利損失為

由于方差表示的是變量的波動，因而式（12）表明，社會福利損失來源于通脹、產出、房地產部門（即住宅商品）產出以及房價的波動。顯然，在包含房地產市場的NKMP－DSGE 模型中，政府采用對通脹和產出缺口做出反應的政策機制，盡管有利于物價穩定和經濟增長，但可能引起房地產市場產出和房價的較大波動，進而也可能引起較大的社會福利損失。基于以上分析可知，基于未包含房地產部門的NKMP－DSGE 模型進行的貨幣政策分析可能低估了我國實際社會福利損失，因而所得到的結論可能存在一定的偏誤。

三、模型的參數化與動態分析

基于第二部分的模型設定，本部分首先對模型進行校準，然后采用脈沖響應函數與社會福利損失分析的方法對模型進行動態分析。

（一）校準

依據He，et al.［7］使用中國數據估計的結果，本文選取η＝6.16、α＝0.4、β＝0.98，δh＝0.04。依據王文甫［8］，本文選取價格剛性θp＝0.75、不同普通消費品的替代彈性εc＝1.533 0。已有的文獻并未對住宅商品生產的不同中間投入的替代彈性（εh）進行類似的估計，Sa和Wieladek［9］將這一參數取值在6至11之間。基于此，本文將這一參數設定為6。復合消費參數γ反映了普通消費品消費支出在家庭開支中的比重。Iacoviello［2］739－764、Iacoviello 和Neri［3］125－164選 取這一參數為0.9，但是由于中國的文化傳統強調“安居樂業”即只有先安居才能樂業，這一觀念為中國居民普遍接受。因此，本文參考譚正勛和王聰［10］選取這一參數為0.6，并且模型對于這一參數的取值并不敏感。依據劉斌［11］，本文選取技術沖擊持續性和標準差分別為ρa＝0.75 和σa＝0.12；貨幣政策沖擊持續性和標準差分別為ρυ＝0.89和συ＝0.28。依據陸軍與鐘丹［12］以及陳利鋒和范紅忠［13］的估計結論，選取泰勒規則參數φy＝0.5、φπ＝0.1。其余的結構性參數均可由以上結構性參數表示出來，詳細的模型參數化與校準的結果見下表1。

表1 參數校準值

在模型結構性參數校準的基礎上，本文進一步考察外生沖擊對于本文主要宏觀經濟變量的沖擊性效應。并基于模型校準的參數，結合社會福利損失函數方程（12）考察了外生技術沖擊、外生貨幣政策沖擊以及模型整體的社會福利損失。

（二）外生沖擊的效應

基于模型校準的結果，通過求解NKMPDSGE模型的脈沖響應函數來得到外生貨幣政策沖擊對于普通消費品產出、住宅部門產出、通貨膨脹、房價膨脹以及兩個不同生產部門工人的實際工資等主要宏觀經濟變量的影響。

圖1給出了緊縮性貨幣政策沖擊下各個主要宏觀經濟變量的脈沖響應函數。緊縮性貨幣政策沖擊引起了通貨膨脹率與房價膨脹率的下降，進而提高了普通消費品與住宅生產部門工人的實際工資。當然，緊縮性的貨幣政策沖擊提高了企業籌資的難度與成本，進而可能會通過信貸渠道影響房地產部門和普通消費品生產部門的投資與生產，因而導致了兩個部門產出水平的下降。圖1還表明相對于其他變量，緊縮性貨幣政策沖擊對于兩個部門產出水平的沖擊性效應具有更長的持續性：二者均在大約經歷了20個時期之后才逐漸收斂至各自的穩態。

貨幣政策沖擊的脈沖響應函數表明，貨幣政策沖擊對于房地產市場產出和房價均具有顯著性影響［14］，這一事實為通過貨幣政策影響房地產市場提供了理論上的依據。因此，當房地產市場由于外生沖擊出現波動時，政府可以采用貨幣政策穩定房地產市場，進而達到穩定宏觀經濟的最終目標。2008年至2010年世界性金融危機期間，我國政府正是通過非常規貨幣政策（Unconventional Monetary Policy）即“四萬億”形成的正向沖擊抵消了逆向外生沖擊引起的房地產市場波動，進而實現了宏觀經濟的穩定［15］。

圖1 貨幣政策沖擊的效應

（三）外生沖擊與社會福利損失

脈沖響應函數給出了外生技術沖擊與貨幣政策沖擊對于主要宏觀經濟變量的效應。然而，外生沖擊會引起各個經濟變量的波動，為了穩定經濟，政策制定者則需要采用特定的貨幣政策機制。NKMP－DSGE模型對于貨幣政策的評價往往依賴于對貨幣政策引起的社會福利損失的分析，依據式（12），通脹、產出、住宅商品產出以及房價膨脹等變量的變化會引起社會福利的變化。那么，這些外生沖擊對社會福利損失帶來了多大的影響呢？基于校準的方程式（12），我們計算了不同外生沖擊帶來的社會福利損失。

表2 外生沖擊的社會福利損失

表2顯示技術沖擊引起的社會福利損失為0.281 4，緊縮性貨幣政策沖擊引起的社會福利損失（2.129 5）遠遠大于技術沖擊，原因在于任何貨幣政策沖擊都會對經濟產生一定的“扭曲”。表2還顯示模型整體估算的社會福利損失為1.989 6，小于貨幣政策沖擊引起的社會福利損失，原因在于正向的技術沖擊部分抵消了貨幣政策沖擊的效應。

（四）最優貨幣政策分析

在基準政策機制的基礎上，考慮一個對房地產部門產出與房價做出反應的政策機制，即：

其中φh與φhp為利率對于住宅產出與房價膨脹的反應系數，其取值與陳利鋒［4］相同。需要說明的是，備擇機制（13）下貨幣政策當局對房地產市場的變化作出反應；而在基準政策機制下，貨幣政策當局僅對普通消費品部門的變化作出反應。基于式（12），可以通過比較基準政策機制與備擇政策（13）的社會福利損失以考察不同政策機制的效果。結果顯示在表3中。

表3 基準政策與備擇政策的社會福利損失

表3顯示出備擇政策引起了普通消費品部門產出與通脹更大的波動，但卻使得房地產部門產出與房價膨脹呈現出較小的波動。原因在于，相對基準政策機制而言，備擇政策機制（13）使得貨幣政策當局對于房地產部門的變化更為敏感。而基于社會福利損失估算的結果可以表明，備擇政策引起的社會福利損失相對較小。這一結論具有重要的政策含義，即在房地產市場調控過程中，單獨盯住房價或者單獨增加房地產部門產出（類似于增加保障房建設的政策）可能無法實現良好的政策效果，而應該實行盯住房價與增加房地產部門產出（即增加供給）并重的貨幣政策機制。由于在我國現實經濟運行過程中，基準政策機制往往導致我國貨幣政策傾向于服務經濟增長或對經濟增長做出反應［16］，顯然，本文的研究結論表明這一政策機制不利于房地產部門的穩定和房地產市場調控，進而也不利于實現社會福利損失的最小化。

四、結論與展望

與已有的HDSGE 模型不同，本文構建了一個包含普通消費品生產部門和房地產生產部門的多部門NKMP－DSGE 框架，并基于這一框架考察了外生沖擊的效應、社會福利損失以及最優貨幣政策。研究表明，我國貨幣政策對于房地產市場具有顯著性影響；并且采用同時對房價和房地產市場產出做出反應的貨幣政策機制具有相對更小的社會福利損失。因此，在當前我國樓市調控過程中，采用同時盯住住宅產出與房價的混合貨幣政策規則，一方面可以調控住宅供給，另一方面也能對房價進行控制，將有利于降低房地產市場調控政策引起的社會福利損失。

當然，作為嘗試性的研究，本文的模型框架還存在很多可以進一步研究的地方。首先，本文通過將住房面積引入效用函數而將房地產部門引入模型，但事實上影響效用的可能除了住房面積外，還包含了住房質量與住房的舒適程度等。在一個小型規模的DSGE 模型中由于多部門計算的復雜性以及數據的限制無法對這一問題進行量化分析；第二，本文基于封閉經濟建模，而現實經濟是開放的，關于這一方面的研究可以參考Christiano，et al.［17］；第三，由于房地產部門的產品包括住宅和商用建筑，本文僅考慮了住宅商品，而未考察商用建筑；最后，基于分析的便利性考慮，本文未考察家庭擔保約束等因素對于房地產部門產出和房價波動的影響，關于這一方面的研究可以參考Finnocchiaro和von Hendeken［18］。

［1］ 林江，周少君，魏萬青.城市房價、住房產權與主觀幸福感［J］.財貿經濟，2012（5）.

［2］ Iacoviello M.Housing Prices，Borrow Constraints and Monetary Policy in the Business Cycle［J］.The American Economic Review，2005，95（3）.

［3］ Iacoviello M，Neri S.Housing Market Spillovers：Evidence from an Estimated DSGE Models［J］.American Economic Journal：Macroeconomics，2010，2（2）.

［4］ 陳利鋒.限購沖擊下的房價波動、需求抑制與宏觀審慎政策［J］.貴州財經大學學報，2013（4）：1－8.

［5］ Davis.M.，J.Heathcote.Housing and Business Cycle ［J］.International Economics Review，2005，46（3）：751－784.

［6］ Woodford，M.Interest and Price［M］.Princeton University Press，2003：394－395.

［7］ He，D.，Zhang，W.，Shek，J.How Efficient Has Been China's Investment？Empirical Evidence From Natinal and Provincial Data［J］.Pacific Economic Review，2007，12（5）：596－617.

［8］ 王文甫.價格粘性、流動性約束與中國財政政策的宏觀效應——動態新凱恩斯主義視角［J］.管理世界，2010（9）：11－26.

［9］ Sa，F.，Wieladek，T.Monetary Policy，Capital Inflows，and the Housing Boom［J］.CWPE Working Paper，2011，No1141.

［10］ 譚正勛，王聰.中國信貸擴張、房價波動的金融穩定效應研究——基于動態隨機一般均衡模型視角［J］.金融研究，2011（8）：57－71.

［11］ 劉斌.動態隨機一般均衡模型及其應用［M］.北京：中國金融出版社，2010：311－312.

［12］ 陸軍，鐘丹.泰勒規則在中國的協整檢驗［J］.經濟研究，2003（8）：76－86.

［13］ 陳利鋒，范紅忠.房價波動、貨幣政策與中國社會福利損失［J］.中國管理科學，2014（5）：42－50.

［14］ 崔金哲，等.日本貨幣政策效果的影響因素分析［J］.現代日本經濟，2013（6）：40－48.

［15］ 陳利鋒.資產組合調整成本、金融沖擊與失業波動［J］.浙江工商大學學報，2014（6）：69－79.

［16］ 劉斌.最優簡單貨幣政策規則在中國應用的可行性［J］.金融研究，2003（9）：22－38.

［17］ Christiano，L.J.，Eichenbaum，M.S.，Trabandt，M.Understanding the Great Recession［J］.American Economic Journal： Macroeconomics，2015，7（1）：110－167.

［18］ Finnocchiaro，D.，von Hendeken，V.Do Central Bank React to Housing Price？［J］.Journal of Money，Credit and Bnking，2013，46（8）：1659－1683.