房價波動、宏觀審慎監管與最優貨幣政策選擇

郭 娜 周 揚

一、引 言

2016年初開始，我國房地產市場交易在國家宏觀經濟發展步入新常態、實體經濟疲弱的特殊背景下出現了異常繁榮的局面，據中房指數系統顯示，上半年我國50個代表城市的商品住宅月平均成交約3500萬平方米，同比增長36.6%，遠超歷史同期最高水平。與此同時，我國房地產價格也呈現出快速上漲的態勢，據國家統計局數據顯示，2016年8月，全國70個大中城市中有64個城市新建商品住宅銷售價格同比上漲，其中，北京、上海、廣州三大一線城市新建商品住宅銷售價格同比漲幅均在20%～40%之間，深圳新建商品住宅銷售價格同比漲幅甚至高達 43.01%，房價漲幅屢創新高。為了抑制房價的過快上漲，2016年10月，新一輪嚴苛的房地產調控政策再次開啟，密集出臺一系列限購限貸政策，旨在為大幅攀升的房價進行“降溫”。持續上漲的房地產價格不僅侵蝕了居民的消費能力，同時也對我國的金融穩定乃至民生問題都產生了巨大影響。2008年源于美國房地產市場的次貸危機引發了全球性的金融危機，從而使世界經濟陷入長時間的衰退。此次金融危機使人們認識到房地產價格波動在系統性金融風險傳導機制中的重要地位。

因此，為了抑制不斷攀升的房地產價格，維護金融安全和穩定，近年來我國政府出臺了多種調控房地產價格的政策措施，2011年“國十條”出臺，發布“限購限貸令”以調整房地產市場的供求狀況；2015年底中央工作會議重點談及房地產問題，“化解房地產市場庫存”成為經濟社會發展的任務之一；2016年 10月，針對房價上漲熱點城市的限購限貸政策再次重啟。中國人民銀行也采用了包括降準降息和控制貨幣信貸規模等多種貨幣政策工具來對房地產市場進行調控。針對本次金融危機所暴露出來的金融順周期性和系統性風險的特點，傳統價格穩定的貨幣政策并不能保證金融穩定以及宏觀經濟穩定，這促使人們對現有的貨幣政策和監管框架重新審視，許多國家因此開始構建滿足自身要求的逆周期宏觀審慎監管框架，以期抑制金融失衡，從而降低由房地產市場失衡引發的系統性風險及對實體經濟造成的不利影響程度。目前，我國金融監管部門也致力于加強宏觀審慎監管，維護金融穩定。另外，逆周期的宏觀審慎政策可以從時間維度降低系統性風險，從而對房地產市場的管理具有明顯的效果。與此同時，學術界也達成共識，由于房地產兼具實物與金融雙重屬性，使得宏觀審慎政策能夠在執行成本較低的情況下更加直接和有效地控制房地產泡沫、抑制信貸規模，從而實現金融穩定(趙勝民等，2015)。

然而，中央銀行的貨幣政策工具是否應該對房價做出反應？應做出怎樣的反應？宏觀審慎政策能在多大的程度上識別并控制房價波動從而避免系統性風險的發生？以往的研究認為，宏觀審慎政策與貨幣政策之間相互影響如果缺乏協調配合會導致政策沖突(Alpanda等，2014；Angelini等，2014)。那么，貨幣政策與宏觀審慎政策之間又應當如何配合才能發揮政策的協同效應從而實現兩者的政策目標呢？這些問題的正確回答對于我國中央銀行貨幣政策的有效執行、宏觀審慎政策框架構建以及完善我國房地產市場調控無疑具有重要的理論和現實意義。有鑒于此，本文采用帶有異質性家庭部門與房地產生產商的新凱恩斯動態隨機一般均衡模型分析了技術沖擊、住房需求沖擊和貨幣政策沖擊分別對房價、產出、利率與通貨膨脹的影響，并在此基礎上探討我國最優貨幣政策規則的選擇問題，以及不同貨幣政策規則如何與宏觀審慎政策搭配來實現抑制房價上漲、控制系統性風險的目的。最后，本文運用福利損失函數法分析了貨幣政策與宏觀審慎政策的最優組合，以期能夠科學客觀地評價貨幣政策與宏觀審慎政策對房地產市場的調控效果，為我國經濟新常態下維護金融穩定和金融安全提供理論依據。

二、文獻綜述

在本次國際金融危機爆發之前，對于貨幣政策規則的制定，學術界普遍認為以維持物價穩定為目標的貨幣政策能夠減少利率不匹配的風險，從而保持金融體系和金融機構的穩健性(Schwartz，1988)，實現總體價格穩定的貨幣政策將推動金融系統趨向穩定，一般的物價穩定才是金融穩定的前提和基礎(Bordo等，2000；Schioppa，2002；Issing，2003)。然而，隨著金融市場的不斷發展，人們逐漸認識到資產價格泡沫破滅會給實體經濟造成巨大影響，各國中央銀行開始討論是否應該對資產價格波動進行反應的問題。部分學者認為，貨幣當局不應對資產價格泡沫進行反應，只要“事后救助”及時，依然可以控制泡沫破滅所導致的損失(Mishkin，2007)。也有一些學者認為，雖然資產價格泡沫會導致金融不穩定，但積極的通貨膨脹目標制可以在資產價格泡沫破裂時穩定產出和通脹，只要資產價格波動不影響到通貨膨脹預期，貨幣政策就不必對資產價格波動做出直接反應(Bernanke，1999、2001；Batini和 Nelson，2000；Gilchrist和Leahy，2002)。然而，部分學者持相反的觀點，他們認為，當資產價格與基本面存在差異時，貨幣政策應當直接對資產價格的波動做出反應，從而實現宏觀經濟穩定(Goodhart，1995、1999、2002)。貨幣政策目標應該包含房價波動引起的金融失衡，將房地產價格引入貨幣政策規則中，能有效防止資產價格泡沫的發生，減少資產價格大幅度下降所導致的清理殘局的成本(Borio和 Lowe，2002；Iacoviello，2005；Ahearne，2005)。從國內現有文獻來看，資產價格與貨幣政策關系的研究起源于 1997年東南亞金融危機(錢小安，1998；郭田勇，2006；王擎和韓鑫濤，2009；周暉和王擎，2009)。譚政勛和陳怡君(2015)認為，在目前中國利率和房地產業尚未完全市場化的背景下，中國貨幣政策不宜直接對房價波動做出反應，更不應該直接干預房價。瞿強(2007)、郭娜和翟光宇(2011)認為我國的貨幣政策應當關注而不是盯住房地產價格。部分學者卻持相反的觀點，他們認為資產價格中包含了關于未來產出與通脹的信息，忽視資產價格波動會導致較大的福利損失，因此貨幣政策應該盯住資產價格(唐齊鳴和熊潔敏，2009；趙進文和高輝，2009；梁斌和李慶云，2011；陳繼勇等，2013)。

國際金融危機爆發以后，對于貨幣政策是否可以用于維持金融穩定的問題在學術界又引發了爭論。雖然Cúrdia和Woodford(2009)、Borio和Drehmann(2009)認為貨幣政策仍然可以消除金融不平衡，但大部分學者都承認物價穩定無法兼顧金融穩定，他們提出使用宏觀審慎政策用于維護金融穩定(Kannan等，2009；N'Diaye，2009；Gelain，2011；Catte等，2011)。Kannan等(2009)發現引入針對信貸市場周期的宏觀審慎工具有助于維護宏觀經濟的穩定。Gelain(2011)的研究結果也表明，宏觀審慎貸款價值比(LTV)政策可以緩和房產市場沖擊對于實體經濟的負面影響。隨著宏觀審慎政策被各國監管當局越來越多的使用，宏觀審慎政策工具的有效性問題也引起了各國學者的廣泛關注。Unsal(2011)采用 BGG模型研究得到引入宏觀審慎管理可以有效改善福利以及宏觀審慎管理政策能夠作為貨幣政策的有效補充的結論。IMF(2012)從信貸增長、房價升值和資本流入三個角度探討了宏觀審慎政策降低金融脆弱性的效果，認為動態資本要求和準備金能夠顯著地抑制信貸增長。Glocker和 Towbin(2012)的研究表明宏觀審慎的資本分配機制在緩和金融周期過度波動、降低系統風險中發揮了重要作用。Tavman(2015)利用帶有金融摩擦的新凱恩斯 DSGE模型分析了準備金率要求、資本充足率要求和監管溢價政策工具的有效性，得到結論是資本充足率要求在抑制經濟下滑方面最為有效。隨著國際上宏觀審慎政策研究的逐漸深入，國內也開始有學者展開該方面的研究。梁璐璐等(2014)通過使用動態隨機一般均衡模型探討了宏觀審慎監管政策與貨幣政策的關系及其配合。他們發現，在經濟受到技術沖擊時，單獨使用貨幣政策可以穩定宏觀經濟；在經濟受到金融沖擊時，貨幣政策配合宏觀審慎監管政策維護金融經濟的效果更好(周小川，2011；張健華和賈彥東，2012)。馬勇和陳雨露(2013)構建了一個包含內生性金融體系的框架，考察了包括貨幣政策、信貸政策和金融監管政策在內的宏觀審慎政策規則及三者之間的協調搭配問題。模擬結果表明：從政策規則的制定來看，宏觀審慎更適合清晰的規則；從政策的運用方向和力度來看，宏觀審慎政策的協調搭配需要避免“政策沖突”和“政策疊加”。

雖然宏觀審慎政策在維持金融穩定方面起到了一定作用，但僅有宏觀審慎政策也不足以實現金融穩定(Blanchard等，2010)。因此，宏觀審慎監管如何與貨幣政策形成有效配合來實現金融穩定這一問題開始被人們關注(Vinals和 Leichter，2010；Alpanda等，2014)。Angeloni和 Faia(2009)認為，貨幣政策與宏觀審慎監管的配合方式取決于當時的經濟條件，政策組合應包括溫和的反周期資本比率要求以及對資產價格、通貨膨脹或杠桿率做出反應的貨幣政策規則。Suh(2012)考慮金融加速器機制下動態隨機一般均衡模型，實證結果表明，最優貨幣政策是以穩定通貨膨脹為目標，最優宏觀審慎政策是針對穩定信貸為目標，此時福利達到最大化水平。Beau等(2012)構建了一個基于金融摩擦、異質性代理人、房地產市場的 DSGE模型，發現在受到金融沖擊的情況下，最好的政策組合是貨幣政策嚴格關注價格穩定，同時獨立的宏觀審慎政策管理信貸的過度增長，以此來達到經濟系統的整體價格穩定。王愛儉和王璟怡(2014)使用DSGE模型分析了貨幣政策和宏觀審慎政策之間的關系，他們認為宏觀審慎政策能夠增進福利、穩定金融波動，并且在市場受到金融沖擊時較好地對貨幣政策起到輔助作用。谷慎和岑磊(2015)使用DSGE模型研究了宏觀審慎監管政策與貨幣政策的配合策略，結果表明在受到金融沖擊時，兩者相互配合對于穩定金融的效果更加明顯。方意(2016)對多種宏觀審慎工具的有效性進行研究，結果表明宏觀審慎政策有效的前提在于盯住目標和最終監管對象保持一致。

國內外學者在相關領域的研究視角豐富多樣，但是大多數前期文獻對于在不同宏觀經濟沖擊下貨幣政策與宏觀審慎政策如何配合的研究相對較少，這也就無法進一步探究我國貨幣政策規則的最優選擇問題。有鑒于此，本文從房價波動的視角切入，深入討論在不同經濟沖擊背景下貨幣政策與宏觀審慎政策的協調配合問題，并據此給出不同情形下我國貨幣政策的最優操作規則。除此之外，在研究方法上，前期文獻大多對模型進行了校準，然而僅使用校準的方法具有較大的局限性，由于前期文獻數量有限，很多參數無法找到符合我國經濟動態的數值。因此，為了克服參數校準的局限性，本文采用貝葉斯估計的方法對部分參數進行了估計，以期得到更符合我國實際經濟的結論。此外，本文還采用了損失函數法對貨幣政策與宏觀審慎的配合效果進行福利分析，從而得到最優的宏觀審慎政策和貨幣政策組合。

三、理論模型

參考 Iacoviello(2005、2013)、Rubio和 Carrasco-Gallego(2015)等的文獻，我們假設經濟體中包含七個部門：儲蓄家庭部門、借貸家庭部門、房地產商、最終產品生產商、商業銀行、貨幣政策執行部門以及宏觀審慎政策執行部門。家庭部門提供勞動服務并賺取收入，獲得的收入用于消費和購買房地產。儲蓄家庭部門的剩余收入存入商業銀行，商業銀行可以貸款給房地產商和借貸家庭部門。房地產商使用家庭部門提供的勞動及其本身持有的房地產以及資本進行生產，生產成本為付給家庭部門的工資收入。房地產商可將剩余利潤用于消費或下一期的投入。在本文的模型中，房地產具有實物資產與金融資產的“雙重屬性”，其本身既可以持有作為固定資產，也可以抵押作為金融資產，因此其價格波動性往往較大(黃靜，2010；馮濤等，2014；趙勝民等，2015)。

（一）儲蓄家庭部門

儲蓄家庭部門可以通過選擇消費Cs,t、住房Hs,t以及勞動Ns,t來最大化其終身效用函數：

在上式中，βs∈(0 ,1)為儲蓄家庭部門的折現系數，E0為期望運算符，1 /(1 -η) 為勞動供給彈性且η＞0，jt為持有住房數量的權重。我們假定其遵循一個AR(1)過程，即：log jt= ρjlog jt-1+εj,t。對jt的沖擊可以理解為對住房需求的沖擊。該最優化問題受到下面的預算約束：

在公式(1)中，D為銀行存款，Rs為存款收益率，q為住房價格，ws為儲蓄家庭提供勞動的實際工資，Ft是來自企業的一次性轉移支付。該最優化問題的一階條件表示為：

在上述公式中，公式(2)為消費的歐拉方程，公式(3)為勞動供給方程，公式(4)為住房跨期條件方程。

（二）借貸家庭部門

借貸者的最優化問題表示如下：

在上式中，βb∈(0 ,1)為借貸家庭部門的折現系數，該最優化問題不僅受到預算約束，還受到抵押品約束：

在式(5)和式(6)中，Lb為借貸家庭的銀行貸款，Rb為家庭貸款利率，k為貸款價值比率LTV，貸款的抵押約束限制借貸家庭部門貸款購買住房。一階條件表示如下：

在式(7)、式(8)和式(9)中，λb,t為抵押品約束的拉格朗日乘數。

（三）房地產商

將房地產商看作具有家庭部門的性質，因而其終身效用函數設定為：E0=除此之外，房地產商使用住房H、儲蓄家庭提供的勞動Ns、借貸家庭提供的勞動Nb生產中間產品。生產函數為柯布-道格拉斯函數的形式：

在式(10)中，α為儲蓄家庭所占的比重，1-α為借貸家庭所占的比重，ν為住房在生產中所占的比重，1-ν為勞動在生產中所占的比重。At為技術沖擊，其服從AR(1)過程：log At=ρAlog At-1+εA,t。房地產市場在如下的預算約束下最大化其終身效用：

公式(11)為房地產商的預算約束，其中Le為房地產商的銀行貸款，Re為房地產商的貸款利率，Ce為房地產商的消費，H為房地產的存量。公式(12)為房地產商的抵押品約束。

房地產商除了具有家庭部門的性質之外，還是一個中間品生產商。我們假定房地產市場是一個壟斷競爭市場。房地產商本身為價格制定者，我們假設其定價方法為Calvo(1983)的交錯定價原則，在每一期有1-φ比例的廠商可以制定自己的價格Pt(j)，因此，在當期調整價格之后一直持續s期不能調整價格的概率為φs。企業使用隨機貼現因子 Mt+s= βsu′(Ct+s)/ u′(Ct)來貼現未來收益并最大化其終生收益：

設定的最優價格為：

為了去異質性，將價格方程改寫為遞歸形式：

價格分散方程為：

（四）最終產品生產商

我們假設最終產品生產市場為完全競爭市場。最終產品生產商將房地產商生產的產品 Yt(j)組合起來得到產品 Yt，使用Dixit-Stiglizt生產函數為：

求解最終產品的利潤最大化問題，可以得到最終產品的需求函數：

（五）商業銀行部門

商業銀行從儲蓄家庭部門吸收存款D，并分別向借貸家庭部門和房地產商發放貸款Lb和Le。商業銀行的目標函數為：

受到的約束條件為：

在目標函數中，CB為銀行家的私人消費。公式(21)為商業銀行的預算約束，公式(22)為銀行資產，公式(23)為商業銀行的資本充足率條件，L-D為商業銀行資本，ρD為上一期商業銀行資本的調整比率，γ為資本資產比率。式(23)表明，商業銀行的所有者權益必須大于一部分銀行資產，這保證了商業銀行的交易行為會充分考慮其資本充足率。

（六）貨幣政策

我們選取了四種類型的貨幣規則，并假定中央銀行采用一個擴展的泰勒規則作為其貨幣政策工具。

規則1：貨幣政策對通貨膨脹、產出以及房價的波動做出反應，即：

在式(24)中，ρ表示利率變動的持續效應，Xss表示該變量的穩態值，分別衡量利率對通貨膨脹、產出、房價的反應程度。εR,t為一個均值為0而方差為的白噪聲沖擊。選取這樣的一種泰勒規則，我們可以使得央行對房價的波動做出反應，并且無論何時房價上升都伴隨著利率上升，這也意味著限制了經濟中的信貸膨脹。除此之外，本文還考察了三種類型的貨幣政策。

規則2：貨幣政策對通貨膨脹和產出的波動做出反應，即：

規則3：貨幣政策僅對通貨膨脹的波動做出反應，即：

規則4：貨幣政策僅對產出波動做出反應，即：

（七）宏觀審慎政策

我們假定宏觀審慎的政策目標是避免過度信貸增長。當經濟繁榮或者是房價上漲時，借款主體將會大量借款。因此，我們可以將產出與房價作為信貸增長的主要指標并因此考慮一個泰勒型的規則用于貸款價值比率，這樣貸款價值比率可以對產出和房價

做出反應：

在式(28)中，kss是貸款價值比率的穩態值，并且，分別衡量貸款價值比率對產出和房價的反應程度。這種類型的規則可以在經濟擴張時產生一個較低的貸款價值比率。當產出和房價都很高時，這可以限制貸款的發放并且避免了經濟繁榮所導致的信貸擴張。

（八）市場出清

市場出清條件表示如下：

假定總體住房供給量是固定的，并將其單位化為1：

商業銀行總貸款額為 Lt= Le,t+Lb,t。

四、實證分析

（一）數據處理與參數估計

1. 數據處理

本文采用產出、住房價格、通貨膨脹率作為模型估計的觀測變量。由于 2008年金融危機過后，許多國家開始構建控制系統性風險的宏觀審慎監管框架，因此本文將樣本區間設定為2008年第一季度至2016年第一季度，數據主要來源于RESET數據庫與同花順 iFinD數據庫。其中，產出選取的是國內生產總值(GDP)的數據，首先對GDP進行消脹處理，然后取自然對數，并使用 X12進行季節調整，最后使用 HP濾波進行消脹處理。住房價格由全國商品房銷售額除以商品房銷售面積得到，根據Iacoviello(2005)的處理方法，我們對住房價格進行消脹處理并使用HP濾波去勢。

2. 參數校準

對于家庭部門的折現率βs與βb，王愛儉和王璟怡(2014)將其分別設置為0.988與0.983，岑磊和谷慎(2016)將其分別設為 0.989與 0.983，本文將其設置為 0.990與0.980。企業的折現率βe，馮濤等(2014)將其設置為 0.976，本文將其設置為 0.970。銀行部門的折現率，根據 Iacoviello(2013)的研究，我們將其設置為 0.945。參考趙勝民等(2015)的研究，我們將資本產出比率α設置為 0.100，住房在生產中所占的比重ν設置為 0.012，資本在生產中所占的比重θ設置為 0.499。根據 Rubio和 Carrasco-Gallego(2015)的研究，我們將η設置為2，因此，勞動供給的替代彈性 1/(η -1)為 1。根據梁璐璐等(2014)的研究，我們將季度的資本折舊率設置為 0.025，價格粘性設置為0.750。根據 Iacoviello(2013)的研究，我們將商業銀行的資本調整比率ρD設置為0.240，資本資產比率γ設置為 0.900。根據劉斌(2008)以及肖爭艷(2011)的研究，我們將中間產品的替代彈性設置為1.200。參數校準的結果如表1所示。

表1 部分參數的校準值

3. 貝葉斯估計

對于模型中未校準的參數，本文使用貝葉斯方法對其進行估計，由于不同的先驗分布設定會對估計的結果產生不同的影響，本文根據前期文獻的校準結果設定其先驗分布。對于與勞動替代彈性相關的系數η，本文將其設置為均值為 2而方差為 0.5的Gamma分布。價格粘性的概率φ根據Hollander和Liu(2015)的研究，本文將其先驗分布設置為 Beta分布，均值為 0.75，方差為 0.05。對于技術沖擊與住房需求沖擊的自相關系數ρA與ρj，根據馮濤等(2014)的研究，本文將其設置為 Beta分布，均值分別為0.85、0.9，方差均為 0.1。對于利率變動的持續效應ρ，本文根據唐琳等(2016)，令其服從Beta分布，均值為0.73，方差為0.05。根據Gerali等(2010)的研究，本文將利率對通脹的反應程度設置為服從Gamma分布，均值為0.5，方差為0.05，利率對產出的反應程度設置為服從正態分布，均值為0.2，方差為0.05。對于利率對房價的反應程度，本文假設其服從Beta分布，均值為0.1，方差為0.05。對于貸款價值比率對產出與房價的反應程度與，我們假定服從逆Gamma分布，均值與方差均為0.05。對于技術沖擊、房價沖擊以及貨幣政策沖擊的標準差σA,t、σj,t與σR,t，本文根據 Iacoviello(2013)的研究，將其均設置為逆 Gamma分布，均值分別為0.39、7.04和3.00，方差為∞。設定好先驗分布及均值與方差之后，基于估計準確性的考慮，我們使用3個平行的馬爾科夫鏈，并使用 Metropolis-Hastings算法重復 5000次馬爾科夫鏈蒙特卡洛模擬，在使用后驗模擬之前，剔除了前端與尾端共 2500個結果，最終貝葉斯極大似然估計的結果如表2所示。

表2 部分參數的貝葉斯估計值

本文通過比較主要變量的模型模擬值與真實數據計算值來檢驗建立的模型對實際經濟的擬合情況，結果如表3所示。本文分別計算了在包含宏觀審慎政策以及不包含宏觀審慎政策下，四種貨幣政策規則對經濟主要變量的波動率。由表3可知，在包含宏觀審慎政策以及不包含宏觀審慎政策下，貨幣規則 1對通貨膨脹以及房價的模擬情況與真實值更加接近。

表3 主要變量波動率的模擬值與真實值

（二）脈沖響應分析

本文將分別考察在面臨技術沖擊、住房需求沖擊、貨幣政策沖擊時，房價、產出、通貨膨脹和利率等宏觀經濟變量在不同貨幣政策規則和宏觀審慎政策配合下的變動情況。技術沖擊是指由于生產設備的進步、管理水平的提升或是制度創新等影響生產率的變化，從而通過影響供給水平產生經濟波動，這種沖擊是持久性的(岑磊和谷慎，2016)；住房需求沖擊指個人或家庭購買住房的需求變動對金融穩定的影響(羅娜和程方楠，2017)；貨幣政策沖擊是指貨幣當局制定的宏觀經濟政策對國民經濟發展的沖擊作用(璟王愛儉和王 怡，2014)。由此我們可以看出，技術沖擊主要是通過影響供給方面對金融與宏觀經濟變量產生影響；住房需求是從需求方面對住房價格、利率等宏觀經濟變量產生沖擊，進而影響金融穩定；貨幣政策沖擊則是通過利用貨幣政策工具作用于貨幣市場，通過利率、信貸等渠道傳導，調節社會總需求從而達到穩定國民經濟的作用。自國際金融危機以來，宏觀審慎監管政策由于能夠較好地彌補原有監管機制的缺陷開始被各國監管部門廣泛實施以防范系統性風險和維護金融穩定。從宏觀角度來看，傳統貨幣政策主要目標是保持物價穩定，金融市場、資產價格的波動卻難以穩定；從微觀角度看，傳統金融監管的核心是保持個體金融機構的穩健，但是個體穩健不等同于整體金融市場的穩健，金融規則的順周期性、金融機構的高度相關性以及風險的傳染性都極有可能加劇系統性風險的產生。因此，我們在模型中把宏觀審慎監管作為對比條件，研究在面對不同外生沖擊時不同貨幣政策規則與宏觀審慎政策的配合策略，以期在我國房價高漲的背景下得到最優的宏觀審慎政策與貨幣政策組合，有效緩解我國房價大幅波動，防范系統性金融風險。其中，在脈沖響應圖中實線表示的是模型中包含宏觀審慎政策，虛線表示的是模型中不包含宏觀審慎政策，即宏觀審慎政策的響應參數、設為0。具體分析結果如下。

1. 技術沖擊

圖 1顯示了當經濟體面對技術沖擊時在不同的貨幣政策規則下引入宏觀審慎政策對于宏觀經濟的調控效果。在貨幣政策規則1下，宏觀審慎政策工具的運用，能夠對產出波動起到一定的平緩作用，基本沒有改善通貨膨脹和利率的波動幅度，相反卻加劇了房價的波動幅度。這就意味使用宏觀審慎工具在某種程度上會加大政策的非預期效果，使房地產市場風險反而增加。這是因為貨幣政策規則1中包含了對房價的反應，而貸款價值比率的變動也包含了對房價的反應，由于兩種規則的政策方向與影響大小不同，在技術沖擊的作用下存在潛在沖突的情況從而減弱了政策效果(岑磊和谷慎，2016；Rubio和 Carrasco-Gallego，2015)。在貨幣政策規則 2下，主要經濟變量的變化趨勢與規則1相似，只是房價波動幅度略有上升。然而，在僅對通貨膨脹進行反應的貨幣政策規則3下，加入宏觀審慎政策后，房價波動變得較為平緩，同時能夠較大幅度地減弱通貨膨脹和利率波動。這表明宏觀審慎政策對于單一目標的貨幣政策來說是一種很好的補充，加入宏觀審慎政策可以很好地改善政策的預期效果。同樣，對于單一目標產出進行反應的貨幣政策規則 4下，主要經濟變量的波動效果與規則 3類似，只是房價和產出對技術沖擊的響應結果不再呈駝峰型，而是呈現出隨著時間下降的趨勢。由此可以看出，房價和產出對貨幣政策與宏觀審慎政策相互配合的調控效果做出了充分的反應，兩者的變動不存在粘性，在利率上升和控制信貸規模同時作用的前提下房價和產出都對其做出了迅速下降的反應。

圖1 主要經濟變量對單位正向技術沖擊的脈沖響應

2.住房需求沖擊

圖 2顯示了當經濟體面對住房需求沖擊時在不同的貨幣政策規則下引入宏觀審慎政策對于宏觀經濟的調控效果。在貨幣政策規則 1下，宏觀審慎工具的使用能夠較好地減弱房價的波動，對產出、通貨膨脹和利率都起到了一定的平緩作用。這說明，宏觀審慎政策較好地控制了用于購房的信貸資金數量，使得購房熱潮得以緩解，從而減緩了房價的波動，改善了貨幣政策的作用效果。因此，盯住房價的貨幣政策與宏觀審慎政策相互配合，可以在經濟體受到住房需求沖擊時較好地熨平經濟的波動，實現經濟的穩定。在貨幣政策規則2下，房價的脈沖響應結果與規則1類似，只是產出波動略有上漲，通貨膨脹和利率的波動相對較小。這是由于當住房需求上升時，借貸家庭部門與企業部門會貸款購房，但由于宏觀審慎政策使得信貸的上升受到了限制，從而房價的上升趨勢得到了抑制(梁璐璐，2014)。并且，不同于馮濤(2014)的結論，本文認為，當房價上升時，抵押品價值上升，因此借貸家庭部門與企業部門可以借到更多的貸款。故由于財富效應，借貸家庭部門和企業傾向于購買更多的消費品，從而使傳導至實體經濟的產出上升。在貨幣政策規則 3下，宏觀審慎工具的使用依然會平緩房價的波動幅度，而通脹與利率的結果卻表現出較大不同，宏觀審慎工具的使用會改變通貨膨脹與利率的變動方向，當經濟體受到住房需求沖擊時，宏觀審慎政策會提高利率與通貨膨

脹率。在貨幣政策規則4下，房價和產出的脈沖響應圖與前三個規則較為相似，而通貨膨脹率與利率均增加且波動幅度較大，其主要原因在于，當經濟體受到住房需求沖擊時，房價上漲，產出增加，由于貨幣政策只盯住了產出而沒有盯住通貨膨脹，通貨膨脹得不到控制，最終導致通貨膨脹增加。

圖2 主要經濟變量對單位正向住房需求沖擊的脈沖響應

3. 貨幣政策沖擊

圖 3顯示了當經濟體面對貨幣政策沖擊時在不同的貨幣政策規則下引入宏觀審慎政策對于宏觀經濟的調控效果。在貨幣政策規則 1下，宏觀審慎工具的使用相對加大了產出與房價的波動幅度，對通貨膨脹和利率的影響不明顯。這說明，在貨幣政策沖擊下，宏觀審慎政策的實施與貨幣政策的執行存在潛在的沖突，宏觀審慎政策不能起到減緩房價與產出波動的目的。貨幣政策規則 2的脈沖響應結果與規則 1類似，這就表明，當中央銀行執行非公開的貨幣政策時，多目標的貨幣政策對經濟變量的影響沒有區別，且宏觀審慎政策的實施會與貨幣政策產生沖突。在貨幣政策規則3下，結合宏觀審慎工具的使用，各個變量對貨幣政策沖擊的反應方向不變，但沖擊效果和持續性比前兩種規則都好。與前三種貨幣政策規則相比，在貨幣政策規則4中，除了通貨膨脹的持續性較大以外，貨幣政策對其他變量的沖擊效果基本一致。

圖3 主要經濟變量對單位正向貨幣政策沖擊的脈沖響應

（三）福利分析

根據 Woodford(2003)、Gali(2008)以及 Gali和 Monacelli(2005)的研究，本文使用福利損失函數的方法來對貨幣政策與宏觀審慎的效果進行福利分析。根據Gali(2008)的推導，福利損失函數W可以定義成穩態消費的一個比率：

上述方程(31)可以寫成遞歸的形式，但是從統計的角度講，我們對通貨膨脹與產出的二階矩更感興趣。因此，本文將式(31)寫成預期的關于通貨膨脹與產出方差的每期福利損失函數V的形式：

其中，λ= (1 -βθ) (1 -θ)/θ。根據式(32)，我們計算出四種貨幣政策在包含與不包含宏觀審慎政策的情況下的福利損失V情況，如表4所示。

表4 各種貨幣規則在包含與不包含宏觀審慎政策情況下的福利損失

根據福利損失的結果可知，當央行采用貨幣政策規則 1(對通貨膨脹、產出和房價波動做出反應)、規則3(僅對通貨膨脹做出反應)、規則4(僅對產出波動做出反應)時，在包含宏觀審慎政策的情況下家庭部門的福利損失較小，這說明貨幣政策與宏觀審慎政策相結合可以極大地減少福利損失。除此之外，貨幣政策規則1、規則2(對通貨膨脹和產出波動做出反應)、規則 3在包含與不包含宏觀審慎政策下福利損失程度依次增加，且貨幣政策規則 1在包含宏觀審慎政策時福利損失最小，這說明政策目標多元化的貨幣政策效果更好，且對房價做出反應的貨幣政策與對房價和產出做出反應的宏觀審慎政策相互配合能夠提高家庭部門的福利，為最優的貨幣政策與宏觀審慎政策組合，這也與前文中在住房需求沖擊下的最優政策組合的選擇相一致。

（四）穩健性分析

為保證實證結果的穩健性和可靠性，本文從以下兩個方面對實證結果進行穩健性檢驗：在數據選取方面，我們采用國家統計局公布的商品住宅銷售價格指數替代度量住房價格對實證結果進行了重新估計，發現實證結果沒有顯著變化；其次，我們改變了模型中的參數設定重新對實證結果進行了估計。我們選擇了模型的核心參數(勞動替代彈性相關系數η，利率對房價的反應程度，貸款價值比對產出的反應程度)進行穩健性分析。在模型的估計中，我們將勞動替代彈性相關系數η分別設置為1、2、3；利率對房價的反應程度分別設置為0.1、0.2、0.3；貸款價值比對產出的反應程度分別設置為0.05、0.15、0.25，得到的實證結果沒有較大改變，說明本文實證結果較為穩健①限于篇幅，本文沒有給出穩健性分析結果，有興趣者可向作者索取。。

五、結論與政策建議

本文構建了包含儲蓄家庭部門、借貸家庭部門、房地產商、最終產品生產商、商業銀行、貨幣政策執行部門以及宏觀審慎政策執行部門共七個部門的新凱恩斯動態隨機一般均衡模型，研究了貨幣政策是否應當對股票價格做出反應、宏觀審慎政策的有效性以及不同貨幣政策規則與宏觀審慎政策的協調搭配問題。由于貨幣政策與宏觀審慎政策是否發揮作用與沖擊的類型有關(Lim等，2011)，因此，本文研究結論總結如下。

第一，在技術沖擊下，采用單一目標的貨幣政策規則即僅對通貨膨脹做出反應的規則3和僅對產出波動做出反應的政策規則4，可以較好地緩解房價的波動，且在引入宏觀審慎政策后，房價波動變得更為平緩，同時也能在較大程度上減弱通貨膨脹與利率的波動，有效降低金融系統性風險，實現宏觀經濟穩定。

第二，在住房需求沖擊下，在四種貨幣政策中納入宏觀審慎政策均能明顯地緩解房價的波動。除此之外，在對通貨膨脹、產出和房價波動做出反應的貨幣政策規則1中納入宏觀審慎政策可以較好地緩解產出、通貨膨脹和利率的波動。因此，貨幣政策規則1結合宏觀審慎政策是在經濟體受到住房需求沖擊時的最優政策組合，也就是說盯住房價的貨幣政策與宏觀審慎政策相互配合，能夠有效抑制房價上漲，較好地熨平經濟波動，這與Suh(2012)、Beau(2012)的研究結果類似。

第三，在貨幣政策沖擊下，當中央銀行執行非公開的貨幣政策時，多目標的貨幣政策對經濟變量的影響沒有區別，且宏觀審慎政策的實施會與貨幣政策產生沖突。單一目標僅對通貨膨脹做出反應的貨幣政策規則 3與宏觀審慎政策有效配合時政策實施的持續性較好，可以很好地緩解房價波動、控制信貸規模，能有效維護經濟與金融穩定，為最優的政策組合。

根據本文主要結論，我們提出如下政策建議：第一，從貨幣政策執行目標來看，貨幣當局在價格穩定與保持經濟增長的同時，應該將房地產價格作為貨幣政策目標的約束條件。房地產價格作為衡量金融周期的核心指標之一，可以通過財富效應和資產負債表的作用來影響實體經濟，所以貨幣當局應該充分利用房地產價格所包含的信息，密切關注房地產市場預期，并針對不同類型的房地產市場類型，通過綜合判斷失衡的對象、程度以及性質來制定有差別的貨幣政策。第二，從宏觀審慎政策來看，應當明確宏觀審慎部門的主管部門及其權限，并不斷豐富和完善宏觀審慎工具包，優化系統性金融安全狀態監測指標體系，完善宏觀審慎政策和微觀審慎監管之間相互協調、緊密配合的體制機制，根據不同貨幣政策實施規則配合有效的宏觀審慎政策。與此同時，完善宏觀審慎政策制定、規則設置以及政策協調之間關系，增強宏觀調控的前瞻性和有效性，防止出現“政策抵消”與“政策超調”(廖岷等，2014)。第三，健全貨幣政策和宏觀審慎政策的雙支柱調控框架。黨的十九大報告提出健全貨幣政策和宏觀審慎政策雙支柱調控框架，健全金融監管體系，守住不發生系統性金融風險的底線。在宏觀審慎監管方面要明確中央銀行的主導地位：一方面積極推動貨幣政策調控框架轉變，強化價格型工具的使用，不斷深化利率市場化改革，穩定宏觀經濟；另一方面要著手建立金融宏觀審慎框架，同時在時間水平上和空間水平上熨平經濟受到外部沖擊產生的波動，控制系統性風險。在時間軸上，利用資本水平和杠桿率等工具做逆周期調整，緩解金融體系順周期性；從空間軸上，主要是正確地識別并監管重要性金融機構的流動性、資本水平、總規模等，預防風險在不同金融機構之間的傳染。