房地產市場調控的政策2具協同與宏觀經濟穩定
——基于TANK-DSGE 模型的模擬分析

孫祥棟 王紅雨 尹彥輝 張勃

（1.北京化工大學，北京 100029；2.山東管理學院，濟南 250357）

內容提要：為探討房地產稅改革、住房信貸、利率政策等房地產市場調控工具的作用效果及其影響機制，本文構建了包含兩類異質性家庭和房地產部門的TANK-DSGE模型，模擬分析房地產稅改革、住房信貸調控、貨幣政策等單一工具及其政策組合對宏觀經濟變量的作用及其傳導機制。研究發現：按照上海、重慶房地產稅改革試點的稅率水平征收房地產稅，在有效控制房價的同時，還會對經濟增長產生一定的抑制作用；按照當前首套房首付比例，住房信貸的調控政策在有效遏制房價過快上漲現象的同時，將房地產市場的資金擠出，但伴隨一定的通脹壓力；參考當前全球“負利率”的貨幣環境背景，寬松的貨幣政策可以有效擴大需求，帶動就業和經濟增長，但同時會拉升房價，引致通貨膨脹。為實現多重調控預期，應考慮多種政策工具的搭配使用。

一、引言

房地產行業的發展直接影響宏觀經濟的穩定性，是驅動中國經濟發展的重要因素。進入21 世紀以來，房地產行業得到了迅速發展。[1]根據國家統計局數據，1998 年全國房地產開發投資額為3580 億元，到2020 年，增至147602 億元；同期，中國商品房平均銷售價格累計漲幅度高達380%。不斷攀升的房價使得國民生活負擔加重，嚴重制約了消費需求和其他行業的發展，過高的房價已成為國民經濟發展的阻礙。[2]2016 年以來，中央多次提出堅持“房子是用來住的、不是用來炒的”定位，成為當前房地產市場調控“一以貫之”的總基調。為防范房地產市場泡沫發生，推動宏觀經濟長期可持續發展，相關政策也陸續出臺。在此背景下，探討分析房地產市場調控政策與房地產市場調控效果、宏觀經濟穩定之間的關系，對確保我國經濟平穩運行具有重要的現實意義。

房地產稅改革作為中國財稅體制改革的重要一環，是當前房地產市場調控重點關注領域，是財政政策在房地產市場的主要體現。針對房地產稅政策，學者主要圍繞房產稅改革對房價的影響效應展開，多數研究表明房產稅改革對房價上漲具有明顯抑制效應。如駱永民和伍文中（2012）對房產稅改革與房價之間的關系進行分析，發現對持有住房征收房地產稅可以長期有效降低房價，并且還能平抑房價波動引起的宏觀經濟波動。[3]孟憲春等（2017）認為就政策調控效力持久性而言，房產稅政策要優于住房信貸政策，具有明顯抑制實際房價上漲的作用。[4]楊源源等（2021）研究表明，房產稅政策能有效遏制房價上漲，且對房價上漲的抑制能力明顯優于宏觀審慎政策，其對不同購房需求均表現為擠出效應。[5]也有部分學者研究認為房產稅改革抑制房價上漲的作用不顯著。如況偉大等（2012）通過考察OECD 國家房地產稅對房價的影響，指出房地產稅雖然可以抑制房價上漲，但其抑制作用有限。[6]除此之外，翟乃森（2021）研究結果顯示房地產稅改革并不能改變房價整體走勢，其存在類似“自動穩定器”的作用，可以有效縮短外生沖擊對于宏觀經濟的影響時間。[7]

住房信貸、貨幣政策也是影響房地產市場的重要因素。如在住房信貸方面，趙勝民和羅琦（2013）探討了住房信貸對房價的作用機制，發現信貸減少時會引起房價的劇烈波動。[8]張戈等（2012）探究房地產信貸在開發投資中的乘數效應時，發現緊縮型信貸政策對房地產開發投資有顯著影響。[9]在貨幣政策方面，侯成琪和龔六堂（2014）研究認為貨幣政策沖擊是決定房地產價格波動的關鍵因素。[10]張蕊等（2021）研究貨幣政策、資產價格與經濟波動之間的時變關系時發現隨著時間推移和資產價格泡沫增加，貨幣政策對宏觀經濟的傳導渠道的有效性在不斷降低。[11]2008 年金融危機后，各國開始高度重視房地產市場調控與金融系統穩定之間的聯系，通過貸款價值比（LTV）等政策工具，對房地產市場調控政策與宏觀經濟的關注點轉移到房地產金融宏觀審慎管理政策上來。[12，13]近年來，不少學者發現構建貨幣政策結合宏觀審慎政策的“雙支柱”調控機制更能在穩宏觀經濟增長和降房地產市場風險之間找到平衡。如馬理和范偉（2021）研究發現“雙支柱”調控可以有效控制房地產價格過快上漲和降低金融風險，并且有效促進實體經濟發展。[14]羅娜和程方楠（2017）以及Dominic 和Pau（2014）分析認為宏觀審慎政策與貨幣政策的協調效應不僅能對房價波動實現有效調控，而且能促進社會福利提升，減少宏觀經濟波動。[15，16]

研究方法上，房地產市場調控多基于DSGE 模型展開研究。Iacoviello（2005）最早通過DSGE 模型引入信貸約束刻畫借貸型家庭，并對住房信貸和貨幣政策在房地產市場調控中的作用進行分析。[17]陳詩一和王祥（2016）運用DSGE 模型研究貨幣沖擊與房地產價格波動的傳導關系時，指出貨幣政策能有效降低產出與通貨膨脹波動。[18]鄭忠華和邸俊鵬（2012）基于DSGE 模型研究房地產借貸與經濟波動時發現財政政策沖擊增加產出的同時，也使得房地產和借貸市場受到抑制，其對于儲蓄型家庭的影響要強于借貸型家庭。[19]高然和龔六堂（2017）基于考慮地方政府的土地財政行為的DSGE 模型，發現地方政府財政行為會將房地產市場的波動傳導到實體經濟，繼而放大消費、投資和產出波動。[20]

實踐層面，近年來，政府運用多種政策工具，出臺了一系列調控政策，促進房地產市場健康穩定。具體來看，主要涉及以下幾類：一是財稅政策。為實現產出均衡和經濟可持續增長等目標，政府借助財政收支與稅收政策進行相關調控，其在房地產市場主要通過房地產稅收政策實施調控。[21]2011 年，上海、重慶兩地試點征收個人住房房產稅，為我國全面開征房地產稅奠定基礎。二是貨幣政策。中央銀行調控貨幣供給量和利率實現既定經濟目標的措施和方針的總和，主要涉及利率政策、信貸政策、匯率政策等方面。其中，信貸政策是實現信貸資金優化配置并促進經濟結構調整的重要手段，針對當前房地產信貸增速過快的情況，各金融機構嚴格執行差別化住房信貸政策，加強審貸管理，精準打擊了房價炒作行為[22]；此外，利率作為貨幣政策實施的主要手段之一，隨著利率市場化改革的逐步推進，將在房地產市場調控體系中發揮愈加重要的作用。三是其他政策。除財政和貨幣政策外的其他政策工具，如限購政策、住房土地政策、城建拆遷政策及相關法律法規等[23-25]，此類政策工具具有較大的城市異質性。

梳理總結以往研究可以發現，現有文獻較為豐富，奠定了本文的研究基礎，但仍存在一定的局限性：一是多數研究側重于調控政策對房地產市場住房價格的直接影響，對宏觀經濟整體穩定運行的影響缺乏進一步探究。二是在DSGE 框架下探討房地產市場調控效應時，未從多個房地產市場調控政策工具協同效應視角考察其對宏觀經濟穩定的沖擊。鑒于此，本文將構建包含兩類異質性家庭和房地產部門的TANK-DSGE 模型，系統分析房地產稅改革、住房信貸調控以及利率政策及其政策組合對房價、住房投資、異質性家庭消費等宏觀經濟變量的作用和傳導機制，以期為房地產市場調控和宏觀經濟穩定提供有益的參考。

二、模型構建

在新凱恩斯主義框架下，結合中國實際經濟特征本文將構建具有房地產部門的動態隨機一般均衡模型。模型中包括兩類異質性家庭：儲蓄型家庭和借貸型家庭，分別用b 和s 表示，其中借貸型家庭占比為?，儲蓄型家庭占比為（1-?）。儲蓄型家庭不受流動性約束限制，而借貸型家庭需借貸購買房地產商品。此外，模型假設存在兩種類型的中間產品生產者，即非房地產產品的生產者和房地產產品的生產者。作為壟斷競爭者的中間產品生產廠商的產出被最終產品廠商用作投入，兩類家庭均從消費非房地產商品和房地產商品中獲得效用，并且房地產商品可以用作信貸市場的抵押品，借貸型家庭的借貸上限為貸款價值比（LTV），其中信貸市場的摩擦通過對借貸人的抵押約束引入。

（一）家庭

異質性家庭的一個重要區別在于儲蓄型家庭的貼現率高于借貸型家庭，貼現率的異質性使得資本流動保持平衡：儲蓄型家庭的收入用來消費和儲蓄，借貸型家庭是經濟系統中唯一的借貸者，通過消費Dtb和勞動N 進行決策，借貸型家庭最大化貼現效用為：

其中，βb是借貸型家庭主觀貼現因子，χ 和η 分別為消費和勞動的跨期替代彈性，φb是勞動在居民消費中的效用。參照Gali 和Monacelli（2008）、Funke等（2018）的研究，消費指數是非住房消費和房產持有量的加權平均值[13，26]：Db，t=，其中=Cb，thCb，t-1，Cb，t是非房產消費，Cb，t-1表示消費慣性，h 是測度其內在消費習慣的指數，Hb，t指房地產消費，ρt是房產在消費中所占比例，表示對房地產消費的偏好，影響房產商品和非房產商品之間的邊際替代率，刻畫了居民購房需求變化，其對數服從隨機游走過程。參照Pariès 和Notarpietro（2008）的研究[27]，借貸型家庭可以交易名義無風險債券，但無法參與國際市場籌措資金。借貸型家庭的預算約束為：

qt是房屋相對價格，πc,t表示通貨膨脹，Bb，t是銀行貸款，Rt-1是t-1 期的貸款利率，Wt表示特定部門的工資率，Ib，t=Hb，t-（1-δh）Hb，t-1表示房地產投資，τh，t是房地產稅，其對數服從AR（1）過程，δh表示房產折舊率，TRt表示政府一次性轉移支付。借貸型家庭不進行儲蓄，并受到信貸約束：

其中ωt表示貸款價值比（LTV），服從AR（1）過程，ωt=（1-ρω）ω+ρωωt-1+εω，t，1-ωt，表示貸款買房居民的最低首付比例，上式將借貸型家庭需要償還的貸款與房產的預期價值聯系起來，并假設我國借貸型家庭只進入國內抵押貸款市場，不考慮國際游資的影響。借貸型家庭在（2）（3）式的約束下最大化式（1），可得一階最優條件：

儲蓄型家庭通過消費和勞動決策最大化效用：

預算約束為：

其中et是名義匯率，It表示非住房投資，Bf，t為儲蓄型家庭購買的國外債券，R*t表示國外利率，Fj，t為家庭從擁有的中間產品廠商處獲得的利潤。其他變量均與借貸型家庭一致。最優化一階條件為：

家庭消費為綜合考慮國內外商品消費的指數：

（二）廠商部門

廠商部門分為中間產品廠商和最終產品廠商，最終產品利用中間產品來生產，生產函數為：

其中，j=C，H，Yj，t為j 商品總產出，Yj，t（i）為中間產品。最終產品廠商是價格接受者，在

上式的約束下，生產者利潤最大化問題為：

壟斷競爭的中間產品廠商和房地產廠商遵循Calvo 定價原則，設定每個部門每期有1-γj部分可以重新調整價格，本文參照Justiniano 和Preston（2010）的研究，假設剩余γj部分按照通脹程度進行價格優化[28]：

其中，j=C，H,上述假設下產生了傳統的加價原則，即公司將價格設定為當前和未來邊際成本的加價，由此可得新凱恩斯菲利普斯曲線，在穩態進行一階對數線性逼近可得：

（三）貨幣政策

假設中央銀行根據泰勒規則來調整名義利率實現物價穩定和經濟增長目標，其具體形式如下：

其中πC，t表示通貨膨脹，εtm表示外生的貨幣政策沖擊，參數φi表示相應的彈性。本文要研究宏觀審慎監管的作用。因此，將對傳統貨幣政策和宏觀審慎政策工具在穩定房價方面的效力進行比較分析。

（四）市場出清

非房產和房產的總消費量以及勞動等關系如下：

產出必須滿足：

三、模型的參數校準與貝葉斯估計

在對上述模型進行求解模擬分析前，須先對模型參數進行校準，為使模型更好地體現我國實際經濟運行特征，本文中模型參數賦值方法分為兩種：對于學術界具有廣泛共識的參數和確定性的穩態參數，本文利用標準的校準方法，參考中國現實經濟分析的經驗文獻，并基于中國實際經濟數據計算穩態值來對部分參數進行校準；對于那些難以校準的參數，本文利用中國實際經濟數據進行貝葉斯估計求解模型參數。

（一）參數校準

對于儲蓄型家庭的貼現因子βs，本文借鑒朱軍（2017）、徐雅婷和劉一楠（2019）的處理方式[29，30]，將一年期存款基準利率換算為季度利率并根據利率與貼現因子的關系等式求得βs的校準值為0.996，借貸型家庭的貼現率低于儲蓄型家庭，使用居民消費價格指數估計季度貼現因子將其校準為0.98。參考朱軍（2015）的研究[31]，將消費和勞動的跨期替代彈性的倒數χ 和η 分別校準為2 和3.4。參考駱永民和伍文中（2012）、Funke 等（2018）的研究[3，13]，將房地產的季度折舊率δh校準為0.0125。將住房偏好ρt取為0.2，考慮到我國居民對房地產的強偏好性，并結合譚政勛和王聰（2011）的研究[32]，本文將住房偏好校準為0.3。對于我國借貸型家庭占比?，本文借鑒肖爭艷和彭博（2011）、白仲林等（2019）的研究[33，34]，將其校準為0.7。參考毛豐付和李言（2017）將基準情形下抵押貸款家庭貸款額度參數ωt設定為0.7[35]。參考白仲林等（2016）的研究[36]，將不能調整價格的廠商比例γi設定為0.75。

（二）貝葉斯估計

本文使用2000 年-2018 年我國現實經濟季度數據進行貝葉斯估計，包括GDP、表征居民消費水平的社會消費品零售額、表征通貨膨脹率的物價指數CPI 和固定資產投資總額等共計4 個指標作為貝葉斯估計的外部觀察數據。首先對數據進行了X12 季節性調整、取對數以及HP 濾波處理，然后采用蒙特卡羅-馬爾科夫方法的隨機Metropolis-Hasting 算法得到相應參數的后驗分布。

四、動態模擬分析

為探討房地產稅改革、住房信貸調控以及貨幣政策沖擊對房價、住房投資、異質性家庭消費等宏觀經濟變量的影響及其傳導機制，本文基于上述理論模型及參數校準結果進行動態模擬分析。首先，為探究房地產稅改革的政策效應，參考上海、重慶房地產稅改革試點的稅率水平，考察了不同房地產稅率下房地產稅改革政策調控宏觀經濟的作用效果。其次，參考潘敏和周闖（2019）對不同信貸水平的校準[22]，分別考察了高信貸水平和低信貸水平下住房信貸調控政策影響房地產市場以及其他宏觀經濟變量的作用機制及作用效果進行分析。再次，基于對寬松貨幣政策效應去向，動態模擬分析了房地產市場表現及宏觀經濟波動情況。最后，探討了不同政策組合進行宏觀經濟調控的效果。

表1 貝葉斯參數估計結果

（一）不同稅率水平下房地產稅沖擊的政策效應

首先，本文分析了在房地產稅稅率水平為1.2%時，房地產稅改革沖擊下各宏觀經濟變量的波動。如圖1 所示，房地產稅沖擊的傳導機制為房地產稅沖擊→微觀個體決策→房地產市場。具體而言，當發生正向的房地產稅沖擊時，首先作用于微觀經濟個體，兩類家庭因持有房產均要繳納房地產稅，房地產稅支出增加了家庭的支出負擔，帶來負向的財富效應。相對于借貸型家庭而言，儲蓄型家庭的財富水平較高，其抵御風險的能力較強，因此繳納房地產稅對其消費的抑制作用較小，而借貸型家庭由于抵押資產價格下跌帶來的抵押貸款能力相應下降對消費的擠出效應更為顯著。并且，儲蓄型家庭的消費水平在短期的下降后還會呈微弱上升趨勢。供給水平不變的情況下，居民消費需求的降低導致通貨膨脹水平相應下降。進一步地，消費需求萎縮傳導至供給側，意味著對勞動和資本的需求相應減少，會帶來更大的就業壓力，并且總產出下降。對于房地產市場，正向的房地產稅沖擊直接增加居民持有房產的成本，會降低人們對房產的需求，進而房價下降。房價下降意味著房地產廠商的預期收入下降，因而房地產廠商調整投資水平使得房地產投資下降。此時由于征收房地產稅帶來的負向財富效應，房地產價格下降并不會刺激消費者的購買需求，因此房產存量呈上升趨勢。由此可見，征收房地產稅在調控房地產市場的同時，會對總消費、就業、通貨膨脹以及總產出產生抑制作用。針對房地產市場，房地產稅在有效控制房價、擠出房地產投資的同時，會造成房地產存量增加。

圖1 房地產稅改革的政策效應

進一步分析在不同房地產稅率水平下房地產稅沖擊的作用效果，由圖1 可見，總體而言，房地產稅改革對宏觀經濟的影響程度和持續時間均隨著稅率的上升而加強。高稅率水平（1.8%）下房地產稅沖擊的政策效應最大，低稅率水平（0.6%）下房地產稅沖擊的政策效應相對緩和。考慮到房地產稅改革在穩定房地產市場的同時對宏觀經濟的負向效應，并結合當前新冠肺炎疫情對全球經濟的沖擊以及我國高質量增長階段面臨的經濟下行的壓力，在進行房地產稅改革時，應循序漸進，統籌規劃，加強政策協調，在穩定房地產市場，改善財政負擔的同時盡量將其對宏觀經濟的沖擊降到最小。因此，本文進一步分析了住房信貸沖擊和貨幣政策沖擊的政策效應。

（二）不同住房信貸水平下信貸沖擊的政策效應

本文分別考察兩種限貸措施下住房信貸沖擊的政策效應。首先，考察首付水平為30%（LTV 率為70%）時住房信貸的負向沖擊對宏觀經濟的影響。由圖2 可見，在負向的住房信貸沖擊下，房地產市場呈收縮趨勢，實體經濟呈現繁榮趨勢。住房信貸水平下降一方面意味著借貸型家庭在購買住房時需要繳納的首付款增加，這直接降低了借貸型家庭購買房產的能力，并且使得其對耐用品的購買能力相應的下降。對于儲蓄型家庭而言，其流動性不受信貸率提升的影響，而借貸型家庭的購買力下降帶來的替代效應使其對商品消費需求增加。另一方面，住房信貸抵押水平的下降會降低借貸型家庭從抵押品中獲得的貸款。對于儲蓄型家庭而言，其流動性不受信貸率提升的影響，但借貸型家庭獲得的貸款降低后，購買力隨之下降，帶來的收入效應最終使其對商品消費需求下降，通過兩項效應疊加，借貸型家庭的消費需求呈現先降后升的趨勢。隨著住房需求下降帶來房價下行壓力，房地產投資減少的同時，房地產庫存先增后減。進一步地，住房信貸對家庭抵押貸款和房地產市場投資的擠出導致資金流入實體經濟，刺激商品生產企業的投資增加，進而刺激經濟增長，緩解就業壓力。并且，商品需求的增加帶來通貨膨脹壓力。綜上所述，合理地對住房信貸率進行調控，可以在有效的遏制房價過快上漲現象的同時，將房地產市場的資金擠出到實體經濟，促進經濟增長，但也伴隨著一定的通貨膨脹壓力。

圖2 住房信貸沖擊的政策效應

其次，本文考慮到在一些中小城市，首付比例相對較小，因此本文選取首付比為20%（LTV 率為80%）時住房信貸的負向沖擊對經濟系統的影響，并與基準情況進行對比分析。如圖2 所示，在同樣的住房信貸沖擊下，較高的房貸抵押率下，房地產市場的價格、投資以及存量與消費、產出以及就業等經濟變量的波動程度更大。這說明較高的信貸水平下，金融系統在進行信貸調控時，市場反應更為強烈。

（三）寬松貨幣沖擊的政策

結合當前我國宏觀調控的政策取向及全球“負利率”貨幣政策背景[37]，本文模擬了負向利率沖擊下宏觀經濟波動的情況。由圖3 可得，在負向利率沖擊下，房地產市場房價上漲，房地產投資增加、房地產庫存降低。消費需求、就業和總產出也主要以向上波動為主。利率下降，刺激私人投資增加，其中一部分流向非耐用品，一部分流入房地產市場。投資增加的同時拉動了勞動力需求，促進就業水平提升。利率降低還會使得儲蓄型家庭減少儲蓄，增加房產和非耐用品消費，對于借貸型家庭來說，利率降低意味著其住房信貸下的還款負擔下降，也會刺激其消費需求上升。房產需求增加導致房價上漲，非耐用品消費增加帶來了通貨膨脹壓力。綜上所述，寬松的貨幣政策可以有效擴大需求，帶動就業和經濟增長，但同時還會拉升房價，引致通貨膨脹。

圖3 負向利率沖擊的政策效應

（四）政策組合沖擊的效應分析

由上文分析可見，征收房地產稅、限貸政策和寬松的貨幣政策在進行宏觀調控時難以實現多重預期目標。鑒于此，為規避單一政策調控的弊端，實現穩增長、調結構，改善收入分配格局的高質量發展目標，貫徹房住不炒的宗旨，本文借鑒白仲林等（2019）的處理方式[34]，模擬分析了調控房地產市場的不同政策組合的政策效果。其中，房地產稅和住房信貸均考察基準情況下的政策效應，具體結果如表2 所示。

表2 政策組合的政策效應

考慮到推動我國宏觀經濟高質量發展的目標和當前新冠疫情帶來的經濟下行壓力，穩需求、調結構、促就業、穩增長是當前宏觀經濟政策加力提效的政策目標。因此，本文從經濟增長、改善就業、房住不炒和刺激消費需求四個維度出發，具體分析了政策組合對產出、就業、房價以及中低收入群體消費需求的影響。由表2可知，房地產稅與住房信貸的政策組合在降低房價的同時，對產出、中低收入群體的消費需求都產生抑制作用，房地產稅與貨幣政策組合對房價的調節作用不符合預期目標，其在刺激消費和經濟增長的同時沒有控制住房地產市場價格上漲的趨勢。

五、結論與啟示

房地產市場的穩定關系到我國供給側結構性改革的平穩運行，關系到我國經濟由高速度增長向高質量發展的順利轉變。特別是在全球經濟下行壓力下，房地產市場的平穩運行更顯得尤為重要。本文從我國實際經濟特征出發，構建包含異質性家庭和房地產部門的新凱恩斯DSGE 模型，模擬分析了房地產稅改革、住房信貸調控以及貨幣政策等政策工具及其組合對房價、住房投資、異質性家庭消費等宏觀經濟變量的作用及其傳導機制，以期為下一步的房地產稅改革和房地產市場調控提供一定的參考。本文發現：第一，征收房地產稅在有效控制房價、擠出房地產投資的同時，也會造成房地產存量增加，還會對總消費、就業、通貨膨脹以及經濟增長產生一定的抑制作用，這種作用隨著房地產稅率的升高而增強。第二，合理地對住房信貸率進行合理調控，可以在有效遏制房價過快上漲的同時，將房地產市場的資金擠出，促進經濟增長，但會伴隨一定的通脹壓力。并且金融系統在較高的信貸水平下進行信貸調控時，市場反應更為強烈。第三，寬松的貨幣政策可以有效擴大需求，帶動就業和經濟增長，但同時還會拉升房價，引致通貨膨脹。第四，為更好地實現多重調控預期，在進行房地產稅改革時，可考慮采取與住房信貸政策、貨幣政策搭配使用，以對沖房地產稅改革造成的負面影響。

根據上述結論，并結合當前我國的經濟現實，本文認為在進行房地產市場調控時，應特別注意以下兩點：第一，在進行房地產稅改革時，應循序漸進，根據不同地區和不同群體特征，采取階梯式的稅率結構，由低稅率入手、由小規模征收范圍入手并輔以其他稅費優惠以定公眾預期。第二，為更好地實現房地產市場調控預期和由高速增長向高質量發展的轉變，應統籌規劃，并加強政策協調，靈活搭配房地產稅、住房信貸和貨幣政策，在穩定房地產市場、改善財政負擔的同時，盡量將其對宏觀經濟的沖擊降到最低。