我國居民房產(chǎn)抵押貸款、居民住房需求、價格傳導(dǎo)與經(jīng)濟波動

袁靖 劉曉華

（1.廈門大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，福建 廈門361005；2.山東工商學(xué)院 統(tǒng)計學(xué)院，山東 煙臺264005）

一、引言

住房作為生活必需品和投資品，在其消費過程中需要大量資金。而住房消費對資金的需求有兩個特點：一是資金需求量大。對大部分家庭和個人來說，購買一套住房要耗盡其所有的積蓄甚至大半生的收入。二是資金周轉(zhuǎn)期長。在個人住房抵押貸款中，貸款期限最長達30年，在整個還款期限內(nèi)，借款人始終存在還款的壓力。住房消費對資金需求的這種特點，決定了人們在購買住房過程中，必然會受到流動性約束的影響。

流動性約束理論認為，流動性約束下的消費較低。與不受流動性約束相比，面臨流動性約束的消費者，只能消費當(dāng)期的財富；消費者一旦預(yù)期到未來可能面臨流動性約束，當(dāng)期消費就會下降，并且在以后各期的消費都將受到流動性約束的影響。在缺乏消費信貸的環(huán)境下，如果家庭存在借貸約束，由于無法進行跨期預(yù)算，從而使購房者面臨較強的流動性約束。一旦購房者可以較容易地獲得個人住房抵押貸款，也就是說，購房者可以進行跨期預(yù)算，將未來收入拿來進行當(dāng)前消費，那么他面臨的流動性約束將大大降低，從而提高其購房能力，就會在很短的時間內(nèi)將購房需求釋放出來。對住房市場來說，由于新住房的建造需要花費一定的時間，可以認為住房供應(yīng)短期是固定的。從住房價格形成機制的供求關(guān)系分析來看，因購房需求增加，而住房短期供給又不變，在短期內(nèi)必然會推動住房價格的增長。

房地產(chǎn)抵押貸款模式起源于西方20世紀30至40年代，我國于1986年由中國建設(shè)銀行率先開辦了居民個人住房抵押貸款業(yè)務(wù)。中國建設(shè)銀行于1988年設(shè)立了房地產(chǎn)信貸部，并開啟了第一筆用于個人購置商品房的抵押貸款。此后，建行的個人住房抵押貸款業(yè)務(wù)迅速發(fā)展。其中最為重要的是住房抵押貸款的開展為政府的決策提供了一個選擇性的貨幣政策工具。到目前為止，央行通過住房抵押貸款反經(jīng)濟周期經(jīng)歷了兩個相反的階段。1997年我國出現(xiàn)了通貨緊縮，人們要尋求新的經(jīng)濟增長點，1998年4月，央行便在《加大住房信貸投入，支持住房建設(shè)與消費的通知》中，明確指出住房建設(shè)為國民經(jīng)濟新的增長點，各商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)調(diào)整貸款結(jié)構(gòu)，積極支持住房建設(shè)和消費。緊接著央行又在5月26日的《關(guān)于改進金融服務(wù)，支持國民經(jīng)濟發(fā)展的指導(dǎo)意見》中強調(diào)，應(yīng)當(dāng)加大住房信貸投入，促進住房消費，支持住房建設(shè)。但是，2002年中國的經(jīng)濟增長率出現(xiàn)了明顯的回升，投資、信貸和貨幣供應(yīng)量的增長率也開始上升。2003年初，有關(guān)中國房地產(chǎn)泡沫的聲音越來越大。央行在2003年6月份頒布了《關(guān)于進一步加強房地產(chǎn)信貸業(yè)務(wù)管理的通知》，這帶有明顯的緊縮信號。2004年10月28日，央行將商業(yè)銀行的存貸款利率提高了0.27個百分點。但在采取這些緊縮性政策之后，房地產(chǎn)市場價格并沒有出現(xiàn)明顯的回落，在2005年3月17日，央行又取消了住房抵押貸款的優(yōu)惠利率，將現(xiàn)行的住房貸款優(yōu)惠利率回歸到同期貸款利率水平，實行下限管理，下限利率水平為相應(yīng)期限檔次貸款基準利率的0.9倍，商業(yè)銀行法人可根據(jù)具體情況自主確定利率水平和內(nèi)部定價規(guī)則；對房地產(chǎn)價格上漲過快的城市或地區(qū)，個人住房貸款最低首付款比例可由現(xiàn)行的20%提高到30%。房產(chǎn)抵押貸款、居民房產(chǎn)需求及房價與經(jīng)濟波動之間關(guān)聯(lián)性是制定未來房產(chǎn)政策的重要依據(jù)。

二、相關(guān)文獻綜述

與本文相近的研究包括梁斌、李慶云（2011）［1］考察了貨幣政策對房地產(chǎn)價格波動的影響機制，結(jié)論是中國貨幣政策總體上是寬松的，房地產(chǎn)成本沖擊是房地產(chǎn)價格波動的主要因素。譚政勛、王聰（2011）［2］基于動態(tài)隨機一般均衡視角討論了信貸擴張、房價波動影響金融穩(wěn)定的經(jīng)驗機制，認為房價波動、信貸波動以及兩者聯(lián)合波動影響我國銀行穩(wěn)定，銀行反饋機制引起宏觀經(jīng)濟波動。劉蘭鳳、袁申國（2011）［3］基于DSGE模型考察了我國貨幣政策對房價、投資和消費的影響程度較大。駱永民、伍文中（2012）［4］分析了房產(chǎn)稅改革和房價變化所可能產(chǎn)生的宏觀經(jīng)濟效應(yīng)，結(jié)論認為房價適度上漲在短期內(nèi)對宏觀經(jīng)濟具有負面效應(yīng)，但負面效應(yīng)對最終消失轉(zhuǎn)變?yōu)檎虼龠M作用，超過一定限度的房價上漲會給宏觀經(jīng)濟帶來嚴重的負面影響。王云清、朱啟貴及談?wù)_（2013）［5］構(gòu)建了一個包含商業(yè)和房地產(chǎn)兩個部門的新凱恩斯主義DSGE模型，結(jié)論顯示出貨幣政策、房地產(chǎn)需求偏好、房地產(chǎn)部門技術(shù)、房地產(chǎn)部門工資加成的沖擊能夠解釋大部分房價波動，房地產(chǎn)部門技術(shù)、房地產(chǎn)部門工資加成、貨幣政策的沖擊能夠解釋約95%房地產(chǎn)產(chǎn)量波動。

但以上研究都沒有考慮家庭將房產(chǎn)作為抵押品進行消費，由于房產(chǎn)本身既是消費品也是投資品，并且家庭通過房地產(chǎn)抵押貸款從銀行獲得信貸支持，這一特征影響居民消費、企業(yè)投資從而對宏觀經(jīng)濟及房價產(chǎn)生反饋機制，導(dǎo)致房價與全社會產(chǎn)出、消費、投資等宏觀變量聯(lián)合波動。

本文基于1999年—2013年我國個人房產(chǎn)抵押貸款與宏觀經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)，實證分析個人住房抵押貸款與我國宏觀經(jīng)濟波動之間的聯(lián)動及滯后關(guān)系，用以說明我國個人住房抵押貸款的反周期特征，并且為將住房抵押貸款與宏觀經(jīng)濟聯(lián)合建模提供科學(xué)依據(jù)。本文借鑒Kiyotaki和Moore［6］的信貸配給理論及觀點，將個人房產(chǎn)抵押貸款特征引入DSGE模型，模型采用貝葉斯估計方法，并且對模型進行模擬和脈沖相應(yīng)分析。

三、我國個人住房抵押貸款及經(jīng)濟波動的特征

1988年，國務(wù)院辦公廳印發(fā)有關(guān)房改的通知及轉(zhuǎn)發(fā)國務(wù)院住房改革領(lǐng)導(dǎo)小組意見后，其他的國家專業(yè)銀行如工行、農(nóng)行、中行等也都設(shè)立了住房信貸部，并陸續(xù)開發(fā)了個人住房抵押貸款業(yè)務(wù)。截止到2010年，四大國有控股商業(yè)銀行工大38 271.76億元，是15家上市銀行全部個人住房抵押貸款總額的71.9%，是單一銀行中此項貸款數(shù)額最大的一個群體。個人住房抵押貸款在全部貸款中的占比一般都在15%左右，其中建行2010年達到19.25%。在個人消費信貸中，住房抵押貸款的占比都在60%以上，其中建行高達79.71%。其他股份制銀行的個人住房抵押貸款情況相差較大，招商銀行和興業(yè)銀行個人住房抵押貸款雖然總額遠不及四大銀行，但其在全部貸款中的占比已超過20%。浦發(fā)銀行和北京銀行個人住房抵押貸款的總額不大，但其在個人消費貸款中的占比均超過80%。

表1 2010年個人住房抵押貸款各銀行機構(gòu)數(shù)據(jù)一覽

本文選用我國1999-2013年的經(jīng)濟數(shù)據(jù)，文中數(shù)據(jù)均進行對數(shù)線性化和H-P濾波處理，目的是消除時間序列中的趨勢成分，只保留波動成分。個人住房抵押貸款選用我國個人住房抵押貸款余額數(shù)據(jù)，本文的真實GDP以國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)進行折算，就業(yè)指標參考黃賾琳（2005）［7］的建議，采用就業(yè)率即就業(yè)人數(shù)除以總?cè)丝谧鳛閯趧庸┙o的替代指標，投資指標采用固定資產(chǎn)形成總額數(shù)據(jù)，并采用固定資產(chǎn)價格指數(shù)進行折算，所有真實值的估算均以1999年為基期，房價選用累計平均全國商品房銷售價格，相關(guān)結(jié)果見表2。

表2 1999-2013年中國經(jīng)濟變量特征

由表2可得以下結(jié)論：第一，從各變量的波動幅度來看，個人住房抵押貸款余額與房價、投資波動均大于產(chǎn)出波動，消費、就業(yè)均小于產(chǎn)出波動，且房價波動幅度最大，約是產(chǎn)出波動的3.22倍，就業(yè)波動幅度最小，只有產(chǎn)出波動幅度的2%～5%左右。第二，從各變量的協(xié)同關(guān)系來看，消費、投資、房價與產(chǎn)出均表現(xiàn)出明顯的順周期性，且消費與投資表現(xiàn)的更為顯著，而個人住房抵押貸款余額則表現(xiàn)出一定的逆周期性。第三，從各變量之間的相關(guān)性來看，房價、消費、投資與產(chǎn)出表現(xiàn)出明顯的正相關(guān)性，而個人住房抵押貸款與產(chǎn)出有一定的負相關(guān)?？傊?，我國房價波動較大，房產(chǎn)投資對全社會投資起到非常重要的作用，而對經(jīng)濟波動，住房抵押貸款的開展為政府的反經(jīng)濟周期提供了一個選擇性的貨幣政策工具。

四、模型構(gòu)建

Kiyotaki和Moore（1997）指出由于信貸配給因素的影響，企業(yè)以自身價值為抵押從商業(yè)銀行獲得貸款，在這種情況下，宏觀經(jīng)濟形勢就會通過企業(yè)信貸可得性來影響企業(yè)的投資水平，而企業(yè)的投資又作用于宏觀經(jīng)濟，因此，宏觀經(jīng)濟波動呈現(xiàn)較強的信貸周期特點。本文借鑒Kiyotaki和Moore的觀點，但僅考慮居民房產(chǎn)抵押貸款。經(jīng)濟包括代表性家庭和公司兩部門，有三種商品，勞動、消費品和房地產(chǎn)，居民的效用依賴于消費商品，購買房產(chǎn)及提供勞動獲得收入，并可以通過房地產(chǎn)作為抵押品進行融資購買債券，公司的效用僅依賴于生產(chǎn)消費品獲得利潤，因而需要勞動和資本作為投入。所有外生沖擊均服從于自相關(guān)AR（1）過程。

（一）代表性家庭

假定經(jīng)濟體包含無數(shù)個同質(zhì)的家庭，每個家庭偏好相同且能夠生存無窮期，家庭效用函數(shù)采用CRRA效用形式，家庭通過消費商品、擁有房地產(chǎn)及提供勞動、房產(chǎn)抵押貸款獲取資金及購買債券來獲得效用最大化，因而居民的效用函數(shù)為

上式為第t期居民效用的期望值，Cht為居民消費商品，Lht居民擁有房產(chǎn)，Nt勞動時間，β∈（0，1）折現(xiàn)因子，γh習(xí)慣形成參數(shù)，At為居民面臨的投資風(fēng)險溢價因素沖擊，φt為居民房產(chǎn)需求沖擊，ψt為勞動供給沖擊，At服從

＞0常數(shù)，ρa∈（-1，1）持續(xù)系數(shù)，σa標準差，εatiid正態(tài)過程。

常數(shù)，ρφ∈（-1，1）持續(xù)系數(shù)，σφ標準差，εφtiid正態(tài)過程，

常數(shù)，ρψ∈（-1，1）持續(xù)系數(shù)，σψ標準差，εψtiid正態(tài)過程，

＞0常數(shù)，ρθ∈（-1，1）持續(xù)系數(shù)，σθ標準差，εθtiid正態(tài)過程，

設(shè)qit為房價，wt為居民實際工資，St為居民購買房產(chǎn)，

居民戶面臨的預(yù)算限制條件為

（二）公司

公司雇傭勞動力生產(chǎn)產(chǎn)品，生產(chǎn)函數(shù)為

Yt產(chǎn)出，Kt-1，Nt代表資本和勞動投入，α∈（0，1）為為資本產(chǎn)出彈性，資本積累服從

It投資，投資穩(wěn)定狀態(tài)增長率，Ω＞0為成本調(diào)整參數(shù)，δ為折舊率。

Zt為技術(shù)沖擊，服從

＞0常數(shù)，ρz∈（-1，1）持續(xù)系數(shù)，σz標準差，εztiid正態(tài)過程。

（三）市場出清及均衡系統(tǒng)

給定經(jīng)濟中代表性家庭的偏好、廠商的技術(shù)水平和資源約束，模型狀態(tài)變量包括投資、消費、房價、產(chǎn)出和就業(yè)，模型沖擊包括投資風(fēng)險溢價沖擊、居民房產(chǎn)需求沖擊、勞動供給沖擊、抵押品沖擊沖擊及技術(shù)沖擊。當(dāng)經(jīng)濟達到均衡狀態(tài)時，代表性家庭實現(xiàn)效用最大化、代表性廠商實現(xiàn)利潤最大化。并且消費品市場、勞動力市場及房產(chǎn)市場均出清。

五、實證分析

（一）模型參數(shù)估計

本文模型中參數(shù)的賦值方法分為兩種，一是對于靜態(tài)參數(shù)采用校準的方法進行賦值，二是對于動態(tài)參數(shù)采用貝葉斯估計的方法進行賦值。

1.靜態(tài)參數(shù)校準

關(guān)于資本產(chǎn)出彈性的取值，國內(nèi)多采用張軍等（2003）［8］的做法，構(gòu)造人均產(chǎn)出與人均資本存量之間的計量回歸模型，估算出資本產(chǎn)出彈性，有關(guān)這方面參考文獻眾多，本文不再做相關(guān)推導(dǎo)，直接采用比較具有代表性的結(jié)果，資本產(chǎn)出彈性取為0.50。本文采用1978-2012年的物價水平來校準居民的主觀貼現(xiàn)率，根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的年度居民消費價格指數(shù)，可估算出1978-2012年間物價水平平均上升了3.3%，故主觀貼現(xiàn)率設(shè)定為96%。國內(nèi)關(guān)于習(xí)慣形成參數(shù)的估計做了許多實證研究，但是得到的估計值差異較大，杭斌（2010）［9］的估計值分別為0.44和0.45，賈男和張亮亮（2011）［10］的估計結(jié)果僅為0.23，本文校準后的結(jié)果為。對于價格調(diào)整概率，其反映粘性價格程度，陳昆亭、龔六堂（2006）［11］取值為0.6，這意味著廠商平均調(diào)價周期為2.5個季度，本文即取值0.6。對于折舊率國內(nèi)研究年度值大多設(shè)定為10%（龔六堂、謝丹陽（2004）［12］、杜清源、龔六堂（2005）［13］），對應(yīng)的季度值為2.5%，本文取2.5%。

2.動態(tài)參數(shù)校準

由于動態(tài)參數(shù)不能夠直接獲得，為了保證參數(shù)的精確性，本文采用Bayes方法進行估計。由于動態(tài)參數(shù)是五種沖擊的一階自回歸參數(shù)和波動參數(shù)，故本文采用了1999-2013年我國的宏觀經(jīng)濟及房價波動數(shù)據(jù)作為樣本。關(guān)于相關(guān)參數(shù)初值與先驗分布的選取，本文遵循以下過程：一是關(guān)于先驗均值的選取，根據(jù)已有文獻的估算，技術(shù)沖擊一階相關(guān)系數(shù)的均值多數(shù)在0.7左右，故本文的先驗均值取為0.75；關(guān)于居民房產(chǎn)需求沖擊先驗均值的選取，根據(jù)我國商品房銷售額數(shù)據(jù)設(shè)定為0.35；關(guān)于投資風(fēng)險溢價沖擊、勞動供給沖擊及抵押品沖擊參照Gerali（2010）［14］，設(shè)定為0.35。關(guān)于五種沖擊的隨機擾動項先驗均值的選取，由于相關(guān)國內(nèi)文獻對外生沖擊的標準差的估計值均在0.02-0.08之間（如黃賾琳［7］，2005），故本文隨機擾動項的先驗均值均取為0.05。二是關(guān)于先驗分布的選取，本文參考相關(guān)外文文獻的做法，一階自回歸參數(shù)均服從Beta分布，波動參數(shù)均服從較為分散和平滑的逆伽瑪（Inv.Gamma）分布（如 Gerali等［14］，2010）。

表3 動態(tài)參數(shù)的Bayes估計結(jié)果

（二）模型沖擊脈沖響應(yīng)分析

為了分析技術(shù)沖擊、投資風(fēng)險溢價沖擊、居民房產(chǎn)需求沖擊、勞動供給沖擊和抵押品沖擊對宏觀經(jīng)濟波動及房價影響的動態(tài)特征，本節(jié)分別給出了1%單位的正向沖擊條件下，產(chǎn)出、消費、投資、就業(yè)和房價的脈沖響應(yīng)變化，圖1—圖5分別表示五種沖擊對宏觀經(jīng)濟變量和房價的脈沖響應(yīng)。

第一，脈沖響應(yīng)顯示，居民將房產(chǎn)作為抵押獲取資本進行投資如購買債券，面臨投資風(fēng)險溢價沖擊后，房價、產(chǎn)出、消費、投資及就業(yè)5個變量都將先上升后下降回復(fù)均衡狀態(tài)，房價反應(yīng)最為迅速，其次為產(chǎn)出和投資，最后為消費和就業(yè)，這符合個人房產(chǎn)抵押貸款與宏觀經(jīng)濟波動之間傳導(dǎo)機制，一旦債券市場面臨不確定性沖擊，包括利率變化等市場因素，房價會緊接隨之升高，導(dǎo)致產(chǎn)出短期內(nèi)提高，投資加大，但最終會回復(fù)均衡狀態(tài)；第二，居民將房產(chǎn)作為抵押獲取資本需要支付抵押品利率，因而如果房產(chǎn)抵押市場面臨不確定沖擊，如抵押貸款利率發(fā)生變化或抵押貸款期限延長，房價、產(chǎn)出、消費、投資及就業(yè)5變量都將先下降后上升回復(fù)均衡狀態(tài)，依然是房價反應(yīng)最為迅速，其次為產(chǎn)出和投資，最后為消費和就業(yè)，這也符合個人房產(chǎn)抵押貸款與宏觀經(jīng)濟波動之間傳導(dǎo)機制；第三，居民房產(chǎn)需求沖擊下房價迅速攀升，緊接著投資、產(chǎn)出、就業(yè)和消費，這符合我國歷史實際經(jīng)濟發(fā)展狀況，我國房地產(chǎn)市場發(fā)展與宏觀經(jīng)濟增長有明顯的同周期趨勢，國內(nèi)生產(chǎn)總值增長快的年份往往也是房地產(chǎn)投資和銷售額大幅增長的年份，比如2007年我國宏觀經(jīng)濟在奧運等因素的刺激下步入新一輪的快速上漲周期，與之相應(yīng)的房地產(chǎn)價格也開始新一輪的飛速上漲，同樣，宏觀經(jīng)濟增長率的回落也會使得房地產(chǎn)市場發(fā)展減速，受到國際金融危機的影響，從2008—2009年我國宏觀經(jīng)濟增長放緩，房地產(chǎn)市場在經(jīng)歷了長時間的高速增長后開始步入調(diào)整期，房地產(chǎn)開發(fā)投資和銷售的增長率均有所回落，從2008年的房地產(chǎn)銷售額更是出現(xiàn)首次負增長，房地產(chǎn)投資占全社會固定資產(chǎn)投資比例自2000年以來就一直超過15%，在目前我國的經(jīng)濟增長還主要依賴投資拉動的時期，房地產(chǎn)投資已經(jīng)成為促進我國經(jīng)濟增長的重要推動力量，因而房產(chǎn)需求沖擊下房價攀升是促進房地產(chǎn)投資的主要動因。模型脈沖響應(yīng)結(jié)果顯示模型對現(xiàn)實經(jīng)濟擬合效果較好，并實證驗證了居民房產(chǎn)抵押貸款與宏觀經(jīng)濟波動之間的傳導(dǎo)機制及聯(lián)動關(guān)系。

圖1 投資風(fēng)險溢價沖擊脈沖相應(yīng)圖

圖2 抵押品沖擊脈沖相應(yīng)圖

給定1%的正向技術(shù)沖擊，使得產(chǎn)出逐漸偏離原來的穩(wěn)定狀態(tài)，在第5期后重新達到新的穩(wěn)定狀態(tài)；給定1%的正向勞動供給沖擊，產(chǎn)出偏離穩(wěn)定狀態(tài)約0.01%后逐漸回歸，并在32期后重新回到穩(wěn)態(tài)水平；給定1%的正向投資風(fēng)險溢價沖擊，產(chǎn)出偏離穩(wěn)態(tài)大約0.03%后迅速恢復(fù)，并在6期后重新回到穩(wěn)態(tài)水平；給定1%的正向居民房產(chǎn)需求沖擊，使得產(chǎn)出逐漸偏離原來的穩(wěn)定狀態(tài)，在第5期后重新達到新的穩(wěn)定狀態(tài)；給定1%的正向抵押品沖擊，使得產(chǎn)出逐漸偏離原來的穩(wěn)定狀態(tài)，在第35期后重新達到新的穩(wěn)定狀態(tài)。通過比較可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)沖擊和投資風(fēng)險溢價沖擊對產(chǎn)出的影響較為顯著，且為正向的，由于生產(chǎn)技術(shù)的單位根特征，使得技術(shù)沖擊具有擴散機制，正向的技術(shù)沖擊會使經(jīng)濟達到新的穩(wěn)定狀態(tài)。

圖3 居民房產(chǎn)需求沖擊脈沖相應(yīng)圖

圖4 技術(shù)沖擊脈沖相應(yīng)圖

圖5 勞動供給沖擊脈沖相應(yīng)圖

給定1%的正向技術(shù)沖擊，投資和就業(yè)均逐漸偏離原來的穩(wěn)定狀態(tài)，并大約在25期后重新達到新的穩(wěn)定狀態(tài)，而消費偏離穩(wěn)定狀態(tài)約0.04%后逐漸回歸，并在30期后重新回到穩(wěn)定狀態(tài)水平；給定1%的正向勞動供給沖擊，投資和就業(yè)分別偏離穩(wěn)定狀態(tài)約2.5%和1.2%后逐漸回歸穩(wěn)定狀態(tài)，而消費則偏離穩(wěn)定狀態(tài)約0.7%后逐漸回歸，并在40期后重新回到穩(wěn)態(tài)水平；給定1%的正向投資風(fēng)險溢價沖擊，投資和就業(yè)分別偏離穩(wěn)定狀態(tài)約4.2%和1.3%后逐漸回歸穩(wěn)定狀態(tài)，而消費則偏離穩(wěn)態(tài)約1.2%后逐漸回歸，并在40期后重新回到穩(wěn)態(tài)水平；給定1%的正向居民房產(chǎn)需求沖擊，投資和就業(yè)逐漸偏離原來的穩(wěn)定狀態(tài)，并大約在15期后重新達到新的穩(wěn)定狀態(tài)，而消費則先正向偏離穩(wěn)定狀態(tài)約2%后反向偏離約12%逐漸回歸；給定1%的正向抵押品沖擊，投資和就業(yè)分別偏離穩(wěn)定狀態(tài)約3%和0.6%后逐漸回歸穩(wěn)定狀態(tài)，而消費則緩慢偏離穩(wěn)定狀態(tài)約0.2%后逐漸回歸。

表4 模型方差分解

給定1%的正向技術(shù)沖擊，使得房價偏離穩(wěn)定狀態(tài)約0.06%后逐漸回歸，并在15期后重新回到穩(wěn)態(tài)水平；給定1%的正向勞動供給沖擊，使得房價逐漸偏離原來的穩(wěn)定狀態(tài)，在第5期后重新達到新的穩(wěn)定狀態(tài)；給定1%的正向投資風(fēng)險溢價沖擊，使得房價偏離穩(wěn)定狀態(tài)約0.25%后逐漸回歸，并在10期后重新回到穩(wěn)態(tài)水平；給定1%的正向居民房產(chǎn)需求沖擊，使得房價迅速穩(wěn)定狀態(tài)約0.05%后逐漸回歸，并在10期后重新回到穩(wěn)態(tài)水平；給定1%的正向抵押品沖擊，使得房價偏離穩(wěn)定狀態(tài)約0.2%后逐漸回歸，并在25期后重新回到穩(wěn)態(tài)水平。

從影響的程度及持續(xù)性方面考慮，抵押品沖擊及房產(chǎn)需求沖擊對房價影響最為顯著；我國居民房產(chǎn)需求沖擊和投資風(fēng)險溢價沖擊對房價的影響大約為1年半，而抵押品沖擊對我國房價影響大約為1年，投資風(fēng)險溢價沖擊和抵押品沖擊對我國產(chǎn)出和投資的影響大約為2年半，而居民房產(chǎn)需求沖擊對我國產(chǎn)出和投資影響大約為2年，這進一步佐證我國近年來居民房產(chǎn)需求造成房地產(chǎn)投資過熱，房價居高不下的事實。

（三）模型方差分解

對房地產(chǎn)價格和主要宏觀經(jīng)濟變量對6種結(jié)構(gòu)沖擊在1年、2年、2年半上進行方差分解，見以上表4所示。

方差分解結(jié)果顯示，技術(shù)沖擊能夠解釋產(chǎn)出波動的大部分，對于房價波動貢獻很少，勞動供給沖擊對產(chǎn)出和投資貢獻較大，但對房價波動貢獻不多。相對來說，居民房產(chǎn)需求沖擊能夠解釋房價格波動的90%，投資的30%～40%和產(chǎn)出的20%～30%，抵押品沖擊能夠解釋投資和產(chǎn)出10%～15%，這兩個金融沖擊一起可以解釋產(chǎn)出波動的30%和投資的40%～55%。方差分解顯示居民住房需求沖擊是房價波動的最主要原因，住房需求沖擊和抵押品沖擊是房價和投資、消費聯(lián)動的最根本原因。

六、結(jié)論

本文借鑒Kiyotaki和Moore的信貸配給理論及觀點，創(chuàng)新性將個人房產(chǎn)抵押貸款特征引入DSGE模型，模型采用貝葉斯估計方法，并且對模型進行模擬和脈沖相應(yīng)分析，實證結(jié)果顯示模型較好擬合我國現(xiàn)實經(jīng)濟，實證驗證了居民房產(chǎn)抵押貸款與宏觀經(jīng)濟波動之間的傳導(dǎo)機制及聯(lián)動關(guān)系，并進一步佐證了我國近年來居民房產(chǎn)需求造成房地產(chǎn)投資過熱，房價居高不下的事實。

目前隨著房地產(chǎn)市場泡沫的逐漸增大，房地產(chǎn)市場風(fēng)險不斷積聚，個人住房貸款在各家銀行受到嚴格限制，不僅嚴格執(zhí)行首套房首付比例30%，二套房首付比例50%的要求外，商業(yè)貸款利率已經(jīng)在早期的基準利率打七折到目前的上浮10%左右，融資成本上升了50%，除此以外，在資金流動性趨緊的情況下，銀行授信額度極為緊張，經(jīng)常出現(xiàn)貸款審批通過卻沒有貸款額度發(fā)放的情況出現(xiàn)。面對這種抵押品沖擊，我國應(yīng)及時疏通房產(chǎn)抵押貸款與宏觀經(jīng)濟影響房價、投資及消費的這一傳導(dǎo)途徑，以實現(xiàn)房價與宏觀經(jīng)濟運行的良性波動機制。

［1］梁斌，李慶云.中國房地產(chǎn)價格波動與貨幣政策分析——基于貝葉斯估計的動態(tài)隨機一般均衡模型［J］.經(jīng)濟科學(xué)，2011（3）：17-32.

［2］譚政勛，王聰.中國信貸擴張、房價波動的金融穩(wěn)定效應(yīng)研究——動態(tài)隨機一般均衡模型視角，［J］金融研究，2011（8）：57-71.

［3］劉蘭鳳，袁申國，住房價格、住房投資、消費與貨幣政策，基于金融加速器效應(yīng)的DSGE模型研究［J］.廣東金融學(xué)院學(xué)報，2011（5）：3-15.

［4］駱永民，伍文中，房產(chǎn)稅改革與房價變動的宏觀經(jīng)濟效應(yīng)［J］.金融研究，2012（5）：1-14.

［5］王云清，朱啟貴，談?wù)_，中國房地產(chǎn)市場波動研究——基于貝葉斯估計的兩部門DSGE模型［J］.金融研究，2013（3）：101-113.

［6］Kiyotaki N，J Moore：“Credit Cycles，”.Journal of Political Economy［J］.105（2）；211-248.

［7］黃賾琳.中國經(jīng)濟周期特征與財政政策效應(yīng)［J］.1997，經(jīng)濟研究，2005（6）.

［8］張軍，章元.對中國資本存量K的再估計［J］.經(jīng)濟研究，2003（6）.

［9］杭斌.城鎮(zhèn)居民的平均消費傾向為何持續(xù)下降——基于消費習(xí)慣形成的實證分析［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2010（6）.

［10］賈男，張亮亮.城鎮(zhèn)居民消費的 “習(xí)慣形成”效應(yīng)［J］.統(tǒng)計研究，2011（8）.

［11］陳昆亭，龔六堂，鄒恒甫.什么造成了經(jīng)濟增長的波動，供給還是需求？——中國經(jīng)濟的RBC分析［J］.世界經(jīng)濟，2004（4）.

［12］龔六堂，謝丹陽.我國省份間的要素流動和邊際生產(chǎn)率的差異分析［J］.經(jīng)濟研究，2004（1）.

［13］杜清源，龔六堂.帶“金融加速器”的RBC模型［J］.金融研究，2005（4）.

［14］Gerali A，Neri S，Sessa L.and Sifnoretti，F(xiàn).M.Credit and Banking in a DSGE Model of the Euro Area［J］.Journal of Money，Credit and Banking，2010（42）：107-141.