房地產(chǎn)市場的金融加速機制
——基于抵押品視角的研究

陳名銀，林 勇

（西北師范大學 經(jīng)濟學院，甘肅 蘭州 730000）

房地產(chǎn)市場的金融加速機制
——基于抵押品視角的研究

陳名銀，林 勇

（西北師范大學 經(jīng)濟學院，甘肅 蘭州 730000）

基于動態(tài)隨機一般均衡框架構(gòu)建模型，采用校準和貝葉斯技術(shù)對模型參數(shù)進行估計，并通過對比實際經(jīng)濟與模擬經(jīng)濟評價模型。通過引入貨幣政策、房地產(chǎn)偏好、供給和通脹四種沖擊，對比有無抵押品的模型以觀察房地產(chǎn)抵押品渠道視角的金融加速機制是否存在。研究發(fā)現(xiàn)，抵押品效應(yīng)是金融加速機制存在的重要原因。表現(xiàn)一是抵押品效應(yīng)存在時，各沖擊下的主要經(jīng)濟變量的波動更顯著，二是房地產(chǎn)作為重要資產(chǎn)，在抵押品效應(yīng)存在時房地產(chǎn)的財富效應(yīng)更明顯。

抵押品效應(yīng)；金融加速器；動態(tài)一般均衡模型；財富效應(yīng)

一、導(dǎo)言

1929年的大危機使人們認識到了金融因素在經(jīng)濟周期中所起的作用。對此，F(xiàn)isher(1933)研究提出了“債務(wù)-通貨緊縮”理論，指出經(jīng)濟繁榮階段的“過度負債”與經(jīng)濟蕭條階段的“債務(wù)清算”及“困境拋售”，是生成信貸周期的重要原因。1997年東南亞金融危機和2007年美國發(fā)生的次貸危機以及隨后發(fā)生的歐債危機越發(fā)使人們清楚地意識到金融摩擦對于理解經(jīng)濟周期的動態(tài)特征是至關(guān)重要的。越來越多的學者建模也開始考慮金融摩擦，帶有不完美金融市場(Imperfect FinancialMarkets)的模型大量涌現(xiàn)。金融摩擦的相關(guān)研究大致可分為兩大部分：其一是來自于Kiyotakiand Moore(1997)[1]的研究和Iacoviello(2005)的拓展。這部分研究通過引入借貸約束考慮金融摩擦，認為經(jīng)濟代理人是異質(zhì)的，分為借款人和貸款人，由于信息不對稱借方需提供抵押。因此，抵押品價格變動能夠影響借款人信貸額度，由此引入了金融摩擦。其二，來源于Bernanke etal.(1999)等的建模，現(xiàn)在將其稱為金融加速器模型(或者BGG模型)。信息不對稱的存在使得貸款人不能無成本地觀察到借款人的行為，貸款人無法有效地分散風險，對此貸款人就會要求一個外部融資溢價(External Finance Premium)，從而使得外部融資相對內(nèi)部融資更貴，外部融資溢價與借貸者的凈資產(chǎn)負相關(guān)。我們認為以上兩大類的研究中，抵押品渠道在金融摩擦中都起著重要作用，第一類研究中抵押品資產(chǎn)的多少是影響借貸約束的重要條件。第二類研究中，企業(yè)的抵押資產(chǎn)與代理成本具有反向關(guān)系，并且其順周期性導(dǎo)致代理成本具有逆周期性，代理成本的逆周期性則具有經(jīng)濟波動的放大效應(yīng)。

根據(jù)國際貨幣基金組織的數(shù)據(jù)顯示①衡量一國杠桿率的風險用負債與GDP的比例作為杠桿率的評價指標，并將總杠桿率分解為政府部門、非金融部門、金融部門、居民部門等4個部門的杠桿率。數(shù)據(jù)請參看http://www.imf.org/external/data.htm。，2005—2012年中國非金融部門(居民部門、非金融企業(yè)部門和政府部門)債務(wù)占GDP比率整體呈上升趨勢，杠桿率由139.3%上升至176.3%，累計上升約37個百分點，其中非金融企業(yè)部門杠桿率上升速度最快。根據(jù)標普數(shù)據(jù)，截至2013年底，中國非金融類公司（包括房地產(chǎn)行業(yè)）的債務(wù)總額共有12萬億美元，為GDP的120%。同時，作為房地產(chǎn)市場的消費端，住房抵押貸款已經(jīng)成為家庭消費貸款的主要部分。不管是企業(yè)還是個人，抵押品都是與借貸相關(guān)的重要因素，而且，房地產(chǎn)由于具有不可移動、折舊低、易于管理等特點。綜上可以看出，由于我國各個經(jīng)濟部門的巨大債務(wù)和房地產(chǎn)良好的抵押屬性，使得房地產(chǎn)市場的抵押渠道具備對經(jīng)濟產(chǎn)生影響的條件。

其實已經(jīng)有很多學者關(guān)注了抵押品效應(yīng)。Muellbauer and Murphy(1997)研究認為當借貸約束存在時，住房價值通過抵押品效應(yīng)(collateraleffect)影響家庭的借貸機會。Aokietal.(2004)認為住房作為家庭借貸的抵押品，擴張性的貨幣政策沖擊導(dǎo)致住房需求增加，從而房價上升，因此房主的資產(chǎn)凈值增加，凈值的增長降低了外部融資溢價，這將導(dǎo)致進一步增加住房需求，并通過溢出效應(yīng)，增加消費。Carstensen etal.(2009)抵押市場越發(fā)達，沖擊對經(jīng)濟的作用就更強，各個宏觀變量的影響也就越持久。Calzaetal.(2013)通過構(gòu)建兩部門的隨機動態(tài)一般均衡(DSGE)模型理順了一些事實：工業(yè)化國家抵押貸款市場特性明顯不同，貨幣政策沖擊對房地產(chǎn)投資和價格在抵押貸款市場更靈活的國家影響較明顯。Li(2000)等的研究還集中關(guān)注了家庭信貸在經(jīng)濟周期和貨幣政策傳導(dǎo)方面的作用，結(jié)論是和企業(yè)一樣，家庭部門金融加速器效應(yīng)也存在。

這些研究都認為在房地產(chǎn)市場中，通過抵押方式緊密地影響著經(jīng)濟波動。雖然國外已經(jīng)出現(xiàn)了大量關(guān)于抵押品效應(yīng)的研究，而國內(nèi)研究較為薄弱。國內(nèi)研究房地產(chǎn)市場金融加速機制的文獻中，部分是通過檢驗產(chǎn)出與信貸的非線性關(guān)系來研究金融加速器效應(yīng)(趙振全等，2007)[2]。這些文章結(jié)論值得商榷，原因是非對稱現(xiàn)象存在只是金融加速器效應(yīng)存在的必要而非充分條件。國內(nèi)較早采用一般均衡研究房地產(chǎn)對經(jīng)濟影響機制的是崔光燦(2006)[3]，通過建立一個包含金融加速器的模型發(fā)現(xiàn)房價的上漲會引發(fā)以房地產(chǎn)為抵押的信貸數(shù)量的增加，而信貸數(shù)量的增加又會反過來對房屋需求產(chǎn)生影響，提高房價，但是該文只是討論貨幣政策和技術(shù)沖擊帶來的經(jīng)濟波動。杜清源等(2005)在RBC模型引入金融加速器來分析金融信貸市場中存在的信息不對稱對經(jīng)濟所造成的影響。通過分析發(fā)現(xiàn)這些采用一般均衡理論的研究都是基于BGG(1999)等模型，即上文提到的研究金融摩擦的第二類研究。譚政勛等(2011)在建模時考慮了信貸約束，由于其研究重點是金融穩(wěn)定故沒有探討抵押品視角的金融加速器效應(yīng)，王云清等(2013)研究了房地產(chǎn)市場的波動，也借用了研究金融摩擦的第一類思路，考慮了抵押品效應(yīng)，但是沒有考慮家庭部門的信貸約束。

基于上述分析，我們將遵循Iacoviello(2005)和Iacoviello and Neri(2010)的研究方法，引入貨幣政策、需求、供給和成本四種沖擊來探討房地產(chǎn)市場中的基于抵押品視角的金融加速機制。本文其余部分的結(jié)構(gòu)安排如下：構(gòu)建帶有金融摩擦，包含四種沖擊的動態(tài)隨機一般均衡模型；參考已有文獻校準模型部分參數(shù)，利用中國2000年1季度到2014年1季度數(shù)據(jù)采用貝葉斯方法對模型其余結(jié)構(gòu)參數(shù)進行估計；通過比較實際數(shù)據(jù)和模擬數(shù)據(jù)評價模型，分析四種沖擊下主要經(jīng)濟變量波動的傳導(dǎo)機制及其動態(tài)特征；最后總結(jié)全文。

二、模型構(gòu)建

本文新模型主要參考了Iacoviello(2005)，并結(jié)合Aokiet al.(2004)、Iacoviello and Neri(2010)，建立一個封閉經(jīng)濟條件下的多部門新凱恩斯主義動態(tài)一般均衡模型(DSGE)，其最大特點是將房地產(chǎn)以資產(chǎn)形式引入，房地產(chǎn)既是家庭的消費品，也是企業(yè)的生產(chǎn)投入。模型中，家庭以一定首付比例，通過抵押貸款獲得房地產(chǎn)消費，房地產(chǎn)價值直接進入了家庭的效應(yīng)函數(shù)。房地產(chǎn)作為一項資產(chǎn)，企業(yè)可以抵押房地產(chǎn)獲得貸款，并且企業(yè)將房地產(chǎn)當做生產(chǎn)要素。為了簡化模型，根據(jù)我國國情，本文區(qū)別Iacoviello(2005)模型的不同點有：一是由于本文主要從房地產(chǎn)作為抵押品視角來關(guān)注金融加速機制，結(jié)合我國實際情況簡化了模型，沒有考慮貨幣等因素，只是從信貸角度引入金融摩擦；二是將家庭分為儲蓄型和借貸型兩部分，儲蓄型家庭給銀行提供存款以獲得利息，借貸型家庭通過抵押房地產(chǎn)向銀行進行借貸。

家庭部門是無期限生活的，被分為兩個部分：儲蓄型家庭和借貸型家庭。儲蓄型家庭消費方式遵循持久收入假說(Permanent Income Hypothesis)，并且滿足標準的歐拉方程；借貸型家庭憑經(jīng)驗消費(Ruleof－Thumb)①請參看Aokietal.(2004)。。由于儲蓄型家庭和借貸型家庭對當期和未來的消費看法不一，借貸型家庭更看重當期消費，而儲蓄型家庭更看重未來消費，故二者貼現(xiàn)率是不一樣的，借貸型家庭部門貼現(xiàn)率更低。

對于儲蓄型家庭

預(yù)算約束條件是

其中，E0為期望算子，β′∈[0,1]為儲蓄型家庭貼現(xiàn)因子，q為實際住房價格(名義量除以物價P)?！鞅硎静罘炙阕?，、w′、和為儲蓄型家庭消費、持有的房產(chǎn)、實際工資和提供的勞動。Rt-1為名義利率，πt為通脹率，j表示房地產(chǎn)偏好，亦表示需求沖擊，η表示勞動供給彈性。儲蓄型家庭在第t期借出，收回上一期提供的借款

對于借貸型家庭部門

預(yù)算約束條件

信貸約束條件

（一）企業(yè)部門

企業(yè)投入資本①指房地產(chǎn)以外的資本。、房地產(chǎn)，雇傭勞動來生產(chǎn)中間產(chǎn)品，其中資本和房地產(chǎn)需要購買，每一期通過投資積累物質(zhì)資本，且當期的資本投入不能立即進入生產(chǎn)，需要經(jīng)過一期轉(zhuǎn)化才能變成生產(chǎn)能力。生產(chǎn)函數(shù)依照規(guī)模報酬不變的柯布道格拉斯函數(shù)設(shè)定。

其中，L′和L″分別表示儲蓄型家庭和借貸型家庭提供的勞動，μ表示資本投入比例，ν表示房地產(chǎn)投入比例，α表示儲蓄型家庭的比例。

我們假定企業(yè)和消費者一樣，在借貸約束下，也期望消費最大化

從借貸型家庭和企業(yè)的信貸約束條件可以看出，房地產(chǎn)在借貸型家庭和企業(yè)借貸中起著抵押品作用，實際借貸正比于家庭和企業(yè)的資產(chǎn)量，也正比于房價。當房價上升時，抵押品價值上升，資產(chǎn)增加，借貸也變多。該約束條件隱含房地產(chǎn)市場可能存在的抵押品效應(yīng)，該效應(yīng)可能是導(dǎo)致金融加速器效應(yīng)的機理之一。

（二）零售商

假設(shè)存在一個中間企業(yè)的連續(xù)統(tǒng)(用z∈[0,1]度量)，并且每個企業(yè)生產(chǎn)一種與其他企業(yè)不同的中間產(chǎn)品。在第t期中間產(chǎn)品的連續(xù)統(tǒng)(Y(z)，z∈[0,1])被某個完全競爭的最終產(chǎn)品企業(yè)打包生產(chǎn)成第t期的最終產(chǎn)品，生產(chǎn)技術(shù)為

其中ε＞1，為中間產(chǎn)品的替代彈性。

在這里，參考Calvo(1983)定價機制，我們讓零售商每一期有1-θ改變價格，有

（三）中央銀行

中央銀行是貨幣政策規(guī)則的制定者，Zhang (2009)[4]研究認為泰勒規(guī)則能夠為中國貨幣政策提供較好的參照尺度，我們假設(shè)中央銀行采用后顧性泰勒政策規(guī)則(Backward Looking InterestRate Rule)。

其中，Rt為中央銀行確定的名義基準利率，Rt-1和πt-1表示上一期名義基準利率和通脹率，rr和Y表示均衡狀態(tài)下的利率和產(chǎn)出。rR、rπ和rY分別表示利率平滑系數(shù)、中央銀行對通脹的反映系數(shù)和對產(chǎn)出缺口的反應(yīng)系數(shù)。eR,t表示貨幣政策沖擊，服從零均值，方差為的正態(tài)分布。

至此，基于家庭、企業(yè)、零售商和中央銀行的動態(tài)隨機一般均衡模型構(gòu)建完畢，通過求解約束條件下的目標函數(shù)最優(yōu)化問題得到一階條件，之后對一階條件對數(shù)線性化處理①有興趣的讀者請向作者索要結(jié)果和代碼。。除了上文貨幣政策沖擊與信貸沖擊外還引入以下三種沖擊，即房地產(chǎn)偏好（需求）沖擊、供給（技術(shù)）沖擊和通脹（成本）沖擊。

三、模型的估計

本文參考了大量基于國內(nèi)外數(shù)據(jù)和模型的相關(guān)研究校準了部分參數(shù)。見表1，以下依次說明。

對于儲蓄型和借貸型家庭的貼現(xiàn)因子β′和β″，參考Zhang(2009)[4]、許志偉等(2011)設(shè)定的代表性家庭貼現(xiàn)因子0.98，由前文β′＞β″，參考Iacoviello (2005)，設(shè)定β′和β″分別為0.99和0.95。企業(yè)家的貼現(xiàn)因子γ可以由企業(yè)家的內(nèi)部收益率計算，12.9%的收益率也代表了國內(nèi)項目的平均收益率，可以作為企業(yè)的內(nèi)部收益率，故參考其研究，設(shè)定為0.886。對于借貸型家庭和企業(yè)的抵押貸款比例(Loan-to-value Ratio，LTV)m″和m的校準國內(nèi)的相關(guān)研究較少，參考Iacoviello and Neri(2010)的研究我們選取m″=0.75，m=0.5。對于勞動供給彈性η，已有文獻差別較大，薛鶴翔(2010)設(shè)定為6.16，王國靜和田國強等(2014)采用貝葉斯估計的結(jié)果是2.2329，裘翔和周強龍(2014)[5]將η的倒數(shù)設(shè)定為0.524，對應(yīng)勞動供給彈性為1.9084，而Iacoviello(2005)、譚政勛等(2011)將η校準為1.01，鑒于王國靜和田國強等(2014)、裘翔和周強龍(2014)[5]效應(yīng)函數(shù)中還含有效用權(quán)重系數(shù)，我們設(shè)定η=1.01。對于折舊率的校準δ，Chow and Li(2002)估計的資本折舊率為0.04到0.056之間，許志偉等(2010)、胡永剛和劉方(2007)[6]選取季度折舊率為0.05，薛鶴翔(2010)設(shè)定的季度值為0.04，而王文甫(2010)、許偉和陳斌開(2009)[7]則根據(jù)資本年度折舊率10%算得的季度值折舊率為0.025，康立和龔六堂(2014)、王國靜和田國強(2014)等也設(shè)定為0.025，在此，根據(jù)多數(shù)文獻的做法選取δ= 0.025，即年折舊10%。對于生產(chǎn)函數(shù)中資本份額的μ的校準，Chow and Li(2002)利用1952—1998年數(shù)據(jù)得到資本份額0.55，張軍(2002)利用不同的方法估計的資本份額為0.499，薛鶴翔(2010)和He etal.(2007)估計結(jié)果為0.6，王國靜和田國強(2014)選取資本份額為0.5。但需要指出的是，這些研究對生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定，只是包括資本與勞動力兩部分，本文中資本包括房地產(chǎn)資本(ν)和其他資本，我們先校準總的資本份額為0.3288。結(jié)合后文貝葉斯估計的房地產(chǎn)以外資本份額為0.2988，故ν的校準值為0.03。對于參數(shù)住房效用權(quán)重j的校準已有文獻差別較大，王云清等(2013)設(shè)置的效用權(quán)重為0.0194，而譚政勛等(2011)認為由于我國居民普遍接受居者有其屋的觀念故設(shè)置的效用權(quán)重較大為0.4，Iacoviello(2005)和Iacoviello and Neri(2010)等分別設(shè)置為0.1和0.12，我們設(shè)置為0.2。對于家庭和企業(yè)的房地產(chǎn)調(diào)整成本φh和φe國內(nèi)鮮有文獻，Iacoviello(2005)設(shè)定為0.2、0.2，考慮我國處于轉(zhuǎn)型期，我們設(shè)定為0.1、0.1?？盗⒑妄徚?2014)將資本的調(diào)整成本參數(shù)ψ設(shè)定為5，本文綜合以上文獻采用參數(shù)值2。

表1 參數(shù)校準值

本文參考An and Schorfheide(2006)，使用貝葉斯方法對模型余下的相關(guān)參數(shù)進行估計。由于模型系統(tǒng)中包含四個外生沖擊，本文選如下四個觀測變量：產(chǎn)出(實際GDP)、通脹(CPI)、名義利率(銀行間市場7天同業(yè)拆借利率)和房價(實際房價)。為了確保數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，實際GDP和房價經(jīng)過季節(jié)調(diào)整和去趨勢化處理。由于國家統(tǒng)計局公布的房價的相關(guān)季度數(shù)據(jù)最早始于2000年1季度，故本文使用2000年1季度到2014年1季度數(shù)據(jù)對模型進行估計②房價是通過商品房銷售額除以商品房銷售面積得到的。實際GDP是由名義GDP除以CPI得到的。實際GDP和房價先通過X12季節(jié)調(diào)整，之后取自然對數(shù)，經(jīng)過HP濾波得到周期波動成分。。數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局。貝葉斯估計③貝葉斯估計及后文的脈沖函數(shù)都是通過Matlab2010b和dynare4.4.2實現(xiàn)。事先要設(shè)定先驗分布，先驗分布包括分布函數(shù)和先驗均值和標準差的設(shè)定。分布函數(shù)我們通過參考Lubik and schorfheide(2007)、馬勇和陳雨露(2014)的研究設(shè)定。先驗均值和方差參考了前人的相關(guān)研究。價格黏性程度θ，也就是零售商價格調(diào)整速度，早期的研究如BGG(1999)，國內(nèi)許志偉等(2010)、薛鶴翔(2010)和譚政勛等(2011)的研究都采用θ=0.75，我們設(shè)定先驗均值為0.75，方差為0.05。由上文關(guān)于生產(chǎn)函數(shù)中資本份額的μ討論，我們設(shè)定其先驗均值為0.3。由于穩(wěn)態(tài)時加成比例X=εε-1，其中ε為中間品的替代彈性，而許偉和陳斌開(2009)[7]取ε=6，價格加成比例X=1.2，價格加成20%，我們?nèi)∠闰灳禐?.2。其他參數(shù)先驗均值和方差的設(shè)定參考了Iacoviello(2005)、Iacoviello and Neri(2010)以及許偉和陳斌開(2009)[7]，我們將要估計的參數(shù)的先驗分布和貝葉斯估計的后驗均值及90%置信度的置信區(qū)間報告見表2。

表2 部分參數(shù)貝葉斯估計結(jié)果

四、數(shù)值模擬分析

我們采用比較模型經(jīng)濟和實際經(jīng)濟各變量之間矩的一致性來評價模型，這種方法被廣泛接受。常用矩有各宏觀經(jīng)濟變量的標準差，這一矩是變量波動性或易變性的刻畫；各變量之間的一階自相關(guān)系數(shù)，這一矩特征用于描述變量的黏持性；還有各變量之間的相關(guān)性，這一矩表示各變量之間的共動性。將產(chǎn)出、房價進行季節(jié)調(diào)整①通過Eviews7的X12季節(jié)調(diào)整方法。，然后對數(shù)化，進行HP濾波，最后計算原始數(shù)的相關(guān)系數(shù)和自相關(guān)系數(shù)，以及HP濾波后波動成分的標準差。我們通過分別模擬基準模型(上文建立和估計的模型)和m=m″=0(其他參數(shù)不變)的情形，之所以這樣做，是為了對比以為抵押品效應(yīng)的存在提供經(jīng)驗依據(jù)。我們用以下表格比較實際經(jīng)濟與數(shù)值模擬經(jīng)濟比較。

從表3可以看出，與實際數(shù)據(jù)較為符合的是基準模型?；鶞誓Ｐ椭懈鹘?jīng)濟變量的標準差，與一、二階自相關(guān)系數(shù)以及與產(chǎn)出的相關(guān)系數(shù)更接近實際情況。這也證實了房地產(chǎn)市場中抵押品效應(yīng)是存在的。為了進一步探討主要經(jīng)濟變量波動的傳導(dǎo)機制及其動態(tài)特征以觀察金融加速機制效應(yīng)，我們通過引入四種沖擊考察脈沖響應(yīng)函數(shù)：貨幣政策沖擊、房地產(chǎn)偏好沖擊、供給沖擊和通脹沖擊。為了對比抵押品效應(yīng)以考察金融加速機制，我們在同一響應(yīng)圖像中對比了基準模型和不存在借貸約束的情況，此時，m=m″=0。

表3 主要變量實際數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)的矩比較

四種沖擊的模擬結(jié)果如圖2至圖6所示，圖中橫坐標表示以季度為單位的時期，縱坐標表示相應(yīng)變量偏離均衡值的百分點。

圖1 單位利率沖擊主要變量的脈沖響應(yīng)

圖1表示緊縮性貨幣政策(名義利率增加一個單位)沖擊對模型主要數(shù)量變量的影響。從圖1脈沖響應(yīng)函數(shù)可以看出，對于緊縮性的貨幣政策沖擊，產(chǎn)出下降，基準模型第1季度產(chǎn)出下降0.0206，而不存在抵押品效應(yīng)時(m=m″=0)第1季度產(chǎn)出下降0.0151，所以基準模型的產(chǎn)出比不存在抵押品效應(yīng)時下降更多，受影響更大，但是在第6季度基本上都趨于0。同時也可以看到，緊縮性貨幣政策對通脹的沖擊，在有抵押品效應(yīng)的模型中通脹水平下降的更多。經(jīng)歷迅速下降后，第3季度變?yōu)?。特別指出，緊縮性貨幣政策對借貸型家庭部門消費影響明顯，峰值都出現(xiàn)在第1季度，有抵押品效應(yīng)的模型中消費減少約0.0433，明顯大于基準模型的0.0158。在沒有抵押品的模型中，利率提高的沖擊下房價下降得更多。對比脈沖響應(yīng)函數(shù)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟變量表現(xiàn)出了明顯的小沖擊更大波動的金融加速器的作用。

圖2顯示了一個正向1%的需求沖擊所產(chǎn)生的影響。我們發(fā)現(xiàn)不管是基準模型，還是無抵押品效應(yīng)的模型，需求對房價影響較大，且持續(xù)時間最長，大概25個季度。而當m=m″=0需求沖擊對產(chǎn)出影響甚微，產(chǎn)出幾乎都保持在正常水平，但是在基準模型中，當需求沖擊發(fā)生后，產(chǎn)出波動較大，峰值出現(xiàn)在第一季度，達到0.0104，說明模型大大放大了需求沖擊對產(chǎn)出的影響。正向的需求沖擊下，基準模型產(chǎn)出出現(xiàn)了巨大波動，而無抵押模型中產(chǎn)出變化不大。需求沖擊下，房價迅速上升，在兩個情況下上升趨勢一樣，持續(xù)時間較長。兩個不同模型中，面對相同的需求沖擊，借貸型家庭的消費出現(xiàn)了截然相反的情況。基準模型借貸型家庭消費初期增加，后期迅速減少。而無抵押品存在時，借貸型家庭消費初期減少，之后變?yōu)?，回歸到正常水平。這說明對于借貸型家庭部門來說，房地產(chǎn)的財富效應(yīng)非常明顯。

圖2 需求沖擊主要變量的脈沖響應(yīng)

圖3表示供給沖擊(技術(shù)沖擊)對產(chǎn)出、通脹的影響。正的技術(shù)沖擊導(dǎo)致產(chǎn)出增加以及通貨緊縮，且兩個模型產(chǎn)出和通脹的響應(yīng)函數(shù)基本一致，峰值分別約為第2季度的0.025和第1季度的-0.014。由于中央銀行會對產(chǎn)出和通貨緊縮都做出反應(yīng)，中央銀行會采取減息措施，導(dǎo)致房價上升，房價會在滯后一個季度即第2季度達到峰值0.04。借貸型家庭由于房價上漲，消費增加，且基準模型中借貸型家庭消費增加比m=m″=0情形多出0.01。

圖3 供給沖擊主要經(jīng)濟變量的脈沖響應(yīng)

圖4顯示了在成本沖擊(通脹沖擊)下主要經(jīng)濟變量的響應(yīng)函數(shù)。產(chǎn)出對于成本沖擊的響應(yīng)表現(xiàn)為降低趨勢，在第4季度達到反向峰值約-0.04，兩種情況相差甚微。產(chǎn)出、利率、房價和借貸型家庭部門消費的脈沖響應(yīng)函數(shù)都表現(xiàn)出了一定的駝峰狀。通脹壓力導(dǎo)致貨幣政策從緊，房價下降，且有抵押品效應(yīng)時下降得更多。值得注意的是，借貸型家庭的消費在基準模型中下降得更多，第5季度出現(xiàn)峰值時比m=m″=0情形高約0.01。從以上分析也可以發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)的財富效應(yīng)，也說明有抵押存在時表現(xiàn)出了金融加速器效應(yīng)。

圖4 成本沖擊主要變量的脈沖響應(yīng)

如上所述，借貸型家庭帶來的金融摩擦(表現(xiàn)為抵押品效應(yīng))在經(jīng)濟波動中非常重要。為了進一步驗證模型的穩(wěn)健性，理論上可以做出如下推理：增加借貸型家庭比例，應(yīng)該導(dǎo)致貨幣政策沖擊下資產(chǎn)價格變動更大，因此對借貸型家庭消費影響也更大。所以提高借貸型家庭比例(降低借貸型家庭部門比例)應(yīng)該放大這種效果。我們給出了當α=0.2時(上文中根據(jù)貝葉斯估計值α=0.6706)，貨幣政策沖擊對主要經(jīng)濟變量的影響的脈沖響應(yīng)函數(shù)。

圖5刻畫當無借貸型家庭部門比例下降到0.2之后貨幣政策對主要變量的沖擊。從表中可以看出緊縮性貨幣政策沖擊下，α=0.2時模型帶來的緊縮產(chǎn)出的效果更大，對通脹沖擊與產(chǎn)出類似。相對于基準模型，α=0.2時房價波動更大，初始時，房價都下降，在第3季度達到正向峰值0.0081，顯著大于基準模型的第5季度的0.0019。在緊縮政策的沖擊下，借貸型家庭的消費波動更大，第1季度基準模型為-0.0158，α=0.2時為-0.0376。響應(yīng)函數(shù)結(jié)果與理論推理一致，證明了模型及結(jié)論的可靠性與穩(wěn)健性。

圖5 貨幣政策沖擊脈沖響應(yīng)（α=0.2）

五、結(jié)論

作為金融摩擦的表現(xiàn)之一，金融加速器效應(yīng)的作用有多種途徑和渠道，本文基于抵押品視角，通過構(gòu)建帶有房地產(chǎn)市場的動態(tài)一般均衡模型關(guān)注金融加速機制。模型通過將家庭部門分解為異質(zhì)的借貸型家庭和儲蓄型家庭，考慮金融摩擦，以觀察家庭和企業(yè)所有的房地產(chǎn)的抵押品效應(yīng)。模型中的參數(shù)通過校準和基于我國最新的2000年1季度到2014年1季度數(shù)據(jù)采用貝葉斯估計技術(shù)得到。建模完成之后，我們還通過對比模型數(shù)值模擬數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)來評價模型，發(fā)現(xiàn)模型可以較好地擬合一些經(jīng)驗事實：房價波動顯著大于產(chǎn)出波動；房價、產(chǎn)出等主要變量存在明顯的自相關(guān)關(guān)系；房價波動與產(chǎn)出波動存在較強相關(guān)關(guān)系。

文章還通過引入四種沖擊，對比兩個模型來觀察抵押品效應(yīng)視角的金融加速機制。本文遵循“模型構(gòu)建—模型評價—模型應(yīng)用”的研究思路，通過分析發(fā)現(xiàn)，抵押品效應(yīng)在傳導(dǎo)和放大貨幣政策對經(jīng)濟沖擊和增強房地產(chǎn)財富效應(yīng)上起著重要作用。在貨幣政策和需求沖擊下，產(chǎn)出、通脹水平、房價和消費在有、無抵押品效應(yīng)下有明顯差異，而在供給和成本沖擊下雖然產(chǎn)出和通脹表現(xiàn)相同，但房價和消費等經(jīng)濟變量的響應(yīng)值存在顯著差異。

通過對比發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)市場的抵押品效應(yīng)是形成金融加速器效應(yīng)的內(nèi)在機理之一。脈沖響應(yīng)函數(shù)分析表明，當經(jīng)濟進入上(下)行階段時，企業(yè)的盈利能力提高(下降)，企業(yè)和家庭的資產(chǎn)價格上漲，企業(yè)的抵押資產(chǎn)增多(減少)，發(fā)生違約的風險下降(上升)，獲取信貸的能力增強(下降)，于是能擴大(減少)投資，導(dǎo)致產(chǎn)出和利潤增加(減少)。銀行和金融機構(gòu)因代理成本減少(上升)，利潤上升(下降)，資本充足率改善(下降)，企業(yè)的抵押資產(chǎn)增多(減少)，于是擴張(收緊)信貸，于是金融系統(tǒng)和經(jīng)濟系統(tǒng)都進一步進入上行(下行)階段。通過LTV比率的變化，我們發(fā)現(xiàn)以上循環(huán)過程中，抵押品效應(yīng)起著重要作用。脈沖響應(yīng)函數(shù)分析還表明，在抵押品效應(yīng)存在的情況下，借貸型家庭的消費波動明顯變大，說明由于房地產(chǎn)資產(chǎn)這一抵押品的存在，房地產(chǎn)財富效應(yīng)明顯。通過改變參數(shù)的設(shè)置，本文研究還發(fā)現(xiàn)抵押品效應(yīng)能夠通過影響LTV比率和借款人的信貸額度等來放大最初沖擊的影響，從而影響家庭消費，這是傳統(tǒng)研究財富效應(yīng)的文獻無法觀察和解釋的。我們還發(fā)現(xiàn)，隨著借貸型家庭比例的提高，各種沖擊對消費等主要經(jīng)濟變量的影響更大，抵押品效應(yīng)更為明顯。這也說明房地產(chǎn)財富效應(yīng)的存在，佐證了抵押品渠道是金融加速機制存在的原因。

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（責任編輯：王淑云）

1003-4625（2014）11-0007-07

F830.572

A

2014-09-09

陳名銀（1987-），男，湖南邵陽人，院碩士研究生，研究方向：數(shù)量經(jīng)濟理論及方法研究；林勇（1959-），男，四川成都人，教授，研究方向：數(shù)量經(jīng)濟理論與方法研究。