需求結(jié)構(gòu)、異質(zhì)性預(yù)期和房?jī)r(jià)波動(dòng)
——兼論限購(gòu)限貸政策與貨幣政策效果

趙 瑋 李 勇

一、引 言

為了抑制房?jī)r(jià)的過(guò)快上漲，中央政府屢次發(fā)文強(qiáng)調(diào)“房住不炒”，確立了房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)、健康發(fā)展的政策基調(diào)，各地方政府也出臺(tái)了限購(gòu)、增加交易契稅、提高房貸首付比率和房貸利率等調(diào)控房地產(chǎn)價(jià)格的政策，旨在通過(guò)增加住房的交易成本來(lái)抑制住房的投資和投機(jī)需求。從實(shí)際效果來(lái)看，房?jī)r(jià)上漲趨勢(shì)雖然已經(jīng)得到了初步控制，但是高房?jī)r(jià)帶來(lái)的負(fù)面效應(yīng)依舊存在。因此，分析高房?jī)r(jià)形成的機(jī)理，理清高房?jī)r(jià)形成的影響因素便顯得尤為重要。中國(guó)自1998 年房地產(chǎn)市場(chǎng)化改革以來(lái)，驅(qū)動(dòng)房?jī)r(jià)變動(dòng)的主要因素有土地(陳斌開和楊汝岱，2013；梅冬州和溫興春，2020)、人口與貨幣政策(侯成琪和龔六堂，2014；王愛(ài)儉和倪鑫，2021；馬理和范偉，2021)。其中最重要的是人口，即需求因素對(duì)于房?jī)r(jià)上漲的決定性作用(況偉大，2010；高波等，2013；陳斌開和張川川，2016)。但仔細(xì)分析中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格的形成機(jī)制還可以發(fā)現(xiàn)，多輪政府調(diào)控房?jī)r(jià)的政策難以奏效的根本原因在于，居民預(yù)期房地產(chǎn)業(yè)調(diào)控政策的短時(shí)效性，以及取消之后會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)新一輪上升，所以一旦政策轉(zhuǎn)向就入場(chǎng)購(gòu)房會(huì)加劇房?jī)r(jià)的“補(bǔ)漲”，即居民已經(jīng)形成了房地產(chǎn)業(yè)調(diào)控政策不會(huì)持久的預(yù)期。由此可見(jiàn)，除了基本面因素外，預(yù)期對(duì)于房?jī)r(jià)及其波動(dòng)同樣具有重要影響。預(yù)期的變化一方面可以影響居民的經(jīng)濟(jì)行為決策，另一方面還將改變其對(duì)于遠(yuǎn)期住房?jī)r(jià)格的預(yù)期，并最終影響當(dāng)期住房?jī)r(jià)格和波動(dòng)水平。在這個(gè)思路下，有研究學(xué)者(Lambertini 等，2013；Kanik 和Xiao，2014；楊柳等，2016；王頻和侯成琪，2017 等)在動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(DSGE)的框架下增加外生預(yù)期沖擊(News Shocks)，并在此基礎(chǔ)上探討預(yù)期對(duì)于房?jī)r(jià)及其波動(dòng)水平的影響。然而，這種方法忽略了公眾預(yù)期的異質(zhì)性、公眾形成預(yù)期時(shí)的交互性，因此無(wú)法從更深層微觀視角考察公眾預(yù)期的內(nèi)在形成機(jī)制，更無(wú)法探討公眾異質(zhì)性預(yù)期引發(fā)的房?jī)r(jià)內(nèi)生性波動(dòng)特征及其傳導(dǎo)機(jī)制。此外，現(xiàn)有研究主要通過(guò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法評(píng)估部分城市限購(gòu)政策的效果(張德榮和鄭曉婷，2013；鄧柏峻等，2014)，鮮有研究在動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡框架下探討限購(gòu)、限貸政策能否通過(guò)預(yù)期傳導(dǎo)渠道來(lái)降低我國(guó)房?jī)r(jià)，以及評(píng)估其對(duì)產(chǎn)出的影響。

為了改進(jìn)上述不足，在對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求進(jìn)行深入解讀的前提下，本文基于Agent 的新凱恩斯(Agent-Based New Keynesian，ABNK)模型考察不同類型購(gòu)房者的異質(zhì)性預(yù)期對(duì)我國(guó)房?jī)r(jià)及其波動(dòng)水平的影響機(jī)制。本文的邊際貢獻(xiàn)在于：①通過(guò)在家庭決策方程中引入異質(zhì)性預(yù)期規(guī)則，將家庭預(yù)期內(nèi)生化，彌補(bǔ)了現(xiàn)有研究簡(jiǎn)單引入外生預(yù)期沖擊而無(wú)法分析與衡量家庭異質(zhì)性預(yù)期帶來(lái)的房?jī)r(jià)內(nèi)生性波動(dòng)的不足。②不同于現(xiàn)有文獻(xiàn)基于DSGE 模型簡(jiǎn)單將公眾預(yù)期進(jìn)行分類的建模方式，本文ABNK 模型中家庭預(yù)期是真正意義的異質(zhì)性預(yù)期，并且經(jīng)濟(jì)趨近的是異質(zhì)性預(yù)期均衡，可以改善現(xiàn)有模型在理性預(yù)期均衡下對(duì)經(jīng)濟(jì)解釋力與預(yù)測(cè)能力的偏誤。③將家庭住房需求分為剛性需求、投資型需求和投機(jī)型需求三類，估計(jì)了我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)中各類家庭占比，通過(guò)仿真模擬我國(guó)住房市場(chǎng)各類力量進(jìn)行博弈時(shí)房?jī)r(jià)的動(dòng)態(tài)特征，探尋房?jī)r(jià)上漲背后的推手。④評(píng)估不同強(qiáng)度的限購(gòu)、限貸政策以及貨幣政策在抑制房?jī)r(jià)上漲方面的作用，以及其對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。本文的分析結(jié)論不僅有助于認(rèn)識(shí)我國(guó)房?jī)r(jià)持續(xù)上漲的具體需求類型，明確公眾異質(zhì)性預(yù)期影響房?jī)r(jià)演化過(guò)程的作用機(jī)理，還可以為政府有效抑制房?jī)r(jià)上漲，預(yù)防房?jī)r(jià)高漲與投機(jī)盛行帶來(lái)的房地產(chǎn)泡沫和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)提供必要的參考和借鑒。

二、文獻(xiàn)述評(píng)

1998 年國(guó)務(wù)院《關(guān)于進(jìn)一步深化城鎮(zhèn)住房制度改革 加快住房建設(shè)的通知》明確指出，從1998 年下半年開始，停止住房實(shí)物分配，逐步實(shí)行住房分配貨幣化和住房供應(yīng)體系商品化，標(biāo)志著中國(guó)住房制度改革全面展開。自2004 年起，中國(guó)商品房?jī)r(jià)格開始連續(xù)大幅度上漲且持續(xù)十多年，這種上漲勢(shì)頭從北上廣深等一線城市蔓延到二線城市，并以波浪式的趨勢(shì)向三四線城市蔓延。對(duì)于中國(guó)房?jī)r(jià)持續(xù)上漲的原因，諸多研究從成本、供給以及需求等方面進(jìn)行了分析，但經(jīng)典的房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，住房需求是對(duì)遮風(fēng)避雨空間以及基礎(chǔ)設(shè)施的需求，也是對(duì)具有良好就業(yè)機(jī)會(huì)、公共服務(wù)和宜居特征的區(qū)位需求(Rosen，2002；鄭思齊等，2012)，所以需求因素是影響房?jī)r(jià)波動(dòng)的首要因素。根據(jù)這個(gè)理解，學(xué)者們分別從人口結(jié)構(gòu)、政府政策和收入等視角分析了房地產(chǎn)需求對(duì)于住房?jī)r(jià)格(及其波動(dòng))的影響。作為一個(gè)擁有14 億人口的發(fā)展中大國(guó)，大量人口釋放的居住和投資壓力構(gòu)成了中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)需求的基本力量。有鑒于此，部分學(xué)者分析了人口結(jié)構(gòu)對(duì)于房?jī)r(jià)的影響，發(fā)現(xiàn)適齡人口的增加、性別比例的失衡(徐建煒等，2011；劉學(xué)良等，2016)、人力資本的規(guī)模擴(kuò)張和空間聚集(陳斌開和張川川，2016)是房?jī)r(jià)上漲的首要原因。除人口因素外，政府政策是政府進(jìn)行宏觀調(diào)控的重要方式，也是熨平經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展的重要手段，其對(duì)房?jī)r(jià)及其波動(dòng)也將產(chǎn)生一定程度的影響。杜敏杰和劉霞輝(2007)、倪鵬飛(2019)等學(xué)者分析了貨幣和匯率政策對(duì)于房?jī)r(jià)上漲的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)貨幣政策寬松和人民幣升值的匯率變動(dòng)是推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲的又一重要因素。而從收入視角來(lái)看，收入水平是居民購(gòu)房能力的決定性因素。改革開放以來(lái)，中國(guó)城鎮(zhèn)居民可支配收入大幅增加，這使得城鎮(zhèn)居民的購(gòu)房能力大大增強(qiáng)，進(jìn)一步推動(dòng)了房?jī)r(jià)的快速上漲(屠佳華和張潔，2005；高波等，2013)。以上文獻(xiàn)對(duì)我們理解中國(guó)房?jī)r(jià)持續(xù)上漲提供了有益的參考，但仔細(xì)分析中國(guó)房?jī)r(jià)上漲的特征還可以發(fā)現(xiàn)：①人口結(jié)構(gòu)固然是影響房?jī)r(jià)上漲的主要因素，卻更適合對(duì)房?jī)r(jià)上漲的中長(zhǎng)期趨勢(shì)進(jìn)行分析，對(duì)于房?jī)r(jià)波動(dòng)還欠缺解釋力；②貨幣和匯率政策可以影響房?jī)r(jià)，但政府政策往往是對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和房地產(chǎn)市場(chǎng)各方策略選擇的被動(dòng)反應(yīng)，所以貨幣和匯率政策等只是房?jī)r(jià)上漲的助推器和催化劑，房?jī)r(jià)上漲背后的深層次原因還有待探究；③收入對(duì)于房?jī)r(jià)的持續(xù)上漲和波動(dòng)具有重要影響，但中國(guó)的房?jī)r(jià)上漲速度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了收入上漲的幅度，房?jī)r(jià)收入比已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)脫離合理區(qū)間，進(jìn)一步加劇了部分學(xué)者對(duì)于房?jī)r(jià)泡沫和房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，其合理性還待斟酌。那么，分析房?jī)r(jià)上漲及其波動(dòng)的原因，不應(yīng)只聚焦需求的基本面，還應(yīng)進(jìn)一步分析中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求結(jié)構(gòu)。

（一）需求結(jié)構(gòu)和房?jī)r(jià)波動(dòng)

住房作為特殊的商品，兼具消費(fèi)性和投資性的雙重屬性，從而衍生出三類需求：有效剛性需求、投資型需求和投機(jī)型需求。住房剛性需求是由其消費(fèi)屬性所決定，即有消費(fèi)能力的居民為了解決居住這一最基本的需求，以自住為首要目標(biāo)而形成的需求。住房的投資屬性衍生出住房投資型需求和投機(jī)型需求，投資型需求主要是居民利用房屋保值、增值的強(qiáng)投資品屬性，通過(guò)房屋租借或轉(zhuǎn)賣來(lái)獲取收益或資產(chǎn)增值的需求。這類需求的可變性較強(qiáng)，易受政府政策、金融環(huán)境以及市場(chǎng)環(huán)境等外部因素的影響。住房的投機(jī)型需求則是投資中的一種特殊形式，是指在短時(shí)間內(nèi)居民通過(guò)房地產(chǎn)的買賣和換手等方式，賺取短期內(nèi)由于信息不對(duì)稱及市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)造成的交易差價(jià)。投機(jī)型需求為了獲得高額利潤(rùn)，會(huì)通過(guò)炒作、發(fā)布虛假信息等方式影響人們對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的未來(lái)預(yù)期，造成市場(chǎng)假象，形成房?jī)r(jià)泡沫等問(wèn)題。對(duì)于不同需求類型對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響的研究由來(lái)已久，國(guó)外學(xué)者(Ito 和Iwaisako，1995；Levin 和Wright，1997)從分解房地產(chǎn)價(jià)格入手，將房地產(chǎn)價(jià)格分解為經(jīng)濟(jì)基本因素驅(qū)動(dòng)的基礎(chǔ)價(jià)格和市場(chǎng)投資行為驅(qū)動(dòng)的非基礎(chǔ)價(jià)格，進(jìn)一步解釋了不同類型購(gòu)房者對(duì)于房?jī)r(jià)的影響。

就中國(guó)的實(shí)際情況而言，房地產(chǎn)市場(chǎng)包括哪幾類購(gòu)房者?到底是哪一種購(gòu)房者推動(dòng)了房地產(chǎn)價(jià)格的持續(xù)上漲呢?已有文獻(xiàn)對(duì)于這一問(wèn)題進(jìn)行了充分探討，并形成了以下三種結(jié)論：①諸多學(xué)者認(rèn)為國(guó)內(nèi)巨量“剛需族”的存在導(dǎo)致了中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的供需不平衡，并同時(shí)推動(dòng)了房?jī)r(jià)持續(xù)上漲?！皠傂枳濉敝饕▋煞N類型：新增城市居民和新婚家庭。首先，中國(guó)具有發(fā)展中國(guó)家典型的二元結(jié)構(gòu)，改革開放后城市化進(jìn)程加速，以城市化為主導(dǎo)的人口空間集聚成為剛需型需求的來(lái)源之一(駱永民和伍文中，2012)。其次，在中國(guó)特殊的婚戀市場(chǎng)上，住房成為準(zhǔn)新郎的硬通貨，而在2004 年以后，“嬰兒潮”一代(80 后和90 后)開始成家立業(yè)并集中進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，成為住房剛性需求的又一重要來(lái)源，進(jìn)一步導(dǎo)致中國(guó)住房?jī)r(jià)格持續(xù)走高(李超等，2015；李斌等，2018；何林浩，2019)。②多數(shù)學(xué)者認(rèn)為中國(guó)房?jī)r(jià)普遍上漲主要源于投資型需求，大量關(guān)于住房不同類型需求的測(cè)算(張海洋等，2011)表明，中國(guó)房?jī)r(jià)上漲最直接、最本質(zhì)的原因在于巨大的投資需求。③主流觀點(diǎn)認(rèn)為過(guò)度投機(jī)是導(dǎo)致房地產(chǎn)泡沫的主要原因(袁志剛和樊瀟彥，2003；姜春海，2005；周京奎，2005)。

（二）預(yù)期和房?jī)r(jià)波動(dòng)

通過(guò)分析房地產(chǎn)市場(chǎng)需求結(jié)構(gòu)，我們可以發(fā)現(xiàn)，不同類型的購(gòu)房者是推動(dòng)中國(guó)房?jī)r(jià)上漲的基本力量。然而，正是偏好及家庭稟賦的差異才導(dǎo)致了這些購(gòu)房者對(duì)于房?jī)r(jià)的預(yù)期存在異質(zhì)性，并在此基礎(chǔ)上影響了居民的購(gòu)房決策和房?jī)r(jià)水平。因此，需求結(jié)構(gòu)對(duì)于房?jī)r(jià)及其波動(dòng)水平的影響實(shí)際上體現(xiàn)為預(yù)期。那么，預(yù)期到底如何影響房?jī)r(jià)呢？主流學(xué)者基于動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(DSGE)模型從兩個(gè)方向進(jìn)行了討論。①早期的研究學(xué)者假設(shè)存在一個(gè)理性預(yù)期的代表性購(gòu)房個(gè)體，并在理性預(yù)期的基礎(chǔ)上分析了預(yù)期對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響。Kiyotaki 和Moor(1997)開創(chuàng)性地在DSGE 模型中嵌入抵押信貸約束機(jī)制，進(jìn)一步分析了預(yù)期因素對(duì)于房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響。Iacoviello(2005)則將房產(chǎn)作為抵押品引入購(gòu)房者的購(gòu)買決策中，分析了預(yù)期和房?jī)r(jià)波動(dòng)之間的關(guān)系，這種做法逐漸被后來(lái)的學(xué)者所接受，成為分析二者關(guān)系的主流框架。②近來(lái)的研究學(xué)者則將公眾對(duì)于房?jī)r(jià)的預(yù)期視作外生沖擊，并基于預(yù)期經(jīng)濟(jì)周期理論分析了預(yù)期因素對(duì)于房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響。其中，Tomura(2010)認(rèn)為對(duì)于收入持續(xù)高增長(zhǎng)的不確定性會(huì)產(chǎn)生預(yù)期驅(qū)動(dòng)的房地產(chǎn)周期，而開放條件下的資本流入則加劇了該波動(dòng)。Burnside 等(2011)和Lambertini 等(2013)發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)周期性波動(dòng)來(lái)源于公眾對(duì)基本面的異質(zhì)性預(yù)期，公眾對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期的變動(dòng)是引起房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)周期的重要驅(qū)動(dòng)力量。Kanik 和Xiao(2014)研究了不可預(yù)期的和可預(yù)期的住房偏好沖擊，發(fā)現(xiàn)預(yù)期沖擊可以解釋30%左右的房?jī)r(jià)波動(dòng)以及50%以上的消費(fèi)波動(dòng)、投資波動(dòng)和通脹波動(dòng)。對(duì)于中國(guó)房?jī)r(jià)的波動(dòng)，況偉大(2010)也強(qiáng)調(diào)收入、成本等經(jīng)濟(jì)基本面因素很少出現(xiàn)大的波動(dòng)，預(yù)期對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)可能發(fā)揮著重要作用。楊柳等(2016)考察了各類外生預(yù)期沖擊對(duì)中國(guó)房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響情況；王頻和侯成琪(2017)也引入住房交易成本和住房?jī)r(jià)格加成的預(yù)期沖擊，研究了預(yù)期對(duì)住房?jī)r(jià)格和宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。庹永貴等(2018)分析了預(yù)期、房?jī)r(jià)沖擊與中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)之間的內(nèi)在機(jī)理。

很顯然，DSGE 模型確立了預(yù)期影響房?jī)r(jià)的理論分析框架，但還存在以下缺陷：①在真實(shí)的經(jīng)濟(jì)中，公眾經(jīng)常會(huì)犯錯(cuò)誤并且從錯(cuò)誤中進(jìn)行學(xué)習(xí)(Mankiw 等，2003)，進(jìn)一步通過(guò)學(xué)習(xí)效應(yīng)不斷糾正其對(duì)于房?jī)r(jià)的預(yù)期，而這種調(diào)整過(guò)程本身會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)內(nèi)生性波動(dòng)。早期的DSGE 模型隱含著代表性個(gè)體、理性預(yù)期等強(qiáng)信息假設(shè)(Sargent 等，2009；Gatti，2010)，很難考慮房?jī)r(jià)的這種內(nèi)生性波動(dòng)，進(jìn)一步制約解釋和預(yù)測(cè)能力。②近來(lái)的DSGE 模型將預(yù)期因素嵌入一般均衡經(jīng)濟(jì)框架中，這種在模型中簡(jiǎn)單引入外生預(yù)期沖擊的方式也同樣無(wú)法考慮這種內(nèi)生性波動(dòng)。更為嚴(yán)重的是，未預(yù)期到的外生沖擊會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)波動(dòng)，而公眾的學(xué)習(xí)行為會(huì)對(duì)這種房?jī)r(jià)波動(dòng)起到加強(qiáng)作用，而簡(jiǎn)單引入外生預(yù)期沖擊，無(wú)法衡量這種放大效應(yīng)。為了彌補(bǔ)預(yù)期經(jīng)濟(jì)周期理論的不足，需要在DSGE 模型內(nèi)引入公眾異質(zhì)性預(yù)期。大量經(jīng)濟(jì)學(xué)者做了相關(guān)的工作(Huang 等，2009；Massro，2013；許志偉等，2015；張浩等，2020)，但這些研究?jī)H將公眾預(yù)期簡(jiǎn)單區(qū)分為有限理性預(yù)期和完全理性預(yù)期，或者將投資者根據(jù)行為分成兩類，這些都不是真實(shí)意義上的完全異質(zhì)性預(yù)期模型，所以其解釋和預(yù)測(cè)能力仍然較為有限。

綜上所述，已有文獻(xiàn)為我們理解中國(guó)房?jī)r(jià)持續(xù)上漲提供了有益的參考，但仍存在值得拓展的空間。第一，雖然已有研究對(duì)于需求結(jié)構(gòu)與房?jī)r(jià)波動(dòng)的關(guān)系有一定的現(xiàn)實(shí)性解釋，但到底是哪一類需求是中國(guó)房?jī)r(jià)長(zhǎng)期、持續(xù)上漲以及大面積蔓延的推手，仍沒(méi)有一致的回答。具體來(lái)說(shuō)，采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)行研究的文獻(xiàn)對(duì)此問(wèn)題并未能形成一致的結(jié)論，而采用宏觀模型進(jìn)行研究的文獻(xiàn)則缺乏對(duì)房?jī)r(jià)高企之謎需求原因的深度解釋，所以不同需求類型對(duì)房?jī)r(jià)影響的理論機(jī)制還有待進(jìn)一步分析。第二，不論是理性預(yù)期的DSGE 模型還是近來(lái)的DSGE 模型(將預(yù)期視作外生沖擊)，均無(wú)法克服預(yù)期內(nèi)生性所造成的解釋和預(yù)測(cè)偏誤，這使得其對(duì)房?jī)r(jià)及其波動(dòng)水平的解釋和預(yù)測(cè)能力有限。而從需求結(jié)構(gòu)分析房?jī)r(jià)的相關(guān)討論來(lái)看，由于購(gòu)房偏好、個(gè)人稟賦等方面的差異，不同購(gòu)房群體對(duì)于房?jī)r(jià)的預(yù)期顯然是存在差異的，即異質(zhì)性預(yù)期。因此，在ABNK 的框架下系統(tǒng)考察異質(zhì)性預(yù)期影響房?jī)r(jià)及其波動(dòng)水平的內(nèi)生機(jī)理便顯得尤為必要。為了彌補(bǔ)這個(gè)缺陷，本文在仔細(xì)分析中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求結(jié)構(gòu)后，基于ABNK 的分析框架構(gòu)建了完全異質(zhì)性預(yù)期影響房?jī)r(jià)及其波動(dòng)水平的分析框架，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行系統(tǒng)的理論和實(shí)證研究，進(jìn)一步回答“中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的泡沫到底有多大”“到底是哪類需求推高了中國(guó)的房?jī)r(jià)”等重要問(wèn)題，與此同時(shí)，對(duì)我國(guó)限購(gòu)和限貸政策以及貨幣政策的調(diào)控效果進(jìn)行評(píng)估。

三、基準(zhǔn)模型的構(gòu)建

本文采用基于Agent 的新凱恩斯(ABNK)模型來(lái)刻畫和描述經(jīng)濟(jì)體中各部門的經(jīng)濟(jì)行為及其相互之間的聯(lián)系。基準(zhǔn)模型架構(gòu)借鑒Iacoviello(2005)和Wei Zhao 等(2018)的做法，并在此基礎(chǔ)上將家庭部門具體劃分為剛需型、投資型和投機(jī)型以反映我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求結(jié)構(gòu)。

（一）家庭行為決策

本文借鑒并拓展了Iacoviello(2005)模型，從家庭的耐性程度與住房需求兩個(gè)角度對(duì)家庭的行為進(jìn)行充分刻畫。假設(shè)經(jīng)濟(jì)中家庭數(shù)目是有限的，儲(chǔ)蓄家庭與借貸家庭分別在不同預(yù)期規(guī)則和既定約束下最大化其終生效用貼現(xiàn)和，不同種類家庭的效用函數(shù)分別為：

儲(chǔ)蓄家庭與借貸家庭面臨的預(yù)算約束分別為：

（二）家庭異質(zhì)需求的刻畫

根據(jù)個(gè)體持有房產(chǎn)的動(dòng)機(jī)將經(jīng)濟(jì)中的個(gè)體分為三種類型：剛需型家庭、投資型家庭和投機(jī)型家庭，做如下假設(shè)。

1. 假設(shè)剛需型家庭對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期規(guī)則為靜態(tài)預(yù)期規(guī)則。住房市場(chǎng)化改革后，隨著城市化進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn)以及“80”后、“90”后、“嬰兒潮”等因素的影響，大量的剛需型家庭構(gòu)成了中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的剛性(基本)需求。仔細(xì)分析剛需型家庭的基本特征可以發(fā)現(xiàn)，此類家庭一般在所居住的城市沒(méi)有房產(chǎn)，但是面臨著“城市置業(yè)”“工作置業(yè)”和“成家置業(yè)”等壓力，所以他們的住房購(gòu)買需求較為“剛性”和強(qiáng)烈。在房?jī)r(jià)快速上漲的背景下，剛需型家庭選擇住房的機(jī)會(huì)成本較高，在購(gòu)買能力(收入約束)有限的條件下，“廉價(jià)”或“性價(jià)比”成為其首要關(guān)注因素，對(duì)宜居程度、增值潛力等高層次需求關(guān)注較少，更多時(shí)候是房地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格“接受者”。根據(jù)以上分析，本文假定剛需型家庭的預(yù)期規(guī)則為靜態(tài)預(yù)期規(guī)則，即：

其中，E是預(yù)期算子。該方程說(shuō)明，剛需型家庭t 期的預(yù)期房?jī)r(jià)等于 t-1 期的實(shí)際價(jià)格水平，本文的剛需家庭主要是指有能力買房的家庭，要么通過(guò)貸款，要么通過(guò)父母幫助獲取買房資金，房?jī)r(jià)的上升(或下降)并不會(huì)影響其對(duì)于房?jī)r(jià)的預(yù)期和置業(yè)決策。

2. 假設(shè)投資型家庭對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期規(guī)則為完全理性預(yù)期規(guī)則。與剛需型家庭相比，投資型家庭的收入較高，收入約束不強(qiáng)，其購(gòu)買住房的主要目的是利用房地產(chǎn)的投資品屬性，通過(guò)房屋租借或轉(zhuǎn)賣來(lái)獲取收益或資產(chǎn)增值。這類需求的可變性較強(qiáng)，易受政府政策、金融環(huán)境、市場(chǎng)環(huán)境等外部因素的影響。投資型家庭的購(gòu)房需求并不緊迫，也有充足的時(shí)間和意愿對(duì)住房的質(zhì)量和價(jià)值進(jìn)行充分調(diào)研，進(jìn)而對(duì)房?jī)r(jià)做出較為合理的預(yù)期，最終發(fā)現(xiàn)和篩選出符合自己標(biāo)準(zhǔn)的住房。所以本文假定投資型家庭對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期規(guī)則為完全理性預(yù)期規(guī)則，其可以掌握和利用經(jīng)濟(jì)中所有的數(shù)據(jù)和信息，能夠做出與真實(shí)經(jīng)濟(jì)變量一致的預(yù)期，其預(yù)期規(guī)則可以表示為：

這類家庭的行為方式類似于DSGE 中的代表性家庭，無(wú)論經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況如何，他們都能做出與真實(shí)經(jīng)濟(jì)一致的預(yù)期，因此每個(gè)采用完全理性預(yù)期的家庭做出的預(yù)期都是同質(zhì)的，這一點(diǎn)與DSGE 模型中家庭同質(zhì)性假定相同，投資性家庭的行為決策也與DSGE 模型保持一致。

3. 假設(shè)投機(jī)型家庭對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期規(guī)則為VAR 學(xué)習(xí)規(guī)則。部分學(xué)者(Slobodyan 和Wouters，2012；Rychalovska，2016)將投機(jī)型家庭的房?jī)r(jià)預(yù)期規(guī)則假定為VAR 學(xué)習(xí)規(guī)則。與以上兩類家庭不同，投機(jī)型家庭代表我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)上的“炒房客”，這類家庭的收入通常較高，擁有多套住房，購(gòu)買需求并不“剛性”，但受限購(gòu)、限貸等房地產(chǎn)調(diào)控政策的影響也較大。與此同時(shí)，他們的購(gòu)房決策具有投機(jī)性質(zhì)，更加關(guān)注房地產(chǎn)的金融屬性，對(duì)房?jī)r(jià)的波動(dòng)也較為敏感。但與投資型家庭相比，投機(jī)型家庭對(duì)于住房質(zhì)量及其價(jià)值不太關(guān)注，所以會(huì)花費(fèi)一定的時(shí)間與精力分析歷史房?jī)r(jià)及其趨勢(shì)，通過(guò)“低買高賣”獲取高額利潤(rùn)?；谝陨险J(rèn)識(shí)，本文假定投機(jī)型家庭對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期規(guī)則為VAR 學(xué)習(xí)規(guī)則，即投機(jī)型家庭在t 期對(duì)于房?jī)r(jià)的預(yù)期滿足：

其中，參數(shù) u和 ,利用遞歸最小二乘法進(jìn)行更新，并且在不同家庭中具有異質(zhì)性；e是VAR 的隨機(jī)誤差項(xiàng)。上式說(shuō)明，投機(jī)型家庭對(duì)某一期房?jī)r(jià)的預(yù)期，等于前幾期真實(shí)房?jī)r(jià)與不確定隨機(jī)因素的線性加總，即每一個(gè)采用VAR 預(yù)期的家庭對(duì)下一期房?jī)r(jià)的預(yù)期值等于前幾期房?jī)r(jià)的向量自回歸，這類家庭獲取和處理問(wèn)題的能力以及對(duì)房?jī)r(jià)變動(dòng)的感知都較靜態(tài)預(yù)期家庭好，愿意花費(fèi)一定精力來(lái)預(yù)期房?jī)r(jià)，因此他們對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期應(yīng)該較靜態(tài)預(yù)期家庭準(zhǔn)確。與此同時(shí)，投機(jī)型家庭不關(guān)注住房?jī)r(jià)值本身，所以其對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期準(zhǔn)確度要差于投資型家庭。本文假定投機(jī)型家庭會(huì)選擇這種預(yù)期方式，但這并不意味著投機(jī)型家庭對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期是同質(zhì)的。因?yàn)樵诜匠淌街校煌彝ミx擇的VAR 預(yù)期規(guī)則中的參數(shù)以及不確定因素都是不同的，因此他們?cè)谀骋粫r(shí)期對(duì)房?jī)r(jià)的預(yù)期也不同，具有異質(zhì)性。

（三）中間品廠商

中間品廠商處于壟斷競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中，利用資本、房產(chǎn)和勞動(dòng)生產(chǎn)中間品Y ，其行為方式與DSGE 模型一致，其生產(chǎn)函數(shù)形式為柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，即：

其中，＜，Rb/代表中間品廠商的債務(wù)合同以名義利率設(shè)定。

（四）最終品廠商

（五）貨幣政策

中央銀行實(shí)施價(jià)格型貨幣政策，其形式為：

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）參數(shù)估計(jì)結(jié)果

本文中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間為2005 年第2 季度至2019 年第4 季度，數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站與WIND 數(shù)據(jù)庫(kù)。用于參數(shù)估計(jì)的變量選取產(chǎn)出、消費(fèi)及房?jī)r(jià)作為觀測(cè)變量，所有的數(shù)據(jù)均經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整和HP 濾波處理。模型的求解和參數(shù)估計(jì)方法請(qǐng)參見(jiàn)Weizhao 等(2020)的做法。

本文參數(shù)估計(jì)方法主要是貝葉斯估計(jì)法，但是與以往貝葉斯估計(jì)(An 和Schorfheide，2007)不同的是，用于求解狀態(tài)變量和貝葉斯對(duì)數(shù)似然函數(shù)的卡爾曼濾波，其狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣不再是一個(gè)靜態(tài)的矩陣，而是包含了實(shí)時(shí)變化的內(nèi)生參數(shù)的動(dòng)態(tài)矩陣。因此，需要對(duì)傳統(tǒng)的卡爾曼濾波做出改進(jìn)，將完全理性個(gè)體的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、使用靜態(tài)預(yù)期方法個(gè)體的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣以及使用VAR 預(yù)期方法個(gè)體的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，按照這三類代理人在經(jīng)濟(jì)中所占比例(待估參數(shù))加總，最終才能得到綜合的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，從而得到貝葉斯對(duì)數(shù)似然函數(shù)。然后利用微分進(jìn)化算法(Stron，1995；1996；1997)來(lái)極大化對(duì)數(shù)似然函數(shù)，得到全局最優(yōu)的待估參數(shù)值，可有效避免局部最優(yōu)解的出現(xiàn)。

表1 給出了使用Metropolis-Hastings 算法獲得的參數(shù)后驗(yàn)分布的模式、平均值以及5%和95%的置信區(qū)間。在使用先驗(yàn)信息的情況下，得出參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表1 所示。根據(jù)表1 可知，當(dāng)整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)達(dá)到均衡時(shí)，模型估計(jì)的剛需型家庭(即靜態(tài)預(yù)期家庭)占比為 n( n+ n+n)× 1 00% = 55%；投資型家庭(即完全理性預(yù)期家庭)占比為n( n+ n+n)×1 00% = 41%；投 機(jī) 型 家 庭( 即 VAR 預(yù) 期 家 庭) 占 比 為n( n+ n+n)×1 00% = 4%，這個(gè)結(jié)果說(shuō)明，中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)的需求仍然以剛需家庭為主，投資以及投機(jī)型家庭還較少，說(shuō)明傳統(tǒng)DSGE 模型中代表性個(gè)體的同質(zhì)性假定和單一預(yù)期規(guī)則是不合理的，這也與有關(guān)需求結(jié)構(gòu)討論的相關(guān)估計(jì)結(jié)果相一致。

表1 貝葉斯估計(jì)結(jié)果

（二）需求結(jié)構(gòu)對(duì)房?jī)r(jià)影響分析

當(dāng)人們預(yù)期到未來(lái)房?jī)r(jià)將要下跌時(shí)，房屋持有人特別是投機(jī)型家庭就傾向于以較高的價(jià)格賣出房子，而購(gòu)房者則傾向于持幣待購(gòu)以便在將來(lái)以更便宜的價(jià)格購(gòu)買，當(dāng)這種預(yù)期形成共識(shí)時(shí)，就會(huì)帶動(dòng)房?jī)r(jià)下行，反之，則會(huì)拉動(dòng)房?jī)r(jià)上行。如果市場(chǎng)預(yù)期沒(méi)有達(dá)成明確的共識(shí)，則房?jī)r(jià)走勢(shì)取決于持不同預(yù)期的不同陣營(yíng)間的力量對(duì)比，這種力量的直接表現(xiàn)就是經(jīng)濟(jì)中剛需型家庭、投資型家庭以及投機(jī)型家庭的占比情況，因此，本小節(jié)模擬了內(nèi)生化家庭預(yù)期條件下，不同需求類型的家庭比例動(dòng)態(tài)調(diào)整引起的房?jī)r(jià)、產(chǎn)出和消費(fèi)的變化特征，結(jié)果如附錄圖1(掃描本文首頁(yè)二維碼可獲取附錄)所示。具體而言，分三種情形仿真當(dāng)經(jīng)濟(jì)中各類家庭動(dòng)態(tài)調(diào)整時(shí)，住房偏好沖擊下，產(chǎn)出、消費(fèi)和房?jī)r(jià)的脈沖響應(yīng)。情形一假定剛需型家庭、投資型家庭及投機(jī)型家庭在經(jīng)濟(jì)中所占的比例分別為52%、41%以及7%；情形二假定剛需型家庭、投資型家庭及投機(jī)型家庭在經(jīng)濟(jì)中所占的比例分別為49%、41%及10%；情形三假定剛需型家庭、投資型家庭及投機(jī)型家庭在經(jīng)濟(jì)中所占的比例分別為46%、41%及13%；將上文模型估計(jì)出的投機(jī)型家庭在經(jīng)濟(jì)中所占的比例為4%的情況稱為基準(zhǔn)情形。

就房?jī)r(jià)而言，當(dāng)投機(jī)型家庭比例為7%時(shí)(用實(shí)線表示)，房?jī)r(jià)峰值為9 個(gè)單位，大于基準(zhǔn)情形下接近7.8 個(gè)單位的情形；當(dāng)逐漸回歸到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)，在第13 期和21 期存在跳變點(diǎn)，而基準(zhǔn)情形下曲線相對(duì)來(lái)說(shuō)較為平滑，不存在這種局部性波動(dòng)，并且回歸穩(wěn)態(tài)值的時(shí)間也較基準(zhǔn)情形下略長(zhǎng)。這是因?yàn)殡S著投機(jī)型家庭的比例不斷增加，持有VAR 學(xué)習(xí)規(guī)則的家庭更多，有更多的時(shí)間和精力分析和處理信息，對(duì)房?jī)r(jià)做出預(yù)期和判斷。不僅如此，當(dāng)自己的預(yù)期與實(shí)際房?jī)r(jià)表現(xiàn)出差異時(shí)，其還可以通過(guò)學(xué)習(xí)效應(yīng)進(jìn)行糾正，會(huì)給房?jī)r(jià)帶來(lái)更大的不確定性。因此可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)中投機(jī)型家庭增多至10%時(shí)，房?jī)r(jià)峰值上升至11 個(gè)單位，然后在逐漸回歸到穩(wěn)態(tài)值的過(guò)程中，出現(xiàn)的局部波動(dòng)幅度更大，回歸到穩(wěn)態(tài)值的時(shí)間也更長(zhǎng)。隨著投機(jī)型家庭的比例繼續(xù)增加，上升至13%時(shí)，在遭受1 個(gè)單位的住房偏好沖擊后，房?jī)r(jià)的波動(dòng)區(qū)間大約在[-1，16]個(gè)單位之間變動(dòng)，可以發(fā)現(xiàn)這種情形下房?jī)r(jià)的波動(dòng)幅度更大，收斂的時(shí)間更長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)中的投機(jī)型家庭增加會(huì)加劇房?jī)r(jià)波動(dòng)，并且一旦遭受需求沖擊會(huì)花費(fèi)較長(zhǎng)時(shí)間恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài)。

總之，當(dāng)經(jīng)濟(jì)中的投機(jī)型家庭占比過(guò)高時(shí)，房?jī)r(jià)的漲幅和波動(dòng)性均會(huì)增加，當(dāng)沖擊的影響逐漸褪去時(shí)，房?jī)r(jià)下降過(guò)程中也伴隨著局部的跳變和波動(dòng)，從而造成一定的福利損失。同時(shí)，隨著投機(jī)型家庭比例的增加，波動(dòng)幅度也驟增，房?jī)r(jià)達(dá)到穩(wěn)定態(tài)的耗時(shí)也會(huì)增長(zhǎng)，投機(jī)型家庭的增加會(huì)使得房?jī)r(jià)高頻率、大幅度波動(dòng)。政府在調(diào)控住房時(shí)應(yīng)該注意識(shí)別剛需和投機(jī)型家庭，打擊非剛需性需求，尤其是投機(jī)性需求，合理引導(dǎo)居民理性購(gòu)住房。

（三）限購(gòu)限貸政策有效性分析

本小節(jié)通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整限購(gòu)和限貸政策實(shí)施力度參數(shù) n和b ，模擬我國(guó)房?jī)r(jià)和產(chǎn)出的動(dòng)態(tài)演化路徑，結(jié)果如圖1 所示。

1. 限購(gòu)政策

我們來(lái)考察參數(shù)n 限購(gòu)政策的實(shí)施力度，當(dāng) n等于1 時(shí)代表政府沒(méi)有實(shí)施限購(gòu)政策，當(dāng)n 小于1 時(shí)代表政府實(shí)施了限購(gòu)政策。本文分別仿真了n 等于0.9、0.95 和0.98三種限購(gòu)政策強(qiáng)度下，房?jī)r(jià)和產(chǎn)出在需求沖擊下的反應(yīng)狀況。n 選取這三個(gè)值的原因是本文模型中通過(guò)與家庭擁有住房數(shù)量相乘引入n ，家庭的異質(zhì)性體現(xiàn)在預(yù)期因子上，而擁有住房數(shù)量是同質(zhì)的，因此當(dāng) n分別取0.9、0.95 和0.98 時(shí)，代表整個(gè)經(jīng)濟(jì)中家庭擁有住房數(shù)量下降10%、5%和2%。

由圖1(a)可知，當(dāng) n等于1 即政府沒(méi)有實(shí)施限購(gòu)政策時(shí)，房?jī)r(jià)波動(dòng)的峰值為7.8個(gè)單位，在第41 期回歸到穩(wěn)定狀態(tài)；當(dāng)n 等于0.98 時(shí)，政府實(shí)施輕微的限購(gòu)政策，房?jī)r(jià)波動(dòng)為7.6 個(gè)單位，在第45 期回歸到穩(wěn)態(tài)；當(dāng)n 等于0.9 時(shí)，政府實(shí)施較為嚴(yán)格的限購(gòu)政策，房?jī)r(jià)波動(dòng)為6.7 個(gè)單位，與無(wú)政策情況下僅相差1.1 個(gè)單位，二者差距并不顯著。在第60 期仍未回歸到穩(wěn)態(tài)，但是在第31 期已經(jīng)開始趨于平穩(wěn)。當(dāng)n 等于0.95時(shí)，房?jī)r(jià)的波動(dòng)幅度與回歸到穩(wěn)態(tài)的耗時(shí)介于二者之間?？梢?jiàn)，當(dāng)政府通過(guò)限制家庭擁有住房數(shù)量來(lái)調(diào)控房?jī)r(jià)時(shí)，房?jī)r(jià)會(huì)有一定幅度的降低，但是政策實(shí)施強(qiáng)度越大，房?jī)r(jià)回歸到穩(wěn)態(tài)的耗時(shí)越長(zhǎng)。在不同強(qiáng)度的限購(gòu)政策下，產(chǎn)出與房?jī)r(jià)的表現(xiàn)剛好相反，隨著政策實(shí)施力度的增強(qiáng)，產(chǎn)出的波動(dòng)幅度增大，回歸到穩(wěn)定狀態(tài)的時(shí)間延長(zhǎng)。但是無(wú)限購(gòu)政策與實(shí)施較為嚴(yán)格政策之間，產(chǎn)出的差距為0.2，差距并不十分明顯。

總之，政府實(shí)施的限購(gòu)政策雖然取得了一定的效果，但是并沒(méi)有顯著降低房?jī)r(jià)，這與近幾年我國(guó)實(shí)際經(jīng)濟(jì)中房?jī)r(jià)的表現(xiàn)也較為一致，導(dǎo)致這種現(xiàn)象背后的原因可能是政策存在一定的漏洞，例如，購(gòu)房家庭可能會(huì)通過(guò)“假離婚”“套用別人身份購(gòu)買”等手段規(guī)避限購(gòu)政策的影響，由此造成限購(gòu)政策收效甚微，反而會(huì)造成產(chǎn)出的波動(dòng)。要想有效穩(wěn)定房?jī)r(jià)，應(yīng)該將限購(gòu)政策長(zhǎng)期化，這樣有利于引導(dǎo)市場(chǎng)形成房?jī)r(jià)不會(huì)上漲的預(yù)期，降低投資性需求。此外，應(yīng)注意政策細(xì)節(jié)，發(fā)現(xiàn)漏洞盡早補(bǔ)充完善。

2. 限貸政策

下面考察參數(shù)b 限貸政策的實(shí)施力度，當(dāng)b 等于1 時(shí)代表政府沒(méi)有實(shí)施限貸政策，當(dāng)b 小于1 時(shí)代表政府實(shí)施了限貸政策。本文分別仿真了b 等于0.9、0.8 和0.7 三種限貸政策強(qiáng)度下，房?jī)r(jià)和產(chǎn)出在需求沖擊下的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過(guò)程。當(dāng)b 等于0.9、0.8 和0.7 時(shí)，分別表示借貸型家庭所能獲得的貸款分別減少10%、20%和30%，相應(yīng)的首付比例提升至40%、50%和60%(假定無(wú)限貸政策時(shí)首付比例為30%)。

由圖1(c)可知，當(dāng)b 等于1 即政府沒(méi)有實(shí)施限貸政策，房?jī)r(jià)波動(dòng)的峰值為7.8 個(gè)單位，在第41 期回歸到穩(wěn)定狀態(tài)；當(dāng)b 等于0.9，即借貸型家庭的首付比例為40%時(shí)，房?jī)r(jià)波動(dòng)的峰值為8.5 個(gè)單位，在第41 期回歸到穩(wěn)態(tài)；當(dāng)b 等于0.8 時(shí)，即借貸型家庭的首付比例上升至50%時(shí)，房?jī)r(jià)最高達(dá)到8.9 個(gè)單位；當(dāng)b 等于0.7 時(shí)，即借貸型家庭的首付比例為60%時(shí)，房?jī)r(jià)的峰值與首付比為50%時(shí)沒(méi)有明顯的變化，仍為8.9 個(gè)單位，并且回歸到穩(wěn)定狀態(tài)的歷程與其他三種情況保持一致?？梢?jiàn)，限貸政策的實(shí)施對(duì)降低房?jī)r(jià)沒(méi)有起到預(yù)期的效果，隨著首付比例的增加，房?jī)r(jià)的波動(dòng)幅度反而會(huì)增加，首付比提升至60%造成的房?jī)r(jià)波動(dòng)峰值與無(wú)政策時(shí)的峰值相差約1.1 個(gè)單位，二者差別不大。究其原因可能是公眾預(yù)期房地產(chǎn)調(diào)控政策的短時(shí)效性，以及取消之后會(huì)帶來(lái)房?jī)r(jià)新一輪的“補(bǔ)漲”，即居民形成了房地產(chǎn)業(yè)調(diào)控政策不會(huì)持久的基本預(yù)期。此外，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整相關(guān)政策具有非急轉(zhuǎn)彎特性，這也導(dǎo)致一些投機(jī)者不斷挑戰(zhàn)政策底線。政府應(yīng)該將住房不炒、穩(wěn)房?jī)r(jià)等政策長(zhǎng)期貫徹執(zhí)行，積極引導(dǎo)公眾預(yù)期，打破居民對(duì)房地產(chǎn)投資的迷戀。

圖1 限購(gòu)限貸政策效果評(píng)估

（四）貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)的調(diào)整機(jī)制

本小節(jié)通過(guò)利用社會(huì)福利損失函數(shù)，探討了貨幣政策是否有助于調(diào)節(jié)房?jī)r(jià)波動(dòng)情況。福利分析針對(duì)的是宏觀經(jīng)濟(jì)變量的總體特征，并不涉及微觀加總，是微觀加總之后要考慮的事情，因此，本文構(gòu)建的ABNK 模型在經(jīng)過(guò)加總之后，也同樣可以利用Woodford(2003)所提供的一般化的福利函數(shù)二階近似形式進(jìn)行福利分析。由于本文僅僅關(guān)注的是貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響情況，因此僅考慮所有時(shí)期房?jī)r(jià)波動(dòng)所造成的總體福利損失。本文采用福利損失函數(shù)式λ= Var ( q)來(lái)衡量不同貨幣政策參數(shù)下社會(huì)福利損失的差異。其中，λ 表示所構(gòu)建模型中社會(huì)福利成本，V ar ( q)代表房?jī)r(jià)方差。

為了進(jìn)行福利分析，需要改變貨幣政策函數(shù)的參數(shù)，然后在各類不同的外生沖擊下，對(duì)模型進(jìn)行重新估計(jì)與模擬，從而得到房?jī)r(jià)的方差，最終計(jì)算出社會(huì)總福利成本。接下來(lái)，將r、r 和r 的取值范圍定在0 到1 之間，探討了貨幣政策函數(shù)中參數(shù)變化時(shí)，社會(huì)福利損失的變化情況。表2 給出了r、r 和r 取一些特定值時(shí)相應(yīng)的福利損失大小 λ，這些統(tǒng)計(jì)量的單位均為百分比。其中表2 第2 行描述的是貨幣政策對(duì)通脹反饋系數(shù)和貨幣政策對(duì)產(chǎn)出反饋系數(shù)都取估計(jì)的參數(shù)時(shí)，貨幣政策對(duì)利率反饋系數(shù)取值從0 到1 時(shí)的福利損失變化情況。同理，第4 行和第6 行分別表示其他兩個(gè)參數(shù)不變情況下，貨幣政策對(duì)產(chǎn)出反饋系數(shù)和貨幣政策對(duì)通脹反饋系數(shù)取值從0 到1 時(shí)的福利損失變化情況。

表2 福利損失的變化情況

圖2 給出的是取值范圍在0 到1 之間的不同r、r 和r 值下的福利損失。圖(a)描繪的是貨幣政策對(duì)通脹反饋系數(shù)和貨幣政策對(duì)產(chǎn)出反饋系數(shù)都取估計(jì)的參數(shù)時(shí)，貨幣政策對(duì)利率反饋系數(shù)取值從0 到1 時(shí)的福利損失變化情況。圖(b)描繪的是貨幣政策對(duì)產(chǎn)出反饋系數(shù)和貨幣政策對(duì)利率反饋系數(shù)都取估計(jì)出的參數(shù)時(shí)，貨幣政策對(duì)通脹反饋系數(shù)取值從0 至1 時(shí)的福利損失變化情況。圖(c)描繪的貨幣政策對(duì)利率反饋系數(shù)和貨幣政策對(duì)通脹反饋系數(shù)都取估計(jì)的參數(shù)時(shí)，貨幣政策對(duì)產(chǎn)出反饋系數(shù)取值從0 至1 時(shí)的福利損失變化情況。

由上述表2 和圖2 可知，當(dāng)固定其他參數(shù)為估計(jì)的參數(shù)值時(shí)，隨著貨幣政策對(duì)利率反饋系數(shù)r 由0 增大至1，其福利損失逐漸下降，這意味著制定貨幣政策時(shí)，如果可以更多地考慮上一期利率，那么價(jià)格型貨幣政策最終得以實(shí)施的利率是提高的，而利率的提高增加了借貸成本，使得投機(jī)者減少投機(jī)需求，可以有效降低房?jī)r(jià)帶來(lái)的波動(dòng)，從而降低福利損失；當(dāng)固定其他參數(shù)為估計(jì)的參數(shù)值時(shí)，隨著貨幣政策對(duì)通脹反饋系數(shù)r由0 增大至1，其福利損失逐漸增加，說(shuō)明貨幣政策更多地考慮通貨膨脹的情況下，會(huì)加劇房?jī)r(jià)的波動(dòng)程度；當(dāng)固定其他參數(shù)為估計(jì)的參數(shù)值時(shí)，隨著貨幣政策對(duì)產(chǎn)出反饋系數(shù)r 由0 增大至1，其福利損失整體趨勢(shì)由小變大，貨幣政策函數(shù)在考慮產(chǎn)出因素時(shí)，應(yīng)該選擇可用數(shù)值中的最小值。

圖2 不同貨幣政策參數(shù)設(shè)置下房?jī)r(jià)波動(dòng)的福利損失

五、結(jié)論與建議

自1998 年住房市場(chǎng)化改革以來(lái)，中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格一直在“高位運(yùn)行”，這不僅對(duì)房地產(chǎn)本身的健康發(fā)展無(wú)所裨益，同時(shí)還對(duì)新時(shí)代的高質(zhì)量發(fā)展構(gòu)成了嚴(yán)重挑戰(zhàn)。在此背景下，政府多次強(qiáng)調(diào)“房住不炒”的原則，并通過(guò)限購(gòu)、增加契稅以及提高房貸利率等一系列組合政策來(lái)調(diào)控房地產(chǎn)價(jià)格，以維持房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康、平穩(wěn)發(fā)展。但事與愿違，這些政策不僅未能很好地抑制房?jī)r(jià)“過(guò)快”上漲，反而使住房市場(chǎng)陷入了“越限越漲”的政策怪圈。政府多輪調(diào)控房?jī)r(jià)的政策難以奏效的根本原因可能在于，居民預(yù)期房地產(chǎn)調(diào)控政策的短時(shí)效性，以及取消之后會(huì)帶來(lái)房?jī)r(jià)新一輪的“補(bǔ)漲”，即居民形成了房地產(chǎn)業(yè)調(diào)控政策不會(huì)持久的基本預(yù)期。于是，本文在對(duì)房?jī)r(jià)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理的基礎(chǔ)上，引入了異質(zhì)性預(yù)期這一因素，并在ABNK 的框架下分析了需求結(jié)構(gòu)、異質(zhì)性預(yù)期對(duì)于房?jī)r(jià)波動(dòng)的影響機(jī)制，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①房地產(chǎn)需求中剛需型家庭、投資型家庭以及投機(jī)型家庭所占比例分別是55%、41%以及4%。②考慮了異質(zhì)性預(yù)期后，無(wú)論是在模擬動(dòng)態(tài)還是樣本外預(yù)測(cè)方面，ABNK 模型都優(yōu)于以往的DSGE 模型、有限理性DSGE 模型以及VAR 模型，相關(guān)結(jié)果請(qǐng)見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)發(fā)行版附錄部分。③與DSGE 模型相比，ABNK 模型中房?jī)r(jià)對(duì)住房需求沖擊的反應(yīng)比DSGE 模型更為敏感，具體表現(xiàn)為存在局部的波動(dòng)與跳變，并且回歸到穩(wěn)定態(tài)的耗時(shí)較長(zhǎng)。④通過(guò)仿真與分析經(jīng)濟(jì)中投機(jī)型家庭占比的三種情況發(fā)現(xiàn)，隨著投機(jī)型家庭占比的增加，產(chǎn)出、消費(fèi)與房?jī)r(jià)對(duì)住房需求沖擊的反應(yīng)越來(lái)越敏感，回歸到穩(wěn)態(tài)值所需耗費(fèi)的時(shí)間也越久。⑤我國(guó)實(shí)施的限購(gòu)政策雖然存在一定的效果，但是并沒(méi)有顯著降低房?jī)r(jià)，限貸政策的實(shí)施對(duì)降低房?jī)r(jià)沒(méi)有起到預(yù)期的效果，政府應(yīng)該將限購(gòu)政策長(zhǎng)期化，并及時(shí)發(fā)現(xiàn)和彌補(bǔ)政策漏洞。

針對(duì)目前中國(guó)住房市場(chǎng)的需求結(jié)構(gòu)，合理的政策啟示在于，一方面增加住房供給，維持房?jī)r(jià)合理預(yù)期，多重并舉保障剛需；另一方面對(duì)投資型需求，不僅要加強(qiáng)貨幣政策與財(cái)政政策的調(diào)整力度，通過(guò)抑制投資需求反向調(diào)節(jié)市場(chǎng)供給總量，以促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)供求關(guān)系趨向平衡。更重要的房地產(chǎn)調(diào)控政策是疏通更多資本投資渠道，特別是擴(kuò)寬企業(yè)和居民的“類儲(chǔ)蓄”投資渠道，減少微觀主體將房地產(chǎn)變成“存錢罐”的無(wú)奈，降低轉(zhuǎn)移到樓市冗余的資本，引導(dǎo)房?jī)r(jià)理性回歸。