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摘 要：随着房地产行业与宏观经济的联系越发紧密，探究货币政策对房地产价格作出反应的经济效应对提高货币政策传导效率，有效控制房价波动，促进经济平稳运行有着重要的现实意义。构建了一个包括消费品生产部门、房地产部门和银行部门的DSGE模型，研究中国房价波动的动因以及房地产市场与宏观经济波动之间的传递机制。研究表明，央行在决定它的货币政策时把住房价格变化的因素考虑在内，在一定程度上是可以显著降低房价的波动，同时通过借贷约束和成本渠道的货币政策传递机制，会降低经济波动和福利损失。
关键词：货币政策;房产价格;经济效应;动态随机一般均衡模型
中图分类号：D9 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.19.058
1 引言
我国自1998年实行住房货币化改革之后，住房市场得到了快速发展，房地产逐渐成了政府、居民、学术界最关心的问题之一。如今，房地产行业已经成为国民经济中的支柱产业，对拉动中国经济增长起着重要作用，房地产行业不再是一个被动反映经济情况的部门，而应该被纳入国家宏观经济政策和宏观调控的一部分来进行研究。过去二十年来，中国房地产经历了持续高速上涨的趋势，远高于个人可支配收入的增长速度，更是高于同期全国GDP的平均增长率。为了防止房价泡沫，促进房地产健康稳定发展，也为了宏观经济和全国居民的福利，房地产行业已经成为政府密切出台各种调控政策的领域，仅2017年，国家层面以及全国各大城市出台的调控政策200多次。中国经济当前处于增长速度放缓、产业结构调整的新时期，因此无论是政府还是学术界准确识别中国房地产繁荣背后的真正原因，分析房地产市场与宏观经济波动之间的传递机制，防止房地产泡沫以及宏观经济的过度波动，采取合理的政策措施干预房地产市场，成为急需解决的问题。
房地产行业在许多国家都是重要的支柱产业，所以这个问题不仅在中国，在全球多个国家都具有重要的现实意义。Aoki（2001）研究认为住房价格缺乏价格粘性，住房价格波动不会带来福利损失，从而货币政策无需对住房价格作出反应。Leamer（2007）研究表明，房地产行业和宏观经济增长之间存在着强烈的相互影响，房地产市场波动对一国宏观经济周期的波动具有很强的带动作用。Piazzesi（2009）研究认为，宏观经济的变化使得人们对房地产市场持有乐观情绪，人们的乐观预期与房地产价格上涨相互促进而形成螺旋效应。虽然房地产市场波动与宏观经济之间有密切联系，但国内学术界在一般均衡框架下的研究并不多。段忠华（2008）认为房地产即是消费品也是投资品，个人通过房地产抵押贷款从银行获得信贷支持，从而货币政策必然成为影响房地产价格的重要因素之一，此外还有房地产需求偏好以及房地产成本冲击。梁斌（2011）研究了房地产价格波动与货币政策之间的关系，认为中国的货币政策应该对房地产价格波动作出反应，可以提高社会总福利水平。肖争艳和彭博（2011）研究发现将住房价格纳入货币政策规则，对调控房价上涨有较好效果，但代价是调控过程中通货膨胀率的持续上涨，以及产出水平和家庭消费负向偏离稳态。杨俊杰（2012）研究表明房地产与宏观经济波动之间具有长期均衡的关系，短期内对GDP具有拉动作用。候成琪和龚六堂（2014）研究认为对真实住房价格作出反应的货币政策能够显著降低住房价格波动，并通过金融加速器机制降低经济波动和福利损失。综上所述，国内外学者大多数研究侧重于房地产市场与经济增长、经济波动之间的关系研究，为本文的进一步研究提供了思路和方法借鉴，但是现有文献对具体的传递机制方面的研究尚不完善。因此，理清货币政策对房地产市场的波动作出反应的溢出效应以及内部的传导机制和传导效果，从根本上为我国的房地产市场的健康发展提供现实指导，便是本文的研究重点。
本文构造了一个含有消费品生产部门、房地产部门和银行的动态随机一般均衡模型（DSGE）来评估货币政策对房地产价格作出反应的经济溢出效应。同时，本文采用扩展的泰勒规则来确定央行对住房价格作出的反应。本文的研究表明货币政策是否对住房价格作出反应是决定住房价格波动的关键因素，也是决定居民福利大小的关键因素。研究发现，如果央行在决定它的货币政策的时候，把房地产价格变化的因素考虑在内，在一定程度上是可以显著降低房价的波动，同时通过借贷约束和成本渠道的货币政策传递机制，会降低经济波动和福利损失。
2 理论模型
2.1 代表性家庭部门
假定经济中有一个代表性家庭，其最大化效用函数如下表示：
E0∑SymboleB@t=0C1-σt1-σ+φdD1-θr1-θ-（Nct+Ndt）1+χ1+χ+φm1-τ（MtPt）1-τ（1）
其中，Ct表示消費品，Dt代表住房。家庭提供劳动给消费品部门（Nct）和建造部门（Ndt）。Mt代表家庭储蓄存入该国的银行和真实储蓄（MtPt）进入效用函数。本文视银行存款是一个广泛的方式，它包括家庭存在银行的所有类型的储蓄。
名义预算约束为：
PtCt+Qt（Dt-（1-δ）Dt-1）+Rdt-1μH（1-δ）Et-1{Qt}Dt-1+MtSymbolcB@μH（1-δ）Et{Qt+1}Dt+Rmt-1Mt-1+WctNct+WdtNdt（2）
居民在预算约束条件（2）下，最大化其效用函数（1）。取一阶条件，并对数线性化，可推导出一种动态的IS曲线：
c^t=uEt{c^t+1}+1σ（uE{π^t+1}+up^t+1-p^r-ur^mt+（m^t-p^t）（1-u））（3）
2.2 消费品部门 消费品部门每个企业使用简单的生产函数Yt（i）=ZNt（i）c生产产品。因此，生产函数在私人提供输入Nct具有规模报酬不变。Z代表全要素生产率，是恒定不变的常数。假设企业必须从银行借入他们工资账单的一个固定的比例μB，借入的利率为rdt，这相当于家庭所面临的银行抵押贷款的利率。因此，企业贷款等于LCt=μBWctNct，企业的劳动力成本就是（1+μBrdt）WctNct。本文引入成本渠道的货币传导机制。平均实际边际成本由对数形式表示如下：
mcct=wct-pt+log1+μBrdt（4）
对数线性化这个表达式，使用Calvo定价，直接推导新凯恩斯菲利普斯曲线：
πt=βEtπt+1+ωcm^cct（5）
其中ωc 和 τc是指企业在任何给定时间不能重置价格的概率。
2.3 房地产部门
对于住房，假定和消费品同样的函数形式，使用生产函数Ydt（j）=ANdt（j），其中Ydt等于住房需求数It，A是全要素生产率。和消费品部门的企业一样，住房生产商也不得不借入他们工资账单的一个固定比率LDt=μBWdtNdt。
对数线性化生产函数，推导出住房部门的边际成本的表达式：
m^cdt=p^t-q^t+σy^t+χi^t+μBr^dt（6）
同样，可以推导出关于住房价格的新凯恩斯菲利普斯曲线：
πdt=βEtπdt+1+ωdm^cdt（7）
其中，ωd和τd是指企业在任何给定的时间不能重置价格的概率。
2.4 银行
银行持有对家庭和企业的贷款、所需的在中央银行的流动性储备和额外的流动性储备资产。唯一的负债是来自于家庭的银行储蓄Mt。假定Lt+Vt=Mt，其中Vt 代表流动性储备。Lt代表总贷款，其中Lt=LHt+LCt+LDt。Vt被假定为是Mt的一个固定的比率η，由银行间市场来决定。假定完全在央行控制之下，而且是央行的目标利率。这暗示了央行试图通过Rcbt影响其它的利率和经济变量。对于居民储蓄，银行支付Rmt;银行从贷款中收入Rdt。发放贷款并持有存款都与银行的成本相关。为了模型尽可能简化，采用简单的线性成本函数CLt，Mt=eLt+fMt，其中 e 和 f 代表发放贷款以及持有存款的边际成本。假定e>f，也即发放贷款的边际成本高于持有存款的边际成本。银行最大化利润：
maxLt，Mt，StΠ=RdtLt+RcbtVt-RmtMt-eLt-fMt（8）
其约束条件为Lt+Vt=（1-η）Mt
总贷款由Lt=LHt+LCt+LDt决定。对数线性化这个式子，可以得到：
l^t=γ1l^ht+γ2l^ct+γ3l^dtγ1+γ2+γ3（9）
2.5 货币政策规则
假定货币政策是由泰勒规则决定，中央银行对未来通货膨胀的预期作出反应。本文考虑两种类型的泰勒规则。
类型1的规则是指货币政策仅仅对消费品部门的通货膨胀作出反应：
r^cbt=ρrr^cbt-1+ρcEtπct+1（10）
类型2的规则是指货币政策对消费品部门的通货膨胀和住房的价格通胀作出反应：
r^cbt=ρrr^cbt-1+ρcEtπct+1+ρdEtπdt+1（11）
3 参数校准与估计
模型参数的校准值和稳态值如表1所示。注意，一个周期对应于一个季度。σ，β，θ，χ和δ 的取值是在标准值的范围内。消费品的跨期替代弹性σ设定等于1，住房的跨期替代弹性θ的值也取为1。劳动供给弹性也取值为1，它的逆由χ=1给定。住房的折旧率设定为0.025。
对于u，本文选择值为0.995。进一步假设住房存量的折旧率为0.025。对于贷款价值比率μH，选择一个值为0.75。效用函数中住房服务的权重φd选择为0.1。
设定消费者价格名义刚性系数等于τc=0.5，这意味着四季度价格调整频率。对于消费品的价格，假定一个更低的参数值τd=0.75，反映了他们发现住房价格比消费品价格更有弹性。对于货币政策规则，选择标准值为ρr=0.7和ρc=1.5。由于中央银行也对住房价格变动做出反应，设定ρd=ρc=1.5。外生冲击参数的系数都设定为0.85。
假若σ=θ=1，根據统计年鉴的数据，设定消费支出占GDP的比率为0.25，住房支出占GDP的比率为0.40，得到 F的值为0.325。总贷款占产出的比率设定为3，居民负债的水平设定为0.7，也即得到γ1=0.7。这就剩下了2.3留给企业。如上所讨论的，假如住房部门是消费品部门的13倍，得到近似值γ2=0.2和γ3=2.1。
4 模型分析
本部分给出了两种冲击的脉冲响应函数：偏好冲击以及信贷约束冲击。对每一个变量，本文分别报告它的脉冲响应。当中央银行是第一种情况（类型1），央行仅仅对消费品的价格做出反应，用实线表示。在中央银行是第二种情况（类型2），央行也对住房价格做出反应，用虚线表示。下列变量用来描述脉冲响应。消费品的产出，就等于消费，用y来表示。住房存量的变化用d来表示。消费品的相对价格用p_q来表示。消费品价格的通胀用cinfl来表示。住房价格的通胀用dinfl来表示。贷款数量的变化用loans来表示。银行间市场的利率用rcb来表示。另外还有房地产偏好冲击变量以及信贷约束冲击变量。 4.1 偏好冲击的脉冲响应
本文用参数φdt来表示家庭住房偏好增加的效应，假定φ^dt遵循外生过程φ^dt=ρφφdt-1+ε1t，并且考虑一个住房偏好增加10%的冲击。通过图1，可以观察到，央行对住房价格作出反应，会引起两个部门的收缩。消费品价格相对于住房价格的持续下降。在这两种情况下，中央银行成功地防止强烈立即的房价上升，但对住房的更大的偏好却导致房价的持续上涨。央行的目标利率在类型1的货币政策规则下，几乎保持不变，但在类型2的货币政策规则下，它却大大地增加了。
4.2 信贷约束冲击的脉冲响应
本部分分析信贷约束的冲击效应。假定μHt是随时间而变化的，遵循外生过程μ^Ht=ρμμ^Ht-1+ε2t。考虑信贷约束冲击μHt增加10%，如图2所示，信贷约束μHt的正向冲击仅仅导致在类型1的货币政策规则下住房部门的扩张。在类型1的货币政策规则下，这种扩张影响到消费品行业。如果中央银行的行为根据类型2的货币政策规则，就会有两个行业的收缩。可以看到，如果中央银行的行为根据类型2的货币政策规则，它成功地限制了两个部门的通货膨胀率的增加。对消费品的相对价格的反应方向也取决于中央银行所考虑的货币政策规则类型。假若央行对房价作出反应，住房变得相对便宜。
4.3 福利分析
本部分主要对两种类型的央行货币政策的福利影响进行分析。在福利分析中，本文定义福利损失W为在接下来的5年或20个季度效用改变量dUt的现值。也即：
W=∑t=20t=0βtdUt（12）
表2描述了偏好冲击以及信贷约束冲击在两种类型的央行货币政策下的福利损失。可以看到，央行对住房价格通胀作出反应，也即类型2的央行货币政策下，不仅会减少经济波动，而且也减少了代表性家庭的福利损失。本文还对冲击过程的不同程度持续性下做了敏感性分析，高持续性下ρφ和ρμ的参数值为0.95，与以前使用的基准情况下的参数值为0.85时的福利损失进行比较。
5 结论与建议
为了识别中国房地产市场波动的真正驱动力，分析房地产市场和宏观经济波动之间的传递机制，本文建立了一个包含消费品生产商和房地产商以及银行部门的动态随机一般均衡模型，并引入两个外生冲击变量以更好的契合现实经济的运行方式，在此基础上模拟了货币政策对房地产价格变化作出反应的经济溢出效应。本文考虑了住房价格通胀的两种不同的潜在来源：住房需求偏好以及借贷约束冲击。通过相应的脈冲反应函数以及DSGE模型的模拟结果表明住房需求偏好和宽松的货币政策都会导致住房需求量和房地产价格的持续增长。进一步地通过福利分析发现，货币政策是否对房地产价格作出反应是决定住房价格波动的关键因素，也是决定福利大小的关键因素。研究发现，如果央行在决定它的货币政策的时候，把住房价格变化的因素考虑在内，在一定程度上是可以显著降低房价的波动，同时通过借贷约束和成本渠道的货币政策传递机制，降低经济波动和福利损失。本文从宏观层面分析了中国房地产波动的主要因素，但由于房地产受到地域、文化差异、收入水平等的影响，不同城市的房价波动还应考虑更加细致的因素。此外，为了更好地研究中国房地产市场波动和宏观经济之间的传递机制，提供更切实可行的政策建议，应该构造出更加符合中国经济特征的一般均衡模型来拓展现有的研究。
当前，中国房地产市场的发展面临着巨大的困惑，房地产价格的居高不下和房地产行业的过度发展引起了社会各界对房地产行业的密切关注。货币政策对房地产市场的影响期限很短，但是影响程度深，能够在短时间内有效地控制房地产市场的波动，为房地产市场的稳定健康发展提供有效指导。因此，结合本文的研究结论和中国房地产市场的发展现实提供几点政策建议：首先，本文的模拟结果显示货币政策对抑制房价的非理性上涨具有很好的调控效果，所以对房价的调控，要充分利用货币政策手段，甚至可以采取中央银行决策时温和地盯住房地产市场价格的波动，引导居民对房地产的需求和投资偏好，促进房地产行业的稳定发展，减少宏观经济的波动和居民福利的损失。其次，监管部门要鼓励金融创新，支持金融机构开发多样化的金融产品，拓宽社会的投资渠道，让房地产回归居住功能，比如大力推动互联网金融的发展，利用大数据、云计算等大力发展普惠金融，吸引社会上闲置资金的投资，压缩房地产市场的泡沫。最后，应该加快产业结构调整，转变经济增长方式，加快推进供给侧改革，加快财政体制改革，大力推动减税降费，健全土地供给机制，减少地方政府对土地财政的依赖。
参考文献
[1]郑中华，邸俊鹏.房地产借贷、金融加速器和经济波动——一个贝叶斯估计的DSGE模拟研究[J].经济评论，2012，（6）.
[2]段军山.信贷扩张、房地产价格波动与银行稳定：理论及其经验分析[J].现代经济探讨，2008，（4）.
[3]梁斌，李庆云.中国房地产价格波动与货币政策分析——基于贝叶斯估计的动态随机一般均衡模型[J].经济科学，2011，（3）.
[4]杨柳，李力.货币冲击与中国经济波动——基于DSGE模型的数量分析[J].当代经济科学，2011，（5）.
[5]Calvo.Staggered prices in a utility-maximizing framework[J].J Monetary Econ，1983，12（3）.
[6]Heideken.Do central banks react to house prices？[J].Money Credit Banking，2013，45（8）.
关键词：货币政策;房产价格;经济效应;动态随机一般均衡模型
中图分类号：D9 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.19.058
1 引言
我国自1998年实行住房货币化改革之后，住房市场得到了快速发展，房地产逐渐成了政府、居民、学术界最关心的问题之一。如今，房地产行业已经成为国民经济中的支柱产业，对拉动中国经济增长起着重要作用，房地产行业不再是一个被动反映经济情况的部门，而应该被纳入国家宏观经济政策和宏观调控的一部分来进行研究。过去二十年来，中国房地产经历了持续高速上涨的趋势，远高于个人可支配收入的增长速度，更是高于同期全国GDP的平均增长率。为了防止房价泡沫，促进房地产健康稳定发展，也为了宏观经济和全国居民的福利，房地产行业已经成为政府密切出台各种调控政策的领域，仅2017年，国家层面以及全国各大城市出台的调控政策200多次。中国经济当前处于增长速度放缓、产业结构调整的新时期，因此无论是政府还是学术界准确识别中国房地产繁荣背后的真正原因，分析房地产市场与宏观经济波动之间的传递机制，防止房地产泡沫以及宏观经济的过度波动，采取合理的政策措施干预房地产市场，成为急需解决的问题。
房地产行业在许多国家都是重要的支柱产业，所以这个问题不仅在中国，在全球多个国家都具有重要的现实意义。Aoki（2001）研究认为住房价格缺乏价格粘性，住房价格波动不会带来福利损失，从而货币政策无需对住房价格作出反应。Leamer（2007）研究表明，房地产行业和宏观经济增长之间存在着强烈的相互影响，房地产市场波动对一国宏观经济周期的波动具有很强的带动作用。Piazzesi（2009）研究认为，宏观经济的变化使得人们对房地产市场持有乐观情绪，人们的乐观预期与房地产价格上涨相互促进而形成螺旋效应。虽然房地产市场波动与宏观经济之间有密切联系，但国内学术界在一般均衡框架下的研究并不多。段忠华（2008）认为房地产即是消费品也是投资品，个人通过房地产抵押贷款从银行获得信贷支持，从而货币政策必然成为影响房地产价格的重要因素之一，此外还有房地产需求偏好以及房地产成本冲击。梁斌（2011）研究了房地产价格波动与货币政策之间的关系，认为中国的货币政策应该对房地产价格波动作出反应，可以提高社会总福利水平。肖争艳和彭博（2011）研究发现将住房价格纳入货币政策规则，对调控房价上涨有较好效果，但代价是调控过程中通货膨胀率的持续上涨，以及产出水平和家庭消费负向偏离稳态。杨俊杰（2012）研究表明房地产与宏观经济波动之间具有长期均衡的关系，短期内对GDP具有拉动作用。候成琪和龚六堂（2014）研究认为对真实住房价格作出反应的货币政策能够显著降低住房价格波动，并通过金融加速器机制降低经济波动和福利损失。综上所述，国内外学者大多数研究侧重于房地产市场与经济增长、经济波动之间的关系研究，为本文的进一步研究提供了思路和方法借鉴，但是现有文献对具体的传递机制方面的研究尚不完善。因此，理清货币政策对房地产市场的波动作出反应的溢出效应以及内部的传导机制和传导效果，从根本上为我国的房地产市场的健康发展提供现实指导，便是本文的研究重点。
本文构造了一个含有消费品生产部门、房地产部门和银行的动态随机一般均衡模型（DSGE）来评估货币政策对房地产价格作出反应的经济溢出效应。同时，本文采用扩展的泰勒规则来确定央行对住房价格作出的反应。本文的研究表明货币政策是否对住房价格作出反应是决定住房价格波动的关键因素，也是决定居民福利大小的关键因素。研究发现，如果央行在决定它的货币政策的时候，把房地产价格变化的因素考虑在内，在一定程度上是可以显著降低房价的波动，同时通过借贷约束和成本渠道的货币政策传递机制，会降低经济波动和福利损失。
2 理论模型
2.1 代表性家庭部门
假定经济中有一个代表性家庭，其最大化效用函数如下表示：
E0∑SymboleB@t=0C1-σt1-σ+φdD1-θr1-θ-（Nct+Ndt）1+χ1+χ+φm1-τ（MtPt）1-τ（1）
其中，Ct表示消費品，Dt代表住房。家庭提供劳动给消费品部门（Nct）和建造部门（Ndt）。Mt代表家庭储蓄存入该国的银行和真实储蓄（MtPt）进入效用函数。本文视银行存款是一个广泛的方式，它包括家庭存在银行的所有类型的储蓄。
名义预算约束为：
PtCt+Qt（Dt-（1-δ）Dt-1）+Rdt-1μH（1-δ）Et-1{Qt}Dt-1+MtSymbolcB@μH（1-δ）Et{Qt+1}Dt+Rmt-1Mt-1+WctNct+WdtNdt（2）
居民在预算约束条件（2）下，最大化其效用函数（1）。取一阶条件，并对数线性化，可推导出一种动态的IS曲线：
c^t=uEt{c^t+1}+1σ（uE{π^t+1}+up^t+1-p^r-ur^mt+（m^t-p^t）（1-u））（3）
2.2 消费品部门 消费品部门每个企业使用简单的生产函数Yt（i）=ZNt（i）c生产产品。因此，生产函数在私人提供输入Nct具有规模报酬不变。Z代表全要素生产率，是恒定不变的常数。假设企业必须从银行借入他们工资账单的一个固定的比例μB，借入的利率为rdt，这相当于家庭所面临的银行抵押贷款的利率。因此，企业贷款等于LCt=μBWctNct，企业的劳动力成本就是（1+μBrdt）WctNct。本文引入成本渠道的货币传导机制。平均实际边际成本由对数形式表示如下：
mcct=wct-pt+log1+μBrdt（4）
对数线性化这个表达式，使用Calvo定价，直接推导新凯恩斯菲利普斯曲线：
πt=βEtπt+1+ωcm^cct（5）
其中ωc 和 τc是指企业在任何给定时间不能重置价格的概率。
2.3 房地产部门
对于住房，假定和消费品同样的函数形式，使用生产函数Ydt（j）=ANdt（j），其中Ydt等于住房需求数It，A是全要素生产率。和消费品部门的企业一样，住房生产商也不得不借入他们工资账单的一个固定比率LDt=μBWdtNdt。
对数线性化生产函数，推导出住房部门的边际成本的表达式：
m^cdt=p^t-q^t+σy^t+χi^t+μBr^dt（6）
同样，可以推导出关于住房价格的新凯恩斯菲利普斯曲线：
πdt=βEtπdt+1+ωdm^cdt（7）
其中，ωd和τd是指企业在任何给定的时间不能重置价格的概率。
2.4 银行
银行持有对家庭和企业的贷款、所需的在中央银行的流动性储备和额外的流动性储备资产。唯一的负债是来自于家庭的银行储蓄Mt。假定Lt+Vt=Mt，其中Vt 代表流动性储备。Lt代表总贷款，其中Lt=LHt+LCt+LDt。Vt被假定为是Mt的一个固定的比率η，由银行间市场来决定。假定完全在央行控制之下，而且是央行的目标利率。这暗示了央行试图通过Rcbt影响其它的利率和经济变量。对于居民储蓄，银行支付Rmt;银行从贷款中收入Rdt。发放贷款并持有存款都与银行的成本相关。为了模型尽可能简化，采用简单的线性成本函数CLt，Mt=eLt+fMt，其中 e 和 f 代表发放贷款以及持有存款的边际成本。假定e>f，也即发放贷款的边际成本高于持有存款的边际成本。银行最大化利润：
maxLt，Mt，StΠ=RdtLt+RcbtVt-RmtMt-eLt-fMt（8）
其约束条件为Lt+Vt=（1-η）Mt
总贷款由Lt=LHt+LCt+LDt决定。对数线性化这个式子，可以得到：
l^t=γ1l^ht+γ2l^ct+γ3l^dtγ1+γ2+γ3（9）
2.5 货币政策规则
假定货币政策是由泰勒规则决定，中央银行对未来通货膨胀的预期作出反应。本文考虑两种类型的泰勒规则。
类型1的规则是指货币政策仅仅对消费品部门的通货膨胀作出反应：
r^cbt=ρrr^cbt-1+ρcEtπct+1（10）
类型2的规则是指货币政策对消费品部门的通货膨胀和住房的价格通胀作出反应：
r^cbt=ρrr^cbt-1+ρcEtπct+1+ρdEtπdt+1（11）
3 参数校准与估计
模型参数的校准值和稳态值如表1所示。注意，一个周期对应于一个季度。σ，β，θ，χ和δ 的取值是在标准值的范围内。消费品的跨期替代弹性σ设定等于1，住房的跨期替代弹性θ的值也取为1。劳动供给弹性也取值为1，它的逆由χ=1给定。住房的折旧率设定为0.025。
对于u，本文选择值为0.995。进一步假设住房存量的折旧率为0.025。对于贷款价值比率μH，选择一个值为0.75。效用函数中住房服务的权重φd选择为0.1。
设定消费者价格名义刚性系数等于τc=0.5，这意味着四季度价格调整频率。对于消费品的价格，假定一个更低的参数值τd=0.75，反映了他们发现住房价格比消费品价格更有弹性。对于货币政策规则，选择标准值为ρr=0.7和ρc=1.5。由于中央银行也对住房价格变动做出反应，设定ρd=ρc=1.5。外生冲击参数的系数都设定为0.85。
假若σ=θ=1，根據统计年鉴的数据，设定消费支出占GDP的比率为0.25，住房支出占GDP的比率为0.40，得到 F的值为0.325。总贷款占产出的比率设定为3，居民负债的水平设定为0.7，也即得到γ1=0.7。这就剩下了2.3留给企业。如上所讨论的，假如住房部门是消费品部门的13倍，得到近似值γ2=0.2和γ3=2.1。
4 模型分析
本部分给出了两种冲击的脉冲响应函数：偏好冲击以及信贷约束冲击。对每一个变量，本文分别报告它的脉冲响应。当中央银行是第一种情况（类型1），央行仅仅对消费品的价格做出反应，用实线表示。在中央银行是第二种情况（类型2），央行也对住房价格做出反应，用虚线表示。下列变量用来描述脉冲响应。消费品的产出，就等于消费，用y来表示。住房存量的变化用d来表示。消费品的相对价格用p_q来表示。消费品价格的通胀用cinfl来表示。住房价格的通胀用dinfl来表示。贷款数量的变化用loans来表示。银行间市场的利率用rcb来表示。另外还有房地产偏好冲击变量以及信贷约束冲击变量。 4.1 偏好冲击的脉冲响应
本文用参数φdt来表示家庭住房偏好增加的效应，假定φ^dt遵循外生过程φ^dt=ρφφdt-1+ε1t，并且考虑一个住房偏好增加10%的冲击。通过图1，可以观察到，央行对住房价格作出反应，会引起两个部门的收缩。消费品价格相对于住房价格的持续下降。在这两种情况下，中央银行成功地防止强烈立即的房价上升，但对住房的更大的偏好却导致房价的持续上涨。央行的目标利率在类型1的货币政策规则下，几乎保持不变，但在类型2的货币政策规则下，它却大大地增加了。
4.2 信贷约束冲击的脉冲响应
本部分分析信贷约束的冲击效应。假定μHt是随时间而变化的，遵循外生过程μ^Ht=ρμμ^Ht-1+ε2t。考虑信贷约束冲击μHt增加10%，如图2所示，信贷约束μHt的正向冲击仅仅导致在类型1的货币政策规则下住房部门的扩张。在类型1的货币政策规则下，这种扩张影响到消费品行业。如果中央银行的行为根据类型2的货币政策规则，就会有两个行业的收缩。可以看到，如果中央银行的行为根据类型2的货币政策规则，它成功地限制了两个部门的通货膨胀率的增加。对消费品的相对价格的反应方向也取决于中央银行所考虑的货币政策规则类型。假若央行对房价作出反应，住房变得相对便宜。
4.3 福利分析
本部分主要对两种类型的央行货币政策的福利影响进行分析。在福利分析中，本文定义福利损失W为在接下来的5年或20个季度效用改变量dUt的现值。也即：
W=∑t=20t=0βtdUt（12）
表2描述了偏好冲击以及信贷约束冲击在两种类型的央行货币政策下的福利损失。可以看到，央行对住房价格通胀作出反应，也即类型2的央行货币政策下，不仅会减少经济波动，而且也减少了代表性家庭的福利损失。本文还对冲击过程的不同程度持续性下做了敏感性分析，高持续性下ρφ和ρμ的参数值为0.95，与以前使用的基准情况下的参数值为0.85时的福利损失进行比较。
5 结论与建议
为了识别中国房地产市场波动的真正驱动力，分析房地产市场和宏观经济波动之间的传递机制，本文建立了一个包含消费品生产商和房地产商以及银行部门的动态随机一般均衡模型，并引入两个外生冲击变量以更好的契合现实经济的运行方式，在此基础上模拟了货币政策对房地产价格变化作出反应的经济溢出效应。本文考虑了住房价格通胀的两种不同的潜在来源：住房需求偏好以及借贷约束冲击。通过相应的脈冲反应函数以及DSGE模型的模拟结果表明住房需求偏好和宽松的货币政策都会导致住房需求量和房地产价格的持续增长。进一步地通过福利分析发现，货币政策是否对房地产价格作出反应是决定住房价格波动的关键因素，也是决定福利大小的关键因素。研究发现，如果央行在决定它的货币政策的时候，把住房价格变化的因素考虑在内，在一定程度上是可以显著降低房价的波动，同时通过借贷约束和成本渠道的货币政策传递机制，降低经济波动和福利损失。本文从宏观层面分析了中国房地产波动的主要因素，但由于房地产受到地域、文化差异、收入水平等的影响，不同城市的房价波动还应考虑更加细致的因素。此外，为了更好地研究中国房地产市场波动和宏观经济之间的传递机制，提供更切实可行的政策建议，应该构造出更加符合中国经济特征的一般均衡模型来拓展现有的研究。
当前，中国房地产市场的发展面临着巨大的困惑，房地产价格的居高不下和房地产行业的过度发展引起了社会各界对房地产行业的密切关注。货币政策对房地产市场的影响期限很短，但是影响程度深，能够在短时间内有效地控制房地产市场的波动，为房地产市场的稳定健康发展提供有效指导。因此，结合本文的研究结论和中国房地产市场的发展现实提供几点政策建议：首先，本文的模拟结果显示货币政策对抑制房价的非理性上涨具有很好的调控效果，所以对房价的调控，要充分利用货币政策手段，甚至可以采取中央银行决策时温和地盯住房地产市场价格的波动，引导居民对房地产的需求和投资偏好，促进房地产行业的稳定发展，减少宏观经济的波动和居民福利的损失。其次，监管部门要鼓励金融创新，支持金融机构开发多样化的金融产品，拓宽社会的投资渠道，让房地产回归居住功能，比如大力推动互联网金融的发展，利用大数据、云计算等大力发展普惠金融，吸引社会上闲置资金的投资，压缩房地产市场的泡沫。最后，应该加快产业结构调整，转变经济增长方式，加快推进供给侧改革，加快财政体制改革，大力推动减税降费，健全土地供给机制，减少地方政府对土地财政的依赖。
参考文献
[1]郑中华，邸俊鹏.房地产借贷、金融加速器和经济波动——一个贝叶斯估计的DSGE模拟研究[J].经济评论，2012，（6）.
[2]段军山.信贷扩张、房地产价格波动与银行稳定：理论及其经验分析[J].现代经济探讨，2008，（4）.
[3]梁斌，李庆云.中国房地产价格波动与货币政策分析——基于贝叶斯估计的动态随机一般均衡模型[J].经济科学，2011，（3）.
[4]杨柳，李力.货币冲击与中国经济波动——基于DSGE模型的数量分析[J].当代经济科学，2011，（5）.
[5]Calvo.Staggered prices in a utility-maximizing framework[J].J Monetary Econ，1983，12（3）.
[6]Heideken.Do central banks react to house prices？[J].Money Credit Banking，2013，45（8）.