房价波动、金融稳定与最优宏观审慎规则抉择

许先普，綦莎莎

（湘潭大学 商学院，湖南 湘潭 411105）

自2000年以来，中国城市房价持续攀升，年均增长达7.81%，增速远超于同期的CPI增长率和银行存款利率。[1]房地产价格一路飙升，使得大量资金不断向房地产行业涌入并在该行业空转，在一定程度上推动资金“脱实向虚”，也为经济体埋下了房地产泡沫风险隐患，严重威胁金融和宏观经济的稳定发展。[2]为遏制房价迅猛涨势，近年来中央政府相继出台了“国四条”“国十条”“国八条”“3.30新政”“因城施策”等诸多政策措施，不仅通过土地、财税和金融等经济手段，而且采取限购、限贷、限售和限离等行政手段调节，但却陷入房价“越调越涨”的怪圈，调控效果不尽如人意。到底应该如何稳定房价，促使房地产市场回归理性呢？这是目前学术界亟待研究解决的重大难题。

尽管国内学界关于住宅投资是否引领经济增长仍存较大分歧，然而一个不争的事实是伴随着城市房价的不断上涨，中国经济持续放缓的压力逐步增强。为此，2020年中央经济工作会议明确提出“解决好大城市住房突出问题……坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，因地制宜、多策并举，促进房地产市场平稳健康发展”。诚然，政府采用货币信贷政策调控房价的做法已获得部分学者的认同，[3]但实践表明，由于存在金融市场摩擦，旨在实现物价稳定的货币政策并不能有效平抑房价波动和实现金融稳定。[4]因此，货币当局提出要进一步完善适合我国国情的宏观审慎政策框架，通过政策的协调配合以提高住房金融政策调控的有效性，从而实现“既抑制房地产泡沫，又防止出现房价大起大落”的调控目标。

一、文献综述

梳理现有文献可知，理论界关于宏观审慎政策作用效果的研究大体可分为三个层次。第一层次是集中探讨宏观审慎政策的有效性。大多数学者是采用模型进行模拟分析，Tayler和Zilberman通过构建一个包含名义刚性、内生的金融摩擦和借贷成本渠道的动态随机一般均衡（DSGE）模型发现，相对于货币政策调控而言，逆周期宏观审慎政策更能有效促进金融和宏观经济稳定；[5]王爱俭和王璟怡通过DSGE模型研究发现以价格稳定为目标的货币政策难以维持金融稳定，宏观审慎政策可以针对威胁金融稳定的来源进行管理，从而促进宏观经济稳定运行。[4]部分学者运用实证计量模型分析后也得出了相同的研究结论。譬如张礼卿等学者采用动态面板数据模型对 29个样本经济体 2000—2013年的季度数据进行实证分析，实证结果证明宏观审慎政策可以有效抑制资产价格和信贷的过度增长；[6]叶欢通过使用GMM 方法估计动态面板数据模型表明，紧缩的宏观审慎政策对房地产价格上涨和信贷增长有抑制作用，能降低系统性风险，从而保持金融体系的稳定。[7]第二层次是研究不同类型宏观审慎政策工具的调控效果。邹传伟通过实证分析发现逆周期资本缓冲不仅可以降低银行破产概率，还能降低信贷供给的顺周期。[8]Kannan分析了价格、产出等对抵押品价值这一宏观审慎工具的冲击响应效果。[9]此外，方意的研究结果还表明，盯住房价贷款价值比、产出存贷比和信贷存贷比的宏观审慎政策是有效的，但其有效的前提是保持钉住目标和最终监管对象一致。[10]第三层次是探究宏观审慎政策与货币政策的协调效果，在这一方面学界还存在比较大的分歧。马勇和姚驰、许先普和楚尔鸣、梁璐璐等学者均认为，如果宏观审慎部门与货币当局之间缺乏协作很容易导致政策冲突，因而宏观审慎政策与货币政策必须协调配合。[11-13]Klingelhöfer和Sun的研究表明宏观审慎政策可以作为货币政策的补充，从而抵消宽松货币政策带来的金融脆弱性的积累。[14]然而，也有部分学者则提出了质疑，认为不同政策只有专注于自身的目标，才能有效降低宏观经济波动和金融波动。例如岑磊和谷慎认为同时使用货币政策和宏观审慎政策调控时，最优的政策组合路径是货币政策专注于物价稳定目标，而宏观审慎政策则聚焦于金融稳定目标，从而发挥出最佳的调控效果。[15]

综上所述，国内外学者关于宏观审慎政策工具的选择以及与货币政策的协调效果等问题进行了大量研究，结论颇丰。然而，现有研究证实，单一化的宏观审慎政策调控并不能切实达成稳定房价、防范系统性金融风险的目标，只有通过寻求不同宏观审慎政策工具之间、政策工具与政策目标之间、宏观审慎政策与货币政策之间的组合配套，避免政策运行的内部冲突与消耗，才可能达到最佳的调控效果。那么，究竟什么样的政策组合才是最佳的政策组合呢？这仍值得学界进行系统深入的研究。本文通过将贷款价值比和资本充足率嵌入包含房价波动的DSGE模型中，结合中国宏观经济数据和数值模拟技术，分析不同宏观审慎政策工具、目标锚定以及宏观审慎政策与货币政策协调与否之间的作用效果，从而系统性地总结出以稳定房价为目标的宏观审慎政策最佳调控路径。但由于本文主要关注逆周期宏观审慎政策对房价波动的调控效果，所以对其他部门的刻画较为简单，暂时未考虑土地、财税等政策对房价的影响以及房价波动的区域因素。

二、经验事实

目前学界检验宏观审慎政策效果主要是运用计量回归模型进行分析，[6-7]然而，现实中宏观审慎政策与诸经济变量之间具有联立性，导致实证分析难以克服内生性问题；同时，宏观审慎政策的实施还具有不定期性和数据缺乏等特点。为解决上述问题，Tillmann率先提出运用定性向量自回归（Qualitative Vector Autoregression，QVAR）模型分析宏观审慎政策的有效性，为本文研究宏观审慎政策对房价的调控效果提供了参考。[16]

（一）QVAR模型的基本结构

根据Tillmann的研究，QVAR模型的估计步骤分为两个阶段。第一步，估计潜在变量的演化路径，具体如模型（1）所示：

其中，被解释变量yt为二元定性变量，衡量政府在t期是否推行宏观审慎政策。是指示宏观审慎政策立场的潜在变量。当时，yt的取值为0，表示政府在t期未实施宏观审慎政策；当时，yt的取值则为1，即政府在t期实施了宏观审慎政策。

其中，变量Yt是由潜在变量和其他可测变量Xt组成，因而是一个k维的内生变量向量，γ1，γ2，…，γP表示待估参数，p表示滞后阶数。

需要特别说明的是，QVAR模型中各待估参数需要联合估计，因而采用传统的OLS估计方法会导致估计结果的有偏和不一致性。遵照学界的现有做法，本文运用基于马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）的贝叶斯方法对各参数进行估计。

（二）基于贝叶斯QVAR模型的效果检验

本文搜集了2000—2018年间产出、通货膨胀率、房价、信贷、利率和宏观审慎工具调整频次等一系列变量的季度数据，构建六变量贝叶斯QVAR模型，实证检验逆周期宏观审慎对于稳定房价的调控效果（图1，虚线范围内为95%置信区间）。[16]

图1 宏观审慎政策负冲击的脉冲响应图

图1反映了各变量对一单位负的宏观审慎政策冲击（类似于LTV下降）的动态响应。结果表明：当产出面临负的宏观审慎政策冲击时，即宏观审慎政策冲击下降1个百分点，产出在初期为负向响应，随后将缓慢提高，由负转正并在第 6个季度达到峰值，之后逐渐下降并在长期回归稳态水平。对通货膨胀而言，其在初期的响应为负，此后将不断上升并转为正向响应，在第6个季度达到峰值后逐渐衰减，最终趋于稳态。对房价而言，负向的宏观审慎政策冲击在短期内对房价的影响呈现出“驼峰”形态，在初期的响应为负，之后快速回升，大约经历4个季度后将回归至稳态水平。对住房信贷而言，紧缩性宏观审慎政策会导致住房信贷在短期内迅速下降，并在第2个季度达到峰值，此后经历大约4个季度的回调最终将回归稳态水平。综上所述，短期内宏观审慎政策冲击对产出、通货膨胀、房价以及信贷均产生了负效应，换言之，逆周期宏观审慎调控在短期内不仅能够有效抑制房价和信贷的上涨，而且能够起到稳定物价的作用。

三、理论模型

借鉴Iacoviello的相关研究，对贷款价值比和资本充足率等两种主流宏观审慎调控工具进行理论建模，以阐释逆周期宏观审慎政策的房价调控效应。[17]模型中包含六类经济部门：耐心居民、非耐心居民、商业银行、最终品企业、中间品企业和中央银行。在需求侧，耐心居民提供储蓄且享有中间品企业，非耐心居民以合格抵押物借入资金购房，商业银行充当住房信贷中介。在供给端，最终品企业购买垄断竞争厂商生产的中间品并转化为最终品进行销售。中央银行管理货币政策和宏观审慎政策。模型的特色之处在于逆周期资本缓冲机制和抵押率冲击的引入，有助于说明逆周期宏观审慎调控对稳定房价的动态反馈机制，即房价波动会影响抵押物价值的大小，而住房信贷额与抵押物价值直接相关，将会触发逆周期宏观审慎调控，导致居民的购房需求和信贷均作出逆向调整，最终反过来影响房价波动。

（一）居民

在给定预算约束下，居民的效用最大化目标函数如下：

其中，i表示居民类型，即耐心居民和非耐心居民。βi表示居民跨期贴现因子，0<βi<1 且βs>βb。Ci,t，Hi,t和Ni,t分别表示不同类型居民在t期的商品消费、住房和劳动供给，1/(η−1)衡量劳动供给的跨期替代弹性，且η>0。jt表示住房在居民效用函数中的权重，具体衡量居民的购房需求冲击，该冲击的引入能够有效衡量政府限购政策对住房市场和实体经济的影响。

对耐心居民而言，在每一期将获得存款收益、劳动收入以及企业经营利润，并利用这些资金来购买消费品、投资房产以及发放贷款。因此，耐心居民在最大化自身预期效用的贴现和时，其面临的预算约束具体如下：

其中，Cs,t、Hs,t和Ns,t分别为耐心居民的商品消费、住房和劳动供给。dt为银行存款，Rs,t为名义存款利率，πt为通货膨胀率，qt为实际房价。ws,t和Ft分别为耐心居民的实际工资和企业利润分红。

非耐心居民在最大化自身预期效用的贴现和时，面临的预算约束为：

其中，Cb,t、Hb,t和Nb,t分别表示非耐心居民在t期的商品消费、住房和劳动供给。bt表示商业银行住房信贷，Rb,t为住房贷款名义利率，wb,t表示非耐心居民的实际工资水平。上述预算约束等式表明，非耐心居民在每期获得银行贷款和工资并利用这些资金来用于商品消费、住房消费以及偿还银行贷款。同时，进一步假定非耐心居民的购房资金来自商业银行住房抵押贷款。在商业银行抵押贷款存续期间内，如果借款人发生违约，那么扣除交易费用后商品房的净值将全部划归贷款人，因而住房贷款金额应该低于商品房的净值乘以抵押率。由此，非耐心居民面临的住房抵押贷款约束可描述为：

其中，kt衡量非耐心居民面临的住房贷款抵押率（LTV），ξt表示抵押率冲击，模型中引入抵押率冲击可以有效刻画政府信贷政策对住房市场的影响。借贷约束表明，非耐心居民所获得的信贷量取决于自身所购房产的实际价值，且信贷量将随房价的涨落同方向变动。

（二）企业

企业分为完全竞争的最终品企业和垄断竞争的中间品企业。最终品企业以Pt(z)的价格买入中间品Yt(z)生产出最终品Yt，并以Pt的价格在商品市场上销售。假定最终品企业的生产函数为迪克西特—斯蒂格利茨（Dixit-Stiglitz）形式：

其中，ε衡量不同类型中间品的替代弹性，且ε>1。对最终品企业的成本最小化问题求解，可得中间品的需求函数和最终品的价格函数分别为

每个垄断竞争的中间品企业z同时雇佣不同类型的居民制造中间品Yt(z)，每个中间品企业的生产函数如下：

其中，At表示技术冲击。Ns,t(z)和Nb,t(z)分别表示耐心居民和非耐心居民的劳动供给量。耐心居民拥有中间品企业所有权，因而耐心居民与非耐心居民的劳动是不可完全相互替代的。α表示耐心居民劳动供给的产出份额，且 0<α<1。对于中间品企业成本最小化问题求解可得一阶条件如下：

其中，第一个等式表示不同类型居民劳动供给的一阶条件，第二个等式衡量中间品生产的边际成本，Xt为中间品价格加成，且Ft=(Xt-1)YtXt。因为中间品市场是垄断竞争，所以各中间品生产企业拥有产品定价权。假定中间品企业遵循Calvo交错价格调整方式进行产品定价，即在每一期并不是所有的企业都会调整自身产品价格，其中未进行中间品价格调整的企业比率为θ，而进行价格调整的企业比率为（1−θ），中间品价格调整的总体平均间隔为 1/（1−θ）。企业通过选择价格以最大化利润的净现值，可得一阶条件如下：

（三）商业银行

在既定的预算约束下，商业银行的跨期利润最大化问题可表示为：

其预算约束为：

其资本充足率约束为：

其中，βf表示商业银行跨期贴现因子，且0<βf<1。Divf,t表示商业银行在t期获得的经营利润，假定商业银行将经营利润全部用于购买消费品Cf,t，CRRt表示商业银行的资本充足率。由上述预算约束等式可见，商业银行将每一期获得的居民存款和贷款利息分别用于购买普通消费品、发放住房贷款以及支付存款利息。资本充足率约束表明，金融监管部门为限制商业银行信贷规模过度膨胀，增强银行自身抵御风险的能力，将对银行债务规模占资产总额的比重作出严格规定，即dt≤(1-CRRt)bt=γf,tbt。求解商业银行的利润最大化问题，得到如下一阶条件：

方程（13）中第一个等式表示商业银行存款的欧拉方程，第二个等式表示商业银行贷款的一阶条件。上述两个等式表明，商业银行当期放弃一单位消费所遭受的效用损失可以通过未来吸收存款（或发放贷款）所带来的消费效用来弥补。

（四）货币与宏观审慎政策

货币政策方面，假定中央银行采用拓展的泰勒规则（盯住房价波动）进行调控：

其中，ρ表示利率平滑参数，且0≤ρ≤1。π、Y和q分别表示稳定状态下的通货膨胀率、产出水平以及房价水平，分别表示政策利率对通货膨胀率、产出缺口以及房价波动的响应系数，且。εRt衡量利率冲击，且。

宏观审慎政策方面，根据《巴塞尔协议Ⅲ》和《商业银行资本管理办法》的规定，假定金融监管部门采用贷款价值比和资本充足率等工具对房价波动和住房信贷进行逆周期宏观审慎调控以防范系统性金融风险，确保金融体系稳定：

其中，kss、CRRss和b分别为稳态时的贷款价值比、资本充足率和信贷量。分别度量贷款价值比对产出增长和房价波动的关注程度，衡量逆周期资本缓冲对信贷的关注程度，且，方程（15）表明：经济繁荣时，监管当局将降低贷款价值比（或提高资本充足率）以控制信贷增长，避免房价过度上涨；反之，经济衰退时则相机提高贷款价值比（或降低资本充足率）以促进房地产市场平稳发展。

（五）市场均衡及冲击过程

已知要素和产品价格ws,t,wb,t,q,Rs,t,Rb,t,MCt,λt,Pt，劳动力市场、商品市场、住房市场以及银行信贷市场等均出清。用H和N分别表示住房和劳动的固定供给，市场出清条件可表示为：

假定住房需求冲击、抵押率冲击以及技术冲击均服从一阶自回归过程。上述冲击的函数形式具体如下：

其中，^表示各变量对自身稳态水平的偏离，ρj、ρξ、ρA分别表示购房需求冲击、银行抵押率冲击以及技术冲击的一阶自回归系数；εjt、εξt和εAt的方差分别是。

四、实证分析

（一）参数的校准与贝叶斯估计

在运用对数化、一阶泰勒级数展开等方法对上述模型进行线性化处理后，我们还需确定模型中的一些参数。一部分参数采用校准法确定，校准结果主要源于国内外学者的实证研究。例如，根据鄢莉莉和王一鸣的实证研究，设定耐心居民的贴现因子βs为0.99，非耐心居民的贴现因子βb为0.98，银行部门的贴现因子βb为0.965；[18]居民效用函数中住房消费权重的稳定态值j设定为0.10；[4]设定稳态时的贷款价值比k为0.80，稳态时的资本充足率CRR取值0.10；[17,19]在企业生产函数中，参照Iacoviello的研究，设定劳动供给的相对份额α为 0.64；[17]为刻画新凯恩斯菲利普斯曲线，稳态时的价格加成X取值1.20。[4]

关于逆周期宏观审慎政策参数，鉴于目前国内实证研究鲜有涉及，为避免出现参数校准的随意性以及研究过程中参数的非稳定性问题，本文择定了产出、通货膨胀、房价和信贷等四个变量的观测数据，并运用贝叶斯方法对模型中的结构性参数进行估计，四个变量的样本数据为 2000年第一季度至2018年第四季度。为消除各变量季节性波动和异方差的影响，首先采用Tramo-Seats法对各变量原始数据进行季节性调整，并将数据序列取对数处理以消除异方差的影响，在此基础上进一步采用HP滤波法处理得到估计模型结构性参数所需的各变量波动序列。原始数据均取自Wind数据库，贝叶斯估计结果如表1所示。

表1 结构性参数的贝叶斯估计结果

表1列明模型参数的先验信息和后验信息。从贝叶斯估计结果来看，大部分参数的后验均值和置信区间均与先验分布设定存在显著差异，从而说明结构性参数的贝叶斯估计结果是稳健的，同时也说明参数估计所采用的观测变量数据包含待估参数真实值的信息。

（二）脉冲响应分析

本文采用 Klein广义舒尔分解法求解上述方程模型，进而探究供需双侧不同类型的外生冲击对宏观经济波动的影响。[20]图2分别描绘了产出、通货膨胀、房价及信贷等宏观经济变量对于不同类型外生冲击的具体反应。结果显示：

图2 不同政策工具下外生冲击的脉冲响应图

首先，由图2第一行可知正向的住房需求冲击（居民购房需求增加）导致房价和住房信贷在短期内大幅上涨，刺激企业增加房地产投资，最终推动总需求和物价水平的上升。该现象背后的机制是若中央银行未明确逆周期宏观审慎调控的态度，当房价的快速上涨会产生两种结果：一是“财富效应”，即居民的财富总量随房价上升而增加；二是“抵押品效应”，即银行信贷合格抵押物的价值也随房价上涨而上升。这两种效应的叠加会刺激房地产投资的增加，导致房价和信贷进一步出现上涨势头，最终推动物价水平上升和总需求的扩张，从而为实体经济的高质量发展埋下隐患。同时，研究还揭示了政府颁行住房限购政策的调控效果，“限购”会抑制居民购房需求的增加，使得住房需求冲击表现为负向冲击，这将导致房价和产出双双下降。因此，在经济新常态下，住房限购政策是一柄“双刃剑”，它在抑制房价上涨的同时，也会损害实体经济的高质量发展。

其次，由图2第二行可知，正向的抵押率冲击（商业银行发放住房信贷的抵押条件放松）导致居民住房信贷和总产出水平在短期内大幅上升，并进一步推动住房价格和物价水平的快速上涨。该现象背后的作用机制是住房信贷合格抵押物条件的放松会直接刺激银行信贷规模的增加，有效降低了银行信贷成本，促使企业扩大生产规模和居民增加消费的同时，还会刺激房地产需求扩张，最终导致房价和物价水平均上升。此外，物价水平的上升会降低居民和企业的债务支出（通货膨胀债务效应），而房价上涨会形成财富效应，两种效应的共同作用最终会推动社会总需求的增加。同时，研究还揭示了政府颁行住房限贷政策对房价的调控效果，“限贷”意味着政府对住房信贷总量的控制，相当于负向的抵押率冲击，因而导致住房信贷规模降低，产出和房价水平也都会下降。因此，住房限贷政策是一柄“双刃剑”，它在有效控制房价过度上涨的同时，还会对实体经济的健康发展带来不利影响。

再次，如图2第三行所示，正向的技术冲击（企业生产技术进步）促使社会总产出快速增加、房价上涨、银行住房信贷扩张和物价水平下降。该现象背后的机制可解释为技术进步会大幅提高企业的生产效率，从而有效降低企业的单位生产成本，促使企业的盈利水平增加，进而刺激企业不断扩大生产规模。生产规模的扩张，需要进一步追加大量的资本、劳动力以及房地产等诸多要素，从而使得信贷、产出和房价在短期内快速上涨。与此同时，技术进步可以提高供应链的质量和效率，并促进社会总供给的持续增长，从而造成产品价格的下降，在一定程度上缓解了房价上涨对物价的影响。

最后，由图2第四行所示，负向的货币政策冲击（政策利率下降）促使银行住房信贷规模扩张，房价和物价水平均上升以及社会总产出增加。该现象背后的作用机制是银行住房信贷在扩张型货币政策的作用下会持续增加。一方面，信贷宽松改善了企业融资的外部环境，鼓励企业扩大生产，从而增加了对资本、劳动力和房地产的需求，导致房价和物价水平持续上涨，产出也相应增加；另一方面，宽松的信贷条件会使得居民购房积极性增加，家庭住房债务杠杆相应增加，促使房价进一步上涨。

值得注意的是，从各变量的波动来看，与无宏观审慎工具调控情形相比，逆周期宏观审慎工具的引入显著降低了房价、信贷以及产出的波动。同时，比较分析不同宏观审慎工具的房价调控效果后可以发现，在面临外部冲击时，尤其是技术冲击和货币政策冲击，金融监管部门采用逆周期CRR+LTV工具调控能够弱化抵押品效应和财富效应，抑制居民和非金融企业的加杠杆行为，促使房价和信贷下降，最终实现物价稳定和金融稳定的调控目标。

（三）宏观审慎政策与货币政策的协调效果分析

宏观审慎政策着眼于金融稳定，货币政策则聚焦物价稳定。在现实生活中，政府通常会根据经济形势适时调整政策调控着力点，这样一来，会引起目标选择冲突并削弱政策调控的最终效果。例如，在经济衰退时期中央银行大都会采用信贷扩张的方式来促进投资和产出的增加，但信贷松驰会刺激房价和杠杆率的攀升，从而影响金融体系的稳定，导致宏观调控面临经济增长与金融稳定的两难选择。为有效熨平房价波动，政府究竟应该采取何种方式实现货币政策与宏观审慎政策协调配合呢？特别是在供给侧结构性改革背景下，中央提出“要在适度扩大总需求的同时，着力加强供给侧结构性改革……推动社会生产力水平实现整体跃升”，这意味着既要发挥好技术创新的引领作用，更要稳妥实施总需求管理政策，从而解决好逆周期宏观审慎政策究竟是与货币政策协调（即货币政策关注房价波动），还是不与货币政策协调（即货币政策不关注房价波动）的争论。为此，本节分析了技术冲击下货币政策不关注房价波动（rq=0，rπ>0，ry>0）与关注房价波动（rq≠0，rπ>0，ry>0）时所产生的宏观经济效应。

各宏观经济变量在不同政策组合下对技术冲击的动态响应结果是正向的技术冲击导致产出、房价和信贷的上升，物价水平不断下降。该现象背后的机制在于技术进步提高了企业的生产效率，增强了厂商的盈利能力，刺激了企业投资规模扩张，并且增加了对资本、劳动和房地产等要素的需求，从而导致产出和房价的上升。有鉴于此，为降低技术冲击对房价的不利影响，货币当局通过货币政策和宏观审慎政策协调配合来实施逆周期调控，从而弱化房价过度上涨所产生的抵押品效应和财富效应，降低居民借款积极性，住房信贷和居民购房需求均相应下降，从而有效抑制了房价上升。研究还表明，随着经济市场化水平的提高，技术冲击对实体经济的影响会越来越深。这是因为供给侧结构性改革从体制机制上破除了各种经济束缚，充分发挥了市场在资源配置中的决定性作用，从而降低了供给侧价格黏性，逐步消除了名义因素对经济周期的扰动。当价格调整间隔从四个季度逐步下降到一个季度后，技术冲击所造成的产出和房价波动均显著提高，说明市场化程度提高后经济周期波动主要源于技术冲击等真实因素。同时，从波动程度来看，货币政策关注房价波动时技术冲击造成的产出和房价波动显著低于不关注房价波动时的结果，这表明经济新常态下，为提升逆周期宏观审慎调控效果，货币政策应该对房价波动作出反应。

（四）社会福利分析

上述分析表明，宏观审慎政策与货币政策协调配合能够有效实现经济和金融的双重稳定，但并未揭示政策协调是否会损害社会福利。为此，本节将房价变量引入货币当局的目标函数中，构建一个包含产出稳定、物价稳定以及房价稳定的多目标损失函数，分析不同政策组合下的社会福利成本变化，从而提出宏观审慎政策与货币政策协调的最佳途径。具体步骤为：首先，假定货币当局的目标函数是实现产出、通货膨胀以及房价等变量方差的加权和最小化；然后，采用模型的结构化参数和泰勒规则参数求解DSGE模型，并将模型的解描述为状态空间形式；最后，在满足状态空间模型解的约束下，运用模拟优化算法求解社会福利损失最小化问题，得到不同政策组合的效率边界。最优化问题描述如下：

图3 经济与金融稳定下不同政策组合的效率边界

图3描绘了经济与金融稳定下不同政策组合的三维效率边界。其中，横轴分别刻画了产出和通货膨胀的标准差，纵轴刻画了房价的标准差。图3（a）展示了货币政策不关注房价波动时四种不同政策组合的效率边界，通过比较分析，可以发现CRR+LTV调控下的效率边界离原点更近，这说明货币当局运用锚定信贷和房价的宏观审慎政策有效降低了产出、通胀和房价的波动，减少了社会福利损失。图3（b）展示了货币政策关注房价波动时四种不同政策组合的效率边界，同样可以发现锚定信贷和房价的CRR+LTV政策组合所形成的效率边界离原点更近。同时，与货币政策不关注房价波动情形相比，锚定信贷和房价的宏观审慎政策与盯住房价波动的货币政策协调配合时所形成的效率边界最低。因此，为有效降低产出、通胀和房价的波动，改善社会福利状况，政策协调的最佳途径是实现锚定信贷和房价的宏观审慎政策与盯住房价波动的货币政策相结合，这与上文的结论相一致。

（五）逆周期宏观审慎政策作用机制的进一步考量

综上，从政策协调效果来看，货币当局运用锚定信贷和房价的宏观审慎工具与盯住房价波动的货币政策进行调控，是实现宏观经济与金融稳定的最佳途径。本节将从传导路径与居民福利收益两个方面来进一步阐释其背后的作用机制。

从传导路径来看，以供给侧技术冲击为例，生产率提高会导致企业投资增加以及房价的上涨，从而产生金融加速器效应。这是因为银行采用杠杆化操作，房价的上涨会增加银行的净财富，导致其资产负债表规模膨胀，从而降低了银行的杠杆率和息差，息差的下降又会促使资本成本降低，企业投资和房价进一步上涨，从而推动社会总产出提高。同时，技术进步导致劳动投入和边际成本不断下降，通胀水平相应降低。由于货币政策目标是物价稳定，如果政府仅采用货币政策调控，会导致利率下降，并引起投资和房价的上涨。如果政府同时采用货币政策与宏观审慎政策进行调控，则会削弱资产价格上涨所引发的金融加速器效应，原因在于资产价格上涨会促使政府提高银行的资本充足率和抵押约束条件，导致杠杆率和息差相应提高，信贷成本会上升，投资和产出相应下降。因此，锚定信贷和房价的宏观审慎政策与盯住房价波动的货币政策协调配合时，能够逐步弱化抵押品渠道和财富效应渠道所产生的金融加速器效应，有效降低房价波动，实现宏观经济与金融体系的稳定。

同时，政府实施逆周期宏观审慎调控会对居民的社会福利状况产生影响。以LTV工具的实施效果为例，如果货币当局未采用逆周期LTV规则，此时LTV值（如k=0.70）只对非耐心居民的抵押品约束条件起作用，且该参数值的微小变动会引起居民消费和住房信贷的显著变动，即随着LTV值的变大，非耐心居民的消费和住房信贷快速增加。同时，该变化又会反馈到金融市场风险溢价上，即居民消费和住房信贷的增加会推动市场利率上升，使得非耐心居民家庭债务杠杆提高，此时居民债务杠杆恶化会抵销银行信贷条件松弛所带来的积极作用。对耐心居民而言，市场利率的提高意味着其未来能获得的储蓄收益将显著增加。总之，银行信贷条件松驰显著改善了耐心居民的福利状况（耐心居民家庭数量占比较低），却扭曲了非耐心居民和居民整体（非耐心居民家庭数量占比较高）的福利状况，最终导致社会整体福利状况恶化。然而，若货币当局采用逆周期LTV规则调控，即房价上涨，LTV值会相应下调，反之则相反。对非耐心居民而言，紧缩的银行抵押品约束条件能够有效抑制非耐心居民信贷的增长，避免其债务杠杆增加和过度负债，家庭债务利息支出相应降低，促使非耐心居民能够从金融稳定中持续获益。同时，紧缩的抵押品约束条件还会显著增进非耐心居民的消费，极大地缓解从紧的抵押品约束对消费带来的不利影响，最终改善非耐心居民的福利状况。对耐心居民而言，逆周期LTV规则的引入则会显著降低其福利水平，但从整体上来看，由于非耐心居民家庭数量占比较高，最终社会整体福利状况得到了改善。

五、结论与政策建议

本文通过构建一个植入金融因素的新凯恩斯DSGE模型，结合中国宏观经济季度数据和数值模拟分析技术，探究了逆周期宏观审慎政策对房价波动的影响机制、调控效应以及最优政策抉择等系列问题。研究表明，货币当局采用锚定住房信贷和房价的逆周期CRR+LTV工具调控能够有效抑制居民信贷和商业银行杠杆化操作，削弱财富效应渠道和抵押品渠道所引发的金融加速器效应，从而降低产出和房价波动，有效提升社会整体福利水平，最终实现宏观经济与金融体系的双重稳定。同时，研究结果还显示由于价格黏性的存在，货币当局采用盯住房价波动的货币政策与逆周期宏观审慎调控相配合能更好地达成金融稳定的目标，即货币政策也需考虑房价变动产生的影响。此外，研究还揭示了政府颁行住房限购、限贷等举措均会产生“双刃剑”效应，即这些行政手段在短期内虽能有效抑制信贷和房价的上涨，但从长期来看会对实体经济的高质量发展产生消极影响。

为进一步提升逆周期宏观审慎政策对稳定房价的效果，根据上述研究结论，本文提出如下有针对性的政策建议：

第一，货币当局可以运用宏观审慎政策对房地产市场进行逆周期调控。在经济处于上行周期时，由于信贷扩张以及房价上涨等原因，抵押品价值和住房贷款抵押率往往也会相应地上升。然而，抵押率上升会对信贷规模和房地产价格产生正向反馈效应，从而推动信贷总量和房价进一步上升，加大了宏观经济的波动。逆周期宏观审慎调控能够有效抑制房地产市场上的加杠杆投机行为，降低房价波动以及系统性金融风险，促进宏观经济稳定发展。

第二，有关部门应减少宏观调控，通过市场化手段来平抑房价波动。就房地产市场上的行政调控手段而言，限购、限贷等政策虽能抑制房价的上涨，却不利于实体经济的发展。为此，政府应该进一步理顺价格型货币政策传导机制，加快推进利率对房地产市场的显性响应机制建设，使利率能对房价波动作出及时有效的反应，从而在行政性调控政策出台前，就能通过市场机制调节利率并抑制房价过度上涨，缓解房地产调控政策对经济增长产生的压力。同时，应协调宏观审慎政策与货币政策的双支柱调控框架的作用机制，适时调整不同政策工具的调控力度、方向及频次，并通过制定系统性的逆周期宏观审慎调控体系以实现政策协同效应，防止出现“政策抵消”或“政策超调”等问题。

第三，政府应着力加强对住房市场的预期管理，结构性理顺房地产投机需求。为此，政府可以通过采取差别化的政策方式对房地产市场进行调控，既要避免抑制居民的刚性购房需求又要减少投机性购房需求。例如，在房价上涨压力大的核心城市，政府可通过提高二套房首付比率、限购、限贷等政策措施来抑制房价上涨；而在住房去库存压力大的中小城镇，则应适当降低住房贷款首付比率及利率，通过刺激需求来消化楼市过剩库存。与此同时，财政部门还可以通过开征房地产税以及提高房地产印花税等方式来抑制投机性购房需求，从而降低房价和住房信贷的波动。

第四，各级政府要协调好房价稳定与经济增长的关系，着力推进住房市场供给侧结构性改革，实现住房的供给侧改革与需求侧调控有机结合。为此，政府应把结构性增加住房的市场供给作为房地产调控政策的核心内容，建立健全保障居民刚性住房需求的住房供给体系，通过“低端有保障、中端有支持、高端有市场”的分层分类住房市场供给原则及相应机制，充分保障居民整体不同层次的住房需求。同时，还应加快推进土地制度的市场化改革，建立由市场主体决定土地供需和价格形成的市场格局，增强土地政策对房地产市场结构性问题的响应以及对经济增长和物价稳定目标反应的显著性和稳定性。