摘要：構(gòu)建包含金融沖擊的動態(tài)隨機一般均衡（HDSGE）模型，考察金融沖擊對我國房價波動的影響，研究發(fā)現(xiàn)：包含金融沖擊的模型相對于未包含金融沖擊的模型更好地擬合了我國經(jīng)濟的現(xiàn)實；金融沖擊對我國房地產(chǎn)市場具有顯著的沖擊效應(yīng)，并且積極的金融沖擊在增加房地產(chǎn)部門投資的同時降低了其他部門的投資；同時，金融沖擊具有擴大貨幣政策沖擊效應(yīng)的“加速器”作用。進一步對房價波動進行貝葉斯沖擊分解，分析表明：在短期和中期，金融沖擊是推動我國房價波動最為重要的因素；而在中長期和長期，貨幣政策沖擊仍是我國房價波動的主要推動力。因此，貨幣政策和金融政策都是房地產(chǎn)市場調(diào)控的重要手段。政府應(yīng)積極利用貨幣政策沖擊和金融沖擊的效應(yīng)穩(wěn)定房地產(chǎn)市場，不過在利用金融沖擊時需要注意其對國民經(jīng)濟其他部門產(chǎn)生的負面效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：金融沖擊；房價波動；動態(tài)隨機一般均衡模型；貨幣政策沖擊；住房需求；房價膨脹；擔(dān)保約束；家庭優(yōu)化行為；企業(yè)投資行為

中圖分類號：F015；F822.2；F224.0 文獻標志碼：A文章編號：16748131（2016）01006113

一、引言

宏觀經(jīng)濟理論和經(jīng)濟發(fā)展的實踐均表明，金融因素對于一國經(jīng)濟波動具有顯著性影響（Nolan et al，2009；Jermann et al，2012）。然而，以新凱恩斯主義動態(tài)隨機一般均衡（New Keynesian Dynamic Stochastic General Equilibrium，即NKDSGE）模型為代表的主流宏觀經(jīng)濟學(xué)分析框架卻長期忽略了對金融因素的分析。2007至2009年國際金融危機給世界經(jīng)濟造成的巨大破壞引發(fā)了眾多研究者對現(xiàn)有宏觀經(jīng)濟學(xué)研究范式的重新思考，Blanchar等（2010）認為，對金融因素的忽視導(dǎo)致現(xiàn)有的宏觀經(jīng)濟政策在金融管制方面的失敗是金融危機產(chǎn)生的重要原因。

鑒于金融因素的重要性，Christiano等（2011）、Jermann 和 Quadrini（2012）、Yu（2013）、Kaihatsu 和 Kurozumi（2014）、Alpanda和Aysun（2014）、Kolasa和Lambardo（2014）等將金融沖擊引入NKDSGE模型并考察其在經(jīng)濟周期波動中的作用，結(jié)果均發(fā)現(xiàn)金融沖擊對于一國經(jīng)濟波動具有重要影響。然而，這些研究均設(shè)定金融沖擊僅對企業(yè)的投資行為具有直接影響，并不影響家庭的優(yōu)化行為。這一設(shè)定簡化了分析的難度，但與事實不符。因為金融沖擊可以使得家庭的擔(dān)保約束得到緩解，即家庭可以更容易獲得抵押貸款或在同等條件下能夠獲得更多的抵押貸款，而擔(dān)保約束的緩解將改變家庭的消費行為（Kobayashi et al，2012）。另外，已有的相關(guān)研究大多主要考察金融沖擊的整體效應(yīng)，而忽略了金融沖擊對于房地產(chǎn)市場的影響（Davis et al，2011）。Gal′（2014）、Fendoglu（2014）以及Notarpietro 和Siviero（2014）等指出，房地產(chǎn)市場在經(jīng)濟波動過程中具有重要的作用，并且是導(dǎo)致金融危機的重要因素。對于中國而言，房地產(chǎn)是當(dāng)前國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，對經(jīng)濟波動具有重要的影響。因此，深入分析金融沖擊對中國房地產(chǎn)市場的影響，有利于更好地考察我國房地產(chǎn)市場乃至宏觀經(jīng)濟波動，具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

為了考察金融沖擊對我國房地產(chǎn)市場的影響，本文將金融沖擊引入包含房地產(chǎn)部門的動態(tài)隨機一般均衡（HDSGE）模型中。在采用我國現(xiàn)實數(shù)據(jù)對模型進行貝葉斯估計的基礎(chǔ)上，通過貝葉斯脈沖響應(yīng)函數(shù)以及貝葉斯沖擊分解等方法考察金融沖擊在推動我國房價波動過程中的作用。與已有的研究相比，本文主要做了如下貢獻：（1）建立了一個包含金融沖擊的多部門HDSGE模型，在這一模型中金融沖擊對家庭行為具有直接的影響，而國內(nèi)外大多數(shù)已有的研究均分析的是金融沖擊的整體宏觀經(jīng)濟效應(yīng)，并且設(shè)定金融沖擊對家庭行為不存在直接影響國內(nèi)已有的關(guān)于金融沖擊的研究，如王國靜和田國強（2014）以及陳利鋒（2015）的研究均采用這一設(shè)定。 ；（2）考察了金融沖擊對房地產(chǎn)市場以及貨幣政策沖擊的影響，進而發(fā)現(xiàn)金融沖擊具有擴大貨幣政策沖擊效應(yīng)的“加速器”作用；（3）通過對房價波動推動力量的分解，發(fā)現(xiàn)貨幣政策并非總是推動我國房價波動的主要因素（在短期和中期金融沖擊是推動我國房價波動的主要力量，在中長期和長期貨幣政策是導(dǎo)致我國房價波動的主要因素），這一發(fā)現(xiàn)表明政府可以利用貨幣政策沖擊和金融沖擊效應(yīng)實現(xiàn)房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定。

陳利鋒：金融沖擊與中國房價波動

二、模型與假設(shè)

本部分建立一個包含家庭、非耐用品生產(chǎn)部門、房地產(chǎn)生產(chǎn)部門以及政府的多部門HDSGE模型。家庭依據(jù)其消費的耐心程度可以分為消費耐心（Patient）家庭與消費不耐心（Impatient）家庭，并且后者在家庭總數(shù)中所占的比例為s。消費耐心家庭是模型經(jīng)濟中的儲蓄者（Savers），而消費不耐心家庭為借貸者（Borrowers）。這一模型設(shè)定方式最早由Kiyotaki和Moore（1997）提出，并將其用于宏觀經(jīng)濟分析中；Iacoviello（2005）將這一設(shè)定方式引入 HDSGE模型中。這一設(shè)定方式也意味著模型經(jīng)濟中的投資以及相應(yīng)的物質(zhì)資本形成和房地產(chǎn)生產(chǎn)部門生產(chǎn)過程中的土地投入均由消費耐心家庭完成。模型經(jīng)濟中的生產(chǎn)部門包括非耐用品生產(chǎn)部門和房地產(chǎn)生產(chǎn)部門，每一部門中均包含最終產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)和中間產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)。與已有的單部門HDSGE模型類似，中間產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)生產(chǎn)具有一定差異的中間投入品，是差異化產(chǎn)品的供給方；同時，兩類部門中間產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)均具有一定的壟斷勢力，因而可以利用產(chǎn)品的定價權(quán)來實現(xiàn)利潤的最大化。兩部門最終產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)使用各部門的中間投入品生產(chǎn)出最終消費品和房產(chǎn)（Housing Goods）。而政府則指的是貨幣政策的制定者。

1.消費不耐心家庭的優(yōu)化行為endprint

消費不耐心家庭的效用函數(shù)關(guān)于消費Cbt、房地產(chǎn)持有（Housing Holdings）Hbt以及就業(yè)加性可分，其目標為最大化效用：

Ubt=E0∞t=0（βb）texp（εdt）[lnCbt+exp（εht）lnHbt-

11+ηc（Nbc，t）1+ηc-11+ηh（Nbh，t）1+ηh] （1）

其中，0<βb<1為不耐心家庭的貼現(xiàn)因子；Nbc，t和Nbh，t分別為此類家庭的成員在非耐用品生產(chǎn)部門和房地產(chǎn)生產(chǎn)部門的就業(yè)；ηc和ηh分別為家庭成員在兩部門就業(yè)的Frisch勞動偏好系數(shù)的倒數(shù)；εdt和εht分別為總需求沖擊和房地產(chǎn)偏好（Housing Preference）沖擊，且服從平穩(wěn)的AR（1）過程。

消費不耐心家庭面臨借貸約束，但可以通過將持有的房產(chǎn)進行抵押而獲得借款，因而已有的研究將這一約束稱為擔(dān)保約束（Collateral Constraints）。其面臨的擔(dān)保約束為：

Bbt≤exp（εLTVt）（1-χ）Et{Qt+1HbtΠct+1Rt}（2）

其中，Bbt為該類家庭抵押貸款數(shù)量；1-χ∈（0，1）為貸款價值比（LoantoValue Ratio）；Qt為實際房價；Rt為名義利率；Πct=PctPct-1為總體通貨膨脹率，Pct為物價總水平采用這一設(shè)定的原因在于各國計算通貨膨脹時均未包含房價因素。 ；εLTVt為貸款價值比沖擊，已有的研究，如BrzozaBrzezina等（2015）將其設(shè)定為金融沖擊，本文沿用這一設(shè)定。式（2）表明消費不耐心家庭的借貸數(shù)量不能超過其持有的房地產(chǎn)的抵押價值。消費不耐心家庭的約束條件為：

Cbt+Qt[Hbt-（1-δh）Hbt-1]+Rt-1ΠctBbt-1

≤Bbt+Wbc，tNbc，t+Wbh，tNbh，tPct+Obt（3）

其中：δh為房產(chǎn)的折舊率，Wbc，t和Wbh，t分別為家庭成員就業(yè)于兩類部門的名義工資率，Obt為其他收入。消費不耐心家庭在約束（2）（3）下最大化效用函數(shù)（1），其對應(yīng)的一階條件為：

Wbc，tPct=Cbt（Nbc，t）ηc（4）

Wbh，tPct=Cbt（Nbh，t）ηh（5）

λt+βbexp（εdt+1）Et{1Cbt+1RtΠct+1}

=exp（εdt）1Cbt（6）

exp（εht）Hbt+βb（1-δh）Qt+1Cbt+1exp（εht+1-εht）+

（1-χ）λtexp（εLTVt-εht）Et{Qt+1ΠΠct+1Rt}=QtCbt （7）

其中，λt為式（2）的拉格朗日乘子。式（4）（5）決定了最優(yōu)的就業(yè)；式（6）為消費的跨期無套利條件，表明消費不耐心家庭效用最大化時無法通過調(diào)整不同時期的消費水平來實現(xiàn)效用的改善；式（7）為最優(yōu)的房產(chǎn)持有條件，表明消費不耐心家庭效用最大化時無法通過調(diào)整消費和房產(chǎn)持有來進一步提高效用水平。

2.消費耐心家庭的優(yōu)化行為

類似的，消費耐心家庭的效用函數(shù)關(guān)于消費Cst、房地產(chǎn)持有Hst以及就業(yè)加性可分，此類家庭的最大化效用函數(shù)為：

Ust=E0∞t=0（βs）texp（εdt）[lnCst+exp（εht）lnHst-

11+ηc（Nsc，t）1+ηc-11+ηh（Nsh，t）1+ηh]（8）

其中，0<βs<1為該類型家庭的貼現(xiàn)因子，且βs>βb；Nsc，t和Nsh，t分別為此類型家庭的成員在兩類部門的就業(yè)。消費耐心家庭的預(yù)算約束為：

Cst+Qt（Hst-（1-δh）Hst-1）+PltLt+Ict+

Iht+Rt-1ΠctBst-1≤Bst+Wsc，tNsc，t+Wsh，tNsh，tPct+

（Plt+Rlt）Lt-1+RctKct+RhtKht+Ft+Ot（9）

其中：Plt為土地的實際價格，Lt為土地數(shù)量，Bst為家庭實際貸款額，Wsc，t和Wsh，t分別為消費耐心家庭成員就業(yè)于兩類部門對應(yīng)的名義工資率，Rlt為土地的實際租金率，Rct和Rht為兩類部門物質(zhì)資本的實際租金率，F(xiàn)t為家庭所有的企業(yè)轉(zhuǎn)移而來的利潤，Ot為其他收入，Ict和Iht分別為兩類部門的物質(zhì)資本投資，Kct和Kht分別為由兩部門投資形成的物質(zhì)資本。兩類部門物質(zhì)資本積累方程為：

Kτt+1=（1-δτk）Kτt+exp（εkt）KτtS（IτtKτt）

（τ=c，h）（10）

其中，δck和δhk為兩類部門的資本折舊率與Gal′等（2007）等已有的研究類似，兩類部門的資本調(diào)整函數(shù)S（.）滿足：S（δτk）=δτk，S′（δτk）=1，S′>0。 ；S″≤0；εkt為投資沖擊，且滿足平穩(wěn)的AR（1）過程?；谝陨显O(shè)定，消費耐心家庭的優(yōu)化問題為在約束條件（9）（10）下最大化效用函數(shù)（8）。其對應(yīng)的一階條件為：

Wsc，tPct=Cst（Nsc，t）ηc（11）

Wsh，tPct=Cst（Nsh，t）ηh（12）

exp（εht）1Hst+βs（1-δh）exp（εdt+1-εdt）1Cst+1Qt+1

=1CstQt（13）

βsRtEt（CstCst+1）1Πct+1exp（εdt+1-εdt）=1（14）

βsexp（εdt+1-εdt）1Cst+1（Plt+1+Rlt+1）=1CstPlt（15）

Qct=βs（CstCst+1）exp（εdt+1-εdt+εkt）Et{Rct+1+

Qct+1[exp（-εkt+1）（1-δck）+S（Ict+1Kct+1）-endprint

Ict+1Kct+1S′Ict+1Kct+1]}（16）

Qht=βsCstCst+1exp（εdt+1-εdt+εkt）Et{Rht+1+

Qht+1[exp（-εkt+1）（1-δhk）+SIht+1Kht+1-

Iht+1Kht+1S′Iht+1Kht+1]}（17）

其中，Qct=[S′（IctKct）]-1和Qht=[S′（IhtKht）]-1分別為非耐用品部門和房地產(chǎn)部門各自對應(yīng)的Tobin的“Q”（Tobins Q）。式（11）（12）決定了消費耐心家庭成員的最優(yōu)就業(yè)，式（13）為最優(yōu)房產(chǎn)持有條件，式（14）為歐拉方程，式（15）為最優(yōu)土地持有，式（16）（17）為兩類部門最優(yōu)的物質(zhì)資本投資決策。

3.非耐用品生產(chǎn)部門

與已有研究類似，非耐用品生產(chǎn)部門最終產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)采用DixitStiglitz技術(shù)將中間投入品轉(zhuǎn)變?yōu)樽罱K消費品。定義Yct（i）和Pct（i）分別為第i類中間投入品的投入數(shù)量和價格，Yct為最終消費品的產(chǎn)出，εcp為不同中間投入品的替代彈性。那么，非耐用品生產(chǎn)部門最終產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)利潤最大化的一階條件為：

Yct（i）=（Pct（i）Pct）-εcpYct（18）

非耐用品生產(chǎn)部門中間產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)使用CobbDouglas技術(shù)進行生產(chǎn)，其生產(chǎn)函數(shù)為：

Yct（i）=[Kct-1（i）]αc{exp（εact）[Nbc，t（i）]α×

[Nsc，t（i）]1-α}1-αc（19）

其中，αc為非耐用品部門資本的產(chǎn)出彈性；α為消費不耐心家庭的勞動投入占比；εact為非耐用品部門的技術(shù)沖擊，服從平穩(wěn)的AR（1）過程。生產(chǎn)技術(shù)的差異使得不同的中間產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)的產(chǎn)品具有一定的差異，因而其在產(chǎn)品的定價上具有一定的壟斷勢力。與已有的相關(guān)研究類似，產(chǎn)品的價格依據(jù)Calvo（1983）交錯設(shè)定方式進行調(diào)整即：Pct=[（1-θcp）（Pct）1-εcp+θcp（Pct-1）1-εcp]1/（1-εcp）。其中Pct為最優(yōu)價格水平。 。通過調(diào)整價格，中間產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)可以獲得最大的利潤，與Iacoviello（2005）、Lee和Song（2015）等類似，決定非耐用品生產(chǎn)部門中間產(chǎn)品價格是否調(diào)整的最優(yōu)條件為：

E0∞k=0（βsθcp）kYct+k|t[（PctPct+k）-McpMCct+k|t]

=0（20）

這里，Mcp=εcp（εcp-1）為非耐用品生產(chǎn)部門穩(wěn)態(tài)價格加成，Yct+k|t和MCct+k|t分別為產(chǎn)品價格自時期t至t+k期保持不變條件下的產(chǎn)出和邊際成本。而邊際成本來源于中間產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)的成本最小化問題。中間產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)成本最小化一階條件和邊際成本分別為：

Wbc，t/Pct[]Rct=α（1-αc）αcKct-1Nbc，t（21）

Wsc，t/Pct[]Rct=（1-α）（1-αc）αcKct-1Nsc，t（22）

MCct=Ωc（Rct）αc（Wsc，tPct）（1-α）（1-αc）（Wbc，tPct）α（1-αc）×

exp[-（1-αc）εact]（23）

式（21）（22）為成本最小化一階條件，決定了非耐用品生產(chǎn)部門最優(yōu)要素投入；式（23）為邊際成本，并且Ωc=α-α（1-αc）（1-α）-（1-α）（1-αc）（αc）-αc（1-αc）-（1-αc）。

4.房地產(chǎn)部門

房地產(chǎn)部門包括銷售商和開發(fā)商當(dāng)然，現(xiàn)實經(jīng)濟中房地產(chǎn)部門開發(fā)商與銷售商可能是同一家企業(yè)，這里將房地產(chǎn)部門生產(chǎn)與銷售分開設(shè)定主要是為了模型表述的便利。 ，開發(fā)商負責(zé)房地產(chǎn)的生產(chǎn)，銷售商負責(zé)房地產(chǎn)的定價和出

售。定義具體的房地產(chǎn)部門開發(fā)商的生產(chǎn)技術(shù)為如下CobbDouglas型函數(shù)：

Yht=（Kht-1）αh（exp（εlt）Lt-1）αl[exp（εaht）×

（Nbh，t）α（Nsh，t）1-α]1-αh-αl（24）

其中，αh為房地產(chǎn)部門資本的產(chǎn)出彈性；αl為土地的產(chǎn)出彈性；εlt和εaht分別為土地供給沖擊和房地產(chǎn)部門技術(shù)沖擊，并且二者均服從平穩(wěn)的AR（1）過程。房地產(chǎn)開發(fā)商成本最小化的一階條件為：

RltRht=αlαhKht-1Lt-1（25）

Wbh，t/Pct[]Rht=α（1-αh-αl）αhKht-1Nbh，t（26）

Wsh，t/PctRht=（1-α）（1-αh-αl）αhKht-1Nsh，t（27）

房地產(chǎn)銷售商在房地產(chǎn)價格設(shè)定上具有一定的壟斷勢力已有的大多數(shù)研究，如Iacoviello（2005）、Iacoviello和Neri（2010）、Burnside等（2011）、Finocchiaro和von Heideken（2013）、Gomes和Mendicino（2015）均設(shè)定房地產(chǎn)部門不存在壟斷勢力，因而價格是靈活的（Flexible）。但是，Kannan等（2012）在設(shè)定房地產(chǎn)價格靈活調(diào)整的HDSGE模型中引入物質(zhì)資本投資（Iacoviello et al，2010），結(jié)果發(fā)現(xiàn)緊縮性貨幣政策引起住宅投資的增長，這一結(jié)果顯然與Monacelli（2009）發(fā)現(xiàn)的事實不符，也不符合我們的經(jīng)驗判斷?；诖?，Notarpietro和Siviero（2014）、陳利鋒和范紅忠（2014）以及馬亞明和劉翠（2014）等均設(shè)定房地產(chǎn)部門存在壟斷勢力。顯然，由于需求剛性的存在，我國房地產(chǎn)市場是存在壟斷勢力的，該設(shè)定符合我國的現(xiàn)實情況。 。與Notarpietro和Siviero（2014）、陳利鋒和范紅忠（2014）以及馬亞明和劉翠（2014）等的研究類似，本文設(shè)定任意時期t房地產(chǎn)價格調(diào)整的概率為1-θhp，那么，θhp代表了房地產(chǎn)部門的名義價格剛性事實上，Case（2008）發(fā)現(xiàn)美國房地產(chǎn)市場價格具有粘性特征。 。房地產(chǎn)價格調(diào)整方式為：endprint

Pht=[（1-θhp）（Pht）1-εhp+θhp（Pht-1）1-εhp]1/（1-εhp）（28）

其中，εhp為不同房地產(chǎn)之間的替代彈性，Pht為銷售商最優(yōu)價格設(shè)定，Pht為名義房價。銷售企業(yè)調(diào)整價格的目的在于實現(xiàn)利潤最大化，即房地產(chǎn)銷售企業(yè)的優(yōu)化問題為通過調(diào)整價格實現(xiàn)最大化的利潤。決定房地產(chǎn)部門價格調(diào)整與否的最優(yōu)條件為：

E0∞k=0（βsθhp）kYht+k|t[（PhtPct+k）-MhpMCht+k|t]=0（29）

其中，Mhp=εhp（εhp-1）為房地產(chǎn)部門穩(wěn)態(tài)價格加成，MCht+k|t和Yht+k|t分別為房地產(chǎn)價格保持不變條件下的邊際成本和產(chǎn)出。房地產(chǎn)銷售商的邊際成本來源于房地產(chǎn)開發(fā)商，定義Ωh=（αl）-αl（αh）-αhα-α（1-αh-αl）（1-α）-（1-α）（1-αh-αl），結(jié)合房地產(chǎn)開發(fā)商成本最小化的一階條件可得：

MCht=Ωhexp[-αlεlt-（1-αh-αl）εaht]×

（Rht）αh（Rlt）αl（Wbh，tPct）α（1-αh-αl）（Wsh，tPct）（1-α）（1-αh-αl） （30）

5.市場均衡與貨幣政策當(dāng)局

定義Ct為總消費，那么均衡時，非耐用品生產(chǎn)部門的產(chǎn)出Yct應(yīng)滿足兩類家庭的消費需要（即等于總消費）：Yct=sCbt+（1-s）Cst=Ct；對于房地產(chǎn)部門而言，其產(chǎn)出滿足兩類家庭新增加的房地產(chǎn)需求，即：Yht=s[Hbt-（1-δh）Hbt-1]+（1-s）[Hst-（1-δh）Hst-1]。基于支出法對產(chǎn)出進行核算，可知均衡時滿足：

Yt=Ct+It+Qt[Ht-（1-δh）Ht-1]（31）

其中，It=Ict+Iht為總投資，Ht=sHbt+（1-s）Hst為房地產(chǎn)總需求。債務(wù)市場出清時，sBbt=（1-s）Bst，即兩類家庭的債務(wù)和債權(quán)剛好抵消。為了方便分析，我們將模型經(jīng)濟中勞動力供給總量以及物質(zhì)資本總量標準化為1：Nbc，t+Nsc，t+Nbh，t+Nsh，t=1，Kct+Kht=1。以上兩式分別構(gòu)成了勞動力市場和物質(zhì)資本的出清條件。與已有研究類似，本文設(shè)定貨幣政策當(dāng)局執(zhí)行如下簡單貨幣政策機制：

Rt=R（ΠctΠc）φp（YtY）φyexp（εrt）（32）

其中：R、Y、Πc分別為利率、產(chǎn)出和通貨膨脹的穩(wěn)態(tài)值；φy和φp分別為利率對產(chǎn)出和通貨膨脹的反應(yīng)系數(shù)；εrt為利率的外生成分或者利率沖擊，且服從平穩(wěn)的AR（1）過程。（32）式即為Taylor（1993）提出的“泰勒規(guī)則”。已有的研究（Zhang，2009；李成 等，2010；賈俊雪 等，2013）均認為這一政策機制可以較好地擬合我國的現(xiàn)實政策機制。

三、模型核心方程的處理與參數(shù)化

本部分對模型進行對數(shù)線性化處理，并對模型的關(guān)鍵方程進行相應(yīng)的說明；在此基礎(chǔ)上，對模型中的結(jié)構(gòu)性參數(shù)進行參數(shù)化（Parameterization）。

1.模型核心方程的處理

定義Xt為模型經(jīng)濟中的任意變量，X為Xt的穩(wěn)態(tài)值，那么Xt對其穩(wěn)態(tài)的對數(shù)偏離t定義為：t=lnXt-lnX。基于這一原則，可以對包含金融沖擊的HDSGE模型進行對數(shù)線性化。首先，對非耐用品部門最優(yōu)價格設(shè)定條件進行對數(shù)線性化可以得到：

ct=βsEt{ct+1}+λcpmcct（33）

其中，實際邊際成本mcct=αcct+（1-α）（1-αc）×sc，t+α（1-αc）bc，t-（1-αc）εact，參數(shù)λcp=（1-θcp）（1-βθcp）θcp1-αc1-αc+αcεcp，πct=ln（PtPt-1）為通貨膨脹。（33）式被稱為新凱恩斯主義菲利普斯曲線（NKPC）。類似的，對房地產(chǎn)部門最優(yōu)價格設(shè)定條件進行對數(shù)線性化可以得到：

ht=βsEt{ht+1}+λhpmcht（34）

λhp=（1-θhp）（1-βθhp）（1-αh）θhp（1-αh+αhεhp）；πht=ln（PhtPht-1），

為反映房地產(chǎn)價格上漲的房價膨脹（Housing Price Inflation）；mcht為房地產(chǎn)開發(fā)商的實際邊際成本，且滿足：mcht=-αlεlt-（1-αh-αl）εaht+αhht+αllt+α（1-αh-αl）bh，t+（1-α）（1-αh-αl）sh，t。

2.模型的參數(shù)化

兩類家庭的貼現(xiàn)因子βs和βb分別設(shè)定為0.95和0.98，前者為依據(jù)我國2002年至2013年物價變化數(shù)據(jù)估算的結(jié)果，而后者則為已有研究估計的結(jié)果，并且二者對于模型結(jié)論并不敏感；鑒于我國規(guī)定首付比例為30%，本文將信貸約束比例1-χ的取值設(shè)定為0.3；消費不耐心家庭在家庭總數(shù)中所占的比例s的取值設(shè)定為0.5，這一參數(shù)對于模型結(jié)論不存在顯著性影響；非耐用品部門物質(zhì)資本折舊率δck的取值，依據(jù)He等（2007）采用GMM方法估計的結(jié)果將其設(shè)定為0.04；房地產(chǎn)部門物質(zhì)資本折舊率δhk的取值，依據(jù)易斌（2015）的研究將其設(shè)定為0.03；房地產(chǎn)折舊率δh的取值，依據(jù)黃勇峰（2002）以及王益煊和吳優(yōu)（2003）估算的結(jié)果將其設(shè)定為0.02；消費不耐心家庭勞動力在兩類部門生產(chǎn)中所占的比例α，本文將其設(shè)定為0.4，這一參數(shù)的取值意味著消費不耐心家庭具有較弱的勞動力供給意愿，這一設(shè)定與Lee和Song （2015）的研究是一致的；穩(wěn)態(tài)時消費和投資占總產(chǎn)出的比重γc和γi的取值。本文采用2002年至2013年的年度數(shù)據(jù)進行估算，總產(chǎn)出采用剔除凈出口之后的GDP表示，消費和投資分別采用支出法核算GDP過程中使用的社會消費總額和投資表示，在此基礎(chǔ)上計算消費與GDP比值的平均值以及投資與GDP比值的平均值，估算結(jié)果分別為0.44和0.36。具體的參數(shù)校準結(jié)果如表1。endprint

由于其余參數(shù)對于研究結(jié)論具有較強的敏感性，因而需要采用貝葉斯方法對其進行估計。BlanchardKahn條件要求貝葉斯估計過程中使用的觀測變量序列的組數(shù)不超過外生沖擊的數(shù)量，因而我們至多可以選擇8組觀測變量?；跀?shù)據(jù)的可得性考慮，本文選取如下7組數(shù)據(jù)作為觀測變量（Observations）：（1）消費，采用社會消費品零售總額數(shù)據(jù)；（2）總的房地產(chǎn)需求，采用商品房銷售額數(shù)據(jù)；（3）通貨膨脹，采用消費者物價指數(shù)（CPI）并使用環(huán)比方法計算；（4）房價膨脹，采用房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)并使用環(huán)比方法計算2002年第1季度至2011年第4季度的房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)來源于中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫；2012年第1季度至2013年第4季度的相關(guān)數(shù)據(jù)為估算的結(jié)果，具體的估算方法為：首先以2002年第1季度至2011年第4季度的房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)對全國房地產(chǎn)市場景氣指數(shù)做回歸，然后用2012和2013年的全國房地產(chǎn)市場景氣數(shù)據(jù)并結(jié)合回歸模型對房地產(chǎn)銷售價格指數(shù)進行估算。 ；（5）名義利率，采用銀行業(yè)同業(yè)拆借利率數(shù)據(jù)；（6）總投資，采用支出法核算GDP中使用的投資數(shù)據(jù)；（7）總產(chǎn)出，采用剔除凈出口和政府購買之后的GDP數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)均來源于中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，樣本空間為2002年第1季度至2013年第4季度。在以上觀測序列中，除（3）（4）（5）外，其余觀測序列全部采用CPI進行調(diào)整，使其成為實際值。在此基礎(chǔ)上，采用Census X12方法對所有觀測值序列進行褪趨勢（Detrend）處理以消除季節(jié)性趨勢的影響；并且使用非對稱全樣本ChristianoFitzgerald濾波法剔除各觀測序列的趨勢成分，進而保留周期性成分以用于貝葉斯估計。

貝葉斯估計程序要求設(shè)定結(jié)構(gòu)性參數(shù)的先驗均值和先驗分布。家庭成員在兩部門各自的勞動偏好系數(shù)ηc和ηh，依據(jù)Iacoviello和Neri（2010）的研究將其先驗均值和分布分別設(shè)定為0.5和貝塔（Beta）分布；非耐用品部門生產(chǎn)函數(shù)中資本的產(chǎn)出彈性系數(shù)αc，依據(jù)He等（2007）和Zhang（2009）的研究將其先驗均值和分布設(shè)定為0.6和貝塔分布；非耐用品部門名義價格剛性θcp和不同產(chǎn)品的替代彈性系數(shù)εcp，依據(jù)Gal′（2015）以及陳利鋒和范紅忠（2014）的研究將其先驗均值分別設(shè)定為0.5和5，而對應(yīng)的先驗分布設(shè)定為貝塔分布和伽馬（Gamma）分布；房地產(chǎn)部門生產(chǎn)函數(shù)中資本的產(chǎn)出彈性系數(shù)αh和土地的產(chǎn)出彈性αl，依據(jù)Liu等（2013）的研究將其先驗均值分別設(shè)定為0.2和0.3，先驗分布均設(shè)定為貝塔分布；房地產(chǎn)部門名義價格剛性θhp，參考馬亞明和劉翠（2015）的研究將其先驗均值設(shè)定為0.75，對應(yīng)的先驗分布為貝塔分布；房地產(chǎn)部門不同產(chǎn)品替代彈性εhp，依據(jù)陳利鋒和范紅忠（2014）的研究將其先驗均值設(shè)定為6，對應(yīng)的先驗分布設(shè)定為伽馬分布；名義利率對于產(chǎn)出缺口和通貨膨脹的反應(yīng)系數(shù)φy和φp，依據(jù)Zhang（2009）的研究將其先驗均值分別設(shè)定為0.5和1.5，對應(yīng)的先驗分布分別為貝塔分布和伽馬分布；外生沖擊的持續(xù)性參數(shù)ρd、ρh、ρk、ρLTV、ρac、ρl、ρah、ρr的先驗均值全部設(shè)定為0.5，先驗分布全部設(shè)定為貝塔分布；外生沖擊的標準差σd、σh、σk、σLTV、σac、σl、σah、σr的先驗均值均設(shè)定為0.1，對應(yīng)的先驗分布全部設(shè)定為逆伽馬（InverseGamma）分布。

為了規(guī)避貝葉斯估計的脆弱性問題，在計算參數(shù)后驗均值的過程中，我們要求貝葉斯估計程序同時使用5個平行鏈并進行20 000次馬爾科夫蒙特卡洛模擬（MCMC），分別剔除首尾5 000個MCMC的結(jié)果。表2給出了參數(shù)貝葉斯估計的結(jié)果。

四、模型動態(tài)分析

基于模型參數(shù)化的結(jié)果，本部分對第二部分的模型進行動態(tài)分析。具體的，首先對模型整體擬合優(yōu)度進行分析，以考察包含金融沖擊的模型是否能夠較好地擬合我國經(jīng)濟的現(xiàn)實數(shù)據(jù)；然后，通過金融沖擊的貝葉斯脈沖響應(yīng)函數(shù)分析金融沖擊對我國房地產(chǎn)市場以及宏觀經(jīng)濟波動的影響；最后，進一步采用貝葉斯沖擊分解方法考察金融沖擊在推動我國房價波動過程中的作用。

1.模型整體擬合優(yōu)度分析

本文在HDSGE模型中引入金融沖擊以考察金融沖擊在我國房價波動過程中的作用，與之相關(guān)的一個問題是，已有的研究未對這一問題進行分析，這是否意味著金融沖擊對于房地產(chǎn)市場并不具有重要的作用？換言之，與未包含金融沖擊的模型相比，包含金融沖擊的HDSGE模型是否能夠更好地擬合我國房地產(chǎn)部門乃至宏觀經(jīng)濟的現(xiàn)實？

已有的相關(guān)研究往往采用模型整體擬合優(yōu)度分析法考察不同模型對于現(xiàn)實數(shù)據(jù)擬合的程度，該方法通常包含邊際數(shù)據(jù)密度法和隱含貝葉斯因子法（Implied Bayesian Factor）等Canova（2007）和Greenberg（2008）對這一方法進行了較為詳細的介紹。 。模型擬合優(yōu)度檢驗建立在模型貝葉斯估計的基礎(chǔ)上。一般而言，模型的邊際數(shù)據(jù)密度越大，則表明模型對于現(xiàn)實數(shù)據(jù)擬合的程度越好；而隱含貝葉斯因子法則將未包含金融沖擊的模型的隱含貝葉斯因子先驗設(shè)定為1，然后計算包含金融沖擊的模型的隱含貝葉斯因子。模型整體擬合優(yōu)度分析的結(jié)果如表3所示。

表3給出了模型整體擬合優(yōu)度檢驗的結(jié)果。首先，從模型的邊際數(shù)據(jù)密度指標可以看出，包含金融沖擊的模型對應(yīng)的邊際數(shù)據(jù)密度為296.53，而未包含金融沖擊的模型對應(yīng)的邊際數(shù)據(jù)密度為27726，二者之差為19.27。因此，基于模型的邊際數(shù)據(jù)密度檢驗的結(jié)果可知，我國現(xiàn)實數(shù)據(jù)傾向于支持包含金融沖擊的模型。另外，從模型的隱含貝葉斯因子檢驗的結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，包含金融沖擊的模型對應(yīng)的隱含貝葉斯因子為4.1×1011，這意味著接受未包含金融沖擊的模型所需要的先驗信息的數(shù)量是接受包含金融沖擊的模型的4.1×1011倍，即隱含貝葉斯因子檢驗的結(jié)果也顯著支持包含金融沖擊的模型。因此，基于模型整體擬合優(yōu)度分析的結(jié)論可知，相對于未包含金融沖擊的模型，包含金融沖擊的模型更好地擬合了我國經(jīng)濟的現(xiàn)實情況。endprint

2.金融沖擊的貝葉斯脈沖響應(yīng)

模型整體擬合優(yōu)度檢驗的結(jié)果表明，我國現(xiàn)實經(jīng)濟數(shù)據(jù)更多地支持包含金融沖擊的模型，在此基礎(chǔ)上，我們可以采用貝葉斯脈沖響應(yīng)函數(shù)對這一模型進行動態(tài)分析?；诒疚难芯磕康目紤]，圖1僅給出了金融沖擊的貝葉斯脈沖響應(yīng)函數(shù)。顯然，積極的金融沖擊意味著家庭可以獲得更多的購房貸款，因而擴大了消費不耐心家庭的預(yù)算集合。家庭獲得購房貸款數(shù)量的增加，推動了家庭的住房需求，因此在積極的金融沖擊下，家庭的住房需求上升；而住房需求的上升推動了實際房價的上漲，因此在積極的金融沖擊下，實際房價表現(xiàn)出隨時間上升的動態(tài)反應(yīng)路徑?；诜績r膨脹的定義可知，實際房價的上升將引起房價膨脹的上升，因而積極的金融沖擊也推動了房價膨脹的上升。房價的上升也推動了房地產(chǎn)部門收益的增加，對利潤最大化的追求使得房地產(chǎn)部門生產(chǎn)企業(yè)增加投資，進而推動了房地產(chǎn)部門投資的增加，因此，積極的金融沖擊也推動了房地產(chǎn)部門投資的上升。房地產(chǎn)投資的增加以及土地供給的有限性使得土地實際價格以及土地的實際租金率上升，因而在積極的金融沖擊下，土地的實際價格以及土地的實際租金率均表現(xiàn)出隨時間上升的趨勢。實際房價、土地價格以及土地實際租金率的上升推動了整體物價水平的上升，進而導(dǎo)致通貨膨脹率的上升。

最后，需要注意的是，積極的金融沖擊在推動房地產(chǎn)部門投資增加的同時，也導(dǎo)致了非耐用品生產(chǎn)部門投資的下降，表現(xiàn)在圖1中金融沖擊下非耐用品生產(chǎn)部門投資呈現(xiàn)隨時間下降的變化路徑。因此，金融沖擊的貝葉斯脈沖響應(yīng)函數(shù)反映了我國經(jīng)濟發(fā)展過程中的一個事實，即房地產(chǎn)部門的迅速發(fā)展導(dǎo)致大量的社會資源進入房地產(chǎn)部門，進而導(dǎo)致其他部門的發(fā)展較為緩慢。這也從另一個方面表明包含金融沖擊的模型相對較好地擬合了我國經(jīng)濟的現(xiàn)實；同時，也意味著在我國房地產(chǎn)市場調(diào)控過程中，如果政府使用積極的金融沖擊影響房地產(chǎn)市場，那么需要注意這一沖擊可能產(chǎn)生的負面效應(yīng)。

3.貨幣政策沖擊的效應(yīng)分析

部分已有的相關(guān)研究在引入金融沖擊時忽略貨幣政策沖擊的效應(yīng)在已有的研究中，如Jermann 和 Quadrini（2012）、Kaihatsu 和 Kurozumi（2014）、王國靜與田國強（2014）等均采用這一設(shè)定。在這一設(shè)定下，金融沖擊僅對企業(yè)的投資行為具有直接影響而對于家庭的優(yōu)化行為不存在任何影響。Yu（2013）認為采用這一設(shè)定存在模型設(shè)定的偏誤，并且混淆了金融沖擊與貨幣政策沖擊的影響。而本文的設(shè)定則較好地規(guī)避了這一問題。在本文的框架中，金融沖擊影響宏觀經(jīng)濟的路徑包括：（1）影響不耐心家庭的優(yōu)化行為而影響總需求；（2）通過影響不耐心家庭的需求而刺激企業(yè)的投資行為。 。盡管采用這一設(shè)定可以簡化分析的難度，并且可以防止金融沖擊與貨幣政策沖擊作用機制相互混淆而引起模型設(shè)定的偏誤。但是，在本文構(gòu)建的包含金融沖擊的HDSGE模型中，金融沖擊與貨幣政策沖擊卻具有不同的作用機制，因而二者對于宏觀經(jīng)濟變量的影響也具有不同的傳導(dǎo)路徑。具體地講，金融沖擊主要通過緩解消費不耐心家庭的預(yù)算約束來刺激企業(yè)的投資行為而對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生影響；而貨幣政策沖擊主要是通過利率而對企業(yè)的投資和生產(chǎn)行為產(chǎn)生影響，進而通過企業(yè)的投資和生產(chǎn)行為影響宏觀經(jīng)濟。

圖2給出了貨幣政策沖擊的貝葉斯脈沖響應(yīng)函數(shù)。與金融沖擊類似，擴張性貨幣政策沖擊引起房地產(chǎn)需求的增加，房地產(chǎn)需求的增加推動了房地產(chǎn)部門投資的增加和實際房價的上升，繼而使得房價膨脹、土地租金率和土地的實際價格均上升。與金融沖擊不同的是，擴張性貨幣政策沖擊降低了資本的租賃成本和融資的難度，進而也刺激了非耐用品生產(chǎn)部門企業(yè)的投資行為。與已有研究所得到的結(jié)論類似，貨幣政策沖擊盡管促進了產(chǎn)出的增加，但也提高了通貨膨脹率。因此，基于圖1與圖2的比較可以發(fā)現(xiàn)，金融沖擊與貨幣政策沖擊對于非耐用品生產(chǎn)部門的投資具有不同的沖擊效應(yīng)。

基于金融沖擊和貨幣政策沖擊的貝葉斯脈沖響應(yīng)函數(shù)還可以發(fā)現(xiàn)，金融沖擊與貨幣政策沖擊對主要宏觀經(jīng)濟變量沖擊效應(yīng)的大小存在顯著差異。顯然，通過比較圖1與圖2可以發(fā)現(xiàn)，貨幣政策沖擊對產(chǎn)出等主要宏觀經(jīng)濟變量均具有更大的沖擊效應(yīng)，具體表現(xiàn)為貨幣政策沖擊下產(chǎn)出等變量具有更大程度的動態(tài)反應(yīng)。

另外，圖2還給出了未包含金融沖擊的模型中貨幣政策沖擊的貝葉斯脈沖響應(yīng)函數(shù)。通過比較可以發(fā)現(xiàn)，與未包含金融沖擊的模型相比，包含金融沖擊的模型中貨幣政策沖擊對于模型主要宏觀經(jīng)濟變量均具有更大的沖擊效應(yīng)。這一發(fā)現(xiàn)與Bernanke等（1999）類似，即資產(chǎn)市場具有“加速器”的作用，可以擴大外生沖擊對于宏觀經(jīng)濟的效應(yīng)，而本文所考慮的金融沖擊正是通過放松消費不耐心家庭的擔(dān)保約束進而擴大了貨幣政策沖擊的宏觀經(jīng)濟效應(yīng)。因此，金融沖擊具有放大貨幣政策沖擊效應(yīng)的“加速器”作用。

4.房價波動的貝葉斯沖擊分解

盡管金融沖擊的貝葉斯脈沖響應(yīng)函數(shù)表明了金融沖擊下主要宏觀經(jīng)濟變量的動態(tài)變化路徑，但是仍然存在的一個問題是，在本文的考察期內(nèi)，金融沖擊對我國房價波動具有怎樣的推動作用？為了對這一問題進行回答，我們采用貝葉斯沖擊分解方法對我國房價波動進行沖擊分解，進而可以看出不同的外生沖擊在推動我國房價波動過程中的作用。

表4給出了房價波動的貝葉斯沖擊分解的結(jié)果。為了更加清晰地得到不同外生沖擊對我國房價波動的影響，本文分別選取第4期、第16期、第20期以及第40期作為觀測期，進而可以得到在短期、中期、中長期以及長期中房價波動的推動力量。

基于表4可以發(fā)現(xiàn)：

第一，房地產(chǎn)部門技術(shù)沖擊不是推動我國房價波動的主要力量。表4表明，在短期中，房地產(chǎn)部門技術(shù)沖擊對于我國房價波動的解釋能力僅為8.5%；而在長期，其僅僅可以解釋我國房價波動的5.57%。因此，房地產(chǎn)部門技術(shù)沖擊并不是推動我國房價波動的主要力量。這一發(fā)現(xiàn)與Iacoviello和Neri（2010）的研究存在顯著差異，后者發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)部門技術(shù)沖擊可以解釋大部分的美國房價波動，即美國房價上漲源于房地產(chǎn)部門技術(shù)進步太慢。endprint

第二，房地產(chǎn)部門偏好沖擊在短期和中期對于我國房價波動具有較強的影響；而在長期，其對于我國房價波動的解釋能力較為有限。表4顯示，在短期和中期，房地產(chǎn)偏好沖擊分別可以解釋我國房價波動的15.34%和11.87%；而在中長期和長期，房地產(chǎn)偏好沖擊對于我國房價波動的解釋能力僅為215%和1.63%。

第三，土地供給沖擊對于我國房價波動具有較強的解釋能力。表4顯示，無論是在短期還是長期，土地供給沖擊對于我國房價波動的貢獻均超過15%。這一發(fā)現(xiàn)與已有的研究（易斌，2015）類似，后者發(fā)現(xiàn)土地供給沖擊對于我國房價波動具有重要的影響。

第四，金融沖擊是推動我國房價波動的主要因素之一，并且貨幣政策沖擊并不總是推動我國房價波動最為重要的因素。已有的研究（陳利鋒 等，2014）等均認為貨幣政策沖擊是推動我國房價波動最為重要的因素。而本文則發(fā)現(xiàn)，在短期和中期，金融沖擊是推動我國房價波動最為重要的力量，貨幣政策則次之；但是在中長期和長期，貨幣政策沖擊是推動我國房價波動最主要的因素，而金融沖擊則次之。

基于以上分析，金融沖擊對我國房地產(chǎn)市場具有顯著的沖擊效應(yīng)，并且擴大了貨幣政策沖擊的效應(yīng)；在短期與中期，金融沖擊甚至是推動我國房價波動最為重要的因素。因此，在房地產(chǎn)調(diào)控過程中，政府可以積極利用金融沖擊效應(yīng)以達到調(diào)控目的。

五、結(jié)論

基于包含金融沖擊的多部門房地產(chǎn)動態(tài)隨機一般均衡模型，本文對金融沖擊在我國房價波動過程中的作用進行了考察。金融沖擊的貝葉斯脈沖響應(yīng)函數(shù)表明，金融沖擊通過緩解消費不耐心家庭的預(yù)算約束，對房地產(chǎn)市場產(chǎn)生了顯著的沖擊效應(yīng)；而基于模型比較的結(jié)果則可以發(fā)現(xiàn)，在包含金融沖擊的模型中貨幣政策沖擊具有更大的效應(yīng)。這意味著，金融沖擊擴大了貨幣政策沖擊的影響，即金融沖擊具有“加速器”作用。房價波動的貝葉斯沖擊分解結(jié)果表明，貨幣政策沖擊是中長期和長期推動我國房價波動最重要的力量，而金融沖擊是短期和中期推動我國房價波動最主要的因素。

由于貨幣政策對我國房價波動具有顯著影響，因而在房地產(chǎn)市場調(diào)控中，貨幣政策仍然是一個不可或缺的重要手段。在房價不斷上升甚至產(chǎn)生房價泡沫時，政策當(dāng)局可以通過緊縮性貨幣政策抑制房價的過快上升；而在房價波動頻繁且引起房地產(chǎn)市場波動時，政府也可以通過貨幣政策實現(xiàn)房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定化。

本文的結(jié)論表明，金融沖擊對于我國房價波動具有重要的影響，因而在房地產(chǎn)市場調(diào)控過程中，政府可以利用金融沖擊的效應(yīng)影響房地產(chǎn)市場，進而達到有效調(diào)控房地產(chǎn)市場的目的。在房地產(chǎn)市場繁榮甚至出現(xiàn)房地產(chǎn)泡沫時，政府可以通過提高公積金利率、提高首付比例等方式形成逆向金融沖擊以提高家庭的擔(dān)保約束，進而抑制房地產(chǎn)市場泡沫；而在房地產(chǎn)市場低迷時，政府可以通過相反的措施形成積極的金融沖擊以影響房地產(chǎn)市場。在當(dāng)前房地產(chǎn)市場整體不景氣的背景下，我國政府實行降低首付比例、提高按揭的上限額度、減少公積金提取手續(xù)以及公積金利率優(yōu)惠等辦法對房地產(chǎn)市場進行調(diào)節(jié)，這些措施正是政府利用金融沖擊積極效應(yīng)以穩(wěn)定房地產(chǎn)市場的表現(xiàn)。值得注意的是，本文的研究表明，積極的金融沖擊在對房地產(chǎn)部門產(chǎn)生積極效應(yīng)的同時，也降低了非耐用品部門的投資，進而對于非耐用品部門具有不利的影響。因此，政府在利用金融沖擊進行房地產(chǎn)市場調(diào)控的同時，也要注意其對國民經(jīng)濟其他部門產(chǎn)生的不利影響。

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Abstract： In this paper， we consider a Dynamic Stochastic General Equilibrium （DSGE） model with financial shocks， and investigate the effects of financial shocks on Chinas housing price fluctuations. The result shows that the model with financial shocks better fits for Chinas economic reality than the model without financial shocks， that financial shocks have significant shock effect on the housing market of China， and furthermore， the positive financial shocks decrease the investment of other sectors but increase the investment of housing sector. The result of model comparison argues that financial shocks amplify the effect of monetary policy shocks， which is the effect of accelerator. Further， the result of housing price Bayesian decomposition shows that， in the short and medium term， financial shocks is the most important driving force of housing price fluctuations， but in the longrun， monetary policy shocks is the most important factor for housing price volatility. Therefore， both monetary policy and financial policy are the important instrument of housing market regulations， governments should actively use monetary policy shocks and financial shocks to stabilize the housing market but the government should pay attention to the negative effect of financial shocks on other sectors of national economy.

Key words： financial shocks； housing price fluctuations； dynamic stochastic general equilibrium model； monetary policy shocks； housing demand； housing price dilation； guarantee restriction； family optimization behavior； enterprise investment behavior

CLC number：F015；F822.2；F224.0 Document code：AArticle ID：16748131（2016）01006113

（編輯：夏冬；段文娟）endprint