基于抵押品視角的房地產市場論文范文

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一、模型構建

本文新模型主要參考了Iacoviello(2005)，并結合Aokietal.(2004)、IacovielloandNeri(2010)，建立一個封閉經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以資產形式引入，房地產既是家庭的消費品，也是企業(yè)的生產投入。模型中，家庭以一定首付比例，通過抵押貸款獲得房地產消費，房地產價值直接進入了家庭的效應函數。房地產作為一項資產，企業(yè)可以抵押房地產獲得貸款，并且企業(yè)將房地產當做生產要素。為了簡化模型，根據我國國情，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作為抵押品視角來關注金融加速機制，結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(PermanentIncomeHypothesis)，并且滿足標準的歐拉方程；借貸型家庭憑經驗消費(Rule－of－Thumb)①。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，故二者貼現率是不一樣的，借貸型家庭部門貼現率更低。

二、模型的估計

本文參考了大量基于國內外數據和模型的相關研究校準了部分參數。見表1，以下依次說明。對于儲蓄型和借貸型家庭的貼現因子β′和β″，參考Zhang(2009)[4]、許志偉等(2011)設定的代表性家庭貼現因子0.98，由前文β′>β″，參考Iacoviello(2005)，設定β′和β″分別為0.99和0.95。企業(yè)家的貼現因子γ可以由企業(yè)家的內部收益率計算，12.9%的收益率也代表了國內項目的平均收益率，可以作為企業(yè)的內部收益率，故參考其研究，設定為0.886。對于借貸型家庭和企業(yè)的抵押貸款比例(Loan-to-valueRatio，LTV)m″和m的校準國內的相關研究較少，參考IacovielloandNeri(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)設定為6.16，王國靜和田國強等(2014)采用貝葉斯估計的結果是2.2329，裘翔和龍(2014)[5]將η的倒數設定為0.524，對應勞動供給彈性為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)、裘翔和龍(2014)[5]效應函數中還含有效用權重系數，我們設定η=1.01。對于折舊率的校準δ，ChowandLi(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)設定的季度值為0.04，而王文甫(2010)、許偉和陳斌開(2009)[7]則根據資本年度折舊率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)等也設定為0.025，在此，根據多數文獻的做法選取δ=0.025，即年折舊10%。對于生產函數中資本份額的μ的校準，ChowandLi(2002)利用1952—1998年數據得到資本份額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Heetal.(2007)估計結果為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，這些研究對生產函數的設定，只是包括資本與勞動力兩部分，本文中資本包括房地產資本(ν)和其他資本，我們先校準總的資本份額為0.3288。結合后文貝葉斯估計的房地產以外資本份額為0.2988，故ν的校準值為0.03。對于參數住房效用權重j的校準已有文獻差別較大，王云清等(2013)設置的效用權重為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置的效用權重較大為0.4，Iacoviello(2005)和IacovielloandNeri(2010)等分別設置為0.1和0.12，我們設置為0.2。對于家庭和企業(yè)的房地產調整成本φh和φe國內鮮有文獻，Iacoviello(2005)設定為0.2、0.2，考慮我國處于轉型期，我們設定為0.1、0.1?？盗⒑妄徚?2014)將資本的調整成本參數ψ設定為5，本文綜合以上文獻采用參數值2。本文參考AnandSchorfheide(2006)，使用貝葉斯方法對模型余下的相關參數進行估計。由于模型系統中包含四個外生沖擊，本文選如下四個觀測變量：產出(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)。為了確保數據的平穩(wěn)性，實際GDP和房價經過季節(jié)調整和去趨勢化處理。由于國家統計局公布的房價的相關季度數據最早始于2000年1季度，故本文使用2000年1季度到2014年1季度數據對模型進行估計②。數據均來源于國家統計局。貝葉斯估計③事先要設定先驗分布，先驗分布包括分布函數和先驗均值和標準差的設定。分布函數我們通過參考Lubikandschorfheide(2007)、馬勇和陳雨露(2014)的研究設定。先驗均值和方差參考了前人的相關研究。價格黏性程度θ，也就是零售商價格調整速度，早期的研究如BGG(1999)，國內許志偉等(2010)、薛鶴翔(2010)和譚政勛等(2011)的研究都采用θ=0.75，我們設定先驗均值為0.75，方差為0.05。由上文關于生產函數中資本份額的μ討論，我們設定其先驗均值為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%，我們取先驗均值為1.2。其他參數先驗均值和方差的設定參考了Iaco-viello(2005)、IacovielloandNeri(2010)以及許偉和陳斌開(2009)[7]，我們將要估計的參數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。

三、數值模擬分析

我們采用比較模型經濟和實際經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系數，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性，這一矩表示各變量之間的共動性。將產出、房價進行季節(jié)調整①，然后對數化，進行HP濾波，最后計算原始數的相關系數和自相關系數，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他參數不變)的情形，之所以這樣做，是為了對比以為抵押品效應的存在提供經驗依據。我們用以下表格比較實際經濟與數值模擬經濟比較。從表3可以看出，與實際數據較為符合的是基準模型。基準模型中各經濟變量的標準差，與一、二階自相關系數以及與產出的相關系數更接近實際情況。這也證實了房地產市場中抵押品效應是存在的。為了進一步探討主要經濟變量波動的傳導機制及其動態(tài)特征以觀察金融加速機制效應，我們通過引入四種沖擊考察脈沖響應函數：貨幣政策沖擊、房地產偏好沖擊、供給沖擊和通脹沖擊。為了對比抵押品效應以考察金融加速機制，我們在同一響應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。四種沖擊的模擬結果如圖2至圖6所示，圖中橫坐標表示以季度為單位的時期，縱坐標表示相應變量偏離均衡值的百分點。圖1表示緊縮性貨幣政策(名義利率增加一個單位)沖擊對模型主要數量變量的影響。從圖1脈沖響應函數可以看出，對于緊縮性的貨幣政策沖擊，產出下降，基準模型第1季度產出下降0.0206，而不存在抵押品效應時(m=m″=0)第1季度產出下降0.0151，所以基準模型的產出比不存在抵押品效應時下降更多，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，在有抵押品效應的模型中通脹水平下降的更多。經歷迅速下降后，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，峰值都出現在第1季度，有抵押品效應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。

對比脈沖響應函數發(fā)現，經濟變量表現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%的需求沖擊所產生的影響。我們發(fā)現不管是基準模型，還是無抵押品效應的模型，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需求沖擊對產出影響甚微，產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，產出波動較大，峰值出現在第一季度，達到0.0104，說明模型大大放大了需求沖擊對產出的影響。正向的需求沖擊下，基準模型產出出現了巨大波動，而無抵押模型中產出變化不大。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了截然相反的情況?；鶞誓Ｐ徒栀J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，房地產的財富效應非常明顯。圖3表示供給沖擊(技術沖擊)對產出、通脹的影響。正的技術沖擊導致產出增加以及通貨緊縮，且兩個模型產出和通脹的響應函數基本一致，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出和通貨緊縮都做出反應，中央銀行會采取減息措施，導致房價上升，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4顯示了在成本沖擊(通脹沖擊)下主要經濟變量的響應函數。產出對于成本沖擊的響應表現為降低趨勢，在第4季度達到反向峰值約-0.04，兩種情況相差甚微。產出、利率、房價和借貸型家庭部門消費的脈沖響應函數都表現出了一定的駝峰狀。通脹壓力導致貨幣政策從緊，房價下降，且有抵押品效應時下降得更多。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季度出現峰值時比m=m″=0情形高約0.01。從以上分析也可以發(fā)現房地產的財富效應，也說明有抵押存在時表現出了金融加速器效應。如上所述，借貸型家庭帶來的金融摩擦(表現為抵押品效應)在經濟波動中非常重要。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，應該導致貨幣政策沖擊下資產價格變動更大，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)應該放大這種效果。我們給出了當α=0.2時(上文中根據貝葉斯估計值α=0.6706)，貨幣政策沖擊對主要經濟變量的影響的脈沖響應函數。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出的效果更大，對通脹沖擊與產出類似。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。響應函數結果與理論推理一致，證明了模型及結論的可靠性與穩(wěn)健性。

四、結論

作為金融摩擦的表現之一，金融加速器效應的作用有多種途徑和渠道，本文基于抵押品視角，通過構建帶有房地產市場的動態(tài)一般均衡模型關注金融加速機制。模型通過將家庭部門分解為異質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)所有的房地產的抵押品效應。模型中的參數通過校準和基于我國最新的2000年1季度到2014年1季度數據采用貝葉斯估計技術得到。建模完成之后，我們還通過對比模型數值模擬數據和實際數據來評價模型，發(fā)現模型可以較好地擬合一些經驗事實：房價波動顯著大于產出波動；房價、產出等主要變量存在明顯的自相關關系；房價波動與產出波動存在較強相關關系。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視角的金融加速機制。本文遵循“模型構建—模型評價—模型應用”的研究思路，通過分析發(fā)現，抵押品效應在傳導和放大貨幣政策對經濟沖擊和增強房地產財富效應上起著重要作用。在貨幣政策和需求沖擊下，產出、通脹水平、房價和消費在有、無抵押品效應下有明顯差異，而在供給和成本沖擊下雖然產出和通脹表現相同，但房價和消費等經濟變量的響應值存在顯著差異。通過對比發(fā)現，房地產市場的抵押品效應是形成金融加速器效應的內在機理之一。脈沖響應函數分析表明，當經濟進入上(下)行階段時，企業(yè)的盈利能力提高(下降)，企業(yè)和家庭的資產價格上漲，企業(yè)的抵押資產增多(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，導致產出和利潤增加(減少)。銀行和金融機構因成本減少(上升)，利潤上升(下降)，資本充足率改善(下降)，企業(yè)的抵押資產增多(減少)，于是擴張(收緊)信貸，于是金融系統和經濟系統都進一步進入上行(下行)階段。通過LTV比率的變化，我們發(fā)現以上循環(huán)過程中，抵押品效應起著重要作用。脈沖響應函數分析還表明，在抵押品效應存在的情況下，借貸型家庭的消費波動明顯變大，說明由于房地產資產這一抵押品的存在，房地產財富效應明顯。通過改變參數的設置，本文研究還發(fā)現抵押品效應能夠通過影響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，這是傳統研究財富效應的文獻無法觀察和解釋的。我們還發(fā)現，隨著借貸型家庭比例的提高，各種沖擊對消費等主要經濟變量的影響更大，抵押品效應更為明顯。這也說明房地產財富效應的存在，佐證了抵押品渠道是金融加速機制存在的原因。

作者：陳名銀林勇單位：西北師范大學經濟學院