我国宏观经济-房地产动态可计算一般均衡模型研

1、我国宏观经济房地产动态可计算一般均衡模型研房地产经济学论文态可计算衡模型(dynamiccomputablegeneralequilibrium/dcge)b被广泛地用于我国中长期内贸易自由化1、人民币升值、碳关税、燃j由税改革1环境间等相关政策的模 拟及效应分析但就房地产市场相关政策而言,目前尚未有相关硏究用动态cge 模型对其进行走量的模拟分析.这是由于基于我国现行的国民经济核算体系，房 地产部门的统计是将房地产投资行为列入gdp核算范围z将这一定义体现至社 会核算矩阵(socialaccountingmatrix,sam)及相应的cge模型时,房地产部 门体现的是开发商作为房地产部门的供

2、给方和新购房者作为房地产部门的需求 方时z二者在房地产投资(或销售)上达成的均衡，无法体现存量住宅市场的变 化以改善性需求的购房者为例”在其新购住房后，其旧的住房将进入二手房市场 流通，从而影响整个存量住宅市场，这种变化在传统国民经济核算意义上的房地 产部门走义及相应的cge模型中是无法体现出来的.为此，本文引入了存量住宅部门的概念，对我国存量住宅的相关数据进行 估计，构建了我国宏观经济-房地产动态一般均衡模型在此基础上，将此模型作 为定量分析的工具，以3600万套保障性安居工程计划为例，示范了如何将该政 策最化为模型的外生冲击，并模拟分析了该政策实施后对我国宏观经济和房地产 市场的影响,以期

3、为房地产相关政策效应的定量分析提供模型基础.2我国宏观经济房地产动态一般均衡模型的构建存量住宅部门(owneroccupieddwellingssector)在美国、欧盟、澳大利 亚、日本等国的国民经济核算中均有数据记录，纳入国民经济核算账户l国外文献中利用cge模型进行房地产相关政策的模拟时，均采用的是存量住宅部门定 义如waters等对俄勒冈州房产税税率限额政策效应的模拟气anas和arnott 对芝加哥地区低收入者住房补助政策效应的模拟14 | , nechyba对美国将房 产税调整为土地税后的政策效应模拟151 ,bye和avitsland对挪威房产税效应 的模拟一 0 connell

4、对佛罗里达州房产税税率调整效应的模拟p1.由此z本文 在现有国民经济核算体系下宏观经济部门分类的基础上加入了存量住宅部门，并 将其区分为普通住宅和高档住宅部门，在对其数据进行估计的基础上构 建了我国宏观经济-房地产动态一般均衡模型该模型是在mai等的chinagem 模型i 18 |基础上改进而来的？2.1chinagem 模型chinagem模型以2002年的社会核算矩阵为基础，共包括137种商品（c = 137） , 137个行业（/二137） , 2种商品来源（s二2 ,包括国内与进口），1类 居民、1类国外购买者、1类政府需求和类投资需求.模型假设毎个生产部门只 生产一种商品.社会核算

5、矩阵的横向描述了产品的流向，包括中间需求、投资、 居民消费、出口、政府消费与库存六大块.矩阵的纵向描述了产品的投入，包括 中间投入、流通成本、销售税、劳动、资本、土地、其他投入、生产税八个部分. 其中，流通成本包括运输、仓储、保险等八类该模型方程体系以瓦尔拉斯一般 均衡理论为基础，分静态与动态两部分.静态部分包括生产决策模块、产出决策 模块、收入支出模块、进出口贸易模块和市场均衡模块动态部分则通过引入资 本累积，金融资本（债务）累积以及劳动力市场的调整实现前后两个时期相应的 静态cge模型的跨期链接1912.2存量住宅部门的构建及基础数据估计 硏究房地产相关政策的影响,本文在chiangem模

6、型的基础上新增存量 住宅部门并构建了宏观经济-房地产动态cge模型.存量住宅部门的投入以资本 投入为主，即所有存量住房的资本价值作为资本投入;少量劳动力和中间投入为 辅，主要为存量住房的修葺服务?而该部门的产出仅被用于居民消费，居民居住 住房即为对该部门的消费.对于租房者而言,其租金支岀即为对该部门的消费支 出；自住住房者则被认为同时是租房者与承租人，自己需要付给自己租金，通过 对住房的拥有权获得收益因此，所有存量住房的虚拟租金收入为该部门的消费 总额，也即为该部门的产岀总额.在本文中，存量住宅部门的方程直接沿用了 chinagem的机制,其产出、消费和投资的方程分别为：(1)consi =、

7、pwa.consi'inc'pop)(2)ii = mrorj(3)其中该部门产出k由其资本投入量k 劳动力投入量u和中间投入intt 决走，ai为技术参数.关于部门消费consu它由其他各部门价格巧尸， 总收入inc,总人口 pop以及该部门的需求偏好参数a.cons,决定该部门投资h 由预期投资回报率rori决定？针对中国的实际情况，我们将存量住宅部门进一步细分成普通住宅和 高档住宅两个子部门.其中，高档住宅即住宅中的别墅、公寓,是指在 投资计划或工程规划中确走为公寓、别墅的房地产投资项目”或单位建筑面积造 价在同等地段普通商品住宅平均造价一倍以上的住宅.对于普通住宅和高档

8、住宅部门在2002年的基础数据，需要估计包括该部门的投入和产岀(消费) 数据,即各子部门在2002年的资本价值和虚拟租金收入.中国统计年鉴提供了2002年城镇居民人均住房面积和城镇居民总数的统计，据此可估计出当年的存 量住宅总面积.中经网数据库提供了 住宅商品房、别墅高档公寓商品房" 的销售面积、销售价格数据.首先根据两类住房1991-200年的历史销售数据进 行累计加总，得到两个子部门占总住宅的比例分别为91%和9% z对存量住宅总 面积进行比例拆分；然后根据两类住宅相应的单位面积销售价格”将其相乘估计 得出当年的普通住宅和高档住宅总价值2.对于虚拟租金收入启前仅有 wind提供了

9、所有住宅的租赁价格年同比指数，没有官方公布的租赁价格数据， 我们是根据各类住宅的销售价格数据与租售比进行了估计.ahuja等对过去十年 间中国的租售比进行了估计，认为中国2000-2010年间住宅租售比从1:200左 右上涨至1:300左右|圳.为简化模型,我们假设住宅的租金与销售价格同比例 增长，即将如02年及之后各年份的住宅租售比统一设定为1:250 ;据此估计出 了相应的普通住宅和高档住宅在2002年的虚拟租金收入.2.3横型的基线设计房地产动态cge模型采用递归动态方法实现数据的更新模型基于2002 年数据构建，通过动态模块实现跨期链接，在保证市场均衡的前提下，可递归求 解出2003如

10、加年各经济指标的增速，即为模型的基线.其中2002-2010年为历 史基线，对消费、投资和进岀口增速以及劳动力增速等根据我国宏观经济的统计 数据进行外生设定，可内生求解消费偏好、投资回报率、储蓄率、技术进步参数 等参数.2011-2020年为预测基线，通过改变闭合条件，将历史基线中求解出的各 参数内生，并通过动态模块实现跨期链接，即可求解出消费、投资、进出口等各 经济指标的基准增速政策模拟的动态效应分析则是在设置外生政策冲击后，用 同样的方法重新求解出各经济指标的增速，并将其与基准增速的差异进行比较而 实现21.模型基线预测结果显示，我国2011-2020年间宏观经济将维持稳走增 长，gdp年

11、均增速为8.5%左右，并呈一定的逐年放缓态势.对于存量住宅部门”在2002-2010年的历史基线部分”模型外生了各子 部门的投资增速、价格增速和产出增速，使之符合房地产市场实际状况,并据此 求解出相应部门的投资回报率、消费偏好和生产技术参数.投资和价格增速可直 接根据中经网相应销售价格和销售面积的统计得到,实际产岀增速即存量住宅总 面积的增速则需要估计历年存量住宅总面积?如前所述2002年各子部门的初始 存量住宅面积可通过比例拆分估计得到，再根据2003-2010年的相应住宅销售 面积数据统计，加总可得到历年各子部门的存量住房总面积.需要说明的是” 住 宅商品房是对所有住宅的统计，模型中的普通

12、住宅部门相关数据需要将其 减去别墅高档公寓商品房的数据后进行估计得到.对于预测基线,我们认为在没有其他政策变动的情况下,20112020年我 国房地产市场会延续之前的消费偏好、投资回报率及生产技术进步水平，因此根 据历史基线求解出的数值内生该部门的投资回报率、消费偏好和生产技术水平, 可外生预测该部门的投资、价格和产出增速.表1给出了存量住宅各部门主要指 标基线的增速根据模型预测结果可知,2011-2020年，普通商品房、高档住房 投资将分别以10.78%和8.77%的速度增长产出将分别以年均2.96%和2.18% 的速度增长,至于价格,则分别以年均6.70%和5.18%的速度平稳增长z增速

13、均呈逐年放缓趋势.从数据上看，模型预测未来十年房地产投资年均增速将低于2002-2010年间水平.但需要注意的是,2002-2010年模型历史基线年均增速是以2002年水平为基准的,2011-2010年模型预测基线年均增速是以2010年为 基准的.从绝对增幅来看，未来十年房地产市场仍存在投资过热现象.以2010年 的普通住宅和高档住宅销售面积为基准，模型预测20u2010年年均 销售面积分别为13亿平方米和6000万平方米,至2020年，普通住宅和高档住宅总面积将分别达到约280亿平方米和19亿平方米,投资和总面积 的绝对增幅均远高于2002-2010年间水平.3横型应用：3600万套保障性安

14、居工程计划的政策效应分析按照计划,3600万套保障性住房的具体分配是:2011年新建1000万套r 2012年新建700万套，2013-2015年共新建1900万套.保障性住房供给的增 加将仅仅能影响普通住宅市场,对高档住宅市场没有影响因此,3600万套保障 性住房建设在模型中体现为普通住宅部门的投资增加图1给出了 十二 五"新建3600万套保障性住房目标按计划实施后以对gdp等主要指标的影响 结果，是所有指标年度增速在新建3600万套保障性住房后相对于基线的偏离百分比模拟结果表明，短期内，即初始年份2011年，投资增加会引起全社会就业 水平上升,在其后的年份，资本形成受投资增加的影

15、响而上升，实际工资发生改 变（轻微下降）”就业水平上升幅度减缓”总体就业水平将慢慢恢复到原就业水 平.整体来说,2011-2010年间因新建保障性住房将使得gdp年均增速在基线 基础上增加0.6个百分点.以2010年gdp为基准，考虑基线预测gdp年均增速为.5%左右，据此估计其总共拉动的gdp增长约为3.5万亿（以2010年为基 准价）.»1存住宅部门主要指标基线增連投资（万平方米）实际产出（万平方米）价格（元/平方米）普通住宅 销售面枳髙档住宅销售面枳存虽普通 住宅面枳疗压高档 住宅面积普通住宅 销售价格离档住宅 销售价格20022246112411041799103035197

16、841542003283291450107012810448520984145200431497232311016251()6808232555762005467692818114839410962f)2762583420065175136721200145113299287365852(x)765555458112656991178803378747120085641528651322114120745336178012009815594626140367312537141649662201089158421914928311295914431109342002 2010 年均增速16.55

17、%14.56%4.08%2.58%9.38%11.35%2011-2020年均增速7.47%6.07%6.78%3.98%6.70%5.18%数据来源：2002 2010年数据为中经网数据佔计得到，2011-2（）20年数据为模型预测增速年均值.ffi 1新建3600万套保腹性住房的政第效应而从住宅部门受到的影响来看,新建保障性住房将使得2012015年普通住宅部门投资增加，资本存量自2012年起大幅度增加，价格迅速下降到2020年,累计降幅将达到60个百分点.预测基线中2011-2010年普通住宅价格年均增幅为6.70%,这说明在新建3600万套保障性住房后z普通住宅部门价格过快上涨 的趋势将得到有效抑制基本维持在现在水平这可以理解为新增的3600万套保 障性住房已经解决了由于城镇化加速和住房改善需求所额外增加的住宅需求5, 因此普通住宅价格不再过上涨?4棘语基于动态cge模型对政策进行外生模拟，可以对中长期内政策实施后的宏观经济效应进行预测，从而为政策的制定、实施提供科学参考本文通过引入存 量住宅部门，并对我国存量住宅的相关数据进行估计,建立了我国宏观经济房地 产的动态cge模型z为房地产市场相关政策的效应分析提供了一个具有较强通