房地產投資信貸擴張與我國經濟增長

■付志鴻 胡援成

一、引言與文獻綜述

自1998年進行住房改革以來，我國房地產市場逐漸繁榮，成為拉動國民經濟的支柱行業，還帶動了鋼鐵、水泥等行業的發展。目前商品房已經不僅是一般普通耐用商品，更成為居民財富保值增值的投資品，所以近十年房價基本是處于上漲通道。而銀行所有貸款中風險最小和占比最大的抵押貸款也是以商品房等不動產為抵押標的。近年，針對房價上漲過快的問題，國家對房地產業進行了更為嚴厲的宏觀調控，隨著政策效果的逐漸顯現，我國房地產市場出現了回穩的態勢，房價漲幅趨緩。但房地產市場的萎靡，也會引發對未來我國經濟發展的擔憂。一方面，房價下降過快，會引發房地產投資急速下降，相關行業的發展會受到很大的影響，從而影響國民經濟的增長;另一方面，可能會導致銀行資產質量惡化，風險增加，由于目前被譽為商業銀行所有貸款中風險最小的抵押貸款都是以不動產為主，而商業銀行發放信貸和提取風險撥備的依據是基于不動產價格的現值來評估的。因此，目前房地產行業在國民經濟中的重要性及對銀行業的穩定作用顯而易見。那么，房地產投資增長對我國國民經濟增長到底起多大的作用?銀行信貸擴張對房地產投資是否具備相互的影響機制?

部分文獻關注了房地產開發投資和經濟增長的關系。武康平[1]通過對這兩個變量進行Granger因果檢驗，得出兩者存在雙向的因果關系。寧琰、許鵬[2]通過對這兩個變量進行協整關系檢驗，得出房地產開發投資對GDP是顯著的單向因果關系。劉傳哲、何凌云[3]通過實證分析認為房地產價格對房地產開發投資影響顯著，能有效作用于產出和物價，并能迅速作用于消費，房價上漲對房地產開發投資和經濟增長都具有正向影響。

目前文獻對信貸與房地產市場的研究主要集中在信貸擴張對房地產價格的影響，而信貸擴張另一個可能的結果就是大量的資金涌入了房地產開發投資上，黃靜[4]通過Granger因果方法檢驗，認為房地產投資增長是信貸擴張的Granger原因，而信貸擴張則不是房地產投資增長的Granger原因。段忠東[5]應用多變量協整分析，利用2000年1月至2006年8月的數據，對我國房地產開發投資影響銀行信貸的效應進行了實證分析，房地產開發投資與銀行信貸間在長期內互為因果關系。況偉大[6]運用系統 GMM(SYS－GMM)估計方法對中國35個大中城市1996—2007年的數據進行了考察，認為房地產投資增長對信貸擴張有影響，但經濟增長對信貸擴張的影響更大。

另一部分文獻關注信貸擴張和經濟增長的關系。金成曉、馬麗娟[7]運用馬爾可夫區制轉移向量自回歸模型(MS—VAR)對1992—2008年間的信貸增長率與經濟增長率的關系進行了總量分析，認為信貸增長率與經濟增長率的相關性隨著經濟周期階段的不同有顯著的變化。劉守鵬、劉恩好[8]運用向量誤差修正模型，對我國1978—2009年的經濟增長與銀行信貸之間的關系進行了實證分析，認為長期內銀行貸款的增長對經濟增長有正面作用。

從目前文獻來看，對這三者相互影響的研究還較少，而房價的劇烈波動不僅會直接影響到經濟發展，更會通過影響銀行穩定進而造成更大的經濟波動。同時這些研究采用的數據主要是房地產價格和貸款總量。本文采取的數據為房地產投資總量和中長期貸款量，一方面在房地產數據的采用上由價格指數轉到總量上，另一方面由于房地產行業的發展周期較長，選用中長期貸款更符合房地產行業的發展特征。因此，本文依據這三者的數據，建立向量自回歸(VAR)模型，利用脈沖響應分析和方差分解，揭示三者之間的關系。

二、數據說明和單位根檢驗

(一)數據的選取及處理

由于在房地產信貸中，不論是開發商所借的貸款，還是居民的購房貸款，涉及貸款的期限都比較長，所以本文選用中長期貸款(L)作為信貸擴張的指標更合適。房地產投資(HI)指標采用房地產開發投資的當期值表示，以國內生產總值(GDP)來代表經濟增長。采用三個指標的季度數據，時間跨度為1998年第1季度至2011年第4季度，數據來源分別來自wind數據庫和中經網數據庫。

為消除異方差的影響，對國內生產總值、中長期貸款和房地產開發投資進行自然對數和差分處理，同時運用Eviews6．0時間序列軟件采取X12方法對序列進行季節調整，以消除季節波動，分別表示為DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI。

(二)單位根檢驗

為了使變量的數據屬性符合模型的要求，同時也保證結果的可靠性，我們需要對DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI這三個序列進行標準的單位根檢驗，結果如表1所示。在5%的顯著性水平下，這三個序列均為非平穩序列，而經過一階差分后平穩，因此所取變量均為一階單整時間序列。

表1 房地產投資、中長期信貸與國內生產總值單位根檢驗

從表1我們可以看出，這三個指標的自然對數LNGDP、LNL、LNHI都是I(1)序列，在一階差分后平穩。

(三)模型參數估計

考慮到影響經濟增長的因素較多也較復雜，其次是信貸擴張和房地產投資，因此，在變量的順序選取上把經濟增長放在第一位，信貸擴張和房地產投資分別排在后面。根據AIC信息準則 (Akaike)和SC信息準則(Schwartz Criereion)，選取的滯后階數應使AIC和SC值越小越好，經過試驗選取滯后階數為1。利用計量分析軟件Eviews6．0建立DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI三變量的VAR模型，并求出其參數估計值(見表2)。

表2 模型參數估計值

三、模型分析:脈沖響應和方差分解

(一)DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI的脈沖響應

脈沖響應用于衡量來自某個內生變量的隨機干擾項的一個標準差沖擊對模型中所有內生變量的當前值與未來值所帶來的影響。而在VAR模型中，一次對第i個變量的沖擊不僅直接影響其自身，還會通過模型的動態滯后結構傳導給其他內生變量。模型所有單位根位于單位圓內 (圖1)，模型結構穩定，可以進行脈沖響應分析。在本文設計的模型中，分別考慮DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI每個變量作為因變量時，來自其他變量包括因變量自身滯后值的一個標準差的隨機擾動項所產生的影響及其影響的路徑變化。

圖1 滯后階數為1的AR特征多項式逆根

圖2 DLN_L對各變量單位沖擊的響應曲線

由圖2可知，DLN_L受自身的沖擊影響最大，當在本期給DLN_L一個單位的沖擊后，DLN_L隨即增加0．0364，在第二期降為－0．0349;之后DLN_L回升并呈現向正向穩定效應收斂的跡象。DLN_L對來自DLN_GDP一個標準差的單位沖擊下在第一期就有負向反應，在第二期達到最大，之后向正向穩定效應收斂。DLN_L對來自DLN_HI一個標準差單位沖擊下在第一期就有正向反應，在第二期達到最大，但在第三期開始下降，之后向正向穩定效應收斂。

圖3 DLN_HI對各變量單位沖擊的響應曲線

圖4 DLN_GDP對各變量單位沖擊的響應曲線

由圖3可知，DLN_HI受自身的沖擊最大，當在本期給DLN_HI一個單位的沖擊后，DLN_HI隨即增加0．0494，之后迅速下降，在第二期轉為負，隨后圍繞縱軸上下波動，最終向正向穩定效應收斂。DLN_HI對來自DLN_L一個單位的沖擊后第一期有正的響應，第二期轉為負，隨后在圍繞縱軸上下波動，最終向正向穩定效應收斂。DLN_HI對來自DLN_GDP一個單位的沖擊后在。

第一期沒有響應，在第二期轉為負，隨后慢慢上升，最終向正向穩定效應收斂。

由圖4可知，DLN_GDP受自身的沖擊最大，當在本期給DLN_GDP一個單位的沖擊后，DLN_GDP隨即增加0．172，之后開始下降，向正向穩定效應收斂。DLN_GDP對來自DLN_HI一個單位的沖擊后第一期有正的響應，之后開始下降，向正向穩定效應收斂。DLN_GDP對來自DLN_L一個單位的沖擊后在第一期有正向響應，隨后開始下降，第二期轉為負后再上升并向正向穩定效應收斂。

(二)DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI的方差分解

脈沖響應分析考慮了各種沖擊對DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI的脈沖響應的影響，而方差分解將系統的預測均方誤差分解為系統中各變量沖擊所作的貢獻，可考察系統中任意一個內生變量的預測均方誤差的分解。

由表3(1—4列)可知，DLN_GDP的波動主要受自身沖擊的影響，第一期為81．92%，之后緩慢下降穩定在79．13%。DLN_HI對 DLN_GDP的影響在第一期為13．28%，之后開始緩慢上升穩定在14．53%。DLN_L對DLN_GDP的影響在第一期為4．80%，之后開始緩慢上升，穩定在6．34%。這表明國民經濟增長主要受其自身的影響，房地產投資增長對國民經濟增長影響較大，而中長期貸款投入對國民經濟增長也有一定影響但小于前者。

由表3(5—7列)可知，DLN_HI的波動主要受自身沖擊的影響，第一期為76．99%，之后緩慢下降穩定在73．07%。DLN_L對DLN_HI的影響在第一期為23．01%，之后緩慢下降穩定在22．43%。DLN_GDP對DLN_HI的影響在第一期為0，之后上升從第5期穩定在4．50%。這表明房地產投資的增長主要受其自身的影響，而中長期貸款投入對房地產投資增長影響較大，國民經濟增長對房地產投資增長有一定影響但小于前者。

由表3(8—10列)可知，DLN_L的波動主要受自身沖擊的影響，第1期為100%，之后開始下降，到第5期穩定在92．57%。DLN_HI對DLN_L影響在第一期為0，之后緩慢上升，穩定到第5期2．66%。DLN_GDP對DLN_L影響在第一期為0，之后緩慢上升，穩定到第5期4．77%。這表明中長期貸款投入主要受其自身的影響，而房地產投資增長和國民經濟增長對中長期貸款投入有一定影響，但前者小于后者。

表3 變量 DLN-GDP、DLN-L、DLN-HI 的方差分解結果

四、結論分析及政策建議

本文通過VAR模型分析了我國房地產投資、國民經濟增長和中長期貸款相互沖擊的效果，得出兩個明顯的結論。一是信貸擴張對房地產行業的快速發展影響較為明顯，二是房地產行業對我國經濟增長的貢獻率較大。說明信貸擴張對我國房地產行業起了積極的作用，同時房地產行業的迅速發展也拉動了經濟的高速增長。基于以上結論，本文提出以下政策建議:

第一，正確引導和規范信貸資金進出房地產市場，保證房地產業健康發展。由于信貸擴張在一定程度上造成了房地產價格上升，有些地方的房地產市場出現了嚴重的泡沫現象。雖然房地產市場的高速發展能給銀行帶來豐厚的利潤，但是持續的資金進入將造成了該行業的虛擬繁榮。因此，應當嚴格控制信貸資金進入房地產市場，特別是要嚴格管制新開發的項目。

第二，加強房地產行業的供給，保障房地產市場的供需平衡。政府可以嘗試將宏觀政策和市場機制有機結合，加快保障性住房建設和推出，將潛在的住房需求完全可能轉化為現實的需求。同時，可以運用各種調控政策，比如推出房產稅、提高首付比例、加強土地出讓管理和適當限制購買第三套房等政策，正確引導資金進入和退出房地產市場。

第三，降低房地產行業的高利潤，避免房地產行業出現流動性過剩的問題。由于房地產行業的高杠桿性，其利潤率普遍高于社會平均水平，而這將使得原本應該進入到實體經濟領域比如制造業、農業等行業的資金都流入該市場，進一步推高房價。因此，應該降低房地產開發的高杠桿性，降低該行業的利潤率，使其略高于或者與社會平均利潤率一致。這樣，既能避免房地產及相關行業出現流動性過剩的問題，又能滿足其他行業的投資需求，促進國民經濟的健康穩定發展。

[1]皮舜，武康平．房地產市場發展和經濟增長間的因果關系——對我國的實證分析[J]．管理評論，2004，(2)．

[2]寧琰，許鵬．房地產投資、固定資產投資和GDP關系研究[J]．武漢理工大學學報，2008，(12)．

[3]劉傳哲，何凌云．我國貨幣政策房地產渠道傳導效率檢驗[J]．南方金融，2006，(7)．

[4]黃靜．房價上漲與信貸擴張:基于金融加速器視角的實證分析[J]．中國軟科學，2010，(8)．

[5]段忠東．房地產價格與通貨膨脹、產出的關系——理論分析與基于中國數據的實證檢驗[J]．數量經濟技術經濟研究，2007，(12)．

[6]況偉大．房地產投資、房地產信貸與中國經濟增長[J]．經濟理論與經濟管理，2011，(1)．

[7]金成曉，馬麗娟．信貸政策效應的非對稱性、信貸擴張與經濟增長[J]．統計研究，2010，(9)．

[8]劉守鵬，劉恩妤．財政支出、銀行信貸與經濟增長——基于向量誤差修正模型的分析[J]．經營管理者，2010，(20)．