基于時間序列的銀行信貸與房地產價格研究

【摘要】以房地產價格為核心的住房問題已成為影響社會和諧的重要因素，而在房地產市場越來越繁榮的背后，信貸市場的政策變化對其影響作用尤為明顯。通過建立向量自回歸模型，對1998-2011年我國商業銀行貸款余額和房屋價格指數進行分析。結果表明：銀行信貸與房地產價格從長期來看，存在正向相關關系。

【關鍵詞】銀行信貸;房地產價格;VAR模型

引言

2003年出臺的《國務院關于促進房地產市場持續健康發展的通知》（國18條）中，首次明確“房地產業關聯度高，帶動力強，已經成為國民經濟的支柱產業”。其后，國家文件中多次提及這一概念。尤其是2008年經濟快速下滑之時，國家再次強調房地產業是國民經濟的重要支柱產業，并出臺了諸多鼓勵行業發展的刺激性政策。值得關注的是，2009年下半年以來，隨著樓市的快速回暖，房價重新上漲，官方文件中不再提及支柱產業，但卻無法否認房地產業已是我國支柱產業之一這一客觀事實。

我國房地產資金來源中，國內貸款所占比重始終維持在20%左右;自籌資金所占比例在08年達到最高，為38.65%，也就是說，房地產企業三分之二左右的資金來源要靠外部資金;其他資金來源比例始終維持在40%以上。央行發布的房地產金融報告中曾指出“房地產開發資金來源中，自籌資金主要由商品房銷售收入轉變而來，大部分來自購房者的銀行按揭貸款，按首付30%計算，企業自籌資金中有大約70%來自銀行貸款”。因此有60%的房地產開發資金最終來自于銀行貸款，即使近幾年來房地產企業通過上市等渠道不斷拓寬資金來源，但是銀行貸款作為房地產企業主要的資金來源的地位依然沒有改變。

一、文獻綜述

李宏瑾（2005）[1]基于面板數據對房地產市場、銀行信貸和經濟增長進行實證分析，分析結果顯示我國房地產市場的供給約束問題非常嚴重，尤其是考慮居民收入增長因素后，房地產市場的供求矛盾十分突出;同時，銀行房地產開發貸款和個人住房貸款強有力地支撐了房地產市場的供求。

王家庭，張換召（2006）[2]結合我國利率調整變動情況，從實證角度詳細分析利率變動對房地產供給市場、房地產需求市場的影響，認為利率對與房地產市場的作用會越來越顯著。

吳龍龍、黃麗明（2006）[3]認為，銀行信貸活動可以從供給和需求兩個方面影響房地產價格波動，信貸投向失當、信貸投量控制乏力和信貸對象篩選依據不充分等，是造成近年來房價上漲過猛的主要信貸原因。

薛磊（2006）[4]用房地產投資額作為銀行信貸規模的指標，通過分析房地產投資額與房地產價格之間的關系認為，房地產信貸膨脹引起的需求拉動是房地產價格上升的重要原因之一。

江彤（2007）[5]認為我國銀行信貸與房地產價格之間存在長期穩定的均衡關系，目前我國銀行信貸相對于房地產價格而言明顯偏高，并且通過Granger因果關系檢驗發現我國房地產價格上漲是造成銀行信貸擴張的成因，而銀行信貸擴張并不是我國房價上升的根源。

張遷平（2007）[6]運用多元統計分析方法對我國1999年至2006年房地產業宏觀調控措施的效果進行了實證分析，結果顯示房地產投資實際完成額與貨幣供應量、銀行信貸是正相關的關系。

二、理論模型

目前信貸傳導影響房價的兩種形式：一種是資產負債表渠道，從存量的角度分析資產抵押凈值如何作用于企業投資決策;另一種是銀行貸款渠道，從流量的角度分析貨幣政策通過影響銀行向企業提供貸款的數量和價格從而作用于企業投資決策。這一理論的核心在于信貸政策對企業外部融資額外成本的影響，企業外部融資額外成本是指企業的外部融資成本與內部融資成本（留存利潤的機會成本）的差額。

銀行信貸對房地產價格的影響是通過[7]模型來論述的。其核心觀點是房地產企業的融資需求只能通過貸款得到滿足，這一點是符合我國現階段實際的。

圖1模型

圖1描述了模型，當貨幣緊縮時，銀行準備金變動具有雙重效果，它既影響曲線，也影響曲線。一方面貨幣供給減少，曲線左移導致利率升高，產出下降;另一方面，由于銀行貸款供給隨之減少，曲線也相應左移，產出進一步降低。

信貸傳導渠道是貨幣政策發揮作用的最直接最有效的渠道。貨幣政策擴張時，會增加銀行貸款的可供應數量，銀行可用于房地產開發貸款的規模增加，假設房地產開發商只能從銀行而不能從其他來源借款，銀行貸款就會對房地產投資活動具有特殊的作用，貸款的增加將引起房地產投資的增長，從而影響房地產市場的供給進而作用于價格。也就是說，不考慮需求因素，信貸政策與房價反向相關。

三、實證結果與分析

1、研究方法、變量選取及數據說明

向量自回歸模型（VAR），其特點采用多方程聯立形式，在方程中每個內生變量均作為被解釋變量對模型的全部內生變量的滯后項進行回歸，不以經濟理論為基礎，不作任何先驗性約束，進而估計內生變量的動態關系，避免了劃分解釋變量和被解釋變量的主觀隨意性。

房地產的價格指標采用全國70個大中城市房屋銷售價格指數表示房地產的價格;以商業銀行貸款余額作為銀行信貸量指標，用CRE表示。以上所選擇的變量均采用月度數據，時間跨度是1998年1月至2011年12月，商業銀行貸款余額有明顯的季節趨勢，所以采用X11季節調整法進行了季節調整，為消除異方差，對HPI、CRE取自然對數，用LNHPI、LNCRE分別表示。數據來源于國家統計局、中國人民銀行網站。

2、平穩性檢驗

利用Eviews5.0對LNCRE、LNHPI變量進行ADF平穩性檢驗，依次對含有漂移項和趨勢項、只含有漂移項以及不含有漂移項和趨勢項的檢驗式進行回歸，若水平變量為非平穩變量，則進一步檢驗一階差分變量，直至檢驗結果拒絕包含單位根過程為止。檢驗結果如下：

表2??變量單位根檢驗結果

變量

檢驗形式（c，t，n）

ADF

統計值

5%

臨界值

是否

平穩

LNHPI

（c，t，0）

-2.057506

-3.440263

否

LNCRE

（c，t，1）

-0.620109

-3.440471

否

DLNHPI

（c，t，1）

-4.258319

-3.443450

是

DLNCRE

（c，t，1）

-7.905095

-3.440471

是

由表結果表明：各變量均不平穩，但其各自的一階差分均平穩，即各序列均為一階單整序列I（1），可以將以上變量作為內生變量構建VAR模型。

3、協整檢驗

協整檢驗之前，首先確定最優滯后期。如果滯后期太短，會使得誤差項出現嚴重的自相關性，從而導致所估計參數的非一致性;但是另一方面，最優滯后期的確定不宜過大，自由度減少會影響所估計的模型參數的有效性。本文分別采用特征根跡檢驗和最大特征根檢驗兩種判別方法進行檢驗，分析結果如下：

表3??Johansen協整檢驗（跡檢驗）

變量組

假設協整關系的個數

特征根

跡統計量

5%臨界值

概率

LNHPI和LNCRE

無*

0.222231

52.57312

15.49471

0.0000

最多一組?*

0.103058

15.87956

3.841466

0.0001

注：*表示在5%的顯著性水平下拒絕原假設。

表4??Johansen協整檢驗（最大特征根檢驗）

變量組

假設協整關系的個數

特征根

跡統計量

5%臨界值

概率

LNHPI和LNCRE

無*

0.222231

36.69356

14.26460

0.0000

最多一組?*

0.103058

15.87956

3.841466

0.0001

從表3和表4可以看出，Johansen協整檢驗的跡檢驗結果和最大特征根檢驗結果都表明在5%的置信水平下，序列LNHPI和LNCRE存在兩組協整關系。

可以看出，從長期來看，協整方程系數為負值，所以，LNHPI和LNCRE呈正相關關系，與經濟運行的實際情況相吻合，這表明，當銀行系統信貸規模擴大時，企業可獲得的資金來源更加充足，也可以理解為有著更多的信貸資金支持，所以，總的看來，這對于房地產企業發展更為有利，企業經濟效益提升，房地產價格上升;另一方面，擴張的信貸政策對于按揭購房者是一個好消息，消費者可獲得的個人貸款會充足，會刺激消費需求，影響房價波動。

四、政策建議

針對上文實證研究結果，本文提出以下政策建議：

在金融部門，由于金融市場規模既小、其效率更有待提高，由于商業銀行尚未成為真正的貨幣經營機構，政策的市場化傳導渠道是不暢的。我國房地產價格水平與銀行房地產貸款有較強的正相關關系。信貸資金的出現會放松購房者和開發商的資金約束，導致房價的上漲。介入的越多，房價上漲越快;貸款的資金成本越高，房價越低。所以，若要遏制過快上漲的房價，就金融層面應從兩個方面著手：一是控制房地產有關貸款的數量，增加對于購房者和開發商的直接約束;二是提高獲取信貸資金的成本，間接調節供求關系，達到穩定房價的目標。

我國貨幣政策運行機制及其有效性依賴于商業銀行、企業、民間信貸等諸多內生因素的影響，在這種情況下，貨幣政策的頻繁調整，對于經濟增長可能是低效率甚至無益的。因此，保持貨幣金融環境的穩定，加快推行實體經濟部門和貨幣金融部門的改革，應當是我們的主要政策取向。而且，調節經濟運行狀況需要依靠與其他經濟、行政等政策的配合實施，使得多渠道、多方面共同作用，以實現經濟平穩發展的目標。如有些地方政府的業績提高離不開房地產行業的“貢獻”，因此對于房地產行業采取各種保護政策，這對于政策實施的有效性是極大的干擾。所以，必須要做到多政策配合實施，相互取長補短。

參考文獻：

[1]?李宏瑾.房地產市場、銀行信貸與經濟增長—基于面板數據的經驗研究[J].國際金融研究2005（7）

[2]?王家庭，張換召.利率變動對中國房地產市場影響的實證分析[J].中央財經大學學報2006（1）

[3]?吳龍龍，黃麗明.試析銀行信貸對住房價格的調控作用[J].商業研究.2006（14）.

[4]?薛磊.房地產信貸對房地產價格影響的實證分析[J].廣西金融研究.2006（4）.

[5]?江彤.我國銀行信貸與房地產價格關系實證分析[J].中國房地產金融.2007（4）.殷紅，張衛東.房地產金融[M].首都經貿大學出版社，2001.

[6]?張遷平.我國近年房地產業宏觀調控措施有效性實證研究[D].重慶大學.2007.10.

[7]?萬福前.IS-LM的新發展[J].教學與研究，2004（8）：46-52.

[8]?孔行，劉治國，于渤.使用者成本、住房按揭貸款與房地產市場有效需求[M].金融研究，2010（1）：186-19

[9]?高鐵梅，計量經濟分析方法與建模—Eviews應用及實例第二版[M].清華大學出版社

[10]?周京奎.金融支持過度與房地產泡沫一理論與實證研究[M].北京大學出版社，2005

作者簡介：宗飛（1977.11），性別：男，?籍貫：江蘇徐州?單位：新疆石河子大學經濟與管理學院???學歷：研究生??專業：工商管理?研究方向：運用研究。