房地產、金融周期與工業周期的內在影響機制分析——基于商業銀行信貸管理視角

羿建華　孫　健

(濟南大學 經濟學院，山東 濟南　250022；中國人民銀行 濟南分行，山東 濟南　250021)

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房地產、金融周期與工業周期的內在影響機制分析
——基于商業銀行信貸管理視角

羿建華孫健

(濟南大學 經濟學院，山東 濟南250022；中國人民銀行 濟南分行，山東 濟南250021)

[摘要]自我國實施住房制度改革以來，房地產市場與金融周期始終保持同步走勢。目前，我國經濟進入新常態，房地產市場的平穩發展，對我國實現“穩增長、促改革、調結構、惠民生”的發展目標具有重要的影響。本文基于商業銀行信貸管理的視角，構建了我國房地產市場的理論模型，探討了房地產市場與信貸周期、工業周期之間的內在關系，并基于我國1999年-2015年9月份的數據，實證分析了房地產周期與金融周期、工業周期的關聯度。結果表明，房地產市場貨幣化以及房地產信貸需求的快速膨脹，派生了大量的貨幣需求；同時，商業銀行注重以房地產為抵押擔保的商業管理模式，進一步強化了房地產市場周期與金融周期同步性的關系。

[關鍵詞]房地產；金融周期；工業周期；HP濾波分析法

經濟發展新常態下，城鎮化建設是經濟工作的重要著力點。城鎮化建設過程中，房地產市場的平穩發展，是城鎮化順利實施的重要保障。伴隨著城鎮化的穩步推進，居民住房消費將呈現平穩增長的態勢，需要與之相配套的房地產供給。從近年來我國房地產市場發展態勢看，自1998年我國全面實施住房制度改革，房地產市場進入快速發展的歷史時期。*1998年7月3日國務院頒發《關于進一步深化城鎮住房制度改革、加快住房建設的通知》，明確要求自1998年下半年停止實物分配，逐步實行住房分配貨幣化。全國房地產投資額由1998年的3614.23億元上升到2014年的95035.6億元，而2014年房地產貸款余額達到17.4萬億元，比1998年增加了17.1萬億元。房地產具有雙重屬性，既是企業、居民生產生活所需要的重要實物資產，同時也具有虛擬資產的屬性，進而導致房地產市場受宏觀經濟、貨幣政策、人口結構、居民消費傾向等多重因素影響。從我國房地產歷史走勢看，房地產市場與金融周期波動保持著高度的相關性，值得我們深入研究其內在運行機理。

關于金融周期與房地產周期的關系，國外學者做了大量相關研究。Stein (1995)從家庭居民住房消費的角度，通過將信貸約束引入生命周期理構建了多重均衡模型，研究了房地產價格波動與信貸增長的關系，結果發現在信貸購機增加時，受信貸約束的家庭將會獲得融資支持，提高房地產市場的需求，進而影響了房地產市場價格的變動。Davis和Zhu(2004)通過對在宏觀經濟層面上探討了房地產價格與銀行貸款之間的相互關系。通過對17個發達國家的樣本數據研究發展，房地產市場價格的上漲帶動了信貸擴張，銀行信貸的擴張又進一步提升了房地產市場的需求和投資，進而反作用于房地產市場價格。Hoftnann (2003)以20個主要工業化國家面板數據為例，研究了住房價格與實際貸款、實際利率之間的關系，結果發現商業銀行信貸供給與房地產價格之間存在著長期的因果關系，房地產市場價格周期通過對經濟周期和經濟預期的影響，作用于銀行信貸周期，而商業銀行信貸供給對房地產市場價格沒有顯著影響。

由于我國房地產市場發展的歷史周期較短，國內學者對商業銀行信貸供給與房地產市場的關系研究成果有限。張曉晶、孫濤(2006)研究了我國1978-2005年期間的房地產走勢，對房地產周期的影響因素進行了分析，并重點分析了房地產周期與我國金融周期的關系。邱兆祥、王濤對我國1950-2008年期間房地產走勢進行了劃分，對我國房地產周期不同發展階段的特征進行了梳理，認為1993之后我國房地產市場開始了市場化的進程。周建軍等(2011)研究了金融政策對房地產周期的影響，結果發現金融政策對平抑房地產周期波動有著顯著效果。羿建華、孫健、郭峰(2014)運用1999-2013年第二季度的樣本數據，研究了房地產、貨幣周期與經濟擴張的關系，提出房地產市場貨幣化以及房地產信貸需求的快速膨脹，派生了大量的貨幣需求，是房地產市場與金融周期同步波動的關鍵因素。

伴隨著房地產市場的發展，我國經濟改革開放不斷深化，房地產市場的波動將對我國貨幣政策、穩定經濟增長產生重要的影響。面對當地房地產市場與金融周期的密切走勢關系，進一步深化研究其內在影響機制，對于促進我國實現“穩增長、調結構、促改革、惠民生”的發展目標，具有重要的現實意義。本文擬在前期的研究基礎上，通過分析商業銀行的信貸管理體制，進一步完善我國金融周期與房地產周期互動關系的理論研究，并提出相應的政策建議。

一、理論模型

為了對上述問題的深入分析，本文構建了一個解釋貨幣擴張、房地產建設和經濟增長的基本框架。通過建立房地產與商業銀行信貸管理的理論模型，探討房地產市場周期與貨幣供給之間的關系。

(一)工業經濟增長對房地產市場的影響機制

在工業發展中，土地是工業生產的關鍵生產要素，因此工業生產過程中需要購買土地等不動產，從而為生產提供物質場所。同時，土地作為不動產，工業企業可以通過抵押等方式，獲取銀行信貸融資。商業銀行貸款擔保方式中，抵押貸款占比最高。在抵押品中，房地產是商業銀行公認的流動性、保值性較好的資產。商業銀行當前的信貸管理模式，加大了房地產資產的需求，從而促進了房地產市場的發展。據此，本文構建工業對房地產市場的影響模型。

基本假設：工業生產需要土地作為生產要素；企業生產的資金全部來源于銀行；商業銀行發放貸款需要抵押品，而抵押品中主要以土地使用權、房地產使用權等權證為主。

工業生產模型為：Y=f(L,K,H)。其中，Y代表產出，L代表勞動力投入，K為資本投入，H為企業的土地、房產投資。

金融機構貸款放貸模型為：K=Loan(H,p)。其中，p為工業企業增長水平。

通過上述模型，可以求得企業的房地產需求函數： H=H(p,K)

企業的房地產需求水平主要取決于銀行的抵押率以及企業的工業增長水平。房地產的供應在短期內固定，從長遠來看可以逐步調整。伴隨著工業生產水平的提高，資本需求的加大，工業企業會加大房地產投資，從而對房地產市場產生影響。

(二)房地產市場對貨幣供給的影響

將貨幣需求分解為兩部分，其中一部分代表用于房地產交易的需求，一部分為非房地產商品需求。

交易方程式的修正形式為：

MV = Mh + PQ

(1)

其中，M為貨幣供給量，V為貨幣流動速度，Mh為房地產市場交易所需要的資金需求，P為普通商品價格指數(不包括房地產)，Q為普通商品交易量(不包括房地產)。

房地產市場發展，從兩方面影響信貸需求。一方面涉及支持存量房地產交易的貨幣信貸需求，房地產市場存量交易水平的提高，尤其是二手房交易市場的形成，提高了房地產資產的流動性，派生了用于房地產交易的貸款融資需求；另一方面，房地產市場增量的開發投資，個人及企業都主要依靠銀行融資，如居民按揭貸款、房地產開發貸款等方式，在房地產市場化的進程中，進一步派生了大量貸款融資需求。

我國的房地產市場發展時間較短，房地產市場對貨幣供給的影響主要在兩個方面。一是房地產市場存量的貨幣化交易，購房者提高了住房交易的資金需求，導致派生了相應的貨幣資金需求；二是增量房地產開發投資建設，派生了相應的貸款資金需求，需要相應的貨幣供給支持。房地產市場對貨幣供給的影響可以分解為兩部分：一部分用于投資投機需求，一部分用于自住型購房交易需求。購房貨幣需求如下：

M1=M1(Qh)

M2=M2(Eh,H)

Mh=M1+M2

(2)

其中，M1表示自住型房地產交易所派生的貨幣需求，Qh表示自住型房地產成交額；M2是房地產投資投機派生的貨幣需求，Eh為未來房地產預期價格，H為房屋租金水平，房地產投資投機需求主要取決于房地產預期價格Eh以及房租回報H；房地產交易的總需求為Mh。

聯立方程(1)和(2)，可得：

Mh=P*T*=MV-PQ

(3)

其中，P*為平均房價水平，T*表示房產交易量。

從方程(3)可以看出，在非房地產類產品交易市場穩步增長的情況下，隨著貨幣供應量M的快速增加，房地產價格將隨之上升；相反，若貨幣供應量M快速減少，則房地產價格也將隨之下降。

根據以上分析，得到理論假說：商業銀行貸款信貸投放機制影響了房地產市場的投資需求，工業生產資金需求加大，進一步放大了房地產等不動產投資需求，帶動了房地產市場價格上漲。同時，房地產市場發展，進一步促進了信貸需求的增長，推動了貨幣供應量的增加，從而導致房地產周期與金融周期相關性加強。

二、計量模型設定和數據說明

本文采用HP濾波分析法分離出金融周期和房地產周期的波動部分，在此基礎上利用結構VAR模型分析兩者之間的相關關系。

為了研究波動，我們常常希望將經濟數據中的時間趨勢“濾掉”，分離出其波動的部分。傳統的做法是用線性回歸的方法，估計一個線性的時間趨勢，將原序列減去時間趨勢(detrend)的剩余部分就是波動部分，而HP 濾波法可以較好的估計非線性時間趨勢。它將一個時間序列分解為“增長部分”和“波動部分”之和。

計量模型設定。按照理論分析，工業經濟周期、信貸周期以及房地產周期可能存在一定的相關關系，本文選用向量自回歸模型(VAR)和向量誤差修正模型(VEC)對兩個時序變化變量的長期變動關系進行分析。建立VAR計量模型如下：

Yt=α+β1Yt-1+β2Yt-2+……+βpYt-p+εt

(4)

上式中，Yt指的是經濟增長波動dvindusst、貨幣供給波動dvm2t以及房地產銷售額波動dvhst 3個變量組成的向量矩陣，即Yt=(dvindusst, dvm2t；dvhst)，α為常數項，βp為待估計的參數，εt為誤差向量，p代表滯后階數。

樣本選取及數據說明。本文采用中國1999-2015年9月份的宏觀時間序列數據為本文實證分析的樣本，所用數據主要來自wind數據庫。

為了計算我國工業運行周期的波動，本文選用我國工業增加值累計增速數據作為工業經濟周期的衡量指標，金融周期的衡量，選用中國人民銀行公布的M2余額增速作為衡量指標，M2指標與我國的信貸結構和金融宏觀調控方式相匹配，是衡量我國金融周期波動較好的指標；對于房地產周期的衡量，由于我國房地產市場發展時間較短，難以全面精確衡量房地產周期水平，因此本文選用房地產銷售額累計增速作為房地產周期的衡量指標，刻畫房地產市場的波動走勢。各變量的描述性統計結果見表1。

表1　工業、貨幣供給與房地產數據統計性描述

為了便于觀察工業經濟周期、金融周期與房地產周期的關系，本文首先構建了工業經濟周期、金融周期與房地產周期指標的相關系數矩陣(見表2)。表2的統計結果說明：一是工業經濟周期與金融周期的相關系數為0.2097，相關性相對較低；二是房地產周期與金融周期的相關系數高達0.5271存在較為顯著的相關關系。

表2　經濟、金融與房地產指標相關性

表2顯示，房地產周期與金融周期呈現顯著的正相關關系，即貨幣供給增長速度越快，房地產銷售額增加越多，而工業經濟增長率與貨幣供給增速相關關系較低。初步驗證了我們的理論假設，為了保證結論的可靠性，本文將對房地產周期、金融周期與工業經濟周期之間的相關關系進行計量分析。

三、計量結果及分析

(一)周期波動測算

本文運用HP濾波法消除趨勢項觀察貨幣供給增速、房地產銷售額增速與工業經濟增速的波動水平。測算結果表明，我國貨幣供應量、房地產銷售額與工業增加值增速的波動水平呈現以下特征：一是工業經濟波動水平較小；二是貨幣供應量M2增速波動高于工業經濟波動水平；三是房地產銷售額增長率波動幅度較大，與金融周期的波動幅度呈現趨同性，具有明顯的周期性特征。

表3　經濟波動、金融波動與房地產波動統計性描述

(二)VAR模型實證分析

1.單位根檢驗。本文采用平穩性檢驗方法(KPSS)，對周期指標dvinduss、dvm2和dvhs進行單位根檢驗。檢驗結果顯示，周期指標dvinduss、dvm2和dvhs在5%的水平下接受“平穩序列”的原假設，即可以判斷不存在單位根。

2.最優滯后階數選取。根據信息準則，估計VAR系統的階數。根據HQIC和SBIC信息準則，按最小值原則，最優滯后階數皆為1，因此選用VAR(1)模型進行分析。

3.估計VAR(1)模型。模型4表明，工業經濟增長的波動受上一期工業增長水平、貨幣供給與房地產銷售額波動的影響。工業增長波動指標的滯后項L.dvinduss的回歸系數為0.793，在1%的水平下顯著不為0，說明工業增長之間保持連續性，前期波動幅度對當期工業增長波動有著顯著影響。金融周期波動指標L.dvm2的估計系數為0.0472，表明貨幣供給量的變化對工業經濟增長有著正向影響。但是，金融周期波動指標的估計系數在10%的水平下不顯著，這可能是由于房地產周期波動與金融周期存在著趨同性，從而導致金融周期指標的回歸系數不顯著。房地產銷售額波動指標回歸系數為正，表明房地產銷售額波動提高了工業經濟增長的波動水平，并且估計系數顯著不為0，表明房地產周期對工業經濟增長有著顯著影響。

模型5中，考察了工業增長變動、房地產市場變動對貨幣供給增長的影響。工業經濟增長水平波動指標L.dinduss的回歸系數為-0.233，表明工業經濟增長的波動與貨幣供應量波動存在負相關關系，并且回歸系數在1%的水平顯著，表明工業經濟周期的波動與金融周期波動之間的關系較為顯著；房地產銷售額波動指標L.dvhs的符號為正，表明房地產銷售額波動提高了貨幣供給增長的波動水平。

在模型6中，考察的是貨幣供應量的變動、工業經濟變動對房地產銷售額波動的影響。貨幣供應量波動指標為正，表明貨幣供應量對房地產銷售額的波動有著正向影響；貨幣供應量指標在10%下顯著不為0，說明貨幣供應量的波動水平對房地產銷售額的波動有著顯著影響。同時，滯后項顯著，表明房地產與上期銷售水平有著顯著影響。

4.VAR(1)顯著性檢驗。通過對所有方程進行聯合顯著性檢驗，結果表明，無論是單一方程，還是兩個方程作為整體，各階系數均高度顯著。進一步，對VAR系統是否穩定進行檢驗，結果表明所有特征值均在單位根之內，故此VAR系統是穩定的。

表5　VAR(1)估計結果

表6　VAR(1)各階系數的顯著性檢驗

5.格蘭杰因果檢驗。下面考察變量dvinduss、dvm2和dvhs之間的格蘭杰因果關系。根據上述VAR(1)模型，本文通過Granger因果檢驗方法進一步分析工業增長、房地產銷售額指標和貨幣供應量之間的關系，檢驗結果如表7所示，該檢驗結果表明工業經濟增長波動指標是貨幣供應量波動指標的格蘭杰因，房地產市場變動率是工業經濟波動的格蘭杰因，工業經濟波動、貨幣供應量變動率是房地產變動率的格蘭杰因。這意味著，工業經濟增長、貨幣供應量的變化會對房地產市場產生影響，房地產市場的變化對工業經濟有著顯著的影響。

表7　格蘭杰因果檢驗

6.脈沖響應函數。脈沖響應函數可以描述系統中某一內生變量的發生的沖擊對其他指標的動態效應軌跡。通過工業增長波動指標、貨幣供給指標與房地產銷售額指標的脈沖響應函數可以了解到，*限于篇幅，脈沖響應圖從略。有感興趣者，可向作者索用。工業增長指標、貨幣供應量增長指標的正向沖擊對房地產市場的波動有著顯著影響，工業增長波動對房地產市場有著負向影響，在第4期達到頂點，隨后逐步恢復到均衡水平，貨幣供應量的波動變化對房地產市場波動有著正向影響，沖擊發生后，在第二期達到頂點，滯后6期過后，這種沖擊恢復到均衡點，房地產波動呈現先上升、后恢復到均衡水平的趨勢。工業經濟波動受房地產市場、貨幣供給的變化影響較小，這可能是由于工業增長的波動主要取決于技術進步等因素，而房地產沖擊、貨幣供應量波動對工業經濟的波動影響不顯著；房地產市場的波動對貨幣供給的波動有著一定負向影響，但總體影響較小，這與我國貨幣政策主要目標是穩定物價和實現經濟平穩增長有關，受房地產市場的影響較小。

四、結論及政策建議

本文通過構建我國房地產理論模型，從理論上探討了房地產發展與金融、工業經濟的關系，并基于我國1999-2015年9月份的數據，實證分析了房地產周期、金融周期與工業經濟周期的關系。結果表明，房地產周期的波動與金融周期波動關系密切，主要原因：一是我國房地產市場的貨幣化，派生了大量貨幣需求，從而體現在房地產周期與金融周期上走勢一致；二是金融供給變動影響房地產市場交易的變動，如果貨幣政策放松，銀行信貸增多，將導致房地產需求增加，從而推動房地產價格上漲。基于我國房地產發展與金融、工業增長的關系，我們提出以下政策建議：

一是改善銀行商業信貸管理模式，加大企業信用貸款、股權質押等貸款投放力度。商業銀行過度依賴房地產抵押貸款等擔保方式，導致工業企業加大了房地產投資力度，影響了企業的資金使用效率。同時，商業銀行高度依賴抵押貸款授信的方式，導致房地產市場對銀行貸款質量有著顯著影響。伴隨著房地產市場的波動，也一定程度上影響了商業銀行貸款質量水平。建議商業銀行加大信貸產品創新力度，開發適用于工業企業的信用貸款、股權質押貸款等貸款方式，提高金融服務實體經濟的能力。

二是實施差別化房地產調控政策，促進房地產市場平穩發展。首先，積極支持棚戶區改造、自住性住房貸款需求，通過出臺相關政策性金融支持政策，支持保障房建設和居民改善性住房需求。同時，長期將抑制住房投資投機需求作為長期房地產調控政策的重點，發揮房地產市場的居住和生產性功能，降低房地產的投資投機屬性。各商業銀行應當嚴格執行國家房地產調控政策，有效抑制住房投機投資需求，使其回歸居住屬性，降低貨幣政策對房地產市場的影響。

三是暢通貨幣政策傳導渠道，支持實體經濟發展。一方面發展多層次資本市場，引導資金進入實體經濟，支持工業企業轉型升級，優先支持“中國制造2025”、互聯網+以及高新技術產業和新興戰略產業；另一方面，引導資金進入保障房建設等民生領域，發展普惠金融，實施金融精準扶貧，有效緩解棚戶區改造的資金匱乏問題，解決困難群眾的住房需求。

(責任編輯：佘克)

[中圖分類號]F822

[文獻標識碼]A

[文章編號]1003-4145[2016]04-0143-06

基金項目：本文系國家自然科學基金重點研究項目“民間金融風險：變遷、區域差異與治理研究”(編號：71333009)、國家自然科學基金面上項目“小額貸款公司系統性風險的評估與度量研究”(編號：71273155)和國家自然科學基金青年項目“中國化的動態隨機一般均衡模型：微觀基礎檢驗與經濟波動分析”(編號：71503147)的部分研究成果。

作者簡介：羿建華，女，山東大學經濟學院博士研究生，濟南大學經濟學院金融系講師。

收稿日期：2016-02-21

孫健，男，金融學博士，中國人民銀行濟南分行經濟師。