宏觀審慎政策對商業銀行房貸行為的影響研究

陳歡歡

(南京財經大學，江蘇 南京210023)

一、 引言

近年來，住房需求的不斷增加以及人們在房地產的投機行為刺激了房價的快速上漲。 高房價的局面使不少學者開始擔心中國存在著房價泡沫的傾向，沈悅等認為中國的房價存在一定規模的泡沫。 房地產市場作為宏觀經濟的重要組成部分，其穩定關乎中國宏觀經濟的健康發展。 為應對高房價及房價泡沫可能帶來的風險，政府先后采取了一系列房地產的調控政策，其中也包括許多宏觀審慎政策。 國內外大量學者圍繞宏觀審慎這一話題進行了廣泛的研究。 大部分學者認為運用宏觀審慎可以有效地抑制房地產泡沫，避免房價過度波動。 如Vandenbussche 等使用歐洲中部、東部和東南部的16 個國家的季度數據，發現資本措施以及非常規流動性限制措施都能有效地抑制房價上漲。 然而，也有學者認為宏觀審慎的效果是有限的，甚至對房價上漲有負面影響。 在市場運行中，這些房地產領域的宏觀審慎政策是否有效，既是市場參與者關心的問題，也是廣大學者積極討論的問題。因此，本文從銀行房地產信貸的角度來探討其政策的有效性，為政府的調控政策提供依據。

二、 變量選擇與模型設定

(一)變量選擇

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為個人住房信貸同比增速，使用銀行個人住房信貸的對數變化量，作為個人住房貸款的增長率，記為Δlnyi，t。

2.解釋變量

(1)宏觀審慎政策變量的測算。 本文所選取的房地產領域宏觀審慎政策的數據來源于Akinci 和Olmstead-Rumsey。Akinci 和Olmstead-Rumsey 的數據庫中，與房地產相關的宏觀審慎政策工具包括3 類，分別是LTV、DTI 和其他房地產領域中使用的宏觀審慎政策工具。 與現有文獻的做法相同，本文將宏觀審慎變量設置為啞變量，若當月實施了緊縮性宏觀審慎政策，則為1；相反，若該月實施了寬松的宏觀審慎政策，則為-1；沒有變化則為0。 將樣本期內所有宏觀審慎政策變量相加減并匯總，得到一個累積的宏觀審慎政策指數，記為SMARP。

(2)政策利率(ri，t)。 政策利率上升表示貨幣政策緊縮，政策利率下降表示貨幣政策寬松。 政策利率可以通過影響短期利率，從而影響長期利率，進而影響到個人住房貸款的信貸利率。

(3)銀行規模的同比變化(Δlnsizei，t)。 使用各個銀行的資產總計作為衡量銀行規模的代理變量。 銀行規模的大小會影響銀行對個人住房貸款的放貸規模，一般來說，一個銀行所擁有的資產越多，其投放的貸款也會越多。

(4)資本充足率(capitali，t)。 資本充足率作為一項重要的風險控制指標，對銀行的信貸也會產生重要的影響。 一般認為，資本充足率較高的銀行，其參與的信貸業務也會越多。

(5)銀行利潤率(profiti，t)。 使用各銀行的總資產凈利率來衡量。

(6)存款準備金率(reservei，t)。 存款準備金率會影響商業銀行的信貸擴張能力。 當中央銀行上調存款準備金率時，將會限制商業銀行的信用擴張，從而縮小貸款規模，抑制貸款的過快增長。

(7)實施限購政策的啞變量(Qi，t)。 中國在調控房地產市場時，還會采取一系列行政措施，如限制購買等政策。2016 年兩會過后，各城市初逐漸實施了房地產限購政策。 由于房地產市場的交易大多都是通過銀行抵押貸款來完成，因此，限購政策在一定程度上也會影響到銀行住房貸款，2016年為1，其余為0。

3.數據來源

選取了62 家大中小商業銀行，樣本時期為2006 年至2016 年，數據頻率為半年度，宏觀審慎政策變量來源于Akinci 和Olmstead-Rumsey，政策利率來源于BIS 數據庫，其余變量數據均來自Wind 資訊。 表1 顯示了各個變量的含義及數據來源，表2 反映了樣本的一般描述性統計結果。

表1 回歸模型的主要變量及解釋

表2 各變量的描述性統計

(二)模型設定

研究與房地產相關的宏觀審慎政策對商業銀行住房信貸行為的影響，因此建立基于面板數據的固定效應回歸模型：

其中，i和t分別表示銀行和時間，yi，t表示個人住房信貸規模，SMARPi，t-1表示宏觀審慎政策的滯后一期，ri，t-1表示政策利率的滯后一期，lnsizei，t表示銀行規模，capitali，t表示銀行資本充足率，profiti，t表示銀行的利潤率，reservei，t-1表示存款準備金率的滯后一期，Qi，t表示實施限購政策的啞變量，αi表示個體固定效應，用來控制不同銀行住房信貸增速的差異，μi，t是隨機誤差項。

三、 實證結果及分析

(一)基本實證結果

表3 第(3)列顯示了基于上述模型所得到的回歸結果，其中，宏觀審慎政策SMARPi，t-1的系數為負，且在5%的水平上顯著，表明房地產領域的宏觀審慎政策可以有效地影響商業銀行對個人住房貸款的投放行為，可以降低銀行個人住房貸款增速。 此外，政策利率ri，t-1的系數也顯著為負，表明政策利率上升確實有助于減少商業銀行對個人住房貸款的貸款規模，從而有助于穩定房地產市場的運行。 在其他控制變量上，lnsizei，t的系數結果表明銀行自身規模對其信貸投放能力確有重要的影響，Qi，t的系數顯著為負，表明政府對房地產市場實行的限購政策對于抑制信貸增長也有一定的作用。

表3 宏觀審慎政策對商業銀行住房貸款行為影響的回歸結果

(二)進一步討論分析：考慮國有銀行與非國有銀行的異質性

國有銀行在國家政策執行的力度上可能與非國有銀行存在差異，故加入了國有銀行啞變量Si(國有銀行取值為1，非國有銀行取值為0)，回歸結果如表3 第(4)列所示。 雖然國有銀行與宏觀審慎變量的交互項系數在10%的置信水平上顯著為正，但這個系數值很小，說明宏觀審慎政策對于國有銀行與非國有銀行來說，其實施力度并沒有太大的差別。

四、 結論及建議

宏觀審慎對于維護金融體系穩定，促進宏觀經濟的平穩運行具有重要的作用。 房地產作為宏觀經濟的重要組成部分，房地產領域的宏觀審慎政策可以有效地穩定房地產市場，抑制房價的過度波動。 具體來說，通過構建房地產領域宏觀審慎政策變量，從商業銀行層面出發，實證分析了房地產領域宏觀審慎政策對商業銀行個人住房貸款的信貸規模的影響。 結果表明，房地產領域的宏觀審慎政策可以有效地減少商業銀行對與房地產相關的信貸供給，即可以降低個人住房貸款的增速。 此外，還考慮了國有銀行與非國有銀行在政策執行力度上的差異。

研究結論具有重要的政策含義，隨著宏觀審慎政策地位的不斷提高，使用宏觀審慎政策來調控房地產市場已經成為各國政府的普遍選擇。 在此背景下，如何有效地運用宏觀審慎政策是各監管部門必須要考慮的問題。 各個監管部門可綜合使用宏觀審慎的不同工具，并搭配使用貨幣政策與其他的行政手段，以維持房地產市場的穩定。