住房金融化、居民存貸比下降與住房資本轉化：越儲蓄，越買房

李嘉 董亞寧 任卓然

(1.中國宏觀經濟研究院投資研究所，北京 100038；2.中國社會科學院 生態文明研究所，北京，100710；3.北京大學城市與環境學院，北京 100871)

一、引言

自2008年以來，我國整體儲蓄率持續回落，從51.80%下降到2017年的47.00%，居民部門儲蓄率從37.30%下降到36.20%。對于儲蓄率下降的原因，已有研究給出了解釋：一是人口結構角度。人口老齡化和生育率下降導致社會撫養比顯著提升，加上年輕人儲蓄和消費觀念轉變，導致我國儲蓄率下降[1-3]；二是消費角度。居民消費支出擴大對居民儲蓄產生擠出效應[4]；三是金融角度。金融發展帶來的借貸和投資擴張促使儲蓄向投資轉化[5]。但有一個重要因素尚未納入分析框架，即同期住房資本價值的持續升高及由此引致的住房金融化過程。根據國家統計局數據顯示，2009年至2018年十年間，我國住宅商品房平均銷售價格從4 459元/平方米上漲到8 544元/平方米，上漲了91.60%。由于住房產品兼具投資品和消費品的雙重屬性，并且具有固定性、異質性和交易頻率低等特征，這從本質上決定了其價格走勢存在一定程度的平穩性[6]。這一特質在住房價格持續上漲期間會強化樂觀的市場預期，當土地和住房供應存在約束時，會推動住房價格繼續上漲，進而強化住房產品的投資屬性。這個過程會從市場供給和需求兩側對市場產生影響：在供給側，由于存在預期利潤，房企會擴大住房投資，甚至通過擴大負債方式增加杠桿；在需求側，存在購房甚至加杠桿購房的正向激勵。這樣，以信貸資金為主體的金融資本從供需兩方面為持續增長的住房資產價值提供支撐，推動住房市場進入住房金融化過程[7]。住房金融化過程會帶來兩個結果：第一，增加了全社會整體杠桿水平，包括居民部門杠桿水平；第二，吸收了居民儲蓄的相當份額，使得以往通過金融機構、集體化的儲蓄-投資機制轉向通過金融化、個體化的儲蓄-住房投資機制。換言之，房地產的投資屬性對居民部門產生了“吸儲”效應。

立足上述背景，本文旨在從住房金融化視角重新審視居民部門儲蓄率和杠桿率變化問題，嘗試構建居民存貸比與住房投資轉化之間的機制聯系，并實證檢驗分析2008年金融危機以來住房市場與居民儲貸行為轉變之間的相互關系。本文的創新體現在：第一，補充了我國儲蓄率下降成因分析的維度，為解釋我國居民儲蓄率下降趨勢提供了新視角——住房金融化視角，豐富了住房金融化理論內涵；嘗試提出居民儲蓄向住房資本轉化的機制路徑，將居民部門存貸比和住房金融化納入到一致性概念框架，并且提供了中國住房市場的經驗支撐，具有一定理論價值；第二，將居民部門儲貸轉化和住房市場納入統一分析框架，有助于充分認識金融危機后居民儲貸行為變化，準確識別居民儲蓄向住房資本轉化所引發的市場風險，并為未來住房市場政策調控提供參考，有一定實踐價值，并且在實證研究中考慮到上述機制的空間異質性因素，對于更全面地了解上述機制的空間結構特征，進而“因地制宜”地制定相應政策提供依據。

二、文獻綜述與理論機制

(一)文獻綜述

我國一直是高儲蓄率國家，這一特征深刻影響著投資和消費在國民經濟中的比重[8]。然而，自2008年金融危機以來，我國出現了儲蓄率下降的情況，居民部門儲蓄率下降特別明顯[4,9]。對于這一現象，除了前文從人口結構、消費和金融角度提出的解釋外，還有研究從預防性儲蓄和投資轉化角度給出了解釋，即在社會保障制度并不健全的情況下，一部分居民儲蓄被用于保險和民生支出等[10-11]，也有一部分儲蓄轉化為具有保值增值的投資產品領域，比如住房。上述研究將宏觀經濟結構變化與儲蓄率下降構建了關聯，并給出了有效解釋，卻沒有回答居民儲蓄如何轉化為居民部分最大類的住房資產投資。住房資產投資需要巨大資金量，往往伴隨著較高的借貸行為，從而體現為居民儲蓄下降和借貸增加的同時變動，因此回答這個問題需要把居民儲蓄率的降低和杠桿率的提高納入統一框架，居民部門的存貸比是反映這一變動的主要指標(1)存貸比一般指商業銀行存款余額與貸款余額的比例，本文特指居民部門在金融機構存款總額與貸款余額的比例。。為應對金融危機，我國政府采取了積極的財政刺激政策(四萬億投資計劃)和寬松的貨幣政策(連續降息)，其結果是大部分流動性被投放到基礎設施和房地產領域[12]，造成了地方政府債務擴張和房地產資產價值持續上漲，同時引致了全社會范圍內的加杠桿行為。這一過程有兩個深遠影響：一是金融資本進入住房領域，與住房緊密結合引致住房金融化現象，并成為推動整體經濟金融化的主要驅動力；二是金融化過程為居民部門加杠桿向特定領域投資提供了便利，在投資渠道有限的條件下，居民部門的儲蓄-投資轉化機制主要體現為儲蓄向住房資本的轉化。已有研究表明，國民儲蓄率下降與通過金融化渠道實現的投資率上升存在一定相關性[5]，但這一相關關系主要通過怎樣的機制實現仍然缺乏深入研究。上述分析表明，居民部門儲蓄率下降應當與杠桿率提高同時進行研究，或者說兩者本就是經濟金融化過程的兩個方面。考慮到住房和土地優質抵押品屬性——資產價值穩定增值和對金融資本的“吸附”——為金融化過程和擴大投資提供了完美的渠道[13]，住房金融化的影響也應當納入分析框架。

在住房金融化視角下研究居民存貸比下降和住房資本轉化間的內生關系需要考慮兩個可能的影響因素。第一，居民儲蓄下降和加杠桿現象是否由消費支出擴大引起？已有實證研究表明住房購置與消費、儲蓄行為之間存在顯著關系。一種觀點認為，住房購置不屬于居民消費支出范疇，而是投資范疇，居民儲蓄和住房購置的增加是同向變動的，即居民部門因買房而儲蓄，降低了整體消費支出[11，14]。另一種觀點認為，住房消費擠出了當前居民消費水平，將生命周期中的儲蓄階段提前到青年時期，扭曲了居民全生命周期中儲蓄-消費、儲蓄-投資相互替代的平滑曲線，由此降低了居民福利水平[15]。但是，上述兩種觀點并沒有考慮到同時期居民部門的加杠桿行為，依然把住房購置當作“預防性儲蓄”看待，實際上住房購置已經成為居民部門加杠桿投資的主要手段，在上述儲蓄向住房資本的轉化過程中，住房已經被金融化了。第二，住房價格的持續上漲是否通過上述轉化過程擠出了消費支出，并由此引致了居民存貸比的下降呢？已有實證研究表明房價和居民消費支出間并不存在顯著相關性[16]。又有研究表明，對于擁有多套住房者亦同樣沒有顯著證據證明儲蓄率和房價增長之間存在顯著關系[17]。由此可以排除住房投資或消費通過擴大居民消費和擠出居民消費兩個方向對居民存貸比造成的內生影響。那么居民存貸比的下降是通過其他外生性因素引起的，比如，新一代人的消費習慣問題，以全社會整體債務提升為特征的金融化程度加深導致跨期消費(比如信用卡，網貸等)更加普及以及傳統實業投資向更為精細的虛擬投資[5]和投資型消費行為轉移(如購買商業保險等)。因此，居民儲蓄率下降和杠桿率上升過程更體現出是一種“因”，而非“果”，特別是在住房金融化視角下，上述雙向作用下的存貸比下降對于住房市場的結構變化影響深遠，通過某種機制推動了住房市場向金融化方向演進。由于該機制在以往文獻中鮮有提及，這就成為本文研究的主要問題。

如上所述，既然住房價格上漲與居民消費和儲蓄存在顯著關系，但是沒有明顯證據證明資產價格上漲對居民消費變動和儲蓄、投資行為變動產生的顯著影響，那么另外一個方向的內生關系就顯得非常有意義：儲蓄-貸款比例的下降，居民部門是否通過將自身儲蓄資本轉化為住房資本，以實現流動性資產向住房資產的轉型，推動全社會住房金融化過程？針對這一問題，本文嘗試揭示其作用機制，并提出研究假設，進而對居民部門存貸比-住房投資/消費行為的進行實證檢驗。

(二)理論機制和研究假設

揚棄了“貨幣面紗論”后，銀行系統和貨幣對經濟增長的作用被重新探討。在愛德華·肖和羅納德·I·麥金農的金融深化論中[18-19]，國家和央行對貨幣的管控，即金融抑制政策會系統性地影響經濟體中的信貸規模，扭曲名義和實際利率，進而影響經濟增長水平，這就是金融抑制過程。盡管我國金融市場化進程持續推進，但金融自由程度在不同市場具有差異性，在住房市場表現得尤為突出。住房金融化背景下，市場供給端和需求端對住房資產價值的持續升值達成了一致共識，但由于金融市場為市場供需兩側提供金融支持及其便利程度不同，比如存在住房市場供給端的金融自由和需求端的金融抑制現象，前者以長期信貸寬松為特征，后者則以窄化的儲蓄-投資轉化通道為主要特征。

具體來說，住房市場供給側，由于房企從融資便利性上離金融市場更近，能夠享受到金融自由化的優勢，突出表現為融資成本低、融資渠道廣，而且往往會以低成本甚至零成本獲得增信條件，在房地產市場行情持續看好的預期下，房企會強化這種融資便利，并以提高杠桿率水平的手段追加投資，實現負債-投資發散過程[20]。該過程將進一步引發流動性過剩，并由此產生系列效應：扭曲市場存貸款利率，從而改變居民部門的儲蓄-投資轉化機制以及邊際儲蓄、消費和投資傾向的相對比例。住房市場需求側，在融資和投資便利性上居民部門離金融市場相對較遠，特別是房地產領域，目前房地產投資活動主要通過實物投資方式。以虛擬資本投資的形式較為常見的主要有兩種：一是以合伙人成立私募基金形式進入，二是通過購買涉房類金融產品形式(比如銀行理財產品和信托公司信托計劃等)進入。無論哪種形式，都需要滿足較高的資質條件和資本金要求，審核程序比較繁瑣。另一方面，由于資本市場發展不完善，股市和債市難以對于中小投資者形成穩定可靠的投資渠道，特別是在2015年“股災”后，“散戶”投資股市的信心不足，債市剛剛起步且因債券的本質特征只向大型機構投資者開放(2018年以后開放銀行間債券市場柜臺業務)，因此居民部門缺乏可靠投資標的和渠道，即在市場需求側引發“金融抑制”現象。在金融抑制條件下，住房產品兼具抵押品和投資品雙重屬性，成為居民儲蓄資金的重要去向。再加上“非正式約束”因素——習俗、文化等的影響，即使就可支付性來說，我國大中城市房價已處于明顯高位(2)2017年北京、上海、廣州和深圳房價收入比分別為16.77,13.96, 7.64,17.84，均超出國際房價收入比3.00～6.00的合理區間。注：房價收入比數據根據《中國城市統計年鑒》數據按照公式：房屋均價*人均住房面積i/人均可支配收入/年*戶均人數估算。，住房產品仍然是“值得投資”的優質選擇。市場供給端的金融自由化和市場需求端的金融抑制扭曲了居民部門的儲蓄-投資行為，使居民部門儲蓄-投資轉化通道受到抑制，在低利率以及市場投資品投資回報率-風險貼現率組合等約束條件下，住房產品成為居民儲蓄的主要去向。這種窄化的“投資抑制”情況更加劇了居民部門儲蓄向住房投資轉化的傾向，進一步推升了房價，固化了全社會對于住房價格持續上漲“神話”的堅定預期，引導居民部門甚至通過加杠桿的手段，以貸款與儲蓄結合的方式追加住房投資，將儲蓄轉化為住房資本，由此，住房產品的金融屬性更加強化，住房金融化程度進一步加深。

基于上述理論分析，本文認為，金融危機后，我國居民部門儲蓄和貸款結構改變與住房投資轉化之間存在著長期顯著的穩定關系，居民部門儲蓄率下降與杠桿率上升(存貸比下降)與住房資本增加之間存在內在機制，本文將上述機制概括為“居民存貸比-住房資本轉化機制”(見圖1)。

供給端住房市場需求端居民部門住房資本金融自由金融市場金融抑制投資抑制信貸寬松房企轉化儲蓄金融化過程居住投資建造圖1 居民部門存貸比-住房投資轉化機制

基于上述機制分析，提出如下研究假設并進行實證檢驗。

H1住房金融化背景下，居民部門存貸比通過需求端住房消費和供給端住房投資影響住房資本轉化。

住房金融化背景下，在需求側，居民部門存貸比降低與住房銷售增加呈現顯著負相關關系；在供給側，利益引致供給端-房企繼續追加住房投資，居民部門存貸比降低與住房投資之間也存在顯著負相關關系。

H2住房價格-居民部門存貸比存在影響機制。

需要驗證的是，上述轉化過程確實是受到當期住房價格上漲信號的影響，進而在下一期轉化為實際消費和投資行為，即存在住房金融化過程，表現為住房產品的量價齊升，住房體現出較強的金融品屬性。因此，本文假設：第一，當期住房價格和存貸比之間存在正向關系；第二，當期價格與住房銷售也存在顯著的正向關系，住房需求價格彈性為正。

三、實證設計與描述性分析

(一)實證設計

1. 數據說明

本文選取2006-2017年作為時間區間，數據來源如下：(1)住房和商品房數據來自《中國房地產統計年鑒2007-2018》，缺失數據的補充來自于中指數據庫；(2)存貸比根據《中國城市統計年鑒》居民部門年末儲蓄余額/金融機構年末貸款余額計算；GDP、地方財政收入、金融機構年末貸款余額來源于《中國城市統計年鑒2007-2018》；(3)土地出讓金來源于中指數據庫；(4)常住人口來源于中指數據庫和中國知網，缺失值采用趨勢外推法估算補全；(5)住房公積金貸款利率和5年期及以上長期貸款利率來自于中國人民銀行官網，由于其為月度數據且有調整，故用12個月的加權平均數換算為年度數據；(6)CPI指數、固定資產投資指數來源于《中國統計年鑒2004-2018》。此外，本文將房價、銷售額、人均GDP、金融機構年末貸款余額、財政收入、土地出讓價款和房地產投資等變量調整為以2003年為基期作不變價處理。

2.指標選取和基本模型設定

(1)理性預期下的住房需求-價格基本模型

lnhqi,t=lnhpi,t+lnpergdpi,t-1+lnrpopulationi,t-1+lnrpevenuei,t-1+lnloansi,t-1+hratei,t-1+μi,t

(1)-1

適應性預期的住房需求-價格基本模型

lnhqi,t=lnhpi,t-1+lnpergdpi,t-1+lnrpopulationi,t-1+lnrpevenuei,t-1+lnloansi,t-1+hratei,t-1+εi,t

(1)-2

(2)引入存貸比的住房需求-價格彈性模型：

lnhqi,t=sdratei,t-1+lnhpi,t-1+lngdpi,t-1+lnrpopulationi,t-1+lnprevenuei,t-1+lnloansi,t-1+hratei,t-1+μi,t

(2)

(3)引入存貸比的儲蓄-住房資本轉化模型

lnhinvestmemti,t=sdratei,t+lnhpi,t-1+lnrpopulationi,t-1+lnlandrevenvei,t-1+lnprevenuei,t-1+lnloansi,t-1+lratei,t-1+δi,t

(3)

(4)當期房價-存貸比影響模型

sdrate=lnhpi,t+lnpergdpi,t-1+lnprevenuei,t-1+lnloansi,t-1+hratei,t-1+φi,t

(4)

對于住房市場交易量、住房投資的影響因素問題已有不少研究，從已有研究來看，其主要影響因素有如下幾個維度：房價水平、地區經濟發展水平、土地變量、財政變量和金融變量等[21-22, 24]，并且已形成了比較一致的結論。前述核心假設認為，住房金融化背景下居民部門的“金融化行為”——降低儲蓄增加杠桿行為是另外一個影響維度，表現為城市居民存貸比的下降以及這種趨勢對于住房市場系列特征變量的影響。因此，在實證設計中，選取城市居民存貸比變量作為核心變量，并根據前文理論機制和研究假說，設計如下實證策略。具體來說，本文核心機制及其核心變量關系需要從市場需求和供給兩個方向分別進行驗證：首先，住房市場是否存在住房金融化現象，即住房交易量與交易價格的同向變動？因此，需要設定“住房需求-價格模型”作為基本模型(Model1)。第二，在上述住房金融化預期下，居民加杠桿降低儲蓄，轉化為居民的實際購房行為，體現在實際的交易量上，需要檢驗“居民存貸比和住房交易量”的正向關系(Model 2)。第三，對于市場供給端和需求端的旺盛需求，對于供給端是“高周轉”，即增大銷售量，企業會繼續追加投資，在市場上體現為住房投資的增長，在實證策略上需要檢驗“居民存貸比與住房投資之間的正向關系”(Model 3)。第四，檢驗當期居民存貸行為受當期房價的影響程度，從而驗證居民為買房而在當期進行儲蓄的動機并進而轉為下一期實際購房行為的機制(Model 4)。

因此，對設定的四個模型進行估計的邏輯關系如下：第一步，對初始設定的住房需求-價格彈性方程進行估計，測試模型的特性，包括核心變量顯著性、擬合優度等。需要說明的是，由于居民部門對于市場的反應速度不同，導致對于住房需求價格彈性的估計需要采用不同的市場主體假設，分為對于市場價格迅速做出反應的理性預期假設與對于價格反應有所滯后的適應性預期假設。如果在兩個假設下面得出一致性的結論，一是反映出即期反應和滯后反應對于房價反應并不敏感，即存在預期的長期一致性，另外這也是對于模型穩健性的一種驗證。第二步，引入存貸比進入估計模型，考慮到剔除人均財富因素對居民儲蓄行為的干擾，本文選取GDP作為控制變量，估計需求端居民部門儲蓄-貸款行為對于住房交易量的影響，以及住房需求-價格彈性的變化。第三步，在理性人假設下，估計居民部門儲貸行為的即期變化對于供給側房地產開發企業住房投資產生的影響。第四步，本研究假設居民部門存在根據住房市場價格信號進行儲貸行為的內在動機，并由此間接影響供給端房企即期擴大投資和需求端居民部門下一期進行住房購置活動的內在機制，因此對房價對于居民存貸行為變化的影響進行估計。

對于基本模型(1)-(4)中，指標選取和含義如下：基本模型(1)-(2)中被解釋變量住房需求以住房交易量為代理變量，即hqi,t，核心解釋變量為存貸比，即sdratei,t。根據研究假設，并且考慮到遺漏變量可能造成的內生性問題等，在參考大量相關文獻基礎上，選取如下變量作為控制變量：當地住房市場特征代理變量[21-26]：住房均價，符號為hpricei,t；地方經濟發展質量的代理變量：人均GDP，符號為pergdpi,t；地區經濟增長水平的代理變量：gdpi,t；人口因素代理變量為年末常住人口變量：rpopulationi,t；當地財政能力代理變量：地方財政一般收入，符號為prevenuei,t；當地金融發展水平代理變量：金融機構貸款余額，符號為loansi,t；代表居民部門融資成本變量為住房公積金貸款利率變量，符號為hratei,t；代表供給端融資成本為5年期長期貸款利率，符號為interestratei,t；在供給側存貸比-住房投資轉化估計模型中，地方土地出讓狀況選取土地出讓價款指標，符號為landrevenuei,t。

表1 變量描述性分析

圖2 居民部門儲蓄率和存貸比變動趨勢(2006-2017年) 注：存貸比，根據《中國城市統計年鑒》數據計算。數據來源：儲蓄率，根據《中國統計年鑒·資金流量表(實物交易)》計算。

需要特別說明的是：(1)考慮到房地產投資具有一般固定資產投資的滯后特性[27-28]，控制變量均采用滯后一期處理。(2)考慮到可能存在的內生性問題，采取工具變量法進行估計。在具體方法上，參考經典計量方法，本研究選取核心解釋變量的滯后期作為工具變量，該指標具有如下特性：對當期隨機擾動項無強相關性，但是由于前文提到的住房市場特征——存在趨勢變化上的平穩性，因此與當期內生的核心解釋變量顯著相關，需要對模型進行優化分析和檢驗[29-31]。(3)根據考察的問題和所提出假設不同，對于核心解釋變量sdrate是否為滯后項的選擇將根據不同模型有不同變化。(4)考慮到模型中變量的量綱問題以及研究的主要關系是核心被解釋變量對解釋變量變動的敏感程度，即彈性程度，因此對非比率變量均采用對數化處理。

(二)描述性統計

本研究根據“儲蓄率=居民部門儲蓄余額/人均可支配收入余額”的公式測算了居民部門儲蓄率，根據“存貸比=居民部門金融機構年末儲蓄余額/金融機構年末貸款余額”計算了居民部門存貸比。從圖2可以看出，金融危機后，2010年起居民部門儲蓄率明顯呈現下滑趨勢，從2010年的42.10%下降到2017年36.22%；存貸比從2008年起開始已經開始下滑，從2008年的1.30下降到2017年的1.14。

下面將對居民儲蓄-加杠桿行為與住房消費/投資之間的關系進行檢驗，本研究選取的指標及其描述性信息參見表1。

四、實證結果

(一)基本模型：住房成交量-價格關系、內生性問題及彈性核算

表2報告了基本回歸結果，估算了住房需求-價格彈性，并對比不同預期假設下的運行結果。在理性預期下：全國層面單位住房價格變化帶來住房交易量增加78.50%；在控制其他宏觀經濟變量后，人均GDP、土地出讓收入與住房交易量呈現顯著正相關性(彈性分別為17.00%、29.60%)；住房公積金貸款利率每增加1單位，住房交易量下降17.20%。在適應性預期下：全國層面單位住房價格增加帶來22.60%住房交易量增加；人均GDP、土地出讓收入與住房交易量呈現顯著正相關性(彈性分別為17.10%、37.10%)；住房公積金貸款利率增加1單位，住房交易量下降24.50%。

然而，或許存在住房成交量對于住房價格的反向作用——在市場競價時，即期或上一期住房銷售量往往作為競價購房決策的重要參考。上述因素通過影響住房價格，再對住房成交量產生影響，因此住房價格在模型設定中與因變量之間往往存在內生性問題。為了克服內生性問題，往往選取假定存在內生性的解釋變量的滯后期作為工具變量[29-30]。這是因為滯后期住房價格對即期住房價格往往有顯著影響，而對同期其他變量又不存在顯著影響。下面選取住房價格滯后一期和滯后二期，分別在理性預期和適應性預期假設下對計量方程再次進行估計。

引入lnhp_1和lnhp_2工具變量之后，結果顯示了與未引入工具變量后相似的相關關系。實證結果顯示：在理性預期下，引入lnhp_1后，住房價格的單位變動會帶來住房交易量增長36.90%；人均GDP、土地出讓金彈性分別增加到17.70%和36.00%，住房公積金利率-住房交易量系數增加到-21.10%；再引入lnhp_2后住房價格相關系數增加為45.00%；土地出讓金相關系數增加到39.40%，住房公積金利率相關系數降低到-19.80%。在適應性預期下，引入lnhp_2后，住房價格相關系數增長到116.80%；土地出讓金系數增加到24.20%，住房公積金利率系數增加到23.60%；再引入lnhp_3后，住房價格彈性增加為77.80%；土地出讓金彈性增加到32.20%，住房公積金利率-住房交易量系數降低到-18.40%。上述模型擬合優度均較好，核心變量系數顯著性較高。

綜合考慮擬合度、模型運行顯著性等指標，選取在適應性預期假設下解釋變量lnhp或lnhp_1滯后一期變量作為工具變量的模型結果進行報告(下文同)。另外，住房成交量lnhq和住房價格lnhp(理性預期假設下)或lnhp_1(適應性預期假設下)之間的系數即為住房需求-價格彈性的概念。在理性預期假設下，全國層面住房需求價格彈性為0.37，在適應性預期假設下，住房需求價格彈性為1.17，呈現出顯著富有彈性特征。這也印證了住房產品已不是遵循供求定理的普通商品，而是具備了“追漲殺跌”特征的投資品。在下文中，將引入存貸比的概念，進一步檢驗居民儲蓄-加杠桿行為對于住房市場的影響。

表2 兩種預期假設下住房需求-價格方程檢驗結果

(二)居民部門行為模型：住房成交量-存貸比關系的檢驗

在引入存貸比變量之后，對控制變量進行微調，為減少人均財富指標與居民存貸比之間可能存在的共線性問題，選取實際GDP變量替代人均GDP變量，并對模型進行估計。實證結果顯示：在引入lnhp_2作為工具變量后，(1)住房需求價格彈性為1.14；(2)單位存貸比sdrate_1每變動1單位，住房交易量反向變動58.8%；(3)GDP、人口、土地、財政、金融等多維宏觀經濟因素均對于住房成交量產生了顯著影響(見表3)；(4)住房公積金貸款利率-住房交易量變動系數為23.10%，這與基本方程估計結果一致。在引入lnhp_2、lnhp_3變量作為工具變量之后，上述系數方向相同且仍然顯著，結果與基本模型和Model-7較為一致，體現出模型具有較好的穩健性。

上述結果表明存貸比與住房成交量存在顯著負相關關系。考慮到2008年金融危機后，我國居民部門儲蓄率下降、杠桿率提高的整體趨勢，這體現出居民儲蓄向住房資本的轉化。然而，上述結果并不能證明二者之間存在顯著的因果關系。要證明居民部門存貸比下降和住房消費/投資之間存在的穩定關系，還需綜合供給側住房投資與存貸比的關系、房價對于存貸比的影響以及控制金融危機影響后的模型運行結果進行綜合判斷。

表3 適應性預期假設下引入存貸比后住房需求-價格方程

(三)住房資本轉化方程：住房投資-存貸比關系的檢驗

由于市場供給端的信息對稱性優于需求側，房地產開發商對市場信號等信息可迅速反應并轉化為開發和投資活動，居民部門儲貸特征變化對住房投資影響在即期就可以實現，因此，在住房投資-存貸比方程中，本研究選取當期存貸比變量，其他控制變量仍為滯后期。另外，在需求端，住房公積金貸款利率與居民住房交易行為關系顯著，但在供給端，對于開發商融資成本等有直接影響的利率是銀行長期貸款利率，故將5年期中長期貸款利率變量替代住房公積金利率。在控制變量中，又因為影響GDP的因素很多，并通過多種傳導機制對住房投資進行間接影響，因此需要考慮到由此產生的內生性問題。繼續采取前文選取工具變量的方法，選取GDP滯后二期和三期作為GDP滯后一期的工具變量，這是因為在當前經濟增長路徑下，滯后期GDP對前期GDP產生顯著影響，而滯后期GDP與當期其他控制變量和殘差項并不具有直接關聯。

表4報告了住房投資-存貸比模型的估計結果。綜合擬合優度等指標選取Model-10，即滯后二期作為工具變量模型作為估計結果進行報告，實證結果表明：(1)當期單位存貸比下降將引致住房投資增加58.80%，這與需求端住房成交量與存貸比之間相關性特征一致，這說明居民部門加杠桿和降低儲蓄行為不僅滿足了居民“追漲殺跌”的非理性選擇，也符合企業“追加投資”的市場行為，市場上同時存在穩定的住房“消化能力”和供應能力；(2)GDP等其他控制變量也與住房投資之間存在顯著正向關系，這與前述模型估計結果一致(詳見表4)；(3)然而，貸款利率的變動與住房投資之間的關系并不顯著，體現出房企“負債-投資”機制并不顯著依賴于銀行“供血”，而是依賴更廣泛的包括“表外融資”、“境外融資”在內的多元化融資渠道，通過金融化的方式增大自身杠桿規模，進行追加投資活動。表3和表4的運行結果驗證了H1。

表4和表3分別反映了供給端當期存貸比與住房投資和需求端存貸比與住房成交之間存在一致的負向關系。那么上述關系是否是由于居民部門因房價信號立即做出儲蓄行為而產生的？下面對該問題進一步檢驗分析。

表4 住房投資-存貸比方程檢驗結果

(四)因房價儲蓄嗎？居民部門存貸比-住房價格關系的檢驗

表5報告了住房價格-居民存貸比模型的檢驗結果，實證結果表明：(1)住房價格每變動1%，同期存貸比增加0.15。結合上文表3和表4的運行結果推斷，居民根據同期住房價格增加存貸比，將引致滯后期住房消費活動：降低儲蓄，增加杠桿，購買住房所有權；在供給端，房企將在同期采取追加“負債-投資”的行為，增加住房供應，由此驗證了H2；(2)公積金貸款利率與地區經濟發展水平、金融發展水平與居民部門存貸比之間均顯著相關，且前者為正向關系，即公積金越充沛，貸款能力越強，利率越低，更有利于該地區居民部門加杠桿進行投資活動；后者為負向關系，這與一般經驗比較一致，即地區經濟發展質量越高，人民財富獲得感越強，同時金融機構貸款能力越強，居民部門往往更有能力采取降低儲蓄-加杠桿的行為。

基于上述實證結果，本文做出如下推斷：(1)居民部門存在“為購房而儲蓄”的行為動機，具體表現為依據當期住房價格而采取的增加存貸比活動；(2)在市場需求端，居民部門將當期儲蓄轉化為下一期儲蓄-住房消費/投資活動，二者之間存在穩定的替代效應；(3)在供給端，房企受(1)和(2)的影響會采取“負債-投資”行為。

表5 住房存貸比-住房價格方程的檢驗結果

五、穩健性檢驗

下面進行穩健性檢驗：第一，擴大樣本、替代因變量[30,32]。具體來說，用商品房成交量替代住房成交量，并用商品房價格替代住房價格。一般意義下的“房地產市場”是指住房市場。根據國家統計局2003—2013年數據計算，住房投資額占據房地產投資額的平均權重為66.30%，因此用全樣本——商品房成交日指標替代住房指標是一個很好的因變量替代。第二，縮小樣本、選取子樣本再估計[31]。居民部門整體儲蓄率降低和杠桿率增加的過程是在金融危機后發生的，因此選取時間序列中2009—2017年的子樣本對模型進行再估計。

(一)替代因變量：用商品房成交量替代住房成交量的檢驗

表6報告了替代因變量(商品房成交量替代住房成交量)的檢驗結果。結果表明：(1)存貸比與住房成交量之間具有與原模型一致且顯著的負相關關系，在引入滯后二期住房價格后，相關系數為-0.53，與表3的結果基本一致(-0.59)；(2)住房需求-價格彈性仍然顯著為正(1.26，表3結果為1.14)，體現出全國商品房市場整體富有彈性的特征；(3)地區經濟增長、地方財政收入和利率與住房交易量的關系與前文估計結果亦相同，且估計系數較為一致。綜上，采取替代因變量方法進行模型再估計的結果表明模型具有較高穩健性。

(二)樣本期變換：金融危機前后模型的對比

表7報告了縮小樣本期后兩個估計模型的檢驗結果。結果表明：(1)在住房成交量-存貸比方程中，存貸比與住房成交量仍然存在穩定且顯著的負相關性，且系數與前文估計結果較為一致(-0.54)；(2)住房需求-價格彈性仍然顯著為正(0.67，表3估計結果為0.58)；(3)在住房投資-存貸比方程中，當期存貸比與當期住房投資之間仍然存在顯著負相關關系(-0.67)，在引入滯后二期和三期住房價格作為工具變量進行估計后得到一致的結果；(4)地區經濟增長變量、土地出讓金收入變量、地方財政收入變量和利率相關系數的估計結果也與前文一致。綜合擴大樣本框和縮小樣本框兩種方式的穩健性檢驗結果推斷，原模型檢驗結果體現出較強穩健性。

表6 引入存貸比的住房需求-價格彈性估計模型穩健性

表7 金融危機后住房成交-存貸比和住房投資-存貸比估計模型穩健性檢驗結果

六、結論與政策啟示

本文系統考察了后金融危機時代經濟金融化背景下居民部門儲蓄和信貸結構變化與住房市場特征之間的復雜機制。住房作為兼具消費品和投資品屬性的特殊商品，成為后金融危機過剩流動性的重要流向。在資產價值持續上漲的“剛性預期”下，因超高的投資回報率和自身優質抵押品屬性，住房成為居民部門進行資本形式轉化的重要渠道。特別是，在住房市場需求側存在金融抑制以及在供給側存在信貸寬松的金融自由雙重疊加效果的情況下，居民部門通過降低儲蓄和增加信貸的方式購買住房，以實現儲蓄向住房資本的轉化，成為了其優化選項。上述機制本文概括為“存貸比-住房投資轉化機制”。這一機制還會進一步強化住房金融化程度，體現在全社會信貸資金向住房領域積聚以及住房產品的金融屬性增強(市場的量價齊升和需求端的持續追漲)，最終陷入到居民部門“越儲蓄，越買房”的行為邏輯上。實證研究發現：(1)居民部門存貸比與住房成交量之間存在長期穩定且顯著的負向相關關系；(2)在供給端，即期居民部門存貸比的變動亦對于住房投資有顯著的負向作用，房企根據居民部門“越儲蓄，越買房”的行為擴大其自身“負債-投資”行為，結果是社會住房投資增加；(3)住房價格對于當期居民儲蓄行為具有顯著正向作用，存在房價越高，越儲蓄，為未來住房購置而儲蓄的行為邏輯；(4)住房需求-價格彈性顯著為正，體現出住房產品的“金融屬性”顯著，且呈現出空間差異：中部地區城市對于住房價格變動最為敏感；(5)地區經濟發展水平對于該地區住房交易和土地出讓金規模對于地區住房投資均有顯著的正向作用，金融發展水平和利率水平對于住房交易具有顯著負向作用；(6)在住房金融化階段，我國居民部門存在通過加杠桿等方式，將儲蓄轉化為實物的住房資本的趨勢特征，驗證了“居民部門存貸比-住房資本轉化機制”。在金融自由和金融抑制在住房市場供給和需求端不均等分布和產生影響的條件下，上述機制會反過來強化住房金融化過程。

基于上述研究結論，得出如下政策啟示：(1)深化培育和發展資本市場，疏通全社會儲蓄向投資轉化機制，形成對住房實物投資的替代效應。其包含兩個具體的維度：第一，健全股市、債市等主要資本市場的監管，加強民眾投資者教育，逐步引導居民部門向其他資本品投資，逐漸形成居民部門多樣化的投資品投資組合，實現儲蓄-住房投資的“替代轉化”；第二，嘗試探索構建圍繞住房產品的住房金融市場。該市場應主要包括：圍繞住房現貨交易的虛擬市場，如包括基于個人投資者的涉房類金融產品(如銀行理財、信托計劃和REITs股票等)和基于機構投資者的房地產私募基金等；圍繞住房價格未來預期的房地產價格指數期貨市場，并由此培育包含現貨交易與虛擬交易的完整的住房金融化產品投資市場體系，形成分散房地產市場投資風險的有效機制系統，對沖住房資產價值過高的風險，由此破解市場對“住房投資=持有住房所有權=住房買賣”這一投資觀念的長期依賴；(2)構建房地產市場結構化調控體系。大體思路是：將房地產市場按照需求性質和住房類型進行細分，區分出投資型住房市場和消費型住房市場。前者包括虛擬化的住房金融市場和現貨市場中的高端住宅部分，后者包括擁有產權或部分產權的公共住房市場和租賃型住房市場，形成一個完整的住房投資和住房消費梯次結構，并對于不同結構層次進行分類指引和調控，堅決穩定房地產現貨市場“房住不炒”的政策預期，在有嚴格監管條件的前提下(如對參與人資質設定高準入門檻和嚴格審查)，嘗試探索房地產虛擬市場投資的渠道，呈現“投資到虛擬市場”、“居住到現貨市場”的房地產市場發展格局；(3)擴大住房和土地供應。金融不穩定的核心在于銀行創造新信貸、貨幣和購買力的無限能力與不可再生的土地供給短缺之間的相互作用[33]。為了解決上述矛盾，除了上文提到的擴大投資渠道(“引流”)之外，還需要擴大城市住房的供應(“開源”)。增加住房用地供應是增加住房供應的基礎，已有研究通過國際比較證實我國住宅用地在整體用地供應占比中低于國際主要經濟體的平均水平[34]。另一方面，本文實證部分也同樣證明，土地出讓金規模與房價上漲之間呈現出顯著正向關系，表明我國城市的“土地依賴”較強，這有兩方面原因：一是在數量上土地供不應求，二是土地供應主體上壟斷供應造成的價格較高。這就需要從如下兩個方向做出政策探索：第一，構建與市場需求關聯的、動態調整的住宅用地供應系統，提高住宅用地在整個土地供應的比例，提高其他用地的利用效率，特別是提高公共住房土地的供應，探索多元主體共同建設公共住房的辦法，聯合自然資源、財政、稅務和金融部門，打通土地出讓環節、稅收減免環節和融資環節等一系列政策瓶頸，激活沉淀于市場的土地和房源(如老舊國企廠房改職工宿舍、廢棄廠房重新利用等)。第二，在房價較高、經濟水平較高的大城市可優先試點征收房產稅和空置稅，逐步形成對于傳統土地財政的依賴，同時通過科學的稅務籌劃鼓勵推動自有住房轉向租賃，擠出低效利用房源到市場，擴大住房供給，并按照“從多到少”引導“多套房者”實現住房資本投資向儲蓄和其他形式投資的“逆向轉化”。