二元均衡下房地產過度金融化：機制、測度及影響因素

向為民　謝靜　李嬌

摘要：在分析我國房地產金融化形成機理的基礎上，構建了房地產金融化評價指標體系，運用熵值法和模糊綜合評價法對我國2009—2019年的房地產金融化程度進行測度與研判，并利用VAR模型測度我國房地產金融化水平與住房空置、貨幣政策等重要經濟變量間的關系。結果顯示：居民、房地產企業、政府和金融機構在房地產金融化進程中發揮著重要作用，居住屬性與投資屬性的轉換會形成房地產金融化，且積累到一定程度將導致房地產過度金融化。整體上，我國不存在房地產過度金融化，處于低金融化水平，但存在潛在過度金融化風險;分區域看，東部地區和經濟發達城市的房地產過度金融化可能性最大。而對于房地產金融化影響因素，住房空置對我國房地產金融化水平沖擊最大，貨幣政策、心理預期與國內經濟形勢次之。文章最后提出了相關政策建議。

關鍵詞：房地產;二元均衡;過度金融化

中圖分類號：F293? ? 文獻標志碼：A? ? 文章編號：1001-862X（2022）01-0057-007

2019年中央經濟工作會議重申“堅持房子是用來住的、不是用來炒的”。當前地方政府房地產政策短期歷經階段性調整，中央房地產調控長期呈現周期性波動。如何避免調控在刺激和抑制中反復？房地產兼具居住與投資二元屬性，既要滿足居住的消費需求，又是保值增值的投資工具，這決定了房地產調控力求居住與投資達到動態均衡。然而，各微觀主體的機會主義行為和房地產金融資源錯配等加劇了房地產金融風險，加之地方經濟的房地產業路徑依賴，導致部分地區出現房地產過度金融化——房地產更多成為金融投機標的，市場已偏離二元均衡。居民杠桿率從2008年的18%急速攀升至2019年的56%，已嚴重影響到居民消費、實體經濟、房地產業及金融市場穩定，存在巨大的金融和社會風險。平衡房地產市場防風險與促發展之間的關系，核心是基于房地產居住和投資的二元屬性，差別化對待房地產融資需求。因此，基于二元均衡視角，即房地產居住屬性和投資屬性達到相對平衡狀態，進行房地產過度金融化系統研究，識別、衡量和治理房地產過度金融化，能為促進房地產業和金融穩定提供理論支持、實證檢驗和決策參考。

一、文獻綜述

房地產二元屬性是指房地產的居住屬性與投資屬性，居住屬性主要體現在滿足居住需求;投資屬性表現為將房地產作為投資品，是居民家庭的資產組合方式及家庭儲蓄的另一種類型。學界對二元屬性的研究從側重居住或投資向統籌二者轉變。早期房地產居住屬性的研究聚焦于驗證1974年Rosen提出的特征要素模型;而投資屬性的研究則傾向于分析利率和信貸規模等因素對房價的影響。近期主要基于二元屬性視角探討宏觀政策對房價的影響，住宅價格異常波動的界定。關于二者關系的界定，理論層面有學者認為房地產屬性存在嬗變，市場經濟越發達，房地產投資屬性越明顯，也有學者支持“居住第一”，還有學者提出二元屬性之間存在短期調整與長期均衡，只有準確把握對房地產屬性的定位，才能完善房地產市場調控機制。實踐層面，美國和日本過度偏重投資屬性，形成抵押式住房金融體系，演化為金融危機;德國和新加坡兼顧居住和投資，分別形成互助儲蓄式住房金融體系和強制性儲蓄的公積金住房金融體系，實現了房地產市場穩定。而國內實踐在注重居住或投資之間搖擺，尚未形成長期穩定的模式。政策對房地產屬性的詮釋和引導是房地產業健康發展的基本條件，偏重房地產投資屬性將導致過度金融化。

金融化是金融市場、金融活動、金融機構及金融從業者在國民經濟中的重要性不斷提升的過程。研究對象重點聚焦在宏觀經濟和微觀企業，發現我國泛金融傾向嚴重、金融化對實體經濟存在閾值效應，高漲期內實體經濟增長對金融化的波動更為敏感，還有少數學者開始關注城市運營、特定商品的金融化趨勢。研究范圍涉及金融化的內涵與表現、成因及影響，注重其多元測度。而過度金融化是指隨著金融化程度的提高，金融化不能進一步促進經濟增長，反而阻礙經濟發展的現象，目前我國房地產業和能源產業有過度金融化特征，過度金融化及其治理正成為研究的重點和前沿。部分學者提出金融化存在“最適宜”點，過度金融化作為經濟金融化發展的高級階段危及金融安全。就其治理，Tobin首次提出對外匯交易征收“托賓稅”，Epstein認為必須實現對金融市場的審慎監管，Palley指出要削弱企業和富人的影響力。相比金融化研究的系統和深入，學界對房地產金融化的關注不夠，且主要出現于2008年國際金融危機之后。我國以2003年為界，將房地產市場發展劃分為商品化階段（1998—2003年）、房地產金融化階段（2004年至今）。相關研究注重：一是從金融化視角分析房價上漲，學界嘗試從金融深化與房價波動倒“U”型關系和土地資本化等作出解釋。二是金融化表現形式，分別基于住房空置率水平、中國一線城市房地產市場波動、地產和金融緊密聯系等視角剖析房地產金融化表現。三是金融化影響效應，部分學者提出資產證券化是房地產金融發展轉變的重要方式和房企金融創新的主要方向。房地產過度金融化對房價上漲有顯著影響，是影響房地產市場供需變動長期潛在的綜合因素，亦是當前我國房地產潛在的最大風險點，必須警惕部分城市房地產過度金融化趨勢。但現有理論主要基于國外研究成果構建，適合我國國情的房地產過度金融化系統分析仍然缺乏，尚無完整的房地產過度金融化度量指標體系。

綜上，已有相關研究頗豐，但仍有所欠缺。一是缺乏適合我國國情的房地產二元均衡研究。我國房地產調控反復，根源在于多重復雜因素影響下政府干預對房地產二元屬性均衡的忽視。面對經濟社會急劇轉型，現有研究雖已關注到房地產金融化趨勢，但大多基于西方發達國家的經驗教訓，原生環境、房地產市場和金融發展的差異使其借鑒意義有限。二是缺乏從二元均衡的視角深入系統探究房地產過度金融化。首先，現有研究拋開房地產二元屬性研究房地產金融化，實際上是將房地產固有的居住屬性和投資屬性割裂開來，缺少對其深層邏輯或作用路徑的研究，導致對房地產過度金融化的形成機理所知不詳。其次，多數成果仍停留在宏觀理論層面，缺乏對房地產過度金融化的度量及其特征剖析，影響效應的分析還需進一步拓展。對以上問題，本文擬從均衡房地產二元屬性的視角，系統研究房地產過度金融化的形成機理、影響因素和度量體系，并據此提出治理對策。

二、房地產金融化形成機理

均衡源于物理學概念，英國經濟學家馬歇爾將其引入經濟學中，指的是經濟中各種對立的、變動著的力量處于一種力量相當、相對靜止、不再變動的狀態。依據維度數量不同，可將均衡分為二元均衡和多元均衡;研究對象不同，分為局部均衡與一般均衡。局部均衡理論把單一商品市場看作總體經濟中的一個很小部分，相較于總體經濟，單一商品市場的小規模特征為研究市場均衡問題帶來了便利，如市場均衡、供需均衡等。房地產是兼具居住和投資屬性的特殊商品，其二元均衡指居住屬性和投資屬性達到相對平衡時的狀態，在這種狀態下，房地產的居住和投資功能都得到充分發揮，居住屬性不因價格效應而極大程度轉化為投資屬性。當投資屬性被過度強調時，將導致房地產價格不合理上漲;而當過分強調居住屬性時，房價會趨于下跌。

房地產的居住屬性，即住房滿足使用者或房屋產權擁有者居住需求的能力，是房地產的基礎屬性，亦是房地產主要價值所在，住房給人帶來的主觀幸福感源于其能夠為居民提供一個穩定和安全的住所，而非投資價值。房地產二級市場（增量市場）、三級市場（存量市場）和政府提供的保障性住房均體現出房地產的居住屬性。以房地產市場為主，居民在二級市場中購置新建住宅商品房，在三級市場中買賣、租賃或置換二手房以滿足中等及以上收入家庭的居住需要。以保障性住房為補充，由政府提供限價房、廉租房、經濟適用房和政策性租賃房等去滿足低收入家庭的居住需求。

而房地產的投資屬性，即各主體依靠房地產獲取收益的能力，是房地產的派生屬性。房地產一級市場，即土地出讓市場，政府的土地拍賣收入是財政收入的重要部分，土地出讓金已成為地方政府預算外收入的主要來源。在二級和三級市場中，首先，居民參與房地產市場投資的主要途徑是通過低價買入高價賣出住宅商品房的方式賺取差價，根據持有資產的時間長短，可劃分為長期投資目的和短期投機目的，后者將影響房地產市場的穩定健康發展。其次，通過租出住房以獲得長期、穩定的租金收入，循序漸進地回收資金;房地產開發企業則通過房地產開發、經營、管理和服務來營利，主要包括地產開發和物業開發，地產開發又分為住宅、工業和商業地產開發;金融機構主要指銀行、證券和信托專業機構，為房地產其他主體提供融資服務并收取利息或管理費;其他房地產中介為房屋租賃等環節提供便利以獲取服務費。

一方面，住房剛需強勁。當住房租賃市場無法有效保障居民住房需求和權益，并且選擇租房的住房投資機會成本過高，大量居住需求轉化為購房需求，導致居民住房按揭貸款需求持續上升，這是房價上漲的主要動力;另一方面，為增加投資獲取更多收益，房企、居民等主體融資需求上升，金融機構放貸規模不斷擴大，大量社會資金涌入房地產市場，引導房價上漲預期，房地產財富效應凸顯，刺激房地產居住屬性轉化為投資屬性，同時由于資本的逐利性，激勵、強化了投資屬性，致使投資需求進一步加大。隨著房地產市場中貨幣供給的增加，房地產供給猛增、庫存迅速上漲，促使房地產投融資的金融化交易熱度上升，催生房地產融資套利行為。在居住屬性弱關系和投資屬性強關系的共同作用下，形成了房地產金融化。張成思（2019）將金融化的概念分為宏觀、微觀、中觀三個層次，本文所探討的房地產金融化實質上是中觀層面的商品金融化，即商品交易機制中金融的特質與日俱增，以至于商品的價格決定越來越脫離真實交易中的供求關系，取而代之的是進入相應市場資金量的大小，商品不是作為商品在交易，而是把對這種商品的所有權作為一種金融資產，購買目的是為了轉售所有權獲利而非使用商品本身。

適度的房地產金融化在促進資金流動、滿足住房需求、增加社會福利、調節房地產市場運行、保持金融市場穩定及促進宏觀經濟發展等方面發揮了重要的作用。但當房地產金融化這一過程不斷積累、達到某一程度后，將導致房地產過度金融化。中國證監會主席易會滿在中國發展高層論壇2017年會上指出過度金融化有四個特征：一是金融占GDP的比重上升速度快，GDP對金融的依賴性增強;二是金融投資過熱，致使金融亂象頻發;三是部分金融機構資金存在體內循環，脫實向虛;四是部分實體企業片面強調產能結合，過分倚重和擴大金融板塊的比重，導致金融行為的虛擬化和投機化。相應地，房地產過度金融化特征主要體現在房地產過度依賴金融業及房地產市場金融杠桿過高，且使房地產金融風險不斷積聚。由于房地產業涉及和拉動著眾多實體產業，影響著實體經濟，房產亦是居民財富的主要構成部分，直接關系到民生問題，一旦金融和信用風險大面積爆發，將引發系統性風險。房地產居住屬性和投資屬性對金融化的作用機理見圖1所示。

三、基于二元均衡視角的房地產金融化測度研究

從四主體出發構建房地產金融化評價指標體系，收集數據并進行標準化處理和信度分析，再利用熵值法確定指標權重，計算出房地產金融化綜合水平指數。[1]

（一）指標體系構建

從房地產二元均衡視角出發，結合上述房地產金融化形成機理的分析，居住和投資屬性的不均衡可能會加劇房地產金融化，且房地產各級市場中各主體的行為直接或間接地促使了房地產金融化。本文基于房地產金融化形成機理和房地產金融風險相關研究，從政府、金融機構、房地產企業及居民四個主體構建房地產金融化評價指標體系。居民可支配收入和住房貸款是購房資金的主要來源，而房價決定了購房成本，因此居民層面用個人住房貸款余額、房地產價格和居民收入指標來表示;房地產企業的國內貸款和開發貸款反映融資情況，資產負債率是房地產企業資本結構的代表性指標，故選擇國內貸款占房地產開發資金總額比重、房地產企業資產負債率和房地產開發貸款余額指標來反映;土地出讓收入是政府在房地產金融化過程中的直接體現，房地產業對國民經濟的貢獻大小則間接表示政府在房地產市場的宏觀調控，所以政府層面主要用國有土地使用權出讓金收入、個人按揭貸款和房地產開發投資占GDP比重、房地產業和金融業對GDP的貢獻度來表現;金融機構主要為房地產提供貸款融資支持，因而從房地產貸款余額占各項貸款余額比重、商業性房地產貸款余額、商業性房地產貸款余額占金融機構各項貸款余額比重和商業銀行不良貸款率來體現。基于此，將房地產金融化分為居民、房地產企業、政府與金融機構4個一級指標，15個二級指標展開。

（二）數據來源與描述性分析

研究對象為全國房地產市場，樣本區間為2009—2019年，數據來源于2010—2020年《中國統計年鑒》《中國金融年鑒》、中國人民銀行《金融機構貸款投向統計報告》與《中國貨幣政策執行報告》。

對數據特征進行初步分析。從變化趨勢來看，房地產開發貸款余額、商業性房地產貸款余額和個人住房貸款余額保持極快上升速度，2009年至2019年樣本期間，年均增速分別達到16.78%、21.6%、25.54%;人均可支配收入和商品房平均銷售價格呈穩步上升趨勢;相較其他指標數據，房地產貸款余額占各項貸款余額比重和商業性房地產貸款余額占金融機構各項貸款余額比重表現出緩慢上升特征，年均增速分別為4.27%、4.8%;國有土地使用權出讓金收入波動特征顯著，基于增長率計算得出其波動率為33.08%;房地產業和金融業對GDP的貢獻率均值達到16.3%，房地產業對GDP的貢獻率均值達到8.63%;國內貸款占房地產開發資金總額比重、房地產開發投資占GDP比重、個人按揭貸款占GDP比重和商業銀行不良貸款率歷年水平變化不明顯。

（三）數據處理與信度分析

由于選取的指標單位各異，因此對原始數據進行標準化處理。此外，為檢驗所構建指標體系的內部一致性，通過計算克朗巴哈系數（Cronbach’s α）進行測度，公式為α=nr/[（n-1）r+1]，其中n為評估項目數，r為評估項目的平均相關系數。一般Cronbach’s α的值在0到1之間，當α∈（0，0.7）時，通常認為內部一致信度不足，應考慮重新設計體系;α∈[0.7，0.8）表示設計具有一定問題，但具有參考價值，具有相當的信度，可以接受;α∈[0.9，1）說明量表信度非常好，能得到最佳的結果。利用stata數據分析軟件，對房地產金融化評價指標體系進行信度檢驗，得到基于標準化項的Cronbach’s α為0.934，信度系數大于0.9，因此本文所構建評價體系的內在一致信度較高，測度結果具有高可靠性。

（四）房地產金融化測度

綜合評價方法根據賦予權重方式的不同，可分為主觀賦權法和客觀賦權法。由于客觀賦權法中的熵值法可以通過實際數據得到指標的最優權重，能夠較為深刻地反映指標信息熵的效用價值，因此，本文采用加入時間變量的熵值法來確定權重。

評價指標權重的計算結果顯示出居民、房地產企業、政府和金融機構指標權重均在17%以上，四主體在房地產金融化進程中均較為重要，其中房地產貸款余額占各項貸款余額比重在綜合評價中權重最大，房地產開發投資占GDP比重最小。總體上，中國房地產金融化水平呈U型趨勢。其中，2011年房地產金融化水平最低，其綜合指數為0.029，2009年至2011年房地產金融化水平有所下降，但2012年至2019年金融化水平不斷提高。房地產金融化水平的變化主要與國家房地產宏觀調控有關。為應對寬松信貸政策影響下房價過快上漲，2009年至2011年中央先后出臺“國四條”“新國十條”及限購等行政調控措施，實行差別化信貸政策。房價上漲勢頭得到抑制，表現為房地產業對GDP的同比貢獻率由2009年的15.49%下降至6.22%，房地產業和金融業對GDP的貢獻率由2009年的24.09%下降至11.36%;2014年至2016年房地產調控在寬松緊縮調控下不斷轉換，房地產金融化水平波動頻繁;2016年以來，房地產金融化水平仍不斷提高，其年均增速達到10.51%。

四、房地產金融化影響因素分析

研究重要經濟變量對房地產金融化的影響，用VAR模型分析變量間相互關系，采用脈沖響應函數研究具體影響過程，再依據方差分解表識別影響程度。

（一）變量選取

繼續分析房地產金融化與其他經濟變量間的相互關系。將全國房地產金融化綜合水平指數作為因變量，國內有關房地產金融化的主要經濟因素作為自變量，進一步明確重要因素對房地產金融化的影響。此外，考慮到心理預期會對房地產金融化產生一定程度的影響，以上一期房地產價格水平和百度搜索指數作為影響因素進行研究，各自變量的名稱、符號和含義如表1所示。考慮到變量數據區間統一性和實證可行性，最終選取2009年6月到2019年12月的半年度數據作為研究樣本。

（二）模型構建

構建VAR模型以估計聯合內生變量間的動態關系，系統中所有內生變量滯后值的函數均可被模型中的每一變量組成，故將其轉化為多元時間序列變量構成的“向量”自回歸模型。

（三）平穩性檢驗

變量的平穩性檢驗。先進行數據變換，對各變量取對數，讓變量數據達到相對平穩狀態，再采用ADF檢驗來判斷時間序列的平穩性。表2呈現了各變量ADF檢驗結果，可知在5%的顯著性水平下，各序列并不平穩，但在一階差分后，各變量都能達到平穩。

滯后期選擇。在選擇模型的最優滯后階數時同時考慮LR、FPE、AIC、SC、HQ準則，在5%的顯著性水平下，由表3可知，在不同準則下多數選擇了滯后二階，因此，本文建立VAR（2）模型來表示各變量之間的作用關系。

模型穩定性檢驗。用AR特征根觀察模型的穩定狀況，由于VAR模型的全部估計點均在單位圓中，故所構建的向量自回歸模型穩定，變量間存在長期穩定關系。

（四）實證分析

通過上文的變量平穩性檢驗與向量自回歸模型穩定性檢驗，發現本文所構建的VAR（2）模型顯著，可使用脈沖響應函數展開進一步研究。脈沖響應圖可直觀反映經濟變量的沖擊對房地產金融化水平的影響。

脈沖響應結果顯示出各經濟變量對房地產金融化水平的影響表現各有不同。ibor對全國房地產金融化綜合水平指數產生持久的負向沖擊，表明貨幣政策對房地產金融化水平產生負向影響，影響時期較長，這與周建軍（2019）所得研究結論一致。GDP和滬深300指數對我國房地產金融化水平的影響較為相似，均在前期產生正向拉動，后期處于較低平穩狀態。住房空置先是在1—5期形成強烈的正向沖擊，隨后在高位趨于平穩，住房空置率對房地產金融風險會產生顯著的正向影響，這與鞠方（2018）的實證結果不謀而合。觀察全部脈沖響應后，得知在第1期時，各經濟變量對我國房地產金融化水平都不產生影響，自第2期開始產生沖擊，說明我國房地產金融化水平對本文所選取重要經濟變量的反應有一定程度的時滯性。

方差分解結果反映出各經濟變量對我國房地產金融化水平影響程度的量化情況。在第1期中，自身水平的擾動造成了我國房地產金融化綜合水平指數的方差變化，后期自身貢獻逐漸變弱，但仍起主要作用。此外，住房空置率的沖擊對我國房地產金融化水平變動的貢獻率最大，因此住房空置是房地產金融化不斷加劇的重要原因。目前住房總量充足，但住房供給和需求缺乏匹配渠道和動力。

五、結論及建議

從房地產二元均衡所涉及的居住和投資屬性出發，在分析房地產金融化形成機理的基礎上，本文構建了四主體（居民、房地產企業、政府、金融機構）房地產金融化指標體系，發現中國近年來房地產金融化綜合水平呈U型增長，其年均增速達到10.51%。進一步運用模糊數學原理進行綜合評價，得到房地產金融化綜合評價G=[0.0678 0.0931 0.0816 0.0296 0.0000]，去模糊后發現中國房地產金融化水平模糊綜合評判得分為20.3，處于低金融化區間，表明我國整體并不存在房地產過度金融化;但居民和房地產企業的高杠桿率、單一銀行體系支撐房地產金融均反映出房地產過度金融化特征。故計算各地區投資屬性展開比較分析，發現東部地區房地產投資屬性明顯高于全國和中西部地區，即經濟發達地區存在房地產過度金融化的可能，具有潛在的過度金融化風險。[2]最后，利用向量自回歸模型、脈沖響應函數和方差分解表展開房地產金融化綜合水平指數與重要經濟變量間的關系研究，發現住房空置對我國房地產金融化水平的沖擊最大，貨幣政策、心理預期與國內經濟形勢的影響次之。基于以上研究結論，提出以下建議。

（一）強調住房居住屬性，培育居民對房價的合理預期

居住屬性方面，由于住房空置對房地產金融風險的沖擊極大，應支持國有企業與大型民營企業積極參與專業租賃機構和平臺建設，減少信用風險和信息搜集成本，實現住房供需的有效適配，降低住房空置率。投資屬性方面，由于心理預期對房地產金融化產生一定程度的沖擊，應保持房地產調控政策一致性，供給端嚴控資金過度流入房地產行業，需求端遏制投機性購房行為，通過穩房價，穩定購房者預期，逐步擺脫房地產投資屬性泛濫的局面。[3]

（二）因城施策，精準防控房地產過度金融化風險

采取“因城施策”差異化治理方式，實現精準防控房地產過度金融化風險。由于各地區與各城市房地產金融化程度不同，治理方式也應有所不同。要謹防經濟發達城市的房地產過度金融化風險，推動房地產稅收制度改革，為剛需房減稅、投機房加稅，綜合運用財稅、土地和立法等手段調控房地產市場;經濟相對落后城市可通過減少住宅土地供應和嚴格審查房地產企業開發資質等方式因地制宜防范化解高庫存風險。

（三）加強房地產金融化領域監管，建立預防預警機制

貨幣政策可對房地產金融風險產生一定程度的影響，但作用程度有限，且房地產金融化中四大主體的行為監管并不全面，如部分房地產企業融資依托的影子銀行和住房托管中存在的“租金貸”均缺乏有效的外部監管。因此，要拓寬政府監管覆蓋面，不僅監管房地產企業和金融機構，亦要加強對房地產中介和居民金融行為的監管;明確監管主體職責范圍，識別類金融產品底層資產，辨別風險和收益的承擔主體，防范跨界金融活動帶來的監管真空問題，在風險爆發前進行預防預警。[4]

（四）推動建設住房存量大數據平臺，減少信息不對稱

解決住房空置率高的問題，除大力發展租賃市場外，同時要暢通信息渠道、建立信用體系。依托信息化技術，由政府牽頭建設住房大數據平臺，通過掌握房地產交易、售租房源數量和價格等動態變化情況，實現信息互聯互通，可為政府實現有效監督提供可視化工具、為政策制定給予數據支撐、為征收房產稅奠定重要基礎，為居民滿足居住需求打破信息壁壘、化解信用風險，有助于建立起規范、公開和透明的房地產市場。[5]

參考文獻：

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[4]鄧郁松，王紅欣.高質量發展階段中國住房政策取向與建議[J].重慶理工大學學報（社會科學），2020，（9）：11-17.

[5]廖磊，何雨澤.《民法典》中涉居住權房屋的執行難題及其破解[J].重慶社會科學，2021，（12）：69-83.

（責任編輯 張亨明）