房價與居民杠桿率的傳遞效應研究
——基于拔靴滾動因果方法

萬光彩 陳鑫鑫

(安徽財經大學，安徽 蚌埠 233030)

一、引言與相關文獻回顧

當前，中國居民杠桿率的變化呈現出兩個方面的特征：從數量級上來看，居民杠桿率呈現出增速快、水平高的特點，已成為總杠桿率攀升的主要驅動力；從影響因素上來看，影響居民杠桿率變化的主要因素是房地產貸款額，房價不斷上漲一定程度上提高了居民對房地產的現時需求，進而轉化為對住房貸款的需求，導致居民債務不斷增加，最終引發居民部門杠桿率的過快上升。不僅如此，房價不斷上漲還導致金融風險向銀行機構加速集中。因此，研究房價與居民杠桿率的相互影響及其效應對調控居民杠桿率，降低房地產市場和金融市場的泡沫和風險具有重要的理論和實踐意義。

關于房價與居民杠桿率關系的研究主要分為三類。一類是研究房價對居民杠桿率的影響。Dynan et al.(2007)認為房價上漲提高了美國家庭債務，是美國居民部門杠桿率上升的主要原因之一。易綱(2020)通過分析中國各部門資產結構及風險承擔分布發現，隨著經濟的發展，居民部門負債快速增長，且居民部門杠桿率較快上升是與個人住房貸款增長較快階段相對應的。司登奎等(2019)認為中國房價快速增長的背后是居民杠桿率的顯著攀升，一方面，房價的持續上漲讓居民部門形成了房價“只漲不跌”的心理預期，從而刺激更多居民舉債購房；另一方面，銀行等對房地產市場持有樂觀情緒的金融機構更傾向于向購房者提供信貸資金，推動了房價和居民杠桿率的進一步上升。阮健弘等(2020)同樣發現房價上漲確實導致了居民杠桿率的提升，且存在一定的數量關系，正向相關性非常顯著。周廣肅等(2019)則認為，總體來看，房價上升導致銀行貸款額上漲，從而抬升居民杠桿率。袁志輝等(2020)認為債務違約和居民杠桿率過高是金融系統危險爆發的重要誘因，而房價的快速上漲導致中國經濟杠桿更加快速向居民部門集中，居民部門杠桿率不斷攀升，因此抑制房價上漲對居民杠桿水平的調控具有立竿見影的效果，長期來看有助于中國經濟結構調整，防范居民債務風險。

另一類則是研究居民杠桿率對房價的影響。Guo et al.(2016)認為居民借貸對中國房價有重要影響，且在不同發展程度城市的影響效應存在異質性，經濟發展越快的城市房價對居民杠桿率的反應越強，反之則越弱。這與Lamont et al.(1999)根據美國家庭數據得出的結論有一定差異。 Lamont et al.(1999)調查了美國1984—1994年間44個城市居民的住房和杠桿率情況，發現不同居民杠桿率的城市房價對收入的反應存在著異質性，居民杠桿率越高的城市，房價對收入的沖擊的反應越迅速，反之則越緩慢。國內文獻對此也有不同看法，例如陳創練等(2018)認為，金融危機以后，杠桿率與房價的關聯越來越緊密，尤其是杠桿率越高對二者相關性的放大作用越明顯；緊縮的貨幣政策可以通過控制信貸杠桿來降低購房需求，最終通過供需均衡來降低房價。陳健等(2012)認為房價對房貸杠桿率的沖擊會出現顯著正向、免疫和負向的反應，且房貸杠桿率對房價的影響存在顯著的門檻效應，不同區域房價對房貸杠桿率的敏感程度不同。劉金全等(2019)基于2007—2017年月度數據，認為居民杠桿率對房價有一定正向效應，只是程度非常低，房價對自身的沖擊反應更為強烈，存在著慣性，具有金融加速器機制的正反饋效應。

還有一類是研究房價與杠桿率的相互關系。賈慶英等(2016)基于27個國家、21年的面板數據，運用GMM估計研究房價、貨幣政策以及經濟杠桿率的關系，發現房價具有慣性，對自身和經濟杠桿都具有正向沖擊，從而導致二者呈現螺旋上升趨勢，阻礙了貨幣政策目標的實現。周小寒(2020)基于2005—2017年中國房價及居民杠桿率的經驗數據，發現居民購房貸款規模推動了房價上漲,房價上漲刺激居民購房需求反過來又推動貸款規模的擴大，貸款規模擴大則提高居民杠桿率，故房價與杠桿率之間相互推動，螺旋上升；房價波動存在慣性，且房價對居民杠桿率會產生持續正向影響，但居民杠桿率對房價的沖擊則存在滯后性，長期來看，前者對后者的推動作用不明顯。

綜上，可以發現：首先，已有研究多為房價和居民杠桿率單向相關性研究，考慮二者之間雙向因果效應的文獻較少；其次，房價對居民杠桿率具有正向沖擊是目前相關研究的共識，但是對正向沖擊產生作用的傳導渠道的認知存在差異；最后，已有研究關于居民杠桿率對房價的影響效應尚未有一致結論。

本文可能的貢獻在于：一方面，從新的角度討論房價與居民杠桿率的雙向關系，著眼于二者長時間序列中的動態互動，研究其是否存在聯動效應；另一方面，運用滾動窗口的方法實證論證房價對居民杠桿率的影響以及房價對居民杠桿率反應的非線性，從而更準確、更全面地刻畫中國房價與居民杠桿率的動態關系，可以為實施更有效的房地產調控政策提供理論依據，并為制定政策穩定居民杠桿率水平以及防范系統性風險提供更多的實證證據。

二、理論分析與假說提出

1.居民杠桿率對房價波動的反應

根據已有研究，房價對居民部門杠桿率傳導機制的實現包括貸款需求渠道傳導、抵押效應渠道傳導和供給效應渠道傳導。貸款需求渠道傳導是建立在傳統供需理論、生命周期-持久收入(LC-PIH)理論和現代消費理論基礎上的，包括直接需求效應、資產效應(吳衛星 等，2016)和財富效應(李濤 等，2014)。直接需求包括家庭首套住房的剛性需求和多套住房的投資需求。當房價持續上漲，居民預期房價會進一步上漲，沒有住房的居民為降低未來的購房成本，會選擇增加借貸來“上車”；對已有房產的居民來說，房價上漲增加了他們的投資收益率，在“房價會進一步上漲”的預期下，為追求投資回報會通過借貸來進一步增加房產。顯然，無論居民是否擁有房產房價上漲均能通過增加居民的購房需求增加貸款需求。資產效應指的是當房價上漲時居民所持有的資產價值提高，導致消費水平提高，但是房地產價值的變現能力差，從而導致居民貸款需求增加。財富效應則主要包括“財富幻覺”和實際財富效應(張浩 等，2017)。居民在房價上漲時會出現“財富幻覺”，即認為自己的財富增加了，從而增加消費需求，雖然房產變現能力差且即使變現也與預期財富增量存在偏差，但是消費需求增加以后必然導致居民貸款需求增加。實際財富效應增加居民貸款需求主要體現在兩個方面：預防性儲蓄和流動性約束。當居民基于自己當前及一生的財富狀況安排自己最優的消費時，如果由于財富的流動性不足而偏離了預期的效應最大化消費計劃，他們一般會通過借貸手段來解決這個問題，這就導致了居民由于房價上漲刺激產生了高水平的消費需求，這種消費需求又由于房地產的特點受到流動性約束，進而轉化為居民貸款需求，提高了居民的杠桿率水平。抵押效應傳導渠道主要體現在房地產提高了居民貸款能力。居民的貸款能力限制了居民貸款需求到居民債務的轉化，當前銀行等金融機構主要是根據居民的信用和其持有的抵押品價值來衡量其貸款能力。當房價上漲時，持有房產的居民由于具有價值更高的固定資產，貸款機構在對其進行償債能力及信用狀況核查時會認為其更具有還款能力，一定程度上提高了其信用貸款能力，這種情況也被稱作“隱形抵押效應”。另外，由于房價的上漲導致其實際的抵押品價值增加，家庭通過抵押貸款方式借貸的能力也相應增強。

供給效應渠道傳導是房價通過影響銀行機構的貸款規模和貸款傾向而實現的。僅居民的借貸需求增加、借貸能力增加并不能直接轉化為居民的債務，還需要銀行機構增加相應的貸款規模。當前房地產市場與銀行早已成為利益共同體，當房價上漲時銀行的賬面資產價值增加、資產負債表狀況改善，銀行則傾向于向居民部門提供更多的貸款，從而增加了達到貸款門檻購房者的數量，進而導致居民部門流動性約束降低，住房需求增加(李斌 等，2020)，而房價上漲帶來的貸款需求增大了銀行的貸款利率與存款利率之差，銀行收益率相應增加，這都促使宏觀審慎考核指標呈現出更加穩健的現象，商業銀行的貸款限額提高，貸款總規模增加。除此之外，房地產市場的繁榮也會促使銀行等金融機構將貸款向房地產市場傾斜，提高了房地產市場相關貸款規模，包括房地產投資貸款和住房貸款。據此，提出：

假說

1

：

房價對居民杠桿率的影響有多重傳導途徑，房價上漲會推動居民杠桿率提升。

2.居民杠桿率對房價的影響

一方面，居民杠桿率可以通過流動性效應和預期效應影響房價，主要包括緩解居民購房資金約束、強化居民資產增值保值需求等途徑。大多數的購房都是由房貸支撐的，信貸約束也是抑制居民購房需求的重要因素之一。居民杠桿率提升意味著居民部門的負債增加，同時也意味著居民部門當前可支配收入提高，購房信貸約束得以緩解，這就會促進購房剛性需求的增加。這也在一定程度上彌補了居民部門現期收入與支出的缺口，會改變居民部門的消費和投資結構，對其現期的消費和投資產生平滑和促進作用，消費和投資需求的擴張也在一定程度上進一步推動房價的上漲。另外，居民部門通過信貸渠道獲得資金具有一定的成本，當前中國居民部門投資理財渠道相對較少，平均收益較低，住房作為家庭的資產具有消費和投資雙重屬性，對房價持續上漲的預期使買房成為居民部門實現資產增值保值的理性選擇，居民對房地產投資意愿會隨之增強，這在一定程度上會推動房價上漲。據此，提出：

假說

2

：

居民杠桿率對房價在一定時間內存在正向效應，居民杠桿率的提升會推動房價上漲。

另一方面，居民杠桿率可以通過資產負債效應影響房價波動。從整個生命周期來看，消費者的根本目標是追求最優消費行為，而在一個存在金融摩擦的市場中，居民杠桿率增加代表負債水平提高，即居民獲取貸款產生的交易成本總額增加，并且居民將長期處于更大的還貸壓力之下，這在一定程度上會擠出居民的投資和消費(魏瑋 等，2017)。這意味著，長期來看，隨著居民杠桿率的不斷提高，居民負債狀況日益惡化，還貸壓力不斷加大，居民新增貸款意愿也隨之下降，即居民新增購房需求下降，居民杠桿率對房價呈現負向影響。并且，當經濟下行時，居民部門對未來收入的不確定性增加，導致其投資消費都會收縮，此時居民杠桿率水平越高，負債規模越大，對投資和消費的擠出越嚴重，購房需求也會進一步降低，從而對房價的負向影響程度越高。據此，提出：

假說

3

：

居民杠桿率對房價在一定時間段內存在負向效應，居民杠桿率的提升會導致房價下降。

基于以上分析，房價與居民杠桿率的雙向傳導機制如圖1所示。

圖1 房價與居民杠桿率的雙向傳導機制

三、研究方法與數據來源

傳統的格蘭杰檢驗的假設是建立在時間序列是平穩的基礎上的，當被檢驗的VAR模型內時間序列不平穩時，傳統的VAR模型估計就會出現估計偏誤問題。而且傳統的格蘭杰檢驗無法檢驗變量之間因果關系的正負性。基于格蘭杰檢驗的拔靴因果關系檢驗，規避了無法顯示正負性的問題，并且通過滾動窗口的形式分別對全樣本和分樣本進行獨立檢驗，既克服了格蘭杰檢驗無法解決時間序列不平穩問題的缺點，又提高了檢驗精度。故本文采用基于殘差拔靴(RB)修正的LR統計量來研究房價與居民杠桿之間的關系。

1.全樣本因果關系檢驗

為研究房價對居民杠桿率的影響，建立以下二元VAR(p)模型：

y=Φ+Φy+…+Φy+ε

(1)

其中，t=1,2,…,T。

將y分解為兩個分向量：

y=(HP,HL)

(2)

其中：HP代表房價，以季度商品房累計銷售總額與季度商品房累計銷售面積的比值來衡量；HL代表居民杠桿率，以居民部門債務與名義GDP的比值來衡量。故式(1)變為：

(3)

(4)

Lx=x

(5)

其中：i,j=1,2；k=1,2，…，p,為根據施瓦茨信息準則(SIC)確定的適用于該模型的最佳滯后期；L為滯后算子。

式(3)的原假設為居民杠桿率不是房價的因果關系，增加約束條件φ=0(k=1,2,…,p)可檢驗原假設，如果原假設被拒絕，則說明居民杠桿率是房價的因果關系，也就是說，房價對居民杠桿率的變動趨勢有預測作用。同理，增加約束條件φ=0(k=1,2,…,p)來檢驗房價是不是居民杠桿率的因果關系，如果原假設被拒絕，則證明房價對居民杠桿率有顯著的傳導效應。

2.分樣本滾動窗口因果關系檢驗

為了避免由于時間序列中參數不穩定而導致的先驗偏差，本文引入經過修正的拔靴估計，采用拔靴分樣本滾動窗口因果關系檢驗法。所謂分樣本，即將全樣本按照一定的跨度劃分為固定窗寬的多個分樣本，比如原時間序列長度為T，現將分樣本的固定窗寬設置為1個觀測值，那原來長度為T的全樣本就被劃分為T-1個窗寬為1的分樣本，分樣本的末端分別為τ=l,l+1，…，T。在此基礎上進行拔靴檢驗時就不再是面向全樣本，而是針對每個獨立的分樣本單獨進行檢驗。所謂滾動窗口，是將按固定窗寬分割好的各分樣本從全樣本時間序列的首端依次滾動到末端，每一個分樣本在整個時間序列中被依次檢驗，得到相關的概率值和LR統計量，將所有觀測的結果按時間序列排序匯總，就可以得到分樣本因果關系檢驗的結果。

通過以上方法對房價和居民杠桿率進行分樣本拔靴滾動檢驗：

(6)

(7)

同理，通過l(2)可以得到居民杠桿率對房價的影響。

3.數據來源

根據理論模型需要和相關數據可得性，本文采用2000年第1季度—2020年第4季度的季度數據。為消除異方差影響并且統一量綱，對HP和HL取自然對數。以往有關居民杠桿率的實證研究多采用月度數據，但由于居民杠桿率數據的計算涉及名義GDP，采用季度數據更為準確。基于以上考慮，本文直接采用國家資產負債表研究中心公布的居民部門杠桿率季度數據，能更為準確地反映中國居民杠桿率的真實情況。房價數據由國家統計局的相關數據計算而來。

四、實證分析

結合本文研究所需樣本數據的特征和對檢驗精度的要求，本文選取較小的窗口尺寸24個單位。因為存在滯后期，這個窗寬的尺寸代表的就是VAR模型中觀測值的數量，不會對實證檢驗結果時間區間的選取造成影響。

(一)房價與居民杠桿率全樣本因果關系檢驗

首先對房價和居民杠桿率的原值序列運用ADF、PP和KPSS三種檢驗方法進行單位根檢驗，判斷時間序列是否平穩。檢驗結果如表1所示，HP和HL原序列存在單位根，而其一階差分序列皆在1%水平下拒絕原假設，即兩個變量均為一階單整。

表1 單位根檢驗

在全部變量一階單整的基礎上，進一步對HP和HL之間是否存在協整關系進行檢驗，表2報告了檢驗結果。跡統計量和最大特征值統計量得到了一致的結果，HP和HL之間存在協整關系，由此可以得到：房價與居民杠桿率之間存在長期的均衡關系。

表2 Johansen協整關系檢驗

在房價與居民杠桿率原序列一階單整的基礎上，建立格蘭杰因果關系，檢驗雙變量VAR模型。根據施瓦茨信息準則(SIC)選定最佳滯后期p為1，基于修正的LR進行拔靴因果關系檢驗，房價與居民杠桿率因果關系的全樣本拔靴檢驗結果見表3。可以發現，LR統計量和P值在1%水平下拒絕HP不是HL的格蘭杰原因和HL不是HP的格蘭杰原因的原假設。也就是說，基于協整關系和參數穩定的房價與居民杠桿率存在顯著的雙向因果關系，房價的波動會引起居民杠桿率變動，而且居民杠桿率又反過來影響房價，二者存在聯動效應。實際上，時間序列數據結構性變動是普遍存在的，參數的不穩定性使得全樣本檢驗結果可能存在較大的誤差，因此需對全樣本的參數進行穩定性檢驗。

表3 格蘭杰因果關系檢驗結果

(二)全樣本參數穩定性檢驗

本文采用Sup-F、Mean-F和Exp-F統計量檢驗來對上述VAR模型進行參數穩定性檢驗，其中，Sup-F統計量用來判斷時間序列是否發生結構性變動，Mean-F和Exp-F統計量用來檢驗參數是否符合一定的變化規律而不是隨時間變化而變動。Lc統計量用來檢驗模型整體的穩定性，它的原假設為VAR模型中的參數是常數。表4、5分別報告了HP、HL的短期和長期的參數穩定性檢驗結果。表4結果表明，HP方程、HL方程以及整體VAR方程都拒絕短期參數穩定的原假設，意味著房價與居民杠桿率的雙變量VAR模型在全樣本拔靴檢驗中并不穩定。表5中Sup-F統計量以及Mean-F統計量在1%水平上拒絕了長期參數穩定的原假設。另外，Lc統計量還表示房價與居民杠桿率的協整關系，這里得到了與前面協整檢驗不同的結果，即二者不存在協整關系。

表4 短期參數穩定性檢驗

表5 長期參數穩定性檢驗

(三)分樣本滾動窗口因果關系檢驗及分析

參數穩定性檢驗結果表明房價與居民杠桿率之間的全樣本因果關系檢驗確實可能由于結構性變動而得到不可靠的結論。有鑒于此，現采用分樣本滾動窗口因果關系檢驗方法進一步檢驗房價與居民杠桿率在2000年第1季度—2020年第4季度的因果關系、正負相關性以及傳導效應幅度。由于整個模型將處于24個單位固定窗口寬度下隨時間變化滾動檢驗，可以更全面、準確地獲得子樣本的變動特征。

分樣本滾動窗口檢驗結果如圖2所示。其中，圖(a)中的陰影部分表示拔靴值P小于0.1的部分，這段區間內檢驗結果拒絕HP不是HL因果關系的原假設，即二者存在單向因果關系，房價是居民杠桿率的格蘭杰原因。圖(a)表示的是通過拔靴滾動窗口的估計方法得到的HP對HL的影響系數的上下限及均值，若影響系數的均值大于0，則HP對HL有正向的作用；若影響系數均值小于0，則有負向作用。將圖(a)、(a)相結合，可以發現房價對居民杠桿率在多個時間段存在顯著的正向影響，包括2008Q—2010Q、2011Q—2015Q、2016Q—2020Q，也就是說，這些區間內房價高企推動居民杠桿率的攀升。由此證明假說1 成立。在以上對應區間內，多種因素促進房價不斷上漲。2008年爆發的國際金融危機對應區間2008Q—2010Q，為消除金融危機對經濟的負面影響，中國在2008年11月推出進一步擴大內需、促進經濟平穩較快增長的十大舉措，到2010年底約投資4萬億，也稱“四萬億計劃”。該計劃提升了居民部門收入，且其中部分資金流入房地產市場，促進房地產市場的發展，導致房價持續走高；2011年“新國八條”推出，要求強化差別化住房政策，對貸款購買的第二套住房提高首付比例和貸款利率，信貸收緊預期激發了居民買房的積極性，房價不降反升；2016—2020年，房地產政策相對穩健，改善性住房和投資性住房需求不斷增加，推動房價不斷上漲。不斷上漲的房價增加了居民部門的財富，使得其借貸能力增強，并且給居民部門形成房價持續上漲的預期，刺激了居民的購房需求。同時，寬松的政策增強了銀行的放貸意愿，增加了放款規模，最終導致居民杠桿率水平高速增長。也就是說，不斷走高的房價通過需求效應和財富效應在寬松的貨幣政策的影響下對居民杠桿率產生正向影響，

圖2 HP與HL拔靴分樣本結果

圖(b)的陰影部分給出了HL是HP格蘭杰原因的區間，圖(b)則報告了HL對HP的影響系數。同樣將樣本影響系數圖與存在因果關系的時間區間對照，可以發現，首先，在2010Q—2011Q、2011Q—2014Q、2014Q—2020Q等時間段內居民杠桿率對房價具有顯著的因果影響，且不同時間段內影響系數的變化較大。其中，2010Q—2011Q、2014Q—2020Q時間段內居民杠桿率對房價產生正向作用。由此表明假說2成立。根據流動性理論和居民杠桿率對房價的預期效應傳導，劉金全等(2019)也得到了相似的結論。其次，可以發現，在2014Q—2020Q時間段內居民杠桿率對房價的正向作用遠小于2010Q—2011Q時間段。這一方面可能是因為居民杠桿率一直高速攀升，而過高居民部門杠桿率會抑制居民貸款意愿，降低新增購房需求，從而導致二者相關性下降；另一方面也可能是因為金融業務的不斷發展豐富了居民處置自身資產及債務的手段。居民投融資及資產處置選擇的多元化促進了居民部門債務結構的優化，一定程度上稀釋了居民債務中住房貸款的比重，而在這種情況下居民債務的增長可能帶來的是其他金融資產的價格增長，而對房價的推動作用會降低。2011Q—2014Q時間區間內居民杠桿率對房價有顯著的負向影響，這表示該區間居民杠桿率跟房價呈現負向因果關系。由此驗證假說3。這可能是因為該階段居民杠桿率已處于較高水平，并且這個階段中國經濟增速減慢，居民可支配收入增速下降，導致居民部門資產負債狀況惡化，進而導致購房需求降低；同時，該階段的房價仍處于不斷上漲狀態，過高的房價使得居民的購房需求進一步降低。房地產交易數據顯示，2011年第三季度全國30個主要大中城市的商品房成交量同比減少7.2%，第四季度影響更為顯著，商品房成交量同比減少37%。房地產交易數據的下降，表明居民部門對住房的投資和消費需求在降低，即表明居民杠桿率通過降低居民購房需求對房價產生了負向影響。

綜上所述，從全樣本因果關系檢驗結果來看，房價對居民杠桿率存在雙向因果效應，但是參數穩定性檢驗結果表明房價和居民杠桿率之間的關系在時間序列上存在結構性變動，全樣本的檢驗結果存在一定的誤差；通過拔靴分樣本滾動窗口檢驗可以發現，房價與居民杠桿率存在動態聯動效應，房價對居民杠桿率的影響不是一成不變的，而是隨時間序列的變化而變動，不同傳導渠道中經濟變量的變化都會在一定程度上對傳導效應產生影響；居民杠桿率對房價的影響在不同時間段的差異性更為明顯，在杠桿率較低水平、經濟增速較快時期，居民杠桿率對房價呈現正效應，在杠桿率較高水平、經濟增速較慢時期居民杠桿率對房價呈現負效應。

五、結論與啟示

本文通過拔靴滾動窗口因果關系檢驗對房價與居民杠桿率的傳遞效應進行研究，并在時間序列樣本區間內識別二者因果關系的結構性變動。結果表明：第一，房價波動對居民杠桿率的正向作用非常顯著。近幾年中國居民杠桿率不斷攀升為房價上漲提供了較大的貢獻率，說明中央銀行采取控制房價的手段穩定金融系統是明智的、有效的。第二，房價對居民杠桿率的傳遞效應在長時間序列中存在時變特征。這是房價多渠道影響居民杠桿率的反映，貸款需求渠道、抵押效應渠道和貸款供給渠道的放縮都會影響房價對居民杠桿率的正向作用。第三，居民杠桿率對房價的影響在長時間序列中也存在顯著的時變特征。這反映居民杠桿率對房價的復雜作用，其中負向的影響表明當居民杠桿率與經濟發展不相適應時會通過資產負債效應對房價產生負向作用。

根據以上結論，本文提出以下政策建議：第一， 當前中國居民杠桿率的快速攀升與房地產市場資本發展畸形、房價持續上漲密不可分，因此，采取穩健的房地產政策穩控房價是遏制居民杠桿率攀升的治本之策，這應當成為未來中國制定相關政策的著力點。第二， 房價上漲對居民杠桿率攀升的催化作用主要通過影響居民部門貸款需求、貸款能力以及銀行部門放貸規模和傾向來實現，因此，應該在政策層面加強對居民部門消費需求和投資需求的引導，加強銀行機構的信貸管理，從貸款需求和貸款供給兩個方面改善居民部門的資產、負債結構，從這兩個傳導渠道削弱房價對居民杠桿率的正向效應，降低房價上漲對居民杠桿率的沖擊。同時，嚴格落實差別化住房信貸政策，既要加大力度約束投機性行為帶來的居民杠桿率不合理升高，也要滿足居民首次購房的合理性信貸需求。第三，考慮到居民杠桿率攀升可通過流動性效應和預期效應推動房價上漲，金融市場方面應鼓勵金融創新，推動金融資產多元化發展，優化居民部門的資產負債結構和消費投資結構。同時，政府應在房地產市場及相關領域強化政策引導，以輔助居民對房價形成理性預期，降低流動性效應和預期效應導致的居民杠桿率對房價正向的催化作用，避免二者產生相互促進、螺旋上漲的態勢從而加劇中國經濟體系及金融市場的系統性風險。