房地产价格波动与银行信贷增长的实证研究

房地产价格波动与银行信贷增长的实证研究段忠东曾令华黄泽先［摘要］本文从理论上探讨了房地产价格波动影响银行信贷增长的作用机制。

在此基础上，本文利用２０００年１月至２００６年８月的月度数据，运用多变量协整分析技术对我国房地产价格影响银行信贷的效应进行实证检验。

研究结果表明，房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系，房地产价格波动在短期对银行信贷发放的直接影响十分有限，主要是在长期内对银行信贷增长产生影响。

而银行信贷也通过协整关系成为房地产价格短期波动的Ｇｒａｎｇｅｒ原因。

最后，本文认为，货币政策当局应当密切关注房地产价格、银行信贷以及二者的相互影响。

［关键词］房地产价格；银行信贷；多变量协整；格兰杰检验［中图分类号］Ｆ８３０．５［文献标志码］Ａ［基金项目］本文系中国人民银行武汉分行２００６年度重点研究课题《资产价格波动对宏观经济和金融稳定的影响》的阶段性成果（编号：ＷＢ２００６Ｂ４６）。

［作者简介］段忠东，男，湖南大学金融学院博士生，经济师（湖南，４１００７９）；曾令华，男，湖南大学金融学院教授，博士生导师；黄泽先，男，湖南大学博士生。

［文章编号］１００９－９１９０（２００７）０２－００４０－０６一、引言房地产具有实物资产和虚拟资产的双重特征（祝宪民，２００５），当作为虚拟资产时，其价格的波动由未来预期收益的贴现值决定，这使得房地产价格的波动性高于实物资产。

房地产价格的波动受宏观经济基本面与非基本面的影响，反过来又对宏观经济产生重要的反馈作用。

这种反馈作用对宏观经济有直接影响，但更重要的是通过银行信贷扩张与收缩所形成的间接影响。

尤其在银行贷款作为我国最主要的融资渠道情况下，房地产价格的波动通过影响银行信贷从而对产出和宏观经济的波动产生深刻影响。

当前，我国房地产投资出现局部过热迹象，房地产价格在一些城市不断创出新高。

在这种情况下，对房地产价格影响银行信贷的机制和效应展开理论分析和实证检验具有重要的意义。

本文在文献回顾的基础上，分析了房地产价格影响银行信贷的机制，对我国房地产价格影响银行信贷的效应进行实证检验。

文章的结构安排如下：第一部分是引言，第二部分是理论回顾和文献综述，第三部分是我国房地产价格影响银行信贷的实证检验，最后是结论和政策建议。

二、理论回顾与文献综述（一）房地产价格波动影响银行信贷的机制作为一种重要的资产形式，房地产价格的波动通过影响银行信贷需求和银行信贷供给，从而影响到银行信贷扩张总量。

从房地产价格影响银行信贷需求的角度来看，房地产价格的波动会对微观经济主体（包括居民和企业）的信贷需求产生影响。

从房地产价格波动影响居民对银行信贷需求的角度来看，第一，当房地产的价格上涨时，居民所拥有的财富总量也随之增加，根据莫迪格利安尼、弗里德曼的关于消费的生命周期和持久收入理论，居民财富变动会导致居民消费支出增加。

而当居民消费需要通过银行借贷来进行时，会使居民增加对于银行信贷的需求。

第二，当房地产价格发生波动时，居民进行银行贷款所提供的抵押物的价值也随之发生波动，从而影响到居民的信贷获取能力。

但是，由于房地产同时也是一种消费品，当房地产价格上涨使住房所有者财富增加的同时，会使无房者为了购买住房不得不减少消费，减少银行贷款，使租房者为了支付更高的租金而减少消费和银行借款。

因此，总的来看，房地产价格对于居民银行信贷需求的影响很难在理论上有一个清楚的结论，而往往是通过实证检验来确定。

当房地产价格相对于房地产开发建设成本发生上涨时，房地产企业会增加对于房地产的开发和投资。

这种由未来的盈利预期所导致的投资需求进而会扩大对于银行信贷的需求。

对于非房地产开发建设企业而言，由于在融资市场上所面临的融资约束，许多企业，尤其是中小企业对于银行的信贷资金具有很强的需求刚性。

在这种情况下，银行发放贷款往往要求借款者提供一定数量的抵押物。

而房地产是一种最为重要的抵押物，当房地产价格上涨时，会使抵押物的价值也相应增加，这时，企业获取银行贷款的能力也相应增强。

银行无论是为房地产开发建设贷款，还是为居民购买房地产发放贷款，都是以房地产资产的价值作为抵押，因此，房地产价格波动影响银行信贷供给的机制为：一是通过直接影响房地产抵押物价值，进而影响银行的贷款供给，二是通过对银行的资产质量和银行资本金产生影响，进而影响到银行的贷款供给能力。

当房地产的价格上涨时，银行更愿意以简便的条款提供更多的与房地产相关的贷款，从而导致信贷扩张；而当房地产价格下跌时，银行会减少对与房地产相关贷款的供给，尤其是当房地产价格下跌所导致的不良贷款增加到使银行资本金发生紧缩时，则会引发全面的信贷紧缩。

（二）有关的理论与实证研究综述一部分文献对房地产价格与银行贷款的关系进行了实证检验。

ＣｈｅｎａｎｄＷａｎｇ（２００６）使用台湾１９９１～２００１年之间的台湾交易数据，研究了资产价格周期中公司抵押物价值和地产抵押贷款的经验关系，同时考虑了银行的异质性。

研究结果发现，可抵押资产的价值对地产抵押贷款的规模存在正向和显著的影响，同时，抵押物的杠杆效应对资产价格波动是顺周期的。

ＤａｖｉｓａｎｄＨａｉｂｉｎＺｈｕ（２００４）利用１７个国家的跨国数据对银行贷款和商用房地产价格之间的关系进行了实证分析，结论是，房地产价格的上涨导致了银行信贷的扩张，而不是过度的银行信贷扩张导致了房地产价格的上涨。

ＧｅｒｌａｃｈａｎｄＰｅｎｇ（２００５）利用香港１９８２年１季度至２００１年４季度的季度数据，实证分析了银行贷款、房地产价格、ＧＤＰ等变量之间的长期均衡与短期波动关系，结论是，房地产价格的波动影响银行的信贷扩张，而银行的贷款却不影响房地产价格。

我国关于房地产价格影响银行信贷的理论和实证研究十分有限。

武康平、皮舜等（２００４）建立了房地产市场与信贷市场的一般均衡模型，通过对均衡解的比较静态分析，其研究结论认为房地产价格的上涨导致了银行信贷的增加，银行信贷供给增加导致房地产价格的上涨，二者之间存在正反馈的作用机制。

张涛、龚六堂、卜永祥（２００６）对中国房地产价格与房地产贷款的关系进行了实证分析，结果表明中国房地产价格水平与银行房地产贷款有较强的正相关关系。

李健飞、史晨昱（２００５）采用协整分析方法，利用１９９８年１月至２００４年９月之间的季度数据，对我国房地产价格波动和银行信贷之间的关系进行了实证研究，其研究结论是，银行的过度放贷并不是目前房地产价格上涨的根源，而房地产价格上涨对银行信贷扩张的作用却不能忽视。

本文在已有研究的基础上，运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。

本文扩大了实证研究的样本区间，同时鉴于分析目的在于研究房地产价格影响银行信贷总量，因此采用银行贷款总量指标，而不是房地产贷款本身，并且在计量模型中加入贷款利率因素，从而使检验结论更有针对性。

三、实证检验（一）数据来源与处理本文利用２０００年１月至２００６年８月的我国房地产价格、银行贷款、经济增长与银行贷款利率的月度数据，共８０组样本数据来对房地产价格波动与银行信贷之间的关系进行实证检验。

其中，房地产价格是商品房销售额除以商品房销售面积得到的商品房平均销售价格。

银行贷款数据是用金融机构各项贷款来表示，由于没有ＧＤＰ月度数据，故用工业增加值来代替，银行贷款利率用１年期的银行贷款利率表示。

由于没有现成的定基消费物价指数，根据《中国经济景气月报》所公布的同期比数据和环比数据，构造了一个以２００２年１月为基期的消费物价指数来表示通货膨胀率。

工业增加值和银行贷款数据都经过季节调整。

所有数据用消费物价指数平减，以消除通货膨胀因素的影响①。

最后将除银行贷款利率以外的其他数据实际值取自然对数，以消除异方差的影响。

将商品房平均销售价格、银行贷款、工业增加值、银行贷款利率的实际值分别用ＨＰ、Ｌ、Ｙ和ＬＩ表示，而将相应的对数值分别用ＬＨＰ、ＬＬ、ＬＹ表示。

所有原始数据均来自《中国经济景气月报》和《中国人民银行统计季报》各期。

（二）数据基本特征２０００年１月至２００６年８月之间的银行贷款和房地产价格变动趋势如图１、图２所示。

我国商品房价格在２０００年经过短暂的下调之后，从２００１～２００４年出现了比较平缓的上涨，而从２００４年底开始到２００６年８月，商品房价格出现了大幅度快速上涨。

银行贷款从２０００年１月至今一直快速增加。

银行贷款和房地产价格变动的相关系数为０．８６，基本同步增长，并保持较高的相关性。

我国工业增加值和银行贷款利率的变动趋势如图３、图４所示。

（三）单位根检验为对各变量之间的长期关系进行协整检验，首先要对各变量的平稳性进行检验。

本文运用ＡＤＦ方法对各个变量的平整性进行单位根检验。

本文对ＬＬ、ＬＨＰ、ＬＹ、ＬＩ等变量单位根的检验结果见表１。

①其中，银行贷款的实际利率用１年期银行贷款利率减去一年以来的消费物价指数同期比数据的算术平均值来表示，理由是借款者采用适应性预期，根据过去１年的实际利率来推算未来的实际利率。

图１我国银行贷款的变动趋势图３我国工业增加值变动趋势图４我国银行贷款利率变动趋势图２我国房地产价格变动趋势变量检验类型（ｃ，ｔ，ｎ）ＡＤＦ统计量１％临界值５％临界值ＤＷ检验检验结果ＬＬ（ｃ，ｔ，２）－１．７４－４．０８－３．４７１．９９不平稳ＬＨＰ（ｃ，ｔ，２）－３．２１－４．０８－３．４６２．２３不平稳ＬＹ（ｃ，ｔ，２）－１．０７－４．０８－３．４７１．９９不平稳ＬＩ（ｃ，０，２）－１．８４－４．０８－３．４７２．０２不平稳!ＬＬ（ｃ，０，１）－５．６０＊＊－３．５２－２．９０２．０１平稳!ＬＨＰ（０，０，１）－１０．７３＊＊－２．５９－１．９４２．０８平稳!ＬＹ（ｃ，０，１）－９．３５＊＊－３．５２－２．９０１．９８平稳!ＬＩ（０，０，１）－２．８８＊＊－２．５９－１．９４２．０４平稳表１各时间序列变量的单位根检验结果注：其中!ＬＬ、!ＬＨＰ、!ＬＹ、!ＬＩ分别表示原序列的一阶差分序列，（ｃ，ｔ，ｎ）分别表示单位根检验模型中的截距项、时间趋势项和滞后阶数。

＊＊表示在１％水平显著。

滞后阶数的选取是根据ＡＩＣ准则，所选的滞后阶数使得ＡＩＣ统计量为最小。

所有数据分析均运用Ｅｖｉｅｗｓ４．０软件进行。

零假设Ｈ０特征值迹统计量５％临界值１％临界值ｒ＝００．３３７５５５．３４９１４７．２１５４．４６ｒ≤１０．１６９８２４．８８１０２９．６８３５．６５ｒ≤２０．１３３４１１．１１００１５．４１２０．０４ｒ≤３０．０００７０．５１６４３．７６６．６５表２Ｊｏｈｎｓｅｎ协整关系检验结果注：ｒ表示协整关系的个数。

由以上的单位根检验结果可以看出，所有时间序列变量的ＡＤＦ统计量的绝对值均高于５％临界值水平，原序列在５％的显著性水平均接受零假设Ｈ０＝０，因此，所有时间序列的原序列都是不平稳的。