基于時間序列的銀行信貸與房地產(chǎn)價格研究

基于時間序列的銀行信貸與房地產(chǎn)價格研究基于時間序列的銀行信貸與房地產(chǎn)價格研究

引言

2022年出臺的?國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)房地產(chǎn)市場持續(xù)健康開展的通知》〔國18條〕中，首次明確“房地產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高，帶動力強(qiáng)，已經(jīng)成為國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)〞。其后，國家文件中屢次提及這一概念。尤其是2022年經(jīng)濟(jì)快速下滑之時，國家再次強(qiáng)調(diào)房地產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱產(chǎn)業(yè)，并出臺了諸多激勵行業(yè)開展的刺激性政策。值得關(guān)注的是，2022年下半年以來，隨著樓市的快速回暖，房價重新上漲，官方文件中不再提及支柱產(chǎn)業(yè)，但卻無法否定房地產(chǎn)業(yè)已是我國支柱產(chǎn)業(yè)之一這一客觀事實。

我國房地產(chǎn)資金來源中，國內(nèi)貸款所占比重始終維持在20%左右;自籌資金所占比例在08年到達(dá)最高，為38.65%，也就是說，房地產(chǎn)企業(yè)三分之二左右的資金來源要靠外部資金;其他資金來源比例始終維持在40%以上。央行發(fā)布的房地產(chǎn)金融報告中曾指出“房地產(chǎn)開發(fā)資金來源中，自籌資金主要由商品房銷售收入轉(zhuǎn)變而來，大局部來自購房者的銀行按揭貸款，按首付30%計算，企業(yè)自籌資金中有大約70%來自銀行貸款〞。因此有60%的房地產(chǎn)開發(fā)資金最終來自于銀行貸款，即使近幾年來房地產(chǎn)企業(yè)通過上市等渠道不斷拓寬資金來源，但是銀行貸款作為房地產(chǎn)企業(yè)主要的資金來源的地位依然沒有改變。

一、文獻(xiàn)綜述

李宏瑾〔2022〕[1]基于面板數(shù)據(jù)對房地產(chǎn)市場、銀行信貸和經(jīng)濟(jì)增出息行實證分析，分析結(jié)果顯示我國房地產(chǎn)市場的供應(yīng)約束問題非常嚴(yán)重，尤其是考慮居民收入增長因素后，房地產(chǎn)市場的供求矛盾十分突出;同時，銀行房地產(chǎn)開發(fā)貸款和個人住房貸款強(qiáng)有力地?fù)纬至朔康禺a(chǎn)市場的供求。

王家庭，張換召〔2022〕[2]結(jié)合我國利率調(diào)整變動情況，從實證角度詳細(xì)分析利率變動對房地產(chǎn)供應(yīng)市場、房地產(chǎn)需求市場的影響，認(rèn)為利率對與房地產(chǎn)市場的作用會越來越顯著。

吳龍龍、黃麗明〔2022〕[3]認(rèn)為，銀行信貸活動可以從供應(yīng)和需求兩個方面影響房地產(chǎn)價格波動，信貸投向失當(dāng)、信貸投量控制乏力和信貸對象篩選依據(jù)不充沛等，是造成近年來房價上漲過猛的主要信貸原因。

薛磊〔2022〕[4]用房地產(chǎn)投資額作為銀行信貸規(guī)模的指標(biāo)，通過分析房地產(chǎn)投資額與房地產(chǎn)價格之間的關(guān)系認(rèn)為，房地產(chǎn)信貸膨脹引起的需求拉動是房地產(chǎn)價格回升的重要原因之一。

江彤〔2022〕[5]認(rèn)為我國銀行信貸與房地產(chǎn)價格之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，目前我國銀行信貸相對于房地產(chǎn)價格而言明顯偏高，并且通過Granger因果關(guān)系檢驗發(fā)現(xiàn)我國房地產(chǎn)價格上漲是造成銀行信貸擴(kuò)張的成因，而銀行信貸擴(kuò)張并不是我國房價回升的本源。

張遷平〔2022〕[6]運(yùn)用多元統(tǒng)計分析辦法對我國1999年至2022年房地產(chǎn)業(yè)宏觀調(diào)控措施的效果進(jìn)行了實證分析，結(jié)果顯示房地產(chǎn)投資實際完成額與貨幣供給量、銀行信貸是正相關(guān)的關(guān)系。

二、理論模型

目前信貸傳導(dǎo)影響房價的兩種形式：一種是資產(chǎn)負(fù)債表渠道，從存量的角度分析資產(chǎn)抵押凈值如何作用于企業(yè)投資決策;另一種是銀行貸款渠道，從流量的角度分析貨幣政策通過影響銀行向企業(yè)提供貸款的數(shù)量和價格從而作用于企業(yè)投資決策。這一理論的核心在于信貸政策對企業(yè)外部融資額外本錢的影響，企業(yè)外部融資額外本錢是指企業(yè)的外部融資本錢與內(nèi)部融資本錢〔留存利潤的時機(jī)本錢〕的差額。

銀行信貸對房地產(chǎn)價格的影響是通過[7]模型來論述的。其核心觀點是房地產(chǎn)企業(yè)的融資需求只能通過貸款得到滿足，這一點是合乎我國現(xiàn)階段實際的。

圖1

模型

圖1描述了模型，當(dāng)貨幣緊縮時，銀行準(zhǔn)備金變動具有雙重效果，它既影響曲線，也影響曲線。一方面貨幣供應(yīng)減少，曲線左移導(dǎo)致利率升高，產(chǎn)出下降;另一方面，由于銀行貸款供應(yīng)隨之減少，曲線也相應(yīng)左移，產(chǎn)出進(jìn)一步降低。信貸傳導(dǎo)渠道是貨幣政策發(fā)揮作用的最直接最有效的渠道。貨幣政策擴(kuò)張時，會增加銀行貸款的可供給數(shù)量，銀行可用于房地產(chǎn)開發(fā)貸款的規(guī)模增加，若房地產(chǎn)開發(fā)商只能從銀行而不能從其他來源借款，銀行貸款就會對房地產(chǎn)投資活動具有特殊的作用，貸款的增加將引起房地產(chǎn)投資的增長，從而影響房地產(chǎn)市場的供應(yīng)進(jìn)而作用于價格。也就是說，不考慮需求因素，信貸政策與房價反向相關(guān)。

三、實證結(jié)果與分析

1、研究辦法、變量選取及數(shù)據(jù)表明

向量自回歸模型〔VAR〕，其特點采用多方程聯(lián)立形式，在方程中每個內(nèi)生變量均作為被解釋變量對模型的全部內(nèi)生變量的滯后項進(jìn)行回歸，不以經(jīng)濟(jì)理論為根底，不作任何先驗性約束，進(jìn)而估計內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系，防止了劃分解釋變量和被解釋變量的主觀隨意性。

房地產(chǎn)的價格指標(biāo)采用全國70個大中城市房屋銷售價格指數(shù)表示房地產(chǎn)的價格;以商業(yè)銀行貸款余額作為銀行信貸量指標(biāo)，用CRE表示。以上所選擇的變量均采用月度數(shù)據(jù)，時間跨度是1998年1月至2022年12月，商業(yè)銀行貸款余額有明顯的季節(jié)趨勢，所以采用X11季節(jié)調(diào)整法進(jìn)行了季節(jié)調(diào)整，為打消異方差，對HPI、CRE取自然對數(shù)，用LNHPI、LNCRE分別表示。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局、中國人民銀行網(wǎng)站。

2、平穩(wěn)性檢驗

利用Eviews5.0對LNCRE、LNHPI變量進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗，依次對含有漂移項和趨勢項、只含有漂移項以及不含有漂移項和趨勢項的檢驗式進(jìn)行回歸，假設(shè)水平變量為非平穩(wěn)變量，那么進(jìn)一步檢驗一階差分變量，直至檢驗結(jié)果拒絕包含單位根過程為止。檢驗結(jié)果如下：

表2

變量單位根檢驗結(jié)果

變量

檢驗形式〔c，t，n〕

ADF

統(tǒng)計值

5%

臨界值

是否

平穩(wěn)

LNHPI

〔c，t，0〕

-2.057506

-3.440263

否

LNCRE

〔c，t，1〕

-0.620229

-3.440471

否

DLNHPI

〔c，t，1〕

-4.258319

-3.443450

是

DLNCRE

〔c，t，1〕

-7.905095

-3.440471

是

由表結(jié)果說明：各變量均不平穩(wěn)，但其各自的一階差分均平穩(wěn)，即各序列均為一階單整序列I〔1〕，可以將以上變量作為內(nèi)生變量構(gòu)建VAR模型。

3、協(xié)整檢驗

協(xié)整檢驗之前，首先確定最優(yōu)滯后期。如果滯后期太短，會使得誤差項出現(xiàn)嚴(yán)重的自相關(guān)性，從而導(dǎo)致所估計參數(shù)的非一致性;但是另一方面，最優(yōu)滯后期確實定不宜過大，自由度減少會影響所估計的模型參數(shù)的有效性。本文分別采用特征根跡檢驗和最大特征根檢驗兩種判別辦法進(jìn)行檢驗，分析結(jié)果如下：

表3

Johansen協(xié)整檢驗〔跡檢驗〕

變量組

若協(xié)整關(guān)系的個數(shù)

特征根

跡統(tǒng)計量

5%臨界值

概率

LNHPI和LNCRE

無*

0.222231

52.57312

15.49471

0.0000

最多一組

*

0.103058

15.87956

3.841466

0.0001

注：*表示在5%的顯著性水平下拒絕原若。

表4

Johansen協(xié)整檢驗〔最大特征根檢驗〕

變量組

若協(xié)整關(guān)系的個數(shù)

特征根

跡統(tǒng)計量

5%臨界值

概率

LNHPI和LNCRE

無*

0.222231

36.69356

14.26460

0.0000

最多一組

*

0.103058

15.87956

3.841466

0.0001

從表3和表4可以看出，Johansen協(xié)整檢驗的跡檢驗結(jié)果和最大特征根檢驗結(jié)果都說明在5%的置信水平下，序列LNHPI和LNCRE存在兩組協(xié)整關(guān)系。

可以看出，從長期來看，協(xié)整方程系數(shù)為負(fù)值，所以，LNHPI和LNCRE呈正相關(guān)關(guān)系，與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實際情況相吻合，這說明，當(dāng)銀行系統(tǒng)信貸規(guī)模擴(kuò)大時，企業(yè)可獲得的資金來源更加充足，也可以理解為有著更多的信貸資金支持，所以，總的看來，這對于房地產(chǎn)企業(yè)開展更為有利，企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提升，房地產(chǎn)價格回升;另一方面，擴(kuò)張的信貸政策對于按揭購房者是一個好消息，消費(fèi)者可獲得的個人貸款會充足，會刺激消費(fèi)需求，影響房價波動。

四、政策倡議

針對上文實證研究結(jié)果，本文提出下列政策倡議：

在金融部門，由于金融市場規(guī)模既小、其效率更有待提高，由于商業(yè)銀行尚未成為真正的貨幣經(jīng)營機(jī)構(gòu)，政策的市場化傳導(dǎo)渠道是不暢的。我國房地產(chǎn)價格水平與銀行房地產(chǎn)貸款有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。信貸資金的出現(xiàn)會放松購房者和開發(fā)商的資金約束，導(dǎo)致房價的上漲。介入的越多，房價上漲越快;貸款的資金本錢越高，房價越低。所以，假設(shè)要遏制過快上漲的房價，就金融層面應(yīng)從兩個方面著手：一是控制房地產(chǎn)有關(guān)貸款的數(shù)量，增加對于購房者和開發(fā)商的直接約束;二是提高獲取信貸資金的本錢，間接調(diào)節(jié)供求關(guān)系，到達(dá)穩(wěn)定房價的目標(biāo)。我國貨幣政策運(yùn)行機(jī)制及其有效性依賴于商業(yè)銀行、企業(yè)、民間信貸等諸多內(nèi)生因素的影響，在這種情況下，貨幣政策的頻繁調(diào)整，對于經(jīng)濟(jì)增長可能是低效率甚至無益的。