房價波動與金融支持關(guān)系的理論與實證研究

潘愛民 袁永發(fā) 李 姿

(湖南科技大學(xué)商學(xué)院，湖南湘潭 411201)

一、引言

房地產(chǎn)業(yè)屬于資金密集型行業(yè)，以銀行信貸為主的金融支持是其主要資金來源［1］。銀行信貸主要通過貨幣的流動性效應(yīng)和財富效應(yīng)來改變房地產(chǎn)市場供需狀態(tài)，進而帶動房地產(chǎn)價格變動，隨著房地產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟中地位的提升，這種傳導(dǎo)機制會逐漸加強。缺少金融支持的房地產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展勢必會受阻礙，運行效率也將下降，但是金融支持過度又會增加房地產(chǎn)金融風(fēng)險，甚至引發(fā)金融危機［2］。其中，最為典型的就是20世紀80年代末90年代初出現(xiàn)的日本泡沫經(jīng)濟、1997－1998年爆發(fā)的亞洲金融危機以及2008年全面爆發(fā)的世界經(jīng)濟危機。

1998年開始的住房體制改革，使我國住房需求得到極大釋放，各種社會資金開始涌入房地產(chǎn)市場，房地產(chǎn)業(yè)得以發(fā)展成為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)性以及支柱性產(chǎn)業(yè)。但最近幾年，房價快速攀升，在利益驅(qū)使下，房地產(chǎn)信貸更是迅速膨脹。截止到2012年底，全國主要金融機構(gòu)房地產(chǎn)貸款余額達到了12.11萬億元［3］。房地產(chǎn)信貸的持續(xù)性擴張，導(dǎo)致房地產(chǎn)市場風(fēng)險不斷累積，為此政府被迫采取了一些調(diào)控措施。當前，房地產(chǎn)企業(yè)面臨的信貸環(huán)境開始趨緊，通過銀行進行融資的難度正在加大，房價是否會發(fā)生較大波動以及房地產(chǎn)市場是否會步入蕭條期，存在諸多不確定性，一旦上述情況發(fā)生將極有可能引發(fā)金融動蕩，甚至對整個經(jīng)濟社會的發(fā)展造成嚴重破壞。在此背景下，對房價波動與金融支持的關(guān)系進行理論分析和實證研究，對系統(tǒng)性地防范房地產(chǎn)信貸風(fēng)險和建立房地產(chǎn)金融新秩序有著重要的意義。

二、文獻綜述

有關(guān)房價與金融支持的理論研究，最具代表性的文獻是Allen和Gale(2000)［4］合著的論文“Bubbles and Crises”。他們通過構(gòu)建房地產(chǎn)市場局部均衡模型，再對比完全用自有資金和完全用銀行貸款進行投資時的房價均衡解，得出銀行信貸具有推高房價的作用。之后，袁志剛和樊瀟彥 (2003)［5］沿用 Allen的研究模型，并在模型中納入開發(fā)商和消費者存在外生違約的情況，竟得到與Allen相同的結(jié)論。接著，周京奎 (2006)［6］又在袁志剛的模型基礎(chǔ)上進行擴展，得出存在金融支持過度的結(jié)論，他認為房價開始會隨著金融支持力度的增加而不斷上漲，當金融支持量超過某一臨界值，就有可能導(dǎo)致房地產(chǎn)泡沫破滅，并引發(fā)金融危機。王勝(2008)［7］進一步擴展了Allen的模型，同時考慮開發(fā)商和購房者開始擁有一些自有資金，只需要部分信貸的情形，從而將模型一般化。另一方面，武康平等 (2004)［8］從委托——代理的角度考慮存在二級代理的情況，并基于房地產(chǎn)市場與金融市場存在的共生性，構(gòu)建了一般均衡模型，研究認為房價波動與銀行信貸之間存在正反饋機制。

實證研究方面，Davis和 Zhu(2004)［9］利用17個國家的面板數(shù)據(jù)分析了房地產(chǎn)價格波動和銀行貸款變動之間的關(guān)系，得出房地產(chǎn)價格的攀升導(dǎo)致了銀行信貸的擴張，而不是相反。然而，廖湘岳和戴紅菊 (2007)［10］卻認為銀行信貸推動了房地產(chǎn)市場的繁榮，進而導(dǎo)致房價快速上漲。劉園和韓斌 (2012)［11］利用邊限協(xié)整檢驗驗證了這一觀點，認為無論長期或短期，銀行信貸增加都對房地產(chǎn)價格有顯著的正向影響。但李勇剛和李祥 (2012)［12］研究認為銀行信貸與房地產(chǎn)價格互為因果關(guān)系，不僅銀行信貸擴張對房價具有顯著的正向影響，而且房價上漲對銀行信貸也具有顯著的正向影響。更進一步，張朝洋 (2010)［13］利用 SVAR模型研究發(fā)現(xiàn)信貸擴張對房價的影響表現(xiàn)為長期的拉伸效應(yīng)，而房價上漲對銀行信貸的影響表現(xiàn)為短期的收縮效應(yīng)。

總體來看，研究房價波動與金融支持關(guān)系的文獻雖多，但由于研究范圍和數(shù)據(jù)來源不統(tǒng)一、研究方法欠規(guī)范，因此得出的結(jié)論也令人難以信服。筆者擬采用理論分析與實證研究相結(jié)合的方式，建立VAR模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等方法，同時納入反映住房供求能力的控制變量，全面考察房價波動與金融支持的關(guān)系，以期為房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展提供理論參考。

三、理論分析

借鑒李勇剛和李祥 (2012)［12］構(gòu)建的兩部門動態(tài)供求價格決定模型，對房價波動與金融支持的關(guān)系機理進行梳理。

1、消費者的購房決策

理性的消費者通過選擇不同商品組合以追求預(yù)算約束下的最大效用。假定:消費者只購買住房和一般商品;考慮兩個時期，消費者第一期用可支配收入和銀行信貸購買住房和一般商品，效用函數(shù)為柯布——道格拉斯函數(shù)，對數(shù)變換為其中hd1為住房消費面積，x1為一般商品消費量;消費者第一期購房消費時只需支付首付，第二期還本付息，利息率為i，一般商品的價格標準化為1;消費者第二期的效用v取決第二期的財富w，而第二期的財富為可支配收入加上住房的增值額再減去貸款本息的部分。則消費者最大效用下的商品選擇即為以下數(shù)學(xué)規(guī)劃問題的解:

其中，y1、y2分別為第一期、第二期的可支配收入，η為時間貼現(xiàn)項，θ表示住房增值幅度，L為信貸額。

根據(jù)效用最大化的一階條件，并化簡得消費者住房的最優(yōu)需求量:

2、開發(fā)商的投資決策

同為理性人的房地產(chǎn)開發(fā)商，假定:房地產(chǎn)開發(fā)分兩期投入，第一期投入土地和資金，第二期投入勞動;房地產(chǎn)開發(fā)函數(shù)為柯布——道格拉斯函數(shù)形式，即I2=AKξ1Nψ2Rζ1，其中I2為住房開發(fā)數(shù)量，A表示現(xiàn)有技術(shù)水平，K1表示金融支持，N2為投入勞動數(shù)量，R1為投入土地數(shù)量，ξ、ψ和ζ為彈性系數(shù);房地產(chǎn)開發(fā)成本為Chhs2+W2N2+F(h2)，其中Ch為單位建筑面積的土地價格，W2為單位工資，F(xiàn)(h2)表示除勞動和土地以外的其它成本投入。則開發(fā)商的投資決策選擇為以下數(shù)學(xué)規(guī)劃問題的解:

其中，B1為自有資金，hs1為第一期住房供給量，hs2為第二期住房供給量，δ為折舊率。

根據(jù)以上分析可知，一方面，房價與金融支持存在同方向變動關(guān)系，當金融支持力度增加時，房價將會上漲;另一方面，房價的波動同樣會導(dǎo)致金融支持發(fā)生變動，具體地說，房價的上漲也將引發(fā)金融支持進一步擴張。

四、實證分析

1、變量選取

房地產(chǎn)價格(HP):作為因變量，由商品房銷售額與對應(yīng)的銷售面積之比得到。

金融支持量(L):作為重點研究的自變量，依據(jù)國家統(tǒng)計局口徑，我國房地產(chǎn)開發(fā)資金來源包括國內(nèi)貸款、利用外資、自籌資金以及其它資金［14］。借鑒周京奎(2005)［15］的思想，同時考慮消費者購房首付比例為30%的實際，將房地產(chǎn)開發(fā)資金來源中的非自籌資金與當期商品房銷售額的0.7倍之和作為金融支持量。

商品房竣工面積(S):作為控制變量，用來反映住房供給能力。

人均可支配收入(Y):作為控制變量，用來反映住房需求能力。

沒有納入理論分析中的利率、土地價格等因素作為控制變量，主要因為利率變化的信息可由貸款額的高低直接反映出來，而土地出讓價格數(shù)據(jù)不容易獲取。

2、數(shù)據(jù)來源與處理

1998年底我國開始住房體制改革，房地產(chǎn)業(yè)才逐步市場化，因此選用1999年1季度至2013年2季度的數(shù)據(jù)進行實證分析，所有數(shù)據(jù)均來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。

為了剔除價格因素的影響，將房價、金融支持和人均可支配收入數(shù)據(jù)除以季度定基比消費價格指數(shù)，將其轉(zhuǎn)換為以1998年12月不變價格表示的實際值［16］;為消除季節(jié)因素的影響，對所有變量利用X－12方法進行季節(jié)調(diào)整;最后，為了使數(shù)據(jù)更接近正態(tài)化分布并且消除異方差性，對所有變量進行自然對數(shù)處理，分別用lnHP、lnL、lnS和 lnY表示。數(shù)據(jù)處理軟件為EViews6.0。

3、平穩(wěn)性檢驗

筆者采用的是以季度為單位的時間序列，因此首先對各變量序列進行單位根檢驗，以檢驗其是否平穩(wěn)，采用的是ADF檢驗方法，結(jié)果如表1所示。

表1 各時間序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

根據(jù)表1的檢驗結(jié)果，lnHP、lnL、lnS和lnY四個時間序列都是非平穩(wěn)的，而它們的一階差分序列D(lnHP)、D(lnL)、D(lnS)和D(lnY)卻能在1%的水平下拒絕存在單位根的零假設(shè)，說明lnHP、lnL、lnS和lnY都是I(1)序列，具備建立VAR模型以及進行協(xié)整檢驗的條件。

4、VAR模型構(gòu)建

根據(jù)LR和AIC指標值，確定VAR模型中的自回歸滯后階數(shù)為2，因此建立VAR(2)模型:

其 中， yt= (lnHPt， lnLt， lnSt， lnYt)'，Φ0、Φ1、Φ2分別為4×4維待估計系數(shù)矩陣，εt為擾動列向量。

通過對比AR特征多項式根的倒數(shù)與1的大小，得VAR(2)模型所有根模的倒數(shù)都比1小，判定VAR(2)模型是穩(wěn)定的，可以利用其做下一步分析。

5、JJ(Johnsen－Juselius)協(xié)整檢驗

基于VAR(2)模型，利用JJ檢驗方法中的特征根跡檢驗 (trace檢驗)和最大特征值檢驗對變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系進行檢驗［17］，并且協(xié)整方程包含截距項，序列協(xié)整檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 序列協(xié)整檢驗結(jié)果

JJ檢驗結(jié)果顯示能夠拒絕0個協(xié)整向量和至多1個協(xié)整向量的原假設(shè)，即4個變量之間存在協(xié)整關(guān)系，說明房價、金融支持、商品房竣工面積和人居可支配收入之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

6、Granger因果關(guān)系檢驗

基于VAR(2)模型和JJ協(xié)整檢驗結(jié)果，進一步檢驗房價與金融支持之間是否存在Granger因果關(guān)系，結(jié)果如表3所示。

表3 Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果

根據(jù)表3的檢驗結(jié)果，lnHP方程中，能在5%的顯著性水平下拒絕lnL不能Granger引起lnHP的原假設(shè)，lnL方程中，不能拒絕lnHP不能Granger引起lnL的原假設(shè)。從長期來看，金融支持是房價波動的格蘭杰原因，而房價波動不是金融支持擴張的格蘭杰原因。

7、脈沖響應(yīng)分析

利用Koop(1996)提出的不依賴于變量次序的廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)對房價波動與金融支持的動態(tài)關(guān)系進行分析。圖1和圖2分別顯示了金融支持 (lnL)對房價 (lnHP)波動的脈沖響應(yīng)函數(shù)和房價 (lnHP)波動對金融支持(lnL)的脈沖響應(yīng)函數(shù)。其中，橫軸表示沖擊作用的不同滯后期 (單位:季度)，縱軸為響應(yīng)效應(yīng);實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示正負兩倍標準差的偏離線［18］。

圖1 lnL對lnHP的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖2 lnHP對lnL的脈沖響應(yīng)函數(shù)

由圖1可知，初期階段，房價在金融支持的沖擊下會出現(xiàn)較快上漲，隨著時間推移，金融支持對房價的助推作用在快速減弱，到第4期，脈沖響應(yīng)效應(yīng)為0，即金融支持對房價上漲完全失去了推動作用。第4期以后，金融支持對房價表現(xiàn)為反向作用，并且脈沖響應(yīng)效應(yīng)穩(wěn)定在－0.003左右。

由圖2可知，房價在開始階段對金融支持有正向的沖擊，響應(yīng)效應(yīng)達到0.08，但其影響程度在逐漸減弱，到第10期已經(jīng)接近0，之后繼續(xù)向0靠近。

根據(jù)上述分析結(jié)果可知，在短期內(nèi)，房價波動與金融支持之間存在正向的相互影響，金融支持對房價上漲具有明顯的推動作用，而房價上漲同樣能引起金融支持擴張;但是長期來看，金融支持增加將導(dǎo)致房價持續(xù)下跌，而房價波動幾乎不會對金融支持擴張產(chǎn)生沖擊作用。

8、方差分解分析

利用方差分解技術(shù)分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊(金融支持、商品房銷售面積和人均可支配收入)對房價變化的貢獻程度［19］，對比判斷金融支持對房地產(chǎn)價格波動的重要性。表4給出了到第15期的方差分解結(jié)果。

表4 lnHP方差分解結(jié)果

時期 標準誤lnHP lnL lnS lnY 6 0.0485 83.3999 6.1317 0.2286 10.2397 7 0.0496 79.8486 6.8713 0.3426 12.9376 8 0.0506 76.8462 7.4145 0.4496 15.2898 9 0.0515 74.0556 7.8730 0.6119 17.4595 10 0.0524 71.5886 8.2197 0.7835 19.4082 11 0.0532 69.3232 8.4948 0.9857 21.1963 12 0.0541 67.2655 8.7043 1.1988 22.8314 13 0.0548 65.3659 8.8659 1.4278 24.3404 14 0.0556 63.6124 8.9876 1.6642 25.7359 15 0.0563 61.9808 9.0786 1.9078 27.0329

根據(jù)lnHP方差分解結(jié)果的縱向比較可以看出，隨著時間推移，房價波動自身的貢獻率在不斷下降，而金融支持、商品房銷售面積和人均可支配收入對房價波動的貢獻率在不斷上升。其中，商品房銷售面積和人均可支配收入對房價波動貢獻率上升幅度較大，金融支持對房價波動貢獻率上升幅度相對較小并且逐漸趨于平穩(wěn)。

根據(jù)橫向比較可以看出，在第4期及以前，金融支持對房價波動貢獻率大于商品房銷售面積和人均可支配收入，從第4期以后，人均可支配收入對房價波動貢獻率快速增加，雖然商品房銷售面積對房價波動貢獻率也在增加，但一直落后于人均可支配收入和金融支持。因此可以認為，相比之下金融支持對房價波動的影響主要體現(xiàn)在短期，而對房地產(chǎn)價格波動產(chǎn)生長期影響的還是經(jīng)濟基本面。

五、結(jié)論

通過對房價波動與金融支持關(guān)系的理論分析和實證研究，得到以下結(jié)論:

第一，房價波動與金融支持之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，并且金融支持是房價波動的長期Granger原因，這一點跟很多學(xué)者的研究結(jié)論相一致。

第二，在短期內(nèi)，房價上漲與金融支持擴張存在相互的正向影響，其中金融支持對房價上漲具有明顯的推力作用，而房價上漲又能引起金融支持擴張，這就能夠解釋為什么房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要適度的金融支持的觀點。

第三，長期來看，金融支持增加將會促使房價持續(xù)性下跌，此時房價波動幾乎不會對金融支持擴張產(chǎn)生沖擊作用。說明房地產(chǎn)金融支持存在門檻效應(yīng)，跨過了門檻，即出現(xiàn)金融支持過度的情況，就極容易導(dǎo)致房地產(chǎn)泡沫的產(chǎn)生，進而阻礙房地產(chǎn)市場的發(fā)展，更嚴重的后果是，一旦出現(xiàn)市場恐慌，致使房價大幅下滑并刺穿房地產(chǎn)泡沫，將會給金融市場乃至整個國民經(jīng)濟帶來巨大破壞。因此，金融支持擴張并不是房地產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的長久之策，政府部門應(yīng)當適時調(diào)整策略導(dǎo)向，開拓多元化的房地產(chǎn)市場融資渠道，如此才能有效地防范房地產(chǎn)市場信貸風(fēng)險，保障經(jīng)濟社會平穩(wěn)健康發(fā)展。

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