银行信贷与房地产价格波动的关系.docx

The relationship between bank credit and real estate price fluctuation—a case of wuhan cityAbstract： This paper documents the relationship between bank credit and real estate price fluctuation while China's real industry experienced a strong increase in the last decade. Based on the 2005-2012 time series data from Wuhan city, it is found that there was sound causality between real estate price and loan amount. The VAR results show that bank credit has short impact on real estate price, but in the long-run, the impact was limited; the fluctuation of real estate price was mostly explained by itself. To inhibit real estate price fluctuation, the bank credit policy is not enough. On the other hand, both in the contemporaneous period and long-term, real estate price has significant impact on bank credit, which means monetary policymaker need to take more attention on the real estate market to ensure financial stability.Keywords: bank credit, real estate prices, bank loans amount摘要：在我国房地产市场高速发展的同时，房地产价格波动与银行信贷的关联也日趋紧 密。

本文先从理论上探讨了银行信贷与房地产价格波动之间的相互作用机制在此基础上 根据2005年至2012年武汉市的相关数据，运用VAR模型、脉冲响应分析对其进行实证检验 研究结果表明，房地产价格和银行信贷之间在长期内存在协整关系，房地产价格波动对银 行信贷有着较大的推动作用，而银行信贷的变化对房地产价格短期波动行成明显冲击，长期 的影响却十分有限因此研究认为，货币政的出台应当重视房地产价格、银行信贷以及二者 的相互影响，密切关注当前房价波动的金融风险可能性以及重新审视相关房地产信贷政策 关键词：银行信贷房地产价格银行贷款规模1引言房地产行业是一个资金聚集的行业，它的发展需要银行业的资金支持，而随 着房地产业的迅速崛起，银行信贷业与房地产业之间的关系也越来越密切［1］近 几年，银行信贷对房地产业的支持力度不断加大，银行为房地产企业和个人购房 提供资金支持，例如房地产开发贷款、个人抵押贷款等，从而影响房地产的供给 与需求，进而影响房地产价格房地产价格高低又反过来影响银行信贷规模，同 时房价的剧烈波动也会造成对金融市场的冲击［2-3］2014年，资金市场呈现出一 个新现象“房贷荒”，并且有愈加蔓延的趋势。

目前，各地限贷、差别化信贷政策 已经推行两年多，信贷政策正面临调整时间窗口国外关于银行贷款和房地产价 格的关系的研究主要基于国际视角，通过构建各种模型，如贷款市场模型、牛津 经济预测模型［4-6 ］等，从定性的角度分析银行贷款规模和房地产价格之间的相互 作用机制，定量研究较为少见我国房地产市场相对于国外来说，虽然起步较晚， 但伴随着我国经济的发展呈现良好的发展态势，国内学术界关于房地产价格影响 银行信贷的理论和实证分析比较有限研究对象主要集中在国家层面上，区域研 究比较缺乏；银行信贷和房地产价格之间存在高度的正相关性已经得的到证实， 但是两者之间的相互冲击以及冲击的强度和持续的时间未能确定［7-9］文章在已 有的研究基础上，通过定性与定量分析，结合相关性与VAR模型对银行信贷与 房地产价格波动之间的关系进行研究，并就长期和短期两个时间界限来观察两者 之间的相互冲击，这一研究对银行信贷与房地产市场之间的协调运作有重要的参 考价值2银行信贷与房地产价格的定性分析2.1银行信贷对房地产价格的影响分析房地产具有显著的投资品属性，因此房地产价格也具有资产定价的一般特征， 按照标准资产定价理论，房地产价格由未来所有时期的资产收益（租金）的贴现 值决定［10］。

现分别从房地产开发商和个人购房者来讲述影响机制： 2.1.1房地产企业贷款对房地产价格的影响机制房地产企业贷款是房地产开发建设依赖的最主要资金来源首先，1998年 房改以来，我国城市化进程的高速推进、居民长期以来被压制的对更高质量住房 的改善性需求的释放、传统文化背景下居民对自有住房的强烈偏好以及土地供应 量增速有限等多方面因素都使房地产市场总体处于供不应求状态，卖方必然在价 格决定方面具有更大的谈判力其次，房地产市场较强的信息不对称特征使得购 房者处于劣势再次，房地产市场特性造成了在一定区域内只有较少的企业在进 行相关开发和建设，具有较强的垄断特征这种市场特征既强化了卖方优势地位， 也提高了房地产开发企业之间进行合谋的概率，严重削弱了购房者的议价能力 在买卖双方天然不平等的市场格局下，消费者获取议价能力的最重要途径是通过 推迟交易、持币待购策略给房地产开发企业造成财务压力，促使其以降低价格来 扩大销售和回收现金［11-12］房地产企业贷款将增强房地产企业的成本垫付能力， 缓解其财务压力，进一步强化其市场地位；过多的银行信贷甚至会促使房地产企 业通过囤积土地、拖延开竣工时间、捂盘惜售等手段恶意加剧市场供求矛盾。

可 见，房地产企业贷款具有推动房地产价格上涨的效果2.1.2个人购房贷款对房地产价格的影响机制我国房地产长期以来表现出较强的保值增值能力，在银行信贷门槛降低、投 放额度扩大的情况下，更多的投资和投机性需求将会借助银行信贷资金在房地产 市场释放房地产业的两个特点决定了房地产供给在短期内缺乏弹性：一是房屋 建设一般需要较长时间，因此房屋存量的调整不可能在短时间内完成；二是房屋 建设受到土地供应的限制，我国城市建筑用地的紧张局面决定了土地是制约房地 产供给的重要因素在房地产供给短期内缺乏弹性的情况下，房地产价格在短期 内就主要由需求决定，因此个人购房贷款增加所引起的房地产有效需求增加将在 短期内显著提高房地产价格［13-14］2.2 房地产价格对银行信贷的影响分析房地产包括房产和地产，它是一种生活必需品和有形资本，同时也是一种资产，因此房地产价格的变动会引起消费者资产管理的变动以及消费心理的变化 对此，从以下两个方面来说明：2.2.1财富效应房地产财富效应［15］，是指由于房产价格上涨（或下跌），导致房产所有者财 富的增长（或减少），其资产组合价值增加（或减少），进而产生增加（或减少） 消费，扩大（或缩小）短期边际消费倾向，促进（或抑制）经济增长的效应。

事 实上，房产财富上升，在预期收入增加和预期价格上涨的推动下，也促进了房产 本身消费和投资的进一步增长近年来越来越多的人投资于房地产，购房投资已 呈全球化趋势在很多发达国家，股市崩盘或持续不景气使众多投资者损失惨重， 普通居民对经常亏损的养老基金也失去信心，这促使大量投资涌向了房地产我 国的这一趋势也越来越明显房市的火爆与股市的低迷形成鲜明的对比，许多资 金由证券市场流向了房产市场其中有很多购房者的目的是出于投资，由房地产 财富效应的预算约束可以看出，投资需求的膨胀一方面扩大了房地产财富效应， 另一方面也容易滋生房地产泡沫因此，我们不但要看到房地产财富效应的积极 影响，更要考虑房地产财富过度扩张所带来的负面效应，警惕房地产泡沫的膨胀 和破裂因为房地产泡沫破裂带来的危害要远远大于股市泡沫破裂2.2.2羊群效应目前，很多城市房价实现了 10年上涨10倍，远远超过多数人的收入增长， 造成高房价的原因，有土地政策因素，货币因素，但是羊群效应也是我们不能忽 略中国房地产市场是有存在羊群效应［16］，很多人都看到别人购房，自己也跟 着购房有一些业主看到房价降下来，就要到开发商那么闹事，要求退房或者补 偿差价。

这就说明，这些人心里觉得房价一定是上涨，从来都没有考虑到房价下 跌总的来看，我们可以从两方面来探讨银行信贷和房地产价格的关系：一方面， 房地产价格波动可能会影响银行的信贷规模另一方面，银行发放信贷的政策和 条件会影响房地产需求和投资，从而引起房地产价格的波动3银行信贷与房地产价格的定量分析3.1数据来源与处理数据源于武汉市统计局历年发布的《武汉市统计年鉴》，选取武汉市2005年 -2012年房屋均价、房地产企业贷款总量及个人住房贷款总量年度数据，以房屋 均价（单位：元）作为因变量Y，以银行信贷总量（单位：万元）作为自变量X，建 立两者之间的关系模型其中商品房平均销售价格等于商品房销售总额除以商品 房销售面积，房地产信贷总额取自房地产开发资金来源中的国内贷款与个人贷款， 其中RP代表商品房平均价格、XD代表房地产信贷总额，各变量均经过必要的 数据处理，包括合理的数据变换、剔除物价等因素造成的数据不可比等，处理之 后分别用LNRP、LNXD表示所有原始数据均来自于《武汉市统计年鉴》和《中 国建设银行统计年报》各期3.2相关性分析3.2.1平稳性检验为了避免数据模型估计中出现“伪回归问题”，确保估计结果的有效性，必须 用稳定的时间序列来建立模型。

而检验数据平稳性的解决办法就是单位根检验， 利用分析软件eviews进行ADF检验，时间序列变量LNRP、LNXD均高于5% 的临界水平，证明这些变量在5%的显著性水平下均接受原假设，时间序列非稳 定，但是其一阶差分在5%的水平上显著，拒绝原假设，因此可以得出结论是， LNRP、LNXD都是一阶单整序列，可能存在协整关系单位根检验结果见表1表1单位根检验变量ADF统计量5 %临界值P值结论LNRP3.53-2.000.99不稳定LNRP(-1)-3.60-2.040.01稳定LNXD-3.08-4.450.19不稳定LNXD(-1)-2.92-2.020.01稳定3.2.2协整检验根据ENGLE-GRANGER两步法，协整检验结果显示在5%显著水平下拒绝 “非均衡误差非平稳”的原假设，说明残差序列是平稳的，可以认为变量LNP、 LNXD两者之间具有长期均衡的关系，所做模型存在协整关系3.OLS估计通过平稳性检验和EG检验，发现二者均为一阶单整序列，且存在协整关系， 接下来通过回归分析建立两者之间的关系模型以房屋均价(单位：元)作为因变 量Y，以房地产信贷总量(单位：万元)作为自变量X，建立两者之间的线性关系 模型：估计结果： Y =0.39X + 2.42 R2=0.86(6.178577)(2.538194)结果显示，判定系数R2达0.86,模型的拟合度很高。

考察回归模型的系数符号， 银行信贷与房地产价格两者间呈现正相关的关系，这与前文定性研究的结论相符 我们可以初步认定：武汉市房地产信贷总量和房屋均价之间存在一种长期稳定的 关系，统计数据表明房屋价格的上升同。