房地產(chǎn)投資信貸擴(kuò)張與我國經(jīng)濟(jì)增長

■付志鴻 胡援成

一、引言與文獻(xiàn)綜述

自1998年進(jìn)行住房改革以來，我國房地產(chǎn)市場逐漸繁榮，成為拉動國民經(jīng)濟(jì)的支柱行業(yè)，還帶動了鋼鐵、水泥等行業(yè)的發(fā)展。目前商品房已經(jīng)不僅是一般普通耐用商品，更成為居民財(cái)富保值增值的投資品，所以近十年房價基本是處于上漲通道。而銀行所有貸款中風(fēng)險最小和占比最大的抵押貸款也是以商品房等不動產(chǎn)為抵押標(biāo)的。近年，針對房價上漲過快的問題，國家對房地產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了更為嚴(yán)厲的宏觀調(diào)控，隨著政策效果的逐漸顯現(xiàn)，我國房地產(chǎn)市場出現(xiàn)了回穩(wěn)的態(tài)勢，房價漲幅趨緩。但房地產(chǎn)市場的萎靡，也會引發(fā)對未來我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的擔(dān)憂。一方面，房價下降過快，會引發(fā)房地產(chǎn)投資急速下降，相關(guān)行業(yè)的發(fā)展會受到很大的影響，從而影響國民經(jīng)濟(jì)的增長;另一方面，可能會導(dǎo)致銀行資產(chǎn)質(zhì)量惡化，風(fēng)險增加，由于目前被譽(yù)為商業(yè)銀行所有貸款中風(fēng)險最小的抵押貸款都是以不動產(chǎn)為主，而商業(yè)銀行發(fā)放信貸和提取風(fēng)險撥備的依據(jù)是基于不動產(chǎn)價格的現(xiàn)值來評估的。因此，目前房地產(chǎn)行業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的重要性及對銀行業(yè)的穩(wěn)定作用顯而易見。那么，房地產(chǎn)投資增長對我國國民經(jīng)濟(jì)增長到底起多大的作用?銀行信貸擴(kuò)張對房地產(chǎn)投資是否具備相互的影響機(jī)制?

部分文獻(xiàn)關(guān)注了房地產(chǎn)開發(fā)投資和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。武康平[1]通過對這兩個變量進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，得出兩者存在雙向的因果關(guān)系。寧琰、許鵬[2]通過對這兩個變量進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，得出房地產(chǎn)開發(fā)投資對GDP是顯著的單向因果關(guān)系。劉傳哲、何凌云[3]通過實(shí)證分析認(rèn)為房地產(chǎn)價格對房地產(chǎn)開發(fā)投資影響顯著，能有效作用于產(chǎn)出和物價，并能迅速作用于消費(fèi)，房價上漲對房地產(chǎn)開發(fā)投資和經(jīng)濟(jì)增長都具有正向影響。

目前文獻(xiàn)對信貸與房地產(chǎn)市場的研究主要集中在信貸擴(kuò)張對房地產(chǎn)價格的影響，而信貸擴(kuò)張另一個可能的結(jié)果就是大量的資金涌入了房地產(chǎn)開發(fā)投資上，黃靜[4]通過Granger因果方法檢驗(yàn)，認(rèn)為房地產(chǎn)投資增長是信貸擴(kuò)張的Granger原因，而信貸擴(kuò)張則不是房地產(chǎn)投資增長的Granger原因。段忠東[5]應(yīng)用多變量協(xié)整分析，利用2000年1月至2006年8月的數(shù)據(jù)，對我國房地產(chǎn)開發(fā)投資影響銀行信貸的效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證分析，房地產(chǎn)開發(fā)投資與銀行信貸間在長期內(nèi)互為因果關(guān)系。況偉大[6]運(yùn)用系統(tǒng) GMM(SYS－GMM)估計(jì)方法對中國35個大中城市1996—2007年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了考察，認(rèn)為房地產(chǎn)投資增長對信貸擴(kuò)張有影響，但經(jīng)濟(jì)增長對信貸擴(kuò)張的影響更大。

另一部分文獻(xiàn)關(guān)注信貸擴(kuò)張和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。金成曉、馬麗娟[7]運(yùn)用馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型(MS—VAR)對1992—2008年間的信貸增長率與經(jīng)濟(jì)增長率的關(guān)系進(jìn)行了總量分析，認(rèn)為信貸增長率與經(jīng)濟(jì)增長率的相關(guān)性隨著經(jīng)濟(jì)周期階段的不同有顯著的變化。劉守鵬、劉恩好[8]運(yùn)用向量誤差修正模型，對我國1978—2009年的經(jīng)濟(jì)增長與銀行信貸之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，認(rèn)為長期內(nèi)銀行貸款的增長對經(jīng)濟(jì)增長有正面作用。

從目前文獻(xiàn)來看，對這三者相互影響的研究還較少，而房價的劇烈波動不僅會直接影響到經(jīng)濟(jì)發(fā)展，更會通過影響銀行穩(wěn)定進(jìn)而造成更大的經(jīng)濟(jì)波動。同時這些研究采用的數(shù)據(jù)主要是房地產(chǎn)價格和貸款總量。本文采取的數(shù)據(jù)為房地產(chǎn)投資總量和中長期貸款量，一方面在房地產(chǎn)數(shù)據(jù)的采用上由價格指數(shù)轉(zhuǎn)到總量上，另一方面由于房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展周期較長，選用中長期貸款更符合房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展特征。因此，本文依據(jù)這三者的數(shù)據(jù)，建立向量自回歸(VAR)模型，利用脈沖響應(yīng)分析和方差分解，揭示三者之間的關(guān)系。

二、數(shù)據(jù)說明和單位根檢驗(yàn)

(一)數(shù)據(jù)的選取及處理

由于在房地產(chǎn)信貸中，不論是開發(fā)商所借的貸款，還是居民的購房貸款，涉及貸款的期限都比較長，所以本文選用中長期貸款(L)作為信貸擴(kuò)張的指標(biāo)更合適。房地產(chǎn)投資(HI)指標(biāo)采用房地產(chǎn)開發(fā)投資的當(dāng)期值表示，以國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)來代表經(jīng)濟(jì)增長。采用三個指標(biāo)的季度數(shù)據(jù)，時間跨度為1998年第1季度至2011年第4季度，數(shù)據(jù)來源分別來自wind數(shù)據(jù)庫和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

為消除異方差的影響，對國內(nèi)生產(chǎn)總值、中長期貸款和房地產(chǎn)開發(fā)投資進(jìn)行自然對數(shù)和差分處理，同時運(yùn)用Eviews6．0時間序列軟件采取X12方法對序列進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，以消除季節(jié)波動，分別表示為DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI。

(二)單位根檢驗(yàn)

為了使變量的數(shù)據(jù)屬性符合模型的要求，同時也保證結(jié)果的可靠性，我們需要對DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI這三個序列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。在5%的顯著性水平下，這三個序列均為非平穩(wěn)序列，而經(jīng)過一階差分后平穩(wěn)，因此所取變量均為一階單整時間序列。

表1 房地產(chǎn)投資、中長期信貸與國內(nèi)生產(chǎn)總值單位根檢驗(yàn)

從表1我們可以看出，這三個指標(biāo)的自然對數(shù)LNGDP、LNL、LNHI都是I(1)序列，在一階差分后平穩(wěn)。

(三)模型參數(shù)估計(jì)

考慮到影響經(jīng)濟(jì)增長的因素較多也較復(fù)雜，其次是信貸擴(kuò)張和房地產(chǎn)投資，因此，在變量的順序選取上把經(jīng)濟(jì)增長放在第一位，信貸擴(kuò)張和房地產(chǎn)投資分別排在后面。根據(jù)AIC信息準(zhǔn)則 (Akaike)和SC信息準(zhǔn)則(Schwartz Criereion)，選取的滯后階數(shù)應(yīng)使AIC和SC值越小越好，經(jīng)過試驗(yàn)選取滯后階數(shù)為1。利用計(jì)量分析軟件Eviews6．0建立DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI三變量的VAR模型，并求出其參數(shù)估計(jì)值(見表2)。

表2 模型參數(shù)估計(jì)值

三、模型分析:脈沖響應(yīng)和方差分解

(一)DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI的脈沖響應(yīng)

脈沖響應(yīng)用于衡量來自某個內(nèi)生變量的隨機(jī)干擾項(xiàng)的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對模型中所有內(nèi)生變量的當(dāng)前值與未來值所帶來的影響。而在VAR模型中，一次對第i個變量的沖擊不僅直接影響其自身，還會通過模型的動態(tài)滯后結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)給其他內(nèi)生變量。模型所有單位根位于單位圓內(nèi) (圖1)，模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。在本文設(shè)計(jì)的模型中，分別考慮DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI每個變量作為因變量時，來自其他變量包括因變量自身滯后值的一個標(biāo)準(zhǔn)差的隨機(jī)擾動項(xiàng)所產(chǎn)生的影響及其影響的路徑變化。

圖1 滯后階數(shù)為1的AR特征多項(xiàng)式逆根

圖2 DLN_L對各變量單位沖擊的響應(yīng)曲線

由圖2可知，DLN_L受自身的沖擊影響最大，當(dāng)在本期給DLN_L一個單位的沖擊后，DLN_L隨即增加0．0364，在第二期降為－0．0349;之后DLN_L回升并呈現(xiàn)向正向穩(wěn)定效應(yīng)收斂的跡象。DLN_L對來自DLN_GDP一個標(biāo)準(zhǔn)差的單位沖擊下在第一期就有負(fù)向反應(yīng)，在第二期達(dá)到最大，之后向正向穩(wěn)定效應(yīng)收斂。DLN_L對來自DLN_HI一個標(biāo)準(zhǔn)差單位沖擊下在第一期就有正向反應(yīng)，在第二期達(dá)到最大，但在第三期開始下降，之后向正向穩(wěn)定效應(yīng)收斂。

圖3 DLN_HI對各變量單位沖擊的響應(yīng)曲線

圖4 DLN_GDP對各變量單位沖擊的響應(yīng)曲線

由圖3可知，DLN_HI受自身的沖擊最大，當(dāng)在本期給DLN_HI一個單位的沖擊后，DLN_HI隨即增加0．0494，之后迅速下降，在第二期轉(zhuǎn)為負(fù)，隨后圍繞縱軸上下波動，最終向正向穩(wěn)定效應(yīng)收斂。DLN_HI對來自DLN_L一個單位的沖擊后第一期有正的響應(yīng)，第二期轉(zhuǎn)為負(fù)，隨后在圍繞縱軸上下波動，最終向正向穩(wěn)定效應(yīng)收斂。DLN_HI對來自DLN_GDP一個單位的沖擊后在。

第一期沒有響應(yīng)，在第二期轉(zhuǎn)為負(fù)，隨后慢慢上升，最終向正向穩(wěn)定效應(yīng)收斂。

由圖4可知，DLN_GDP受自身的沖擊最大，當(dāng)在本期給DLN_GDP一個單位的沖擊后，DLN_GDP隨即增加0．172，之后開始下降，向正向穩(wěn)定效應(yīng)收斂。DLN_GDP對來自DLN_HI一個單位的沖擊后第一期有正的響應(yīng)，之后開始下降，向正向穩(wěn)定效應(yīng)收斂。DLN_GDP對來自DLN_L一個單位的沖擊后在第一期有正向響應(yīng)，隨后開始下降，第二期轉(zhuǎn)為負(fù)后再上升并向正向穩(wěn)定效應(yīng)收斂。

(二)DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI的方差分解

脈沖響應(yīng)分析考慮了各種沖擊對DLN_GDP、DLN_L、DLN_HI的脈沖響應(yīng)的影響，而方差分解將系統(tǒng)的預(yù)測均方誤差分解為系統(tǒng)中各變量沖擊所作的貢獻(xiàn)，可考察系統(tǒng)中任意一個內(nèi)生變量的預(yù)測均方誤差的分解。

由表3(1—4列)可知，DLN_GDP的波動主要受自身沖擊的影響，第一期為81．92%，之后緩慢下降穩(wěn)定在79．13%。DLN_HI對 DLN_GDP的影響在第一期為13．28%，之后開始緩慢上升穩(wěn)定在14．53%。DLN_L對DLN_GDP的影響在第一期為4．80%，之后開始緩慢上升，穩(wěn)定在6．34%。這表明國民經(jīng)濟(jì)增長主要受其自身的影響，房地產(chǎn)投資增長對國民經(jīng)濟(jì)增長影響較大，而中長期貸款投入對國民經(jīng)濟(jì)增長也有一定影響但小于前者。

由表3(5—7列)可知，DLN_HI的波動主要受自身沖擊的影響，第一期為76．99%，之后緩慢下降穩(wěn)定在73．07%。DLN_L對DLN_HI的影響在第一期為23．01%，之后緩慢下降穩(wěn)定在22．43%。DLN_GDP對DLN_HI的影響在第一期為0，之后上升從第5期穩(wěn)定在4．50%。這表明房地產(chǎn)投資的增長主要受其自身的影響，而中長期貸款投入對房地產(chǎn)投資增長影響較大，國民經(jīng)濟(jì)增長對房地產(chǎn)投資增長有一定影響但小于前者。

由表3(8—10列)可知，DLN_L的波動主要受自身沖擊的影響，第1期為100%，之后開始下降，到第5期穩(wěn)定在92．57%。DLN_HI對DLN_L影響在第一期為0，之后緩慢上升，穩(wěn)定到第5期2．66%。DLN_GDP對DLN_L影響在第一期為0，之后緩慢上升，穩(wěn)定到第5期4．77%。這表明中長期貸款投入主要受其自身的影響，而房地產(chǎn)投資增長和國民經(jīng)濟(jì)增長對中長期貸款投入有一定影響，但前者小于后者。

表3 變量 DLN-GDP、DLN-L、DLN-HI 的方差分解結(jié)果

四、結(jié)論分析及政策建議

本文通過VAR模型分析了我國房地產(chǎn)投資、國民經(jīng)濟(jì)增長和中長期貸款相互沖擊的效果，得出兩個明顯的結(jié)論。一是信貸擴(kuò)張對房地產(chǎn)行業(yè)的快速發(fā)展影響較為明顯，二是房地產(chǎn)行業(yè)對我國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率較大。說明信貸擴(kuò)張對我國房地產(chǎn)行業(yè)起了積極的作用，同時房地產(chǎn)行業(yè)的迅速發(fā)展也拉動了經(jīng)濟(jì)的高速增長?；谝陨辖Y(jié)論，本文提出以下政策建議:

第一，正確引導(dǎo)和規(guī)范信貸資金進(jìn)出房地產(chǎn)市場，保證房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。由于信貸擴(kuò)張?jiān)谝欢ǔ潭壬显斐闪朔康禺a(chǎn)價格上升，有些地方的房地產(chǎn)市場出現(xiàn)了嚴(yán)重的泡沫現(xiàn)象。雖然房地產(chǎn)市場的高速發(fā)展能給銀行帶來豐厚的利潤，但是持續(xù)的資金進(jìn)入將造成了該行業(yè)的虛擬繁榮。因此，應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格控制信貸資金進(jìn)入房地產(chǎn)市場，特別是要嚴(yán)格管制新開發(fā)的項(xiàng)目。

第二，加強(qiáng)房地產(chǎn)行業(yè)的供給，保障房地產(chǎn)市場的供需平衡。政府可以嘗試將宏觀政策和市場機(jī)制有機(jī)結(jié)合，加快保障性住房建設(shè)和推出，將潛在的住房需求完全可能轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的需求。同時，可以運(yùn)用各種調(diào)控政策，比如推出房產(chǎn)稅、提高首付比例、加強(qiáng)土地出讓管理和適當(dāng)限制購買第三套房等政策，正確引導(dǎo)資金進(jìn)入和退出房地產(chǎn)市場。

第三，降低房地產(chǎn)行業(yè)的高利潤，避免房地產(chǎn)行業(yè)出現(xiàn)流動性過剩的問題。由于房地產(chǎn)行業(yè)的高杠桿性，其利潤率普遍高于社會平均水平，而這將使得原本應(yīng)該進(jìn)入到實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域比如制造業(yè)、農(nóng)業(yè)等行業(yè)的資金都流入該市場，進(jìn)一步推高房價。因此，應(yīng)該降低房地產(chǎn)開發(fā)的高杠桿性，降低該行業(yè)的利潤率，使其略高于或者與社會平均利潤率一致。這樣，既能避免房地產(chǎn)及相關(guān)行業(yè)出現(xiàn)流動性過剩的問題，又能滿足其他行業(yè)的投資需求，促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定發(fā)展。

[1]皮舜，武康平．房地產(chǎn)市場發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長間的因果關(guān)系——對我國的實(shí)證分析[J]．管理評論，2004，(2)．

[2]寧琰，許鵬．房地產(chǎn)投資、固定資產(chǎn)投資和GDP關(guān)系研究[J]．武漢理工大學(xué)學(xué)報，2008，(12)．

[3]劉傳哲，何凌云．我國貨幣政策房地產(chǎn)渠道傳導(dǎo)效率檢驗(yàn)[J]．南方金融，2006，(7)．

[4]黃靜．房價上漲與信貸擴(kuò)張:基于金融加速器視角的實(shí)證分析[J]．中國軟科學(xué)，2010，(8)．

[5]段忠東．房地產(chǎn)價格與通貨膨脹、產(chǎn)出的關(guān)系——理論分析與基于中國數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2007，(12)．

[6]況偉大．房地產(chǎn)投資、房地產(chǎn)信貸與中國經(jīng)濟(jì)增長[J]．經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2011，(1)．

[7]金成曉，馬麗娟．信貸政策效應(yīng)的非對稱性、信貸擴(kuò)張與經(jīng)濟(jì)增長[J]．統(tǒng)計(jì)研究，2010，(9)．

[8]劉守鵬，劉恩妤．財(cái)政支出、銀行信貸與經(jīng)濟(jì)增長——基于向量誤差修正模型的分析[J]．經(jīng)營管理者，2010，(20)．