貸款影響我國房價數量效應的實證研究

李松華

（1.華北水利水電大學 管理與經濟學院，河南 鄭州 450046；2.中國科學院 數學與系統科學研究院，北京 100190）

貸款影響我國房價數量效應的實證研究

李松華1，2

（1.華北水利水電大學 管理與經濟學院，河南 鄭州 450046；2.中國科學院 數學與系統科學研究院，北京 100190）

研究發現，長期內貸款是推動我國房價上漲的一個因素，但脈沖響應和方差分解表明貸款對房價的推動作用有限；向量誤差糾正估計表明短期中存在著調整房價向其長期均衡水平回歸的動態機制，房價存在著慣性。

房價；貸款；向量誤差糾正估計；脈沖響應

一、引言

房地產市場的特性（即供需雙方均需金融機構信貸的支持）決定了中央銀行貨幣政策變動對商業銀行等金融機構信貸的調控必然對房價產生影響。

國內外已有較多文獻關注了貨幣政策對房價的影響。（1）關于貨幣供給對房價影響的研究，觀點較為一致，即認為貨幣供給對房價具有顯著影響，如Gouteron&Szpino（2005）[1]、李宗怡（2007）[2]、Jin& Zeng（2004）等。同時，一些研究認為，貨幣供給是推動房價上漲的一個重要因素，如吳豐剛和杜兆瑜（2010）、徐忠等（2012）、張中華等（2013）[3]和譚政勛（2013）等。而沈悅等（2011）等認為貨幣供給對房價的影響不明顯。（2）關于利率對房價影響的研究。一些研究認為利率對房價有著顯著的負向影響，如Deokho&Ma（2006）、余華義和陳東（2009）等。相反，另有一些研究認為利率與房價正相關，推動了房價的上漲，如Kenny（1999）、況偉大（2010）、梁斌和李慶云（2011）。（3）關于貸款對房價影響的研究，大部分研究認為貸款擴張導致了房價的上漲。如Benito（2006）、Iacoviello&Minetti（2008）、王曉芳等（2011），以及王曉明（2010）等。

綜觀上述研究可以發現，這些研究多從實證角度，采用協整、格蘭杰因果檢驗以及SVAR/VAR等簡約化計量模型分析貨幣政策對房價影響的效應，較少采用理論分析和實證研究相結合的方法。有鑒于此，本文首先將建立一個數理模型，分析貸款通過利率而作用于房價的機理，然后采用協整、向量誤差糾正和脈沖響應等簡約化計量模型從實證上分析我國貸款影響房價的數量效應。

二、貨幣政策影響房價的數理分析

（一）基于需求角度的貨幣政策對房價的影響分析

家庭是房地產的需求者，其一生效用的最大化取決于消費、房地產持有、勞動供給和貨幣需求等決策。效用函數如下：

家庭的跨期預算約束為：

在（2）式的約束下，最大化（1）式，通過建立拉格朗日函數得到Ct、Lt、Ht、Mt/Pt的一階條件，并經轉化可得關于貨幣供給、利率和房價的方程：

由（3）式可知，從需求角度來看，房價與房地產需求、利率以及貨幣供給三者均負相關，即當貨幣供給增加時，房價呈現下降趨勢；但由于利率與貨幣供給負相關，則增加貨幣供給對房價又有正向推動作用，因此貨幣供給增加對房價的影響方向不明確。

（二）基于供給角度的貨幣政策對房價的影響分析①本部分略去了一般消費品生產商的行為。

完全競爭的最終房地產生產商使用中間產品Yh,t(j)生產最終房地產品Yh,t，壟斷競爭的中間房地產生產商采取技術Yh,t(j)=Zh,tKh,t(j)ωhNh,t(j)1-ωh生產中間產品Yh,t(j)。假定每一期，中間房地產廠商j制定最優價格的概率為1-ξh，沒有接收到調整信號的中間房地產廠商將其價格按照上一期的水平進行調整。則t期制定了最優價格后直到t+k期都沒有再次調整價格，由最大化(t,t+k)期之間的利潤現值之和可得最優房價制定方程：

由（4）式可知，從供給角度來看，房價與資本使用價格（利率的一種，通常是基準利率加上升水）正相關，即利率上升所帶來的房地產供給的減少導致房價上升。則央行可以通過調控貨幣供給來調控利率進而調控房價。

（三）貸款對房價影響的分析

經濟中存在追求利潤最大化并在完全競爭市場上專門從事資金借貸業務的商業銀行等金融中介機構，假定其貸款資金來自于經濟中代表性家庭的儲蓄Dt和中央銀行的一次性轉移支付Ωt。金融中介機構的貸款約束為Lt≤ζt(Dt+Ωt)，其中ζt∈[0,1]，表示金融中介機構吸納的資金中可以用于放貸的部分。只要貸存款利差為正，金融中介機構會將其法定準備金之外的資金全部用于發放貸款，則上述貸款約束取“=”。假定金融中介機構的貸款是內生的，ζt=(Yt/Y)τSt，則當貸款彈性參數τ＞0，貸款意愿為順周期的，即經濟狀況良好，金融中介機構更愿意發放貸款。則可得貸款變動與利率之間的關系式：

上式中RL表示穩態時的貸款利率，可用樣本期內貸款利率的均值來替代。（5）式表明貸款變動（即貸款沖擊）導致貸款利率和存款利率變動，進而對房價產生影響。

三、變量選取和平穩性檢驗

（一）變量選取和處理

本文選取金融機構各項貸款余額作為貸款的替代變量，選取房地產銷售價格指數作為房價的替代變量，樣本長度為1998年第1季度至2012年第4季度，數據來自中國人民銀行網站和國家統計局網站統計數據庫；并選取以1998年第1季度為基期的居民消費價格指數對名義貸款進行了剔除物價因素處理。同樣的，對房地產銷售價格指數序列也以1998年第1季度為基期進行了定基處理。此外，為了消除和降低季度數據的季節性和存在趨勢的問題，對實際貸款和定基房價在Eviews6.0中先采用X-11方法進行了季節性調整，然后做了取自然對數處理，處理后的房價和貸款分別以ln FJ和ln Loan來表示。

（二）變量平穩性ADF檢驗

表1 變量平穩性ADF檢驗

為避免偽回歸，對兩個變量序列進行了ADF平穩性檢驗。ADF檢驗的判別規則為，如果序列的ADF檢驗值大于給定顯著性水平下的臨界值，則接受序列存在單位根的原假設，即序列非平穩；相反，如果序列的ADF檢驗值小于給定顯著性水平下的臨界值，則拒絕存在單位根的原假設即序列平穩。表1表明，房價ln FJ在1%的顯著性水平下非平穩，其一階差分序列△ln FJ平穩，因此房價ln FJ為I(1)過程。同樣，貸款ln Loan也為I(1)過程。

四、貸款對房價影響效應的實證研究

（一）Johansen協整檢驗

為檢驗我國房價ln FJ與貸款ln Loan之間是否存在長期穩定的關系，本部分運用基于回歸系數的Johansen協整方法進行檢驗。如表2的跡統計量檢驗所示，在5%的顯著性水平下，拒絕協整向量個數r=0和r≤1的假設，因此，房價ln FJ和貸款ln Loan之間存在兩個協整方程，即這兩個序列之間存在長期穩定的均衡關系。表2的最大特征根統計量檢驗也表明，房價ln FJ和貸款ln Loan之間存在長期穩定的均衡關系。

表2 房價與貸款的Johansen協整檢驗

基于上述Johansen協整檢驗，由標準化的協整向量β=(14.232866，-1.24033)，可得房價ln FJ和貸款ln Loan之間的協整方程：

表3 房價和貸款的格蘭杰因果檢驗

（6）式中圓括號中的數字為標準誤。由（6）式中房價參數和標準誤可知，貸款ln Loan對我國房價ln FJ有著顯著的正向影響。由于實證中房價和貸款數據均采用對數形式，因此，房價參數1.240330是彈性概念，說明我國貸款上升1%，則會導致房價上升1.24033%。

（二）格蘭杰因果檢驗

為確定房價與貸款之間的相互關系，進行了格蘭杰因果檢驗。表3的檢驗結果表明貸款ln Loan是房價ln FJ的格蘭杰原因，由此說明貸款在一定程度上推動了我國房價的上漲①滯后3階和4階的格蘭杰檢驗也表明貸款是房價的格蘭杰原因。。

（三）VECM估計

協整方程（6）表明貸款ln Loan和我國房價ln FJ之間存在長期穩定的關系，但在短期中貸款ln Loan和房價ln FJ可能偏離這種均衡狀態。本部分基于這兩個序列的差分序列、采用向量誤差糾正模型VECM來考察二者之間短期的動態關系。VECM估計結果見表4，其中滯后階數p按照赤池信息準則AIC選擇，最優滯后階數的選擇為2。△ln FJt方程中誤差糾正系數的估計值為-0.060669，且統計上是顯著的，說明誤差糾正項ecmt-1對短期房價偏離其長期均衡狀態變動的調整作用使得每一期（即每一季度）房價對其長期均衡狀態偏離中的6.0669%將得到調整；滯后1期和2期房價的系數估計值分別為1.027726和-0.40393，在統計上均是顯著的，說明滯后一季度的房價對本期房價具有顯著正向影響，而滯后兩季度的房價則對本期房價有著顯著的負向影響，由參數估計值的比較可知，短期中房價存在慣性；滯后1期和2期貸款的系數估計值雖然為正，但不顯著，說明短期中我國貸款ln Loan的變動對房價的正向影響不明顯。△ln Loant方程中誤差糾正系數的估計值0.008612，不符合誤差糾正的理論意義，說明每一期當貸款偏離其均衡狀態時，誤差糾正項并不能使其自行向均衡狀態進行調整，反而使其進一步偏離均衡狀態。

表4 房價和貸款的VECM模型估計結果

（四）基于VAR模型的脈沖響應和方差分解分析

本部分將基于VAR模型對我國貸款影響房價的動態過程進行脈沖響應分析，VAR模型基于兩個序列的一階差分序列建立。序列△ln FJ和△ln Loan的VAR估計中最優滯后階數的選擇依據似然比LR檢驗、施瓦茨信息準則（SC）和赤池信息準則（AIC），最優滯后階數的選擇為2，VAR（2）是穩定的②略去了VAR穩定性檢驗圖。表5中的*表示最優滯后階數的選擇。。

（1）基于VAR（2）的脈沖響應分析。

表5 VAR模型滯后階數選擇

脈沖響應圖1為貸款發生一個標準誤正向沖擊時，房價對其的動態響應，由圖1中的實線表示。

圖1 房價對貸款沖擊的脈沖響應

由圖1可以看出，當貸款△ln Loan發生一個標準誤的沖擊時，房價對其的正向響應是逐漸增加的，大約在第4期（即4個季度后）達到最大值，響應值大約為1%，隨后逐步回落，在第8期下降為0，之后逐步收斂并趨近于0，這表明貸款△ln Loan對我國房地產銷售價格的正向影響較為持久。

（2）預測誤差方差分解分析。

表6給出了貸款沖擊對房價變動貢獻的方差分解結果。如表6所示，不考慮房價自身的貢獻率，貸款對房價變動的相對方差貢獻率是逐步增加的，在第6期之后基本保持在9.8%左右，可以說貸款對我國房價變動的貢獻有限。

五、結論

由于房地產市場的需求和供給雙方均需要資金的支持，因此貸款對房地產市場進而房價有著重要影響是不言而喻的。為考察貸款影響我國房價的數量效應，本文首先建立了一個數理模型，分別從供求角度分析了貨幣政策影響房價的機理以及貸款影響房價的機理，然后采用協整、格蘭杰因果檢驗、向量誤差糾正模型，以及基于VAR模型的脈沖響應和預測誤差方差分解手段，實證檢驗了貸款對我國房價的影響。研究發現：

第一，數理分析表明，貸款對房價的影響方向不明確。數理模型分析了貸款變動對房價的影響途徑，發現貸款通過影響利率而對房價產生影響，而由數理模型中基于需求和供給角度的分析可知，利率對房價的影響方向并不明確，因而盡管貸款變動對利率的影響方向明確（貸款變動導致貸款利率反方向變動，而存款利率同方向變動），也無法明確貸款變動對房價的影響方向。

第二，貸款擴張是推動我國房價上升的一個因素。協整檢驗表明貸款和房價之間存在長期穩定的均衡關系，貸款每增加1%，將導致房價上升1.2%；格蘭杰因果檢驗表明貸款是我國房價的格蘭杰原因，因而說明貸款是推動我國房價上升的一個因素。同時，基于VECM的分析表明，短期中調整房價向其長期均衡水平回歸的動態機制存在，每一期房價對其長期均衡狀態偏離中的約6.1%將得到調整，且在短期中，滯后一期的房價對本期房價有著顯著的正向推動作用，房價存在慣性，而貸款對房價的正向推動作用并不明顯。因此，為了控制房價的進一步上漲，控制房地產貸款顯然有助于降低房價。

第三，盡管貸款推動了我國房價的上漲，但其對房價上漲的貢獻度并不大。脈沖響應分析表明，貸款對我國房價有著較為持久的正向影響，但影響力并不大，房價對一個標準誤貸款沖擊響應的峰值僅約為1%；預測誤差方差分解也表明，貸款沖擊對我國房價變動的貢獻也不大，其貢獻率不到10%。

[1]Gouteron S,Szpino D.ExcssMonetary Liquidity and Asset Price[R].Bank of Franc Working Paper, 2005.

[2]李宗怡.流動性過剩與資產價格關系的檢驗[J].改革,2007,(7):48-53.

[3]張中華，林眾，雷鵬.貨幣政策對房價動態沖擊效果研究[J].經濟問題，2013，（2）：4-8.

（責任編輯：張艷峰）

1003-4625（2014）02-0042-04

F832.45

A

2013-11-22

國家社科基金青年項目（12CGL101），教育部人文社會科學青年基金項目（12YJC630056），河南省哲學社會科學規劃項目（2013BJJ075）。

李松華（1978-），男，河南南陽人，經濟學博士，華北水利水電大學管理與經濟學院講師，中國科學院數學與系統科學研究院博士后，研究方向：宏觀經濟，金融經濟。