關于老齡化引發房價波動與房地產信貸風險研究的綜述

[摘 要]房地產行業與銀行信貸之間的聯系非常密切。在以間接金融為主的我國，房地產行業對銀行房地產信貸的依賴程度要顯著高于西方金融市場發達國家，這加劇了房地產信貸風險銀行系統累積的集中度。人口老齡化將給社會運行的方方面面帶來巨大的影響，它對房價帶來的最大沖擊源于適齡購房人口減少引致的剛性需求減少，進而打破投資者對未來房價持續走高的預期，使投資性需求減少并最終從需求端引發房價的波動與回落。

[關鍵詞]人口老齡化；房價波動；房地產信貸風險

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.24.074

[中圖分類號]C924.2 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2016）24-0-02

房地產產業自從其誕生就一直廣泛獲得學術界的關注?；诓煌慕嵌燃把由旆较?，形成了很多不同的派生理論。本文主要選取了人口因素對房價波動的影響及房價波動對房地產信貸影響的角度，對現有的文獻進行了歸類與梳理。

1 老齡化對房價波動影響的國內外文獻

國外關于人口因素對購房需求影響的研究開始得較早，并且在初始觀點的基礎上，很多學者展開了一系列討論，并且將得到的假說用于不同的國家與地區以期得到驗證。而國內的討論則開始得相對較晚，并且在結論上存在一定程度的分歧。

1.1 國外文獻綜述

Mankiw and Weil最早提出了人口因素對購房需求的影響。這一研究的成立主要基于以下兩條假說。①房地產市場符合簡單預期模型。即市場中的經濟主體不具備前瞻性預期，他們不會在預期房地產需求會增加的時刻提前購置房產，從而使得房價上升期將早于真正的房地產需求增加期。②房地產的供給彈性很小。也就是說房屋的供給量幾乎不會因為房價的波動而改變。他們研究了美國20世紀70年代房價快速上升的主因，發現50年代美國的嬰兒潮（baby boom）的形成致使一大批適齡購房人口在20年后涌向房地產市場，需求的激增成為70年代房價上升的主因。并據此預測，由于70年代的生育率大幅下滑，美國的住房需求將會在90年代隨之下滑并引發房價的下降。

之后的學者就這一問題展開了不同層面的討論。在選取人口增速快的城市后，Poterba發現這些城市的房價并沒有比其他城市獲得更加快速的上漲，所以人口因素對房價波動的影響程度是非常有限的。而Case and Quigley回應認為Poterba的研究忽略了移民因素，移民的產生會改變城市人口規模與結構。如果站在國家層面來觀察，國內不同城市間的移民因素可以相互抵消，所以選取城市人口規模與結構數據并不能推翻之前提出站在國家層面的人口因素作用假說。

其他基于生命周期消費理論假說的學者認為：Galling在使用美國1980年統計數據時發現，相較于50歲及以下群組，70歲及以上人口群組對房屋的購買意愿只有前者的50%不到。如果控制教育、收入等其他變量，住房需求會隨著年齡的增長呈小幅上升趨勢。

1.2 國內文獻綜述

國內最早關注人口結構對房價影響的學者顧鑒塘提出，中國的人口變動會對房地產市場的需求產生影響。住宅作為一種耐用消費品，不可避免地會由于人均收入與人均消費的影響，并且在分析時需要區分人口的地區及城鄉差異。隨后，孟星認為具有購房需求的主體集中在中年人群，隨著我國未來幾十年內這部分人口數量的減少伴隨老齡人口的增加，住房需求將會一定程度上被抑制。陳彥斌、陳小亮在國外及歷史經驗的基礎上提出，20歲以上人口對住房的需求大幅上升，并且持續到50歲。但在城鎮化及家庭規模小型化的雙重作用下，老齡化對住房需求的負面影響難以在最近20～30年內發生作用。

從實證分析角度來看，于學軍在研究影響房地產需求的因素分析時，基于灰色理論引入不同年齡段人口分類因素，并發現不同于之前對25～35歲新婚人口對住房需求最大的猜想，20～23歲區段人口及36～40歲區段人口才是對住房需求影響貢獻度最大的群組。帥友良、尹勤和張臺秋在采用65歲及以上年齡段群組人口作為反映人口年齡結構變化的變量后發現，該群組人口對住房需求影響的結果無法通過檢驗原因可歸結為當時老齡化程度并不算極端所致。

2 房地產價格波動對銀行信貸風險影響的國內外文獻綜述

關于房價波動與房地產貸款的相互影響，國外學者形成了較為統一的結論，但對關于房價波動引發銀行穩定性的效應持不同意見。由于對銀行信貸的高依賴度，國內學者也形成了一套有別于國外學者的理論。

2.1 國外文獻綜述

關于房價波動與銀行的穩定性間的關系，國外學者提出兩個相反的看法：持第一種看法的學者Daglish認為，房產具有抵押物價值效應。即房價的持續上漲在提升了房產價值，增強了房企向銀行償還房地產貸款能力，也房地產貸款的違約風險下降。并且，房價的上漲使銀行持有的房產抵押物價值同步增加，提高了商業銀行的資本充盈度，降低商業銀行系統性風險發生的可能性。而持第二種看法的Allen and Gale則認為偏離效應才是主要因素。Allen and Gale提出房價持續上漲的過程導致表面看似風險較低的房地產信貸會驅使銀行以超出合理范圍內的低利率來吸引房企，同時不斷上升的房價也會使部分資質不良個人投資者選擇從銀行貸款投向房產以期待更大的收益。

在一個完整波動周期內，不同階段效應的主導型很難進行事前預測，所以房價波動的凈效應還在很大程度上依賴實證檢驗。從實證方面來看，Anglin在研究房價周期、多度信貸與亞洲金融危機三者的相互關系中在金融自由化的大環境下，人們過于樂觀的預期與大量的國際熱錢流入成為了房價過快上漲的兩大推手，此時一旦宏觀經濟狀況開始下行，資產價格極易大幅滑坡，從銀行系統引發的金融危機就此生成。此外，關于房價格波動與金融危機之間關系傳導的研究也比較廣泛。Steiner Katharina基于地區性宏觀數據，在充分考慮區域性差異的前提下對房產的價值進行了測算。在納入測算的三種資產性變量房價、債券價格與股價中，房價對總體價格水平產生了最大的影響，并且不同的國家和地區在這一點上是具有可比性的。

2.2 國內文獻綜述

相較于美國、英國等金融體系發達國家，我國房地產投資更加依賴于銀行信貸。伴隨我國房價的上升與房地產市場的發展，許多學者對我國的房價與房地產信貸擴張以及由此導致的金融穩定性進行了不同角度的研究。

武康平、皮舜和魯桂華在進行房地產市場和金融市場相互作用的機制改進時提出，處于我國現行房地產市場的供給市場彈性較小與央行在匯率上實行價格管制的環境中，兩個市場中的風險會形成正向累積的疊加效應。胡國、宋建江提出房價的波動效應可以通過貨幣政策與具體的投資消費行為這兩條路徑傳導至整個金融系統。段軍山依據商業銀行信貸集中模型發現商業銀行有擴大房地產信貸規模的動力，但商業銀行的過度樂觀與其鑲嵌在抵押住房貸款中對看漲期權的低估會致使房價上漲。文鳳華認為房地產市場能夠對金融穩定性施加影響的主要原因是銀行業壟斷利益造成過度貪婪導致的風控不力與金融體系預防性損失機制的缺失。

同時，也有一些學者提出不同意見。李健飛、史晨昱在進行我國房地產行業是否存在泡沫的討論中指出，商業銀行的過度放貸行為并不是房價上漲的原因。他們認為關于房價上漲，更合理的解釋為個人購房者出于對未來房價持續走高的預期而產生出更多的購房需求而造成的。

實證方面，鄭朝旭在建立了向量自回歸模型的基礎上，對資產的價格波動與銀行的脆弱性進行了檢驗，發現股價和房價波動都對商業銀行的脆弱性有顯著影響，相較之下房價波動的影響更為重大。陳志英、韓振國與鄧欣構建了多元 GARCH 模型來研究我國房價波動及信貸擴張對銀行系統穩定性的影響，發現DSGE模型的擬合結果與多元GARCH模型高度一致，即房價波動與房地產信貸擴張以及兩者的疊加效應具有GRACH效應。

3 結 語

國外對人口老齡化與房價波動以及房價波動對銀行信貸之間的關系基于不同方面的分析已經形成了較為系統的理論體系，并且得出了較為統一的結論；而由于我國房地產市場起步較晚，社會福利結構、投融資環境等都與國外存在較大的差異，所以國外的研究成果在我國有一定的不適用性。就目前來看，我國在該研究領域的理論研究尚未達成統一的認識與結論，實證研究還存在一些不足：從研究視角來看，沒有從人口結構變化、房價波動與房地產信貸風險這三者之間整體上進行整體聯動分析，所得結論較為零散，缺乏系統性的整合研究；從研究方法來看，主要采用歸納演繹法、同向對比歷史經驗法以及采用不同省份間的時間序列數據分析，缺乏系統性的實證分析。