杠桿對房地產價格波動的影響

霍春雷

摘要：運用SVAR模型，從政府部門、金融部門、非金融企業部門和家庭部門四個杠桿維度研究了杠桿對房地產價格波動的影響，發現短期四部門杠桿對房地產價格波動影響較大，隨著時間的推移，長期內影響逐漸減弱，同時杠桿對資產價格波動的影響具有一定的時滯性。因此在當前保持房地產價格穩定的過程中要避免杠桿的不利影響，特別是家庭部門杠桿對房價波動的影響，同時也要注意這種影響的時滯性。

關鍵詞：杠桿? 資產價格波動? 影響? SVAR

一、引言與文獻綜述

近年來，我國的杠桿率不斷攀升，根據國際清算銀行（BIS）數據，截至2018年末，我國非金融部門的杠桿率為254%，較2008年增長了約1.78倍，其中非金融企業部門杠桿率已經達到了151.6%，家庭部門杠桿率擴張了約2.9倍。同時，我國的房地產價格也在不斷上漲。房地產等資產價格的波動與杠桿率的攀升都顯著增加了我國的系統性金融風險（茍文均等，2016;徐榮等，2017）。所以，研究杠桿對資產價格波動的影響具有重要的理論和現實意義。

關于杠桿對房地產等資產價格的影響，Allen & Gale（2000）通過構建“信貸擴張與資產價格泡沫”模型，證明了風險與收益的不對稱將導致風險轉移和過度投資，進而引起資產價格的泡沫。Barlevy（2014）通過構建基于杠桿的投機泡沫模型，對Allen & Gale模型進行了擴展，指出資產價格被過度高估的主要表現是投機交易量和價格的快速增長。馬勇和陳雨露等（2009）基于66個國家的面板數據，運用BL-Bi-Nary Probit方法研究發現金融杠桿膨脹與資產價格泡沫存在顯著的正相關關系。劉曉欣和雷森（2017）利用SVAR模型實證發現金融杠桿和房地產價格具有相互促進作用。馬亞明和張潔瓊（2019）采用TVP-VAR模型，運用部門杠桿率，得出杠桿率過快增長會加重資產價格波動的結論。

二、實證分析

（一）變量選擇與數據說明

本文杠桿選擇的是政府部門、金融部門、非金融企業部門和家庭部門杠桿（劉勇和白小瀅，2017）。宏觀層面上某一部門的杠桿率均采用某一部門的總債務余額與GDP的比值來度量（紀敏等，2017）。其中政府部門、非金融企業部門以及2006年以后的家庭部門杠桿率均采用BIS數據庫數據，而2006年以前家庭部門杠桿率則采用與BIS具有相同統計口徑與計算方法的湯鐸鐸和張瑩（2017）估算的數據作為補充。金融部門杠桿率，為了避免重復計算，僅以金融部門發行的債券與外債余額作為負債與GDP進行相比（中國人民銀行杠桿率研究課題組，2014）。

房地產價格波動率按一般文獻的做法，對房地產價格求HP濾波，得到其周期項，然后取其絕對值，這個絕對值即為其價格波動率。

本文分析的時間跨度為1999年10月至2018年12月，采用Chow & Lin插值法將四部門杠桿率由低頻季度數據轉換為高頻月度數據。

利用ADF單位根檢驗方法，確定各序列的平穩性，結果表明：房地產價格波動率在為平穩，四部門杠桿率非平穩，但其一階差分序列均平穩。因此，選擇房地產價格波動率的水平值和四部門杠桿率的一階差分序列作為模型分析的變量。

（二）SVAR模型的構建

先從一般的VAR模型出發，一般的k元P階的VAR模型的表達式為：

所以可以對D0施加一定的約束來識別SVAR模型。但如果根據經濟理論假設對模型施加短期約束，只要滿足（8）式，約束就可以施加給D0中的任何元素。由（5）和（7）式可知，SVAR模型中的同期表示矩陣C0是D0的逆，所以可以對C0施加約束來識別模型。

（三）SVAR模型的識別

對房地產價格波動、政府部門、金融部門、非金融企業部門和家庭部門杠桿5個變量建立SVAR模型。根據AIC和SC準則，最優滯后階數選擇為1。為了使模型能夠得到識別，需要對C0-施加k（k-1）/2（k為內生變量個數）個約束，因此需要施加10個約束條件才能識別出模型參數與結構沖擊。根據相關經濟理論與研究，設定如下識別條件：

根據相關研究，房地產價格波動對杠桿的影響具有滯后性，因此有C21=C31=C41=C51=0;政府部門對其他部門具有擠出效應，所以政府部門杠桿會在當期影響其他部門杠桿，而其他部門杠桿對政府部門杠桿的影響具有滯后性，因此有C23=C24=C25=0;家庭部門在消費與住房需求中起主要作用，家庭部門對當期金融與非金融企業部門有影響，但金融與非金融企業部門對家庭部門的影響具有滯后性，同時金融對非金融企業部門的影響也具有滯后性，因此有C43=C53=C540。

（四）脈沖響應分析

如圖1所示：四部門杠桿率在本期受到一個單位的正向沖擊后，房地產價格波動在當期均沒有響應，均在滯后大約一期后開始出現響應，其中短期內政府部門、非金融企業部門和家庭部門杠桿會使房地產價格向上波動，長期開始逐漸收斂。金融部門杠桿對房地產價格波動在短期具有向下的作用，長期也逐漸收斂。

圖1 四部門杠桿對房地產價格波動的脈沖響應

三、結論與政策建議

本文以四部門杠桿率為視角，構建SVAR模型，利用其脈沖響應函數分析了杠桿對房地產價格波動的影響，結果表明：一是杠桿對房地產價格波動的影響具有滯后性。二是杠桿對房地產價格波動的影響在短期內較大，且以正向影響為主，但隨著時間的推移，這種影響逐漸減弱。基于上述研究結果，提出相關政策建議：一是針對滯后性影響，適當采取逆向監管與調控政策。二是針對不同部門的杠桿，要分部門設置各自的風險識別、預測與監控體系，建立不同部門杠桿對房地產價格波動影響的監管標準。

參考文獻：

[1]茍文均，袁鷹，漆鑫.債務杠桿與系統性風險傳染機制——基于CAA模型的分析[J].金融研究，2016（3）：74-91.

[2]徐榮，郭娜，李金鑫，何齡童.我國房地產價格波動對系統性金融風險影響的動態機制研究——基于有向無環圖的分析[J].南方經濟，2017（11）：1-17.

[3]Allen F，Gale D.Bubbles and crises[J].The economics journal，2000，110（460）：236-255.

[4]Barlevy G，A leverage-based model of speculative bubbles[J].Journal of Economic Theory，2014（153）：459-505.

[5]馬勇，楊棟，陳雨露.信貸擴張，監管錯配與金融危機：跨國實證[J].經濟研究，2009（12）：93-105.

[6]劉曉欣，雷森.金融杠桿、房地產價格與金融穩定——基于SVAR模型的實證研究[J].經濟學家，2017（8）：63-72.

[7]馬亞明，張潔瓊.2019杠桿率的持續性與溢出效應：基于四部門的實證研究[J].南方經濟，2019（2）：1-13.

[8]劉勇，白小瀅.2017部門杠桿率、部門儲蓄與我國宏觀金融系統傳染性[J].國際金融研究，2017（10）：3-13.

[9]紀敏，嚴寶玉，李宏謹.杠桿率結構、水平和金融穩定——理論分析框架和中國經驗[J].金融研究，2017（2）：11-25.

[10]湯鐸鐸，張瑩.實體經濟低波動與金融去杠桿——2017年中國宏觀經濟中期報告[J].經濟學動態，2017（8）：4-17.

[11]中國人民銀行杠桿率研究課題組.中國經濟杠桿率水平評估及潛在風險研究[J].金融監管研究，2014（5）：23-37.

（作者單位：蘭州財經大學）