影子銀行與房地產價格相互影響的實證研究

■ 蔣蘇玥（上海大學經濟學院）

一、研究背景

眾所周知，在國際上我們把銀行、資產管理機構和證券市場這三者是房地產市場的三大支柱。而在中國，銀行由于受到銀監會信貸規模、資本充足率以及存貸比的制約，往往通過信托貸款和委托貸款等表外業務來開展存款和貸款業務，從而降低監管成本。在近年來影子銀行逐漸壯大的同時，房價也在逐年上升。影子銀行為房地產提供充足資金的同時，也加大了我國銀行的金融風險。

二、文獻綜述

近年來，我國關于影子銀行與房地產研究越來越多。盧瓊佩曾經探究影子銀行資金規模和房地產價格之間的關系，結論表明銀行表內和表外的影子銀行資金規模對我國的房地產價格均有正向影響。于歌、回振彪針對我國的具體情況,著重探討影子銀行對房地產市場的影響。加入銀行表內信貸進行對比分析,表明影子銀行的規模對房地產價格存在正方向作用,但是影子銀行對房地產價格變動的貢獻度要高于銀行表內信貸對其的影響。韓蓉蓉，白建東，趙婉淞采用ADF檢驗、協整檢驗和VAR脈沖分析方法就銀行信貸對房地產價格影響進行分析,得出金融支持對房地產價格的波動有著顯著的影響，銀行信貸顯著影響房地產價格的波動。

安輝，王瑞東采用向量自回歸模型,實證分析了影響我國房地產價格的主要因素,結果表明：我國經濟基本面已經很難解釋當前房地產價格的走勢,房地產調控政策成為影響我國房地產價格的重要因素。其中,土地政策和保障房政策對房地產價格的影響雖然存在一定時滯,但對房地產價格的影響是長期的且效果明顯;貨幣政策和信貸政策對房地產價格的影響相對較小,存款準備金率的調整是最有效的貨幣政策工具。張仁楓認為由于美國的次貸危機與房地產的金融創新和金融監管有很大的關聯,所有注意房地產金融創新與影子銀行之間的問題。盡管游離于傳統銀行體系外的影子銀行對金融風險的防控和金融創新帶來嚴重的負面影響,但發展我國的房地產金融是大勢所趨。在大力發展我國房地產金融時,我們應該找到防控金融風險的合理辦法,注重金融創新和金融監管的同步進行。

三、實證分析

（一）數據樣本選取

本文研究了影子銀行與房地產價格之間的相互影響關系。本文以2007年4月1日至2017年3月1日的房價指數、委托貸款、信托貸款、貨幣供應量m2以及個人所得稅為樣本數據。同時，本文的所有數據均采用月度數據，一共采集了120組有效研究數據。因為這些樣本數據時間跨度較長，同時數據量也比較大，所以數據具有一定的代表性。樣本的數據主要來源：國家統計局、中國人民銀行、同花順數據庫。

（二）模型介紹

（1）首先，對數據進行收集與處理。本文采用委托貸款與信托貸款總額來衡量影子銀行的規模，同時對于房價（HP）、影子銀行（SB）、貨幣供應量（M2）以及個人房產所得稅（PHT）均采用其樣本數據的環比增長率來作為最終的研究數據。

（2）對數據進行單位根檢驗，檢驗數據是否平穩。由于，最終數據不平穩，所以，我們通過一階差分來使其平穩，故變量分別表示為房價（DHP）、影子銀行（DSB）、貨幣供應量（DM2）、個人房產所得稅（DPHT）。

（3）運用AIC或信息準則來確立VECM模型的階數，選擇最優滯后階數為4，并對樣本數據建立VECM (4)模

（4）通過Johansen協整檢驗，檢驗變量之間存在相互關系，可以VECM模型建立有效。

（5）對數據進行脈沖響應，分別研究影子銀行和房價指數受貨幣供應量的影響。

（三）實證分析結果與分析

1.運用脈沖響應對實驗結果進行分析

圖1為影子銀行受房地產價格指數的脈沖響應函數，即對房價正向沖擊，影子銀行規模在第4期達到峰谷，第5期達到最大值，之后在橫軸兩端上下波動，最后逐漸趨于平緩。即房價上升對使影子銀行規模擴大其規模。同時，國家房價調控政策的出臺會在短期加大影子銀行波動幅度，而在長期對波動有一定的制約。圖二是影子銀行受貨幣供應量的脈沖響應函數，可以看出，給予貨幣供應量m2正向沖擊，對影子銀行有正向的影響效應，但是與圖1相比并