金融杠桿抑制房價有效性檢驗

伍文中，李 燕

（1.廣州大學 經濟與統計學院，廣東 廣州510006；2.廣東技術師范大學 財經學院，廣東 廣州510665）

一、引 言

近些年，我國房價持續且高速增長，2004—2018 年上漲幅度十分明顯，從2004 年的每平方米2 713.7元到2018年的每平方米8 736元，年增長率最高達22.81%。近年來，房地產業已經成為國民經濟和地方財源支柱之一，房地產投資額占GDP比重從2004 年的5.94%上升到2018 年的13.08%，年增長率最高達11.2%。實踐表明，盡管房價上漲使政府獲得收入、開發商獲得高額利潤，但從長遠看，并不利于產業升級和未來經濟發展，為此，我國政府也多次出臺房價調控政策。

金融杠桿是國家對經濟進行宏觀調控的主要工具，理論上，金融杠桿通過自身的傳導機制對房地產市場產生影響，可以實現國家調控“房住不炒”的根本目標。這其中能直接或間接影響房價的金融杠桿有貨幣發行量、利率以及貸款損失準備金率等，其作用機理在于這些杠桿的上調或者下調發揮緊縮或擴張效應，從而影響房產市場的冷熱程度，進而導致價格波動。

基于此，本文在金融杠桿和房價波動內在作用機理的基礎上，通過實證研究檢驗多種金融杠桿在房價調控中的綜合效應，以期根據各杠桿的效用差異制定更為精準的房價調控政策。

二、研究現狀

一般而言，國家經濟調節杠桿主要包括財政杠桿和金融杠桿。金融杠桿（leverage）其實就是金融工具，政策性金融工具主要包括貨幣發行、存款準備金、再貸款與再貼現、利率政策、匯率政策等，這其中的貨幣發行、存款準備金和再貼現用以調節國家流通貨幣量、信貸規模、信貸條件、信貸風險防范，對房價漲跌產生深刻影響。由于房價利率政策受制于貨幣發行量，同時又體現在信貸規模上，基于此，本文文獻梳理暫不包括利率政策部分，主要從貨幣發行量、信貸規模及貸款損失準備這三個方面總結金融杠桿對房價調節的影響。

（1）貨幣供應量對房價調節效應研究。Stefan等（2004）［1］指出，貨幣供應量與房價之間存在長期的正向關系。Wu 等（2015）［2］認為，在貨幣長期保持中性的假設條件下，貨幣供應量的正向沖擊會引起房價的上漲。張攀紅（2016）［3］研究了我國貸款利率、貨幣供應量、GDP對房價的影響，結論顯示貸款利率對房價有顯著負向影響，M2 對房價有明顯的正向影響，而GDP 則對房價的影響不明顯。黃志剛和許偉（2017）［4］構建VAR 模型研究我國貨幣供應量對房價的影響，認為貨幣供應量和房價存在長期穩定的協整關系，在收入約束條件下，兩者正相關。張金艷（2018）［5］基于2000—2008 年的月度數據，同樣從實證角度驗證了我國貨幣供應量和房價具有長期穩定的正相關關系。然而，宋勃和雷紅（2016）［6］發現，貨幣供應量對房地產價格的影響并不顯著，具有時滯性較長、區域差異明顯的特點。Davis 和Zhu（2009）［7］通過運用脈沖響應和方差分解的方法研究了M2對房價的動態影響，結果表明，長期和短期內M2 都對房價有較為顯著的正向影響。

（2）信貸規模對房價調節效應研究。Case 等（2001）［8］研究發現，銀行信貸規模對房地產價格影響很大，房地產價格波動的根源在于信貸規模的擴張或失控。王莉莉（2017）［9］研究發現，銀行信貸規模的快速擴張不是房地產價格上漲的唯一原因，但是房地產價格的上漲對銀行信貸規模的依賴日益劇增。李繼玲（2017）［10］通過對17個國家的相關數據進行實證分析，認為房地產價格的快速上漲引起了銀行信貸規模的不斷擴張。Daisy 等（2015）［11］對1999—2012年的中國城市數據進行實證檢驗，顯示信貸規模的擴張推動了房地產價格的上漲。劉洪等（2017）［12］指出，銀行對房地產業的信貸擴張會增加銀行不良貸款量，而信貸的過度擴張提高了金融危機發生的概率。楊碧云等（2017）［13］認為，我國的信貸波動包括周期成分和隨機趨勢成分，在房地產行業的周期性內，房地產價格的不斷上漲使得信貸規模和風險應對也不斷發生變化，最終影響金融穩定。

（3）貸款損失準備對房價調節效應研究。Shrieves（2002）［14］研究發現房貸總量增加時，所計提的貸款損失準備減少，兩者呈現負相關的關系。Davis 和Zhu（2009）［7］的研究表明，當房貸抵押資產價格增長時，銀行往往會減少貸款損失準備的計提。陳旭東等（2014）［15］的研究結果驗證了房價上漲必然導致銀行貸款損失準備的下降或重視程度下降。另外，還通過動態一般均衡模型研究發現，房價升降波動導致的貸款損失準備升降，最終影響銀行信貸的順周期效應。張姍姍等（2016）［16］研究發現，貸款損失準備影響不了房價，但影響商業銀行經營績效。許友傳等（2011）［17］通過實證研究發現，應對房價波動，銀行業必須提高資本充足率、貸款撥備率，增強抵御風險的能力。陳超等（2015）［18］通過對比分析發現，不宜將貸款損失準備作為抑制房價波動的手段，因為其本質上是商業銀行進行盈余管理的工具。齊明等（2019）［19］的研究發現，當房地產市場處于低迷期時，商業銀行需要計提更多的貸款損失準備，同時減少發放貸款，這樣進一步導致房價下跌。

綜上，可以發現既有研究存在兩點不足：①過于分散化的就單個金融工具對房價調節效果進行研究，綜合考慮多個金融政策工具不足；②過分強調宏觀政策杠桿的調節作用，而對微觀的政策杠桿傳導機制重視不足，比如商業銀行微觀行為對宏觀政策杠桿的傳導效應。

基于此，本文綜合考慮多種金融政策杠桿，同時兼顧商業銀行經營行為的效應傳導機制，對我國房價波動的影響進行全面分析，以期在穩定房價基礎上，保持金融市場的穩健性和金融杠桿的有效性，最終實現“房住不炒”這一政策目標。

三、金融杠桿抑制房價的機理分析

（一）貨幣供給路徑及其作用機理

貨幣供應量是指一國經濟中的貨幣發行數量，其持續快速增長可能會導致經濟體系中出現更多剩余資金，并涌向利潤相對較高的行業。根據貨幣乘數理論，基礎貨幣乘數決定了一國貨幣供應量的大小，而法定存款準備金率與貨幣乘數大小的關系密切。如果中央銀行上調存款準備金率，那么整個金融體系的貨幣乘數就會減小，影響商業銀行的信貸能力，導致社會資金的收緊，有可能降低房地產價格，反之則可能導致房價上漲。其內在機理如下：

貨幣供應量↑（↓）→購房貸款量↑（↓）→房地產需求↑（↓）→房地產價格↑（↓）。

此處，↑表示上升或增加趨勢，↓則表示下降或減少趨勢。

（二）利率路徑及其作用機理

絕大部分購房者在支付了首付款之后，往往向銀行申請貸款，因此，貸款利率將直接影響購房者購房成本。當貸款利率上升時，購房者購房成本增加，因此會降低購房者的購房意愿，從而達到讓房地產市場降溫的作用；當貸款利率下降時，購房的成本下降，又會刺激購房者的購房意愿，從而導致房價上漲。其運行機理與上述貨幣發行的作用機理一致。具體如下：

利率↑（↓）→購房貸款量↓（↑）→房地產需求↓（↑）→房地產價格↓（↑）。

同上，↑表示上升或增加趨勢，↓則表示下降或減少趨勢。

（三）信貸調節路徑及其作用機理

信貸路徑對房地產市場價格的影響主要借助商業銀行的貸款損失準備的調節作用，商業銀行為了防范金融風險，往往通過貸款損失準備來調節信貸規模（1）。因此，貸款損失準備既是金融杠桿，也是財務工具。一般而言，銀行貸款損失準備的計提具有順周期性，即在經濟上行階段，銀行對未來市場樂觀看好，預期信貸風險損失較小，則傾向于計提較少的貸款損失準備，從而擴張信貸規模，刺激房價上漲；在經濟下行階段，銀行對市場預期悲觀，預期貸款損失變大，則會增加對貸款損失準備的計提，從而收縮信貸規模，進而抑制房價上漲勢頭。其影響房價波動的作用機理如圖1所示。

圖1 房價波動影響貸款損失準備傳導機制

綜合上述分析可以看出，金融杠桿抑制房價的基本原理在于：提高商品房交易主體（房地產商、購房者）交易成本，進而調節房地產市場供需狀況，最終影響價格走勢。一般來說，抑制貨幣發行規模和速度、提高利率尤其是貸款利率、緊縮信貸規模等金融杠桿的運作，都能起到抑制房價的作用。

同時可以發現，國家宏觀金融杠桿作用于微觀的交易主體，主要是通過商業銀行這一傳導主體。可以說，商業銀行是國家宏觀金融政策見之于微觀主體的橋梁，商業銀行的行為特征往往能影響國家金融杠桿發揮作用的方向和深度，從而影響政策初衷。

四、金融杠桿抑制房價有效性檢驗

（一）變量選擇

承前文分析，金融杠桿影響房價實質上是宏觀政策作用于微觀主體，其中間傳導機制則是商業銀行基于自身利益最大化的經營行為，三者缺一不可。房價一般都是用商品房的銷售價格衡量，金融杠桿目前主要選擇貨幣供應、利率、信貸規模。其中，貨幣供應主要選擇基礎貨幣M2的發行量；利率主要選擇人民銀行發布的貸款基準利率，為體現穩定性和長期性，選擇三年期的貸款基準利率；關于信貸規模，本文主要考慮其不僅僅是一個絕對的數字，而是一種基于貨幣乘數的貸款擴張力，采用貸款撥備率更能動態體現這一擴張力。而商業銀行基于利益最大化的經營行為，本文將采用商業銀行總資產收益率、資本充足率、資產負債率三個中間指標來衡量。這些指標既是各商業銀行經營目標，也是其經營條件，最終形成商業銀行現實的經營行為。

基于此，本文采用28 個大中城市2004—2018年商品房銷售價格增幅作為研究樣本。其中，28個大中城市在《中國房地產統計年鑒》所收錄的大中城市中選取。同時，選擇2004—2018 年我國房地產市場商品房銷售價格（Hp）、貨幣供應量（M2）、三年期的人民幣貸款基準利率（R）、貸款撥備率（LLP）。除此之外，本文增加該28個城市商業銀行的總資產收益率（Roa）、資本充足率（Car）、資產負債率（Lev）作為控制變量引入模型當中。具體各變量含義見表1所列。

表1 變量定義

由于需要考慮多個因素對商品房價格的影響，因此，本文使用多元回歸模型來研究各個自變量對因變量的具體影響。

（二）描述性統計

表2為各樣本變量的描述性統計分析。由表2可以看出，貸款撥備率（LLP）的平均值為0.026 3，最小值為0.013 4，而我國銀監會2011年制定的《關于中國銀行業實施新監管標準的指導意見》規定銀行不得設立低于2.5%的貸款損失準備金率。說明樣本中大部分上市商業銀行貸款損失準備已經達到規定的標準。商品房銷售價格增幅平均值為0.097 8，說明商品房平均銷售價格增長率為9.78%，最小值為-0.362 9，說明商品房銷售價格在2008—2016年有所上漲也有所回落，這也體現房價波動的狀態。資本充足率（Car）均值為0.129 3，最小值為0.097 1，表明樣本中的城市商業銀行都滿足資本充足率最低為8%的要求。

表2 變量的描述性統計

（三）單位根檢驗

考慮本文的商品房銷售價格（Hp）、貨幣供應量（M2）、人民幣貸款基準利率（R）、貸款撥備率（LLP）、資本充足率（Car）、總資產收益率（Roa）、資產負債率（Lev）等屬于時間序列，在進行相關回歸模型檢驗時，平穩性檢驗尤其重要，因而對其進行單位根檢驗，結果見表3所列。

由表3 可知，在5%的顯著性水平下，lnHP、lnM2、lnDPI、lnCOST、lnAREA 的ADF 統計量均大于5%的臨界值，即P值均大于0.05，對變量序列進行三階差分后，ADF 統計量均小于5%的臨界值，即P值均小于0.05，由此可得lnHP、lnM2、lnR、lnLLP 都是單整I（1）平穩時間序列，即存在長期協整關系。

表3 單位根ADF檢驗結果

（四）相關性檢驗

為了保證實證模型的準確性和可靠性，確保各個自變量之間不存在相關關系，故對各變量進行相關性檢驗，以消除其多重共線性問題。由表5 可知，大部分的自變量之間相關系數較小，不存在多重共線性，少部分變量間系數較大，但一般都小于0.7 的標準，即變量之間可以進行回歸分析。具體數據見表4所列。

表4 相關性檢驗

（五）實證回歸分析

面板數據模型的選擇通常有兩種形式，即固定效應模型（FEM）和隨機效應模型（REM）。為了檢驗本文的樣本數據適用于哪種模型，運用Stata12.0對樣本數據進行Hausman檢驗，得出P＞0.1，故采用隨機效應模型。根據以上分析，對樣本設計模型如下：

其中：β0表示截距；β1-7表示各變量的影響系數；ε為誤差項，服從獨立同分布。

大數據發展的關鍵是人才，專業大數據人才是實現政府治理能力提高的保障。隨著科技的進步發展，我國當前對大數據技術人才需求不斷增多，專業人才缺口較大，制約了我國在大數據方面發展，阻礙了政府社會治理能力，因此，加大專業知識的大數據技術人才隊伍建設顯得十分重要。

本文通過運用Stata 12.0統計軟件對樣本數據進行隨機效應模型回歸，結果見表5所列。

表5 樣本數據回歸結果

由表5可以看出，貨幣發行導致了一定程度房價上漲，即M2每增加1%，房價將上漲0.35%，說明貨幣供應量對我國商品房銷售價格存在明顯的正向關系。這主要源于貨幣擴張帶來的購買力效應，急劇增長的貨幣大量進入了房地產市場，導致商品房價格上升，這也印證了前文的貨幣供給路徑及其作用機理。

貸款撥備率與我國房價呈負相關關系，貸款撥備率每增加1%，房價將下降0.14%。這主要源于貸款損失準備的增加限制了商業銀行信貸規模，從而抑制了市場有效需求，也印證了前文的信貸調節路徑及其作用機理。

利率與房價也是負相關關系，貸款利率每提高1%，房價下降0.36%。可見利率對我國商品房價格存在負相關關系，主要由于利率上升導致了購房成本的增加，購房者的購房意愿下降，從而使得房價下降。這體現了貸款利率的調節信號燈作用，也印證了前文的利率路徑及其作用機理。

就商業銀行自身經營行為對房價的影響而言，可以發現：①貸款撥備率與房價呈負相關關系，說明貸款撥備率具有抑制市場有效需求的作用；②資本充足率與房價正相關，說明資本充足率越高，銀行資本越雄厚，銀行運行風險越小，其支持房市的能力越強；③總資產收益率與房價正相關，總資產收益每增長1%，房價增長0.74%。說明這28個城市商業銀行的收益來自房地產行業的比例較高，也印證了房地產業與商業銀行是牢固的利益共同體這一說法；④資產負債率與房價正相關，商業銀行資產負債率每提高1%，房價增長0.11%，因為商業銀行的主要負債業務就是吸收存款，如果存款不及時貸出去，其將面臨虧損和資金積壓風險，所以積極放貸（尤其是有擔保的房貸）成了首選。

五、對策建議

本文綜合考慮多種金融政策杠桿，同時兼顧商業銀行經營行為的效應傳導機制，對我國房價波動的影響進行全面分析。研究發現，貨幣供應量、商業銀行資本充足率、總資產收益率、資產負債率等因素與我國房價正相關，而利率與我國房價負相關。

第一，加強房價宏觀調控力度。房價上漲吸引大量的資金涌入樓市并獲得高額利潤，誘發各種社會和經濟問題，甚至可能會打擊企業的創新精神。從“國十條”到“限購令”的根本目的都是希望房地產市場回歸理性，而并非想讓房價大跌，期望房價不能影響整個投資結構中的比較利益體系，尤其是房價不能沖擊未來經濟可持續發展。經過一輪又一輪的房價高漲熱潮之后，未來房地產市場應該從搶市場、搶資金，轉到提高公共基礎設施和公共服務質量、提高我國房地產事業健康發展的軌道上來。當然，在調控房價的同時，對低收入群體的住房基本保障措施也要積極跟進。

第二，適度控制貨幣增速。為了限制房價過快上漲，應該從根源即貨幣供應量入手。在保證經濟正常運行的基礎上，適當降低貨幣供應量的增速，這樣每年新增的貨幣數量流通到房地產市場上也會相應減少，有利于抑制房地產市場的購買熱情進一步蔓延。但在調控貨幣供應量時應采取循序漸進的方式，因為一旦大量減少貨幣供應量，將會導致房地產市場泡沫的破裂，進而對經濟發展產生不利影響。另外，適度提高商業銀行資本充足率也可以抑制貨幣創造，從而減輕貨幣增速壓力。

第三，實行差別化信貸政策。信貸調控政策要相機抉擇，在保證經濟平穩的前提下，對房地產行業進行微調，從而平抑我國房價的快速上漲，但是需要注意預防對房地產上下游行業以及整體經濟帶來的不良沖擊。通過調整貸款利率，可以在一定程度上抑制投資型需求，通過提高貸款利率來增加購房成本，從而對購房投資需求和商業銀行資產收益率、資產負債率等因素起到一定的直接或間接調節作用。

第四，拓寬資本投資渠道。由于住房投資渠道狹窄，主要生產方和購買方都高度依賴商業銀行貸款。而我國資本市場發展有限，可供選擇的金融投資工具不多，居民的投資渠道有限，隨著居民手中的錢更多地流入房地產市場，房價不斷上漲，使得投資房產的熱情愈發高漲，房價持續攀升。因此，政府應拓寬資本投資渠道，發展并完善股票、債券、保險等金融產品，促進房地產行業買賣雙方資本渠道多元化，優化商業銀行經營過程中的資產負債結構，避免房地產“綁架”商業銀行信貸活動。

第五，規范商業銀行經營行為。追求總資產收益率最大化固然是商業銀行永遠的目標，但是，在房價只漲不跌的預期刺激下，商業銀行勢必會弱化風險控制，盲目擴大房地產信貸規模，形成特有的房地產和金融雙泡沫現象。因此，必須強化商業銀行審慎經營原則，提高風險控制門檻。嚴禁諸如零首付、首付貸等違規行為，斬斷房地產開發商與商業銀行之間不正當的利益鏈條，促進房地產業健康發展。

注 釋：

（1）貸款損失準備金一般有三種方式，包括一般準備金、專項準備金和特別準備金，本文所提到的貸款損失準備金為專項準備金。