基于VAR模型的江苏省房地产价格与银行信贷的实证研究

王晓芹

（南京师范大学商学院，江苏 南京 210046）

一、引言

随着我国城镇化的建设和扩展，房地产业逐步成为国民经济的支柱性产业。房地产具有实物资产和虚拟资产的双重特征，房地产价格关系到老百姓的生活安居，也关系到地方城市发展的潜力，更关系到国家各项宏观调控政策。近年来，各地加大了房地产市场投资力度，使得房地产市场成为投资的热点，商品房价格持续高升。而针对房地产局部过热迹象，中央以及地方政府出台多项经济货币政策来稳定房地产市场，包括调整银行贷款利率、提高房地产抵押贷款首付比例、限制购房套数、征收房产税等，但是中国的房地产价格总体上处于一直持续快速上涨的水平。从世界范围内看，特别是2007年美国次债危机之后，房地产市场的泡沫形成、伴随着资产价格的破灭，加剧了经济的不稳定性。因此，对房地产价格与银行信贷的影响理论分析和实证检验具有重要的意义。

二、文献综述

房地产价格的波动通过影响银行信贷需求和银行信贷供给，从而影响到银行信贷扩张总量。利率通过房地产市场的传导，影响房地产的价格。从房地产价格影响银行信贷需求的角度来看，房地产价格的波动会对居民和企业的信贷需求产生影响。房地产的开发建设工程量大，前期要投入大量资金，才有可能进行资本的增值以及获得投资收益。而在房地产流通以及消费环节，商品住房价值高，大部分消费者选择负债消费，即向银行等金融机构贷款购买住房。房地产市场自身的这些特点决定了其发展需要金融市场的支持，即无论房地产市场的需求者还是供给者，都离不开银行的信贷支持。金融市场对房地产市场提供房屋抵押贷款的同时，金融资本就会获得保值增值的机会。

Davis、Haibin Zhu（2004）利用 17个国家的跨国数据对银行贷款和商用房地产价格之间的关系进行了实证分析，结论是，房地产价格的上涨导致了银行信贷的扩张，而不是过度的银行信贷扩张导致了房地产价格的上涨。Gerlach、Peng（2005）利用香港1982年1季度至2001年4季度的季度数据，实证分析了银行贷款、房地产价格、GDP等变量之间的长期均衡与短期波动关系，结论是，房地产价格的波动影响银行的信贷扩张，而银行的贷款却不影响房地产价格。Chen、W ang（2006）使用台湾1991～2001年之间的台湾交易数据，研究表明可抵押资产的价值对地产抵押贷款的规模存在正向和显著的影响，同时，抵押物的杠杆效应对资产价格波动是顺周期的。武康平、皮舜等（2004）建立了房地产市场与信贷市场的一般均衡模型，通过对均衡解的比较静态分析，其研究结论认为房地产价格的上涨导致了银行信贷的增加，银行信贷供给增加导致房地产价格的上涨，二者之间存在正反馈的作用机制。李健飞、史晨昱（2005）采用协整分析方法，利用1998年1月至2004年9月之间的季度数据，对我国房地产价格波动和银行信贷之间的关系进行了实证研究，结论是，银行的过度放贷并不是目前房地产价格上涨的根源，而房地产价格上涨对银行信贷扩张的作用却不能忽视。张涛、龚六堂、卜永祥（2006）对中国房地产价格与房地产贷款的关系进行了实证分析，结果表明中国房地产价格水平与银行房地产贷款有较强的正相关关系。段忠东，曾令华，黄泽先（2007）运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。结果显示，在长期均衡水平上，房地产价格和银行贷款之间存在双向因果关系;在短期内，房地产价格波动不是短期银行信贷增长的直接Granger原因，而是通过协整关系成为短期银行信贷增长的Granger原因。

本文在已有研究的基础上，运用多变量协整分析技术对房地产价格与银行信贷之间的长期均衡和短期动态关系进行检验。本文实证研究最新的时间序列区域样本，利用并且在计量模型中加入城乡居民储蓄存款年底余额、贷款利率变量，从而使检验结论更有针对性。

三、VAR实证模型的建立

（一）数据来源与变量定义

本文利用2000年至2011年的江苏省商品房平均销售价格、银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额与银行贷款利率的年度数据，来对房地产价格波动与银行信贷之间的关系进行实证检验。其中，银行贷款数据是用金融机构各项贷款来表示，银行贷款利率用5年期以上的银行贷款利率表示。将除银行贷款利率以外的其他数据实际值取自然对数，避免数据的剧烈波动以消除异方差的影响。将商品房平均销售价格、银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额、银行贷款利率分别用变量HP、L、SD和LI表示，而将前三个变量相应的对数值分别用LHP、LL、LSD表示。所有原始数据均来自各期的《中经网统计数据库》、《江苏省统计年鉴》和《中国人民银行统计年鉴》。

（二）单位根检验

为对各变量之间的长期关系进行协整检验，首先要对各变量时间序列的平稳性进行检验。本文运用ADF方法对各个变量的平整性进行单位根检验。对LHP、LL、LSD、LI等变量单位根的检验结果见表1。

表1 VAR模型各时间序列变量的单位根检验结果

由以上的单位根检验结果可以看出，原时间序列变量ADF统计量的绝对值均高于5%临界值，序列在5%的显著性水平上均接受零假设H 0=0，因此，原时间序列都是不平稳的。4个变量在经过一阶差分后，所有变量的ADF统计量都在5%的水平上显著，这说明这四个一阶差分序列在5%的显著性水平是平稳的，由此可以判定LHP、LL、LSD、LI都是一阶单整序列，即I（1），满足协整检验前提。

（三）协整关系检验

本文运用多变量协整关系的检验—扩展的E-G检验来对多变量系统进行检验。用变量LL对LHP、LSD、LI进行普通最小二乘回归。并对该模型估计残差序列E做单位根检验，ADF检验结果见表2。

表2 序列E的ADF检验结果

由于检验统计量为-4.287794，小于显著性水平0.01时的临界值-2.816740，可认为估计残差序列E为平稳序列，进而得出序列LL和LHP、LSD、LI具有协整关系。该协整关系可以表示为:

以上四变量之间的协整关系式表明了银行贷款、房地产价格、城乡居民储蓄存款年底余额和贷款利率之间的长期均衡关系，括号内的数字为协整方程系数的标准差。可见，各系数的t统计量十分显著。其中，银行贷款对房地产价格的长期均衡弹性为0.151，即长期看来，房地产价格每上涨1%，银行贷款相应增加0.151%，银行贷款对城乡居民储蓄存款年底余额的长期均衡弹性最大，对利率的长期均衡弹性不是很明显。可见，房地产价格在长期内对银行贷款的正面作用有一定的影响。

（四）长期因果关系检验

向量自回归（VAR）模型常用于多变量时间序列系统的预测和描述随机扰动对变量系统的动态影响。本文选取自回归滞后阶数分别为1和2，对各变量的因果关系检验结果见表3。

?

从上面的长期因果性检验结果可以得出，在10%的显著性水平上，在江苏省内，存在从银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额到房地产价格的Granger单向因果关系，可以解释为银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额是房地产价格的变化的原因;在5%的显著性水平上，房地产价格的变化不是银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额变动的原因。在10%的显著性水平上，银行贷款利率不是房地产价格的Granger原因，房地产价格是银行利率的Granger单向因果关系，在滞后2期的基础上。因此可以判断，在长期均衡水平上，房地产价格与银行贷款之间存在单向因果关系，而城乡居民储蓄存款年底余额的提高会推动房地产价格。

四、结论和政策建议

从以上的实证检验可以得出关于我国房地产价格波动影响银行信贷增长的主要结论有:房地产价格与银行信贷之间具有长期均衡稳定关系。房地产价格在长期内对银行贷款有一定的正向影响，从长期看来，房地产价格每上涨1%，银行贷款相应增加0.151%。而银行贷款、城乡居民储蓄存款年底余额构成房地产价格的Granger单向因果关系。在此基础上，我们提出如下政策建议:

一方面，合理控制房地产消费的信贷规模，加强信贷审核，提高信贷质量，尤其要严格控制对房地产投机的信贷，引导房地产投资合理化发展。作为抵押品的房地产通过价格的波动影响信贷市场。信贷的扩张反过来又增加房价。为了防止房地产市场泡沫和尽量减少房地产价格下跌对银行业绩的不利影响，银行需要更严格的贷款管理。更确切地说，作为银行要强制执行风险管理策略，控制投资组合限定在房价方面的直接或间接的风险暴露。银行对房地产开发商和个人住房贷款的信用评估，以及充足的资本储备是必要的，有助于积极防范信贷风险。

另一方面，政府当局制定更加合理的利率政策，使得名义利率更加真实地反映市场资金的供需状况，实行对购房者差别化的信贷政策，积极引导居民的房地产消费需求，保持货币信贷总量和社会融资规模平稳适度增长。同时调整房地产供给结构，加大经济适用房、廉租房等保障房的建设，抑制房地产价格过快上涨，使之回归到合理水平。加强对房地产市场和金融市场的有效监管，有助于促进经济的稳定和满足居民自住和改善性需求。

[1]Gerlach，Stefan and Wensheng Peng，2005.Bank lending and property prices in Hong Kong[J].Journal of Banking&Finance，（29）：461-481.

[2]Davis，Philip and Haibin Zhu·Bank lending and commercial property cycles：some cross-country evidence [Z]·BIS W orking Papers，No 150，2004.

[3]Chen and Wang，2006.The Procyclical Leverage Effect of Collateral Value on Bank Loans-Evidence from the Transaction Data of Taiwan[J/OL].

[4]武康平，皮舜，鲁桂华.中国房地产市场与金融市场共生性的一般均衡分析[J].数量经济技术经济研究，2004（10）：24-32.

[5]李健飞，史晨昱，我国银行信贷对房地产价格波动的影响[J].上海财经大学学报，2005（4）：26-32.

[6]张涛，龚六堂，卜永祥.资产回报、住房按揭贷款与房地产均衡价格[J].金融研究，2006（2）：1-11.

[7]段忠东，曾令华，黄泽先.房地产价格波动与银行信贷增长的实证研究[J].金融论坛，2007（2）：40-45.