1、The relationship between bank credit and real estate price fluctuationa case of wuhan city Abstract：This paper documents the relationship between bank credit and real estate price fluctuation while China's real industry experienced a strong increase in the last decade. Based on the 2005-2012 tim

2、e series data from Wuhan city, it is found that there was sound causality between real estate price and loan amount. The VAR results show that bank credit has short impact on real estate price, but in the long-run, the impact was limited; the fluctuation of real estate price was mostly explained by

3、itself. To inhibit real estate price fluctuation, the bank credit policy is not enough. On the other hand, both in the contemporaneous period and long-term, real estate price has significant impact on bank credit, which means monetary policymaker need to take more attention on the real estate market

4、 to ensure financial stability.Keywords: bank credit, real estate prices, bank loans amount 摘要：在我國房地產市場高速發展的同時，房地產價格波動與銀行信貸的關聯也日趨緊密。本文先從理論上探討了銀行信貸與房地產價格波動之間的相互作用機制。在此基礎上, 根據2005年至2012年武漢市的相關數據, 運用VAR模型、脈沖響應分析對其進行實證檢驗。研究結果表明, 房地產價格和銀行信貸之間在長期內存在協整關系, 房地產價格波動對銀行信貸有著較大的推動作用，而銀行信貸的變化對房地產價格短期波動行成明顯沖擊，長期的影

5、響卻十分有限。因此研究認為, 貨幣政的出臺應當重視房地產價格、銀行信貸以及二者的相互影響，密切關注當前房價波動的金融風險可能性以及重新審視相關房地產信貸政策。關鍵詞：銀行信貸 房地產價格 銀行貸款規模1 引言房地產行業是一個資金聚集的行業，它的發展需要銀行業的資金支持，而隨著房地產業的迅速崛起，銀行信貸業與房地產業之間的關系也越來越密切1。近幾年，銀行信貸對房地產業的支持力度不斷加大，銀行為房地產企業和個人購房提供資金支持，例如房地產開發貸款、個人抵押貸款等，從而影響房地產的供給與需求，進而影響房地產價格。房地產價格高低又反過來影響銀行信貸規模，同時房價的劇烈波動也會造成對金融市場的沖擊2-3

6、。2014年，資金市場呈現出一個新現象“房貸荒”，并且有愈加蔓延的趨勢。目前，各地限貸、差別化信貸政策已經推行兩年多，信貸政策正面臨調整時間窗口。國外關于銀行貸款和房地產價格的關系的研究主要基于國際視角，通過構建各種模型，如貸款市場模型、牛津經濟預測模型4-6等，從定性的角度分析銀行貸款規模和房地產價格之間的相互作用機制，定量研究較為少見。我國房地產市場相對于國外來說，雖然起步較晚，但伴隨著我國經濟的發展呈現良好的發展態勢，國內學術界關于房地產價格影響銀行信貸的理論和實證分析比較有限。研究對象主要集中在國家層面上，區域研究比較缺乏；銀行信貸和房地產價格之間存在高度的正相關性已經得的到證實，但是

7、兩者之間的相互沖擊以及沖擊的強度和持續的時間未能確定7-9。文章在已有的研究基礎上，通過定性與定量分析，結合相關性與VAR模型對銀行信貸與房地產價格波動之間的關系進行研究，并就長期和短期兩個時間界限來觀察兩者之間的相互沖擊，這一研究對銀行信貸與房地產市場之間的協調運作有重要的參考價值。2 銀行信貸與房地產價格的定性分析2.1 銀行信貸對房地產價格的影響分析房地產具有顯著的投資品屬性，因此房地產價格也具有資產定價的一般特征，按照標準資產定價理論，房地產價格由未來所有時期的資產收益（租金）的貼現值決定10。現分別從房地產開發商和個人購房者來講述影響機制：2.1.1 房地產企業貸款對房地產價格的影響

8、機制房地產企業貸款是房地產開發建設依賴的最主要資金來源。首先，1998年房改以來，我國城市化進程的高速推進、居民長期以來被壓制的對更高質量住房的改善性需求的釋放、傳統文化背景下居民對自有住房的強烈偏好以及土地供應量增速有限等多方面因素都使房地產市場總體處于供不應求狀態，賣方必然在價格決定方面具有更大的談判力。其次，房地產市場較強的信息不對稱特征使得購房者處于劣勢。再次，房地產市場特性造成了在一定區域內只有較少的企業在進行相關開發和建設，具有較強的壟斷特征。這種市場特征既強化了賣方優勢地位，也提高了房地產開發企業之間進行合謀的概率，嚴重削弱了購房者的議價能力。在買賣雙方天然不平等的市場格局下，消

9、費者獲取議價能力的最重要途徑是通過推遲交易、持幣待購策略給房地產開發企業造成財務壓力，促使其以降低價格來擴大銷售和回收現金11-12。房地產企業貸款將增強房地產企業的成本墊付能力，緩解其財務壓力，進一步強化其市場地位；過多的銀行信貸甚至會促使房地產企業通過囤積土地、拖延開竣工時間、捂盤惜售等手段惡意加劇市場供求矛盾。可見，房地產企業貸款具有推動房地產價格上漲的效果。2.1.2 個人購房貸款對房地產價格的影響機制我國房地產長期以來表現出較強的保值增值能力，在銀行信貸門檻降低、投放額度擴大的情況下，更多的投資和投機性需求將會借助銀行信貸資金在房地產市場釋放。房地產業的兩個特點決定了房地產供給在短期

10、內缺乏彈性：一是房屋建設一般需要較長時間，因此房屋存量的調整不可能在短時間內完成；二是房屋建設受到土地供應的限制，我國城市建筑用地的緊張局面決定了土地是制約房地產供給的重要因素。在房地產供給短期內缺乏彈性的情況下，房地產價格在短期內就主要由需求決定，因此個人購房貸款增加所引起的房地產有效需求增加將在短期內顯著提高房地產價格13-14。2.2 房地產價格對銀行信貸的影響分析房地產包括房產和地產，它是一種生活必需品和有形資本，同時也是一種資產，因此房地產價格的變動會引起消費者資產管理的變動以及消費心理的變化。對此，從以下兩個方面來說明：2.2.1 財富效應房地產財富效應15，是指由于房產價格上漲（

11、或下跌），導致房產所有者財富的增長（或減少），其資產組合價值增加（或減少），進而產生增加（或減少）消費，擴大（或縮小）短期邊際消費傾向，促進（或抑制）經濟增長的效應。事實上，房產財富上升，在預期收入增加和預期價格上漲的推動下，也促進了房產本身消費和投資的進一步增長。近年來越來越多的人投資于房地產，購房投資已呈全球化趨勢。在很多發達國家，股市崩盤或持續不景氣使眾多投資者損失慘重，普通居民對經常虧損的養老基金也失去信心，這促使大量投資涌向了房地產。我國的這一趨勢也越來越明顯。房市的火爆與股市的低迷形成鮮明的對比，許多資金由證券市場流向了房產市場。其中有很多購房者的目的是出于投資，由房地產財富效應的

12、預算約束可以看出，投資需求的膨脹一方面擴大了房地產財富效應，另一方面也容易滋生房地產泡沫。因此，我們不但要看到房地產財富效應的積極影響，更要考慮房地產財富過度擴張所帶來的負面效應，警惕房地產泡沫的膨脹和破裂。因為房地產泡沫破裂帶來的危害要遠遠大于股市泡沫破裂。2.2.2 羊群效應目前，很多城市房價實現了10年上漲10倍，遠遠超過多數人的收入增長，造成高房價的原因，有土地政策因素，貨幣因素，但是羊群效應也是我們不能忽略。中國房地產市場是有存在羊群效應16，很多人都看到別人購房，自己也跟著購房。有一些業主看到房價降下來，就要到開發商那么鬧事，要求退房或者補償差價。這就說明，這些人心里覺得房價一定是

13、上漲，從來都沒有考慮到房價下跌。總的來看，我們可以從兩方面來探討銀行信貸和房地產價格的關系：一方面, 房地產價格波動可能會影響銀行的信貸規模。另一方面,銀行發放信貸的政策和條件會影響房地產需求和投資,從而引起房地產價格的波動。3 銀行信貸與房地產價格的定量分析3.1 數據來源與處理數據源于武漢市統計局歷年發布的武漢市統計年鑒，選取武漢市2005年-2012年房屋均價、房地產企業貸款總量及個人住房貸款總量年度數據，以房屋均價(單位：元)作為因變量Y，以銀行信貸總量(單位：萬元)作為自變量X，建立兩者之間的關系模型。其中商品房平均銷售價格等于商品房銷售總額除以商品房銷售面積，房地產信貸總額取自房地

14、產開發資金來源中的國內貸款與個人貸款，其中RP代表商品房平均價格、XD代表房地產信貸總額，各變量均經過必要的數據處理，包括合理的數據變換、剔除物價等因素造成的數據不可比等，處理之后分別用LNRP、LNXD表示。所有原始數據均來自于武漢市統計年鑒和中國建設銀行統計年報各期。3.2 相關性分析3.2.1 平穩性檢驗為了避免數據模型估計中出現“偽回歸問題”，確保估計結果的有效性，必須用穩定的時間序列來建立模型。而檢驗數據平穩性的解決辦法就是單位根檢驗，利用分析軟件eviews進行ADF檢驗，時間序列變量LNRP、LNXD均高于5的臨界水平，證明這些變量在5的顯著性水平下均接受原假設，時間序列非穩定，

15、但是其一階差分在5的水平上顯著，拒絕原假設，因此可以得出結論是，LNRP、LNXD都是一階單整序列，可能存在協整關系。單位根檢驗結果見表1。表1 單位根檢驗變量ADF統計量5臨界值P值結論LNRP3.53-2.000.99不穩定LNRP(-1）-3.60-2.040.01穩定LNXD-3.08-4.450.19不穩定LNXD(-1)-2.92-2.020.01穩定3.2.2 協整檢驗根據ENGLE-GRANGER兩步法，協整檢驗結果顯示在5%顯著水平下拒絕“非均衡誤差非平穩”的原假設，說明殘差序列是平穩的，可以認為變量LNP、LNXD兩者之間具有長期均衡的關系，所做模型存在協整關系。3.OLS

16、估計通過平穩性檢驗和EG檢驗，發現二者均為一階單整序列，且存在協整關系，接下來通過回歸分析建立兩者之間的關系模型。以房屋均價(單位：元)作為因變量Y，以房地產信貸總量(單位：萬元)作為自變量X，建立兩者之間的線性關系模型：估計結果: Y =0.39X + 2.42 R2=0.86(6.178577)(2.538194)結果顯示，判定系數R2達0.86，模型的擬合度很高。考察回歸模型的系數符號，銀行信貸與房地產價格兩者間呈現正相關的關系，這與前文定性研究的結論相符。我們可以初步認定：武漢市房地產信貸總量和房屋均價之間存在一種長期穩定的關系，統計數據表明房屋價格的上升同時伴隨著銀行信貸發放量的明顯

17、增加。3.3 VAR模型分析3.3.1 VAR模型滯后期的確定VAR模型分析的關鍵是選擇系統內解釋變量的滯后期長度。根據AICSC標準來進行判斷，將最大滯后期定為2，對不同滯后期統計得出的評價統計量數值見表2。觀察下表可知，本文應建立VAR(2)模型。表2 VAR最優滯后階數的檢驗結果LagAICSC1-2.977904-3.0088122-4.985355-5.263009圖1 AR根圖也表示建立2階滯后的VAR模型比較合理3.3.2 VAR模型估計向量自回歸模型系統內每個方程有相同的等號右側變量 , 而這些右側變量包括所有內生變量的滯后值。本文采用向量自回歸模型來探討房地產價格與銀行信貸之

18、間的關系,其估計結果如下所示。LNRP = 0.135715400482*LNRP(-1) + 0.288032519218*LNRP(-2) + 0.0707581900016*LNXD(-1) +0.0424361420583*LNXD(-2) + 3.19529444184 R2=0.993537 F=193.1461 AIC=-6.685446 SC=-6.858979LNXD = - 0.180848472259*LNRP(-1) + 3.72056007286*LNRP(-2) - 0.604989740411*LNXD(-1) - 0.430436966621*LNXD

19、(-2) + 1.70693884637 R2=0.938265 F=19.99775 AIC=-2.380943 SC=-2.554476結果顯示VAR模型擬合度很高，房價受到自身前2期的同向影響，以及前2期的銀行信貸的同向影響；本期銀行信貸則與上2期的房價指標正相關，上期的房價和信貸以及上2期的信貸均與之反方向變化。3.3.3 脈沖響應函數分析接下來比較不同變量的脈沖響應,判斷不同變量所受到的沖擊效果的大小，進而判斷變量之間的互動關系。脈沖響應函數分析結果如圖2、圖3所示。圖2房價一個標準差對房貸總量的脈沖反應 圖3 房貸一個標準差對房價總量的脈沖反應由圖2可以說明房價的變化對信

20、貸的影響，在期初的沖擊非常顯著，但是之后的影響變小，隨著時間的流逝逐漸衰減。正如前文所講的財富效應，當房地產價格上升，導致房地產所有者財富升值，則會向銀行申請貸款，從而導致信貸增加；同樣對于羊群效益，當看到很多人都開始購房時，自己也會開始購房，這就形成所謂的炒房，這樣一來也會導致銀行信貸的增加。由圖3可知房貸對房價的沖擊影響初始值為零，1期后急劇增加達到峰值，然后開始迅速下降，2期后衰減一半，之后緩慢下降維持正值，第10期在峰值三分之一左右。說明信貸對房價的沖擊是微弱而持續的，主要的沖擊集中在4年以內。信貸政策的調整對房價的影響，在短期內非常明顯，例如2011年開始嚴格實施的限貸政策、差別化信

21、貸政策對武漢市房價的影響作用是比較明顯的，這也促使政府為了在短期內達到控制房價過快上漲的政策目標更多地依賴對信貸渠道的控制。同時也認識到房地產信貸政策對房價影響的短期作用機制在提醒我們，限貸政策持續至今，其影響已經微乎其微，需要重新考慮針對房價的調控政策。4 結論與建議4.1 結論對武漢市房地產銀行信貸與房地產價格波動的實證分析研究結果表明：（1）長期而言，武漢市房地產價格和銀行信貸之間存在長期穩定的均衡關系。房地產價格與銀行信貸之間存在一種相互影響。通過Granger因果關系檢驗證明了銀行信貸與房地產價格波動之間是一種單向的因果關系，房地產價格是銀行信貸的Granger原因，而銀行信貸不是房

22、地產價格的Granger原因，目前的房地產市場，對商品房的剛性需求依然龐大，這導致房價上漲預期依然存在，而房價上漲會吸引各種資金流向房地產市場，其中銀行信貸資金是最重要的一個資金來源，所以房價上漲會直接導致銀行信貸資金的增加。在一個比較長的時期內觀察房價，房地產信貸政策的影響微弱；房價波動有著強烈的慣性或自相關性，其長期影響因素還應該考察人口變化、家庭收入、土地價格、城市經濟發展、市政基礎設施等等。（2）短期來看，武漢市房地產價格波動與銀行信貸發放量之間的相互關系不顯著。通過脈沖響應函數分析，無論是一個單位的房地產價格對銀行信貸進行正向沖擊，還是一個單位的銀行信貸對房地產價格進行正向沖擊，瞬間

23、的表現并不明顯，都是一個持續的過程，只是銀行信貸對房地產價格的上升反應更迅速一點。說明資金對房地產價格上升所帶來的逐利效應需要一個逐步認識的過程，我國銀行信貸資金的發放需要一個復雜的流程，受制于各種政策的作用，資金真正作用于房地產市場還需要一段時間的流動，所以作用并不明顯。同時，信貸政策的利好是否能重振市場信心，具體還要看市場需求，當市場存在較大的住房消費需求時，銀行信貸發放量的增加能夠瞬間轉化為對住房的購買行為，這時，對房地產價格的上漲就有很明顯的促進作用。4.2 建議現階段，我國經濟中的結構矛盾較為突出，市場發育程度不高，間接融資還處于主導地位，僅僅依靠市場的力量，難以對信貸資金進行有效配

24、置，客觀上還需要信貸政策在較長時期內繼續發揮重要作用。武漢市作為中部地區最大的城市，其銀行信貸規模和房地產價格波動關系的好壞，直接影響到中部地區的經濟發展。對此，有三方面建議：第一，調整信貸結構，通過調整信貸結構，引導資金流向，在達到總量平衡目標的同時，實現經濟結構的調整和優化；第二，防范信貸風險，隨著經濟金融形勢的發展，市場競爭加劇，商業銀行紛紛介入新的信貸領域，開展信貸創新，開發新的信貸工具和信貸品種，由于商業銀行自身控制風險能力的差異，客觀上需要中央銀行制定和實施統一、規范、健全的信貸規則，對信貸活動進行管理，以防止產生新的信貸風險；第三，提高金融服務水平，為適應新的經濟金融形勢發展的需要，需要對一些信貸政策進行及時補充。參考文獻1 李劍,陸軍.我國房價與銀行信貸關系研究,基于面板數據的邊限協整分析J.國際金融, 2009(6):32-36.2 周京奎.金融支持過度與房地產泡沫研究D.南開大學博士研究生論文,2004.3 張珈珂.銀行信貸與房地產發展及房價波動的關系，以南京市為例D.南京農業大學碩士學位論文,2008(4)：23-26.4 Richard J.Herring.