河南省房地产信贷影响房价的机制分析——基于VAR模型的探讨

杨 阳

(郑州大学 商学院，河南 郑州 450001)

一、问题提出

房地产市场具有资金短缺及资金周转期限长的特点，所以银行贷款成为房地产开发商和购房者普遍选择的基本融资方式。近年来，日益飙升的房价使房地产成为人们广泛关注的热点、焦点。房价的过快增长造成居民购房困难，可能引起房地产市场泡沫甚至金融危机，会给银行带来巨大风险，进而影响全社会。日本泡沫经济破裂、亚洲金融危机、美国次贷危机的爆发都与房地产市场息息相关。对此，我国政府出台了一系列信贷政策抑制房价的快速增长。因此，研究房地产信贷对房价的影响机制有重要的现实意义，对我国房地产市场健康平稳发展有一定的政策启示。

国内外关于房地产信贷对房价影响的众多文献，大部分都是从信贷利率、信贷规模对房价影响的角度进行研究。余华义、陈东实证分析了中国地价、利率与房价的关联性，认为我国的实际利率与房价呈负相关关系。[1]Collyns等从不同国家信贷规模对房价的影响出发，得出银行信贷扩张与房价上涨呈同方向变动的结论。[2]李宏瑾将房地产信贷分为个人贷款和开发商贷款，建立房地产供需弹性模型，验证了房地产信贷是影响房价的关键因素。[3]李勇刚、高波采用GMM动态面板估计方法，研究信贷约束对住宅价格的影响，分析比较个人住房贷款与房地产开发贷款对房价的影响，发现二者对房价均有显著的正向影响，但是前者的影响小于后者。[4]黄梓蔚、潘海英认为，房价与信贷长期互为因果关系，并且信贷规模对房价的影响要比信贷利率对房价的影响大得多。[5]徐晓通通过建立我国房价与贷款规模的VAR模型，分析得出银行贷款规模与房价呈正相关关系。[6]王迅构建了房屋销售价格、房地产信贷规模和土地价格三个变量的误差修正模型，得出土地价格与银行信贷规模对住宅价格存在长期稳定的影响。[7]

综上，国内外关于房地产信贷对房价影响的研究，主要围绕信贷规模与信贷利率两个方面，大多仅从其中一个方面分析其对房价的影响，综合比较分析的很少。对房地产信贷规模的分析可分为购房者贷款和房地产开发贷款，现有文献对这两方面的对比分析较为匮乏。这两方面有着什么样的内在关系，对房价的影响程度究竟如何，仅仅从学理层面或定性判断是不够的。本研究尝试在房地产开发贷款和购房者贷款两方面进行实证分析，探讨它们对房价的影响。

二、房价影响因素与机制的一般分析

房价的影响因素很多，本研究主要从房地产开发贷款、购房者贷款和信贷利率三方面分析房地产信贷对房价的影响。

(一)房地产开发贷款

当房价较快上涨而有利可图时，房地产企业为了追求更多利润，拥有追加投资的巨大动力，而扩大投资通常通过银行贷款融资实现。就此来看，房价上涨会诱发房地产信贷规模的扩大。从房地产供给侧来看，房地产开发贷款的规模越大，意味着房地产企业需要支付更多的贷款利息而导致承担更高的融资成本，从而刺激房地产企业通过提高房价来实现更多赢利。同时再加上我国城市国有土地制度及土地财政问题,房地产企业通常经过竞拍来取得城市国有土地的开发权，竞价直接推高了土地价格，地产成本的大幅增加使得房价居高不下。大量的房地产企业往往把扩大贷款作为争取土地资源、排斥竞争对手、获取垄断利润的手段，虽明知有很大的资本成本，却欲罢不能。国内外对土地价格与房价关系的研究，都离不开银行信贷规模对房价的影响，本研究尝试通过模型对其影响程度进行量化分析。

(二)购房者贷款

居民是房地产市场的主要需求者。对于普通居民来说，房子既是生活的必需品，又是固定资产投资，然而较高的房价使得很多人不能全款买房,只能按揭贷款购房。除了为居住而买房的大量消费型需求者，还有一部分投资型需求者。信贷规模的扩大使购房者更容易获得房贷，刺激他们的投资需求和消费需求，居民对房地产市场的需求量变大且在短期内房屋供给不变就会引起房价上涨。因此，购房者贷款的增加能够引起房价上涨。

(三)信贷利率

银行信贷利率的调整可以从供给侧和需求侧两方面对房价升降造成影响。在商品房的供给侧，贷款利率上升短期必然导致房地产商的融资成本和投资成本升高，为减轻财务压力，会有一部分房地产开发商通过降低房价从而更快地出售房子收回资金，但更多的房地产开发商则会提高房价，从而转嫁较高的融资成本。从长期来看，银行贷款利率的提升将直接导致房地产企业融资成本提高，它们不得不压缩信贷规模，这样就会抑制部分房地产企业的房地产开发规模，减少商品房的供给。在需求不变的情况下(实际上，需求是不断增长的)，商品房供给减少使得供需关系变化，引起房价上涨。

房地产市场最终需要消费者购房才能实现销售，而房贷的利率水平直接影响购房者的购房意愿和购房能力。目前，我国房价收入比远远超过国际上常见的合理房价收入比。利率上调会直接增加购房者的房贷还款压力，从而影响其购买意愿，抑制住房消费需求，使得房地产市场景气指数大大下降，从而影响房地产开发商对未来房地产市场房价的预期。

三、河南房地产市场的VAR模型建构与检验

(一)模型采用

房价、信贷规模、银行信贷利率之间有明显的相互影响关系，一般回归模型的内生性问题会使结果不准确。VAR模型是一种向量自回归模型，通过把系统中每一个内生变量变为系统中所有内生变量的滞后项函数来构造模型。利用VAR模型分析房地产信贷对房价的影响，可以避免它们之间的内生性问题。

本研究采用的VAR模型具体形式如下：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+εt(t=1，2，…，n)

(1)

其中：Yt是内生变量向量，p是VAR模型的滞后阶数，矩阵A1，…，Ap是待估计的系数矩阵，εt是k维扰动列向量。采用AIC和SC准则将VAR模型的最优滞后阶数定义为2阶。

(二)变量界定

房地产市场均价：采用商品房销售额除以商品房销售面积，得到房地产市场均价，用来表示房地产价格变动情况，以Price来表示。

房地产贷款总额：包括房地产开发贷款和购房者贷款。其中，房地产开发贷款为河南省房地产开发投资资金中的国内贷款部分，购房者贷款为河南省个人贷款总额中的个人住房贷款。房地产贷款总额以Loan表示，房地产开发贷款以Loan1表示，购房者贷款以Loan2表示。

信贷利率：由于房地产市场贷款的还款周期一般较长，因而选取央行公布的“5年以上中长期贷款利率”来表示信贷利率。信贷利率以R表示。

(三)数据来源与变量处理

模型研究的是多维时间序列，而时间序列的效果如何取决于样本大小。本研究选择了2009年到2017年共9个年份的数据。如果使用年度数据，则样本过小。考虑到数据取得的滞后及准确性等因素，本研究选取2009年1月至2017年12月河南省房地产市场均价、房地产贷款总额、信贷利率的月度资料，共108组数据。数据来源于2009—2017年河南省统计年鉴、河南省统计局、中经网数据库(详见表1、表2，本研究仅列出年度数据)。

表1 2009—2017年河南省房地产市场贷款数据

表2 2009—2017年河南省商品房相关数据

通过Eviews 7.2软件建立房地产市场均价、房地产贷款总额、房地产开发贷款、购房者贷款和利率的VAR模型。由于数据较多，本研究采用X12的方法对数据进行季节性调整，以避免季节周期影响。同时，为了避免出现异方差，对Price、Loan、Loan1、Loan2都采用对数处理，以lnPrice、lnloan、lnloan1、lnloan2来表示。各变量对数处理后数据折线图如图1所示。

图1 各变量对数处理后数据折线图

(四)平稳性检验

实证分析要求数据序列具有平稳性。现将处理后的变量lnPrice、lnloan、lnloan1、lnloan2、R通过ADF检验的方法来检验序列的平稳性，发现P值均大于0.05，即序列不平稳。通过对数据进行一阶差分之后，检验结果如表3所示。

表3 各变量一阶差分后单位根检验结果

lnPrice、lnloan、lnloan1、lnloan2、R经过一阶差分后，ADF值都小于5%的临界值，说明这些变量的一阶差分序列是平稳序列，也就是一阶单整。

(五)协整关系检验

为了分析变量间存在的协整关系，通过Johan-sen协整检验方法，对lnPrice、lnloan、lnloan1、lnloan2、R这5个变量进行检验。检验结果如表4所示。

表4 变量协整检验结果

如表4所示，统计量Trace和最大特征值Max-Eigenvalue的两种检验结果相同，检验结果中的P值都在最多四个协调关系原假设条件下大于5%的置信水平，接受了原假设，认为最多存在4个协整关系，即lnPrice、lnloan、lnloan1、lnloan2、R存在4个协整关系。因此，可以认为lnPrice、lnloan、lnloan1、lnloan2、R存在长期稳定的关系。

根据检验结果可以得到如下回归协整方程式：

lnPrice=0.3999lnloan1+0.151672lnloan2+0.09954R+0.551572lnloan

(2)

由此可知，lnPrice与lnloan、lnloan1、lnloan2、R都存在正相关的长期均衡关系：房地产开发贷款每上升1%，房地产价格就会上升约0.4%；购房者贷款每上升1%，房地产价格就会上升约0.15%；信贷利率每上升1%，房地产价格就会上升约0.1%；房地产信贷总额每上升1%，房地产价格就会上升约 0.55%。房地产信贷总额的扩大会引起房价的不断上涨，信贷利率的上升也会造成房价上涨，房地产开发贷款对房价的影响较购房者贷款更为显著。

(六)格兰杰因果关系检验

由以上的协整检验可以判断出各变量间存在的长期稳定关系，但还需要进一步检验它们之间是否具有因果关系。用格兰杰因果检验来检验变量间的因果关系，其结果如表5所示。

表5 格兰杰因果关系检验结果

检验结果表明：在5%的置信水平下，房地产开发贷款lnloan1与房地产价格lnPrice存在双向格兰杰原因；利率R不是房地产价格lnPrice的格兰杰原因，而房地产价格lnPrice是利率R的格兰杰原因；购房者贷款lnloan2不是房地产价格lnPrice的格兰杰原因，而房地产价格lnPrice是购房者贷款lnLoan2的格兰杰原因；房地产贷款总额lnloan不是房地产价格lnPrice的格兰杰原因，而房地产价格lnPrice是房地产贷款总额lnloan的格兰杰原因。这说明房地产开发贷款对房价的影响较其他变量更为显著。

四、结论与建议

(一)结论

1.河南省房地产信贷规模与房地产价格呈正相关关系

由前文论述可知,房地产开发贷款、购房者贷款、房地产信贷总额，都与房地产价格呈正相关关系，且与房价存在长期协整关系。这与房价影响机制的一般分析相符，意味着只要信贷市场对房地产市场供求双方不断注入资金，一方面保证了房地产开发企业的资金供应和更多生产，另一方面会使购房者需求增大，房地产开发企业利用自身地位控制供给，房地产价格将会不断上涨。

2.河南省信贷利率与房地产价格呈正相关关系

信贷利率每上升1%，房地产价格就会上升0.1%。已有相关文献大多认为信贷利率与房地产价格呈负相关关系，这个出现差异是有特定原因的。2009—2017年，河南省城镇化率从37.70%提升到50.16%，据河南省统计年鉴数据显示，2017年河南省城镇常住人口4795万人。在城镇化快速发展的背景下，人们对住房的需求愈发强烈，不论是刚需还是投资，人们对房地产的需求一直处于较高水平。2009—2017年，特别是2014、2015和2016年，河南省房地产市场的现实就是利率上升没有阻挡购房者的热情，出现了买涨不买跌、越涨越买的现象，这极大地削弱了利率调控的功能。与之相对应，快速城镇化造就了河南省近十年的房地产高速膨胀时期，很多房地产企业不断扩大贷款规模，房地产供给方对资金的巨大需求，淹没了贷款利率上升给企业带来的融资成本，几近疯狂的房地产开发商大规模举债，圈地建房、抬高房价，获取了丰厚的利润。即使这样，房地产开发企业还不满足，将贷款利率上升的成本转移到了住房上，逐步推高了房地产的价格。

因为分析数据的可得性，本研究没有量化分析信贷利率上升对购房者贷款的影响，考虑到购房者在房地产市场的相对弱势地位，信贷利率上升会削弱购房者的购买能力，对房价的上涨起到抑制作用。在以后的研究中，将着重关注这方面的内容，进而丰富对河南省房地产价格的影响机制的分析。

3.河南省房地产开发贷款较购房者贷款对房价的影响更为显著

实证分析结果表明，房地产开发贷款和购房者贷款对房价的影响都为正向关系。同时，经过格兰杰因果关系检验，房地产开发贷款与房价存在双向格兰杰原因，而购房者贷款不是房价的格兰杰原因，但房价是购房者贷款的格兰杰原因。然而，房地产开发贷款每上升1%，房地产价格上升近0.4%；购房者贷款每上升1%，房地产价格就会上升0.15%。显然，单就量化结果来看，房地产开发贷款较购房者贷款对房价的影响更为显著。

(二)政策启迪与建议

1.调整河南省房地产信贷规模结构

实证分析结果表明，河南省购房者贷款对房价的影响并不显著，有必要审视房屋限购政策。近几年，实施限购政策的城市日益增多，对投资型的需求者抑制效果比较明显，但可以适当放宽对购房者贷款的控制。而房地产开发贷款对房价的影响比较显著，应当严格控制房地产开发贷款。有关部门应合理调整信贷规模结构，合理分配房地产贷款在供给侧和需求侧的投放，进而影响房地产市场的供给与需求来调控房价，引导房地产市场平稳可持续发展。

2.运用利率手段对河南省房地产市场进行相机调控

分析结果表明，河南省贷款利率与房价有正相关关系，贷款利率从房地产市场的供给侧影响到房价。这给政府调控房地产带来了挑战和难题，提高贷款利率并不能很好地控制房价上涨。因此，政府要审慎使用利率政策工具来调控房地产市场，需要对房地产开发企业和购房者分类对待，进行相机调控并考虑政策的时滞效应，考虑贷款利率对房地产市场长期与短期的影响，提高利率对房价的传导速度，关注利率传导过程中房地产市场发生的变化，防止利率上升造就的价格提升全部转移到购房者身上，从而更好地调控房地产市场。

3.加强金融创新，开展多元化融资渠道

分析结果表明，房地产开发贷款变动对房价变动的影响比较显著。银行贷款一直是我国房地产业主要融资渠道，高负债的运行使它面临高风险，而融资渠道单一、对银行的过度依赖会使整个金融体系的压力和风险增大。房地产开发商应在政府政策的指引下，寻求更多的融资渠道，充分利用多种金融工具，推动房地产业稳健发展。