二元均衡下房地产过度金融化：机制、测度及影响因素

向为民　谢静　李娇

摘要：在分析我国房地产金融化形成机理的基础上，构建了房地产金融化评价指标体系，运用熵值法和模糊综合评价法对我国2009—2019年的房地產金融化程度进行测度与研判，并利用VAR模型测度我国房地产金融化水平与住房空置、货币政策等重要经济变量间的关系。结果显示：居民、房地产企业、政府和金融机构在房地产金融化进程中发挥着重要作用，居住属性与投资属性的转换会形成房地产金融化，且积累到一定程度将导致房地产过度金融化。整体上，我国不存在房地产过度金融化，处于低金融化水平，但存在潜在过度金融化风险;分区域看，东部地区和经济发达城市的房地产过度金融化可能性最大。而对于房地产金融化影响因素，住房空置对我国房地产金融化水平冲击最大，货币政策、心理预期与国内经济形势次之。文章最后提出了相关政策建议。

关键词：房地产;二元均衡;过度金融化

中图分类号：F293    文献标志码：A    文章编号：1001-862X（2022）01-0057-007

2019年中央经济工作会议重申“坚持房子是用来住的、不是用来炒的”。当前地方政府房地产政策短期历经阶段性调整，中央房地产调控长期呈现周期性波动。如何避免调控在刺激和抑制中反复？房地产兼具居住与投资二元属性，既要满足居住的消费需求，又是保值增值的投资工具，这决定了房地产调控力求居住与投资达到动态均衡。然而，各微观主体的机会主义行为和房地产金融资源错配等加剧了房地产金融风险，加之地方经济的房地产业路径依赖，导致部分地区出现房地产过度金融化——房地产更多成为金融投机标的，市场已偏离二元均衡。居民杠杆率从2008年的18%急速攀升至2019年的56%，已严重影响到居民消费、实体经济、房地产业及金融市场稳定，存在巨大的金融和社会风险。平衡房地产市场防风险与促发展之间的关系，核心是基于房地产居住和投资的二元属性，差别化对待房地产融资需求。因此，基于二元均衡视角，即房地产居住属性和投资属性达到相对平衡状态，进行房地产过度金融化系统研究，识别、衡量和治理房地产过度金融化，能为促进房地产业和金融稳定提供理论支持、实证检验和决策参考。

一、文献综述

房地产二元属性是指房地产的居住属性与投资属性，居住属性主要体现在满足居住需求;投资属性表现为将房地产作为投资品，是居民家庭的资产组合方式及家庭储蓄的另一种类型。学界对二元属性的研究从侧重居住或投资向统筹二者转变。早期房地产居住属性的研究聚焦于验证1974年Rosen提出的特征要素模型;而投资属性的研究则倾向于分析利率和信贷规模等因素对房价的影响。近期主要基于二元属性视角探讨宏观政策对房价的影响，住宅价格异常波动的界定。关于二者关系的界定，理论层面有学者认为房地产属性存在嬗变，市场经济越发达，房地产投资属性越明显，也有学者支持“居住第一”，还有学者提出二元属性之间存在短期调整与长期均衡，只有准确把握对房地产属性的定位，才能完善房地产市场调控机制。实践层面，美国和日本过度偏重投资属性，形成抵押式住房金融体系，演化为金融危机;德国和新加坡兼顾居住和投资，分别形成互助储蓄式住房金融体系和强制性储蓄的公积金住房金融体系，实现了房地产市场稳定。而国内实践在注重居住或投资之间摇摆，尚未形成长期稳定的模式。政策对房地产属性的诠释和引导是房地产业健康发展的基本条件，偏重房地产投资属性将导致过度金融化。

金融化是金融市场、金融活动、金融机构及金融从业者在国民经济中的重要性不断提升的过程。研究对象重点聚焦在宏观经济和微观企业，发现我国泛金融倾向严重、金融化对实体经济存在阈值效应，高涨期内实体经济增长对金融化的波动更为敏感，还有少数学者开始关注城市运营、特定商品的金融化趋势。研究范围涉及金融化的内涵与表现、成因及影响，注重其多元测度。而过度金融化是指随着金融化程度的提高，金融化不能进一步促进经济增长，反而阻碍经济发展的现象，目前我国房地产业和能源产业有过度金融化特征，过度金融化及其治理正成为研究的重点和前沿。部分学者提出金融化存在“最适宜”点，过度金融化作为经济金融化发展的高级阶段危及金融安全。就其治理，Tobin首次提出对外汇交易征收“托宾税”，Epstein认为必须实现对金融市场的审慎监管，Palley指出要削弱企业和富人的影响力。相比金融化研究的系统和深入，学界对房地产金融化的关注不够，且主要出现于2008年国际金融危机之后。我国以2003年为界，将房地产市场发展划分为商品化阶段（1998—2003年）、房地产金融化阶段（2004年至今）。相关研究注重：一是从金融化视角分析房价上涨，学界尝试从金融深化与房价波动倒“U”型关系和土地资本化等作出解释。二是金融化表现形式，分别基于住房空置率水平、中国一线城市房地产市场波动、地产和金融紧密联系等视角剖析房地产金融化表现。三是金融化影响效应，部分学者提出资产证券化是房地产金融发展转变的重要方式和房企金融创新的主要方向。房地产过度金融化对房价上涨有显著影响，是影响房地产市场供需变动长期潜在的综合因素，亦是当前我国房地产潜在的最大风险点，必须警惕部分城市房地产过度金融化趋势。但现有理论主要基于国外研究成果构建，适合我国国情的房地产过度金融化系统分析仍然缺乏，尚无完整的房地产过度金融化度量指标体系。

综上，已有相关研究颇丰，但仍有所欠缺。一是缺乏适合我国国情的房地产二元均衡研究。我国房地产调控反复，根源在于多重复杂因素影响下政府干预对房地产二元属性均衡的忽视。面对经济社会急剧转型，现有研究虽已关注到房地产金融化趋势，但大多基于西方发达国家的经验教训，原生环境、房地产市场和金融发展的差异使其借鉴意义有限。二是缺乏从二元均衡的视角深入系统探究房地产过度金融化。首先，现有研究抛开房地产二元属性研究房地产金融化，实际上是将房地产固有的居住属性和投资属性割裂开来，缺少对其深层逻辑或作用路径的研究，导致对房地产过度金融化的形成机理所知不详。其次，多数成果仍停留在宏观理论层面，缺乏对房地产过度金融化的度量及其特征剖析，影响效应的分析还需进一步拓展。对以上问题，本文拟从均衡房地产二元属性的视角，系统研究房地产过度金融化的形成机理、影响因素和度量体系，并据此提出治理对策。

二、房地产金融化形成机理

均衡源于物理学概念，英国经济学家马歇尔将其引入经济学中，指的是经济中各种对立的、变动着的力量处于一种力量相当、相对静止、不再变动的状态。依据维度数量不同，可将均衡分为二元均衡和多元均衡;研究对象不同，分为局部均衡与一般均衡。局部均衡理论把单一商品市场看作总体经济中的一个很小部分，相较于总体经济，单一商品市场的小规模特征为研究市场均衡问题带来了便利，如市场均衡、供需均衡等。房地产是兼具居住和投资属性的特殊商品，其二元均衡指居住属性和投资属性达到相对平衡时的状态，在这种状态下，房地产的居住和投资功能都得到充分发挥，居住属性不因价格效应而极大程度转化为投资属性。当投资属性被过度强调时，将导致房地产价格不合理上涨;而当过分强调居住属性时，房价会趋于下跌。

房地产的居住属性，即住房满足使用者或房屋产权拥有者居住需求的能力，是房地产的基础属性，亦是房地产主要价值所在，住房给人带来的主观幸福感源于其能够为居民提供一个稳定和安全的住所，而非投资价值。房地产二级市场（增量市场）、三级市场（存量市场）和政府提供的保障性住房均体现出房地产的居住属性。以房地产市场为主，居民在二级市场中购置新建住宅商品房，在三级市场中买卖、租赁或置换二手房以满足中等及以上收入家庭的居住需要。以保障性住房为补充，由政府提供限价房、廉租房、经济适用房和政策性租赁房等去满足低收入家庭的居住需求。

而房地产的投资属性，即各主体依靠房地产获取收益的能力，是房地产的派生属性。房地产一级市场，即土地出让市场，政府的土地拍卖收入是财政收入的重要部分，土地出让金已成为地方政府预算外收入的主要来源。在二级和三级市场中，首先，居民参与房地产市场投资的主要途径是通过低价买入高价卖出住宅商品房的方式赚取差价，根据持有资产的时间长短，可划分为长期投资目的和短期投机目的，后者将影响房地产市场的稳定健康发展。其次，通过租出住房以获得长期、稳定的租金收入，循序渐进地回收资金;房地产开发企业则通过房地产开发、经营、管理和服务来营利，主要包括地产开发和物业开发，地产开发又分为住宅、工业和商业地产开发;金融机构主要指银行、证券和信托专业机构，为房地产其他主体提供融资服务并收取利息或管理费;其他房地产中介为房屋租赁等环节提供便利以获取服务费。

一方面，住房刚需强劲。当住房租赁市场无法有效保障居民住房需求和权益，并且选择租房的住房投资机会成本过高，大量居住需求转化为购房需求，导致居民住房按揭贷款需求持续上升，这是房价上涨的主要动力;另一方面，为增加投资获取更多收益，房企、居民等主体融资需求上升，金融机构放贷规模不断扩大，大量社会资金涌入房地产市场，引导房价上涨预期，房地产财富效应凸显，刺激房地产居住属性转化为投资属性，同时由于资本的逐利性，激励、强化了投资属性，致使投资需求进一步加大。随着房地产市场中货币供给的增加，房地产供给猛增、库存迅速上涨，促使房地产投融资的金融化交易热度上升，催生房地产融资套利行为。在居住属性弱关系和投资属性强关系的共同作用下，形成了房地产金融化。张成思（2019）将金融化的概念分为宏观、微观、中观三个层次，本文所探讨的房地产金融化实质上是中观层面的商品金融化，即商品交易机制中金融的特质与日俱增，以至于商品的价格决定越来越脱离真实交易中的供求关系，取而代之的是进入相应市场资金量的大小，商品不是作为商品在交易，而是把对这种商品的所有权作为一种金融资产，购买目的是为了转售所有权获利而非使用商品本身。

适度的房地产金融化在促进资金流动、满足住房需求、增加社会福利、调节房地产市场运行、保持金融市场稳定及促进宏观经济发展等方面发挥了重要的作用。但当房地产金融化这一过程不断积累、达到某一程度后，将导致房地产过度金融化。中国证监会主席易会满在中国发展高层论坛2017年会上指出过度金融化有四个特征：一是金融占GDP的比重上升速度快，GDP对金融的依赖性增强;二是金融投资过热，致使金融乱象频发;三是部分金融机构资金存在体内循环，脱实向虚;四是部分实体企业片面强调产能结合，过分倚重和扩大金融板块的比重，導致金融行为的虚拟化和投机化。相应地，房地产过度金融化特征主要体现在房地产过度依赖金融业及房地产市场金融杠杆过高，且使房地产金融风险不断积聚。由于房地产业涉及和拉动着众多实体产业，影响着实体经济，房产亦是居民财富的主要构成部分，直接关系到民生问题，一旦金融和信用风险大面积爆发，将引发系统性风险。房地产居住属性和投资属性对金融化的作用机理见图1所示。

三、基于二元均衡视角的房地产金融化测度研究

从四主体出发构建房地产金融化评价指标体系，收集数据并进行标准化处理和信度分析，再利用熵值法确定指标权重，计算出房地产金融化综合水平指数。[1]

（一）指标体系构建

从房地产二元均衡视角出发，结合上述房地产金融化形成机理的分析，居住和投资属性的不均衡可能会加剧房地产金融化，且房地产各级市场中各主体的行为直接或间接地促使了房地产金融化。本文基于房地产金融化形成机理和房地产金融风险相关研究，从政府、金融机构、房地产企业及居民四个主体构建房地产金融化评价指标体系。居民可支配收入和住房贷款是购房资金的主要来源，而房价决定了购房成本，因此居民层面用个人住房贷款余额、房地产价格和居民收入指标来表示;房地产企业的国内贷款和开发贷款反映融资情况，资产负债率是房地产企业资本结构的代表性指标，故选择国内贷款占房地产开发资金总额比重、房地产企业资产负债率和房地产开发贷款余额指标来反映;土地出让收入是政府在房地产金融化过程中的直接体现，房地产业对国民经济的贡献大小则间接表示政府在房地产市场的宏观调控，所以政府层面主要用国有土地使用权出让金收入、个人按揭贷款和房地产开发投资占GDP比重、房地产业和金融业对GDP的贡献度来表现;金融机构主要为房地产提供贷款融资支持，因而从房地产贷款余额占各项贷款余额比重、商业性房地产贷款余额、商业性房地产贷款余额占金融机构各项贷款余额比重和商业银行不良贷款率来体现。基于此，将房地产金融化分为居民、房地产企业、政府与金融机构4个一级指标，15个二级指标展开。

（二）数据来源与描述性分析

研究对象为全国房地产市场，样本区间为2009—2019年，数据来源于2010—2020年《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》、中国人民银行《金融机构贷款投向统计报告》与《中国货币政策执行报告》。

对数据特征进行初步分析。从变化趋势来看，房地产开发贷款余额、商业性房地产贷款余额和个人住房贷款余额保持极快上升速度，2009年至2019年样本期间，年均增速分别达到16.78%、21.6%、25.54%;人均可支配收入和商品房平均销售价格呈稳步上升趋势;相较其他指标数据，房地产贷款余额占各项贷款余额比重和商业性房地产贷款余额占金融机构各项贷款余额比重表现出缓慢上升特征，年均增速分别为4.27%、4.8%;国有土地使用权出让金收入波动特征显著，基于增长率计算得出其波动率为33.08%;房地产业和金融业对GDP的贡献率均值达到16.3%，房地产业对GDP的贡献率均值达到8.63%;国内贷款占房地产开发资金总额比重、房地产开发投资占GDP比重、个人按揭贷款占GDP比重和商业银行不良贷款率历年水平变化不明显。

（三）数据处理与信度分析

由于选取的指标单位各异，因此对原始数据进行标准化处理。此外，为检验所构建指标体系的内部一致性，通过计算克朗巴哈系数（Cronbach’s α）进行测度，公式为α=nr/[（n-1）r+1]，其中n为评估项目数，r为评估项目的平均相关系数。一般Cronbach’s α的值在0到1之间，当α∈（0，0.7）时，通常认为内部一致信度不足，应考虑重新设计体系;α∈[0.7，0.8）表示设计具有一定问题，但具有参考价值，具有相当的信度，可以接受;α∈[0.9，1）说明量表信度非常好，能得到最佳的结果。利用stata数据分析软件，对房地产金融化评价指标体系进行信度检验，得到基于标准化项的Cronbach’s α为0.934，信度系数大于0.9，因此本文所构建评价体系的内在一致信度较高，测度结果具有高可靠性。

（四）房地产金融化测度

综合评价方法根据赋予权重方式的不同，可分为主观赋权法和客观赋权法。由于客观赋权法中的熵值法可以通过实际数据得到指标的最优权重，能够较为深刻地反映指标信息熵的效用价值，因此，本文采用加入时间变量的熵值法来确定权重。

评价指标权重的计算结果显示出居民、房地产企业、政府和金融机构指标权重均在17%以上，四主体在房地产金融化进程中均较为重要，其中房地产贷款余额占各项贷款余额比重在综合评价中权重最大，房地产开发投资占GDP比重最小。总体上，中国房地产金融化水平呈U型趋势。其中，2011年房地产金融化水平最低，其综合指数为0.029，2009年至2011年房地产金融化水平有所下降，但2012年至2019年金融化水平不断提高。房地产金融化水平的变化主要与国家房地产宏观调控有关。为应对宽松信贷政策影响下房价过快上涨，2009年至2011年中央先后出台“国四条”“新国十条”及限购等行政调控措施，实行差别化信贷政策。房价上涨势头得到抑制，表现为房地产业对GDP的同比贡献率由2009年的15.49%下降至6.22%，房地产业和金融业对GDP的贡献率由2009年的24.09%下降至11.36%;2014年至2016年房地产调控在宽松紧缩调控下不断转换，房地产金融化水平波动频繁;2016年以来，房地产金融化水平仍不断提高，其年均增速达到10.51%。

四、房地产金融化影响因素分析

研究重要经济变量对房地产金融化的影响，用VAR模型分析变量间相互关系，采用脉冲响应函数研究具体影响过程，再依据方差分解表识别影响程度。

（一）变量选取

继续分析房地产金融化与其他经济变量间的相互关系。将全国房地产金融化综合水平指数作为因变量，国内有关房地产金融化的主要经济因素作为自变量，进一步明确重要因素对房地产金融化的影响。此外，考虑到心理预期会对房地产金融化产生一定程度的影响，以上一期房地产价格水平和百度搜索指数作为影响因素进行研究，各自变量的名称、符号和含义如表1所示。考虑到变量数据区间统一性和实证可行性，最终选取2009年6月到2019年12月的半年度数据作为研究样本。

（二）模型构建

构建VAR模型以估计联合内生变量间的动态关系，系统中所有内生变量滞后值的函数均可被模型中的每一变量组成，故将其转化为多元时间序列变量构成的“向量”自回归模型。

（三）平稳性检验

变量的平稳性检验。先进行数据变换，对各变量取对数，让变量数据达到相对平稳状态，再采用ADF检验来判断时间序列的平稳性。表2呈现了各变量ADF检验结果，可知在5%的显著性水平下，各序列并不平稳，但在一阶差分后，各变量都能达到平稳。

滞后期选择。在选择模型的最优滞后阶数时同时考虑LR、FPE、AIC、SC、HQ准则，在5%的显著性水平下，由表3可知，在不同准则下多数选择了滞后二阶，因此，本文建立VAR（2）模型来表示各变量之间的作用关系。

模型稳定性检验。用AR特征根观察模型的稳定状况，由于VAR模型的全部估计点均在单位圆中，故所构建的向量自回归模型稳定，变量间存在长期穩定关系。

（四）实证分析

通过上文的变量平稳性检验与向量自回归模型稳定性检验，发现本文所构建的VAR（2）模型显著，可使用脉冲响应函数展开进一步研究。脉冲响应图可直观反映经济变量的冲击对房地产金融化水平的影响。

脉冲响应结果显示出各经济变量对房地产金融化水平的影响表现各有不同。ibor对全国房地产金融化综合水平指数产生持久的负向冲击，表明货币政策对房地产金融化水平产生负向影响，影响时期较长，这与周建军（2019）所得研究结论一致。GDP和沪深300指数对我国房地产金融化水平的影响较为相似，均在前期产生正向拉动，后期处于较低平稳状态。住房空置先是在1—5期形成强烈的正向冲击，随后在高位趋于平稳，住房空置率对房地产金融风险会产生显著的正向影响，这与鞠方（2018）的实证结果不谋而合。观察全部脉冲响应后，得知在第1期时，各经济变量对我国房地产金融化水平都不产生影响，自第2期开始产生冲击，说明我国房地产金融化水平对本文所选取重要经济变量的反应有一定程度的时滞性。

方差分解结果反映出各经济变量对我国房地产金融化水平影响程度的量化情况。在第1期中，自身水平的扰动造成了我国房地产金融化综合水平指数的方差变化，后期自身贡献逐渐变弱，但仍起主要作用。此外，住房空置率的冲击对我国房地产金融化水平变动的贡献率最大，因此住房空置是房地产金融化不断加剧的重要原因。目前住房总量充足，但住房供给和需求缺乏匹配渠道和动力。

五、结论及建议

从房地产二元均衡所涉及的居住和投资属性出发，在分析房地产金融化形成机理的基础上，本文构建了四主体（居民、房地产企业、政府、金融机构）房地产金融化指标体系，发现中国近年来房地产金融化综合水平呈U型增长，其年均增速达到10.51%。进一步运用模糊数学原理进行综合评价，得到房地产金融化综合评价G=[0.0678 0.0931 0.0816 0.0296 0.0000]，去模糊后发现中国房地产金融化水平模糊综合评判得分为20.3，处于低金融化区间，表明我国整体并不存在房地产过度金融化;但居民和房地产企业的高杠杆率、单一银行体系支撑房地产金融均反映出房地产过度金融化特征。故计算各地区投资属性展开比较分析，发现东部地区房地产投资属性明显高于全国和中西部地区，即经济发达地区存在房地产过度金融化的可能，具有潜在的过度金融化风险。[2]最后，利用向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解表展开房地产金融化综合水平指数与重要经济变量间的关系研究，发现住房空置对我国房地产金融化水平的冲击最大，货币政策、心理预期与国内经济形势的影响次之。基于以上研究结论，提出以下建议。

（一）强调住房居住属性，培育居民对房价的合理预期

居住属性方面，由于住房空置对房地产金融风险的冲击极大，应支持国有企业与大型民营企业积极参与专业租赁机构和平台建设，减少信用风险和信息搜集成本，实现住房供需的有效适配，降低住房空置率。投资属性方面，由于心理预期对房地产金融化产生一定程度的冲击，应保持房地产调控政策一致性，供给端严控资金过度流入房地产行业，需求端遏制投机性购房行为，通过稳房价，稳定购房者预期，逐步摆脱房地产投资属性泛滥的局面。[3]

（二）因城施策，精准防控房地產过度金融化风险

采取“因城施策”差异化治理方式，实现精准防控房地产过度金融化风险。由于各地区与各城市房地产金融化程度不同，治理方式也应有所不同。要谨防经济发达城市的房地产过度金融化风险，推动房地产税收制度改革，为刚需房减税、投机房加税，综合运用财税、土地和立法等手段调控房地产市场;经济相对落后城市可通过减少住宅土地供应和严格审查房地产企业开发资质等方式因地制宜防范化解高库存风险。

（三）加强房地产金融化领域监管，建立预防预警机制

货币政策可对房地产金融风险产生一定程度的影响，但作用程度有限，且房地产金融化中四大主体的行为监管并不全面，如部分房地产企业融资依托的影子银行和住房托管中存在的“租金贷”均缺乏有效的外部监管。因此，要拓宽政府监管覆盖面，不仅监管房地产企业和金融机构，亦要加强对房地产中介和居民金融行为的监管;明确监管主体职责范围，识别类金融产品底层资产，辨别风险和收益的承担主体，防范跨界金融活动带来的监管真空问题，在风险爆发前进行预防预警。[4]

（四）推动建设住房存量大数据平台，减少信息不对称

解决住房空置率高的问题，除大力发展租赁市场外，同时要畅通信息渠道、建立信用体系。依托信息化技术，由政府牵头建设住房大数据平台，通过掌握房地产交易、售租房源数量和价格等动态变化情况，实现信息互联互通，可为政府实现有效监督提供可视化工具、为政策制定给予数据支撑、为征收房产税奠定重要基础，为居民满足居住需求打破信息壁垒、化解信用风险，有助于建立起规范、公开和透明的房地产市场。[5]

参考文献：

[1]张琳琳，黄振生.基于半参数空间模型的房地产估值数据研究[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2021，（6）：114-117

[2]常鹏翱.住房买卖合同网签备案何以必要[J].法治研究，2020，（4）：28-36.

[3]马先标.公共住房政策与全面建成小康社会[J].中国治理评论，2020，（1）：115-126.

[4]邓郁松，王红欣.高质量发展阶段中国住房政策取向与建议[J].重庆理工大学学报（社会科学），2020，（9）：11-17.

[5]廖磊，何雨泽.《民法典》中涉居住权房屋的执行难题及其破解[J].重庆社会科学，2021，（12）：69-83.

（责任编辑 张亨明）