信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長之間的關系-基于省際面板數據的實證分析

信貸規(guī)模、房價波動和經濟增長之間的關系——基于省際面板數據的實證分析摘要：本文運用聯(lián)立方程模型、面板分析技術及省際面板數據研究發(fā)現(xiàn)，我國信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長之間具有緊密的聯(lián)系。分區(qū)域的實證研究結果顯示：各地區(qū)房價的上漲與金融支持有關，過度的金融支持使東中部地區(qū)的房價偏離了經濟基本面；中西部地區(qū)房價的上漲對信貸規(guī)模的擴張有顯著影響，而經濟增長是各地區(qū)促進信貸規(guī)模擴張的共同因素。此外，房價的上漲與信貸規(guī)模的擴張共同促進了我國各區(qū)域經濟的繁榮。關鍵詞：信貸規(guī)模;房價波動;經濟增長；面板數據CreditScale,RealEstateFluctuationandEconomicGrowth:TheEmpiricalAnalysisoftheProvincialPanelDataAbstract:Thispaperusessimultaneousequationsmodelbasedonnationalandprovincialpaneldatatostudyonthecreditscale,housingprices,andeconomicgrowth.Wefindthatthereisacloserelationshipamongcreditscale,housingpricesandeconomicgrowth.ButtheempiricalresearchoftheirrelationshipineveryregionofChinashowsdifferentiatous.TheresultsrevealsthatcreditsclaeisthemosteffectivefactorpullingregionalhousingpricesandhousingpricesaredeviationfromfundamentalsinEasternregionandMiddleregion.Inthetworegions,therisinghousingpriceshavesignificantimpactonbanklendingexpansionandtheeffectsdonotexistinEasternregion.Ontheotherhand,economicgrowthisthecommonfactorpullingbanklendingexpansionineveryregion.Theanalysisalsosuggeststhathousingpricesandbanklendingexpansionhaveacceleratedtheboomofeconomy.Keywords:CreditScale;RealEstatePriceFluctuation;EconomicGrowth;PanelData1引言中國自1998年實施住房貨幣化改革以來，大量銀行信貸資金以住房消費貸款、房地產開發(fā)貸款、土地儲備貸款等多種形式流入房地產市場，金融支持下的房地產市場得到極大繁榮，成為推動我國經濟持續(xù)高位增長的重要因素。但是，隨著房地產價格的持續(xù)快速上漲，銀行信貸資金迅速聚集于房地產業(yè)，宏觀經濟也出現(xiàn)過熱的趨勢。這一過程與20世紀80年代以來，一些發(fā)達國家和新興市場國家在金融自由化改革進程中經歷的房價泡沫與經濟過熱頗為相似。為防止歷史的重現(xiàn)，避免出現(xiàn)金融危機或者經濟衰退，系統(tǒng)地探討房價波動、銀行信貸與經濟增長三者之間的相互作用機制,就成為具有中國實踐意義和政策涵義的重大課題。關于信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長互動關系的研究目前已取得一些有益的探索。Davis和Zhu(2004)認為，從長期看銀行信貸與房價是正相關的，并且房價對銀行信貸的影響十分顯著，但反向影響尚不明朗[1]；Borio和Lowe(2002)注意到，資產價格的上漲與信貸的增加如影隨形[2]。這反映出常規(guī)的信貸行為是順經濟周期的。信貸數量的上升以及隨之引發(fā)的資產價格上漲也都會通過金融加速器及其他的供給機制帶來實體經濟的擴張。Gerlach和Peng(2005)利用1982年1季度至2001年4季度的季度數據檢驗了香港住房價格與銀行貸款、宏觀經濟之間的相互關系，發(fā)現(xiàn)實際銀行貸款、實際GDP和實際房地產價格之間存在長期穩(wěn)定關系[3]。而國內關于房價波動、銀行信貸與宏觀經濟之間關系的文獻多集中于兩兩關系的研究，缺乏將三者融入一個分析框架中系統(tǒng)地進行研究[4-6]。僅有李宏瑾(2005)對房地產業(yè)、銀行信貸與經濟增長進行了全面分析，但研究內容也只是分析了銀行信貸對我國房地產業(yè)的支持程度以及房地產市場的發(fā)展與我國經濟增長的關系[7]。鑒于此，本文利用中國省際面板數據實證考察全國和各區(qū)域信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長之間相互關系。2模型構建、變量選擇和數據處理模型構建與變量選擇通過以往的研究，本文構建一個關于檢驗信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長相互影響的聯(lián)立方程模型。模型包括3個內生變量，共有3個行為方程。具體實證模型如下：模型1：其中，被解釋變量房地產價格以各省份在各年度的商品房銷售額除以銷售面積來表示，記為price。本文假定1998年城市居民消費價格指數水平為100，計算出1999年以來消費物價指數環(huán)比增長率和同期比增長率，構造一個消費物價定基指數，然后用1999年以來全國和各地區(qū)在各年的房地產銷售價格除以消費物價定基指數，得到房地產實際銷售價格。在解釋變量的選取上，信貸規(guī)模用以描述信貸擴張與金融支持，記為bl。銀行信貸為中國房地產市場中的企業(yè)和消費者提供了開發(fā)和消費資金。我國房地產投資的資金來源，主要包括國內貸款、利用外資、自籌資金和其它資金。國內貸款主要是銀行提供，利用外資也是金融支持的一部分，而其它資金實質上是通過非銀行金融機構轉化而來的銀行資金。另外，目前房地產市場化程度不斷加深，商品房基本上是由個人購買，這些購房資金80%來自于銀行。因此，借鑒周京奎(2005)的方法，本文將房地產開發(fā)非自籌資金作為房地產企業(yè)的投資貸款額，將商品房銷售額的80%作為房地產消費貸款額，兩者之和即是房地產的銀行貸款總量，再除以消費物價定基指數，得到房地產的實際銀行貸款額。經濟增長作為另一個重要的解釋變量，按照國際通行的做法，選擇用人均實際國內生產總值來表示，記為gdp。參照周雷、朱濤(2006)的研究，本文采用水平變量，它既符合經濟增長理論的一般形式(如擴展的柯布-道格拉斯生產函數)又能夠保留水平變量包含的有用信息[8]。其他控制變量包括人口(popu)、實際建造成本(cost)與商品房實際價格的滯后一項(price(-1))。i表示省份，i=1,2,3,…?,31;t表示年份，t=2000,2001,…?,2009。β0是常數項，βi為各變量的系數，εi,t為殘差。模型2：模型2中的被解釋變量為銀行信貸，解釋變量除房地產價格與經濟增長兩個變量外，控制變量我們選用金融機構貸款與GDP的比值來反映各地區(qū)的金融發(fā)展水平，記為fg。i表示省份，i=1,2,3,?,31;t表示年份，t=2000,2001,?,2009。a0是常數項，ai為各變量的系數，為殘差。模型3：模型3中的被解釋變量為經濟增長，解釋變量包括房地產價格與信貸規(guī)模，控制變量中選用從業(yè)人員數量來反映經濟增長過程中勞動力的投入，以全社會固定資產投資增長率作為各地區(qū)的投資增長指標，分別記為emp和ir。i表示省份，i=1,2,3,?,31；t表示年份，t=2000,2001,?,2009。γ0是常數項，γi為各變量的系數，ωi,t為殘差。（二）數據的選取周立、王子明(2002)認為，由于中國地區(qū)間發(fā)展的不平衡性顯著，對中國的研究不能停留在國家層面，必須深入到地區(qū)層面，才有可能把握到基本的現(xiàn)實，從而得出符合實際的研究結論[9]。因此，根據區(qū)域發(fā)展理論將樣本劃分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)，屬于東部地區(qū)的省(市、自治區(qū))有北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；屬于中部地區(qū)的省(市、自治區(qū))有山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；屬于西部地區(qū)的省(市、自治區(qū))有重慶、四川、貴州、陜西、廣西、青海、甘肅、西藏、云南、內蒙古、寧夏和新疆。本文的數據來自《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒》、CCER中國地區(qū)經濟數據庫與《中國統(tǒng)計年鑒》，部分數據來自《統(tǒng)計公報》，采用的是31個省(市、自治區(qū))的面板數據。為保證研究數據的整體性，截取2000～2009年的年度數據為樣本區(qū)間。本文的時間跨度為2000～2009年。因為，雖然在1998年年初，黨中央、國務院已經決定在全國范圍內停止住房實物分配，但1998～1999年，真正的住房實物分配總體上并沒有停止。同時由于土地市場的滯后約束了中國住宅市場的全面建立。從2000年開始，以住房分配制度改革為核心，中國住宅產業(yè)的市場化程度才得以快速地提升。3實證檢驗結果與分析（一）全國信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長的互動關系分析面板數據的估算方法有聚合最小二乘回歸、固定效應模型、隨機模型等，對面板數據模型設定形式的選擇，本文按如下步驟進行：首先由F檢驗判別是選擇采用固定效應模型還是選擇OLS模型。如果確定選擇固定效應模型，則根據Hausman檢驗結果，確定選擇固定效應模型還是隨機效應模型，如果仍然確定選擇固定效應模型，則檢驗到此結束，選擇固定效應模型；如果確定選擇隨機效應模型，則應通過LM(拉格朗日)檢驗就隨機效應模型和OLS模型選擇進行補充性檢驗。本文的原則是選擇兩種或三種檢驗方法都支持的面板數據模型。另外，由于面板數據中往往容易存在異方差問題，所以，需要使用Wald檢驗對殘差是否存在異方差性進行檢驗。表1列示了我國房地產價格、銀行信貸與經濟增長相互關系的回歸結果。在模型1中，F(xiàn)檢驗不能拒絕固定效應模型，并且Hausman檢驗在1%的水平下拒絕隨機效應模型，故選擇固定效應模型?？梢钥吹?，經濟增長在5%水平下顯著為正，銀行信貸在1%的水平下顯著為正，說明近年來我國房地產價格的迅速上漲與宏觀經濟的快速增長和房地產金融的大力支持有著緊密的關系?？刂谱兞康南禂稻弦话愕慕洕?guī)律。模型2給出了經濟增長與房地產價格對銀行信貸影響的回歸結果。根據F檢驗與Hausman檢驗，采用固定效應模型可以看出,房地產價格對銀行信貸的影響在1%的水平下顯著為正，房價上漲10%會導致銀行信貸增加8.1%；經濟增長對銀行信貸的影響也在1%的水平下顯著為正，并且經濟增長10%將使銀行信貸增加12.45%。模型3反映了房地產價格與銀行信貸對經濟增長的影響。根據F檢驗與Hausman檢驗，采用固定效應模型。回歸結果顯示，房地產價格與銀行信貸對經濟增長的影響都在1%的水平下顯著為正，表明我國近年來房價的上漲與銀行信貸的繁榮是促進經濟增長的主要原因。房地產企業(yè)通過銀行獲得足夠的開發(fā)貸款，從而為房地產市場提供大量的商品房。另一方面，消費者也通過銀行獲得足夠的按揭貸款來購買住房，使消費需求擴大。需求與供給的共同作用推動房價的持續(xù)上漲，由此推動了經濟增長。表1全國信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長的結果分析模型一coefpwaldR2F值Hausman值LM值Cons-0.5340.768482.730.35782.19(***)70.18(***)-lngdp0.1590.008lnBL0.1030.000lnpopu0.2090.150lncost0.1610.006Lnprice(-1)0.4130.000模型二coefpwaldR2F值Hausman值LM值Cons-2.1270.039598720.170.901213.12(***)7.19（***）lnprice0.8100.000lngdp1.2450.000lnfg0.3980.000模型三coefpwaldR2F值Hausman值LM值Cons-9.0120.000319.480.917662.81(***)13.55(***)-lnprice0.3650.000lnemp1.2580.000lnIR0.0080.158lnbl0.2130.000注:F檢驗是對固定效應模型和OLS模型的選擇檢驗；Hausman檢驗是對固定效應模型和隨機效應模型的選擇檢驗；LM檢驗是對隨機效應模型和OLS模型的選擇檢驗；***、**、*分別表示通過1%、5%、10%的顯著性水平。(二)信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長互動關系的跨地區(qū)差異分析中國各地區(qū)的房地產價格水平、區(qū)域經濟與金融發(fā)展很不平衡，可能使三者的互動關系在各個區(qū)域有較大差異。根據前面對樣本數據的區(qū)域劃分，分別對東部、中部和西部地區(qū)三者的互動關系進行了考察，結果見表2。通過對模型1的估計顯示，在東、中、西部地區(qū)，銀行信貸對房地產價格的影響顯著為正，這進一步印證了我國各地區(qū)房地產市場同時出現(xiàn)繁榮，與同一時期金融支持程度的變化有直接關系，這與周京奎(2006)得出的結論一致。與中西部地區(qū)相比較，東部地區(qū)的銀行信貸對房地產價格的估計系數(絕對值)要大得多，為0.129,且在1%置信水平上顯著。因為，中西部地區(qū)在本地吸收的存款，相當一部分會外流到經濟較為發(fā)達的東部地區(qū)，因此，東部地區(qū)銀行將持有大量存款來滿足房地產企業(yè)和購房者的借貸需求，從而使得金融支持力度上升，甚至在東部部分城市出現(xiàn)金融支持過度現(xiàn)象，導致了這些城市房價大幅上漲[10]。同時可以觀察到，經濟增長對房地產價格的估計系數盡管符合預期的符號，但是并不顯著。相反的是，西部地區(qū)經濟增長對房地產價格的影響在1%的水平下顯著為正，表明中央政府實施的西部大開發(fā)戰(zhàn)略在拉動西部經濟增長的同時，也促進了房地產市場的繁榮,從而推動房地產價格的上漲。而在東中部地區(qū)，雖然宏觀經濟因素也確實在影響著房地產經濟的變動，但是，近年來這些因素不足以對房地產價格的波動給予充分的解釋，類似的證據也體現(xiàn)在沈悅、劉洪玉(2004)的研究中[4]。這意味著東中部地區(qū)經濟的增長落后于房地產價格的上漲水平，金融支持下的非理性投機與炒作行為可能是引起這兩個地區(qū)房地產價格大幅上漲的主要原因。模型2刻畫了銀行信貸與各外生變量包括房地產價格、經濟增長等之間的統(tǒng)計關系，但沒有反映它們的相互作用。表2的結果顯示，中、西部地區(qū)房地產價格對房地產金融的影響在1%的水平下顯著為正，這一正的系數可以作為房地產價格將影響銀行信貸的證據。由于銀行貸款經常以不動產作為抵押，當房地產價格上漲時，抵押品升值使房地產開發(fā)商和置業(yè)者的貸款能力增加，使貸款規(guī)模在短時期內持續(xù)擴大。另一方面，它也可以理解為中西部地區(qū)由于經濟較為落后，居民收入較低，為滿足購房需求往往借助于銀行貸款。同時，開發(fā)企業(yè)的融資渠道較為單一，房地產開發(fā)資金也主要依賴于銀行貸款，因此，中西部地區(qū)的房地產價格與銀行信貸之間的聯(lián)系也非常緊密。換句話說，當房價上漲時，房地產開發(fā)投資和房地產抵押貸款將大量向房地產業(yè)聚集。這樣又推動了房地產價格進一步上漲，這一點已為模型1中所得到的結果所證實。但是，在東部地區(qū)，房地產價格對銀行信貸的影響卻不顯著，事實上，東部地區(qū)因為經濟較為發(fā)達，房地產開發(fā)企業(yè)和購房者所需的資金來源除銀行外還有更多的渠道，諸如外資金融機構、股票市場、債券市場等，因此，房地產價格的上漲對銀行信貸擴張的影響并不大。比較東、中、西部三個地區(qū)的經濟增長系數可以發(fā)現(xiàn)，經濟增長對銀行信貸的影響都在1%的水平下顯著為正。經濟的繁榮不僅增加了居民的購房能力和改善住房的需求，同時也增強了人們對房地產價格的預期或信心，在“自我實現(xiàn)的預期效應”下，全國的房地產價格出現(xiàn)普遍上漲的現(xiàn)象，這使得大量銀行貸款流入房地產市場，貸款規(guī)模在短時期內持續(xù)擴張，以至于部分學者明確提出金融風險已正向累積于房地產市場。模型3反映了房地產價格與銀行信貸對經濟增長的影響。實證結果顯示，在東中西部三個地區(qū)，房地產價格與銀行信貸都對經濟增長有顯著的正向影響。因此，如果將這一估計結果與中國的現(xiàn)實特殊背景結合起來考慮,或許就不難理解。1998年的住房貨幣化改革使中國住房金融市場發(fā)生了重大轉折，以《個人住房貸款管理辦法》的頒布實施為標志，銀行對房地產開發(fā)和銷售兩個環(huán)節(jié)給予信貸支持。近年來，由于金融市場管制放松，金融市場競爭加劇，信貸規(guī)模猛增，大量銀行貸款流入房地產市場，造成房地產價格與房地產投資的雙重膨脹。信貸總量的增加與房地產市場的極大繁榮支持實際經濟的擴張，形成經濟繁榮景象。已有的研究顯示，金融支持下的房地產市場對國民經濟保持快速持續(xù)發(fā)展起到了舉足輕重的作用。例如，王飛、黃滿盈(2005)的研究指出，2002～2003年房地產開發(fā)和銷售對整個經濟的誘發(fā)額分別高達GDP的7.6%和7.2%[11]。因此，以上的估計與相關研究獲得的證據是一致的。表2東中西部地區(qū)信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長的分析結果東部中部西部CoefpCoefpCoefp模型一Cons-5.5650.0857.1890.1229.2120.003lngdp0.0430.6750.1020.2840.2190.006lnBL0.1290.0000.0840.0260.0700.066lnpopu0.7340.083-0.7640.148-0.8110.051lncost0.0010.9860.5260.0000.3050.001Lnprice(-1)0.6540.0000.1350.232-0.0380.722Wald(F)1.29e+06188.45608156.79R20.01840.39430.0154F值4.58（***）4.80（***）5.74（***）Hausman值51.18（***）77.46（***）141.61（***）LM值---模型二Cons0.6160.646-7.6020.000-2.0290.191lnprice0.3740.2831.2240.0000.8500.001lngdp1.3190.0001.4920.0001.2500.000lnfg0.5940.0010.7650.0330.4220.001Wald(F)278888.08247.5324.18R20.82610.60340.8848F值7.72(***)20.66(***)16.42（***）Hausman值7.51(*)0.354.98LM值-15.9（***）89.0（***）模型三Cons-5.1650.000-1.9570.100-16.8420.000lnprice0.6310.0000.3480.0620.3330.011lnBL0.1340.0010.2580.0000.1920.000lnemp0.9000.0000.5060.0002.7220.000lnIR0.0030.0220.0020.3880.0030.052Wald(F)764.95226.69389346.88R20.93430.81940.8752F值35.28(**)11.78(***)48.45(***)Hausman值0.853.6136.50(***)LM值98.99(***)36.37(***)-注:F檢驗是對固定效應模型和OLS模型的選擇檢驗；Hausman檢驗是對固定效應模型和隨機效應模型的選擇檢驗；LM檢驗是對隨機效應模型和OLS模型的選擇檢驗；***、**、*分別表示通過1%、5%、10%的顯著性水平。4結論本文利用中國2000～2009年分省面板數據，應用聯(lián)立方程估計了信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長的相互關系，認為三者之間存在密切的聯(lián)系。具體表現(xiàn)為:一方面，近年來我國房地產價格的迅速上漲與宏觀經濟的快速增長和房地產金融的大力支持有著緊密的關系。另一方面，經濟增長與房價上漲促進了銀行信貸的繁榮。同時，房價的上漲與銀行信貸的繁榮也是促進經濟增長的主要動力。通過對不同地區(qū)信貸規(guī)模、房價波動與經濟增長相互關系的實證分析發(fā)現(xiàn)：（1）盡管信貸規(guī)模是影響東中西部三個地區(qū)房地產價格的主要動力，但房地產金融對中西部地區(qū)的支持力度遠小于東部。目前，東中部地區(qū)房地產價格的波動已不足以用經濟因素進行解釋，而西部地區(qū)的經濟增長確實拉動了該地區(qū)的房地產價格上漲。（2）東部地區(qū)房地產價格對銀行信貸的影響并不顯著，與之相反，中西部地區(qū)的房地產價格上漲對銀行信貸擴張的影響卻比較大。另外，經濟增長是引起東中西部地區(qū)銀行貸款規(guī)模擴張的重要根源。（3）在東中西部三個地區(qū)，房地產價格與銀行信貸都對經濟增長有顯著的正向影響，表明信貸總量的增加與房地產市場的