金融加速器视角下信贷调控对房地产影响研究
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作者: 南晓莉 蔡 葵
摘要：文章通过银行信贷和资产负债表双重传导模式研究信贷调控，分析外生信贷政策对银行信贷及企业投资产生放大效果，及对资产价格的影响。在信贷政策传导和调控过程中，纳入Bernanke，Gertler and Gilchrist（1998）提出的金融加速器模型，并利用中国2005年1月至2010年4月的货币供应量等数据实证分析得出：中国房地产市场对金融行业的信贷政策的传导存在显著的金融加速器效应。正向量的信贷政策变动会带动投资的变动更大，从而影响房价的波动。
关键词：信贷政策；房地产市场；金融加速器效应
房地产行业的发展扩大了中国政策的调控范围，提供了新的调控渠道，但也产生了很多的问题，信贷政策传导渠道的增加使传导机制更加复杂，政策实施的难度也不断加剧。所以，对中国信贷政策的房地产价格传导机制的研究，有利于加快房地产业的健康发展，提高货币政策的调控效果。综上，研究当前信贷调控的有效性和不足，并结合中国目前房贷的现状和商业银行的行为特点提出建议显得十分有必要。本文采用金融加速器的思路，研究银行信贷和房地产价格之间的关系，考虑房地产企业外部融资成本变化，即房地产企业市值变化的情况下，银行信贷变动对房地产市场价格的影响，其研究的意义在于银行信贷调控会通过直接和间接的作用对房地产市场及住房价格产生直接作用。
一、金融加速器效应下信贷对房地产市场影响的机理分析
一般来讲，当货币供应量增加以后，会引起房地产市场价格上涨和利率下降，相应的投资和产出都会增加，这样又会影响到企业下一时期的贷款和投资，由此循环发展就产生了金融加速器效应。这一传导过程很多学者又称为“货币政策的资产负债表”传导机制。该过程可以表述为：M↑→R↓→P↑→L↑→I↑→Y↑。相反，当货币供应量下降后，引起房地产价格下降和利率上升，使得房地产企业获得的贷款量减少，因而企业的投资和产出都会受影响减少。该过程可以表述为：M↓→R↑→P↓→L↓→I↓→Y↓。综上可知，金融加速器的核心理论是房地产企业受到政策冲击后，企业自身资产受到影响，进而企业获得资金的成本增加，即外部融资成本或外部融资溢价增加，从而影响到了企业的投资和产出，所以为了引用金融加速器理论进行研究，本文选取的变量为：房地产投资T作为房地产企业获得外部融资成本的难易程度（即外部融资溢价）、货币政策（主要为货币供应量M2）、房地产销售价格N、房地产企业获得贷款的数量L。
中国自1998年开始对经济进行间接调控，信贷政策主要以货币供应量为中心，同时，商品房的销售可以影响房地产企业的资金、资产状况更直接影响了其获得贷款的难易，所以使用销售额作为变量之一。银行对房地产的房贷量和房地产企业的投资总量直接影响着商品房的供给。根据历年数据，M2和房地产投资的数量级差距较大，但从整体走势依然可以看出随着M2的增长，房地产商的投资也在加大。商品房销售总额、货币供应量和房地产贷款三个变量明显呈现共同变动的走势。房地产开发商因公司自身资产得到改善而获得了更多的贷款用于投资。房地产的投资持续扩张的一种原因是信贷市场对货币政策的冲击具有明显的放大作用，即市场上货币供应量增加，消费者收入提高，所以增加了他们对商品房的需求，从而拉动住房价格上涨，市场前景明朗，房地产开发商的销售额增加，从而获得贷款的能力提高，加大投资。这种效应不断地持续下去就形成了金融加速器效应。
二、实证分析
（一）模型的选择和构建
本文采用VAR模型和脉冲相应函数，检验房地产市场信贷政策传导的短期动态过程。VAR模型使用所有当期内生变量对每一个内生变量的若干滞后值进行回归，从而进一步估计全部的内生变量之间的关系。向量自回归模型如下：
该模型中，内生变量包括货币供应量M2、房地产销售额N、房地产投资T、和房地产贷款量L，C为常数项，回归分析时作为外生变量，A为系数矩阵，P为VAR模型的滞后阶数。由于VAR模型中各变量进入顺序会对估计结果产生一定影响，所以，变量的先后顺序很重要。本文依据金融加速器原理描述的信贷政策传导过程排列变量次序，内生变量在模型中的排列次序为：货币供应量M2、房地产销售额N、房地产贷款量L、房地产投资T。样本数据的范围为2005年1月至2010年4月。其中房地产投资总额、商品房销售和房地产贷款总额均未公布各年份一月份数值，本文使用每个月近似等比的增长率方式估算出每年一月份的数值。所有时间序列的变量都是使用同比增长率，上年相同月份为基期。数据来源于国泰安服务中心数据库、人民银行网站和中经网数据库。
（二）模型的实证检验
VAR模型对信息冲击具有长久的记忆能力，非平稳的时间序列将会对VAR模型的回归结果产生影响，容易产生伪回归现象，也会与经济事实形成偏差。所以在对VAR模型和脉冲响应模型进行回归之前，需要对变量序列进行平稳性检验和协整关系检验。房地产市场贷款、货币供应量、房地产销售额、房地产投资的ADF平稳性检验结果表明：四个变量在5%的显著性水平下都是一阶单整的。基于此采用Johansen极大似然法来检验多变量之间的协整关系，滞后阶数为3。在对VAR模型进行滞后阶数的选取时，不一样的选取准则存在不同的结果，滞后3阶，结果如表1所示。
货币供应量（M2）可以在5%的显著性的水平下是房地产市场贷款量（DL）的Granger原因，这符合经济事实；货币供应量（M2）在1%的显著性水平下分别是房地产市场投资量和销售额的Granger原因；房地产市场销售额和和投资额之间不存在显著的Granger因果关系。房地产市场销售额（N）在1%的显著性水平下是房地产市场贷款量（DL）的Granger原因，而房地产市场贷款额（DL）在1%的显著性水平下是房地产市场投资额（T）的Granger原因。房地产市场对货币政策的传导机制与金融加速器的传导气质相似。货币政策的变动将对房地产市场的资产净值产生影响，另外，房地产企业获得贷款能力也随之发生变化，因此房地产市场上的贷款数量和投资也会随之发生相应的变动
（三）研究结论
在VAR模型中，想要对单个参数进行参数估计值的解释是很难做到的，大部分情况是借助观察系统中的脉冲响应函数来分析的。脉冲响应函数描述的是模型中一个内生变量对误差冲击的反应，具体的说，脉冲响应函数描述的是在随机误差项上增加一个标准差的新的影响下，对模型中内生变量在当期数值和未来某期值所带来的影响。全国房地产市场VAR模型脉冲响应函数的结果显示，房地产资产销售额N对货币供应量M2Cholesky标准差冲击响应在第二期达到最大值逐步上升到第六期后趋于平稳。银行对房地产市场的贷款总额L对房地产销售额N的单位Cholesky标准差的响应在第二期达到最大，下降到第六期后趋于平稳，达到新的均衡，房地产市场投资T总额对贷款L的单位Cholesky标准差冲击在前两期急剧下降，在第三期达到最值，逐步上升，第六期后趋于平稳。此外全国的房地产行业的销售额N对货币供应量M2单位冲击的累计效应为18.1%，房地产贷款总额L对房地产销售额N的单位冲击的累计响应大小约为23.3%。房地产市场的投资总额T对房地产贷款L的单位冲击的累计响应为4.4%。为了方便我们比较，本文将以上三个累计数值相乘作后的数值作为衡量房地产行业金融加速器效应大小的标准。这样全国房地产行业对货币政策的冲击的金融加速器的效应为0.18%。也就是说，货币政策变动1个单位值，将会影响到房地产销售额的18.1%的变动，货币政策变动1个单位值，还会影响到房地产市场贷款23.3%的变动，货币政策变动1个单位值，还会影响到房地产投资4.4%的变动，综合上述几个变量的变动，最终会对市场的0.18%的变动。
综上可知，中国房地产市场对金融行业的信贷政策的传导存在显著的金融加速器效应。一般来说，资本市场的金融加速器效应越高，说明该市场对信贷政策变动越敏感，信贷政策的传导效率越高，因为如果金融加速器效应高，正向量的信贷政策的变动会带动投资的变动更大，从而产生的一系列的变动也更大。即金融加速器越高，市场受到相应的影响就越大，对信贷政策的实施效率也就越高。
三、政策建议
中国房地产市场的不断发展增加了信贷调控政策的作用范围，增加了信贷政策的传导渠道，但传导渠道的增加也使得政策传导机制更加复杂。央行应该保证货币政策传导渠道的畅通，提高货币政策的传导效率，使得房地产市场和货币政策的良性互动。此外，还要增强货币政策的透明度，一致性和连续性，防止由于心理预期的变化带来的房价的变动。由于房地产市场的即时信息直接影响调控决策的基础，人民银行也应该加强房地产市场数据建设，建立共享的数据信息，特高各类房地产市场信息的透明度，防止谣传的误导，以解决信息不对称问题。货币政策工具有很多，要加强各个工具之间的配合以及货币政策同其他政策的配合，并且要保持这些政策实施方向的一致性，以加强货币政策的调控作用。
参考文献：
1、Dongchul Cho.Interest Rate,Inflation.and Housing Price:With an Emphasis on Chonsei Price in Korea[R].presented at the fifteenth NBER EastAsian Seminar on Economics at Tokyo in May,2004.
2、Adrian Cooper.The impact of interest rates and the housing marketon the UK economy[J].Economic outlook,2004(1).
3、赵振全,于震,刘淼.金融加速器效应在中国存在吗[J].经济研究,2007(6).
＊本文为辽宁省社科联一般项目“货币政策对辽宁省房地产市场调控有效性研究”，基金号2010lslktjjx-18。
（作者单位：南晓莉，大连理工大学管理与经济学部金融研究所；蔡葵，兴业银行大连市分行）
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