金融杠杆对杭州房价的影响-基于SVAR模型的研究
引言
自2010年始的房地产市场调控，实践效果差强人意，究其根源在于两个方面：其一，作为耐用消费品和资本品的结合体，房地产价格的决定和调控是一个非常复杂且难以预测的过程； 其二，房地产价格在我国具有很强的区域性。就上述两个方面，国内已有不少文献讨论。如张涛、龚六堂、卜永祥 (2006) 对我国自2002年以来房地产价格与银行房地产贷款、按揭贷款利率的关系进行实证研究，结果显示房地产价格和银行房地产贷款有较强的正相关关系。平新乔、陈敏彦 (2004) 运用35个大城市的面板数据得出，政府支持的银行信贷，无论是对房地产投资，还是对房价上升、土地价格及房屋销量，都具有正向推动作用，外资进入是近 3年来房地产投资扩张的一个显著推动因素。孔行、刘治国、于渤 (2010)在改进已有的房地产市场跨期均衡理论模型基础上，表明按揭贷款利率对房地产市场需求的影响程度远大于按揭成数影响，但按揭成数的累积效应更大。况伟大(2010)对我国35个大中城市 1996-2007年面板数据的实证结果表明，预期及其投机对我国城市房价波动都具有较强的解释力。梁云芳、高铁梅 (2007)运用中国1999-2006年28个省份数据考察了房价波动的区域差异，结果表明，信贷规模对东、西部地区的影响都比较大，而中部地区的影响较小；实际利率对各区域的作用差异不大；人均GDP对中部地区无论长期和短期都具有较大的影响。黄静、屠梅曾(2009)利用我国29个大中城市1999-2008的季度面板数据进行研究的结果表明，东部经济较发达城市和西南省会城市，地价对房价的长期影响程度比其他中部地区的省会城市大，中部省会城市的房价对地价的长期影响程度要大于东部地区和西南省会城市。
鉴于此，本文重点提出杠杆率! 在房地产价格中的重要作用，尽管杠杆率过高已被认为是我国房价不断高涨的原因之一，但是这一因素对房价的推动作用以及在不同区域内的效应究竟多大，国内现有的文献尚未给出答案。关于杠杆率与房地产价格及其波动性的关系，西方学者早有关注。Stein(1995)、Stein(1999)已经从理论和实证两方面研究了美国不同城市的房产价格、房产价格波动率、房地产市场需求与杠杆率以及借款人的不同借款模式之间的关系，表明杠杆率越高的城市，其房产价格对经济基本面(如人均收入的变化) 的反应越敏感。
一、购房金融杠杆对楼市的影响分析
在十几年的楼市发展过程中，信贷一直是业界内外判断市场的重要指标和关键信号。购房金融杠杆对楼市的影响巨大，其支持力度在相当大程度上决定了房地产市场的走势。今年以来，一直是商业银行优质贷款的个贷却出现利率上升和贷款额度下降的情况，出于经济利益的原因，商业银行放贷意愿下降，在一定程度上影响了住房市场的销售。新政将促进住房购买力的释放，宽松的信贷环境有利于房地产市场的活跃。金融对房地产市场影响的一个重要指标是贷款量。数据显示，2013 年个人房贷余额同比增长 21%，而今年上半年个人房贷则同比少增 239 亿元。而新政会极大地释放信贷量。对首付比例的明确和贷款利率的优惠，也意味着政策恢复到‘两限’之前的正常状态，给买房者带来利好，有利于提升房地产市场的交易量。另外之前很多地方已陆续解禁了限购令。限购政策是在过去房地产市场上投机投资者较多影响了自住需求实现的条件下出台的。目前整个住房供求关系已从 2011 年前的整体偏紧、部分过紧，转变到目前的整体偏松、部分过剩，投机投资者也大为减少。所以，各地对限购政策进行了调整，也符合分城施策、分类调控的政策要求。市场分化已是今后我国房地产市场的最突出特点，取消限购后市场会出现什么变化，主要取决于当地市场的供求关系。

二、金融杠杆对房地产价格影响原因分析
（一）房地产市场泡沫严重
房屋购买者和房屋投资者对未来房价的预期对我国房地产市场价格的短期变动具有很大的影响。居民的人均可支配水平对我国的西部、东部、中部地区的短期房地产价格的变化都有一定的影响。但是其影响没有房屋购买者对房价预期那样显著。同时人们对我国东部地区的投资热情高涨，认为东部地区经济发达，房地产价格高，升值空间十分巨大，吸引了很多的投资者的投资，这也使得信贷规模较大。所以，相比较而言，在我国的东部地区是最容易出现经济泡沫的风险。
（二）房地产企业负债规模增大
购房金融杠杆本身只是工具，但低信用加高杠杆一定蕴含巨大风险。目前 ，一些银行的购房贷款首付已经降到 20%，如果房产商或者中介再给买房的人提供 10% 到 20% 的首付，那杠杆率已经快已经快接近十倍，这不得不让人想到美国次贷危机的前车之鉴。
目前，我国房地产开发企业平均资产负债率接近 80%，负债规模仍呈上升态势。社会资金向热点城市房地产业的过度集中，部分家庭在房价高位集中加杠杆，使得热点城市房价的任何明显波动，都可能会导致金融机构资产质量的恶化，导致宏观政策可能会被房地产业绑架，增加经济运行的实质性风险。
（三）房地产市场金融资源配置不合理
商业银行的目标是利润最大化，这使得信贷主要投向一些利润率更高的房地产项目，而关乎国计民生的普通住房以及保障性住房建设却缺乏金融支持。银行对保障性住房建设项目的贷款意愿不高，主要是由于保障房建设项目行政审批时间长，使得资金占用时间也长，且保障房建设政策性强，投资回报率低。
三、房地产价格的经济理论分析
根据经济学的价格理论，本质上来说决定房地产价格的是市场的供求关系。但房地产是一种特殊的商品，它具有双重属性，一是资产属性，二是生产和生活资料属性，因此有其特殊的价格决定方式。本文综合考虑房地产的两方面属性，从供求关系上分析房地产的均衡价格并在均衡基础上考虑各影响因素变化对房地产价格变化的影响。
根据经济学的价格理论和已有的实证研究，现对房地产的需求和供给的因素分析如下：
(一) 房地产的需求（）分析
价格（P）
根据需求定理，在其他条件不变的情况下，一种产品的价格越高，需求量就越少。相反，价格越低，需求量就越大。因此，房地产作为一种商品，需求量与价格呈现反向变动关系。
人均收入（AGDP）
根据经济理论，人们收入增加时，会增加对正常商品的需求，因此来说，房地产作为一种正常商品，其需求变动和人均收入变动呈现正向关系。
流动性状况（LS）
流动性状况反映了全社会货币供给与宏观经济对货币的需求之间的关系。出现流动性不足和流动性过剩，对经济都会产生很大的影响。在20世纪90年代末，我国流动性不足的问题一直比较突出。但进入21世纪以来，尤其是近两三年来，流动性过剩成为货币当局作为头痛的问题之一。当经济体出现流动性过剩的时候，剩余的那部分流动性会寻找自己升值的热土，证券市场和房地产市场首当其冲。因此，考虑到房地产的资本属性，不能忽略流动性状况对其的影响。
实证研究表明当流动性状况增大时，对房地产的需求会增加。房地产需求和流动性状况呈现正向变动关系。
预期的价格变化（）
预期在人们的生活中起着非常重要的作用。当人们预期商品价格会上涨时，即时，会增加当期对该商品的需求。因此，房地产的需求和预期的变化呈正向关系。这反应了房地产作为一种生产和生活资料商品的特征，同时反应了房地产作为一种投资和投机工具的功能。
当然，其他一些因素也会影响到房地产的需求，但根据经济理论，这里把握了主要的几个因素。利率虽然也可以影响房地产的需求，但由于在短期内利率缺乏变化，这里就没引入利率因素。总之，房地产的需求模型可表示为：

（二） 房地产的供给（）分析
价格（P）
根据经典供求定律，在其他条件不变的情况下，一种产品的价格越高，供给量越多；一种产品的价格越低，供给量越少。因此，供给量和价格呈现正向变动关系。
固定资产投资成本（ＣＩ）
如果一种产品的成本升高，那么厂商按照“边际收益等于边际成本”的原则，会减少该产品的供给量。当成本降低时，厂商会增加供给量。因此，房地产供给量的变化和固定资产投资成本变化呈反向关系。
预期的价格变化（）
如果一种产品预期的价格上升，未来从销售这种产品的收益就比现在多，因此现在的供给减少，未来的供给增加。所以，房屋的当期供给和预期的价格变化呈反向关系。这一方面反映了房地产作为一种生产和生活资料商品的特征，同时反应了房地产作为一种投资和投机工具的特征。
这样抓住几个主要因素之后，房地产的供给模型可表示为：

（三）均衡分析
房地产市场到达均衡时，当期的供给等于当期的需求。即。
如果函数f和g都是线形函数，即
（1）
这样在达到均衡时，就有
              （2）
其中，
对P求全微分得：
       （3）
动态化上式为：（4）
四、理论模型
借鉴Stein(1995)永久生存性家庭的三期微观行为模型，在描述家庭参与房地产市场最优化行为的基础上，将杠杆率与房地产价格、房地产市场需求建立理论关联。具体而言，模型包括三个时期：0期、1期和2期，和一个代表性家庭。i首先，在0期，每个家庭拥有 1单位的房产和 Ki单位的债务，并且假定Ki服从于区间内[KL，KH] 的累积分布函数 G(K)。第二，在1期，家庭之间可以相互交易房产，而且可供交易的房产总额由0期决定，即 1期不存在新的房屋供给。那么，若单位面积房屋价格为P，则面积为H的房价为 PH。同时，在 1期设立如下关键性假设：(1)当一个家庭成功将原有住房出售时，必须偿还其全部债务 Ki，于是，家庭 i所剩的净资产即为P-Ki；(2)购买房屋并不需要立刻支付全部金额，而只需支付比例为(01) 的首付金，所以如果购买规模为 H 的房屋，家庭必须支付的金额为PH，剩余金额可以无风险利率进行借贷，并分期偿还，为简化设无风险利率为零。(3)不存在房屋租赁市场，购买是使用房屋的唯一方式。
把上面理论模型转化为计量模型，应处理好以下两个问题：
关于预期的问题
一般而言，人们对将来的预期是依据于过去它的表现。如果前期价格增长很多，人们会预期当期价格也会增长很多。因此，在建立计量模型时，应以过去价格的增长率的加权来反映预期，而具体应该考虑滞后多少期的增长率，根据 AIC和SIC法则来判断。
关于函数形式的问题
由于采用的数据是季度数据，为方便使用这些数据，这里采用数据的对数形式来建立模型，并且这里的差分是按季度差分的。
这样就有：
    假设价格、人均GDP、流动性状态、固定投资成本的同比增长率分别为gP、，gAGDP、gLS、gCI，则上式可表示为：
(5)
这样，结合经济理论和现实的数据情况，可以得出房地产价格计量模型的一般形式为：
   （6）

五、未来研究方向展望
相关调控政策通过影响按揭首付比例和调整贷款利率，对一线城市的房价将产生较大的影响。但是，这种影响可能不是单向的，因为两类杠杆率表现的分别是杠杆率在房屋需求和房屋供给两方面的影响，提高首付比例和贷款利率将同时降低杠杆率在房屋需求和房屋供给方面的效应，从而冷却需求、减少供给，房产价格的变化将不可直接确定。相应地，一线城市的房产价格若在外力不干预的前提下，上涨的时间和空间已有限。第二，二线城市中杠杆率对房地产价格的影响较大，特别是主要表现在个人消费者的杠杆率方面，这将使得二线城市中可能出现较长时间的 价量齐升。同时，房贷政策调控的效果对于二线城市可能是最强的，因为杠杆率在二线城市的表现主要集中在房屋需求方面，所以，上调首付金比例和贷款利率将大大影响通过杠杆率完成需求的满足，需求将得到一定程度的抑制，房产价格随之下降。第三，三线城市中杠杆率对房地产价格的影响不大，主要表现在房地产开发企业的投资杠杆方面。而引发三线城市价格上涨的主因在于地方财政过度依赖土地收入，因此，房贷政策的调控措施对三线城市的房价影响不大，从地方财政着手可能效果更佳。第四，房贷政策调控的时机和力度还有待进一步的研究，特别是对通货膨胀率的预期，仅表现为名义利率的上调根本无法对房地产价格产生影响。

参考文献
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