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居民部门杠杆对房产价格的影响

董凯 柳凌韵




[摘 要] 近年来,居民部门杠杆与房产价格高企的问题引起越来越多的关注,在梳理已有研究的基础上,选用我国2006—2018年的数据来分析居民部门杠杆和房产价格之间的关系,研究结果表明,居民部门杠杆与房价之间不仅存在自增强循环效应,而且二者互为格兰杰因果。因此,要实现我国经济高质量发展必须切实有效加强金融监管,打击炒房行为,同时创建住房政策性金融体系。

[关键词] 居民部门杠杆;房产价格;VAR模型

[中图分类号] F299.23[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043(2020)08-0161-03

一、引言

近年来,我国居民部门杠杆与房产价格攀升的问题尤为突出。依据中国社科院公布的《中国杠杆率报告》显示,截至2019年第二季度,我国居民部门杠杆率达到55.3%,远高于新兴经济体39.8%的平均水平,若以家庭债务/家庭可支配收入测算,居民部门杠杆率已超过110%。与此同时,我国房产价格也是快速上涨,自实行住房制度改革以来房产价格大幅上涨,1998-2019年累计上涨超过230%,同时房产占我国城市居民家庭资产的比重超过70%(数据来源于Wind数据库及中國家庭金融调查(CHFS))。

众所周知,随着我国经济由外向型向内需型转变,如何保证居民消费支出不断增长,以促进经济高质量发展是我国经济当前面临的一个重要问题,而居民消费在拉动经济增长中扮演着日益重要的角色。然而,随着居民生活水平提高以及消费观念的改变,居民杠杆率与房产价格也居高不下,高企的居民部门杠杆率和房产价格势必会对居民消费乃至经济高质量发展造成了不利影响。因此,系统分析居民部门杠杆与房产价格之间的关系不仅有利于稳定居民部门杠杆及房产价格进而促进消费支出增长,而且也有助于切实提高人民群众获得感及实现宏观经济平稳健康可持续发展。

二、文献综述

已有研究主要从以下两个方面展开:第一,针对居民部门杠杆的研究。Mianetal.(2010)认为居民部门杠杆是预测“次贷危机”期间美国经济衰退的强有力指标,实证发现,美国居民部门杠杆率的快速上升可以解释2007-2009年期间汽车消费量下降幅度的42%,以及失业率上升幅度的20%。许桂华(2013)采用扩展的LC-PIH模型分析的结果显示,居民自身的家庭债务、收入以及财富的持久性改变都对其自身消费有较为突出的促进效果。Chaneyetal.(2015)通过构建面板ARDL模型实证研究发现,短期内居民部门杠杆率有助于促进消费和GDP增长,但从长远方面而言,居民部门杠杆率的增加会让人均国民生产总值的增加速度减缓。郭新华等(2016)利用SVAR模型对我国居民家庭债务对宏观经济的影响进行了实证分析,结果显示无论长期还是短期,家庭债务对GDP都存在正影响。巴曙松(2016)认为,用交易杠杆率来衡量,我国居民部门杠杆率目前已经十分靠近美国国家历史上发生次贷危机前期的数值,所以,使用加杠杆的方式没什么空间。伍戈等(2018)指出,居民部门加杠杆能够刺激国民消费水平的增加,然后可以提高消费率,缓解我们国家长时间以来消费率与投资率不相协调的困境,尤其是在目前我国各个行业投资数额在显著增加的时期,更加要刺激人均消费,以此来促进我国经济的发展。第二,针对房产价格的研究。袁志刚和樊潇彦(2003)研究了在房产市场产生泡沫的条件,并分析了在产生泡沫的过程中,银行信贷所发挥的作用。平新乔和陈敏彦(2004)研究了我国35个城市银行信贷和房产价格之间的关系,研究发现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、土地价格上扬及房屋销量,都具有正向推动作用。Iacoviello(2005)将房产价格因素引入DSGE模型并深入分析了其在宏观经济周期中的“金融加速器”作用。此后,大量文献着重剖析了货币供给在推高房价过程中所扮演的重要角色,研究表明,宽松的货币政策在推动房价上涨中发挥了主要作用(谭政勋和王聪,2011;陈利锋和范红忠,2014)。何青、钱宗鑫和郭俊杰(2015)指出和金融发展程度密切相关的抵押率冲击对宏观经济产生了深刻的影响,而行政命令式的调控政策会放大金融冲击对于房价及宏观经济的影响,最终使得房地产市场在整个经济周期波动中发挥着非常重要的作用。

综上所述,学者们从多种角度运用多种模型分别分析了居民部门杠杆、房产价格的影响因素和对宏观经济运行的影响,但对于二者之间关系的研究,尤其是新形势下分析居民部门杠杆与房产价格之间相互关系的研究仍然亟需加强。因此,本文通过对我国居民部门杠杆和房产价格建立VAR模型来探究两者间的相互作用与影响。

三、实证分析

(一)数据说明

本部分选取2006-2018年居民部门杠杆和房产价格的数据进行实证分析,其中,居民部门杠杆用(RD)表示(居民部门杠杆=居民债务/GDP),房产价格用(HP)表示,以上变量的原始数据均来自中国人民银行及国家统计局官方网站。

(二)实证结果与分析

1.平稳性检验

建立时间序列模型时需要先检验数据的平稳性,因此,本部分运用了ADF方法对于居民部门杠杆(RD)和房产价格(HP)分别进行了检验,结果如表1所示。

从表1的检验情况我们可以知道,房价的一阶差分序列在5%的显著性水平下显著,并且具有平稳性;居民部门杠杆的一阶差分序列与在1%的水平下显著,并且具有平稳性,所以能够创建向量自回归(VAR)模型。

2.稳健性检验

在构建VAR模型的过程中,不仅要注意选取关联性强的变量,还要注意选取最优滞后阶数,这样才能体现出变量之间的影响。通过上述检验能够了解到居民部门杠杆和房价都具有一定的稳定性。如表2所示,综合SC、LR、FPE、AIC及HQ的检验结果,可以选择VAR模型的最优滞后期为2。

在利用VAR模型进行实证研究时,需要对其稳定性进行检验,本文选用图示法的检验结果如图1所示。观察图1可知,VAR模型当中所有根的倒数都小于1且均完全分布在单位圆内,因此,本文构建的VAR模型系统是稳定的。

3.脉冲响应分析

在实际应用的时候,由于VAR模型不存在相关的先验性约束变量,因此,运用这种模型来实施分析的时候,不必考虑某些变量的改变对其他变量所造成的干扰,而是应考虑出现误差项发生变化时,或者整个模型受干扰的时候,整个系统所发生的改变,此类研究方法就是脉冲响应函数分析。

脉冲响应函数结果如图2所示,从其中能够总结出结论:根据第一列,居民部门杠杆有一个正向冲击时,住房价格也有一个显著的正向响应变化,并且具有长期持续效应,这表明居民部门杠杆率的上升会显著刺激房产价格的上涨;根据第二列,当房产价格有一个正向冲击时,居民部门杠杆先是下降然后迅速正向响应。这表明当房价上涨时居民部门杠杆往往也会攀升。脉冲响应分析的结果清晰表明,在我国,居民部门杠杆与房产价格之间存在显著的“自增强循环效应”(Self-Reinforcing Effect),这种自增强循环效应使得居民部门杠杆与房产价格之间相互加强,进而会放大对消费、投资等主要宏观经济变量的影响。

4.格兰杰因果检验

在经济计量学当中有一个较为常见的问题,就是分析某个变量的改变与另一变量的改变间有没有直接或者间接的联系,格兰杰因果检验解决了这种问题。因此,为进一步确定房价与居民部门杠杆之间的联系,本部分使用格兰杰因果进行检验,结果如表3。

由表3可知,房产价格变化是由于居民部门杠杆的格兰杰原因,居民部门杠杆是房产价格变化的格兰杰原因,居民部门杠杆对房产价格有明显的影响,且这种影响是长期稳定的,不会受到其他因素的改变而发生特别大的变化。

四、结论与建议

(一)研究结果

通过对于居民部门杠杆和房价进行稳定性检验,检验结果表明居民部门杠杆和房价是稳定的,对于两个变量进行VAR模型设置,结果表明居民部门杠杆会影响房价上升,而房产价格上涨会加剧居民部门杠杆的攀升,二者之间存在自增强循环效应,进一步的格兰杰因果检验表明居民部门杠杆和房价之间互为格兰杰因果。随着住房需求的不断膨胀,居民部门贷款会不断增加,进一步拉动居民部门杠杆率上升,进而推动了房产价格的进一步上涨。

(二)政策建议

1.切实加强金融监管

居民部门“加杠杆”对经济增长带有双面性。政府积极鼓动和推动家庭举债消费在拉动短期经济增长的同时,也容易导致居民部门负债增长过快,导致居民债务风险过高,干扰金融的稳定性,影响社会经济的可持续发展。为此,必须合理设计、谨慎推行鼓动居民部门“加杠杆”的政策,防止过于积极的政策刺激和推动造成拔苗助长和过犹不及。同时,要做好金融监管和风险防范工作,尽早建立符合我国实际的家庭债务信息管理和风险监测系统,为宏观调控和金融监管提供完备的信息支持。

2.打击炒房行为

坚持“房子是用来住的、不是用来炒的”定位,加快建立房地产金融长效管理机制。现实当中仍存在较多的炒房投机行为,这些都很大程度上提高了房价,严重扭曲了房产的供需关系。打击炒房行为,可以通过加征个人房产税以遏制住那些囤积住房的投机行为,对于那些名下已经拥有多套房产的人,采取限制购买的措施从而避免出现舞弊行为。这样可以有效控制房价的上涨。

3.创建住房政策性金融体系

住房消费依旧是我国居民的消费热点,因此必须要有相关配套的住房金融进行支持。同时要创建并完善以商业性住房融资为主、国家政策性融资为辅的住房融资形式,讓住房抵押贷款风险得到分担与转移。因此,政府相关职能部门必须要加快创建住房政策性金融体系的步伐,大力对现有的住房公积金制度进行改革与优化,成立专门的住房抵押贷款的政策性担保和证券化机构,让政策性和商业性的住房金融能够实现有效的融合。

[参考文献]

[1]Mian R, Sufi A, Verner E . Household Debt and Business Cycles Worldwide[J]. Social Science Electronic Publishing,2010.

[2]许桂华.家庭债务的变动与居民消费的过度敏感性:来自中国的证据[J].财贸研究,2013(2):102-109.

[3]郭新华,石朝辉,伍再华.基于SVAR模型的中国家庭债务与企业债务对宏观经济波动的影响[J].贵州财经大学学报,2016(1):1-9.

[4]巴曙松.依靠货币刺激难以解决经济的深层次结构矛盾[J].金融经济,2016(21):18-19.

[5]Chaney, Alain, Hoesli, Martin. Multifamily Residential Asset , Space Markets and Linkages with the Economy[J]. Journal of Property Research, 2015, 32(1):50-76.

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[7]袁志刚,樊潇彦.房地产市场理性泡沫分析[J].经济研究,2003(3):34-43+90.

[8]平新乔,陈敏彦.融资、地价与楼盘价格趋势[J].世界经济,2004(7):3-10+80.

[9]Iacoviello, M. House prices, Borrowing Constraints and Monetary Policy in the Business Cycle [J]. The American Economic Review, 2005, 95(3): 739-764.

[10]谭政勋,王聪.中国信贷扩张、房价波动的金融稳定效应研究——动态随机一般均衡模型视角[J].金融研究,2011(8):57-71.

[11]陈利锋,范红忠.房价波动、货币政策与中国社会福利损失[J].中国管理科学,2014(5):42-50.

[12]何青,钱宗鑫,郭俊杰.房地产驱动了中国经济周期吗?[J].经济研究,2015(12):41-53.

[责任编辑:王凤娟]

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