谈信用贷款与资产价格相关性研究

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20 世纪 90 年代以来,世界经济呈现出消费品价格基本得到有效控制,但资产价格波动却明显加大的新特征。资产市场是货币政策的传导渠道之一,货币政策工具通过一定方式影响资产市场,导致资产价格和收益的变化,从而对企业和居民的经济行为产生影响。而资产市场不稳定将导致其不能很好地发挥资源配置、价格发现等功能,并成为宏观经济不稳定和价格波动的来源。因此,自本世纪初以来,货币政策是否应该对资产价格波动做出反应的研究一直未曾间断。随着2008年美国次贷危机引发全球性金融危机的爆发,世界经济陷入了二战以来最严重的衰退。在吸取危机的教训后,各国中央银行对资产价格与货币政策关系的认识发生了一定的变化。包括日本、欧洲等在内的中央银行认为货币政策可以对资产价格泡沫产生作用,并拟对货币政策框架做出调整。货币政策框架的调整不是要使货币政策直接针对资产价格做出反应,而是关注信用周期。哈耶克(Hayek)早在1929 年的着作《货币理论与经济周期》中就提出价格稳定并非货币政策调控的充足标准,且价格稳定不足以防范金融危机的发生。信贷的膨胀对整个经济的影响更为深远、更为基础。哈耶克认为,货币政策不应该关注利率来平抑短期的通货膨胀而应该高度重视商业银行信贷以及信贷的增长。中国自1998年全面推行住房体制改革及2000年住房按揭政策开始实施以来,房地产业真正走向了市场化。房地产业的产业链条最长,能带动的相关产业最多,在国民经济中占有重要的地位。房地产行业进入市场化后,特别是2003年后价格的快速上涨以及受2008年次贷危机的影响,政策变化几起几落,货币政策的调整以及产业信贷政策的变化对房地产价格到底产生了什么样的冲击,调控的政策是否起到了预期的效果。与其它传统的研究方法不同的是,本文的贡献在于使用了月度房地产信贷指标来研究房地产价格与信贷之间的动态关系,为研究房地产价格波动提供了新的实证视角。本文剩余部分的安排为:第二部分文献综述,第三部分建立研究房地产价格与货币供应量和房地产信贷的波动关系的多元MGARCH—BEKK模型,以及研究房地产信贷与货币供应量的波动对房地产价格同比增长速度的影响的GRACH均值方程模型,第四部分是实证研究,第五部分是结论。

国外学术界关于货币政策与资产价格关系的问题存在较大的争议。有的学者认为,货币政策不应对资产价格变动做出反应;但近年来,越来越多的学者和官员开始倾向于支持货币政策应当对资产价格变动做出反应的观点。Bernanke 和 Gertle(r1999)的研究认为,当资产价格中用于预测通胀的部分被考虑进来后,货币政策不应该对资产价格变动作出反应,因为资产价格变动本身具有总需求效应(资产价格的上升会刺激总需求;相应地,其下降则会减少总需求),采用弹性通货膨胀目标制的货币政策可以自动地在资产价格上升时提高利率,在资产价格下降时降低利率,从而起到自动稳定器的作用。该文献更进一步通过数值模拟对各种政策的实际效果进行了比较。模拟结果显示,不对股价做出反应的货币政策将会比那些对股价做出反应的货币政策取得更好的政策效果。Bean(2004)认为,由于央行不能可靠地识别资产价格泡沫并且货币政策也不是抑制资产价格泡沫的有效工具,因此,试图稳定资产价格的货币政策是不可取的。Gertler等(1998)、Batini 和 Nelson(2000)、Filardo(2000)、Mishkin 和 White(2002)等的研究都支持上述观点。而一些中央银行家,如瑞典央行副行长Hessiu(s2000)也持类似的观点。Cecchetti等(2000)的观点与Bernanke和Gertle(r1999)形成鲜明对比。他们的研究认为,资产价格泡沫会严重扭曲投资和消费行为,致使产出与通胀不合理的剧烈波动。为解决这一问题,他们认为货币政策不但要对预期的通货膨胀进行反应,也应该对资产价格的波动做出直接的反应。这样的做法将抵消泡沫对产出和通货膨胀的影响,从而增进宏观经济稳定。Cecchetti等(2000)采用了与Bernanke和Gertle(r1999)相同的模型,结果却有显着的不同。他们认为,在产出波动与通货膨胀之间的偏好决定了央行究竟是采取只对通货膨胀作为反应的积极政策,还是既对通货膨胀反应又对股价反应的积极政策。他们通过对各种情况的模拟研究,有力的支持了货币政策应该对资产价格直接进行反应的这一观点。Borio和Lowe(2002)、Bordo和Jeanne(2002)则从货币政策积极干预资产价格可以防止资产价格泡沫破裂的角度证实了货币政策应当对资产价格变动做出反应的观点。值得注意的是,Agnello和Schuknech(t2011)利用18个工业化国家1980-2007年的数据研究分析了房地产价格泡沫生成及破灭的决定性因素,多值选择模型(Multinomial Probit)的估计结果显示,国内信贷的变化和利率水平对房地产价格泡沫形成的概率具有显着性的影响。同时,金融部门的管制的放松(特别是按揭市场)对房价泡沫的出现概率有极强的放大作用。与之类似的还有,Gerdesmeier等(2010)分析了1969-2008 年 17 个 OECD 国家股价与房价的综合数据,采用合并概率(Pooled Probit-Type)方法,发现信贷总量、长期名义利率的变化以及投资占GDP比重三个指标能最多提前8个季度预测资产价格(房地产价格)泡沫的破裂。上述的研究都显示信贷的波动能对房地产价格产生影响。由于金融衍生工具的运用,在西方,特别是美国,房地产市场与资本市场之间相互渗透,二者之间的联系十分紧密。数据显示,美国住房抵押贷款债券已经成为美国债券市场比重最大的债券。其住房抵押贷款的50%已实现证券化。与上述的这些特征事实不同的是,中国居民的房地产投资需求不能通过与之相关的债券来满足。居民要投资房地产只能通过直接购买住房,通过差价来获得收益,这大大加剧了房地产价格的波动。

国内对于这方面的研究,基本上侧重于从实证角度研究货币供应量与资产价格两者之间的关系。信贷指标与资产价格,特别是信贷与房地产价格之间的研究还很少。与国外文献类似,资产价格多关注资本市场。钱小安(1998)的研究发现,由于我国货币供应量与资产价格关联性比较弱且很不稳定,股票综合指数不仅不具有成为宏观经济的晴雨表的功能,也不能以资产价格的变动作为判断货币政策松紧的依据。瞿强(2001)则从货币操作层面展开,认为目前货币政策操作中,要关注资产价格但不宜盯住资产价格。中国人民银行课研究局题组(2002)研究认为央行的货币政策操作应关注股票市场价格的波动,但不能将其列为进行货币政策决策的关键因素之一,换句话就是央行应关注而不是盯住股票市场的价格波动。易纲和王召(2002)也肯定了货币政策对股票价格的直接影响,通过研究,他们认为货币量与通货膨胀的关系在一定意义上也取决于股市,并不是仅仅取决于商品和服务的价格,并得出中央银行在考虑货币政策制定时应同时考虑股市价格和商品与服务价格的结论。瞿强(2005)认为资产价格泡沫与信用扩张具有较强的关联性。王维安和贺聪 (2005)认为货币政策应该更多关注房地产价格,但他没有从实证角度研究我国房地产价格与货币政策的具体相关关系。谈正达等(2011)从资产配置的角度出发,通过引入房地产和股票两种资产的价格,运用半对数形式的货币需求函数证实了在1998—2010年我国存在稳定的长期货币需求关系。其隐含的意义在于货币政策的制定中必须考虑房地产资产对货币需求的影响。与产业信贷政策不同,货币政策调整对实体经济的冲击更强,且由于时滞原因使其在实际操作中更加困难。周晖和王擎(2009)以中国房地产市场为例,通过当前央行货币政策的终极目标和中央政府与地方政府在房地产市场的博弈分析并通过实证证实了货币政策在经济发达地区无效的结论。同时,作者认为由于货币政策和资产价格之间并不存在稳定的联动关系,在全国范围内使用货币政策进行的房地产调控极其困难。但与本文研究不同之处在于,周晖和王擎(2009)所使用的房地产价格、M2和GDP增长率三项指标均为季度指标,而本文所使用的货币供应量同比增长率,房地产销售价格同比增长率以及房地产信贷同比增长率(个人住房按揭贷款与房地产企业开发贷款之和)均为月度指标,且研究的重点侧重于信贷与房地产价格变化间的动态关系。银行信贷对房地产价格的影响方面,周京奎(2006)从能否得到银行贷款两个角度来构建理论模型,分析置业者及开发商的决策对房地产均衡价格的影响。特别是当存在投机行为时,置业者的购房动机并不限于自己使用,而是为了获得地产出售的资本收益时,银行信贷的过度支持会催生房地产泡沫。但实证部分使用非自筹资金与商品房销售额的80%作为金融支持的变量显得并不准确。曾五一和李想(2011)通过房屋销售价格指数与租赁价格指数的协整关系判断样本期(2003-2009)存在房价泡沫。在泡沫原因的解析中同样认为金融的过度支持是造成泡沫的原因。

国内外学者对资产价格与货币政策关系做了很多有意义的研究,但是从实证研究上,大多还仅限于货币供给量与资产价格的关系上,没有从房地产信贷与资产价格关系的角度去研究。而在我国货币政策工具的使用中,为了实现经济增长和金融稳定等多重目标,信贷规模控制仍是货币政策工具之一。例如,央行限定2008年的银行信贷规模不得超过2007年的3163亿元,要求各金融机构按季度上报新增贷款等新措施。另一方面,房地产业是资金密集型产业,它的供给和需求都受信贷扩张程度的影响。因此,信贷规模在很大程度上决定了房地产的繁荣程度与价格水平的高低。可见,从房产信贷与房地产价格视角分析货币政策与资产价格的关系有十分重要的意义。当前我国经济正处于特殊时期,经济高速增长、人民币升值压力较大、城市化进程正处于中期、人口年龄结构有利于储蓄等等,这些因素决定了我国出现资产价格泡沫(特别是房产泡沫)是大概率事件。那么,我国央行的货币政策应该怎样来应对资产价格泡沫?是否可以通过关注信贷的增速来影响资产价格泡沫?这是本文尝试回答的问题。在经济运行的过程中,不同市场间或不同资产、经济变量之间往往存在着波动相关关系。因此,要研究多个变量间的波动性特征,就需要将单变量的GARCH族模型向多变量GARCH(Multivariate GARCH)扩展。MGARCH模型的优势在于其不仅涵盖了单变量模型的波动特征,而且还可以刻画不同变量波动间的相关关系。它最直接的运用在于研究多个市场的波动和联合波动,并反映一个市场的波动是否引致了另一个市场的波动,以及两个市场的联合波动等特征。Kim(2000)利用MGARCH模型度量了金融市场的波动对实体经济变量如出口以及产出增长率的冲击。Bollerslev 等(1988)提出一个 MGARCH-VECH 模型,但该模型仅使我们得出不同市场之间波动性的相关系数,而无法考察市场之间的波动特征。其更为严重的缺陷在于无法保证条件方差—协方差的正定性。为了保证条件方差—协方差的正定性,Engle和Kroner(1995)在Baba等(1991)研究的基础上提出了BEKK 模型,但该模型的的待估计参数过多(特别是考出三个以上的经济序列时),且模型参数的经济意义不够明确。结合本文的研究需要以及数据特征,我们尝试建立三元的对角BEKK模型,以厘清货币供应量、房地产价格以及房地产信贷(个人住房贷款与房地产开发贷款之和)这三个变量间的波动关系。模型设定为:

(一)数据及其基本统计特征

本文选取的三个月度数据序列①分别为,货币供应量(M2)同比增长率,房地产销售价格同比增长率(REALINDEX)以及房地产信贷同比增长率(个人住房按揭贷款与房地产企业开发贷款之和)(REAL-LOAN)。时间跨度为 2007 年 1 月—2010 年 12月,共 48 个月度观测值。其中货币供应量和房地产销售价格指数数据来自万德(Wind)资讯,房地产信贷数据来自中国人民银行调查统计司。从图1可以看到,房地产销售价格和房地产信贷的同比增长率呈现出一致的周期性特征,但我们还不能得出其经济逻辑上的因果关系,即无法判断到底是哪个变量引领了另一个变量。货币供应量的变化则在上述两个指标之前,即货币政策的滞后期粗略估算为3—6个月。从表1的描述性统计可以看出,房地产信贷的同比增长率标准差为其它两个指标的两倍,其波动性明显大于货币供应量和房地产价格。在样本期内,房地产信贷指标与房地产价格几乎显示出同样的波动周期,但房地产信贷的波动更为剧烈(标准差为10.3%,在三个指标中最大)。特别是2008年金融危机之后,国家出台多项措施支持房地产业发展以期拉动经济增长,使得房地产信贷指标增长迅猛。对三个序列的单位根检验(ADF检验)结果显示,房地产价格和房地产信贷的增长率在5%的显着性水平上平稳,货币供应量增长率在10%的显着性水平上平稳。又由于数据均为同比增长序列,不需要做季节性调整。

(二)MGARCH-对角BEKK模型的实证分析

(4)式的估计结果见表 2。结果显示,对角矩阵 A 和 B 中的各个元素在 1%的置信水平下都显着。反映在(5)式中,货币供应量(M2)、房地产价格指数(REALINDEX)以及房地产信贷(REALLOAN)这三个指标上一期的冲击对本期的波动影响非常明显,具有显着的ARCH效应,即当期房地产信贷、货币供应量和房地产价格的波动对它们自身的冲击比较强烈。同时,由于 b1,b2,b3的系数同样显着,说明不但存在ARCH效应,GARCH效应同样明显,波动具有持久性。在联合波动方面,三个变量两两之间的条件协方差都呈现出显着的联合波动特征,即单个变量的波动都会波及到另一个变量。结合实际来看,伴随着我国经济的快速发展,作为货币政策中介目标的广义货币供给量M2也一直维持高速增长。2000~2010年间M2同比增长率平均值17.7%,其中2009年M2同比增长率达到27.7%,创已公布数据以来的历史最高,在货币供给充足的宏观背景下,由于在中国可供大众普遍参与的金融投资渠道只有股票和房地产,再加上股市对金融投资承载力有限。因此,资金为保值增值,直接、间接进入房地产是其必然结果。我国房地产是一个资金密集型行业,融资能力对于房地产发展具有举足轻重的作用,在只有少数大型企业才能上市融资,其他融资渠道如债券、信托融资、基金融资等方式十分有限的前提下,银行信贷资金供给成为房地产业的主要来源:一是在房地产开发过程的资金筹集中,当房地产商自有资金不足的情况下。银行体系的资金供给是其健康发展的必要条件;二是在房地产销售过程中也离不开银行体系的资金支持。由于房地产的价格特征决定了购买成本高,这使大部分消费者必须借助银行信贷形成有效的购买力。另外,预售收入作为房地产商资金来源的重要组成部分,也为其间接地提供了资金融通。国家统计局数据显示,2009年内地房地产企业资金来源5.71万亿元,其中国内贷款达到1.13万亿元;个人按揭贷款高达8403亿元,最终表明约有2万亿元信贷资金流向房地产。可见,信贷资金的支持是近年来房地产业飞速发展的主要动因。近年来,政府为控制房价,多次使用控制信贷的方法,通过对房地产个人贷款以及房地产企业开发贷款以期控制房地产价格的增长。2 005年3月至2007年上半年为了解决我国局部地区已出现的房地产热,国务院及各部委连续颁布“双八条”、稳定房价时间表等相关政策,配合宏观经济政策取向,人民银行执行了从紧的货币政策,借助直接和间接调控手段,通过利率和窗口指导对房地产信贷规模进行适度控制,加强了商业性房地产信贷管理,旨在稳定住房价格促进房地产业理性回归。2007年下半年,全国楼市呈现普遍低迷的态势,为应对国际金融危机对我国可能产生的影响,国务院意在通过房地产业的复兴稳定国民经济的发展,对房地产业采取了从抑到扬、从压到促的调控。2008年下半年至2009年国务院对房地产市场做出十八项政策调整,期间人民银行下调银行贷款利率、首付款比例等措施降低个人房贷门槛,提高居民购买普通自住房的能力,因此在推进房地产市场又一次走向繁荣的同时也拉升房价过快上涨,甚至出现了泡沫现象。2009年下半年以来,针对我国房地产价格的快速攀升,2010年4月国务院迅速推出新“国十一条”等系列房地产调控措施,人民银行金融调控与历次房贷政策调整有所不同,即严格执行差别化信贷政策,对于首套房、第二套房和第三套房的首付要求及利率定价都开始实行差别化并严格采取风险定价,旨在合理引导住房消费,抑制投资投机性购房需求。

(三)基于GARCH均值方程的实证分析

为了分析房地产价格的增长是否受到货币发行量以及房地产信贷波动的影响,我们首先建立如下模型:(9)式的估计结果见表 3。结果显示,在 5%的显着性水平下,仅 2的系数显着,即房地产信贷增长的波动能影响房地产价格的增长,且该波动导致了房地产价格的下降。这说明对房地产信贷波动的控制能够显着地抑制房价的增长。正如前文所说明的那样,虽然整体上我国物价水平保持了相对稳定,但信贷的扩张,特别是房地产信贷的膨胀并没有得到足够的重视。货币供应量的波动,估计系数为正,但对房地产价格增长影响不显着。同时,三个变量中任意两个变量的联合波动对房地产价格的增长的影响并不显着。对于货币供应量的波动对房地产价格增长影响不显着的原因可能是:第一,对于一个发展中的经济体,我国货币供应量始终处于增长高位,样本期间内并未出现过大起大落,2007年以来的月度同比增长率均值达到20.4%,危机后的峰值甚至超过30%;其次,货币供应量已经不能全面反映社会的流动性状况。这与邓瑛和赵雪(2011)发现利率规则比货币供应量更能迅速调整房价的增长的结论相类似,因为利率的调整首先就会作用于信贷,而这对于资金敏感的房地产业作用更加明显。2011年2月人民银行了社会融资总量指标。社会融资总量是指在一定时期内实体经济从金融体系中获得的全部资金总和,这其中的金融体系为整体金融的概念。从机构看,包括银行、证券、保险等金融机构;从市场看,包括信贷市场、债券市场、股票市场、保险市场以及中间业务市场等。长期以来,我国货币政策的重点监测和分析以及调控的中间目标为M2和新增人民币贷款。但上述指标已不能准确反映整个经济中的融资总量。商业银行的表外业务、非银行机构提供的资金和直接融资都对整体经济的融资状况产生巨大的影响。而这些影响必然会传递到房地产市场中,从而影响房地产价格。根据央行2010年的统计,新增人民币贷款7.95万亿元,同比少增1.65万亿,但实体经济通过央行承兑汇票和委托贷款从金融体系新增融资达3.47万亿元,占社会融资总量的24.2%。这从另一个侧面说明,与货币供应量相比,社会融资总量指标与主要经济指标之间的联系更加紧密。

本文基于多元MGARCH—BEKK模型和GRACH均值方程模型对房地产信贷、货币供应量和房地产价格的动态变化进行了实证研究,研究得出:

1.房地产信贷与房地产价格、房地产信贷与货币供应量以及货币供应量与房地产价格之间的条件协方差都呈现出显着的联合波动特征,即单个变量的波动都会波及到另一个变量,说明中央银行的货币政策能够影响房地产价格。

2.房地产信贷增长的波动能影响房地产价格的增长,而货币供应量的波动,对房地产价格增长影响不显着。说明以银行信贷为主的货币供应量已经不能全面反映社会的流动性状况,社会融资总量指标的提出则适应了金融的发展,所以中央银行应该通过房产信贷控制房地产价格波动。

总的来说,通过实证分析表明,在房产信贷、货币供应量等中介目标中,房产信贷对房产价格的影响较显着。因此,房产信贷是治理房地产价格波动的有效方法。落实到具体的做法,中央银行要引导金融机构着力优化信贷结构,把握好房产信贷投放力度,严格执行差别化住房信贷政策,切实防范房地产风险,推动房地产市场健康发展