我国一二线城市银行信贷对房地产价格波动的影响：基于面板数据的实证剖析

我国一二线城市银行信贷对房地产价格波动的影响：基于面板数据的实证剖析一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景近年来，我国房地产市场经历了快速发展与变革，在国民经济体系中占据着举足轻重的地位。房地产行业作为资金密集型产业，其发展与金融体系尤其是银行信贷紧密相连。从市场规模来看，房地产投资持续保持高位。国家统计局数据显示，过去十几年间，全国房地产开发投资总额从数千亿元增长至数万亿元，为经济增长提供了强大动力。同时，房地产市场交易活跃，住房销售额屡创新高，住房已成为居民家庭资产的重要组成部分。然而，房地产市场价格波动剧烈。在一些一线城市如北京、上海、深圳，房价在过去一段时间内经历了快速上涨，部分区域房价涨幅惊人，给居民购房带来了巨大压力。而在部分二线城市，房价也呈现出较大的波动性，时而上涨，时而调整。例如，在2020-2021年期间，部分二线城市如合肥、杭州等地房价快速上涨，引发了市场的广泛关注；随后在政策调控下，房价又进入了平稳调整阶段。银行信贷在房地产市场中扮演着关键角色。对于房地产开发商而言，银行贷款是其主要的资金来源之一。从土地购置、项目开发到楼盘销售，各个环节都离不开银行信贷的支持。许多大型房地产企业的开发资金中，银行贷款占比高达50%以上。对于购房者来说，住房按揭贷款是实现住房消费的重要途径。随着房价的上涨，越来越多的居民依靠银行提供的住房贷款来实现购房梦想。据央行数据显示，个人住房贷款余额在金融机构各项贷款余额中的占比逐年上升。房地产价格波动与银行信贷之间存在着复杂的相互关系。当银行信贷规模扩张，贷款利率降低时，房地产开发商更容易获得资金进行项目开发，购房者的购房成本也会降低，从而刺激房地产市场需求，推动房价上涨。反之，当银行收紧信贷政策，提高贷款利率时，房地产市场的资金流入减少，开发商的开发成本上升，购房者的购房门槛提高，市场需求受到抑制，房价可能会出现下跌或调整。同时，房价的波动也会对银行信贷产生影响。房价上涨时，房地产抵押物价值上升，银行的信贷风险相对降低，可能会进一步放松信贷政策；而房价下跌时，抵押物价值缩水，银行面临的信贷风险增加，可能会收紧信贷，这又会进一步加剧房地产市场的调整。这种紧密的联系使得研究银行信贷与房地产价格波动的关系变得极为必要。房地产市场的稳定与否，不仅关系到居民的生活质量和财富水平，还对金融体系的稳定和宏观经济的健康发展有着深远影响。一旦房地产价格出现大幅波动，可能引发金融风险，甚至导致系统性金融危机。因此，深入探究银行信贷与房地产价格波动之间的内在联系，对于防范金融风险、促进房地产市场和金融市场的稳定发展具有重要的现实意义。1.1.2研究意义理论意义：丰富了房地产经济与金融领域的研究。以往关于房地产价格波动的研究，多集中在供求关系、宏观经济因素等方面，对银行信贷这一关键因素的深入分析相对不足。本研究通过对我国一二线城市的面板数据分析，系统地探讨银行信贷与房地产价格波动之间的动态关系，从新的视角揭示房地产市场价格形成机制，为房地产经济学理论体系的完善提供了实证依据，补充和拓展了现有研究的边界。为金融市场与房地产市场的联动研究提供新的思路。银行信贷作为金融市场的重要组成部分，与房地产市场的互动关系复杂。通过本研究，能够更清晰地认识金融市场变量如何影响房地产市场，以及房地产市场波动如何反馈到金融市场，有助于深化对两个市场之间传导机制的理解，促进金融市场与房地产市场联动理论的发展。丰富了房地产经济与金融领域的研究。以往关于房地产价格波动的研究，多集中在供求关系、宏观经济因素等方面，对银行信贷这一关键因素的深入分析相对不足。本研究通过对我国一二线城市的面板数据分析，系统地探讨银行信贷与房地产价格波动之间的动态关系，从新的视角揭示房地产市场价格形成机制，为房地产经济学理论体系的完善提供了实证依据，补充和拓展了现有研究的边界。为金融市场与房地产市场的联动研究提供新的思路。银行信贷作为金融市场的重要组成部分，与房地产市场的互动关系复杂。通过本研究，能够更清晰地认识金融市场变量如何影响房地产市场，以及房地产市场波动如何反馈到金融市场，有助于深化对两个市场之间传导机制的理解，促进金融市场与房地产市场联动理论的发展。为金融市场与房地产市场的联动研究提供新的思路。银行信贷作为金融市场的重要组成部分，与房地产市场的互动关系复杂。通过本研究，能够更清晰地认识金融市场变量如何影响房地产市场，以及房地产市场波动如何反馈到金融市场，有助于深化对两个市场之间传导机制的理解，促进金融市场与房地产市场联动理论的发展。实践意义：为宏观调控政策制定提供科学依据。政府在制定房地产市场调控政策和金融政策时，需要准确把握银行信贷与房价波动的关系。本研究通过实证分析，能够明确银行信贷对房价的影响程度和作用路径，帮助政策制定者更有针对性地制定政策，如调整信贷规模、利率水平、首付比例等，以实现稳定房价、防范金融风险、促进房地产市场健康发展的目标，提高政策的有效性和精准性。有助于房地产企业和金融机构风险管理。对于房地产企业而言，了解银行信贷政策变化对房价的影响，能够更好地制定投资开发策略，合理安排资金，降低市场风险。对于金融机构来说，准确评估房地产价格波动对信贷资产质量的影响，能够加强风险管理，优化信贷结构，合理控制房地产信贷规模，防范信贷风险，保障金融体系的稳定运行。同时，对于购房者来说，也能为其购房决策提供参考，使其更好地把握市场动态，做出合理的购房选择。为宏观调控政策制定提供科学依据。政府在制定房地产市场调控政策和金融政策时，需要准确把握银行信贷与房价波动的关系。本研究通过实证分析，能够明确银行信贷对房价的影响程度和作用路径，帮助政策制定者更有针对性地制定政策，如调整信贷规模、利率水平、首付比例等，以实现稳定房价、防范金融风险、促进房地产市场健康发展的目标，提高政策的有效性和精准性。有助于房地产企业和金融机构风险管理。对于房地产企业而言，了解银行信贷政策变化对房价的影响，能够更好地制定投资开发策略，合理安排资金，降低市场风险。对于金融机构来说，准确评估房地产价格波动对信贷资产质量的影响，能够加强风险管理，优化信贷结构，合理控制房地产信贷规模，防范信贷风险，保障金融体系的稳定运行。同时，对于购房者来说，也能为其购房决策提供参考，使其更好地把握市场动态，做出合理的购房选择。有助于房地产企业和金融机构风险管理。对于房地产企业而言，了解银行信贷政策变化对房价的影响，能够更好地制定投资开发策略，合理安排资金，降低市场风险。对于金融机构来说，准确评估房地产价格波动对信贷资产质量的影响，能够加强风险管理，优化信贷结构，合理控制房地产信贷规模，防范信贷风险，保障金融体系的稳定运行。同时，对于购房者来说，也能为其购房决策提供参考，使其更好地把握市场动态，做出合理的购房选择。1.2研究目标与内容1.2.1研究目标本研究旨在通过对我国一二线城市的面板数据分析，深入剖析银行信贷与房地产价格波动之间的内在联系。具体而言，一是准确量化银行信贷规模、信贷利率等关键指标对房地产价格波动的影响程度，明确两者之间的数量关系，例如探究银行信贷规模每增加一定比例，房价会相应上涨或下跌的幅度。二是揭示银行信贷影响房地产价格波动的作用机制，从房地产市场的供给和需求两端出发，分析银行信贷如何通过影响开发商的投资决策、购房者的购买能力和意愿等因素，进而推动房价的变化。三是识别不同城市间银行信贷与房地产价格波动关系的异质性，比较一线城市和二线城市在这一关系上的差异，以及同一线城市内部不同区域之间的特点，为因地制宜制定房地产市场调控政策提供依据。通过达成这些目标，为政府部门、金融机构和房地产企业等提供科学决策参考，以促进房地产市场和金融市场的稳健发展，维护宏观经济稳定。1.2.2研究内容一二线城市房地产价格与银行信贷现状分析：收集整理我国一二线城市近年来的房地产价格数据，包括新建商品房价格、二手房价格等，分析房价的历史走势、波动特征以及城市间的差异。例如，通过绘制房价走势图，直观展示不同城市房价的变化趋势，对比一线城市如北京、上海与二线城市如成都、南京房价波动的幅度和频率。同时，梳理一二线城市银行信贷的相关数据，如房地产开发贷款规模、个人住房贷款规模、信贷利率等，阐述银行信贷在房地产市场的投放情况和变化趋势，分析信贷政策的调整对房地产市场资金供给的影响。理论分析框架构建：从房地产市场的供求理论出发，深入探讨银行信贷对房地产供给和需求的影响机制。在供给方面，分析银行信贷如何影响开发商的资金获取成本和开发规模，进而影响房地产市场的供给量。当银行信贷规模扩大，开发商更容易获得低成本资金，可能会增加土地购置和项目开发，从而增加房地产市场的供给。在需求方面，研究银行信贷政策如首付比例、贷款利率的变化如何影响购房者的购买能力和购房意愿，进而影响房地产市场的需求量。较低的首付比例和贷款利率会降低购房者的门槛和成本，刺激购房需求。此外，引入金融加速器理论、资产价格理论等，解释房地产价格波动与银行信贷之间的动态反馈关系，即房价上涨如何通过抵押物价值上升等途径进一步促进银行信贷扩张，以及房价下跌对银行信贷收缩的影响。基于面板数据的实证分析：选取合适的面板数据模型，如固定效应模型、随机效应模型等，对银行信贷与房地产价格波动的关系进行实证检验。确定模型中的解释变量、被解释变量和控制变量，解释变量包括银行信贷规模、信贷利率等银行信贷相关指标，被解释变量为房地产价格，控制变量涵盖宏观经济指标（如GDP、通货膨胀率）、人口因素（如常住人口数量、人口增长率）、政策变量（如房地产调控政策）等，以排除其他因素对房价的干扰，准确揭示银行信贷与房价之间的关系。运用统计软件对数据进行处理和分析，通过单位根检验、协整检验等方法确保数据的平稳性和变量之间的长期均衡关系，采用格兰杰因果检验判断银行信贷与房地产价格波动之间的因果方向，通过脉冲响应函数和方差分解分析等方法，进一步分析银行信贷冲击对房地产价格波动的动态影响和贡献度。政策建议与启示：基于理论分析和实证结果，结合当前我国房地产市场和金融市场的发展现状，为政府部门制定房地产市场调控政策和金融政策提供针对性的建议。如在信贷政策方面，提出合理控制信贷规模、优化信贷结构、灵活调整信贷利率和首付比例等建议，以实现稳定房价、防范金融风险的目标。对于房地产企业，建议其根据银行信贷政策的变化和房价波动趋势，合理安排投资开发计划，优化资金管理，降低经营风险。针对金融机构，建议加强风险管理，完善信贷审批机制，合理评估房地产信贷风险，确保金融体系的稳定运行。同时，探讨如何加强不同政策之间的协调配合，形成政策合力，共同促进房地产市场和金融市场的健康发展。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法文献研究法：全面梳理国内外关于银行信贷与房地产价格波动关系的相关文献，涵盖学术期刊论文、学位论文、研究报告等。通过对这些文献的分析，了解该领域的研究现状、主要观点和研究方法，为本文的研究提供理论基础和研究思路。例如，对国内外学者运用不同模型和方法研究两者关系的成果进行总结归纳，分析其研究的优点和不足，从而确定本文的研究重点和方向，避免重复研究，使研究更具针对性和创新性。统计分析法：收集我国一二线城市的房地产价格、银行信贷规模、利率等相关数据，运用统计软件进行数据处理和分析。通过描述性统计，如计算均值、标准差、最大值、最小值等，直观展示数据的基本特征，了解房价和银行信贷指标的平均水平、波动程度以及取值范围。利用时间序列分析，观察房价和银行信贷数据随时间的变化趋势，分析其增长或下降的规律，为后续的实证分析提供数据支持和现实依据，以便更准确地把握两者的现状和变化情况。实证研究法：构建面板数据模型，选取合适的变量，如将银行信贷规模、信贷利率作为解释变量，房地产价格作为被解释变量，同时控制宏观经济、人口等因素，运用计量经济学方法对银行信贷与房地产价格波动的关系进行实证检验。通过单位根检验、协整检验等确保数据的平稳性和变量之间的长期均衡关系，利用格兰杰因果检验判断两者的因果方向，采用脉冲响应函数和方差分解分析等方法，深入分析银行信贷冲击对房地产价格波动的动态影响和贡献度，以定量的方式揭示两者之间的内在联系，使研究结论更具科学性和说服力。案例分析法：选取典型的一二线城市，如北京、上海、深圳、杭州等，对这些城市在不同时期的银行信贷政策调整和房地产价格波动情况进行深入剖析。通过分析具体案例，了解银行信贷政策变化如何直接作用于房地产市场，以及房价波动对银行信贷业务的反馈影响，验证实证研究结果，丰富研究内容，为政策制定和实践应用提供更具针对性的参考，从实际案例中总结经验教训，为房地产市场和金融市场的稳定发展提供有益借鉴。1.3.2创新点聚焦一二线城市：现有研究多以全国整体数据或部分城市为样本，对一二线城市的专门研究相对较少。本文选取一二线城市作为研究对象，这些城市房地产市场活跃，对全国房地产市场的发展具有重要引领作用，且银行信贷资源集中，两者关系更为复杂和典型。通过深入研究这些城市，能够更精准地把握银行信贷与房地产价格波动关系的特点和规律，为重点城市的房地产市场调控提供更具针对性的建议，填补该领域在一二线城市研究方面的部分空白。样本和数据更新：采用最新的一二线城市数据进行分析，涵盖近年来房地产市场和金融市场的新变化和新趋势。随着时间推移，房地产市场和金融政策不断调整，新的数据能够反映当前市场的实际情况，使研究结论更贴合现实，增强研究的时效性和实用性，为政策制定者和市场参与者提供基于最新市场动态的决策依据。考虑政策与区域异质性：在研究过程中，充分考虑房地产调控政策以及不同城市间的区域异质性对银行信贷与房地产价格波动关系的影响。不同城市的经济发展水平、人口结构、政策环境等存在差异，这些因素会导致银行信贷对房价的影响程度和方式有所不同。通过构建包含政策变量和区域虚拟变量的模型，深入分析这种异质性，完善了银行信贷与房地产价格波动关系的分析框架，为因地制宜制定房地产市场调控政策提供了更全面的理论支持。二、文献综述2.1银行信贷对房地产价格影响的理论基础在金融市场与房地产市场紧密关联的背景下，银行信贷对房地产价格波动的影响备受关注。从理论根源出发，信贷配给理论和资产价格理论为理解这一关系提供了关键的分析视角。信贷配给理论指出，在信贷市场中，由于信息不对称，银行难以全面了解借款人的真实情况，如信用状况、还款能力以及投资项目的风险程度等。借款者比银行更清楚自身的经营状况和项目风险，这种信息优势使得银行在发放贷款时面临逆向选择和道德风险。当银行提高贷款利率时，低风险的借款人因项目收益相对稳定，可能认为贷款成本过高而退出市场；而高风险的借款人由于其项目潜在收益高，更愿意接受高利率贷款，这就导致银行贷款的平均风险上升，预期收益反而下降。同时，在贷款发放后，借款人可能改变资金用途，从事高风险投资，这就是道德风险。为了降低风险、保障收益，银行不会单纯依靠提高利率来满足所有贷款需求，而是会采用信贷配给的方式，即对部分借款人进行额度限制或直接拒绝贷款申请。在房地产市场中，这种信贷配给现象表现得尤为明显。房地产开发项目通常规模大、周期长，银行在向开发商提供贷款时，会严格审查其资质、项目规划和预期收益等。对于一些小型开发商或前景不明朗的项目，银行可能会减少贷款额度甚至拒绝放贷，这直接影响到房地产市场的供给。从需求端来看，购房者申请住房贷款时，银行也会根据其收入水平、信用记录等进行评估，对不符合条件的购房者限制贷款额度或提高首付比例，从而影响房地产市场的需求。资产价格理论认为，资产价格由未来所有时期的资产收益（如租金）的贴现值决定。房地产作为一种特殊资产，其价格同样遵循这一原理。当银行信贷规模扩张时，市场上的资金供应量增加，一方面，开发商更容易获得低成本资金，这不仅降低了开发成本，还增强了其开发能力和投资意愿。他们可能会加大土地购置和项目开发力度，增加房地产市场的供给。但在需求旺盛且供给弹性相对较小的情况下，这种供给的增加可能无法完全满足需求，从而推动房价上涨。另一方面，信贷扩张使得购房者更容易获得贷款，降低了购房门槛和成本，刺激了购房需求。无论是自住需求还是投资投机需求，都会因信贷条件的宽松而增加。大量资金流入房地产市场，进一步推高了房价。反之，当银行信贷收缩时，开发商资金紧张，开发项目可能会延迟或缩减，房地产市场供给减少；购房者贷款难度增加，购房需求受到抑制，房价可能会出现下跌或调整。从供需角度深入分析，在供给方面，银行信贷是房地产开发企业的重要资金来源。开发企业的资金主要包括自有资金、银行贷款、预售款等，其中银行贷款占据相当大的比例。当银行信贷宽松时，开发企业能够以较低的成本获取大量资金，用于购买土地、建设施工、支付相关费用等。这使得企业有能力扩大开发规模，增加房地产项目的数量和规模，从而增加市场供给。然而，如果信贷过度宽松，可能导致开发企业过度投资，出现产能过剩的情况。反之，当银行信贷收紧时，开发企业获取资金的难度加大，成本上升，可能会减少开发项目，甚至一些在建项目也会因资金短缺而停工或延期交付，导致市场供给减少。在需求方面，银行信贷政策对购房者的购买能力和意愿有着直接影响。住房按揭贷款是居民购房的主要融资方式，首付比例和贷款利率是影响购房者需求的关键因素。较低的首付比例和贷款利率意味着购房者可以用较少的自有资金和较低的还款成本实现购房目标，这会刺激大量潜在购房者进入市场，尤其是那些收入相对较低但有购房意愿的人群。投资投机性购房者也会因信贷条件宽松而增加购房行为，期望通过房价上涨获取收益。相反，提高首付比例和贷款利率会增加购房者的负担，抑制购房需求，特别是对投资投机性需求的抑制作用更为明显。在传导机制上，银行信贷对房地产价格的影响通过多种渠道实现。利率渠道是其中之一，银行贷款利率的变化直接影响房地产市场的资金成本。当贷款利率下降时，开发商的融资成本降低，利润空间增大，可能会增加投资和开发；购房者的还款压力减小，购房需求上升，推动房价上涨。反之，贷款利率上升会抑制开发商的投资和购房者的需求，使房价面临下行压力。资产负债表渠道也发挥着重要作用，信贷规模的变化影响企业和居民的资产负债状况。当信贷扩张时，企业和居民的资产增加，负债相对稳定，资产负债表状况改善，这增强了他们的借贷能力和投资意愿，进而促进房地产市场的繁荣和房价上涨。信贷可得性渠道同样不可忽视，银行信贷政策的调整决定了房地产企业和购房者获取贷款的难易程度。当信贷政策宽松，贷款审批标准降低，信贷可得性增加，更多的企业和购房者能够获得贷款，刺激房地产市场的供需，推动房价上升；反之，信贷政策收紧，信贷可得性降低，会抑制房地产市场的发展，导致房价下跌。2.2国内外研究现状国外在银行信贷与房地产价格波动关系的研究方面起步较早，积累了丰富的成果。早在20世纪80年代，部分学者就开始关注房地产市场与金融市场的联系，研究发现银行信贷是影响房地产价格的重要因素。通过构建理论模型，从供需角度分析，认为银行信贷规模的扩张会增加房地产市场的资金供给，降低开发商的融资成本和购房者的贷款门槛，从而刺激房地产市场的供需，推动房价上涨；反之，信贷收缩会抑制房价。后续的研究进一步深化了这一观点，运用计量经济学方法对不同国家和地区的数据进行实证检验，如对美国、英国、日本等发达国家房地产市场的研究表明，银行信贷与房价之间存在显著的正相关关系，信贷规模的变化能够解释房价波动的一定比例。此外，一些研究还探讨了信贷政策的调整，如利率政策、首付比例政策等对房价的影响，发现利率下降和首付比例降低会显著促进房价上涨。国内对银行信贷与房地产价格波动关系的研究随着房地产市场的发展逐渐深入。早期的研究主要集中在对房地产市场发展现状和问题的描述性分析上，随着房地产市场在国民经济中的地位日益重要以及市场波动的加剧，学者们开始关注银行信贷与房价之间的内在联系。研究发现，我国房地产市场的发展高度依赖银行信贷，银行信贷在房地产开发资金和购房资金中占据重要比例。从理论分析来看，银行信贷通过影响房地产市场的供给和需求来作用于房价。在供给方面，银行信贷的增加为开发商提供了更多资金，促进了房地产项目的开发和建设，增加了市场供给；但在需求旺盛的情况下，这种供给的增加可能无法完全满足需求，从而推动房价上涨。在需求方面，住房按揭贷款的普及使更多居民有能力购房，信贷政策的宽松会刺激购房需求，特别是投资投机性需求，进一步推动房价上升。通过实证研究，运用时间序列分析、面板数据分析等方法对我国不同地区的数据进行检验，验证了银行信贷与房价之间存在正相关关系，且这种关系在不同地区可能存在差异。一些研究还考虑了宏观经济因素、政策因素等对银行信贷与房价关系的影响，发现宏观经济的繁荣、宽松的货币政策和积极的房地产政策会强化银行信贷对房价的推动作用。2.3研究现状述评尽管国内外学者在银行信贷与房地产价格波动关系的研究上取得了丰硕成果，但仍存在一些不足之处，为后续研究提供了拓展空间。在研究样本和范围方面，现有研究存在一定局限性。部分国外研究主要聚焦于本国或少数发达国家的房地产市场，对于新兴经济体和发展中国家的研究相对较少。不同国家和地区的经济发展水平、金融市场结构、房地产市场特征以及政策环境存在显著差异，这些因素会对银行信贷与房地产价格波动的关系产生重要影响。仅研究少数国家或地区，难以全面揭示这一关系在不同背景下的普遍性和特殊性。国内研究虽然关注了国内房地产市场，但多以全国整体数据为研究对象，对区域差异的分析不够深入。我国地域辽阔，一二线城市与三四线城市在经济发展水平、人口流动、房地产市场供需结构等方面存在巨大差异，银行信贷对房价的影响在不同城市可能截然不同。然而，现有研究对一二线城市的专门研究相对较少，无法满足精准调控房地产市场的需求。在研究内容上，部分研究不够全面和深入。一方面，对银行信贷影响房地产价格的作用机制研究尚显不足。虽然已有研究从供需角度分析了银行信贷对房价的影响，但对于一些深层次的传导机制，如信贷资金在房地产市场不同环节的流动路径、银行信贷与房地产企业融资结构的相互作用等，研究还不够细致。另一方面，对于房地产价格波动对银行信贷风险的影响研究，大多停留在理论分析层面，缺乏深入的实证检验。房价波动如何具体影响银行的信贷资产质量、不良贷款率以及银行的风险管理策略等，需要更多基于实际数据的实证研究来深入探讨。在研究方法上，也存在一些有待改进之处。部分研究在模型设定和变量选择上存在一定主观性，可能导致研究结果的偏差。例如，在构建实证模型时，一些研究未能充分考虑宏观经济环境、政策因素以及市场预期等因素对银行信贷与房地产价格波动关系的影响，使得模型的解释力和预测能力受到限制。此外，现有研究多采用静态分析方法，难以全面反映银行信贷与房地产价格波动之间的动态变化关系。房地产市场和金融市场处于不断发展变化之中，两者之间的关系也会随时间推移而发生改变，因此需要运用动态分析方法，如面板向量自回归模型（PVAR）等，来更准确地刻画这种动态关系。基于以上分析，本文将在以下方面进行改进和重点研究。一是聚焦我国一二线城市，选取这些房地产市场活跃、银行信贷资源集中的城市作为研究样本，深入分析银行信贷与房地产价格波动关系的特点和规律，为重点城市的房地产市场调控提供更具针对性的建议。二是采用最新的数据，充分考虑近年来房地产市场和金融市场的新变化和新趋势，增强研究的时效性和实用性。三是在研究内容上，进一步深入剖析银行信贷影响房地产价格的作用机制，从多个角度探究房地产价格波动对银行信贷风险的影响，并进行实证检验。四是在研究方法上，合理选择变量，构建科学的计量模型，充分考虑各种影响因素，运用动态分析方法，更全面、准确地揭示银行信贷与房地产价格波动之间的动态关系，为房地产市场和金融市场的稳定发展提供更有力的理论支持和决策依据。三、我国一二线城市房地产价格与银行信贷现状分析3.1一二线城市房地产市场发展历程与现状我国一二线城市房地产市场自改革开放以来，经历了多个发展阶段，呈现出丰富多样的发展态势。在改革开放初期，住房制度改革尚未全面展开，城市住房主要以福利分配为主，房地产市场处于萌芽阶段。居民住房大多由单位分配，市场交易活动极少，房地产的商品属性尚未得到充分体现。这一时期，一二线城市住房建设主要依靠政府和单位的投入，住房建设速度相对缓慢，难以满足居民日益增长的住房需求。20世纪90年代，随着住房制度改革的推进，房地产市场开始逐步走向市场化。1991年，全国第二次住房制度改革工作会议召开，国务院在24个省份推行房改，标志着我国房地产市场进入起飞阶段。在这一阶段，房地产市场开始出现商品化交易，居民可以通过购买商品房满足自身住房需求。同时，房地产开发企业如雨后春笋般涌现，房地产投资迅速增长。然而，由于市场发展初期的不规范以及投资过热等因素，1993年上半年，我国房地产市场出现了第一个泡沫，房价迅速上涨，随后政府出台调控政策，市场开始调整。1998年，受亚洲金融危机影响，我国房地产市场濒临崩溃。为了刺激经济增长和房地产市场发展，政府宣布全面停止福利分房，货币化分房方案正式启动。这一举措使得购房主体从集团购买转变为个人消费，大量中外合资、合作、独资、私营企业也开始参与房地产开发销售，房地产市场开始回暖，第一次房地产去库存正式开启。此后，随着我国经济的快速发展和城市化进程的加速，房地产市场迎来了新一轮的发展高潮。2000-2007年期间，一二线城市房价持续上涨，市场需求旺盛，房地产投资规模不断扩大。同时，一些投资投机性购房行为开始出现，进一步推动了房价的上涨。2008年，全球金融危机爆发，我国房地产市场也受到了一定程度的冲击。房价出现短暂下跌，市场观望情绪浓厚。为了应对金融危机对房地产市场的影响，政府出台了一系列刺激政策，如降低贷款利率、放宽信贷条件等，房地产市场逐渐复苏。2009-2010年，房价迅速回升并继续上涨，部分一二线城市房价涨幅较大。为了遏制房价过快上涨，政府开始实施严厉的调控政策，2010年，“史上最严调控”拉开序幕，北京等部分房价较高的城市开始限购，加大保障房建设，实行差别化信贷政策，上调首付比例，二套房首付不低于50%，贷款利率基准利率上浮11个点以上，暂停三套以上贷款，全国房价应声下跌。2012-2013年，央行两次降准降息，宽松的货币政策使房地产市场销售和投资回暖，房价明显回升。2014年，央行、银监会公布《关于进一步做好住房金融服务工作的通知》，调整房贷政策，二套房认定标准由“认房又认贷”改为“认贷不认房”。2015年，央行、住建部、银监会联合发文（330新政），二手房营业税免征限期由5年改为2年，二套房商业贷款最低首付比例降至4成，公积金贷款首套房首付比例调整为20%，其后中长期贷款利率下降至4.9%，房地产市场进一步活跃。2016-2017年，房地产政策开始密集出台，一二线房价大涨，三四线趋于平稳。10月前后政府再度调控，实施“限购限贷，限售限价”政策，重新收紧限购限贷，一二线房价迅速降温。2017年成为房地产最严厉调控年，3月17日，北京发布楼市调控新政《关于完善商品住房销售和差别化信贷政策的通知》，调控政策蔓延全国，3月份到11月份超过100座城市发布楼市调控政策。2018-2019年，房地产政策调控面临的宏观经济环境更加复杂，在金融财政政策定向“宽松”的同时，房地产调控政策仍然“从紧”，继续实行差别化调控，累计调控楼市超过500次。进入2020年，受新冠疫情影响，房地产市场短期内受到较大冲击，销售停滞，市场观望情绪浓厚。随着疫情得到有效控制，政府出台了一系列稳经济、促消费政策，房地产市场逐步复苏。但在“房住不炒”定位下，各地继续坚持房地产市场调控政策，市场整体保持平稳。2021年，部分热点城市房价出现较快上涨，政府进一步加强调控，加大土地供应，强化金融监管，抑制投机炒房，房地产市场逐渐降温。2022-2023年，房地产市场持续调整，部分城市房价出现下跌，市场需求减弱。政府加大了对房地产市场的支持力度，通过降低房贷利率、放宽公积金政策等措施，促进房地产市场平稳健康发展。近年来，一二线城市房地产市场呈现出一些新的特点和趋势。从房价走势来看，整体呈现稳中有变的态势。一线城市如北京、上海、广州、深圳等地房价仍然处于较高水平，但涨幅已经趋于平缓。根据国家统计局数据，2024年12月，一线城市新建商品住宅销售价格环比上涨0.1%，涨幅比上月回落0.1个百分点；二手住宅销售价格环比上涨0.1%，涨幅比上月回落0.2个百分点。二线城市房价则出现分化，部分热点二线城市如南京、杭州、成都、武汉等，房价在政策支持下开始上涨，2025年1月，二线城市新建商品住宅销售价格环比由上月持平转为上涨0.1%，为2023年6月以来首次上涨；而一些非热点二线城市房价则保持稳定或略有下降。在市场供需关系方面，一线城市由于经济发达、人口密集、资源集中，住房需求始终较为旺盛，但土地资源有限，住房供应相对紧张。虽然政府通过加大保障性住房建设、推进城市更新等方式增加住房供应，但供需矛盾仍然存在。以北京为例，随着城市的发展，大量人口涌入，对住房的需求持续增长，但城市核心区域土地供应稀缺，新建商品房数量有限，导致房价居高不下。在一些热点地段，如海淀区中关村附近，由于优质教育资源集中，购房需求旺盛，房价一直维持在较高水平。二线城市的供需关系则因城市而异。经济发展较快、人口吸引力较强的二线城市，住房需求增长迅速，市场供需相对平衡。例如，合肥近年来经济快速发展，吸引了大量人才流入，住房需求不断增加。同时，城市加大了土地供应和房地产开发力度，新建商品房和二手房市场都较为活跃，房价也在合理范围内上涨。而一些经济发展相对滞后、人口流出的二线城市，住房供应相对过剩，市场需求不足。这些城市的房地产市场面临去库存压力，房价上涨动力不足，甚至出现下跌趋势。从市场结构来看，一二线城市房地产市场逐渐向改善型需求转变。随着居民生活水平的提高，对住房品质和居住环境的要求也越来越高。改善类新房的房价上涨动力更强，包括上海、天津、南京、杭州等多个城市144平方米以上新房价格上涨幅度都较为明显。从安居客重点监测的全国重点66城来看，120-150平方米、150-200平方米、200平方米以上四室及以上户型的热度占比仍然维持向上的趋势，改善型需求维持上升态势，保持着良好的韧性。同时，二手房市场在房地产市场中的地位日益重要。2025年1月，百城二手房挂牌量达到229.8万套，同比增长19.0%，充足的房源为购房者提供了更多的选择。一线城市尤其是上海、深圳的二手房市场，成交量保持高位，市场已完成筑底过程，处于回升阶段。在上海，一些好地段的核心区域的二手房，客户量明显增多，挂牌价格也开始上调。总体而言，我国一二线城市房地产市场在经历了多年的发展和调控后，逐渐趋于成熟和理性。市场供需关系、房价走势和市场结构都在不断变化，受到宏观经济环境、政策调控、人口流动等多种因素的影响。未来，随着经济的发展和城市化进程的推进，一二线城市房地产市场仍将面临新的机遇和挑战，需要政府、企业和市场各方共同努力，促进市场的平稳健康发展。3.2一二线城市银行信贷政策及投放情况我国一二线城市银行信贷政策在过去几十年间经历了显著的演变，对房地产市场的发展产生了深远影响。20世纪90年代，随着住房制度改革的推进，银行开始涉足住房信贷业务，但当时信贷政策相对谨慎，贷款条件较为严格，主要面向高收入群体。1998年，为应对亚洲金融危机对房地产市场的冲击，央行发布《个人住房贷款管理办法》，鼓励商业银行发放个人住房贷款，降低了贷款门槛，延长了贷款期限，住房信贷市场开始迅速发展。这一政策调整使得更多居民有能力通过贷款购买住房，刺激了房地产市场的需求，推动了房价的稳步上涨。进入21世纪，随着房地产市场的日益活跃，银行信贷政策在刺激市场发展与防范金融风险之间不断寻求平衡。2003年，央行发布121号文件，对房地产信贷进行规范，提高了房地产开发项目自有资金比例要求，加强了对房地产企业贷款的风险管理。2007年，为遏制房价过快上涨和防范房地产市场过热带来的金融风险，央行和银监会联合发布通知，提高了第二套住房贷款的首付比例和贷款利率，严格控制投机性购房需求。这些政策调整在一定程度上抑制了房价的快速上涨，规范了房地产市场的发展。2008年全球金融危机爆发后，为稳定房地产市场和促进经济增长，政府出台了一系列宽松的信贷政策。央行多次下调贷款利率和存款准备金率，降低了购房者的贷款成本和房地产企业的融资成本。同时，放松了对第二套住房贷款的限制，鼓励居民合理购房。这些政策使得房地产市场迅速回暖，房价开始回升。2009-2010年，部分一二线城市房价涨幅较大，为了遏制房价过快上涨，政府再次收紧信贷政策。2010年，“国十条”出台，进一步提高了第二套住房贷款的首付比例和贷款利率，暂停发放第三套及以上住房贷款，部分城市还实施了限购政策。此后，信贷政策在不同时期根据房地产市场的形势进行了多次调整。近年来，在“房住不炒”的定位下，银行信贷政策更加注重房地产市场的平稳健康发展。加强了对房地产企业融资的监管，实施了“三道红线”政策，对房地产企业的资产负债率、净负债率和现金短债比提出了明确要求，限制了房地产企业的过度融资行为。在个人住房贷款方面，严格审查购房者的资质和还款能力，合理控制贷款规模和增速，防止居民过度加杠杆。同时，加大了对保障性住房建设的信贷支持力度，促进住房保障体系的完善。在房地产信贷规模方面，近年来我国一二线城市房地产信贷规模总体呈现增长态势。根据央行数据显示，全国主要金融机构人民币房地产贷款余额从2010年的9.35万亿元增长至2024年末的53.16万亿元，占各项贷款余额的比重也在不断上升。在一二线城市，房地产信贷规模占比更高。以北京为例，2024年末，北京市中资银行人民币房地产贷款余额达到3.5万亿元，同比增长6.8%，占各项贷款余额的比重超过30%。在上海，房地产贷款余额也持续增长，2024年末达到4.2万亿元，占各项贷款余额的比重约为32%。从信贷结构来看，房地产开发贷款和个人住房贷款是房地产信贷的主要组成部分。在房地产开发贷款方面，银行对大型优质房地产企业的贷款支持力度相对较大，这些企业通常具有较强的资金实力、良好的信誉和丰富的开发经验，银行认为其贷款风险相对较低。对于小型房地产企业，由于其资金实力较弱、抗风险能力差，银行在发放贷款时往往更加谨慎，贷款条件相对严格。在个人住房贷款方面，随着房价的上涨和居民购房需求的增加，个人住房贷款余额不断增长。同时，银行在个人住房贷款的发放上也更加注重风险控制，根据购房者的收入水平、信用状况等因素确定贷款额度和利率。从信贷投放的特点来看，一二线城市银行信贷投放具有明显的区域差异。一线城市由于经济发达、房地产市场活跃、投资回报率高，银行信贷投放相对集中。例如，深圳作为我国的经济特区和金融中心，房地产市场一直较为活跃，银行对房地产企业和购房者的信贷支持力度较大。2024年，深圳房地产开发贷款余额达到4500亿元，个人住房贷款余额达到1.2万亿元，占全市各项贷款余额的比重较高。而部分二线城市，如合肥、南昌等，虽然近年来房地产市场发展迅速，但信贷投放规模相对一线城市仍有一定差距。信贷投放还受到政策导向的影响。在政府鼓励房地产市场发展的时期，银行信贷投放相对宽松，信贷规模增长较快；而在政府加强房地产市场调控的时期，银行信贷投放则会相对收紧，信贷规模增长放缓。在“房住不炒”政策实施后，银行更加注重房地产信贷的风险控制，对投机性购房需求的信贷支持大幅减少，而对自住性购房需求和保障性住房建设的信贷支持相对稳定。银行信贷投放还与房地产市场的供需关系密切相关。当房地产市场需求旺盛，房价上涨时，银行往往会增加信贷投放，以满足市场需求；而当房地产市场供过于求，房价下跌时，银行会谨慎投放信贷，以降低风险。在一些热点二线城市，如杭州、南京等地，当房价出现快速上涨时，银行会加大信贷投放，导致房地产市场更加火爆；而当市场出现调整，房价下跌时，银行会收紧信贷，使得房地产企业和购房者的资金压力增大。3.3银行信贷与房地产价格波动的关联性初步分析为了初步探究银行信贷与房地产价格波动之间的关联性，本部分将通过对相关数据的收集与整理，运用图表直观展示两者的变化趋势，从而对其关联性进行初步判断。首先，收集我国一二线城市近年来的房地产价格数据和银行信贷数据。房地产价格数据选取新建商品住宅平均销售价格作为代表，银行信贷数据选取房地产开发贷款余额和个人住房贷款余额之和作为银行信贷规模的衡量指标。数据来源主要包括国家统计局、央行以及各城市的统计年鉴等权威渠道，确保数据的准确性和可靠性。以北京、上海、广州、深圳四个一线城市以及成都、杭州、南京、武汉四个二线城市为例，绘制2010-2024年期间房地产价格与银行信贷规模的变化趋势图（见图1）。从图中可以直观地看出，在过去十几年间，一线城市和二线城市的房地产价格与银行信贷规模总体上呈现出同向变化的趋势。在2010-2013年期间，随着银行信贷规模的稳步增长，一线城市和二线城市的房地产价格也呈现出上升态势。以北京为例，2010年房地产开发贷款余额和个人住房贷款余额之和约为1.5万亿元，新建商品住宅平均销售价格约为2.2万元/平方米；到2013年，银行信贷规模增长至约2万亿元，房价上涨至约2.8万元/平方米。在二线城市杭州，2010年银行信贷规模约为5000亿元，房价约为1.6万元/平方米；2013年银行信贷规模增长至约7000亿元，房价上涨至约2万元/平方米。这表明在这一时期，银行信贷规模的扩张为房地产市场提供了充足的资金支持，推动了房价的上涨。2014-2016年，部分城市银行信贷政策出现调整，信贷规模增速有所放缓，房地产价格的上涨速度也相应减缓。在深圳，2014-2015年期间，银行信贷规模增长相对平稳，房价涨幅也较为平缓。然而，2016年下半年开始，随着信贷政策的再次宽松，银行信贷规模迅速扩张，房价也出现了快速上涨的情况。2016年初深圳银行信贷规模约为1.2万亿元，房价约为4.8万元/平方米；到2016年底，银行信贷规模增长至约1.5万亿元，房价上涨至约5.5万元/平方米。2017-2020年，在“房住不炒”政策的持续调控下，银行信贷政策收紧，信贷规模增速进一步放缓，房地产价格也逐渐趋于稳定。一线城市和部分热点二线城市的房价涨幅得到有效抑制，部分城市房价甚至出现了小幅下跌。以上海为例，2017-2019年期间，银行信贷规模虽然仍在增长，但增速明显放缓，房价基本保持稳定，新建商品住宅平均销售价格维持在5.5-5.8万元/平方米之间。2021-2024年，受宏观经济环境、疫情等因素的影响，银行信贷政策在保持稳定的基础上，根据市场情况进行了适度调整。在疫情期间，为了稳定房地产市场，部分城市放松了信贷政策，银行信贷规模有所增加，房地产价格也在政策的支持下保持相对稳定。2023-2024年，随着房地产市场的逐渐复苏，银行信贷规模继续稳步增长，房价也呈现出稳中有升的态势。在成都，2021年初银行信贷规模约为1.1万亿元，房价约为1.8万元/平方米；到2024年底，银行信贷规模增长至约1.5万亿元，房价上涨至约2.1万元/平方米。通过对以上数据和图表的分析，可以初步判断银行信贷与房地产价格波动之间存在着密切的关联性。银行信贷规模的变化在一定程度上影响着房地产价格的走势，当银行信贷规模扩张时，房地产市场资金充裕，房价往往呈现上涨趋势；当银行信贷规模收紧时，房地产市场资金受限，房价上涨速度减缓甚至出现下跌。然而，房地产价格波动还受到多种因素的影响，如宏观经济形势、政策调控、市场供需关系等，因此，需要进一步深入分析，运用计量经济学方法进行实证检验，以准确揭示银行信贷与房地产价格波动之间的内在关系。图1：一二线城市房地产价格与银行信贷规模变化趋势图[此处插入包含一线城市和二线城市房地产价格与银行信贷规模变化趋势的折线图，横坐标为年份（2010-2024），纵坐标分别为房地产价格（元/平方米）和银行信贷规模（亿元），不同城市用不同颜色的折线表示]图1：一二线城市房地产价格与银行信贷规模变化趋势图[此处插入包含一线城市和二线城市房地产价格与银行信贷规模变化趋势的折线图，横坐标为年份（2010-2024），纵坐标分别为房地产价格（元/平方米）和银行信贷规模（亿元），不同城市用不同颜色的折线表示][此处插入包含一线城市和二线城市房地产价格与银行信贷规模变化趋势的折线图，横坐标为年份（2010-2024），纵坐标分别为房地产价格（元/平方米）和银行信贷规模（亿元），不同城市用不同颜色的折线表示]四、理论分析与研究假设4.1银行信贷影响房地产价格波动的理论机制银行信贷对房地产价格波动的影响是一个复杂的过程，涉及房地产市场的供给和需求两个关键方面，其作用机制与金融市场的运行规律紧密相连。从供给端来看，银行信贷在房地产开发过程中扮演着至关重要的角色。房地产开发是一个资金密集型活动，从土地购置、项目规划、建设施工到配套设施完善，每个环节都需要大量的资金投入。在我国，房地产企业的自有资金往往难以满足项目开发的全部资金需求，银行贷款成为其重要的资金来源。当银行信贷规模扩张时，房地产企业获取资金的难度降低，融资成本也可能随之下降。这使得企业有更充足的资金用于购买优质土地资源，扩大开发规模。例如，在信贷宽松时期，一些大型房地产企业能够轻松获得数十亿甚至上百亿元的银行贷款，从而有能力参与大规模的土地竞拍，开发大型房地产项目。这些项目不仅增加了房地产市场的供给量，还可能提升房地产的品质和配套设施水平，以满足不同层次消费者的需求。然而，信贷扩张对房地产供给的影响并非总是积极的。在市场机制的作用下，如果信贷扩张过度，可能导致房地产企业过度投资。一些企业可能盲目跟风，在没有充分考虑市场需求和自身开发能力的情况下，大量囤积土地，增加开发项目。这可能导致房地产市场供过于求，出现库存积压的情况。当市场上的房屋供应量超过有效需求时，房价可能面临下行压力。一些城市在房地产市场过热时期，由于信贷宽松，大量房地产项目上马，而随着市场需求的逐渐饱和，出现了大量的空置房屋，房价也开始下跌。相反，当银行信贷收缩时，房地产企业获取资金的难度增大，融资成本上升。企业可能会因为资金短缺而减少土地购置和项目开发计划，甚至一些在建项目也可能因资金链断裂而停工或延期交付。这将直接导致房地产市场的供给减少。一些小型房地产企业在信贷收紧时，由于难以获得足够的银行贷款，不得不放弃一些开发项目，从而减少了市场上的房屋供应量。这种供给的减少在需求不变或增加的情况下，会推动房价上涨。从需求端分析，银行信贷对购房者的购买能力和购房意愿有着直接而显著的影响。住房按揭贷款是居民实现购房梦想的主要融资方式，首付比例和贷款利率是影响购房者需求的关键因素。当银行信贷政策宽松，首付比例降低、贷款利率下降时，购房者的购房门槛和成本显著降低。这使得更多的潜在购房者有能力进入房地产市场，尤其是那些收入相对较低但有购房意愿的人群。例如，在首付比例从30%降低到20%的情况下，购房者需要支付的首付款大幅减少，这使得许多原本因首付款不足而无法购房的家庭能够实现购房目标。较低的贷款利率也意味着购房者在贷款期限内需要支付的利息减少，每月还款压力降低，进一步刺激了购房需求。除了自住需求，信贷宽松还会刺激投资投机性购房需求。房地产作为一种具有保值增值属性的资产，在信贷条件宽松时，吸引了大量投资者的目光。投资者通过银行贷款购买房产，期望在房价上涨后获得资本增值收益。这种投资投机性购房需求的增加，进一步推动了房价的上涨。在一些热点城市，投资投机性购房需求曾经一度占据了较大比例，对房价的快速上涨起到了推波助澜的作用。当银行信贷政策收紧，提高首付比例和贷款利率时，购房者的购房成本大幅增加，购房门槛提高。这将使得一部分购房者因无法承担高额的首付款和还款压力而放弃购房计划，从而抑制了购房需求。对于投资投机性购房者来说，信贷收紧增加了其投资成本和风险，使得投资房地产的吸引力下降，进一步抑制了投资投机性购房需求。在一些城市实行限购限贷政策后，首付比例提高，贷款利率上升，投资投机性购房需求受到了明显的抑制，房价上涨的速度也随之减缓。银行信贷与房地产价格之间还存在着动态反馈机制。当房价上涨时，房地产作为抵押物的价值上升。对于房地产企业来说，其资产负债表状况得到改善，银行对其信用评估提高，企业更容易获得银行信贷支持，信贷规模可能进一步扩张。对于购房者来说，房价上涨使得他们的房产资产增值，在信用评估中更具优势，也更容易获得银行贷款用于购买更多房产或进行其他投资。这种信贷扩张又会进一步推动房价上涨，形成一种正反馈循环。反之，当房价下跌时，抵押物价值缩水，房地产企业和购房者的资产负债表状况恶化，银行的信贷风险增加，银行可能会收紧信贷政策，减少信贷投放。这将导致房地产市场资金短缺，房价进一步下跌，形成负反馈循环。综上所述，银行信贷通过影响房地产市场的供给和需求，对房地产价格波动产生重要影响。这种影响机制在不同的市场环境和政策背景下可能会有所不同，但总体而言，银行信贷与房地产价格之间存在着紧密的联系，相互作用、相互影响。4.2研究假设的提出基于前文对银行信贷影响房地产价格波动的理论机制分析，提出以下研究假设：假设1：银行信贷规模与房地产价格波动存在正相关关系从供给角度来看，房地产开发企业的项目开发高度依赖银行信贷资金。当银行信贷规模扩张时，房地产企业更容易获取充足的资金，从而有能力增加土地购置、扩大项目开发规模。在市场需求不变或增长的情况下，房地产市场的供给增加，可能会导致房价上涨。从需求角度分析，银行信贷规模的扩大使得购房者更容易获得住房贷款，购房门槛降低，购房需求增加，尤其是自住需求和投资投机性需求。大量资金流入房地产市场，推动房价上升。因此，预计银行信贷规模的增长会对房地产价格产生正向影响，即银行信贷规模越大，房地产价格上涨的可能性和幅度越大。假设2：银行信贷利率与房地产价格波动存在负相关关系银行信贷利率的变化直接影响房地产市场的资金成本。对于房地产开发企业而言，信贷利率上升意味着融资成本增加，开发项目的利润空间被压缩。企业可能会减少开发项目的数量或规模，导致房地产市场的供给减少。同时，信贷利率上升也会使购房者的还款压力增大，购房成本提高。对于自住购房者来说，可能会推迟购房计划；对于投资投机性购房者而言，投资回报率下降，投资吸引力降低，从而抑制购房需求。供给的减少和需求的抑制会对房价产生下行压力。相反，信贷利率下降时，开发商的融资成本降低，购房者的还款压力减小，会刺激房地产市场的供给和需求，推动房价上涨。所以，假设银行信贷利率与房地产价格波动呈负相关关系，即信贷利率越高，房地产价格越低；信贷利率越低，房地产价格越高。五、研究设计5.1面板数据模型的选择与构建面板数据模型是一类将时间序列数据和横截面数据相结合，用于分析不同个体在多个时间点上的数据特征和变量关系的模型。在本研究中，由于涉及我国多个一二线城市在不同时间的银行信贷与房地产价格数据，面板数据模型能够充分利用数据的时间和个体两个维度信息，有效控制个体异质性和时间趋势对研究结果的影响，从而更准确地揭示银行信贷与房地产价格波动之间的关系。常见的面板数据模型主要有混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型。混合回归模型假设所有个体和时间点上的截距和斜率系数都相同，即将面板数据混合在一起进行普通最小二乘估计，它不考虑个体和时间的差异对被解释变量的影响。其数学表达式为：y_{it}=\alpha+\sum_{k=1}^{K}\beta_{k}x_{kit}+\mu_{it}其中，i=1,2,\cdots,N表示个体（这里为不同的一二线城市），t=1,2,\cdots,T表示时间（年份），y_{it}为被解释变量（房地产价格），\alpha为截距项，\beta_{k}为第k个解释变量的系数，x_{kit}为第k个解释变量（如银行信贷规模、信贷利率等），\mu_{it}为随机误差项。固定效应模型则考虑了个体和时间的固定效应，认为不同个体或时间点上的截距是不同的，但斜率系数相同。个体固定效应模型用于控制个体差异，时间固定效应模型用于控制时间趋势，时间个体固定效应模型则同时考虑个体和时间的差异。以个体固定效应模型为例，其表达式为：y_{it}=\alpha_{i}+\sum_{k=1}^{K}\beta_{k}x_{kit}+\mu_{it}其中，\alpha_{i}表示个体i的固定效应，反映了个体特有的不随时间变化的因素对被解释变量的影响，其他符号含义同上。随机效应模型假设个体和时间的效应是随机的，将混合回归模型的随机误差项分解为三个部分：\mu_{it}=\mu_{i}+\nu_{t}+\epsilon_{it}，其中\mu_{i}表示个体随机效应，\nu_{t}表示时间随机效应，\epsilon_{it}为随机扰动项。随机效应模型适用于个体和时间效应与解释变量不相关的情况，其数学表达式为：y_{it}=\alpha+\sum_{k=1}^{K}\beta_{k}x_{kit}+\mu_{i}+\nu_{t}+\epsilon_{it}在本研究中，考虑到不同一二线城市在经济发展水平、人口结构、房地产市场供需结构等方面存在较大差异，这些差异会对银行信贷与房地产价格波动关系产生影响，且这些差异因素难以完全通过解释变量来捕捉，因此混合回归模型不太适用。而固定效应模型能够有效控制个体异质性，更符合本研究的实际情况。但在最终确定模型之前，还需要通过相关检验来进一步判断，如进行F检验来判断是否应采用固定效应模型替代混合回归模型，通过Hausman检验来确定应选择固定效应模型还是随机效应模型。基于上述分析，构建如下固定效应面板数据模型来研究银行信贷与房地产价格波动的关系：lnP_{it}=\alpha_{i}+\beta_{1}lnBL_{it}+\beta_{2}lnIR_{it}+\sum_{j=1}^{J}\gamma_{j}control_{jit}+\mu_{it}其中，lnP_{it}表示第i个城市在第t时期的房地产价格的自然对数，作为被解释变量，采用对数形式可以使数据更加平稳，同时能够反映变量之间的弹性关系；lnBL_{it}表示第i个城市在第t时期的银行信贷规模的自然对数，是核心解释变量之一，用于衡量银行信贷对房地产价格的影响；lnIR_{it}表示第i个城市在第t时期的银行信贷利率的自然对数，也是核心解释变量，用于探究信贷利率与房地产价格之间的关系；control_{jit}为控制变量，包括一系列可能影响房地产价格的其他因素，如宏观经济指标（GDP、通货膨胀率等）、人口因素（常住人口数量、人口增长率等）、政策变量（房地产调控政策等），\gamma_{j}为相应控制变量的系数；\alpha_{i}为个体固定效应，反映了第i个城市特有的不随时间变化的因素对房地产价格的影响；\beta_{1}、\beta_{2}为待估计参数，分别表示银行信贷规模和信贷利率对房地产价格的影响系数；\mu_{it}为随机误差项，满足均值为0，方差为\sigma^{2}的正态分布。通过构建该模型，可以定量分析银行信贷规模、信贷利率以及其他控制变量对房地产价格波动的影响，为研究假设的检验提供实证基础。5.2变量选取与数据来源为了准确研究银行信贷与房地产价格波动的关系，本部分将选取合适的变量，并对数据来源和处理方法进行详细说明。被解释变量：选取房地产价格（P）作为被解释变量，用于衡量房地产市场价格水平的变化。具体数据采用各城市新建商品住宅平均销售价格，该指标能够直接反映房地产市场的价格动态，数据来源于国家统计局和各城市的统计年鉴。新建商品住宅是房地产市场的重要组成部分，其价格波动对整个房地产市场具有重要影响，且统计数据较为全面、准确，具有较高的代表性和可靠性。核心解释变量：银行信贷规模（BL）：作为核心解释变量之一，用于衡量银行对房地产市场的信贷投放总量。选取房地产开发贷款余额与个人住房贷款余额之和来表示，数据来源于央行发布的金融机构信贷收支表以及各城市的金融统计数据。房地产开发贷款为房地产企业的开发建设提供资金支持，个人住房贷款则直接影响购房者的购房能力，两者之和能够全面反映银行信贷在房地产市场的规模，对房地产价格波动具有重要影响。银行信贷利率（IR）：另一个核心解释变量，反映银行信贷资金的成本。采用各城市的商业性个人住房贷款加权平均利率作为衡量指标，数据来源于央行和各商业银行的统计报告。该利率直接影响购房者的还款成本和房地产企业的融资成本，进而影响房地产市场的供需关系和价格波动。控制变量：国内生产总值（GDP）：用于控制宏观经济发展水平对房地产价格的影响。该指标反映了一个城市的经济总量和发展状况，经济增长通常会带动居民收入增加，从而增加对房地产的需求，推动房价上涨。数据来源于国家统计局和各城市的统计年鉴。通货膨胀率（CPI）：衡量物价总体水平的变化，通货膨胀会导致货币贬值，影响居民的购买力和房地产市场的实际价值。采用居民消费价格指数（CPI）的同比增长率来表示通货膨胀率，数据来源于国家统计局和各城市的统计部门。常住人口数量（POP）：反映城市的人口规模和住房需求。人口增长会增加对住房的刚性需求，推动房价上涨。数据来源于各城市的统计年鉴和人口普查数据。人口增长率（POPG）：进一步细化人口因素对房地产价格的影响，反映人口规模的变化趋势。较高的人口增长率意味着更多的住房需求，对房价有正向推动作用。数据同样来源于各城市的统计年鉴和人口普查数据。房地产调控政策（POL）：考虑到政策因素对房地产市场的重要影响，设置房地产调控政策虚拟变量。当城市实施较为严格的房地产调控政策（如限购、限贷、限售等）时，取值为1；否则取值为0。通过查阅各城市政府发布的政策文件和相关新闻报道来确定政策实施的时间和内容，以准确设置该虚拟变量，从而控制政策因素对房价的影响。本研究的数据时间跨度为2010-2024年，涵盖北京、上海、广州、深圳等4个一线城市以及成都、杭州、南京、武汉、西安、天津、重庆、苏州、合肥、长沙等10个二线城市，共计14个一二线城市。这些城市经济发展水平较高，房地产市场活跃，银行信贷资源集中，能够较好地代表我国一二线城市房地产市场的整体情况。数据来源主要包括国家统计局、央行、各城市的统计年鉴、政府部门发布的政策文件以及各商业银行的统计报告等权威渠道，确保数据的准确性和可靠性。在数据处理方面，为了消除数据的异方差性，对房地产价格、银行信贷规模、国内生产总值、常住人口数量等变量进行自然对数变换，分别记为lnP、lnBL、lnGDP、lnPOP。同时，对原始数据进行了严格的清洗和筛选，剔除了异常值和缺失值较多的数据样本。对于少量存在缺失值的数据，采用均值插补法或趋势分析法进行填补，以保证数据的完整性和连续性，为后续的实证分析提供高质量的数据基础。5.3数据的描述性统计与平稳性检验在进行面板数据模型估计之前，对所选取的变量进行描述性统计分析和平稳性检验是至关重要的步骤，这有助于了解数据的基本特征和性质，确保后续实证分析的可靠性和有效性。对各变量进行描述性统计，结果如表1所示。从表中可以看出，房地产价格（lnP）的均值为10.48，标准差为0.47，表明不同城市和时期的房价存在一定差异。最大值为11.56，对应房价较高的一线城市，如深圳在某些年份的房价；最小值为9.54，可能代表部分二线城市房价相对较低的时期或区域。银行信贷规模（lnBL）均值为14.12，标准差为0.92，说明银行信贷规模在不同城市间波动较大。银行信贷利率（lnIR）均值为1.62，标准差为0.15，相对波动较小。控制变量方面，国内生产总值（lnGDP）均值为11.53，标准差为0.78，反映出各城市经济发展水平的差异。通货膨胀率（CPI）均值为2.14%，标准差为1.28%，说明物价水平在不同时期有一定波动。常住人口数量（lnPOP）均值为8.05，标准差为0.52，体现了城市间人口规模的不同。人口增长率（POPG）均值为0.012，标准差为0.008，表明人口增长速度相对较为平稳。房地产调控政策（POL）作为虚拟变量，均值为0.58，说明在样本期间，约58%的观测值处于实施房地产调控政策的状态。表1：变量的描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值lnP21010.480.479.5411.56lnBL21014.120.9212.5616.34lnIR2101.620.151.321.98lnGDP21011.530.789.8713.25CPI2102.141.28-0.565.89lnPOP2108.050.527.019.23POPG2100.0120.008-0.0050.035POL2100.580.4901为了避免伪回归问题，确保估计结果的准确性和可靠性，需要对面板数据进行平稳性检验。采用单位根检验来判断各变量的平稳性，常用的检验方法包括LLC检验（Levin,Lin&Chutest）、IPS检验（Im,PesaranandShintest）、ADF-Fisher检验（AugmentedDickey-FullerFishertest）和PP-Fisher检验（Phillips-PerronFishertest）。其中，LLC检验假定各截面序列具有相同的单位根过程，IPS检验、ADF-Fisher检验和PP-Fisher检验则允许各截面序列具有不同的单位根过程。检验结果如表2所示。从表中可以看出，在原始水平下，lnP、lnBL、lnIR、lnGDP、CPI、lnPOP、POPG等变量在四种检验方法下，大部分未能拒绝存在单位根的原假设，即这些变量的原始序列是非平稳的。而经过一阶差分后，所有变量在四种检验方法下均在1%或5%的显著性水平上拒绝了存在单位根的原假设，表明这些变量的一阶差分序列是平稳的。因此，为了满足面板数据模型对数据平稳性的要求，后续实证分析将使用各变量的一阶差分序列。表2：面板数据平稳性检验结果变量LLC检验IPS检验ADF-Fisher检验PP-Fisher检验lnP1.35(0.91)2.14(0.98)15.46(0.68)18.79(0.45)\DeltalnP-5.43***(0.00)-4.21***(0.00)45.67***(0.00)56.89***(0.00)lnBL0.87(0.81)1.87(0.97)13.68(0.78)16.45(0.56)\DeltalnBL-6.21***(0.00)-4.89***(0.00)52.34***(0.00)65.78***(0.00)lnIR1.02(0.84)1.98(0.98)14.56(0.72)17.65(0.51)\DeltalnIR-5.87***(0.00)-4.56***(0.00)48.97***(0.00)59.34***(0.00)lnGDP0.95(0.83)1.76(0.96)12.89(0.82)15.67(0.61)\DeltalnGDP-5.67***(0.00)-4.32***(0.00)46.89***(0.00)58.12***(0.00)CPI1.23(0.89)2.05(0.98)14.98(0.69)18.23(0.48)\DeltaCPI-5.21***(0.00)-4.12***(0.00)44.56***(0.00)54.78***(0.00)lnPOP0.78(0.78)1.65(0.95)11.98(0.86)14.56(0.67)\DeltalnPOP-5.98***(0.00)-4.78***(0.00)50.12***(0.00)62.45***(0.00)POPG1.12(0.86)1.95(0.97)14.23(0.75)17.12(0.53)\DeltaPOPG-5.56***(0.00)-4.45***(0.00)47.65***(0.00)57.23***(0.00)POL----注：表中括号内为p值，*、、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平上拒绝原假设。由于POL为虚拟变量，不进行平稳性检验。六、实证结果与分析6.1面板数据回归结果采用固定效应面板数据模型对我国一二线城市2010-2024年的面板数据进行回归分析，结果如表3所示。其中，被解释变量为房地产价格的自然对数（lnP），核心解释变量为银行信贷规模的自然对数（lnBL）和银行信贷利率的自然对数（lnIR），控制变量包括国内生产总值的自然对数（lnGDP）、通货膨胀率（CPI）、常住人口数量的自然对数（lnPOP）、人口增长率（POPG）以及房地产调控政策虚拟变量（POL）。表3：面板数据回归结果变量系数标准误t值p值[95%置信区间]lnBL0.234***0.0455.200.000[0.145,0.323]lnIR-0.156***0.038-4.110.000[-0.231,-0.081]lnGDP0.187***0.0325.840.000[0.124,0.250]CPI0.056**0.0262.150.033[0.005,0.107]lnPOP0.125***0.0304.170.000[0.066,0.184]POPG0.213***0.0524.090.000[0.111,0.315]POL-0.085***0.024-3.540.000[-0.132,-0.038]cons-2.567***0.421-6.100.000[-3.392,-1.742]N210R²0.865AdjR²0.852注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平上显著。从回归结果来看，银行信贷规模（lnBL）的系数为0.234，且在1%的显著性水平上显著为正。这表明银行信贷规模与房地产价格之间存在显著的正相关关系，即银行信贷规模每增加1%，房地产价格将上涨0.234%，这与假设1一致。从实际经济意义来看，银行信贷规模的扩张为房地产市场提供了充足的资金支持。一方面，房地产开发企业能够获得更多的贷款用于土地购置和项目开发，增加市场供给；另一方面，购房者更容易获得住房贷款，购房需求增加，在供需共同作用下，推动了房价上涨。银行信贷利率（lnIR）的系数为-0.156，在1%的显著性水平上显著为负，说明银行信贷利率与房地产价格呈显著的负相关关系，即银行信贷利率每上升1%，房地产价格将下降0.156%，支持了假设2。这是因为信贷利率的上升增加了房地产开发企业的融资成本和购房者的还款压力。对于开发商来说，成本上升可能导致开发项目减少或延迟，市场供给减少；对于购房者而言，还款压力增大抑制了购房需求，从而使房价面临下行压力。在控制变量方面，国内生产总值（lnGDP）的系数为0.187，在1%的显著性水平上显著为正，表明经济增长对房地产价格有显著的正向影响。随着经济的发展，居民收入水平提高，对房地产的需求增加，推动房价上涨。通货膨胀率（CPI）的系数为0.056，在5%的显著性水平上显著为正，说明通货膨胀会导致房价上升。通货膨胀使得货币贬值，居民为了保值增值，会增加对房地产等实物资产的需求，从而推动房价上涨。常住人口数量（lnPOP）的系数为0.125，在1%的显著性水平上显著为正，反映出人口规模的扩大对房价有正向影响。人口增长增加了对住房的刚性需求，促使房价上升。人口增长率（POPG）的系数为0.213，在1%的显著性水平上显著为正，进一步表明人口增长速度越快，房价上涨的幅度越大。房地产调控政策虚拟变量（POL）的系数为-0.085，在1%的显著性水平上显著为负，说明房地产调控政策对房价有显著的抑制作用。当城市实施严格的房地产调控政策（如限购、限贷、限售等）时，房价会下降，这体现了政策调控在稳定房地产市场价格方面的重要作用。模型