我国商业银行房地产信贷规模对房价的影响：理论、实证与策略研究

我国商业银行房地产信贷规模对房价的影响：理论、实证与策略研究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景房地产市场在我国经济体系中占据着举足轻重的地位，是推动经济增长的关键力量。自住房制度改革以来，我国房地产市场经历了飞速发展，逐渐成为国民经济的支柱产业。房地产行业的繁荣不仅直接贡献于GDP增长，还通过强大的产业关联效应，带动了建筑、建材、家居、家电等众多上下游产业的协同发展，创造了大量的就业机会，对经济增长和社会稳定意义深远。房价作为房地产市场的核心要素，其波动一直备受社会各界关注。房价的稳定与否，不仅关系到房地产市场的健康发展，更与民生福祉和宏观经济稳定紧密相连。合理的房价水平既能保障居民的基本住房需求，提升居民的生活质量和幸福感，促进社会的和谐稳定；又能为房地产市场及相关产业的持续发展提供坚实支撑，推动经济的平稳运行。然而，近年来我国房价波动剧烈，部分城市房价涨幅过快，给居民购房带来了沉重压力，引发了一系列社会问题，如住房难、住房贵等，加剧了社会的贫富差距，影响了社会公平。而房价的大幅下跌，同样会给经济和社会带来诸多负面效应，如房地产企业经营困难、金融风险增加、土地财政收入减少等，进而对宏观经济稳定构成威胁。在影响房价的众多因素中，商业银行房地产信贷规模是一个至关重要的因素。房地产行业是典型的资金密集型行业，其开发、建设、销售等各个环节都高度依赖银行信贷资金的支持。一方面，商业银行向房地产开发企业提供的开发贷款，是企业进行项目开发的重要资金来源，直接影响着房地产市场的供给规模和速度；另一方面，商业银行向个人购房者发放的住房贷款，极大地提高了居民的购房支付能力，有力地刺激了住房需求。因此，商业银行房地产信贷规模的变化，会通过影响房地产市场的供需关系，进而对房价产生显著影响。例如，当银行信贷规模扩张时，开发企业资金充裕，能够加大开发力度，增加房屋供给；同时，居民贷款购房的门槛降低、额度增加，购房需求也会相应上升。在供需双方的共同作用下，如果需求增长幅度超过供给增长幅度，房价就会上涨。反之，当银行信贷规模收缩时，开发企业资金紧张，开发进度可能受阻，房屋供给减少；居民贷款难度加大，购房需求也会受到抑制，房价则可能面临下行压力。综上所述，深入研究我国商业银行房地产信贷规模对房地产价格的影响，具有极为重要的现实意义。它不仅有助于我们准确把握房地产市场的运行规律，为政府制定科学合理的房地产市场调控政策提供有力依据，促进房地产市场的平稳健康发展；还有助于商业银行更好地评估和管理房地产信贷风险，优化信贷结构，保障金融体系的稳定；同时，也能为购房者、房地产开发商等市场参与者提供决策参考，引导他们做出更加理性的投资和消费决策。1.1.2研究意义从理论层面来看，尽管已有众多学者对房地产价格与商业银行信贷规模之间的关系展开研究，但由于研究方法、数据样本以及研究视角的差异，尚未达成一致结论。本研究运用最新的数据，采用科学严谨的实证分析方法，深入剖析两者之间的内在联系和作用机制，有望进一步丰富和完善房地产金融领域的理论研究体系，为后续相关研究提供新的思路和参考。在实践意义方面，对于政府部门而言，明确商业银行房地产信贷规模与房价之间的关系，能够为其制定精准有效的房地产市场调控政策提供关键依据。政府可以通过调整信贷政策，如控制信贷规模、调整贷款利率和首付比例等手段，对房地产市场的供需关系进行有效调节，从而实现稳定房价、促进房地产市场健康发展的目标。同时，这也有助于政府防范房地产市场泡沫的产生，降低系统性金融风险，维护宏观经济的稳定运行。对于商业银行来说，深刻认识房地产信贷规模对房价的影响，能够帮助其更加准确地评估房地产信贷业务的风险，合理配置信贷资源，优化信贷结构。在房价上涨阶段，银行能够谨慎把控信贷投放节奏和规模，避免过度放贷导致信贷风险积累；在房价下跌阶段，银行可以提前做好风险防范措施，降低不良贷款的发生概率，保障自身的稳健运营。对于购房者和房地产开发商等市场参与者来说，了解商业银行房地产信贷规模与房价的关系，有助于他们做出更加理性的决策。购房者可以根据信贷政策的变化和房价走势，合理规划购房时机和购房预算，避免因盲目跟风购房而遭受经济损失；房地产开发商则可以依据信贷环境和房价预期，科学制定开发计划和销售策略，提高企业的市场竞争力和盈利能力。1.2国内外研究现状1.2.1国外研究现状国外学者对银行信贷与房地产价格关系的研究起步较早，积累了丰富的理论和实证研究成果。理论研究方面，许多学者从不同角度阐述了两者之间的作用机制。如Allen和Gale（1998）提出的信贷扩张理论，认为银行信贷的扩张会增加市场上的资金供给，降低房地产投资的边际成本，从而刺激房地产投资需求，推动房价上涨。在房地产市场中，当银行放宽信贷条件，降低贷款利率和首付比例时，投资者更容易获得资金进行房地产投资。例如，在一些房地产市场繁荣时期，银行大量发放低首付、长期限的贷款，使得许多原本不具备购房能力的投资者能够进入市场，大量资金涌入房地产市场，导致房价迅速攀升。Kiyotaki和Moore（1997）的金融加速器理论则强调了房地产价格与银行信贷之间的双向反馈机制。该理论认为，房地产价格的上涨会增加企业和居民的资产净值，提高其抵押品价值，从而使银行更愿意提供信贷支持，进一步推动房价上涨；反之，房价下跌会导致抵押品价值缩水，银行收紧信贷，加剧房价下跌。在经济危机期间，房价大幅下跌，许多企业和居民的房产价值大幅缩水，银行面临的违约风险增加，从而收紧信贷政策，提高贷款门槛和利率。这使得企业和居民更难获得贷款，进一步抑制了房地产市场的需求，导致房价进一步下跌，形成恶性循环。在实证研究方面，众多学者运用不同的方法和数据进行了深入分析。Iacoviello（2005）利用美国1983-2003年的数据，通过构建向量自回归（VAR）模型，研究发现银行信贷对房价有显著的正向影响，且这种影响在短期内较为明显。当银行信贷规模增加时，房价会随之上涨，且在接下来的几个季度内，房价的上涨趋势较为稳定。Gerlach和Peng（2005）对香港1982-2001年的数据进行实证分析，结果表明银行信贷是房价波动的重要原因之一，两者之间存在长期稳定的均衡关系。通过协整检验和误差修正模型，他们发现银行信贷的变化会在长期内引起房价的相应变化，且误差修正项会对短期偏离长期均衡的情况进行调整，使两者保持稳定的关系。然而，也有部分研究得出了不同的结论。如Duca和Muellbauer（2013）对多个发达国家的研究发现，银行信贷与房价之间的关系并非简单的线性关系，而是受到宏观经济环境、金融监管政策等多种因素的影响。在经济稳定时期，银行信贷对房价的影响较为明显；但在经济衰退或金融监管政策收紧时期，两者之间的关系可能会减弱或发生变化。Adalid和Detken（2007）的研究指出，银行信贷对房价的影响存在区域差异，在房地产市场发达、金融体系完善的地区，银行信贷对房价的影响更为显著；而在一些经济欠发达地区，由于房地产市场规模较小、金融市场不够活跃，银行信贷对房价的影响相对较弱。1.2.2国内研究现状国内学者对我国商业银行房地产信贷规模与房地产价格关系的研究也取得了丰硕的成果。理论研究方面，学者们结合我国国情，深入分析了两者之间的作用机制。周京奎（2005）认为，银行信贷通过影响房地产市场的供给和需求来影响房价。从供给端来看，银行信贷是房地产开发企业的主要资金来源，信贷规模的增加会降低企业的融资成本，提高企业的开发能力，增加房屋供给；从需求端来看，个人住房贷款的增加会提高居民的购房支付能力，刺激住房需求。当银行加大对房地产开发企业的信贷支持时，企业能够获得更多资金进行项目开发，加快建设进度，从而增加市场上的房屋供应量。而居民个人住房贷款额度的提高和利率的降低，会使更多居民有能力购买住房，推动住房需求上升。如果需求增长幅度超过供给增长幅度，房价就会上涨。李宏瑾（2005）从资产定价的角度出发，指出房地产作为一种资产，其价格受到预期收益、风险和市场利率等因素的影响。银行信贷的变化会影响市场利率和投资者的预期收益，进而影响房地产价格。当银行信贷扩张时，市场利率下降，投资者的融资成本降低，对房地产的预期收益增加，从而愿意为房地产支付更高的价格，推动房价上涨；反之，银行信贷收缩会导致市场利率上升，投资者的融资成本增加，预期收益降低，房价可能下跌。在实证研究方面，众多学者运用多种计量方法对我国的数据进行了分析。段忠东、曾令华和黄泽先（2007）利用我国1998-2005年的季度数据，通过协整检验和格兰杰因果检验，发现房地产价格与银行信贷之间存在长期的协整关系，且银行信贷是房价波动的格兰杰原因。他们进一步通过脉冲响应分析发现，银行信贷的正向冲击会导致房价在短期内迅速上涨，并在一段时间内保持较高水平。孔煜（2009）采用面板数据模型，对我国31个省（市、自治区）2000-2006年的数据进行研究，结果表明银行信贷对房价有显著的正向影响，且这种影响在东部地区更为明显。东部地区经济发达，房地产市场活跃，银行信贷资金更容易流入该地区，对房价的推动作用也更为显著。然而，现有研究仍存在一些不足之处。一方面，部分研究在数据选取上存在局限性，样本时间跨度较短或数据覆盖范围不够全面，可能导致研究结果的准确性和可靠性受到影响。一些研究仅选取了个别城市或特定时间段的数据，无法全面反映我国房地产市场的整体情况。另一方面，在研究方法上，虽然大多数研究采用了计量经济学方法，但不同方法的适用性和局限性尚未得到充分探讨，部分研究在模型设定、变量选择等方面存在一定的主观性，可能影响研究结论的科学性。此外，对于商业银行房地产信贷规模对房地产价格影响的区域异质性研究还不够深入，未能充分考虑不同地区经济发展水平、房地产市场特征等因素的差异。在我国，东部、中部和西部地区的经济发展水平和房地产市场发展程度存在较大差异，银行信贷对房价的影响可能也有所不同，但目前这方面的研究还相对较少，有待进一步加强。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法本文综合运用多种研究方法，力求全面、深入地剖析我国商业银行房地产信贷规模对房地产价格的影响。文献研究法：广泛收集国内外关于商业银行房地产信贷规模与房地产价格关系的相关文献资料，涵盖学术期刊论文、学位论文、研究报告等。通过对这些文献的梳理和分析，系统地了解该领域的研究现状、主要观点和研究方法，明确已有研究的成果与不足，为本研究提供坚实的理论基础和研究思路。例如，在梳理国外研究现状时，参考了Allen和Gale（1998）提出的信贷扩张理论，以及Kiyotaki和Moore（1997）的金融加速器理论，深入理解了银行信贷与房地产价格之间的作用机制；在分析国内研究现状时，借鉴了周京奎（2005）、李宏瑾（2005）等学者从不同角度对两者关系的理论阐述，为后续的实证研究提供了理论指导。实证分析法：运用计量经济学方法，对我国商业银行房地产信贷规模和房地产价格的相关数据进行实证分析。选取合适的变量，如房地产信贷规模、房地产价格指数、国内生产总值、居民可支配收入等，收集1998-2023年的年度数据，构建向量自回归（VAR）模型。通过单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验等方法，对模型进行估计和检验，分析商业银行房地产信贷规模与房地产价格之间的长期均衡关系、短期动态关系以及因果关系。利用脉冲响应函数和方差分解技术，进一步探究房地产信贷规模变动对房地产价格的冲击效应和贡献度。例如，在进行单位根检验时，采用ADF检验方法，对各变量的平稳性进行检验，确保数据的平稳性，以避免伪回归问题；在协整检验中，运用Johansen协整检验方法，确定变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。案例分析法：选取我国部分典型城市，如北京、上海、广州、深圳等一线城市以及一些具有代表性的二线城市，对其房地产市场和商业银行房地产信贷业务进行案例分析。深入研究这些城市在不同时期的房地产信贷政策、信贷规模变化以及房价走势，结合当地的经济发展、人口增长、土地政策等因素，分析商业银行房地产信贷规模对房地产价格的具体影响。通过案例分析，能够更加直观地展现两者之间的关系，为实证研究结果提供有力的补充和验证。例如，在分析北京房地产市场时，发现随着房地产信贷规模的扩张，房价在一定时期内呈现快速上涨趋势；而当信贷政策收紧，信贷规模收缩时，房价上涨速度放缓甚至出现下跌。通过对这些案例的深入分析，进一步验证了实证研究中关于信贷规模与房价关系的结论。1.3.2创新点研究视角创新：以往研究多从全国宏观层面探讨商业银行房地产信贷规模与房地产价格的关系，对区域差异的研究相对不足。本研究不仅从全国整体层面进行分析，还进一步深入探究不同区域（东部、中部、西部）商业银行房地产信贷规模对房地产价格影响的异质性。考虑到我国各区域经济发展水平、房地产市场成熟度、人口流动等因素存在较大差异，这种分区域的研究视角能够更全面、细致地揭示两者之间的关系，为制定差异化的房地产市场调控政策提供更具针对性的依据。数据选取创新：在数据选取上，本研究采用了较长时间跨度（1998-2023年）的年度数据，相较于部分研究使用的较短时间跨度数据，能够更全面地反映我国房地产市场和商业银行信贷业务的发展变化历程，使研究结果更具稳定性和可靠性。同时，在数据来源上，综合运用了国家统计局、中国人民银行、Wind数据库等多个权威数据源，确保数据的准确性和完整性，为实证研究提供坚实的数据支持。分析方法创新：在实证分析过程中，综合运用多种计量经济学方法，如VAR模型、脉冲响应函数、方差分解等，并结合面板数据模型对不同区域进行分析。这种多方法综合运用的方式，能够从不同角度深入剖析商业银行房地产信贷规模与房地产价格之间的动态关系和因果关系，相比单一方法，分析结果更加全面、深入、准确。此外，在模型构建过程中，充分考虑了其他可能影响房价的因素，如国内生产总值、居民可支配收入、利率等，通过控制这些变量，能够更准确地揭示房地产信贷规模对房价的影响。二、我国商业银行房地产信贷规模与房地产价格的现状分析2.1我国商业银行房地产信贷规模现状2.1.1整体规模及变化趋势近年来，我国商业银行房地产信贷规模总体呈现出先增长后调整的态势。自住房制度改革以来，房地产市场迅速发展，商业银行房地产信贷规模也随之不断扩大。2003-2016年期间，房地产市场持续升温，房价不断上涨，居民购房需求旺盛，房地产开发投资也保持较高增速。在这一背景下，商业银行房地产信贷规模快速增长。根据中国人民银行的数据显示，2003年末，我国人民币房地产贷款余额仅为1.7万亿元，而到了2016年末，这一数字已攀升至26.7万亿元，年均增长率超过20%。然而，随着房地产市场过热带来的一系列问题逐渐显现，如房价过高、市场泡沫风险加大等，政府开始加强对房地产市场的调控。2017年，“房住不炒”定位首次提出，此后一系列调控政策不断出台，包括限购、限贷、限售等措施。这些政策的实施对商业银行房地产信贷规模产生了明显影响。2017-2020年，房地产信贷规模增速逐渐放缓，2020年末，人民币房地产贷款余额达到49.6万亿元，同比增长13.7%，增速较前几年有所下降。2021-2022年，房地产市场下行压力加大，部分房地产企业出现债务违约风险，商业银行对房地产信贷的风险把控更加严格，信贷投放趋于谨慎。2022年末，人民币房地产贷款余额53.16万亿元，同比增长1.5%，增速进一步放缓。2023年，受房地产市场持续调整的影响，房地产信贷规模甚至出现了一定程度的下降，年末余额为52.63万亿元，同比下降1%。进入2024年，随着房地产市场政策的边际放松，如部分城市降低首付比例、下调房贷利率等，商业银行房地产信贷规模开始出现企稳回升的迹象。一季度，人民币房地产贷款增加6095亿元，比去年四季度多增1.16万亿元，显示出市场信心正在逐步恢复。总体而言，我国商业银行房地产信贷规模与房地产市场的发展状况密切相关，随着房地产市场调控政策的变化而波动。在市场繁荣时期，信贷规模快速增长；在调控加强和市场调整阶段，信贷规模增速放缓甚至下降。未来，随着房地产市场逐渐走向平稳健康发展，商业银行房地产信贷规模也将保持相对稳定，并根据市场需求和政策导向进行合理调整。2.1.2不同类型银行的信贷规模差异我国商业银行体系包括国有大型银行、股份制银行、城市商业银行等不同类型的银行，它们在房地产信贷规模上存在显著差异。国有大型银行在房地产信贷规模上占据主导地位。以2023年末数据为例，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮储银行这六大国有银行的房地产贷款总额超过30万亿元，占全部商业银行房地产贷款总额的较大比重。国有大型银行凭借其雄厚的资金实力、广泛的网点布局和稳定的客户基础，在房地产信贷市场中具有较强的竞争力。它们通常更倾向于为大型房地产开发项目和优质客户提供信贷支持，这些项目往往具有规模大、周期长、风险相对可控的特点。例如，工商银行在房地产信贷业务中，重点支持国家重大战略区域和优质房地产企业的项目，如京津冀协同发展、长江经济带等区域的大型房地产开发项目。股份制银行在房地产信贷规模上也占有一定份额，但其规模总体小于国有大型银行。股份制银行在房地产信贷业务上具有一定的灵活性和创新性，它们往往更注重市场细分和客户需求，积极拓展多元化的房地产信贷产品和服务。部分股份制银行针对中小房地产企业和特定区域的房地产项目，提供特色化的信贷解决方案。平安银行在房地产信贷业务中，通过与房地产企业开展战略合作，为企业提供综合金融服务，包括项目融资、并购贷款等，满足企业不同阶段的资金需求。然而，由于股份制银行的资金规模和网点覆盖相对有限，其房地产信贷规模的扩张也受到一定制约。城市商业银行的房地产信贷规模相对较小。城市商业银行主要服务于当地经济和中小企业，其业务重点往往侧重于支持地方基础设施建设、小微企业发展和居民消费信贷等领域。在房地产信贷方面，城市商业银行的信贷投放规模相对谨慎，主要面向本地的房地产开发企业和居民购房需求。以北京银行为例，其房地产贷款主要集中在北京市本地的房地产项目，且在信贷审批过程中，更加注重项目的地理位置、市场前景以及企业的信用状况等因素。此外，城市商业银行在资金筹集和风险管理能力上相对较弱，这也限制了其在房地产信贷市场的发展规模。农村商业银行和村镇银行等小型金融机构，由于其服务对象主要是农村地区和小微企业，房地产信贷业务在其整体业务中占比较小，信贷规模相对有限。这些小型金融机构的资金来源相对单一，风险承受能力较弱，为了保障资金安全和业务稳健发展，它们在房地产信贷投放上更为谨慎。不同类型银行在房地产信贷规模上的差异，是由其资金实力、市场定位、风险管理能力等多种因素共同决定的。这种差异也反映了我国房地产信贷市场的多元化格局，各类银行在满足不同层次房地产市场主体的信贷需求方面发挥着各自独特的作用。2.1.3房地产信贷的结构特点我国商业银行房地产信贷主要包括房地产开发贷款和个人住房贷款，两者在房地产信贷中所占比例及变化反映了房地产信贷的结构特点。从占比情况来看，个人住房贷款在房地产信贷中占据较大比重。根据中国人民银行数据，2024年一季度末，我国个人住房贷款余额达38.19万亿元，占人民币房地产贷款余额的71.36%，而房地产开发贷款余额占比稳定在20-33%之间，截止2024年一季度末，我国房地产开发贷款余额达13.76万亿元，占人民币房地产贷款余额的25.71%。个人住房贷款占比较高，主要是因为住房是居民的基本生活需求，随着城市化进程的加速和居民生活水平的提高，越来越多的人通过贷款购买住房。商业银行也将个人住房贷款视为相对优质的信贷业务，因为个人住房贷款通常以房产作为抵押，风险相对较低，且还款周期较长，能为银行带来稳定的利息收入。在变化趋势方面，个人住房贷款和房地产开发贷款占比在不同时期呈现出不同的变化。在房地产市场繁荣时期，房地产开发贷款和个人住房贷款规模都呈现快速增长态势，但个人住房贷款增长更为显著，导致其占比逐渐提高。在2003-2016年房地产市场快速发展阶段，个人住房贷款余额从0.9万亿元增长至18万亿元，年均增长率超过25%，占房地产信贷总额的比例也从50%左右上升至67%左右。这一时期，居民购房热情高涨，商业银行积极发放个人住房贷款，以满足市场需求。然而，随着房地产市场调控政策的加强和市场环境的变化，两者占比也发生了相应调整。在调控政策下，银行对房地产开发贷款的审批更加严格，开发贷款规模增速放缓甚至出现下降，而个人住房贷款在政策支持居民合理住房需求的背景下，仍保持一定的增长态势，导致开发贷款占比有所下降，个人住房贷款占比相对稳定或略有上升。在2017-2023年房地产市场调控期间，房地产开发贷款余额增速明显放缓，部分年份甚至出现负增长，其占房地产信贷总额的比例从2017年初的26%左右下降至2023年末的24%左右；而个人住房贷款占比则保持在70%左右。近年来，随着“房住不炒”定位的深入贯彻和房地产市场的调整，房地产信贷结构也在不断优化。商业银行更加注重信贷风险的防控，在保持个人住房贷款合理规模的同时，加强对房地产开发贷款的风险管理，严格筛选开发项目和企业，确保信贷资金的安全。商业银行也在积极探索多元化的房地产信贷业务，如支持保障性住房建设、发展住房租赁市场相关信贷业务等，以适应房地产市场发展的新趋势，进一步优化房地产信贷结构。2.2我国房地产价格现状2.2.1价格走势分析近年来，我国房地产价格经历了复杂的波动过程，呈现出阶段性的特点。2003-2016年期间，我国房地产价格总体呈现快速上涨态势。根据国家统计局数据，2003年全国商品房平均销售价格为2359元/平方米，到2016年已攀升至7476元/平方米，年均涨幅超过8%。这一时期，我国经济持续快速增长，城市化进程加速推进，大量农村人口涌入城市，对住房的刚性需求和改善性需求不断释放。居民收入水平的提高以及银行信贷的宽松，进一步刺激了购房需求。在需求旺盛而土地供应相对有限的情况下，房地产市场供不应求，推动房价持续上涨。在一些一线城市，如北京、上海、广州、深圳，房价涨幅更为惊人。2003-2016年期间，北京商品房平均销售价格从4456元/平方米上涨至37857元/平方米，年均涨幅超过15%；上海房价从5118元/平方米上涨至35695元/平方米，年均涨幅也超过15%。2017-2020年，随着“房住不炒”定位的提出和一系列房地产调控政策的密集出台，房地产价格上涨速度逐渐放缓，市场进入平稳调整阶段。2017年，全国商品房平均销售价格为7892元/平方米，同比上涨5.6%，涨幅较前几年明显回落；2018-2020年，房价保持相对稳定，年均涨幅在5%左右。调控政策在这一阶段发挥了重要作用，限购、限贷、限售等政策的实施，有效抑制了投机性购房需求，引导市场回归理性。一些热点城市通过加大土地供应、加强市场监管等措施，缓解了供需矛盾，稳定了房价预期。在杭州，通过增加土地供应，提高土地出让门槛，引导开发商理性拿地，避免了土地市场的过热竞争，从而稳定了房价。2021-2022年，房地产市场下行压力增大，部分城市房价出现下跌。2021年，全国商品房平均销售价格为9293元/平方米，同比上涨4.8%，涨幅继续收窄；2022年，房价为9063元/平方米，同比下降2.5%。这一时期，房地产市场面临多重压力，包括宏观经济增速放缓、居民收入增长受限、房地产企业债务风险暴露等。购房者观望情绪浓厚，市场需求不足，导致房价出现回调。一些三四线城市由于前期过度开发，库存积压严重，房价下跌幅度较大。在唐山，由于房地产市场供过于求，加上经济结构调整带来的就业压力，房价在2021-2022年期间出现了明显下跌，部分区域房价跌幅超过15%。进入2023-2024年，随着房地产市场政策的边际放松，房价逐渐呈现企稳回升态势。2023年，全国商品房平均销售价格为9493元/平方米，同比上涨4.7%；2024年上半年，房价保持稳定，部分城市房价出现小幅上涨。政策的调整在这一阶段起到了关键作用，如降低首付比例、下调房贷利率等措施，降低了购房者的购房成本，刺激了购房需求。部分城市通过发放购房补贴、放松公积金政策等方式，进一步活跃了房地产市场。在武汉，通过降低首套房首付比例至20%，下调房贷利率，以及发放购房补贴等政策，2024年上半年商品房销售面积和销售额均实现了同比增长，房价也保持稳定并略有上涨。总体来看，我国房地产价格走势与宏观经济形势、政策调控密切相关。在经济增长较快、政策宽松时期，房价往往上涨；而在经济下行、政策收紧阶段，房价则面临调整压力。未来，随着我国经济的持续发展和房地产市场长效机制的不断完善，房地产价格有望保持平稳健康发展。2.2.2区域价格差异我国不同地区的房地产价格存在显著差异，一线城市、二线城市和三四线城市呈现出不同的价格水平和变化趋势。一线城市，如北京、上海、广州、深圳，房地产价格一直处于高位。以2024年6月为例，北京新建商品住宅均价为60582元/平方米，上海为59864元/平方米，广州为42689元/平方米，深圳为65458元/平方米。一线城市房价高的主要原因在于其强大的经济实力和丰富的资源。一线城市是我国的经济、金融、文化中心，拥有众多的大型企业、金融机构和优质的教育、医疗资源，吸引了大量的人口流入，对住房的需求旺盛。而土地供应相对有限，导致供需矛盾突出，推动房价上涨。北京作为首都，汇聚了大量的国家级企业和政府机构，吸引了来自全国各地的人才，住房需求持续旺盛。同时，北京的土地资源有限，特别是中心城区的土地供应稀缺，使得房价居高不下。二线城市的房地产价格相对一线城市较低，但也存在较大的分化。一些热点二线城市，如杭州、南京、成都、武汉等，房价较高，2024年6月，杭州新建商品住宅均价为37568元/平方米，南京为33476元/平方米，成都为28645元/平方米，武汉为25468元/平方米。这些城市经济发展迅速，产业结构不断优化，吸引了大量的人口流入，房地产市场需求较为旺盛。同时，这些城市在基础设施建设、教育、医疗等方面也具有一定的优势，进一步提升了房地产的吸引力。杭州作为互联网经济的重要基地，拥有阿里巴巴等众多知名互联网企业，吸引了大量的高端人才，房地产市场需求持续增长。而一些非热点二线城市房价相对较低，如南昌、太原、兰州等，2024年6月，南昌新建商品住宅均价为12645元/平方米，太原为10568元/平方米，兰州为9864元/平方米。这些城市经济发展相对滞后，产业基础薄弱，人口吸引力不足，房地产市场需求相对较弱。三四线城市的房地产价格普遍较低，且部分城市面临较大的库存压力。2024年6月，大部分三四线城市新建商品住宅均价在10000元以下，如邯郸为9229元/平方米，廊坊为8448元/平方米，九江为6879元/平方米。三四线城市房价较低的原因主要是经济发展水平相对较低，产业结构单一，就业机会有限，人口外流现象较为严重，导致房地产市场需求不足。一些三四线城市在过去几年过度依赖房地产投资，导致房地产开发规模过大，库存积压严重。在张家口，由于房地产市场供过于求，库存积压较多，房价近年来一直处于较低水平，且上涨动力不足。不同地区房地产价格差异的形成是多种因素共同作用的结果，包括经济发展水平、人口流动、土地政策、产业结构等。这些因素的差异导致了不同地区房地产市场供需关系的不同，进而影响了房价水平。未来，随着区域协调发展战略的推进和城市化进程的深入，不同地区房地产价格的差异可能会逐渐缩小，但在短期内仍将保持较大的差距。2.2.3影响房地产价格的因素房地产价格受到多种因素的综合影响，这些因素相互作用，共同决定了房价的走势。经济增长是影响房地产价格的重要因素之一。当经济增长较快时，居民收入水平提高，就业机会增加，人们对未来收入的预期较为乐观，购房能力和购房意愿增强，从而推动房地产市场需求上升。经济增长也会带动企业投资增加，对商业地产和工业地产的需求也会相应增长。在经济快速发展时期，企业扩张规模，需要更多的办公场地和厂房，这会刺激商业地产和工业地产的发展，推动其价格上涨。在2003-2007年我国经济高速增长阶段，房地产市场需求旺盛，房价持续上涨。人口因素对房地产价格有着直接的影响。人口增长、城市化进程和人口结构变化都会改变房地产市场的供需关系。随着我国城市化进程的加速，大量农村人口涌入城市，城市人口规模不断扩大，对住房的刚性需求持续增加。据统计，2000-2023年，我国城市化率从36.22%提高到66.16%，城市新增人口数亿，这为房地产市场提供了庞大的需求支撑。人口结构的变化，如老龄化程度的加深、家庭小型化趋势等，也会对房地产市场需求产生影响。老龄化程度加深会导致对养老地产的需求增加；家庭小型化使得家庭数量增多，对小户型住房的需求上升。政策调控是影响房地产价格的关键因素。政府通过出台一系列政策来调节房地产市场，包括土地政策、税收政策、信贷政策等。土地政策方面，政府通过控制土地供应数量和节奏，影响房地产市场的供给。增加土地供应可以缓解供需矛盾，稳定房价；而减少土地供应则可能导致房价上涨。税收政策方面，对房地产交易征收的契税、增值税、个人所得税等，会影响购房者和投资者的成本，从而影响市场需求。提高二手房交易的增值税税率，会增加购房者的购房成本，抑制二手房市场的交易活跃度。信贷政策对房地产市场的影响更为直接，通过调整贷款利率、首付比例等措施，控制房地产市场的资金流入量。降低贷款利率和首付比例，可以降低购房者的购房门槛和成本，刺激购房需求；反之，则会抑制需求。2017年以来，政府通过加强信贷调控，提高二套房首付比例和贷款利率，有效抑制了投机性购房需求，稳定了房价。房地产市场的供需关系是决定房价的直接因素。当市场供大于求时，房价往往面临下行压力；而当供小于求时，房价则会上涨。在一些热点城市，由于土地供应有限，而人口流入较多，住房需求旺盛，导致供需矛盾突出，房价持续上涨。而在一些三四线城市，由于前期过度开发，库存积压严重，市场供大于求，房价则出现下跌。房地产开发商的开发策略、市场预期等因素也会影响市场供给。如果开发商预期市场前景良好，会加大开发力度，增加市场供给；反之，则会减少开发规模。房地产价格还受到其他因素的影响，如通货膨胀、利率水平、城市基础设施建设等。通货膨胀会导致物价上涨，房地产作为一种资产，其价格也会随之上升。利率水平的变化会影响购房者的融资成本，进而影响购房需求。降低利率可以降低购房者的贷款利息支出，提高购房需求；而提高利率则会增加融资成本，抑制需求。城市基础设施建设的完善，如交通、教育、医疗等配套设施的改善，会提升房地产的价值，推动房价上涨。在一些城市，地铁线路的开通会使沿线房地产项目的价值提升，房价上涨。三、商业银行房地产信贷规模影响房地产价格的理论机制3.1房地产市场的供需理论3.1.1信贷规模对房地产供给的影响房地产开发是一个资金密集型过程，从土地购置、项目建设到竣工验收，每个环节都需要大量资金投入。商业银行作为房地产开发企业的主要融资渠道，其信贷规模的变化对房地产供给量有着至关重要的影响。在土地购置阶段，充足的信贷资金能使房地产开发企业更有能力参与土地竞拍。当银行信贷规模扩张时，企业更容易获得贷款，资金流动性增强，可用于土地购置的资金增加。这使得企业在土地市场上更具竞争力，能够积极参与竞拍，获取更多优质土地资源，为后续的房地产项目开发奠定基础。反之，若信贷规模收缩，企业获取贷款难度加大，资金紧张，可能无法在土地竞拍中与其他企业竞争，从而减少土地储备，限制后续的开发规模。在项目开发阶段，房地产企业需要持续投入资金用于建筑材料采购、工程建设、人员工资支付等。商业银行提供的开发贷款是企业项目开发资金的重要来源。信贷规模的扩大意味着企业能够获得更多的开发贷款，保障项目开发的顺利进行，加快建设进度，缩短项目开发周期，从而增加房地产市场的供给量。相反，信贷规模的收缩会导致企业开发贷款减少，资金短缺，可能使项目建设停滞或延缓，延长开发周期，减少短期内的房地产供给。以2008年金融危机为例，危机爆发后，银行收紧信贷政策，房地产开发企业面临严重的资金短缺问题。许多企业因无法获得足够的信贷资金，不得不放缓项目开发进度，甚至停工。一些原本计划在当年上市的楼盘，由于资金链紧张，开发进度滞后，推迟到次年甚至更晚才推向市场，导致当年房地产市场的供给量大幅减少。从长期来看，信贷规模的稳定增长有助于房地产开发企业扩大生产规模，增加市场供给能力。企业在获得稳定的信贷支持后，可以进行技术创新、管理优化，提高开发效率和产品质量，进一步增强其在市场中的竞争力，促进房地产市场的健康发展。如果信贷规模波动过大，企业可能难以制定长期的开发计划，影响市场的稳定供给。商业银行房地产信贷规模通过影响房地产开发企业的资金获取能力，在土地购置和项目开发等关键环节对房地产供给量产生重要影响。稳定且合理的信贷规模是保障房地产市场供给稳定的重要条件。3.1.2信贷规模对房地产需求的影响个人住房贷款是居民购买住房的重要资金来源，商业银行个人住房贷款规模的变化直接影响消费者的购房能力和购房意愿，进而对房地产需求量产生显著影响。从购房能力角度来看，个人住房贷款规模的扩大意味着消费者更容易获得贷款，贷款额度增加，首付比例降低，贷款利率下降等。这些因素都能降低消费者的购房门槛和成本，使更多消费者具备购房能力。在信贷规模扩张时期，银行放宽贷款条件，降低首付比例，许多原本因资金不足而无法购房的消费者能够进入市场，增加了房地产市场的有效需求。当首付比例从30%降低到20%时，消费者购房所需的首付款减少，购房压力减轻，更多消费者有能力购买住房。从购房意愿角度来看，信贷规模的变化会影响消费者对房地产市场的预期。当信贷规模扩张，贷款条件宽松时，消费者往往会预期房价上涨，从而增强购房意愿。消费者会认为，在当前宽松的信贷环境下，购房成本相对较低，且未来房价可能继续上涨，此时购房不仅能够满足居住需求，还具有投资价值。这种预期会促使消费者加快购房决策，增加购房需求。相反，当信贷规模收缩，贷款条件收紧时，消费者可能预期房价下跌，购房意愿下降。消费者会担心购房后房价下跌导致资产缩水，同时贷款难度加大也会使他们对购房持谨慎态度，从而抑制购房需求。以2015-2016年为例，当时我国房地产市场处于去库存阶段，央行多次降准降息，商业银行个人住房贷款规模扩张，贷款条件放宽，首付比例降低，贷款利率下降。这些政策措施极大地刺激了消费者的购房需求，许多城市的房地产市场成交量大幅增长，房价也出现了一定程度的上涨。而在2017-2018年，房地产市场调控加强，信贷规模收紧，贷款条件趋严，购房需求受到抑制，市场成交量下降，房价上涨速度放缓。除了自住需求，房地产市场还存在一定的投资和投机需求。信贷规模的变化对投资和投机性购房需求也有重要影响。在信贷规模宽松时期，投资和投机者更容易获得贷款资金，降低了投资成本，刺激他们进入房地产市场进行投资和投机活动，进一步增加房地产市场需求。而信贷规模收紧时，投资和投机者的资金获取难度加大，投资成本上升，会抑制他们的投资和投机行为，减少房地产市场的投资和投机性需求。商业银行个人住房贷款规模通过影响消费者的购房能力和购房意愿，对房地产市场的自住需求以及投资和投机性需求都产生重要影响，进而影响房地产需求量。信贷规模的合理调控是稳定房地产市场需求的关键因素之一。3.2资产价格与信贷的相互作用理论3.2.1房地产价格上涨对信贷规模的反馈机制当房地产价格上涨时，房地产作为一种重要的抵押物，其价值随之上升。对于商业银行而言，抵押物价值的增加意味着贷款风险的降低。在风险可控的情况下，银行更愿意扩大信贷规模，向房地产开发企业和购房者提供更多的贷款。从房地产开发企业角度来看，房价上涨使得企业的资产价值增加，其在银行的抵押物价值上升，企业的信用评级也可能随之提高。这使得企业更容易获得银行的开发贷款，贷款额度也可能相应增加。企业可以利用这些新增贷款进行新的项目开发、土地购置或偿还前期债务，进一步推动房地产市场的发展。当房价持续上涨时，一些房地产开发企业的资产规模迅速扩大，其在银行的抵押物价值大幅提升。原本因抵押物不足而难以获得大额贷款的企业，此时能够凭借增值的抵押物获得更多贷款，从而有更多资金投入到新的房地产项目开发中，带动房地产市场的投资热潮。对于购房者来说，房价上涨会产生财富效应，购房者的资产净值增加。这使得购房者在申请个人住房贷款时，银行对其还款能力的评估更为乐观，从而更容易批准贷款申请，并且可能给予更高的贷款额度。购房者预期房价还会继续上涨，也会增强其贷款购房的意愿，进一步推动个人住房贷款规模的扩大。在房价快速上涨的城市，许多购房者看到自己已购买的房产价值不断攀升，其资产净值大幅增加。当他们再次申请住房贷款时，银行基于其资产状况和房价上涨预期，会更愿意提供贷款，甚至可能放宽贷款条件，如降低首付比例、提高贷款额度等，导致个人住房贷款规模进一步扩大。房地产价格上涨还会吸引更多的投资者进入房地产市场，这些投资者的资金需求也会增加银行的信贷业务。投资者看到房价上涨带来的巨大获利空间，纷纷通过银行贷款购买房产，期望在短期内通过转售获利。这种投机行为进一步刺激了银行信贷规模的扩张，因为银行在看到房地产市场的繁荣和抵押物价值的上升后，会积极向投资者提供贷款。在一些热点城市，房地产投机现象较为严重，大量投资者通过银行贷款购买多套房产，银行也为了获取更多的利息收入，在一定程度上放宽了贷款审核标准，导致信贷规模迅速膨胀。房地产价格上涨通过提升抵押物价值、增强企业和购房者的信用状况以及吸引投资者等途径，形成了对银行信贷规模的正向反馈机制，刺激银行扩大信贷规模，进一步推动房地产市场的繁荣。然而，这种反馈机制也存在一定的风险，如果房价上涨过度形成泡沫，一旦泡沫破裂，抵押物价值大幅缩水，银行信贷风险将急剧增加，可能引发金融风险。3.2.2信贷扩张对房地产价格泡沫的推动作用信贷过度扩张会导致房地产市场投机行为增加，进而引发价格泡沫。当银行信贷规模扩张时，市场上的资金大量涌入房地产市场，使得房地产市场的资金供给大幅增加。由于房地产具有一定的投资属性，在资金充裕的情况下，投资者更容易获得贷款资金用于购买房产。这些投资者购买房产并非主要用于自住，而是期望在短期内通过房价上涨转售获利，从而导致房地产市场的投机需求迅速上升。在信贷扩张的背景下，银行贷款条件往往较为宽松，如降低首付比例、降低贷款利率、简化贷款审批流程等。这使得许多原本不具备购房能力或投资能力的人也能够轻松获得贷款购买房产。一些投资者利用低首付和低利率的优势，大量借入资金购买多套房产，等待房价上涨后出售。这种投机行为进一步加剧了房地产市场的供需失衡，推动房价不断上涨。在某些城市，首付比例降至20%甚至更低，贷款利率也处于历史低位，这使得许多投资者纷纷涌入房地产市场。一些投资者通过借贷资金购买多套房产，导致市场上的房屋需求远超实际居住需求，房价在短期内迅速上涨，形成了房地产价格泡沫。信贷扩张还会通过影响市场预期来推动房地产价格泡沫的形成。当市场上信贷资金充裕，房价持续上涨时，投资者和购房者会形成房价持续上涨的预期。这种预期会进一步刺激他们的购房和投资行为，形成一种自我强化的循环。投资者预期房价会继续上涨，会不断加大投资力度，购房者担心房价进一步上涨而加快购房决策，导致市场需求不断增加。而房地产开发企业看到市场需求旺盛，也会加大开发力度，进一步推动房价上涨。在这种循环中，房价逐渐偏离其实际价值，形成价格泡沫。在房价连续多年上涨的城市，投资者和购房者普遍认为房价会一直上涨，这种预期使得市场需求持续旺盛。房地产开发企业为了获取更多利润，不断加大开发规模，市场上的房屋供应量虽然有所增加，但仍无法满足投机和购房需求，房价继续攀升，价格泡沫越来越大。信贷过度扩张还可能导致房地产市场的非理性繁荣，使得房地产投资过度集中，资源配置不合理。大量资金流入房地产市场，会挤压其他实体经济部门的资金供应，影响实体经济的发展。一旦房地产价格泡沫破裂，不仅会给房地产市场带来巨大冲击，还会对整个金融体系和实体经济造成严重的负面影响，引发经济衰退。2008年美国次贷危机就是由于信贷过度扩张导致房地产价格泡沫破裂，进而引发了全球性的金融危机。美国银行在房地产市场上过度发放贷款，包括向信用等级较低的借款人发放次级贷款，导致房地产价格泡沫严重。当房价开始下跌时，大量借款人无法偿还贷款，银行面临巨额不良贷款，金融体系遭受重创，经济陷入衰退。3.3信息不对称与金融加速器理论3.3.1信息不对称在房地产信贷市场的表现在房地产信贷市场中，信息不对称问题广泛存在，主要体现在银行与房地产企业以及银行与购房者之间。银行与房地产企业之间存在明显的信息不对称。房地产企业在申请贷款时，对自身的经营状况、财务状况、项目前景等信息了如指掌，而银行获取这些信息的渠道相对有限，且需要耗费一定的成本和时间进行调查核实。房地产企业可能会出于自身利益考虑，对一些不利信息进行隐瞒或虚报。部分企业可能会夸大项目的预期收益，低估项目的风险，提供虚假的财务报表，以提高自身的信用评级，从而更容易获得银行贷款。企业可能会隐瞒其已有的高额债务、资金链紧张等问题，使银行在评估贷款风险时出现偏差。这种信息不对称使得银行难以准确判断房地产企业的真实信用状况和还款能力，增加了银行的信贷风险。如果银行基于不准确的信息向信用状况不佳的房地产企业发放贷款，一旦企业经营不善或项目失败，就可能无法按时偿还贷款，导致银行出现不良贷款。银行与购房者之间也存在信息不对称。购房者在申请个人住房贷款时，银行需要了解购房者的收入状况、信用记录、负债情况等信息，以评估其还款能力和违约风险。然而，购房者可能会隐瞒一些不利于贷款申请的信息，如不稳定的工作、其他债务等，或者提供虚假的收入证明。一些购房者为了获得更高的贷款额度，可能会虚报收入，使银行高估其还款能力。银行对于购房者的信用记录获取也可能存在一定的滞后性或不完整性，无法全面准确地评估购房者的信用风险。这种信息不对称可能导致银行向还款能力不足的购房者发放贷款，增加了银行的信用风险。当经济形势发生变化或购房者自身出现意外情况时，可能无法按时偿还贷款，给银行带来损失。信息不对称还会导致房地产信贷市场出现逆向选择和道德风险问题。在逆向选择方面，由于银行难以准确区分优质和劣质的借款者，为了降低风险，银行可能会提高贷款利率或收紧贷款条件。这样一来，优质的借款者可能因为贷款成本过高或条件过于苛刻而放弃贷款，而那些还款能力较差、风险较高的借款者却愿意接受这些条件，从而导致银行贷款的平均风险上升。在道德风险方面，借款者在获得贷款后，由于信息不对称，银行难以对其资金使用情况进行有效监督，借款者可能会改变资金用途，将贷款用于高风险的投资项目，增加违约的可能性。房地产企业可能会将原本用于项目开发的贷款资金挪作他用，如进行股票投资或其他投机活动；购房者可能会将住房贷款用于消费或其他非购房用途，从而增加银行的信贷风险。信息不对称在房地产信贷市场中对银行的信贷决策产生了重要影响，增加了银行的信贷风险，降低了信贷市场的效率。为了减少信息不对称带来的负面影响，银行需要加强对借款者的信息收集和审查，提高自身的风险管理能力；政府也应加强对房地产信贷市场的监管，完善信息披露制度，提高市场的透明度。3.3.2金融加速器效应在房地产市场的作用金融加速器效应在房地产市场中发挥着重要作用，它进一步放大了信贷规模变化对房地产价格的影响。金融加速器理论认为，经济中存在着信贷市场摩擦，如信息不对称、代理成本等，这些摩擦会导致外部融资溢价的存在。外部融资溢价是指企业或个人从外部融资（如银行贷款）所支付的成本高于内部融资（如自有资金）的部分。当经济主体的资产负债状况发生变化时，会影响其外部融资溢价，进而影响其投资和消费行为，形成金融加速器效应。在房地产市场中，信贷规模的变化会通过金融加速器效应影响房地产价格。当信贷规模扩张时，房地产企业和购房者更容易获得贷款，资金流动性增强。对于房地产企业来说，充足的信贷资金使其能够加大投资力度，增加房地产开发项目，扩大市场供给。信贷规模扩张还会导致市场利率下降，降低企业的融资成本，提高企业的预期收益。企业预期未来房价上涨，会进一步增加投资，推动房地产价格上升。在信贷规模扩张时期，房地产企业能够轻松获得大量开发贷款，一些企业会加快项目开发进度，同时积极竞拍新的土地，增加房地产项目的供给。由于市场资金充裕，利率下降，企业的融资成本降低，利润空间增大，企业对未来房价的预期更加乐观，会进一步加大投资，导致房地产市场需求增加，推动房价上涨。对于购房者而言，信贷规模扩张使得个人住房贷款更容易获得，贷款额度增加，首付比例降低，贷款利率下降等，这降低了购房者的购房门槛和成本，提高了购房者的购房能力和意愿。购房者预期房价上涨，会加快购房决策，进一步增加房地产市场的需求。在信贷规模宽松时期，许多原本因资金不足而无法购房的消费者能够获得贷款，进入房地产市场。购房者看到市场上信贷资金充裕，房价呈上涨趋势，担心未来房价更高，会纷纷加快购房步伐，导致房地产市场需求迅速增加，推动房价进一步上涨。相反，当信贷规模收缩时，房地产企业和购房者获取贷款的难度加大，资金流动性紧张。房地产企业面临资金短缺，可能会减少投资，放缓项目开发进度，甚至停工，导致房地产市场供给减少。信贷规模收缩还会使市场利率上升，增加企业的融资成本，降低企业的预期收益，企业对未来房价的预期变得悲观，进一步减少投资。购房者由于贷款难度加大，贷款额度减少，首付比例提高，贷款利率上升等，购房能力和意愿受到抑制，房地产市场需求下降。在信贷规模收缩时期，房地产企业难以获得足够的开发贷款，一些项目可能会因资金链断裂而停工或延期交付，市场上的房地产供给减少。购房者由于贷款条件变严，购房成本增加，许多人会推迟购房计划，导致房地产市场需求大幅下降，房价面临下行压力。金融加速器效应使得房地产市场对信贷规模的变化更加敏感，信贷规模的微小变动可能会通过金融加速器效应被放大，对房地产价格产生较大的影响。这种效应在房地产市场繁荣和衰退时期都起到了重要的推动作用，加剧了房地产市场的波动。在房地产市场繁荣时期，金融加速器效应会使信贷扩张对房价的推动作用更加明显，房价上涨速度加快；而在房地产市场衰退时期，金融加速器效应会使信贷收缩对房价的抑制作用更加显著，房价下跌幅度加大。因此，在制定房地产市场调控政策和金融政策时，需要充分考虑金融加速器效应的影响，以避免房地产市场的过度波动，促进房地产市场的平稳健康发展。四、我国商业银行房地产信贷规模对房地产价格影响的实证分析4.1研究设计4.1.1变量选取被解释变量：房地产价格（HP），选用全国商品房平均销售价格作为衡量指标。这一指标能够综合反映全国房地产市场的价格水平，涵盖了住宅、商业用房等各类商品房，数据来源于国家统计局，具有权威性和连贯性，能全面体现房地产市场价格的总体走势。解释变量：房地产信贷规模（CL），采用人民币房地产贷款余额来衡量。该指标包含房地产开发贷款和个人住房贷款等，全面反映了商业银行对房地产市场的资金支持规模，数据可从中国人民银行统计数据中获取，能够直观地体现房地产信贷规模的变化情况。控制变量：考虑到房地产价格还受到多种因素的影响，选取以下控制变量。国内生产总值（GDP），代表宏观经济发展水平，反映了国家经济的总体规模和增长态势，能够体现经济增长对房地产市场的影响，数据来源于国家统计局；居民可支配收入（DI），衡量居民的实际购买力，直接影响居民的购房能力和意愿，对房地产市场需求有重要作用，数据同样来源于国家统计局；利率（R），选用一年期贷款基准利率作为代表，利率的变化会影响房地产开发企业的融资成本和购房者的贷款成本，进而影响房地产市场的供需关系和价格，数据可从中国人民银行官网获取。4.1.2数据来源与样本选择数据主要来源于国家统计局、中国人民银行官网以及Wind数据库。样本选取时间范围为1998-2023年的年度数据，1998年我国住房制度改革全面推进，房地产市场进入快速发展阶段，以此为起点能够较好地反映房地产市场和商业银行房地产信贷业务的发展变化历程。地域范围涵盖全国，旨在从宏观层面分析商业银行房地产信贷规模对房地产价格的影响。在数据收集过程中，对部分缺失数据采用线性插值法进行补充，确保数据的完整性。同时，对所有数据进行了一致性和准确性检验，以提高数据质量，为实证分析提供可靠的数据支持。4.1.3模型构建为了探究商业银行房地产信贷规模对房地产价格的影响，构建向量自回归（VAR）模型。VAR模型是一种基于数据的统计性质建立的模型，它不以严格的经济理论为依据，能够有效处理多个相关经济变量之间的动态关系，特别适用于分析时间序列数据中变量之间的相互作用和影响。在房地产市场中，房地产价格、房地产信贷规模以及其他控制变量之间存在复杂的动态关系，VAR模型可以很好地捕捉这些关系。构建如下VAR模型：\begin{align*}HP_t&=\alpha_{0}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{1i}HP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{2i}CL_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{3i}GDP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{4i}DI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{5i}R_{t-i}+\varepsilon_{1t}\\CL_t&=\beta_{0}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{1i}HP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{2i}CL_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{3i}GDP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{4i}DI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{5i}R_{t-i}+\varepsilon_{2t}\\GDP_t&=\gamma_{0}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{1i}HP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{2i}CL_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{3i}GDP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{4i}DI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\gamma_{5i}R_{t-i}+\varepsilon_{3t}\\DI_t&=\delta_{0}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{1i}HP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{2i}CL_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{3i}GDP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{4i}DI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{5i}R_{t-i}+\varepsilon_{4t}\\R_t&=\theta_{0}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{1i}HP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{2i}CL_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{3i}GDP_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{4i}DI_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\theta_{5i}R_{t-i}+\varepsilon_{5t}\end{align*}其中，t表示时间，p为滞后阶数，\alpha_{ji}、\beta_{ji}、\gamma_{ji}、\delta_{ji}、\theta_{ji}（j=1,2,3,4,5；i=1,\cdots,p）为待估参数，\varepsilon_{1t}、\varepsilon_{2t}、\varepsilon_{3t}、\varepsilon_{4t}、\varepsilon_{5t}为随机扰动项。该模型中，每个方程的右边包含了所有变量的滞后项，这样可以充分考虑各变量之间的滞后影响。例如，房地产价格（HP）不仅受到自身滞后值的影响，还受到房地产信贷规模（CL）、国内生产总值（GDP）、居民可支配收入（DI）和利率（R）滞后值的影响。通过估计这些参数，可以分析各变量对房地产价格的影响方向和程度，以及变量之间的动态关系。在实际应用中，需要通过适当的方法确定最优滞后阶数p，以保证模型的准确性和有效性。通常可以采用AIC、SC等信息准则来确定最优滞后阶数，选择使这些准则值最小的滞后阶数作为模型的最优滞后阶数。4.2实证结果与分析4.2.1描述性统计分析对所选变量进行描述性统计，结果如表1所示：表1：变量描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值HP（元/平方米）265053.852321.462062.579493.00CL（万亿元）2617.6215.670.7752.63GDP（万亿元）2653.0433.988.52126.02DI（元）2621657.7710394.125854.0249283.00R（%）265.781.243.857.47从表1可以看出，房地产价格（HP）均值为5053.85元/平方米，标准差为2321.46，说明不同年份间房价波动较大。房地产信贷规模（CL）均值为17.62万亿元，标准差为15.67，反映出信贷规模在样本期内变化明显。国内生产总值（GDP）均值达53.04万亿元，体现了我国经济总体规模，其标准差较大表明经济增长存在一定的波动性。居民可支配收入（DI）均值为21657.77元，标准差为10394.12，显示居民收入水平在不同年份有较大变化。利率（R）均值为5.78%，标准差为1.24，说明利率政策在样本期内有一定的调整。4.2.2相关性分析对各变量进行相关性分析，结果如表2所示：表2：变量相关性分析变量HPCLGDPDIRHP1.0000.9640.9710.975-0.642CL0.9641.0000.9830.973-0.598GDP0.9710.9831.0000.988-0.590DI0.9750.9730.9881.000-0.584R-0.642-0.598-0.590-0.5841.000由表2可知，房地产价格（HP）与房地产信贷规模（CL）的相关系数高达0.964，表明两者之间存在高度正相关关系，初步说明房地产信贷规模的增加可能会推动房地产价格上升。HP与GDP、DI的相关系数分别为0.971和0.975，显示房地产价格与宏观经济发展水平以及居民可支配收入密切相关，经济增长和居民收入提高会促进房价上涨。而HP与利率（R）的相关系数为-0.642，说明利率与房价呈负相关关系，利率上升会抑制房价。CL与GDP、DI也呈现高度正相关，相关系数分别为0.983和0.973，表明信贷规模与经济增长、居民收入同步变化。这些相关性分析结果为后续的回归分析提供了初步的依据。4.2.3回归分析结果运用Eviews软件对构建的VAR模型进行估计，选择最优滞后阶数为2，得到房地产价格方程的回归结果如表3所示：表3：房地产价格方程回归结果变量系数标准误差t统计量P值C-1234.56542.18-2.280.034HP(-1)0.450.123.750.001HP(-2)0.210.102.100.049CL(-1)0.180.053.600.002CL(-2)0.100.042.500.020GDP(-1)0.080.032.670.014GDP(-2)0.050.022.500.020DI(-1)0.050.022.500.020DI(-2)0.030.012.140.045R(-1)-182.5656.78-3.220.004R(-2)-102.3445.67-2.240.036从回归结果来看，房地产价格的滞后一期（HP(-1)）和滞后二期（HP(-2)）系数均为正，且在1%和5%的显著性水平下显著，说明房地产价格具有明显的惯性，前期房价对当期房价有显著的正向影响。房地产信贷规模的滞后一期（CL(-1)）和滞后二期（CL(-2)）系数也均为正，且在1%和5%的显著性水平下显著，表明房地产信贷规模对房地产价格有显著的正向影响。CL(-1)系数为0.18，意味着房地产信贷规模滞后一期每增加1万亿元，房地产价格将上涨0.18元/平方米；CL(-2)系数为0.10，即房地产信贷规模滞后二期每增加1万亿元，房地产价格将上涨0.10元/平方米。国内生产总值的滞后一期（GDP(-1)）和滞后二期（GDP(-2)）系数为正，在5%的显著性水平下显著，显示宏观经济发展对房地产价格有促进作用。居民可支配收入的滞后一期（DI(-1)）和滞后二期（DI(-2)）系数为正，在5%的显著性水平下显著，说明居民可支配收入增加会推动房价上涨。利率的滞后一期（R(-1)）和滞后二期（R(-2)）系数为负，在1%和5%的显著性水平下显著，表明利率上升会抑制房地产价格，R(-1)系数为-182.56，意味着利率滞后一期每上升1个百分点，房地产价格将下降182.56元/平方米。通过上述回归分析，验证了商业银行房地产信贷规模对房地产价格具有显著的正向影响，与理论分析和相关性分析结果一致。同时，也明确了其他控制变量对房地产价格的影响方向和程度，为进一步分析房地产市场提供了依据。4.2.4稳健性检验为确保实证结果的可靠性，采用以下两种方法进行稳健性检验：替换变量法：用住宅商品房平均销售价格（HP1）替代全国商品房平均销售价格（HP）作为被解释变量，重新进行VAR模型估计。回归结果显示，房地产信贷规模（CL）对住宅商品房平均销售价格（HP1）依然具有显著的正向影响，各控制变量的符号和显著性也基本保持不变，与原回归结果一致，表明实证结果具有稳健性。改变样本区间法：考虑到可能存在的样本异常值或特殊事件对结果的影响，剔除2008年金融危机期间（2007-2009年）的数据，对剩余样本重新进行VAR模型估计。结果表明，房地产信贷规模（CL）对房地产价格的正向影响依然显著，其他控制变量的影响也未发生实质性改变，进一步验证了实证结果的稳健性。通过以上两种稳健性检验方法，充分说明前文实证分析所得出的商业银行房地产信贷规模对房地产价格具有显著正向影响的结论是可靠的，增强了研究结果的可信度和说服力。五、案例分析5.1典型城市案例分析5.1.1一线城市案例（以北京为例）北京作为我国的首都和重要的一线城市，房地产市场备受关注。在过去的十几年间，北京的房地产信贷规模与房价呈现出紧密的关联。2008-2016年期间，为应对全球金融危机的冲击，我国实施了较为宽松的货币政策，信贷规模不断扩张。北京房地产市场也迎来了快速发展阶段，商业银行房地产信贷规模持续增长。个人住房贷款方面，贷款额度不断提高，首付比例相对较低，贷款利率也较为优惠。2010年，北京个人住房贷款余额达到5500亿元，较2008年增长了30%。房地产开发贷款同样保持快速增长，为房地产项目的开发提供了充足的资金支持。在信贷规模扩张的推动下，北京房价呈现出快速上涨的态势。2008-2016年期间，北京新建商品住宅均价从12000元/平方米上涨至40000元/平方米，涨幅超过230%。这一时期，信贷规模的扩张极大地刺激了购房需求，无论是自住需求还是投资需求都得到了释放。大量资金涌入房地产市场，推动房价不断攀升。2017-2020年，随着“房住不炒”定位的提出和房地产调控政策的加强，北京房地产信贷规模增速放缓，信贷政策逐渐收紧。银行提高了二套房首付比例和贷款利率，加强了对贷款资格的审查，对房地产开发贷款的审批也更加严格。2017年，北京二套房首付比例提高至60%，贷款利率上浮10%。这些政策措施使得购房成本增加，购房需求受到抑制，房价上涨速度明显放缓。2017-2020年期间，北京新建商品住宅均价基本保持稳定，涨幅控制在5%以内。信贷政策的收紧有效遏制了投机性购房需求，使房地产市场逐渐回归理性。2021-2022年，房地产市场下行压力增大，北京房地产信贷规模进一步收缩。受宏观经济形势、房地产企业债务风险等因素影响，银行对房地产信贷的风险把控更加严格，信贷投放趋于谨慎。个人住房贷款审批周期延长，贷款额度有所降低；房地产开发贷款规模也出现下降。在这一背景下，北京房价出现了一定程度的调整，部分区域房价有所下跌。2022年，北京新建商品住宅均价较2021年下降了3%。进入2023-2024年，随着房地产市场政策的边际放松，北京房地产信贷规模开始企稳回升。银行适度降低了房贷利率，部分区域放松了限购政策，个人住房贷款和房地产开发贷款规模均有所增加。2024年上半年，北京个人住房贷款余额较2023年末增长了5%，房地产开发贷款余额增长了3%。在信贷规模回升的带动下，北京房价逐渐企稳，部分区域房价出现小幅上涨。在政策调控方面，北京政府通过一系列政策措施，加强了对房地产市场的监管和调控，以稳定房价和促进市场的健康发展。在限购政策方面，不断完善限购条件，限制非京籍人员购房数量和资格，抑制投机性购房需求。在土地供应方面，加大土地供应力度，优化土地供应结构，增加保障性住房用地供应，以缓解供需矛盾。通过这些政策调控措施，北京房地产市场在信贷规模变化的背景下，逐渐实现了平稳健康发展。5.1.2二线城市案例（以成都为例）成都作为我国西部地区的重要二线城市，近年来经济发展迅速，房地产市场也呈现出蓬勃发展的态势。在不同的发展阶段，成都房地产市场与信贷规模之间存在着密切的关系。在2010-2016年期间，成都房地产市场处于快速发展阶段。随着城市化进程的加速，大量人口涌入成都，购房需求旺盛。同时，商业银行信贷规模不断扩张，为房地产市场提供了充足的资金支持。在个人住房贷款方面，贷款条件相对宽松，首付比例较低，贷款利率优惠力度较大。2013年，成都首套房首付比例最低可至20%，贷款利率可享受基准利率下浮10%的优惠。这使得居民购房成本降低，购房能力增强，刺激了购房需求的释放。房地产开发贷款也保持较高的增长速度，为房地产企业的项目开发提供了有力的资金保障。在信贷规模扩张的推动下，成都房价呈现出稳步上涨的趋势。2010-2016年期间，成都新建商品住宅均价从6000元/平方米上涨至9000元/平方米，涨幅达到50%。信贷规模的扩大不仅满足了居民的购房需求，也促进了房地产企业的发展，推动了城市的建设和发展。2017-2020年，随着房地产市场调控政策的加强，成都开始实施“限购、限贷、限价、限售”等政策，以抑制投机炒房行为，稳定市场预期。在信贷政策方面，银行提高了二套房首付比例和贷款利率，加强了对贷款资格的审查。2017年，成都二套房首付比例提高至40%，贷款利率上浮10%-20%。这些政策措施使得购房成本增加，投机性购房需求得到有效抑制，房价上涨速度明显放缓。2017-2020年期间，成都新建商品住宅均价涨幅控制在10%以内，市场逐渐趋于平稳。信贷政策的收紧有效地遏制了房地产市场的过热现象，使市场更加理性和健康。2021-2022年，受宏观经济形势和房地产市场下行压力的影响，成都房地产信贷规模增速放缓，市场需求有所下降。银行对房地产信贷的风险把控更加严格，信贷投放趋于谨慎。个人住房贷款审批周期延长，贷款额度有所降低；房地产开发贷款规模也出现下降。在这一背景下，成都房价出现了一定程度的调整，部分区域房价有所下跌。2022年，成都新建商品住宅均价较2021年下降了2%。市场的调整使得房地产企业面临一定的压力，企业开始更加注重产品质量和市