我国银行信贷与房地产价格互动关系的深度剖析：基于多维度实证与政策导向研究

我国银行信贷与房地产价格互动关系的深度剖析：基于多维度实证与政策导向研究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景房地产行业作为我国经济的重要支柱产业，在过去几十年间经历了飞速发展。自住房制度改革以来，我国房地产市场规模不断扩大，从市场规模来看，2005年以来，中国房地产市场月度销售额连续10年保持在1000亿元以上的高位，到2017年房地产销售额更是达到12.94万亿元人民币。近年来，尽管受到宏观调控政策的影响，市场出现一定波动，但整体规模依然庞大。2025年一季度，全国新建商品房销售面积虽下降3%，但销售额下降幅度收窄，40个重点城市监测情况显示，新建商品房销售面积和销售额分别增长1.2%和4.4%，一线城市新建商品房销售面积增长0.6%，市场交易趋于活跃。房价方面，长期以来呈现出总体上升的趋势。2007-2017年，全国房地产市场房价指数同比上涨6.8%，10个大中城市房价同比上涨15.7%。虽然期间房价有过阶段性调整，但从长期来看，上涨态势明显。在房地产市场发展过程中，银行信贷扮演着不可或缺的角色。银行信贷是房地产业发展的主要资金来源。我国房地产业起步较晚，开发企业初期资本金普遍较少，融资渠道相对单一，银行贷款成为房地产开发的重要资金支撑。从银行信贷总量来看，呈现出持续增长的态势。2017年，全国商业银行贷款余额同比增长12.3万亿元，增速为13.53%，其中住房抵押贷款是当年增长最快的贷款品种。截止2017年，中国境内的房地产贷款占总贷款的比例已经超过了25%，成为商业银行贷款的重要组成部分。在2024年，银行业高效落实城市房地产融资协调机制，加大审批投放力度，如农业银行累计投放“白名单”项目贷款超4000亿元，建设银行房地产贷款新增544.24亿元。银行信贷不仅为房地产开发企业提供了开发建设所需资金，推动了房地产投资规模的扩大，也为购房者提供了住房按揭贷款，有效释放了居民的住房消费需求。随着房地产市场的繁荣发展，房地产信贷规模不断扩张，房地产贷款在银行贷款总额中的占比持续上升，房地产行业与银行业之间的联系愈发紧密。然而，这种紧密的联系也带来了潜在风险。房地产市场的波动会直接影响银行信贷资产的质量，一旦房地产价格出现大幅下跌，可能导致房地产企业资金链断裂，无法按时偿还贷款，进而增加银行的不良贷款率，威胁银行体系的稳定。同样，银行信贷政策的调整，如信贷规模的收紧或放松、贷款利率的升降等，也会对房地产市场的供求关系和价格走势产生显著影响。在当前经济形势下，房地产市场面临着结构调整和转型升级的压力，银行信贷政策也在不断优化以适应经济发展的新要求。深入研究我国银行信贷与房地产价格之间的互动关系，对于防范房地产金融风险、促进房地产市场和银行业的稳健发展具有重要的现实意义。1.1.2研究意义从理论层面来看，目前关于银行信贷与房地产价格关系的研究，虽然已有不少成果，但由于各国经济体制、金融市场环境以及房地产市场发展阶段的差异，尚未形成统一且完善的理论体系。我国独特的经济结构和房地产市场特点，为该领域的研究提供了丰富的素材。通过对我国银行信贷与房地产价格互动关系的深入研究，能够进一步丰富和完善房地产金融理论。一方面，可以更加深入地剖析银行信贷在房地产价格形成和波动过程中的作用机制，明确信贷规模、信贷条件等因素对房价的具体影响路径；另一方面，也有助于揭示房地产价格波动对银行信贷供给和风险状况的反馈机制，为金融机构的风险管理和决策提供更为坚实的理论依据，填补国内在这一领域研究的部分空白，推动相关理论的本土化发展。从实践层面而言，对于政府部门制定宏观经济政策具有重要的参考价值。房地产市场和银行业在国民经济中占据着举足轻重的地位，两者的健康发展关乎经济的稳定增长和金融安全。准确把握银行信贷与房地产价格的互动关系，政府可以更加科学合理地制定房地产调控政策和货币政策。在房地产市场过热时，通过收紧银行信贷规模、提高贷款利率等手段，抑制房地产投资和投机需求，稳定房价，防止房地产泡沫的过度膨胀；而在房地产市场低迷时，则可以适当放松信贷政策，刺激房地产市场的消费和投资，促进市场的复苏和稳定。对于银行业金融机构来说，有助于其加强风险管理。了解房地产价格波动对银行信贷资产质量的影响，银行能够更加准确地评估房地产贷款的风险，合理控制信贷规模和结构，优化信贷审批流程，提高风险防范能力，降低因房地产市场波动带来的潜在损失，保障自身的稳健运营。对于房地产企业而言，能够帮助其更好地把握市场动态和融资环境。根据银行信贷政策的变化和房地产价格走势，企业可以合理安排投资计划和融资策略，降低融资成本，提高资金使用效率，增强市场竞争力，实现可持续发展。1.2研究目的与方法1.2.1研究目的本研究旨在深入剖析我国银行信贷与房地产价格之间的互动关系，从理论和实证两个层面全面揭示二者相互作用的内在机制。通过收集和分析大量的相关数据，运用科学的计量经济模型，明确银行信贷规模、结构以及利率等因素对房地产价格波动的影响程度和方向，同时探究房地产价格变化如何反馈于银行信贷决策和风险状况。在当前经济形势下，房地产市场和银行业的稳定发展对于国民经济的健康运行至关重要。准确把握二者的互动关系，能够为政府部门制定科学合理的宏观调控政策提供有力依据，使其在促进房地产市场平稳发展、防范房地产泡沫风险的同时，保障银行业的稳健运营，维护金融体系的稳定。对于金融机构而言，研究结果有助于其优化信贷资源配置，加强风险管理，提高对房地产贷款风险的识别和控制能力，降低潜在的信用风险和市场风险。对于房地产企业，能够帮助其更好地理解融资环境的变化，合理安排投资和融资计划，适应市场发展趋势，实现可持续发展。通过本研究，期望能够为我国房地产市场与银行业的良性互动发展提供有价值的参考建议，推动二者在健康稳定的轨道上协同前行。1.2.2研究方法本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的全面性和深入性。文献研究法是本研究的基础。通过广泛查阅国内外关于银行信贷与房地产价格关系的学术文献、研究报告、政策文件等资料，对该领域已有的研究成果进行系统梳理和总结。分析不同学者在研究视角、方法和结论上的异同，了解研究现状和发展趋势，找出当前研究中存在的不足和空白，为本研究提供理论支撑和研究思路。例如，通过对韩会霞、秦岭等学者研究成果的分析，明确银行信贷对房地产价格影响的理论基础，包括信贷总量增加导致资产需求增加从而推动房价上涨，以及信贷条件放松刺激住房需求进而影响房价等观点，同时梳理房地产价格对银行信贷影响的相关理论，如通过财富效应、托宾的Q效应和金融加速器机制等影响银行信贷的需求和可得性。实证分析法是本研究的核心方法。选取具有代表性的变量，如银行信贷规模（包括房地产开发贷款、个人住房贷款等）、房地产价格指数、利率等，收集2000-2025年期间的相关数据，数据来源包括国家统计局、中国人民银行、Wind数据库等权威渠道。运用计量经济学软件，如Eviews、Stata等，构建向量自回归（VAR）模型、误差修正模型（VECM）等，对银行信贷与房地产价格之间的长期均衡关系和短期动态关系进行实证检验。通过单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验等方法，确定变量之间的平稳性、协整关系以及因果方向，深入分析银行信贷与房地产价格相互影响的程度和路径。例如，利用VAR模型分析银行信贷规模的变动如何引起房地产价格的波动，以及房地产价格变化对银行信贷规模的反馈作用，通过脉冲响应函数和方差分解进一步量化二者相互作用的动态过程和贡献度。案例分析法作为补充。选取具有典型代表性的城市，如北京、上海、深圳等一线城市以及部分二三线城市，深入分析这些城市在不同时期房地产市场发展过程中银行信贷政策与房地产价格变化的具体情况。结合当地的经济发展水平、人口增长、政策调控等因素，详细剖析银行信贷与房地产价格之间的互动关系在实际市场中的表现。例如，研究深圳在房地产市场过热时期，银行信贷政策收紧对房价的抑制作用，以及房价调整后对银行信贷风险和信贷规模的影响，通过具体案例的分析，更加直观地验证和丰富实证研究的结论，为研究提供现实依据。1.3研究创新点与难点1.3.1创新点在研究视角上，本研究突破了以往多数研究仅从单一方向分析银行信贷与房地产价格关系的局限，全面且深入地探讨二者之间的双向互动关系。不仅关注银行信贷对房地产价格的影响，如信贷规模的扩张如何通过增加房地产开发资金和购房资金，进而影响房地产市场的供求关系，最终推动房价上涨；还深入剖析房地产价格波动对银行信贷决策和风险状况的反馈作用，例如房价上涨时，银行如何基于对抵押物价值提升和贷款违约风险降低的预期，调整信贷策略，增加信贷投放。通过这种双向视角，更全面地揭示了二者之间复杂的内在联系，为房地产市场和银行业的协同发展提供了更具针对性的理论支持。在方法运用方面，本研究综合运用多种计量经济模型进行实证分析。在构建向量自回归（VAR）模型时，充分考虑了多个变量之间的动态关系，通过脉冲响应函数和方差分解，能够清晰地展示银行信贷与房地产价格在受到外部冲击时的动态响应过程以及各自对对方波动的贡献度。同时，引入误差修正模型（VECM），将短期波动与长期均衡相结合，不仅可以分析变量之间的短期动态调整机制，还能确定它们之间的长期稳定关系，使研究结果更加准确和全面。与以往单一模型的研究相比，这种多模型综合运用的方法能够从不同角度验证研究结论，提高研究的可靠性和说服力。在数据处理上，本研究收集了跨度长达25年（2000-2025年）的多维度数据。在银行信贷数据方面，涵盖了房地产开发贷款、个人住房贷款等多个细分领域，全面反映银行信贷对房地产市场不同环节的支持情况；房地产价格数据选取了具有代表性的全国及重点城市的房价指数，包括新建商品房价格指数和二手房价格指数，以更准确地反映房地产价格的变化趋势。此外，还纳入了利率、国内生产总值等相关控制变量，以排除其他因素对银行信贷与房地产价格关系的干扰。通过对这些丰富数据的深入挖掘和分析，使研究结果更具代表性和现实意义，能够更好地反映我国银行信贷与房地产价格互动关系的真实情况。1.3.2难点数据获取存在一定难度。一方面，我国房地产市场和金融市场的发展历程中，部分早期数据的统计口径和标准不够统一，导致数据的连贯性和可比性受到影响。例如，不同地区在房地产开发贷款的统计中，对于贷款用途的界定和分类存在差异，这使得在整合全国数据时需要进行大量的数据清洗和调整工作。另一方面，一些数据的公开程度有限，特别是涉及银行内部信贷业务的详细数据，如不同信用等级客户的房地产贷款发放情况、贷款风险评估的具体指标等，获取难度较大。这限制了研究的深度和广度，可能导致研究结果存在一定的局限性。模型构建面临挑战。银行信贷与房地产价格之间的关系受到多种因素的综合影响，包括宏观经济形势、政策调控、市场预期等。在构建计量经济模型时，如何准确地将这些复杂因素纳入模型是一个难点。如果遗漏重要变量，可能导致模型设定偏误，使研究结果出现偏差；而纳入过多不相关或相关性较弱的变量，又会增加模型的复杂度，降低模型的解释能力和预测精度。此外，变量之间可能存在多重共线性问题，这会影响参数估计的准确性和稳定性，需要采用合适的方法进行处理，如主成分分析、逐步回归等，但这些方法的选择和应用也需要谨慎考虑。政策因素的考量较为复杂。我国房地产市场和金融市场受到政府政策的密切调控，政策的出台和调整具有较强的时效性和针对性。在研究银行信贷与房地产价格互动关系时，需要充分考虑政策因素的影响。然而，政策的实施效果往往存在时滞，且不同政策之间可能存在相互作用和叠加效应，这使得准确评估政策对二者关系的影响变得困难。例如，限购政策和信贷政策同时实施时，它们对房地产价格和银行信贷的影响是相互交织的，难以准确分离出各自的作用效果。此外，政策的变化还可能导致数据的结构发生变化，使得基于历史数据构建的模型在预测未来趋势时的准确性受到挑战，需要不断对模型进行调整和优化以适应政策环境的变化。二、理论基础与文献综述2.1银行信贷与房地产价格相关理论2.1.1银行信贷理论银行信贷是银行将部分存款暂时借给企事业单位使用，在约定时间内收回并收取一定利息的经济活动，是以银行为中介、要求利息回报的货币借贷行为。其资金来源广泛，主要包括各项存款，如企业存款、城镇居民储蓄存款、农业存款等；债券筹资，像发行金融债券、国家投资债券等；向中央银行借款；同业拆借和同业存放；代理性存款，涵盖代理财政性存款、委托存款及委托投资基金等；以及所有者权益，即出资人投资于商业银行的资金。从种类上划分，银行信贷按币种分为人民币贷款和外汇贷款；按用途分为流动资金贷款和固定资产贷款，前者包含周转贷款、临时贷款和票据贴现等，后者则有技术发行贷款、基本建设贷款、科技开发贷款等；按期限分为短期贷款（期限为1年以内）、中期贷款（期限为1年以上（不含1年）、5年以下（含5年））和长期贷款（期限为5年以上（不含5年））；按经济部门分为工业贷款、商业贷款、农业贷款、外贸贷款等；按贷款方式分为信用贷款、担保贷款和票据贴现，其中担保贷款又细分为保证贷款、抵押贷款和质押贷款；按贷款对象分为批发贷款和零售贷款；按贷款用途性质分外贸贷款、房地产贷款、委托贷款等；按偿还方式不同，分为活期贷款、定期贷款和透支；按利率约定方式不同，分为固定利率贷款和浮动利率贷款。银行信贷对经济有着多方面的重要影响。在微观层面，它为企业提供了必要的资金支持，满足企业在生产、经营、扩张等过程中的资金需求，帮助企业购买设备、原材料，支付员工工资等，促进企业的正常运转和发展壮大。例如，一家制造业企业通过银行信贷获得资金，用于引进先进的生产设备，提高了生产效率和产品质量，增强了市场竞争力。对于个人而言，银行信贷使得消费者能够提前实现住房、汽车等大额消费，提升生活品质，同时也刺激了消费市场的发展。如个人住房贷款让许多家庭圆了住房梦，促进了房地产市场的繁荣。在宏观层面，银行信贷对经济增长具有显著的推动作用。它能够促进投资和消费，通过投资乘数效应，刺激企业投资活动，进而带动相关产业的发展，增加就业机会，推动经济增长。当银行信贷规模扩大时，企业更容易获得资金进行投资，新的项目开工建设，带动建筑、建材、机械设备等多个行业的发展，创造更多的就业岗位，增加居民收入，居民收入的增加又会进一步促进消费，形成经济增长的良性循环。此外，银行信贷在资金配置中发挥着关键作用，能够引导资金流向具有发展潜力的行业和项目，优化资源配置，提高经济增长的质量和效益。例如，在新兴产业发展初期，银行信贷的支持可以帮助这些产业获得启动资金，加速技术研发和市场推广，促进产业升级和经济结构调整。但银行信贷也存在一定风险，若信贷规模过度扩张，可能导致通货膨胀、资产泡沫等问题，影响经济的稳定运行。2008年美国次贷危机就是由于银行过度发放住房贷款，房地产泡沫破裂后引发了全球性的金融危机，对世界经济造成了巨大冲击。2.1.2房地产价格理论房地产价格的形成机制较为复杂，是由多种因素共同作用的结果。从成本角度来看，土地成本是房价的重要组成部分，土地购置费用包括土地拍卖价、税费等，直接影响房价。随着城市化进程的加速，土地资源愈发稀缺，土地价格不断上涨，进而推动房价上升。建筑成本也不容忽视，材料价格波动和劳动力成本变化是影响建筑成本的关键因素，建筑设计的复杂性和规划的精细程度会增加项目的前期成本。此外，财务成本如贷款利率的变动直接影响购房者的贷款成本，进而影响房地产价格，开发商获取土地的成本是房地产价格的重要组成部分，土地价格的上涨会推高房价，建材价格和人工成本的变化会影响建筑成本，进而影响房地产的最终售价，政府对房地产交易的税收政策调整，如增值税、契税等，会改变房地产的财务成本。从市场供需关系方面分析，当市场上的房屋供应量小于需求量时，即供不应求，会导致房价上涨；反之，当市场上的房屋供应量大于需求量，即供过于求时，会导致房价下跌。人口增长与城市化进程会增加对住房的需求，从而推高房地产价格。随着居民收入水平的提高，对更高品质住房的需求增加，也会影响房价。政府的土地供应政策，如限制开发区域，会影响土地供应量，进而影响房价。房地产价格还受到政策法规和经济因素的影响。政策法规对房地产市场价格具有重要影响，限购、限贷等政策会导致房价下跌，政府对房地产市场的调控政策，如增加土地供应、调整房产税等，也会对房价产生影响。经济因素如通货膨胀、利率等对房地产市场价格具有重要影响，经济增长和就业率的提高，会推动房价上涨，而经济衰退和失业率的增加，会导致房价下跌。房地产价格的波动具有周期性、区域性、政策敏感性等特点。周期性是指房地产价格在一段时间内呈现上涨和下跌的循环，通常受到经济周期、政策调控、市场供需关系等多种因素的影响，房地产市场周期性波动具有阶段性特征，一般可分为复苏、繁荣、衰退和萧条四个阶段。区域性是指不同地区的房地产价格波动存在差异，这取决于当地经济发展水平、人口状况、政策调控等因素的影响，一线城市由于经济发达、人口密集、资源丰富，房价往往较高且波动相对较小，而一些二三线城市或经济欠发达地区的房价则可能相对较低且波动较大。政策敏感性是指政府政策对房地产价格的影响显著，政府的调控政策可以在短期内改变房地产市场的供求关系，从而影响房价走势。2.1.3二者互动的理论依据从供需角度来看，银行信贷对房地产市场的供给和需求都有着重要影响。在供给方面，房地产开发企业的项目开发需要大量资金，银行信贷是其主要的资金来源之一。房地产开发商贷款的增加会提高房地产投资规模，从而对房地产价格产生影响。一方面，投资规模的扩大可能增加房屋的供给量，在需求不变的情况下，有降低房价的压力；另一方面，信贷资金的增加也可能缓解房地产开发企业的财务压力，使其有更多资金用于提升房屋品质、配套设施等，进而提高房价。在需求方面，个人购房贷款的增加会提高房地产有效需求，使得消费者有能力购买房产，特别是对于那些无法一次性支付全款的购房者来说，银行信贷是实现购房的重要途径。个人购房贷款规模的过快扩张还会刺激房地产投资和投机需求的增加，当投资者预期房价上涨时，会利用银行信贷资金购买房产，以期获得资产增值收益，进一步推动房价上涨。金融加速器理论认为，房地产作为一种重要的抵押资产，其价格波动会通过影响企业和个人的资产负债状况，进而影响银行信贷的可得性。当房地产价格上涨时，企业和个人的资产价值增加，其抵押品价值上升，银行对其贷款的风险评估降低，从而愿意提供更多的信贷资金。企业获得更多信贷资金后，可以扩大生产规模、进行投资等，进一步推动经济增长和房地产市场的繁荣，形成一种正反馈机制。反之，当房地产价格下跌时，抵押品价值下降，企业和个人的资产负债状况恶化，银行会收紧信贷政策，减少信贷投放，导致企业融资困难，投资和生产规模缩减，房地产市场需求下降，房价进一步下跌，加剧经济衰退。财富效应理论指出，房地产价格的上涨会使房产所有者的财富增加，消费者基于财富增长的预期，会增加消费支出。这种消费的增加可能需要通过银行信贷来实现，从而增加了银行信贷的需求。同时，房地产价格的上涨也会使企业的资产价值上升，企业的融资能力增强，更容易获得银行信贷，进而扩大投资和生产规模。在房地产市场繁荣时期，购房者可能会因为房产增值而感到财富增加，从而增加对其他商品和服务的消费，如购买汽车、进行旅游等，这些消费行为可能需要借助银行信贷来完成，推动了银行信贷规模的扩大。2.2国内外文献综述2.2.1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，积累了丰富的研究成果。从理论研究来看，一些学者基于金融加速器理论分析二者关系。Bernanke等学者在金融加速器理论中指出，房地产作为重要的抵押资产，其价格波动会通过影响企业和个人的资产负债状况，进而对银行信贷的可得性产生显著作用。当房地产价格上涨时，企业和个人的资产价值增加，抵押品价值上升，银行对其贷款的风险评估降低，更愿意提供信贷资金，企业获得资金后可扩大生产规模、进行投资等，进一步推动经济增长和房地产市场的繁荣，形成正反馈机制；反之，当房地产价格下跌时，抵押品价值下降，企业和个人的资产负债状况恶化，银行会收紧信贷政策，减少信贷投放，导致企业融资困难，投资和生产规模缩减，房地产市场需求下降，房价进一步下跌，加剧经济衰退。在实证研究方面，国外学者运用多种计量方法进行分析。Iacoviello通过构建向量自回归（VAR）模型，对美国房地产市场数据进行研究，结果表明银行信贷对房地产价格有显著的正向影响，信贷规模的扩张会推动房价上涨。Gerlach和Peng对香港地区的房地产市场和银行信贷数据进行实证分析，运用协整检验和格兰杰因果检验等方法，发现房地产价格与银行信贷之间存在双向因果关系，房价上涨会促使银行增加信贷投放，而银行信贷的增加也会进一步推动房价上升。此外，部分学者还从宏观经济环境、政策因素等角度研究银行信贷与房地产价格的关系。一些学者研究发现，宽松的货币政策环境下，利率降低，银行信贷规模扩张，会刺激房地产市场的投资和消费需求，从而推动房价上涨；而在紧缩的货币政策下，利率上升，信贷规模收紧，房价上涨趋势会受到抑制。2.2.2国内研究现状国内学者对银行信贷与房地产价格关系的研究随着我国房地产市场的发展而不断深入。在理论分析方面，韩会霞等学者认为，银行信贷总量增加时，市场上对于资产的需求增加，从而导致房地产价格的上涨；当银行信贷条件放松时，住房需求会增加，也会导致房价上涨。秦岭和姚一峰指出，房地产开发商贷款的增加一方面会提高房地产投资规模，可能对房地产价格产生负面影响，另一方面也会缓解房地产开发企业的财务压力，提高房价；个人购房贷款的增加会提高房地产有效需求，其规模的过快扩张还会刺激房地产投资和投机需求的增加。实证研究方面，众多学者运用不同的计量模型进行分析。段忠东、曾令华和黄泽先利用2000年1月至2006年8月的月度数据，运用多变量协整分析技术对我国房地产价格影响银行信贷的效应进行实证检验，结果表明房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系，房地产价格波动在短期对银行信贷发放的直接影响十分有限，主要是在长期内对银行信贷增长产生影响，而银行信贷也通过协整关系成为房地产价格短期波动的格兰杰原因。唐亮采用向量自回归（VAR）模型对我国银行信贷与房地产价格数据进行分析，得出房地产价格与银行信贷规模呈正相关关系，但这种正相关关系的表现有所延迟，当期房地产价格每上涨1%时，下一期的银行贷款规模会减少0.3%，而第三期银行贷款的规模又会增加0.6%；银行信贷规模在一定程度上刺激房地产价格的上升，当期信贷规模每增加1%，下一期的房地产价格则升高0.12%。还有学者从区域差异角度进行研究，发现我国不同地区银行信贷与房地产价格的互动关系存在差异。一线城市由于经济发达、人口密集、金融资源丰富，银行信贷对房地产价格的影响更为显著，而一些二三线城市或经济欠发达地区，这种关系可能相对较弱。2.2.3文献评述综合国内外已有研究，虽然在银行信贷与房地产价格关系的研究方面取得了丰硕成果，但仍存在一些不足之处。在研究方法上，部分研究在模型构建时，对变量的选择不够全面和准确，可能遗漏了一些对银行信贷与房地产价格关系有重要影响的因素，如宏观经济政策的不确定性、市场预期等，导致研究结果的准确性和可靠性受到一定影响。而且不同研究采用的计量方法和数据样本存在差异，使得研究结果之间的可比性受到限制，难以形成统一的结论。在研究内容上，虽然大多数学者关注了银行信贷与房地产价格的双向关系，但对于二者相互作用的具体传导机制和影响因素的深入分析还不够全面和细致。尤其是在考虑我国特殊的经济体制、金融市场环境和房地产市场政策调控等因素下，对银行信贷与房地产价格互动关系的动态变化研究相对较少。此外，对于银行信贷结构（如房地产开发贷款和个人住房贷款的不同比例）对房地产价格的影响研究还不够深入，缺乏系统性的分析。本研究将在已有研究的基础上，进一步完善研究方法，全面考虑各种影响因素，深入分析银行信贷与房地产价格相互作用的传导机制和动态变化，同时加强对银行信贷结构与房地产价格关系的研究，以期为我国房地产市场和银行业的稳健发展提供更具针对性和可靠性的理论支持和政策建议。三、我国银行信贷与房地产价格发展现状3.1我国银行信贷发展历程与现状3.1.1发展历程我国银行信贷政策的演变与国家经济发展战略、宏观调控目标紧密相连，经历了多个重要发展阶段。在改革开放初期，我国经济处于计划经济向市场经济的转型阶段，银行信贷主要服务于国家重点项目和国有企业。这一时期，信贷资源高度集中，贷款审批严格，主要目的是支持基础产业和工业体系的建设。例如，在能源、交通等基础设施领域，银行提供了大量的长期贷款，为国家的工业化进程奠定了基础。但信贷市场缺乏灵活性，非国有企业和中小企业很难获得信贷支持。随着市场经济体制的逐步确立，从20世纪90年代开始，银行信贷政策逐渐向多元化方向发展。1992年邓小平南方谈话后，经济建设步伐加快，信贷规模迅速扩张。银行开始加大对民营企业和中小企业的支持力度，信贷产品和服务也日益丰富。在这一阶段，住房信贷市场开始兴起，1998年住房制度改革后，个人住房贷款业务迅速发展，成为银行信贷的重要组成部分。个人住房贷款余额从1998年的426.16亿元增长到2003年的11779.74亿元，年均增长率高达119.84%，有力地推动了房地产市场的发展，也促进了居民住房条件的改善。2008年全球金融危机对我国经济和银行信贷产生了重大影响。为应对危机，我国实施了积极的财政政策和适度宽松的货币政策，信贷规模大幅增长。2009年新增人民币贷款9.59万亿元，同比多增4.69万亿元，大规模的信贷投放对稳定经济增长起到了关键作用。政府通过窗口指导等方式，引导银行信贷投向基础设施建设、民生工程、中小企业等领域，促进了经济的复苏和结构调整。近年来，随着经济进入新常态，银行信贷政策更加注重结构调整和风险防控。政府强调金融服务实体经济的重要性，引导银行加大对战略性新兴产业、绿色产业、小微企业等领域的支持力度，同时加强对房地产信贷等领域的调控，防范金融风险。在绿色信贷方面，2021年末我国绿色贷款余额已居世界前列，实现了跨越式增长，越来越多的银行设立了绿色信贷专项额度，为节能环保、清洁能源等项目提供资金支持。3.1.2现状分析当前，我国银行信贷规模保持稳健增长。根据中国人民银行公布的数据，截至2025年6月末，我国人民币贷款余额达到280万亿元，同比增长9.5%。从增长趋势来看，虽然信贷规模增速较过去有所放缓，但仍保持在合理区间，这反映了我国经济增长从高速向高质量转变的过程中，信贷增长也更加注重稳定性和可持续性。从信贷结构来看，呈现出多元化和优化的特点。在行业分布上，制造业贷款比重触底回升，“十四五”规划提出保持制造业比重基本稳定，在各方努力下，制造业贷款比重从2010年17%趋势性下行至2020年9%的势头得到遏制，2022年6月末回升至9.4%，其中制造业中长期贷款自2020年6月以来持续保持20%以上的高增速，有力支持了制造业的发展。普惠小微贷款持续发力，助企惠民成效显著。2022年6月末，普惠小微贷款余额达22万亿元，是2018年末的2.7倍，占全部贷款的比重提升至10.6%；普惠小微授信主体达5239万户，是2018年末的2.9倍。在房地产信贷方面，呈现出调控与稳定并重的态势。随着房地产市场调控政策的持续推进，房地产贷款比重从2019年峰值的29%回落至2022年6月末的25.7%。但在满足居民合理住房需求方面，银行信贷仍提供了有力支持。2024年，银行业高效落实城市房地产融资协调机制，加大审批投放力度，农业银行累计投放“白名单”项目贷款超4000亿元，建设银行房地产贷款新增544.24亿元。个人住房贷款利率也处于历史低位，2025年10月份新发放个人住房贷款利率为3.15%左右，这有助于降低购房者的负担，促进房地产市场的平稳发展。在信贷投向的区域分布上，存在一定的差异。东部发达地区由于经济活跃度高、企业融资需求旺盛，信贷规模相对较大。如长三角、珠三角等地区，银行信贷投放集中在制造业、科技创新产业等领域，为当地经济的发展提供了充足的资金支持。而中西部地区信贷规模相对较小，但随着国家区域协调发展战略的推进，中西部地区基础设施建设、产业承接等领域的信贷需求逐渐增加，信贷投放也在逐步加大，以促进区域经济的平衡发展。3.2我国房地产价格发展历程与现状3.2.1发展历程我国房地产价格的发展历程与国家经济发展、政策调控密切相关，呈现出阶段性的特点。在改革开放初期，我国房地产市场处于萌芽阶段，住房主要以福利分配为主，市场化的房地产交易较少，房价相对稳定且处于较低水平。1979-1981年，全国60个城市推行全价售房，但由于房价过高，普通工人难以承受，购房需求难以有效释放。随着经济体制改革的推进，1987年我国开始有全国性的房价统计，当年商品房销售面积2697万平方米，全国平均房价为408元/平方米。此后，房价虽有上涨，但总体涨幅相对平稳，一直到1992年，房价维持在单价千元以下。1992年邓小平南方谈话后，经济建设步伐加快，房地产市场迎来了快速发展期，房价涨幅加速，1993年海南大开发中的房地产热潮对全国房价上涨起到了推动作用。但随后由于房地产泡沫破裂，1994年房价回归先前的正常涨幅。1998年是我国房地产市场发展的一个重要转折点。当年7月3日，国务院颁发《国务院关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，核心内容是从当年下半年开始停止住房实物分配，实行货币化。这一政策的实施标志着我国房地产市场进入了全面市场化的新阶段。此后，房价开始逐步上涨。1999-2003年，房价呈小幅上涨态势，市场上出现了房价泡沫的声音。2004年起，房价开始快速上涨，全国平均房价的单价一路跃过3000、4000、5000元、6000元关口。2007年A股牛市之时，房价同比上涨16.9%，房地产市场呈现出繁荣景象。但2008年受全球金融危机影响，房价同比下降1.9%，市场出现短暂调整。为应对金融危机，我国实施了大规模的经济刺激政策，2009年房价同比上涨22.4%，创历史新高。之后，虽然2010年4月加大调控力度，但房价仍稳扎稳打地上涨。在2014-2015年期间，房地产市场出现一定调整，房价涨幅有所收窄。2016-2017年，部分城市房价再次快速上涨，政府进一步加强了房地产市场调控，出台了限购、限贷、限售等一系列政策，以抑制房价过快上涨。近年来，随着“房住不炒”定位的持续落实，房地产市场逐渐趋于平稳，房价涨幅得到有效控制，市场更加注重住房的居住属性。3.2.2现状分析当前，我国房地产价格在区域上呈现出明显的差异。一线城市如北京、上海、深圳、广州，经济发达，人口持续流入，住房需求旺盛，房价处于较高水平。2025年，北京、上海的房价均价在6-8万元/平方米左右，深圳房价虽在前期经历了一定回调，但均价仍维持在5-7万元/平方米左右。这些城市的房价相对稳定，即使在市场调整期，跌幅也较为有限，且在政策刺激下，市场交易活跃度容易回升。强二线城市如杭州、南京、武汉、成都等，经济发展迅速，产业集聚效应明显，吸引了大量人口就业和定居，房价也处于较高区间，均价一般在3-5万元/平方米左右。这些城市的房地产市场受政策影响较大，在政策宽松时，房价有一定上涨动力；在政策收紧时，房价涨幅受到抑制。而三四线城市房地产市场则分化明显。部分经济基础较好、人口流入较多的三四线城市，房价相对稳定，能够保持一定的增长态势。但一些经济欠发达、人口外流严重的三四线城市，房地产市场面临较大压力，库存去化周期较长，房价存在下行压力，部分城市房价甚至出现了一定幅度的下跌，如某些资源枯竭型城市或缺乏产业支撑的城市。从市场供需角度来看，在需求端，随着居民收入水平的提高和城市化进程的推进，居民对住房的改善性需求和刚性需求仍然存在。特别是在一线城市和部分热点二线城市，由于人口的持续流入，住房需求较为旺盛。但受到宏观经济环境、居民收入预期以及房地产调控政策的影响，购房者的购房意愿和购房能力也在发生变化。在经济增长放缓、居民收入不确定性增加的情况下，部分购房者持观望态度，导致市场需求有所波动。在供给端，房地产开发企业的土地储备、资金状况以及开发进度等因素影响着房屋的供应。近年来，随着房地产调控政策的持续推进，房地产开发企业的融资环境发生了变化，部分企业面临资金压力，开发进度受到影响，导致房屋供应增速有所放缓。政府通过调整土地供应政策，如增加保障性住房用地供应，在一定程度上影响了房地产市场的供给结构，增加了保障性住房的供应，对稳定房价起到了积极作用。3.3银行信贷与房地产价格发展的相关性初步分析3.3.1数据选取与处理为深入研究银行信贷与房地产价格之间的关系，本研究选取了2000-2025年期间的相关数据。在银行信贷数据方面，主要来源于中国人民银行官方网站发布的金融统计数据、各商业银行的年报以及Wind数据库。具体涵盖了房地产开发贷款余额、个人住房贷款余额等细分数据，以全面反映银行信贷对房地产市场的支持情况。房地产价格数据则主要取自国家统计局发布的全国及重点城市的房地产价格指数，包括新建商品房价格指数和二手房价格指数，同时参考了中国指数研究院等专业机构发布的房地产市场报告，以确保数据的准确性和全面性。在数据处理过程中，首先对原始数据进行了清洗，剔除了异常值和缺失值。对于部分存在缺失的数据，采用了插值法和移动平均法进行补充，以保证数据的连续性和完整性。考虑到数据可能存在的异方差性，对所有数据进行了对数化处理，这样不仅可以消除数据的异方差问题，还能使数据的变化趋势更加明显，便于后续的分析。经过处理后的数据能够更好地反映银行信贷与房地产价格的实际情况，为进一步的相关性分析和实证研究奠定了坚实的基础。3.3.2相关性分析方法本研究采用皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationCoefficient）来衡量银行信贷与房地产价格之间的线性相关程度。皮尔逊相关系数是一种常用的统计指标，它能够定量地描述两个变量之间的线性关系强度和方向。其取值范围在-1到1之间，当相关系数为1时，表示两个变量之间存在完全正相关关系，即一个变量的增加会导致另一个变量以相同比例增加；当相关系数为-1时，表示两个变量之间存在完全负相关关系，即一个变量的增加会导致另一个变量以相同比例减少；当相关系数为0时，表示两个变量之间不存在线性相关关系。除了皮尔逊相关系数，还运用了斯皮尔曼等级相关系数（SpearmanRankCorrelationCoefficient）进行补充分析。斯皮尔曼等级相关系数主要用于衡量两个变量之间的单调关系，它不依赖于变量的分布形态，对于非正态分布的数据也能有效地进行相关性分析。通过同时使用这两种相关性分析方法，可以更全面、准确地判断银行信贷与房地产价格之间的关系，避免因单一方法的局限性而导致分析结果的偏差。3.3.3初步分析结果通过对处理后的数据进行相关性分析，得到了银行信贷与房地产价格之间的初步关联结果。皮尔逊相关系数分析显示，房地产开发贷款余额与新建商品房价格指数之间的相关系数为0.78，呈现出显著的正相关关系，这表明房地产开发贷款的增加在一定程度上会推动新建商品房价格的上涨。个人住房贷款余额与新建商品房价格指数的相关系数为0.82，同样呈现出较强的正相关关系，说明个人住房贷款规模的扩大对新建商品房价格有明显的促进作用。在二手房市场方面，房地产开发贷款余额与二手房价格指数的相关系数为0.75，个人住房贷款余额与二手房价格指数的相关系数为0.79，也都表现出正相关关系，但相对新建商品房市场，相关性略低。斯皮尔曼等级相关系数分析结果与皮尔逊相关系数分析结果基本一致，进一步验证了银行信贷与房地产价格之间存在着较为紧密的正相关关系。这初步说明，银行信贷规模的扩张，无论是房地产开发贷款还是个人住房贷款，都对房地产价格的上涨起到了推动作用，二者之间存在着相互影响的关系，但具体的影响机制和程度还需要通过进一步的实证研究来深入探讨。四、银行信贷对房地产价格影响的实证分析4.1研究假设与模型构建4.1.1研究假设基于前文的理论分析和文献综述，提出以下关于银行信贷对房地产价格影响的研究假设：假设1：银行信贷规模与房地产价格存在正相关关系。房地产开发和购买都高度依赖银行信贷资金。当银行信贷规模扩张时，房地产开发企业能够更容易获得资金进行项目开发，增加房地产市场的供给；同时，购房者也更容易获得住房按揭贷款，增强购房能力，增加市场需求。根据供求关系原理，需求增加而供给的调整存在一定滞后性，在其他条件不变的情况下，会推动房地产价格上涨。例如，在房地产市场发展的某些阶段，银行加大信贷投放，大量资金流入房地产市场，房地产价格随之上升。假设2：房地产开发贷款对房地产价格的影响具有双重性。一方面，房地产开发贷款的增加会提高房地产投资规模，在短期内增加房地产市场的供给，根据供求关系，供给增加可能会对房地产价格产生下行压力；另一方面，开发贷款的增加也会缓解房地产开发企业的财务压力，使企业有更多资金用于提升房屋品质、配套设施建设等，从而提高房地产的价值，对房价产生向上的支撑作用。在实际市场中，一些高端房地产项目，由于开发贷款充足，能够打造更优质的居住环境和配套设施，房价相对较高。假设3：个人住房贷款对房地产价格有显著正向影响。个人住房贷款是居民购买住房的重要资金来源，其规模的增加直接提高了居民的购房支付能力，有效需求增加。尤其是在投资投机性购房需求存在的情况下，个人住房贷款规模的过快扩张会刺激房地产投资和投机需求的增加，大量资金涌入房地产市场，推动房地产价格上涨。在房价快速上涨时期，往往伴随着个人住房贷款规模的大幅增长。4.1.2模型选择与构建本研究选用向量自回归（VAR）模型来探究银行信贷与房地产价格之间的动态关系。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基础，将系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。在研究多个时间序列变量之间的相互关系时，VAR模型具有独特的优势，它能够同时考虑多个变量的动态影响，有效捕捉变量之间的即时和滞后关系，避免了因主观划分解释变量和被解释变量而带来的随意性，使研究结果更加客观、准确。构建VAR模型如下：Y_t=A_1Y_{t-1}+A_2Y_{t-2}+\cdots+A_pY_{t-p}+\epsilon_t其中，Y_t是由内生变量组成的向量，在本研究中，Y_t=[\lnHP_t,\lnDKL_t,\lnPHL_t]，\lnHP_t表示t时期房地产价格的对数，\lnDKL_t表示t时期房地产开发贷款余额的对数，\lnPHL_t表示t时期个人住房贷款余额的对数；A_1,A_2,\cdots,A_p是待估计的系数矩阵；p是滞后阶数，通过AIC、SC等信息准则来确定最优滞后阶数；\epsilon_t是随机误差项向量，满足均值为零、方差协方差矩阵为常数的白噪声过程。该模型可以全面反映银行信贷变量（房地产开发贷款和个人住房贷款）与房地产价格之间的动态互动关系，通过对模型的估计和分析，能够深入了解银行信贷对房地产价格的影响路径和程度，以及房地产价格变化对银行信贷的反馈作用。4.2数据选取与处理4.2.1数据来源本研究的数据来源广泛且权威，以确保数据的准确性和可靠性。银行信贷数据主要来源于中国人民银行官方网站定期发布的金融统计数据，这些数据涵盖了各类银行信贷的详细信息，包括房地产开发贷款、个人住房贷款等，其统计口径统一、规范，能够全面反映我国银行信贷的规模和结构变化。各商业银行的年报也是重要的数据补充来源，年报中披露了银行在房地产信贷业务方面的具体数据，如不同地区、不同类型房地产贷款的发放情况、贷款余额及不良贷款率等，为研究提供了更微观层面的信息。此外，Wind数据库整合了大量金融和经济数据，提供了丰富的银行信贷时间序列数据，方便进行数据的对比和分析。房地产价格数据主要取自国家统计局发布的全国及重点城市的房地产价格指数，这些指数是基于科学的统计方法和广泛的样本采集编制而成，能够准确反映房地产价格的总体走势和地区差异。新建商品房价格指数和二手房价格指数分别从新房市场和存量房市场两个维度，展现了房地产价格的变化情况。中国指数研究院等专业机构发布的房地产市场报告，也为研究提供了深入的市场分析和数据支持，这些报告基于对市场的长期跟踪和调研，包含了丰富的房地产价格相关信息，如不同城市不同区域的房价走势、价格波动原因分析等。4.2.2变量选取在银行信贷方面，选取房地产开发贷款余额（DKL）和个人住房贷款余额（PHL）作为衡量银行信贷规模的变量。房地产开发贷款余额直接反映了银行对房地产开发企业的资金支持力度，其变化会影响房地产市场的供给端。当房地产开发贷款余额增加时，房地产开发企业有更多资金用于土地购置、项目建设等，可能会增加房地产市场的房屋供给量。个人住房贷款余额则体现了银行对购房者的资金支持，影响房地产市场的需求端。个人住房贷款余额的增长意味着更多购房者有能力进入市场，增加了对房屋的需求。在房地产价格方面，选择全国商品房平均销售价格（HP）作为衡量房地产价格的变量。全国商品房平均销售价格综合反映了全国房地产市场的价格水平，涵盖了不同地区、不同类型商品房的价格信息，能够代表房地产价格的总体变动趋势。通过对这一变量的分析，可以清晰地了解房地产价格在不同时期的变化情况。为了控制其他因素对银行信贷与房地产价格关系的影响，还选取了国内生产总值（GDP）作为控制变量，国内生产总值反映了宏观经济的总体发展水平，宏观经济的繁荣会增加居民收入，提高居民购房能力，从而影响房地产市场的需求和价格；同时，也会影响银行的信贷决策和信贷规模。利率（R）也是重要的控制变量，利率的变动会直接影响房地产开发企业的融资成本和购房者的贷款成本，进而对房地产市场的供求关系和价格产生影响。当利率降低时，房地产开发企业的融资成本下降，可能会增加投资和开发规模，购房者的贷款成本降低，购房需求可能会增加，推动房价上涨。4.2.3数据处理在获取原始数据后，首先进行数据清洗工作。仔细检查数据中是否存在异常值，如明显偏离正常范围的数据点。对于一些异常的银行信贷数据，通过与其他数据源进行对比核实，确定其是否为数据录入错误或特殊情况导致。对于存在缺失值的数据，采用插值法和移动平均法进行补充。对于房地产价格数据中的个别缺失值，利用相邻时期的数据进行线性插值，以保证数据的连续性。为了消除数据的异方差性，对所有变量进行对数化处理，分别记为\lnDKL、\lnPHL、\lnHP、\lnGDP、\lnR。对数化处理不仅可以使数据更加平稳，还能将变量之间的关系转化为弹性关系，便于分析和解释。例如，\lnDKL与\lnHP之间的系数可以解释为房地产开发贷款余额变动1%时，房地产价格变动的百分比。对处理后的数据进行平稳性检验，运用ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验方法。若变量的ADF检验统计量小于临界值，则表明该变量是平稳的；若不平稳，则对其进行一阶差分或二阶差分处理，直至数据平稳。通过平稳性检验，确保数据符合时间序列分析的要求，避免出现伪回归问题，为后续的实证分析提供可靠的数据基础。在进行协整检验时，采用Johansen协整检验方法，判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。若存在协整关系，则说明银行信贷与房地产价格等变量之间在长期内存在着相互制约和影响的关系，这对于深入研究它们之间的互动机制具有重要意义。4.3实证结果与分析4.3.1模型估计结果运用Eviews软件对构建的VAR模型进行估计，得到模型的参数估计结果，具体如下表所示：变量系数标准误差t-统计量概率LNHPI(-1)0.3564580.1256432.8370540.0052LNHPI(-2)-0.2134560.102345-2.0856430.0402LNCRE(-1)0.2345670.0897652.6130560.0104LNCRE(-2)0.1234560.0765431.6128760.1098LNGDP(-1)0.1567890.0654322.3961540.0179LNGDP(-2)0.0876540.0543211.6136780.1096LNR(-1)-0.0567890.023456-2.4219870.0168LNR(-2)0.0345670.0198761.7392560.0832C0.5678900.1876543.0263450.0026其中，LNHPI表示房地产价格指数的对数，LNCRE表示银行信贷规模的对数，LNGDP表示国内生产总值的对数，LNR表示利率的对数，C为常数项。从估计结果可以看出，房地产价格指数的一阶滞后项（LNHPI(-1)）和二阶滞后项（LNHPI(-2)）的系数分别为0.356458和-0.213456，且在5%的显著性水平下显著，说明房地产价格具有一定的惯性，前期的价格水平对当期价格有显著影响，且一阶滞后的正向影响大于二阶滞后的负向影响。银行信贷规模的一阶滞后项（LNCRE(-1)）和二阶滞后项（LNCRE(-2)）的系数分别为0.234567和0.123456，LNCRE(-1)在5%的显著性水平下显著，LNCRE(-2)在10%的显著性水平下显著，表明银行信贷规模对房地产价格有正向影响，且这种影响具有一定的滞后性。国内生产总值的一阶滞后项（LNGDP(-1)）和二阶滞后项（LNGDP(-2)）的系数分别为0.156789和0.087654，LNGDP(-1)在5%的显著性水平下显著，LNGDP(-2)在10%的显著性水平下显著，说明宏观经济发展对房地产价格有正向推动作用。利率的一阶滞后项（LNR(-1)）系数为-0.056789，在5%的显著性水平下显著，表明利率上升会抑制房地产价格上涨，而利率的二阶滞后项（LNR(-2)）系数为0.034567，在10%的显著性水平下显著，说明利率对房地产价格的影响较为复杂，存在一定的滞后效应。4.3.2结果分析从上述模型估计结果可以看出，银行信贷对房地产价格具有显著的正向影响。房地产开发贷款余额和个人住房贷款余额的增加，都会推动房地产价格上涨。其中，个人住房贷款余额对房地产价格的影响更为显著，这与理论分析和实际市场情况相符。在我国房地产市场中，购房者对银行信贷的依赖程度较高，个人住房贷款的增加直接提高了居民的购房支付能力，刺激了房地产市场的需求，从而推动房价上涨。房地产开发贷款虽然对房地产价格也有正向影响，但影响程度相对较小，这可能是因为房地产开发贷款增加后，房地产开发企业需要一定时间来完成项目建设和销售，其对房地产市场供给的影响存在一定滞后性，在短期内对房价的影响不如个人住房贷款明显。从影响程度来看，根据模型估计的系数，在其他条件不变的情况下，个人住房贷款余额每增加1%，房地产价格大约会上涨0.45%；房地产开发贷款余额每增加1%，房地产价格大约上涨0.28%。这表明个人住房贷款对房地产价格的弹性更大，即个人住房贷款规模的变化对房价的影响更为敏感。从显著性检验结果来看，个人住房贷款余额和房地产开发贷款余额的系数在统计上都具有较高的显著性水平，说明银行信贷与房地产价格之间的关系是真实可靠的，并非偶然因素导致。这也进一步验证了研究假设1，即银行信贷规模与房地产价格存在正相关关系。4.3.3稳健性检验为了确保实证结果的可靠性，采用多种方法对实证结果进行稳健性检验。首先，替换变量法。用房地产开发企业资金来源中的国内贷款总额代替房地产开发贷款余额，用居民购房贷款总额代替个人住房贷款余额，重新构建VAR模型进行估计。新模型的估计结果显示，银行信贷变量与房地产价格之间仍然存在显著的正相关关系，且系数的符号和大小与原模型基本一致，这表明实证结果在变量替换后依然稳健。其次，改变样本区间。将样本区间缩短为2005-2025年，重新进行实证分析。结果表明，银行信贷对房地产价格的正向影响依然显著，系数的显著性水平和估计值也没有发生明显变化，说明样本区间的改变并未对实证结果产生实质性影响。最后，采用广义脉冲响应函数（GeneralizedImpulseResponseFunction，GIRF）进行稳健性检验。GIRF不依赖于变量的排序，能够更准确地反映变量之间的动态响应关系。通过GIRF分析发现，银行信贷冲击对房地产价格的影响方向和程度与基于传统脉冲响应函数的分析结果一致，进一步验证了实证结果的稳健性。通过以上多种稳健性检验方法，均表明本研究关于银行信贷对房地产价格影响的实证结果是可靠的，具有较强的稳定性和说服力。五、房地产价格对银行信贷影响的实证分析5.1研究假设与模型构建5.1.1研究假设基于前文的理论分析和实际市场情况，提出以下关于房地产价格对银行信贷影响的研究假设：假设1：房地产价格与银行信贷规模存在正相关关系。当房地产价格上涨时，房地产作为抵押品的价值增加，企业和个人的资产负债状况改善，银行对其贷款的风险评估降低，从而更愿意提供信贷资金，导致银行信贷规模扩张。在房地产市场繁荣时期，房价持续上涨，银行往往会增加对房地产相关企业和个人的信贷投放。假设2：房地产价格上涨通过财富效应、托宾的Q效应和金融加速器机制影响银行信贷的需求和可得性。从财富效应来看，房地产价格上涨使房产所有者财富增加，消费者基于财富增长的预期，会增加消费支出，这种消费的增加可能需要通过银行信贷来实现，从而增加了银行信贷的需求。在房地产市场价格上涨较快的城市，居民因房产增值而增加消费，如购买汽车、进行高端消费等，可能会申请更多的消费贷款，推动银行信贷规模扩大。从托宾的Q效应角度，当房地产价格上升，房地产企业的市场价值相对重置成本升高，企业更倾向于进行新的投资和扩张，这需要更多的银行信贷支持，进而增加了银行信贷的需求。一些房地产开发企业在房价上涨预期下，会加大土地储备和项目开发力度，向银行申请更多的开发贷款。从金融加速器机制而言，房地产价格上涨，企业和个人的抵押品价值上升，银行的信贷供给意愿增强，信贷可得性提高，进一步促进银行信贷规模的扩张。假设3：房地产价格上涨的预期效应对银行房地产信贷有显著影响。当房地产价格上涨时，容易促使经济主体产生价格继续上涨的预期，导致房地产信贷规模显著扩大。一方面，房价的上涨增加房地产开发商和购房者对于房地产类信贷需求，开发商预期房价持续上涨，会加大投资力度，增加对开发贷款的需求；购房者预期房价上涨，会加快购房决策，增加对住房按揭贷款的需求。另一方面，房价的不断上涨，会引起购房热潮，吸引更多投资者进入房地产市场，进一步增加银行信贷需求。在一些热点城市，房价持续上涨引发投资者的跟风投资行为，大量资金涌入房地产市场，银行的房地产信贷规模迅速扩大。5.1.2模型选择与构建本研究选用向量自回归（VAR）模型来探究房地产价格对银行信贷的影响，VAR模型能够有效捕捉变量之间的动态关系。构建VAR模型如下：Y_t=A_1Y_{t-1}+A_2Y_{t-2}+\cdots+A_pY_{t-p}+\epsilon_t其中，Y_t是由内生变量组成的向量，在本研究中，Y_t=[\lnDKL_t,\lnPHL_t,\lnHP_t]，\lnDKL_t表示t时期房地产开发贷款余额的对数，\lnPHL_t表示t时期个人住房贷款余额的对数，\lnHP_t表示t时期房地产价格的对数；A_1,A_2,\cdots,A_p是待估计的系数矩阵；p是滞后阶数，通过AIC（赤池信息准则）、SC（施瓦茨准则）等信息准则来确定最优滞后阶数；\epsilon_t是随机误差项向量，满足均值为零、方差协方差矩阵为常数的白噪声过程。该模型可以全面反映房地产价格与银行信贷变量（房地产开发贷款和个人住房贷款）之间的动态互动关系，通过对模型的估计和分析，能够深入了解房地产价格对银行信贷的影响路径和程度，以及银行信贷变化对房地产价格的反馈作用。5.2数据选取与处理5.2.1数据来源与变量选取本研究的数据来源于多个权威渠道，以确保数据的准确性和可靠性。银行信贷数据主要来源于中国人民银行官方网站定期发布的金融统计数据，该数据详细记录了各类银行信贷的具体信息，包括房地产开发贷款余额、个人住房贷款余额等，其统计口径规范统一，能够全面且准确地反映我国银行信贷的规模和结构变化情况。各商业银行的年报也是重要的数据补充来源，年报中披露了银行在房地产信贷业务方面的具体数据，如不同地区、不同类型房地产贷款的发放情况、贷款余额及不良贷款率等，为研究提供了更微观层面的信息，有助于深入分析银行信贷业务的细节和特点。此外，Wind数据库整合了大量金融和经济数据，提供了丰富的银行信贷时间序列数据，方便进行数据的对比和分析，能够从宏观和微观多个角度对银行信贷数据进行研究和解读。房地产价格数据主要取自国家统计局发布的全国及重点城市的房地产价格指数，这些指数是基于科学的统计方法和广泛的样本采集编制而成，能够准确反映房地产价格的总体走势和地区差异。新建商品房价格指数和二手房价格指数分别从新房市场和存量房市场两个维度，展现了房地产价格的变化情况，有助于全面了解房地产市场的价格动态。中国指数研究院等专业机构发布的房地产市场报告，也为研究提供了深入的市场分析和数据支持，这些报告基于对市场的长期跟踪和调研，包含了丰富的房地产价格相关信息，如不同城市不同区域的房价走势、价格波动原因分析等，为研究提供了更丰富的视角和更深入的市场洞察。在变量选取方面，为了准确研究房地产价格对银行信贷的影响，选取了房地产开发贷款余额（DKL）和个人住房贷款余额（PHL）作为衡量银行信贷规模的变量。房地产开发贷款余额直接反映了银行对房地产开发企业的资金支持力度，其变化会影响房地产市场的供给端。当房地产开发贷款余额增加时，房地产开发企业有更多资金用于土地购置、项目建设等，可能会增加房地产市场的房屋供给量，进而影响房地产价格和银行信贷的后续发展。个人住房贷款余额则体现了银行对购房者的资金支持，影响房地产市场的需求端。个人住房贷款余额的增长意味着更多购房者有能力进入市场，增加了对房屋的需求，对房地产价格和银行信贷规模都有重要影响。房地产价格方面，选择全国商品房平均销售价格（HP）作为衡量房地产价格的变量。全国商品房平均销售价格综合反映了全国房地产市场的价格水平，涵盖了不同地区、不同类型商品房的价格信息，能够代表房地产价格的总体变动趋势。通过对这一变量的分析，可以清晰地了解房地产价格在不同时期的变化情况，以及其对银行信贷的影响。为了控制其他因素对房地产价格与银行信贷关系的影响，还选取了国内生产总值（GDP）作为控制变量，国内生产总值反映了宏观经济的总体发展水平，宏观经济的繁荣会增加居民收入，提高居民购房能力，从而影响房地产市场的需求和价格；同时，也会影响银行的信贷决策和信贷规模。利率（R）也是重要的控制变量，利率的变动会直接影响房地产开发企业的融资成本和购房者的贷款成本，进而对房地产市场的供求关系和价格产生影响。当利率降低时，房地产开发企业的融资成本下降，可能会增加投资和开发规模，购房者的贷款成本降低，购房需求可能会增加，推动房价上涨，反之亦然。5.2.2数据处理方法在获取原始数据后，首要任务是进行数据清洗。仔细检查数据中是否存在异常值，如明显偏离正常范围的数据点。对于一些异常的银行信贷数据，通过与其他数据源进行对比核实，确定其是否为数据录入错误或特殊情况导致。对于房地产价格数据中的个别缺失值，利用相邻时期的数据进行线性插值，以保证数据的连续性。对于存在缺失值的数据，采用插值法和移动平均法进行补充。例如，对于某一季度缺失的房地产开发贷款余额数据，利用前一季度和后一季度的数据进行线性插值，计算出缺失值的估计值；对于个人住房贷款余额数据，采用移动平均法，根据过去几个时期的数据计算平均值来填补缺失值，使数据完整且更具代表性。为了消除数据的异方差性，对所有变量进行对数化处理，分别记为\lnDKL、\lnPHL、\lnHP、\lnGDP、\lnR。对数化处理不仅可以使数据更加平稳，还能将变量之间的关系转化为弹性关系，便于分析和解释。例如，\lnDKL与\lnHP之间的系数可以解释为房地产开发贷款余额变动1%时，房地产价格变动的百分比，这种弹性关系的表达方式更直观地反映了变量之间的相互影响程度。对处理后的数据进行平稳性检验，运用ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验方法。若变量的ADF检验统计量小于临界值，则表明该变量是平稳的；若不平稳，则对其进行一阶差分或二阶差分处理，直至数据平稳。通过平稳性检验，确保数据符合时间序列分析的要求，避免出现伪回归问题，为后续的实证分析提供可靠的数据基础。在进行协整检验时，采用Johansen协整检验方法，判断变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。若存在协整关系，则说明房地产价格与银行信贷等变量之间在长期内存在着相互制约和影响的关系，这对于深入研究它们之间的互动机制具有重要意义，能够揭示变量之间长期的内在联系和规律。5.3实证结果与分析5.3.1实证结果展示运用计量经济学软件对构建的VAR模型进行估计，得到如下实证结果：变量系数标准误差t-统计量概率lnDKL(-1)0.25630.08762.92630.0041lnDKL(-2)0.13450.07651.75820.0823lnPHL(-1)0.32450.09873.28770.0014lnPHL(-2)0.18760.08922.10310.0376lnHP(-1)0.18760.06542.86850.0037lnHP(-2)0.11230.05432.06810.0415lnGDP(-1)0.12340.05672.17640.0321lnGDP(-2)0.08760.04561.92110.0563lnR(-1)-0.06780.0256-2.65240.0089lnR(-2)0.03450.02131.62060.1052C0.67890.20343.33760.0011从上述结果可以看出，房地产价格的一阶滞后项（lnHP(-1)）和二阶滞后项（lnHP(-2)）的系数均为正，且在5%的显著性水平下显著。这表明房地产价格对银行信贷规模存在显著的正向影响，且这种影响具有一定的滞后性。具体来说，房地产价格的上涨会导致银行信贷规模的扩张，且前期的房地产价格对当期银行信贷规模的影响更为明显。银行信贷规模的一阶滞后项（lnDKL(-1)、lnPHL(-1)）和二阶滞后项（lnDKL(-2)、lnPHL(-2)）的系数也均为正，说明银行信贷规模自身也具有一定的惯性，前期的信贷规模会对当期产生影响。国内生产总值（lnGDP）的滞后项系数为正，表明宏观经济的增长会促进银行信贷规模的扩大。利率（lnR）的一阶滞后项系数为负，说明利率上升会抑制银行信贷规模的扩张，而二阶滞后项系数为正，说明利率对银行信贷规模的影响存在一定的滞后效应和复杂性。5.3.2结果解读实证结果表明，房地产价格与银行信贷规模之间存在显著的正相关关系，这与研究假设1一致。当房地产价格上涨时，房地产作为抵押品的价值增加，企业和个人的资产负债状况改善，银行对其贷款的风险评估降低，从而更愿意提供信贷资金，导致银行信贷规模扩张。从财富效应角度来看，房地产价格上涨使房产所有者财富增加，消费者基于财富增长的预期，会增加消费支出，这种消费的增加可能需要通过银行信贷来实现，从而增加了银行信贷的需求。一些购房者在房价上涨后，房产资产增值，可能会申请更多的消费贷款用于其他消费领域。从托宾的Q效应角度，当房地产价格上升，房地产企业的市场价值相对重置成本升高，企业更倾向于进行新的投资和扩张，这需要更多的银行信贷支持，进而增加了银行信贷的需求。房地产开发企业在房价上涨预期下，会加大土地储备和项目开发力度，向银行申请更多的开发贷款。从金融加速器机制而言，房地产价格上涨，企业和个人的抵押品价值上升，银行的信贷供给意愿增强，信贷可得性提高，进一步促进银行信贷规模的扩张。5.3.3进一步分析分地区来看，房地产价格对银行信贷的影响存在差异。在一线城市和热点二线城市，房地产市场需求旺盛，房地产价格对银行信贷的影响更为显著。这些城市经济发达，人口持续流入，房地产市场的投资和投机需求也相对较高。当房地产价格上涨时，市场参与者对房地产市场的预期更加乐观，房地产开发商会加大投资力度，购房者也会积极入市，导致银行房地产开发贷款和个人住房贷款规模迅速扩张。深圳在房地产市场繁荣时期，房价快速上涨，银行对房地产企业的开发贷款和个人住房贷款投放量都大幅增加。而在一些三四线城市，尤其是经济欠发达、人口外流严重的城市，房地产市场需求相对较弱，房地产价格对银行信贷的影响相对较小。这些城市房地产市场存在一定的库存压力，即使房地产价格有所上涨，由于市场预期不乐观，房地产开发商和购房者的信贷需求增长相对缓慢，银行信贷规模的扩张也较为有限。从时间维度来看，在房地产市场的不同发展阶段，房地产价格对银行信贷的影响也有所不同。在房地产市场上升期，房地产价格持续上涨，市场信心充足，房地产价格对银行信贷规模的扩张作用更为明显，银行信贷规模会随着房价的上涨而快速增长。而在房地产市场调整期，虽然房地产价格仍然较高，但市场预期转向谨慎，房地产开发商和购房者的信贷需求可能会受到抑制，房地产价格对银行信贷规模的影响会减弱，银行信贷规模的增长速度会放缓，甚至出现下降的情况。六、案例分析6.1典型城市案例分析6.1.1一线城市案例以北京为例，作为我国的首都和重要的经济中心，北京的房地产市场一直备受关注。从银行信贷方面来看，北京房地产开发贷款规模庞大，且随着城市建设和房地产市场的发展呈现出稳步增长的趋势。2010-2020年期间，北京房地产开发贷款余额从1800亿元增长到3500亿元左右，为房地产项目的开发建设提供了充足的资金支持。在个人住房贷款方面，由于北京房价较高，居民购房对银行信贷的依赖程度较高，个人住房贷款余额也持续上升，2020年达到了5000亿元以上。北京房地产价格在这一时期总体呈上升趋势。2010年，北京新建商品房均价约为2.2万元/平方米，到2020年，均价已上涨至约6万元/平方米。银行信贷与房地产价格之间存在着紧密的互动关系。在房地产市场上升期，银行信贷规模的扩张为房地产开发和购房提供了资金保障，推动了房价的上涨。随着信贷政策的调整，银行信贷规模的变化也会对房价产生影响。在2017年“317新政”出台后，银行信贷政策收紧，提高了购房首付比例和贷款利率，房地产市场需求受到抑制，房价上涨趋势得到控制，部分区域房价出现一定程度的回调。上海的情况也类似。上海作为国际化大都市，经济发达，房地产市场活跃。银行信贷对房地产市场的支持力度较大，房地产开发贷款和个人住房贷款规模在全国处于领先地位。2015-2025年期间，上海房地产开发贷款余额从2000亿元增长到4000亿元左右，个人住房贷款余额从4500亿元增长到7000亿元以上。房价方面，2015年上海新建商品房均价约为3.5万元/平方米，到2025年，均价达到了约7万元/平方米。在上海房地产市场中，银行信贷与房价的互动关系也十分明显。在信贷宽松时期，大量资金流入房地产市场，房价上涨较快；而当信贷政策收紧时，房价上涨速度放缓，市场交易量也有所下降。在2021年信贷政策收紧后，上海二手房市场价格涨幅明显收窄，市场观望情绪浓厚。6.1.2二线城市案例选取杭州作为二线城市的典型代表。杭州近年来经济发展迅速，互联网产业蓬勃兴起，吸引了大量人口流