金融杠杆、影子银行对房价的影响研究——基于Panel VAR模型

摘要

自城镇住房制度改革以来，我国房价不断攀升，房地产市场的繁荣发展提供了大量就业机会，增加政府税收，但从历史经验来看，高房价现象不利于国家金融稳定，我国监管部门采取了多种措施遏制房价快速上涨，但长期效果并不显著。与此同时，近年来行使信用创造功能，游离于银行体系之外的影子银行不断发展壮大，2017 年底总规模已达到 65.6 万亿元。房地产是资金密集型行业，当下传统银行信贷受限，影子银行的膨胀是否导致我国房价持续走高，银行信贷和影子银行对房价的影响孰轻孰重？本文从房地产市场的外部融资角度出发，用经济意义相似的金融杠杆代表传统银行信贷，研究金融杠杆、影子银行对房价的影响。　　文章结合理论和实际两方面，首先根据国内外研究成果分析影子银行的定义、产生背景、运作方式等，采用恰当方法测算我国各省影子银行规模，然后从理论层面研究金融杠杆和影子银行是如何造成房价波动的；实证分析阶段，本文选取2005-2017年的省域数据构建包含商品房销售均价、影子银行规模、金融杠杆率三内生变量和人均GDP、政府财政一般预算支出两控制变量的 Panel VAR 模型，研究三者在全国范围和东部、中部、西部区域的内在关系。　　本文梳理国内外相关研究，对影子银行做出如下定义：我国的影子银行体系是具有信用创造功能但游离于传统银行体系之外，受到较少监管的金融中介机构和金融工具，拥有高杠杆和期限错配等特点。根据经济与金融的基本关系，即实现GDP需要信贷支持，本文收集相关数据测算了我国各省影子银行规模，结果显示，我国影子银行总体规模扩张迅速，2005年至2017年的年复合增长率达14.32%，已经成为影响产业发展和经济增长的重要因素，且区域间具有显著的差异性。　　理论分析方面，本文通过金融加速器理论和费雪方程式论证信贷资金与房价的关系，然后分别研究金融杠杆和影子银行对房价的影响机制，发现两者有所不同：本文将金融杠杆造成房价波动的路径归纳为货币供给量、利率效应和预期效应三个方面；影子银行的影响机制可分为外部融资成本渠道和地方政府债务渠道，其中通过地方政府债务影响房价的途径为“影子银行资金流入—地方政府债务规模膨胀—政府提高土地出让金以增加收入—开发商建造成本上升—房价波动”。　　本文构建Panel VAR模型，实证分析后得出如下结论：无论是全国层面还是东、中、西部地区，影子银行和金融杠杆均会对房价产生促进作用，且影子银行对房价的影响大于金融杠杆的影响；影子银行对房价冲击效果存在显著的区域差异性；东部地区金融杠杆对房价的影响显著，中部和西部地区影响较弱，且从影响程度上来说，西部地区略高于中部；在全国层面，房价对金融杠杆的影响最显著。最后根据本文研究结论提出相应政策建议。

目录

声明

绪论

第一节 研究背景和研究意义

第二节 国内外研究现状

第三节 主要研究内容

第四节 本文可能的创新点

第一章 影子银行概念辨析

第一节 影子银行定义及特征

第二节 影子银行产生背景和运作方式

第三节 对待影子银行的态度

第四节 影子银行规模的测算

第二章 金融杠杆、影子银行对房价的影响机制分析

第一节 信贷资金与房价的理论关系

第二节 金融杠杆对房价的影响机制

第三节 影子银行对房价的影响机制

第三章 实证研究

第一节 变量选取和模型设定

第二节 模型拟合情况

第三节 区域差异性分析

第四节 实证分析小结

结论与政策建议

第一节 结论

第二节 政策建议

参考文献

致谢