文/王春艷 董繼剛

一、引言

1998年住房體制改革，結(jié)束了以往的福利化分房時(shí)代，“居者有其屋”成為每個(gè)中國人的夢想，這一定程度上刺激了對商品房的市場需求。房地產(chǎn)行業(yè)由于其產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)性高、基礎(chǔ)性強(qiáng)、投資收益率高等特點(diǎn)，對社會(huì)發(fā)展的作用不容小覷。由于信貸配給制的存在，商業(yè)銀行只能通過非價(jià)格手段選擇貸款客戶，此時(shí)商業(yè)銀行更偏好利潤率較高的行業(yè)。房地產(chǎn)行業(yè)的利潤率高達(dá)約12%，高額的投資回報(bào)率使銀行往往會(huì)忽視對房地產(chǎn)過高的信貸支持所潛藏的風(fēng)險(xiǎn)，而加大房地產(chǎn)信貸的投放。當(dāng)社會(huì)與銀行的資本不足以支撐現(xiàn)有的房地產(chǎn)泡沫時(shí)，房地產(chǎn)商的資金鏈會(huì)斷裂，市場投資者的預(yù)期會(huì)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)，使房地產(chǎn)價(jià)格迅速下降，房地產(chǎn)商紛紛破產(chǎn)，作為銀行抵押物的房產(chǎn)價(jià)值也會(huì)在短期內(nèi)急劇地、超周期地下降，銀行會(huì)出現(xiàn)大量的不良資產(chǎn)，從而可能觸發(fā)金融危機(jī)。國內(nèi)外學(xué)者對于房地產(chǎn)泡沫與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性進(jìn)行了持續(xù)研究，取得了很多成果，本文對國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行了收集、整理、分析與歸納，以期探究防范房地產(chǎn)泡沫和銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的有效措施，促進(jìn)房地產(chǎn)市場的健康發(fā)展以及國家宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定。

二、國外研究現(xiàn)狀

國外對房地產(chǎn)泡沫與銀行信貸相關(guān)性的研究開始得較早，相關(guān)理論研究較為成熟。17世紀(jì)荷蘭的郁金香狂熱、英國的南海泡沫以及法國的密西西比泡沫使人們開始注意到這種投機(jī)所導(dǎo)致的泡沫化現(xiàn)象。相關(guān)研究最初主要針對證券市場和股票市場，直至20世紀(jì)90年代，才逐漸延伸到房地產(chǎn)業(yè)。

（一）對房地產(chǎn)泡沫的測度

1.經(jīng)濟(jì)指數(shù)比較分析法。國外對房地產(chǎn)泡沫的測度大多通過與同期其他有代表性和相關(guān)性的經(jīng)濟(jì)指數(shù)作比較。Campbell、Robert在1987運(yùn)用單位根－協(xié)整檢驗(yàn)對1871-1976年標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，Diba、Grossman在1988年選取1928年-1977年的道瓊斯指數(shù)和1871年-1979年的標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)，通過單位根－協(xié)整檢驗(yàn)實(shí)證分析房地產(chǎn)泡沫。Wei-Xing Zhou、Didier Sornette在2005年用冪律模型及LPPL模型測度美國東北部、中西部、南部和西部地區(qū)的房地產(chǎn)泡沫，發(fā)現(xiàn)美國東北部及西部的22個(gè)州出現(xiàn)了泡沫快速增長的明確信號，從而在標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)分析的基礎(chǔ)上提出泡沫的轉(zhuǎn)折點(diǎn)可能會(huì)發(fā)生在2006年。Brian Scott Amrine在2011年用中位數(shù)倍數(shù)（城市房價(jià)中值除以收入中值）衡量城市的可負(fù)擔(dān)性，通過多元回歸分析發(fā)現(xiàn)中位價(jià)格可以解釋17%的房地產(chǎn)泡沫變化，用美國20個(gè)城市2006年6月到2009年4月Case-Shiller房價(jià)指數(shù)的差值，即泡沫高峰期到泡沫低谷期的差值，可以大體衡量房地產(chǎn)泡沫。

2.基本面分析法。Allen、Gale在1998年通過構(gòu)建投資者在房地產(chǎn)市場上完全用自有資金和投資者完全向銀行貸款（將風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移給銀行）兩種模型，對比風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移前后均衡價(jià)格的變化，未發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的價(jià)格被確定為基本面價(jià)格，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的均衡價(jià)格超過基本面價(jià)格的部分為資產(chǎn)泡沫。Fengyun Liu、Reza Malekian等在2017年利用經(jīng)濟(jì)基本面確定房地產(chǎn)基本值，在面板數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上測度房地產(chǎn)泡沫，分析發(fā)現(xiàn)中國目前的房地產(chǎn)泡沫遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于80年代的日本。Barberis等在2018年使用兩組代理，第一組為理性預(yù)期（基本面），第二組為回顧性預(yù)期（外推器），發(fā)現(xiàn)外推器助長基本面的部分為泡沫部分。Jan R. Kim在2016年通過建立資產(chǎn)定價(jià)的現(xiàn)值模型實(shí)證測度了韓國1987年-2014年的房地產(chǎn)泡沫，將實(shí)際房價(jià)與租金比例的變動(dòng)分解為對房地產(chǎn)市場基本面（租金增長、無風(fēng)險(xiǎn)利率和住房投資的超額回報(bào)）和泡沫的預(yù)期，提出2014年底房地產(chǎn)泡沫達(dá)到了房價(jià)的51%。

3.指標(biāo)分析法。Timo Virtanen等在2018年通過對過去30年15個(gè)歐盟國家多個(gè)繁榮指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)求和，得出綜合繁榮指標(biāo)以測度泡沫，并提出房價(jià)收入比和信貸與GDP的比是測度泡沫最好的指標(biāo)。

4.其他。P. Phillips等（2015）通過SADF的實(shí)證方法，用右尾單位根檢驗(yàn)測度時(shí)間序列中的泡沫。Banerjee等在2013年通過建立隨機(jī)系數(shù)自回歸模型以測度房地產(chǎn)泡沫。

（二）影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素

Bertrand Renaud、John M. Quigley、Fuda Koji認(rèn)為銀行信貸的過度擴(kuò)張是促進(jìn)房價(jià)上漲的主要原因。Hitoshi Saito在2003年提出土地價(jià)格永遠(yuǎn)不會(huì)下降的預(yù)期，寬松的貨幣政策以及過度的銀行信貸促使日本房價(jià)飆升，進(jìn)而爆發(fā)經(jīng)濟(jì)危機(jī)。Hemmelberg等在2005年認(rèn)為，在市場沒有壓力的情況下，房價(jià)完全受土地價(jià)格、實(shí)際建筑成本等供應(yīng)因素的影響。然而，由于供應(yīng)缺乏彈性以及房地產(chǎn)市場的不完善，Iossifov等、Hilber等認(rèn)為收入、抵押貸款利率等需求因素是影響房價(jià)的主要因素。J Gallin在2008年通過長期回歸和標(biāo)準(zhǔn)誤差校正模型作實(shí)證分析，認(rèn)為租價(jià)比可以反映未來房價(jià)的波動(dòng)。Wei-Xing Zhou、Didier Sornette認(rèn)為公眾對房地產(chǎn)的樂觀預(yù)期以及供需的不平衡導(dǎo)致房價(jià)自身的正反饋機(jī)制對房價(jià)波動(dòng)產(chǎn)生影響。Michael Koettera在2009年通過PMG估計(jì)模型作實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)人口以及GDP是房價(jià)的決定因素。2010年波蘭國家銀行住房市場報(bào)告指出，銀行抵押貸款在2002年-2009年的泡沫期間直接驅(qū)動(dòng)了波蘭市場上對房地產(chǎn)的需求，促進(jìn)了房價(jià)的上升。Iacoviello、Neri在2010年對過去40年的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)住房需求、統(tǒng)計(jì)技術(shù)的進(jìn)步以及貨幣因素對房價(jià)有影響，其中貨幣因素的影響最為顯著。Ben Dachis在2012年通過實(shí)證分析提出，征收土地轉(zhuǎn)讓稅會(huì)促進(jìn)多倫多房價(jià)的下降。Justyna Brzezicka認(rèn)為，如果房地產(chǎn)價(jià)格的形成過程沒有行為因素的參與，那么房地產(chǎn)市場不可能存在泡沫現(xiàn)象。誘惑和情感、羊群行為、有限的理性行為以及短期投機(jī)這些市場行為因素是房地產(chǎn)泡沫形成的重要原因。I-Chun Tsai在2015年通過建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，對1991年1月-2012年8月美國房價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)長期寬松的貨幣供應(yīng)對房價(jià)有顯著的影響。Jan R. Kim在2016年通過現(xiàn)值模型實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)住房投資的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)是決定房價(jià)的根本因素。Williams在2016年提出，寬松的信貸和貨幣政策立場的支持促進(jìn)了愛爾蘭房地產(chǎn)需求的激增，進(jìn)而影響房價(jià)上漲。Justyna Brzezicka在2018年運(yùn)用相關(guān)分析和格蘭杰因果檢驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)，長期的供求不平衡以及信息的不對稱會(huì)影響房地產(chǎn)價(jià)格。

（三）商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)

2000年歐洲央行的報(bào)告顯示，1989年－1998年非利息收入在歐盟銀行收入中所占的比例由25%上升到41%。隨后的數(shù)據(jù)顯示，2007年非利息收入占比為49%，2013年下降至42%。

Inderst、Holger M提出，所有進(jìn)行股權(quán)融資的銀行的信貸行為會(huì)相對保守，更傾向于低信貸風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目。Fuda Koji在2008年實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，泰國金融危機(jī)爆發(fā)前，銀行將大量信貸投向房地產(chǎn)業(yè)，偏離了實(shí)體經(jīng)濟(jì)，助長了泡沫的破裂。Michael Koetter等在2009年對德國銀行1995年-2004年的信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)德國專業(yè)抵押銀行的按揭貸款約占其信貸總額的89%，全能銀行的按揭貸款所占的比例同樣較高，約占39%。Gonzalez-Paramo在2011年指出，利差的上升代表信貸流動(dòng)性的缺乏，歐洲中央銀行近年來實(shí)施的大多數(shù)非常規(guī)的貨幣操作都試圖減輕銀行間同業(yè)拆借的壓力。Hans Gersbach在2013年通過建立一個(gè)包含金融中介的兩周期模型，發(fā)現(xiàn)銀行由于股權(quán)稀缺而通過加大股本的回報(bào)對股本進(jìn)行競爭，這會(huì)加大對高利率（潛在違約風(fēng)險(xiǎn)大）公司信貸的賭博行為，降低對低利率公司的信貸。Ozlem Akin等在2014年提出，西班牙是一個(gè)以銀行業(yè)為支柱的經(jīng)濟(jì)體，經(jīng)歷了房地產(chǎn)和信貸市場上最繁榮和最蕭條的10年，抵押貸款占國內(nèi)生產(chǎn)總值的65%，房地產(chǎn)開發(fā)商和建筑業(yè)的貸款占國內(nèi)生產(chǎn)總值的45%，向家庭提供的抵押貸款和消費(fèi)信貸占GDP的91%。Matthias Raddant在2014年通過建立自回歸模型對1999年-2010年意大利同業(yè)拆借市場的交易量以及信貸利差進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)景氣時(shí)，銀行對隔夜市場的借貸比例相對較高，經(jīng)濟(jì)低迷導(dǎo)致隔夜拆借的比例下降，并且一些小規(guī)模的銀行會(huì)退出同業(yè)拆借市場。Simon Dubecq等在2016年通過構(gòu)建無擔(dān)保利率與無風(fēng)險(xiǎn)銀行同業(yè)拆借利率息差的二次期限結(jié)構(gòu)模型，用無套利經(jīng)濟(jì)計(jì)量框架將息差期限結(jié)構(gòu)分解為信貸和流動(dòng)性成分，結(jié)果表明在2012年-2013年間，銀行間利差的減少大部分來自信貸流動(dòng)性相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)成分的減少。Malgorzata Pawlowska在2016年提出，金融危機(jī)前歐盟15國大量對私營部門過度放貸，西班牙和愛爾蘭的住房貸款占銀行信貸額的比例顯著提升，通過對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大對歐盟銀行內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)產(chǎn)生了負(fù)面影響。Alejandro Serrano在2016年通過OLS回歸和分位數(shù)回歸，發(fā)現(xiàn)墨西哥的外國銀行控制著80%以上的銀行資產(chǎn)，墨西哥的外國銀行主要傾向于發(fā)放消費(fèi)和住房信貸，而墨西哥的國內(nèi)銀行則將信貸大部分集中于商業(yè)項(xiàng)目。Joaquín Maudos在2017年通過對2002年-2012年歐洲銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)非利息收入在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期隨著金融脫媒占比逐漸提高，且非利息收入占比過高在金融危機(jī)期間使銀行有更大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。Nitin Arora等在2018年通過對2005年-2013年間在印度經(jīng)營的81家商業(yè)銀行建立CASE模型，經(jīng)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，印度的公共部門銀行由于向優(yōu)先部門強(qiáng)制貸款，并且貸款的占比很大，直接導(dǎo)致效率的低下和不良貸款率的上升。

（四） 房地產(chǎn)周期與銀行信貸周期的相關(guān)性

Wernecke等在2004年認(rèn)為，德國房地產(chǎn)市場一直受到周期性波動(dòng)的影響，房地產(chǎn)市場的周期性波動(dòng)對項(xiàng)目開發(fā)、投資組合管理和房地產(chǎn)融資具有重要意義。Marcel Arsenault等在2013年通過建立CMBS模型發(fā)現(xiàn)，銀行抵押貸款的波動(dòng)是房地產(chǎn)市場周期性波動(dòng)的重要推動(dòng)力。Ozlem Akin等在2014年通過建立經(jīng)濟(jì)蕭條和繁榮時(shí)期銀行信貸的回歸方程，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)市場的繁榮和蕭條以及相關(guān)的信貸周期是美國、愛爾蘭、英國和西班牙金融危機(jī)的主要驅(qū)動(dòng)因素。Suparna Chakraborty在2015年通過建立動(dòng)態(tài)隨機(jī)模型發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)市場的周期性波動(dòng)基于抵押品的質(zhì)押明顯地放大了對實(shí)際宏觀總量的初始沖擊，金融加速器通過“再分配通道”將資產(chǎn)價(jià)格轉(zhuǎn)化為抵押品的價(jià)值，很好地解釋了基于抵押品價(jià)值的信貸變動(dòng)。

（五）房地產(chǎn)泡沫（房地產(chǎn)價(jià)格）與銀行信貸相關(guān)性的因果關(guān)系

1.房地產(chǎn)泡沫（房地產(chǎn)價(jià)格）與銀行信貸的單向因果關(guān)系。

（1）房地產(chǎn)泡沫（房地產(chǎn)價(jià)格）對銀行信貸的單向因果關(guān)系。Davis、Haibin-Zhu在2004年通過對房地產(chǎn)價(jià)格與銀行信貸之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)格的上升直接促進(jìn)了銀行信貸規(guī)模的擴(kuò)大，反之不成立。Mohannad Tajik等在2015年通過研究1999年-2011年美國房地產(chǎn)信貸與房價(jià)的波動(dòng)走勢，發(fā)現(xiàn)房價(jià)波動(dòng)對銀行信貸有顯著的影響。Michael Koetter等在2009年基于1995年-2004年德國銀行相關(guān)信貸數(shù)據(jù)建立了logistic模型，實(shí)證分析證明，房價(jià)的上升將直接影響銀行信貸的投放量，并進(jìn)一步影響銀行的穩(wěn)定性。

（2）銀行信貸對房地產(chǎn)泡沫（房地產(chǎn)價(jià)格）的單向因果關(guān)系。Fuda Koji在2008年通過對1985年-1997年泰國金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)泰國金融機(jī)構(gòu)對房地產(chǎn)業(yè)過度放貸，偏離了實(shí)體經(jīng)濟(jì)，助長了房地產(chǎn)泡沫的膨脹與破裂。Ozlem Akin等在2014年通過使用一個(gè)獨(dú)特的借款人-貸款人匹配的西班牙抵押貸款數(shù)據(jù)集，建立了經(jīng)濟(jì)繁榮和蕭條時(shí)期的回歸方程，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)繁榮會(huì)使銀行放松信貸標(biāo)準(zhǔn)，銀行的過度信貸促進(jìn)了房地產(chǎn)泡沫的形成。2010年波蘭國家銀行住房市場報(bào)告指出，在2002年-2009年，波蘭銀行抵押貸款的過度投放直接促進(jìn)了房價(jià)的上升。Williams在2016年提出，銀行寬松的信貸導(dǎo)致住房需求激增，從而使愛爾蘭房價(jià)迅速上漲。

2.房地產(chǎn)泡沫（房地產(chǎn)價(jià)格）與銀行信貸的雙向因果關(guān)系。Herring、Wachter認(rèn)為，房地產(chǎn)價(jià)格上漲和銀行信貸擴(kuò)張是雙向促進(jìn)、螺旋上升的過程，若房地產(chǎn)價(jià)格下降，銀行資產(chǎn)縮水，監(jiān)管者將執(zhí)行更為嚴(yán)格的要求，銀行信貸下降將進(jìn)一步促進(jìn)房價(jià)下跌。Senhadji、Collyns在2001年通過對中國香港、泰國、韓國、新加坡四個(gè)東亞經(jīng)濟(jì)體的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)與銀行的信貸資金支持有雙向的促進(jìn)作用。Timo Virtanen等在2018年對1980年-2012年歐洲貨幣聯(lián)盟15個(gè)國家的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根繁榮檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)國家在2000年初已經(jīng)開始信貸和房價(jià)的爆炸性增長，且信貸與房價(jià)相互促進(jìn)，加劇了泡沫的膨脹。Marcel Arsenault等在2013年用1978年-2008年美國的季度數(shù)據(jù)建立CMBS模型，發(fā)現(xiàn)銀行抵押貸款的資金流動(dòng)與房地產(chǎn)市場的資本增值形成積極的正反饋循環(huán)。

3.因果關(guān)系不明顯。Gregory H. Bauer在2017年基于三個(gè)房價(jià)修正預(yù)測指標(biāo)構(gòu)建Logit回歸面板模型，對18個(gè)經(jīng)合組織國家的房價(jià)進(jìn)行修正，發(fā)現(xiàn)相對于金融危機(jī)時(shí)期，此時(shí)銀行信貸對房價(jià)的影響不明顯。

三、國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)對于房地產(chǎn)泡沫與銀行信貸相關(guān)性的研究起步較晚，相關(guān)理論體系尚不太完善，國內(nèi)早期對房地產(chǎn)泡沫的研究大多建立在國外研究的基礎(chǔ)上，通過理論、模型的借鑒并結(jié)合國內(nèi)實(shí)際進(jìn)行創(chuàng)新性研究。

（一）房地產(chǎn)泡沫的測度

國內(nèi)學(xué)者主要采用指標(biāo)法（單指標(biāo)法、多指標(biāo)法、功效系數(shù)法）、模型法、多元統(tǒng)計(jì)法（主成分分析法、因子分析法）以及多種方法結(jié)合使用等，對房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行測度。

1.指標(biāo)法。國內(nèi)學(xué)者對房地產(chǎn)泡沫的測度有多種方法，其中使用最為廣泛的方法是指標(biāo)法，但不同學(xué)者對測度房地產(chǎn)泡沫指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)有所不同。呂錚、高明（2012）用七個(gè)描述房地產(chǎn)泡沫的單項(xiàng)指標(biāo)，通過熵權(quán)法和功效系數(shù)法計(jì)算綜合預(yù)警系數(shù)K值，發(fā)現(xiàn)重慶市1996年-2009年間房地產(chǎn)市場總體發(fā)展較為平穩(wěn)。張鶴彤、鄭曉云、蘇義坤（2018）以齊齊哈爾市為研究對象，計(jì)算了該市2011年-2015年五個(gè)房地產(chǎn)泡沫單項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值，通過熵權(quán)法和功效系數(shù)法計(jì)算綜合預(yù)警系數(shù)K值，發(fā)現(xiàn)齊齊哈爾市目前存在值得關(guān)注的一般程度的房地產(chǎn)泡沫。曹琳劍、王杰（2018）測算了我國2006年-2016年八個(gè)房地產(chǎn)泡沫單項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)值，通過熵權(quán)法和功效系數(shù)法計(jì)算綜合預(yù)警系數(shù)K值，發(fā)現(xiàn)我國房地產(chǎn)泡沫水平總體呈下降趨勢。徐澤民等（2009）、呂江林（2010）、王浩（2017）認(rèn)為，房價(jià)收入比是測度我國房地產(chǎn)泡沫最理想、可靠的指標(biāo)。

2.模型法。葉衛(wèi)平、王雪峰（2005）選取我國2000年-2004年的相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)建Ramsey模型對房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行測度。楊燦、劉赟（2008）選取我國1991年-2006年的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過對Ramsey模型進(jìn)行改進(jìn)以測度房地產(chǎn)泡沫，經(jīng)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，我國在1991年-2006年重復(fù)著正泡沫——無泡沫——負(fù)泡沫的過程。郭永濟(jì)、唐建民（2011）通過建立資本邊際收益率模型確定房地產(chǎn)的基本價(jià)值，用實(shí)際價(jià)格偏離其基本價(jià)值的程度衡量泡沫水平。張超（2018）以長三角城市群2007年-2015年的數(shù)據(jù)為研究對象，通過建立靜態(tài)面板模型，發(fā)現(xiàn)長三角城市均存在不同程度的房地產(chǎn)泡沫。李夢玄、曹陽（2013）構(gòu)建局部均衡模型，以行為金融理論為研究視角，對1997年-2011年我國的房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行測度。

3.多元統(tǒng)計(jì)法。陳璐佳、蔣偉偉（2016）以全國27個(gè)大中型城市2010年-2014年的數(shù)據(jù)為研究對象，通過主成分分析法和因子分析法進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)房價(jià)的高低與泡沫化程度并無直接的聯(lián)系。趙息、孫繼國（2010）以我國環(huán)渤海地區(qū)的部分城市為研究對象，用因子分析法測度各城市1999年-2007年的房地產(chǎn)泡沫。李平等（2015）、馮利英、等（2012）、王浩（2017）用因子分析法測度我國的房地產(chǎn)泡沫。

4.多種方法創(chuàng)新性結(jié)合。郭恩澤、陳榮清（2018）提出，根據(jù)我國國情采用指標(biāo)法和模型法相結(jié)合的方式對我國房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行測算更合理。韓克勇、阮素梅（2017）將指標(biāo)法與模型法結(jié)合，對房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行測度，首先建立房地產(chǎn)價(jià)格與租金和收入關(guān)系的簡單模型，然后構(gòu)建房價(jià)收入比、房價(jià)租金比兩個(gè)指標(biāo)以測度房地產(chǎn)泡沫的大小。

（二）影響房地產(chǎn)價(jià)格的因素

鄒朋飛（2008）、張銘（2009）、吳可可（2015）、劉育肇,等（2018）、胡逸飛（2018）、向?yàn)槊竦龋?018）認(rèn)為，銀行信貸的過度擴(kuò)張是影響房價(jià)的主要因素。馬勇、吳雪妍（2018）進(jìn)一步提出，需求端的銀行貸款對房價(jià)的影響更為顯著。陳浩、葛揚(yáng)（2008）研究發(fā)現(xiàn)，人民幣升值、外資大量流入，通過流動(dòng)性效應(yīng)、財(cái)富效應(yīng)以及信貸效應(yīng)促進(jìn)房價(jià)上漲。曹景林（2011）認(rèn)為，土地交易價(jià)格是房價(jià)上升重要的成本推動(dòng)力，市場的旺盛需求是房價(jià)上升重要的需求拉動(dòng)力。賴一飛等（2012）認(rèn)為，金融體制不健全、投資偏好、土地出讓制度的缺陷、市場結(jié)構(gòu)的不合理以及保障性住房的缺失是房地產(chǎn)泡沫形成的原因。韓克勇、阮素梅（2017）通過建立回歸模型作實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)土地價(jià)格、財(cái)政支出、利率對房價(jià)有顯著影響，而匯率、貨幣供應(yīng)量對房價(jià)沒有顯著影響。劉付韓（2018）、蒲火元等（2018）、吳振華等（2018）認(rèn)為，人口流動(dòng)對房價(jià)有顯著影響。

（三）我國銀行信貸資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)

林國英、梅歡雪、王文星（2014）分析了2013年上半年福建省工商分行、工商系統(tǒng)以及工商A分行的信貸資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，其中信貸資產(chǎn)占比位于前三的是一般流動(dòng)性貸款、項(xiàng)目貸款以及個(gè)人住房抵押貸款，房地產(chǎn)信貸總額占比分別為22.31%、23.2%、30.47%。張小琴（2015）指出，到2014年末，青海省銀行機(jī)構(gòu)將近八成的信貸投向了大中型企業(yè)，中長期信貸額占比72.77%，行業(yè)信貸結(jié)構(gòu)中房地產(chǎn)業(yè)占比較高，約為4.3%。王靜蓉（2017）指出，當(dāng)前農(nóng)行山西省分行的信貸投向有“貸大、貸長、貸集中”的傾向，并且信貸投放高度集中于“大而重”的重資產(chǎn)行業(yè)。樊志剛（2018）提出，2012年-2016年間四大行零售貸款占比由26%上升到35%，公司貸款（不含票據(jù)貼現(xiàn)）占比由70%下降到61%，2017年由于公眾貸款需求增加，四大行加大了零售貸款和公司貸款的投放。金平（2018）指出，農(nóng)行湖南分行的信貸資產(chǎn)結(jié)構(gòu)存在著行業(yè)集中度高、客戶總量小等短板。吳文忠（2018）指出，2018年上半年我國23家上市銀行新增貸款額中，約38%為房地產(chǎn)信貸。張明哲（2018）以15家上市銀行為研究對象，發(fā)現(xiàn)2017年在信貸需求回暖的情況下，15家上市銀行壓縮票據(jù)貼現(xiàn)，加大對公司和零售貸款的投放，持續(xù)退出對低端制造業(yè)以及不良率較高的批發(fā)零售業(yè)的信貸，持續(xù)加大對綠色信貸、國家戰(zhàn)略支持區(qū)域及薄弱環(huán)節(jié)的信貸。

（四）房地產(chǎn)市場周期波動(dòng)與銀行信貸周期波動(dòng)的相關(guān)性

由于我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展歷程較短，國內(nèi)學(xué)者對于房地產(chǎn)周期與銀行信貸周期波動(dòng)的相關(guān)性的研究成果有限。楊小麗（2012）指出，銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)周期與房地產(chǎn)周期息息相關(guān)，并且隨著房地產(chǎn)市場周期不同階段的波動(dòng)表現(xiàn)出不同的特征、風(fēng)險(xiǎn)形式和程度。羿建華、孫?。?016）用VAR模型和HP濾波法對1999年-2015年9月的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)銷售額增速與貨幣供給增速有著明顯的周期性波動(dòng)特征，房地產(chǎn)市場周期與金融周期（銀行信貸周期）有顯著的相關(guān)性。易傳和、詹蕙卿（2009）用房景指數(shù)描述房地產(chǎn)市場周期，用企業(yè)違約率描述銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)周期，發(fā)現(xiàn)兩者的波動(dòng)之間存在密切的聯(lián)系。楊彩霞、李英子（2010）用房地產(chǎn)開發(fā)信貸資金占銀行總貸款的比例劃分房地產(chǎn)市場周期，用商品房銷售面積的增長率劃分銀行信貸周期（金融穩(wěn)定性），發(fā)現(xiàn)兩者存在相關(guān)性，但由于存在時(shí)滯，兩者之間不是強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。易憲容認(rèn)為，房地產(chǎn)市場的周期性調(diào)整會(huì)使房價(jià)下跌，銀行體系的脆弱性會(huì)顯現(xiàn)，銀行信貸的不良資產(chǎn)會(huì)大量增加，銀行信貸也將進(jìn)入周期調(diào)整階段。郭子睿等（2017）指出，房地產(chǎn)市場周期與銀行信貸周期的波動(dòng)走勢大體相似，在不同時(shí)期呈現(xiàn)出領(lǐng)先和滯后的規(guī)律。吳文忠（2018）通過建立回歸方程，發(fā)現(xiàn)房價(jià)指數(shù)與銀行不良貸款同比增速呈高度負(fù)相關(guān)關(guān)系，房地產(chǎn)行業(yè)的周期變化與銀行不良貸款周期波動(dòng)的相關(guān)性增強(qiáng)。

（五）房地產(chǎn)泡沫（房地產(chǎn)價(jià)格）與銀行信貸的因果關(guān)系

1.房地產(chǎn)泡沫（房地產(chǎn)價(jià)格）對銀行信貸的單向因果關(guān)系。邵賢炤（2006）借鑒Carey模型和Herring &Wachter模型分析了房地產(chǎn)泡沫與銀行信貸之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)銀行對房地產(chǎn)的過度信貸使房價(jià)飆升。曾國安、洪麗（2011）通過對中國1997年第一季度至2007年第二季度銀行信貸及商品房價(jià)格的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)從銀行信貸到商品房價(jià)格有著長期單向的動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系。劉園、韓斌（2012）對我國經(jīng)濟(jì)增長、銀行信貸、房價(jià)、利率1998年第一季度至2011年第四季度的數(shù)據(jù)進(jìn)行ARDL邊限協(xié)整檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)銀行信貸對房地產(chǎn)價(jià)格有正向的顯著影響。魏文軒（2013）通過對1997年-2011年銀行信貸、房價(jià)以及一年期利率的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)銀行信貸支持是影響房價(jià)波動(dòng)的重要因素，對銀行信貸和房價(jià)之間的相關(guān)性擬合度可以較好地解釋銀行信貸政策對房價(jià)的調(diào)控效果。陳赟,楊堅(jiān)爭（2018）構(gòu)建VAR模型，發(fā)現(xiàn)銀行信貸增長率在短期與房價(jià)增長率呈現(xiàn)單向因果關(guān)系，房價(jià)和銀行信貸在長期不存在協(xié)整關(guān)系。吳可可（2015）、胡逸飛（2018）構(gòu)建VAR模型，發(fā)現(xiàn)房價(jià)與銀行信貸是單向因果關(guān)系。

2.房地產(chǎn)泡沫（房地產(chǎn)價(jià)格）與銀行信貸的雙向向因果關(guān)系。陳夢璇（2010）、秦嶺等（2012）從理論上分析了銀行信貸與房價(jià)之間的影響機(jī)制，發(fā)現(xiàn)兩者之間彼此推動(dòng)與加強(qiáng)。楊飛、王春晨（2015）、徐曉通（2018）發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)格與銀行信貸存在雙向的正相關(guān)關(guān)系，但這種正相關(guān)性有一定的延遲，可能因?yàn)槎唐趦?nèi)政府會(huì)對房價(jià)的上漲采取信貸緊縮政策。劉育肇、姚婷（2018）構(gòu)建VAR模型作實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)長期銀行信貸與房地產(chǎn)價(jià)格存在雙向因果關(guān)系。向?yàn)槊?、譚娟（2018）通過建立SVAR模型，發(fā)現(xiàn)銀行信貸和房價(jià)在短期和長期均互為因果關(guān)系。

四、國內(nèi)外研究成果的評述

國外多采用與同期相關(guān)經(jīng)濟(jì)指數(shù)作比較以驗(yàn)證房地產(chǎn)泡沫的存在，而國內(nèi)多采用指標(biāo)法對房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行測度，在測度指標(biāo)體系的構(gòu)建上往往由于數(shù)據(jù)的可得性舍棄一些重要指標(biāo)，從而降低了測度方法的科學(xué)性和有效性。此外，在國內(nèi)，學(xué)者普遍認(rèn)為房價(jià)收入比是測度房地產(chǎn)泡沫較為理想且可靠的指標(biāo)，但房價(jià)收入比缺乏統(tǒng)一的計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)，對收入缺乏統(tǒng)一的界定。我國受傳統(tǒng)婚房觀念的影響，年輕人大多通過父母、親戚資助購房，因此房價(jià)收入比不能準(zhǔn)確衡量家庭的購房能力。

國內(nèi)外學(xué)者大多從宏觀經(jīng)濟(jì)因素和購房者行為的角度探究房價(jià)的影響因素，而較少從房地產(chǎn)開發(fā)商行為的角度進(jìn)行研究。我國自2003年實(shí)行土地招拍掛制度后，土地購置費(fèi)成為地方政府重要的財(cái)政收入，房地產(chǎn)高額的利潤可以使政府獲得更多的稅收，因此，相對于國外，“土地財(cái)政”是影響國內(nèi)房價(jià)的一個(gè)重要因素。

國外銀行信貸結(jié)構(gòu)具有分散化、多元化的特征，而國內(nèi)銀行信貸結(jié)構(gòu)具有期限集中、行業(yè)集中、產(chǎn)業(yè)集中、客戶集中的特點(diǎn)，國內(nèi)學(xué)者大多用靜態(tài)視角研究某個(gè)對象在特定時(shí)間段內(nèi)的信貸結(jié)構(gòu)，而較少用動(dòng)態(tài)視角研究某一對象不同時(shí)間的信貸差異以及銀行信貸結(jié)構(gòu)的區(qū)域差異性。

國內(nèi)在研究房地產(chǎn)市場周期與銀行信貸周期的相關(guān)性時(shí)，對房地產(chǎn)市場周期與銀行信貸周期的描述指標(biāo)沒有一個(gè)統(tǒng)一的確定標(biāo)準(zhǔn)。此外，我國房價(jià)會(huì)隨著頻繁的政策調(diào)節(jié)出現(xiàn)短暫的波動(dòng)，因此我國的房地產(chǎn)市場周期通常較短，然而國內(nèi)學(xué)者對房地產(chǎn)市場周期進(jìn)行研究時(shí)往往會(huì)忽視政策調(diào)節(jié)對房地產(chǎn)市場周期的影響。

國內(nèi)學(xué)者在研究房價(jià)與銀行信貸關(guān)系時(shí)，更關(guān)注房價(jià)對銀行信貸的影響，并且大多采用VAR模型進(jìn)行實(shí)證研究，但VAR模型存在一定的局限性，往往會(huì)因?yàn)榘凑詹煌瑯?biāo)準(zhǔn)選取最優(yōu)階數(shù)而得出不同結(jié)論。國內(nèi)研究大多以全國為研究對象，由于我國二元結(jié)構(gòu)突出，城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異大，利用平均商品房價(jià)格、平均人均可支配收入等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，往往會(huì)掩蓋一些城市出現(xiàn)房地產(chǎn)泡沫的現(xiàn)象。此外，國內(nèi)學(xué)者較少關(guān)注區(qū)域之間的異質(zhì)性。