陳鋒　夏春雷　彭振江　李偉　王理政

摘? ?要：融資是房地產(chǎn)企業(yè)經(jīng)營的重要環(huán)節(jié)，也是歷次房地產(chǎn)調(diào)控的重要抓手。本文分析了我國房地產(chǎn)企業(yè)幾個主要融資渠道的發(fā)展變化特征，結合歷次房地產(chǎn)調(diào)控的內(nèi)容和經(jīng)驗，歸納了在不同調(diào)控取向下我國房地產(chǎn)融資總量和結構變動特征，并通過構建BVAR模型來觀察單一調(diào)控政策和組合調(diào)控政策對房地產(chǎn)融資的沖擊效應。研究發(fā)現(xiàn)：調(diào)控政策是主導房企資本結構的重要因素，對房企融資的總量影響較大，但存在滯后效應;不同類型的調(diào)控政策對房企各類融資方式的影響程度不同，金融調(diào)控政策決定融資增速的變化方向，行政調(diào)控政策則決定了融資增速的變化幅度;金融調(diào)控對房企融資的影響是即時性的，而行政調(diào)控對房企融資的影響具有時滯性。

關鍵詞：房地產(chǎn)融資;金融調(diào)控;行政調(diào)控;融資模式

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2021.02.003

中圖分類號：F832.5? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? 文章編號：1003-9031（2021）02-0028-10

融資對資金密集特征明顯的房地產(chǎn)企業(yè)非常重要，是房企投資、建設和銷售的起點和支點。了解房企融資情況和資金面變動，有助于把握房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展變化，并為房地產(chǎn)宏觀調(diào)控提供決策支持。

2018年以來，我國明確提出“房住不炒、一城一策、因城施策”的調(diào)控策略，建立房地產(chǎn)調(diào)控長效機制。伴隨著我國經(jīng)濟進入增速換擋期，房地產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟環(huán)境和政策環(huán)境都發(fā)生了根本轉變。在此背景下，本文歸納1998年以來我國房企融資主要特征和房地產(chǎn)調(diào)控的主要經(jīng)驗，利用計量方法分析調(diào)控政策與對房地產(chǎn)融資總量和結構的影響，發(fā)現(xiàn)房企在不同調(diào)控下融資渠道和效率的變化，為監(jiān)管部門制定房地產(chǎn)金融長效機制提供參考。

一、文獻綜述

歐美等發(fā)達國家融資渠道較為完善，融資工具較為豐富，且市場化環(huán)境限制了房地產(chǎn)調(diào)控政策的出臺頻率和力度，對房企融資的直接沖擊較小。在房地產(chǎn)融資方面的研究主要是分析房地產(chǎn)金融類產(chǎn)品的凈收益、分紅收益率、經(jīng)營現(xiàn)金流等市場指標，或與其他資本市場進行財富效應和替代效應進行截面數(shù)據(jù)比較研究等。如Korajczyk 等（2003）通過建立宏觀經(jīng)濟、公司特征和資本結構之間的模型發(fā)現(xiàn)，對于融資不受限的公司，其融資行為由經(jīng)濟狀況決定，表現(xiàn)出逆經(jīng)濟周期的特點;而融資受限的公司則表現(xiàn)出順周期的特點。Martin Hoesli等（2017）調(diào)查了全球金融危機后進行的三次監(jiān)管改革（巴塞爾協(xié)議III、另類投資基金管理指令AIFMD和歐洲市場基礎設施監(jiān)管EMIR）如何影響房地產(chǎn)公司的回報，支持大公司基于利潤的反應假說，認為新聞具有非對稱效應，更嚴格的監(jiān)管新聞相比寬松的監(jiān)管新聞，更容易頻繁地導致出現(xiàn)異常收益率。

國內(nèi)對房企融資的影響相關研究主要分為以下三個方面：房企融資途徑的現(xiàn)狀、調(diào)控背景下的融資趨勢以及融資途徑的創(chuàng)新。陳繼東（2015）以國內(nèi)房地產(chǎn)企業(yè)為研究對象，結合房地產(chǎn)企業(yè)融資有關理論，分析當前國內(nèi)房地產(chǎn)企業(yè)融資現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)當前我國房地產(chǎn)企業(yè)融資模式主要呈現(xiàn)出房企資金需求量巨大、自籌資金及其他資金仍是房企的主要資金來源以及新型融資模式逐漸興起等特征。同時，現(xiàn)有的房地產(chǎn)企業(yè)融資模式存在房企承擔較高融資成本、融資模式較為單一、房企背負較高的負債率、上市融資難度較大等問題。楊文文（2015）以上市的房地產(chǎn)公司的資本結構作為研究的對象，引入政府調(diào)控宏觀變量，將宏觀調(diào)控政策與公司資本結構進行細分，結合宏觀調(diào)控與融資結構，建立模型分析了政府房地產(chǎn)調(diào)控政策對融資資本結構的影響，確定哪些政策能更有效地發(fā)揮作用，從而為決策者提供相應的參考。

可見，當前系統(tǒng)研究房地產(chǎn)融資特征、并據(jù)此分析宏觀調(diào)控效果的研究還不夠深入。本文擬利用貝葉斯向量自回歸方法（BVAR）建立房企融資調(diào)控效應的理論框架，在全面回顧我國房地產(chǎn)融資變化情況、宏觀調(diào)控政策對房企融資影響的基礎上，對金融調(diào)控影響融資情況進行實證分析，最后對改善宏觀調(diào)控、穩(wěn)定房企資金面和促進樓市健康發(fā)展提出政策建議。

二、我國歷次房地產(chǎn)調(diào)控過程回顧

2003年8月，我國首次提出房地產(chǎn)調(diào)控，自此以后，房地產(chǎn)調(diào)控大體上分為六次，其中2次寬松，4次緊縮。

第一次：2003年8月至2006年6月，期間先后加息2次，貸款基準利率累計提高0.36個百分點，準備金率提高2次、累計提高1.5個百分點，首套首付比例從20%提高至30%，二套從30%提高至40%。2005年9月上海、杭州和南京等房價增速快速回落，溫州房價增速轉為下降。

第二次：2006年7月至2007年12月，金融調(diào)控政策頻度較高，先后加息2次，提高準備金3次，首套首付30%全國執(zhí)行。此次調(diào)控效果直至2007年12月才有所顯現(xiàn)，但主因歸結于次貸危機爆發(fā)的沖擊。

第三次：2008年至2009年次貸危機期間，刺激住房消費對沖國際金融危機，先后降息5次，基準利率從7.56%下降至5.40%，自住房貸款利率低至7折，準備金率從17%下降至15.5%，取消信貸規(guī)模管制，首付比例降至2成，房地產(chǎn)項目最低資本金調(diào)低至30%。寬松效果較快顯現(xiàn)，房價和銷量在2009年3月起轉為正增長，并持續(xù)較快回升。

第四次：2010年至2013年再次轉為緊縮調(diào)控，且力度空前，首套首付三成，二套首付五成，三套暫停房貸。2012年雖有所放松，先后兩次降準降息，但房價增速整體回落。

第五次：2014年至2016年9月，房地產(chǎn)去庫存和棚改貨幣化提速，限購限貸放松，利率低至7折，多次降準降息，國開行通過PSL提供貨幣化棚改資金。房地產(chǎn)市場回升，尤其是三線以下城市房價首次大幅上漲。

第六次：從2016年10月至今，出臺力度空前的嚴厲調(diào)控，全面收緊房企融資，重啟房貸規(guī)模管控，熱點城市二套首付8成且認房認貸，利率上浮倍數(shù)不斷提高，加大監(jiān)察力度嚴控資金流入房地產(chǎn)市場。調(diào)控效果從2018年底開始顯現(xiàn)，各線城市房價增幅趨緩并依次下跌。

三、不同階段調(diào)控下的房企融資變化特征

金融調(diào)控影響房地產(chǎn)投資、銷售和預期等一系列變量，但最終都會直接或間接地表現(xiàn)為對房企融資的影響。金融調(diào)控通過兩條路徑影響房企融資：一是價格傳導機制，房貸利率的提高增加了房企的投資支出和購房者的還貸支出，房企減少投資，消費者取消或推遲購房決策，導致房企減少融資;二是數(shù)量傳導機制，提高準備金率、提高首付比例及規(guī)模管制等調(diào)控措施，降低了房企和消費者的貸款規(guī)模，這一效應會依次傳導到房企的債券融資或信托融資，進而導致房企融資和融資結構都發(fā)生變化。

（一）金融調(diào)控是高效的房地產(chǎn)調(diào)控手段

不同的金融調(diào)控工具組合對房企融資的影響不同。當利率等金融調(diào)控工具與限購限貸等行政性調(diào)控工具同時放松或收緊時，房企融資增速變動幅度加大。如2010—2012年，在提高首付比和貸款利率的同時，主要城市先后首次限購和限貸，使得融資增速快速下降。2014—2015年上半年放松限購限貸要求，并多次降準降息，融資增速出現(xiàn)快速回升。2018下半年至今，房地產(chǎn)金融調(diào)控與以往又有不同，直接停止了信托和委托貸款，同時對開發(fā)貸和個人房貸加強窗口指導，嚴防資金流入房地產(chǎn)市場，等同于規(guī)?？刂?，融資增速再度快速下跌，期間雖然溫和下調(diào)了利率和準備金率，但未能惠及房地產(chǎn)市場。

當金融類工具和行政類工具調(diào)控方向相反時，行政調(diào)控決定融資加速度的變化方向，金融調(diào)控決定融資加速度的變化幅度①。如2012下半年至2013年，是降準降息和維持限購限貸的調(diào)控格局，金融調(diào)控和行政調(diào)控有對沖的意味，但融資加速度仍然為負，但降幅縮窄，融資增速表現(xiàn)為較低位置（20%以下）上的小幅上升。

（二）各融資方式之間具有一定的替代性

房企對融資方式的選擇，既有綜合成本收益的考量，也有市場成熟程度和資金性質(zhì)等考慮，此外還受房企融資路徑依賴的影響。在不存在進入壁壘的假定下，房企融資行為具有較為明確的優(yōu)先順序，銀行貸款的優(yōu)先級最高，其次是債券和信托，再后是股權融資和海外融資，最后是資產(chǎn)證券化。

從融資結構理論來看，對具體某一項融資方式的調(diào)控，會使該融資方式的成本增加，而使替代融資方式成本相對減少，房企將把融資重心轉移到其他的融資方式上。從不同類型融資增速和占比情況變化來看，增速最高的融資方式，往往成為當期調(diào)控的首要目標，逆周期的調(diào)控特征十分明顯。早期房地產(chǎn)融資主要渠道是銀行的開發(fā)貸款，央行從2003年的121號文開始，持續(xù)調(diào)控開發(fā)貸款。在貸款受限的情況下，房地產(chǎn)信托由于靈活性和效率高，逐步成為房企融資的主要途徑之一，尤其是2009年，房地產(chǎn)信托貸款的增速一度達到114%。信托的過快增長引發(fā)了相關調(diào)控，2011年5月開始，銀監(jiān)會快速收緊了監(jiān)管政策，此類融資增長逐步開始回落。應對歐債危機的連續(xù)降準降息、以及監(jiān)管部門擴容發(fā)債主體和品種等改革措施，使得房地產(chǎn)債券融資高速增長，填補了開發(fā)貸款和信托貸款收縮的市場空間。2016年10月監(jiān)管部門開始調(diào)控房企發(fā)債，大幅提高房企發(fā)債門檻并規(guī)定房企發(fā)債不得用于拿地。房企債券融資增速回落后，海外發(fā)債融資開始快速增長，2017年、2018年和2019年，房企海外債券余額增速分別為30.11%、62.23%和14.90%，其中，2018年1季度的增速一度達到80.63%。隨后于2019年監(jiān)管部門開始調(diào)控房企海外發(fā)展融資，嚴控外債風險。

四、政府調(diào)控對房企融資影響的實證分析

（一）貝葉斯向量自回歸模型BVAR

VAR方法是許多房地產(chǎn)研究文獻中較為常用的計量手段，但我國房企融資數(shù)據(jù)及相關影響因素的統(tǒng)計時序不長，僅可追溯到2009年左右，季度時序的自由度不到40個，傳統(tǒng)的VAR模型對于這種小樣本序列，穩(wěn)健性不夠。而貝葉斯推斷理論為解決上述問題提供一種便利的分析框架。貝葉斯方法把模型方程中的參數(shù)看作一種隨機變量，這種隨機變量有某種可能的先驗分布，該先驗分布被認為包含了預測者在預測前所獲取的某種相關信息。如果這種信息缺乏，則可能是由于存在擴散的先驗分布。模型采用的先驗分布是隨機先驗分布（Minnesota先驗分布）。

包含m個變量的VAR（p）模型的一般表達式如下：

其中，ai，j，t表示第i個方程中變量yj的t階滯后項yT-t的系數(shù)，此時模型參數(shù)先驗分布中需要確定的超參數(shù)至少有2m2p個，包括m2p個先驗均值δijt和m2p個先驗方差S2ijt。在一般情況下要合理地給這2m2p個超參數(shù)取值較為困難，因此采用Minnesota先驗分布來解決超參數(shù)過多的問題。

（二）研究設計

由前文可知，我國房地產(chǎn)調(diào)控具有“寬松-嚴格-寬松”的周期性特征。本文將我國調(diào)控分為“金融調(diào)控”和“行政調(diào)控”兩類，采用BVAR模型分析調(diào)控方式對各類融資方式的沖擊效應。相關變量設計如下：

1.變量設計

解釋變量：金融調(diào)控指標：包括貨幣供應量增速（M2增速）為F1、法定準備金率為F2、利率（金融機構貸款加權平均利率）為F3;行政調(diào)控指標：限購用銷售面積增速與GDP增速回歸方程的殘差M2①、限價用價格指數(shù)增速與CPI回歸方程的殘差M3②。

被解釋變量：總體融資增速Y0、開發(fā)貸款增速Y1、國內(nèi)債券增速Y2、信托貸款增速Y3、股權融資增速Y4、海外債券增速Y5。

以上各變量數(shù)據(jù)分別通過人民銀行、wind、信托業(yè)協(xié)會獲得，數(shù)據(jù)時間跨度為2009年1季度—2020年1季度。

2.模型設定

（1）單一調(diào)控政策影響模型

通過對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗發(fā)現(xiàn)，各變量均為I（1）序列，檢驗結果如下：

由于變量多但時序不長，且還需考慮因滯后帶來的自由度損失問題，因此本文將各政策調(diào)控變量分開，將單個的調(diào)控變量與各融資方式（Yi）分別構建滯后2階的BVAR（2）模型。

（2）政策組合影響模型

政策組合變量是一個新嘗試，主要有以下優(yōu)點：一是不同政策有先后順序，如可能在多次降準后才降息，因此單個變量更加不連續(xù);二是單個政策的效果可能并不顯著;三是受樣本容量較小及自由度限制，構建組合變量有助于提高模型穩(wěn)定性和精確性。

本文采用交互項的形式構建“準備金_利率”、“銷售_價格”和“金融調(diào)控_市場調(diào)控”這三類組合變量來分別研究“降準降息”、“限購限價”和“綜合調(diào)控（降準降息+限購限價）”對房企各類融資的影響。

（三）研究結果

經(jīng)AR根檢驗，所有的根模倒數(shù)均落在單位圓內(nèi)，模型滿足穩(wěn)定性條件。在此基礎上，進行脈沖響應分析，通過觀察某個變量的變化對其他變量的影響程度，進而研究某種沖擊對系統(tǒng)的動態(tài)影響。

1.金融調(diào)控政策影響

（1）貨幣供應量

貨幣供應量增速加快會帶動當期總體融資增速上升，其中對貸款、債券和股票融資的增速有較顯著的促進作用（經(jīng)方差分解，貨幣對貸款、債券和股票的貢獻率在20～25%左右），但對信托融資和海外融資表現(xiàn)為輕微的抑制效果（貢獻率均在10%以下）。從國內(nèi)資金流動狀況來看，當社會總體貨幣供應量增加時，基本上國內(nèi)信貸市場、債券市場和資本市場流動性都較好，自然成為房企融資主渠道，進而擠壓了信托和海外債券的份額。

（2）法定準備金率

降準會使得總體融資增速上升，但拉動力量相對較弱，對總體融資變化的貢獻度僅有5%，對各類融資增速的貢獻率也僅在5～10%之間，其中貸款和股票融資增速增加，但其他融資方式受到抑制。降低準備金一方面能直接使房企獲得更多的銀行貸款，對其他渠道融資的需求減少，另一方面全社會流動性增加利好股市，房企也能夠從股票市場獲得更多的融資。

（3）利率

降息能提高總體融資增速，對各類融資增速變化的貢獻率均在20%左右，其中，對貸款、股票和債券融資具有較顯著的正向促進作用，而對信托和海外融資有抑制作用。

可見，在寬松取向的金融調(diào)控政策下，房企貸款、債券和股票融資增速加快，而信托和海外融資增速減緩，反之亦然。相同金融調(diào)控下，貸款、債券、股票的增速波動與信托、海外融資的增速波動相反，說明不同融資方式之間存在一定的替代效應。

2.行政調(diào)控政策影響

（1）限購

房地產(chǎn)市場一般會延續(xù)慣性，過熱的市場環(huán)境不會馬上轉冷，但限購政策推出當期即對銷售面積增速有負向沖擊，直接影響房企銷售回款，房企融資短期內(nèi)需求增加，總體融資增速提高。中長期來看，限購將逐步體現(xiàn)抑制作用，房企銷售回款在初期降低后企穩(wěn)，房企逐步放緩開發(fā)速度，融資增速也逐漸回落到新的平衡狀態(tài)。從方差分解結果來看，限購對各融資增速影響的貢獻度在10～20%之間。

（2）限價

限價調(diào)控對價格增速有負向沖擊，但進一步向銷售傳導時，影響變得較為復雜。限價低于市場價格，意味著房企銷售額也受到限制，但較低的限價會加快潛在客戶購房進度，又在一定程度上促進了銷售。在供給側，由于限房價不限地價，房企資金來源和需求缺口擴大，房企短期融資需求增加，融資增速總體提高。從方差分解的結果來看，限價對各融資增速的影響貢獻度不高，均在5%以下。

3.政策組合對各類融資方式的影響

（1）降準降息政策組合

金融調(diào)控的組合效果，是單一政策的加強版，對融資總量、貸款、債券和股票融資增速促進效應明顯，也對信托和海外融資有更大的抑制作用。組合性政策對各類融資增速影響貢獻度范圍提高到10～30%之間。

（2）限購限價政策組合

限購限價組合后，對房企融資總需求的刺激增強，貢獻度達到20%以上，這與單一政策是一致的。分項看，對信托融資的作用由單一政策的促進轉為抑制，對貸款及海外融資的影響減小，對債券和股票融資的需求轉為上升。我們認為，限購限價組合對房企銷售回款的影響直接而強烈，使企業(yè)迫于自身資金壓力而增加總體融資需求，但限購限價會增加房地產(chǎn)庫存，房企拿地積極性下降，與拿地關系密切的信托融資需求因而降低。

（3）金融調(diào)控疊加行政調(diào)控

目前我國調(diào)控政策組合是降準降息和限價限購同時存在。模型顯示，從房企融資角度看，這一組合有較好的對沖效果，緩解了總體融資壓力。從政策組合的貢獻度來看，兩類政策方向相反，導致方差分解后組合變量的貢獻度有所降低。從實踐看，降準降息可以有效對沖限購限價帶給房企的融資壓力，對房企資金供給起到托底的作用。

綜上所述，各類融資方式對不同政策影響情況見表2。

五、主要結論

（一）金融調(diào)控使得融資增幅減緩，行政調(diào)控使得融資增幅下降

調(diào)控歷史和計量模型都表明，在抑制房地產(chǎn)過熱的調(diào)控中，金融調(diào)控和行政調(diào)控都可以取得調(diào)控融資熨平波動的預期效果，其中金融調(diào)控較為平滑，行政調(diào)控更有力度。金融調(diào)控使得房企融資總量的加速度逐步回落，表現(xiàn)為融資增長過快的勢頭被抑制，經(jīng)一段時間的慣性上漲后，出現(xiàn)拐點并回落;行政調(diào)控使得房企融資總量的加速度變?yōu)樨撝?，表現(xiàn)為融資增速較快回落。分結構看，金融調(diào)控（降準降息）對開發(fā)貸款、債券和股市融資有促進作用，尤其是利率調(diào)整，效果最為顯著，對海外融資有抑制作用。行政調(diào)控中，限購影響比限價顯著，但二者都對股市融資有促進作用，這與行政調(diào)控下，中小房企在開發(fā)貸款和債券等傳統(tǒng)融資方式上的劣勢進一步增強、進而轉向股市融資有關。

（二）以對沖為目標的調(diào)控組合，能夠更好實現(xiàn)政策目標和市場穩(wěn)定的平衡

在我國多年調(diào)控中，多數(shù)時間是同向組合，即金融調(diào)控和行政調(diào)控要不都是抑制融資，要不都是促進融資。當前是個例外，在限購限價的同時，降準降息，是效果相反的調(diào)控工具的組合，起到了對沖的效果。行政調(diào)控的一刀切特性，一直是“一放就亂，一管就死”的原因之一。反向的金融調(diào)控可以一定程度上彌補這一缺陷，提高房企融資的彈性。房企融資工具的替代性和輪換性，是實現(xiàn)對沖的理論基礎。我國當前的對沖組合，是從前期嚴厲的金融調(diào)控和行政調(diào)控組合演變而來的。在新冠肺炎疫情導致房地產(chǎn)銷售面積和開發(fā)投資增速“斷崖式”回落的情況下，金融調(diào)控逐步適度放松，客觀上有助于緩解嚴厲調(diào)控帶來的房企融資壓力，有助于發(fā)揮金融調(diào)控市場化程度高的優(yōu)勢，減輕行政調(diào)控對房企（尤其是中小房企）的融資壓力。

（三）各融資工具各有優(yōu)勢，具有一定的替代性，但并不互斥

各類融資工具的替代和輪換，與調(diào)控政策有關，也與我國金融格局有關。開發(fā)貸款一直是房企主要融資工具，這與我國銀行業(yè)在資金供給中起主導作用分不開。降準是促進開發(fā)貸款的最大因素，表明銀行對開發(fā)貸款仍然較為青睞，在資金充足時傾向于向房企房貸。限購是最大的抑制因素，限購可以直接減少房地產(chǎn)需求，增加房地產(chǎn)庫存，降低房企開發(fā)投資意愿。幾乎所有的調(diào)控都對信托貸款有抑制作用，主要是因為2011年以來，信托貸款均處于嚴監(jiān)管狀態(tài)，雖然2017年因房地產(chǎn)通道業(yè)務回歸信托而短期多增后，但隨著加強銀信業(yè)務和銀行理財監(jiān)管而再次回落。

（責任編輯：夏凡）

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