信貸約束對(duì)住宅市場(chǎng)的影響效應(yīng):基于動(dòng)態(tài)面板模型的研究

李勇剛 高 波

(南京大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 南京210093)

近年來，我國(guó)房?jī)r(jià)的大幅上漲，已超出居民的住宅消費(fèi)支付能力，買房難問題越來越突出。為抑制房?jī)r(jià)的過快上漲，2010年以來中央政府陸續(xù)出臺(tái)了限購(gòu)、限貸、限價(jià)等政策措施，房地產(chǎn)調(diào)控取得了重要成果，房?jī)r(jià)開始下跌。2011年12月，房地產(chǎn)銷售價(jià)格指數(shù)降至98.5，這是自2011年2月以來連續(xù)第11個(gè)月出現(xiàn)下滑趨勢(shì)，也是連續(xù)第3個(gè)月低于100。當(dāng)前，國(guó)家繼續(xù)實(shí)施穩(wěn)健的貨幣政策，對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控持續(xù)保持高壓態(tài)勢(shì)，房地產(chǎn)業(yè)面臨的信貸約束逐步加強(qiáng)，個(gè)人和房地產(chǎn)企業(yè)獲得貸款的難度在提升。2011年房地產(chǎn)企業(yè)的國(guó)內(nèi)貸款共計(jì)12 564億元，與2010年基本持平；個(gè)人按揭貸款8 360億元，同比下降12.2%。隨著信貸政策的收緊，整個(gè)房地產(chǎn)業(yè)陷入缺錢的困境，房?jī)r(jià)向下調(diào)整的趨勢(shì)逐漸增強(qiáng)，未來一段時(shí)間內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)整體步入蕭條的可能性大增。那么，我們能否認(rèn)為信貸約束加強(qiáng)是本輪房?jī)r(jià)下跌的主導(dǎo)因素？進(jìn)一步地，信貸約束對(duì)住宅價(jià)格和住宅消費(fèi)的影響又如何？個(gè)人住房貸款與房地產(chǎn)開發(fā)貸款對(duì)房?jī)r(jià)的影響效應(yīng)是否存在差異？而我們又如何避免房?jī)r(jià)的大幅下跌以促進(jìn)房?jī)r(jià)的合理回歸？本文將圍繞這些問題展開研究。

一、文獻(xiàn)回顧

長(zhǎng)久以來，學(xué)術(shù)界一直極大關(guān)注信貸約束與住房市場(chǎng)的關(guān)系。學(xué)者們發(fā)現(xiàn)住宅選擇受到三個(gè)因素的影響:持久收入、自有住房相對(duì)于租房的成本及居民的生命周期特征[1]。除此之外，債權(quán)人的信貸約束也是影響居民住宅選擇的一個(gè)重要因素[2][3][4]。Haurin、Hendershott和 Wachter利用美國(guó)1985～1990年20～33歲年齡段人群的面板數(shù)據(jù)，分析年輕人住房選擇的影響因素，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，居民自有住宅率的變化趨勢(shì)對(duì)居民潛在收入和自有住房相對(duì)于租房的成本非常敏感，尤其是信貸約束。其中，信貸約束導(dǎo)致自有住房比率降低了10～20個(gè)百分點(diǎn)[5]。Muellbauer和 Murphy及Iacoviello指出銀行信貸通過信用渠道進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，對(duì)房地產(chǎn)投資和購(gòu)房決策產(chǎn)生了顯著影響[6][7]。Lamont和Stein及Benito分別利用美國(guó)的城市房?jī)r(jià)和銀行數(shù)據(jù)以及英格蘭的住戶面板數(shù)據(jù)，嘗試將信貸約束與房?jī)r(jià)的動(dòng)態(tài)波動(dòng)及消費(fèi)者購(gòu)房行為聯(lián)系起來進(jìn)行研究[8][9]。Ortalo-Magné和Rady構(gòu)建包含信貸約束條件在內(nèi)的住宅市場(chǎng)生命周期模型，發(fā)現(xiàn)信貸約束延緩了部分居民的首次購(gòu)房時(shí)間，并迫使其他居民購(gòu)買了比他們預(yù)計(jì)購(gòu)買面積更小的住房[10]。Chambers、Garriga和Schlagenhauf通過構(gòu)建抵押貸款選擇均衡模型分析信貸約束對(duì)居民住房選擇的影響，發(fā)現(xiàn)首付比重、支付結(jié)構(gòu)及分期還款模式等信貸約束對(duì)居民的住宅選擇具有重要影響。當(dāng)首付比例較低或貸款額較高時(shí)，將對(duì)低收入家庭購(gòu)房的比例產(chǎn)生顯著影響[11]。

通過對(duì)國(guó)家層面的經(jīng)驗(yàn)研究，一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)與住宅市場(chǎng)之間存在緊密的聯(lián)系，他們認(rèn)為房?jī)r(jià)在國(guó)家層面上受到經(jīng)濟(jì)周期的強(qiáng)有力影響，也受到一些基礎(chǔ)因素的驅(qū)動(dòng)，例如，收入增長(zhǎng)、工業(yè)化率、就業(yè)率等[12][13]。此外，利率、貨幣及信貸供應(yīng)等金融變量與房?jī)r(jià)、住宅需求的變動(dòng)具有較強(qiáng)聯(lián)系[14][15][16]，信貸配給也可能是房?jī)r(jià)和住宅需求變動(dòng)的原因之 一[17][18]。Iacovello和 Minetti發(fā)現(xiàn) 當(dāng)住房信貸市場(chǎng)實(shí)施金融自由化時(shí)，將導(dǎo)致房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)短期利率波動(dòng)和信貸條件變動(dòng)的敏感性顯著增強(qiáng)[19]。Agnello和Schuknecht利用多項(xiàng)式線性模型對(duì)信貸與住宅市場(chǎng)的關(guān)系進(jìn)行估計(jì)，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)信貸和利率對(duì)住宅市場(chǎng)的繁榮與蕭條具有顯著的影響[20]。同時(shí)，一些學(xué)者利用城市數(shù)據(jù)研究信貸對(duì)住宅需求及房?jī)r(jià)的影響，發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)和住宅需求與商業(yè)貸款之間存在極強(qiáng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系[21]。

綜上所述，學(xué)術(shù)界對(duì)信貸約束與住房市場(chǎng)的關(guān)系進(jìn)行了深入研究。但是，這些研究大多基于國(guó)家層面的面板或時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析信貸約束對(duì)房?jī)r(jià)的影響，而沒有利用城市層面的數(shù)據(jù)從個(gè)人住房貸款和房地產(chǎn)開發(fā)貸款兩個(gè)角度分析銀行信貸對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響。為彌補(bǔ)目前研究的不足，本文利用中國(guó)35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)面板GMM方法研究信貸約束對(duì)住宅市場(chǎng)的影響效應(yīng)。

二、理論模型

為了考察信貸約束對(duì)住宅價(jià)格及住宅消費(fèi)的影響機(jī)理，本文通過構(gòu)建包括消費(fèi)者和開發(fā)商兩部門在內(nèi)的房地產(chǎn)市場(chǎng)局部均衡模型，分析銀行信貸對(duì)房?jī)r(jià)和住宅消費(fèi)的影響。

(一)無銀行信貸時(shí)房地產(chǎn)均衡價(jià)格的決定

1.消費(fèi)者

假設(shè)消費(fèi)者作為理性人，可消費(fèi)一般商品、住房，在預(yù)算約束下通過選擇商品組合達(dá)到效用最大化。借鑒Davis和 Ortalo-Magné的思想[22]，令消費(fèi)者效用函數(shù)為 U(x，h)＝xαhβ，將其對(duì)數(shù)化后變?yōu)閁(x，h)＝αlnx＋βlnh。為了簡(jiǎn)化分析，將一般商品的價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)化為1。基于以上假設(shè)，消費(fèi)者將對(duì)商品消費(fèi)組合進(jìn)行合理配置以達(dá)到效用最大化:

其中，假設(shè)U(x，h)是嚴(yán)格擬凹函數(shù)，Y為消費(fèi)者收入，hd和xl分別是無信貸時(shí)消費(fèi)者的住房消費(fèi)及一般商品消費(fèi)，pl為無信貸時(shí)的房?jī)r(jià)水平；α為一般商品消費(fèi)的效用彈性，β為住房消費(fèi)的效用彈性。由效用最大化的一階條件可得消費(fèi)者的最優(yōu)住房消費(fèi)為:

2.開發(fā)商

為了對(duì)開發(fā)商在市場(chǎng)中的決策行為進(jìn)行分析，本文做出如下假設(shè):(1)開發(fā)商的建造成本是住宅供給的嚴(yán)格凹函數(shù)，其表達(dá)式為C＝ch2，c＞0，?C／?h＞0及?2C／?h2＞0。(2)開發(fā)商完全使用自有資金進(jìn)行房地產(chǎn)開發(fā)，用B表示，開發(fā)成本等于自有資金總額；開發(fā)商使用自有資金的機(jī)會(huì)成本為市場(chǎng)資本的平均收益，用θ表示。(3)開發(fā)商利潤(rùn)為房地產(chǎn)銷售總額扣除開發(fā)成本以及自有資金的機(jī)會(huì)成本之后的余值?；谝陨霞僭O(shè)，可得開發(fā)商利潤(rùn)最大化的條件為:

其中，hs為住宅供給量。由利潤(rùn)最大化的一階條件可得開發(fā)商最優(yōu)住房供給的表達(dá)式:

當(dāng)hd＝hs時(shí)，住房市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)了出清，此時(shí)價(jià)格為均衡價(jià)格。將式(1)和式(2)合并計(jì)算可得房地產(chǎn)市場(chǎng)在不存在銀行信貸時(shí)的均衡價(jià)格:

(二)存在銀行信貸時(shí)房地產(chǎn)均衡價(jià)格的決定

1.消費(fèi)者

存在銀行信貸時(shí)，消費(fèi)者可從銀行獲得一筆貸款用于買房，其貸款額為L(zhǎng)1＝η1ph′d，其中，h′d為存在信貸情況下的住房消費(fèi)量，η1為個(gè)人住房貸款占購(gòu)房總支出的比值，取值為(0，1)。假設(shè)銀行信貸外生給定，不考慮銀行最優(yōu)信貸數(shù)量；消費(fèi)者不存在違約行為，住房貸款利率為r，其他假設(shè)條件與前文相同。消費(fèi)者將對(duì)商品組合進(jìn)行合理配置以實(shí)現(xiàn)效用最大化。

其中，x2和p2分別為存在信貸情況下一般商品的消費(fèi)數(shù)量及房?jī)r(jià)，其他變量的假設(shè)同上。由效用最大化的一階條件，可得消費(fèi)者住房的最優(yōu)消費(fèi)量:

2.開發(fā)商

存在銀行信貸情況下，假設(shè)開發(fā)商獲得的貸款額度為L(zhǎng)2＝η2ph′s，其中，h′s為存在信貸情況下房地產(chǎn)的供給量，η2為房地產(chǎn)開發(fā)貸款與房地產(chǎn)銷售額的比值，取值范圍為(0，1)。假設(shè)開發(fā)商的開發(fā)成本等于其自有資金與銀行信貸之和，利潤(rùn)為房地產(chǎn)銷售總額扣除住房開發(fā)成本、自有資金的機(jī)會(huì)成本與銀行貸款利息的余值。為使分析簡(jiǎn)便，令開發(fā)商的貸款利率等于消費(fèi)者住房貸款利率?；谝陨霞僭O(shè)，開發(fā)商利潤(rùn)最大化的條件為:

由利潤(rùn)最大化的一階條件，可得開發(fā)商最優(yōu)住房供給量為:

將式(6)代入式(4)可得:

P1和P2分別表示不存在和存在信貸情況下房地產(chǎn)市場(chǎng)的均衡價(jià)格，因此可得到以下命題:

命題1:銀行信貸進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)，將推高房?jī)r(jià)。證明如下:

若滿足文中假設(shè)條件，由于θ＜r①、0＜η1＜1和0＜η2＜1，則有0＜1-η2(r-θ)＜1及0＜1-η1(1-r)＜1，可得P2＞P1，從而命題1得證。

命題2:消費(fèi)者住房貸款增加，將引起住宅消費(fèi)的增加；若消費(fèi)者住房貸款減少，住宅消費(fèi)下降。證明如下:

命題3:信貸約束放松即個(gè)人購(gòu)房貸款占比及房地產(chǎn)開發(fā)貸款占比提高，將推高房?jī)r(jià)；若信貸約束趨緊，則房?jī)r(jià)下降。證明如下:

三、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)計(jì)量模型設(shè)定和變量選取

根據(jù)文中式(6)和式(4)，分別構(gòu)建房?jī)r(jià)與信貸、住宅消費(fèi)與信貸的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型:

在式(8)和式(9)中，下標(biāo)i和t分別表示區(qū)域及時(shí)間；β0、ν0表示截距項(xiàng)；HP表示住宅價(jià)格，PC表示個(gè)人住房貸款，EC表示房地產(chǎn)開發(fā)貸款，PCI表示城鎮(zhèn)人均可支配收入，M表示控制變量，包括住宅開發(fā)投資、地方財(cái)政教育支出與城鎮(zhèn)化率3個(gè)變量；HCA表示居民住宅消費(fèi)。υi、εi為不可觀察的地區(qū)效應(yīng)；μit、ζit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

根據(jù)前文數(shù)理分析的結(jié)果和實(shí)證分析的需要，本文所用各變量的具體含義如表1所示:

表1 變量的定義

(二)數(shù)據(jù)來源

本文使用中國(guó)35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析②，樣本期為1999～2009年。本文城鎮(zhèn)人均可支配收入數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)；住宅開發(fā)投資、住宅銷售面積、住宅銷售額、房地產(chǎn)開發(fā)貸款數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒(2000～2010)》；城鎮(zhèn)化率、地方財(cái)政教育支出數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒(2000～2010)》。另外，從《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒》中只能得到2005年以后的城市個(gè)人按揭貸款數(shù)據(jù)，因而我們將通過計(jì)算得到個(gè)人住房貸款數(shù)據(jù)。目前，在大部分居民的購(gòu)房資金中，除了購(gòu)房定金及預(yù)付款外，其余皆為銀行提供的貸款。借鑒蔡真、汪麗娜的觀點(diǎn)[23]，假設(shè)購(gòu)房者支付的定金及預(yù)付款占房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)資金來源總額中其他資金來源額的50%，而房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)其他資金來源數(shù)據(jù)可由《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒(2000～2010)》得到。因此，用住宅銷售額減去購(gòu)房者支付的定金和預(yù)付款可得到個(gè)人住房貸款數(shù)據(jù)。為了消除樣本數(shù)據(jù)中存在的異方差問題，本文對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對(duì)數(shù)處理。

(三)實(shí)證結(jié)果分析

由于本文面板數(shù)據(jù)的時(shí)間序列較短、截面較寬，為減少結(jié)果的偏差，本文將利用Stata 11.0軟件，選擇差分和系統(tǒng)GMM方法分析銀行信貸對(duì)住宅市場(chǎng)的影響效應(yīng)，回歸結(jié)果如表2及表3所示。

表2 房?jī)r(jià)的動(dòng)態(tài)面板廣義矩估計(jì)結(jié)果

1.銀行信貸對(duì)住宅價(jià)格的影響

表2中模型(1)和(2)將信貸總量作為解釋變量，模型(3)和(4)將個(gè)人住房貸款與房地產(chǎn)開發(fā)貸款作為解釋變量。由表2可知:第一，檢驗(yàn)拒絕了模型系數(shù)均為零的原假設(shè)；第二，由Sargan檢驗(yàn)的P值可知系統(tǒng)GMM和差分GMM估計(jì)將解釋變量的滯后項(xiàng)作為工具變量是有效的，由Dif-in-Sargan檢驗(yàn)的P值可知系統(tǒng)GMM估計(jì)將因變量的差分滯后項(xiàng)作為附加工具變量是合理的；第三，由AR(1)和AR(2)統(tǒng)計(jì)量的P值可知Arellano-Bond檢驗(yàn)接受了“殘差序列不存在自相關(guān)”的原假設(shè)，模型殘差項(xiàng)不存在序列自相關(guān)。此外，差分GMM和系統(tǒng)GMM模型的大部分系數(shù)的估計(jì)結(jié)果基本一致，說明實(shí)證結(jié)果總體上是穩(wěn)健的。

首先，由模型(1)和(2)可知銀行信貸對(duì)房?jī)r(jià)的影響在1%水平上顯著為正，影響系數(shù)分別為0.156和0.141，表明信貸與房?jī)r(jià)正相關(guān)，銀行信貸進(jìn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)將引起房?jī)r(jià)上漲，與命題1相吻合。由模型(3)和(4)可知個(gè)人住房貸款和房地產(chǎn)開發(fā)貸款對(duì)房?jī)r(jià)的影響在1%水平上顯著為正，命題3也得證，這說明銀行信貸收緊將導(dǎo)致房?jī)r(jià)增幅放緩甚至絕對(duì)值的下降，信貸約束是當(dāng)前房?jī)r(jià)下跌的關(guān)鍵因素之一。由兩者的影響系數(shù)可知，前者對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度小于后者，說明開發(fā)商面對(duì)的信貸約束對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度更大。

其次，城鎮(zhèn)人均可支配收入、城鎮(zhèn)化率對(duì)房?jī)r(jià)的影響在1%水平上顯著為正，說明居民收入增加以及城鎮(zhèn)化率提高將增加居民的住房需求，進(jìn)而引起房?jī)r(jià)上漲。從UR、TC的系數(shù)大小來看，城鎮(zhèn)化率對(duì)房?jī)r(jià)的影響小于房地產(chǎn)信貸總額，表明城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快所增加的購(gòu)買力對(duì)房?jī)r(jià)的影響相對(duì)于信貸來說，還是較小的。住宅開發(fā)投資對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，表明增加住宅投資可增加住房供給，從而降低房?jī)r(jià)。除了模型(3)之外，地方財(cái)政教育支出對(duì)房?jī)r(jià)的影響均不顯著，說明地方政府增加教育支出對(duì)房?jī)r(jià)的影響相對(duì)較小。

最后，上一期房?jī)r(jià)對(duì)當(dāng)期房?jī)r(jià)的影響在1%水平上顯著為正，彈性系數(shù)為0.540～0.582，表明上一期房?jī)r(jià)每增長(zhǎng)1%，將導(dǎo)致當(dāng)期房?jī)r(jià)上漲0.5%左右。從影響系數(shù)大小來看，在所有解釋變量中，上一期房?jī)r(jià)對(duì)當(dāng)期房?jī)r(jià)的影響程度最大。

2.銀行信貸對(duì)住宅消費(fèi)的影響

由表3可知:第一，Waldχ2檢驗(yàn)拒絕了模型系數(shù)均為零的原假設(shè)；第二，由Sargan檢驗(yàn)的P值可知系統(tǒng)GMM和差分GMM估計(jì)將解釋變量的滯后項(xiàng)作為工具變量是有效的，由Dif-in-Sargan檢驗(yàn)的P值可知系統(tǒng)GMM估計(jì)將因變量的差分滯后項(xiàng)作為附加工具變量是合理的；第三，由AR(1)和AR(2)統(tǒng)計(jì)量的P值可知模型殘差項(xiàng)不存在序列自相關(guān)。兩個(gè)模型大部分系數(shù)的估計(jì)結(jié)果接近，符號(hào)一致，可知實(shí)證結(jié)果總體上是穩(wěn)健的。

首先，個(gè)人住房貸款對(duì)住宅消費(fèi)的影響在1%水平上顯著為正，與命題2一致。表明消費(fèi)者面臨的信貸約束越松，獲得銀行貸款越多，買房能力越強(qiáng)，住宅消費(fèi)也相應(yīng)增加。其次，房?jī)r(jià)對(duì)居民住宅消費(fèi)的影響在1%水平上顯著為負(fù)，表明房?jī)r(jià)越高，消費(fèi)者的住房支付能力越低，住宅消費(fèi)減少。城鎮(zhèn)人均可支配收入對(duì)居民住宅消費(fèi)的影響顯著為正，說明收入越高，對(duì)住宅的需求也相應(yīng)提高。最后，個(gè)人住房貸款對(duì)住宅需求的影響程度大于房?jī)r(jià)及城鎮(zhèn)人均可支配收入的影響，表明在當(dāng)前房?jī)r(jià)較高的情況下，大多數(shù)居民依靠現(xiàn)有收入根本買不起房，只能依靠銀行信貸實(shí)現(xiàn)其住房需求，這意味著個(gè)人信貸是影響居民住宅消費(fèi)的最重要因素。

表3 住宅消費(fèi)的動(dòng)態(tài)面板廣義矩估計(jì)結(jié)果

四、結(jié)論與啟示

本文通過構(gòu)建房地產(chǎn)市場(chǎng)的均衡價(jià)格決定模型，研究銀行信貸對(duì)住宅市場(chǎng)的影響效應(yīng)，給出了相關(guān)命題，并利用中國(guó)35個(gè)大中城市1999～2009年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得出了以下結(jié)論:(1)銀行信貸對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著正向影響，這表明信貸約束加強(qiáng)是當(dāng)前房地產(chǎn)價(jià)格下跌的重要原因。(2)個(gè)人住房貸款對(duì)房?jī)r(jià)的影響程度小于房地產(chǎn)開發(fā)貸款的影響。(3)個(gè)人住房貸款對(duì)住宅消費(fèi)具有顯著正向影響，是影響居民住宅消費(fèi)的最重要因素，房?jī)r(jià)對(duì)住宅消費(fèi)則有顯著負(fù)向影響。

短期內(nèi)，可采取以下措施避免房?jī)r(jià)出現(xiàn)實(shí)質(zhì)性大幅下跌:(1)繼續(xù)實(shí)施穩(wěn)健的貨幣政策，嚴(yán)格實(shí)行差別化的信貸政策。一是適度增加個(gè)人住房貸款的投放量以支持居民的剛性住房需求；二是適度增加房地產(chǎn)開發(fā)貸款的投放量，逐步放松開發(fā)商的融資條件，積極鼓勵(lì)開發(fā)商通過海外融資、房地產(chǎn)信托等渠道實(shí)現(xiàn)開發(fā)資金的多元化，避免房地產(chǎn)業(yè)對(duì)銀行信貸資金的過度依賴；三是適度提高二套及二套以上新購(gòu)房的貸款利率以增加房地產(chǎn)市場(chǎng)的投機(jī)成本，抑制投機(jī)性需求，穩(wěn)定市場(chǎng)預(yù)期，培育消費(fèi)者的理性購(gòu)買行為。(2)加強(qiáng)對(duì)境外資金流入的監(jiān)管，避免其短期內(nèi)大量進(jìn)出對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)造成巨大沖擊，保持房?jī)r(jià)穩(wěn)定。(3)加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的監(jiān)管，積極引導(dǎo)商業(yè)銀行拓展多元化經(jīng)營(yíng)，減少對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的依賴，降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。

長(zhǎng)期內(nèi)，可考慮結(jié)束以限購(gòu)、限價(jià)、限貸為主的短期調(diào)控政策，轉(zhuǎn)而通過征收“上海模式”房產(chǎn)稅等方式解決住宅投資屬性過重的問題。同時(shí)，加快住宅配套體制改革，從房地產(chǎn)稅制、財(cái)政、金融等方面進(jìn)行系統(tǒng)化改革，逐步解決地方政府對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的過度依賴問題，促進(jìn)房地產(chǎn)價(jià)格的理性回歸，還房地產(chǎn)業(yè)一個(gè)開放、競(jìng)爭(zhēng)和有序的市場(chǎng)環(huán)境。

注釋:

① 考慮到消費(fèi)者會(huì)將其大部分自有資金存入銀行，因而可令社會(huì)資本的平均收益率低于銀行利率，即θ＜r。

②35個(gè)大中城市包括東部地區(qū)的北京、天津、石家莊、沈陽、大連、上海、濟(jì)南、青島、南京、杭州、寧波、福州、廈門、廣州、深圳、?？冢胁康貐^(qū)的太原、南昌、合肥、長(zhǎng)沙、武漢、鄭州、哈爾濱和長(zhǎng)春以及西部地區(qū)的重慶、成都、貴陽、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川、南寧、烏魯木齊、呼和浩特。

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