第 1 章 导论
1.1 研究背景与意义
自1998年国家废除福利分房制度，实行住房商品化改革以来，我国我国房价经历了一个十分迅速的增长过程，商品房平均销售价格从2000年的2112元上涨到2015年的6792元，远超同期居民可支配收入的增长。2003-2014年间，我国住房价格年均增长速度超过10%，房价已经是住房建造成本的2到10倍。而最近一年多以来，随着信贷政策的扩张，一些中心城市的房价呈现出持续上涨的态势，年均增速甚至超过20%。与此同时，各类开发商建造了超过90亿平方米的住房，大量的空置住房引发了人们有关住房泡沫的担忧（Glaeser et al.，2016[1]；张川川等，2016[2])。几乎与住房商品化改革同步，我国从1997年开始放开个人消费信贷，自此我国家庭债务经历了一个十分迅速的增长过程，2016年正规金融市场上的家庭消费信贷总量已经接近25万亿元人民币，年均增长率更是达到了57.8%，而随着互联网金融的迅猛发展，非正规金融市场上的借贷行为愈发活跃，家庭债务仍存在较大的增长空间。特别是最近一年来，银行信贷呈持续扩张态势，而其中的很大一部分流入到了房地产市场。中国人民银行近期发布的数据显示，2016年全国新增人民币贷款为12.65万亿元，其中以个人住房按揭贷款为主的住户部门中长期贷款增加5.68万亿元，占全年新增人民币贷款的44.9%，个人购房贷款余额已经达到19.54万亿，年增长率达到了惊人的38%。飞速上涨的房价和不断扩张的住房抵押贷款引发了有关住房泡沫化和对中国版“次贷危机”的隐忧。这种担忧不无道理，起源于美国次贷危机的金融危机已经向世人展示了金融市场和房地产市场的密切联系。尽管金融危机的起源存在多个方面的原因（IMF，2009[3]；Hubbard &Mayer，2009[4]； Acharia & Schnabl，2009[5]），但人们仍然普遍认为不可持续的信贷宽松是造成美国住房抵押贷款和房地产泡沫的主要原因，其他信贷稳定的国家主要是通过国际金融市场而受到影响。因此，房地产市场的异常波动极有可能通过金融市场而传导至整个银行体系和实体经济，导致宏观经济发生剧烈波动，以房价变动和家庭债务集聚为核心的房地产市场和金融市场变动再次引发学界和业界的关注。
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1.2 国内外研究动态
与本研究相关的文献主要包括以下三个方面的研究：家庭债务的影响因素及其宏观经济效应研究、房价变动的影响因素及其经济效应研究、家庭债务与房价变动关系的研究。本研究分别从以上三个方面对国内外相关文献进行了梳理。在一个不确定的情境下，研究家庭借贷行为是现代消费函数理论发展的重要方向。家庭借贷行为的动机主要有：消费平滑动机、资产组合动机和战略性动机。在 Heaton 和 Lucas（1997）[10]构建了一个存在借贷行为的预防性储蓄模型，他们认为，消费者进行借贷决策时，不仅有消费平滑动机，而且还有战略性动机（消费者选择借贷本身就有拖欠的考虑）。Koo（1998）[11]通过构造一个具有借贷约束和回报率风险的资产组合选择多期模型，研究发现家庭借贷时，家庭资产组合配置主要是出于家庭资产组合动机的结果。Blanchard 和 Fisher（1989）[12]认为收入、消费与储蓄之间的非一致性为家庭借贷行为的产生创造了条件，家庭跨期消费行为大大增加了家庭借贷行为产生的可能性。根据生命周期持久收入假说，短期收入与未来收入的不平等是导致家庭借贷行为产生的重要原因（Iacoviello，2008[13]；Klein，2015[14]）。理性家庭出于一生预期效用最大化考虑，往往会选择通过债务融资方式在整个生命周期内平滑其消费（郭新华，2010）[15]。家庭债务规模的变动是一系列复杂因素的共同作用的结果，这些因素主要包括：金融因素、政策制度因素、收入因素、心理因素、信息技术因素和人口结构因素等。Aron 和 Muellbauer（2000）[16]采用南非储备银行数据，考察了金融自由化对家庭债务的影响，发现金融自由化和资产价值变动会增加家庭债务规模。Rajan(2010)[17]指出政府或金融当局为维持社会的稳定，确保低收入家庭的基本消费水平，可能会增加对低收入家庭的信贷供应，导致家庭借贷数量增加。Iacoviello (2008)[13]采用动态随机一般均衡模型（DSGE)，发现随着收入不平等程度上升，家庭通过信贷来平滑消费的可能性会增加，家庭总债务水平则随之上升。在“追上琼斯”效应和社会比较心理效应的驱动下，中低收入家庭为保持与邻近富裕家庭一样的消费水平，往往会增加他们的借贷量（Morgan 等，2002）[18]。Sanchez（2009 ）[19]和 Athreya 等（2012）[20]认为信息技术的进步为信贷渠道的拓展提供了技术支持，家庭借贷渠道的拓展会增加家庭债务的积累量。此外，人口结构、风险偏好、社会网络、婚姻状况以及家庭子女的数量等也会影响家庭的借贷行为（Kearns，2003[21]；杨汝岱等，2011[22]；何丽芬等，2012[23]）。
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第 2 章 家庭债务、房价波动与金融稳定性影响理论
2.1 家庭债务理论
负债在日常经济生活中非常普遍，家庭、企业以及公共部门都普遍存在负债情况。一般而言，负债是指经济主体由于过去或现在已发生的经济业务引起的，需要在将来以支付现金，交付其它资产或提供劳务等形式来抵偿的一种债务，是该经济主体于未来的一种经济利益的流出。根据一般的会计准则，债务可以分为短期债务和长期债务，短期债务是指偿还期限在一年以内的债务，长期债务则是指偿还期限在一年以上的债务。家庭债务顾名思义是指家庭部门所拥有的债务，是与企业债务和公共债务相对应的概念（Christelow，1987）[70]。家庭债务是在家庭进行消费平滑和最大化终身效用过程中所形成的，表现为家庭在家庭经济活动中所产生的经济债务，是对家庭与社会或家庭内部经济关系的反映。一般认为，家庭债务产生于家庭与金融机构或者其它主体之间的消费融资行为,是银行等正规金融机构或民间借贷等非正规金融机构向家庭部门提供的用于生活消费需要的贷款或借款①,包括家庭为了购买住房、耐用消费品及其它消费品和服务所导致的住房抵押贷款(mortgage )和消费信贷(consumer credit)（叶绮娜，2012）[71]。家庭债务是家庭在面临流动性约束的过程中合理安排全生命周期消费，解决当前消费与收入之间矛盾，提高即期消费水平和终身效用水平的重要手段，对于家庭的消费平滑具有十分重要的意义。通常来说，住房抵押贷款和消费信贷是家庭债务的主要组成部分，除这二者之外，家庭债务还包括公共部门债券、非营利性的商业抵押贷款和联保授信等信用市场工具（张雄，2016）[72]，根据目前我国金融市场的发展和我国家庭债务的结构来看，我国家庭债务以长期的住房抵押贷款和以信用卡消费为代表的消费信贷为主。因此，本文所称的家庭债务主要是指正规金融市场上包含家庭住房抵押贷款和消费信贷在内的负债。
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2.2 房产价格变动的内涵及影响因素
目前房地产业主要由商业地产和住宅地产等两大部分组成，因而房产价格通常包括商业地产价格和住宅地产价格。相对于住宅地产，商业地产的投资品属性更强，其价格采用的是资本化的定价方式，主要由预期收益的贴现值来决定，因此商业地产价格所面临的不确定性和震荡起伏往往更大，且由于其较高的投资价值，商业地产的房价通常远高于住宅地产。因此，基于数据获取和研究目的的考虑，本文所指的房产价格主要是指住宅地产价格①。关于房价，目前存在三种较为常见的定义，一种是指房产的建筑价格，包含建筑成本和土地价格在内，该价格实质是一种替代价格，其经济价值的基础是由于房产具有稀缺性、有用性和有效需求的存在。第二种有关房产的价格定义为房产的理论价格，它是指土地产权的经济实现形式的货币表现与劳动创造价值之和，房价围绕其上下波动（李方，2016）。最后一种定义是指房地产的销售价格，它是指基于市场经济的供需平衡原理，由市场上房产的有效供给和对房产的需求量共同决定的房地产销售价格，这种销售价格会因房产的质量、所处的地理区位以及住房需求而存在较大差异。由于住房同时具有投资品和耐用消费品的双重属性，作为耐用消费品时其价格主要由消费者的购房偏好、预算约束以及市场供需来决定，而当作为投资品时，其价格通常由房产所能带来的预期收益决定，由于未来收益的不确定性和经济周期的影响，房产价格会呈现周期性波动，具有明显的不确定性和波动特征。因此，综合以上论述，本文所指房产价格波动指的是住宅地产销售价格在某个时空区间内的震荡起伏过程。
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第 3 章 描述性统计与理论模型构建.......28
3.1 我国家庭债务变动描述性统计.......28
3.2 我国房地产市场及房价变动的描述性统计...........34#p#分页标题#e#
3.2.1 我国房地产市场发展现状........34
3.2.2 我国房价变动情况.......36
3.3 家庭债务与房价变动的相关性分析 ..........39
3.4 理论模型构建与研究假设提出 .......42
第 4 章 实证分析......46
4.1 模型设定 ...........46
4.1.1 ARCH 模型与 GARCH 模型.........46
4.1.2 多元 GARCH 模型设定.....48
4.2 指标选取及数据说明 ........49
4.2.1 指标选取........49
4.2.2 数据说明及处理.........50
4.3 实证检验 ...........53
4.4 结果分析与讨论 .....58
第 5 章 研究结论与启示........60
5.1 研究的主要结论 .....60
5.2 政策建议 ...........61
第 4 章 实证分析
基于理论部分的分析和数理模型推导，本文认为家庭债务的变动和房价波动之间存在着很强的相关性和自我强化的作用。具体来说，家庭债务的波动传导至房地产市场，从而导致房价发生波动，而房价的波动又会反馈至家庭债务市场，导致家庭债务市场的进一步波动，并再次传导至房地产市场，由此循环往复而产生波动溢出效应，本文将这种波动溢出效应称之为家庭债务和房价之间的自我强化或自我增强效应。由于住房抵押贷款是银行体系和金融系统的重要资产，家庭债务市场或房地产市场的剧烈波动最后将传导至金融市场，并影响金融市场稳定。另一方面，以银行为代表的金融系统会根据金融市场的稳定情况和自身金融风险来调整个人消费信贷政策，又会对房价波动产生波动溢出效应。作为时间序列分析和金融分析的重要工具，多元 GARCH 模型能够较好地解释经济和金融现象，还能较好地处理经济变量随机扰动中的异方差问题，在金融领域中有着十分广泛的应用。更为重要的是，多元 GARCH 模型不仅能够刻画多个经济变量的波动集聚特征，还能有效捕捉这些经济变量之间可能存在的交互传递及其溢出效应（李文君、尹康，2009；谭政勋、王聪，2011）[67, 95]。根据本文的研究问题和经济变量之间的自我强化效应特征，采用多元 GARCH 模型可以较为有效地刻画家庭债务增长、房价波动和银行稳定随时间的波动集聚特征，还能有效捕捉他们之间的交互传递所带来的经济影响。基于以上考虑，本文拟通过构建多元GARCH 模型考察家庭债务和房价之间的自我强化效应，并进一步考察家庭债务和房价之间的自我强化效应对金融稳定性的影响。
4.1 模型设定
4.1.1 ARCH 模型与 GARCH 模型
多元 GARCH 模型起源于 Engle（1982）[96]提出的自回归条件异方差模型（Autoregressive Conditional Heteroskdasticity，简称为 ARCH），该模型主要用于解决时间序列数据中可能出现的异方差特征，在金融领域有着十分重要的价值和地位。Bollerslev（1987）[97]对 ARCH 模型进行了进一步发展和推广，并被称之为 Generalized ARCH，即 GARCH 模型。相较于早期的 ARCH 模型，多元GARCH 模型应用更为广泛，主要用于分析多个经济变量之间的波动集聚和它们之间的风险交叉传递特征。参考黄忠华（2009）[98]的研究，本文分别就 ARCH模型和 GARCH 模型的主要估计思想进行概括。选定住户部门短期消费信贷和中长期消费信贷的总和作为家庭债务的衡量指标。根据前述家庭债务的相关定义，家庭债务由家庭的短期和中长期消费信贷组成，短期消费信贷以信用卡消费、购车贷款等为主，而中长期消费信贷中住房抵押贷款占了绝大部分，虽然从对房地产市场的影响来看，住房抵押贷款对于房价变动的影响可能更为显著，但从我国微观家庭的借贷行为来看，短期消费信贷与家庭的住房购买行为以及住房抵押贷款之间存在着密切联系，如大量的短期消费信贷用于与住房相关的消费上，如房屋装修、家庭耐用品的购买等，此类消费行为对于房价的波动也存在潜在影响。此外，考虑到本文的主要研究对象着眼于家庭债务，因此本文所选取的家庭债务指标并不局限于住房抵押贷款，还包括了家庭的短期消费信贷。
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结论
本文通过对家庭债务和房价波动之间变动关系及其影响进行理论梳理的基础上，对近二十年来我国家庭债务和房价变动的典型事实进行了较为细致的描述性统计，对家庭债务和房价波动的一致性展开了分析，并在此基础上构建了家庭债务和房价变动之间的理论模型，进一步提出了本文的研究假设。通过构建多元GARCH-BEKK 模型，将银行不良贷款作为金融稳定的代理指标，采用我国1999Q1 到 2016Q4 的家庭债务、房价变动指数和银行不良贷款余额数据，就家庭债务和房价变动之间所存在的自我强化效应以及这种自我增强效应对金融稳定的影响进行了实证检验。主要研究结论如下：
（1）描述性统计的结果表明：我国家庭债务（住房抵押贷款）与房价波动之间存在较强的同向变动关系，二者存在较强的经济联系和因果关系，即本文所定义的自我强化效应或自我增强效应，产生这种自我强化效应的主要原因在于房地产市场对金融市场的依赖性。通过构建家庭债务与房价变动关系的理论模型，经过比较静态分析发现银行信贷的介入会推动房价上涨，而住房抵押贷款或家庭债务的增长是导致房价上涨的重要原因。
（2）通过对季度数据的格兰杰因果检验发现，房价变动是家庭债务增长的格兰杰原因，而家庭债务变动也是房价变动的格兰杰原因，家庭债务和房价变动之间在统计上存在较为显著的双向因果关系，进一步验证了有关家庭债务和房价之间存在自我强化关系的研究假设。
（3）多元 GARCH 模型的均值方程估计结果表明：家庭债务每增加 1%，房屋销售价格指数将上升 0.01%，而当房价上涨 1%时，家庭债务余额将会增加0.04%。在 GARCH-BEKK 模型的方差估计中则发现，房价波动和家庭债务余额波动以及二者的联合波动均存在较强的 ARCH 效应和 GARCH 效应，这既表明房价波动和家庭债务余额变动对其自身的冲击效应较为显著，存在很强的波动集聚性，同时也表明房价波动、家庭债务余额变动及其联合波动的冲击具有持久性，一旦房价或家庭债务余额发生较为剧烈的波动，那么这种波动在短期内难以得到有效抑制，从而进一步证明了家庭债务和房价之间存在相互影响的自我强化效应。GRACH-BEKK 模型的方差估计结果还表明银行不良贷款余额波动不存在ARCH 效应，但存在较为显著的 GARCH 效应，说明我国银行不良贷款余额的变动存在较强的持续性，一旦银行不良贷款余额发生较大负面波动，将对金融稳定形成长期的负面影响。
（4）通过对多元 GARCH-BEKK 模型的分析发现，房价的上涨会增加家庭部门信贷需求，尤其是提高了家庭住房抵押贷款的需求，房价上涨对于家庭债务和银行部门信贷供给存在倒逼机制。另一方面，银行等金融机构对不良贷款的变动存在明显的反馈机制，这种反馈机制的存在会对房价变动和家庭消费信贷供给形成影响，而家庭债务和房价的自我增强效应则起到了放大房价冲击的作用：当银行不良贷款增加，银行和监管层会为了控制信贷风险而对信贷规模加以控制，从而使得金融体系信贷供给减少，信贷供给的减少使得信贷依赖型的房地产市场房价下降，而房价的下降又会进一步使得银行不良贷款余额增长，房价下跌以及由此引发的金融系统反馈机制会使得不良贷款增加 1.485%。由此可见，家庭债务和房价之间的自我强化效应在房价下跌时对金融稳定的影响最为显著，其在房价波动影响金融稳定的传导机制中起到了加速器的作用。
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参考文献（略）
