3. 銀行信貸對房地產供給的影響機制
對于房地產開發商來說，房地產開發貸款參與了房地產開發、建設、銷售的全過程，在土地一級開發階段中，開發商需要大量資金購買土地使用權，而房地產開發階段，開發商也需要大量資金來支持房地產的開發建設，這其中一大部分資金來源都來自銀行貸款。目前，我國的房地產開發貸款的來源主要有自籌資金、國內貸款、家具企業自有資金和其他資金。以2012年為例，占房地產開發資金來源最大的是其他資金，約為34.95%；第二位的是自籌資金，約占32.31%；而國內貸款的比重約為12.22%。雖然國內貸款所占開發資金來源的比重并不大，但是自籌資金中也包含著部分銀行貸款，其他資金的來源中定金和預收款的比例很大，約為71.72%，而定金和預收款中又有約60%來自個人住房按揭貸款。根據易歡萍（2013）的估計，如果綜合考慮國內貸款、自籌資金中的銀行貸款以及其他資金中的銀行貸款的話，我國的銀行信貸額占房地產開發資金的比例約為79%。
從理論上說，在大量銀行貸款的支持下，應該刺激房地產開發商增加市場供給，從而降低房地產價格，但由于受土地供給限制等因素的影響，房地產的供給彈性很小，短期內銀行貸款的增加并不會使得房地產開發商增加房地產的供給，相反的是，由于銀行貸款擴充了開發商的資金實力，使得開發商有能力支付更高的土地價格、建筑材料價格和勞務費等，提高了房地產的開發成本，使得房地產價格進一步升高。
三、我國房地產信貸對房地產價格影響的實證分析
（一）變量設定與方法選取
1. 方法選取
本文擬采用經典計量經濟學方法對商品房平均銷售價格與銀行信貸余額建立普通最小二乘回歸模型，定量研究銀行信貸規模對商品房價格的影響大小。為了使得所建模型更加貼近現實情況，除了選取銀行信貸規模外，本文還在模型中加入了影響商品房價格的其他因素，研究這些變量對商品房價格的共同作用，將在下一小節中進行詳細論述。
由于經典計量經濟學理論是建立在時間序列平穩假設的基礎上的，然而現實中經濟變量往往是非平穩的時間序列，如果直接采用非平穩變量建立普通最小二乘回歸模型，得到的結果可能是偽回歸，因此在進行回歸分析之前需要檢驗所選取變量的平穩性，本文中采用ADF單位根檢驗方法。若變量為非平穩的，需要對所有變量進行協整檢驗，當所有變量之間具有協整關系時，才可以用普通最小二乘回歸法進行回歸分析。從經濟意義的角度看，當變量之間具有協整關系時，說明幾個變量雖然是非平穩的，但它們的長期波動規律之間具有穩定的比例關系，即這些經濟變量之間存在長期均衡關系。
2. 變量設定與數據來源
從第三部分的理論分析可知，從需求方面來看，實現城鎮居民對商品房的部分潛在需求，將其轉化為有效需求的影響因素主要有城鎮居民的可支配收入和個人住房按揭貸款，選取這兩者為解釋變量。從供給方面來看，商品房供給量的主要影響因素需要考慮房地產開發商的開發成本和開發資金，從第二和第三部分的分析可知，雖然房地產開發貸款占總的房地產開發資金的比例并不很高，但是由于自籌資金和其他資金來源中有很大一部分來自城鎮居民的購房預付款，而其中一部分又來自個人按揭貸款，銀行貸款占開發商的全部開發資金的比例很大，因此在選取按揭貸款的同時選取房地產開發貸款作為解釋變量；而對于開發成本來說，由于建筑材料價格、勞務費、建設技術成本、銷售成本等方面的數據較難收集，本文中只采用土地價格作為開發成本的替代變量，分析2005～2013年的數據，一年前的土地平均價格約為當年商品房平均價格售價的30%～40%，而房地產開發周期大約為一年左右，因此本文認為一年前的土地價格可以部分代替開發成本對供給量的影響。
設商品房平均銷售價格（元/平方米）為被解釋變量，用P1表示；房地產開發貸款（十億元）、個人住房按揭貸款（十億元）、城鎮居民可支配收入（元）和滯后一年的土地價格（元/平方米）四個變量作為解釋變量，分別用L1、L2、Y、P2表示。
本文的基礎數據來源是國家統計局網站公布的統計數據和CEIC數據庫。由于CEIC中統計的房地產開發貸款和個人住房按揭貸款的數據只有從2005年起的季度數據，因此本文將2005年第1季度到2013年第3季度作為研究時段，共計35個季度數據。國家統計局網站上的商品房價格、城鎮居民可支配收入、土地價格等方面的相關數據都是月度數據的累計值，本文將這些數據都轉化為相應的季度數據。
另外，商品房平均銷售價格由商品房銷售額除以商品房銷售面積得到，滯后一年的土地價格由相應的房地產業土地成交價款除以房地產業土地購置面積得到。
為了使得建立模型的效果更好，對處理后的數據再取對數。
（二）房地產信貸對房地產價格影響的實證檢驗
1. 數據平穩性檢驗
用Eviews6.0對上述各變量進行ADF檢驗，得到的檢驗結果如表1所示：
可以看出，商品房平均銷售價格是平穩的，房地產開發貸款、個人住房按揭貸款、城鎮居民可支配收入和滯后一年的土地價格的原序列雖然是不平穩的，但它們的一階差分序列在5%的顯著性水平下都是平穩的，說明可能存在協整關系。
2. 協整檢驗
用Eviews6.0對所有變量進行Johansen檢驗，得到的統計量值和統計量值分別為107.1377和54.08262，分別大于5%顯著性水平下的臨界值60.06141和30.43961，說明存在協整關系，可以用普通最小二乘回歸法進行分析。
3. 普通最小二乘回歸分析
以為被解釋變量，lnL1、lnL2、lnY、lnP2為解釋變量建立普通最小二乘回歸方程，估計結果如下。
lnP1=4.5334+0.0901lnL1+0.3212lnL2+0.1384lnY+0.0913lnP2（12.14）（0.96）（3.09）（1.61）（-1.49）
對于房地產開發商來說，房地產開發貸款參與了房地產開發、建設、銷售的全過程，在土地一級開發階段中，開發商需要大量資金購買土地使用權，而房地產開發階段，開發商也需要大量資金來支持房地產的開發建設，這其中一大部分資金來源都來自銀行貸款。目前，我國的房地產開發貸款的來源主要有自籌資金、國內貸款、家具企業自有資金和其他資金。以2012年為例，占房地產開發資金來源最大的是其他資金，約為34.95%；第二位的是自籌資金，約占32.31%；而國內貸款的比重約為12.22%。雖然國內貸款所占開發資金來源的比重并不大，但是自籌資金中也包含著部分銀行貸款，其他資金的來源中定金和預收款的比例很大，約為71.72%，而定金和預收款中又有約60%來自個人住房按揭貸款。根據易歡萍（2013）的估計，如果綜合考慮國內貸款、自籌資金中的銀行貸款以及其他資金中的銀行貸款的話，我國的銀行信貸額占房地產開發資金的比例約為79%。
從理論上說，在大量銀行貸款的支持下，應該刺激房地產開發商增加市場供給，從而降低房地產價格，但由于受土地供給限制等因素的影響，房地產的供給彈性很小，短期內銀行貸款的增加并不會使得房地產開發商增加房地產的供給，相反的是，由于銀行貸款擴充了開發商的資金實力，使得開發商有能力支付更高的土地價格、建筑材料價格和勞務費等，提高了房地產的開發成本，使得房地產價格進一步升高。
三、我國房地產信貸對房地產價格影響的實證分析
（一）變量設定與方法選取
1. 方法選取
本文擬采用經典計量經濟學方法對商品房平均銷售價格與銀行信貸余額建立普通最小二乘回歸模型，定量研究銀行信貸規模對商品房價格的影響大小。為了使得所建模型更加貼近現實情況，除了選取銀行信貸規模外，本文還在模型中加入了影響商品房價格的其他因素，研究這些變量對商品房價格的共同作用，將在下一小節中進行詳細論述。
由于經典計量經濟學理論是建立在時間序列平穩假設的基礎上的，然而現實中經濟變量往往是非平穩的時間序列，如果直接采用非平穩變量建立普通最小二乘回歸模型，得到的結果可能是偽回歸，因此在進行回歸分析之前需要檢驗所選取變量的平穩性，本文中采用ADF單位根檢驗方法。若變量為非平穩的，需要對所有變量進行協整檢驗，當所有變量之間具有協整關系時，才可以用普通最小二乘回歸法進行回歸分析。從經濟意義的角度看，當變量之間具有協整關系時，說明幾個變量雖然是非平穩的，但它們的長期波動規律之間具有穩定的比例關系，即這些經濟變量之間存在長期均衡關系。
2. 變量設定與數據來源
從第三部分的理論分析可知，從需求方面來看，實現城鎮居民對商品房的部分潛在需求，將其轉化為有效需求的影響因素主要有城鎮居民的可支配收入和個人住房按揭貸款，選取這兩者為解釋變量。從供給方面來看，商品房供給量的主要影響因素需要考慮房地產開發商的開發成本和開發資金，從第二和第三部分的分析可知，雖然房地產開發貸款占總的房地產開發資金的比例并不很高，但是由于自籌資金和其他資金來源中有很大一部分來自城鎮居民的購房預付款，而其中一部分又來自個人按揭貸款，銀行貸款占開發商的全部開發資金的比例很大，因此在選取按揭貸款的同時選取房地產開發貸款作為解釋變量；而對于開發成本來說，由于建筑材料價格、勞務費、建設技術成本、銷售成本等方面的數據較難收集，本文中只采用土地價格作為開發成本的替代變量，分析2005～2013年的數據，一年前的土地平均價格約為當年商品房平均價格售價的30%～40%，而房地產開發周期大約為一年左右，因此本文認為一年前的土地價格可以部分代替開發成本對供給量的影響。
設商品房平均銷售價格（元/平方米）為被解釋變量，用P1表示；房地產開發貸款（十億元）、個人住房按揭貸款（十億元）、城鎮居民可支配收入（元）和滯后一年的土地價格（元/平方米）四個變量作為解釋變量，分別用L1、L2、Y、P2表示。
本文的基礎數據來源是國家統計局網站公布的統計數據和CEIC數據庫。由于CEIC中統計的房地產開發貸款和個人住房按揭貸款的數據只有從2005年起的季度數據，因此本文將2005年第1季度到2013年第3季度作為研究時段，共計35個季度數據。國家統計局網站上的商品房價格、城鎮居民可支配收入、土地價格等方面的相關數據都是月度數據的累計值，本文將這些數據都轉化為相應的季度數據。
另外，商品房平均銷售價格由商品房銷售額除以商品房銷售面積得到，滯后一年的土地價格由相應的房地產業土地成交價款除以房地產業土地購置面積得到。
為了使得建立模型的效果更好，對處理后的數據再取對數。
（二）房地產信貸對房地產價格影響的實證檢驗
1. 數據平穩性檢驗
用Eviews6.0對上述各變量進行ADF檢驗，得到的檢驗結果如表1所示：
可以看出，商品房平均銷售價格是平穩的，房地產開發貸款、個人住房按揭貸款、城鎮居民可支配收入和滯后一年的土地價格的原序列雖然是不平穩的，但它們的一階差分序列在5%的顯著性水平下都是平穩的，說明可能存在協整關系。
2. 協整檢驗
用Eviews6.0對所有變量進行Johansen檢驗，得到的統計量值和統計量值分別為107.1377和54.08262，分別大于5%顯著性水平下的臨界值60.06141和30.43961，說明存在協整關系，可以用普通最小二乘回歸法進行分析。
3. 普通最小二乘回歸分析
以為被解釋變量，lnL1、lnL2、lnY、lnP2為解釋變量建立普通最小二乘回歸方程，估計結果如下。
lnP1=4.5334+0.0901lnL1+0.3212lnL2+0.1384lnY+0.0913lnP2（12.14）（0.96）（3.09）（1.61）（-1.49）