沈 悦，余若涵，杜正春

(西安交通大学 a.经济与金融学院；b.电气工程学院，陕西 西安 710061)

一、引 言

2019年12月，中央经济工作会议将“坚持房子是用来住的、不是用来炒的定位，全面落实因城施策，稳地价、稳房价、稳预期的长效管理调控机制，促进房地产市场平稳健康发展”确定为2020年国家重点工作之一。2020年4月17日，中共中央总书记习近平在主持中央政治局会议时，再次强调要坚持“房住不炒”定位。两会期间，国务院总理李克强在政府工作报告中重申，要“因城施策，促进房地产市场平稳健康发展”。国家对建立房地产长效机制系列指示精神的背后，是住房改革以来房价高企的客观事实。中国从1998年开始实行住房货币化改革，居民住房需求随之得到显著释放，大量资金的涌入使得房地产市场取得极大繁荣，房地产价格一路攀升，近几年更是增长迅速，房价高企已成为社会瞩目的问题之一。房地产价格的稳定与否、房地产市场发展的健康与否，既是政府高度重视的重大经济问题，也是与百姓生活息息相关的重大民生问题。

不同于其他行业，房地产行业具有建设和使用期限长、产业关联性强、所需资金量大、建设回报高等特点，属于资金密集型产业，这决定了房地产的发展高度依赖金融支持。数据显示，截至2020年一季度末，人民币房地产贷款余额为46.16万亿元，同比增长13.9%(1)数据来源于中国人民银行发布的《2020年一季度金融机构贷款投向统计报告》。，同时全国范围内金融深化程度和商品房平均销售价格的变化数据显示(2)数据来源于中国人民银行、wind数据库，时间范围为2000—2019年，参考孙晓华等(2015)，用“金融机构贷款余额/GDP”衡量金融深化程度。囿于篇幅限制，此处不汇报具体数据及变化趋势图。，近年来中国金融深化程度和商品房价格的变化大体趋于一致，在房价加速上涨的时期，金融深化程度也不断增加，两者在直观上呈现相关关系。那么，金融深化和房价波动之间又存在什么样的经济联系？金融深化程度的加深又会如何影响房价波动？

房地产市场的火热发展促使越来越多的人将房地产视为资产配置的最佳方式，这一趋势体现出，商品房所具备的投资属性正逐渐显露和不断增强。数据显示，2018年中国城镇居民家庭房产净值占家庭人均财富的比例高达71.35%，居民家庭人均财产增长中的91%都来自于房产净值增长，居民家庭更倾向于房产投资，金融资产结构单一(3)数据来源于《中国家庭财富调查报告2019》。。现阶段的房地产市场吸引了大量资金，投资者对房地产投资的强烈偏好和资金在房地产市场的过度集中共同推动了房价的持续上涨和波动幅度的不断加大。这一现象所折射出的潜在问题是：金融深化集聚并释放了大量资金，而资金去向却较为单一。居民资产配置渠道为何较为缺乏？房地产市场又为何能够吸引大量资金？当商品房投资属性渐强时，其与传统金融资产之间是否存在替代关系？如果存在，金融深化能否在创造资金来源的同时，通过完善资本市场环境增加资金的去向选择，进而达到调控房价的目的？金融深化与房价波动之间是否存在联系？如果存在，又具体表现为何种关系？本文拟对此展开研究。

二、相关文献回顾

学界对金融深化和房地产价格关系的研究可追溯至1995年，Stein首次将信贷约束引入生命周期理论，肯定了作为金融深化重要部分的银行信贷对房价波动的影响[1]。在此之后，相关研究逐步涌现。Senhadji等对亚洲国家经济数据进行实证研究，指出银行信贷能够显著影响亚洲国家房地产价格，且这种影响是不对称的，银行信贷在房价上涨时对其的影响是房价下降时的三倍[2]。Hofmann认为有必要将银行信贷因素纳入房地产价格模型研究，并对16个国家的数据进行脉冲检验，实证得出银行信贷冲击能够对房地产价格产生显著正向影响[3]。还有学者建立了包含信贷、房价、收入、利率的一般均衡模型，证实银行信贷对房价在需求端有正向影响，在供给端有负向影响，但供给端的影响滞后于需求端[4-5]。Choi等利用跨国面板数据检验了商品房价格同金融体系发展之间的关系，指出金融体系结构的转变、金融深化程度的加深会推动房价的上涨[6]。

国内研究方面，直接研究金融深化和房价二者关系的相关成果并不丰富。早年间有学者认为金融深化对房地产价格无显著影响，金融过度发展甚至会对房价产生抑制效果。而随着中国金融深化水平的提高，相继涌现的学术成果主要分为以下观点：第一，认为金融深化同房地产价格之间具有联动关系，如董凯等研究指出金融深化对房地产价格波动的解释能够达到23.77%[7]。第二，认为金融深化对房价有显著正向影响，陈仲常等基于中国30个省市的经济数据，实证得出地区金融发展水平与商品房价格总体上表现出了一致性，从全国层面来看，金融发展对商品房价格具有显著正向影响，金融发展是拉动商品房价格上涨的重要因素，从区域层面看，金融发展水平和商品房价格两者之间具有高度一致性[8]。第三，认为金融深化对房价的影响呈非线性，但此类研究成果较少：朱英姿等在研究地方官员晋升压力、金融市场化水平对房地产价格的影响时认为金融深化与房价之间呈倒“U”型关系，房价随着金融发展先上涨后下降[9]。

由于现阶段中国融资结构仍以间接融资为主，故而更多研究则是从侧面选取能够代表金融深化程度的其他经济指标(如银行信贷)来研究其与房价波动的关系。此类研究结论也可分为两类：一类认为银行信贷对房地产价格有正向影响，即资金以信贷方式流入房地产市场，正向推动房价上涨、扩大房地产泡沫，并得到了实证支持[10-11]。另一类则指出，银行信贷对房价波动存在非线性影响，如马勇等基于中国2003—2016年的省级面板数据，运用门槛面板模型证实了银行信贷增速对房地产价格增速的影响存在显著的非线性和非对称效应，在信贷规模水平较低的区间内，信贷增速对房地产价格增速影响较弱；而当信贷规模水平较高时，信贷增速对房地产价格增速的影响显著加强[12]。

通过梳理国内外文献，不难发现：第一，学界多认为金融深化和房价波动之间存在联动关系或单一线性的关系，考虑到现实情况的复杂性，两者可能并非表现为单纯的正向或负向关系，但鲜有直接针对金融深化对房价波动可能存在的非线性影响的研究成果；第二，在研究金融深化对房价波动的影响机制时，多从信贷规模角度出发，将资本市场总体发展纳入考虑范畴的成果尚付阙如，忽视了资本市场在影响房价波动时的重要作用；第三，衡量金融深化的方法较为传统，没有剔除中国居民长期以来形成的储蓄习惯和国家对存款的隐形担保的影响，对金融深化水平的反映效果欠佳；第四，在讨论金融深化对房价波动的影响机制时，缺乏对于可能因经济发展水平不均衡而存在的区域异质性表现的进一步研究。

基于此，本文在前人研究基础上做出以下突破：一是证明金融深化对房价波动具有非线性影响，即随着金融深化程度的变化，两者之间存在倒“U”型关系；二是丰富影响机制，将金融深化、资本市场和房价波动纳入同一分析框架，从房地产贷款规模和资本市场环境两个角度对金融深化如何影响房价波动进行机制分析；三是剥离存款影响，摒弃传统做法，以“金融机构贷款余额/GDP”衡量金融深化程度，考察金融深化同房价波动间的关系；四是针对东部地区与中西部地区经济发展差距较大、金融资源分布不均、房价水平差异明显这一客观事实，对金融深化在影响房价波动时可能存在的区域异质性表现进行进一步实证检验。

三、理论分析与假设提出

在金融抑制状态下，金融体系动员和分配资金的能力受到限制，金融机构的信贷分配被严格控制，此时社会资金需求远远大于资金供给，借款者需求强烈，金融机构却只能依赖“配给”方式授信。金融深化能够有效改善金融抑制状态，具体体现在：首先，金融深化放开了对利率的严格干预，金融机构可以按照合适利率吸收社会闲置资金，再以适当的贷款利率将其贷放。伴随这一过程，闲置资金得以被利用，资金需求者能够获得的资金数量大大增加[13]。其次，随着金融深化程度的加深，“信贷配给”减弱的同时产生了专业生产和销售信息的机构和各类金融中介机构，有效减轻了信息不对称程度，资金需求者获取资金渠道拓宽，不再只依赖商业银行。最后，金融深化还表现为金融产品、金融机构和金融市场机制的逐渐优化和完善，在此基础上，资金需求者可利用的融资方式有效增多，获取资金和配置资金的方式和选择也更为多元化。

(一)金融深化与房地产贷款规模

房地产开发作为一项综合性经济活动，自身所具有的投资额大、建设周期长的特点决定了其发展高度依赖金融市场的支持，金融深化能够增加资金供给数量、拓宽资金获得方式和渠道，进而有效满足房地产市场资金需求，改善资金供求失衡的现状。房地产市场作为社会大量资金的流入方，其参与者构成可被分为购房者(需求端)和房地产开发商(供给端)。

从购房者的角度来看，首先，金融深化程度的加深从增加资金数量和拓宽资金获得方式两方面满足了其对资金的需求，降低了资金获取难度，购房能力得到显著提升。居民对房地产需求的增强将刺激房地产市场的投资和消费，需求增加，房价上涨。其次，由于房地产市场存在着较为明显的“追涨”现象，当需求上升抬高房价时，一方面消费者会对房地产市场形成良好的预期，导致市场需求的进一步增加(即所谓的“买涨不买跌”)，另一方面房地产市场需求弹性较大，需求对价格极为敏感，易形成“房地产价格螺旋效应”。因此，需求端传导机制可总结为“金融深化水平加深→购房者资金获得难度降低→房屋需求升高→房价上涨→形成楼市向好预期，‘追涨’现象出现→房屋需求进一步升高→房价进一步上涨”。

从房地产开发商的角度来看，金融深化影响商品房价格波动的路径可分为两条。首先，开发商获得贷款难度降低、数量增加都会促使其加大房地产建设和投资，增加市场供应量。按照供求关系，需求量不变的情况下，一种商品的供给量增加会导致商品价格下降。但值得注意的是，商品房的供给-价格机制较为特殊，一方面，房地产供给的增加受制于土地的稀缺性；另一方面，房地产市场供应存在滞后性[3]，相比于需求端，供给量增加对房价的影响需要更长的反应时间、更为滞后[12]。因此，本文认为对于房地产市场而言，因供给量增加造成房价显著、快速下降的可能性较低。其次，需求的增加使得开发商的投资意愿增强，而土地的有限性又会提高商品房的建设成本，以“利润最大化”为目标的地产开发商在“逐利性”的趋势下有进一步提高房价以弥补成本、增大利润的强烈动机，这极有可能导致房价的持续上涨。

综上，本文认为金融深化能够带来社会闲散资金的集聚、释放效应，大量资金流入房地产市场有助于推动房价正向波动。这一机制可被概括为：金融深化→社会对资金的需求得到显著满足→大量资金流入，房地产市场获贷规模扩大→购房者购房能力增强、地产开发商投资意愿加大→房价上涨。

(二)金融深化与资本市场发展

资本市场是金融市场的重要组成部分，也是现代金融的核心。就中国的情况而言，与处于融资结构主导地位、规模庞大的间接融资体系相比，股票、债券等直接融资方式的发展相对落后且缓慢，尽管近年来资本市场融资规模逐步扩大，但要建立成熟、完善的资本市场环境仍有很长的路要走。金融深化能够有效激发金融体系活力，促进资本市场发展。首先，金融深化的过程是政府放松金融管制的过程，适当宽松的环境有利于鼓励金融机构积极参与金融活动，金融深化程度越深，政府对资源配置的干预程度越弱，市场自身的导向作用越强，资本市场得以在发展中逐渐成熟、不断完善。其次，金融深化的过程是逐步放松利率管制的过程，社会大量资金得以集聚、释放，不论是对于证券投资者还是发行者而言，都拥有了更大的空间，更多资金得以流入资本市场，带动资本市场发展。再次，金融深化常常伴随着金融创新，金融产品更加丰富，投资选择和投资渠道更加多元化，有利于资本市场投资吸引力的提升。最后，金融深化的过程也是信息化程度不断提高的过程，信息化程度越高，资本市场定价越合理，投资者对资本市场的了解越深入，选择资本市场投资的可能性也就越高。

金融深化推动资本市场完善，资本市场发展的同时又影响着房地产市场发展。商品房作为一种特殊商品，同时具备使用(居住)属性和投资属性，资本市场同房地产市场之间存在着财富效应、替代效应和投资组合效应。

财富效应主要针对于房地产的消费(居住)属性，有直接效应、间接效应两种表现形式。直接效应是指，当房地产作为消费品时，其需求量会随着资本市场收益的上升而增加。间接效应是指，资本市场的繁荣在一定程度上反映了宏观经济的高涨，宏观经济向好易使人们对未来形成乐观预期，此时房地产需求量得到间接增加。因此，财富效应可能导致商品房价格因需求量的增加而上涨。

投资组合效应和替代效应主要针对于房地产的投资属性。投资组合效应体现在，若资本市场繁荣，投资者持有的风险资产价格上涨，在总资产中占比增加，则其将会减少资本市场资产持有转而投资房地产，引起房价上涨。替代效应体现为，当资本市场环境向好，资本投资相对收益增加时，在“逐利性”的驱使下，投资者将更加偏好资本市场，资本市场投资会部分替代房地产投资，促使房价回落。

从理论上看，资本市场具备的以上三种效应对房价的影响有正有负，但实际中应考虑中国具体情况。首先，资本市场财富效应发挥作用的前提是资本市场投资能够为人们带来持久而稳定的收入，但由于中国资本市场发育尚不成熟，投资者多以短线投资为主，通过买卖价差获得收益，一方面，金融资产价格的频繁变动使此类收益具有不确定性，难以对消费产生影响；另一方面，长线投资的缺乏使得资本市场较难良好反映宏观经济情况，资本市场对作为消费品的房地产的间接效应不明显，两方面共同作用导致了资本市场财富效应的微弱。其次，投资者对金融产品的长期持有较少，投资组合效应作为一种长期效应，表现较为微弱。最后，自中国实行住房货币化改革以来，居民持有资金的大量增加和可选择投资产品类型的长期匮乏形成了鲜明对比，资本市场发展低迷使得投资者只能将资金投向房地产，替代效应持久且明显。

基于此，本文认为在资本市场替代效应主导作用下，由金融深化引起的资本市场发展能够部分替代房地产投资，有助于抑制房价上涨。这一机制可被概括为：金融深化→促进资本市场发展→资本市场投资吸引力增强、投资渠道多元化→房地产投资需求下降→房价上涨得到抑制。

综上，金融深化带来资金的集聚和释放，大量资金流入房地产市场引起房价上涨，伴随金融深化程度的加深，资本市场随之发展、完善，投资吸引力提升，对房地产投资形成替代，房价上涨趋势得到抑制。基于上述理论分析，本文提出：

假设1：金融深化对房价波动具有非线性影响，随着金融深化程度的加深，商品房价格波动呈现先上涨后回落的倒“U”型变化。

假设2A：金融深化对房价波动的影响通过扩大房地产贷款规模这一传递机制实现。

假设2B：金融深化对房价波动的影响通过资本市场发展这一传递机制实现。

四、研究设计

(一)变量说明

1.被解释变量。本文选取的被解释变量为房价波动(HP)，用房价上涨率衡量，计算商品房销售额与销售面积的比值得出商品房价格，对其进行去通胀处理后再以2007年为基期计算房价定基增长率。

2.核心解释变量。本文选取的核心解释变量为金融深化程度。金融深化程度的衡量主要有以下方法：(1)用M2/GDP衡量，比值越大，金融深化程度越深；(2)采用樊纲和王小鲁编著的《中国市场化指数——各地区市场化相对进程》中的金融市场化指数衡量[14]；(3)采用Goldsmith提出的金融相关率(FIR)衡量[15]。由于随着金融市场发展，金融结构复杂化、金融资产丰富化，M2/GDP这一指标在反映金融深化程度的代表性和严谨性上欠佳，同时现有的市场化指数数据未能完全覆盖本文数据选取年份。因此，本文采用金融相关率来衡量金融深化程度。金融相关率指一国全部金融资产价值与该国经济活动总量的比值，学界常用金融机构存贷款余额/GDP近似替代。但是，中国居民长期以来具有储蓄习惯，国家对存款存在隐性担保，这一现状的存在会削弱存贷款余额反映金融资源配置情况的准确性，因此本文采用金融机构贷款余额/GDP近似替代金融相关率，反映金融深化程度(Financial Depth，FD)。

3.控制变量。本文从房屋供给、房屋需求和宏观经济发展三方面选取以下控制变量，以控制其对房价波动的影响。

从房屋供给角度，选取：商品房施工面积增长率(FSUC)，用商品房年施工面积的定基增长率表示，体现了在建商品房供给的变化情况；商品房新开工面积增长率(HS)，用商品房年新开工面积的定基增长率表示，HS和FSUC除了能够反映商品房供给情况之外，还能在一定程度上影响消费者对房价的预期，增长率越高，消费者越易得出楼市向好的预期；商品房竣工面积增长率(FSC)，用商品房年竣工面积的定基增长率表示，从已竣工(存量)的角度反映商品房的年供给变化。

从房屋需求角度，选取：人口增长率(POP)，以2007年为基期计算各省人口数的定基增长率，以反映对房屋的绝对需求，理论上，人口增长率越高，对商品房的需求越大；收入水平(INCOME)，对各省人均可支配收入进行去通胀处理，收入的多少能够衡量消费者对商品房的购买力，购买力越强，需求越大，进而影响商品房的价格波动。

从宏观经济角度，选取：各省GDP变化，用GDP定基增长率反映各省经济发展水平；各省CPI变化，用以反映各省物价水平。通过控制宏观经济变化因素，剔除地区经济发展带来的房价波动影响。变量定义及计算方式见表1。

表1 变量定义及计算方式

(二)模型设定

为了检验假设1，构建如下模型：

(1)

其中，HPit为i省在t时期的房价波动，为了验证金融深化和房价波动之间的倒“U”型关系，引入金融深化变量的平方项FDSQit，FDit为i省在t时期金融深化程度，Xjit为影响房价波动的系列控制变量，εit为随机扰动项。如果FDSQit的估计系数α1为负，则说明金融深化程度与房价波动的关系曲线为倒“U”型，即房价随着金融深化程度的加深先上涨后回落，α1和FDit的估计系数α2共同决定拐点位置。

(三)样本与数据

本文研究样本为中国31个省、直辖市、自治区2007—2019年的年度平衡面板数据。用于计算商品房价格波动的商品房销售面积和销售额、用于计算金融深化程度的金融机构贷款余额、商品房施工面积、商品房新开工面积、商品房竣工面积、城镇居民人均可支配收入、人口数、GDP和CPI相关数据均来自于Wind数据库。

五、实证结果分析

(一)描述性分析

表2报告了本文所涉及变量的描述性统计结果。其中，商品房价格增长率的标准差为0.643，最小值为0.869，最大值为3.757，可以看出样本期间商品房价格波动幅度较大。金融深化程度标准差为0.575，最小值为0.533，最大值为3.694，金融深化水平差距较大。

表2 变量的描述性统计分析

(二)基准回归结果

表3报告了各项基准回归结果。首先，不控制其他变量，仅以房价波动为被解释变量，以金融深化程度及其平方项为核心解释变量，进行固定效应FE模型回归，结果如第(1)列。其次，在第(1)列的基础上加入影响房地产市场供给和需求的一系列控制变量，进行固定效应FE模型回归，结果如第(2)列。最后，在第(2)列的基础上加入代表宏观经济运行情况的控制变量，进行固定效应FE模型回归，得到结果第(3)列。

表3 基础回归结果

基础回归结果显示，不论是否控制房地产供需端变量和宏观经济变量，金融深化平方项均显著为负，金融深化变量均为正，两者都在1%水平下通过显著性检验。即，金融深化程度对房价波动的影响呈现先上涨后回落的倒“U”型特征，假设1 成立。此外，可通过第(3)列中金融深化及其平方项变量的系数α1和α2的估计值，计算出拐点存在于当金融深化程度约为3.229时，金融深化程度<3.229，样本点处于倒“U”型的前半段，金融深化对房价上涨的促进作用占主导；金融深化程度>3.229，样本点处于倒“U”的后半段，金融深化对房价上涨的抑制作用占主导。描述性统计显示，样本中金融深化程度最大值为3.694，中位数为1.160，说明尽管呈现倒“U”型特征，但仍有大部分样本点落于倒“U”的前半段，即大部分地区目前的金融深化水平不高，仍处于助推房价上涨阶段。

在基础回归结果中，作为控制变量的商品房施工面积增长率系数显著为正，这可能是因为商品房施工面积的增加使得人们形成了一种“楼市向好、房价看涨”的预期，对房地产投资报以乐观态度，进而增加了对房地产的投资；商品房竣工面积增长率系数显著为负，负向影响房价上涨；居民可支配收入系数显著为正，拉动房价上涨；GDP增长率系数显著为正，宏观经济向好对房价上涨具有正向影响，以上均与理论分析相吻合，符合现实情况。

(三)稳健性检验

基础回归结果显示，金融深化对房价波动的影响呈现显著的先上涨后回落的倒“U”型特征，为了检验这一结果是否可靠，本文采用三种方法进行稳健性检验。

1.替换解释变量的稳健性检验。学界现有研究在以金融相关率衡量金融深化程度时，多采用“金融机构存贷款余额/GDP”这一指标。考虑到这一点，本文用上述指标(FD1)替换基础回归中的“金融机构贷款余额/GDP”，用以对基础回归结果进行补充说明和进一步验证，被解释变量与系列控制变量仍与模型(1)中保持一致，采用固定效应FE模型进行估计。

结果显示，替换后的金融深化水平变量平方项(FD1SQ)的系数估计值为-0.053，FD1的系数估计值为0.567，两者均在1%的水平下通过显著性检验，即替代解释变量同房价波动之间的倒“U”型关系仍显著成立，其余控制变量估计系数符号和显著性也与基础回归结果保持一致，基础回归结果可靠性得到支持。

2.替换被解释变量的稳健性检验。在数据统计的过程中，商品房价格通常被进一步分为总体销售价格和住宅类房屋价格[16]。此处采用住宅类商品房价格波动(HP1)作为被解释变量，替换上文基础回归中的商品房价格波动。住宅类商品房价格波动的具体计算方法为：用住宅类商品房销售额除以销售面积得到商品房销售价格，将结果进行去通胀处理后，对其计算定基增长率。其余解释变量和控制变量均与模型(1)中变量相同，再次采用固定效应FE模型进行估计。

结果显示，在替换被解释变量后，解释变量FDSQ的系数估计值仍为负(-0.116)，FD的系数估计值仍为正(0.577)，两者均在1%水平下通过显著性检验，各控制变量回归结果与基础回归结果保持一致。由此可见，对住宅类商品房价格而言，金融深化程度对其仍存在先上涨后回落的倒“U”型影响，基础回归结果可靠性得到进一步验证。

3.滞后解释变量的稳健性检验。考虑到解释变量和被解释变量之间可能存在的内生性关系，本文采取自变量的滞后变量对其排除：将所有解释变量和控制变量均滞后一期进行回归，以消除房价波动对解释变量的影响。结果显示，滞后一期的金融深化程度L.FD估计系数为正(0.874)，其平方项L.FDSQ的估计系数为负(-0.153)，两者皆在1%的水平下通过显著性检验，滞后一期的金融深化对房价波动依然具有显著的倒“U”型影响。

综上，替换核心解释变量、替换被解释变量和滞后一期解释变量三种方法的回归结果均与基础回归结果保持一致，假设1“金融深化对房价波动具有非线性影响，随着金融深化程度的加深，商品房价格呈现先上涨后回落的倒‘U’型变化”通过稳健性检验。

(四)影响机制分析

以上实证结果为本文所提出的假设1提供了支持，即金融深化对房价波动具有非线性影响，随着金融深化程度的加深，商品房价格呈现先上涨后回落的倒“U”型变化。本文认为这一影响可通过“房地产贷款规模的扩大”和“资本市场的发展完善”两条路径传递，此部分对这两条影响机制进行实证分析。

1.房地产贷款规模机制。房地产市场的参与者可认为由地产开发商和购房者两部分构成，金融深化通过扩大房地产开发贷款规模和购房贷款规模影响房地产市场，满足房地产市场资金需求。机制检验分为两步，第一步考察金融深化同房地产贷款规模之间的关系，第二步将房地产贷款规模纳入基础模型，考察其对房价波动的影响。

首先，建立模型(2)，检验金融深化对房地产贷款规模是否存在影响。

(2)

囿于房地产开发贷款和购房贷款数据可得性，本文用房地产开发投资占固定资产比重(REIit)对其进行近似替代，Xjit为控制变量，vit为随机扰动项。

回归结果如表4第(1)列所示，金融深化变量的估计系数为0.043，在1%水平下通过显著性检验，说明金融深化显著扩大了房地产开发投资规模，验证了假设2A的前半部分。

其次，在模型(1)的基础上纳入REIit，建立模型(3)，考察其对房价波动的影响。

HPit=γ0+γ1FDSQit+γ2FDit+γ3REIit+

(3)

表4第(2)列显示了回归结果，变量REI的估计系数显著为正，说明房地产贷款规模的增加正向影响房价波动，助推房价上涨，即房地产市场资金获得对房价上涨具有正向中介效应，假设2A得到验证。

金融深化有利于集聚、释放大量社会闲置资金，资金以扩大房地产贷款规模的形式进入房地产市场，有效调动了开发商投资意愿，显著提升了购房者购房能力，进而推动房地产价格上涨。假设2A成立。

2.资本市场发展机制。此处延续上文中相关步骤，先考察金融深化同资本市场发展之间的关系，再将资本市场发展状况纳入基础模型，考察其如何影响房价波动。

首先，需要构建资本市场环境指数。学界现有成果在衡量资本市场发展状况时多以股票市场为代表进行研究，本文认为此类做法在反映发展状况的全面性上有所缺失，因此本文选取资本市场相关指标，采用主成分分析法合成资本市场环境指数(MARKET)，衡量资本市场发展状况。

本文以居民配置资金时可供选择的投资渠道为出发点，选取能够体现股票市场、基金市场、债券市场和保险市场交易情况的二级指标，具体为：用2007—2019年各省股票市场交易额和上市公司市值反映股票市场环境，用基金交易额反映基金市场环境，用债券交易额反映债券市场环境，用保费收入反映保险市场环境(4)具体指标有：股票交易额/GDP、上市公司市值/GDP、基金交易额/GDP、债券交易额/GDP、保费收入/GDP，各指标均为正向指标，即数值越大，资本市场环境越成熟。此外，本文还选择了各省基金公司数量、保险公司数量等指标，但因进行主成分分析时其相关性未通过KMO检验和SMC检验，故将其剔除。。对二级指标采用主成分分析法进行指数合成，得到最终需要的资本市场环境指数，用以反映资本市场发展状况，衡量投资吸引力高低。

各子指标的绝对规模存在差异，在指数合成之前，本文对所有二级指标数据进行了标准化处理，具体方法为：

其中，Zj表示第j个指标经标准化处理后的数据，Xj表示第j个指标的原始数据，Xmin表示第j个指标原始数据的最小值，Xmax表示第j个指标原始数据的最大值。

在指数构建时，本文选取的方法为主成分分析法，使用的软件为stata 14.0。首先，为了判断所选取变量是否适用于主成分分析法，本文对所有变量数据进行了KMO检验，结果显示其KMO值均大于0.8，说明变量相关关系较好，适用于主成分分析。其次，依次对各年数据求解指标协方差矩阵的特征向量和特征值，提取主成分、计算方差贡献率。最后，根据各主成分的载荷计算其分值，以各成分的方差贡献率为权重，计算历年来各省资本市场环境得分值，得到资本市场环境指数(MARKET)。

资本市场环境指数构建完毕之后，进行机制检验。

第一步，建立模型(4)，检验金融深化对资本市场发展状况是否存在影响。

其中，MARKETit为资本市场环境指数，Xjit为系列控制变量。回归结果报告在表4中第(3)列，金融深化程度变量的估计系数为0.698，在1%水平下通过检验，说明金融深化有利于资本市场的发展，金融深化程度越深，资本市场环境越好，假设2B的前半部分得到了验证。

第二步，将资本市场环境指数纳入基础模型，建立模型(5)，考察资本市场对房价波动是否存在影响。

HPit=z0+z1FDSQit+z2FDit+z3MARKETit+

(5)

结果见表4第(4)列，MARKET的估计系数为-0.110，在1%水平下通过显著性检验，说明资本市场发展负向影响房价波动，即资本市场的发展完善有力提升了投资吸引力，吸引资金从房地产市场流出，抑制了房价上涨，假设2B的后半部分得到了验证。

金融深化提高了资源配置的效率，促进了资本市场发展和完善，丰富了投资者可选择的投资渠道，资本虹吸效应吸引资金从房地产市场流入资本市场，房地产投资需求减弱，房价上涨得到抑制[17]。假设2B成立。

表4 机制检验结果

(五)进一步讨论：金融深化影响房价波动的区域异质性表现

中国东部地区和中西部地区(5)东部地区包括京、津、冀、沪、苏、浙、闽、鲁、粤、琼、辽11个省、直辖市、自治区，中部地区包括晋、豫、湘、鄂、赣、皖、黑、吉8个省，西部地区包括川、渝、滇、黔、桂、陕、甘、青、宁、蒙、新、藏12个省、直辖市、自治区。经济发展水平差距较大，东部地区经济基础雄厚，金融市场化程度高，人才储备丰富，发展势头迅猛，经济欠发达的中西部地区虽然近年来发展态势良好，但囿于经济基础薄弱、金融资源不足、人才相对缺乏等现实因素，与东部地区的绝对差距仍有扩大趋势[18]。样本期内数据显示，东部地区的金融深化程度的平均值(1.361)高于中西部地区(1.250)，同时，尽管东部和中西部地区房价都呈上升趋势，但东部地区房价基数更大(几乎是中西部地区的二倍)、上涨幅度更大。基于这一地区差异，本文对金融深化在影响房价波动时可能存在的区域异质性表现进行补充讨论。

此处沿用基础回归模型(1)进行实证分析，将原样本分为东部地区和中西部地区两组，对其进行对比分析，回归结果如表5所示。可以看出，在经济较为发达的东部地区，变量FDSQ系数显著为负，FD系数显著为正，即金融深化对房价波动的倒“U”型影响仍然存在；而经济欠发达的中西部地区回归结果则不同，变量FDSQ不再显著，即不存在倒“U”型影响。基于前文机制检验的结果，本文推测中西部地区金融深化的倒“U”型影响不显著的原因可能是其金融深化程度不深，资本市场发展相对落后，因而负向机制难以实现，仍处于金融深化正向影响房价波动阶段。为了证实这一推测，本文将模型(1)中金融深化变量的平方项剔除，其他变量均不变，进行回归，回归结果见表5中第(3)列。结果显示，金融深化对房价上涨具有正向影响，且在5%水平下通过显著性检验，推测得到证实。

基于地区分样本回归结果，我们有理由认为，金融深化对房价波动的影响存在区域异质性表现：东部地区经济较为发达，金融深化程度更深，资本市场发展也较为成熟和完善，房价波动随着金融深化程度的加深呈现先上涨后抑制的倒“U”型变化；中西部地区经济发展相对落后，金融深化程度较浅，资本市场发展的成熟度和完善性较为缺失，仍处于金融深化正向影响房价波动的初级阶段。因此，在调控房价时需要考虑区域差异，有针对性地选择适用于本地区的政策方案。

表5 分地区回归结果

六、结论与政策建议

本文以2007—2019年省级平衡面板数据为样本，研究了金融深化对房价波动的影响，检验了房地产贷款规模和资本市场发展两条实现路径，同时基于东、中西部地区经济发展水平不同、房价差异较大这一现实，补充讨论了金融深化影响房价波动的区域异质性表现。 研究结论如下：

首先，金融深化对房价波动的影响呈先上升后下降的倒“U”型，随着金融深化程度的不断加深，房价波动将经历先上涨后回落的变化。并且，全国范围内的样本数据显示，较大一部分样本点仍落于倒“U”型的前半段(拐点左侧)，中国大部分地区尚处于金融深化推动房价上涨阶段。

其次，这一倒“U”型影响的实现路径有两条，一是通过房地产贷款规模路径，金融深化有利于大量资金以扩大房地产贷款规模的方式进入房地产市场，有效调动了开发商投资意愿，显著提升了购房者购房能力，进而推动房价上涨；二是通过资本市场发展路径，金融深化显著激发了金融体系活力，随着金融深化程度的加深，资本市场逐步得到发展与完善，投资吸引力逐渐增强，投资者投资选择更为多元，资金流向渠道更为丰富，资本市场同房地产市场之间形成替代效应，抑制房价上涨。

最后，金融深化对房价波动的影响存在区域异质性表现，在东部地区，金融深化对房价波动具有显著的倒“U”型影响，而在中西部地区，这种影响则不显著。换言之，金融深化对房价波动的倒“U”型影响适用于金融深化程度较深、资本市场环境较为成熟的地区。这源于中国东部地区经济较为发达，金融深化程度较深，资本市场发展相对成熟，而中西部地区经济欠发达，金融深化程度较浅，资本市场发展相对缓慢，尚未与房地产市场实现联动机制这一现实因素。

基于此，本文为房价调控提出如下建议：

首先，应继续推动金融深化。由于中国较大部分地区仍处于金融深化助涨房价阶段，因此，要合理调控房价，应继续推动金融深化，充分发挥其对市场资源的配置作用，合理引导资金流入房地产市场，确保房价水平进入合理波动、适当回落的阶段。

其次，应合理优化信贷结构。由于金融深化会影响房地产贷款规模，进而助推房价上涨，故应优化金融机构资金结构，避免信贷资源向房地产市场过度倾斜，引导投资者对房地产市场形成合理预期，为房地产市场适当降温。

再次，应继续完善资本市场发展。成熟、完善的资本市场具有资金“虹吸”效应，应着力推动资本市场发展，完善资本市场环境，通过创新金融产品、丰富投资选择、完善制度保障等措施提升资本市场吸引力，使其对社会资金形成“分流”，避免资金过度集中于房地产市场，从而适度抑制房价波动。

最后，应结合区域经济发展状况，因地制宜，分城施策。对于经济发达的东部地区，可将推动金融深化与提升资本市场环境相结合，共同调节房地产价格；而对于经济欠发达的中西部地区，还应在推动金融深化的同时加快资本市场建设。