房貸政策與房?jī)r(jià)的相關(guān)性研究

本文屬2012 年度上海市級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃項(xiàng)目。項(xiàng)目名稱“房貸政策與房?jī)r(jià)的相關(guān)性研究”；項(xiàng)目編號(hào)：S12098。

【摘要】：在中國(guó)，房?jī)r(jià)是關(guān)乎國(guó)計(jì)民生的大事，中央和地方政府不斷地調(diào)整房貸政策來穩(wěn)定房?jī)r(jià)、提高人民的生活質(zhì)量。本文通過對(duì)2010年1月至2012年12月山西省太原市的房?jī)r(jià)指標(biāo)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整和趨勢(shì)分解，在單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，研究房?jī)r(jià)指數(shù)與貸款利率、首付款比例的相關(guān)性。與此同時(shí)，通過研究限購(gòu)政策和保障房政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響，得出房貸政策與房?jī)r(jià)相關(guān)性的一般規(guī)律。

【關(guān)鍵詞】：房?jī)r(jià)，貸款利率，首付款比例

1 引言

上世紀(jì)90年代中后期，為了擴(kuò)大內(nèi)需，國(guó)務(wù)院做出深化住房體制改革、將房地產(chǎn)培育成新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)的戰(zhàn)略決策，全面拉開了住房市場(chǎng)化改革的序幕。然而因?yàn)槭苤朴诜康禺a(chǎn)市場(chǎng)不完善、土地供給受限等因素，房地產(chǎn)供給增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于房地產(chǎn)需求增長(zhǎng)速度，最終導(dǎo)致了我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格迅速攀升，從1998的2063元/平方米一路攀升到了2010年的5520元/平方米，年均上漲率高達(dá)8.6%。在當(dāng)前的價(jià)格水平上，許多需要購(gòu)買住房的普通家庭買不起住房，所以政府又出臺(tái)了一系列的政策來抑制房?jī)r(jià)的過快增長(zhǎng)，包括限購(gòu)、限貸、限價(jià)、提高存款準(zhǔn)備金率、嚴(yán)格控制信托融資等政策。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)顯示：2012年1月份，70個(gè)大中城市新建商品住宅價(jià)格環(huán)比全部止?jié)q。其中，48個(gè)城市新建商品住宅價(jià)格環(huán)比下降、22個(gè)城市新建商品住宅價(jià)格環(huán)比持平。

從2008年房?jī)r(jià)的居高不下到如今的房?jī)r(jià)止?jié)q，中央及地方政府房?jī)r(jià)調(diào)控政策發(fā)揮了關(guān)鍵作用。現(xiàn)有的文獻(xiàn)研究表明，影響房?jī)r(jià)的關(guān)鍵因素是購(gòu)房貸款，其相關(guān)性高達(dá)80%。但是房貸政策是如何有效地控制房?jī)r(jià)，還有待于進(jìn)一步研究和分析。而且人們?cè)诮鉀Q溫飽問題后的第一件事是安居問題，所以住房問題是一個(gè)值得關(guān)注的民生問題。房貸政策能否繼續(xù)有效地調(diào)控房地產(chǎn)行業(yè)、保持房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控結(jié)果，尚待事實(shí)證明。

2 文獻(xiàn)綜述

在國(guó)內(nèi)，武康平、皮舜、魯桂華（2004）認(rèn)為，房地產(chǎn)價(jià)格的上漲導(dǎo)致了銀行信貸的增加，銀行信貸供給的增加導(dǎo)致了房地產(chǎn)價(jià)格的上漲，兩者之間存在正反饋的作用機(jī)制。張濤、龔六堂和卜永祥（2006）對(duì)中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與房地產(chǎn)貸款的關(guān)系進(jìn)行了分析，研究表明房地產(chǎn)價(jià)格與銀行房地產(chǎn)貸款存在較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系。段忠東、曾令華和黃澤先（2007）運(yùn)用2000年1月到2006年8月的數(shù)據(jù)，通過實(shí)證檢驗(yàn)得出房地產(chǎn)價(jià)格與銀行信貸之間長(zhǎng)期內(nèi)互為因果關(guān)系這一結(jié)論。徐建國(guó)（2011）利用中國(guó)、美國(guó)和日本三國(guó)的經(jīng)驗(yàn)，說明低利率是房?jī)r(jià)快速上漲的重要原因。

迄今為止，也有許多國(guó)外的學(xué)者就房貸政策與房?jī)r(jià)的關(guān)系進(jìn)行了研究。Collyns Charles（2001）對(duì)香港、韓國(guó)、新加坡和泰國(guó)的銀行信貸情況進(jìn)行分析，認(rèn)為銀行信貸的增長(zhǎng)和房地產(chǎn)價(jià)格上漲具有顯著的同步效應(yīng)。Levin和Pryce（2007）通過對(duì)1996-2006年英國(guó)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得到了英國(guó)房?jī)r(jià)的上漲大部分由低利率貢獻(xiàn)的結(jié)論。

國(guó)內(nèi)外的許多學(xué)者對(duì)銀行信貸與房?jī)r(jià)的相關(guān)性進(jìn)行過研究，但是對(duì)具體的房貸政策進(jìn)行分類后進(jìn)行的研究很少。而且多數(shù)學(xué)者是對(duì)我國(guó)的一線城市，諸如北京、上海的房?jī)r(jià)水平與房貸政策的關(guān)系進(jìn)行分析，很少關(guān)注二線城市。雖然二線城市在政治、經(jīng)濟(jì)、文化方面不及一線城市，但其發(fā)展?jié)摿薮螅绕涫且恍┦?huì)城市，很有研究意義。從2010年1月起，我國(guó)相繼出臺(tái)了多項(xiàng)房貸政策，政策出臺(tái)的密度大，可以為房?jī)r(jià)與房貸政策的相關(guān)性研究提供更可靠的數(shù)據(jù)。所以，本文主要研究2010年1月到2012年12月期間，二線城市兼省會(huì)城市——太原市的房?jī)r(jià)指標(biāo)與貸款利率、首付款比例的相關(guān)性，進(jìn)而得出房?jī)r(jià)指數(shù)與貸款利率、首付款比例的相關(guān)性的一般規(guī)律。與此同時(shí)，通過研究限購(gòu)政策和保障房政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響，完善房貸政策與房?jī)r(jià)相關(guān)性研究的理論體系。

3 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)處理

3.1 房?jī)r(jià)的指標(biāo)選取及依據(jù)

我國(guó)的房?jī)r(jià)指數(shù)資源有很多，如：以中房?jī)r(jià)格指數(shù)為主的中房指數(shù)系統(tǒng)、全國(guó)70個(gè)大中城市房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、戴德梁行指數(shù)、偉業(yè)指數(shù)、武房指數(shù)和中原城市指數(shù)。本文選取的房?jī)r(jià)指數(shù)為全國(guó)70個(gè)大中城市房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)中太原市的房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)，該指數(shù)是由中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站報(bào)出的一手?jǐn)?shù)據(jù)，在可行度方面無需置疑。本文主要研究房貸政策與新建住宅房?jī)r(jià)之間的相關(guān)性，因而我們采用房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)中最具代表性的新建住宅價(jià)格指數(shù)，即對(duì)2010年1月到2012年12月太原市的新建住宅價(jià)格指數(shù)的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

由于房?jī)r(jià)指數(shù)中包含了通貨膨脹的影響，所以本文將房?jī)r(jià)指標(biāo)pricecpi設(shè)定為新建住宅價(jià)格指數(shù)的月度數(shù)據(jù)與當(dāng)月居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的比值，以便從房?jī)r(jià)指數(shù)中剔除通貨膨脹的影響。圖3-1表示2010年1月到2012年12月房?jī)r(jià)指標(biāo)變化折線圖，從圖中我們可以發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)指標(biāo)在2010年一路下滑，2011年在低谷處波動(dòng)，2012年大幅上升。

3.2 房貸政策的指標(biāo)選取及依據(jù)

國(guó)家為調(diào)控房?jī)r(jià)和完善房地產(chǎn)市場(chǎng)，出臺(tái)了許多政策，比如：調(diào)節(jié)按揭貸款利率，控制首付款比例，調(diào)整住房公積金貸款利率，以及其它與房齡、貸款對(duì)象、房子品種有關(guān)的房貸政策，但是起主導(dǎo)作用的還是貸款利率、首付款比例。

我國(guó)的貸款利率按照貸款時(shí)間長(zhǎng)短分為短期貸款利率和中長(zhǎng)期貸款利率，考慮到多數(shù)貸款人的貸款期限超過5年，本文選擇五年以上的貸款利率作為反映我國(guó)房貸政策的一個(gè)指標(biāo)。此外，我國(guó)控制首付款比例的政策主要是對(duì)購(gòu)買第二套房的個(gè)人的限制，相對(duì)而言，很少調(diào)整購(gòu)買首套房的首付款比例，所以第二套房的首付款比例更具有代表性，是反映我國(guó)房貸政策的另一個(gè)指標(biāo)。

綜上可知，本文選擇五年以上的貸款利率loanrate和第二套房的首付款比例firstpay作為反映國(guó)家房貸政策的指標(biāo)。2010年，國(guó)家對(duì)首付款比例的調(diào)整較為頻繁，而2011年和2012年，國(guó)家多數(shù)情況下調(diào)整貸款利率，首付款比例基本上保持在60%的水平。

4 回歸分析

4.1 季節(jié)調(diào)整和趨勢(shì)分解

經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的月度時(shí)間序列包含4種變動(dòng)要素：長(zhǎng)期趨勢(shì)要素、循環(huán)要素、季節(jié)變動(dòng)要素和不規(guī)則要素。其中，經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的季節(jié)性波動(dòng)往往遮蓋經(jīng)濟(jì)發(fā)展中其他客觀變化規(guī)律，以致給宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的分析造成困難。因此，在回歸分析之前，我們必須先去除季節(jié)波動(dòng)的影響。季節(jié)調(diào)整后的房?jī)r(jià)指標(biāo)中主要包含長(zhǎng)期趨勢(shì)要素和循環(huán)要素這兩種變動(dòng)要素。除了進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，我們還進(jìn)行趨勢(shì)分解，從趨勢(shì)-循環(huán)要素序列中分離出長(zhǎng)期趨勢(shì)序列。本文中采用HP濾波方法來平滑時(shí)間序列，圖4-1表示2010年1月到2012年12月長(zhǎng)期趨勢(shì)房?jī)r(jià)指標(biāo)變化折線圖，房?jī)r(jià)指標(biāo)中只包含長(zhǎng)期趨勢(shì)要素，有利于下文的進(jìn)一步研究。

4.2 單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

理論上講，只有對(duì)平穩(wěn)的時(shí)間序列進(jìn)行研究，才可以通過建立模型擬合過去信息，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來的信息。相比而言，對(duì)于非平穩(wěn)的時(shí)間序列的分析意義不是很大。所以在回歸分析之前，我們首先分別對(duì)貸款利率、首付款比例和長(zhǎng)期趨勢(shì)房?jī)r(jià)指標(biāo)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，根據(jù)表4.1，t統(tǒng)計(jì)量的值為-11.69316，小于所有的臨界值，因此貸款利率是二階平穩(wěn)的。同理，根據(jù)表4.2和表4.3，t統(tǒng)計(jì)量的值均小于所有的臨界值，首付款比例和長(zhǎng)期趨勢(shì)房?jī)r(jià)指標(biāo)也是二階平穩(wěn)的。

然后對(duì)貸款利率、首付款比例和長(zhǎng)期趨勢(shì)房?jī)r(jià)指標(biāo)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。將長(zhǎng)期趨勢(shì)房?jī)r(jià)指標(biāo)視為被解釋變量，貸款利率和首付款比例視為解釋變量，將數(shù)據(jù)進(jìn)行LS回歸之后，對(duì)殘差進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。根據(jù)表4.4，t統(tǒng)計(jì)量的值為-3.554222，小于-2.960411，因此殘差在5%的置信水平下是平穩(wěn)的。我們可以得出結(jié)論：貸款利率、首付款比例和長(zhǎng)期趨勢(shì)房?jī)r(jià)指標(biāo)通過了協(xié)整檢驗(yàn)，三者之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

4.3 房?jī)r(jià)指標(biāo)與貸款利率、首付款比例的回歸分析

將長(zhǎng)期趨勢(shì)房?jī)r(jià)指標(biāo)視為被解釋變量，貸款利率和首付款比例視為解釋變量，對(duì)三個(gè)變量進(jìn)行簡(jiǎn)單回歸，得到表4.5。當(dāng)其它條件不變時(shí)，貸款利率每上升1個(gè)百分點(diǎn)，房?jī)r(jià)指標(biāo)會(huì)反向變動(dòng)0.003789個(gè)百分點(diǎn)；同時(shí)，當(dāng)其它條件不變時(shí)，首付款比例每上升1個(gè)百分點(diǎn)，房?jī)r(jià)指標(biāo)會(huì)反向變動(dòng)0.041627個(gè)百分點(diǎn)。

5 模型檢驗(yàn)與不足

5.1 模型的檢驗(yàn)與分析

5.1.1 回歸方程的檢驗(yàn)

本文采用回歸平方和SSR占總偏差平方和SST的比例，即判定系數(shù)R 2來檢驗(yàn)回歸方程的擬合程度，R2越接近1，則說明回歸方程擬合得越好，樣本點(diǎn)越靠近回歸直線。從表4.5中可以得出太原市房?jī)r(jià)指標(biāo)模型的判定系數(shù)R2=0.933054，判定系數(shù)大于0.9，說明該模型回歸方程的擬合程度很好，可信度很強(qiáng)。

同時(shí)，從表4.5中，我們可以看到貸款利率和首付款比例的t統(tǒng)計(jì)量的prob值均為0.0000，遠(yuǎn)小于顯著水平5%，說明貸款利率和首付款比例的回歸系數(shù)非常顯著。此外，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的prob值也為0.0000，遠(yuǎn)小于顯著水平5%，說明該模型整體的回歸系數(shù)非常顯著。

5.1.2 經(jīng)濟(jì)意義分析

從經(jīng)濟(jì)意義的角度上來看這個(gè)模型，當(dāng)其它條件不變時(shí)，貸款利率每上升1個(gè)百分點(diǎn)，房?jī)r(jià)指標(biāo)會(huì)反向變動(dòng)0.003789個(gè)百分點(diǎn)，首付款比例每上升1個(gè)百分點(diǎn)，房?jī)r(jià)指標(biāo)會(huì)反向變動(dòng)0.041627個(gè)百分點(diǎn)。這是因?yàn)楫?dāng)政府調(diào)高貸款利率時(shí)，購(gòu)房者購(gòu)房的成本增加，房地產(chǎn)市場(chǎng)上對(duì)房屋的需求減少，供大于求將導(dǎo)致房?jī)r(jià)的下跌，同理，當(dāng)政府調(diào)高首付款比例時(shí)，部分家庭因無力支付高額的首付款而放棄購(gòu)房，房地產(chǎn)市場(chǎng)上對(duì)房屋的需求減少也將導(dǎo)致房?jī)r(jià)的下跌。

從模型中貸款利率與首付款比例的系數(shù)來看，首付款比例的系數(shù)絕對(duì)值更大，說明調(diào)整首付款比例的影響大于調(diào)整貸款利率的調(diào)整，即，國(guó)家可以通過調(diào)整貸款利率達(dá)到對(duì)房?jī)r(jià)的微調(diào)，某種程度上也解釋了國(guó)家在2010年對(duì)首付款比例調(diào)整頻繁而之后的兩年更多地調(diào)整貸款利率這一現(xiàn)象。

5.2 模型的不足

一方面，該模型不考慮土地供應(yīng)、房改政策和稅收等對(duì)房?jī)r(jià)的影響，僅從貸款利率和首付款比例對(duì)房?jī)r(jià)的影響的角度來進(jìn)行實(shí)證分析。由于中國(guó)的實(shí)際情況與這個(gè)假設(shè)不完全吻合，所以基于該假設(shè)進(jìn)行實(shí)證分析存在著不足之處。

另一方面，我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)并非完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，城市新建住宅價(jià)格指數(shù)的變動(dòng)相對(duì)于國(guó)家房貸政策的出臺(tái)有一定的滯后性。當(dāng)一項(xiàng)房貸政策出臺(tái)后，可能經(jīng)過2～3個(gè)月的時(shí)間，才會(huì)反映在城市新建住宅價(jià)格指數(shù)上。本文沒有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行滯后期的回歸，也是有缺陷的。

6 其它房地產(chǎn)政策的影響

6.1 限購(gòu)政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響

正如5.2中指出該模型沒有考慮其它房地產(chǎn)政策，接下來，我們從限購(gòu)政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響角度來分析二者之間的相關(guān)性。2010年4月27日，國(guó)務(wù)院發(fā)布了《國(guó)務(wù)院關(guān)于堅(jiān)決遏制部分城市房?jī)r(jià)過快上漲的通知》。 2011年2月19日太原市政府出臺(tái)《關(guān)于進(jìn)一步做好房地產(chǎn)市場(chǎng)調(diào)控工作的意見》，將本地樓市“限購(gòu)令”細(xì)化成了11條，將限購(gòu)房屋范圍從“新建商品住房”擴(kuò)大到了“住房”。在之后的兩年內(nèi)，太原市繼續(xù)執(zhí)行該限購(gòu)政策。

與貸款利率、首付款比例不同，限購(gòu)政策并不是定量數(shù)據(jù)，所以我們采用虛擬變量的方法。根據(jù)兩次限購(gòu)政策出臺(tái)的時(shí)間，本文研究的時(shí)間區(qū)間可以細(xì)分為2010年1月到2010年3月、2010年4月到2011年1月、2011年2月到2012年12月，其虛擬變量值分別為（L1=0，L2=0）、（L1=1，L2=0）、（L1=0，L2=1）。將長(zhǎng)期趨勢(shì)房?jī)r(jià)指標(biāo)hppricecpi視為被解釋變量，虛擬變量L1 和L2視為解釋變量，對(duì)三個(gè)變量進(jìn)行簡(jiǎn)單回歸，得到表6.1。

從經(jīng)濟(jì)意義的角度上來看這個(gè)模型，L1 、L2的回歸系數(shù)為-0.005496、-0.012092，二者均為負(fù)值，說明限購(gòu)政策會(huì)減少住房需求量，進(jìn)而抑制房?jī)r(jià)的增長(zhǎng)。而且L2回歸系數(shù)的絕對(duì)值更大，說明2011年2月限購(gòu)政策的影響力比2010年4月限購(gòu)政策的影響力更強(qiáng)。

本文采用判定系數(shù)R 2來檢驗(yàn)回歸方程的擬合程度，從表6.1中可以得出太原市房?jī)r(jià)指標(biāo)模型的判定系數(shù)R2=0.887104，判定系數(shù)大于0.8，說明該模型回歸方程的擬合程度很好。同時(shí)，我們可以看到L1 、L2的t統(tǒng)計(jì)量的prob值均為0.0000，遠(yuǎn)小于顯著水平5%，說明虛擬變量的回歸系數(shù)非常顯著。此外，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的prob值也為0.0000，遠(yuǎn)小于顯著水平5%，說明該模型整體的回歸系數(shù)非常顯著。

6.2 保障房政策對(duì)房?jī)r(jià)的影響

除了限購(gòu)政策，保障房政策對(duì)房?jī)r(jià)也有一定的影響。但是與北京、上海等一線城市大力推廣保障房政策相比，太原市保障房的執(zhí)行力度并不大，2010年、2011年和2012年太原市保障房的完工套數(shù)分別為27400、29729、26849套，規(guī)模分別為228.62、254.86、224.40萬平方米，房?jī)r(jià)指標(biāo)的年度數(shù)據(jù)為0.970782、0.963110、0.962195，運(yùn)用SPSS軟件對(duì)這三組數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得到表6.2（2010.1～2012.12房?jī)r(jià)指標(biāo)與保障房規(guī)模、 套數(shù)的相關(guān)系數(shù)表）。

顯然，sig值遠(yuǎn)大于顯著性水平0.1，所以保障房對(duì)房?jī)r(jià)的影響不顯著。從經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上來看，保障房政策在短期內(nèi)對(duì)太原市房?jī)r(jià)的調(diào)控作用不明顯。

7 結(jié)論

本文通過對(duì)2010年1月至2012年12月山西省太原市的房?jī)r(jià)指標(biāo)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整和趨勢(shì)分解，在通過單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)證明長(zhǎng)期趨勢(shì)房?jī)r(jià)指標(biāo)、貸款利率和首付款比例存在長(zhǎng)期均衡的基礎(chǔ)上，研究房?jī)r(jià)指標(biāo)與貸款利率、首付款比例的相關(guān)性，得出房?jī)r(jià)指標(biāo)與貸款利率、首付款比例均呈現(xiàn)反相關(guān)關(guān)系，且首付款比例的反向作用更為強(qiáng)烈的結(jié)論。除此之外，限購(gòu)政策也會(huì)減少住房需求量，進(jìn)而抑制房?jī)r(jià)的增長(zhǎng)，且2011年2月限購(gòu)政策的影響力比2010年4月限購(gòu)政策的影響力更強(qiáng)，而保障房政策在短期內(nèi)對(duì)太原市房?jī)r(jià)的調(diào)控作用則不是很明顯。

參考文獻(xiàn)

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