住房公積金貸款政策對房價的影響
——基于VAR模型的實證分析

一、引言

1994年我國正式建立住房公積金制度，為中低收入階層住房消費提供了重要的資金融通渠道，截至2015年底，全國住房公積金累計繳存總額8.95萬億元，累計發放個人住房貸款5.33萬億元，已經成為重要的房地產市場調控手段。房價是影響居民住房消費能力最直接的因素，2000年以來，除金融危機期間短期下滑外，我國房價一直呈迅猛上升態勢，2014年又開始出現價格回調趨勢，房價的波動直接影響著我國房地產市場的發展。因此，厘清住房公積金貸款政策對房價的影響，促進住房公積金更好的發揮政策工具作用，有重要的研究意義。

二、文獻述評

目前，由于住房公積金制度屬于我國特有的住房金融制度，國外學者對此研究較少，而國內也僅有少數學者針對住房公積金制度與住房價格的影響機制進行實證研究。楊剛和吳燕華(2012)[1]、楊巧(2014)[2]以上海市為研究對象，證明住房公積金貸款是影響住房成交量和房價水平的顯著因素，均有正向促進作用。楊黎明和余勁(2013)應用狀態空間模型，對全國七個主要二線城市的數據進行計量分析，結果表明：住房公積金貸款對二線城市住房價格的上漲有明顯的助推作用，且住房公積金貸款政策對房價短期變動影響較大[3]。賈瓊(2014)認為住房公積金貸款利率對房價及房租的中長期影響較為突出，短期效應不甚顯著[4]。顧澄龍、周應恒等(2015)以住房公積金覆蓋率為主要影響變量，運用55個大中城市的面板數據，實證分析了住房公積金制度對房價的正向推動作用[5]。李果(2016)采用主成分分析和聚類分析，基于區域異質建立住房公積金貸款對區域房地產市場的面板模型，研究表明：住房公積金貸款是影響房價和銷售面積的顯著因素，且存在較為顯著的地域差異[6]。席楓、李海飛等(2016)通過建立住房公積金新政與住房消費價格指數建的Hedonic模型，表明住房公積金首付比例和住房公積金貸款利率對房價具有反向調節作用[7]。

這些學者的探索都是有益的，但其研究主要是對住房公積金和房價二者關系的靜態分析，為準確評價住房公積金貸款政策對住房市場價格的影響、準確預測住房公積金貸款政策對房價的政策效果，目前的研究還可以進一步深入。本文嘗試在現有研究基礎上綜合考慮影響住房價格的因素，通過構建住房公積金貸款政策與房價的向量自回歸模型，著重分析住房公積金貸款政策的變動對住房價格的動態影響。

三、模型設定及數據處理

(一)模型設定

向量自回歸模型(VAR)是基于數據的統計性質建立模型，把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，從而將單一變量的自回歸模型推廣到多元時間序列變量組成的向量自回歸模型。VAR模型常用于預測相互聯系的時間序列系統及分析隨機擾動對變量系統的動態影響，從而可以有效解釋各變量的動態沖擊對住房價格形成的影響。故本文選擇VAR模型作為分析住房公積金貸款政策對房價影響的方法，并選擇住房公積金貸款利率和住房公積金發放額作為衡量住房公積金貸款政策的指標，同時將貨幣供給、人均可支配收入、人口規模、經濟增長狀況等房價的重要影響因素作為共同解釋變量，構建的VAR模型如下：

LNHPt=A1LNHPt-1+…+ApLNHPt-p+BLNRt+CLNLt+DLNGDPt+ELNPCDIt+FLNM2t+GLNP+εt

(1)

式(1)中HP表示全國商品房平均銷售價格，它能夠準確反映全國住房市場的實際水平及住房價格的變動趨勢；R表示住房公積金貸款利率，由于住房貸款多為長期貸款，故本文選用五年期以上利率作為影響變量；L表示個人住房公積金貸款額，作為衡量住房公積金使用的指標；GDP表示國內生產總值，是經濟發展水平的直接體現；PCDI表示城鎮人均可支配收入，反映了城鎮居民的人均收入水平和消費能力；M2表示廣義貨幣供應量，是房地產價格調控的主要貨幣政策之一；P表示人口規模，由于住房公積金的主要受益群體為城鎮職工，故選擇城鎮人口數為研究對象；A1…Ap、B…G是待估系數矩陣；α是隨機擾動向量。

(二)數據來源及處理

我國從1999年開始實行住房改革，2000年后才逐步向市場化住房制度轉變，故本文選取2000年第一季度到2015年第四季度的季度數據為樣本空間。數據主要來源于國家統計局、中國人民銀行及《全國住房公積金報告》。通過對月度數據加權平均、年度數據估算獲得季度數據，并根據國家統計局公布的相應數據的同比增幅推算缺失數據。

為客觀探求住房公積金貸款政策對住房價格的影響，消除通貨膨脹對研究結果的影響，應用通貨膨脹率(CPI)對商品房平均銷售價格、GDP、人均可支配收入序列進行平減。且HP、GDP、PCDI序列的季度數據具有較明顯的季節性變動規律，通過Census X-12方法對以上序列進行季節性調整，調整后的序列記為HP_SA、GDP_SA、PCDI_SA。對所有變量進行對數化處理，以消除變量之間的異方差性，降低序列的波動性，且其對應的系數代表該解釋變量的彈性，有利于分析變量間的相互關系。

四、基礎性檢驗分析

(一)平穩性檢驗

為保證VAR模型的有效性，避免序列非平穩性所導致的虛假回歸現象，必須對各變量序列進行平穩性檢驗。本文采用ADF(Augmented Dickey-Fuller)檢驗對各變量序列進行單位根檢驗，檢驗結果如表1所示：

表1 各時間序列單位根檢驗結果

注：c表示常數項，t表示趨勢項，p表示滯后階數。

ADF檢驗結果表明：在5%的顯著性水平下，序列LNHP_SA、LNR、LNL、LNGDP_SA、LNPCDI_SA、LNM2、LNP的ADF統計值均大于臨界值，故接受原假設，各序列均為非平穩序列。而其一階差分序列在5%的顯著性水平下都是平穩的，則各變量序列均為一階單整序列，滿足協整檢驗的條件。

(二)協整檢驗

為進一步分析商品房平均銷售價格與住房公積金貸款利率等變量間是否存在長期的均衡關系，需對商品房平均銷售價格及各解釋變量進行協整檢驗。本文采用Johansen檢驗對LNHP_SA、LNR、LNL、LNGDP_SA、LNPCDI_SA、LNM2及LNP序列進行協整檢驗，以確定各變量間是否存在協整關系。

表2 Johansen協整關系檢驗結果

注：*表示在5%顯著性水平下拒絕原假設。

由表2可知，原假設為各變量間不存在協整關系、至多存在1個協整關系時，跡統計量和最大特征值統計量均大于各自的臨界值，即拒絕原假設。說明各變量之間存在長期的協整關系，且至少存在兩個協整向量，使商品房平均銷售價格與住房公積金貸款利率、住房公積金貸款額、GDP、人均可支配收入、廣義貨幣供應量、城鎮人口數間保持長期穩定的協整關系。

(三)格蘭杰因果檢驗

協整檢驗揭示了經濟變量之間存在長期穩定的關系，但卻不能說明是否構成因果關系。對各變量序列進行格蘭杰因果檢驗，以進一步分析商品房平均銷售價格與各解釋變量間是否存在因果關系。因格蘭杰檢驗要求時間序列為平穩序列，故使用一階差分序列DLNHP_SA、DLNR、DLNL、DLNGDP_SA、DLNPCDI_SA、DLNM2及DLNP進行因果分析。由于篇幅有限，本文只節選最優滯后階數的檢驗結果，根據AIC和SC最小原則，選取2為最優滯后階數。如下表3所示：

表3 Granger因果關系檢驗結果

結果顯示：在5%的顯著性水平下，住房公積金貸款利率與商品房平均銷售價格互為格蘭杰原因，說明商品房平均銷售價格的變動能引發住房公積金貸款利率的變動，住房公積金貸款利率的變動也能引發商品房平均銷售價格的變動，表明住房價格與住房公積金貸款利率存在相互反饋作用。其次，住房公積金貸款額、廣義貨幣供應量與商品房平均銷售價格間存在單向因果關系，表明住房公積金貸款額、廣義貨幣供應量的變化能引起住房價格的變化。最后，GDP、人均可支配收入、城鎮人口數和商品房平均銷售價格不存在顯著的格蘭杰因果關系，說明GDP、人均可支配收入、城鎮人口數的變化不能有效解釋商品房平均銷售價格的變化。

五、VAR模型分析

(一)VAR模型穩定性分析

根據AIC和SC最小原則，確定VAR模型的最佳滯后期數為2，因此建立VAR(2)模型。由于VAR模型是簡化模型，其估計參數的經濟含義不甚鮮明，因此未列出VAR模型的估計結果。本文通過檢驗VAR模型的單位根情況來確定模型的平穩性。AR特征方程的特征根倒數均位于單位圓內，即所有特征根的倒數絕對值均小于1，說明所建立的VAR模型是穩定的，在此基礎上采用脈沖響應分析最為有效。

(二)脈沖響應分析

在分析VAR模型時，采用脈沖響應函數(Impulse Response Function，IRF)來衡量隨機誤差項的一個標準差的沖擊對系統的動態影響，通過分析隨機擾動項的變動對內生變量現值和未來值影響的變動軌跡，能夠直觀地刻畫出變量之間的動態交互作用和效應。本文主要討論商品房平均銷售價格對住房公積金貸款利率、住房公積金貸款額、GDP、人均可支配收入、廣義貨幣供應量、城鎮人口數沖擊的響應路徑。圖1、圖2是基于VAR(2)模擬的脈沖響應函數。其中，橫軸代表沖擊作用的滯后間隔數(單位：季度)，選定20期(5年)為滯后期數，縱軸表示對沖擊作用的反映變化(單位：百分比)，實現表示脈沖響應函數，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

圖1 商品房平均銷售價格對各解釋變量沖擊的脈沖響應

首先，商品房平均銷售價格受住房公積金貸款利率和住房公積金貸款額的沖擊影響較為顯著，且對商品房平均銷售價格存在持續性影響。從圖2中可以看出，在本期給住房公積金貸款利率一個標準差的正向沖擊，當期內商品房平均銷售價格未發生變動，隨后對商品房平均銷售價格產生了短暫的正向影響，在第2期達到最大值，隨后迅速下降，直至第四期跌至最低點，而后住房公積金的貸款利率調控對商品房平均銷售價格的負向影響雖逐漸減弱，但仍維持長期微弱的抑制作用。而對于住房公積金貸款額一個標準差的正向沖擊，商品房平均銷售價格同期內并未發生變動，繼而對商品房平均銷售價格產生正向效應，在第2期時對商品房平均銷售價格的促進作用達到最大，后經過兩次波動，對商品房平均銷售價格的作用幅度逐漸衰減，但仍長期維持0.003強度的促進作用。

其次，商品房平均銷售價格對來自GDP的沖擊存在一定程度的滯后，正向的推動作用在達到最大值后以穩定的速度緩慢減弱，直至第20期后響應作用基本趨于零。說明國民財富的不斷積累，國家經濟水平的不斷提升確實能夠帶動對房價的上漲。商品房平均銷售價格受到人均可支配收入的一個標準差的沖擊后，在第4期脈沖響應達到最大值后不斷下降，影響作用逐漸趨于零。從人均可支配收入對房價的長期影響效應來看，人均可支配收入的提高對房價的推動作用有限，而大部分是由投資和投機需求拉動的結果。廣義貨幣供應量一個標準差的正向沖擊，對商品房平均銷售價格具有明顯的正向作用，且脈沖效應在達到最大值之后隨著時間推移而不斷減弱。由房價對貨幣供給沖擊的快速上升反應可以看出貨幣供給對我國住房價格的上漲起到了重要的支持和助推作用。對于給城鎮人口一個標準差的正向沖擊，短期內商品房平均銷售價格并未發生明顯變動，而后顯現出一定程度的正向推動作用，但直到第10期影響作用才達到峰值。說明較其他因素而言，城鎮人口的變動對住房價格的影響具有更強的滯后性。

圖2 商品房平均銷售價格對自身沖擊的脈沖響應

最后，商品房平均銷售價格受自身慣性影響時間較短。商品房平均銷售價格自身的影響作用最大，第一期的最大響應值為0.027，即對來自前期的商品房平均銷售價格一個標準差單位的沖擊，會引起當期價格上升2.7個百分點。在之后的第2期到14期表現為正負交替作用，并逐漸減弱。說明商品房平均銷售價格在短期內對自身的沖擊表現為強烈的正向響應，而后很快趨于穩態。

(三)方差分解分析

利用方差分解方法進一步分析VAR模型中不同變量沖擊對房價變化的重要性時，其基本原理是通過方差來度量每一結構沖擊使房價產生變化的貢獻度。根據本文建立的模型，可以通過方差分解分析住房公積金貸款利率、住房公積金貸款額、GDP、人均可支配收入、廣義貨幣供應量、城鎮人口數對商品房平均銷售價格影響的貢獻度，具體如下表4所示：

表4 商品房平均銷售價格的方差分解結果

從表4來看，各變量對商品房平均銷售價格不產生同期影響，但各因素對房價變動的方差貢獻度隨時間的推移而增加。在發生沖擊的第10期，對商品房平均銷售價格方差變動的貢獻度從大到小依次為：房價、GDP、住房公積金貸款利率、廣義貨幣供應量、人均可支配收入、住房公積金貸款額、城鎮人口數，對應的貢獻度為：42.10%、17.66%、16.27%、12.92%、5.08%、4.47%、1.48%。其中，GDP在第2期后，對房價變動的貢獻度基本保持在17%左右，說明GDP對房價的作用較為穩定。住房公積金貸款利率對房價的影響從第3期開始顯著增長，并在第5期后，房價15%以上的變化來自住房公積金貸款利率的變化。住房公積金貸款額以及人均可支配收入對房價變動的貢獻度較小，但卻存在長期較為穩定的作用。表明住房公積金貸款政策對房地產價格波動有重要的解釋作用，且重要程度隨著時間的推移而持續增強。貨幣供應量在第8期后顯著增長，說明貨幣供應量的快速增長可以一定程度上帶動房價的上漲。而城鎮人口數在第10期才出現較為明顯的增長，說明人口的增長對住房價格變動的影響具有更長的滯后期。

六、結論和建議

本文以2000年第一季度至2015年第四季度的季度時間序列為樣本，通過研究住房公積金貸款政策對商品房平均銷售價格的動態沖擊效果的實證研究，得出以下結論：

住房公積金貸款政策對住房市場的價格有顯著影響，其中住房公積金貸款利率的變動會引起房價反方向的波動，而住房公積金貸款額對房價具有正向的助推作用，說明住房公積金政策是有效調控房價的政策工具。

適度的貨幣供給和GDP的增長在一定程度上會對住房價格產生正向的刺激；人均可支配收入的增加也會對房價產生長期的推動作用；與其他影響變量相比，城鎮人口規模的擴大對房價影響的傳導較慢。

總體上，住房公積金貸款政策、GDP、人均可支配收入、城鎮人口規模及貨幣供應量等變量能夠有效解釋住房價格的變動，說明住房公積金貸款政策與其他政策相結合可以有效調控房地產價格。

基于本文的實證結果，提出以下幾點政策建議：

第一，加快完善住房公積金制度，提高住房公積金使用效率。一方面，通過擴大住房公積金覆蓋面，有效發揮其對城鎮居民住房消費的支持作用；另一方面，通過深入落實住房公積金新政的調整政策，放寬住房公積金異地互認、提取條件、貸款限制等制度性約束，盤活住房公積金的沉淀資金，釋放住房公積金的制度活力，提升住房公積金資金的使用效率。

第二，建立住房公積金政策與房價的動態平衡機制。在房價動態變化中把控住房公積金政策的調整目標和力度，將住房公積金的繳交水平與各地區房價水平相匹配，實行一定標準之上的浮動繳存，從而通過住房公積金政策實現房價與收入之間的動態平衡，切實提升居民住房消費能力，充分發揮住房公積金政策對住房市場的的調控作用。

第三，加強住房公積金制度與其他政策的協作配合。鑒于房地產市場的復雜性和特殊性，對房價的調控不是僅住房公積金政策能夠實現的，而是需要政府從全局出發，加強各種政策工具的協調配合，通過住房公積金政策與貨幣政策、稅收政策、土地政策等政策共同作用，強化住房市場的調控力度和方向，助推消化房地產存量。

(燕山大學經濟管理學院，河北 秦皇島 066004)

[1] 楊剛，吳燕華.公積金制度對上海住房市場發展的影響研究[J].經濟經緯，2014(4)：85-89.

[2] 楊巧.公積金制度對住房市場量價關系的研究—基于上海市住房公積金制度對住房市場的影響[J].價格理論與實踐，2014(4)：65-67.

[3] 楊黎明，余勁.我國住房公積金貸款對房價影響的動態研究——基于2002—2011年七個二線城市的面板數據[J].南京農業大學學報(社會科學版)，2013，13( 5)：76-83.

[4] 賈瓊.住房公積金政策對我國房地產市場的影響-基于SVAR模型的實證分析[J].金融觀察，2014(9)49-54.

[5] 顧澄龍，周應恒，嚴斌劍.住房公積金制度、房價與住房福利[J].經濟學(季刊)，2015(1)：109-124.

[6] 李果.住房公積金貸款對我國房地產市場的影響研究基于區域差異的視角[J].金融與經濟，2016(4)：15-20.

[7] 席楓，李海飛，董春美.我國住房公積金新政對房地產市場價格的影響分析[J].價格理論與實踐，2016(9)：39-41.