住房公積金流動性影響因素分析

【摘要】本文通過對國內外住房公積金的文獻研究和案例研究，結合江蘇省的住房公積金流動性現狀，采用江蘇省各地級市2014-2016年面板數據進行回歸分析，找到影響住房公積金流動性的關鍵因素，并對江蘇省住房公積金流動性管理提出合理建議。

【關鍵詞】住房公積金；流動性風險；個貸率

1、研究背景

住房公積金制度是為保障城鎮職工住房問題而設立的長期性資金互助制度，于1994年在上海初步建立并逐步推廣。與一般商業住房貸款相比，住房公積金貸款具有程序簡單、利息低、擔保費用低、貸款期限長、額度大等優勢，為廣大職工尤其是低收入人群提供了很大的便利。

然而，在房地產市場過熱的情況下，住房公積金制度面臨嚴峻考驗。隨著全國各大城市的樓市成交量的不斷攀升，住房公積金貸款發放量持續迅速增長，住房公積金流動性狀況受到更多關注。

當前，我國住房公積金流動性呈兩極分化狀態，地區間個人住房貸款率（下文簡稱個貸率）極不平衡。一方面，東部省份面臨嚴重資金短缺；另一方面，西部省份的公積金卻得不到有效利用。江浙滬等東部省份的個貸率普遍超過80%，而西藏、甘肅、青海等地的個貸率不足50%。

十九大報告提出：“堅持房子是用來住的、不是用來炒的定位，加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度，讓全體人民住有所居。”房價過高，而住房公積金的繳存額增長緩慢，資金流動出現困境，住房購買的資金需求無法得到有效滿足，城鎮職工的住房權益保障也存在一定問題。因此，如何保障住房公積金流動性顯得尤為重要。

2、文獻回顧

住房公積金流動性風險是指一個地區的住房公積金管理中心雖具備一定的資金償付能力，卻不能及時獲得或不能以合理成本及時獲得足夠應付日常業務所需資金的風險。

對于流動性風險的研究，學者們主要關注衡量標準以及成因。

2.1流動性風險的界定

在流動性風險的界定上，對于住房公積金流動性的風險一般有從現金流量和資產負債這兩個方面進行分析，例如使用流動性比例、核心負債比例、流動性缺口率等（韓娜，2013）。住房公積金的個人貸款率是描述住房公積金資金整體構成情況的一個重要指標，也是分析住房公積金資金使用情況和流動性的一個重要指標。其衡量標準如下：個貸率≤70%，流動性過剩；個貸率>70%且≤85%，流動性正常；個貸率>85%，流動性緊張（溫文雅，2015）。

當前衡量住房公積金流動性的指標主要是個貸率，一般個貸率超過90%即達到了警戒線，個貸率的合理水平在45%-80%。如果個貸率過低說明沒有充分發揮公積金的互助保障性作用，管理部門獲得的增值收益也會減少，同時能夠提供給廉租住房建設的資金也較少，反之如果過高的話，住房公積金的支付能力下降，提取或貸款的資金支付不足，而且資金的安全得不到保障。

2.2住房公積金流動性風險的成因

當前學者多從以下三個層面分析住房公積金流動性風險的成因：

1.政策和制度上的缺陷。安仕波（2016）認為住房公積金是一種屬地化的管理方式，資金運營條塊分割，使得各地之間發展差距較大，這就導致了管理工作存在缺口風險。劉俊巖（2014）提出住房公積金的委托代理制和地方政府的干預行為也導致了流動性風險。也有學者分別從住房公積金制度面對的對象和資金的歸集來源等方面指出了其中的不足。

2.在資金運用上引起的流動性風險。朱紅（2014）提出，住房公積金繳存人數、繳存比例、平均工資水平短期內相對穩定，這決定了繳存額的相對穩定或稍有增長，而公積金的提取量和貸款量卻在迅速增長。以江蘇省徐州市為例，2009年至2012年，四年的提取增幅平均每年為31.52%，貸款平均每年增幅為28.01%，而歸集平均每年增幅僅為18%。

3.住房市場改變引起的流動性風險。如卞宗蘭（2016）指出，我國房地產市場的發展腳步雖然有所緩解，但是總體的貸款需求并沒有降低。住房需求仍然是剛性需求，就現在的房地產市場來看，大多數的工薪階層還是要依靠住房公積金和商業貸款等方式才能購得自己的住房。

綜上所述，當前住房公積金流動性風險的研究主要是集中在衡量標準與成因上。對于住房公積金流動性影響因素有哪些，以及這些因素對住房公積金流動性的影響程度的研究相對較少。

3、實證分析

本部分以江蘇省為例，從江蘇省住房公積金管理中心網站、江蘇省各市住房公積金管理中心網站、江蘇省各地市統計局網站收集整理江蘇省13個地級市2014-2016年的住房公積金數據及宏微觀數據（共39個樣本），分析可能影響住房公積金流動性的因素，并從中選取對住房公積金個貸率影響程度最大的一組影響因素。

3.1江蘇省住房公積金流動性風險總體分析

作為東部沿海省份之一，江蘇省的住房公積金流動性處于緊張狀態。江蘇省住房與城鄉建設廳數據顯示，江蘇省住房公積金的繳存余額增長率不及貸款余額的增長率。截至2016年，江蘇省住房公積金繳存余額增長率達13.05%，而貸款余額增長率達到17.21%，且繳存余額基數低于個人住房貸款基數。全省整體個貸率高達102.61%，且保持較快增速。多個地級市的個貸率前所未有的超過100%，公積金流動性不足問題日益凸顯。

3.2研究假設

本文結合吳文盼（2016）的研究，從兩大方面提出可能影響個貸率的因素：

1.宏觀和微觀：人均地區生產總值、職工平均工資、城鎮居民人均可支配收入、人均儲蓄余額、城市居民消費價格指數、城鎮居民人均居住面積等因素；

2.住房公積金自身：住房公積金貸款最高額度。

關于各可能的影響因素與個貸率的關系假設如下：

1.假設H1：人均地區生產總值對住房公積金個貸率有正向影響。

經濟增長時，居民收入也會相應提高，從而住房公積金繳存額提高。同時，居民對住房消費的需求也隨之上升，從而增加住房公積金貸款的需求，使得個貸率上升。

2.假設H2：職工平均工資對住房公積金個貸率有正向影響。

職工工資提高，可用于住房消費的資金增加。在繳存比例不變的情況下，工資增加，職工繳存的住房公積金增加，可用于住房公積金貸款的資金增加，從而增加住房公積金貸款。

3.假設H3：城鎮居民人均可支配收入對個貸率有正向影響。

居民可支配收入增加，可用于住房公積金貸款的資金也隨之增加，個貸率提高。

4.假設H4：人均儲蓄余額對住房公積金具有負向影響。

收入中用于儲蓄的部分增加，則用于消費的部分減少。當居民對預期消費支出增加時，會減少當前消費需求，個貸率下降。

5.假設H5：住房公積金貸款額度對個貸率具有正向影響。

住房公積金貸款額度提高，意味著居民住房公積金可貸最高金額提高，從而在一定程度上刺激居民住房公積金貸款需求，個貸率上升。

6.假設H6：城市居民消費價格指數對個貸率具有負向影響。

消費價格指數增加，意味著物價增加。在收入不變的情況下，居民會傾向于先滿足自己的生存需求，例如購買食物，住房需求有所減少，從而住房公積金貸款需求減少，個貸率下降。

7.假設H7：城鎮居民人均居住面積對個貸率有正向影響。

人均居住面積增加，意味著居民的居住水平提高，住房需求增加，從而導致住房公積金貸款需求增加，個貸率上升。

3.3研究變量和模型

3.3.1被解釋變量

住房公積金個貸率（PLR），即住房公積金貸款余額與住房公積金繳存余額之比。

3.3.2解釋變量

人均地區生產總值（AG），職工平均工資（AWI），城鎮居民人均可支配收入（URPCDI），人均儲蓄余額（AS），城市居民消費價格指數（UCPI），城鎮居民人均居住面積（ALA），住房公積金貸款額度（MLA）

考慮到各項因素對于被解釋變量具有一定的時滯性，我們將當年的個貸率看作是上一年度各種宏微觀因素綜合影響的結果，故個貸率數據使用當年數據，解釋變量則使用上一年度數據。

3.3.3分析過程

（1）運用一元線性回歸，考察各個解釋變量自身影響個貸率的程度。

（2）運用多元線性回歸，找出影響住房公積金個貸率最為顯著的一組變量。

3.4豪斯曼檢驗

首先對各個變量進行豪斯曼檢驗，以判斷是使用隨機效應還是固定效應。豪斯曼檢驗的原假設H1為：隨機效應模型中個體影響與解釋變量不相關（即采用隨機效應模型）；備擇假設H2為：隨機效應模型中個體影響與解釋變量相關（即采用固定效應模型）。顯著性水平為0.05.對上文各變量的豪斯曼檢驗如表3.1：

3.5回歸分析

根據豪斯曼檢驗的結果，各變量均采用個體固定效應模型。

3.5.1一元回歸分析——考察各影響因素單獨對個貸率的影響

首先對各解釋變量進行一元回歸分析，結果如表3.2：

由表中結果可知：

（1）人均生產總值對住房公積金個貸率具有顯著的正向影響，與假設H1相符。人均生產總值越高，住房公積金個貸率亦相應提高。

（2）職工平均工資對住房公積金個貸率具有顯著的正向影響，與假設H2相符。職工工資越高，可用于住房的資金也隨之增加，貸款需求增加，從而促進個貸率的提高

（3）城鎮居民人均可支配收入對住房公積金個貸率具有顯著的正向影響，與假設H3相符。人均可支配收入越高，住房公積金個貸率也相應提高。

（4）人均儲蓄余額對住房公積金個貸率具有顯著的正向影響。這與假設H4不符，可能的原因為：購房對于居民是一件大事，在購房之前會不斷地用不同方式進行儲蓄，儲蓄越多購房能力越高，從而刺激住房公積金貸款需求。

（5）住房公積金貸款額度對住房公積金個貸率具有顯著的正向影響，這與假設H5相符。貸款額度提高意味著一個家庭可以獲得更多住房公積金貸款，從而引起住房公積金貸款的需求旺盛。

（6）城鎮居民消費價格指數對于住房公積金個貸率具有顯著的負向作用，這與假設H6相符。消費價格指數降低，房屋價格降低，從而增加居民購房需求，增加住房公積金貸款需求。

（7）城鎮居民人均居住面積對住房公積金個貸率具有顯著的正向影響，這與假設H7相符。人均居住面積的增加對住房公積金貸款的增加有一定促進作用。

3.5.2多元回歸分析——尋找影響程度最大的一組變量

多元線性回歸分析采用逐步法，即結合向前進入法和向后剔除法，使用個體固定效應模型。選入新變量的顯著性水平為0.05，剔除已選入變量的顯著性水平為0.1。本文運用eviews6.0軟件對數據進行回歸分析，最終的回歸結果如表3.3：

2.最終模型相關系數為0.7903，F統計量為6.4595。

表3.3 多元線性回歸結果

根據分析結果，我們可以發現，住房公積金貸款最高額度和城鎮居民人均居住（下轉38頁）（上接36頁）面積是影響住房公積金個貸率最為顯著的組合，模型截距受不同的個體變化影響。住房公積金貸款額度不變時，隨著人均居住面積的增加，住房公積金貸款需求增加，從而提高個貸率；人均居住面積不變時，提高住房公積金貸款額度，使得居民可貸款最高限額提高，從而提高個貸率。

4、結論和建議

綜上所述，住房公積金流動性受以下因素影響：人均地區生產總值，職工平均工資，城鎮居民人均可支配收入，人均儲蓄余額，住房公積金貸款額度，城市居民消費價格指數，城鎮居民人均居住面積。其中，住房公積金貸款額度和人均居住面積這一組因素對于住房公積金流動性的影響程度較為明顯。

基于上述研究，我們提出以下建議：

（1）提高住房公積金的繳存覆蓋面積。現階段大多數城市職工繳存住房公積金的依據是職工工資，如果能夠適當放寬住房公積金繳存范圍，吸引更多非公有制企業員工、個體工商戶、自由職業者等群體繳納住房公積金，則繳存額增加，擴大住房公積金資金來源。

（2）適當調整住房公積金貸款額度。在保證住房剛性需求的前提下，適當調整貸款額度，防止出現住房公積金貸款需求過冷或過熱。

（3）適當控制住房非剛性需求。隨著我國經濟的發展，人民對于住房的需求日益增長，住房貸款需求也隨之上升。在保證住房剛性需求的前提下，對于非剛需應當有效控制。有關部門應當完善住房公積金相關細則，堵塞利用住房公積金投機的漏洞。

參考文獻：

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[2]安仕波.淺談住房公積金流動性風險管理及控制[J].時代經貿，2016（9）：44-45.

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[5]卞宗蘭.住房公積金流動性風險的產生原因及對策[J].財經界（學術版），2016（2）：53+69.

[6]朱紅.淺談住房公積金流動性風險管理[J].哈爾濱職業技術學院學報，2014（2）：69-70.

[7]韓娜.建立住房公積金流動性風險管理機制加強風險防范[J].經營管理者，2013（3）：168.

[8]朱紅.淺談住房公積金流動性風險管理[J].哈爾濱職業技術學院學報，2014（2）：69-70.

作者簡介：

路優（1996-），男，江蘇徐州人，南京審計大學2015級本科生；

徐玉勝（1996-），男，江蘇徐州人，南京審計大學2015級本科生。