住有所居：居民如何為住房而融資？

何光輝，杜 威

(復旦大學 經濟學院，上海 200433)

一、問題的提出

個人住房貸款政策是調控樓市、控制房價、打擊投資性需求和保障居住性需求的重要手段。其直接目的在于控制投機性資金進入樓市，促進樓市穩定發展和保障居住性住房需求。十九大報告指出“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。”個人住房抵押貸款政策的有效性不僅取決于政策實施的效果，而且也取決于微觀基礎的居民住房融資決策機制。居民住房融資決策機制是個人住房抵押貸款政策有效實施的前提條件，因此，研究住房融資具有十分重要的意義。

中國住房市場和住房融資具有兩個突出的特征：一是居民住房融資具有多樣性。我們把住房融資分為外部融資和內部融資。外部融資主要是通過負債進行，包括銀行貸款和民間借款；內部融資主要是通過財富積累實現，主要指居民收入和資產。根據中國家庭金融調查數據，雖然銀行貸款均值較民間借款均值大，但銀行貸款參與度明顯小于民間借款。如果銀行貸款的比重較小，而民間借款的比重較大，或銀行貸款與民間借款存在較強而顯著的替代性，可能會影響政府的個人住房貸款政策效果，進而影響中國房地產市場和中國經濟。二是居民住房需求具有多樣性。居民購買住房的目的可以分為滿足居住性需求和滿足投資性需求兩種。個人住房貸款政策是結構性的，其目的在于控制投資性需求而滿足居住性需求。在考察居民住房融資決策機制時，必須區分這兩種不同的住房需求。

根據現實背景，本文研究的問題可以具體分為以下三個：首先，研究不同住房融資渠道，即銀行貸款和民間借款的關系。其次，研究居民資產和收入對不同住房融資渠道的影響和彈性。最后，研究居民居住性需求和投資性需求在不同住房融資形式中的作用。

已有文獻并沒有考察住房融資中銀行貸款與民間借款的關系，大量文獻聚焦于農村正規信貸市場與非正規信貸市場的關系。除一部分理論研究外，大部分文獻為實證研究，而實證研究主要體現為研究方法的不同。研究所用估計方法主要有以下幾種：二元Probit模型[1]、四元Probit模型[2]、似不相關估計[3]以及直接把殘差作為自變量等[4-5]。研究結論也十分多樣。Mohieldin 和Wright[1]認為，埃及非正規信貸是正規信貸的不完全替代。Awunyo-Vitor和 Abankwah[6]對加納農戶信貸市場的實證研究也發現了類似的結果。Barslund和Tarp[7]認為，正規貸款幾乎全部用于生產和資產積累，而非正規貸款用于平滑消費，正規信貸和非正規信貸需求決定因素明顯不同。Guirkinger[8]認為，非正規部門客戶既有被正規部門排斥在外的家庭，也有因為較低交易成本或較低風險而偏好于非正規貸款的家庭。何光輝和楊咸月[3]通過距離金融機構的遠近及單程時間來判斷兩個市場的關系，發現農村正規信貸市場對非正規信貸市場幾乎沒有產生“共棲”性有益影響和“競爭”性抑制影響，農村正規信貸市場與非正規信貸市場相互獨立運行，并且非正規借款占絕大多數且是無息借款。本文借鑒研究此類問題的方法，使用二元Probit模型和二元Tobit模型，首次分析了住房融資中銀行貸款和民間借款的關系。已有文獻也很少關注住房負債的決策機制，一些文獻從整體上研究家庭負債決策機制，而住房貸款是家庭負債的主要形式。借鑒已有研究可以發現，居民資產和收入對負債決策產生影響。負債與收入的關系并沒有得出一致的結論，部分研究發現收入高的家庭更有可能負債且負債更多[9]-[11]，但也有研究發現這種影響是不顯著的[12]。對于資產的影響，主要從金融資產和住房等角度考察其對負債的影響，但也未得出一致結論[10-12]。不同于已有文獻，本文首次考察資產和收入對銀行貸款和民間借款的彈性差異。

個人住房貸款政策在于滿足居住性需求，遏制投資性需求和房價上漲。李雪松和黃彥彥[13]研究了房價上漲對多套房決策的影響，發現房價上漲對多套房決策具有顯著的正向影響，較高收入的家庭更傾向于擁有多套房決策。本文把有一套住房的需求定義為居住性需求，把多于一套住房的需求定義為投資性需求。因此，筆者區分了不同住房需求在住房融資中的作用。

H2：居民選擇不同住房融資金額的影響因素有所不同，不同方式融資金額比例比較固定，以銀行貸款為主。

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本文可能的特點和創新有：首先，本文首次分析了不同住房融資渠道的差異。其次，使用二元Probit模型和二元Tobit模型進行研究，對銀行貸款和民間借款兩個市場的關系進行估計。再次，本文首次考察資產和收入對銀行貸款和民間借款的彈性差異。最后，結合中國現實，考察了住房居住性需求和投資性需求在不同融資渠道中的作用。

工區南部緩坡帶上物源口呈多個點狀，在靠近物源區的多條沖溝前發育多個扇三角洲沉積，水上和水下環境并存，重力流與牽引流混雜，礫石含量較高，巖石顆粒粗并呈現正韻律特征；北部陡坡帶則主要發育水下沖積扇沉積，而在洼陷帶發育從扇三角洲前緣滑塌下來的濁積扇沉積。因此，本工區以發育多點物源富礫扇三角洲沉積體系為主，如圖1所示。

二、城鎮居民住房融資狀況

(一)數據來源

本文數據來源為中國家庭金融調查數據。中國家庭金融調查(CHFS)是西南財經大學中國家庭調查與研究中心開展的全國性抽樣調查，既具有代表性又具有微觀家庭資產負債等方面的詳細信息，特別是關于住房和負債的調查，為本文研究提供了很好的樣本數據。2013年調查樣本分布在全國29個省份，262個縣，1 048個村(居)委會，有效樣本共28 000戶。本文選取城鎮樣本進行研究。

(二)居民住房融資差異

個人住房貸款調控政策的目的是為了保障居住性住房需求，抑制投資性需求。然而，提高多套房融資成本的個人住房貸款政策的有效性，取決于居住性住房需求和投資性住房需求的融資差異。居民居住性住房需求是剛性的，而投資性需求具有較高的彈性。如果個人住房貸款政策能夠控制購房的融資來源，那么對投資性需求的控制就十分有效。居民住房融資來源可以分為外部融資和內部融資。住房外部融資通過負債進行，主要為銀行貸款和民間借款；內部融資通過財富的積累實現，主要指居民的資產和收入。從居民住房融資的差異可以發現：第一，就總體而言，銀行貸款參與率遠低于民間借款參與率，但銀行貸款平均金額遠大于民間借款平均金額。第二，居住性住房樣本中，銀行貸款參與率與民間借款參與率的差距進一步拉大，銀行貸款平均金額與民間借款平均金額差距稍微縮小。第三，投資性住房樣本中，銀行貸款參與率超過了民間借款參與率，銀行貸款平均金額與民間借款平均金額差距有所擴大。對比居住性住房樣本和投資性住房樣本可以發現：第一，銀行貸款參與率和民間借款參與率發生逆轉，投資性住房需求的居民更多地參與銀行貸款市場，而居住性住房需求的居民更多地參與民間借款。第二，投資性住房的銀行貸款金額和民間借款金額都明顯大于居住性住房，且銀行貸款金額與民間借款金額的差距有所擴大。第三，投資性住房需求居民的資產和收入也明顯高于居住性住房需求居民。總之，居住性住房需求居民更多地參與民間借款，投資性住房需求居民更多地參與銀行貸款。從信貸金額上看，銀行貸款始終是信貸資金的主要來源。在這些差異背后，哪些因素影響借款者對兩個借款渠道的選擇？這兩個渠道存在什么樣的關系？居住性住房和投資性住房融資又存在什么差異？這些問題都有待進一步回答。

(三)資產和收入的住房融資彈性

通過銀行貸款、民間借款與居民資產的散點圖[注]受版面所限散點圖省略，留存備索。筆者發現：第一，不論是投資性住房需求還是居住性住房需求，銀行貸款和民間借款與居民資產都呈正相關關系。第二，相較于投資性住房需求居民，居住性住房需求居民的銀行貸款對收入更加敏感，而民間借款對收入更不敏感。銀行貸款對收入的彈性大于民間借款對收入的彈性，這說明家庭收入對銀行貸款決策的重要性。

三、研究假設、變量選取與模型設定

(一)研究假設

當前個人住房貸款政策忽略了銀行貸款與民間借款的關系，說明當前政策有所忽略民間借款在住房融資中的作用。作為為銀行貸款決策的重要依據，戶主個體特征，特別是教育水平應該顯著提高銀行貸款的可能性，而減少民間借款的可能性。作為住房融資中民間借貸的重要來源，戶主和配偶的兄弟姐妹數量應該顯著影響民間借款的決策。隨著資產和收入的增加，銀行貸款的可得性應該增加，而民間借款的需求會減少。從居民資產和收入來看，銀行貸款與民間借款存在替代關系。但銀行貸款融資金額遠高于民間借款，通過首付款和貸款利率控制住房信貸資金流向的個人住房貸款政策有一定的合理性。據此，筆者提出假設1和假設2：

本文首先分析影響住房融資渠道選擇的因素，以及銀行貸款與民間借款兩個渠道之間的關系。表2是關于住房融資渠道選擇的Probit模型回歸結果。由表2可知，兩個方程殘差的回歸系數為0.1320，瓦爾德檢驗拒絕相關系數為0的原假設，說明兩個方程殘差顯著相關，聯合估計考慮了這種相關性，提高了估計的效率。居民資產和收入顯著影響融資渠道選擇，且對是否選擇銀行貸款與是否選擇民間借款的影響有所不同。不論是單獨估計還是聯合估計，居民資產和收入都在1%水平下顯著增加了銀行貸款的機會，減少了民間借款的機會。因此，隨著資產和收入的增加，居民更加依賴于銀行貸款渠道，相應地減弱了對民間借款的依賴。這可以從兩方面理解：一是居民資產和收入的提高減弱了銀行對借款者的排斥，減弱了信貸約束。二是居民資產和收入的提高也相應增加了居民的住房需求和住房貸款需求，住房需求類型對兩個融資渠道的影響方向相同，對住房的投資性需求在1%水平下顯著提高了其獲得銀行貸款的機會，也在5%水平下提高了其獲得民間借款的機會。

戶主特征方面，隨著年齡的增長，在1%水平下顯著地減小了選擇銀行貸款和民間借款的機會。已婚戶主家庭在1%水平下都顯著地增加了兩個渠道的借貸概率。戶主教育水平對銀行貸款和民間借款產生了不同而顯著的影響：戶主教育水平的提高增加了獲取銀行貸款的機會，減少了對民間借款的使用。家庭結構特征方面，兄弟姐妹數量越多，家庭越可能選擇民間借款，而對選擇銀行貸款的影響不顯著。家庭規模顯著地提高了民間借款的可能性，而對銀行貸款的影響為負但不顯著。家庭中少兒比重顯著地增加了家庭選擇銀行貸款的可能，而對民間借款的影響不顯著。而家庭中老年比重顯著地減少了家庭選擇民間借款的可能性，而對銀行貸款的影響不顯著。擁有住房公積金的家庭顯著地增加了銀行貸款和民間借款的可能性。家庭住房面積顯著地減少了銀行貸款，卻顯著地增加了民間借款。

為了進一步比較解釋變量對選擇銀行貸款和民間借款的影響程度，表3進一步列出了二元Probit模型聯合估計的邊際效應。由表3可知，資產和收入的提高增加了只進行銀行貸款的可能性，減少了只進行民間借款的可能性，說明兩個渠道隨著居民資產和收入的提高具有替代性。并且隨著資產的增加，也增加了無銀行貸款和民間借款的概率。資產和收入對同時進行銀行貸款和民間借款的影響為負，且不顯著。相較于對住房的居住性需求，對住房的投資性需求提高了同時進行銀行貸款和民間借款的可能性，并且也增加了只進行銀行貸款的可能性。雖然對只進行民間借款可能性的影響為負，但并不顯著，說明民間借款資金并不能滿足投資性需求，且也減少了對民間借款資金的依賴。戶主年齡的提高，降低了同時進行銀行貸款和民間借款的可能性，也降低了只進行銀行貸款的可能性。但對只進行民間借款的影響，由單獨估計的顯著變為了不顯著，這說明銀行貸款渠道對戶主年齡更加關注。教育水平的提高增加了同時進行銀行貸款和民間借款的可能性，也提高了只進行銀行貸款的可能性，降低了無銀行貸款和民間借款的可能性。已婚家庭提高了同時進行銀行貸款和民間借款、只進行銀行貸款和只進行民間借款的可能性，可見已婚家庭對住房和房貸的需求更大。家庭結構方面，戶主和配偶兄弟姐妹數量對銀行貸款和民間借款表現特殊。我們在單獨估計時發現，兄弟姐妹數量顯著提高了民間借款，且對銀行貸款的影響不顯著。但在聯合估計時，對同時選擇銀行貸款和民間借款具有顯著的正影響，說明從兄弟姐妹數量來看，銀行貸款與民間借款具有互補性。兄弟姐妹數量也促進了單獨進行民間借款的概率，而對單獨選擇銀行貸款的影響不顯著。家庭規模顯著地減少了單獨進行銀行貸款的可能，也顯著地增加了民間借款的可能。少兒比重顯著地增加了同時進行銀行貸款和民間借款的可能性，也顯著地增加了單獨進行銀行貸款的可能性。老年比重顯著地降低了同時進行銀行貸款和民間借款的可能性，也顯著降低了單獨進行民間借款的可能性。住房公積金增加了單獨進行銀行貸款或民間借款的同時也顯著地增加銀行貸款和民間借款的可能性。住房面積減少了單獨進行銀行貸款的可能性，增加了單獨進行民間借款的可能性。

住房貸款政策的有效性取決于其對微觀個體住房貸款決策的影響。葉光亮等[14]實證檢驗了中國房地產信貸政策的變化對微觀個體住房貸款決策行為的影響效果發現，當長期貸款利率升幅較短期貸款利率升幅高0.1個百分點時，貸款者選擇短期貸款的概率增加8.4個百分點。而本文從住房不同融資渠道的關系考察了微觀個體住房融資行為，豐富了對住房融資行為和住房貸款政策有效性的理解。

手術均由同一醫生主刀完成。患者按接受手術的時間先后順序編為1～192號，分成A～D四組，1～30號編入A組，31～60號編入B組，61～90號編入C組，91～192例編入D組。各組一般資料詳見表1，四組年齡、性別的構成差異無統計學意義（P＞0.05）。

H3：不同融資方式對居民資產和收入的彈性不同，從而也影響了融資渠道的轉換。

個人住房貸款政策直接目標有兩個：一是控制房貸總量，防止房價上漲過快和促進樓市健康發展。二是控制房貸流向，滿足居民居住性需求，防止投資性和投機性需求。第一個目標實現的前提是，居民對住房貸款政策具有敏感性，這取決于銀行貸款在居民住房融資中的比重。但現實是，一方面，雖然銀行貸款平均金額較大，但居民參與狀況卻較低，這樣可能削弱住房貸款政策效果；另一方面，住房居住性需求具有剛性，減少銀行貸款可得性，會增加民間借款的比例和金額，改變住房融資結構，對借款總量的調控效果仍會有所削弱。第二個目標實現的前提是，住房居住性需求能夠獲得銀行貸款，而住房投資性需求很難獲得銀行貸款。但現實是，一方面，具有居住性需求居民的收入水平比具有投資性需求居民的收入水平低，并且更容易受到正規信貸部門的信貸配給的影響，從而不容易獲得銀行貸款，而具有投資性需求的居民經濟條件較好，銀行更愿意放貸；另一方面，住房投資性需求居民通過規避政策等手段，可能更容易獲得貸款。并且房價預期對有投資性需求的居民更加敏感，房貸調控手段可能會加強這種預期，從而更增加了對銀行貸款的需求，使得銀行貸款資金流向出現偏差。據此，筆者提出假設4：

H4：居住性需求和投資性需求對住房融資渠道和融資金額的影響有所差別。

課后，學生深化對課堂知識的應用，通過超星學習通瀏覽教師上傳的拓展知識或者資料，個性化學習，教師提供課下的在線指導、資源和點評。

(二)變量選取與描述性統計

根據研究問題，本文被解釋變量分為兩類：一是住房融資方式選擇變量，包括銀行貸款和民間借款。有銀行貸款為1，否則為0；有民間借款為1，否則為0。二是不同住房融資方式下的融資金額，包括貸款金額和借款金額，貸款金額為從銀行貸款的金額，借款金額為從民間借款的金額。

本文解釋變量為居民資產、收入和住房需求類型。資產為家庭總資產的自然對數，收入為家庭可支配收入的自然對數。住房需求類型為虛擬變量，按住房數量進行劃分，有一套住房為0，即居民是為了滿足居住性需求；多于一套住房為1，即居民是為了滿足投資性需求。

控制變量分為以下幾類：戶主特征，包括戶主年齡、性別、教育水平和婚姻狀況。男性為1，否則為0。教育水平轉化為受教育年數：沒上過學教育年數為0年，小學為5年，初中為9年，高中、中專和職高為12年，大專和高職為15年，大學本科為16年，碩士研究生為18年，博士生為2