齊雯++齊霽

[摘要]2016年全年的調控政策呈現(xiàn)出一種“刺激—限制”輪回的態(tài)勢，是房地產“去庫存與控房價”并重的一年。在供給側去庫存政策的調節(jié)下，房價的飛速上漲給當前社會以及實體經濟帶來了非常大的影響，而銀行住房貸款規(guī)模的攀升在其中起到了決定性作用。文章選取住宅價格以及房貸作為研究對象，使用固定效應面板回歸方法實證分析了2011年至2016年房價與房貸兩者之間的聯(lián)動關系，發(fā)現(xiàn)開發(fā)貸和購房貸對房價的影響有所重疊但購房貸款的影響最大，且中部、西部以及東部由于地價增長率不同使得房貸對房價的影響程度有所改變。

[關鍵詞]供給側去庫存；房地產貸款；住房價格；固定效應面板回歸分析

[DOI]1013939/jcnkizgsc201720094

1引言

2016年是房地產“去庫存與控房價”并重的一年。回顧這一年的房地產市場可以發(fā)現(xiàn)，各地政策從“去庫存”到限購，經歷了從寬松到熱點城市持續(xù)收緊的過程。從政策的實施效果看，年初通過降首付、房貸利率下調等措施，一、二線城市庫存確實下降了很多，但過度地刺激也帶來了一定的負效應：一線和部分二線城市房價的暴漲造成了樓市泡沫的集聚，可以說目前的“去庫存”是房價上漲的去庫存。而2016年四季度伊始，政府為抑制部分城市的房價暴漲和市場混亂，不得不火速重啟限購限貸之策（郭煦，2016）。而在2017年年初個別三、四線城市出現(xiàn)了住房銷售熱潮，但是大部分三、四線城市現(xiàn)階段還難以走出高庫存陰霾（仇高擎、夏丹，2017）這種地區(qū)發(fā)展不平衡帶來的房地產區(qū)域性分化不僅引發(fā)全世界的關注，也考驗著政府的執(zhí)政能力，引發(fā)了諸多令人思考的問題。

房地產市場的供給側改革主要是指從供給端著手解決產品生產環(huán)節(jié)的問題，通過調整土地供應、固定資產建設類融資利率水平以及住房建設類型等，調整房地產市場供給從而調控住房價格。但是回顧2016年政府實施的一系列“去庫存”政策可以發(fā)現(xiàn)，雖然以“供給側攻堅，需求側托底”作為政策基調，但供給側改革方面的力度仍然較弱。文章第一部分對當前宏觀背景、市場狀況以及信貸狀況進行具體分析；第二部分對房貸和房價關系進行理論分析以及相關性檢驗；最后本文選取住宅價格環(huán)比漲跌作為研究對象，房貸相關變量分為開發(fā)貸和購房貸，同時選擇地價增長率以及按揭貸款利率，使用面板回歸方法實證分析了2011年至2016年房價與房貸兩者之間的聯(lián)動關系，并提出一些建議。

2經驗事實和理論分析

21房價和庫存分化嚴重

大部分一、二線城市樓市從2016年起一反經濟下行總體趨勢，逐漸開始復蘇。在“供給側改革”結合“去庫存”的雙重作用下，原本庫存并不高的熱點城市在前兩年執(zhí)行了和庫存天量的三、四線城市一樣的刺激政策，再加上一些金融助推（首付貸）和各種概念演繹（地王+人口），去庫存得以最先完成。而最先完成的城市房價必然出現(xiàn)快速上漲甚至暴漲，從下圖可以看出價格上漲的城市在不斷增多，原因可能是各地政府去庫存政策是以房價上漲為代價進行的。而2017年年初三、四線城市出現(xiàn)了房屋銷售熱潮，但更多的是“散點開花”，大部分三、四線城市現(xiàn)階段依舊無法脫離高庫存的現(xiàn)狀。

根據易居研究中心公布的房地產去庫存數據顯示，一、二、三線35個城市新建商品住宅存銷比均有明顯下滑，分別為72、86和124，其中三線城市下滑幅度更大。綜合數據歸納出表1，可以看出截至2017年一季度去庫存已完成和未完成的比例近似2∶1，其中一線城市不存在去庫存問題；呈現(xiàn)供需平衡的多為二線城市，且隨著常住人口的不斷增加，小量的庫存很快會被消化；而有些表現(xiàn)為供求平衡、供大于求的則是大部分的三、四線城市。由此從抑制房價、滿足基本的住房需求等角度看，依然需要積極通過供地等方式來補充一、二線城市的庫存，從而抑制持續(xù)高企的房價。而對三、四線城市來說，由于“人的城鎮(zhèn)化速度小于住房的城鎮(zhèn)化速度”（高衛(wèi)星，2015），絕大部分城市住房供應量多、人口凈流入小，因此去化周期依然較長，去庫存仍然是重中之重。22房地產信貸情況

在總體經濟下行的大環(huán)境下，銀行出于避險以及利潤最大化的考慮，對房地產開發(fā)貸變得極為謹慎，更偏好于杠桿率和不良率較低的居民購房貸款（劉鏈，2016），因此大部分的房地產開發(fā)企業(yè)資金主要來源于自籌，其次才是國內銀行貸款。但實際上房地產開發(fā)使用的自籌資金仍是來自購房者的銀行購房貸款，由商品房銷售收入轉變而來（鄧觀明，2011）。數據也顯示房地產70%的開發(fā)資金來自銀行，開發(fā)利潤的65%來自銀行信貸，可見“開發(fā)商出地，銀行出錢”的現(xiàn)象較為普遍。 另外，據央行公布數據可知，新增人民幣貸款中房地產貸款占比明顯提升，其中個人住房貸款增速最為突出，較2015年增量增幅近九成。而隨著各地區(qū)房地產調控措施升級，在銀行上調房貸利率、延長放款時間、收緊房貸政策等辦法的影響下，2017年個人房貸在新增貸款占比下降到30%，但對三、四線城市的投放比例依舊有所保持（易居研究院報告，2017）。

23去庫存政策下的供求分析

2016年房地產市場的供求狀況總體來說年初的庫存較高，即房地產的供給量較高，住宅價格較為平穩(wěn)，但在后續(xù)各地去庫存政策頒布后，房貸政策開始大幅度放松，并在實際利率走低的情況下刺激了需求的增加。根據供需平衡理論可知，在房地產市場上，需求方向表現(xiàn)為房貸政策的寬松，供給方向表現(xiàn)為土地供應量不足，需求大于供給使得價格上升。由于房價和房貸聯(lián)動關系以及其他因素導致杠桿加大，進一步刺激了需求。當需求遠遠大于供給時價格會繼續(xù)上升，最后由于后續(xù)的土地供給及地產項目開發(fā)沒有跟上，使得短期內價格一直呈現(xiàn)上升趨勢。與此同時，國家貨幣政策的寬松又促使銀行信貸條件更加放開，迫使銀行業(yè)降低了對房地產業(yè)的間接管制。在這種比較寬松的情況下，房貸規(guī)模的擴大促進了房價持續(xù)增長，居民杠桿率快速上升，而高漲的房價又反過來作用于銀行信貸規(guī)模，一定程度上破壞了原有的信貸結構（王明娟，2013）。高房貸高房價一方面刺激了房地產市場；另一方面增加了銀行的利息收入，房企和銀行互惠互利，但是銀行卻承擔了本不應該承擔的風險，銀行業(yè)喪失了其潛在監(jiān)督房地產市場穩(wěn)定性的作用。

而將房貸和房價連接起來的是貸款利率的變化，當房貸利率走低的時候，房貸規(guī)模會出現(xiàn)增加趨勢，與此同時，房價也呈現(xiàn)攀升態(tài)勢。說明在較長時間內，房貸利率與房貸規(guī)模以及房價三者具有聯(lián)動關系。房貸作為央行貨幣政策以及政府房貸政策的最終體現(xiàn)者，通過刺激或者抑制居民的購房需求間接影響著房地產價格。如當貨幣政策收緊、利率走高，政府提高首付款和房貸利率時，房貸規(guī)模下降抑制了居民的需求，從而抑制了房價。

3實證分析

31變量選擇和相關性分析

研究的時間段為2011年至2016年。為了分析影響房貸房價的關系，本文的房價樣本選擇國家統(tǒng)計局公布的全國房屋均價環(huán)比漲跌；以及四個解釋變量分別為：開發(fā)貸款、購房貸款、按揭貸款利率以及地價增長率[ZW（]房貸中的購房貸款數據考慮到數據可得性，選擇同期間人民銀行公布的住戶貸款中長期貸款占貸款總額比例作為替代變量，開發(fā)貸款數據選擇國家統(tǒng)計局公布的房地產開發(fā)貸款余額；個人按揭貸款利率和中部、東部、西部的地價增長率數據來源于前瞻數據庫。[ZW）]。對這些變量進行相關性分析可以發(fā)現(xiàn)，地價增長率和房價的環(huán)比漲跌正相關系數較大，其中東部地區(qū)的最為明顯，西部和中部接近；而房貸和房價的關系中開發(fā)貸相較于購房貸和房價關系更明顯；而開發(fā)貸和購房貸之間的相關性為076，說明兩者之間的相關性非常大；最后按揭貸款利率作為央行調控房地產的重要信號（彭澤，2015），和房價環(huán)比漲跌明顯負相關。部分變量的相關性分析見表2。

32房貸房價實證分析

本文選取住宅價格環(huán)比漲跌（house_price）作為研究對象，房貸變量選擇開發(fā)貸（kfd）和購房貸（gfd），同時選擇地價增長率（land_price）以及按揭貸款利率（interest）建立固定效應的面板回歸模型：

其中，i代表中、東、西地區(qū)，t代表2011年第一季度至2016年第四季度對模型進行參數估計，結果如表3所示，模型評價結果見表4。

調整后的R2達到了74%，說明模型擬合效果較優(yōu)，所選取的變量可以解釋房價約75%的波動。但是購房貸（gfd）的p值在95%的置信水平下并沒有通過檢驗，說明其對房價的影響并不顯著。但由于模型中加入了開發(fā)貸的變量，通過前文的分析可知，這兩個變量之間存在著比較顯著的相關性，相關系數約為08，為高度相關。因此可能是二者的高度相關關系使得購房貸的影響不顯著，于是剔除開發(fā)貸（kfd）變量，進行二次回歸。表5為模型評價結果。

剔除變量后的模型R2為67%，模型擬合結果也比較好。引入開發(fā)貸變量的模型R方僅僅上升到了74%，說明開發(fā)貸并不能顯著提高模型的效果，但其對房價波動的影響可能與購房貸的影響產生重疊從而加大對房價的影響。該結論符合實際情況，因為開發(fā)貸款屬于房企的一項較低成本的融資渠道，在2016年上半年“地王”頻現(xiàn)的背后除了資本市場的作用外就是銀行開發(fā)貸的“輔助”。可見開發(fā)貸的存在是推高房價的一個重要原因，因此通過控制開發(fā)貸規(guī)模能夠有效降低一、二線重點城市的住房供給，從而抑制房價的過快增長。但是三、四線城市在去庫存政策的要求下，并不能過多地使用調控開發(fā)貸規(guī)模這一手段，因為銀行發(fā)放的開發(fā)貸對企業(yè)主體有著嚴格的資質要求，一般只針對資質優(yōu)良、實力雄厚的房企才會考慮發(fā)放開發(fā)貸，而具體到三、四線城市很難找到符合要求的房企，因此去掉開發(fā)貸這一變量后不會對模型的解釋效力產生太大的影響。

由表6可知，剔除開發(fā)貸變量后的模型中購房貸的影響P值通過檢驗，表明其對房價的影響顯著?？梢园l(fā)現(xiàn)在這些因素中購房貸款增速對房價環(huán)比漲跌的影響最大，即在其他變量不變的情況下，購房貸款增速每增加一個單位會對房價平均產生8226的正向影響。同樣，在其他變量不變的情況下，按揭貸款利率每變動一個單位會對房價平均產生171的負向影響。而不同地區(qū)地價增長率對房價的影響大小明顯不同。由表7可以看出，不同地區(qū)地價增長率對房價的影響程度有正有負。東部地區(qū)地價每變動一個單位會對房價平均產生026的負影響；而中部和西部都產生正向影響。即中部地價每變動一個單位對房價平均產生005的正影響，西部為021。

4結論和建議

根據上述分析可以發(fā)現(xiàn)，我國對房地產調控仍然是以需求調控為主的，房價飛漲得益于銀行房貸的規(guī)模擴張刺激了居民的購房需求，不管是開發(fā)貸還是購房貸都會對房價產生巨大的影響。因此在調控房地產市場時應加強對銀行貸款的控制，提高商業(yè)銀行個貸的審批要求和風險意識，加強對房企申請開發(fā)貸款的管理，避免銀行將大部分資金投入房地產市場，使得住房成為人們炒買炒賣用于投機的金融工具，從而無法有效地支持實體經濟。

另外，土地作為房地產的供給因素之一在不同地區(qū)會產生不同程度的影響，東部地區(qū)尤為明顯，說明東部地區(qū)的大部分城市土地供給嚴重不足，造成了供需不平衡引發(fā)房價上漲；而中、西部分布著大量的三、四線城市，目前正處于使用需求側管理如給予住房貸款利率優(yōu)惠政策、下調首付比例等措施，加速去庫存的過程中，土地這一供給因素作用不是很明顯。由此可以看出我國房地產市場供給端的問題比較突出，在一、二線和三、四線城市形成了分化。因此政策建議的核心是繼續(xù)推進房地產去庫存?；诠┙o側改革的視角，一是國家應該繼續(xù)實行因城施策的方針，采用差別化政策來限制房價過快。二是房貸政策上應該繼續(xù)收緊，并打擊各類不規(guī)范的增加杠桿行為，并且應該探索一個長期穩(wěn)定的房地產信貸政策，從而有效引導預期，減少房貸對房價的劇烈影響。三是合理安排供給側改革措施，有序增加土地供給，增加保障性住房建設和棚戶區(qū)改造，平衡區(qū)域教育醫(yī)療等社會資源。

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[作者簡介]齊雯（1998—），女，蒙古族，內蒙古赤峰人，學士，金融專業(yè)；齊霽（1998—），女，蒙古族，內蒙古赤峰人，學士，經濟統(tǒng)計學專業(yè)。