浙江省個(gè)人住房貸款增長與住房需求、住房價(jià)格關(guān)系的實(shí)證研究

摘 要 近年來，浙江省內(nèi)住房市場價(jià)格和住房需求均保持在高位，而銀行業(yè)大量投放住房貸款，這些引起了住房貸款增長和住房需求、住房價(jià)格之間內(nèi)部關(guān)系的變動(dòng)。本文選取浙江省2015年1月-2016年2月數(shù)據(jù)建立VAR模型，研究浙江省個(gè)人住房貸款增長與住房需求、住房價(jià)格之間的關(guān)系，實(shí)證表明在目前浙江省的房地產(chǎn)市場上住房貸款與住房需求、住房價(jià)格之間存在均衡關(guān)系。

關(guān)鍵詞 住房貸款 住房需求 住房價(jià)格 VAR模型

作者簡介：鄭一陽，浙江工商大學(xué)公共管理學(xué)院。

中圖分類號(hào)：C913 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2017.09.068

一、引言

房地產(chǎn)作為資金密集型的行業(yè)，發(fā)展需要大量的資金作為支持。而與國外很多發(fā)達(dá)國家的具有多種融資渠道的房地產(chǎn)業(yè)相比較，我們國家現(xiàn)今房地產(chǎn)雖然也有通過上市、債券、信托等方式獲取資金，但主要渠道仍然是銀行信貸。近年來，為了嚴(yán)控房地產(chǎn)業(yè)的過熱，大多數(shù)銀行對(duì)房地產(chǎn)企業(yè)實(shí)行了白名單制度。只有在名單上的房地產(chǎn)企業(yè)，才能從該銀行處得到房地產(chǎn)開發(fā)貸款。但是，無論是否在白名單上，只要得到預(yù)售證以后，則一般都可以在銀行處得到住房貸款的合作。而銀行業(yè)將住房貸款視為一種安全系數(shù)較高的貸款，在現(xiàn)今中小企業(yè)貸款不良率日漸走高，銀行業(yè)利潤逐年走低的情況下，將住房貸款作為一種優(yōu)質(zhì)貸款大力倡導(dǎo)。一個(gè)自然的問題是，是因?yàn)殂y行規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)加強(qiáng)住房貸款供給導(dǎo)致了住房貸款增長，還是因?yàn)樽》啃枨?、住房價(jià)格導(dǎo)致了住房貸款增長？

王經(jīng)政，秦小麗運(yùn)用向量自回歸模型（VAR模型）檢驗(yàn)分析商品房供需變化對(duì)銀行信貸的具體影響，認(rèn)為由投機(jī)性需求引起的房地產(chǎn)供需比下降會(huì)導(dǎo)致銀行信貸規(guī)模的擴(kuò)張 。周建平，孫玉昕深入研究了深圳市住房貸款與住房價(jià)格的相互關(guān)系，構(gòu)建了以住房價(jià)格對(duì)數(shù)、住房貸款對(duì)數(shù)為內(nèi)生變量的VECM模型，通過協(xié)整檢驗(yàn)表明深圳住房貸款與住房價(jià)格之間存在長期均衡關(guān)系，同時(shí)檢測出深圳市住房價(jià)格長期貸款彈性指數(shù)為0.41 。

本文擬根據(jù)浙江省內(nèi)情況構(gòu)建向量自回歸模型，目的是探討研究浙江省內(nèi)個(gè)人住房貸款與住房成交面積、住房成交價(jià)格之間的相互關(guān)系。

二、浙江省內(nèi)住房貸款與成交面積、住房價(jià)格的實(shí)證研究

（一）數(shù)據(jù)來源及說明

文中浙江省2015年1月至2016年2月個(gè)人住房貸款余額數(shù)據(jù)來源自中國人民銀行杭州市中心支行網(wǎng)站2015年1月至2016年2月的《浙江省金融機(jī)構(gòu)本外幣存貸款數(shù)據(jù)表》。一般來說，個(gè)人中長期消費(fèi)貸款的用途為住房貸款。因此本文使用中長期消費(fèi)貸款余額來替代浙江省個(gè)人住房貸款余額。浙江省新建商品房成交面積以及成交均價(jià)數(shù)據(jù)來源自浙江省住房信息網(wǎng)2015年1月至2016年2月的《全省商品房運(yùn)行情況》，本文通過選取浙江省新建商品房成交面積來建立住房需求指數(shù)，成交均價(jià)來建立住房價(jià)格指數(shù)。

圖1繪制了2015年1月至2016年2月浙江省住房成交均價(jià)對(duì)數(shù)、新建商品住房成交面積對(duì)數(shù)、個(gè)人住房貸款余額對(duì)數(shù)的折線圖。由圖1可以看出，浙江省住房成交量從15年1月至3月上漲，之后持續(xù)保持平穩(wěn)，9月小幅上漲后，持續(xù)下降。至今16年2月才有所回升。而浙江省住房貸款波動(dòng)較小。比較住房成交均價(jià)對(duì)數(shù)與個(gè)人住房貸款余額對(duì)數(shù)，兩者存在高度相關(guān)性。而新建商品住房成交面積對(duì)數(shù)與個(gè)人住房貸款余額對(duì)數(shù)相關(guān)度并不高。

圖1：浙江省住房價(jià)格對(duì)數(shù)、住房成交面積對(duì)數(shù)、住房貸款對(duì)數(shù)折線圖

（二）基于VAR模型的住房貸款與住房成交面積、住房價(jià)格關(guān)系分析

1.VAR模型構(gòu)建

向量自回歸模型（vector autoregressive model，VAR 模型）的一般表達(dá)式為：

Yt=A1yt-1+...+Apyt-p+Bxt+ t +C，t=1，2，....，N，

其中：yt是K*1階時(shí)間序列內(nèi)生變量；xt是D*1階時(shí)間序列外生變量；A1，A2，A3，...，Ap是K*K階待估計(jì)參數(shù)矩陣，B為K*D階待估計(jì)參數(shù)矩陣；p是模型選擇滯后的階數(shù)；N是模型樣本的個(gè)數(shù)， t～i.i.d（0，∏），∏為K*1階隨機(jī)誤差向量。

2.VAR 模型估計(jì)

根據(jù)上文對(duì)模型的，本文構(gòu)建一個(gè)向量自回歸VAR模型，模型使用個(gè)人貸款對(duì)數(shù)序列DK ，住房需求對(duì)數(shù)序列GX ，住房價(jià)格對(duì)數(shù)序列GP作為分析對(duì)象。樣本期為2015年1月至2016年2月。經(jīng) ADF 檢驗(yàn)，DK、GX一階差分后，GP二階差分后，在5%的水平上為平穩(wěn)序列。

VAR模型滯后階數(shù)的一般根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則取值最小來確定。本文通過EVIEWS7.0軟件來選取滯后階數(shù)，VAR模型滯后期選擇結(jié)果見表1。LR、FPE、AIC、SC、HQ這五個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)中有3個(gè)認(rèn)定建立滯后階數(shù)為一階的向量自回歸VAR模型，由此構(gòu)建本文的向量自回歸 VAR（1）模型，估計(jì)結(jié)果見表 2。

3.VAR模型的單位根穩(wěn)定性檢驗(yàn)

VAR模型的單位根穩(wěn)定性檢驗(yàn)基于這樣一個(gè)準(zhǔn)則：如果模型單位根的倒數(shù)都在單位圓內(nèi)，即模量小于1，所建立的VAR模型是穩(wěn)定的；如果模型單位根倒數(shù)處于單位圓外，即模量大于1，則所建立的VAR模型是不穩(wěn)定的，不穩(wěn)定的VAR模型不應(yīng)當(dāng)用于建立脈沖響應(yīng)函數(shù)。

本文所建立的VAR模型包含3個(gè)內(nèi)生變量GP、GX、DK，以及一個(gè)外生變量C，同時(shí)最大滯后階數(shù)為1，因此模型存在6個(gè)根。如表3所示，單位根模量均小于1；同時(shí)圖2的AR根圖所示，所有根都在單位圓之內(nèi)，所以本文所建立的VAR模型是穩(wěn)定的，可以用于建立脈沖響應(yīng)函數(shù)。

（三）基于VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)

圖 3、 圖 4 表示浙江省住房價(jià)格和住房需求沖擊對(duì)住房貸款增長的影響，圖 5、圖 6 表征浙江省住房貸款增長沖擊對(duì)住房需求和住房價(jià)格的影響。endprint