劉立剛 周婉玲 王紫霜
(江西理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 江西 贛州 341000)
目前,房地產(chǎn)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位越來(lái)越重要,2019年房地產(chǎn)行業(yè)增加值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)到7%,隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,銀行信貸流程便捷化,信貸規(guī)模逐漸擴(kuò)張,銀行信貸是貨幣政策的體現(xiàn),寬松的貨幣政策環(huán)境使得房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格呈現(xiàn)激增趨勢(shì),銀行信貸為房?jī)r(jià)上漲提供了資金支撐,銀行信貸的擴(kuò)張刺激了房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資,住房需求上升,從而抬升了房?jī)r(jià);同時(shí)房?jī)r(jià)上漲帶動(dòng)商品房抵押價(jià)值抬高,個(gè)人抵押信貸額度提升,購(gòu)買力的提高促進(jìn)了購(gòu)房需求上升,進(jìn)一步拉升房?jī)r(jià)。房?jī)r(jià)上漲卻催生了中低收入群體住房難的問(wèn)題,為解決該問(wèn)題,保障性住房建設(shè)應(yīng)運(yùn)而生,保障性住房建設(shè)以“住有所居”為目的,保障并改善民生,從某種程度上來(lái)說(shuō)保障性住房也推動(dòng)了房地產(chǎn)市場(chǎng)的良性發(fā)展。關(guān)于銀行信貸對(duì)房?jī)r(jià)的影響,目前相關(guān)研究較少,普遍認(rèn)為銀行信貸對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生正向影響,大部分研究集中在銀行信貸對(duì)房?jī)r(jià)的區(qū)域異質(zhì)性影響。張濤等(2006)[1]、段忠東等(2007)[2]研究發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)上漲會(huì)促進(jìn)銀行信貸增加,銀行信貸增加進(jìn)而又促進(jìn)房?jī)r(jià)上漲。梁云芳等(2007)分析了信貸規(guī)模對(duì)房?jī)r(jià)影響的區(qū)域異質(zhì)性,發(fā)現(xiàn)信貸規(guī)模對(duì)東、西部地區(qū)房?jī)r(jià)影響大于中部地區(qū)。[3]成秋明和高云峰(2011)認(rèn)為信貸支持對(duì)中、西部地區(qū)房?jī)r(jià)影響較弱,是因?yàn)閲?guó)有銀行占比過(guò)高,存在壟斷性和低效率。[4]文章在研究銀行信貸對(duì)房?jī)r(jià)影響的基礎(chǔ)上,探究了銀行信貸中保障性安居工程貸款對(duì)房?jī)r(jià)的影響,分析銀行信貸中保障性安居工程貸款在穩(wěn)定房?jī)r(jià)中的作用成效,對(duì)于政府穩(wěn)定房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展和促進(jìn)保障性住房建設(shè)具有參考意義。
為了探究銀行信貸約束對(duì)房?jī)r(jià)的影響,結(jié)合數(shù)據(jù)可得性,選取了2015年-2019年的月度數(shù)據(jù)與2016年-2019年的季度數(shù)據(jù),從需求角度貸款群體類型、供給角度貸款銀行類型兩個(gè)角度進(jìn)行分析,建立模型如下:
需求角度建立模型1為lny1=β1lnx1+β2lnx2+β3lnx3+β4lnk1+ε1。式中均為月度數(shù)據(jù),y1是商品房?jī)r(jià)格,x1是住戶貸款規(guī)模,x2是非金融企業(yè)及機(jī)關(guān)團(tuán)體貸款規(guī)模,x3是非存款類金融機(jī)構(gòu)貸款規(guī)模,k1是控制變量,包含了工業(yè)增加值和CPI。
供給角度建立模型2和模型3,模型2為lny2=β5lnx4+β6lnk2+ε2。式中均為季度數(shù)據(jù),y2是商品房?jī)r(jià)格季度數(shù)據(jù),x4是商業(yè)銀行貸款總規(guī)模季度數(shù)據(jù),k2是控制變量,包含了人均可支配收入、GDP和CPI。模型3為lny2=β7lnx5+β8lnx6+β9lnx7+β10lnx8+β11lnx9+β12lnk3+ε3。式中均為季度數(shù)據(jù),x5x2是大型銀行貸款規(guī)模,x6是股份制商業(yè)銀行貸款規(guī)模,x7是城市商業(yè)銀行貸款規(guī)模,x8是農(nóng)村商業(yè)銀行貸款規(guī)模,x9是外資銀行貸款規(guī)模。k3是控制變量,包含了人均可支配收入、GDP、CPI。
其中,住戶貸款、非金融企業(yè)及機(jī)關(guān)團(tuán)體貸款、非存款類金融機(jī)構(gòu)貸款規(guī)模月度數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行官網(wǎng),商業(yè)銀行貸款、大型銀行貸款、股份制商業(yè)銀行貸款、城市商業(yè)銀行貸款、農(nóng)村商業(yè)銀行貸款、外資銀行貸款規(guī)模季度數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)官網(wǎng)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)保障性安居工程貸款數(shù)據(jù),人均可支配收入、GDP、CPI季度數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒,工業(yè)增加值和CPI月度數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)研網(wǎng),商品房?jī)r(jià)格由銷售額與銷售面積的比值確定。三、實(shí)證分析在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)后,使用平穩(wěn)性數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS回歸,各模型實(shí)證結(jié)果如表1。
表1 實(shí)證回歸結(jié)果
表中顯示,從需求角度看,住戶貸款規(guī)模與房?jī)r(jià)成正比,非金融企業(yè)及機(jī)關(guān)團(tuán)體貸款規(guī)模、非存款類金融機(jī)構(gòu)貸款規(guī)模均與房?jī)r(jià)成反比。結(jié)果顯示目前住房需求仍比較旺盛,房?jī)r(jià)推動(dòng)主力來(lái)源于住戶購(gòu)房需求。從供給角度看,商業(yè)銀行保障性住房貸款總規(guī)模與房?jī)r(jià)成正比,商業(yè)銀行保障性住房貸款規(guī)模的增加并未有效抑制房?jī)r(jià)上漲,反而促進(jìn)了房?jī)r(jià)的繼續(xù)攀升,可能是目前住房保障領(lǐng)域的法律相對(duì)不完善,投融資機(jī)制不健全,運(yùn)作管理不透明,監(jiān)管不合理,使得該部分資金未能流向保障性住房建設(shè)領(lǐng)域,存在效率低下或被侵占問(wèn)題。其中,大型銀行、股份制商業(yè)銀行、外資銀行農(nóng)村商業(yè)銀行保障性住房貸款規(guī)模均與房?jī)r(jià)成正比,城市商業(yè)銀行保障性住房貸款規(guī)模與房?jī)r(jià)成反比,只有城市商業(yè)銀行保障性住房貸款有效抑制了房?jī)r(jià)的上漲。
文章選取2015年-2019年的月度數(shù)據(jù)與2016年-2019年的季度數(shù)據(jù),從需求角度貸款群體類型和供給角度貸款銀行類型分析了互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)時(shí)代銀行信貸約束對(duì)房?jī)r(jià)的影響,研究結(jié)果顯示住戶貸款規(guī)模與房?jī)r(jià)成正比,非金融企業(yè)及機(jī)關(guān)團(tuán)體貸款規(guī)模、非存款類金融機(jī)構(gòu)貸款規(guī)模均與房?jī)r(jià)成反比;商業(yè)銀行保障性住房貸款總規(guī)模與房?jī)r(jià)成正比;大型銀行、股份制商業(yè)銀行、外資銀行農(nóng)村商業(yè)銀行保障性住房貸款規(guī)模均與房?jī)r(jià)成正比,城市商業(yè)銀行保障性住房貸款規(guī)模與房?jī)r(jià)成反比。
為促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展,應(yīng)繼續(xù)推行限購(gòu)政策適當(dāng)降低住戶貸款規(guī)模;成立專業(yè)住房保障機(jī)構(gòu),實(shí)現(xiàn)資金??顚S?;出臺(tái)保障性住房專項(xiàng)法律法規(guī),規(guī)范運(yùn)作過(guò)程,同時(shí)建立懲罰機(jī)制,對(duì)滯留、違規(guī)、侵占款項(xiàng)給予相應(yīng)處罰;完善監(jiān)管機(jī)制,公開(kāi)透明化管理資金運(yùn)用渠道,關(guān)注資金運(yùn)作方向,實(shí)時(shí)監(jiān)管;利用金融科技,搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)信息共享,加大貸款資質(zhì)審核力度,提高審核精準(zhǔn)性,防止違規(guī)申請(qǐng)等資金占用現(xiàn)象發(fā)生;繼續(xù)推進(jìn)城市商業(yè)銀行在穩(wěn)定房?jī)r(jià)中的積極作用。
廣西質(zhì)量監(jiān)督導(dǎo)報(bào)2020年5期