浙江省個人住房貸款增長與住房需求、住房價格關系的實證研究

摘 要 近年來，浙江省內住房市場價格和住房需求均保持在高位，而銀行業大量投放住房貸款，這些引起了住房貸款增長和住房需求、住房價格之間內部關系的變動。本文選取浙江省2015年1月-2016年2月數據建立VAR模型，研究浙江省個人住房貸款增長與住房需求、住房價格之間的關系，實證表明在目前浙江省的房地產市場上住房貸款與住房需求、住房價格之間存在均衡關系。

關鍵詞 住房貸款 住房需求 住房價格 VAR模型

作者簡介：鄭一陽，浙江工商大學公共管理學院。

中圖分類號：C913 文獻標識碼：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2017.09.068

一、引言

房地產作為資金密集型的行業，發展需要大量的資金作為支持。而與國外很多發達國家的具有多種融資渠道的房地產業相比較，我們國家現今房地產雖然也有通過上市、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，為了嚴控房地產業的過熱，大多數銀行對房地產企業實行了白名單制度。只有在名單上的房地產企業，才能從該銀行處得到房地產開發貸款。但是，無論是否在白名單上，只要得到預售證以后，則一般都可以在銀行處得到住房貸款的合作。而銀行業將住房貸款視為一種安全系數較高的貸款，在現今中小企業貸款不良率日漸走高，銀行業利潤逐年走低的情況下，將住房貸款作為一種優質貸款大力倡導。一個自然的問題是，是因為銀行規避風險加強住房貸款供給導致了住房貸款增長，還是因為住房需求、住房價格導致了住房貸款增長？

王經政，秦小麗運用向量自回歸模型（VAR模型）檢驗分析商品房供需變化對銀行信貸的具體影響，認為由投機性需求引起的房地產供需比下降會導致銀行信貸規模的擴張 。周建平，孫玉昕深入研究了深圳市住房貸款與住房價格的相互關系，構建了以住房價格對數、住房貸款對數為內生變量的VECM模型，通過協整檢驗表明深圳住房貸款與住房價格之間存在長期均衡關系，同時檢測出深圳市住房價格長期貸款彈性指數為0.41 。

本文擬根據浙江省內情況構建向量自回歸模型，目的是探討研究浙江省內個人住房貸款與住房成交面積、住房成交價格之間的相互關系。

二、浙江省內住房貸款與成交面積、住房價格的實證研究

（一）數據來源及說明

文中浙江省2015年1月至2016年2月個人住房貸款余額數據來源自中國人民銀行杭州市中心支行網站2015年1月至2016年2月的《浙江省金融機構本外幣存貸款數據表》。一般來說，個人中長期消費貸款的用途為住房貸款。因此本文使用中長期消費貸款余額來替代浙江省個人住房貸款余額。浙江省新建商品房成交面積以及成交均價數據來源自浙江省住房信息網2015年1月至2016年2月的《全省商品房運行情況》，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，成交均價來建立住房價格指數。

圖1繪制了2015年1月至2016年2月浙江省住房成交均價對數、新建商品住房成交面積對數、個人住房貸款余額對數的折線圖。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，之后持續保持平穩，9月小幅上漲后，持續下降。至今16年2月才有所回升。而浙江省住房貸款波動較小。比較住房成交均價對數與個人住房貸款余額對數，兩者存在高度相關性。而新建商品住房成交面積對數與個人住房貸款余額對數相關度并不高。

圖1：浙江省住房價格對數、住房成交面積對數、住房貸款對數折線圖

（二）基于VAR模型的住房貸款與住房成交面積、住房價格關系分析

1.VAR模型構建

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

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

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

2.VAR 模型估計

根據上文對模型的，本文構建一個向量自回歸VAR模型，模型使用個人貸款對數序列DK ，住房需求對數序列GX ，住房價格對數序列GP作為分析對象。樣本期為2015年1月至2016年2月。經 ADF 檢驗，DK、GX一階差分后，GP二階差分后，在5%的水平上為平穩序列。

VAR模型滯后階數的一般根據AIC準則和SC準則取值最小來確定。本文通過EVIEWS7.0軟件來選取滯后階數，VAR模型滯后期選擇結果見表1。LR、FPE、AIC、SC、HQ這五個評價指標中有3個認定建立滯后階數為一階的向量自回歸VAR模型，由此構建本文的向量自回歸 VAR（1）模型，估計結果見表 2。

3.VAR模型的單位根穩定性檢驗

VAR模型的單位根穩定性檢驗基于這樣一個準則：如果模型單位根的倒數都在單位圓內，即模量小于1，所建立的VAR模型是穩定的；如果模型單位根倒數處于單位圓外，即模量大于1，則所建立的VAR模型是不穩定的，不穩定的VAR模型不應當用于建立脈沖響應函數。

本文所建立的VAR模型包含3個內生變量GP、GX、DK，以及一個外生變量C，同時最大滯后階數為1，因此模型存在6個根。如表3所示，單位根模量均小于1；同時圖2的AR根圖所示，所有根都在單位圓之內，所以本文所建立的VAR模型是穩定的，可以用于建立脈沖響應函數。

（三）基于VAR模型的脈沖響應函數

圖 3、 圖 4 表示浙江省住房價格和住房需求沖擊對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住房需求和住房價格的影響。endprint