本文屬2012 年度上海市級大學(xué)生創(chuàng)新性實驗計劃項目。項目名稱“房貸政策與房價的相關(guān)性研究”；項目編號：S12098。

【摘要】：在中國，房價是關(guān)乎國計民生的大事，中央和地方政府不斷地調(diào)整房貸政策來穩(wěn)定房價、提高人民的生活質(zhì)量。本文通過對2010年1月至2012年12月山西省太原市的房價指標(biāo)進行季節(jié)調(diào)整和趨勢分解，在單位根檢驗和協(xié)整檢驗的基礎(chǔ)上，研究房價指數(shù)與貸款利率、首付款比例的相關(guān)性。與此同時，通過研究限購政策和保障房政策對房價的影響，得出房貸政策與房價相關(guān)性的一般規(guī)律。

【關(guān)鍵詞】：房價，貸款利率，首付款比例

1 引言

上世紀(jì)90年代中后期，為了擴大內(nèi)需，國務(wù)院做出深化住房體制改革、將房地產(chǎn)培育成新的經(jīng)濟增長點的戰(zhàn)略決策，全面拉開了住房市場化改革的序幕。然而因為受制于房地產(chǎn)市場不完善、土地供給受限等因素，房地產(chǎn)供給增長速度遠遠滯后于房地產(chǎn)需求增長速度，最終導(dǎo)致了我國房地產(chǎn)價格迅速攀升，從1998的2063元/平方米一路攀升到了2010年的5520元/平方米，年均上漲率高達8.6%。在當(dāng)前的價格水平上，許多需要購買住房的普通家庭買不起住房，所以政府又出臺了一系列的政策來抑制房價的過快增長，包括限購、限貸、限價、提高存款準(zhǔn)備金率、嚴(yán)格控制信托融資等政策。國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示：2012年1月份，70個大中城市新建商品住宅價格環(huán)比全部止?jié)q。其中，48個城市新建商品住宅價格環(huán)比下降、22個城市新建商品住宅價格環(huán)比持平。

從2008年房價的居高不下到如今的房價止?jié)q，中央及地方政府房價調(diào)控政策發(fā)揮了關(guān)鍵作用?，F(xiàn)有的文獻研究表明，影響房價的關(guān)鍵因素是購房貸款，其相關(guān)性高達80%。但是房貸政策是如何有效地控制房價，還有待于進一步研究和分析。而且人們在解決溫飽問題后的第一件事是安居問題，所以住房問題是一個值得關(guān)注的民生問題。房貸政策能否繼續(xù)有效地調(diào)控房地產(chǎn)行業(yè)、保持房地產(chǎn)市場的調(diào)控結(jié)果，尚待事實證明。

2 文獻綜述

在國內(nèi)，武康平、皮舜、魯桂華（2004）認為，房地產(chǎn)價格的上漲導(dǎo)致了銀行信貸的增加，銀行信貸供給的增加導(dǎo)致了房地產(chǎn)價格的上漲，兩者之間存在正反饋的作用機制。張濤、龔六堂和卜永祥（2006）對中國房地產(chǎn)價格與房地產(chǎn)貸款的關(guān)系進行了分析，研究表明房地產(chǎn)價格與銀行房地產(chǎn)貸款存在較強的正相關(guān)關(guān)系。段忠東、曾令華和黃澤先（2007）運用2000年1月到2006年8月的數(shù)據(jù)，通過實證檢驗得出房地產(chǎn)價格與銀行信貸之間長期內(nèi)互為因果關(guān)系這一結(jié)論。徐建國（2011）利用中國、美國和日本三國的經(jīng)驗，說明低利率是房價快速上漲的重要原因。

迄今為止，也有許多國外的學(xué)者就房貸政策與房價的關(guān)系進行了研究。Collyns Charles（2001）對香港、韓國、新加坡和泰國的銀行信貸情況進行分析，認為銀行信貸的增長和房地產(chǎn)價格上漲具有顯著的同步效應(yīng)。Levin和Pryce（2007）通過對1996-2006年英國的相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證分析，得到了英國房價的上漲大部分由低利率貢獻的結(jié)論。

國內(nèi)外的許多學(xué)者對銀行信貸與房價的相關(guān)性進行過研究，但是對具體的房貸政策進行分類后進行的研究很少。而且多數(shù)學(xué)者是對我國的一線城市，諸如北京、上海的房價水平與房貸政策的關(guān)系進行分析，很少關(guān)注二線城市。雖然二線城市在政治、經(jīng)濟、文化方面不及一線城市，但其發(fā)展?jié)摿薮螅绕涫且恍┦鞘?，很有研究意義。從2010年1月起，我國相繼出臺了多項房貸政策，政策出臺的密度大，可以為房價與房貸政策的相關(guān)性研究提供更可靠的數(shù)據(jù)。所以，本文主要研究2010年1月到2012年12月期間，二線城市兼省會城市——太原市的房價指標(biāo)與貸款利率、首付款比例的相關(guān)性，進而得出房價指數(shù)與貸款利率、首付款比例的相關(guān)性的一般規(guī)律。與此同時，通過研究限購政策和保障房政策對房價的影響，完善房貸政策與房價相關(guān)性研究的理論體系。

3 指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)處理

3.1 房價的指標(biāo)選取及依據(jù)

我國的房價指數(shù)資源有很多，如：以中房價格指數(shù)為主的中房指數(shù)系統(tǒng)、全國70個大中城市房地產(chǎn)價格指數(shù)、戴德梁行指數(shù)、偉業(yè)指數(shù)、武房指數(shù)和中原城市指數(shù)。本文選取的房價指數(shù)為全國70個大中城市房地產(chǎn)價格指數(shù)中太原市的房地產(chǎn)價格指數(shù)，該指數(shù)是由中國統(tǒng)計局網(wǎng)站報出的一手?jǐn)?shù)據(jù)，在可行度方面無需置疑。本文主要研究房貸政策與新建住宅房價之間的相關(guān)性，因而我們采用房地產(chǎn)價格指數(shù)中最具代表性的新建住宅價格指數(shù)，即對2010年1月到2012年12月太原市的新建住宅價格指數(shù)的月度數(shù)據(jù)進行研究。

由于房價指數(shù)中包含了通貨膨脹的影響，所以本文將房價指標(biāo)pricecpi設(shè)定為新建住宅價格指數(shù)的月度數(shù)據(jù)與當(dāng)月居民消費價格指數(shù)的比值，以便從房價指數(shù)中剔除通貨膨脹的影響。圖3-1表示2010年1月到2012年12月房價指標(biāo)變化折線圖，從圖中我們可以發(fā)現(xiàn)房價指標(biāo)在2010年一路下滑，2011年在低谷處波動，2012年大幅上升。

3.2 房貸政策的指標(biāo)選取及依據(jù)

國家為調(diào)控房價和完善房地產(chǎn)市場，出臺了許多政策，比如：調(diào)節(jié)按揭貸款利率，控制首付款比例，調(diào)整住房公積金貸款利率，以及其它與房齡、貸款對象、房子品種有關(guān)的房貸政策，但是起主導(dǎo)作用的還是貸款利率、首付款比例。

我國的貸款利率按照貸款時間長短分為短期貸款利率和中長期貸款利率，考慮到多數(shù)貸款人的貸款期限超過5年，本文選擇五年以上的貸款利率作為反映我國房貸政策的一個指標(biāo)。此外，我國控制首付款比例的政策主要是對購買第二套房的個人的限制，相對而言，很少調(diào)整購買首套房的首付款比例，所以第二套房的首付款比例更具有代表性，是反映我國房貸政策的另一個指標(biāo)。

綜上可知，本文選擇五年以上的貸款利率loanrate和第二套房的首付款比例firstpay作為反映國家房貸政策的指標(biāo)。2010年，國家對首付款比例的調(diào)整較為頻繁，而2011年和2012年，國家多數(shù)情況下調(diào)整貸款利率，首付款比例基本上保持在60%的水平。

4 回歸分析

4.1 季節(jié)調(diào)整和趨勢分解

經(jīng)濟指標(biāo)的月度時間序列包含4種變動要素：長期趨勢要素、循環(huán)要素、季節(jié)變動要素和不規(guī)則要素。其中，經(jīng)濟時間序列的季節(jié)性波動往往遮蓋經(jīng)濟發(fā)展中其他客觀變化規(guī)律，以致給宏觀經(jīng)濟形勢的分析造成困難。因此，在回歸分析之前，我們必須先去除季節(jié)波動的影響。季節(jié)調(diào)整后的房價指標(biāo)中主要包含長期趨勢要素和循環(huán)要素這兩種變動要素。除了進行季節(jié)調(diào)整，我們還進行趨勢分解，從趨勢-循環(huán)要素序列中分離出長期趨勢序列。本文中采用HP濾波方法來平滑時間序列，圖4-1表示2010年1月到2012年12月長期趨勢房價指標(biāo)變化折線圖，房價指標(biāo)中只包含長期趨勢要素，有利于下文的進一步研究。

4.2 單位根檢驗和協(xié)整檢驗

理論上講，只有對平穩(wěn)的時間序列進行研究，才可以通過建立模型擬合過去信息，進而預(yù)測未來的信息。相比而言，對于非平穩(wěn)的時間序列的分析意義不是很大。所以在回歸分析之前，我們首先分別對貸款利率、首付款比例和長期趨勢房價指標(biāo)進行單位根檢驗，根據(jù)表4.1，t統(tǒng)計量的值為-11.69316，小于所有的臨界值，因此貸款利率是二階平穩(wěn)的。同理，根據(jù)表4.2和表4.3，t統(tǒng)計量的值均小于所有的臨界值，首付款比例和長期趨勢房價指標(biāo)也是二階平穩(wěn)的。

然后對貸款利率、首付款比例和長期趨勢房價指標(biāo)進行協(xié)整檢驗。將長期趨勢房價指標(biāo)視為被解釋變量，貸款利率和首付款比例視為解釋變量，將數(shù)據(jù)進行LS回歸之后，對殘差進行單位根檢驗。根據(jù)表4.4，t統(tǒng)計量的值為-3.554222，小于-2.960411，因此殘差在5%的置信水平下是平穩(wěn)的。我們可以得出結(jié)論：貸款利率、首付款比例和長期趨勢房價指標(biāo)通過了協(xié)整檢驗，三者之間存在長期均衡關(guān)系。

4.3 房價指標(biāo)與貸款利率、首付款比例的回歸分析

將長期趨勢房價指標(biāo)視為被解釋變量，貸款利率和首付款比例視為解釋變量，對三個變量進行簡單回歸，得到表4.5。當(dāng)其它條件不變時，貸款利率每上升1個百分點，房價指標(biāo)會反向變動0.003789個百分點；同時，當(dāng)其它條件不變時，首付款比例每上升1個百分點，房價指標(biāo)會反向變動0.041627個百分點。

5 模型檢驗與不足

5.1 模型的檢驗與分析

5.1.1 回歸方程的檢驗

本文采用回歸平方和SSR占總偏差平方和SST的比例，即判定系數(shù)R 2來檢驗回歸方程的擬合程度，R2越接近1，則說明回歸方程擬合得越好，樣本點越靠近回歸直線。從表4.5中可以得出太原市房價指標(biāo)模型的判定系數(shù)R2=0.933054，判定系數(shù)大于0.9，說明該模型回歸方程的擬合程度很好，可信度很強。

同時，從表4.5中，我們可以看到貸款利率和首付款比例的t統(tǒng)計量的prob值均為0.0000，遠小于顯著水平5%，說明貸款利率和首付款比例的回歸系數(shù)非常顯著。此外，F(xiàn)統(tǒng)計量的prob值也為0.0000，遠小于顯著水平5%，說明該模型整體的回歸系數(shù)非常顯著。

5.1.2 經(jīng)濟意義分析

從經(jīng)濟意義的角度上來看這個模型，當(dāng)其它條件不變時，貸款利率每上升1個百分點，房價指標(biāo)會反向變動0.003789個百分點，首付款比例每上升1個百分點，房價指標(biāo)會反向變動0.041627個百分點。這是因為當(dāng)政府調(diào)高貸款利率時，購房者購房的成本增加，房地產(chǎn)市場上對房屋的需求減少，供大于求將導(dǎo)致房價的下跌，同理，當(dāng)政府調(diào)高首付款比例時，部分家庭因無力支付高額的首付款而放棄購房，房地產(chǎn)市場上對房屋的需求減少也將導(dǎo)致房價的下跌。

從模型中貸款利率與首付款比例的系數(shù)來看，首付款比例的系數(shù)絕對值更大，說明調(diào)整首付款比例的影響大于調(diào)整貸款利率的調(diào)整，即，國家可以通過調(diào)整貸款利率達到對房價的微調(diào)，某種程度上也解釋了國家在2010年對首付款比例調(diào)整頻繁而之后的兩年更多地調(diào)整貸款利率這一現(xiàn)象。

5.2 模型的不足

一方面，該模型不考慮土地供應(yīng)、房改政策和稅收等對房價的影響，僅從貸款利率和首付款比例對房價的影響的角度來進行實證分析。由于中國的實際情況與這個假設(shè)不完全吻合，所以基于該假設(shè)進行實證分析存在著不足之處。

另一方面，我國的房地產(chǎn)市場并非完全競爭市場，城市新建住宅價格指數(shù)的變動相對于國家房貸政策的出臺有一定的滯后性。當(dāng)一項房貸政策出臺后，可能經(jīng)過2～3個月的時間，才會反映在城市新建住宅價格指數(shù)上。本文沒有對數(shù)據(jù)進行滯后期的回歸，也是有缺陷的。

6 其它房地產(chǎn)政策的影響

6.1 限購政策對房價的影響

正如5.2中指出該模型沒有考慮其它房地產(chǎn)政策，接下來，我們從限購政策對房價的影響角度來分析二者之間的相關(guān)性。2010年4月27日，國務(wù)院發(fā)布了《國務(wù)院關(guān)于堅決遏制部分城市房價過快上漲的通知》。 2011年2月19日太原市政府出臺《關(guān)于進一步做好房地產(chǎn)市場調(diào)控工作的意見》，將本地樓市“限購令”細化成了11條，將限購房屋范圍從“新建商品住房”擴大到了“住房”。在之后的兩年內(nèi)，太原市繼續(xù)執(zhí)行該限購政策。

與貸款利率、首付款比例不同，限購政策并不是定量數(shù)據(jù)，所以我們采用虛擬變量的方法。根據(jù)兩次限購政策出臺的時間，本文研究的時間區(qū)間可以細分為2010年1月到2010年3月、2010年4月到2011年1月、2011年2月到2012年12月，其虛擬變量值分別為（L1=0，L2=0）、（L1=1，L2=0）、（L1=0，L2=1）。將長期趨勢房價指標(biāo)hppricecpi視為被解釋變量，虛擬變量L1 和L2視為解釋變量，對三個變量進行簡單回歸，得到表6.1。

從經(jīng)濟意義的角度上來看這個模型，L1 、L2的回歸系數(shù)為-0.005496、-0.012092，二者均為負值，說明限購政策會減少住房需求量，進而抑制房價的增長。而且L2回歸系數(shù)的絕對值更大，說明2011年2月限購政策的影響力比2010年4月限購政策的影響力更強。

本文采用判定系數(shù)R 2來檢驗回歸方程的擬合程度，從表6.1中可以得出太原市房價指標(biāo)模型的判定系數(shù)R2=0.887104，判定系數(shù)大于0.8，說明該模型回歸方程的擬合程度很好。同時，我們可以看到L1 、L2的t統(tǒng)計量的prob值均為0.0000，遠小于顯著水平5%，說明虛擬變量的回歸系數(shù)非常顯著。此外，F(xiàn)統(tǒng)計量的prob值也為0.0000，遠小于顯著水平5%，說明該模型整體的回歸系數(shù)非常顯著。

6.2 保障房政策對房價的影響

除了限購政策，保障房政策對房價也有一定的影響。但是與北京、上海等一線城市大力推廣保障房政策相比，太原市保障房的執(zhí)行力度并不大，2010年、2011年和2012年太原市保障房的完工套數(shù)分別為27400、29729、26849套，規(guī)模分別為228.62、254.86、224.40萬平方米，房價指標(biāo)的年度數(shù)據(jù)為0.970782、0.963110、0.962195，運用SPSS軟件對這三組數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，得到表6.2（2010.1～2012.12房價指標(biāo)與保障房規(guī)模、 套數(shù)的相關(guān)系數(shù)表）。

顯然，sig值遠大于顯著性水平0.1，所以保障房對房價的影響不顯著。從經(jīng)濟學(xué)意義上來看，保障房政策在短期內(nèi)對太原市房價的調(diào)控作用不明顯。

7 結(jié)論

本文通過對2010年1月至2012年12月山西省太原市的房價指標(biāo)進行季節(jié)調(diào)整和趨勢分解，在通過單位根檢驗和協(xié)整檢驗證明長期趨勢房價指標(biāo)、貸款利率和首付款比例存在長期均衡的基礎(chǔ)上，研究房價指標(biāo)與貸款利率、首付款比例的相關(guān)性，得出房價指標(biāo)與貸款利率、首付款比例均呈現(xiàn)反相關(guān)關(guān)系，且首付款比例的反向作用更為強烈的結(jié)論。除此之外，限購政策也會減少住房需求量，進而抑制房價的增長，且2011年2月限購政策的影響力比2010年4月限購政策的影響力更強，而保障房政策在短期內(nèi)對太原市房價的調(diào)控作用則不是很明顯。

參考文獻

[1]武康平，皮舜，魯桂華.中國房地產(chǎn)市場與金融市場共生性的一般均衡分析.數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2004，（10）；

[2]段忠東，曾令華，黃澤先.房地產(chǎn)價格波動與銀行信貸增長的實證研究.金融論壇，2007，（2）；

[3]肖本華.我國的信貸擴張與房地產(chǎn)價格.山西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2008，（1）；

[4]徐建國.低利率推高房價：來自中國、美國和日本的證據(jù).上海金融，2011，（12）；

[5]Levin， E. and Pryce， G. A Statistical Explanation for Extreme Bids in the House Market. Urban Studies， 2007，44（12）.