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        住房公積金流動(dòng)性影響因素分析

        2018-05-14 11:10:41路優(yōu)
        關(guān)鍵詞:住房公積金

        【摘要】本文通過對(duì)國內(nèi)外住房公積金的文獻(xiàn)研究和案例研究,結(jié)合江蘇省的住房公積金流動(dòng)性現(xiàn)狀,采用江蘇省各地級(jí)市2014-2016年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,找到影響住房公積金流動(dòng)性的關(guān)鍵因素,并對(duì)江蘇省住房公積金流動(dòng)性管理提出合理建議。

        【關(guān)鍵詞】住房公積金;流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn);個(gè)貸率

        1、研究背景

        住房公積金制度是為保障城鎮(zhèn)職工住房問題而設(shè)立的長期性資金互助制度,于1994年在上海初步建立并逐步推廣。與一般商業(yè)住房貸款相比,住房公積金貸款具有程序簡單、利息低、擔(dān)保費(fèi)用低、貸款期限長、額度大等優(yōu)勢,為廣大職工尤其是低收入人群提供了很大的便利。

        然而,在房地產(chǎn)市場過熱的情況下,住房公積金制度面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。隨著全國各大城市的樓市成交量的不斷攀升,住房公積金貸款發(fā)放量持續(xù)迅速增長,住房公積金流動(dòng)性狀況受到更多關(guān)注。

        當(dāng)前,我國住房公積金流動(dòng)性呈兩極分化狀態(tài),地區(qū)間個(gè)人住房貸款率(下文簡稱個(gè)貸率)極不平衡。一方面,東部省份面臨嚴(yán)重資金短缺;另一方面,西部省份的公積金卻得不到有效利用。江浙滬等東部省份的個(gè)貸率普遍超過80%,而西藏、甘肅、青海等地的個(gè)貸率不足50%。

        十九大報(bào)告提出:“堅(jiān)持房子是用來住的、不是用來炒的定位,加快建立多主體供給、多渠道保障、租購并舉的住房制度,讓全體人民住有所居?!狈績r(jià)過高,而住房公積金的繳存額增長緩慢,資金流動(dòng)出現(xiàn)困境,住房購買的資金需求無法得到有效滿足,城鎮(zhèn)職工的住房權(quán)益保障也存在一定問題。因此,如何保障住房公積金流動(dòng)性顯得尤為重要。

        2、文獻(xiàn)回顧

        住房公積金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是指一個(gè)地區(qū)的住房公積金管理中心雖具備一定的資金償付能力,卻不能及時(shí)獲得或不能以合理成本及時(shí)獲得足夠應(yīng)付日常業(yè)務(wù)所需資金的風(fēng)險(xiǎn)。

        對(duì)于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究,學(xué)者們主要關(guān)注衡量標(biāo)準(zhǔn)以及成因。

        2.1流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的界定

        在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的界定上,對(duì)于住房公積金流動(dòng)性的風(fēng)險(xiǎn)一般有從現(xiàn)金流量和資產(chǎn)負(fù)債這兩個(gè)方面進(jìn)行分析,例如使用流動(dòng)性比例、核心負(fù)債比例、流動(dòng)性缺口率等(韓娜,2013)。住房公積金的個(gè)人貸款率是描述住房公積金資金整體構(gòu)成情況的一個(gè)重要指標(biāo),也是分析住房公積金資金使用情況和流動(dòng)性的一個(gè)重要指標(biāo)。其衡量標(biāo)準(zhǔn)如下:個(gè)貸率≤70%,流動(dòng)性過剩;個(gè)貸率>70%且≤85%,流動(dòng)性正常;個(gè)貸率>85%,流動(dòng)性緊張(溫文雅,2015)。

        當(dāng)前衡量住房公積金流動(dòng)性的指標(biāo)主要是個(gè)貸率,一般個(gè)貸率超過90%即達(dá)到了警戒線,個(gè)貸率的合理水平在45%-80%。如果個(gè)貸率過低說明沒有充分發(fā)揮公積金的互助保障性作用,管理部門獲得的增值收益也會(huì)減少,同時(shí)能夠提供給廉租住房建設(shè)的資金也較少,反之如果過高的話,住房公積金的支付能力下降,提取或貸款的資金支付不足,而且資金的安全得不到保障。

        2.2住房公積金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的成因

        當(dāng)前學(xué)者多從以下三個(gè)層面分析住房公積金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的成因:

        1.政策和制度上的缺陷。安仕波(2016)認(rèn)為住房公積金是一種屬地化的管理方式,資金運(yùn)營條塊分割,使得各地之間發(fā)展差距較大,這就導(dǎo)致了管理工作存在缺口風(fēng)險(xiǎn)。劉俊巖(2014)提出住房公積金的委托代理制和地方政府的干預(yù)行為也導(dǎo)致了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。也有學(xué)者分別從住房公積金制度面對(duì)的對(duì)象和資金的歸集來源等方面指出了其中的不足。

        2.在資金運(yùn)用上引起的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。朱紅(2014)提出,住房公積金繳存人數(shù)、繳存比例、平均工資水平短期內(nèi)相對(duì)穩(wěn)定,這決定了繳存額的相對(duì)穩(wěn)定或稍有增長,而公積金的提取量和貸款量卻在迅速增長。以江蘇省徐州市為例,2009年至2012年,四年的提取增幅平均每年為31.52%,貸款平均每年增幅為28.01%,而歸集平均每年增幅僅為18%。

        3.住房市場改變引起的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。如卞宗蘭(2016)指出,我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展腳步雖然有所緩解,但是總體的貸款需求并沒有降低。住房需求仍然是剛性需求,就現(xiàn)在的房地產(chǎn)市場來看,大多數(shù)的工薪階層還是要依靠住房公積金和商業(yè)貸款等方式才能購得自己的住房。

        綜上所述,當(dāng)前住房公積金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究主要是集中在衡量標(biāo)準(zhǔn)與成因上。對(duì)于住房公積金流動(dòng)性影響因素有哪些,以及這些因素對(duì)住房公積金流動(dòng)性的影響程度的研究相對(duì)較少。

        3、實(shí)證分析

        本部分以江蘇省為例,從江蘇省住房公積金管理中心網(wǎng)站、江蘇省各市住房公積金管理中心網(wǎng)站、江蘇省各地市統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站收集整理江蘇省13個(gè)地級(jí)市2014-2016年的住房公積金數(shù)據(jù)及宏微觀數(shù)據(jù)(共39個(gè)樣本),分析可能影響住房公積金流動(dòng)性的因素,并從中選取對(duì)住房公積金個(gè)貸率影響程度最大的一組影響因素。

        3.1江蘇省住房公積金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)總體分析

        作為東部沿海省份之一,江蘇省的住房公積金流動(dòng)性處于緊張狀態(tài)。江蘇省住房與城鄉(xiāng)建設(shè)廳數(shù)據(jù)顯示,江蘇省住房公積金的繳存余額增長率不及貸款余額的增長率。截至2016年,江蘇省住房公積金繳存余額增長率達(dá)13.05%,而貸款余額增長率達(dá)到17.21%,且繳存余額基數(shù)低于個(gè)人住房貸款基數(shù)。全省整體個(gè)貸率高達(dá)102.61%,且保持較快增速。多個(gè)地級(jí)市的個(gè)貸率前所未有的超過100%,公積金流動(dòng)性不足問題日益凸顯。

        3.2研究假設(shè)

        本文結(jié)合吳文盼(2016)的研究,從兩大方面提出可能影響個(gè)貸率的因素:

        1.宏觀和微觀:人均地區(qū)生產(chǎn)總值、職工平均工資、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、人均儲(chǔ)蓄余額、城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均居住面積等因素;

        2.住房公積金自身:住房公積金貸款最高額度。

        關(guān)于各可能的影響因素與個(gè)貸率的關(guān)系假設(shè)如下:

        1.假設(shè)H1:人均地區(qū)生產(chǎn)總值對(duì)住房公積金個(gè)貸率有正向影響。

        經(jīng)濟(jì)增長時(shí),居民收入也會(huì)相應(yīng)提高,從而住房公積金繳存額提高。同時(shí),居民對(duì)住房消費(fèi)的需求也隨之上升,從而增加住房公積金貸款的需求,使得個(gè)貸率上升。

        2.假設(shè)H2:職工平均工資對(duì)住房公積金個(gè)貸率有正向影響。

        職工工資提高,可用于住房消費(fèi)的資金增加。在繳存比例不變的情況下,工資增加,職工繳存的住房公積金增加,可用于住房公積金貸款的資金增加,從而增加住房公積金貸款。

        3.假設(shè)H3:城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)個(gè)貸率有正向影響。

        居民可支配收入增加,可用于住房公積金貸款的資金也隨之增加,個(gè)貸率提高。

        4.假設(shè)H4:人均儲(chǔ)蓄余額對(duì)住房公積金具有負(fù)向影響。

        收入中用于儲(chǔ)蓄的部分增加,則用于消費(fèi)的部分減少。當(dāng)居民對(duì)預(yù)期消費(fèi)支出增加時(shí),會(huì)減少當(dāng)前消費(fèi)需求,個(gè)貸率下降。

        5.假設(shè)H5:住房公積金貸款額度對(duì)個(gè)貸率具有正向影響。

        住房公積金貸款額度提高,意味著居民住房公積金可貸最高金額提高,從而在一定程度上刺激居民住房公積金貸款需求,個(gè)貸率上升。

        6.假設(shè)H6:城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)個(gè)貸率具有負(fù)向影響。

        消費(fèi)價(jià)格指數(shù)增加,意味著物價(jià)增加。在收入不變的情況下,居民會(huì)傾向于先滿足自己的生存需求,例如購買食物,住房需求有所減少,從而住房公積金貸款需求減少,個(gè)貸率下降。

        7.假設(shè)H7:城鎮(zhèn)居民人均居住面積對(duì)個(gè)貸率有正向影響。

        人均居住面積增加,意味著居民的居住水平提高,住房需求增加,從而導(dǎo)致住房公積金貸款需求增加,個(gè)貸率上升。

        3.3研究變量和模型

        3.3.1被解釋變量

        住房公積金個(gè)貸率(PLR),即住房公積金貸款余額與住房公積金繳存余額之比。

        3.3.2解釋變量

        人均地區(qū)生產(chǎn)總值(AG),職工平均工資(AWI),城鎮(zhèn)居民人均可支配收入(URPCDI),人均儲(chǔ)蓄余額(AS),城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(UCPI),城鎮(zhèn)居民人均居住面積(ALA),住房公積金貸款額度(MLA)

        考慮到各項(xiàng)因素對(duì)于被解釋變量具有一定的時(shí)滯性,我們將當(dāng)年的個(gè)貸率看作是上一年度各種宏微觀因素綜合影響的結(jié)果,故個(gè)貸率數(shù)據(jù)使用當(dāng)年數(shù)據(jù),解釋變量則使用上一年度數(shù)據(jù)。

        3.3.3分析過程

        (1)運(yùn)用一元線性回歸,考察各個(gè)解釋變量自身影響個(gè)貸率的程度。

        (2)運(yùn)用多元線性回歸,找出影響住房公積金個(gè)貸率最為顯著的一組變量。

        3.4豪斯曼檢驗(yàn)

        首先對(duì)各個(gè)變量進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn),以判斷是使用隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)。豪斯曼檢驗(yàn)的原假設(shè)H1為:隨機(jī)效應(yīng)模型中個(gè)體影響與解釋變量不相關(guān)(即采用隨機(jī)效應(yīng)模型);備擇假設(shè)H2為:隨機(jī)效應(yīng)模型中個(gè)體影響與解釋變量相關(guān)(即采用固定效應(yīng)模型)。顯著性水平為0.05.對(duì)上文各變量的豪斯曼檢驗(yàn)如表3.1:

        3.5回歸分析

        根據(jù)豪斯曼檢驗(yàn)的結(jié)果,各變量均采用個(gè)體固定效應(yīng)模型。

        3.5.1一元回歸分析——考察各影響因素單獨(dú)對(duì)個(gè)貸率的影響

        首先對(duì)各解釋變量進(jìn)行一元回歸分析,結(jié)果如表3.2:

        由表中結(jié)果可知:

        (1)人均生產(chǎn)總值對(duì)住房公積金個(gè)貸率具有顯著的正向影響,與假設(shè)H1相符。人均生產(chǎn)總值越高,住房公積金個(gè)貸率亦相應(yīng)提高。

        (2)職工平均工資對(duì)住房公積金個(gè)貸率具有顯著的正向影響,與假設(shè)H2相符。職工工資越高,可用于住房的資金也隨之增加,貸款需求增加,從而促進(jìn)個(gè)貸率的提高

        (3)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對(duì)住房公積金個(gè)貸率具有顯著的正向影響,與假設(shè)H3相符。人均可支配收入越高,住房公積金個(gè)貸率也相應(yīng)提高。

        (4)人均儲(chǔ)蓄余額對(duì)住房公積金個(gè)貸率具有顯著的正向影響。這與假設(shè)H4不符,可能的原因?yàn)椋嘿彿繉?duì)于居民是一件大事,在購房之前會(huì)不斷地用不同方式進(jìn)行儲(chǔ)蓄,儲(chǔ)蓄越多購房能力越高,從而刺激住房公積金貸款需求。

        (5)住房公積金貸款額度對(duì)住房公積金個(gè)貸率具有顯著的正向影響,這與假設(shè)H5相符。貸款額度提高意味著一個(gè)家庭可以獲得更多住房公積金貸款,從而引起住房公積金貸款的需求旺盛。

        (6)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)于住房公積金個(gè)貸率具有顯著的負(fù)向作用,這與假設(shè)H6相符。消費(fèi)價(jià)格指數(shù)降低,房屋價(jià)格降低,從而增加居民購房需求,增加住房公積金貸款需求。

        (7)城鎮(zhèn)居民人均居住面積對(duì)住房公積金個(gè)貸率具有顯著的正向影響,這與假設(shè)H7相符。人均居住面積的增加對(duì)住房公積金貸款的增加有一定促進(jìn)作用。

        3.5.2多元回歸分析——尋找影響程度最大的一組變量

        多元線性回歸分析采用逐步法,即結(jié)合向前進(jìn)入法和向后剔除法,使用個(gè)體固定效應(yīng)模型。選入新變量的顯著性水平為0.05,剔除已選入變量的顯著性水平為0.1。本文運(yùn)用eviews6.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,最終的回歸結(jié)果如表3.3:

        2.最終模型相關(guān)系數(shù)為0.7903,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量為6.4595。

        表3.3 多元線性回歸結(jié)果

        根據(jù)分析結(jié)果,我們可以發(fā)現(xiàn),住房公積金貸款最高額度和城鎮(zhèn)居民人均居?。ㄏ罗D(zhuǎn)38頁)(上接36頁)面積是影響住房公積金個(gè)貸率最為顯著的組合,模型截距受不同的個(gè)體變化影響。住房公積金貸款額度不變時(shí),隨著人均居住面積的增加,住房公積金貸款需求增加,從而提高個(gè)貸率;人均居住面積不變時(shí),提高住房公積金貸款額度,使得居民可貸款最高限額提高,從而提高個(gè)貸率。

        4、結(jié)論和建議

        綜上所述,住房公積金流動(dòng)性受以下因素影響:人均地區(qū)生產(chǎn)總值,職工平均工資,城鎮(zhèn)居民人均可支配收入,人均儲(chǔ)蓄余額,住房公積金貸款額度,城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù),城鎮(zhèn)居民人均居住面積。其中,住房公積金貸款額度和人均居住面積這一組因素對(duì)于住房公積金流動(dòng)性的影響程度較為明顯。

        基于上述研究,我們提出以下建議:

        (1)提高住房公積金的繳存覆蓋面積?,F(xiàn)階段大多數(shù)城市職工繳存住房公積金的依據(jù)是職工工資,如果能夠適當(dāng)放寬住房公積金繳存范圍,吸引更多非公有制企業(yè)員工、個(gè)體工商戶、自由職業(yè)者等群體繳納住房公積金,則繳存額增加,擴(kuò)大住房公積金資金來源。

        (2)適當(dāng)調(diào)整住房公積金貸款額度。在保證住房剛性需求的前提下,適當(dāng)調(diào)整貸款額度,防止出現(xiàn)住房公積金貸款需求過冷或過熱。

        (3)適當(dāng)控制住房非剛性需求。隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人民對(duì)于住房的需求日益增長,住房貸款需求也隨之上升。在保證住房剛性需求的前提下,對(duì)于非剛需應(yīng)當(dāng)有效控制。有關(guān)部門應(yīng)當(dāng)完善住房公積金相關(guān)細(xì)則,堵塞利用住房公積金投機(jī)的漏洞。

        參考文獻(xiàn):

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        [8]朱紅.淺談住房公積金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理[J].哈爾濱職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2014(2):69-70.

        作者簡介:

        路優(yōu)(1996-),男,江蘇徐州人,南京審計(jì)大學(xué)2015級(jí)本科生;

        徐玉勝(1996-),男,江蘇徐州人,南京審計(jì)大學(xué)2015級(jí)本科生。

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