供給側改革視角下租售同權對房貸的影響研究

戴正本 何良杰 邢澤斌

摘 要：近年來，租售同權政策對房地產行業(yè)的發(fā)展產生了一定的沖擊，同時對住房租賃市場的發(fā)展具有重要意義。利用深圳市2014—2018年月度數據，引入政策虛擬變量，構建自回歸分布滯后模型（ARDL）并進行協整檢驗，結果表明：租售同權政策與房貸之間具有長期協整關系;租售同權政策對房貸影響具有長期和短期的負效應，且長期效應大于短期效應;短期內租售同權政策的實施具有時滯效應;根據時間序列預測結果，深圳市未來房價受政策抑制不會有較大的漲幅，趨于穩(wěn)定。

關鍵詞：供給側改革;租售同權;房貸;ARDL模型

文章編號：1004-7026（2019）04-0051-03? ? ? ? ?中國圖書分類號：F299? ? ? ? 文獻標志碼：A

2017年習近平總書記在十九大報告和中央經濟工作會議上均強調“房子是用來住的，不是用來炒的”。鑒于此，一系列政策相繼出臺。租售同權政策受到人們的格外關注，這一政策由廣州市在2017年7月17日率先提出，至今，住建部選定的12個試點城市正在實施這一政策。政策的目的在于有效遏制房價上漲，確保承租人的合法權益，使社會服務公平化發(fā)展，促進我國供給側結構性改革?！白馐弁瑱唷笨梢栽谝欢ǔ潭壬蠈Ψ績r造成影響，進而影響房貸，促進房產資源的高效配置;同時房貸的變化影響著大城市的“虹吸效應”，對促進社會公平、人口城鎮(zhèn)化也有較大的作用力。

本文以深圳市為例，著重研究租售同權這一政策對房貸具體作用機理，對該政策全面推廣后的效果進行合理預測，進而從供給側改革視角分析這種作用力對“去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板”的影響，并總結其現存的問題，嘗試著提出可行性建議。

1? 文獻綜述

從租售同權政策實施以來，該政策對房地產行業(yè)帶來的影響，學者們進行了大量的研究。有對政策進行理論上的解讀，指出房地產調控政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性存在的問題，并分析了明確的政策取向（榮晨、曾錚，2018）[1];也有將“租售同權”和“租購并舉”結合分析，對房地產企業(yè)運營能力、資金要求以及金融化發(fā)展進行了可行性路徑分析（虎田方，2018）[2]。從政策帶來影響的角度分析，馬智利（2018）從土地供給側角度分析了我國住房租賃市場制度建設存在的不足[3];馮圣

桃（2018）通過大學生對租售同權政策認知程度進行調研數據分析，得出大學生住房租購行為選擇的影響因素[4]。趙悅（2018）運用SVAR模型進行了政策對比分析，得出首付比例影響房價的傳導機制[5];周文文等人（2017）則從宏觀角度對房地產調控政策如何影響房貸進行了實證研究，其結論與大部分學者一致，即調控政策對房價具有一定的抑制作用[6]。本文基于已有研究，選取深圳市的相關數據進行實證分析，探究租售同權政策對房貸的影響，并進一步分析了政策的長期效應和短期效應。

2? 租售同權政策對房貸影響的實證分析

2.1? 變量選擇與數據預處理

2.1.1? 變量選擇

房貸的影響因素眾多，本文假設房貸的主要直接影響因素為商品房價格和銀行商品房貸款利率，貸款利率同時影響商品房價格，因此以商品房價格P為因變量，分別選取商品房銷售面積S、銀行商品房貸款利率R（3～5年）為解釋變量，將租售同權政策設為虛擬變量D。以深圳市為例，選取2014年1月—2018年10月的月度數據進行實證分析。原始樣本數據來源為中國房地產信息網和深圳統(tǒng)計年鑒。

2.1.2? 數據預處理

為了消除時間序列數據異方差的影響和季節(jié)波動的影響，對原序列數據進行對數化處理;為了準確反映商品房價格的波動，以深圳市商品房月銷售額與月銷售面積的比值，表示商品房月平均銷售價格。

2.2? 虛擬變量回歸

為了突顯租售同權政策對模型的影響，即需要在模型中考慮定性因素，故首先采用以乘法的形式引入虛擬變量Dt，因此對于租售同權政策實施前后，深圳市商品房價格模型可設定為：

LNPt=？琢1+？琢2Dt+？茁1LNRt+？茁2LNSt+？茁3DtLNRt+？茁4DtLNRt

+ut

其中，LNP、LNR、LNS分別為商品房月平均價格、深圳市房貸利率、商品房月銷售面積，取自然對數值;D為虛擬變量。

Dt=0? 租賃同權政策實施前1租賃同權政策實施后

分別對模型進行參數估計，尤其是對模型截距差異系數？琢1和斜率差異系數？茁3、？茁4的顯著性進行估計，估計結果見表1，根據結果分析知，模型截距差異系數？琢2和斜率差異系數？茁3、？茁4均在1%顯著性水平下，具有顯著性，說明在租售同權政策實施前后房價受各解釋變量影響的確不同，也就是說租售同權政策因素對深圳市房貸具有一定影響。

2.3? 時間序列平穩(wěn)性檢驗

在對時間序列進行協整檢驗判斷變量之間是否存在長期均衡關系之前，需要檢測時間序列的平穩(wěn)性，以保證模型的準確性。運用ADF單位根檢驗法分別對原序列、一階差分序列進行平穩(wěn)性檢驗，分別用△P、△R、△S代表原序列的一階差分序列，檢驗結果如表2。

通過表2可以看出，商品房價格、商品房貸款利率原序列不平穩(wěn)，因為ADF統(tǒng)計量的絕對值小于顯著性水平5%的臨界值，為了剔除變量單位根的影響，分別對這兩個序列進行一階差分。經檢驗，ADF統(tǒng)計量的伴隨概率趨近于0，在誤差范圍內，所以差分后的序列具有平穩(wěn)性;對于商品房月銷售面積變量，原序列和一階差分序列均平穩(wěn)，故滿足協整檢驗的前提條件[7]。

2.4? 基于ARDL模型的協整檢驗

協整檢驗的方法有很多，有通過檢驗回歸系數的Johnansen協整檢驗，也有通過檢驗回歸方程殘差的CRDW檢驗、EG檢驗及AEG檢驗等。由前文可知，不同變量間存在不同階數的平穩(wěn)，若使用一般的檢驗方法對回歸方程的殘差序列平穩(wěn)性進行考查，則結果的準確性有待提高。所以，本文在先構建自回歸分布滯后模型（ARDL）的基礎上進行協整檢驗，保證結果的有效性，更加準確地判斷被解釋變量和解釋變量之間是否存在協整關系。一般的（p，q）階自回歸分布滯后模型可表示為：

其中，是參數向量，是每個外生變量的最大滯后階數，是滯后i期的外生變量向量。

在ARDL模型中加入租售同權政策虛擬變量，用m代表自回歸的階數，n代表模型的分布滯后階數，模型的長短期系數分別用Ci和ri表示，構建租售同權政策對房價影響的ARDL協整檢驗模型：

利用AIC、SC等信息準則選取最優(yōu)滯后模型，對上述模型回歸方程的殘差進行ADF檢驗，結果表明，殘差序列的各階滯后項系數的伴隨概率均趨近0，說明殘差序列平穩(wěn)，即協整檢驗效果顯著，商品房價格、商品房銷售面積、商品房貸款利率和租售同權政策之間存在長期均衡關系。

2.5? ARDL模型系數估計結果

由于各變量之間存在協整關系，所以進一步對模型的系數進行估計，得到結果如表3。

通過表3分析知，自回歸分布滯后模型的可決系數為0.918 8，表明模型對數據的擬合程度較高，解釋變量和虛擬變量對被解釋變量的絕大部分差異作出了解釋;另一方面，F統(tǒng)計量值大于1%顯著性水平的臨界值，同樣表明方程的擬合程度較好。

從短期來看，采取租售同權政策對商品房價格和月銷售面積具有明顯的負效應，而對商品房貸款利率這一變量則影響不明顯，顯著性水平一般;租售同權政策虛擬變量在滯后3期效應最強，即政策實施后3個月影響效應較大，在滯后1～2期中政策對房價有所抑制，隨時間的變化，抑制效應較為明顯。從長期來看，與短期相比租售同權政策對貸款利率的影響逐漸降低，甚至貸款利率會反向增長，當房價上漲1%時，促進貸款利率上漲0.21%;另外，政策影響的長期顯著性明顯要高于短期，即長期效應更為明顯。

2.6? 深圳市未來房價預測

由圖1可以看出，根據時間序列ARIMA模型預測結果，深圳市未來1年內的房價基本穩(wěn)定在55 000元/m2，略有波動;從觀測值數據不難看出，自2014年以來，房價漲幅逐步減小，甚至在2017年左右深圳市房價曾跌入谷底。這可能是受國家房地產調控政策影響，抑制了房價的長期增長，同時也說明房地產行業(yè)正在受到一定的沖擊，而住房租賃市場將在我國逐步發(fā)展。在“租售同權”的政策背景下，表明了政府堅決遏制房價增長的決心，縮小房貸規(guī)模，促進社會公平，深入推進供給側結構性改革，有利于我國經濟轉型發(fā)展[8-9]。

3? 結論與政策建議

以深圳市為例，通過構建基于ARDL的協整檢驗模型，驗證了租售同權政策與商品房貸款的影響因素之間具有長期協整關系;租售同權政策對房貸影響具有長期和短期的負效應，且長期效應大于短期效應;就單個影響變量而言，商品房價格長期來看會受到租售同權政策帶來的抑制作用，短期內對房價的調整有一定影響，但效果不顯著，另外，商品房貸款利率受政策影響較小;從短期ARDL模型分析知，租售同權政策的實施具有時滯效應，隨時間的推移，抑制效應趨于穩(wěn)定;根據時間序列預測結果，深圳市未來1年內的房價受政策抑制不會有較大的漲幅，但略有波動，逐步趨于穩(wěn)定。

政府應當通過政策性的引導，保證承租人的合法權益，促進社會公共服務公平化發(fā)展。由于租售同權政策的執(zhí)行，我國住房租賃市場正在蓬勃發(fā)展，隨著政策的推行，住房的金融資產屬性被逐漸淡化，進一步突顯出其居住屬性。我國應長期實施租售同權政策，精準保障教育資源平等，增強信息透明度，建立合規(guī)有效的內控機制[10]。政府需采取相關抑制大量資金流入房地產行業(yè)的舉措，使商品房價格在合理區(qū)間內波動，應當促進我國實體經濟的發(fā)展，加快經濟轉型，改變經濟增長模式，支持鼓勵科技創(chuàng)新，從而實現經濟增長。

參考文獻：

[1]榮晨，曾錚.房地產調控要注重三個協調[J].中國金融，2018（7）：76-77.

[2]虎田方.從“租售同權”和“租售并舉”看房產運營金融化發(fā)展[J].吉林金融研究，2018（3）：27-30.

[3]馬智利，劉明晰.租購并舉制度下租賃住房土地供給側研究[J].西南金融，2018（4）：47-52.

[4]馮圣桃.租售同權政策對大學生住房租購行為選擇的影響研究[J].金融經濟，2018（16）：137-138.

[5]趙悅.房貸首付比例對住房市場的動態(tài)傳導機制研究——基于SVAR模型的政策對比分析[J].價格理論與實踐，2018（10）：117-120.

[6]周文文，劉超，李佼.房地產政策調控對房價影響研究——基于ARDL模型的分析[J].價格理論與實踐，2017（11）：70-73.

[7]向為民，甘蕾.抑制和穩(wěn)定房價背景的“租購同權”政策匹配[J].改革，2017（11）：148-157.

[8]嚴榮.租購并舉模式下的新要求：完善房地產稅收體系[J].價格理論與實踐，2017（9）：104-107.

[9]金朗，趙子健.我國住房租賃市場的問題與發(fā)展對策[J].宏觀經濟管理，2018（3）：80-85.

[10]劉金祥，邢遠閣.租購并舉中公共服務均衡化實現機制研究[J].上海經濟研究，2018（5）：51-59.