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供给侧改革视角下租售同权对房贷的影响研究

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戴正本何良杰邢泽斌

摘要：近年来，租售同权政策对房地产行业的发展产生了一定的冲击，同时对住房租赁市场的发展具有重要意义。利用深圳市2014—2018年月度数据，引入政策虚拟变量，构建自回归分布滞后模型（ARDL）并进行协整检验，结果表明：租售同权政策与房贷之间具有长期协整关系;租售同权政策对房贷影响具有长期和短期的负效应，且长期效应大于短期效应;短期内租售同权政策的实施具有时滞效应;根据时间序列预测结果，深圳市未来房价受政策抑制不会有较大的涨幅，趋于稳定。

关键词：供给侧改革;租售同权;房贷;ARDL模型

文章编号：1004-7026（2019）04-0051-03? ? ? ? ?中国图书分类号：F299? ? ? ? 文献标志码：A

2017年习近平总书记在十九大报告和中央经济工作会议上均强调“房子是用来住的，不是用来炒的”。鉴于此，一系列政策相继出台。租售同权政策受到人们的格外关注，这一政策由广州市在2017年7月17日率先提出，至今，住建部选定的12个试点城市正在实施这一政策。政策的目的在于有效遏制房价上涨，确保承租人的合法权益，使社会服务公平化发展，促进我国供给侧结构性改革。“租售同权”可以在一定程度上对房价造成影响，进而影响房贷，促进房产资源的高效配置;同时房贷的变化影响着大城市的“虹吸效应”，对促进社会公平、人口城镇化也有较大的作用力。

本文以深圳市为例，着重研究租售同权这一政策对房贷具体作用机理，对该政策全面推广后的效果进行合理预测，进而从供给侧改革视角分析这种作用力对“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”的影响，并总结其现存的问题，尝试着提出可行性建议。

1? 文献综述

从租售同权政策实施以来，该政策对房地产行业带来的影响，学者们进行了大量的研究。有对政策进行理论上的解读，指出房地产调控政策的连续性和稳定性存在的问题，并分析了明确的政策取向（荣晨、曾铮，2018）[1];也有将“租售同权”和“租购并举”结合分析，对房地产企业运营能力、资金要求以及金融化发展进行了可行性路径分析（虎田方，2018）[2]。从政策带来影响的角度分析，马智利（2018）从土地供给侧角度分析了我国住房租赁市场制度建设存在的不足[3];冯圣

桃（2018）通过大学生对租售同权政策认知程度进行调研数据分析，得出大学生住房租购行为选择的影响因素[4]。赵悦（2018）运用SVAR模型进行了政策对比分析，得出首付比例影响房价的传导机制[5];周文文等人（2017）则从宏观角度对房地产调控政策如何影响房贷进行了实证研究，其结论与大部分学者一致，即调控政策对房价具有一定的抑制作用[6]。本文基于已有研究，选取深圳市的相关数据进行实证分析，探究租售同权政策对房贷的影响，并进一步分析了政策的长期效应和短期效应。

2? 租售同权政策对房贷影响的实证分析

2.1? 变量选择与数据预处理

2.1.1? 变量选择

房贷的影响因素众多，本文假设房贷的主要直接影响因素为商品房价格和银行商品房贷款利率，贷款利率同时影响商品房价格，因此以商品房价格P为因变量，分别选取商品房销售面积S、银行商品房贷款利率R（3～5年）为解释变量，将租售同权政策设为虚拟变量D。以深圳市为例，选取2014年1月—2018年10月的月度数据进行实证分析。原始样本数据来源为中国房地产信息网和深圳统计年鉴。

2.1.2? 数据预处理

为了消除时间序列数据异方差的影响和季节波动的影响，对原序列数据进行对数化处理;为了准确反映商品房价格的波动，以深圳市商品房月销售额与月销售面积的比值，表示商品房月平均销售价格。

2.2? 虚拟变量回归

为了突显租售同权政策对模型的影响，即需要在模型中考虑定性因素，故首先采用以乘法的形式引入虚拟变量Dt，因此对于租售同权政策实施前后，深圳市商品房价格模型可设定为：

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

+ut

其中，LNP、LNR、LNS分別为商品房月平均价格、深圳市房贷利率、商品房月销售面积，取自然对数值;D为虚拟变量。

Dt=0? 租赁同权政策实施前1租赁同权政策实施后

分别对模型进行参数估计，尤其是对模型截距差异系数？琢1和斜率差异系数？茁3、？茁4的显著性进行估计，估计结果见表1，根据结果分析知，模型截距差异系数？琢2和斜率差异系数？茁3、？茁4均在1%显著性水平下，具有显著性，说明在租售同权政策实施前后房价受各解释变量影响的确不同，也就是说租售同权政策因素对深圳市房贷具有一定影响。

2.3? 时间序列平稳性检验

在对时间序列进行协整检验判断变量之间是否存在长期均衡关系之前，需要检测时间序列的平稳性，以保证模型的准确性。运用ADF单位根检验法分别对原序列、一阶差分序列进行平稳性检验，分别用△P、△R、△S代表原序列的一阶差分序列，检验结果如表2。

通过表2可以看出，商品房价格、商品房贷款利率原序列不平稳，因为ADF统计量的绝对值小于显著性水平5%的临界值，为了剔除变量单位根的影响，分别对这两个序列进行一阶差分。经检验，ADF统计量的伴随概率趋近于0，在误差范围内，所以差分后的序列具有平稳性;对于商品房月销售面积变量，原序列和一阶差分序列均平稳，故满足协整检验的前提条件[7]。

2.4? 基于ARDL模型的协整检验

协整检验的方法有很多，有通过检验回归系数的Johnansen协整检验，也有通过检验回归方程残差的CRDW检验、EG检验及AEG检验等。由前文可知，不同变量间存在不同阶数的平稳，若使用一般的检验方法对回归方程的残差序列平稳性进行考查，则结果的准确性有待提高。所以，本文在先构建自回归分布滞后模型（ARDL）的基础上进行协整检验，保证结果的有效性，更加准确地判断被解释变量和解释变量之间是否存在协整关系。一般的（p，q）阶自回归分布滞后模型可表示为：

其中，是参数向量，是每个外生变量的最大滞后阶数，是滞后i期的外生变量向量。

在ARDL模型中加入租售同权政策虚拟变量，用m代表自回归的阶数，n代表模型的分布滞后阶数，模型的长短期系数分别用Ci和ri表示，构建租售同权政策对房价影响的ARDL协整检验模型：

利用AIC、SC等信息准则选取最优滞后模型，对上述模型回归方程的残差进行ADF检验，结果表明，残差序列的各阶滞后项系数的伴随概率均趋近0，说明残差序列平稳，即协整检验效果显著，商品房价格、商品房销售面积、商品房贷款利率和租售同权政策之间存在长期均衡关系。

2.5? ARDL模型系数估计结果

由于各变量之间存在协整关系，所以进一步对模型的系数进行估计，得到结果如表3。

通过表3分析知，自回归分布滞后模型的可决系数为0.918 8，表明模型对数据的拟合程度较高，解释变量和虚拟变量对被解释变量的绝大部分差异作出了解释;另一方面，F统计量值大于1%显著性水平的临界值，同样表明方程的拟合程度较好。

从短期来看，采取租售同权政策对商品房价格和月销售面积具有明显的负效应，而对商品房贷款利率这一变量则影响不明显，显著性水平一般;租售同权政策虚拟变量在滞后3期效应最强，即政策实施后3个月影响效应较大，在滞后1～2期中政策对房价有所抑制，随时间的变化，抑制效应较为明显。从长期来看，与短期相比租售同权政策对贷款利率的影响逐渐降低，甚至贷款利率会反向增长，当房价上涨1%时，促进贷款利率上涨0.21%;另外，政策影响的长期显著性明显要高于短期，即长期效应更为明显。

2.6? 深圳市未来房价预测

由图1可以看出，根据时间序列ARIMA模型预测结果，深圳市未来1年内的房价基本稳定在55 000元/m2，略有波动;从观测值数据不难看出，自2014年以来，房价涨幅逐步减小，甚至在2017年左右深圳市房价曾跌入谷底。这可能是受国家房地产调控政策影响，抑制了房价的长期增长，同时也说明房地产行业正在受到一定的冲击，而住房租赁市场将在我国逐步发展。在“租售同权”的政策背景下，表明了政府坚决遏制房价增长的决心，缩小房贷规模，促进社会公平，深入推进供给侧结构性改革，有利于我国经济转型发展[8-9]。

3? 结论与政策建议

以深圳市为例，通过构建基于ARDL的协整检验模型，验证了租售同权政策与商品房贷款的影响因素之间具有长期协整关系;租售同权政策对房贷影响具有长期和短期的负效应，且长期效应大于短期效应;就单个影响变量而言，商品房价格长期来看会受到租售同权政策带来的抑制作用，短期内对房价的调整有一定影响，但效果不显著，另外，商品房貸款利率受政策影响较小;从短期ARDL模型分析知，租售同权政策的实施具有时滞效应，随时间的推移，抑制效应趋于稳定;根据时间序列预测结果，深圳市未来1年内的房价受政策抑制不会有较大的涨幅，但略有波动，逐步趋于稳定。

政府应当通过政策性的引导，保证承租人的合法权益，促进社会公共服务公平化发展。由于租售同权政策的执行，我国住房租赁市场正在蓬勃发展，随着政策的推行，住房的金融资产属性被逐渐淡化，进一步突显出其居住属性。我国应长期实施租售同权政策，精准保障教育资源平等，增强信息透明度，建立合规有效的内控机制[10]。政府需采取相关抑制大量资金流入房地产行业的举措，使商品房价格在合理区间内波动，应当促进我国实体经济的发展，加快经济转型，改变经济增长模式，支持鼓励科技创新，从而实现经济增长。

参考文献：

[1]荣晨，曾铮.房地产调控要注重三个协调[J].中国金融，2018（7）：76-77.

[2]虎田方.从“租售同权”和“租售并举”看房产运营金融化发展[J].吉林金融研究，2018（3）：27-30.

[3]马智利，刘明晰.租购并举制度下租赁住房土地供给侧研究[J].西南金融，2018（4）：47-52.

[4]冯圣桃.租售同权政策对大学生住房租购行为选择的影响研究[J].金融经济，2018（16）：137-138.

[5]赵悦.房贷首付比例对住房市场的动态传导机制研究——基于SVAR模型的政策对比分析[J].价格理论与实践，2018（10）：117-120.

[6]周文文，刘超，李佼.房地产政策调控对房价影响研究——基于ARDL模型的分析[J].价格理论与实践，2017（11）：70-73.

[7]向为民，甘蕾.抑制和稳定房价背景的“租购同权”政策匹配[J].改革，2017（11）：148-157.

[8]严荣.租购并举模式下的新要求：完善房地产税收体系[J].价格理论与实践，2017（9）：104-107.

[9]金朗，赵子健.我国住房租赁市场的问题与发展对策[J].宏观经济管理，2018（3）：80-85.

[10]刘金祥，邢远阁.租购并举中公共服务均衡化实现机制研究[J].上海经济研究，2018（5）：51-59.

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