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摘 要 近年来，浙江省内住房市场价格和住房需求均保持在高位，而银行业大量投放住房贷款，这些引起了住房贷款增长和住房需求、住房价格之间内部关系的变动。本文选取浙江省2015年1月-2016年2月数据建立VAR模型，研究浙江省个人住房贷款增长与住房需求、住房价格之间的关系，实证表明在目前浙江省的房地产市场上住房贷款与住房需求、住房价格之间存在均衡关系。
关键词 住房贷款 住房需求 住房价格 VAR模型
作者簡介：郑一阳，浙江工商大学公共管理学院。
中图分类号：C913 文献标识码：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2017.09.068
一、引言
房地产作为资金密集型的行业，发展需要大量的资金作为支持。而与国外很多发达国家的具有多种融资渠道的房地产业相比较，我们国家现今房地产虽然也有通过上市、债券、信托等方式获取资金，但主要渠道仍然是银行信贷。近年来，为了严控房地产业的过热，大多数银行对房地产企业实行了白名单制度。只有在名单上的房地产企业，才能从该银行处得到房地产开发贷款。但是，无论是否在白名单上，只要得到预售证以后，则一般都可以在银行处得到住房贷款的合作。而银行业将住房贷款视为一种安全系数较高的贷款，在现今中小企业贷款不良率日渐走高，银行业利润逐年走低的情况下，将住房贷款作为一种优质贷款大力倡导。一个自然的问题是，是因为银行规避风险加强住房贷款供给导致了住房贷款增长，还是因为住房需求、住房价格导致了住房贷款增长？
王经政，秦小丽运用向量自回归模型（VAR模型）检验分析商品房供需变化对银行信贷的具体影响，认为由投机性需求引起的房地产供需比下降会导致银行信贷规模的扩张 。周建平，孙玉昕深入研究了深圳市住房贷款与住房价格的相互关系，构建了以住房价格对数、住房贷款对数为内生变量的VECM模型，通过协整检验表明深圳住房贷款与住房价格之间存在长期均衡关系，同时检测出深圳市住房价格长期贷款弹性指数为0.41 。
本文拟根据浙江省内情况构建向量自回归模型，目的是探讨研究浙江省内个人住房贷款与住房成交面积、住房成交价格之间的相互关系。
二、浙江省内住房贷款与成交面积、住房价格的实证研究
（一）数据来源及说明
文中浙江省2015年1月至2016年2月个人住房贷款余额数据来源自中国人民银行杭州市中心支行网站2015年1月至2016年2月的《浙江省金融机构本外币存贷款数据表》。一般来说，个人中长期消费贷款的用途为住房贷款。因此本文使用中长期消费贷款余额来替代浙江省个人住房贷款余额。浙江省新建商品房成交面积以及成交均价数据来源自浙江省住房信息网2015年1月至2016年2月的《全省商品房运行情况》，本文通过选取浙江省新建商品房成交面积来建立住房需求指数，成交均价来建立住房价格指数。
图1绘制了2015年1月至2016年2月浙江省住房成交均价对数、新建商品住房成交面积对数、个人住房贷款余额对数的折线图。由图1可以看出，浙江省住房成交量从15年1月至3月上涨，之后持续保持平稳，9月小幅上涨后，持续下降。至今16年2月才有所回升。而浙江省住房贷款波动较小。比较住房成交均价对数与个人住房贷款余额对数，两者存在高度相关性。而新建商品住房成交面积对数与个人住房贷款余额对数相关度并不高。
图1：浙江省住房价格对数、住房成交面积对数、住房贷款对数折线图
（二）基于VAR模型的住房贷款与住房成交面积、住房价格关系分析
1.VAR模型构建
向量自回归模型（vector autoregressive model，VAR 模型）的一般表达式为：
Yt=A1yt-1 ... Apyt-p Bxt t C，t=1，2，....，N，
其中：yt是K*1阶时间序列内生变量；xt是D*1阶时间序列外生变量；A1，A2，A3，...，Ap是K*K阶待估计参数矩阵，B为K*D阶待估计参数矩阵；p是模型选择滞后的阶数；N是模型样本的个数， t～i.i.d（0，∏），∏为K*1阶随机误差向量。
2.VAR 模型估计
根据上文对模型的，本文构建一个向量自回归VAR模型，模型使用个人贷款对数序列DK ，住房需求对数序列GX ，住房价格对数序列GP作为分析对象。样本期为2015年1月至2016年2月。经 ADF 检验，DK、GX一阶差分后，GP二阶差分后，在5%的水平上为平稳序列。
VAR模型滞后阶数的一般根据AIC准则和SC准则取值最小来确定。本文通过EVIEWS7.0软件来选取滞后阶数，VAR模型滞后期选择结果见表1。LR、FPE、AIC、SC、HQ这五个评价指标中有3个认定建立滞后阶数为一阶的向量自回归VAR模型，由此构建本文的向量自回归 VAR（1）模型，估计结果见表 2。
3.VAR模型的单位根稳定性检验
VAR模型的单位根稳定性检验基于这样一个准则：如果模型单位根的倒数都在单位圆内，即模量小于1，所建立的VAR模型是稳定的；如果模型单位根倒数处于单位圆外，即模量大于1，则所建立的VAR模型是不稳定的，不稳定的VAR模型不应当用于建立脉冲响应函数。
本文所建立的VAR模型包含3个内生变量GP、GX、DK，以及一个外生变量C，同时最大滞后阶数为1，因此模型存在6个根。如表3所示，单位根模量均小于1；同时图2的AR根图所示，所有根都在单位圆之内，所以本文所建立的VAR模型是稳定的，可以用于建立脉冲响应函数。
（三）基于VAR模型的脉冲响应函数
图 3、 图 4 表示浙江省住房价格和住房需求冲击对住房贷款增长的影响，图 5、图 6 表征浙江省住房贷款增长冲击对住房需求和住房价格的影响。
关键词 住房贷款 住房需求 住房价格 VAR模型
作者簡介：郑一阳，浙江工商大学公共管理学院。
中图分类号：C913 文献标识码：A DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2017.09.068
一、引言
房地产作为资金密集型的行业，发展需要大量的资金作为支持。而与国外很多发达国家的具有多种融资渠道的房地产业相比较，我们国家现今房地产虽然也有通过上市、债券、信托等方式获取资金，但主要渠道仍然是银行信贷。近年来，为了严控房地产业的过热，大多数银行对房地产企业实行了白名单制度。只有在名单上的房地产企业，才能从该银行处得到房地产开发贷款。但是，无论是否在白名单上，只要得到预售证以后，则一般都可以在银行处得到住房贷款的合作。而银行业将住房贷款视为一种安全系数较高的贷款，在现今中小企业贷款不良率日渐走高，银行业利润逐年走低的情况下，将住房贷款作为一种优质贷款大力倡导。一个自然的问题是，是因为银行规避风险加强住房贷款供给导致了住房贷款增长，还是因为住房需求、住房价格导致了住房贷款增长？
王经政，秦小丽运用向量自回归模型（VAR模型）检验分析商品房供需变化对银行信贷的具体影响，认为由投机性需求引起的房地产供需比下降会导致银行信贷规模的扩张 。周建平，孙玉昕深入研究了深圳市住房贷款与住房价格的相互关系，构建了以住房价格对数、住房贷款对数为内生变量的VECM模型，通过协整检验表明深圳住房贷款与住房价格之间存在长期均衡关系，同时检测出深圳市住房价格长期贷款弹性指数为0.41 。
本文拟根据浙江省内情况构建向量自回归模型，目的是探讨研究浙江省内个人住房贷款与住房成交面积、住房成交价格之间的相互关系。
二、浙江省内住房贷款与成交面积、住房价格的实证研究
（一）数据来源及说明
文中浙江省2015年1月至2016年2月个人住房贷款余额数据来源自中国人民银行杭州市中心支行网站2015年1月至2016年2月的《浙江省金融机构本外币存贷款数据表》。一般来说，个人中长期消费贷款的用途为住房贷款。因此本文使用中长期消费贷款余额来替代浙江省个人住房贷款余额。浙江省新建商品房成交面积以及成交均价数据来源自浙江省住房信息网2015年1月至2016年2月的《全省商品房运行情况》，本文通过选取浙江省新建商品房成交面积来建立住房需求指数，成交均价来建立住房价格指数。
图1绘制了2015年1月至2016年2月浙江省住房成交均价对数、新建商品住房成交面积对数、个人住房贷款余额对数的折线图。由图1可以看出，浙江省住房成交量从15年1月至3月上涨，之后持续保持平稳，9月小幅上涨后，持续下降。至今16年2月才有所回升。而浙江省住房贷款波动较小。比较住房成交均价对数与个人住房贷款余额对数，两者存在高度相关性。而新建商品住房成交面积对数与个人住房贷款余额对数相关度并不高。
图1：浙江省住房价格对数、住房成交面积对数、住房贷款对数折线图
（二）基于VAR模型的住房贷款与住房成交面积、住房价格关系分析
1.VAR模型构建
向量自回归模型（vector autoregressive model，VAR 模型）的一般表达式为：
Yt=A1yt-1 ... Apyt-p Bxt t C，t=1，2，....，N，
其中：yt是K*1阶时间序列内生变量；xt是D*1阶时间序列外生变量；A1，A2，A3，...，Ap是K*K阶待估计参数矩阵，B为K*D阶待估计参数矩阵；p是模型选择滞后的阶数；N是模型样本的个数， t～i.i.d（0，∏），∏为K*1阶随机误差向量。
2.VAR 模型估计
根据上文对模型的，本文构建一个向量自回归VAR模型，模型使用个人贷款对数序列DK ，住房需求对数序列GX ，住房价格对数序列GP作为分析对象。样本期为2015年1月至2016年2月。经 ADF 检验，DK、GX一阶差分后，GP二阶差分后，在5%的水平上为平稳序列。
VAR模型滞后阶数的一般根据AIC准则和SC准则取值最小来确定。本文通过EVIEWS7.0软件来选取滞后阶数，VAR模型滞后期选择结果见表1。LR、FPE、AIC、SC、HQ这五个评价指标中有3个认定建立滞后阶数为一阶的向量自回归VAR模型，由此构建本文的向量自回归 VAR（1）模型，估计结果见表 2。
3.VAR模型的单位根稳定性检验
VAR模型的单位根稳定性检验基于这样一个准则：如果模型单位根的倒数都在单位圆内，即模量小于1，所建立的VAR模型是稳定的；如果模型单位根倒数处于单位圆外，即模量大于1，则所建立的VAR模型是不稳定的，不稳定的VAR模型不应当用于建立脉冲响应函数。
本文所建立的VAR模型包含3个内生变量GP、GX、DK，以及一个外生变量C，同时最大滞后阶数为1，因此模型存在6个根。如表3所示，单位根模量均小于1；同时图2的AR根图所示，所有根都在单位圆之内，所以本文所建立的VAR模型是稳定的，可以用于建立脉冲响应函数。
（三）基于VAR模型的脉冲响应函数
图 3、 图 4 表示浙江省住房价格和住房需求冲击对住房贷款增长的影响，图 5、图 6 表征浙江省住房贷款增长冲击对住房需求和住房价格的影响。