新型城镇化、保障房制度与最优信贷环境
——基于需求引致与供给助推的双重视角

顾海峰

(东华大学 旭日工商管理学院，上海 200051)

新型城镇化、保障房制度与最优信贷环境
——基于需求引致与供给助推的双重视角

顾海峰

(东华大学 旭日工商管理学院，上海 200051)

文章从需求引致与供给助推的双重视角构建保障房配置模型，分析了新型城镇化、保障房制度与信贷环境的内在机理，在此基础上，构建了新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境。研究表明，新型城镇化对保障房制度存在需求引致效应，信贷环境对保障房制度具有供给助推效应。此外，最优信贷环境应呈现以保障房供给侧信贷体系与需求侧信贷体系为“两体”、以保障房资源及资金配置机制为“一制”的“两体一制”架构，并以此为依据，设计了新型城镇化下保障房制度的最优信贷政策。该研究成果将为中国政府科学构建及设计新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境及政策，以此来实现中国新型城镇化的战略目标，提供重要的理论指导与决策参考。

新型城镇化；保障房制度；最优信贷环境；需求引致效应；供给助推效应

一、引言

随着中国城镇化进程的有序推进，中国城乡结构已发生了一定变化。但是，以往的城镇化进程仅仅带动了空间城市化，并没有完全带动人口城市化，中国有大约2.6亿农民工因户籍制度制约无法分享城镇化所带来的人口城市化成果，从而造成实际的城镇化率水平还是处于相对不足状态。为改进以往城镇化进程的推进效率，党的十八大正式提出了“新型城镇化”概念。所谓新型城镇化，主要是指以提升城市和谐文化与社会公共服务为核心，使城镇成为具有较高品质的适宜人居之所，从而实现城乡基础设施一体化与社会公共服务均等化，促进社会经济发展及实现共同富裕。可见，新型城镇化并非仅仅是人口向城市集中的简单过程，更重要的是，需要实现城市居住环境的适宜性及和谐性。对此，新型城镇化效率需要通过人口城市化、空间城市化、居住适宜性及和谐性等三个维度来综合反映。推行新型城镇化的基本目标在于：五年转移农村人口8463万人，城镇化率由45.9%提高到52.6%，实现中国城乡结构的历史性变革。新型城镇化将成为“扩大内需、拉动增长”的内在驱动力，同时，对于实现中国社会经济“又快又好”发展目标，具有非常重要的战略意义。在推进新型城镇化战略中，不仅需要引导失地农民就业角色转变及就业技能提升，使得他们成为城市建设的重要承担者，而且还需要保障他们能够在城市定居，并完全融入城市居民生活。只有这样，才能够真正实现新型城镇化所带来的人口城市化目标。然而，新型城镇化促使城市居民数量大增，新型城镇化所引发的新增城市居民将形成城市房地产市场的新增内生性需求，在城市房地产市场供给相对稳定状态下，这种新增的内生性需求在很大程度上将推高城市房地产市场的商品房价格，从而导致城市房地产市场商品房价格出现快速上涨。随着新型城镇化战略的有序推进，人口城市化也在逐步推进，这种新增的内生性需求对于城市房地产市场商品房价格的推高效应形成正反馈机制，导致后续的新增城市居民难以承担高企的商品房价格，从而难以真正融入城市居民生活，这将对新型城镇化战略形成一定的负面因素。可见，城市房地产市场过度高企的商品房价格，足以说明城市商品房制度根本无法解决新型城镇化带来的新增城市人口居住问题，对此，我们需要引入一种新型城市住房制度——保障房制度，以此来解决新型城镇化所带来的新增城市人口居住适宜性问题。所谓保障房制度，主要是指政府针对中低收入家庭所提供的具有限定供应对象、建设标准、销售价格或租金标准、具有社会保障性质的一种特定住房制度。我们知道，新型城镇化将促使失地农民转换为新增城市居民，从而在一定程度上引发保障房需求规模的增加，为顺利推进新型城镇化战略，政府需要在有效控制保障房价格的前提下加大保障房供给规模，以此来实现保障房的供需均衡。此外，保障房价格主要由保障房投资成本所决定，负面的信贷环境将促使保障房投资成本提高，更为严重的是，负面的信贷环境将严重制约保障房投资资金充裕水平，从而可能导致保障房投资资金的严重不足，进而制约保障房的供给规模。可见，信贷环境对政府保障房供给规模具有重要影响，保障房制度必须依赖于最优信贷环境的高效支持。因此，在新型城镇化背景下，如何从需求引致与供给助推的双重视角来深入揭示保障房制度与信贷环境之间的内在机理，以此来科学构建及设计保障房制度赖以生存的最优信贷环境及政策，已成为金融学术界与金融监管部门共同面临的一项重大课题。正是在这样的背景下，本研究针对“新型城镇化、保障房制度与最优信贷环境——基于需求引致与供给助推的双重视角”问题展开深入探讨。本研究剩余部分的内容及结构安排如下：第二部分为文献回顾；第三部分为新型城镇化、保障房制度与信贷环境的内在机理分析；第四部分为新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境构建；第五部分为新型城镇化下保障房制度的最优信贷政策设计；第六部分为结论与展望。

二、文献回顾

(一)在城镇化与金融支持的逻辑层面

在城镇化与金融支持的关系层面，国外的代表性成果归纳如下：Wilson(1986)[1]定义了人口城镇化概念，认为人口城镇化就是城镇居住人口比重的增加，且城镇居住人口比重的增加主要来自于自然增长与人口迁徙两种路径；Black和Henderson(1999)[2]研究认为，城市城镇化水平与城市经济增长水平之间具有明显的关联性；Stopher(1993)[3]研究发现，在美国城镇化过程中，金融体系对于铁路建设具有重要支持功能；Kim(1997)[4]研究表明，金融体系通过影响基础设施建设及房地产投资，进而对城镇化产生影响；Cho等(2003)[5]以美国五个州为样本进行实证，研究发现城镇化进程中金融对土地价格具有显著影响。

国内在这方面的研究工作起步相对较晚，国内这方面的代表性成果归纳如下：陈元(2010)[6]分析了城市化过程中的资金约束问题，研究认为，开发性金融有助于缓解这种资金约束，并给出了开发性金融支持城市化发展的相关对策；陈雨露(2013)[7]研究发现，新型城镇化已成为经济增长与社会发展的重大引擎，对此，应通过建立有效的融资机制来解决新型城镇化的资金需求；中国银监会合作部课题组(2014)[8]研究表明，新型城镇化的障碍在于能否解决失地农民的城市化问题，并从人口政策、行政体制等层面提出了相关建议；胡滨和星焱(2015)[9]分析了韩国政府金融与私人金融及资本市场在城镇化不同阶段的功能，并以此为借鉴，给出了金融支持中国城镇化的相关启示；荣晨和葛蓉(2015)[10]从政府与市场的关系视角对金融支持新型城镇化进行了实证检验，研究认为，在金融支持新型城镇化过程中，需要兼顾政府与市场的关系，优化政府干预与市场配置的协调作用；王曦和陈中飞(2015)[11]通过构建城镇化水平决定的预期收益—成本模型，选取92个国家作为样本数据，对城镇化水平的影响因素进行了实证分析，研究发现，经济发展水平并非影响城镇化水平的主要因素，制约人口流动的户籍制度才是城镇化水平的主要影响因素；韩国高(2015)[12]采用动态面板数据模型，对货币政策与城镇化政策对房地产市场影响进行了实证分析，研究表明，城镇化政策对东部与中西部地区的房地产市场均具有显著影响。

(二)在保障房与金融支持的逻辑层面

在保障房与金融支持的关系层面，国外文献主要集中于住房金融制度。主要的代表性成果归纳如下：Boleat(1990)[13]对美英德日等13个国家的住房金融制度进行了考察，研究认为，充裕稳定的长期贷款资金来源是保障住房金融体系有效性的重要前提条件，政府具有建立有效保障住房金融制度的必要性；Galster(1997)[14]探讨了政策性住房金融制度的补贴效率问题，研究发现，考虑到市场反映能力的有效性，对此，对需求方进行补贴的效率要大于对供给方进行补贴；Murray(1980)[15]、Wong(1998)[16]针对税收优惠政策效果以及住房金融政策进行了探讨，研究表明，税收优惠政策对于保障性住房的推进速度具有显著的正面影响。

国内这方面的代表性成果归纳如下：第一，关于金融支持保障房的可行性问题，国内学者陈华和张梅玲(2012)[17]从公私合作(PPP)视角提出了保障房的一种新型投融资模式，研究认为，公私合作(PPP)模式拓展了保障房融资渠道，为保障房建设资金筹集提供了可行性；杨绍萍(2012)[18]实例分析了金融支持保障房的商业可持续性问题，研究发现，保障房项目建设资金来源的不确定性，是保障房难以获得商业性金融持续支持的根本原因；李伏安(2012)[19]分析了2011年以来保障性安居工程中存在的问题，研究发现，保障房自身存在的制度缺陷，将给银行业带来信用、操作、法律等方面的风险；刘平等(2015)[20]以调研资料为基础分析了保障性建设所面临的问题，研究认为，资金供需不平衡、收益风险不匹配等是制约保障性建设的主要因素，并提出了金融支持保障房建设的政策建议。第二，关于保障房的价格及其供需问题，国内学者顾海峰和张元娇(2014)[21]运用数理模型揭示了货币政策与房地产价格的内在机理，并对货币政策与房地产价格的协整关系进行了实证检验，研究认为，货币政策对房地产价格具有明显的调控效应；樊颖等(2015)[22]基于北京市2013-2014年数据进行实证分析，研究表明，同等条件下配建保障房的新建住房项目价格显著偏高，且这种效应在开发商性质为非国有企业、项目区位条件较差时尤为显著；陈健和邹琳华(2012)[23]从财富管理效应视角，探讨了扩大内需下保障房的最优供给区间问题；曾广录和曾汪泉(2013)[24]研究认为，生活配套设施等居民满意度是影响保障房需求的主要因素，居民满意度能客观反映保障房居住对象的需求水平；欧阳华生和黄智聪(2014)[25]研究发现，政府需要加大保障房建设的财政支持力度，将住房保障的财政投入由政治激励转变为经济激励，以此来加大保障房的供给水平。

综上所述，国内外现有文献主要集中于保障房建设的制度约束层面及保障房与金融的关系层面，尚未涉及从需求引致与供给助推的双重视角构建保障房配置模型，通过将新型城镇化、保障房制度与信贷环境的有效融合，从机理、环境及政策层面对新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境及政策问题进行深入而系统的探讨。对此，本研究的主要贡献在于：从需求引致与供给助推的双重视角构建保障房配置模型，分析了新型城镇化、保障房制度与信贷环境的内在机理，在此基础上，构建了新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境，并以此为依据，设计了新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境。本研究成果将为中国政府科学构建及设计新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境及政策，以此来实现中国新型城镇化的战略目标，提供重要的理论指导与决策参考。

三、新型城镇化、保障房制度与信贷环境的内在机理分析

下面，我们将从需求引致与供给助推的双重视角来构建保障房配置模型，通过对保障房配置模型进行深入分析，以此来揭示新型城镇化、保障房制度与信贷环境的内在机理，为科学构建及设计新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境及政策提供重要的理论依据。

(一)逻辑梳理及模型假设

从保障房配置视角来分析，影响保障房配置规模的主要因素来自于两个方面：一方面，实施新型城镇化战略，将促使大量失地农民逐步转化为新增城市居民，这些新增城市居民收入水平有限，无法承担城市商品房的购房能力，对此，这些新增城市居民将成为政府保障房配置的主要群体。此外，作为保障房内需基础的保障房配置群体规模主要取决于新型城镇化程度，对此，从保障房需求层面来看，新型城镇化程度已成为保障房配置规模的需求引致因素。另一方面，保障房配置还需要由信贷环境所决定。若信贷市场利率处于低水平状态，对应的保障房建设成本相对较低，则政府应加大保障房配置规模，对此，保障房配置规模与利率将呈现负相关性；若信贷市场货币供应量处于扩张状态，则充裕的流动性水平将促使政府加大保障房配置规模，对此，保障房建设规模与货币供应量将呈现正相关性。因此，从保障房供给层面来看，信贷环境已成为保障房配置规模的供给助推因素。依据上述逻辑，我们给出保障房配置模型的如下假设：

第一，保障房配置规模主要由新型城镇化程度与信贷环境所决定，若以新型城镇化程度与信贷环境为两大自变量，则保障房配置规模是依赖于新型城镇化程度与信贷环境两大自变量的二元函数。对此，保障房配置规模应主要体现来自于新型城镇化程度的需求引致效应与来自于信贷环境的供给助推效应的双重叠加。

第二，新型城镇化程度主要由新增城市人口数量来反映，但是，新增城市人口数量不仅依赖于潜在的失地农民数量，还取决于失地农民转化为城市居民的人口迁移强度，对此，新型城镇化程度是依赖于潜在的失地农民数量与城市人口迁移强度两大自变量的二元函数。

第三，信贷市场的利率与货币供应量是信贷环境的两大自变量，信贷环境是依赖于利率与货币供应量两大自变量的二元函数。此外，信贷环境依赖于利率与货币供应量的两大边际分布函数的单调性呈现相反方向。

(二)基本符号及模型构建

函数U(p,λ)表示新型城镇化程度，变量p表示潜在的失地农民数量，变量λ表示失地农民转化为城市居民的人口迁移强度，函数F(m,i)表示金融市场环境，变量m表示货币供应量，变量i表示利率水平。

第一种表达式主要反映保障房配置规模的总量层面，该表达式具有如下形式：

H=H(αU,βF)

(1)

第二种表达式主要反映保障房配置规模的增量层面，该表达式具有如下形式：

(2)

(三)新型城镇化对保障房配置的影响机理

下面，我们以保障房配置模型为基础，从需求引致视角来深入分析新型城镇化对保障房配置的影响机理，并给出影响机理的经济学诠释。

城市人口迁移强度主要是指单位时间内失地农民转化为城市居民的人口比例，对此，dt时间间隔内失地农民数量dp与城市人口迁移强度λ之间隐含着如下的微分方程式：

dp=pλdt

(3)

对微分方程(3)进行定积分变换，我们得到如下形式的定积分方程：

(4)

求解上述定积分方程(4)，我们即可得到如下的解析解：

p=p*e-λ(T-t)

(5)

其中：T为新型城镇化实施周期，p*为新型城镇化实施周期截止日新增城市人口规模。

新型城镇化程度U(p,λ)表面上是依赖于潜在的失地农民数量p与城市人口迁移强度λ的显性二元函数，但是，结合(5)式可以发现，新型城镇化程度U(p,λ)已退化为仅依赖于时间t的隐性一元函数，即：U(p,λ)=U(t)。于是得到如下表达式：

(6)

在此基础上，我们进一步得到新型城镇化强度的如下表达式：

(7)

结合(6)式，我们得到保障房配置规模的增长速度，具体表达式如下：

(8)

结合(7)式，我们得到保障房配置规模的增长强度，具体表达式如下：

(9)

(四)信贷环境对保障房配置的影响机理

下面，我们以保障房配置模型为基础，从供给助推视角来深入分析信贷环境对保障房配置的影响机理，并给出影响机理的经济学诠释。

(10)

(10)式表明，信贷市场的货币供应量与利率变量对信贷环境的影响方向是完全相反的。

其次，我们分析信贷环境对保障房配置规模的影响。我们对保障房配置规模函数H=H(αU,βF)分别进行货币供应量变量m与利率变量i的偏导数运算，得到信贷环境对保障房配置规模影响的两个响应函数为：

(11)

(12)

(13)

(14)

最后，我们对信贷环境对保障房配置的影响机理给出如下经济学诠释：

第二，考虑到保障房配置需要消耗一定的城市土地资源，随着保障房配置规模的不断增大，可用于进行保障房配置的城市土地资源将越来越少，城市土地资源的越发稀缺性使政府获取城市土地资源的成本越来越高，这对政府保障房配置规模的增长速度形成一定的“阻滞效应”，保障房配置规模的增长速度就是我们定义的“保障房配置强度”，阻滞效应将降低保障房配置强度。同时，信贷环境对保障房配置强度还存在一定的供给助推效应。

四、新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境构建

从上述分析可以发现，新型城镇化与信贷环境是影响保障房配置的重要因素。对此，在新型城镇化背景下，如何科学构建保障房制度的最优信贷环境，对于推行新型城镇化战略具有重要意义。下面，我们将通过分析保障房制度对应最优信贷环境的理论逻辑及实现功能，来科学构建保障房制度的最优信贷环境，并诠释最优信贷环境的运行原理。

(一)最优信贷环境的理论逻辑及实现功能

1．最优信贷环境的理论逻辑

为揭示最优信贷环境的理论逻辑，我们需要引入熵函数S(x,y)。熵函数S(x,y)主要用于计量系统内部两个变量x与y之间非均衡匹配所引发的系统效用耗散程度。依据熵函数定义，我们得到熵函数的如下特征：

第一，熵函数S(x,y)取值越大，则系统效用的耗散程度越大，即：若熵函数S(x,y)取值越大，则说明对系统的负面影响就越大。

第二，熵函数S(x,y)取值并非由单一变量x或y决定，而是取决于系统内部x与y之间的均衡匹配程度，x与y之间的均衡匹配程度越高，则熵函数S(x,y)数值就越小。

第三，若两个变量x与y之间实现完全均衡匹配，则熵函数S(x,y)取到最小值0，说明熵函数具有非负性。此时，系统效用不存在任何耗散，说明系统处于最优状态。

依据上述特征，我们以S1(Ls,Ld)表示依赖于保障房供给侧资金Ls与需求侧资金Ld之间均衡匹配程度的熵函数，以S2(Hs,Hd)表示依赖于保障房供给规模Hs与需求规模Hd之间均衡匹配程度的熵函数。我们将“保障房制度的信贷环境”视为特殊“系统”，考虑到保障房制度的信贷环境不仅需要反映保障房供给侧与需求侧的资金均衡匹配程度，还需要反映保障房供给规模与需求规模的均衡匹配程度。对此，我们以S(L,H)表示保障房制度对应信贷环境的熵函数，于是得到：

S(L,H)=η1S1(Ls,Ld)+η2S2(Hs,Hd)

(15)

其中：η1、η2为熵值分布系数。此外，我们发现，保障房制度的最优信贷环境将对应于系统处于最优状态，系统效用不存在任何耗散。也就是说，S(L,H)满足关系式：

S(L,H)=0

(16)

依据分布系数及熵函数的非负性特征，同时结合(16)式，我们分别得到：

S1(Ls,Ld)=0

(17)

S2(Hs,Hd)=0

(18)

上述公式表明，所谓保障房制度的最优信贷环境，就是不仅需要实现保障房供给侧与需求侧的资金完全均衡匹配，还需要实现保障房供给与需求的规模完全均衡匹配，即：保障房制度的最优信贷环境需要实现保障房在规模与资金两大层面的双重均衡匹配。

2．最优信贷环境的实现功能

依据上述理论逻辑，我们认为，最优信贷环境不仅需要实现保障房规模的供需均衡，而且还需要实现保障房运作的资金平衡。保障房规模的供需均衡主要反映在实物流层面，保障房运作的资金平衡主要反映在资金流层面。具体功能分析如下：

(1)最优信贷环境需要实现保障房规模的供需均衡功能。实现保障房规模的供需均衡是构建最优信贷环境的重要目标之一。中国新型城镇化战略目标的顺利完成需要依赖于保障房制度的顺利推进，而保障房制度的顺利推进则需要最优信贷环境支持，一旦保障房规模出现严重的供需失衡，将在很大程度上制约中国新型城镇化的战略进程。但是，现行信贷环境主要呈现商业性信贷运作特征，这种商业性信贷运作特征完全不适合保障房制度运作，从而不利于保障房规模供需均衡目标的顺利实现。因为保障房不同于普通商品房，保障房因难以估值而不适合充当贷款抵押资产，且产权流动存在一定的制约性，通常难以获得商业银行等金融机构的信贷支持，从而导致保障房规模的供需失衡。可见，现行信贷环境不利于保障房制度运作，保障房制度运作更需要体现政策性特征的信贷环境，对此，我们需要构建具有政策性特征的最优信贷环境，以此来实现保障房规模的供需均衡功能。

(2)最优信贷环境需要实现保障房运作的资金平衡功能。实现保障房运作的资金平衡是构建最优信贷环境的另一重要目标。为配合新型城镇化战略，地方政府需要一定规模的财政资金用于保障房供给侧的投入，同时，一旦保障房开发完成，通过产权出售与产权租赁方式对保障房进行租售管理，则地方政府可以回收部分投入资金。但是，在现行信贷环境下，因缺乏保障房需求侧的信贷体系，促使地方政府难以通过保障房租售管理来回收大部分的投入资金，导致地方政府的保障房投入资金规模远大于保障房回收资金规模，从而导致地方政府在保障房制度运作中呈现财政资金投入回收严重失衡态势。考虑到地方政府财政资金的有限性及预算制约性，现行信贷环境无法实现保障房运作的资金平衡功能，对此，我们需要构建保障房制度的最优信贷环境，在最优信贷环境下，通过发挥保障房需求侧的信贷体系功能，来提升地方政府在保障房租售管理中的资金回收规模，从而有助于实现地方政府财政资金在保障房投入与租售回收中的资金平衡功能。

(二)最优信贷环境的基本架构及运行原理

1．最优信贷环境的基本架构

依据最优信贷环境的实现功能，一方面需要建立以保障房供给侧信贷体系与保障房需求侧信贷体系为主导的两大信贷支持体，称之为“两体”；另一方面还需要建立保障房资源及资金配置机制，称之为“一制”。对此，我们所要构建的最优信贷环境将呈现“两体一制”的科学架构，如图1所示。“两体一制”架构的基本内容如下：

(1)保障房供给侧信贷体系。建立保障房供给侧信贷体系，其主要目标在于两个方面：一方面，从保障房制度的实物流层面来分析，主要是解决地方政府对于保障房体量规模的供给问题；另一方面，从保障房制度的资金流层面来分析，主要是解决地方政府对于保障房投入资金的募集问题。对此，我们认为，保障房供给侧信贷体系应包括开发性银行、政策性银行、“商业银行+信托机构+融资担保”三种信贷平台，其中：开发性银行信贷平台主要定位于保障房供给的基础设施环节；政策性银行信贷平台主要定位于保障房供给的土地储备环节；“商业银行+信托机构+融资担保”信贷平台主要定位于保障房供给的工程建设环节。上述三种信贷平台共同构成了保障房供给侧信贷体系。

(2)保障房需求侧信贷体系。建立保障房需求侧信贷体系，其主要目标在于两个方面：一方面，从保障房制度的实物流层面来分析，主要是解决地方政府对于保障房租售管理的需求问题；另一方面，从保障房制度的资金流层面来分析，主要是解决地方政府对于保障房投入资金的回收问题。对此，我们认为，保障房需求侧信贷体系应包括“住房金融+资产评估”与“投资银行+信用增进”两种信贷平台，其中：“住房金融+资产评估”信贷平台主要定位于保障房需求的产权出售环节；“投资银行+信用增进”信贷平台主要定位于保障房需求的产权租赁环节。上述两种信贷平台共同构成了保障房需求侧信贷体系。

(3)保障房资源及资金配置机制。建立保障房资源及资金配置机制，其主要目标在于两个方面：一方面，从保障房制度的实物流层面来分析，主要是解决地方政府在保障房制度运作中的规模供需均衡问题；另一方面，从保障房制度的资金流层面来分析，主要是解决地方政府在保障房制度运作中的资金投入回收平衡问题。对此，地方政府需要建立科学高效的保障房资源及资金配置机制，充分发挥该机制对于保障房资源及资金的优化配置作用，以此来实现保障房制度在实物流与资金流层面的双重均衡目标。

2．最优信贷环境的运行原理

依据“两体一制”架构，我们将进一步分析最优信贷环境的运行原理。

(1)保障房供给侧信贷体系的运行原理。供给侧信贷体系的运行原理为：在保障房供给的基础设施环节，保障房项目建设需要前期的基础设施开发，基础设施开发是开发性银行的重点支持领域，对此，建立开发性银行信贷平台，引导国家开发银行等开发性银行为保障房基础设施开发提供信贷支持，以此来解决地方政府对于保障房基

图1 新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境架构图

础设施开发的资金投入问题。在保障房供给的土地储备环节，保障房项目建设需要相应的土地储备，考虑到土地资源价格昂贵及财政资金的有限性，地方政府难以获得充分的保障房土地储备，对此，建立政策性银行信贷平台，设立及引导国家保障房发展银行等政策性银行为保障房土地储备提供信贷支持，以此来解决地方政府对于保障房土地储备的资金投入问题。在保障房供给的工程建设环节，考虑到地方政府已获得了保障房项目的土地及在建工程产权，而土地及在建工程产权正是保障房项目能够获取商业银行、信托机构等市场性信贷资金的重要依据，对此，建立“商业银行+信托机构+融资担保”信贷平台，一方面，通过土地及在建工程产权抵押，可以为地方政府解决保障房工程建设的部分投入资金；另一方面，通过地方政府融资平台的担保功能，可以为地方政府解决保障房工程建设投入资金的不足部分。(2)保障房需求侧信贷体系的运行原理。需求侧信贷体系的运行原理为：在保障房需求的产权出售环节，产权出售是地方政府回收投入资金的有效路径，考虑到中国住房金融制度尚不成熟，缺乏中国住房银行等专业性住房金融机构及保障房评估体系，难以吸引市场性信贷资金进入保障房需求领域，这些因素将对地方政府回收投入资金形成制约，对此，建立“住房金融+资产评估”信贷平台，一方面设立中国住房银行等专业性住房金融机构，另一方面引导资产评估机构建立保障房评估体系，以此来解决保障房需求侧的信贷支持问题。在保障房需求的产权租赁环节，考虑到产权租赁资金回收年限过长，难以实现地方政府资金投入与资金回收之间的中短期平衡，对此，建立“投资银行+信用增进”信贷平台，一方面，引导券商等投资银行机构进入保障房领域，尝试创设“保障房产权租赁收益支持证券”(ABS)，另一方面，引导中债信用增进公司等机构为“保障房产权租赁收益支持证券”(ABS)提供信用增进服务，以满足“保障房产权租赁收益支持证券”(ABS)在证券市场发行募资的信用等级要求，以此来实现地方政府保障房资金投入与资金回收之间的中短期平衡目标。

(3)保障房资源及资金配置机制的运行原理。资源及资金配置机制的运行原理为：一方面，在保障房资源配置机制作用下，通过对保障房房源供给规模与保障房房源需求规模的优化匹配，实现保障房房源的供需均衡目标。另一方面，在保障房资金配置机制作用下，通过对保障房供给侧信贷资金与保障房需求侧信贷资金的优化匹配，实现地方政府对于保障房资金投入与资金回收的平衡目标。

五、新型城镇化下保障房制度的最优信贷政策设计

下面，我们以新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境为基础，从保障房供给侧信贷与保障房需求侧信贷两大层面来分别设计新型城镇化下保障房制度的最优信贷政策。

(一)保障房供给侧信贷层面的最优信贷政策设计

(1)在保障房供给的基础设施环节，建立以开发性银行为主导的开发性金融支持平台，充分发挥开发性金融对保障房基础设施开发的信贷支持功能，以实现开发性金融对保障房基础设施开发的信贷支持功能。开发性金融支持平台主要为贯彻国家若干特定产业及战略提供信贷支持，考虑到保障房制度对新型城镇化进程及社会和谐性具有重大影响，对此，必须建立保障房制度的开发性金融支持平台，以实现开发性金融对保障房基础设施开发的信贷支持功能。具体信贷政策及措施为：第一，组建国家保障房开发银行，国家保障房开发银行主要定位于为地方政府保障房基础设施开发提供信贷支持；第二，拓展现有国家开发银行的开发性金融支持功能，引导现有国家开发银行部分信贷资金进入保障房基础设施领域，以此来缓解地方政府对于保障房基础设施投入的资金压力；第三，引导商业银行部分信贷资金履行开发性金融职能，考虑到开发性金融的信贷利率水平较低，对此，地方政府应弥补商业银行在保障房基础设施领域从事开发性金融业务的利息收入不足部分。

(2)在保障房供给的土地储备环节，建立以政策性银行为主导的政策性金融支持平台，充分发挥政策性金融对保障房土地储备的信贷支持功能，以实现政策性金融对保障房土地储备的信贷支持功能。政策性金融不同于开发性金融，开发性金融属于低息贷款模式，而政策性金融属于贴息(免息)贷款模式。考虑到保障房土地储备需要庞大的资金规模，为缓解地方政府筹措保障房土地储备资金的压力，必须建立政策性金融支持平台，通过运用政策性金融的贴息(免息)贷款模式，以实现政策性金融对保障房土地储备的信贷支持功能。具体信贷政策及措施为：第一，仿效金融支持“三农”模式，组建中国保障房发展银行，充分运用中国保障房发展银行的贴息(免息)贷款模式，为地方政府保障房土地储备提供信贷支持；第二，考虑到新型城镇化与“三农”战略存在紧密关联性，对此，需要重塑中国农业发展银行的政策性金融支持功能，将中国农业发展银行的政策性金融支持功能从“三农”领域拓展到保障房土地储备领域，以此来缓解地方政府对于保障房土地储备投入的资金压力。

(3)在保障房供给的工程建设环节，建立“商业银行+信托机构+融资担保”信贷支持平台，以实现“商业银行+信托机构+融资担保”信贷支持平台对保障房工程建设的信贷支持功能。具体信贷政策及措施为：第一，一旦进入保障房工程建设环节，保障房前期的基础设施开发及建设地块使得保障房具备抵押权特征，对此，引导商业银行积极尝试开展保障房抵押贷款业务，为保障房工程建设提供信贷支持；第二，为弥补商业银行在保障房工程建设领域的信贷资金不足，需要将金融创新机制引入到信托机构层面，积极开发“保障房工程建设信托资金集合计划”这一新型信托产品，以实现信托机构对保障房工程建设的信贷支持功能。第三，考虑到商业银行与信托机构对于保障房工程建设的信贷支持均需要第三方提供融资担保，对此，需要建立以地方政府的融资担保平台，通过发挥地方政府融资担保平台的担保功能，为顺利获得保障房工程建设的银行贷款或信托资金提供融资担保。

(二)保障房需求侧信贷层面的最优信贷政策设计

(1)在保障房需求的产权出售环节，建立“住房金融+资产评估”信贷支持平台，以实现“住房金融+资产评估”信贷支持平台对保障房产权出售层面的信贷支持功能。考虑到保障房价值界定的复杂性及特殊性，普通商品房的定价机制对保障房难以适用，这在很大程度上制约地方政府通过保障房产权出售方式来快速回收资金行为，从而难以实现地方政府保障房制度运营的良性循环目标。对此，具体信贷政策及措施为：第一，借鉴国外发达国家经验，组建中国住房银行等专业性住房金融机构，中国住房银行等专业性住房金融机构应主要定位于住房信贷领域，其性质应具备政策性金融与商业性金融的双重特征，对于保障房贷款利率应体现政策性金融的低利率特征，对于商品房贷款利率应体现商业性金融的市场利率特征，以此来实现地方政府在保障房产权出售层面的资金顺利回收目标；第二，针对保障房的产权特征，建立适合保障房价值分布规律的保障房资产评估机制，为中国住房银行等专业性住房金融机构开展保障房抵押权贷款业务提供重要基础。

(2)在保障房需求的产权租赁环节，建立“投资银行+信用增进”信贷支持平台，以实现“投资银行+信用增进”信贷支持平台对保障房产权租赁层面的信贷支持功能。考虑到部分需求群体不具备购买保障房的能力，对此，产权租赁成为保障房制度运作的另一模式。产权租赁模式的资金回收年限过长，不利于地方政府资金的快速回收，对此，需要引导券商等投资银行机构进入保障房领域，通过资产证券化思路来缓解地方政府保障房资金的回收压力。具体信贷政策及措施为：第一，以主板、中小企业板、创业板、新三板等为基础的我国多层次资本市场体系已经形成，对此，借鉴国外发达国家经验，引导券商等投资银行机构进入保障房领域，运用资产证券化思路来设计“保障房产权租赁收益支持证券”(ABS)，同时，将“保障房产权租赁收益支持证券”(ABS)提供给我国多层次资本市场体系的投资者进行认购，以此来实现地方政府在保障房产权租赁层面的资金顺利回收目标；第二，当前地方政府整体债务规模较大，过高的债务水平将大大降低地方政府融资平台的贷款担保能力，从而可能导致“保障房产权租赁收益支持证券”(ABS)无法达到在多层次资本市场发行的信用等级要求。对此，需要引导中债信用增进公司等机构为“保障房产权租赁收益支持证券”(ABS)提供信用增进服务，通过来自于第三方的信用增进服务，可以有效弥补“保障房产权租赁收益支持证券”(ABS)在多层次资本市场发行募资的信用等级不足，从而有效缓解了地方政府在保障房产权租赁层面的资金回收压力。

六、结论与启示

(一)研究结论

本研究通过构建保障房配置模型，揭示了新型城镇化、保障房制度与信贷环境的内在机理，并以此为依据，设计了新型城镇化下保障房制度的最优信贷环境及政策。主要结论如下：

(1)新型城镇化程度提高将导致新增城市人口数量增大，在需求引致效应作用下，将促使保障房配置规模不断增大。但是，新型城镇化程度的不断深入还将导致城市人口的可容纳空间越来越小，从而对后续的新型城镇化进程产生类似于种群生物学中的“阻滞效应”，这种阻滞效应将促使政府放慢新型城镇化速度，以缓解新增城市人口对有限城市空间的“过度冲击”压力，从而促使保障房配置规模的增长强度呈现逐步递减的态势。

(2)在货币供应宽松的信贷环境下，强大的政府融资平台有助于政府获得大量资金，在供给助推效应作用下，政府将加大保障房配置规模，以提升政府应对保障房储备不足的能力，对此，货币供应量对保障房配置规模具有显著的正向影响。同时，在低利率的信贷环境下，低廉的融资成本将提升政府贷款意愿，在供给助推效应作用下，政府将加大保障房配置规模，对此，利率对保障房配置规模具有显著的负向影响。

(3)考虑到保障房配置需要消耗一定的城市土地资源，随着保障房配置规模的不断增大，可用于进行保障房配置的城市土地资源将越来越少。政府获取城市土地资源是需要一定成本的，城市土地资源的越发稀缺性使政府获取城市土地资源的成本越来越高，这对政府保障房配置规模的增长速度形成一定的“阻滞效应”。

(4)在新型城镇化背景下，本研究引入熵函数理论，通过建立及分析保障房制度对应信贷环境的熵函数，揭示了新型城镇化下保障房制度对应最优信贷环境的理论逻辑，即：保障房制度的最优信贷环境需要实现保障房在规模与资金两大层面的双重均衡匹配。同时，以上述理论逻辑为基础，构建了新型城镇化下保障房制度对应最优信贷环境的科学架构，并设计了新型城镇化下保障房制度的最优信贷政策。

(二)进一步的讨论及启示

自我国实施新型城镇化战略以来，上海浦东、苏州等试点地区的成功案例足以彰显中国新型城镇化战略所取得的基本成效，但是，上海浦东、苏州等试点地区的新型城镇化实践还暴露出一定不足，主要问题在于：上海浦东、苏州等试点地区属于经济发达地区，经济发达带来的高房价大幅提升了保障房供给成本，从而对保障房资源供给形成重大制约。此外，从需求侧来看，上海浦东、苏州等试点地区的保障房租售成本同样偏高，这也将在很大程度上制约保障房资源的需求规模，若完全依赖于地方政府财政介入来降低保障房需求成本，则会严重影响到地方政府财政资金的使用效率，对此，不管从保障房制度的供给侧还是需求侧来分析，保障房制度的科学运营必须依赖于科学高效的最优信贷政策环境。通过对上海浦东、苏州等试点地区的新型城镇化案例分析，我们得到以下两个方面的启示：一方面，从上海浦东、苏州等试点地区的城镇化制约因素来看，现行信贷政策环境难以满足保障房资源的合理化配置要求，从而对保障房制度的科学运营形成一定制约，进而影响到新型城镇化进程的深入推进，对此，我们需要改进及优化现行信贷政策环境，建立适合保障房制度运营的最优信贷政策环境，通过发挥最优信贷政策环境对保障房资源配置的支持作用，以此来推进新型城镇化战略的顺利实施。另一方面，考虑到上海浦东、苏州等试点地区存在经济、文化、地域等方面的差异，中央政府应鼓励上海浦东、苏州等试点地区结合自身具体情况，在遵循最优信贷政策环境的基本框架前提下，通过尝试区域性金融创新机制，适度调整新型城镇化试点地区的最优信贷政策环境，以最大程度地发挥最优信贷政策环境对新型城镇化试点地区的区域性信贷支持效能，从而更好地推进试点地区的新型城镇化战略进程。

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(本文责编：王延芳)

New-type Urbanization，Affordable Housing System and Optimal Credit Environment——Perspectives of Demand-Deriving and Supply-Boosting

GU Hai-feng

(GloriousSunSchoolofBusinessandManagement,DonghuaUniversity,Shanghai200051,China)

This paper constructs an affordable housing allocation model based on two perspectives of demand-deriving and supply-boosting and analysizes inner mechanism among new-type urbanization, affordable housing system and credit-loan environment, on basis of which, it constructs optimal credit-loan environment of affordable housing system under new-type urbanization. This paper research result shows that new-type urbanization exists demand-deriving effect to affordable housing system, and credit-loan environment exists supply-boosting effect to affordable housing system. Moreover, optimal credit-loan environment should appear the “two bodies and one mechanism” frame, in which supply-level and demand-level of credit-loan from affordable housing system act as two bodies, and affordable housing resource and capital allocation mechanism act as one mechanism. Above on which, it designs optimal credit-loan policy of affordable housing system under new-type urbanization.

new-type urbanization; affordable housing system; optimal credit environment; demand-deriving effect; supply-boosting effect

2016-08-17

2016-12-12

国家社会科学基金重点项目(11AJL008)；国家社会科学基金一般项目(13BGL041)；教育部人文社会科学研究一般项目(11YJC790051)。

顾海峰(1972-)，男，江苏苏州人，东华大学旭日工商管理学院教授、博士生导师，管理学博士、应用经济学博士后，研究方向：城镇化与保障房制度、金融理论与政策。

F830.5

A

1002-9753(2017)01-0070-12