住房公积金制度运行效率评价及其地区差异——来自68个大中城市的证据

李伟军，陶慧玲，詹鹏辉

(1.安徽工业大学 商学院，安徽 马鞍山 243032；2.复旦大学 经济学院，上海 200433)

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出，“改革完善住房公积金制度，健全缴存、使用、管理和运行机制”。“十三五”期间，伴随着住房公积金缴存规模的逐步扩大，其缴存增长率却逐步下降(图1)。与此同时，住房公积金的资金需求持续旺盛，流动性风险也日益凸显[1]。因此，如何提升住房公积金运营效率，进而促进资本增值收益、降低沉没成本、拓展投资渠道，成为当前住房公积金发展迫切需要解决的问题[2]。住房公积金存在保障范围有限、使用效率不高、资金收益率偏低等问题；同时由于属地化管理，造成流动性状况差异显著。由于住房公积金制天然具有政策性金融属性，不以盈利为首要目标，加之对资金的管理较为严苛，缺乏其他投资途径来优化增长收益，进而造成资金闲置等问题。此外，公积金账户管理采取“低存低贷”的利率规则，减弱了与市场化资金之间的有机联系，也同样降低了住房公积金的运行效率，进而影响了公众的态度[3]。因此，如何通过科学有效的方法对其进行效率评价，成为公积金研究关注的重点问题。

一、国内外文献综述

目前，对于运行效率政策评价常用方法主要有TOPSIS法、熵权法、构建效率评价指标等。王桂梅等基于TOPSIS法对各省市经济高质量发展指数进行测度，实证分析政府干预对经济高质量发展的影响机理[4]；刘春晓等基于TOPSIS模型构建5个维度绩效评价指标体系，对政府创业投资引导基金参股基金进行效率评价[5]；王文举等采用熵权法，在构建指标体系基础上，对北京经济发展效率进行测度[6]；何兴邦从效率、结构等6个维度构建指标评价体系，衡量地区经济运行效率[7]；王雅俊通过构建效率测算指标，对西部地区金融生态运行效率进行评价[8]；刘淑春用Tobit模型，对企业数字化投入产出效率进行测度，探索企业提升数字化管理效率的内在运行机制[9]。

从已有研究来看，一些学者运用DEA模型测度住房公积金的运营效率。宋金昭从资源配置角度，借助DEA模型深入研究住房公积金运行效率的差异及其相关影响因素，发现缴纳人数和贷款指标对运行效率影响较大[10]；夏卫兵等则通过DEA模型计算我国不同城市间住房公积金运行效率差异，并进一步研究影响因素[11]；Zhang等采用DEA-BCC模型探讨住房公积金制度对上市公司经济效率的影响[12]。同时，一些学者从优化角度，提出对住房公积金效率评价的改善意见。王先柱从扩大覆盖面和提高流动效率入手，提出未来住房公积金制度改革的方向，尤其要注意运行效率的改进[13]；Burell从缴存意愿和归集额增长比例角度，对住房公积金效率进行研究[14]；蒋华福从供给侧结构性改革角度对住房公积金运行绩效进行测度[15]；Guo等利用供需检测模型对住房公积金运行效率进行研究，进一步为实现资金循环利用提供可行方法[16]；向鹏成等分析住房公积金运行效率时发现，影响其运行效率的关键因素是缴纳金额和贷款数额[17]。

现有研究为住房公积金运行效率研究提供了诸多借鉴，但尚存一些不足：(1)现有文献大部分是基于住房公积金截面数据或时间序列数据展开对运行效率的研究，很少有学者使用面板数据进行分析；(2)目前对住房公积金运行效率进行定量研究的文献大都采用传统或修正DEA法，未加入Malmquist指数分析法，将各城市政策、管理水平、技术水平等因素考虑在内，因此对运行效率的评价具有片面性；(3)在运用DEA模型时，相关文献对投入和产出指标维度的选取较少，缺乏全面性。

二、研究设计

(一)模型选取和公式

目前，对于住房公积金运行效率进行测度的模型主要是分为CCR模型和BCC模型，前者由A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes在1978年创建，后者由R.Banker、A.Charnes和W.W.Cooper在1984年提出。CCR模型只适用于规模报酬不变的决策单元，忽略了决策单元规模大小是否对效率值产生影响。考虑到住房公积金在运行过程中的动态变化，规模报酬会出现递增、递减或不变情况，因此研究采用BCC模型，基于规模报酬可变条件下对决策单位进行效率测度，使测算结果更加准确。BCC模型从规模效率和纯技术效率两个角度对住房公积金运营效率进行评价，其表达式为

(1)

式中θ为决策单元的效率值；ε为非阿基米德无穷小，一般取0.000 001；s+和s-为松弛变量。θ的结果介于0和1之间，等于1时，表示决策单元DEA有效；小于1时，表示决策单元DEA无效。

(二)评价指标体系构建

效率是人们为满足自身需求，在投入条件一定状况下，实现资源利用最大化。因此，效率本质上是资源投入与产出，住房公积金运行效率可通过投入、产出来分析，通过最大化利用缴纳职工的缴存额和增值收益，防范资源闲置，发挥最大效用。

宋芳芳指出住房公积金运行指标体系分为投入指标和产出指标，只有将两种指标结合起来，才能真正体现业务运行情况[18]。住房公积金的投入主要体现在缴存方面，产出主要体现在提取、贷款和增值收益3个方面。就具体投入指标而言，借鉴李靖贤对天津市住房公积金运行效率的研究[19]，选取实缴职工数、缴纳金额及缴存单位3个指标。就具体产出指标而言，参考黄少安等和陈瑾的研究，选取发放贷款金额、住房消费提取占比、增值收益、全年提取金额及个贷率5个指标进行深入分析[20-21]。住房公积金投入产出评价指标体系如表1所示。

表1 全国68个大中城市住房公积金投入产出评价指标体系

(三)数据选取和处理

2014年，国家住建部住房公积金司首次在全国范围实施住房公积金信息披露，但此前全国住房公积金系统尚未实现联网监控，因此数据统计存在一定难度。考虑到数据可得性，研究将大中城市样本观测窗口期界定为2015年—2019年，选取国家统计局70个大中城市为研究对象。数据源于各市住房公积金管理中心网站公布的年度报告或年度执行情况报告。由于海南省实行资金省级统筹，年度报告中未单列明市级情况，因而海口、三亚存在数据缺失，最终样本城市数量为68个。表2报告了全部数据的描述性统计信息。

表2 描述性统计

三、实证分析

研究采取BCC模型和Malmquist指数分析法，从纯技术效率、规模效率、指数分解3个方面对各城市间运行效率进行定量分析。3个部分互为补充，有效增强了结论的准确性和稳健性。在BCC模型分析中，DEAP2.1软件操作时要求数据不能等于0或小于0，必须输入正数，因此对原始数据中的负数和0进行标准化处理，最后得出2015年—2019年住房公积金投入和产出数据进行区域分析，得到各区域纯技术效率。

(一)纯技术效率

纯技术效率衡量的是决策单元在技术水平、管理能力等因素影响下所表现出的生产效率。当决策单元的纯技术效率等于1时，表明该决策单元达到了DEA有效，即在当前的技术水平和管理能力下，可有效利用投入的资源。利用DEAP2.1软件对2015年—2019年住房公积金投入和产出数据进行区域分析，得到各区域纯技术效率。

对东部地区各城市近5年纯技术效率分析，可知东部地区纯技术效率整体水平较高，且逐年增长，各城市住房公积金发展差距逐渐缩小(表3)。其中，北京、天津、上海、韶关连续5年均实现纯技术效率有效，说明这4个城市公积金管理较为有效。这是由于2017年北京、天津、上海、韶关根据国家住建部要求，建设全国住房公积金异地转移接续平台建设，简化转移业务流程，账户变更时实现自动转移，破除了住房公积金区域间壁垒。有效促进了资金跨区域融合，推动缴存职工贷款率增加，为本地或异地贷款购房提供有力支撑，进而增加住房公积金资金使用效率。在保证资金安全前提下，提升其流动性，发挥市场对资金配置作用，实现DEA有效。而其余城市纯技术效率数值未达到1，表明其住房公积金运行效率差异大，住房公积金管理中心之间资金跨区域运转效率低，要加快公积金异地转移接续平台建设的步伐。

表3 2015年—2019年东部地区住房公积金纯技术效率

表3(续)

表4数据显示，整体上中部地区纯技术效率略低于东部地区，其中2018年出现较大增幅，达到纯技术效率有效的城市最多。说明随着社会发展、地区间人口大规模迁移，这些城市开展全市“跨省通办”业务培训，设立“跨省通办”专窗，使住房公积金业务突破原有属地化特征，向区域一体化方向发展，激发了住房公积金业务办理效能。在东部、中部地区实施住房公积金资金异地管理政策后，中部地区纯技术效率值达到1的城市占比为50.00%，略低于东部地区的57.69%，由此可见打破住房公积金资金异地管理壁垒，有利于促进资金流通、扩大业务受理范围，充分发挥住房公积金保障作用，用公平来推动公积金运行效率提高[22]。

表4 2015年—2019年中部地区住房公积金纯技术效率

表4(续)

根据表5数据，西部地区纯技术效率整体呈上升趋势，纯技术效率均值从2017年开始超过中部地区。这是因为西部城市2017年成功接入全国异地转移接续平台，在全国范围内实现公积金“账随人走、钱随账走”，有效增加住房公积金对缴存职工的保障范围。并逐步推动、放开组合贷款和异地贷款业务等相应的配套措施，完善全国异地贷款及二手房贷款操作规程，进一步扩大住房公积金业务区域化受理范围，实现规模效益递增。连丽发现住房公积金制度对缴存职工的住房保障作用是影响其运行效率的重要因素[23]。因此各城市住房公积金管理中心要最大限度为缴存职工提供住房消费保障，支持职工购房、租房的提取和贷款，与资金跨区域流通相配合，从使用角度增加对住房公积金资金的运用效率。

表5 2015年—2019年西部地区住房公积金纯技术效率

表6数据显示，东北地区纯技术效率均值在2017年之前均小于东中西部地区，自2017年开始成为4个区域中数值最高者。分析原因发现，2017年全国执行公积金异地贷款后，在其他地区缴存公积金的职工享有在东北地区购买自住住房的权力。住房公积金作为一项调控政策工具，其效果的检验需要通过房地产市场调控的成果来体现。这项政策的出台不仅缓解了一、二线城市就业者的购房租房压力，也推动了住房公积金制度区域化发展。但随着近些年东北地区人口流失，人均GDP水平降低，导致住房刚需群体不足。正因此，该区域住房公积金中心管理压力较小，纯技术效率反而有所提高。

表6 2015年—2019年东北地区住房公积金纯技术效率

(二)规模效率

规模效率衡量的是在技术水平和管理制度恒定的情况下，决策单元受当下生产规模影响的效率，反映的是当前生产规模与最优生产规模间的差距。决策单元的规模效率等于1表明该决策单元达到规模效率有效，处于最优生产规模。利用DEAP2.1软件对2015年—2019年住房公积金投入和产出数据进行区域分析，得出各区域住房公积金规模效率。

表7数据显示，东部地区规模效率整体较高。东部地区各城市经济发展水平较高，吸引较多外来人口流入就业，且职工收入水平相对更高，缴存基数大，公众购房意愿和需求相应提升。尤其是2017年实施住房公积金异地贷款政策，公众可通过住建部异地转移接续平台，完成公积金账户转出和接入。借助互联网技术和平台，住房公积金管理中心在控制风险基础上，扩大住房公积金投资范围，拓宽收入来源，实现资金保值增值，进一步促进规模效率提高。尽管东部地区住房公积金政策发展走在前沿，但仍存在各省份住房公积金管理中心和分中心之间独立核算的情况。因此要积极推动区域住房公积金乃至全国住房公积金统一运行，降低重复管理费用支出，提高资金有效利用率。

表7 2015年—2019年东部地区住房公积金规模效率

表7(续)

由表8可知，中部地区规模效率在2017年出现下跌，均值变化差距大，且低于东部地区。仅有蚌埠连续5年实现规模效率有效，这与当地公积金政策息息相关。蚌埠公积金管理中心定期发布公积金年度报告，实时根据公积金发展变化调整政策。运用互联网平台简化手续，让数据“跑路”，住房公积金贷款服务由“基于材料审批”向“基于数据服务”转变，实施跨部门、跨区域、跨业务流程再造。其余规模效率值未达到1的城市，可能是由于在城市的发展过程中，住房规模与房价不匹配，导致住房公积金贷款额低，进一步造成提取、贷款金额低。若对这些地区房地产市场加以调控，使房价波动在法定范围内，优化住房公积金各项业务数据，促使规模效率实现DEA有效。同时中部地区的住房公积金管理中心不能仅以市场变化带动资金流通，应在合理控制存贷比基础上，适当地提高住房公积金贷款额度，提高对职工购房保障，扩大贷款规模，进一步提高住房公积金资金运行效率。

表8 2015年—2019年中部地区住房公积金规模效率

表9和表10数据显示，西部和东北地区规模效率均值基本超过东、中部地区。究其原因，长期以来，东北和西部地区一直存在人口流出趋势，从而导致住房公积金管理规模和复杂性的降低。同时也说明未来住房公积金管理改革的难点仍在于东部和一、二线等人口流入趋势明显的发达城市和地区。

表9 2015年—2019年西部地区住房公积金规模效率

表10 2015年—2019年东北地区住房公积金规模效率

(三)整体Malmquist指数及其分解

运用DEA模型计算出的效率是相对效率，即各城市相对于“生产前沿面”的效率，是横向比较；基于Malmquist指数所得的效率是各城市与生产前沿面效率的比较，可测算出决策单元生产效率在不同时期的动态变化情况，是纵向比较。

从整体上分解Malmquist指数(表11)可知：技术进步变化指数在2015年—2019年期间整体呈现上升后下降的状态，最大值出现在2016年—2017年(0.990)，最小值出现在2015年—2016年(0.912)，其间没有年份的技术进步变化指数大于1，处于技术进步和外部变化影响作用不足的阶段；纯技术效率指数呈波动下降趋势，在2015年—2016年及2017年—2018年期间纯技术效率指数大于1，处于效率上升阶段，2019年较2015年整体下降3%，说明纯技术效率低于有效前沿面；规模效率指数在5年期间呈先上升后下降的状态，最大值出现在2017年—2018年(1.004)，最小值出现在2016年—2017年(0.933)，在2015年—2016年与2017年—2018年高于有效前沿面，其他时间段皆处于规模效率递减阶段。

表11 2015年—2019年平均Malmquist指数变化及其分解

根据表12中各城市数据可知，东部地区有19个城市全要素生产率变化指数低于1，占比73.08%，且技术水平变化指数基本都在1以下，规模效率变化指数有一半城市未达到1，说明全要素生产率变化指数较低主要是受到技术水平和规模效率的影响。然而，有7个城市全要素生产率变化指数超过1，达到了生产的前沿面。这是由于这些城市大多对住房公积金实施异地管理，各地住房公积金管理中心资金相互流通，沉淀资金减少，同时建立资金融通机制，促进了运行效率提升。这种对资金的跨区域管理，能有效引入外部资金，实现资金横向流动并产生规模效应，提高运行效率。

表12 2015年—2019年东部地区平均Malmquist指数变化及其分解

表12(续)

对表13中部地区全要素生产率变化指数分析发现，仅有一个城市，即安庆，全要素生产率变化指数大于1，说明安庆公积金运行效率处于增长状态。5年中，从技术水平、纯技术效率和规模效率三者数值看，公积金运行效率低下的原因主要是受到技术水平的影响，因为这些城市的技术水平变化指数均小于1，说明技术效率表现为无效，住房公积金制度投入与产出指标的组合没有达到最优，需进一步改善投入产出结构，并加强自身组织能力，根据市场技术状况对自身技术水平进行调整。然而，在全要素生产率无效的同时，规模效率为递增状态，说明适当加大投入有利于相对效率的提高。

表13 2015年—2019年中部地区平均Malmquist指数变化及其分解

表14对西部地区Malmquist指数测算后发现，有3个城市，即昆明、大理、南宁，全要素生产率变化指数值超过1，说明这3个城市住房公积金运行效率处于增长状态，其中南宁的全要素生产率变化指数值最大，为1.085，相较昆明和大理更优。除大理的技术水平达到1.006以外，其他城市的技术水平指数均在1以下，说明这些城市公积金运行效率低下受到技术因素的影响。与东部和中部地区相比，西部地区需要进一步扩大住房公积金缴存覆盖面，提高公积金资源利用率，从而达到优化资源配置效率的目的。

表14 2015年—2019年西部地区平均Malmquist指数变化及其分解

表15数据显示，东北地区有3个城市，即大连、哈尔滨、牡丹江，全要素生产率变化指数超过1，说明其住房公积金发展较好。其中大连和哈尔滨住房公积金运行效率高效的原因在于技术水平和规模效率，两个城市所有指数均在1以上，处于增长状态。牡丹江除技术水平略低以外，其余指数也均处于增长状态。东北地区城市指数变化大部分都在1以上，只有技术水平达到有效的城市最少。由此可以看出，东北地区公积金运行效率低下的原因主要是技术水平较低。

表15 2015年—2019年东北地区平均Malmquist指数变化及其分解

从整体上看，东部、西部及东北地区住房公积金全要素生产率变化指数达到1的城市均超过3个，仅中部地区为1个。说明各区域间紧跟国家对住房公积金制度异地管理、扩面等改革，并取得积极效果，有效缩小了区域间差距。但由于中部地区改革政策的实施力度弱于东部地区，且承接来自其他区域的人口流入，公积金管理规模和复杂性提升，导致公积金的运行效率低于其他区域。西部和东北地区由于人口外流，住房公积金资金管理复杂度和压力较小，一定程度上提升了运行效率。

四、结语

为深入分析中国城市住房公积金运行效率及地区差异，研究综合运用纯技术效率、规模效率、指数分解等3种方法，对2015年—2019年间中国68个大中城市住房公积金运行效率进行实证分析。结果显示：(1)从纯技术效率看，东、中地区住房公积金的运营效率整体高于西部和东北部地区，但地区间差距在2017年以后逐渐收敛，这与2016年全国住房公积金系统开始实行“跨省通办”“互联网+”“数字化”等改革措施密切相关。(2)从规模效率看，住房公积金运营效率呈规模报酬递增趋势，说明在现有资源配置下住房公积金仍未达到规模最优，即管理规模的扩大仍存在很大的发展空间，“扩面”改革红利仍需进一步挖掘。(3)从Malmquist指数分解看，与前文有关技术效率和规模效率的结论一致，可知研究结论具有稳健性。

基于上述结论提出政策建议：(1)提高住房公积金管理技术水平。通过区域一体化、数字化、“互联网+”等手段，打破制度运行的软、硬件约束，全面激发住房公积金服务潜力。(2)优化住房公积金管理体制。继续扩大缴存覆盖面和缴纳主体，将更多的灵活就业者纳入公积金制度体系，享受缴纳公积金的优惠待遇；同时不断完善住房公积金信息公开制度，加强社会和市场对住房公积金的运行监督。(3)探索多元化运营渠道。考虑到越来越多的居民开始关注住房公积金的增值收益，未来住房公积金应加强金融业务效率，利用资产证券化、沉淀资金管理、按揭贷款违约保险、资金期限配置优化等多种措施综合提升存量资金的流动性、收益性和安全性。