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摘要:采用2010～2017年30個省份的面板數(shù)據(jù)，基于面板格蘭杰因果檢驗分析信貸對房地產市場波動的影響，進而分析對商業(yè)銀行資產風險的影響及相應采取的應對措施。通過對房地產市場的反思，從信貸的維度來分析對房地產市場波動的影響，進而分析對銀行系統(tǒng)乃至整個金融體系穩(wěn)定性的影響，并從多個方面提出有針對性的建議，以期為我國房地產市場平穩(wěn)運行提供有益啟示。

關鍵詞:信貸;房價波動;商業(yè)銀行資產風險管理

一、我國房地產行業(yè)現(xiàn)狀與銀行信貸關系

我國房價經歷了近二十年的快速增長，房地產行業(yè)逐漸成為國民經濟的支柱產業(yè)，對國內投資的推動和GDP的提升起到重要的促進作用。近二十年來，不同城市房地產市場逐漸產生分化，以房價指數(shù)為衡量標準，截止到2017年年底，(如圖1)70個大中城市整體上呈現(xiàn)上漲趨勢，其中北上廣深4個一線城市房價有所回落，31個二線城市和35個三線城市房價上漲幅度高于一線城市。一方面，房地產是一切生產部門的物質空間基礎，尤其是在城市現(xiàn)代化進程的背景之下;另一方面，房地產上下游產業(yè)鏈長，對多個相關產業(yè)有著舉足輕重的影響。據(jù)測算，從2007年至2017年這十年間，房地產投資占全社會固定資產投資的比重一直保持在五分之一以上，若把房地產相關產業(yè)計算在內，則占比近四分之一。隨著資本市場的繁榮發(fā)展，絕大多數(shù)金融危機都或多或少與房地產市場有著密切關系。資產價格的波動影響著信貸市場的穩(wěn)定，并催生了危機的形成。在我國，銀行作為整個金融體系的主體，銀行對風險的把控是影響金融體系穩(wěn)定的最重要因素。與此同時，伴隨著房地產市場過熱，銀行作為直接的金融中介，在房地產市場中的業(yè)務量不斷加大，房地產貸款占銀行貸款比重穩(wěn)步上升，由于住房作為抵押物，房價波動將波及到銀行系統(tǒng)，并影響到整個金融體系的穩(wěn)定。相對于多數(shù)發(fā)達國家而言，我國金融體系仍十分脆弱，金融市場不夠健全。自1998年住房貨幣化改革以來，房地產市場的非理性繁榮催生了泡沫的產生。在我國融資渠道較為單一的情況下，房地產投融資傾向于銀行，這種高度的依賴性使得銀行和房地產市場的聯(lián)系最為緊密。因此，若要維護銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定，最大的前提就是保持房地產市場平穩(wěn)運行。對于房地產市場與銀行信貸的關系問題，大多數(shù)學者認為兩者相互影響，互相作用。馬勇和吳雪妍(2018)［1］基于銀行信貸的角度發(fā)現(xiàn)對房價的影響呈現(xiàn)顯著的非線性的不對稱效應，即區(qū)域房貸規(guī)模越高，信貸影響房價越顯著。祝繼高(2017)［2］考察了商業(yè)銀行貸款損失準備與房價的關系，發(fā)現(xiàn)房價增幅越高的城市，該地區(qū)商業(yè)銀行需要計提更高額度的貸款損失準備金。劉顏和鄧若冰(2017)［3］則基于金融集聚度的角度，全面考察了對房價的作用效果，金融集聚度提升顯著促進了房價上漲，尤其是銀行業(yè)的集聚對房價的作用效果最為顯著。秦嶺和姚一旻(2012)［4］、陳健等(2013)［5］、羅知和張川川(2015)［6］、潘海峰和張定勝(2018)［7］也基本得出銀行信貸和房價存在同向正相關的結論，房地產價格的波動對銀行金融風險存在巨大影響。實證研究方面，胡金星等［8］(2018)利用中國35個大中城市的面板數(shù)據(jù)，以個人購房按揭貸款刻畫信貸因素，分析了對房價的作用機制，研究結果表明第一、二、三類城市房地產開發(fā)貸款對房價均有顯著的正向影響。曾祥月(2015)［9］采用我國除西藏、港澳臺以外的30個省市2000～2015年的面板數(shù)據(jù)考察了銀行信貸對房價波動的作用，分地區(qū)的回歸結果表明，銀行信貸對三個地區(qū)的房價波動均有推動作用，但這種作用強度在不同地區(qū)有所差別，對中部地區(qū)的推動尤為顯著。

二、模型設定和數(shù)據(jù)來源

根據(jù)房價與銀行信貸的相關關系，設定模型如下:Pit=β0+Σki=1αi•Tit+i+μit(1)其中，P代表房價，T代表信貸因素，i代表省份，t代表時間，i代表個體異質效應，μit代表均值為0、服從獨立同分布的隨機干擾項。本文采用來自國內的房地產開發(fā)貸款來刻畫信貸因素，由于房地產市場是資金密集型市場，自2010～2017年，每年的房地產貸款年末余額占該年各項貸款年末總和的比值均超過20%，可見房地產商主要從國內銀行獲取房地產開發(fā)建設貸款用于中長期項目。為了實證檢驗信貸對房價是否存在因果關系，下文采用面板格蘭杰(Granger)因果檢驗考察這兩個變量的關系?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，統(tǒng)計地區(qū)不包括西藏以及港澳臺。從2010～2017年，商品房平均銷售價格、來自國內的房地產開發(fā)貸款、CPI指數(shù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫，剔除了價格因素對變量的影響，將變量除以以2010年為基期的CPI價格指數(shù)得到換算指標，變量描述性統(tǒng)計結果如表1所示。

三、銀行信貸與房價波動的關聯(lián)性

面板格蘭杰(Granger)因果檢驗在計量經濟學中得到廣泛運用，其核心思想是對于給定的兩組不同時間序列變量A、B，若變量A過去值能夠引起變量B當前值發(fā)生變化，則變量A被認為是變量B的格蘭杰原因(Justesen，2008)［10］。同時采用聯(lián)合顯著性檢驗(判斷所有系數(shù)是否聯(lián)合顯著不等于零)以及系數(shù)和檢驗(判斷系數(shù)之和是否顯著不等于零)進行分析，結果如表2所示。表2顯示，兩種檢驗方法對應的Wald統(tǒng)計量和Z統(tǒng)計量至少在10%的水平上顯著，拒絕方程(1)中房地產開發(fā)貸款不是房價影響原因的原假設，驗證了信貸會對房價波動產生顯著影響。房地產作為基礎性產業(yè)，具有顯著的投資品屬性，其供給需求很大程度受信貸的影響。一方面，從住房供給來看，房地產商貸款是房地產開發(fā)建設依賴的最主要資金來源，房地產的綜合開發(fā)既能帶來大量房地產相關稅費，又能增加土地財政收入，還能帶動上下游相關產業(yè)發(fā)展，房地產行業(yè)產業(yè)鏈都無法脫離銀行信貸的存在;另一方面，從住房需求來看，購房者通過按揭等利用銀行貸款購房，信貸是影響房地產價格波動的最重要因素之一。

四、商業(yè)銀行應對房地產風險的措施

實證結果表明，信貸是房價波動的格蘭杰原因，會對房價波動產生顯著影響。房地產作為資金密集型的基礎性產業(yè)，其供給需求很大程度都受信貸的影響。商業(yè)銀行的風險敞口主要集中在房地產市場，除居民住房抵押貸款以外，企業(yè)借款的抵質押物大多也為房地產，一旦房價出現(xiàn)較為異常的波動或波動幅度較大，抵質押物價值發(fā)生較大程度的貶損，銀行資產質量很可能變成不良，從而引發(fā)信用風險，并且進一步向房地產上下游產業(yè)鏈蔓延，進而對經濟增長產生不利影響。因此，商業(yè)銀行可以從以下幾個方面來應對房地產風險。(1)商業(yè)銀行針對房地產開發(fā)貸款要進行貸后專業(yè)化管理，加強對重點客戶和行業(yè)監(jiān)控，建立科學的業(yè)務預警體系;制定房地產貸款的風險權重及其不同類型貸款的操作審核標準，明確不同類型貸款的審批標準、操作程序、風險控制及貸后管理;設置專門崗位、安排專人集中對多套房貸款資金進行限制，對住房抵押物的擔保效力和價值變化進行監(jiān)測;關注宏觀層面的政策，避免在某一地區(qū)某一時期內大量發(fā)生的風險問題。(2)商業(yè)銀行應建立房地產行業(yè)風險預警和評估體系，對房地產行業(yè)市場風險予以關注，特別是密切關注政府有關部門及相關機構對土地經濟狀況、住房用地的未來用途及有關規(guī)劃方面的宏觀政策，實時掌握抵押物價值變動狀況;逐漸建立科學管理系統(tǒng)，全面覆蓋操作風險、財務風險等多種風險，逐步完善系統(tǒng)所需軟件、技術、手段、設施、工具等，全面提高系統(tǒng)質量和級別，保證信息系統(tǒng)運行高效安全。(3)商業(yè)銀行應規(guī)范個人住房放貸工作，嚴格遵照相關個人住房貸款政策規(guī)定，既要積極開展貸前盡職調查，以免出現(xiàn)不完善或者不全面的調查報告導致決策錯誤，又要保證執(zhí)行貸后監(jiān)控，以免由于貸后監(jiān)管不夠全面、不夠及時導致貸款未能被有效回收，主要包括借款人收支情況、資產表、現(xiàn)住房情況、購房貸款資料、擔保方式等基本情況。

作者:馬喜立 單位:華夏銀行