刘文文

从1998年房地产改革以来，我国房地产市场快速发展，成为国民经济的支柱性产业。近年来，房屋除了满足硬性居住需求以外，投机热潮更是促进了房价的大幅上涨，商品房平均售价由1998年的2063元/平方米增加到2018年的8737元/平方米，年均增长率为7.5%。一方面，我国金融体系尚不健全，主要以银行为主导，而房地产作为资金密集型的产业，其项目开发与销售资金主要来源于银行，房价快速上涨将导致银行资产价值大幅变动，从而影响银行体系的稳定性。另一方面，房价的快速上涨导致房地产泡沫等问题日益凸显，容易威胁金融系统的稳定。因此，研究房地产价的波动对银行信贷风险的影响显得尤为重要，对我国银行系统的健康发展和宏观经济的稳定有重要的现实意义。

1 我国房地产价格波动与银行房地产信贷风险现状分析

1.1 我国房地产价格波动分析

银行对房地产市场的资金供应是导致房价过高的重要原因。近年来，房地产市场持续繁荣加之其作为我国支柱性产业的特殊体位，使得市场主体对其持有向好的预期，因而房地产投机热持续升温，银行为了赚取高额利息，也较乐于把钱投入到房地产业，致使房价持续走高。我国房价走势如图1所示。

图1 2004-2018年商品房平均销售价格及其增长率

上图显示2008年商品房平均销售价格有所下降，原因是当年金融危机的影响使房价呈现负增长，我国为缓解经济下行的压力，实施一揽子计划促进了2009年房价的暴涨，总体来看，除了2008年外，其余年份的房地产价格保持一路上升趋势。而商品房平均销售价格增长率的波动主要与我国房地产宏观调控政策相关，中央政府从2010年开始重点调控房价，使其增长率保持在低于10%的水平上。

1.2 我国银行房地产信贷风险分析

房地产业不良贷款率是用来估算银行对房地产信贷资产的质量和信贷风险的重要指标，当房地产业不良贷款率较低时，银行房地产贷款质量就较高，其控制信贷风险的水平程度也就越高；反之，房地产业不良贷款率越高，银行房地产贷款质量就越低，其控制信贷风险的水平程度也就越低。

图2 2005-2017年我国房地产业不良贷款余额和不良贷款率

通过图2可知我国房地产业不良贷款余额和不良贷款率从2005年到2013年逐渐减少，2013年后开始反弹，不良贷款率从2013年的0.48%增至2017年的1.10%，但总体来看，我国房地产业不良贷款率较低，银行业控制房贷风险的程度较高，但是银行仍需严格防范房地产业信贷风险，避免房地产泡沫给银行带来危机。

2 房价波动对我国银行信贷风险的影响机理

金融体系较为发达的国家，其房地产企业融资方式多样，风险也会被分散，我国房地产企业主要以间接融资为主，间接融资渠道以银行为主，因为银行主要盈利方式为存贷利差，所以信贷风险可能是银行最为重要的风险来源，而房地产业对银行信贷的高度依赖决定了房价的波动将会对银行产生影响。房价的高低能影响到银行信贷的质量，信贷质量的好坏对信贷风险产生不同的影响。

当房地产价格上涨时，对银行来说，由于抵押物价值上升，即使出现违约情况，银行也可以通过出售抵押物来弥补损失，但实际情况偏向于抵押物价值上升时，客户还款能力会增强，并且为了减少借款成本，他们就会尽快还款，这使客户违约率就会下降，银行信贷质量上升，其信贷风险也就减小了。对房地产开发商来说，开发商经营状况变好，其出于对房地产投资高回报的预期向银行增加借款投向房地产业，此时银行为了赚取高额利润，往往同意借贷，这使得房地产信贷规模和房贷占比逐渐上升，银行信贷风险也就缓慢升高。对消费者来说，房价的上升使他们对未来持有大幅升值的预期，因此会加大按揭贷款的力度投资房产，这同样会使银行信贷风险提升。对政府来说，房价上升可增加政府土地拍卖收入以及房产税收入，因此政府也是房价上涨的受益者和推动者。一旦房地产价格下跌，尤其是跌破成本时，一方面房地产企业前期投入将很难收回，导致企业资金供应不足，还款能力下降，另一方面，贷款购房的消费者因抵押获得的贷款超过抵押物的价值，此时消费者的还款意愿下降，这些会给银行带来严重亏损，导致银行信贷质量变差，不良贷款率上升，从而承担更大的风险。

3 房价波动对我国银行信贷风险影响的实证分析

向量误差修正（VEC）模型是一种非结构的多方程模型，不以经济理论为依据，以变量的动态结构为研究对象，根据变量自身的变化规律及其外推机制预测时间序列的变化，同时要考虑时间序列变量的平稳性问题。考虑到变量间的相互影响以及时滞性的存在，选择VEC模型进行分析检验。

3.1 指标选取与数据来源

本文选取2008年第四季度到2019年第四季度的数据进行研究，以商业银行不良贷款率（NPL）为被解释变量，全国商品房平均销售价格增长率（HP）、中长期贷款利率（5年及以上）（LIR）、房地产景气指数（RI）、个人住房贷款规模（ML）、不良贷款拨备覆盖率（PC）为解释变量，共45组样本数据实证分析房地产价波动对银行信贷风险的影响。数据来源于《中国统计年鉴》、中经网和wind数据库。

3.2 实证分析

3.2.1 单位根检验与协整检验

在进行计量经济分析之前，时间序列通常需要是平稳的，如果时间序列数据不平稳，尽管所做模型看似平稳，实则很可能出现了伪回归现象。为此首先对数据进行单位根检验，通过ADF数据平稳性检验可知，HP、PC原序列平稳，NPL、LIR、RI、ML一阶差分后数据平稳，因此所有变量都一阶单整。因为同阶单整的时间序列可能存在协整关系，需进一步进行协整检验，根据AIC和SC准则，得出模型的最佳滞后期为3，通过迹检验和最大特征值检验得出六个变量在95%的置信水平下有6个长期稳定的协整关系，应对其进行进一步的VEC模型参数分析，向量误差修正模型方程表达式如下：

由以上方程知6个变量间存在长期稳定的均衡关系，括号内数值为系数的标准误差，HP、LIR和RI对NPL均为反向关系，ML和PC对NPL呈正向关系，即商品房平均销售价格增长率上升1个单位使商业银行不良贷款率下降0.092个单位，5年及以上中长期贷款利率上升1个单位使银行不良贷款率下降0.278个单位，个人住房贷款规模上升1个单位使银行不良贷款率增加3.63E-06个单位，不良贷款拨备覆盖率上升1个单位使银行不良贷款率增加0.007个单位，房地产景气指数上升1个单位使不良贷款率减少0.029个单位。

3.2.2 格兰杰因果检验

格兰杰因果检验可用来判断各变量之间是不是存在因果关系以及所做模型是不是具有经济意义。通过检验发现房地产景气指数与商业银行不良贷款率之间存在双向格兰杰因果关系，即房地产业景气，房地产业贷款量增加，会使商业银行不良贷款率增加。不良贷款拨备覆盖率和商业银行不良贷款率之间存在单向的格兰杰因果关系，即不良贷款拨备覆盖率提升，不良贷款率升高。不良贷款率是中长期贷款利率和个人住房贷款规模的格兰杰原因。

3.2.3 脉冲响应函数与方差分解

从以上脉冲响应图看出，NPL受自身冲击响应的影响最大，从第一期往后逐渐增加，最大值在10%左右，随着经济的快速发展，人们对房屋不管是日常居住还是投机的需求均有所增加，导致贷款需求增加，从而商业银行不良贷款率加大。RI对NPL的冲击第一期为0，第2期有所上升到第3期下降至负值，第4期后又逐渐上升，第6期后趋于平稳，说明房地产市场景气时，银行为了盈利使信贷扩张，导致不良贷款率增加，但随着房价的上升，银行手中的抵押物增值，可通过出售抵押物来弥补损失，房地产市场持续过热必然受到宏观调控使房价下跌，房价的下跌增加银行信贷风险。HP、LIR、ML、PC对NPL的冲击第一期为0，随后逐渐下降，其中HP和LIR下降幅度更大，这是因为房价的升高使投资者对未来有较好的预期，对房地产投资的加大导致房价进一步升高，此时以房子为抵押物的贷款容易收回，银行不良贷款下降，而中长期贷款利率的增加会使投资成本加大，真正的住房需求者仍然会选择按揭贷款购房，但投资者此时会慎重考虑是否进入市场，这使得贷款违约率大大降低。

图4 方差分解结果

方差分解用于研究每个变量对商业银行不良贷款率的贡献程度，从而看出每个变量的相对重要性，上图横轴表明滞后阶数，纵轴代表冲击对内生变量的贡献率。上图方差分解结果显示，在初期商业银行不良贷款率对自身波动的贡献度达到100%，随后逐渐下降，在60%左右时趋于平稳状态。其他五个变量最初贡献度为0，第1期后贡献程度逐渐加大，第5期后五个变量贡献程度均趋向平稳，其中商品房平均销售价格增长率和房地产景气指数对商业银行不良贷款率影响最大，贡献程度在16%左右，其次是个人住房贷款规模，基本维持在9%左右，最后是不良贷款拨备覆盖率和中长期贷款利率，他们对银行不良贷款的作用要一段时间后才能体现，具有滞后性。

4 结论与建议

从前文的理论分析和实证研究分析表明，银行信贷风险主要来自于房地产行业的景气程度，房价波动对银行信贷风险有反向影响。房价的波动使抵押物价值和投资收益发生改变，进而影响借款者的还款意愿，最终影响银行信贷风险。当房地产市场繁荣时，房地产价格快速上涨，商业银行不良贷款率较小，房地产信贷风险较小，当房地产市场萧条时，房地产价格增速变慢或下跌，这样会导致商业银行不良贷款率变高，房地产信贷风险也会变大。在房价上涨时，如果商业银行忽视房地产信贷风险，持续扩大信贷规模，使房地产市场过度投资，会导致房地产价格不停上升至形成泡沫，一旦房地产泡沫破裂，积聚的房地产信贷风险因此爆发，对银行体系甚至整个经济体系产生重大危害。因此提出以下建议：

政府层面，因为平稳的房地产市场是避免商业银行房地产信贷风险发生的关键因素，所以政府各个部门要密切关注房地产价格的波动状况，及时采取稳健的货币政策和选择性信贷政策稳定房地产价格，避免出现房价大幅波动引起的经济不稳定现象。在房价快速上涨阶段，政府可以采用适度的紧缩性货币政策来减少信贷提供量，使房价增速放缓或有所下降；政府应更多采用选择性信贷政策，有针对性地调控金融机构房地产信贷投放，从而有效抑制投机性购房需求，进而避免出现房地产市场投资过热现象。

房地产层面，供给方面，因土地资源有限，所以要建立严格的土地开发制度，保持土地价格稳定，加大对投机性住房的打压，以防房价的不良上升，合理规划住房布局，推动人口向新区转移，用以改变城市中心过度拥挤的现状。需求方面，在保障基础住房需求的同时，通过房地产调控政策限制投资性需求，以此确保投资占比的合理性，使投资规模与宏观经济相当。针对房价过高的城市增加市场供给，建立多渠道的住房保障体系，为大众提供多样的住房选择。通过建立多元化的房地产企业筹资方式降低我国商业银行信贷风险。目前我国金融市场发展还不完善，我国房地产企业融资的主要渠道是商业银行贷款，使风险集中到银行，建立多元化的房地产业融资形式，有利于房地产信贷风险分散到各行业，减少银行部门承受风险所受的压力。

银行层面，一方面银行需要严格控制对房地产行业的信贷规模，除了要严格把控贷款准入门槛外，更要加强贷款前的审查和审批工作，评估房地产企业盈利能力和长短期偿债能力，贷款后的复核工作，定期检测贷款企业的财务和经营状况；另一方面银行业应增强自身风险抵抗和接收信贷损失的能力，进而更好地应对房地产信贷风险，如提高资本充足率、稳定银行存贷比、提高不良贷款拨备准备金率等。