房地产价格变动与银行信贷风险的相关性研究

摘 要：文章以我国房价变动与银行信贷风险的相关性为例来探究房地产投资风险与银行资产安全的关联性。首先，从理论上探讨了房地产价格波动影响银行信贷增长的作用机制。在此基础上，利用2006年1月至2010年12月的月度数据,运用多变量协整分析技术从个人住房贷款的角度切入对我国房地产价格影响银行信贷风险的效应进行实证检验。研究结果表明，房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系，房地产价格波动在短期对银行信贷风险的直接影响有限，在长期内对银行信贷风险增长产生较明显影响。而银行信贷风险也通过协整关系成为房地产价格短期波动的Granger原因。

关键词：房地产价格 银行信贷风险 个人住房贷款 多变量协整

中图分类号：F832.45 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2011）12-074-03

一、引言

1.研究背景和问题的提出。房地产业因具有较强的保值增值能力和较高的投资报酬率而成为国民经济中的一个重要投资领域。但是房地产业的特性决定了它投资额巨大，周期长，价格变动大，变现能力差的特点，在投资过程中存在着很大的风险。在银行进行房地产投资贷款的过程中，必须要进行风险排除和风险转移，确保资产的安全性。

一些发达国家的银行曾因为盲目贷款投资房地产企业，没有进行风险规避和转移，一旦房价发生巨大变动，房地产业出现投资风险，银行资产的安全性就会出现严重的问题，甚至会导致破产。美国的次贷危机，其影响逐步从美国扩展到了全世界金融体系。更为严重的是，这场危机的扩散和蔓延对实体经济体系产生越来越大的破坏和影响。

当前，我国的房地产业存在片面追求利润，盲目投资的过热现象，缺少对房地产风险的评估，因此房地产价格在一些城市不断攀升。在我国房地产业的投资当中，由于资金来源渠道比较单一，过度依赖银行信贷。近年来房地产业的迅猛发展更是加大了银行的金融风险，必须采取一定措施进行有效的风险规避，保证房地产市场的健康发展和银行资产的安全性。因此，对房价变动与银行资产安全相关作用机制的研究是有必要的。

2.研究目标。本专题研究目标：通过对房价变动与个人住房贷款关系的实证研究，以我国房价变动与银行信贷风险的相关性为例来探究房地产投资风险与银行资产安全的关联性。

3.研究创新点。（1）以往涉及信贷额度的研究较多，而信贷风险是更为相对化的衡量指标，在现实生活中更具参考意义，以往的研究涉及却较少。（2）由以往涉及较多的单向影响转变为二者双向影响，长期协整关系的研究。

二、文献综述

国内学者对于房价变动与银行信贷风险的相关性以及房地产投资风险与银行资产安全的关联性的研究有以下主要观点：

廖湘岳，戴红菊(2007)提出银行的个人住房贷款余额对商品房平均销售价格的上涨有着很大的贡献率，即:银行对房地产业的巨额信贷资金支持，推动了房地产业的过度繁荣，导致了房价的急剧上涨。①刘荣茂，张珈(2004)从供给与需求角度定性分析了银行对房地产市场发展的金融支持。针对南京市房价上涨较快的经济现象，利用2001-2007年的季度数据，实证研究了银行信贷与房价在长期均衡水平上，互为因果关系，即银行信贷与房价互相影响。②张敏，张洪(2009)选取了我国2005-2007 年35个大中城市的数据为研究样本，采用面板数据模型研究我国银行信贷与房地产市场之间的关系：房价上涨会引起银行信贷的增长，反之效果不显著；银行信贷的变化对房地产的供给需求市场也有明显的影响，而房地产供给需求市场的变动对银行信贷的影响不明显。③崔光灿(2008)通过对2000年以来上海房地产信贷与房地产市场关系的实证分析，发现房地产信货对房地产市场的影响主要表现在需求方而不是供应方，房地产信贷增长对房地产价格和房地产销售量增长有明显的促进作用，但对房地产开发投资没有明显的影响。④段忠东，曾令华等(2007)认为房地产价格和银行信贷之间在长期内存在互为因果关系，房地产价格波动通过影响微观经济主体的信贷需求和银行的信贷供给而影响银行的信贷扩张总量，而银行信贷，尤其是房地产信贷会在长期内影响房地产的价格。房地产价格波动在短期对银行贷款发放的直接影响十分有限，主要是在长期内对银行贷款产生影响。⑤薛磊(2006)认为目前房地产价格变化对于银行信贷的变化来说有一定的滞后性。房地产信贷膨胀引起的需求拉动是房地产价格上升的重要原因之一，房地产信贷所占比例太大，导致房价升高，否则银行资产的安全性难以保证。⑥

三、定性分析

1.我国房地产市场主要资金来源。从2006年到2010年，我国房地产开发投资额逐年快速增长。2010年达到4.8万亿元，较上年增长33.2%。我国房地产开发资金来源于国家预算内资金、国内银行贷款、外资、自筹资金和其他资金(主要由定金及预付款构成)等五个渠道。

据国家统计局数据显示，在几大来源中，随着个人按揭贷款额度的逐年上升，自筹资金所占比重在逐年增加，2010年已达到38%，而国内贷款19%，利用外资1%，其他资金42%。《中国房地产金融报告2008》中指出，企业自筹资金中有大约70%来自银行贷款，此外贷款在其他资金中也占有一定比例，因此，房地产开发中使用银行贷款的比重约在60%以上，大量的银行贷款通过直接和间接渠道涌入了房地产开发市场。并且有愈演愈烈的趋势。

2.房地产信贷在银行信贷体系中的地位。房地产业是银行业重要的服务领域，目前房地产贷款已经占银行业中长期贷款的1/3以上。银行的长期发展机遇也同时依赖地产行业的发展。近十年来经济走向造成了这种依赖性，因为这些长期贷款的份额是逐步增加的。从金融机构全部人民币贷款总规模比例上看，房地产贷款余额占金融机构人民币贷款余额比例呈快速上升趋势，个人购房贷款占贷款总额的比例也呈现上升趋势。房地产业与银行有着千丝万缕的联系，房地产业的景气度决定着银行业资金与资产的安全。

3.房地产价格与银行信贷风险理论上的相关性。房地产价格上升导致房地产信贷增加，而信贷增加又容易导致房地产价格上升。两者互相作用，相继加强。而一旦市场预期发生变化，或是经济受到外界影响，导致房价突然大幅下降，银行的房地产信贷风险便由此产生了。

理论上认为，银行贷款可以通过多样的流动性效应影响房地产价格。大量银行贷款进人房地产市场，成为支撑房价进一步上涨的动力，而房价一旦出现不正常的过快增长现象，便蕴涵着形成房地产价格泡沫的可能。

四、定量研究

1.研究假设。

①由于房地产业整体贷款额度的月度数据缺失，因此从个人住房贷款的角度来切入，通过实证研究个人住房贷款信贷规模与房价的相关性来揭示房地产贷款与房价的相关性。②个人住房贷款信贷规模与房价呈正相关关系。③个人住房贷款信贷规模还受到诸多政治、经济变量的影响，与银行贷款利率，GDP，货币供应量，通货膨胀率都有一定的相关性。

2.数据搜集与描述统计。体现商业银行房地产信贷风险的直接指标是房地产信贷规模。为便于分析用个人住房贷款额占信贷总额比例表示，作为方程中的被解释变量。商业银行房地产信贷风险作为一个宏观经济变量受到诸多政治、经济变量的影响, 除房价因素外,引入以下因素：银行贷款利率，GDP，货币供应量，通货膨胀率。由于房屋销售面积等房地产相关数据只有季度数据，因此没有作为变量置于其中。计划选取2006年1月至2010年12月，共60个月度数据。设Y为商业银行信贷规模大小即用个人住房贷款额占贷款总额比例表示，P代表房价的指标，用全国房屋销售价格指数表示。I代表工业增加值，由于GDP没有月度数据，因此用工业增加值代替。L代表房地产贷款利率，T代表通货膨胀率，M代表货币供应量。作为其他因素，将除银行贷款利率以外的其他数据实际值取自然对数,以消除异方差的影响。其相应的对数值分别用LY、LP、LI、LT、LM表示。

全国房屋销售价格指数根据环比数据，假定2006年1月为基期，修改为定基数据，工业增加值和银行贷款数据都经过季节调整。所有数据用消费物价指数平减,以消除通货膨胀因素的影响。其中,银行贷款的实际利率用1年期银行贷款利率减去一年以来的消费物价指数同期比数据的算术平均值来表示,理由是借款者采用适应性预期,根据过去1年的实际利率来推算未来的实际利率。所有原始数据均来自国家统计局网站和中国人民银行官网。

3.一元回归，相关性分析。

一元回归结果：

Y=0.001227P-0.040720

R=0.931843，t检验，F检验均通过。

相关系数为0.931843，表明住房贷款信贷风险与房屋销售价格指数是高度正相关的。R的平方值等于0.930667，说明约有93.1%的房屋平均销售价格的变异，能由银行提供的个人住房贷款来说明。当其他变量保持不变的时候，房屋销售价格指数每增加1点，住房贷款占信贷总额的比例上涨0.1227%，这说明房屋销售价格对住房贷款所占份额有很强的解释力。从图3可以直观地看到，随着房屋销售价格的逐年增长，住房贷款所占份额（住房贷款信贷风险）也在逐年增长，两者始终保持着比较一致的相关关系。

4.ADF检验。依据2006-2010年几个变量的时间趋势情况（图略），由相关的单位根检验结果可以看出,所有时间序列变量的ADF统计量的绝对值均高于5%临界值水平,原序列在5%的显著性水平均接受零假设H0=0,因此,所有时间序列的原序列都是不平稳的。四个变量系列在经过一阶差分后,所有变量的ADF统计量都在1%的水平显著,这说明四个序列的一阶差分序列在1%的显著性水平是平稳的,因此可以得出的结论L、LP、LY、LI都是一阶单整序列,即I(1)。

5.对残差进行单位根检验。

非平稳的序列为同阶单整，可对残差进行单位根检验。

对方程进行多元回归后，得出残差，结果为下表。

检验结果显示，DF检验值为-3.839441，残差序列在5%的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论。因此可以确定残差序列为平稳序列，即为Ⅰ（0）序列。说明LnY与LP和L,LI,LM之间存在协整关系。以上四变量之间的协整关系式表明了个人住房贷款占比、房地产价格、经济增长和贷款利率，货币供应量之间的长期均衡关系。

Ln(yt)=-8.410860+0.961641ln(LPt)+0.024001ln(LIt)+-0.01002ln(Lt)+0.116890ln(LMt)

其中，房地产价格对银行贷款的长期均衡弹性为0.96。即长期看来，当其他变量保持不变的时候，房地产价格每上涨1%，个人住房贷款所占贷款总额的百分比也相应增加0.96%（百分比的百分比），可见，房地产价格在长期内对房地产信贷风险的正面作用十分明显。

6.误差修正模型（ECM模型）。

令误差修正项ｕ＾t=，建立下面的误差修正模型：

Ln(yt)=β0+β11n(LYt)+β21n(LIt)+β31n(Lt)+β41n(LMt)+αet-1+εt

用Eviews回归，得出如下结果：

Ln(yt)=-6.915840+0.6221641n(LPt)+0.0450011n(LIt)+-0.0150211n(Lt)+0.1868901n(LMt)

ECM模型可得出房地产价格对个人住房贷款所占贷款总额比重影响的短期弹性，可看出在短期弹性系数小于长期，说明在长期对信贷风险的影响更为显著。

7.格兰杰因果检验。从上面的长期因果性检验结果可以得出，在10%的显著性水平上,存在从房地产价格到个人住房贷款比重的Granger因果关系，而个人住房贷款比重则在1%的显著性水平上成为房地产价格的原因。因此可以判断，在长期均衡水平上,房地产价格和个人住房贷款比重之间存在双向因果关系。

五、结论综述

1.结论概述。由所得数据可知，当其他变量保持不变的时候，房地产价格每上涨1%，个人住房贷款所占贷款总额的百分比也相应增加0.96%（百分比的百分比）。可见房价与银行信贷风险呈现较强的正相关关系。可知，房地产投资风险与银行资产安全的关联性密切。

个人住房贷款所占贷款总额比重还与经济增长、货币供应量成正相关关系，和贷款利率呈负相关关系。个人住房贷款占比、房地产价格、经济增长和贷款利率、货币供应量之间存在长期均衡协整关系。

房地产价格和银行信贷风险之间在长期内存在互为因果的关系，房地产价格波动通过影响微观经济主体的信贷需求和银行的房产信贷供给而影响银行的信贷扩张总量，而房地产信贷会在长期内影响房地产的价格。房地产价格波动在短期内对银行贷款发放的直接影响较为有限，主要是在长期内对银行房产贷款产生影响。可能由于目前我国的房地产价格的变化已经趋于理性，房地产价格周期受房地产投资周期的影响，与其变化具有一致性，依存关系明显。房地产价格变化对于银行信贷的变化来说有一定的滞后性。

2.政策建议。目前，房地产信贷膨胀引起的需求拉动是房地产价格上升的重要原因之一，房地产信贷所占比例太大，导致房价升高，进一步导致银行资产的安全性难以保证。就此问题，除去实行可变利率抵押贷款方式，开展住房抵押贷款保险和住房抵押贷款证券化这些惯用手法以外，从银行信贷规划、房地产融资渠道、住房保障体系三方面提出建议。

房地产企业融资的来源，需要做好规划，使得银行贷款的比重维持在一个适时适当的程度内。银行信贷规划需要有节制地限制房地产贷款的额度，并根据房价的变化及时做出房地产信贷额比重限制的调整。在两者之间，需要货币政策当局构建一个桥梁，通过密切关注房地产价格、银行信贷以及二者的相互影响来提示房地产企业，投资房地产的个人以及银行注意二者的关联。

抑制银行贷款大量进入房地产业的现象，则要拓宽房地产融资渠道，分散风险到更广阔的金融市场。不能任由银行贷款占资金来源的比例持续飙升。遏制贷款资金的大量涌入。

抑制房价过快增长的问题，除了常规的房价调控政策以外，在住房保障体系上有所完善才能对房价的飙涨从根本上起到一定的限制作用。

注释：

①廖湘岳，戴红菊.商业银行贷款与房地产价格的关系研究[J].上海经济研究，2007（11）：91~96．

②刘荣茂，张珈.银行信贷与房地产市场关系研究――以南京市为例[J]．经济与金融，2008（5）：30-33．

③张敏，张洪.我国银行信贷与房地产市场关系的实证研究[J].集体经济，2009（7）：102~103．

④崔光灿.房地产信贷、价格及市场供求关系研究[J].金融论坛，2008（12）：42~47．

⑤段忠东，曾令华，黄泽先.房地产价格波动与银行信贷增长的实证研究[J].金融论坛，2007（2）：40~45．

⑥薛磊.房地产信贷对房地产价格影响的实证分析[J].广西金融研究（社会科学版），2006（4）：33~37．

（作者单位：北京交通大学经济管理学院金融系 北京 100044）

（责编：廉靖）