商業銀行房地產信貸風險管理分析

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摘要:采用2010～2017年30個省份的面板數據，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乃至整個金融體系穩定性的影響，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運行提供有益啟示。

關鍵詞:信貸;房價波動;商業銀行資產風險管理

一、我國房地產行業現狀與銀行信貸關系

我國房價經歷了近二十年的快速增長，房地產行業逐漸成為國民經濟的支柱產業，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，尤其是在城市現代化進程的背景之下;另一方面，房地產上下游產業鏈長，對多個相關產業有著舉足輕重的影響。據測算，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計算在內，則占比近四分之一。隨著資本市場的繁榮發展，絕大多數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務量不斷加大，房地產貸款占銀行貸款比重穩步上升，由于住房作為抵押物，房價波動將波及到銀行系統，并影響到整個金融體系的穩定。相對于多數發達國家而言，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系最為緊密。因此，若要維護銀行系統的穩定，最大的前提就是保持房地產市場平穩運行。對于房地產市場與銀行信貸的關系問題，大多數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現對房價的影響呈現顯著的非線性的不對稱效應，即區域房貸規模越高，信貸影響房價越顯著。祝繼高(2017)［2］考察了商業銀行貸款損失準備與房價的關系，發現房價增幅越高的城市，該地區商業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據，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年的面板數據考察了銀行信貸對房價波動的作用，分地區的回歸結果表明，銀行信貸對三個地區的房價波動均有推動作用，但這種作用強度在不同地區有所差別，對中部地區的推動尤為顯著。

二、模型設定和數據來源

根據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。考慮到數據的可獲得性，統計地區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貸款、CPI指數來源于WIND數據庫，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價格指數得到換算指標，變量描述性統計結果如表1所示。

三、銀行信貸與房價波動的關聯性

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］。同時采用聯合顯著性檢驗(判斷所有系數是否聯合顯著不等于零)以及系數和檢驗(判斷系數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統計量和Z統計量至少在10%的水平上顯著，拒絕方程(1)中房地產開發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，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建設依賴的最主要資金來源，房地產的綜合開發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發展，房地產行業產業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，其供給需求很大程度都受信貸的影響。商業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，企業借款的抵質押物大多也為房地產，一旦房價出現較為異常的波動或波動幅度較大，抵質押物價值發生較大程度的貶損，銀行資產質量很可能變成不良，從而引發信用風險，并且進一步向房地產上下游產業鏈蔓延，進而對經濟增長產生不利影響。因此，商業銀行可以從以下幾個方面來應對房地產風險。(1)商業銀行針對房地產開發貸款要進行貸后專業化管理，加強對重點客戶和行業監控，建立科學的業務預警體系;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測;關注宏觀層面的政策，避免在某一地區某一時期內大量發生的風險問題。(2)商業銀行應建立房地產行業風險預警和評估體系，對房地產行業市場風險予以關注，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，全面覆蓋操作風險、財務風險等多種風險，逐步完善系統所需軟件、技術、手段、設施、工具等，全面提高系統質量和級別，保證信息系統運行高效安全。(3)商業銀行應規范個人住房放貸工作，嚴格遵照相關個人住房貸款政策規定，既要積極開展貸前盡職調查，以免出現不完善或者不全面的調查報告導致決策錯誤，又要保證執行貸后監控，以免由于貸后監管不夠全面、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