對(duì)構(gòu)建房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)防火墻體系擇優(yōu)路徑實(shí)證探究

【摘要】近年來(lái)，隨著金融危機(jī)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)影響程度的進(jìn)一步加深，國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)業(yè)金融風(fēng)險(xiǎn)正快速向區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)滲透和集結(jié)，對(duì)維護(hù)區(qū)域金融穩(wěn)定、防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成較大威脅，本文擬以房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)為研究重點(diǎn)，探討構(gòu)建房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)防火墻體系的對(duì)策和建議。

【關(guān)鍵詞】金融穩(wěn)定 金融風(fēng)險(xiǎn) 房地產(chǎn)

本文以威海市房地產(chǎn)金融情況為實(shí)證樣本，通過(guò)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)誘發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)的路徑傳導(dǎo)、識(shí)別方法及防火墻體系構(gòu)建等問(wèn)題研究，提出防范區(qū)域房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策。

一、房地產(chǎn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)誘發(fā)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的路徑傳導(dǎo)

（一）集中度風(fēng)險(xiǎn)傳遞

2014年末我國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)資金70%以上來(lái)自銀行，房地產(chǎn)貸款余額17.37萬(wàn)億元，是2004年的6.6倍；國(guó)民經(jīng)濟(jì)大行業(yè)分類中房地產(chǎn)業(yè)的貸款余額和占比排名均居榜首；加上鋼鐵、建材、家具等關(guān)聯(lián)行業(yè)貸款，房地產(chǎn)貸款規(guī)模更大、占比更高。

（二）關(guān)聯(lián)度風(fēng)險(xiǎn)傳遞

據(jù)對(duì)山東省30戶骨干房地產(chǎn)企業(yè)融資結(jié)構(gòu)調(diào)查，86%的房地產(chǎn)企業(yè)存在多渠道融資情況，除主要依賴銀行貸款外，民間、信托、債券、理財(cái)?shù)热谫Y種類均為房地產(chǎn)業(yè)的多項(xiàng)選擇。房地產(chǎn)業(yè)的高杠桿化經(jīng)營(yíng)，極易因某環(huán)節(jié)資金鏈斷裂最終引發(fā)多米諾古牌效應(yīng)。

二、構(gòu)建房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)防火墻體系擇優(yōu)路徑

（一）建立量化指標(biāo)監(jiān)測(cè)（指標(biāo)及閥值見表1）。

（二）進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試識(shí)別。

1.選取承壓模型變量（包括承壓變量和壓力因子）。選取房地產(chǎn)貸款不良貸款率（NPLR）為承壓對(duì)象、即承壓變量；選擇“房?jī)r(jià)（HP）、地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)（CPI）、一年期貸款基準(zhǔn)利率（IR）”等與房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)度較高的數(shù)據(jù)作為風(fēng)險(xiǎn)壓力因子。測(cè)試對(duì)象為威海市房地產(chǎn)金融業(yè)，樣本數(shù)據(jù)時(shí)間為2006～2014年32個(gè)季度。

2.進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)分析。

①變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)

采用擴(kuò)展的單位根檢驗(yàn)法（ADF）對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示，NPLR、GDP、CPI、HP、IR 的一階差分序列在5%的顯著性水平下都是平穩(wěn)的。

②變量協(xié)整檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)NPLR、GDP、CPI、HP、IR等變量進(jìn)行回歸，得到殘差序列resid。對(duì)新序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，由表3檢驗(yàn)結(jié)果可知，在5%的置信水平下，NPLR與GDP、CPI、HP、IR存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

3.設(shè)置情景模式。將情景壓力測(cè)試模式設(shè)為輕度（房?jī)r(jià)下跌10%、利率上升27bp）、中度（房?jī)r(jià)下跌20%、利率上升54bp）和重度（房?jī)r(jià)下跌30%、利率上升108bp），分別選擇房?jī)r(jià)（HP）和利率（IR）作為主要壓力因子，假定GDP7%、CPI1.5%計(jì)算，代入回歸方程進(jìn)行動(dòng)態(tài)情景壓力測(cè)試，分別沖擊未來(lái)8期內(nèi)房地產(chǎn)不良貸款率的變化。

4.開展壓力測(cè)試。通過(guò)輕度、中度和重度情景壓力模式，分別計(jì)算出未來(lái)8期內(nèi)GDP、CPI、HP、IR以及DGDP、DCPI、DIR 、DGDP（-1）、DCPI（-1）、DIR（-1）相關(guān)數(shù)據(jù)，帶入回歸方程（2）得到不同情景壓力下房?jī)r(jià)對(duì)不良率的沖擊結(jié)果（見表4、表5）及趨勢(shì)變化圖（見圖1）。

5.壓力測(cè)試結(jié)果分析。表5顯示，房?jī)r(jià)（HP）在輕度、中度和重度情景下對(duì)房地產(chǎn)不良貸款率沖擊分別在未來(lái)第3期、2期和1期末達(dá)到1%的橙色預(yù)警線，不良貸款率分別為1.011%、1.203%和1.075%；在第7期、4期和2期末達(dá)到1.5%的紅色預(yù)警線，分別為1.591%、1.793%和1.562%。通過(guò)上述壓力風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試，監(jiān)管部門可對(duì)未來(lái)第3、2、1期的房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)作黃色預(yù)警；對(duì)未來(lái)第7、4、2期作紅色預(yù)警，并根據(jù)預(yù)警級(jí)別采取相應(yīng)防范措施。

三、建立房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)防火墻體系建議

（一）構(gòu)建防范區(qū)域房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)長(zhǎng)效監(jiān)測(cè)機(jī)制

對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)及房地產(chǎn)金融指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，將可能引發(fā)區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)的房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)消滅在萌芽狀態(tài)。

（二）定期開展區(qū)域房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試

及時(shí)評(píng)估房地產(chǎn)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的沖擊程度，對(duì)可能出現(xiàn)的金融風(fēng)險(xiǎn)及早防范。

（三）進(jìn)一步加強(qiáng)房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)信息共享

加強(qiáng)職能部門的溝通和協(xié)調(diào)，實(shí)現(xiàn)轄區(qū)房地產(chǎn)金融業(yè)信息共享，為防范區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)提供信息支撐。

（四）繼續(xù)加大對(duì)房地產(chǎn)金融業(yè)務(wù)的監(jiān)管力度

督促金融機(jī)構(gòu)認(rèn)真執(zhí)行房貸政策，嚴(yán)格控制投機(jī)或投資性購(gòu)房貸款需求，確保房地產(chǎn)金融安全。

作者簡(jiǎn)介：吳勇（1971-）男，經(jīng)濟(jì)師，供職于中國(guó)人民銀行威海市中心支行。