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基于實證分析的大連市房地產價格影響因素及我行住房開發貸款風險防范建議

2017-03-21 23:19:20王剛
科技創新導報 2017年1期
關鍵詞:風險防范

王剛

摘 要:在當前全球經濟和國內經濟形勢下,國民經濟可能會經歷一個L型增長階段。作為國民經濟的先導性、支柱性產業,房地產行業與經濟發展相互關系及其顯著。由于房地產對于中國家庭來說具有投資和居住等多重屬性,其價格變動不僅關系到宏觀經濟健康穩定發展,更與每個人的利益息息相關。該文以大連市房地產價格變動為主線,分析影響房地產價格變動的因素及大連市農行房地產開發貸款發展趨勢,最后對我行房地產開發貸款業務提出一些政策建議。

關鍵詞:房地產價格 開發貸款 風險防范

中圖分類號:F830 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2017)01(a)-0222-04

1 影響房地產價格因素分析

房地產作為一種普通的商品,價格受供求因素影響,同時作為一種特殊的商品,影響房地產價格的因素眾多,其中供給因素包括土地供給、房地產投資、區位因素、環境因素等;需求因素包括人口因素、人均可支配收入等。宏觀調控政策間接影響著房地產的供給與需求。

1.1 供給因素

(1)大連市商品房用地供應量。土地供給指已利用的各類生產和生活用地,以及人類尚未利用和難以利用土地的總和,總量固定不變,因而是無彈性供給。土地供給中部分土地專用于建設商品房,2016年度大連市商品房用地供給原則是根據市場實際情況,合理控制住宅用地供應規模、布局和節奏,定期分批推出,穩定、均衡供應住宅用地。庫存嚴重地區,要停止供應房地產開發用地。2013—2016年大連市商品房用地供給情況如見圖1(數據來源:中國土地市場網)。

(2)區位因素。區位因素包含地理位置、地形、氣候等因素。區位因素直接影響商用房土地供給量及成本。大連市位于遼寧省遼東半島南端,地處黃渤海之濱,背依中國東北腹地,與山東半島隔海相望,土地供給邊際成本(填海)較高。大連環境絕佳,氣候冬無嚴寒,夏無酷暑,有“東北之窗、北方明珠、浪漫之都”之稱,是中國東北對外開放的窗口和最大的港口城市;先后獲得國際花園城市、中國最佳旅游城市、國家環保模范城市等榮譽。

(3)房地產投資。房地產開發項目資金來源大致有4種形式:企業自有資金、銀行貸款、社會集資、其他融資方式(各類信托基金、合作開發、銀團聯合貸款等)。我國房地產直接融資渠道狹窄是我國長久來的基本情況:從國內外情況看,房地產投資資金來源中,銀行貸款一般占到60%左右,這是房地產業發展的一個顯著特點。在我國,房地產業的銀行貸款主要表現為土地儲備貸款、房地產開發貸款和銷售環節的住房按揭貸款,開發商的自籌資金和工程墊款也大多間接來自銀行貸款。國內銀行直接貸款占比明顯下降。直接貸款表現為房地產開發貸款和個人購房貸款,如圖2(數據來源:大連市統計局)。

1.2 需求因素

(1)人口因素。人口流動變化與經濟發展速度互為作用,人口紅利是經濟增長的內生變量,人口因素是房地產價格增長的強有力支柱。人口流失直接導致該地區勞動力缺乏,加速了老齡化進程,增加了社會保障負擔,不利于經濟的可持續發展及區域均衡發展。全國第六次人口普查數據顯示,較之第五次人口普查結果,全國31個省級行政區中,人口凈流入地區有14個,凈流出地區17個,人口流失數量超過200萬的省份已超過10個,東北三省的情況尤其引人注目:在面臨經濟下行壓力的同時,三省總和持續多年人口凈流出,并且生育率遠低于全國平均水平。由于人口普查只能體現戶籍人口的變化,戶口在原籍但本人長期在外的情況無法納入統計,且購房者并不一定將戶籍遷入,模型中并未將人口因素納入自變量。

(2)人均可支配收入。人均可支配收入直接影響人們的購買力,大連市2000—2015年人均可支配收入及增速變化情況如圖3。

1.3 宏觀政策因素

宏觀政策中的貨幣政策、限購政策、房產稅政策等直接或間接影響房地產價格變動。近年來,宏觀政策持續發力,央行多次降息,放寬個人住房貸款條件,出臺購房財政補貼政策。

2 基于多元線性回歸分析的大連市房地產價格(如表1)

該文將大連市房地產價格(y)表述成為大連市房地產開發投資()與GDP()及人均可支配收入()的函數,即

經SPSS回歸分析,結果如下。

2.1 線性回歸模型輸入/除去變量

該次運算后,SPSS輸出多重線性回歸模型建立過程的相關信息,因變量為大連市房地產價格,自變量為大連市GDP、大連市房地產投資額及人均可支配收入,自變量的步進方法為“輸入”,3個自變量全部納入模型中,沒有移出的變量。

2.2 線性回歸模型匯總

多重線性回歸模型的擬合效果取決于調整后的R方,它主要用于衡量在多重線性回歸模型建立過程中加入其它自變量后模型擬合優度的變化。該模型中調整后的R方為0.967,即大連市人均可支配收入、大連市房地產投資、大連市GDP3個自變量能夠解釋模型變化的96.7%,模型擬合效果良好。

2.3 線性回歸方差分析

模型的方差分析結果,F檢驗的顯著性(P值)=0.000<0.01,即認為模型在0.01的顯著性性水平下,由自變量人均可支配收入、大連市房地產投資額、大連市GDP和因變量大連市房地產價格建立起來的線性關系具有極其顯著的統計學意義。

2.4 線性回歸模型回歸系數

根據表2,第一列的常量、大連市房地產投資額、大連市GDP、人均可支配收入分別為回歸模型中的常量與自變量、、,第二列的B分別對應著常量e,偏回歸系數a、b、c,據此多重線性回歸模型為:

第四列為標準化系數,用來測量自變量對因變量的重要性,該模型中3個自變量的標準化系數分別為-0.16,2.403,-1.336,表明大連市生產總值對房價的影響最大。第五、六列分別是偏回歸系數t檢驗和相應的顯著性(P值),該模型中3個偏回歸系數顯著性均小于0.01,說明因變量大連市房地產價格與自變量之間至少存在顯著的線性關系。

3 大連市房地產風險狀況及我行住房開發貸款發展建議(如表3)

3.1 大連市房地產風險分析

目前,大連市房地產呈現“調整尚在繼續、政策持續寬松、存量去化為主、兩級分化加劇、前景仍不明朗”的特征。

(1)供需關系失衡、去化周期拉長。根據同策咨詢研究部聯合同海咨詢發布的《35個大中城市商品住宅投資價值研究》報告顯示,“供需比小于1.1,表示供需關系處于合理區間,1.1~2之間屬于相對均衡區間,供需比大于2.0,就屬于供需失衡。”截至2015年末,大連市房地產供需比達到7.18,成為35個樣本城市中供需關系失衡最嚴重的城市,大連市房地產庫存量為1298萬平方米,去化周期為28.7個月。房地產市場需求平淡,交易量不大,表現為量價齊跌,房地產銷售額下降。消費者和投資者均呈現謹慎態度,表現為全年房地產業房屋施工、竣工面積下降,商品房銷售面積下降。

根據遼寧省政府去庫存的目標,住宅類商品房去化周期控制在12~18個月以內,大連市商品房去庫存任重道遠。

(2)經濟增長乏力,人口紅利逐漸消失。2016年上半年,遼寧省GDP總量為12812.60億元,GDP同比增速為-1%,大連市GDP總量為3633億元,增速3.77%,經濟下滑導致人口承載力下降——人口流失和低生育率。據第六次人口普查生育率顯示遼寧省生育率為0.74%,低于全國平均水平0.44個百分點。人口流失和老齡化又進一步加劇經濟衰退,導致房地產市場需求不足,風險進一步加劇。

3.2 大連市房地產開發貸款業務風險防范

近年來,大連市房地產市場進一步飽和,風險逐步加大,截至2016年8月末,大連農行房地產開發貸款余額63.32億元,占全部法人實體貸款比重為18.55%,我行住房開發貸款余額及占比呈下降趨勢,但在去庫存的大背景下,面對房地產新開發項目數量下降,開發節奏放緩的節奏,我行要做好存量和新增客戶風險防范工作。

(1)存量客戶盯進度。根據總行2015年房地產行業分析報告,大連地區屬于二線城市的危險區,對于我行存量客戶,一是關注項目建設進度與放款進度是否匹配;二是關注階段性擔保解抵押情是否房地產銷售進度匹配,必要時可通過大連市不動產登記中心查詢企業網簽情況,確保企業銷售回款歸行率不低于我行融資占比。

(2)新增客戶嚴準入。一是借款人主體方面,重點支持總行核心客戶及21家可從事房地產開發經營的中央企業及其直接、間接控股50%(含)以上或相對控股且納入集團并表管理的子公司,如華潤中山區解放路南端景山項目、魯能集團優山美地項目等;二是企業經營方面,重點審核開發業績情況,根據在售項目開盤時間及銷售率等指標,分析借款人在售項目的銷售狀況,進而對承貸項目銷售率、貸款期限等數據的合理性進行判斷;三是股東方面,對直接股東及實際控制人的基本情況、經營情況、財務狀況、信用狀況等進行分析,尤其是同業授用信策略及擔保方式,關注貸款集中度問題;四是合法性手續方面重點防范核準或備案手續、環評批復、四證等手續不全等風險。

4 結語

當前,房地產行業內部競爭日益白熱化,加之高地價、高桿杠等因素,行業利潤空間不斷收窄,盈利能力進一步降低。大連市房地產價格與GDP、房地產投資及人均可支配收入有較強的相關性,東北經濟持續低迷,導致房地產價格走低,對房地產投資需求有一定影響,風險進一步加劇。我行開辦相關業務時,注意做好風險防范工作。

參考文獻

[1] 文淑惠,和玉華.商業銀行房地產開發貸款風險及防范[J].學術探索,2013(8):129-132.

[2] 李朵,張帆,吳暢,等.大連市房地產市場價格的影響因素及對策分析[J].大連大學學報,2016,37(2):120-127.

[3] 2015年房地產行業分析報告[R].

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