銀行信貸對我國房地產泡沫的影響

過去10年，我國迎來了房地產行業的“黃金十年”，房地產價格呈現逐年上升趨勢。房地產價格上升的同時，銀行針對房地產的信貸業務規模也在不斷擴大。但自2008年美國次貸危機以后，由房地產泡沫為導火索所引發的經濟危機接連不斷，它讓房地產泡沫處于持續產生、膨脹與破滅的循環過程中。在該過程中，銀行就扮演了泡沫創造者與受害者的雙重角色，可以見得銀行信貸對我國房地產泡沫的影響巨大。所以本文就有必要探討銀行信貸行為的基本結構以及它與房地產泡沫之間的關系，最后對銀行信貸推進房地產泡沫生成進行具體的實證分析。

近年來，伴隨房地產市場需求及價格的不斷攀升，銀行信貸也把握契機將大量資金流入房地產市場，希望迎合房地產產業短期供給的剛性特性來分一杯羹，通過大量交易過程來推動銀行金融在房地產市場中的有效擴張。但與此同時，它也加速了房地產經濟的泡沫化。

一、銀行房地產信貸的基本結構

我國現行銀行貸款針對房地產行業支持的基本結構表現為兩方面：開發與銷售。伴隨當前西方消費觀念的全面引入，我國消費者的消費觀念也產生了翻天覆地的變化，人們紛紛開始貸款買房。所以從個人住房抵押貸款業務這一層面來看，銀行房地產信貸業務確實在近年來產生了快速膨脹效應，它也直接導致了房地產泡沫的產生。

具體來講，當前銀行個人住房貸款不良貸款率偏低，從2015～2016年的11家上市銀行年報數據統計來看，個人住房貸款不良貸款率方面除建行表現為較高（0.82%）以外，其他10家銀行均小于0.5%。與此同時，隨著房地產價格的不斷攀升，房屋抵押價值也隨之上揚，這從某種程度上降低了抵押信貸的實際風險。再配合我國的公積金政策，國家商業銀行已經紛紛將個人住房抵押貸款定性為優質貸款，由此，個人抵押貸款規模也在呈現逐年不斷擴大趨勢。

從銀行面向個人住房抵押貸款的現有規則來看，其貸款利率依然長期處于較低水平，發放給個人住房抵押貸款的期限也較長，最長可達到30年。所以這也從某種程度上減輕了貸款購房者的還貸壓力。尤其是2007年以后，長期貸款利率不斷下調（最低降到5.94%），低利率極大程度刺激了消費者貸款購房，此時房地產投資者也推出了更低的成本購房價格，隨后再等待房地產價格攀升以后來賣出賺取差價，或直接用于出租獲取長效收益，一部分還貸、一部分則作為盈利價值。在銀行針對房地產開發的貸款與個人住房抵押貸款同時攀升以后，大量銀行資金就自然流入到房地產市場當中，它不斷加速房地產價格上漲，房地產泡沫也就就此生成并膨脹。由于看到了房地產行業的巨大收益，近年來有投資者不斷進場，這也確保了房地產價格的有增無減。但一旦市場中出現任何不確定因素沖擊，房屋價格就必然會出現大幅度下跌趨勢，相應抵押物的價值也會隨之縮水。所以說，從銀行信貸發展的基本結構來看，它在開發與銷售兩方面都是面臨泡沫破裂危機的，即流動性風險，這也會嚴重影響銀行的一切經營活動。而房地產市場方面也會出現供求失衡、房屋難以售出等問題。此時，銀行所有的抵押貸款都會迅速轉變為不良貸款，最后形成銀行壞賬。

二、銀行信貸與房地產泡沫之間的關系分析

基于上述銀行信貸結構的簡要分析，就證明了銀行信貸行為在房地產泡沫破裂期也會扮演同樣重要的角色。如果不確定因素導致房地產價格縮水，銀行資產規模也會隨之縮水，反而令房屋購置的違約率上升，這對銀行信貸及銀行盈利都是極為不利的。當然，房地產價格的下降也傳遞了房地產信貸風險增加的有效信號，此時監管者就必須通過提高準備金、嚴格化銀行頭寸等等方法來化解不利局面，利用更嚴格的監管措施來調整不斷縮減的房地產信息投放策略。

當前我國對房地產泡沫的研究還更多以宏觀層面為主，而為銀行信貸對我國房地產泡沫的決策影響建立基本模型，則是要從微觀角度來了解和解決問題。在該基本模型中還一定要引入銀行經理這一市場主體，科學的、深層次的探討銀行信貸對房地產泡沫的影響內涵。

三、銀行信貸對我國房地產泡沫的影響實證分析

銀行信貸針對我國房地產泡沫的影響實證分析要建立多種模型，本文主要基于基本模型及VAR模型（向量自回歸模型）兩方面來展開實證分析。

（一）基本模型分析

在基本模型中，假設商業銀行同時實施存款業務和貸款業務，且所有市場主體都處于風險中性位置，基于此來進一步給出以下假設內容：

首先假設 為房地產價格上漲后購房人的收益（高收益）； 表示房地產價格下跌后購房人的收益（低收益）； 表示房地產消費貸款的基本利率， 表示房地產當前的實際價格。通過上述內容就可以給出以下不等式為：

房地產泡沫價格再次上漲的可能性用 表示， 附加于銀行貸款的看跌期權價值，最后 表示銀行存款利率。根據上述一系列重要參數就能夠計算所購置房產的基本價值應該為：

如果房地產價格持續攀升，已購房者會從購買房產中獲得高收益。在這里需要考慮在臨界狀態下購房者的風險收益應該等同于其實際的貸款利率，由此給出下列公式：

如果房地產價格下跌，已購房者在房產收益方面會下降，如果此時購房者放棄歸還貸款，房產則轉為銀行所有。此時，就存在看跌期權的價值問題，它應該滿足無套利均衡條件如下：

由上述條件就可以求解得出：

從上述推導過程可以看出，看跌期權價值與銀行的貸款利率是無關的。以個人抵押貸款購房為例，它就是以借款人在房地產泡沫未破滅之前為界限歸還銀行本金利息，而如果以更加復雜的房地產投資收益狀況來看，貸款利率上升很可能導致購房者蒙受巨大損失，此時就說明利率是會影響到看跌期權價值的。如果房地產信貸中含有被低估的看跌期權，它就很容易導致房地產價格出現泡沫。在銀行經理這一主體發放貸款過程中，看跌期權的價值有可能被低估，它所帶來的連鎖效應就是貸款利率低于合理的市場利率，此時應該將看跌期權價值表示為：

這其中就代表了被低估的看跌期權價值部分，當然，被低估的看跌期權價值不能低于其真實價值，換言之，如果看跌期權價值越大，它被低估的可能性也就越大，所以基于此還能繼續給出銀行信貸的風險資產價格：

當房地產信貸中含有被低估的看跌期權時就很容易出現房地產價格泡沫，其看跌期權被低估程度越大，房地產泡沫也就越大。當前我國商業銀行還依然存在市場份額、信貸規模的盲目追求問題，特別是發放貸款過程中往往會忽略借貸企業或借貸人的資信審查與跟蹤調查部分，換言之銀行為了信貸利益而忽略了潛在的信貸風險，這種信貸風險實際上在當前房地產價格不斷上漲的大環境下是不易被發覺的。為此，銀行經理就很容易出現低估看跌期權的意識傾向，這就證實了銀行信貸行為對房地產價格持續上升的潛存影響，進而間接引發了房地產市場出現大量泡沫。

（二）VAR模型分析

VAR模型即向量自回歸模型，利用該模型來分析銀行信貸行為對房地產泡沫的影響，首先要實施單位根檢驗，給出時間序列數據樣本，檢查時間序列的平穩性，開始單位根檢驗過程，檢驗結果如表1。

從單位根檢驗結果得出結論，3個變量序列（城鎮居民家庭人均可支配收入SR、房地產價格（JG）、銀行信貸行為XD）都屬于非平穩序列?；谒鼈冞M行時間序列協整檢驗，根據相關理論分析，考慮到這3個變量為同階單整，所以以某種線性組合后該變量應該是平穩的，所以說它們之間存在客觀的協整關系。在實施標準化后協整向量的系數估計應該為：

JG=-2.611XD-（-2.197SR）

上述方程充分反映了銀行信貸行為、房地產價格與城鎮居民家庭人均可支配收入之間應有的長期相互均衡關系。通過該方程也可以看出房地產價格與銀行信貸之間應該呈現正比例關系，即當房地產價格上升時，銀行信貸對房地產企業的支持就應該存在兩方面內容：房地產開發貸款與個人住房貸款。銀行為個人住房增加發放貸款會刺激消費者購置房地產產品，促進社會商品房現實需求，同時促進商品房價格上漲。相對的銀行信貸規模也會不斷擴大，它全面提升了市場針對房地產行業發展的經濟預期。而對于城鎮居民家庭人均可支配收入這一項與房地產價格的關系來看，二者呈現反向關系，因為房地產可能會占用消費者較多的可支配收入，所以說住房消費是必然會受到城鎮居民可支配收入影響的。

為了進一步證明上述3個變量之間關系，還應該進行脈沖響應函數IRF分析，觀測房地產價格與銀行信貸相互之間的脈沖響應。這里主要利用到了Eviews來輸入XD和JG相關數據信息，由此得到房地產信貸沖擊對其商品價格變化的脈沖響應函數，如圖1。

如圖1，如果銀行信貸行為本期中對房地產企業帶來正的沖擊，它所帶來的結果就是對房地產價格的正面沖擊。而圖1中第二期中房地產價格來到第一個高點，這說明銀行房地產信貸規模正在擴大，它對房地產的價格影響產生效果，但實際上其效果產生方面存在時間滯后問題，這種滯后凸顯了房地產項目生命周期較長這一特性。而價格變化的滯后也會對房地產信貸額變化產生影響，所以隨著銀行信貸規模的不斷增大，房地產銷售價格增長滯后效應也會越來越大。

客觀講，銀行信貸行為對房地產價格提高會起到一個較長的持續性作用，因為銀行作為政府房地產政策中的重要執行方，它面向民眾所傳遞的信息還是以政府的房地產宏觀調控政策為主的，它的行為執行過程增長了房地產銷售價格的上漲預期，從而吸引大量投資者進場投機，這一羊群效應會加速房地產價格上升，同時也帶來房地產泡沫。再觀察圖1，銀行信貸規模的擴大對房地產價格所產生的正向沖擊效應也在不斷被擴大。也就是說，如果銀行不斷增加發放房地產貸款，消費者與投資者就會產生房地產價格上漲的相應預期，雖然它具有一定的時間滯后性，但是這一效應卻是長期持續的，所以說銀行信貸對擴張房地產價格、增加房地產泡沫具有長期持續的拉動作用。

四、結語

綜上所述，我國房地產市場應該制定健康政策，特別注重銀行信貸與房地產價格之間的關聯性，確保針對房地產市場的金融調控政策始終合理。當然，也要從資金源頭、銀行信貸等多個方面來抑制房地產項目價格上漲過快這一現象，避免房地產泡沫的大量產生。平衡銀行信貸行為與房地產價格二者之間的相互協調關系。（作者單位為武漢大學經濟與管理學院金融學專業）