■高文涵，童中文

一、引言

2007年因?yàn)榉康禺a(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)互相推動(dòng)且過度投機(jī)、資產(chǎn)泡沫的破滅引起了世界性的金融危機(jī)，對(duì)國(guó)際金融和實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成了極大的打擊和破壞，這給各界人士敲響了警鐘。近以來，央行一直以寬松的貨幣政策為主，信貸規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張。在2013年底國(guó)內(nèi)信貸余額達(dá)到了92.7萬(wàn)億人民幣，新增貸款為12.15萬(wàn)億人民幣。在總體經(jīng)濟(jì)局勢(shì)不明朗、實(shí)體經(jīng)濟(jì)未恢復(fù)的情況下，信貸持續(xù)擴(kuò)張將會(huì)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格以及銀行體系產(chǎn)生何種影響？本文基于2002年1月至2014年12月的月度數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)信貸、房地產(chǎn)價(jià)格以及銀行系統(tǒng)性穩(wěn)健性三者之間的關(guān)系進(jìn)行研究。

現(xiàn)有文獻(xiàn)大多都只考慮信貸規(guī)模與房?jī)r(jià)波動(dòng)之間的關(guān)系或者是房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)銀行業(yè)穩(wěn)健性的影響，甚少學(xué)者對(duì)信貸、房?jī)r(jià)與銀行系統(tǒng)性危機(jī)三者之間的關(guān)系及傳導(dǎo)路徑進(jìn)行研究。本文的理論貢獻(xiàn)在于，一是總結(jié)國(guó)內(nèi)外銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法后發(fā)現(xiàn)，三個(gè)月同業(yè)拆借利率與隔夜指數(shù)掉期利率之差（LIBOR－OIS利差）是反映銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)狀況的風(fēng)向標(biāo)，適宜將該指標(biāo)作為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)替代變量；二是本文將信貸規(guī)模、房?jī)r(jià)波動(dòng)與銀行系統(tǒng)性危機(jī)聯(lián)系起來，在闡釋三者之間的理論聯(lián)系的基礎(chǔ)上，建立結(jié)構(gòu)化向量自回歸模型（SVAR）對(duì)信貸規(guī)模、房?jī)r(jià)波動(dòng)與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行實(shí)證研究。

二、文獻(xiàn)綜述

研究信貸規(guī)模、房?jī)r(jià)波動(dòng)以及銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)三者的關(guān)系，首先要厘清信貸規(guī)模與房?jī)r(jià)波動(dòng)兩者之間的關(guān)系。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于這兩者之間關(guān)聯(lián)的觀點(diǎn)基本可以分為三類：第一類觀點(diǎn)認(rèn)為信貸規(guī)模與房?jī)r(jià)波動(dòng)之間存在雙向影響機(jī)制。謝國(guó)忠（2010）認(rèn)為信貸與房地產(chǎn)價(jià)格兩者相互刺激相互推動(dòng)，構(gòu)成循環(huán)回路。 Agnello and Schuknecht（2011）選取 18 個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家作為樣本，基于1980～2007年的數(shù)據(jù)分析了房地產(chǎn)價(jià)格與信貸之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)信貸規(guī)模擴(kuò)張與資產(chǎn)泡沫的形成兩者之間具有顯著性的雙向影響。秦嶺（2012）運(yùn)用精確的數(shù)據(jù)建立VAR模型，對(duì)銀行信貸和房地產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，得到結(jié)論：信貸與房地產(chǎn)價(jià)格之間相互推動(dòng)相互加強(qiáng)的作用十分顯著。第二類觀點(diǎn)認(rèn)為房?jī)r(jià)對(duì)銀行信貸的影響是單向的，這一觀點(diǎn)強(qiáng)調(diào)房?jī)r(jià)的上漲是刺激信貸規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張的幕后推手。Gerlach and Peng（2005）以香港為樣本對(duì)房?jī)r(jià)和信貸的關(guān)系進(jìn)行研究，研究表明：信貸與房?jī)r(jià)具有顯著的同步關(guān)系，影響方向從房?jī)r(jià)到信貸，而不是相反的。第三類觀點(diǎn)認(rèn)為信貸對(duì)房?jī)r(jià)存在單向的影響機(jī)制。該觀點(diǎn)理論依據(jù)是在金融危機(jī)發(fā)生及傳染過程中，信貸是房?jī)r(jià)攀升和銀行倒閉的根源。段軍山（2008）對(duì)信貸擴(kuò)張、房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行了理論及經(jīng)驗(yàn)分析，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價(jià)格的膨脹很大程度上是由于金融支持過度。劉朝陽(yáng)（2012）基于44個(gè)國(guó)家及地區(qū)的數(shù)據(jù)對(duì)信貸擴(kuò)張、股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)與系統(tǒng)性銀行危機(jī)之間的關(guān)系進(jìn)行研究，得出系統(tǒng)性危機(jī)發(fā)生過程：寬松的貨幣政策與金融自由化——信貸規(guī)模不斷增加——資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)——系統(tǒng)性銀行危機(jī)發(fā)生。

理論和實(shí)踐皆表明，信貸擴(kuò)張、資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與銀行體系穩(wěn)健性之間存在著復(fù)雜的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，無論是發(fā)達(dá)國(guó)家還是發(fā)展中國(guó)家，嚴(yán)重的銀行危機(jī)都是與資產(chǎn)價(jià)格的劇烈波動(dòng)緊密相關(guān)的。Collyns(2002)以東亞國(guó)家為樣本，對(duì)信貸擴(kuò)張、資產(chǎn)價(jià)格以及亞洲金融危機(jī)三者的內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行研究，理論和實(shí)證數(shù)據(jù)都證明了信貸擴(kuò)張是資產(chǎn)價(jià)格膨脹的強(qiáng)力推手。Goodhart(2008)對(duì)工業(yè)化國(guó)家近30年的信貸、房?jī)r(jià)與金融活動(dòng)之間的相互關(guān)系進(jìn)行研究，建立固定效應(yīng)面板VAR模型分析貨幣供應(yīng)量變動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)的影響。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)信貸擴(kuò)張對(duì)房?jī)r(jià)上漲具有明顯的推動(dòng)作用，且房?jī)r(jià)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間有顯著正相關(guān)關(guān)系。國(guó)內(nèi)學(xué)者丁晨、屠梅曾(2008)基于貨幣供應(yīng)的內(nèi)生性視角，研究房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與銀行信貸之間的作用機(jī)制，結(jié)果顯示房地產(chǎn)價(jià)格的上漲會(huì)通過資產(chǎn)抵押物渠道驅(qū)動(dòng)商業(yè)銀行進(jìn)一步擴(kuò)張其信貸規(guī)模。譚政勛（2010）認(rèn)為信貸的順周期性將會(huì)加速房?jī)r(jià)上升或下跌的幅度，因此信貸規(guī)模變動(dòng)將會(huì)直接造成房?jī)r(jià)波動(dòng)，若波動(dòng)到一定程度，貸款損失不斷增加極易引發(fā)銀行破產(chǎn)和金融危機(jī)。趙勝民、方意等（2011）的分析發(fā)現(xiàn)金融信貸對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格影響有限，對(duì)股票價(jià)格影響較大。馬亞明（2012）建立VECM模型對(duì)我國(guó)信貸與資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了理論分析，研究發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)股票價(jià)格上漲導(dǎo)致銀行增加放貸，銀行信貸擴(kuò)張進(jìn)一步促進(jìn)資產(chǎn)價(jià)格上升。王?。?012）構(gòu)建了一般均衡模型對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)和銀行信貸之間的關(guān)系進(jìn)行數(shù)理推導(dǎo)，經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)房?jī)r(jià)波動(dòng)、信貸波動(dòng)以及二者聯(lián)合波動(dòng)是我國(guó)銀行穩(wěn)定的重要因素。彭建剛（2013）研究了房?jī)r(jià)與銀行系統(tǒng)性危機(jī)之間的關(guān)聯(lián)性，認(rèn)為房?jī)r(jià)是引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的重要因素，對(duì)信貸進(jìn)行有效控制可以有效防范系統(tǒng)性銀行危機(jī)。陳志英（2013）認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格劇烈波動(dòng)是系統(tǒng)性銀行危機(jī)的直接原因，而信貸持續(xù)性擴(kuò)張是銀行危機(jī)發(fā)生的深層次誘因。

相比VAR模型而言，SVAR模型不僅可以解釋變量滯后期和當(dāng)期的動(dòng)態(tài)關(guān)系，還可以對(duì)變量間的同期相關(guān)性做出解釋，基于經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)對(duì)SVAR施加約束條件，可以分析模型對(duì)變量結(jié)構(gòu)性沖擊的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。為了研究信貸規(guī)模、房地產(chǎn)價(jià)格與銀行體系穩(wěn)定之間的相關(guān)性及傳導(dǎo)路徑，本文構(gòu)建一個(gè)3變量的結(jié)構(gòu)化的向量自回歸模型。

三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)分析

（一）指標(biāo)選取及說明

1.銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)替代變量。Rodriguez（2012）在其文章中總結(jié)了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量方法，認(rèn)為三個(gè)月同業(yè)拆借利率與隔夜指數(shù)掉期利率之間的利差是反映銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)最簡(jiǎn)單的指標(biāo)。LIBOROIS利差反映全球銀行體系的信貸壓力，若該數(shù)值增加，則說明銀行同業(yè)拆借的成本較高，銀行業(yè)同業(yè)拆借的意愿較低，銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)增加。當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)某家銀行出現(xiàn)危機(jī)時(shí)，難以依靠同業(yè)拆借緩解危機(jī)。鑒于我國(guó)金融市場(chǎng)欠完善，隔夜指數(shù)掉期利率難以獲得，因此假設(shè)OIS利率為零，選取三個(gè)月銀行同業(yè)拆借利率反映銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。從我國(guó)同業(yè)拆借市場(chǎng)發(fā)展來看，我國(guó)商業(yè)銀行在同業(yè)拆借平臺(tái)上的交易頻率較高、交易份額巨大，許多學(xué)者認(rèn)為同業(yè)拆借已經(jīng)成為我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的主要結(jié)點(diǎn)，同業(yè)拆借市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)膨脹，風(fēng)險(xiǎn)隱患也在不斷加大，因此本文選取3個(gè)月銀行同業(yè)拆借利率作為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)具有一定的理論依據(jù)。數(shù)據(jù)源于Wind資訊。

2.房地產(chǎn)價(jià)格。房地產(chǎn)價(jià)格的衡量指標(biāo)目前沒有定論，考慮到涉及房地產(chǎn)月度數(shù)據(jù)的指標(biāo)一月免報(bào)，導(dǎo)致所有數(shù)據(jù)一月二月都為累計(jì)值，難以拆分，因此本文選取國(guó)房景氣指數(shù)作為房地產(chǎn)價(jià)格的替代變量，該指數(shù)為綜合指標(biāo)，包含房地產(chǎn)開發(fā)投資、本年資金來源、每平方平均銷售價(jià)格等六個(gè)分類指數(shù)。該指數(shù)以100為臨界值，高于100說明房?jī)r(jià)房地產(chǎn)市場(chǎng)利好，低于100說明房地產(chǎn)市場(chǎng)不景氣。數(shù)據(jù)源于中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。

3.信貸規(guī)模。由于涉及住房貸款的數(shù)據(jù)在我國(guó)目前還沒有公開數(shù)據(jù)，因此選取全國(guó)信貸的月度數(shù)據(jù)作為信貸規(guī)模的替代變量，數(shù)據(jù)源于Wind資訊。

本文選取2002年1月至2014年12月的月度數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)都經(jīng)過季節(jié)調(diào)整，剔除季節(jié)因素帶來的影響，涉及到金額的數(shù)據(jù)使用CPI定基指數(shù)進(jìn)行平減化處理，從而獲得房?jī)r(jià)和信貸規(guī)模波動(dòng)率數(shù)據(jù)。為簡(jiǎn)便起見，分別記三個(gè)月同業(yè)拆借利率、房?jī)r(jià)波動(dòng)率與信貸增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)為SHIBOR、HP、CREDIT。在進(jìn)行計(jì)量分析之前，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

表 1 SHIBOR、HP、CREDIT的統(tǒng)計(jì)描述

從表1可知，同業(yè)拆借利率、房?jī)r(jià)以及信貸三者的波動(dòng)率較小，基本維持在－2%～5%區(qū)間內(nèi)。SHIBOR總體上不服從正態(tài)分布，其分布形態(tài)為左偏分布，且具有左側(cè)厚尾特征，峰度為2，呈現(xiàn)出尖峰的態(tài)勢(shì)；HP總體上呈現(xiàn)出右偏分布，峰度為7，尖峰；CREDIT總體上服從正態(tài)分布，偏度接近于0，左右基本上對(duì)稱，且峰度為2.5，呈現(xiàn)尖峰的特征。

（三）數(shù)據(jù)初步分析

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行實(shí)證分析之前，需要對(duì)所有變量做ADF檢驗(yàn)，處理軟件為eviews6.0，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。根據(jù)表2中的ADF檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在10%的置信水平下，同業(yè)拆借利率都不能接受原假設(shè)，說明SHIBOR是非平穩(wěn)序列，經(jīng)過一階差分后平穩(wěn)。房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)率與信貸增長(zhǎng)率序列都是平穩(wěn)的。

表2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.格蘭杰因果檢驗(yàn)

在以往研究中，很多變量之間幾乎沒有經(jīng)濟(jì)意義上的聯(lián)系，然而卻可能計(jì)算出較大的相關(guān)系數(shù)，因此需要對(duì)變量進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，以驗(yàn)證哪些變量間有相互作用，并且確定各變量之間相互影響的可能的滯后階數(shù)。上文已經(jīng)對(duì)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，房?jī)r(jià)波動(dòng)率與信貸規(guī)模增長(zhǎng)率為平穩(wěn)序列，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)序列不平穩(wěn)，然而一階平穩(wěn)。此處用銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的一階差分、房?jī)r(jià)波動(dòng)率以及信貸增長(zhǎng)率進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，為簡(jiǎn)便起見，下文直接用SHIBOR表示三個(gè)月同業(yè)拆借利率的一階差分序列。根據(jù)表3可知，在5%的置信水平下，房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)是銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的格蘭杰原因，信貸規(guī)模是房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的格蘭杰原因，在10%的置信水平下，銀行體系的穩(wěn)健性是信貸規(guī)模波動(dòng)的格蘭杰原因。格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果基本與現(xiàn)實(shí)相符：房?jī)r(jià)波動(dòng)過度將會(huì)降低銀行資產(chǎn)質(zhì)量，增加不良貸款，可能會(huì)引發(fā)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；信貸擴(kuò)張使得消費(fèi)者可獲得足夠的按揭貸款購(gòu)買房產(chǎn)，將進(jìn)一步刺激房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)；同業(yè)拆借利率是影響國(guó)內(nèi)信貸的重要因素，同業(yè)拆借利率越高，表明同業(yè)借貸的意愿越低，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越高。根據(jù)格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果可知，本文可構(gòu)造SVAR結(jié)構(gòu)向量自回歸模型對(duì)信貸規(guī)模、房?jī)r(jià)波動(dòng)以及銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)三者之間的關(guān)聯(lián)及傳導(dǎo)方向進(jìn)行研究。

表3 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

四、模型設(shè)定及實(shí)證結(jié)果分析

（一）模型設(shè)定

向量自回歸模型（VAR）刻畫了多個(gè)經(jīng)濟(jì)變量之間相互變動(dòng)關(guān)系的動(dòng)態(tài)研究，無約束VAR模型不設(shè)置任何約束條件，單純從數(shù)據(jù)上反映各變量之間動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)關(guān)系，不能說明變量之間理論上的聯(lián)系，在一定程度上忽視了變量之間隱含的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以及變量同期影響關(guān)系，為克服VAR這一缺點(diǎn)，結(jié)構(gòu)向量自回歸模型（SVAR）引入了變量之間的作用與反饋?zhàn)饔?。因此本文選取結(jié)構(gòu)向量自回歸模型（SVAR）來研究信貸規(guī)模、房?jī)r(jià)波動(dòng)以及銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。VAR模型表示為：

其中yt為k階內(nèi)生向量矩陣，xt為d維外生向量矩陣，p為滯后階數(shù)，et為k維擾動(dòng)項(xiàng)，且相互獨(dú)立。

為研究變量之間當(dāng)期的相關(guān)關(guān)系，在簡(jiǎn)化式VAR模型的基礎(chǔ)上，基于經(jīng)濟(jì)理論引入變量之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系，其次再根據(jù)模型估計(jì)的結(jié)果與識(shí)別約束，結(jié)合經(jīng)濟(jì)常識(shí)建立SVAR的系數(shù)向量及約束條件。SVAR模型表達(dá)式為：

在（1）式兩邊同乘以A，可以得到相應(yīng)的簡(jiǎn)化式向量自回歸模型：

對(duì)比式（2）與式（3）可得：

式（5）稱為 AB 型 SVAR 模型，其中 E（utut′）=I，為了識(shí)別SVAR模型的結(jié)構(gòu)，需要對(duì)同期相關(guān)聯(lián)矩陣施加約束條件。對(duì)于具有k個(gè)內(nèi)生變量的AB型SVAR模型，需要對(duì)矩陣施加k(k-1)/2個(gè)約束條件，因此本文需要添加3個(gè)約束條件。

對(duì)SVAR模型施加約束的方法可以分為短期約束和長(zhǎng)期約束兩種。短期約束允許研究者根據(jù)實(shí)際經(jīng)濟(jì)理論對(duì)模型施加約束，因此本文選擇施加短期約束。根據(jù)格蘭杰因果檢驗(yàn)的結(jié)果，短期約束的具體約束條件設(shè)定如下：首先，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)受到房?jī)r(jià)波動(dòng)率及其滯后項(xiàng)的影響；其次，房?jī)r(jià)波動(dòng)率受到信貸規(guī)模變動(dòng)率及其滯后項(xiàng)的影響；最后，信貸規(guī)模受到銀行同業(yè)拆借率及其滯后項(xiàng)的影響。寫成矩陣形式如下：

（二）實(shí)證結(jié)果

1.SVAR模型滯后階數(shù)及模型的穩(wěn)定性

SVAR模型的滯后階數(shù)是由相應(yīng)的VAR模型確定的滯后階數(shù)決定的。表4顯示了0-5階VAR模型的LR、AIC等準(zhǔn)則的篩選結(jié)果，“*”顯示出相應(yīng)準(zhǔn)則選擇的滯后階數(shù)。根據(jù)表4可知超過半數(shù)的篩選準(zhǔn)則顯示滯后三階為最優(yōu)滯后階數(shù)，因此構(gòu)造SVAR(3)模型。圖1顯示，無特征根在圓外，表明本模型是平穩(wěn)的。

表4 滯后階數(shù)判斷結(jié)果

圖1 SVAR的單位根檢驗(yàn)圖

2.脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)可以刻畫內(nèi)生變量的變動(dòng)對(duì)其自身及其其他所有變量產(chǎn)生的影響作用，某內(nèi)生變量的一個(gè)沖擊不僅直接影響其變量自身，還可以通過VAR模型的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)傳遞給其他的內(nèi)生變量，脈沖響應(yīng)揭示了這種響應(yīng)的軌跡。在建立穩(wěn)定的VAR模型的基礎(chǔ)上，通過施加式（5）中的短期約束條件，可以獲得本文SVAR(3)模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)。

圖2分別顯示了HP對(duì)CREDIT、SHIBOR對(duì)HP以及CREDIT對(duì)SHIBOR的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，從左到右分別記為圖2(a)、圖2(b)、圖2(c)。 圖2(a)顯示了房?jī)r(jià)對(duì)信貸規(guī)模的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，當(dāng)給信貸一個(gè)正的沖擊，房地產(chǎn)價(jià)格當(dāng)期也不會(huì)產(chǎn)生變化，然而從第1期開始出現(xiàn)正的變化，在第六期達(dá)到最高點(diǎn)，隨后開始緩慢降低，到第十期時(shí)信貸對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格依然有沖擊效應(yīng)，其沖擊力約為0.05。圖2(b)為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)對(duì)房?jī)r(jià)變動(dòng)的脈沖響應(yīng)圖，當(dāng)給房?jī)r(jià)一個(gè)正的沖擊后，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)當(dāng)期增長(zhǎng)為0，然而從第1期開始不斷增長(zhǎng)，在第4期達(dá)到最高點(diǎn) （小于0.1）后開始下降，第7期時(shí)，沖擊效應(yīng)減少了約60%左右，在第9期及以后沖擊效應(yīng)基本消失。圖2（c）顯示了信貸對(duì)于銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，當(dāng)給銀行同業(yè)拆借利率一個(gè)正的沖擊時(shí)，信貸當(dāng)期就出現(xiàn)負(fù)的響應(yīng)，且沖擊效應(yīng)約為0.1，在第4期時(shí)沖擊效應(yīng)達(dá)到最大（－0.17），從第6期以后沖擊逐漸減弱，第10期時(shí)沖擊效應(yīng)幾乎為0。

圖2 房?jī)r(jià)對(duì)信貸、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)房?jī)r(jià)、信貸對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

3.方差分解分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了SVAR模型中內(nèi)生變量的沖擊對(duì)其他內(nèi)生變量造成的影響，方差分解分析每個(gè)沖擊對(duì)內(nèi)生變量的貢獻(xiàn)率，從而可以得知各變量的重要程度。表5顯示了對(duì)SHIBOR進(jìn)行分解的結(jié)果，從表中可知，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)主要受其自身的影響，除了自身的貢獻(xiàn)率之外，房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)影響約為4%，信貸波動(dòng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平的沖擊力為3%，從第4期開始趨于穩(wěn)定。房地產(chǎn)價(jià)格與信貸波動(dòng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)率較低，主要原因是同業(yè)拆借率是一個(gè)金融序列，其波動(dòng)的隨機(jī)性較強(qiáng)。

五、結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

表5 SHIBOR方差結(jié)構(gòu)性分解

通過結(jié)構(gòu)向量自回歸模型（SVAR）對(duì)中國(guó)信貸擴(kuò)張、房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)以及系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)三者之間的傳導(dǎo)機(jī)制及脈沖響應(yīng)圖來看，可以得到以下結(jié)論：

1.從本文研究發(fā)現(xiàn)，從2002～2014年的月度數(shù)據(jù)來看，我國(guó)信貸、房?jī)r(jià)以及銀行系統(tǒng)性水平的波動(dòng)幅度較小且波動(dòng)頻繁，這三者之間的傳導(dǎo)機(jī)制如下：信貸規(guī)模的波動(dòng)導(dǎo)致房?jī)r(jià)不斷波動(dòng)，房?jī)r(jià)波動(dòng)幅度超過安全邊界將會(huì)導(dǎo)致銀行體系危機(jī)發(fā)生的可能性增大。當(dāng)銀行從種種跡象中發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平不斷增加時(shí)，銀行同業(yè)貸款意愿降低，信貸規(guī)模將會(huì)受到一定程度的限制。

2.信貸擴(kuò)張是房地產(chǎn)價(jià)格上漲的格蘭杰原因。從脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可以發(fā)現(xiàn)，信貸規(guī)模正向沖擊時(shí)，房地產(chǎn)價(jià)格當(dāng)期不會(huì)出現(xiàn)變化，然而從第1期開始出現(xiàn)正的增加，在第3期信貸規(guī)模擴(kuò)張對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響達(dá)到最大。此時(shí)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的信貸正向沖擊將會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)在3期內(nèi)增加8%，在第9期之后，信貸對(duì)房?jī)r(jià)依然有正向沖擊作用，且沖擊力下降為4%，說明信貸擴(kuò)張對(duì)房?jī)r(jià)的影響至少可以持續(xù)到第10期。

3.房?jī)r(jià)上升是銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加的格蘭杰原因。當(dāng)房?jī)r(jià)上升時(shí)，同業(yè)拆借利率當(dāng)期不出現(xiàn)變化，然而第1期開始同業(yè)拆借利率開始上升，說明此時(shí)銀行業(yè)信貸壓力增大，同業(yè)拆借意愿降低，銀行體系風(fēng)險(xiǎn)上升。在第4期房?jī)r(jià)對(duì)銀行體系穩(wěn)健型的沖擊力最大達(dá)到了最高點(diǎn)8%，從第4期開始房?jī)r(jià)對(duì)銀行業(yè)穩(wěn)健性的沖擊力逐漸下降，在第10期時(shí)，房?jī)r(jià)對(duì)銀行業(yè)的沖擊幾乎為0。

4.銀行體系風(fēng)險(xiǎn)增加是信貸收縮的格蘭杰原因。從脈沖響應(yīng)圖可以看到，當(dāng)同業(yè)拆借利率出現(xiàn)一個(gè)正向的沖擊時(shí)，信貸規(guī)模當(dāng)期就會(huì)出現(xiàn)負(fù)向的變化，且在第4期時(shí)沖擊力達(dá)到0.15，從第4期起系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加對(duì)信貸規(guī)模的影響越來越小，在第10個(gè)月時(shí)影響幾乎為0。說明當(dāng)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不斷增加，同業(yè)拆借意愿較低，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加，導(dǎo)致信貸緊縮。

（二）政策建議

1.據(jù)本文研究可知，信貸規(guī)模、房?jī)r(jià)波動(dòng)和銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)三者的傳導(dǎo)機(jī)制是一種循環(huán)回路，金融活動(dòng)之間本身就可能存在相互牽制，形成金融體系內(nèi)的一種內(nèi)在穩(wěn)定機(jī)制。信貸規(guī)模是房?jī)r(jià)波動(dòng)的格蘭杰原因，房?jī)r(jià)波動(dòng)又是引發(fā)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的格蘭杰原因。調(diào)控信貸規(guī)模、降低銀行體系風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵就是調(diào)控房地產(chǎn)價(jià)格?？v觀金融危機(jī)的發(fā)生過程，信貸過度擴(kuò)張引發(fā)資產(chǎn)價(jià)格泡沫，虛增的資產(chǎn)價(jià)格極易導(dǎo)致單個(gè)銀行面臨風(fēng)險(xiǎn)，從而引發(fā)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。因此，貨幣供給工具和信貸工具可以將房?jī)r(jià)作為中介目標(biāo)，在房地產(chǎn)市場(chǎng)過熱時(shí)采取緊縮政策來調(diào)控房地產(chǎn)價(jià)格。當(dāng)前我國(guó)政府對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的限制主要依靠住房限購(gòu)令等行政干預(yù)政策，往往治標(biāo)不治本，反而有些行政政策一出臺(tái)就刺激房?jī)r(jià)進(jìn)一步虛高。因此應(yīng)當(dāng)運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，充分利用這三者之間的關(guān)系，在進(jìn)行宏觀調(diào)控時(shí)注意不同金融工具之間的政策搭配，有效預(yù)防銀行系統(tǒng)性危機(jī)。

2.本文研究結(jié)論顯示，信貸規(guī)模的變動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生影響的時(shí)滯約為1個(gè)月，在第4個(gè)月信貸規(guī)模對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生的影響最大，并且這種影響的時(shí)間約為1年。房?jī)r(jià)波動(dòng)造成銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加的時(shí)滯為1個(gè)月，在第4個(gè)月影響達(dá)到最大，持續(xù)時(shí)間約為10個(gè)月。銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)增加，信貸規(guī)模顯著降低，這種影響沒有時(shí)滯，且影響的時(shí)間約為10個(gè)月。根據(jù)這一結(jié)論可發(fā)現(xiàn)，信貸、房地產(chǎn)以及銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)三者的相互影響在第4個(gè)月達(dá)到最大，因此在實(shí)施貨幣政策對(duì)房?jī)r(jià)進(jìn)行調(diào)控時(shí)，對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行限制以防資產(chǎn)泡沫，應(yīng)當(dāng)逆向調(diào)節(jié)，且注意時(shí)滯、調(diào)控效果和影響期限。

3.房?jī)r(jià)劇烈波動(dòng)會(huì)引發(fā)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，主要是因?yàn)槲覈?guó)房地產(chǎn)金融市場(chǎng)欠發(fā)達(dá)，房地產(chǎn)融資渠道較為單一，資金來源主要以銀行貸款為主，銀行融資約占房地產(chǎn)開發(fā)資金總和的80%。一旦房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)動(dòng)蕩，銀行必然會(huì)受到牽連。因此實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)融資渠道的多元化，將單一的銀行信貸轉(zhuǎn)變?yōu)殂y行信貸、房地產(chǎn)公司債券、房地產(chǎn)投資基金等多元化的融資渠道，可有效地分散銀行系統(tǒng)的房地產(chǎn)市場(chǎng)信貸風(fēng)險(xiǎn)。

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