王諍諍　王洪衛(wèi)

摘要：文章從信貸配置的行業(yè)選擇視角，理論分析銀行偏好房地產(chǎn)信貸的動因；接著利用VAR模型對我國商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸配置偏好動因進(jìn)行實證研究；最后得出結(jié)論，房地產(chǎn)價格溢價率的持續(xù)上升，降低了銀行對房地產(chǎn)信貸不良率的預(yù)期，因而銀行將更多資源集聚于房地產(chǎn)業(yè)，其決策動因中“避險動機(jī)”更勝于“逐利動機(jī)”。

關(guān)鍵詞：銀行信貸配置；房地產(chǎn)信貸；房地產(chǎn)價格溢價；不良貸款率

一、 前言

商業(yè)銀行風(fēng)險管理類文獻(xiàn)將銀行視為理性投資者，從不同視角研究影響銀行信貸配置決策的因素。如陸正飛等（2009），范育濤等（2010），簡澤等（2013）、房巧玲等（2013）等采用上市銀行分行業(yè)的貸款投放數(shù)據(jù)，運用面板模型實證分析影響銀行信貸資金配置結(jié)構(gòu)的動因。此類文獻(xiàn)將貸款對象視為具有不同個性特征的企業(yè)，并未研究房地產(chǎn)行業(yè)與其他行業(yè)，其行業(yè)差異性對銀行信貸對象的選擇決策是否存在影響，以及影響的機(jī)理是什么。

本文期望在Herring和Wachter（1998）模型基礎(chǔ)上，從商業(yè)銀行信貸的行業(yè)配置視角，研究房地產(chǎn)信貸資金集聚房地產(chǎn)市場的行為動因。首先在構(gòu)建銀行信貸資產(chǎn)配置收益模型的基礎(chǔ)上，對商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸配置偏好行為進(jìn)行理論分析；然后以我國房地產(chǎn)信貸占比、房地產(chǎn)價格波動溢價、銀行信貸不良率等數(shù)據(jù)，運用VAR模型對我國商業(yè)銀行的房地產(chǎn)信貸偏好行為進(jìn)行實證檢驗；最后結(jié)合理論和實證研究的結(jié)論，從銀行信貸投放決策的動因視角，研究銀行偏好房地產(chǎn)信貸的“理性”。

二、 商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸配置決定的理論解釋

考慮商業(yè)銀行最低資本規(guī)模M的約束，貸款資產(chǎn)破產(chǎn)的風(fēng)險概率為？酌。假設(shè)商業(yè)銀行的貸款資產(chǎn)分為兩類：一類是房地產(chǎn)貸款，設(shè)投放量為L1；另一類是其它貸款，投放量為L2。令rj表示銀行對貸款j的預(yù)期回報率加1；i反映資金的機(jī)會成本率，相當(dāng)于無風(fēng)險資產(chǎn)收益回報加1。建立方程組，通過拉格朗日函數(shù)得到期望收益最大化狀態(tài)下的最優(yōu)解式。

基于以上結(jié)論，下文將以我國商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸配置結(jié)構(gòu)為研究對象，進(jìn)一步實證研究影響我國房地產(chǎn)信貸行為的因素及影響效應(yīng)，重點關(guān)注期望收益溢價r1-i、房地產(chǎn)貸款違約概率？仔i對房地產(chǎn)信貸配置決策的影響。

三、 我國商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸配置偏好的實證研究

本文使用國家統(tǒng)計局及中國人民銀行2005年1月至2015年3月宏觀經(jīng)濟(jì)或金融機(jī)構(gòu)的季度數(shù)據(jù)，以銀行房地產(chǎn)貸款配置占比、房地產(chǎn)價格波動溢價及銀行不良貸款率，構(gòu)建VAR模型，通過脈沖響應(yīng)分析、方差分解分析及Granger因果檢驗分析，探討價格波動溢價及不良貸款率對銀行房地產(chǎn)信貸配置決定的影響效應(yīng)。

1.數(shù)據(jù)的選擇與說明。銀行房地產(chǎn)貸款配置占比（LRATIO），選用中國人民幣銀行公布的金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額分行業(yè)數(shù)據(jù)，將商業(yè)性房地產(chǎn)貸款余額與同期金融機(jī)構(gòu)各項貸款余額相除，代表以銀行為主的金融機(jī)構(gòu)房地產(chǎn)貸款配置水平。房地產(chǎn)價格波動溢價（HP_RATE），是指房地產(chǎn)資產(chǎn)價格波動率超過無風(fēng)險收益率的溢價，因此2005年1月～2010年12月全國房屋銷售價格指數(shù)和2011年1月～2015年3月的70個大中城市新建住宅價格指數(shù)，得到2005年月～2015年3月以住宅為代表的房地產(chǎn)價格指數(shù)。將季度波動率乘以4，扣除同期一年期存款利率，得到代表房地產(chǎn)價格波動溢價水平的指標(biāo)。銀行不良貸款率（NPLOAN），選用銀行貸款總額不良貸款率的季度數(shù)據(jù)。借鑒范育濤（2013）的指標(biāo)處理辦法，將銀行不良貸款率進(jìn)行對數(shù)處理，即ln[NPLOAN/（100-NPLOAN）]，本文以NPLOAN_LN代表不良貸款率水平。

2. 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗。采用ADF（Augmented Dickey-Fuller）單位根檢驗方法，結(jié)果顯示，房地產(chǎn)價格波動溢價原序列是平穩(wěn)的，但是房地產(chǎn)貸款占比的一階差分和不良貸款率的一階差分序列是平穩(wěn)的。因此以HP_RATE、D（LRATIO）和D（NPLOAN_LN）建立VAR模型，進(jìn)一步分析變量間的沖擊響應(yīng)特征。

3. 基于VAR模型的脈沖響應(yīng)分析。本文利用AIC和SC準(zhǔn)則確定滯后兩階，運用VAR（2）模型對三個變量之間的關(guān)系進(jìn)行實證研究。在VAR模型檢驗是平穩(wěn)的條件下，基于VAR模型結(jié)果，從正交脈沖響應(yīng)的Cholesky分解圖和累積反應(yīng)圖分析三個變量中一個響應(yīng)變量因為其它兩變量的沖擊而表現(xiàn)出的應(yīng)激狀態(tài)，從而分析沖擊因子影響作用的存在性、作用方向以及作用持續(xù)時間；同時輔以方差分解圖，分析每一個沖擊因子對響應(yīng)變量的變化貢獻(xiàn)的差異度，進(jìn)一步解讀哪些沖擊因子對響應(yīng)變量的變動有更大的影響。

（1）房價波動溢價（HP_RATE）、不良貸款率（DNPLOAN_LN）對房地產(chǎn)貸款占比（DLRATIO）的影響分析。

由圖1和圖2可知，房價波動溢價的上升會造成房地產(chǎn)貸款占比的大幅度增長，且持續(xù)時間長達(dá)7期（約1年半的時間）。因此銀行貸款總資產(chǎn)不良率的上升會引發(fā)銀行將有限貸款資源在短期內(nèi)集聚在房地產(chǎn)領(lǐng)域，由圖3可知，對房地產(chǎn)貸款占比波動影響的因素貢獻(xiàn)度，由大到小排序依次為房地產(chǎn)貸款占比自身上一期的變動、不良貸款率的變動和房價波動溢價。較之房地產(chǎn)市場價格溢價的波動， 銀行在決定房地產(chǎn)信貸配置比例時，更加關(guān)注各類貸款總不良貸款率的變動，總不良貸款率的上升會助推銀行信貸資源向房地產(chǎn)集聚。

（2）房地產(chǎn)貸款占比（DLRATIO）、不良貸款率變動（DNPLOAN_LN）對房價波動溢價（HPRATE）的影響分析。

由圖4和圖5可知，房地產(chǎn)貸款占比的上升，會造成房價波動溢價的加速上漲，但是維持到第2期（半年時間），房價波動溢價上升的速度開始放緩，繼而在第4期（約1年時間）會出現(xiàn)小幅下降。另一方面，不良貸款率的沖擊對房價波動溢價的影響是反向的，當(dāng)不良貸款率下降時，房價波動溢價會有一個正向的加速上升。因此由脈沖響應(yīng)圖看出，銀行貸款總資產(chǎn)不良率的下降，會進(jìn)一步激勵銀行將更多信貸資源集聚房地產(chǎn)領(lǐng)域。由圖6可知，對房地產(chǎn)價格溢價波動的貢獻(xiàn)程度進(jìn)行高低排序，房價溢價波動自身對自身的影響是最大的，次之是房地產(chǎn)貸款的占比，接著是不良貸款率的沖擊影響。房價波動溢價的變動表現(xiàn)出更強(qiáng)的自相關(guān)性，房地產(chǎn)貸款占比提升對其波動的影響則相對較弱。

（3）房地產(chǎn)貸款占比（DLRATIO）、房價波動溢價（HP_RATE）對不良貸款率（DNPLOAN_LN）波動的影響分析。

由圖7和圖8可知，房地產(chǎn)貸款占比的上升，會造成銀行總貸款資產(chǎn)不良率的上升，但是上升的幅度越來越小。房價波動溢價的上升，會造成銀行總貸款資產(chǎn)不良率的顯著下降，也就是房價持續(xù)上升，顯著降低了銀行信貸資產(chǎn)整體的風(fēng)險。由圖9可知，不良貸款率變動受到自身，以及房地產(chǎn)貸款占比和房價溢價的影響，但是不良貸款率上一期的水平對自身當(dāng)期變動的影響程度是最高的，幾乎超過了80%的貢獻(xiàn)度。接下來房地產(chǎn)貸款占比的影響較高。房價溢價對銀行整體不良貸款率變動的影響很小。

4. 變量間的Granger因果關(guān)系分析。Granger因果檢驗結(jié)果顯示，房價波動溢價、不良貸款率變動及其房地產(chǎn)貸款占比自身的水平，是房地產(chǎn)貸款占比變動的顯著原因。反過來，影響房價波動溢價變動的顯著原因中，并不包含房地產(chǎn)貸款占比因素，而是銀行貸款總資產(chǎn)不良率因素。盡管不良貸款率變動會對其他兩個因素產(chǎn)生顯著影響，但是造成銀行貸款總資產(chǎn)風(fēng)險變動的顯著原因，并不是房價波動溢價，也不是房地產(chǎn)貸款占比的變動。

四、 研究結(jié)論及政策建議

結(jié)論1：房價波動溢價的上升會刺激銀行房地產(chǎn)貸款占比的上升；另一方面，銀行房地產(chǎn)貸款占比的上升，盡管會造成房價波動溢價的增長，但并不是顯著的原因。兩者存在單向的因果關(guān)系。結(jié)論2：銀行總貸款資產(chǎn)不良率的上升會在短期刺激銀行將信貸資源集聚房地產(chǎn)領(lǐng)域，但因為房地產(chǎn)貸款占比的上升長期會造成銀行貸款資產(chǎn)不良率的上升，所以長期看，銀行總貸款資產(chǎn)不良率的上升還是會引起銀行房地產(chǎn)貸款占比的下降。結(jié)論3：銀行房地產(chǎn)貸款占比的上升和房價波動溢價的增長，都會影響銀行貸款總資產(chǎn)的風(fēng)險變化，但是前者的影響更為顯性。這說明銀行將信貸資源向房地產(chǎn)領(lǐng)域集中的傾向，“避險動機(jī)”更勝于“逐利動機(jī)”。

在過去十多年中，房地產(chǎn)及其相關(guān)行業(yè)的貸款不良率，顯著低于貸款平均不良率水平線下。另一方面，以住宅價格為例，2003年2月～2015年3月的146個月的時間內(nèi)，新建商品住宅價格的同比增長率僅24個月呈現(xiàn)出負(fù)數(shù)，負(fù)數(shù)月份的發(fā)生概率僅16.4%。進(jìn)入2015年，新一輪降息、降準(zhǔn)的寬松貨幣政策，將全國新建商品住宅價格重新推入上升通道。這些已發(fā)生的數(shù)據(jù)都降低了房地產(chǎn)貸款已發(fā)生的不良率水平，降低了銀行對未來房地產(chǎn)貸款不良率的預(yù)期值。與此同時，除工業(yè)和農(nóng)林牧漁業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)及相關(guān)建筑產(chǎn)業(yè)對GDP累計同比的拉動效應(yīng)，在其他各行業(yè)中有著顯著的作用，尤其是2005年以來，始終處于較高的水平。因此房地產(chǎn)行業(yè)過去十多年為我國宏觀經(jīng)濟(jì)增長拉動的貢獻(xiàn)很大，尤其是2008年金融危機(jī)發(fā)生后的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇階段。我國經(jīng)濟(jì)增長模式反映出房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)越來越被依賴，這進(jìn)一步提升了銀行對房地產(chǎn)信貸收益穩(wěn)定性的預(yù)期。政府單純限制銀行對房地產(chǎn)市場的信貸注資，并沒有扭轉(zhuǎn)銀行房地產(chǎn)信貸投放的“偏好”。

對歷史多次典型金融危機(jī)的成因研究，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)價格暴跌是引起銀行體系嚴(yán)重危機(jī)的重要指標(biāo)，不論是發(fā)達(dá)國家，還是發(fā)展中國家。歷史的教訓(xùn)警示我們，房地產(chǎn)價格的繁榮和崩潰，信貸的擴(kuò)張和收縮總是貫穿危機(jī)始終，應(yīng)該對房地產(chǎn)價格持續(xù)上漲提高警惕，防患未然。但是在防控未來房地產(chǎn)信貸風(fēng)險可能擴(kuò)大的同時，改革經(jīng)濟(jì)增長格局中不合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，扭轉(zhuǎn)個別產(chǎn)業(yè)發(fā)展異常突出，其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展相當(dāng)滯后的不利經(jīng)濟(jì)增長模式，才是解決商業(yè)銀行房地產(chǎn)信貸配置偏好的根本舉措。

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基金項目：國家自然科學(xué)基金青年項目“房地產(chǎn)價格波動對金融穩(wěn)定沖擊的作用機(jī)制及其貨幣政策選擇研究”（項目號：71103121）；上海師范大學(xué)第七期重點建設(shè)學(xué)科“城市經(jīng)濟(jì)學(xué)”項目、教育部人文社科青年基金項目（項目號：14YJC790152）；上海市發(fā)展研究中心熱點項目（項目號：2015110262）。

作者簡介：王洪衛(wèi)（1968-），男，漢族，浙江省富陽市人，上海財經(jīng)大學(xué)公共經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，上海金融學(xué)院校長，研究方向為房地產(chǎn)金融；王諍諍（1976-），女，漢族，湖北省武漢市人，上海師范大學(xué)商學(xué)院講師，上海財經(jīng)大學(xué)公共經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士生，研究方向為房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)。

收稿日期：2015-11-06。