1、我国银行信贷对房地产市场价格波动的分析摘要：一直以来，商业银行贷款是国内房地产企业的主要融资渠道。这尤其使房地产行业获得了高速发展的机会，同时也扩大了商业银行信贷资金需求，增大了商业银行信贷风险。房地产市场风险被信贷合同直接传导给商业银行。本文选取了国内 35 个一二线城市 2011-2012 年期间的房地产融资数据作为分析对象，深入分析房地产行业发展与商业银行信贷业务风险之间的关系，从而对银行信贷与房地产市场价格的波动做初步分析。 关键词：银行信贷；房地产市场；价格波动 中图分类号：F830.5 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）09-0-01 有学者统计，我国房地产企
2、业 45%左右的周转资金来自商业贷款，而商业银行信贷资产组成中，房地产企业贷款占据了较大比重，占比超过了 50%。因此，房地产企业资金周转直接决定了到商业银行信贷风险大小。最近几年来，中央为了抑制房价非理性上涨，加大了房地产市场宏观调控力度，并不断提高房地产贷款利率来抑制行业过快发展，但是这不仅加重了购房者的购房负担，还增大了个人不良信贷资产规模；房产价格下降会导致银行抵押资产严重贬值，对此银行值得压缩信贷业务规模来应对；商业银行一旦收紧银根，必然会增大房地产企业资金周转压力，直接面临关门倒闭的风险，增大银行呆账坏账规模。 一、前言 当前，国内学者针对商业银行信贷与房地产价格波动之间的关系开展
3、了大量研究。本文选取了国内 35 个一二线城市 2011-2012 年期间的房地产相关数据作为分析对象，从商品房价格、房地产市场供给和需求三个角度出发，深入分析了国内商业银行与房地产企业之间的金融融资关系。从理论层面上看，商业银行信贷与房地产市场是紧密联系的。主要表现在银行信贷与房地产资金周转、信贷资金与房地产市场供求变化之间均存在显著关联性。 二、商业银行信贷与房地产市场关系的实证分析 （一）数据提取-以某些城市为例 本文选取了国内 35 个一二线城市 2011-2012 年期间的房地产融资数据作为分析对象，这些城市包深圳、北京、上海、厦门、海南、大连等国内大中型城市，通过使用面板数据建立回
4、归模型，来分析商业银行信贷与房地产市场之间的内在关系变化。本文面板数据均来自 2011-2012年中国房地产统计年鉴 。回归模型变量指标选择与数据介绍： 1.银行信贷。为了保证数据可有效获取，本文借鉴江彤（2010）的方法，以国内金融机构信贷数据作为银行信贷指标。 2.房地产价格。本文以各城市的商品房品平均销售价格作为房地产价格指标，以此衡量房地产市场变化情况。 3.房地产供给。本文用全国房地产投资总额和房屋开发竣工面积作为房地产市场供给指标。 4.房地产需求。本文选取全国商品房销售总额来作为房地产市场需求指标。 （二）商业银行信贷与房地产价格变化的实证分析 首先计算出商业银行信贷与其他变量之
5、间的关联度。具体计算结果见表 1： 从表 1 中可以发现，银行信贷与房地产价格之间具有中度正相关关系，而其他变量与银行信贷均有显著关系。 接下来本文利用面板数据建模，综合分析银行信贷与房地产价格、房地产市场供求之间的关系。 1.以银行信贷为因变量分析。将银行信贷 Loan 作为因变量，将房地产价格 Price 作为自变量，采用 Hausman 方法检验，检验结果p=0.00010.05，因此采用随机效应模型。利用 state6.0 软件进行回归分析，得到 Price 与 Loan 的回归模型： 上述回归模型参数估计值显著，DW 值为 1.31，可以证明两个变量之间负相关关系不显著，模型拟合度不
6、高，可信度较低。 从上面两个回归模型可以看出，房屋价格对银行信贷具有显著影响，房价上涨 1 元/平方米，银行信贷规模增长 163.4 万元；反之，银行信贷变化对房价影响不显著。 三、结论与展望 （一）结论 第一，房价上涨会促使银行信贷规模扩大，而银行信贷增长对房价影响不显著；第二，银行信贷对房地产市场供求具有显著影响，房地产市场供求变化对银行信贷的影响不显著。房价上涨会刺激商业银行信贷业务扩张，让更多信贷资金流入房地产市场；信贷资金的发放会对房地产市场供求产生显著影响，例如刺激动工开发面积增长、提高消费者购房需求等，从而促进房地产价格攀升。 （二）展望 对此，本文提出以下建议：要拓宽房产行业融资渠道。要充分学习和借鉴国外先进经验，促使当前房地产行业单一的商业银行信贷融资模式向为债券融资、股权融资、房地产信托等多元化融资方式转变。拓宽房地产融资渠道和途径，可以有效抑制房地产企业经营风险和信贷风险，不断提供房地产行业抵抗市场风险的能力，促使行业健康稳健发展。 参考文献： 1吴世源.调控政策对房地产价格的影响J.经营管理者，2011（13）. 2蒋厚栋.我国货币政策资产价格传导机制研究以房地产价格为例J.世界经济情况，2012（02）.
