劉立民　牛玉鳳　王永強(qiáng)

摘 要：本文通過(guò)構(gòu)建金融安全指數(shù)，建立了房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融安全關(guān)聯(lián)機(jī)制模型，并對(duì)其進(jìn)行關(guān)聯(lián)機(jī)制研究。結(jié)果顯示：我國(guó)GDP增長(zhǎng)率與金融安全指數(shù)之間呈正相關(guān)關(guān)系，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與金融安全指數(shù)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系；房地產(chǎn)價(jià)格變化雖然會(huì)對(duì)金融安全狀況產(chǎn)生影響，但小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的變化對(duì)金融安全的正向影響，并提出了防范房地產(chǎn)泡沫與金融風(fēng)險(xiǎn)的政策建議。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)市場(chǎng)；金融安全

中圖分類號(hào)：F830.31 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：1674-0017-2014（4）-0055-05

作為資金密集型行業(yè)，房地產(chǎn)業(yè)與金融體系休戚相關(guān)，其發(fā)展態(tài)勢(shì)關(guān)系到整個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和金融安全。如果房地產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)過(guò)度、非理性增長(zhǎng)，則有可能引發(fā)房地產(chǎn)泡沫，泡沫的破滅極易導(dǎo)致嚴(yán)重的金融危機(jī)，危害到整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)。無(wú)論是日本“失落的十年”還是美國(guó)的次貸危機(jī)，均是由房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫的破裂所引起。正確認(rèn)識(shí)房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)金融安全的影響機(jī)制，對(duì)預(yù)測(cè)和防范房地產(chǎn)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速健康發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。近幾年，我國(guó)房地產(chǎn)發(fā)展勢(shì)頭過(guò)猛，快速上漲的房?jī)r(jià)使國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)處于非理性繁榮狀態(tài)，金融風(fēng)險(xiǎn)隱患加大。為避免重蹈日本、東南亞之覆轍，國(guó)家也出臺(tái)了一系列房地產(chǎn)調(diào)控政策，抑制房?jī)r(jià)過(guò)快上漲。

一、文獻(xiàn)綜述

在解釋銀行貸款容易集中于房地產(chǎn)市場(chǎng)方面，Bernanke和Gertler（1994）認(rèn)為，銀行信貸集中于房地產(chǎn)的原因在于信貸市場(chǎng)的不完備，在于信息不對(duì)稱下的道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇，在于貸款抵押品的價(jià)值隨房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)。郭田勇（2010）認(rèn)為，銀行體系對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的金融支持最主要的出發(fā)點(diǎn)在于其“商業(yè)性”，房地產(chǎn)行業(yè)所帶來(lái)的可觀利潤(rùn)使得商業(yè)銀行很難出于“正的外部效應(yīng)”的考慮而減少對(duì)房地產(chǎn)業(yè)的后勤輸送。

在研究經(jīng)典案例方面，王雪峰（2006）通過(guò)對(duì)20世紀(jì)80至90年代日本泡沫經(jīng)濟(jì)進(jìn)行分析，指出地產(chǎn)泡沫對(duì)一國(guó)金融安全的威脅來(lái)源于房地產(chǎn)泡沫膨脹期間不斷積累的金融風(fēng)險(xiǎn)，房地產(chǎn)泡沫破裂后金融危機(jī)的爆發(fā)不過(guò)是已有風(fēng)險(xiǎn)的釋放，其根源在于房地產(chǎn)泡沫膨脹時(shí)期房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)不斷向金融系統(tǒng)轉(zhuǎn)移和集聚。李成等（2009）運(yùn)用Allen—Gale模型對(duì)美國(guó)次貸危機(jī)生成機(jī)理進(jìn)行分析，結(jié)果顯示：銀行房地產(chǎn)信貸的非理性擴(kuò)張激勵(lì)投資者投資風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，并引起房地產(chǎn)泡沫，由于金融創(chuàng)新和金融全球化使得房地產(chǎn)泡沫快速膨脹，其崩潰后的破壞性隨著資金鏈條傳導(dǎo)，使危機(jī)范圍不斷擴(kuò)大，程度不斷加深。

在實(shí)證研究方面，王雪峰（2006）以1998—2006年的數(shù)據(jù)為樣本，定量分析了中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格和金融不安全指數(shù)之間的關(guān)系，最后得出了房地產(chǎn)泡沫加重了中國(guó)金融運(yùn)行不安全的結(jié)論。袁鯤等（2009）通過(guò)借鑒東南亞金融危機(jī)和美國(guó)次貸危機(jī)的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，信貸擴(kuò)張積聚的風(fēng)險(xiǎn)使銀行脆弱性增加，我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格膨脹與銀行信貸存在較強(qiáng)的共生性。張炯等（2009）通過(guò)對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與金融市場(chǎng)關(guān)系實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，房?jī)r(jià)與貨幣和信貸市場(chǎng)存在正向反饋機(jī)制，且金融加速器效應(yīng)會(huì)使正向反饋影響持續(xù)放大。

概括起來(lái)，近年來(lái)國(guó)內(nèi)外研究側(cè)重于單個(gè)金融主體與房地產(chǎn)價(jià)格之間的關(guān)系，側(cè)重于房地產(chǎn)價(jià)格逆轉(zhuǎn)對(duì)單個(gè)金融主體的沖擊，但對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格和整個(gè)金融安全體系之間的關(guān)系研究不夠。本文在總結(jié)上述研究成果的基礎(chǔ)上，把中國(guó)放在開(kāi)放的環(huán)境下，綜合考慮與中國(guó)金融安全相關(guān)的國(guó)際國(guó)內(nèi)因素，試圖通過(guò)構(gòu)建全面反映中國(guó)金融安全實(shí)際狀況的安全指數(shù)，考察該指數(shù)與房地產(chǎn)市場(chǎng)之間的數(shù)量關(guān)系，來(lái)探討中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)中國(guó)金融安全的影響。

二、中國(guó)金融安全指數(shù)（FSI）的構(gòu)建

（一）FSI構(gòu)成指標(biāo)的選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源。為使構(gòu)建的金融安全指數(shù)更具合理性，本文充分考慮宏觀經(jīng)濟(jì)、微觀主體和國(guó)際金融環(huán)境等各方面因素，并參照IMF金融穩(wěn)健性指標(biāo)評(píng)價(jià)體系中有關(guān)指標(biāo)的分類和選擇方法，來(lái)選擇中國(guó)金融安全指標(biāo)。考慮到數(shù)據(jù)的可得性，最終選取三大類17個(gè)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建反映金融安全狀態(tài)的金融安全指數(shù)。

1、宏觀先行指標(biāo)，包括實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（X1）、GDP增長(zhǎng)率（X2）、新增廣義貨幣（X3）、新增固定資產(chǎn)投資（X4）和財(cái)政赤字或盈余（X5）等5個(gè)指標(biāo)，這些指標(biāo)旨在反映宏觀經(jīng)濟(jì)狀況。

2、微觀審慎指標(biāo)。（1）金融系統(tǒng)指標(biāo)，包括反映金融機(jī)構(gòu)流動(dòng)性的指標(biāo)——金融機(jī)構(gòu)人民幣存貸比（X6）；反映資產(chǎn)質(zhì)量的指標(biāo)——金融機(jī)構(gòu)人民幣中長(zhǎng)期貸款余額與各類貸款余額的比值（X7）和金融機(jī)構(gòu)新增人民幣貸款（X8）；反映金融市場(chǎng)運(yùn)行的指標(biāo)——實(shí)際一年期貸款利率（X9）和股票市值總額（X10）共5個(gè)指標(biāo)，用來(lái)反映金融系統(tǒng)資金來(lái)源、運(yùn)用和價(jià)格變化，刻畫(huà)金融系統(tǒng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)和信貸風(fēng)險(xiǎn)等。（2）非金融企業(yè)部門指標(biāo)，包括房地產(chǎn)投資占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資比重（X11）和工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)（X12）兩個(gè)指標(biāo)，用來(lái)衡量非金融企業(yè)的發(fā)展速度和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。

3、國(guó)際金融環(huán)境指標(biāo)，包括實(shí)際有效匯率（X13）、外匯儲(chǔ)備（X14）、經(jīng)常項(xiàng)目差額（X15）、資本和金融項(xiàng)目差額（X16）以及外債負(fù)債率（X17）等5個(gè)指標(biāo)，用來(lái)反映抗擊國(guó)際沖擊能力和抵抗國(guó)際綜合壓力能力。

由于中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)化進(jìn)程是從2001年逐步步入正軌，因此，本文對(duì)金融安全的考察也從2001年開(kāi)始，樣本觀測(cè)期為2001年至2012年的年度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)人民銀行網(wǎng)站。所有數(shù)據(jù)都作了四舍五入的處理，GDP和利率均是剔除價(jià)格變動(dòng)影響的實(shí)際值。

（二）運(yùn)用因子分析法構(gòu)造金融安全指數(shù)。確定因子個(gè)數(shù)。利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)變量進(jìn)行因子分析，變量相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和貢獻(xiàn)率如表1所示。由表1可以看出，變量相關(guān)系數(shù)矩陣具有三大特征值：11.595、2.733、1.329，其累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)92.099%，說(shuō)明前三個(gè)公共因子已包含了原始數(shù)據(jù)中17個(gè)指標(biāo)92.099%的信息，選擇這三個(gè)公共因子進(jìn)行分析是合理的。

計(jì)算各個(gè)因子得分。借助SPSS軟件分別計(jì)算各主因子F1、F2、F3的得分Z1、Z2、Z3，如表2所示。

計(jì)算綜合得分，構(gòu)建金融安全指數(shù)。以提取的三個(gè)公共因子所對(duì)應(yīng)的特征值貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)求和，計(jì)算金融安全綜合得分Z，其中Z=11.595/（11.595+2.733+1.329）* Z1+2.733/（11.595+2.733+1.329）* Z2+1.329/（11.595+2.733+ 1.329）* Z3，得到金融安全指數(shù)FSI，如表2最后一列所示。

三、中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)金融安全影響的實(shí)證分析

（一）指標(biāo)選取。為簡(jiǎn)化分析過(guò)程，本文選取全國(guó)房屋銷售價(jià)格指數(shù)（HP）來(lái)代表當(dāng)前中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。另外，由于影響金融安全的因素除了來(lái)自金融系統(tǒng)自身以及房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)外，還可能來(lái)自其他如消費(fèi)、投資等宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響，為使分析更為合理，實(shí)證模型加入了GDP增長(zhǎng)率（GDPR）變量，作為反映宏觀經(jīng)濟(jì)因素的綜合指標(biāo)。上述數(shù)據(jù)均來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。為了增強(qiáng)樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，對(duì)變量GDP增長(zhǎng)率、房屋價(jià)格指數(shù)首先進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

（二）單位根檢驗(yàn)。利用Eviews6.0對(duì)變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，三個(gè)時(shí)間序列均是I（1）序列，因此，可直接對(duì)各變量進(jìn)行回歸分析。

（三）模型建立及回歸分析。本文運(yùn)用Eviews6.0對(duì)各變量進(jìn)行線性回歸分析。建立方程如下：

FSI=β1*LOG（HP）+β2*LOG（GDPR）+μ

其中μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

對(duì)方程進(jìn)行回歸，由于DW=0.353430，說(shuō)明方程存在正自相關(guān)，故采用迭代法對(duì)其進(jìn)行修正。修正后結(jié)果如下：

從上述結(jié)果可以看出， DW=2.10515，表明方程不存在自相關(guān)。各解釋變量的t檢驗(yàn)顯著，說(shuō)明各解釋變量都對(duì)因變量有顯著影響；方程可決系數(shù)R2=0.979278表明方程的擬合情況優(yōu)良，回歸結(jié)果可靠。

（四）結(jié)論分析。上述實(shí)證分析結(jié)果表明，GDP增長(zhǎng)率與金融安全指數(shù)之間呈正相關(guān)關(guān)系，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與金融安全指數(shù)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)，在2001-2012年的考察期內(nèi)，房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)率每提高1%，會(huì)導(dǎo)致金融安全指數(shù)反向波動(dòng)0.471458，因此，房地產(chǎn)價(jià)格的上漲會(huì)加重金融不安全。相對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格的作用，GDP增長(zhǎng)率每提高l%，金融安全指數(shù)同向變化0.645083?？梢?jiàn)，房地產(chǎn)價(jià)格變化雖然會(huì)對(duì)金融安全狀況產(chǎn)生影響，但小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的變化對(duì)金融安全的正向影響。

（五）Granger因果檢驗(yàn)。由ADF檢驗(yàn)可知，各時(shí)間序列為I（1）序列，因此，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與金融安全指數(shù)存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但這種均衡關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系，還需進(jìn)一步檢驗(yàn)。本文借助Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行分析。各變量Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示：

表4顯示，當(dāng)滯后階數(shù)為3時(shí)，檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了LNHP不是FSI的Granger原因的零假設(shè)，這說(shuō)明房地產(chǎn)價(jià)格是影響金融安全的Granger原因，即房地產(chǎn)價(jià)格是影響金融安全的重要因素。但是，在滯后階數(shù)為1和2時(shí)，兩者之間不存在Granger因果關(guān)系，這說(shuō)明，中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格和金融安全之間因果關(guān)系的穩(wěn)定性稍差，這可能與中國(guó)房地產(chǎn)周期不完整、金融系統(tǒng)具有較強(qiáng)的壟斷性有關(guān)。

四、穩(wěn)定房地產(chǎn)市場(chǎng)的政策選擇

（一）調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，提高內(nèi)需在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位，減少對(duì)房地產(chǎn)的依賴。定期發(fā)布房地產(chǎn)價(jià)格以及房地產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、投資、消費(fèi)和流通等方面的信息，引導(dǎo)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格合理形成；改變現(xiàn)有土地制度，完善土地價(jià)格形成機(jī)制，合理安排土地財(cái)政收入。

（二）加強(qiáng)房地產(chǎn)業(yè)信貸規(guī)模監(jiān)管，對(duì)房地產(chǎn)資金的流向?qū)嵭惺瓒陆Y(jié)合。制定區(qū)域化的房地產(chǎn)信貸政策，建立完善的房地產(chǎn)信貸征信管理體系，為銀行加強(qiáng)貸款前審查提供支持；加大對(duì)國(guó)際投機(jī)資本的監(jiān)管，降低其投機(jī)金融產(chǎn)品和房地產(chǎn)產(chǎn)品的可能性。

（三）改善商業(yè)銀行自身治理結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)住房開(kāi)發(fā)貸款管理。嚴(yán)格貸款發(fā)放條件，保持合理的信用杠桿；設(shè)計(jì)并建立監(jiān)控預(yù)警體系，根據(jù)房地產(chǎn)發(fā)展實(shí)際情況，適時(shí)調(diào)整房地產(chǎn)金融業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)方向和策略；強(qiáng)化商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制的獨(dú)立性，避免受到較大的行政性干預(yù)；完善房地產(chǎn)貸款擔(dān)保和保險(xiǎn)制度，建立多層次、多元化的房地產(chǎn)金融籌資渠道，創(chuàng)新房地產(chǎn)金融產(chǎn)品。

（四）健全房地產(chǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立多方面全方位的房地產(chǎn)泡沫預(yù)警體系。從多個(gè)角度對(duì)房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行預(yù)警，充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段正確地引導(dǎo)房地產(chǎn)投資與消費(fèi)，及時(shí)、準(zhǔn)確地預(yù)防房地產(chǎn)泡沫產(chǎn)生。

參考文獻(xiàn)

[1]李成，王建軍.解讀信貸推動(dòng)下的美國(guó)房地產(chǎn)泡沫與金融危機(jī)[J].金融論壇，2009，（2）：49-54。

[2]王雪峰.房地產(chǎn)泡沫和金融安全—日本泡沫經(jīng)濟(jì)的啟示[J].日本學(xué)論壇，2006，（4）：6-17。

[3]王雪峰.中國(guó)房地產(chǎn)泡沫和金融不安全的實(shí)證研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，（12）：79-84。

[4]袁鯤，段軍山.信貸擴(kuò)張、房地產(chǎn)泡沫與銀行危機(jī)[J].開(kāi)發(fā)研究，2009，（5）：150-153。

[5]張炯，賈仁甫，張兵.2001—2008年我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與金融市場(chǎng)關(guān)系的實(shí)證研究[J].建筑經(jīng)濟(jì)，2009，（12）：47-50。

責(zé)任編輯、校對(duì)：張德進(jìn)

計(jì)算各個(gè)因子得分。借助SPSS軟件分別計(jì)算各主因子F1、F2、F3的得分Z1、Z2、Z3，如表2所示。

計(jì)算綜合得分，構(gòu)建金融安全指數(shù)。以提取的三個(gè)公共因子所對(duì)應(yīng)的特征值貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)求和，計(jì)算金融安全綜合得分Z，其中Z=11.595/（11.595+2.733+1.329）* Z1+2.733/（11.595+2.733+1.329）* Z2+1.329/（11.595+2.733+ 1.329）* Z3，得到金融安全指數(shù)FSI，如表2最后一列所示。

三、中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)金融安全影響的實(shí)證分析

（一）指標(biāo)選取。為簡(jiǎn)化分析過(guò)程，本文選取全國(guó)房屋銷售價(jià)格指數(shù)（HP）來(lái)代表當(dāng)前中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。另外，由于影響金融安全的因素除了來(lái)自金融系統(tǒng)自身以及房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)外，還可能來(lái)自其他如消費(fèi)、投資等宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響，為使分析更為合理，實(shí)證模型加入了GDP增長(zhǎng)率（GDPR）變量，作為反映宏觀經(jīng)濟(jì)因素的綜合指標(biāo)。上述數(shù)據(jù)均來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。為了增強(qiáng)樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，對(duì)變量GDP增長(zhǎng)率、房屋價(jià)格指數(shù)首先進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

（二）單位根檢驗(yàn)。利用Eviews6.0對(duì)變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，三個(gè)時(shí)間序列均是I（1）序列，因此，可直接對(duì)各變量進(jìn)行回歸分析。

（三）模型建立及回歸分析。本文運(yùn)用Eviews6.0對(duì)各變量進(jìn)行線性回歸分析。建立方程如下：

FSI=β1*LOG（HP）+β2*LOG（GDPR）+μ

其中μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

對(duì)方程進(jìn)行回歸，由于DW=0.353430，說(shuō)明方程存在正自相關(guān)，故采用迭代法對(duì)其進(jìn)行修正。修正后結(jié)果如下：

從上述結(jié)果可以看出， DW=2.10515，表明方程不存在自相關(guān)。各解釋變量的t檢驗(yàn)顯著，說(shuō)明各解釋變量都對(duì)因變量有顯著影響；方程可決系數(shù)R2=0.979278表明方程的擬合情況優(yōu)良，回歸結(jié)果可靠。

（四）結(jié)論分析。上述實(shí)證分析結(jié)果表明，GDP增長(zhǎng)率與金融安全指數(shù)之間呈正相關(guān)關(guān)系，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與金融安全指數(shù)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)，在2001-2012年的考察期內(nèi)，房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)率每提高1%，會(huì)導(dǎo)致金融安全指數(shù)反向波動(dòng)0.471458，因此，房地產(chǎn)價(jià)格的上漲會(huì)加重金融不安全。相對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格的作用，GDP增長(zhǎng)率每提高l%，金融安全指數(shù)同向變化0.645083?？梢?jiàn)，房地產(chǎn)價(jià)格變化雖然會(huì)對(duì)金融安全狀況產(chǎn)生影響，但小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的變化對(duì)金融安全的正向影響。

（五）Granger因果檢驗(yàn)。由ADF檢驗(yàn)可知，各時(shí)間序列為I（1）序列，因此，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與金融安全指數(shù)存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但這種均衡關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系，還需進(jìn)一步檢驗(yàn)。本文借助Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行分析。各變量Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示：

表4顯示，當(dāng)滯后階數(shù)為3時(shí)，檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了LNHP不是FSI的Granger原因的零假設(shè)，這說(shuō)明房地產(chǎn)價(jià)格是影響金融安全的Granger原因，即房地產(chǎn)價(jià)格是影響金融安全的重要因素。但是，在滯后階數(shù)為1和2時(shí)，兩者之間不存在Granger因果關(guān)系，這說(shuō)明，中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格和金融安全之間因果關(guān)系的穩(wěn)定性稍差，這可能與中國(guó)房地產(chǎn)周期不完整、金融系統(tǒng)具有較強(qiáng)的壟斷性有關(guān)。

四、穩(wěn)定房地產(chǎn)市場(chǎng)的政策選擇

（一）調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，提高內(nèi)需在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位，減少對(duì)房地產(chǎn)的依賴。定期發(fā)布房地產(chǎn)價(jià)格以及房地產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、投資、消費(fèi)和流通等方面的信息，引導(dǎo)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格合理形成；改變現(xiàn)有土地制度，完善土地價(jià)格形成機(jī)制，合理安排土地財(cái)政收入。

（二）加強(qiáng)房地產(chǎn)業(yè)信貸規(guī)模監(jiān)管，對(duì)房地產(chǎn)資金的流向?qū)嵭惺瓒陆Y(jié)合。制定區(qū)域化的房地產(chǎn)信貸政策，建立完善的房地產(chǎn)信貸征信管理體系，為銀行加強(qiáng)貸款前審查提供支持；加大對(duì)國(guó)際投機(jī)資本的監(jiān)管，降低其投機(jī)金融產(chǎn)品和房地產(chǎn)產(chǎn)品的可能性。

（三）改善商業(yè)銀行自身治理結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)住房開(kāi)發(fā)貸款管理。嚴(yán)格貸款發(fā)放條件，保持合理的信用杠桿；設(shè)計(jì)并建立監(jiān)控預(yù)警體系，根據(jù)房地產(chǎn)發(fā)展實(shí)際情況，適時(shí)調(diào)整房地產(chǎn)金融業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)方向和策略；強(qiáng)化商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制的獨(dú)立性，避免受到較大的行政性干預(yù)；完善房地產(chǎn)貸款擔(dān)保和保險(xiǎn)制度，建立多層次、多元化的房地產(chǎn)金融籌資渠道，創(chuàng)新房地產(chǎn)金融產(chǎn)品。

（四）健全房地產(chǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立多方面全方位的房地產(chǎn)泡沫預(yù)警體系。從多個(gè)角度對(duì)房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行預(yù)警，充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段正確地引導(dǎo)房地產(chǎn)投資與消費(fèi)，及時(shí)、準(zhǔn)確地預(yù)防房地產(chǎn)泡沫產(chǎn)生。

參考文獻(xiàn)

[1]李成，王建軍.解讀信貸推動(dòng)下的美國(guó)房地產(chǎn)泡沫與金融危機(jī)[J].金融論壇，2009，（2）：49-54。

[2]王雪峰.房地產(chǎn)泡沫和金融安全—日本泡沫經(jīng)濟(jì)的啟示[J].日本學(xué)論壇，2006，（4）：6-17。

[3]王雪峰.中國(guó)房地產(chǎn)泡沫和金融不安全的實(shí)證研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，（12）：79-84。

[4]袁鯤，段軍山.信貸擴(kuò)張、房地產(chǎn)泡沫與銀行危機(jī)[J].開(kāi)發(fā)研究，2009，（5）：150-153。

[5]張炯，賈仁甫，張兵.2001—2008年我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與金融市場(chǎng)關(guān)系的實(shí)證研究[J].建筑經(jīng)濟(jì)，2009，（12）：47-50。

責(zé)任編輯、校對(duì)：張德進(jìn)

計(jì)算各個(gè)因子得分。借助SPSS軟件分別計(jì)算各主因子F1、F2、F3的得分Z1、Z2、Z3，如表2所示。

計(jì)算綜合得分，構(gòu)建金融安全指數(shù)。以提取的三個(gè)公共因子所對(duì)應(yīng)的特征值貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)進(jìn)行線性加權(quán)求和，計(jì)算金融安全綜合得分Z，其中Z=11.595/（11.595+2.733+1.329）* Z1+2.733/（11.595+2.733+1.329）* Z2+1.329/（11.595+2.733+ 1.329）* Z3，得到金融安全指數(shù)FSI，如表2最后一列所示。

三、中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)金融安全影響的實(shí)證分析

（一）指標(biāo)選取。為簡(jiǎn)化分析過(guò)程，本文選取全國(guó)房屋銷售價(jià)格指數(shù)（HP）來(lái)代表當(dāng)前中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。另外，由于影響金融安全的因素除了來(lái)自金融系統(tǒng)自身以及房地產(chǎn)價(jià)格的變動(dòng)外，還可能來(lái)自其他如消費(fèi)、投資等宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響，為使分析更為合理，實(shí)證模型加入了GDP增長(zhǎng)率（GDPR）變量，作為反映宏觀經(jīng)濟(jì)因素的綜合指標(biāo)。上述數(shù)據(jù)均來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。為了增強(qiáng)樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，對(duì)變量GDP增長(zhǎng)率、房屋價(jià)格指數(shù)首先進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

（二）單位根檢驗(yàn)。利用Eviews6.0對(duì)變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，三個(gè)時(shí)間序列均是I（1）序列，因此，可直接對(duì)各變量進(jìn)行回歸分析。

（三）模型建立及回歸分析。本文運(yùn)用Eviews6.0對(duì)各變量進(jìn)行線性回歸分析。建立方程如下：

FSI=β1*LOG（HP）+β2*LOG（GDPR）+μ

其中μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

對(duì)方程進(jìn)行回歸，由于DW=0.353430，說(shuō)明方程存在正自相關(guān)，故采用迭代法對(duì)其進(jìn)行修正。修正后結(jié)果如下：

從上述結(jié)果可以看出， DW=2.10515，表明方程不存在自相關(guān)。各解釋變量的t檢驗(yàn)顯著，說(shuō)明各解釋變量都對(duì)因變量有顯著影響；方程可決系數(shù)R2=0.979278表明方程的擬合情況優(yōu)良，回歸結(jié)果可靠。

（四）結(jié)論分析。上述實(shí)證分析結(jié)果表明，GDP增長(zhǎng)率與金融安全指數(shù)之間呈正相關(guān)關(guān)系，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與金融安全指數(shù)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。也就是說(shuō)，在2001-2012年的考察期內(nèi)，房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng)率每提高1%，會(huì)導(dǎo)致金融安全指數(shù)反向波動(dòng)0.471458，因此，房地產(chǎn)價(jià)格的上漲會(huì)加重金融不安全。相對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格的作用，GDP增長(zhǎng)率每提高l%，金融安全指數(shù)同向變化0.645083?？梢?jiàn)，房地產(chǎn)價(jià)格變化雖然會(huì)對(duì)金融安全狀況產(chǎn)生影響，但小于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的變化對(duì)金融安全的正向影響。

（五）Granger因果檢驗(yàn)。由ADF檢驗(yàn)可知，各時(shí)間序列為I（1）序列，因此，房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與金融安全指數(shù)存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，但這種均衡關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系，還需進(jìn)一步檢驗(yàn)。本文借助Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行分析。各變量Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示：

表4顯示，當(dāng)滯后階數(shù)為3時(shí)，檢驗(yàn)結(jié)果拒絕了LNHP不是FSI的Granger原因的零假設(shè)，這說(shuō)明房地產(chǎn)價(jià)格是影響金融安全的Granger原因，即房地產(chǎn)價(jià)格是影響金融安全的重要因素。但是，在滯后階數(shù)為1和2時(shí)，兩者之間不存在Granger因果關(guān)系，這說(shuō)明，中國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格和金融安全之間因果關(guān)系的穩(wěn)定性稍差，這可能與中國(guó)房地產(chǎn)周期不完整、金融系統(tǒng)具有較強(qiáng)的壟斷性有關(guān)。

四、穩(wěn)定房地產(chǎn)市場(chǎng)的政策選擇

（一）調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，提高內(nèi)需在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位，減少對(duì)房地產(chǎn)的依賴。定期發(fā)布房地產(chǎn)價(jià)格以及房地產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、投資、消費(fèi)和流通等方面的信息，引導(dǎo)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格合理形成；改變現(xiàn)有土地制度，完善土地價(jià)格形成機(jī)制，合理安排土地財(cái)政收入。

（二）加強(qiáng)房地產(chǎn)業(yè)信貸規(guī)模監(jiān)管，對(duì)房地產(chǎn)資金的流向?qū)嵭惺瓒陆Y(jié)合。制定區(qū)域化的房地產(chǎn)信貸政策，建立完善的房地產(chǎn)信貸征信管理體系，為銀行加強(qiáng)貸款前審查提供支持；加大對(duì)國(guó)際投機(jī)資本的監(jiān)管，降低其投機(jī)金融產(chǎn)品和房地產(chǎn)產(chǎn)品的可能性。

（三）改善商業(yè)銀行自身治理結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)住房開(kāi)發(fā)貸款管理。嚴(yán)格貸款發(fā)放條件，保持合理的信用杠桿；設(shè)計(jì)并建立監(jiān)控預(yù)警體系，根據(jù)房地產(chǎn)發(fā)展實(shí)際情況，適時(shí)調(diào)整房地產(chǎn)金融業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)方向和策略；強(qiáng)化商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制的獨(dú)立性，避免受到較大的行政性干預(yù)；完善房地產(chǎn)貸款擔(dān)保和保險(xiǎn)制度，建立多層次、多元化的房地產(chǎn)金融籌資渠道，創(chuàng)新房地產(chǎn)金融產(chǎn)品。

（四）健全房地產(chǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，建立多方面全方位的房地產(chǎn)泡沫預(yù)警體系。從多個(gè)角度對(duì)房地產(chǎn)泡沫進(jìn)行預(yù)警，充分利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段正確地引導(dǎo)房地產(chǎn)投資與消費(fèi)，及時(shí)、準(zhǔn)確地預(yù)防房地產(chǎn)泡沫產(chǎn)生。

參考文獻(xiàn)

[1]李成，王建軍.解讀信貸推動(dòng)下的美國(guó)房地產(chǎn)泡沫與金融危機(jī)[J].金融論壇，2009，（2）：49-54。

[2]王雪峰.房地產(chǎn)泡沫和金融安全—日本泡沫經(jīng)濟(jì)的啟示[J].日本學(xué)論壇，2006，（4）：6-17。

[3]王雪峰.中國(guó)房地產(chǎn)泡沫和金融不安全的實(shí)證研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，（12）：79-84。

[4]袁鯤，段軍山.信貸擴(kuò)張、房地產(chǎn)泡沫與銀行危機(jī)[J].開(kāi)發(fā)研究，2009，（5）：150-153。

[5]張炯，賈仁甫，張兵.2001—2008年我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格與金融市場(chǎng)關(guān)系的實(shí)證研究[J].建筑經(jīng)濟(jì)，2009，（12）：47-50。

責(zé)任編輯、校對(duì)：張德進(jìn)