(濟南大學 山東 濟南 250002)
在經濟全球化進程中,系統(tǒng)性金融危機的爆發(fā)是全球經濟的災難,而中國作為第一大新興開放經濟體,更是難以避免全球性系統(tǒng)性金融風險的影響。一方面,由于中國實體金融業(yè)務交叉性大以及復雜性等特點,金融體系在適應經濟轉型方面存在諸多困難。另一方面,在經濟新常態(tài)的背景下,金融市場也開始進入風險釋放期。早期積累的風險會伴隨經濟轉型逐步暴露,而金融本身具有加速的作用,因此可能會導致金融風險的持續(xù)擴大化,繼而引發(fā)金融危機。經驗表明,房地產業(yè)在國民經濟發(fā)展中具有特殊性,一旦出現(xiàn)房產價格過度波動,就很有可能會導致金融風險快速累積,并進而威脅到宏觀經濟的安全運行。
Moscone(2014)等將房產價格、政府資助房地產企業(yè)貸款整合成一個特征的函數(shù),研究了美國信用貸款對金融風險的效應。結果顯示,房產價格對不良貸款產生負向影響。不良貸款的增加也使得金融風險進一步升高[1]。Huang(2016)使用條件風險值(CoVAR)來衡量系統(tǒng)性風險貢獻,金融網絡由DCC和MST的圖過濾方法構成。研究發(fā)現(xiàn),節(jié)點強度大,中介中心性、緊密度,節(jié)點聚類系數(shù)更大的金融機構往往有更大的系統(tǒng)風險貢獻率[2]。
陶玲和朱迎(2015)提出了包含7個維度的系統(tǒng)性金融風險綜合指數(shù),構建了一個既可以綜合分析整體風險,又可以分解進行局部研究的系統(tǒng)性金融風險監(jiān)測和度量方法[3]。徐榮和郭娜(2017)通過建立基于DAG的SVAR模型,探討房價波動對我國系統(tǒng)性金融風險造成的動態(tài)影響,實證結果表明房價的大幅上漲是導致我國系統(tǒng)性金融風險積累的重要原因[4]。
本文選取房價水平值(HP)、系統(tǒng)性金融風險(SFRI)、房地產開發(fā)企業(yè)購置土地成交款(PLTP)及貨幣當局總負債(TL)為變量,原始數(shù)據(jù)來源于中宏數(shù)據(jù)庫,SFRI采用了陶玲、朱迎(2016)的研究方法構建的系統(tǒng)性金融風險指數(shù)。
2SLS模型設為yi=(Yi,Xi)δi+ei,Yi為內生變量,Xi為外生變量。
SFRI與CHP關系的聯(lián)立方程模型為:
SFRI=α0+α1CHP+α2SFRI(-1)+α3PLTP+u1
(1)
CHP=β0+β1SFRI+β2CHP(-1)+β3TL+u2
(2)
方程(1)由房價和房地產開發(fā)企業(yè)購置土地成交款以及其他的變量決定了系統(tǒng)性金融風險水平,方程(2)分析了房價變動的決定因素。
表1 2SLS回歸結果
注:括號內數(shù)字為t統(tǒng)計量。*表示通過1%顯著水平;F統(tǒng)計量都能通過1%的顯著性檢驗。
在2SLS方程的擬合度分別為0.846、0.621,說明模型整體的擬合度都很好。房價波動對中國的系統(tǒng)性金融風險水平負向影響不顯著,而系統(tǒng)性金融風險水平對房價波動有顯著正向影響。原因可能在于,一方面,房價上漲時系統(tǒng)性金融風險多處于潛伏階段,風險傳導機制表現(xiàn)較為隱蔽,風險蔓延存在一定滯后期。另一方面,當系統(tǒng)性金融風險水平處于高位爆發(fā)狀態(tài)時,房地產市場杠桿率也接近最高點。但由于不完全市場信息和政策落地的滯后性,消費者總是存在一種“追漲殺跌”的心理,對于購房的熱情居高不下,促使房價進一步升高。
在本文實證分析結論,我們的政策建議是:第一,房產價格波動與金融系統(tǒng)性風險之間有著緊密的內在聯(lián)系,政府應重視長期的土地供給調控,維持房地產市場平穩(wěn)健康發(fā)展,防止其加劇房價的波動,建立多元化房地產融資機制,防止風險集聚。總的來說,政府實施房產價格調控需遵循“宏觀審慎”的原則,把阻絕房價劇烈波動作為先決條件,對金融系統(tǒng)的風險概況進行嚴密監(jiān)管[5];第二,加強系統(tǒng)性金融風險的監(jiān)管,系統(tǒng)性金融風險對整個金融體系和實體經濟的影響更廣泛、更具毀滅性,當宏觀經濟失衡,出現(xiàn)金融危機時,房地產行業(yè)往往首當其沖。盡管我國已有不少監(jiān)管實踐確實可以納入系統(tǒng)性風險監(jiān)管的范疇,但與國際上類似,我國對于系統(tǒng)性風險的監(jiān)管從整體上看仍然處于初級探索階段。因此,積極構建系統(tǒng)性風險防范長效機制,不斷建立并完善系統(tǒng)性風險監(jiān)管的法律制度、機構安排、技術工具等是必不可少的。