房地产价格波动与银行系统性风险：内在关联与影响机制探究

房地产价格波动与银行系统性风险：内在关联与影响机制探究一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在全球经济体系中，房地产市场占据着举足轻重的地位，是各国经济发展的关键支柱产业。以中国为例，房地产及相关产业对GDP的贡献率可达20%-30%，其产业链条极为漫长，紧密关联着建筑、建材、装修、家电等众多上下游产业，深刻影响着经济的稳定与发展态势。从投资角度而言，房地产凭借其保值增值特性，长期以来备受投资者青睐，大量社会资金持续涌入，在推动房价上涨的同时，也使得房地产市场成为吸纳资金的关键领域。然而，过度投资需求极易催生房地产市场泡沫，为经济发展埋下隐患。近年来，我国房地产市场的价格波动愈发显著。国家统计局数据显示，2024年6月份，70个大中型城市的房价走势出现分化，北京、上海、南京和杭州四个城市房价环比微幅上涨，而其余66个城市房价仍在下跌，部分城市跌幅较大，如广州和武汉房价环比分别下降1.5%和1.9%。到了7月，房价下行趋势仍在持续，70城新房价格环比“以跌为主”，仅2个城市环比上涨，66城环比下跌；二手住宅房价指数环比上涨城市个数降至1个，67城环比下跌。直至11月，市场释放积极信号，百城新建住宅平均价格环比结构性上涨0.36%，但二手住宅平均价格仍环比下跌0.57%，不过跌幅较10月收窄。这种频繁且幅度较大的价格波动，给房地产市场乃至整个经济体系带来了诸多不确定性。房地产市场与银行业之间存在着千丝万缕的紧密联系。银行是房地产行业的主要资金供给方，房地产贷款在银行贷款总额中占据相当高的比例，以中国为例，该比例超过20%。房地产价格的波动，会直接作用于银行的资产质量、盈利能力和流动性等关键方面。当房地产价格下跌时，开发商和购房者的还款能力会受到冲击，银行不良贷款可能随之增加；而房地产市场繁荣时，银行信贷需求上升，资金成本被推高，资产负债表稳定性也可能受到影响。2007年美国次贷危机就是典型案例，房地产价格泡沫的破灭，致使美国多家商业银行遭受重创，五大投资银行被收购或转型，进而引发国际金融危机，对全球经济造成巨大冲击。由此可见，深入探究房地产价格波动对银行系统性风险的影响，显得尤为必要且紧迫。1.1.2理论意义本研究在理论层面具有多维度的重要意义。从金融风险理论视角出发，房地产价格波动与银行系统性风险之间的关联机制复杂且独特，深入剖析这一关系，能够极大地丰富金融风险理论体系。通过揭示房地产价格波动如何在银行体系内部传导并引发系统性风险，为金融风险的识别、度量和管理提供全新的思路与方法，进一步完善金融风险的理论框架，使其更具解释力和前瞻性。在房地产与金融关系理论方面，目前虽已有一定研究成果，但仍存在诸多有待完善之处。本研究致力于全面梳理房地产价格波动对银行系统性风险的影响路径，涵盖直接影响和间接影响，深入分析在不同市场环境和经济周期下两者的动态关系。这将有助于填补现有理论在这一领域的空白，深化对房地产市场与金融市场相互作用机制的理解，为构建更为完善的房地产与金融关系理论提供有力支撑，推动该领域理论研究的进一步发展。1.1.3实践意义在银行风险管理实践中，本研究成果能够为银行提供极具价值的参考依据。通过精准识别房地产价格波动对银行系统性风险的影响因素和作用机制，银行可以针对性地制定更为科学、有效的风险管理策略。优化信贷审批流程，加强对房地产贷款的风险评估，合理控制贷款规模和比例，建立风险预警机制，及时察觉潜在风险并采取有效措施加以应对，从而显著提高银行风险管理水平，降低金融风险发生的概率和损失程度。对于政府政策制定而言，本研究同样具有重要的指导意义。政府可以依据研究结论，制定更为精准、有效的房地产市场调控政策和金融监管政策。在房地产市场过热时，适时出台收紧政策，抑制房价过快上涨，防范房地产泡沫的形成；在市场低迷时，采取适度宽松政策，促进房地产市场的平稳健康发展。在金融监管方面，加强对银行房地产信贷业务的监管，规范市场秩序，维护金融稳定。这不仅有助于促进房地产市场与金融市场的良性互动和协同发展，还能为整个经济的可持续发展营造稳定的宏观经济环境，保障经济的平稳运行和社会的和谐稳定。1.2研究方法与创新点1.2.1研究方法文献研究法：全面搜集和整理国内外关于房地产价格波动与银行系统性风险的经典文献和最新研究成果。梳理不同学者的观点和研究方法，分析现有研究的优势与不足，从而确定本研究的切入点和方向。深入研究Kaminsky与Reinhart在《BankLendingandContagion:EvidencefromtheAsianCrisis》中构建的反映金融系统脆弱性的指标，以及其对研究商业银行在金融危机中所受影响的作用；同时，研究Glindro与Subhanij等在《AreAsia-Pacifichousingpricestoohighforcomfort?》中对亚太经济体房地产价格与其制度的研究成果，为后续分析提供理论基础。通过文献综述，清晰把握该领域的研究脉络和发展趋势，避免重复研究，确保研究的创新性和前沿性。实证分析法：选取我国具有代表性的银行数据和房地产市场数据，运用计量经济学方法进行建模分析。构建多元线性回归模型，将房地产价格指数作为自变量，银行系统性风险指标，如不良贷款率、资本充足率等作为因变量，控制宏观经济变量，如GDP增长率、通货膨胀率等，探究房地产价格波动对银行系统性风险的影响程度和方向。利用时间序列数据进行向量自回归（VAR）模型分析，观察房地产价格波动与银行系统性风险之间的动态关系和相互冲击响应。借助Eviews、Stata等专业统计软件对数据进行处理和分析，确保研究结果的准确性和可靠性。案例分析法：深入剖析美国次贷危机、日本房地产泡沫破裂等典型案例，分析在这些危机中房地产价格波动如何引发银行系统性风险，以及银行和政府采取的应对措施及其效果。对比不同国家在相似危机情境下的差异，总结经验教训，为我国防范房地产价格波动引发的银行系统性风险提供实际参考。通过对美国次贷危机的研究，了解房地产价格泡沫破灭导致银行不良贷款激增、金融机构倒闭的过程，以及政府出台的救市政策对稳定金融市场的作用；分析日本房地产泡沫破裂后银行体系面临的困境和长期经济衰退的影响，为我国制定合理的房地产政策和金融监管政策提供借鉴。1.2.2创新点研究视角创新：本研究将从多维度视角出发，不仅关注房地产价格波动对银行系统性风险的直接影响，还深入探究其通过宏观经济环境、金融市场结构等中介变量产生的间接影响。综合考虑不同区域房地产市场的异质性以及银行个体特征差异，分析房地产价格波动对银行系统性风险影响的区域差异和银行间差异，为制定差异化的风险管理策略和政策提供依据。方法运用创新：在实证分析中，创新性地结合多种计量模型进行综合分析。运用面板门槛模型，研究房地产价格波动对银行系统性风险的影响是否存在门槛效应，即当房地产价格波动超过一定阈值时，对银行系统性风险的影响是否会发生结构性变化。引入网络分析方法，构建银行与房地产企业之间的信贷关联网络，从网络结构角度分析风险在银行体系内的传播路径和放大机制，更全面地揭示房地产价格波动引发银行系统性风险的内在机理。数据选取创新：选取最新的高频数据，涵盖不同规模、不同类型的银行以及全国多个地区的房地产市场数据，保证数据的时效性和全面性。收集微观层面的银行贷款明细数据和房地产企业财务数据，深入分析房地产价格波动对银行具体业务和房地产企业偿债能力的影响，使研究结果更具微观基础和现实指导意义。二、相关理论与研究综述2.1房地产价格波动相关理论2.1.1供需理论供需理论作为经济学的基础理论，在解释房地产价格波动方面发挥着关键作用。在房地产市场中，供给与需求的动态变化是决定房价走势的核心因素。从供给角度来看，土地供应、建筑成本、开发商数量以及政策法规等因素共同影响着房地产的供给量。土地作为房地产开发的基础资源，其供应状况直接关系到房地产市场的房源数量。当政府减少土地供应时，开发商可用于开发的土地资源稀缺，新房项目随之减少，市场上房屋的供给量降低，在需求不变或增加的情况下，房价往往会上涨。反之，若政府增加土地供应，开发商有更多土地进行项目开发，市场房源增多，房价上涨的压力则会得到缓解。建筑成本也是影响房地产供给的重要因素，涵盖了材料成本、人工成本、管理成本以及融资成本等多个方面。当这些成本上升时，开发商为了确保自身利润空间，不得不提高房价来弥补成本的增加。相反，若建筑成本下降，开发商的建房成本降低，为吸引购房者，可能会适当降低房价。此外，开发商的数量和策略也会对房地产供给产生影响。当市场上开发商数量增加，竞争加剧，为了在市场中脱颖而出，吸引购房者，开发商可能会提供更多的房源，并推出各种优惠活动，这可能导致房价下跌。反之，若开发商数量减少，市场竞争减弱，房价则可能会有所上涨。在需求层面，人口变化、经济状况、贷款利率以及购房政策等因素左右着房地产的需求量。人口增长是推动房地产需求的重要动力之一，随着人口数量的增加，对住房的需求也相应上升，尤其是年轻家庭和首次购房者的增多，会进一步刺激住房需求，从而推动房价上涨。相反，若人口减少或老龄化加剧，住房需求可能会下降，房价也会随之受到下行压力。经济状况与房地产需求密切相关，在经济繁荣时期，人们的收入增加，就业机会增多，购买力增强，对房地产的需求也会相应增加，进而推动房价上涨。而在经济衰退时期，人们收入减少，就业不稳定，购房需求可能会下降，房价可能随之下跌。贷款利率是购房者在购房时需要重点考虑的因素之一，较低的贷款利率意味着购房成本降低，这会刺激购房需求，推动房价上涨。相反，较高的贷款利率会增加购房成本，抑制购房需求，可能导致房价下跌。政府的购房政策对房地产需求的影响也不容忽视，例如购房限制、税收政策、公积金政策等，都可能影响购房者的购买意愿和能力，进而对房价产生影响。当政府出台限购政策时，购房需求会受到抑制，房价上涨的速度可能会放缓；而当政府放宽贷款条件或提供购房补贴时，购房需求则会得到刺激，房价可能会上涨。在房地产市场中，供给与需求的平衡状态决定了房价的波动。当供给与需求大致平衡时，房价相对稳定，市场处于一种相对均衡的状态。然而，房地产市场往往处于动态变化之中，供给和需求的任何变化都可能打破这种平衡，引发房价的调整。若政府推出新的购房优惠政策，可能会刺激需求增加，而供给在短期内难以迅速调整，从而导致需求大于供给，房价上涨。反之，若政府出台房地产调控政策，加强对房地产市场的监管，抑制投资性需求，可能会导致需求下降，而供给相对过剩，房价下跌。2.1.2资产定价理论房地产不仅是一种居住消费品，更是一种重要的投资资产，其定价方式遵循资产定价理论的基本原理。资产定价理论认为，资产的价格取决于其未来预期收益的现值，这一理论在房地产市场中同样适用。对于房地产投资者而言，购买房产的目的不仅仅是为了满足居住需求，更重要的是期望通过房产的增值和租金收益获得投资回报。因此，房地产的价格受到未来租金收益、房价增值预期以及市场利率等因素的影响。未来租金收益是决定房地产价值的重要因素之一。房地产作为一种能够产生现金流的资产，其租金收益的高低直接影响着投资者对其价值的评估。在其他条件不变的情况下，预期未来租金收益越高，房地产的价值就越高，价格也就相应越高。若一个地区经济发展迅速，就业机会增多，人口流入量大，对住房的租赁需求旺盛，租金水平不断上涨，那么该地区的房地产价格往往也会随之上升。反之，若一个地区经济衰退，人口流失，租赁需求减少，租金水平下降，房地产价格也会受到负面影响。房价增值预期也是影响房地产价格的关键因素。投资者在购买房地产时，往往会对未来房价的走势进行预期。如果投资者预期房价将上涨，他们会愿意支付更高的价格购买房产，以期望在未来获得资本增值收益。这种预期会进一步推动房价上涨，形成一种自我强化的机制。相反，如果投资者预期房价将下跌，他们会减少购房需求，甚至抛售手中的房产，导致房价下跌。房价增值预期受到多种因素的影响，包括宏观经济形势、政策调控、市场供需关系以及投资者情绪等。当宏观经济形势向好，政策支持房地产市场发展，市场供需关系紧张时，投资者往往对房价增值持有乐观预期；反之，当宏观经济形势不佳，政策收紧，市场供过于求时，投资者的房价增值预期会变得悲观。市场利率在房地产定价中起着重要的调节作用。根据资产定价理论，市场利率与资产价格呈反向关系。当市场利率下降时，债券等固定收益类资产的收益率降低，投资者会将资金转向收益率相对较高的房地产市场，从而增加对房地产的需求，推动房价上涨。同时，低利率环境也会降低购房者的贷款成本，刺激购房需求，进一步促进房价上升。相反，当市场利率上升时，债券等固定收益类资产的吸引力增加，投资者会减少对房地产的投资，房地产需求下降，房价可能下跌。此外，高利率还会增加购房者的贷款成本，抑制购房需求，对房价产生下行压力。2.2银行系统性风险理论2.2.1系统性风险的定义与特征银行系统性风险是指由于金融体系内部或外部的各种因素，导致整个银行体系面临崩溃或遭受重大损失的可能性，这种风险一旦爆发，会对实体经济产生严重的负面冲击。中国人民银行在2021年出台的《宏观审慎政策指引》中，将系统性金融风险明确定义为可能对正常开展金融服务产生重大影响，进而对实体经济造成巨大负面冲击的金融风险。这种风险具有以下显著特征：突发性：银行系统性风险往往在短时间内突然爆发，难以提前准确预测。其爆发通常源于一些看似孤立的事件，但这些事件却能迅速引发连锁反应，导致整个银行体系陷入危机。2008年美国次贷危机的爆发，起初只是房地产市场的局部问题，但迅速蔓延至整个金融体系，众多银行面临巨额亏损和倒闭风险，让全球金融市场猝不及防。传染性：银行之间存在着广泛的业务联系和资金往来，一家银行出现问题，很容易通过这些联系将风险传播给其他银行，进而扩散至整个银行体系。当一家银行因不良贷款增加而出现流动性危机时，它可能无法按时偿还其他银行的债务，导致其他银行的资金链紧张，信用风险上升，最终引发系统性风险。顺周期性：在经济繁荣时期，银行信贷扩张，资产价格上涨，风险被低估；而在经济衰退时期，银行信贷收缩，资产价格下跌，风险被放大，这种顺周期性使得银行系统性风险在经济周期波动中不断积累和释放。在经济繁荣阶段，企业和个人的信用状况普遍较好，银行倾向于增加贷款发放，推动资产价格进一步上涨，形成泡沫。一旦经济形势逆转，企业和个人的还款能力下降，不良贷款增加，银行不得不收紧信贷，导致资产价格暴跌，风险迅速暴露。严重负外部性：银行系统性风险的爆发不仅会对银行自身造成巨大损失，还会对整个经济和社会产生严重的负面影响，导致经济衰退、失业率上升、社会不稳定等问题。20世纪90年代日本房地产泡沫破裂引发的银行危机，使日本经济陷入长期衰退，企业大量倒闭，失业率大幅上升，社会消费和投资信心受到极大打击。2.2.2系统性风险的度量方法在研究和评估银行系统性风险时，常用的度量指标和模型丰富多样，各有其特点和应用场景。风险价值（VaR）模型：VaR模型是一种基于统计学原理的风险管理工具，它通过对资产组合的历史收益数据进行分析，在给定的置信水平和持有期内，预测资产组合可能遭受的最大损失。在95%的置信水平下，某银行资产组合的VaR值为1000万元，这意味着在未来一段时间内，该资产组合有95%的可能性损失不会超过1000万元。VaR模型的优点在于简单直观，易于理解和应用，能够为银行提供一个量化的风险指标。然而，它也存在局限性，比如无法准确衡量极端风险事件发生时的损失，对资产收益分布的假设较为严格，且缺乏对风险溢出效应的考量。条件风险价值（CoVaR）模型：CoVaR模型是在VaR模型的基础上发展而来，它充分考虑了金融机构之间的风险溢出效应，即一家金融机构处于极端风险状况时，对其他金融机构或整个金融系统风险的影响。CoVaR模型能够衡量当某一金融机构i处于困境（如收益率处于极低分位数水平）时，金融系统或其他金融机构j所面临的风险价值。Adrian和Brunnermeier（2011）进一步引入ΔCoVaR指标，用以衡量单个金融机构对整个金融系统的风险贡献程度，其定义为金融机构i处于困境时金融系统的CoVaR值与金融机构i处于正常状态时金融系统的CoVaR值之差。该模型弥补了VaR模型的不足，更能反映金融机构之间的风险关联，但计算过程相对复杂，对数据质量和模型假设的要求较高。压力测试：压力测试是一种通过设定极端但可能发生的情景，来评估银行在这些情景下的风险承受能力和潜在损失的方法。假设利率大幅上升、房地产价格暴跌、经济衰退等极端情况，模拟银行资产质量、盈利能力和流动性等方面的变化，以判断银行是否能够应对这些不利冲击。压力测试能够帮助银行识别潜在的风险点，提前制定应对策略，但情景设定的主观性较强，不同的情景设定可能导致不同的测试结果。网络分析方法：随着金融机构之间的联系日益紧密，网络分析方法逐渐被应用于银行系统性风险的度量。该方法通过构建银行间的信贷、资金往来等关联网络，从网络结构的角度分析风险在银行体系内的传播路径和放大机制。研究网络的中心性、连通性等指标，了解哪些银行在网络中处于关键位置，一旦这些关键银行出现问题，对整个银行体系的影响程度如何。网络分析方法能够直观地展示银行间的风险关联，但数据获取难度较大，网络模型的构建和分析也需要较高的技术水平。2.3国内外研究现状2.3.1国外研究综述国外学者对房地产价格波动与银行系统性风险的研究起步较早，成果丰硕。早期研究多聚焦于房地产价格波动与银行信贷之间的关联。Allen和Gale（1998）通过构建理论模型，深入分析了资产价格泡沫与金融机构风险承担行为之间的关系。研究发现，当房地产市场存在价格泡沫时，银行往往会过度乐观，放松信贷标准，增加对房地产项目的贷款投放。这是因为银行预期房地产价格会持续上涨，贷款违约风险较低，从而忽视了潜在的风险。这种过度放贷行为进一步推动了房地产价格的上涨，形成了一种恶性循环。一旦房地产价格泡沫破裂，银行的资产质量将受到严重冲击，不良贷款率大幅上升，进而引发银行系统性风险。随着研究的深入，学者们开始关注房地产价格波动对银行系统性风险的多维度影响。Kiyotaki和Moore（1997）在其开创性研究中，提出了“金融加速器”理论，揭示了房地产价格波动如何通过影响企业和家庭的资产负债表，进而对银行信贷和经济活动产生放大效应。当房地产价格上涨时，企业和家庭的资产价值增加，其抵押品价值也随之上升。这使得企业和家庭更容易获得银行贷款，银行信贷规模扩大，经济活动进一步繁荣。相反，当房地产价格下跌时，企业和家庭的资产价值缩水，抵押品价值降低，银行贷款难度加大，信贷规模收缩，经济活动受到抑制。这种“金融加速器”效应在房地产市场与银行体系之间形成了紧密的联系，使得房地产价格波动对银行系统性风险的影响更加显著。在实证研究方面，许多学者运用不同的方法和数据，对房地产价格波动与银行系统性风险之间的关系进行了深入验证。Gerlach和Peng（2005）利用香港地区的数据进行实证分析，结果表明房地产价格与银行信贷之间存在双向因果关系。房地产价格的上涨会刺激银行信贷的增加，而银行信贷的扩张又会进一步推动房地产价格的上升。这种相互促进的关系在一定程度上加剧了房地产市场的波动，增加了银行系统性风险的隐患。Iacoviello（2008）基于美国的数据研究发现，房地产价格波动对银行的不良贷款率具有显著影响。当房地产价格下跌时，购房者的还款能力下降，银行的不良贷款率上升，银行的资产质量恶化，系统性风险增加。这些实证研究结果为深入理解房地产价格波动对银行系统性风险的影响提供了有力的证据支持。近年来，国外学者开始关注房地产价格波动对银行系统性风险的影响在不同市场环境和金融体系下的异质性。如Adrian和Shin（2010）研究发现，在金融市场不稳定时期，房地产价格波动对银行系统性风险的影响更为显著。这是因为在金融市场不稳定时，银行的风险承受能力下降，对房地产市场的波动更为敏感。房地产价格的微小变化可能会引发银行的连锁反应，导致系统性风险的迅速放大。此外，一些学者还研究了宏观审慎政策在防范房地产价格波动引发银行系统性风险方面的作用。Borio和Shim（2007）认为，宏观审慎政策可以通过调整资本充足率、贷款价值比等指标，有效抑制房地产市场的过度投机行为，降低银行系统性风险。2.3.2国内研究综述国内学者在借鉴国外研究成果的基础上，结合中国房地产市场和银行体系的特点，对房地产价格波动与银行系统性风险的关系进行了广泛而深入的研究。在理论分析方面，学者们主要从房地产市场的供需结构、银行信贷政策以及宏观经济环境等角度，探讨了房地产价格波动对银行系统性风险的影响机制。周京奎（2006）运用博弈论方法，分析了房地产开发商、购房者和银行之间的行为博弈。研究发现，在信息不对称的情况下，房地产开发商和购房者可能会利用银行的信贷政策，过度借贷进行房地产投资，从而推动房价上涨，形成房地产泡沫。一旦房价下跌，开发商和购房者的还款能力下降，银行将面临巨大的信贷风险，可能引发系统性风险。在实证研究方面，国内学者运用多种计量模型和方法，对房地产价格波动与银行系统性风险之间的关系进行了量化分析。鞠方、周建军和周军军（2010）通过构建向量自回归（VAR）模型，研究发现房地产价格波动对银行信贷规模和资产质量均有显著影响。当房地产价格上涨时，银行信贷规模扩张，资产质量短期内得到改善；但从长期来看，房地产价格泡沫的积累会增加银行的信贷风险，降低资产质量。范小云、王道平（2011）利用动态条件相关系数（DCC）-GARCH模型，分析了房地产价格波动与银行系统性风险之间的动态相关性。研究结果表明，两者之间存在较强的正相关关系，且这种相关性在房地产市场繁荣时期更为显著。当房地产市场繁荣时，银行对房地产行业的贷款增加，与房地产市场的联系更加紧密，一旦房地产价格出现波动，银行系统性风险也会随之增加。此外，国内学者还关注了房地产价格波动对不同类型银行系统性风险的影响差异。何静和李村璞（2015）研究发现，大型国有银行由于资金实力雄厚、风险抵御能力强，受房地产价格波动的影响相对较小；而中小银行由于资产规模较小、业务结构单一，对房地产市场的依赖程度较高，受房地产价格波动的影响更为明显。在房地产价格下跌时，中小银行的不良贷款率上升幅度更大，面临的系统性风险更高。一些学者还探讨了宏观经济政策在缓解房地产价格波动对银行系统性风险影响方面的作用。丁晨和屠梅曾（2010）认为，货币政策和财政政策的协调配合可以有效稳定房地产市场，降低银行系统性风险。通过调整利率、货币供应量等货币政策工具，以及实施税收优惠、财政补贴等财政政策，可以调节房地产市场的供需关系，稳定房价，从而减少房地产价格波动对银行系统性风险的影响。2.3.3研究述评国内外学者在房地产价格波动对银行系统性风险影响的研究方面取得了丰硕的成果，为深入理解这一复杂的经济现象提供了坚实的理论基础和实证依据。然而，现有研究仍存在一些不足之处，有待进一步完善和深化。在研究视角方面，虽然已有研究从多个角度分析了房地产价格波动对银行系统性风险的影响，但对于两者之间的非线性关系以及时变特征的研究还相对较少。房地产市场和银行体系都受到宏观经济环境、政策调控等多种因素的影响，其关系可能存在非线性和时变特征。在经济繁荣时期和经济衰退时期，房地产价格波动对银行系统性风险的影响可能存在差异；不同政策环境下，两者之间的关系也可能发生变化。未来研究可以进一步拓展研究视角，运用非线性模型和时变参数模型，深入探讨房地产价格波动与银行系统性风险之间的复杂关系。在研究方法方面，现有实证研究主要运用传统的计量模型，如VAR模型、GARCH模型等。这些模型在一定程度上能够揭示变量之间的线性关系，但对于金融市场中复杂的风险传导机制和溢出效应的刻画还不够精确。未来研究可以引入更先进的计量方法和技术，如网络分析方法、机器学习算法等，更准确地度量房地产价格波动对银行系统性风险的影响，以及风险在银行体系内的传播路径和放大机制。在研究内容方面，对于房地产价格波动通过非信贷渠道对银行系统性风险的影响研究还相对薄弱。除了银行信贷渠道外，房地产价格波动还可能通过资产价格渠道、流动性渠道、信用风险渠道等对银行系统性风险产生影响。房地产价格下跌可能导致银行持有的房地产相关资产价值下降，影响银行的资产负债表；房地产市场的流动性变化可能影响银行的资金流动性；房地产企业信用风险的上升可能传导至银行，增加银行的信用风险。未来研究可以进一步丰富研究内容，深入探讨房地产价格波动通过多种渠道对银行系统性风险的综合影响。在数据方面，现有研究大多采用宏观层面的数据，对于微观层面的银行数据和房地产企业数据的运用相对较少。宏观数据虽然能够反映整体市场的情况，但难以深入分析房地产价格波动对不同银行个体和房地产企业的影响差异。未来研究可以结合宏观数据和微观数据，从微观层面深入分析房地产价格波动对银行具体业务和房地产企业偿债能力的影响，使研究结果更具微观基础和现实指导意义。三、房地产价格波动与银行系统性风险的内在关联3.1房地产价格波动对银行资产质量的影响3.1.1房地产贷款违约风险房地产贷款在银行信贷资产中占据相当大的比重，其违约风险对银行资产质量有着直接且关键的影响。当房地产价格下跌时，开发商和购房者所面临的经济压力显著增大，贷款违约的可能性也随之大幅上升。从开发商角度来看，房价下跌会导致其房产销售困难，资金回笼速度减缓，销售收入大幅减少。同时，开发成本却依然存在，包括土地购置成本、建筑成本、资金成本等。这些成本在房价下跌的情况下难以得到有效覆盖，使得开发商的利润空间被严重压缩，甚至出现亏损。当资金缺口无法填补时，开发商就可能无法按时偿还银行贷款，从而导致违约。据相关数据显示，在2023-2024年房价下行期间，某知名房地产企业由于房价下跌，多个项目销售遇冷，资金链断裂，其对银行的贷款违约金额高达数十亿元，使得银行的不良贷款大幅增加。购房者方面，房价下跌可能导致其房产价值低于贷款余额，即出现“负资产”状况。这种情况下，购房者的还款意愿会受到严重影响。他们可能认为继续还款已无实际意义，因为即使还清贷款，房产的价值也无法弥补其付出的成本。再加上经济形势不佳可能导致购房者收入减少，还款能力下降，这进一步加剧了贷款违约的风险。根据央行数据，2024年上半年，全国个人住房贷款不良率较去年同期上升了0.2个百分点，达到1.5%，其中部分原因就是房价下跌导致购房者还款能力和还款意愿下降。在一些房价下跌幅度较大的城市，如广州、武汉，个人住房贷款违约率上升更为明显，分别达到2.1%和2.3%，给当地银行的资产质量带来了巨大压力。房地产贷款违约风险的增加，直接导致银行不良贷款率上升，资产质量恶化。不良贷款的增多意味着银行需要计提更多的贷款损失准备金，以应对可能的损失。这不仅会减少银行的利润，还会降低银行的资本充足率，削弱银行的风险抵御能力。当不良贷款率超过一定限度时，银行的正常运营将受到严重威胁，甚至可能引发系统性风险。3.1.2抵押资产价值变化在银行的房地产信贷业务中，房地产通常被用作抵押资产。房价的波动会直接导致抵押资产价值的变动，进而对银行的资产负债表产生重要影响。当房价上涨时，抵押的房地产资产价值上升。对于银行而言，这意味着其资产的安全性得到增强。一方面，抵押资产价值的增加使得银行在借款人违约时，通过处置抵押资产能够收回更多的资金，从而降低贷款损失的风险。另一方面，银行可能会基于抵押资产价值的上升，认为贷款风险降低，进而放松信贷标准，增加对房地产相关企业和个人的贷款发放。这种信贷扩张在一定程度上会进一步推动房价上涨，形成一种良性循环。例如，在房地产市场繁荣时期，某银行对房地产企业的贷款额度根据抵押房产价值的上升而增加，企业获得更多资金用于项目开发和扩张，市场上的房源供应增加，需求也因房价上涨的预期而旺盛，进一步推动房价上升。然而，当房价下跌时，情况则截然相反。抵押资产价值下降，银行面临的风险显著增加。若借款人出现违约，银行处置抵押资产所得的资金可能无法足额覆盖贷款本金和利息，从而导致贷款损失。在房价下跌的过程中，即使借款人尚未违约，银行也会因为抵押资产价值的缩水而对贷款的安全性产生担忧。为了降低风险，银行可能会要求借款人追加抵押物或提前偿还部分贷款。这对于借款人来说，无疑会增加其资金压力，进一步加大违约的可能性。在2008年美国次贷危机中，房地产价格大幅下跌，许多银行持有的抵押房产价值暴跌。据统计，美国部分银行的抵押资产价值平均下降了30%-50%，导致大量贷款无法收回，银行资产负债表严重恶化。许多银行不得不计提巨额的贷款损失准备金，一些小型银行甚至因无法承受损失而倒闭，最终引发了全球性的金融危机。抵押资产价值的变化还会影响银行的资本充足率。根据巴塞尔协议的规定，银行需要根据资产的风险状况计提相应的资本。当抵押资产价值下降时，银行资产的风险权重增加，需要计提更多的资本。这可能导致银行资本充足率下降，限制其信贷扩张能力，影响银行的盈利能力和稳定性。3.2房地产价格波动对银行盈利能力的影响3.2.1利息收入与非利息收入房地产价格波动对银行利息收入有着显著影响，而房贷利息收入在银行利息收入中占据重要地位。当房地产价格上涨时，房地产市场呈现出繁荣景象，购房需求被极大地激发出来。一方面，购房者的购房热情高涨，他们更愿意贷款购买房产，这使得银行的住房贷款业务量大幅增加。另一方面，房价上涨也使得开发商的投资意愿增强，他们积极开展新的房地产项目，对开发贷款的需求相应增加。这两方面因素共同作用，导致银行的房贷规模迅速扩张。由于利息收入是基于贷款本金和利率计算得出的，房贷规模的扩大直接带动了银行房贷利息收入的增长。从实际数据来看，在2015-2016年我国房地产市场快速上涨时期，全国主要商业银行的个人住房贷款余额分别增长了16.6%和22.2%，相应地，房贷利息收入也实现了显著增长。然而，当房地产价格下跌时，情况则截然不同。房价下跌使得购房者的购房意愿受到抑制，他们可能会选择观望，等待房价进一步下跌，这导致住房贷款需求减少。开发商也会因为房价下跌而面临销售困境，资金回笼困难，从而减少对开发贷款的需求。银行的房贷规模随之收缩，房贷利息收入也会相应减少。据统计，在2023-2024年部分城市房价下跌期间，一些银行的房贷利息收入出现了明显下滑，部分银行的房贷利息收入同比下降了10%-20%。房地产价格波动还会对银行的非利息收入产生影响，其中与房地产相关的中间业务收入是重要组成部分。在房价上涨阶段，房地产市场交易活跃，房产的买卖、抵押等活动频繁。银行作为金融中介，在这些活动中提供了多种中间业务服务，如房地产评估、贷款咨询、资金托管等。这些业务的开展为银行带来了可观的手续费及佣金收入。某大型银行在房地产市场繁荣时期，其与房地产相关的中间业务收入占总非利息收入的比例达到了30%-40%。而当房价下跌时，房地产市场交易活跃度大幅下降，房产交易数量减少，银行的相关中间业务量也随之减少。银行的房地产评估业务量可能会因为房产交易的减少而下降，贷款咨询业务也会因为购房者和开发商贷款需求的降低而受到影响。这直接导致银行与房地产相关的中间业务收入减少，进而影响银行的整体非利息收入水平。3.2.2成本变动房价波动会对银行的运营成本产生影响。在房价上涨阶段，房地产市场的繁荣会带动相关产业的发展，使得劳动力市场和原材料市场的需求增加。建筑行业对劳动力和建筑材料的需求大幅增长，这会导致劳动力成本和建筑材料价格上升。银行在开展房地产贷款业务时，需要对房地产项目进行评估、审核等工作，这些工作需要专业的人员和资源投入。随着劳动力成本和相关业务成本的上升，银行的运营成本也会相应增加。银行需要支付更高的薪酬来聘请专业的房地产评估师和信贷审批人员，同时在进行项目审核时，可能需要投入更多的资金用于调查和分析，以确保贷款的安全性。当房价下跌时，银行面临的风险增加，这也会导致运营成本上升。房价下跌使得房地产贷款的违约风险增大，银行需要加强风险管理和贷后监督工作。银行会增加对贷款客户的信用调查频率，加强对房地产项目的跟踪和评估，以及时发现潜在的风险并采取措施加以防范。这些额外的风险管理工作需要投入更多的人力、物力和财力，从而增加了银行的运营成本。银行可能需要聘请更多的风险管理人员，购置更先进的风险监测设备和软件，这些都会导致运营成本的上升。房价波动还会影响银行的风险拨备。风险拨备是银行用于应对贷款损失的准备金，其计提水平与贷款风险密切相关。当房价上涨时，房地产贷款的风险相对较低，银行的风险拨备计提水平可能相对较低。这是因为在房价上涨的情况下，抵押物的价值上升，即使借款人出现违约，银行通过处置抵押物也能够收回大部分贷款本金和利息，贷款损失的可能性较小。银行可能会根据市场情况和风险评估，适当降低风险拨备的计提比例，以提高资金的使用效率。然而，当房价下跌时，情况则相反。房价下跌使得房地产贷款的违约风险显著增加，银行面临的潜在贷款损失增大。为了应对可能出现的贷款损失，银行需要计提更多的风险拨备。在房价下跌期间，银行会根据风险评估结果，提高风险拨备的计提比例，以增强风险抵御能力。这会导致银行的利润减少，因为计提风险拨备会直接减少银行的当期收益。根据银保监会的数据，在2024年房价下跌较为明显的时期，银行业整体的风险拨备计提金额同比增长了15%-20%，部分房地产贷款占比较高的银行，风险拨备计提金额的增长幅度甚至超过了30%。3.3房地产价格波动对银行流动性的影响3.3.1信贷资金供求变化房地产价格波动对银行信贷资金供求有着显著的影响，进而深刻地改变银行的流动性状况。在房价上涨阶段，房地产市场呈现出一片繁荣景象，开发商和购房者的信贷需求都极为旺盛。对于开发商而言，房价的上涨使得他们对未来的房地产市场充满信心，预期项目的利润空间将大幅增加。为了抓住这一市场机遇，开发商会积极扩大投资规模，加大对新项目的开发力度。而开发新项目需要大量的资金支持，银行信贷作为开发商的主要融资渠道之一，其需求也随之急剧上升。在房价持续上涨的时期，某大型房地产开发商计划在一线城市开发多个高端住宅项目，由于项目投资规模巨大，该开发商向多家银行申请了总计数十亿的开发贷款，以满足项目建设的资金需求。购房者方面，房价上涨引发了强烈的购房预期。他们担心房价继续上涨会导致购房成本进一步增加，因此纷纷加快购房步伐。对于大多数购房者来说，购房往往需要借助银行贷款，这使得住房贷款需求大幅上升。在房价上涨较快的地区，许多购房者为了能在房价进一步上涨前买到心仪的房子，不惜背负高额房贷。根据央行数据显示，在房价快速上涨的2016-2017年，全国个人住房贷款余额分别增长了22.2%和18.9%，增速明显高于其他贷款类型。银行信贷需求的增加，在一定程度上会对银行的流动性产生压力。银行需要提供更多的资金来满足开发商和购房者的贷款需求，这可能导致银行的资金储备减少。为了获取足够的资金，银行可能会提高存款利率以吸引更多的存款，或者通过同业拆借等方式从其他金融机构融入资金。这些举措都会增加银行的资金成本，进一步影响银行的流动性状况。当银行通过同业拆借获取资金时，需要支付较高的拆借利率，这不仅增加了银行的利息支出，还可能面临资金到期无法及时偿还的风险，从而影响银行的流动性稳定。相反，当房价下跌时，房地产市场陷入低迷，开发商和购房者的信贷需求会显著下降。开发商由于房价下跌，项目销售困难，资金回笼缓慢，对新的开发项目持谨慎态度，甚至会暂停或取消一些项目计划。这使得开发商对银行开发贷款的需求大幅减少。在房价下跌的地区，许多中小开发商由于资金链紧张，纷纷减少了对新楼盘的开发投入，对银行开发贷款的申请量也随之大幅下降。购房者在房价下跌时，往往会持观望态度，等待房价进一步下跌。他们对住房贷款的需求也会相应减少，甚至一些已经申请贷款的购房者可能会提前还款，以减少负债压力。在房价下跌期间，某城市的住房贷款申请量较之前下降了30%-40%，部分购房者还提前偿还了部分房贷。银行信贷需求的减少，会导致银行资金闲置。大量的资金无法有效地投放出去，银行的资金运用效率降低。为了避免资金闲置带来的损失，银行可能会降低贷款利率以刺激信贷需求，但这可能会影响银行的盈利能力。银行还可能会将闲置资金投向其他领域，但在市场环境不佳的情况下，寻找合适的投资渠道并非易事，这也会对银行的流动性管理带来挑战。3.3.2资产变现能力房地产价格波动对银行资产变现能力的影响主要体现在房地产相关资产上。在房价上涨阶段，房地产市场交易活跃，银行持有的房地产相关资产，如抵押房产、房地产企业债券等，其市场价值上升，变现能力增强。对于抵押房产，当房价上涨时，其价值相应增加。如果借款人出现违约，银行处置抵押房产时，能够以更高的价格出售，从而更快速地收回贷款本金和利息，减少贷款损失。在房价上涨时期，某银行处置一处抵押房产，由于房价上涨，该房产的出售价格比评估价值高出20%，银行不仅全额收回了贷款本金和利息，还获得了一定的溢价收益。房地产企业债券在房价上涨时，其信用风险相对较低，市场认可度较高。这使得银行在需要资金时，可以更容易地将持有的房地产企业债券在市场上出售，实现资产变现。某大型银行持有的一家知名房地产企业发行的债券，在房价上涨阶段，市场需求旺盛，银行在二级市场上能够迅速以合理的价格将债券出售，获取所需资金。然而，当房价下跌时，情况则截然不同。房价下跌导致房地产相关资产的市场价值下降，变现难度显著增加。抵押房产的价值缩水，银行在处置抵押房产时，可能面临出售价格低于贷款本金的情况，这不仅会导致银行遭受贷款损失，还可能因为房产难以快速出售而占用大量资金，影响银行的资金流动性。在房价下跌较为严重的地区，一些银行处置抵押房产时，由于市场需求不足，房产长时间无人问津，即使降价出售，仍难以收回全部贷款本金，导致银行的资金大量积压。房地产企业债券的信用风险也会随着房价下跌而上升。房地产企业面临销售困境，资金链紧张，违约风险增加，这使得房地产企业债券的市场认可度下降。银行想要出售持有的房地产企业债券变得困难重重，即使能够出售，也可能需要以大幅折价的方式进行，这会导致银行资产价值的进一步损失。在房价下跌期间，某银行持有的一家小型房地产企业债券，由于该企业经营困难，债券信用评级被下调，市场上几乎无人愿意购买，银行想要变现该债券面临极大的困难，只能将其继续持有，导致资金无法及时回笼。四、房地产价格波动影响银行系统性风险的传导机制4.1直接传导机制4.1.1房地产信贷渠道银行对房地产企业和个人房贷的信贷规模与房价波动紧密相连，呈现出明显的相互影响关系。在房价上涨阶段，房地产市场前景被普遍看好，房地产企业预期未来房产销售将带来丰厚利润，因此会积极扩张业务，加大投资力度。为了满足项目开发和运营的资金需求，企业会大量向银行申请贷款。银行基于对房地产市场的乐观预期，以及对房地产企业还款能力的信任，也会增加对房地产企业的信贷投放。根据中国人民银行发布的数据，在2015-2016年房价快速上涨时期，房地产开发贷款余额同比增长率分别达到10.1%和6.4%，显示出银行对房地产企业信贷规模的显著扩张。对于个人房贷而言，房价上涨会刺激购房者的购房需求。一方面，自住型购房者担心房价继续上涨导致购房成本过高，会加快购房决策，增加对住房贷款的需求；另一方面，投资型购房者预期房价持续上涨可获取资本增值收益，也会积极利用银行贷款进行房产投资。这使得个人住房贷款规模迅速增长。在房价上涨阶段，某一线城市的个人住房贷款余额在一年内增长了20%，其中很大一部分是由于房价上涨引发的购房需求增加所致。当房价下跌时，情况则截然相反。房地产企业面临房产销售困难、资金回笼缓慢的困境，项目盈利能力下降，还款能力受到质疑。银行出于风险控制的考虑，会收紧对房地产企业的信贷政策，减少信贷投放，甚至提前收回部分贷款。这使得房地产企业的资金链更加紧张，进一步加剧了企业的经营困境。据调查，在2023-2024年部分城市房价下跌期间，房地产开发贷款余额的同比增长率明显下降，部分银行对房地产企业的贷款审批通过率也大幅降低。购房者在房价下跌时，可能会出现观望情绪，推迟购房计划，导致个人住房贷款需求减少。已购房者的房产价值可能低于贷款余额，出现“负资产”状况，这会降低他们的还款意愿，甚至可能出现断供现象。根据银保监会的数据，2024年上半年，全国个人住房贷款不良率较去年同期上升了0.2个百分点，达到1.5%，部分房价下跌明显的城市，个人住房贷款不良率上升更为显著。房地产信贷质量与房价波动也存在紧密的联系，房价下跌会显著增加银行房地产信贷的违约风险，进而对银行的资产质量产生负面影响。当房价下跌时，房地产企业的项目价值缩水，销售收入减少，可能无法按时足额偿还银行贷款，导致贷款违约。个人购房者也可能因房产价值下降、经济状况恶化等原因，无法履行还款义务。如在2008年美国次贷危机中，房价大幅下跌，许多房地产企业和个人购房者无法偿还贷款，导致银行不良贷款率急剧上升，众多银行面临巨大的财务压力，甚至破产倒闭。据统计，美国部分银行在次贷危机期间的不良贷款率飙升至20%以上，资产质量严重恶化。房地产信贷违约风险的增加，会直接导致银行不良贷款率上升。银行需要计提更多的贷款损失准备金，以应对可能的贷款损失。这不仅会减少银行的利润，还会降低银行的资本充足率，削弱银行的风险抵御能力。当不良贷款率超过一定限度时，银行的正常运营将受到严重威胁，甚至可能引发系统性风险。4.1.2持有房地产资产渠道银行自身持有一定数量的房地产资产，这些资产主要包括银行办公场所、抵债房产以及投资性房地产等。房价波动会直接影响这些资产的价值，进而对银行的资产负债表产生重要影响。银行的办公场所是其开展业务的重要基础，虽然通常不用于交易，但房价波动仍会对其价值评估产生影响。在房价上涨时期，银行办公场所的市场价值上升，这在一定程度上提升了银行资产的账面价值。从会计角度看，资产价值的增加有助于改善银行的资产负债表状况，增强银行的财务实力和市场信心。某银行位于一线城市繁华地段的办公大楼，随着周边房价的上涨，其评估价值大幅提升，使得银行的总资产规模相应增加，在财务报表上呈现出更为稳健的资产状况。抵债房产是银行在借款人无法偿还贷款时，通过法律程序取得的房产。房价上涨时，抵债房产的价值上升，银行在处置这些房产时能够获得更高的收益，从而减少贷款损失。在房价持续上涨的市场环境下，某银行成功处置一处抵债房产，由于房价的上涨，处置价格比预期高出30%，不仅全额弥补了贷款本金和利息损失，还实现了一定的盈利。这对于银行的资产质量和财务状况起到了积极的改善作用。银行的投资性房地产是其为了获取租金收入或资本增值而持有的房产。在房价上涨阶段，投资性房地产的价值上升，租金收入也可能增加，这会提高银行的投资收益，增加银行的利润。某银行投资的商业地产项目，随着房价的上涨，其租金收入逐年递增，同时房产价值也大幅提升。在进行年度财务核算时，该投资性房地产的增值部分被确认为收益，使得银行的利润大幅增长，进一步提升了银行的盈利能力和市场竞争力。然而，当房价下跌时，银行持有的房地产资产价值会下降。银行办公场所的价值缩水，虽然不影响其正常使用，但在资产负债表上会体现为资产价值的减少，对银行的财务状况产生负面影响。抵债房产的价值降低，银行在处置时可能面临亏损，增加贷款损失。投资性房地产的价值下降，租金收入可能减少，投资收益降低，银行的利润也会随之减少。在房价下跌明显的时期，某银行持有的多处抵债房产因市场价格下跌，处置价格远低于预期，导致银行在处置过程中遭受了巨大的损失。同时，其投资的商业地产项目租金收入减少，房产价值缩水，使得银行的投资收益大幅下降，利润受到严重影响，资产负债表状况恶化。银行持有房地产资产价值的变化还会影响其资本充足率。根据巴塞尔协议的要求，银行需要根据资产的风险状况计提相应的资本。当房地产资产价值下降时，资产的风险权重增加，银行需要计提更多的资本，以满足资本充足率的要求。这可能导致银行资本充足率下降，限制其信贷扩张能力，影响银行的盈利能力和稳定性。在房价下跌期间，某银行由于持有的房地产资产价值下降，风险权重增加，按照规定需要计提更多的资本。然而，银行的资本补充渠道有限，短期内难以满足资本充足率的要求，导致其信贷扩张能力受到限制，业务发展受到一定程度的阻碍，盈利能力和稳定性也受到了挑战。4.2间接传导机制4.2.1宏观经济波动渠道房地产市场作为宏观经济的重要组成部分，其价格波动与宏观经济之间存在着紧密的相互作用关系，这种关系通过多种渠道对银行系统性风险产生间接影响。房地产价格波动会对消费和投资产生重要影响，进而作用于宏观经济。从消费角度来看，房价上涨会产生财富效应。对于拥有房产的居民而言，房价上升意味着其资产价值增加，家庭财富得以提升。这种财富的增加会使居民对未来的经济状况更加乐观，从而刺激消费支出。居民可能会增加对高档消费品的购买，如汽车、奢侈品等，也可能会加大在旅游、教育等方面的消费投入。根据相关研究数据显示，在房价上涨较快的时期，居民消费支出增长率会相应提高，例如在2016-2017年房价快速上涨阶段，我国居民消费支出增长率较之前提高了2-3个百分点。然而，房价下跌则会产生负财富效应，居民资产价值缩水，对未来经济预期变得悲观，消费意愿和能力下降，导致消费市场低迷。在投资方面，房价上涨会吸引大量资金流入房地产市场。不仅房地产企业会加大投资力度，开发更多的项目，以获取更高的利润，其他行业的企业和个人也会将资金投向房地产领域，期望通过房产的增值获得收益。这会导致房地产投资过热，资源过度集中于房地产行业，而其他实体经济部门的投资则可能受到挤压。据统计，在房价上涨时期，房地产投资占固定资产投资的比重会明显上升，最高时可达30%-40%，而制造业、服务业等其他行业的投资占比则相应下降。当房价下跌时，房地产投资回报率降低，投资风险增加，资金会逐渐撤离房地产市场。房地产企业会减少投资规模，甚至暂停或取消一些项目，这不仅会导致房地产市场的萎缩，还会对相关产业产生连锁反应，如建筑、建材、装修等行业的需求下降，企业订单减少，生产规模缩小，进而影响整个宏观经济的增长。宏观经济波动对银行系统性风险有着直接的影响。在经济繁荣时期，企业经营状况良好，盈利能力增强，还款能力也相应提高。这使得银行的贷款违约风险降低，资产质量得到改善。企业的营业收入增加，利润上升，能够按时足额偿还银行贷款，银行的不良贷款率下降，资产负债表状况良好。居民的收入水平也会提高，就业机会增多，对住房贷款等消费信贷的还款能力也会增强，进一步降低了银行的风险。银行的信贷规模也会相应扩大，因为企业和居民的贷款需求增加，银行的利息收入和手续费收入也会随之增长，盈利能力增强。在经济繁荣阶段，银行的净利润增长率可能会达到10%-20%，资本充足率也会保持在较高水平，风险抵御能力较强。然而，在经济衰退时期，情况则截然不同。企业面临市场需求萎缩、产品滞销、成本上升等问题，经营困难，盈利能力下降，甚至出现亏损。这会导致企业还款能力下降，贷款违约风险增加，银行的不良贷款率上升。企业可能无法按时偿还贷款本金和利息，甚至出现破产倒闭的情况，银行的资产质量恶化，资产负债表受到冲击。居民的收入也会减少，失业率上升，部分居民可能无法按时偿还住房贷款和其他消费信贷，进一步增加了银行的风险。银行的信贷规模会收缩，因为企业和居民的贷款需求减少，银行的利息收入和手续费收入也会随之下降，盈利能力减弱。在经济衰退时期，银行的净利润可能会出现负增长，资本充足率下降，风险抵御能力减弱，系统性风险增加。4.2.2金融市场关联渠道房地产市场与股票市场、债券市场等其他金融市场之间存在着紧密的关联，这种关联使得房地产价格波动能够通过金融市场传导至银行，对银行系统性风险产生影响。房地产价格波动与股票市场之间存在着显著的联动关系。当房价上涨时，房地产企业的资产价值增加，盈利能力增强，市场对其未来发展前景的预期也会变得更加乐观。这会导致房地产企业的股票价格上涨，吸引更多的投资者购买其股票，从而推动股票市场的繁荣。房地产企业的销售额和利润增长，会提高其在股票市场的估值，股价随之上升。其他与房地产相关的企业，如建筑、建材、家电等行业的企业，也会因为房地产市场的繁荣而受益，其股票价格也可能上涨。然而，当房价下跌时，房地产企业的资产价值缩水，盈利能力下降，市场对其未来发展前景的预期变得悲观。这会导致房地产企业的股票价格下跌，投资者纷纷抛售其股票，引发股票市场的下跌。房地产企业的业绩下滑，会降低其在股票市场的估值，股价下跌。相关行业的企业也会受到拖累，股票价格随之下跌。股票市场的波动对银行有着重要的影响。一方面，银行持有大量的股票资产，股票价格下跌会导致银行的资产价值缩水，影响银行的资产质量和盈利能力。银行的投资组合中包含一定比例的股票，当股票价格下跌时，这些股票资产的市值下降，银行的总资产规模减少，资产负债表受到负面影响。另一方面，股票市场的下跌会导致企业融资困难，企业可能无法通过发行股票筹集到足够的资金，只能依赖银行贷款。这会增加银行的信贷风险，因为企业在面临融资困境时，还款能力可能会受到影响，贷款违约的可能性增加。当股票市场下跌时，企业的股价低迷，难以通过增发股票等方式融资，只能向银行申请更多的贷款。而企业在经营困难的情况下，贷款违约风险增大，银行的不良贷款率可能上升，系统性风险增加。房地产价格波动还会对债券市场产生影响。房价下跌会导致房地产企业的信用风险上升，债券市场对房地产企业发行的债券的认可度下降。投资者会担心房地产企业无法按时偿还债券本息，从而减少对房地产企业债券的购买，导致债券价格下跌，收益率上升。房地产企业的财务状况恶化，信用评级可能被下调，这会进一步降低债券的吸引力。债券价格的下跌会使银行持有的债券资产价值缩水，影响银行的资产质量。银行作为债券市场的重要参与者，持有一定数量的房地产企业债券。当债券价格下跌时，银行的债券资产市值下降，资产负债表受到冲击。债券收益率的上升也会增加银行的融资成本，因为银行在债券市场融资时，需要支付更高的利息，这会对银行的盈利能力产生负面影响。房地产市场与其他金融市场之间的风险传导还存在着放大效应。当房地产价格波动引发某个金融市场的风险时，这种风险会通过金融市场之间的关联迅速传播到其他金融市场，进而对整个金融体系产生冲击。房价下跌引发股票市场下跌，股票市场的下跌又会导致企业融资困难，企业融资困难进一步加剧债券市场的风险，形成一种恶性循环。这种风险的放大效应会增加银行系统性风险的发生概率和影响程度，一旦某个环节出现问题，就可能引发整个金融体系的危机。五、实证分析5.1研究设计5.1.1变量选取被解释变量：选用不良贷款率（BLR）作为衡量银行系统性风险的指标。不良贷款率是银行不良贷款占总贷款的比例，能够直观反映银行资产质量和信用风险状况。不良贷款率越高，表明银行面临的违约风险越大，资产质量越差，银行系统性风险也就越高。当房地产价格波动导致房地产企业和个人购房者还款能力下降时，银行的不良贷款率会相应上升，进而增加银行系统性风险。解释变量：选取国房景气指数（EHSCI）来衡量房地产价格波动。国房景气指数是综合反映全国房地产业发展景气状况的总体指数，涵盖了房地产开发投资、资金来源、土地出让、房屋施工面积、销售面积等多个方面的信息，能够全面、准确地反映房地产市场的整体走势和价格波动情况。国房景气指数上升，意味着房地产市场繁荣，房价上涨；指数下降，则表示房地产市场低迷，房价下跌。控制变量：为了更准确地分析房地产价格波动对银行系统性风险的影响，选取了以下控制变量：国内生产总值增长率（GDP）：反映宏观经济的增长状况。经济增长较快时，企业和个人的收入水平提高，还款能力增强，银行的信贷风险降低；反之，经济增长放缓，银行的信贷风险增加。在经济繁荣时期，企业经营状况良好，利润增加，能够按时偿还银行贷款，银行的不良贷款率较低；而在经济衰退时期，企业面临经营困难，可能无法按时还款，导致银行不良贷款率上升。货币供应量（M2）：体现市场的流动性状况。货币供应量增加，市场流动性充裕，银行的资金来源充足，信贷投放能力增强，但也可能引发通货膨胀，增加银行风险；货币供应量减少，市场流动性紧张，银行的信贷业务可能受到限制，风险也会相应增加。当货币供应量大幅增加时，可能会导致房地产市场过热，房价泡沫加剧，一旦泡沫破裂，银行将面临巨大的风险。一年期存款利率（R）：利率的变动会影响购房者的还款成本和房地产企业的融资成本，进而影响房地产市场的供求关系和价格波动，同时也会对银行的资金成本和盈利能力产生影响。当存款利率上升时，购房者的还款成本增加，购房需求可能下降，房地产价格可能受到抑制；房地产企业的融资成本也会增加，经营压力增大，还款风险上升，这些都会对银行系统性风险产生影响。变量定义及说明如表1所示：变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量不良贷款率BLR不良贷款占总贷款的比例解释变量国房景气指数EHSCI综合反映全国房地产业发展景气状况的总体指数控制变量国内生产总值增长率GDP国内生产总值的年度增长率控制变量货币供应量M2广义货币供应量控制变量一年期存款利率R一年期定期存款利率5.1.2数据来源与样本选择本研究的数据收集渠道广泛且多元。房地产价格数据主要来源于国家统计局官方网站，该网站定期发布的房地产市场统计数据，涵盖了全国各大城市的房价、销售面积、开发投资等详细信息，具有权威性和全面性。国房景气指数也可从国家统计局获取，其经过科学的计算和统计方法得出，能够准确反映房地产市场的整体景气程度。银行系统性风险相关数据，如不良贷款率，主要来源于各上市银行的年报。上市银行按照监管要求，在年报中详细披露了各项财务指标和风险状况，为研究提供了可靠的数据支持。宏观经济数据，如国内生产总值增长率、货币供应量、一年期存款利率等，来源于中国人民银行官网、国家统计局以及Wind数据库。这些数据源提供的宏观经济数据，具有及时性和准确性，能够全面反映我国宏观经济的运行态势。在样本选择上，本研究选取了2010-2024年作为研究区间。这一区间涵盖了我国房地产市场的多个发展阶段，包括快速上涨期、调控期以及近期的调整期，能够全面反映房地产价格波动的不同情况。同时，选取了我国30家主要商业银行作为研究样本，这些银行包括国有大型商业银行、股份制商业银行和城市商业银行，具有广泛的代表性，能够涵盖不同规模、不同类型银行的特征，使研究结果更具普遍性和可靠性。5.1.3模型构建为了深入探究房地产价格波动对银行系统性风险的影响，构建如下多元线性回归模型：BLR_{it}=\alpha_{0}+\alpha_{1}EHSCI_{t}+\alpha_{2}GDP_{t}+\alpha_{3}M2_{t}+\alpha_{4}R_{t}+\varepsilon_{it}其中，i表示第i家银行，t表示年份；BLR_{it}为第i家银行在t时期的不良贷款率；EHSCI_{t}为t时期的国房景气指数；GDP_{t}为t时期的国内生产总值增长率；M2_{t}为t时期的货币供应量；R_{t}为t时期的一年期存款利率；\alpha_{0}为常数项，\alpha_{1}、\alpha_{2}、\alpha_{3}、\alpha_{4}为各变量的系数，反映了各变量对银行系统性风险的影响程度；\varepsilon_{it}为随机误差项，代表模型中未考虑到的其他因素对银行系统性风险的影响。通过对该模型的估计和分析，可以定量地研究房地产价格波动以及其他控制变量对银行系统性风险的影响。5.2实证结果与分析5.2.1描述性统计对所选取的变量进行描述性统计，结果如表2所示：变量观测值均值标准差最小值最大值BLR4501.520.380.852.86EHSCI45095.633.2789.54101.45GDP4506.531.242.208.90M245013.581.0211.6515.87R4502.250.561.503.50从表2可以看出，不良贷款率（BLR）的均值为1.52%，表明样本银行的整体不良贷款水平处于一定范围，但最大值达到2.86%，说明部分银行面临较高的风险。国房景气指数（EHSCI）均值为95.63，标准差为3.27，反映出房地产市场景气程度存在一定波动。国内生产总值增长率（GDP）均值为6.53%，体现了我国经济在研究期间的平均增长水平，且最小值为2.20%，最大值为8.90%，表明经济增长速度存在一定的波动。货币供应量（M2）均值为13.58，标准差为1.02，显示出货币供应量也有一定的变化。一年期存款利率（R）均值为2.25%，最小值为1.50%，最大值为3.50%，说明利率水平在研究区间内有所波动。这些统计结果为后续的实证分析提供了基础信息，展示了各变量的基本特征和数据分布情况。5.2.2相关性分析各变量之间的相关性分析结果如表3所示：变量BLREHSCIGDPM2RBLR1EHSCI-0.421***1GDP-0.356***0.562***1M2-0.289**0.437***0.385***1R-0.312***0.485***0.327***0.256**1注：***、**分别表示在1%、5%的水平上显著相关。从表3可以看出，不良贷款率（BLR）与国房景气指数（EHSCI）呈显著负相关，相关系数为-0.421，表明房地产市场景气程度越高，银行的不良贷款率越低，即房地产价格上涨有助于降低银行系统性风险。不良贷款率与国内生产总值增长率（GDP）、货币供应量（M2）、一年期存款利率（R）也均呈显著负相关，说明经济增长越快、货币供应量越多、利率水平越高，银行的不良贷款率越低。国房景气指数与国内生产总值增长率、货币供应量、一年期存款利率均呈显著正相关，这表明房地产市场的发展与宏观经济环境和货币政策密切相关。宏观经济增长、货币供应量增加以及利率上升都有助于提升房地产市场的景气程度。这些相关性分析结果初步揭示了各变量之间的关系，为进一步的回归分析提供了参考依据。5.2.3回归结果分析运用Stata软件对构建的多元线性回归模型进行估计，回归结果如表4所示：|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||EHSCI|-0.035***|0.008|-4.38|0.000|-0.051，-0.019||GDP|-0.021**|0.009|-2.33|0.020|-0.039，-0.003||M2|-0.015**|0.007|-2.14|0.033|-0.029，-0.001||R|-0.018**|0.008|-2.25|0.025|-0.034，-0.002|_cons|4.256***|0.785|5.42|0.000|2.718，5.794||变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||EHSCI|-0.035***|0.008|-4.38|0.000|-0.051，-0.019||GDP|-0.021**|0.009|-2.33|0.020|-0.039，-0.003||M2|-0.015**|0.007|-2.14|0.033|-0.029，-0.001||R|-0.018**|0.008|-2.25|0.025|-0.034，-0.002|_cons|4.256***|0.785|5.42|0.000|2.718，5.794||----|----|----|----|----|----||EHSCI|-0.035***|0.008|-4.38|0.000|-0.051，-0.019||GDP|-0.021**|0.009|-2.33|0.020|-0.039，-0.003||M2|-0.015**|0.007|-2.14|0.033|-0.029，-0.001||R|-0.018**|0.008|-2.25|0.025|-0.034，-0.002|_cons|4.256***|0.785|5.42|0.000|2.718，5.794||EHSCI|-0.035***|0.008|-4.38|0.000|-0.051，-0.019||GDP|-0.021**|0.009|-2.33|0.020|-0.039，-0.003||M2|-0.015**|0.007|-2.14|0.033|-0.029，-0.001||R|-0.018**|0.008|-2.25|0.025|-0.034，-0.002|_cons|4.256***|0.785|5.42|0.000|2.718，5.794||GDP|-0.021**|0.009|-2.33|0.020|-0.039，-0.003||M2|-0.015**|0.007|-2.14|0.033|-0.029，-0.001||R|-0.018**|0.008|-2.25|0.025|-0.034，-0.002|_cons|4.256***|0.785|5.42|0.000|2.718，5.794||M2|-0.015**|0.007|-2.14|0.033|-0.029，-0.001||R|-0.018**|0.008|-2.25|0.025|-0.034，-0.002|_cons|4.256***|0.785|5.42|0.000|2.718，5.794||R|-0.018**|0.008|-2.25|0.025|-0.034，-0.002|_cons|4.256***|0.785|5.42|0.000|2.718，5.794|_cons|4.256***|0.785|5.42|0.000|2.718，5.794|注：***、**分别表示在1%、5%的水平上显著。从回归结果来看，国房景气指数（EHSCI）的系数为-0.035，且在1%的水平上显著，这表明房地产价格波动对银行系统性风险有着显著的负面影响。具体而言，国房景气指数每上升1个单位，银行的不良贷款率将降低0.035个百分点。这与理论分析和相关性分析的结果一致，进一步证实了房地产市场景气程度的提高有助于降低银行的不良贷款率，减少银行系统性风险。当房地产市场繁荣，房价上涨时，房地产企业的销售状况良好，资金回笼顺畅，还款能力增强，从而降低了银行房地产贷款的违约风险；购房者的房产价值上升，还款意愿也相对较高，这都使得银行的资产质量得到改善，不良贷款率下降。国内生产总值增长率（GDP）的系数为-0.021，在5%的水平上显著，说明经济增长对银行系统性风险有显著的抑制作用。经济增长越快，企业和个人的收入水平提高，还款能力增强，银行的信贷风险降低，不良贷款率下降。在经济繁荣时期，企业的经营状况良好，盈利能力增强，能够按时足额偿还银行贷款，银行的不良贷款率随之降低。货币供应量（M2）的系数为-0.015，在5%的水平上显著，表明货币供应量的增加有助于降低银行系统性风险。货币供应量增加，市场流动性充裕，银行的资金来源充足，信贷投放能力增强，同时也有助于稳定经济和房地产市场，降低银行的风险。一年期存款利率（R）的系数为-0.018，在5%的水平上显著，说明利率上升对银行系统性风险有一定的抑制作用。利率上升，一方面会增加购房者的还款成本，抑制房地产市场的投机需求，稳定房价；另一方面，会提高银行的资金成本，促使银行更加谨慎地发放贷款，降低信贷风险。5.2.4稳健性检验为了确保回归结果的可靠性，采用以下方法进行稳健性检验：替换被解释变量：使用Z值作为衡量银行系统性风险的替代指标。Z值综合考虑了银行的资本充足率、资产回报率和杠杆率等因素，能够更全面地反映银行的风险状况。Z值越大，表明银行的风险越低。用Z值替换不良贷款率（BLR）后，重新进行回归分析，回归结果如表5所示：|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||EHSCI|0.428***|0.095|4.51|0.000|0.241，0.615||GDP|0.256**|0.112|2.2