我国系统性金融风险与地产市场的关联、传染及对策

蔡真  国家金融与发展实验室高级研究员

防范化解系统性金融风险已经成为当前我国经济工作的重中之重。这一政策基调从2017年开始明显加强：2017年7月召开的第五次全国金融工作会议与前四次不同，其主题不再是改革、发展，而是防范金融风险、服务实体经济。¹2017年10月18日在北京召开了举世瞩目的中国共产党第十九次全国代表大会，在党的十九大报告中有九处提及“风险”，直接与经济金融相关的有两处，其中一处出现在报告第四部分：“从现在到二〇二〇年，是全面建成小康社会决胜期……突出抓重点、补短板、强弱项，特别是要坚决打好防范化解重大风险、精准脱贫、污染防治的攻坚战”。²2017年底召开的中央经济工作会议再一次强调“三大攻坚战”，而防范化解重大风险位于“三大攻坚战”之首。³

宏观经济运行的规律一般遵循平稳化过程，除非在遇到危机的时候GDP增长率才会超出原来的波动率范围；而危机发生之前往往伴随着经济的结构性减速，如日本“土地神话”破灭前，其GDP增长率由上世纪60~70年代的10%以上降低至80年代的4~8%的区间。我国经济目前进入“三期叠加”的“新常态”，诸多迹象表明增长引擎的动力越来越不足：人口红利窗口的关闭意味着潜在产出面临“天花板”；逆全球化冲击阻塞外需引擎的发动；城市化进程面临地方政府债务风险；等等。换句话说，我国经济正在逼近增长路径的稳态。如果未能意识到这一点，在宏观管理中采取了激进的总需求刺激措施，那么未来就很可能会收到等量或更甚的负反馈。而如果理解了这一点，也就理解了我国防范系统性金融风险的重大意义，即要使经济在增长的拐点之处保持连续可导的状态，防止经济跌入危机的深渊；否则，我国未来经济增长的平台就会降低，甚至有可能出现类似日本“失去的三十年”的后果。

所谓风险，就是未来的不确定性，大体上可以分为两类，即系统性风险和非系统性风险。威廉·夏普首先使用“系统性风险”这一名词来描述一项投资中风险的一个部分，具体思想来自于证券组合理论和资本资产定价模型。虽然投资者能够通过持有多样化的投资证券组合而减少风险，但是每项投资的风险都存在不能由多样化避免的部分，即投资的预期回报与市场证券组合预期回报的协方差之比。按照威廉·夏普的意见，这一不能避免的部分被称为系统性风险，其余部分即非系统性风险，可以由多样化消除。⁴将系统性风险和非系统性风险的概念从证券市场扩展开，非系统性风险可以理解为持有单个资产的特有风险或单个金融机构面临的风险，如某一只股票的大幅下跌、某一新产品的开发失败、某个金融机构的破产等；系统性风险是一个金融体系中所有资产和所有机构面临的风险，如货币贬值、金融危机等都会引发系统性风险。2008年全球金融危机以后，国际货币基金组织、金融稳定理事会以及国际清算银行对系统性风险进行了定义：系统性风险是对金融服务产生威胁的风险，这种威胁会对金融系统的绝大部分运作造成损害，并给整个经济带来重大的负面影响。⁵系统性风险内生于金融系统，主要依靠政策、制度、法律法规予以防范。尽管一些市场派人士认为，系统性风险是无论如何都不可避免的，但危机之后各种监管措施的改进是应对系统性风险的重要尝试和努力，如宏观审慎政策中的逆周期资本要求以及降低系统重要性机构道德风险的各种措施等。一般而言，系统性风险来自于两个维度：一是时间维度，系统性风险与经济周期有关，即金融体系的顺周期性；二是空间维度，重要机构以及重要市场之间的相互联系使得一定的冲击产生极大的负面溢出效应。

纵观历史，重大的系统性金融风险事件几乎都与房地产市场相关联，如上世纪80年代日本“土地神话”的破灭，房地产问题是直接诱因；在1997年爆发的东南亚金融风暴中，房地产部门是金融领域过度借债后主要的投向领域；2008年的全球金融危机最初有房价下跌的诱因，既与房地产抵押贷款证券化产品的违约直接相关，也与政府支持机构“两房”被接管导致的市场恐慌有密切联系。从理论的视角来看，房地产市场应成为系统性金融风险重要监测领域的原因至少包括以下三点：第一，从时间维度和集中度来看，房地产部门具有极强的顺周期性，在经济繁荣期，房地产部门成为过剩资金的“栖息地”，而伴随着资金集中度、客户集中度越来越大，容易受到宏观经济波动的冲击。第二，从流动性的视角来看，无论是个人还是机构，由于房地产投资的规模大，一旦房价下跌，之前过剩的流动性很快就会转换成流动性枯竭状态；此外，金融体系中的资产负债错配以及期限错配也会加速流动性状态转变的过程，更快地触发系统性金融风险。第三，从跨部门的维度也即系统重要性机构的视角来看，房地产部门的地位极为重要。在次贷危机中，美国政府接管“两房”主要是因为其财务危机，然而美国政府没有意识到“两房”的系统重要性地位，尤其是在债券市场的核心地位。“两房”被国有化使得机构以及整个债券市场出现恐慌，价格大幅下挫，导致美林、雷曼兄弟等投行的资产负债表急剧恶化；而美林和雷曼兄弟是美国金融体系中极其重要的机构，也是重要的影子银行，其中雷曼兄弟是短期融资市场最大的做市商；美林和雷曼兄弟的破产导致市场流动性丧失，从而冲击了整个市场。

结合我国的现实情况，房地产市场应成为系统性金融风险重要监测领域的原因主要包括以下几点：

第一，从宏观经济的视角来看，房地产业的关联产业众多，例如建筑业、相关制造业、电力煤气自来水供应业等，因而房价下跌会波及较多产业。根据2012年投入产出表的数据计算，我国房地产业对各行业的后向拉动效应接近2.11，前向推动效应接近10.23，总效应超过12.33，是表１中对经济作用最大的行业（见表１）。

表1  2012年不同行业的推动、拉动效应比较

数据来源：原始数据来源于国家统计局，作者根据2012年投入产出表数据计算。

第二，从居民的视角来看，房地产是我国居民资产中占比最高的部分，2014年占比达到53.81％，而2016年美国居民房地产在其全部资产中所占份额仅为24.54％（见图１）。迈恩和苏非在其著作中详细阐述了美国房价下跌带来的消费驱动式衰退过程。⁶尽管我国消费对经济的贡献没有美国高，但居民持有房产作为投资首选具有普遍性，房价下跌对居民消费从而对整个经济的影响将不亚于美国。

第三，从银行的视角来看，由于房地产投资额度较大，因而离不开金融杠杆的支持，而房价下跌可能造成违约并传导至银行体系。2016年我国人民币房地产贷款增量约占各项贷款增量的44.8％，其中个人购房贷款增量占各项贷款增量的39.21％。

第四，从地方政府的视角来看，我国特有的土地拍卖制度使得房价涨跌与土地出让收入紧密联系，而土地出让收入又关系到地方政府的债务偿还能力。⁷

接下来，本文将从银行体系与房地产、地方政府债务与房地产等多个角度，详细分析我国系统性金融风险与房地产市场的关联性。

图1中美两国居民资产构成

资料来源：Wind数据库。部分指标进行了合并，中国为2014年数据，美国为2016年数据。

3、我国银行体系与房地产部门的关联性分析

传统信贷中的房地产贷款

房价的上涨离不开金融信贷的杠杆作用。2012年以来，我国房价开始了新一轮的上涨，与之同期，不仅房地产信贷余额绝对量快速上升，而且其在金融机构各项贷款余额中的比例也迅速提高。这其中固然有一些合理因素，如经济结构优化导致总需求中消费贡献更大，以及在城市化过程中基础投资增加后人民改善居住环境的诉求增加；然而，正如费雪的“债务—通缩理论”以及明斯基的“金融不稳定假说”所言，繁荣时期的过度借贷为危机播下了种子。回顾上世纪日本“土地神话”破灭的过程，在泡沫破灭前五年，日本银行业投向房地产业和个人贷款占比达到25％，而同期制造业占比仅为18％；⁸次贷危机爆发前，美国不动产抵押贷款在银行信贷总余额的比例高达42％（2006年达到这一峰值）。⁹从我国房地产信贷敞口情况来看，截至2017年底，房地产贷款余额为35.5万亿元，其中购房贷款余额为21.9万亿元，保障性住房开发贷款余额为3.3万亿元，房地产贷款余额占金融机构各项贷款余额的比例为29.55％（见图２）。这一比例已经超过日本泡沫破灭前的水平，值得警惕。

图2  2012~2017年我国房地产贷款余额及其占比情况

资料来源：Wind数据库。图中房地产贷款余额数据为中国人民银行公布的房地产贷款余额与保障性住房开发贷款之和。

伴随着房地产贷款余额的快速上升，其信用风险也逐渐显现：从2013年开始，住房按揭贷款不良率轻微上升，反映出偿付能力的下降；房地产开发贷款的不良率则从2014年开始显著上升，这一方面与信贷收紧的政策有关，另一方面也与库存高企有关。截至2016年底，房地产业和住房按揭贷款不良率分别为1.04％和0.36％（见图３），其绝对额分别为576.9亿元和607.1亿元，两项总和占不良贷款余额的比例达到7.8％。

图3  2012~2016年我国房地产业及个人住房按揭贷款不良率

资料来源：Wind数据库。

影子银行与房地产部门

我国对影子银行的界定与发达国家有所不同。与美国的影子银行高度证券化、衍生化的业务模式不同，我国的影子银行由银行主导，实质是变相放贷和银行的影子，是金融机构创新、逐利与规避监管交错共生的产物。周小川指出，中国影子银行主要依附于传统银行业。¹⁰中国人民银行调查统计司与成都分行调查统计处联合课题组对中国的影子银行给出过一个初步定义：“从事金融中介活动，具有与传统银行类似的信用、期限或流动性转换功能，但未受巴塞尔III或等同监管程度的实体或准实体”。¹¹虽然国内外研究者对于影子银行尚未形成全面清晰的定义，但是就其关键特征已达成共识，即影子银行是金融机构创新、逐利与规避监管交错共生的产物；影子银行不受传统银行业监管框架限制，具有与传统银行类似的信用、期限或流动性转换功能。

近年来，我国影子银行快速扩张，是整个金融体系的信用膨胀的重要力量，而其中大部分资金都流向房地产及其相关部门。根据殷剑峰等的统计，“非银行金融机构在获得包括银行资金在内的融资之后，其资金运用又有相当一部分进入地方政府的基建和房地产项目。以资金信托为例，在2016年底17万亿元的规模中，投给地方基础产业的规模是2.7万亿元，占比16％；投给房地产的是1.4万亿元，占比８％；不考虑投给工商企业、购买债券等资金运用项目中与地方政府、房地产相关的融资，资金信托中至少有24％是投向了地方政府基建和房地产项目。至于其他非银行金融机构的资金运用，如保险债权投资计划，几乎尽归于此。粗略估算，在目前非银行金融机构给实体部门提供的25万亿元资金中，至少有30％，即８万亿元左右与地方政府基建和房地产项目相关。”¹²

2016年底，在传统信贷中与房地产相关的建筑、电力、交通运输以及其他公共基础设施贷款余额为24.5万亿元，加上全口径的房地产贷款余额29.2万亿元，则在传统信贷中与基建房地产相关的信贷总额约为54万亿元。这部分信贷加上银行持有的地方政府债券（约10万亿元）、城投债（约1.2万亿元）以及银行通过非银行金融机构融资间接投向地方基建和房地产的资金（约８万亿元），总的敞口约70万亿元，占银行资产规模的35％。¹³影子银行的变化形式多、融资链条长、交易结构复杂，并且资产端的基建、房地产部门具有很强的顺周期性，这带来了两大风险：

第一，资产端的高风险与负债端的“刚性兑付”不匹配。总体来看，资产端的基建、房地产项目大都面临的是市场风险，具有高波动、周期长以及流动性差的特点；负债端在严格意义上应执行“买者自负”的原则，项目的风险在理论上与银行或其他非金融机构是没有关系的，然而在现行金融体制下，多数银行理财、券商资管计划等产品大都执行“刚性兑付”原则，这使得产品具有流动性高、期限短的特点。

第二，影子银行尽管不是风险的起源，但加速了风险积累。中国式的影子银行伴随信贷周期和资产价格周期加速膨胀，推高了杠杆率；同时，其融资链条较长，使得金融机构间的同业网络变得复杂，不但增加了金融体系的脆弱性，让本来只会波及个别金融机构的风险波及到整个融资链条上所有的金融机构，而且风险一旦爆发，风险传染的网络复杂度难以估计。

此外，影子银行受监管的影响较大，2018年４月多部委发布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》对公募产品投资非标债权进行了限制，对“刚性兑付”也提出了限制。¹⁴ 尽管该指导意见设置了过渡期，但对房地产非标债权的融资产生了明显的收缩效应，这也可能导致因处置风险而产生风险。

2008年“四万亿”刺激计划投放后，地方政府债务快速增长，由2008年初的约１万亿元上升至2013年６月的17.9万亿元。期间，人民银行和银监会出台多份文件规范地方政府融资平台举债，但金融创新屡屡突破监管限制，2012年银行同业和银信合作为地方政府提供了4.5亿元融资，约占平台贷款的50％。2013年国家审计署对地方政府债务进行了摸底清查；2014年《国务院关于加强地方政府性债务管理的意见》明确了政府和企业责任，划清了地方政府债务界限，为地方政府债务“开前门、堵后门”做好了准备；2015年新预算法的实施和《财政部关于对地方政府债务实行限额管理的实施意见》的出台，为存量债务处理提供了思路。2015年后，地方政府债务水平基本保持稳定（见图４）。

图4  2007~2016年我国地方政府债务规模（万亿元）

资料来源：2007-2013年数据来自中国金融生态调查，2014年以后数据来源财政部《地方政府一般债务余额表》和《地方政府债务专项债务余额表》，在此基础上又考虑了城投债规模。

从风险水平来看，地方政府债务整体负债率为31.9％，如果考虑中央政府债务，则整体负债率为48.0％，低于《马斯特里赫特条约》约定的60％的上限标准。但是这一指标在考察债务风险水平方面的参考价值并不大，因为分母GDP并不是债务直接的还款来源。债务率指标，即地方政府债务余额／地方政府可支配财力更具参考价值，因为分母可支配财力是债务还款的直接支撑。本文以国家审计署公布的2013年６月底的债务存量作为计算基础，¹⁵分母的可支配财力分两种情况计算，一种情况是地方可支配财力只包括地方公共财政收入，另一种情况是在方公共财政收入的基础上加上土地出让金收入。图5a和图5b分别绘制了两个债务率指标：债务率１的分母部分为地方公共财政收入，债务率２的分母为地方公共财政收入加上土地出让金收入。债务率１的各省均值为217.91％，高于113.41％的全国总债务率水平，也高于国际货币基金组织确定的参考值上限150％；债务率２的各省均值为148.93％，即在考虑土地出让金收入的条件下也高于全国总债务率水平，且接近参考值上限。

图5a  2013年6月底我国各省债务率情况（分母只包括公共财政收入）

资料来源：笔者根据中国金融生态调查数据计算。

图5b  2013年6月底我国各省债务率情况（分母还包括土地出让金收入）

资料来源：笔者根据中国金融生态调查数据计算。

以负债率指标衡量的风险水平，地方的低于全国的；而以债务率指标衡量的风险水平，地方的却高于全国的。后者更能反映地方政府的债务水平，因为分母部分对应地方政府的收入；导致这一现象的直接原因在于地方可支配财力低，根本原因在于地方的财权、财力与事权不匹配。本文重点探讨地方政府债务累积与房地产部门的关系以及可能带来的风险。

?地方政府债务风险与房地产市场挂钩

地方政府债务的首要风险是支撑其债务偿还的可支配财力与房地产市场密切相关。图６是我国住宅销售与土地开发情况的对比图。其中，住宅销售率用住宅销售面积除以住宅竣工面积得到，如果该指标大于100％，说明市场处于供不应求的状态；如果该指标小于100％，说明市场处于供过于求的状态。开发完成率用完成开发面积除以待开发面积得到，这一指标反映了开发商的开发进度或行为，如果该指标大于100％，说明开发进度较快；如果该指标小于100％，说明开发进度较慢。图中两条线反映出土地开发与住宅销售几乎是反周期变化的，前者在滞后一期的情况下与后者的相关系数为-53.38％。这意味着住宅销售好的时候土地开发会减少，说明开发商会通过降低开发速度的方式进一步抬高价格。

图6我国土地开发对住宅供需失衡的反映（1999~2013年）

资料来源：Wind数据库。

图7a和图7b反映了我国土地出让与住宅销售的关系。其中，图7a表明了土地出让收入增速与住宅销售率之间的关系。本文以住宅销售率反映住宅市场的供需关系，这一指标与土地出让收入增速表现出高度一致，两者的相关系数高达80.10％。将图7a反映的关系与图６反映出的关系联系起来，可以得出开发商应对市场变化的逻辑：当住宅销售行情好的时候，开发商会在同期加大土地购买的力度，并在下一期降低开发速度甚至捂盘惜售，这样就形成了由住宅销售价格向土地出让价格传导的机制。地方政府则乐见房地产市场的火爆局面，因为土地出让收入增加后，可形成“债务—投资扩张”的循环，从而实现GDP竞争排位的有利局面。图7b显示了2012年我国省级土地出让收入占地方可支配财力的比重，全国平均水平达到31.74％。地方可支配财力是债务还款的主要来源，而其中有约1/3的比重受到房地产市场的价格波动的影响。任何市场都不可能脱离基本面持续繁荣下去，如果未来房价大幅下跌，将会出现地方土地出让收入下跌进而引起债务风险的连锁反应。

图7a  我国土地出让收入增速与住宅销售率之间的关系（2004~2012年）

资料来源：Wind数据库

图7b  2012年我国省级土地出让收入占地方可支配财力的比重

资料来源：Wind数据库

?地方政府债务集中在国有银行

在2008年全球金融危机之后，系统性金融风险越来越受到理论界和决策层的重视。其含义是指单个金融机构的破产产生的负面影响看似不大，但由于该金融机构较大的规模以及与整个金融体系的关联渗透性，可能产生系统性的风险。具有这样的特征的金融机构称之为系统重要性金融机构。中国的国有银行显然属于系统重要性金融机构，其资产份额占整个金融体系的比重约为60％，且与其他金融机构存在广泛的联系，单就银行间市场而言，又一直处于资金净融出的地位。因此，如果国有银行产生风险，其对整个金融体系的负面影响是巨大的。

地方政府债务的融资手段主要以融资平台为主，而融资平台的债务主要集中在国有银行。2014年以来，政府和社会资本合作模式（Public-Private Partnership，简称PPP）得到大力推广，但在该融资模式下，项目总投资中的资本金大致为30％，70％左右依然是银行贷款；而项目资本金中的社会资本部分，很大程度上也应用了银行杠杆。由于这些隐性的地方政府债务规模较大，因而大部分只能由规模大的国有银行提供。根据Lu和Sun的估算，2011年我国四大国有银行加上国开行总的融资平台贷款额达到5.25万亿元，占地方政府债务当年存量的43％。显然，如此巨额的地方政府债务集中在五家重要机构，其风险是巨大的。Lu和Sun还进行了情境分析，假定35％的平台贷款转变为不良，整体不良率将由原来的1.32％上升至7.62％，上升近5.8倍（见表２）。

表2  2011年我国银行对融资平台的风险暴露以及不良率的潜在增量

资料来源：Yinqiu Lu & Tao Sun , “Local Government Financing Platforms in China: A Fortune or Misfortune?”,IMF Working Paper，2013，p.14

?中心城市的高负债率

系统性金融风险的另一个表现是中心城市的高负债率。图８展示了2012年我国30个省份的中心城市相对于其他城市的负债率情况。从图中可以看到，大部分省份的中心城市的负债率都远远高于其他城市的负债率，其中，19个省份的中心城市的负债率超过60％的国际警戒线标准。

对一个省份而言，其中心城市在政治、经济、文化等方面都具有不可替代的作用，而前文的分析又表明地方政府的债务风险与房地产市场紧密相联。如果中心城市的房价出现下跌，那么在全省会产生示范效应。由图８可见，几乎所有西部省份的中心城市的负债率都较高，而其房价面临下跌的风险也较大。

图8  2012年我国30个省份的中心城市相对于其他城市的负债率

资料来源：笔者根据中国金融生态调查数据计算。

从理论上来讲，人民币长期的升值压力以及中美利差导致资本大量流入，而资本大量流入为房价上涨提供了外部条件。图9a给出了2009年初至2016年末中美两国国债收益率的利差情况，从中可以看出这一利差一直大于零（图中虚线），在2010~2014年期间这一利差水平保持在1.5~3％之间。图9b给出了2009年初至2016年末人民币兑美元汇率的升贴水情况，在2009~2011年这一时间段，人民币兑美元的远期汇率处于升水状态，这从套汇角度也为跨境资金提供了套利空间。

图9a  中美两国国债收益率的利差情况（2009年初至2016年末）

资料来源：Wind数据库。

图9b  人民币兑美元汇率的升贴水情况（2009年初至2016年末）

资料来源：Wind数据库。

套利套汇空间的存在为跨境资本投资投机行为提供了土壤，而在具体投资品种的选择上，房地产不失为较好的选择，因为房地产是典型的非贸易品。由于“巴拉萨—萨缪尔森效应”的存在，贸易品部门的劳动生产率因全球化作用提升得比非贸易品部门更快，所以贸易品的相对价格上涨低于非贸易品。毛其淋等通过省级面板数据证明了中国房地产市场存在“巴拉萨—萨缪尔森效应”。¹⁶表３统计了2010年以来主要国家和地区核心城市的房价涨幅情况：中国大陆四个一线城市以及天津在六年时间里涨幅达到134％，年均复合增长率为15.21％，在所有样本国家中涨幅排名第一。这从国际比较的角度说明了房地产作为非贸易品在中国的快速上涨。

表3  2010年以来主要国家和地区核心城市房价涨幅

资料来源：Wind数据库。

房地产市场不可能脱离基本面一直繁荣下去，当房价足够高（也即租金回报率足够低）的时候，炒作资本就会卖出房地产以确认资本利得收入；并且伴随着人民币的贬值压力，资金有外逃的动机。2016年，在全球主要城市租金回报率排行最低的前十位中，中国大陆四个一线城市全部在列（见图10）；几乎与此同时，从2015年第三季度开始，国际收支中的资本项目下的直接投资、证券投资以及其他投资（主要是贸易信贷和贷款）都出现了趋势性的流出（见图11）。这并非通常意义上的资本流出，而是资本外逃。

图10  2016年全球主要城市租金回报率

资料来源：原始数据来自Numbeo数据库，图中数据为笔者计算得出的市中心和郊区租金收益率的平均值。

图11我国国际收支中的资本项目的变动情况（1999年初至2016年末）

数据来源：Wind数据库。

图12a  中国误差与遗漏项占进出口比例（2000年第一季度至2017年第二季度）

资料来源：Wind数据库。

Cuddington最早用“误差与遗漏＋短期资本流出”衡量资本外逃规模，¹⁷中国学者亦发表了大量根据误差与遗漏分析中国资本外逃（或“热钱”流入）的学术论文。将误差与遗漏作为衡量资本外逃的标准，其原因是统计意义上的，即误差与遗漏应该表现为白噪声。根据国际惯例，误差与遗漏的绝对值占货物进出口额的比重不应该超过５％。从中、美、日三国误差与遗漏项占进出口比例来看，美国和日本的这一指标围绕着零附近上下波动，而中国却自2014年第三季度开始出现了趋势性的下降，这意味着中国可能存在资本外逃现象（见图12a、图12b、图12c）。此外，误差与遗漏项同人民币汇率贬值预期之间存在明显的正相关关系，这暗示了资本外逃的动因：贬值预期越强，误差与遗漏项数额越大。统计结果表明，两者相关系数高达67.4％（见图13）。

图12b  美国误差与遗漏项占进出口比例（1992年第一季度至2017年第二季度）

资料来源：Wind数据库。

图12c  日本误差与遗漏项占进出口比例（1985年第一季度至2017年第二季度）

资料来源：Wind数据库。

图13中国误差与遗漏项同汇率预期的关系（2005年第二季度至2017年第二季度）

资料来源：Wind数据库。人民币贬值预期以“NDF-即期汇率”表示，净误差与遗漏项采取反向表示。

余永定等认为，除了误差与遗漏可能反映出的资本外逃外，还有一部分是在国际收支平衡表中以合法渠道流出的，他们通过国际投资头寸表（IIP）与国际收支平衡表（BOP）测度了中国资本外逃的规模。其结果表明：自2011年以来，中国资本外逃的规模高达1.3万亿美元。¹⁸

自2016年１月１日个人外汇业务监测系统上线以及个人外汇业务“关注名单”制度实施以来，我国资本外逃现象得到了有效遏制，汇率贬值预期也相应得到改善。本文认为采取这样的措施是非常明智的，因为高房价“堰塞湖”已经形成了巨大的资本外逃压力，一旦“闸门”没有守住，房价和汇率都将遭受剧烈的冲击。

?房价下跌后的风险传染途径

房地产行业从开工时的房地产开发贷款到销售时的居民住房按揭贷款都贯穿着金融杠杆，一般企业也用房地产作为抵押物进行融资。房价与金融体系联系紧密，其过度波动将直接影响房地产行业各个环节的融资情况。

房价脱离经济基本面过快上涨的过程就是金融风险累积的过程，假设这一过程在内外生因素的共同作用下出现逆转，将通过房地产开发贷款、居民住房按揭贷款、一般企业房地产抵押贷款三个渠道影响金融稳定和实体经济。一旦房价下跌幅度较大，易产生风险的是房地产企业和利用房地产抵押融资的一般企业。

房价下跌叠加房地产融资收紧会对房地产企业的现金流造成影响，部分房地产企业不得不降低新房出售价格以维持其流动性。对于部分中小房地产企业，如果降价刺激的居民购房需求也难以弥补其流动性缺口，则会面临资金链断裂风险，甚至可能破产；对于规模较大的房地产企业，房价下跌和融资收紧将直接影响其当期利润及资产负债率、资产收益率等核心指标，如果是上市公司，会产生明显的资产负债表收缩效应。对于通过按揭贷款购买住房的居民而言，由于我国房地产交易完成时间较长、资产流动性不高，加之住房资产证券化程度不高，房价很难快速螺旋式下跌，风险从居民住房按揭贷款处爆发较难。对于一般企业而言，多数企业均用房地产作为抵押物进行银行信贷或者商业借贷融资，如果房价过度波动，将直接影响抵押物价值，从而影响其融资规模，而长期融资受限会影响其生产意愿，短期融资受阻则可能直接导致其破产（见图14）。

图14房地产价格波动与金融体系的关系

房价下跌的风险如果传导至金融体系，则资产价格下跌、信贷违约的风险就会循环、放大。由于房地产涉及居民、企业、政府等多方主体，与住房相关的贷款（按揭贷款和开发贷款）规模较大，一旦风险爆发，其影响面较大。

?房企贷款违约后的风险传染途径

受宏观经济环境、信贷紧缩政策的影响，房企很可能出现贷款违约事件；对银行而言，信用事件爆发后，银行的风险偏好下降，对流动性和安全性的需求上升。

图15  银行间风险传染途径

一方面，流动性需求上升，利率上升，企业借债成本上升、偿债能力下降，信用风险上升；另一方面，由于不良资产对资本的损耗，银行的资本充足率也可能面临监管红线，银行为满足监管的资本充足率要求，会依次折价卖出流动性资产、非流动性资产，相关底层资产价值将面临下跌风险，而底层资产价值下跌会导致债券质押、股票质押等质押品价值下跌，又进一步加剧流动性风险。

如果央行在以上风险蔓延过程中不注入新增流动性，信用风险将迅速演变成流动性风险、资产价格风险，流动性紧张、资产价格下跌、信用风险上升之间形成恶性循环的闭环。如果央行在引发流动性紧张的风险事件发生后向市场注入流动性，可缓释金融机构的流动性压力，打破“流动性紧张→信用违约／资产价格下跌”的循环，但由于存在道德风险，机构在经营风险解除后，又存在继续扩张的冲动。

那么，在市场与央行博弈的过程中，如果信用风险导致银行破产会产生什么影响呢？如果某银行破产，第一条风险传染途径是挤兑风波，即某银行破产后储户对银行体系失去信心，不受存款保险制度保护的储户将提取存款，从而导致银行体系面临流动性压力。如果央行未能及时救助，可能导致其他银行相继破产。总体而言，信用风险集中爆发引发破产的银行，更可能是地方性的小银行，因为其授信结构比较集中。第二条风险传染途径是资产负债表渠道。如果Ａ银行因不良贷款拖累破产之后，无法兑付Ｂ银行的同业资产，若Ｂ银行的损失超过其资本，Ｂ银行也会破产；若Ｂ银行的损失小于其资本，虽仍可以继续经营，但将面临资产价格下跌、流动性压力上升的局面。无论以上哪个传导渠道都将导致金融恐慌，进一步地，消费萎缩、信贷收紧又将导致实体经济进入严重衰退（见图15）。

?影子银行信用链条断裂后的风险传染途径

假设某银行的应收账款类投资亏损，由于同业传导链条的存在，该银行可能无法偿付对手方的同业资产；此外，该类投资多数为加杠杆持有，负债端还面临理财的刚兑诉求；即便亏损不足以引发该银行破产，风险也将在银行间传染，造成流动性紧张和资产价格下跌。

假设Ａ银行将10亿元理财资金委托Ｂ基金管理，该基金产品浮亏10％，Ａ银行决定止损赎回，同时满足客户５％的刚兑收益，此时Ａ银行面临“15％×10亿元”的流动性缺口；由于Ａ银行对Ｂ基金的赎回，Ｂ基金要么抛售所购买资产，要么从市场上进行短期融资，将产生９亿元的流动性需求，这进一步造成银行间资金面突然紧张和对应资产价格下跌。

银行为避免将浮亏转为实亏，也可以选择续做委外理财等资管类产品，而成功续做的前提是保证前期理财的刚兑，这样同样会面临流动性缺口。按照上文所述情形，如果Ａ银行在续做委外理财前已经向公众完成资金募集，则缺口仅为1.5亿元；而如果Ａ银行并未进行募集，则缺口将为10.5亿元。

与银行机构类似，如果某券商利用自营资金加杠杆持有的债券发生违约，将导致自营亏损，若亏损额度超过资本净额（假设股东不救助），则该券商的同业对手面临同业违约，市场流动性收紧，股东及时救助或央行此时注入流动性可避免风险蔓延和危机发生。

如果该券商利用客户资金加杠杆持有的债券发生违约，假设其对接的是银行理财资金，则这部分亏损的压力将传导至银行（接下来的传染途径如前文所述）。假设其直接负债方就是客户本身，若该产品为简单的净值型产品，则客户承担损失；若该产品为结构化产品，某类客户为优先级，并承诺该类客户一定的预期收益，可能会面临该类客户的赎回风险，则该券商将面临一定的流动性压力，而这种流动性压力也将传导至其他金融机构。

因此，如果非银机构发行的资管产品对客户隐含刚兑，或者自营亏损后股东不救助，那么其资产损失造成的流动性缺口也将通过同业渠道传染给其他金融机构。

7、防范我国系统性金融风险的对策建议

当前，我国房地产市场已构成系统性金融风险的重要源头，其高度关联性的特征以及房价快速下跌都可能产生巨大的负面影响。面对这样的局面，应考虑由表及里的一揽子应对方案。当务之急，要针对表证采取措施，即遏制住房价快速上涨势头，并构筑风险隔离的“防火墙”，防止房价下跌时风险向其他部门扩散。

第一，严格执行相关限贷、限购措施。当前房地产市场过热的局面是发展不平衡不充分的重要表现，掌握大量资金的少数人推动了房价上涨，必须将导致泡沫的这部分需求以及金融助推力量遏制住；此外，一些城市限购并不针对有大量一级土地的新城，这实际上是为土地财政收入留出政策口子，在政策执行中应堵住这些漏洞，与中央防风险的精神保持一致。

第二，从以下三个方面构筑“防火墙”隔离机制：首先，要防范资本外逃风险，因为快速大规模的资本外流可能导致房价、汇率同时快速下跌，必要时必须临时性地关闭资本项目的“闸门”，稳定住市场预期。其次，在清理完外部风险后政策应关注内部，重点是防止其对银行系统的冲击。在个人抵押贷款方面，通过进一步提高首付比例加厚房价向个贷传导的“防护垫”，通过提高贷款利率改变市场预期，减少个贷需求。在房企贷款方面，对房地产信贷客户实行分类管理，加强房地产抵押品信用风险敞口管理，全面提高商业银行房地产抵押贷款质量。再次，遏制地方政府债务膨胀，改变市场认为房价有地方政府托底的预期。通过建立健全包括表内表外负债在内的全口径地方政府债务管理模式，夯实地方政府财政风险防范的制度基础；完善市场化的地方政府投融资机制，建立财政引导、市场主导、债股结合、资债匹配的地方投融资体系，地方政府不能将还款希望寄托在政府的隐形担保和土地的预期收入上。

第三，建立房价下跌的应急预案机制。中央和地方两级政府可以土地出让收入和房地产交易税作为基础，建立房地产风险处置基金。金融机构应该审时度势建立房地产风险处置机制，强化对房地产部门的风险应对。此外，应完善相关配套措施尤其是建立风险预警机制。通过整合各部门金融信息统计机构及信息系统，防止信息的不完全、不匹配甚至失真，建立覆盖房地产、货币、银行、信托、保险、证券等领域的国家统一金融数据库以弥补相关信息缺口，并基于统一信息系统建立健全房地产部门及金融体系的风险预警机制。

非理性繁荣最后的结果基本都是不同程度的金融危机，过度隐匿金融风险，最后可能引发更大的金融风险。在做好上述风险防范措施的基础上可以允许部分地区的房地产市场出现市场化风险暴露，甚至是主动刺破部分地区的房地产泡沫。对于一些住宅滞销地区，应通过去库存方式稳住房价，防止大幅下跌造成负面影响。在实践中，应注意区分住宅购买中必需品和投资品的区别：对于必需品需求，应注重储蓄、收入和偿付的匹配；对于投资品尤其是投机品需求，应坚决遏制，因为即使通过扩大需求稳住了房价，未来可能会产生更大风险。

在相关表证得到控制，即泡沫风险得以释放之后，应针对问题采取根本性的措施。

第一，金融部门空转、房地产市场过度繁荣的根源之一在于实体部门资本回报率下降，其收入现金流难以覆盖借贷成本。因此，在根本上要推进供给侧结构性改革，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。在金融层面，要进一步深化体制改革，增强金融服务实体经济的能力，大力发展股权经济，建设完善多层次资本市场，提高直接融资比重，为创新提供有效激励机制。

第二，加强房地产市场的长效机制建设，将长效机制的着力点定位于解决发展不平衡不充分的问题。通过鼓励社会化租赁、农村集体土地入市等多种方式扩大租赁市场，鼓励租售同权，采取广泛的租客保护措施；对于购买住房后既不自住又不出租的可征收空置税，对于购房三年内就出售的可设置惩罚性税率，以实现“住房不炒”的目标。

第三，破解土地财政的难题。当前地方政府债务结构性风险的根源，在于地方政府的财源上收以及土地招拍挂制度。前者在一定程度上构成了地方政府举债的理由，后者则为举债的实现提供了担保条件。目前，新预算法已经明确了省一级地方政府可以发债并纳入预算管理。本文认为这种“开前门”的显性方式明显好于“开后门”的隐性方式，至少市场可以通过“用脚投票”的机制强化债务约束。然而，如果地方政府没有稳定的偿债来源，那么债务违约也就不可避免。因此，问题的关键还是在于调结构，改变目前财权上收的财政体制结构。遵循既往的增量改革容易推进的改革思路，可在不改变现有税制的条件下，开征新的地方税种尤其是不动产税。不动产税的开征有两个充分的理由：首先，从理论上来讲，房价的上涨有很大一部分是由于周边基础设施投资产生的受益，因此对不动产征税是对外部效应的修正，是一种庇古税，征收后有利于城市基础设施的建设和运营。其次，从实践上来看，2012年“营改增”之后，地方已没有稳定的地方税种，开征不动产税有利于增加偿债来源，而且资金来源与用途完全对应，还有利于解决“土地财政依赖症”问题。