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    基于房價過度波動的系統(tǒng)性金融風險防范

    2017-01-03 22:11:42王雪
    合作經濟與科技 2017年1期
    關鍵詞:風險防范

    王雪

    [提要] 本文首先分析全國及幾大城市房價變動趨勢,分析我國房價過度波動的原因,最后從政府調控、土地管理、信貸風險、住房保障等方面提出防范系統(tǒng)性金融風險的建議。

    關鍵詞:房價過度波動;系統(tǒng)性金融風險;風險防范

    基金項目:河南省教育廳2015年度人文社會科學研究項目:“基于房地產價格波動的系統(tǒng)性金融風險防范研究”(2015-QN-227)

    中圖分類號:F83 文獻標識碼:A

    收錄日期:2016年11月1日

    一、研究背景

    2013年5月24日中國人民銀行發(fā)布的《2013年中國金融穩(wěn)定報告》稱,建立存款保險制度的各方面條件已經具備,內部已達成共識,可擇機出臺并組織實施。通俗理解就是,國家不再為儲戶在商業(yè)銀行的存款兜底,允許銀行破產倒閉,一旦有銀行破產,儲戶的存款將由存款保險機構賠償,但賠償有一定限額?!耙皇て鹎永恕?。這一報告的發(fā)布,意味著銀行在進行經營時不能只是肆無忌憚地追求利益而不承擔風險,不再是“大而不能倒”。這就更加刺激了原本由于房價波動所導致的系統(tǒng)性金融風險,加大了銀行破產的風險甚至整個金融系統(tǒng)的震蕩。2016年全國多個城市“地王”頻現(xiàn),推高了土地價格的同時,也帶動了周邊房價的猛竄。喬國榮(2013)認為,城市間的房價也具有一定的相關性,越是大城市,這種相關性就越加明顯。并且這種相關性還有著逐年越來越強的趨勢。一個地區(qū)的經濟發(fā)展水平越高、經濟增長越快、產業(yè)結構越合理、就業(yè)率、收入水平和投資水平越高,財政收入越多、金融形勢越好,房地產市場需求就越大,房價總體水平也越高;反之,房價總體水平越低。李瑞紅(2011)認為,由于過度投資和投機導致我國房價上漲過快,允許采用按揭貸款以及政策調控不力又助推和放任了我國房地產過度投資與投機。人們買漲不買跌的心理,“首付貸”的出現(xiàn)更是刺激了民眾脆弱的購房欲望和投資投機欲望,加上從眾心理和開發(fā)商捂盤惜售造成的人為恐慌,使原本就剛需的房地產市場更加火暴,房地產的泡沫導致房價波動,房地產又是我國經濟依賴性很強的產業(yè),房價關乎民生,房地產的穩(wěn)定發(fā)展對于我國金融系統(tǒng)的穩(wěn)定發(fā)展具有重要作用,因此要防范由于房價過度波動所導致的區(qū)域性以至于大規(guī)模系統(tǒng)性金融風險的爆發(fā)。

    二、我國房價過度波動原因分析

    (一)近年來主要城市房價趨勢分析

    1、全國商品房銷售價格趨勢分析。由圖1可知,我國商品房銷售價格最近兩年走勢看似相對比較平衡,基本上是在6,100元/平方米~7,800元/平方米之間,呈現(xiàn)逐漸上漲的趨勢,波動還是比較大的,兩年的漲幅為27.87%,房價上漲幅度比較大,年均漲幅為13.08%,已經超出了10%的區(qū)間范圍,存在嚴重的泡沫。(圖1)

    2、我國主要城市商品住宅銷售價格指數(shù)趨勢分析。由圖2可知,我國幾大城市房價波動劇烈,區(qū)域性金融風險比較高,而我國城市間房價存在聯(lián)動效應,在國家和各區(qū)域核心城市的輻射效應下,有可能推動周邊城市房價的上漲,并逐漸形成全局性的房價泡沫,系統(tǒng)性金融風險隨之累積(陳雪楚等,2012)。因此,要注意防范城市間房價聯(lián)動效應所造成的區(qū)域性金融風險,堅決守住不發(fā)生系統(tǒng)性、區(qū)域性金融風險底線。(圖2~圖5)

    (二)我國房地產價格過度波動的原因

    1、居民剛性需求推動房價上漲。“想要樂業(yè),必先安居!”中國人歷來有安居樂業(yè)之說,即“居者有其屋”,安身立命之所非常重要,加上我國廣大中小城市正處在城市化進程加速發(fā)展時期,城鎮(zhèn)化建設使得城市人口不斷增加,導致住房需求增加,城中村改造迫使大量進城務工人員租房成本大增,轉而購房需求激增;每年新增大量畢業(yè)生,這一部分人均成為了購房需求潛在的主力軍;保障性住房申請門檻限定了沒有商品房又不符合申請條件的“夾心層”無法享受這一政策。房少,人多,根據(jù)供求定理,需求激增,必然導致價格上漲。

    2、商品房開發(fā)成本不斷提高是房價上漲最直接的原因。各地的土地出讓金劇增,導致全國地王頻現(xiàn),2016年8月全國單宗土地超過10億元的地塊合計有45宗,其中溢價率超過100%的地王高達30宗,溢價率最高的甚至達到546%。據(jù)中原地產最新數(shù)據(jù)顯示,2016年上半年,全國50個城市土地出讓金高達9,655.9億元,同比增長38.5%。再加上勁增的拆遷安置費、多部門收費亂象的前期工程費,導致樓面價格超過了相同地段現(xiàn)有房屋的銷售價格,再加上建安成本,大幅度推高房價,并帶動周邊房價的大幅上漲。

    3、商品房存在投機炒作和過度投資投機現(xiàn)象。房地產開發(fā)商惜售捂盤現(xiàn)象嚴重,人為造成無房荒,“五證”不全甚至“五證無一”即違規(guī)排號搶購甚至搖號的情況,讓買房者生出“搶到就是賺到”的亂象。加上股票“猴市”行情,房地產市場熱錢激增,大眾看到了投資房地產的超高收益比,比如鄭州市一樓盤2016年7月份價格為9,800元/平方米,10月份單價上漲到了13,600元/平方米,短短幾個月即可賺取高達近40%的收益,投資收益率之高,時效性更強,網上甚至出現(xiàn)了“溫州老板千人大廠利潤不及妻子1人炒房所賺”的言論。

    4、個人住房貸款成了房價上漲的助推器。中國人民銀行發(fā)布2016年三季度金融統(tǒng)計報告顯示,前三季度人民幣貸款增加10.16萬億元,包括了個人住房按揭貸款的“住戶部門中長期貸款”增加4.2萬億元,而前三季度個人住房貸款增量占全部貸款增量的35.7%。利用住房貸款這種高杠桿操作方式,購房者只需首期支付少量資金,通過按月支付房貸的形式,撬得高收益,再加上“首付貸”這種違規(guī)貸款方式,杠桿收益更是畸高。

    三、防范房價過度波動引發(fā)的系統(tǒng)性金融風險的建議

    李克強在2015年政府工作報告中指出,2015年積極應對金融領域的多種風險挑戰(zhàn),守住了不發(fā)生系統(tǒng)性區(qū)域性風險的底線,維護了國家經濟金融安全。而2016年房地產市場風云變幻,房價波動異常,金融風險防范壓力依舊很大,因此筆者建議可從以下方面著手防范系統(tǒng)性金融風險:

    (一)穩(wěn)定政府調控措施與力度。政府在整個房地產市場中起到了非常重要的引導作用,調控房價一定要穩(wěn)健地實施,調控措施要得當,避免出現(xiàn)房價漲得過快就打壓,房價下跌、房地產市場萎靡就出手救市,頻繁“打壓→救市→打壓→救市→……”,調控政策要保持連續(xù)性,堅定通過調控房價來嚴格防范系統(tǒng)性金融風險的決心,既要控制金融風險,又要預防房價過度波動對人民生活的影響,不使房價成為人民之累。

    (二)完善土地市場供應,改革創(chuàng)新土地管理制度。一是界定農用土地產權屬性,堅守18億畝耕地紅線不支援的前提下,減少地方政府利用農用土地尋租的空間;二是進一步完善中央與地方對土地出讓金的分配方法,嚴禁地方政府單純以抬高土地出讓金形式追求財政收入最大化,對于部分地方政府為實現(xiàn)財政收入最大化不斷助抬土地出讓金的,則全部土地出讓金收繳中央、統(tǒng)一管理。對于土地出讓金畸高地塊,溢價率超過200%則實行政府限定房價;三是改革創(chuàng)新土地管理制度,對于已拍賣土地應在規(guī)定期限內開工建設,逾期則收歸國有,重新拍賣,并對涉事企業(yè)進行處罰,比如一定期限內不允許參加土地競拍等。

    (三)密切關注信貸風險,建立多元化房地產融資機制。目前,我國房地產行業(yè)融資渠道單一,以間接融資為主,銀行貸款占比較大,50%以上資金均來自于銀行貸款,債券融資、股權融資比例很少,自有資金比例遠遠低于國家規(guī)定的30%的比例,加上個人買房按揭貸款,信貸風險比較明顯。因此,應進一步強化房地產信貸風險管理,密切關注各類信貸風險,評估各類貸款的風險等級和變動走勢,嚴格進行貸前審查、貸中管理、貸后追蹤制度;建立多元化的融資渠道,改變單一融資模式,可通過股票融資、資產證券化、債券融資、房地產金融衍生工具等多種方式,降低信貸風險。

    (四)完善保障性住房制度,平衡住房供給模式。完善基本住房保障制度,加強保障性住房建設,實施房地產宏觀調控,完善多渠道住房供應體系,通過金融創(chuàng)新或結構性減稅提高住房剛性需求群體的住房支付能力,而對于既不符合保障性住房申請條件,又沒有能力購買商品房的“夾心層”,政府應進一步規(guī)范經濟適用房和限價房的覆蓋范圍,并嚴厲打擊違規(guī)違法取得經濟適用房和保障性住房的行為,使百姓真正的居有定所,安居樂業(yè),以穩(wěn)定房價,使金融風險控制在可承受范圍之內。

    主要參考文獻:

    [1]喬國榮.城市間房價相關性與系統(tǒng)性金融風險防范探討[J].中國市場,2013.36.

    [2]李瑞紅.防范房地產泡沫引發(fā)系統(tǒng)性金融風險的思考[J].地方財政研究,2011.2.

    [3]陳雪楚,彭建剛,吳夢吟.城市間房價相關性與系統(tǒng)性金融風險防范[J].上海金融,2012.8.

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