基于實證分析的大連市房地產(chǎn)價格影響因素及我行住房開發(fā)貸款風(fēng)險防范建議

王剛

摘 要：在當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)和國內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢下，國民經(jīng)濟(jì)可能會經(jīng)歷一個L型增長階段。作為國民經(jīng)濟(jì)的先導(dǎo)性、支柱性產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)行業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互關(guān)系及其顯著。由于房地產(chǎn)對于中國家庭來說具有投資和居住等多重屬性，其價格變動不僅關(guān)系到宏觀經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展，更與每個人的利益息息相關(guān)。該文以大連市房地產(chǎn)價格變動為主線，分析影響房地產(chǎn)價格變動的因素及大連市農(nóng)行房地產(chǎn)開發(fā)貸款發(fā)展趨勢，最后對我行房地產(chǎn)開發(fā)貸款業(yè)務(wù)提出一些政策建議。

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)價格 開發(fā)貸款 風(fēng)險防范

中圖分類號：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）01（a）-0222-04

1 影響房地產(chǎn)價格因素分析

房地產(chǎn)作為一種普通的商品，價格受供求因素影響，同時作為一種特殊的商品，影響房地產(chǎn)價格的因素眾多，其中供給因素包括土地供給、房地產(chǎn)投資、區(qū)位因素、環(huán)境因素等；需求因素包括人口因素、人均可支配收入等。宏觀調(diào)控政策間接影響著房地產(chǎn)的供給與需求。

1.1 供給因素

（1）大連市商品房用地供應(yīng)量。土地供給指已利用的各類生產(chǎn)和生活用地，以及人類尚未利用和難以利用土地的總和，總量固定不變，因而是無彈性供給。土地供給中部分土地專用于建設(shè)商品房，2016年度大連市商品房用地供給原則是根據(jù)市場實際情況，合理控制住宅用地供應(yīng)規(guī)模、布局和節(jié)奏，定期分批推出，穩(wěn)定、均衡供應(yīng)住宅用地。庫存嚴(yán)重地區(qū)，要停止供應(yīng)房地產(chǎn)開發(fā)用地。2013—2016年大連市商品房用地供給情況如見圖1（數(shù)據(jù)來源：中國土地市場網(wǎng)）。

（2）區(qū)位因素。區(qū)位因素包含地理位置、地形、氣候等因素。區(qū)位因素直接影響商用房土地供給量及成本。大連市位于遼寧省遼東半島南端，地處黃渤海之濱，背依中國東北腹地，與山東半島隔海相望，土地供給邊際成本（填海）較高。大連環(huán)境絕佳，氣候冬無嚴(yán)寒，夏無酷暑，有“東北之窗、北方明珠、浪漫之都”之稱，是中國東北對外開放的窗口和最大的港口城市；先后獲得國際花園城市、中國最佳旅游城市、國家環(huán)保模范城市等榮譽(yù)。

（3）房地產(chǎn)投資。房地產(chǎn)開發(fā)項目資金來源大致有4種形式：企業(yè)自有資金、銀行貸款、社會集資、其他融資方式（各類信托基金、合作開發(fā)、銀團(tuán)聯(lián)合貸款等）。我國房地產(chǎn)直接融資渠道狹窄是我國長久來的基本情況：從國內(nèi)外情況看，房地產(chǎn)投資資金來源中，銀行貸款一般占到60%左右，這是房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一個顯著特點。在我國，房地產(chǎn)業(yè)的銀行貸款主要表現(xiàn)為土地儲備貸款、房地產(chǎn)開發(fā)貸款和銷售環(huán)節(jié)的住房按揭貸款，開發(fā)商的自籌資金和工程墊款也大多間接來自銀行貸款。國內(nèi)銀行直接貸款占比明顯下降。直接貸款表現(xiàn)為房地產(chǎn)開發(fā)貸款和個人購房貸款，如圖2（數(shù)據(jù)來源：大連市統(tǒng)計局）。

1.2 需求因素

（1）人口因素。人口流動變化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度互為作用，人口紅利是經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生變量，人口因素是房地產(chǎn)價格增長的強(qiáng)有力支柱。人口流失直接導(dǎo)致該地區(qū)勞動力缺乏，加速了老齡化進(jìn)程，增加了社會保障負(fù)擔(dān)，不利于經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展及區(qū)域均衡發(fā)展。全國第六次人口普查數(shù)據(jù)顯示，較之第五次人口普查結(jié)果，全國31個省級行政區(qū)中，人口凈流入地區(qū)有14個，凈流出地區(qū)17個，人口流失數(shù)量超過200萬的省份已超過10個，東北三省的情況尤其引人注目：在面臨經(jīng)濟(jì)下行壓力的同時，三省總和持續(xù)多年人口凈流出，并且生育率遠(yuǎn)低于全國平均水平。由于人口普查只能體現(xiàn)戶籍人口的變化，戶口在原籍但本人長期在外的情況無法納入統(tǒng)計，且購房者并不一定將戶籍遷入，模型中并未將人口因素納入自變量。

（2）人均可支配收入。人均可支配收入直接影響人們的購買力，大連市2000—2015年人均可支配收入及增速變化情況如圖3。

1.3 宏觀政策因素

宏觀政策中的貨幣政策、限購政策、房產(chǎn)稅政策等直接或間接影響房地產(chǎn)價格變動。近年來，宏觀政策持續(xù)發(fā)力，央行多次降息，放寬個人住房貸款條件，出臺購房財政補(bǔ)貼政策。

2 基于多元線性回歸分析的大連市房地產(chǎn)價格（如表1）

該文將大連市房地產(chǎn)價格（y）表述成為大連市房地產(chǎn)開發(fā)投資（）與GDP（）及人均可支配收入（）的函數(shù)，即

經(jīng)SPSS回歸分析，結(jié)果如下。

2.1 線性回歸模型輸入/除去變量

該次運(yùn)算后，SPSS輸出多重線性回歸模型建立過程的相關(guān)信息，因變量為大連市房地產(chǎn)價格，自變量為大連市GDP、大連市房地產(chǎn)投資額及人均可支配收入，自變量的步進(jìn)方法為“輸入”，3個自變量全部納入模型中，沒有移出的變量。

2.2 線性回歸模型匯總

多重線性回歸模型的擬合效果取決于調(diào)整后的R方，它主要用于衡量在多重線性回歸模型建立過程中加入其它自變量后模型擬合優(yōu)度的變化。該模型中調(diào)整后的R方為0.967，即大連市人均可支配收入、大連市房地產(chǎn)投資、大連市GDP3個自變量能夠解釋模型變化的96.7%，模型擬合效果良好。

2.3 線性回歸方差分析

模型的方差分析結(jié)果，F(xiàn)檢驗的顯著性（P值）=0.000<0.01，即認(rèn)為模型在0.01的顯著性性水平下，由自變量人均可支配收入、大連市房地產(chǎn)投資額、大連市GDP和因變量大連市房地產(chǎn)價格建立起來的線性關(guān)系具有極其顯著的統(tǒng)計學(xué)意義。

2.4 線性回歸模型回歸系數(shù)

根據(jù)表2，第一列的常量、大連市房地產(chǎn)投資額、大連市GDP、人均可支配收入分別為回歸模型中的常量與自變量、、，第二列的B分別對應(yīng)著常量e，偏回歸系數(shù)a、b、c，據(jù)此多重線性回歸模型為：

第四列為標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，用來測量自變量對因變量的重要性，該模型中3個自變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為-0.16，2.403，-1.336，表明大連市生產(chǎn)總值對房價的影響最大。第五、六列分別是偏回歸系數(shù)t檢驗和相應(yīng)的顯著性（P值），該模型中3個偏回歸系數(shù)顯著性均小于0.01，說明因變量大連市房地產(chǎn)價格與自變量之間至少存在顯著的線性關(guān)系。

3 大連市房地產(chǎn)風(fēng)險狀況及我行住房開發(fā)貸款發(fā)展建議（如表3）

3.1 大連市房地產(chǎn)風(fēng)險分析

目前，大連市房地產(chǎn)呈現(xiàn)“調(diào)整尚在繼續(xù)、政策持續(xù)寬松、存量去化為主、兩級分化加劇、前景仍不明朗”的特征。

（1）供需關(guān)系失衡、去化周期拉長。根據(jù)同策咨詢研究部聯(lián)合同海咨詢發(fā)布的《35個大中城市商品住宅投資價值研究》報告顯示，“供需比小于1.1，表示供需關(guān)系處于合理區(qū)間，1.1～2之間屬于相對均衡區(qū)間，供需比大于2.0，就屬于供需失衡?！苯刂?015年末，大連市房地產(chǎn)供需比達(dá)到7.18，成為35個樣本城市中供需關(guān)系失衡最嚴(yán)重的城市，大連市房地產(chǎn)庫存量為1298萬平方米，去化周期為28.7個月。房地產(chǎn)市場需求平淡，交易量不大，表現(xiàn)為量價齊跌，房地產(chǎn)銷售額下降。消費者和投資者均呈現(xiàn)謹(jǐn)慎態(tài)度，表現(xiàn)為全年房地產(chǎn)業(yè)房屋施工、竣工面積下降，商品房銷售面積下降。

根據(jù)遼寧省政府去庫存的目標(biāo)，住宅類商品房去化周期控制在12～18個月以內(nèi)，大連市商品房去庫存任重道遠(yuǎn)。

（2）經(jīng)濟(jì)增長乏力，人口紅利逐漸消失。2016年上半年，遼寧省GDP總量為12812.60億元，GDP同比增速為-1%，大連市GDP總量為3633億元，增速3.77%，經(jīng)濟(jì)下滑導(dǎo)致人口承載力下降——人口流失和低生育率。據(jù)第六次人口普查生育率顯示遼寧省生育率為0.74%，低于全國平均水平0.44個百分點。人口流失和老齡化又進(jìn)一步加劇經(jīng)濟(jì)衰退，導(dǎo)致房地產(chǎn)市場需求不足，風(fēng)險進(jìn)一步加劇。

3.2 大連市房地產(chǎn)開發(fā)貸款業(yè)務(wù)風(fēng)險防范

近年來，大連市房地產(chǎn)市場進(jìn)一步飽和，風(fēng)險逐步加大，截至2016年8月末，大連農(nóng)行房地產(chǎn)開發(fā)貸款余額63.32億元，占全部法人實體貸款比重為18.55%，我行住房開發(fā)貸款余額及占比呈下降趨勢，但在去庫存的大背景下，面對房地產(chǎn)新開發(fā)項目數(shù)量下降，開發(fā)節(jié)奏放緩的節(jié)奏，我行要做好存量和新增客戶風(fēng)險防范工作。

（1）存量客戶盯進(jìn)度。根據(jù)總行2015年房地產(chǎn)行業(yè)分析報告，大連地區(qū)屬于二線城市的危險區(qū)，對于我行存量客戶，一是關(guān)注項目建設(shè)進(jìn)度與放款進(jìn)度是否匹配；二是關(guān)注階段性擔(dān)保解抵押情是否房地產(chǎn)銷售進(jìn)度匹配，必要時可通過大連市不動產(chǎn)登記中心查詢企業(yè)網(wǎng)簽情況，確保企業(yè)銷售回款歸行率不低于我行融資占比。

（2）新增客戶嚴(yán)準(zhǔn)入。一是借款人主體方面，重點支持總行核心客戶及21家可從事房地產(chǎn)開發(fā)經(jīng)營的中央企業(yè)及其直接、間接控股50%（含）以上或相對控股且納入集團(tuán)并表管理的子公司，如華潤中山區(qū)解放路南端景山項目、魯能集團(tuán)優(yōu)山美地項目等；二是企業(yè)經(jīng)營方面，重點審核開發(fā)業(yè)績情況，根據(jù)在售項目開盤時間及銷售率等指標(biāo)，分析借款人在售項目的銷售狀況，進(jìn)而對承貸項目銷售率、貸款期限等數(shù)據(jù)的合理性進(jìn)行判斷；三是股東方面，對直接股東及實際控制人的基本情況、經(jīng)營情況、財務(wù)狀況、信用狀況等進(jìn)行分析，尤其是同業(yè)授用信策略及擔(dān)保方式，關(guān)注貸款集中度問題；四是合法性手續(xù)方面重點防范核準(zhǔn)或備案手續(xù)、環(huán)評批復(fù)、四證等手續(xù)不全等風(fēng)險。

4 結(jié)語

當(dāng)前，房地產(chǎn)行業(yè)內(nèi)部競爭日益白熱化，加之高地價、高桿杠等因素，行業(yè)利潤空間不斷收窄，盈利能力進(jìn)一步降低。大連市房地產(chǎn)價格與GDP、房地產(chǎn)投資及人均可支配收入有較強(qiáng)的相關(guān)性，東北經(jīng)濟(jì)持續(xù)低迷，導(dǎo)致房地產(chǎn)價格走低，對房地產(chǎn)投資需求有一定影響，風(fēng)險進(jìn)一步加劇。我行開辦相關(guān)業(yè)務(wù)時，注意做好風(fēng)險防范工作。

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