基于实证分析的大连市房地产价格影响因素及我行住房开发贷款风险防范建议

王刚

摘 要：在当前全球经济和国内经济形势下，国民经济可能会经历一个L型增长阶段。作为国民经济的先导性、支柱性产业，房地产行业与经济发展相互关系及其显著。由于房地产对于中国家庭来说具有投资和居住等多重属性，其价格变动不仅关系到宏观经济健康稳定发展，更与每个人的利益息息相关。该文以大连市房地产价格变动为主线，分析影响房地产价格变动的因素及大连市农行房地产开发贷款发展趋势，最后对我行房地产开发贷款业务提出一些政策建议。

关键词：房地产价格 开发贷款 风险防范

中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）01（a）-0222-04

1 影响房地产价格因素分析

房地产作为一种普通的商品，价格受供求因素影响，同时作为一种特殊的商品，影响房地产价格的因素众多，其中供给因素包括土地供给、房地产投资、区位因素、环境因素等；需求因素包括人口因素、人均可支配收入等。宏观调控政策间接影响着房地产的供给与需求。

1.1 供给因素

（1）大连市商品房用地供应量。土地供给指已利用的各类生产和生活用地，以及人类尚未利用和难以利用土地的总和，总量固定不变，因而是无弹性供给。土地供给中部分土地专用于建设商品房，2016年度大连市商品房用地供给原则是根据市场实际情况，合理控制住宅用地供应规模、布局和节奏，定期分批推出，稳定、均衡供应住宅用地。库存严重地区，要停止供应房地产开发用地。2013—2016年大连市商品房用地供给情况如见图1（数据来源：中国土地市场网）。

（2）区位因素。区位因素包含地理位置、地形、气候等因素。区位因素直接影响商用房土地供给量及成本。大连市位于辽宁省辽东半岛南端，地处黄渤海之滨，背依中国东北腹地，与山东半岛隔海相望，土地供给边际成本（填海）较高。大连环境绝佳，气候冬无严寒，夏无酷暑，有“东北之窗、北方明珠、浪漫之都”之称，是中国东北对外开放的窗口和最大的港口城市；先后获得国际花园城市、中国最佳旅游城市、国家环保模范城市等荣誉。

（3）房地产投资。房地产开发项目资金来源大致有4种形式：企业自有资金、银行贷款、社会集资、其他融资方式（各类信托基金、合作开发、银团联合贷款等）。我国房地产直接融资渠道狭窄是我国长久来的基本情况：从国内外情况看，房地产投资资金来源中，银行贷款一般占到60%左右，这是房地产业发展的一个显著特点。在我国，房地产业的银行贷款主要表现为土地储备贷款、房地产开发贷款和销售环节的住房按揭贷款，开发商的自筹资金和工程垫款也大多间接来自银行贷款。国内银行直接贷款占比明显下降。直接贷款表现为房地产开发贷款和个人购房贷款，如图2（数据来源：大连市统计局）。

1.2 需求因素

（1）人口因素。人口流动变化与经济发展速度互为作用，人口红利是经济增长的内生变量，人口因素是房地产价格增长的强有力支柱。人口流失直接导致该地区劳动力缺乏，加速了老龄化进程，增加了社会保障负担，不利于经济的可持续发展及区域均衡发展。全国第六次人口普查数据显示，较之第五次人口普查结果，全国31个省级行政区中，人口净流入地区有14个，净流出地区17个，人口流失數量超过200万的省份已超过10个，东北三省的情况尤其引人注目：在面临经济下行压力的同时，三省总和持续多年人口净流出，并且生育率远低于全国平均水平。由于人口普查只能体现户籍人口的变化，户口在原籍但本人长期在外的情况无法纳入统计，且购房者并不一定将户籍迁入，模型中并未将人口因素纳入自变量。

（2）人均可支配收入。人均可支配收入直接影响人们的购买力，大连市2000—2015年人均可支配收入及增速变化情况如图3。

1.3 宏观政策因素

宏观政策中的货币政策、限购政策、房产税政策等直接或间接影响房地产价格变动。近年来，宏观政策持续发力，央行多次降息，放宽个人住房贷款条件，出台购房财政补贴政策。

2 基于多元线性回归分析的大连市房地产价格（如表1）

该文将大连市房地产价格（y）表述成为大连市房地产开发投资（）与GDP（）及人均可支配收入（）的函数，即

经SPSS回归分析，结果如下。

2.1 线性回归模型输入/除去变量

该次运算后，SPSS输出多重线性回归模型建立过程的相关信息，因变量为大连市房地产价格，自变量为大连市GDP、大连市房地产投资额及人均可支配收入，自变量的步进方法为“输入”，3个自变量全部纳入模型中，没有移出的变量。

2.2 线性回归模型汇总

多重线性回归模型的拟合效果取决于调整后的R方，它主要用于衡量在多重线性回归模型建立过程中加入其它自变量后模型拟合优度的变化。该模型中调整后的R方为0.967，即大连市人均可支配收入、大连市房地产投资、大连市GDP3个自变量能够解释模型变化的96.7%，模型拟合效果良好。

2.3 线性回归方差分析

模型的方差分析结果，F检验的显著性（P值）=0.000<0.01，即认为模型在0.01的显著性性水平下，由自变量人均可支配收入、大连市房地产投资额、大连市GDP和因变量大连市房地产价格建立起来的线性关系具有极其显著的统计学意义。

2.4 线性回归模型回归系数

根据表2，第一列的常量、大连市房地产投资额、大连市GDP、人均可支配收入分别为回归模型中的常量与自变量、、，第二列的B分别对应着常量e，偏回归系数a、b、c，据此多重线性回归模型为：

第四列为标准化系数，用来测量自变量对因变量的重要性，该模型中3个自变量的标准化系数分别为-0.16，2.403，-1.336，表明大连市生产总值对房价的影响最大。第五、六列分别是偏回归系数t检验和相应的显著性（P值），该模型中3个偏回归系数显著性均小于0.01，说明因变量大连市房地产价格与自变量之间至少存在显著的线性关系。

3 大连市房地产风险状况及我行住房开发贷款发展建议（如表3）

3.1 大连市房地产风险分析

目前，大连市房地产呈现“调整尚在继续、政策持续宽松、存量去化为主、两级分化加剧、前景仍不明朗”的特征。

（1）供需关系失衡、去化周期拉长。根据同策咨询研究部联合同海咨询发布的《35个大中城市商品住宅投资价值研究》报告显示，“供需比小于1.1，表示供需关系处于合理区间，1.1～2之间属于相对均衡区间，供需比大于2.0，就属于供需失衡。”截至2015年末，大连市房地产供需比达到7.18，成为35个样本城市中供需关系失衡最严重的城市，大连市房地产库存量为1298万平方米，去化周期为28.7个月。房地产市场需求平淡，交易量不大，表现为量价齐跌，房地产销售额下降。消费者和投资者均呈现谨慎态度，表现为全年房地产业房屋施工、竣工面积下降，商品房销售面积下降。

根据辽宁省政府去库存的目标，住宅类商品房去化周期控制在12～18个月以内，大连市商品房去库存任重道远。

（2）经济增长乏力，人口红利逐渐消失。2016年上半年，辽宁省GDP总量为12812.60亿元，GDP同比增速为-1%，大连市GDP总量为3633亿元，增速3.77%，经济下滑导致人口承载力下降——人口流失和低生育率。据第六次人口普查生育率显示辽宁省生育率为0.74%，低于全国平均水平0.44个百分点。人口流失和老龄化又进一步加剧经济衰退，导致房地产市场需求不足，风险进一步加剧。

3.2 大连市房地产开发贷款业务风险防范

近年来，大连市房地产市场进一步饱和，风险逐步加大，截至2016年8月末，大连农行房地产开发贷款余额63.32亿元，占全部法人实体贷款比重为18.55%，我行住房开发贷款余额及占比呈下降趋势，但在去库存的大背景下，面对房地产新开发项目数量下降，开发节奏放缓的节奏，我行要做好存量和新增客户风险防范工作。

（1）存量客户盯进度。根据总行2015年房地产行业分析报告，大连地区属于二線城市的危险区，对于我行存量客户，一是关注项目建设进度与放款进度是否匹配；二是关注阶段性担保解抵押情是否房地产销售进度匹配，必要时可通过大连市不动产登记中心查询企业网签情况，确保企业销售回款归行率不低于我行融资占比。

（2）新增客户严准入。一是借款人主体方面，重点支持总行核心客户及21家可从事房地产开发经营的中央企业及其直接、间接控股50%（含）以上或相对控股且纳入集团并表管理的子公司，如华润中山区解放路南端景山项目、鲁能集团优山美地项目等；二是企业经营方面，重点审核开发业绩情况，根据在售项目开盘时间及销售率等指标，分析借款人在售项目的销售状况，进而对承贷项目销售率、贷款期限等数据的合理性进行判断；三是股东方面，对直接股东及实际控制人的基本情况、经营情况、财务状况、信用状况等进行分析，尤其是同业授用信策略及担保方式，关注贷款集中度问题；四是合法性手续方面重点防范核准或备案手续、环评批复、四证等手续不全等风险。

4 结语

当前，房地产行业内部竞争日益白热化，加之高地价、高杆杠等因素，行业利润空间不断收窄，盈利能力进一步降低。大连市房地产价格与GDP、房地产投资及人均可支配收入有较强的相关性，东北经济持续低迷，导致房地产价格走低，对房地产投资需求有一定影响，风险进一步加剧。我行开办相关业务时，注意做好风险防范工作。

参考文献

[1] 文淑惠，和玉华.商业银行房地产开发贷款风险及防范[J].学术探索，2013（8）：129-132.

[2] 李朵，张帆，吴畅，等.大连市房地产市场价格的影响因素及对策分析[J].大连大学学报，2016，37（2）：120-127.

[3] 2015年房地产行业分析报告[R].