本文為平安證券宏觀團隊完成的中國房地產深度研究系列報告之三；作者：張明 魏偉 陳驍；轉自微信公眾號"張明宏觀金融研究（zhangming_iwep）"，原報告標題《房價下行是否會引爆銀行業危機？——涉房貸款估算與銀行壓力測試（報告III）》
內容提要：
截止到2017年上半年，我國商業銀行涉房貸款總規模約43.3萬億元，占各項貸款餘額37.8%，占銀行總資產25.5%。其中，個人住房貸款20.1萬億，房地產開發貸款7.8萬億，其他房地產貸款1.8萬億，以房地產作為抵押物的其他貸款13.6萬億。
綜合壓力測試結果與其他定性角度考慮，我們認為房價下跌20%即會給銀行業帶來巨大壓力。房地產行業的資產負債率目前是77%，房價下跌20%-30%差不多也就把凈資產跌沒瞭。
房地產行業風險一旦爆發，農商行和股份制銀行將首當其沖，國有商業銀行抗風險能力較強。我們的壓力測試模型顯示，風險水平：五大行<城商行<股份制商業銀行<農商行。當前銀行撥備水平可以暫時支撐30%的房價下跌，但當時間跨度超過一年，股份制銀行需要補提將近半年利潤的撥備。時間超過3年，農商行和股份制銀行已需花費三四年的凈利潤補充撥備。
以下為正文：
房地產橫盤調整在所難免，長效機制是改革成敗的關鍵。我們預計2018年二、三季度房地產下行將給宏觀經濟帶來很大的壓力，這場房地產泡沫危機能否成功化解，在於政府能否堅定不走老路，推進和落實房地產長效機制的建立，扭轉市場預期。若是政府再次通過放松政策刺激房地產來拉動經濟上漲，那麼房價報復性反彈的局面將難以遏制。
一、前言
房地產泡沫破裂對於金融行業、宏觀經濟和人民生活都是沉重的打擊，典型案例有1991年的日本、1997年的東南亞國傢，以及2007年的美國。中國雖然沒有出現過全國性的房價崩盤，但也有幾次區域性房地產泡沫破裂的案例。
以溫州為例，這個三線城市2010年後房價飆升，2011年超過3萬元/平方米，接近一線城市房價水平。溫州擁有發達的民營經濟，靠出口加工業務積聚著大量人口和財富，加上四萬億救市計劃下銀行信貸的大量投放，個人和實體企業紛紛高杠桿加入炒房大軍。
2011年貨幣政策轉向緊縮，歐美經濟的衰退也給溫州民營企業沉重的打擊，當民營企業由於銷售困難、資金鏈斷裂而無法償還貸款時，銀行隻好處置拍賣作為抵押的房地產，導致房價一年內下跌20%，此後連續十幾個月持續下跌，溫州銀行業也陷入困境。
我國房地產業已經歷瞭十幾年的高速發展，行業生產總值占GDP的6.7%，房地產固定投資總額占全社會投資總量的23%，接近四分之一，成為拉動經濟增長的重要引擎。
2015年以來，隨著貨幣政策的不斷寬松，各地調控政策的放松，以及棚改等去庫存政策的推進，房地產行業開啟瞭新一輪的上行周期，一線城市及重點二線城市房價先後暴漲，其示范效應也帶動三四線城市房價的攀升。
在這個過程中，房地產泡沫在逐漸膨脹，其中的金融風險也在逐漸累積：多個城市的房價創歷史新高，居民住房貸款的攀升大大提升瞭居民部門的杠桿率；而房地產作為資本密集型行業，又與銀行業深度捆綁，致使房價持續攀升的過程中，銀行業也承受瞭巨大的壓力。
當前中國房地產行業所蘊含的高風險有目共睹。雖然房地產在國民經濟中的重要地位決定瞭政府不會袖手旁觀，但在防風險、去杠桿的金融監管主題下，政府對於房地產泡沫的容忍度在顯著降低。
因此，我們有必要探討當前銀行及金融行業在多大程度上被房地產所"綁架"，以及房地產行業一旦發生風險暴露，可能給銀行業及金融市場帶來的連鎖負面影響。
本篇文章後續的安排如下：
第二部分是、當前中國商業銀行涉房貸款規模的測算；
第三部分是、對於各類涉房貸款風險的分析；
第四部分是、對於商業銀行進行房價下跌的壓力測試，考察商業銀行對房價下跌的承受能力；
第五部分是、分析美國次貸危機的經驗教訓；
第六部分是、文章的結論。
二、從銀行到房地產：涉房貸款規模測算
2.1 資金流動渠道
銀行信用創造有多個渠道，除傳統的銀行信貸之外，還包括銀行持有的非金融債、銀行同業業務、銀信合作以及委托貸款。在發展過程中，銀行信貸規模占銀行整體信用創造的比重下降，非信貸業務如同業、委托貸款等成為銀行資產業務增長的主要動力。
銀行為房地產提供資金可以通過表內業務和表外業務兩大方式實現。表內業務有傳統的銀行自營貸款和自營投資。
銀行自營貸款投向有三類：
一是、為購房人提供的個人住房貸款；
二是、為房地產開發企業提供的開發貸款；
三是、以房地產為抵押發放給地方融資平臺以及其他企業的貸款。
銀行還可以使用其自營資金購買房地產企業發行的股票、債券等金融產品。表外業務則主要有委托貸款和理財產品。銀行在委托貸款業務中作為通道，理論上不承擔貸款風險。
風險聚集點在於理財產品對接房地產非標融資，具體做法是銀行借助理財產品，通過銀信、銀證、銀基以及更長鏈條將資金註入到房地產中。
2.2 銀行涉房貸款規模測算
根據上述資金流動渠道的分析可知，銀行涉房貸款主要包括兩個方面：
一是、與房地產直接相關的貸款，包括個人住房貸款、房地產企業開發貸款等；
二是、以房地產作為抵押物的其他貸款，包括地方政府及其他非房地產企業以土地或房產作為抵押物獲得的銀行貸款。
本節將主要對涉房貸款的規模進行測算。
1、與房地產行業直接相關的貸款
這類貸款的債務人為購房者或者房地產企業。按照央行的統計口徑：
第一類是、為購房者提供的個人住房抵押貸款，其規模巨大，占銀行零售貸款的比重已超過50%；
第二類是、為房企提供的房地產開發貸款，用於土地開發和房屋建造，既包括住房開發，也包括商業用房開發；
第三類是、其他房地產貸款，如經營性物業貸款、個人或企業購買商業性用房，企業購買住宅等貸款，這部分占比較低。
截至2017年6月末，銀行類金融機構人民幣各項貸款餘額114.57萬億元，人民幣房地產貸款餘額為29.72萬億元，占銀行類金融機構人民幣貸款總額的25.9%。
其中房產開發貸款餘額6.4萬億元，地產開發貸款餘額1.36萬億元，個人住房貸款餘額20.1萬億元，分別占所有房貸餘額的21.5%，4.6%和67.6%，其他房貸占比為6.3%。
2、以房地產作為抵押物的其他貸款
以房地產作為抵押物的其他貸款，主要包括地方政府融資平臺以土地或房產為抵押物獲得的銀行貸款，以及其他非房地產企業以房地產作為抵押物獲得的銀行貸款。
這類貸款雖未直接流入房地產市場，但房地產市場的波動影響抵押物的價值，從而影響貸款的收回風險。我們在銀行抵押貸款總額中，剔除幾乎全部以房地產為抵押的個人住房貸款，以及開發貸等直接房貸中的房地產抵押部分，來計算以房地產為抵押物的其他貸款規模。
商業銀行貸款按照擔保方式，分為信用貸款、擔保貸款、質押貸款和抵押貸款。根據我們對四大行、13傢股份制銀行、10傢城商行和8傢農商行的數據統計，抵押貸款約占商業銀行貸款總額的43%，其中絕大多數抵押物為土地或者房產。
由此我們測算，以房地產作為抵押物的貸款規模約為39.4萬億元，剔除以房地產作為抵押物的直接涉房貸款，可得出以房地產為抵押物的其他貸款規模約為13.6萬億（具體計算過程見圖表7）。
3、涉房貸款總額及結構
綜上，截止到2017年上半年，我國商業銀行涉房貸款總規模約43.3萬億元，占各項貸款餘額37.8%，占銀行總資產25.5%。其中，個人住房貸款20.1萬億，房地產開發貸款7.8萬億，其他房地產貸款1.8萬億，以房地產作為抵押物的其他貸款13.6萬億。
可見，商業銀行涉房貸款占總貸款規模較高，一旦房價出現大規模下跌，接近四成的銀行貸款都可能受到關聯影響。
2.3 分類型銀行房貸規模測算
按照上文所述測算方法，我們可以進一步測算不同類型的商業銀行涉房貸款的規模。
截至到2017年上半年，在總規模為43.3萬元的涉房貸款中：
五大國有商業銀行涉房貸款規模為18萬億元；占總量的42%；
12傢股份制商業銀行涉房貸款規模為8.4萬億元，占總量的19%；
城商行、農商行和其他銀行類金融機構涉房貸款規模為16.9萬億元，占比為39%。
從結構上看，五大行個人住房貸款規模大，城商行、農商行和其他銀行類金融機構則有很大一部分是以房地產為抵押物的其他貸款。
全部銀行涉房貸款占總貸款比重為37.8%，分銀行類型來看，五大行涉房貸款占比最低為37.0%，其次是12傢股份制商業銀行的37.6%，涉房貸款占比最高的是其他行，達38.7%。
五大行加12傢股份制銀行這17傢銀行中，中信銀行、郵儲銀行和興業銀行涉房貸款占比最高，廣發銀行、華夏銀行和廣發銀行則最低。
進一步觀察各代表性銀行房貸結構發現：
其一，工農中建四大行在房貸總量是處於絕對領先地位，重點在個人住房貸款，餘額超過總貸款的25%，開發貸占比則較低。
其二，股份制銀行總體開發貸占比較高，個人住房貸款占比分化較大：郵儲、招商、興業個人住房貸款占比較高，房貸結構類似四大行；浙商、平安個人住房貸款占比則較低。
其三，城商行和農商行一般個人住房貸款比重較低，直接房貸總量也相對較小。
三、銀行業涉房貸款風險研究
3.1 房價波動與銀行風險聯動機制
房地產市場若是出現嚴重惡化，將從三個渠道影響銀行貸款的風險：
第一，持有資產價值渠道。房價下跌意味著企業、居民和銀行部門持有的房地產資產價值下降，進而導致收入和財富縮水，借款人被動違約的概率上升，銀行貸款信用風險加大。
第二，房產銷售渠道。房價下跌將直接導致開發商銷售回款下降，進而導致其資產負債表受損而影響開發貸的償付。
第三，抵押品價值渠道。房價下跌時房地產抵押品價值縮水，當抵押品價值跌破未償貸款餘額時，借款人可能會選擇主動違約
同時，房價下跌也會使房地產抵押物流動性變差，最終導致銀行收回資金減少。以上過程在造成銀行貸款損失的同時，還會降低銀行未來貸款的意願，抽貸、惜貸現象將進一步打擊房地產市場，形成惡性循環。
3.2 個人住房抵押貸款的風險分析
從相關風險指標來看，個人住房抵押貸款的風險近年來確有顯著上升。
第一，居民部門杠桿率加速攀升。
截至2015年末，中國居民部門貸款占GDP的比重為39.9%，與日本71.9%和美國80.9%的居民杠桿率相比仍然較低。但按照2016年居民新增貸款進行估算，2016年中國居民部門杠桿率或將升至45.5%，其中住房按揭貸款的大幅增長功不可沒。
第二，中國個人住房抵押貸款占GDP的比重近年來也持續攀升。
截至2016年，中國個人住房抵押貸款/GDP比重升至24.2%，接近同期日本25.7%的水平，低於美國的52.4%，同時大幅低於次貸危機之前美國的水平（72%）。
第三，中國房貸/居民可支配收入大致仍處於合理范圍。
截至2016年，中國該指標僅為39%，低於同期美國的98%與日本的166%，同時也遠低於美日房地產危機之前的水平：日本房地產泡沫破滅前該指標為57%（1990年），美國次貸危機前該指標為134%（2006年）。
從住房抵押貸款未來的趨勢看，風險正在逐漸的得到控制和收斂。2017年5月起，商業銀行大幅調高瞭首套房貸款利率，到8月末，首套房平均利率已上升至基準利率的1.04倍。
全國533傢銀行中提供房貸優惠的僅剩19傢，占比不足4%。房貸利率大幅上升，一是商業銀行主動落實金融監管要求，二是央行貨幣投放減少，同業利率飆升。加上此輪房地產調控嚴厲的限購限貸政策，個人住房貸款增速明顯放緩，信貸風險有望降低。
3.3 房地產企業貸款的風險分析、
房地產是資金密集的行業，一旦房地產下跌引發其營收下降或者銀行信貸大幅收縮，房地產企業容易出現資金鏈緊張甚至斷裂的風險，從而極大提高銀行信貸風險。
近年來房地產行業負債率不斷上升。房地產快速發展時期，銀行強力支持是雙方共同利益的體現。地產行業剔除預收款的資產負債率2006年的50%，至2017年上半年已經上升到67%；凈負債率也從2006年的57%大幅上升至2017上半年的115%。
雖然現在銀行公佈的不良率還不高，但是隨著房地產價格逐步回歸合理，前期被持續上漲房價掩蓋的低資質企業貸款風險將逐漸顯露。
實體市場降溫，中小房企盈利能力和償債能力明顯下降。由於營業收入能較好反映房企的規模，我們將數據完善的97傢上市房企按照營業收入分為高營收和低營收兩組。
2017H1兩組房企表現各異：高營收組房企毛利率相較去年同期有較大改善，用在手現金/（短期借款+1年內到期的長期負債）衡量的償債能力雖然有所下降，但還是保持在2倍以上；而中小房企，毛利率和償債能力均明顯下降，在手現金已低於短期負債和一年內到期的長期負債之和。
房企融資渠道受限，流動性風險上升。2010年後沒有一例在內地上市的房企，2016年10月以來房企公司債發行受限、銀行貸款收縮、非標產品全面納入監管，房地產融資渠道受到很大限制。
對於高資質大房企來說，自身在手現金充裕，外部融資依然靈活。但對於低資質房企而言，資金成本大幅抬升甚至資金斷裂的情況屢見不鮮。在房企集中度提高，重新洗牌的過程中，銀行房貸面臨的風險也越來越大。
3.4 以房地產為抵押物的其他貸款
由於房地產相較於其他抵押物來說具有易處置變現、升值潛力大、處置方式靈活等優勢，因此房產抵押貸款歷來被認為是一種安全系數較高的抵押貸款模式，由此成為商業銀行最常見的抵押貸款業務。
我們在上文中談到，在房地產與銀行貸款風險聯動機制中抵押品價值是一個重要的渠道。如果我國房地產行業出現嚴重衰退，作為抵押物的房地產價值將隨之迅速下降，一旦抵押物價值低於未償貸款，借款人選擇主動違約的概率就會上升。
即使借款人不選擇主動違約，房地產市場低迷也會降低借款人應急變現資產償債的能力。以上主動違約和償債能力下降的風險，都會使銀行可收回的金額減少。
四、銀行究竟能承受房價下跌多少？
4.1 當前銀行資產安全狀況
當前銀行整體資產安全狀況尚屬穩定。
2014年以來，幾個關鍵的風險指標均呈現持續的惡化，但今年以來狀況有所改善：銀行不良貸款率從2014年以來維持瞭很長一段時間的上升趨勢，進入2017年後相對持平，但農商行高達2.6%的不良率在各類銀行中相對醒目；撥備覆蓋率從2014年超過270%的位置持續下降到目前180%左右；資本充足率一直較為穩定；資產利潤率2014-2016年持續回落，但2017以來有所企穩。
一般而言，房地產貸款對於銀行來說是優質資產，對公房貸和個人住房貸款不良率都低於整體貸款不良率。
但自從2016年樓市加強調控以來，房地產貸款的風險也發生瞭變化。據各代表性銀行2016年年報數據，個人住房貸款不良率依舊遠低於其他貸款，甚至比上年末還有所降低；但公司類房貸不良率則出現較大幅度的上升，特別是四大行，對公房貸不良率已經接近甚至超過整體公司類貸款不良率。
農業銀行尤甚，對公房貸不良率從2015年的1.76%飆升至5.9%。
4.2 房價下跌壓力測試
1、2010年商業銀行的房貸壓力測試
2010年，在銀監會的經濟金融形勢分析通報會議上，時任銀監會主席劉明康要求各大中型銀行按照季度開展房地產貸款壓力測試工作。當時中國的各大商業銀行曾經根據銀監會的要求對房貸進行瞭壓力測試，其給出的答案是——房價即使下跌30%-40%，房貸不良率也不會明顯上升。
此次壓力測試的結果較為樂觀，但學界與市場對此多有質疑，原因在於此次測試存在多方面的不足：
一是、僅僅考慮瞭房價和利率的變動，而沒有結合整個宏觀經濟的變動來考慮房價下跌對銀行貸款質量的影響；
二是、此次測試集中考慮房地產貸款的影響，而忽略瞭房價下跌對於非房地產類經濟部門造成的負面影響；
三是、壓力測試對象沒有包含以房地產為抵押的相關貸款。
另外，我們粗略對比2010年與當前銀行房地產貸款的規模及占比：2010年底，中國主要金融機構房地產貸款餘額9.35萬億元，占當時總貸款比重19.51%；而到2017年6月底，房地產貸款餘額升至29.72萬億元，占總貸款比重升至25.94%。
當前的涉房貸款規模及房價下跌可能對銀行體系的影響，與2010年已不可同日而語。因此，我們有必要再對當前房價下跌對商業銀行的影響進行重新評估。
2、新環境下銀行抗風險能力研究
為瞭考查銀行在當前新環境下的抗風險能力，我們對商業銀行整體貸款不良率進行瞭壓力測試。
第一，建立模型。檢驗銀行不良貸款率與GDP同比增速、CPI同比增速、金融機構加權平均貸款利率以及70個大中城市新建住宅價格指數環比增速之間的協整關系，在滿足各項條件的情況下運用向量誤差修正模型（VECM）建立各變量間的長期模型。
第二，設置壓力情景。壓力測試模型的情景設置可以分為歷史情景和假設情景兩大類，歷史情景更加客觀，但我國未經歷過全國性的房地產崩盤，缺乏歷史數據，因此我們采用假設性情景分析方法。具體設置參照2010年銀監會假設的壓力情景，反映房價下跌和利率上調的不同程度。
第三，壓力測試。將不同壓力情景下產生變化的相應變量代入VEC方程中，通過動態預測獲得未來幾期銀行貸款不良率的估計值。
測試結果顯示，在房價下跌，利率上調的情況下，銀行貸款不良率顯著上升。在輕度壓力下（即當前房價下跌10%、利率上調27bp），一年後，商業銀行整體不良率將從目前的1.74%上升至2.07%，三年後進一步升至3.36%，對應的不良貸款餘額是目前銀行稅後利潤的0.99和1.60倍。
而在重度壓力下（當前房價下跌30%、利率上調108bp），情況要嚴重得多，三年後銀行不良貸款率將達6.16%，對應的不良貸款餘額是目前銀行稅後利潤的2.93倍。
分銀行類型看不良率的走勢，風險水平：五大行<城商行<股份制商業銀行<農商行。
五大國有商業銀行的風險顯著低於其他行，在各壓力情景下不良率遠低於平均水平；農商行風險最大，在重度壓力下不良餘額三年後將是目前稅後利潤的4.6倍，不良率升至6.45%；股份制商業銀行風險次之，隨著時間的推移，不良率提升速度很快；城商行面臨的風險弱於農商行和股份制銀行。
從銀行抗風險能力角度來看，銀行業整體撥備覆蓋率可在短期內抵抗較高的壓力，時間超過1年後有部分銀行需補充撥備。五大行抗風險能力較高，沖擊持續時間較長才會傷及其貸款損失準備。
股份制銀行最先出現危機，時間超過一年，最輕微的壓力也將使其撥備覆蓋率跌破150%，而當時間持續得足夠長，所有銀行都要花費大量資金補提撥備。
4.3 小結
綜合壓力測試結果與其他定性角度考慮，我們認為房價下跌20%即會給銀行業帶來巨大壓力。
第一，2011年溫州房地產泡沫破裂後，溫州銀行業長達數年陷入困境，期間不良率的高點是2014年的4.68%。從我們的測試模型來看，房價下降20%，利率上調54bp的情景下，就能達到接近這個水平的4.18%。
第二，美國2007年次貸危機時期，房價下跌20%~30%就造成瞭危及全球的後果。
第三，房企毛利率大概也是這個水平，房價更進一步下跌將嚴重威脅到房企的生存。
第四，房地產行業的資產負債率目前是77%，房價下跌20%-30%差不多也就把凈資產跌沒瞭，房地產行業的衰退不但影響涉房貸款的收回，還會通過影響其他行業進一步給銀行造成風險。
房地產行業風險一旦爆發，農商行和股份制銀行將首當其沖，國有商業銀行抗風險能力較強。我們的壓力測試模型顯示，風險水平：五大行<城商行<股份制商業銀行<農商行。
當前銀行撥備水平可以暫時支撐30%的房價下跌，但當時間跨度超過一年，股份制銀行需要補提將近半年利潤的撥備。時間超過3年，農商行和股份制銀行已需花費三四年的凈利潤補充撥備。
模型僅供參考，現實遠甚於此。與房地產相關的上下遊行業太多，實體經濟、金融市場以及心理等因素在壓力情景下的連鎖反應更是難以估量，銀行究竟承受房價下跌多少，其實遠非數學方法可以計算，房地產、宏觀經濟和銀行系統早就是牽一發而動全身的關系。
但從壓力測試中我們至少可以看到，規模較小的農商行即使是在輕度壓力下也將遭受巨大損失。而一旦小銀行出現生存問題，必將引起房價進一步下跌、企業生存狀況惡化加劇，導致壓力情景升級，股份制銀行、城商行甚至五大行也難以獨善其身。
五、從美國次貸危機看中國房地產泡沫
5.1 美國次貸危機回顧
美國2007年爆發的次貸危機使全球經濟陷入瞭歷史級的蕭條，危機爆發的直接原因是美聯儲2004年6月-2006年8月為應對通脹連續17次上調聯邦基金利率（從1%到5.25%），短期利率迅速提高。
恰逢房價在2005年達到頂峰後下降，投機者拋售手中的房產，房價進一步快速下降。在房價下跌和利率高企的環境下，借款人還貸負擔加重，再融資困難，房貸違約率大幅上升；高杠桿房企財務負擔深重，銷售前景不明，不得已申請破產；發放貸款的金融機構收緊房貸，無疑給低迷的市場雪上加霜。
次貸危機期間，美國銀行倒閉和申請救援的傢數激增。
美國次貸危機的形成和爆發原因梳理如下：
危機原因一：政府失靈，幹預政策違背市場規律。
克林頓和小佈什政府均大力推行"居者有其屋計劃"，有收入保障的居民住房需求基本滿足後，政府還充當次貸擔保人的角色，鼓勵銀行向低收入人群房貸買房。
危機原因二：貨幣政策前松後緊，導致房地產泡沫集聚後破裂。
互聯網泡沫破裂和"911"事件後，為刺激經濟復蘇，美聯儲2000-2003年間13次降息，利率從6.5%降到1%，並一直維持到2004年6月。
銀行坐擁過多現金，為保持市場競爭力而不斷降低貸款標準，甚至"無擔保、零首付"，吸引瞭大批原先不符合條件的客戶和投機者進入樓市，房地產泡沫不斷積聚。2004年6月，貨幣政策突然轉向，連續17次加息最終刺破瞭這個巨大的泡沫。
危機原因三：金融創新過度，金融監管過於放松。
次貸危機本身對美國的影響是有限的，然而復雜的金融衍生品使其演變成金融危機和經濟危機，並且從美國傳導到全球，破壞力迅速擴容。時任美聯儲主席的格林斯潘崇尚自由市場，信奉熊彼特的"創造性破壞"，對金融衍生品創新放松監管。
銀行將次級房貸打包賣給"兩房"，"兩房"進一步將次貸包裝設計出各種證券化產品，賣給全球投資者。次貸危機爆發後，購買次貸證券化產品的金融機構紛紛曝出巨額虧損、破產，恐慌情緒大肆蔓延，股市暴跌。居民財富縮水，消費不足，經濟陷入衰退。
危機原因四：金融機構偏離理性，道德風險問題嚴重。
在狂熱的利益驅動下，投資銀行、保險機構、共同基金、養老基金等金融機構紛紛將業務重心轉向自營，高杠桿購入次貸產品。另外，評級機構基於自身利益，給次貸產品作出的評級遠遠低估瞭風險，投資者被誤導，擾亂瞭市場的糾錯能力。
危機原因五：美國負債式消費和經濟增長模式。
居民通過抵押貸款買房，房價上漲之後可以以更優惠的利率獲得新貸款，房價的持續上漲使得居民入不敷出、借新還舊的生活得以持續。美國習慣於負債消費，其他節儉國傢手中的資金則源源不斷的換成美國的金融產品。這種負債式經濟增長模式，不但削弱瞭自身抵抗危機的能力，還將危機蔓延到其他國傢。
5.2 中國式房地產泡沫
我國房地產市場目前積聚的泡沫與美國次貸危機具有一些相似的因素，但是本質上有很大區別。
比如都是在寬松的貨幣政策下，銀行放貸壓力大，房貸門檻逐漸放低；消費者盲目投資，杠桿率不斷提升；金融機構和實體企業紛紛加入房地產大軍，投機炒作盛行，房價不斷上揚；還有監管滯後等。但兩者區別也很明顯：
第一，美國房地產以市場為導向，是通過金融創新放寬房貸條件來創造住房需求，由此推動房地產市場和經濟發展；而中國房地產市場並非完全由市場供需決定，更多的是受政府行為引導。
第二，美國次貸危機的"次"是給償付能力不高的人提供瞭貸款，並在此基礎上發行瞭大量衍生產品，而中國房地產的風險則在於銀行給不少投機者發放貸款炒房，這些借款人以短期投資收益為償付基礎，在房價下跌的情況下，投機者拋售房產和主動違約的後果將非常嚴重。
第三，我國資產證券化程度不深，風險大部分還是集聚在銀行體系內部。
接下來的問題是，我國房地產市場會崩盤嗎？我們認為概率較小。
第一，各國歷次典型的房地產泡沫破裂，導火索都是貨幣快速收緊和加息政策，而我國貨幣政策目前維持中性姿態，並且大概率不會大幅收緊。
日本從1989年開始連續5次加息，限制貸款、打擊土地投機，1991年房地產泡沫破裂；2004-2006年美國連續17次上調利率，2007年次貸危機爆發。我國央行面臨著兩難困境：抑制泡沫需要適度收緊貨幣政策，操作不當又可能導致資產價格崩盤。
目前央行貨幣政策的總體思路是強調"削峰填谷"，維持流動性的平穩。因此，在密集實施的樓市調控政策下，房價不免要進入下行調整的周期，但隻要貨幣政策能夠維持貨幣環境的穩定，樓市崩盤的概率還是較小的。
第二，我國當前經濟增長、城鎮化等基本面因素仍有支撐房地產的空間。
美日房地產在緊縮貨幣政策的催化下崩盤並在接下來長時間內萎靡不振，一個重要的原因就是美日的房地產行業發展當時已經基本見頂，經濟增長速度處於低位，城鎮化過程接近尾聲。
而我國依然保持中高速的經濟增長，且2016年底城鎮化率僅為57.35%，大量流動人口的購房需求沒有得到滿足。因此，基本面因素的支持降低瞭樓市崩盤的可能。
第三，簡單粗暴的擠泡沫將帶來巨大的負面沖擊。
日本1991年房地產泡沫破裂，此後走向失去的二十年，是一場經濟和政治錯誤幹預的悲劇。若是當時知道會有這麼嚴重的後果，相信決策者會在政策力度和節奏上作出調整。
房地產泡沫吹大不可容忍，泡沫突然破裂亦難以承受。房地產事關經濟增長、事關民生問題，房價軟著陸才是最優選擇。
展望未來，房地產橫盤調整在所難免，長效機制是改革成敗的關鍵。
2014-2016年，在經濟衰退的背景下，是寬松的貨幣和低利率刺激催生瞭這一輪房地產泡沫。現在貨幣政策回歸穩健中性，政府對房地產加杠桿和投機活動予以嚴厲打擊，房地產難免要面臨一輪調整。
從基本面角度來看，經濟增長和城鎮化還有發展空間，為本輪房地產調整提供緩沖墊。我們預計2018年二、三季度房地產下行將給宏觀經濟帶來較大的壓力，這場房地產泡沫危機能否成功化解，在於政府能否堅定不走老路，推進和落實房地產長效機制的建立，扭轉市場對房價隻漲不跌的預期。
若是政府再次通過放松政策刺激房地產來拉動經濟上漲，那麼房價報復性反彈的局面將難以遏制。堅持總量上放緩，各城市各類型房產結構合理，那麼房地產還有糾正回正確路徑的可能。
六、 結論
我們在本篇報告中測算瞭商業銀行涉房貸款的規模，並對各類涉房貸款進行瞭風險分析，在此基礎上，我們對於商業銀行進行瞭房價下跌的壓力測試，考察商業銀行對房價下跌的承受能力，並結合美國次貸危機的經驗教訓進行瞭對比。我們得出瞭以下幾點結論：
第一，商業銀行總體涉房貸款規模接近四成。
截止到2017年上半年，我國商業銀行涉房貸款總規模約43.3萬億元，占各項貸款餘額37.8%，占銀行總資產25.5%。其中，個人住房貸款20.1萬億，房地產開發貸款7.8萬億，其他房地產貸款1.8萬億，以房地產作為抵押物的其他貸款13.6萬億。一旦房價出現大規模下跌，接近四成的銀行貸款都可能受到關聯影響。
第二，不同類型銀行的涉房貸款結構存在差異。
① 從規模上看：五大行涉房貸款規模最大（18萬億），其次為城商/農商/其他機構（16.9萬億，主要得益於機構數量眾多），十二傢股份制銀行涉房貸款規模最小（8.4萬億）。
② 從占比上看：五大行涉房貸款占總貸款比例最低（37.0%），其次為股份制銀行（37.6%），城商/農商/其他機構的涉房貸款占比最高（38.7%）。
③ 從房貸結構看：五大行個人住房貸款占比較高，開發貸占比較低；股份制銀行總體開發貸占比較高，個人住房貸款占比分化較大，與各銀行業務重點不同有關；城商/農商/其他機構一般個人住房貸款比重較低，直接房貸總量也相對較小。
第三，涉房貸款風險近年來有所上升，但今年以來風險有所控制和收斂。
房價下跌及房地產惡化，可能從持有資產價值變動、房企資負狀況變化、抵押品價值變化等三個渠道向銀行體系傳導風險。我們粗略分析涉房貸款的相關風險指標，可以發現：
① 個人住房抵押貸款的風險近年來隨著房價的攀升而有所上升，居民部門杠桿率、個人房貸/GDP、個人房貸/居民可支配收入、新增房貸/商品房銷售額等指標，近年來都有所上升；不過隨著調控升級與利率攀升，個人住房貸款增速已有顯著放緩。
② 房地產企業近年來資產負債率在不斷上升，其結構性分化也較為顯著：房地產市場降溫對中小房企的盈利能力和償債能力已經造成瞭負面影響，而大型房企的資質仍然較好；加上房企融資渠道受限，流動性風險也有所上升；房企集中度將進一步提高。
第四，綜合壓力測試結果與其他定性角度考慮，我們認為房價下跌20%即會給銀行業帶來巨大壓力。
房地產行業風險一旦爆發，農商行和股份制銀行將首當其沖，國有商業銀行抗風險能力較強。風險水平：五大行<城商行<股份制商業銀行<農商行。事實上，復雜的現實情況遠非模型能夠準確估計，房價下跌帶來金融市場、實體市場和市場心理的連鎖反應可能要超過我們的預期。
第五，展望未來，我們認為短期內房地產崩盤概率較小。
因為各國歷次典型的房地產泡沫破裂，導火索都是貨幣快速收緊和加息政策，而我國貨幣政策目前維持中性姿態，並且大概率不會大幅收緊。同時，我國當前經濟增長、城鎮化等基本面因素仍有支撐房地產的空間。
而簡單粗暴的擠泡沫將帶來巨大的負面沖擊也是政府無法承受的。
我們認為，房地產橫盤調整在所難免，長效機制是改革成敗的關鍵。我們預計2018年二、三季度房地產下行將給宏觀經濟帶來很大的壓力，這場房地產泡沫危機能否成功化解，在於政府能否堅定不走老路，推進和落實房地產長效機制的建立，扭轉市場預期。若是政府再次通過放松政策刺激房地產來拉動經濟上漲，那麼房價報復性反彈的局面將難以遏制。
*本文為作者觀點，不代表樓市參考立場，僅供讀者參考
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