摘要：为有效衡量农村合作金融机构房地产金融存在的潜在风险，本文提出了建立农村合作金融机构房地产金融宏观审慎评估体系的基本思路、指标体系及评估方法，并选取安徽省77家农村合作金融机构2020年上半年房地产金融宏观审慎评估数据，检验评估体系的评估效果。结果表明，构建的农村合作金融机构房地产金融宏观审慎评估体系具有一定的科学性和可行性。
关键词：农村合作金融机构；宏观审慎评估；房地产金融
一、引言
近年来，我国房地产金融发展较快。2020年末，我国房地产贷款余额为49.58万亿元，同比增加11.7%；房地产贷款余额占全国各项贷款余额的比重为28.7%。房地产金融风险状况是影响区域金融稳定的重要因素。2019年2月，人民银行成立宏观审慎管理局，强化并丰富了房地产市场宏观审慎管理措施，形成了以因城施策差别化住房信贷政策为主要内容的住房金融宏观审慎政策框架。农村合作金融机构（以下简称“农合机构”）是我国金融体系的重要组成部分，是农村金融服务的主力军。探索建立农合机构房地产金融宏观审慎评估体系，对于有效实施农合机构房地产宏观审慎政策，有着较强的现实意义。
二、探索构建农合机构房地产金融宏观审慎评估体系
（一）评估对象
区域法人金融机构是具有区域系统重要影响的风险媒介，一般情况下，地方法人金融机构抗风险能力较国有商业银行弱，同时新型农村金融机构（含村镇银行、农村资金互助社、农村贷款公司）房地产业务较少甚至未开展，因此本文将评估对象仅限定为农合机构（含农村信用社、农村合作银行和农村商业银行）。
（二）指标体系
房地产金融宏观审慎评估指标体系根据农合机构面临的风险类型，可设计为宏观房地产市场风险指标、中观区域房地产金融风险指标和微观房地产金融风险指标三大维度。其中，宏观指标重点考察当地房地产市场风险情况，中观指标重点考察当地房地产金融总体风险状况，微观指标主要针对单个农合机构。农合机构房地产金融宏观审慎评估指标体系总体框架如下：指标选取遵循两大原则：一是全面性。指标的选取不仅涵盖了欧美国家经常使用的贷款价值比（LTV)、偿债收入比（DTI)等宏观审慎工具指标，也选取了最低首付款比例要求等具有中国特色的指标。指标之间互相联系、互为补充，能够全面、客观地反映金融风险状况。二是易采集性。为保证数据的可得性，指标选取尽量采取具有标准统计规范且易被采集到的数据。指标名称确定后，按照“以风险为核心”的原则，确定指标属性。本文构建的房地产金融宏观审慎评估指标体系如下:
（三）指标标准化
为消除变量水平和量纲影响，需要对指标进行标准化。本文涉及指标属于极大型指标（数值越大越好）和极小型指标（数值越小越好）两种。针对指标数据的不同特征，分别设定转换函数，将所有的指标数值转化为0-1之间的标准值。设某项指标的最小值为，最大值为。对于极大型指标，转换函数为：
三、实证分析
本文选取安徽省2020年上半年77家农合机构的数据。农合机构房地产金融宏观审慎评估涉及的指标过多且指标之间存在多重相关性。为此，本文采用因子分析法进行实证分析。因子分析法是研究从变量群中提取共性因子的统计技术，是一种指标简化和削弱指标间多重相关性的优良工具。
（一）可行性检验
在对标准化处理后的数据进行因子分析之前，先进行KMO和Bartlett球形度检验，检验结果显示本例可以采用因子分析法。
（二）提取公因子
通过总方差解释可知，前5个因子的特征值大于1，累计方差贡献率达到65.61%。吴明隆在《问卷统计分析实务》中指出：社会科学领域中，所萃取的共同因素累积解释变量能达到60%以上就表示共同因素是可靠的。本文5个公共因子对各变量的解释能力是可以接受的。
（三）因子旋转采用因子
分析法计算得出的成分矩阵系数不是很明显，本例采用最大方差法，对原始成分矩阵做正交旋转，结果见表2。第一个公共因子在x6上有较大的载荷，可以看成是房地产贷款质量因子；第二公共因子在x10、x11上有较大的载荷，可以看成是最低首付比例要求因子；第三公共因子在x1、x3上有较大的载荷，可以看成是房地产销售因子；第四公共因子在x8上有较大的载荷，可以看成是房地产贷款总量因子；第五公共因子在x12上有较大的载荷，可以看成是房贷利率因子。
（四）综合得分计算
本文利用SPSS进行分析，得到成分得分系数矩阵，并由此得出各公因子的表达式。然后考虑按各公因子对应的方差贡献率比例为权重计算综合得分。
（五）评估结果
利用单个样本K-S检验，可知77家农合机构的综合得分在统计意义上服从正态分布。本文根据综合得分将农合机构分为优秀、中等、关注档。其中：综合得分≥平均值+标准差，为优秀；综合得分∈[平均值-标准差，平均值+标准差），为中等；综合得分<平均值-标准差，为关注。优秀档，表明农合机构房地产信贷资金投放合理，未来一定时期风险发生的概率相对很低。中等档,表明农合机构房地产金融业务风险发生的概率处于较低水平。关注档，表明房价未来如果发生剧烈波动，农合机构房地产金融业务风险发生的概率相对较大。本文以优秀档的A农商行和关注档的B农商行为例，对实证结果进行检验。宏观房地产市场风险方面，A农商行所在地市2020年上半年GDP增长率达到1.2%，城镇常住居民人均可支配收入增长率达到4.2%，经济指标位于全省前列；新建商品住房库存去化周期为2.6个月，处于全省最低水平，说明该市房地产销售景气。中观区域房地产金融风险方面，A农商行所在地市金融体系房地产贷款增长率仅为10.53%，远低于全省平均水平，表明该市房地产金融整体不存在过热的情况。微观房地产金融风险方面，A农商行房地产贷款余额占各项贷款余额的比重仅为7.99%，房地产贷款增长率仅为10.91%，均远低于全省平均水平，表明该行资金并不存在过度集中在房地产行业的情形。B农商行所在地市2020年上半年GDP增长率为-0.8%，新建商品住房库存去化周期为18.5个月，为全省最高值，上述经济指标反映出该市房地产市场的低迷。在此背景下，该行房地产贷款增长率高达112.76%，房地产贷款增量占各项贷款增量的30.78%，表明该行资金过度流入房地产市场，一旦房地产市场出现波动，可能会对该行的经营管理甚至辖区金融稳定带来不利影响。综上，此次评估结果与各机构房地产金融实际情况基本一致，可见本文所建立的评估体系具有可靠性和适用性。
（六）结果运用
对于评估结果为“优秀”的农合机构，建议在货币政策工具运用、金融市场业务准入、金融机构综合评价等方面予以优先办理或加分的激励政策。对于评估结果为“关注”的农合机构，在房地产价格泡沫较大时期，可采取逆周期宏观审慎调控工具，如提高最低首付比例要求，提高最低房贷利率要求等。工具启用后，定期评估农合机构风险变化，进行工具校准与退出。
四、政策建议
（一）夯实风险评估的数据基础
建议由人民银行牵头、联合银保监、住建、统计等多部门搭建区域房地产金融风险信息共享平台，建立跨部门的定期信息共享机制，进一步细化与完善监测指标，夯实农合机构房地产金融风险评估的数据基础。
（二）建立农合机构房地产金融宏观审慎管理模式
一是要坚持“房子是用来住的，不是用来炒的”政策导向不动摇，支持居民正常购房需求的同时，抑制投机性购房行为，引导降低居民购房融资杠杆率，防范住房金融风险。二是按照房地产贷款集中度管理要求，审慎控制房地产信贷规模。不符合监管要求的农合机构，争取在过渡期内将相关贷款占比调整至符合监管要求。三是根据农合机构房地产金融宏观审慎评估结果，及时、动态地调整贷款利率、最低首付款比例要求等指标上限，强化逆周期调节。
（三）拓宽房地产企业融资渠道
完善政策法规，促进房地产信托资金的发展和住房公积金制度的完善；引导房地产企业通过银行间债券市场发债，拓宽直接融资渠道；促进房地产抵押贷款支持证券、运营收益权ABS等资产证券化业务及房地产项目债转股的发展，多措并举拓宽企业的融资渠道。
参考文献：
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[3]耿光颖,江锡国,石峰,金洪,刁硕文.金融支持乡村振兴效果评价指标体系研究[J].金融纵横,2019,(11).
作者：占祖桂 单位：中国人民银行安庆市中心支行
