经济论文哪里有？本文以风险分散理论为基础，利用多种数据测度我国房地产贷款集中度现状，并分析不同类型银行房地产贷款集中度现状的特征，接着探讨造成集中现象的原因，详细阐述房地产贷款过于集中带来的风险和危害。
1 引言
1.2 相关文献综述
1.2.1 关于房地产贷款风险的研究
国外大量学者对房地产价格与银行信贷的相关性进行了研究，一些学者认为房地产信贷规模会受房地产价格变化的影响。通过分析1982年到2001年期间香港地区的发展状况，Gerlach和 Peng（2005）发现在短期之内，房价的变动会对房地产贷款规模造成明显的影响，而房地产贷款规模对房价则没有明显的作用；从长期的角度来看，房价和房地产贷款规模之间存在着一定的相互作用。Davis Philip和Haibin Zhu（2011）研究了17个不同国家的房贷规模和房地产价格变动的关系，发现房贷规模会随着房地产价格的上升而上升。还有学者指出房地产价格的波动会加大银行信贷风险，进而对银行的稳定性产生不利的影响。Michael Koetter和Tigran Poghosyan（2008）认为房地产价格上涨能够提高房屋等抵押物的价值，对银行是有利的，但这只是针对那些房地产市场风险暴露较大的银行。若贷款扩张使房地产价格严重偏离基本价值，银行经营的稳健性也会受到影响。Khandani等人（2013）指出，迅速上涨的房价会带来信贷风险，且信贷风险会随着房价的上涨而逐步增加。当房地产信贷风险达到一个相当高的水平时，会带来系统性风险，对经济的发展造成不利影响。
国外一些学者还对其他影响房地产贷款风险的因素进行了研究。在宏观影响因素上，Xiaoling Zhang 和 Liyin Shen（2009）对芬兰银行进行压力测试，结果表明，宏观经济变量通货膨胀率、名义利率与工业产值对房地产信贷风险有着显著的影响。Yong Kim（2012）运用CPV模型分析了影响房地产信贷风险的宏观因素。在分析中运用蒙特卡洛方法进一步证明了宏观变量对房地产信贷违约率有着显著的影响。LomeN.Switzer和 JunWang（2013）根据旧金山、洛杉矶等城市997—2009年的住房数据构建分析模型，结果显示房地产贷款风险受地区经济变动的影响显著。而Pinheiro和 Igan（2010）则是对微观因素进行研究，结果发现银行信贷风险受房地产业在银行贷款中的增速、成本与收益之比的影响。
3 商业银行房地产贷款集中度现状及风险分析
3.1 商业银行房地产贷款集中度现状分析
3.1.1 房地产贷款业务规模不断扩大
过去二十年里，伴随着房地产行业高速增长，房地产开发企业争先恐后的开发新项目，越来越多的投资者基于利益驱动原因，纷纷涌入房地产市场，我国房价也节节攀升。图 3-1与图 3-2分别反映了二十年来我国房地产开发投资额和商品房平均销售价格变动情况。从图中能够发现，我国房地产开发投资额在2002年到2021年期间持续增长，同比增速在2010年达到了极值点33.16%。2021年全年完成投资额高达147602亿元，是2002年的19倍。为了抑制房地产泡沫的产生，国家采取相应的宏观政策加以调控，房地产开发投资额增速明显下降，但投资规模仍保持增长态势。从商品房平均销售价格上来看，2008年房价受美国次贷危机影响，出现小幅度回落，其他年份保持持续增长，特别是一线城市房价上涨幅度更明显。以北京和上海为例，北京商品房销售均价从4764元/平米增加至 40528元/平米，增长了7.5倍；上海商品房销售均价从4134元/平米增加至 36110元/平米，增长了7.7倍。
4 商业银行房地产贷款集中度影响因素异质性的实证分析
4.1 变量选择与数据来源
4.1.1 被解释变量的选择
人民银行和银保监会在2020年12月发布《关于建立银行业金融机构房地产贷款集中度管理制度的通知》，分五档设置了房地产贷款余额占比和个人住房贷款余额占比两个上限，用房地产贷款占比数值来测度各个银行房地产贷款集中度水平。因此，本文选取房地产贷款占比（REL）作为被解释变量，用来反映商业银行房地产贷款集中度的高低。
4.1.2 解释变量的选择
本文根据第三章对商业银行房地产贷款集中度影响因素的理论分析，在众多国内外学者研究基础之上选取了影响商业银行房地产贷款集中度的宏观解释变量与微观解释变量，指标选取参考谭斌（2012）、黄俊杰（2018）、刘星宇（2015）、赵莹（2019）、申争光（2018）等学者。所选取解释变量的具体含义和理由如下：
（1）宏观经济景气指数（MECI）
本文选取宏观经济景气指数反应经济运行的基本趋势。宏观经济景气指数（MECI）共包括 4 种类型的指数：一致指数、先行指数、滞后指数与预警指数。其中，宏观经济景气一致指数能够清晰的反映目前经济基本走势，它的变动与经济变动保持一致。因为本文需要一个变量来反映当前的经济发展状况，所以选择一致指数作为反应经济因素的指标。
（2）货币供应量（M2）
货币供应量的现实水平是一国货币政策调节的对象，它是央行重要的货币政策操作目标，对市场经济供求关系有着重要的影响。货币供应量可根据流动性不同划分为多个层次，本文选取学术论文中经常使用的广义货币供应量M2作为反应政策因素的指标。
4.3 实证检验和结果分析
4.3.1 描述性统计
本文对30家商业银行2009年到2021年的数据进行了整理汇总，全样本描述性统计如表 4-2所示，不同类型商业银行描述性统计如表 4-3所示：
5 结论与建议
5.2 商业银行房地产贷款集中度风险控制的对策建议
一直以来，贷款集中度的风险管理都是商业银行控制信贷风险的常规手段，尽管当前房地产贷款集中度管理政策过渡期延长，但长期调控目标没有发生改变。从长远来看，为防范系统性金融风险，房地产贷款集中度风险需要被控制。因此，根据前文理论和实证分析结果，为商业银行从长远角度控制房地产贷款集中度风险、保证经营稳健性提出以下长期性建议：
5.2.1 优化银行信贷结构
根据实证结果，银行贷款规模的扩张会引起整体商业银行房地产贷款集中度的上升，且对国有大型银行的影响更显著。这表明，随着银行贷款规模的增大，越来越多的信贷资金流入到房地产领域，使房地产贷款增速高于其他贷款增速，造成房地产贷款集中度上升。因此从长期来看，商业银行需要优化信贷投向，积极拓宽对房地产以外其他领域的覆盖面，避免房地产过度挤占信贷资源，可以把贷款资金用于“三农”、科技创新、小微企业等政策扶持的重点和薄弱环节。这样既增加贷款行业分布的多样性，有效控制房地产贷款集中度风险，又能推动金融、房地产同实体经济均衡发展。另外，“租购并举”是我国探索房地产发展的新模式，是构建房地产市场长效机制的方向，2023年2月央行、银保监会发布《关于金融支持住房租赁市场发展的意见》。对此，银行应加强银政合作和银企合作，给予住房租赁金融支持和技术支持，银行要进一步加快住房租赁基金投资落地，积极稳妥的发展住房租赁市场，加速构建覆盖租购两端、服务升级、间接融资与直接融资并重的住房金融新模式。
参考文献（略）
