優(yōu)惠力度SMARTSCAN光幕傳感器NA-8 返回列表頁

南京惠言達電氣有限公司成立于2019年，座落在南京六合市商圈。9年備件銷售積累，公司主要經(jīng)營歐、美等國的閥門、過濾設(shè)備、編碼器、傳感器、儀器儀表、及各種自動化產(chǎn)品，公司全力貫徹“以質(zhì)優(yōu)價廉的產(chǎn)品和完善到位的技術(shù)服務(wù)客戶”的經(jīng)營宗旨，服務(wù)于國內(nèi)的流體控制和自動化控制領(lǐng)域。節(jié)省了中間環(huán)節(jié)的流轉(zhuǎn)費用，能夠把更優(yōu)惠的價格提供給用戶。通過發(fā)展我司已經(jīng)自動化設(shè)備和備件供應(yīng)商，主營產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于冶金、造紙、礦山、石化、能源、集裝箱碼頭、汽車、水利、市政工程及環(huán)保以及各類軍事、航空航天、科研等領(lǐng)域。
圖片可能與實物存在差異，訂貨前請聯(lián)系本司確認

KOBOLD VKM-3210 U0 R20 0 B 流量計
DIT COOLANT AND NOZZLES     F22451  O3PZ1134006 
KOBOLD PSC-232R2 C4 D 電子式開關(guān)
HYDROTECHNIK 3749-04-01.00 
HBM Z6FD1/500KG 稱重傳感器
Numatics P42BG08G  PORT size 1” 
pall HC 2237FDS16 濾芯
pall HC  8900FCT39H 濾芯
Dopag G3/8 430.10.33G 換熱器
HBM K-T40B-003R-MF-S-M-DU2-1-S 扭矩傳感器
GEFRAN TK-N-1-E -B05C-H-V_0-500bar_±0.25%FS 
HBM K-T40B-003R-MF-S-M-DU2-1-S 扭矩傳感器
Schneider TCSESMO83F2CUO 
KME 2440*2250*140 銅輪
hydac KS30-0-V-2402416 
Schneider XAC A9411 按鈕開關(guān)
Posital OCD-EIB1B-0013-C100-PRM 光電編碼器
ROEMHELD 1802230B 工件夾具
Karl Bruckner Auswechselbarer Einsatz-E1 60852 
SICK C2MT-06624BBC03FB0 紅外光柵
HARTING 66670090346 
HAKON SERIES.271 36×72 1 03804382 
K.H.WITTE-LASTRUP NN003.A07 102019987 no
item 7.0.001.44 / 200,000 mm 
bossard BN 610 M6x10 頭螺釘內(nèi)六角
bossard BN 610 M8x20 頭螺釘內(nèi)六角
Icotek KABTUEL KLEIN KT10 NR.41210 橡膠制電纜夾頭
IFS 127921  IFEZ1331  400V/460V; WIRE LENGTH 1,5M; RH25M-2DK.1E.2R  FOR IFEC 1500 風機
Dopag 415.01.70  0.18807 
AVENTICS Base plate of solenoid valve 
Bucher QX42-063R  Nr.Q13342480 齒輪泵
DEUTSCHMANN ROFIBUS-DP SLAVE/CANOPEN Master 接口模塊
TOPWORX TXP-L2GCNEM 
hedland HP602A-002F1S10 3500PSI/241BARS MAX 流量開關(guān)
SKF ZBE-377919 傳動軸
SKF ZBE-377910 軸承座
HAHN+KOLB base for 33000020 
KOSMEK DP0241-AL 氣缸
Intercontec E0.058.02 
SELET K14E22P0C5;ACP21-22PFAPKLC5 接近開關(guān)
Kubler 8.5820.1741.1024  0-30V,1024P/R 
brinkmann TB40/350+1052 潛水泵
DIGI SENS ED21/SO 10000kg Teile Nr.14.032767.0 Serie Nr.000742823 
HARTING 66630096028009 
Hawe PSV 61/220-5 ; -52 L 120/63 /EA -E 4-G 24 止回閥
pall HC 8314FKP16Z 濾芯
ISLIKER Solenoid     GE-60.15-100k-230-F30  52316152 
KBK KB2P/45 - 49 - 14 - 14 - C 聯(lián)軸器
KNIPEX 4811J2 
KNIPEX 0205200 
KNIPEX 7005160 
Honsberg FF-010GR010S-25  3L/min 流量傳感器
bossard 3033895 頭螺釘
FRASER FRASER 
Knoll KTS 60-90-T5-A-G-KB 
HUBER SUHNER SUCOFORM-86FEP 同軸電纜  單位:米
Kemmerich TYPE:BAMO A2-62-40/80(53A1)    ID.Nr:828591-0 
HKS 350609003198 
KEMO DIN Rail? Filter 1200/80Hz/03 LP Sn：106756 
Rexroth VT-VSPA 2-525-10/V0/RTP  0811405080 信號放大器
Schneider XVLA135 
IAI CB-SEL-USB030 電纜
INTZA 908800202/10 bar 
TOPWORX 7G-23523-A3 開關(guān)
hydac PSV 10102410009 插頭
Knoll 139245 液位傳感器
HARTING 09 99 000 0110 0.14-4.0mm2 
hydac 150021-10 
HYDROTECHNIK 9801-99-02.50 壓力表
KNF Membran für PU1608-N815-4.04 
HYDROPNEU 767M/NK20-2 
asco E290A393VI 角座閥
speck DS-360.0018 ID:14600 SN:1001327941 
herberholz Type: DF127, 90, 08, V22, E 氣動執(zhí)行器
brinkmann TS 22/110-X+191 No.0603003550-38371001 
JBO 501457 螺紋環(huán)規(guī)
JBO 502220 螺紋環(huán)規(guī)
JBO 512259 螺紋塞規(guī)
Wagner 2323356  300mm 噴嘴
JUMO 70204-0/88-888-000 -25/210 
parker RK-PV000WNV42 
P+F OCS2000-M1K-N2 回射傳感器
P+F NCB4-12GM40-NO 電感式傳感器
P+F FB 8207 
P+F KFD2-VR4-EX1.26 模塊
P+F NJ5-11-N-G 感應(yīng)傳感器
P+F KFD2-STC4-EX1.2O 電源
Brook Hansen MAGIC-LOCK φ40 
Brook Hansen POULIE 4 SPB 150 滑輪
SKF 6205/2RS1 
Kytola Flow cup for VLK74015 
IAI RCB-CV-USB 接口模塊
Rexroth CDT3MP5/63/28 35Z1X/B1CHUMWW 
Hombach 2PCS，copper-aluminum  type 2* W/35/215/8R/19K/2.4 CuAI-L1 12  22.5 kW 
Keller LEO 1 / LEO 1 Ei  -1...30 bar 壓力表
BLH NOBEL PS1010T 紙幅張力變送器
pall HC0293S EE 5 濾芯
LARZEP AP4100 
Ismet MTDN100  PRI:400-460V SEC:24V 
brinkmann TC450/870-W9Z+802 潛水泵
KOBOLD SMN-1150HU0R25 流量計
Hasco Z805/13-250 安裝支架
hydac SAF10E12Y1N150A-S12 
Jenaer MS-100-0256-200 磁軌
Sommer GS810-B 夾爪
marposs 3392409912 

我國影子銀行業(yè)務(wù)包含信托和委托款、企業(yè)債券、未貼現(xiàn)銀行承兌票據(jù)以及銀行其他表外融資業(yè)務(wù)等信用類工具和信托融資，影子銀行的高杠桿性使其面臨的流動性風險進一步放大，然后通過金融市場傳遞到傳統(tǒng)的銀行體系甚宏觀經(jīng)濟中。金融危機后，國外大量學(xué)者開始研究影子銀行對宏觀經(jīng)濟的影響，Adrian and Shin（2009）認為影子銀行的期限錯配和高杠桿化使金融體系更加脆弱，從而傳導(dǎo)到實體經(jīng)濟中影響其健康有序的發(fā)展。Sinha（2012）指出影子銀行有效地降低了交易成本，作為傳統(tǒng)銀行體系的有效補充，其存在有一定程度的合理性和重要性。

金融壓力早是由加拿大的經(jīng)濟學(xué)家IllingMark and Liu Ying（2003）提出的，其反映了脆弱的結(jié)構(gòu)與某些外部沖擊相結(jié)合的結(jié)果。由于金融體系特別是銀行業(yè)在我國整個經(jīng)濟體系中占有重要的地位，銀行面臨的金融壓力對宏觀經(jīng)濟的發(fā)展有一定的傳導(dǎo)作用。尤其對于影子銀行，由于規(guī)模在過去的十年里大幅飆升以及受監(jiān)管的缺失，其面臨金融壓力的加劇有可能通過信貸機制向宏觀經(jīng)濟進行傳導(dǎo)。國外學(xué)者運用金融中介原理、金融加速器原理等進行了大量的研究，多數(shù)證明影子銀行的信貸與房地產(chǎn)市場的價格泡沫有著順周期的關(guān)系。由于我國過去十幾年主要靠房地產(chǎn)行業(yè)拉動經(jīng)濟，影子銀行向市場中注入的大量資金都進入了房地產(chǎn)業(yè)。當房價上升時信貸大規(guī)模擴張，形成一定程度的房價泡沫，但隨著泡沫化的破裂，影子銀行體系累積的風險將通過信貸機制擴散到房地產(chǎn)經(jīng)濟進而影響到整個宏觀市場。

本文擬結(jié)合中國經(jīng)濟金融特點，通過理論分析與實證研究對我國銀行業(yè)體系面臨的金融壓力以及對房地產(chǎn)市場的影響進行科學(xué)的剖析。

二、我國影子銀行的金融壓力對房地產(chǎn)市場傳導(dǎo)機制的理論分析

由于房地產(chǎn)市場是資金密集型行業(yè)，且大量的資金來源于金融機構(gòu)的信貸融資。因此房地產(chǎn)市場的價格及開發(fā)規(guī)模會在很大程度上受到信貸供給的影響。2015年5月9日發(fā)布的《中國金融監(jiān)管報告（2014）》稱，中國2014年的廣義影子銀行體系規(guī)模已達到27萬億，占銀行全部資產(chǎn)的比重約為19%.影子銀行對實體經(jīng)濟發(fā)展而言可以產(chǎn)生一定程度的推動作用，但是也正是由于影子銀行在提供了流動性和杠桿性作用的時候扮演著傳統(tǒng)商業(yè)銀行角色，缺乏嚴格的監(jiān)管使得影子銀行的融資渠道很容易形成系統(tǒng)性風險的一個源頭，影子銀行面臨的金融壓力也會在一定程度上影響并傳導(dǎo)到房地產(chǎn)市場中。

先，影子銀行體系的金融壓力是通過信用創(chuàng)造過程傳導(dǎo)到房地產(chǎn)市場中的。影子銀行體系將借助于傳統(tǒng)商業(yè)銀行的表外業(yè)務(wù)，通過銀行承兌匯票、信托款、委托款等方式逃避嚴格的監(jiān)管，同時賺取利差。由于一些投機者購買房產(chǎn)是出于賺取差價或?qū)关泿诺呢浥蛎洠稒C需求的增加直接導(dǎo)致了房地產(chǎn)價格的不斷攀升，而這背后也是由于金融機構(gòu)的過度放貸造成了房地產(chǎn)市場上存在著大量的資金可進行盲目擴張的投機性購買，加劇了系統(tǒng)性金融風險發(fā)生的可能。從央行公布的社會融資規(guī)模數(shù)據(jù)可看出，人民幣款比例從2001年的91.86%下降到2014年的59.59%,影子銀行的規(guī)模融資已經(jīng)逐步上升，其中還不包括一些*未統(tǒng)計到的部分。在這筆大規(guī)模的影子銀行融資中，有相當一部分進入了房地產(chǎn)行業(yè)，放大了房地產(chǎn)行業(yè)的泡沫和系統(tǒng)性金融風險。下面從理論上推導(dǎo)出影子銀行與房地產(chǎn)市場的信貸關(guān)系及金融壓力傳導(dǎo)路徑。

假設(shè)在t時期，某信托機構(gòu)擁有At的資產(chǎn)規(guī)模，其為了某房地產(chǎn)項目向市場上募集資金為Ct,總負債規(guī)模為Dt,設(shè)ρt為房地產(chǎn)市場信貸投資量在整個負債規(guī)模中所占的比例，則該比例為Ct/Dt.為了簡單計算，假設(shè)該信托公司只持有兩種資產(chǎn)，一種是以房地產(chǎn)為抵押物的房地產(chǎn)投資信托債權(quán)，規(guī)模為Ee.單個房地產(chǎn)抵押物的平均市場價格為P1t,房地產(chǎn)數(shù)量為S1t,信托公司提供給房地產(chǎn)公司的單套融資債權(quán)為CDt,抵押率為rt.另一種是其他資產(chǎn)，規(guī)模為Ot,價格為P2t,數(shù)量為S2t,則滿足：

rt=CDt∕p1t（1）
Et=CDt*S1t=rt*P1t*S1t（2）
Ot=P2t*S2t（3）

即該信托公司資產(chǎn)為：

Wt=Et+Ot-Dt=CDt*S1t+P2t*S2t-ct∕ρt（4）

由上式（4）可知，假設(shè)第t期房價上漲，信托公司從一種債權(quán)資產(chǎn)中獲利，凈資本獲得補充，更有意愿進行信貸擴張。而房地產(chǎn)企業(yè)因價格上漲獲得了更多的利潤，的增加也更容易獲得影子銀行體系的融資。

然而由于在實際的房地產(chǎn)交易中存在著信息不對稱，人們對房地產(chǎn)價格預(yù)期的判斷影響著房地產(chǎn)價格的實際走勢。房地產(chǎn)的投機性需求過旺以及長期房價預(yù)期非理性的增長使得房地產(chǎn)價格更多的由供給方控制。一旦相關(guān)限制政策出臺或價格偏離實際經(jīng)濟水平過遠，房價便可能會出現(xiàn)下跌。假設(shè)在t+1期出現(xiàn)了房價下跌，從原來的價格P1t下跌為P1t+1,房地產(chǎn)公司無力償款，房地產(chǎn)抵押物歸影子銀行所有，此時信托公司的產(chǎn)為（其中r為利率）：
因此，當房價下跌到P1*t + 1=（P2t-P2t + 1）S2t∕S1t+（1 +r∕ρt+ 1-1∕ρt+1）CDt時，需要通過將其他資產(chǎn)進行變現(xiàn)保證公司資本不減少。由上式可看出，利率r越高、提供給房地產(chǎn)公司的單套融資債權(quán)越高、房地產(chǎn)市場信貸投資量在整個負債規(guī)模中所占的比例越高，信托公司就越難承受房價的下跌，越容易對其他資產(chǎn)進行變現(xiàn)，以補充房價下跌帶來的資本損失。所以雖然資產(chǎn)的價格下跌，但信托公司為了維持資產(chǎn)負債表仍會提高市場上的資產(chǎn)供給，而結(jié)果是帶來進一步的資產(chǎn)價格下跌，甚會發(fā)生資金鏈流動性不足的風險。影子銀行體系往往在房價上升期間的過度放貸，不能很好地估計房價的泡沫化程度，而信貸規(guī)模的增長速度越快影子銀行承受的金融壓力就越大，當價格時，資產(chǎn)價格的下跌將導(dǎo)致款違約、壞賬增加等情況，致使影子銀行只能通過變現(xiàn)其資產(chǎn)彌補虧損，而房地產(chǎn)的開發(fā)和銷售也會因為資金不足而遭受重創(chuàng)。因此，影子銀行信貸規(guī)模的擴張直接增加了影子銀行的金融壓力，因而影子銀行的金融壓力通過融資傳導(dǎo)到房地產(chǎn)等實體經(jīng)濟中。如下圖1所示：

房價下跌誘發(fā)影子銀行金融壓力對房地產(chǎn)市場的影響過程

其次，影子銀行體系更高的融資成本會進一步推動房地產(chǎn)泡沫。由2014年我國房地產(chǎn)開發(fā)市場資金來源數(shù)據(jù)可知，在我國房地產(chǎn)開發(fā)資金來源中，影子銀行的款占比已經(jīng)超過了20%.雖然影子銀行的款利率一般都會比銀行中長期款利率高，但由于監(jiān)管及審批過程較松等特點，使得多數(shù)房地產(chǎn)開發(fā)商在房地產(chǎn)市場較熱的情況下愿意承擔較高的款利率進行外部融資，而更高的融資成本和運營風險會在同等資本回報率情況下推動房地產(chǎn)價格的上漲。房價的上升以及款利率的下降使得融資成本過低，進而導(dǎo)致款者的財務(wù)杠桿紛紛增加，而消費者的棘輪效應(yīng)使得這種債務(wù)鏈較長的信用模式得以延續(xù)。但一旦房價泡沫破滅價格出現(xiàn)下跌，都會直接影響到房地產(chǎn)抵押品的價值，從而使得企業(yè)的資產(chǎn)凈值和營業(yè)收入下降，終導(dǎo)致企業(yè)的產(chǎn)出減少、失業(yè)人員增加等一連串的經(jīng)濟問題。央行披露的《2014年金融機構(gòu)款投向報告》中顯示，2014年末，房地產(chǎn)開發(fā)款余額5.63萬億元，同比增長22.6%.其中，房產(chǎn)開發(fā)款余額同 比 增 長21.7%,個 人 購 房 款 余 額 同 比 增 長17.5%.總的來看，房地產(chǎn)款平穩(wěn)較快增長，其中房地產(chǎn)開發(fā)款速度明顯上升。在過去的十年里房地產(chǎn)儼然成為支撐中國經(jīng)濟增長的支柱性行業(yè)，盡管政府多次對房地產(chǎn)行業(yè)進行價格調(diào)控，但是仍然抑制不了投機性泡沫的不斷加大。因此，未來仍需關(guān)注影子銀行對房地產(chǎn)行業(yè)的影響，防止系統(tǒng)性金融風險的發(fā)生。

三、相關(guān)指數(shù)的測算

（一）我國影子銀行體系面臨的金融壓力指數(shù)的測算

基于以上的理論分析，可以發(fā)現(xiàn)我國影子銀行體系通過信貸的擴張及收縮過程對房地產(chǎn)市場乃宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生了不同程度的影響，因此本文通過構(gòu)建我國影子銀行體系的金融壓力指數(shù)分析影子銀行的金融壓力對房地產(chǎn)市場經(jīng)濟的風險傳導(dǎo)作用。

1.指標的選取?？紤]到我國影子銀行的證券化以及金融衍生程度尚處于起步階段，因此欲衡量中國的影子銀行體系面臨的金融壓力除了需要考慮到證券化和金融衍生工具的行為，還需要考慮到非銀行金融機構(gòu)的委托款業(yè)務(wù)以及銀行部門的理財產(chǎn)品業(yè)務(wù)。由于我國影子銀行的界定不清晰以及數(shù)據(jù)的不可得性，關(guān)于影子銀行的實證研究并不是很多。毛澤盛、萬亞蘭（2012）進行了中國影子銀行與銀行體系穩(wěn)定性閾值效應(yīng)研究，基于經(jīng)濟與金融的基本關(guān)系原理，從借款人角度對影子銀行的規(guī)模進行測算。陳劍、張曉龍（2012）在研究我國影子銀行對經(jīng)濟發(fā)展的影響時，選用了委托款和信托款的總規(guī)模的環(huán)比增長率作為定量分析影子銀行的數(shù)據(jù)指標，采用短期約束的SVAR模型進行分析，認為影子銀行對我國經(jīng)濟發(fā)展具有促進作用。李向前（2013）以委托款和信托款總額衡量影子銀行的規(guī)模，利用VAR模型研究影子銀行與金融穩(wěn)定性的關(guān)系，得出影子銀行會降低我國金融穩(wěn)定性的結(jié)論。因此，借鑒之前學(xué)者的研究成果，本文選?。海?）信托款規(guī)模；（2）委托款規(guī)模；（3）未貼現(xiàn)銀行承兌匯票；（4）企業(yè)債券四個指標構(gòu)建中國影子銀行體系的金融壓力指數(shù)。

2.權(quán)重的確定。權(quán)重的大小反映了不同變量對總體金融壓力的影響程度，如何確定恰當?shù)臋?quán)重，直接關(guān)系到壓力指數(shù)的質(zhì)量。選擇權(quán)重的方法有很多，如因子分析權(quán)數(shù)法、熵權(quán)法、標準差法、信用權(quán)重法等。本文構(gòu)建影子銀行的金融壓力指數(shù)，使用信用權(quán)重法。信用權(quán)重法依賴于要考察的變量在整個市場中的相對規(guī)模，在信用市場中份額越大，變量的權(quán)重越大。由于信托款規(guī)模、委托款規(guī)模、銀行承兌匯票規(guī)模和企業(yè)債券規(guī)?？蛇M行類比，因此使用信用權(quán)重法根據(jù)指標的信用規(guī)模確定權(quán)重。

3.壓力指數(shù)的構(gòu)建。

St=ωs1TL*t+ωs2EL*t+ωs3BA*t+ωs4CB*t（8）

上式（8）中，TL*t=△TLt∕TLt,表示信托款（Trustloans）在t時期的增長率；EL*t=△ELt∕ELt,表示委托款（Entrust loans）在t時期的增長率；BA*t=△BAt∕BAt,表示未 貼 現(xiàn) 銀 行 承 兌 匯 票 在t時 期 的 增 長 率 ;CB*t=△CBt∕CBt,表 示 企 業(yè) 債 券（Net financing of corporatebonds）在t時期的增長率；ωs1、ωs2、ωs3和ωs4為相應(yīng)的權(quán)重，ωs1=∑TLt∕∑TLt+ ∑ELt+ ∑BAt+ ∑CBt,ωs2=∑ELt∕∑TLt+ ∑ELt+ ∑BAt+ ∑CBt,ωs3=∑BAt∕∑TLt+ ∑ELt+ ∑BAt+ ∑CBt,ωs4=∑CBt∕∑TLt+ ∑ELt+ ∑BAt+ ∑CBt,t=1,2,……，T.

4.測算結(jié)果及分析。根據(jù)影子銀行系統(tǒng)性風險壓力指數(shù)的構(gòu)建模型，我們采用2006年1月到2015年7月的月度數(shù)據(jù)進行實證分析。其中，信托款規(guī)模、委托款規(guī)模、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票、企業(yè)債券的數(shù)據(jù)均來源于中國人民銀行*網(wǎng)站。模型估計采用Eviews7.0.按照前文指數(shù)構(gòu)建方法，得到2006年1月2015年7月的影子銀行體系的壓力指數(shù)曲線，如圖2所示。

2006~2015年影子銀行體系面臨的金融壓力指數(shù)變化

圖2顯示的測算結(jié)果可以看出，影子銀行壓力指數(shù)整體圍繞著一個均值上下波動，在2007年末和2008年初的時候壓力達到峰值，與當時我國影子銀行信貸市場的規(guī)?？焖贁U張相對應(yīng)，2008年出現(xiàn)的金融危機對我國的實體經(jīng)濟也形成了一定的沖擊，金融業(yè)的不景氣使信貸有所收縮，金融壓力隨后逐步回落。近兩年我國信托等行業(yè)融資規(guī)模雖逐步增大，但增速趨于平緩，壓力值有一定的下降趨勢。

（二）房地產(chǎn)市場價格泡沫化程度的測算

1.指標的選取。Charles.P.Kindleberger（1992）指出房地產(chǎn)市場價格泡沫是指各類房屋資產(chǎn)在一個連續(xù)的交易過程中徒然漲價，價格嚴重背離價值，在這時的經(jīng)濟中充滿了并不能反映物質(zhì)財富的貨幣泡沫。因此衡量房地產(chǎn)價格泡沫化即是衡量房產(chǎn)價格與其價值的偏離程度，本文借鑒張寶林和潘煥學(xué)（2013）的方法，采用房價與其均衡值之差占均衡房價的比例來測算。對于房地產(chǎn)市場的價格，本文綜合選取商品房售價、商品住宅售價、商業(yè)營業(yè)用房售價、辦公樓售價這四種類的房價進行加權(quán)平均得到市場的均衡房價。
2.權(quán)重的確定。由于這四種房產(chǎn)的價格對整個市場價格的影響取決于其在市場中的相對規(guī)模，因此采用規(guī)模權(quán)重法根據(jù)各類房產(chǎn)的市場銷售額作為權(quán)重進行加權(quán)平均計算。其中：ω1=M1∕∑4i= 1Mi,ω2=M2∕∑4i= 1Mi,ω3=M3∕∑4i= 1Mi,ω4=M4∕∑4i= 1Mi;M1、M2、M3、M4分別代表整個樣本周期內(nèi)商品房、商品住宅、商業(yè)營業(yè)用房、辦公樓的市場總銷售額。

3.指標的構(gòu)建。

Bubblet=Pt-Pet∕Pet其中，Pet=ω1P1t+ω2P2t+ω3P3t+ω4P4t,其中，P1t為t期商品房的售價，P2t為t期商品住宅售價、P3t為t期商業(yè)營業(yè)用房售價、P4t為t期辦公樓售價，對這四種類的房價進行加權(quán)平均得到t期市場的均衡房價。

4.測算結(jié)果及分析。所需要數(shù)據(jù)均來自中國統(tǒng)計局*網(wǎng)站以及Wind金融終端，其中各類房地產(chǎn)售價均為月度數(shù)據(jù)，是根據(jù)統(tǒng)計局公布的月度銷售額和月度銷售面積計算而成。房價均根據(jù)統(tǒng)計局公布的月度CPI進行了處理，消除了通貨膨脹因素。得到的房地產(chǎn)開發(fā)市場泡沫化程度如下圖3所示。

2006~2015年中國房地產(chǎn)市場價格泡沫化程度

在樣本期內(nèi)，中國房地產(chǎn)開發(fā)商品住宅價格泡沫總體呈現(xiàn)出上漲態(tài)勢，且在2006~2008年出現(xiàn)了幾次價格過度膨脹的時期，當時在金融危機爆發(fā)前，我國的房價持續(xù)快速增長，國民經(jīng)濟靠房地產(chǎn)市場的火熱逐步拉升。而近幾年由于大城市的房價仍舊增長快速，整體來看仍存在著一定程度的價格泡沫，但明顯看出2014年以后泡沫化程度有所減弱，在政府進行相關(guān)房價調(diào)控政策后，房價的泡沫化程度得到了逐步緩減。

（三）房地產(chǎn)開發(fā)市場景氣指數(shù)的測算

本文采用房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)（國房景氣指數(shù)）代表房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展景氣狀況，用符號Gft表示。國房指數(shù)是根據(jù)經(jīng)濟周期波動理論，選取房地產(chǎn)投資、資金來源、開發(fā)面積、土地出讓收入、空置面積等8個具有代表性的房地產(chǎn)開發(fā)統(tǒng)計指標，剔除了季節(jié)因素和隨機因素的影響，采用合成指數(shù)的計算方法進行分類測算，然后通過加權(quán)平均得到總指數(shù)，并選取2000年為基期，計算出用百分制表示的指數(shù)體系。該數(shù)據(jù)在統(tǒng)計局網(wǎng)上得到，能夠綜合反映我國房地產(chǎn)開發(fā)市場的景氣度，2006年到2015年的月度數(shù)據(jù)具體如圖4所示。

2006~2015年我國房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)變化

我國房地產(chǎn)市場開發(fā)景氣指數(shù)在2007年的時候達到了峰值，后來受到2008年金融危機影響，有很多房地產(chǎn)開發(fā)面臨資金短缺等問題中斷了開發(fā)工程，國房指數(shù)急速下降，待2009年以后逐步隨著經(jīng)濟的回暖再次回升。2010年政府頒布了多項限購政策及附加稅的購房政策，國房指數(shù)又有所下降。

四、影子銀行的金融壓力對房地產(chǎn)市場影響的實證分析

本文欲建立影子銀行體系與房地產(chǎn)市場的VAR模型，分析影子銀行體系面臨的金融壓力對房地產(chǎn)市場影響。

（一）數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性及ADF單位根檢驗

由于現(xiàn)實生活中大多數(shù)的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)表現(xiàn)出時間序列的非平穩(wěn)性。對于非平穩(wěn)時間序列的處理方法一般是將其轉(zhuǎn)變?yōu)槠椒€(wěn)序列，這樣就可以應(yīng)用有關(guān)平穩(wěn)時間序列的方法來進行相應(yīng)的研究。因此先需要進行ADF單位根檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。

在表1的單位根檢驗中，St、Gft、Bubblet在5%的置信水平下均是平穩(wěn)的，因此可對四個變量建立VAR模型。

單位根檢驗--ADF檢驗

（二）構(gòu)建VAR模型

向量自回歸模型（Vector Auto-regression Model,VAR）常用于預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)以及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，可做脈沖分析，且其實證結(jié)果對實際的經(jīng)濟解釋能力較強。一般來說，造成房地產(chǎn)泡沫的原因是由于影子銀行和商業(yè)銀行的過度放貸造成的，本文欲利用影子銀行體系的壓力指數(shù)St、房地產(chǎn)價格泡沫Bubblet以及房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)Gft構(gòu)建VAR模型。

根據(jù)AIC信息準則和多次建立VAR得到滯后階數(shù)的檢驗值，選擇滯后階為2階。平穩(wěn)性檢驗結(jié)果顯示所有的AR根都在單位圓內(nèi)，說明建立的VAR模型穩(wěn)定，因此可建立三個變量的VAR模型如下：

（三）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

為了探究影子銀行體系的壓力指數(shù)St對房地產(chǎn)價格泡沫Bubblet以及房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)Gft的影響，對模型進行脈沖響應(yīng)分析。脈沖響應(yīng)分析用來衡量來自隨機擾動的一個標準差沖擊對內(nèi)生變量當前值和未來值的影響。橫軸代表滯后期間數(shù)（每期代表12個月），縱軸代表變量沖擊的響應(yīng)。房地產(chǎn)價格泡沫、房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)以及影子銀行金融壓力的脈沖結(jié)果見圖5所示：

樣本期間St、Gft、Bubblet脈沖響應(yīng)

先看影子銀行壓力指數(shù)St對房地產(chǎn)價格泡沫Bubblet的沖擊，當Bubblet受St到一倍標準差沖擊時，在當期即出現(xiàn)了明顯的正響應(yīng)，第2期開始響應(yīng)逐漸減小，逐步變?yōu)橐粋€負向的沖擊，長期以后便趨于穩(wěn)定，表明影子銀行體系面臨的金融壓力增大初期會對刺激房地產(chǎn)價格泡沫的增大，然而逐步會對價格泡沫化程度起到一定程度的抑制作用。再反過來看房地產(chǎn)價格泡沫Bubblet對影子銀行體系金融壓力的沖擊作用，當影子銀行壓力指數(shù)St受到房價泡沫一倍標準差沖擊時，St在期初只有非常微弱的正響應(yīng)，在第2期后負向的影響顯現(xiàn)出來并且逐步增大，長期以后趨于穩(wěn)定。這表明房地產(chǎn)的價格泡沫程度在期初會對影子銀行體系的金融壓力形成正向的刺激，而隨著泡沫化程度的過度膨脹，信貸規(guī)模會逐步收縮，長期看來影子銀行金融壓力會隨著泡沫化程度增加而減小。

然后看影子銀行壓力指數(shù)St對國房景氣指數(shù)Gft的沖擊，當Gft受到St一倍標準差沖擊時，在第2期出現(xiàn)了微小的正響應(yīng)，表明影子銀行體系面臨的金融壓力增大對房地產(chǎn)開發(fā)景氣度的影響并不大。再反過來看國房景氣指數(shù)Gft對銀行體系金融壓力St的沖擊作用，當影子銀行壓力指數(shù)St受到國房景氣指數(shù)一倍標準差沖擊時，St出現(xiàn)了較小的正響應(yīng)。這表明房地產(chǎn)開發(fā)市場的景氣度會刺激影子銀行體系提升其信貸規(guī)模，在短期內(nèi)會提升影子銀行體系的金融壓力，但影響程度較小且長期看影響會逐步減弱。

SKF KMFE-11 
KEB Artikel-Nr. 52.SM.200-34C0 伺服電機
KOBOLD NTB-1305-10 
Krautzberger 6903-030-0820 
Krautzberger 5008-200-0225 
KUEBLER 8.5852.1233.G121 編碼器
Sommer MFS204KHC.211045 接近開關(guān)
anybus AB4484-C,ABS-DPV1-IM-4 
Kuka 177258 電纜
Kuka 116058 附件
Kuka 166352 電纜
FEMA DCM4016-213 壓力開關(guān)
Honeywell DGM506-213 壓力開關(guān)
HANSA TEMA18422MNAV 管接頭
KNIPEX 7101200 
HAZET 279-12 活動扳手
Hydrower DN80 K16 ST-90  NO.6059130 橡膠制膨脹節(jié)
HAHN+KOLB 77003120 延長電纜
kistler NCFH30400300BHCG 伺服電機
Desoutter CVIC II-L2,615 932 676 0 
KUEBLER 8.5868.3231.3112 編碼器
SKF LAGG400B 潤滑脂充填泵
JOUCOMATIC N199-1163 
Herion S6DH0019G020001500 DC24V EXdIICT4,7W,IP65 單向閥
Infiltec CM4-010-20-DOX 濾芯
isel LES 4  Nr.4234014 0069 滾珠絲杠
Haco Gmbh 25651 
Hawo WSZ300 QNC 
HAHN+KOLB 52428 060 六角螺絲
HAHN+KOLB 53841067+53841210 孔鋸
schmalz 11.01.18.10303 1
schmalz 11.04.03.10086  吸盤
Indu-Sol 10515 
Indu-Sol 110080005 
brinkmann TB40/350+1052 潛水泵
Klaschka BAS/LA-P34V-113AK 
Bucher DVPB-1-16-25-S1-N 減壓閥
HASBERG sus301  100x500x0.4 精密鋼片
IAI CB-X3-PA050 
IAI CB-RRC-MA050-RB 
JACOB 10159951 密封環(huán)
JACOB 10359155 密封環(huán)
Kuka Connector for "10009883" 
marposs 08XC1960 T18 
KEOFITT 400047E 
KOMET N00-52553 
Knoll KTS25-60T 螺桿泵
Icotek KEL24/4 99042244 插頭
HAHN+KOLB 50057-440 
INOR VTE24103241130640000 
Schneider XCKJ10511H29C 限位開關(guān)
Kevac Kevac Industriesauger KH0528 
Tillquist VR103L-02 交流電源
lehmann&voss 9203 負荷傳感器
OMAL R376XT75 DN200 蝶閥
INTERPUMP inter pump kit174 
datesensor IS-12-C3-03 24VDC 200MA SN4MM 
casappa 00373260 PLP10.2D0-30K2-LBB 
SUSPA C16-06136A 72 LBS 535 氣彈簧
PERMA 108985 自動控制器
PERMA 104863 油節(jié)流 
prosoft PLX31-EIP-PND 通訊模塊
CARLO GAVAZZI RP1A23D5 M3 繼電器
LOVAL S5 9265018 IP55 
finder 93.01.7.024 接口模塊
Novotechnik P-4501-A502 電位器
BALLUFF BES 516-324-G-E4 -C-02 
BERNSTEIN I88-U1Z W 限位開關(guān)
LEONI L45551-W69-K8-CAF 
Banner IM-T-11A 繼電器
PRECIA CIA 5000 10t Nr.00516620 
west MODEL:P61001100002 
VIBRO TQ402 111-402-000-013-A1-B1-C060-D000-E010-F0-G000-H05 
Vahle MU-US10 0165008 00 
Vahle UV10 
Vahle AH-KK10L-6 10-E-PA-BCB-14B20 0143822 00 
Vahle ES-UES 10 0165212 01 
Schwimmerschalter MTS2u 27/8/LC-F Art.-Nr.4424060143 Nr.832729 
FENWAL 01-018000-000 
Nadella AX12170215 170*215*12 
Mazurczak Temperaturfühler TFTF 29-30/BC-B-K3/9Tauchrohrwerkstoff Edelstahl 1.4571Fühlerkennzahl 29Klemmengeh?use BC (PP)Nennl?nge [mm] 300Befestigungsart AnschraubflanschEinsatztemperaturbereich [°C] 0...100Prozessanschluss G1/2" 
AB 20-COMM-C 
AB 20G1ABC650JN0NNNNN 
pekrun ASR500-L-CCW  20146130 齒輪箱
Vahle 110035344/00A 
Nadella TA4GLA19.06 
Turck BI4U-EM12WD-AP6X 電感式傳感器
LEMO FAA.4S.324.CLA 
ZILLER NUP220AV 密封環(huán)
Turck Rm-29s10c-9a28b-r3m12an 
BTSR SMDIN/RW 控制單元
Datasensor OF36-ST-20 感應(yīng)傳感器
moog D792-4018-SX2-A 
PRUDHOMME DKS 18x50；s-nr：100 502 
PFEIFFER EVB 160PA PFB38201A 
LEISTRITZ L3MF - 090/180 
Hengstler AR631612EL72OL5 0570 357 編碼器
Martor NO.60099(0.63mm) 
IFM IWG201 
Rietschoten 10520 制動蹄片
BALLUFF BES 12,0-KH-2L Nr.200.552167       M16x1,0 安裝夾
BALLUFF M12x1 BES 516-325-G-S4-C 電感式傳感器
BALLUFF BES 18,0-KH-2L Nr.200.552169       M24x1,5 安裝夾
PR electronics 4000 - 4116 
ARO no.GF1164119   666321-2EB-C 120PSI 8.3BAR 
SICK GL6-P4112 反射型光電開關(guān)
Norma GRIP-114.3-W2-EPDM 
mdexx 4EP3701-3US00 6SE7016-1ES87-1FEO 
AMPHENOL 97-3106A-28-11S 
PFEIFFER TPR281 
Epro 1X00797H01L 
asco SCXE353.060(24vDC) TPL101 
MARKES C1-AXXX-5003 Tenax TA 不銹鋼熱解吸管
wago 750-405 接口模塊
Ludwig Hunger GmbH Part No: 861 60 626,red 
Schonbuch ICCA 0814 接近開關(guān)
SICK BEF-WN-OBW 
SICK OBW-KHS-M02 測距儀防護罩
Phoenix 1503357 無接頭電纜
VIBRO 204-450-000-002-1-23-10-0 
VIBRO TQ402 111-402-000-013-1-1_072-000-100-2-100-10 
SOFIMA CRH025HFV1 
excello X.0158.9327 捕手
PERMA 26.0012.150 bracket 
PERMA 100020 潤化油杯
Leybold Type：TTR91 No:230035 DN16 ISO-KF 14...30v；1W 
Labom CE611.0-A1060-H1-K1010 
Releco C9-A41F  X  DC24V 工業(yè)繼電器
ALLEN BRADLEY 800F-N3G  Green indicator for c.b.closed position 
ALLEN BRADLEY 800F-ALP   Red indicator for c.b.closed position 
Rockwell MSR127TP 安全繼電器
Nederman Rotating head for these product 
Ortlinghaus 0088-114-50-000180 密封件
MADER LS-K-KZ-6-16-50 工件夾具
Janser pls see pic 
landmark TIME3200 粗糙度儀
P+F NBB8-18GM30-E2-V1 電感式傳感器
Phoenix 2726230 
ORGATEX 310*250 
Lubcon Duo Max160 Automatic 
MERSEN E211558(P331144B) 
RUD VRS-F -M30 環(huán)眼吊裝鉤
mag 000.0000.1265-50 徑向軸密封件
PFLITSCH 923254Cupm1x7get. 
Nordson 7023134 
BALLUFF BES00CJ 接近開關(guān)
P+F RHI90N -0IAK1R66N-4096 
MORGAN REKOFA 5812BXY 
Murr 55287 接口模塊
Murr 7000-78141-0000000 電纜/插頭
MSE 33246161Type 800 GA4/KD25/TD/GK Membran 
CHAMBRELAN RA7R-0600 
poeppelmann Roller assembly (glue) 290048301C-PU FLENDER 
poeppelmann Tube closure GPN 320 GL 28 METALIKA-KACIN 
Foxboro Model # 244 LD SS4R2RBNHOC6-L1  SER No:50/0044 13 
OMRON ZFX-C15 1
KEB 07f5b43a-0a0a 逆變器
Murrplastik KMG-FM40/P36(83691662) 
Meech 904 50HZ 110/240V  0.25A 
WERMA 840 080 00 報警指示燈
Vahle 170768 SK-KMK100/25-20 
Murrelektronik Art.No.23 002 400V AC/10kw-50/60Hz 
RUD PP-S-4T-M24 
RUD PP-S-8T-M36 

優(yōu)惠力度SMARTSCAN光幕傳感器NA-8

優(yōu)惠力度SMARTSCAN光幕傳感器NA-8

我國影子銀行業(yè)務(wù)包含信托和委托款、企業(yè)債券、未貼現(xiàn)銀行承兌票據(jù)以及銀行其他表外融資業(yè)務(wù)等信用類工具和信托融資，影子銀行的高杠桿性使其面臨的流動性風險進一步放大，然后通過金融市場傳遞到傳統(tǒng)的銀行體系甚宏觀經(jīng)濟中。金融危機后，國外大量學(xué)者開始研究影子銀行對宏觀經(jīng)濟的影響，Adrian and Shin（2009）認為影子銀行的期限錯配和高杠桿化使金融體系更加脆弱，從而傳導(dǎo)到實體經(jīng)濟中影響其健康有序的發(fā)展。Sinha（2012）指出影子銀行有效地降低了交易成本，作為傳統(tǒng)銀行體系的有效補充，其存在有一定程度的合理性和重要性。

金融壓力早是由加拿大的經(jīng)濟學(xué)家IllingMark and Liu Ying（2003）提出的，其反映了脆弱的結(jié)構(gòu)與某些外部沖擊相結(jié)合的結(jié)果。由于金融體系特別是銀行業(yè)在我國整個經(jīng)濟體系中占有重要的地位，銀行面臨的金融壓力對宏觀經(jīng)濟的發(fā)展有一定的傳導(dǎo)作用。尤其對于影子銀行，由于規(guī)模在過去的十年里大幅飆升以及受監(jiān)管的缺失，其面臨金融壓力的加劇有可能通過信貸機制向宏觀經(jīng)濟進行傳導(dǎo)。國外學(xué)者運用金融中介原理、金融加速器原理等進行了大量的研究，多數(shù)證明影子銀行的信貸與房地產(chǎn)市場的價格泡沫有著順周期的關(guān)系。由于我國過去十幾年主要靠房地產(chǎn)行業(yè)拉動經(jīng)濟，影子銀行向市場中注入的大量資金都進入了房地產(chǎn)業(yè)。當房價上升時信貸大規(guī)模擴張，形成一定程度的房價泡沫，但隨著泡沫化的破裂，影子銀行體系累積的風險將通過信貸機制擴散到房地產(chǎn)經(jīng)濟進而影響到整個宏觀市場。

本文擬結(jié)合中國經(jīng)濟金融特點，通過理論分析與實證研究對我國銀行業(yè)體系面臨的金融壓力以及對房地產(chǎn)市場的影響進行科學(xué)的剖析。

二、我國影子銀行的金融壓力對房地產(chǎn)市場傳導(dǎo)機制的理論分析

由于房地產(chǎn)市場是資金密集型行業(yè)，且大量的資金來源于金融機構(gòu)的信貸融資。因此房地產(chǎn)市場的價格及開發(fā)規(guī)模會在很大程度上受到信貸供給的影響。2015年5月9日發(fā)布的《中國金融監(jiān)管報告（2014）》稱，中國2014年的廣義影子銀行體系規(guī)模已達到27萬億，占銀行全部資產(chǎn)的比重約為19%.影子銀行對實體經(jīng)濟發(fā)展而言可以產(chǎn)生一定程度的推動作用，但是也正是由于影子銀行在提供了流動性和杠桿性作用的時候扮演著傳統(tǒng)商業(yè)銀行角色，缺乏嚴格的監(jiān)管使得影子銀行的融資渠道很容易形成系統(tǒng)性風險的一個源頭，影子銀行面臨的金融壓力也會在一定程度上影響并傳導(dǎo)到房地產(chǎn)市場中。

先，影子銀行體系的金融壓力是通過信用創(chuàng)造過程傳導(dǎo)到房地產(chǎn)市場中的。影子銀行體系將借助于傳統(tǒng)商業(yè)銀行的表外業(yè)務(wù)，通過銀行承兌匯票、信托款、委托款等方式逃避嚴格的監(jiān)管，同時賺取利差。由于一些投機者購買房產(chǎn)是出于賺取差價或?qū)关泿诺呢浥蛎?，投機需求的增加直接導(dǎo)致了房地產(chǎn)價格的不斷攀升，而這背后也是由于金融機構(gòu)的過度放貸造成了房地產(chǎn)市場上存在著大量的資金可進行盲目擴張的投機性購買，加劇了系統(tǒng)性金融風險發(fā)生的可能。從央行公布的社會融資規(guī)模數(shù)據(jù)可看出，人民幣款比例從2001年的91.86%下降到2014年的59.59%,影子銀行的規(guī)模融資已經(jīng)逐步上升，其中還不包括一些*未統(tǒng)計到的部分。在這筆大規(guī)模的影子銀行融資中，有相當一部分進入了房地產(chǎn)行業(yè)，放大了房地產(chǎn)行業(yè)的泡沫和系統(tǒng)性金融風險。下面從理論上推導(dǎo)出影子銀行與房地產(chǎn)市場的信貸關(guān)系及金融壓力傳導(dǎo)路徑。

假設(shè)在t時期，某信托機構(gòu)擁有At的資產(chǎn)規(guī)模，其為了某房地產(chǎn)項目向市場上募集資金為Ct,總負債規(guī)模為Dt,設(shè)ρt為房地產(chǎn)市場信貸投資量在整個負債規(guī)模中所占的比例，則該比例為Ct/Dt.為了簡單計算，假設(shè)該信托公司只持有兩種資產(chǎn)，一種是以房地產(chǎn)為抵押物的房地產(chǎn)投資信托債權(quán)，規(guī)模為Ee.單個房地產(chǎn)抵押物的平均市場價格為P1t,房地產(chǎn)數(shù)量為S1t,信托公司提供給房地產(chǎn)公司的單套融資債權(quán)為CDt,抵押率為rt.另一種是其他資產(chǎn)，規(guī)模為Ot,價格為P2t,數(shù)量為S2t,則滿足：

rt=CDt∕p1t（1）
Et=CDt*S1t=rt*P1t*S1t（2）
Ot=P2t*S2t（3）

即該信托公司資產(chǎn)為：

Wt=Et+Ot-Dt=CDt*S1t+P2t*S2t-ct∕ρt（4）

由上式（4）可知，假設(shè)第t期房價上漲，信托公司從一種債權(quán)資產(chǎn)中獲利，凈資本獲得補充，更有意愿進行信貸擴張。而房地產(chǎn)企業(yè)因價格上漲獲得了更多的利潤，的增加也更容易獲得影子銀行體系的融資。

然而由于在實際的房地產(chǎn)交易中存在著信息不對稱，人們對房地產(chǎn)價格預(yù)期的判斷影響著房地產(chǎn)價格的實際走勢。房地產(chǎn)的投機性需求過旺以及長期房價預(yù)期非理性的增長使得房地產(chǎn)價格更多的由供給方控制。一旦相關(guān)限制政策出臺或價格偏離實際經(jīng)濟水平過遠，房價便可能會出現(xiàn)下跌。假設(shè)在t+1期出現(xiàn)了房價下跌，從原來的價格P1t下跌為P1t+1,房地產(chǎn)公司無力償款，房地產(chǎn)抵押物歸影子銀行所有，此時信托公司的產(chǎn)為（其中r為利率）：
因此，當房價下跌到P1*t + 1=（P2t-P2t + 1）S2t∕S1t+（1 +r∕ρt+ 1-1∕ρt+1）CDt時，需要通過將其他資產(chǎn)進行變現(xiàn)保證公司資本不減少。由上式可看出，利率r越高、提供給房地產(chǎn)公司的單套融資債權(quán)越高、房地產(chǎn)市場信貸投資量在整個負債規(guī)模中所占的比例越高，信托公司就越難承受房價的下跌，越容易對其他資產(chǎn)進行變現(xiàn)，以補充房價下跌帶來的資本損失。所以雖然資產(chǎn)的價格下跌，但信托公司為了維持資產(chǎn)負債表仍會提高市場上的資產(chǎn)供給，而結(jié)果是帶來進一步的資產(chǎn)價格下跌，甚會發(fā)生資金鏈流動性不足的風險。影子銀行體系往往在房價上升期間的過度放貸，不能很好地估計房價的泡沫化程度，而信貸規(guī)模的增長速度越快影子銀行承受的金融壓力就越大，當價格時，資產(chǎn)價格的下跌將導(dǎo)致款違約、壞賬增加等情況，致使影子銀行只能通過變現(xiàn)其資產(chǎn)彌補虧損，而房地產(chǎn)的開發(fā)和銷售也會因為資金不足而遭受重創(chuàng)。因此，影子銀行信貸規(guī)模的擴張直接增加了影子銀行的金融壓力，因而影子銀行的金融壓力通過融資傳導(dǎo)到房地產(chǎn)等實體經(jīng)濟中。如下圖1所示：

房價下跌誘發(fā)影子銀行金融壓力對房地產(chǎn)市場的影響過程

其次，影子銀行體系更高的融資成本會進一步推動房地產(chǎn)泡沫。由2014年我國房地產(chǎn)開發(fā)市場資金來源數(shù)據(jù)可知，在我國房地產(chǎn)開發(fā)資金來源中，影子銀行的款占比已經(jīng)超過了20%.雖然影子銀行的款利率一般都會比銀行中長期款利率高，但由于監(jiān)管及審批過程較松等特點，使得多數(shù)房地產(chǎn)開發(fā)商在房地產(chǎn)市場較熱的情況下愿意承擔較高的款利率進行外部融資，而更高的融資成本和運營風險會在同等資本回報率情況下推動房地產(chǎn)價格的上漲。房價的上升以及款利率的下降使得融資成本過低，進而導(dǎo)致款者的財務(wù)杠桿紛紛增加，而消費者的棘輪效應(yīng)使得這種債務(wù)鏈較長的信用模式得以延續(xù)。但一旦房價泡沫破滅價格出現(xiàn)下跌，都會直接影響到房地產(chǎn)抵押品的價值，從而使得企業(yè)的資產(chǎn)凈值和營業(yè)收入下降，終導(dǎo)致企業(yè)的產(chǎn)出減少、失業(yè)人員增加等一連串的經(jīng)濟問題。央行披露的《2014年金融機構(gòu)款投向報告》中顯示，2014年末，房地產(chǎn)開發(fā)款余額5.63萬億元，同比增長22.6%.其中，房產(chǎn)開發(fā)款余額同 比 增 長21.7%,個 人 購 房  款 余 額 同 比 增 長17.5%.總的來看，房地產(chǎn)款平穩(wěn)較快增長，其中房地產(chǎn)開發(fā)款速度明顯上升。在過去的十年里房地產(chǎn)儼然成為支撐中國經(jīng)濟增長的支柱性行業(yè)，盡管政府多次對房地產(chǎn)行業(yè)進行價格調(diào)控，但是仍然抑制不了投機性泡沫的不斷加大。因此，未來仍需關(guān)注影子銀行對房地產(chǎn)行業(yè)的影響，防止系統(tǒng)性金融風險的發(fā)生。

三、相關(guān)指數(shù)的測算

（一）我國影子銀行體系面臨的金融壓力指數(shù)的測算

基于以上的理論分析，可以發(fā)現(xiàn)我國影子銀行體系通過信貸的擴張及收縮過程對房地產(chǎn)市場乃宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生了不同程度的影響，因此本文通過構(gòu)建我國影子銀行體系的金融壓力指數(shù)分析影子銀行的金融壓力對房地產(chǎn)市場經(jīng)濟的風險傳導(dǎo)作用。

1.指標的選取?？紤]到我國影子銀行的證券化以及金融衍生程度尚處于起步階段，因此欲衡量中國的影子銀行體系面臨的金融壓力除了需要考慮到證券化和金融衍生工具的行為，還需要考慮到非銀行金融機構(gòu)的委托款業(yè)務(wù)以及銀行部門的理財產(chǎn)品業(yè)務(wù)。由于我國影子銀行的界定不清晰以及數(shù)據(jù)的不可得性，關(guān)于影子銀行的實證研究并不是很多。毛澤盛、萬亞蘭（2012）進行了中國影子銀行與銀行體系穩(wěn)定性閾值效應(yīng)研究，基于經(jīng)濟與金融的基本關(guān)系原理，從借款人角度對影子銀行的規(guī)模進行測算。陳劍、張曉龍（2012）在研究我國影子銀行對經(jīng)濟發(fā)展的影響時，選用了委托款和信托款的總規(guī)模的環(huán)比增長率作為定量分析影子銀行的數(shù)據(jù)指標，采用短期約束的SVAR模型進行分析，認為影子銀行對我國經(jīng)濟發(fā)展具有促進作用。李向前（2013）以委托款和信托款總額衡量影子銀行的規(guī)模，利用VAR模型研究影子銀行與金融穩(wěn)定性的關(guān)系，得出影子銀行會降低我國金融穩(wěn)定性的結(jié)論。因此，借鑒之前學(xué)者的研究成果，本文選?。海?）信托款規(guī)模；（2）委托款規(guī)模；（3）未貼現(xiàn)銀行承兌匯票；（4）企業(yè)債券四個指標構(gòu)建中國影子銀行體系的金融壓力指數(shù)。

2.權(quán)重的確定。權(quán)重的大小反映了不同變量對總體金融壓力的影響程度，如何確定恰當?shù)臋?quán)重，直接關(guān)系到壓力指數(shù)的質(zhì)量。選擇權(quán)重的方法有很多，如因子分析權(quán)數(shù)法、熵權(quán)法、標準差法、信用權(quán)重法等。本文構(gòu)建影子銀行的金融壓力指數(shù)，使用信用權(quán)重法。信用權(quán)重法依賴于要考察的變量在整個市場中的相對規(guī)模，在信用市場中份額越大，變量的權(quán)重越大。由于信托款規(guī)模、委托款規(guī)模、銀行承兌匯票規(guī)模和企業(yè)債券規(guī)?？蛇M行類比，因此使用信用權(quán)重法根據(jù)指標的信用規(guī)模確定權(quán)重。

3.壓力指數(shù)的構(gòu)建。

St=ωs1TL*t+ωs2EL*t+ωs3BA*t+ωs4CB*t（8）

上式（8）中，TL*t=△TLt∕TLt,表示信托款（Trustloans）在t時期的增長率；EL*t=△ELt∕ELt,表示委托款（Entrust loans）在t時期的增長率；BA*t=△BAt∕BAt,表示未 貼 現(xiàn) 銀 行 承 兌 匯 票 在t時 期 的 增 長 率 ;CB*t=△CBt∕CBt,表 示 企 業(yè) 債 券（Net financing of corporatebonds）在t時期的增長率；ωs1、ωs2、ωs3和ωs4為相應(yīng)的權(quán)重，ωs1=∑TLt∕∑TLt+ ∑ELt+ ∑BAt+ ∑CBt,ωs2=∑ELt∕∑TLt+ ∑ELt+ ∑BAt+ ∑CBt,ωs3=∑BAt∕∑TLt+ ∑ELt+ ∑BAt+ ∑CBt,ωs4=∑CBt∕∑TLt+ ∑ELt+ ∑BAt+ ∑CBt,t=1,2,……，T.

4.測算結(jié)果及分析。根據(jù)影子銀行系統(tǒng)性風險壓力指數(shù)的構(gòu)建模型，我們采用2006年1月到2015年7月的月度數(shù)據(jù)進行實證分析。其中，信托款規(guī)模、委托款規(guī)模、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票、企業(yè)債券的數(shù)據(jù)均來源于中國人民銀行*網(wǎng)站。模型估計采用Eviews7.0.按照前文指數(shù)構(gòu)建方法，得到2006年1月2015年7月的影子銀行體系的壓力指數(shù)曲線，如圖2所示。

2006~2015年影子銀行體系面臨的金融壓力指數(shù)變化

圖2顯示的測算結(jié)果可以看出，影子銀行壓力指數(shù)整體圍繞著一個均值上下波動，在2007年末和2008年初的時候壓力達到峰值，與當時我國影子銀行信貸市場的規(guī)?？焖贁U張相對應(yīng)，2008年出現(xiàn)的金融危機對我國的實體經(jīng)濟也形成了一定的沖擊，金融業(yè)的不景氣使信貸有所收縮，金融壓力隨后逐步回落。近兩年我國信托等行業(yè)融資規(guī)模雖逐步增大，但增速趨于平緩，壓力值有一定的下降趨勢。

（二）房地產(chǎn)市場價格泡沫化程度的測算

1.指標的選取。Charles.P.Kindleberger（1992）指出房地產(chǎn)市場價格泡沫是指各類房屋資產(chǎn)在一個連續(xù)的交易過程中徒然漲價，價格嚴重背離價值，在這時的經(jīng)濟中充滿了并不能反映物質(zhì)財富的貨幣泡沫。因此衡量房地產(chǎn)價格泡沫化即是衡量房產(chǎn)價格與其價值的偏離程度，本文借鑒張寶林和潘煥學(xué)（2013）的方法，采用房價與其均衡值之差占均衡房價的比例來測算。對于房地產(chǎn)市場的價格，本文綜合選取商品房售價、商品住宅售價、商業(yè)營業(yè)用房售價、辦公樓售價這四種類的房價進行加權(quán)平均得到市場的均衡房價。
2.權(quán)重的確定。由于這四種房產(chǎn)的價格對整個市場價格的影響取決于其在市場中的相對規(guī)模，因此采用規(guī)模權(quán)重法根據(jù)各類房產(chǎn)的市場銷售額作為權(quán)重進行加權(quán)平均計算。其中：ω1=M1∕∑4i= 1Mi,ω2=M2∕∑4i= 1Mi,ω3=M3∕∑4i= 1Mi,ω4=M4∕∑4i= 1Mi;M1、M2、M3、M4分別代表整個樣本周期內(nèi)商品房、商品住宅、商業(yè)營業(yè)用房、辦公樓的市場總銷售額。

3.指標的構(gòu)建。

Bubblet=Pt-Pet∕Pet其中，Pet=ω1P1t+ω2P2t+ω3P3t+ω4P4t,其中，P1t為t期商品房的售價，P2t為t期商品住宅售價、P3t為t期商業(yè)營業(yè)用房售價、P4t為t期辦公樓售價，對這四種類的房價進行加權(quán)平均得到t期市場的均衡房價。

4.測算結(jié)果及分析。所需要數(shù)據(jù)均來自中國統(tǒng)計局*網(wǎng)站以及Wind金融終端，其中各類房地產(chǎn)售價均為月度數(shù)據(jù)，是根據(jù)統(tǒng)計局公布的月度銷售額和月度銷售面積計算而成。房價均根據(jù)統(tǒng)計局公布的月度CPI進行了處理，消除了通貨膨脹因素。得到的房地產(chǎn)開發(fā)市場泡沫化程度如下圖3所示。

2006~2015年中國房地產(chǎn)市場價格泡沫化程度

在樣本期內(nèi)，中國房地產(chǎn)開發(fā)商品住宅價格泡沫總體呈現(xiàn)出上漲態(tài)勢，且在2006~2008年出現(xiàn)了幾次價格過度膨脹的時期，當時在金融危機爆發(fā)前，我國的房價持續(xù)快速增長，國民經(jīng)濟靠房地產(chǎn)市場的火熱逐步拉升。而近幾年由于大城市的房價仍舊增長快速，整體來看仍存在著一定程度的價格泡沫，但明顯看出2014年以后泡沫化程度有所減弱，在政府進行相關(guān)房價調(diào)控政策后，房價的泡沫化程度得到了逐步緩減。

（三）房地產(chǎn)開發(fā)市場景氣指數(shù)的測算

本文采用房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)（國房景氣指數(shù)）代表房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展景氣狀況，用符號Gft表示。國房指數(shù)是根據(jù)經(jīng)濟周期波動理論，選取房地產(chǎn)投資、資金來源、開發(fā)面積、土地出讓收入、空置面積等8個具有代表性的房地產(chǎn)開發(fā)統(tǒng)計指標，剔除了季節(jié)因素和隨機因素的影響，采用合成指數(shù)的計算方法進行分類測算，然后通過加權(quán)平均得到總指數(shù)，并選取2000年為基期，計算出用百分制表示的指數(shù)體系。該數(shù)據(jù)在統(tǒng)計局網(wǎng)上得到，能夠綜合反映我國房地產(chǎn)開發(fā)市場的景氣度，2006年到2015年的月度數(shù)據(jù)具體如圖4所示。

2006~2015年我國房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)變化

我國房地產(chǎn)市場開發(fā)景氣指數(shù)在2007年的時候達到了峰值，后來受到2008年金融危機影響，有很多房地產(chǎn)開發(fā)面臨資金短缺等問題中斷了開發(fā)工程，國房指數(shù)急速下降，待2009年以后逐步隨著經(jīng)濟的回暖再次回升。2010年政府頒布了多項限購政策及附加稅的購房政策，國房指數(shù)又有所下降。

四、影子銀行的金融壓力對房地產(chǎn)市場影響的實證分析

本文欲建立影子銀行體系與房地產(chǎn)市場的VAR模型，分析影子銀行體系面臨的金融壓力對房地產(chǎn)市場影響。

（一）數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性及ADF單位根檢驗

由于現(xiàn)實生活中大多數(shù)的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)表現(xiàn)出時間序列的非平穩(wěn)性。對于非平穩(wěn)時間序列的處理方法一般是將其轉(zhuǎn)變?yōu)槠椒€(wěn)序列，這樣就可以應(yīng)用有關(guān)平穩(wěn)時間序列的方法來進行相應(yīng)的研究。因此先需要進行ADF單位根檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。

在表1的單位根檢驗中，St、Gft、Bubblet在5%的置信水平下均是平穩(wěn)的，因此可對四個變量建立VAR模型。

單位根檢驗--ADF檢驗

（二）構(gòu)建VAR模型

向量自回歸模型（Vector Auto-regression Model,VAR）常用于預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)以及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，可做脈沖分析，且其實證結(jié)果對實際的經(jīng)濟解釋能力較強。一般來說，造成房地產(chǎn)泡沫的原因是由于影子銀行和商業(yè)銀行的過度放貸造成的，本文欲利用影子銀行體系的壓力指數(shù)St、房地產(chǎn)價格泡沫Bubblet以及房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)Gft構(gòu)建VAR模型。

根據(jù)AIC信息準則和多次建立VAR得到滯后階數(shù)的檢驗值，選擇滯后階為2階。平穩(wěn)性檢驗結(jié)果顯示所有的AR根都在單位圓內(nèi)，說明建立的VAR模型穩(wěn)定，因此可建立三個變量的VAR模型如下：

（三）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

為了探究影子銀行體系的壓力指數(shù)St對房地產(chǎn)價格泡沫Bubblet以及房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)Gft的影響，對模型進行脈沖響應(yīng)分析。脈沖響應(yīng)分析用來衡量來自隨機擾動的一個標準差沖擊對內(nèi)生變量當前值和未來值的影響。橫軸代表滯后期間數(shù)（每期代表12個月），縱軸代表變量沖擊的響應(yīng)。房地產(chǎn)價格泡沫、房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)以及影子銀行金融壓力的脈沖結(jié)果見圖5所示：

樣本期間St、Gft、Bubblet脈沖響應(yīng)

先看影子銀行壓力指數(shù)St對房地產(chǎn)價格泡沫Bubblet的沖擊，當Bubblet受St到一倍標準差沖擊時，在當期即出現(xiàn)了明顯的正響應(yīng)，第2期開始響應(yīng)逐漸減小，逐步變?yōu)橐粋€負向的沖擊，長期以后便趨于穩(wěn)定，表明影子銀行體系面臨的金融壓力增大初期會對刺激房地產(chǎn)價格泡沫的增大，然而逐步會對價格泡沫化程度起到一定程度的抑制作用。再反過來看房地產(chǎn)價格泡沫Bubblet對影子銀行體系金融壓力的沖擊作用，當影子銀行壓力指數(shù)St受到房價泡沫一倍標準差沖擊時，St在期初只有非常微弱的正響應(yīng)，在第2期后負向的影響顯現(xiàn)出來并且逐步增大，長期以后趨于穩(wěn)定。這表明房地產(chǎn)的價格泡沫程度在期初會對影子銀行體系的金融壓力形成正向的刺激，而隨著泡沫化程度的過度膨脹，信貸規(guī)模會逐步收縮，長期看來影子銀行金融壓力會隨著泡沫化程度增加而減小。

然后看影子銀行壓力指數(shù)St對國房景氣指數(shù)Gft的沖擊，當Gft受到St一倍標準差沖擊時，在第2期出現(xiàn)了微小的正響應(yīng)，表明影子銀行體系面臨的金融壓力增大對房地產(chǎn)開發(fā)景氣度的影響并不大。再反過來看國房景氣指數(shù)Gft對銀行體系金融壓力St的沖擊作用，當影子銀行壓力指數(shù)St受到國房景氣指數(shù)一倍標準差沖擊時，St出現(xiàn)了較小的正響應(yīng)。這表明房地產(chǎn)開發(fā)市場的景氣度會刺激影子銀行體系提升其信貸規(guī)模，在短期內(nèi)會提升影子銀行體系的金融壓力，但影響程度較小且長期看影響會逐步減弱。