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我國影子銀行業務包含信托和委托款、企業債券、未貼現銀行承兌票據以及銀行其他表外融資業務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的銀行體系甚宏觀經濟中。金融危機后，國外大量學者開始研究影子銀行對宏觀經濟的影響，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，從而傳導到實體經濟中影響其健康有序的發展。Sinha（2012）指出影子銀行有效地降低了交易成本，作為傳統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濟學家IllingMark and Liu Ying（2003）提出的，其反映了脆弱的結構與某些外部沖擊相結合的結果。由于金融體系特別是銀行業在我國整個經濟體系中占有重要的地位，銀行面臨的金融壓力對宏觀經濟的發展有一定的傳導作用。尤其對于影子銀行，由于規模在過去的十年里大幅飆升以及受監管的缺失，其面臨金融壓力的加劇有可能通過信貸機制向宏觀經濟進行傳導。國外學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，多數證明影子銀行的信貸與房地產市場的價格泡沫有著順周期的關系。由于我國過去十幾年主要靠房地產行業拉動經濟，影子銀行向市場中注入的大量資金都進入了房地產業。當房價上升時信貸大規模擴張，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經濟進而影響到整個宏觀市場。
本文擬結合中國經濟金融特點，通過理論分析與實證研究對我國銀行業體系面臨的金融壓力以及對房地產市場的影響進行科學的剖析。
二、我國影子銀行的金融壓力對房地產市場傳導機制的理論分析
由于房地產市場是資金密集型行業，且大量的資金來源于金融機構的信貸融資。因此房地產市場的價格及開發規模會在很大程度上受到信貸供給的影響。2015年5月9日發布的《中國金融監管報告（2014）》稱，中國2014年的廣義影子銀行體系規模已達到27萬億，占銀行全部資產的比重約為19%.影子銀行對實體經濟發展而言可以產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商業銀行角色，缺乏嚴格的監管使得影子銀行的融資渠道很容易形成系統性風險的一個源頭，影子銀行面臨的金融壓力也會在一定程度上影響并傳導到房地產市場中。
先，影子銀行體系的金融壓力是通過信用創造過程傳導到房地產市場中的。影子銀行體系將借助于傳統商業銀行的表外業務，通過銀行承兌匯票、信托款、委托款等方式逃避嚴格的監管，同時賺取利差。由于一些投機者購買房產是出于賺取差價或對抗貨幣的貨膨脹，投機需求的增加直接導致了房地產價格的不斷攀升，而這背后也是由于金融機構的過度放貸造成了房地產市場上存在著大量的資金可進行盲目擴張的投機性購買，加劇了系統性金融風險發生的可能。從央行公布的社會融資規模數據可看出，人民幣款比例從2001年的91.86%下降到2014年的59.59%,影子銀行的規模融資已經逐步上升，其中還不包括一些*未統計到的部分。在這筆大規模的影子銀行融資中，有相當一部分進入了房地產行業，放大了房地產行業的泡沫和系統性金融風險。下面從理論上推導出影子銀行與房地產市場的信貸關系及金融壓力傳導路徑。
假設在t時期，某信托機構擁有At的資產規模，其為了某房地產項目向市場上募集資金為Ct,總負債規模為Dt,設ρt為房地產市場信貸投資量在整個負債規模中所占的比例，則該比例為Ct/Dt.為了簡單計算，假設該信托公司只持有兩種資產，一種是以房地產為抵押物的房地產投資信托債權，規模為Ee.單個房地產抵押物的平均市場價格為P1t,房地產數量為S1t,信托公司提供給房地產公司的單套融資債權為CDt,抵押率為rt.另一種是其他資產，規模為Ot,價格為P2t,數量為S2t,則滿足：
rt=CDt∕p1t（1）
Et=CDt*S1t=rt*P1t*S1t（2）
Ot=P2t*S2t（3）
即該信托公司資產為：
Wt=Et+Ot-Dt=CDt*S1t+P2t*S2t-ct∕ρt（4）
由上式（4）可知，假設第t期房價上漲，信托公司從一種債權資產中獲利，凈資本獲得補充，更有意愿進行信貸擴張。而房地產企業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交易中存在著信息不對稱，人們對房地產價格預期的判斷影響著房地產價格的實際走勢。房地產的投機性需求過旺以及長期房價預期非理性的增長使得房地產價格更多的由供給方控制。一旦相關限制政策出臺或價格偏離實際經濟水平過遠，房價便可能會出現下跌。假設在t+1期出現了房價下跌，從原來的價格P1t下跌為P1t+1,房地產公司無力償款，房地產抵押物歸影子銀行所有，此時信托公司的產為（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進行變現保證公司資本不減少。由上式可看出，利率r越高、提供給房地產公司的單套融資債權越高、房地產市場信貸投資量在整個負債規模中所占的比例越高，信托公司就越難承受房價的下跌，越容易對其他資產進行變現，以補充房價下跌帶來的資本損失。所以雖然資產的價格下跌，但信托公司為了維持資產負債表仍會提高市場上的資產供給，而結果是帶來進一步的資產價格下跌，甚會發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，資產價格的下跌將導致款違約、壞賬增加等情況，致使影子銀行只能通過變現其資產彌補虧損，而房地產的開發和銷售也會因為資金不足而遭受重創。因此，影子銀行信貸規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到房地產等實體經濟中。如下圖1所示：
房價下跌誘發影子銀行金融壓力對房地產市場的影響過程
其次，影子銀行體系更高的融資成本會進一步推動房地產泡沫。由2014年我國房地產開發市場資金來源數據可知，在我國房地產開發資金來源中，影子銀行的款占比已經超過了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，但由于監管及審批過程較松等特點，使得多數房地產開發商在房地產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，進而導致款者的財務杠桿紛紛增加，而消費者的棘輪效應使得這種債務鏈較長的信用模式得以延續。但一旦房價泡沫破滅價格出現下跌，都會直接影響到房地產抵押品的價值，從而使得企業的資產凈值和營業收入下降，終導致企業的產出減少、失業人員增加等一連串的經濟問題。央行披露的《2014年金融機構款投向報告》中顯示，2014年末，房地產開發款余額5.63萬億元，同比增長22.6%.其中，房產開發款余額同 比 增 長21.7%,個 人 購 房 款 余 額 同 比 增 長17.5%.總的來看，房地產款平穩較快增長，其中房地產開發款速度明顯上升。在過去的十年里房地產儼然成為支撐中國經濟增長的支柱性行業，盡管政府多次對房地產行業進行價格調控，但是仍然抑制不了投機性泡沫的不斷加大。因此，未來仍需關注影子銀行對房地產行業的影響，防止系統性金融風險的發生。
三、相關指數的測算
（一）我國影子銀行體系面臨的金融壓力指數的測算
基于以上的理論分析，可以發現我國影子銀行體系通過信貸的擴張及收縮過程對房地產市場乃宏觀經濟產生了不同程度的影響，因此本文通過構建我國影子銀行體系的金融壓力指數分析影子銀行的金融壓力對房地產市場經濟的風險傳導作用。
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的委托款業務以及銀行部門的理財產品業務。由于我國影子銀行的界定不清晰以及數據的不可得性，關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定性閾值效應研究，基于經濟與金融的基本關系原理，從借款人角度對影子銀行的規模進行測算。陳劍、張曉龍（2012）在研究我國影子銀行對經濟發展的影響時，選用了委托款和信托款的總規模的環比增長率作為定量分析影子銀行的數據指標，采用短期約束的SVAR模型進行分析，認為影子銀行對我國經濟發展具有促進作用。李向前（2013）以委托款和信托款總額衡量影子銀行的規模，利用VAR模型研究影子銀行與金融穩定性的關系，得出影子銀行會降低我國金融穩定性的結論。因此，借鑒之前學者的研究成果，本文選取：（1）信托款規模；（2）委托款規模；（3）未貼現銀行承兌匯票；（4）企業債券四個指標構建中國影子銀行體系的金融壓力指數。
2.權重的確定。權重的大小反映了不同變量對總體金融壓力的影響程度，如何確定恰當的權重，直接關系到壓力指數的質量。選擇權重的方法有很多，如因子分析權數法、熵權法、標準差法、信用權重法等。本文構建影子銀行的金融壓力指數，使用信用權重法。信用權重法依賴于要考察的變量在整個市場中的相對規模，在信用市場中份額越大，變量的權重越大。由于信托款規模、委托款規模、銀行承兌匯票規模和企業債券規?？蛇M行類比，因此使用信用權重法根據指標的信用規模確定權重。
3.壓力指數的構建。
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 銀 行 承 兌 匯 票 在t時 期 的 增 長 率 ;CB*t=△CBt∕CBt,表 示 企 業 債 券（Net financing of corporatebonds）在t時期的增長率；ωs1、ωs2、ωs3和ωs4為相應的權重，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.測算結果及分析。根據影子銀行系統性風險壓力指數的構建模型，我們采用2006年1月到2015年7月的月度數據進行實證分析。其中，信托款規模、委托款規模、未貼現銀行承兌匯票、企業債券的數據均來源于中國人民銀行*網站。模型估計采用Eviews7.0.按照前文指數構建方法，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變化
圖2顯示的測算結果可以看出，影子銀行壓力指數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?？焖贁U張相對應，2008年出現的金融危機對我國的實體經濟也形成了一定的沖擊，金融業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融資規模雖逐步增大，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）指出房地產市場價格泡沫是指各類房屋資產在一個連續的交易過程中徒然漲價，價格嚴重背離價值，在這時的經濟中充滿了并不能反映物質財富的貨幣泡沫。因此衡量房地產價格泡沫化即是衡量房產價格與其價值的偏離程度，本文借鑒張寶林和潘煥學（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。對于房地產市場的價格，本文綜合選取商品房售價、商品住宅售價、商業營業用房售價、辦公樓售價這四種類的房價進行加權平均得到市場的均衡房價。
2.權重的確定。由于這四種房產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模，因此采用規模權重法根據各類房產的市場銷售額作為權重進行加權平均計算。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商品房、商品住宅、商業營業用房、辦公樓的市場總銷售額。
3.指標的構建。
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期商業營業用房售價、P4t為t期辦公樓售價，對這四種類的房價進行加權平均得到t期市場的均衡房價。
4.測算結果及分析。所需要數據均來自中國統計局*網站以及Wind金融終端，其中各類房地產售價均為月度數據，是根據統計局公布的月度銷售額和月度銷售面積計算而成。房價均根據統計局公布的月度CPI進行了處理，消除了通貨膨脹因素。得到的房地產開發市場泡沫化程度如下圖3所示。
2006~2015年中國房地產市場價格泡沫化程度
在樣本期內，中國房地產開發商品住宅價格泡沫總體呈現出上漲態勢，且在2006~2008年出現了幾次價格過度膨脹的時期，當時在金融危機爆發前，我國的房價持續快速增長，國民經濟靠房地產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，在政府進行相關房價調控政策后，房價的泡沫化程度得到了逐步緩減。
（三）房地產開發市場景氣指數的測算
本文采用房地產開發景氣指數（國房景氣指數）代表房地產業發展景氣狀況，用符號Gft表示。國房指數是根據經濟周期波動理論，選取房地產投資、資金來源、開發面積、土地出讓收入、空置面積等8個具有代表性的房地產開發統計指標，剔除了季節因素和隨機因素的影響，采用合成指數的計算方法進行分類測算，然后通過加權平均得到總指數，并選取2000年為基期，計算出用百分制表示的指數體系。該數據在統計局網上得到，能夠綜合反映我國房地產開發市場的景氣度，2006年到2015年的月度數據具體如圖4所示。
2006~2015年我國房地產開發景氣指數變化
我國房地產市場開發景氣指數在2007年的時候達到了峰值，后來受到2008年金融危機影響，有很多房地產開發面臨資金短缺等問題中斷了開發工程，國房指數急速下降，待2009年以后逐步隨著經濟的回暖再次回升。2010年政府頒布了多項限購政策及附加稅的購房政策，國房指數又有所下降。
四、影子銀行的金融壓力對房地產市場影響的實證分析
本文欲建立影子銀行體系與房地產市場的VAR模型，分析影子銀行體系面臨的金融壓力對房地產市場影響。
（一）數據的平穩性及ADF單位根檢驗
由于現實生活中大多數的宏觀經濟數據表現出時間序列的非平穩性。對于非平穩時間序列的處理方法一般是將其轉變為平穩序列，這樣就可以應用有關平穩時間序列的方法來進行相應的研究。因此先需要進行ADF單位根檢驗數據的平穩性。
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的，因此可對四個變量建立VAR模型。
單位根檢驗--ADF檢驗
（二）構建VAR模型
向量自回歸模型（Vector Auto-regression Model,VAR）常用于預測相互聯系的時間序列系統以及分析隨機擾動對變量系統的動態影響，可做脈沖分析，且其實證結果對實際的經濟解釋能力較強。一般來說，造成房地產泡沫的原因是由于影子銀行和商業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St、房地產價格泡沫Bubblet以及房地產開發景氣指數Gft構建VAR模型。
根據AIC信息準則和多次建立VAR得到滯后階數的檢驗值，選擇滯后階為2階。平穩性檢驗結果顯示所有的AR根都在單位圓內，說明建立的VAR模型穩定，因此可建立三個變量的VAR模型如下：
（三）脈沖響應函數分析
為了探究影子銀行體系的壓力指數St對房地產價格泡沫Bubblet以及房地產開發景氣指數Gft的影響，對模型進行脈沖響應分析。脈沖響應分析用來衡量來自隨機擾動的一個標準差沖擊對內生變量當前值和未來值的影響。橫軸代表滯后期間數（每期代表12個月），縱軸代表變量沖擊的響應。房地產價格泡沫、房地產開發景氣指數以及影子銀行金融壓力的脈沖結果見圖5所示：
樣本期間St、Gft、Bubblet脈沖響應
先看影子銀行壓力指數St對房地產價格泡沫Bubblet的沖擊，當Bubblet受St到一倍標準差沖擊時，在當期即出現了明顯的正響應，第2期開始響應逐漸減小，逐步變為一個負向的沖擊，長期以后便趨于穩定，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，在第2期后負向的影響顯現出來并且逐步增大，長期以后趨于穩定。這表明房地產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St對國房景氣指數Gft的沖擊，當Gft受到St一倍標準差沖擊時，在第2期出現了微小的正響應，表明影子銀行體系面臨的金融壓力增大對房地產開發景氣度的影響并不大。再反過來看國房景氣指數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St受到國房景氣指數一倍標準差沖擊時，St出現了較小的正響應。這表明房地產開發市場的景氣度會刺激影子銀行體系提升其信貸規模，在短期內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。
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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
Honeywell DGM506-213 壓力開關
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KNIPEX 7101200
HAZET 279-12 活動扳手
Hydrower DN80 K16 ST-90 NO.6059130 橡膠制膨脹節
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
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Herion S6DH0019G020001500 DC24V EXdIICT4,7W,IP65 單向閥
Infiltec CM4-010-20-DOX 濾芯
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Haco Gmbh 25651
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schmalz 11.04.03.10086 吸盤
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Indu-Sol 110080005
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Klaschka BAS/LA-P34V-113AK
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JACOB 10359155 密封環
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Schneider XCKJ10511H29C 限位開關
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我國影子銀行業務包含信托和委托款、企業債券、未貼現銀行承兌票據以及銀行其他表外融資業務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的銀行體系甚宏觀經濟中。金融危機后，國外大量學者開始研究影子銀行對宏觀經濟的影響，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，從而傳導到實體經濟中影響其健康有序的發展。Sinha（2012）指出影子銀行有效地降低了交易成本，作為傳統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濟學家IllingMark and Liu Ying（2003）提出的，其反映了脆弱的結構與某些外部沖擊相結合的結果。由于金融體系特別是銀行業在我國整個經濟體系中占有重要的地位，銀行面臨的金融壓力對宏觀經濟的發展有一定的傳導作用。尤其對于影子銀行，由于規模在過去的十年里大幅飆升以及受監管的缺失，其面臨金融壓力的加劇有可能通過信貸機制向宏觀經濟進行傳導。國外學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，多數證明影子銀行的信貸與房地產市場的價格泡沫有著順周期的關系。由于我國過去十幾年主要靠房地產行業拉動經濟，影子銀行向市場中注入的大量資金都進入了房地產業。當房價上升時信貸大規模擴張，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經濟進而影響到整個宏觀市場。
本文擬結合中國經濟金融特點，通過理論分析與實證研究對我國銀行業體系面臨的金融壓力以及對房地產市場的影響進行科學的剖析。
二、我國影子銀行的金融壓力對房地產市場傳導機制的理論分析
由于房地產市場是資金密集型行業，且大量的資金來源于金融機構的信貸融資。因此房地產市場的價格及開發規模會在很大程度上受到信貸供給的影響。2015年5月9日發布的《中國金融監管報告（2014）》稱，中國2014年的廣義影子銀行體系規模已達到27萬億，占銀行全部資產的比重約為19%.影子銀行對實體經濟發展而言可以產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商業銀行角色，缺乏嚴格的監管使得影子銀行的融資渠道很容易形成系統性風險的一個源頭，影子銀行面臨的金融壓力也會在一定程度上影響并傳導到房地產市場中。
先，影子銀行體系的金融壓力是通過信用創造過程傳導到房地產市場中的。影子銀行體系將借助于傳統商業銀行的表外業務，通過銀行承兌匯票、信托款、委托款等方式逃避嚴格的監管，同時賺取利差。由于一些投機者購買房產是出于賺取差價或對抗貨幣的貨膨脹，投機需求的增加直接導致了房地產價格的不斷攀升，而這背后也是由于金融機構的過度放貸造成了房地產市場上存在著大量的資金可進行盲目擴張的投機性購買，加劇了系統性金融風險發生的可能。從央行公布的社會融資規模數據可看出，人民幣款比例從2001年的91.86%下降到2014年的59.59%,影子銀行的規模融資已經逐步上升，其中還不包括一些*未統計到的部分。在這筆大規模的影子銀行融資中，有相當一部分進入了房地產行業，放大了房地產行業的泡沫和系統性金融風險。下面從理論上推導出影子銀行與房地產市場的信貸關系及金融壓力傳導路徑。
假設在t時期，某信托機構擁有At的資產規模，其為了某房地產項目向市場上募集資金為Ct,總負債規模為Dt,設ρt為房地產市場信貸投資量在整個負債規模中所占的比例，則該比例為Ct/Dt.為了簡單計算，假設該信托公司只持有兩種資產，一種是以房地產為抵押物的房地產投資信托債權，規模為Ee.單個房地產抵押物的平均市場價格為P1t,房地產數量為S1t,信托公司提供給房地產公司的單套融資債權為CDt,抵押率為rt.另一種是其他資產，規模為Ot,價格為P2t,數量為S2t,則滿足：
rt=CDt∕p1t（1）
Et=CDt*S1t=rt*P1t*S1t（2）
Ot=P2t*S2t（3）
即該信托公司資產為：
Wt=Et+Ot-Dt=CDt*S1t+P2t*S2t-ct∕ρt（4）
由上式（4）可知，假設第t期房價上漲，信托公司從一種債權資產中獲利，凈資本獲得補充，更有意愿進行信貸擴張。而房地產企業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交易中存在著信息不對稱，人們對房地產價格預期的判斷影響著房地產價格的實際走勢。房地產的投機性需求過旺以及長期房價預期非理性的增長使得房地產價格更多的由供給方控制。一旦相關限制政策出臺或價格偏離實際經濟水平過遠，房價便可能會出現下跌。假設在t+1期出現了房價下跌，從原來的價格P1t下跌為P1t+1,房地產公司無力償款，房地產抵押物歸影子銀行所有，此時信托公司的產為（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進行變現保證公司資本不減少。由上式可看出，利率r越高、提供給房地產公司的單套融資債權越高、房地產市場信貸投資量在整個負債規模中所占的比例越高，信托公司就越難承受房價的下跌，越容易對其他資產進行變現，以補充房價下跌帶來的資本損失。所以雖然資產的價格下跌，但信托公司為了維持資產負債表仍會提高市場上的資產供給，而結果是帶來進一步的資產價格下跌，甚會發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，資產價格的下跌將導致款違約、壞賬增加等情況，致使影子銀行只能通過變現其資產彌補虧損，而房地產的開發和銷售也會因為資金不足而遭受重創。因此，影子銀行信貸規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到房地產等實體經濟中。如下圖1所示：
房價下跌誘發影子銀行金融壓力對房地產市場的影響過程
其次，影子銀行體系更高的融資成本會進一步推動房地產泡沫。由2014年我國房地產開發市場資金來源數據可知，在我國房地產開發資金來源中，影子銀行的款占比已經超過了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，但由于監管及審批過程較松等特點，使得多數房地產開發商在房地產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，進而導致款者的財務杠桿紛紛增加，而消費者的棘輪效應使得這種債務鏈較長的信用模式得以延續。但一旦房價泡沫破滅價格出現下跌，都會直接影響到房地產抵押品的價值，從而使得企業的資產凈值和營業收入下降，終導致企業的產出減少、失業人員增加等一連串的經濟問題。央行披露的《2014年金融機構款投向報告》中顯示，2014年末，房地產開發款余額5.63萬億元，同比增長22.6%.其中，房產開發款余額同 比 增 長21.7%,個 人 購 房 款 余 額 同 比 增 長17.5%.總的來看，房地產款平穩較快增長，其中房地產開發款速度明顯上升。在過去的十年里房地產儼然成為支撐中國經濟增長的支柱性行業，盡管政府多次對房地產行業進行價格調控，但是仍然抑制不了投機性泡沫的不斷加大。因此，未來仍需關注影子銀行對房地產行業的影響，防止系統性金融風險的發生。
三、相關指數的測算
（一）我國影子銀行體系面臨的金融壓力指數的測算
基于以上的理論分析，可以發現我國影子銀行體系通過信貸的擴張及收縮過程對房地產市場乃宏觀經濟產生了不同程度的影響，因此本文通過構建我國影子銀行體系的金融壓力指數分析影子銀行的金融壓力對房地產市場經濟的風險傳導作用。
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的委托款業務以及銀行部門的理財產品業務。由于我國影子銀行的界定不清晰以及數據的不可得性，關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定性閾值效應研究，基于經濟與金融的基本關系原理，從借款人角度對影子銀行的規模進行測算。陳劍、張曉龍（2012）在研究我國影子銀行對經濟發展的影響時，選用了委托款和信托款的總規模的環比增長率作為定量分析影子銀行的數據指標，采用短期約束的SVAR模型進行分析，認為影子銀行對我國經濟發展具有促進作用。李向前（2013）以委托款和信托款總額衡量影子銀行的規模，利用VAR模型研究影子銀行與金融穩定性的關系，得出影子銀行會降低我國金融穩定性的結論。因此，借鑒之前學者的研究成果，本文選?。海?）信托款規模；（2）委托款規模；（3）未貼現銀行承兌匯票；（4）企業債券四個指標構建中國影子銀行體系的金融壓力指數。
2.權重的確定。權重的大小反映了不同變量對總體金融壓力的影響程度，如何確定恰當的權重，直接關系到壓力指數的質量。選擇權重的方法有很多，如因子分析權數法、熵權法、標準差法、信用權重法等。本文構建影子銀行的金融壓力指數，使用信用權重法。信用權重法依賴于要考察的變量在整個市場中的相對規模，在信用市場中份額越大，變量的權重越大。由于信托款規模、委托款規模、銀行承兌匯票規模和企業債券規?？蛇M行類比，因此使用信用權重法根據指標的信用規模確定權重。
3.壓力指數的構建。
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 銀 行 承 兌 匯 票 在t時 期 的 增 長 率 ;CB*t=△CBt∕CBt,表 示 企 業 債 券（Net financing of corporatebonds）在t時期的增長率；ωs1、ωs2、ωs3和ωs4為相應的權重，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.測算結果及分析。根據影子銀行系統性風險壓力指數的構建模型，我們采用2006年1月到2015年7月的月度數據進行實證分析。其中，信托款規模、委托款規模、未貼現銀行承兌匯票、企業債券的數據均來源于中國人民銀行*網站。模型估計采用Eviews7.0.按照前文指數構建方法，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變化
圖2顯示的測算結果可以看出，影子銀行壓力指數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?？焖贁U張相對應，2008年出現的金融危機對我國的實體經濟也形成了一定的沖擊，金融業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融資規模雖逐步增大，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）指出房地產市場價格泡沫是指各類房屋資產在一個連續的交易過程中徒然漲價，價格嚴重背離價值，在這時的經濟中充滿了并不能反映物質財富的貨幣泡沫。因此衡量房地產價格泡沫化即是衡量房產價格與其價值的偏離程度，本文借鑒張寶林和潘煥學（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。對于房地產市場的價格，本文綜合選取商品房售價、商品住宅售價、商業營業用房售價、辦公樓售價這四種類的房價進行加權平均得到市場的均衡房價。
2.權重的確定。由于這四種房產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模，因此采用規模權重法根據各類房產的市場銷售額作為權重進行加權平均計算。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商品房、商品住宅、商業營業用房、辦公樓的市場總銷售額。
3.指標的構建。
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期商業營業用房售價、P4t為t期辦公樓售價，對這四種類的房價進行加權平均得到t期市場的均衡房價。
4.測算結果及分析。所需要數據均來自中國統計局*網站以及Wind金融終端，其中各類房地產售價均為月度數據，是根據統計局公布的月度銷售額和月度銷售面積計算而成。房價均根據統計局公布的月度CPI進行了處理，消除了通貨膨脹因素。得到的房地產開發市場泡沫化程度如下圖3所示。
2006~2015年中國房地產市場價格泡沫化程度
在樣本期內，中國房地產開發商品住宅價格泡沫總體呈現出上漲態勢，且在2006~2008年出現了幾次價格過度膨脹的時期，當時在金融危機爆發前，我國的房價持續快速增長，國民經濟靠房地產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，在政府進行相關房價調控政策后，房價的泡沫化程度得到了逐步緩減。
（三）房地產開發市場景氣指數的測算
本文采用房地產開發景氣指數（國房景氣指數）代表房地產業發展景氣狀況，用符號Gft表示。國房指數是根據經濟周期波動理論，選取房地產投資、資金來源、開發面積、土地出讓收入、空置面積等8個具有代表性的房地產開發統計指標，剔除了季節因素和隨機因素的影響，采用合成指數的計算方法進行分類測算，然后通過加權平均得到總指數，并選取2000年為基期，計算出用百分制表示的指數體系。該數據在統計局網上得到，能夠綜合反映我國房地產開發市場的景氣度，2006年到2015年的月度數據具體如圖4所示。
2006~2015年我國房地產開發景氣指數變化
我國房地產市場開發景氣指數在2007年的時候達到了峰值，后來受到2008年金融危機影響，有很多房地產開發面臨資金短缺等問題中斷了開發工程，國房指數急速下降，待2009年以后逐步隨著經濟的回暖再次回升。2010年政府頒布了多項限購政策及附加稅的購房政策，國房指數又有所下降。
四、影子銀行的金融壓力對房地產市場影響的實證分析
本文欲建立影子銀行體系與房地產市場的VAR模型，分析影子銀行體系面臨的金融壓力對房地產市場影響。
（一）數據的平穩性及ADF單位根檢驗
由于現實生活中大多數的宏觀經濟數據表現出時間序列的非平穩性。對于非平穩時間序列的處理方法一般是將其轉變為平穩序列，這樣就可以應用有關平穩時間序列的方法來進行相應的研究。因此先需要進行ADF單位根檢驗數據的平穩性。
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的，因此可對四個變量建立VAR模型。
單位根檢驗--ADF檢驗
（二）構建VAR模型
向量自回歸模型（Vector Auto-regression Model,VAR）常用于預測相互聯系的時間序列系統以及分析隨機擾動對變量系統的動態影響，可做脈沖分析，且其實證結果對實際的經濟解釋能力較強。一般來說，造成房地產泡沫的原因是由于影子銀行和商業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St、房地產價格泡沫Bubblet以及房地產開發景氣指數Gft構建VAR模型。
根據AIC信息準則和多次建立VAR得到滯后階數的檢驗值，選擇滯后階為2階。平穩性檢驗結果顯示所有的AR根都在單位圓內，說明建立的VAR模型穩定，因此可建立三個變量的VAR模型如下：
（三）脈沖響應函數分析
為了探究影子銀行體系的壓力指數St對房地產價格泡沫Bubblet以及房地產開發景氣指數Gft的影響，對模型進行脈沖響應分析。脈沖響應分析用來衡量來自隨機擾動的一個標準差沖擊對內生變量當前值和未來值的影響。橫軸代表滯后期間數（每期代表12個月），縱軸代表變量沖擊的響應。房地產價格泡沫、房地產開發景氣指數以及影子銀行金融壓力的脈沖結果見圖5所示：
樣本期間St、Gft、Bubblet脈沖響應
先看影子銀行壓力指數St對房地產價格泡沫Bubblet的沖擊，當Bubblet受St到一倍標準差沖擊時，在當期即出現了明顯的正響應，第2期開始響應逐漸減小，逐步變為一個負向的沖擊，長期以后便趨于穩定，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，在第2期后負向的影響顯現出來并且逐步增大，長期以后趨于穩定。這表明房地產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St對國房景氣指數Gft的沖擊，當Gft受到St一倍標準差沖擊時，在第2期出現了微小的正響應，表明影子銀行體系面臨的金融壓力增大對房地產開發景氣度的影響并不大。再反過來看國房景氣指數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St受到國房景氣指數一倍標準差沖擊時，St出現了較小的正響應。這表明房地產開發市場的景氣度會刺激影子銀行體系提升其信貸規模，在短期內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。
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