個人住房抵押貸款違約風(fēng)險的宏觀經(jīng)濟分析

王騰江

(中國建設(shè)銀行煙臺分行，山東 煙臺264000)

2008年美國次級貸款抵押債務(wù)危機爆發(fā)以來，人們不斷地進行反思，發(fā)現(xiàn)危機爆發(fā)的直接原因是美國次級住房抵押貸款市場出了問題。由于信用環(huán)境過于寬松，導(dǎo)致很多信用等級很低的人也能借款買房，結(jié)果當(dāng)宏觀經(jīng)濟環(huán)境發(fā)生變化后，很多借款人無法按時償還銀行貸款，用銀行貸款作為抵押發(fā)行的債券也無法得到償還，債務(wù)危機就此爆發(fā)。隨著次貸危機不斷向外蔓延和發(fā)展，原來信用良好的借款人也有一些發(fā)生了違約，從而給危機推波助瀾、愈演愈烈，這就給我們一個重要警示，那就是被當(dāng)作安全資產(chǎn)的個人住房抵押貸款也有可能出問題，在某些不利因素的沖擊下也有可能出現(xiàn)違約，甚至違約率不斷上升，最終發(fā)展成為金融市場動蕩，威脅商業(yè)銀行資產(chǎn)安全。

實際上，次貸危機爆發(fā)以來，我國經(jīng)濟遭受了較為嚴(yán)重的外部沖擊，馬宇認為國際金融危機對我國經(jīng)濟影響顯著［1］，在我國商業(yè)銀行的部分個人住房抵押貸款已經(jīng)出現(xiàn)了違約現(xiàn)象，而且隨著環(huán)境的惡化，違約率正在不斷攀升。近期，我國正在進行宏觀調(diào)控，把控制房地產(chǎn)過熱作為重要目標(biāo)之一，那么，在當(dāng)前調(diào)控房地產(chǎn)政策的作用下，以及宏觀經(jīng)濟周期處于下行區(qū)間的時期，住房貸款違約率是否會上升，是什么因素導(dǎo)致個人住房抵押貸款違約，我們應(yīng)該采取怎樣的策略來降低貸款的違約概率，這些都是我們需要關(guān)注和深入研究的問題。因此，本文在前期有關(guān)學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，從宏觀經(jīng)濟因素視角，進一步研究中國個人住房抵押貸款違約風(fēng)險問題。

本文通過對相關(guān)文獻進行回顧和梳理，建立個人住房抵押貸款違約的宏觀經(jīng)濟因素模型，根據(jù)有關(guān)理論提出假設(shè)并進行實證檢驗和結(jié)果分析，最后提出研究結(jié)論和政策啟示。

一、文獻綜述

1930年代的經(jīng)濟大危機中，美國有1 700多家銀行因無法收回個人住房抵押貸款或因不動產(chǎn)貶值而倒閉破產(chǎn)［2］。《巴塞爾協(xié)議》將個人住房抵押貸款列為高風(fēng)險資產(chǎn)，風(fēng)險資產(chǎn)權(quán)重被定為50%。這些都足以說明個人住房抵押貸款具有較高的風(fēng)險，因此，很多學(xué)者對個人住房抵押貸款違約風(fēng)險進行了研究，并取得了一些成果。Wilson使用1992～1995年加利福尼亞的數(shù)據(jù)估計了個人住房抵押貸款的損失函數(shù)，發(fā)現(xiàn)影響違約的主要因素是房價變化，同時貸款特征、貸款價值比、貸款規(guī)模和區(qū)位等因素也會顯著影響違約率［3］。Kau，Keenan和Kim的研究發(fā)現(xiàn)利率與房產(chǎn)價值是決定借款違約率的重要因素［4］，Jackson和Kassernan的研究也支持了這一結(jié)論［5］。Ambrose和Buttimer的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)利率波動性增大會導(dǎo)致住房價格的波動性增加，從而借款人的逾期率上升，提前償付的概率下降。隨著逾期率上升，違約率和合同“復(fù)活”(這里指借款人因某些原因出現(xiàn)違約，過一段時間又繼續(xù)還款的現(xiàn)象)率也上升了，說明在住房價格劇烈波動時，借款人相對比較傾向于選擇“復(fù)活”按揭合同［6］。因此，利率上升可能會增加個人住房抵押貸款的違約風(fēng)險。1980年前美國儲蓄和貸款協(xié)會危機的歷史可以很好地說明這一點。美國住房抵押貸款利率從1972年的7.76%上升到1981年的14.39%，儲蓄和貸款協(xié)會貸款違約率從1972年的0.57%上升到1981年的 4.48%［7］。

中國學(xué)者也對個人住房貸款違約的影響因素進行了研究。毛莉明利用因子分析和判別分析方法進行了實證分析，建立了違約風(fēng)險判別函數(shù)［8］。何曉晴、謝赤、吳曉的研究認為，利率和住房價格波動是個人住房抵押貸款違約的主要影響因素［9］。沈艷華、索志林分析了利率調(diào)整對住房抵押貸款違約風(fēng)險的影響［10］。王喻、盧陽春、康荔分析了經(jīng)濟周期影響房地產(chǎn)抵押貸款違約風(fēng)險的機制［11］。楊星、麥元勛的研究表明無風(fēng)險利率和貸款期限影響個人住房抵押貸款風(fēng)險的主要因素［12］。葉本利認為如果利率和房價的波動過大，就勢必增加借款人的提前支付行為和違約行為的概率，增加了貸款人的風(fēng)險［13］。吳思將個人住房抵押貸款的風(fēng)險歸納為制度及政策風(fēng)險、利率風(fēng)險、銀行管理風(fēng)險和抵押物的處置風(fēng)險等［14］。姜明輝、陳昊潔和袁天琪認為貸款價值比、受教育程度、貸款金額等都是影響借款人違約的主要因素［15］。王梓認為個人住房抵押貸款風(fēng)險管理方面，商業(yè)銀行是最主要的，但是社會、政府等宏觀因素也很重要［16］。朱力、朱曉認為為防范住房抵押貸款風(fēng)險，我國應(yīng)加強政府監(jiān)督、嚴(yán)格貸前審查、健全征信系統(tǒng)、加強貸后管理、建立評估機構(gòu)準(zhǔn)入制度等［17］。徐淑一、王寧寧的研究發(fā)現(xiàn)高額貸款和期限長的貸款的違約率更高［18］。

二、模型和假設(shè)

對以上住房抵押貸款風(fēng)險研究文獻進行梳理，可以看出影響個人住房抵押貸款違約的宏觀經(jīng)濟因素主要包括市場利率水平、房屋價格水平、經(jīng)濟周期、貨幣政策、國家住房政策、失業(yè)率和住房市場供需變化等，這類變量是時間變量，對于借款者來說是個人不能左右的外部環(huán)境變量，對所有借款人來說都是一樣的，個人住房貸款違約概率受到這些變量變化的影響。

本文設(shè)定的模型是以商業(yè)銀行個人住房抵押貸款違約率為被解釋變量，以影響住房貸款違約的宏觀因素為解釋變量進行實證分析。根據(jù)有關(guān)理論和中國具體情況，本文選擇個人住房貸款利率、個人收入增長率、失業(yè)率和國家個人住房貸款政策作為解釋變量，選擇個人住房抵押貸款違約率作為被解釋變量(如表1)。另外，住房價格高低也是影響違約率的重要因素，一般來說是房價達到高點之后開始回落的時候，違約率會上升。由于房價對違約率影響有一個較長滯后期，高房價過一段時期才能顯現(xiàn)出對房貸違約率的影響。中國房地產(chǎn)市場發(fā)展時間較短，還沒走過一個完整的周期，因此在這里暫時不考慮房價變化對違約率的影響。我們調(diào)研得到的是2004年第3季度到2008年第1季度山東煙臺市和安徽亳州市4家銀行和信用社的個人住房貸款季度違約率，所以可用面板模型進行實證分析，模型設(shè)定形式如

利率水平上升會導(dǎo)致借款人購房成本提高，對已經(jīng)貸款買房的人來說，增加了每月的償債負擔(dān)，如果利率上升幅度過大，必然會增加借款人無法按期償還的概率。因此，提出本文假設(shè)1:個人住房抵押貸款利率水平上升，借款人違約率增加。

借款人收入增長較多，償債能力會增強，違約發(fā)生的可能性會下降;失業(yè)會導(dǎo)致借款人收入來源喪失或大幅下降，出現(xiàn)違約的概率會增加。因此，提出本文假設(shè)2:收入增長率越高，違約率越低(a);失業(yè)率越高，違約率越高(b)。

在中國，銀行貸款違約率的高低與國家個人住房貸款政策的松緊有直接關(guān)系。如果監(jiān)管機構(gòu)不加以限制，在競爭激烈的條件下，商業(yè)銀行為爭取更多客戶，會不斷降低個人的房貸門檻，這可能導(dǎo)致更多的低信用等級購房人獲得貸款，從而導(dǎo)致一段時間之后違約率上升。當(dāng)監(jiān)管機構(gòu)出臺政策，嚴(yán)格個人的房貸標(biāo)準(zhǔn)，商業(yè)銀行會提高房貸門檻，從而信用等級較低的借款人會被拒絕貸款，降低個人房貸的違約率。因此，提出假設(shè)3:監(jiān)管機構(gòu)出臺嚴(yán)格的個人住房抵押貸款政策會導(dǎo)致違約率下降。

表1 宏觀變量說明與變量賦值

三、實證檢驗

本文數(shù)據(jù)來源于對中國山東省煙臺市和安徽省亳州市多家商業(yè)銀行的實地調(diào)研。關(guān)于銀行個人住房抵押貸款的違約率共獲得了4家商業(yè)銀行15個季度的數(shù)據(jù)，時間是從2004年第3季度到2008年第1季度。利率是人民銀行規(guī)定的個人住房抵押貸款利率，數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行網(wǎng)站;由于缺少數(shù)據(jù)，收入增長和失業(yè)率使用的是年度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于煙臺信息公開網(wǎng)、各年的亳州市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、安徽省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

2006年5月，中國國務(wù)院辦公廳轉(zhuǎn)發(fā)建設(shè)部等九部委《關(guān)于調(diào)整住房供應(yīng)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定住房價格的意見》，規(guī)定個人住房按揭貸款首付款比例不得低于30%。這一政策的出臺標(biāo)志著銀行個人住房貸款條件趨于嚴(yán)格，這有利于降低個人的房貸違約率;同時表明中國中央政府認為房價過高，銀行應(yīng)審慎發(fā)放個人的房貸。因此，這一政策出臺之后各家銀行對個人的房貸更加謹慎，所以有利于降低個人房貸違約率。本文將國家住房貸款政策設(shè)置為虛擬變量，2006年第2季度之前為0，之后為1。數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述如表2所示。

表2 宏觀模型變量統(tǒng)計描述

本文利用固定效應(yīng)模型對影響個人住房抵押貸款的宏觀因素進行實證分析，結(jié)果如表3所示。從表中可以看出，利率水平對違約率的影響在1%水平下是顯著的，符號為負，說明利率越高，違約率越低，這一結(jié)果與Ambrose和Buttimer(2000)的研究結(jié)果相反，不支持本文假設(shè)1成立，這可能是因為中國的情況有些特殊，人們普遍比較講信用，違約借款人中的絕大多數(shù)都是暫時拖欠，在利率升高之后，借款人的還款壓力增大，為避免支付更多的利息，會盡力采取向親友借款等手段，將原來拖欠的貸款還上，而且還傾向于提前還貸;收入增長率和失業(yè)率對違約率的影響不顯著，不能支持本文假設(shè)2成立，這可能是因為雖然城鎮(zhèn)居民人均收入增長率很高，但是由于收入分配差距拉大，普通居民的收入增長并不快。另外，失業(yè)率對違約率影響不顯著可能是因為地方政府對失業(yè)統(tǒng)計的口徑有所不同，公布的失業(yè)率并不能完全反映現(xiàn)實情況。國家房貸的政策在1%水平下對違約率產(chǎn)生顯著的影響，而且符號為負，說明國家出臺較為嚴(yán)厲的個人房貸政策有效降低了銀行的不良房貸率，政策效果顯著，這一結(jié)果支持了本文假設(shè)3成立。

四、結(jié)論與啟示

本文利用從山東煙臺某商業(yè)銀行和安徽亳州某農(nóng)村信用社調(diào)研獲取的數(shù)據(jù)，對影響我國個人住房抵押貸款違約風(fēng)險的宏觀經(jīng)濟因素進行了實證檢驗。得出以下結(jié)論:國家房貸政策是影響個人住房抵押貸款的主要因素，監(jiān)管部門出臺更加嚴(yán)格的個人住房抵押貸款政策能夠有效降低個人住房貸款違約率;收入增長率和失業(yè)率對個人住房抵押貸款違約風(fēng)險的影響不顯著;利率水平升高并不會增加借款人的違約風(fēng)險，反而會促使借款人提前還款。因此，從宏觀經(jīng)濟發(fā)展的角度來看，監(jiān)管部門應(yīng)該制定較為嚴(yán)格且切實可行的個人住房抵押貸款管理政策，規(guī)范商業(yè)銀行放貸行為，降低商業(yè)銀行個人住房抵押貸款違約風(fēng)險，保證銀行貸款資產(chǎn)安全和穩(wěn)健經(jīng)營。

本文從宏觀經(jīng)濟因素的角度對我國個人住房抵押貸款違約風(fēng)險進行了一個初步的實證分析，得出了一定的結(jié)論。以后可以在此方向上進一步深入研究，通過更長的時間序列數(shù)據(jù)和加入更多變量，分析宏觀因素變化對個人住房抵押貸款違約率的影響，以便為國家宏觀調(diào)控提供一個依據(jù)，避免某些宏觀調(diào)控措施出臺導(dǎo)致個人住房抵押貸款違約率大幅上升、銀行資產(chǎn)質(zhì)量下降和銀行體系穩(wěn)定性受到?jīng)_擊。

表3 宏觀因素模型回歸結(jié)果

［1］馬宇.外部沖擊、公眾預(yù)期與價格波動［J］.財貿(mào)經(jīng)濟，2009，(12):111－116.

［2］汪麗娜.美國住宅金融體制研究［M］.北京:中國金融出版社，1999.

［3］Wilson Donald G.Residential Loss Severity in California:1992 ～1995［J］.The Journal of Fixed Incone，1995，(3):35 －48.

［4］Kau Keenan，Kim.Default Probabilities for Mortgages［J］.Journal of Urban Economics，1994，(35):278 －296.

［5］Jackson Ferry R，David L Kassernan.Default Risk on Home Mortgage Loans:A Test of Competing Hypotheses［J］.Journal of Risk and Insurance，1980，47:678 －690.

［6］Ambrose Brent W，Richard J Buttimer.Embedded Options in the Mortgage Contract［J］.Real Estate Economics，2000，21(2):95－111.

［7］買建國.個人住房抵押貸款被動違約風(fēng)險控制方略［J］.浙江金融，2005，(9):31－32.

［8］毛莉明.X市住房公積金中心個人住房抵押貸款違約風(fēng)險實證研究［D］.成都:四川大學(xué)，2006.

［9］何曉晴，謝赤，吳曉.住房按揭貸款違約風(fēng)險及其防范機制［J］.社會科學(xué)家，2005，(11):65－67.

［10］沈艷華，索志林.淺析利率調(diào)整對住房抵押貸款違約風(fēng)險的影響［J］.建筑管理現(xiàn)代化，2006，(1):24－26.

［11］王喻，盧陽春，康荔.經(jīng)濟周期影響房地產(chǎn)抵押貸款風(fēng)險的機制分析［J］.河南金融管理干部學(xué)院學(xué)報，2004，(2):70－71.

［12］楊星，麥元勛.個人住房貸款信用風(fēng)險管理實證研究［J］.南方金融，2003，(3):20－23.

［13］葉本利.住房抵押貸款風(fēng)險研究［J］.金融經(jīng)濟，2009，(16):66－68.

［14］吳思.我國住房抵押貸款的風(fēng)險及管理［J］.經(jīng)濟論壇，2009，(18):59－61.

［15］姜明輝，陳昊潔，袁天琪.基于SEM模型的個人住房抵押貸款違約影響因素實證研究［J］.中國軟科學(xué)，2012，(1):170－175.

［16］王梓.基于房地產(chǎn)調(diào)控政策的商業(yè)銀行住房抵押貸款風(fēng)險管理［J］.地方財政研究，2011，(11):30－33.

［17］朱力，朱曉.美國次貸危機對我國住房抵押貸款風(fēng)險防范的啟示［J］.北華大學(xué)學(xué)報:社會科學(xué)版，2011，(10):55－57.

［18］徐淑一，王寧寧.競爭風(fēng)險下我國住房抵押貸款風(fēng)險的實證研究［J］.統(tǒng)計研究，2011，(2):45－52.