個(gè)人住房抵押貸款違約風(fēng)險(xiǎn)研究

石慧，湖北省社會(huì)科學(xué)院 農(nóng)村經(jīng)濟(jì)研究所，湖北 武漢430077

一、引言

在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)年代存在的福利性行業(yè)中，住房市場(chǎng)是目前為止改革最徹底的行業(yè)，基本上所有的住房都由市場(chǎng)提供①不過還存在一些福利房，比如國(guó)家部位的公務(wù)員以及部分高校。。在房地產(chǎn)市場(chǎng)上，大多采用抵押貸款的方式來融資，房產(chǎn)按揭則在抵押的基礎(chǔ)上進(jìn)行二級(jí)擔(dān)保，所以相對(duì)于其他貸款，個(gè)人的住房貸款被認(rèn)為是安全性較高的信貸業(yè)務(wù)。但是從上世紀(jì)70年代開始，由于勞動(dòng)力市場(chǎng)不穩(wěn)定性的增加，抵押貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)也急劇上升，并且住房貸款本身比較分散，難于管理，處理不當(dāng)反而容易引發(fā)金融震蕩，比如20 世紀(jì)80年代美國(guó)的住房抵押公司風(fēng)波、90年代日本的住房金融案件以及2008年美國(guó)的次貸危機(jī)都與住房貸款有關(guān)。

近年來，隨著房地產(chǎn)市場(chǎng)改革和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，個(gè)人住房抵押貸款以年均40% ～50%的速度增長(zhǎng)［1］739－752，主要的原因在于商業(yè)銀行對(duì)該貸款的前景過度樂觀，與傳統(tǒng)的企業(yè)貸款相比，個(gè)人抵押貸款的風(fēng)險(xiǎn)較低;同時(shí)由于起步較晚，其風(fēng)險(xiǎn)還沒有完全暴露也是增長(zhǎng)過快的一個(gè)因素。從圖1 可以看出，2010 和2011年各季度新增的購(gòu)房貸款占新增消費(fèi)貸款的比重都在60%以上，2010年第一季度甚至高達(dá)90% 以上。雖然該比重變化與國(guó)家對(duì)房產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控政策有關(guān)，但基本上可以看出個(gè)人住房抵押貸款是消費(fèi)貸款最主要的投向，并以不同的速度一直正向增加。

圖1 2010－2011年各季度購(gòu)房信貸增量占新增消費(fèi)信貸的比重

隨著個(gè)人抵押貸款的增長(zhǎng)，其違約風(fēng)險(xiǎn)也在上升。比如到2002年，四大國(guó)有商業(yè)銀行的違約率在1%左右，到2004年，這一比率上升到1．5%，而農(nóng)行的更高，達(dá)到2%;在金融市場(chǎng)較為發(fā)達(dá)的上海，2004年的違約率還只有0．1%，但到2006年則上升到0．86%［2］34－38。抵押貸款違約率上升一般都是跟宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)相關(guān)，但在目前宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較好的情況下，抵押貸款違約率的上升則很可能是源于商業(yè)銀行盲目擴(kuò)張業(yè)務(wù)，沒有詳細(xì)區(qū)分借貸者的風(fēng)險(xiǎn)類型。本文將試圖從微觀的層面區(qū)分人的異質(zhì)性，特別是要區(qū)分非系統(tǒng)性因素如何影響了違約，如婚姻狀況、年齡、教育、工作，等等;同時(shí)我們的樣本也剔除宏觀經(jīng)濟(jì)的因素，特別是我們區(qū)分了解釋違約的兩種理論:權(quán)益理論(equity theory)和能力支付理論(ability－to－pay theory)。

二、理論及文獻(xiàn)回顧

在涉及抵押貸款的違約方面，主要有兩種相對(duì)的理論:一是權(quán)益理論，二是能力支付理論，國(guó)內(nèi)也把第一種理論所導(dǎo)致的違約稱為主動(dòng)違約，把第二種導(dǎo)致的違約叫做被動(dòng)違約［3］678－690［2］34－38。

假定借款人在t時(shí)刻的平衡為Q(t)，則Q(t)=max{V(t)－M(t)，O}，其中V(t)表示的是在t時(shí)刻抵押資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值，這里假定為一個(gè)隨機(jī)變量，并且其密度函數(shù)為ft［V(t)］;M(t)為t時(shí)刻未付的抵押貸款數(shù)量，這里如果Q(t)=0 則表示會(huì)違約，反之如果Q(t)=V(t)－M(t)，則表示合同繼續(xù)進(jìn)行，因?yàn)榇藭r(shí)不違約的收益更高。這樣我們可以將違約的概率表示成:Pr［D(t)］=Pr［V(t)≤M(t)］，再利用前面定義的密度函數(shù)，可進(jìn)一步寫為:Pr［D］(t)=。如果是住房按揭貸款，并且每期的按揭數(shù)量固定的話，則M(t)=，其中L/V(0)是貸款價(jià)值比，r是合同規(guī)定的利率，T是合同規(guī)定的按揭期數(shù)，則依次會(huì)有三個(gè)結(jié)論:?Pr［D(t)］/?［L/V(0)］≥0①，其他證明參考Jackson and Kaserman(1980)。，?Pr［D(t)］/?r≥0 和?Pr［D(t)］/?T≥0，即權(quán)益理論表明，違約的概率隨著貸款價(jià)值比、利率和貸款的期限的增加而增加。

能力支付理論則是從個(gè)人收入的波動(dòng)性來考慮。假定I(t)表示借款人在t時(shí)刻剔除支出后的凈收入，該凈收入是一個(gè)隨機(jī)變量，密度函數(shù)為gt［I(t)］，定義P為每期固定償還本金和利息的數(shù)量，則可以定義違約的概率為:Pr［D(t)］=Pr［I(t)≤P］，寫成密度函數(shù)為:這樣在固定按揭的情況下，按揭的數(shù)量應(yīng)該為:P=V(0)［L/V(0)］r［1－(1 +r)－T］－1。與權(quán)益理論相對(duì)應(yīng)，這里亦有三個(gè)結(jié)論:?Pr［D(t)］/?［L/V(0)］≥0，?Pr［D(t)］/?r≥0 和?Pr［D(t)］/?T≤0。

由此可見兩種理論的主要差異在于貸款期限的影響，權(quán)益理論認(rèn)為期限越長(zhǎng)，違約的可能性越大，而能力支付理論則認(rèn)為期限越長(zhǎng)，違約的可能性越小。理論上兩者都成立，這一結(jié)論可以在實(shí)證中進(jìn)行檢驗(yàn)。Jackson 和Kaserman［3］678－690利用美國(guó)聯(lián)邦住宅委員會(huì)(Federal Housing Administration，F(xiàn)HA)1 736個(gè)橫截面的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)權(quán)益理論更能解釋違約現(xiàn)象，這一結(jié)論也在 Foster 和 Order［4］351－372［5］273－291、Waller［6］315－333和Spring 等［7］27－46的研究中得到證實(shí);而王福林等［1］739－752的研究發(fā)現(xiàn)在中國(guó)呈現(xiàn)相反的情況，貸款期限越長(zhǎng)違約可能性越小，不過該系數(shù)并不顯著，劉洪玉和孫冰［8］124－128的研究發(fā)現(xiàn)貸款期限與違約呈現(xiàn)顯著的負(fù)向關(guān)系。這樣，基本的結(jié)論是，中國(guó)的抵押貸款違約更多的是因?yàn)橹Ц赌芰Φ南陆担皇墙杩钊酥鲃?dòng)違約。

國(guó)內(nèi)關(guān)于抵押貸款的研究很少，主要的原因還是數(shù)據(jù)的可得性的制約，劉萍［9］105－110的分析指出中國(guó)目前的住房抵押貸款的特殊性，住房金融過度承擔(dān)了國(guó)家財(cái)政分配職能，住房產(chǎn)業(yè)政策的長(zhǎng)期目標(biāo)被短期化，政府片面強(qiáng)調(diào)銀行在房地產(chǎn)市場(chǎng)上的積極作用，再加上個(gè)人征信體系的不完善，使得國(guó)內(nèi)抵押貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)一直上升。同時(shí)這種抵押貸款也不具可信的威脅，一旦借款人發(fā)生違約，政府不會(huì)讓銀行收回房產(chǎn)，以免造成社會(huì)動(dòng)蕩［1］739－752;即使房產(chǎn)因?yàn)檫`約而收回，也會(huì)因?yàn)榻灰壮杀咎叨锌赡艿貌粌斒В?］105－110。

一般可以把影響違約的因素分為系統(tǒng)性因素和非系統(tǒng)性因素。前者有地域差異、經(jīng)濟(jì)制度等，如黑人和低收入聚居的地方更容易發(fā)生違約［10］;后者則包括借款人本身的特征，如年齡、性別、收入狀況、信用狀況、供養(yǎng)人口等［11］202－216［3］678－690［12］263－286，還包括貸款本身的特性，如貸款的目的、種類、期限等，以及房屋本身的特征，如住宅類型、住宅的位置等。

三、數(shù)據(jù)、模型與結(jié)果

本文的數(shù)據(jù)來自南京市某商業(yè)銀行，一共有1 000個(gè)樣本①由于涉及個(gè)人隱私問題，個(gè)人貸款的數(shù)據(jù)非常難以獲取，我們目前獲得的這1 000 份數(shù)據(jù)是從全部簽約合同中隨機(jī)抽取的，然后在手動(dòng)整理成數(shù)據(jù)庫(kù)。不過，正如審稿人所說，我們還無法完全保證數(shù)據(jù)的隨機(jī)性，原因是作者并不能直接接觸到原始的資料。，變量包括部分貸款本身的特征和借款人的特征。表1 給出了本文涉及的變量的描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。從樣本的違約情況來看，均值為0．2 表明大部分人還是履行了合約。本文涉及的貸款也基本是以長(zhǎng)期貸款為主，一手房和二手房的比重基本相同。樣本中的還款比重占月收入的55%，這應(yīng)該是一個(gè)合理的幅度，但是供養(yǎng)人口的負(fù)擔(dān)還是達(dá)到了0．7 的程度。借貸者的教育程度比較高，基本達(dá)到了高中的學(xué)歷水平，平均年齡在35 歲左右，以男性居多，另外已婚地占據(jù)很大的比重。

表1 變量的定義及描述性統(tǒng)計(jì)

我們將變量按照違約與否進(jìn)行區(qū)分，從表2 可以看出，貸款的時(shí)間越長(zhǎng)，越不容易違約，這可能是因?yàn)橘J款時(shí)間越長(zhǎng)則每月還款的數(shù)量就比較少，對(duì)于同樣的風(fēng)險(xiǎn)沖擊更不容易發(fā)生被動(dòng)違約。一手房相對(duì)于二手房更容易違約，兩者的差異非常顯著，主要的原因在于二手房的用途是居住，借款者出于該目的會(huì)努力避免因?yàn)檫`約而被強(qiáng)制收回住房;而一手房還具有更多的投資功能，因而風(fēng)險(xiǎn)更大，所以反應(yīng)到合同的履行情況上就更容易發(fā)生違約。月還款占收入的比重越高越不容易違約，并且顯著，這一點(diǎn)比較違反直覺，很可能的因素是這里的還款比是一個(gè)自選擇的變量，即那些選擇更大還款比的個(gè)人的風(fēng)險(xiǎn)偏好更低，同時(shí)其收入水平也更高，因而他們?cè)诤贤某跏茧A段就選擇較快地償清貸款，所以還款比越高越不容易違約。供養(yǎng)人口越多反映了負(fù)擔(dān)越重，因而越容易違約。教育程度越高，信用意識(shí)越強(qiáng)，所以越不容易違約，不過兩者的差異不是太明顯。年齡越大越容易違約，這有可能反映了新一代的信用意識(shí)更強(qiáng)，但也有可能是年齡與收入相關(guān)，由于整體的平均年齡達(dá)到了35 歲，而收入與年齡往往呈現(xiàn)倒U 形關(guān)系，兩者的關(guān)系很可能在35 歲之后開始逆轉(zhuǎn)成負(fù)向的關(guān)系，因而更大的年齡伴隨著更少的收入，最終違約的可能性也較大;性別在違約與否上并沒有體現(xiàn)差異，而已婚居然伴隨著違約的增大，這也可能是因?yàn)橐鸦橐舶殡S著供養(yǎng)人口的增多，因而導(dǎo)致了違約。

表2 違約與否的對(duì)比

由于這里的因變量是二分變量，所以采用Probit 模型來估計(jì)，通過以上的分析建立如下模型:

雖然我們?cè)诮o工作類型賦值的時(shí)候參考《中華人民共和國(guó)職業(yè)分類大典》，將所有的職業(yè)分為八大類，但由于這些類別之間并沒有聯(lián)系，因而賦值的大小并沒有意義，所以需要將其拆分成7 個(gè)虛擬變量;同樣的問題也適用于婚姻狀況，該變量需要拆分為兩個(gè)虛擬變量，這樣模型轉(zhuǎn)換為:

我們利用數(shù)據(jù)對(duì)模型(1)和模型(2)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表3 所示。從表中第二列來看，貸款的期限與違約風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)，不過并不顯著;住房的類型顯著影響了違約風(fēng)險(xiǎn)，在其他條件相同的情況下，二手房比一手房的違約風(fēng)險(xiǎn)小63．5%;家庭月還款占收入的比重與違約風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，這很可能是如上文所說，該變量是內(nèi)生的，在貸款合同的初始，收入越高、風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)越強(qiáng)的人會(huì)選擇更高的還款比重;供養(yǎng)人口的數(shù)目、年齡和性別都不顯著影響違約風(fēng)險(xiǎn);教育程度越高，違約風(fēng)險(xiǎn)更低，這可能是因?yàn)榻逃岣吡藗€(gè)人對(duì)于信用的重視程度，每多接受一年教育會(huì)使得違約風(fēng)險(xiǎn)降低5．4%。第三列是將第二列中的職業(yè)和婚姻狀況進(jìn)行拆分，我們發(fā)現(xiàn)此時(shí)這兩個(gè)變量拆分后也沒有顯著的變化，說明職業(yè)和婚姻狀況不是影響違約的重要因素。

表3 模型估計(jì)結(jié)果變量名

由于Ratio 這個(gè)變量可能是內(nèi)生的，因而模型(1)和模型(2)估計(jì)的系數(shù)都是有偏的，為了糾正這種估計(jì)的有偏，我們采用工具變量法。個(gè)人對(duì)于月還款比重的選擇是受收入、家庭負(fù)擔(dān)的影響，而教育、年齡、性別等又直接影響了收入，因而我們選擇這些指標(biāo)作為工具變量，但在具體的操作中，我們分兩步展開研究，首先將Ratio 對(duì)所有的變量進(jìn)行回歸，挑選出五個(gè)影響最顯著的變量充當(dāng)工具變量，然后再用這些工具變量對(duì)Ratio 進(jìn)行調(diào)整(表3 第三個(gè)回歸);其次，在此基礎(chǔ)之上再將非排序變量轉(zhuǎn)化為二分的虛擬變量(表3 第四個(gè)回歸)。

從計(jì)算的結(jié)果來看，使用了工具變量之后，貸款期限對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響變化不大;住房類型依然顯著影響了違約風(fēng)險(xiǎn)，不過其系數(shù)有所降低，二手房比一手房的風(fēng)險(xiǎn)低32．4%;Ratio的系數(shù)變化非常大，其影響方向與不使用工具變量時(shí)的完全相反，從結(jié)果可以看出，在控制了月還款比重的內(nèi)生性之后，該比重每上升1 個(gè)百分點(diǎn)，將使得違約風(fēng)險(xiǎn)上升9．7%，對(duì)內(nèi)生性進(jìn)行檢驗(yàn)的Wald 值在1%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，因而這里的Ratio 在統(tǒng)計(jì)意義上也是內(nèi)生的。同樣的道理，我們?cè)谀Ｐ?4)中對(duì)模型(3)的職業(yè)和婚姻狀況進(jìn)行拆分重新賦值，發(fā)現(xiàn)即使將婚姻狀況作為月還款占比的工具變量后，住房的類型依然是一個(gè)重要的影響因素，二手房相對(duì)一手房的風(fēng)險(xiǎn)低31．1%。

四、結(jié)論及政策含義

本文對(duì)房產(chǎn)抵押貸款違約的因素進(jìn)行了研究，區(qū)分了違約理論中的權(quán)益理論和能力支付理論，并利用中國(guó)的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，四種模型都揭示了貸款的時(shí)間期限與違約風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)向的關(guān)系，這與能力支付理論一致，與權(quán)益理論相左，但是該變量并不顯著。住房類型在所有模型中都顯著，一手房的違約風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)而言要大很多，潛在的原因可能是房地產(chǎn)市場(chǎng)存在過多的投機(jī)因素。月還款占收入的比重在合同的初始可能是自選擇的，比重越高可能反映的是高收入和強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，因而在控制內(nèi)生性的前后，該變量與違約概率之間的關(guān)系發(fā)生了改變，月還款比重過高會(huì)使得違約的風(fēng)險(xiǎn)變大。

本文的結(jié)論具有一定的政策含義。首先，房地產(chǎn)市場(chǎng)上存在的投機(jī)因素影響了違約的風(fēng)險(xiǎn)，因而銀行在貸出款項(xiàng)時(shí)，可以通過一定的機(jī)制鑒別出具體的投機(jī)因素，這樣可以降低違約的概率，減少損失;其次要控制一定幅度的月還款比重，針對(duì)不同的收入水平制定不同的還款比重，以免借款人不堪重負(fù)而被動(dòng)違約;最后，教育程度的提高能夠降低違約風(fēng)險(xiǎn)，這可能是因?yàn)榻逃岣吡巳藗儗?duì)于信用的認(rèn)識(shí)，因而可以完善征信系統(tǒng)的建設(shè)，同時(shí)加大對(duì)于信用認(rèn)識(shí)的宣傳，使得人們主動(dòng)降低違約的可能性。

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