新冠疫情對個人住房貸款風險的影響

周凡 許蕾 季文軒

文章基于38家上市銀行2010-2020年的面板數(shù)據(jù)，利用動態(tài)系統(tǒng)GMM模型，引入虛擬變量研究新冠疫情對個人住房貸款的影響。結果表明新冠疫情的爆發(fā)對個人住房貸款的風險存在顯著的負向影響。鑒于此本文提出如下建議：加大對信用風險的防范，求同存異地管理各地區(qū)個人住房貸款業(yè)務，同時提高內部管理機制，致力推動個人住房貸款業(yè)務的發(fā)展。

人民銀行召開2021年金融法治工作電視會議中強調“目前應當統(tǒng)籌推進金融立法，積極參與防范化解重大金融風險?！毙刨J業(yè)務是推動我國經濟發(fā)展的重要動力。受疫情沖擊，商業(yè)銀行如何管理違約風險是有待解決的問題。研究新冠疫情對個人住房貸款業(yè)務的影響有重要的現(xiàn)實意義。動態(tài)系統(tǒng)GMM模型控制變量間的因果關系，對內生性問題提供了幫助。本文擬用38家上市銀行2010-2020年的面板數(shù)據(jù)，利用動態(tài)系統(tǒng)GMM模型探析新冠疫情對個人住房貸款業(yè)務的影響。不僅在理論上填補研究空白，同時引導商業(yè)銀行在發(fā)展個人住房貸款業(yè)務同時做好應對突發(fā)事件的準備。

影響個人住房貸款的因素有很多。如年收入、年齡、性別等與個人住房貸款風險有相關關系。除此之外還有國內生產總值、房價等。

產生風險的方面主要有銀行內部不盡責導致的信息不對稱。員工管理不規(guī)范，業(yè)務審查不到位等造成的操作風險，以及不同地區(qū)房貸政策的改變導致市場風險的產生。綜上，個人住房貸款業(yè)務不成熟暗含諸多風險，多數(shù)學者研究均以某行為對象，對突發(fā)事件所帶來的影響研究較少。故本文利用GMM模型在學者基礎上研究疫情對個人住房貸款的影響。由此提出以下假設及疑問：1.疫情對個人住房貸款的影響不顯著。2.國內生產總值、居民可支配收入、商品房銷售面積和銷售額對個人住房貸款風險的影響如何。

變量測度

1.銀行個人住房貸款風險

本文利用不良貸款率作為銀行個人住房貸款風險的指標。選擇不良貸款率作為衡量風險的指標原因有三。一，不良貸款率是關于不良貸款最直接的反應。二，為研究結果普遍性，需選取一個代表性的指標。三，不良貸款率是金融機構不良貸款占總貸款余額的比重。目前我國個人住房貸款占金融機構各項貸款余額約18.98%，個人住房貸款占比較大。

2.疫情

本文將疫情生成為虛擬變量。

3.其他控制變量

國內生產總值、商品房銷售面積、銷售額和房價、居民可支配收入。

實證設計

其中Y代表不良貸款率，z為核心解釋量疫情，控制變量X為國內生產總值、居民可支配收入、商品房銷售面積和銷售額，μ為個體固定效應，？為隨機誤差項。

數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計分析

1.數(shù)據(jù)來源

本文中數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫，國泰安經濟金融數(shù)據(jù)庫及國家統(tǒng)計局。共包含了38個上市銀行從2010年到2020年總共10年間的季度不良貸款率的數(shù)據(jù)，及10年間全國的國內生產總值、居民可支配收入、商品房銷售面積和銷售額。因數(shù)據(jù)中存在空缺值，對空缺部分用同一指標其余數(shù)據(jù)的均值代替，同時因原始數(shù)據(jù)相差較大，為了平滑數(shù)據(jù)采用取對數(shù)代替。總共為1672個數(shù)據(jù)的平衡面板。

2.描述性統(tǒng)計分析

表1為數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計。由表1可以看出商品房銷售面積的最大值為12.91479，最小值為9.878431，方差為0.9263778，商品房銷售額最大值為12.91346，最小值為9.247569，方差為0.996099，二者10年間的變化是比較大的。

表2的前6行是GMM模型的結果，為了保證模型的實用性，本文進行了過度識別檢驗和自相關檢驗。Sargan的p值為0.000，Hansen的p值為1.000，選用Hansen檢驗結果，工具變量選取有效。自相關檢驗顯示在5%的顯著性水平下具有一階自相關，但不具有二階自相關，模型合適。

同時表2前6行可得出疫情與不良貸款率存在關系，且為負向。商品房銷售面積與不良貸款率存在負向影響，而居民可支配收入、商品房銷售額與不良貸款率存在正向影響。

綜上所述，疫情對不良貸款率存在顯著影響，即在其他條件不變的情況下，疫情發(fā)生不良貸款率下降。疫情對不良貸款率的影響顯著，結果與假設不符。

注：***、**、*分別表示在1%、5%、 10%的顯著水平下呈現(xiàn)顯著性

實證分析對個人住房貸款業(yè)務穩(wěn)定發(fā)展具有重要啟示。

第一，加強對信用風險的防范。完善風險管理機制，對風險進行警示。在應對突發(fā)情況同時兼顧貨幣政策等宏觀環(huán)境影響，以便商業(yè)銀行提前做好防控準備。

第二，對不同地區(qū)的個人住房貸款采取求同存異的管理。不同城市經濟發(fā)展水平不同，個人收入受疫情影響程度不同。建議采取因地制宜的方法，對各地個人住房貸款的管控采取不同的手段。

第三，完善商業(yè)銀行內部機制，提高隊伍質量。加強各部門信息交流，完善商業(yè)銀行內部人員監(jiān)管，杜絕內部人員與開發(fā)商或客戶“狼狽為奸，走關系”等現(xiàn)象發(fā)生。

[本文系基金項目：“中華女子學院 2020年市級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練項目“新冠疫情對個人住房貸款風險的影響”（202014）的研究成果。]

（中華女子學院金融系）

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