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年的面板數據，利用動態系統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個人住房貸款業務，同時提高內部管理機制，致力推動個人住房貸款業務的發展。

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業務是推動我國經濟發展的重要動力。受疫情沖擊，商業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務的影響有重要的現實意義。動態系統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年的面板數據，利用動態系統GMM模型探析新冠疫情對個人住房貸款業務的影響。不僅在理論上填補研究空白，同時引導商業銀行在發展個人住房貸款業務同時做好應對突發事件的準備。

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。員工管理不規范，業務審查不到位等造成的操作風險，以及不同地區房貸政策的改變導致市場風險的產生。綜上，個人住房貸款業務不成熟暗含諸多風險，多數學者研究均以某行為對象，對突發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。

數據來源與描述性統計分析

1.數據來源

本文中數據來源于wind數據庫，國泰安經濟金融數據庫及國家統計局。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據，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。因數據中存在空缺值，對空缺部分用同一指標其余數據的均值代替，同時因原始數據相差較大，為了平滑數據采用取對數代替?？偣矠?672個數據的平衡面板。

2.描述性統計分析

表1為數據的描述性統計。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%的顯著水平下呈現顯著性

實證分析對個人住房貸款業務穩定發展具有重要啟示。

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。在應對突發情況同時兼顧貨幣政策等宏觀環境影響，以便商業銀行提前做好防控準備。

第二，對不同地區的個人住房貸款采取求同存異的管理。不同城市經濟發展水平不同，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，完善商業銀行內部人員監管，杜絕內部人員與開發商或客戶“狼狽為奸，走關系”等現象發生。

[本文系基金項目：“中華女子學院 2020年市級大學生創新創業訓練項目“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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