新冠疫情对个人住房贷款风险的影响

周凡 许蕾 季文轩

文章基于38家上市银行2010-2020年的面板数据，利用动态系统GMM模型，引入虚拟变量研究新冠疫情对个人住房贷款的影响。结果表明新冠疫情的爆发对个人住房贷款的风险存在显著的负向影响。鉴于此本文提出如下建议：加大对信用风险的防范，求同存异地管理各地区个人住房贷款业务，同时提高内部管理机制，致力推动个人住房贷款业务的发展。

人民银行召开2021年金融法治工作电视会议中强调“目前应当统筹推进金融立法，积极参与防范化解重大金融风险。”信贷业务是推动我国经济发展的重要动力。受疫情冲击，商业银行如何管理违约风险是有待解决的问题。研究新冠疫情对个人住房贷款业务的影响有重要的现实意义。动态系统GMM模型控制变量间的因果关系，对内生性问题提供了帮助。本文拟用38家上市银行2010-2020年的面板数据，利用动态系统GMM模型探析新冠疫情对个人住房贷款业务的影响。不仅在理论上填补研究空白，同时引导商业银行在发展个人住房贷款业务同时做好应对突发事件的准备。

影响个人住房贷款的因素有很多。如年收入、年龄、性别等与个人住房贷款风险有相关关系。除此之外还有国内生产总值、房价等。

产生风险的方面主要有银行内部不尽责导致的信息不对称。员工管理不规范，业务审查不到位等造成的操作风险，以及不同地区房贷政策的改变导致市场风险的产生。综上，个人住房贷款业务不成熟暗含诸多风险，多数学者研究均以某行为对象，对突发事件所带来的影响研究较少。故本文利用GMM模型在学者基础上研究疫情对个人住房贷款的影响。由此提出以下假设及疑问：1.疫情对个人住房贷款的影响不显著。2.国内生产总值、居民可支配收入、商品房销售面积和销售额对个人住房贷款风险的影响如何。

变量测度

1.银行个人住房贷款风险

本文利用不良贷款率作为银行个人住房贷款风险的指标。选择不良贷款率作为衡量风险的指标原因有三。一，不良贷款率是关于不良贷款最直接的反应。二，为研究结果普遍性，需选取一个代表性的指标。三，不良贷款率是金融机构不良贷款占总贷款余额的比重。目前我国个人住房贷款占金融机构各项贷款余额约18.98%，个人住房贷款占比较大。

2.疫情

本文将疫情生成为虚拟变量。

3.其他控制变量

国内生产总值、商品房销售面积、销售额和房价、居民可支配收入。

实证设计

其中Y代表不良贷款率，z为核心解释量疫情，控制变量X为国内生产总值、居民可支配收入、商品房销售面积和销售额，μ为个体固定效应，？为随机误差项。

数据来源与描述性统计分析

1.数据来源

本文中数据来源于wind数据库，国泰安经济金融数据库及国家统计局。共包含了38个上市银行从2010年到2020年总共10年间的季度不良贷款率的数据，及10年间全国的国内生产总值、居民可支配收入、商品房销售面积和销售额。因数据中存在空缺值，对空缺部分用同一指标其余数据的均值代替，同时因原始数据相差较大，为了平滑数据采用取对数代替。总共为1672个数据的平衡面板。

2.描述性統计分析

表1为数据的描述性统计。由表1可以看出商品房销售面积的最大值为12.91479，最小值为9.878431，方差为0.9263778，商品房销售额最大值为12.91346，最小值为9.247569，方差为0.996099，二者10年间的变化是比较大的。

表2的前6行是GMM模型的结果，为了保证模型的实用性，本文进行了过度识别检验和自相关检验。Sargan的p值为0.000，Hansen的p值为1.000，选用Hansen检验结果，工具变量选取有效。自相关检验显示在5%的显著性水平下具有一阶自相关，但不具有二阶自相关，模型合适。

同时表2前6行可得出疫情与不良贷款率存在关系，且为负向。商品房销售面积与不良贷款率存在负向影响，而居民可支配收入、商品房销售额与不良贷款率存在正向影响。

综上所述，疫情对不良贷款率存在显著影响，即在其他条件不变的情况下，疫情发生不良贷款率下降。疫情对不良贷款率的影响显著，结果与假设不符。

注：***、**、*分别表示在1%、5%、 10%的显著水平下呈现显著性

实证分析对个人住房贷款业务稳定发展具有重要启示。

第一，加强对信用风险的防范。完善风险管理机制，对风险进行警示。在应对突发情况同时兼顾货币政策等宏观环境影响，以便商业银行提前做好防控准备。

第二，对不同地区的个人住房贷款采取求同存异的管理。不同城市经济发展水平不同，个人收入受疫情影响程度不同。建议采取因地制宜的方法，对各地个人住房贷款的管控采取不同的手段。

第三，完善商业银行内部机制，提高队伍质量。加强各部门信息交流，完善商业银行内部人员监管，杜绝内部人员与开发商或客户“狼狈为奸，走关系”等现象发生。

[本文系基金项目：“中华女子学院 2020年市级大学生创新创业训练项目“新冠疫情对个人住房贷款风险的影响”（202014）的研究成果。]

（中华女子学院金融系）

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