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(dòng)態(tài)系統(tǒng)GMM模型，引入虛擬變量研究新冠疫情對(duì)個(gè)人住房貸款的影響。結(jié)果表明新冠疫情的爆發(fā)對(duì)個(gè)人住房貸款的風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的負(fù)向影響。鑒于此本文提出如下建議：加大對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的防范，求同存異地管理各地區(qū)個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)，同時(shí)提高內(nèi)部管理機(jī)制，致力推動(dòng)個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展。

人民銀行召開(kāi)2021年金融法治工作電視會(huì)議中強(qiáng)調(diào)“目前應(yīng)當(dāng)統(tǒng)籌推進(jìn)金融立法，積極參與防范化解重大金融風(fēng)險(xiǎn)?！毙刨J業(yè)務(wù)是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。受疫情沖擊，商業(yè)銀行如何管理違約風(fēng)險(xiǎn)是有待解決的問(wèn)題。研究新冠疫情對(duì)個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)的影響有重要的現(xiàn)實(shí)意義。動(dòng)態(tài)系統(tǒng)GMM模型控制變量間的因果關(guān)系，對(duì)內(nèi)生性問(wèn)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(dòng)態(tài)系統(tǒng)GMM模型探析新冠疫情對(duì)個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)的影響。不僅在理論上填補(bǔ)研究空白，同時(shí)引導(dǎo)商業(yè)銀行在發(fā)展個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)同時(shí)做好應(yīng)對(duì)突發(fā)事件的準(zhǔn)備。

影響個(gè)人住房貸款的因素有很多。如年收入、年齡、性別等與個(gè)人住房貸款風(fēng)險(xiǎn)有相關(guān)關(guān)系。除此之外還有國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、房?jī)r(jià)等。

產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的方面主要有銀行內(nèi)部不盡責(zé)導(dǎo)致的信息不對(duì)稱。員工管理不規(guī)范，業(yè)務(wù)審查不到位等造成的操作風(fēng)險(xiǎn)，以及不同地區(qū)房貸政策的改變導(dǎo)致市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。綜上，個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)不成熟暗含諸多風(fēng)險(xiǎn)，多數(shù)學(xué)者研究均以某行為對(duì)象，對(duì)突發(fā)事件所帶來(lái)的影響研究較少。故本文利用GMM模型在學(xué)者基礎(chǔ)上研究疫情對(duì)個(gè)人住房貸款的影響。由此提出以下假設(shè)及疑問(wèn)：1.疫情對(duì)個(gè)人住房貸款的影響不顯著。2.國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、居民可支配收入、商品房銷售面積和銷售額對(duì)個(gè)人住房貸款風(fēng)險(xiǎn)的影響如何。

變量測(cè)度

1.銀行個(gè)人住房貸款風(fēng)險(xiǎn)

本文利用不良貸款率作為銀行個(gè)人住房貸款風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。選擇不良貸款率作為衡量風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)原因有三。一，不良貸款率是關(guān)于不良貸款最直接的反應(yīng)。二，為研究結(jié)果普遍性，需選取一個(gè)代表性的指標(biāo)。三，不良貸款率是金融機(jī)構(gòu)不良貸款占總貸款余額的比重。目前我國(guó)個(gè)人住房貸款占金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額約18.98%，個(gè)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(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、商品房銷售面積、銷售額和房?jī)r(jià)、居民可支配收入。

實(shí)證設(shè)計(jì)

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(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、居民可支配收入、商品房銷售面積和銷售額，μ為個(gè)體固定效應(yīng)，？為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)分析

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文中數(shù)據(jù)來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)，國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。共包含了38個(gè)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(guó)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)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(duì)空缺部分用同一指標(biāo)其余數(shù)據(jù)的均值代替，同時(shí)因原始數(shù)據(jù)相差較大，為了平滑數(shù)據(jù)采用取對(duì)數(shù)代替?？偣矠?672個(gè)數(shù)據(jù)的平衡面板。

2.描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1為數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)。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(jié)果，為了保證模型的實(shí)用性，本文進(jìn)行了過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)和自相關(guān)檢驗(yàn)。Sargan的p值為0.000，Hansen的p值為1.000，選用Hansen檢驗(yàn)結(jié)果，工具變量選取有效。自相關(guān)檢驗(yàn)顯示在5%的顯著性水平下具有一階自相關(guān)，但不具有二階自相關(guān)，模型合適。

同時(shí)表2前6行可得出疫情與不良貸款率存在關(guān)系，且為負(fù)向。商品房銷售面積與不良貸款率存在負(fù)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(duì)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(duì)不良貸款率的影響顯著，結(jié)果與假設(shè)不符。

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

實(shí)證分析對(duì)個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)穩(wěn)定發(fā)展具有重要啟示。

第一，加強(qiáng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的防范。完善風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行警示。在應(yīng)對(duì)突發(fā)情況同時(shí)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(zhǔn)備。

第二，對(duì)不同地區(qū)的個(gè)人住房貸款采取求同存異的管理。不同城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，個(gè)人收入受疫情影響程度不同。建議采取因地制宜的方法，對(duì)各地個(gè)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(nèi)部機(jī)制，提高隊(duì)伍質(zhì)量。加強(qiáng)各部門信息交流，完善商業(yè)銀行內(nèi)部人員監(jiān)管，杜絕內(nèi)部人員與開(kāi)發(fā)商或客戶“狼狽為奸，走關(guān)系”等現(xiàn)象發(fā)生。

[本文系基金項(xiàng)目：“中華女子學(xué)院 2020年市級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目“新冠疫情對(duì)個(gè)人住房貸款風(fēng)險(xiǎn)的影響”（202014）的研究成果。]

（中華女子學(xué)院金融系）

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