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住房抵押貸款金融

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住房抵押貸款金融

一、國外城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響機制

(一)城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策影響機制的相關(guān)理論

國外關(guān)于城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策影響機制的相關(guān)研究主要有違約理論、理性歧視理論、信息外部性理論和內(nèi)部信息效應(yīng)理論。其中,違約理論解釋哪些城區(qū)特征影響貸款風(fēng)險;理性歧視理論解釋商業(yè)銀行根據(jù)城區(qū)特征進行貸款決策的合理性;信息外部性理論和內(nèi)部信息效應(yīng)理論解釋城區(qū)特征對商業(yè)銀行貸款決策的影響會導(dǎo)致中低收入城區(qū)貸款供給不足。信息外部性理論和內(nèi)部信息效應(yīng)理論的主要區(qū)別在于研究角度不同:前者認為,當(dāng)前住房交易提供的城區(qū)信息使該城區(qū)的所有貸款者受益;后者認為,單個貸款者在從事住房抵押貸款業(yè)務(wù)過程中搜集到的某些城區(qū)信息只使該貸款者受益。

1.違約理論

住房抵押貸款違約理論有兩種:支付能力理論和權(quán)益理論,分別解釋被迫違約和理性違約。

支付能力理論的主要內(nèi)容是:(1)當(dāng)借款者無力支付月還款額時,違約就會發(fā)生。(2)影響借款者支付能力的因素有:觸發(fā)事件(triggerevents,包括失業(yè)、離婚和疾病等)、融資來源(Financialresources,包括收入和儲蓄等)、融資條款(Financialcommitments,包括住房抵押貸款的利率、期限和貸款價值率以及其它負債)和其它(包括戶主年齡和家庭里孩子的年齡與數(shù)量等)。

權(quán)益理論的主要內(nèi)容是:(1)違約可視為住房抵押貸款所內(nèi)含的看跌期權(quán),即以不償還住房抵押貸款余額為條件而賣出住房的期權(quán);即使借款者有能力支付月還款額也可能在一定條件下執(zhí)行看跌期權(quán)(即違約)。(2)違約的必要條件是負權(quán)益(即住房價值小于貸款價值),并且違約受交易成本和觸發(fā)事件的影響。(3)負權(quán)益的影響因素包括初始貸款價值率,住房價格波動率、已抵押年數(shù)、貸款期限和資金機會成本2;交易成本因素包括違約信用損失、尋找新住所的搜尋費用和搬遷費用等,它增加違約成本從而降低違約概率;觸發(fā)事件因素包括失業(yè)、離婚和遷移等,它將多期最優(yōu)違約決策提前到現(xiàn)在3。

VonFurstenberg(1969)考慮了初始貸款期限、初始貸款價值率和被抵押的是新房還是舊房等因素,發(fā)現(xiàn)初始貸款價值率是影響違約率的重要因素,初始貸款價值率越高違約率越高。Wilson等(1995)采用1992-1995年加利福尼亞的數(shù)據(jù)估計了違約損失函數(shù),發(fā)現(xiàn)城區(qū)住房價格波動是導(dǎo)致違約損失的最重要因素。Capozza等(1997)研究了交易成本和觸發(fā)事件對違約率的影響,他們用城區(qū)收入水平和年齡結(jié)構(gòu)作為交易成本的變量,用城區(qū)失業(yè)率、離婚率和遷移率描述觸發(fā)事件,發(fā)現(xiàn)城區(qū)中位家庭收入水平與違約率高度負相關(guān),城區(qū)失業(yè)率和離婚率與違約率高度正相關(guān),其它變量不顯著。Boheim和Taylor(*)研究發(fā)現(xiàn),孩子年齡小于六歲的家庭違約率較高;戶主年齡對違約率有顯著影響,在38歲以下,違約率隨戶主年齡遞增,在38歲以上,違約率隨戶主年齡遞減。由此可見,住房價格波動率、失業(yè)率或離婚率高以及中位家庭收入低的城區(qū)違約風(fēng)險大。

2.理性歧視理論

19世紀70年代初,Phelps(1972)和Arrow(1973)提出勞動力市場的理性歧視理論,后來被應(yīng)用到住房抵押貸款市場。該理論的主要內(nèi)容是:(1)在單個貸款申請者和單個住房特征難以準確獲得的情況下,權(quán)衡收益和成本,貸款者根據(jù)貸款申請所屬城區(qū)的特征判斷違約風(fēng)險更有利可圖。(2)某些城區(qū)的違約風(fēng)險比其它城區(qū)高,如果高于貸款者的最大可承受風(fēng)險,來自這些城區(qū)的貸款申請會被拒絕;如果低于貸款者的最大可承受風(fēng)險則會被批準,但同時被要求較高的首付款比例。(3)因為理性歧視是有利可圖的,市場競爭不能使其消失。

Schill和Wachter(1993)發(fā)現(xiàn),金融機構(gòu)對低收入或少數(shù)民族城區(qū)比對其它城區(qū)的拒貸率高,但在控制了城區(qū)風(fēng)險之后,拒貸率的城區(qū)差別消失,這表明理性歧視是存在的。Marschoun(*)發(fā)現(xiàn),對住房價格波動率較大的城區(qū),貸款者要求較高首付款比例的概率較大。

5.信息外部性理論

Lang和Nakamura(1993)提出信息外部性理論(informationexternalitiestheory)。該理論的主要內(nèi)容是:(1)一方面,住房估價的精確性與近期的城區(qū)住房交易規(guī)模正相關(guān),與城區(qū)預(yù)期住房價格波動率負相關(guān);另一方面,如果住房估價不精確,貸款者為降低違約風(fēng)險會要求較高的首付款比例或者拒貸:導(dǎo)致住房銷售難度增大;兩個方面相互影響,產(chǎn)生了一個動態(tài)的信息外部性。(2)在一個外部沖擊(例如住房交易稅提高)下,如果住房交易規(guī)模下降得較小,則信息外部性作用較小,住房抵押貸款市場能恢復(fù)到初始的穩(wěn)態(tài)均衡點;如果住房交易規(guī)模下降得足夠大,則信息外部性作用會大到使該市場持續(xù)萎縮,甚至消失。(3)低收入城區(qū)的住房交易規(guī)模一般較小,而且首付款是對低收入家庭擁有住房所有權(quán)的一個重要門檻,所以信息外部性對低收入城區(qū)的影響較大。

Claem(1996)和Vermilyea(2005)等學(xué)者都發(fā)現(xiàn),住房交易規(guī)模4與拒貸率顯著負相關(guān),表明信息外部性是存在的。Harrison(2001)發(fā)現(xiàn),信息外部性不僅存在于房地產(chǎn)市場衰退期也存在于房地產(chǎn)市場非衰退期;考慮了銀行差異性的信息外部性更顯著;在其它條件(例如城區(qū)預(yù)期住房價格波動率)不變情況下,一個標準差的近期住房交易規(guī)模增加使拒貸率降低2%。

4.內(nèi)部信息效應(yīng)理論

1999年,Avery等提出內(nèi)部信息效應(yīng)理論(internalinformationeffecttheory)。該理論的主要內(nèi)容是:(1)單個貸款者在從事住房抵押貸款業(yè)務(wù)過程中搜集到的某些城區(qū)信息只使該貸款者受益,這些信息與該貸款者的抵押貸款業(yè)務(wù)規(guī)模正相關(guān)。(2)在低收入城區(qū),購買住房的抵押貸款申請總量通常比較小,如果一個城區(qū)存在多個貸款者,可能沒有任何一個有足夠的業(yè)務(wù)規(guī)模以獲得足夠的城區(qū)信息,貸款風(fēng)險或單位貸款成本會更高,從而首付款比例或拒貸率也更高。

Avery(1999)和Vermilyea(2005)都發(fā)現(xiàn),單個貸款者的住房抵押貸款業(yè)務(wù)規(guī)模5與其拒貸率顯著負相關(guān),表明內(nèi)部信息效應(yīng)是存在的。Avery(1999)還發(fā)現(xiàn),內(nèi)部信息效應(yīng)在低收入城區(qū)比在中高收入城區(qū)大,可以解釋中低收入城區(qū)之間1/4的拒貸率差別。

(二)城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響機制

我們對上述國外的相關(guān)理論進行概括總結(jié),發(fā)現(xiàn)城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響機制有以下三種:

1.違約理論和理性歧視理論:城區(qū)預(yù)期住房價格波動率↑、城區(qū)失業(yè)率↑、城區(qū)離婚率↑或城區(qū)中位家庭收入水平↓→違約風(fēng)險↑→首付款比例↑或拒貸率↑

2.信息外部性理論:城區(qū)住房交易規(guī)?!虺菂^(qū)預(yù)期住房價格波動率↑→住房估價精確性↑→違約風(fēng)險↑→首付款比例↑或拒貸率↑

3.內(nèi)部信息效應(yīng)理論:貸款者收到的住房抵押貸款申請數(shù)量↓→該貸款者獲得的城區(qū)信息↓→違約風(fēng)險↑→首付款比例↑或拒貸率↑

二、

城區(qū)特征是商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的一個重要因素,它分為三類:(1)人口特征,包括中位家庭收入、離婚率、失業(yè)率、年齡結(jié)構(gòu)和受教育水平等;(2)住房存量特征,包括住房交易規(guī)模、土地供給彈性、住房所有權(quán)比率、住房空置率、中位住房租金價格比、中位住房建筑周期和中位住房年齡等;(3)公共服務(wù)特征,包括接受公共住房支持的家庭比例,學(xué)校質(zhì)量、治安狀況和拆遷改造等;(4)其它特征,包括經(jīng)濟增長率和產(chǎn)業(yè)分散化程度等1。

城區(qū)特征或多或少以相同方式影響一個城區(qū)所有住房抵押貸款的風(fēng)險。在單個貸款申請者特征和單個住房特征難以準確獲得的情況下,商業(yè)銀行可以根據(jù)城區(qū)特征判斷一個城區(qū)的住房抵押貸款違約風(fēng)險,以確定該城區(qū)的最低首付款比例,甚至對整個城區(qū)拒貸,這一方面使商業(yè)銀行面臨的違約風(fēng)險降低,另一方面可能使中低收入城區(qū)居民的住房融資難度加大。本文通過分析國外城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響機制,聯(lián)系我國實際情況,指出我國商業(yè)銀行根據(jù)城區(qū)特征進行住房抵押貸款決策具有合理性,建議商業(yè)銀行密切關(guān)注城區(qū)住房價格波動率,并且政府限制中低收入城區(qū)商業(yè)銀行的數(shù)量。

三、城區(qū)特征對我國商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響現(xiàn)狀

城區(qū)特征對我國商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響已經(jīng)開始顯現(xiàn),并導(dǎo)致中低收入城區(qū)居民的住房融資困難加大。

2004年下半年,上海多家銀行在二手房抵押貸款方面出臺了新的限制條件——城區(qū)和環(huán)線概念,停止了向奉賢、金山、南匯、川沙、崇明五個城區(qū)發(fā)放二手房抵押貸款;內(nèi)環(huán)線以內(nèi)的二手房抵押貸款首付款比例普遍增至3成,內(nèi)外環(huán)之間的增至4成,外環(huán)線以外的增至5成6。另外,為防范金融風(fēng)險,中國人民銀行規(guī)定,從2006年6月1日起,個人住房抵押貸款首付款比例不得低于30%,但考慮到中低收入者的住房需求,對購買自住住房且套型建筑面積在90平方米以下的仍執(zhí)行最低首付款比例20%的規(guī)定。然而,在實踐中,商業(yè)銀行對住房抵押貸款申請者普遍執(zhí)行的最低首付款比例是30%或30%以上,中低收入者沒有得到最低首收付款比例20%的好處。

四、啟示

1.商業(yè)銀行根據(jù)城區(qū)特征進行住房抵押貸款決策具有合理性。目前,我國個人信用查詢系統(tǒng)處于起步階段,尚不完善;住房估價技術(shù)的科學(xué)性、客觀性較差,并且委托問題使房價高估的現(xiàn)象比較突出。這導(dǎo)致商業(yè)銀行搜集單個貸款申請者特征和單個住房特征的成本高、準確性低。相對而言,城區(qū)特征的獲取成本較低、較準確。所以,商業(yè)銀行會根據(jù)城區(qū)特征判斷一個城區(qū)的住房抵押貸款違約風(fēng)險,對違約風(fēng)險較大的城區(qū)規(guī)定較高的最低首付款比例或者拒貸率較高。

2.商業(yè)銀行應(yīng)該密切關(guān)注城區(qū)住房價格波動率。城區(qū)住房價格波動是導(dǎo)致違約損失的最重要因素。一個城區(qū)的住房價格波動性越大,則住房估價的精確性越低,進而住房抵押貸款的風(fēng)險越大,因此商業(yè)銀行對該城區(qū)的貸款申請應(yīng)該規(guī)定較高的最低首付款比例或者拒貸率較高。

3.政府應(yīng)該限制中低收入城區(qū)的商業(yè)銀行數(shù)量。中低收入城區(qū)的住房交易規(guī)模通常較小,所以住房抵押貸款申請總量較小。如果一個中低收入城區(qū)的商業(yè)銀行多,則可能沒有任何一家能收到足夠的住房抵押貸款申請數(shù)量以獲得足夠的城區(qū)信息,貸款風(fēng)險或單位貸款成本會比較高,從而首付款比例或拒貸率也比較高。因此,政府應(yīng)該限制中低收入城區(qū)的商業(yè)銀行數(shù)量,或者幫助中低收入城區(qū)的商業(yè)銀行分支機構(gòu)組成住房抵押貸款銀團,以使商業(yè)銀行獲得更多的城區(qū)信息,進而減小中低收入城區(qū)居民的住房融資難度。

摘要:城區(qū)特征通過多種途徑影響商業(yè)銀行的住房抵押貸款決策。商業(yè)銀行可以根據(jù)城區(qū)特征判斷一個城區(qū)的住房抵押貸款的違約風(fēng)險,進而確定對該城區(qū)的最低首付款比例或拒貸率。本文通過分析國外城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響機制,聯(lián)系我國實際情況,指出我國商業(yè)銀行根據(jù)城區(qū)特征進行住房抵押貸款決策具有合理性,建議商業(yè)銀行密切關(guān)注城區(qū)住房價格波動率,并且政府應(yīng)該限制中低收入城區(qū)商業(yè)銀行的數(shù)量。

關(guān)鍵詞:城區(qū)特征,住房抵押貸款決策,住房價格波動率,中低收入城區(qū)

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