什么影響了個人住房抵押貸款違約風險？

來源：《金融市場研究》總第97期（2020年6月刊）

內(nèi)容摘要

隨著個人住房抵押貸款資產(chǎn)支持證券（RMBS）發(fā)行規(guī)模的逐步增長，關于RMBS違約率影響因素的研究對于實施穿透式監(jiān)管、防范金融風險愈發(fā)重要。本文基于全市場22家RMBS發(fā)起機構(gòu)、2100余個靜態(tài)池歷史數(shù)據(jù)，對RMBS基礎資產(chǎn)違約的宏觀影響因素進行分析，同時考慮到我國房地產(chǎn)市場的區(qū)域分化特征，進一步分析了區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境對個人住房抵押貸款信用質(zhì)量的影響。

關鍵詞

個人住房抵押貸款 違約風險 宏觀經(jīng)濟 區(qū)域經(jīng)濟

一、文獻綜述

宏觀環(huán)境與房貸違約率相關性研究方面，Davis（1993）[1]認為在銀行貸款中，個人住房抵押貸款最容易受到宏觀經(jīng)濟變動和國家政策變動的影響。Quigley(1999)[2]在研究房地產(chǎn)價格變動影響因素時，利用宏觀基本面相關指標，解釋了宏觀經(jīng)濟因素短期內(nèi)對房地產(chǎn)市場風險的影響。何曉晴、謝赤等（2005）[3]認為利率和住房價格的波動是影響個人住房抵押貸款違約風險的主要因素。高旺東和李斌（2009）[4]認為我國部分房貸市場風險已經(jīng)開始顯現(xiàn)，房價收入比過高、居民購買意愿回落以及管控制度不完善均影響著我國的個人住房抵押貸款的穩(wěn)定發(fā)展。顏新秀（2009）[5]通過實證研究得出在市場衰退期，GDP 增長率與房價指數(shù)對個貸違約率都有顯著的負面影響，失業(yè)率與個貸違約率之間有正相關關系，在市場繁榮階段，人均收入增長率與房價指數(shù)與個貸違約率呈現(xiàn)顯著的負相關。王梓（2011）[6]認為個人住房抵押貸款風險管理方面，商業(yè)銀行的管理能力是主要影響因素，同時房地產(chǎn)行業(yè)變動情況、政府調(diào)控政策等宏觀因素也十分重要，密切關注行業(yè)變動，準確把握宏觀調(diào)控政策對房地產(chǎn)行業(yè)和金融市場的影響對于防范房貸違約風險至關重要。

區(qū)域經(jīng)濟與房貸違約率相關性研究方面，王福林（2004）[7]認為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展狀況及銀行要求的差異性導致了違約風險區(qū)域間的差異，并通過實證研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟差異對個人住房抵押貸款違約率的影響顯著。劉洪玉等人（2013）[8]認為，房地產(chǎn)市場運行狀況在很大程度上取決于當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展程度、居民收入水平、人口數(shù)量與結(jié)構(gòu)、地方特色、政府政策等。在選取相關評價指標方面，Case&Shiller（2003）[9]比較了美國各州房價收入比，選擇8個地區(qū)分別對房價、房價變動率和房價收入比進行線性回歸。呂江林（2010）[10]認為判斷我國住房市場泡沫水平的準確指標是房價收入比。王大港（2017）[11]運用DEMATAL的關鍵影響因素分析和SEM的作用路徑分析結(jié)果，構(gòu)建了由庫存風險、價格風險、資金風險和政策風險4個二級指標、19個三級指標組成的城市房地產(chǎn)風險評價體系，其中去庫存周期、房地產(chǎn)住房平均價格、房價收入比等對房地產(chǎn)風險有正向影響作用，最后基于“熵權(quán)TOPSOIS”法建立了房地產(chǎn)風險評價模型。

總的來看，國內(nèi)外關于外部環(huán)境對房貸違約率的影響研究表明，在宏觀環(huán)境方面，GDP增速、失業(yè)率、行業(yè)景氣度、房價指數(shù)、居民收入和居民杠桿率等與房貸違約相關；在區(qū)域經(jīng)濟方面，區(qū)域宏觀經(jīng)濟、居民購買力、去庫存周期、人口、房價、政府政策等對房貸違約有影響。

二、違約貸款的宏觀環(huán)境特征分析

以1998年7月國務院發(fā)布的《關于進一步深化住房制度改革加快住房建設的通知》為標志，我國停止住房實物分配，開始全面實行住房分配貨幣化。此后房地產(chǎn)市場步入快速發(fā)展階段，住房信貸業(yè)務也相應開始起步發(fā)展，隨著商品房市場的日益活躍，房貸余額也呈持續(xù)單邊上漲趨勢，截至2019年底，我國商業(yè)銀行房貸余額已達30.2萬億元。

2008年美國的次貸危機給世界敲響了警鐘，如何防范持續(xù)升溫的房地產(chǎn)、房貸市場所可能引發(fā)的金融風險至關重要。眾多研究表明房地產(chǎn)和信貸市場相互作用，而且我國對房地產(chǎn)和房貸市場的調(diào)控也從未停止，房地產(chǎn)和房貸市場在調(diào)控與放松中循環(huán)發(fā)展，直到2016年下半年出臺以“穩(wěn)房價、穩(wěn)地價、穩(wěn)預期”為目標的新一輪房地產(chǎn)調(diào)控政策。在多輪政策調(diào)控下，我國宏觀經(jīng)濟、房地產(chǎn)行業(yè)運行情況以及居民生活水平展現(xiàn)出不同特征，共同影響著房貸的違約率水平。

住房抵押貸款支持證券(RMBS)在我國的發(fā)展歷程與房地產(chǎn)和房貸市場發(fā)展密切相關，自2018年RMBS迎來爆發(fā)式增長之后，2019年RMBS發(fā)行量基本維持穩(wěn)定，呈現(xiàn)出參與機構(gòu)多樣化的特征，進一步豐富了房貸歷史數(shù)據(jù)。因此本部分將運用RMBS評級過程中所使用的全量房貸靜態(tài)池[12]歷史數(shù)據(jù)，從宏觀經(jīng)濟環(huán)境、房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展和居民生活水平三個維度分別選取量化指標，探究宏觀環(huán)境對房貸違約率的影響。

（一）房貸資產(chǎn)質(zhì)量與宏觀經(jīng)濟環(huán)境運行情況密切相關

宏觀經(jīng)濟指標與房貸新增違約率[13]變化趨勢相關性較高，當前我國GDP增速下行承壓，疊加新冠疫情影響，短期內(nèi)失業(yè)率上升概率較大，對房貸資產(chǎn)信用質(zhì)量產(chǎn)生一定負面影響，但考慮到宏觀經(jīng)濟政策的逆周期調(diào)節(jié)作用，且我國經(jīng)濟內(nèi)在韌性強、回旋空間大，不改經(jīng)濟穩(wěn)中向好、長期向好的基本趨勢，房貸資產(chǎn)信用質(zhì)量整體可控。對靜態(tài)池歷史數(shù)據(jù)進行處理所獲得的相同時點房貸資產(chǎn)的新增違約率[14]均值，可直觀體現(xiàn)房貸資產(chǎn)違約率增速變化趨勢。將逐期的新增違約率水平與同時期的GDP增速和失業(yè)率數(shù)據(jù)比較可得，一是GDP增速劇烈波動將影響房貸違約率水平，2008年受全球金融危機影響，我國GDP增速大幅下滑，圖2中可以看到相同時間點新增違約率增幅上升明顯，此后隨著GDP增速的恢復，新增違約率逐漸降低，近年來我國GDP增速下行壓力加大，但降幅平緩，對房貸違約率的影響有限。二是失業(yè)率與房貸新增違約率同步性較高，2009年前后失業(yè)率上升，同時期房貸新增違約率上升較快，2016年以來，隨著失業(yè)率的下降，新增違約率也表現(xiàn)出較為明顯的下降趨勢。

究其原因，宏觀經(jīng)濟大幅震蕩時必然會影響行業(yè)穩(wěn)定性，導致市場悲觀情緒較高、居民收入受到影響，進而影響房貸借款人償債意愿，致使違約率上升。失業(yè)率上升時，居民收入下滑，可能引發(fā)借款人的償債能力下降，房貸違約率隨之上升。從我國當前宏觀經(jīng)濟運行情況來看，GDP增速持續(xù)下行，同時考慮到受新冠肺炎疫情影響，企業(yè)停產(chǎn)停工增多，短期內(nèi)失業(yè)率可能有小幅上揚，進而影響房貸違約率，但在強化金融支持防控新冠肺炎疫情、加大公開市場操作力度、保證市場流動性等宏觀政策對沖下，中長期來看，我國經(jīng)濟將繼續(xù)保持穩(wěn)步增長，失業(yè)率也不會出現(xiàn)大幅波動，

因此房貸資產(chǎn)受宏觀經(jīng)濟影響劇烈波動的可能性較小。此外值得注意的是，2015年前后雖然GDP增速和失業(yè)率水平相對平穩(wěn)，但受房地產(chǎn)行業(yè)景氣度低迷，疊加房價增速下滑影響，新增違約率呈現(xiàn)一定回升態(tài)勢，具體分析將在下文展開。

（二）房貸資產(chǎn)質(zhì)量與房地產(chǎn)行業(yè)調(diào)控政策密切相關

房地產(chǎn)行業(yè)受政策調(diào)控影響較大，從2008年金融危機以來國內(nèi)的四輪調(diào)控政策來看，行業(yè)景氣度高、房價增速平穩(wěn)或上升時，房貸新增違約率普遍下降，反之則上升。自2016年以來我國堅持“房住不炒”總目標，全面落實因城施策，以“三穩(wěn)”為目標的長效管理調(diào)控機制逐步形成，一定程度保證了較高的國房景氣度指數(shù)和較低的房貸新增違約率水平。通過觀察國房景氣指數(shù)[16]和百城價格指數(shù)波動規(guī)律不難發(fā)現(xiàn)，我國房地產(chǎn)行業(yè)受政策影響較大，進而影響房貸新增違約率，具體來看：一是2008年金融危機后，國家先后實施降低首付比、下調(diào)貸款利率等一系列寬松政策，使2009年我國商品房市場迅速恢復，表現(xiàn)為國房景氣指數(shù)快速回升，房貸違約率明顯下降。原因在于房地產(chǎn)行業(yè)景氣時，房企投融資動力充足，居民購房意愿強，市場交易活躍，加之行業(yè)預期向好或進一步刺激投資需求，從而房價上升，借款人違約成本升高，違約意愿降低，房貸違約率隨之下降。二是2010—2015年,“國十條”、“國八條”等系列緊縮政策出臺，有效遏制了房價的短期上漲[17]，百城住宅價格指數(shù)環(huán)比最大降幅達0.92%，同時也使得國房景氣指數(shù)一度下滑，新增違約率在2013—2015年間迅速上升。究其原因，除了與當時所處市場環(huán)境有關外，前期行業(yè)景氣度高時，低首付、低利率的寬松房貸政策，也可能導致存量房貸客戶質(zhì)量下沉嚴重，而房價上漲時帶來的投機現(xiàn)象，也可能在房價下跌時進一步放大房貸違約風險。三是2015年后受去庫存政策與寬松貨幣環(huán)境影響，國家層面通過調(diào)整交易環(huán)節(jié)契稅等宏觀調(diào)控政策，降低購房壓力以提振需求，房地產(chǎn)市場在2016年初再次迎來快速發(fā)展階段，國房景氣指數(shù)逐步回升，房價上漲明顯，新增違約率下降明顯。四是此后直至2016年下半年，隨著房住不炒、因城施策等多項調(diào)控政策的實施，房地產(chǎn)市場的“三穩(wěn)”目標得到有效落實，房價增速得到有效控制，房地產(chǎn)市場景氣度指數(shù)穩(wěn)中有升，穩(wěn)定的行業(yè)環(huán)境和房價水平，有效穩(wěn)定房貸借款人預期，同時隨著房貸逐期攤還，借款人違約成本升高，房貸新增違約率逐步下降并保持低位穩(wěn)定。預計未來隨著房地產(chǎn)市場長效管理調(diào)控機制逐步形成，調(diào)控政策將更具彈性和靈活性，房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展和房價水平將更為穩(wěn)定，房貸新增違約率將趨于平緩。

（三）居民收入與杠桿率水平或?qū)⒂绊懛抠J資產(chǎn)信用風險

宏觀經(jīng)濟環(huán)境通過影響企業(yè)信用作用于居民收入，影響房貸資產(chǎn)信用質(zhì)量。當前我國居民收入增速緩慢下滑，居民杠桿率增速加快但仍處于國際平均水平，因居民內(nèi)需動力不足、個人償債壓力加大而引發(fā)房貸信用風險的可能性較小，居民債務風險對房貸資產(chǎn)質(zhì)量整體影響有限。從我國城鎮(zhèn)居民可支配收入增速與GDP增速對比圖[18]可以看出，宏觀經(jīng)濟增速與居民收入增速存在較高的相關性，從數(shù)據(jù)上看，城鎮(zhèn)居民可支配收入增速與實際GDP增速（滯后一年期）的運行趨勢基本相符。從我國各部門杠桿率與GDP增速對比圖來看，隨著GDP增速的下行，2006年以來我國企業(yè)、居民和政府部門杠桿率均有上升，其中企業(yè)部門杠桿率最高，居民部門次之。

近年來國內(nèi)GDP增速下行承壓加大，或?qū)ζ髽I(yè)信用造成負面沖擊，受企業(yè)經(jīng)營影響，個人收入增速或有回落，同時前期家庭房地產(chǎn)購置比重偏高，居民債務杠桿呈現(xiàn)快速提升態(tài)勢，個人信用承壓加大。具體來看，國內(nèi)居民可支配收入增速放緩將影響房貸借款人償債能力，加劇房貸資產(chǎn)違約風險；同時居民部門杠桿率[19]攀升速度加快，居民家庭杠桿率過高或?qū)Ψ抠J借款人償債意愿形成一定擾動，降低房貸資產(chǎn)信用質(zhì)量，因此需密切關注我國居民收入與杠桿率變化情況。一方面當前我國居民收入增速低于GDP增速，2019年底城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增速同比下降0.4個百分點，低于GDP增速1.1個百分點，整體降幅不大，但需關注未來收入增速下滑過快可能對居民內(nèi)需和償債意愿產(chǎn)生的負面影響。另一方面我國居民杠桿率增速較快，2019年我國居民部門杠桿率為55.8%，雖處于國際平均水平（60.1%），但增速過快（7.1%），高于同期國際平均居民杠桿率增速5.06個百分點，此外，2019年中國金融穩(wěn)定報告顯示我國住戶部門債務收入比（99.9%）和房貸收入比（47.4%）均較高，房貸占收入比重近50%，居民償債負擔較大，且低收入家庭債務負擔更重，因此尤其應關注低收入房貸借款人的違約風險[20]。目前伴隨各項金融風險防控政策的逐步落實，企業(yè)降杠桿已初見成效，預計未來伴隨金融穩(wěn)定性政策的進一步實施，居民收入或?qū)⒈３中》鲩L、家庭杠桿率增速或?qū)⑾滦?，居民債務風險對房貸資產(chǎn)質(zhì)量的影響有限。

三、違約貸款的區(qū)域分化特征分析

基于前文對RMBS全量房貸靜態(tài)池歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，可以認為全國房貸資產(chǎn)質(zhì)量與宏觀經(jīng)濟環(huán)境、房地產(chǎn)行業(yè)調(diào)控政策、居民收入水平以及家庭杠桿率情況密切相關，但考慮房地產(chǎn)行業(yè)和房貸市場區(qū)域分化逐漸顯現(xiàn)并將持續(xù)存在，我國房貸資產(chǎn)信用質(zhì)量或存在區(qū)域分化。以中債資信評級過程中積累的全國部分地區(qū)房貸不良率均值為例，2018年均值最高地區(qū)房貸不良率為1.13%，最低地區(qū)僅為0.09%，以同期商業(yè)銀行0.3%的房貸不良率水平來看，不同地區(qū)房貸不良率呈現(xiàn)較大差異。

房貸資產(chǎn)信用質(zhì)量的區(qū)域分化現(xiàn)象與各地宏觀經(jīng)濟水平差異密切相關，以我國2019年度已經(jīng)披露的部分城市GDP累計值與增速為例[21]，各地區(qū)差經(jīng)濟環(huán)境異顯著.GDP累計值方面，GDP累計值最高城市是最低城市的41倍，且GDP前10名城市貢獻了超過全國五分之一的GDP總量；GDP增速方面，城市最快GDP增速為9.2%，最慢為1.2%，其中高于全國GDP增速的城市51個，低于全國GDP增速的城市23個。從城市間GDP和房貸不良率表現(xiàn)不難看出，區(qū)域宏觀經(jīng)濟差異影響著房貸違約率，因此結(jié)合前文宏觀環(huán)境對房貸違約率的影響研究，本章節(jié)將進一步探究，區(qū)域分化特征因素對房貸資產(chǎn)信用質(zhì)量的影響。

2019年2月，國家發(fā)改委發(fā)布《關于培育發(fā)展現(xiàn)代化都市圈的指導意見》，標志著中國進入城市群都市圈時代，因此城市區(qū)位因素至關重要。2019年4月，中共中央政治局會議首提“一城一策”概念，并且要求落實好一城一策、因城施策、城市政府主體責任的長效機制，這意味著房地產(chǎn)市場城市分化將長期存在。同時，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由低端制造業(yè)逐步轉(zhuǎn)向高端制造和高端服務業(yè)，而后者由于規(guī)模經(jīng)濟通常聚集在核心大城市，產(chǎn)業(yè)布局又決定于區(qū)位，不同區(qū)域之間的發(fā)展水平差異將會愈加凸顯。分析造成區(qū)域分化的原因認為，一方面，由于各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、金融發(fā)達程度、城市規(guī)劃、樓市政策、消費習慣差異等區(qū)域經(jīng)濟因素各不相同，導致不同地區(qū)的個人住房存在價值差異。另一方面，由于中國國土遼闊，個人住房具有明顯的不動產(chǎn)屬性，流動性差，較難通過商品流通來消除不同地區(qū)市場供需失衡和縮小價格差異。

由此可見，區(qū)域經(jīng)濟是影響房地產(chǎn)行業(yè)區(qū)域分化的重要因素，而受房地產(chǎn)行業(yè)區(qū)域分化的影響，不同地區(qū)房貸借款人的償債能力和償債意愿也會呈現(xiàn)不同的特點，因此，區(qū)域經(jīng)濟因素對房貸違約有著重要的影響。區(qū)域經(jīng)濟一方面通過影響借款人收入，進而影響其償債能力；另一方面通過房地產(chǎn)市場的波動性[22]影響借款人的違約成本，進而影響其償債意愿。區(qū)域經(jīng)濟會受到短期因素、中期因素和長期因素的多重影響，從而影響借款人的償債能力和償債意愿。根據(jù)短期看金融、中期看土地、長期看人口的分析框架，結(jié)合前文宏觀分析，可以從區(qū)域經(jīng)濟實力、居民購買力、房地產(chǎn)供需情況和人口吸附能力四個因素分析區(qū)域經(jīng)濟特征對房貸違約的影響。

（一）區(qū)域經(jīng)濟實力

區(qū)域經(jīng)濟實力是一個地區(qū)目前發(fā)展現(xiàn)狀的綜合體現(xiàn)，區(qū)域經(jīng)濟會影響居民收入[23]和房價水平，進而對借款人的償債能力和償債意愿產(chǎn)生影響，通常與違約情況呈反向變動關系，可通過GDP和GDP增速來衡量。區(qū)域經(jīng)濟的快速發(fā)展，可帶來區(qū)域居民收入的增加，一是直接提高了借款人的償債能力；二是或可增加房地產(chǎn)行業(yè)的需求，包括直接住房需求、改善住房需求和投資需求，從而助推住房價格的上升，增加借款人的違約成本，降低借款人的違約意愿；三是在目前我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)下，房地產(chǎn)業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的貢獻短期內(nèi)難以被替代，地區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)展，尤其是我國東部地區(qū)，與房地產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展相互聯(lián)系且呈正向變化[24]，因此區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展會促進房價上升，增加借款人的違約成本，降低借款人的違約意愿。因此，地區(qū)經(jīng)濟的快速發(fā)展通過影響居民收入和房地產(chǎn)業(yè)兩條路徑最終既提高了借款人的償債能力，又降低借款人的違約意愿，實現(xiàn)違約水平下降。反之，違約水平或?qū)⒋蠓黾印?/p>

區(qū)域經(jīng)濟實力可以通過各區(qū)域的GDP和GDP增速以及區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構(gòu)來體現(xiàn)。一方面GDP和GDP增速可以在一定程度上客觀反應城市發(fā)展的可持續(xù)性和穩(wěn)定性，GDP不斷增加且GDP增速相對穩(wěn)定或上升時，意味著區(qū)域經(jīng)濟處于快速發(fā)展當中，則房貸違約爆發(fā)可能性較小，反之則需關注房貸違約可能出現(xiàn)上升情況。另一方面，區(qū)域經(jīng)濟實力的增強通常也是經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化的結(jié)果，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化（尤其是第三產(chǎn)業(yè)在地區(qū)生產(chǎn)總值的占比）可以提升勞動者報酬在地區(qū)國民收入中的占比，進而提高當?shù)鼐用駜攤芰?。以北京為例，隨著城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，勞動者報酬在地區(qū)國民收入中的比重逐漸上升。圖7是2017年各、省、市自治區(qū)[25]第三產(chǎn)業(yè)占比與勞動者報酬占比的截面數(shù)據(jù)，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)較好，勞動者報酬占比相應高，居民償債能力也強。一線城市經(jīng)濟以服務業(yè)為主，2019年北、上、廣、深第三產(chǎn)業(yè)GDP之和達到9.06萬億，占全國第三產(chǎn)業(yè)的比重高達17.0%，一線城市優(yōu)化的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)支撐了居民償債能力，其房貸違約水平較低。

（二）居民購買力

居民購買力是指區(qū)域居民對住房的購買能力，體現(xiàn)了借款人的償債能力和房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定性，通常與房貸違約情況呈反向變動關系，可通過個人可支配收入和房價收入比衡量。一方面居民購買力衡量的是居民的支付能力，居民購買力越強，能夠負擔的房價越高，償債能力也就越強，降低了違約的可能性；另一方面居民購買力在一定程度上能夠衡量區(qū)域房地產(chǎn)市場和房貸市場健康發(fā)展程度和穩(wěn)定程度，居民購買力越強，房地產(chǎn)市場潛在需求越高，供給一定的條件下房價大幅下跌可能性較小，從而房貸違約情況不會大幅增加。

居民購買力可以分為絕對購買力和相對購買力，與收入和房價兩個因素相關。絕對購買力可以通過居民個人可支配收入來衡量，個人可支配收入越高，絕對購買力越強。從我國不同地區(qū)城鎮(zhèn)居民可支配收入來看，東部地區(qū)遠高于中部、西部和北部三個地區(qū)，因此相對來說東部地區(qū)的房地產(chǎn)市場較穩(wěn)定，其違約風險也較小。相對購買力可以通過房價收入比[26]來衡量，房價收入比越低，相對購買力越高。2019年我國商品房房價收入比為8.8，目前多數(shù)研究認為我國合理的房價收入比應在6—7左右，因此整體存在一定的住房價格風險，是房貸違約情況不利的潛在因素。從城市來看，目前房價收入比最高的城市為深圳，已接近35，但需要注意的是，在供需基本平衡的市場，房價由中位數(shù)收入人群決定；在供給明顯大于需求的市場，房價由低收入人群決定；在供給明顯小于需求的市場，房價則由高收入人群決定，因此不同城市需根據(jù)供需情況具體分析房價收入比的參考性。綜合絕對購買力和相對購買力可對區(qū)域居民購買力的相對高低進行評價，居民購買力越高則違約可能性越低。

（三）房地產(chǎn)供需

房地產(chǎn)供需通過影響房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定性從而影響借款人的違約成本，而違約成本大小決定了借款人的償債意愿，可通過房價、房地產(chǎn)調(diào)控力度和去庫存周期綜合衡量。房地產(chǎn)供需情況是住房價格的主要影響因素，中期來看，房地產(chǎn)和房貸是我國國家宏觀政策重點調(diào)控的行業(yè)，供需情況對政策影響較敏感，目前在“一城一策”、“因城施策”等政策調(diào)控下供需處于較穩(wěn)定的狀態(tài)，房地產(chǎn)市場穩(wěn)定發(fā)展，違約情況也較為穩(wěn)定。但若發(fā)生供給大于需求的情況，則住房價格下行壓力較大，借款人違約成本下降，違約增加可能性上升。

影響房地產(chǎn)供需的因素非常多，從區(qū)域房地產(chǎn)市場穩(wěn)定性的角度出發(fā)，可以認為綜合去庫存周期、房地產(chǎn)調(diào)控力度和房價更能衡量房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定性。去庫存周期是直接反映短期內(nèi)市場供需狀況的指標，去庫存周期越短，即市場供求達到平衡的時間越短，庫存過剩的可能性越小，短期來看房地產(chǎn)市場風險越小，房貸違約可能性越低。房地產(chǎn)調(diào)控力度方面，在“房住不炒”政策指導下，房地產(chǎn)市場延續(xù)強監(jiān)管態(tài)勢，因城施政對住房需求的調(diào)控更為精準，房地產(chǎn)調(diào)控力度越強的地區(qū)，對供給端和需求端控制的力度越強，發(fā)生供需不平衡的可能性越小，中長期來看，房地產(chǎn)市場穩(wěn)定性越強，房價大幅下跌可能性小，由此違約率上升的可能性不大。房價是供需作用的結(jié)果，一方面房價反映當?shù)氐墓┬枨闆r，另一方面房價處于穩(wěn)定上漲或持平的趨勢，反映了地區(qū)經(jīng)濟和房地產(chǎn)市場處于較為良性的發(fā)展狀態(tài)，反之則發(fā)展較差，房價也是借款人違約成本大小的直接影響因素。因此通過去庫存周期和房地產(chǎn)調(diào)控力度綜合判斷區(qū)域房地產(chǎn)調(diào)控力度和供需情況，再通過房價走勢進行驗證，可對當?shù)胤康禺a(chǎn)市場穩(wěn)定性進行判斷，從而判斷借款人的償債意愿及違約風險。

（四）人口吸附能力

區(qū)域人口吸附能力是區(qū)域房地產(chǎn)穩(wěn)定性的基礎，長期來看區(qū)域人口吸附能力決定了人口變化情況，通過影響房地產(chǎn)市場的需求影響其穩(wěn)定性，房地產(chǎn)市場無法穩(wěn)定發(fā)展則違約爆發(fā)的可能性上升，主要通過城鎮(zhèn)化率、人口流入流出情況、人口引進政策情況進行衡量。從長期來看，人口是經(jīng)濟社會活動的基礎，更是房地產(chǎn)市場發(fā)展的根本支撐，人口決定了住房需求，因此一個地區(qū)人口吸附能力越強，越有利于房地產(chǎn)市場穩(wěn)定發(fā)展，降低因房地產(chǎn)市場波動帶來的借款人償債意愿的降低，從而降低房貸違約風險。

區(qū)域居民住房需求的變化主要為：一是城鎮(zhèn)常住人口增加的需求，包括城鎮(zhèn)人口自然增長和農(nóng)村人口進城定居產(chǎn)生的剛性需求。二是人口遷移帶來的住房需求變化，包括人口自然流動和受各地人口引進政策影響產(chǎn)生的需求變化。城鎮(zhèn)化率的高低將決定一個地區(qū)房地產(chǎn)市場剛性需求的高低，2019年我國常住人口城鎮(zhèn)化率為60.6%，與發(fā)達國家平均約80%的城鎮(zhèn)化水平相比仍有較大增長空間，因此單從城鎮(zhèn)化帶來的剛性需求來看，我國絕大多數(shù)城市依舊存在空間，但受城市化邊際力度持續(xù)下降以及人口紅利逐步消退影響，單憑城鎮(zhèn)化帶來的剛性需求增加難以持續(xù)維持房地產(chǎn)市場的穩(wěn)定發(fā)展，因此人口遷移帶來的住房需求變化愈發(fā)重要。這里需特別注意的一個現(xiàn)象是，在城市化推進的大背景下一些地區(qū)出現(xiàn)了城市收縮的現(xiàn)象，根據(jù)龍瀛[27]研究，2000—2010年,中國有180個城市的人口在流失;吳康(2016)研究了2007—2016年,中國有84座城市出現(xiàn)了收縮.對于收縮城市尤其是其中的資源枯竭型城市，人口萎縮導致的剛性需求減少將對房價產(chǎn)生直接影響，或?qū)@些城市的房貸資產(chǎn)信用質(zhì)量形成一定沖擊。從人口遷移的結(jié)果來看，除了區(qū)域人口流入流出情況是觀察人口自然流動情況一個較好指標，各區(qū)域是否有人口引進政策也是對人口遷移情況的一個重要影響因素。綜合城鎮(zhèn)化率與人口遷移情況對區(qū)域房地產(chǎn)市場需求端共同產(chǎn)生的影響，進而影響房地產(chǎn)市場的長期穩(wěn)定發(fā)展，通過房價的波動性最終將會影響個人住房貸款的違約情況。

四、結(jié)論

我國房貸資產(chǎn)信用質(zhì)量與宏觀經(jīng)濟狀況、房地產(chǎn)行業(yè)運行情況和居民生活水平密切相關，GDP增速上升、失業(yè)率下降的經(jīng)濟繁榮時期，房貸違約率普遍較低，房地產(chǎn)行業(yè)相關宏觀調(diào)控政策或?qū)⒂绊懛抠J資產(chǎn)信用質(zhì)量，居民收入和杠桿率將通過影響借款人償債能力和償債意愿，從而影響房貸資產(chǎn)違約率。同時結(jié)合房地產(chǎn)市場區(qū)域分化特征來看，國內(nèi)各地的區(qū)域經(jīng)濟實力、居民購買力、房地產(chǎn)供需和人口吸附能力普遍存在差異，進而會對區(qū)域經(jīng)濟穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，從而影響借款人的償債能力和償債意愿，引發(fā)房貸違約率的上升。因此應關注宏觀環(huán)境變化和區(qū)域分化對房貸資產(chǎn)信用質(zhì)量的影響，從而能夠在充分考慮外部環(huán)境的基礎上，合理評估房貸資產(chǎn)的違約率水平。

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[11]王大港.新常態(tài)下中國城市房地產(chǎn)風險評價及調(diào)控策略研究[D].北京交通大學博士學位論文,2017.

[12]靜態(tài)池即在某一時點形成的資產(chǎn)池，一經(jīng)確定不再加入新資產(chǎn)，這樣靜態(tài)樣本池的表現(xiàn)不會因為發(fā)起機構(gòu)貸款規(guī)模的變化而變化，每個靜態(tài)樣本都是分別跟蹤采集，能夠代表在某一時間段內(nèi)該資產(chǎn)組合產(chǎn)生的違約或損失，與擬證券化資產(chǎn)池更加可比。

[13]新增違約率=拖欠91-120金額/靜態(tài)池期初金額。

[14]靜態(tài)池數(shù)據(jù)剔除部分異常值，全文同。

[15]城鎮(zhèn)登記失業(yè)率指在報告期末城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)占期末城鎮(zhèn)從業(yè)人員總數(shù)與期末實有城鎮(zhèn)登記失業(yè)人數(shù)之和的比重。

[16]國房景氣指數(shù)是“全國房地產(chǎn)開發(fā)業(yè)綜合景氣指數(shù)”的簡稱。中國房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展變化趨勢和變化程度的綜合量化指標體系。綜合指數(shù)值100為景氣線，100以上為景氣空間，100以下為不景氣空間。

[17]參考中債資信專題研究《20年房地產(chǎn)調(diào)控政策回顧、思考與總結(jié)》觀點。

[18]參考中債資信專題報告《宏觀因素與房貸提前還款的相關性實證研究》觀點。

[19]居民部門杠桿率=居民部門債務/名義GDP。

[20]根據(jù)中國人民銀行調(diào)查統(tǒng)計司城鎮(zhèn)居民家庭資產(chǎn)負債調(diào)查課題組《2019年中國城鎮(zhèn)居民家庭資產(chǎn)負債情況調(diào)查》，2019年10月中下旬在全國30個省（自治區(qū)、直轄市）對3萬余戶城鎮(zhèn)居民家庭調(diào)查顯示，城鎮(zhèn)居民家庭負債參與率高，為56.5%；家庭負債結(jié)構(gòu)相對單一，房貸是家庭負債的主要構(gòu)成，占家庭總負債的75.9%。受調(diào)查家庭中，43.4%的家庭有住房貸款，其資產(chǎn)負債率、金融資產(chǎn)負債率和月償債收入比分別為16.5%、101.5%和29.0%，債務風險明顯高于平均水平，其中剛需型房貸家庭的債務風險尤其突出，三項指標分別為24.2%、151.3%和33.0%。

[21]由于部分數(shù)據(jù)缺失未納入統(tǒng)計，最終共統(tǒng)計到74個城市。

[22]楊揚.宏觀經(jīng)濟視角下我國個人住房貸款風險分析[D]. 南京理工大學碩士學位論文，2016

[23]根據(jù)《2019年中國城鎮(zhèn)居民家庭資產(chǎn)負債情況調(diào)查》顯示，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)居民家庭資產(chǎn)水平高，分經(jīng)濟區(qū)域看，東部地區(qū)明顯高于其他地區(qū)。東部地區(qū)居民家庭戶均總資產(chǎn)為461.0萬元，分別高出中部、西部、東北地區(qū)197.5萬元、253.4萬元和296.0萬元。東北地區(qū)居民家庭戶均總資產(chǎn)最低，僅占東部地區(qū)居民家庭的三分之一左右。

[24]孔煜.我國房地產(chǎn)發(fā)展與經(jīng)濟增長的實證研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2009(3)，78~82

[25]剔除西藏樣本，數(shù)據(jù)異常。

[26]房價收入比=住房總價/家庭可支配收入=(新建商品住宅成交均價×100平方米)/(城鎮(zhèn)居民人均可支配收入×城鎮(zhèn)家庭戶均人口)。

[27]龍瀛,吳康,王江浩.中國收縮城市及其研究框架[J].現(xiàn)代城市研究,2015(9)

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