JFQA｜金融科技抵押贷款机构如何填补信贷空白？来自自然灾害响应的证据

2023年12月，JOURNAL OF FINANCIAL AND QUANTITATIVE ANALYSIS（JFQA）发表了“Do FinTech Mortgage Lenders Fill the Credit Gap? Evidence from Natural Disasters”一文，该文对金融科技抵押贷款机构在自然灾害后是否能有效填补信贷空缺进行了研究。研究发现，相较于传统银行和非金融科技影子银行，金融科技贷款机构能更迅速响应重建抵押需求的增加。研究还比较了不同贷款供应渠道的响应，发现银行受监管激励影响较大，而金融科技贷款机构则在传统银行依赖更多资产负债表融资和实体分行网络时提供更多信贷。此外，金融科技贷款机构在本地竞争压力下，相较于传统银行更积极增加供应弹性。中国人民大学金融科技研究所（微信ID：ruc_fintech）对研究核心部分进行了编译。

作者 | Linda Allen, Yu Shan, Yao Shen

编译 | 钱树扬

来源 | JOURNAL OF FINANCIAL AND QUANTITATIVE ANALYSIS

一、引言

这篇文章采用了经验性的分析方法，研究自然灾害作为外生冲击时，金融科技贷款机构和传统银行如何填补信贷空缺。作者利用自然灾害引起的突发性抵押贷款需求增加作为研究情景，通过比较金融科技贷款机构和传统银行在灾后信贷响应上的差异，来揭示各自的竞争力和信贷供给策略。研究发现，在自然灾害后，抵押贷款申请有显著增加，但仅有金融科技贷款机构和传统银行显著提高了他们的信贷供应以填补信贷空白。具体而言，金融科技贷款机构在审批后灾害抵押贷款时提供了更高的贷款至收入比（LTI），显示了它们在扩展信贷时的积极性更强。分析表明，尽管增加了信贷供给，金融科技贷款机构并没有因为灾后风险而提高风险调整后的利率，也没有在贷款绩效上表现出异常的恶化，表明它们在没有损害贷款表现的情况下成功地填补了紧急时期的信贷缺口。文章进一步分析了金融科技贷款机构相较于传统银行在响应自然灾害时的优势。研究认为，金融科技贷款机构能够在信贷竞争中更具优势，特别是在传统银行依赖资产负债表融资和实体分行网络的市场。此外，金融科技贷款机构在传统银行竞争激烈的地区，更有可能放宽信贷标准，以维持或提升他们的市场份额。该研究对于理解金融科技贷款机构在市场动荡期间的角色、信贷市场中的竞争格局、以及它们如何使用信贷标准作为竞争工具提供了新见解。研究结果强调，金融科技在提供信贷时能够灵活应对市场需求的变化，并且即使在竞争压力下，它们也能保持健康的贷款表现。这为政策制定者和市场参与者如何评估和利用金融科技贷款机构的能力提供了重要的洞见。

二、文献回顾与假设发展

1.文章提出了几个假设，围绕金融科技贷款机构的敏捷性和效率进行阐述。文中推测，作为外生冲击，自然灾害之后，金融科技贷款机构会利用机器学习算法、更广泛的数据使用和自动化处理快速增加抵押贷款供应，并更有弹性地提供信贷。这种能力使他们能够快速适应，而无需显著收紧放贷标准或提高利率。尽管传统银行由于监管约束和对存款的依赖而反应较慢，但在灾害场景中仍具有独特优势。它们通过监管减免受到激励，可能会采用信贷平滑策略以支持复苏，包括以优惠条款提供贷款。文章还检视了非金融科技影子银行，强调了它们因依赖实体分行和资产负债表贷款而响应灾后信贷需求冲击的能力较差。这些机构被视为对灾后信贷需求冲击的反应更为受限。在分析自然灾害后的抵押贷款供应动态时，文章评估了金融科技公司提供的在线抵押贷款申请和审批流程的便利性和效率。考虑到这些公司可能会由于资金和处理成本上升而在灾后提高抵押贷款利率，但由于其运营效率和数据驱动的风险评估，未必不成比例地增加利率。

2.文章提供了研究数据来源和描述性统计数据。数据收集自2010年至2017年间的联邦应急管理局（FEMA）灾害宣言数据库，其中包括美国总统宣布的所有自然灾害（Presidential Declared Disasters，PDDs）以及其发生时间、灾害类型和受影响县。灾害类型主要包括严重风暴、洪水和飓风。文中还展示了2010至2017年期间美国各县人口密度和自然灾害分布的热图。

在自然灾害后，由于灾害受损房屋或业务的重建需求，抵押贷款的需求可能会激增。由于许多美国业主在自然灾害，特别是洪水损害方面保险覆盖不足，这增加了抵押贷款的需求。文章还收集了同一时期内来自家庭抵押贷款披露法案（HMDA）数据库的抵押贷款申请和批准数据，其中包含大部分住宅抵押贷款申请。HMDA数据提供了有关贷款者身份、财产位置、贷款类型、贷款金额、申请者收入等的信息。在归类贷款机构方面，作者根据金融稳定委员会的定义将所有存款类公司定义为传统银行，而所有涉及体系外实体的信贷中介则定义为影子银行。影子银行中又进一步区分为金融科技影子银行（FinTech）和非金融科技影子银行。文章还考虑了抵押贷款需求和借款者信用风险可能受到的地方社会经济和人口统计特征的影响，包括当地银行的存在以及竞争条件等。为此，使用了美国社区调查（ACS）和FDIC存款摘要数据来控制相关因素。最后，描述性统计数据部分展示了HMDA和GSE抵押贷款数据与FEMA灾害声明数据合并后的概况。数据显示，金融科技贷款机构的抵押贷款申请占所有申请的5.46%，并且在GSE贷款中，金融科技贷款机构的重融资贷款比例更高。

3.按揭需求冲击:按揭申请分析

作者首先检验自然灾害是否为当地抵押贷款需求带来了积极冲击。为此，运用了一种双重差分（DID）框架，比较了灾害影响县（处理组，TREAT = 1）和未受灾害影响、且在同一州但不相邻的县（对照组，TREAT = 0）的抵押贷款申请情况。研究时间窗口为两年，包含了灾害发生年（POST = 1）和前一年（POST = 0）。处理组县是指在治疗年受到至少一次自然灾害影响且前一年未经历任何自然灾害的县。作者通过比较处理组和对照组间的差异，以及灾害前一年与灾害年间的差异，来估算自然灾害对抵押贷款需求的影响。为了验证DID设计背后的假设，即预期灾害前抵押贷款需求的趋势应当在处理组和对照组中平行变化，作者估计了每年的DID回归模型来检查这一假设的有效性。结果显示，自然灾害导致的抵押贷款申请量在灾害发生年显著上升，这与预期的由于自然灾害导致的意外和外生性抵押贷款需求增长一致。此外，对于所有贷款机构类型，重融资和家庭改善贷款申请是抵押贷款需求增长的主要驱动因素。此外，作者还对灾后抵押贷款需求的变化进行了动态分析，以捕捉自然灾害最具破坏性影响的效应。考虑到过去几十年中，与水相关的灾害（如严重风暴、洪水和飓风）造成的人员伤亡和财产损失最大，以及截至2018年，只有15%的美国房主拥有洪水保险，作者提出了额外的假设和检验，以限定样本至与水相关的灾害，其结果与基线结果一致。

4.贷款人提供灾后抵押贷款

作者们探讨了自然灾害之后金融科技（FinTech）和传统银行对抵押贷款供应的影响。通过运用不同的数据集和经济模型，研究人员试图解析出在灾后环境下各类贷款机构的供应弹性变化。具体来说，文章使用了贷款收入比率（LTI）来衡量贷款供应弹性，即借款人可以从银行借到的最大贷款金额相对于其收入的比例。理论上，这个比率越高，表明贷款供应越富有弹性。作者们通过多重差分法（DID）回归分析来估计灾后各贷款机构在审批贷款时的弹性变化。

分析表明，FinTech贷款机构在审批灾后抵押贷款时，较传统银行提供了更高的贷款收入比例，这表明在灾后需求激增时，FinTech更能够满足客户需求。此外，当涉及到拒绝的贷款时，FinTech贷款机构在拒绝贷款时也表现出更高的贷款收入比例，表明它们在批准或拒绝贷款时采用了较为宽松的借贷标准。在考察贷款价格方面，文章发现FinTech机构在自然灾害后没有提高贷款利率，这与FinTech在灾后扩大贷款供应的情况不一致。这意味着，尽管FinTech在灾后增加了贷款供应，但它们并没有因此而收取更高的利息。最后，关于贷款绩效的分析，通过比较灾后和灾前的贷款违约率，研究发现，FinTech发放的贷款与传统银行和非FinTech影子银行发放的贷款相比，并没有显示出显著的绩效下降。这说明FinTech机构即便在自然灾害后放宽了借贷标准，也没有引入额外的不可观测风险，且其贷款绩效并未因此而受到显著影响。

5.贷款供应渠道

研究分析了自然灾害后，金融科技公司（FinTech）和传统银行在贷款供给行为上的差异。研究发现，在灾后，FinTech和传统银行均提高了贷款供应量，而非FinTech的影子银行则没有这样做。进一步的分析表明，相比于依赖于传统的资产负债表贷款的银行，使用证券化方式的FinTech公司能更灵活地扩展贷款供应。同时，拥有广泛分支网络的传统银行利用这一优势在灾后提供了更多贷款，而FinTech公司则通过在线交付系统克服了地理限制。回归分析揭示了FinTech和传统银行在不同竞争市场中的抵押贷款供给行为，并发现在面对竞争压力时，FinTech公司倾向于放松信贷标准，特别是在受到强监管和压力测试的银行较多的市场中。总的来看，FinTech公司根据传统银行的竞争压力调整其信贷供给，而在竞争较少的市场中，它们更愿意扩大贷款供应。这一结果表明，FinTech公司在灾后的响应更为灵活，利用其技术和运营优势，在传统银行受限的地区增加贷款，而传统银行则更为保守，依赖于现有市场结构和客户关系。

三、结论与建议

金融服务领域正经历深刻的变革，FinTech在根本上重新定义和塑造该领域。研究重点在于FinTech借贷者对消费者抵押贷款市场的影响，这一市场是美国最大的消费者贷款市场之一。通过自然灾害作为外生性冲击来探究FinTech、传统银行及非FinTech影子银行的响应，研究发现FinTech和传统银行都会在灾后增加信贷供应，而非FinTech影子银行则不会。FinTech借贷者在放宽信贷标准方面比其他类型的借贷者更为灵活，这不仅在贷款数量（广义边际）上如此，在贷款标准的弹性（密集边际）上也更显著。这种灵活性源于它们的在线业务模型以及证券化贷款的能力。此外，FinTech借贷者能够利用非传统数据来源和机器学习评估那些不常使用传统银行服务但信誉良好的借款者。研究并没有发现FinTech在灾后贷款中收取更高的利率，也没有证据表明FinTech贷款的违约率高于其他贷款，说明FinTech贷款并没有因为无法观测的风险而表现不佳。实证研究还探讨了影响信贷供给的经济渠道，以及FinTech借贷者在住宅抵押贷款市场中的竞争优势。FinTech在灾后通过使用证券化和在线贷款扩大了贷款供应，尤其是在那些依赖于资产负债表贷款和实体分行网络的银行主导的地区。与此相反，传统银行则增加了对受灾地区的贷款，尤其是在接受监管激励，对经济压力测试的银行最有利的情况下。文章还发现，在传统银行竞争压力较大的市场中，FinTech借贷者通过放松信贷标准增加了供给弹性。具体来说，在传统银行最具竞争力的市场中，FinTech借贷者批准的灾后抵押贷款的借贷收入比例更高。这表明，传统银行的竞争压力促使FinTech公司批准更宽松的贷款条件，这与沿密集边际扩大信贷供应弹性一致。然而，传统银行在竞争优势较少的市场中并没有放松信贷标准，即在没有内在优势和激励的市场中让出市场份额给FinTech借贷者。