JUE洞察：抵押贷款承销中的技术创新与信贷增长（1985–2015年）

《Journal of Urban Economics》：JUE Insight: Technological innovation in mortgage underwriting and the growth in credit: 1985–2015

　　**摘要**
我们重新审视了抵押贷款债务与收入之间关系的演变，补充了超越2000年代房地产繁荣时期的相关研究文献。我们的分析揭示了20世纪90年代购买抵押贷款金额与借款人收入之间的相关性出现永久性下降，并且这一下降在2000年代房地产繁荣之前就已经基本完成。我们将这种债务-收入相关性的下降归因于承销实践的转变——贷款机构从依赖人工判断转向基于数据的统计模型来评估抵押贷款违约风险，从而更准确地识别高风险借款人，并使更多人能够获得抵押贷款。通过一个简单的模型，我们发现20世纪90年代观察到的趋势（如房价增长缓慢和房屋所有权持有率大幅上升）与向低收入家庭提供更多信贷的情况是一致的。

**引言**
1985年至2015年间，抵押贷款市场经历了许多重大变化。20世纪90年代，信用评分被纳入抵押贷款承销过程，同时自动化承销软件也被引入并广泛采用。21世纪初，私人标签抵押贷款支持证券开始兴起，使得次级贷款和Alt-A贷款得以打包和销售。同一十年的后期爆发了经济大萧条和止赎危机，随后21世纪10年代金融科技开始发展。在每个十年中，政府政策都在推动房屋所有权的增长，30年期抵押贷款利率也呈现出长期下降趋势。这些变化对抵押贷款承销产生了何影响？衡量承销标准的一种常见方法是考察抵押贷款债务如何随收入变化。陡峭的斜率表明严格的贷款标准限制了低收入借款人的信贷获取，而平缓的斜率则表明相对于收入而言，信贷获取更为容易。在本文中，我们研究了1985年至2015年间抵押贷款债务与收入之间的关系。我们的回归分析紧密基于理论，并使用了两种借款人级别的数据来源：根据《住房抵押披露法》（HMDA）收集的贷款信息以及美国住房调查（AHS）的数据。这两种数据都包含了个人的债务和收入信息；我们还补充了人口普查局编制的社区级别收入数据。

**理论基础**
我们的回归模型基于一个动态均衡模型，该模型考虑了住房支出限制和内生房屋持有选择等因素。在模型中，债务-收入关系始终为正——较富裕的家庭通常拥有较高的债务水平，这与实际数据一致。然而，模型预测债务-收入关系对过去几十年发生的不同类型的变化会有不同的反应。允许受限家庭增加住房支出的创新会通过让低收入借款人相对于其收入获得更多信贷来平缓这种正相关的关系。相比之下，所有借款人的使用成本变化（可能源于利率变动或对未来房价的预期）会导致债务-收入关系平行移动，而不会改变其斜率。

**研究贡献**
首先，我们发现样本期间债务与收入之间的关系确实发生了变化。但这种变化并非发生在2000年代初的房地产繁荣时期，正如广泛认为的那样。实际上，债务-收入关系在20世纪90年代已经趋于平缓；而2000年代的繁荣时期则伴随着债务-收入关系的进一步上升。从我们模型的角度来看，20世纪90年代的信贷扩张主要是针对低收入借款人的。相比之下，2000年代的繁荣是由较低利率或对房地产市场普遍乐观的预期等因素推动的。这些因素导致所有收入水平的抵押贷款债务增加，从而使债务-收入关系整体上升，但斜率未发生变化。

**方法学差异**
Mian和Sufi（2009）也研究了房地产繁荣时期的债务-收入关系，但我们的发现与他们的结果存在分歧，主要是因为一些方法上的差异。正如Adelino等人（2016）指出的，Mian和Sufi（2009）关注的是某个邮政编码区域内的总抵押贷款债务金额，而不是具有特定收入的借款人所能获得的债务金额。这种做法混淆了信贷扩张的广度和密集度，而后者最好通过个体级别数据进行独立研究。此外，Mian和Sufi（2009）分析了邮政编码层面的债务和收入数据的首次差异，而不是个别借款人的收入和债务水平。由于将数据汇总到邮政编码层面并计算首次差异会丢失大量识别变量，这种方法得出的债务-收入关系斜率估计不稳定，甚至可能为负值。

**结论**
我们发现2000年代债务-收入斜率稳定，这一结果与Adelino等人（2016）的研究一致，且不受Mian和Sufi（2017）提出的两个数据问题的影响：即收入的替代定义和次级贷款的适当处理。如果借款人为获得抵押贷款而夸大收入，HMDA数据中的收入可能会有偏差。但我们在基线分析中使用的人口普查和AHS数据并未遇到这个问题。此外，使用公开版HMDA数据的研究人员无法在2004年之前将同一家庭内的第一抵押贷款与第二抵押贷款匹配。我们使用的是保密版的HMDA数据，可以在所有年份进行这种匹配。

**对“新叙事”的支持**
我们发现2000年代债务的统一增加支持了Adelino等人（2016）提出的观点，并得到了Albanesi等人（2022）、Kaplan等人（2020）、Conklin等人（2022）、Ferreira和Gyourko（2015）、Foote等人（2012、2021）以及Gennaioli和Shleifer（2018）等人的研究支持。这些观点认为，2000年代的繁荣是由对未来房价上涨的过度乐观预期推动的，而不是由于放宽了有利于低收入借款人的承销标准。

**对20世纪90年代债务-收入关系变化的解释**
我们认为这一时期的变化标志着承销实践的转型。贷款机构从依赖直觉和经验的传统审查方式转向了现代的数据驱动的统计方法。类似的变化也发生在其他消费信贷领域，包括信用卡。起初，抵押贷款机构抵制这种变化，认为人工直觉在预测抵押贷款违约方面仍然至关重要。但一旦开始使用统计方法，事实证明其效果远优于人工判断。统计技术在抵押贷款承销中的采用是20世纪人类行为分析转型的一个部分（Meehl, 1954）。研究表明，简单统计模型通常在多种预测中胜过人工判断，例如哪些学生能在研究生院取得成功、哪些人会心脏病发作以及哪些前囚犯会违反假释规定（Dawes等人，1993）。包括机器学习在内的高级统计分析方法不断扩展了机器胜过人类的应用范围。

**结论**
我们的研究有两个主要贡献：首先，债务与收入之间的关系在样本期间确实发生了变化；但这一变化并非发生在2000年代初的房地产繁荣时期。相反，债务-收入关系在20世纪90年代已经趋于平缓，而2000年代的繁荣则伴随债务-收入关系的上升。其次，我们解释了20世纪90年代债务-收入关系变化的原因是承销实践的转变。我们提出，这一时期贷款机构从传统的判断方式转变为现代的数据驱动方式。类似的转变也发生在其他消费信贷领域。抵押贷款机构最初抵制这种变化，认为人工直觉对于预测违约仍必不可少，但事实证明统计方法远优于人工判断。

**总结**
第2节利用我们的模型说明了金融创新对房地产市场的影响。第3节展示了我们的实证发现，第4节将这些发现与抵押贷款承销的历史变化联系起来。第5节对整篇文章进行了总结。这种观点的一个原因是，1995年至2000年间自动化承销的采用与债务-收入关系发生变化的时期高度吻合。其次，对历史记录的回顾表明，自动化承销显著扩大了人们的信贷获取渠道。

本文提出了一个理论模型，该模型得出了外生抵押贷款扩张的三个实证结论：收入与抵押贷款债务之间的相关性下降、房屋拥有率上升以及房屋实际价格的影响不明确。通过分析三十年间的数据，我们发现，在20世纪90年代中期，当自动化承销软件得到广泛使用时，确实发生了外生抵押贷款扩张。自动化承销在这一过程中发挥了重要作用。

作者贡献声明：
Christopher L. Foote：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、数据可视化、验证、监督、软件开发、资源管理、项目管理、方法论设计、数据分析、数据整理、概念构建。
Lara Loewenstein：撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、数据可视化、验证、监督、软件开发、资源管理、项目管理、方法论设计、数据分析、数据整理、概念构建。
Paul S. Willen：撰写