情況已經起變化：居民部門負債率問題的再淺談

作者：一段棉線

來源：一段棉線的投資思考（ID：yiduanmianxian）

本文要點

有段日子沒仔細跟進居民負債問題的更新數據了，最近幾年居民負債的形勢變化太快，“三天不學習，趕不上劉少奇”。前年下半年和老王一起寫了份70多頁的大報告，回頭看看，當初是老王做了最硬核的部分，自己對很多細節的理解并不到位。最近因為疫情影響，大家對疫情是否會引發局部信用風險的問題越來越關切，就又撿起來這門基礎課做一下整體研究。

和其他宏觀杠桿研究的問題一樣，搞清楚居民杠桿問題不僅需要研究總量，還至少需要搞清楚負債產品特征、負債久期分布、負債群體結構等問題。囿于公開渠道無法獲得負債群體結構性數據，只能基于此前投資經驗對相應情況進行定性判斷，并盡可能量化估計負債久期分布，以在總量上對居民即期還款壓力有更深入的認識。

先說幾點結論：

1、近年來本輪居民加杠桿速度很快。還原央行口徑外的零售信貸規模，居民杠桿占GDP比例已由2013年末的43%達到了2019年末70%左右水平。以年末數占當年居民可支配收入口徑衡量，該比例已從2013年末的63%上升到2019年末的103%；

2、居民加杠桿絕對規模上的主力品種是住房抵押貸款和公積金貸款。尤其在2015和2016兩年，這兩個品種占當年新增信貸的比例非常大。但因這兩類貸款期限很長，以上年末數估計的下年償還壓力（下一年預估本息現金流/下一年住戶部門可支配收入）會被分攤至15-20年。但從2013年開始可支配收入占比從13%水平提升到目前的約28%水平，增長顯著；

3、本輪居民加杠桿速度非常快，但尚未出現局部危機的主要內生原因可能是兩個，其一是房價沒有出現系統性嚴重下跌。其二是存量高流動性財富（儲蓄+理財）托底，但存量高流動性財富對存量負債的覆蓋率下降很快。2015年底居民儲蓄/理財和居民負債的比例約為214%，但目前該比例已經下降到了139%左右；

4、需要高度關注居民杠桿的結構性問題。我國居民杠桿在人群中分布不均勻，農村居民蓋房基本不用貸款，信用卡用量也很低。除了城鄉差別，不同階層的負債率也有巨大差別，很可能在不同階層中呈現出不同特征，如超高凈值客戶資產負債率低；次級人群人均絕對債務規模小，但負債久期短、受現金流量表影響大；中產階級絕對債務規模大、負債久期長，如資產價值縮水或連續數期收入現金流顯著下降就可能陷入債務危機。這些特點會導致不同的經濟或社會問題，有數據條件的體制內人士進行進一步深入研究的必要性很高。尤其是當前疫情及防控疫情對經濟和社會存在雙重沖擊的背景下，左支右絀之后解決了一些總量上的數據問題遠不足以達到沾沾自喜讓人感恩的基本標準，細化到具體人群畫像，以科學疏導而非WeiWen為主才是避免出現重大社會問題的合理手段。

由于2013年前后是前一輪金融大爆發的起點，傳統金融體系外的P2P、非持牌消費金融業務開始大爆發，金融體系以金主身份對這些體系外融資需求進行了資金支持，并后續一并加入了各種金融創新的行列。本輪金融大爆發有一個顯著特點：即以各種零售信貸產品為代表的金融創新層出不窮，居民部門杠桿率一路飆升，原有的無授信/低授信人群也在此輪金融爆發過程中得到了較為充分的授信。

基于此，盡管本輪居民加杠桿大體從2008-2009年開始發動，但本篇主要觀察的時間階段始于2013年。

計算居民總體杠桿率的口徑往往有兩個，一個是按照GDP為基數計算，一個是按照居民可支配收入口徑計算。無論哪種計算，市場上多數報告的計算方式僅僅統計央行公布的個人貸款余額部分。然而，僅統計金融體系的表內貸款實際至少缺失了三項主要居民負債或居民隱性負債，分別如下：

- 公積金貸款；

- 信托發放的表外貸款；

- 小額貸款公司對個人直接發放或由個人承擔擔保義務的貸款。

這三項合計規模約為央行口徑下個人貸款余額的10-15%。此外，即便不考慮民間借貸規模，仍有兩項可能對估計產生一定影響的科目在此次測算中并沒有納入統計，分別為：

- 融資租賃：對個人發放的、仍在表內存續的租賃分期（以乘用車和商用車租賃為主）實際也是居民部門負債。未被納入測算的原因是行業內沒有靠譜的統計數字，但該部分總體規模并不大，全行業應該在千億體量；

- 出表資產：這部分規模很大，體量在萬億級，但實際分析的時候比較復雜。首先央行在統計宏觀信貸規模和社融的時候可能已經還原部分金融機構通過信貸資產證券化路徑出表的資產，但統計是否全面需要進一步確認。其次，金融機構部分通過銀登或私募形式出表的資產規模可能沒有被央行統計在內。再次，類金融機構每單發行是否做出表安排需要根據交易條款細化判斷。

基于以上原因，本次測算未納入以上兩項測算，預計還原后對居民負債數據的影響在1-5%。

1、總量問題

鋪墊不多說了，2013年到現在居民部門負債率一直以斜率很高的狀態上升，到2019年末，還原后按照GDP口徑統計的負債率已經逼近70%大關，和當年居民可支配收入相比也首次超過了100%（已超過美國水平）。    

還原后按GDP測算的居民負債率

還原后按居民可支配收入測算的居民負債率

注：居民可支配收入有兩個口徑，一個是統計局總體口徑，一個是利用人均可支配收入與當年總人口相乘得出的數據口徑。后者整體比前者規模小約30%，由于人均可支配收入是調查數據，存在向下的調查偏差，故采用統計局直接發布的口徑。此外，本部分還原測算時未對信用卡待償中作為支付手段的部分（即免息分期部分）進行扣除。

2、期限分布問題

對于債務償付來說，總量問題很重要，但期限分布問題更重要。作者對下列不同貸款類型進行久期歸類，并按照當年末存量權重通過建模計算得出居民部門下一年的償付現金流壓力。

具體估算方法為：

當年強制償還現金流規模 = 上年末各項貸款未償本金/加權平均久期 + 上年末各項貸款未償本金 × 對應假設利率

在本部分還原測算時扣除了信用卡待償余額中作為支付手段的部分（即免息分期部分）。

于是得出了如下估計結果：2013年居民信貸對應強制性償還現金流占當年居民可支配收入比例在13%左右，到2020年度估計該比例將上升至28%左右，相當于在7-8年的時間里居民部門的即期償付壓力翻了一倍以上。

過去10年里，推高居民負債總量增長的推手毋庸置疑是住房抵押貸款（商業按揭和公積金貸款）。從結構上看，背負起房貸壓力的最主要群體應該是城市中產。但次級人群通過消費信貸加的杠桿絕對規模也不算小。

3、那為什么還沒出現顯著的信用風險？

既然債務比例持續提升，為什么現階段居民負債對應的產品尚未出現嚴重的信用事件？說絕對比例還不夠高顯然不是準確答案，此前一次分析，和老王討論出的原因大概有這么幾點：

- 居民儲蓄率仍然較高，債務/金融資產比例仍然較低；

- 零售信貸的滲透率仍然不算高；

- 銀行為主的金融機構整合各種優勢后，以較低利率產品對其他非正規產品進行了擠出；

- 風控技術的革命性革新；

- 房價歷史上持續上漲，現階段保持穩定。

接近兩年過去，上面想到的這些原因大體仍然成立，但作者對居民負債信用為何仍保持一定穩定性的原因有了一些細化認識。

第一，房貸是占居民負債絕對比例最大的部分，住房價格的持續上漲并在現階段保持相對穩定是居民負債信用穩定的最根本原因；

第二，居民存量高流動性金融資產是對沖信用風險的重要壓艙石，但存量財富對居民負債的覆蓋率正在以極快速度下降（見下圖）；

第三，市場已經階段性進入存量博弈的狀態。是否能夠獲取優質客戶、是否能夠整合低成本負債來源和是否能夠不斷提高風控技術是區分不同經營機構能力的關鍵因素。這個過程中一定會有經營機構爆發顯著信用風險，但在現階段貨幣政策整體托底、多數機構份額達不到壟斷狀態的市場環境里爆發整體信用風險的可能性不大。

    注：居民存量高流動性財富 = 居民儲蓄 + 居民銀行理財

二、幾點感受

這禮拜每天花點時間整理數據，看看報告。上次由于自己沒有動手做數據，對很多問題的理解并不到位，這次從基礎做起，就對很多問題有了新的理解。大體有這么幾個方面的感受：

第一，國內數據的口徑缺乏穩定性，數據內涵也往往語焉不詳，數據質量較差、宏觀和微觀數據互相之間無法印證。清洗數據的時候經常發現同一內涵的統計數據互相打架或同一口徑的數據內涵發生變化造成前后無法比較等等問題；

第二，國內多數研究做得比較糙，缺乏基本的方法論或描述問題的邏輯框架。給結論的時候經常跳步驟想當然。在居民部門負債問題上，強推老王推薦的2018年廣發宏觀發表的《中國居民部門杠桿如何評估——宏觀杠桿率研究系列》。這篇報告對描述居民部門杠桿率有哪些不同口徑、各口徑的適用范圍及優劣勢、是否能夠探尋到“杠桿極限”等問題都有很嚴謹的表達；

第三，整理基礎數據是強迫自己從底層思考邏輯框架的一個過程，這個過程中對不同口徑數據的勾稽關系、數據有效性和適用性、不同信息來源的信息質量都能建立起直觀感受，就像打球時培養的“球感”一樣，這種感覺有助于指導業務實踐和投資判斷。

以上。

附錄：模型計算假設

以下計算假設相對偏保守，例如短期貸款的利率估計值可能偏低，部分貸款久期估計值可能偏長，因此上文估算得出的結果有可能會低于居民實際償付壓力。如讀者能協助我進一步數據更新，懇請各位不吝賜教。

1、2018年之后無可支配收入總量數據，該數據補空是利用當年GDP規模和過去5年居民可支配收入占GDP比例平均值（比例較穩定）外推計算得出的；

2、假設2020年真實GDP增長率為5%；

3、假設2019年居民儲蓄余額相比上年約同比增長9%，到去年底約69萬億元；

4、居民理財數據為個人理財和私行理財加總計算，過去兩年規模數據補空是利用2018年數據和部分新聞提及數據外推得出的，過去兩年余額均約17萬億元上下；

5、2019年底信用卡未償余額規模利用2018年底數據和過去5年信用卡未償余額增長率平均值相乘外推得出。假設其中作為支付手段的部分從2013年之前約80%下降到目前的約50%；

6、各類信貸久期假設

- 短期消費貸款：久期為0.75年；

- 短期經營貸款：久期為1年；

- 中長期消費貸款（不含按揭和公積金貸款）：久期為1.8年；

- 中長期經營貸款：久期為1.5年；

- 信用卡（不含支付手段部分）：久期為0.75年

- 信托零售貸款（不含支付手段部分）：久期為0.75年；

- 小額貸款中居民負債對應部分：久期為1年；

- 按揭和公積金貸款：不含早償，每年按合同本金歸還6%左右。

7、短期貸款平均利率假設為6%；商業按揭貸款利率采用萬德統計值，假設公積金貸款利率低于同期商業按揭貸款利率1.5%；

8、假設信托發放的零售貸款規模從2012年末開始，規模由50億元增長到2019年底的8,000億元；

9、假設小額貸款公司存量貸款中80%為居民直接負債或由擔保形成的隱性負債，但2015-2017年比例有所上升。

注：文章為作者獨立觀點，不代表資產界立場。

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