作为最重要的一类实物资产, 房地产是债务融资中经常使用的抵押品。一旦债务人在清偿期限内未能如约履行偿债义务, 债权人有权收回作为抵押物的房地产物业 (即所谓的“止赎”, foreclosure) , 并以适宜方式对该物业 (即所谓的“止赎房产”, foreclosed property) 进行变现, 以此构成债权人挽回损失的主要方式。因此, 抵押物在止赎条件下的潜在变现价值将对抵押贷款安全性产生显著影响, 并相应成为在微观和宏观层面开展抵押贷款风险管理的关键因素之一。

这一问题对于商业银行个人住房抵押贷款的风险管理尤为重要。目前我国尚未公开披露不良债权抵押房产规模的官方统计数据, 但从相关统计资料看, 商业银行不良个人住房贷款规模近年来显著增长, 2015年末已逼近500亿, 较2014年增长幅度达到66% (图1) 。如果将消费性抵押贷款、经营性抵押贷款等其他金融产品纳入考虑, 潜在的不良债权及其涉及的止赎房产的规模还将更加庞大。商业银行等金融机构也越来越重视止赎房产处置问题。除了传统的拍卖 (包括网络拍卖) 等方式, 国内首单不良个人住房抵押贷款资产支持证券“建鑫2016年第二期不良资产支持证券”已由中国建设银行于2016年发行, 还有若干类似尝试正在筹备中。这些处置措施同样都有赖于对止赎房产变现价值的准确评估。但目前国内学术界对止赎房产的关注, 尤其是对其变价问题的研究仍十分有限, 明显滞后于行业实践的需求。

从国际范围看, 以美国为代表的西方国家已经围绕止赎房产及其变现价值开展了大量研究。特别是在美国次贷危机爆发后, 止赎房产集中出现, 其在经济和政策层面的重要意义得到空前重视, 大大推动了相关研究的发展。在上述背景下, 本文将系统回顾国际范围现有主要研究, 并以止赎房产的折价问题, 即止赎房产的实际成交价格低于其在正常情况 (非止赎) 下合理价格的现象作为关键切入点, 围绕止赎房产折价现象的理论根源、折价率的估计方法与结果、折价率的主要影响因素、止赎房产外部性对折价的影响等关键问题逐一梳理, 总结现有核心结论, 以期为我国围绕止赎房产及其变现价值问题的学术研究和行业实践提供参考。

严格意义上, 止赎房产的折价既可能来源于止赎房产对自身价格的影响, 也可能来源于止赎房产对所在市场整体价格水平的影响, 即负外部性。以下首先关注前者, 即狭义的止赎房产折价现象, 之后再集中对负外部性问题进行讨论。

在不考虑潜在负外部性的情况下, 现有研究从理论上提出了两种可能导致止赎房产折价现象的原因。第一种观点基于卖方行为视角, 认为止赎房产折价的本质是卖方尽快变现的代价。根据房地产流动性理论, 当卖方急于出售资产时, 资产的价格不应依据其公平市场价值, 而应依据其预期销售收入减去存置成本后得到的可变现净值确定 (Shilling等, 1990) 。就止赎房产而言, 由于卖方多为不擅运营房产的金融机构或处于财务危机的房主, 往往希望快速变现以减少存置成本, 存在降低止赎房产定价而提高流动性的动机, 从而导致折价现象的出现 (Springer, 1996) 。卖方的变现动机强弱程度不同, 目标出售时间不同, 预期销售收入较于公平市场价值之间的偏差程度 (即折价率) 即会相应变化。

第二种观点着眼于止赎事件对房产价值带来的负面影响, 其中又具体包括两类。首先是“污名效应 (stigma effect) ”, 它强调止赎事件本身带有一定的负面声誉, 即使止赎房产与其他房产之间不存在有形的差异, 这种负面声誉也会为止赎房产带来价值损失 (Clauretie和Daneshvary, 2009) 。由此隐含的一个有趣的问题是, 如果止赎房产的折价单纯因污名效应而产生, 则购买止赎房产后短期内在正常市场条件下将其出售或将成为一个有利可图的套利策略;这种套利策略的有效性也成为大量学者关注的问题 (Clauretie和Daneshvary, 2009;Harding等, 2012;PenningtonCross, 2006;Springer, 1996) 。其次是“代理效应 (proxy effect) ”, 它集中关注的是由于止赎期间管理不善而使房屋质量遭受的有形的损害, 以及由此导致的止赎房产价值损失 (Clauretie和Daneshvary, 2009;Zhou等, 2015) 。上述若干理论尽管侧重点有所差异, 但均预期止赎房产变现时将存在显著的折价现象。

除从理论角度论述止赎房产折价现象的存在性外, 现有研究更关注从实证角度对其加以验证, 并尝试对折价率进行定量估计。如前所述, 止赎房产折价率应当被定义为其实际成交价格相对于正常情况 (非止赎) 下合理价格的减少部分与正常情况下合理价格的比值。但很显然, 所谓“正常情况”并没有实际发生, 因而“正常情况下的合理价格”无法被直接观测到。为此现有研究中主要采用两种实证策略克服这一难点。

第一种策略是借助特征价格模型 (hedonic model) , 直接尝试获得对“正常情况下的合理价格”的估计值, 这也是目前最常使用的实证策略。其中一种做法是基于大量正常交易房产构建特征价格模型, 进而利用模型参数估计止赎房产在正常交易条件下的合理价格, 再将止赎条件下的实际成交价格与估计的正常条件下合理价格进行比较 (Zhou等, 2015) 。另一种, 也是大部分文献采用的做法则是, 基于同时包含正常交易房产和止赎房产的样本构建特征价格模型, 并以哑元变量标识其中的止赎房产, 进而考察该哑元变量对应系数大小及显著性。特征价格模型的思路尽管直接, 但很显然可能受到遗漏变量问题的影响;特别是当遗漏变量可能与止赎相关时, 这一思路得到的估计结果将存在显著偏误 (Harding等, 2012) 。相应地, 学者在采用这一思路时, 多致力于利用更丰富的数据, 加入更多控制变量, 如区位范围、房屋状况、销售持时等 (Aroul和Hansz, 2013;Clauretie和Daneshvary, 2009;Zhou等, 2015) 。

第二种策略则依托重复交易法 (repeat sales model) , 即同一房产在不同时间点上的“重复交易”, 来得到对止赎房产折价率的间接估计。其中具体又包括两种做法。其一是计算止赎房产成交价格与该物业此前一次 (正常市场条件) 交易之间的增值幅度;如果该增值幅度低于同期对照房产变化, 则表明此次止赎交易存在折价 (Pennington-Cross, 2006) 。其二, 相反, 是计算止赎房产此后 (正常市场条件) 交易的成交价格与此次止赎交易成交价格之间的增值幅度;如果该增值幅度高于同期对照房产变化, 则同样表明此次止赎交易存在折价 (Donner等, 2017;Harding等, 2012) 。重复交易法的优势在于充分利用同一房产在不同交易间固有的房屋属性均一性, 在一定程度上消除了前述特征价格法存在的遗漏变量问题。但其问题在于, 难以将止赎房产在两次交易期间发生的维护修缮等变化纳入考量, 因而仍然可能存在估计误差, 尤其是在止赎房产的两次交易时间间隔较长的情况下 (Donner等, 2017;Harding等, 2012;Pennington-Cross, 2006) 。另外, 这一思路通常只能验证折价现象是否存在, 并不能直接得到折价率的估计值。

在从理论和实证两个角度分析止赎房产折价现象的存在性后, 下一个关键问题是厘清决定折价率大小的关键影响因素。此类研究不仅有助于为针对止赎房产折价现象存在机制的探讨提供实证证据, 更为实践中准确预测特定止赎房产变现价格或折现幅度提供关键支持。现有文献从宏观和微观两个层面, 主要讨论了四类影响因素的作用。

宏观层面上, 影响止赎房产折价率的第一类重要因素是市场制度。目前大多数国家和地区法律都为止赎房产变现提供了多种市场机制, 债权人 (银行等) 乃至债务人 (房主) 可以根据法定条件和程序, 在其中做出选择 (Clauretie和Daneshvary, 2011;Pennington-Cross, 2006) 。以美国为例, 大多数州为止赎房产提供了至少三种变现方式:由债务人自行出售抵押房产, 用所得收入偿还剩余贷款;由债权人以止赎名义申请法院公开拍卖止赎房产, 房屋所有权直接让渡给成功竞买人;由债权人直接收回抵押房产的所有权, 而后将其打包出售。若干基于美国数据的研究指出三种模式下止赎房产交易的折价率存在系统性差异 (Aroul和Hansz, 2013;Goodwin和Johnson, 2017) 。在此基础上, 学者们还针对交易过程中各项具体安排的影响进行了细致考察。如在参与主体上, Chinoly等 (2016) 的研究发现, 当买方为第三方 (非债权人) 时, 由法院拍卖的止赎房产成交价格低于债权人在市场上出售的止赎房产价格水平, 即折价率更大。又如, 在付款方式上, 现金交易被发现会显著加大折价率 (Aroul和Hansz, 2013;Clauretie和Daneshvary, 2009;Forgey等, 1994) 。

宏观层面另一类影响止赎房产折价率的宏观因素是经济环境, 尤其是住房市场景气情况。Aroul和Hansz (2013) 的研究首次同时将房价稳定和波动 (危机) 的年份纳入样本区间, 发现止赎房产的折价率随着市场环境的恶化而增大。Tidwell等 (2016) 基于危机前后两个时间区间展开的实证研究也验证了这一观点。Zhou等 (2015) 的研究进一步表明, 止赎房产所占当地房地产市场份额越大, 止赎房产折价率越大;止赎交易发生前6个月该房产所在地区房价指数涨幅越大, 止赎房产折价率则越小。类似的, Andersen和Nielsen (2017) 用房价增速、住房交易量等指标表征当地住房市场活跃程度, 也得出住房市场越繁荣、止赎房产折价率越小的结论。

微观层面的影响因素首先是止赎房产自身的属性。其中最受关注的是所谓的“房屋风险状况”, 这也是止赎房产独有的一类分析维度。正如此前讨论的“代理效应”所指出的, 由于止赎房屋在易主期间会历经一段空置时间, 期间房屋的维护状况往往欠佳, 会对其售价造成影响。现有研究多利用维护状况、空置情况等指标表征房屋风险, 均得出房屋空置或缺乏维护会显著增大止赎房产折价率的结论 (Aroul和Hansz, 2013;Chinloy等, 2016;Clauretie和Daneshvary, 2009;Zhou等, 2015) 。其中Zhou等 (2015) 更进一步发现, 缺乏维护是解释房屋价值较低房屋折价率更大的重要因素;Rutherford等 (2017) 对止赎房屋转售价格的研究也表明, 购买人对止赎房屋的维修和更新是止赎房屋在一年内转售时恢复市价水平的重要原因, 间接佐证了影响止赎房屋折价的因素之一是房屋的维护状况。此外, 止赎房产的邻里环境和物理属性也被证明会对其折价率造成重要影响, 尤其是房龄对折价率有显著正向影响 (Zhou等, 2015) 。

微观层面上影响止赎房产折价率的因素还包括卖方的销售动机和销售行为。卖方销售动机本质上取决于其财务状况、持有止赎房产需要付出的存置成本等因素, 形式上主要体现为其可以接受的销售持时 (time on market) 。一般而言, 卖方销售的动机越急切, 止赎房产的初始报价越低, 最终成交的折价率可能越大 (Pennington-Cross, 2006;Springer, 1996) 。在销售期限受到相关法令约束的情况下, 这种影响更加明显, 如Andersen和Nielsen (2017) 的研究发现, 随着出售截止日期的逼近, 止赎房产折价率显著增大。需要指出的是, 直接将销售持时加入模型可能存在内生性问题, 即出售止赎房产所需的时间本身可能受其定价影响, 因此相关实证研究多采用两阶段或三阶段最小二乘等方法对模型进行估计 (Aroul和Hansz, 2013;Clauretie和Daneshvary, 2009) 。

前述围绕止赎房产折价的研究均在狭义层面上展开, 即仅考虑止赎对房产自身成交价格的负面影响。但止赎房产同时还存在一定的负外部性 (或称溢出效应、传染效应) , 其带来的价值损失可能波及其所在的住房市场, 尤其是当止赎现象集中爆发时, 这种负外部性的影响可能达到不可忽略的程度 (Harding等, 2009) 。因此, 前述狭义层面的研究结果实际上仅给出了对止赎房产折价率的保守估计, 现实中还有必要将止赎房产的负外部性也纳入考虑范围, 以得到对折价率的完整估计。

现有研究认为, 止赎房产对当地住房市场带来的负面影响可以归结为三种主要机制 (Harding等, 2009) 。第一种是供给影响, 即在需求不变的情况下, 止赎房产通过增加当地住房市场的供给, 影响住房市场整体价格水平;这也被证明是止赎房产带来负外部性的最主要作用机制 (Anenberg和Kung, 2014;Mian等, 2015) 。第二种是物理影响, 指由于止赎期间房屋被查封或遗弃, 对邻里社区的外部形象造成损害 (Harding等, 2009) , 或由于引发犯罪率上升、社区环境恶化而导致社区房价的下跌 (Anenberg和Kung, 2014) 。第三种是估价影响, 主要指当估价师利用市场比较法为房地产估价时, (大量) 止赎房产的存在将直接拉低其附近正常房屋的价值水平 (Lin等, 2007) 。但遗憾的是, 尽管这些研究均发现当止赎现象集中爆发时, 其负外部性将导致周边一定范围内房产价格整体出现显著下滑, 但尚未同时将止赎房产对市场整体房价的影响和对自身房价的影响一并纳入考虑, 因此二者叠加后的合计影响目前尚难以判断。

止赎房产作为一种特殊的住房资产, 其重要的经济价值和政策含义在国际范围吸引了广泛关注, 并积累了丰富的学术研究成果。我国住房市场和信贷市场的发展状况和美国相比均存在较大差别, 尤其是尚未出现大规模的住房金融危机。但从未雨绸缪的风险管理视角出发, 充分借鉴国际范围内的上述研究成果, 结合我国实际情况和需求开展系统性研究, 同样具有必要性和紧迫性。其中, 下述三个方向的研究和实践工作可能尤其具有重要意义。

第一, 结合我国背景和数据, 特别是独有的网络司法拍卖平台的强大数据优势, 在若干方面补充国际范围内关于止赎房产折价问题的理论研究。近年来, 随着我国司法拍卖制度不断完善, 人民法院逐步开始采用互联网公开竞拍的方式处置执行财产, 大量线上交易的司法拍卖房产为我国开展进一步研究提供了独有的数据支持。尤其是在折价现象的根源解析方面, 国际文献提出了三种可能的解释, 但鲜有文献能够将这三种因素相互剥离。我国网络司法拍卖平台的特殊实践方式则为深入剖析三种因素影响提供了可能性。例如, 在卖方行为层面, 根据我国相关规定, 人民法院通过网络司法拍卖不动产的, 应当在拍卖三十日前公告, 但实际上, 各场拍卖的提前公告时间在不少于三十日的基础上有所浮动, 公告时间的差异一定程度即反映了法院处置房产迫切程度的不同;在房产属性层面, 除了银行抵押贷款违约外, 我国的司法拍卖房产的来源还包括民间借贷违约、职务犯罪等其他方面, 不同来源的房产受污名效应和代理效应的影响程度亦可能各有侧重。这些我国独有的因素和潜在的数据为对折价因素的进一步分解提供了可行的思路。

第二, 基于理论研究, 定量预测止赎房产的折价率或定价水平, 支持金融机构针对个人住房贷款等金融产品的风险管理实践。目前, 现有研究大多停留在验证折价现象的存在性和分析折价率的影响因素这一阶段, 主要关注的是从宏观层面评估止赎房产的折价为社会财富带来的损失。但从行业实践角度看, 债权人更关心的是在微观层面上预先把握尚未交易的止赎房产的可能成交价格, 尤其是预测止赎房产的折价率。针对这一现实需求, 在从理论上把握市场制度、经济环境、卖方行为、房屋属性等因素对止赎房产价格 (或折价率) 的影响规律后, 有可能设计针对止赎房产价格 (或折现率) 的自动估价模型, 直接支持金融机构针对个人住房贷款等金融产品的风险管理需求。

第三, 评估止赎房产的政策风险, 同时为改进止赎房产的变现程序提供政策建议。目前, 现有研究多针对美国等较为成熟的房产市场, 止赎程序细节在法律条文里都有明确规定, 止赎房产市场的运行机制也相对独立健全。而在我国, 一方面房地产市场整体发展水平还不够成熟, 面临的政府调控 (如限购) 等政策不确定性较高, 另一方面, 止赎房产市场自身尚处发展起步阶段, 交易制度还存在一些隐患 (如线上竞拍风险) , 这些政策风险都有必要在研究中加以考量。更进一步地, 从实践应用的角度而言, 通过考察市场机制对折价率的影响作用, 可以为现实中改进变现程序提供直接建议, 从而最大程度减少社会损失。