เข้าใจลำดับการผิดนัดชำระหนี้ครัวเรือนไทยจากข้อมูลเครดิตบูโร

Saengchote and Samphantharak (2020) วิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่างเชิงสถิติรายเดือนในระดับบัญชีจาก National Credit Bureau (NCB) ของผู้กู้ที่สุ่มมา 1 ล้านราย ตั้งแต่ปี 2552 ถึงปี 2561 พบว่ามีเพียงร้อยละ 9.4 เท่านั้นที่มีสินเชื่อทั้งสินเชื่อบ้าน (housing) และสินเชื่อบัตรเครดิตหรือสินเชื่อส่วนบุคคลทั้งรูปแบบเงินก้อนและวงเงิน (non-housing) แต่ผู้ที่มีสินเชื่อทั้งสองประเภทนี้คิดเป็นถึงร้อยละ 73 ของผู้มีสินเชื่อบ้านทั้งหมดในกลุ่มตัวอย่าง

ในกลุ่มตัวอย่างผู้กู้ที่มีสินเชื่อทั้ง housing และ non-housing ประมาณร้อยละ 10.1 มีการผิดนัดชำระหนี้อย่างน้อยหนึ่งประเภท แบ่งเป็นผู้ผิดนัดทั้งสองประเภทพร้อมกันร้อยละ 1.3 ผู้ผิดนัดเพียงสินเชื่อ non-housing ร้อยละ 6 และผู้ผิดนัดเพียงสินเชื่อบ้านร้อยละ 2.8 ทั้งนี้ การติดตามดูข้อมูลผู้ผิดนัดทั้งสองประเภทอาจใช้เป็นเครื่องบ่งชี้ภาวะความตึงตัวทางการเงินได้ เนื่องจากเหตุผลสำคัญประการหนึ่งน่าจะมาจากการขาดสภาพคล่องอย่างรุนแรง โดย รูปที่ 1 แสดงสัดส่วนของผู้ผิดนัดชำระหนี้ที่ผิดนัดทั้ง housing และ non-housing พร้อมกัน อย่างไรก็ดี งานวิจัยนี้ได้วิเคราะห์เฉพาะผู้ที่เลือกหยุดชำระสินเชื่อประเภทใดประเภทหนึ่งก่อนเท่านั้น โดยไม่รวมผู้ผิดนัดทั้งสองประเภทพร้อมกัน¹ ซึ่งลูกหนี้ที่ผิดนัดชำระหนี้สินเชื่อบ้านก่อนคิดเป็นร้อยละ 30 ของลูกหนี้กลุ่มนี้

ในทางทฤษฎีเศรษฐศาสตร์การเงิน เราสามารถแบ่งปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการผิดนัดชำระหนี้ออกได้เป็น 3 ช่องทาง ได้แก่

1. ความสามารถในการชำระหนี้ (affordability channel) ซึ่งมักวิเคราะห์ด้วยการเปรียบเทียบจำนวนเงินผ่อนในแต่ละงวดของหนี้ในแต่ละประเภท ซึ่งในทางทฤษฎีคาดการณ์ได้ว่า ผู้กู้จะหยุดชำระหนี้ที่เป็นภาระที่สูงกว่าก่อน

2. สภาพคล่อง (liquidity channel) ซึ่งวัดจากวงเงินที่เหลืออยู่ที่สามารถเบิกได้ของสินเชื่อบัตรเครดิตและสินเชื่อส่วนบุคคล ในทางหนึ่ง ผู้กู้ที่มีวงเงินเหลือเยอะอาจจะยอมให้ยึดบ้านเพื่อรักษาวงเงินเอาไว้ก่อน เนื่องจากเมื่อมีหนี้เสียแล้ว การจะขอเปิดวงเงินใหม่ในอนาคตย่อมเป็นเรื่องยาก ในทางกลับกัน ผู้กู้อาจเอาวงเงินที่เหลือนั้นมาใช้ชำระสินเชื่อบ้านแทนก็ได้ ซึ่งผลคาดการณ์ก็จะตรงกันข้าม ดังนั้น ในทางทฤษฎี ลำดับของการผิดนัดชำระหนี้ผ่านช่องทางสภาพคล่องจึงไม่แน่ชัด

3. ความเป็นเจ้าของในบ้าน (housing equity channel) ซึ่งวัดจากส่วนต่างของมูลค่าบ้านและมูลหนี้ของสินเชื่อบ้าน มีผลคาดการณ์ว่าผู้กู้ที่ได้ผ่อนเงินต้นมามากแล้ว ย่อมมีความเป็นเจ้าของมาก การถูกยึดบ้านไปจึงมีความเสียหายสูงกว่า ส่วนคนที่มูลค่าบ้านต่ำกว่ามูลหนี้ (negative equity) หากเป็นสินเชื่อที่เจ้าหนี้ไม่มีสิทธิไล่เบี้ย ก็อาจจงใจทิ้งบ้านเพื่อล้างหนี้ได้ ซึ่งในต่างประเทศมักเรียกว่า strategic default²

ทั้งนี้ เราอาจเรียกช่องทางแรกว่าเป็น ability to pay ส่วนช่องทางที่สองและสามว่าเป็น willingness to pay ก็ได้ ซึ่งงานวิจัยนี้ เราได้ทดสอบอิทธิพลของทั้ง 3 ช่องทางต่อแนวโน้มที่จะเลือกหยุดชำระสินเชื่อบ้านแทนการหยุดชำระสินเชื่อ non-housing

ในงานวิจัยนี้ เราวิเคราะห์เฉพาะผู้ที่เลือกหยุดชำระสินเชื่อประเภทใดประเภทหนึ่งก่อนเท่านั้น ไม่รวมผู้ผิดนัดทั้งสองประเภทพร้อมกัน ซึ่งผู้ที่ตัดสินใจเลือกหยุดชำระสินเชื่อบ้านก่อนในช่วง 2010–2018 คิดเป็นสัดส่วนประมาณหนึ่งในสาม ตามรูปที่ 2 ซึ่งเป็นระดับใกล้เคียงกับผลการวิจัยในประเทศสหรัฐอเมริกา โดยสัดส่วนนี้มีค่าประมาณร้อยละ 35 ในปี 2008 โดยผู้วิจัยอธิบายว่าน่าจะเป็นเพราะผู้กู้ต้องการที่จะรักษาวงเงินบัตรเครดิตไว้จับจ่ายใช้สอย เนื่องจากสินเชื่อบ้านในสหรัฐอเมริกามักจะเป็นสินเชื่อที่เจ้าหนี้ไม่มีสิทธิไล่เบี้ย (non-recourse) ในกรณีที่ผู้ให้กู้ยึดบ้านมาขายทอดตลาดแล้วยังได้เงินไม่เพียงพอสำหรับชำระหนี้ เจ้าหนี้ก็ต้องยอมความกันเท่านั้น จึงทำให้การทิ้งสินเชื่อบ้านแล้วรักษาวงเงินไว้เป็นสิ่งที่เป็นประโยชน์กว่าสำหรับผู้กู้ (Andersson et al. 2013 และ Cohen-Cole and Morse 2010) ในบริบทของประเทศไทยที่สุดท้ายแล้วเจ้าหนี้สามารถไล่เบี้ยสินเชื่อบ้านได้ เหตุผลหนึ่งที่ผู้กู้ยอมเลือกหยุดชำระสินเชื่อบ้านก่อนอาจจะเป็นเพราะเมื่อผิดนัดชำระ แม้จะโดนยึดบ้านแล้ว ผู้กู้ยังสามารถอาศัยอยู่ในบ้านได้ต่อโดยที่หยุดชำระจนกระทั่งกระบวนการยึดทรัพย์สำเร็จ

ข้อมูลค่าเฉลี่ยของผู้ผิดนัดชำระหนี้ในตารางที่ 1 แสดงให้เห็นว่าผู้ผิดนัดทั้ง housing และ non-housing พร้อมกันมีปริมาณหนี้มากกว่า มีวงเงินเหลือน้อยกว่า และมีอายุของสินเชื่อบ้าน ณ วันผิดนัดชำระหนี้ น้อยกว่า แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของความสามารถในการชำระหนี้ ส่วนกลุ่มที่หยุดชำระสินเชื่อ non-housing ก่อน ก็มีภาระผ่อนชำระสินเชื่อประเภทนั้นสูงกว่าด้วย แม้ว่าจะมีวงเงินเหลือมากกว่าก็ตาม แต่จะเห็นได้ว่าวงเงินที่เหลืออยู่ต่ำมาก ไม่ถึง 1 หมื่นบาทในทุกกรณี บ่งชี้ให้เห็นถึงสภาพคล่องที่ค่อนข้างตึงตัวของทุกกลุ่ม

เราใช้แบบจำลอง logistic regression เพื่อวิเคราะห์บทบาทของแต่ละช่องทาง พบว่า affordability channel (วัดโดยอัตราส่วนระหว่างเงินงวดสินเชื่อบ้านรายเดือน หารด้วยผลรวมของเงินงวดรายเดือนและเงินผ่อนชำระขั้นต่ำของสินเชื่อ non-housing) มีผลอย่างมาก ซึ่งเป็นไปตามการคาดการณ์จากทฤษฎี และ housing equity channel (วัดโดยเงินต้นของสินเชื่อบ้านที่ได้ผ่อนไปแล้ว) ส่งผลให้ผู้กู้เลือกที่จะไม่หยุดชำระสินเชื่อบ้าน ในขณะที่ liquidity channel (วัดจากวงเงินที่เหลือ) ไม่มีนัยสำคัญ ซึ่งน่าจะมาจากการที่วงเงินที่เหลืออยู่มีน้อยมาก ค่าเฉลี่ยไม่ถึง 1 หมื่นบาท จึงทำให้ไม่มีผลต่อการตัดสินใจมากนัก ในทางกลับกัน ระยะเวลาที่เจ้าหนี้ต้องใช้ในการดำเนินคดีเพื่อยึดบ้าน ก็อาจพิจารณาว่าเป็นการเสริมสภาพคล่องให้กับผู้กู้ได้เหมือนกัน แต่เป็นการเสริมที่ให้ประโยชน์กับสินเชื่อ non-housing

บทเรียนที่สำคัญของการวิเคราะห์นี้คือบทบาทของ housing equity ซึ่งสะท้อนความเป็นเจ้าของในบ้านต่อการตัดสินใจ ผู้กู้ที่มีความเป็นเจ้าของในบ้านมากกว่า (คือได้ผ่อนเงินต้นมาเยอะแล้ว จะเรียกว่าหนี้ที่มีอัตราส่วนสินเชื่อต่อมูลค่าหลักประกันต่ำก็ได้) มีแนวโน้มที่จะไม่ผิดนัดชำระหนี้ เพราะมี willingness to pay มากกว่า

งานวิจัยของ Campbell et al. (2011) พบว่าบ้านที่ยึดแล้วขายทอดตลาดมักจะมีราคาต่ำกว่าทั่วไป และสามารถส่งผลในทางลบต่อราคาบ้านในละแวกรอบ ๆ ได้ อันอาจก่อให้เกิดวงจรเชิงลบเป็นทอด ๆ ได้ ดังนั้นสินเชื่อบ้านจึงมักได้รับการจับตามองเป็นพิเศษ เพราะเป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อเสถียรภาพทางของระบบการเงิน มาตรการดูแลอัตราส่วนเงินให้สินเชื่อต่อมูลค่าหลักประกัน (Loan-to-Value ratio หรือ LTV ratio) จึงเป็นเรื่องสำคัญ เพราะ LTV ratio ที่สูงหมายถึงความเป็นเจ้าของที่ต่ำนั่นเอง

ข้อมูลรายบัญชีที่กู้ทำให้เราสามารถแยกหมวดผู้กู้ตามพฤติกรรมการมีสินเชื่อบ้านได้ ซึ่งเราแยกเป็นกลุ่มย่อยได้อีก ดังนี้

1. กลุ่มผู้กู้ที่มีสินเชื่อบ้านเพียงสัญญาเดียว
2. กลุ่มผู้กู้ที่มีสินเชื่อบ้านหลายสัญญา ซึ่งอาจเป็นการเพิ่ม LTV ratio หากเป็นการกู้เงินจากการกู้สองสัญญาบนหลักทรัพย์เดียวกัน โดยสัญญาแรกมี LTV ratio มาตรฐาน และสัญญาที่สองเป็นสัญญาพ่วง ซึ่งในการศึกษานี้ เราเรียกสัญญาที่มีลักษณะนี้ว่ากลุ่มสินเชื่อ LTV สูง
3. กลุ่มผู้กู้ที่มีสินเชื่อบ้านหลายสัญญาเพื่อซื้อหลายทรัพย์ เราเรียกว่ากลุ่มนักลงทุน

เราพบว่าผู้กู้ที่มีสินเชื่อบ้านหลายสัญญา (ทั้งกลุ่ม 2 และ 3) มีแนวโน้มที่จะหยุดชำระสินเชื่อบ้านก่อน เมื่อเทียบผู้กู้ที่มีเพียงสัญญาเดียว (กลุ่ม 1) แต่ระหว่างกลุ่มสินเชื่อ LTV สูงกับกลุ่มนักลงทุน แนวโน้มในการหยุดชำระสินเชื่อบ้านไม่แตกต่างกัน

ทั้งนี้ หากจำกัดคนในกลุ่มที่ 2 ให้มีสินเชื่อบ้าน 2 สัญญาเท่านั้น มีแนวโน้มว่าคนเหล่านั้นจริง ๆ แล้วมีสินเชื่อเพียงก้อนเดียว เมื่อนำคนกลุ่มนี้มาเทียบกับกลุ่มที่ 1 พบว่ากลุ่มสินเชื่อ LTV สูงมีแนวโน้มหยุดชำระสินเชื่อบ้านก่อน ซึ่งเป็นการย้ำถึงบทบาทของ LTV ratio ต่อพฤติกรรมของผู้กู้อีกด้วย

อย่างไรก็ตาม เราพบว่าผู้กู้ที่มีอายุสินเชื่อสูงมีแนวโน้มหยุดชำระสินเชื่อบ้านก่อน ทั้งนี้ ในการวิเคราะห์นั้นได้คำนึงผลของ housing equity แล้ว ผลการศึกษานี้อาจดูไม่สมเหตุสมผล เพราะเมื่อผ่อนมานานกว่า ผู้กู้น่าจะมี housing equity มากกว่าด้วย คำอธิบายประการหนึ่งที่เป็นไปได้คือ อายุของสินเชื่อมีความเชื่อมโยงกับการ refinance สินเชื่อ

โดยทั่วไปแล้วประโยชน์ของการ refinance มักจะมาจากการลดอัตราดอกเบี้ยเงินกู้ ซึ่งเป็นบริบทในประเทศที่อัตราดอกเบี้ยสินเชื่อบ้านมักคงที่ แต่ในบริบทของประเทศไทย อัตราดอกเบี้ยของสินเชื่อบ้านมักเป็นอัตราลอยตัว ซึ่งผู้กู้จะได้รับประโยชน์จากการลดของดอกเบี้ยโดยอัตโนมัติ แต่อย่างไรก็ตาม การ refinance ก็อาจลดภาระของผู้กู้ได้จากช่องทางอื่น ๆ เช่น การได้คำนวณอัตราดอกเบี้ยสินเชื่อใหม่ (reprice) เมื่อหลักประกันมีมูลค่าเพิ่มขึ้นประกอบกับมูลหนี้ที่ลดลง ทำให้ LTV ratio ลดลง ความเสี่ยงลดลง และอัตราดอกเบี้ยลดลง นอกจากนี้ การหยุดชำระสินเชื่อบ้านอาจเกิดจากประโยชน์จากอัตราดอกเบี้ยโปรโมชั่นที่มักจะมีในช่วงปีแรก ๆ ของสัญญาหมดลงในระยะต่อมาอีกด้วย

ในงานวิจัยนี้เราพบว่าผู้กู้ที่มีทั้งสินเชื่อบ้านและสินเชื่อ non-housing มีจำนวนไม่น้อยที่เลือกหยุดชำระสินเชื่อบ้านก่อน แต่ยังชำระสินเชื่อ non-housing ต่อไป โดยปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจมีทั้งเรื่อง ability to pay และ willingness to pay บทเรียนที่สำคัญของงานวิจัยนี้ คือ อิทธิพลของ willingness to pay ที่สะท้อนใน LTV ratio กับการตัดสินใจ “เลือก” หนี้ของผู้ที่กำลังจะผิดนัดชำระหนี้ และพฤติกรรมของกลุ่มผู้กู้ที่มีสินเชื่อบ้านหลายสัญญารวมถึงกลุ่มสินเชื่อ LTV สูง ซึ่งมีแนวโน้มที่จะหยุดชำระสินเชื่อบ้านก่อน ทั้งหมดนี้เป็นประเด็นที่ควรพิจารณาในการดูแลเสถียรภาพของระบบการเงิน

Andersson, F., Chomsisengphet, S., Glennon, D., & Li, F. (2013). The changing pecking order of consumer defaults. Journal of Money, Credit and Banking,45(2‐3), 251–275.

Campbell, J. Y., Giglio, S., & Pathak, P. (2011). Forced sales and house prices. American Economic Review, 101(5), 2108–31.

Cohen-Cole, E., & Morse, J. (2010). Your house or your credit card, which would you choose? Personal delinquency tradeoffs and precautionary liquidity motives. Unpublished Working Paper.

Saengchote, Kanis & Krislert Samphantharak (2020). Delinquency Priority in Consumer Credit: Evidence from Thai Microdata, PIER Discussion Paper no.135.