• 本文利用HMDA 2018-2019扩展数据，包含借款人信用评分、债务收入比(DTI)和贷款价值比(CLTV)等关键信用指标，首次较全面考察了七个种族和族裔群体的住房贷款申请结果，包括拒绝率和贷款利率差异 [page::0][page::3][page::4]。

- 种族/族裔贷款申请比例与美国人口构成不完全一致，非西班牙裔白人和亚裔申请者相对过度代表，其他群体则相对不足[page::6][page::7]。

• 不同种族申请者的贷款拒绝率存在显著差异：黑人及部分太平洋岛裔申请拒绝率最高，非西班牙裔白人和日本裔最低。即使调整信用分数，黑人申请者仍表现出明显较高的贷款价值比(CLTv)，反映财富差距[page::8][page::9]。

• 贷款拒绝率与信用评分和债务收入比显著负相关，DTI超过50%申请拒绝概率大幅上升。CLTV的影响相对较小但存在门槛效应[page::10][page::11][page::12]。

• 贷款利率与信用评分同样呈现负相关，不同族裔在相同信用评分下仍存在利率差异。黑人的贷款利率和DTI超过50%时利率更高，亚裔利率最低，可能与折扣点的缴纳相关[page::13][page::14].

• 通过多元线性回归剖析信贷审批和定价决定，控制信用评分、DTI和CLTV后，原始拒绝率差异显著下降，但少数族裔群体仍存在经济意义上的差距。加入贷款机构固定效应后，差异进一步减小，表明区域及机构选择影响信贷不平等[page::15][page::16][page::17][page::18]。

| 族裔类别 | 拒绝率差异（标准购房贷款，含最大控制） |
|---------------------------|-------------------------------------|
| 美国印第安人/阿拉斯加原住民 | 1.8% |
| 黑人/非裔美国人 | 2.7% |
| 太平洋岛裔 | 2.5% |
| 西班牙裔 | 1.6% |
| 多重回应 | 0.8% |
| 缺失 | 1.2% |

• 利率差异方面，原始数据显示黑人贷款利率较非西裔白人高18个基点，控制信用后差异缩小但仍显著，亚裔贷款利率显著低于非西裔白人，可能因频繁缴纳折扣点[page::17][page::18][page::27][page::28]。

- 敏感性分析表明，目前模型遗漏变量需要具备与信用评分相当甚至更强的相关性，才可能完全解释部分贷款拒绝和利率的种族差异。这提醒我们部分差异可能源自未观测的系统性因素，而非仅为模型遗漏偏误[page::19][page::20][page::21].

• 结论指出信用评分、收入和首付比例对信贷不平等贡献显著，但还存在额外的市场、信用和知识障碍，以及潜在非法歧视，需要多维度政策和深入研究以缩小住房贷款的种族和民族鸿沟[page::22].

详尽分析报告：《Racial and Ethnic Disparities in Mortgage Lending: New Evidence from Expanded HMDA Data》

---

1. 元数据与概览

报告标题： Racial and Ethnic Disparities in Mortgage Lending: New Evidence from Expanded HMDA Data
作者： Sean Lewis-Faupel, Nicholas Tenev
发布日期： 2024年1月19日
发布机构及数据来源： 未明确说明发布机构，但基于美国住房抵押贷款披露法案（HMDA）扩展数据制作
主题： 本报告聚焦美国不同种族和族裔群体在住房抵押贷款申请中的贷款准入率（批准率）和贷款定价（利率等）中的差异，使用2018-2019年HMDA数据。特别强调包含了借款人信用状况相关的关键指标，如信用评分、债务收入比（DTI）和贷款价值比（LTV），这些在之前广泛应用的数据中往往缺失。

核心论点和结论：

• 在未控制任何借款人信用状况特征时，存在明显且规模较大的种族和族裔间贷款批准率和贷款定价差距。

- 控制了关键信用状况（信用评分、收入及首付要求）后，差异虽缩小，但仍然具有显著的经济意义。

• 灵敏度分析表明，虽一些遗漏变量可以解释部分贷款定价差异，但无法解释贷款批准差异。

- 表明结构性障碍和潜在系统性因素仍对贷款市场中的种族差异产生重要影响。

• 报告并未直接测试“歧视”本身，但为评估其上限提供了参考。

以上发现强调了现有信用评估工具固有限制和结构性不平等的作用，政策和业界应关注更广泛的因素来缩小差距。[page::0, page::1, page::22]

---

2. 逐节深度解读

2.1 引言（Section 1）

报告起始强调了购房贷款对实现住房所有权的重要性，及其影响种族财富差距的路径（参考Akbar等，2019）。HMDA提供了广域贷款申请数据，但2018年起新加入的关键借款人信用指标，填补了长期以来的研究空缺。作者指出本研究不专注于判定“歧视”是否合法或存在，而是描绘整个申请和定价过程中的差距，并解释了差距形成的潜在多样性来源，如借款人选择、市场条件等非歧视因素。本文同时回顾了过去相关研究，定位自身通过完整多族裔类别和广覆盖贷款样本的特色和贡献，特别是灵敏度分析部分。[page::1, page::2]

2.2 数据介绍（Section 2）

• HMDA数据来源及范围：自1975年实施，要求一定规模以上贷款机构按申请级别报送数据，包括申请结果、申请人自报的种族与族裔、信用评分和关键财务指标（信用评分、DTI、LTV）。

- 种族和族裔分类：依据美国联邦管理与预算办公室标准，并进行了细分汇总。这里对申请中的多种族报告及缺失情况进行了分类说明，体现出数据的复杂性（如一个应用中申报多种族时归类策略）。

• 贷款样本选择：强调“standard purchase loans（StdHP）”作为30年期传统产权购买贷款的子集，排除家庭权益、反向抵押或商业目的贷款，确保分析的贷款类型较为统一。

- 样本代表性：非西班牙裔白人和亚裔贷款申请者在样本中比例高于其人口比例，而其他族群则偏低，但缺失数据的存在限制了部分解释。
这些内容为后续分析奠定了坚实的基础，确保数据的可靠性和全面性，同时强调研究结果的适用范围。[page::3, page::4, page::6]

2.3 借款人种族差异的视觉展示（Section 3）

• 拒贷率（Denial Rate）差异（Figure 3）：图示各族群标准购买贷申请的拒贷率，黑色、萨摩亚、瓜慕然/查莫罗、波多黎各和古巴群体拒贷率最高，非西班牙裔白人和日裔最低。

- 信用评分、DTI和CLTV的分布及贷款结果间的关系（Figures 4-5）：
- 虽然高信用评分通常对应较低CLTV和DTI，但黑人群体在各信用评分区间均呈现更高的CLTV（贷款价值比），反映了财富积累的差距可能增加对贷款的依赖。
- DTI也存在差异，且高信用评分组D/T较低。借款人的收入与贷款金额之间的匹配也具有差异化，很可能影响贷款获得机会。

• 拒贷率与信用评分、DTI、CLTV关系（Figures 6-8）：

- 显示拒贷率随着信用评分降低显著上升，尤其600以下信用分段拒贷率极高，与各大贷款担保方对信用门槛的政策相符。
- DTI超过50%时，拒贷率激增，且申请者数量在50%以下明显堆积，暗示申请者对贷款条件已有明显认知和适应行为。
- CLTV对拒贷率影响较小，但在高CLTV（>95%）时拒贷率上升，同时贷款金额趋向于围绕20%和5%首付款门槛出现集聚。

• 贷款利率与上述变量关系（Figures 9-11）：

- 贷款利率与信用评分呈负相关关系，但在相同信用分区间，少数族裔借款人的利率普遍高于非西班牙裔白人。
- DTI、CLTV对利率的影响较小，但黑人和西班牙裔等群体在DTI过高的部分利率出现小幅提升。
整体说明，信用评分、DTI和首付比例均是抵押贷款差异的关键驱动因素，但仍不能完全解释族裔群体间贷款结果的差距。[page::7, page::8, page::9, page::10, page::11, page::12, page::13, page::14]

2.4 回归分析（Section 4）

通过回归模型控制多维因子同时检验种族差异：

• 模型包括不同的控制变量集，从不控（只含种族指示变量）、线性信用评分等、分组控制（信用评分按10分分段，DTI、CLTV按5分分段）、分组交互项以及加入贷款机构固定效应。

- 目标：在控制主要信用状况变量后，测量剩余种族贷款差异的幅度。

• 结果（详见Table 2和Table 3）：

- 拒贷率方面，未控差异最明显，黑人无担保贷款申请被拒概率比白人高近10个百分点。控模型后，差异缩小但仍显著，如标准购买贷中黑人被拒率比白人高8.4到2.7个百分点不等。
- 贷款利率方面，黑人借款人无控时利率高出约18个基点，控制信用评分及其他变量后差异缩小至2-3基点，但仍存在显著差异。亚裔借款人利率则显著低于白人，可能因付费点数（discount points）使用更频繁。
- 贷款机构固定效应加入后，差异进一步收敛，暗示部分差异源于服务不同族裔的贷款机构风险标准差异或借款人自行筛选机构。

• 这里的“控”主要聚焦于信用评分、CLTV和DTI，其他潜在影响因素未纳入，强调解读时需要谨慎。

- 反映即使在“同等信用状况”及相似贷款机构的选择下，依然存在实质意义上的种族贷款差异。[page::14, page::15, page::16, page::17, page::18]

2.5 灵敏度分析（Section 5）

• 由于回归模型可能遗漏关键变量（如现金储备、财富指标、申请完整度等），这些遗漏变量如果与种族高度相关，可能对估计结果产生偏差。

- 作者采用Cinelli和Hazlett（2020）的灵敏度框架，量化了需要多强的遗漏变量关联性才能完全“解释”回归中的种族系数（即将其降为零）。

• 结果显示，对于贷款定价，遗漏变量需要与种族和贷款利率的关系达到甚至超过信用评分的强度，才能完全消解部分种族差异（特别是黑人人群），而对于批准率，也有类似结论。

- 这提示模型估计的种族差异虽有潜在遗漏偏差存在，但遗漏变量需要具有非常强的相关性与解释力才能使现有估计失效，表明报告的差异分析具有一定的稳健性。

• 灵敏度分析为判断种族差异存在的置信程度提供了定量参考，也为后续纳入更多潜在变量的研究指明了方向。[page::19, page::20, page::21]

2.6 结论（Section 6）

• 种族差异在未经控制的原始申请批准率和贷款成本中极为显著。

- 控制信用评分、DTI、CLTV后，差异减少但依然经济学上重要，特别是批准率差异高于半数的原始差距仍保留。

• 控制变量（信用评分、收入及首付）本身是导致种族差异的主要因素之一，反映财富和经济能力的结构性差异。

- 结构性障碍、金融知识差异、非法歧视等多重因素可能导致贷款获得和利率差异，政策应区别对待并针对性制定方案。

• 进一步研究和完善数据统计指标有助识别和解决当前贷款市场中存在的种族和族裔不平等。

替代信用评分等指标的创新方案面临挑战，可能改变但不一定能根本消除这些差异。[page::22]

---

3. 图表深度解读

图1（第5页）——申请者种族及族裔流动情况示意图

• 展示HMDA数据中借款人报告的族裔及种族信息的分布及重叠情况，包含粗分类和细分类，统计了缺失和多种族申请的数量。

- 主要发现是大多数报告西班牙裔/拉丁裔的申请人其种族自认主要为白人，数据缺失情况较为严重，增加了分析复杂度。

• 配合报告的做法，将含混或多重申报的样本独立分类，便于后续单一分类的统计和分析。

图2（第7页）——贷款申请样本种族/族裔分布与美国成年人口比例对比

• 纵向条形图比较了HMDA样本中7大族群（及多重回应、缺失）在抵押贷款申请中所占比例与美国成年人口占比。

- 结果显示：非西班牙裔白人和亚裔申请者份额超过人口比例，黑人及其他族群比例偏低。

• 11.9%的HMDA申请缺失种族/族裔信息，说明对准确推断申请者代表性存有不确定性。

图3（第8页）——标准购房贷款申请拒贷率按族裔细分类

• 不同族裔申请人的拒贷率差异显著，黑人与太平洋岛民（萨摩亚、瓜慕然/查莫罗）拒贷率最高，日裔和非西班牙裔白人最低。

- 图中含误差线，表现各分类拒贷率的估计不确定度。

• 指标表明种族影响强烈，是核心争议点之一。

图4（第9页）——CLTV与信用评分按种族分布

• 折线展示不同族裔申请人中，按信用评分区间划分的平均贷款价值比（CLTV）。

- 发现：同信用分情况下，黑人申请者普遍申请贷款额占房价比最高，反映其首付比例较低，间接反映财富差距对贷款结构的影响。

• 右侧灰色柱状表示该信用分区段总申请数量，为样本集中程度指标。

图5（第9页）——DTI与信用评分按种族分布

• 按信用评分区间展示不同族裔申请人的平均债务收入比（DTI）。

- 结果显示一般信用评分越高DTI越低，不同种族间DTI存在差异，黑人、拉美裔部分区段DTI较高，贷款偿付压力较大。

• 同样，灰色柱显示申请人密度。

图6（第10页）——拒贷率与信用评分按种族分布

• 低信用评分区间拒贷率接近100%；信用评级高于620后拒贷率迅速下降，体现贷款市场主流的信用门槛。

- 不同族裔的拒贷率曲线均随信用评分上升而下降，但黑人与部分少数族裔拒贷率总偏高。

图7（第11页）——拒贷率与DTI按族裔分布

• DTI超过50%后拒贷率显著升高，所有组别均表现此规律，明显的申请人偏好集中于50%以下债务收入比。

- 黑人申请人拒贷率整体较高。

图8（第12页）——拒贷率与CLTV按族裔分布

• CLTV对拒贷影响整体较弱，仅高于95%后拒贷率攀升明显。

- CLTV分布呈两峰，靠近80%和95%为低峰，暗示合同或机构标准影响申请人行为。

图9（第13页）——贷款利率与信用评分按族裔分布

• 贷款利率与信用评分负相关，亚裔利率显著低于白人，黑人较高。

- 差异在高信用评分段依然存在，表明信用评分无法完全解释种族间利率差异。

图10（第13页）——贷款利率与DTI按族裔分布

• 利率整体和DTI关系较弱，但黑人和拉美裔DTI超过50%时利率有上升趋势。

图11（第14页）——贷款利率与CLTV按族裔分布

• CLTV在大多数区间对利率影响不显著，95%以上CLTV时利率升高明显。

表2（第16页）——拒贷率回归结果

• 提示信用评分、DTI、CLTV控制后，拒贷率差距缩小约一半，但依然对黑人和部分类别保持意义显著，表明结构性差异依旧存在。

- 固定贷款机构效应后差异减小，暗示机构间差异影响贷款准入。

• 标准购房贷款子样本数据显示，乃至“相同信用档次”的黑人申请人，拒贷相对概率依然高出50%以上。

表3（第17页）——利率回归结果

• 未控条件下黑人贷款利率约高18个基点（基点bps，1bps=0.01%），控制信用状况后降至2-3基点。

- 亚裔借款利率整体显著低于白人，系付费点数等因素未在模型中控制所致。

• 加入贷款机构效应进一步缩小部分差异，说明机构个性化定价或服务区域差异在利率差异中占有重要地位。

- 利率差异对应30年期贷款累计多支付约4.9%的额外利息。

---

4. 估值分析

报告核心为分析“贷款批准概率”和“贷款利率”两个结果变量的估值（即测量）与差异。虽然报告并未使用传统金融估值模型（如DCF），但利用多层回归技术和敏感度分析估算出了控制不同变量后，不同种族群体贷款获得和成本的差异度量，这在经济计量和实证金融中属于重要的“估值”手段。

• 利用OLS回归将贷款批准与利率分别作为y变量，种族作为关键自变量，信用评分、DTI、CLTV作为主控变量。

- 拒贷与利率的“差价估值”基于多个控制变量增量模型，可视作“调整后估值”，滑动控制真变量组使差异度量更接近“真实”种族效应。

• 通过灵敏度分析加入估值的稳健性检验，评估遗漏变量对估计的潜在影响，提供估计偏差范围的量化理解。

此方法论体系具有较强的现代实证研究合理性与创新性，增强了结论的可信性。

---

5. 风险因素评估

报告讨论了如下潜在风险和限制：

• 遗漏变量风险： 报告变量虽新增关键信用指标，但仍存在诸如申请人财富现金储备、贷款申请完整度和协商能力、地理及贷款机构细分监管差异等无法观察的因素，可能构成典型遗漏变量偏差，影响估计准确性。

- 数据缺失和多重申报问题： 部分申请缺乏种族/族裔申报，或者多重申报难以归类，影响样本代表性和估计准确度。

• 信贷产品差异和市场行为： 不同贷款产品、申请者在市场上的选择偏好、谈判行为不一，会对贷款最终批准和利率产生影响，而非纯粹“歧视”因素。

- 政策与市场动态变动： 政策调整、信贷机构标准更新以及市场环境变化都可能导致报告中的关系随时间波动。
报告未对上述风险提供直接缓解机制，但通过多层控制和灵敏度分析提升了模型稳健性及推论合理性的判断。未来研究中重点关注此类风险的量化极具意义。

---

6. 批判性视角与细微差别

客观评价：

• 报告科学谨慎避免直接指控“歧视”，更多定量描述差异及其控制变量的解释能力，反映了学术严谨和政策敏感性。

- 种族和族裔的分类和归纳方法充分细致，增强了数据处理透明度和分析扎实度。

• 强调信用评分、DTI和CLTV在解释差异中的重要性，充分承认结构性贫富差异潜在根源。

- 利用灵敏度分析加强对遗漏变量潜在影响的认识，而非简单报告回归系数，表述客观并减少误判风险。

• 但仍然存在无法完全控制的隐含偏差，如金融素养差异、地区市场特性、贷款机构具体风险策略，应予以补充考虑。

- 结果显示刻画“公平”与“效率”之间微妙平衡的问题，政策分析与后续实证研究需要更进一步探索非信用分等新型指标适用性与效果。

---

7. 结论性综合

本报告基于2018-2019年HMDA扩展数据，通过全面的数据分析，包括信用评分、债务收入比和贷款价值比等核心信用指标，系统描绘了不同种族和族裔借款人在美国抵押贷款市场中的巨大差异。直观图表显示，黑人、太平洋岛民及西班牙裔等族群在贷款批准率上远低于非西班牙裔白人，且在利率定价上也受到了不利待遇。尽管控制了借款人主要信用状况变量后，这些差异有所缩小，但依然存在显著的经济意义，表明仅靠现有的信用评级体系无法完全消除种族借贷差距。贷款机构差异和申请者自身条件、财富积累、市场认知等多维因素共同塑造了这一现象。灵敏度分析验证了估计的相对稳健性，表明遗漏变量必须具有极强的偏相关性才能完全解释当前观察到的差异。

从政策和实践角度，报告指出信贷的普适衡量标准受限于借款人不均等财富和收入结构，创新信用评估和消除结构性经济障碍是未来关键挑战。同时，报告倡导持续细致地分析贷款市场多环节中的差异现象，加深对合法信贷差异与非法歧视边界的理解。

整体而言，本报告提供了行业第一手全美范围、细粒度、多族群、多信用指标的量化证据，对理解美国住房贷款中的种族差异及其复杂成因贡献卓著，具备较强的学术价值与现实指导意义。[page::0, page::1, page::2, page::3, page::5, page::6, page::7, page::8, page::14, page::15, page::19, page::20, page::21, page::22]

---

总体结构总结

| 章节 | 内容要点及分析 |
|------------------|-------------------------------------------------|
| 1 引言 | 问题背景、数据来源及研究立场、文献回顾 |
| 2 数据介绍 | HMDA数据制度、种族分类方法和贷款产品界定 |
| 3 视觉差异展示 | 各族裔贷款申请、批准率、利率与信用指标的图形分析 |
| 4 回归分析 | 多变量控制下贷款审批率和利率的种族差异测量 |
| 5 灵敏度分析 | 估计误差与遗漏变量检测及定量灵敏度框架 |
| 6 结论 | 核心发现总结、研究意义和政策启示 |
| 图表分析贯穿各节 | 图表细致解析，支持文字论断，彰显实证研究深度 |

---

以上解析力求详尽覆盖报告的主要论述、数据支撑与理论意义，助力理解种族在抵押贷款市场中的复杂角色及其影响机制。

报告