Dostupnost institucionálních úvěrů a finanční tíseň domácností
Neschopnost domácností splácet přijaté úvěry může v některých případech vést k „předlužení“[1] a v českém kontextu až k vydání exekučního příkazu a insolvenci. Situace, kdy domácnosti nejsou schopny splácet úvěry, s sebou přináší další náklady a to není z ekonomického pohledu optimální. Ke konci roku 2022 bylo v České republice přes 650 tisíc lidí s exekucí, což čistě z ekonomického hlediska vede k výrazné neefektivitě.[2]
V článku Grossmann a Jurajda (2023) jsme zjišťovali, jaký vztah mají dostupnost institucionálního (bankovního) financování (umístění poboček bank v minulosti) a výskyt exekucí. Ve výzkumu jsme se zaměřili na banky, které jsou dominantním poskytovatelem financování domácností.
Zahraniční ekonomická literatura ukazuje, že institucionální a regulované (typicky bankovní) financování má většinou pozitivní dopady na zmírnění finanční tísně a chudoby (Beck et al., 2014), kdežto jiné typy úvěrování mají často opačný efekt, tj. finanční tíseň naopak prohlubují (Melzer 2011). V českém kontextu četných exekucí nás v první řadě zajímalo, které charakteristiky korelují s nárůstem podílu lidí v exekuci v jednotlivých obcích mezi lety 2001 a 2017, tj. jak se od sebe liší obce s vysokým a nízkým podílem lidí v exekuci.[3]
Graf 1 ukazuje, že v obcích s nízkou vzdělaností v roce 2001 a poklesem vzdělaných osob mezi lety 2001–2017 je situace s exekucemi horší. Stejně tomu je ve větších obcích a v těch, kde nastal pokles obyvatelstva. V obcích v oblasti historických Sudet byl nárůst podílu lidí v exekuci vyšší v průměru o necelé 2 p. b. Dále se ukazuje, že s vyššími úrovněmi nezaměstnanosti v roce 2001 a nárůstem nezaměstnanosti mezi lety 2001 a 2017 se pojí vyšší podíly lidí v exekuci. Obdobně tomu je i u rostoucí vzdálenosti obce od nejbližší bankovní pobočky.
Graf 1 – Vztah lokálních charakteristik a podílu lidí v exekuci v obcích
(standardizované koeficienty)
Poznámka: Graf ukazuje standardizované koeficienty z regrese, kde závislou proměnou je nárůst podílu lidí s alespoň jednou exekucí v obci mezi lety 2001 a 2017. Kontrolní proměnné jsou demografické charakteristiky obcí ze Sčítání lidu, domů a bytů 2001 a jejich změny (?) mezi lety 2001 a 2011. Dalšími kontrolními proměnnými jsou vzdušná vzdálenost do nejbližšího statutárního města, nejbližší pobočky banky a pošty poskytující finanční služby a počet a změna počtu provozoven výherních automatů na 1 000 osob mezi lety 2010 a 2017. Regrese kontroluje pro 12 krajů. Standardní chyby jsou robustní vůči heteroskedasticitě a jsou clusterovány na úrovni 77 okresů. Z analýzy je vyňato hlavní město Praha.
Výsledky z grafu 1 nám však již neříkají, zda se v obcích objevilo více exekucí z důvodu špatné dostupnosti institucionálního úvěrování, nebo naopak banky záměrně zřizovaly v průběhu času své pobočky v místech s nižším výskytem exekucí. Pro zodpovězení této otázky jsme se zaměřili na obce, které si v roce 2001 byly vzájemně podobné co do počtu obyvatel, vzdělanostní struktury, míry nezaměstnanosti, vzdálenosti k většímu městu, lokaci v historických Sudetech a krajích. U takto podobných obcí následně porovnáváme podíl lidí v exekuci v roce 2017, a to na základě toho, zda obce měly, nebo neměly zřízenou pobočku banky v roce 2001.
Graf 2 ukazuje, že v jinak podobných obcích měly obce s pobočkou banky v roce 2001 o 0,9 p. b. nižší podíl lidí v exekuci v roce 2017.
Graf 2 – Podíl osob s exekucí v obci v roce 2017
(v %, na základě přítomnosti bankovní pobočky v roce 2001)
Poznámka: Graf ukazuje odhady metodou „nearest neighbour matching“. Výstupní proměnnou je podíl lidí s alespoň jednou exekucí v obci v roce 2017. Obce „s bankovní pobočkou“ (BP) jsou takové obce, které měly v roce 2001 pobočku Komerční banky (KB)[4]. Párování obcí jedna k jedné bez nahrazování proběhlo na základě tzv. propensity skóre u obcí se společnou základnou (153 obcí s BP a 5 881 bez BP). Propensity skóre bylo vytvořeno na základě demografických charakteristik z roku 2001: počet obyvatel, vzdělanostní struktura, míra nezaměstnanosti, vzdálenost k nejbližšímu velkému městu, indikátor lokace obce v historických Sudetech a lokace ve 12 krajích. Obdobné výsledky byly zjištěny při využití párování metodou ke třem nejbližším obcím s nahrazováním.
Tento blogový příspěvek ukazuje na důležitost oficiálních kanálů úvěrového financování domácností. Ukazuje se, že již samotná dostupnost financování od bankovních úvěrových institucí může mít dlouhodobý dopad na finanční zdraví obyvatel České republiky.
To je úzce spojeno s finanční a ekonomickou gramotností, o jejíž rozvoj v ČR se ČNB také zasazuje (více na webu v sekci Finanční a ekonomická gramotnost).
Zdroje
Beck, T., Büyükkarabacak, B., Rioja, F. K., & Valev, N. T. (2014). Who gets the credit? And does it matter? Household vs. firm lending across countries. In B.E. Journal of Macroeconomics (Vol. 12, Issue 1). https://doi.org/10.1515/1935-1690.2262
Grossmann, J., & Jurajda, Š. (2023). Voting under Debtor Distress (No. 744; CERGE-EI Working Paper Series). https://www.cerge-ei.cz/pdf/wp/Wp744.pdf
Melzer, B. T. (2011). The real costs of credit access: Evidence from the payday lending market. Quarterly Journal of Economics, 126(1), 517–555. https://doi.org/10.1093/qje/qjq009
[1] V literatuře tzv. overindebtedness.
[2] Více viz https://statistiky.ekcr.info/statistiky. Ne všechny tyto exekuce mají původ v neschopnosti splácet sjednané úvěry. Od roku 2001 však lze pozorovat podstatný nárůst úvěrů po splatnosti (https://www.cnb.cz/cnb/STAT.ARADY_PKG.PARAMETRY_SESTAVY?p_sestuid=22023&p_strid=AABBAE&p_lang=EN). Například spotřebitelské úvěry po splatnosti vzrostly mezi lety 2002 a 2017 z hodnoty 7 EUR na jednu osobu v ČR na hodnotu 53 EUR.
[3] Rozmach exekucí v ČR je spjat se zavedením exekučního řádu (zákon č. 12/2001 Sb.), který mimo jiné zavedl paušální sazby pro exekutory, což vytvořilo pobídku vymáhat i relativně malé dluhy pomocí exekucí.
[4] Historická lokace BP z roku 2001 je dostupná pouze pro pobočky KB. Výsledky jsou podobné, pokud jsou jako obce „s bankovní pobočkou“ brány obce s pobočkou KB v roce 2017 nebo obce, které měly jakoukoliv BP v roce 2017. S rozhovorů se zástupci bank víme, že přesun BP mezi lety 2001 a 2017 byl minimální.
Poslední zprávy z rubriky Makroekonomika:
Přečtěte si také:
Příbuzné stránky
- Předčíslí bankovních účtů finančních úřadů pro placení daní v roce 2020
- Dostupnost institucionálních úvěrů a finanční tíseň domácností
- Dostupnost institucionálních úvěrů a finanční tíseň domácností (13.4.2023)
- Dostupnost institucionálních úvěrů a finanční tíseň domácností (13.4.2023)
- Úvěry domácnostem (stavy) - CZK (Úvěry poskytnuté měnovými finančními institucemi podle zbytkové splatnosti a přenastavení úrokových sazeb) - ekonomika ČNB
- Obchodní úvěry a zálohy (F.81) (Finanční aktiva, transakce, Domácnosti) - ekonomika ČNB
- Domácnosti: RPSN úvěrů domácnostem - objem - ekonomika ČNB
- spotřebitelské úvěry celkem (Rezidenti - úvěry domácnostem (včetně NISD) - CZK+CM) - ekonomika ČNB
- Domácnosti: RPSN úvěrů domácnostem - objem, Roční součty - ekonomika ČNB
Prezentace
14.11.2024 Dosáhne Bitcoin 100 000 USD do konce roku?
13.11.2024 Jaké je hlavní využití ekonomického kalendáře?
Okénko investora
Radoslav Jusko, Ronda Invest
Petr Lajsek, Purple Trading
Jakub Petruška, Zlaťáky.cz
S návratem Donalda Trumpa zlato prudce klesá. Trhy zachvátila pozitivní nálada
Miroslav Novák, AKCENTA
Olívia Lacenová, Wonderinterest Trading Ltd.
Starbucks v červených číslech: Přinese vize nového generálního ředitele oživení?
Mgr. Timur Barotov, BHS
Jiří Cimpel, Cimpel & Partneři
Portfolio 60/40: Nadčasová strategie pro dlouhodobé investory
Ali Daylami, BITmarkets
Trump vs. Harris: komu majitelé kryptoměn coby voliči dají radši hlas?