王博格

內(nèi)容摘要：本文通過(guò)選取15家商業(yè)銀行2009-2016年的面板數(shù)據(jù)，根據(jù)國(guó)有銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行進(jìn)行分類，設(shè)立模型進(jìn)行分析，研究貸款集中度對(duì)總資產(chǎn)收益率、不良貸款率、資本充足率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模較大的商業(yè)銀行而言，貸款集中度侵蝕商業(yè)銀行的利潤(rùn)，增加不良貸款率；對(duì)于資產(chǎn)較小的商業(yè)銀行，貸款集中度與總資產(chǎn)收益率成正相關(guān)，與不良貸款率呈負(fù)相關(guān)。因此應(yīng)建立貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，關(guān)注中小銀行的貸款集中度。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行 貸款集中度 風(fēng)險(xiǎn) 收益

引言

貸款集中度指的是貸款額度占銀行資本凈額的比重，貸款集中于某一個(gè)行業(yè)、集團(tuán)或者客戶。通常商業(yè)銀行的年報(bào)通過(guò)單一客戶貸款比率、最大十家客戶貸款比例來(lái)描述貸款集中度。適當(dāng)?shù)馁J款可以為銀行帶來(lái)利潤(rùn)，但同時(shí)，過(guò)于集中于某一客戶或行業(yè)的貸款可能增加銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，侵蝕利潤(rùn)。根據(jù)人民銀行統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，2017年人民幣貸款增量138432億元，同比增長(zhǎng)11.3%。隨著貨幣寬松政策，銀行的貸款數(shù)量增加，流向了交通等利潤(rùn)較高的行業(yè)，貸款集中度增加，對(duì)行業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生不利影響。根據(jù)各個(gè)商業(yè)銀行的年報(bào)，雖然近幾年貸款集中度呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但還是占有一定比例。

國(guó)外的文獻(xiàn)中，Tabak，Benjamin M（2011）采用巴西銀行的月面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為貸款集中度可以提高收益回報(bào)和降低風(fēng)險(xiǎn)；Skridulyte，Rita（2012）認(rèn)為銀行的貸款集中度增加了銀行風(fēng)險(xiǎn)，并基于立陶宛的銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。國(guó)內(nèi)的文獻(xiàn)中，王旭（2013）對(duì)十八家商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為貸款集中度侵蝕著商業(yè)銀行的利潤(rùn)，同時(shí)增加銀行風(fēng)險(xiǎn)，并且在不同類型的商業(yè)銀行中存在差異；王海霞（2009）把商業(yè)銀行從東部、西部、中部劃分，得出貸款集中度直接與銀行的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力、盈利水平有關(guān)，是加劇商業(yè)銀行脆弱性的重要因素之一；魏曉琴（2011）認(rèn)為不同類別的商業(yè)銀行貸款集中度對(duì)收益與風(fēng)險(xiǎn)的影響相關(guān)程度不同，與地域、國(guó)家政策等等因素有關(guān)。

商業(yè)銀行貸款集中度的風(fēng)險(xiǎn)與收益分析

（一）模型設(shè)定

以總資產(chǎn)收益率（ROA）來(lái)度量商業(yè)銀行的收益，不良貸款率（BLR）來(lái)衡量商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)，不良貸款率越高，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)越大。資本充足率（CAR）是衡量商業(yè)銀行正常營(yíng)運(yùn)和發(fā)展的資本比率，國(guó)家監(jiān)管部門通過(guò)監(jiān)測(cè)資本充足率來(lái)檢測(cè)商業(yè)銀行的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，這是銀行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的資金來(lái)源，由此建立模型如下：

ln（ROAit）=Ci+αiln（TENit）+βiln（SIZEit）+γiln（MGit）+εit （1）

ln（BLRit）=Ci+αiln（TENit）+βiln（SIZEit）+γiln（MGit）+εit （2）

ln（CARit）=Ci+αiln（TENit）+βiln（SIZEit）+γiln（MGit）+εit （3）

其中，解釋變量TENit表示第i家商業(yè)銀行第t年的最大10家客戶貸款占資本的凈額比率，用來(lái)衡量商業(yè)銀行的貸款集中度；SIZEit表示第i家商業(yè)銀行第t年的資產(chǎn)規(guī)模，不同的資產(chǎn)規(guī)?？癸L(fēng)險(xiǎn)能力不同；MG表示M2/GDP，代表了貨幣的流動(dòng)性，流動(dòng)性越強(qiáng)，抗風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)；εit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（二）模型檢驗(yàn)

本文選取15家商業(yè)銀行2009-2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于各個(gè)商業(yè)銀行的年報(bào)和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，并按照國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行來(lái)選取樣本，手動(dòng)整理數(shù)據(jù)并通過(guò)Eviews進(jìn)行分析。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，變量經(jīng)過(guò)二階差分后序列通過(guò)單位根檢驗(yàn)，即二階單整，再通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)，在ADF檢驗(yàn)下都通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)，即各個(gè)模型中變量存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。

面板數(shù)據(jù)模型根據(jù)常數(shù)項(xiàng)和系數(shù)是否為常數(shù)分為混合模型、變截距模型和變系數(shù)模型。根據(jù)F檢驗(yàn)對(duì)面板數(shù)據(jù)的模型進(jìn)行選擇：

（4）

（5）

其中，S1、S2、S3為變系數(shù)模型、變截距模型、混合模型的殘差平方和，K為解釋變量個(gè)數(shù)，T為時(shí)期數(shù)，N為截面?zhèn)€體數(shù)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)表2描述性統(tǒng)計(jì)分析，商業(yè)銀行的不良貸款率均值為1.90%，說(shuō)明近幾年各類商業(yè)銀行能很好的控制不良貸款率，資本充足率的均值為12.51%，最小值也為10.29%，說(shuō)明各銀行不僅超過(guò)了監(jiān)管要求的最低水平，并且仍有充足的資本來(lái)防范銀行風(fēng)險(xiǎn)。銀行最大10家客戶貸款余額占資本凈額的均值為20.57%，但標(biāo)準(zhǔn)差為8.24，說(shuō)明各個(gè)銀行的數(shù)據(jù)相差較大，不同銀行發(fā)放的最大10家貸款余額比例不同。

（二）實(shí)證結(jié)果及分析

根據(jù)F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，三個(gè)模型都是變系數(shù)模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合回歸，得到銀行貸款集中度對(duì)資本充足率、不良貸款率、總資產(chǎn)收益率的影響系數(shù)，按商業(yè)銀行類型分類，結(jié)果如表3所示。

根據(jù)表3可知，對(duì)于國(guó)有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行，除了工商銀行和興業(yè)銀行，其他的大型國(guó)有商業(yè)銀行和股份制銀行貸款集中度對(duì)總資產(chǎn)收益率的影響系數(shù)都為負(fù)數(shù)，即貸款集中度越高，銀行的總資產(chǎn)收益率越低。對(duì)于大型的商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，較高的貸款導(dǎo)致銀行的利潤(rùn)降低，可能是對(duì)于大客戶來(lái)說(shuō)談判能力較強(qiáng)，商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模大，因此可以為了爭(zhēng)取貸款讓步利率，從而降低商業(yè)銀行利潤(rùn)。而對(duì)于銀行資產(chǎn)相對(duì)較小的城市商業(yè)銀行而言，除了南京銀行，其他商業(yè)銀行的貸款集中度和總資產(chǎn)收益率成正比，即對(duì)于規(guī)模較小的城市商業(yè)銀行而言，商業(yè)銀行的收益率依賴于大客戶貸款，其他的衍生產(chǎn)品規(guī)模較小，因此貸款集中度越高，銀行的收益率越大。

根據(jù)表4所示，除了工商銀行、交通銀行、中信銀行、上海銀行以外，其余的商業(yè)銀行貸款集中度與不良貸款率正相關(guān)，即最大的10家客戶貸款額越大，商業(yè)銀行的不良貸款率越高。但是更大的貸款額面臨著可能更大的不良貸款，導(dǎo)致部分貸款無(wú)法回收，即便是四所商業(yè)銀行的貸款集中度對(duì)不良貸款率的影響系數(shù)為負(fù)，回歸系數(shù)也不超過(guò)負(fù)1，說(shuō)明貸款集中度對(duì)不良貸款率的影響即便是正效應(yīng)，也很微弱。

對(duì)于資本充足率而言，除了建設(shè)銀行、南京銀行、寧波銀行，貸款集中度對(duì)資本充足率的影響系數(shù)在±0.5以內(nèi)，并不存在結(jié)構(gòu)性差異。說(shuō)明商業(yè)銀行貸款集中度對(duì)于資本充足率影響而言差異較小，大多穩(wěn)定在一定的范圍內(nèi)，可能是由于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)為了增強(qiáng)銀行體系的穩(wěn)健性而提出的《中國(guó)銀監(jiān)會(huì)關(guān)于中國(guó)銀行業(yè)實(shí)施新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)意見(jiàn)》中有著最低資本充足率的要求。

結(jié)論與啟示

本文選取15家商業(yè)銀行2009-2016年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果證明商業(yè)銀行的貸款集中度與總資產(chǎn)收益率、資本充足率、不良貸款率存在相關(guān)性，影響著商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)和收益。對(duì)于大型商業(yè)銀行而言，過(guò)高的貸款可能侵蝕商業(yè)銀行利潤(rùn)，并增加不良貸款率；對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模較小的商業(yè)銀行而言，主要是通過(guò)獲取大額貸款來(lái)獲取收益，但仍然會(huì)因此增加商業(yè)銀行的不良貸款。其原因在于：一方面由于商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)和收益一定程度上不是由自己控制的，受幾家最大貸款客戶的影響；另一方面由于大客戶的談判能力較強(qiáng)，導(dǎo)致商業(yè)銀行被動(dòng)接受了貸款的定價(jià)，因此貸款集中度侵蝕了商業(yè)銀行的利潤(rùn)。由此提出如下建議：

完善貸款機(jī)制，建立貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。對(duì)于貸款流程，應(yīng)確保風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制的完善，貸款額度一旦超過(guò)比例，能及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)，并及時(shí)想出對(duì)策；對(duì)于貸款管理向集約型、科學(xué)型轉(zhuǎn)變，應(yīng)設(shè)立合理的貸款額度，在一定程度上控制不良貸款率并保證總資產(chǎn)收益率。

中小銀行的貸款集中度把控。對(duì)于中小銀行，由于資產(chǎn)規(guī)模較小，其他衍生產(chǎn)品不夠發(fā)達(dá)，可能會(huì)更依賴幾家主要的貸款客戶。雖然總資產(chǎn)收益率由于貸款額的增加而增加，但是一旦大客戶的資產(chǎn)信用存在變動(dòng)，勢(shì)必會(huì)影響商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)，因此中小銀行因適度把控貸款集中度，結(jié)合市場(chǎng)和自己的區(qū)域特色，針對(duì)性的選擇貸款源，擴(kuò)展優(yōu)質(zhì)客戶，積極擴(kuò)充銀行產(chǎn)品線，從而分散風(fēng)險(xiǎn)增加收益，減少對(duì)貸款集中度的依賴程度。

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