屠宇航

（杭州電子科技大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，浙江 杭州 310018）

一、引言

2007年爆發(fā)的次貸危機未能解決從而導(dǎo)致了2008年的全球金融危機。美聯(lián)儲加大加息周期，導(dǎo)致以浮動匯率為主的次級抵押貸款利率上升，違約或遲付現(xiàn)象嚴重。利率的上升，也中斷了流向房地產(chǎn)的資金，導(dǎo)致房價持續(xù)下跌，銀行所持有的抵押物價值下跌，銀行的不良貸款上漲，美國兩房出現(xiàn)巨大損失，雷曼兄弟的破產(chǎn)，徹底擊垮了全球投資者的信心，包括中國在內(nèi)的全球股市持續(xù)暴跌，金融危機在全球爆發(fā)。

19世紀，英格蘭兩家大銀行的倒閉以及日本北海道拓殖銀行的破產(chǎn)都是由于這些銀行的不良貸款太高收不回引起的，銀行的倒閉必然會引起經(jīng)濟格局的變動，就如2008年金融危機一樣，而商業(yè)銀行不良貸款問題是銀行失敗的主要原因。

近年來，我國商業(yè)銀行不良貸款余額和不良貸款率均出現(xiàn)下降，但是不良貸款的絕對數(shù)目仍舊巨大，不良貸款問題還是不容樂觀，雙降現(xiàn)象不持久。

二、國內(nèi)外相關(guān)文獻綜述

（一）宏觀經(jīng)濟因素對我國不良貸款率的影響

1.對不良貸款率有正向影響的宏觀經(jīng)濟因素。從宏觀角度分析，王光偉和童元松（2014）運用統(tǒng)計軟件分析數(shù)據(jù)，實證結(jié)果表明，美元匯率與商業(yè)銀行不良貸款率正相關(guān)。再者，劉茹（2014）認為不良貸款不僅影響著銀行經(jīng)營的安全性、穩(wěn)定性和盈利性，有時甚至?xí)蔀榻鹑谖C的導(dǎo)火線。所以她選取了具有代表性的宏觀變量：商業(yè)銀行總貸款量、行業(yè)總景氣指數(shù)，再加上不良貸款率等變量進行了實證分析。而國外學(xué)者Tanaskovi＇和Jandri＇（2015）也對匯率和外幣貸款比例進行了研究，分析結(jié)果表明這些因素都與不良貸款率的增加呈正相關(guān)關(guān)系。對宏觀經(jīng)濟因素M2的研究，徐曉通（2015）、劉茹（2014）和陳奕羽都得出相同的結(jié)果：M2增長率對不良貸款率有顯著的正向影響。國外學(xué)者Akinlo和Emmanue（l2014）認為信用風(fēng)險評估是宏觀審慎分析的一個重要組成部分。他們認為在短期內(nèi)，貸款給私人部門、匯率、利率和股票市場指數(shù)是影響不良貸款率的主要因素。

2.對不良貸款率有負向影響的宏觀經(jīng)濟因素。國內(nèi)學(xué)者李思慧和顏向農(nóng)（2007）選取國內(nèi)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資總額、社會消費品零售總額、進出口總額四個宏觀經(jīng)濟指標，實證結(jié)果表明選取的宏觀經(jīng)濟指標對商業(yè)銀行不良貸款率有著顯著的影響。對于GDP增長率影響因素的研究，梁秋霞（2012）、王光偉、童元松（2014）和徐曉通（2015）也經(jīng)過實證分析得知，商業(yè)銀行不良貸款率受GDP增長率的影響并與之呈負相關(guān)，受貨幣供應(yīng)量增長率的影響并與之呈負相關(guān)。牛麗（2015）認為隨著利率市場化的提出，商業(yè)銀行存貸差的利潤空間會被擠壓，這將會降低銀行的盈利能力、凈資產(chǎn)收益率，導(dǎo)致銀行信用風(fēng)險越大。Akinlo和Emmanuel（2014）認為信用風(fēng)險評估是宏觀審慎分析的一個重要組成部分。他們通過一個宏觀經(jīng)濟模型對尼日利亞的不良貸款進行了研究。實證研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，從長期看，經(jīng)濟增長與不良貸款率呈反向關(guān)系。在短期內(nèi)，貸款給私人部門、匯率、利率和股票市場指數(shù)是影響不良貸款率的主要因素。

Zelalem（2013）研究了銀行自身因素和宏觀經(jīng)濟因素對埃塞俄比亞商業(yè)銀行不良貸款率的影響。研究結(jié)果表明有效匯率，通貨膨脹率和國內(nèi)生產(chǎn)總值與商業(yè)銀行不良貸款率為負相關(guān)關(guān)系。

（二）微觀經(jīng)濟因素對我國不良貸款率的影響

1.對不良貸款率有正向影響的微觀經(jīng)濟因素。梁秋霞（2012）認為不良貸款的形成還受到銀行自身行為等因素的影響。經(jīng)過實證分析得知，商業(yè)銀行不良貸款率受銀行的資產(chǎn)負債率的影響并與之呈正相關(guān)，受貸款占總負債比例的影響并與之呈正相關(guān)。對于其他微觀影響因素，易澳妮（2016）采用我國商業(yè)銀行2009—2015年季度不良貸款數(shù)據(jù)，選取商業(yè)銀行管理指標，建立了多元回歸模型和VAR模型，實證分析了我國商業(yè)銀行不良貸款的影響因素。結(jié)果表明撥備覆蓋率與不良貸款率顯著正相關(guān)。

商業(yè)銀行的貸款集中度也會影響商業(yè)銀行不良貸款率，徐曉通（2015）就對這個影響因素進行了研究，結(jié)果表明商業(yè)銀行的貸款集中度越高，進而增加商業(yè)銀行的不良貸款率水平。國外學(xué)者Fisehertl（2013）認為貸款的行業(yè)過于集中主要體現(xiàn)的風(fēng)險表現(xiàn)為銀行的不良貸款量的激增，進而導(dǎo)致商業(yè)銀行的不良貸款率的直線上升，造成銀行日常經(jīng)營的流動性風(fēng)險。國外學(xué)者Zelalem（2013）就銀行資產(chǎn)規(guī)模對不良貸款影響進行了研究，結(jié)果都表明銀行資產(chǎn)規(guī)模則與商業(yè)銀行不良貸款率成正相關(guān)關(guān)系。

2.對不良貸款率有負向影響的微觀經(jīng)濟因素。陳金媛（2015）和徐曉通（2015）認為我國商業(yè)銀行不良貸款率在微觀層面受銀行層面的撥備覆蓋率影響，且呈負相關(guān)關(guān)系，銀行撥備覆蓋率越高，說明商業(yè)銀行應(yīng)對風(fēng)險損失的能力越強，商業(yè)銀行的不良貸款率越低。劉茹（2014）則選取了具有代表性的微觀變量：商業(yè)銀行相對規(guī)模、不良貸款率等變量進行了實證分析。研究表明：商業(yè)銀行相對規(guī)模與不良貸款率呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。國外學(xué)者Zelalem（2013）通過研究銀行自身因素對埃塞俄比亞商業(yè)銀行不良貸款率的影響發(fā)現(xiàn)，貸款增長、財政績效、運營效率與商業(yè)銀行不良貸款率為負相關(guān)關(guān)系。

（三）小結(jié)

國內(nèi)外對銀行的不良貸款率的都有著深刻的研究，都有自己獨特的見解，對于影響銀行不良貸款率的因素也做出明確的解釋。影響銀行的不良貸款率的因素絕不僅限于上面所說的幾種，有銀行內(nèi)部的原因，也有貸款企業(yè)自己的原因，再者是政府出臺干預(yù)政策也會影響市場的波動，進而對銀行的不良貸款率產(chǎn)生影響。更深入的了解則需要我們依據(jù)具體的數(shù)據(jù)分析和更多的實踐。

三、我國商業(yè)銀行不良貸款影響因素的實證分析

（一）研究模型

利用面板數(shù)據(jù)建立的模型通常有三種：固定效應(yīng)模型、隨機效應(yīng)模型和混合估計模型。本文選取個體固定效應(yīng)模型來研究我國商業(yè)銀行不良貸款率的影響因素。

模型：固定效應(yīng)模型：

NPL表示的是商業(yè)銀行的不良貸款率，GDP表示的是國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率，M2表示的是廣義貨幣供應(yīng)量增長率，IR表示的是通貨膨脹率，JLC表示的是凈利差，CDB表示的是存貸比，ZC表示的是資產(chǎn)負債率，ZB表示的是資本充足率，BB表示的是撥備覆蓋率，CB表示的是成本收入比，SZ表示的是上證銀行指數(shù)。其中下標i表示截面成員，下標t表示時間截面。

模型樣本的選取。本文根據(jù)國內(nèi)外的研究成果合理地選取不同層次的商業(yè)銀行，可以將政策性銀行以及其他性質(zhì)銀行排除，又因為我國商業(yè)銀行主要包括國有商業(yè)銀行、全國性股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行三類，這三類銀行則占據(jù)了銀行業(yè)金融機構(gòu)市場的大部分份額。由圖1可知。

圖1 銀行業(yè)金融機構(gòu)市場份額（按資產(chǎn)）

因此本文所選的銀行樣本均來自于國有商業(yè)銀行的五家、股份制商業(yè)銀行的10家和城市商業(yè)銀行18家。

（二）研究變量

模型變量選取。本文選取商業(yè)銀行不良貸款率作為被解釋變量，選取三個宏觀經(jīng)濟指標、六個微觀經(jīng)濟指標（銀行自身指標）和一個行業(yè)指標作為解釋變量。其中，選取GDP增長率、M2增長率和通貨膨脹率作為影響銀行不良貸款率的宏觀經(jīng)濟指標；選取凈利差、存貸比、資產(chǎn)負債率、資本充足率、撥備覆蓋率和成本收入比作為影響商業(yè)銀行不良貸款率的微觀經(jīng)濟指標；選取上證銀行指數(shù)作為影響商業(yè)銀行不良貸款率的行業(yè)指標。

（三）實證分析

本文在個體固定效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上，利用最小二乘法分別對上市銀行整體、國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行兩者一起、城市商業(yè)銀行的樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析，同時檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合優(yōu)度及其顯著性。模型回歸估計結(jié)果如表1～表3所示。

表1 上市銀行整體模型估計結(jié)果

從表1的估計結(jié)果分析，各解釋變量與被解釋變量不良貸款率之間關(guān)系與前期假設(shè)一致。從各變量系數(shù)看，變量GDP增長率和通貨膨脹率對商業(yè)銀行不良貸款率的影響是很顯著的。變量M2增長率和凈利差對商業(yè)銀行不良貸款率的影響較為明顯。變量資產(chǎn)負債率和資本充足率對商業(yè)銀行不良貸款率的影響已經(jīng)是很不明顯了。其他變量如存貸比、撥備覆蓋率和成本收入比對商業(yè)銀行不良貸款率的影響是微乎其微了。行業(yè)變量上證銀行指數(shù)對商業(yè)銀行不良貸款率的影響較為明顯，指數(shù)上升1點，不良貸款率增長了0.25%。

模型的擬合度值是0.484的，是比較擬合；從估計結(jié)果看所有變量的P值均小于0.01，在99%的顯著性水平下顯著。

表2 國有、股份制商業(yè)銀行模型估計結(jié)果

從表2的估計結(jié)果分析，回歸方程整體顯著性強。各解釋變量與被解釋變量不良貸款率之間關(guān)系與前期假設(shè)一致。且模型比較擬合。從估計結(jié)果我們得出，除了凈利差（JIC）這個變量在95%的顯著性水平下顯著，其他的變量均在99%的顯著性水平下顯著。

表3 城市商業(yè)銀行模型估計結(jié)果

從表3的估計結(jié)果分析，回歸方程整體顯著性強。GDP增長率、通貨膨脹率和凈利差對商業(yè)銀行不良貸款率的影響顯著。變量M2增長率和資產(chǎn)負債率對商業(yè)銀行不良貸款率的影響已經(jīng)不太明顯。其他變量如資本充足率、存貸比、撥備覆蓋率和成本收入比對商業(yè)銀行不良貸款率的影響是微乎其微了。行業(yè)變量上證銀行指數(shù)對商業(yè)銀行不良貸款率的影響較為明顯，指數(shù)上升1點，不良貸款率增長了0.15%。從估計結(jié)果看我們發(fā)現(xiàn)除了資本充足率（ZB）表現(xiàn)不顯著，其他變量均在95%的顯著性水平下顯著。

對比上市商業(yè)銀行整體、國有股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的模型估計結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)整體的估計結(jié)果和國有股份制商業(yè)銀行的估計結(jié)果是一樣的，各解釋變量與被解釋變量之間的關(guān)系兩者相同，但城市商業(yè)銀行的估計結(jié)果與前兩個結(jié)果有出入，表現(xiàn)在兩個變量，一是存貸比（CDB），第二個是成本收入比（CB），結(jié)果剛好相反。出現(xiàn)差別的原因可能因為國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行占據(jù)了銀行業(yè)的絕大部分份額，還有在樣本選取上國有股份制商業(yè)銀行數(shù)目不多，選擇性低，而城市商業(yè)銀行選擇性高。但總體上看，遵循上市銀行整體的模型估計結(jié)果。

對上述三種模型估計結(jié)果進行異方差調(diào)整，模型估計結(jié)果如表4所示。

表4 調(diào)整后模型估計結(jié)果

調(diào)整后的結(jié)果顯示回歸方程整體顯著性強，擬合度較好。在三類的模型估計結(jié)果中，宏觀經(jīng)濟因素GDP增長率、M2增長率和通貨膨脹率都通過了1%顯著性水平的檢驗，微觀經(jīng)濟因素撥備覆蓋率在三類模型估計結(jié)果中也都通過1%顯著性水平的檢驗。行業(yè)因素上證銀行指數(shù)也都通過了三類模型估計結(jié)果下的1%顯著性水平的檢驗。宏觀經(jīng)濟因素凈利差在上市商業(yè)銀行整體和城市商業(yè)銀行模型估計結(jié)果下都通過了檢驗，但在國有&股份制商業(yè)銀行的模型估計結(jié)果下不顯著。微觀經(jīng)濟因素資產(chǎn)負債率、資本充足率和成本收入比在三類模型估計結(jié)果中都表現(xiàn)為不顯著。調(diào)整后的各變量在各模型估計結(jié)果中的顯著性結(jié)果跟未調(diào)整前的結(jié)果大致相近。

四、研究結(jié)論

1.顯著正向的宏觀結(jié)論。由上述實證研究模型估計結(jié)果可知，在宏觀經(jīng)濟因素中，國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（GDP）、廣義貨幣量增長率（M2）和通貨膨脹率（IR）與三類具有代表性的商業(yè)銀行的不良貸款率銀之間均存在顯著相關(guān)關(guān)系。結(jié)果表明廣義貨幣供應(yīng)量增長率同通貨膨脹率一樣與這三大類銀行間呈正相關(guān)關(guān)系，隨著貨幣供應(yīng)量增長率的提高，商業(yè)銀行不良貸款率下降。這也與前期的理論假設(shè)相吻合。

2.顯著負向的宏觀結(jié)論。國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率與上市商業(yè)銀行整體、國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行均呈現(xiàn)出顯著的負相關(guān)關(guān)系，隨著國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率的提高，商業(yè)銀行不良貸款率下降，因為GDP增長率提升越快則表明經(jīng)濟發(fā)展水平越高，投資需求越旺盛，從而提高了企業(yè)的經(jīng)營效益，盈利能力提升，那么企業(yè)可按時償還銀行貸款本息，降低了銀行不良貸款率。這與前期的理論假設(shè)相吻合。

3.顯著正向的微觀結(jié)論。微觀經(jīng)濟因素凈利差、資產(chǎn)負債率及資本充足率與上市商業(yè)銀行整體、國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行以及城市商業(yè)銀行之間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。而成本收入比在與上市商業(yè)銀行整體、國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系的同時與城市商業(yè)銀行之間卻存在著顯著的負相關(guān)關(guān)系，原因跟造成存貸比情況時相同，但整體上與假設(shè)吻合。

4.顯著負向的微觀結(jié)論。在微觀經(jīng)濟因素中，撥備覆蓋率與上市商業(yè)銀行、國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行以及城市商業(yè)銀行之間呈負相關(guān)關(guān)系，不良貸款率隨著撥備覆蓋率的提高而下降，符合前期假設(shè)。

存貸比與上市商業(yè)銀行整體、國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行之間呈負相關(guān)關(guān)系，而跟城市商業(yè)銀行呈正相關(guān)關(guān)系。這與前期假設(shè)有出入，其原因可能因為國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行占據(jù)了商業(yè)銀行份額的絕大部分，在樣本數(shù)量的選取有一定的差別。但從整體上模型估計結(jié)果還是跟前期假設(shè)相吻合的。

所以在整個微觀經(jīng)濟因素中存貸比和成本收入比對不同類的商業(yè)銀行的不良貸款率有著不同的影響方向。

考慮行業(yè)因素，本文采用的是上證銀行股票指數(shù)來研究與商業(yè)銀行不良貸款率之間的關(guān)系，研究結(jié)果表明上證銀行指數(shù)與所有類商業(yè)銀行的不良貸款率之間有著顯著的正向關(guān)系，銀行股的指數(shù)越高，商業(yè)銀行的不良貸款率越高。