王海軍, 葉 群

(1.中央財經(jīng)大學(xué) 中國互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟研究院, 北京 100081;2.中國人民銀行 紹興市中心支行, 浙江 紹興 312000)

十九大報告明確指出,在中國特色社會主義進入新時代背景下,要深化金融體制改革,增強金融服務(wù)實體經(jīng)濟能力,健全金融監(jiān)管體系,守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線,并提出要堅決打好防范化解重大風(fēng)險攻堅戰(zhàn)。2017年相繼召開的第五次全國金融工作會議和2017年度中央經(jīng)濟工作會議,更是把防范和化解金融風(fēng)險列為今后一個時期經(jīng)濟工作的首要任務(wù)。政策制定者對于經(jīng)濟金融風(fēng)險的重視程度史無前例。而商業(yè)銀行不良貸款一直是衡量經(jīng)濟金融系統(tǒng)性風(fēng)險累積的一個核心指標,也是實體經(jīng)濟與體制機制問題的鏡像反映。不良貸款①最早受到關(guān)注始于20世紀90年代末,彼時以建立現(xiàn)代企業(yè)制度為目標的第二次國企改革正在深度推進,同時銀行的商業(yè)化改革也剛剛啟動,兩大改革作為整個中國經(jīng)濟體制改革的核心內(nèi)容,相互交織,相互作用,共同催生了改革開放以來商業(yè)銀行不良貸款的最高峰(見圖1)。1998—1999年,中國國有銀行不良貸款率高達44%,不良貸款規(guī)模接近2.8萬億元,這一時期中國銀行業(yè)也被國際社會稱為“技術(shù)性破產(chǎn)”。之后隨著四大金融資產(chǎn)管理公司(Asset Management Companies,AMC)的成立,3.4萬億元不良貸款被剝離并由AMC進行專業(yè)化處置,商業(yè)銀行不良貸款才穩(wěn)步下降。然而受美國次貸危機及國內(nèi)經(jīng)濟下行周期的雙重影響,2008年以來中國商業(yè)銀行不良貸款規(guī)模及不良貸款率再次呈現(xiàn)雙升的趨勢。截至2017年第三季度,商業(yè)銀行不良貸款率已連續(xù)4個季度維持在1.74%,不良貸款規(guī)模為1.67萬億元。麥肯錫公司2017年發(fā)布的研究報告指出,按照18%的年增速進行測算,預(yù)計2020年我國商業(yè)銀行不良貸款規(guī)模將達3萬億元,加上非銀行業(yè)金融機構(gòu)不良貸款,可能達4.8萬億元的不良貸款規(guī)模。同時,東方資產(chǎn)管理公司于2017年7月公布的《2017:中國金融不良資產(chǎn)市場調(diào)查報告》也指出,從未來不良貸款走勢的判斷指標關(guān)注類貸款可推算出,我國商業(yè)銀行關(guān)注類貸款遷徙率在20%—30%。根據(jù)2017年第三季度3.4萬億元的關(guān)注類貸款規(guī)模,可測算出在未來我國商業(yè)銀行新增不良貸款規(guī)模將達到0.7—1萬億元。此輪不良資產(chǎn)爆發(fā)的原因除了國際經(jīng)濟復(fù)蘇緩慢、國內(nèi)經(jīng)濟“三期疊加”等宏觀因素,也有金融機構(gòu)經(jīng)營政策、風(fēng)險偏好及企業(yè)的違約行為等微觀因素。

圖1 1994—2017年商業(yè)銀行不良貸款規(guī)模和不良貸款率

中國商業(yè)銀行不良貸款的形成原因有多方面,既有貸款銀行與借款企業(yè)自身的問題,也有復(fù)雜的經(jīng)濟和社會原因。尤其是當前中國經(jīng)濟處于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革發(fā)展的新時期,經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期往往也是金融風(fēng)險快速聚集和集中暴露期。在經(jīng)濟下行壓力增大的背景下,實體經(jīng)濟結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩、過度加杠桿和資產(chǎn)錯配等潛在風(fēng)險顯性化,并加快傳遞和集聚到金融部門,因此系統(tǒng)性地研究不良貸款的生成機制,有助于找到化解和控制不良貸款的途徑和措施,防止不良貸款在銀行體系內(nèi)積聚引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險,進而引發(fā)實體經(jīng)濟危機,這是歷次經(jīng)濟和金融危機帶給我們的重要經(jīng)驗和啟示,也是本文選題的重要政策意義。本文從當前中國經(jīng)濟改革與轉(zhuǎn)型發(fā)展的時代背景出發(fā),首次搭建起一個由宏觀經(jīng)濟、制度、銀行、企業(yè)四個維度組成的研究框架來全面剖析不良貸款的生成機理。將理論機制分析與實證檢驗相結(jié)合,是本文最大的創(chuàng)新點。

一、文獻綜述與理論解析

(一)宏觀經(jīng)濟周期角度

研究者發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行不良貸款多是由宏觀經(jīng)濟周期波動引起的[1]。威廉姆斯(Williamson)[2]最早運用經(jīng)濟周期理論解釋宏觀經(jīng)濟環(huán)境與不良貸款之間的關(guān)聯(lián),當經(jīng)濟處于上升期時,商業(yè)銀行傾向于推行信貸擴張,因此向信用等級較低的借款人發(fā)放貸款,此時借款人有較為充裕的收入償還貸款,不會發(fā)生信用風(fēng)險;但當經(jīng)濟下行時,商業(yè)銀行通常會收緊信貸,從而抑制消費、投資,使得經(jīng)濟衰退加劇,企業(yè)盈利減少,償債能力下降,不良貸款增加。路易斯(Louzis)等[3]對希臘9家最大銀行樣本數(shù)據(jù)研究,發(fā)現(xiàn)在很大程度上宏觀經(jīng)濟變量能夠解釋不良貸款增加的原因。德博克(De Bock)等[4]利用阿根廷、中國、智利等25個新興市場國家1996—2010年的數(shù)據(jù)進行研究,也指出宏觀經(jīng)濟狀況惡化會導(dǎo)致不良貸款的增加。在國內(nèi)研究中,李麟等[5]采用時間序列分析方法,得出在中國經(jīng)濟波動的信貸周期特征下,經(jīng)濟波動與不良貸款間呈現(xiàn)較強的反向動態(tài)變動關(guān)系,這會導(dǎo)致銀行業(yè)極易觸發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險。而侯亞景[6]從不良資產(chǎn)產(chǎn)生的根源上進行深入研究,運用馬克思的生產(chǎn)要素合理配置理論對當前我國金融業(yè)不良資產(chǎn)產(chǎn)生的根本原因進行解釋,他認為宏觀經(jīng)濟不景氣并伴隨著勞動、資本、土地及全要素生產(chǎn)率配置失衡的問題,必然會導(dǎo)致金融機構(gòu)大量不良資產(chǎn)的產(chǎn)生。當前我國正在進行利率結(jié)構(gòu)改革,利率市場化的推行有助于優(yōu)化配置金融資源、完善金融市場發(fā)展,但同時也可能引發(fā)利率風(fēng)險和信用風(fēng)險[7]。德米爾古克(Demirguc-Kunt)等[8]用跨國面板數(shù)據(jù)進行實證分析發(fā)現(xiàn),隨著利率市場化進程的推進,金融穩(wěn)定性受到不斷的沖擊,危機發(fā)生的概率高。

(二)政府干預(yù)與預(yù)算軟約束角度

基于我國特殊的產(chǎn)權(quán)制度,許多學(xué)者發(fā)現(xiàn)政府干預(yù)金融資源配置是導(dǎo)致不良貸款產(chǎn)生的重要原因,而預(yù)算軟約束則是商業(yè)銀行不良貸款內(nèi)生性原因。盧峰等[9]指出,由于政府對于金融資源的掌控,國有銀行在銀行業(yè)中占據(jù)壟斷地位,導(dǎo)致銀行出現(xiàn)嚴重的“信貸歧視”;雖然私營企業(yè)對GDP的貢獻率已超過國有企業(yè),但銀行還有強烈的向國有企業(yè)發(fā)放貸款的傾向。李健[10]發(fā)現(xiàn)國有銀行不良資產(chǎn)與銀行雙重功能密切相關(guān)。履行基本職能時,行業(yè)性風(fēng)險產(chǎn)生的不良資產(chǎn)具有普遍性和內(nèi)生性;履行公共性功能時,承擔的政策性風(fēng)險和支付的履職成本無法分攤導(dǎo)致的超額不良資產(chǎn),具有特殊性和外生性。因此,降低銀行不良資產(chǎn)要從銀行的兩個功能出發(fā),并隨著市場機制作用的增強淡化特殊功能。方軍雄[11]進一步分析了在公有產(chǎn)權(quán)的背景下,銀行的決策常受到政府干預(yù),而政府對經(jīng)濟的干預(yù)主要是通過指導(dǎo)和干預(yù)國有企業(yè)實現(xiàn)的。俞喬等[12]用一般性理論模型解釋了政治控制條件下,政治家與經(jīng)理人共同作用產(chǎn)生國有銀行不良資產(chǎn)的過程。譚勁松等[13]發(fā)現(xiàn)政府干預(yù)是銀行不良資產(chǎn)產(chǎn)生的主要原因,政治晉升的激勵、地方分權(quán)和財政分成制的改革構(gòu)成干預(yù)的動機和能力。

“預(yù)算軟約束”是指政府對虧損的國有企業(yè)負有解救責(zé)任,解救措施包括財政補貼、貸款支持等,而政府的這一舉措在很大程度上使得市場經(jīng)濟無法優(yōu)勝劣汰。施華強[14]研究了國有商業(yè)銀行不良貸款內(nèi)生性原因,認為國有銀行的雙重軟預(yù)算約束制度內(nèi)生出不良貸款,而解決國有銀行不良貸款累積的內(nèi)生性問題,需要監(jiān)管機構(gòu)在制度設(shè)計上不斷改進。廖國民等[15]運用博弈論和預(yù)算軟約束理論,從政府的父愛主義、銀行經(jīng)理人的尋租行為、企業(yè)破產(chǎn)的外部性三個不同的視角構(gòu)建理論模型,解釋國有銀行形成大量不良貸款的原因,研究發(fā)現(xiàn)政府偏好于給虧損企業(yè)再融資,銀行經(jīng)理人的尋租行為會加大銀行的信用風(fēng)險,而企業(yè)破產(chǎn)外部性的存在,使得銀行會選擇給虧損企業(yè)再融資。王海軍[16]將政府干預(yù)與預(yù)算軟約束結(jié)合研究,發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行不良貸款的內(nèi)生性原因是政府對銀行和國有企業(yè)的控制,同時在財政分權(quán)體制下,中央與地方政府的政績考核導(dǎo)向下,不良貸款有周期性爆發(fā)的跡象。

(三)行業(yè)周期與產(chǎn)能過剩角度

由于我國過去幾十年經(jīng)濟的快速發(fā)展,鋼鐵、煤炭、水泥、化工等行業(yè)擴張迅速,大量信貸資源流入這些行業(yè),然而受到我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性調(diào)整的影響,這些行業(yè)出現(xiàn)產(chǎn)能過剩現(xiàn)象。由于資源無法得到合理配置,大量產(chǎn)能過剩企業(yè)和僵尸企業(yè)出現(xiàn),同時由于這些企業(yè)無法償還銀行信貸,銀行風(fēng)險上升[17]。侯亞景[18]認為產(chǎn)能過剩企業(yè)和僵尸企業(yè)的集中出現(xiàn)是導(dǎo)致金融業(yè)不良資產(chǎn)產(chǎn)生的一個重要微觀因素。同時,孫光林[19]基于各省市的面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟波動、產(chǎn)能過剩會導(dǎo)致商業(yè)銀行不良貸款的上升,但這種影響是短暫的,不具有持續(xù)性。

(四)銀行特征與股權(quán)結(jié)角度

關(guān)于銀行特征因素對不良貸款的影響,大多數(shù)學(xué)者更多的是與宏觀經(jīng)濟要素結(jié)合進行研究。王一江等[20]著重分析政府與銀行間的互動和博弈的關(guān)系,通過中日韓三國銀行業(yè)的比較分析,得出股份制的形式無法對強政府控制下政府與銀行有實質(zhì)性的改變,而引進外資是國有銀行進行改革的重要戰(zhàn)略選擇。張雪蘭[21]結(jié)合宏觀經(jīng)濟要素和銀行特征因素對公司貸款與零售貸款的影響研究顯示,公司貸款相較于零售貸款對宏觀經(jīng)濟層面的負面沖擊影響更大,同時銀行成本對兩類不良貸款的影響也不同。郭耀中[22]對我國不良貸款率下降的原因進行研究,發(fā)現(xiàn)有內(nèi)在原因(銀行內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)改善、不良資產(chǎn)剝離等)和外在原因(中國經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定增長、金融體制改革等),并通過對GDP增長、通貨膨脹、國有企業(yè)利潤、國內(nèi)上市公司數(shù)量、在華外資銀行的資產(chǎn)占比的時間序列數(shù)據(jù)進行回歸分析,發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)與銀行不良貸款率呈現(xiàn)出一定的負相關(guān)關(guān)系,對此提出商業(yè)銀行改革建議。

綜上所述,本文認為不良貸款的產(chǎn)生是微觀經(jīng)濟活動與宏觀經(jīng)濟活動、市場經(jīng)濟與體制機制轉(zhuǎn)型綜合作用的結(jié)果。“大型商業(yè)銀行的不良貸款,約30%是受到各級政府干預(yù),包括中央和地方政府的干預(yù)導(dǎo)致的;約30%是對國有企業(yè)的信貸支持所形成的;約10%是國內(nèi)法律環(huán)境不到位、法制觀念薄弱以及一些地區(qū)執(zhí)法力度較弱所致;約有10%是政府通過關(guān)停并轉(zhuǎn)部分企業(yè)進行產(chǎn)業(yè)(包括軍工產(chǎn)業(yè))結(jié)構(gòu)調(diào)整所形成?！盵23]尤其是在經(jīng)濟繁榮期,基于對未來經(jīng)濟增長和收入的樂觀預(yù)期,市場主體傾向于高估自身的債務(wù)承受能力,整個經(jīng)濟體信用快速擴張,形成資產(chǎn)價格上升、負債規(guī)模膨脹、資產(chǎn)規(guī)模擴大的循環(huán)反饋機制。而一旦實體部門增長勢頭減弱,就會出現(xiàn)資產(chǎn)價格下降、債務(wù)規(guī)模攀升、資不抵債或流動性枯竭的循環(huán),繃得過緊的債務(wù)關(guān)系就會在薄弱環(huán)節(jié)出現(xiàn)崩裂,引致各種經(jīng)濟金融風(fēng)險集中釋放。與此同時,地方政府的投資沖動和金融機構(gòu)的約束機制不健全,也在體制上加劇了這種順周期效應(yīng)[24]。

圖2 不良貸款生成催生路徑

如圖2所示,從微觀上看,不良貸款是借款企業(yè)無法履行銀行債務(wù)而形成的壞賬,是銀行與借款人之間債權(quán)債務(wù)未按期解除的表現(xiàn),企業(yè)的信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險和管理風(fēng)險會直接影響對銀行貸款的履行能力,實體企業(yè)積累的風(fēng)險會直接傳遞、轉(zhuǎn)移到銀行等金融機構(gòu),影響銀行的資產(chǎn)負債表,導(dǎo)致銀行資產(chǎn)價格下跌,不良債權(quán)產(chǎn)生。而銀行自身的貸款管理水平、風(fēng)險管理能力、金融抑制也直接影響貸款能否按時回收。從宏觀角度看,整個信貸體系又受到宏觀經(jīng)濟與制度體制以及二者的交互影響。中國商業(yè)銀行不良貸款恰恰是伴隨著中國經(jīng)濟體制改革、金融體制改革、國企改革、銀行改革進程而來的。因此不良貸款的形成既有微觀基礎(chǔ),又有宏觀基礎(chǔ),微觀基礎(chǔ)決定了不良貸款的直接產(chǎn)生和短期爆發(fā),宏觀基礎(chǔ)決定了不良貸款的長期性和周期性波動。

二、變量選取與描述分析

(一)變量選取與來源

1.解釋變量

根據(jù)上述分析,本文從宏觀因素、制度因素、企業(yè)因素、銀行因素四個維度選取代表性變量來研究對銀行不良貸款的影響。

(1)宏觀因素維度。選取實際GDP增長率(GDP)、M2增長率(M2)、利率市場化(LL)。本文參照王道平將利率市場化設(shè)定為虛擬變量的做法。我國2013年開始全面放開了金融機構(gòu)貸款利率的管制,2015年開始進入存款利率市場化階段,將2013年及以后的年份取值為1,其他年份取值為0。同時將人均GDP增速(PGDP)作為替代變量,用于最后的穩(wěn)健性檢驗。

(2)制度因素維度。參考陸銘等[25]選取政府干預(yù)程度(GOV)作為代理變量。政府干預(yù)是指政府通過經(jīng)濟的、行政的、法律的等各種手段對經(jīng)濟金融市場施加的影響。進一步地,考慮到1994年以來的分稅制改革,地方政府在中央和地方兩級財政支出的比重日益增大,尤其是在“唯GDP論”的政績考核導(dǎo)向下,地方政府有著非常強烈的干預(yù)金融信貸資源配置的動機,為此我們選取的政府干預(yù)程度(GOV)=地方財政支出/GDP。

(3)企業(yè)因素維度。企業(yè)、行業(yè)對商業(yè)銀行不良貸款的主要影響來源于潛在的信用風(fēng)險及隱藏的不良貸款,而由于每個銀行的借貸對象不同,行業(yè)借貸占比也不同,統(tǒng)計每個銀行潛在的企業(yè)、行業(yè)信用風(fēng)險較為困難。本文參考裘翔的方法,將企業(yè)潛在的不良貸款作為代理變量,選取A股上市非金融企業(yè)作為樣本企業(yè),將潛在信用風(fēng)險(SC)定義為企業(yè)經(jīng)營現(xiàn)金流無法償還貸款本息,即樣本企業(yè)中“息稅折舊攤銷前利潤<利息支出”的企業(yè)債務(wù)總和占總樣本企業(yè)債務(wù)總和。

(4)銀行因素維度。考慮到銀行貸款擔保方式會對銀行貸款質(zhì)量產(chǎn)生一定影響,本文選取了信用(XY)、保證(BZ)、抵押(DY)、質(zhì)押(ZY)四種擔保方式貸款占比作為解釋變量。

表1 變量描述

2.被解釋變量與其他控制變量

本文選取商業(yè)銀行不良貸款率(NPLR)作為衡量銀行不良貸款情況的代理變量?？刂谱兞繀⒖甲＠^高等的研究方法,將銀行第一大股東性質(zhì)(GD)、第一大股東持股比例(FIRST)和銀行資產(chǎn)規(guī)模(SIZE)、總資產(chǎn)收益率(ROA)、成本收入比(CI)、非利息收入占比(NI)、銀行性質(zhì)(XZ)、資本充足率(CAP)作為本文的控制變量。變量描述見表1。

(二)數(shù)據(jù)描述

本文統(tǒng)計了248家商業(yè)銀行年報,而公布貸款擔保方式詳細數(shù)據(jù)的銀行較少,故選取2008—2016年至少有5年及以上完整數(shù)據(jù)的銀行作為研究樣本,剔除少于5年的銀行樣本后,得到100家有效樣本數(shù)據(jù)。其余宏觀數(shù)據(jù)及企業(yè)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。關(guān)于變量的統(tǒng)計性描述見表2。

表2 變量統(tǒng)計性描述

三、實證結(jié)果分析

本文參考林毅夫等[17]的計量模型,構(gòu)建如下動態(tài)實證模型:

NPLRit=β0NPLRit-1+β1Xit+β2Yit+εit

其中,Xit為上述4個維度的解釋變量,Yit為控制變量?？紤]到實證過程中可能會存在內(nèi)生性問題,而差分GMM在回歸中有弱工具變量問題,因此本文采用系統(tǒng)GMM進行估計。由于上一期的不良貸款率會影響本期的不良貸款率,因而將不良貸款率的滯后一期(NPLRit-1)作為內(nèi)生變量處理。同時,考慮到銀行資產(chǎn)規(guī)模(SIZE)、銀行性質(zhì)(XZ)、股權(quán)結(jié)構(gòu)等銀行自身相關(guān)因素的控制變量會顯著影響銀行不良貸款,并加入銀行性質(zhì)與第一股東持股比例的交互項(XZ*FIRST),也將這些變量作為內(nèi)生變量處理。本文結(jié)果采用了兩階段估計量及WC-Robust估計方法,同時對回歸結(jié)果進行了Sargan檢驗和AR(2)檢驗?；貧w結(jié)果見表3。

模型1顯示的是只加入被解釋變量一階滯后、政府干預(yù)指標和控制變量的基本回歸結(jié)果,模型2—5則在模型1回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上逐步納入企業(yè)潛在信用風(fēng)險、利率市場化、GDP與M2增長率、銀行貸款擔保方式的代理變量?？梢钥闯?地方政府干預(yù)(GOV)、企業(yè)潛在信用風(fēng)險(SC)、利率市場化(LL)、GDP增長率(GDP)與商業(yè)銀行不良貸款率存在顯著的正向關(guān)系,與M2增長率(M2)有顯著的負向關(guān)系,表明地方政府干預(yù)程度加強、企業(yè)潛在的信用風(fēng)險的增加會導(dǎo)致銀行不良貸款增加,同時利率市場化的推行也會導(dǎo)致不良貸款率的上升,這驗證了王道平提出的利率市場化會提高銀行系統(tǒng)性風(fēng)險發(fā)生概率的結(jié)論。而GDP增速的上升會導(dǎo)致不良貸款率上升的結(jié)論雖與張雪蘭[21]的經(jīng)濟高速增長能夠降低銀行不良貸款率的結(jié)論不相符,但是由于宏觀經(jīng)濟高速增長時期銀行會傾向于信貸擴張,潛在的信用風(fēng)險上升,伴隨著不良貸款的增加,因此經(jīng)濟飛速增長有不良貸款效應(yīng)。

表3 模型估計結(jié)果

注:()內(nèi)數(shù)值為回歸系數(shù)的Z值,[]內(nèi)數(shù)值為檢驗的P值;*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著。

分析四種擔保方式與不良貸款率之間的關(guān)系,可以發(fā)現(xiàn)信用貸款占比、質(zhì)押貸款占比與不良貸款率有顯著的負相關(guān)關(guān)系,抵押貸款占比、保證貸款占比與不良貸款率有顯著的正相關(guān)關(guān)系。本文認為銀行會將貸款以信用的方式借貸給貸款人,這類貸款人擁有較高信用等級、良好的經(jīng)濟基礎(chǔ),且大部分是銀行往來客戶,貸款違約風(fēng)險較低。一些民營企業(yè)在向銀行借款時,由于沒有足夠資產(chǎn)進行抵押,往往會采用保證貸款,即銀行會要求貸款企業(yè)提供多家企業(yè)為其擔保,因此在民營企業(yè)中廣泛采用企業(yè)間互保、聯(lián)保的模式。當保證貸款的借款人違約時由擔保人履行保證義務(wù),當宏觀經(jīng)濟下滑、市場信心不足時,往往會由于一家企業(yè)償付能力出現(xiàn)問題,引發(fā)連鎖反應(yīng),形成區(qū)域性的違約風(fēng)險,導(dǎo)致銀行不良貸款暴增。

對比抵押貸款與質(zhì)押貸款兩種貸款擔保方式,可發(fā)現(xiàn)兩者的最大區(qū)別在于標的物是否轉(zhuǎn)移占有權(quán)及標的物的屬性,抵押貸款的抵押物在借貸期間為借款人持有,一般為房屋、土地、機械設(shè)備等不動產(chǎn),而質(zhì)押貸款在借貸期間則由銀行保管,質(zhì)押標的物一般為動產(chǎn)和權(quán)利。本文以股票質(zhì)押與不動產(chǎn)抵押作為質(zhì)押貸款和抵押貸款的代表標的物進行深層次分析。質(zhì)押貸款擔保方式在以下四個方面優(yōu)于抵押貸款擔保方式:(1)流通性。質(zhì)押貸款標的物多為動產(chǎn),抵押貸款標的物多為不動產(chǎn),而動產(chǎn)在流通性方面往往優(yōu)于不動產(chǎn),則抵押貸款的流通性往往優(yōu)于抵押貸款。(2)可變現(xiàn)性。我國的股票質(zhì)押市場較為成熟,中國證券登記結(jié)算公司的數(shù)據(jù)顯示,截至2017年12月1日,滬深兩市共有3 396只股票涉及股權(quán)質(zhì)押;Wind資訊統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,自2017年以來A股市場上共進行了11 472次質(zhì)押行動,總共質(zhì)押了2 732.53億股,質(zhì)押參考市值高達3.31萬億元。因此質(zhì)押貸款即使出現(xiàn)違約情況,銀行也能在很短的時間內(nèi)將持有的股票拋售處置,實現(xiàn)貸款回收。(3)處置難易程度。質(zhì)押貸款因標的物保管者為銀行,所以當債務(wù)人不履行債務(wù)時,銀行有權(quán)依法就該動產(chǎn)賣得價金優(yōu)先受償,其處置程度易于抵押貸款;而抵押貸款的標的物在借貸期間持有人仍為債務(wù)人,且抵押物大多為不動產(chǎn),需經(jīng)過評估、掛網(wǎng)、拍賣等多個司法環(huán)節(jié),在處置過程中所需花費的物力、人力成本較大,且處置時間較長,期間不確定因素、風(fēng)險較大。(4)借貸期間風(fēng)險管理。對于股票質(zhì)押貸款,銀行可以逐日盯價、實時監(jiān)控,同時在股票質(zhì)押市場有質(zhì)押率、警戒線、平倉線三道防線嚴控風(fēng)險,即市場設(shè)有不同板塊相對應(yīng)的質(zhì)押率,且質(zhì)押率會根據(jù)交易期限、是否為限售股等情況而變動。當質(zhì)押率低于警戒線時,質(zhì)押方將通知出質(zhì)人追加擔保品或補充保證金;而當質(zhì)押率低于平倉線時,質(zhì)押方會要求出質(zhì)人在隔日收盤前追加擔保品或補充保證金,至履約保障水平恢復(fù)至警戒線水平,否則質(zhì)押方將采取平倉措施,因此銀行在借貸期間進行風(fēng)險管理也較為簡單。而以不動產(chǎn)作為標的物的抵押貸款,銀行在獲取市場信息時,往往由于市場信息不對稱、時滯性等諸多因素在借貸期間對抵押貸款的風(fēng)險管理成本較大,且很難進行有效、及時的風(fēng)險管理。

對控制變量與不良貸款率的關(guān)系進行分析可發(fā)現(xiàn),銀行性質(zhì)(XZ)與不良貸款率有顯著的正相關(guān)關(guān)系,股東性質(zhì)(GD)與不良貸款率有顯著的負相關(guān)關(guān)系,第一大股東持股比例(FIRST)與不良貸款率的正相關(guān)關(guān)系并不顯著。本文認為,相對于城市商業(yè)銀行、農(nóng)商銀行,大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行有更完善的信用風(fēng)險防范及管理體系,信用風(fēng)險會較小,因而不良貸款占比會相對較低。與第一大股東性質(zhì)(GD)為民營企業(yè)和外資企業(yè)相比,股東性質(zhì)為政府、國有企業(yè)的銀行不良貸款率更高。本文將樣本量細分為上市銀行與非上市銀行、股東為政府國有企業(yè)與民營外資企業(yè)兩個對照組,進一步研究銀行性質(zhì)、股東性質(zhì)與銀行不良貸款之間的關(guān)系,回歸結(jié)果見表4。

根據(jù)上市銀行(模型6)與非上市銀行(模型7)的實證結(jié)果對比發(fā)現(xiàn),實際GDP增速與上市銀行不良貸款率呈顯著的負相關(guān)關(guān)系,在10%的顯著性水平上與非上市銀行不良貸款率呈正相關(guān)關(guān)系,抵押擔保方式貸款占比(DY)與非上市銀行不良率有顯著的正相關(guān)關(guān)系。辛清泉等指出商業(yè)銀行在上市以后會更加注重銀行收益與風(fēng)險的平衡,即上市銀行可能會更重視業(yè)務(wù)的風(fēng)險,而“高風(fēng)險—高收益”業(yè)務(wù)的激勵對上市銀行而言會弱于非上市銀行,同時上市銀行面臨更嚴格的治理環(huán)境,因此即使是在經(jīng)濟高速發(fā)展的時候,也不會盲目追逐收益,降低借貸門檻,增加潛在的信用風(fēng)險。本文認為經(jīng)濟發(fā)展對上市銀行產(chǎn)生的不良貸款效應(yīng)會小于非上市銀行,且上市銀行對GDP增速變動反應(yīng)時滯效應(yīng)也小于非上市銀行,當GDP增速回升時〗能夠降低上市銀行的不良率。另一方面,由于非上市銀行對“高收益—高風(fēng)險”的追逐動機更大,因此會增加相對收益較高且風(fēng)險較大的抵押貸款。

注:()內(nèi)數(shù)值為回歸系數(shù)的Z值,[]內(nèi)數(shù)值為檢驗的P值;*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著。

而對于非上市銀行,第一股東持股比例(FIRST)的增大利于銀行不良貸款率的下降。本文認為對規(guī)模較小、風(fēng)險管理能力較弱的非上市銀行而言,過于分散的股權(quán)結(jié)構(gòu)并不利于銀行的風(fēng)險管理,股權(quán)相對集中利于提高銀行管理層的決策效率和強化風(fēng)險管理。

股東對照組(模型8和模型9)的結(jié)果顯示,兩組變量與不良貸款率間的關(guān)系并不大,因此本文認為第一股東的性質(zhì)對銀行不良貸款產(chǎn)生的影響并不大。

為檢驗實證結(jié)果的穩(wěn)健性,本文參考馬勇穩(wěn)健性檢驗的方法,選取人均GDP增長率作為解釋變量實際GDP增速的替代變量,回歸結(jié)果表明各個變量之間的相關(guān)關(guān)系與前述回歸結(jié)果基本一致,因此可認為實證結(jié)果較為穩(wěn)?、俦疚乃傅牟涣假J款是按照銀監(jiān)會規(guī)定的商業(yè)銀行貸款五級分類法下次級、可疑和損失三類貸款的總和,不良貸款率即不良貸款余額與同期銀行貸款總額之比。而不良資產(chǎn)是商業(yè)銀行將不良貸款轉(zhuǎn)讓給資產(chǎn)管理公司等主體后形成的資產(chǎn),與不良貸款不是一個概念,也不是本文研究對象。限于篇幅,穩(wěn)健性檢驗結(jié)果沒有列示于正文之中,需要者可向筆者索取。。

四、主要結(jié)論與建議

不良貸款問題一直是投資中國市場的海內(nèi)外投資者擔心的核心風(fēng)險之一。不良貸款是宏觀經(jīng)濟與市場主體經(jīng)濟活動共同作用的結(jié)果,既有直接生成的微觀基礎(chǔ),也有大環(huán)境周期下的趨勢性和周期性。因此減少和控制商業(yè)銀行體系的不良貸款,是個系統(tǒng)性、長期性的工程。當前,我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長動力的攻關(guān)期,建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系是跨越關(guān)口的迫切要求。第一,從宏觀角度講要以推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線,降低企業(yè)融資成本和債務(wù)負擔,擴大企業(yè)直接融資渠道,激發(fā)實體經(jīng)濟活力和競爭力;第二,從政府、企業(yè)和銀行三者關(guān)系角度,控制地方政府負債規(guī)模和對地方國企的隱形擔保,通過新的政績觀來引導(dǎo)地方政府轉(zhuǎn)變職能,減少對信貸市場的干預(yù),讓市場在貸款定價中發(fā)揮基礎(chǔ)作用,推進利率市場化;第三,強化銀行的市場化改革力度,推動金融業(yè)全面對外開放,同時加強對商業(yè)銀行的監(jiān)管,讓金融回歸本源,防止系統(tǒng)性金融風(fēng)險的產(chǎn)生;第四,深化國有企業(yè)改革,發(fā)展混合所有制經(jīng)濟,支持民營企業(yè)參股、控股;最后,對于商業(yè)銀行的不良貸款,要加大市場化處置力度,放開一級市場的批量壟斷,綜合運用打包轉(zhuǎn)讓、重組重整、債轉(zhuǎn)股、不良貸款證券化等手段,實現(xiàn)快速處置回收。