汪長劍 齊魯晉

（廣西大學(xué)商學(xué)院，廣西 南寧 530004）

一、引言

銀行是聚集和經(jīng)營風(fēng)險的企業(yè)，控制好風(fēng)險是商業(yè)銀行存在和發(fā)展的基本前提，因此建立健全風(fēng)險管理體系是商業(yè)銀行重要的職責(zé)之一。盡管各國的銀行監(jiān)管部門都相當(dāng)重視銀行業(yè)的風(fēng)險管理，但是美國投資銀行——雷曼兄弟公司的破產(chǎn)，還是引起了全球各國對商業(yè)銀行的防范和抵抗金融風(fēng)險能力的擔(dān)憂。2010年9月，由27個國家銀行業(yè)監(jiān)管部門和中央銀行高級代表組成的巴塞爾銀行監(jiān)管委員會，制定并通過了《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》，對銀行風(fēng)險進行更為嚴格的管理。由此可見，防范和抵抗商業(yè)銀行信貸風(fēng)險是全球金融行業(yè)關(guān)注的核心課題。本文正基于此建立起其微宏觀經(jīng)濟因素與商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的實證模型，以確定各經(jīng)濟因素對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的相關(guān)關(guān)系，以助于我國商業(yè)銀行建立科學(xué)、有效的風(fēng)險控制體系，以增強商業(yè)銀行在經(jīng)營中抵御風(fēng)險的能力。

二、影響銀行信貸風(fēng)險的因素

（一）微觀變量對銀行信貸的影響因素

1.貸款比例（LOAN）。在微觀方面，貸款比例對銀行不良貸款率的變化有著重要的代表意義。一般認為，過快的信貸擴張是比較容易產(chǎn)生信貸風(fēng)險，但信貸量的增加相當(dāng)于加大了不良貸款率的分母。因而，對于貸款比例，本文假設(shè)H 1:貸款比例與銀行信貸風(fēng)險呈負相關(guān)關(guān)系。

2.資產(chǎn)規(guī)模（SIZE）。一般而言，資產(chǎn)規(guī)模越大的銀行擁有更多的分支機構(gòu)和網(wǎng)點數(shù)量，這樣在發(fā)揮各網(wǎng)點的地理優(yōu)勢時，可以起到因地制宜、取長補短的作用，以實現(xiàn)風(fēng)險的分散化，有效降低信貸風(fēng)險。因而，本文假設(shè)H 2：資產(chǎn)規(guī)模與銀行信貸風(fēng)險呈負相關(guān)關(guān)系。

3.管理費用支出比例（OR）。銀行管理費用的大小直接體現(xiàn)出銀行運行效率水平的高低。如果管理費用的支出水平較高，說明企業(yè)未能有效利用企業(yè)資源，低下的管理效率水平將會增加銀行的風(fēng)險。因而，本文假設(shè)H 3:管理費用支出比例與銀行信貸風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系。

4.資本充足率（CAR）。資本充足率是指資本總額與加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)總額的比例。如果資本充足率越高，說明商業(yè)銀行抵抗風(fēng)險水平越強，商業(yè)銀行風(fēng)險就越低。因此，本文假設(shè)H 4:資本充足率與銀行信貸風(fēng)險呈負相關(guān)關(guān)系。

5.凈利息收入占總資產(chǎn)的比例（NIC）。銀行的存貸差歷來是我國商業(yè)銀行生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。一般認為，凈利息收入比重越大，風(fēng)險越高。因此，本文假設(shè)H 5：凈利息收入占總資產(chǎn)的比例與銀行信貸風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系。

6.不良貸款率（NPL）。當(dāng)前較為常見的衡量商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)安全的有兩個指標：一是違約率，二是不良貸款率。本文將采用不良貸款率作為衡量商業(yè)銀行資產(chǎn)狀況的指標。

（二）宏觀變量對銀行信貸的影響因素

1.GDP增長率（GDPG） 。一般而言，宏觀經(jīng)濟越好，社會的消費水平就越高，企業(yè)就更渴望擴大投資，以提高產(chǎn)出水平。同時，銀行也會在預(yù)期良好的宏觀經(jīng)濟條件下，擴大企業(yè)的信貸規(guī)模，增加信貸供應(yīng)量。因而，本文假設(shè)H 6:GDP增長率與銀行信貸風(fēng)險呈負相關(guān)關(guān)系。

2.貸款利率（INR）。貸款利率是衡量資本市場信貸資金的供需狀況。一般而言，貸款利率越高，資金的供應(yīng)量就會越多，而資金的需求量就會越少。本文是選取六個月至一年貸款利率水平作為衡量貸款利率的高低水平，并假設(shè)H 7：貸款利率與銀行信貸風(fēng)險呈負相關(guān)關(guān)系。

3.廣義貨幣供應(yīng)量增長率（M2G）。廣義貨幣供應(yīng)量是反應(yīng)貨幣當(dāng)局投放到貨幣市場的貨幣數(shù)量。如果廣義貨幣供應(yīng)量增長率越大，說明市場資金投放量就越多，相對的信貸基數(shù)就越大，不良貸款率就越低。由于貨幣供應(yīng)量對市場作用有一個時滯過程，因此本文作了滯后一期的處理，用M 2G（-1）表示，并假設(shè)H 8:廣義貨幣供應(yīng)量增長率與銀行信貸風(fēng)險呈負相關(guān)關(guān)系。

三、計量模型與數(shù)據(jù)選取

（一）計量模型設(shè)定

結(jié)合微宏觀經(jīng)濟因素對商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)風(fēng)險的影響，建立如下模型：

（二）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2005～2011年7年期間在滬深兩市上市的國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行以及農(nóng)村商業(yè)銀行作為研究樣本。樣本數(shù)據(jù)來源于RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫、中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。其中中國農(nóng)業(yè)銀行在05～07年的資本充足率數(shù)據(jù)缺失，因此該數(shù)據(jù)為非平衡面板數(shù)據(jù)。

（三）實證檢驗

本文是利用EView s6.0軟件對模型進行實證檢驗。首先，檢查多重共線性問題，通過方差擴大因子計算公式：VIF=1/（1-R2），計算出方差擴大因子（VIF）值，如表1所示。由于各個變量的VIF值均低于10，可見，多重共線性對模型的影響很小，基本不存在多重共線性的問題。

表1 模型中各變量的方差擴大因子（VIF）

其次，對該非平衡面板數(shù)據(jù)進行模型回歸分析。由于混合回歸模型不能通過，因此只進行了固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型兩種分析，并分別進行F檢驗和Hausman檢驗，所得的回歸結(jié)果整理得到表2。

表2 回歸模型實證計量結(jié)果

從兩種的估值方法中，我們可以看出固定效應(yīng)變量的顯著水平明顯優(yōu)于隨機效應(yīng)模型，因為在SIZE、OR、INR的變量顯著性都高于10%；在擬合度中，固定效應(yīng)的擬合度0.88明顯大于隨機效應(yīng)的擬合度0.62；在D.W值檢驗中，固定效應(yīng)1.72比隨機效應(yīng)的0.93更接近2.0，說明了固定效應(yīng)比隨機效應(yīng)有更好的優(yōu)良性；同時結(jié)合F檢驗和Hausman檢驗兩種檢驗，可以得出，選擇固定效應(yīng)模型更為合理。

對實證結(jié)果分微觀和宏觀兩方面來分析，在微觀方面，一是貸款比例與不良貸款率在1%水平下呈顯著負相關(guān)關(guān)系，與假設(shè)相同，可見，信貸的投放比例越大，總體信貸風(fēng)險就會降低。二是資產(chǎn)規(guī)模與不良貸款率在10%水平下呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與理論的假設(shè)相反，可能有以下兩個方面的原因：其一,在我們目前的銀行業(yè)中，沒有充分利用分支機構(gòu)和網(wǎng)點的優(yōu)勢來提高銀行的信貸質(zhì)量，未發(fā)揮因地制宜、取長補短的作用。其二，在我國的商業(yè)銀行中，雖然國有四大銀行通過不良資產(chǎn)剝離成功上市，但其股權(quán)機構(gòu)、管理體制等原因，并不比一般股份制商業(yè)銀行來得有效率，在長久的積累中，就會形成較高的信貸風(fēng)險。三是管理費用支出比例與不良貸款率在10%水平下呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與模型的理論假設(shè)相吻合。說明管理費用的支出比例越高，商業(yè)銀行的管理效率水平就越低下，信貸風(fēng)險就越高。四是資本充足率與不良貸款在1%水平下呈顯著負相關(guān)關(guān)系，與假設(shè)相同，這也許就是巴塞爾協(xié)議委員會，為何看重資本充足率的原因了。五是凈利息收入占總資產(chǎn)的比例與不良貸款率在1%水平下呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與假設(shè)相同，吻合了凈利息收入越高，銀行信貸風(fēng)險越大。

在宏觀方面，一是GDP增長率與不良貸款在1%水平下呈顯著正相關(guān)關(guān)系，與假設(shè)相反。說明國內(nèi)生產(chǎn)總值越高，企業(yè)的還款意愿未必越強烈，為什么會出現(xiàn)這種與傳統(tǒng)觀點截然不同的結(jié)果呢？可能有以下原因：第一，中國GDP增長的構(gòu)成，主要包含投資、出口、消費三個部分，其中投資與出口的比重較大，特別是投資，一般資金的回收期較長，容易造成GDP增長率與不良貸款率呈正相關(guān)，同時從側(cè)面也反映我國的投資更多偏向基礎(chǔ)設(shè)施投資或事前投資決策不良，盈利水平低，造就信貸風(fēng)險偏高；第二，我們信用體系還不夠完善，出現(xiàn)企業(yè)逃廢銀行債務(wù)，明知還不起還要借，或者是借了就根本就不打算歸還，在這種情況下，就易于造成銀行對企業(yè)的評估失誤，提高信貸風(fēng)險；第三，這種與傳統(tǒng)觀點相違背的分析結(jié)果，也可能與本樣本數(shù)量和分析年限偏少有關(guān)，還待以后進一步的驗證。二是貸款利率、廣義貨幣供應(yīng)量增長率與不良貸款均在1%水平下呈顯著負相關(guān)關(guān)系。在寬松的貨幣經(jīng)濟環(huán)境下，信貸投放的準入條件相對放松，銀行貸款利率下降，企業(yè)投資成本下降，企業(yè)的投資意愿增強，貸款的投放速度與投放量增加。但是持續(xù)的信貸增長，就會導(dǎo)致信貸膨脹，引發(fā)經(jīng)濟過熱，導(dǎo)致通貨膨脹。而在通貨緊縮的經(jīng)濟環(huán)境下，銀行對宏觀經(jīng)濟前景低于預(yù)期，那么企業(yè)從銀行獲得的信貸支持將會降低，從而加劇了信貸風(fēng)險的程度。因此，宏觀經(jīng)濟的走向，將嚴重影響到銀行信貸的健康與否，穩(wěn)定的宏觀經(jīng)濟對銀行風(fēng)險管控有著重要意義。

四、結(jié)論與啟示

通過以上的實證分析，表明了微宏觀經(jīng)濟變量對我國商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險影響有著密切的聯(lián)系。在微觀方面，可以看出貸款比例、資產(chǎn)規(guī)模、管理費用支出比例、資本充足率和凈利息收入對信貸風(fēng)險的高低有著重要的影響，體現(xiàn)了銀行內(nèi)部風(fēng)險管理控制是商業(yè)銀行降低自身風(fēng)險的一個有效途徑。而在宏觀層面上，經(jīng)濟的波動和貨幣政策的實施，對銀行的信貸風(fēng)險更具有直接的影響作用。

銀行是經(jīng)營風(fēng)險的企業(yè)，只有管理好銀行的信貸風(fēng)險，才能更好地維護我國金融體系的穩(wěn)定與安全，有利于我國整個國民經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展。因此，充分利用微宏觀經(jīng)濟因素對商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險的影響，將有助于我國商業(yè)銀行更好地管理信貸風(fēng)險，建立更為完善的風(fēng)險管理體系，以促進我國宏觀經(jīng)濟的良性發(fā)展。

[1] 韓衛(wèi)東.金融不良資產(chǎn)價值影響因素的實證研究[D].對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)，2006.

[2] 賀瀟穎.基于微觀經(jīng)濟基礎(chǔ)的銀行信貸風(fēng)險防范研究[D].西南財經(jīng)大學(xué)，2010.

[3] 張燕.我國商業(yè)銀行涉農(nóng)企業(yè)貸款違約率的影響因素[D].西南財經(jīng)大學(xué)，2011.