○唐 珂 邵 靜

（中國工商銀行 陜西 寶雞 721000）

一、引言

近年來受國際經(jīng)濟(jì)形勢的影響，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速放緩。為刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展，我國信貸供給急劇增長。然而，信貸規(guī)模擴(kuò)大的同時，影響商業(yè)銀行穩(wěn)定的信貸資產(chǎn)質(zhì)量近年來卻持續(xù)下滑。依靠擴(kuò)大信貸供給刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初衷似乎影響到銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量，而銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量的惡化又會制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展。目前貸款利息收入仍是我國商業(yè)銀行主要利潤構(gòu)成部分。如何使政府在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間權(quán)衡，如何使商業(yè)銀行在信貸投放與信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間權(quán)衡，成為政府部門和商業(yè)銀行亟待解決問題之一。本文通過研究信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動與商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間關(guān)系，以期為政府部門和商業(yè)銀行管理者提供有益參考。

二、文獻(xiàn)綜述

有關(guān)三者關(guān)系的理論研究，主要以經(jīng)濟(jì)循環(huán)活動為切入點。經(jīng)濟(jì)上行期，企業(yè)通常經(jīng)營狀況良好，貸款違約概率較低，銀行傾向降低貸款標(biāo)準(zhǔn)，信貸快速增長；經(jīng)濟(jì)下行期，企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效益下降，借款人財務(wù)狀況惡化，為降低貸款違約率，銀行傾向提高貸款標(biāo)準(zhǔn)，形成信貸緊縮，并加劇經(jīng)濟(jì)波動（巴曙光，2009）。經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期的信貸風(fēng)險通常在下滑期暴露出來（Ruckes，2004），巨額不良貸款將嚴(yán)重侵蝕銀行資本，進(jìn)而導(dǎo)致銀行信用供給不足、企業(yè)大量破產(chǎn)，銀行繼續(xù)緊縮信貸，部分企業(yè)因難以獲得貸款而無法維持正常經(jīng)營，可能出現(xiàn)虧損而產(chǎn)生新的不良貸款（錢小安，2000）。

實證研究傾向于研究兩兩之間關(guān)系，對三者間關(guān)系的研究卻比較少。在信貸供給與經(jīng)濟(jì)波動方面，Cesare Caderon（1999）使用VAR模型和Geweke分解技術(shù)，發(fā)現(xiàn)二者存在雙向Granger因果關(guān)系；陳磊（2004）的實證檢驗結(jié)果卻表明信貸增長率可引起GDP增長率正向變動，反之則不成立。在信貸供給與信貸資產(chǎn)質(zhì)量方面，Agunget.al.（2001）使用面板回歸法得出結(jié)論為信貸供給下降往往伴隨不良貸款余額上升，而張漢飛和李宏瑾（2014）研究經(jīng)濟(jì)增長的不良貸款效應(yīng)及異常分野，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長與不良貸款率正相關(guān)；經(jīng)濟(jì)增長水平相同的國家不良貸款率不同。在經(jīng)濟(jì)波動與信貸資產(chǎn)質(zhì)量方面，Salasand Saurina（2002）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)周期與不良貸款滯后3—4期顯著正相關(guān)；CavalloandMajnoni（2002）的研究結(jié)果則顯示經(jīng)濟(jì)增長與銀行貸款損失準(zhǔn)備金負(fù)相關(guān)；李麟、索彥峰（2009）使用VAR模型分析結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)波動與信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間存在較強(qiáng)的反向關(guān)系。

綜上看出，學(xué)者們就信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動與銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量兩兩間關(guān)系已做出大量有益研究，但探討三者關(guān)系的研究比較匱乏，且研究方法主要使用VAR模型。然而，VAR模型對各經(jīng)濟(jì)變量沒有給出明確的結(jié)構(gòu)關(guān)系，也沒有考慮變量間同期影響。本文使用可捕捉模型系統(tǒng)內(nèi)各個變量之間的及時性結(jié)構(gòu)性關(guān)系的SVAR模型實證檢驗三者間關(guān)系，以期彌補(bǔ)已有文獻(xiàn)的不足。

三、數(shù)據(jù)說明及模型構(gòu)建

1、變量選取與數(shù)據(jù)來源

（1）信貸供給。大部分學(xué)者采用商業(yè)銀行貸款總額衡量信貸供給狀況，由于貸款損失準(zhǔn)備與不良貸款相關(guān)，故本文選用剔除貸款損失準(zhǔn)備后的銀行貸款（LOAN）度量信貸供給。

（2）經(jīng)濟(jì)波動。本文使用GDP增長率衡量經(jīng)濟(jì)波動狀況。

（3）信貸資產(chǎn)質(zhì)量。目前學(xué)術(shù)界用來衡量信貸資產(chǎn)質(zhì)量的兩個主要指標(biāo)是不良貸款率和不良貸款余額。不良貸款率由不良貸款余額與貸款總額共同決定，金融機(jī)構(gòu)可依靠規(guī)模的盲目擴(kuò)張來維持“不良貸款率”的不超限，所以該指標(biāo)不能準(zhǔn)確衡量信貸資產(chǎn)質(zhì)量；不良貸款余額則較直觀，可較好地反映不良貸款的絕對規(guī)模，故本文選取不良貸款余額（NPL）衡量信貸資產(chǎn)質(zhì)量。

本文從大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行兩個個層面共選取10個樣本。大型商業(yè)銀行和股份制銀行在我國銀行業(yè)金融市場占有絕對份額，可較好地反映我國銀行業(yè)市場情況，選擇樣本代表性強(qiáng)。

2、模型構(gòu)建

（1）VAR模型構(gòu)建

VAR模型從某種程度上說是SVAR模型的縮減式，因此，構(gòu)建SVAR模型之前首先需要構(gòu)建穩(wěn)定的VAR模型。單位根檢驗結(jié)果顯示（見表1）ADF檢驗、PP檢驗、LLC檢驗GDP均平穩(wěn)，LNLOAN、LNNPL不平穩(wěn)，對LNLOAN、LNNPL做一階差分得到貸款增長率DFLNLOAN和不良貸款增長率DFLNNPL，單位根檢驗結(jié)果顯示各變量ADF檢驗、PP檢驗、LLC檢驗均平穩(wěn)。

表1 單位根檢驗結(jié)果

根據(jù)LR、FPE、AIC、SC和HQ準(zhǔn)則，可以確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3（見表2）。

表2 滯后階數(shù)檢驗

通過觀察AR根圖可確定VAR模型是否穩(wěn)定。如果VAR模型所有根模的倒數(shù)都小于1，即都在單位圓內(nèi)，則該模型穩(wěn)定；如果VAR模型所有根模的倒數(shù)都大于1，即都在單位圓外，則該模型不穩(wěn)定。圖2表明滯后階數(shù)為3時，VAR模型所有根模的倒數(shù)都位于單位圓之內(nèi)，表明模型穩(wěn)定，選擇滯后階數(shù)為3是合適的。

（2）Granger因果關(guān)系檢驗

Granger因果關(guān)系檢驗解決了X是否引起Y的問題，如果X在Y的預(yù)測中有幫助，或者X與Y的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計上顯著時，就可以說“Y是由X Granger引起的”。但這種因果關(guān)系不一定是真正意義上的因果關(guān)系，只是統(tǒng)計意義上的因果性，對經(jīng)濟(jì)預(yù)測具有重大作用。因此，根據(jù)Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果可解決SVAR模型變量排序問題。

對變量兩兩做Granger因果檢驗，結(jié)果表明：DFLNLOAN是引起GDP和DFLNNPL變動的Granger原因，反之則不成立；GDP是引起DFLNNPL的Granger原因，反之則不成立。基于此，本文對SVAR模型的變量排序為：DFLNLOAN→GDP→DFLNNPL。

圖1 單位根圖形表示

（3）SVAR模型識別與估計

在估計SVAR模型之前，需要對SVAR模型識別，也就是通過限制一定的條件，利用樣本信息估計出待估計統(tǒng)計量。其基本思想是，通過一定的約束條件，使得估計出的VAR模型對應(yīng)的系數(shù)矩陣、對應(yīng)的方差矩陣等統(tǒng)計量的個數(shù)不少于SVAR模型中待求的未知量的個數(shù)。對于K元P階VAR模型需要估計的參數(shù)個數(shù)為k2p+（k+k2）/2，對于相應(yīng)的SVAR模型需要估計參數(shù)個數(shù)為k2p+k2，需要對結(jié)構(gòu)式施加的限制條件個數(shù)為k2p+（k+k2）/2-（k2p+k2），即k(k-1）/2。AmisanoandGiannini(1997）根據(jù)SVAR系統(tǒng)中對當(dāng)期變量之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系假設(shè)不同，提出了三種不同類型的SVAR模型，即C—模型，K—模型和AB—模型。本文建立了一個3變量SVAR（3）的AB—模型，形式如下：

其中εt是VAR模型的擾動項，u1t、u2t和u3t分別表示作用在DFLNLOAN、GDP、DALNNPL上的結(jié)構(gòu)式?jīng)_擊，εt是結(jié)構(gòu)式擾動項ut的線性組合。

由于模型中包含3個內(nèi)生變量，因此需要施加限制條件個數(shù)為3*（3－1）/2=3。根據(jù)經(jīng)濟(jì)原理作出如下假設(shè)：銀行信貸供給對當(dāng)期經(jīng)濟(jì)波動沒有反應(yīng)，即a12=0；信貸供給和經(jīng)濟(jì)波動狀況對當(dāng)期信貸資產(chǎn)質(zhì)量的變化沒有反應(yīng)，即a13=0，a23=0。則矩陣模式可定義為：a21、a23和a32值分別為0.0003、0.0000、0.0000，均在1%顯著水平下顯著，模型P值為0.0000，在1%顯著水平下顯著，表明模型設(shè)定合理。

四、信貸沖擊、經(jīng)濟(jì)波動與信貸資產(chǎn)質(zhì)量關(guān)系分析

1、信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動與信貸資產(chǎn)質(zhì)量Granger因果關(guān)系

為分析信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動與信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間關(guān)系，本文首先利用eviews7.2進(jìn)行多變量Granger因果關(guān)系檢驗，初步確定三者之間關(guān)系。Granger因果檢驗假設(shè)自變量不是因變量的Granger原因，當(dāng)P值小于0.05時，則拒絕原假設(shè)，自變量Granger引起因變量；否則接受原假設(shè)，自變量不能Granger引起因變量。

以DFLNLOAN為因變量的多變量Granger因果檢驗結(jié)果顯示，PGDP=0.714ffgt;0.05，PDFLNNPL=0.777ffgt;0.05，均接受原假設(shè)，表明經(jīng)濟(jì)波動和信貸供給增長率都不能Granger引起信貸供給增長率變動，聯(lián)合檢驗P值為0.778ffgt;0.05，表明經(jīng)濟(jì)波動和信貸供給增長率不能同時Granger引起信貸供給增長率變動。以GDP為因變量的多變量Granger因果檢驗結(jié)果顯示，PDFLNLOAN=0.033fflt;0.05，拒絕原假設(shè)，表明信貸供給增長率能Granger引起經(jīng)濟(jì)波動，PDFLNNPL=0.306ffgt;0.05，接受原假設(shè)，表明不良貸款率不能Granger引起經(jīng)濟(jì)波動。以DFLNNPL為因變量的多變量Granger因果檢驗結(jié)果顯示，PDFLNLOAN=0.003fflt;0.05，PGDP=0.000fflt;0.05，均拒絕原假設(shè)，表明信貸供給增長率和經(jīng)濟(jì)波動Granger引起不良貸款增長率變動，聯(lián)合檢驗P值為0.000fflt;0.05，拒絕原假設(shè)，表明信貸供給增長率和經(jīng)濟(jì)波動可以同時Granger引起不良貸款增長率變動。

綜上，實證分析結(jié)果表明：信貸供給變動和經(jīng)濟(jì)波動是商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量波動的重要來源，信貸供給變動是經(jīng)濟(jì)波動與商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量波動的驅(qū)動力來源?？梢哉J(rèn)為，在我國信貸供給變動導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)波動，經(jīng)濟(jì)波動又引起不良貸款增長率變動。

2、信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動與信貸資產(chǎn)質(zhì)量動態(tài)作用機(jī)制

為進(jìn)一步探究系統(tǒng)內(nèi)變量間相互影響、影響程度及方向，本部分使用SVAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)做變量間動態(tài)作用機(jī)制分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)是描述在隨機(jī)誤差項上施加一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊（來自系統(tǒng)內(nèi)部或外部）后對內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值所產(chǎn)生的影響（動態(tài)影響）。SVAR模型中的正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)則可以單獨考慮各個變量的沖擊對其他變量的影響，因此，基于SVAR模型分析信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動與信貸資產(chǎn)質(zhì)量間動態(tài)作用機(jī)制比較合適。

（1）經(jīng)濟(jì)對信貸沖擊沖擊的動態(tài)反應(yīng)

圖3、圖4和圖5分別是經(jīng)濟(jì)波動對信貸供給沖擊、信貸資產(chǎn)質(zhì)量對信貸供給沖擊以及信貸資產(chǎn)質(zhì)量對經(jīng)濟(jì)波動沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)（單位：季度），縱軸表示分別表示GDP增長率、不良貸款增長率、不良貸款增長率，實物線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

根據(jù)信貸供給沖擊對經(jīng)濟(jì)波動脈沖響應(yīng)函數(shù)系數(shù)值可以看出，信貸供給沖擊對GDP增長率的影響大約持續(xù)7期。當(dāng)信貸供給增長率突然增加一個百分點時，導(dǎo)致GDP增長率增加，增加幅度為0.015個百分點，到第2期增加幅度迅速增加至3.079個百分點，到第4期達(dá)到最大，增長幅度為6.554個百分點，第7期開始趨于穩(wěn)定（響應(yīng)函數(shù)系數(shù)值為3.953）。表明信貸供給沖擊是經(jīng)濟(jì)波動的重要來源，信貸供給沖擊對經(jīng)濟(jì)具有顯著的促進(jìn)作用和較長的持續(xù)效應(yīng)，即通過擴(kuò)大信貸供給增長率一定程度上可刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

圖3 經(jīng)濟(jì)波動對信貸供給沖擊的脈沖響應(yīng)

（2）信貸資產(chǎn)質(zhì)量對信貸供給與經(jīng)濟(jì)沖擊的動態(tài)反應(yīng)

根據(jù)信貸沖擊和經(jīng)濟(jì)波動對信貸資產(chǎn)質(zhì)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)系數(shù)值可以看出，信貸資產(chǎn)質(zhì)量對信貸供給與經(jīng)濟(jì)沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)系數(shù)值均為負(fù)數(shù)。當(dāng)給信貸供給增長率突然增加一個百分點時，不良貸款增長率迅速下降，至第2期達(dá)到負(fù)向最大，下降幅度為0.452個百分點，隨后又有所上升，至第3期下降幅度為0.273個百分點，經(jīng)過第4期一個調(diào)整后開始逐期遞增，但始終位于橫軸下部，表明信貸沖擊會給不良貸款增長率帶來負(fù)向沖擊，即信貸規(guī)模的擴(kuò)張可降低不良貸款增長率，有效改善信貸資產(chǎn)質(zhì)量問題，尤其在滯后2期時對控制信貸資產(chǎn)質(zhì)量具有顯著效果。同樣，一個百分點的經(jīng)濟(jì)正沖擊可導(dǎo)致不良貸款增長率迅速下降，至第2期達(dá)到負(fù)向最大，但作用效果比較微弱，下降幅度僅為0.017個百分點，隨后又有所上升，至第3期下降幅度為0.011個百分點，經(jīng)過第4期一個調(diào)整后開始逐期遞減。這表明經(jīng)濟(jì)的持續(xù)良好發(fā)展對抑制信貸資產(chǎn)質(zhì)量下滑具有一定作用。

圖4 信貸資產(chǎn)質(zhì)量對信貸供給沖擊的脈沖響應(yīng)

圖5 信貸資產(chǎn)質(zhì)量對經(jīng)濟(jì)沖擊的脈沖響應(yīng)

比較圖4和圖5可以發(fā)現(xiàn)，信貸資產(chǎn)質(zhì)量對信貸供給沖擊和經(jīng)濟(jì)沖擊的反應(yīng)具有顯著的同步性。信貸資產(chǎn)質(zhì)量對信貸供給與經(jīng)濟(jì)沖擊的反應(yīng)持續(xù)期均為7期，且同時在第2期下降到最低，第3期有所回升，經(jīng)過第4期調(diào)整后呈逐漸上升態(tài)勢。這與Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果相一致：信貸供給沖擊是經(jīng)濟(jì)波動與信貸資產(chǎn)質(zhì)量變動的重要影響因素。

為進(jìn)一步分析信貸供給沖擊和經(jīng)濟(jì)波動對商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量影響的貢獻(xiàn)度，本文對不良貸款增長率做了方差分解。結(jié)果表明，滯后2期開始信貸供給沖擊對不良貸款增長率變動的影響比較大，且相對穩(wěn)定，解釋了約95%的不良貸款波動；經(jīng)濟(jì)沖擊對不良貸款增長的影響在第一期時效果比較明顯，解釋度約為98.5%，隨后貢獻(xiàn)度逐漸減弱，且維持在4%左右。

可以認(rèn)為，信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動與商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間存在這樣的作用機(jī)制：信貸供給是經(jīng)濟(jì)波動與商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量波動的驅(qū)動力來源；信貸供給沖擊導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)波動，經(jīng)濟(jì)波動又引起信貸資產(chǎn)質(zhì)量波動；滯后2期以后，經(jīng)濟(jì)波動對信貸資產(chǎn)質(zhì)量變化作用逐漸減弱，信貸沖擊對信貸資產(chǎn)質(zhì)量解釋力逐漸加強(qiáng)?；诖?，針對當(dāng)前國際經(jīng)濟(jì)低迷、國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速放緩、商業(yè)銀行面臨信用風(fēng)險越來越嚴(yán)峻的現(xiàn)實環(huán)境，本文認(rèn)為商業(yè)銀行可通過適當(dāng)增加信貸投放，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提高信貸資產(chǎn)質(zhì)量。

五、結(jié)論

本文利用我國2006—2014年季度數(shù)據(jù)，通過使用多變量Granger因果檢驗和SVAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)，實證檢驗了信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動與我國商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間關(guān)系，結(jié)果表明：擴(kuò)大信貸供給不僅可刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且在一定程度上可有效抑制我國商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量下滑現(xiàn)象。

但過量的信貸投放必然伴隨有通貨膨脹、人民幣國際化受阻、銀行潛在信貸風(fēng)險劇增等問題。如何使信貸政策兼顧保增長、控通脹、穩(wěn)幣值、維持社會穩(wěn)定等多重目標(biāo)，成為商業(yè)銀行乃至貨幣當(dāng)局面臨的兩難問題。這需要貨幣當(dāng)局在不同階段根據(jù)實際情況，對多重目標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡和取舍。當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)處于下行階段，通貨膨脹整體水平較低，社會有效需求嚴(yán)重不足，擴(kuò)張性信貸政策具有一定的存在空間。擴(kuò)張性信貸供給政策對商業(yè)銀行也提出更高的風(fēng)險管理要求。對此，筆者認(rèn)為，首先商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)制定合理有效的授信政策。商業(yè)銀行在信貸投放時應(yīng)根據(jù)行業(yè)特點配以適當(dāng)比例授信比重。對親周期性行業(yè)發(fā)放短期貸款，周期性不明顯的行業(yè)可發(fā)放中長期貸款；對處于生命周期導(dǎo)入期和衰退期的行業(yè)應(yīng)審慎確定準(zhǔn)入資格，對處于成長期和成熟期行業(yè)可適當(dāng)放松準(zhǔn)入條件。其次，商業(yè)銀行需加強(qiáng)信貸監(jiān)督管理，做好項目跟進(jìn)工作，落實已發(fā)放貸款的保全措施。另外，商業(yè)銀行還應(yīng)積極加快金融創(chuàng)新，通過信貸資產(chǎn)證券化和其他衍生工具，提高資產(chǎn)流動性，規(guī)避預(yù)期風(fēng)險損失，化解中長期信貸風(fēng)險。

[1]陳磊：中國轉(zhuǎn)型期的信貸波動與經(jīng)濟(jì)波動[J].金融與保險，2004(9）.