上海大學(xué) 李晗

1 供給側(cè)改革的提出

2015年開始中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了一個(gè)新的階段，反映了經(jīng)濟(jì)狀況的各項(xiàng)指標(biāo)：GDP、CPI、PPI、PMI出現(xiàn)聯(lián)動(dòng)性的背離；2012年第三季度開始GDP同比增長(zhǎng)率跌破10%，一路下行直至到達(dá)2015年第四季度的6.9%；而且2011年開始直至2015年，制造業(yè)PMI，CPI，PPI三項(xiàng)指數(shù)都呈現(xiàn)出巨大的波動(dòng)中下浮傾向，這都意味著中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)了問題。

供給側(cè)改革的提出為了解決經(jīng)濟(jì)中所面臨的結(jié)構(gòu)性問題和供需失衡性問題，在這之中銀行業(yè)起到了至關(guān)重要的作用，信貸政策直接關(guān)乎了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和各種結(jié)構(gòu)的調(diào)整問題。

2 供給側(cè)改革前后銀行信貸配置的變化

2015年之前，銀行業(yè)的信貸配置呈現(xiàn)以下特征：其一，貸款規(guī)模不斷上升，總體增速趨于平穩(wěn)。其二，貸款期限側(cè)重于中長(zhǎng)期，結(jié)構(gòu)趨于穩(wěn)定。其三，貸款三大產(chǎn)業(yè)間配比差距明顯。2015年之后實(shí)施的供給側(cè)改革要求銀行業(yè)在配置資源的過程中要優(yōu)化信貸投資方向，提高信貸配置效率。在信貸政策的轉(zhuǎn)變過程中主要包括了地區(qū)間優(yōu)化、企業(yè)間優(yōu)化以及行業(yè)間優(yōu)化。在這之中最為顯眼的轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在行業(yè)間信貸資源的轉(zhuǎn)變，信貸支持由傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)向綠色環(huán)保和高科技等新興產(chǎn)業(yè)。

本文的關(guān)注重點(diǎn)就在于行業(yè)間貸款資源配置的問題，由于缺少整個(gè)銀行業(yè)對(duì)于各個(gè)具體行業(yè)的貸款發(fā)放的數(shù)據(jù)，因此基于數(shù)據(jù)可得性原則本文綜合比較考慮銀行貸款的具體行業(yè)發(fā)放情況，選取11家上市銀行：工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、中信銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、平安銀行、華夏銀行、光大銀行作為觀察對(duì)象，并且也在后續(xù)中考慮這11家上市銀行作為銀行業(yè)的代表所面臨的風(fēng)險(xiǎn)問題。

基于這些銀行對(duì)于行業(yè)間的貸款發(fā)放的行業(yè)劃分以及貸款投放對(duì)象所屬的行業(yè)劃分有些許不同，本文統(tǒng)一按照中國(guó)證監(jiān)會(huì)對(duì)于行業(yè)的CSRC分類來對(duì)行業(yè)進(jìn)行分類。綜合各項(xiàng)數(shù)據(jù)，將銀行業(yè)貸款投向總體上分為傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)兩大行業(yè)：其中將采礦業(yè)，建筑業(yè)和制造業(yè)納入傳統(tǒng)行業(yè)的框架下考慮；而將水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)納入新興行業(yè)的框架中去。

通過數(shù)據(jù)的歸納以及處理，發(fā)現(xiàn)在供給側(cè)的背景要求下，銀行貸款配置出現(xiàn)了以下兩方面趨勢(shì)：(1)傳統(tǒng)行業(yè)貸款規(guī)模下降，增速明顯下滑。2010—2015年對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)貸款發(fā)放維持緩慢正增長(zhǎng)，2016年貸款大幅減弱，首次降低了對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的信貸配置。(2)新興行業(yè)貸款規(guī)模激增，增速明顯上浮。2010—2016年，以租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、水利環(huán)境業(yè)以及信息技術(shù)業(yè)為代表的新興行業(yè)的貸款發(fā)放規(guī)模逐年提升。隨著改革的深入，銀行業(yè)在配置金融貸款資源的時(shí)候，會(huì)不斷加大對(duì)新興行業(yè)貸款的發(fā)放。

3 信貸配置對(duì)于銀行業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)影響的理論分析

本文是基于銀行對(duì)于行業(yè)間貸款配置的變化來探討商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)問題，因此選擇的是從貸款對(duì)象——不同行業(yè)的上市公司出發(fā)，以期得出對(duì)于供給側(cè)改革具有建設(shè)性意義的結(jié)論。對(duì)于商業(yè)銀行信貸配置影響其自身信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制可以大致分為以下三個(gè)方面。

第一，銀行信貸配置的轉(zhuǎn)變影響不同行業(yè)的企業(yè)對(duì)于貸款的可得性與可得規(guī)模；從銀行將貸款資源從制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)向新興行業(yè)的轉(zhuǎn)移過程中，可以明顯發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)：如采礦、建筑等三高產(chǎn)業(yè)獲得貸款規(guī)模會(huì)變少；相應(yīng)的，作為國(guó)家不斷鼓勵(lì)和支持大力發(fā)展的高新技術(shù)和環(huán)保產(chǎn)業(yè)的企業(yè)會(huì)更容易獲得更多的貸款用以支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

第二，企業(yè)貸款可得性和貸款規(guī)模決定企業(yè)的運(yùn)營(yíng)決策以及償債決策；傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)獲取的銀行貸款規(guī)模越來越少，這就對(duì)行業(yè)的可持續(xù)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生沖擊。一方面，企業(yè)欠缺足夠的流動(dòng)性資金來滿足生產(chǎn)需要，必須通過削減產(chǎn)量和更加高效的利用資金資源來維持行業(yè)的平穩(wěn)運(yùn)行，以及向下一個(gè)階段過渡。對(duì)于企業(yè)的運(yùn)營(yíng)而言是非常艱難的；另一方面，由于沒有足夠的生產(chǎn)銷售，階段性庫(kù)存的累計(jì)就將使得企業(yè)作出不能如期償債的償債決策。在削減銀行信貸資源之后，行業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策和償債決策也會(huì)相對(duì)應(yīng)的受到影響。對(duì)于新興行業(yè)來說，企業(yè)獲得合理的信貸資源，會(huì)增大投資支出以及產(chǎn)品的開發(fā)創(chuàng)新，且由于全社會(huì)對(duì)于新興行業(yè)的照顧扶持力度會(huì)使得產(chǎn)品的銷售變得十分通暢，資金的回籠周期也會(huì)壓縮，因而對(duì)于這些新興行業(yè)的企業(yè)而言會(huì)采取擴(kuò)大再生產(chǎn)以及銷售更加高質(zhì)量的產(chǎn)品的經(jīng)營(yíng)決策；另外按時(shí)償貸會(huì)有利于維持銀企關(guān)系，所以企業(yè)會(huì)在經(jīng)營(yíng)好的基礎(chǔ)上按時(shí)償還銀行貸款。也就是說供給側(cè)改革下信貸配置的轉(zhuǎn)變會(huì)對(duì)新興行業(yè)帶來不同的經(jīng)營(yíng)與償債決策。

第三，企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效和償債能力決定了企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，因而對(duì)行業(yè)違約概率造成沖擊，并最終影響商業(yè)銀行的不良貸款率和信貸風(fēng)險(xiǎn)。伴隨著供給側(cè)改革的不斷推進(jìn)，傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)模，金融資源以及整體行業(yè)發(fā)展都受到了嚴(yán)重的限制，在信貸資源不足以及行業(yè)景氣度大幅滑坡的情況下，對(duì)企業(yè)的正常經(jīng)營(yíng)以及正常還貸來說都是巨大的挑戰(zhàn)。因此在經(jīng)營(yíng)的當(dāng)期沒有穩(wěn)定現(xiàn)金流會(huì)導(dǎo)致企業(yè)無法按期歸還銀行貸款，這對(duì)于商業(yè)銀行來說就是行業(yè)的不良貸款率和信貸風(fēng)險(xiǎn)的雙向飛升。但是改革給予了新興行業(yè)政策的福利優(yōu)惠，資金的有利支持以及社會(huì)對(duì)于產(chǎn)業(yè)的高度認(rèn)可，這在非常大程度上使得新興行業(yè)的企業(yè)在產(chǎn)品生產(chǎn)銷售賺取利潤(rùn)的全過程變得異常順利。尤其從企業(yè)對(duì)于貸款的獲取上出發(fā)，資金源源不斷的補(bǔ)給促進(jìn)了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)步提升，企業(yè)的可持續(xù)的經(jīng)營(yíng)決策為企業(yè)在當(dāng)期以及以后多期都會(huì)帶來利潤(rùn)，這就是企業(yè)進(jìn)行償債決策所付出的本金和利息；為了維持穩(wěn)定的銀企關(guān)系和后續(xù)貸款的持續(xù)發(fā)放，企業(yè)會(huì)嚴(yán)格遵守還貸期限。出于新興行業(yè)的企業(yè)在經(jīng)營(yíng)以及償債能力兩方面考慮，商業(yè)銀行會(huì)面臨非常小的信貸風(fēng)險(xiǎn)。最終商業(yè)銀行面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)來自于兩方面的權(quán)衡，也就是說從新興行業(yè)緩解的信貸風(fēng)險(xiǎn)彌補(bǔ)與傳統(tǒng)行業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)暴露兩個(gè)角度來看，都會(huì)給銀行業(yè)的信貸帶來巨大的沖擊。

4 供給側(cè)改革下信貸配置轉(zhuǎn)變對(duì)銀行業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)影響實(shí)證分析

基于本文是從銀行貸款的發(fā)放對(duì)象—— 上市公司的角度去觀察行業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而反映銀行業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)。所以在客觀比較各種模型以及考慮中國(guó)實(shí)際情況的基礎(chǔ)上，本文選擇KMV模型作為本文的計(jì)量模型，并且用KMV模型的違約距離來度量風(fēng)險(xiǎn)，違約距離越大，則信貸風(fēng)險(xiǎn)越小；違約距離越小，信貸風(fēng)險(xiǎn)越大。具體實(shí)證可分為以下步驟。

第一步，基于KMV模型，運(yùn)用MATLAB的遺傳算法計(jì)算出2010—2016年樣本中六個(gè)行業(yè)的每一家上市公司的資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)率。

第二步，在已知資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)率的基礎(chǔ)上，計(jì)算每個(gè)行業(yè)內(nèi)每一家上市公司的違約距離DD。同時(shí)以行業(yè)內(nèi)每一家上市公司的股權(quán)價(jià)值相對(duì)于行業(yè)總股權(quán)價(jià)值的占比為權(quán)重，來計(jì)算每個(gè)行業(yè)的平均違約距離DD，以此來反映六個(gè)行業(yè)所面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

圖1

從圖1可以發(fā)現(xiàn)，作為傳統(tǒng)行業(yè)中具有代表性的三個(gè)子行業(yè)而言，供給側(cè)改革造成采礦業(yè)和制造業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)越來越大，而建筑業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)得到了有效的控制。另外，供給側(cè)改革之后的2015—2016年，新興行業(yè)的三個(gè)子行業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)了一致性的下降傾向。說明改革對(duì)于新興行業(yè)的各個(gè)子行業(yè)而言帶來的良性效應(yīng)已經(jīng)有所體現(xiàn)。

第三步，結(jié)合2010—2016年銀行業(yè)對(duì)于不同子行業(yè)信貸發(fā)放規(guī)模的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，簡(jiǎn)單計(jì)算得出銀行業(yè)對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)中各個(gè)子行業(yè)的貸款發(fā)放比值以及銀行業(yè)對(duì)于新興行業(yè)中各個(gè)子行業(yè)的貸款發(fā)放比值。依據(jù)本文中所計(jì)算出的傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)每個(gè)子行業(yè)在2010—2016年間的平均違約距離，整體上得出在銀行業(yè)發(fā)放貸款的背景之下，銀行業(yè)所承擔(dān)的傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)的違約距離的變動(dòng)狀況以及2015年之前與2015年后銀行業(yè)承擔(dān)的信貸風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢(shì)，如表1所示。

表1

銀行業(yè)在大幅降低對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)的貸款配置的情形下，面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)非常大。在供給側(cè)改革的要求下，優(yōu)化信貸等金融資源，銀行業(yè)對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)信貸開始呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，也就是說大大削弱對(duì)于傳統(tǒng)幾大行業(yè)信貸配置的規(guī)模，來應(yīng)對(duì)供給側(cè)改革以期形成產(chǎn)業(yè)的升級(jí)優(yōu)化調(diào)整。但是明顯發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)由此產(chǎn)生了很大的信貸風(fēng)險(xiǎn)，違約距離的快速下降逼至0.45證明了信貸違約的概率非常之大，這必須引起銀行業(yè)對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)貸款的重視與管制。同時(shí)銀行業(yè)在2015—2016年間大幅加大了對(duì)于新興子行業(yè)的信貸配置規(guī)模，且信貸增速也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過2015年，在這種巨大的信貸投入的情況下對(duì)于商業(yè)銀行而言形成了良性的機(jī)制，它在新興行業(yè)上所面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)大幅減弱，表現(xiàn)與傳統(tǒng)行業(yè)完全不一致。也就是對(duì)于新興行業(yè)信貸配置增速的明顯上浮，降低銀行業(yè)在此方面的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

第四步，依據(jù)傳統(tǒng)行業(yè)與新興行業(yè)總體貸款發(fā)放的各自比重以及傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)的銀行違約距離數(shù)據(jù)，通過加權(quán)得出2010—2016年銀行業(yè)整體承擔(dān)的信貸風(fēng)險(xiǎn)，清楚地判別信貸配置對(duì)于銀行業(yè)整體造成的信貸風(fēng)險(xiǎn)的變化情況。通過計(jì)算可知2015—2016年，作為供給側(cè)改革實(shí)施的關(guān)鍵性年份，銀行業(yè)整體信貸風(fēng)險(xiǎn)是在上升的。這很大程度上是由于大幅降低對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)的信貸配置由此產(chǎn)生非常巨大的信貸風(fēng)險(xiǎn)，即使大力增大對(duì)于新興行業(yè)信貸投入緩和了信貸風(fēng)險(xiǎn)，還是會(huì)由于傳統(tǒng)行業(yè)相對(duì)于新興行業(yè)比重很大的原因帶來整體信貸風(fēng)險(xiǎn)的增大。

5 結(jié)論及建議

對(duì)于2015年11月提出的供給側(cè)改革，短短一年之內(nèi)，銀行業(yè)從信貸資源上絕對(duì)支持了此項(xiàng)改革。對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)貸款的迅速下跌，對(duì)于新興行業(yè)信貸資源配置的極速上升給銀行造成的結(jié)果呈現(xiàn)分化的態(tài)勢(shì)。巨大的貸款從傳統(tǒng)行業(yè)的撤離，威脅到了傳統(tǒng)行業(yè)中企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營(yíng)，進(jìn)而不良貸款的巨大增漲給銀行業(yè)帶來了巨大的信貸危機(jī)；而對(duì)于新興行業(yè)的貸款源源不斷的發(fā)放最終十分有利于新興行業(yè)的健康發(fā)展，且違約概率的下跌有效緩和了商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。但是由于傳統(tǒng)行業(yè)信貸轉(zhuǎn)移速度過快以及傳統(tǒng)行業(yè)巨大的行業(yè)發(fā)展規(guī)模致使商業(yè)銀行在供給側(cè)改革后仍然面臨較大的信貸風(fēng)險(xiǎn)，不過相對(duì)于前期有所緩和。

結(jié)合本文的理論和實(shí)證研究結(jié)果，降低銀行業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于維持銀行業(yè)穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)具有重大的意義，而且在銀行大力支持供給側(cè)改革的狀況下，信貸配置的具體調(diào)整所給銀行業(yè)和國(guó)家?guī)淼膯⑹疽仓陵P(guān)重要：(1)階段性的改變傳統(tǒng)行業(yè)以及新興行業(yè)的信貸配置；(2)堅(jiān)持傳統(tǒng)行業(yè)的主體地位，充分發(fā)展新興行業(yè)；(3)深入供給側(cè)改革，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整。

參考文獻(xiàn)

[1] 曾詩(shī)鴻,許程.新興產(chǎn)業(yè)非ST上市公司風(fēng)險(xiǎn)管理新思路——基于KMV模型的信用風(fēng)險(xiǎn)分析[J].科學(xué)管理研究,2014,32(1).

[2] 曹國(guó)華,劉睿凡.供給側(cè)改革背景下我國(guó)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的防控[J].財(cái)經(jīng)科學(xué),2016(4).

[3] 姜翔程,孔唯,喬瑩瑩.供給側(cè)改革背景下商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的行業(yè)思維[J].管理現(xiàn)代化,2017,37(6).