王 睿

（上海理工大學(xué)，上海 200093）

引言

眾所周知，2008年由次貸危機(jī)引起的全球金融危機(jī)給全世界帶來了嚴(yán)重影響，各國紛紛出臺(tái)各種刺激性政策來應(yīng)對這場危機(jī)，中國也不例外。在我國各項(xiàng)刺激性政策中，力度最大并且最引人注目的當(dāng)屬寬松貨幣政策以及4萬億投資計(jì)劃。伴隨著各項(xiàng)政策的推進(jìn)，各商業(yè)銀行的信貸投放也開始迅速擴(kuò)張。與此同時(shí)，2013年以來，中國經(jīng)濟(jì)開始邁入下行階段，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多項(xiàng)指標(biāo)都處于長期低迷的狀態(tài)。在“三期疊加”的背景下，中國宏觀經(jīng)濟(jì)亟須進(jìn)行調(diào)整，而調(diào)整必然伴隨著陣痛，出現(xiàn)大量企業(yè)利潤下滑，入不敷出。企業(yè)紛紛出現(xiàn)債務(wù)問題，并且大多都是與銀行的債務(wù)，而在我國以商業(yè)銀行為主導(dǎo)的金融體系中，這些債務(wù)問題最終必將傳至各商業(yè)銀行，導(dǎo)致大量不良貸款出現(xiàn)。

據(jù)官方數(shù)據(jù)表明，自2006年6月份起，我國商業(yè)銀行不良貸款率就已開始出現(xiàn)攀升態(tài)勢。直至2016年底，商業(yè)銀行的不良貸款規(guī)模及不良貸款率的“雙降”才開始嶄露頭角。但即便如此，我國商業(yè)銀行不良貸款仍處于高位。在此背景下，信貸規(guī)模擴(kuò)張與不良貸款之間的關(guān)系變得尤為重要。

關(guān)于兩者之間的關(guān)系，可以從三個(gè)方面進(jìn)行考量。其一是從信貸投放與不良貸款之間的傳導(dǎo)途徑來研究，由于信貸大量投放，可能導(dǎo)致銀行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)或是操作風(fēng)險(xiǎn)，加上宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境不容樂觀，最終將導(dǎo)致不良貸款增加。其二是研究兩者之間的影響因素，如最明顯的是宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，或者銀行放貸的利率等都會(huì)從宏觀和微觀兩方面來影響不良貸款比率。其三是研究兩者之間存在的時(shí)間滯后效應(yīng)，即信貸從投放到產(chǎn)生不良貸款所需經(jīng)過的時(shí)間。本文就將從第三個(gè)方面來研究信貸投放與不良貸款之間的關(guān)系。

本文余下部分安排如下：第二部分是文獻(xiàn)回顧與綜述；第三部分是數(shù)據(jù)選取以及模型構(gòu)建；第四部分為本文實(shí)證得出的結(jié)論及啟示。

一、文獻(xiàn)綜述

本文將從國內(nèi)和國外兩個(gè)角度對已有文獻(xiàn)進(jìn)行回顧。首先，從國外文獻(xiàn)來看，已經(jīng)有很多學(xué)者對這個(gè)問題進(jìn)行過研究，大多數(shù)研究都認(rèn)為信貸擴(kuò)張會(huì)導(dǎo)致銀行未來的不良貸款率逐步增加。有很多學(xué)者從理論方面對此進(jìn)行了研究。Keeton and Morris（1987）認(rèn)為，某些銀行出于利益考慮愿意承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)，其形式之一便是過度借貸，這將大大提高貸款損失的概率。同樣，Clair（1992）也認(rèn)為，銀行為了賺取更多利潤會(huì)降低信貸標(biāo)準(zhǔn)以擴(kuò)大信貸投放規(guī)模，但是，信貸標(biāo)準(zhǔn)的降低會(huì)帶來大量低質(zhì)量的貸款，這些貸款未來違約的風(fēng)險(xiǎn)將遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于平均水平，與此同時(shí)，在盲目信貸投放規(guī)模擴(kuò)張的過程中，也會(huì)出現(xiàn)投機(jī)行為或是管理的缺失。

從實(shí)證研究來看，大多數(shù)文章會(huì)采用GMM方法建立動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行研究。Espinoza and Prasad（2010）選取GCC成員國的80多家銀行1995—2008年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，結(jié)果表明，以往貸款投放規(guī)模的迅速擴(kuò)張會(huì)在未來產(chǎn)生不良貸款。Salas and Saurina（2002）選取1985—1997年的西班牙銀行業(yè)為研究對象，經(jīng)實(shí)證研究得出，的結(jié)論為貸款投放規(guī)模與不良貸款率之間存在三年滯后期。與此類似，F(xiàn)ooes et al（2010）也得出貸款投放規(guī)模與不良貸款率之間存在三年滯后期的結(jié)論。Fooes的研究對象更廣，他以14個(gè)主要西方國家的10 000多家銀行為樣本，選取研究區(qū)間為1997—2005年。Klein（2013）以中歐、東歐等共16個(gè)國家為研究對象，選取貸款資產(chǎn)占比以及貸款增長率兩個(gè)解釋變量來研究他們的信貸投放增長情況，其實(shí)證研究結(jié)果為滯后一期貸款比率和滯后兩期的信貸投放增長系數(shù)顯著為正，這表明信貸投放的高速增長在一至兩年后會(huì)導(dǎo)致不良貸款的增加。此外，Keeton（1999）運(yùn)用VAR模型研究了1982—1996年貸款增長以及不良貸款率之間的關(guān)系，實(shí)證結(jié)果表明，貸款投放的快速增長短期來說會(huì)降低不良貸款率，但是從長期來看，貸款投放規(guī)模的迅速擴(kuò)張會(huì)讓不良貸款集中于某年爆發(fā)，從而大大提高不良貸款率。

與國外文獻(xiàn)相比，目前國內(nèi)關(guān)于這方面的文獻(xiàn)則屈指可數(shù)。周忠明（2005）選取江蘇省數(shù)家曾有長期貸款行為的企業(yè)為研究對象，計(jì)算了這些企業(yè)不良貸款對應(yīng)的初始投放期。周忠明的研究表明，這些不良貸款的初始投放期一般與貸款投放規(guī)模迅速增長的年份相吻合，然而，一旦出現(xiàn)貸款投放下降或者貸款緊縮，大量不良貸款就會(huì)現(xiàn)出水面。此外，儲(chǔ)海燕（2011）則選取我國1982—2009年商業(yè)銀行不良貸款數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，通過時(shí)間序列數(shù)據(jù)的逐步回歸，最后得出結(jié)論為不良貸款發(fā)生存在滯后，一般滯后期為三四年及十年，并且滯后四年的概率最大。陳茜（2013）以我國30多家商業(yè)銀行2003—2012年的年度數(shù)據(jù)為對象，運(yùn)用面板回歸以及GMM模型，得出了與儲(chǔ)海燕類似的結(jié)論。

此外，宏觀經(jīng)濟(jì)因素也是影響不良貸款率的重要因素，已有很多研究表明宏觀經(jīng)濟(jì)形勢與不良貸款之間存在密切聯(lián)系。從理論方面來看，Salas and Saurina（2002）等學(xué)者的研究表明不良貸款具有逆周期性，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)形勢可觀時(shí)，無論是企業(yè)還是個(gè)人都有足夠的現(xiàn)金流能夠償還債務(wù)；然而在經(jīng)濟(jì)不樂觀的時(shí)期，經(jīng)濟(jì)下滑，導(dǎo)致很多企業(yè)利潤下滑，經(jīng)營惡化從而無法償還債務(wù)，此時(shí)不良貸款便會(huì)增加。實(shí)證研究方面，Quagliarello（2007）以1985—2002年間印度銀行為樣本，經(jīng)實(shí)證研究表明宏觀經(jīng)濟(jì)周期對不良貸款率有影響。Louzis et al.（2011）也通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，宏觀經(jīng)濟(jì)層面的變量能在很大程度上解釋不良貸款的變化。DeBockandDemyanets（2012）以巴西、中國、阿根廷等25個(gè)新興國家為研究對象進(jìn)行實(shí)證研究，其結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)增速放緩時(shí)，會(huì)導(dǎo)致銀行資產(chǎn)質(zhì)量下降，不良貸款將大量爆發(fā)。

國內(nèi)也有很多這方面的研究表明，在我國，經(jīng)濟(jì)形勢也是一個(gè)解釋不良貸款率變化的很好的變量。張雪蘭等（2012）采用2006—2011年的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)面板回歸分析，結(jié)果表明，GDP增長率與不良貸款率之間呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

二、研究假設(shè)與模型構(gòu)建

在總結(jié)已有研究的基礎(chǔ)上，本文認(rèn)為，在商業(yè)銀行的信貸投放規(guī)模迅速擴(kuò)張的同時(shí)，往往一味追求增加市場份額而降低信貸標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致銀行資產(chǎn)在數(shù)量上增加，卻在質(zhì)量上嚴(yán)重下降，迅速的信貸擴(kuò)張往往會(huì)埋下安全隱患；再者，在信貸擴(kuò)張期，銀行的重心一般會(huì)放在增加貸款規(guī)模上，而忽略對貸款的管理，無論是事前、事中還是事后，銀行都缺乏嚴(yán)格的審查與管理；此外，由于信貸業(yè)務(wù)的擴(kuò)張，銀行亟須招納新的信貸人員，導(dǎo)致很多在職信貸人員由于缺乏經(jīng)驗(yàn)，不能很好的分析借款人的還款能力，將貸款授予高風(fēng)險(xiǎn)的借款人，從而導(dǎo)致貸款質(zhì)量下降。綜上所述，本文提出如下假設(shè)：

H0：貸款投放規(guī)模的迅速擴(kuò)張會(huì)在之后幾期導(dǎo)致不良貸款的提升。

本文的核心就是要檢驗(yàn)H0假設(shè)的真實(shí)性。但是，根據(jù)國內(nèi)外相關(guān)研究，不良貸款率受宏觀經(jīng)濟(jì)層面的影響尤為重大，尤其是宏觀經(jīng)濟(jì)形勢如國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率。因此，本文將與前人研究一致，選取實(shí)際GDP增長率為控制變量。選取實(shí)際GDP增長率可以剔除價(jià)格因素的影響，能夠比較真實(shí)地反映宏觀經(jīng)濟(jì)形勢。已有大量研究表明，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢與不良貸款之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張時(shí)期，經(jīng)濟(jì)增速快，借款人經(jīng)營狀況較好，因此，能夠大幅度提高還款能力；而在經(jīng)濟(jì)緊縮時(shí)期，增速放緩，導(dǎo)致大量借款人經(jīng)營惡化從而資金短缺，無法償還貸款。鑒于此，提出如下假設(shè)：

H1：GDP增長率與不良貸款率之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

由以上分析可知，本文研究的問題是信貸規(guī)模的迅速擴(kuò)張對不良貸款率的影響，因此被解釋變量即為不良貸款率（用NLR表示），解釋變量為信貸規(guī)模增長率，包括滯后的各期貸款增長率（用CREDIT表示），控制變量為實(shí)際GDP增長率（用GDP表示），本文選取的變量及各變量的預(yù)期符號(hào)如表1所示。

表1

類商業(yè)銀行之間的差異。①本文中銀行的貸款規(guī)模增長率以及不良貸款率數(shù)據(jù)來自于我國銀監(jiān)局網(wǎng)站（http：//www.cbrc.gov.cn/chinese/home/docViewPage/110009.html）；季度的實(shí)際GDP由各季度名義GDP除以各期的GDP平減指數(shù)得到，其數(shù)據(jù)來自于中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站（http：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=B01）。

據(jù)現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)表明，不良貸款率的變化是具有持續(xù)性的，即不良貸款率不僅受貸款規(guī)模和GDP增長率的影響，而且還會(huì)受到上一期不良貸款的影響。考慮到這些因素，本文將構(gòu)建如下動(dòng)態(tài)面板模型：

其中，NLRit是第i類銀行第t期的不良貸款率，預(yù)期符號(hào)為正。由以上分析可得，貸款增長對不良貸款率有滯后影響，為了檢驗(yàn)H0假設(shè)是否成立，需在模型中加入貸款規(guī)模增長率的多期滯后，如果這些變量的系數(shù)顯著為正，則證明貸款規(guī)模的擴(kuò)張會(huì)導(dǎo)致未來不良貸款率的上升。此外，還在模型中加入實(shí)際GDP增長率作為控制變量，預(yù)期符號(hào)將為負(fù)。最后，?it為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

三、實(shí)證分析

本文分別對5類銀行的數(shù)據(jù)，從滯后1階到滯后40階來進(jìn)行逐步回歸。先將所有變量納入回歸模型中，然后逐步剔除不顯著的變量。

對大型商業(yè)銀行的最后回歸結(jié)果如表2所示。

從回歸結(jié)果來看，對于大型商業(yè)銀行來說，信貸投放規(guī)

表2大型商業(yè)銀行計(jì)量結(jié)果

模的增長與不良貸款率之間存在顯著的滯后效應(yīng)，且以滯后34個(gè)季度最為顯著；并且信貸投放規(guī)模與34個(gè)季度后的不良貸款率之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，不良貸款率與GDP增速之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即GDP增速放緩時(shí)，不良貸款率會(huì)上升，這與本文的假設(shè)1相符。

對城市商業(yè)銀行的最后回歸結(jié)果如表3所示。

表3大型商業(yè)銀行計(jì)量結(jié)果

由以上計(jì)量結(jié)果可以看出，對于大型商業(yè)銀行來說，信貸投放規(guī)模與不良貸款率之間也存在顯著的滯后效應(yīng)，并且以滯后3個(gè)季度最為顯著；并且信貸投放規(guī)模與不良貸款之間也存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，不良貸款率與GDP之間也存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

綜合以上分析，無論是大型商業(yè)銀行還是城市商業(yè)銀行，其投放的信貸都不會(huì)立即就產(chǎn)生不良貸款，即信貸投放與不良貸款之間存在滯后，且大型商業(yè)銀行與城市商業(yè)銀行的滯后差異很大，大型商業(yè)銀行的滯后較長，為34個(gè)季度，而城市商業(yè)銀行的滯后期較短，為3個(gè)季度。其次，大型商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行2007—2016年的數(shù)據(jù)表明，其信貸投放與滯后的不良貸款之間是負(fù)相關(guān)關(guān)系，即表明不良貸款率的上升速度不及信貸投放規(guī)模的增長速度。最后，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對銀行不良貸款率的影響顯著為負(fù)。

結(jié)論

本文在前人研究的基礎(chǔ)上，提出了兩個(gè)假設(shè)，假設(shè)一是不良貸款率與信貸規(guī)模之間存在正相關(guān)性，假設(shè)二是不良貸款率與GDP增速之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。本文在對兩類商業(yè)銀行的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸之后，得出了如下結(jié)論：（1）信貸投放規(guī)模的擴(kuò)張與不良貸款率之間存在滯后期，而且大型商業(yè)銀行和城市上夜引航的滯后期是不一樣的。大型商業(yè)銀行以滯后8、28、29及34個(gè)季度后的影響較為顯著，而城市商業(yè)銀行以滯后2、3及27個(gè)季度的影響較為顯著。本文認(rèn)為，大型商業(yè)銀行的貸款一般投放到我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)的大項(xiàng)目中，一般是較為長期的項(xiàng)目，所以產(chǎn)生不良貸款的周期較長；而對于城市商業(yè)銀行來說，貸款投放的去向多為城市大中小型企業(yè)，貸款周期較短，因此產(chǎn)生不良貸款的時(shí)間較短。同時(shí)，研究表明，無論是大型商業(yè)銀行還是城市商業(yè)銀行，其信貸投放與滯后的不良貸款率之間呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即表明2007—2016年間，信貸投放的增長速度快于不良貸款率的增長速度，這與本文的假設(shè)一不符。本文對此的解釋是，首先，我國近年來不斷加強(qiáng)對銀行業(yè)的監(jiān)管，貸款的發(fā)放不再是粗放式的發(fā)放，而是有較好的管理與監(jiān)督，極大降低了不良貸款的產(chǎn)生；其次，我國近年來雖然經(jīng)濟(jì)增速放緩，但是我國仍是發(fā)展中大國，仍然需要大量投資建設(shè)，經(jīng)濟(jì)仍然保持中高速增長，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境不算相當(dāng)惡劣，不良貸款產(chǎn)生的條件大大弱化。（2）不良貸款率與GDP的關(guān)系尤為密切，且呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性，即GDP增速的放緩會(huì)導(dǎo)致不良貸款率的上升。這與假設(shè)二是一致的。經(jīng)濟(jì)增速放緩時(shí)，必然會(huì)導(dǎo)致很多企業(yè)的利潤下滑，導(dǎo)致償債能力下降。鑒于以上分析，本文認(rèn)為，當(dāng)前我國信貸投放的快速增長并不是不良貸款大量產(chǎn)生的根本原因，我國銀行業(yè)應(yīng)繼續(xù)保持對貸款的強(qiáng)力監(jiān)督，這能在源頭上減少不良貸款的產(chǎn)生。并且通過研究，本文認(rèn)為應(yīng)當(dāng)對不同類型的銀行采取不同的監(jiān)管措施、選取不同的監(jiān)管指標(biāo)。