蔣 玲，夏 鳴，張夢(mèng)婷

(1.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 蚌埠 233030；2.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233030；3.安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

一、引 言

在互聯(lián)網(wǎng)金融迅速發(fā)展的環(huán)境下，借貸形式越來越多樣化，網(wǎng)絡(luò)信用體系建設(shè)尚不完備，不良貸款問題日益凸顯。我國(guó)商業(yè)銀行的信用管理體系建設(shè)自上世紀(jì)90年代開始，迄今為止幾經(jīng)金融風(fēng)暴，體系尚不成熟，不良貸款問題也愈來愈嚴(yán)重。近年來，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，結(jié)構(gòu)性矛盾引起重視，我國(guó)商業(yè)銀行出現(xiàn)不良貸款總量和比率從“雙降”到“雙升”的走勢(shì)。2018年12月末，商業(yè)銀行不良貸款余額2萬億元，不良貸款率1.89%，至2019年末，雖然我國(guó)信貸資產(chǎn)質(zhì)量趨于穩(wěn)定，但不良貸款率仍居高不下，為1.86%。不良貸款總量的增加和不良貸款比例的提高顯示出我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款問題日益突出，十九大報(bào)告明確指出，要健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線，堅(jiān)決打好防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)。

我國(guó)商業(yè)銀行監(jiān)管政策也靈活變動(dòng)。各家銀行都面臨較大的資產(chǎn)質(zhì)量下遷壓力，部分銀行在出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)苗頭后為了自身利益進(jìn)行壓貸、 抽貸，需要銀保監(jiān)會(huì)加以政策監(jiān)管指引。在2020年新型冠狀病毒疫情期間，銀保監(jiān)會(huì)副主席梁濤稱，對(duì)受疫情影響較大、較為嚴(yán)重地區(qū)的銀行，會(huì)適當(dāng)提高監(jiān)管容忍度。商業(yè)銀行不良貸款是衡量經(jīng)濟(jì)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)累積的核心指標(biāo)之一，因此，研究我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款率影響因素對(duì)化解和控制不良貸款，避免系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有重要的理論與實(shí)際意義[1]。

國(guó)內(nèi)外已有較多商業(yè)銀行不良貸款問題的研究，本文著重選取商業(yè)銀行內(nèi)部指標(biāo)，就實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，得出商業(yè)銀行不良貸款率的影響指標(biāo)及指標(biāo)排名，并運(yùn)用VAR模型分析關(guān)聯(lián)度較大的因素與不良貸款率之間的相互影響關(guān)系和沖擊方向。此外，中國(guó)銀行保險(xiǎn)監(jiān)督委員會(huì)官網(wǎng)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行內(nèi)部指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行披露，可以為實(shí)證研究提供歷史數(shù)據(jù)，以加強(qiáng)研究的科學(xué)性與實(shí)用性。商業(yè)銀行健康有序發(fā)展可助力于實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此本研究具有重要的理論價(jià)值與應(yīng)用價(jià)值：第一，研究不良貸款將有助于我國(guó)商業(yè)銀行健康有序發(fā)展。隨著我國(guó)利率市場(chǎng)化的進(jìn)行，要求商業(yè)銀行創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式并提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，不良貸款管制對(duì)商業(yè)銀行創(chuàng)新性發(fā)展有重要意義。第二，系統(tǒng)科學(xué)的不良貸款研究有利于提高我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)對(duì)金融危機(jī)的能力。2008年金融危機(jī)爆發(fā)的一大重要原因便是商業(yè)銀行的粗放式經(jīng)營(yíng)管理，在過分追求利潤(rùn)的同時(shí)忽視風(fēng)險(xiǎn)管控，因此對(duì)不良貸款影響因素進(jìn)行深入研究并提出針對(duì)性建議，有助于我國(guó)商業(yè)銀行提高應(yīng)對(duì)金融危機(jī)的能力。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷深入，金融危機(jī)的影響范圍越來越廣，商業(yè)銀行監(jiān)管問題也引起學(xué)術(shù)界、管理界的重視。關(guān)于商業(yè)銀行不良貸款率的形成原因與管控建議，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了廣泛研究。

國(guó)外學(xué)者對(duì)商業(yè)銀行不良貸款的影響因素、防范化解方面做出深入研究。Brenda Gonzales-Hermosillo[2]定義了銀行體系的脆弱度，同時(shí)分析了不良貸款對(duì)銀行的沖擊，認(rèn)為過快的信貸資金增長(zhǎng)會(huì)給銀行經(jīng)營(yíng)帶來風(fēng)險(xiǎn)。Simon H.Kwan[3]對(duì)亞洲七國(guó)計(jì)8年的銀行運(yùn)作績(jī)效進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)銀行運(yùn)作成本對(duì)不良貸款率有重要的影響，并提出相應(yīng)的建設(shè)性建議。國(guó)內(nèi)學(xué)者從定性與定量的角度進(jìn)行研究，梁秋霞[4]認(rèn)為商業(yè)銀行不良貸款率主要受宏觀經(jīng)濟(jì)與自身行為的影響，運(yùn)用多元線性回歸分析得出GDP增長(zhǎng)率、廣義M2、資產(chǎn)負(fù)債率和商業(yè)銀行的運(yùn)營(yíng)規(guī)模等對(duì)不良貸款率有著密切的聯(lián)系。Fischer[5]發(fā)現(xiàn) 2008 年金融危機(jī)爆發(fā)后，監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)金融融衍生品關(guān)注程度以及監(jiān)管的力度大大提高。方芳等[6]研究發(fā)現(xiàn)銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)如過度擴(kuò)張會(huì)增大風(fēng)險(xiǎn)，側(cè)重研究微觀行為對(duì)銀行不良貸款的影響。在關(guān)于杠桿率指標(biāo)的研究中, Hudonnier and Morellec[7]發(fā)現(xiàn)當(dāng)銀行監(jiān)管內(nèi)容同時(shí)包含流動(dòng)性大小和杠桿率高低時(shí)，流動(dòng)性管理和杠桿率監(jiān)管對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有影響，而當(dāng)兩者共同作用時(shí)，銀行貸款違約發(fā)生的可能性會(huì)降低。此外， S.C.Barth等[8]研究發(fā)現(xiàn)，杠桿率監(jiān)管嚴(yán)格時(shí)，銀行資產(chǎn)質(zhì)量水平對(duì)其監(jiān)管實(shí)施效果有影響。林嘉峰[9]就商業(yè)銀行不良貸款產(chǎn)生的原因與現(xiàn)狀特點(diǎn)進(jìn)行探討，并結(jié)合理論知識(shí)提出相應(yīng)的對(duì)策。

通過以上文獻(xiàn)分析可以看出，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)商業(yè)銀行不良貸款問題的研究已經(jīng)非常深入，大都是從可能導(dǎo)致不良貸款發(fā)生的內(nèi)部或外部原因入手，通過大量的數(shù)據(jù)，從實(shí)證角度論述了商業(yè)銀行不良貸款的影響因素，并提出相應(yīng)的解決對(duì)策，但是大多數(shù)文獻(xiàn)沒有新穎的思路，較多文獻(xiàn)只是改變解釋變量進(jìn)而做實(shí)證分析。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，從商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理的角度出發(fā)，量化分析商業(yè)銀行內(nèi)部的具體指標(biāo)和不良貸款率之間的關(guān)系，并對(duì)影響因素進(jìn)行歸類排序，科學(xué)選出影響力度最大的指標(biāo)，進(jìn)而研究這些指標(biāo)和不良貸款率之間的影響方向與沖擊力度，最后根據(jù)分析結(jié)果提出針對(duì)性建議，邏輯緊湊且設(shè)計(jì)合理，有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

三、研究設(shè)計(jì)

1.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

選取我國(guó)2014年3月至2019年9月在中國(guó)銀行保險(xiǎn)監(jiān)督委員會(huì)官網(wǎng)披露的數(shù)據(jù)，選擇監(jiān)管統(tǒng)計(jì)指標(biāo)季度情況表內(nèi)指標(biāo)，時(shí)間跨度為23個(gè)季度。GDP、工業(yè)增加值增長(zhǎng)率來自中國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用支持系統(tǒng)，銀行家信心指數(shù)來自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

2.研究變量

商業(yè)銀行不良貸款問題的產(chǎn)生也受到多方面因素的共同影響，主要有來自宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、商業(yè)銀行自身以及貸款企業(yè)等多個(gè)方面。本研究在參考現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，著重研究宏觀經(jīng)濟(jì)因素與商業(yè)銀行內(nèi)部管理對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響。從宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)、資本充足指標(biāo)四個(gè)方面選取12個(gè)因子建立影響因素體系，從而對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率情況進(jìn)行綜合分析。

(1)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。銀行生存的外在環(huán)境即為宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，宏觀經(jīng)濟(jì)周期對(duì)不良貸款率有明顯影響。GDP是衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要指標(biāo)，同時(shí)GDP指標(biāo)按照最高統(tǒng)計(jì)頻率可搜集到季度數(shù)據(jù)，而本文選取研究樣本為月度數(shù)據(jù)，因此選擇工業(yè)增加值當(dāng)月同比增長(zhǎng)率作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)[10]。銀行家信心指數(shù)是銀行家問卷調(diào)查中對(duì)本季經(jīng)濟(jì)形勢(shì)持正常態(tài)度的銀行家占比和預(yù)期占比的算術(shù)平均數(shù)，從銀行家的角度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展走勢(shì)的預(yù)測(cè)和對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的信心。銀行家信心指數(shù)取值在0～1，大于0.5說明經(jīng)濟(jì)活動(dòng)處于擴(kuò)張期，小于0.5說明經(jīng)濟(jì)活動(dòng)缺乏活力，一定程度可以反映商業(yè)銀行的發(fā)展環(huán)境。

(2)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。不良貸款余額可以直觀反應(yīng)出不良貸款的增減情況，而商業(yè)為避免陷入經(jīng)營(yíng)困境與重大風(fēng)險(xiǎn)，在估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)與損失的基礎(chǔ)上，提取資產(chǎn)損失準(zhǔn)備金，因此貸款損失準(zhǔn)備從側(cè)面反映出商業(yè)銀行對(duì)不良貸款情況的規(guī)避情況。撥備覆蓋率是貸款損失準(zhǔn)備對(duì)不良貸款的比率，反映了商業(yè)銀行對(duì)貸款損失的彌補(bǔ)能力和對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)的防范能力。

(3)流動(dòng)性指標(biāo)。在去杠桿的大環(huán)境下，企業(yè)貸款難與還款難制約著自身發(fā)展進(jìn)而影響到商業(yè)銀行的發(fā)展。商業(yè)銀行流動(dòng)性為資金滿足一切靈活需求的程度，一般經(jīng)濟(jì)形勢(shì)向好時(shí)某銀行資金流動(dòng)性較大，而當(dāng)經(jīng)濟(jì)下行時(shí)，企業(yè)借款難，國(guó)民不愿意存款，會(huì)導(dǎo)致資金流動(dòng)性降低。存貸比則可以用來衡量商業(yè)銀行對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的偏好程度，存貸比高的銀行往往注意規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)采取保守策略，而存貸比低的銀行偏好風(fēng)險(xiǎn)，因此與不良貸款率息息相關(guān)。

(4)資本充足指標(biāo)。資本凈額可以反映出商業(yè)銀行的綜合發(fā)展能力與風(fēng)險(xiǎn)兜底能力，資本充足率為商業(yè)銀行以自有資本承擔(dān)損失的程度，可以反映商業(yè)銀行對(duì)待不良貸款等風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度。在去杠桿和經(jīng)濟(jì)下行的情況下，風(fēng)控薄弱與監(jiān)管缺失的企業(yè)往往承受不住資金鏈吃緊、流動(dòng)性變差的壓力，被迫信用違約[8]，從而給商業(yè)銀行的發(fā)展帶來困難。

依據(jù)上述指標(biāo)建立影響因素體系(表1)。

表1 商業(yè)銀行不良貸款率影響因素指標(biāo)體系

3.模型設(shè)計(jì)

灰色關(guān)聯(lián)度分析是基于灰色系統(tǒng)理論的一種方法，常用于定量比較或者描述系統(tǒng)與各個(gè)因素之間的相關(guān)度，可以利用較少的數(shù)據(jù)分析出解釋變量與參考變量之箭的關(guān)聯(lián)程度[11]。模型可用來分析各個(gè)因素隨時(shí)間變化的曲線變化情況，認(rèn)為曲線的幾何相似度與關(guān)聯(lián)程度成正比[12]。因此可以利用灰色關(guān)聯(lián)度分析方法分析出商業(yè)銀行每個(gè)季度不良貸款率與各個(gè)影響因素之間的關(guān)聯(lián)度，并根據(jù)關(guān)聯(lián)度對(duì)各個(gè)影響因素進(jìn)行排名，可以直觀地看出各個(gè)影響因素對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響。

結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果，為著重研究關(guān)聯(lián)度較大的指標(biāo)與商業(yè)銀行不良貸款率的影響方向與沖擊力度，建立VAR模型并運(yùn)用脈沖響應(yīng)分析進(jìn)行研究，按照如下步驟進(jìn)行。

(2)數(shù)據(jù)的無量綱化處理。數(shù)據(jù)量綱不統(tǒng)一可能會(huì)造成模型結(jié)果的偏差，因此可以對(duì)參考序列及比較序列的數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，如不良貸款余額與不良貸款率等，其單位不在同一量級(jí)。本文采取“歸一化”處理，即：

(1)

(3) 計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。關(guān)聯(lián)系數(shù)指參考序列與比較序列之間在某一時(shí)刻的關(guān)聯(lián)程度，關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算公式：

(2)

(4) 計(jì)算關(guān)聯(lián)度。關(guān)聯(lián)系數(shù)只顯示出某一時(shí)刻兩序列間的關(guān)聯(lián)程度，為了從整體數(shù)據(jù)的角度分析參考序列與比較序列之間的關(guān)聯(lián)度，本研究以二級(jí)指標(biāo)的算術(shù)平均值作為一級(jí)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度[13]。運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以得到2014年3月至2019年9月商業(yè)銀行不良貸款率影響因素的關(guān)聯(lián)度及排名。

(5)重要指標(biāo)脈沖響應(yīng)分析。進(jìn)一步分析重要指標(biāo)與商業(yè)銀行不良貸款率的影響方向與沖擊力度，挑選重要指標(biāo)：存貸比、流動(dòng)性比例、資本充足率、資本凈額和杠桿率。針對(duì)重要指標(biāo)和商業(yè)銀行不良貸款率進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析可以清晰看出長(zhǎng)期及短期內(nèi)指標(biāo)間的反應(yīng)程度。

VAR模型是指系統(tǒng)內(nèi)每個(gè)方程有相同的等號(hào)右側(cè)變量，這些右側(cè)變量包括所有內(nèi)生變量的滯后值。一般N階無約束VAR模型表達(dá)式可表示為：

yt=A1yt-1+…+ANyt-N+B1xt-1+…BNxt-N+εt

(3)

式中，yt表示一個(gè)內(nèi)生變量列向量，xt表示外生變量向量，A1…AN和B1…BN是待估的系數(shù)矩陣，εt為誤差向量。誤差向量?jī)?nèi)的誤差變量之間允許相關(guān)，但這些誤差變量不存在自相關(guān)，與yt-1,…,yt-N和xt-1,…,xt-N也不相關(guān)。

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度分析，提取出和商業(yè)銀行不良貸款率關(guān)聯(lián)度最大的5個(gè)指標(biāo)，確定VAR模型。在模型的準(zhǔn)備中，確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2的VAR(2)模型。

四、實(shí)證分析

對(duì)上述研究思路進(jìn)行實(shí)證分析，研究商業(yè)銀行不良貸款率的影響因素，并選取出重要指標(biāo)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。

1.灰色關(guān)聯(lián)度分析

(1) 描述性統(tǒng)計(jì)。研究樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。為方便統(tǒng)計(jì)，記商業(yè)銀行不良貸款率為y。

表2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

GDP與資本凈額存在顯著差異，其中GDP標(biāo)準(zhǔn)差為225 047.564 4，資本凈額標(biāo)準(zhǔn)差為34 039.641 3。不良貸款余額、貸款損失準(zhǔn)備也存在一定的差異性，由于數(shù)據(jù)未經(jīng)處理，不在同一量級(jí)，相互之間沒有較強(qiáng)的可比性。

(2)相關(guān)性分析。利用SPSS軟件對(duì)選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析，結(jié)果見表3。

表3 各項(xiàng)指標(biāo)相關(guān)性分析

由表3可知，資本凈額與貸款損失準(zhǔn)備的相關(guān)系數(shù)最高，為0.995 2，資本凈額的增加會(huì)使得貸款損失準(zhǔn)備相應(yīng)增加。不良貸款余額與資本充足率與資本凈額相關(guān)系數(shù)較高，可見我國(guó)商業(yè)銀行在面對(duì)增長(zhǎng)的不良貸款時(shí)不斷提高資本充足率以規(guī)避不良貸款帶來的風(fēng)險(xiǎn)[14]。除了有明顯因果關(guān)系的指標(biāo)間相關(guān)性系數(shù)較大，其余指標(biāo)間相關(guān)性系數(shù)都較小，說明指標(biāo)選取科學(xué)且可以進(jìn)一步分析。

(3)關(guān)聯(lián)度結(jié)果。根據(jù)2014年3月至2019年9月季度商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，從宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性與資本重組指標(biāo)四個(gè)方面做灰色關(guān)聯(lián)度分析，結(jié)果見表4。

表4 商業(yè)銀行不良貸款率影響因素關(guān)聯(lián)度及排序

(4)關(guān)聯(lián)度結(jié)果分析。由表4可知，一級(jí)指標(biāo)對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響程度排序依次為資本充足指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)、信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。具體的影響因素排序依次為存貸比、流動(dòng)性比例、資本充足率、資本凈額、杠桿率、成本收入比、貸款損失準(zhǔn)備、工業(yè)增加值增長(zhǎng)率、銀行家信心指數(shù)、不良貸款余額、撥備覆蓋率和GDP。

資本充足指標(biāo)與商業(yè)銀行不良貸款率的整體關(guān)聯(lián)度最強(qiáng)，為0.825 9，表明商業(yè)銀行在發(fā)展過程中，資本充足指標(biāo)對(duì)銀行的穩(wěn)定發(fā)展影響最大，符合實(shí)際情況。具體來看，資本充足率、資本凈額、杠桿率和商業(yè)銀行不良貸款率和的關(guān)聯(lián)度分別為0.830 6、0.826 6和0.820 4，在影響因素中排名第三、第四和第五。金融杠桿一直被認(rèn)為是風(fēng)險(xiǎn)集聚于金融危機(jī)爆發(fā)的隱患，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段，杠桿率也應(yīng)該周期性調(diào)整以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展[15]，因此政策引導(dǎo)與監(jiān)管層面應(yīng)有效控制金融機(jī)構(gòu)杠桿率區(qū)間，加大對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行監(jiān)管力度[16]；此外，資本充足率作為衡量商業(yè)銀行穩(wěn)定性的指標(biāo)與其不良貸款率關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，在2017年全國(guó)金融工作會(huì)議上，習(xí)近平總書記對(duì)強(qiáng)化金融監(jiān)管，提高防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)的能力做出多項(xiàng)重要指示，著重解決“去杠桿”和“控風(fēng)險(xiǎn)”的問題。去杠桿政策直擊市場(chǎng)資金流動(dòng)[17]，導(dǎo)致商業(yè)銀行主要借款主體逾期率提高，可見商業(yè)銀行資本充足指標(biāo)對(duì)其發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。

流動(dòng)性因子與商業(yè)銀行不良貸款率的整體關(guān)聯(lián)度較高，為0.819 5，在大類指標(biāo)中排名第二，表明流動(dòng)性情況在商業(yè)銀行的發(fā)展過程中也起著相當(dāng)大的作用。銀行流動(dòng)性常常決定著資金鏈延續(xù)情況，符合經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。其中，存貸比和流動(dòng)性比例在影響因素中排序第一、第二，分別為0.837 7、0.837 0，可見流動(dòng)性對(duì)商業(yè)銀行發(fā)展影響極大。銀行資金正常流動(dòng)是其運(yùn)營(yíng)的保證，一旦流動(dòng)性受阻會(huì)導(dǎo)致取款人/借款人恐慌，對(duì)商業(yè)銀行的發(fā)展極為不利[7]。

信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與商業(yè)銀行不良貸款率的關(guān)聯(lián)度較之其他大類指標(biāo)排名相對(duì)靠后，其具體的影響因素排名也較為靠后，表示這些因素在分析時(shí)間段內(nèi)對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響較小。貸款損失準(zhǔn)備與工業(yè)增加值增長(zhǎng)率和不良貸款率關(guān)聯(lián)度較高，為0.769 6和0.758 1，位列所有影響因素排序第七與第八，可見商業(yè)銀行的發(fā)展受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響但是影響程度不強(qiáng)，而貸款損失準(zhǔn)備在一定程度上反映出商業(yè)銀行對(duì)不良貸款的預(yù)期反應(yīng)[18]。

2.重要指標(biāo)脈沖響應(yīng)分析

在模型的準(zhǔn)備中，根據(jù)AIC和SC取值最小準(zhǔn)則，最終確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2的VAR(2)模型。選取關(guān)聯(lián)度最大的五個(gè)指標(biāo)建立VAR模型，利用EViews6.0進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到如下多元線性回歸方程：

(3)

運(yùn)行結(jié)果顯示，擬合優(yōu)度R2=98.09%，說明模型的總體擬合度較好。在5%的顯著水平下，方程的P值均等于0，說明均通過了顯著性檢驗(yàn)。給商業(yè)銀行不良貸款率(y)、存貸比(x8)、流動(dòng)性比例(x7)、資本充足率(x11)、資本凈額(x10)和杠桿率(x12)施加一個(gè)正標(biāo)準(zhǔn)差信息的沖擊，各項(xiàng)指標(biāo)的響應(yīng)軌跡如圖1所示。

圖1 各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差信息沖擊下的響應(yīng)

從圖1可以看出，商業(yè)銀行不良貸款率對(duì)自身的沖擊力度呈現(xiàn)出遞減的趨勢(shì)，最終趨于0，可見不良貸款率從長(zhǎng)期來看對(duì)自身的影響較為微弱。除了流動(dòng)性比例對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率影響波動(dòng)較大，起于指標(biāo)對(duì)不良貸款率的影響都較為微弱，在(-0.01，0.01)區(qū)間波動(dòng)，且長(zhǎng)期較為穩(wěn)定。

存貸比受自身及商業(yè)銀行不良貸款率的推動(dòng)作用較大。從長(zhǎng)期來看，商業(yè)銀行不良貸款率對(duì)存貸比的效應(yīng)在短期內(nèi)較大，后期影響逐漸減弱。存貸比受到國(guó)民投資意愿和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度的雙重影響，存貸比初期對(duì)自身的效應(yīng)為正，除了第4期出現(xiàn)負(fù)沖擊效應(yīng)，其余時(shí)間沖擊效應(yīng)皆為正，可見存貸比對(duì)后期投資者存款或者借款有一定的影響。此外流動(dòng)性比例也對(duì)存貸比有一定的沖擊效應(yīng)，但是影響方向不穩(wěn)定，在第4期達(dá)到最大值0.2左右。流動(dòng)性是一個(gè)銀行生存的標(biāo)桿，可見流動(dòng)性變化對(duì)銀行存貸比有較強(qiáng)的影響[11]。

流動(dòng)性比例對(duì)自身的反應(yīng)總體處于遞減趨勢(shì)，商業(yè)銀行不良貸款率對(duì)其推動(dòng)力量波動(dòng)性較強(qiáng)但是整體平穩(wěn)，其他指標(biāo)對(duì)其影響則相對(duì)穩(wěn)定。流動(dòng)性比例對(duì)自身的影響在第1期達(dá)到最大值為0.57左右，同時(shí)商業(yè)銀行不良貸款率對(duì)其影響也達(dá)到最大值為-0.3左右，在短期內(nèi)，流動(dòng)性越高的銀行發(fā)展態(tài)勢(shì)越好，因此呈現(xiàn)出正效應(yīng)，但是隨著不良貸款率的變化，流動(dòng)性比例不得不根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況加以調(diào)整，導(dǎo)致后期其對(duì)自身的影響波動(dòng)式下降。

資本充足率受各項(xiàng)指標(biāo)的影響情況較為微弱，但是短期和長(zhǎng)期內(nèi)均顯示出較強(qiáng)的波動(dòng)性。其中，商業(yè)銀行不良貸款率對(duì)資本充足率的影響波動(dòng)性最強(qiáng)，在第5期時(shí)達(dá)到最大值0.04，但是第7期變成-0.55左右。各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)資本充足率的推動(dòng)作用均在正負(fù)效應(yīng)見波動(dòng)，且沒有一定的規(guī)律性。我國(guó)商業(yè)銀行資本充足率收到監(jiān)管層面的控制，在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期會(huì)迅速進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，因此從脈沖響應(yīng)分析層面沒有太強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。值得注意的是各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)資本充足率的影響都趨于0，我國(guó)資本充足率從遠(yuǎn)期來看受外界因素和銀行內(nèi)部因素影響不大。

資本凈額對(duì)自身的影響整體處于遞增態(tài)勢(shì)且效應(yīng)為正，從第1期的370左右升至第10期的600，可以看出資本凈額的增加對(duì)后期資本進(jìn)入提供了堅(jiān)實(shí)的保障。杠桿率對(duì)其效應(yīng)一直為負(fù)，第1期效應(yīng)最大為-600，后期逐漸降低且整體平穩(wěn)，杠桿率越高資本風(fēng)險(xiǎn)越大，因此杠桿率和資本凈額呈現(xiàn)出反方向變動(dòng)[13]。此外存貸比對(duì)資本凈額的影響又負(fù)效應(yīng)變成正效應(yīng)，可見在短期，存貸比的增加可能導(dǎo)致民眾持謹(jǐn)慎態(tài)度不敢存入太多資本，隨著后期安全性的加強(qiáng)會(huì)帶來更多的資本存入，使得資本凈額與存貸比呈正方向變動(dòng)[16]。

杠桿率在初期受商業(yè)銀行不良貸款率、資本充足率和流動(dòng)性比例影響較大，相比較于其他指標(biāo)受影響情況而言其受沖擊效應(yīng)較為微弱。各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)其效應(yīng)皆呈現(xiàn)出無規(guī)律正負(fù)波動(dòng)，且除了商業(yè)銀行不良貸款率指標(biāo)，其余指標(biāo)均在第4期左右就趨于0效應(yīng)狀態(tài)并保持穩(wěn)定。

五、結(jié)論與建議

本研究從宏觀經(jīng)濟(jì)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性與資本充足四個(gè)方面選取了12個(gè)影響因子建立商業(yè)銀行不良貸款率影響體系，通過灰色關(guān)聯(lián)度分析發(fā)現(xiàn)，資本充足指標(biāo)與商業(yè)銀行不良貸款率的整體關(guān)聯(lián)度最強(qiáng)，銀行存貸比對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響最大。為了進(jìn)一步研究關(guān)聯(lián)性較大的指標(biāo)與商業(yè)銀行不良貸款率的相互影響關(guān)系，建立VAR模型并運(yùn)用脈沖響應(yīng)分析，得出：(1)存貸比受到國(guó)民投資意愿和風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度的雙重影響，且宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)其影響逐漸減弱。(2)資本充足率和杠桿率受各項(xiàng)指標(biāo)影響波動(dòng)較大，更依賴于宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)。(3)資本凈額的增加對(duì)后期資本進(jìn)入提供了堅(jiān)實(shí)的保障，對(duì)自身起到正向沖擊作用，但會(huì)隨著時(shí)間的推移不斷減弱。

基于上述實(shí)證研究的分析和相關(guān)政策，提出以下幾點(diǎn)政策建議。

1.控制杠桿率區(qū)間

金融杠桿是金融風(fēng)險(xiǎn)的催化劑，也是商業(yè)銀行不良貸款發(fā)生的一大主要原因。商業(yè)銀行應(yīng)控制杠桿率保持在合理區(qū)間范圍，促進(jìn)資金脫虛向?qū)崗亩?guī)避資本炒作。金融杠桿的有效控制是全面防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)中重要環(huán)節(jié)，去杠桿直擊市場(chǎng)的資金流動(dòng)，因此政策與監(jiān)管層面應(yīng)效控制金融機(jī)構(gòu)的杠桿率區(qū)間，加大對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行監(jiān)管力度，商業(yè)銀行自身也要樹立金融杠桿風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，優(yōu)化內(nèi)部結(jié)構(gòu)改革以穩(wěn)定發(fā)展。

2.保證基本流動(dòng)性

隨著國(guó)際化進(jìn)程的推進(jìn)，我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)不斷開拓與創(chuàng)新，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)如不能有效控制，將可能損害商業(yè)銀行的清償能力。流動(dòng)性指標(biāo)對(duì)商業(yè)銀行不良貸款影響較大，銀行流動(dòng)性是穩(wěn)定發(fā)展的保證，因此商業(yè)銀行應(yīng)該強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，建立完整的風(fēng)險(xiǎn)管理體系著重提高存貸比與成本收入比，從而穩(wěn)定存款者信心。

3.強(qiáng)化不良貸款處置

銀行不良貸款處置的及時(shí)性與主動(dòng)性將影響到不良貸款重組的難度與成本，一般呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系。不良貸款的妥善處理將有利于緩釋金融系統(tǒng)中的集聚風(fēng)險(xiǎn)，因此商業(yè)銀行可以打造專業(yè)化團(tuán)隊(duì)清收不良貸款、處置相關(guān)企業(yè)。此外，可以利用信貸環(huán)境與大數(shù)據(jù)平臺(tái)，公布不良貸款企業(yè)名單，通過輿論壓力敦促企業(yè)提高信用等級(jí)。

4.完善風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備制度

隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷推進(jìn)，商業(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)在數(shù)量與難度上不斷攀升。因此，完備的風(fēng)險(xiǎn)管理制度和貸款審批制度將有利于商業(yè)銀行健康發(fā)展，我國(guó)商業(yè)銀行在追求利率和業(yè)績(jī)的同時(shí)往往會(huì)從簡(jiǎn)貸款審批環(huán)節(jié)，應(yīng)該公正客觀地對(duì)借貸企業(yè)進(jìn)行調(diào)研，充分暴露項(xiàng)目的潛在風(fēng)險(xiǎn)，并不斷跟進(jìn)項(xiàng)目完成情況，從而強(qiáng)化商業(yè)銀行抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力，降低不良貸款發(fā)生的可能性。

5.加強(qiáng)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)預(yù)測(cè)

商業(yè)銀行應(yīng)該建立健全經(jīng)濟(jì)形勢(shì)預(yù)測(cè)機(jī)制，避免因誤判周期性經(jīng)濟(jì)規(guī)律而帶來的業(yè)務(wù)損失，在重大社會(huì)事件、國(guó)際事件發(fā)生時(shí)做到科學(xué)判斷。在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)，多數(shù)企業(yè)所有者違約概率更大、投資者投資更加謹(jǐn)慎和及理財(cái)產(chǎn)品收益下降等等都會(huì)對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)帶來很大的影響。這要求商業(yè)銀行對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)有較為準(zhǔn)備的把握，以順應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展周期，不斷強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)并做出正確反應(yīng)，盡可能減少損失。