不良贷款影响要素及金融风险

导语：不良贷款影响要素及金融风险一文来源于网友上传，不代表本站观点，若需要原创文章可咨询客服老师，欢迎参考。

美国金融危机和欧债危机使不良贷款问题再次受到广泛关注。我国在近几年来发放的巨额信贷也导致不良贷款生成率有了微幅放大。虽然，之后国家通过资产管理公司运作、注资等方式清收、盘活不良贷款，带来不良贷款和不良贷款率的“双降”，但是不良贷款实际数额远远超过我们所见。中国正面临着信贷恶化的风险，这需要我们认真关注不良贷款产生的原因及其可能导致的风险。

近几年，由于美国金融危机和欧债危机的影响，不良贷款问题再度吸引了众多国际学者的关注。如，MartinF.Hellwig（2009）对美国次贷危机的系统性金融风险的形成机制进行了研究。他指出用抵押资产证券化的方式分配不动产风险，这种机制在某些情况下反而会造成风险的扩散和加剧。而证券公允价值在担保机制中的顺周期作用在危机时期会进一步在系统中造成向下的连锁恶性反应，即“多米诺骨牌效应”。RishiGoyal和RonaldMcKinnon（2002）则对日本20世纪90年代的不良贷款解释成因进行了分析。他们认为，当时日本对美有巨额国际收支顺差，持有大量美国债券，“广场协议”之后，美元相对日元贬值引发日本资产价格泡沫，从而间接造成日本大量不良贷款。反观现在，中国同样也持有大量的美国国债，我们应该吸取日本的经验教训，谨防美元价值变化对我国经济产生不良影响。国内关于不良贷款的研究绝大多数都是定性分析，主要集中在对不良贷款成因、不良贷款解决方法、不良贷款的影响等几个方面。如，周晗菲（2011）将不良贷款生成理论分为:经济基础成因论、银行自身成因论、信息不对称理论和预算软约束理论，认为银行不良贷款源自于经济运行本身的风险、逆向选择、道德风险、国有企业的软约束或者是银行自身内部的风险控制等问题。孙亚军（2010）等学者则从其他方面入手，指出法律制度不完善、政府干预，信用体系不健全以及银行业产权不明等问题也是不良贷款产生的重要原因。黄友志，戚威等（2009）提出应结合国外的经验，对我国资产管理公司进行整改解决其发展的瓶颈。邓少春（2009）认为应争取政府和有关部门的理解与支持，采取切实可行的措施降低不良贷款，组建股份制形式的资产管理公司，剥离、化解、盘活不良贷款，把银行债权变企业股权甚至是不良贷款打包出售、不良贷款证券化。

贾通志（2011）认为应该积极探索处置不良贷款的新出路，清收并盘活不良贷款。不良贷款原本只是信用风险，但美国的金融危机表明其潜在的系统性金融风险不容忽视。何自云（2010）深入研究了不良贷款对中小企业的不良影响，他认为，银行不良贷款容忍度的下降必然会导致中小企业融资难的困境加重。孙浩然（2011）提醒我们正确看待不良贷款的“双降”，对其内在的隐患提高警惕。谨防因不审慎行为、地方政府融资平台的扩大、将不良贷款挪用于股票和房地产的投资、以及风险集中等导致不良贷款余额的上升，影响银行的有效经营，从而可能产生系统性的金融风险。国内对不良贷款的定量分析主要集中在不良贷款警戒率、不良贷款定价模型以及不良贷款的宏观经济影响因素分析等方面。蔡中华，白学清等（2008）计算得出我国实际不良贷款额，并进而计算出我国实际不良贷款率，再与我国现有的商业银行不良贷款状况比较，分析我国不良贷款的真实风险。谢冰（2009）分析了7个宏观经济因素与不良贷款之间的关系，得出了良好的宏观经济发展情况会降低不良贷款的发生的结论。综上可见，在定性研究方面，不良贷款产生的原因以及解决方法已经有比较详细的研究，但定量方面的研究则颇显不足，尤其是在不良贷款的影响因素上，大多停留在宏观经济影响因素，如GDP的增长、货币供应量等，没有考虑到借款人自身的因素。借款人贷款数额、盈利能力、偿债能力以及资金成本等都因素都可能导致不良贷款的生成。同时，国内学者对不良贷款可能造成的系统性金融风险也研究不多。因此，本文在总结前人的基础上，从企业景气指数和信贷供给两个方面研究它们对不良贷款的影响，并分析不良贷款可能产生的系统性金融风险。

一、研究设计与模型分析

1.测度方法与变量选择通常会从以下几个方面对借款人因素进行研究：企业景气指数、盈利能力、资产负债率或贷款数额（还款能力）以及贷款利率（资金成本）等，即主要考虑的是借款人的还款能力和违约可能性对不良贷款的影响。企业的经营状况良好，盈利能力强，会提高企业的偿债能力，则会降低不良贷款的发生额；资产负债率过高，或者是贷款利率较高都可能导致违约，从而提高不良贷款的发生额。在剔除了存在自相关以及不显著的指标后，本文选取企业景气指数和信贷供给两个指标，与不良贷款余额进行计量检验。各变量界定如下：不良贷款余额（亿元）：不良贷款是指借款人未能按原定的贷款协议按时偿还商业银行的贷款本息，或者已有迹象表明借款人不可能按原定的贷款协议按时偿还商业银行的贷款本息而形成的贷款，其本质是银行经营中的一种潜在损失或者成本。按照贷款的“五级分类法”划分，可将贷款分为正常、关注、次级、可疑、损失五类，其中将次级类贷款、可疑类贷款、损失类贷款三种贷款称为不良贷款。金融机构各项信贷供给（亿元）：主要指金融机构发放的工业贷款、商业贷款、农业贷款、中长期贷款以及农村信用社贷款。企业景气指数：又称企业综合生产经营景气指数，是根据企业负责人对本企业综合生产经营情况的判断与预期而编制的指数，用以综合反映企业的生产经营状况。用纯正数形式表示，以100作为景气指数临界值，其数值范围在0—200之间。

2.样本选择和数据来源不良贷款数据自2004年开始对外公开，因此，本文的研究时间跨度为2004年第1季度到2011年第3季度，样本对象为我国商业银行，包括大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行以及外资银行，数据为不良贷款余额、金融机构发放的信贷供给以及企业景气指数的季度数据。数据至主要来源于中经网数据库、中国银监会网站以及中国金融年鉴（2004年至2011年）。表1不良贷款余额、信贷供给和企业景气指数。

3.实证分析(1)协整检验为了让变量之间更好的拟合，本文采取了对数的形式。LNNPL、LNEBI、LNCL分别是不良贷款余额、企业景气指数和信贷供给的对数。首先做回归分析的单位根检验和协整检验。表2单位根检验结果注：LNNPL、LNEBI、LNCL分别是不良贷款余额、企业景气指数和信贷供给的对数形式通过单位根检验，可看出LNNPL、LNEBI以及LNCL三者的原序列是不平稳的，但是一次差分系列是平稳的，都是一阶单整，可以对他们做协整检验，检验三者之间是否存在协整的关系。表3协整检验结果从协整检验的结果看，三者之间存在协整关系，可以进行回归分析。(2)自回归检验不良贷款可能受到不良贷款前期余额和前期信贷供给的影响，因此，将其滞后2期值作为自变量；景气指数是企业家对未来的预期，因此，也将其滞后2期值作为自变量，运用Eviews软件进行自回归得出以下结果。LNNPL=0.054LNNPL(-1)+0.239LNNPL(-2)+2.067LNEBI(-1)(0.21)(0.89)(2.47)-0.21LNEBI(-2)+1.12LNCL(-1)-2.106LNCL(-2)+9.581(-0.21)(0.61)(-1.08)(1.87)注：括号中的是t值，5%水平的临界值为1.96从自回归模型的t检验结果可知，前期不良贷款额、前期信贷供给对不良贷款没有显著影响，前期企业景气指数对不良贷款有显著正向影响。(3)格兰杰因果检验为了了解解释变量和被解释变量之间的因果关系，本文根据AIC、SC和HQ准则选择滞后阶数为2，格兰杰因果关系检验的结果如下：表4格兰杰因果检验结果格兰杰因果检验表明，在5%的水平上，企业景气指数是不良贷款的格兰杰原因；10%的水平上，信贷供给是不良贷款的格兰杰原因；1%的水平上，企业景气指数是信贷供给的格兰杰原因。这可能是因为企业预期经营状况良好，从而增加了贷款需求，最终造成不良贷款的增长，因此，究其原因，不良贷款的产生可能源自于企业家过分乐观的预期，也可能是因为贷款发放后的管理不善。(4)回归分析对不良贷款余额与企业景气指数、信贷供给进行回归分析，得到以下结果：LNNPL=18.98+1.40*LNEBI-1.34*LNCL+0.20*D0708（11.39）（4.84）（-24.10）（4.09）R2=0.96F=230.77P=0.00注：括号里的为t值，在5%水平上临界值为1.96其中，LNNPL为不良贷款额的对数；LNEBI为企业景气指数的对数；LNCL为信贷供给的对数；考虑到2007年~2008年美国金融危机，设置虚拟变量D0708，2007年1季度到2008年4季度为1，其余为0。回归结果表明，括号里面的数值表示的对应截距和解释变量的t值，均大于1.96，回归结果显著。同时R2达到96%，拟合结果较好。不良贷款与企业景气指数呈现显著正相关关系，企业景气指数每增加（或减少）1%，不良贷款额变动增加（或减少）1.40%。同时，不良贷款与信贷供给呈现显著负相关关系，信贷供给每增加（或减少）1%，不良贷款就减少（或增加）1.34%。虚拟变量与不良贷款呈现显著正相关关系，也就是说，在2007年~2008年之间，由于某些原因，一个时期内每增加（或减少）1%，不良贷款增加0.20%，表明美国金融危机确实对我国不良贷款的形成产生了显著影响。

二、结果分析

从回归分析中可以看出，不良贷款和企业景气指数呈正相关关系。这与李宏瑾（2008）曾说明的经济增长与不良贷款存在正相关关系的结论一致。通常我们会认为经济的繁荣意味着企业有更多的利润和更强的还款能力，从而伴随着不良贷款的下降。然而，根据收益与风险相对应的原则，经济越好，不良贷款率就应该越高。经济繁荣时，企业扩大融资来扩大生产，银行放松警惕扩大信贷，不良贷款额就会上升。相反在经济萧条时，银行紧缩银根，对贷款人的信用水平要求较高，一定程度上会减少不良贷款的发生。不良贷款与信贷供给两者之间存在负相关关系。这与通常我们所认为的信贷扩张会引起不良贷款增加的结果相悖。我国自2004年以来，不良贷款额总体上持续下降，尤其是在2008年第三季度之后，不良贷款急速下降，而信贷数量一直保持上升的状态。针对这一现象，赵洪丹、丁志国和赵宣凯（2009）认为不良贷款额的减少主要是因为在统计局里显示的不良贷款是经注资、剥离、清收之后才登记上去的，因此数量明显比实际的少。同时，增加不良贷款率的分母数值，即信贷供给，从而降低了不良贷款率。在两者的共同作用下，不良贷款率在2008年第4季度之后急速下降，因此出现“双降”现象。但实际上不良贷款是从银行的账面移到了资产管理公司，真正实现了不良贷款的处理实际上非常的少，这也证明了为什么在我国不良贷款与信贷总额是负相关关系。最后，D0708虚拟变量与不良贷款是正相关关系，表示在2007年初到2008年末之间，不良贷款显著上升。这是因为这一时期受到美国金融危机的影响，以外贸出口为主的企业受到重创，经济陷入了低迷状态。

三、不良贷款的系统性金融风险分析

不良贷款的隐患在于可能造成系统性金融风险。系统性金融风险指的是整个金融体系崩溃或丧失功能的或然性。与单个金融机构风险或个体风险相比，它具有复杂性、突发性、传染快、波及广、危害大五个基本特征。然而，目前我国对于不良贷款的系统性影响还不够重视，研究不良贷款也仅是停留在成因、解决方法与宏观经济影响因素。在当前美国金融危机以及欧债危机所爆发的系统性影响之下，有必要对不良贷款导致系统性金融风险的机制进行研究。第一，从导致不良贷款的原因来看，价格泡沫是诱发系统性金融风险的典型特征。在金融危机之后，国家为了刺激经济，加大投资并扩大信贷供给，一度导致经济过热，其中最显著的是房地产价格的急剧上升和物价的大幅度上涨。2009年，我国主要金融机构商业性房地产贷款增速高出贷款平均增速6.7个百分点，房地产贷款余额及新增额占比均提高明显，占比达五分之一左右。目前,我国购房者的月供占收入比、空置率、房价收入比等均超出国际警戒线。随着国家严厉调控房地产政策的频出，房地产信贷风险不容忽视。同时，通货膨胀对金融系统性风险的影响也是多元和复杂的。价格上涨会直接导致劳动力成本和原材料成本大幅上涨，再加上“价格黏性”的原因，使得企业无法及时转嫁生产成本，处境困难。其次通货膨胀背景条件下，存款资金回报率相对降低，引发“存款搬家”现象。“搬家”的存款流向资本市场，易引发资产泡沫。为追求利润，在可贷资金减少的情况下，银行可能采取冒险性的经营活动，加剧风险。从银行方面来看，过度追求利差和内部风险控制的不完善，使道德风险扩大，产生更多不良贷款。第二，金融的同质化会加剧系统性金融风险。就金融系统整体而言，金融的同质化风险是众多不同的市场微观主体基于同一制度规则要求、相同或相近的思维模式或认知模型预期而采取相同或类似的行为，这类行为的作用力方向基本一致，不能彼此抵消，形成金融系统内部的正反馈环，强化了放大作用，在正的一面会催化金融泡沫膨胀，在负的一面会加剧金融危机冲击的恶性循环，两方面都使系统缺乏收敛性，不利于保持金融稳定。目前我国存在五种金融同质化风险：采用公允价值计量的会计准则取消历史成本计量时所存在的差异性，加剧了市场波动；监管部门设定某些规则要求也会导致金融的同质化风险，如评级机构。大多数金融机构普遍采用相同或类似的计算机模型导致了同质化风险；金融机构的公司治理机制失效，金融高管的薪酬激励发生扭曲，导致追逐短期利益的冒险行为普遍化；在评级市场高度垄断的情况下，金融系统在投资决策和风险管理时高度依赖外部信用评级，主要评级机构的行为失当会导致和加剧同质化风险。第三，银行系统自身长期积累起来的金融风险。这种积累性金融风险的一个最明显和最突出的外部表现特征是我国银行系统长期积累起来的大量不良资产，并已成为我国银行体系改革与发展的一大历史包袱和棘手难题。从近几年来看，银行的不良贷款率有了显著的下降，尤其在2008年底以后。但是实际不良资产仍然存在，只是部分转移到资产管理公司或者由政府处理。同时，历史经验也表明，每轮宏观调控后都是银行体系不良贷款比率上升的高峰期，由于CPI指数的不断攀高，2008年央行实施从紧的货币政策，货币紧缩政策及信贷规模控制的严格到位，投资、出口乃至整个GDP增长将逐步降温等因素，有可能导致不良贷款出现反弹。实际上，信用风险与系统性风险之间并没有完全的界限，有一个灰色地带，一旦信用风险无法控制，就会产生一系列的系统性金融风险，美国的金融危机就是一个最好的例子。同时金融体系的传导性会影响金融的稳定性，是银行倒闭，引发危机的主要原因。

四、结语

本文用定量的方法研究了不良贷款的影响因素，并对不良贷款可能产生的系统性金融风险做了简单的阐述，这是对各种金融风险相关性的初步探索。本文的创新点就在于从借款人的角度出发，选取指标进行实证分析，论证经济的发展存在一定的风险，这种风险以银行贷款违约的形式表现出来。但是，在指标的选择上不能综合的考虑各种因素，指标的选择比较简单。同时，数据选取较少，不能充分的说明问题。用时间序列进行实证分析也存在一定的缺陷，实证的结果只能作为参考，不能绝对的说明问题。对于本文想要阐述的不良贷款的系统性金融风险分析，还停留在简单的定性分析。因此，在今后的研究中，应努力采取更合适的研究方法，如结构方程或者社会网络分析等进行研究，选择不良贷款的数据与系统性金融风险的量化指标进行验证，这样的分析才更加深入和完善，同时让我们的讨论更有现实意义。