我國商業銀行條款集中的風險與收益效益研究

 

1.1  研究背景和意義

為了應對 2008 年國際金融危機的沖擊，我國政府通過四萬億的天量信貸資金投放和適度寬松的貨幣政策來刺激經濟增長，這種政府主導的大量資金快速投放使得我國商業銀行系統的貸款集中風險不斷累積。近年來，隨著我國整體經濟的下行壓力不斷加大，政府為維持經濟的增長持續施行經濟刺激性政策，同時對某些基建鐵路等行業的貸款集中度考核也在放松，這導致 2008 年之后地方政府融資平臺及房地產等行業的貸款投放過多，商業銀行的貸款出現了貸款集中于大中型企業，房地產及制造業等少數行業，地方政府融資平臺的趨勢，信貸市場的貸款集中已經成為一種普遍現象。我國銀行業信貸投放結構的不合理，表現在商業銀行的貸款投放上就有了在行業上的相對集中，商業銀行無理性地一窩蜂競相向制造業和房地產等行業進行貸款，而中小企業在兩相比較之下自然地被銀行放棄。銀行貸款在行業上投放的集中投放趨勢使得銀行更加容易受宏觀經濟波動和行業經濟周期的影響，銀行體系的系統性風險由此放大。近年來，這一現象逐漸引起了各方關注，隨著國家對銀行貸款投向結構的調整，商業銀行的貸款投放受到了一定的約束，對產能過剩行業的貸款投放受到了更加嚴格的監管，對新興產業的貸款受到了鼓勵。商業銀行是我國金融體系的重要組成部分，其貸款集中的對銀行的影響將會向實體經濟放大傳遞，因此商業銀行的貸款集中需要受到的足夠重視。 

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1.2  文獻綜述

近年來，國內外學者對貸款集中這一問題進行了廣泛深入的研究。本文將前人的研究成果進行梳理，主要從貸款集中的成因和貸款集中的效應兩方面來對國外文獻進行綜述。而Tobias F. Rotheli (2001)在調查1987-1996年三大瑞士主要銀行的信貸供給的相互獨立性時發現，各大銀行的行為可以用行為金融學來進行解釋。各個銀行之間的相互競爭關系使得每個銀行對其它銀行的貸款行為比較敏感，他通過引入了領導者和追隨者模型對其進行觀察，發現各銀行的貸款行為之間確實存在著一定的模仿行為，在行為金融學中稱之為“羊群行為”  。這種相互之間的模仿行為突出了銀行業內各競爭行為對總信貸周期持續性的作用，使得逐漸形成貸款集中的趨勢。 隨后，Shin 和 Kolari (2004)通過對日本信貸市場的研究發現，日本的信貸市場存在著等級劃分，等級高的國有銀行認為與其相對應的企業客戶要具有同樣較高的市場等級，因而在信貸投放上更多的集中于這些等級較高的企業，從而導致了信貸集中。 

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2   貸款集中的計量與影響因素

 

2.1  貸款集中的內涵

貸款集中是一種經濟現象，是銀行對信貸資源的一種配置方式。通常，貸款集中是指由于商業銀行信貸資源在行業或對象等某些方面配置不均衡而導致銀行信貸資金在這些方面現出現了相對集中的現象。廣義上的貸款集中一般是說貸款在投向、形式和權限上的集中，而狹義上的貸款集中則經常單指銀行貸款在投向上的集中。 本文研究的貸款集中指狹義的貸款投向的集中，是銀行貸款資金在投向上出現了相對較為密集的一種現象。一般來說，貸款投向集中體現為以下幾種形式： 客戶集中，即銀行信貸資金集中投放于某個單一客戶或集團客戶，或者某幾個大客戶，如果某個銀行的貸款客戶集中，也就是說該銀行在某個客戶或者某幾個客戶的貸款余額占貸款總額的比例較高，或者多家銀行都向某一個或者某幾個客戶投放了貸款，雖然每個銀行投放在該企業的貸款不多但多家銀行投放的貸款總和卻已經高出了一般水平。 行業集中，即銀行信貸資金集中投放于某一個行業或者某幾個行業，如果某個銀行的貸款行業集中，就表示銀行在某一行業或者某幾個行業的貸款余額占貸款總額的比例較高，或者多家銀行均為某一行業或者某個行業提供貸款。 地域集中，即銀行信貸資金集中投放于某幾個地區或城市，如因為經濟發達，銀行貸款相對集中于長三角等東部沿海區域或北京、上海等大城市。 期限集中，即銀行信貸資金集中于某一期限，如集中于短期貸款或者集中于中長期貸款等。

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2.2  貸款集中度測算方法

目前學術界衡量商業銀行貸款集中程度的方法還沒有統一，現有的文獻主要從客戶集中度和部門（行業或區域）集中度兩個方面來計量對貸款集中度進行計量。在客戶集中度計量方面，學術理論界的常用方法主要有敞口比率法、基尼系數法、赫芬達爾指數法、基于 ASRF 模型的分散度調整法、基于 Credit  Risk+模型的分散度調整法等。后兩種模型調整方法因對數據質量要求高且運算過程非常復雜，在實踐中較少應用。在部門（行業或區域）集中度計量方面，學術理論界提出的常用方法主要有敞口比率法、HHI 指數法、多因素模型法、解析式方法。多因素模型因為因素太多、數據難以獲取、計算繁瑣、難以得到封閉解等難以推廣，運用起來難度較高。解析式方法對數據要求也很高，計算量也相當大，因此也不常用?，F對敞口比率法、基尼系數法和赫芬達爾指數法作簡要介紹。敞口比率法是一種衡量絕對集中度的指標，在衡量商業銀行貸款集中度的過程中常用于計量貸款投向的客戶集中程度。在《商業銀行風險監管核心指標》以及其他一些監管規定中，衡量銀行客戶集中的指標主要是單一客戶貸款比例和最大十家客戶貸款比例。這兩個指標的計算方法比較簡單，就是直接用單一客戶或最大十家客戶的貸款額除以銀行資本凈額得到的數值。在目前的規定中，各銀行單一客戶貸款比例應低于 10%，最大十家客戶貸款比例應低于 50%。

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3   貸款集中的風險和收益影響 ..... 20

3.1 貸款集中的收益效應 ........... 20 

3.1.1 貸款集中對銀行收益的影響 ......... 20 

3.2 貸款集中的風險效應 ........... 21 

4   我國商業銀行貸款集中的風險與收益效應實證分析 ......... 25

4.1 數據選擇與模型構建 ........... 25 

4.1.1 樣本選擇與數據來源 ....... 25

4.1.2 指標設計 ......... 25 

4.1.3 模型構建 ......... 27 

4.1.4 模型檢驗 ......... 29 

4.2 實證結果與分析 ....... 30 

4.2.1 描述性統計 ....... 30 

4.2.2 國有商業銀行回歸結果分析 ......... 34 

4.2.3 股份制商業銀行回歸結果分析 ....... 36 

5   結論與展望 ........... 38

5.1 結論與政策建議 ....... 38 

5.1.1 結論 ..... 38 

5.1.2 政策建議 ......... 38 

5.2 不足與展望 ........... 40 

 

4   我國商業銀行貸款集中的風險與收益效應實證分析

 

4.1  數據選擇與模型構建

基于數據的可得性和質量性原則，選擇我國 A 股上市商業銀行有 16  家為原始數據樣本。由于中國農業銀行為進行股改在 2008 年進行了不良資產的剝離，不良資產率波動較大，因此剔除中國農業銀行樣本。同時，由于中國光大銀行2007 年數據異常，可能對研究結果的準確性產生不利影響，因而剔除中國光大銀行樣本。因此，本文的實證研究以我國 A 股上市的 14 家上市銀行為研究樣本，樣本數據來源于各銀行公布的年度財務報告、WIND 數據庫等。鑒于我國在 2006年頒布了新修訂的《企業會計準則——基本準則》，并于 2007 年 1 月 1 日起實施，為了統一數據口徑，本文樣本選擇從 2007 年開始，樣本區間為 2007 年至 2014年，共 8 年。 本文從股權結構出發將 14 家上市商業銀行劃分為兩組：第一組是國有商業銀行，包括中國建設銀行(601939)、中國工商銀行(601398)、中國銀行(601988)、交通銀行(601328)，共計四家；第二組為股份制商業銀行，包括華夏銀行(600015)、民生銀行(600016)、浦發銀行(600000)、平安銀行(000001)、興業銀行(601166)、招商銀行(600036)、中信銀行(601998)、北京銀行(601169)、南京銀行(601009)、寧波銀行(002142)，共計十家。 

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結論

 

本文以 14 家我國 A 股上市銀行數據為基礎，重點研究了行業貸款集中和客戶貸款集中對國有制銀行和股份制銀行的風險和收益的不同影響。通過面板數據回歸分析，本文得到如下結論：   

(1)我國股份制商業銀行的客戶集中度和行業集中度相比國有商業銀行要高，但是在 2008 年金融危機過后，商業銀行的客戶集中度有明顯下降的趨勢，而行業集中度并不明顯，股份制商業銀行的行業集中度甚至有小幅上升。 

(2)對于國有商業銀行來說，貸款行業集中度和客戶集中度與總資產收益率都呈反向關系，且從系數上看，行業集中的影響更為重大。同時國有銀行貸款的資產收益率受規模的正向影響。而對股份制商業銀行來說，貸款行業集中度與總資產收益率呈正向關系，即行業集中提高了股份制商業銀行的收益率，但客戶集中度與收益關系并不顯著，同時股份制商業銀行的規模反而對盈利有負面影響。 

(3)在不良貸款率方面，股份制商業銀行的貸款集中與不良貸款率并未表現出顯著聯系，其主要受宏觀經濟的影響。而對國有制商業銀行來說，貸款行業集中度對其不良貸款率有顯著性正向影響，貸款行業集中將顯著提高其不良貸款率，而客戶集中反而會略微降低其不良貸款率。 

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參考文獻(略)