商業銀行貸款定價與企業風險研究

摘要：通過檢驗我國上市公司貸款利率與企業財務風險、公司治理狀況等因素間的關系，發現我國商業銀行已具有根據企業風險進行差別化貸款定價的能力，但影響短期貸款和中長期貸款定價的因素差異較大。研究還發現貨幣政策對短期貸款和中長期貸款定價都具有顯著影響，而企業資產規模、銀行類型只對中長期貸款定價有顯著影響。

關鍵詞：貸款定價；財務風險；公司治理；貨幣政策

中圖分類號：F830.33 文獻標識碼：B

根據現代銀行理論，銀行能夠存在是因為它們相比個人貸款人，能夠更有效地監督借款企業的行為，它們在貸前篩選和貸后監管方面具有比較成本優勢。銀行可以通過多種貸款行為的變化對借款企業的經營業績做出反應，這其中貸款定價是對企業經營業績進行監督的一種直接有效的方式，也是銀行自身實現成本覆蓋、風險補償、提高資產回報的重要工具和手段。

隨著我國利率市場化的不斷推進，人民幣貸款利率上限管制已放開，商業銀行實際上已經擁有了比較充分的貸款定價權限。那么，我國商業銀行是如何進行貸款定價的呢？它們的貸款定價能否監督企業的經營業績，有效差別化企業經營風險？不同類型的銀行貸款定價是否存在明顯差別？貨幣政策、貸款類型、企業資產規模等因素對銀行貸款定價是否也有顯著的影響？對于這些問題，本文將利用2006-2009年全國上市公司的貸款數據通過定量實證研究予以解答。

一、貸款定價影響因素

作為金融中介理論的重要組成部分， 銀行貸款定價理論圍繞對銀行行為的探討而展開， 從企業風險管理、貸款抵押情況、資金供求關系等多角度分析銀行行為，形成了較為完整的理論體系。

（一）貸款利率與企業財務風險

一般來說，銀行主要從財務風險和非財務風險兩個方面對企業風險進行評估。通過企業財務數據來預測企業未來經營狀況的研究由來已久。Beaver（1966）以單變量模型進行預測，首先將財務數據的預測功能引入實證領域中。其后，多變量財務數據模型開始涌現，Altman（1968）、Ohlson（1980）、Zmijewski（1984）分別使用Z值模型、Logit模型和Probit模型，預測企業未來的經營狀況。隨著財務數據模型被不斷認可和推廣，商業銀行開始利用企業財務數據對企業價值和償債風險作出評價。Chung等（1993）研究了銀行對石油和天然氣行業的貸款情況后，發現信貸人員會通過審查實際的貸款合同、各種會計數據的關聯性測試，來判斷借款人的財務狀況和違約可能，從而進行貸款定價。戴國強和吳許均（2006）研究了中國上市公司的貸款信息后，發現企業的財務數據對貸款定價的影響是顯著的，并且影響短期貸款和長期貸款的財務指標差異較大。

（二）貸款利率與公司治理情況

隨著人們對公司治理問題認識的深入，公司治理狀況等非財務風險也越來越受到重視。例如Xu 和Wang(1999) 發現， 股權集中度與公司盈利能力呈顯著的正相關關系。徐莉萍等（2006）在研究了中國上市公司的股權集中度和股權制衡情況對公司經營績效的影響后，發現不僅股權集中度與經營績效之間有著顯著的正向線性關系， 而且國有企業大股東會對公司的經營績效有正面影響。另外，不少學者研究發現商業銀行也開始關注公司治理情況對企業經營風險的影響。胡奕明和謝詩蕾（2005）的研究表明，第一大股東是國有性質的上市公司支付的銀行長期貸款利率較低；大股東占款程度較高時，公司支付的長期貸款和短期貸款利率均較高。何韌（2009）通過分析全國非上市企業的樣本調查數據，發現企業總經理任職時間與貸款利率之間也有顯著正向關系。

（三）貸款利率與抵押情況

抵押問題是公司金融理論研究的核心問題，大量研究顯示，通過抵押可以緩解因道德風險和逆向選擇而引起的融資摩擦（Aghion和Bolton，1992；Johnson和Stulz，1985； Hart，1995)。一方面，為降低信用風險，銀行往往要求高風險企業貸款時提供更多的抵押品；另一方面，優質借款企業更有可能提供更多的抵押品，因為他們有更多的資產可以利用。Bester（1985）、Besanko和Thakor（1987）利用借款人選擇模型，對銀企關系建立初期的情形進行了實證研究，研究結果證實了第二種觀點。Boot和Thakor(1994)的研究更進了一步，他們發現在銀企關系建立初期，借款企業不得不提供抵押品，并支付高利率。當銀行充分了解企業的情況，把該企業確認為優質客戶后，企業往往不需要提供任何抵押品，并且可以獲得較低的貸款利率。綜合來看，很難通過提供抵押品的多少，分析抵押品對貸款利率的影響。研究顯示是否提供抵押品對貸款利率則有顯著影響，不需要提供任何抵押品的信用貸款利率會更低（胡奕明和謝詩蕾，2005）。

（四）貸款利率平滑化效應。

貸款利率有時并不隨著企業風險、抵押情況、資金供求的變化而變化，并會出現平滑化效應，銀企間的長期合作關系、利率保險和貨幣幻覺是導致貸款利率趨于平滑的三個主要原因。Petersen和Rajan(1995)的研究，發現借款企業和銀行間建立起長期合作關系后，銀行雖然仍會根據企業的信用風險變化對貸款利率進行調整，但貸款利率變化相對于企業信用風險變化會更為平滑。利率保險是導致利率平滑的另一原因，風險厭惡型企業可以通過利率保險有效防范市場利率風險，這些企業寧愿支持相對高一些的固定貸款利率而鎖定利率風險。Fried和Howitt（1980）通過模型，驗證了企業和銀行共同分擔利率風險的可能性，認為與單個企業通過固定利率協議來規避利率風險相比，貨幣幻覺是導致利率平滑的一個更為重要的原因。Berger和Udell（1992）研究發現，與資金市場利率變化相比，貸款利率具有明顯的黏性特征。這主要是由于借款企業更為關注名義利率，他們不會考慮銀行的利潤空間，銀行在激烈競爭的情況下，貸款利率的變化幅度常常小于資金市場利率的變化幅度。一般情況下，銀行在資金市場高利率時期的利潤空間要小于資金市場低利率時期。

（五）貸款利率與資金供求

根據流動性偏好理論和可貸資金利率理論，貸款利率的高低是由資金供給方和資金需求方共同決定的，供給曲線和需求曲線的交點決定了均衡利率和均衡貸款量。從宏觀層面看，貨幣政策無疑是影響資金供求關系的重要原因之一，貨幣政策的松緊將直接影響到資金供求，資金供求又將對銀行貸款定價產生顯著影響。中央銀行調高存款準備金率和再貼現率，通過公開市場操作回籠資金，將使市場上可貸資金供給減少，貸款利率提高；反向操作則會使可貸資金供給增加，貸款利率降低。2007年以來，為應對急劇變化的國內外經濟金融形勢，我國貨幣政策經歷了由“穩健”到“從緊”，由“從緊”到“適度寬松”的變化過程，市場上資金供求關系隨著貨幣政策的調整發生著明顯變化，特別是央行對貸款新增規模的控制和放松，相比于傳統的貨幣政策工具，對可貸資金供求關系的影響更為直接，對商業銀行貸款定價的影響也應更大。

二、研究設計

（一）樣本選取和數據處理

本文的研究樣本為我國滬、深兩市的A股上市公司，公司貸款數據來自于中國證監會網站（www.csrc.gov.cn），公司財務數據和治理數據來自于國泰安CSMAR數據庫，貸款基準利率數據來自于中國人民銀行網站（www.pbc.gov.cn）。其中，貸款數據選擇2006-2009年的數據，公司財務數據和公司治理數據選擇2005-2008年的數據，貸款基準利率數據與貸款發放日期相一致。有效樣本的標準是：上市公司定期報告中必須同時披露貸款銀行名稱、人民幣貸款利率、貸款期限、貸款金額、貸款發放日期以及抵押擔保情況。公司財務數據和治理數據為貸款發放前一年末的年報數據，通過CSMAR數據庫計算可得。本文研究對象包括四大國有商業銀行、股份制商業銀行和其他商業銀行（城市（農村）商業銀行和城鄉信用社），不包括政策性銀行、外資銀行和信托投資公司等其他金融機構。貸款類型包括信用貸款、抵押貸款、質押貸款和保證貸款4種類型，不包括委托貸款等其他類型。同時，為剔除政策性貸款的影響，對樣本中貸款利率下浮幅度超過人民銀行規定的最大幅度10%的樣本予以剔除，最終獲得了 1040個貸款樣本。其中，貸款期限為1年及以下的短期貸款樣本692個；貸款期限在1年以上的中長期貸款樣本348個。

（二）變量選取與定義

1.被解釋變量。由于中國人民銀行對貸款利率一直實行下限管理，商業銀行貸款利率下浮幅度不能超過貸款基準利率的10%，所以人民銀行規定的貸款基準利率無疑是影響商業銀行貸款利率的最重要因素。為了剔除基準利率對貸款定價的影響，本文選用貸款利率基于基準利率的變化幅度INDIF作為被解釋變量，即用（當期樣本貸款利率-當期相應期限的貸款基準利率）/當期相應期限的貸款基準利率。

2.解釋變量。本文根據貸款定價理論和相關實證的研究結果，選取了18個解釋變量進行研究。其中，7個財務風險變量，涉及企業償債能力、盈利能力、營運能力、發展能力和現金流量能力五個方面。3個公司治理變量，涉及控股股東性質、股權集中度和大股東占用資金問題；3個貸款特征變量，用于研究貸款金額和貸款類型的影響；5個控制變量涵蓋了貨幣政策、銀行類型和企業規模因素。

從財務風險變量看，企業的資產負債率越高說明企業的財務風險就越大；流動比率、股東權益周轉率、凈資產收益率、利潤總額增長率等其他財務指標越高，說明企業的短期償債能力、資金周轉能力、盈利能力和發展能力越強。因此，本文預測資產負債率與貸款利率之間具有正相關性，即貸款利率將隨著企業資產負債率的上升而提高；其他財務風險變量與貸款利率之間具有負相關性，即貸款利率將隨著流動比率、凈資產收益率等指標的提高而下降。

從公司治理情況看，我國公司的股權集中度與企業績效之間呈顯著的正相關關系。如在非保護性行業，陳小悅和徐曉東( 2001)發現 第一大股東持股比例與企業績效正相關；趙景文和于增彪（2005）的研究顯示，我國“一股獨大”企業的經營業績顯著好于股權制衡企業。這主要是由于“一股獨大”企業的代理成本更低，股權制衡的企業更容易出現以爭奪控制權和控制權利益為目的的股權紛爭。因此，本文預測第一大股東持股比例對貸款利率的影響應為負，即對第一大股東持股比例高的企業，銀行更傾向于降低貸款利率。根據方軍雄（2004）的研究，非國有控股股東、大股東占款比例較高的企業，企業風險惡化的可能性相對較大。本文預測國有控股股東性質會對企業績效有正面影響，將降低貸款利率；大股東占用資金較多的公司將會使企業的經營風險增加，使貸款利率上升。

從貸款特征變量看，貸款金額越大的企業為銀行帶來的利潤也越多。本文預測貸款金額與貸款利率之間具有負相關性，即貸款金額大的企業更可能獲得較低的貸款利率。根據Boot和Thakor(1994)的研究，不提供抵押品的貸款利率會更低。本文預測，與信用貸款相比，其他貸款類型的貸款利率會高一些。

從控制變量看，企業規模大可能會帶來規模經濟，同時抵御風險的能力也會更強。本文預測企業規模與貸款利率之間具有負相關性，貨幣政策的松緊會影響到可貸資金的供求關系，從而影響銀行貸款定價。本文預測相比于穩健的貨幣政策，從緊的貨幣政策會使貸款利率上升，適度寬松的貨幣政策將有助于貸款利率下降。在考慮了其他變量的影響后，由于某一類型的銀行是否仍能憑借自身的資源優勢和服務特色與其他銀行差別定價較難判斷，本文對銀行類型變量與貸款利率的關系暫不作預測。

（三）模型構建

本文采用多元線性回歸模型，檢驗各因素對我國商業銀行貸款定價的影響，回歸模型表達式如下：

INDIFi，t=C+β1CURTRi，t-1+β2DEBTRi，t-1+β3TURNORi，t-1+β4CASHFRi，t-1+β5ROEi，t-1+β6PROFITRi，t-1+β7PROGROWi，t-1+β8STATEi，t-1+β9OWNPi，t-1+β10SHOCi，t-1+β11AMOUNTi，t+β12MORTi，t+β13WARRi，t+β14ASSETi，t-1+β15TIGHTi，t+β16LOOSEi，t+β17SHAREi，t+β18OTHERi，t+εi

其中被解釋變量INDIF，使用的是貸款發放當日的數據，解釋變量中的財務風險變量、公司治理變量和控制變量中的ASSET使用的是前一年末借款企業的年報數據，其他解釋變量使用貸款發放當日數據。考慮到短期貸款和中長期貸款定價的影響因素可能存在差異，本文對短期貸款、中長期貸款利率與各解釋變量間的關系分別進行檢驗。

三、統計描述和計量分析

（一）數據的描述性統計

表1為全部樣本的描述性統計結果。從表1可知全部樣本企業貸款利率與基準利率的偏差幅度平均值為2.8％（上浮），最大為151％（上浮），最小為-10％（下浮）。從最大值與最小值的差異看，銀行對不同企業的貸款定價的確存在較大差異。從公司治理情況看，樣本企業股權相對集中，第一大股東平均持股比例達35.4%，而且大股東占款問題確實存在，大股東平均占款比例達11.3%。從貸款類型看，抵押、質押貸款在全部樣本中占36.3%，保證貸款占36.7%，其余的27%為信用貸款。從貸款樣本在不同貨幣政策時期的分布看，從緊貨幣政策下的樣本占33.9%，適度寬松貨幣政策下的樣本占29.9%，穩健貨幣政策下的樣本占36.2%。從貸款樣本在不同銀行的分布看，股份制銀行占43.8%，其他商業銀行占10.4%，四大國有銀行占45.8%。

（二）模型檢驗結果分析

為避免多重共線性的影響，本文運用SPSS12.0的Stepwise回歸法，首先確定衡量企業風險的財務變量和治理變量，再對貸款特征變量和控制變量進行檢驗。具體模型和結果見表2和表3。

1.企業財務風險變量對貸款定價的影響。從回歸結果看，貸款定價與企業財務風險之間存在顯著相關關系，影響短期貸款定價的財務變量包括資產負債率（DEBTR）和凈資產收益率（ROE），影響中長期貸款定價的財務變量包括流動比率（CURTR）和（ROE）。從變量符號看，資產負債率（DEBTR）和凈資產收益率（ROE）與我們的預測相一致。資產負債率越高，反映企業的財務風險越高、償債能力越低，支付的貸款利率也應當越高。凈資產收益率越高，表明企業的盈利能力越強，貸款償還的保證程度就越高，有助于降低貸款利率。但是，流動比率（CURTR）與中長期貸款利率正相關，與本文預測的不一致。一般來說，流動比率更體現企業短期償債能力，流動比率高說明企業短期償債能力強。一個可能的解釋是，如果這一比例過高，則說明企業流動資產運用能力較弱，企業沒有充分運用杠桿效應使生產經營能力進一步擴大，對企業的長期發展不利。戴國強和吳許均（2006）的研究從一個側面驗證了本文的推測，他們發現現金與流動負債比率高對貸款利率也有負面影響，這一比率應介于某個適宜的范圍內，過高過低都不好。

2.公司治理變量對貸款定價的影響。公司治理變量對短期貸款和中長期貸款定價的影響差異較大。在短期貸款回歸模型中，只有控股股東性質與貸款利率存在負相關關系，在1％水平上顯著，說明銀行認為國有企業信譽更好，還款更有保證，貸款利率相對較低。在中長期貸款模型中，控股股東性質、第一大股東持股比例和大股東占款程度都與貸款利率顯著相關。這表明，隨著貸款期限的延長，銀行對公司治理情況的關注度明顯提高，更加關注公司治理情況對企業績效的影響。這3個公司治理變量的回歸系數符號均與預測相一致。第一大股東持股比例高的企業，支付的銀行貸款利率相對較低；大股東占款比例高的企業，支付的貸款利率相應提高。

3.企業貸款特征變量對貸款定價的影響。從貸款特征變量的回歸系數看，單筆貸款金額無論對短期還是中長期貸款利率都沒有顯著影響。貸款類型對短期貸款利率有顯著影響，短期抵押貸款利率水平要高于信用貸款，在1%的水平上顯著。盡管保證貸款回歸系數符號與預測的一致，但不顯著。在中長期貸款模型中，沒有發現貸款類型對貸款利率有顯著影響。

4.控制變量對貸款定價的影響。在控制變量中，貨幣政策對短期和中長期貸款定價均有顯著影響。無論對短期還是中長期利率，從緊貨幣政策下的利率水平要高于穩健貨幣政策時期，適度寬松貨幣政策下的利率水平則低于穩健貨幣政策時期，這與的預測和實際情況相一致。企業資產規模、銀行類型與短期貸款利率均沒有顯著相關關系，但對中長期貸款利率則有顯著影響。企業資產規模與中長期貸款利率負相關，說明資產規模越大的企業，中長期貸款利率越低。從銀行類型看，與四大國有商業銀行相比，股份制商業銀行貸款定價并沒有明顯差異，而其他商業銀行卻可以收取更高的中長期貸款利率，這說明城市（農村）商業銀行、城鄉信用社可以憑借在當地的資源優勢獲取超額收益。

綜合來看，影響中長期貸款定價的變量數量要顯著多于影響短期貸款定價的變量數量。這表明隨著貸款期限的延長，銀行在進行貸款定價時考慮的因素明顯增多。從R2和調整后的R2看，中長期貸款定價模型的解釋能力顯著優于短期貸款定價模型。

四、研究結論

本文通過檢驗我國上市公司貸款利率與企業財務風險、治理狀況及貨幣政策等因素間的關系，發現我國商業銀行已具有一定的根據企業風險進行差別化定價的能力，但影響短期貸款和中長期貸款定價的因素差異較大。商業銀行在確定短期貸款利率時，主要關注企業的資產負債率、盈利能力和企業控股股東性質。在確定中長期貸款利率時，更加關注公司治理狀況對企業經營業績的影響，中長期貸款利率會隨著企業股權集中度的提高而下降，隨著大股東占款程度的提高而上升。在考察貨幣政策對貸款定價的影響時，無論對短期貸款還是中長期貸款定價，貨幣政策都具有顯著影響。在從緊的貨幣政策下，貸款利率會上升，在寬松的貨幣政策下，貸款利率會下降；同時，貸款類型只對短期貸款定價有顯著影響，短期抵押貸款利率要高于信用貸款利率。企業資產規模只對中長期貸款定價有顯著影響，資產規模越大的企業，中長期貸款利率越低；不同類型的銀行在短期貸款定價上不存在明顯差別，但城市（農村）商業銀行、城鄉信用社可以憑借在當地的資源優勢收取更高的中長期貸款利率。

參考文獻：

［1］ 陳小悅，徐曉東．股權結構、企業績效與投資者利益保護［J］．經濟研究，2001（11）：3-11.

［2］ 戴國強，吳許均. 基于上市公司財務指標的貸款定價研究［J］．國際金融研究，2006（6）:49-56.

［3］ 方軍雄.公司治理視角下的企業持續經營研究［D］．復旦大學管理學院博士學位論文，2004.

［4］ 何韌.銀企關系與銀行貸款定價的實證研究［J］．財經論叢，2010(1):57-63.

［5］ 胡奕明和謝詩蕾.銀行監督效應與貸款定價——來自上市公司的一項經驗研究［J］．管理世界，2005(5):27-36.

［6］ 徐莉萍，辛宇，陳工孟.股權集中度和股權制衡及其對公司經營績效的影響［J］．經濟研究，2006(1):90-100.

［7］ 趙景文，于增彪.股權制衡與公司經營業績［J］．會計研究，2005（12）：59-64.

［8］ Aghion， P. and Bolton， P.An incomplete contracts approach to financial contracting［J］．Review of Economic Studies，1992（59）：473-494.

［9］ Altman，E.I.Financial Ratios， Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy［J］．Journal of Finance，1968(23):589-609.

［10］ Beaver，W.H.，1966.Financial Ratios as Predictors of Failure［J］．Journal of Accounting Research， 1966:71-111.

［11］ Berger， A.N. and Udell， G.F.Some evidence on the empirical significance of credit rationing［J］．Journal of Political Economy，1992(100):1047-1077.

［12］ Besanko， D.and Thakor， A.V.Collateral and rationing: Sorting equilibria in monopolistic and competitive credit markets［J］．International Economic Review，1987(75):850-855.

［13］ Bester， H. Screening vs. rationing in credit markets with imperfect information［J］．American Economic Review，1985(75):850-855.

［14］ Boot，A.W.A. and Thakor，A.V.Moral hazard and secured lending in an infinitely repeated credit market game［J］．International Economic Review，1994(35):899-920.

［15］ Chung，K.H.， D.Ghicas and V.Pastena.“Lenders”Use of Accounting Information in the Oil and Gas Industry［J］．Accounting Review，1993(68):885-895.

［16］ Fried， J. and Howitt， P.，1980.Credit rationing and implicit contract theory［J］．Journal of Money， Credit，and Banking，1980(12):471-487.

［17］ Hart， O.Firms， Contracts， and Financial Structure，Published by Oxford University Press，1995.

［18］ Johnson，H.and Stulz，R.An analysis of secured debt［J］．Journal of Financial Economics，1985(14):501-522.

［19］ Ohlson，J.A.Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy［J］．Journal of Accounting Research，1980(18):109-131.

［20］ Petersen， M.A. and Rajan， R.G. The effect of credit market competition on lending relationships［J］．Quarterly Journal of Economics，1995(110):407-443.

［21］ Xu， X. and Y. Wang. Ownership Structure and Corporate Governance in Chinese Stock Companies［J］．China Economic Review，1999(10):75-98.

［22］ Zmijewski，M.E.Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models［J］．Journal of Accounting Research，1984(22):59-86.

（責任編輯：關立新）