信貸過快增長對我國商業銀行不良貸款率的影響分析

陳茜

摘 要 自國際金融危機爆發以來，我國商業銀行投放了大量信貸。信貸擴張有助于克服金融危機帶來的沖擊，但也可能會導致未來不良貸款增加。本文構建動態面板模型對信貸擴張與不良貸款之間的動態關系進行實證分析，并在此基礎上提出了應該如何降低信貸風險的建議。

關鍵詞 信貸擴張 不良貸款率 動態面板模型

一、引言

從金融危機爆發開始，我國采取了寬松貨幣政策和4萬億投資計劃，銀行信貸規模迅速增長。大量信貸的投放造成了通貨膨脹，2011年我國開始實施緊縮性貨幣政策。隨著宏觀調控的加碼，不良貸款反彈的預期日趨強烈。截至今年一季度末不良貸款余額為5265億元，已經是連續六個季度反彈。貸款迅速增長是否將導致將來不良率地提高呢？基于此問題，本文對信貸擴張與不良貸款之間的動態關系進行分析。

二、文獻綜述

國外已有很多學者對信貸過快增長如何影響不良貸款這一問題進行研究，大多文章采用GMM方法建立動態面板模型進行研究。Salas（2002）和Jesus（2006）都以西班牙為研究對象，發現貸款增長與三年之后的不良率呈正相關。Foos （2010）以14個西方國家10000多家銀行為樣本，結果表明過去的貸款增長對貸款損失存在顯著正向影響。Espinoza（2010）對GCC成員國進行了研究，結果表明滯后的信貸增長率系數顯著。而這一問題在國內研究得明顯不足。本文將采用GMM方法建立動態面板模型來研究國內銀行的情況。

三、實證分析

本文樣本為25家商業銀行，研究區間為2000-2012年。不良率、貸款增長率來源于Bankscope數據庫及銀行年報。由于部分銀行個別年份數據缺失，本文采用非平衡面板數據。參考Jesus and Gabriel（2006）的模型，本文采用如下方程：

NPLit=%ZNPLit-1+%]1LOANit-2+%]2LOANit-3+%]3LOANit-4+%[1GDPt+%[2GDPt-1+%[3RIRt+%[4RIRt-1+%`i+%^it

為了考查貸款增長率和不良貸款率之間的動態關系，在方程中加入了LOAN的多期滯后。如果這些變量系數為正且顯著，則證明了貸款增長越迅速，未來的不良貸款就越嚴重。本文采用一步GMM估計，結果如下。除LOANit-4系數不顯著以外，其余系數均在1%的顯著性水平上顯著。LOAN it-2符號為負，而LOANit-3符號為正，這表明滯后三期的貸款增長對當期不良貸款率存在正的顯著影響，即貸款增長將會帶來三年后不良貸款率的提高。此外，NPLit-1系數為正，實際GDP增長率的提高以及實際利率的下降，會帶來不良貸款的下降（見表1）。

四、結論及建議

1、結論

（1）快速信貸增長和未來不良貸款之間存在滯后的正相關關系。盡管貸款增長的初始影響能夠促使不良貸款率下降，但是從長期看，滯后三期的貸款增長率將導致未來不良率的提高。

（2）GDP增長率會對不良率產生負向影響，利率對不良貸款產生正向影響，經濟增速的下降和央行加息帶來不良率的提高。

2、建議

（1）銀行管理部門應加強貸款高增長時期的信貸管理。如果銀行只是追求信貸的高增長，而不能增加足夠資源來進行信貸管理，新增貸款可能就無法得到合理地監督，這樣未來可能會產生大量不良貸款。

（2）監管部門應重視信貸過快投放對銀行系統穩定性造成的影響。使用一些審慎監管工具控制經濟周期各個階段的信貸投放量，避免過度借貸，以保持經濟的穩定運行。

參考文獻：

[1]Salas V， Saurina J. Credit Risk in Two Institutional Regimes： Spanish Commercial and Savings Banks [J]. Journal of Financial Services Research， 2002， 22（3）： 203-224.

[2]Jesus S， Gabriel J. Credit Cycles， Credit Risk， and Prudential Regulation [J].International Journal of Central Banking， 2006，65-98.

[3]Foos D， Norden L， Weber M. Loan Growth and Riskiness of Banks [J]. Journal of Banking & Finance， 2010， 34（12）： 2929-2940.

[4]Espinoza R， Prasad A. Nonperforming Loans in the GCC Banking System and their Macroeconomic Effects [J]. IMF Working Papers， 2010： 1-24.