我國商業銀行不良貸款率的影響因素分析

上海大學經濟學院 尹德磊

我國商業銀行不良貸款率的影響因素分析

上海大學經濟學院 尹德磊

本文結合我國當前國內宏觀經濟和微觀經濟的相關數據，并以2004年～2015年的季度數據為樣本數據，運用多元線性回歸方法實證分析我國商業銀行不良貸款率影響因素，從宏觀、微觀兩個方面分析我國商業銀行不良貸款率的影響因素。

商業銀行 不良貸款率 影響因素

1　引言

我國國民經濟的發展離不開金融業的發展，我國實體經濟的發展更加離不開商業銀行的貸款。由金融機構組成的商業銀行在我國國民經濟的發展中有著舉足輕重的地位，我國商業銀行的發展關系到我國金融業發展的全局。從2008年以來爆發的全球金融危機中可以看出商業銀行的信貸質量的下降是導致金融危機的最直接因素。這點對于我國金融業的發展提供了很好的啟示。我國商業銀行在金融體制改革過程中，我國銀行業的資本充足率在很大程度上得到了極大提高，但是總體資產的質量不夠理想，銀行體系的信貸規模在不斷提高，并且迅速加以擴張，從而積累了大量的不良資產。從我國銀行金融類相關數據可以看出，近年來我國商業銀行的不良貸款和不良貸款率都呈現出下降的趨勢，但是在我國商業銀行中還存在著大量的不良貸款，正確地把握我國商業銀行不良貸款率和影響不良貸款率的相關因素，對于我國商業銀行實施有效的金融監督和防范金融風險有著積極的作用和深刻的現實意義。

因此，在這樣的背景環境下研究我國商業銀行不良貸款率的影響因素對于我國金融業的發展具有至關重要的意義。

2　數據與模型

2.1數據

本文的數據來源于中國銀監會官方網站、中國統計局網站等，本文中的被解釋變量為我國商業銀行不良貸款率；解釋變量宏觀因素指標為社會消費品零售總額、社會固定資產投資總額、GDP增長率、通貨膨脹率、名義貨幣供應量增長率；微觀因素指標為商業銀行資產負債率、商業銀行相對規模、商業銀行信貸供給總額、資本充足率、存貸比、不良貸款撥備覆蓋率、成本收入比、貸款/總負債、資本利潤率、資產利潤率等。本文的數據選取2004年第一季度到2015年的第四季度的季度數據。下面我們對解釋變量和被解釋變量進行詳細的說明。

2.2被解釋變量

商業銀行的不良貸款率（Y）：是指銀行金融機構的不良貸款占總貸款余額的比重。

2.3解釋變量

（1）社會消費品零售總額（SR）：社會消費品零售總額批發和零售業、住宿和餐飲業以及其他行業直接售給城鄉居民和社會集團的消費品零售額。

（2）社會固定資產投資總額（TIFA）：全社會固定資產投資是以貨幣表現的建造和購置固定資產活動的工作量。

（3）GDP增長率（GDPR）：GDP增長率與商業銀行不良貸款率之間存在著負相關關系。

（4）通貨膨脹率（CPI）：假設通貨膨脹率與我國商業銀行不良貸款率兩者之間呈現出正相關關系。

（5）名義貨幣供應量增長率（M1R）：本文采用的是廣義貨幣供應量M2增長率作為名義貨幣供應量增長率。

（6）商業銀行資產負債率（DAR）：商業銀行資產負債率=商業銀行總負債/商業銀行總資產。

（7）商業銀行相對規模（RBS）：本文采用商業銀行的相對規模指標來衡量商業銀行分散風險的水平。

（8）資本充足率（CAR）：資本充足率=資本凈額/（信用風險加權資產+市場風險加權資產+操作風險加權資產+資本底線調整）×100%。

（9）存貸比（X1）：假設商業銀行的存貸比與商業銀行的不良貸款率兩者之間呈現出負相關關系。

（10）不良貸款撥備覆蓋率（PCR）：撥備覆蓋率=貸款損失減值準備金余額/不良貸款余額×100%。

（11）成本收入比（X2）：成本收入比是商業銀行營業費用與營業收入的比率。

（12）貸款/總負債（X3）：貸款/總負債這一指標是衡量我國商業銀行資金運用于貸款的比重以及商業銀行貸款能力的大小。

（13）資本利潤率（X4）：銀行資本利潤率是指銀行凈利潤比上商業銀行平均資產總額。

（14）資產利潤率（X5）：商業銀行資產利率潤反映商業銀行資產的多少以及商業銀行資產的結構，這也會影響著商業銀行的不良貸款率。

2.4模型

無論是從理論上來說，還是從現實意義上來說，我國商業銀行的不良貸款率會受到眾多因素和變量的影響，本文從宏觀微觀兩方面來分析商業銀行的不良貸款率的影響因素。運用計量經濟學原理和方法，建立我國商業銀行的不良貸款率與其相關變量的多元回歸方程進行回歸分析。采用的模型是將我國商業銀行的不良貸款率與宏微觀的因素結合起來建立多元線性回歸方程，如公式1所示。

3　實證分析

我們對宏微觀經濟因素結合在一起分析我國商業銀行的不良貸款率的主要影響因素，我們還是首先通過多元線性回歸方法對我國商業銀行的不良貸款率的影響因素進行實證分析，得出實證分析結果如表1所示。

表1　宏微觀經濟因素對商業銀行不良貸款率的多元線性回歸分析

由表1我們可以得出相應的回歸方程，如公式2所示。

Y=-1.764704SR+0.7129851TIFA-0.145249GDP-0.0105668CPI+0.0457411M1R-0.0092982DAR+0.3403423RBS+0. 3327474CAR+0.1043722X1-0.0041856PCR+0.005254X2+0.00969 3X3-0.0338496X4+1.482287X5 （2）

R2=0.8681，調整后的R2=0.8121，R2越接近于1，則表明該模型對樣本數據的擬合度越高，對于給定的顯著性水平5%，有多元線性回歸結果得出F（14，33）=15.51，拒絕原假設，說明該模型的線性關系比較顯著。所以可以得出宏微觀經濟方面的14個變量對我國商業銀行的不良貸款率的影響都非常顯著。我國商業銀行的不良貸款率與社會消費品零售總額、DP增長率、通貨膨脹率、商業銀行資產負債率、不良貸款撥備覆蓋率、資本利潤率均呈現出負相關關系；而商業銀行的不良貸款率與商業銀行相對規模、社會固定資產投資總額、名義貨幣供應量增長率、資本充足率、存貸比、成本收入比、貸款/總負債、資產利潤率均呈現出正相關關系。

4　結語

從宏觀經濟因素來說，在我國范圍內，社會零售商品銷售總額在短期內對我國商業銀行的不良貸款率存在著顯著的負相關關系，并且社會零售商品銷售總額的貢獻率相對較大；而社會固定資產投資總額對我國商業銀行的不良貸款率呈現出高度正相關關系，這與有些學者的研究結論是不一致的，可能原因在于社會固定資產投資總額是我國政府財政支出的重要組成部分，固定資產投資的時間周期越長，企業所需要的貸款總額越大，企業償還銀行貸款的周期較長，最終得到的投資收益回報可能越大，從而可能造成我國商業銀行的不良貸款量越大，商業銀行的不良貸款率相對較大；我國國民經濟增長率的各個季度的GDP每增長1%，我國商業銀行的不良貸款率將會減少0.1452%，GDP增長率與我國商業銀行的不良貸款率兩者之間存在著較強的負相關關系；而通貨膨脹即物價水平CPI與我國商業銀行的不良貸款率之間存在著負相關關系，物價水平每提高1%時，我國商業銀行的不良貸款率將會減少0.01056%；名義貨幣供給量與我國商業銀行的不良貸款率兩者之間存在著正相關關系，這在長期中比較顯著。

從微觀經濟因素來說，我國商業銀行的資產負債率由于涉及銀行的資產和負債兩個具體的因素，對我國商業銀行的不良貸款率的影響呈現出正負變動波動；而我國商業銀行的相對規模對我國商業銀行的不良貸款率的影響，短期內兩者之間呈現出正相關關系，但是從長期來看，隨著我國經濟的發展和銀行規模的擴大，隨后影響呈現出顯著的正向影響；我國商業銀行的資本充足率與銀行的不良貸款率之間呈現出正相關關系，不良貸款撥備覆蓋率與我國商業銀行的不良貸款率呈現出負相關關系；我國商業銀行的不良貸款率與成本收入比呈現出正相關關系；我國商業銀行的不良貸款率與資本利潤率呈現出負相關關系，而與資產利潤率呈現出正相關關系。

［1］毛瑞寧.存量與增量：商業銀行不良貸款的動態學分析［J］.金融研究，2002（6）.

［2］張健華，王鵬.銀行風險、貸款規模與法律保護水平［J］.經濟研究，2012（5）.

［3］周忠明.不良貸款與經濟增長關系分析［J］.中國金融，2005（6）.

［4］賈宏文，顏詠華.市場紀律對銀行風險承擔行為的影響研究［J］.湖南財政經濟學院學報，2012（8）.

F832.4

A

2096-0298（2016）10（a）-079-02