基于因素分解的不良貸款率變動分析

高藝

[摘要]不良貸款一直是銀行經營的核心風險，隨著經濟結構進行調整、監管力度日趨嚴格，資產質量正面臨極大挑戰，明確不良貸款率變動路徑有助于從源頭解決不良貸款問題。文章從我國銀行業不良貸款現狀出發，選取2004年以來我國銀行業不良貸款率數據，將其分為下降階段（2004—2011）及上升階段（2012—2016），然后通過對不良貸款率進行不良貸款余額及信貸總額的二因素分解，挖掘銀行業不良貸款率變化的真實原因，并根據研究結果提出相關建議。

[關鍵詞]不良貸款；因素分解法；不良貸款余額；貸款總額

[DOI]1013939/jcnkizgsc201722056

1引言

不良貸款率反映了銀行經營風險，本質是銀行的潛在損失或成本，它是誘發銀行倒閉的重要原因。不良貸款率=（次級類貸款+可疑類貸款+損失類貸款）/貸款總額。顯然，不良貸款余額、貸款總額直接影響不良貸款率，分析二者對不良貸款率的貢獻度，挖掘影響不良貸款率的真實原因，是文章要解決的核心問題。

不良貸款率影響因素一直是國內外學者關注的熱點問題。部分學者采用時間序列分析方法，站在宏觀經濟角度，發現經濟波動、國內生產總值、貨幣供應量、社會投資總額等因素影響不良貸款率，代表學者有謝冰（2009）、李麟、索彥峰（2009）、李雙（2005）、符林、邱田振（2011）等。還有學者從微觀角度出發，探究銀行經營指標對不良貸款率的影響，例如存貸比、資本利潤率、凈利差、資本充足率、凈資產收益率等，代表學者有彭建剛、鄒克、張倚勝（2015）、劉妍（2014）、熊利平、蔡幸（2012）等。除此之外，王千紅、樊新民（2010）、李興發（2005）通過因素分解，實證了不良貸款率變動的原因。

2我國銀行業不良貸款現狀分析

自2004年起，不良貸款率成為商業銀行必須披露的監管指標，此前受我國政治經濟體制影響，銀行基礎數據很難取得。不良貸款率經歷了先降后升兩個階段。

我國銀行業不良貸款率變動情況

下降階段（2004—2011）：不良資產政策性剝離，信貸質量明顯改善。

自監管數據公布以來，銀行業不良貸款率就保持下降階段，且幅度大、速度快，尤其是2007—2008年階段，不良貸款率出現了斷崖式下跌，反映了我國商業銀行信貸質量有明顯改觀。在此期間，我國商業銀行尤其是國有銀行，經歷了一系列改革措施。

上升階段（2012—2016）：經濟面臨下行壓力，信貸質量趨于惡化。

金融危機后，受經濟下行的影響，銀行業資產質量開始惡化，不良貸款率開始逆轉上升。2012年四季度，不良貸款余額由三季度末的4078億元增至4279億元，上升幅度為49%，這是2005年以來首次出現不良貸款余額和比率“雙升”。同時為刺激經濟，我國“四萬億元”政策雖在一定程度上使經濟回暖，但隨之帶來了過度放貸、信貸錯配等一系列問題，也在一定程度上加劇了不良貸款率的上升。

3實證分析

31數據來源與研究方法

文章選擇自2004年至2016年之間銀行業不良貸款率、不良貸款余額及貸款總額數據。采用因素分解的方法，將不良貸款率（R）分解為不良貸款余額（NPL）、貸款總額（GL）兩因素的影響，分別在不同時期討論兩因素對不良貸款率變化的影響因子和貢獻度，以判斷不良貸款率變動的真實路徑。相關數據來自Wind數據庫、銀監會、公司年報，所有模型計算通過軟件Excel 2013實現。

被解釋變量為不良貸款率（R），R=NPLGL推出NPL=R×GL，令Δ為增量，即

ΔNPL=Ri×GLi-R0×GL0=（Ri-R0）×GLi+（GLi-GL0）×R0=ΔR×GLi+ΔGL×R0

進一步化簡，得到ΔRR0=ΔNPLNPL0×GL0GLi- ΔGLGL0×GL0GLi

不良貸款率變化的二因素分解表達式：

ΔR=ΔNPLNPL0×GL0GLi×R0-ΔGLGL0×GL0GLi×R0（1）

（1）式左邊ΔR代表不良貸款率的變化，右側則分解為不良貸款余額與貸款總額的影響因子，分別代表二者對不良貸款率變化的影響程度。前者為不良貸款余額影響因子，記作NPL影響因子，后者為貸款總額影響因子，記作GL影響因子，GL0GLi可看作調整系數α。

為了分析不良貸款余額與貸款總額對不良貸款率變動的貢獻度，將（1）式進一步整理，左右同除以ΔR，得到下式：1=ΔNPLNPL0×α×R0ΔR-ΔGLGL0×α×R0ΔR，即NPL貢獻度+GL貢獻度=1。

32不良貸款余額及貸款總額的影響程度分析

根據（1）式，分別計算我國銀行業自2004年以來的NPL影響因子及GL影響因子，結果如下表。

由上表分析可得，在不良貸款率下降階段（2005—2011），貸款總額（GL）影響因子全部為負，表明我國銀行業貸款總額持續上升，對不良貸款起到了稀釋作用；不良貸款余額（NPL）影響因子大部分為負，代表銀行不良貸款余額在減少，進一步降低不良貸款率，在二者的共同作用下，使不良貸款率持續下降。同時，除2005年、2008年外，GL影響因子絕對值大于NPL影響因子絕對值，代表在這期間不良貸款率下降的主要原因是貸款總量的增加。2005年及2008年，為支持商業銀行上市，對工行、農行等進行了不良資產剝離，因而在這兩年，不良貸款余額減少成為當年不良貸款率下降的主要原因。

在不良貸款率上升階段（2012—2016），貸款總額（GL）影響因子雖全部為負，對不良貸款有稀釋作用，但不良貸款余額（NPL）影響因子全部為正，表明不良貸款余額上升削弱了稀釋作用，不良貸款率受到貸款總量擴張和不良貸款余額上升二者反作用力的影響。進一步分析，NPL影響因子絕對值均大于GL影響因子絕對值，不良貸款余額上升影響力度大于貸款總額增加影響力度，不良貸款余額成為主要作用力，表現為不良貸款率不斷攀升。endprint

綜合來看，在不良貸款率下降階段，貸款總額上升對不良貸款率影響較大；在不良貸款率上升階段，不良貸款余額上升對不良貸款率影響更為明顯。隨著我國經濟發展需要，貸款總額持續增加，GL影響因子始終為正，對不良貸款持續保持稀釋作用，但由于不良貸款余額的波動，導致了不良貸款率呈現先降后升的狀態。

4結論與建議

通過對2004年至2016年商業銀行不良貸款率進行因素分析及貢獻度分析，我國銀行業不良貸款率呈現先降后升的狀態。在下降階段，貸款總額上升和不良貸款余額下降同方向發揮作用，貸款總額上升是不良貸款率下降的主要原因；在上升階段，貸款總額上升和不良貸款余額下降反方向發揮作用，不良貸款余額上升作用超過貸款總額稀釋作用，成為不良貸款率上升的主要原因。

根據文章得到的結論，從不良貸款率變動的真實原因出發，提出以下幾點建議：

第一，加快不良貸款處置速度。不良貸款余額的變動是影響不良貸款率上升的主要原因，在不良貸款率下降階段，不良貸款余額上升會侵蝕信貸擴張的稀釋作用，因此降低不良貸款余額是緩解不良貸款率上升的關鍵因素。商業銀行應當采取有效措施，加快不良貸款處置。

第二，完善信貸機制，合理放款。貸款總額上升是2004—2011年不良貸款率下降主要原因，但是通過增加信貸來緩解不良貸款問題則是“飲鴆止渴”。實踐中，許多銀行為了滿足監管要求，會增加貸款數量，以求在短時間內使不良貸款率達標，但這并不能從根本上解決不良貸款問題。因此完善信貸支制度，不盲目放款，是解決不良貸款問題的前提條件。

第三，加強融資監管，做好風險防控。加強融資監管，把控貸前、貸中、貸后三個環節，實現每個環節相互制約，防止濫用職權。樹立風險意識，及時監控貸款企業的經營狀況、盈利能力，對信貸資產實時監控，提高風險防控的主動性。尤其需要加強對不良貸款多發企業的監管，如產能過剩企業、房地產企業等。

第四，完善監管體系，制定更為合理的監管指標。我國目前將不良貸款率作為主要風險監控指標，它在一定程度上可以反映商業銀行資產質量。但研究發現，不良貸款率存在操縱風險，因此我國銀行業要完善監管體系，對不良資產的監管，應該配合不良貸款余額這一絕對值指標，同時根據銀行的資產規模、業務范圍以及經濟狀況，設定靈活適宜的監管紅線。

參考文獻：

[1]謝冰商業銀行不良貸款的宏觀經濟影響因素分析[J].財經理論與實踐，2009，30（6）：22-25

[2]符林，邱田振我國經濟周期與信貸風險關系研究[J].金融與經濟，2011（11）：41-45

[3]李興發影響不良貸款率下降的因素分析[J].海南金融，2005（12）：46-47

[4]王丹娜關于降低我國商業銀行不良貸款率的思考——基于不良貸款警戒率的分析[J].金融與經濟，2010（2）：26-29

[5]常振萍經濟新常態下我國商業銀行不良貸款率上升的成因分析[J].赤峰學院學報：自然版：2016，32（19）.

[6]王千紅，樊新民我國銀行業不良貸款率下降的理性思考——基于雙因素貢獻度的實證研究[J].中國市場，2010（14）：93-96endprint