商業銀行貸款集中度的風險與收益分析

王博格

內容摘要：本文通過選取15家商業銀行2009-2016年的面板數據，根據國有銀行、股份制銀行、城市商業銀行進行分類，設立模型進行分析，研究貸款集中度對總資產收益率、不良貸款率、資本充足率的影響。研究發現，對于資產規模較大的商業銀行而言，貸款集中度侵蝕商業銀行的利潤，增加不良貸款率；對于資產較小的商業銀行，貸款集中度與總資產收益率成正相關，與不良貸款率呈負相關。因此應建立貸款集中度風險預警機制，關注中小銀行的貸款集中度。

關鍵詞：商業銀行 貸款集中度 風險 收益

引言

貸款集中度指的是貸款額度占銀行資本凈額的比重，貸款集中于某一個行業、集團或者客戶。通常商業銀行的年報通過單一客戶貸款比率、最大十家客戶貸款比例來描述貸款集中度。適當的貸款可以為銀行帶來利潤，但同時，過于集中于某一客戶或行業的貸款可能增加銀行系統性風險，侵蝕利潤。根據人民銀行統計的數據，2017年人民幣貸款增量138432億元，同比增長11.3%。隨著貨幣寬松政策，銀行的貸款數量增加，流向了交通等利潤較高的行業，貸款集中度增加，對行業結構產生不利影響。根據各個商業銀行的年報，雖然近幾年貸款集中度呈現下降趨勢，但還是占有一定比例。

國外的文獻中，Tabak，Benjamin M（2011）采用巴西銀行的月面板數據進行分析，認為貸款集中度可以提高收益回報和降低風險；Skridulyte，Rita（2012）認為銀行的貸款集中度增加了銀行風險，并基于立陶宛的銀行數據進行了分析。國內的文獻中，王旭（2013）對十八家商業銀行面板數據進行分析，認為貸款集中度侵蝕著商業銀行的利潤，同時增加銀行風險，并且在不同類型的商業銀行中存在差異；王海霞（2009）把商業銀行從東部、西部、中部劃分，得出貸款集中度直接與銀行的風險抵御能力、盈利水平有關，是加劇商業銀行脆弱性的重要因素之一；魏曉琴（2011）認為不同類別的商業銀行貸款集中度對收益與風險的影響相關程度不同，與地域、國家政策等等因素有關。

商業銀行貸款集中度的風險與收益分析

（一）模型設定

以總資產收益率（ROA）來度量商業銀行的收益，不良貸款率（BLR）來衡量商業銀行的風險，不良貸款率越高，商業銀行的信用風險越大。資本充足率（CAR）是衡量商業銀行正常營運和發展的資本比率，國家監管部門通過監測資本充足率來檢測商業銀行的抗風險能力，這是銀行承擔風險的資金來源，由此建立模型如下：

ln（ROAit）=Ci+αiln（TENit）+βiln（SIZEit）+γiln（MGit）+εit （1）

ln（BLRit）=Ci+αiln（TENit）+βiln（SIZEit）+γiln（MGit）+εit （2）

ln（CARit）=Ci+αiln（TENit）+βiln（SIZEit）+γiln（MGit）+εit （3）

其中，解釋變量TENit表示第i家商業銀行第t年的最大10家客戶貸款占資本的凈額比率，用來衡量商業銀行的貸款集中度；SIZEit表示第i家商業銀行第t年的資產規模，不同的資產規模抗風險能力不同；MG表示M2/GDP，代表了貨幣的流動性，流動性越強，抗風險能力越強；εit表示隨機誤差項。

（二）模型檢驗

本文選取15家商業銀行2009-2016年的相關數據，數據來源于各個商業銀行的年報和國家統計局網站，并按照國有商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行來選取樣本，手動整理數據并通過Eviews進行分析。首先對數據進行單位根檢驗，變量經過二階差分后序列通過單位根檢驗，即二階單整，再通過協整檢驗，在ADF檢驗下都通過了5%的顯著性檢驗，即各個模型中變量存在長期穩定關系。

面板數據模型根據常數項和系數是否為常數分為混合模型、變截距模型和變系數模型。根據F檢驗對面板數據的模型進行選擇：

（4）

（5）

其中，S1、S2、S3為變系數模型、變截距模型、混合模型的殘差平方和，K為解釋變量個數，T為時期數，N為截面個體數，檢驗結果如表1所示。

實證分析

（一）描述性統計分析

根據表2描述性統計分析，商業銀行的不良貸款率均值為1.90%，說明近幾年各類商業銀行能很好的控制不良貸款率，資本充足率的均值為12.51%，最小值也為10.29%，說明各銀行不僅超過了監管要求的最低水平，并且仍有充足的資本來防范銀行風險。銀行最大10家客戶貸款余額占資本凈額的均值為20.57%，但標準差為8.24，說明各個銀行的數據相差較大，不同銀行發放的最大10家貸款余額比例不同。

（二）實證結果及分析

根據F統計量檢驗，三個模型都是變系數模型，對數據進行擬合回歸，得到銀行貸款集中度對資本充足率、不良貸款率、總資產收益率的影響系數，按商業銀行類型分類，結果如表3所示。

根據表3可知，對于國有商業銀行和股份制商業銀行，除了工商銀行和興業銀行，其他的大型國有商業銀行和股份制銀行貸款集中度對總資產收益率的影響系數都為負數，即貸款集中度越高，銀行的總資產收益率越低。對于大型的商業銀行來說，較高的貸款導致銀行的利潤降低，可能是對于大客戶來說談判能力較強，商業銀行資產規模大，因此可以為了爭取貸款讓步利率，從而降低商業銀行利潤。而對于銀行資產相對較小的城市商業銀行而言，除了南京銀行，其他商業銀行的貸款集中度和總資產收益率成正比，即對于規模較小的城市商業銀行而言，商業銀行的收益率依賴于大客戶貸款，其他的衍生產品規模較小，因此貸款集中度越高，銀行的收益率越大。

根據表4所示，除了工商銀行、交通銀行、中信銀行、上海銀行以外，其余的商業銀行貸款集中度與不良貸款率正相關，即最大的10家客戶貸款額越大，商業銀行的不良貸款率越高。但是更大的貸款額面臨著可能更大的不良貸款，導致部分貸款無法回收，即便是四所商業銀行的貸款集中度對不良貸款率的影響系數為負，回歸系數也不超過負1，說明貸款集中度對不良貸款率的影響即便是正效應，也很微弱。

對于資本充足率而言，除了建設銀行、南京銀行、寧波銀行，貸款集中度對資本充足率的影響系數在±0.5以內，并不存在結構性差異。說明商業銀行貸款集中度對于資本充足率影響而言差異較小，大多穩定在一定的范圍內，可能是由于中國銀監會為了增強銀行體系的穩健性而提出的《中國銀監會關于中國銀行業實施新監管標準的指導意見》中有著最低資本充足率的要求。

結論與啟示

本文選取15家商業銀行2009-2016年的數據進行實證分析，結果證明商業銀行的貸款集中度與總資產收益率、資本充足率、不良貸款率存在相關性，影響著商業銀行的風險和收益。對于大型商業銀行而言，過高的貸款可能侵蝕商業銀行利潤，并增加不良貸款率；對于資產規模較小的商業銀行而言，主要是通過獲取大額貸款來獲取收益，但仍然會因此增加商業銀行的不良貸款。其原因在于：一方面由于商業銀行的風險和收益一定程度上不是由自己控制的，受幾家最大貸款客戶的影響；另一方面由于大客戶的談判能力較強，導致商業銀行被動接受了貸款的定價，因此貸款集中度侵蝕了商業銀行的利潤。由此提出如下建議：

完善貸款機制，建立貸款集中度風險預警機制。對于貸款流程，應確保風險預警機制的完善，貸款額度一旦超過比例，能及時發出預警信號，并及時想出對策；對于貸款管理向集約型、科學型轉變，應設立合理的貸款額度，在一定程度上控制不良貸款率并保證總資產收益率。

中小銀行的貸款集中度把控。對于中小銀行，由于資產規模較小，其他衍生產品不夠發達，可能會更依賴幾家主要的貸款客戶。雖然總資產收益率由于貸款額的增加而增加，但是一旦大客戶的資產信用存在變動，勢必會影響商業銀行的經營，因此中小銀行因適度把控貸款集中度，結合市場和自己的區域特色，針對性的選擇貸款源，擴展優質客戶，積極擴充銀行產品線，從而分散風險增加收益，減少對貸款集中度的依賴程度。

參考文獻：

1.Tabak Benjamin M.，Fazio Dimas M.，and Cajueiro Daniel O.The Effects of Loan Portfolio Concentration on Brazilian BanksReturn and Risk[J].Journal of Banking and Finance，2011，35（11）

2.Skridulyte，Rita，Freitakas，Eduardas.The Measurement of Concentration Risk in Loan Portfolios[J].Economics and Sociology，2012，5（1）

3.王旭.商業銀行貸款集中度的風險和收益研究—基于中國18家商業銀行面板數據的分析[J].金融經濟學研究，2013，28（4）

4.王海霞.銀行風險、收益與客戶貸款集中度—基于城市商業銀行的實證分析[J].金融理論與實踐，2009（11）

5.魏曉琴，李曉霞.我國商業銀行貸款集中度的測算及效應分析[J].金融理論與實踐，2011（4）

6.劉婭.談商業銀行消費信貸的風險管理問題[J].商業經濟研究，2012（10）