經濟新常態下不良貸款成因及應對策略

孫麗

內容摘要：經濟進入新常態階段后，我國銀行業不良貸款高速增長現象突出。本文在分析了新常態經濟及不良貸款特點的基礎上，從宏觀經濟、政府監管、借款企業和銀行自身管理四方面，采用定量和定性結合的方式，探尋了在新常態下不良貸款的形成原因，進而提出了應對措施。

關鍵詞：經濟新常態? ?不良貸款? ?應對措施

引言

隨著我國經濟進入新常態，銀行業不良貸款暴露加速，不良貸款額和不良貸款率“雙升”。以我國銀行業的主體商業銀行的數據為例，2012年至2016年，不良貸款余額及不良貸款率從0.4929萬億元及0.95%，增長至1.5122萬億元及1.74%，嚴重侵蝕了銀行利潤，影響我國金融系統安全，存在系統性金融風險的隱患。新常態下不良資產問題已經成為銀行業管理的當務之急。

對于不良貸款的成因，我國學者從宏觀經濟、政府影響、銀行和借款人等多方面進行過研究。在宏觀經濟研究方面，主流觀點認為銀行業是典型的順周期型行業，宏觀經濟形勢良好時，銀行不良貸款率下降;經濟衰退期，銀行不良貸款率上升。如李紅梅、李劍（2010）通過實證分析，發現不良貸款率與GDP、投資、消費及CPI等宏觀經濟因素存在較強的負相關關系，與失業率呈正相關關系，與M2增長率有強烈的負相關關系。在政府對銀行不良貸款的影響方面，學者們主要從我國政府在金融體制改革及市場化進程中獨特的定位及行為出發來進行分析，主要有政府過度干預、政府宏觀調控政策及預算軟約束理論等。如沈梅（2002）認為經濟轉型時期的產權制度安排、政府對信貸決策的干預以及社會信用制度的缺失是導致不良貸款產生的主導因素。在銀行管理方面，學者認為不良貸款的產生與銀行自身管理有很大關系。如潘競超（2008）認為不良貸款產生的本質原因是銀行內部管理不善，表現在信貸操作不當及信貸導向兩方面。在銀行與借款人關系方面，楊靖（2014）以“逆向選擇”為基礎，認為貸款人和借款人之間的“逆向選擇”和借款人的“道德風險”引發不良貸款攀升。

本文結合新常態下特有的經濟特點及其不良貸款的特點，從宏觀經濟、政府政策、借款人企業和銀行自身管理四方面探討新常態下不良貸款成因，進而提出有效的應對措施。

新常態經濟下不良貸款的特點分析

新常態經濟特點。在“新常態”下，我國經濟表現出速度變化、結構優化、動力轉化三大特點，同時過去高增長階段所掩蓋的矛盾和風險逐步顯現，我國暫處于增長速度換擋期、結構調整陣痛期、前期刺激政策消化期“三期疊加”階段，實體經濟的困難向金融領域不斷傳導，金融系統性風險誘因日益積聚。黨的十九大報告明確提出要“守住不發生系統性金融風險的底線”;2017年底的中央經濟工作會議將防范化解重大風險放在三大攻堅戰之首，同時指出要重點防控金融風險。我國金融體系的主體是銀行，而銀行的主要資產是貸款，所以化解不良貸款風險是打好風險防范化解攻堅戰的重中之重。

新常態下我國不良貸款特點。以銀監會公布的以商業銀行為主體的數據為例，新常態下銀行不良貸款主要表現出三方面特點：一是不良貸款規模持續擴大，增速上升。2003年至2011年末，銀行不良貸款額和不良貸款率均處于“雙降”狀態。2012年是一個拐點，商業銀行的不良貸款余額較上一年反彈，但因銀行總體資產量龐大稀釋了不良貸款率;自2013年開始，不良貸款余額及不良貸款率開始連年“雙升”，2017年末商業銀行不良貸款率已達1.74%。不良貸款高速攀升的階段，與中央經濟進入“新常態”的科學判斷，在時間點上基本吻合。二是不良貸款行業集中度較高，集中在第二產業的制造業和第三產業的批發零售業。以2016年銀監會年報披露的商業銀行數據為例，制造業及批發零售業的中不良貸款占全部行業的不良貸款的比重達56%以上。三是不良貸款的區域集中度較高，集中在東部地區，并向中西部地區蔓延。以2016年原銀監會發布的商業銀行不良貸款數據為例，東部地區的不良貸款額占總體的比重接近55%，尤其是東部沿海的經濟發達區域，如長三角、珠三角及環渤海地區。重化工和資源業相對集中的中西部地區，受行業周期影響，不良貸款近年也呈現出增長趨勢。

新常態下不良貸款成因分析

本文從客觀和主觀兩方面，對新常態下不良貸款成因進行探討。客觀原因是宏觀經濟因素和政府政策因素，主觀原因是借款人因素和銀行自身因素。

（一）客觀原因分析

對于宏觀經濟及政府政策因素的影響，本文選取新常態下具有代表性的經濟指標及政策指標，來分析不良貸款成因。

1.數據指標選取。本文以2010年至2017年第三季度共31個期間作為樣本區間，根據新常態三大特征，從速度轉化、結構優化、動力轉化三方面來選取相關指標。在政府政策方面慮，考慮到2008年金融危機后我國采取了以4萬億財政刺激為主的反周期政策，我們采用廣義貨幣供應量（M2）同比增長率作為變量。所選數據主要來自國家統計局網站及萬德（Wind）金融數據庫，具體情況如表1所示。

2.相關數據分析過程。根據表1，建立6個可能與不良貸款率相關的并列變量，初步設立多元線性回歸模型為：

Y=α0+α1x1+α2x2+α3x3+α4x4+α5x5+α6x6+εi

其中α0為常數項，αi為系數項，εi為隨機誤差項。y表示不良貸款率，x1-x6見表1所示。

單位根檢驗。為消除不平穩時間序列數據造成的偽回歸現象，首先對變量進行單位根檢驗，ADF檢驗結果如表2所示。結果表明，Y、X4、X5、X6在0.05的顯著性水平下一階差分時平穩，而X2序列在二階差分時平穩，其余序列均在原序列平穩。為防止偽回歸現象，選擇與Y同階平穩的X4、X5、X6作為本文的研究對象。

相關性分析。對變量進行相關性分析，若被解釋與解釋變量間相關性較高，則模型研究是有意義的，若自變量之間相關性過高，則變量之間的多重共線性較強，模型回歸結果不可靠，相關性分析結果如表3所示。結果表明解釋變量間均不存在強相關，而被解釋變量Y與X4、X5、X6的相關關系均是顯著的。

協整檢驗。在進行協整檢驗之前，用VAR滯后階數的檢驗確定最優滯后階數為3，然后采用Johansen檢驗法進行協整檢驗，結果如表4所示。結果表明，在0.05的顯著性水平下，各變量之間至少存在3個協整關系。

回歸分析。最后進行多元回歸分析，結果如表5所示。結果表明，X4、X5、X6對Y的影響系數分別為-0.007、-0.057、0.076，且在0.05的顯著性水平下顯著，對應的調整R平方為0.765，模型的擬合程度達到76.50%，擬合程度相對較高，F值為33.581，對應的p值為0.000，在0.01的顯著性水平下整個模型是顯著的，得到回歸模型方程如下：Y=-0.007×x4-0.057×x5+0.076×x6+1.168

3.數據分析結果。根據多元回歸方程，新常態下出口同比增長率X4、固定資產投資完成額實際同比增長率X5與不良貸款率Y為負相關關系，而M2同比增長率X6與不良貸款率Y為正相關關系。對模型定性分析如下：

不良貸款與出口同比增長率存在負相關關系，相關系數為-0.007。這說明新常態下，出口增速下滑是影響不良貸款率上升的因素之一。我國外貿依存度很高，改革開放以來取得的成就，外貿進出口是重要推動力。2001至2011年，除2009年受金融危機影響外，其它年份我國進出口均保持高速增長。進入經濟新常態后，我國內外需結構出現調整，凈出口對GDP的貢獻率多次出現負值。進出口業務下滑有三方面原因：國際金融危機引發了世界經濟衰退，外部需求急劇下降;因勞動力成本、原材料成本上升等原因，我國制造業傳統比較優勢減弱，國際競爭力加劇;出口產品主要由實體企業生產供應，下行壓力下實體經濟不振，影響了出口增長。前文對不良貸款的地域分析中，不良貸款高發區位于東部沿海等地區，與我國主要外貿區域高度重疊，出口業務的下滑使部分企業經營困難，不良貸款產生。

固定資產投資完成額增長率與不良貸款率成反比，且相關系數為-0.057;M2增長率與不良貸款率正相關，相關系數為0.076，這說明固定資產投資完成情況不佳、貨幣供應量增加影響了不良貸款上升，這兩個因素可以結合進行分析。為應對金融危機，我國政府2009年推出了4萬億刺激政策，對保增長具有積極意義，但也產生了一定的負面影響。刺激政策是通過新增投資拉動經濟增長，主要的融資渠道是通過銀行大量放貸支持項目建設，貸款規模增加推動了社會融資總額上升，一些企業和地方政府為完成投資任務，存在重復建設和快速擴大產能的情況，加劇了產業過剩和企業經營困難，一些地方政府債務累積，導致銀行的不良貸款增加。

（二）主觀原因分析

1.借款人因素。經濟新常態下受到經濟增長從高速轉為中高速的沖擊，企業償債能力下滑。主要表現在：產業轉型升級導致部分高污染、高耗能、產能過剩行業的企業的資產負債表惡化;一些企業借貸后盲目多元化投資，甚至脫實向虛投向股市、房地產行業等短期效益較高的行業，受行業周期性影響而還款困難;企業杠桿過高，償債能力受到制約，又進一步影響了融資功能。

2.銀行內部原因分析。一是信貸資金投放不合理。信貸資金精準投放到真正需要資金和帶動社會發展的項目上，才能產生經濟效益和社會效益。四萬億刺激政策下，銀行向市場上投放大量信貸資金，但多向大中型企業集中，向產能過剩行業集中，重復建設嚴重，過度授信、多頭授信，銀行在信貸投放上同質化、壘大戶現象相對突出。在經濟新常態下，經濟下行壓力加大，行業、客戶集中度較高的情況下極易引發大額風險暴露。二是銀行經營脫實向虛，未真正服務實體經濟。經濟新常態下，面臨實體經濟發展困境，部分銀行為自身利益棄實體經濟而逃，轉向政府基礎設施投資和房地產類項目或進行名目多樣的理財產品等。部分銀行違反信貸政策，通過拉長融資鏈條、花樣翻新理財產品等形式，使得資金在金融領域空轉，推高融資成本，或涌向房地產等行業，加劇了資產泡沫，積聚了各種金融風險。三是內部考核機制導向偏離，風險防控水平不高。長期以來，我國經濟的發展追求高速度高規模，銀行的發展也概莫能外。在經濟新常態下，必須貫徹新發展理念，由追求高速發展向高質量發展轉變。但有些銀行的考核指標體系側重資產的擴張和效益的增加，輕視資產的質量，風險管控的能力未與資產規模增長同步提高，重貸輕管問題突出，貸款三查不到位，管理不精細，風險防控水平不高。

結論與策略

經濟新常態下，我國不良貸款的形成與宏觀經濟下行、消化政府前期政策、借款人經營困難和銀行風險防控不到位多方面相關。為化解不良貸款，政府層面需深入推進供給側改革，監管層面需加強金融監管，借款人企業層面需加大科技創新力度，銀行業需提高風險防控水平和回歸服務實體經濟的本源，才能促進經濟恢復，遏制不良貸款增長，從而實現銀行業的高質量發展。

（一）政府監管層面

1.深入推進供給側改革，提高實體經濟供給質量，提升企業盈利能力。一是對產能過剩行業要嚴控總量，化解存量，逐步淘汰落后產能;二是要加強對房地產市場的調控，降低房地產市場的泡沫化;三是要降低企業杠桿率，鼓勵股權融資、債券市場融資等融資方式，規范政府的舉債行為，嚴控地方債務風險;四是要推進減稅、降費、降低要素成本等工作;五是提升企業創新能力，發展新興產業等，依靠創新驅動補充發展短板，提高核心競爭力。

2.健全社會信用體系，培育良好金融環境。我國社會信用體系建設尚不完善，信用信息還得不到有效的歸集和準確的評估，影響銀行的信貸決策，失信懲罰機制也尚未有效建立。應盡快完善誠信體系的相關法律法規，強化誠信教育，加快征信機構建設;加快利用大數據技術完善征信體系，全面準確收集借款人信用信息，并建立社會共享通道;加強失信懲戒機制建設，提高違約成本，嚴厲打擊失信行為，形成良好的金融誠信體系。

3.加強金融監管，提升服務實體經濟質效。金融監管作為巴塞爾體系的三大支柱之一，是維護金融環境健康發展的保障。金融監管層要強化金融風險的系統性和區域性防控，建立銀企銀政良好的溝通渠道，推動區域虧損企業的兼并重組和不良資產的打包處置。彌補監管短板，做好新產品新業務的規范工作和監管漏洞的排查，防止新風險蔓延擴散。嚴肅治理金融市場亂象，對金融空轉、脫實向虛的行為深入實施穿透式監管，督促引導銀行業回歸本源服務實體經濟。

（二）借款人層面

1.加大科技創新，推進產業轉型升級。企業要改變過去粗放的外延式經濟增長策略，審慎開展多元化投資，根據市場情況和自身發展定位，深入開展項目可行性研究，避免盲目跟風投資，尤其是涉足與經營主業無關卻占用大量運營資金的房地產項目。對于產能過剩行業，要積極進行結構調整，提高產品的核心競爭力，推進產業轉型升級。加大科技創新，使得我國自主研發和生產的產品更符合市場和消費者需求，拉動國內消費，避免消費外流。創新將從根本上提高企業的生命力和發展力，提高企業經濟效益和償債能力。

2.提高誠信度，加強企業現代化管理。借款人要提高自身的誠信度，按照借款合同要求使用信貸資金，禁止違規使用貸款資金或者挪為管理層個人使用。加強內部控制建設和誠信教育，避免道德風險案件的發生和管理層凌駕于內部控制之上。加強公司治理，全面提高公司的現代化管理水平，防止企業內部管理混亂成為不良貸款滋生的土壤。

（三）銀行層面

1.強化風險監控，謹慎預防新的不良貸款。銀行應推進全面風險管理體系建設，科學識別、計量、評估、監測所承擔的各類風險。加強對行業形勢的研判，通過大數據的挖掘技術和分析技術，甄別出低風險、高收益的區域、行業及企業。加強風險排查，尤其對產能過剩行業、關聯企業貸款、互保聯保貸款、高杠桿企業貸款的排查，提高風險前瞻性識別能力。做好風險監控，防范關注類貸款劣變為不良貸款。對于每筆增量貸款，嚴把準入關，從源頭上預防新的不良貸款產生。

2.積極處置清收，大力化解存量不良貸款。一是要積極清收存量不良貸款，制定一戶一策方案，在績效考核上要對不良貸款的控制與清收有所傾斜。二是積極爭取地方政府支持，妥善處理維護銀行權益、幫扶企業和維護地方經濟金融穩定的關系。三是對于惡意逃廢銀行債務、騙貸、還款意愿較差的企業，及時利用法律武器維護權益。四是探索采用資產證券化等市場化手段處置不良資產，拓寬和豐富不良資產的處置途徑。五是完善問責機制。對于不良貸款的形成進行環節分解，查找原因及責任人，強化問責形成警示效應。

3.回歸金融本源，切實服務實體經濟發展。銀行應緊跟國家發展戰略，加大對節能環保、信息技術、高端裝備制造、新能源、新材料等戰略新興產業的支持力度，促進產業進行轉型升級，助力小微企業發展，充分發揮金融在經濟結構調整中的支持作用。銀行業應回歸本源，立足為實體經濟服務的天職，切實服務實體經濟發展。

參考文獻：

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