經濟增長與城商行不良貸款率的實證研究

應海芬

（臺州職業技術學院管理學院，浙江臺州318000）

金融發展關系著國民經濟的健康發展，當前國民經濟發展處于新常態，國內生產總值（GDP）增速降低。2015年第三季度的統計數據表明，GDP累計值為487 773.5億元，比上年同期增長了6.9%，當季值為173 595.3億元，比上年同期增長了6.9%。從2011年第三季度至2015年第三季度的GDP環比增長率均值為1.78%，最高值為2013年第三季度的2.2%，最低為2015年第一季度的1.3%。這幾年的數據顯示，自然年度內的GDP季度環比增長率的最高點與最低點均呈現下滑的趨勢，由此可見經濟下行壓力明顯。同時，經濟結構面臨轉型升級、金融業態更加多樣化，銀行業面臨著前所未有的挑戰，監管層對金融穩定、銀行資產質量非常關注。

關于經濟增長、商業銀行不良貸款率的研究一直是學術界的研究熱點。經濟呈周期型發展，在不同發展階段，社會投資、消費、出口表現不同，經濟的增速也不同。一種觀點認為，我國商業銀行不良貸款與經濟增長正相關關系，在經濟增長各個階段，每個國家的不良貸款率顯現出不同的特征（李宏瑾）。另一種觀點認為，不良貸款率制約著經濟增長，經濟增長對不良貸款率的波動作用不明顯，但影響其向下的變動（岳蓓蓓、鄭循剛）。研究的角度不同，結果也不一致，但是值得肯定的是，不良貸款率是銀行業普遍關注的指標，認清不良貸款率對銀行業的影響，防止商業銀行不良競爭導致風險負擔過大（彭建剛、鄒克、張倚勝）。現有的實證研究大多以商業銀行作為一個整體進行研究，而較少分類、單獨研究城市商業銀行，原因主要在于其發展歷史較短，公開的財務數據及其他監管數據獲取較難。然而不可否認的是，城市商業銀行與其他商業銀行比較，在客戶群、經營策略等方面有明顯的區別，且已經開始在我國金融系統中發揮越來越重要的作用。本文以城市商業銀行為研究對象，分析其不良貸款率與經濟增長之間的聯系，為城市商業銀行防范風險提出建議。

一、城市商業銀行及其發展現狀

城市商業銀行（以下簡稱“城商行”）從城市信用社發展而來，后來城信社不良貸款高企、風險問題突出。1994年經過清理整頓后，全國5 200余家城信社有很多不良貸款率超過50%，仍面臨嚴峻考驗。后經國務院決策，經過重組合并，轉制為城市合作銀行，再整體更名為城商行。城商行是以服務地方經濟為主，主要為中小企業提供中介服務的金融機構，是地方金融系統中的重要組成部分，提升了我國金融市場的活力。根據銀監會統計口徑，我國商業銀行有五類。截至2014年底，我國城市商業銀行共有133家，在商業銀行的總量中占比較高（見圖1）。

圖1 全國銀行業金融機構法人機構數（截至2014年底）

圖2 商業銀行市場份額占比（按資產，2003—2014年）

從發展歷史來看，城商行是為了服務個體戶和民營企業應運而生的，其戰略定位與大型商業銀行、股份制商業銀行不同，其發展的優勢在于提供特色化、差異化的服務，在競爭中地毯式搶占客戶，取得優勢。全國銀行業金融機構的資產結構趨于合理化，銀行業競爭更加激烈。從圖2可知，近十多年來，大型商業銀行的市場份額雖然曾經占據半壁江山，但份額已逐年減少，而股份制銀行、城商行等中小商業銀行的市場份額在逐年擴大。銀行業金融機構資產規模逐年穩步上升，2014年底總資產規模達到172萬億元，比上年同期增長了13.86%（見圖3）。其中，城商行總資產規模的市場份額為10.49%，且份額有逐年上升趨勢。到2015年第三季度，城商行總資產規模為21.2萬億元，市場份額為11%（見圖4）。將三類銀行的資產對比來看，大型商業銀行資產總值最高，城商行排在最后，但其總資產與股份制商業銀行較為接近，與大型商業銀行差距較大（見圖5）。從三類銀行資產每年的增速來看，大型商業銀行的增速近幾年已降至10%以下，低于城商行與股份制商業銀行。城商行近年來資產增速較快，超越股份制商業銀行。一方面與城商行資產的基數相對較小有關，而另一方面也說明了受政策利好，城商行的資產擴張速度較快。從圖5、圖6可以看出，雖然近年來，商業銀行的資產呈總體上升的趨勢，2009—2010年資產增速達到頂峰，之后，這三類銀行的資產增速均出現了連續下降。

圖3 銀行業金融機構總資產與總負債（2003—2014年）

圖4 城商行總資產與總負債（2005Q1—2015Q3）

圖5 商業銀行總資產（2004—2014年，單位：億元）

圖6 商業銀行總資產年增速（2004—2014年）

圖7 城商行不良貸款余額、不良貸款率（2005Q1—2015Q3）

二、城商行不良貸款率影響因素分析

依據商業銀行貸款的風險程度，不良貸款率如下：

當商業銀行不良貸款率上升時，意味著該銀行信用風險增加，將會有更多貸款收不回來，銀行資產會遭受更多損失。從圖7可知，2005年第一季度起，城商行的不良貸款余額與不良貸款率均呈下降趨勢，直到2011—2012年出現轉折，2013年第一季度開始至2015年第三季度出現了不良貸款余額與不良貸款率的持續“雙升”，表現堪憂。在各類商業銀行中，城商行的不良貸款率相對較低，2015年第三季度各商業銀行不良貸款率從低到高排，分別為城商行1.44%、股份制商業銀行1.49%、大型商業銀行1.54%、農村商業銀行2.35%。除農商行外，各類商業銀行不良貸款的排序與資產規?；境收蜿P聯。一般情況下，資產規模較大的商業銀行，發放的貸款總額也較大，而貸款總額大了，不良貸款自然也更多。對比五類商業銀行可以看出，城商行在不良貸款余額與不良貸款率的控制方面明顯優于農村商業銀行，不完全是因為資產規模小的因素（見表1）。

表1 各類商業銀行排序（截至2015Q3）

撥備覆蓋率是影響商業銀行不良貸款率的重要指標，它通過衡量商業銀行貸款損失準備金來考察銀行風險的可控程度，計算公式如下：

如果撥備覆蓋率過低，則說明計提的貸款損失準備金過少，而銀行在應對風險損失時無法彌補，進而引起不良貸款率上升，但是過高又會降低商業銀行的盈利能力。我國商業銀行2015年前3季度的平均撥備覆蓋率為200.38%，而城市商業銀行的平均撥備覆蓋率為222.01%，為商業銀行中最高，城商行在風險抵補方面具有優勢。

城商行的貸款集中度也會影響其貸款的收回，貸款集中度可以衡量貸款在地區、行業、客戶的分布情況是否合理。與投資分散原則一樣，貸款如果不分散，風險就會更大。除此之外，城商行的利潤表里面的數據對不良貸款率的影響也比較大，例如凈利差、凈息差、非利息收入占比等。凈利差高則意味著銀行的利息收入與利息支出差距較大，貸款的定價高，不良風險會增加。凈息差與凈利差比較類似，但不同的是，前者為利息凈收入與銀行生息資產的比值，而后者是與總資產之比。銀行的營業利潤成分里面還有手續費及傭金凈收入、投資凈收益、其他業務凈收入等，而這幾項收入中除債券投資利息收入之外，均作為商業銀行非利息收入。通常認為，銀行的非利息收入占比大的，則銀行的業務創新能力比較好，資產的安全性也更高。

城商行的不良貸款率既受自身因素的影響，也受外部因素的影響，例如經濟發展、貨幣供應、基準利率水平、政府干預行為、銀行定位和發展戰略等（程惠芳、姚遙）。

三、經濟增長率與城商行不良貸款率的實證分析

（一）數據來源與模型構建

本文實證分析部分所使用的樣本的時間段為2005年第一季度至2015年第三季度，數據頻度為季度，城商行不良貸款率（以下用NPLR表示）的數據取自中國銀監會統計平臺，經濟增長率（以下用GDPGR表示）的數據取自國家統計局數據平臺。對該時間段的NPLR與GDPGR繪制折線圖，可以看出，受國際金融危機影響GDPGR波動較大，最高值出現在2007年第二、三季度，最低值在2009年第一季度，且近幾年數值向最低值靠近。而NPLR的表現比較平緩，出現大幅下降后，又逐漸緩慢上升。由于GDPGR在前面幾年出現大幅波動，但后幾年顯示兩者有明顯的反向變動關系，因此可以通過實證研究來驗證反向關系否長期存在（見下頁圖8）。

實證研究中所考察的回歸模型如下：

其中，NPLR為因變量，GDPGR為解釋變量。

本文應用格蘭杰提出的因果關系檢驗方法（Granger，1969[5]）對時間序列經濟變量進行分析，檢驗變量之間是否存在因果關系。首先建立回歸方程如下：

在式（4）中加入X的滯后變量，得到回歸方程：

式（5）中設置零假設為H0：β1=β2=…βq=0

其中，n為樣本數量，q為約束條件的數量，p+q為式（5）回歸系數的數量。

圖8 經濟增長率與城商行不良貸款率（2005Q1—2015Q3）

根據F檢驗統計量的式（6），如果在顯著水平α下，如果F＞F[q，n－（p+q）]，則拒絕零假設，那么X是Y的Granger原因。

（二）變量的平穩性檢驗

本文采用的實證樣本數據為時間序列，首先要對經濟變量進行平穩性進行分析。如果檢驗的結果顯示滿足平穩性的條件，可以直接采用回歸方法進行分析。如果不滿足，但經過差分后的序列是平穩的，且兩個變量差分的次數相同，那么就說明這兩個變量是在同階達到平穩的變量，就可以運用協整檢驗來對模型進行分析。

使用ADF單位根檢驗方法驗證變量平穩性比較普遍，此方法原假設為變量含有單位根（即非平穩），如果檢驗后的結果顯示是拒絕原假設，那么可以判斷變量是平穩的，否則就是非平穩的。使用Eview7.0軟件，分別對變量NPLR、GDPGR的平穩性進行檢驗，結果進行匯總后（如表2所示）。

從表2的匯總結果中可以看出，對于NPLR存在單位根假設的檢驗，檢驗的統計量值為－0.517956，Prob.值大于0.05，應在5%顯著水平下接受原假設，說明城商行不良貸款率NPLR是非平穩序列。同理，經濟增長率GDPGR也是非平穩的。再對兩個變量差分序列的平穩性進行檢驗，根據當期減去上一期能夠得到一階差分序列DNPLR、DGDPGR，結果（如下頁表3所示）。

從表3差分序列檢驗匯總表結果看出，對DNPLR含有單位根這一原假設的檢驗，它檢驗的統計量值顯示為-3.537200，而在5%水平下檢驗的臨界值數據是-2.951125，小于臨界值，而概率Prob.值是0.0129，小于0.05，這說明在5%水平下不應該接受DNPLR含有單位根這一假設，說明DNPLR是平穩的時間序列；使用同樣方法，表明DGDPGR是平穩的序列。

表3 DNPLR、DGDP的平穩性檢驗

檢驗結果表明，NPLR和GDPGR均為一階平穩的變量，是同階單整的，因此接下來可以采用協整檢驗方法進行繼續分析。

（三）協整檢驗

采用Johansen協整檢驗方法對城商行不良貸款率與經濟增長率的關系進行分析，研究不同經濟變量之間是否存在長期穩定的均衡關系。

首先要確定檢驗的滯后階數，協整檢驗的滯后期等于LR、FPE、AIC、SC、HQ等五個準則所得的最優滯后期減去1，得到最優滯后期選擇結果（如表4所示）。由表4可知，五個準則選擇的滯后階數都為5，故協整檢驗的滯后階數就為5-1=4。

運用Eviews軟件，滯后期選擇4，得到最大特征根檢驗結果（如表5所示）。實證結果表明，當原假設為“NPLR與GDPGR之間不存在協整關系”時，協整檢驗的最大特征根統計量值大于5%顯著性水平下的臨界值，且對應P值為0.0000，小于0.05，故在5%顯著水平下應該拒絕該假設。再對“At most 1”假設進行檢驗得到對應P值為0.0565，大于0.05，因此應該接受該假設，即NPLR與GDPGR之間在5%顯著水平下存在協整關系，表明城商行不良貸款率與經濟增長率之間存在長期穩定的關系。

表4 最優滯后期

表5 Johansen協整檢驗結果

根據檢驗結果，得到的協整關系方程為：

根據方程（7）可以看出，GDPGR的估計系數為-0.855255，小于0，這說明城商行不良貸款率與經濟增長率之間存在負相關關系，二者反向變動。

（四）Granger因果關系檢驗

以上分析表明NPLR與GDPGR之間存在聯系，但兩個變量的因果關系尚未確定，因此進一步使用Granger因果關系法進行檢驗。由上文分析可知最優滯后期為5，因此運用軟件檢驗的結果（如表6所示）。

表6 Granger因果關系檢驗結果

由表6因果關系檢驗結果可得，關于“GDPGR does not Granger Cause NPLR”的假設，其檢驗的F統計量對應P值為小于0.05，因此拒絕5%顯著水平下的原假設，說明GDPGR是引起NPLR變化的Granger原因；同理，NPLR也是引起GDPGR變化的Granger原因。因此，城商行不良貸款率與經濟增長率之間存在雙向因果關系。

四、實證結論

通過對城商行不良貸款率與經濟增長率數據進行實證分析可知，城商行不良貸款率與經濟增速存在長期協整關系，且兩者為負相關，同時兩者具有雙向因果關系。也就是說，當經濟增速下降時，會對城商行不良貸款率有向上推動的影響，而經濟增速提高時，會對城商行不良貸款率有向下降低的影響。反過來，當城商行不良貸款率的下降，對經濟增長是有利的，而城商行不良貸款率的上升，對經濟增長會起反作用。城商行面向地方經濟、服務地方經濟，因此其不良貸款的升高對地方的經濟增長的反作用也會更大。

我國城商行整體上受到自身資本實力、市場定位及區域環境的影響，有產出不足的問題，但是通過跨區域經營發展可以使銀行效率提升（吳俊、李菊）。當前經濟處于合理區間，城商行更應當有危機意識，對不良貸款進行重組、轉讓或核銷，消化存量、減少增量；精準定位目標客戶，支持實體經濟，積極服務中小微企業；開拓創新中間業務，提升非利息收入占比，使業務更加多元化；提高制度執行力，嚴格把關信貸的審批環節，不盲目逐利，對信貸資金的合規使用進行監管；加強銀行人員管理，防范內外勾結的違規操作導致的損失。此外，要建立良好的制度環境，減少經濟發展中的系統性風險，從而降低城商行不良貸款率。

參考文獻：

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[5] Granger C.W.J.Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Models[J].Econometrica，1969，(37)：424-438.

[6] 吳俊，李菊.不良貸款約束下城市商業銀行跨區域發展的效率研究[J].南方金融，2014，(3).