地區(qū)性銀行信貸集中度測算與效應(yīng)分析
——以天津地區(qū)為例

一、引言

信貸集中度風(fēng)險(xiǎn)是指對同源或相關(guān)聯(lián)企業(yè)授信風(fēng)險(xiǎn)敞口過大。其會引發(fā)不良貸款的產(chǎn)生，造成銀行收益損失。我國監(jiān)管對商業(yè)銀行信貸集中度規(guī)定：同一借款人的貸款余額占商業(yè)銀行資本余額的比例不得超過10%，單一集團(tuán)客戶授信總額不得超過商業(yè)銀行資本余額的15%。

天津地區(qū)信貸規(guī)模在2016年末達(dá)到28754億元，較年初增長2759.4億元，同比增長10.6%。累計(jì)實(shí)現(xiàn)營業(yè)收入1167億元，實(shí)現(xiàn)凈利潤416.6億元，同比均有下降。不良貸款率攀升較為嚴(yán)重，較15年末增加125.7億元，不良貸款率上升了0.26%。本文以天津地區(qū)法人銀行為例，對貸款集中度與銀行效益、不良率的關(guān)系進(jìn)行研究討論。選取其中渤海銀行、天津銀行及天津農(nóng)商銀行進(jìn)行研究討論，其區(qū)域性較為明顯，營業(yè)范圍多集中在天津區(qū)域范圍內(nèi)；同時其資產(chǎn)規(guī)模在天津地區(qū)同類銀行中較大，業(yè)務(wù)品種較廣。

二、文獻(xiàn)綜述

Fischer(1993)定義信貸集中度為貸款投放或貸款金額的集中。孫琴月(2008)認(rèn)為發(fā)展政策、銀行經(jīng)營理念、同業(yè)間惡性競爭等會誘發(fā)信貸集中。肖凡(2010)認(rèn)為過度的經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃，會使得銀行貸款在企業(yè)類型、行業(yè)及地域出現(xiàn)集中。張雪蘭(2010)則認(rèn)為銀行信貸集中是由信息不對稱、政府政策導(dǎo)向及干預(yù)、銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好、市場定位等多重因素引起的。王富華、姜姍姍(2012)通過測算市場集中度，證明行業(yè)集中和地區(qū)集中與上市銀行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)均無現(xiàn)顯著關(guān)系。然而王旭(2013)采用18家商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)了銀行貸款集中度反向影響其資產(chǎn)收益率、經(jīng)營穩(wěn)健性和資本充足率，與不良貸款率存在正相關(guān)；對不同類型商業(yè)銀行的影響存在差異性。呂妹儀(2009)在對我國投行業(yè)務(wù)進(jìn)行分析時，測算了絕對集中度、赫芬達(dá)爾指數(shù)兩個指標(biāo)。王海霞(2009)用單一及最大十家客戶貸款比例測算城市商業(yè)銀行的貸款集中度，分析了上市商業(yè)銀行貸款集中度對風(fēng)險(xiǎn)及收益的影響。

近年來，我國商業(yè)銀行貸款集中度的研究多集中在對內(nèi)涵、成因、風(fēng)險(xiǎn)等描述性分析，分析單一指標(biāo)，或針對某一類銀行進(jìn)行信貸集中分析，缺乏整體全面深入的分析及有效的監(jiān)管論述。

三、樣本銀行貸款集中度的測算

(一)指標(biāo)的選取

本文主要采用赫芬達(dá)爾指標(biāo)法分析商業(yè)銀行信貸集中度。指標(biāo)為行業(yè)集中度、客戶集中度。

2.貸款客戶集中度指標(biāo)。通過測算前十大客戶所占資本凈額的百分比，衡量其集中度情況，數(shù)值越大，說明集中度越高。

(二)貸款集中度的測算

借助EXCEL對樣本行各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理計(jì)算，得到如下結(jié)果：

指標(biāo)銀行年份20122013201420152016IHI渤海銀行10.97%9.84%8.37%7.80%9.06%天津銀行12.28%10.91%14.66%14.39%15.85%天津農(nóng)商銀行15.87%16.87%10.33%9.09%9.73%CHD渤海銀行47.04%47.65%43.26%45.07%44.20%天津銀行61.10%50.10%40.20%28.50%35.76%天津農(nóng)商銀行58.48%49.05%37.98%37.56%42.60%

數(shù)據(jù)來源：各行網(wǎng)站年報(bào)披露

圖1 行業(yè)貸款集中度變化

圖2 客戶集中度變化

由圖1可以看出渤海銀行行業(yè)集中度最小，天津農(nóng)商銀行行業(yè)集中度最大。渤海銀行行業(yè)集中度位于7.8%-10.97%之間，變動較為平穩(wěn)；天津銀行行業(yè)集中度位10.91%-15.85%之間，目前呈現(xiàn)增長態(tài)勢；天津農(nóng)商銀行行業(yè)集中度位于9.09%-16.87%之間，呈逐漸降低態(tài)勢。

圖2反應(yīng)出最大十家貸款客戶的集中度呈逐年下降趨勢，其中天津銀行下降幅度最為明顯。

四、樣本行貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)及收益分析

(一)研究方法

1.貸款集中度對盈利能力的影響

對所收集的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，以稅前資產(chǎn)利潤率ROA 以及凈資產(chǎn)收益率ROE 來衡量銀行的盈利能力，建立回歸方程：

ROAij=α0+α1IHIij+α2CHIij+α3LN(SIZE)ij+εij，ε∈～N(0，σ2)

ROEij=β0+β1IHIij+β2CHIij+β3LN(SIZE)ij+μij，μ∈～N(0，σ2)

其中，ROAij表示第i家銀行在第j 年的稅前資產(chǎn)利潤率；ROEij表示第i家銀行第j年的凈資產(chǎn)利潤率；IHIij表示第i家銀行第j年的市場集中度情況；CHIij表示第i家銀行第j年的客戶集中度情況；SIZEij表示第i家銀行第j年的總資產(chǎn)，計(jì)算中對其取對數(shù)；α0、β0為常數(shù)項(xiàng)；α1、α2、α3、β1、β2、β3為回歸系數(shù)；εij、μij為殘差項(xiàng)。

2. 貸款集中度對銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響

以不良貸款率(RBL)來衡量銀行的風(fēng)險(xiǎn)，建立回歸方程：

RBLij=γ0+γ1IHIij+γ2CHIij+γ3LN(SIZE)ij+ηij，η∈N(0，σ2)。

其中，RBLij表示第i家銀行在第j年的不良貸款率；γ0為常數(shù)項(xiàng)；γ1、γ2、γ3為回歸系數(shù)；ηij為殘差項(xiàng)；其余各項(xiàng)含義與上相同。

(二)樣本銀行風(fēng)險(xiǎn)收益情況

根據(jù)上述方法，整理數(shù)據(jù)的可得2012年-2016年期間的ROA、ROE及RBL如下所示：

表2 風(fēng)險(xiǎn)收益指標(biāo)的描述性統(tǒng)計(jì)分析

注院* 表示在5%的置信水平下顯著，括號中的數(shù)值為相應(yīng)的P 值。

(三)對測算結(jié)果進(jìn)行分析

由表2可以得出，以上三家樣本銀行的稅前資產(chǎn)利潤率(ROA)與貸款行業(yè)集中度(IHI)、客戶集中度(CHI)及資產(chǎn)規(guī)模相關(guān)關(guān)系并不明顯。凈資產(chǎn)收益率(ROE)和貸款的行業(yè)集中度(IHI)存在較為明顯的相關(guān)關(guān)系；而與客戶集中度(CHI) 以及資產(chǎn)規(guī)模Ln(SIZE)的并無明顯的相關(guān)關(guān)系。不良率(RBL)與資產(chǎn)規(guī)模Ln(SIZE)存在著較為明顯的相關(guān)關(guān)系，而與客戶集中度(CHI)及資產(chǎn)規(guī)模并不存在著明顯的關(guān)系。

以上結(jié)論說明：貸款的行業(yè)集中度情況對銀行的收益水平，特別是凈收益率有著一定的影響。其原因主要是貸款集中投放的行業(yè)、地區(qū)等多經(jīng)營效益較好，融資需求高，可承受較高的融資成本，有利于銀行獲取收益。同時，客戶集中度對收益有著并不明顯的影響。這表明，在一定區(qū)域內(nèi)，不同規(guī)模的企業(yè)信貸不會帶來明顯的效益差異。這主要是由于雖然貸款集中投向，但企業(yè)本身實(shí)力握有談判的主動權(quán)，從而降低其融資成本，導(dǎo)致銀行收益不明顯；第三，資產(chǎn)規(guī)模對收益情況的影響也不顯著。

表2 還體現(xiàn)出不良率與貸款集中度的存在著并不明顯的相關(guān)關(guān)系，與資產(chǎn)規(guī)模呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。一般來說，大型商業(yè)銀行不良貸款率與貸款的集中度呈一定的相關(guān)性，其原因是大型商業(yè)銀行的信貸投向區(qū)域較廣，集中度相對分散，地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對其整體信貸影響較弱。而本文所選取的樣本行，業(yè)務(wù)范圍主要集中在天津地區(qū)，其中渤海銀行天津本區(qū)域業(yè)務(wù)占比約為84.09%，天津銀行天津區(qū)域業(yè)務(wù)占比約92.95%，天津農(nóng)商行暫未在天津區(qū)域外開設(shè)分支機(jī)構(gòu)。這一點(diǎn)也表明區(qū)域性銀行的貸款集中度受規(guī)模、監(jiān)管等限制較大。另外，表2 還表明不良貸款率與資產(chǎn)規(guī)模存在著相關(guān)關(guān)系。這主要是由于本文選取的三家樣本銀行成立時間較短，處于成長期，單純追求規(guī)模的擴(kuò)張，信貸業(yè)務(wù)投放較為粗狂，未能及時把控風(fēng)險(xiǎn)，管理措施不到位導(dǎo)致信貸不良井噴式爆發(fā)。所以說資產(chǎn)規(guī)模越小的銀行，信貸集中的概率較高，相應(yīng)的會引起信貸不良的出現(xiàn)。

五、結(jié)論

本文以赫芬達(dá)爾指數(shù)為基礎(chǔ)，通過貸款行業(yè)集中度(IHI)和客戶集中度(CHI)測算地區(qū)性銀行的集中度，并建立回歸模型，對樣本銀行的信貸集中度、收益及不良率之間的關(guān)系進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，區(qū)域性銀行的凈資產(chǎn)收益率與信貸行業(yè)集中程度有關(guān)，而貸款不良率與資產(chǎn)規(guī)模相關(guān)。這種現(xiàn)象的成因一是區(qū)域性銀行信貸投放的地域限制，二是成長期銀行規(guī)模擴(kuò)張速度過快。

對以上問題本文提出的建議是，首先，對于符合條件在其他地區(qū)設(shè)立分支機(jī)構(gòu)開展業(yè)務(wù)的銀行，應(yīng)積極進(jìn)行區(qū)域拓展，增加業(yè)務(wù)種類，避免過度集中于某一區(qū)域、某一行業(yè)，造成集中度過高影響銀行效益，增加風(fēng)險(xiǎn)。其次，要提高自身經(jīng)營水平和風(fēng)險(xiǎn)管理能力，制定合理的戰(zhàn)略發(fā)展計(jì)劃，切忌盲目進(jìn)行信貸擴(kuò)張，增加不良貸款。