基于我國不同類型商業(yè)銀行信用風(fēng)險成因分析

孫露雨

（宿州學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院，安徽 宿州 234000）

商業(yè)銀行信用風(fēng)險伴隨我國金融機(jī)構(gòu)的成立而存在，它是指銀行面臨貸款違約而造成損失的金融風(fēng)險，特別是在2015年10月24日中國人民銀行不再設(shè)置存款利率浮動上限之后，利率市場化進(jìn)程的加快使商業(yè)銀行面臨信用風(fēng)險的挑戰(zhàn)更加嚴(yán)峻。商業(yè)銀行作為主要經(jīng)營貨幣這種虛擬商品的特殊機(jī)構(gòu)，其面臨的信用風(fēng)險比經(jīng)營實物商品的一般企業(yè)要更大。因此，商業(yè)銀行信用風(fēng)險一直是國內(nèi)外學(xué)者討論的焦點問題。

近年來，中國經(jīng)濟(jì)下行壓力明顯增大，金融行業(yè)投資回報率驟減，由此帶來我國各類商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量也隨之降低。作為國有銀行之一的中國農(nóng)業(yè)銀行自2015年以來，其不良貸款率在同期國有銀行之中高居不下；大型股份制商業(yè)銀行之一的恒豐銀行在經(jīng)歷了三年資產(chǎn)重組、計提不良貸款之后，于2019年重新公布了年度財務(wù)報表；城市商業(yè)銀行（以下簡稱“城商行”）中的包商銀行也因為嚴(yán)重的信用風(fēng)險問題在2020年11月份正式進(jìn)入破產(chǎn)程序。由此可見，我國不同類型的商業(yè)銀行存在著不同程度的信用風(fēng)險，因此對我國商業(yè)銀行按類型劃分并研究信用風(fēng)險就尤為必要。

一、文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于商業(yè)銀行信用風(fēng)險的研究成果顯著。就國內(nèi)學(xué)者而言，王曉等（2019）利用面板數(shù)據(jù)作為樣本分析了資產(chǎn)證券化對銀行信用風(fēng)險的影響，結(jié)果表明資產(chǎn)證券化對非上市銀行、規(guī)模較小銀行以及城商行的信用風(fēng)險影響更大。謝太峰等（2020）利用我國城商行面板數(shù)據(jù)對不同規(guī)模城商行的信用風(fēng)險分析得出，不同規(guī)模城商行的信用風(fēng)險影響因素各不相同，從而針對性提出意見建議。馬斌等（2019）基于上市銀行面板數(shù)據(jù)采用兩階段系統(tǒng)GMM方法分析銀行杠桿率對信用風(fēng)險的影響，得出成本收入比和撥備覆蓋率與其杠桿率負(fù)相關(guān)，資產(chǎn)規(guī)模的增長提升了其信用風(fēng)險。

國外學(xué)者方面，Amel Ben Youssef（2018）對突尼斯商業(yè)銀行的研究表明，銀行貸款的信用風(fēng)險與實際GDP增長之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，資產(chǎn)收益率和銀行規(guī)模對信貸質(zhì)量有顯著的負(fù)面影響，而貸款凈額與總資產(chǎn)的比率則與此呈正相關(guān)。Messai（2018）用西班牙信貸資產(chǎn)數(shù)據(jù)分析后得出，宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊（極端通貨膨脹，國內(nèi)生產(chǎn)總值和失業(yè)率）對西班牙銀行體系產(chǎn)生了負(fù)面影響。Gasha Jose Giancarlo.等（2004）使用北美多國數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，GDP增長顯然僅對低于某個特定閾值的不良貸款產(chǎn)生影響，這與觀察到的繁榮時期信貸風(fēng)險對經(jīng)濟(jì)活動變化的彈性較低有關(guān)。

本文借鑒以上研究的經(jīng)驗，建立面板數(shù)據(jù)探討不同類型商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響因素。本文與同類研究不同之處主要表現(xiàn)為以下幾個方面：第一，使用貸款撥備率（LPR）作為衡量銀行信用風(fēng)險的指標(biāo)；第二，現(xiàn)有研究大多從單一類型銀行的角度來研究信用風(fēng)險，本文分別從國有銀行、大型股份制銀行和城商行三種銀行類型進(jìn)行探究。

二、數(shù)據(jù)、變量及描述性統(tǒng)計分析

1.樣本選取和數(shù)據(jù)來源

本文選取2011年～2019年我國5大國有銀行、12家大型股份制銀行和2019年總資產(chǎn)排名前10家城商行共27家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，其中，作為商業(yè)銀行類型之一的農(nóng)村商業(yè)銀行2015年才完成全部改造，樣本數(shù)據(jù)不具代表性，固本文不做研究。銀行數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和各銀行年度財務(wù)報表，宏觀數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計局網(wǎng)站。

2.變量選取及分析

（1）變量選取

信用風(fēng)險描述了商業(yè)銀行借款交易方不履行到期債務(wù)而面臨的風(fēng)險，為了提高銀行抵御風(fēng)險的能力并合理估算貸款損失，銀行應(yīng)及時計提貸款減值準(zhǔn)備。因此本文選取貸款撥備率（LPR）作為衡量銀行信用風(fēng)險的指標(biāo)，該指標(biāo)表示銀行在計提貸款損失準(zhǔn)備時會預(yù)估貸款損失率，更能反映出銀行的風(fēng)險承擔(dān)意愿（于博等，2020）。在分析銀行信用風(fēng)險成因方面，本文從銀行微觀變量和宏觀經(jīng)濟(jì)變量兩個角度來選取變量。其中：銀行微觀變量包括：銀行存貸凈利差、資本充足率、資產(chǎn)收益率、成本收入比、存款占比和貸款占比；宏觀經(jīng)濟(jì)變量包括通貨膨脹率和GDP增長率。具體指標(biāo)見表1。

表1 變量定義

（2）變量描述性統(tǒng)計分析

為了形象描述本文研究的三種類型商業(yè)銀行各個指標(biāo)，以下的圖和表分別描繪了指標(biāo)的變化特點和趨勢。圖1直觀地畫出了2011年～2019年期間三種類型商業(yè)銀行信用風(fēng)險指標(biāo)貸款撥備率的變化情況。這一指標(biāo)越高，表示銀行為了應(yīng)對信用風(fēng)險需要計提貸款損失準(zhǔn)備就越多，此時銀行面臨的信用風(fēng)險越大。

圖1 2011年～2019年我國不同類型商業(yè)銀行貸款撥備率變化情況

整體來看，商業(yè)銀行貸款撥備率都呈現(xiàn)上升趨勢。但不同類型銀行之間存在差異，國有銀行貸款撥備率在2.8%上下波動且較為平穩(wěn)。2011年～2016年，大型股份制銀行和農(nóng)商行的貸款撥備率變化趨勢基本一致，但在2017年后，城商行貸款撥備率明顯增長。

表2反映了國有銀行、大型股份制銀行和城商行微觀變量的描述性統(tǒng)計。存貸凈利差（NI）代表銀行盈利能力，現(xiàn)如今利率市場化進(jìn)程的加快促使存貸利差縮小，在降低銀行盈利能力的同時也加劇了信用風(fēng)險的發(fā)生（陳黎，2020）；資產(chǎn)收益率（ROA）和成本收入比（CBB）也代表銀行的盈利能力。

表2 商業(yè)銀行微觀經(jīng)濟(jì)變量分析

一般來說，資產(chǎn)收益率越高，銀行面臨的信用風(fēng)險越低；而成本收入比越高，代表銀行在成本既定時收入?yún)s很低，此時銀行盈利水平變差；我國《商業(yè)銀行理財子公司凈資本管理辦法（試行）》中要求銀行資本充足率（CAR）不得低于8%，說明該指標(biāo)越高，銀行抵御信用風(fēng)險的能力越強；存款占比（DTA）和貸款占比（LTA）表示銀行規(guī)模，兩者都可能會對銀行信用風(fēng)險產(chǎn)生影響。

圖2表示2011年～2019年期間全國通貨膨脹率和GDP增長率的變化情況。其中，通貨膨脹率在2.0%上下徘徊，整體走勢平穩(wěn)。

圖2 2011年～2019年影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險宏觀變量變化情況

在“經(jīng)濟(jì)新常態(tài)”下，我國GDP增長率在2011年后不斷下降并保持穩(wěn)定，表明我國經(jīng)濟(jì)已從高速增長轉(zhuǎn)為中高速增長。這兩個指標(biāo)作為宏觀經(jīng)濟(jì)變量的代表對商業(yè)銀行的信用風(fēng)險也會產(chǎn)生影響。

三、我國不同類型商業(yè)銀行信用風(fēng)險的模型構(gòu)建與實證分析

1.模型的構(gòu)建

為了探究不同類型商業(yè)銀行信用風(fēng)險成因的差異，選取銀行貸款撥備率作為被解釋變量，上文選取的微觀和宏觀指標(biāo)作為解釋變量，建立回歸模型如下：

其中，（1）（2）（3）式分別為國有銀行、股份制銀行和城商行的回歸方程，α表示常數(shù)項，β1、β2、…β8為方程的回歸系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項。

2.模型的實證分析

為了準(zhǔn)確建立面板數(shù)據(jù)對應(yīng)的模型，本文分別對三種類型商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)采用豪斯曼檢驗，得出檢驗結(jié)果如表3所示，在5%的顯著性水平上，國有銀行和大型股份制銀行無法拒絕原假設(shè)，因此建立隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析；城商行則拒絕原假設(shè)，因此建立固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。

表3 豪斯曼檢驗結(jié)果

下表4和表5報告了三種類型商業(yè)銀行的回歸結(jié)果。從整體上看，三種類型商業(yè)銀行的R2分別達(dá)到了0.9536、0.4834和0.6227，且P值接近于零，說明模型整體擬合程度較好；分開來看，三種類型銀行信用風(fēng)險的顯著影響變量各不相同，具體如下表4、表5所示。

表4 國有銀行和大型股份制銀行固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

表5 城商行隨機(jī)效應(yīng)模型回歸結(jié)果

通過實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：國有銀行通過顯著性檢驗的變量有存貸凈利差、資產(chǎn)收益率、成本收入比、資本充足率和通貨膨脹率；大型股份制銀行通過顯著性檢驗的變量有存貸凈利差、資本充足率和通貨膨脹率；城商行通過顯著性檢驗的變量有資本充足率和資產(chǎn)收益率。整體而言資本充足率對三種類型銀行信用風(fēng)險都產(chǎn)生顯著正向影響。該結(jié)論雖然與常規(guī)理解有所偏差，但需要注意的是，資本充足率和信用風(fēng)險的衡量指標(biāo)貸款撥備率都是事前預(yù)防指標(biāo)，當(dāng)資本充足率上升時，銀行應(yīng)增加貸款損失準(zhǔn)備防范信用風(fēng)險發(fā)生。

四、結(jié)論及建議

1.結(jié)論

（1）國有銀行的信用風(fēng)險受到存貸凈利差、成本收入比和通貨膨脹率的正向顯著影響，資產(chǎn)收益率對國有銀行信用風(fēng)險產(chǎn)生負(fù)向顯著影響。具體來說，銀行凈利差的增大使得過高貸款利率的資產(chǎn)有更高的風(fēng)險溢價，信用違約概率攀升；同時成本收入比越低、資產(chǎn)收益率越高，意味著銀行盈利能力越好，因此面臨的信用風(fēng)險產(chǎn)生的損失越小；而通貨膨脹率越高，金融資產(chǎn)的實際收益率降低，國有銀行更容易受到信用風(fēng)險的影響。

（2）大型股份制銀行的信用風(fēng)險受到存貸凈利差的正向顯著影響，而通貨膨脹率對其有負(fù)向顯著影響。具體來說，銀行凈利差的縮減可以提高銀行處理不良資產(chǎn)的能力，信用風(fēng)險降低。同時，通貨膨脹率越高，大型股份制銀行卻不同于國有銀行，其抵御信用風(fēng)險的能力越強。

（3）城商行的信用風(fēng)險受到資產(chǎn)收益率的負(fù)向顯著影響。說明城商行資產(chǎn)收益率越高，盈利水平越好，其面臨的信用風(fēng)險越低。

2.建議

（1）資本充足率是衡量商業(yè)銀行抵御信用風(fēng)險的關(guān)鍵指標(biāo)，所以各類型銀行該指標(biāo)應(yīng)保持在平穩(wěn)水平，我國銀保監(jiān)會要求的資本充足率最低標(biāo)準(zhǔn)為8%。但值得注意的是，資本充足率也不應(yīng)過高而造成銀行收益來源減少。

（2）不同類型的商業(yè)銀行要根據(jù)自身特點制定信用風(fēng)險管理方法。對于國有銀行來說，要采取更復(fù)雜的措施才能有效化解信用風(fēng)險。比如監(jiān)測存貸利率波動防范存貸利差增大、提高經(jīng)營效率降低成本收入比率、嚴(yán)防宏觀經(jīng)濟(jì)波動導(dǎo)致通脹的危害。對大型股份制銀行來說，加強資產(chǎn)質(zhì)量監(jiān)控防范不良貸款的發(fā)生、增強應(yīng)對宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的能力才是關(guān)鍵；而對于城商行來說，重中之重在于如何提升自身盈利能力增強資產(chǎn)收益比率。

（3）宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定對銀行乃至整個金融業(yè)的發(fā)展尤為重要，因此在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，應(yīng)避免物價水平大幅度上升或下降造成通貨膨脹或通貨緊縮。只有這樣，才能促進(jìn)金融行業(yè)有條不紊的發(fā)展。