商业银行贷款集中度的风险与收益分析

王博格

内容摘要：本文通过选取15家商业银行2009-2016年的面板数据，根据国有银行、股份制银行、城市商业银行进行分类，设立模型进行分析，研究贷款集中度对总资产收益率、不良贷款率、资本充足率的影响。研究发现，对于资产规模较大的商业银行而言，贷款集中度侵蚀商业银行的利润，增加不良贷款率；对于资产较小的商业银行，贷款集中度与总资产收益率成正相关，与不良贷款率呈负相关。因此应建立贷款集中度风险预警机制，关注中小银行的贷款集中度。

关键词：商业银行 贷款集中度 风险 收益

引言

贷款集中度指的是贷款额度占银行资本净额的比重，贷款集中于某一个行业、集团或者客户。通常商业银行的年报通过单一客户贷款比率、最大十家客户贷款比例来描述贷款集中度。适当的贷款可以为银行带来利润，但同时，过于集中于某一客户或行业的贷款可能增加银行系统性风险，侵蚀利润。根据人民银行统计的数据，2017年人民币贷款增量138432亿元，同比增长11.3%。随着货币宽松政策，银行的贷款数量增加，流向了交通等利润较高的行业，贷款集中度增加，对行业结构产生不利影响。根据各个商业银行的年报，虽然近几年贷款集中度呈现下降趋势，但还是占有一定比例。

国外的文献中，Tabak，Benjamin M（2011）采用巴西银行的月面板数据进行分析，认为贷款集中度可以提高收益回报和降低风险；Skridulyte，Rita（2012）认为银行的贷款集中度增加了银行风险，并基于立陶宛的银行数据进行了分析。国内的文献中，王旭（2013）對十八家商业银行面板数据进行分析，认为贷款集中度侵蚀着商业银行的利润，同时增加银行风险，并且在不同类型的商业银行中存在差异；王海霞（2009）把商业银行从东部、西部、中部划分，得出贷款集中度直接与银行的风险抵御能力、盈利水平有关，是加剧商业银行脆弱性的重要因素之一；魏晓琴（2011）认为不同类别的商业银行贷款集中度对收益与风险的影响相关程度不同，与地域、国家政策等等因素有关。

商业银行贷款集中度的风险与收益分析

（一）模型设定

以总资产收益率（ROA）来度量商业银行的收益，不良贷款率（BLR）来衡量商业银行的风险，不良贷款率越高，商业银行的信用风险越大。资本充足率（CAR）是衡量商业银行正常营运和发展的资本比率，国家监管部门通过监测资本充足率来检测商业银行的抗风险能力，这是银行承担风险的资金来源，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，解释变量TENit表示第i家商业银行第t年的最大10家客户贷款占资本的净额比率，用来衡量商业银行的贷款集中度；SIZEit表示第i家商业银行第t年的资产规模，不同的资产规模抗风险能力不同；MG表示M2/GDP，代表了货币的流动性，流动性越强，抗风险能力越强；εit表示随机误差项。

（二）模型检验

本文选取15家商业银行2009-2016年的相关数据，数据来源于各个商业银行的年报和国家统计局网站，并按照国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行来选取样本，手动整理数据并通过Eviews进行分析。首先对数据进行单位根检验，变量经过二阶差分后序列通过单位根检验，即二阶单整，再通过协整检验，在ADF检验下都通过了5%的显著性检验，即各个模型中变量存在长期稳定关系。

面板数据模型根据常数项和系数是否为常数分为混合模型、变截距模型和变系数模型。根据F检验对面板数据的模型进行选择：

（4）

（5）

其中，S1、S2、S3为变系数模型、变截距模型、混合模型的残差平方和，K为解释变量个数，T为时期数，N为截面个体数，检验结果如表1所示。

实证分析

（一）描述性统计分析

根据表2描述性统计分析，商业银行的不良贷款率均值为1.90%，说明近几年各类商业银行能很好的控制不良贷款率，资本充足率的均值为12.51%，最小值也为10.29%，说明各银行不仅超过了监管要求的最低水平，并且仍有充足的资本来防范银行风险。银行最大10家客户贷款余额占资本净额的均值为20.57%，但标准差为8.24，说明各个银行的数据相差较大，不同银行发放的最大10家贷款余额比例不同。

（二）实证结果及分析

根据F统计量检验，三个模型都是变系数模型，对数据进行拟合回归，得到银行贷款集中度对资本充足率、不良贷款率、总资产收益率的影响系数，按商业银行类型分类，结果如表3所示。

根据表3可知，对于国有商业银行和股份制商业银行，除了工商银行和兴业银行，其他的大型国有商业银行和股份制银行贷款集中度对总资产收益率的影响系数都为负数，即贷款集中度越高，银行的总资产收益率越低。对于大型的商业银行来说，较高的贷款导致银行的利润降低，可能是对于大客户来说谈判能力较强，商业银行资产规模大，因此可以为了争取贷款让步利率，从而降低商业银行利润。而对于银行资产相对较小的城市商业银行而言，除了南京银行，其他商业银行的贷款集中度和总资产收益率成正比，即对于规模较小的城市商业银行而言，商业银行的收益率依赖于大客户贷款，其他的衍生产品规模较小，因此贷款集中度越高，银行的收益率越大。

根据表4所示，除了工商银行、交通银行、中信银行、上海银行以外，其余的商业银行贷款集中度与不良贷款率正相关，即最大的10家客户贷款额越大，商业银行的不良贷款率越高。但是更大的贷款额面临着可能更大的不良贷款，导致部分贷款无法回收，即便是四所商业银行的贷款集中度对不良贷款率的影响系数为负，回归系数也不超过负1，说明贷款集中度对不良贷款率的影响即便是正效应，也很微弱。

对于资本充足率而言，除了建设银行、南京银行、宁波银行，贷款集中度对资本充足率的影响系数在±0.5以内，并不存在结构性差异。说明商业银行贷款集中度对于资本充足率影响而言差异较小，大多稳定在一定的范围内，可能是由于中国银监会为了增强银行体系的稳健性而提出的《中国银监会关于中国银行业实施新监管标准的指导意见》中有着最低资本充足率的要求。

结论与启示

本文选取15家商业银行2009-2016年的数据进行实证分析，结果证明商业银行的贷款集中度与总资产收益率、资本充足率、不良贷款率存在相关性，影响着商业银行的风险和收益。对于大型商业银行而言，过高的贷款可能侵蚀商业银行利润，并增加不良贷款率；对于资产规模较小的商业银行而言，主要是通过获取大额贷款来获取收益，但仍然会因此增加商業银行的不良贷款。其原因在于：一方面由于商业银行的风险和收益一定程度上不是由自己控制的，受几家最大贷款客户的影响；另一方面由于大客户的谈判能力较强，导致商业银行被动接受了贷款的定价，因此贷款集中度侵蚀了商业银行的利润。由此提出如下建议：

完善贷款机制，建立贷款集中度风险预警机制。对于贷款流程，应确保风险预警机制的完善，贷款额度一旦超过比例，能及时发出预警信号，并及时想出对策；对于贷款管理向集约型、科学型转变，应设立合理的贷款额度，在一定程度上控制不良贷款率并保证总资产收益率。

中小银行的贷款集中度把控。对于中小银行，由于资产规模较小，其他衍生产品不够发达，可能会更依赖几家主要的贷款客户。虽然总资产收益率由于贷款额的增加而增加，但是一旦大客户的资产信用存在变动，势必会影响商业银行的经营，因此中小银行因适度把控贷款集中度，结合市场和自己的区域特色，针对性的选择贷款源，扩展优质客户，积极扩充银行产品线，从而分散风险增加收益，减少对贷款集中度的依赖程度。

参考文献：

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.商业银行贷款集中度的风险和收益研究—基于中国18家商业银行面板数据的分析[J].金融经济学研究，2013，28（4）

4.王海霞.银行风险、收益与客户贷款集中度—基于城市商业银行的实证分析[J].金融理论与实践，2009（11）

5.魏晓琴，李晓霞.我国商业银行贷款集中度的测算及效应分析[J].金融理论与实践，2011（4）

6.刘娅.谈商业银行消费信贷的风险管理问题[J].商业经济研究，2012（10）