我国商业银行不良贷款率影响因素的实证分析——基于2008—2022 年的面板数据

温秀玲

(华夏银行股份有限公司长春分行 吉林长春 130000 )

现代经济社会，商业银行作为重要的金融中介，不良贷款问题一直被有关部门高度重视。整体来看，2008年末，我国境内商业银行不良贷款率为2.45%，2008—2012年，受银行上市的政策红利、金融危机后人民币信贷资产的快速扩张，以及中国经济高速增长的影响，商业银行不良贷款率呈整体下降趋势，从2013年开始，商业银行不良贷款率开始上升，并在2020年达到最高，开始逐步下降，2022年我国商业银行不良贷款率为1.63%。将商业银行不良贷款率保持在一个合理水平，对维持稳健经营、防范金融风险、支持实体经济发展均具有重要意义。因此，从宏观和微观角度探究商业银行不良贷款率影响因素，对商业银行可持续发展及防范金融危机具有重要意义。

1 文献综述

商业银行不良贷款率一直是理论界研究的热点，国内学者从制度、宏观因素及微观因素多个维度对商业银行不良贷款率影响因素进行分析。于为群(2000)认为，治理金融不良资产必须以制度创新、制度建设为根本；施华强(2004)指出，逐步硬化商业银行软预算约束预期对从根本上解决国有商业银行不良贷款问题有决定性意义；谢冰(2009)认为，宏观经济因素与不良贷款余额负相关，可通过扩大内需、改善商业银行的外部信用环境等措施间接降低商业银行的不良贷款；刘妍(2014)认为，不良贷款率同国内生产总值、房屋销售面积、城镇居民人均收入、社会消费品零售总额呈负相关；与房地产投资额、CPI、PPI、国内出口总额和一年期贷款利率呈正相关；张赫等(2016)认为，GDP增长率对不良贷款率的影响一直为正向影响，M2增长率在前期为正向影响，然后转变为负向影响，总贷款/总负债和银行相对规模对不良贷款率整体均具有正向影响；陈家伟(2018)认为，GDP增长率、拨备覆盖率对商业银行不良贷款率具有负向影响；郭晓蓓等(2020)认为，当前宏观经济增速放缓、货币紧缩及部分行业风险暴露是造成不良贷款率上升的主要外部因素；鲍星等(2022)认为；金融自由化与东道国不良贷款率之间呈现显著的倒“U”型关系。

2 影响因素选择

2.1 数据来源

本文共选取了13家上市商业银行2008—2022年的年度数据作为研究对象，包括5家大型国有银行及8家全国股份制商业银行。本文通过建立面板数据模型，研究分析商业银行不良贷款率的影响因素。其中，商业银行数据来源于公开财务报表，GDP增速来源于国家统计局网站，M2增速来源于人民银行公布数据。

2.2 变量选取

本文本着综合考虑宏观因素及微观因素影响的原则，选取了不良贷款率作为被解释变量，拨备覆盖率、存贷比、资本充足率、最大十家客户贷款占比、净利差5个指标作为微观解释变量，GDP增长率、M2增长率2个指标作为宏观解释变量。

2.2.1 解释变量(NPL)：不良贷款率

不良贷款率=(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)/各项贷款

不良贷款率是衡量商业银行资产质量的重要指标。按照监管要求，商业银行应把贷款按风险程度分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，其中后三类合称为不良贷款。

2.2.2 解释变量1(PCR)：拨备覆盖率

拨备覆盖率=贷款损失准备/(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)

拨备覆盖率是衡量商业银行贷款损失准备金计提是否充足的重要指标，从宏观上反映银行财务是否稳健，风险是否可控。

2.2.3 解释变量2(LDR)：存贷比

存贷比=贷款总额/存款总额

存贷比是反映商业银行资产负债结构的指标。早期，我国央行规定，商业银行存贷比率不得超过75%。目前，监管部门已将贷存比由法定监管指标转为流动性监测指标。

2.2.4 解释变量3(CAR)：资本充足率

资本充足率=银行的资本总额/ 风险加权资产

资本充足率是反映商业银行资本强度和抵御风险的能力的指标。根据我国《商业银行资本管理办法》，商业银行核心一级资本充足率不得低于5%；一级资本充足率不得低于6%；资本充足率不得低于8%。

2.2.5 解释变量4(MAX)：最大十家客户贷款比例

最大十家客户贷款比例=最大十家客户贷款总额/总资本净额

最大十家客户贷款占比是反映商业银行贷款集中度的指标之一。为了对银行金融机构集中度风险加强监管，监管部门对商业银行贷款集中度做出了相关要求，最大十家贷款客户的贷款比例一般不应超过银行净资本的50%。

2.2.6 解释变量5(NIMR)：净利差

净利差=平均生息资产收益率-平均计息负债成本率。

净利差是衡量商业银行净利息收入水平最常用的标准，是反映银行经营业务盈利能力的重要指标，反映了银行在资产和负债管理方面的效率，也体现了银行在利润与风险权衡后的战略差异。

2.2.7 解释变量6(GDPR)：GDP增长率

GDP增长率= (本期GDP - 上期GDP)/上期GDP

GDP增长率是本期GDP与基期GDP的比较，是反映一定时期经济发展水平变化程度的动态指标，也是反映一个国家或地区经济是否具有活力的基本指标。

2.2.8 解释变量7(M2R)：M2增长率

M2增长率=(本期M2 - 上期M2)/上期M2

M2增长率是广义上的货币供应量的增长率，是反映货币政策的重要指标。

3 实证分析

3.1 描述性统计

为了显示数据的统计特征，在模型建立前本文对变量进行描述性统计，将样本银行平均不良贷款率与我国商业银行平均不良贷款率进行比较。由图1可以看出，2008—2022年样本商业银行不良贷款率与商业银行平均不良贷款率水平接近，且趋势一致，说明所选样本具有较好的代表性。

图1 不良贷款率平均水平比较

表1 显示了变量的描述性统计特征，可以看出整体样本不良贷款率的最大值为4.32，最小值为0.38，均值为1.34，显示了不同特征商业银行不同时期的不良贷款率，标准差水平为0.49，说明样本波动性较为合理，无异常数据。

表1 变量描述统计

3.2 共线性检验

回归分析需要考虑多重共线性问题，多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，导致回归模型的系数估计不稳定和假设检验不可靠。本文采用VIF方法进行共线性检验，检验结果如表2所示。经检验，VIF值均小于5，不存在多重共线性问题。

表2 共线性诊断

3.3 单位根检验

为了避免“伪回归”的出现，确保估计结果的有效性，本文通过单位根检验来检验数据过程是否平稳。由于样本数据中T＞N，为长面板数据，故采用ADF和LLC进行单位根检验，检验结果如表3所示。经检验，每一个序列都是平稳的，不会造成伪回归问题，可以运用面板模型。

表3 单位根检验

3.4 模型建立

在对面板计量模型的选择上，有很多检验模型，包括混合回归模型、随机效应模型及固定效应模型等，所以需要通过一定的检验选取适合的计量模型。本文借助F检验、LM检验及Hausman检验进行模型选择。经F检验，固定效应模型优于混合效应模型；经LM检验，随机效应模型优于混合效应模型；经Hausman检验，随机效应模型的基本假设得不到满足，因此本文采用固定效应模型，回归结果如表4所示。

表4 回归结果

实证结果表明，商业银行不良贷款率受到微观及宏观等因素综合影响。

(1)拨备覆盖率(PCR)与不良贷款率有明显的负相关。拨备覆盖率越高，通常意味着商业银行的风险防范与管理能力越强，不良贷款率越低。同时，较高的拨备覆盖率意味着商业银行处置消化不良贷款的能力较强，有利于商业银行加快不良资产处置，降低不良贷款贷款率。

(2)存贷款比率(LDR)与不良贷款率有明显的负相关。存贷比越高，通常意味着商业银行为了提高盈利能力，扩大贷款规模，在经济前景不佳、优质贷款项目有限的情况下，信贷大幅扩张会导致商业银行的不良贷款率上升。

(3)资本充足率(CAR)与不良贷款率有明显的正相关。看上去与理论相违背，对实证结果的合理解释是，我国商业银行普遍不良贷款清收质量较低，以核销为主，不良贷款的核销会消耗资本，导致资本充足率下降，为应对潜在的资产质量压力风险，商业银行会提前补充资本。

(4)最大十家客户贷款比例(MAX)与不良贷款率存在正相关。最大十家客户贷款比例越高，意味着商业银行的客户集中度相对较高，就会产生贷款集中的风险，也会提高不良贷款率。

(5)净利差(NIMR)与不良贷款率有明显的正相关。净利差越高，通常意味着商业银行对于贷款的定价水平相对越高，高收益通常意味着高风险，商业银行提高定价的同时，往往会造成客户质量下沉、不良贷款率上升。

(6)GDP增长率与不良贷款率存在负相关。GDP增长率越高，表明经济发展速度越好，借款人的经营情况越好，盈利能力提高，偿债能力越强，不良贷款率越低。

(7)M2增长率与不良贷款率存在明显的负相关。M2增长率越高，通常意味着政府实行较为宽松的货币政策，增加了货币供应量，借款人流动资金较为充裕，可以及时且足额偿还所欠贷款，可以在一定程度上降低商业银行的不良贷款率。

4 结语

综上所述，面对复杂多变的内外部经济形势，通过优化宏观经济环境及提升商业银行自身风险防范水平等措施，有利于促进商业银行不良贷款率的降低，对商业银行可持续发展及防范金融危机具有重要意义。

一是充分发挥宏观经济的调控作用。从宏观经济角度，站在政府的立场来看，扩张的经济政策能够激发内需的增长，在一定程度上促进经济的稳健发展。扩张的货币政策能够增加货币供给，提高社会购买力，降低企业的融资成本及商业银行不良贷款率。因此，应充分发挥宏观经济政策的跨周期调节力度，保持宏观政策的连续性、稳定性和可持续性，加强精准调控，发挥好宏观政策及货币政策的协同作用，发挥好货币政策工具的总量和结构的双重功能，既有力支持宏观经济大局的稳定，又能引导金融机构加大对实体经济的支持力度。

二是密切关注宏观经济形势。对商业银行而言，必须紧扣宏观经济的发展脚步，密切关注宏观经济形势及货币政策，着力提高政策研究能力、形势预判能力和趋势把握能力，持续完善本行发展战略及风险偏好。当经济发展水平较高或央行实行宽松的货币政策时，商业银行应积极响应国家政策号召，及时调整贷款规划，做好客户开发及准入，有利于扩大信贷规模，同时降低不良贷款率。当经济发展缓慢或央行实行从紧的货币政策时，商业银行应提高管理的前瞻性，分区域、行业、客户实行差异化精细管理，从而降低信用风险整体水平。

三是全面提高自身风险管控能力。商业银行须科学构建内部风险管理体系，持续提升自身资产管理水平和综合盈利能力。首先，需要完善信用风险监测体系，科学审慎评估信用风险程度，及时发现风险信号，提高对信用风险的应对能力；其次，商业银行须拓宽利润获取渠道，实现收入多元化，在贷款利率下行、息差收窄的大背景下，仅依靠传统的加大贷款投放、提高存贷利差来赚钱利润不仅无法跟上时代发展的步伐，还会导致不良贷款率上升；最后，商业银行须严控大额风险，加强客户集中度管理，摒弃通过“垒大户”做大规模，资产增长过度依赖大客户，同时，加强对大客户贷后管理，及时发现潜在风险，有效防控风险。