利率市場化對我國商業(yè)銀行信貸集中的影響

盛佩玲

?

利率市場化對我國商業(yè)銀行信貸集中的影響

盛佩玲

摘要：信貸是商業(yè)銀行最重要的資產(chǎn)業(yè)務(wù)，而信貸集中風(fēng)險一直以來都是我國商業(yè)銀行面臨的難題之一。在進(jìn)一步推進(jìn)利率市場化的宏觀背景下，以我國上市商業(yè)銀行2007-2014年信貸數(shù)據(jù)為研究樣本進(jìn)行測算，通過利用面板數(shù)據(jù)建立模型，考察利率市場化對我國商業(yè)銀行信貸集中風(fēng)險的影響。研究結(jié)果表明：在利率市場化背景下，成本因素是影響銀行業(yè)信貸集中程度的決定性因素，且與信貸集中度成正向關(guān)系；非利息收入占比與銀行信貸集中度呈負(fù)相關(guān)；利率市場化對國有商業(yè)銀行的影響大于股份制商業(yè)銀行。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；信貸集中；利率市場化；面板數(shù)據(jù)

銀行是在高負(fù)債率的基礎(chǔ)上持續(xù)經(jīng)營的特殊企業(yè)，信貸集中是銀行在權(quán)衡自身風(fēng)險與收益的基礎(chǔ)上，追求利潤最大化而導(dǎo)致的信貸資源分配不均衡的現(xiàn)象［1-2］。一直以來，信貸集中風(fēng)險都存在于各大商業(yè)銀行之中，對商業(yè)銀行持續(xù)穩(wěn)健經(jīng)營的影響巨大。一旦信貸集中風(fēng)險爆發(fā)，對銀行的打擊是致命的，甚至威脅到銀行的生存，因此信貸集中風(fēng)險也成為各學(xué)者先后進(jìn)行研究的對象。我國經(jīng)濟(jì)已進(jìn)入中高速增長區(qū)間，在經(jīng)濟(jì)面臨下行的壓力之下國家繼續(xù)推進(jìn)利率市場化進(jìn)程，2014年至今多次推出降息、降準(zhǔn)政策。筆者將利率市場化對我國商業(yè)銀行信貸集中度的影響進(jìn)行有針對性的研究。

一、研究現(xiàn)狀

（一）信貸集中

信貸集中風(fēng)險一般是由期限集中、客戶集中、行業(yè)集中和區(qū)域集中4類未得到有效分散的信貸結(jié)構(gòu)造成的。近些年，國內(nèi)外關(guān)于商業(yè)銀行信用集中風(fēng)險方面的研究成為眾多學(xué)者研究的熱點問題之一，并取得了顯著性的成果。

國外學(xué)者綜合運(yùn)用多種微觀經(jīng)濟(jì)理論，采用定性與定量相結(jié)合的方法，設(shè)計了很多度量商業(yè)銀行信用風(fēng)險的模型，如基于VaR的Credit Metrics模型、Credit Risk+模型和基于Black-Scholes期權(quán)定價的KMV模型等。國外在信用風(fēng)險識別、度量方面的技術(shù)發(fā)展十分迅速，已成為現(xiàn)代銀行管理理論中非常重要的組成部分。國內(nèi)學(xué)者在研究商業(yè)銀行信貸集中時主要以定性分析為主，主要研究方向體現(xiàn)在以下3個方面。

一是商業(yè)銀行信貸集中的原因分析。對于信貸集中的原因分析一般是從銀行自身因素和銀行外部因素來著手。胡新天運(yùn)用博弈論原理，從當(dāng)前商業(yè)銀行信貸行為的“趨同”性入手，來解釋我國商業(yè)銀行信貸集中現(xiàn)象的形成機(jī)理［1］。顏廷峰等從新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)、信息經(jīng)濟(jì)學(xué)和信用經(jīng)濟(jì)學(xué)3個方面來解釋商業(yè)銀行信貸集中的原因［2］。陳紅艷等基于羊群效應(yīng)視角，運(yùn)用時間序列數(shù)據(jù)，論證了我國大銀行與中小銀行信貸集中與制度和趨利行為等因素有關(guān)，這在一定程度上也是由羊群效應(yīng)引發(fā)的［3］。

二是商業(yè)銀行信貸集中的效應(yīng)分析。國內(nèi)從風(fēng)險和收益兩個方面對銀行信貸集中效應(yīng)進(jìn)行分析，均認(rèn)為信貸集中與銀行收益成反向相關(guān)，而與風(fēng)險成正向相關(guān)［4-6］。

三是信貸集中度量技術(shù)研究。目前，國際上對信貸集中度量方法的認(rèn)識并未達(dá)成統(tǒng)一，但是研究仍在不斷深入，從最基礎(chǔ)的“基于敞口的集中度評估”到“調(diào)整后的監(jiān)管資本法”，再到“風(fēng)險貢獻(xiàn)度法”以及目前研究頻率最高的“經(jīng)濟(jì)資本模型法”，計算精確度不斷提高。目前，我國同大多數(shù)國家一樣，尚停留在最基礎(chǔ)的敞口比率管理方法上。陳國立運(yùn)用貝恩指數(shù)、基尼系數(shù)、HHI三個指標(biāo)對我國銀行信貸集中程度進(jìn)行了分析［7］。李紅俠采用二項式擴(kuò)展技術(shù)的方法對違約相關(guān)性進(jìn)行平均化處理，并以國內(nèi)某商業(yè)銀行的實際信貸數(shù)據(jù)為樣本，采用HHI指數(shù)的方法對該行的客戶集中風(fēng)險進(jìn)行了分析［8］。盡管有些中資銀行也在嘗試引入精確度更高的計量方法來管理資產(chǎn)組合，但由于資產(chǎn)組合的經(jīng)濟(jì)資本測度尚無法充分運(yùn)用高精確度的經(jīng)濟(jì)資本計量方法，實現(xiàn)全面有效的集中度風(fēng)險管理還有很大的努力空間。

（二）利率市場化

利率市場化是指從利率決定、利率結(jié)構(gòu)到利率管理均由市場決定。貨幣當(dāng)局不再直接決定利率，而是通過公開市場交易的方式來間接影響利率變動，達(dá)到實施貨幣政策和調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)的目的［9］。我國的利率市場化從1996年開始，至今已有20年的歷程。中國人民銀行對存貸款利率浮動區(qū)間不斷調(diào)整，隨著存款保險制度的呼之欲出，我國的利率市場化進(jìn)程不斷深入。從2014年11月到2015年5月初，中國人民銀行共進(jìn)行2次降息和2次降準(zhǔn)。2015年5 月11日，中國人民銀行決定下調(diào)金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款和存款基準(zhǔn)利率，將金融機(jī)構(gòu)存款利率浮動區(qū)間的上限由存款基準(zhǔn)利率的1.3倍調(diào)整為1.5倍，旨在進(jìn)一步推進(jìn)利率市場化。這對我國銀行業(yè)和企業(yè)的影響深遠(yuǎn)。

我國學(xué)術(shù)界對于利率市場化的研究多集中在利率市場化對商業(yè)銀行和中小企業(yè)投融資的影響。對商業(yè)銀行的影響方面主要集中在對其盈利模式和信貸增長的影響；在信貸方面的研究大多是定性研究，主要分析利率市場化對銀行信貸風(fēng)險、信貸配置效率的影響。主要觀點包括利率市場化下銀行之間信息的不對稱導(dǎo)致銀行信貸風(fēng)險進(jìn)一步加劇；利率管制放開后，放貸的“雙大”客戶評估標(biāo)準(zhǔn)將不再適應(yīng)競爭環(huán)境，刺激銀行信貸盲目膨脹，不良貸款率上升。利用119家銀行數(shù)據(jù)，實證論證商業(yè)銀行在利率市場化下為力保盈利，選擇大力發(fā)展中間業(yè)務(wù)，盲目增加信貸，導(dǎo)致銀行面臨更巨大的風(fēng)險。當(dāng)前，利率市場化對我國商業(yè)銀行信貸集中風(fēng)險的影響研究較少。

二、變量選擇與模型構(gòu)建

（一）指標(biāo)選取

1.被解釋變量

根據(jù)數(shù)據(jù)獲取的便利性和模型建立的需求，筆者選取客戶集中度和行業(yè)集中度來代表商業(yè)銀行的信貸集中程度，并用赫芬達(dá)爾指標(biāo)法來量化客戶集中度和行業(yè)集中度。

（1）行業(yè)集中度指數(shù)（IHD）即貸款在不同行業(yè)的投放情況，其計算公式為：

式中：X1，X2，…，Xn為商業(yè)銀行在不同行業(yè)的貸款投放額。IHD的取值與信貸行業(yè)集中度成正比，取值越小，行業(yè)集中度越低。

（2）客戶集中度指數(shù)（CHD），用前10大客戶貸款占比來表示，即最大10家客戶貸款余額占資本凈額的比重。CHD取值越大，表明集中程度越高。

2.解釋變量

利率市場化對銀行而言面臨的最大挑戰(zhàn)是競爭程度加劇。在利率管制的環(huán)境下，較大的存貸款利差以及政府的隱性擔(dān)保使得商業(yè)銀行收益相對穩(wěn)定，并在其發(fā)放貸款時很少考慮資金成本。在利率市場化的背景下，這種情況將不復(fù)存在。筆者從銀行自身層面出發(fā)，選取凈利差、成本收入比和非利息收入占比作為影響因素，分析利率市場化在改變客觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的情況下對銀行信貸分配的影響。

（1）凈利差（NIS）。凈利差是銀行盈利的主要手段。在利率市場化下，存貸款利差縮小勢必成為影響銀行信貸發(fā)放投向的重要因素。其計算公式為：凈利差=平均生息資產(chǎn)收益率-平均計息負(fù)債付息率。

（2）成本收入比（CTIR）。利率市場化下，銀行之間為吸收存款，必定會提高存款利率以吸收更多資金。成本因素也成為銀行投放信貸的關(guān)鍵因素之一。其計算公式為：成本收入比=業(yè)務(wù)及管理費(fèi)/營業(yè)收入。

（3）非利息收入占比（NIIR）。利率市場化對銀行的重大影響之一就是將改變其盈利模型。銀行會將更大的精力投入中間業(yè)務(wù)研究?？紤]到中間業(yè)務(wù)在商業(yè)銀行結(jié)構(gòu)中的占比呈不斷上升的趨勢，所以選擇非利息收入占比衡量中間業(yè)務(wù)的發(fā)展對于銀行信貸投放的影響。其計算公式為：NIIR=非利息收入/總收入。

（二）數(shù)據(jù)來源

2006年我國頒布了新修訂的《企業(yè)會計準(zhǔn)則——基本準(zhǔn)則》，于2007年1月1日起開始實施。為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，選取2007—2014年我國上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，剔除掉數(shù)據(jù)缺失的中國農(nóng)業(yè)銀行。研究對象為15家上市商業(yè)銀行，分別為中國銀行、中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國交通銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、平安銀行、南京銀行、北京銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、光大銀行、中信銀行、民生銀行、寧波銀行。筆者所運(yùn)用到的各項指標(biāo)中，銀行的貸款集中度指標(biāo)數(shù)據(jù)、各銀行的存款利息支出占存款總額的比例均來自于各大銀行披露的年報。

（三）模型建立

為了消除可能產(chǎn)生的異方差影響，先對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理。筆者構(gòu)建了以下衡量利率市場化對商業(yè)銀行信貸集中度影響的模型：

三、實證分析

（一）面板數(shù)據(jù)單位根檢驗

為防止數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)而出現(xiàn)的偽回歸現(xiàn)象，導(dǎo)致回歸模型的估計結(jié)果失去意義，首先對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗。此處選取了比較常用的LLC檢驗、Fisher-ADF檢驗、Fisher-PP檢驗，通過EVIEWS軟件得到面板單位根的檢驗結(jié)果。通過對面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗可以得出：lnIHD、lnCHD、lnNIS、lnCTIR、lnNIIR、lnGDP和lnM2在Fisher-ADF檢驗下均存在單位根，表明所有面板數(shù)據(jù)的水平值是不平穩(wěn)的。而在一階差分的情況下，這7個變量均在10%的水平上通過顯著性檢驗，故差分后數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

（二）面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗

面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗方法可以分為兩大類：一類是建立在Engle and Dranger二步法檢驗基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗，具體方法主要有Pedroni檢驗和Kao檢驗；另一類是建立在Johansen協(xié)整檢驗基礎(chǔ)上的面板協(xié)整檢驗。筆者選取Kao檢驗方法。檢驗結(jié)果顯示：P≤0.05，各變量之間存在協(xié)整關(guān)系。

（三）面板回歸模型的選擇

根據(jù)模型中待估參數(shù)的不同特征，可以將模型分為“固定效應(yīng)模型”和“隨機(jī)效應(yīng)模型”，通常情況下可以利用Hausman檢驗進(jìn)行判斷。在此使用Husman檢驗，結(jié)果表明：在1%的顯著性水平下，應(yīng)接受隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè)檢驗建立隨機(jī)效應(yīng)模型。

根據(jù)截距項和系數(shù)項的不同，可以將模型分為常見的變參數(shù)模型、變截距模型和不變參數(shù)模型。為驗證樣本數(shù)據(jù)究竟符合哪種模型形式，需要進(jìn)一步設(shè)定檢驗?zāi)Ｐ?。在此選取常用的協(xié)方差分析檢驗來設(shè)定模型的檢驗方式。設(shè)變參數(shù)模型、變截距模型和不變參數(shù)模型的殘差平方和分別為S1、S2、S3；N為橫截面?zhèn)€體成員的個數(shù)；T表示每個截面成員的觀測時期總數(shù)；k為解釋變量個數(shù)。構(gòu)造統(tǒng)計量：

在給定α=5%的顯著性水平下，確定模型的F檢驗。

綜上分析，以商業(yè)銀行行業(yè)集中度IHD作為被解釋變量的模型1適合建立變系數(shù)隨機(jī)效應(yīng)模型；以商業(yè)銀行客戶集中度CHD作為被解釋變量的模型2適合建立變參數(shù)固定效應(yīng)模型?？紤]到研究僅集中于15家上市商業(yè)銀行的信貸集中情況，因此皆采用變系數(shù)固定效應(yīng)模型。

（四）實證結(jié)果及分析

筆者分別對模型1和模型2建立變系數(shù)隨機(jī)效應(yīng)模型和變系數(shù)固定效應(yīng)模型，估計結(jié)果如下：

式中：R2值為0.948 3；值為0.789 8；F值為5.980 5；P（F-statistic）值為0.000 0。

式中：R2值為0.978 2；=0.911 3；F值為14.621 0；P（F-statistic）值為0.000 0。

從NIS、CTIR、NIIR對樣本銀行信貸行業(yè)集中度影響程度的整體性上看，利率市場化對國有商業(yè)銀行的影響大于股份制商業(yè)銀行與城市商業(yè)銀行。從表1、表2和表3可以看出，NIS、CTIR和NIIR對我國國有銀行的影響都較穩(wěn)定，而對股份制銀行與城市商業(yè)銀行的影響較小。這主要是因為我國國有商業(yè)銀行已成為我國銀行業(yè)中最主要和影響力最大的商業(yè)銀行，在利率市場化條件下必將首當(dāng)其沖地影響到我國國有商業(yè)銀行。

表1　NIS對樣本銀行行業(yè)信貸集中度的影響程度

表2　CTIR對樣本銀行行業(yè)信貸集中度的影響程度

表3　NIIR對樣本銀行行業(yè)信貸集中度的影響程度

四、結(jié)論及建議

筆者選取了15家上市商業(yè)銀行2007—2014年面板數(shù)據(jù)，實證研究了利率市場化對銀行信貸集中的影響。結(jié)果顯示，一方面，在利率市場化背景下，成本因素是影響銀行業(yè)信貸集中程度的決定性因素，且與信貸集中度呈正向關(guān)系。銀行作為“理性人”在持續(xù)經(jīng)營的過程中，無一例外地力爭在成本最小化的基礎(chǔ)上獲取最大利潤，而利率市場化使得市場競爭日益加劇，經(jīng)營成本不斷上升，如貸前審核、貸中決策和貸后管理的相關(guān)費(fèi)用。發(fā)生的這些費(fèi)用在貸款金額一定、收益一定的情況下，在面臨潛在違約風(fēng)險不同的借款人時，商業(yè)銀行必然做出向潛在的違約風(fēng)險小的借款人放貸的決定。另一方面，非利息收入占比與銀行信貸集中度呈負(fù)相關(guān)。利率市場化伴隨著激烈的客戶競爭，存款利率必然上升；同時由于我國特殊的經(jīng)濟(jì)大環(huán)境，利率完全市場化后，貸款利率也將上升，但上升幅度有限，存貸款利差仍可能縮小。銀行存貸款利差會不斷縮小，以傳統(tǒng)信貸利差為主要盈利手段將面臨巨大沖擊，這也在一定程度上刺激商業(yè)銀行改變經(jīng)營策略，轉(zhuǎn)向發(fā)展空間巨大的中間業(yè)務(wù)。中間業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，能夠緩解銀行在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)上的損失，減輕銀行在信貸投放上的壓力和盲目放貸行為。

從整體上，利率市場化對國有商業(yè)銀行信貸集中的影響大于股份制商業(yè)銀行，究其原因，主要是國有商業(yè)銀行一直以來所處的環(huán)境和國家政策所致。在我國，銀行與國家、企業(yè)之間有著“剪不斷理還亂”的關(guān)系。國有商業(yè)銀行絕非真正意義上的獨立經(jīng)營體，其競爭力還不能和股份制商業(yè)銀行相比。一旦利率完全市場化，國有商業(yè)銀行短時間內(nèi)很難適應(yīng)外部客觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，其受到的沖擊自然要大于股份制商業(yè)銀行。據(jù)此，我國商業(yè)銀行在利率市場化的大背景下，應(yīng)在以下3個方面做好對策。

（一）優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展具有潛力的中小企業(yè)客戶

2015年上半年“去地產(chǎn)、去杠桿、去產(chǎn)能、去外需”的大周期遠(yuǎn)未結(jié)束，下半年經(jīng)濟(jì)下行壓力依舊，核心壓力就在于融資的困難。銀行優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，在信貸投放上更多地關(guān)注中小優(yōu)質(zhì)企業(yè)，以降低銀行信貸集中風(fēng)險。在利率市場化進(jìn)一步推進(jìn)的過程中，政策有意在存貸款利差縮小的情況下，倒逼金融機(jī)構(gòu)更多地向中小企業(yè)提供融資。然而，現(xiàn)實情況是貸款利率浮動幅度整體偏小?，F(xiàn)行的利率浮動基本上是以信貸主體的經(jīng)濟(jì)規(guī)模大小、企業(yè)所有制來確定，利率上浮占比下降反映了中小企業(yè)信貸下降的趨勢［9］?？梢姡适袌龌趦?yōu)化信貸客戶結(jié)構(gòu)上應(yīng)靠銀行自主發(fā)展具有潛力的中小企業(yè)客戶，降低信貸客戶集中風(fēng)險。

（二）調(diào)整銀行業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)變銀行發(fā)展模式

在信貸利差逐步縮小及資本約束的雙重壓力下，調(diào)整業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)對于銀行來說勢在必行。據(jù)不完全統(tǒng)計，發(fā)達(dá)國家銀行的中間業(yè)務(wù)收入可以占到其全部利息收入的40%以上，而我國中小商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)收入只占總收入的10%左右。這種差距也從另一方面表明我國銀行在發(fā)展中間業(yè)務(wù)上具有很大的發(fā)展空間。當(dāng)銀行實現(xiàn)基本贏利模式從存貸利差占絕對優(yōu)勢轉(zhuǎn)向存貸利差和中間業(yè)務(wù)并重的軌道上時，也就意味著銀行對傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的依賴程度降低，在信貸投向上不會盲目地選擇“大企業(yè)、大項目”。

（三）嚴(yán)格控制成本，實現(xiàn)集約化經(jīng)營

成本在任何時候都是制約銀行持續(xù)穩(wěn)定經(jīng)營的重要因素之一。銀行在信貸方面的成本主要是在貸

前審查、貸中決策和貸后管理過程中產(chǎn)生的相關(guān)費(fèi)用?？紤]到成本問題，在其他條件不變的情況下，銀行自然向違約風(fēng)險小的大企業(yè)、大客戶發(fā)放貸款，造成信貸相對集中。所以，銀行應(yīng)該嚴(yán)格控制信貸成本，實現(xiàn)集約化經(jīng)營。

參考文獻(xiàn)：

[1]胡新天.商業(yè)銀行信貸集中的博弈分析[J].南方金融，2003（4）.

[2]顏廷峰，賈超群，孔晶晶.商業(yè)銀行信貸集中的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋、影響及對策研究[J].廣西金融研究，2007（10）.

[3]陳紅艷，張琳，孫玉玲.商業(yè)銀行貸款集中的實證研究：基于羊群效應(yīng)視角[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2012（1）.

[4]李芳，陳德棉.中國銀行業(yè)信貸集中的風(fēng)險收益效應(yīng)分析[J].財貿(mào)研究，2011（1）.

[5]王旭.商業(yè)銀行貸款集中度的風(fēng)險與收益研究：基于中國18家商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)的分析[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2013（4）.

[6]陳懿冰，聶廣禮.銀行信貸應(yīng)該集中管理還是分散投放：基于中國上市商業(yè)銀行的分析[J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2014（10）.

[7]陳國立.我國信貸市場的集中與集中度分析[J].山東社會科學(xué)，2006（3）.

[8]李紅俠.商業(yè)銀行貸款集中度風(fēng)險的計量模型和實證研究[J].海南金融，2010（2）.

[9]巴曙松，嚴(yán)敏，王月香.我國利率市場化對商業(yè)銀行的影響分析[J].華中師范大學(xué)學(xué)報，2013（7）.

（編輯：唐龍）

收稿日期：2015-12-31

作者簡介：盛佩玲（1990-），女，安徽池州人，安徽財經(jīng)大學(xué)（安徽蚌埠233030）金融學(xué)院2014級碩士研究生，研究方向為金融理論與政策。

中圖分類號：F832.33

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1673-1999（2016）03-0046-04