新时代背景下商业银行不良贷款的催生机制——一个四维解析

王海军, 叶 群

(1.中央财经大学 中国互联网经济研究院, 北京 100081;2.中国人民银行 绍兴市中心支行, 浙江 绍兴 312000)

十九大报告明确指出,在中国特色社会主义进入新时代背景下,要深化金融体制改革,增强金融服务实体经济能力,健全金融监管体系,守住不发生系统性金融风险的底线,并提出要坚决打好防范化解重大风险攻坚战。2017年相继召开的第五次全国金融工作会议和2017年度中央经济工作会议,更是把防范和化解金融风险列为今后一个时期经济工作的首要任务。政策制定者对于经济金融风险的重视程度史无前例。而商业银行不良贷款一直是衡量经济金融系统性风险累积的一个核心指标,也是实体经济与体制机制问题的镜像反映。不良贷款①最早受到关注始于20世纪90年代末,彼时以建立现代企业制度为目标的第二次国企改革正在深度推进,同时银行的商业化改革也刚刚启动,两大改革作为整个中国经济体制改革的核心内容,相互交织,相互作用,共同催生了改革开放以来商业银行不良贷款的最高峰(见图1)。1998—1999年,中国国有银行不良贷款率高达44%,不良贷款规模接近2.8万亿元,这一时期中国银行业也被国际社会称为“技术性破产”。之后随着四大金融资产管理公司(Asset Management Companies,AMC)的成立,3.4万亿元不良贷款被剥离并由AMC进行专业化处置,商业银行不良贷款才稳步下降。然而受美国次贷危机及国内经济下行周期的双重影响,2008年以来中国商业银行不良贷款规模及不良贷款率再次呈现双升的趋势。截至2017年第三季度,商业银行不良贷款率已连续4个季度维持在1.74%,不良贷款规模为1.67万亿元。麦肯锡公司2017年发布的研究报告指出,按照18%的年增速进行测算,预计2020年我国商业银行不良贷款规模将达3万亿元,加上非银行业金融机构不良贷款,可能达4.8万亿元的不良贷款规模。同时,东方资产管理公司于2017年7月公布的《2017:中国金融不良资产市场调查报告》也指出,从未来不良贷款走势的判断指标关注类贷款可推算出,我国商业银行关注类贷款迁徙率在20%—30%。根据2017年第三季度3.4万亿元的关注类贷款规模,可测算出在未来我国商业银行新增不良贷款规模将达到0.7—1万亿元。此轮不良资产爆发的原因除了国际经济复苏缓慢、国内经济“三期叠加”等宏观因素,也有金融机构经营政策、风险偏好及企业的违约行为等微观因素。

图1 1994—2017年商业银行不良贷款规模和不良贷款率

中国商业银行不良贷款的形成原因有多方面,既有贷款银行与借款企业自身的问题,也有复杂的经济和社会原因。尤其是当前中国经济处于供给侧结构性改革发展的新时期,经济转型期往往也是金融风险快速聚集和集中暴露期。在经济下行压力增大的背景下,实体经济结构性产能过剩、过度加杠杆和资产错配等潜在风险显性化,并加快传递和集聚到金融部门,因此系统性地研究不良贷款的生成机制,有助于找到化解和控制不良贷款的途径和措施,防止不良贷款在银行体系内积聚引发系统性金融风险,进而引发实体经济危机,这是历次经济和金融危机带给我们的重要经验和启示,也是本文选题的重要政策意义。本文从当前中国经济改革与转型发展的时代背景出发,首次搭建起一个由宏观经济、制度、银行、企业四个维度组成的研究框架来全面剖析不良贷款的生成机理。将理论机制分析与实证检验相结合,是本文最大的创新点。

一、文献综述与理论解析

(一)宏观经济周期角度

研究者发现商业银行不良贷款多是由宏观经济周期波动引起的[1]。威廉姆斯(Williamson)[2]最早运用经济周期理论解释宏观经济环境与不良贷款之间的关联,当经济处于上升期时,商业银行倾向于推行信贷扩张,因此向信用等级较低的借款人发放贷款,此时借款人有较为充裕的收入偿还贷款,不会发生信用风险;但当经济下行时,商业银行通常会收紧信贷,从而抑制消费、投资,使得经济衰退加剧,企业盈利减少,偿债能力下降,不良贷款增加。路易斯(Louzis)等[3]对希腊9家最大银行样本数据研究,发现在很大程度上宏观经济变量能够解释不良贷款增加的原因。德博克(De Bock)等[4]利用阿根廷、中国、智利等25个新兴市场国家1996—2010年的数据进行研究,也指出宏观经济状况恶化会导致不良贷款的增加。在国内研究中,李麟等[5]采用时间序列分析方法,得出在中国经济波动的信贷周期特征下,经济波动与不良贷款间呈现较强的反向动态变动关系,这会导致银行业极易触发系统性风险。而侯亚景[6]从不良资产产生的根源上进行深入研究,运用马克思的生产要素合理配置理论对当前我国金融业不良资产产生的根本原因进行解释,他认为宏观经济不景气并伴随着劳动、资本、土地及全要素生产率配置失衡的问题,必然会导致金融机构大量不良资产的产生。当前我国正在进行利率结构改革,利率市场化的推行有助于优化配置金融资源、完善金融市场发展,但同时也可能引发利率风险和信用风险[7]。德米尔古克(Demirguc-Kunt)等[8]用跨国面板数据进行实证分析发现,随着利率市场化进程的推进,金融稳定性受到不断的冲击,危机发生的概率高。

(二)政府干预与预算软约束角度

基于我国特殊的产权制度,许多学者发现政府干预金融资源配置是导致不良贷款产生的重要原因,而预算软约束则是商业银行不良贷款内生性原因。卢峰等[9]指出,由于政府对于金融资源的掌控,国有银行在银行业中占据垄断地位,导致银行出现严重的“信贷歧视”;虽然私营企业对GDP的贡献率已超过国有企业,但银行还有强烈的向国有企业发放贷款的倾向。李健[10]发现国有银行不良资产与银行双重功能密切相关。履行基本职能时,行业性风险产生的不良资产具有普遍性和内生性;履行公共性功能时,承担的政策性风险和支付的履职成本无法分摊导致的超额不良资产,具有特殊性和外生性。因此,降低银行不良资产要从银行的两个功能出发,并随着市场机制作用的增强淡化特殊功能。方军雄[11]进一步分析了在公有产权的背景下,银行的决策常受到政府干预,而政府对经济的干预主要是通过指导和干预国有企业实现的。俞乔等[12]用一般性理论模型解释了政治控制条件下,政治家与经理人共同作用产生国有银行不良资产的过程。谭劲松等[13]发现政府干预是银行不良资产产生的主要原因,政治晋升的激励、地方分权和财政分成制的改革构成干预的动机和能力。

“预算软约束”是指政府对亏损的国有企业负有解救责任,解救措施包括财政补贴、贷款支持等,而政府的这一举措在很大程度上使得市场经济无法优胜劣汰。施华强[14]研究了国有商业银行不良贷款内生性原因,认为国有银行的双重软预算约束制度内生出不良贷款,而解决国有银行不良贷款累积的内生性问题,需要监管机构在制度设计上不断改进。廖国民等[15]运用博弈论和预算软约束理论,从政府的父爱主义、银行经理人的寻租行为、企业破产的外部性三个不同的视角构建理论模型,解释国有银行形成大量不良贷款的原因,研究发现政府偏好于给亏损企业再融资,银行经理人的寻租行为会加大银行的信用风险,而企业破产外部性的存在,使得银行会选择给亏损企业再融资。王海军[16]将政府干预与预算软约束结合研究,发现商业银行不良贷款的内生性原因是政府对银行和国有企业的控制,同时在财政分权体制下,中央与地方政府的政绩考核导向下,不良贷款有周期性爆发的迹象。

(三)行业周期与产能过剩角度

由于我国过去几十年经济的快速发展,钢铁、煤炭、水泥、化工等行业扩张迅速,大量信贷资源流入这些行业,然而受到我国经济转型升级和产业结构性调整的影响,这些行业出现产能过剩现象。由于资源无法得到合理配置,大量产能过剩企业和僵尸企业出现,同时由于这些企业无法偿还银行信贷,银行风险上升[17]。侯亚景[18]认为产能过剩企业和僵尸企业的集中出现是导致金融业不良资产产生的一个重要微观因素。同时,孙光林[19]基于各省市的面板数据发现,经济波动、产能过剩会导致商业银行不良贷款的上升,但这种影响是短暂的,不具有持续性。

(四)银行特征与股权结角度

关于银行特征因素对不良贷款的影响,大多数学者更多的是与宏观经济要素结合进行研究。王一江等[20]着重分析政府与银行间的互动和博弈的关系,通过中日韩三国银行业的比较分析,得出股份制的形式无法对强政府控制下政府与银行有实质性的改变,而引进外资是国有银行进行改革的重要战略选择。张雪兰[21]结合宏观经济要素和银行特征因素对公司贷款与零售贷款的影响研究显示,公司贷款相较于零售贷款对宏观经济层面的负面冲击影响更大,同时银行成本对两类不良贷款的影响也不同。郭耀中[22]对我国不良贷款率下降的原因进行研究,发现有内在原因(银行内部治理结构改善、不良资产剥离等)和外在原因(中国经济持续稳定增长、金融体制改革等),并通过对GDP增长、通货膨胀、国有企业利润、国内上市公司数量、在华外资银行的资产占比的时间序列数据进行回归分析,发现这些数据与银行不良贷款率呈现出一定的负相关关系,对此提出商业银行改革建议。

综上所述,本文认为不良贷款的产生是微观经济活动与宏观经济活动、市场经济与体制机制转型综合作用的结果。“大型商业银行的不良贷款,约30%是受到各级政府干预,包括中央和地方政府的干预导致的;约30%是对国有企业的信贷支持所形成的;约10%是国内法律环境不到位、法制观念薄弱以及一些地区执法力度较弱所致;约有10%是政府通过关停并转部分企业进行产业(包括军工产业)结构调整所形成。”[23]尤其是在经济繁荣期,基于对未来经济增长和收入的乐观预期,市场主体倾向于高估自身的债务承受能力,整个经济体信用快速扩张,形成资产价格上升、负债规模膨胀、资产规模扩大的循环反馈机制。而一旦实体部门增长势头减弱,就会出现资产价格下降、债务规模攀升、资不抵债或流动性枯竭的循环,绷得过紧的债务关系就会在薄弱环节出现崩裂,引致各种经济金融风险集中释放。与此同时,地方政府的投资冲动和金融机构的约束机制不健全,也在体制上加剧了这种顺周期效应[24]。

图2 不良贷款生成催生路径

如图2所示,从微观上看,不良贷款是借款企业无法履行银行债务而形成的坏账,是银行与借款人之间债权债务未按期解除的表现,企业的信用风险、流动性风险和管理风险会直接影响对银行贷款的履行能力,实体企业积累的风险会直接传递、转移到银行等金融机构,影响银行的资产负债表,导致银行资产价格下跌,不良债权产生。而银行自身的贷款管理水平、风险管理能力、金融抑制也直接影响贷款能否按时回收。从宏观角度看,整个信贷体系又受到宏观经济与制度体制以及二者的交互影响。中国商业银行不良贷款恰恰是伴随着中国经济体制改革、金融体制改革、国企改革、银行改革进程而来的。因此不良贷款的形成既有微观基础,又有宏观基础,微观基础决定了不良贷款的直接产生和短期爆发,宏观基础决定了不良贷款的长期性和周期性波动。

二、变量选取与描述分析

(一)变量选取与来源

1.解释变量

根据上述分析,本文从宏观因素、制度因素、企业因素、银行因素四个维度选取代表性变量来研究对银行不良贷款的影响。

(1)宏观因素维度。选取实际GDP增长率(GDP)、M2增长率(M2)、利率市场化(LL)。本文参照王道平将利率市场化设定为虚拟变量的做法。我国2013年开始全面放开了金融机构贷款利率的管制,2015年开始进入存款利率市场化阶段,将2013年及以后的年份取值为1,其他年份取值为0。同时将人均GDP增速(PGDP)作为替代变量,用于最后的稳健性检验。

(2)制度因素维度。参考陆铭等[25]选取政府干预程度(GOV)作为代理变量。政府干预是指政府通过经济的、行政的、法律的等各种手段对经济金融市场施加的影响。进一步地,考虑到1994年以来的分税制改革,地方政府在中央和地方两级财政支出的比重日益增大,尤其是在“唯GDP论”的政绩考核导向下,地方政府有着非常强烈的干预金融信贷资源配置的动机,为此我们选取的政府干预程度(GOV)=地方财政支出/GDP。

(3)企业因素维度。企业、行业对商业银行不良贷款的主要影响来源于潜在的信用风险及隐藏的不良贷款,而由于每个银行的借贷对象不同,行业借贷占比也不同,统计每个银行潜在的企业、行业信用风险较为困难。本文参考裘翔的方法,将企业潜在的不良贷款作为代理变量,选取A股上市非金融企业作为样本企业,将潜在信用风险(SC)定义为企业经营现金流无法偿还贷款本息,即样本企业中“息税折旧摊销前利润<利息支出”的企业债务总和占总样本企业债务总和。

(4)银行因素维度。考虑到银行贷款担保方式会对银行贷款质量产生一定影响,本文选取了信用(XY)、保证(BZ)、抵押(DY)、质押(ZY)四种担保方式贷款占比作为解释变量。

表1 变量描述

2.被解释变量与其他控制变量

本文选取商业银行不良贷款率(NPLR)作为衡量银行不良贷款情况的代理变量。控制变量参考祝继高等的研究方法,将银行第一大股东性质(GD)、第一大股东持股比例(FIRST)和银行资产规模(SIZE)、总资产收益率(ROA)、成本收入比(CI)、非利息收入占比(NI)、银行性质(XZ)、资本充足率(CAP)作为本文的控制变量。变量描述见表1。

(二)数据描述

本文统计了248家商业银行年报,而公布贷款担保方式详细数据的银行较少,故选取2008—2016年至少有5年及以上完整数据的银行作为研究样本,剔除少于5年的银行样本后,得到100家有效样本数据。其余宏观数据及企业数据来源于Wind数据库。关于变量的统计性描述见表2。

表2 变量统计性描述

三、实证结果分析

本文参考林毅夫等[17]的计量模型,构建如下动态实证模型:

NPLRit=β0NPLRit-1+β1Xit+β2Yit+εit

其中,Xit为上述4个维度的解释变量,Yit为控制变量。考虑到实证过程中可能会存在内生性问题,而差分GMM在回归中有弱工具变量问题,因此本文采用系统GMM进行估计。由于上一期的不良贷款率会影响本期的不良贷款率,因而将不良贷款率的滞后一期(NPLRit-1)作为内生变量处理。同时,考虑到银行资产规模(SIZE)、银行性质(XZ)、股权结构等银行自身相关因素的控制变量会显著影响银行不良贷款,并加入银行性质与第一股东持股比例的交互项(XZ*FIRST),也将这些变量作为内生变量处理。本文结果采用了两阶段估计量及WC-Robust估计方法,同时对回归结果进行了Sargan检验和AR(2)检验。回归结果见表3。

模型1显示的是只加入被解释变量一阶滞后、政府干预指标和控制变量的基本回归结果,模型2—5则在模型1回归结果的基础上逐步纳入企业潜在信用风险、利率市场化、GDP与M2增长率、银行贷款担保方式的代理变量。可以看出,地方政府干预(GOV)、企业潜在信用风险(SC)、利率市场化(LL)、GDP增长率(GDP)与商业银行不良贷款率存在显著的正向关系,与M2增长率(M2)有显著的负向关系,表明地方政府干预程度加强、企业潜在的信用风险的增加会导致银行不良贷款增加,同时利率市场化的推行也会导致不良贷款率的上升,这验证了王道平提出的利率市场化会提高银行系统性风险发生概率的结论。而GDP增速的上升会导致不良贷款率上升的结论虽与张雪兰[21]的经济高速增长能够降低银行不良贷款率的结论不相符,但是由于宏观经济高速增长时期银行会倾向于信贷扩张,潜在的信用风险上升,伴随着不良贷款的增加,因此经济飞速增长有不良贷款效应。

表3 模型估计结果

注:()内数值为回归系数的Z值,[]内数值为检验的P值;*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著。

分析四种担保方式与不良贷款率之间的关系,可以发现信用贷款占比、质押贷款占比与不良贷款率有显著的负相关关系,抵押贷款占比、保证贷款占比与不良贷款率有显著的正相关关系。本文认为银行会将贷款以信用的方式借贷给贷款人,这类贷款人拥有较高信用等级、良好的经济基础,且大部分是银行往来客户,贷款违约风险较低。一些民营企业在向银行借款时,由于没有足够资产进行抵押,往往会采用保证贷款,即银行会要求贷款企业提供多家企业为其担保,因此在民营企业中广泛采用企业间互保、联保的模式。当保证贷款的借款人违约时由担保人履行保证义务,当宏观经济下滑、市场信心不足时,往往会由于一家企业偿付能力出现问题,引发连锁反应,形成区域性的违约风险,导致银行不良贷款暴增。

对比抵押贷款与质押贷款两种贷款担保方式,可发现两者的最大区别在于标的物是否转移占有权及标的物的属性,抵押贷款的抵押物在借贷期间为借款人持有,一般为房屋、土地、机械设备等不动产,而质押贷款在借贷期间则由银行保管,质押标的物一般为动产和权利。本文以股票质押与不动产抵押作为质押贷款和抵押贷款的代表标的物进行深层次分析。质押贷款担保方式在以下四个方面优于抵押贷款担保方式:(1)流通性。质押贷款标的物多为动产,抵押贷款标的物多为不动产,而动产在流通性方面往往优于不动产,则抵押贷款的流通性往往优于抵押贷款。(2)可变现性。我国的股票质押市场较为成熟,中国证券登记结算公司的数据显示,截至2017年12月1日,沪深两市共有3 396只股票涉及股权质押;Wind资讯统计数据显示,自2017年以来A股市场上共进行了11 472次质押行动,总共质押了2 732.53亿股,质押参考市值高达3.31万亿元。因此质押贷款即使出现违约情况,银行也能在很短的时间内将持有的股票抛售处置,实现贷款回收。(3)处置难易程度。质押贷款因标的物保管者为银行,所以当债务人不履行债务时,银行有权依法就该动产卖得价金优先受偿,其处置程度易于抵押贷款;而抵押贷款的标的物在借贷期间持有人仍为债务人,且抵押物大多为不动产,需经过评估、挂网、拍卖等多个司法环节,在处置过程中所需花费的物力、人力成本较大,且处置时间较长,期间不确定因素、风险较大。(4)借贷期间风险管理。对于股票质押贷款,银行可以逐日盯价、实时监控,同时在股票质押市场有质押率、警戒线、平仓线三道防线严控风险,即市场设有不同板块相对应的质押率,且质押率会根据交易期限、是否为限售股等情况而变动。当质押率低于警戒线时,质押方将通知出质人追加担保品或补充保证金;而当质押率低于平仓线时,质押方会要求出质人在隔日收盘前追加担保品或补充保证金,至履约保障水平恢复至警戒线水平,否则质押方将采取平仓措施,因此银行在借贷期间进行风险管理也较为简单。而以不动产作为标的物的抵押贷款,银行在获取市场信息时,往往由于市场信息不对称、时滞性等诸多因素在借贷期间对抵押贷款的风险管理成本较大,且很难进行有效、及时的风险管理。

对控制变量与不良贷款率的关系进行分析可发现,银行性质(XZ)与不良贷款率有显著的正相关关系,股东性质(GD)与不良贷款率有显著的负相关关系,第一大股东持股比例(FIRST)与不良贷款率的正相关关系并不显著。本文认为,相对于城市商业银行、农商银行,大型商业银行和股份制商业银行有更完善的信用风险防范及管理体系,信用风险会较小,因而不良贷款占比会相对较低。与第一大股东性质(GD)为民营企业和外资企业相比,股东性质为政府、国有企业的银行不良贷款率更高。本文将样本量细分为上市银行与非上市银行、股东为政府国有企业与民营外资企业两个对照组,进一步研究银行性质、股东性质与银行不良贷款之间的关系,回归结果见表4。

根据上市银行(模型6)与非上市银行(模型7)的实证结果对比发现,实际GDP增速与上市银行不良贷款率呈显著的负相关关系,在10%的显著性水平上与非上市银行不良贷款率呈正相关关系,抵押担保方式贷款占比(DY)与非上市银行不良率有显著的正相关关系。辛清泉等指出商业银行在上市以后会更加注重银行收益与风险的平衡,即上市银行可能会更重视业务的风险,而“高风险—高收益”业务的激励对上市银行而言会弱于非上市银行,同时上市银行面临更严格的治理环境,因此即使是在经济高速发展的时候,也不会盲目追逐收益,降低借贷门槛,增加潜在的信用风险。本文认为经济发展对上市银行产生的不良贷款效应会小于非上市银行,且上市银行对GDP增速变动反应时滞效应也小于非上市银行,当GDP增速回升时〗能够降低上市银行的不良率。另一方面,由于非上市银行对“高收益—高风险”的追逐动机更大,因此会增加相对收益较高且风险较大的抵押贷款。

注:()内数值为回归系数的Z值,[]内数值为检验的P值;*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著。

而对于非上市银行,第一股东持股比例(FIRST)的增大利于银行不良贷款率的下降。本文认为对规模较小、风险管理能力较弱的非上市银行而言,过于分散的股权结构并不利于银行的风险管理,股权相对集中利于提高银行管理层的决策效率和强化风险管理。

股东对照组(模型8和模型9)的结果显示,两组变量与不良贷款率间的关系并不大,因此本文认为第一股东的性质对银行不良贷款产生的影响并不大。

为检验实证结果的稳健性,本文参考马勇稳健性检验的方法,选取人均GDP增长率作为解释变量实际GDP增速的替代变量,回归结果表明各个变量之间的相关关系与前述回归结果基本一致,因此可认为实证结果较为稳健①本文所指的不良贷款是按照银监会规定的商业银行贷款五级分类法下次级、可疑和损失三类贷款的总和,不良贷款率即不良贷款余额与同期银行贷款总额之比。而不良资产是商业银行将不良贷款转让给资产管理公司等主体后形成的资产,与不良贷款不是一个概念,也不是本文研究对象。限于篇幅,稳健性检验结果没有列示于正文之中,需要者可向笔者索取。。

四、主要结论与建议

不良贷款问题一直是投资中国市场的海内外投资者担心的核心风险之一。不良贷款是宏观经济与市场主体经济活动共同作用的结果,既有直接生成的微观基础,也有大环境周期下的趋势性和周期性。因此减少和控制商业银行体系的不良贷款,是个系统性、长期性的工程。当前,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期,建设现代化经济体系是跨越关口的迫切要求。第一,从宏观角度讲要以推进供给侧结构性改革为主线,降低企业融资成本和债务负担,扩大企业直接融资渠道,激发实体经济活力和竞争力;第二,从政府、企业和银行三者关系角度,控制地方政府负债规模和对地方国企的隐形担保,通过新的政绩观来引导地方政府转变职能,减少对信贷市场的干预,让市场在贷款定价中发挥基础作用,推进利率市场化;第三,强化银行的市场化改革力度,推动金融业全面对外开放,同时加强对商业银行的监管,让金融回归本源,防止系统性金融风险的产生;第四,深化国有企业改革,发展混合所有制经济,支持民营企业参股、控股;最后,对于商业银行的不良贷款,要加大市场化处置力度,放开一级市场的批量垄断,综合运用打包转让、重组重整、债转股、不良贷款证券化等手段,实现快速处置回收。