王茂玲

摘 要：近年來我國商業(yè)銀行不良貸款率不斷上升，成為各界關(guān)注的熱點問題。本文基于我國商業(yè)銀行不良貸款率上升的現(xiàn)狀引出信用風(fēng)險的問題，探討我國商業(yè)銀行所面臨的風(fēng)險現(xiàn)狀原因，尋找我國商業(yè)銀行信用管理的對策，為降低現(xiàn)階段商業(yè)銀行的不良貸款率提供參考。

關(guān)鍵詞：不良貸款；信用風(fēng)險；風(fēng)險管理

中圖分類號：F830.92 文獻標(biāo)識碼：B 文章編號：1674-0017-2016（6）-0057-03

信用風(fēng)險是商業(yè)銀行出現(xiàn)流動性危機的主要根源，對信用風(fēng)險的管理是商業(yè)銀行進行風(fēng)險管理的主要內(nèi)容。不良貸款率反映了商業(yè)銀行貸款的質(zhì)量，不良貸款率的上升意味著貸款質(zhì)量有所下降，顯示著信用風(fēng)險增大。我國商業(yè)銀行近幾年的不良貸款率逐步上升，引發(fā)了社會各界的關(guān)注，但我們不應(yīng)盲目夸大銀行所面臨的信用風(fēng)險，而應(yīng)理性看待不良貸款率上升問題，并進一步尋找其中的原因及管理的對策。

一、我國商業(yè)銀行不良貸款風(fēng)險的現(xiàn)狀

貸款業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的重要組成部分，也是我國商業(yè)銀行利潤的主要來源。據(jù)統(tǒng)計，2015年上半年我國上市商業(yè)銀行的利潤增速為2.58%，較上年10.66%的增速有明顯下滑。從貸款業(yè)務(wù)的角度看，利潤代表了商業(yè)銀行抵御風(fēng)險的能力，而不良貸款則代表了銀行面臨的風(fēng)險。從表1可以看出，現(xiàn)階段我國商業(yè)銀行所面臨的不良貸款風(fēng)險現(xiàn)狀。

從表1中可以看出，我國商業(yè)銀行的不良貸款余額不斷提高，撥備覆蓋率不斷下降，這暗示了商業(yè)銀行所面臨的信用風(fēng)險在上升，商業(yè)銀行抵御風(fēng)險的能力降低。

二、我國商業(yè)銀行不良貸款率上升的原因分析

（一）GDP增速放緩

明斯基認(rèn)為由于私人信用創(chuàng)造理論，機構(gòu)的內(nèi)在特性使得他們經(jīng)常面臨周期性危機和破產(chǎn)浪潮，并認(rèn)為借款企業(yè)的結(jié)構(gòu)變化與經(jīng)濟周期有密切的關(guān)系。經(jīng)濟繁榮時，套期保值企業(yè)增加并且借款增多，銀行往往存在代際遺忘的特征，金融脆弱性隨之增強；在經(jīng)濟不濟時，龐茲企業(yè)增多，銀行的信用風(fēng)險凸顯。明斯基的金融脆弱性理論與GDP增速和市場違約率負(fù)相關(guān)的理論不謀而合。當(dāng)經(jīng)濟衰退時，總需求下降造成企業(yè)的盈利能力下降，最終導(dǎo)致違約率上升。而違約率與不良貸款率成正相關(guān)，我國不良貸款率也與GDP增速負(fù)相關(guān)。

（二）房地產(chǎn)市場的低迷

房地產(chǎn)對于我國GDP的貢獻率在60%左右，房地產(chǎn)的發(fā)展?fàn)顩r對我國經(jīng)濟影響巨大。通過我國的房地產(chǎn)開發(fā)投資增速可以看出，房地產(chǎn)投資速度不斷降低，這從側(cè)面反映出我國房地產(chǎn)市場發(fā)展速度趨緩，這與前幾年我國出臺控制房價、調(diào)整住房供應(yīng)結(jié)構(gòu)、加強土地控制、信貸控制等一系列宏觀調(diào)控政策有著不可分割的關(guān)系，當(dāng)然也與房地產(chǎn)行業(yè)盲目擴張，造成市場供過于求的狀況密不可分。據(jù)《2015年上半年金融機構(gòu)貸款投向統(tǒng)計報告》，2015年6月末，我國人民幣房地產(chǎn)貸款余額高達19.3萬億元?，F(xiàn)階段房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的黃金階段已過，營業(yè)利潤有所下滑，勢必提升商業(yè)銀行的不良貸款率，提高商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險。

（三）小微企業(yè)貸款增加

我國的小微企業(yè)數(shù)量在政策的春風(fēng)下明顯增加，保持穩(wěn)步增長的態(tài)勢。但我們需要認(rèn)識到小微企業(yè)生存能力較弱，銀行貸款給小微企業(yè)通常會增加信用風(fēng)險。從虧損的角度看，我國小微企業(yè)的經(jīng)營能力相對較弱，與其他類型企業(yè)相比，虧損的數(shù)量仍居首位。從表2可以看出，我國工業(yè)虧損企業(yè)中小型工業(yè)類企業(yè)虧損的數(shù)量最多。由此，我們可以簡單地推測出規(guī)模較小企業(yè)的盈利能力、適應(yīng)市場的能力相對較弱，其虧損的數(shù)量大于規(guī)模較大的企業(yè)。而同時，我國銀行業(yè)金融機構(gòu)對小微企業(yè)貸款的數(shù)額在增加，這無疑會提高商業(yè)銀行的不良貸款率，加大商業(yè)銀行的信用風(fēng)險。

（四）P2P等互聯(lián)網(wǎng)貸款平臺發(fā)展的沖擊

近年來我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展迅速，《2015中國網(wǎng)貸運營模式調(diào)研報告》顯示，在2010-2015年短短數(shù)年中，全國正常運營的P2P網(wǎng)貸數(shù)量已經(jīng)發(fā)展到了2520家，行業(yè)累計交易規(guī)模也已突破萬億元。P2P的迅速發(fā)展對我商業(yè)銀行業(yè)務(wù)產(chǎn)生了不小的影響，一方面使得中小型貸款流向P2P平臺，造成銀行的客戶源減少；另一方面，競爭也使得貸款行業(yè)的利息水平下降，降低了商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)的利潤率?？傮w來看，P2P網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)的發(fā)展會對商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)和營業(yè)利潤造成沖擊。面對P2P網(wǎng)絡(luò)貸款的發(fā)展和營業(yè)利潤的下滑，商業(yè)銀行為了追求利潤，可能會降低對貸款客戶的信用審核標(biāo)準(zhǔn)、減少審核的程序。這樣將導(dǎo)致商業(yè)銀行貸款客戶質(zhì)量下降，不良貸款率上升。

（五）商業(yè)銀行信用評估的方法不完善

1997年，克瑞格從銀行角度研究了信貸市場的脆弱性，提出了“安全邊界”概念?！鞍踩吔纭笔倾y行在貸款中收取的風(fēng)險報酬，當(dāng)由于不測事件使得未來沒有重復(fù)過去的良好記錄時，為銀行提供一種安全保護?？巳鸶裾J(rèn)為銀行不恰當(dāng)?shù)脑u估方法是導(dǎo)致信貸市場脆弱的主要原因。我國商業(yè)銀行的信用評估起步較晚，評估方法存在較多問題。首先，數(shù)據(jù)來源不準(zhǔn)確。授信企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不全面，往往不能真實反映企業(yè)的真實經(jīng)營狀況。其次，評級數(shù)據(jù)更新不及時。企業(yè)的信用評級一般都是一年更新一次，但銀行并沒有每年進行及時地分析調(diào)整，企業(yè)內(nèi)外部的變化沒有反映在評級結(jié)果上。最后，五級分類的信用評估方法存在一次主觀性。分類標(biāo)準(zhǔn)沒有真正意義上的量化，往往存在不同工作人員主觀上的差異，導(dǎo)致信用評估的結(jié)果差異較大。我國商業(yè)銀行信用評估方法的不完善，在一定程度上造成銀行對貸款客戶的信用風(fēng)險認(rèn)識不足，無法有針對性地對不同客戶制定不同水平的貸款利率，也無法準(zhǔn)確識別有信用風(fēng)險的客戶。

三、降低商業(yè)銀行不良貸款率的對策分析

加強商業(yè)銀行內(nèi)部控制。有效的內(nèi)部控制有助于信貸及風(fēng)險信息在銀行內(nèi)部不受阻滯地分享和交流，防止出現(xiàn)隱瞞、欺詐等犯罪行為，增強對貸款風(fēng)險的評估和控制的及時性。建立相關(guān)的制度、企業(yè)文化，如：稽核制度、報告制度和強有力的信用文化；強調(diào)團體合作的重要性并創(chuàng)造相應(yīng)的激勵制度，如鼓勵團隊合作來提高貸款項目的透明度，以貸款質(zhì)量作為考核制度減少不良貸款發(fā)生的可能性。

在市場競爭中保持清醒的頭腦。面對互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展和其優(yōu)點，商業(yè)銀行應(yīng)保持清醒的頭腦，不應(yīng)自亂陣腳，盲目地關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)金融對自身發(fā)展的沖擊。相反，商業(yè)銀行應(yīng)取其精華去其糟粕，學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)金融的長處，保持自身的特有優(yōu)勢，并合理規(guī)避自身貸款業(yè)務(wù)程序復(fù)雜、辦理時間周期長等缺點，以質(zhì)取勝，保持自身在行業(yè)中的領(lǐng)軍地位。

健全信用風(fēng)險評估體系。要建立獨立的信用評級機構(gòu)，可以客觀評價重點企業(yè)和重點項目的信用級別。為信用風(fēng)險評級培養(yǎng)專業(yè)人才，建立信用風(fēng)險評估的專業(yè)團隊。完善信用風(fēng)險評估的方法，探索適合我國國情的信用風(fēng)險評估模型。

參考文獻

[1]馮瑞河，王德河.金融學(xué)[M].北京：中國金融出版社，2011。

[2]峁訓(xùn)誠.信用風(fēng)險度量與管理[M].上海：上海財經(jīng)大學(xué)出版社，2013。

[3]吳青.信用風(fēng)險的度量與控制[M].北京：對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)出版社，2008。

[4]鄭志來.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺發(fā)展模式及對商業(yè)銀行影響研究[J].互聯(lián)網(wǎng)金融，2015，（7）：55-56。

[5]中國人民銀行.2015年上半年金融機構(gòu)貸款投向統(tǒng)計報告[EB/OL].人民銀行網(wǎng)站， http：//www.gov.cn/xinwen/2015-07/22/content_2900864.htm.2015-12-27。