孫光林　王海軍　艾永芳

摘 要選取2005年到2014年中國(guó)31個(gè)省級(jí)單位面板數(shù)據(jù)，采用靜態(tài)面板和動(dòng)態(tài)面板計(jì)量模型，分別從企業(yè)存貨規(guī)模和產(chǎn)能利用率兩個(gè)角度實(shí)證考察了產(chǎn)能過(guò)剩與不良貸款率的關(guān)系。研究結(jié)果表明：企業(yè)存貨規(guī)模變動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行不良貸款影響顯著為正，產(chǎn)能利用率對(duì)商業(yè)銀行不良貸款影響顯著為負(fù)；由此表明，產(chǎn)能過(guò)剩是引起商業(yè)銀行不良貸款規(guī)模上升的重要原因。據(jù)此，建議政府堅(jiān)定不移的推動(dòng)去產(chǎn)能步伐，以有效控制產(chǎn)能過(guò)剩帶來(lái)的金融風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞產(chǎn)能過(guò)剩；存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率；產(chǎn)能利用率；不良貸款率

[中圖分類號(hào)]F832.4 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)]1673-0461（2017）03-0090-08

一、引 言

根據(jù)銀監(jiān)會(huì)公布的數(shù)據(jù)，截至2016年三季度，商業(yè)銀行不良貸款規(guī)模達(dá)1.49萬(wàn)億元，不良貸款率1.76%。而在2011年底，不良貸款余額僅4 000億左右，不良貸款率也才剛剛達(dá)到1%，即使不良貸款率上升的如此迅猛，商業(yè)銀行不良貸款率仍然被低估。2016年三季度末，商業(yè)銀行關(guān)注類貸款余額3.48億元，占比4.1%，余額同比增長(zhǎng)23.6%，反映了商業(yè)銀行不良貸款風(fēng)險(xiǎn)會(huì)進(jìn)一步加大。因此，穆迪國(guó)際評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，隨著貸款輸導(dǎo)率增高而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)緩慢，2016年我國(guó)銀行業(yè)不良貸款率將持續(xù)增加。上海財(cái)經(jīng)大學(xué)發(fā)表報(bào)告預(yù)測(cè)，2016年我國(guó)商銀不良貸款率至少上升1.2%。

國(guó)際經(jīng)驗(yàn)表明，貸款是否能夠及時(shí)、足額回收是影響金融機(jī)構(gòu)能否持續(xù)健康發(fā)展，以及向企業(yè)發(fā)放貸款積極性的重要因素。然而，不良貸款率的升高對(duì)金融體系的穩(wěn)定產(chǎn)生嚴(yán)重影響。要想整體改善金融風(fēng)險(xiǎn)狀況，降低不良貸款率，提高信貸資金使用效率，關(guān)鍵是能夠識(shí)別影響不良貸款率的經(jīng)濟(jì)因素。

圍繞不良貸款產(chǎn)生的影響因素，產(chǎn)生了大量理論和實(shí)證文獻(xiàn)，相關(guān)影響因素被歸納為宏觀經(jīng)濟(jì)、企業(yè)性質(zhì)和政治等方面。宏觀經(jīng)濟(jì)因素主要包括社會(huì)消費(fèi)品零售總額、進(jìn)出口總額、人均GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹、銀行業(yè)利潤(rùn)率、地區(qū)市場(chǎng)化程度和法制環(huán)境等（謝冰，2009[1]；Erdin？觭，2014[2]； Messai，2013[3]）。企業(yè)性質(zhì)包括國(guó)有企業(yè)占比、民營(yíng)股東持股比例和外資持股比例等（譚勁松，2012[4]；張樂(lè)等，2016[5]）。政治因素主要包括行政貸款指令、財(cái)政補(bǔ)貼和行政干預(yù)等（俞喬等，2009[6]）。

近年來(lái)，產(chǎn)能過(guò)剩逐漸成為學(xué)者研究的熱點(diǎn)，產(chǎn)能過(guò)剩能否影響不良貸款，對(duì)其進(jìn)行深入探討，具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。筆者認(rèn)為，產(chǎn)能過(guò)剩與不良貸款之間存在因果關(guān)系，主要基于以下原因：第一，產(chǎn)能過(guò)剩會(huì)直接導(dǎo)致企業(yè)存貨增加，產(chǎn)能利用率下降，行業(yè)利潤(rùn)降低，企業(yè)效益變差，影響企業(yè)的還款能力；第二，地方政府為追求經(jīng)濟(jì)效益，許多商業(yè)銀行（特別是地方性商業(yè)銀行）貸款和風(fēng)險(xiǎn)控制受地方政府的干預(yù)較多，大量貸款進(jìn)入產(chǎn)能投資領(lǐng)域，當(dāng)出現(xiàn)產(chǎn)能過(guò)剩時(shí)，會(huì)增大商業(yè)銀行信貸資金回收風(fēng)險(xiǎn)；第三，我國(guó)商業(yè)銀行大都以規(guī)模效益型經(jīng)營(yíng)模式為主，大規(guī)模存貸業(yè)務(wù)仍是商業(yè)銀行收入的主要來(lái)源，目前經(jīng)濟(jì)下滑和去產(chǎn)能的大背景下，產(chǎn)能過(guò)剩領(lǐng)域貸款潛在風(fēng)險(xiǎn)集中爆發(fā)，致使銀行不良貸款規(guī)模擴(kuò)大。

目前國(guó)內(nèi)并沒(méi)有相關(guān)文獻(xiàn)實(shí)證考察產(chǎn)能過(guò)剩與不良貸款之間的關(guān)系，本文通過(guò)理論闡述產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)不良貸款率的影響機(jī)理，利用面板數(shù)據(jù)模型實(shí)證研究產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)不良貸款的作用效果。主要在以下方面有所貢獻(xiàn)：第一，本文研究彌補(bǔ)了當(dāng)前產(chǎn)能過(guò)剩與不良貸款之間實(shí)證研究的不足；第二，在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)、去產(chǎn)能的大背景下，本文的研究結(jié)論對(duì)于降低不良貸款率風(fēng)險(xiǎn)有一定的借鑒意義。

同時(shí)，后文結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分是產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)不良貸款率的作用機(jī)制分析；第三部分是模型設(shè)定、變量說(shuō)明和基本事實(shí)描述；第四部分是模型實(shí)證結(jié)果分析；最后是基于本文研究結(jié)論，給出政策建議。

二、產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)不良貸款率的作用機(jī)制分析

西方國(guó)家通常在經(jīng)濟(jì)周期下行時(shí)，出現(xiàn)產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題，當(dāng)周期處于谷底時(shí)，產(chǎn)能過(guò)剩往往也是最嚴(yán)重，但我國(guó)的產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題，并不完全是由經(jīng)濟(jì)周期所引起的，有其自身的特征，我國(guó)學(xué)者根據(jù)自己的研究角度給出了不同的解釋。

林毅夫（2004）[7]站在信息不對(duì)稱的角度分析企業(yè)投資行為，認(rèn)為企業(yè)過(guò)多的投資于前景較好的行業(yè)，導(dǎo)致投資過(guò)度集中，從而形成產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題，他把這種現(xiàn)象稱為“潮涌現(xiàn)象”。韓國(guó)高等（2011）[8]利用企業(yè)數(shù)據(jù)測(cè)度產(chǎn)能過(guò)剩，認(rèn)為制造業(yè)的固定資產(chǎn)投資是導(dǎo)致產(chǎn)能過(guò)剩的重要原因。楊振兵和張誠(chéng)（2015）[9]則認(rèn)為產(chǎn)能過(guò)剩不能僅僅歸咎于過(guò)度和重復(fù)投資，盲目追求數(shù)量，而不追求質(zhì)量，導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)部的惡性競(jìng)爭(zhēng)也是產(chǎn)能過(guò)剩產(chǎn)生的直接原因。

因此，對(duì)于產(chǎn)能過(guò)剩如何影響不良貸款率？本文將基于圖1的邏輯關(guān)系加以探討。由于地方政府官員在財(cái)政激勵(lì)和政治激勵(lì)的作用下，為了經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，以獲得經(jīng)濟(jì)政績(jī)，使得地方政府有很強(qiáng)的意愿干預(yù)投資和資本資源配置（江飛濤等，2012[10]；干春暉等，2015[11]）。

當(dāng)前我國(guó)資本融資方式相對(duì)單一，商業(yè)銀行成為企業(yè)信貸資金的主要來(lái)源渠道，但我國(guó)銀行企業(yè)制度并不完善，地方政府對(duì)金融信貸活動(dòng)有一定的干涉能力，會(huì)基于自身利益影響信貸資源流向產(chǎn)能過(guò)剩領(lǐng)域。就地方政府單一行為而言，這種干預(yù)行為并未出現(xiàn)嚴(yán)重后果，如果把全國(guó)這種行為進(jìn)行匯總，會(huì)發(fā)現(xiàn)大量雷同項(xiàng)目在同一產(chǎn)業(yè)投資，造成產(chǎn)業(yè)過(guò)度投資和集中發(fā)展，最終導(dǎo)致產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題，致使貸款未按市場(chǎng)有效流動(dòng)，造成貸款低效錯(cuò)位使用。

在政績(jī)考核制度下，地方官員為了獲得更大的升遷資本，有強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)追求GDP的增量，往往采取稅收優(yōu)惠和財(cái)政補(bǔ)貼等措施，祈求獲得更多投資。然而，地方政府為了盡快看到經(jīng)濟(jì)紅利，補(bǔ)貼過(guò)多的流向產(chǎn)能投資領(lǐng)域，企業(yè)也為了獲得更多的補(bǔ)貼資金，往往采取短視行為，進(jìn)行低水平的規(guī)模擴(kuò)張，致使產(chǎn)能過(guò)剩進(jìn)一步的加劇。

遭受產(chǎn)能過(guò)剩困境的企業(yè)會(huì)尋求轉(zhuǎn)行、產(chǎn)能升級(jí)和兼并重組，以擺脫經(jīng)營(yíng)困境，但產(chǎn)能過(guò)剩嚴(yán)重的企業(yè)大部分無(wú)法逃脫被市場(chǎng)淘汰的命運(yùn)，此時(shí)銀行貸款將面對(duì)巨大風(fēng)險(xiǎn)。一方面產(chǎn)能過(guò)剩會(huì)直接導(dǎo)致企業(yè)存貨大量積壓，整個(gè)行業(yè)的利潤(rùn)空間會(huì)下滑，企業(yè)的償債能力下降。另一方面產(chǎn)能過(guò)剩會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)能利用率下降，此時(shí)不僅起始產(chǎn)能未能飽和利用，當(dāng)前擴(kuò)大的產(chǎn)能也被迫閑置，企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入下降，效益變差，企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（企業(yè)營(yíng)業(yè)收入/企業(yè)總資產(chǎn)）下降，增大銀行貸款的潛在風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)這種風(fēng)險(xiǎn)暴露時(shí)，會(huì)引起不良貸款率的上升。

因此，根據(jù)本文上述分析，提出基本假設(shè)1和假設(shè)2。

假設(shè)1：地方政府一味追求GDP的增量，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)過(guò)度投資和重復(fù)建設(shè)，引起嚴(yán)重的產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題，企業(yè)存貨規(guī)模增加，企業(yè)效益變差，還款能力下降，潛在增加商業(yè)銀行不良風(fēng)險(xiǎn)，故企業(yè)存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率與不良貸款率正相關(guān)。

假設(shè)2：產(chǎn)能過(guò)剩導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)能利用率下降，企業(yè)收入減少，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率降低，致使銀行不良貸款率上升，故企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（測(cè)度產(chǎn)能利用率）與不良貸款之間負(fù)相關(guān)。

三、模型設(shè)定、變量說(shuō)明和基本事實(shí)描述

（一）模型設(shè)定

1.靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

本文關(guān)注的是產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)不良貸款率的短期影響，所使用的樣本是31個(gè)省市①2005年到2014年的年度數(shù)據(jù)。為了檢驗(yàn)上文中的基本假設(shè)，我們的基本模型采用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型：

rateit=a0+a1？駐stockit+β′·Xit+εit （1）

rateit=β0+β1captalit+β′·Xit+vit （2）

其中，μit和vit表示方程的誤差擾動(dòng)項(xiàng)，包括個(gè)體和時(shí)間效應(yīng)，i和t分別表示省份和時(shí)間，因變量rateit表示i省份t年份不良貸款率，即當(dāng)期不良貸款余額占總貸款余額的比值，不良貸款包括次級(jí)類貸款、可疑類貸款和損失類貸款；核心解釋變量是企業(yè)存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率？駐stockit和企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（測(cè)度產(chǎn)能利用率）captalit，其中？駐stockit表示當(dāng)期規(guī)模以上企業(yè)存貨增長(zhǎng)率與上年增長(zhǎng)率的差值。a1和β1是本文重點(diǎn)關(guān)注的產(chǎn)能過(guò)剩指標(biāo)的作用效果，β′表示控制變量未知參數(shù)矩陣，Xit=（firit，favit，publicit，debtit，finit）為控制變量向量。

2.動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型

由于中國(guó)金融市場(chǎng)巨大，不良貸款的發(fā)生可能較為平緩，往期不良貸款率會(huì)對(duì)當(dāng)期產(chǎn)生影響，為了排除這種影響，從而檢驗(yàn)核心變量系數(shù)的穩(wěn)健性，進(jìn)一步建立動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型：

rateit=a0+γ1rateit-1+γ2rateit-2+a1？駐stockit+β′·Xit+εit

（3）

rateit=a0+γ1rateit-1+γ2rateit-2+a3ln captalit+β′·Xit+εit

（4）

其中，rateit-1和rateit-2分別表示不良貸款率的滯后一期和二期，γ代表不良貸款率滯后期相對(duì)應(yīng)的參數(shù)，式（3）和（4）中的控制變量與靜態(tài)面板一致，為了更能檢驗(yàn)核心指標(biāo)穩(wěn)健性，把控制變量進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。

（二）變量說(shuō)明

1.核心解釋變量

衡量產(chǎn)能過(guò)剩的最直接指標(biāo)是產(chǎn)能利用率和企業(yè)存貨水平，一般認(rèn)為產(chǎn)能利用率低于75%就代表經(jīng)濟(jì)處于嚴(yán)重產(chǎn)能過(guò)剩狀態(tài)（鐘春平、潘黎，2014）[12]。但目前我國(guó)尚未正式披露產(chǎn)能利用率相關(guān)數(shù)據(jù)，當(dāng)前大多學(xué)者都嘗試采用不同的計(jì)量或統(tǒng)計(jì)方法來(lái)測(cè)度產(chǎn)能利用率，包括成本函數(shù)法、對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿分析模型、微觀基礎(chǔ)的企業(yè)投資模型、投入產(chǎn)出法、協(xié)整法和生產(chǎn)能力利用率法等等（韓國(guó)高等，2011[8]；程俊杰，2015[13]；沈坤榮等，2012[14]；楊振兵和張誠(chéng)，2015[9]；董敏杰等，2015[15]），但并沒(méi)有公認(rèn)的好的測(cè)度方法。紀(jì)志宏（2015）[16]根據(jù)人民銀行披露的部分行業(yè)產(chǎn)能利用率數(shù)據(jù)，與企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（營(yíng)業(yè)收入/總資產(chǎn)）對(duì)比發(fā)現(xiàn)，二者具有很高的相關(guān)性，1999年到2014年的數(shù)據(jù)波動(dòng)基本一致，因此，本文借鑒紀(jì)志宏（2015）[16]的做法，利用企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為分析產(chǎn)能利用率變動(dòng)的間接指標(biāo)。故本文中，將使用企業(yè)存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為產(chǎn)能過(guò)剩的衡量指標(biāo)，考察產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)不良貸款率的作用效果。

2.控制變量

（1）金融發(fā)展水平。自從1970年麥金農(nóng)提出金融發(fā)展理論以來(lái)，關(guān)于金融發(fā)展的指標(biāo)有諸多的見(jiàn)解，廣義的金融發(fā)展指標(biāo)，是利用全部金融資產(chǎn)的總額占當(dāng)期GDP的比重來(lái)衡量，比較狹義的金融發(fā)展指標(biāo)是用當(dāng)期的存貸款年底余額之和占當(dāng)期GDP的比重來(lái)衡量。在本文的研究中，為了能夠更加細(xì)致的得出金融發(fā)展對(duì)不良貸款率的作用，筆者選擇更為狹義的的指標(biāo)來(lái)表示金融發(fā)展水平fir，用當(dāng)期該省市的年末貸款余額與當(dāng)期GDP的比值衡量，比值越大，說(shuō)明該省市就具有越高的金融深化水平，反之越低，用以刻畫金融信貸密度和金融發(fā)展深度，衡量企業(yè)在銀行部門獲得資金的總體狀況。

（2）金融中介效率。在本文中，定義金融中介效率fae是年末貸款余額與存款余額的比值，衡量金融機(jī)構(gòu)存款轉(zhuǎn)化成投資的能力，其值介于0和1之間，金融中介效率越接近于1，說(shuō)明存款轉(zhuǎn)化成投資的效率越高，反之，則效率越低。

（3）財(cái)政支出占GDP比重。20世紀(jì)30年代大蕭條，是政府干涉經(jīng)濟(jì)的開(kāi)端，財(cái)政支出作為國(guó)家調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)的一種重要措施，能夠直接影響總需求，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。財(cái)政支出占GDP的比重，能夠直接看出政府干涉經(jīng)濟(jì)的程度，其值越大，說(shuō)明政府干涉經(jīng)濟(jì)的程度越深。

（4）金融業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重。金融業(yè)產(chǎn)值的比重衡量金融業(yè)發(fā)展的相對(duì)規(guī)模，反映金融業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位和金融業(yè)發(fā)育程度，金融業(yè)作為現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，要推動(dòng)服務(wù)業(yè)的發(fā)展，金融業(yè)的發(fā)展備受關(guān)注。如果一個(gè)省市金融業(yè)產(chǎn)值的比重較大，這說(shuō)明金融業(yè)已成為經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)能過(guò)剩的情況也相對(duì)較輕，故本文把金融業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重作為控制變量。

（5）企業(yè)債務(wù)總額占GDP的比值。本文使用規(guī)模以上企業(yè)債務(wù)總額占GDP的比重來(lái)衡量企業(yè)債務(wù)的相對(duì)規(guī)模，由于改革開(kāi)放很長(zhǎng)一段時(shí)間，投資成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要推動(dòng)因素之一，導(dǎo)致我國(guó)當(dāng)前高企業(yè)債務(wù)率。過(guò)高的企業(yè)債務(wù)率則表明我國(guó)企業(yè)對(duì)債務(wù)資金的利用效率偏低。此外，由于我國(guó)企業(yè)融資方式相對(duì)單一，銀行信貸資金是企業(yè)獲得外部資金支持的主要方式，儲(chǔ)蓄向投資轉(zhuǎn)換的過(guò)程伴隨著企業(yè)債務(wù)的上升，故本文引入企業(yè)債務(wù)總額占GDP的比重作為控制變量之一（見(jiàn)表1）。

（三）基本事實(shí)描述

為了能夠使我們初步了解產(chǎn)能過(guò)剩與商業(yè)銀行不良貸款率直接關(guān)系，下面分別畫出企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、企業(yè)存貨變動(dòng)率與不良貸款率的散點(diǎn)圖。如圖2所示，散點(diǎn)圖擬合線表明企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與商業(yè)不良貸款率負(fù)相關(guān)。如圖3所示，散點(diǎn)圖擬合線表明企業(yè)存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率和不良貸款率之間正相關(guān)，二者之間均是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。對(duì)此，進(jìn)一步使用Pearson檢驗(yàn)檢測(cè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、企業(yè)存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率和商業(yè)銀行不良貸款率之間的關(guān)系，檢驗(yàn)結(jié)果表明企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與商業(yè)銀行不良貸款之間系數(shù)值為-0.2237，在1%的水平上顯著。企業(yè)存貨變動(dòng)率與不良貸款率之間相關(guān)系數(shù)值為0.1933，在1%的水平上顯著。進(jìn)一步驗(yàn)證了產(chǎn)能過(guò)剩和不良貸款率之間的正相關(guān)關(guān)系。但這只能簡(jiǎn)單的說(shuō)明產(chǎn)能過(guò)剩和商業(yè)銀行不良貸款率之間的線性關(guān)系，為了更確切的得到產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響效果，本文將在第四部分分別建立靜態(tài)面板和動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行實(shí)證分析。

四、模型實(shí)證結(jié)果及其分析

（一）存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率與不良貸款率

為了驗(yàn)證存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率對(duì)不良貸款率的作用效果的穩(wěn)健性，本文中采用逐步回歸的方法，依次加入控制變量。在第1步回歸方程中，僅包括存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率指標(biāo)，不加任何控制變量，在第2步回歸方程中加入金融發(fā)展水平和金融中介效率兩個(gè)控制變量，在第3步回歸方程中，引入全部控制變量，并加入存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率和金融發(fā)展水平的交互項(xiàng)，在第4步回歸方程中，把存貨增長(zhǎng)率和金融發(fā)展水平的交互項(xiàng)替換成存貨增長(zhǎng)率變動(dòng)率和金融業(yè)產(chǎn)值占GDP比重的交互項(xiàng)。這里需要說(shuō)明，引入金融發(fā)展水平、金融業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重的交互項(xiàng)作為解釋變量，是為了驗(yàn)證產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)不良貸款率的作用是否依賴于金融發(fā)展水平和金融業(yè)發(fā)展規(guī)模。

本文采用Hausman檢驗(yàn)判斷模型選擇固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，模型1應(yīng)該使用隨機(jī)效應(yīng)，模型2、3和4應(yīng)該使用固定效應(yīng)。從表2中模型1到4可以看出，存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率的系數(shù)顯著為正，這說(shuō)明由于產(chǎn)能過(guò)剩導(dǎo)致企業(yè)存貨增長(zhǎng)率升高，企業(yè)效益變差，還款能力下降，最終致使銀行不良貸款率升高。而且在逐步加入控制變量的過(guò)程中，存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率的系數(shù)值并未發(fā)生顯著變化，這說(shuō)明模型結(jié)果整體穩(wěn)健。另外，產(chǎn)能過(guò)剩導(dǎo)致不良貸款的變動(dòng)與金融發(fā)展水平、金融業(yè)發(fā)展整體規(guī)模相關(guān)，金融發(fā)展水平和金融業(yè)產(chǎn)值占GDP比重的擴(kuò)大，可以降低產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)不良貸款率的作用效果。因此，研究假設(shè)1得到驗(yàn)證。

模型2和模型3回歸結(jié)果表明，金融中介效率和商業(yè)銀行不良貸款率顯著負(fù)相關(guān)，在5%的水平上顯著，這說(shuō)明提高金融中介效率，能夠降低不良貸款規(guī)模。政府公共支出與商業(yè)銀行不良貸款率顯著負(fù)相關(guān)，在1%的水平上顯著，這說(shuō)明政府公共支出變動(dòng)能夠給商業(yè)銀行不良貸款帶來(lái)積極影響?；诮?jīng)濟(jì)學(xué)角度而言，政府增加支出能夠增加社會(huì)總需求，刺激經(jīng)濟(jì)社會(huì)對(duì)勞動(dòng)的需求量，促使商品價(jià)格上漲，提高企業(yè)利潤(rùn)率，改善企業(yè)效益，減少企業(yè)信貸違約風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而能夠積極影響商業(yè)銀行不良貸款率。金融業(yè)發(fā)展規(guī)模與商業(yè)銀行不良貸款率顯著負(fù)相關(guān)，在1%的水平上顯著，這說(shuō)明提高金融業(yè)發(fā)展水平，能夠降低商業(yè)銀行不良貸款規(guī)模。

（二）產(chǎn)能利用率與不良貸款率

由于企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與產(chǎn)能利用率之間僅是近視的波動(dòng)關(guān)系，本文采用企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為產(chǎn)能利用率的替代指標(biāo)，在實(shí)證過(guò)程中，需要處理好企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的內(nèi)生性問(wèn)題。首先，指標(biāo)替換不可避免的存在誤差，可能會(huì)低估或者高估產(chǎn)能過(guò)剩的作用效果，導(dǎo)致回歸出現(xiàn)偏誤。其次，企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和不良貸款之間可能會(huì)存在雙向因果關(guān)系，企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率高說(shuō)明企業(yè)的償債能力強(qiáng)，還貸周期短，從而降低銀行不良貸款率，同時(shí)不良貸款率的降低會(huì)使銀行放松信貸條件限制，企業(yè)更易獲得銀行的信貸資金。實(shí)證研究需要選取合理的工具變量，克服內(nèi)生性引致的估計(jì)偏誤。

如表3所示，采用逐步回歸的辦法，逐步加入控制變量。在模型1中僅僅采用核心指標(biāo)，不加入任何控制變量，在模型2中，加入金融發(fā)展水平、金融中介效率和財(cái)政支出占GDP的比重3個(gè)控制變量，在模型3中加入全部控制變量，企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的整體結(jié)果穩(wěn)健。

同時(shí)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果表明，模型1、2和3應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。逐步回歸實(shí)證結(jié)果表明，企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（測(cè)度產(chǎn)能利用率）對(duì)商業(yè)銀行不良貸款影響顯著為負(fù)，回歸結(jié)果穩(wěn)健，但由于模型存在內(nèi)生性問(wèn)題，本文進(jìn)一步使用工具變量法考察。

工具變量法的關(guān)鍵是選取合適的工具變量，比較常見(jiàn)的兩種構(gòu)造工具變量的方法，一是采用內(nèi)生變量的一階滯后項(xiàng)作為工具變量，二是借鑒Lewbel（1997）[17]和譚宏波（2015）[18]的方法，采用內(nèi)生變量和均值差的三次方作為工具變量，但這兩種方法都比較粗糙。本文利用城市人均公園綠地面積作為產(chǎn)能過(guò)剩的工具變量，產(chǎn)能過(guò)剩企業(yè)大都集中于第二產(chǎn)業(yè)，廠區(qū)占地面積相對(duì)較大，因此，產(chǎn)能過(guò)剩越嚴(yán)重的地區(qū)人均公園綠地面積越少，而人均公園綠地面積與銀行不良貸款并無(wú)直接關(guān)系，對(duì)于所選工具變量的合理性，模型中將做進(jìn)一步檢驗(yàn)。

如表3中，模型4和模型5的結(jié)果所示，分別采用面板數(shù)據(jù)工具變量法和2SLS進(jìn)行回歸。DWH內(nèi)生性檢驗(yàn)表明，在1%的水平上顯著，拒絕外生的原假設(shè)，這說(shuō)明企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是內(nèi)生性解釋變量。Cragg-Donald F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)值為35.429，大于16.38的臨界值，拒絕弱工具變量的原假設(shè)，說(shuō)明模型中工具變量的選取合理。還需要進(jìn)一步檢驗(yàn)工具變量有效性，但當(dāng)內(nèi)生變量和工具變量相同時(shí)，并無(wú)有效的方法對(duì)工具變量進(jìn)行檢驗(yàn)，我們參照Wooldridge（2002）[19]的方法對(duì)工具變量的外生有效性進(jìn)行了間接檢驗(yàn)，把兩階段回歸中的第二階段殘差項(xiàng)作為因變量對(duì)工具變量進(jìn)行回歸，實(shí)證結(jié)果表明工具變量在10%的水平上并不顯著，這說(shuō)明本文所選的工具變量與殘差項(xiàng)不相關(guān)，滿足人均公園綠地面積的“排他性約束條件”。回歸結(jié)果表明，企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的系數(shù)顯著為負(fù)，再一次說(shuō)明產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)銀行不良貸款率的正向作用效果，但系數(shù)值的絕對(duì)值要大于模型1到3的回歸結(jié)果，這說(shuō)明因?yàn)閮?nèi)生性問(wèn)題低估了產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)銀行不良貸款率的影響。因此，研究假設(shè)2得到驗(yàn)證。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中，由于存在不良貸款率的滯后項(xiàng)，實(shí)證中需要克服內(nèi)生性問(wèn)題，Arellano和Bnod（1991）[20]提出使用DIF（差分廣義矩估計(jì)）方法，選取被解釋變量的一階差分滯后項(xiàng)的工具變量進(jìn)行GMM估計(jì)。雖然DIF估計(jì)差分能夠消除一些不隨時(shí)間變化的個(gè)體效應(yīng)，帶來(lái)以下好處：一是解決部分遺漏變量引致的內(nèi)生性問(wèn)題，二是消除被解釋變量和解釋變量的雙向因果關(guān)系導(dǎo)致的估計(jì)偏誤。但差分GMM估計(jì)也會(huì)帶來(lái)很多問(wèn)題：一是如果T較大，會(huì)出現(xiàn)較多工具變量，容易出現(xiàn)弱工具變量問(wèn)題（滯后期越多相關(guān)性就越弱），產(chǎn)生偏差。二是如果因變量序列存在一階自相關(guān)系數(shù)較大，例如接近于1，DIF-GMM方法選擇的工具變量會(huì)很弱，特別事件跨度較小時(shí)，估計(jì)結(jié)果會(huì)存在嚴(yán)重偏誤（譚洪波，2015）[18]，如果被解釋變量的持續(xù)性很強(qiáng)，可能不再適用DIF-GMM。Blundell和Bond（1998）[21]提出系統(tǒng)GMM方法（System GMM），將差分GMM和水平GMM結(jié)合在一起作為一個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行GMM估計(jì)，與差分GMM相比，系統(tǒng)GMM可以提高估計(jì)的效率，故本文使用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

系統(tǒng)GMM的使用不允許殘差項(xiàng)出現(xiàn)二階序列自相關(guān)，但可以容忍方程出現(xiàn)一階自相關(guān)，還必須通過(guò)工具變量的過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)。如表4所示，模型1和模型2的二階自相關(guān)檢驗(yàn)表明，模型不存在二階自相關(guān)，同時(shí)Sargan檢驗(yàn)結(jié)果顯示，模型中不存在過(guò)度識(shí)別問(wèn)題，本文使用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行系統(tǒng)GMM估計(jì)是有效的。穩(wěn)健性結(jié)果表明，動(dòng)態(tài)面板回歸中存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率和企業(yè)資本轉(zhuǎn)換率的系數(shù)仍然是顯著的，這進(jìn)一步的說(shuō)明產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)銀行不良貸款率的影響為正。

五、結(jié)論及政策建議

本文基于2005年到2014年各省市面板數(shù)據(jù)，利用面板數(shù)據(jù)模型，分別從企業(yè)存貨規(guī)模和產(chǎn)能利用率兩個(gè)角度實(shí)證考察了產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響效果。研究結(jié)果表明：①產(chǎn)能利用率（企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率測(cè)度）對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響顯著為負(fù)，企業(yè)存貨增長(zhǎng)變動(dòng)率對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響顯著為正，因此，產(chǎn)能過(guò)剩是造成不良貸款率升高的重要原因；②產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響依賴于金融深化水平和金融業(yè)整體發(fā)展規(guī)模，提高金融深化水平和金融業(yè)發(fā)展規(guī)模能夠降低產(chǎn)能過(guò)剩對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的作用效果；③金融深化水平、金融中介效率、政府財(cái)政支出規(guī)模占GDP的比重和企業(yè)債務(wù)規(guī)模占GDP的比重對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響顯著為負(fù)。

為了防范不良貸款水平的激增導(dǎo)致金融不穩(wěn)定，根據(jù)本文研究結(jié)論，基于產(chǎn)能過(guò)剩視角給出以下政策建議：第一，國(guó)家相關(guān)部門應(yīng)該出臺(tái)措施，減少地方政府對(duì)銀行信貸的干預(yù)，避免資本的不合理流動(dòng)。第二，監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)關(guān)注不同省市間的補(bǔ)貼措施，以防地方政府盲目進(jìn)行無(wú)顯著差異的補(bǔ)貼措施，而引起某一產(chǎn)業(yè)的過(guò)度投資。第三，建立有序的產(chǎn)能過(guò)剩企業(yè)退出機(jī)制，減少地方政府對(duì)產(chǎn)能過(guò)剩企業(yè)的財(cái)政補(bǔ)貼和信貸優(yōu)惠政策，更要避免信貸輸血扶持“僵尸企業(yè)”。第四，擴(kuò)大不良資產(chǎn)證券化試點(diǎn)規(guī)模。當(dāng)前我國(guó)商業(yè)銀行盈利模式還是以規(guī)模效益型為主，商業(yè)銀行傾向于向大企業(yè)放貸，當(dāng)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡時(shí)，往往伴隨嚴(yán)重的信貸資金回收風(fēng)險(xiǎn)，不良資產(chǎn)證券化能夠有助于降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。第五，深化國(guó)際產(chǎn)能合作，以有效的把產(chǎn)能國(guó)際轉(zhuǎn)移出口，一方面，要積極主動(dòng)的參與全球資源配置，加快鋼鐵等產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)的全球化布局，構(gòu)建全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展平臺(tái)；另一方面，充分把握“一路一帶”的發(fā)展機(jī)遇，加強(qiáng)與國(guó)際的產(chǎn)能合作，積極引導(dǎo)產(chǎn)能過(guò)剩企業(yè)把有效產(chǎn)能的設(shè)備、技術(shù)和人才等要素向一帶一路沿線國(guó)家轉(zhuǎn)移，以有效的促進(jìn)國(guó)內(nèi)產(chǎn)能結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，改善產(chǎn)能過(guò)剩企業(yè)的整體收益。

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