李慧平?范紫晴
摘要:本文根據(jù)2007-2015年39家銀行的年度數(shù)據(jù),分別使用行業(yè)貸款集中度、客戶貸款集中度與銀行規(guī)模大小作門限變量,建立門限回歸模型,結(jié)果表明貸款集中度與銀行風險的關(guān)系是非線性的。最后根據(jù)我國貸款集中情況,給出政策建議。
關(guān)鍵詞:貸款集中度;商業(yè)銀行;銀行風險;門限模型
金融機構(gòu)的風險一直是監(jiān)管當局很重視的問題,如今的金融自由化導致若某一金融機構(gòu)發(fā)生風險,那么“多米諾骨牌”效應(yīng)很容易發(fā)生。歷史上多次銀行危機都是由于商業(yè)銀行貸款過度集中所引發(fā)的。
我國大多數(shù)銀行都選擇向大企業(yè)貸款,導致中小企業(yè)融資困難;制造業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)投放了大量的貸款,然而新興行業(yè)能審批通過的貸款卻很少,這樣我國的地區(qū)的均衡發(fā)展與科技發(fā)展都會受到影響。
關(guān)于貸款集中度與銀行風險關(guān)系研究,Stefania P.S.Rossi、Gerhard Winkler和Markus S.Schwaiger(2009)研究澳大利亞大型商業(yè)銀行1997-2003年間的數(shù)據(jù)得出,貸款成本會因銀行多樣化與銀行規(guī)模增加而增大,銀行風險卻因此降低。黃秀秀、曹前進等(2012)研究表明客戶貸款集中能降低銀行風險,但行業(yè)貸款集中與地區(qū)貸款集中卻不能影響銀行風險。
G.jimenze(2010)對西班牙銀行業(yè)進行實證研究,發(fā)現(xiàn)貸款集中度與銀行風險關(guān)系并不顯著。
本文借鑒前人研究,引入門限模型,選取39家商業(yè)銀行的312個觀測數(shù)據(jù),來研究商業(yè)銀行與貸款集中度的非線性關(guān)系。
一、實證研究
(一)樣本與數(shù)據(jù)來源
本文選取了39家商業(yè)銀行(16家上市銀行和23家城商行)2007-2015年的數(shù)據(jù)。23家城商行分別為徽商銀行、重慶銀行、江蘇銀行、上海銀行、東莞銀行、東營銀行、杭州銀行、泉州銀行、富滇銀行、德陽銀行、柳州銀行、天津銀行、錦州銀行、齊魯銀行、青島銀行、日照銀行、浙江稠州商業(yè)銀行、浙江泰隆商業(yè)銀行、重慶三陜銀行、長沙銀行、湖州銀行、洛陽銀行、溫州銀行。
(二)模型的構(gòu)建
假設(shè)貸款集中度對銀行風險的影響可能存在一個或多個門限值,利用 Hansen的門限回歸法來建立面板門限模型:
Zit=α+β01xit(qi ≤ γ)+β02xit(qi > γ)+β1sizeit+
β2crit+β3ldit+β4mgit+εit
其中,Zit表示i銀行在t時期面臨的風險,xit為核心解釋變量,即貸款集中度變量,CCIit為客戶貸款集中度,ICIit為行業(yè)貸款集中度。門限變量分別為兩個核心解釋變量以及銀行規(guī)模size。qi為門限變量,γ為門限值。
(三)實證分析
使用stata12.0分析軟件,利用Boot-strap抽樣法,自舉3000次,來求解面板門限模型。
1.以CCI作門限變量的門限回歸模型。
通過表1可知客戶貸款集中度CCI對銀行風險的影響存在單一門檻值。并計算出CCI的單一門限值為0.268
2.以ICI作門限變量的門限回歸模型
由表2可判定存在雙門限值。經(jīng)測算ICI的門限值分別為0.090和0.124。
3.以SIZE作為門限變量的門限回歸模型。
用SIZE作門限變量,分用CCI、ICI作核心解釋變量來建立門限模型,經(jīng)檢驗以后門限模型都存在雙重門限,門限值如表3。
4.面板門限回歸模型估計結(jié)果。(見表4)
模型一的結(jié)果表示,CCI1與CCI2不僅系數(shù)正負不同而且顯著性也不一致,使CCI與銀行風險之間非線性的關(guān)系得到證實,當CCI小于自身門限值時,銀行風險會因客戶貸款越集中而下降,但效果卻并不顯著,當CCI大于門限值后,客戶貸款集中度的增加會使銀行風險顯著增加。再來看模型三,CCI1絕對系數(shù)下降,CCI2絕對系數(shù)增大,得出資產(chǎn)規(guī)模對CCI與銀行風險間的關(guān)系有一定的影響。當SIZE比第一門限值小時,CCI對Z值影響顯著程度很小,當 CCI超過第一門限值時,CCI對Z值有顯著為負的影響,表明銀行風險會因CCI增加而顯著增大,然而當資產(chǎn)規(guī)模超過了第二門限值后,客戶貸款集中度越大銀行風險越大,影響很顯著性。
模型二的結(jié)果表明,由于ICI1與ICI2的系數(shù)顯著性不一致,那么ICI與銀行風險之間非線性關(guān)系也得到證實。當ICI比門限值小時,ICI對Z值影響顯著為負,表示行業(yè)貸款集中會增大銀行風險;當ICI增大,大于第一個門限值后,ICI的系數(shù)由負數(shù)轉(zhuǎn)為正數(shù),表示行業(yè)貸款集使銀行風險下降了,當ICI再次增大時,商業(yè)銀行風險也會隨之增大。從模型四結(jié)果來看,對于小型商業(yè)銀行,行業(yè)貸款越集中銀行風險越大,對于中型規(guī)模銀行,行業(yè)集中度的增大能降低銀行風險但效果不顯著。而對于大型商業(yè)銀行來說其風險會隨著行業(yè)貸款集中的增大而顯著增大。
SIZE的系數(shù)是不顯著為正,表明商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模并不能顯著影響銀行風險。資本充足率的系數(shù)為正且顯著,資本充足率越高,銀行持有資本越多,就越有能力抵御擠兌危機。貸存比與Z值顯著負相關(guān),因為高貸存比會引發(fā)商業(yè)銀行支付危機。MG系數(shù)不顯著,表示貨幣流動性不能對商業(yè)銀行的風險有顯著影響。
二、主要結(jié)論和政策建議
(一)研究結(jié)論
1.客戶貸款集中度對銀行風險存在單一門檻效應(yīng),門限值為0.268,小于該值時,能降低銀行風險,超過該值時,會加大銀行風險,0.268是客戶貸款集中度的最優(yōu)水平。
2.行業(yè)貸款集中度與銀行風險之間存在雙重門檻效應(yīng),門限值分別為0.075和0.092,由兩個門檻值劃分三個區(qū)間,發(fā)現(xiàn)行業(yè)貸款集中在第二區(qū)間可以提高監(jiān)管效率,降低銀行風險。
3.客戶貸款集中度對銀行風險的促進作用受到資產(chǎn)規(guī)模因素的影響,規(guī)模越大,客戶貸款集中度對銀行風險的加劇作用越明顯。表示監(jiān)管當局控制客戶貸款集中度能夠抑制銀行風險,特別是對大型商業(yè)銀行最有效。
4.行業(yè)貸款集中度對銀行風險的影響也會受到資產(chǎn)規(guī)模的影響而發(fā)生改變,用資產(chǎn)規(guī)模作門限變量時,有雙重門檻效應(yīng)。在第一區(qū)間,行業(yè)貸款集中會加大銀行風險,但在第二區(qū)間,行業(yè)貸款集中能降低銀行風險。在第三區(qū)間,行業(yè)貸款集中會顯著加大銀行風險,且程度大于在第一區(qū)間的小型銀行。表明商業(yè)銀行規(guī)模并非越大越好。
(二)政策建議
1.增強貸款集中風險意識,合理管控貸款集中
所有商業(yè)銀行應(yīng)重視貸款集中度風險,關(guān)注貸款過于集中而引發(fā)系統(tǒng)性金融風險的問題。按照本文所得,客戶貸款度在0.27,行業(yè)貸款在0.075至0.092內(nèi),是商業(yè)銀行的最佳選擇。
2.制定差別信貸政策
大型國有商業(yè)銀行可以適當降低客戶貸款和行業(yè)貸款集中度,對那些資金有真正需求、回報期較長的行業(yè)和企業(yè)投入更多的貸款。中型銀行可以適當集中行業(yè)貸款,但客戶貸款集中度必須要降低,銀行要加大對優(yōu)質(zhì)中小企業(yè)貸款的投放量,不能一味地只集中在大企業(yè)。小型商業(yè)銀行要注重客戶和貸款行業(yè)的多樣化。
3.改革銀行風險管理體制
要想防范集中度風險首先要健全銀行內(nèi)部的管理體制,實行更加合理的信貸人員問責制度。然后要改革風險評級制度,加強業(yè)務(wù)人員甄別貸款項目好壞的能力,加強銀行貸前風險的控制。最后,應(yīng)建立健全風險識別和評估系統(tǒng),促進貸后風險的有效控制。
參考文獻:
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(作者單位:南京財經(jīng)大學金融學院)