張舒媛

不良貸款是近年來世界范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)危機(jī)的主要導(dǎo)火索。隨著我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的底線反復(fù)被提及。研究不良貸款影響因素有助于提高我國治理不良貸款效率。通過實(shí)證檢驗(yàn)近20年我國不良貸款及影響因素，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、穩(wěn)健的貨幣政策、房地產(chǎn)價(jià)格上漲、銀行業(yè)經(jīng)營(yíng)效益提升有助于降低銀行業(yè)不良貸款，提升銀行業(yè)經(jīng)營(yíng)的安全性。

商業(yè)銀行不良貸款影響因素研究概述

國內(nèi)外學(xué)者就不良貸款影響因素提出較多猜想并通過實(shí)證檢驗(yàn)。影響因素主要分為宏觀和微觀兩類。宏觀因素中，GDP、公共債務(wù)/GDP、失業(yè)率（Beck和Jakubik，2015）、房地產(chǎn)價(jià)格和貨幣政策（Cucmelli，2014）是主要影響因素。微觀角度中，銀行的盈利能力（Haslem和Longbrake，2015）、資本充足率（Makri，2014）和存貸比（Williams，2016）是主要影響因素。本文主要論證我國GDP、M2、房地產(chǎn)價(jià)格、商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響。

我國商業(yè)銀行不良貸款影響因素實(shí)證研究

（1）數(shù)據(jù)來源與變量選擇

基于評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)需要真實(shí)有效、系統(tǒng)全面、科學(xué)可行等原則，本文選取1997年至2016年的商業(yè)銀行不良貸款率（Non_P）、GDP的年度數(shù)據(jù)、M2、房地產(chǎn)價(jià)格（EstP）、商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率（Com_profit）。其中，變量GDP的年度數(shù)據(jù)、M2、房地產(chǎn)價(jià)格來自中國統(tǒng)計(jì)年鑒；商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率來自銀監(jiān)會(huì)報(bào)告；商業(yè)銀行不良貸款率來自萬德資訊。（2）模型設(shè)立

根據(jù)上述理論分析，我們選取變量GDP的年度數(shù)據(jù)、M2、房地產(chǎn)價(jià)格（EstP）、商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率（Com_profit）來研究商業(yè)銀行不良貸款率（Non_P）。

建立如下的計(jì)量模型：

Non_P：商業(yè)銀行不良貸款率；GDP：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)_量；M2：社會(huì)中流通貨幣數(shù)量；EstP：房地產(chǎn)價(jià)格；Com_profit：商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率；μ：隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)

（3）時(shí)間序列回歸分析

根據(jù)表2中數(shù)據(jù)，模型估計(jì)的結(jié)果為：

（4）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

擬合優(yōu)度：由表2中數(shù)據(jù)可以得到：R2=l.000，這說明模型對(duì)樣本的擬合很好。

t檢驗(yàn)：由表2中可知，變量GDP、M2、房地產(chǎn)價(jià)格（EstP）都通過了顯著性水平為0.001的檢驗(yàn)，商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率（Com_profit）通過了顯著性水平為0.01的檢驗(yàn)，證明變量GDP、M2、房地產(chǎn)價(jià)格（EstP）、商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率（Com_profit）顯著影響商業(yè)銀行不良貸款率（Non_P），說明一地區(qū)GDP、M2、房地產(chǎn)價(jià)格（EstP）、商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率（Com_profit）是影響商業(yè)銀行不良貸款率（Non_P）的決定性影響因素。

主要結(jié)論

（1）我國商業(yè)銀行不良貸款影響因素

1.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提升銀行業(yè)經(jīng)營(yíng)安全性

GDP符號(hào)為負(fù)且通過1%顯著性水平。GDP顯著影響商業(yè)銀行不良貸款率，且GDP越高則商業(yè)銀行不良貸款率越低。一國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越快，說明該國經(jīng)濟(jì)實(shí)力逐漸增強(qiáng)，商業(yè)銀行不良貸款率越低。

2.穩(wěn)健的貨幣政策提升銀行業(yè)經(jīng)營(yíng)安全性

M2符號(hào)為正且通過1%顯著性檢驗(yàn)。M2越高，即社會(huì)中流通的貨幣越多，銀行可能降低利率以減少流動(dòng)性，引起商業(yè)銀行不良貸款率增長(zhǎng)。

3.房地產(chǎn)價(jià)格上漲提高銀行業(yè)經(jīng)營(yíng)的安全性

房地產(chǎn)價(jià)格符號(hào)為負(fù)且通過1%顯著性水平。房地產(chǎn)價(jià)格（EstP）越高則商業(yè)銀行不良貸款率越低。房地產(chǎn)價(jià)格既是間接衡量一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，也是銀行業(yè)主要的抵押財(cái)產(chǎn)。因此房地產(chǎn)價(jià)格越高，銀行業(yè)抵押資產(chǎn)溢價(jià)，有助于銀行業(yè)經(jīng)營(yíng)安全性的提升。

4.銀行業(yè)效益提升提高銀行業(yè)經(jīng)營(yíng)安全性

商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率符號(hào)為負(fù)且通過10%顯著性水平。商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率越高則商業(yè)銀行不良貸款率越低，商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率升高。商業(yè)銀行盈利能力提升，對(duì)貸款發(fā)放更注重安全性，以減少逆向選擇問題，相應(yīng)的，商業(yè)銀行不良貸款率下降。

[1] Barry Williams. The impact of non-interest income on bank risk in Australia[J]. Joumal of Banking & Finance. 2016 （73）：16-37.

[2] Doriana Cucinell. The Impact of Non-perfonning Loans on Bank Lending Behavior：Evidence from the Italian Banking Sector[J]：Eurasian Journal of Business and Economics： 2015， 8 （16），59-71.

[3]Jolrn A. Haslem， William Longbrake. Discriminant Analysis of ommercial Bank Profitability [J].Quarterly Review of Economics and Business.2015（17）：39-49.