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        經(jīng)濟增速下行與房價波動對銀行資產(chǎn)質(zhì)量的影響

        2018-11-21 07:28:52楊小海陳達飛
        財經(jīng) 2018年25期
        關(guān)鍵詞:脈沖響應商行不良貸款

        楊小海 陳達飛

        房價增速和經(jīng)濟增長對上市銀行不良貸款率的影響均是顯著負相關(guān)的。即房價增速和經(jīng)濟增速下降均會導致銀行的不良貸款率上升。圖/中新

        防范和化解金融風險被列為三大攻堅戰(zhàn)之首,這表明它將成為未來一段時間決策層關(guān)注的焦點問題。資管新規(guī)、PPP與P2P的治理等措施均圍繞其展開。但是,上半年快節(jié)奏的金融政策給實體經(jīng)濟發(fā)展帶來了較大的壓力。另外,進入2018年以來,外部形勢面臨更大的不確定性,美聯(lián)儲加息和縮表“雙緊縮”過程也壓縮了國內(nèi)的政策空間,人民幣貶值壓力增大,國內(nèi)資產(chǎn)價格也面臨更大壓力。

        下半年以來,央行提供的流動性環(huán)境適度寬裕,但一直沒有跟隨美聯(lián)儲加息,金融市場利率反而還在不斷下行,中美利差已進入歷史低位。那么,如果資本流出和人民幣匯率貶值壓力不斷加大,中國央行要不要加息?加的話,實體經(jīng)濟和資產(chǎn)價格,特別是房地產(chǎn)的壓力都會增加;不加,人民幣貶值壓力更大。所以,政策一直在穩(wěn)增長和防范金融風險中尋求平衡。

        防止風險傳染到銀行體系

        歷史與實證經(jīng)驗都表明,銀行體系是影響系統(tǒng)性金融風險的主要源泉,而衡量銀行體系健康與否的一個重要指標就是不良貸款率。所以,防范金融風險,很大程度上就是防范其他領(lǐng)域的風險傳染到銀行資產(chǎn)負債表。

        圖1展示的是中國108家銀行不良貸款率變化,包括上市銀行、農(nóng)商行和城商行。散點表示某一家銀行在某一年的不良貸款率,折線表示的是平均值??梢钥闯?,從2003年開始,中國銀行體系的不良貸款率總體呈現(xiàn)下降的趨勢,但在2014年-2016年間銀行體系的平均不良貸款率出現(xiàn)略微的上升,2017年之后又略微回落。

        宏觀上看銀行不良貸款率的高低,容易給人一種錯覺。比如,不良貸款率低于2%,就一定是安全的嗎?不良貸款率下降的銀行體系,就一定是更加健康嗎?所以,還需要看不良貸款的分布,即結(jié)構(gòu)。

        為此,我們將銀行分為上市銀行、城商行和農(nóng)商行,分別進行分析。同時,還需要特別關(guān)注異常觀測值,即那些不良貸款率較高的銀行,以防出現(xiàn)“一根稻草壓死一頭駱駝”的現(xiàn)象。從銀行分類情況來看,在考察期內(nèi),不良貸款率由高到低的排序大致是農(nóng)商行、城商行、國有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和外資銀行。其中,有些城商行和農(nóng)商行的不良貸款率一度高于10%,比如西安銀行在2006年的不良貸款率高達14.5%,貴州城商行2017年不良貸款率上升至19.5%。在當前去杠桿的背景下,中小銀行的金融風險問題值得密切關(guān)注,其防范金融風險的能力較弱。

        本文通過構(gòu)建非平衡動態(tài)面板模型和非平衡面板向量自回歸模型(PVAR),選取Wind數(shù)據(jù)庫中的108家銀行作為樣本,將其分為農(nóng)商行、城商行和上市銀行三類,分別分析經(jīng)濟增速下降、房價下跌(商品房銷售額/銷售面積)、利率上升(Chibor平均值)等宏觀因素的變動對不良貸款率的影響。

        研究發(fā)現(xiàn):(1)經(jīng)濟增速下行是目前中國銀行不良貸款率攀升面臨的最大風險,上市銀行、城商行和農(nóng)商行對其敏感性逐漸上升;(2)面板VAR模型分析顯示,農(nóng)商行不良貸款率對房價下跌最為敏感,城商行次之,上市銀行受到的影響較小;(3)方差分解顯示:貨幣政策在城商行和農(nóng)商行中傳遞比上市銀行要差很多,一個解釋是其服務(wù)的主體包括地方政府融資平臺和國有企業(yè),面臨軟預算約束問題導致對利率不敏感。所以,逐漸硬化地方政府和融資平臺的預算約束,可能是未來防范和化解系統(tǒng)性金融風險的必要內(nèi)容。

        上市銀行:防范風險能力較強

        圖2顯示了30家上市銀行不良貸款率的變化??梢园l(fā)現(xiàn),2009年之后所有上市銀行的不良貸款率均小于4%,表明上市銀行整體經(jīng)營穩(wěn)健,防范風險的能力增強。

        從回歸分析來看,無論在哪種估計方法下,房價增速和經(jīng)濟增長對上市銀行不良貸款率的影響均是顯著負相關(guān)的。即房價增速和經(jīng)濟增速下降均會導致銀行的不良貸款率上升。但系數(shù)的絕對值較小,表明上市銀行整體抵抗金融風險的能力較強,即使出現(xiàn)房價增速下降和經(jīng)濟增速下降的情況,其對不良貸款率的影響也較小。但是,這僅僅是從不良貸款率的角度得到的結(jié)論,并不排除經(jīng)濟增速和房價下行影響上市銀行風險的其他渠道。

        房價突然下跌的脈沖響應分析顯示,上市銀行不良貸款率的變動幅度較小,在若干期后出現(xiàn)略微的上升,但上升的幅度有限。這表明上市銀行的整體穩(wěn)健性好,房價下跌對上市銀行的影響較小,抵御外部風險的能力比城商行和農(nóng)商行更強。

        另外,在面臨經(jīng)濟增速下行和利率突然拉升的脈沖響應下,上市銀行的不良貸款率逐漸上升,達到峰值后便向均值回歸,但是在這個過程中不良貸款率的變動幅度明顯小于城商行和農(nóng)商行。

        另外,通過上市銀行的不良貸款率方差構(gòu)成分析發(fā)現(xiàn),利率波動占比遠大于城商行和農(nóng)商行,表明貨幣政策在上市銀行中傳遞要更加通暢。究其原因,就是城商行和農(nóng)商行將大量的資金借給國有企業(yè)和地方政府的通融平臺,這些借錢主體由于受軟預算約束的影響對于利率并不敏感,所以貨幣政策在農(nóng)商行和城商行中傳導若干期后影響力逐漸消退。

        正是因為這個原因,央行在通過利率等貨幣政策工具防范城商行和農(nóng)商行的金融風險時,還應該輔助以其他手段重點關(guān)注不良率高的銀行。

        城商行:風險傳染鏈條值得關(guān)注

        從38家城商行的數(shù)據(jù)來看,其不良貸款率平均值相對于上市銀行較高。2009年之后,個別城商行的不良貸款率高企,比如齊魯銀行2010年不良貸款率達14%,大連銀行2014年不良貸款率達5.6%。

        從回歸分析的結(jié)果顯示,城商行的不良貸款率對經(jīng)濟增速較為敏感。城商行之前為地方政府的城投公司融資,若經(jīng)濟增速下滑太塊,國家的稅收、財政也會受到影響,此時若出現(xiàn)違約事件,作為抵押品的土地也會缺乏流動性,風險傳染的整個鏈條都是政策需要關(guān)注的。

        關(guān)于城商行不良貸款率與房價增速的回歸,本文用三種回歸分析方法得到的系數(shù)在2.8-4.0之間,而上市銀行的系數(shù)僅僅介于0.001-0.003之間,這表明城商行不良貸款率對于房價增速下降就要敏感得多??紤]到不良貸款率前后期之間的較強相關(guān)性,房價下跌對城商行不良貸款率累積效應尤為顯著。

        房價下跌的脈沖響應分析顯示,城商行不良貸款率在第二期達到最峰值,之后逐漸向均值回歸,在這個過程中會圍繞均值出現(xiàn)一定的波動。總體而言,偏離幅度小于農(nóng)商行,但大于上市銀行。在面臨經(jīng)濟增速下行的脈沖響應下,城商行不良貸款率會在逐漸上升并在四期后達到峰值,但是比農(nóng)商行的表現(xiàn)要緩和不少。

        另外,加息的脈沖響應分析顯示,城商行的不良貸款率會由于利率的突然拉升在均值附近出現(xiàn)波動,并且在三期之后出現(xiàn)上升,但上升的幅度比農(nóng)商行要小。由此可見,城商行抵御風險能力弱于上市銀行,但強于農(nóng)商行。

        農(nóng)商行:抗風險能力較弱

        以41家農(nóng)商行為樣本,農(nóng)商行不良貸款率自2009年之后一直處于較高水平,平均水平遠高于同期的上市銀行和城商行。

        回歸分析的結(jié)果顯示,相比較于城商行和上市銀行,農(nóng)商行不良貸款率對經(jīng)濟增速更加敏感。經(jīng)濟增速的回歸系數(shù)平均值為-17.7,表示,如果經(jīng)濟增速下降0.1個百分點,那么農(nóng)商行的不良貸款率可能會上升1.7個百分點。農(nóng)商行不良貸款率對于經(jīng)濟增速的高度敏感性表明,中國在去杠桿的過程當中應謹防出現(xiàn)“謹慎悖論”。

        脈沖響應分析的結(jié)果表明:首先,如果房價在短時間內(nèi)突然下跌,農(nóng)商行不良貸款率的反應是最為迅速而且偏離幅度最大。受到?jīng)_擊后,不良貸款率會迅速上升并達到峰值。這表明農(nóng)商行抵御風險的能力最弱,短時間內(nèi)不良貸款率會隨著房價的下跌而大幅提升。其次,在面臨經(jīng)濟增速下行的沖擊時,農(nóng)商行的不良貸款率會迅速上升,而且在后面的幾期當中會有逐漸放大,很有可能引發(fā)金融風險的迅速傳染。最后,面對利率提高的沖擊時,農(nóng)商行的不良貸款率會逐漸上升并在第四期后達到峰值,之后開始向均值回歸。

        本文通過構(gòu)建動態(tài)面板模型和非平衡面板VAR分析經(jīng)濟增速下降、房價下跌等宏觀變量的變化對不同類型銀行不良貸款率的影響。

        在動態(tài)面板模型的實證部分,本文研究發(fā)現(xiàn)目前經(jīng)濟增速的下行對于銀行不良貸款率的攀升可能是最大的風險,上市銀行、城商行和農(nóng)商行對經(jīng)濟增速下行的敏感性逐漸遞增。啟示是:2018年上半年《資管新規(guī)》落地和財政部收緊對地方政府和國有企業(yè)的融資,雖然對其過去大肆高息借債是一個教訓,但是也應該謹防金融風險處置過程中“一刀切”的做法,謹防引發(fā)處置風險所帶來的新的風險。

        在非平衡面板VAR的實證分析部分,本文發(fā)現(xiàn)在房價突然大跌產(chǎn)生的負向沖擊下,農(nóng)商行的反應最為迅速而且偏離幅度最大,不良貸款率就會迅速上升并達到峰值,城商行抵御風險能力要稍微強一些,而上市銀行相對于城商行和農(nóng)商行的抵御風險能力就要強很多,房價下跌對其影響較小。

        在不良貸款率方差分析部分,本文發(fā)現(xiàn)貨幣政策在上市銀行中傳遞要更加通暢,但是在城商行和農(nóng)商行中傳遞的效果要弱很多。究其原因主要是城商行和農(nóng)商行服務(wù)的主體,包括地方政府融資平臺和國有企業(yè)等,存在軟預算約束的問題導致其對利率不敏感。故逐漸硬化地方政府和國有企業(yè)的預算約束,可能是未來化解系統(tǒng)性金融風險必要的內(nèi)容。

        (楊小海為清華大學國家金融研究院金融與發(fā)展研究中心分析師、陳達飛為東方證券高級研究員,編輯:蘇琦)

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