【摘 要】 本文將非金融企業(yè)納入銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)分析框架，以我國3000多家上市非金融企業(yè)和16家上市商業(yè)銀行為研究對象，參照王俊籽（2019）的做法，測度了2008-2018年我國Wind行業(yè)分類中10類非金融行業(yè)的杠桿率，并基于面板固定效應(yīng)模型和門檻面板模型按行業(yè)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，確定了各行業(yè)企業(yè)杠桿率的合理閾值，為商業(yè)銀行調(diào)控各行業(yè)企業(yè)杠桿率、優(yōu)化信貸資源配置提供了決策參考。

【關(guān)鍵詞】 企業(yè)杠桿率 銀行信貸風(fēng)險(xiǎn) 面板門檻模型

一、引言

2018年中央財(cái)經(jīng)委員會首次提出“結(jié)構(gòu)性去杠桿”的概念，標(biāo)志著我國去杠桿進(jìn)入結(jié)構(gòu)性改革階段。從“去杠桿”到“結(jié)構(gòu)性去杠桿”的升級，不僅體現(xiàn)出決策層對去杠桿問題認(rèn)識的逐步深化，也揭示出去杠桿越來越精準(zhǔn)的趨向。但是，政策討論與政策制定仍然偏向于總量性而非結(jié)構(gòu)性，調(diào)控措施也缺乏持續(xù)性和一致性。因此，盡管供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革以來中國宏觀杠桿率逐漸趨于穩(wěn)定，但是企業(yè)杠桿率高企問題并未得到有效根治。

為此，當(dāng)前我國非金融企業(yè)去杠桿形勢十分緊迫，必須充分發(fā)揮商業(yè)銀行杠桿優(yōu)化資源配置作用。對諸如“目前我國哪些行業(yè)企業(yè)杠桿率較高或較低”、“企業(yè)杠桿率對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響是否是線性的”、“不同行業(yè)企業(yè)杠桿率的上升對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響有何不同”等一系列問題的研究，對于我國商業(yè)銀行優(yōu)化行業(yè)信貸結(jié)構(gòu)及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)良性循環(huán)，具有重大意義。

二、文獻(xiàn)綜述

國外學(xué)者對企業(yè)杠桿率與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系進(jìn)行研究探討最早可追溯到上世紀(jì)30年代。1933年，著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家歐文·費(fèi)雪提出了著名的“債務(wù)—通縮”理論，即過度負(fù)債和通貨緊縮在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中會相互影響、相互增強(qiáng)，進(jìn)而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)衰退甚至引起嚴(yán)重的蕭條。明斯基（Minsky，1992）在歐文·費(fèi)雪研究的基礎(chǔ)上提出了著名的“金融不穩(wěn)定”學(xué)說，即利率較快上升和資產(chǎn)價(jià)格大幅下降會引發(fā)金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定，如果金融系統(tǒng)去杠桿進(jìn)程過于激烈，容易引起經(jīng)濟(jì)金融動蕩，銀行體系將會受到重創(chuàng)。

隨著近年來我國非金融部門（尤其是企業(yè)）杠桿率的大幅增加，我國學(xué)術(shù)界也開始關(guān)注企業(yè)杠桿率對銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響。陳雨露等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)一國超過人口老齡化拐點(diǎn)后企業(yè)杠桿率將持續(xù)攀升并對銀行體系穩(wěn)定性形成沖擊。王志剛（2015）以2006—2015年山西規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)有關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行研究分析，結(jié)果顯示，企業(yè)杠桿率與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)高度相關(guān)，高杠桿率已經(jīng)嚴(yán)重影響到企業(yè)的正常經(jīng)營和銀行的信貸安全。鄭蕾（2018）通過對山東省內(nèi)2009年以來17地市的企業(yè)杠桿率與商業(yè)銀行不良貸款率進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)杠桿率變動與不良貸款率之間存在穩(wěn)定的反向關(guān)系，說明杠桿率增速上升對應(yīng)銀行不良貸款率下降。

由此可見，國內(nèi)外鮮有文獻(xiàn)基于行業(yè)的視角去研究企業(yè)杠桿率與商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)水平之間的相關(guān)關(guān)系，這使企業(yè)杠桿率與商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系存在進(jìn)一步深入探討的地方。

三、理論模型與研究結(jié)果

本文借鑒Hansen（2009）提出的門檻面板模型，以行業(yè)杠桿率作為門檻變量來考察這種非對稱性影響，即行業(yè)杠桿率達(dá)到某一門檻值前后，行業(yè)杠桿率對銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響方向及大小將會出現(xiàn)差異性。對于特定行業(yè)，具體模型設(shè)定如下：

其中，i表示銀行，t代表不同季度，ε為隨即擾動項(xiàng)。Risk是被解釋變量，為每家銀行對該行業(yè)的不良貸款率。Ci為常數(shù)項(xiàng)，用于反映不同行業(yè)個(gè)體效應(yīng)。Lev為解釋變量，同時(shí)也是門檻變量，表示不同行業(yè)企業(yè)杠桿率。X為影響不良貸款率的控制變量。

從面板門檻模型檢驗(yàn)和回歸結(jié)果顯示，能源行業(yè)杠桿率門檻值為47%，低于47%時(shí)，行業(yè)杠桿率與商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)呈顯著負(fù)相關(guān)，而高于47%時(shí)，二者呈顯著正相關(guān);工業(yè)行業(yè)、醫(yī)療保健行業(yè)及房地產(chǎn)行業(yè)的杠桿率門檻值分別為44.61%、34.02%和80.5%，低于門檻值時(shí)，杠桿率對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)影響不顯著，高于門檻值時(shí)，杠桿率的增長則會惡化銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)水平;信息技術(shù)行業(yè)杠桿率門檻值為41.86%，低于門檻值時(shí)杠桿率增長會惡化信貸風(fēng)險(xiǎn)，高于門檻值時(shí)杠桿率增長則會降低信貸風(fēng)險(xiǎn);公用事業(yè)行業(yè)杠桿率門檻值為64.72%，低于門檻值時(shí)行業(yè)杠桿率的增長會有效降低銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，高于門檻值時(shí)也會降低信貸風(fēng)險(xiǎn)但影響并不顯著。由此可以得出結(jié)論：對于存在杠桿率門檻值的行業(yè)而言，行業(yè)杠桿率在不同水平下增長對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響方向和大小不同。

四、結(jié)論與政策建議

第一，我國不同行業(yè)企業(yè)的杠桿率結(jié)構(gòu)性問題嚴(yán)重。從結(jié)構(gòu)上看，房地產(chǎn)、公用事業(yè)、可選消費(fèi)等行業(yè)杠桿率較高。第二，多數(shù)行業(yè)，包括能源、材料、工業(yè)、可選消費(fèi)、醫(yī)療保健、房地產(chǎn)等行業(yè)杠桿率上升會惡化商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)水平;少數(shù)基礎(chǔ)性行業(yè)（如公用事業(yè)）和發(fā)展前景廣闊的新興行業(yè)（如信息技術(shù)）擁有極為廣闊的成長前景，其杠桿率仍有一定的提升空間，適量的加杠桿可以加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度，降低商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。第三，能源、工業(yè)、醫(yī)療保健、信息技術(shù)、電信服務(wù)、公用事業(yè)及房地產(chǎn)等六大行業(yè)均表現(xiàn)出明顯的門檻特征，其行業(yè)杠桿率與商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)顯著的非線性關(guān)系，但對于不同行業(yè)，二者的相關(guān)關(guān)系也不盡相同。

基于上述研究結(jié)論，商業(yè)銀行要在積極審慎配合國家實(shí)行結(jié)構(gòu)性去杠桿政策的同時(shí)，根據(jù)不同行業(yè)的特點(diǎn)、采取差異化“去杠桿”方式，有些行業(yè)應(yīng)給予更高的容忍度。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 李揚(yáng).“金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)”辨[J].經(jīng)濟(jì)研究，2017，52（06）：4-16.

[2] 紀(jì)敏，嚴(yán)寶玉，李宏瑾.杠桿率結(jié)構(gòu)、水平和金融穩(wěn)定—理論分析框架和我國經(jīng)驗(yàn)[J].金融研究，2017（02）：11-25.

[3] ChavanP，GambacortaL.BankLendingandLoanQuality：TheCaseofIndia[R].BISWorkingPapers，2016.

作者簡介：陳梅（1993-），女，漢族，四川瀘州，學(xué)生，碩士研究生，湘潭大學(xué)商學(xué)院，商業(yè)銀行經(jīng)營管理。