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        新經濟常態(tài)下商業(yè)銀行不良貸款影響因素及對策

        2020-12-04 01:57:36
        商展經濟 2020年11期
        關鍵詞:商業(yè)銀行銀行影響

        1 研究背景和國內外文獻綜述

        我國自2002年全面實行貸款五級分類制度,不良貸款率過高一直威脅著我國的金融體系安全,給銀行業(yè)帶來了較大的風險。2013年習近平總書記首次提出“新常態(tài)”,我國經濟從高速增長轉變?yōu)楦哔|量發(fā)展階段,然而我國經濟下行壓力依然比較大,不良貸款也有所增多。

        外國學者Norbert Wunner(2000)[1]從政治經濟學的角度進行了討論,為什么在大多數(shù)國家中金融市場改革沒有得到更強有力的追求。Simon H.Kwan(2003)[2]在研究過程中以商業(yè)銀行為立足點,認為不良貸款的產生和銀行自身的運營成本有很大關系。在近幾年的論文中,Kjosevski(2017)[3]通過對三個國家的共計27家銀行的不良貸款進行研究,發(fā)現(xiàn)GDP、通貨膨脹率和國家內部信用貸款數(shù)量對不良貸款的影響最為顯著。

        從國內學者的研究狀態(tài)來看,張若平(2003)[4]較早將不良貸款和中國宏觀經濟相結合,從而分析不良貸款對中國宏觀經濟的影響。梁晴(2017)[5]對商業(yè)銀行不良貸款的成因及其管理策略進行了分析,通過個體案例最終提出了相關的策略。

        2 新經濟常態(tài)下商業(yè)銀行不良貸款影響因素分析

        2.1 GDP增長率和失業(yè)率對不良貸款率的影響

        GDP增長率和失業(yè)率是宏觀因素中可能會影響不良貸款率的兩個方面。首先,銀行的經營具有周期性的特點,當宏觀經濟平穩(wěn)運行時,銀行會增加貸款的規(guī)模,企業(yè)從而可以得到充分的資金進行進一步的生產,增強盈利能力和變現(xiàn)能力,商業(yè)銀行的信用風險就低,不良貸款率也就比較低。[6]在現(xiàn)在經濟發(fā)展新常態(tài)的局面下,GDP增長率保持在6%以上,但是處于一個逐步下降的趨勢,會給商業(yè)銀行不良貸款率帶來一定程度影響。

        其次,從失業(yè)率方面進行考慮,若是失業(yè)率升高則說明企業(yè)的經營狀態(tài)變差,會面臨資金周轉的困難,企業(yè)的還款能力也隨之下降,面臨著信用風險,不良貸款率也可能有所增加。

        本文以建設銀行和招商銀行兩大商業(yè)銀行為例,將通過數(shù)據(jù)的回歸分析來進行不良貸款影響因素的分析。

        表1 中國建設銀行數(shù)據(jù)

        表2 招商銀行數(shù)據(jù)

        以上列出了2010年至2019年總共十年的GDP增長率、失業(yè)率及建設銀行和招商銀行近十年的加權平均凈資產收益率、不良貸款率。

        2.2 GDP增長率對不良貸款率的影響

        首先將兩大銀行的不良貸款率看作自變量,將GDP增長率看作因變量。將不良貸款率設為y,將GDP增長率設為x1,由此利用數(shù)據(jù)模型進行回歸分析,以下是相關的結果。

        根據(jù)表3相關結果可以列出一元回歸方程:y=2.06325-0.10187x1,由此得出GDP增長率和不良貸款率之間呈現(xiàn)負相關關系。其次,通過表3可以看出,在95%的顯著性水平下,Significance F的值為0.048589191,Significance F <α,表明GDP增長率和不良貸款率之間的關系顯著。

        根據(jù)表4可以得出回歸方程:y=2.94855-0.23642x1。由此說明GDP增長率與不良貸款率呈現(xiàn)負相關,且Significance F=0.020179,Significance F <α,表明GDP增長率和不良貸款之間的關系顯著。

        從兩大銀行的數(shù)據(jù)整合來看,得出的結果是一致的:GDP增長率和不良貸款率之間為負相關關系,并且兩者具有顯著的線性關系,說明GDP增長率對不良貸款率的影響明顯。

        2.3 失業(yè)率對不良貸款率的影響

        表5、表6分別是兩大銀行的不良貸款率和失業(yè)率之間的回歸分析結果。分析的過程和GDP增長率類似,所以從表5和表6中可以直接得出結果。表5中Significance F的值為0.132176,大于α,表6中Significance F的值為0.368593,更是明顯遠遠超過α值。所以綜上可以得出,失業(yè)率和不良貸款率之間的線性關系并不顯著。

        3 銀行加權平均凈資產收益率對不良貸款率的影響

        GDP增長率和失業(yè)率是兩個經濟方面的宏觀因素,而對于商業(yè)銀行自身來說,不良貸款的產生與銀行也有一定的關系。資產收益率作為業(yè)界應用最為廣泛的衡量銀行盈利能力的指標之一,也可能對不良貸款率產生影響。

        以下是通過表7和表8,同樣將不良貸款率看作因變量y,資產收益率看作自變量x2進行回歸分析。

        從建設銀行的結果可以得出回歸方程:y=2.250902-0.05273x2,即不良貸款率和資產收益率之間呈現(xiàn)負相關的關系。從招商銀行的結果可以得出:y=3.560684-0.12297x2,同樣得出兩者呈負相關關系。此外上方兩張表格中的Significance F的值分別為0.001422和0.000332,明顯小于顯著性水平0.05,所以說明不良貸款和資產收益率之間呈現(xiàn)較強的線性關系,資產收益率的增多可以使不良貸款率降低。

        表3 建設銀行GDP增長率對不良貸款率影響的回歸分析結果

        表4 招商銀行GDP增長率對不良貸款率影響的回歸分析結果

        表5 建設銀行失業(yè)率對不良貸款率影響的回歸分析結果

        表6 招商銀行失業(yè)率對不良貸款率影響的回歸分析結果

        表7 建設銀行加權平均凈資產收益率對不良貸款率影響的回歸分析結果

        表8 招商銀行加權平均凈資產收益率對不良貸款率影響的回歸分析結果

        4 商業(yè)銀行不良貸款治理對策

        4.1 加快政府職能轉變,促進經濟增長

        在我國早期的計劃經濟模式下,商業(yè)銀行都是國有銀行,這種政策的影響對商業(yè)銀行的管理和經營效率帶來了較大的影響。盡管現(xiàn)在的商業(yè)銀行都開始自主經營,但是在經營效率方面仍然比較低,所以我國需要加強對金融業(yè)的宏觀調控,不要過多干預商業(yè)銀行的運作,但是要作為輔佐者來幫助商業(yè)銀行解決不良貸款的問題。

        在銀行發(fā)展態(tài)勢良好的情況下,也會促進金融業(yè)的進一步發(fā)展,對GDP的增長也可以做出一定的貢獻。根據(jù)上文的分析,GDP的增長會減少不良貸款,所以國家也應進一步刺激經濟,保持經濟發(fā)展態(tài)勢,穩(wěn)中求進。

        4.2 提高資產質量,增強非利息收入比例

        客戶要辦理貸款業(yè)務時,商業(yè)銀行要重視貸款前的調查問題。首先對申請貸款人員或者企業(yè)進行資質審核,并且對提交的材料進行全面的評估。此外,還可以通過對企業(yè)的經營狀況進行分析,并且結合企業(yè)的信譽情況來決定是否進行貸款,從而確定貸款的質量。

        由上文的數(shù)據(jù)分析可以看出,商業(yè)銀行資產收益率和不良貸款率呈現(xiàn)負相關。所以銀行應該采取措施提升自身的收益,可以通過中間業(yè)務,如代理業(yè)務、托管業(yè)務等來實現(xiàn)。商業(yè)銀行在自身發(fā)展的同時也可以為企業(yè)提供更好的發(fā)展空間。

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