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經濟快速下滑與基于貸款損失準備的商業銀行風險應對
——來自中國上市、非上市商業銀行的經驗證據

2018-01-15 04:29:04黃有為王繼娜
稅務與經濟 2017年2期
關鍵詞:上市商業銀行經濟

黃有為,王 勇 ,王繼娜

(1.吉林財經大學 國際交流學院,吉林 長春 130117; 2.中央財經大學 金融學院,北京 100081;3.中央財經大學 會計學院,北京 100081; 4.中準會計師事務所(特殊普通合伙) 吉林分所,吉林 長春 130021)

一、引 言

貸款損失準備指用于覆蓋商業銀行逾期貸款損失的準備金,是商業銀行應對風險的一個主要手段。吸收存款并放貸是商業銀行最主要的業務行為,因為貸款規模巨大,通常是權益的數十倍,所以商業銀行發放貸款必然會伴隨著大量的風險,進而發放貸款后可能產生違約風險導致貸款損失就成為各國金融監管部門關注的重點。因此,為增強商業銀行抵御風險的能力,真實核算其運營行為,并保持其穩健經營和持續發展,各個國家金融監管部門均要求商業銀行按相關規定及時、足額提取商業銀行貸款損失準備。

經濟周期是一個國家總體經濟活動隨時間推移而呈現的一種周期性波動現象。為了盡快扭轉上一個經濟周期末經濟下降的不利影響并順利開啟下一個經濟周期,國家的宏觀調控政策及企業應對行為至關重要。而對商業銀行而言,應對行為的主要體現之一就是貸款損失準備的計提行為,基于貸款損失準備的正確風險應對行為不僅能夠降低銀行自身的風險,而且還能夠有效緩解國家經濟調控的壓力。因此,在可獲取數據基礎上,本文重點研究在經濟快速下滑收縮期,中國上市、非上市商業銀行基于風險應對的貸款損失準備計提行為。

二、理論分析與研究假設

對于我國經濟周期的劃分,許多學者進行了深入研究。劉樹成(2009)[1]從更長的歷史時段出發,對我國成立后歷經60多年的經濟增長率進行了分析研究,認為我國已經歷了十個完整的經濟周期。第十個經濟周期時段為2000~2009年,第十一個經濟周期始于2010年(見圖1)。

圖1 中國GDP增長率(2000~2014年)

從圖1可以看出,從2000~2007年我國GDP進入高速增長階段,從2000年的8.43%一直增長到2007年的14.16%。*數據來自中宏統計數據庫,后面相關經濟數據亦均來自中宏統計數據庫。而2008年和2009年我國經濟亦受國際金融危機影響,進入快速下滑收縮期,GDP增長率大幅下降為9.63%和9.21%。為了提振經濟,中國政府于2008年11月推出了進一步擴大內需、促進經濟平穩較快增長的十項措施,即4萬億計劃,GDP增長率略有回升然后下降并保持平穩,我國經濟開始進入了恢復期,GDP增長率穩定在8%左右。根據圖1,我們可以將其劃為三個區間:2000~2007年,經濟快速擴張期;2008~2009年,經濟快速下滑收縮期;2010~2014年,經濟平穩恢復期。根據劉樹成[1]的研究,前兩個區間為第十個經濟周期,而對于2008~2009年的區間二,商業銀行基于貸款損失準備的風險行為應對至關重要,因此,本文研究的重點就在于經濟快速下滑的收縮期,為更好地進行對比分析,且鑒于數據的可得性,將經濟平穩恢復期作為對比區間,故本文研究的數據區間為2008~2014年。

如前所述,貸款損失準備是商業銀行應對風險的一個主要手段(Whalen,1994;Beaver 和 Engel,1996)。[2,3]中外學者研究表明,基于貸款損失準備計提的風險應對會使得商業銀行產生順周期性行為,即經濟繁榮期低估風險進而導致銀行過度放貸,同時低估貸款損失準備;經濟衰退期高估風險進而導致銀行收縮貸款,同時高估貸款損失準備(Laeven 和Majnoni,2003;孫天琦和楊嵐,2005;袁鯤和王嬌,2014;陳旭東等,2014)。[4-7]但也有些學者研究表明貸款損失準備具有逆周期效應,如許友傳等(2011)[8]、王小楓和熊海芳(2011)[9]、李嵩然和馬德功(2015)。[10]出現這種現象的一個重要原因可能在于不同研究者數據選取區間的差異。本文基于可得數據,嘗試從另一個角度,即在經濟快速下滑的收縮期來分析不同類型商業銀行基于貸款損失準備的風險應對行為。

經濟快速下滑收縮期亦稱經濟緊縮期,具體表現為:第一,經濟增長趨緩,如我國2008年和2009年GDP增長率分別下降為9.63%和9.21%;第二,商品大量積壓,生產能力過剩,市場開始疲軟,如2008年和2009年我國電力消費增長率從前兩年的14%多迅速下降到5.6%和7.2%;第三,企業開工率受到顯著影響,經濟效益下滑,工人失業率開始上升,如2008年和2009年我國城鎮登記失業率上升到4.2%和4.3%,為近幾年最高。

而經濟平穩期表明經濟已擺脫收縮,逐步走出低谷,具體表現為:第一,經濟停止下滑,國民經濟增長率開始恢復并保持穩定,如我國2010年GDP增長率為10.45%,隨后雖略有下降,但是整體經濟態勢開始趨好;第二,商品積壓情況得到緩解,市場開始恢復活力,如2010年電力消費增長率迅速恢復為13.3%,隨后雖有所下降,但是平均穩定在8%左右;第三,企業開工率情況好轉,效益回升,就業率增加,如2010年及隨后幾年,城鎮平均失業率不足4.1%。

在經濟快速下滑收縮期,整體經濟狀況迅速惡化,企業效益快速下降,這必然導致商業銀行不良貸款以及預計不良貸款的大量出現;同時,商業銀行對未來經濟發展狀況亦疑慮重重,因而會更多地計提貸款損失準備進行應對。在經濟平穩恢復期,整體經濟止住下滑,大量投資逐漸產生效果,進而促使商業銀行開始謹慎樂觀看待未來經濟發展;同時,在經濟逐步穩定發展的同時,企業經濟行為亦趨于穩定并逐漸好轉,商業銀行不良貸款以及預計不良貸款開始減少,從而導致商業銀行減少貸款損失準備的計提數量。因此,提出假設1:

假設1:相比于經濟平穩恢復期,在經濟快速下滑收縮期,商業銀行會計提更多的貸款損失準備。

商業銀行上市是資本市場中一種普遍現象,截至2014年底,我國上市銀行數量為16家。商業銀行上市主要源于以下幾個原因:第一,商業銀行可以通過證券市場多渠道獲取資金,有助于其形成有效的資金補充機制,提高自身的資本充足率。商業銀行不同于一般企業,擁有充足的資本金對自身極為重要,而證券市場正好為其提供了一個有效的融資渠道。在滿足證券市場相關要求(如業績指標)的基礎上,商業銀行可以通過證券市場運用配售新股、發債等方式多次獲取便利的資本補充。第二,利用證券市場,商業銀行可以規范自身經營行為,并完善自身治理結構。商業銀行若想上市,必須嚴格規范自身行為,按證券市場要求進行股份制改造,同時接受證券市場的監督,并按要求披露相關信息。同時,商業銀行還可以通過引入股票期權、員工持股等先進制度,從而促進銀行自身治理結構的完善。第三,通過證券市場提高商業銀行自身的信譽及知名度。商業銀行能夠成功上市這一事件本身就向證券市場傳遞了該銀行具有良好的業績以及未來良好的發展前景。同時,商業銀行自身的一舉一動均會受到證券市場各個方面的特別關注,因此,只要商業銀行能有效規范自身行為、努力完善治理機制和專注于經營發展,就一定會獲得證券市場有效的良性反饋,從而獲得廣泛的宣傳效應,有助于提高其自身的知名度。

國內外相關實證研究亦提供了證據支持。Hughes和Mester(1998)[11]在對銀行效率進行研究時發現,銀行的資本充足情況和潛在風險均會影響銀行效率,當銀行自身效率及資本充足率均較低時,其只有承擔更高的風險才可能獲益。相對于非上市商業銀行,上市商業銀行可以充分利用資本市場進行融資,且其自身經營行為更規范,治理機制更完善,應對危機的能力亦更強,因此會具有更高的經營效率。王兵和朱寧(2011)[12]對2003~2009年上市商業銀行進行研究發現,股份制商業銀行的效率高于大型商業銀行,而不良貸款則是商業銀行效率低下的一個最主要來源。所以,貸款損失準備是衡量商業銀行應對風險、反映自身經營行為的一個非常重要的指標。

因此,上市商業銀行具有更高的經營效率,其計提貸款損失準備的行為亦會顯著不同于非上市商業銀行。在經濟收縮期,經濟情況惡化,但是因為上市商業銀行行為更規范、治理機制更完善,應對危機能力更強,也更理性,因此會計提相對少的貸款損失準備。基于以上分析,提出假設2:

假設2:在經濟快速收縮期,相對于非上市商業銀行,上市商業銀行會計提更少的貸款損失準備。

三、研究設計

研究數據取自全球銀行與金融機構分析庫(Bankscope)和國泰安數據庫,區間范圍為2008~2014年。對所獲取數據進行處理時,以Bankscope數據庫為主,使用國泰安數據庫進行補充。因為重點對中資上市和非上市銀行進行研究,所以剔除外資商業銀行數據,同時剔除各種缺失數據。共獲得166家商業銀行、合計604個銀行的年度數據。其中包括上市商業銀行16家、110個銀行的年度數據;非上市商業銀行150家、494個銀行的年度數據。所有數據均在1%水平上進行縮尾處理。

根據Kanagaretnam等(2004)[13]、Anandarajan 等(2007)[14]、Pérez等 (2008)[15]及Fonseca 和Gonzalez (2008)[16]、張瑞穩(2013)[17]、陳旭東等(2014)[18]及陳雯靚和吳溪(2014)[19]的研究,我們使用如下模型:

LLPp=β0+β1EBTP+β2SS+β3LIST+β4LLR+β5NPL+β6ch_NPL+β7LOANS+β8ch_LOANS+β9NCO+β10GDP+β11CAP+β12LNASSET+γΣYEAR

(1)

LLPp=β0+β1EBTP+β2SS_LIST+β3PW_NLIST+β4PW_LIST+β5LLR+β6NPL+β7ch_NPL+β8LOANS+β9ch_LOANS+β10NCO+β11GDP+β12CAP+β13LNASSET+γΣYEAR

(2)

LLPp為貸款損失準備,通過當期貸款損失準備除以期初資產總額獲得。

EBTP為稅及貸款損失準備前盈余。如果其系數顯著為正,表明EBTP越多,銀行計提的貸款損失準備則越多,即存在盈余平滑行為。

SS為虛擬變量,當數據來自經濟快速下滑收縮期,即2008~2009年時為1,否則為0。這是我們重點觀察的一個變量。根據假設,我們預測其系數為正,表明中國經濟快速下滑收縮期間,銀行貸款損失準備顯著高于經濟平穩期。

LIST為虛擬變量,當銀行為上市公司時為1,否則為0。

SS_LIST為虛擬變量,當銀行為經濟收縮期上市公司時為1,否則為0。這是我們重點關注的另一個變量。根據假設,我們預測其系數為負,表明在中國經濟快速下滑收縮期間,上市商業銀行貸款損失準備顯著低于非上市商業銀行。

相關變量具體解釋見表1。

表1 變量定義表

四、描述性統計和實證分析

(一)描述性統計

觀察表2,我們可以看到,相比于經濟平穩期,經濟快速下滑收縮期商業銀行貸款總額、貸款變化額、不良貸款額、貸款注銷額和貸款損失準備等均表現得更顯著,表明2008~2009年雖然經濟大幅下滑,但畢竟是上個經濟高速增長期的尾聲,商業銀行相關總量方面數據仍顯著大于經濟平穩期。而且,相比于經濟平穩期,經濟快速下滑收縮期EBTP變化不顯著,表明收縮期商業銀行在擁有更高的貸款損失準備的同時,EBTP卻沒有顯著差異,這說明收縮期商業銀行權益狀況更差。

表2 描述性統計1

注:*表示10%、**表示5%、***表示1%水平下顯著。

因為需要研究上市和非上市商業銀行之間的行為差異,所以再次對數據進行分類描述,并進行對比(見表3)。 根據表3,我們看到,LNASSET差異顯著大于零,分析不同商業銀行的資產權益比,上市商業銀行資產權益比顯著小于非上市商業銀行*上市商業銀行資產權益比均值0.0591,非上市商業銀行資產權益比均值為0.0685,t值為-4.40,至少在1%水平下顯著。,這表明上市商業銀行使用更少的權益支配更多的銀行資產;而LOANS差異不顯著,表明上市商業銀行獲得同樣多的貸款卻使用更少的自有權益。此外,NPL、ch_NPL和NCO差異不顯著表明上市商業銀行在使用更少權益支配更多銀行資產和貸款時,卻沒有顯著增加其不良貸款和貸款核銷額。而且,我們還看到,單位資產化的貸款損失準備(LLPp)差異顯著小于零,說明相對于非上市商業銀行,上市商業銀行還擁有更少的貸款損失準備,再次說明了上市商業銀行經營效率高于非上市商業銀行。

表3 描述性統計2

注:*表示10%、**表示5%、***表示1%水平下顯著。

總而言之,表3數據表明,上市商業銀行更具有經營效率,其使用相對少的權益,控制更多的銀行資產和貸款額,卻只提取相對少的貸款損失準備,同時沒有產生相對多的不良貸款額和貸款核銷額。這些結果表明,上市商業銀行能更有效應對中國經濟狀況的變化,獲取更好的經營效果。

根據表4的Pearson(Spearman)相關系數(2008~2014年)可以看到,各個變量間相關關系比較合理。總體上看,單位資產化的貸款損失準備(LLPp)和單位貸款化的貸款損失準備(LLPp_loan)基本上和各個變量均緊密相關。再如,貸款額(LOANS)和不良貸款額(NPL)及貸款核銷額(NCO)均顯著正相關,表明銀行貸款額越多,可能會產生更多的不良貸款額和更多的貸款核銷額。

表4 Pearson(Spearman)相關系數表(2008~2014年)

(二)實證分析

為了檢驗各個變量之間是否存在顯著的多重共線性現象,我們進行了方差膨脹因子檢驗,結果表明,除了虛擬變量外,資產規模(LNASSET)方差膨脹因子值為3.27,其余變量方差膨脹因子值均在3以下。由于篇幅的限制,此處沒有給出詳細結果。回歸結果見表5。

可以看到,兩個回歸方程中稅及準備前盈余(EBTP)系數均顯著大于零,表明商業銀行存在顯著盈余平滑行為,這同Kanagaretnam 等(2004)[13]、Anandarajan 等 (2007)[14]、Pérez等 (2008)[15]及Fonseca和Gonzalez (2008)[16]研究結果一致。國內學者張瑞穩和張靖曼(2013)[17]、陳旭東等(2014)[18]及陳雯靚和吳溪(2014)[19]的研究亦支持此結論。

觀察回歸方程(1),虛擬變量SS系數至少在1%的水平上顯著大于零,說明經濟快速下滑收縮期間,商業銀行的貸款損失準備顯著高于經濟平穩期,這個結果支持了假設1。相比于經濟平穩期,在經濟快速下滑收縮期,商業銀行會計提更多的貸款損失準備。LIST的系數不顯著,表明總體上看上市商業銀行和非上市商業銀行的貸款損失準備沒有顯著差異,這是因為差異主要體現在經濟的不同時期。

回歸方程(2)中,SS_LIST的系數至少在1%水平上顯著小于零,表明在經濟快速下滑收縮期,相比于非上市商業銀行,上市商業銀行會計提更少的貸款損失準備,這些結果驗證了假設2。

其他變量中,貸款損失儲備(LLR)為“存量”概念,其系數均顯著大于零,表明銀行當期貸款損失儲備越多,當期計提的貸款損失準備就越多。

當期不良貸款額(NPL)和當期不良貸款變化額(ch_NPL)是反映商業銀行貸款質量的重要指標,二者分別至少在5%和1%水平上顯著為正,表明隨著當期不良貸款額(NPL)或當期不良貸款變化額(ch_NPL)的增加,均會導致商業銀行貸款損失準備的增加。

當期貸款額(LOANS)均至少在1%水平上顯著小于零,表明商業銀行單位資產下貸款額(LOANS)越多,貸款損失準備的提取比例即單位資產下貸款損失準備(LLPp)則越小。隨著商業銀行貸款額的增加,貸款損失準備絕對數在上升,但是單位資產下數額,即比例是在下降的。

NCO系數均顯著大于零,表明當期貸款核銷額越多,當期計提的貸款損失準備亦越多。

GDP系數均至少在1%水平上顯著大于零,表明存在逆周期性,說明經濟越繁榮,商業銀行就會越多地提取貸款損失準備。

CAP系數至少在10%和5%水平上顯著為正,表明商業銀行存在一定的資本管理動機。

表5 回歸結果

注:*表示10%、**表示5%、***表示1%水平下顯著。

五、穩健性檢驗

為了使結果更具說服力,我們使用單位貸款下貸款損失準備(LLp_Loan)作為自變量再次進行回歸,其他不變。結果見表6。

回歸方程(3)和(4)中稅及準備前盈余(EBTP)系數仍均顯著大于零,表明商業銀行存在顯著盈余平滑行為。

回歸方程(3)中,虛擬變量SS系數至少在1%的水平上顯著大于零,LIST的系數不顯著;回歸方程(4)中,SS_LIST的系數至少在5%水平上顯著大于零,這些結果和上面結果保持一致,表明支持相關假設。

特別值得注意的是,變量當期貸款額(LOANS)及當期貸款變化額(ch_LOANS)的結果和前面有所不同,當期貸款額(LOANS)顯著小于零,而當期貸款變化額(ch_LOANS)顯著大于零。表明商業銀行當期單位資產下貸款額(LOANS)越多,單位貸款額下貸款損失準備提取比例越低,但同時商業銀行當期貸款增加額(ch_LOANS)的大幅增長卻會導致單位貸款額下貸款損失準備提取比例的上升,這說明當期貸款增加額(ch_LOANS)的大幅增長才是導致商業銀行貸款損失準備增加的主要原因。而當期貸款變化額(ch_LOANS)在回歸方程(1)和(2)中不顯著,但在(3)和(4)中顯著大于零,原因在于商業銀行資產總額遠大于貸款總額。

表6 回歸結果

注:*表示10%、**表示5%、***表示1%水平下顯著。

六、結論與建議

研究結果表明,相對于經濟平穩期,經濟快速下滑收縮期商業銀行總體貸款損失準備會顯著上升;且在經濟快速下滑收縮期,相比于非上市商業銀行,上市商業銀行會計提更少的貸款損失準備。此外,研究還表明,商業銀行貸款增加額的大幅增長是導致貸款損失準備上升的主要原因。

本文的研究結果可為金融監管部門提供決策參考:第一,監管部門應加強對商業銀行貸款損失準備計提行為的指導,減輕我國商業銀行行為對經濟的不利影響。在經濟進入快速收縮期時,國家應在出臺相關宏觀經濟調控政策的同時(如4萬億計劃),做好對商業銀行的指導工作,使商業銀行對經濟狀況的好轉更有信心,不過分計提貸款損失準備,減輕對經濟的壓力。而在經濟恢復期,監管部門要引導商業銀行謹慎樂觀,增強風險意識。第二,監管部門應區別對待上市和非上市商業銀行,運用差別性的政策,特別是重點做好對非上市商業銀行的指導工作。上市商業銀行更規范、完善和理性,因而能更謹慎地對待經濟復蘇,而非上市商業銀行在這方面則稍顯薄弱。因此,監管部門應更多地加強同非上市商業銀行的溝通,加強對其工作的指導,借鑒上市商業銀行的經驗,推出相關政策完善非上市商業銀行的自身治理工作,完善其自身的治理結構,使其在面對不利經濟變化時不盲目悲觀,在面對經濟復蘇時也不盲目樂觀,減輕其行為對經濟的不利影響,從而促進整個經濟的健康發展。

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