利率市場(chǎng)化對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響分析

孫啟鈺

摘要：本文就利率市場(chǎng)化對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響這一問題，通過對(duì)2005 -2017年18家中小商業(yè)銀行和5大型商業(yè)銀行進(jìn)行 rellaneo-Bond動(dòng)態(tài)面板分析，實(shí)證分析表明：利率市場(chǎng)化會(huì)加劇銀行信用風(fēng)險(xiǎn)，利率市場(chǎng)指數(shù)每增加1%，不良貸款率就增加4.08%。

關(guān)鍵詞：利率市場(chǎng)化? 信用風(fēng)險(xiǎn)? 不良貸款率

一、引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)不斷的快速發(fā)展，利率市場(chǎng)化已然成為促進(jìn)我國(guó)金融業(yè)發(fā)展不可缺少的一部分。對(duì)我們國(guó)家而言，利率市場(chǎng)化既是一項(xiàng)機(jī)遇也是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。最近幾年，利率市場(chǎng)化的效果有些差強(qiáng)人意，這引來了很多學(xué)者的關(guān)注。那么，利率市場(chǎng)化能否會(huì)加劇我國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)，這需要我們進(jìn)行深一步的探討。

二、相關(guān)理論回顧

一些學(xué)者認(rèn)為利率市場(chǎng)化會(huì)減少信用風(fēng)險(xiǎn)，左崢（2014）通過對(duì)14家銀行采用固定效應(yīng)估計(jì)的方法和 Driscoll-Kraay穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差，從存貸利差的視角得出存款利率市場(chǎng)化會(huì)降低銀行風(fēng)險(xiǎn)水平，降低銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。一些學(xué)者得出了不同的結(jié)論，認(rèn)為利率市場(chǎng)化會(huì)增加銀行風(fēng)險(xiǎn)。范育濤、費(fèi)方域（2013）認(rèn)為利率市場(chǎng)化與不良貸款率是一種U型關(guān)系，剛開始利率市場(chǎng)指數(shù)增加會(huì)引起以不良貸款率衡量的信貸風(fēng)險(xiǎn)下降，之后會(huì)隨著利率市場(chǎng)化指數(shù)的增加而增加。

綜上所述，學(xué)者通過建立各種模型，采用各種估計(jì)方式探究利率市場(chǎng)化對(duì)不良貸款率的影響，這對(duì)后來的研究起到一定的幫助，但還有一些不足。（1）部分學(xué)者選取的銀行太少，實(shí)證結(jié)果不太讓人信服。（2）利率市場(chǎng)化是在2015年基本上結(jié)束的，之前的文獻(xiàn)大多數(shù)據(jù)是在2015年左右結(jié)束的。筆者認(rèn)為應(yīng)該加上了近幾年利率市場(chǎng)化全面放開的階段，加上這個(gè)階段后利率市場(chǎng)化對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響顯著性會(huì)更高。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）數(shù)據(jù)的選取

本文選取2005年到2018年23家銀行（5家大型商業(yè)銀行和18家中小型銀行），數(shù)據(jù)來源于銳思統(tǒng)計(jì)和上市銀行年報(bào)。

（二）變量的選取

1.解釋變量。根據(jù)王舒軍、彭建剛（2014）對(duì)中國(guó)利率市場(chǎng)化進(jìn)程的研究，本文通過考量存貸款利率、貨幣市場(chǎng)利率、債券市場(chǎng)利率和理財(cái)產(chǎn)品收益率四個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建利率市場(chǎng)化水平的指標(biāo)體系，確定2005年到2018年的中國(guó)利率市場(chǎng)化指數(shù)。

2.被解釋變量。依據(jù)以往的文獻(xiàn)，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)大多用不良貸款率來衡量。如李文峰（2016）認(rèn)為不良貸款率是衡量商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)最恰當(dāng)?shù)闹笜?biāo)。所以本文也采用不良貸款率來衡量商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。

3.控制變量。依據(jù)國(guó)內(nèi)外相關(guān)理論和研究，本文采用的微觀控制變量包括銀行規(guī)模、償債能力、盈利能力，分別用資本收益率、資產(chǎn)規(guī)模對(duì)數(shù)、所有者權(quán)益比率表示。

宏觀變量選取兩個(gè)變量：國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率和通貨膨脹率。考慮采用經(jīng)濟(jì)周期和貨幣政策這兩個(gè)宏觀因素作為控制變量的主要原因有：（1）經(jīng)濟(jì)形式被看好時(shí)，資本約束比較寬松，銀行通過增加信貸以獲得更高的收益，因此信用風(fēng)險(xiǎn)增加。（2）寬松的貨幣政策降低了企業(yè)的貸款成本，刺激了企業(yè)的貸款需求，信用風(fēng)險(xiǎn)增大。

由于銀行的風(fēng)險(xiǎn)具有慣性，所以本文在前人的基礎(chǔ)上加上被解釋變量的滯后一項(xiàng)，本文采用動(dòng)態(tài)面板模型如下所示：

NPL=α_i+β₁NPL_t-1+β₂GDP_t+β₃CPI_t+β₄IRLF_i，_t+β₅ROE_it+β₆LNSIZE_i，_t+β₇OE_i，_{t +}?_i，t

上述模型中，NPLR、GDPGR、CPIGR、IRLF、ROE、SIZE、OER分別表示不良貸款率、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、通貨膨脹增長(zhǎng)率、利率市場(chǎng)化指數(shù)、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)規(guī)模、所有者權(quán)益比率。αi表示常數(shù)項(xiàng)，β1，β2…β8是方程的回歸系數(shù)，?it代表隨機(jī)誤差項(xiàng)，i=1，2， …，23，t=2005，2006， …，2018。、

（三）估計(jì)結(jié)果

從圖2可以看出不良貸款率滯后一期的顯著性系數(shù)為正，說明前一期的不良貸款率對(duì)下一期的不良貸款率是正向的影響，而且正向的程度很強(qiáng)，所以本文加入了滯后兩項(xiàng)。

從表1和表2可以看出不良貸款率的滯后一期和之后兩期的顯著性系數(shù)均為正，說明前一期和前兩期的不良貸款率對(duì)當(dāng)期的不良貸款率均有正向影響，但相比于前兩期的不良貸款率，前一期的不良貸款率的顯著更高，這說明本文的前期假設(shè)是正確的，風(fēng)險(xiǎn)由于慣性前期的不良貸款會(huì)留到本期。

利率市場(chǎng)化指數(shù)通過1%顯著性水平檢驗(yàn)，且為4.08，說明利率市場(chǎng)指數(shù)每增加1%，不良貸款率增加4.08%，即說明利率市場(chǎng)化的推進(jìn)不但沒有減少不良貸款率，反而增加了。

控制變量方面，資本收益率、資產(chǎn)規(guī)模和所有者權(quán)益比率顯著系數(shù)均為負(fù)，說明銀行的資本收益率、所有者權(quán)益比率、資產(chǎn)規(guī)模降低，銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力降低，不良貸款率增加，銀行信用風(fēng)險(xiǎn)增加。GDP增長(zhǎng)率的顯著性系數(shù)為正，說明GDP的增長(zhǎng)率越高，信用風(fēng)險(xiǎn)越大。通貨膨脹率系數(shù)不明顯，筆者在這就不做說明。

四、政策建議

基于利率市場(chǎng)化改革的背景下，我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)該不斷的進(jìn)行深化改革，加快落實(shí)利率市場(chǎng)化并軌工作。首先，我國(guó)銀行應(yīng)該確立差異性發(fā)展戰(zhàn)略，銀行不要通過增加高風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)業(yè)放貸份額獲取高收益，應(yīng)該通過產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新與優(yōu)化來提高銀行收入。其次，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制和合規(guī)經(jīng)營(yíng)，健全資產(chǎn)質(zhì)量管控預(yù)警機(jī)制，加強(qiáng)對(duì)中小微企業(yè)貸款全流程管理，提高信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和分散能力，使中小微企業(yè)的貸款穩(wěn)定、可控。最后，引進(jìn)信用風(fēng)險(xiǎn)管理人才，一方面，可以在招聘過程中重點(diǎn)關(guān)注應(yīng)聘者的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力和風(fēng)險(xiǎn)管理能力。

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作者單位：渤海大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院