貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)門限效應(yīng)的實(shí)證研究

李慧平?范紫晴

摘要：本文根據(jù)2007-2015年39家銀行的年度數(shù)據(jù)，分別使用行業(yè)貸款集中度、客戶貸款集中度與銀行規(guī)模大小作門限變量，建立門限回歸模型，結(jié)果表明貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系是非線性的。最后根據(jù)我國(guó)貸款集中情況，給出政策建議。

關(guān)鍵詞：貸款集中度；商業(yè)銀行；銀行風(fēng)險(xiǎn)；門限模型

金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)一直是監(jiān)管當(dāng)局很重視的問題，如今的金融自由化導(dǎo)致若某一金融機(jī)構(gòu)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，那么“多米諾骨牌”效應(yīng)很容易發(fā)生。歷史上多次銀行危機(jī)都是由于商業(yè)銀行貸款過度集中所引發(fā)的。

我國(guó)大多數(shù)銀行都選擇向大企業(yè)貸款，導(dǎo)致中小企業(yè)融資困難；制造業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)投放了大量的貸款，然而新興行業(yè)能審批通過的貸款卻很少，這樣我國(guó)的地區(qū)的均衡發(fā)展與科技發(fā)展都會(huì)受到影響。

關(guān)于貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系研究，Stefania P.S.Rossi、Gerhard Winkler和Markus S.Schwaiger（2009）研究澳大利亞大型商業(yè)銀行1997-2003年間的數(shù)據(jù)得出，貸款成本會(huì)因銀行多樣化與銀行規(guī)模增加而增大，銀行風(fēng)險(xiǎn)卻因此降低。黃秀秀、曹前進(jìn)等（2012）研究表明客戶貸款集中能降低銀行風(fēng)險(xiǎn)，但行業(yè)貸款集中與地區(qū)貸款集中卻不能影響銀行風(fēng)險(xiǎn)。

G.jimenze（2010）對(duì)西班牙銀行業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系并不顯著。

本文借鑒前人研究，引入門限模型，選取39家商業(yè)銀行的312個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)，來(lái)研究商業(yè)銀行與貸款集中度的非線性關(guān)系。

一、實(shí)證研究

（一）樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取了39家商業(yè)銀行（16家上市銀行和23家城商行）2007-2015年的數(shù)據(jù)。23家城商行分別為徽商銀行、重慶銀行、江蘇銀行、上海銀行、東莞銀行、東營(yíng)銀行、杭州銀行、泉州銀行、富滇銀行、德陽(yáng)銀行、柳州銀行、天津銀行、錦州銀行、齊魯銀行、青島銀行、日照銀行、浙江稠州商業(yè)銀行、浙江泰隆商業(yè)銀行、重慶三陜銀行、長(zhǎng)沙銀行、湖州銀行、洛陽(yáng)銀行、溫州銀行。

（二）模型的構(gòu)建

假設(shè)貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響可能存在一個(gè)或多個(gè)門限值，利用 Hansen的門限回歸法來(lái)建立面板門限模型：

Zit=α+β01xit（qi ≤ γ）+β02xit（qi > γ）+β1sizeit+

β2crit+β3ldit+β4mgit+εit

其中，Zit表示i銀行在t時(shí)期面臨的風(fēng)險(xiǎn)，xit為核心解釋變量，即貸款集中度變量，CCIit為客戶貸款集中度，ICIit為行業(yè)貸款集中度。門限變量分別為兩個(gè)核心解釋變量以及銀行規(guī)模size。qi為門限變量，γ為門限值。

（三）實(shí)證分析

使用stata12.0分析軟件，利用Boot-strap抽樣法，自舉3000次，來(lái)求解面板門限模型。

1.以CCI作門限變量的門限回歸模型。

通過表1可知客戶貸款集中度CCI對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響存在單一門檻值。并計(jì)算出CCI的單一門限值為0.268

2.以ICI作門限變量的門限回歸模型

由表2可判定存在雙門限值。經(jīng)測(cè)算ICI的門限值分別為0.090和0.124。

3.以SIZE作為門限變量的門限回歸模型。

用SIZE作門限變量，分用CCI、ICI作核心解釋變量來(lái)建立門限模型，經(jīng)檢驗(yàn)以后門限模型都存在雙重門限，門限值如表3。

4.面板門限回歸模型估計(jì)結(jié)果。（見表4）

模型一的結(jié)果表示，CCI1與CCI2不僅系數(shù)正負(fù)不同而且顯著性也不一致，使CCI與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間非線性的關(guān)系得到證實(shí)，當(dāng)CCI小于自身門限值時(shí)，銀行風(fēng)險(xiǎn)會(huì)因客戶貸款越集中而下降，但效果卻并不顯著，當(dāng)CCI大于門限值后，客戶貸款集中度的增加會(huì)使銀行風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。再來(lái)看模型三，CCI1絕對(duì)系數(shù)下降，CCI2絕對(duì)系數(shù)增大，得出資產(chǎn)規(guī)模對(duì)CCI與銀行風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系有一定的影響。當(dāng)SIZE比第一門限值小時(shí)，CCI對(duì)Z值影響顯著程度很小，當(dāng) CCI超過第一門限值時(shí)，CCI對(duì)Z值有顯著為負(fù)的影響，表明銀行風(fēng)險(xiǎn)會(huì)因CCI增加而顯著增大，然而當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模超過了第二門限值后，客戶貸款集中度越大銀行風(fēng)險(xiǎn)越大，影響很顯著性。

模型二的結(jié)果表明，由于ICI1與ICI2的系數(shù)顯著性不一致，那么ICI與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間非線性關(guān)系也得到證實(shí)。當(dāng)ICI比門限值小時(shí)，ICI對(duì)Z值影響顯著為負(fù)，表示行業(yè)貸款集中會(huì)增大銀行風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)ICI增大，大于第一個(gè)門限值后，ICI的系數(shù)由負(fù)數(shù)轉(zhuǎn)為正數(shù)，表示行業(yè)貸款集使銀行風(fēng)險(xiǎn)下降了，當(dāng)ICI再次增大時(shí)，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之增大。從模型四結(jié)果來(lái)看，對(duì)于小型商業(yè)銀行，行業(yè)貸款越集中銀行風(fēng)險(xiǎn)越大，對(duì)于中型規(guī)模銀行，行業(yè)集中度的增大能降低銀行風(fēng)險(xiǎn)但效果不顯著。而對(duì)于大型商業(yè)銀行來(lái)說其風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨著行業(yè)貸款集中的增大而顯著增大。

SIZE的系數(shù)是不顯著為正，表明商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模并不能顯著影響銀行風(fēng)險(xiǎn)。資本充足率的系數(shù)為正且顯著，資本充足率越高，銀行持有資本越多，就越有能力抵御擠兌危機(jī)。貸存比與Z值顯著負(fù)相關(guān)，因?yàn)楦哔J存比會(huì)引發(fā)商業(yè)銀行支付危機(jī)。MG系數(shù)不顯著，表示貨幣流動(dòng)性不能對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響。

二、主要結(jié)論和政策建議

（一）研究結(jié)論

1.客戶貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)存在單一門檻效應(yīng)，門限值為0.268，小于該值時(shí)，能降低銀行風(fēng)險(xiǎn)，超過該值時(shí)，會(huì)加大銀行風(fēng)險(xiǎn)，0.268是客戶貸款集中度的最優(yōu)水平。

2.行業(yè)貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間存在雙重門檻效應(yīng)，門限值分別為0.075和0.092，由兩個(gè)門檻值劃分三個(gè)區(qū)間，發(fā)現(xiàn)行業(yè)貸款集中在第二區(qū)間可以提高監(jiān)管效率，降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。

3.客戶貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的促進(jìn)作用受到資產(chǎn)規(guī)模因素的影響，規(guī)模越大，客戶貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的加劇作用越明顯。表示監(jiān)管當(dāng)局控制客戶貸款集中度能夠抑制銀行風(fēng)險(xiǎn)，特別是對(duì)大型商業(yè)銀行最有效。

4.行業(yè)貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響也會(huì)受到資產(chǎn)規(guī)模的影響而發(fā)生改變，用資產(chǎn)規(guī)模作門限變量時(shí)，有雙重門檻效應(yīng)。在第一區(qū)間，行業(yè)貸款集中會(huì)加大銀行風(fēng)險(xiǎn)，但在第二區(qū)間，行業(yè)貸款集中能降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。在第三區(qū)間，行業(yè)貸款集中會(huì)顯著加大銀行風(fēng)險(xiǎn)，且程度大于在第一區(qū)間的小型銀行。表明商業(yè)銀行規(guī)模并非越大越好。

（二）政策建議

1.增強(qiáng)貸款集中風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，合理管控貸款集中

所有商業(yè)銀行應(yīng)重視貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)，關(guān)注貸款過于集中而引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的問題。按照本文所得，客戶貸款度在0.27，行業(yè)貸款在0.075至0.092內(nèi)，是商業(yè)銀行的最佳選擇。

2.制定差別信貸政策

大型國(guó)有商業(yè)銀行可以適當(dāng)降低客戶貸款和行業(yè)貸款集中度，對(duì)那些資金有真正需求、回報(bào)期較長(zhǎng)的行業(yè)和企業(yè)投入更多的貸款。中型銀行可以適當(dāng)集中行業(yè)貸款，但客戶貸款集中度必須要降低，銀行要加大對(duì)優(yōu)質(zhì)中小企業(yè)貸款的投放量，不能一味地只集中在大企業(yè)。小型商業(yè)銀行要注重客戶和貸款行業(yè)的多樣化。

3.改革銀行風(fēng)險(xiǎn)管理體制

要想防范集中度風(fēng)險(xiǎn)首先要健全銀行內(nèi)部的管理體制，實(shí)行更加合理的信貸人員問責(zé)制度。然后要改革風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)制度，加強(qiáng)業(yè)務(wù)人員甄別貸款項(xiàng)目好壞的能力，加強(qiáng)銀行貸前風(fēng)險(xiǎn)的控制。最后，應(yīng)建立健全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估系統(tǒng)，促進(jìn)貸后風(fēng)險(xiǎn)的有效控制。

參考文獻(xiàn)：

[1]G.Jimenez，J.A.Lopez，and J.S.Salas，How Does Competition Impact Bank Risk-Taking[R].Banco de Espana Working Paper，2010，No.1005.

[2]Stefania P.S.Rossi，Markus S.Schwaiger，Gerhard Winkler.How loan portfolio diversification affects risk，efficiency and capitalization：A managerial behavior model for Austrian banks[J].Journal of Banking & Finance，2009（33）.

[3]范紫晴.貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)的門限效應(yīng)實(shí)證研究[C].南京財(cái)經(jīng)大學(xué)，2016.

[4]黃秀秀，曹前進(jìn).貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響——來(lái)自中國(guó)上市銀行的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融論壇，2014（11）.

[5]林毅夫，李永軍.中小金融機(jī)構(gòu)發(fā)展與中小企業(yè)融資[J].經(jīng)濟(jì)研究，2001（1）.

[6]魏曉琴，李曉霞.我國(guó)商業(yè)銀行貨款集中度的測(cè)算以及效應(yīng)分析[J].金融理論與實(shí)踐，2011（4）.

（作者單位：南京財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院）