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      不同行業(yè)企業(yè)杠桿率對我國商業(yè)銀行信貸風險的影響研究

      2020-04-07 03:50:09陳梅
      大經(jīng)貿(mào) 2020年1期

      【摘 要】 本文將非金融企業(yè)納入銀行信貸風險分析框架,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)進行了實證檢驗,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 銀行信貸風險 面板門檻模型

      一、引言

      2018年中央財經(jīng)委員會首次提出“結(jié)構(gòu)性去杠桿”的概念,標志著我國去杠桿進入結(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識的逐步深化,也揭示出去杠桿越來越精準的趨向。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)銀行信貸風險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)銀行信貸風險的影響有何不同”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)及促進經(jīng)濟良性循環(huán),具有重大意義。

      二、文獻綜述

      國外學者對企業(yè)杠桿率與銀行信貸風險的關(guān)系進行研究探討最早可追溯到上世紀30年代。1933年,著名經(jīng)濟學家歐文·費雪提出了著名的“債務(wù)—通縮”理論,即過度負債和通貨緊縮在經(jīng)濟運行過程中會相互影響、相互增強,進而導(dǎo)致經(jīng)濟衰退甚至引起嚴重的蕭條。明斯基(Minsky,1992)在歐文·費雪研究的基礎(chǔ)上提出了著名的“金融不穩(wěn)定”學說,即利率較快上升和資產(chǎn)價格大幅下降會引發(fā)金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定,如果金融系統(tǒng)去杠桿進程過于激烈,容易引起經(jīng)濟金融動蕩,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,我國學術(shù)界也開始關(guān)注企業(yè)杠桿率對銀行信貸風險產(chǎn)生的影響。陳雨露等(2014)研究發(fā)現(xiàn),當一國超過人口老齡化拐點后企業(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)進行研究分析,結(jié)果顯示,企業(yè)杠桿率與銀行信貸風險高度相關(guān),高杠桿率已經(jīng)嚴重影響到企業(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)銀行不良貸款率進行實證研究發(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)銀行信貸風險水平之間的相關(guān)關(guān)系,這使企業(yè)杠桿率與商業(yè)銀行信貸風險的關(guān)系存在進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)杠桿率達到某一門檻值前后,行業(yè)杠桿率對銀行信貸風險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。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,用于反映不同行業(yè)個體效應(yīng)。Lev為解釋變量,同時也是門檻變量,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,行業(yè)杠桿率與商業(yè)銀行信貸風險呈顯著負相關(guān),而高于47%時,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,杠桿率對商業(yè)銀行信貸風險影響不顯著,高于門檻值時,杠桿率的增長則會惡化銀行信貸風險水平;信息技術(shù)行業(yè)杠桿率門檻值為41.86%,低于門檻值時杠桿率增長會惡化信貸風險,高于門檻值時杠桿率增長則會降低信貸風險;公用事業(yè)行業(yè)杠桿率門檻值為64.72%,低于門檻值時行業(yè)杠桿率的增長會有效降低銀行信貸風險,高于門檻值時也會降低信貸風險但影響并不顯著。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)銀行信貸風險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)性問題嚴重。從結(jié)構(gòu)上看,房地產(chǎn)、公用事業(yè)、可選消費等行業(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、醫(yī)療保健、房地產(chǎn)等行業(yè)杠桿率上升會惡化商業(yè)銀行信貸風險水平;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)濟發(fā)展速度,降低商業(yè)銀行信貸風險。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)銀行信貸風險呈現(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行結(jié)構(gòu)性去杠桿政策的同時,根據(jù)不同行業(yè)的特點、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】

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

      [2] 紀敏,嚴寶玉,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[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,學生,碩士研究生,湘潭大學商學院,商業(yè)銀行經(jīng)營管理。

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