城商行超额不良贷款率影响因素研究.pdf

236人文华夏humanities chinapin pai yan jiuR城商行超额不良贷款率影响因素研究文/刘仲英（青岛银行总行微贷金融中心）摘要：本文通过建立线性回归模型研究城商行相比其所在省份商业银行平均不良贷款率差异的影响因素，证实该种差异与地方政府的种种干预有关。通过引入其他解释变量，本文研究结果发现，地区人均 GDP 水平、地方政府负债/GDP比重和城商行资产规模均会影响该种差异，地区人均 GDP 水平越低、地方政府负债/GDP 比重越高，城商行资产规模越小，城商行不良贷款率将越高于其所在省份商业银行平均不良贷款率。城商行需要完善法人治理结构和加强风险管理水平，地方政府需要拓宽融资渠道和平衡财政收支状况以促进城商行的持续健康发展。关键词：城商行；不良贷款；地方政府融资中图分类号：F832.4文献标识码：A 文章编号：2096-1847(2023)31-0236-03一、引言城商行是我国商业银行体系中的重要组成部分，截至 2017 年底，城商行资产总额达 31.72 万亿元，在全部银行业中占比为 12.90%，在广大的中小城市和农村地区，城商行是当地企业和政府部门融资的重要渠道。自 1994 年我国分税制改革以来，地方政府的财权减少。此后随着地方经济建设提速，地方政府融资需求越来越大，在财政收入有限的情况下，为弥补融资缺口，地方政府不断加杠杆，通过地方融资平台或“掏空”城商行的方式获取资金，为其周期长、回报率低、风险高的建设项目埋单，在城商行层面，这会导致其资产质量下降，不良贷款率升高。在我国商业银行体系中，一直实行有差别的隐性行政级别制度，具体可以细分为“国有行股份制银行城商行农商行”这一从高到低的行政级别体系。其中，工农中建交五大银行为副部级央企，股份制银行通常被视为地区性的省厅级单位，而地方城商行在城信社的基础上组建，受地方政府的影响较大，通常被视作市局级单位。由于存在该种行政级别的差异，很可能会导致不同类型银行在应对地方政府高风险项目融资时的谈判能力出现差异。我们认为，和国有行和股份制银行相比，城商行谈判能力更弱，引致其不良贷款率更高，进而使得城商行的不良贷款率水平高于行业平均水平。在假设不良贷款率差异均由地方政府干预导致的基础上，本文尝试通过将地方经济发展水平、城商行规模等指标引入解释变量，联合地方政府负债率共同解释城商行更高的不良贷款率，以充分揭示城商行的“超额不良贷款率”的成因，并说明地方政府干预会对城商行超额不良贷款率产生影响。二、文献综述（一）商业银行不良贷款率的影响因素王光伟（2014）、刘茹（2014）等人的研究确认了 GDP 增速、商业银行资本充足率和贷款行业总景气指数会影响商业银行不良贷款率。经济增长越快、水平越高，越有利于降低银行业不良贷款率水平，资本充足率越高则银行不良贷款率越低，此外贷款企业行业总景气指数与不良贷款率反向变动。William（2004）使 用 1990-1998年的欧洲主要储蓄银行的样本数据，发现在某种程度上，不良贷款是银行管理层经营策略的结果；郭耀中（2012）从商业银行内部层面研究发现银行内部治理结构和不良资产的剥离会带动不良资产率的下降。（二）国有银行和地方政府的关系葛兆强等人（2000）较早研究发现了地方政府对国有银行的干预途径，具体如下：（1）地方当局为达成制定的经济增长和发展目标，利用自身影响力和权力迫使国有行及其分支机构无条件为地方重点项目建设提供资金支持，而这些项目大多为低效的重复建设项目。（2）地方政府借助行政命令，影响银行信贷资金的流动性，阻碍了资金在国有行行内的调度和跨地区横向流动，进而人为地制造出市场封锁和地区分割的局面。（3）影响国有行分支机构人事活动。尽管在“统一法人”的制度安排下，国有银行分支机构人事权归属上级总行，机构负责人由总行统一任命。但在实际上,地方政府已经介入了国有行分支机构的人事活动，国有行分支机构负责人任免决策实际上须考虑地方政府意见并征得地方政府部门的同意。(4）牺牲国有行资产和利益以保护地方部门利益。出于本位主义动机,有部分地方政府对地方企业存在的逃避银行债务的不法行为持默许态度,致使国有银行的资产无法得到保全。（三）城商行和地方政府的关系由于城商行的特殊地位及其与地方政府纠葛不清的关系，现有文献对该问题的研究较为丰富，本文将其总结为干预动机、干预途径和后果、影响干预程度的因素三方面。首先，在地方政府干预城商行动机方面，纪志宏、周黎安等（2013）基于官员视角，考察了现有的对地方官员的晋升激励机制如何影响信贷市场。作者利用不同年龄段地方官员晋作者简介：刘仲英，生于 1988 年 3 月，男，研究生，助理工程师，研究方向为金融、财务方面。237人文华夏humanities chinapin pai yan jiuR升激励的差异，考察了城商行信贷规模与地级市主要行政官员（市委书记和市长）年龄之间的关系。该研究发现，晋升激励与地方官员年龄之间呈非线性关系，54 岁左右的地方官员有最强的晋升激励。作者进一步的实证结果发现，银行业不良贷款率与地方官员年龄呈“倒 U 型”关系，这种关系在地方官员年龄为 54 岁左右时达到峰值。其结果显示，地方官员出于自身仕途考虑，在晋升压力较大时，有强烈动机动用自身的政治影响力和资源刺激经济，而此时银行信贷尤其是来自城商行的信贷资源成为地方官员干预地方经济活动的一个重要渠道，这种行政干预可能会导致城商行信贷质量下降的同时提升风险。其次，在地方政府干预城商行的途径和后果方面，洪正、张琳（2017）等人的研究发现，地方政府倾向于以政府控股城商行的方式干预城商行的经营活动。李维安（2010）研究了官员晋升如何影响城商行贷款行为，并最终引致不良贷款的传导途径。基于20062009 年的样本，其建立了地方官员的“晋升压力指数”并分析了该指数对贷款期限结构、贷款总量、贷款行业分布及贷款风险的影响；同时，作者探索了地方层面的不良贷款形成机理，讨论了修正官员政绩考核机制以抑制不良贷款累积的方法。此外作者还考察了地方官员晋升压力引致不良贷款的传递路径，结果表明前者是通过增加银行业中长期贷款和房地产业贷款以及提高贷款集中度最终形成不良贷款。赵尚梅、杜华东（2012）等人作了地方政府对城商行的大股东掏空行为的实证研究，其基于 20052010 年的城商行行为样本，发现地方政府控股城商行将导致地方政府融资平台贷款在城商行总贷款中的总比重上升，与此同时，还导致城商行不良贷款率显著增加并带来净资产收益率显著下降，最终降低城商行绩效。此外，作者还发现城商行资产规模的扩张会使其不良资产率上升而收益率的变化不明显。最后，在地方政府干预城商行经营的影响因素方面，洪正、张琳（2017）等人的研究确认了国有经济比例、财政状况、金融业竞争程度等会在很大程度上影响地方政府对城商行的控股态度，具体而言，地方财政禀赋越弱，地区金融业垄断程度越高，国有经济比例越高，则地方政府进入城商行的倾向性更强；余明桂、潘红波（2008）等人研究发现了地区法治水平对企业贷款的影响，即地区的法治水平越高，企业获得的城商行贷款越少、贷款期限越短，这主要是因为地方政府有很强的动机通过干预城商行的信贷决策给国有企业提供贷款支持，而法治水平的提升可以降低地方政府行政干预对国企的贷款支持效应。三、模型设计首先，定义“城商行超额不良贷款率”为城商行披露的不良贷款率减去城商行所在省份平均不良贷款率水平。在参考文献的基础上，建立如下假设并进行验证。（1）H0：地区人均 GDP 水平越低，城商行“超额不良贷款率”越高；（2）H0：地方政府负债/GDP 比重越高，城商行“超额不良贷款率”越高；（3）H0：城商行资产规模越小，城商行“超额不良贷款率”越高。其次，建立模型如下：NPLex=+1*ln(GDPrj)+2*D1+3*D2+4*D3+5*D4+6*D5+其中，NPLex为城商行“超额不良贷款率”，ln(GDPrj)为取对数形式的人均 GDP 水平，单位为万美元，Di(i=1,2,5)均 为 哑 变 量 形 式，D1=1 代表政府负债率居中，D2=1 代表政府负债率高；D3=1代表大银行（资产规模在 5000 亿元以上，共 12 家），D4=1 代表中银行（资产规模在 1000亿元至 5000 亿元，共 40 家），基准组为低政府负债率省份和资产规模在1000 亿元以下的小银行，代表残差项。四、数据选取截至 2018 年年末，我国共有城商行 134 家，从城商行披露的 2018 年年报数据中可以获取其当年不良贷款率，从各省银保监局公开披露信息中可以获取当年该省银行业平均不良贷款率水平，两者之差即为城商行的“超额不良贷款率”；从国家统计局可获取2018 年各省人均 GDP 数据，由于我国各省份人均 GDP 差异过大，对该数据取对数形式进行处理；在政府负债率层面，参照殷剑锋老师课件中“2018年各地方政府债务/GDP 比重”作为衡量地方政府负债率指标，其中政府负债率在全国 31 个省份中位于最低的10 个归为“低政府负债率”，（其负债率低于 27%），该指标位于中间的11 个归为“中政府负债率”（其负债率在 28%至 36%之间）；负债率最高的 10 个省份归为“高政府负债率”（其负债率在 37%以上）；城商行资产数据则主要来自 wind 和城商行年报中公开披露的指标。此外，由于部分省份银保监局和部分城商行未公开其不良贷款率水平，筛去这部分研究对象后，最终得到120 个银行和 28 个省份的有效数据。五、结果分析（一）数量分析首先描述城商行“超额不良贷款率”的数据分布状况，结果如表 1。其次对回归结果进行分析得到结果如表 2。模型结果表明：超额不良贷款率与地区人均 GDP、政府负债率及银行规模呈现一定的相关性。和政府负债率低的地区相比，政府负债率居中地区的城商行的“超额不良贷款率”高出 0.51 个百分点，和小银行相比，大银行的“超额不良贷款率”低 0.12 个百分点。若进一步放宽统计显著性水平（20%），还可以发现，人均 GDP 越发达地区，城商行超额不良贷款率越低；中等规模银行的“超额不良贷款率”相较小银行低 0.02 个百分点；政府负债率较高地区的城商行的“超额不良贷款率”比政府负债率低的地区高出0.84 个百分点。238人文华夏humanities chinapin pai yan jiuR此外，模型的 R2较高，说明拟合较好。（二）结果的经济解释首先，在地方政府负债率层面，地方政府负债率越高，政府越有动机通过掏空城商行弥补资金缺口，为地方政府周期长、盈利能力差、风险高的项目埋单，这会导致城商行的超额不良贷款率显著上升，这解释了政府负债率居中地区城商行的“超额不良贷款率”高于政府负债率低地区的内在原因。但是，在地方政府高负债的情况下，地方政府同时也有更强烈的动机通过调整城商行不良贷款认定以及数据虚报等方式，人为低估当地城商行的不良贷款率，使得呈现的城商行“超额不良贷款率”数据偏低，从而地方政府负债率高的地区城商行“超额不良贷款率”偏高在统计上不够显著。除此之外，公开信息表明有部分城商行经营陷入困境，资产质量恶化，但其由于各种原因不披露当年年报，也会导致数据被低估，使指标显著性不足。其次，在人均 GDP 方面，地方经济越发达，当地财政收入通常也越高，同时当地金融业发展程度越高，地方政府融资渠道越丰富，地方政府通过制造城商行不良贷款的方式融资的动机越弱，因此城商行的“超额不良贷款率”也相应越低。最后，在城商行规模层面，由于监管部门近年来对城商行跨省经营进行了一定程度的限制，导致现有的城商行中只有 5 家大城商行有较多的省外分行且这些分行相对集中于经济较发达、地方治理水平较高的地区。这些省外分行的存在一定程度上降低了地方政府干预对城商行经营和不良贷款率水平的不利影响，使得其“超额不良贷款率”降低。此外，规模较大的城商行其风险控制能力相对较强，在不良贷款的处置等方面更加完善，较好地消化了不良贷款，使得其“超额不良贷款率”相对较低。但是，与小城商行相比，中等规模城商行的“超额不良贷款率”水平无显著差异，其具体原因还有待进一步分析。六、政策建议（一）城商行层面：完善治理结构在城商行层面，通过建设法人治理体系，理顺城商行内部各方的权利义务关系。如引进 AMC 和国有大行等战略投资者以逐步稀释地方政府在城商行中股权，或引入外部董事等加强对大股东的角色监督，同时还可以严格化银行信贷政策制度，充分识别和规避风险。此外在信息披露层面，金融监管当局可考虑强化城商行信息披露硬性约束，以及时、充分、准确地披露城商行经营状况。此外，和国有行以及股份制银行相比，城商行的整体经营能力特别是风险管理水平相对较弱，可通过加大与银行同业交流以及完善人才队伍假设，引入高素质的管理人才逐步缩小与前者的差距。（二）地方政府层面：建设多元化融资渠道，统筹政府收支在地方政府层面，应大力拓宽地方政府融资渠道，充分缓解地方城商行承担的地方发展融资压力和降低融资风险。此外，在地方政府收入层面，由于近年来经济下行，地方政府财政收入增长有限，而地方融资平台所受监管日趋严格，可考虑科学利用中央政府财政转移支付机制，适当拓宽转移支付收入；在支出层面，地方政府应制定合理的地方建设规划，充分平抑地方政府支出波动，使财政收支数量上进一步匹配，实现稳定的财政收支平衡状况。参考文献1 欧 明 刚.城 市 商 业 银 行 竞 争 力评 价 报 告 摘 要（下）J.银 行家,2018(11):39-42.2 王 擎,吴 玮,黄 娟.城 市 商 业 银行 跨 区 域 经 营:信 贷 扩 张、风险 水 平 及 银 行 绩 效 J.金 融 研究,2012(1):141-153.3 纪志宏,周黎安,王鹏等.地方官员晋升激励与银行信贷来自中国城市商业银行的经验证据 J.金融研究,2014(1):1-15.4 尹威,刘晓星.地方政府行为与城市商业银行风险承担 J.管理科学,2017,30(6):79-91.5 赵 尚 梅,史 宏 梅,杜 华 东.地 方政府在城市商业银行的大股东掏空行为从地方政府融资平台贷款视角的研究 J.管理评论,2013,25(12):32-41.6钱先航,曹廷求,李维安.晋升压力、官员任期与城市商业银行的贷款行为J.经济研究,2011,46(12):72-85.7 葛兆强.中国国有商业银行与政府关系问题研究 J.宁夏社会科学,2000(1):18-24.表1 城商行“超额不良贷款率”数据分布表变量中位数标准差最小值最大值观测值数量NPLex0.2541.510983-3.498.64120表2 回归结果分析表变量系数P值0.230.103ln(GDPrj)-0.940.152D10.510.084*D20.840.174D3-0.1240.091*D4-0.0270.178R20.712其中，*表示在10%的水平下显著来源:城商行年报；银保监会公开数据；Wind