債轉(zhuǎn)股下工商銀行不良貸款率的影響因素分析

李慧

摘要：不良貸款率是銀行信貸的重要指標，實行債轉(zhuǎn)股有利于工商銀行不良貸款率的改善?，F(xiàn)選取2012年至2017年的工商銀行不良貸款率的季度數(shù)據(jù)，通過Eviews統(tǒng)計軟件對工商銀行不良貸款率的影響因素進行多元線性回歸，得出不良貸款率與GDP增長率、CPI增長率、資本充足率和凈息差成反比這一結(jié)論?；诖颂岢鼋ㄗh：一是要提高銀行的資本充足率，二是提高銀行的凈息差，三是促進國家經(jīng)濟發(fā)展和提高居民消費水平。

關(guān)鍵詞：工商銀行;債轉(zhuǎn)股;不良貸款率

中圖分類號：F830.33? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1005-913X（2020）05-0110-03

一、工商銀行不良貸款率的影響因素

（一）不良貸款的含義

不良貸款（Non-performing Loans）是指借款人的償還出現(xiàn)困難，而銀行不能按時收回貸款利息，嚴重情況下，銀行甚至不能收回貸款本金的貸款。本文的不良貸款主要是指銀行信貸資產(chǎn)中不能按時歸還或已經(jīng)損失的貸款。不良貸款率為不良貸款總額與各項貸款總額的比率，即不良貸款率=（次級類貸款+可疑類貸款+損失類貸款）/各項貸款×100%。

（二）工商銀行不良貸款率現(xiàn)狀分析

表1顯示，2012年至2017年工商銀行不良貸款率趨勢逐年上升。其中，2012年到2016年逐年上升，2017年有所下降，但還是要比2012年要高出很多。從2012年到2017年工商銀行的不良貸款率在不斷上升，銀行的不良貸款增加其經(jīng)營風險隨之加大，不利于銀行的正常經(jīng)營。

（三）不良貸款率的影響因素

1.不良貸款率與GDP增長率

根據(jù)金融脆弱性理論，不良貸款和宏觀經(jīng)濟的發(fā)展有關(guān)系，不論是經(jīng)濟繁榮期還是蕭條期，金融脆弱性都比較明顯。

表2可以看出，2012年到2017年的GDP增長率是不斷下降的，從橫向的季度可以看出GDP增長率減緩。GDP增長率減緩說明我國經(jīng)濟發(fā)展減慢，企業(yè)的整體效益可能不是很好，這就有可能導(dǎo)致銀行收款難度增大，致使銀行的不良貸款增多，進而影響到不良貸款率。從數(shù)據(jù)上和工商銀行不良貸款率的數(shù)據(jù)對比分析得出：不良貸款率和GDP增長率成反方向相關(guān)。

2.不良貸款率與CPI增長率

消費者價格指數(shù)CPI的大小一般用來反應(yīng)通貨膨脹率的高低，當CPI越高，人們購買生活品的價格就高，通貨膨脹率就高，人們的還款能力越高。

表3可以看出，2012年到2017年CPI增長率的趨勢是下降的。CPI指數(shù)下降則說明銀行不良貸款可能會增多，可能會影響銀行的正常運作。從此數(shù)據(jù)與工商銀行不良貸款率的數(shù)據(jù)相比較得出：不良貸款率和CPI增長率成反方向相關(guān)。

3.不良貸款率與資本充足率

資本充足率往往是用來判斷銀行自身抵御風險能力的指標，一般情況下，銀行的資本充足率較高時，表示銀行的風險資產(chǎn)數(shù)量少，銀行產(chǎn)生壞帳的可能性就小，所以不良貸款率也相應(yīng)較低;相反，資本充足率較低時，銀行的自有資本儲備不足，風險資產(chǎn)數(shù)量比較多，銀行產(chǎn)生壞賬的可能性就增加，不良貸款率也會比較高。

表4可以看出2012年到2017年工商銀行的資本充足率整體呈下降趨勢。資本充足率下降說明銀行抵御風險的能力降低，工商銀行的不良貸款率可能會增加，經(jīng)營風險也會隨之加大。但是也不難看出2014年和2015年又有所上升，但是長時間來看是下降趨勢。與工商銀行不良貸款率的數(shù)據(jù)相比較得出：不良貸款率與銀行的資本充足率成反相關(guān)。

4.不良貸款率與凈息差

經(jīng)營管理水平較高的銀行具有較強的抵御風險能力，以至于當風險發(fā)生時，銀行有足夠的資金進行償付。因此，銀行的經(jīng)營管理水平會對不良貸款率的高低造成影響。

表5可以看出，2012年到2017年工商銀行的凈息差是呈下降趨勢的，凈息差總體下降說明工商銀行的盈利能力有所下降，抵御壞賬能力降低，經(jīng)營風險加大，導(dǎo)致不良貸款增多，不良貸款率上升。從圖中數(shù)據(jù)和工商銀行不良貸款率的數(shù)據(jù)相對比得出：不良貸款率與銀行成反方向相關(guān)。

二、實證分析

（一）數(shù)據(jù)分析

在研究債轉(zhuǎn)股對工商銀行的不良貸款率的影響中，本論文選取了2012-2017年的工商銀行不良貸款率季度數(shù)據(jù)作為被解釋變量來反映工商銀行近些年的不良貸款情況。除此之外，由于影響工商銀行不良貸款率的重要影響因素有很多以及后面建模的需要，所以需要選取部分其他的變量作為控制變量來加入回歸，以此來完善實證。工商銀行給企業(yè)放貸時，因企業(yè)的業(yè)績表現(xiàn)、誠信狀況、違約概率和經(jīng)濟的發(fā)展等因素，致使銀行貸款的相關(guān)指標會發(fā)生變化。基于此，本文選取了2012年至2017年的GDP增長率、CPI增長率、工商銀行資本充足率和工商銀行凈息差，以GDP增長率、CPI增長率作為衡量影響工商銀行不良貸款率的宏觀經(jīng)濟指標，以工商銀行資本充足率來衡量工商銀行的風險管理水平，以工商銀行凈息差代表工商銀行的盈利水平，共四個指標的季度數(shù)據(jù)。

因為選取的數(shù)據(jù)有的年份實施了債轉(zhuǎn)股有的年份沒有實施，所以為了使Eviews軟件導(dǎo)出的結(jié)果更加準確、更有說服力，故本文把是否推行債轉(zhuǎn)股作為虛擬變量，推行了就1，沒有就是0，但是本文并不研究債轉(zhuǎn)股和不良貸款率的關(guān)系，所以債轉(zhuǎn)股這個虛擬變量沒有實際意義。

（二）回歸分析

現(xiàn)采用Eviews軟件，對因變量和各自變量進行回歸分析。

因變量為：工商銀行的不良貸款率? ? （Y）

控制變量為：GDP增長率? ? ? ? ?（X1）