中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率影響因素分析

楊 星，董雙強(qiáng)，陳 璐

（1.福建師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 福州 350007；2.福建農(nóng)林大學(xué) 管理學(xué)院，福建 福州 350002）

中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率影響因素分析

楊 星1，董雙強(qiáng)1，陳 璐2

（1.福建師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 福州 350007；2.福建農(nóng)林大學(xué) 管理學(xué)院，福建 福州 350002）

不良貸款率是衡量金融機(jī)構(gòu)信貸資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)之一，銀行的不良貸款問(wèn)題始終是人們關(guān)注的一個(gè)焦點(diǎn)。中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行與其他國(guó)有銀行相比，不良貸款率位居首位。通過(guò)介紹農(nóng)業(yè)銀行不良貸款的現(xiàn)狀，從宏觀經(jīng)濟(jì)、銀行經(jīng)營(yíng)兩個(gè)方面分析農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率的影響因素。采用2009年至2014年的宏觀經(jīng)濟(jì)及農(nóng)行季度數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析，探討農(nóng)行不良貸款率的關(guān)鍵影響因素，最后得出結(jié)論應(yīng)該在宏觀層面優(yōu)化外部環(huán)境，微觀層面提高防范能力以降低不良貸款率。

中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行；不良貸款率；影響因素；實(shí)證分析

2013年7月20日，我國(guó)全面放開金融機(jī)構(gòu)貸款利率管制，取消金融機(jī)構(gòu)貸款利率0.7倍的下限；2014年是全面深化改革的攻堅(jiān)期，我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生了重大調(diào)整，一些產(chǎn)能滯后、效率低下的產(chǎn)業(yè)相繼被淘汰，五大國(guó)有商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)總額均環(huán)比下降，不良貸款余額與不良貸款率也出現(xiàn)“雙升”的情況；2015年是我國(guó)“十三五”規(guī)劃的開局之年。在貸款利率管制全面放開及經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的背景下，商業(yè)銀行能否控制好風(fēng)險(xiǎn)不僅事關(guān)銀行發(fā)展大計(jì)，同時(shí)也影響到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的健康運(yùn)行。

不良貸款率是指金融機(jī)構(gòu)不良貸款占總貸款的比重。不良貸款率是評(píng)價(jià)銀行等金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)狀況最重要的指標(biāo)之一，也是關(guān)乎金融市場(chǎng)穩(wěn)定程度的風(fēng)向標(biāo)。過(guò)高的不良貸款率必然降低銀行等金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)質(zhì)量、不利于金融市場(chǎng)的穩(wěn)定，從而引發(fā)宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)。20世紀(jì)70年代的東南亞金融危機(jī)，就是因?yàn)樯虡I(yè)銀行的不良資產(chǎn)急劇膨脹而釀成的。2008年由美國(guó)次級(jí)住房抵押貸款引起的繼而蔓延到全球的金融海嘯，也正是由于銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)犯了主觀性的錯(cuò)誤，在房?jī)r(jià)看好、利率持續(xù)走低的背景下，發(fā)放大量的次級(jí)貸款使銀行的不良貸款率急速膨脹最終引發(fā)金融危機(jī)。中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行是國(guó)際化的大型上市銀行，中國(guó)五大行之一，是我國(guó)金融體系不可或缺的組成部分。與其他四大行相比較，農(nóng)行不良貸款率始終位居首位。因此，研究影響中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率的因素，進(jìn)而防范和化解不良貸款風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)農(nóng)行甚至整個(gè)銀行業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。

一、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款現(xiàn)狀

在亞洲金融危機(jī)以后，我國(guó)政府開始重視對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的控制，積極采取各種措施整治國(guó)有銀行不良貸款，降低不良貸款的風(fēng)險(xiǎn)。1999年我國(guó)成立四家資產(chǎn)管理公司用以管理跟處置國(guó)有銀行不良貸款。[1]2008年銀監(jiān)會(huì)成立后，我國(guó)銀行資產(chǎn)質(zhì)量得到顯著改善，不良貸款余額及不良貸款率延續(xù)下降的趨勢(shì)。2014年是我國(guó)全面深化改革的攻堅(jiān)期，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生了重大調(diào)整，一些產(chǎn)能滯后、效率低下的產(chǎn)業(yè)相繼被淘汰。受此影響，2014年五大行的經(jīng)營(yíng)利潤(rùn)總額均環(huán)比下降，不良貸款率也都出現(xiàn)上升的情況。

農(nóng)行2014年年報(bào)顯示，2014年凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率為7.90%，在五大國(guó)有銀行中排名第二位（如圖1），不良貸款率在五大國(guó)有銀行中最高，不良貸款率為1.54%。

圖1 2014年五大行凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率及不良貸款率對(duì)比Fig.1 Comparison of net profitgrowth rate and non-performing loan ratio of the five lines in 2014

農(nóng)行不良貸款率一直居高不下，受多方面原因的影響。其中既有來(lái)自宏觀政策、行政干預(yù)的外部原因，也有農(nóng)行自身管理體制等內(nèi)部原因。農(nóng)行始終以“服務(wù)三農(nóng)”為使命，在農(nóng)行的不良貸款中，由于承擔(dān)政策性職能而承擔(dān)的不良貸款占相當(dāng)大的比重。隨著農(nóng)行自身機(jī)制的轉(zhuǎn)變和內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制的逐步完善，剝離大量不良資產(chǎn)，不良貸款率雖也有大幅下降，但無(wú)法改變位居國(guó)有商業(yè)銀行首位的狀況。不良資產(chǎn)數(shù)量之大，不良貸款率之高其原因仍值得探究。

（一）中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款五級(jí)分類情況

截至2014年末，農(nóng)行不良貸款余額 1,249.70億元，較2013年末增加371.89億元；不良貸款率為1.54%，上升了0.32%。關(guān)注類貸款余額為3,111.73億元，增加了348.30億元，關(guān)注類貸款占比為3.84%。目前我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩，經(jīng)濟(jì)下行，關(guān)注類貸款有很大概率轉(zhuǎn)化成不良貸款。2014年我國(guó)銀行業(yè)平均不良貸款率為1.29%，農(nóng)行不良貸款率為1.58%，明顯沒(méi)有達(dá)到國(guó)有商業(yè)銀行的平均水平，資產(chǎn)質(zhì)量承受壓力。

（二）中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款結(jié)構(gòu)

按貸款業(yè)務(wù)類型劃分，2014年公司類貸款在農(nóng)行所有貸款中占82.5%，其中占比最大的兩個(gè)行業(yè)為制造業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)，2014年貸款中占比分別為49.8%、30.5%，共占農(nóng)行貸款總額的81.3%。不良貸款率分別為3.69%、5.93%，遠(yuǎn)高于其他行業(yè)不良貸款率。傳統(tǒng)制造業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)技術(shù)含量低，抗風(fēng)險(xiǎn)能力相對(duì)較差，容易出現(xiàn)資金鏈斷裂從而造成不良貸款。

農(nóng)行2014年年報(bào)中顯示，批發(fā)和零售業(yè)不良貸款余額上升191.55億元、制造業(yè)上升120.44億元為不良貸款余額增加最多的兩個(gè)行業(yè)。按地域劃分，2014年農(nóng)行不良貸款余額上升最快的是西部、環(huán)渤海以及長(zhǎng)三角地區(qū)，新增不良貸款分別為108.1億元、101.2億元及68.7億元。這三個(gè)地區(qū)在農(nóng)行貸款總額中占比分別為24.3%、21.4%、21%。西部地區(qū)主要為煤炭企業(yè)，當(dāng)煤炭供給大于需求是，就會(huì)造成庫(kù)存增加，最終導(dǎo)致價(jià)格下滑。2014年大于70%的煤炭企業(yè)出現(xiàn)虧損，有部分煤炭相關(guān)企業(yè)出現(xiàn)貸款違約。西部地區(qū)不良貸款增加的主要原因是個(gè)別企業(yè)出現(xiàn)大額不良貸款。

二、影響因素確定

信用論認(rèn)為，由于貸款資金在使用和償還時(shí)間上的分離，不可避免會(huì)產(chǎn)生不良貸款；依據(jù)金融脆弱性理論知，金融具有天然的內(nèi)在脆弱性，銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)隨著經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)，銀行不良貸款率的高低與宏觀經(jīng)濟(jì)周期有密切關(guān)系；由貸款客戶關(guān)系理論可以推斷，銀行自身經(jīng)營(yíng)行為可能會(huì)導(dǎo)致不良貸款。下面從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、銀行自身經(jīng)營(yíng)兩方面分析影響農(nóng)行不良貸款率的因素。

（一）宏觀經(jīng)濟(jì)方面

經(jīng)濟(jì)周期是一國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張與收縮交替或周期性波動(dòng)變化的一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，一般分為繁榮、衰退、蕭條和復(fù)蘇四個(gè)階段。[2]由金融脆弱性理論分析得，宏觀經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)與銀行不良貸款率存在相關(guān)關(guān)系。[3]

當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于繁榮復(fù)蘇時(shí)期，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率良好，對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)環(huán)境充滿信心，增加對(duì)長(zhǎng)期性貸款的需求且在此時(shí)出現(xiàn)違約概率較低。同時(shí)在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期擔(dān)保物價(jià)值上升，可擔(dān)?？偭侩S之增加。[4]借款人資信狀況良好及擔(dān)保物價(jià)值增加，共同促使銀行增加了信貸投放總量。農(nóng)行在此期間對(duì)未來(lái)發(fā)展前景相對(duì)樂(lè)觀，在利益最大化驅(qū)使下更傾向于發(fā)放期限較長(zhǎng)的信貸項(xiàng)目。這種樂(lè)觀也可能導(dǎo)致農(nóng)行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)不足，制定較為激進(jìn)的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)由頂峰下滑進(jìn)入衰退階段時(shí)，易造成大量不良貸款。

在經(jīng)濟(jì)處于衰退時(shí)期時(shí)，企業(yè)違約概率增加，銀行處于資金安全的考慮，會(huì)大幅減少信貸資金的投放。大多數(shù)企業(yè)在此時(shí)經(jīng)濟(jì)狀況不樂(lè)觀，還款壓力大，在經(jīng)營(yíng)中若得不到必要的資金補(bǔ)充，易出現(xiàn)資金鏈斷裂。資金鏈一旦出現(xiàn)斷裂，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況惡化迅速蔓延，會(huì)使得更多企業(yè)無(wú)力償還貸款，加劇農(nóng)行不良貸款的狀況。目前我國(guó)銀行利潤(rùn)來(lái)源仍然是存貸差，不良貸款的增加將降低銀行盈利能力。農(nóng)行通常會(huì)采取提高貸款利率的方式來(lái)保證銀行的收益。根據(jù)逆向選擇理論，隨著信貸利率增加，申請(qǐng)貸款的平均質(zhì)量下降，企業(yè)違約的概率增加，會(huì)導(dǎo)致更多的不良貸款出現(xiàn)。

在宏觀經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，宏觀經(jīng)濟(jì)變量會(huì)隨著宏觀經(jīng)濟(jì)周期的變化表現(xiàn)出一致的波動(dòng)趨勢(shì)。[5]國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總量GDP增長(zhǎng)率是宏觀經(jīng)濟(jì)變量的代表性指標(biāo)，貨幣供應(yīng)量M2增長(zhǎng)率反映我國(guó)貨幣政策的變化。所以采用GDP增長(zhǎng)率及M2增長(zhǎng)率作為衡量我國(guó)經(jīng)濟(jì)周期變動(dòng)的指標(biāo)。

1.GDP增長(zhǎng)率

在衡量一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r時(shí)，通常選用國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP作為衡量指標(biāo)。GDP增長(zhǎng)率越高，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度越快。通常在這個(gè)階段，企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率較好，償債能力大幅提升，對(duì)未來(lái)充滿信心，投資信貸需求增加。農(nóng)行此時(shí)對(duì)企業(yè)提供貸款，不僅能獲得較高的收益，同時(shí)可以推進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)和再生產(chǎn)的進(jìn)行，提高企業(yè)盈利能力進(jìn)而保證信貸資金安全，降低不良貸款可能性。當(dāng)GDP增長(zhǎng)率較低時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度減慢，表明處于經(jīng)濟(jì)下行。很多企業(yè)此時(shí)需要信貸資金的幫助走出困境，而農(nóng)行處于對(duì)資金安全的考慮，往往會(huì)減小信貸規(guī)模，企業(yè)還貸壓力增大，資金鏈短缺又得不到及時(shí)的補(bǔ)充，貸款違約的概率增大。

2.貨幣供應(yīng)量M 2增長(zhǎng)率

經(jīng)濟(jì)繁榮復(fù)蘇時(shí)期，中央銀行一般會(huì)采用寬松的貨幣政策，即增加貨幣供應(yīng)量來(lái)刺激消費(fèi)需求，以此促進(jìn)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。貨幣供應(yīng)量增加，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中流通的資金增加，需求不變的情況下會(huì)推動(dòng)物價(jià)上漲。在短期內(nèi)，由于存在粘性工資，商品價(jià)格上漲而占成本絕大部分的工人工資未及時(shí)調(diào)整，企業(yè)利潤(rùn)增加，進(jìn)而擴(kuò)大生產(chǎn)，拉動(dòng)宏觀經(jīng)濟(jì)繁榮。當(dāng)經(jīng)濟(jì)萎靡時(shí)，央行多采取緊縮貨幣政策，防止通貨膨脹導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步走向蕭條。宏觀經(jīng)濟(jì)中流通的資金量減少，企業(yè)庫(kù)存增加，生產(chǎn)和再生產(chǎn)難以為繼，不良貸款率上升。

（二）銀行經(jīng)營(yíng)方面

在宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境一定的條件下，銀行會(huì)根據(jù)市場(chǎng)需求及自身經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)采取不同的經(jīng)營(yíng)管理策略，銀行經(jīng)營(yíng)策略的改變會(huì)使得信貸決策和信貸資金質(zhì)量相應(yīng)發(fā)生改變。除了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境外，銀行自身經(jīng)營(yíng)行為與不良貸款率的高低也存在密不可分的關(guān)系。

1.農(nóng)行相對(duì)規(guī)模

銀行相對(duì)規(guī)模與不良貸款率的關(guān)系，國(guó)內(nèi)外學(xué)者持有不同的觀點(diǎn)。2003年，Rajan和Dhal選用印度各大商業(yè)銀行資產(chǎn)的市場(chǎng)份額來(lái)度量銀行的相對(duì)規(guī)模，提出銀行相對(duì)規(guī)模與不良貸款率呈正相關(guān)關(guān)系的觀點(diǎn)。另一些學(xué)者的研究卻表明銀行相對(duì)規(guī)模對(duì)不良貸款率有負(fù)向影響。根據(jù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者實(shí)證研究的結(jié)果我們可以推斷，若銀行盲目擴(kuò)張銀行規(guī)模忽略對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的管理時(shí)，二者呈正相關(guān)關(guān)系。銀行相對(duì)規(guī)模對(duì)不良貸款率為負(fù)向影響則意味著，銀行在合理擴(kuò)大規(guī)模的同時(shí)，建立和完善了科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制及信貸風(fēng)險(xiǎn)的治理體系，保證了信貸資產(chǎn)的質(zhì)量。

2.農(nóng)行貸款與總負(fù)債比例

貸款與總負(fù)債比例體現(xiàn)了農(nóng)行在不同時(shí)期的信貸政策及風(fēng)險(xiǎn)偏好。若農(nóng)行實(shí)行寬松的信貸政策，信貸規(guī)模越大，貸款占總負(fù)債比例越高，表明農(nóng)行越偏好風(fēng)險(xiǎn)。反之，貸款占總負(fù)債比例越低，信貸規(guī)模越小，農(nóng)行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏好程度越弱。實(shí)行風(fēng)險(xiǎn)偏好型信貸政策比風(fēng)險(xiǎn)回避型信貸政策面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)更大，相應(yīng)不良貸款概率也越高。

三、實(shí)證分析

（一）變量選取及計(jì)算說(shuō)明

銀行不良貸款率是多種因素共同作用的結(jié)果。根據(jù)前文影響因素的理論分析，結(jié)合農(nóng)行實(shí)際情況，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可得性，從宏觀經(jīng)濟(jì)周期及農(nóng)行經(jīng)營(yíng)行為兩個(gè)方面，探究影響農(nóng)行不良貸款率的影響因素及影響程度。

本文選擇農(nóng)行不良貸款率作為被解釋變量；國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP增長(zhǎng)率、貨幣供應(yīng)量（M2）增長(zhǎng)率作為代表宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的解釋變量；銀行自身經(jīng)營(yíng)行為方面，主要選取了貸款占銀行總負(fù)債的比例、銀行的相對(duì)規(guī)模、不良貸款撥備覆蓋率和凈利差作為解釋變量。(如表1）

表1 模型中使用的變量及表示符號(hào)Tab.1 Variables and symbols used in themodel

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究對(duì)象是中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率，考慮到樣本數(shù)據(jù)的代表性及可取性，此次實(shí)證分析選取2009年第一季度至2014年第四季度的24組季度樣本數(shù)據(jù)，其中GDP增長(zhǎng)率、貨幣供應(yīng)量M2增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，其他相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)自中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行發(fā)布的季報(bào)、半年報(bào)、年報(bào)，經(jīng)過(guò)整理計(jì)算而得。

（三）計(jì)量分析

1.平整性與協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

為了保證時(shí)間序列的平穩(wěn)性，首先對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，利用eviews8.0對(duì)各變量做ADF檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示：

表2單位根檢驗(yàn)Tab.2 Unit root test

由表5-2可知，在5%的顯著性水平下，各變量原始數(shù)據(jù)在ADF檢測(cè)下都接受原假設(shè)，非平穩(wěn)序列，一階差分后，各變量在5%的顯著性水平下都是平穩(wěn)序列。

變量的單位根檢測(cè)結(jié)果表明，農(nóng)行的不良貸款率、GDP增長(zhǎng)率、農(nóng)行相對(duì)規(guī)模、貸款/總負(fù)債都是一階單整序列，為了避免出現(xiàn)偽回歸的問(wèn)題，需要對(duì)四個(gè)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。本文使用Johanson協(xié)整檢驗(yàn)方法進(jìn)行協(xié)整分析，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示：

表3 變量的協(xié)整檢驗(yàn)Tab.3 Cointegration testof variables

通過(guò)對(duì)統(tǒng)計(jì)值和臨界值的比較以及相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果的分析，可以看出各變量在5%顯著性水平下呈現(xiàn)出一致的長(zhǎng)期趨勢(shì)，具有協(xié)整關(guān)系。表明四個(gè)變量之間確實(shí)存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，因而可以用多元線性回歸模型對(duì)選取的4個(gè)變量對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率的影響因素與不良貸款率進(jìn)行回歸分析。

2.回歸分析

為了進(jìn)一步考察上述因素對(duì)農(nóng)行不良貸款率的影響程度，采用2009年至2014年相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)影響農(nóng)行不良貸款率的因素進(jìn)行多元線性回歸分析，建立回歸模型。其回歸方程為：Y=C+a1X1+a2X2+a3X3+a4X4+ε

其中，a1、a2、a3、a4是模型的參數(shù)，ε為誤差項(xiàng)。

運(yùn)用SPSS.16軟件，該對(duì)模型進(jìn)行擬合優(yōu)度、回歸方程及回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，同時(shí)為了消除多重共線性的影響，對(duì)模型進(jìn)行逐步回歸，解釋變量的篩選采用向后篩選策略（如表4）。

表4 多元線性回歸系數(shù)及檢驗(yàn)結(jié)果Tab.4 Multivariate linear regression coefficients and test results

經(jīng)過(guò)兩次回歸后，R2=0.952，F(xiàn)=51.321，P=0.000表明模型的擬合優(yōu)度良好；F的概率P-值小于顯著性水平0.1，回歸方程通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，回歸模型中各解釋變量能夠比較準(zhǔn)確地描述農(nóng)行不良貸款率的影響因素；貸款/總負(fù)債（X4）對(duì)方程影響較小，在逐步回歸過(guò)程中被剔除出方程，其余變量概率P-值均小于顯著性水平0.1，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

最終可以得出標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程：Y=0.007-0.158X1+0.132X2+0.002X4+ε

四、實(shí)證分析結(jié)論

（一）宏觀層面優(yōu)化外部環(huán)境

從回歸方程結(jié)構(gòu)可以看出，GDP增長(zhǎng)率與不良貸款率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。GDP每增長(zhǎng)1%，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率減少1.58%。當(dāng)GDP增長(zhǎng)較快時(shí)，企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況良好，出現(xiàn)違約的概率較小，銀行出現(xiàn)不良貸款的可能性減少。因此，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展，為銀行減少不良貸款存量及增量提供了良好的宏觀環(huán)境。我國(guó)經(jīng)濟(jì)的“三駕馬車”是出口、投資和消費(fèi)。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的過(guò)程中，往往過(guò)多重視出口和投資，而隨著人們生活水平的提高，消費(fèi)對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。加強(qiáng)“供應(yīng)側(cè)”管理，滿足人們多樣化消費(fèi)需求。同時(shí)應(yīng)注重收入二次分配，提高整體購(gòu)買力水平，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)持久增長(zhǎng)。

（二）微觀層面提高防范能力

在實(shí)證分析中，GDP增長(zhǎng)率及貨幣供應(yīng)量M2增長(zhǎng)率均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化對(duì)不良貸款的影響不容小視。一方面，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)經(jīng)濟(jì)周期性分析，有目的性地預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)，建立應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)周期變化的提前反應(yīng)機(jī)制。[6]防范宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)農(nóng)行不良貸款造成的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，也避免與宏觀經(jīng)濟(jì)政策相餑而引發(fā)的政策風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)行業(yè)周期性分析，通過(guò)行業(yè)周期性分析選擇貸款客戶，適時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略，分散貸款過(guò)于集中可能產(chǎn)生的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

貸款/總負(fù)債在回歸模型中通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好可能對(duì)不良貸款產(chǎn)生影響。一方面，應(yīng)樹立穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)的理念，加強(qiáng)貸款的審批和管理工作，增強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)行業(yè)、重點(diǎn)業(yè)務(wù)和重點(diǎn)客戶的風(fēng)險(xiǎn)防范。另一方面應(yīng)注重優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，建立適應(yīng)宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的最優(yōu)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。積極探尋新常態(tài)下的新機(jī)遇，加大對(duì)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、信息技術(shù)等新興產(chǎn)業(yè)的支持，同時(shí)積極爭(zhēng)取國(guó)家政策支持及運(yùn)用市場(chǎng)化的手段，加強(qiáng)對(duì)不良貸款的清收和處置，保證資產(chǎn)質(zhì)量整體穩(wěn)定。

[1]王吉恒,李美芳,劉紅艷.中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款實(shí)證分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì),2013(10)：112-113.

[2]符林,邱田振.我國(guó)經(jīng)濟(jì)周期與信貸風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系研究[J].金融與經(jīng)濟(jì),2011(11)：29-32.

[3]謝冰.商業(yè)銀行不良貸款的宏觀經(jīng)濟(jì)影響因素分析[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2009(6)：44-46.

[4]安然.我國(guó)銀行不良貸款率宏觀影響因素的實(shí)證研究[D].北京：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),2012：33-34.

[5]周潯倩.商業(yè)銀行不良貸款影響因素及防范措施[D].重慶：重慶大學(xué),2005：21-22.

[6]宋效中,駱宏偉.我國(guó)商業(yè)銀行防控不良貸款的對(duì)策研究[J].中國(guó)集體經(jīng)濟(jì),2010（9）：13-17.

（責(zé)任編輯：蘇娟娟）

Analysis on the Influential Factors of Non-perform ing Loan Ratio of Agricultural Bank of China

YANG Xing1,DONG Shuangqiang1,CHEN Lu2
（1.School of Economics,Fujian Normal University,Fuzhou,Fujian 350000; 2.School of Management，F(xiàn)ujian Agriculture and Forestry University，F(xiàn)uzhou，F(xiàn)ujian 350000）

Non-performing loan ratio is one of important indicators of the risk of financial institutions,bank's non-performing loan problem is always a focus of people’s attention.Compared with other state-owned Banks,the non-performing loan ratio of Agricultural Bank of China ranks first.This paper introduces the present situation of ABC non-performing loans(NPLS),analyzes the influential factors of non-performing loan ratio of agricultural bank from two aspects of themacro economy and the bank management.We try to find the key influential factors of the non-performing loan ratio of Agricultural Bank of China withmultivariate linear regression analysis by using the macroeconomic and Agricultural Bank of China quarterly data from 2009 to 2014,finally,it is concluded that the external environment should be optimized at themacro level and themicro level should be improved to prevent the non-performing loan ratio.

Agricultural Bank of China；non-performing loans ratio；multiple linear regression analysis；influential factors

F832.4

A

1674－2109(2017)01－0016－05

2016-03-20

楊星（1992-），女，漢族，在讀碩士研究，主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。