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    供給側(cè)背景下信貸配置變化及對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響

    2018-09-10 11:45:42李晗
    中國(guó)商論 2018年13期
    關(guān)鍵詞:信貸風(fēng)險(xiǎn)

    李晗

    摘 要:本文運(yùn)用了2010 —2016年間來(lái)自三大傳統(tǒng)行業(yè)和三大新興行業(yè)的全部上市公司以及11家上市銀行對(duì)其行業(yè)的貸款數(shù)據(jù),對(duì)供給側(cè)改革背景下,銀行信貸配置的行業(yè)間轉(zhuǎn)移所對(duì)銀行業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響進(jìn)行研究。通過(guò)KMV模型,實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)供給側(cè)改革前后,信貸資源配置從傳統(tǒng)行業(yè)向新興行業(yè)的轉(zhuǎn)移過(guò)程中銀行面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)總體而言加大了。因此必須促進(jìn)銀行貸款的平穩(wěn)性階段性的轉(zhuǎn)移,降低銀行業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)。

    關(guān)鍵詞:傳統(tǒng)行業(yè) 新興行業(yè) 信貸風(fēng)險(xiǎn)

    中圖分類(lèi)號(hào):F832.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2018)05(a)-038-03

    1 供給側(cè)改革的提出

    2015年開(kāi)始中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了一個(gè)新的階段,反映了經(jīng)濟(jì)狀況的各項(xiàng)指標(biāo):GDP、CPI、PPI、PMI出現(xiàn)聯(lián)動(dòng)性的背離;2012年第三季度開(kāi)始GDP同比增長(zhǎng)率跌破10%,一路下行直至到達(dá)2015年第四季度的6.9%;而且2011年開(kāi)始直至2015年,制造業(yè)PMI,CPI,PPI三項(xiàng)指數(shù)都呈現(xiàn)出巨大的波動(dòng)中下浮傾向,這都意味著中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)了問(wèn)題。

    供給側(cè)改革的提出為了解決經(jīng)濟(jì)中所面臨的結(jié)構(gòu)性問(wèn)題和供需失衡性問(wèn)題,在這之中銀行業(yè)起到了至關(guān)重要的作用,信貸政策直接關(guān)乎了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和各種結(jié)構(gòu)的調(diào)整問(wèn)題。

    2 供給側(cè)改革前后銀行信貸配置的變化

    2015年之前,銀行業(yè)的信貸配置呈現(xiàn)以下特征:其一,貸款規(guī)模不斷上升,總體增速趨于平穩(wěn)。其二,貸款期限側(cè)重于中長(zhǎng)期,結(jié)構(gòu)趨于穩(wěn)定。其三,貸款三大產(chǎn)業(yè)間配比差距明顯。2015年之后實(shí)施的供給側(cè)改革要求銀行業(yè)在配置資源的過(guò)程中要優(yōu)化信貸投資方向,提高信貸配置效率。在信貸政策的轉(zhuǎn)變過(guò)程中主要包括了地區(qū)間優(yōu)化、企業(yè)間優(yōu)化以及行業(yè)間優(yōu)化。在這之中最為顯眼的轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在行業(yè)間信貸資源的轉(zhuǎn)變,信貸支持由傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)向綠色環(huán)保和高科技等新興產(chǎn)業(yè)。

    本文的關(guān)注重點(diǎn)就在于行業(yè)間貸款資源配置的問(wèn)題,由于缺少整個(gè)銀行業(yè)對(duì)于各個(gè)具體行業(yè)的貸款發(fā)放的數(shù)據(jù),因此基于數(shù)據(jù)可得性原則本文綜合比較考慮銀行貸款的具體行業(yè)發(fā)放情況,選取11家上市銀行:工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、中信銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、平安銀行、華夏銀行、光大銀行作為觀察對(duì)象,并且也在后續(xù)中考慮這11家上市銀行作為銀行業(yè)的代表所面臨的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。

    基于這些銀行對(duì)于行業(yè)間的貸款發(fā)放的行業(yè)劃分以及貸款投放對(duì)象所屬的行業(yè)劃分有些許不同,本文統(tǒng)一按照中國(guó)證監(jiān)會(huì)對(duì)于行業(yè)的CSRC分類(lèi)來(lái)對(duì)行業(yè)進(jìn)行分類(lèi)。綜合各項(xiàng)數(shù)據(jù),將銀行業(yè)貸款投向總體上分為傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)兩大行業(yè):其中將采礦業(yè),建筑業(yè)和制造業(yè)納入傳統(tǒng)行業(yè)的框架下考慮;而將水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè),信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè),租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)納入新興行業(yè)的框架中去。

    通過(guò)數(shù)據(jù)的歸納以及處理,發(fā)現(xiàn)在供給側(cè)的背景要求下,銀行貸款配置出現(xiàn)了以下兩方面趨勢(shì):(1)傳統(tǒng)行業(yè)貸款規(guī)模下降,增速明顯下滑。2010—2015年對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)貸款發(fā)放維持緩慢正增長(zhǎng),2016年貸款大幅減弱,首次降低了對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的信貸配置。(2)新興行業(yè)貸款規(guī)模激增,增速明顯上浮。2010 —2016年,以租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、水利環(huán)境業(yè)以及信息技術(shù)業(yè)為代表的新興行業(yè)的貸款發(fā)放規(guī)模逐年提升。隨著改革的深入,銀行業(yè)在配置金融貸款資源的時(shí)候,會(huì)不斷加大對(duì)新興行業(yè)貸款的發(fā)放。

    3 信貸配置對(duì)于銀行業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)影響的理論分析

    本文是基于銀行對(duì)于行業(yè)間貸款配置的變化來(lái)探討商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,因此選擇的是從貸款對(duì)象——不同行業(yè)的上市公司出發(fā),以期得出對(duì)于供給側(cè)改革具有建設(shè)性意義的結(jié)論。對(duì)于商業(yè)銀行信貸配置影響其自身信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制可以大致分為以下三個(gè)方面。

    第一,銀行信貸配置的轉(zhuǎn)變影響不同行業(yè)的企業(yè)對(duì)于貸款的可得性與可得規(guī)模;從銀行將貸款資源從制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)向新興行業(yè)的轉(zhuǎn)移過(guò)程中,可以明顯發(fā)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè):如采礦、建筑等三高產(chǎn)業(yè)獲得貸款規(guī)模會(huì)變少;相應(yīng)的,作為國(guó)家不斷鼓勵(lì)和支持大力發(fā)展的高新技術(shù)和環(huán)保產(chǎn)業(yè)的企業(yè)會(huì)更容易獲得更多的貸款用以支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

    第二,企業(yè)貸款可得性和貸款規(guī)模決定企業(yè)的運(yùn)營(yíng)決策以及償債決策;傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)獲取的銀行貸款規(guī)模越來(lái)越少,這就對(duì)行業(yè)的可持續(xù)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生沖擊。一方面,企業(yè)欠缺足夠的流動(dòng)性資金來(lái)滿(mǎn)足生產(chǎn)需要,必須通過(guò)削減產(chǎn)量和更加高效的利用資金資源來(lái)維持行業(yè)的平穩(wěn)運(yùn)行,以及向下一個(gè)階段過(guò)渡。對(duì)于企業(yè)的運(yùn)營(yíng)而言是非常艱難的;另一方面,由于沒(méi)有足夠的生產(chǎn)銷(xiāo)售,階段性庫(kù)存的累計(jì)就將使得企業(yè)作出不能如期償債的償債決策。在削減銀行信貸資源之后,行業(yè)的經(jīng)營(yíng)決策和償債決策也會(huì)相對(duì)應(yīng)的受到影響。對(duì)于新興行業(yè)來(lái)說(shuō),企業(yè)獲得合理的信貸資源,會(huì)增大投資支出以及產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)創(chuàng)新,且由于全社會(huì)對(duì)于新興行業(yè)的照顧扶持力度會(huì)使得產(chǎn)品的銷(xiāo)售變得十分通暢,資金的回籠周期也會(huì)壓縮,因而對(duì)于這些新興行業(yè)的企業(yè)而言會(huì)采取擴(kuò)大再生產(chǎn)以及銷(xiāo)售更加高質(zhì)量的產(chǎn)品的經(jīng)營(yíng)決策;另外按時(shí)償貸會(huì)有利于維持銀企關(guān)系,所以企業(yè)會(huì)在經(jīng)營(yíng)好的基礎(chǔ)上按時(shí)償還銀行貸款。也就是說(shuō)供給側(cè)改革下信貸配置的轉(zhuǎn)變會(huì)對(duì)新興行業(yè)帶來(lái)不同的經(jīng)營(yíng)與償債決策。

    第三,企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效和償債能力決定了企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn),因而對(duì)行業(yè)違約概率造成沖擊,并最終影響商業(yè)銀行的不良貸款率和信貸風(fēng)險(xiǎn)。伴隨著供給側(cè)改革的不斷推進(jìn),傳統(tǒng)行業(yè)的業(yè)務(wù)規(guī)模,金融資源以及整體行業(yè)發(fā)展都受到了嚴(yán)重的限制,在信貸資源不足以及行業(yè)景氣度大幅滑坡的情況下,對(duì)企業(yè)的正常經(jīng)營(yíng)以及正常還貸來(lái)說(shuō)都是巨大的挑戰(zhàn)。因此在經(jīng)營(yíng)的當(dāng)期沒(méi)有穩(wěn)定現(xiàn)金流會(huì)導(dǎo)致企業(yè)無(wú)法按期歸還銀行貸款,這對(duì)于商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)就是行業(yè)的不良貸款率和信貸風(fēng)險(xiǎn)的雙向飛升。但是改革給予了新興行業(yè)政策的福利優(yōu)惠,資金的有利支持以及社會(huì)對(duì)于產(chǎn)業(yè)的高度認(rèn)可,這在非常大程度上使得新興行業(yè)的企業(yè)在產(chǎn)品生產(chǎn)銷(xiāo)售賺取利潤(rùn)的全過(guò)程變得異常順利。尤其從企業(yè)對(duì)于貸款的獲取上出發(fā),資金源源不斷的補(bǔ)給促進(jìn)了產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)步提升,企業(yè)的可持續(xù)的經(jīng)營(yíng)決策為企業(yè)在當(dāng)期以及以后多期都會(huì)帶來(lái)利潤(rùn),這就是企業(yè)進(jìn)行償債決策所付出的本金和利息;為了維持穩(wěn)定的銀企關(guān)系和后續(xù)貸款的持續(xù)發(fā)放,企業(yè)會(huì)嚴(yán)格遵守還貸期限。出于新興行業(yè)的企業(yè)在經(jīng)營(yíng)以及償債能力兩方面考慮,商業(yè)銀行會(huì)面臨非常小的信貸風(fēng)險(xiǎn)。最終商業(yè)銀行面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自于兩方面的權(quán)衡,也就是說(shuō)從新興行業(yè)緩解的信貸風(fēng)險(xiǎn)彌補(bǔ)與傳統(tǒng)行業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)暴露兩個(gè)角度來(lái)看,都會(huì)給銀行業(yè)的信貸帶來(lái)巨大的沖擊。

    4 供給側(cè)改革下信貸配置轉(zhuǎn)變對(duì)銀行業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)影響實(shí)證分析

    基于本文是從銀行貸款的發(fā)放對(duì)象—— 上市公司的角度去觀察行業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而反映銀行業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)。所以在客觀比較各種模型以及考慮中國(guó)實(shí)際情況的基礎(chǔ)上,本文選擇KMV模型作為本文的計(jì)量模型,并且用KMV模型的違約距離來(lái)度量風(fēng)險(xiǎn),違約距離越大,則信貸風(fēng)險(xiǎn)越??;違約距離越小,信貸風(fēng)險(xiǎn)越大。具體實(shí)證可分為以下步驟。

    第一步,基于KMV模型,運(yùn)用MATLAB的遺傳算法計(jì)算出2010—2016年樣本中六個(gè)行業(yè)的每一家上市公司的資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)率。

    第二步,在已知資產(chǎn)價(jià)值和資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)率的基礎(chǔ)上,計(jì)算每個(gè)行業(yè)內(nèi)每一家上市公司的違約距離DD。同時(shí)以行業(yè)內(nèi)每一家上市公司的股權(quán)價(jià)值相對(duì)于行業(yè)總股權(quán)價(jià)值的占比為權(quán)重,來(lái)計(jì)算每個(gè)行業(yè)的平均違約距離DD,以此來(lái)反映六個(gè)行業(yè)所面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

    從圖1可以發(fā)現(xiàn),作為傳統(tǒng)行業(yè)中具有代表性的三個(gè)子行業(yè)而言,供給側(cè)改革造成采礦業(yè)和制造業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越大,而建筑業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)得到了有效的控制。另外,供給側(cè)改革之后的2015—2016年,新興行業(yè)的三個(gè)子行業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)了一致性的下降傾向。說(shuō)明改革對(duì)于新興行業(yè)的各個(gè)子行業(yè)而言帶來(lái)的良性效應(yīng)已經(jīng)有所體現(xiàn)。

    第三步,結(jié)合2010—2016年銀行業(yè)對(duì)于不同子行業(yè)信貸發(fā)放規(guī)模的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,簡(jiǎn)單計(jì)算得出銀行業(yè)對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)中各個(gè)子行業(yè)的貸款發(fā)放比值以及銀行業(yè)對(duì)于新興行業(yè)中各個(gè)子行業(yè)的貸款發(fā)放比值。依據(jù)本文中所計(jì)算出的傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)每個(gè)子行業(yè)在2010—2016年間的平均違約距離,整體上得出在銀行業(yè)發(fā)放貸款的背景之下,銀行業(yè)所承擔(dān)的傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)的違約距離的變動(dòng)狀況以及2015年之前與2015年后銀行業(yè)承擔(dān)的信貸風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢(shì),如表1所示。

    銀行業(yè)在大幅降低對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)的貸款配置的情形下,面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)非常大。在供給側(cè)改革的要求下,優(yōu)化信貸等金融資源,銀行業(yè)對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)信貸開(kāi)始呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),也就是說(shuō)大大削弱對(duì)于傳統(tǒng)幾大行業(yè)信貸配置的規(guī)模,來(lái)應(yīng)對(duì)供給側(cè)改革以期形成產(chǎn)業(yè)的升級(jí)優(yōu)化調(diào)整。但是明顯發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)由此產(chǎn)生了很大的信貸風(fēng)險(xiǎn),違約距離的快速下降逼至0.45證明了信貸違約的概率非常之大,這必須引起銀行業(yè)對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)貸款的重視與管制。同時(shí)銀行業(yè)在2015—2016年間大幅加大了對(duì)于新興子行業(yè)的信貸配置規(guī)模,且信貸增速也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)2015年,在這種巨大的信貸投入的情況下對(duì)于商業(yè)銀行而言形成了良性的機(jī)制,它在新興行業(yè)上所面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)大幅減弱,表現(xiàn)與傳統(tǒng)行業(yè)完全不一致。也就是對(duì)于新興行業(yè)信貸配置增速的明顯上浮,降低銀行業(yè)在此方面的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

    第四步,依據(jù)傳統(tǒng)行業(yè)與新興行業(yè)總體貸款發(fā)放的各自比重以及傳統(tǒng)行業(yè)和新興行業(yè)的銀行違約距離數(shù)據(jù),通過(guò)加權(quán)得出2010—2016年銀行業(yè)整體承擔(dān)的信貸風(fēng)險(xiǎn),清楚地判別信貸配置對(duì)于銀行業(yè)整體造成的信貸風(fēng)險(xiǎn)的變化情況。通過(guò)計(jì)算可知2015—2016年,作為供給側(cè)改革實(shí)施的關(guān)鍵性年份,銀行業(yè)整體信貸風(fēng)險(xiǎn)是在上升的。這很大程度上是由于大幅降低對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)的信貸配置由此產(chǎn)生非常巨大的信貸風(fēng)險(xiǎn),即使大力增大對(duì)于新興行業(yè)信貸投入緩和了信貸風(fēng)險(xiǎn),還是會(huì)由于傳統(tǒng)行業(yè)相對(duì)于新興行業(yè)比重很大的原因帶來(lái)整體信貸風(fēng)險(xiǎn)的增大。

    5 結(jié)論及建議

    對(duì)于2015年11月提出的供給側(cè)改革,短短一年之內(nèi),銀行業(yè)從信貸資源上絕對(duì)支持了此項(xiàng)改革。對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)貸款的迅速下跌,對(duì)于新興行業(yè)信貸資源配置的極速上升給銀行造成的結(jié)果呈現(xiàn)分化的態(tài)勢(shì)。巨大的貸款從傳統(tǒng)行業(yè)的撤離,威脅到了傳統(tǒng)行業(yè)中企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營(yíng),進(jìn)而不良貸款的巨大增漲給銀行業(yè)帶來(lái)了巨大的信貸危機(jī);而對(duì)于新興行業(yè)的貸款源源不斷的發(fā)放最終十分有利于新興行業(yè)的健康發(fā)展,且違約概率的下跌有效緩和了商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。但是由于傳統(tǒng)行業(yè)信貸轉(zhuǎn)移速度過(guò)快以及傳統(tǒng)行業(yè)巨大的行業(yè)發(fā)展規(guī)模致使商業(yè)銀行在供給側(cè)改革后仍然面臨較大的信貸風(fēng)險(xiǎn),不過(guò)相對(duì)于前期有所緩和。

    結(jié)合本文的理論和實(shí)證研究結(jié)果,降低銀行業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于維持銀行業(yè)穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)具有重大的意義,而且在銀行大力支持供給側(cè)改革的狀況下,信貸配置的具體調(diào)整所給銀行業(yè)和國(guó)家?guī)?lái)的啟示也至關(guān)重要:(1)階段性的改變傳統(tǒng)行業(yè)以及新興行業(yè)的信貸配置;(2)堅(jiān)持傳統(tǒng)行業(yè)的主體地位,充分發(fā)展新興行業(yè);(3)深入供給側(cè)改革,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整。

    參考文獻(xiàn)

    [1] 曾詩(shī)鴻,許程.新興產(chǎn)業(yè)非ST上市公司風(fēng)險(xiǎn)管理新思路——基于KMV模型的信用風(fēng)險(xiǎn)分析[J].科學(xué)管理研究,2014,32(1).

    [2] 曹?chē)?guó)華,劉睿凡.供給側(cè)改革背景下我國(guó)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的防控[J].財(cái)經(jīng)科學(xué),2016(4).

    [3] 姜翔程,孔唯,喬瑩瑩.供給側(cè)改革背景下商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的行業(yè)思維[J].管理現(xiàn)代化,2017,37(6).

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