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    關(guān)于降低我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款率路徑思考

    2019-11-16 10:14:32廖潔
    時(shí)代金融 2019年26期
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)貨幣政策

    廖潔

    摘要:近年來(lái)我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款率持續(xù)上升,本文選取16家商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù),針對(duì)靜態(tài)面板計(jì)量模型實(shí)證結(jié)論,提出堅(jiān)持貨幣政策市場(chǎng)化、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、減輕企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)、優(yōu)化銀行信貸結(jié)構(gòu)等建議。

    關(guān)鍵詞:不良貸款率 貨幣政策 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí) 企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)

    一、引言

    自2011年起,我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款余額和不良貸款率開(kāi)始由“雙降”向“雙升”態(tài)勢(shì)轉(zhuǎn)換,銀監(jiān)會(huì)數(shù)據(jù)顯示,2018年我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款余額共計(jì)20254億元,同比增長(zhǎng)18.74%,不良貸款率上升至1.83%?,F(xiàn)有國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)主要從宏微觀兩個(gè)角度探討商業(yè)銀行不良貸款成因。Minsky P.Hyman(1995)認(rèn)為當(dāng)經(jīng)濟(jì)由繁榮轉(zhuǎn)向衰退時(shí),商業(yè)銀行不良貸款余額因此上升。Makri,Tsagkanos(2014)通過(guò)研究歐元區(qū)的銀行體系,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)總量、經(jīng)濟(jì)政策等因素會(huì)影響到商業(yè)銀行的不良貸款規(guī)模。鄒克和蔡曉春(2017)的實(shí)證結(jié)果也表明寬松貨幣政策可降低銀行不良貸款率。孫光林(2017)認(rèn)為企業(yè)存貨規(guī)模越大,企業(yè)產(chǎn)能利用率越低,商業(yè)銀行不良貸款率越高,強(qiáng)調(diào)加快去產(chǎn)能步伐。崔傅成(2018)研究表明經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下,提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量有利于降低商業(yè)銀行不良貸款率。當(dāng)前我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款反彈壓力較大,不良貸款率極有可能繼續(xù)上升。因此針對(duì)不良貸款成因,探討減少銀行不良貸款的政策建議,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

    二、理論分析與研究假說(shuō)

    (一)貨幣政策影響商業(yè)銀行不良貸款率

    當(dāng)央行實(shí)施寬松貨幣政策,增加貨幣供應(yīng)量,會(huì)降低市場(chǎng)利率和企業(yè)資金借貸成本,提高企業(yè)盈利能力和債務(wù)清償能力,降低銀行不良貸款率,同時(shí)銀行擴(kuò)張信貸規(guī)模會(huì)稀釋不良貸款率,短時(shí)間內(nèi)不良貸款率進(jìn)一步下降。當(dāng)央行實(shí)施緊縮貨幣政策,減少貨幣供應(yīng)量,會(huì)提高市場(chǎng)利率和企業(yè)資金借貸成本,導(dǎo)致企業(yè)收益下降甚至出現(xiàn)虧損,提高商業(yè)銀行不良貸款率。因此本文提出假說(shuō)H1:寬松的貨幣政策能抑制不良貸款率。

    (二)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響商業(yè)銀行不良貸款率

    產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)商業(yè)銀行不良貸款的影響是不確定的。一方面,產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)企業(yè)的初始產(chǎn)能利用率不能達(dá)到飽和狀態(tài),其擴(kuò)大的產(chǎn)能也被閑置,企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和盈利能力下降(孫光林,2017)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)可能會(huì)加速部分企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)暴露,提高商業(yè)銀行不良貸款率。另一方面,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)增加企業(yè)產(chǎn)品附加值,提高企業(yè)生產(chǎn)效益和債務(wù)清償能力。同時(shí)在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過(guò)程中,商業(yè)銀行也傾向?qū)⑿刨J資金投向科技含量高和綠色低碳的新興產(chǎn)業(yè)(丁浩,2018),提高信貸資產(chǎn)質(zhì)量,降低不良貸款率。因此,本文提出假說(shuō)H2:產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能抑制不良貸款率。

    (三)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新影響商業(yè)銀行不良貸款率

    技術(shù)創(chuàng)新通過(guò)影響企業(yè)利潤(rùn)和企業(yè)融資成本,進(jìn)而影響到商業(yè)銀行不良貸款率。一方面,技術(shù)創(chuàng)新能顯著降低企業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)成本,同時(shí)技術(shù)創(chuàng)新可以提高產(chǎn)品技術(shù)含量和產(chǎn)品質(zhì)量,促進(jìn)企業(yè)利潤(rùn)的增長(zhǎng)(胡寶亮,2012)。另一方面,技術(shù)創(chuàng)新可明顯降低企業(yè)債務(wù)融資成本(劉天寶,2018)。即技術(shù)創(chuàng)新在提高企業(yè)利潤(rùn)同時(shí)降低企業(yè)債務(wù)融資成本,使企業(yè)經(jīng)營(yíng)能力和債務(wù)清償能力上升,最終使商業(yè)銀行不良貸款率下降。因此,本文提出假說(shuō)H3:企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能抑制不良貸款率。

    (四)企業(yè)稅收影響商業(yè)銀行不良貸款率

    稅收是政府對(duì)企業(yè)利潤(rùn)的強(qiáng)制分享,會(huì)直接減少企業(yè)可自行支配收入,致使企業(yè)的外部融資需求和成本增加,同時(shí),企業(yè)在面對(duì)稅收政策調(diào)整時(shí),可能會(huì)對(duì)資源、技術(shù)和資產(chǎn)等生產(chǎn)要素進(jìn)行低效率配置,導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效下降。企業(yè)績(jī)效下降會(huì)使企業(yè)債務(wù)清償能力下降,提高銀行不良貸款率。另一方面,稅務(wù)人員在稅務(wù)檢查過(guò)程中要求非正式支付的行為顯著增加了企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)(高文斌,2019),從而影響到企業(yè)留存收益、現(xiàn)金流和融資成本,降低企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益和債務(wù)清償能力,提高銀行不良貸款率。因此,本文提出假說(shuō)H4:企業(yè)稅收能提升不良貸款率。

    三、研究設(shè)計(jì)

    (一)變量設(shè)計(jì)及說(shuō)明

    本文選取2008年到2017年共10年的數(shù)據(jù),本文核心解釋變量為貨幣和準(zhǔn)貨幣供應(yīng)量(M)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)(TS)、企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)受理量(TE)和企業(yè)納稅額(TAX);被解釋變量為不良貸款率(NPL);控制變量分別為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速(GDP)、商業(yè)銀行的資本回報(bào)率(ROA)、資本充足率(CAR)、存貸比(DLR)。所有數(shù)據(jù)來(lái)自于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和16家商業(yè)銀行年度報(bào)表。

    (二)模型設(shè)定和回歸

    1.模型設(shè)定如下:

    2.樣本的初步估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1:

    3.回歸結(jié)果和分析如下。

    由表3可得出模型的回歸方程:

    (1)貨幣供應(yīng)量(M)對(duì)不良貸款率(NPL)的影響為負(fù),且十分顯著。說(shuō)明增加貨幣供應(yīng)量有利于抑制商業(yè)銀行不良貸款率,這與假設(shè)H1是一致的。

    (2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)(TS)對(duì)不良貸款率(NPL)的影響為正,且十分顯著,即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)不利于降低不良貸款率,這與假設(shè)H4以及丁浩(2018)等的實(shí)證結(jié)果相悖。這主要是“四萬(wàn)億計(jì)劃”后遺癥以及企業(yè)環(huán)保成本上升背景下,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的推進(jìn)致使產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)暴露,致使企業(yè)經(jīng)營(yíng)效益和償債能力下降,商業(yè)銀行不良貸款率上升。

    (3)企業(yè)專(zhuān)利申請(qǐng)受理量(TE)與不良貸款率(NPL)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,且非常顯著,即企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新有利于降低不良貸款率,與假設(shè)H3一致。同時(shí),企業(yè)納稅額(TAX)與不良貸款率(NPL)成負(fù)相關(guān)關(guān)系,且十分顯著,即企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)越重,不良貸款率越高,與假設(shè)H4一致。

    (4)GDP增長(zhǎng)率(GDP)對(duì)不良貸款率(NPL)的影響為正,且十分顯著,實(shí)證結(jié)果與鄒克等(2017)的實(shí)證結(jié)果相悖。這主要是“四萬(wàn)億計(jì)劃”弊端顯現(xiàn),大量行業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩,企業(yè)生產(chǎn)效益和償債能力下降,不良貸款率隨之上升。

    四、結(jié)論及政策建議

    基于上述實(shí)證分析,本文提出以下政策建議:

    第一,堅(jiān)持貨幣政策市場(chǎng)化,政府始終堅(jiān)持宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)控以市場(chǎng)化導(dǎo)向,調(diào)動(dòng)市場(chǎng)積極性,同時(shí)使貨幣政策、財(cái)政政策、產(chǎn)業(yè)政策多種政策等密切配合,形成多方聯(lián)動(dòng),充分調(diào)動(dòng)市場(chǎng)積極性,從而引導(dǎo)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,為宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供充足動(dòng)力。

    第二,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),政府必須轉(zhuǎn)變現(xiàn)有發(fā)展模式,從注重經(jīng)濟(jì)規(guī)模數(shù)量、高耗能的發(fā)展模式向注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、資源節(jié)約可持續(xù)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變,推動(dòng)制造業(yè)綠色化和智能化,構(gòu)建綠色制造業(yè)體系,同時(shí)政府要大力扶持發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè),以技術(shù)創(chuàng)新帶動(dòng)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)整體創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

    第三,減輕企業(yè)稅收負(fù)擔(dān)。國(guó)家應(yīng)繼續(xù)推進(jìn)稅務(wù)制度改革,調(diào)整減稅政策使減稅政策效用最大化;稅務(wù)機(jī)關(guān)要使其征稅管理活動(dòng)規(guī)范化,減少企業(yè)因不規(guī)范的稅收征管活動(dòng)產(chǎn)生的非正式支出;在現(xiàn)行的稅務(wù)制度下,企業(yè)應(yīng)進(jìn)行稅收籌劃工作,通過(guò)合理的避稅、節(jié)稅行為維護(hù)其合法權(quán)益。

    第四,優(yōu)化銀行信貸結(jié)構(gòu)。商業(yè)銀行必須優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu),實(shí)施有差別的信貸政策,對(duì)中高端行業(yè)提供優(yōu)先貸款權(quán),對(duì)產(chǎn)能過(guò)剩的低端行業(yè),嚴(yán)格控制其信貸授信管理和信貸額度,并提高產(chǎn)能?chē)?yán)重過(guò)剩行業(yè)貸款標(biāo)準(zhǔn)和貸后管理力度,同時(shí)商業(yè)銀行可重新設(shè)定銀行信貸邊界,將綠色新興行業(yè)作為其重要貸款對(duì)象,引導(dǎo)企業(yè)走綠色發(fā)展道路,發(fā)展綠色金融。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Minsky Hyman P.Longer waves in financial relations:financial factors In the more severe depressions II[J].Journal of Economic issues,1995(3):54-57.

    [2]Makri,Tsagkanos,Bellas.Determinants of non-performing loans[J].The case of Eurozone Panoeconomicus,2014,61(2):193-206.

    [3]鄒克,蔡曉春.不良貸款率影響因素的實(shí)證分析——基于2005—2014年省級(jí)面板數(shù)據(jù)[J].金融理論與實(shí)踐,2017(02):10-18.

    [4]孫光林,王海軍,王雪標(biāo).經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、產(chǎn)能過(guò)剩與商業(yè)銀行不良貸款——基于PVAR模型的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索,2017(06):138-145.

    [5]崔傅成,陶浩.經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款的成因及對(duì)策[J].經(jīng)濟(jì)體制改革,2018(04):139-145.

    (作者單位:長(zhǎng)沙理工大學(xué) )

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