1. 引言
金融是国民经济的血脉，是关系中国经济建设全局的关键，商业银行在中国金融市场上占有主导地位，是我国金融的主体，它在经济运行中处于举足轻重的地位。银行经营就是经营风险，不良贷款不仅吞噬银行资产质量，还会影响银行的经营利润，严重会引发系统性的金融风险，影响整个社会环境。不良贷款的形成源于信用风险。而传统信用风险研究却一直处于“主观性主导、经验依赖与实践局限”的困境。在信用评估方面，从早期风险的判断，完全依靠信贷人员主观经验与行业直觉，对借款人静态的财务报表、还款记录等有限信息进行人工分析形成信用等级，受限于评估者的专业经验与主观偏好，且因数据的维度单一、更新缓慢，无法精准地捕获借款人的真实信用状态。随着金融理论的不断发展，计量技术的进步，信用风险研究逐步从经验驱动走向模型化的探索之路，默顿(Merton) 1974年提出的结构化信用风险模型，首次将公司价值、负债结构等变量纳入到量化的信用风险分析的框架体系中，这是信用风险研究迈出的关键性的一步。后续发展起来的KMV模型运用股票市场数据动态地计算出公司资产价值和违约距离，突破传统财务数据的限制。大数据时代的到来使得数据的产生速率、容量及多样性进入了一个新纪元，将给信用风险的研究带来颠覆式的变化和新的发展良机。
在当前商业银行对信贷风险管理高度重视的背景下，众多学者对该领域展开研究。程传勇指出银行和企业之间的信息不对称便是引起商业银行信贷风险的重要的原因之一[1]。张晓玫等人以2010~2013年某大型银行的非上市中小微企业贷款数据为样本，比较了保证担保与抵押担保两种担保方式在贷款风险缓释方面的差异。研究发现，与抵押担保贷款相比，保证担保贷款的对象具有高风险特征，贷款的违约风险也更高[2]。赵春秀、郑丕谔指出在一般情况下如果贷款用途好、客户好、担保效力好三个条件同时成立时，贷款安全性最高，信贷风险最小[3]。尹志超等人运用线性概率模型、Logit模型、多项Logit模型和有序Logit模型等多种方法，对银行信贷市场的信息不对称和贷款违约问题进行了研究。结果总体上来看道德风险模型能够解释信贷市场的信息不对称。道德风险模型认为，抵押品是为了防止高风险借款者违约的工具，因此，抵押品和违约率存在正相关关系[4]。葛诗惠研究得出资本充足率对商业银行技术效率、纯技术效率和规模效率具有正向影响，而对不良贷款率具有显著负向影响[5]。郭晓蓓等人研究得出宏观经济增速放缓、货币紧缩以及部分行业风险暴露是造成不良贷款上升的主要外部因素；同时，我国资本市场不发达导致银行风险过度集中。从内因分析，不良资产处置的社会生态环境存在短板、商业银行内部管理能力不足以及企业自身局限性都会增加商业银行信贷风险[6]。
本文基于CNDD-0058中全国各商业银行数据，通过Python数据分析工具对信用贷款占比率和不良率的相关数据进行清洗和处理，利用面板数据回归模型方法，探究2018~2022年间两者的关系，基于以上理论基础，笔者提出信用贷款占比率与不良率显著相关的假说。将其假说与本文研究发现进行比较和讨论，分析其形成原因，为之后的分析研究决策提供参考，探索商业银行的高质量风险管理。
2. 相关理论
信用贷款占比率，是指信用贷款余额在总贷款余额中所占的比例。银行贷款担保有质押担保、抵押担保、保证担保和信用担保。信用贷款是指公司不依靠抵押、质押及担保方式，凭借其信用获得的贷款。信贷担保融资理论认为担保物使贷款者违约的可能性下降，变卖担保物可以弥补债权人贷款损失，从而能保障贷款合同得到顺利执行[7]。该理论认为担保物或担保责任能有效降低借款人的违约动机。当借款人知晓违约将导致抵押品被处置、质押物被变现或第三方担保人追责时，会降低其违约行为的发生率，从而从源头减少违约可能性。担保机制为债权人构建了“损失补偿防线”，即便借款人发生违约，债权人可通过依法处置抵押房产、质押的有价证券等担保物，或向担保人追偿，将贷款损失降至最低。最后，担保机制强化了贷款合同的执行力。通过降低债权人的风险敞口，大幅提高了合同顺利履行的概率，降低不良贷款的发生率。
不良率，即不良贷款率，是指不良贷款在总贷款余额中的占比。根据中国人民银行《贷款风险分类指导原则》(1998年)中贷款五级分类的标准，正常贷款分为正常类与关注类贷款；不良贷款分为次级、可疑及损失类的贷款。次级类贷款指借款人的还款能力已出现明显问题，依靠其正常经营收入已无法保证足额偿还本息；可疑类贷款指借款人不但无法足额偿还本息，即使执行抵押或担保，也肯定要造成一部分损失；而损失类贷款则是指在采取所有可能的措施和一切必要的法律程序后，本息仍然无法收回，或只能收回极少部分[8]。一般本金或利息逾期超90天以上即可认为其为不良贷款。通过不良率可以直观地衡量银行信贷资产质量。
3. 研究方法
面板数据回归模型，分为固定效应模型、随机效应模型及混合效应模型。其中固定效应模型分为个体固定效应模型、时点固定效应模型和双向固定效应模型。本文运用双向固定效应模型，既包含个体固定效应又包含时间固定效应。
4. 数据来源与研究分析
4.1. 数据来源与处理
本文数据来源于数据库CNDD-0058，涵盖了国有大型银行、股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行等，共计619家银行，原始数据有4726条。因为连续5年能反映一个较长时间内的关系情况且有一定稳定性，为了保证数据的有效性和可比性，故本次筛选出2018年~2022年的银行数据，并剔除了数据缺失严重的银行样本。清理后数据量为340条，最终纳入分析的银行样本数量为68家，这些银行的资产规模、业务范围和市场定位具有一定的差异，可以较好地代表中国银行业的整体情况。
4.2. 研究分析
首先进行数据清洗，使用phython将相关数据进行提取并合并，生成新文件，并对新文件里的数据进行筛选及缺失值的处理。再计算各个银行信用贷款占比和不良率。
Table 1. Complete statistics on the proportion of unsecured loans of various banks
表1. 各银行信用贷款占比完整统计
银行名称 |
count |
mean |
std |
min |
25% |
50% |
75% |
max |
上海农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1338 |
0.0302 |
0.0930 |
0.1135 |
0.1398 |
0.1589 |
0.1640 |
上海浦东发展银行股份有限公司 |
5.0 |
0.4046 |
0.0192 |
0.3735 |
0.4010 |
0.4082 |
0.4198 |
0.4204 |
上海银行股份有限公司 |
5.0 |
0.3560 |
0.0379 |
0.3064 |
0.3463 |
0.3496 |
0.3666 |
0.4112 |
上饶银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0543 |
0.0131 |
0.0406 |
0.0454 |
0.0490 |
0.0681 |
0.0686 |
中信银行股份有限公司 |
5.0 |
0.3050 |
0.0820 |
0.2395 |
0.2648 |
0.2754 |
0.2984 |
0.4468 |
中原银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1128 |
0.0368 |
0.0753 |
0.0877 |
0.1093 |
0.1215 |
0.1702 |
中国光大银行股份有限公司 |
5.0 |
0.3216 |
0.0086 |
0.3127 |
0.3145 |
0.3216 |
0.3255 |
0.3338 |
中国农业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2886 |
0.0353 |
0.2583 |
0.2694 |
0.2759 |
0.2913 |
0.3480 |
中国工商银行股份有限公司 |
5.0 |
0.3340 |
0.0140 |
0.3204 |
0.3210 |
0.3361 |
0.3382 |
0.3542 |
中国建设银行股份有限公司 |
5.0 |
0.3365 |
0.0262 |
0.3130 |
0.3223 |
0.3309 |
0.3355 |
0.3808 |
中国民生银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2467 |
0.0171 |
0.2275 |
0.2373 |
0.2458 |
0.2497 |
0.2731 |
中国邮政储蓄银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2837 |
0.0034 |
0.2796 |
0.2813 |
0.2835 |
0.2866 |
0.2876 |
乐山市商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0892 |
0.0522 |
0.0396 |
0.0552 |
0.0604 |
0.1382 |
0.1529 |
九江银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1933 |
0.0383 |
0.1603 |
0.1624 |
0.1937 |
0.1952 |
0.2551 |
交通银行股份有限公司 |
5.0 |
0.3267 |
0.0154 |
0.3100 |
0.3179 |
0.3203 |
0.3374 |
0.3477 |
兰州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1373 |
0.0394 |
0.0745 |
0.1355 |
0.1447 |
0.1489 |
0.1828 |
兴业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2815 |
0.0158 |
0.2624 |
0.2712 |
0.2807 |
0.2907 |
0.3024 |
华夏银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2246 |
0.0176 |
0.2025 |
0.2126 |
0.2275 |
0.2324 |
0.2477 |
南京银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1718 |
0.0310 |
0.1412 |
0.1483 |
0.1611 |
0.1961 |
0.2126 |
厦门银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0608 |
0.0211 |
0.0339 |
0.0509 |
0.0577 |
0.0716 |
0.0897 |
吉林九台农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0266 |
0.0101 |
0.0164 |
0.0203 |
0.0218 |
0.0353 |
0.0393 |
吉林银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0766 |
0.0109 |
0.0636 |
0.0690 |
0.0748 |
0.0862 |
0.0892 |
哈尔滨银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2195 |
0.0667 |
0.1566 |
0.1744 |
0.1871 |
0.2685 |
0.3108 |
大连银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1349 |
0.0321 |
0.1007 |
0.1053 |
0.1357 |
0.1595 |
0.1732 |
天津银行股份有限公司 |
5.0 |
0.3953 |
0.0648 |
0.3051 |
0.3726 |
0.3836 |
0.4473 |
0.4681 |
宁波通商银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2393 |
0.0470 |
0.1730 |
0.2075 |
0.2602 |
0.2727 |
0.2829 |
宁波银行股份有限公司 |
5.0 |
0.3428 |
0.0193 |
0.3155 |
0.3313 |
0.3505 |
0.3523 |
0.3642 |
平安银行股份有限公司 |
5.0 |
0.4227 |
0.0132 |
0.4067 |
0.4100 |
0.4312 |
0.4327 |
0.4330 |
广东华兴银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1951 |
0.0936 |
0.1125 |
0.1137 |
0.1629 |
0.2676 |
0.3188 |
广东南海农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0313 |
0.0133 |
0.0141 |
0.0205 |
0.0359 |
0.0427 |
0.0431 |
广东顺德农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0834 |
0.0114 |
0.0657 |
0.0801 |
0.0849 |
0.0926 |
0.0938 |
广发银行股份有限公司 |
5.0 |
0.4302 |
0.0482 |
0.4003 |
0.4006 |
0.4020 |
0.4362 |
0.5119 |
广州农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1552 |
0.0625 |
0.0763 |
0.1170 |
0.1499 |
0.2018 |
0.2310 |
广西北部湾银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1462 |
0.0145 |
0.1321 |
0.1371 |
0.1429 |
0.1497 |
0.1693 |
廊坊银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1476 |
0.0870 |
0.0272 |
0.1038 |
0.1555 |
0.1978 |
0.2539 |
徽商银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1985 |
0.0187 |
0.1701 |
0.1921 |
0.2027 |
0.2079 |
0.2197 |
成都银行股份有限公司 |
5.0 |
0.3698 |
0.0680 |
0.2904 |
0.3230 |
0.3572 |
0.4297 |
0.4489 |
日照银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0968 |
0.0266 |
0.0696 |
0.0799 |
0.0933 |
0.1025 |
0.1386 |
柳州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1432 |
0.0173 |
0.1241 |
0.1319 |
0.1374 |
0.1592 |
0.1633 |
桂林银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1847 |
0.0127 |
0.1743 |
0.1762 |
0.1764 |
0.1955 |
0.2013 |
江苏太仓农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0487 |
0.0171 |
0.0317 |
0.0318 |
0.0522 |
0.0562 |
0.0718 |
江苏昆山农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1487 |
0.0280 |
0.1171 |
0.1270 |
0.1460 |
0.1704 |
0.1830 |
江苏江阴农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0253 |
0.0161 |
0.0123 |
0.0134 |
0.0176 |
0.0335 |
0.0497 |
江苏苏州农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0599 |
0.0170 |
0.0348 |
0.0516 |
0.0637 |
0.0734 |
0.0760 |
江苏银行股份有限公司 |
5.0 |
0.3023 |
0.0840 |
0.1967 |
0.2300 |
0.3321 |
0.3723 |
0.3803 |
江西银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1064 |
0.0196 |
0.0754 |
0.1034 |
0.1118 |
0.1126 |
0.1288 |
泸州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1176 |
0.0478 |
0.0801 |
0.0844 |
0.0970 |
0.1313 |
0.1952 |
浙商银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2326 |
0.0557 |
0.1569 |
0.1913 |
0.2614 |
0.2651 |
0.2883 |
浙江杭州余杭农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2142 |
0.0281 |
0.1811 |
0.2005 |
0.2064 |
0.2286 |
0.2543 |
浙江泰隆商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0509 |
0.0308 |
0.0203 |
0.0275 |
0.0420 |
0.0711 |
0.0935 |
渤海银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1981 |
0.0196 |
0.1690 |
0.1953 |
0.1986 |
0.2042 |
0.2235 |
湖北银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0941 |
0.0103 |
0.0841 |
0.0847 |
0.0929 |
0.1010 |
0.1078 |
湖州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1156 |
0.0278 |
0.0883 |
0.1008 |
0.1131 |
0.1140 |
0.1615 |
甘肃银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1241 |
0.0139 |
0.1083 |
0.1109 |
0.1275 |
0.1341 |
0.1395 |
盛京银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0754 |
0.0317 |
0.0378 |
0.0458 |
0.0859 |
0.1005 |
0.1068 |
苏州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1212 |
0.0252 |
0.0952 |
0.1009 |
0.1159 |
0.1407 |
0.1534 |
西安银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2245 |
0.0413 |
0.1800 |
0.2017 |
0.2034 |
0.2682 |
0.2690 |
贵州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1226 |
0.0420 |
0.0574 |
0.1091 |
0.1340 |
0.1455 |
0.1668 |
贵阳银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1181 |
0.0181 |
0.0900 |
0.1107 |
0.1261 |
0.1279 |
0.1356 |
赣州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0711 |
0.0087 |
0.0628 |
0.0653 |
0.0668 |
0.0782 |
0.0826 |
郑州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1496 |
0.0246 |
0.1302 |
0.1331 |
0.1347 |
0.1640 |
0.1862 |
重庆三峡银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0450 |
0.0101 |
0.0331 |
0.0402 |
0.0428 |
0.0485 |
0.0601 |
重庆农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1498 |
0.0235 |
0.1205 |
0.1315 |
0.1529 |
0.1691 |
0.1750 |
重庆银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1402 |
0.0252 |
0.1046 |
0.1298 |
0.1429 |
0.1521 |
0.1719 |
长沙银行股份有限公司 |
5.0 |
0.2338 |
0.0234 |
0.2000 |
0.2281 |
0.2294 |
0.2521 |
0.2593 |
青岛农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0797 |
0.0335 |
0.0460 |
0.0593 |
0.0735 |
0.0865 |
0.1330 |
青岛银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1818 |
0.0389 |
0.1246 |
0.1614 |
0.1950 |
0.2067 |
0.2215 |
齐鲁银行股份有限公司 |
5.0 |
0.1008 |
0.0131 |
0.0900 |
0.0946 |
0.0968 |
0.0994 |
0.1234 |
通过表1数据分析可以得出：2018~2022年，广发银行股份有限公司近五年平均信用贷款占比最高，为43.02%；江苏江阴农村商业银行股份有限公司近五年平均信用贷款占比最低，为2.53%。
Table 2. Complete statistics on the non-performing loan (NPL) ratio of various banks
表2. 各银行不良率完整统计
银行名称 |
count |
mean |
std |
min |
25% |
50% |
75% |
max |
上海农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0098 |
0.0009 |
0.0090 |
0.0094 |
0.0095 |
0.0099 |
0.0113 |
上海浦东发展银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0177 |
0.0022 |
0.0152 |
0.0161 |
0.0173 |
0.0192 |
0.0205 |
上海银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0120 |
0.0005 |
0.0114 |
0.0116 |
0.0122 |
0.0125 |
0.0125 |
上饶银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0213 |
0.0049 |
0.0175 |
0.0178 |
0.0184 |
0.0241 |
0.0285 |
中信银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0154 |
0.0021 |
0.0127 |
0.0139 |
0.0164 |
0.0165 |
0.0177 |
中原银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0220 |
0.0018 |
0.0193 |
0.0218 |
0.0221 |
0.0223 |
0.0244 |
中国光大银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0141 |
0.0016 |
0.0125 |
0.0125 |
0.0138 |
0.0156 |
0.0159 |
中国农业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0153 |
0.0018 |
0.0137 |
0.0140 |
0.0143 |
0.0159 |
0.0182 |
中国工商银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0147 |
0.0008 |
0.0138 |
0.0142 |
0.0143 |
0.0152 |
0.0158 |
中国建设银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0145 |
0.0007 |
0.0138 |
0.0142 |
0.0142 |
0.0146 |
0.0156 |
中国民生银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0172 |
0.0010 |
0.0156 |
0.0168 |
0.0176 |
0.0179 |
0.0182 |
中国邮政储蓄银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0085 |
0.0002 |
0.0082 |
0.0084 |
0.0086 |
0.0086 |
0.0088 |
乐山市商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0212 |
0.0059 |
0.0166 |
0.0169 |
0.0178 |
0.0251 |
0.0297 |
九江银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0170 |
0.0023 |
0.0141 |
0.0155 |
0.0171 |
0.0182 |
0.0199 |
交通银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0149 |
0.0011 |
0.0135 |
0.0147 |
0.0148 |
0.0149 |
0.0167 |
兰州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0198 |
0.0034 |
0.0171 |
0.0173 |
0.0175 |
0.0225 |
0.0244 |
兴业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0131 |
0.0023 |
0.0109 |
0.0110 |
0.0125 |
0.0154 |
0.0157 |
华夏银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0180 |
0.0004 |
0.0175 |
0.0177 |
0.0180 |
0.0183 |
0.0185 |
南京银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0090 |
0.0001 |
0.0089 |
0.0089 |
0.0090 |
0.0091 |
0.0091 |
厦门银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0105 |
0.0020 |
0.0086 |
0.0091 |
0.0098 |
0.0118 |
0.0133 |
吉林九台农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0178 |
0.0014 |
0.0163 |
0.0168 |
0.0175 |
0.0188 |
0.0198 |
吉林银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0255 |
0.0106 |
0.0179 |
0.0189 |
0.0194 |
0.0282 |
0.0431 |
哈尔滨银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0249 |
0.0058 |
0.0173 |
0.0199 |
0.0288 |
0.0289 |
0.0297 |
大连银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0302 |
0.0083 |
0.0229 |
0.0246 |
0.0250 |
0.0393 |
0.0394 |
天津银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0199 |
0.0029 |
0.0164 |
0.0181 |
0.0196 |
0.0214 |
0.0239 |
宁波通商银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0110 |
0.0006 |
0.0103 |
0.0106 |
0.0112 |
0.0113 |
0.0119 |
宁波银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0077 |
0.0002 |
0.0075 |
0.0077 |
0.0078 |
0.0078 |
0.0079 |
平安银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0133 |
0.0034 |
0.0102 |
0.0105 |
0.0118 |
0.0165 |
0.0175 |
广东华兴银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0093 |
0.0016 |
0.0075 |
0.0083 |
0.0089 |
0.0109 |
0.0112 |
广东南海农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0110 |
0.0006 |
0.0105 |
0.0106 |
0.0108 |
0.0113 |
0.0119 |
广东顺德农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0108 |
0.0016 |
0.0093 |
0.0096 |
0.0100 |
0.0123 |
0.0127 |
广发银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0152 |
0.0009 |
0.0141 |
0.0145 |
0.0155 |
0.0155 |
0.0164 |
广州农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0146 |
0.0069 |
0.0034 |
0.0127 |
0.0173 |
0.0183 |
0.0211 |
广西北部湾银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0137 |
0.0013 |
0.0125 |
0.0127 |
0.0130 |
0.0147 |
0.0153 |
廊坊银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0213 |
0.0017 |
0.0198 |
0.0203 |
0.0205 |
0.0216 |
0.0240 |
徽商银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0147 |
0.0043 |
0.0104 |
0.0104 |
0.0149 |
0.0178 |
0.0198 |
成都银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0122 |
0.0032 |
0.0078 |
0.0098 |
0.0137 |
0.0143 |
0.0154 |
日照银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0175 |
0.0019 |
0.0162 |
0.0163 |
0.0169 |
0.0170 |
0.0208 |
柳州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0220 |
0.0057 |
0.0171 |
0.0181 |
0.0184 |
0.0278 |
0.0287 |
桂林银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0171 |
0.0012 |
0.0154 |
0.0166 |
0.0170 |
0.0179 |
0.0185 |
江苏太仓农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0149 |
0.0030 |
0.0114 |
0.0128 |
0.0153 |
0.0160 |
0.0191 |
江苏昆山农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0112 |
0.0020 |
0.0085 |
0.0096 |
0.0119 |
0.0129 |
0.0130 |
江苏江阴农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0162 |
0.0046 |
0.0098 |
0.0132 |
0.0179 |
0.0183 |
0.0215 |
江苏苏州农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0118 |
0.0018 |
0.0095 |
0.0100 |
0.0128 |
0.0131 |
0.0133 |
江苏银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0122 |
0.0020 |
0.0094 |
0.0108 |
0.0132 |
0.0138 |
0.0139 |
江西银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0191 |
0.0032 |
0.0147 |
0.0173 |
0.0191 |
0.0218 |
0.0226 |
泸州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0130 |
0.0043 |
0.0080 |
0.0094 |
0.0142 |
0.0153 |
0.0183 |
浙商银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0140 |
0.0013 |
0.0121 |
0.0138 |
0.0143 |
0.0147 |
0.0154 |
浙江杭州余杭农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0086 |
0.0008 |
0.0079 |
0.0080 |
0.0084 |
0.0088 |
0.0098 |
浙江泰隆商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0101 |
0.0011 |
0.0092 |
0.0093 |
0.0095 |
0.0110 |
0.0116 |
渤海银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0178 |
0.0003 |
0.0176 |
0.0176 |
0.0177 |
0.0178 |
0.0184 |
湖北银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0215 |
0.0021 |
0.0197 |
0.0199 |
0.0210 |
0.0221 |
0.0249 |
湖州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0071 |
0.0010 |
0.0059 |
0.0066 |
0.0067 |
0.0078 |
0.0084 |
甘肃银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0221 |
0.0019 |
0.0200 |
0.0204 |
0.0228 |
0.0229 |
0.0245 |
盛京银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0264 |
0.0083 |
0.0171 |
0.0175 |
0.0322 |
0.0326 |
0.0328 |
苏州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0131 |
0.0031 |
0.0088 |
0.0111 |
0.0138 |
0.0152 |
0.0165 |
西安银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0123 |
0.0006 |
0.0118 |
0.0118 |
0.0120 |
0.0125 |
0.0132 |
贵州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0126 |
0.0015 |
0.0115 |
0.0115 |
0.0118 |
0.0136 |
0.0147 |
贵阳银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0145 |
0.0006 |
0.0135 |
0.0145 |
0.0145 |
0.0145 |
0.0153 |
赣州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0178 |
0.0037 |
0.0126 |
0.0168 |
0.0180 |
0.0189 |
0.0227 |
郑州银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0213 |
0.0028 |
0.0185 |
0.0188 |
0.0208 |
0.0237 |
0.0247 |
重庆三峡银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0140 |
0.0021 |
0.0130 |
0.0130 |
0.0131 |
0.0133 |
0.0177 |
重庆农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0126 |
0.0004 |
0.0122 |
0.0125 |
0.0125 |
0.0129 |
0.0131 |
重庆银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0132 |
0.0005 |
0.0127 |
0.0127 |
0.0130 |
0.0136 |
0.0138 |
长沙银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0122 |
0.0005 |
0.0116 |
0.0120 |
0.0121 |
0.0122 |
0.0129 |
青岛农村商业银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0168 |
0.0031 |
0.0144 |
0.0146 |
0.0157 |
0.0174 |
0.0219 |
青岛银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0148 |
0.0020 |
0.0121 |
0.0134 |
0.0151 |
0.0165 |
0.0168 |
齐鲁银行股份有限公司 |
5.0 |
0.0144 |
0.0013 |
0.0129 |
0.0135 |
0.0143 |
0.0149 |
0.0164 |
不良率最高的银行：大连银行股份有限公司(3.02%)；不良率最低的银行：湖州银行股份有限公司(0.71%)。大连银行股份有限公司不良率高是由于其受经济区域经济增速缓慢，贷款行业集中在房地产与制造业，贷前贷后管理薄弱，反观湖州银行股份有限公司，其以绿色金融为特色，贷款目标客户明确，深耕当地特色文化产业丝绸企业，依托AI技术完成绿色分类，为企业提供科创贷，不良率仅为0.71%。
第二步用面板数据回归模型分析，建立模型：NPLit = β0 + β1 * CreditLoanRatioit + γ * Controlsit + μi + λt + εit模型，其中Controls为一系列控制变量(资本充足率、成本收入比、不良贷款拨备覆盖率)，μi为银行个体固定效应，λt为年份固定效应。
从图1可以得出：通过F检验，可以得出P-value = 0得出固定效应模型更佳。笔者通过固定银行个体与时间，控制一系列变量如资本充足率、成本收入比及不良贷款拨备覆盖率，研究信用贷款占比与不良率的关系，发现该模型显著有效，但信用贷款占比对不良率无统计显著性，不良贷款拨备覆盖率对降低不良率有显著作用。然而将资本充足率(CAR)分为两组(CAR < 12%和CAR ≥ 12%)进行分析，从图2可以看出当CAR ≥ 12%，信用贷款占比率与不良率存在显著但极弱的关系。
Figure 1. Parameter estimates
图1. 参数估计
Figure 2. Grouped regression results
图2. 分组回归结果
5. 原因分析
5.1. 科技发展降低信息不对称性
吴春桃基于2004~2012年中国17家商业银行的面板数据，采用混合截面估计、随机效应和系统广义距估计等实证方法，实证考察了信息不对称对中国商业银行信贷风险的影响，指出信息不对称显著地加剧了商业银行信贷风险[9]。科技的发展降低了信息的不对称性，商业银行可以利用科技在线收集企业税收数据，不断拓展信息覆盖面，对于大量复杂的数据信息能够更好地分析和处理，进而有效发现借款人的信用风险特性，以此提高信用评估的准确性与及时性，使信用贷款占比率与不良率极弱相关。
5.2. 政策影响降低不良率
5.2.1. 控新降旧政策
2012年银监会首次提出“控新降旧”目标，要求银行不得新增融资平台贷款规模，并压降存量不良贷款。2020年，随着经济压力下行，监管层将其拓展至全行业信贷管理，要求商业银行控制新增风险、降存量不良。此政策加强了银行的客户筛选及审查，加大银行处置不良资产的力度，也进一步降低了不良率，使信用贷款占比率与不良率极弱相关。
5.2.2. 疫情纾困政策
2020年1月新冠疫情突然暴发，宏观经济遭受严重冲击，大量企业尤其是中小微企业面临着经营停滞，短期急需资金。信用贷款凭借放款快、提款便捷的优势，市场占比明显上升。为给企业纾困解难，中国人民银行联合原银监会、工业和信息化部等多部门迅速出台贷款延期还本付息政策，为市场主体提供及时的金融支持。该政策支持银行金融机构通过贷款展期、续贷、调整还款安排等多种方式帮助企业解决复工复产中存在的短期流动性问题，避免短期流动问题导致的贷款违约。该政策的本质在于采用以时间换空间的机制，为暂时失去还款能力但仍具有正常生产经营能力的企业争取了一定的缓冲时间。该政策既避免了上述企业因资金紧张而面临短期内的违约及由此导致被划为不良贷款的局面，又缓解了企业资金压力，有利于企业恢复生产经营。对银行业而言，该政策避免了由于疫情影响，大量企业处于资金紧张导致银行业贷款不良率的大幅度提高，因此也为贷款行预留了部分风险处置时间。2022年11月中国人民银行进一步印发《关于进一步加大对小微企业贷款延期还本付息支持力度的通知》，此次政策对于小微企业具有加强纾困作用，也有效缓解其对信用贷款不良率稳定的影响。
5.3. 银行个体差异导致
研究得出商业银行资本充足率对于信用贷款占比率与不良率是否存在显著息息相关。图3可以看出组间R2显著大于组内R2，可以表明银行个体差异是驱动不良率原因之一。关注银行个体差异(例如资本充足率、信贷偏好)也尤为重要。
6. 总结
6.1. 结论
笔者对CNDD-0058数据库进行面板数据回归模型分组分析，可以得出2018~2022年我国资本充足率大于等于12的商业银行，其信用贷款占比率与不良率存在显著但极弱的关系。
Figure 3. PanelOLS estimation summary
图3. 面板数据回归结果摘要
6.2. 建议
6.2.1. 强化风险意识，筑牢风险管理思想根基
思想在前，行动在后。建议商业银行重视风险文化，将风险管理的理念融入到商业银行各项经营发展的战略规划之中，可以定期开展风险文化建设宣讲会，对实际发生的不良案例进行分析。让员工清楚地认识到信用风险防控关乎于商业银行的健康发展，将其自觉地贯穿到自己的岗位和工作中来，树立“风控为本”的经营服务理念。
6.2.2. 加强尽职调查，缓解信息不对称困境
由于信用贷款业务中缺乏抵押品和第三方担保的风险缓释，商业银行可以加强尽职调查来缓解信息不对称性。对于存量客户，商业银行可以让管户客户经理进行尽职调查。客户经理在日常维护过程中熟悉客户经营情况，可以对优质客户给予贷款额度。这种模式既加强了银行与企业之间的关系，又确保了信用贷款客户群体的整体风险水平处于较低区间，从源头上遏制了不良贷款的产生。对于新客户，商业银行可以建立严格的准入标准，从源头筛选还款能力与还款意愿强的优质客户，并在贷前贷中贷后加强管理。
与此同时，商业银行还可以与其他金融机构合作建立信息共享机制，尽可能有效掌握借款人在其他金融机构的融资及信用信息。通过信息共享来降低信息不对称性，为是否发放信用贷款提供更全面准确的信息。
6.2.3. 优化业务布局，优化不良贷款核销机制
建议商业银行向湖州银行学习，结合国家政策及自身资源优势，根据市场动态，打造自身特色信贷产品。与此同时，培养不良贷款核销的业务人才，结合自身所能承受的风险优化现有的不良贷款核销流程和机制。