日本銀行業信貸擴張對信貸資產質量的影響研究

袁玥

[摘要]日本銀行業在20世紀80年代金融自由化的對外擴張使得日本銀行業進入世界前列，但1995年的不良債權問題造成了銀行業乃至日本經濟的蕭條。文章通過對2000—2014年日本銀行業的信貸擴張對信貸資產質量的影響研究，發現信貸擴張對信貸資產質量有著明顯的負相關關系，并結合日本銀行業的經驗與教訓對我國銀行業的發展提出建議，得出結論。

[關鍵詞]日本銀行業；信貸擴張；信貸資產質量

[DOI]1013939/jcnkizgsc201637090

1引言

20世紀80年代日本金融自由化開始，日本銀行業對國內及國外進行快速信貸擴張。由于對內放松銀行業務經營管制，開始從事高風險的投資和貸款；對外進行銀行業務的國際化與全球化，日本跨國公司全球化經營加速銀行的國際信貸擴張。1995年全球前十五大銀行中有13家日資銀行。到20世紀90年代中期，日本銀行業的國際地位逐漸提升，快速的信貸擴張在促進經濟快速增長的同時會帶來其他的問題，由于信用成本顯著擴大，日本銀行業開始出現虧損，再加上不良債權的負擔加重，特別是長期金融機構、信托銀行的不良債權比率高，都市銀行中大和銀行、拓殖銀行占比最大。不良債權的負擔、1996年的“住專事件”、1998年亞洲金融危機使得日本銀行業的國際競爭力開始由盛轉衰，進入經濟蕭條期。進入21世紀后，日本銀行業為擺脫困境開始對不良債權進行沖銷，提高貸款利率、制定評級標準等政策來減少不良債權。

中國商業銀行快速信貸擴張的國際化進程正面臨著不良貸款與不良貸款率“雙升”的嚴峻形勢，銀行業信貸擴張與信貸資產質量（不良貸款）之間的關系研究具有價值意義。本文從2000年開始，研究日本銀行資產排名前二十的商業銀行的信貸擴張對信貸資產質量的影響，發現信貸擴張對信貸資產質量存在6%的負相關關系，同時與存貸比、貸款利率、通貨膨脹率、GDP也有一定的影響關系。借鑒日本銀行的研究結果與歷史經驗，對我國商業銀行信貸擴張過程提出建議。

2文獻綜述

Minsky Hyman P（1995）認為經濟處于繁榮或增長時期，絕大多數企業家會選擇冒險負債，以追求更大的利潤；當經濟不景氣或衰退時，由于沒有足夠的現金流動來償還債務，銀行容易形成不良貸款，導致信貸資產整體質量下降。邁克爾·佩蒂斯（2009）認為中國經濟如果要長期穩定增長，必須嚴格控制不良貸款額的增長。Roberto Cardarelli，Selim Elekdag和Subir Lall（2011）研究認為，在所有對經濟沖擊的因素中，來自銀行的沖擊能令經濟衰退更持久，GDP損失更嚴重，而其中銀行信貸緊縮是經濟發展速度放緩和衰退的關鍵因素。安明，孫曉萍（2005）[1]主張采取協商方式處置銀行不良貸款，并指出不同貸款類別應分別采取不同的協商方式和協商重點。鄭錄軍，曹廷求（2005）[2]運用DEA進行分析發現銀行效率呈倒“U”形變化，且銀行規模的擴大對銀行效率提高具有積極作用。曾詩鴻（2005）[3]提出銀行的不良貸款是金融體系脆弱性和銀行危機產生的主要原因，認為監督檢查力度欠缺是不良貸款產生的關鍵原因。李宏瑾（2008）[4]發表了經濟自由、經濟增長和不良貸款三者關系的文章，提出放松政府管制和宏觀干預，減少經濟系統性風險的觀點。雷震，羅翔（2014）[5]對日本銀行業發展研究中對中國銀行業市場化提出了結論和建議。

3實證模型及結果分析

31回歸模型的構建

本文的樣本是根據研究的需要和數據的質量來選擇。根據Bankscope-BVD數據統計，選取銀行總資產排名前20的商業銀行，本文數據來源于Wind資訊、Bankscope-BVD和各個商業銀行官方網站，樣本時間2001—2014年共14年，面板數據在截面上包括20個觀測值，在時間序列上有14個觀測值，總共有280個觀測值。被解釋變量選取信貸資產質量（XDZCZL），解釋變量選取信貸擴張（XDKZ），本文的主要內容是研究商業銀行信貸擴張對信貸資產質量的影響，為了消除其他因素對解釋變量的影響，本文選取了一個銀行相關的控制變量（存貸比）和三個宏觀經濟控制變量（GDP增長率、通脹率、貸款利率）保證研究結果的準確性。

本文運用Eviews 80軟件，利用面板數據模型的多元回歸對日本銀行業信貸資產質量進行實證分析，利用2001—2014年日本20家商業銀行的不良貸款增長率（信貸擴張XDKZ）作為解釋變量（x1），被解釋變量為商業銀行信貸資產質量（yit），控制變量為存貸比（x2）、GDP（x3）、CPI（x4）、I（x5）。βk為相應的系數。

32模型的回歸結果

本文使用Eviews 80對面板數據模型進行回歸。在進行參數估計前對序列進行單位根檢驗，檢驗結果p值都很小，接近于零，所以拒絕原假設面板數據都不存在單位根。單位根檢驗通過后進行面板模型的無個體影響的不變系數模型，即混合回歸。

第一，混合回歸估計結果（見表1）：混合回歸估計的結果擬合優度為37%，各變量系數顯著，信貸擴張對信貸資產質量的影響呈負相關關系，GDP和I對信貸資產質量呈正向關系；存貸比和通脹率的系數不顯著，混合回歸結果不是最優的。

第二，個體固定效應和個體隨機效應為了強化回歸結果，本文分別運用固定效應面板及隨機效應面板進行估計?；貧w結果（見表2）：個體固定效應結果較為顯著，各個變量系數t值和F值都通過了檢驗，擬合優度也有所提高。常數項、信貸擴張、存貸比、GDP增速、貸款利率在1%的顯著水平下顯著，CPI在5%的置信區間下顯著，說明回歸結果較好。

個體固定和個體隨機效應的各商業銀行的個體系數值見表3，在整體回歸結果的常數項c的基礎上，根據相關關系加減單家銀行的常數項便是單家商業銀行最后的常數項系數。三菱東京UFJ銀行、三井住友銀行、瑞穗銀行、三井住友信托銀行、三菱UFJ信托銀行、大和銀行、橫濱銀行、埼玉大和銀行、廣島銀行在個體回歸結果上減去相應的系數值，說明這些商業銀行信貸擴張等變量對信貸資產質量的影響是負相關。

33回歸結果分析

日本銀行業信貸擴張對信貸資產質量的影響研究的分析中，影響銀行業信貸資產質量的信貸擴張的系數為-0063，呈負相關關系，信貸擴張每增加一個百分點信貸資產質量即不良貸款率降低63個百分點，說明日本銀行業在進行信貸擴張的同時不僅把信貸資產質量控制在規定范圍之內，而且相應地降低了不良資產比率。除了信貸擴張其他的變量都與信貸資產質量（不良貸款率）呈正相關關系。

4結論與建議

41主要結論

本文對影響日本銀行業的信貸資產質量的因素進行了實證分析，日本銀行業的發展從“二戰”至今無時無刻不對日本的經濟產生巨大的影響，所以一國的銀行業信貸狀況對國家的經濟發展具有重要作用，銀行業在一個國家的經濟中起著至關重要的金融中介作用。在過去幾年里，由于經濟的高速增長以及寬松的貨幣政策，中國銀行業的經營狀況和盈利水平維持了較高的增長。但是在資產質量、經營管理和風險控制等方面還存在許多問題，許多銀行面臨沉重的歷史包袱，如果處理不當，銀行系統可能成為中國經濟持續發展的障礙，甚至影響整個經濟的穩定。中國銀行業相較于日本銀行業還非常稚嫩，中國商業銀行從改革開放后才正式成立，現階段我國的人民幣國際化、利率市場化、匯率制度調整等問題亟待解決，我國銀行業發展也面臨著對外開放、向外擴張的嚴峻考驗。

42政策建議

規范信貸評估、降低不良貸款率。自2015年我國進入經濟新常態，經濟增速由高速增長轉變為中高速增長，再加上地方政府對債務的不當處理使得銀行業貸款業務壓力不斷增大，銀行業必須規范銀行業的貸前、貸中、貸后的各項規定，從而降低銀行業的不良貸款率，緩解銀行債權壓力。

提高資產質量、降低銀行風險。面對多變的經濟形勢，銀行業面臨著信用風險、利率風險、流動性風險等不確定風險，而中國銀行業剛性兌付不利于培養投資者的風險意識，不利于構成對融資者的硬約束。風險由銀行承擔，首先打破債券、信托、理財等所謂的“剛性兌付”；其次通過調整資本結構，激活股權市場，推動“債務經濟”向“股權經濟”轉化；最后通過實施撇賬、資管、注資以及債務貨幣化等支持措施降低金融風險。

加強銀行業監管、促進銀行業健康發展。借鑒日本全國銀行業協會對日本銀行業管理的成功經驗，確立我國銀行業協會的法律地位，合理有效地運用我國銀行業相關法律法規對銀行業進行監管，再加上銀行自身的紀檢稽查，促進我國銀行業健康有序地發展。

參考文獻：

[1]安明，孫曉萍協商解決銀行不良貸款的對策[J].濟南金融，2005（1）：33-38

[2]鄭錄軍，曹廷求我國商業銀行效率及其影響因素的實證分析[J].金融研究，2005（1）：91-102

[3]曾詩鴻中國與日本銀行不良貸款生成機制分析[J].現代日本經濟，2005（1）：28-31

[4]李宏瑾經濟增長、經濟自由與不良貸款[D].北京：中國人民大學，2008

[5]雷震，羅翔日本銀行業發展對我國銀行業市場化改革的啟示[J].前沿，2014（11）：125-126

[6]Ho T，Saunders AThe Determinants of Bank Interest Margins： Theory and Empirical Evidence[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，1981（16）： 581-600

[7]巴曙松轉型將是2013年中國銀行業發展的主線[J].經濟，2012（4）：7