银行风险、收益与客户贷款集中度——基于城市商业银行的实证分析.doc

1、银行风险、收益与客户贷款集中度基于城市商业银行的实证分析【问题探讨】 银行风险、收益与客户贷款集中度 基于城市商业银行的实证分析 王海霞 (内蒙古财经学院，内蒙古 呼和浩特 010051) 摘要：少数大客户一直因其较强的抗风险能力而得到银行的青睐，特别是对规模较小的城市商 业银行，贷款向这类客户集中成为普遍现象。然而本文的实证结果表明城市商业银行的客户贷 款集中不但增大了银行的风险，而且还侵蚀 了利润。贷款集中行为短期看似乎 因大客户较强的 抗风险能力而使贷款的安全性得到保障，但实际上最终会导致银行陷入风险和收益被一家或 少 数几家客户“套牢”的被动地位，加剧 了城市商业银行的脆弱性。 关键词

2、：风险；收益；客户；贷款集中 文章编号 ：10034625(2009)11-007104 中图分类号 ：F8305 文献标识码 ：A Abstract：ScIme few key customers are often the favorite of banks because of their powerful anti risk abilitySo it is popular for small urban commercial banks to concentrate their loans on this type of customersHowever，the empirical r

3、esults of the paper show that the loan concentration not only increases banks risksbut alSO erodes their profitIn the short l;un it would appear to be safety for banks to lend one or ten customers having strong ability to resist risksBut in fact banks will be put in passive status by the behavior be

4、cause both their risks and earnings are trapped by the few accountswhich aggravate the fragility of urban commercial banks Key W ords：Risks；Earnings：Customers：Loan Concentration 2008 年以来 ，为了应对全球金融危机、刺激经 济发展，我国实施了适度宽松的货币政策，商业银行 的信贷集中问题也随之受到了关注。有数据显示，目 前我国 19 家主要银行 500o 万元以上客户贷款集中 度占比是 60左右。按市场通常的标准，一

5、旦超过 50，即意味着贷款进入风险区。大银行尚且如此， 那么规模较小的银行又是什么状况呢?2O 世纪 90 年代在城市信用社基础上组建而成的城市商业银 行 ，目前已发展到 137 家，正逐渐成为支持各地经济 发展的重要金融力量 ，然而由于各种原因，这类银行 同样也是风险容易形成的领域，特别是客户贷款集 中现象非常普遍，那么这种集中到底对银行的风险 与收益产生了怎样的影响?本文拟对这一问题进行 探讨。 一、理论分析与假设的提出 Markowitz(1952)的证券组合理论阐明了风险分 散的基本原理，成为现代金融控制风险的理论基础 之一，其核心思想是：因为呈线性负相关的多种资产 收益与各自期望收益

6、的偏离能够相互抵消，所以通 过将多种资产进行有效组合，可以将风险降低到最 低程度。也就是基于这一原理，商业银行在信贷资产 经营中，通过贷款客户分散(包括集团贷款)、贷款行 业分散、贷款地区分散等以降低信贷风险，特别是在 客户贷款分散方面已建立了明确的监控指标。我国 商业银行法第三十九条规定，对同一借款人的贷 款余额占商业银行资本余额的比例不得超过 1O； 收稿 日期 ：200907 作者简介：王海霞(1971 一)，女，副教授，博士，研究领域为公司治理与金融制度。 2009 年第 11 期(总第 364 期) 71 金融理论与实践 【问题探讨】 中国人民银行关于对商业银行实行资产负债比例 管理

7、的通知和可能在年内执行的商业银行资本充 足率监督检查指引规定，对最大十家客户的贷款余 额占商业银行资本余额的比例不得超过 50；商 业银行集团客户授信业务风险管理指引第十二条 规定，对单一集团客户授信总额不得超过商业银行 资本余额的 15。 在我国，信贷集中实际上不仅仅是商业银行自 身行为的结果，在一定程度上也是产业政策调整的 结果，是在特定背景下对政府产业发展导向的响应， 因此有其存在的客观原因。但问题是如果不能将集 中度控制在合理的范围内，必然会潜藏着巨大的风 险。巴塞尔委员会 2005 年召开的会议中就指出 ，过 去 25 年来的银行危机一再显示了信贷风险集中的 内在威胁，如新西兰与得克

8、萨斯州的房地产贷款的 区域性集中导致了大范围的银行坏账。在诸多理论 研究中，信贷集中与风险之间的正相关关系也得到 了验证。Diamond(1984)认为贷款分散可以减小银 行陷入财务困境的概率。Kalotyrchou 等(2006)则从 实证角度得出信贷集中是导致过去拉美 20 年债务 危机的重要原因。Dtillmann 等(2007)利用德国的信 贷数据发现，银行信贷的部门集中与其风险资本(e conomic capita1)JEaN 关。不过，也有研究证实贷款集 中与风险之间不存在必然 的正相关关 系。Demsetz 等(1997)认为小银行与大银行相比，信贷更为集中， 但同时他们也发现大

9、银行的这种分散反而并没有带 来风险的下降。在国内的相关研究中，虽然在理论上 对信贷集中所带来的风险有许多论述 (王爱民等， 2005；陈红艳，2008)，但很少有从实证的角度加以佐 证。而且在实践中，银行之所以向少数大客户集中， 也常常是出于资产安全性的考虑。所以当前城市商 业银行的客户贷款集中程度与风险之间的关系还难 以准确地进行评价，由此提出第一个假设： Hla：客户贷款集中程度与银行风险正相关。 Hlb：客户贷款集中程度与银行风险负相关。 尽管 Markowitz 的证券组合理论阐明了“不要把 所有的鸡蛋放在同一个篮子里”这一基本投资原则， 但没有描述单个资产的风险与收益的关系 (或者说

10、 风险资产如何定价)。Sharp(1964)、Linter(1965)、 Mossin(1966)的资本资产定价模型表明，一项资产 的系统性风险(市场风险)越高，其必要收益率也越 高，投资领域非常流行的“高风险、高收益”的投资思 想也就是源于此。沿着这一思路，如果城市商业银行 信贷集中风险较高，那么相应的收益可能也越高。如 果是这样，那么我们对银行的信贷集中现象还应权 衡风险与收益重新思考。同时，一些相关研究中也确 实对信贷集 中问题上持有不 同的观点。Winton (1999)、Acharya 等(2006)分别从实证与理论的角度 分析后认为，贷款分散必然意味着监管成本的增加， 这些成本包括

11、银行不断进入新的领域(包括地 区、行 业和客户)而产生更多信息成本、面对不同领域而产 生的更多代理成本、更多逆向选择风险等，因而最终 会影响银行的收益。从国内的研究来看 ，还少有探讨 银行客户贷款集中度与收益之间的关系，二者的关 系尚不明确，由此提出第二个假设： H2a：客户贷款集中程度与银行收益正相关。 H28b：客户贷款集中程度与银行收益负相关。 二、研究设计 本文搜集了 80 多家城市商业银行 20052007 年的数据，数据来源于各家银行在金融时报和网 站公布的年报。剔除掉数据缺失的银行后，得到 57 个样本，其中西部、中部、东部地区的银行分别为 13 家、l6 家、28 家(不包括

12、3 家已经上市的银行)，覆盖 全国 25 个省、市、自治区 ，2007 年这些银行的资产 总额占全部城市商行的 50以上。通过手工整理共 得 到 126 个 观察值 。研究 中使用 Stata90 软件 和 EXCEL 进行分析。 为了考察客户贷款集中度对风险的影响，建立 Model 1： BLRCAR=I30+31ONETEN+I32SIZE+3GOV+34YEAR+e 其中被解释变量为不良贷款率 BLR 和资本充 足率 CAR，用来衡量银行 的风险水平 ；解 释变量 ONE、TEN 为银行的贷款集中度，分别用单一客户贷 款比例、最大十家客户贷款比例进行衡量；控制变 量为银行规模、治理水平和

13、年度效应，其中银行规模 SIZE 用总资产取 自然对数衡量 ，治理水平 GOV 用 各家银行所处地区来衡量，西部、中部、东部分别赋 值为 1、2、3(一般认为东部地 区的银行治理水平最 高，而西部则最低，所以值越高，表示治理水平也越 高)，YEAR 用来控制年度效应，即以 2005 年为基准 组，设置 2 个哑变量，当样本属于该年度时为 1，否 则为 0；为模型的残差项。 没有覆盖到的地区是海南、西藏、青海、新疆、吉林和北京，其中海南和西藏还未成立城市商行，北京地区只有一家已上市的北 京银行 ，不在本文搜集的对象范围内，吉林省也只有 一家吉林银行 。 虽然相关规定中还明确了单一集团客户集中度风

14、险比例，但由于城市商业银行年报中不披露这一数据，所以本文不对此项进 行分析。 金融理论与实践 72 2009 年第 11 期(总第 364 期) 【问题探讨】 为了考察客户贷款集中度对收益的影响，建立 Model2： ROEROA=I3o+3lONEfIEN+32SIZE+I33GOV+I34YEAR+e 其中被解释变量为净资产收益率 ROE 和税前 资产利润率 ROA，用来衡量银行的收益状况，其他 变量含义同 Model 1。 三、实证分析结果 (一)描述性统计与单因素分析 由表 l 的 Panel A 描述性统计分析可以看出， 样本银行不良贷款率平均为 368，表明近年来城 市商业银行在资

15、产风险的控制上取得了巨大的进 步；从资本充足率来看，均值达到了 93l，中值也 超过了最低 8的监管要求，表明城市商业银行通 过风险贷款的控制、资本金的补充等多种渠道，资本 充足率得以较快的提升；与资产利润率相比，各家银 行的净资产收益率有较大的差别；银行单一客户贷 款余额、最大十家客户贷款余额占资本净额的均值 分别为 6327、22079，中值分别为 4206、 18758，远远突破了监管标准 10、50的界限。由 此可见，城市商业银行贷款集中问题确实不容忽视， 统计分析也显示各家银行的规模有较大不同。 Panel A 变量的描述性统计 变量 均值 中值 最小值 最大值 标准差 BLR O0

16、368 00283 000004 01458 00303 CAR 00931 00904 00062 02703 00347 R0E 01434 01407 00169 00549 O0964 R0A 00l25 00108 0 00296 0Ol04 0NE 06327 04206 00136 45251 06930 TEN 22079 18758 01693 l01664 18496 SIZE 142l97 141576 l18224 172462 10049 Panel B 单因素分析 BLR CAR ROE ROA 0NE 05 162 一 04409 抖 一 03802? 一 033

17、08 (00000) (00000) (00000) (0oooo) TEN 05162? 一 04409? -03802? 一 03308? (00000) (0oooo) (0。0000) (00007) 注：料 表示在 l水平显著。括号中的数字为 P 值。 表 l 的 Panel B 单因素分析显示，单一客户贷 款比例、最大十家客户贷款比例与不良贷款率正相 关、与资本充足率负相关，与净资产收益率、资产利 润率均负相关，并且都在 1水平显著。单因素分析 初步表明客户贷款集中度加剧了风险，但同时却没 有带来较高的收益。 (二)多元回归结果分析 2009 年第 11 期(总第 364 期) 7

18、3 表 2 列示了基于 Model 1 和 Model 2 的回归结 果，结果显示模型的 F 统计量均在 1水平显著、调 整 R2 最低也达到了 1289，表明各个回归的拟合 优度都 比较好 ，模型有较强的解释能力。 表 2 银行风险、收益与客户贷款集中度的多 元 回归结果 Model (风险) Model 2(收益) BLR CAR ROE R0A Cons -00363 -0o662 01l50; O1509 01148 O1416 00567 O06Ij 一 f1O7l f 一 2121 f2881 (379) 0981 f1141 (394】 4，o41 ONE 00185 41018

19、8 _oo453 -00045 (545) f_4砌 一 361) (一 298) TEN O0084; -00o89 加0150; 00017 (662) f 一 5521 _2981 f 一 2861 SJZE Ooo66 O0078 -00ol9 _00o34 Ooo23 00007 _om34 -00o36 (299) f366) (-0o6) f124) 0281 (009J 【-3471 (一 360) G0V 加0070 00o50 00015 _ooo07 00092 00093 00o26” 00024 f-2951 f 一 1801 f042) f-o2o1 f0861 (

20、084) (207) f19l1 YEAR -o0165 -00152 0l0112 00o97 -0 0121 -o叭 4o 00007 O0o05 20o6 f_295) f 一 2831 (156) f14m f-o581 f-0 (024) f0191 YEAR 一 O0278; _0o259“ Oo253 O0232 00263 00267 O0o38 00036 2007 (-4941 f-4781 (288) (330) f1241 (124) fi391 fl|321 F 值 1762 2153; 928; l193 565; 473 869 846 f0oooo) 0oooo

21、) (ooooo) f0oooo) 【00001】 f000061 f0oooo) 0oooo) AdjR 03994 045o9 025o4 O3O60 01558 01289 02353 02298 注： 、料、料 分别表示回归系数在 lO、5和 l水平上显著，括号 中的数值为相应的 t 值。 Model 1 中，在控制了其他影响因素后，无论是 单一客户贷款比例 ONE 还是最大十家客户贷款比 例 TEN，都与不良贷款率 BLR、资本充足率 CAR 分 别呈正相关、负相关，并且均在 1水平显著。也就 是说，贷款越集中，银行的风险越高，假设 Hla 得到 了验证，说明银行向其所谓“优质客户”

22、的信贷倾斜 并没有增强其安全性，相反却暴露在更大的风险中。 同时回归系数显示，最大十家客户贷款比例每提高 1 个百分点，银行的不良贷款率增加 084，资本充 足率降低 089；而单一客户贷款比例每提高 1 个 百分点，银行的不良贷款率则增加 185，资本充足 率降低 188，由此可见单一客户的集中所带来的 风险更大。从控制变量来看 ，银行规模 SIZE 对不 良 资产率、资本充足率的影响不够稳定，因而这里没有 发现城市商业银行通过资产的扩张来达到降低不良 贷款率的证据；结果同时也显示治理水平 GOV 较高 的东部银行，其不良贷款率也显著低于中西部银行， 不过对资本充足率的影响比较有限；年度效应

23、表现 出显著的作用，2006 年 、2o07 年与 2005 年相比，不 良贷款率明显下降，资本充足率明显增加，这应该与 监管部门对这两项指标逐年严厉的监控措施有关。 金融理论与实践 【问题探讨】 Model 2 中，在控制了其他影响因素后，无论是 单一客户贷款比例 ONE 还是最大十家客户贷款比 例 TEN，都与净资产收益率 ROE、资产利润率 ROA 分别呈负相关，并且均在 1水平显著，即贷款越集 中，银行 的收益越少 ，假设 H2b 得到了验证 。另外 ， 从 ONE、TEN 的回归 系数看 ，ONE 的绝对值远大于 TEN，说明单一客户贷款比十家客户贷款对利润的 消极影响更大。结果表明

24、与风险相伴相生的高集中 度不但没有带来相应高的收益，反而侵蚀了利润。造 成这种现象的原因可能与这些大客户较强的讨价还 价能力有关，因而银行不得不在利率上给予优惠。从 控制变量来看，银行规模 SIZE、治理水平 GOV 都对 银行的资产利润率有显著影响，而和净资产收益率 却没有明显的相关关系，特别是治理水平 GOV 尽管 有助于资产利润率的提高，但却对股东回报率没有 显著积极 的影响 ；年度效应表现出与 Model 1 不同 的结果 ，即与 2005 年相比，无论是 2006 年还是 2007 年，城市商业银行的这两个利润指标都没有明 显的提高。 四、结论与启示 本文利用 57 家城市商业银行的

25、数据，实证分析 了这些银行的客户贷款集中度对风险和收益的影 响，结果表明贷款集中程度直接与银行的风险抵御 能力、盈利水平有关，是加剧城市商业银行脆弱性的 重要影响因素之一。虽然相关明确的监控指标早在 20 世纪 90 年代中期就已确立，但许多银行仍然屡 屡大幅突破上限。这种贷款“垒大户”行为表面上看 似乎因大客户较强的抗风险能力而使贷款的安全性 受到保障，但实际上最终会导致银行陷入“套牢”被 动地位。表现为，一是银行的风险在一定程度上不是 控制在自己手中，而是被一家或少数几家大客户套 牢；二是银行的贷款定价不一定能随行就市，而是被 一 家或少数几家大客户套牢。许多银行的客户贷款 集中度居高不下

26、恐怕就是这种被套牢后恶性循环的 结果。虽然造成城市商业银行较高的客户贷款集中 度有各种各样因素，如国家的产业政策、特殊的地域 性、自身市场定位、银行间的竞争、当地政府干预等， 但必须明确的是过度的集中意味着过度的套牢，这 时银行不但要面临来自宏观的系统风险，还要应对 来自微观的非系统风险，几家甚至一家客户的危机 就足以吞噬掉这些小银行的所有资本。 在当前较为宽松的货币政策下，对小银行贷款 集中度的监控应尤其给予关注。值得思考的是，从城 市商业银行近年来的数据来看，不良贷款率、资本充 足率均已得到明显的改善，绝大多数银行都能达到 金融理论与实践 74 监管要求，而唯有贷款集中度指标仍在高位徘徊，

27、这 就需要当地监管部门持续、有效的专业监管，另外通 过强化各家银行的信息披露制度以激活市场监督也 应是一项重要的工作；同时，作为中小银行 ，各家城 市商业银行必须找准市场定位并坚持为广大中小企 业服务的理念，积极创新针对小企业的信贷流程、风 险评估等技术，这种对贷款客户资源的开拓必然意 味着优质客户群体的拓展，客户的贷款集中度也才 能随之下降。 参考资料： 【l】陈红艳我国商业银行贷款过度集中的生成 机制与对策研究J1南方金融，2008，(6)：1921 2王爱民，朱启贵，屠梅曾商业银行危机成因研 究J1生产力研究，2005，(12)：6264 3Acharya，V ，Hasan，I ，and

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