贷款影响因素（精选12篇）
贷款影响因素 篇1
农户贷款是指银行业金融机构向符合条件的农户发放的用于生产经营、生活消费等用途的本外币贷款。农户贷款在农业现代化、城镇化甚至整个农村经济的发展过程中起到至关重要的推动作用。随着农村市场经济体制的建立与完善、农户多元化生产经营的发展以及农村产业结构调整的加快, 农户信贷需求范围不断拓宽。〔1〕因此及时有效地了解农户贷款需求就显得尤为迫切和重要。然而, 以往对于农户贷款需求行为的研究, 大多学者以农户借贷需求及影响因素为例展开, 认为农户贷款需求受到严重抑制, 〔2〕〔3〕其影响因素主要有农户个人特征、家庭特征、生产经营特征等。〔4〕〔5〕但实际上我国农户贷款需求可分为3类, 即生产经营性贷款需求、生活消费性贷款需求及两者兼有的混合性贷款需求, 因而这类研究难以准确反映我国农村区域农户贷款需求, 其结论难免有偏。农户生产经营性贷款用途是农户贷款需求的重要原因之一, 也是推动农户快速发展的强力催化剂, 所以调查农户生产经营性贷款需求及其影响因素对提高正规金融机构的信贷供给以及推进农村经济的进一步发展具有重要意义。因此, 本文以山东地区为例, 通过对2686户农户连续6年的贷款需求调查, 考察农户生产经营性贷款需求的规律及其影响因素, 并据此提出完善我国农村信贷供给的政策建议。
一、样本的选择及其基本情况
为使样本更具有代表性, 根据山东省各地农村经济的发展程度及金融市场环境, 选择东中西部的高密市、济阳县与曹县3个地区进行问卷调查。高密地区农村经济和金融市场都相对发达, 而曹县则相对落后, 属于传统农区, 济阳县社会经济发展情况居于两者之间。2007年12月从每个地区按照农村人均纯收入水平抽取1个乡镇, 再从每个乡镇随机选取4个村的农户进行调查, 且每年调查1次, 连续6年直至2012年12月份。调查人员均是经过培训的农村信用社的信贷员及村里的会计人员, 通过上述方法, 最终得到有效调查问卷2686份, 其中高密市835份, 济阳县914份, 曹县937份。调查主要考察农户每年的融资总需求、贷款需求、生产经营性贷款需求及农户特征等基本情况。
以2012年为例, 在3个地区中, 高密市地区经济发达, 其样本村的平均农村人均纯收入最高, 为11507 元, 分别约为曹县和济阳的2.09 倍和1.26倍。另外, 该地样本村的农业人口数为41万人, 农业人口占比46.59%, 在3地区农业人口占比最低;而且人均耕地面积1.46亩, 在3地区人均耕地面积最少。济阳地区情况居中, 无论是农民人均纯收入, 还是耕地面积、农业人口占比都介于高密和曹县之间。曹县是传统的农业大县, 农业人口众多, 经济发展欠发达, 属于国家贫困县。所选样本中的农民人均纯收入与所在地区差别较小, 且与经济发展水平相对应 (见表1) 。
数据来源:根据调查数据整理所得。
二、生产经营性农户贷款需求的特点
1.农户贷款需求户数和金额逐年提高, 不同富裕地区差别明显
从2007年至2012年各地区农户贷款需求户数和金额均有所增加, 但不同年份增加幅度不同。 (详见表2) 高密作为发达地区, 农户贷款需求户数比例一直最高, 有贷款需求户数从265户增加到335户, 比例从31.74% 增加到40.12%, 贷款需求金额也最高, 从平均每户6.14 万元到7.05 万元。济阳作为较富裕地区, 农户贷款需求有所增加, 但贷款需求户数和金额的增速均较高密低, 户数由253户到312户, 比例由27.68%到34.14%, 每户平均金额由5.72万元到6.52万元。曹县作为传统的农业欠发达地区, 农户贷款需求也有所增加, 但户数和金额均较前两地区增速缓慢, 户数由241户到295 户, 比例由25.72% 到31.48%, 每户平均金额由5.07万元到6.05万元。这表明随着地区经济的发展, 农户贷款需求的户数和金额虽然逐年增加, 但富裕地区农户增加的较快, 贫穷地区农户增加的较慢。这可能是由于富裕地区农户的投资机会越来越多, 而贫穷地区农户的投资机会则相对较少, 因此贫富两地区贷款需求户数比例从2007年6.02% 的差距扩大到2012 年的8.64%。从整体来看, 农户贷款需求户数由2007 年的759户增长到2012 年的942 户, 占比由28.26% 增长到35.07%, 平均每户需求金额由5.66 万元增长到6.56万元。可见, 近年来农户贷款需求旺盛, 满足农户贷款需求是一项长期且迫切的课题。
单位:户、%、万元
数据来源:根据调查数据整理所得。
单位:户、%、万元
数据来源:根据调查数据整理所得。
单位:户、%
数据来源:根据调查数据整理所得。
2.农户生产经营性贷款需求户数占比逐年降低, 但需求金额及占比增加较快
农户生产经营性贷款需求是指农户用于生产、经营等投资的需求, 虽然近几年需求户数变化不大, 但其占贷款总需求的比例却逐年降低, 而且贷款金额及占比却增加较快。 (详见表3) 2007年农户贷款总需求是759户, 用于生产经营的需求户数是423户, 占比55.73%, 但2012 年相应的却是942户、420户、占比44.59%。虽然生产经营性需求户数基本没变, 但户数占比却大幅下降, 更为值得关注是生产经营性农户贷款需求金额大幅增加, 且占比逐年快速提高, 由2007 年的2107.36 万元增加到2012年的3608.76, 增幅71.25%, 占比也由49.07% 提高到58.40%。这表明随着农村经济的发展, 平均每个农户生产经营性贷款需求的金额增加较快, 但需求户数变化不大, 究其原因, 以笔者多年研究分析看:一是由于部分从事生产经营的农户已经富裕起来, 自有资金充足, 不再需要贷款;二是由于新近从事生产经营农户的加入, 致使二者户数相当, 因此造成6年来有生产经营性贷款需求的农户数变化不大。
3.生产经营性的涉农贷款需求户数逐年降低, 但非涉农贷款需求户数逐年增加
按生产对象来分, 生产经营性农户贷款用途有种植业、林业、畜牧业、渔业及其它, 本文借鉴山东省农户贷款管理办法, 把具有种植业、林业、畜牧业和渔业贷款需求的农户分为涉农贷款需求, 把其它贷款需求分为非涉农贷款需求。调查显示, (详见表4) 涉农类贷款需求逐年降低, 尤其是种植业, 由2007 年的147 户, 比例34.75%, 降低到2012年的76户, 比例18.10%, 但非涉农贷款需求则由154 户, 比例36.41%, 增加到193 户, 比例45.95%。由此可见, 由于农业的弱质性, 投入产出收益较低, 农户向农业投资的需求逐渐降低, 而向非农领域的投资需求越来越多。
三、生产经营性农户贷款需求的影响因素
针对生产经营性农户贷款需求的影响因素, 本文选取2012 年调查的农户个体特征、家庭特征、经营特征、社会特征等15个变量, 通过统计发现农户户主年龄、受教育程度、家庭纯收入、家庭资产、社会资源5个变量对生产经营性农户贷款需求影响较大, 变化较为明显 (详见表5) 。
1.农户户主年龄对生产经营性贷款需求影响
在中国农村, 不同年龄阶段的农户有不同的家庭责任, 30岁以下的户主主要是成家立业, 家庭负担较轻;31~49岁的户主主要是养儿育女、赡养老人, 家庭负担较重;50 岁以上的老人开始准备养老、照看子孙, 有一定负担。因此本文把户主年龄分为三个阶段:30岁以下、31~49岁、50岁以上。由表5可以看出, 31~49 岁的贷款总需求最多, 但其他年龄阶段需求较少;农户的生产经营性贷款需求也是在31~49 岁这个阶段户数最多, 占贷款总需求户数的54.70%, 而其他阶段的占比较少, 只有37.76%和28.57%, 相互之间差别较大。究其原因, 可能一是由于30岁以下的户主刚成家立业, 建房、结婚的经济负担多由老人承担, 且其支出较少, 纯收入较高, 再加上缺乏生产经营性经验, 因此生产经营性投资较少, 故而其生产经营性贷款需求较低;二是31~49岁之间的户主已具备一定的经济基础和生产经营的经验, 家庭负担逐渐加重, 增加家庭收入的动力较强, 因此更愿意从事生产经营性活动以获取更多的收入, 因此其生产经营性贷款需求旺盛;三是50岁以上的户主多数已有较为雄厚的经济基础, 儿女也已成家立业, 此时其主要考虑养老和帮助孩子照看子孙, 因此其增加家庭收入的动力较弱, 不愿再靠贷款去从事生产经营性活动。
2.农户受教育程度对生产经营性贷款需求的影响
农户的受教育程度一般分为小学 (6年) 以下、初中 (7~9年) 、高中或中专 (10~12年) 以上3种情况, 因此本文将农户的受教育程度分为3个阶段:6年以下、7~9年、10年以上。由表5可以看出, 6年以下和10年以上的贷款需求户数占比较高, 而拥有众多初中学历的农户贷款需求户数占比较低;且在生产经营性贷款需求方面也是类似情况, 户数和占比均超过受初中教育的户数, 分别为137户和181户, 占比为55.02%和52.92%。据笔者分析, 造成该现象的主要原因有两个, 一是由于受教育程度越低的人往往是小时候调皮捣蛋, 不爱学习, 但其往往很有思想, 有闯劲, 在尚不规范的健全的农村经济市场中其机会较多, 因此其生产经营性贷款需求较多;二是拥有高中或中专以上学历的农户往往知识面较广, 学习能力较强, 比较容易掌握先进的农业生产经营知识, 拥有的投资机会较多, 因此其生产经营性贷款需求较多;而接受初中教育的农户则处于前两者之间的位置, 高不成低不就, 从事生产经营的能力较弱, 故而其需求较低。
3.农户家庭纯收入对生产经营性贷款需求的影响
随着农村经济的发展, 农民纯收入得到较快增长, 样本中高密地区农户的人均收入已过万元, 而且多数农户家庭人口为3人, 因此为便于细分, 本文把农户家庭纯收入分为3个阶层:1万以内、1.1万~2.9万、3万以上。由表5可看出, 收入较高或较低的农户贷款需求户数占比较高, 而中间阶层的贷款需求户数占比较低, 仅有24.09%;但生产经营性贷款需求未出现类似情况, 收入较低的农户贷款需求仅占总需求户数的20.63, 而收入较高的农户贷款需求却占总需求户数的62.31%。对此现象笔者事后专门找到相关的农户进行详细了解, 其原因如下:一是收入较低的农户往往投资机会较少, 综合能力较弱, 许多连温饱问题尚未解决, 很难再进行生产经营性投资, 另外由于正规金融机构贷款利率相对较高, 超出其承受范围, 故而其贷款需求较少;二是收入较高的农户往往生产经营经营较为丰富, 投资机会较多, 而自有资金又相对有限, 因此贷款需求较为旺盛。
4.农户家庭资产对生产经营性贷款需求的影响
在此次调查中, 农户家庭资产主要包括房屋、生产工具及设备、存款等方面, 由于宅基地和土地尚不能自由买卖, 因此其价值未在家庭资产之内。通过调查发现, 农户家庭资产在10万以内和20万以上的户数非常明显, 因此将家庭资产分为三个阶段:10万以下、11万~19万、20万以上。由表5可以看出, 家庭资产较低和较高的农户的贷款需求户主占比均较普通家庭资产农户高, 而其生产经营性贷款需求情况与受家庭纯收入的影响类似, 资产较低的农户需求占比低, 资产较高的农户需求占比高, 但其占比的幅度不如受家庭纯收入的影响大, 户数和占比分别为37 户、22.29%, 235 户、52.22%。原因一是资产多的农户本身自有资金就相对充足, 无需贷款;二是资产少的农户也有较强意愿从事生产经营性活动以增加收入, 摆脱贫困的状况。
5.农户拥有的社会资源对生产经营性贷款需求的影响
建立在亲缘与业缘基础上的农户社会资源在农村信贷资金的配置过程中发挥了 “特质性”资源的作用, 〔6〕同样拥有社会资源较多的农户其贷款需求也非常值得关注。本文中农户社会资源的有无主要看其亲朋好友是否有在村干部中任职, 是否有亲朋好友在乡镇中工作, 是否有亲戚朋友在银行上班, 户主在村中的威信, 等等, 如其社会资源较多较强则认为其有社会资源, 否则便是无社会资源。由表5可以看出, 有社会资源的农户贷款需求户数较多, 占比较高, 分别达到410户、71.68%, 而且其从事生产经营性贷款需求的户数及占比均较高, 分别为275户、67.07%。其原因是拥有社会资源的农户掌握较多的资源和投资机会, 而且从事生产经营性活动为其带来更多的收益, 因此其贷款需求旺盛。
数据来源:根据调查数据整理所得。
四、建议
上述调查分析表明, 6年来随着农村经济的发展, 山东东中西部地区农户贷款需求旺盛, 户数和金额需求均有较大提高, 但生产经营性农户贷款需求户数变化不大, 需求金额确有大幅增加, 即针对不同用途贷款需求的农户应制定不同的贷款政策。因此, 应进一步完善农村金融制度及相关政策。
1.细分农户贷款需求, 制定相关配套措施
农户贷款需求已有较大变化, 为此, 应细分不同用途的农户贷款需求, 了解农户的真实想法。相关农业部门、科研机构、农村金融机构等单位应时刻关注农户贷款需求的变化, 制定符合农户需求的贷款产品, 妥善处理相关部门对农户贷款的支持, 真正实现支农、惠农的各项政策。
2.创新贷款产品供给, 满足农户不同贷款需求
为满足农户贷款需求并更好地为农村经济发展提供多样化的综合性金融服务, 有必要创新农户贷款的产品和政策。一是农村金融机构应针对农户不同贷款需求增加贷款产品, 尤其是针对不同特征的农户提供不同产品, 满足不同层次农户的需求;二是鼓励农村信用、农业银行、邮政储蓄银行之间的竞争, 并给予一定的政策支持, 增加农户贷款的选择权, 满足农户贷款需求。
3.制定相应金融扶持政策, 鼓励农户从事生产经营性活动
农户贷款对于金融机构来讲往往是工作量大、盈利小, 在农村信用社逐渐商业化的大背景下, 没有相应的扶持政策农户贷款很难得到可持续发展, 更谈不上支农。因此银监局等政策制定部门应加大对农户贷款, 尤其是小额贷款的扶持力度, 如税收的减免、利息的补贴等等, 让农村金融机构实实在在感觉到发放农户贷款不 “吃亏”。同时应鼓励农户从事生产经营性活动, 发展实体经济, 并给予一定的贷款优惠。
摘要：本文对山东地区农户的生产经营性贷款需求进行了连续6年的调查研究, 结果表明, 农户生产经营性贷款需求有明显的区域差异, 与当地富裕程度呈正比, 即越富裕地区, 生产经营性贷款需求越旺盛;农户生产经营性贷款需求强度逐年提高, 且越富裕地区需求增速越快;农户的年龄、受教育程度、家庭纯收入等对生产经营性贷款需求有显著影响。因此, 农村金融机构应积极了解农户贷款需求, 创新农户贷款产品和服务, 完善相关扶持政策, 鼓励农户从事生产经营性活动, 促进农民增收, 增进农业发展。
关键词：农户,贷款需求,生产经营
参考文献
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贷款影响因素 篇2
摘要：指出了林权抵押贷款是农户获得资金的重要途径，但是，在农户林权抵押贷款过程中，很多因素都会对农户林权抵押贷款意愿造成一定的影响。阐述了农户林权抵押贷款的必要性，对几种常见的农户林权抵押贷款意愿影响因素进行了分析，并对提升农户林权抵押贷款意愿的方法进行了详细探究。
关键词：林权抵押贷款；意愿；因素
中图分类号：F830.58
文献标识码：A 文章编号：16749944（2017）10026702
引言
通过实行林权抵押贷款，有利于促进农民收入增加，同时还能够有效深化集体林权体制改革工作。然而，当前林权抵押贷款对象主要是林业大户，很多林农因生产经营规模较小，林权抵押贷款参与水平比较低。因此，对农户林权抵押贷款意愿影响因素进行详细分析至关重要。农户林权抵押贷款概述
2.1 林权抵押贷款概述
林权指的是综合森林、林木以及林地为客体的权利，如果农户拥有森林、林木或者林地，则都可以将其归入林权，林权是十分重要的财产权。根据我国相关法律关于林权的定义，林权抵押贷款指的是林权所有人，将其所拥有的森林、林木或者林地进行抵押，从而向银行或者农村信用社等金融机构进行借款。
2.2 林权抵押贷款的必要性
（1）林权抵押贷款是林农迅速获得林业发展资金的资源途径。集体林权制度主体改革以来，我国集体林权制度配套改革不断深化，林业生产经营方式以及集约化水平都在发生重大变化，人们逐渐意识到林业生产的重要性，并在林业生产上投入大量资金，而林业产出也在逐渐提升。林农的资金原始积累水平比较低，而在林业生产经营中需要大量的资金支持，很多林农缺乏有效的抵押物，因此很难获得银行贷款。
（2）林权抵押贷款是林业持续发展的根本保障。林业的生产经营周期比较长，林业资产不易变现，而且林权流转难度比较大。在林业发展中，如果需要进行融资，则难度比较大。为了促进林业融资制度发生变革，政府需要结合实际情况制定林业商品信贷制度，因此，林权抵押贷款应运而生。通过林权抵押贷款，能够为农户发展林业提供重要的资金支持。农户林权抵押贷款意愿影响因素
3.1 农户对林权抵押贷款的认知水平比较低
根据调查研究发现，现如今，有些农户对于林权抵押贷款的认知水平比较低，而出现这一问题的原因主要是政府的宣传力度不足，没有将关于林权抵押贷款方面的政策宣传至每家每户，或者没有对农户进行全面、细致的说明。
3.2 农户家庭经济实力不同
通过对农户家庭的收入水平进行分析发现，农户家庭经济实力水平能够在很大程度上影响其信贷需求。通常情况下，如果农户家庭收入水平比较高，则其对于生产性贷款需求的意愿也比较强，而如果农户家庭收入水平比较低，则其对于生活性贷款需求的意愿比较强。当今林业技术发展迅速，农户的家庭财产收入越来越高，对于林权抵押贷款的需求量也在逐渐增加。
3.3 林权抵押贷款利率较高
在林权抵押贷款理论方面，农信社对于林权抵押贷款的利率一般是在基准利率的基础上上调70%～100%之间，另外，商业银行对于林权抵押贷款的利率一般是在基准利率的基础上上调30%～50%之间。由此可见，较高的林权抵押贷款利率，也会制约林权抵押贷款需求量的增加。
3.4 林权抵押贷款难度大
森林资源核查、资产评估工作日过长且收费偏高，授信（贷款）额度较低、手续繁琐不快捷，贷款业务未延深到乡镇网点因而不便民等。导致林权抵押贷款成本偏高，同样也制约了林权抵押贷款需求量的增加。政府缺少对于信用社发放林权贷款的协助，没有调动基层干部共同推进林权抵押贷款工作。另外，林权流转社会服务体系不够完善，林权证变更难度较大。除此以外，林业部门协助信用社推进林权抵押贷款的力度不够，没有将这一工作纳入工作考核体系中，导致林业部门管理人员工作积极性不足。
3.5 贷款用途受限较大
目前林权抵押贷款的用途仅限于林业生产经营，而在这一用途限制的影响下，农户林权抵押贷款的需求量比较低。根据调查发现，如果林权抵押贷款只能够应用于林业生产经营活动中，则很多农户对于贷款的意愿就会大大降低。提高农户林权抵押贷款意愿的措施
4.1 提高农户受教育水平
如果农户的受教育水平比较高，则其对于新事物的理解能力以及对于新事物的接受能力比较高，能够对各类资源进行科学合理的配置和利用。因此，应该加强农户教育培训，提高其对于新事物的认知水平，使其能够明确意识到借贷资金的重要作用以及各类借贷风险，从而更加理性地对待林权抵押贷款。
4.2 加强林权抵押贷款宣传
随着林权制度改革不断深化，林权抵押贷款是其中十分重要的配套措施，通过推进林权制度改革，有利于增加农户对于林权抵押贷款的认知水平，使其能够明确意识到林权抵押贷款可以满足其部分的融资需求。然而，根据调查发现，很多农户对于林权抵押贷款的需求量比较低，对此，应该加强林权抵押贷款的宣传工作，加深农户对于林权抵押贷款的了解，积极组织农业参加相关学习，另外，还可以充分利用已有信用贷款行为，为农户提供示范，从而带动其农林权抵押贷款的积极性。
4.3 强化政府政策导向
政府在融资?h境管理方面发挥着十分重要的作用，因此，政府需要优化相关政策，加大对金融机构的指导和支持。在林权抵押贷款方面，政府相关部门应该建立并完善林业资产评估以及登记制度，并结合实际情况建立相关配套政策。另外，现如今，科学技术发展迅速，政府还可以通过建立电子联网，保证林权资产登记管理工作能够快速有效的运行。除此以外，为了提高政府服务水平，还应该建立健全相关林业服务结构，组织农户进行林业技术培训教育，推广先进的林业生产技术，并建立健全风险补偿金制度，并将其应用于林权抵押贷款损失补偿。
4.4 创新林权抵押贷款模式
有些农户的家庭收入水平比较低，对于贷款的偿还力度也比较低，因此，贫穷农户的林权抵押贷款需求比较低。资金是保障农户林业发展的重要基础，如果贫穷农户无法获得资金帮助，则会制约当地林业发展。因此，对于家庭收入比较低的农户家庭，还应该建立农村资产联合授信制度，即将农村家庭土地包括耕地、林地、宅基地，房产、交通工具等资产进行联合评估授信。
4.5 解除借款用途限制
如果限制贷款用途，则会在很大程度上影响农户林权抵押贷款的积极性，另外，限制贷款用途，还会导致相关部门以及金融机构的监督成本增加。林权对于农户而言至关重要，如果农户愿意采用林权作为抵押，则表明农户对于贷款偿还有一定的把握，因此，可以结合实际情况解除借款用途限制，以此提升农户贷款积极性。
4.6 建立林权交易流转平台
林权抵押贷款手续的复杂程度比较高，或者申请门槛比较高，由于工作难度较大，而且申请难度也比较大，因此，很多农户的林权抵押贷款积极性比较低。对此，应该建立并完善相关林地林木交易制度，简化林权抵押贷款工作流程，并结合实际情况适当降低林权抵押贷款门槛，促进农户进行林权抵押。与此同时，还应该规范林权交易流转平台，完善林权转让市场，通过建立林权交易流转平台，能够为林木资产交易提供重要基础。
4.7 强化农户林业生产技术培训
林农对于贷款的用途主要有两点：其一为林业生产，其二为商业性投资，第三产业所占比重比较低。对此，政府应该强化农户林业生产技术培训，提高其文化知识水平，形成现代化金融意识，积极发展农村第三产业，这样才能实现农村劳动力转移，促进农户收益的增加。
4.8 积极拓展新型借贷形式
现如今，林权抵押贷款主要是小额贷款，另外，贷款模式比较单一，而且额度比较小。对此，可以建立家庭林场实行抵押行为，这样能够有效降低林权抵押贷款成本以及贷款风险。通过对集体林地进行统一的规范化管理，不仅能够有效扩大林业生产规模，而且还能够促进农户增产增收，对于林业收入，可以将其应用于基础设施建设中，促进当地社会经济发展。除此以外，还可以创新林权抵押贷款模式，促进农户的贷款行为。结语
很多农户对于林权抵押?J款的认知水平比较低，对此，政府及有关部门应该加强宣传力度，使得越来越多的农户都能够了解林权抵押贷款的重要作用。另外，林权抵押贷款工作流程比较繁琐、门槛较高、贷款用途受到限制，对此，政府相关部门应该结合实际情况对相关工作进行调整。除此以外，有些农户的家庭收入水平比较低，对于林权抵押贷款的需求量比较低，对此，可以采用林业合作社的模式对集体林权进行管理，然后根据股份为农户提供生产效益，促进农户经济收入水平的提高。
参考文献：
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贷款影响因素 篇3
【关键词】商业银行 不良贷款率 宏观影响因素
一、引言
银行的不良贷款问题一直是社会各界关注的热点，不良贷款率的持续上升会影响银行的流动性风险水平，进而会影响银行的盈利水平、稳定性以及整个金融系统的正常运转，会带来无可估计的金融风险。目前我国混合所有制改革正处于关键时期，银行业改革在面临挑战的同时更应抓住机遇，优化适应内外金融环境，加强外部监管和内部控制，提高风险管控能力，降低各类风险，尤其是不良贷款率等信用风险。
最近三年以来，商业银行不良贷款率呈逐年上升趋势，最新公开数据显示，商业银行2015年第一季度新增不良贷款率已经达到2014年增量的55%，可谓增幅巨大。在不断增加的数字背后隐藏的金融风险逐渐暴露，银行业面临的信用风险形式更加复杂严峻。因此，研究影响我国商业银行不良贷款率的宏观环境因素具有重要意义。
二、理论分析与相关文献回顾
影响商业银行不良贷款的因素有很多，大致可以分为银行、企业、宏观环境因素三个方面。银行方面主要有风险识别与监控、贷款业务扩张以及制度建设等因素。企业方面主要有恶意通过借贷方式转嫁负债风险、效益低下或投资不善无偿还贷款能力、企业信誉较差故意拖欠，或者由于股份改革、合并分立等原因引起的债务主体互相推脱等原因。而宏观环境因素主要是指外部经济政策以及金融生态等因素，对银行和企业的整体发展形势都产生了一定的影响。
Cain（1992）和Gonzalez（1997）运用宏观数据和银行数据分析指出，信贷扩张速度过快会造成银行不良贷款的增加。Jimenez和Gabrile等（2005）探讨了1984～2004年间西班牙银行业不良贷款的具体情况，研究发现GDP增长率、宽松信贷条件和较高的实际利率对不良贷款都有很大的影响。谢冰（2009） 的研究表明，宏观经济因素与不良贷款余额负相关；社会消费品零售总额、进出口总额对降低商业银行不良贷款的贡献度最大，宏观经济向好有利于降低不良贷款。梁秋霞（2012）用宏观经济指标GDP、货币供应增长率、银行的资产负债率、贷款占总负债的比例以及银行相对规模等指标分析了对银行不良贷款的影响。多数分析均发现国内外宏观经济因素（如GDP增长率、通货膨胀率等）的变动与银行的不良贷款率有着密切的相关关系。
三、我国商业银行不良贷款现状
不良贷款的存在是商业银行运作中不可避免会出现的问题。在评估银行贷款质量时，把贷款按风险基础分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，其中后三类合称为不良贷款。关于不良贷款的认定标准没有一个硬性的要求，商业银行不良贷款率的警戒线在哪里，主要是看不良贷款余额是否会影响银行正常运营。银监会网站关于《商业银行风险监管核心指标（试行）》第二章第九条规定，不良贷款率为不良贷款与贷款总额之比，不应高于5%。
图1 2012年1Q至2015年1Q我国商业银行不良贷款总量和比率
注：商业银行包括大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行以及外资银行。
数据来源：中国银行业监督管理委员会网站。
如图1所示，近三年以来，我国商业银行不良贷款余额不断增加，不良贷款率也呈上升趋势。2013年第四季度之前，我国商业银行不良贷款率整体处于1%以下，增幅可控；2014年年初打破1%的比率，增幅也较往年增大。2015年一季度末，商业银行不良贷款余额9825亿元，较2014年年末增加了1399亿元，也就是说，今年第一季度新增不良贷款已经达到去年增量的一半以上。不良贷款阶段性压力上升，控制不良贷款率重新成为了我国银行业面临的一个重要任务。
详细来说，从2012年第一季度到2015年第一季度，三类不良贷款率总体上都呈上升趋势。可疑类与损失类不良贷款率增幅较不明显，次级类不良贷款率自2014年开始出现较快增长，至2015年第一季度，次级类不良贷款占到贷款总额的0.68%，达到当季不良贷款将近一半的水平。因此要降低不良贷款率，可以从降低或者控制次级贷款数额入手。
四、商业银行不良贷款率宏观环境影响因素分析
不良贷款余额及比率的双升态势与我国金融生态等宏观环境因素有着不可忽视的关系。随着目前经济下滑趋势的持续，银行业的信用风险是否有所收敛，关键在于银行业内部的贷款审批以及贷后监管等。而外部宏观环境方面，商业银行的不良贷款率主要受以下几方面因素的影响。
第一，宏观经济形势持续下行。我国GDP经历了2010年的高峰期之后，于2013年开始下滑，经济增速放缓，带来的影响之一就是不良贷款的反弹。国内外各种实证研究都已经证实，GDP与不良贷款率成负相关关系，也就是说，GDP若是减速，不良贷款率就会有一定程度的上升。
第二，部分行业之间互相违规担保，形成“担保圈”现象。就是指多家企业利用担保条款的漏洞，通过相互担保或连环担保连接到一起而形成的以担保关系为链条的特殊利益体。担保圈牵一发而动全身，其存在大大增加了银行的信用风险。
第三，我国房地产业贷款风险持续走高。房地产业贷款风险的防范始终是国内外都比较关注的问题，次贷危机就是由于房地产业次级贷款证券化开始引起的，影响时间持续，影响范围巨大。次贷危机之后，各国都开始主意加强信用风险的防范，我国在2008年到2012年期间的不良贷款余额及不良贷款率也一直都在缓慢下降。而目前我国的房地产行业发展已经到了接近饱和的地步，部分资质较弱的小公司违约增多，异地房地产开发贷款有所上升。越来越多的城市房地产开发供应过剩，销售业绩和销售收入大不如前，贷款违约增多。
参考文献
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招商银行不良贷款率影响因素分析 篇4
招商银行成立于1987年,是我国境内第一家由非国有法人完全控制的股份制商业银行。自2002年上市以来,招商银行的经营规模日渐扩大,在2015年《财富》公布的排名中,招商银行在世界500强中排名235位,较2014年上升115位,是营业收入进步最快的企业之一。
在招商银行营业规模快速扩大的同时,不良贷款和不良贷款率呈现出“双增长”的现象,招商银行的不良贷款率在2012—2015年呈现上升趋势。2012年我国银行业的不良贷款率平均水平为下降趋势,而招商银行却出现了缓慢的上升,至2015年不良贷款率高达1.68,位于股份制银行首位,在我国银行业排名第二位,仅次于资产状况一直不乐观的农业银行。由此可见,招商银行的资产质量较差,应找出促使招商银行资产质量差的内在原因与外在原因,并据以实施改进措施,优化招商银行的资产质量,从而降低其不良贷款率。
二、指标及数据选取
由于不良贷款率是衡量一个商业银行信用风险水平的核心指标,所以对不良贷款率的影响因素进行分析尤为重要。本文将从宏观因素和微观因素两个维度来探讨促使招商银行不良贷款率升高的因素,在影响因素指标的选取上,参考国内外学者对指标的选取经验,从GDP增长率和M2增长率2个宏观因素入手,并结合招商银行自身实际的经营状况,选取相对规模、不良贷款地区分布、不良贷款行业分布3个微观指标来研究其对不良贷款率的影响情况。
本文主要研究的是招商银行不良贷款率的影响因素,对招商银行2012—2015年16组样本数据进行分析,数据来源于国家统计局网站、中国银监会网站、招商银行季度报及年报,经过对原始数据进行整理计算后得到表1数据信息。
三、影响因素分析
1、宏观因素分析
GDP增长率,即国内生产总值增长率,我们选取的是GDP的环比增长率。GDP是衡量一个国家或地区经济发展状况的一个十分重要的宏观指标,当一个国家或地区的GDP增长率越高,说明这个国家或地区的经济处于健康快速的发展阶段,企业运营效率较高,能够实现良好的收益,偿债能力也会随之提高,与之对应的就是商业银行的不良贷款的下降。如表1所示,我国GDP增长率呈现下降趋势,说明经济发展正处于放缓阶段,招商银行的不良贷款率的走向刚好与之相反。至2015年第四季度,GDP增长率为0.069,为近4年来最低水平,招商银行的不良贷款率为0.017,高至历年来最高水平。由此可知,GDP增长率下降会使招商银行的不良贷款率升高。
M2增长率,即货币供应量增长率,我们在此选取的是M2的环比增长率。当经济处于上行阶段时,我国通常会采取相对宽松的货币政策来刺激经济快速发展,此时,M2增长率会提高,在货币总需求不变的情况下,企业的融资过程就很顺畅很多,为了使商业银行的贷款额度保持在一定水平上,商业银行的利率会相应的降低,企业筹集资金的成本就会降低,企业利润就会随之上升,偿债能力就会加强,进而降低商业银行的不良贷款率。从表1可以看出,近16个季度的M2增长率在整体上呈下降趋势,与招商银行的不良贷款率走向相反。由此可知,M2增长率下降会造成招商银行不良贷款率的上升。
2、微观因素分析
(1)银行相对规模。招商银行的相对规模我们在数值上用总资产的自然对数值的千分之一来表示,即Ln(资产总额)/1000。商业银行相对规模的大小对不良贷款率产生怎样的影响比较复杂,国内外不同学者对此持不同见解。本文认为商业银行相对规模对不良贷款率的影响取决于该银行管理水平的高低,若银行管理能力及对风险的应对能力较强,提高规模则会使银行规模效益得到充分发挥,降低银行经营风险;若银行的管理能力及对风险的应对能力较弱,盲目的扩张规模反而会加大银行的经营风险。从表1的数据中可以了解到,随着招商银行规模的逐渐扩大,不良贷款率也随之逐年升高,这说明招商银行在扩大经营规模的同时,并没有考虑自身管理能力的有限。因此,招商银行不能盲目的扩大规模,而应在合理的扩大规模的同时,完善科学的银行管理体制及信贷机制,提高自身管理水平以及对风险的应对能力,使规模效益得到充分的发挥。
(2)不良贷款地区分布。为了探讨不同区域内分行的不良贷款状况,我们统计了招商银行2014年与2015年不同地区不良贷款的基本情况,长江三角洲、中部及西部地区的不良贷款在2014年与2015年所占比例都比较大,三者之和高达60%左右。其中,在2014年,长江三角洲的不良贷款占不良贷款总额的33.44%,在2015年虽然有所下降,但仍然高达22.64%,大于该地区贷款占招行总贷款的比例19.12%。2015年,东北地区、中部地区、西部地区的不良贷款占该地区总贷款的分别为2.14,3.41,和2.57,处于较高水平。因此,应注重加强这三个地区的不良贷款管理。
(3)不良贷款行业分布。我们统计了招商银行2014年与2015年不同行业不良贷款的情况。2014年制造业、批发业、采矿业的不良贷款额合计为17804百万元,占不良贷款总额的比重高达63.77%,其中,制造业对不良贷款率的影响最大,为34.49%,批发零售业对不良贷款率的影响次之,为23.45%。从不良贷款占该行业的款总额的数值可以看出,这三类行业的不良贷款率占各类贷款的比重也非常之高,平均占比水平为2.45%。2015年制造业、采矿业、批发业的不良贷款总额为比2014年增加11636百万元,不良贷款占不良贷款总额的比例为62.10%,虽然相对于2014年有所下降,但是水平依然较高。制造业的不良贷款率占制造业贷款总额的比重为4.59%,批发零售业为4.09%,采矿业为6.73%,较2014年上升程度较高,其中采矿业的上升程度最大,为2014年的2.68倍。由于近两年制造业、批发零售业、采矿业的不良贷款占总不良贷款的比重明显高于其贷款占总贷款的份额。因此,招商银行应建立完善的风险管理机制,调整贷款结构,分散发放贷款的领域,提高在制造业、批发业、采矿业发放贷款的条件,从而提高贷款收回的可能性。
四、降低招商银行不良贷款率的建议
商业银行在我国金融领域中占据着核心的地位,其经营风险的高低对我国社会资源的有效配置及经济的健康发展起着至关重要的作用,通过以上对影响不良贷款率的因素分析,我们分别从宏观及微观两个维度探讨对招商银行资产质量的改进建议。
1、宏观层面
我国应加快经济发展的进程,维持社会经济的稳健发展,增加企业融资的渠道,使企业融资成本降低,效益提高,偿债能力增强,从而提高银行的资产质量,使资金在“银行—企业”之间实现良性的循环。
2、微观层面
一是提高管理能力。通过对招商银行相对规模的分析,我们发现其相对规模增大时,不良贷款率也会增大,这说明招商银行的管理能力比较差,一味地在规模上进行扩张而忽略了自身管理能力的提升是一个企业走向衰退的致命举措。因此,招商银行在合理进行规模扩张的同时,要提高自身的经营管理能力以及风险应对能力,或者招商银行可以适当的缩减规模,响应国家供给侧改革的号召,走“轻型银行”的发展方向。二是优化信贷机制。由于招商银行的不良贷款率在行业以及地区上都出现比较集中的领域。因此,招商银行应在发放贷款时,无论是在地区还是在行业间,都应该优化贷款结构,控制贷款在不良贷款集中度较高的领域发放额度,提高不良贷款率集中度较高的领域的贷款申请条件,从而尽可能的降低贷款不能收回的可能性,降低不良贷款水平。三是合理处理不良资产。由于招商银行的不良贷款数额巨大。因此,应做好处理这些不良贷款的准备,例如,将招商银行的不良资产证券化等。
参考文献
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贷款影响因素 篇5
“提高贷款分类准确性——提足拨备——做实利润——资本充足率达标”是银监会成立之初就明确提出的持续监管要求，其中提高贷款分类准确性是实现持续监管的基础和前提。为切实做好贷款分类准确性的监管工作，XX银监分局对近年来贷款分类偏离度检查中发现的问题进行梳理、分析，并提出了相关政策建议。
一、影响贷款分类准确性的因素
（一）绩效考核因素的影响。商业银行最基本的经营目标就是获取利润，为投资者贡献理想的每股收益。实施绩效考核是促进经营者实现这一目标的主要管理手段。而实行五级分类则要求商业银行经营者审慎地划分相关资产形态，意味着要计提足额的损失准备、减少利润、降低每股收益。在涉及整体和局面利益平衡情况下，实施绩效考核和实行五级分类之间存在明显冲突。从近年的监管实践看，凡是应该向下调整资产形态而未调整的，均不同程度地受到了绩效考核因素的影响。
（二）授信政策因素的影响。商业银行对客户的关系是一个较为长期的业务关系，其授信政策具有长期性、相对稳定性，五级分类是以动态的信息对其授信政策予以支持，具有很强的时效性。当二者发生冲突时，商业银行很有可能被迫放弃后者。以XX市某钢铁企业为例，该企业因受金融危机影响，2009年营业收入大幅下降，出现较为严重的亏损，短期偿债能力指标――流动比不足0.8，该客户的贷款形态应划分为关注类较为适宜，但银行的分类形态却是正常类。对此，被查行给出的主要理由是：按照其上级行的授信政策，如果客户的贷款形态从正常类调整为关注类，对该客户进行借新还旧、还旧借新等倒贷手续，就很难获得上级行的审核批准，更不用说增加授信了。
（三）分类数理模型因素的影响。当前各银行业机构贷款五级分类的数理模型不尽相同。如某银行分类的数理模型是矩阵模型，由以信用等级为代表的客户评价和以第二还款来源为代表的债项评价组成两个向量，形式上非常直观。问题是假设某客户信用等级为AAA，又有合适的第二还款来源的话，不管该客户即期的财务状况、经营成果和现金流量如何，从矩阵上看就很难将贷款归类为关注级别以下。某银行分类系统的分类结果与企业近期财务状况、经营成果等相关度不高，只要企业不出现逾期、欠息，第一还款来源充足，第二还款来源能完全覆盖贷款本息，系统一般会给出正常一级的分类结果。尽管为提高模型分类的准确性，商业银行都允许人为向下调整分类结果，但在商业银行目前的经营环境下，这种预留空间很可能成为商业银行人为粉饰其资产质量的灰色地带。
（四）信用等级评定因素的影响。当前，影响商业银行对客户信用评级的因素很多，对同一客户，不同的银行给出的信用等级结果常常不一致，个别甚至差距很大。特别是对部分拟实施退出的客户，由于我国企业的资产负债率普遍较高，银行很难在短时间内全身而退，要维持一定的存量，其信用等级一般只能人为选取维持存量所需的最低的信用等级。信用等级评定与五级分类同是信贷管理的重要基础工作，前者构成后者的基础，后者是前者的延续；前者具有相对稳定性，后者更强调时效性。五级分类良性运作需要信用 2 等级评定工作的强力支持，只有当客户信用等级评定具有很强的公允性时，才能真正保证五级分类的客观公正性。
（五）竞争性因素的影响。以上面提到的钢铁企业为例，该企业授信银行根据其授信风险分类和减值准备评估模板得出的结论为：预计违约结果项建议为正常类，债项评级建议结果项建议为正常类，限定性提示项为不高于关注类。既然限定性提示项建议不高于关注类，按照审慎原则，对该客户的评定结果最好为关注类，但该银行的分类结果却是正常类。对此，该行给出的解释是，该客户是各行极力竞争的客户，如果将贷款分类调整到关注类，在目前实施的授信政策下，“倒贷”行为就会受到限制，客户将会流失。
二、校正贷款分类准确性的几点建议
（一）提高审慎开展贷款分类工作的认识。银行业机构要密切关注宏观经济形势的变化及国家宏观经济政策的调整，及时把握动态的行业、企业信息，通过审慎分类，适时调整对客户的授信政策，约束企业按照其内在发展速度持续、稳健发展，既防范银行信贷的政策风险，又避免企业的盲目扩张，真正做到银企双赢。
（二）改进绩效考核制度。可考虑用拨备前利润总额代替净利润做为利润考核指标，这样即不影响绩效考核的效用，又可使拨备与经营指标相对分离，减少下级行有意无意通过五级分类调整利润。
（三）有针对性地松绑授信政策。对于银行一些战略性客户，由于行业周期性、企业个体因素等影响，在五级分类结果出现非预期情况时，应允许经营行实施较为灵活的授信政策。
（四）改进分类数理模型。目的是使之能够对即期的财务数据反映更灵敏，更具实用性。
（五）建立社会独立的评信机构。借以提高企业信用等级评定的公允性，改进社会信用文化水平，促进社会经济的持续健康发展。
放开贷款利率管制影响几何 篇6
周五晚间突发重大决策似乎成了央行近年来的习惯，这一次，惊喜同样突如其来。7月19日晚间，中国人民银行正式宣布，自7月20日起全面放开金融机构贷款利率管制，包括取消贷款利率7折下限等。消息一出，多位金融专家和银行业内人士表示，央行此次全面放开贷款利率管制举动符合市场预期，传递出央行积极推进利率市场化改革的信号，有利于降低实体经济的融资成本，并且不会对银行构成较大的压力。但也有专家表示，政策获益者恐怕还是财大气粗的央企，中小企业恐难拿到下浮的利率。
那么，此次央行的最新政策究竟包含了哪些内容呢？
新政具有四大看点
（1）取消金融机构贷款利率0.7倍的下限，由金融机构根据商业原则自主确定贷款利率水平。
（2）取消票据贴现利率管制，改变贴现利率在再贴现利率基础上加点确定的方式，由金融机构自主确定。
（3）对农村信用社贷款利率不再设立上限。
（4）为继续严格执行差别化的住房信贷政策，促进房地产市场健康发展，个人住房贷款利率浮动区间暂不作调整。
央行表示，全面放开贷款利率管制后，金融机构与客户协商定价的空间将进一步扩大，有利于促进金融机构采取差异化的定价策略，降低企业融资成本；有利于金融机构不断提高自主定价能力，转变经营模式，提升服务水平，加大对企业、居民的金融支持力度；有利于优化金融资源配置，更好地发挥金融支持实体经济的作用，更有力地支持经济结构调整和转型升级。
放开贷款利率管制的意义
对于以上新政，仟邦资都专家认为，不妨从对企业、金融机构、及整个金融体系利率市场的影响来分析。
对于企业来说，贷款利率下限取消后，大企业和资质较好的中型企业在与银行议价时将更占主动，有助于降低企业融资成本。同时，由于取消贷款利率下限后，大中型企业议价能力增强，而小微企业贷款利率通常能上浮10%～30%，这样一来，银行将会把更多的信贷资源转向小微企业，有助于缓解小微企业融资难的问题。
对于金融机构来说，与客户自主协商定价的空间将进一步扩大，有利于促进金融机构采取差异化的定价策略，降低企业融资成本，并不断提高自主定价能力，转变经营模式，提升服务水平，进一步加大对企业、居民的金融支持力度。同时，也为金融机构增加小微企业贷款留出更大的空间，提高小微企业的信贷可获得性。
而对整个金融体系利率市场来说，中国作为一个以银行为主导的金融市场，如果银行的存贷款利率不仅是基准利率，而且也受到严格管制，那么这种渐进的利率市场化就无法触及利率市场化改革的核心，中国金融市场的价格机制也无法形成。因此，此次央行决定全面放开银行贷款利率有管理的浮动区间，也就是意味着中国金融体系的利率市场化开始向纵深发展。从中长期来说，贷款利率全面放开对中国金融市场的影响是不可低估的。即贷款利率有管理的浮动区间全面放开也就意味着中国金融体系利率市场化真正的启动，具有里程碑式的意义。
贷款影响因素 篇7
关键词：商业银行,不良贷款率,影响因素
1引言
我国国民经济的发展离不开金融业的发展, 我国实体经济的发展更加离不开商业银行的贷款。由金融机构组成的商业银行在我国国民经济的发展中有着举足轻重的地位, 我国商业银行的发展关系到我国金融业发展的全局。从2008年以来爆发的全球金融危机中可以看出商业银行的信贷质量的下降是导致金融危机的最直接因素。这点对于我国金融业的发展提供了很好的启示。我国商业银行在金融体制改革过程中, 我国银行业的资本充足率在很大程度上得到了极大提高, 但是总体资产的质量不够理想, 银行体系的信贷规模在不断提高, 并且迅速加以扩张, 从而积累了大量的不良资产。从我国银行金融类相关数据可以看出, 近年来我国商业银行的不良贷款和不良贷款率都呈现出下降的趋势, 但是在我国商业银行中还存在着大量的不良贷款, 正确地把握我国商业银行不良贷款率和影响不良贷款率的相关因素, 对于我国商业银行实施有效的金融监督和防范金融风险有着积极的作用和深刻的现实意义。
因此, 在这样的背景环境下研究我国商业银行不良贷款率的影响因素对于我国金融业的发展具有至关重要的意义。
2数据与模型
2.1数据
本文的数据来源于中国银监会官方网站、中国统计局网站等, 本文中的被解释变量为我国商业银行不良贷款率;解释变量宏观因素指标为社会消费品零售总额、社会固定资产投资总额、GDP增长率、通货膨胀率、名义货币供应量增长率;微观因素指标为商业银行资产负债率、商业银行相对规模、商业银行信贷供给总额、资本充足率、存贷比、不良贷款拨备覆盖率、成本收入比、贷款/总负债、资本利润率、资产利润率等。本文的数据选取2004年第一季度到2015年的第四季度的季度数据。下面我们对解释变量和被解释变量进行详细的说明。
2.2被解释变量
商业银行的不良贷款率 (Y) :是指银行金融机构的不良贷款占总贷款余额的比重。
2.3解释变量
(1) 社会消费品零售总额 (SR) :社会消费品零售总额批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业直接售给城乡居民和社会集团的消费品零售额。
(2) 社会固定资产投资总额 (TIFA) :全社会固定资产投资是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量。
(3) GDP增长率 (GDPR) :GDP增长率与商业银行不良贷款率之间存在着负相关关系。
(4) 通货膨胀率 (CPI) :假设通货膨胀率与我国商业银行不良贷款率两者之间呈现出正相关关系。
(5) 名义货币供应量增长率 (M1R) :本文采用的是广义货币供应量M2增长率作为名义货币供应量增长率。
(6) 商业银行资产负债率 (DAR) :商业银行资产负债率=商业银行总负债/商业银行总资产。
(7) 商业银行相对规模 (RBS) :本文采用商业银行的相对规模指标来衡量商业银行分散风险的水平。
(8) 资本充足率 (CA R) :资本充足率=资本净额/ (信用风险加权资产+市场风险加权资产+操作风险加权资产+资本底线调整) ×100%。
(9) 存贷比 (X1) :假设商业银行的存贷比与商业银行的不良贷款率两者之间呈现出负相关关系。
(10) 不良贷款拨备覆盖率 (PCR) :拨备覆盖率=贷款损失减值准备金余额/不良贷款余额×100%。
(11) 成本收入比 (X2) :成本收入比是商业银行营业费用与营业收入的比率。
(12) 贷款/总负债 (X3) :贷款/总负债这一指标是衡量我国商业银行资金运用于贷款的比重以及商业银行贷款能力的大小。
(13) 资本利润率 (X4) :银行资本利润率是指银行净利润比上商业银行平均资产总额。
(14) 资产利润率 (X5) :商业银行资产利率润反映商业银行资产的多少以及商业银行资产的结构, 这也会影响着商业银行的不良贷款率。
2.4模型
无论是从理论上来说, 还是从现实意义上来说, 我国商业银行的不良贷款率会受到众多因素和变量的影响, 本文从宏观微观两方面来分析商业银行的不良贷款率的影响因素。运用计量经济学原理和方法, 建立我国商业银行的不良贷款率与其相关变量的多元回归方程进行回归分析。采用的模型是将我国商业银行的不良贷款率与宏微观的因素结合起来建立多元线性回归方程, 如公式1所示。
3实证分析
我们对宏微观经济因素结合在一起分析我国商业银行的不良贷款率的主要影响因素, 我们还是首先通过多元线性回归方法对我国商业银行的不良贷款率的影响因素进行实证分析, 得出实证分析结果如表1所示。
由表1我们可以得出相应的回归方程, 如公式2所示。
R2=0.8681, 调整后的R2=0.8121, R2越接近于1, 则表明该模型对样本数据的拟合度越高, 对于给定的显著性水平5%, 有多元线性回归结果得出F (14, 33) =15.51, 拒绝原假设, 说明该模型的线性关系比较显著。所以可以得出宏微观经济方面的14个变量对我国商业银行的不良贷款率的影响都非常显著。我国商业银行的不良贷款率与社会消费品零售总额、DP增长率、通货膨胀率、商业银行资产负债率、不良贷款拨备覆盖率、资本利润率均呈现出负相关关系;而商业银行的不良贷款率与商业银行相对规模、社会固定资产投资总额、名义货币供应量增长率、资本充足率、存贷比、成本收入比、贷款/总负债、资产利润率均呈现出正相关关系。
4结语
从宏观经济因素来说, 在我国范围内, 社会零售商品销售总额在短期内对我国商业银行的不良贷款率存在着显著的负相关关系, 并且社会零售商品销售总额的贡献率相对较大;而社会固定资产投资总额对我国商业银行的不良贷款率呈现出高度正相关关系, 这与有些学者的研究结论是不一致的, 可能原因在于社会固定资产投资总额是我国政府财政支出的重要组成部分, 固定资产投资的时间周期越长, 企业所需要的贷款总额越大, 企业偿还银行贷款的周期较长, 最终得到的投资收益回报可能越大, 从而可能造成我国商业银行的不良贷款量越大, 商业银行的不良贷款率相对较大;我国国民经济增长率的各个季度的GDP每增长1%, 我国商业银行的不良贷款率将会减少0.1452%, GDP增长率与我国商业银行的不良贷款率两者之间存在着较强的负相关关系;而通货膨胀即物价水平CPI与我国商业银行的不良贷款率之间存在着负相关关系, 物价水平每提高1%时, 我国商业银行的不良贷款率将会减少0.01056%;名义货币供给量与我国商业银行的不良贷款率两者之间存在着正相关关系, 这在长期中比较显著。
从微观经济因素来说, 我国商业银行的资产负债率由于涉及银行的资产和负债两个具体的因素, 对我国商业银行的不良贷款率的影响呈现出正负变动波动;而我国商业银行的相对规模对我国商业银行的不良贷款率的影响, 短期内两者之间呈现出正相关关系, 但是从长期来看, 随着我国经济的发展和银行规模的扩大, 随后影响呈现出显著的正向影响;我国商业银行的资本充足率与银行的不良贷款率之间呈现出正相关关系, 不良贷款拨备覆盖率与我国商业银行的不良贷款率呈现出负相关关系;我国商业银行的不良贷款率与成本收入比呈现出正相关关系;我国商业银行的不良贷款率与资本利润率呈现出负相关关系, 而与资产利润率呈现出正相关关系。
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贷款影响因素 篇8
关键词：小额贷款公司,经营绩效,内部因素
1 导论
小额贷款公司是由民间资本出资设立的, 由地方批准成立遵循“只贷不存”原则并被定位为非银行金融机构的有限责任公司或者股份有限公司。2005年下半年中国人民银行开始在山西、陕西、内蒙古、贵州和四川五省 (区) 开展建立小额贷款公司的试点工作, 小额贷款公司试点的目的是在现行市场条件下为农户、个体工商户和微小企业等没有或缺乏融资渠道的提供贷款, 以帮助他们提高生活水平和扩大生产, 同时, 也为建立竞争性的农村金融市场积累成功经验。
2008年广西壮族自治区政府出台了《关于开展小额贷款公司试点工作的实施意见》的文件。提出了就广西自治区开展小贷公司试点的基本原则, 准入制度, 以及发展规范等。从2008年年底至2009年6月, 广西小额贷款公司进入了试点阶段。截止2012年底, 广西壮族自治区内的小贷公司已经获得了长足的发展, 小贷公司的数量从2009年底的22家已经增加到2012年底的186家。
国内外学者研究发现影响小贷公司经营绩效的因素包括:成本 (Hulme and Mosley, 1996) 、监管 (Armendariz and Morduch, 2005) 、融资、税收 (汪三贵, 2000;宋汉光, 2010) 、经济水平 (Woller andWoodworth, 2001) 、公司外部宏观、中观、微观环境 (王睿、蒲勇键, 2010) 、利率 (洪正, 2011;潘广恩, 2009) 等。杨小丽、董晓林 (2012) 对江苏省246家小额贷款公司的实证研究发现, 贷款结构对经营绩效的影响复杂:中小企业贷款比例、大额贷款比例、贷款集中度、担保贷款比例、贷款利率和长期贷款比例对小额贷款公司的经营绩效均有负向影响。
本文采用最小加权二乘法, 通过对广西地区至2012年底经营超过1年的136家小贷公司的营业数据进行分析, 探求影响小贷公司经营绩效的因素, 研究发现, 员工人数、灵活贷款占比、年度平均贷款利率、融资比例均与ROE正相关, 三个月以上贷款占比、不良贷款率与ROE负相关。
2 经营绩效的内部影响因素分析
根据获取的样本公司的数据可以发现, 广西小额贷款公司存在以下特点。
2.1 贷款对象以个人为主, 涉农比例严重不足
2012年贷款发放总额为1511901.31万元, 其中有58.4%发放给了个人, 有1.4%发放给了个体工商户, 有40.2%发放给了企业和组织, 涉农贷款总额为66609.5万元, 占贷款发放总额的4.4%。广西小额贷款公司的
2.2 平均贷款规模大, 贷款方式以保证贷款为主
广西小额贷款公司的单笔贷款规模以大于等于50万元为主, 其贷款余额占到贷款余额总量的93.25%。据调查, 部分小额贷款公司存在将大额度贷款拆分上报的现象, 因此实际的单笔贷款规模可能更大。在贷款方式上, 广西小额贷款公司主要采取保证贷款的方式, 根据样本公司的统计数据显示, 截止2012年底, 担保贷款占总贷款的84.57%, 其中以保证贷款为主, 保证贷款占总贷款的比例为45.28%, 其次抵押贷款占比也相对较多, 占总贷款的29.54%。
2.3 贷款期限长, 利率浮动大
贷款期限以3个月到12个月为主, 其中占比最高的为6个月到12个月长期贷款, 占总贷款的47.99%, 小于3个月的短期贷款只占到总贷款的24.33%。从贷款利率的执行情况来看, 由于小额贷款公司的利率水平可以按照基准利率的0.9~4倍执行, 伸缩空间较大, 因此, 根据贷款期限不同设定的贷款利率水平高低不一。数据显示3个月到6个月的贷款利率浮动较大, 其平均最低利率为5.55%, 平均最高利率为36.94%。
2.4 资金周转和风险控制差异大
从样本公司的数据来看, 资金周转率最高达到528.5%, 最低的只有2.8%, 小额贷款公司经营的灵活程度上存在显著差异。同样在风险控制方面贷款损失准备充足率最高的为424.22%, 最低为0, 差距很大。
2.5 总体赢利, 公司间收益偏差大
136家样本公司总体上已经实现赢利, 其税前利润总额为37260.2万元, 税后净利润为28729.83万元, 由此可以看出小额贷款行业具有较高的赢利水平是推动这个行业迅速发展的重要原因。从2012年开始广西对小额贷款公司所得税实行地方税返还政策, 从原来25%的所得税税率降为9%, 营但由于各地市的执行力度不同所以从样本公司的数据来看总体的所得税率为19% (所得税总额/利润总额) 。营业税率为5.6% (营业税总额/营业总收入) , 与金融业5%的营业税率基本持平。样本公司在经营收益上存在显著差异, 其中净利润最高的达到5745.92万元, 最低的只有-26.02万元。
3 指标的设计与计量方法的选取
盈利能力是小贷公司可持续发展的必要条件, 其强弱综合反应了小贷公司业务、管理和经营水平。现有考察指标主要是净利润、净资产收益率。大部分企业净利润为正, 但总体水平不高, 100万元以下的有68家。只有2家企业净利润超过1000万元。相应的, 净资产收益率普遍较低, 平均低于5%。因此, 总体上, 广西小贷公司的经营绩效相对较低, 主要在于内部管理运营效率相对低下, 其具体状况和成因需要进行进一步深入的分析。
3.1 模型的设计
本文采用净资产收益率作为被解释变量, 选取内部和外部因素指标作为主要解释变量, 公司规模作为控制变量。
ROEi表示的是净资产收益率, xi表示的是主要解释变量, 包括员工人数、涉农贷款率、个人和个体贷款占比、灵活贷款占比、50万元以下贷款占比、3个月以上贷款占比、年度平均利率、不良贷款率、银行融资占比、所得税率, yi表示的是控制变量, 包括总资产和公司成立年限。
3.2 指标数据的处理
根据本文模型所选择的变量, 本文选取了样本公司提供的相关数据作为变量的衡量指标。
数据来源:根据调研数据计算得到。
首先对模型进行了B-P检验 (原假设是存在同方差) , 检验结果为prob>chi2=0, 说明该模型存在异方差, 采用加权最小二乘法 (WLS) 进行修正后得到如下回归结果。
注:***代表显著性水平<0.01, **代表显著性水平<0.05, *代表显著性水平<0.10。
贷款方式占比分别选用了信用贷款占比和灵活贷款占比作为衡量指标, 计量结果显示信用贷款占比对净资产收益率没有显著影响, 灵活贷款占比对净资产收益率具有显著的促进作用。采用膨胀因子法对变量间的多重共线性进行检验, 检验结果显示, VIF的平均值为1.71<2, VIF的最大值小于10, 说明变量间不存在多重共线性。
4 实证结果分析与启示
回归结果显示贷款结构中灵活贷款占比与ROE显著正相关, 3个月以上贷款占比与ROE显著负相关, 个人和个体工商户贷款占比、50万元以下贷款占比对ROE没有显著影响;年度平均利率与ROE显著正相关;融资比例与ROE显著正相关;不良贷款率与ROE显著负相关;员工人数与ROE显著正相关。
基于以上的实证结果, 本文得到的启示如下:
第一, 贷款方式采取灵活贷款。实证结果显示信用和担保贷款占比与净资产收益率呈正相关, 要提高灵活贷款占比, 其中信用贷款存在较大风险而保证贷款方式多样, 较信用贷款而言风险小, 操作便利。在提高经营绩效的同时真正体现小额贷款公司放贷灵活的业务特点。
第二, 贷款期限不宜过长。实证结果显示大于3个月的贷款占比与净资产收益率呈负相关, 贷款期限长不宜于对风险的控制, 容易出现不良贷款, 且监督成本高。为保证公司的经营绩效, 应当降低贷款期限并可适当增加过桥贷款业务。
第三, 提高风险控制能力, 早日纳入征信系统。调研发现广西小额贷款公司还未纳入征信系统, 这使得小贷公司对贷款对象的信用情况较难掌握, 并且小额贷款公司以灵活贷款为主, 灵活贷款没有抵押物风险较大, 不良贷款率与净资产收益率呈负相关, 小贷公司应当制定一套有效的风险防范机制, 在贷款放前借助人民银行的征信系统了解贷款对象的信用情况, 并对贷款人的还款能力调查清楚, 在贷款投出后进行后续跟踪, 减少不良贷款的发生。
第四, 政府应制定相关政策, 为小额贷款公司创造较好的融资平台。广西小额贷款公司现有的资金来源主要是自有资金, 从获得的样本公司的数据来看, 2012年营业的小贷公司中有28家进行了增资扩股, 24家从银行融资, 银行融资成本较低。此外, 也有少数公司通过重庆金交所融资, 但成本较高, 难以推广。目前国内已有部分省市进行了融资创新, 例如天津市在2011年设立了小额信贷批发基金, 通过设立小额信贷批发基金可以将大量富余“社会资金”集中起来, 挑选有活力或具有可持续发展能力的小额信贷机构进行投资, 降低逆向选择和道德风险问题。福建、海南、黑龙江、浙江等多个省份的小贷公司与银行业金融机构开展了回购式资产转让业务, 温州在今年7月份成功发行了全国第一单小贷公司“小贷债”……区政府应该借鉴国内融资创新的成功经验, 为本区小贷公司积极探索融资新渠道。参考文献
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贷款影响因素 篇9
小额贷款公司近年来在我国发展迅速。小额贷款公司是由自然人、企业法人与其他社会组织投资设立, 不吸收公众存款, 经营小额贷款业务的有限责任公司或股份有限公司。与审核严苛、耗时较长的传统商业银行不同, 小额贷款公司对于贷款的审核要求相对较低, 也较为迅速、快捷, 能够部分解决银行倾向于向大型国有企业贷款, 而中小企业、个体工商户却贷款难的问题;而对比民间借贷, 运作模式更加规范、收取利息相对较低是小额贷款公司的比较优势。截至2015年末, 全国共有小额贷款公司8910家, 同比增长1.35%。其中, 江苏省的小额贷款公司数量为636家, 排名全国第一。目前我国共有32家小额贷款公司在新三板挂牌, 而其中江苏小额贷款公司共有15家。小额贷款公司在我国尽管发展迅猛也取得了较好的成绩, 但与此同时其内部竞争也日趋激烈。
在小额贷款公司方面:高晓燕等研究了小额贷款公司的发展状况, 列举阻碍其可持续发展的问题并进行剖析, 从自身的运营角度、风险防控角度、创新业务角度和政府的角度等, 探讨小额贷款公司可持续发展的策略和发展方向[1]。黄晓梅等主要探讨小额贷款公司的信用风险问题, 从小额贷款公司的内部环境和外部环境两个角度来考虑, 认为应该采取有效的控制与防范措施, 提高小额贷款公司自身信用风险防控能力、优化小额贷款公司风险防控的外部环境, 以保障小额信贷的可持续发展[2]。茆晓颖则主要从当前农村小贷公司面临的问题和缺陷出发, 提出一些政策建议以促进农村小贷公司的可持续发展[3]。对于我国小额贷款公司的实证研究方面:董晓林等以江苏省农村小额贷款公司为研究样本, 在DEA模型中加入含有不良贷款作为“非期望”产出, 以此来评估小额贷款公司运营效率, 并采用Tobit模型实证分析小额贷款公司运营效率的影响因素[4];杨小丽等将风险调整的净资产收益率作为经营绩效的衡量指标, 选取江苏省农村小额贷款公司为研究样本, 研究了不同贷款结构安排对农村小额贷款公司经营绩效的影响[5]等。
文章从已在新三板市场挂牌的小额贷款公司的角度出发, 主要研究对象为目前已在新三板挂牌的江苏省15家小额贷款公司, 通过DEA模型的运用, 对于这15家小额贷款公司的经营效率进行分析, 并运用多元线性回归模型对影响其经营效率的因素进行研究。
1 基于DEA模型的经营效率分析
1.1 模型理论
DEA (Data Envelope Analysis) 即数据包络分析模型, 其主要思想是计算产出效果 (Output) 与投入情况 (Input) 的比值, 从而分析投入情况与产出效果的关系。
假设需要比较n个公司 (决策单元) , 用m个指标综合衡量其投入请况, 用s个指标衡量其产出效果。各决策单元投入和产出数据如图1。
利用DEA构建如下规划问题:
将上述线性规划模型等价转化为其对偶模型, 即
对上述对偶线性模型进行标准化, 引入阿基米德无穷小的概念, 得到
若θ=1, S-0=S+0=0则称DMU0为DEA有效。
若θ=1, S-0≠0或S+0≠0, 则称DMU0为DEA弱有效。
若θ<1, 则称DMU0为非DEA有效。
1.2 实证分析
1.2.1 指标选取
本文在参考已有研究的基础上并考虑到数据的可获得性, 选取如表1中的投入产出指标。在投入方面选取总资产 (元) 、管理费用 (元) 、在职员工 (人) 这三个指标;在产出方面选取净利润 (元) 、不良贷款率 (%) 和发放贷款及垫款数额 (元) 这三个指标。
1.2.2 数据获取
鑫庄农贷等15家江苏省小额贷款公司分别于2013年至2015年在新三板市场挂牌, 是我国首批在新三板市场挂牌的小额贷款公司。通过查阅15家江苏省小额贷款公司的年报可获取2014年的相关数据, 如表2。
数据来源:15家小额贷款公司年报.
从样本相关数据可以发现, 江苏省已在新三板挂牌的小额贷款公司各项指标数值差距较大:从总资产角度来看, 总资产最多的达到964, 899, 061.82元, 远高于江苏省在新三板挂牌的小额贷款公司的平均水平, 而最少的为107, 579, 652.43元, 公司规模不一。相对而言, 总资产越多的公司其管理费用、净利润和放贷数额越大。另外, 值得注意的是, 小额贷款公司的不良贷款率差距也较大, 而此项指标对于公司的未来营运意义重大, 应该引起重视。
1.2.3 计算及结果
注意到不良贷款率为一逆向指标, 该指标越高, 说明小额贷款公司运营的风险越大, 因而将不良贷款率这一逆向指标转化为非不良贷款率这一正向指标 (非不良贷款率=1-不良贷款率) 后再进行计算。通过max DEA软件计算, 可获得如表3的结果。
1.3 结论
从综合效率 (Technical Efficiency Score) 方面来看, 在2014年, 鑫庄农贷、通利农贷、昌信农贷、晶都农贷、中兴农贷、滨江小贷、和信科贷和宝利小贷8家小额贷款公司的投入产出达到了DEA有效, 即投入产出达到了最佳状态, 并且可以看到技术效率 (Pure Technical Efficiency Score) 和规模效率 (Scale Efficiency Score) 都有效。另外, 需要注意, 运用数据包络分析 (DEA) 得出的结果并不是绝对效率, 而是投入产出的相对效率值, 它只是显示了在江苏这15个挂牌的小额贷款公司中鑫庄农贷等8家小额贷款公司的投入产出相对来说较为有效。其他7家为非有效, 其中龙腾农贷的相对效率最低, 投入指标大而产出指标小。研究的15家小额贷款公司中, 有7家位于苏南地区, 6家位于苏中地区, 2家位于苏北地区。从结果来看, 2家位于苏北地区的小额贷款公司均为DEA有效, 而13家位于苏南和苏中的小额贷款公司中6家为DEA有效, 7家为DEA无效。其原因可能为:尽管苏南苏中地区经济相对较为发达, 但相对而言苏南苏中地区小额贷款公司数量较多, 竞争较为激烈。
从纯技术效率的角度看, 除了上述8个综合DEA有效的公司之外, 银信和正新2家也达到了纯技术效率DEA有效, 说明这两家投入资源的高效利用的技术上较为成熟, 之所以没有达到综合DEA有效, 可能主要是因为还没有形成产业规模。因此, 这2家应该加大资源方的投入, 并充分利用好现有的资源管理办法。从规模效率的层面看, 除了8个综合DEA有效的小额贷款公司外, 其他7家都没有达到规模有效, 这说明了这7家对于资源的高效利用还没有达到最优规模。此外, 从结果来看, 鑫庄农贷等8家综合DEA有效的小额贷款公司规模报酬保持不变, 其余7家规模报酬递减。
2 基于多元线性回归模型的影响因素分析
2.1 指标选取
公司是以盈利为目的的企业法人, 因而选择净利润 (Y) 作为评价江苏省上市小额贷款公司的主要绩效评价指标, 即被解释变量。选取总资产 (X1) 、管理费用 (X2) 、在职员工 (X3) 为解释变量, 并添加虚拟变量D1 (小额贷款公司所在地是否为苏南) 、D2 (小额贷款公司所在地是否为苏北) 为被解释变量。
一般来说, 总资产越多, 公司的经营规模越大, 小额贷款公司可发放的贷款也越多, 净利润应越大。因而, 总资产对于净利润应该有正向影响。管理费用作为一项支出, 对于公司的净利润应该有逆向影响;但是, 管理费用越大, 也一定程度说明公司的投入越多, 对于净利润也有可能有正向影响。因而, 管理费用对于净利润的影响并不确定。在职员工数量越多, 则员工创造的总效益越大, 公司的净利润应越高。因而, 在职员工数应对净利润有正向影响。
苏南、苏中、苏北地区的经济发展有一定的差异, 经济相对发达的地区可能资金需求量也相对较大, 小额贷款公司的效益可能相对较好;但是, 从数量上来看, 苏南和苏中地区的已上市小额贷款公司数量较多, 而苏北地区已上市的小额贷款公司只有2家, 竞争程度相对较低。因而, 小额贷款公司在江苏的选址对其净利润的影响具有不确定性。
2.2 计算检验
结合从小额贷款公司年报中获取的数据, 进行线性拟合, 可得:
变量t检验:所有变量均通过t检验。
2.3 结论
总资产对于净利润为正向影响, 总资产每增加1%, 会使小额贷款公司的净利润增加约1.33%;管理费用对于净利润为负向影响, 管理费用每增加1%, 会使小额贷款公司的净利润减少约0.54%;在职员工人数对于净利润为正向影响, 在职员工人数每增加1%, 会使小额贷款公司的净利润增加约1.18%;小额贷款公司是否在苏北地区也会对其净利润有一定影响, 一般在苏北地区的净利润较高, 可能与苏北地区已上市的小额贷款公司数量较少有关, 而小额贷款公司是否在苏南地区对于结果没有太大影响。
3 总结
文章运用DEA模型和多元线性回归模型对已在新三板挂牌的15家江苏省小额贷款公司进行分析。通过DEA模型的分析可以看到:这15家小额贷款公司大部分经营效率都相对较高, 经营效率相对较低的公司主要是由于还没有达到规模效率, 与最佳规模效益有所差距。此外, 在苏北地区的已在新三板挂牌的小额贷款公司经营效率相对于苏南和苏中地区更好, 可能与小额贷款公司在苏北地区的竞争相对缓和有关。
通过多元线性回归模型对于江苏省已在新三板挂牌的小额贷款公司的分析可以看到:总资产、在职员工数量、选址是否在苏北地区对于净利润为正向影响, 而管理费用对于经营效率有逆向影响。
小额贷款行业面临着很大的机遇, 比如小额信贷的资金需求者对贷款产品的议价能力较差、小额贷款行业新进入者的威胁相对较小;但同时也面临着很多挑战, 如行业替代品存在着应当警惕的威胁且行业竞争日趋激烈, 小额贷公司对资金供给者即银行的议价能力较弱, 大多数情况下只能被动接受价格, 但小额贷款公司在新三板市场挂牌可以在一定程度上解决融资问题。
由于目前江苏省已在新三板挂牌的小额贷款公司只有15家, 模型样本数量较少;且这15家小额贷款公司都是在近3年内挂牌, 可获取数据较少, 可能会造成一定的误差, 对于纵向研究带来影响, 对于江苏省这15家在新三板挂牌的小额贷款公司的经营效率问题还有待进一步研究。
摘要：针对江苏省现已在新三板市场挂牌的15家小额贷款公司的数据, 先运用DEA模型 (数据包络分析法) 对其经营效率进行研究, 再运用多元线性回归模型对影响其经营效率的因素进行分析。研究结果显示:鑫庄农贷等8家小额贷款公司达到了DEA有效, 其余为非DEA有效;总资产、管理费用、在职员工人数、选址是否为苏北地区对其经营效率有正向影响, 管理费用对其经营效率有逆向影响。
关键词：小额贷款公司,经营效率,DEA模型,多元线性回归模型
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贷款影响因素 篇10
截至2010年7月, 以上海市高新技术产业化九大重点领域作为判断标准, 中小企业板中的上海科技型企业14家。
在这14家企业中, 已发布过公司年报和中报的企业共12家。我们将公司每年的财务数据均看做一个样本。同时, 为了扩大样本范围, 使样本更具有代表性, 部分仅有2010年中报的公司, 也纳入了样本范围, 合计样本总数为26个。
根据证监会《上市公司行业分类指引》, 可以把样本分为制造业和信息技术业两个行业大类, 其中制造业样本数量为17个, 信息技术业9个。
2 常见的融资影响因素及分析
通过对已有研究论文的考察, 发现常见的融资影响因素包括:资产总额 (企业规模) 、经营年限、销售利润率 (赢利能力) 、销售额、流动比率、资产负债率、固定资产等数值型变量, 还包括企业与供应商的议价能力、技术研发能力等根据经验获取的数值型变量, 以及企业控股方是否国有企业、管理人员学历和年龄、是否参加信用评定、银企关系等布尔型变量。
许立民等人 (2010) 研究发现, 资产总额与贷款的可获得性存在显著性关系, 赢利能力与贷款获得呈现负相关;杨毅 (2009) 研究认为, 企业规模 (资产总额) 与贷款间的关系不显著, 赢利能力 (销售利润率) 和清偿能力 (资产负债率、固定资产) 则对贷款可获得的影响显著。俞兆云等人 (2010) 发现, 资产总额、销售额、流动比率和资产负债率对企业的信贷可得性影响极大。
综合来说, 资产总额、销售利润率、资产负债率、流动比率等因素, 一般都认为对贷款可获得性的影响较大。但是否与本文考察的中小板上海科技型上市企业一致, 有待进一步考察。
2.1 变量选择与研究假设
根据已有文献的考察变量, 并考虑到数据的可获得性, 我们尽量选择数值型变量, 避免经验值数据。同时, 也尽量使本文的变量与已有论文的变量具有可比性。
本文选取加权平均净资产收益率、资产负债率、流动比率、市净率、贷款金额、贷款金额和经营现金流净额作为样本的研究变量。同时, 加入一个代表行业的虚拟变量, 以考察不同行业对于贷款的可获得性是否有差异。
各个变量的计算方式和表现意义如下:
(1) 加权平均净资产收益率=加权平均收益/净资产, 它是衡量企业赢利能力的指标。
(2) 资产负债率=负债总额/资产总额, 它反映了企业的偿债能力。
(3) 流动比率=公司营业收入/流动资产, 反映了企业的资金周转效率, 是企业运营能力的指标。
(4) 市净率=企业股票价格/每股净资产, 反映市场对公司的估值信心和重置成本。
(5) 贷款金额为企业资产负债表中短期贷款和长期贷款的总和。实际上, 考察的12家企业绝大多数只有短期贷款 (1年期以下) 。银行等金融机构较少给予长期贷款。
(6) 经营现金流净额是企业经营过程中, 现金流入与现金流出相抵的净值, 包括销售商品获得的现金、收取的利息和佣金、销售商品支出的现金、工资和税收等。
数据选自财务报表“母公司”一栏, 没有选择“合并报表”部分的数据。原因是子公司并不一定符合科技型企业的条件, 同时也为确保统计口径的一致。
2.2 样本的Logistic回归分析
2.2.1 研究假设和模型
将样本的贷款金额作为因变量, 代表贷款的可获得性。其余五个因素——加权平均净资产收益率、资产负债率、流动比率、市净率和经营现金流净额——作为自变量, 用以研究它们对贷款可获得性的影响。另外, 模型中加入两个虚拟变量, 分别代表制造业和信息技术业。
研究的主要目的, 是发现企业能否获得较多贷款与哪些因素相关。
根据以上的假设, 建立如下模型进行验证
logitFin=B0+B1ROE+B2LEV+B3CR+B4PB+B5CAS+B6Dummy
被解释变量:
Fin:企业贷款数额是否大于1000万元。虽然是中小企业, 但是上市公司的资本总额非常大, 1000万元以下一般作为流动资金, 无法承担企业发展所需的资金量。因此, 我们以1000万元作为划分线。Fin=1表示贷款数额大于1000万元, Fin=0表示贷款数额小于等于1000万元。
解释变量:
ROE:加权平均净资产收益率;
LEV:资产负债率;
CR:流动比率;
PB:市净率;
CAS:经营现金流净额;
Dummy:虚拟变量, 0为制造业、1为信息技术业。
2.2.2 实证结果与分析 (见表1)
上表1中, 将样本 (观测值) 代入到Logistic回归模型中, 检验是否与预测值相符合。
结果显示, 模型Step1的整体相符度为88.5%;模型Step2的整体相符度为88.5%;模型Step3的整体相符度为84.6%;模型Step4的整体相符度为80.8%。
四种logistic回归模型的正确度都在80%以上, 说明模型预测值与实际观测值的符合程度较好 (见表2) 。
四种方程的系数显著性。如果选择90%的置信水平。可以发现第四个方程的系数显著性最佳。
根据变量的系数可以发现, 资产负债率与贷款总额呈正相关、流动比率与贷款总额呈负相关。而经营现金流净额虽然通过了显著性检验, 但是系数为零, 这表明经营现金流净额还是微弱的。
综上所述, 按显著性水平对五个变量进行排序的话, 从大到小依次是资产负债率、流动比率、经营现金流净额、市净率和加权平均净资产收益率。
3 实证分析的结论与建议
通过Logistic回归模型的计量分析, 发现资产负债率与贷款总额呈正相关、流动比率与贷款总额呈负相关, 并且变量对贷款总额的显著性影响从大到小依次是资产负债率、流动比率、经营现金流净额、市净率和加权平均净资产收益率。通过设置代表行业的虚拟变量, 发现制造业和信息技术业之间贷款的可获得性没有明显差异。
综合实证分析结论:对上海科技型上市企业而言, 企业经营状况的良好程度, 与能否获得更多贷款没有关系。换言之, 即使企业努力改进自身经营状况, 也不会增加获得贷款的机会。
根据已有的文献, 赢利能力、运营能力、偿债能力等因素原本应当是银行等金融机构贷款的重要依据, 但是本文的实证检验却否定了这些因素, 对于许多科技型中小企业而言, 或许是一个令人失望的结论。可以试图从多个角度解释本文的结论:
(1) 样本数据的原因。本文的样本数据偏少, 合计仅有26个, 而已有的研究文献样本数量一般超过40个;同时, 本文采用的是上市公司数据, 已有文献多通过调查问卷和走访获取数据, 因此样本公司的规模有差异。
(2) 融资环境的原因。根据上海市统计局的数据, 2009年上海公有制经济GDP增加值的比重为53%, 依然庞大。科技型中小企业一般以民营资本为主, 在上海这个国有资本占据大量资源的地方, 民营资本的贷款可获得性受到挤压是不可避免的。
样本中的科技型中小企业均是发展比较成熟的企业, 已经成功上市, 它们融资尚且困难, 可想而知处于初创期和发展期的企业融资困难程度。
第一, 设立中小企业信用信息共享平台。
上海具有金融市场的优势, 可以率先尝试。平台形式可以是政府主导的政策性机构, 也可以是第三方企业。他们受商业银行委托, 对中小企业进行信用背景调查。这样可以起到规模效应, 降低中小企业的背景调查成本, 并且实现信用信息的共享。
第二, 建立政策性银行, 服务中小企业。
我国已组建的三家政策性银行——国家开发银行 (已转为商业银行) 、中国进出口银行和中国农业发展银行, 有力地推动了基础产业、进出口和农业的发展。因此中小企业政策银行既有客观需要, 又有经验可供学习。
第三, 为风险投资的发展创造良好条件。
既然银行贷款的渠道不容易走, 并且获取的资金量也非常有限, 那么对于科技型企业尤其应该发挥“科技型”的特点, 选择风险投资这一股权融资方式。
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贷款影响因素 篇11
关键词：货币政策；委托贷款；借贷关系；商业银行；资源配置；宏观调整；金融机构；国有企业；民营企业
中图分类号：F832.4 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2016）01-0090-05
随着经济的快速发展，商业银行的委托贷款规模不断扩大，据央行数据显示，截至2013年末，银行业金融机构的委托贷款余额8.2万亿元，2014年达10.71万亿元。2014年委托贷款占社会融资规模的比例达到了15.2%，而这一比例在2010年时仅为7.9%。委托贷款业务的快速发展引起了各界的关注。从1995年制定《商业银行法》到2015年《商业银行委托贷款管理办法（征求意见稿）》的发布，体现出了监管部门试图通过制定法律法规以规范委托贷款业务的意图。本文从委托贷款相关法律法规的规定入手，通过法律和经济学两个视角的比较，研究委托贷款对借贷关系和社会资金配置的影响。
一、关于委托贷款法律法规的沿革
在法律上，委托贷款是从商业银行的贷款业务中衍生的中间业务。1995年颁布实施的《中华人民共和国商业银行法》①是关于商业银行贷款业务的最高法律规范。该法律虽然没有对委托贷款做出直接的规定，但是，商业银行可以“发放短期、中期和长期贷款（第3条第2款）”和“商业银行开展信贷业务，应当严格审查借款人的资信，实行担保，保障按期收回贷款；商业银行依法向借款人收回到期贷款的本金和利息，受法律保护。（第7条）。”的条款明确了：（1）商业银行是贷款主体，赋予了商业银行贷款的合法性；（2）明确了商业银行在贷款中的权利和义务，这对委托贷款产生了基础性的影响。
1996年8月1日中国人民银行根据《中华人民共和国中国人民银行法》和《中华人民共和国商业银行法》，制定并实施了《贷款通则》，首次明确了委托贷款是商业银行的贷款业务之一，并把委托贷款界定为“由政府部门、企事业单位及个人等委托人提供资金，由贷款人（即受托人）根据委托人确定的贷款对象、用途、金额期限、利率等代为发放、监督使用并协助收回的贷款”。“贷款人（受托人）只收取手续费，不承担贷款风险”，既明晰了委托贷款业务的内涵，也清晰地界定了委托贷款的行为主体资格及其之间的权利和义务关系。“企业之间不得违反国家规定办理借贷或者变相借贷融资业务”（第61条）成为企业之间直接借贷的禁止性规定，强调了商业银行是贷款业务的合法主体，催生了委托贷款业务，也使该通则成为委托贷款业务最直接的法律规范。
在实施《贷款通则》之后，中国人民银行又陆续出台了《关于商业银行开办委托贷款业务有关问题的通知》（2000.04）和《商业银行中间业务暂行规定》（2001.06）。《关于商业银行开办委托贷款业务有关问题的通知》不仅重复了《贷款通则》对委托贷款的界定，而且强调了“商业银行开办委托贷款业务，只收取手续费，不得承担任何形式的贷款风险。”《商业银行中间业务暂行规定》将委托贷款界定为商业银行的中间业务，中间业务是指“不构成商业银行表内资产、负债，形成银行非利息收入的业务。”该暂行规定于2008年经中国人民银行2007年第25次行长办公会议研究决定废止（中国人民银行公告2008〕第5号）。
2015年1月16日，银监会对外发布了《商业银行委托贷款管理办法（征求意见稿）》征求意见，对商业银行委托贷款的适用范围、业务管理、风险管理、法律责任等进行具体规范。
各商业银行为了规范委托贷款业务行为，促进委托贷款业务健康发展，根据《中华人民共和国商业银行法》《贷款通则》等法律法规，结合自己的实际情况制定了各自的“委托贷款管理暂行规定”，对委托贷款业务的性质、流程、相关各方的权责、风险控制等问题做出了详细的规定，为委托贷款业务的开展提供了可操作性的规程。
从委托贷款的法律法规的规定来看，委托贷款是商业银行的中间业务，商业银行通过禁止性规定强行介入了委托人与借款人之间的借贷关系，作为受托人起到委托人与借款人之间资金的“过桥”作用，收取手续费而不承担贷款和信用风险。这样的司法设计是经济学的最优吗？对借贷关系和社会资源配置会产生什么影响呢？
二、委托贷款对借贷关系的影响
从经济学的角度来看，贷款业务实质是就资金使用权转让的一种交易，贷款方和借款方构成直接交易的主体，而委托贷款也是资金使用权的转让行为，为资金从盈余方流向短缺方提供了一种金融工具[1]（钱雪松和李晓阳，2013），它可以以合同的方式直接载明双方因借贷产生的权利和义务，反映贷款人与借款人之间最为直接的信贷关系，所以，委托贷款中委托人与借款人之间最符合经济学意义的关系应该如图1所示。
在图1中，委托人是提供资金的人，借款人是使用资金的人，两者借贷关系成立的经济学充分条件是委托人与借款人之间有资金融通的需求，以及为满足这种需要双方在贷款利率、用途、期限、还款计划和担保方式等方面达成的共识。如果没有这种需求和共识，借贷关系不可能成立，所以，从经济学角度来看，委托贷款作为贷款业务只需两者对资金交易达成契约即可完成，没有必要在“贷款”之前增加“委托”环节。如此看来，委托贷款经济学上的信贷关系与现实并不一致[2]（张军和金煜，2005）。
贷款影响因素 篇12
中国是农业大国, 很多农民无法再银行等金融机构贷到资金, 小额贷款公司的出现, 很大程度上可以缓解农民融资难的问题, 做为一种扶贫手段, 在国家政策的支持下, 小额贷款公司在落后地区蓬勃发展, 仅用3年时间, 全国银行业金融机构农户小额信贷额将近2300亿元, 收益农户8500万, 占到全国农户总数35.9%;其次, 中国还有很多小企业需要资金来发展壮大, 小额贷款公司的贷款门槛更低, 适合有发展潜力的小企业;小额贷款公司可在一定程度上笼络中国民间的热钱, 中国民间有大量“游资”, 在资本市场上横冲直撞, 游资可以造成股市房市混剧烈波动, 对国民经济的冲击很强劲, 对于民间游资, 宜疏不宜堵, 小额贷款公司的出现, 可以很好的笼络市场上的游资, 将这些闲置资产投入到国民经济发展最需要的地方去。
一、制约小额贷款公司发展的因素 (1) 只贷不存
中国小额贷款公司的资金实力是决定小额贷款公司是否能很好发展的重要因素, 但实际情况是中国小额贷款公司的资金不足, 小额贷款公司的主要资金来源为股东缴纳的资本金、捐赠资金, 以及来自不超过两个银行业金融机构的融入资金。小额贷款公司由于其业务性质, 无须大的厂房和设备, 因此, 很难从金融机构贷到资金。其次银监会还对小额贷款公司的资金额度进行的各种限制。这些都导致小额贷款公司的资金不足。更为重要的是银监会不允许小额贷款公司吸收存款, 而吸收存款是小额贷款公司扩大资金规模的重要措施。禁止小额贷款公司吸收存款是为了防范金融风险, 这限制于我国现在的金融监管制度。孟买发展小额贷款已经比较成熟, 且效果明显, 孟买发展壮大的小额贷款公司通过吸收存款, 可以更灵活的实施放贷, 对孟买农村金融做出了巨大贡献。
(2) 利率水平低
利率是小额贷款公司发展的又一制约因素。国际发展成熟的小额贷款公司体系表明, 若使小额贷款公司能长足的发展, 最重要的是要有较高的利率。小额贷款公司的放贷成本比银行等金融机构高, 风险大。由于主要面向农村地区的散户, 小额贷款公司需要在各个地区开设办公机构, 且对贷款者的风险评估等都会浪费更多的成本。农业和小企业的不稳定性也加剧了小额贷款公司的成本负担。我国目前对利率严格控制, 实行利率封顶政策, 小额贷款公司在夹缝中求生存, 利润很小。
(3) 监管制度不完善
银监会规定, 小额贷款公司由地方政府监管, 属于公司。这样一来, 小额贷款公司从法律法规的角度上来看, 不能在农村金融市场吸收存款, 由此产生的跟同类金融机构的竞争不平等性严重制约了小额贷款公司的发展。同时由于小额贷款公司从事金融活动, 当地政府部门无法更为专业的管理, 从而造成了银监会和政府部门两者都要管, 两者都不管的尴尬局面, 小额贷款公司的发展得不到好的引导, 很大程度上限制了小额贷款公司的发展。
二、解决中国小额贷款公司发展瓶颈的对策 (1) 拓宽融资渠道
应努力扩大资本金的来源, 一方面从政策上加大对小额贷款公司的优惠和股利, 取消个别对小额贷款公司资本金的限制, 使得民间游资愿意流向小额贷款公司, 从而形成小额贷款公司发展的良性循环。另一方面是对于发展壮大的小额贷款公司, 可以尝试性的允许其向当地居民进行融资。当然随着小额贷款公司在中国的长久发展业务的萌芽, 对小额贷款公司的监管和法律法规也要相应的专业化、系统化、科学化。
(2) 利率市场化
小额贷款公司本质是公司, 必须符合市场规律和特点, 人为的设定利率虽然可以稳定金融市场, 但不适于小额贷款公司的长期发展。随着小额贷款公司的发展, 政府对小额贷款的利率政策也逐步放松。在今后还应该继续松绑, 使得小额贷款公司有更高的利润空间。提高利率, 可以促使借款人更加努力的发展生产, 来防止无法偿还的可能, 从宏观上有利于小额贷款公司的和社会生产力的可持续良性发展。
(3) 改革监管体制
小额贷款公司面临政府和金融监管部门的双重监管, 在实际操作中, 两者都管的结果往往是两者都不管, 而且监管不明确, 小额贷款公司的业务和公司性质的定位不符, 这些都限制了小额贷款公司扩展业务和正规发展。在以后的改革中, 可以尝试成立小额贷款公司行业委员会, 该委员会由银监会管理。这样银监会得意间接管理小额贷款公司的宏观发展, 形成自治为主, 引导为辅的监管格局。这样改革的好处是小额贷款公司可以更多的以金融机构的身份去扩展自身业务, 也避免了监管不专业或无人监管的局面。
摘要：中国作为发展中的农业大国, 小额贷款公司的作用是及其重要的, 但我国小额贷款公司发展还不完善和我国国情制约了小额贷款公司的发展, 从而限制了其发挥应有的优势, 本文重在探讨小额贷款公司在中国可持续发展的制约因素和解决措施。
关键词：小额贷款公司,制约因素,解决措施
参考文献
[1]方建武刘惠.宏观经济环境视角下我国小额贷款公司可持续发展研究[J].深圳大学学报, 2011, 28 (5) .[1]方建武刘惠.宏观经济环境视角下我国小额贷款公司可持续发展研究[J].深圳大学学报, 2011, 28 (5) .
[2]刘明玥.孟加拉国农村小额信贷模式及其对中国的启示[J].思想战线, 2011, 37.[2]刘明玥.孟加拉国农村小额信贷模式及其对中国的启示[J].思想战线, 2011, 37.