信貸結構對商行財務績效的影響

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按客戶構成分類，商業銀行的信貸資產可分為面向公司的信貸資產和面向個人的信貸資產，對應的信貸結構即體現為公司信貸和個人信貸之間的比例關系，即基于客戶構成分類的信貸結構。從總體來看，近年來我國金融機構個人信貸的占比不斷提升，而公司信貸的占比有所下降。以金融機構境內貸款為例，2007年末，個人貸款余額為50,675億元，占境內總貸款的比重為18%，公司貸款余額為227,072億元，占境內總貸款的比重為82%，而至2012年底個人貸款的比重已上升至24%，公司貸款的比重則下降至76%。從貸款增速上看，2008-2012年商業銀行公司信貸和個人信貸的增速均受到了外在宏觀經濟環境的影響，但整體上個人信貸的增速高于公司信貸。可見，隨著我國人均可支配收入水平的不斷提高，廣大居民和家庭的銀行信貸需求增速明顯快于企業信貸需求增速，個人信貸已逐步成為我國商業銀行信貸業務的重要一極。我國金融業基于客戶構成分類的信貸規模增長率趨勢。本文認為客戶信貸結構是商業銀行信貸結構的重要方面，因而，將其選作商業銀行信貸結構的基本指標，基于我國商業銀行的微觀經驗數據，實證研究檢驗客戶信貸結構對商業銀行的微觀經濟影響，以期對商業銀行未來的信貸決策、發展戰略規劃等提供參考意義。

一、研究假設

加強信貸資產的風險管理對提升商業銀行的財務績效至關重要，而銀行信貸風險的主要來源是信貸資源的分布狀況，只有合理分配信貸資源，使信貸結構合理化，才能降低信貸風險，實現銀行風險最小化和收益最大化。因而，信貸結構作為商業銀行內部信貸決策的集中體現，將對銀行的財務績效帶來重要影響。基于客戶構成分類的信貸結構，即公司信貸和個人信貸之間的比例關系是商業銀行信貸結構的重要表征之一，其影響銀行財務績效的渠道主要體現在：一是當前我國商業銀行整體上公司信貸的比重偏高，提升個人信貸占總信貸資產的比重，將有利于商業銀行信貸資產實現在企業和個人信貸對象之間的分散組合投放，通過多元化貸款組合，降低和分散信貸風險。且個人貸款的平均單筆貸款金額遠低于公司貸款，商業銀行個人貸款比重的提高將有利于在更大范圍內最大程度的分散信貸風險，實現收益和風險的同步優化。二是雖然個人信貸單筆貸款金額較小，操作成本相對更高，但個人信貸的受眾面廣泛，大力發展個人信貸并致力于個人信貸業務服務水平的提升，將有利于商業銀行通過個人客戶的“口碑效應”，提升市場聲譽和市場影響力，并帶動中間業務等的發展。基于上述分析，本文的基本研究假設為，當前提升商業銀行個人貸款比重優化商業銀行信貸結構將有利于提升銀行的財務績效。

二、研究設計

(一)數據來源

本文使用的數據主要來自Bankscope數據庫。選取其中中國境內商業銀行機構2005-2011年的樣本數據，初始樣本為153家商業銀行。為保證實證研究結果的有效性，本文研究過程中剔除了國家開發銀行2樣本、國有商業銀行股份制改造前的樣本、計量單位不統一的樣本、數據缺失的樣本。經數據剔除后共得到94家商業銀行的301個樣本數據。其中國有商業銀行數據33個，全國性股份制商業銀行數據56個，城市商業銀行數據133個，農村商業銀行數據14個，外資銀行數據65個。本文利用Stata12進行回歸分析。

(二)變量選取與測量

本文研究的主要問題是基于客戶分類的銀行信貸結構是否將對其財務績效帶來顯著影響。本文選取“總資產收益率(ROA)”作為被解釋變量，用于量化銀行的財務績效，選取“期末個人信貸資產占期末總信貸資產之比”作為解釋變量，用于量化基于客戶分類的信貸結構指標。除此之外，根據前文研究假設，本文還將選取銀行規模、費用率、貸款損失率、銀行類別虛擬變量和年份虛擬變量等作為模型控制變量。

三、實證回歸分析

(一)描述性統計

本文實證回歸模型相關變量的描述性統計結果如下：1.被解釋變量的描述性統計本文的被解釋變量為商業銀行的財務績效，本文選取總資產收益率(ROA)指標進行衡量。全部銀行樣本的總資產收益率(ROA)指標的均值為1.024751，其中中資銀行的總資產收益率均值水平整體上優于外資銀行，同時在中資銀行內部，總資產收益率的均值水平也存在較大差異，城市商業銀行和農村商業銀行的總資產收益率(ROA)指標均值整體上優于國有商業銀行和全國性股份制商業銀行。2.解釋變量“信貸結構”的描述性統計“信貸結構”是本文研究的主要解釋變量，本文主要研究的是基于客戶分類的信貸結構，選取商業銀行“個人貸款占總貸款的比重”作為量化指標。當前我國商業銀行面向個人的信貸資產占總信貸資產的比重仍處于較低水平，按全部樣本統計，該比例的均值僅約15.12%。中資銀行樣本該比重整體上高于外資銀行樣本，而中資銀行內部，國有商業銀行和全國性股份制商業銀行的該比重高于城市商業銀行和農村商業銀行。同時從上表還可發現，具體到每家商業銀行機構，個人貸款占總貸款的比重在商業銀行之間存在較大差異，從0至49.97%不等，這與商業銀行的內部微觀層面的信貸決策應存在直接關系。3.其他主要控制變量的描述性統計本文還選取了總資產的自然對數、費用率、貸款損失率等指標作為控制變量，主要控制變量的描。

(二)實證回歸結果

運用本文基本實證模型進行初步回歸后，發現“銀行類別虛擬變量Specification”對銀行的財務績效具有顯著影響，因而進一步對各類銀行子類別進行分類回歸檢驗。本文實證模型的回歸結果如表5所示。回歸結果表明，從全部商業銀行樣本來看，“信貸結構”指標的回歸系數為.3945485，即商業銀行的個人貸款占比越高，銀行的財務績效越好，該回歸結果在5%的顯著性水平下顯著。但具體到中資銀行和外資銀行樣本的分類回歸結果來看，中資銀行的個人貸款占比越高，銀行的財務績效越好，回歸系數為.7671503，該回歸結果在1%的顯著性水平下顯著，而外資銀行的個人貸款占比指標對其財務績效并不存在顯著影響。從可能影響商業銀行財務績效的其他控制變量來看，資產規模變量與商業銀行的財務績效負相關，即資產規模越大的銀行財務績效整體上越差，從費用率指標來看，費用水平越高，銀行的財務績效越差，從信貸資產損失率來看，貸款損失率越高，銀行的財務績效越差。進一步對內資銀行樣本做細分檢驗，回歸結果如表6所示，從中資商業銀行樣本來看，國有商業銀行樣本、全國性股份制商業銀行樣本和城市商業銀行樣本的個人貸款占比越高，銀行的財務績效越好，兩者呈正相關關系，而農村商業銀行樣本個人貸款占比對銀行財務績效不存在顯著影響。其他控制變量對財務績效的影響與表5的回歸結果無本質區別。

(三)穩健性檢驗

為檢驗上述實證研究結果的有效性，本文進行了如下穩健性檢驗。首先進行多重共線性檢驗。前文研究假設認為基于客戶分類的銀行信貸結構將通過影響銀行的信貸違約成本、操作成本、市場聲譽等對銀行的財務績效帶來影響，因而基于客戶分類的信貸結構指標可能與前述回歸模型中的貸款損失率和費用率指標之間存在多重共線性問題。多重共線性檢驗的結果為：全部樣本回歸模型的方差膨脹因子(VIF)值為1.2，按銀行子類分別進行模型回歸的方差膨脹因字(VIF)值界于1.07-4.04之間，均小于方差膨脹因子(VIF)等于10的臨界水平，即本文回歸模型不存在需要修正的多重共線性問題。其次為降低異方差對實證研究結果有效性的可能影響，在穩健性檢驗階段，本文用帶有Robust檢驗的回歸處理異方差問題，回歸結果與前文回歸結果不存在本質差異。

四、結論及建議

信貸結構對商業銀行的經營結果具有重要影響，其中基于客戶來源分類的信貸結構是信貸結構的重要方面。本文以商業銀行的“個人貸款占總貸款的比重”作為客戶信貸結構的量化指標，運用我國商業銀行的微觀經驗數據，實證研究檢驗了客戶信貸結構對商業銀行財務績效的微觀經濟影響，實證研究結論認為我國內資商業銀行基于客戶分類的信貸結構對其財務績效具有顯著影響，個人貸款占比的提高將有助于提升商業銀行的財務績效。可以預見，隨著我國市場經濟改革的不斷深入和經濟社會的持續發展，居民的收入水平將進一步提高，在擴大內需、鼓勵民生保障的外在政策環境背景下，未來居民個人和家庭的信貸需求將持續增長，個人信貸將成為我國商業銀行信貸業務中的重要一極。當前我國商業銀行面臨拓展新的個人信貸業務市場以增加銀行信貸規模的重要機遇。提高個人信貸的比重有利于降低銀行信貸業務的集中度和銀行信貸風險的累積。提高個人信貸的比重并提升對個人信貸客戶的服務水平，還有助于商業銀行通過眾多個人信貸客戶的“口碑效應”進一步提升銀行的市場影響力和品牌價值。因而，當前我國商業銀行有必要抓住機遇加大面向個人的信貸產品和服務的研發力度，有效開發個人信貸市場，不斷提升對個人信貸客戶的服務質量，在進一步拓展信貸業務市場的同時，實現銀行信貸結構的優化調整，實現銀行市場形象和品牌價值的進一步提升，以利于銀行的長期可持續發展。

作者：文學 單位：首都師范大學政法學院