1、1苏南农村商业银行信贷集中度与风险效应分析摘要：本文用行业集中度、客户集中度两个指标来衡量苏南地区农村商业银行的贷款集中度，以苏南农商行五年银行数据为研究样本进行测算，在此基础上，采用面板数据分别建立回归模型，考察各银行的贷款集中度对收益及风险的影响。 关键词：农村商业银行 贷款集中度 效益与风险 0 引言 2008 年金融危机虽已成为过去，但其余波仍然扰动着世界各国的经济。当年央行所实施的经济刺激计划，在早期效果显著，稳定了经济形势，但在后金融危机时代，一些不良反应逐渐显现出来，商业银行贷款去向过于集中便是其中的一个方面。 钢铁、建筑、房地产等行业沉淀了银行大量的贷款，这早已是众所周知的事实
2、，国有大型商业银行以及全国性的股份商业银行都或多或少的存在信贷集中的现象，商业银行自身，各监管机构以及学界的许多人士对这一现象也已做了许多研究并制定了相应的控制方法与政策。然而，作为国内整个金融体系组成部分之一的农村商业银行，其存在的信贷风险，却鲜有人对其进行关注。 农村商业银行，其前身为农村信用合作社，改组后按照现代公司结构进行治理，是农村正规金融的重要组成部分，同时也是国家整个金融行业的重要参与者。自 2001 年底常熟农村商业银行、张家港农村商业银2行率先挂牌成立以来，到目前为止，江苏省范围内共成立了 50 多家农村商业银行（13 个市辖内均存在农商行） 。 相比较于国有商业银行和股份商
3、业银行，农村商业银行资产规模较小，业务范围窄，抗风险能力低，其中最主要的两点区别在于，首先，农商行是地区性质的金融机构，其主要营业收入来源于本地区范围内，这就导致了其信贷集中维度中的地区集中程度非常高；其次，农商行不仅仅是作为商业性机构存在，同时也承担一定的“支农、扶农”责任，这一点与其他商业银行也是显著不同的。这样，对农村商业银行信贷集中度风险的分析在一定程度上就有别于普通的商业银行，同时，作为一股正在蓬勃发展的金融力量，讨论其在控制信贷风险方面的问题也就显得很有意义。 1 相关文献综述 1.1 贷款集中的内涵和概念 关于信贷集中的概念学术届众说纷纭。根据 L.Douglas Smith 与
4、 Edward C. Lawrence（1995）的论述，贷款集中是贷款的长期性趋势。而 Kay Giesecke 与 Stefan Weber（2004）对于信贷集中则给出了不同的定义。他们认为信贷集中是银行在投放贷款时，在相关或有关联关系的行业和企业中投放过度集中的行为。目前国内对信贷集中的涵义也是百家争鸣。学者唐杰和任吉武（2002）认为商业银行贷款集中包括信贷管理权限上和信贷资金投放集中两层含义。著名学者陈刚（2003）从两个层面定义信贷集中现象，首先它是公有制经济体制下向国有企业集中贷款的行为；其次是在已知存在贷款集中的风险下，银行为了追求收益，仍将贷款集3中投向特定行业、地区的行为
5、。杨庆和（2001）认为将信贷集中是政策的周期性与长期一致性抉择的结果，是中国在国民经济转轨期银行信贷资金向大城市、大行业、大企业集中的趋势。 1.2 贷款集中的成因 Tobia F.Rotherli（2000）通过调查和统计瑞士三大银行 1987-1996 年间的相关信贷数据探讨信贷集中的成因，他发现信贷市场中，银行习惯于相互模仿彼此的贷款决策行为，这就是“羊群行为” 。他认为“羊群行为”是造成信贷投向集中的一个主要原因。林毅夫，李永军（2001）从宏观金融体系的角度进行分析，提出银行结构论来解释信贷集中，他们认为国有银行主导了整个市场，银行与企业信息不对称，造成中小企业融资难，同时对国有大
6、企业信贷集中。巴曙松、肖凡（2010）认为 2008 的 4 万亿经济刺激计划，使得银行贷款在企业类型上向大中型企业集中，在贷款类型上向中长期贷款集中；在行业特点上，向房地产、钢铁和道路运输行业集中；在地域差异上向经济发达的省会城市集中；在融资模式上向地方政府融资平台集中。从整体来看，信贷集中度风险逐渐显现。张雪兰（2010）将信贷集中现象归结为“信贷羊群行为” ，认为我国银行信贷羊群行为是信息不对称、行政干预及政策导向、银行风险观及市场定位趋同、银行经营者声誉及报酬考量等多重因素的综合结果。 1.3 贷款集中的度量方法 目前在客户集中度风险计量方面，学术理论界比较推崇的几种方法有赫芬达尔-赫
7、希曼指数法、基尼系数法、敞口比率法、基于 Credit Risk+模型的分散度调整法、基于 ASRF 模型的分散度调整法等。提倡通过多因素模型法、解析式方法、赫芬达尔-赫希曼指4数法以及敞口比率法来计量行业集中度风险。著名学者陈国立（2006）分析中国信贷集中程度时提到了三个指标，即行业集中度、洛伦茨曲线和吉尼系数以及赫芬达尔指数。其中，行业集中度又称作贝恩指数，它通常用产业中最大的 n 个企业所占市场份额的累计数在产业中所占的比例来表示，通过行业集中度对信贷市场的集中度进行分析和描述，继而对中国信贷市场中的绝对集中程度进行判定。第二个指标是洛伦茨曲线和吉尼系数。产业内企业规模分布状况直接反映
8、在洛伦茨曲线和吉尼系数上。大部分产业的吉尼系数为 01。在吉尼系数越接近 1，说明银行贷款余额分布存在较大差异，市场集中度较高；吉尼系数越接近零值，说明银行贷款余额分布均等。第三各指标是赫芬达尔指数，也叫做赫希曼赫芬达尔指数。该指数兼备上述两项指标的优点，而且巧妙地规避了上述两项指标的缺陷，因而备受业界推崇。在信贷操作中，赫芬达尔指数越大，表明信贷集中度越高；赫芬达尔指数越小，信贷集中度越低。2 农村商业银行贷款集中度的测算 2.1 指标的选取 当前，业界主要通过赫芬达尔指标法、行业集中度指数法和区分相关多元化和非相关多元化的分类法来测算集中度。 赫芬达尔（Herfindahl）指标法：即企业
9、各项收入占总收入比重的平方和，当该值取值为 1 时，表明企业未采取分散化经营，集中度最大；反之，数值越小，表明集中度越小。 贷款客户集中度指数定义为 CHI，同上商业银行采用前十大客户所占资本净额的百分比来表示对客户贷款的集中程度，CHI 越大，说明贷款总额分布在前十名客户中的5比重就越大，集中程度越高。 地区集中程度，因为农村商业银行主营业务大多局限于本区域，故可以认为地区集中程度较高，达到 1，在实际计算中，可以将此变量剔除。 2.2 苏南地区农村商业银行贷款集中度测算 根据数据的需要以及实际的可获得性，本文搜寻了苏南地区三家农村商业银行（分别为常熟、吴江、江阴农村商业银行）2008 年至
10、 2012 年的数据，根据三家农村商业所披露的资料，计算贷款的行业集中程度以及客户集中程度。研究中使用 EXCEL 进行计算，并对计算结果进行初步统计分析，得到如下结果： 从图 1 中可以看出常熟农商行行业贷款集中程度在 20%30%这个区间变化，吴江农商行则处于 30%40%这个区间，江阴农村商业银行 2008年贷款集中度较高，但随着时间的发展，其走势逐年下降。 从图 2 中可以看出对最大十家客户的贷款集中度整体呈逐年下降趋势，其中常熟农商行下降幅度最为明显。 3 农村商业银行贷款集中度收益及风险分析 3.1 研究方法 对所收集的面板数据进行回归分析，以税前资产利润率 ROA 以及净资产收益
11、率 ROE 来衡量银行的盈利能力，建立回归方程： 其中，ROAij 表示第 i 家银行在第 j 年的税前资产利润率；ROEij 表示第 i 家银行第 j 年的净资产利润率；MHIij 表示第 i 家银行第 j 年的市场集中度情况；CHIij 表示第 i 家银行第 j 年的客户集中度情况；SIZEij表示第 i 家银行第 j 年的总资产，计算中对其取对数；0、0 为常数项；1、2、3、1、2、3 为回归系数；ij、ij 为残差项。6以不良贷款率（RBL）来衡量银行的风险，建立回归方程： 4 对回归的结果进行分析 从表 2 中可以看出，农商行的税前资产利润率 ROA、净资产收益率ROE 和贷款的行
12、业集中度 MHI 存在明显的相关关系；而两者对贷款的客户集中度 CHI 以及资产规模 LNSIZE 的并不存在明显的相关关系。 以上这点说明三个问题，第一，贷款的行业集中度情况明显影响着农商行的收益水平，这一点在现实中可以得到很好的验证，对收益率水平高的行业集中贷款不仅可以在行业层面上集中而且可以同时在企业层面上分散，有利于提高收益，例如：对房地产业、城建、出口制造业的集中投资都可以带来明显的收益；第二，客户集中度对收益的影响并不明显，这说明了在区域范围内，对大客户与中小客户的信贷并不存在明显的效益差异；第三，资产规模对收益情况的影响也不显著，这从侧面说明了农商行对资产管理的水平存在显著差异，
13、因为资产规模大的议价能力强投资面广理应获得更高的收益，但从表中的数据并不能看出这一现象。 从表 2 中还可以看出坏账率 RBL 与贷款集中度的相关关系并不明显，反而与资产规模呈正相关情况。这一点与人们的常识，即与其他中大型的商业银行的情况截然相反。 中大型商业银行不良贷款率一般与贷款的集中度呈一定的相关性，而农商行的两者却不显相关性，这是因为中大型商业银行的业务是在全国内展开的，而农商行的业务范围却主要局限在一定区域内，在一定区7域内的企业数目和产业数目与全国相比，自然不存在可比性，这一点也从侧面表明了农商行的贷款集中去向并不一定是自身的主观意愿而有可能是客观条件的限制；表 2 还表明了资产规
14、模与不良贷款率存在一定的联系，这也同样可以在现实中得到解释，农商行整体规模较小，人员构成简单，工作人员的素质普遍不如其他中大型银行高，内部风险管理结构也相对的不完善，当资产规模大时，其管理能力不能同时跟进，对坏账的管理力不从心，从而增加了坏账比例。 5 结论与建议 本文以 Herfindahal 指数为基础来计算的农村商业银行的贷款行业集中度和以前十大客户贷款占比来衡量的客户集中度这两个指标来测算三个农村商业银行的贷款集中度，并通过建立回归模型实证分析了这些银行的贷款集中度对其收益和风险的影响。研究结果表明，就农村商业银行这一特定群体来讲，银行的效益主要与贷款的行业集中程度有关，而不良贷款率却
15、与银行的资产规模相关，造成这种现象的主要原因一是农村商业银行的区域性，二是农商行自身资产管理水平的差异性。 对以上问题本文提出的建议是，首先，要加强对农商行自身员工素质的培养，提高自身业务水平和风险管理能力，要做到这一点，第一可以从制度上引进其他成熟银行的风险控制体系，第二从内部人员招聘培养上下工夫。其次，就是经营业务区域性的问题，随着国家金融管控的逐渐放松，也早有部分农商行走出原本所在的区域，向其他地区拓展业务，后来者可以模仿先行者，乘着国家金融体制改革的东风，拓展市场，增加业务种类并最终提高效益。 8参考文献： 1魏晓琴，李晓霞.我国商业银行贷款集中度的测算及效应分析J.金融理论与实践，2011，04：22-26. 2关闯.中国商业银行信贷集中问题研究D.辽宁大学，2009. 3王倩.我国商业银行信贷集中风险管理研究D.首都经济贸易大学，2012. 4王海霞，金桩.城市商业银行客户贷款集中度研究J.财会月刊，2010，29：38-40. 5秦林杰，安梅.关注农村信用社贷款集中度风险J.金融理论与实践，2005，01：82-83. 6王旭.商业银行贷款集中度的风险与收益研究基于中国 18 家商业银行面板数据的分析J.金融经济学研究，2013，04：49-59.
