時間：2023-03-14 15:03:42
緒論：在尋找寫作靈感嗎？愛發表網為您精選了8篇銀行貸款季度總結，愿這些內容能夠啟迪您的思維，激發您的創作熱情，歡迎您的閱讀與分享！
伴隨新一輪樓市調控大幕的啟動,銀行房貸壓力測試陸續展開。
4月20日,銀監會在第二次經濟金融形勢分析通報會議上,明確要求各大中型銀行按季度開展房地產貸款壓力測試工作。銀監會主席劉明康指出,要加強土地儲備貸款管理,嚴控房地產開發貸款風險,各大中型銀行需按季度開展房地產貸款壓力測試。
目前,銀行房貸壓力測試基本告一段落,各家銀行的測試結果也陸續公布。
從測試結果看,銀行對房價下跌的容忍度在30%~40%之間。容忍度最高的是民生銀行,假如房價下跌40%,不會影響該行資產質量;農行的容忍度是房價下跌20%,之后房價每下跌1個百分點,就會多形成1個百分點的不良貸款。工商銀行、建設銀行、交通銀行等可容忍的房價下跌幅度在30%左右。
一家股份制商業銀行的中層告訴記者,此次銀行房地產貸款壓力測試與以往不同,銀行更加重視對系統性風險的防范,因此測試模型中加入了一些新的考量因素,比如加息、房產稅、地方融資平臺風險等。
此次測試顯示,銀行對房價下跌的承受能力好于預期。不過目前房價仍未出現下跌跡象,地方融資平臺風險尚未充分暴露,銀行最終受影響程度如何,仍有待市場檢驗。
“體檢”樂觀
從已經公布數據的幾家銀行來看,除了農業銀行稍略顯謹慎之外,其他各家銀行均表示:“房價下跌三成,銀行扛得住。”
交通銀行是首家公布房貸壓力測試的銀行。4月29日,交通銀行副行長錢文揮在一季度業績會上透露,壓力測試結果顯示,房地產價格下降30%,交通銀行開發貸款不良率將增加1.2%,個人按揭不良率提高0.9%。
錢文揮認為,由于交通銀行房地產貸款占比相對較低,完全有把握消化和吸收這部分問題。交通銀行2009年年報顯示,截至2009年末,該行房地產貸款余額為12932.5億元,占總貸款的7.03%。2009年該行新增房地產貸款4075.7億元。
“當然,房價如果出現更大幅度下跌或者出現系統性風險,影響可能會比較大。”錢文揮說。
在1季度業績會上,建設銀行也表示,房價下跌30%對該行不良貸款影響與交行大體相當,可能會略微樂觀一些。
民生銀行對于房貸壓力測試的結果最為樂觀,民生銀行行長洪琦公開表示,即使房價下降40%也不會影響該行的資產質量。
民生銀行近三年的年報數據顯示,該行房地產貸款占比呈現逐年下降的趨勢。2009年底,民生銀行房地產業貸款余額為1037.13億元,占全部貸款的11.75%;2008年底,該行房地產業貸款余額901.58億元,占比13.69%;2007年底,房地產業貸款余額719.03億元,占比13%。同時,民生銀行2009年的新增房地產貸款僅為135.55億元,占總貸款的1.54%,即便因房價下跌,這部分資金受到影響,對該行的總體貸款質量影響也不會太大。
一些國有大型商業銀行人士指出,目前銀行高于150%的撥備率使得銀行抵御風險的能力已相對較強。此外,銀行房貸比率逐步下降,即使房價下跌兩成甚至三成,國有商業銀行以及已經上市的股份制商業銀行仍然能夠承受這部分風險。
房貸緊縮之后
即使銀行房貸“體檢”結果樂觀,銀行方面仍不敢輕視房地產貸款潛在的風險。
2009年銀行年報顯示,三大上市國有銀行的涉房貸款金額占比均在20%以上,興業銀行涉房貸款規模占比更是達到30.64%。
不過,銀行已經開始有意緊縮房貸,2010年3月,房地產貸款出現減緩趨勢。央行數據顯示,3月末主要金融機構房地產貸款余額同比增長44.3%,比上月末低0.6個百分點。
一家股份制商業銀行內部人士透露,2010年8月各家銀行將組織專項貸款用途調查,銀行內部對此十分重視,檢查工作預計需要花費兩個月的時間,這期間銀行會盡量緊縮房貸。這樣,銀行即便要做松動也要等到年底才能有所行動。“年底房貸會開閘放水,畢竟銀行也要完成任務,不過屆時也要視房地產市場行情而定。”
“銀行房地產開發貸款和個人按揭貸款的風險并不大,實際上,最大的風險在于地方融資平臺貸款。”海通證券銀行業分析師佘敏華說。
值得注意的是,此次銀行房貸壓力測試也將地方融資平臺風險列入考量因素之中。
一家股份制商業銀行人士告訴記者,此次銀行房地產貸款壓力測試與以往不同,銀行更加重視對系統性風險的防范,去年地方融資平臺貸款爆發式增長也引起了銀行和監管層的關注。
2009年,隨著4萬億投資計劃的啟動,大量地方融資平臺公司應運而生,地方融資平臺貸款也隨之出現井噴。有接近銀監會的消息人士告訴記者,截至2009年底,地方融資平臺的債務約為7萬億元。
龐大的債務已成為銀行不可忽視的風險。令銀行擔憂的是,本身具有穩定現金流支持還款的融資平臺公司較少,大部分融資平臺都需要依賴土地轉讓或財政補貼。房價一旦大幅下跌,勢必導致土地價值縮水、土地流拍的情況出現,如此一來,地方融資平臺貸款的風險有可能會集中暴露。
“目前,地方融資平臺的風險尚不能量化,不過銀行的測試已經考慮了地方融資平臺風險,結果還比較樂觀。”上述股份制銀行人士說。
除此之外,與房貸相關的其他行業貸款也是銀行的一塊心病。房地產行業一旦陷入低迷,與之相關的多個行業也會受到沖擊,比如機械、鋼鐵、水泥、家電等行業。
上述股份制商業銀行信貸部人士表示,這部分行業貸款確實存在一定的風險,但是各家銀行貸款數額不一,面臨的風險也不盡相同。
這部分行業貸款占銀行貸款比例近20%。以交通銀行為例,2009年交通銀行各項貸款中鋼鐵冶煉及加工貸款余額4010.9億元,占比為2.18%;機械設備貸款7653.2億元,占比為4.16%;建筑業貸款5538.7億元,占比為3.01%。除去這幾大行業,其他行業貸款也與房地產貸款有各種不同程度的關聯。
不過,有券商銀行業分析師表示,房地產行業受影響,波及的范圍十分廣泛,但這些行業受到的沖擊畢竟有限。雖然部分企業利潤因此下降,但是這并不足以導致大量企業破產,因此銀行貸款仍然比較安全。
“2008年房地產市場也經歷過類似的陣痛,但是其他行業并沒有因此受到太大的影響。”佘敏華說。
此外,加息也成為銀行要重點考量的一個因素。由于利率上升會導致月供壓力加大,按揭貸款的不良率和拖欠率可能會上升。
有銀行人士表示,一次性付款的購房者不在少數,銀行貸款在2009年整個購房款的資金結構中比例并不大。如果自有資金充足,銀行的風險就不會擴大,但是,這一情況因區域和產品不同而不同。
世聯地產就其在全國20多個城市的345個一手樓盤總結出的數據顯示,北京雖然價格上漲非常快,但是其自有資金的比例也是全國最高的。2009年北京購房者群體中,35%~40%是一次性付清,沒有使用銀行的貸款。
另據中金公司的數據,北京地區按揭貸款的首付比例保持在35%左右,至少可以抵抗35%的下跌風險,加之一次性付款比例不小,所以房價除非腰斬,否則北京的房貸不會出現實質性的壞賬。
本文從資產支持證券供給方的角度出發，基于對上市銀行財務數據的梳理，分析商業銀行對信貸資產證券化的內在動力，從而解決商業銀行要不要做資產證券化的問題。
信貸資產證券化未現井噴
一季度信貸資產證券化市場回顧
2015年一季度，銀監會主管的信貸資產證券化共發行17期，發行規模507.87億元，其中，商業銀行發起了14期工商企業貸款證券化和1期個人住房抵押貸款證券化，共計468.03億元。信貸支持證券的發行并未出現井噴，而2014年11月銀監會公告對資產證券化采取備案制后，市場普遍對2015年的發行有很高的期待。
從發起人構成看，2015年一季度城商行、農商行和股份制銀行的發起的期數較多，匯豐、渣打、華商三家外資銀行也開始進入國內信貸資產證券化市場，但是發行規模普遍較小，大多集中在10億～30億元之間。國有大行參與度的不足，使得2015年一季度的發行規模相比2014年四季度有明顯萎縮。
五大行參與不足的原因
2015年一季度，除工行外，其他大行均未發行信貸資產支持證券，應存在幾方面的原因。首先，信貸資產支持證券發行成本居高不下，導致產品的發行利差很小，目前優先級證券發行成本仍在5%左右，而大行轉出的均為優質信貸資產，加權平均貸款利率僅在6%左右，考慮到需要支付評級、信托、會計師、律師等中介機構的費用，在整體只有1%利差的情況下，大行從證券化中很難獲利，甚至還會虧錢，而中小銀行信貸資產池的加權利率普遍在7%以上，證券化的積極性更高;其次，信貸資產的流轉，既可以是存量資產，也可以是增量資產，大行通過理財、資管通道，以及最近很熱的產業基金等方式，均能實現新增信貸資產的表外化，各類影子銀行的存在，部分替代了標準的資產證券化業務;第三，一季度央行的定向投放使得大銀行的流動性較為寬松，短期內也減少了國有大行通過信貸資產證券化獲得流動性的需求。
商業銀行信貸資產證券化的動力
商業銀行發起信貸資產證券化，有著諸多內在動力：（1）盤活存量資產，釋放貸款額度，降低存貸比;（2）緩解資本監管壓力，提高資本充足率;（3）加快信貸資產周轉速度，提高銀行經營績效;（4）增加中間業務收入，促進商業銀行業務轉型;（5）調節資產負債久期錯配，主動調整資產配置結構;（6）分散銀行過度集中的信貸風險。
本文從信貸資產支持證券供給方的角度出發，基于對上市銀行財務數據的梳理，分析商業銀行對信貸資產證券化的內在動力，從而解決商業銀行要不要做資產證券化的問題。
基于數據的證券化動力分析
存貸比
存貸比，即銀行資產負債表中的貸款資產占存款負債的比例，根據我國《商業銀行法》的規定，存貸比不得超過75%，為了避免觸及政策紅線，商業銀行需要擴大存款規模，或者控制貸款額度，也可以通過資產證券化，將信貸資產打包后真實出售給SPV，從而將信貸資產移出資產負債表，降低存貸比，釋放貸款額度。
從一季度上市銀行數據看，招商銀行、中信銀行、北京銀行、民生銀行的存貸比均已超過75%，建設銀行、華夏銀行、浦發銀行、交通銀行、光大銀行、中國銀行的存貸比也在70%以上。上市銀行一季度末的平均存貸比為70.24%，是2012年以來的最高水平。
隨著利率市場化進程的加快，商業銀行可能面臨著金融脫媒和存款外流的壓力，余額寶之類的產品對商業銀行存款的影響就是一個例子。2014年二季度開始，上市銀行的平均存貸比經歷了一段快速的上升過程，從2014年二季度末的65.88%上升到2015年一季度末的70.24%，從季度的環比增速看，除每年一季度存款會有大幅增長外，貸款的增速大多都高于存款增速，因此，商業銀行具有通過信貸資產證券化降低存貸比的內在需求，截至2015年一季度，上市銀行的存款總額約為79萬億元，存貸比每降低一個百分點（降到70%以下）就對應著近8000億元的信貸資產證券化規模。
值得一提的是，對于存貸比存廢的爭論一直以來就未停歇，尤其是經濟下行壓力加大，寬信用政策需要銀行信貸投放的配合。2014年6月和2015年1月，銀監會和人民銀行分別出臺了調整貸款和存款統計口徑的通知，銀監會的《關于調整商業銀行存貸比計算口徑的通知》將涉農貸款、小微貸款等從存貸比分子中扣除，分母增加大額可轉讓存單和外資法人銀行吸收境外母行一年以上的凈存放額，人民銀行的《關于調整金融機構存款和貸款口徑的通知》則將非存款類金融機構存放在存款類金融機構的款項納入“各項存款”統計口徑，將存款類金融機構拆放給非存款類金融機構的款項納入“各項貸款”統計口徑。這些調整在一定程度上能降低商業銀行的存貸比，根據我們測算，調整統計口徑后，絕大部分上市銀行的存貸比均降到70%以下。
如果不考慮監管機構對商業銀行存貸比的限制，從資產證券化最發達的美國市場看，并沒有單純的對于貸款和存款比例的規定，20世紀80年代以后，美國商業銀行的存貸比一直在100%以上且不斷上升，同期資產證券化的發行規模也是快速增長，其背后的邏輯是在利率市場化的大趨勢下，金融機構普遍出現加杠桿的過程，而資產證券化能夠解決加杠桿過程中的期限不匹配問題，成為商業銀行流動性管理的重要工具。
資本充足率
資本充足率是一個銀行的資本對其風險資產的比率，是保證銀行等金融機構正常運營和發展所必需的資本比率。各國金融監管機構對商業銀行監管的一項重要內容就是對資本充足率的管制，以此監測商業銀行抵御風險的能力。通過證券化將貸款出售，可以減少對資本的消耗，提高資本充足率。
美國次貸危機后，我國監管當局出于審慎的原因，暫停了信貸資產證券化的審批，直到2012年才重啟試點，但是在《關于進一步擴大信貸資產證券化試點有關事項的通知》里，要求信貸資產證券化發起機構應持有其發起的每一單資產證券化中不低于全部資產支持證券發行規模5%的最低檔次資產支持證券，由于最低檔次資產支持證券的風險權重為1250%，此規定使得商業銀行通過證券化減少資本占用的效果大打折扣。
2013年12月31日，央行和銀監會聯合下發《關于規范信貸資產證券化發起機構風險自留比例的文件》，盡管仍要求風險自留比例不得低于單只產品發行規模的5%，但是對于發起機構持有最低檔次資產支持證券的比例的規定降低到該最低檔次資產支持證券發行規模的5%，其余風險自留部分可以持有最低檔次之外的資產支持證券。這項規定大大降低了發起機構的風險權重，使得通過資產證券化降低資本占用成為可能。
從數據看，上市銀行的資本充足率比較穩定，2012年以來的平均資本充足率一直在12%以上，平均一級資本充足率也維持在9%以上，整體上壓力不大。但是根據2013年1月1日起施行的《商業銀行資本管理辦法（試行）》，要求商業銀行應當在最低資本要求8%的基礎上計提儲備資本。儲備資本要求為風險加權資產的2.5%，由核心一級資本來滿足。這意味著商業銀行的新規下的資本充足率要達到10.5%，核心一級資本充足率要達到8.5%，從上市銀行一季報看，各銀行目前都能滿足監管規定，但是南京銀行、平安銀行、光大銀行、興業銀行等銀行的資本充足率都比較接近10.5%的監管要求，未來還是可能存在一定的資本壓力。因此，商業銀行除了通過增發、優先股、混合資本債、次級債等途徑提高資本充足率外，也可以考慮信貸資產證券化這種模式盤活存量，釋放資本占用。
經營凈利率
長期以來，我國的銀行業在資產規模的粗放式擴張中發展，對資本消耗很大，隨著經營成本的上升和行業競爭的加劇，銀行業的經營凈利率出現了下降的趨勢。從最近三年的季度數據看，盡管由于銀行經營的特點會出現季節性的比率波動（四季度會做撥備），但是ROE和ROA的下降趨勢已經形成，上市銀行的平均ROE由2012年一季度的22.62%下降到2015年一季度的18.02%，平均ROA由2012年一季度的1.37%下降到2015年一季度的1.29%。
依據財務管理中的杜邦公式，商業銀行的資本回報率=存貸息差×資產周轉率×杠桿率，其中，存貸息差隨著利率市場化和激烈的商業競爭逐步收窄，杠桿率由于巴塞爾資本協議III的監管要求而日益受到限制，因此資產周轉率就成為較為可行的提高資本回報率的變量。
除了息差的收窄和新資本管理辦法的施行，經濟下行周期下不良貸款余額的快速提高也嚴重影響了商業銀行的經營業績和風險，上市銀行的平均不良貸款比率由2012年一季度的0.93%上升到2015年一季度的1.33%，其中股份制銀行的平均不良率上升更為明顯，由2012年一季度的0.58%上升到2015年一季度的1.22%。
通過信貸資產證券化，一方面可以將流動性較差的信貸資產轉換成現金和證券，另一方面不良貸款的證券化也給商業銀行提供了一種處置不良資產的途徑，兩者都能加快信貸資產周轉的速度，從而提高商業銀行的經營效率。
中間業務收入
調整業務結構，提高中間業務收入比重，改變對存貸息差收入的依賴是我國商業銀行近年來的重點發展目標之一。據統計，美國的大型商業銀行（資產規模大于10億美元）的非利息收入占比在45%以上。近年來，我國商業銀行在中間業務收入方面有了長足的進步，上市銀行非利息收入的比重由2012年一季度的22.47%上升到2015年一季度的25.37%，但與國外尚有一定差距和發展空間，還有三家上市銀行的非利息收入比重不足20%。在資產證券化業務中，商業銀行可以擔任貸款發起人、貸款服務人、托管人、證券投資者等角色，可以為銀行帶來貸款服務、財務顧問、托管、自持資產支持證券等中間業務收入，推動資產業務從傳統的“發放―持有”模式向投行化“發放―分銷”交易方式的轉變，在有效提升資產運用效率同時，增加非利息收入。
資產負債結構
商業銀行的資產負債表的資產部分包括貸款、投資、存放央行款項、存放和拆放同業款項、買入返售等項目，負債部分包括存款、同業存放和拆入、賣出回購款項、已發行債務證券等，資產負債表的各個項目具有不同的期限和風險收益特征。
從資產端看，上市銀行貸款和投資的期限主要集中在3個月以上，3個月以上的貸款占83.18%，3個月以上的投資占90.51%，但是從負債端看，作為商業銀行主要的資金來源，短期存款占了較大比率，3個月以下的存款占比67.01%。此外，上市銀行整體的同業資產期限也要長于同業負債的期限。商業銀行用較短期限的負債支撐較長期限的資產，存在一定的期限錯配風險和利率風險。美國在20世紀80年代的利率市場化過程中，短期利率快速上升，金融機構普遍持有收益較低的長期資產（住房抵押貸款）和成本較高的短期負債，紛紛陷入了財務困境而破產，由此爆發了儲貸危機，而資產證券化正是幫助美國金融機構走出儲貸危機的重要工具，因此從流動性管理角度看，商業銀行同樣有內在的動力盤活存量資產，降低資產和負債期限的不匹配。
除了調節資產期限，信貸資產證券化也是商業銀行主動調整貸款行業投向和大類資產重新配置的重要手段，通過將特定行業的信貸資產打包出售，可以調節該行業在銀行整體貸款投向中的比例，有利于商業銀行在總體上把握不同經濟環境下銀行貸款的行業風險，由所轉讓的特定行業貸款所釋放的信貸額度，可以投放給適應未來經濟發展的新興行業或者風險較低行業，達到調節貸款行業配置的目的。
此外，商業銀行可以根據不同資產的風險收益特征，將證券化后所收回的資金根據實際需要在公司貸款、個人貸款、長期貸款、短期貸款、投資、同業等方面進行組合配置，提高資產負債管理的靈活性。
總結
證券化能改善財務指標
資產證券化本質上是一個商業模式，重點在于把商業銀行資產負債表左邊的信貸資產出售進行融資。通過將信貸資產證券化，可以降低商業銀行資產端的久期，證券化后，資產負債表更加健康，現金和證券（發起機構自持）取代了原來的貸款，總體資產的風險度降低，相應的資本要求也會降低。同時由于資產銷售收入的實現，未分配利潤增加了股東權益，權益回報率也會提高。利潤表中，信貸資產銷售收入的確認使當期的利潤得以增加，因此，資產證券化對于銀行財務指標的改善是較為明顯的。
未達預期是預期太高
一季度信貸資產證券化發行并未出現一些市場人士預期中的井噴之勢，508億的規模確實并無亮點。但是我們認為這符合資產證券化的業務特點和目前的市場狀況，首先，去年一年發行的信貸資產支持證券超過2005年來發行規模總和，一些過去儲備的項目得到了釋放，一部分新參與者（主要是城商行、農商行、外資銀行）在IT系統、業務流程、會計處理、外部合作等方面做了初次嘗試，需要在流程理順后再發起新的項目。信貸資產證券化從項目準備到招標發行通常需要3～5個月時間，去年信貸資產支持證券大量發行也是從8月開始，到12月出現井噴，這些機構需要時間去準備再度發行產品。其次，資產證券化的相關法律法規仍在完善之中，如2015年3月央行宣布注冊制和上周交易商協會出臺關于資產支持證券信息披露的征求意見稿，目前離完全常態化的發行還有一段距離，商業銀行根據自身的資產負債情況擇時發行是比較能夠理解的。再次，對于資產支持證券的需求方而言，證券流動性的缺乏，需要更高的流動性溢價，這要和以低成本融資為目的的發起機構進行博弈，投資者的缺乏，尤其是次級投資者的稀少也制約了目前的資產支持證券的發行節奏。
關鍵詞：貸款 風險控制 利率 利率監測 利率監測系統
針對貸款利率的監測問題，目前還沒有相應的獨立系統。多數銀行都在貸款系統中設有對每筆貸款的使用利率查詢模塊，然后由人工進行監測。銀行的上一層管理人員可以通過貸款系統，查詢到下一級人員對自己所完成的每一筆貸款或對自己所管理的部門的每筆貸款，檢查其使用利率的合理性，以及是否越權或錯檔等問題，同時對自己的上級負責，且接受上一級部門的監測。本文在分析了銀行貸款過程中對利率運用的監測需求的基礎上，歸納了各種貸款類型和利率政策即規定，建立了監測和違規處理模型，最后設計并實現了一個利率監測分析系統。
一、現行貸款與利率監測存在的問題
在貸款利率監測，主要靠人工進行。造成的困難有一是工作量大：由于采用總行監測省行，省行監測地區支行，支行監測縣級行的方式，越往上一級，工作量越大；二是容易出錯：由于是人工方式，故因疲勞、心情等影響，很容易出現監測不到或判斷錯誤的情形；三是易受干擾：人工在貸款利率監測過程中，很容易會因為人情、關系或某種壓力而干擾到其監測的公正性。
為此，需要建立一個由計算機自動進行貸款過程中對貸款利率使用情況的監測系統，能夠按每筆貸款，監測到放貸人、執行時間、使用利率等情況，尤其是是否有錯檔或越權行為，并及時提出警告并從中干預，保證貸款的正常進行，同時保護銀行和存款人的利益不收侵害。
二、銀行利率監測系統的設計和功能
我們設計的銀行利率監測系統主要包括以下功能：
（一）數據導入與導出功能
由于本系統是依據業務人員在完成貸款后對其使用利率合規性的監測，故其數據來源于貸款系統，需要將貸款系統的數據導入到本系統，方可完成相應的監測工作。其次，現有的貸款系統一般都有數據導出功能，故剛好滿足本系統的需求。
（二）基礎數據維護
該功能主要包括利息信息、利率浮動區間、銀行內部機構編碼、審批權限設置四大維護功能，用戶可以根據實際工作需要和不同權限對上面四個功能進行維護和調整。
（三）匯總統計
生成中國人民銀行和行業銀行總行要求上報的12種報表，一般按季度生成報表上報。根據提供的利率分析系統增加的表格.xls和省級分行-人行利率報表（表樣）得到12種報表的模板。系統報表主要包括：分企業類型人民幣貸款利率浮動區間分布表、人民幣貸款浮動利率水平表、人民幣貸款浮動利率區間分布表、人民幣貸款固定利率水平表、人民幣貸款固定利率區間分布表、人民幣貼現利率水平表、銀行分貸款類別和信用狀況的貸款浮動利率水平表、個人住房貸款固定利率水平表、個人住房貸款浮動利率水平表、累放人民幣貸款利率執行報告表、季度貸款不規范定價報告表和季度貸款定價監測情況通報表。
（四）分析與監測
分析與監測功能主要包括數據查詢、數據分析和錯檔越權管理。用戶方可以根據工作需要對數據進行查詢和簡單匯總、分類分析，并依據數據結果進行文字分析。
（五）數據的備份與恢復
為了防止數據庫因異常情況損壞數據導致系統無法運行，要求系統具有數據備份和恢復功能。其中備份功能可以經常隨時進行操作，但每天系統運行結束前必須備份全天的數據。但恢復功能一般慎用，只有在確認數據庫出錯時才會使用。除了原始數據之外，一般備份兩份。恢復時按照三分之二多數正確進行恢復。
（六）用戶及權限管理
該功能主要是對系統用戶根據職權不同設置用戶、用戶等級和相應的權限，該功能的設置下，可以明確各級用戶是否具備上面五項職能的權限及各項子權限的范圍。從而確定人員權限和業務信息的保密范圍。
三、系統性能需求
（1）統一數據交換平臺：系統要按照“一體化”的原則進行設計，采用一個統一的數據平臺，統一的管理使用平臺，統一的數據接口平臺，使用戶的總體投資小，售后服務成本低、升級容易、管理簡單。更為重要的是一體化的架構使得系統平臺結構關系變為簡單，各個應用子系統在同一個平臺上進行操作，會降低應用系統的擴展和實施的難度。
（2）靈活性：可以對軟件進行很方便的配置。
（3）速度要求：按照總行要求每天回報各種業務數據的需求，本系統能夠在20分鐘內處理完省行一級的監測、監測報表生成工作。
（4）可擴展性。當有新的貸款品種出現時，所開發的軟件能夠很容易地添加新貸款品種的有關信息。
（5）接口簡單：本系統上接貸款管理系統，從貸款系統中讀取與利率應用相關的數據，然后進行監測與處理。同時下接銀行內部管理系統，為銀行對職工的工作業績、獎懲提供部分依據。
四、數據需求
系統涉及的數據共有10類，分別為：法人貸款合同信息、個人貸款合同信息、法人貸款憑證信息、個人貸款憑證信息、基準利率信息、利率浮動區間信息、機構編碼信息信息、二級分行編碼分段信息、用戶信息和貸款類別信息。
五、銀行貸款利率監測系統設計
（一）業務流程設計
系統的業務流程如下圖所示。
（二）數據庫結構設計
系統的數據庫共含有11種表格，具體如包括法人合同表、個人合同表、法人憑證、個人憑證表、利率信息表、利率浮動區間表、機構代碼表、二級分行編碼分段表、用戶信息表、貸款類別表和日志表等。
六、銀行貸款利率監測系統實現與測試
本系統是以內蒙古農業銀行為例實現的，故下面的界面標題和內容均針對該銀行。
（一）報表查看模塊
報表查看模塊主要是根據所屬機構、時間段（起始日期和結束日期）和報表名稱查看所生成的12種報表。報表查看的程序流程如下圖所示。
（二）數據查詢模塊
數據查詢模塊主要根據客戶類型、所屬機構、查詢參照列、借款日期（起始日期和結束日期）、參照列內容查詢相關信息，同時可將查詢結果導出。本模塊處理流程如下圖所示。
（三）數據分析模塊
數據分析模塊主要幫助用戶對數據從多方面多角度分析、比較數據的借款金額、加權利率、加權基準利率、上浮幅度%、最高利率、最代利率。該模塊的處理流程如下圖所示。
（四）錯檔越權模塊
（五）區間管理模塊
此界面不僅可以查看利率浮動的基本信息，還可以對基本浮動信息進行編輯（即修改）和刪除操作。用戶根據中國人民銀行給出的利率浮動標準設置一級分行利率浮動下限，再根據一級分行給出的標準來分別設置二級分行（支行、營業室）的利率浮動下限。各二級分行（支行、營業室）的浮動下限可以相同，也可以根據具體情況設置不同的標準。在進行“越權查詢”時系統要以此為標準判斷數據是否為越權數據。在進行“違規定價”（計息方式錯誤）查詢時系統也以此為標準判斷包括貼現利率在內的貸款利率是否低于人民銀行規定的最低利率；利率下浮幅度是否超過人民銀行規定區間；錯誤套用貸款利率類別。利率浮動區間應由管理員來設置。
（六）機構管理模塊
此界面不僅可以查看機構的基本信息，還可以對基本機構信息進行編輯（即修改）和選擇操作。機構代碼為生成報表、查詢數據、數據分析、錯檔越權查詢等操作提供區分所屬機構的標準，根據機構代碼區分所屬機構的另一個前提條件是原始數據中有比較準確的代碼或名稱。采用兩級查詢。用戶可以對“機構代碼”進行 “添加”、“修改”操作。
六、總結與展望
因此，目前的利率監測功能，實際上是依附在貸款系統上的一個具體功能，且只有單獨的一項功能，在可以形成有關貸款信息報表之外，并不形成相關的監測報表。而且貸款系統龐大，安全級別高，不適合于在貸后隨時隨地啟動系統進行監測活動。如果建立相對獨立的利率監測系統，則能很好地解決上述問題，尤其是各級領導可以隨時掌握所屬區域的貸款利率運用情況及違規程度和處理結果。
本文設計并實現了一個利率應用過程中的監測系統，實現了對貸款利率應用的監測，減少了認為因素，提高了監測的自動化程度。也實現了總行對報表的要求，滿足了統計匯總需求，縮短了銀行的統計匯總時間，提高了工作效率。
由于本系統開發在后，所以與主系統，即整個存貸款系統是獨立的，這是由本系統開發時的各種客觀因素決定的，帶來的不利之處是系統每次須從主系統導出數據，方可運行本系統，完成利率監測。所以，下一步的工作就是將本系統與主系統結合，形成一個整體，在每筆貸款完成后即進入本系統，完成對該筆貸款的監測，以及時監測，早一點發現問題并糾正錯誤，盡可能減少銀行的損失，提高效益。
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關鍵詞：國有商業銀行；不良資產；合理產權結構；存在問題，解決措施
一、銀行不良資產理論概述介紹
不良資產是銀行不能按時、足額進地行資產重組。銀行投放貸款后形成的銀行信貸資產中不符合安全性、流動性、效益性原則處于逾期、呆滯、呆賬狀態而面臨風險的部分貸款。銀行不能正常收回或已收不回的貸款。指處于非良好經營狀態的、不能及時給銀行帶來正常利息收入甚至難以收回本金的銀行資產，主要指不良貸款，包括次級、可疑和損失貸款及其利息。銀行不能按時足額得到利息收入和收回本金的資產。非良好經營狀態的銀行資產，主要是不良貸款資產，即銀行不能及時收回本金和利息的貸款。包括：逾期未能收回的貸款、呆滯貸款和呆賬貸款。
二、我國商業銀行不良資產成因分析
1.從體制方面看。商業銀行應該是資金配置的主體，政府只能應只限于宏觀調控。然而現實情況是，政府作為資金分配的主體和中心并未淡化，不僅從宏觀高層壟斷， 而且還是微觀經營的指令者， 甚至是操作者。企業需要貸款時， 首先找的不是銀行信貸員，而是政府官員， 銀行只不過是資金配置的客體， 銀行資金的投向仍然不是根據價值規律和經營原則來決定， 而是在很大程度上受政府左右。
3.從企業方面看。企業自身存在的問題。企業通過各種關系向銀行借款， 投資后缺少資金又迫使銀行繼續貸款， 若銀行不再增加貸款，新項目無法投產，將造成以前的貸款收不回，因此，銀行也只好被迫增加貸款，形成一種惡性循環， 造成不良貸款不斷增加。另外， 國有企業經營效益低下， 大多數虧損嚴重， 無力償還貸款。
4.從銀行方面看。銀行自身的問題。這主要體現在商業銀行自我約束機制和信貸管理機制不健全。目前，許多商業銀行仍然沿用了過多的行政管理手段， 加上風險與利益機制不對稱， 約束、激勵機制不健全， 對資產損失的考核手段與承擔責任不明確， 使銀行缺乏風險的責任感和壓力感， 更缺少預防信貸資產損失的有效手段。
5.從法律法規方面看。法律法規不健全， 缺乏應有的約束機制。企業財務紀律松弛， 起不到應有的約束作用， 領導法制觀念淡薄， 缺乏還貸意識。雖然金融機構的訴訟案件勝訴率很高，但執行率卻微乎其微。貸款訴訟難以奏效，全社會法律觀念淡薄， 執法力度不夠、地方政府保護， 造成法院執行難。而且破產法的法律框架、執法以及程序框架不健全、不完善。特別是按現行破產案例的債務清償順序， 銀行債權作為一般債權， 銀行貸款沒有優先受償的優惠， 這更增加了銀行貸款損失的可能性。
6.從社會信用觀念看。信用觀念扭曲。由于企業拖欠貨款和銀行到期貸款的現象已經存在多年，且大多數拖欠者的利益不但沒有因此受到損害， 有的還得到了好處，天長日久就使人們的信用觀念淡化、扭曲， 甚至是非顛倒，認為遵守信用是笨蛋，不會算計；不遵守信用才算有能耐、會算計。
三、我國國有商業銀行不良資產現狀
從1999年開始，中國政府采取措施剝離了四大商業銀行近萬億元不良資產，自2002 年以來，國內主要商業銀行的不良貸款余額和比率一直呈下降趨勢，其中2003年比2002年不良貸款余額和比率分別下降1750億元和5.7%，2004年比2003年分別下降3946 億元和4.5%。據中國銀監會2005年三季度末貸款五級分類統計數據顯示，2005年9月末，我國境內全部商業銀行不良貸款余額和不良貸款率分別比年初下降5501.8億元和4.28%。商業銀行貸款質量持續看好，不良貸款余額和比率繼續呈現“雙降”。其中，由于工商銀行于2007年處置了7000多億的不良資產，四大商業銀行不良貸款余額和比率分別下降5575.6 億元和5.45%。與此同時，全國股份制商業銀行的、城市商業銀行和農村商業銀行“不良貸款率”分別比年初下降了0.45%、1.95%、0.96%。但在不良貸款余額和比率總體“雙降”的情況下，除四大商業銀行外，境內商業銀行不良貸款余額均出現了上升的勢頭。根據各家股份制銀行披露的2005年第三季度報表和中國銀監會最新統計數據表明，截至2005 年9 月末，全國股份制商業銀行和農村商業銀行不良貸款余額分別比年初增加100.3 億元和3.5 億元。我國各商業銀行多年來在不良資產處理上采取了很多措施，收益顯著，2007國有商業銀行不良資產額高達11149.5億元，2008減為4208.2億，2009減為3627.3億元，截至2010年一季度末，我國國有商業銀行不良資產余額為3400億元，不良資產率為1.59%。
四、國有銀行不良資產的解決措施
1.剝離體制原因形成的不良信貸資產。國家對銀行和企業的體制性欠賬應拿出一塊體制性資源作補償，把貸款改為投資，就是把企業無法歸還銀行的貸款轉為對企業的投資，主要是指一些關系國計民生及社會穩定的大型企業拖欠的貸款。
2.專業銀行實行公司化。專業銀行公司化，旨在建立產權明晰，責權分明 ，不受政府行政干預，“自主經營，自擔風險，自求平衡，自我約束，自負盈虧，自我發展”的經營機制。堅持資金的流動性、安全性和盈利性原則，建立從體制到功能都符合商業原則的國有商業銀行。
3.構建國有企業集團，推進企業進行資產重組。企業集團是適應現代生產力規模經濟要求而產生的一種企業組織形式。生產成規模，成本最低，效益最好，它不僅通過聯合聚集起龐大的生產力，產生單個企業難以實現的組合效應，迅速滿足現代規模經濟的要求，同時它的組織方式又充分體現出商品經濟靈活經營的要求。具備快速的高級發展形態，企業集團比其他任何組織形式發展都快，在經濟生活中發揮的作用都要大。
4.強化銀行信貸管理。信貸資產風險的防范和管理在于每一筆貸款的貸前調查、貸時審查、貸后檢查，強化信貸管理必須實行貸款管理責任制。一是明確相關人員的職責，建立行長負責制度、審貸分離制度、分級審批制度、離職審計制度，以此來減少經營風險。二是糾正重貸輕管現象，實現經營方式從粗放型向集約型的根本性轉變，提高經營管理水平，特別是提高風險管理水平，防止和減少新的不良信貸資產發生。
5.依法治貸。首先，從法律上保障商業銀行的經營自和合法權益，杜絕政府對銀行的行政干預；其次，要支持銀行依法催收貸款本息，在必要時運用法律手段，對借企業改制之機逃避債務或有錢不還、暗地拍賣抵押物品等侵蝕銀行資產的行為進行，以維護銀行的正當權益。
總結：要徹底解決不良資產問題必須徹底根除產生不良貸款的土壤。而我國不良貸款的形成是有體制基礎的，徹底鏟除不良貸款產生的根源， 需要推行一系列以建立社會主義市場經濟的微觀基礎以及加強市場監控和市場約束機制為中心的改革， 關鍵是要建立起一系列新的機制： 企業的經營管理機制， 銀行的風險控制機制， 市場的優勝劣汰機制，以及結構的合理調整機制。
參考文獻
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關鍵詞：法定存款準備金率；傳導機制；有效性；貨幣供應量；物價；產出
中圖分類號：G647 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2013）18-0269-03
The analysis of the effectivenessof the reserve requirement in China
Abstract：This article analyzes the effectiveness of the reserve requirement from three parts.The first part analysis and expound the transmission mechanism of requirement reserved；The second part is the reserve requirement on the influence of the intermediate target.Through the qualitative analysis，we make the conclusion that the influence of the supply money on output and price is not significant.Frome the two part forehead，we make the conclusion on the influence of our country reserve requirement on currency ultimate goal.The third part through the analysis of the final conclusion，and analyze reasons and puts forward some suggestions.
Key words：the rate of reserve requirement transmission mechanism effectiveness supply of money CPI output
一、引言
法定存款準備金制度，再貼現，公開市場操作作為調整貨幣供應量的三大工具被廣泛使用，而在我國法定存款準備金制度被使用的頻率最高，運用最廣泛。但法定存款準備金制度是否達到了預期的目標，是否符合市場對貨幣供應量的需求即法定存款準備金的有效性是值得研究的問題。通過對法定存款準備金制度有效性的研究，進一步得出我國是否該采用其他政策工具來調節貨幣供應量從而達到更好的效果。
二、文獻綜述
根據貨幣政策影響的金融變量和作用渠道不同，貨幣政策傳導機制可以劃分為四個渠道（Mishkin，1995）：一是傳統凱恩斯主義強調的利率渠道；二是后凱恩斯主義強調的匯率渠道；三是貨幣主義強調相對資產價格效應，包括投資方面的托賓Q效應和消費方面的財富效應（前三種渠道又可統稱為貨幣渠道）；四是信貸渠道，強調銀行貸款在貨幣政策傳導機制中的重要作用，認為銀行貸款作為銀行資產負債表中資產方的一個重要項目，對經濟活動產生重要的影響，其作用甚至超過貨幣（Thomas，1995）。信貸渠道傳導理論源于信用可得性學說。該學說認為，銀行貸款市場是不完善的，金融機構的流動性管理使得貸款供給更依賴于借款者的資產負債狀況、擔保等非價格條款的作用，同時銀行負債又缺乏可完全替代存款的其他資金來源。在此基礎上，Bernanke和Blinder（1988）摒棄了IS-LM模型所假設的銀行貸款和債券可替代的假設，建立起CC-LM模型。該模型將金融資產區分為貨幣、債券和銀行貸款，且假定它們是不完全替代的，并在此基礎上提出了信貸市場、貨幣市場和商品市場三市場均衡的模型，從而奠定了信貸渠道的理論基礎。Bernanke和Gertler（1995）總結了信貸傳導渠道的兩個主要途徑：銀行貸款渠道和資產負債表渠道。從世界各國貨幣政策實踐來看，準備金政策的傳導過程可以由銀行貸款渠道加以說明（KashyapandStein，1993、1995、2000）。在信息不對稱的環境下，銀行貸款和其他金融資產（如債券）是不能相互完全替代的，特定借款人的融資需求只能通過銀行貸款得以滿足。
從中國貨幣政策傳導機制來看，盡管近年來貨幣渠道在貨幣政策傳導中的重要性顯著提高，但信貸渠道仍然是貨幣政策傳導的主渠道（周英章和蔣振聲，2002；蔣瑛琨等，2005；索彥峰和于波，2006）。事實上，由于中國貨幣政策中介目標是貨幣供應量，而貨幣供應量決定于基礎貨幣和貨幣乘數兩大因素。因此，中央銀行的多數政策手段，都是圍繞著對這兩大因素的調控而設計的。單從政策傳導過程來看，中國準備金政策也是通過信貸渠道發揮作用的。
三、法定存款準備金傳導機制
（一）法定存款準備金政策的內涵
法定存款準備金政策是指中央銀行在法律規定的權力范圍內，通過制定和調整金融機構繳存中央銀行的法定存款準備金比率，以改變金融機構的準備金數量和貨幣供應乘數，達到控制金融機構信用創造力和貨幣供應量目的的手段。
（二）法定存款準備金的傳導機制
法定存款準備金政策的傳導機制從兩個方面調節貨幣供應量。一是通過直接影響商業銀行手持超額準備金的數量，調節其信用創造能力，間接調控貨幣供應量。法定準備金率的變動同商業銀行現有的超額準備金，市場貨幣供應量的變動成反比，同貨幣市場利率，資本市場利率的變動成正比。當經濟增長過快，社會需求膨脹，通貨膨脹壓力增大時，中央銀行可以調高商業銀行的法定存款準備金率，使商業銀行手持的超額準備金減少，信用創造能力減弱，貨幣供應量收縮，反之亦然。二是通過改變貨幣乘數，使貨幣供應量成倍的收縮和擴張，達到調控的目標。傳導機制如圖：
R'REKMSrI，MDmMS
圖中R'為法定準備金率，R為商業銀行的法定存款準備金，E為商業銀行的超額準備金，K為信用創造量，MS為貨幣供應量，MD為貨幣需求量，I為投資需求，r為利率，m為貨幣乘數。
四、法定存款準備金效率分析
（一）法定存款準備金對中介目標影響
（1）法定存款準備金對貨幣供應量影響。操作工具與中介目標較與最終目標關系更密切，操作工具需要經過中介目標最終傳導到最終目標。所以可先定性分析我國法定存款準備金對中介目標的影響，中介目標中的最重要的一個目標是貨幣供應量。我國于1984年建立并實行法定存款準備金制度標志著存款準備金政策成為中國人民銀行的貨幣政策之一。1984～2006年間進行了多次改革，所以選取2006年以后的M2及法定存款準備金率作分析。
由圖一可以看出，M2增幅在2006～2009年間比較穩定，維持在15%～20%之間；2009～2010年有上漲，從2010～2011年顯著下降；2011年到目前為止比較穩定。而從圖二可知2007～2008年我國存款準備金率不斷上升，從08年到09年顯著下降，09～10年基本不變從2010～2011年顯著上升，2011年到2012顯著下降。通過對比分析，可見調節法定存款準備金對供應量是有一定影響的。在頻繁上調存款準備金率的2007～2008年，M2增幅穩定；2009年基本不調節存款準備金率，M2增幅上漲；2011年開始上調存款準備金率時，M2增幅又下降直至穩定回到正常水平。
（2）法定存款準備金對信貸量影響。2008年多次上調存款準備金率，但我國的信貸量沒有減少反倒在持續上升。而2010年開始的多次上調也并未取得預期效果，信貸規模雖未上升，但依舊維持在比較穩定的狀態，并未如預期中那樣下降。可見法定存款準備金有效性不足。
（二）法定存款準備金對最終目標的影響
從1995年頒布《中國人民銀行法》，我國確定了“保持貨幣幣值穩定，并以此促進經濟增長”，2003年修改后的《中國人民銀行法》對貨幣政策要求依然不變。所以在評價法定存款準備金率對最終目標的影響是，主要應從貨幣幣值穩定，經濟增長兩方面評定。貨幣幣值穩定主要反映在物價穩定，但可以用CPI作為指標量化分析，而經濟增長可以通過GDP數據進行分析。
從物價角度看：圖三給出了從2008年到2012年每月的CPI和PPI數據，由圖可以看出2008～2009年CPI和PPI都在大幅下降，可見這期間人民銀行持續上調法定存款準備金率是有效果的，但從2010年起，人民銀行再次進行多次上調存款準備金率，但CPI和PPI沒有下降反倒出現了小規模上揚。2011年6月CPI達到了106.5的高位，而PPI出現了107.31的高位。可見頻繁上調的法定存款準備金率并沒有抑制物價上漲的趨勢。
如果說單從整體看是不全面的，我們再看一下國家重點調控的單項物價，主要是食品物價指數和房價指數。從圖四，圖五可看出，2007年到2008年食品的零售價格指數在不斷上升房價指數基本穩定，而這期間持續上調了存款準備金率，可見并未產生一定效果。2010年人民銀行再次多次上調存款準備金率，而食品零售價格指數依舊上揚，且房價銷售指數雖有小幅下降卻依然維持在高位。2010年4月甚至到了112.8的高位。
以上分析表明，無論是從總體看即CPI和PPI，還是從具體的項目食品零售物價指數和房價銷售指數上看，法定存款準備金率的作用都比較微弱，甚至有時并無效果。可見法定存款準備金的調控對物價穩定最終目標的有效性并不鮮明。
②從產出看：我國的貨幣政策另外一個最終目標是促進經濟增長，經濟增長主要通過GDP進行反應。由圖六我們可以看出2006～2007年GDP增幅在高位，且增幅在增加，而這期間多次上調存款準備金利率來抑制經濟過快增長，可見效果并沒達到。而2007～2008年央行繼續不斷上調準備金率，GDP大幅下降，經濟波動明顯，并沒有達到穩定經濟的目的。2009～2011年法定存款準備金率起到了一定效果，但并不顯著，經濟依舊不是很穩定。由此我們發現法定存款準備金率并未對經濟穩定的目標產生顯著性的有效性。
五、總結與建議
（一）法定存款準備金有效性不足的原因
（1）金融機構超額準備金。當央行上調法定存款準備金率時，商業銀行首先會減少超額準備金，而存款總量并未改變，只是改變了法定存款準備金與超額準備金的比例。商業銀行的超額準備金在一定程度上抵消了央行緊縮貨幣政策的作用。
（2）金融創新的影響。金融創新是融資證券化趨勢日益強勁。一方面，大量資金從銀行流向非存款性金融機構和金融市場，繞開了存款準備金率的約束；一方面，創新改變了金融機構尤其是商業銀行的負債機構，存款在其負債中所占的比例逐漸下降，而通過國內外貨幣市場的短期借入款和其他較長期負債卻穩步增加。這兩個方面的變化導致整個銀行體系的存款大為減少，法定存款準備金率的作用范圍隨之縮小。
金融創新降低了實際提繳的法定準備金。存款貨幣銀行通過創造出新型負債種類減少甚至逃避法定準備金的提繳，許多商業銀行還通過不受法定存款準備金率約束的子公司和新型附屬機構轉移資金以逃避提繳。
（3）微觀原因。貨幣政策要達到效果，還依賴與公眾反映，2010年起，央行上調法定存款準備金率，期望以此遏制通貨膨脹，CPI過快增長。但在之前人們已經形成了物價上漲的預期。這使得預期效果無法達到，大打折扣。
（二）關于法定存款準備金政策的建議
（1）我國法定存款準備金率一直維持在比較高的位置，比起一些零準備金率的國家，我國法定存款準備金率需要穩定下調。
（2）實行差別存款準備金率，對資產負債狀況良好的金融機構實行比較低的存款準備金率，對資產負債狀況較差的金融機構實行較高的存款準備金率。以此促進商業銀行對流動性的管理。增強法定存款準備金政策有效性。
（一）貫徹落實穩健貨幣政策，引導金融機構做好2013年信貸工作。完成一季度信貸調控任務，實現地方法人金融機構新增信貸平穩增長。完成2012年涉農和中小企業信貸政策導向效果評估工作。發揮再貼現工具引導、調節作用。一季度，共辦理再貼現4541萬元，支農再貸款1000萬元。
（二）發揮金融對科技、文化產業發展的支持作用。會同市科技局、文產辦等單位（部門）擬訂了《關于加快推進科技金融合作創新示范區建設的若干意見》、《關于金融支持文化產業發展繁榮的指導意見》。
（三）做好全市重大項目投融資對接洽談會會務準備工作，指導金融機構加快項目對接。做好全市房地產市場監測引導工作。組織開展2013年銀行貸款增長風險補償獎勵資金申報工作。
（四）會同市民宗局赴邳州實地考察民族貿易特需商品生產企業并召開現場推進會。完成民族貿易和民族特需商品生產企業貸款貼息申報材料初審工作，協調銀行業金融機構落實優惠利率政策。
（五）積極推動企業開展直接債務融資工作。
二、金融穩定工作
（一）開展2012年全市銀行業金融機構執行人民銀行政策情況評價工作。
（二）擬訂中心支行《“兩管理、兩綜合”系統管理辦法》。
（三）制發《關于進一步加強轄區新設銀行業機構金融管理與服務有關事項的通知》。完成新沂漢源村鎮銀行開業管理工作。對睢寧中銀富登村鎮銀行、徐工集團財務公司進行開業輔導、預審核。
（四）制發《市2013年金融生態縣創建考核方案》。組織轄區縣（市、區）開展2013年金融生態縣創建自評、申報工作。
三、金融服務工作
（一）完成2013年一季度各期金融統計報表。完成統計集中系統中金融機構信息、報表合法性關系維護工作。帶領新沂漢源村鎮銀行人員參加總行存貸款綜合抽樣統計試點培訓，指導其完善臺賬，完成首次數據報送工作。完成2012年三季度宏觀經濟運行情況分析，2012年四季度工業景氣、物價、企業家、銀行家、儲蓄問卷、民間融資等調查及分析報告。完成2013年省GDP增速、固定資產投資增速等9個指標的預測工作。完成存貸比監管情況等5項調查。召開全市小額貸款公司年會，編制《小額貸款公司操作手冊》。
（二）組織完成銀行卡刷卡手續費調整工作。對非金融支付服務機構開展調研。完成《市支付機構2012年綜合監管情況的報告》。完成同城資金實時清算系統風險排查工作，減少同城清算實物票據交換場次，提高資金周轉速度。向轄區相關銀行業金融機構部署票據憑證印制管理系統試運行工作，開展操作人員現場培訓。做好淮海農商行賬戶批量遷移工作。總結2009-2012年農村支付結算工作改善情況。
（三）開展TCBS（全國國庫會計數據集中系統）業務操作培訓，做好TCBS上線準備工作。組織縣（市）國庫做好系統參數設置、數據移植演練等工作。在全轄開展TCBS第一、二輪聯調測試工作。做好“區級集中支付業務系統”與“財政與人民銀行信息共享無紙化系統”的接口開發工作。完成“財政與人民銀行信息共享無紙化系統”升級工作，做好該系統向區財政推廣應用工作。完成2013年第一期憑證式國債發行工作。完成2012年已兌付無記名國債復點、銷毀工作。對轄區國債承銷機構開展季度考評。完成對市本級、區2012年12月及年度財政庫款、預算收入的對賬工作。
（四）加強春節期間現金投放回籠預測分析工作，保證了節日現金供應。順利完成2013年賀歲普通紀念幣發行工作。組織召開年度貨幣金銀工作會議。完成轄區人民銀行各縣（市）支行、銀行業金融機構的年度考核工作。貫徹落實分行殘損幣回收會議精神，向社會公布紙幣兌換硬幣自助設備網點，在銀行業金融機構推行首兌負責制，實現了殘破幣、小面額貨幣兌換“零障礙”。召開“冠字號碼信息系統”建設推進會，系統試點工作開展順利。舉辦現金消費者權益保護集中宣傳活動。
（五）做好貸款卡行政許可及個人信用報告查詢工作。完成各類征信報表和報告上報工作。保持非銀行信用信息報送的連續性。完成農戶系統數據上報工作。開展《征信業管理條例》宣傳，舉辦機構信用代碼專項宣傳月活動。建立銀行業金融機構信用代碼推廣應用監測制度。開展擔保機構信用評級。實施征信信息主體權益保護工程，編制《金融機構征信管理操作手冊》，完成“個人信用報告互聯網查詢平臺”內部測試工作。
（六）完成了一季度存貸款、國庫存款的計息工作。
四、外匯管理工作
（一）舉辦外匯檢查內控培訓班，匯編、印刷《外匯檢查工作手冊》。對全市435家重點企業進行監測分析，全面了解市進出口企業狀況。制定中心支局《2013年外匯年檢方案》。積極推進中心支局“外匯監測分析室”建設工作。利用外商投資信息服務平臺上掛各類業務規定、表格。完成對豐縣、睢寧縣港華燃氣公司外匯收支業務的現場檢查。參與省分局對徐工集團開展的內保外貸業務調研、非現場檢查系統可疑線索篩選工作。
（二）完成國際收支申報數據日常非現場核查工作。召開市外匯管理工作會議、一季度外匯形勢分析會議。完成對外匯指定銀行2012年外匯管理政策執行情況的考核工作。完成對浦發銀行分行國際收支申報現場核查、結售匯業務回訪工作。完成對淮海農村商業銀行開辦銀行結售匯業務市場準入內控制度初審、上報工作。做好銀行結售匯業務市場準入和機構信息變更備案工作。完成對縣（市）支局內控集中檢查的后續跟蹤、整改落實工作。承擔省分局澳大利亞經濟形勢監測工作。
關鍵詞:信貸擴張;不良貸款;票據融資;銀行
2008年11月份以來中國的信貸呈現井噴性擴張。2008年11月的人民幣貸款余額為312725.13億元,2008年12月份就達到320048.68億元,2009年1月份更是達到創紀錄的335997.235億元。2008年12月份和2009年1月份的貸款余額達到23272.10億元人民幣。到2008年2月末,人民幣貸款余額同比增長24.17%,增幅比上月末高2.84個百分點,同比增速再創近年新高。銀行體系對政府4萬億計劃的積極響應,也讓市場越發擔憂不良貸款是否會激增,現在的巨額投放是否會對未來埋下隱患。
一、對貸款結構的分析
(一)2008年10月至2009年1月的貸款結構分析
我們對貸款結構的分析選取的主要是2008年10至2009年2月間的信貸數據。在2008年前10個月受國家宏觀調控影響,貸款增幅不大,甚至在2008年5月、9月、11月還出現小幅回落。但隨著2008年10月以后國際金融危機的影響加深,國家開始加大宏觀調控力度,放松銀根。尤其在11月份以后,貸款增量明顯加大。其中的貸款結構也出現了一些新的變化,中長期貸款、票據融資和短期貸款占很大的比重,尤其是票據融資增幅驚人。
票據融資在2008年前10個月一直表現得十分平穩,但在10月份以后迅速增長。短期貸款在前10個月平穩增長,在11月份突然大幅回落,但很快在12月份和2009年1月份反彈,但總體水平仍和2008年10月份相當。反而是中長期貸款一直平穩較快增長,在2008年最后兩個月和2009年1月大幅增長,出現翹尾。票據融資激增的原因可能在于:1.銀行和企業出于降低融資成本、降低風險的考慮,更多使用票據融資來代替短期貸款。2.也可能是由于企業財務的套利行為,由于票據融資利率短期內急劇下降到1.5%,已經低于3個月和6個月的官方的定期存款利率,企業可以直接票據融資后存到銀行以賺取利差。
(二)2008年10月至2009年1月貸款投向行業的分析
2008年10月至2009年1月的貸款主要投向了制造業、電力、燃氣及水的生產和供應業、批發和零售業、水利、環境和公共設施管理行業,交通運輸、倉儲和郵政業等5個行業,以上5個行業的新增貸款為2608億元、1508億元、1407億元、1125億元和1073億元,占各自全年新增貸款的比重分別為:25.7%、27.3%、36.6%、24.9%和20.7%,5個行業新增貸款合計占11—12月全部新增貸款的66.9%。2008年10月后,第三產業貸款增速明顯。2008年12月,第三貸款同比增長18.3%,較10月末提高5.5個百分點。主要金融機構新增中長期貸款4526億元,占全年新增中長期貸款的18.4%,中長期貸款主要投向基礎設施行業(包括電力、燃氣及水的生產和供應業、交通運輸、倉儲和郵政業,水利、環境和公共設施管理業)、采礦業和制造業,3個行業的新增中長期分別為2477億元、281億元和244億元,占11—12月份新增中長期貸款的比重分別為54.7%、6.25%和5.4%,投向基礎設施的中長期貸款占據半壁江山。
總結以上數據,聯系同時期的宏觀經濟形式及政府的相關政策,我們可以推斷出這次信貸激增的原因如下:
1.為配合4萬億投資計劃而將信貸資金大部分投向了政府刺激計劃相關的行業、部門和項目。自從政府提出4萬億計劃以來,新增的配套信貸資金也在增加。2008年11月總理提出4萬億投資計劃,同期銀行貸款余額也同比大幅增長。顯示銀行系統對政府投資計劃的支持,而同期M2的高速增長也從側面印證了政府的投資加大,4萬億投資計劃的初期投資效果已經顯現。
2.由于貸款的表內外騰挪也是貸款增長的一個重要因素。這兩個因素是相互影響的。在2008年的信貸規模緊縮的情況下,大量銀行將存量貸款通過信貸資產理財產品轉出表外,這樣對對銀行資產負債表的影響是:如果企業得到融資后存入銀行,銀行的存款沒有影響,而貸款卻相應減少。而今年的情況恰好相反,企業提前終止信貸資產理財產品而重新借入貸款,銀行的貸款增加而存款不受影響。高勝的分析認為,這一部分的貸款虛增可能高達人民幣3000億元。
3.票據融資的激增。2008年最后兩個月的新增貸款中,票據融資4300億元,2009年1月份票據融資6239億元,2月份略有下降,仍高達4870億元。銀行選擇票據融資也是因在經濟走勢不明朗,而資金面又較為寬松的情況下,加大發行風險小但相對收益高的票據融資的力度,以便通過增加信貸資金量來彌補由于利差縮小而對銀行收益產生的影響。
二、銀行風險控制能力的分析
經過幾年的股份制改革,國有商業銀行的風險控制能力和盈利能力已經今非昔比,是可以應對適量的信貸增長的。自2008年10月以來,已經先后有5家國有商業銀行準備增發次級債。工商銀行準備在2011年底以前發行不超過1000億元的次級債券,交通銀行于2009年2月9號宣布將于2011年底前發行不超過800億元的次級債券,建設銀行于2009年2月24日宣布準備發行人民幣300億元的次級債券,農業銀行也宣布表示將發行次級債券來充實附屬資本。
自2003年以來各個國有商業銀行的資本充足率是在穩步上升的,因此發行次級債券并不是“近憂”,而是未雨綢繆。交行金融市場部預計,2009年銀行貸款余額將增加約4.8萬億元。信貸規模的高位運行會使商業銀行資本充足率出現動態下降趨勢,制約信貸資金發放。安信證券一位分析師指出,發行次級債,還表明商業銀行正在為將來可能出現的資產質量下滑風險早做準備。國際金融危機傳導和國內經濟下滑,對國內銀行業的影響還將繼續顯現。各個商業銀行都在為未來的可能由于經濟下滑而導致的風險提前做準備。
這張圖顯示的是各個金融機構的不良貸款。在第四季度銳減的不良貸款中,國有商業銀行的下降幅度最大。聯想同期金融機構的巨額放貸,是以國有商業銀行為主,因此發行次級債券和大規模削減不良貸款也許都是在為投放巨額信貸資金做準備。這次信貸投放中,銀行并不是完全被動接受政府發放貸款的指令,銀行也有著自己的打算。首先現在處于低利率階段,而低利率有助于企業增加對貸款的需求。而貸款利息收入仍在銀行的盈利中占據重要地位,貸款的增加會增加銀行的盈利,而且這次貸款發放主要有政府背景的項目,風險較小。其次降低存款準備金、減少央行票據的發行有利于使銀行擁有了充足的流動性。最后,2008年12月3日的國務院常務會議部署了金融促進經濟發展的九項措施,內容除要求貫徹落實適度寬松貨幣政策外,還包括支持中小企業信用擔保公司發展、促進中小企業貿易融資等舉措,這將改善銀行信貸環境,促進商業銀行小企業貸款的穩步增長。自身利益和政策的支持也讓銀行有發放貸款的動力。
通過以上分析,我們可以得到以下結論:2008年10月至2009年2月份新增貸款中,中長期貸款、短期貸款和票據融資占有很大比重。而票據融資和短期貸款主要是由于滿足08年由于信貸緊縮而抑制的貸款需求,此外貸款的表內外騰挪也是銀行貸款增加的一個重要因素。但中長期貸款仍占有全部貸款的半壁江山,而中長期貸款又主要集中在基礎設施行業、采礦和制造業,這就造成貸款行業集中度較高。而同期M2和M1的剪刀差已經拉大到12.11個百分點,顯示大量資金滯留在銀行體系內部,不愿進入到實體經濟,造成“信貸熱,經濟冷”的局面,如果近期沒有改觀,那么信貸拉動經濟的效果可能要大打折扣。
引言
選題背景
在現代經濟社會中，金融業占據著無比重要的地位，金融業的穩定與否極大地影響著整體經濟的運行。而在金融業中，商業銀行是經濟市場化的產物，是在社會化大生產和市場經濟發展的需要下形成的一種金融組織。
自2004年以來四大國有銀行陸續上市開始，我國已初步建立起一個多層次、競爭性和市場化的商業銀行體系。經過十幾年的發展，中國的商業銀行在平均資本上已經達到了世界先進水平，工商銀行更是在2013年英國《銀行家》雜志的全球銀行排名中位居第一，標志著我國的商業銀行發展進入了嶄新的階段。
然而，在我國商業銀行的資產規模不斷擴大的同時，資本質量卻沒有明顯的改善。根據中國銀監會的數據，2016年第三季度，我國銀行體系不良貸款余額已達到14937億元，其中農村商業銀行不良貸款率最高，達到2.74%，已大大超過銀行業風險2%的警戒線。總體來看，我國商業銀行的不良貸款率已創七年來新高，并仍有不斷攀升的趨勢。
縱觀全球曾經發生過的金融危機，大多都與銀行貸款違約相關。以2008年美國次貸危機為例，這場蔓延全球，引起多家金融機構倒閉、被收購的金融風暴，最初就起源于美國次級房屋信貸行業違約劇增。盡管美國政府采取了多種措施，試圖降低這場危機的破壞力，但仍舊無法阻止這場危機升級、擴散。甚至直到今天全球經濟依然沒能完全從這場風暴的陰影中走出來。
在不良貸款率不斷升高的今天，我國的金融秩序也面臨著巨大的威脅。因此，探明不良貸款率的影響因素無疑是迫在眉睫的重要議題。
由表1可以看出，占據總不良貸款余額之比最大的是大型商業銀行，超過了半數。而在大型商業銀行中，中國農業銀行的不良貸款率始終處于最高水平。（見圖1）作為我國重要的國際化商業銀行，農業銀行的不良貸款水平將很大程度上影響我國的整體金融秩序，為了緩解我國的不良貸款壓力，解決農業銀行的不良貸款問題將是一條必經之路。
選題意義
理論意義。目前已有的研究多是以不良貸款本身的影響和作用機制為著眼點，而分析不良貸款的影響因素的較少。本文將在總結、分析前人研究成果的基礎上，從描述性分析和實證分析兩個角度出發，建立多元線性模型，深入剖析農業銀行不良貸款率的影響因素，在一定程度上彌補這一研究空缺，具有理論意義。
現實意義。不良貸款的不斷攀升使我國的金融秩序面臨著嚴峻挑戰，為了解決這一問題，就必須要探明不良貸款的成因，了解各影響因素所在，進而有針對性地出臺相關治理政策，維護我國經濟正常運轉。因此，本文所探究的以農業銀行為代表的不良貸款的影響因素對于改善我國金融現狀具有現實意義。
文獻綜述
國外相關文獻綜述。在國外的研究中，Bernanke（1983）最早從外部環境的角度來探究不良貸款與宏觀經濟環境之間的關系，發現經濟運行的波動性是影響信貸成本增加或減少的重要因素，從而對企業還款能力產生影響，使得銀行不良貸款隨之惡化或好轉。自此，許多國外學者將目光投向這一領域，并作出了一些研究成果。
Vasicek（1987）運用單因素模型，探明了GDP增長率對不良貸款率具有顯著影響，這是首次在實證角度證實宏觀經濟對于不良貸款率的影響。
隨后，研究方向趨向于同時考慮多個因素對不良貸款的影響，以獲得更加豐富的結果。Salas和Saurian（2002）通^面板計量模型對1985-1997年的數據進行分析，以期探究西班牙銀行不良貸款率的影響因素，結果顯示經濟增長政策、管理激勵、信貸組合、市場支配能力對不良貸款率均有顯著影響；Barros c.P.等（2012）對日本銀行數據進行了研究，結果發現國內外的宏觀經濟因素均與不良貸款率有著密切影響。
為應對不同的寫作背景，許多學者還創造性地提出了不同的模型，例如麥肯錫于1997年提出了CPV模型，以研究宏觀經濟變量指標對不良貸款率的影響；Pesaran于2006年提出了GVAR模型，創新性地將全球經濟沖擊因素考慮在影響因素之內。
國內相關文獻綜述。相比較于國外，國內對于此問題的研究起步較晚，但仍取得了一定成果。
謝冰（2009）以2004年第一季度到2009年第一季度的數據為研究樣本，運用主成分分析的方法，得出了宏觀經濟指標與不良貸款的余額存在負向關系這一猜想，并指出商業銀行的不良貸款總額一直居高不下已成為制約中國商業銀行發展的重要因素之一。
李美芳（2013）收集了中國農業銀行2008-2012年的數據，運用實證分析的方法，探明不良貸款率與GDP增長率負相關，與貨幣增長率正相關。
陳金媛（2015）運用多元線性回歸模型分析了2008-2014年我國17家上市銀行季度數據，得出我國商業銀行不良貸款率在宏觀層面受GDP增長率、貸款利率水平、貨幣供應量M1和貸款總量影響，且呈負相關關系的結論。
陳奕羽（2015）則著眼于將微觀與宏觀因素相結合，采用2009年第一季度到2014年第二季度的數據，表明M2增長率、資本充足率及銀行資產規模對不良貸款率有顯著的正向影響，銀行自身的成本收入比、存貸比對不良貸款率的影響并不顯著。
文獻評述。由上文綜述可以看出，國內外學者雖然對不良貸款率的影響因素作出了許多分析，但仍存在如下問題：
首先，國外研究起步較早，較多地運用了數學模型，而國內學者則較多地著眼于定性分析和描述性分析，定量分析研究則比較少；其次，大多數研究都著眼于宏觀經濟因素對不良貸款率的影響，對微觀因素卻沒有過多考慮。
因此，本文⒃誚杓國內外學者研究成果的基礎上，嘗試將宏觀經濟指標與銀行自身經營數據相結合，探究這兩者對不良貸款率的共同影響，以補充當前的研究不足，并為中國農業銀行下一步的發展方向提出一些建議。
商業銀行不良貸款概述
不良貸款定義及分類
不良貸款定義。所謂商業銀行不良貸款，即銀行的不良資產，主要是指償還出現問題，無法按時支付利息甚至連本金都難以收回的貸款。貸款作為商業銀行的主要盈利業務，它的質量很大程度上決定了行業銀行的盈利能力。因此，不良貸款成為評價商業銀行資產質量的重要指標之一。
相比較于不良貸款額，不良貸款率是一個相對值，能夠更好地反映出商業銀行的貸款結構。在不同規模的銀行中，不良貸款額會有很大差別，大型商業銀行的不良貸款額一般均會高于規模較小的商業銀行，但這并不能說明規模越大的銀行信貸質量越差。因此，在銀行規模不同時，采用不良貸款率作為商業銀行信貸質量的衡量值相對比較合理。
不良貸款分類。針對不良貸款的分類，普遍采用的是以美國為代表的“貸款風險五級分類法”的解釋，即為了貸款風險管理的需要，對未到期的信貸資產劃分為五類：正常（Pass）、關注（Specialmention）、次級（Substandard）、可疑（Doubtful）、損失（Loss），后三類貸款被稱為不良貸款（Non-performingloans），也稱為銀行的不良資產。各級貸款具體定義如下：
不良貸款成因理論
信用論。金融活動實質上是一種信用過程，信用是包括時間長度在內的一種預期。因此，任何一種金融活動中事實上都包含不確定性。信用是商業銀行賴以生存的基礎和保障，它既負有向公眾存款還本付息的義務，又擁有向借款人索要貸款本金和利息的權利。但由于金融活動存在不確定的影響因素，例如通脹、匯率、利率等的變化，導致這些指標的實際值偏離了借款人的預期，借款人的預期收益下降，最終導致其無力償還銀行貸款，導致違約。這種違約也就導致了商業銀行不良貸款的產生。
可以說，不良貸款的存在是必然的，商業銀行貸款借出與償還之間的時間差距就足以證明這一點。現代經濟社會是用信用連接起來的整體，即使僅僅是某一個環節遭到破壞，也將會引起整個系統的混亂，信用不佳的企業將把信用良好的企業也拖入泥沼，從而導致整個金融系統的崩潰。因此，商業銀行的不良貸款本身就存在著蔓延的趨勢，需要盡快出臺調控措施。
金融脆弱性理論。金融脆弱性理論的觀點是金融脆弱性的根源是宏觀經濟，它的論證思路是探尋宏觀經濟環境的變化與銀行不良貸款的變化之間的關系。
（1）明斯基的“金融脆弱性假說”。明斯基的“金融脆弱”理論認為，銀行不良貸款的產生涉及宏觀經濟周期、銀行和企業三方面因素。銀行是一個以吸收存款發放貸款為主要業務的特殊企業，自有資金少，資產負債率高是其一大特點，同時也是銀行風險產生的主要原因，具有天然的金融脆弱性。
當經濟處于繁榮期時，企業預期利潤上升，投機性企業和龐氏企業借款需求也隨之上升，使得銀行向高風險水平的企業發放貸款的比重加大，導致更嚴重的金融脆弱性；當經濟走勢趨緩走向反面時，此類高風險企業收入降低，將出現違約和破產的可能性，不良貸款不斷擴大將導致銀行破產，進而引發新一輪的金融危機。
（2）“安全邊界說”（Margins ofSafety）理論。商業銀行進行資金借貸不可避免地會產生不良貸款，但一般都應控制在一定的范圍之內，在及時解決存量不良貸款的同時，一般都會采取措施，控制不良貸款增量的上升。具體來講，遵循謹慎性原則的銀行，為了防止自身產生經濟損失，即防止發放給企業的貸款無法順利收回，往往會選擇采取一種安全措施，以保證銀行的經濟利益在一定的安全邊界范圍之內不受損失。
因此，當經濟繁榮時，借款企業大多信用較好，銀行所接受的安全邊界會隨之降低，那些本來不能通過審核的高風險企業也能獲得貸款；當經濟衰退時，那些高風險企業將無法償還貸款，從而導致不良貸款的增加，金融脆弱性加大。
貸款客戶關系理論。在70年代，JohnH.Woo提出了貸款客戶關系理論。該理論的內容主要是：銀行為了長期保持貸款的需求，追求其長期利潤最大化的目標，往往會降低貸款利率，擴大貸款規模，以保持與客戶的關系，由此導致銀行傾向于采取以擴張貸款量為特點的激進型貸款策略。這樣，首先銀行的貸款質量會受到影響，其次銀行的收益也會隨之降低，銀行的風險承受能力相對被削弱，因而，銀行不良貸款風險也就增加。
中國農業銀行不良貸款的影響因素理論分析
中國農業銀行不良貸款狀況
中國農業銀行不良貸款現狀。截止到2016年6月30日，中國農業銀行發放的貸款總額為人民幣2，253.89億元，比上年末增加125.22億。其貸款的五級分類情況見表3。
可以看出，2014-2016年，中國農業銀行的貸款總余額逐年上升，由人民幣7.661，924億元上升至8.778，451億元，不良貸款率也逐年上升，由1.54%到2.39%，再到2016年的2.4%。同時，不良貸款的內部結構也在惡化，損失部分相對占比上升。
中國農業銀行不良貸款發展狀況。由圖2可以看出，由2008-2013年，中國農業銀行的不良貸款率始終處于下降狀態。這是由于中國農業銀行在過去一直在政府的主導下對鄉鎮企業和農村基礎建設項目提供信用貸款，背上了沉重的歷史包袱，而近些年這種情況有所改善，三農金融業務的占比逐年下降。但截至2016年6月30日，中國農業銀行對三農金融業務款和墊款總額仍高達31，208.38億元，占發放貸款和墊款總額的32.44%，這部分的不良貸款率為3.04%，比總不良貸款率高0.65%。這也是中國農業銀行不良貸款率始終處于我國四大商業銀行之首的重要原因。
此外還可以看出，在2013年之后，中國農業銀行的不良貸款率開始逐年上升，并且上升速度越來越快。這種上升是在多種因素的共同作用下導致的，為了找到究竟是哪些原因影響了不良貸款率，本文將繼續做出探究。
中國農業銀行不良貸款率影響因素的實證分析
模型變量選取及結果假設
本文將采用多元線性回歸的方式來分析中國農業銀行不良貸款率的影響因素和影響程度。
為了得出適當的研究成果，本文將農業銀行的不良貸款率作為被解釋變量，宏觀經濟指標選擇GDP增長率和M2增長率，微觀方面選擇銀行自身的資本充足率、撥備覆蓋率、凈利差、銀行規模（各年總資產的自然對數）作為解釋變量。
解釋變量1：國內生產總值增長率。本文采用這一指標來代表整體宏觀經濟情況的代表。基于國內外的研究成果及前文的分析可知，GDP增長率與不良貸款率之間呈負相關關系。
解釋變量2：貨幣供應量（M2）增長率。本文采用這一指標作為宏觀經濟政策走向的代表。假設M2增長率對商業銀行不良貸款率的影響為負。
解釋變量3：中國農業銀行撥備覆蓋率。撥備覆蓋率能反映銀行貸款的風險程度和社會信用情況。假設撥備覆蓋率與不良貸款率為負相關關系。
解釋變量4：資本充足率。資本充足率是衡量銀行抵御風險能力的指標。假設農業銀行資本充足率與不良貸款率負相關。
解釋變量5：銀行規模自然對數。根據前文的分析，銀行規模對不良貸款率的影響還與銀行內部的管理結構相關，需要具體分析，因此在此先不作出假設。
解釋變量6：凈利差。凈利差是國內商業銀行也是農業銀行最主要的收入來源，體現了農業銀行的盈利能力和風險管理能力。假設農業銀行凈利差與不良貸款率負相關。
數據來源
文章研究的對象主要是中國農業銀行不良貸款率，此次實證分析考察的樣本期間為2010年第3季度至2016年第3季度的25組季度樣本數據，回歸中所用到的銀行數據均由中國農業銀行各年季報、中報與年報中搜集整理而成，GDP增長率和M2增長率則來源于國家統計局官網。具體數據見表4。
實證分析
多元回歸模型的設計。所謂回歸分析法，是在掌握大量觀察數據的基礎上，利用數理統計方法建立因變量與自變量之間的回歸關系函數表達式（稱回歸方程式）。社會經濟現象之間的相關關系往往難以用確定性的函數關系來描述，它們大多是隨機性的，要通過統計觀察才能找出其中規律。回歸分析是利用統計學原理描述隨機變量間相關關系的一種重要方法。
根據前文的分析，本文選取了6個變量進行分析，以此建立不良貸款率與GDP增長率（GDP）、貨幣供應量增長率（M2）、撥備覆蓋率（BBFG）、資本充足率（zBCZ）和銀行規模（sIZE）、凈利差（JLC）的多元線性回歸模型，其回歸方程可以寫為：
Y=CI+C2*GDP+C3*M2+C4*BBFG+C5*ZBCZ+C6*SIZE+C7*JLC+U
其中，C1-C7為分別對應的各個變量模型的估計系數，u為殘差項。
變量的平穩性檢驗。為了使回歸結果是有意義的，首先需要對模型中的各時間序列進行單位根檢驗，以確定其平穩性。將25組數據導入Eviews進行ADF檢驗，變量及其一階差分的ADFz驗結果如下：
從運行結果來看，各變量的P值均大于0.05，即在5%的置信水平下接受原假設，存在單位根，時間序列是非平穩的。將各變量進行一階差分后再做ADF檢驗，得出的P值除撥備覆蓋率大于0.05外，其余均小于0.05，即拒絕原假設，不存在單位根，時間序列平穩。對撥備覆蓋率進行2次差分后，P值降為0.0016，拒絕原假設，時間序列平穩。
因此，為了使回歸結果有意義，應當采用不良貸款率、GDP增長率、M2增長率、資本充足率、規模、凈利差的一階差分，以及撥備覆蓋率的二次差分進行回歸。
回歸分析。為了減少時間序列的異方差影響，在Eviews中用廣義最小二乘法對25組數據進行回歸，并檢驗了模型的擬合優度、模型顯著性和變量的顯著性。回歸結果見表7。
從參數中可以看出，模型決定系數R2=0.962864，調整后的R2統計量為0.948938，也就是修正可決系數為94.89%，該模型對樣本的擬合程度較好，說明模型所選擇的解釋變量是被解釋變量的原因。
又可以看出，模型的F統計量為69.141171，模型通過了F檢驗，犯錯誤的概率僅為1.52乘以10的負10次方，說明所選擇的因變量總體上對自變量有顯著的線性影響。
回歸結果見表8。
表中可以看出，備變量回歸結果的P值均小于0.05，即說明各個解釋變量均通過了t檢驗。從第二列的各個變量估計值可以得出線性回歸模型為：
DY=0.001268-0.25809DGDP-O.039672DM2-0.038647DSIZE-0.076141DZBCZ-0.006064DDBBFG-0.776069DπC+u
由模型結果可以看出，中國農業銀行不良貸款率受GDP增長率影響，并與之呈負相關；受貨幣增長速度影響，并與之呈負相關；受其自身的規模大小影響，并與之呈負相關；受資本充足度影響，并與之呈負相關；受撥備覆蓋率影響，并與之呈負相關；受凈利差影響，并與之呈負相關。回歸結果與前文理論分析結果基本相符。
降低不良貸款率的措施
觀察分析結果可以看出，規模大小與凈利差的T值較小，即與不良貸款率的關系最為密切。所以，農業銀行要想防范和化解不良貸款，首先要提高自身盈利能力和對風險的防控能力，增強中國農業銀行在金融市場的核心競爭力；其次要控制規模的盲目擴張，改善內部管理體系，提高行政效率。
此外，撥備覆蓋率對不良貸款率的作用也比較明顯，說明中國農業銀行應當適當提高撥備覆蓋率，增強對不良貸款的應對措施。
在所有的自變量中，GDP增長率變化的影響相對較小，這說明中國農業銀行的不良貸款率上升雖然與總體經濟下行有關，但這種下行并不是不可抗的，農行仍然可以從內部進行實施一些措施進行改善。
由于多種經濟因素的共同作用，農業銀行的不良貸款率高居國有商業銀行的首位，截止到2016年中期，中國農業銀行的不良貸款仍高達2，253.89億元，其防范和化解任務十分艱巨。
文章首先對不良貸款的定義和分類進行了說明，介紹了三個不良貸款的相關基礎理論：信用論、金融脆弱論和貸款客戶關系理論。緊接著，探究了中國農業銀行的不良貸款現狀和發展情況，發現其不良貸款率呈現拋物線形，2013年之前逐年下降，2013年后逐年上升，而且從農業銀行貸款五級分類情況表中發現，不良貸款結構也在逐年惡化。2013年前的下降可以歸因于國家對于其支持三農金融業務的強制性要求，2013年以后的上升則將在后文中從理論和實證角度進行探究。
