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摘 要：利率市场化是金融市场高度发展的标志和里程碑，在给金融市场和金融机构注入活力的同时也带来巨大风险。本文基于2011—2018年我国六家股份制银行面板数据，构建以不良贷款率为因变量的多元回归模型，借助SPSS对模型进行实证检验，得出利率市场化下，股份制银行不良贷款率与净利差呈同方向變动、与银行业竞争度呈反方向的变动结论。
关键词：利率市场化 股份制银行 不良贷款率 多元回归分析
中图分类号：F830.4 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2020）02（b）--03
20世纪30年代的经济大萧条给全球造成沉重打击，监管当局纷纷制定监管措施维持金融稳定、防范各类潜在风险，金融抑制普遍盛行。“二战”结束后，国际经济局势发生巨变，商业银行开始探索主动负债业务，推出以CDS（大额可转让定期存单）等为代表的金融创新工具，加大了与非银行金融机构的竞争，从而逐步倒逼政府进行利率市场化改革[1]。
随着全球主要经济体对利率市场的完全自由化和不断衍生的创新金融产品，金融风险又开始逐步抬头。2008年再一次的全球金融危机表明金融创新是一把双刃剑，推动金融市场繁荣发展的同时蕴藏着潜在风险，并会通过“多米诺骨牌效应”传染其他经济体、影响整个金融体系的安全[2]。我国作为巨大体量的发展中国家，在追求利率市场化的过程中，一方面，要逐步递进、稳步试行;另一方面，要密切关注银行业经营情况，防控金融风险，尤其是最为核心的信用风险，防止系统性风险的出现。
我国目前有12家股份制商业银行，其数量之多、体量之大，在利率市场化推进过程中，是需要重点关注的对象。而现有文献主要集中于少数几家国有银行的风险研究，因此，本文拟从代表性的六家股份制商业银行面板数据入手，通过理论及实证分析，探讨股份制银行在利率市场化进程中风险暴露情况，并据此提出应对对策。
1 我国利率市场化进程及现状
随着20世纪80年代全球金融自由化浪潮的兴起，我国于1996年起，坚持“先外币、后本币;先贷款、后存款;先长期、后短期;先大额、后小额”的渐进式原则，开始了利率市场化改革进程。
需要注意的是，尽管2015年存款利率上限放开是重要的里程碑，但是我国利率市场化进程并未完成。未来很长一段时间内，我国人民银行仍然会公布存贷款基准利率，以便商业银行对资金合理定价进行参考。
2 利率市场化对股份制银行风险影响的主要传导机制
利率市场化通过提高金融市场投融资效率，促进我国实体经济良性健康发展[3]，是我国放宽金融管制、走向金融市场自由化的重要一步。但是利率市场化的推进会不同程度地影响商业银行尤其是股份制银行净利差规模，加剧银行间竞争度，从而影响股份制银行信用风险。
2.1 净利差的改变
首先我国股份制银行资产规模远远小于国有制银行，在经营管理方面同其他类型的商业银行一样主要采用传统管理模式，即以信贷业务为主营业务，所对应的利息收入为主要盈利来源;其次，负债方面依赖被动负债，重点吸收各类存款资金，使得存款利息支付为主要支付款项。
利率市场化以前，股份制银行可以执行较高的贷款利率和较低的存款利率，以此获得高额的净利差收益;而随着利率市场化的逐步推进，贷款利率竞争性下调和存款利率竞争性上升，致使股份制银行净利差开始缩小，盈利空间随之降低。存贷净利差（NIS）的计算公式为[4]：
其中， Lr为实际贷款利率， Lr=银行实际利息收入/银行总生息资产; Dr为实际存款利率， Dr=银行实际利息支出/（银行存款+短期借款）。
2.2 银行间竞争程度的改变
同其他性质的商业银行一样，股份制银行盈利的多寡主要取决于银行可贷资金规模的大小。进一步地，可贷资金规模程度一方面受到中央银行法定存款准备金率的要求，另一方面更多地来自银行自身主动或者被动吸收而来的存款量。因此，本文所指的银行间竞争程度，主要指的是利率市场化之后，整个银行业在存款方面的竞争度。
本文选取行业集中度（CRn）作为核算指标，其公式为：
该公式表明该行业相关市场内前n家最大企业所占市场份额的总和。计算出的数值越大，表明市场集中度越高。
由于我国五大国有银行（中、农、工、建、交）其存款额度和规模处于所有商业银行前列，故而取n=5，根据CR5在利率市场化前后的变动情况，反映我国银行业市场竞争程度的变化[5]。
3 实证分析
本文利用我国六家股份制银行（中信、招商、民生、兴业、平安、光大）面板数据（2011—2018年），借助本文前述中两个传导机制——净利差与银行业竞争度，以不良率为被解释变量构建多元回归模型，检验利率市场化对股份制银行信用风险是否产生影响。
3.1 变量选取与模型设定
模型中相关变量的选取及测算方法总结如下：
（1）被解释变量。股份制商业银行信用风险程度是本文要予以研究的对象，而信用风险的度量主要表现为资金需求方的企业或个人是否能够按时足额还款付息，这一行为直接关系着股份制银行的贷款质量。因此，本文选择用不良贷款率（NPLR）代表信用风险，其值越高，表示银行面临的信用风险越大。该数值的获取主要来源于各股份制银行年度财报数据。
（2）解释变量。模型中解释变量的选取主要涵盖两方面因素：微观银行特征变量及宏观经济环境变量[6]。
前者是指股份制银行自身经营相关的指标，具体包含净利差（NIS）、行业集中度（CR5）、客户存款/总资产（DTA）、客户贷款及垫款/总资产（LTA），其中，前两个指标是利率市场化对股份制银行风险影响的主要传导因素，后两个指标引入的是与银行自身规模相关的控制变量。 后者是指银行体系外的宏观经济变动指标，具体包含GDP增长率（gGDP）以及M2广义货币增长率（gM2）。以上数据主要源于各股份制银行年度财报、国家统计局等网站。
根据上述变量，构建以不良贷款为被解释变量，以其余变量为解释变量的多元线性回歸模型;利用面板数据进行方程拟合，必要时剔除模型中部分变量以保证拟合效果的准确性。
3.2 数据整理及描述性统计
3.2.1 银行相关数据统计
本部分以中信银行为例进行简单说明。因所选股份制银行为上市银行，相关数据可通过历年公司财报获取。结果统计如表1所示。
3.2.2 其他数据统计
行业集中度数据来源为中国银保监会官网，利用各年各季度大型商业总资产占银行业金融机构总资产比重计算简单序时平均数，可得各年度行业集中度数据，即为CR5。此外，GDP增长率及M2增速历年数据可通过中国人民银行官网获得。数据整理如表2所示。
3.2.3 数据综合整理
分别对六家股份制银行搜集相关数据，并结合CR5、GDP增长率及M2增速，计算并汇总得出综合时间序列，如表3所示。
3.2.4 变量描述性统计
针对面板数据对所有变量做描述性统计，反映出变量基本统计特征。整理后的数据见表4。
3.3 实证过程
观察表4中的数据发现，IPLR、NIS、CR5、gGDP及gM2均出现较为明显的趋势性;DTA与LTA两项变量不存在明显的增减趋势。进一步地，观察表6中的标准差系数，DTA与LTA变异系数远低于其他变量在该项指标中的数值，说明这两项变量在时间序列中比较稳定。据此可以推断股份制银行自身存款比重与贷款比重的大小对被解释变量不良贷款率不产生直接影响。因此，结合其他各变量并构造多元线性回归模型，如下：
利用SPSS统计数据对模型做多元回归。第一步，以模型（1）中四项为解释变量，得到判定系数调整后R2=0.996，说明模型存在较高的拟合优度。进一步地，对模型（1）进行回归拟合（α=5%），结果如表5所示。
结果表明，gGDP、gM2与NIS均未通过显著性检验，依据显著程度高低，gGDP、gM2这两项控制变量对被解释变量IPLR的影响不够显著，故剔除这两项变量，构造新的回归模型如下：
进一步地，对模型（2）进行多元回归拟合，得到判定系数调整后R2=0.973，表明模型拟合效果优。同时，模型整体显著性水平F值小于1%，说明模型存在显著线性关系。具体参数值如表6所示。
结果显示，系数均以极低的P-value值（小于5%）通过t检验，表明自变量NIS与CR5对因变量IPLR产生显著影响。此外，修正后模型DW=2.032，表明模型随机误差项不存在一阶线性相关，证明模型不存在伪回归。据此，回归模型可整理为：
据模型（3）可知，不良贷款率IPLR与净利差率NIS和银行业竞争度CR5具有显著相关性。
4 结论及建议
（1）不良贷款率与净利差呈同方向变动。该模型结论看似与常规理解有所偏差，但需要注意是，利率市场化之后，且随着LPR（贷款市场报价利率）推进，商业银行对贷款利率的自主定价权逐渐增加，贷款利率越高即表明资产的风险溢价越高，换言之，借款企业质量越差，风险越大。这就表现为，净利差越大的银行，其可能承受的信用违约风险越高，不良率水平也会随之攀升。
截至2019年8月30日，上市银行2019年半年报披露完毕。绝大多数银行包括股份制银行在内，均呈现出净利差收窄，而不良率依然下降的趋势，进一步验证了模型得出的关于不良率与净利差同方向变动的结论合理性。
（2）不良贷款率与行业竞争度CR5呈反方向变动。前文提及，行业竞争度数值越低，意味着银行业竞争程度越激烈。利率市场的推进加剧了我国银行业的竞争，导致股份制银行的盈利能力下降，不良贷款率提高，从而加剧股份制银行信用风险。
利率市场化的继续推进和深化是必然也是必要的，股份制银行作为我国银行业重要成员之一，需要在利率市场化进程中享受其红利，同时规避可能产生的信用风险。一方面，加强银行内部风险控制，改进和提高风险预警手段，加大风险识别能力，防患于未然;另一方面，不断创新和拓展非息收入业务，提高非息收入占比。面临越发加强的银行业竞争，股份制银行应努力提高自身优势，挖掘业务亮点，控制不良贷款率的增加，坚决避免系统性风险的产生。
参考文献
钱学洪.利率市场化改革中的中小银行经营绩效和利率风险管理研究[D].大连：东北财经大学，2016（12）.
倪清.利率市场化、商业银行金融创新与商业银行系统性风险[D].合肥：安微大学，2018（2）.
李斌，黄志国，彭星.利率市场化会降低城市商业银行投融资水平吗[J].中南财经政法大学学报，2015（1）.
左铮，唐兴国，王月香.存款利率市场化是否会提高银行风险——基于存贷利差缩窄的一个视角[J].财经科学，2014（2）.
伍嘉.存款利率市场化对商业银行风险承担的影响[D].长沙：湖南大学，2016（4）.
吴琼.利率市场化、重组效应与城市商业银行的经营绩效[J].国情与区情，2016（2）.
关键词：利率市场化 股份制银行 不良贷款率 多元回归分析
中图分类号：F830.4 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2020）02（b）--03
20世纪30年代的经济大萧条给全球造成沉重打击，监管当局纷纷制定监管措施维持金融稳定、防范各类潜在风险，金融抑制普遍盛行。“二战”结束后，国际经济局势发生巨变，商业银行开始探索主动负债业务，推出以CDS（大额可转让定期存单）等为代表的金融创新工具，加大了与非银行金融机构的竞争，从而逐步倒逼政府进行利率市场化改革[1]。
随着全球主要经济体对利率市场的完全自由化和不断衍生的创新金融产品，金融风险又开始逐步抬头。2008年再一次的全球金融危机表明金融创新是一把双刃剑，推动金融市场繁荣发展的同时蕴藏着潜在风险，并会通过“多米诺骨牌效应”传染其他经济体、影响整个金融体系的安全[2]。我国作为巨大体量的发展中国家，在追求利率市场化的过程中，一方面，要逐步递进、稳步试行;另一方面，要密切关注银行业经营情况，防控金融风险，尤其是最为核心的信用风险，防止系统性风险的出现。
我国目前有12家股份制商业银行，其数量之多、体量之大，在利率市场化推进过程中，是需要重点关注的对象。而现有文献主要集中于少数几家国有银行的风险研究，因此，本文拟从代表性的六家股份制商业银行面板数据入手，通过理论及实证分析，探讨股份制银行在利率市场化进程中风险暴露情况，并据此提出应对对策。
1 我国利率市场化进程及现状
随着20世纪80年代全球金融自由化浪潮的兴起，我国于1996年起，坚持“先外币、后本币;先贷款、后存款;先长期、后短期;先大额、后小额”的渐进式原则，开始了利率市场化改革进程。
需要注意的是，尽管2015年存款利率上限放开是重要的里程碑，但是我国利率市场化进程并未完成。未来很长一段时间内，我国人民银行仍然会公布存贷款基准利率，以便商业银行对资金合理定价进行参考。
2 利率市场化对股份制银行风险影响的主要传导机制
利率市场化通过提高金融市场投融资效率，促进我国实体经济良性健康发展[3]，是我国放宽金融管制、走向金融市场自由化的重要一步。但是利率市场化的推进会不同程度地影响商业银行尤其是股份制银行净利差规模，加剧银行间竞争度，从而影响股份制银行信用风险。
2.1 净利差的改变
首先我国股份制银行资产规模远远小于国有制银行，在经营管理方面同其他类型的商业银行一样主要采用传统管理模式，即以信贷业务为主营业务，所对应的利息收入为主要盈利来源;其次，负债方面依赖被动负债，重点吸收各类存款资金，使得存款利息支付为主要支付款项。
利率市场化以前，股份制银行可以执行较高的贷款利率和较低的存款利率，以此获得高额的净利差收益;而随着利率市场化的逐步推进，贷款利率竞争性下调和存款利率竞争性上升，致使股份制银行净利差开始缩小，盈利空间随之降低。存贷净利差（NIS）的计算公式为[4]：
其中， Lr为实际贷款利率， Lr=银行实际利息收入/银行总生息资产; Dr为实际存款利率， Dr=银行实际利息支出/（银行存款+短期借款）。
2.2 银行间竞争程度的改变
同其他性质的商业银行一样，股份制银行盈利的多寡主要取决于银行可贷资金规模的大小。进一步地，可贷资金规模程度一方面受到中央银行法定存款准备金率的要求，另一方面更多地来自银行自身主动或者被动吸收而来的存款量。因此，本文所指的银行间竞争程度，主要指的是利率市场化之后，整个银行业在存款方面的竞争度。
本文选取行业集中度（CRn）作为核算指标，其公式为：
该公式表明该行业相关市场内前n家最大企业所占市场份额的总和。计算出的数值越大，表明市场集中度越高。
由于我国五大国有银行（中、农、工、建、交）其存款额度和规模处于所有商业银行前列，故而取n=5，根据CR5在利率市场化前后的变动情况，反映我国银行业市场竞争程度的变化[5]。
3 实证分析
本文利用我国六家股份制银行（中信、招商、民生、兴业、平安、光大）面板数据（2011—2018年），借助本文前述中两个传导机制——净利差与银行业竞争度，以不良率为被解释变量构建多元回归模型，检验利率市场化对股份制银行信用风险是否产生影响。
3.1 变量选取与模型设定
模型中相关变量的选取及测算方法总结如下：
（1）被解释变量。股份制商业银行信用风险程度是本文要予以研究的对象，而信用风险的度量主要表现为资金需求方的企业或个人是否能够按时足额还款付息，这一行为直接关系着股份制银行的贷款质量。因此，本文选择用不良贷款率（NPLR）代表信用风险，其值越高，表示银行面临的信用风险越大。该数值的获取主要来源于各股份制银行年度财报数据。
（2）解释变量。模型中解释变量的选取主要涵盖两方面因素：微观银行特征变量及宏观经济环境变量[6]。
前者是指股份制银行自身经营相关的指标，具体包含净利差（NIS）、行业集中度（CR5）、客户存款/总资产（DTA）、客户贷款及垫款/总资产（LTA），其中，前两个指标是利率市场化对股份制银行风险影响的主要传导因素，后两个指标引入的是与银行自身规模相关的控制变量。 后者是指银行体系外的宏观经济变动指标，具体包含GDP增长率（gGDP）以及M2广义货币增长率（gM2）。以上数据主要源于各股份制银行年度财报、国家统计局等网站。
根据上述变量，构建以不良贷款为被解释变量，以其余变量为解释变量的多元线性回歸模型;利用面板数据进行方程拟合，必要时剔除模型中部分变量以保证拟合效果的准确性。
3.2 数据整理及描述性统计
3.2.1 银行相关数据统计
本部分以中信银行为例进行简单说明。因所选股份制银行为上市银行，相关数据可通过历年公司财报获取。结果统计如表1所示。
3.2.2 其他数据统计
行业集中度数据来源为中国银保监会官网，利用各年各季度大型商业总资产占银行业金融机构总资产比重计算简单序时平均数，可得各年度行业集中度数据，即为CR5。此外，GDP增长率及M2增速历年数据可通过中国人民银行官网获得。数据整理如表2所示。
3.2.3 数据综合整理
分别对六家股份制银行搜集相关数据，并结合CR5、GDP增长率及M2增速，计算并汇总得出综合时间序列，如表3所示。
3.2.4 变量描述性统计
针对面板数据对所有变量做描述性统计，反映出变量基本统计特征。整理后的数据见表4。
3.3 实证过程
观察表4中的数据发现，IPLR、NIS、CR5、gGDP及gM2均出现较为明显的趋势性;DTA与LTA两项变量不存在明显的增减趋势。进一步地，观察表6中的标准差系数，DTA与LTA变异系数远低于其他变量在该项指标中的数值，说明这两项变量在时间序列中比较稳定。据此可以推断股份制银行自身存款比重与贷款比重的大小对被解释变量不良贷款率不产生直接影响。因此，结合其他各变量并构造多元线性回归模型，如下：
利用SPSS统计数据对模型做多元回归。第一步，以模型（1）中四项为解释变量，得到判定系数调整后R2=0.996，说明模型存在较高的拟合优度。进一步地，对模型（1）进行回归拟合（α=5%），结果如表5所示。
结果表明，gGDP、gM2与NIS均未通过显著性检验，依据显著程度高低，gGDP、gM2这两项控制变量对被解释变量IPLR的影响不够显著，故剔除这两项变量，构造新的回归模型如下：
进一步地，对模型（2）进行多元回归拟合，得到判定系数调整后R2=0.973，表明模型拟合效果优。同时，模型整体显著性水平F值小于1%，说明模型存在显著线性关系。具体参数值如表6所示。
结果显示，系数均以极低的P-value值（小于5%）通过t检验，表明自变量NIS与CR5对因变量IPLR产生显著影响。此外，修正后模型DW=2.032，表明模型随机误差项不存在一阶线性相关，证明模型不存在伪回归。据此，回归模型可整理为：
据模型（3）可知，不良贷款率IPLR与净利差率NIS和银行业竞争度CR5具有显著相关性。
4 结论及建议
（1）不良贷款率与净利差呈同方向变动。该模型结论看似与常规理解有所偏差，但需要注意是，利率市场化之后，且随着LPR（贷款市场报价利率）推进，商业银行对贷款利率的自主定价权逐渐增加，贷款利率越高即表明资产的风险溢价越高，换言之，借款企业质量越差，风险越大。这就表现为，净利差越大的银行，其可能承受的信用违约风险越高，不良率水平也会随之攀升。
截至2019年8月30日，上市银行2019年半年报披露完毕。绝大多数银行包括股份制银行在内，均呈现出净利差收窄，而不良率依然下降的趋势，进一步验证了模型得出的关于不良率与净利差同方向变动的结论合理性。
（2）不良贷款率与行业竞争度CR5呈反方向变动。前文提及，行业竞争度数值越低，意味着银行业竞争程度越激烈。利率市场的推进加剧了我国银行业的竞争，导致股份制银行的盈利能力下降，不良贷款率提高，从而加剧股份制银行信用风险。
利率市场化的继续推进和深化是必然也是必要的，股份制银行作为我国银行业重要成员之一，需要在利率市场化进程中享受其红利，同时规避可能产生的信用风险。一方面，加强银行内部风险控制，改进和提高风险预警手段，加大风险识别能力，防患于未然;另一方面，不断创新和拓展非息收入业务，提高非息收入占比。面临越发加强的银行业竞争，股份制银行应努力提高自身优势，挖掘业务亮点，控制不良贷款率的增加，坚决避免系统性风险的产生。
参考文献
钱学洪.利率市场化改革中的中小银行经营绩效和利率风险管理研究[D].大连：东北财经大学，2016（12）.
倪清.利率市场化、商业银行金融创新与商业银行系统性风险[D].合肥：安微大学，2018（2）.
李斌，黄志国，彭星.利率市场化会降低城市商业银行投融资水平吗[J].中南财经政法大学学报，2015（1）.
左铮，唐兴国，王月香.存款利率市场化是否会提高银行风险——基于存贷利差缩窄的一个视角[J].财经科学，2014（2）.
伍嘉.存款利率市场化对商业银行风险承担的影响[D].长沙：湖南大学，2016（4）.
吴琼.利率市场化、重组效应与城市商业银行的经营绩效[J].国情与区情，2016（2）.