1. 研究目的与意义
自新冠疫情爆发，我国的经济发展下行，经济结构随之不断调整，而银行业作为顺周期的行业亦遭受重创，呈现不良贷款余额与不良贷款率“双升”的局面，不良贷款的时滞效应会导致潜在的不良贷款不断上升。这不仅对银行自身长久稳健经营不利，并且也影响着整个金融系统的长久稳健发展，因此不良贷款“双升”的局面亟待改变。研究银行不良贷款的形成因素，不仅可以有效降低银行的不良贷款的比例，并且对我国的经济的长久稳定发展具有重要的意义。
2. 研究内容和预期目标
本文以我国银行不良贷款的形成因素分析为选题进行研究，根据现有的国内外文献，结合我国目前的商业银行的不良贷款的现状，在一些现有的研究方法基础上进行实证分析，分别选取了国内4种类型18家的商业银行的相关数据以及从微观、中观、宏观三个不同的层面选取8个经济变量指标，分析所选取的8个经济变量对银行不良贷款形成的影响，总结我国银行不良贷款形成因素的具体状况。具体的研究内容如下：
1.我国各类型商业银行不良贷款的现状以及影响分析
2.所选取的8个经济变量指标对样本商业银行不良贷款的成因的研究方法与实证分析
3. 国内外研究现状
Elisa Di Febo 和Eliana Angelini（2022）最新使用2008年第一季度至2021年第一季度数据进行实证分析得出我国不良贷款与宏观经济变量之间的关系，他认为我国的GDP似乎不像其他新兴国家那样是不良贷款的驱动力，另一方面通货膨胀显示出对不良贷款的高度动态依赖，而不良贷款和经济政策不确定性指数在短期内是同步的，但长期来看EPU的增加通过减少企业对信贷资源的需求和银行对信贷资源的供给对不良贷款起到减少作用。与此相同的学者还有Helen Louri和Maria Karadima，基于2005 - 2017年法国、德国、意大利和西班牙四个欧元区主要国家的507家银行的面板数据，得出EPU对不良贷款有一定的积极作用，但显著受到银行集中度提高的影响。而同样从宏观经济因素对不良贷款率进行研究的学者还有Le Kieu Oanh Dao、Thi Yen Nguyen、Sarfraz Hussain以及Van Chien Nguyen（2020），他们基于2008-2017年胡志明市证券交易所和河内证券交易所200家已确定的银行的数据，利用混合普通最小二乘回归、固定效应模型和随机效应模型，得出今年的不良贷款将对下一年的不良贷款产生积极影响以及银行绩效的提高和信贷增长也会使银行不良贷款减少，从宏观经济动态的角度来看,较高的利率对不良贷款产生较大的影响，而对经济活动和通货膨胀的影响很小。[1]与此同时，学者Kemal Kozari#263;和Emina #381;uni#263; D#382;elihod#382;i#263;（2020）通过使用2006-2017年期间的数据分析宏观经济条件对波斯尼亚和黑塞哥维那银行业不良贷款和金融稳定的影响来确定宏观经济对不良贷款以及银行部门金融稳定性的影响，研究结果表明宏观经济条件的改善会提高信贷质量，减少不良贷款率的发生。而从中观层面，学者Kerry Loaiza Marn、Marlon Yong Chacn（2016）采用霍德里克-普雷斯科特过滤器以及面板数据的计量经济学模型，选择农业、商业、建筑业、工业、服务业等经济活动为基础，调查了1999年1月至2013年11月期间哥斯达黎加银行不良贷款规模，研究经济活动对银行不良贷款规模的影响，最终得出不良贷款的不同行为取决于其期限、时限和经济活动。从微观层面，学者Serrano Antonio Snchez（2020）基于2014年至2018年间欧洲75家银行的样本数据研究不良贷款流量对贷款活动的影响，研究表明不良贷款率较高与执行贷款增长率较低有关，尤其是贷款增长率低的银行表现得越为显著，并且不良贷款率下降幅度较高的银行实体经济放贷比例较高。
4. 计划与进度安排
萧月、肖赋卿、王杰（2022）围绕区域性中小银行信贷风险管理过程中真实损失数据采用扎根理论与网络分析法探究不良贷款形成因素，研究发现，影响的风险驱动因素之间普遍存在相关性，“流程制度”与“贷款授信流程”是影响不良贷款因素最为重要的两种风险因子因素。而隋美超、张瑞、杨海芬（2022）从不良贷款余额规模的角度入手，基于2011-2022年的每一季度我国商业银行不良贷款余额的时间数列数据建立ARMA模型对我国2022年的不良贷款余额进行预测，预测结果显示我国商业银行不良贷款余额将会持续上涨。刘杭（2022）从新冠疫情不良贷款“双升”的局面入手，从宏观经济角度以及银行内部经济因素角度对银行不良贷款率进行阐释。从宏观层面，该学者认为新冠疫情导致经济下行、失业率上升、企业破产、政府贷款导致银行不良贷款率上升；从微观层面来看，该学者认为银行贷款控制机制以及不良贷款处置回收机制存在问题导致银行不良贷款规模的上升。张梦婉、梁力军、张肖琳（2022）基于49家存在失信记录的批发零售业上市企业的年报数据进行不良贷款预警的指标分析，结果表明应重点关注应收账款周转率、存货周转率和资产负债率。而王雪婷、陈道平、廖海凤（2022）基于2008—2022年15家上市商业银行数据运用固定效应等模型研究杠杆率和资本充足率对商业银行不良贷款率的影响以及宏观经济对其影响的调节效应，研究发现：杠杆率对不良贷款率具有显著的正向影响；资本充足率对不良贷款率具有显著的负向影响；宏观经济通过加强或削弱商业银行杠杆率、资本充足率对不良贷款率的影响产生调节效应。谢易和（2022）通过分析2008年以来我国商业银行不良贷款率的有关数据，分机构类型、分地区和分行业对我国商业银行不良贷款率的结构特征进行比较，选取相关经济指标进行线性回归的实证模型研究，采用的影响不良贷款率的主要因素包括：经济增长率（GDP）、贷款拨备率（BBL）和存贷比（CDB）等。研究结果表明：广义货币量增速（M）、资本充足率（ZBL）和采购经理指数（PMI）等指标从实证角度看对不良贷款率影响不显著，而经济增长率对不良贷款率影响最大。孙明哲、赵领娣（2022）通过使用回归分析模型对我国商业不良贷款的形成因素进行回归分析，结果表明，商业银行的不良贷款率与失业率、通货膨胀率等因素存在正相关关系，而与银行资产、股本收益率和GDP增长率等因素存在负相关关系。余浩（2022）也对此做出了研究，从商业银行不良贷款的宏观、微观成因出发，选用我国16家上市银行2011年第三季度至2022年第三季度的季度数据展开实证分析检验，并根据16家商业银行的不同性质进行分类回归，结果表明：宏观层面，经济周期内经济增速放缓、人民币信贷规模收缩和货币供应趋紧以及经济政策调整的波动增大会使不良贷款率上升；微观层面，商业银行信贷投放扩张会一定程度上会使得不良贷款率上升，较好的拨备覆盖情况可以对不良贷款风险起到抵补作用。而王状、郑彬（2022）从我国商业银行不良贷款的现状进行分析，认为商业银行面向借款人和担保人的审查不符合规定、我国普遍存在的国有企业体制、社会信用体系不完善、法律制度不完备等因素影响我国商业银行不良贷款的形成。从中观层面来说，周天芸（2022）采用2009—2022年的省际面板数据来建立动态面板模型以研究检验产能过剩与不良贷款之间的关系，结果表明:产能过剩与商业银行不良贷款率呈正向变动,地方政府干预仍然是2009年后新一轮不良贷款的重要原因。宋伟民、刘孝炜（2022）以新冠疫情背景下我国的商业银行不良贷款为切入点,从时间和空间角度综合分析了疫情对商业银行不良贷款的影响,研究了疫情引致商业银行不良贷款“双升”的作用路径。研究认为,疫情导致的经济下行和宏观政策因维稳经济而要求商业银行逆周期运作是引起商业银行不良贷款“双升”的主要外部因素;商业银行尤其是中小型商业银行自身的经营管理缺陷以及不良资产处置生态存在短板是引起商业银行不良贷款“双升”的主要内部因素。内因的长期存在结合外因的短期诱发共同构筑了疫情期间商业银行不良贷款上升的形成路径。苏苗苗（2022）从宏观、中观、微观三个层面较全面地研究影响商业银行不良贷款的原因，以 2008-2022年28家上市银行数据为基础，通过实证，结果表明：宏观层面: GDP增速、CPI增速、PPI增速在短期内会降低不良率，但在长期内会增加不良贷款，M2增速与不良率呈负相关关系:中观层面:不良率与房地产和固定资产投资完成额增速呈负相关:微观层面:不良率与商业银行存贷比正相关，与拨备覆盖率和贷款损失准备负相关。郭晓蓓、麻艳、施元雪（2022）从分析我国商业银行不良贷款的存量特征入手，认为当前宏观经济增速放缓、货币紧缩以及部分行业风险暴露是造成不良贷款上升的主要外部因素。从内因分析，不良资产处置的社会生态环境存在短板、商业银行内部管理能力不足以及企业自身局限性都会增加商业银行信贷风险。廖洁（2022）选取16家商业银行面板数据，采用静态面板模型进行实证研究，研究发现：企业专利申请受理量(TE)与不良贷款率(NPL)呈非常显著的负相关关系，即企业技术创新有利于降低不良贷款率，而且企业纳税额(TAX)与不良贷款率(NPL)成十分显著的负相关关系，企业税收负担越重，不良贷款率越高，GDP增长率(GDP)对不良贷款率(NPL)的影响为正。
5. 参考文献
参考文献：
[1] Febo Elisa and Angelini Eliana. The Wavelet Analysis: The Case of Non-Performing Loans in China[J]. Risks, 2022, 10(2) : 32-32.
Maria Karadima and Helen Louri. Non-performing loans in the euro area: [2] Does bank market power matter?[J]. International Review of Financial Analysis, 2020, 72(prepublish) : 101593-.
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