区域金融发展与商业银行资产风险影响因素的关系分析

论文总字数：21623字

目 录

一、绪论 1

（一）商业银行区域金融研究背景与意义 1

（二）区域金融研究目的 1

（三）本文研究内容与方法 1

（四）创新与不足 2

二、空间计量模型与区域金融相关文献综述 2

（一）空间计量模型与区域金融的国外文献简述 2

（二）区域金融研究的国内文献综述 3

三、区域金融影响因素理论基础 4

（一）区域金融实证理论分析 4

（二）区域金融与商业银行资产现状分析 4

（三）空间计量模型理论 5

四、构建指标体系及变量选择 6

（一）选取变量 6

五、实证 7

（一）一般回归分析 7

1、变量平稳性检验 7

2、不良贷款集中度的计算 8

3、各变量的解释程度与数据分析 9

（二）基于面板数据的空间计量模型 11

1、面板数据平稳性检验 12

2、Moran’sI指数（莫兰指数） 13

3、空间hausman检验 14

4、空间面板回归结果 15

六、结论与建议 15

（一）结论和建议 15

参考文献： 17

致谢 19

区域金融发展与商业银行资产风险影响因素的关系分析

钱苏敏

，China

Abstract: In recent years，the regional financial risk is significant, as the main financial institution in China's commercial banks, to occupy the largest part of financial market conditions, affecting the development of regional economy in our country, is to study variables related to the risk of assets of commercial bank on regional financial development influence．The method of study is to regress and fit the time series variables one by one, analyze their economic meanings and explain the extent of them. Then, the panel data of the regions are measured by spatial regression to explain the specific regional problems. It is to be concluded that regional commercial bank asset risk areas affected by the bad loan concentration, bank capital (coverage ratio, ratio of capital to assets, the bank loan loss reserve balances), fixed assets investment in the financial industry personnel salary, the financial industry and the positive influence loan ratio, percentage, bank credit accounted for GDP of the net interest margin, reverse influence non-performing loans and /GDP. In the spatial panel regression test, found that Fujian and Zhejiang Su Sichuan and Guangdong Province five areas of riskier assets and agglomeration.

关键字：区域性金融分析；传染路径；Moran’sI检验；空间面板模型；不良贷款率分布

Key words: regional financial analysis; Moran 'sI test; spatial panel model; NPL ratio distribution

一、绪论

（一）商业银行区域金融研究背景与意义

我国2003年确立了“一行三会”的监管格局，形成“分业经营，分业监管”的金融体系。而分业经营对应分业监管，这使得中国的金融市场最初能够迅速且稳定地发展。然而，随着市场竞争加剧与金融多元化进程加速，银行作为金融的一大主体也快速遍布全国各地区，发展成为各地区金融业的中坚主力。银行通过金融工具创新不断突破原有的市场边界，改变了银行的资产构成，金融创新也调高了资产风险。我国自改革开放以来，一直不断探索银行业的发展，加入世贸后，同样遵循巴塞尔协议，要求我国与国际银行业的标准接轨，这也使得我国银行业与外来接触愈发深入，银行业之间的联席愈发紧密。银行业之间联系加深，金融风险的跨机构、跨行业乃至跨地区传染的可能性不断加大，这导致我国银行业引发区域性的金融风险甚至危及宏观金融稳定致使金融危机的发生概率一再变大，严重影响着区域金融的稳定发展。

我国的银行业发展较晚，起源于鸦片战争时期，早期商业银行并非国属，由外资建立。抗战胜利后，建立属于我国的商业银行，其中中国银行、农业银行、工商银行、建设银行以及中国开发银行应国家需要产生，功能单一、服务项目少，然而由于计划经济的缘故，我国的金融市场相当不成熟，资源配置效率低下。随改革开放后，我国金融逐渐焕发活力，但在金融业中，仍以银行为主，至今我国的融资渠道中银行借款仍占据很大比例，证券市场未能完全主导，乃至银行有“第二财政”的称号，因此区域经济发展紧紧依赖着商业银行等金融机构的集聚与经营发展。同时，我国各地区的商业银行发展不平衡，地区差异较大，东部沿海地区国有商业银行分布广，而西部地区城市商业银行和小微型商业银行较多，而各地从业人员也占比不同。商业银行的区域性金融风险从隐性到显性，被大众所关注，甚至2013后区域性金融风险不再仅由各地区防范，上升到国家层面。

（二）区域金融研究目的

截至2015年，我国银行业金融机构网点多达21万，从业人员379万，资产总额174.2万亿人民币。分地区看，我国中部、西部以及东部的东北地区银行业金融机构发展加快，从业人员和资产规模占全国比例同比均有所增长。省份中，发现北京、上海、江苏、浙江、广东这5个银行业资产规模占全国的40.9%，银行业资产在发达地区的分布和占比都很大，集聚程度高。其中，77.2%的外币贷款集中在东部地区，东部地区和西部地区的新增中长期贷款是短期贷款的5倍以上，同时东部地区的消费贷款明显增速变快，而中西部和东北地区房地产去库存压力较大。

数据表明，贷款的地区集中和行业集中问题明显存在，地区的金融发展与银行的贷款资产紧密相联，从商业银行的角度来探讨对区域金融的影响因素，提出建议提高区域经济发展速度。

（三）本文研究内容与方法

通过分析商业银行的不良贷款的区域集中度和行业集中度，并且分析商业银行区域金融风险的影响因素，从两方面来研究商业银行的区域金融资产的问题，一方面只考虑时间序列数据，分析商业银行的影响因素；另一方面，选取合适的面板数据，建立空间计量经济模型，具体分析商业银行区域金融的影响因素如何影响区域金融的发展，以及具体研究的区域金融发展的银行资产质量问题，根据建立的模型提出针对性建议，降低商业银行的区域资产风险，促进区域金融发展。

（四）创新与不足

本文的创新之处在于将空间因素引入到区域金融资产的风险的研究中来，同时将不良贷款作为主要的研究对象，分析它的局部相关性检验结果，发现各区域的不良贷款确实有空间相关性和地区差异。

本文虽然讨论了商业银行众多资产变量对区域金融发展的影响，但是未能使用更多的指标从宏观、国际等更多角度来研究由商业银行引发的其他区域金融风险因素，而使用空间计量模型更直观的研究那些区域的金融风险更突出需要更多学者在这方面进行实证与调查。

本文的不足有很多。首先不良贷款的分行业划分统计已有，但数据年限太短，未能仔细分析不良贷款的行业集中于哪些行业，与行业的具体影响是什么，这需要对行业的背景与前景十分了解。其次，对于空间上的地域分析，未能研究地域之间的互相影响是谁影响谁，是否双向影响，正向还是反向，地域间发展是矛盾还是互助等问题，同时对于有空间效应的地域的影响原因也需要进行更多的数据研究。最后，本文的研究采用的是空间模型，相对比较基础，对于某些变量的研究和指标的分析，没有进一步的分析其安全范围或者和已有的论文研究的预警分级一样做出详细的划分。

二、空间计量模型与区域金融相关文献综述

（一）空间计量模型与区域金融的国外文献简述

Edwards.R(1964)通过对美国地方银行市场集中度和区域利率差异的研究发现，区域信贷市场的集中情况影响区域利率，银行间竞争情况直接影响中小企业的贷款利率。随后，Kindle eberger.P(1974)在区域金融中心研究方面做出成就，具体研究了区域金融中心的形成与原因。之后，Reed.C（1981）使用国际中心历年数据，采用层次分析法（AHP）和逐步多元判断分析的方法，分析了世界金融中心的格局，率先对金融中心进行了动态比较分析。保罗.克鲁格曼（1991）从产业集聚的角度发现区域金融中心能够带动和促进周边金融产业的发展。就区域金融风险的防范而言，现今多采用实证分析进行预警研究， Kaminsky、Lizondoamp;Reinhar（1998）提出KLR（信号分析法）模型，通过非参数分析法，用已发生的货币危机原因确定预警指标，再通过对历史数据的统计分析，最终建立指标预测危机发生的概率。Nag和Mitral（1999）使用人工神经网络ANN模型，用以分析形成货币危机的预警系统。

最早由Paelinck.J（1974）提出空间计量经济学的概念，和Klaassen合写空间计量经济学的研究框架与方法为空间经济学的研究奠定基础。Tschoegl and Adrian.E（2000）研究金融发展的空间集聚现象，一区域存在规模经济效益，银行选择坐落在这里特定的地点，随更多金融部门在这聚集，会使得其他金融机构也同样聚集于此处。Maurseth.B（2001）在研究欧洲地区经济发展的收敛性，空间回归显示地区因素显著。而在房地产领域，很多学者已经注意到不同区域间的房地产价格是互相影响的，可以通过构建房地产住房价格的时空模型，验证空间这一因素在住房价格中的显著影响，而其中不同地域所造成的空间异质性是房价表现最明显的。Steven S（2004）和Sean H M and Hashem P(2010)就开始研究空间在住房价格上的影响，并尝试使用空间计量模型。Martijn Regelink J and Paul Elhorst（2015）也基于FDI将空间计量模型研究引入到一国对外国直接投资和第三国的影响中，细化空间计量的方法，做出实证分析。

（二）区域金融研究的国内文献综述

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