作者：Cristiano

來源：資產(chǎn)界（ID：npazone）

由于最近的金融危機(jī)，不良貸款量的大幅增加是可以預(yù)見的，但這種壞賬的持續(xù)存在令人擔(dān)憂。本專欄以100個國家為樣本，比較不良貸款上升后三種不同情況下的經(jīng)濟(jì)結(jié)果。減少這些貸款具有明確的積極中期效果，那些經(jīng)歷了新信貸流入的國家在不良貸款上增長最快。另一方面，當(dāng)高水平的不良貸款持續(xù)存在，每年的經(jīng)濟(jì)增長成本可能超過兩個百分點。

不良貸款的增加是金融危機(jī)的一個顯著特征。最近的全球經(jīng)歷衰退也不例外——僅在歐盟內(nèi)部，2009年至2014年期間，不良貸款占GDP的比例就增加了一倍以上。發(fā)展中國家市場現(xiàn)在也面臨著類似的困難。根據(jù)世界銀行的數(shù)據(jù)顯示，2015年26個國家的不良貸款率(不良貸款率)超過了10%。

在金融危機(jī)時期，壞賬的增加是有問題的，但卻是可以預(yù)見的。目前情況的不同之處在于不良貸款的持續(xù)存在(例如，參見2016年國際貨幣基金組織的討論)。1997-98年亞洲金融危機(jī)之后，2000年以來，平均不良貸款率迅速下降;在2008-09年金融危機(jī)之后，平均不良貸款率穩(wěn)步上升(圖1)。

圖一：平均不良貸款率,執(zhí)行貸款和不良貸款占GDP的百分比

藍(lán)色區(qū)域：執(zhí)行貸款占GDP的百分比

紅色區(qū)域：不良貸款占GDD的百分比

綠色線：平均不良貸款率

左縱坐標(biāo)：占GDP的百分比

右縱坐標(biāo)：百分比

注:平均基于100個國家的數(shù)據(jù)，參見Balgova等人(2016)

令人擔(dān)憂的是，持續(xù)走高的不良貸款鎖定了復(fù)蘇緩慢的本質(zhì)。對于借款人來說，債務(wù)償還的延遲使得難以獲得更多的信貸，這往往導(dǎo)致第二輪債務(wù)違約和公司破產(chǎn)。貸款機(jī)構(gòu)也受到了影響。被大量不良貸款困擾的銀行可能會專注于內(nèi)部整合和提高資產(chǎn)質(zhì)量，而不是提供新的信貸(里昂Leon 和 特蕾西Tracey 2011)。高不良貸款率需要更多的貸款撥備，這會減少可供貸款的資本資源，并降低銀行的盈利能力。有證據(jù)表明，不良貸款率高是銀行破產(chǎn)的重要預(yù)測因素，并扭曲了銀行的成本結(jié)構(gòu)和效率(Lu and Whidbee 2013, Maggi and Guida 2009, Cucinelli 2015)。這種扭曲的一個例子是日本銀行“僵尸貸款”(zombie lending)的案例，其目的是拯救受到壞賬困擾的企業(yè)，這導(dǎo)致了上世紀(jì)90年代初資本配置不當(dāng)和經(jīng)濟(jì)增長放緩( 卡巴列羅Caballero 等人2008)。

然而，有關(guān)不良貸款累積影響的證據(jù)并不多見，部分原因是不良貸款本身就是增長疲弱的結(jié)果(參見貝克Beck等人2013年的文章)。向量自回歸分析(卡明斯基Kaminsky和萊因哈特Reinhart 1999, 恩庫蘇Nkusu 2011)提供了一些估計，但沒有區(qū)分不良貸款的增加和減少，也沒有研究不良貸款減少的潛在驅(qū)動因素。

為了解決這些問題，我們重點關(guān)注高持續(xù)性的不良貸款事件，并在100個國家的廣泛樣本中確定1997 - 2014年期間不同類型的不良反應(yīng)減少事件（Balgova等人，2016年）。這使我們能夠?qū)Ｗ⒂诓涣假J款率（至少7個百分點）大幅減少的情況，這些不良貸款率不必與不良貸款增加或不良貸款率小幅波動產(chǎn)生相同的經(jīng)濟(jì)影響。

我們進(jìn)一步區(qū)分主要由新信貸擴(kuò)張驅(qū)動的“被動”減少事件和“活躍”事件，其中至少60％的減少是由不良貸款存量下降所驅(qū)動的。當(dāng)不良貸款率至少7％持續(xù)至少連續(xù)三年沒有下降趨勢時，“控制”集團(tuán)是“拖延癥”的場景。

為了檢查積極的不良貸款減少是否反映了政策選擇和積極措施，而不是普遍有利的經(jīng)濟(jì)條件，我們根據(jù)政府和國際機(jī)構(gòu)的報告以及學(xué)術(shù)文獻(xiàn)，在各種情況下構(gòu)建了一個新的敘事證據(jù)數(shù)據(jù)集。積極措施包括創(chuàng)建具有公共資本的專業(yè)資產(chǎn)管理公司或涉及壞銀行和良好銀行的重組（瑞典在20世紀(jì)90年代初部署并由墨西哥，中國和其他國家隨后采用的政策），以建立集中式 法院債務(wù)解決方案（例如，由韓國，泰國，印度尼西亞和馬來西亞政府在20世紀(jì)90年代使用），為不良貸款核銷制定稅收優(yōu)惠政策。

事實證明，在僅有9個案例中，不良資產(chǎn)減少事件被歸為為“主動”，缺乏激勵不良資產(chǎn)存量下降的具體政策的敘述證據(jù)。 我們還根據(jù)收集的敘述證據(jù)采用了另一種場景分類。

選擇“主動”減少事件不太可能是完全隨機(jī)的。特別是，如果不良貸款率較高，那么行動似乎更有可能，而人均收入較低的經(jīng)濟(jì)體和初始債務(wù)與GDP比率較低的經(jīng)濟(jì)體更有可能“擺脫”不良貸款率，因為恢復(fù)快速的信貸增長。與此同時，主動和被動事件平均開始于幾乎相同的不良貸款率，這些比率下降到相同水平，即沒有不良貸款問題的國家的平均水平。實際上，主動，被動和拖延事件的發(fā)生率在不良貸款率的比值中相當(dāng)均勻地分布（圖2），減輕了對不良貸款減少的發(fā)生率和類型與不良貸款問題的強(qiáng)度相關(guān)的擔(dān)憂。

圖2.不良貸款率最高的案例，按降序排列

藍(lán)色：其次是活躍的不良貸款

紅色：尚未解決的不良貸款

綠色：隨后是被動的不良貸款減少

橫坐標(biāo)：印度尼西亞1998、塞浦路斯2014、泰國1998、馬其頓1999、孟加拉國1999、塞拉利昂2000、尼日利亞2009、肯尼亞2003、烏拉圭2002、希臘2014、肯尼亞1999、塞拉利昂2014、阿爾巴尼亞2000、厄瓜多爾2000、吉爾吉斯斯坦共和國2000、中國2001、土耳其2001、捷克2000、阿塞拜疆2001、菲律賓2001、塞拉利昂2006、保加利亞1999、埃及2005、愛爾蘭2013、尼日利亞1999、美國2001、保加利亞1997、突尼斯2003、塞爾維亞2003、立陶宛2009、巴基斯坦2001、莫桑比克2001、阿爾巴尼亞2003、加納2002、立陶宛1997、蒙古2000、羅馬尼亞2013、塞爾維亞2014、尼日利亞2002、波黑2000、塔吉克斯坦2014、波蘭2003、黑山共和國2010、哈薩克斯坦2010、巴拉圭2003、摩爾多瓦2000、塞內(nèi)加爾2014、烏干達(dá)1998、埃及2002、摩洛哥2004、約旦2001、科威特2000、馬來西亞1998、冰島2010、阿根廷2002、馬爾他2001、馬來西亞2001、玻利維亞2002、黎巴嫩2004、加納2010、蒙古2009、俄羅斯1998

我們比較了不同類型場景的經(jīng)濟(jì)影響，使用傾向評分匹配來控制潛在的選擇偏差。我們使用兩組不同的變量來控制金融市場結(jié)構(gòu)和一般宏觀經(jīng)濟(jì)條件的初始差異。

分析顯示，減少不良貸款率的國家比那些讓不良貸款率停滯不前的國家經(jīng)歷了更快的GDP增長和更多的投資。我們發(fā)現(xiàn)被動組的這種效應(yīng)更強(qiáng)，但沒有統(tǒng)計學(xué)意義。在積極行動的情況下，其結(jié)果明顯好于拖延癥群體——每年，不良貸款問題沒有得到解決，就人均GDP增長而言，經(jīng)濟(jì)損失超過兩個百分點(圖3)。

圖3.匹配分析的結(jié)果（主動與拖延）

表一

題目：人均GDP指數(shù)（0年= 100）

橫坐標(biāo)：0年級=場景開始

藍(lán)線：積極的不良貸款減少  

紅線：高而持久的不良貸款

表二

題目：投資指數(shù)（0年= 100）

橫坐標(biāo)：0年級=場景開始

藍(lán)線：積極的不良貸款

紅線：高而持久的不良貸款

總之，分析表明，與不良貸款存量下降主要推動的不良貸款減少事件相比，新興信貸增長與特定政策行動受益相關(guān)，與其他國家相比，增長紅利顯著增加。 高不良貸款率持續(xù)長期存在。

解決不良貸款的積極政策與短期成本相關(guān)。它們依賴于銀行的充足資本化，允許全額提供不良風(fēng)險以及以折扣價格進(jìn)行注銷或銷售。涉及資本充足的國家支持的壞賬銀行，資產(chǎn)管理公司或?qū)Σ涣假J款解決方案的重大稅收激勵的集中解決方案也帶來了財政成本。積極的政策還需要強(qiáng)大的行政能力和支持不良貸款解決方案的法律制度。由于這些原因，在許多情況下，當(dāng)局缺乏部署主動政策以解決不良貸款的能力（行政或財政）或意愿。然而，對過去不良貸款過去事件的系統(tǒng)分析表明，積極的不良貸款解決方案的短期價格非常值得支付。

參考文獻(xiàn) 

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國際貨幣基金組織（2016年）全球金融穩(wěn)定報告，10月。

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原標(biāo)題： 不良貸款率的下降對經(jīng)濟(jì)的積極影響——對多個國家的樣本分析