74 信用风险的成因解构、定量测算与防控机制 总第 70 期

信用风险的成因解构、定量测算与防控机制

尹　程　　张秀民　　王　希　　马　健 1

摘要：信用风险影响因素复杂，在当前背景下，对各类因素进行解构并定量测算其影响程

度对于有针对性地加强信用风险防控具有重要的现实意义。本文从对信用风险影响因素的全口

径解构着手，运用数理建模与调查问卷相结合的研究方法，客观分析和评估了各因素在整体信

用风险演变中的贡献度及交互作用。本文研究发现，近年来，辖区银行业信用风险影响因素逐

年增多且错综交织，经济运行、企业经营、授信管理和诱发传导“四维”因素均对信用风险有

着较为显著的负向影响；同时，信用风险因素在不同行业间表现出较为明显的结构性差异。基

于此，本文从逆周期式调节、调整激励机制、银企良性互动、银行夯实内控、诚信法治建设及

回归职能定位六个方面，提出了建立、健全信用风险防控机制的政策建议。

关键词：信用风险；结构方程；风险防控；定量测算

一、引言

信用风险是银行业最基本、最主要的风险，其核心是客户履约意愿和能力的趋劣化，具有

明显的顺周期特征。近年来，我国经济发展跨入新常态，增长速度由高速转变为中高速，经济

下行给银行业的经营发展造成了巨大冲击，同时，银行业金融机构粗放的授信管理方式、企业

不合理的杠杆水平以及产能过剩引发的供需关系失衡等多维因素，使得信用风险显著增加。因

此，厘清各类风险的诱导因素以及测算各类因素对风险形成的贡献度，对于深刻理解信用风险

产生机理，有针对性地防范和化解不良资产意义重大。

银行业信用风险一直是国内外关注和研究的重点。目前来看，针对信用风险的研究主要

集中于理论探讨、评价预警、贷款分类和影响因素四个层面。理论探讨层面，国内外专家学者

主要运用信息不对称理论分析阐释信用风险的产生机理，该理论认为，与授信客户相比，银行

1尹程，高级经济师，中国银监会山东监管局；张秀民，经济学硕士，中级经济师，中国银监会山东监管局，

联系方式：yonghumingzxm@163.com；王希，经济学硕士，中级经济师，中国银监会山东监管局；马健，

经济学硕士，中级经济师，中国银监会潍坊监管分局。本文内容仅代表作者个人观点，与所在单位无关。

作者感谢匿名审稿人的意见，文责自负。

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机构处于信息劣势地位，对各类主体信息掌握不充分、不准确、不及时，容易造成信贷管理的

决策失误和风险控制迟延，由此导致信用风险的形成和积累；黄雨（2008）在不对称信息条件

下运用信息经济学以及博弈论的相关理论，分析了贷前的逆向选择和贷后的信息不对称对信用

风险的影响。评价预警方面，JP 摩根、瑞士联合银行、KMV 公司等金融机构设计开发 KMV、

Credit Metrics 等模型，通过运用企业的资本结构、资产回报率的波动性和资产价值等数据，对

信用风险进行定量预测；山东银监局信用风险预警研究课题组（2014）利用 Logistic 回归技术

建立客户风险预警模型，利用客户风险的相关数据对客户未来劣化为不良客户的可能性进行了

实证检验。贷款分类层面，各国监管当局根据巴塞尔委员会给出的信用风险计量原则和方法，

要求各国银行业金融机构按照其风险程度对贷款实施分类管理，并依据分类状况计提资本和拨

备。2004 年，中国银监会印发了《中国银行业监督管理委员会关于推进和完善贷款风险分类

工作的通知》（银监发﹝ 2003 ﹞ 22 号），要求我国银行业金融机构全面执行贷款五级分类制度。

此外，部分银行采用定量方法研究建立客户信用评级体系，服务于信贷审批和风险管理。影响

因素层面，杨军（2004）通过对建设银行 186 笔贷款进行统计分析，认为政府干预、银行治理

机制缺陷和对借款人风险识别能力不足是形成银行信用风险的三大主要原因；贺建风和刘建平

（2007）的研究指出，在交易双方信息非对称性的影响下，经济改革与体制转轨、失信惩罚机

制缺失、商业银行自身管理机制不完善及缺乏科学的风险防控方法是我国商业银行信用风险的

特殊成因；马亚男（2016）着重对集团客户信用风险的成因进行了分析，其研究发现集团客户

内部关联关系识别难度大，对集团限额管理能力不足、缺乏对集团客户总体风险评价和集团成

员之间风险传染情况的评价体系是商业银行产生集团客户不良贷款的主要原因。

综上所述，现有文献围绕信用风险进行了比较全面、深入的研究探讨，但仍存在一些不足，

主要表现在两个方面：一方面，既有资料大多聚焦于对风险成因、客户评价预警、贷款违约率

测算等方面的理论和实证研究，缺少各类影响因素对信用风险形成贡献度的研究；另一方面，

现实中影响信用风险的因素是多维度的，相关文章虽然运用计量方法进行了影响程度测算，但

涉及因素通常仅局限于某些方面，而且受制于所采用样本数据的问题，其测算结果的有效性、

准确性值得商榷。本文的创新之处在于，对信用风险成因进行了全口径、系统性分析，按照宏

观经济政策环境、企业经营发展、银行授信管理及风险隐患诱发四大类因素，进一步明确这四

大类因素的具体构成指标，通过数理建模与调查问卷相结合的研究方法，对信用风险影响因素

进行逐级解构、定性分析及定量测算，并提出更具针对性的风险防控政策建议。

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二、信用风险成因的解构分析

信用风险形成因素来源广泛、复杂且交织，对其进行全面准确识别和评估的难度较大。为

了更深入地探讨相关因素对信用风险生成演化的作用，遵循层次性、解构化的研究思路，本文

基于结构方程的模型技术，对经济、企业、银行、诱发这四个维度的影响因素进行定量测算。

（一）影响因素解构及指标体系设计

结构方程模型（Structural Equation Model，以下简称 SEM 模型）主要用于研究不可直接

观测变量（即潜变量）之间的相互关系及影响问题。近年来，随着经济社会领域理论研究的深

入，SEM 模型的应用领域日益广泛，在教育、心理、医学、经济等方面都取得了良好的效果。

SEM 模型属于因果关系范畴，包含结构模型和测量模型两部分，是带有潜变量的一种验证性

因子分析方法，模型本身需要依据已有的经验或理论事先设定。从现有文献资料以及风险防控

工作经验来看，信用风险形成因素可以全口径划分为四个维度，即经济侧、企业侧、银行侧及

诱发侧。

基于以上理论前提，本文综合数据可得性和变量简约性的考量，构造统计指标体系，建立

信用风险结构方程模型，选取山东银监局辖区银行业的指标数据，估算求解模型参数。客户信

用风险以示性变量“是否发生不良贷款”测度，“0”表示无不良贷款客户，“1”表示有不良贷

款客户；经济运行以 GDP 增速测度；企业经营以债务水平（资产负债率）和盈利能力（营业

利润率）分别测度；授信管理以示性变量“是否及时更新客户财务报表”测度，“0”表示财报

数据在六个月内更新，“1”表示未在六月内更新；第五，诱发传导以示性变量“是否涉及担保

圈”测度，“0”表示不涉及，“1”表示涉及，模型指标变量选取（见表 1）。

表 1：结构方程模型指标变量

可测变量潜变量

指标名称

客户信用风险 是否发生不良贷款

经济运行 GDP 增速

企业经营资产负债率

营业利润率

授信管理 是否及时更新客户财务报表

诱发传导 是否涉及担保圈

772017 年第 10 期

（二）结构方程模型设定及估计

1. 模型设定

根据先验理论，利用 AMOS17.0 刻画出各个变量间的因果关系路径，单向直线箭头连接

的两个变量表示假定存在的因果关系（见图 1）。图中 e1—e12 为误差变量，表示无法被模型

解释的部分。同时，为了保证模型参数的可估性，将 e1—e7 的系数以及经济增长与经济运行、

债务水平与企业经营间的路径系数设定为 1。

图 1：信用风险影响因素 SEM 模型

2. 参数估计

结构方程模型的估计方法主要有极大似然估计法（Maximum Likelihood Estimate）、广义

最小二乘法（Generalized Least Squares）等，本文选择极大似然估计法进行参数估计，得出非

标准化和标准化参数估计及参数检验结果（见图 2）。

图 2：信用风险影响因素 SEM 模型标准化系数估计结果

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表 2：非标准化参数估计

被解释变量 因果路径 解释变量 参数估计值 标准差 P 值

客户信用风险 ← 经济运行 -0.07 0.02 0.02

客户信用风险 ← 企业运营 -1.29 0.15 0.000

客户信用风险 ← 授信管理 -0.94 1.55 0.000

客户信用风险 ← 诱发传导 0.56 0.02 0.01

盈利能力 ← 企业经营 0.94 0.03 0.000

客户信用风险 ← e8 0.49 0.02 0.000

经济运行 ← e9 -0.56 0.08 0.000

企业经营 ← e10 0.80 0.14 0.000

诱发传导 ← e11 0.05 0.02 0.01

授信管理 ← e12 0.83 0.24 0.000

表 3：标准化参数估计

被解释变量 因果路径 解释变量 参数估计值

客户信用风险 ← 经济运行 -0.39

客户信用风险 ← 企业运营 -0.44

客户信用风险 ← 授信管理 -0.28

客户信用风险 ← 诱发传导 0.19

企业运营 ← 盈利能力 0.62

3. 拟合优度

从参数的显著性来看，由表 2 模型系数估计结果的检验 P 值可以看到，在 5% 的显著性水

平下，均拒绝了参数为零的原假设，说明参数校验均是显著的，估计值是有效的。从模型的

整体评价来看，模型均方根残差 RMR 接近 0，说明假设模型与真实模型较为接近；信息指数

AIC 为 89、BIC 为 95.36，均较小，说明模型整体对数据的拟合效果较好，具有较强的解释能力。

从模型的经济意义检验来看，经济运行、企业经营、授信管理与客户信用风险的路径系数均为

负数，说明该三因素与客户信用风险之间存在负向关系，而诱发传导与客户信用风险的路径系

数为正数，说明该因素与客户信用风险之间存在正向关系，均与现实观测情况较为吻合。

（三）基于 SEM 模型的信用风险影响因素分析

非标准化系数依赖于变量基础和单位，会导致无法根据路径系数的大小直接比较变量作用

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程度，而采用标准化系数，可以解决直接比较的问题。鉴于此，利用表 3 的标准化系数对模型

进行参数分析：

1. 经济运行形势严峻是信用风险形成的主因

2011 年以来，国际、国内经济运行趋缓，内外需疲软、生产要素成本上升、经济结构性

矛盾突出、消费热点退潮等问题并行，实证分析表明，经济运行对客户信用风险的直接效应

为 -0.39，通过影响企业经营产生的间接效应为 -0.25，总效应为 -0.64，说明在其他条件不变时，

经济运行每向下变动一个百分点，客户信用风险增加 0.64 个百分点。

2. 企业经营情况恶化是信用风险形成的关键因子

企业客户，尤其是中小企业及农户，受制于其自身管理体制、资金实力、经营能力等因素，

容易受外部经济综合环境影响而引起财务、销售、经营等的变化。对上述因素的分析显示，企

业经营对客户信用风险的效应为 -0.44，说明在其他条件不变时，企业经营每下降 1 个百分点，

客户信用风险增加 0.44 个百分点。此外，经济运行对企业经营的效应为 0.57，说明经济运行

每向下变动 1 个百分点，企业经营下降 0.57 个百分点。

3. 银行授信管理水平有限是信用风险形成的重要内因

目前，在监管实践中发现，银行机构在风控机制、政策制度、业务流程、系统工具及员工

队伍等方面还存在不同程度的问题，弱化了其风险管控能力。在实证中也得到了验证，授信管

理对客户信用风险的效应为 -0.28，说明在其他条件不变时，授信管理每劣化 1 个百分点，客

户信用风险增加 0.28 个百分点。

4. 担保代偿、社会融资等复杂的融资链条是信用风险形成的诱因

联保互保是银行机构在经济上行期推崇的解决小微企业贷款难、农户贷款难的重要金融创

新，但在当前经济环境下，联保体一旦出现违约风险或者涉及民间借贷纠纷，往往形成“一户

不还、整体违约”的多米诺骨牌效应。表 3 中诱发传导对客户信用风险的效应为 0.19，说明在

其他条件不变时，诱发传导每加强 1 个百分点，客户信用风险增加 0.19 个百分点。比较系数

绝对值的大小，可以为四因素对客户信用风险的作用程度排序，即经济运行 > 企业经营 > 授信

管理 > 诱发传导。

三、信用风险成因贡献定量测算

自 2013 年第三季度起，全国商业银行不良贷款连续 4 个季度“双升”。尽管伴随经济逐步

企稳，2016 年第四季度不良贷款率出现下降，但截至 2016 年末，不良贷款体量依然较大。在

80 信用风险的成因解构、定量测算与防控机制 总第 70 期

信用风险水平持续高企的整体环境下，山东银行业不良贷款问题同样突出，且风险规模、不良

样本、结构转化在全国具有一定的代表性。为全面、客观、真实地分析信用风险的实践成因及

演变因素，本文研究设计了调查问卷并组织开展了专题调查，山东辖区银行业金融机构逐笔填

写了 2012—2016 年及 2017 年一季度不良贷款的形成因素和机构自评权重，同时设置了监管评

价权重，从监管角度对机构自评情况进行评判，结合监管实际调整 1，形成了全样本数据，更为

准确地测算各因素对信用风险的贡献度。

（一）调查基本情况

调查设计统计表涵盖客户主体性质、债项性质等基本情况（10 个），不良贷款形成的“经

济政策环境调整”（5 个）、“企业发展经营问题”（7 个）、“银行授信管理不善”（6 个）、“风险

隐患诱发传导”（5 个）四大类要素共计 33 个指标，对限额以上企业贷款进行逐户填写，对

小额企业贷款和个人农户贷款等归总填写。本次调查共收回有效问卷 164 份，涉及不良贷款

19641 笔 2，基本涵盖了 2012—2017 年第一季度的不良贷款余额及每年增量不良贷款。从行业

分布来看，不良贷款规模前十大行业依次是制造业、批发零售业、化学原料和化学制品制造业、

房地产业、金属制品业、农副食品加工业、有色金属冶炼和压延加工业、专用设备制造业、黑

色金属矿采选业及建筑业，合计占本次调查不良贷款的 89%。

描述性分析表明，“经济政策环境调整”中，有 2 个因素影响不良贷款笔数和金额 超过

40%，其中“经济持续下行”占比分别为 64.3% 和 69.6%，“市场剧烈波动”占比分别为 41.8%

和 49%；“企业发展经营问题”中，有 2 个因素影响不良贷款笔数和金额超过 50%，其中“企

业内部管理不善”占比分别为 50.9% 和 52.3%；“企业核心竞争力不足”占比分别为 52.2% 和

52.3%，其他因素涉及较少；“银行授信管理不善”中， “贷后管理”和“贷时需求审查”影响

不良贷款较多，其中“贷后管理”占比分别为 41.6% 和 49%，“贷时需求审查”占比分别为

33.7% 和 42.4%，“银行抽贷”占比分别为 13.3% 和 20.6%，其他因素涉及较少；“风险隐患诱

发传导”中，“涉诉事件”和“外部风险传染”涉及不良贷款较多，其中“涉诉事件”占比分

别为 8.1% 和 11.8%，“外部风险传染”占比分别为 9.1% 和 10.7%。

1鉴于监管评价相对客观公允，因此对于机构自评和监管自评结果不一致的，采用监管自评权重计算分析。

2因部分不良贷款在调研时是以组合贷款的方式填报，故实际不良贷款笔数应大于数据显示。

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（二）不良成因贡献度分析

为定量测算不同因素对不良贷款形成的影响程度，本文定义

∑

∑=

=

=

== Nm

mm

Nm

mmim

i

Q

QP

1

1*

ϑ 为第 i 个因

素的贡献度，其中 Pim 为第 m 笔贷款的评价权重，当机构自评权重与监管评价权重不一致时，

取监管权重计算以充分吸纳监管意见，减少机构自评的主观干扰；Qm 为第 m 笔贷款金额。该

公式的基本原理为，不同性质贷款出现不良的影响因素可能存在较大差异，将每笔不良贷款按

照评价权重分解，汇总同一因素分解值所得数与全部不良贷款的比值，可以较为客观地衡量该

因素在整体信用风险发生演变中的平均贡献度。基于调查数据以及提出的贡献度计算公式，主

要结果如下：

从整体看，不良贷款影响因素多元交织，宏观、企业、银行三要素贡献度大致持平。不良

贷款的形成通常不是单向因果关系的简单反映，而是诸多原因综合作用的结果。从因素数量看，

在统计调查表列出的 23 个因素指标中，每笔不良贷款平均涉及 4.9 个因素，其中“经济政策

环境调整”1.4 个，“企业发展经营问题”1.7 个，“银行授信管理不善”1.5 个，“风险隐患诱发

传导”0.3 个。从不良贷款“四要素”看，“经济政策环境调整”贡献度为 30.5%，其中“经济

持续下行”、“市场剧烈波动”两个因素贡献度较大，分别为 18% 和 9.5%，在全部二级指标中

排位分别为第 1 和第 5；“企业发展经营问题”贡献度为 33.5%，其中“企业内部管理不善”、“企

业核心竞争力不足”两个因素贡献度较大，均超过 10%，分别为 11.9% 和 10.5%，在全部二级

指标中排位分别为第 2 和第 5；“银行授信管理不善”贡献度为 28.8%，主要集中于贷前和贷后

管理方面，其中“贷后管理”、“贷时需求审查”、“贷前客户选择”三个因素贡献度较大，分别

为 10.8%、7.3%、5.6%，在全部二级指标中排位分别为第 3、第 6 和第 7；“风险隐患诱发传导”

贡献度较低，仅为 7.2%，其他各因素贡献度均相对较小。

表 4：不良贷款影响因素贡献度及排位

因素性质 贡献度 (%) 因素名称 贡献度 (%) 排名

经济政策环境调整 30.5

经济持续下行 18.0 1

地区产业结构不合理 0.6 19

行业政策有变 1.8 15

市场剧烈波动 9.5 5

政府干预 0.5 20

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企业发展经营问题 33.5

企业核心竞争力不足 10.5 4

融资结构不合理 2.5 11

融资方式不合理 1.0 18

跨业经营导致投资失败 3.2 9

参与民间融资 2.4 12

企业内部管理不善 11.9 2

逃废债行为 2.0 13

银行授信管理不善 28.8

银行员工专业素养 0.3 23

贷前客户选择 5.6 7

贷时需求审查 7.3 6

资金流向控制 1.4 17

贷后管理 10.8 3

银行抽贷 3.5 8

风险隐患诱发传导 7.2

政策突变 0.4 22

涉诉事件 1.8 16

环保安监达标 0.5 21

外部风险传染 1.9 14

其他 2.6 10

表 5：不良贷款形成前十大影响因素

排位 因素名称 贡献度 (%)

1 经济持续下行 18.0

2 企业内部管理不善 11.9

3 贷后管理 10.8

4 企业核心竞争力不足 10.5

5 市场剧烈波动 9.5

6 贷时需求审查 7.3

7 贷前客户选择 5.6

8 银行抽贷 3.5

9 跨业经营导致投资失败 3.2

10 其他 2.6

832017 年第 10 期

从时序看，不良贷款影响因素逐年增多，“四要素”贡献度年度波动，且宏观与银行同向、

企业与诱发同向。不良贷款形成与区域经济发展历史和特点关联度较高，具有明显的时变性特

点，影响银行业信贷资产质量迁徙劣变的因素逐步增多。测度结果显示，2013—2016 年，平

均涉及因素由 3.5 个增加到 5.5 个，其中“经济政策环境调整”由 0.9 个增加到 1.6 个，“企业

发展经营问题”由 1.3 个增加到 1.9 个，“银行授信管理不善”由 1.1 个增加到 1.7 个，“风险隐

患诱发传导”由 0.2 个增加到 0.4 个。贡献度也呈现年度波动的特征，“经济政策环境调整”和

“银行授信管理不善”贡献度表现为“∧”走势，“经济政策环境调整”贡献度由 25.8% 上升到

31.5%，在 2015 年达到最大值 36.1%，“银行授信管理不善”贡献度由 25% 上升到 29.8%，在

2014 年达到最大值 30.4%；“企业发展经营问题”和“风险隐患诱发传导”贡献度表现为“∨”

走势，“企业发展经营问题”贡献度由 40.7% 下降到 31.9%，在 2015 年达到最低值 31.1%，“风

险隐患诱发传导”贡献度由 8.5% 下降到 6.7%，在 2015 年达到最低值 4%（见图 3）。

6

5

4

3

2

1

0总数 宏观

2013 2014 2015 2016企业 银行 诱发

图 3：不良贷款影响因素数量时序变动情况

从横向看，不良贷款影响因素行业差异明显。不同的行业属性和特点与其面对的风险因素

及作用方式高度相关。批发零售业处于市场前端，易更多地、更快速地受供给和需求多种因素

影响，涉及不良贷款因素也最多，为 5.4 个，较不良贷款平均涉及因素多 0.5 个，“经济政策环

境调整”（32.7%）、“企业发展经营问题”（34.5%）贡献度分别较平均水平高 2.2 个和 1 个百分点，

主要是由于“市场剧烈波动”、“企业核心竞争力不足”高于平均水平 3.9 个和 3.5 个百分点，“银

行授信管理不善”（28.1%）、“风险隐患诱发传导”（4.9%）贡献度分别低 0.7 个和 2.3 个百分点。

农副产品加工业不良贷款涉及因素较少，为 4.3 个，较全部不良贷款平均涉及因素少 0.6 个，“经

济政策环境调整”（37%）、“银行授信管理不善”（30%）贡献度分别高于平均水平 6.5 个和 1.2

84 信用风险的成因解构、定量测算与防控机制 总第 70 期

个百分点，主要是由于“市场剧烈波动”“贷后管理”和“银行抽贷贡献度”分别高于平均水平 8.2

个、2.3 个、2.6 个百分点，“企业发展经营问题”（30%）、“风险隐患诱发传导”（2.9%）贡献

度分别低于平均水平3.5个和4.3个百分点。房地产业不良贷款涉及因素4.2个，少于平均水平0.7

个，“企业发展经营问题”（48%）贡献度较平均水平高 14.5 个百分点，主要是“核心竞争力不足”、

“企业内部管理不善”贡献度分别高于平均水平 6 个和 12.6 个百分点所致，“银行授信管理不善”

（17.8%）贡献度较平均水平低 11 个百分点，主要由于房地产行业银行过去一直作为优良资产，

较少发生限贷抽贷行为，银行抽贷贡献度较平均水平低 6 个百分点。制造业不良贷款影响因素

数量和贡献度与平均水平基本一致（见表 6）。

表 6：部分重点行业不良贷款形成因素数量及贡献度测度结果

行业

经济政策环境调整 企业发展经营问题 银行授信管理不善 风险隐患诱发传导

数量（个）

贡献度（%）

数量（个）

贡献（%）

数量（个）

贡献度（%）

数量（个）

贡献度（%）

农副食品加工 1.2 37.0 1.6 30.0 1.3 30 0.1 2.9

制造业 1.3 28.9 1.6 32.2 1.5 30.3 0.4 8.9

批发零售业 1.6 32.7 1.8 34.5 1.7 28.1 0.3 4.9

房地产业 1.1 27.8 1.7 48 1.1 17.8 0.2 6.3

平均 1.4 30.5 1.7 35.5 1.5 28.8 0.3 7.2

四、信用风险防控机制的完善路径

本文研究发现信用风险影响因素内外互动、多种演变、复杂交织，对银行业风险防控工作

构成巨大挑战，需要全景思考、全面统筹和全力防控。对此，本文围绕信用风险防控机制建设

提出如下建议：

（一）实施逆周期式调节，缓解信贷周期波动

银行信贷行为具有明显的顺周期特征，即经济上行时，信贷规模扩张、资产质量良好，经

济进入下行期，信贷规模收缩、资产质量下降。这种顺周期性，根植于经济决定金融的定理，

是自然、自发且理性的行为，但为整体经济金融带来了较大的波动性，需建立完善逆周期调节

机制。重点强化逆周期资本监管，研究实施拨备覆盖率动态调整管理，在经济上行期卡紧监管

标准提升上限，经济下行期适当放松、增加容忍度，引导银行业增强周期意识、前瞻意识，跨

周期研究发展规划，长周期配置信贷资源，超周期消除信贷与经济的过度共振。同时，充分利

用清收、诉讼、核销、市场化转让、不良资产证券化和不良资产收益权转让等手段，加快不良

贷款的处置，促进存量风险化解。

852017 年第 10 期

（二）调整考核激励机制，克制规模扩张冲动

银行信贷行为在很大程度上取决于银行本身的激励机制。监管部门和银行应注重消除银行

过度追求规模和利润，忽视安全性、流动性的赶超式发展冲动，回归本源，坚守主业，科学制

定中长期战略规划，细化市场找准定位，坚持走特色化、差异化的发展道路。企业应切实改变

激励方式，设置合理的利润率水平指标，避免考核中唯业绩、唯规模、唯份额的做法，赋予合

规性、风险性以及社会责任等方面更高、更科学的权重，注重考核的长期性和系统性。作为经

营信用的社会中介，银行要重点加强合规文化建设，实行违规行为“零容忍”，并在此基础上

构建整体的考核激励机制。

（三）增进银企良性互动，合力破解“囚徒困境”

本轮信用风险危机，实质上是企业、银行双重非理性、过速增长所积累的风险在经济下行

期的集中反映。经济上行时，企业信贷需求旺盛，过度融资、过度担保普遍，形成了大额授信、

过度授信以及担保圈等复杂问题，银行过度营销、过度授信形成的授信环境助推了产能过剩、

盲目投资。风险爆发时，各方面互信程度大幅降低，企业选择策略性违约、恶意逃废、信用“绑

架”行为，而银行机构单方面毁约、抽贷，最终使双方陷入“囚徒困境”。银企双方要着力实

现从零和博弈、单次博弈向合作博弈、重复博弈的转变，构建理性展业、合作互信的良性关系。

银行要有意识提供除融资外的金融产品和服务，引导企业专注主业、合理融资，审慎开展对外

投资，提升核心竞争力，强化信用意识。银行要更“讲信用”，加强与企业协商沟通，杜绝抽贷、

压贷造成的风险扩大，积极采取联合授信、银团贷款等方式满足大额信贷需求，组建并充分发

挥债委会作用，联合制定处置方案，协调一致推动风险事件的化解。各监管、监督主体要建立

有效的补偿机制，研究解决银行之间、银企之间因理性合作带来的银行成本上升问题，严厉打

击银企合作领域“劣币驱逐良币”行为。

（四）推动银行夯实内控，优化信贷供给结构

从因果关系角度看，信贷管理短板是不良贷款的“前因”，而不良贷款是信贷管理过程中

多方面综合因素引发的“后果”。银行须坚持在发展中总结教训、在发展中弥补不足，用发展

所积累的效益盈余化解风险、用发展优化的资产结构消解风险；切实改进信贷供给体系，着力

围绕“一带一路”建设，针对国家和区域的重要战略、重点项目以及重大工程，提供长期稳定

的信贷支持；大力发展普惠金融，创新金融产品和服务，利用好财政贴息、风险抵补、应急资

金周转、不良资产核销等优惠政策，增加小微企业、“三农”等薄弱领域的信贷资金供给；积

极支持科创企业、智能制造、环保产业及绿色产业的发展，促进新旧动能转换和经济转型升级。

（五）强化诚信法治建设，加强体制机制保障

市场主体的法治意识、契约精神对于维护经济稳健运行至关重要，然而在当前部分领域和

地区，一些企业或个人诚信观念缺失，企业违约成本较低，恶意逃废金融债务现象明显抬头甚

86 信用风险的成因解构、定量测算与防控机制 总第 70 期

至在个别地区形成跟风效仿之势，这成为触发信用风险的重要因素。建议以建设法治社会为统

领，加快完善社会诚信体系，归集全口径信用信息，构建覆盖全面、集中统一的信用信息平台。

加快推进社会信用体系统一立法，坚持高法律位阶定位，适当整合碎片化、分散化的相关规定，

建立系统完整的顶层设计。同时，建立跨部门工作机制，加强部门间的协同配合，组织开展严

厉打击“逃废债”和“躲赖债”行动，公开发布“老赖”名单，从严实施联合惩戒，形成“一

次失信，处处受制”的严肃氛围，营造良好的经济金融和信用风险防控环境。

（六）政府回归职能定位，统筹防控金融风险

部分地方政府基于政绩、税收、稳定等经济社会利益考虑，干预银行机构，特别是中小机

构授信投向，信贷资金大量流入政府类平台、产能过剩行业或“僵尸企业”。建议各级政府厘

清自身职责边界，“有形的手”和“无形的手”协同发力。各级政府要回归维护市场秩序的本

源定位，加强会计师事务所、律师事务所、资产评估公司等第三方机构的监督作用，严格规范

审计鉴证、法律咨询、资产估值行为，为银行机构业务运作提供保障。同时，各级政府要落实

属地责任，建立“政府主导、银行主体、监管协调、企业配合”的风险防控工作机制，组建应

急转贷基金、风险补偿基金，牵头有关方面研究制定风险预案，组织协调相关部门、单位稳妥

有序化解重大风险，确保不发生系统性、区域性金融风险。

五、结论

本文运用理论推演与实证分析相结合、调查问卷与数理建模相结合、定性分析与多维度定

量分析相结合的研究范式，建立结构方程模型对信用风险影响因素进行了解构，客观衡量了各

因素在整体信用风险演变中的贡献度及交互作用，主要结论如下：一是信用风险成因错综复杂，

呈现出周期性、结构性、机制性因素并存的特点，结构方程模型结果显示经济运行、企业经营、

授信管理和诱发传导“四维”因素均对信用风险有着较为显著的负向影响，而且从系数绝对

值大小看，四因素对客户信用风险的影响程度依次递减，即经济运行 > 企业经营 > 授信管理 >

诱发传导；二是问卷调查反映，近年来山东辖区银行业每笔不良贷款平均涉及 4.9 个影响因素，

且不良贷款影响因素逐年增多，其中“经济持续下行”“企业内部管理不善”“贷后管理不到位”

及“企业核心竞争力不足”贡献度在全部 23 项影响因素中位居前四；三是不良贷款因素呈现

行业结构性差异的特征，批发零售业涉及因素最多，房地产业涉及不良因素最少，农副食品加

工业涉及因素较少，制造业涉及因素大致与平均水平一致。

下一步，应从实施逆周期式调节，缓解信贷周期波动；调整考核激励机制，克制规模扩

张冲动；增进银企良性互动，合力破解“囚徒困境”； 推动银行夯实内控，优化信贷供给结构；

强化诚信法治建设，加强体制机制保障；政府回归职能定位，统筹防控金融风险等方面加强信

用风险防控。

872017 年第 10 期

参考文献1. 贺建风和刘建平，我国商业银行信用风险的成因分析及控制策略，商场现代化，2007年9月（下旬刊），

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2008 年 6 月。

3. 马亚男，商业银行集团客户成员企业信用风险传导仿真研究，商业研究，2016 年第 12 期，96-101。

4. 山东银监局信用风险预警课题研究课题组，基于监管视角的信用风险预警研究，金融监管研究，

2014 年第 10 期，28-44。5. 杨军，银行信用风险——理论、模型和实证分析，中国财政经济出版社，2004 年。

Abstract: The factors influencing credit risk are complicated. Under current circumstance, it has realistic

significance for strengthening the credit risk prevention and control to deconstruct the influencing factors and

measure their quantitative effects on credit risk. From the perspective of a thorough deconstruction of the credit

risk, this paper subjectively estimates the contributions and interactions of influencing factors with mathematical

modeling and questionnaire surveys. This paper finds that the factors of credit risk affecting the banks in our

jurisdiction are increasing and complicating. The four factors including economics condition, business operation,

credit management and induced conduction all have significant negative effects on credit risk. And the effects of

these factors have significant structural differences on different industries. Finally, this paper proposes suggestions

on building a comprehensive credit risk prevention and control mechanism from six perspectives, which includes

counter cyclical regulation, incentive mechanism, and benign bank-firm interaction, better internal controls of

banks, and legal construction on integrity.

Key Words: Credit Risk; Structural Equation; Risk Prevention and Control; Quantitative Measurement

（编辑：曹易，校对：李念夷）