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最近有人提出，不良貸款量高會限制銀行的放貸能力，從而影響貨幣政策的有效性。本專欄對這種說法提出了質疑，並提出了更爲微妙的觀點。它指出不良貸款存量與信貸動態之間的關係缺乏嚴肅的理論分析。政策應該聚焦於最大化“治癒率”，而不是完全消除不良貸款。

最近，各種評論人士都認爲，不良貸款(NPL)存量過高會限制銀行的放貸能力，從而削弱貨幣政策傳導機制。這篇專欄文章對這個論點提出了質疑，表明它缺乏堅實的理論或實證基礎。

不良貸款是相對不透明和異構的，因此難以估值。而且，它們通常不會帶來穩定的回報;因此，在其它條件相同的情況下，持有大量不良資產的銀行利潤較低，並在資本和流動性市場上支付風險溢價。事實上，這種單一的監管機制促進了銀行資產負債表中不良貸款的減少，效果非常好。我認爲，儘管支持這一政策的理由多種多樣，但並非所有理由都有充分根據。

沒有理論表明，不良貸款高企的股票會影響信貸配置。

據我所知，沒有明確的理論表明，大量不良貸款損害了信貸分配機制。銀行貸款調查(一項針對歐洲主要銀行信貸狀況的全歐盟調查)提供了對這一問題有用的見解。除其他外，銀行被要求對其決定收緊/放鬆信貸供應的下列因素進行排名:資金成本和資產負債表約束;借款人的風險認知;來自競爭的壓力;和風險承受能力。有趣的是，這些因素清單不包括不良貸款。事實上，國勞工統計局（BLS）的調查問卷指出了間接的影響——不良貸款是不透明的，難以評估;而且，它們的收益率很低，甚至爲零。因此，揹負着不良貸款水平高的銀行將被視爲風險相對較高，並可能在獲得流動性和資本市場方面遇到困難。在其他條件相同的情況下，這些弱點將反映在銀行的貸款供應上。

這種說法是正確的，但只有在銀行被視爲軟弱的情況下，它纔會奏效。如果銀行盈利或資本充足，這些渠道可能會受到抑制，甚至完全失效。此外，這個論點並不是針對不良貸款;它一般適用於具有類似特徵的資產(高度不透明性和估值不確定性、低流動性和低收益率，如某些二級和三級資產，波滕特Potente等人2018年)，以及其他一些衆所周知的衰退的重要銀行(如治理)。然而，本文關注的是境況不佳的公司，而不是不良貸款本身。

不良貸款包括向仍在持續經營的借款人發放的貸款，以及向不再活躍的公司發放的貸款。迄今爲止，大多數交易都涉及後一種類型的貸款。在這個市場上，買家實際上是在破產程序中獲得股份，主要通過收購、重組和出售抵押品來賺錢。因此，這些不良貸款的銷售並沒有讓銀行擺脫殭屍企業。出售與陷入困境的公司相關的不良貸款將消除“殭屍貸款”問題。然而，由於歐洲銀行的外部融資來源仍未得到完善，這些銷售可能也會觸發企業破產的可能性。意大利銀行提供的證據表明，向陷入困境的公司提供不可忽視的貸款份額，在幾年後公司會恢復到正常的狀態。好的不良貸款政策應該是最大化“治癒率”，而不是不惜一切代價擺脫不良貸款。總之，關於殭屍借貸的文獻可以爲不良貸款問題提供經驗教訓，也解決了一個明顯的現象。

主張快速減少不良貸款的人所使用的一種說法是，不良貸款會消耗資本，降低銀行的放貸能力(例如艾雅Aiyar等人，2016年)。這一論點忽略了一個事實，即不良貸款銷售——實際上是促使股價迅速下跌的唯一途徑——通常是以遠低於賬面價值的價格發生的。這造成的損失遠遠抵消了減少投資回報率對資本比率產生的積極影響。

總之，不良貸款與信貸動態之間的聯繫是間接的，它通過不良貸款對盈利能力、流動性和資本成本的負面影響發揮作用。儘管這些效應足以證明，當前人們大力關注不良貸款削減的政策，卻缺失了對不良貸款存量與信貸動態之間關係的認真理論分析。我接下來要談到的經驗證據相對較少，也沒有提供明確的結論。

關於這一問題的經驗證據不足，也沒有結論性

隨着全球經濟衰退，意大利銀行的不良貸款存量在2008-09年開始增加，並在2015年達到頂峯(圖1)。該數據顯示，2008-2016年期間，不良貸款存量與私營部門信貸增長率之間存在粗略的負相關關係。然而，這種相關性並不支持因果關係的結論。身份識別是關鍵問題，在國家和經濟活動中出現不良貸款，因此信用，停滯或收縮。

圖2將獲取信貸的難度指標與新不良貸款的流動聯繫起來。這兩個級數之間的強烈的協同運動很明顯，它們的相關性是0。83。信貸指標滯後一年，爲新的不良貸款顯示良好的領先性質。對這一證據的解釋可能是:隨着經濟前景的惡化(改善)，銀行開始收緊(放鬆)信貸條件;大約一年後，隨着經濟的惡化/改善，不良貸款的流動也隨之發生。對比圖1和圖2可以清楚地看出，在2015年左右，當不良貸款存量達到峯值時，獲得銀行信貸的難度達到了歷史最低水平。這一證據與以下觀點不符:大量不良貸款可能損害銀行向經濟發放信貸的能力。

圖1，意大利銀行的不良貸款和銀行對私人部門的貸款(不良貸款佔未償貸款的比例;銀行貸款增長率;百分比)

備註：不良貸款率(左表)，領先的y-o-y增長率

圖表橫座標: 2008年12月、2009年12月、2010年12月、2011年12月、2012年12月、2013年12月、2014年12月、2015年12月、2016年12月、2017年12月

註釋：2017年的數據是臨時的。銀行對私人部門的貸款包括家庭和非金融公司。

圖2不良貸款流動和非銀行金融機構獲得銀行信貸的困難(所佔百分比;傳播索引)

備註：新增不良貸款率(左縱座標量表)（藍線）、獲得信貸滯後1年的困難（綠線）

注:新的不良貸款率是計算在給定季度進入不良貸款狀態的新貸款價值與季度初貸款存量之間的比率。獲得信貸的困難在於一項由意大利統計局(ISTAT)對非金融企業樣本進行的調查得出的擴散指數。詳情見Angelini(2018)。

阿納特（Accornero et al.）等人在2017年研究了不良貸款對銀行向非金融企業提供信貸的影響。他們評論了關於這個問題的幾篇論文，認爲身份識別問題是普遍存在的。爲了解決這些問題，他們在2008年到2015年期間採用了一份關於在意大利的借款級別貸款的廣泛數據集，使用時間變化的公司固定效應來控制對需求的轉移和借款人特徵的變化。他們發現，儘管新的不良貸款和更高的準備金的出現，可以減少信貸的供給，但對銀行的借貸行爲沒有影響。特別是，與不止一家銀行有積極關係的公司，無論其不良貸款率如何，銀行都以同樣的方式對待它們。由於外生不良貸款衝擊的影響主要是由與更高撥備相關的盈利能力下降所引起的，因此這一分析還表明，以明顯低於面值的價格清算不良貸款本身可能會削弱信貸供應。

參考文獻

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