中国的贷款损失准备金制度具有良好的逆周期功能

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1、中国的贷款损失准备金制度具有良好的逆周期功能　　中国银监会于2011年颁发了《中国银行业实施新监管标准指导意见》，明确规定：建立贷款拨备率和拨备覆盖率监管标准。贷款拨备率（贷款损失准备占贷款的比例）不低于2.5%，拨备覆盖率（贷款损失准备占不良贷款的比例）不低于150%，原则上按两者孰高的方法确定银行业金融机构贷款损失准备监管要求。这项制度是一个重大创新，对提高中国银行业资产质量稳健性将起到重要作用。　　拨备率有效弥补了拨备覆盖率的亲周期现象　　《意见》提出的两项指标拨备率和拨备覆盖率，具有良好的互补作用。　　拨备覆盖率的亲周期性　　拨备覆盖率计算公式为：拨备覆盖率=

2、拨备余额/不良贷款余额。　　式中分母是不良贷款余额，当拨备覆盖率固定时，拨备数取决于不良贷款数，如果不良贷款多，提取的拨备就多，不良贷款少，提取的拨备就少。这个指标具有严重的亲周期性。即，当经济形势很好时，由于一片繁荣，各项经济指标都很好，银行的贷款质量就好，不良贷款就少，提取的拨备也很少，但经济上行期，贷款总量却会大大增加，这是由经济规律决定的。这样就产生一个矛盾，一方面贷款总量很高，杠杆率也很高；另一方面拨备却很少，几乎没有拨备，一旦经济下行时，资产质量会迅速下滑，呆账会迅速增加，而由于没有足够的拨备，加上经济下行时银行的盈利能力下降，补充贷款损失准备金的能力下降

3、，于是就要发生金融危机。本轮国际金融危机的始作俑者就是美国的五大投行，由于投行不受美国银行监管机构监管，也没有拨备这个概念，加上疯狂的贪婪，惊人的杠杆，经济下行时都纷纷倒下了。以不良贷款为基数的拨备覆盖率也有类似的效应。　　拨备率的逆周期性　　为了弥补上述不足，银监会推出拨备率这个指标，也叫拨贷比。　　拨备率计算公式为：拨备率=拨备余额/贷款余额　　式中分母是贷款总数，当拨备率固定时，拨备数取决于贷款总数，贷款总数越多，拨备额也越高。这个指标有良好的逆周期作用，当经济上行时，贷款质量变好，呆账变少，银行风险隐藏起来了，用于应对呆账的准备金按理也可以减少，但由于经济上行

4、，贷款总量增加，拨备数量不降，反而随着贷款总量的增加而增加，当经济上行到顶点时，拨备额也上升至顶点。由于经济上行时，银行效益很好，多提一点拨备对利润影响不大，银行不知不觉就把拨备提得非常充足了，一旦经济波动，风险来临时就能轻松应对。　　双指标控制有效解决了单指标的缺陷　　就拨备覆盖率和拨备率单项指标看，哪一个指标都有缺陷。　　拨备覆盖率只反映不良贷款与拨备的关系。根据新会计准则要求，银行提取贷款损失准备金应根据资产实际发生减值迹象提取，资产无论正常还是不良，只要有减值迹象的都应提取相应的减值准备，而拨备覆盖率只与不良贷款有关，只有当不良发生了才提取相应的拨备，而对大多

5、数银行而言，真正发生不良的资产很少，一般只占贷款总数的1%左右，如果只考虑不良，不考虑非不良，相当于抓了芝麻丢了西瓜，一方面由于提取的准备金很少，不足以抵御未来可能发生的风险，另一方面也不能准确反映正常贷款的减值情况。　　拨备率只反映贷款损失准备与贷款总量的关系，不反映不良贷款的多少，当一家银行不良资产很高时，根据拨贷比提取的准备金不能覆盖所发生的风险。所以，单用哪一个指标控制都是不审慎的。　　从表1可以看出，如果只规定拨贷比这个指标，当不良率上升到2.5%以上时，覆盖率就低于100%，将不能全覆盖不良贷款；如果只规定拨备覆盖率这个指标，当不良率很低，趋于零时，提取的

6、拨备很少，也趋于零，这样不能应对未来可能发生的风险。如果将非不良贷款与不良贷款分别提取相应准备金，如按非不良贷款1%、不良贷款100%比例提取准备金，只有当不良率等于1.5%～2%之间时，提取的拨备数比较合适，不良率小于1、大于2时，所提拨备都可能偏少。且这种提法当不良贷款上升时，对非不良贷款向下迁徙的可能性没有预防功能。运用拨备率和拨备覆盖率双指标控制则有效解决了这一问题。不管银行资产质量好还是差，都有相应的指标控制，哪怕资产质量很好，好到不良贷款为零，仍然要提取贷款总量2.5%的拨备；如果资产质量很差，差到不良资产高垒，则以不良资产为衡量标准，提取足够的拨备。这项

7、制度还有一个亮点在于将拨备覆盖率定在150%，而不是100%，这样，对不良率高的银行形成了良好的制约，不仅考虑了对不良贷款的覆盖，也考虑了对非不良贷款的覆盖。因为覆盖率是150%，相当于拿出100%拨备应对不良贷款，同时拿出50%拨备应对非不良贷款。这种设计是非常合理的，因为当一家银行不良贷款高起时，这家银行的非不良贷款质量也开始下降，必须引起高度“关注”，要有足够的拨备应对这些可能向下迁徙的“非不良贷款”，所以，有1/3的拨备用于应对非不良贷款，是科学、审慎的。　　双指标控制有效解决了不同银行的差异性监管问题　　中国是一个发展中国家，地域辽阔，地区