Applied Economics Letters, 2005, 12, 913–918

Does leverage influence banksrsquo; non-performing loans?

Evidence from India

Saibal Ghosh

Department of Economic Analysis and Policy, Reserve Bank of India, New Central Office Building, Fort, Mumbai, Maharashtra 400001, India E-mail: saibalghosh@rbi.org.in

The study examines the association between corporate leverage and banksrsquo; non-performing loans. Using data on Indian manufacturing sector in India for 1993–2004, the findings indicate lagged leverage to be an important determinant of bad loans of banks. In terms of magnitudes, a 10 percentage point rise in the corporate leverage is, on average, associated with 1.3 percentage point rise in sticky loans relative to loans, after a one period lag. In terms of policy implications, the analysis suggests that the leverage ratio can serve as a useful signpost of asset quality and second, the analysis points to the need to improve the collection of data from the corporate sector.

1. Introduction

The quality of loan portfolio of financial institutions is widely perceived to be directly dependent upon the financial health and profitability of the institu- tionsrsquo; borrowers, particularly the non-financial enterprise sector. This was especially the case in Korea where chaebols built up high corporate debt ratios (of over 300% during the period 1992–1997) resulting in inefficient cash flow management and cross-subsidization of less profitable subsidiaries. Subsequent to the crisis, bankruptcies doubled from around 11 000 in 1994 to 22 828 in 1998. Consequently, non-performing loans of commercial banks jumped from less than 4% of total loans in 1995 to 13.6% in 1999, before plummeting to 2.4% in 2002 (Chopra et al., 2001). Following from this episode, there has been a renewed interest as to whether and how the corporate sector can engender financial stability.

The study examines this aspect in the Indian context, drawing upon available evidence to explore the interlinkage between financial stability and corpo- rate balance sheets. Limited empirical research has, however, been forthcoming in this area for emerging countries for two main reasons. First, until recently, corporates encountered constraints in accessing equity and debt markets, which meant that any research on the interface between firmrsquo;s capital structure and banks sticky assets could have been largely constraint- driven and hence, less incisive. Second, even until the late 1980s, several emerging economies suffered from lsquo;financial repressionrsquo;, with negative real interest rates and high pre-emption levels. This could have meant restricted play of market forces for resource allocation with implications for corporate leveraging.

Issues regarding the interaction among banking and corporate finance have gained prominence in recent years. Several emerging economies have introduced market-oriented reforms in the

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Applied Economics Letters ISSN 1350–4851 print/ISSN 1466–4291 online copy; 2005 Taylor amp; Francis 913

http://www.tandf.co.uk/journals DOI: 10.1080/13504850500378064

financial sector. This move towards market-driven allocation of funds, coupled with the deepening of financial markets, have provided greater scope for corporates to determine their capital structure. At the same time, several emerging markets have been testimony to episodes of banking crises, with sig- nificant output and employment losses. Observers have, therefore, sought to explore whether there exists any connection between corporate leverage and banksrsquo; sticky loans. In the Indian context, the Reserve Bank of India (RBI), the countryrsquo;s central bank, has been expressing concern, time and again, about the unhedged foreign currency exposures of corporates (RBI, 2002a,b; 2003; 2004a). Despite these exhortations, limited attempts have been made to empirically examine the nexus between corporate finance and banksrsquo; bad loans and this becomes a major concern of the study.

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The rest of the paper is organized as follows. Section II provides a brief overview of the received literature. Subsequently, an econometric model is specified to examine the interlinkage between corporate balance sheets and asset quality of banks followed by a description of the database employed. A discussion of the findings is contained in the penultimate section followed by the policy implica- tions and concluding remarks.

1. Literature Overview

The literature focuses on two aspects that are key to ensuring the repayment of corporate obligations. The lsquo;financial acceleratorrsquo; approach emphasizes the role of microeconomic rigidities. In these studies, macroeconomic shocks affect the real sector through corporate balance sheet effects (Bernanke and Gertler, 1995; Stone and Weeks, 2001). Under the lsquo;collateralrsquo; approach, on the other hand, crisis susceptibility is driven by shortfall in collateral need to obtain domestic and foreign financing (Caballero and Krishnamurthy, 2000).

Available research in this area points to the strong association between macroeconomic developments and corporate leverage and between the latter and the probability of financial crises (Rajan and Zingales, 1995). Cross-country evidence uncovered by Davis and Stone (2004) suggests that financial crises have a greater and more consistent negative impact on corporate sectors in emerging as compared with advanced economies. The cross-sectional variability in these studies, however, suggests that the resultant estimates are more in the nature of lsquo;averagersquo; relationships, which restricts the empir

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杠杆会影响银行的不良贷款吗？来自印度的证据

该研究调查了企业杠杆和银行不良贷款之间的关联。利用印度制造业部门1993-2004年的数据，研究结果表明，杠杆率滞后是银行不良贷款的一个重要决定因素。就规模而言，企业杠杆率上升10个百分点，在一段时期后，与贷款相关的粘性贷款平均上升了1.3个百分点。在政策影响方面，分析表明，杠杆率可以作为资产质量的有效评估标志，并且分析指出需要改进企业部门的数据收集工作。

一、引言

人们普遍认为，金融机构贷款组合的质量直接依赖于借款人的财务健康和盈利能力，尤其是非金融企业部门。尤其是在韩国，财阀在1992-1997年期间积累了很高的公司债务比率(在1992-1997年期间超过了300%)，导致了低效的现金流管理和对利润较低的子公司的交叉补贴。在危机之后，破产数量从1994年的约11 000人增加到1998年的22 828人。因此，商业银行的不良贷款率从1995年的不到4%上升到1999年的13.6%，在2002年暴跌至2.4%。在这一事件发生后，人们重新燃起了对企业部门能否以及如何能带来金融稳定的兴趣。

该研究考察了印度背景下的这一问题，利用现有的证据来探讨金融稳定与企业资产负债表之间的联系。然而，这一领域对新兴国家的实证研究有限，主要有两个原因。首先，直到最近，公司在获取股票和债务市场方面遇到了限制，这意味着任何关于公司资本结构和银行粘滞性资产之间的接口的研究都可能是很大程度上的限制，因此也就不那么尖锐了。其次，即便在上世纪80年代末之前，一些新兴经济体也遭遇了“金融抑制”，实际利率为负，防范水平较高。这可能意味着限制市场力量对资源配置的影响，并对企业的杠杆作用产生影响。

近年来，银行与企业融资的相互作用日益突出。几个新兴经济体在金融领域引入了市场化改革。以市场驱动的资金分配，再加上金融市场的深化，为企业制定资本结构提供了更大的选择空间。与此同时，几个新兴市场已经有证据证明银行业危机爆发的可能性，包括经济流出和失业状况恶化。因此，观察人士试图探究企业杠杆和银行粘性贷款之间是否存在关联。在印度这一背景下，印度的中央银行，印度央行(RBI)，一直在对未对冲的企业外汇敞口表示关注(RBI, 2002a,b2003;2004年)。除了进行劝导，实证研究公司金融与银行不良贷款之间的关系的尝试成为了研究的一个主要方向。

本论文的其余部分安排如下。第二节简要概述了所参考的文献。随后，设计了计量经济学模型，用以考察银行的资产负债表与资产质量之间的相互联系，然后对所使用的数据库进行描述。有关调查结果的讨论位于倒数第二节，其后是政策建议和结束语。

二、文献综述

文献侧重于确保偿还公司债务的两个方面。“金融加速器”这一方法强调微观经济的刚性的作用。在这些研究中，宏观经济冲击通过企业资产负债表效应影响实体部门。另一方面，在“抵押”方式下，危机的敏感性是由为获得国内外资金而抵押品需求不足的状况引起的。

该领域的现有研究指出，宏观经济发展与公司杠杆之间以及后者与金融危机发生的可能性之间存在密切联系（Rajan and Zingales，1995）。戴维斯和斯通（2004）发现的跨国证据表明，与发达经济体相比，金融危机对新兴企业部门的负面影响更大且更持续。然而，这些研究中的横截面变化表明，由此产生的估计更多的是“平均”关系的性质，这限制了这些模型在经验上的吸引力。利用大样本中横截面变化的国别研究往往在这方面更具启发性。

三、实证规范和估计策略

在总体水平上，研究公司部门的财务状况与银行部门资产质量之间的联系建立模型，银行的资产质量是公司杠杆和一组控制变量的函数。然而，由于企业杠杆率和资产质量同时与其他因素共同决定的可能性，建模变得复杂。具体而言，高度杠杆化的企业部门意味着企业更容易受到宏观经济冲击的影响，这可能会导致违约，加剧银行不良贷款问题。其次，较高的不良贷款需要银行提供更多的贷款损失准备金，直接影响银行的资本状况。第三，随着企业部门杠杆率的提高，贷款利率的风险溢价上升，减少了杠杆率的激励。最后，杠杆的数量取决于银行系统扩大信贷的能力，这是由于杠杆率高时企业违约增加导致资产质量恶化所致。

这些相互关系导致我们指定以下联立方程框架，包括银行特定的，公司特定的和宏观经济变量：

不良贷款率=不良贷款占贷款总额的比例; CRAR =资本与风险加权资产的比率; RoA =资产回报率; INEFF=运营支出占总资产的比例; INFLN =按批发价格指数（WPI）衡量的通货膨胀率; RCC =实际资本成本（定义为加权平均银行贷款利率减WPI贬值的通话费率）; GDPGR =实际GDP增长率; GRM3 =广义货币的实际增长率;CREDGR=国内信贷增长率;REER=指数的实际有效汇率; LEV =按债务权益比衡量的企业部门杠杆率，RONW =净资产收益率，定义为净利润与净值的比率。前四个变量是银行特定的，最后两个是公司特定的; 剩余的是宏观经济控制。

在公式1中，不良贷款应该随着公司杠杆的增加而增加，这使得违约的可能性更大，可能存在滞后。在等式2中，CRAR可能随着LEV的上升而下降，这增加了违约的可能性，因此需要更高的准备金和可能降低银行资本状况。同样，在等式3中，LEV应该与不良贷款负相关，因为粘滞性贷款的增加会导致银行业薄弱，这可能会导致银行缩减贷款规模。最后，在等式4中，RCC很可能是LEV的一个函数，因为杠杆率的上升有助于提高贷款利率和资本回报率的风险溢价。

该模型使用覆盖制造业12个行业组的面板数据集进行估计内生变量之间的相互依赖表明，估计需要控制联立方程偏差，这是通过使用工具变量来完成。因此，估计过程分两步进行。在第一阶段，因变量对系统中的所有外生变量加上准备金率（由法定流动性比率确定）和时间趋势进行回归。通过这种方式，变量的预测值被清除其内生元素。为了完成两阶段程序，在将相关的因变量替换为它们的预测值之后估计方程。

采用通用的具体估计策略来制定首选的经验规范和滞后结构。该方法涉及从包含所有解释变量滞后的通用规范开始估算大量相关规范，然后删除不重要的术语以达到最佳拟合。以这种方式，更容易辨别不同解释变量的同期和滞后价值的重要性。

表1 不同行业组织中的公司

来源：来自于Prowess数据库的计算

四、数据库

所使用的数据库是Prowess数据库（版本2.3），由印度经济监测中心（CMIE）创建和维护。该数据库集包含8000多家公司的财务信息。此外，数据库还包含有关这些公司从其损益账户和资产负债表中剔除的财务业绩的详细信息。

样本的选择取决于数据的可用性。由于杠杆作用是制造业的一个重要问题，因此相关研究都关注这一领域。在这个部门内，从1993年至2004年开始的整个改革后的整个时期内，信息都被剔除，涉及属于数据库中提供信息的所有12个行业组的总体水平的相关企业部门变量。这实际上提供了属于这些行业集团的超过5000家企业的总体信息，占工业行业总资产的近80％。

表1提供了有关样本的信息。大多数公司属于食品和饮料，纺织品，机械和化学品，这表明鉴于数据库的构成，近70％的公司属于这些行业组织。

关于宏观经济变量的信息来源于印度经济统计手册（RBI，2004a），该手册提供了有关货币和宏观经济变量的时间序列数据。关于银行业变量的数据摘自“印度银行趋势和进展报告”（RBI，各年），这是法定年度出版物RBI。为了在不损害规范的客观性的情况下获得尽可能长的数据库，考虑了国有银行的不良贷款。这个选择可以在三个方面证明是合理的。首先，国有银行在印度银行业占主导地位，平均占银行业总资产的近75％，占样本期间贷款总额的近80％。其次，从数据可用性的角度来看，国有银行的不良贷款是样本期间唯一一致的基础数据。最后，也是最重要的是，样本期间，国有银行的不良贷款平均占商业银行部门粘滞性贷款总额的近85％，这意味着初期困境在企业资产负债表中将反映在国有银行的资产负债表中。

该研究的一个关键方面是衡量杠杆率。根据文献（Stone，2001; Jaeger，2003; Davis and Stone，2004），决定采用债务权益比率（DER），这是企业杠杆率最常见的指标。 实际上，这个比率表示通过债务相对于权益来筹措多少业务。 非常高的比率意味着对现在或将来的债权人更大的风险。

表2 仪器变量估计-回归结果

RoNW -0.08 (0.009)*

DER的首次滞后 0.13 (0.007)* -0.02 (0.057) 0.02

银行具体

RCC 0.57 (0.17)* -28.90 (37.34)

RCC的首次滞后

NPL -0.16 (0.04)*

NPL的首次滞后 -0.09 (0.02)*

CRAR -2.32 (0.21)*

资产回报率 0.52 (0.18)*

INEFF -0.77 (0.39)**

宏观经济

GDPGR -0.15 (0.08)** -0.42 (0.26)***

GDPGR的首次滞后 -0.31 (0.29) -0.03

INFLN -0.21 (0.05)* 0.15 (0.17)

REER 0.17 (0.07)**

GRM3 0.36 (0.12)* 0.04 (0.006)*

CREDGR -0.04 (0.02)*** 0.25 (0.13)**

注：括号中的标准错误

*, ** 和 *** 分别表示在1,5和10%的统计显著性

五、结果与讨论

表2列出了回归估计值，对应于DER作为杠杆测量。实际的资本成本对银行的粘性贷款有积极的影响。从经济角度来看，实际资本成本的上升对不良贷款有两个抵消效应：一方面，它鼓励银行放贷更多，通过提高不良贷款的分母来降低贷款比例。另一方面，它也会增加借贷成本，这可能会导致不良贷款（分子中）的上涨，可能会出现滞后。净积极影响表明后一方面主宰前者。发现银行的资本充足率对资产质量有显着的负面影响。这意味着资金相对较多的银行不太容易出现信用风险。国际上（Kwan和Eisenbis，1997; Rime，2001）和印度背景下（Das和Ghosh，2004），信用风险和资本之间相互加强的关系已被广泛记录。REER升值粘贴贷款，可能是因为企业部门失去竞争力

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