截至2017年1月，我国商业银行总资产规模合计达到177.9万亿元，而2014年1月总资产仅为116.4万亿元，三年时间资产规模扩大了50%以上。英国知名杂志《银行家》最新发布了2017年全球银行品牌500强，共有43家中国银行上榜。其中，前10强里面共有4家中资银行，分别是国有四大行工农中建。工行品牌价值达到478亿美元，高居第一位；建行品牌价值达到413.8亿美元，排名第三位；中行和农行分列第五位和第七位。　　此外，我国银行业结构也在不断优化，市场呈现良好的竞争格局。除了传统五大国有行和十多家全国性股份制银行以外，城商行和农商行的数量在不断增加，还兴起了村镇银行和社区银行，银行业大中小格局初步形成，市场化程度不断加强。　　然而，与此对应的是，银行整体的资产质量不断下降，不良贷款额度不断增长。从2011年第三季度开始，不良贷款率已经连续20个季度上涨，同时不良贷款余额也在不断增长，形成“双升”的态势。截止到2016年末，商业银行整体不良贷款余额为1.51万亿元，不良贷款率为1.74%，已经处于一个比较高的水平上了。　　在“双升”的背景下，还隐藏了一些令人担忧的东西，主要包括：一、关注类贷款占总贷款的比重逐年上升，到2016年达到了4%左右，关注类贷款可能转化为不良贷款，因此使得整体资产质量持续恶化。二、不良贷款中，损失类贷款占比上升，次级类贷款占比下降，由于次级类贷款计提减值比例较小，损失类计提减值比例较大，这使得商业银行的盈利能力进一步被削弱。　　不良贷款的持续上涨会侵蚀银行利润，影响银行核心竞争力。而且，我国资本市场以间接融资为主，银行占据主导地位。因此不良贷款的恶化会扰乱我国的金融秩序，严重阻碍我国经济健康稳健的发展。在这样的背景下，全面地探究我国银行不良贷款率的影响机制，并针对性地提出化解和处置不良贷款的方法，对我国银行业乃至整个经济层面意义重大。　　通过国内的文献综述发现，国内对不良贷款影响因素的研究主要集中在宏观和中观层面，微观层面的研究较少，而这一波不良贷款的爆发与银行自身的经营密切相关，因此本文增加了对银行经营层面的研究，以期能更好地结合现实，将影响因素研究得更透彻。此外，由于我国过去以国有五大行为主体，因此以前的研究主要以这五家银行为标的。随着我国银行业的百花齐放，各类银行作用日益明显，单单研究国有银行已经不能解决我国银行业整体的问题了，因此本文新增了对股份制银行和城市商业银行的研究。　　本文对商业银行不良贷款率影响因素进行了一个全面系统的分析，选取了宏观经济、货币政策、信息不对称和银行自身经营管理四个方面来分析。分析结果为：一、宏观经济与不良率负相关；二、货币政策既有正向作用，又有负向作用；三、信息不对称中的逆向选择和道德风险使不良率上升；四、银行经营层面的资产规模、贷款/风险资产比、领导者变动与不良率正相关，拨备覆盖率和成本收入比与不良率负相关。　　接着，本文选取在沪深两市上市多年的16家银行作为研究对象，采用2012年第一季度到2016年第三季度的季度数据，选取了国内生产总值增长率作为宏观经济的度量指标，选取了广义货币增长率作为货币政策的度量指标，选取了银行资产规模、成本收入比、拨备覆盖率、贷款/风险资产比作为银行客观层面的度量指标，选取了领导层变动作为银行主观层面的度量指标。由于信息不对称难以量化，本文在实证部分没有研究该因素对不良率的影响。　　本文采用面板数据模型进行回归，通过F检验判断了模型为变截距模型，再采用Ha us ma n检验后，判断了该模型为固定效应模型。由于有宏观经济变量，因此本文进行了单位根检验、协整检验以及格兰杰因果检验。面板数据可以降低多重共线性，所以一般不需要做共线性检验。由于本文试图验证各项指标对不良率的影响，因此每项指标的真实度比较重要，而共线性会改变指标的真实度和显著性，所以需要做多重共线性检验。通过检验发现存在较严重的多重共线性，于是本文采用岭回归的方法来消除多重共线性。在得到岭回归修正后的结果后，为了验证该结果的稳健性，本文做了稳健性检验，用逾期贷款占总贷款的比重替换了被解释变量不良贷款率，再用相同的方法回归。结果显示原模型和稳健性模型显著的变量一一对应，且符号相同，即证明原模型是稳健的。　　本文的目的是探究不良贷款率的影响因素，并采取相应的措施。由不良贷款现状分析这章可知，不同类型的银行，不良贷款率的影响因素有差异。因此，进行子样本回归很有必要。此外，分子样本回归还可以横向比较各种因素对不同类型的银行的不同影响程度，从而在制定措施时有所侧重。　　本文共做了两次子样本回归。在第一章文献综述中提到，我国学者提出了制度对不良贷款的影响，认为制度是形成不良贷款的主要原因之一。因此，首先通过制度来建立子样本，即将上市银行整体分为国有银行和非国有银行。在非国有上市银行中，包含了股份行和城商行。股份行是全国性的银行，是我国市场化程度最高的银行，城商行是区域性银行，在当地优势较为明显。虽然近年来城商行逐步在向全国性的银行发展，但整体来看，与股份行还是有许多不同的地方。因此，要分别抓住它们各自的影响因素，对症下药，才能起到更好的效果。而且，银监会专门成立了股份行部和城市银行部，也说明了两者的不同，所以第二次回归将非国有银行分为股份制银行和城市商业银行。　　通过上述的上市银行整体回归，以及两个子样本回归，可以得出许多比较重要的结论，现将结论梳理如下：第一、GDP增长率是不良贷款率重要的影响因素，对全国性的国有银行以及股份行影响程度更高，区域性的城商行影响程度低一些。第二、M2增长率与各类银行关系均不显著，货币政策短期内效果不明显。第三、成本收入比与国有银行显著正相关，与非国有银行显著负相关，这是国有行与非国有行的主要区别之一，体现了制度对不良贷款的影响。第四、领导层变动对国有行不良率有正向作用，对非国有行作用不明显。第五、资产规模对各类银行影响均不显著。第六、拨备覆盖率与各类型银行的不良率之间显著负相关，这是银行可以自主控制的主要指标之一。第七、贷款/风险资产比对银行不良贷款率来说，不是一个重要的影响因素。　　根据实证结果，并结合近年来我国商业银行自身情况，给出商业银行不良贷款防范和处置的措施建议。防范方面，主要抓住四点：一是改善宏观经济环境，促进经济再次腾飞；二是相机选择货币政策，做到有的放矢；三是银行主动加强风险意识和完善风险控制体系；四是建立完善的企业征信体系，尽量消除信息不对称。另外，国有银行还应该裁减人员，提高运转效率，以及保持领导层稳定。处置方面，本文提出四种新的方式以供参考：一是不良资产证券化，应该加速落实；二是债转股，减轻企业负担，也能降低银行企业之间的信息不对称；三是允许银行追加投资，这样做可使抵押物回收现金值增加；四是完善与不良贷款处置相关的税收制度，减轻银行处置成本。　　本文创新之处在于，新增了微观层面的研究，从银行经营角度出发，通过实证研究来量化银行自身经营对不良贷款的影响；将领导层变动对不良贷款的影响量化，实证检验了银行主观层面对不良贷款率影响的显著度；考虑了股份行和城商行等非国有银行，使实证结果更具有现实意义。　　此外，由于我国近几年形势变化较快，因此较早年份的数据不能很好地反映现状。故本文采用最近五年的季度数据。以期最好地反映出变量间的关系。　　本文仍有不少不足的地方有待改进，一是城商行样本量过少，回归结果容易和实际出现偏差；二是可能遗漏了其他对不良贷款有影响的指标。