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    我國(guó)貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)研究

    2017-12-25 01:43:30夏仕龍付英俊
    關(guān)鍵詞:風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)貨幣政策結(jié)構(gòu)

    夏仕龍+付英俊

    摘要:貨幣政策與金融穩(wěn)定的關(guān)系在后金融危機(jī)時(shí)代受到廣泛關(guān)注,催生貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道成為研究熱點(diǎn)。學(xué)術(shù)界對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)缺乏理論模型研究,而實(shí)證研究集中在銀行、貸款等微觀層面,極個(gè)別考慮了銀行業(yè)宏觀層面,但缺乏中觀層面的結(jié)構(gòu)視角分析。本文構(gòu)建的資產(chǎn)組合理論框架表明,寬松的貨幣政策會(huì)通過(guò)加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)兩種途徑加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)?;谖覈?guó)商業(yè)銀行體系分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的逐步回歸和可變系數(shù)回歸等實(shí)證分析,驗(yàn)證了貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的存在,并測(cè)出了分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)性差異。

    關(guān)鍵詞:貨幣政策;風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);結(jié)構(gòu)

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):100228q

    482017(06)003313

    一、 引言

    金融危機(jī)以來(lái),學(xué)術(shù)界開(kāi)始廣泛關(guān)注貨幣政策與金融穩(wěn)定的關(guān)系,特別是貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)。不少觀點(diǎn)認(rèn)為美國(guó)次貸危機(jī)的根源是長(zhǎng)期執(zhí)行低利率政策,寬松的貨幣環(huán)境使金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力變?nèi)?,風(fēng)險(xiǎn)容忍度提高,最終形成過(guò)度的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。Borio和Zhu總結(jié)了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的三大理論基礎(chǔ):第一,低利率使資產(chǎn)和抵押品價(jià)值、收入和利潤(rùn)都上升,減小風(fēng)險(xiǎn)感知或增加風(fēng)險(xiǎn)容忍,違約概率、違約損失率、波動(dòng)率和相關(guān)性的順周期特征使風(fēng)險(xiǎn)感知減小,風(fēng)險(xiǎn)容忍隨財(cái)富點(diǎn)的上移而上升的一般性假設(shè)意味著風(fēng)險(xiǎn)容忍增加。第二,目標(biāo)收益率具有粘性,不能隨市場(chǎng)利率及時(shí)調(diào)整,導(dǎo)致政策利率下調(diào)后,必須通過(guò)擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)才能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)收益率。第三,央行政策透明度越高,溝通能力越強(qiáng),未來(lái)不確定性越小,會(huì)壓縮風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),要實(shí)現(xiàn)預(yù)期收益,只能額外承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn),預(yù)期央行救市會(huì)產(chǎn)生利率變動(dòng)的不對(duì)稱效應(yīng),下降對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的激勵(lì)大于上升對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的抑制[1]。

    國(guó)外學(xué)者對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)在銀行或貸款微觀面板數(shù)據(jù)層面進(jìn)行了大量的實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)論都支持貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在。Delis和Kouretas用2001—2008年歐元區(qū)銀行18000個(gè)年度觀測(cè)值找到低利率顯著增加銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù),且利率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的影響在權(quán)益資本更高的銀行更弱,在表外項(xiàng)目更高的銀行更強(qiáng)[2]。Maddaloni和Peydro用歐元區(qū)和美國(guó)的銀行信貸標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),低的短期利率會(huì)放松對(duì)家庭和公司貸款的標(biāo)準(zhǔn),且這種放松程度會(huì)被證券化活動(dòng)、低的銀行資本監(jiān)管、低的貨幣政策利率執(zhí)行時(shí)間放大,但低的長(zhǎng)期利率不會(huì)放松信貸標(biāo)準(zhǔn)[3]。Jiménez等從西班牙銀行業(yè)監(jiān)督管理機(jī)構(gòu)獲取貸款申請(qǐng)和合同數(shù)據(jù),用一個(gè)兩階段模型先分析貸款申請(qǐng)的成功與否,再分析申請(qǐng)貸款成功后的貸款結(jié)果,發(fā)現(xiàn)更低的隔夜利率會(huì)使低資本化銀行對(duì)事前風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)同意更多貸款申請(qǐng),且授信更多貸款,要求更少抵押,但是會(huì)有一個(gè)更高的事后違約概率[4]。Ioannidou等研究了玻利維亞的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道,發(fā)現(xiàn)低政策利率會(huì)促使對(duì)信用歷史更差、事前信用評(píng)級(jí)更低、事后表現(xiàn)更差的借款人的風(fēng)險(xiǎn)貸款的授信,為了單獨(dú)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),評(píng)估新發(fā)放貸款的擔(dān)保品覆蓋、預(yù)期回報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),發(fā)現(xiàn)回報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)更低,特別是對(duì)那些代理問(wèn)題嚴(yán)重的銀行[5]。DellAriccia等提供了美國(guó)銀行業(yè)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的證據(jù),從美聯(lián)儲(chǔ)對(duì)商業(yè)貸款方面調(diào)查中獲得1997—2011年銀行對(duì)商業(yè)貸款內(nèi)部評(píng)級(jí)的私密數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)用新貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)衡量的事前風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和短期利率的上升負(fù)相關(guān),且這一關(guān)系在經(jīng)濟(jì)周期性越弱的地區(qū)顯著性越強(qiáng),在資本相對(duì)較低的銀行和財(cái)務(wù)困境時(shí)期顯著性越差[6]。

    國(guó)外學(xué)者對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)也進(jìn)行了不少理論解釋和拓展。Diamond和Rajan,Adrian和Shin認(rèn)為銀行更多地依賴短期資金,因而低的短期利率比低的長(zhǎng)期利率刺激更多的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[78]。Rajan認(rèn)為低利率會(huì)給金融市場(chǎng)帶來(lái)額外的順周期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān):比如保險(xiǎn)公司一般有固定收益的承諾,當(dāng)利率下降時(shí),如果停留在低利率的安全投資上,可能無(wú)法兌現(xiàn)承諾,因此不得不尋求風(fēng)險(xiǎn)更大的投資,這樣還有機(jī)會(huì)獲得更高的收益以避免違約。再比如對(duì)沖基金經(jīng)理的報(bào)酬一般是管理資產(chǎn)的1%加上超過(guò)最低約定回報(bào)的年化收益率的20%,當(dāng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率處于高位時(shí),就算選擇保守投資,報(bào)酬也可觀,當(dāng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率處于低位時(shí),若投資保守,可能不能超過(guò)最低約定回報(bào),因此低利率會(huì)增加基金經(jīng)理的冒險(xiǎn)激勵(lì)[9]。DellAriccia和Marquez認(rèn)為銀行間存在信息不對(duì)稱,因而低政策利率會(huì)放松銀行信貸標(biāo)準(zhǔn),增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿[10]。由于銀行業(yè)存在嚴(yán)重代理問(wèn)題(緊急救助和流動(dòng)性援助),Adrian和Shin認(rèn)為低利率可能會(huì)通過(guò)提高銀行凈值導(dǎo)致銀行放松貸款標(biāo)準(zhǔn)[11],而Acharya和Naqvi認(rèn)為低利率可能會(huì)通過(guò)提高銀行流動(dòng)性導(dǎo)致銀行放松貸款標(biāo)準(zhǔn)[12]。Allen和Carletti認(rèn)為銀行部門的金融危機(jī)的關(guān)鍵成因是過(guò)低的短期(貨幣政策)利率和長(zhǎng)期(政府債券)利率導(dǎo)致的信貸標(biāo)準(zhǔn)的過(guò)度放松,金融創(chuàng)新的廣泛運(yùn)用導(dǎo)致的高度證券化活動(dòng),監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)(特別是對(duì)資本的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn))的放松[13]。Borio和Zhu則認(rèn)為貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道和流動(dòng)性緊密聯(lián)系,相互加強(qiáng),更低的風(fēng)險(xiǎn)感知和更高的風(fēng)險(xiǎn)容忍會(huì)弱化流動(dòng)性約束,反過(guò)來(lái),更低的流動(dòng)性約束會(huì)支持更高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),而且金融體系的演變和審慎監(jiān)管會(huì)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的重要性[1]。

    少數(shù)國(guó)外學(xué)者采用理論模型來(lái)研究貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。Valencia用一個(gè)動(dòng)態(tài)銀行模型研究低貨幣政策利率如何導(dǎo)致銀行承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn),以及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)度的條件:當(dāng)銀行不能發(fā)行股份時(shí),效應(yīng)取決于沖擊的大小,小幅的貨幣政策利率下降可能減少過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),大幅的政策利率下降會(huì)增加過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);當(dāng)銀行可以發(fā)行股份時(shí),貨幣政策利率降低毫無(wú)疑問(wèn)會(huì)增加過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),且效應(yīng)會(huì)持續(xù)更長(zhǎng)時(shí)間;資本要求比貸款價(jià)值比上限對(duì)減少過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效果更好[14]。Angeloni先用向量自回歸(VAR)模型和銀行業(yè)整體時(shí)間序列數(shù)據(jù)證明風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在,且在銀行資金端特別顯著,然后建立宏觀經(jīng)濟(jì)模型分析銀行如何內(nèi)生選擇資金結(jié)構(gòu)(存款或資本)及風(fēng)險(xiǎn)水平,發(fā)現(xiàn)寬松貨幣政策會(huì)增加銀行杠桿和風(fēng)險(xiǎn),高風(fēng)險(xiǎn)會(huì)在穩(wěn)態(tài)下增加資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)和減少均衡產(chǎn)出[15]。endprint

    國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)在銀行微觀面板數(shù)據(jù)層面進(jìn)行了大量的實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)論也都支持貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在。江曙霞、陳玉嬋利用我國(guó)14家上市銀行2008年第一季度至2011年第三季度的平衡面板數(shù)據(jù),采用門限回歸模型實(shí)證分析了貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響,實(shí)證結(jié)果表明,緊縮的貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有抑制作用,且貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響取決于銀行資本狀況[16]。張雪蘭、何德旭基于中國(guó)2000 —2010年間的16家上市銀行的年度經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù),應(yīng)用動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計(jì)法(GMM),考察我國(guó)貨幣政策立場(chǎng)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響,結(jié)果顯示,貨幣政策立場(chǎng)顯著影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),且受市場(chǎng)結(jié)構(gòu)及商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表特征的影響[17]。徐明東、陳學(xué)彬基于1998—2010年59家商業(yè)銀行的微觀數(shù)據(jù),采用GMM動(dòng)態(tài)面板估計(jì)方法驗(yàn)證了貨幣政策傳導(dǎo)的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道假說(shuō),實(shí)證結(jié)果顯示,貨幣政策與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系;規(guī)模越大、資本越充足的銀行,其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為對(duì)貨幣政策的敏感性越低;擴(kuò)張性貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的激勵(lì)作用強(qiáng)于緊縮性貨幣政策的約束作用[18]。方意、趙勝民、謝曉聞利用我國(guó)72家商業(yè)銀行2003—2010年面板數(shù)據(jù)研究了貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)問(wèn)題,實(shí)證結(jié)果表明,我國(guó)的貨幣政策影響了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),且資本充足率在其中起重要作用[19]。牛曉健、裘翔依據(jù)“風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道”理論的假說(shuō),采用中國(guó)上市時(shí)間超過(guò)三年的14家上市銀行的數(shù)據(jù),利用固定效應(yīng)模型和差分廣義矩估計(jì)方法,驗(yàn)證了在中國(guó),低利率的政策環(huán)境會(huì)催生商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為[20]。張強(qiáng)、喬煜峰、張寶通過(guò)對(duì)我國(guó)14家商業(yè)銀行2002—2012年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,以檢驗(yàn)我國(guó)貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道是否存在,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),擴(kuò)張性的貨幣政策會(huì)顯著引起我國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的上升,而銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上升也顯著引起銀行信貸投放的增加[21]。劉曉欣、王飛對(duì)我國(guó)1997—2011年121家銀行實(shí)證檢驗(yàn)我國(guó)銀行業(yè)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道以及銀行特征的異質(zhì)性對(duì)貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響,研究結(jié)果表明,我國(guó)銀行的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道是存在的,銀行資本充足性以及流動(dòng)性在不同貨幣政策下對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有不同作用[22]。

    少數(shù)國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)在銀行業(yè)整體時(shí)間序列層面進(jìn)行實(shí)證研究。金鵬輝、張翔、高峰基于月度銀行業(yè)全行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表,構(gòu)建了銀行在資產(chǎn)及負(fù)債選擇上風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo),從我國(guó)銀行業(yè)整體層面對(duì)貨幣政策和銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為之間的關(guān)系進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)我國(guó)寬松貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的鼓勵(lì)體現(xiàn)在銀行的資產(chǎn)選擇行為上而不在銀行的負(fù)債選擇行為上[23]。金鵬輝、張翔、高峰用銀行業(yè)貸款審批條件指數(shù)來(lái)測(cè)度銀行過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為,經(jīng)實(shí)證發(fā)現(xiàn),在寬松的貨幣政策環(huán)境下,銀行會(huì)放松貸款審批條件,從而承擔(dān)過(guò)度的風(fēng)險(xiǎn)[24]。

    綜上,已有文獻(xiàn)對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究主要集中在實(shí)證檢驗(yàn)上,且以銀行或貸款微觀面板數(shù)據(jù)層面居多,其中,國(guó)外數(shù)據(jù)可得性好,銀行或貸款層面均有研究,國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)可得性差,僅在銀行層面有研究。極少數(shù)學(xué)者從銀行業(yè)整體時(shí)間序列層面對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究[15,2324]。采用理論模型來(lái)研究貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的文獻(xiàn)也極度缺乏[1415]。本文首先構(gòu)建資產(chǎn)組合理論模型對(duì)貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)微觀機(jī)理進(jìn)行解釋,對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏理論模型分析這一不足之處進(jìn)行補(bǔ)充,然后從中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)及網(wǎng)站手工收集、整理、計(jì)算中國(guó)商業(yè)銀行體系分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的面板數(shù)據(jù),對(duì)我國(guó)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),并分析貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)性差異,對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、省級(jí)、機(jī)構(gòu)等中觀層面分析及其機(jī)構(gòu)性差異分析進(jìn)行完善。

    本文的結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分為解釋貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)微觀機(jī)理的資產(chǎn)組合理論框架,第三部分為商業(yè)銀行體系分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道實(shí)證分析,第四部分為本文的結(jié)論。二、 理論框架

    貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論認(rèn)為,寬松的貨幣政策會(huì)加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好,促使商業(yè)銀行采取更加激進(jìn)冒險(xiǎn)的信貸政策和行為,而緊縮的貨幣政策會(huì)減小商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好,促使商業(yè)銀行采取更加審慎保守的信貸政策和行為。此外,無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率對(duì)貨幣政策反應(yīng)靈敏迅速,而風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率對(duì)貨幣政策反應(yīng)遲鈍緩慢,造成了貨幣政策寬松時(shí),無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率比風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率下降更多,風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的吸引力變大,商業(yè)銀行配置更多的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),而貨幣政策緊縮時(shí),無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率比風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率上升更多,風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)下降,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的吸引力變小,商業(yè)銀行配置更少的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。貨幣政策通過(guò)影響商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)這兩種效應(yīng)同時(shí)對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)發(fā)揮作用。下面用一個(gè)簡(jiǎn)單的資產(chǎn)組合理論模型進(jìn)行直觀的闡述。

    為了簡(jiǎn)化,假設(shè)商業(yè)銀行有兩種資產(chǎn)配置途徑:無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)f,預(yù)期收益率(即收益率的均值)為Rf,風(fēng)險(xiǎn)(即收益率的標(biāo)準(zhǔn)差)為0;風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)a,預(yù)期收益率為Ra,風(fēng)險(xiǎn)為σa。設(shè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置比率為xa,則無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)構(gòu)成資產(chǎn)組合p,預(yù)期收益率為Rp=xaRa+(1-xa)Rf,風(fēng)險(xiǎn)為σp=xaσa,且有Rp=Rf+Ra-Rfσaσp,即圖1中的線段fa。

    為了剝離貨幣政策傳導(dǎo)的信貸渠道中的資產(chǎn)負(fù)債表渠道對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的干擾,即貨幣政策寬松時(shí),銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置增加可能是因?yàn)閷捤傻呢泿耪吒纳屏私杩钊说馁Y產(chǎn)估值、收入和現(xiàn)金流狀況,降低了違約風(fēng)險(xiǎn),而貨幣政策緊縮時(shí),銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置減少可能是因?yàn)榫o縮的貨幣政策惡化了借款人的資產(chǎn)估值、收入和現(xiàn)金流狀況,提高了違約風(fēng)險(xiǎn),本文對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制,設(shè)定其不隨貨幣政策的改變而改變,始終為σa,因而可以單獨(dú)分析風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道。

    圖1商業(yè)銀行資產(chǎn)配置圖

    由圖1可知,若商業(yè)銀行初始資產(chǎn)配置點(diǎn)為N,此時(shí)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益率分別為Rf、Ra,風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為(Ra-Rf),商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好由無(wú)差異曲線l′1-l′3刻畫(huà),資產(chǎn)配置可行集fa與無(wú)差異曲線l′3相切于N,資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)為σN,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率為xNa=σN/σa。當(dāng)貨幣政策緊縮時(shí),商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好減小,由更陡峭的無(wú)差異曲線l1-l3刻畫(huà),即對(duì)同樣大小的風(fēng)險(xiǎn)要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償才能維持效用不變,資產(chǎn)配置可行集fa與無(wú)差異曲線l3相切于M,資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)為σM<σN,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率為xMa=σM/σaR′a-Ra,風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)變?yōu)镽′a-R′f

    總之,緊縮的貨幣政策會(huì)同時(shí)通過(guò)減小商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)這兩種效應(yīng)使商業(yè)銀行資產(chǎn)配置點(diǎn)由N遷移到K,減小風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率,降低商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。同理,若商業(yè)銀行初始資產(chǎn)配置點(diǎn)為K,采用相同的邏輯演繹可以得到,當(dāng)貨幣政策寬松時(shí),商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置點(diǎn)會(huì)最終遷移到N,寬松的貨幣政策會(huì)同時(shí)加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),增大風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率,加大商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。三、 實(shí)證分析

    上一部分通過(guò)構(gòu)建資產(chǎn)組合理論框架來(lái)分析貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的內(nèi)在機(jī)理,這一部分通過(guò)手工收集、整理、計(jì)算得到2005—2015年度中國(guó)商業(yè)銀行體系分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的相關(guān)面板數(shù)據(jù),對(duì)中國(guó)貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在性進(jìn)行檢驗(yàn),同時(shí)考慮貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)性差異。

    (一)計(jì)量模型設(shè)定

    為使實(shí)證分析和理論框架保持一致,本文主要研究商業(yè)銀行在資產(chǎn)配置上的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),暫不考慮其在負(fù)債端的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。貸款仍是我國(guó)商業(yè)銀行的資產(chǎn)主業(yè),借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)是風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的內(nèi)在實(shí)質(zhì),而不良貸款率是風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的外在表現(xiàn),商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上的選擇行為最終會(huì)以不良貸款率的結(jié)果顯現(xiàn)。因此,不良貸款率是衡量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的最核心指標(biāo)。不良貸款率除了受事前的商業(yè)銀行主動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為影響外,還受事后的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化的影響。而商業(yè)銀行主動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為,除了受貨幣政策的影響外,還受商業(yè)銀行的盈利能力、資產(chǎn)規(guī)模、資本充足性、同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)、跨業(yè)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)、利率市場(chǎng)化程度、業(yè)務(wù)合規(guī)性、資產(chǎn)價(jià)格等因素的影響?;谝陨戏治觯瑯?gòu)建如下計(jì)量模型:

    nplrit=β0+β1mpt+controlit+εit(1)

    式中,nplrit為i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)在t年的不良貸款率,mpt為t年的貨幣政策指標(biāo),controlit為控制變量集合,包括宏觀及結(jié)構(gòu)層面的經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)變量和商業(yè)銀行業(yè)整體及結(jié)構(gòu)層面的各種影響因素。β1為在其他條件不變的情況下,以不良貸款率衡量的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)貨幣政策的反應(yīng)系數(shù)。為了考慮貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)性差異,再設(shè)定mpt前面的系數(shù)為可變系數(shù),構(gòu)建如下計(jì)量模型:

    nplrit=β0+β1impt+controlit+εit(2)

    β1i為在其他條件不變的情況下,i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)在t年的不良貸款率對(duì)t年的貨幣政策的反應(yīng)系數(shù),β1i絕對(duì)值越大,表明i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)越強(qiáng)。

    除了以不良貸款率為主要對(duì)象來(lái)直接研究貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)外,本文還以貸款增長(zhǎng)率對(duì)不良貸款率的反應(yīng)系數(shù)是否受到貨幣政策的影響作為判斷標(biāo)準(zhǔn),即在以貸款增長(zhǎng)率為因變量的回歸方程中加入不良貸款率與貨幣政策指標(biāo)的交互項(xiàng),通過(guò)交互項(xiàng)的系數(shù)來(lái)間接識(shí)別貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)。影響貸款增長(zhǎng)率除了不良貸款率外,還有供給層面的貨幣政策,需求層面的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度等其他因素。基于以上分析,構(gòu)建如下計(jì)量模型:

    dlloanit=β0+β1nplrit+β2nplrit*mpt+

    controlit+εit(3)

    式中,dlloanit為i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)在t年的貸款增長(zhǎng)率(貸款余額的對(duì)數(shù)差分),controlit為控制變量集合,主要包括供給層面的貨幣政策和需求層面的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度。交互項(xiàng)的系數(shù)β2間接度量了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)。為了考慮貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)性差異,再設(shè)定nplrit*mpt前面的系數(shù)為可變系數(shù),構(gòu)建如下計(jì)量模型:

    dlloanit=β0+β1nplrit+β2inplrit*mpt+

    controlit+εit(4)

    交互項(xiàng)的系數(shù)β2i間接度量了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)效應(yīng),β2i絕對(duì)值越大,表明i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)越強(qiáng)。

    (二)樣本、變量和數(shù)據(jù)說(shuō)明

    本文研究中國(guó)商業(yè)銀行不良貸款率、貸款增長(zhǎng)率分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)四個(gè)樣本。分產(chǎn)業(yè)包括三次產(chǎn)業(yè):第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè);分行業(yè)包括10大行業(yè):農(nóng)林牧漁業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、其他行業(yè);分省包括31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市(不含港澳臺(tái)):與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)公布口徑保持一致;分機(jī)構(gòu)包括5類機(jī)構(gòu):大型商業(yè)銀行(國(guó)有商業(yè)銀行)、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、外資銀行,與中國(guó)銀監(jiān)會(huì)數(shù)據(jù)公布口徑保持一致。

    被解釋變量:不良貸款率(nplrit)和貸款增長(zhǎng)率(dlloanit)。中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)(2006—2015)披露了2006—2015年商業(yè)銀行不良貸款率、不良貸款余額分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)情況,以及2006年商業(yè)銀行不良貸款率、不良貸款余額分行業(yè)、分省對(duì)2005年的變化量。根據(jù)2006年對(duì)2005年的變化情況,可以計(jì)算出2005年商業(yè)銀行不良貸款率、不良貸款余額分行業(yè)、分省情況。由于2006年分機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)將國(guó)有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行歸為主要商業(yè)銀行大類,無(wú)小類數(shù)據(jù),加上2005年分機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)缺失,故從中國(guó)銀監(jiān)會(huì)官網(wǎng)——政務(wù)信息——統(tǒng)計(jì)信息欄目收集對(duì)應(yīng)季度數(shù)據(jù)(第四季度)對(duì)2005—2006年分機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。2005—2011年的分行業(yè)數(shù)據(jù)是按國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(GB/T 4754—2002)編排的,而2012—2015年的分行業(yè)數(shù)據(jù)是按國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(GB/T 4754—2011)編排的,本文依照最新的國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 4754—2011)以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于三次產(chǎn)業(yè)的劃分規(guī)定,進(jìn)行統(tǒng)一編排,分類匯總,使分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)公布口徑保持一致。不良貸款余額除以不良貸款率可得貸款余額,對(duì)貸款余額先取自然對(duì)數(shù)再取差分,可得貸款增長(zhǎng)率(%)。endprint

    解釋變量:貨幣政策指標(biāo)(mpt)。本文考慮的貨幣政策指標(biāo)包含數(shù)量型指標(biāo)——廣義貨幣供應(yīng)量的增長(zhǎng)率(m2t),數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局;價(jià)格型指標(biāo)——(大型金融機(jī)構(gòu))法定存款準(zhǔn)備金率(rrrt)、1年期中債國(guó)債收益率(r_bt)、1年期貸款基準(zhǔn)利率(r_lt)、1年期存款基準(zhǔn)利率(r_dt)、全國(guó)銀行間同業(yè)拆借市場(chǎng)隔夜加權(quán)平均利率(r_ibt),除了中債國(guó)債收益率來(lái)源于中國(guó)債券信息網(wǎng)外,其他來(lái)源于中國(guó)人民銀行,所有價(jià)格型指標(biāo)均以當(dāng)年有效執(zhí)行時(shí)間對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均所得。

    控制變量:宏觀及結(jié)構(gòu)層面,銀行業(yè)及結(jié)構(gòu)層面影響因素(controlit)。

    經(jīng)濟(jì)形勢(shì)越好,增長(zhǎng)速度越快,借款人的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越小,信用風(fēng)險(xiǎn)暴露的可能性越小,不良貸款率越??;經(jīng)濟(jì)形勢(shì)越好,增長(zhǎng)速度越快,借款人擴(kuò)大生產(chǎn)和投資的愿望越強(qiáng)烈,融資需求越旺盛,對(duì)貸款增長(zhǎng)率有正向作用。因此需要控制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,包括國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的增長(zhǎng)率(growtht),分產(chǎn)業(yè)增加值、分行業(yè)增加值、分省GDP的增長(zhǎng)率(growthit)。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

    經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)、行業(yè)結(jié)構(gòu)是影響商業(yè)銀行在分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)上風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的重要因素,某產(chǎn)業(yè)/行業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占的比重越大,政府的顯性、隱性政策支持力度也會(huì)越大,在政府以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心,保增長(zhǎng),促就業(yè)的壓力下,商業(yè)銀行可能會(huì)被迫承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)。因此需要控制經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)/行業(yè)結(jié)構(gòu)(struit),具體表現(xiàn)為i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)在t年的增加值占當(dāng)年GDP的比值。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

    較高的通貨膨脹率會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來(lái)不良影響,使經(jīng)濟(jì)主體對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化形成消極預(yù)期,對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率有正向刺激作用。因此需要控制通貨膨脹率,包括全國(guó)的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)同比增速(pit),分省的CPI同比增速(piit)。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

    資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)會(huì)影響商業(yè)銀行抵押品的質(zhì)量,也會(huì)引導(dǎo)信貸資金進(jìn)出資產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行投機(jī)活動(dòng),另一方面,資產(chǎn)價(jià)格的上升會(huì)弱化商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力,使實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)增加。本文控制房地產(chǎn)市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格(lhpt)和股票市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格(lsp_sht、lsp_szt),分別為商品房平均銷售價(jià)格、上證綜合指數(shù)(收盤(pán))、深證綜合指數(shù)(收盤(pán))的自然對(duì)數(shù)值。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

    商業(yè)銀行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的目的是為了謀取與風(fēng)險(xiǎn)程度大小相對(duì)應(yīng)的收益,正所謂高風(fēng)險(xiǎn)伴隨著高收益,貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)理論有逐利說(shuō)(Search for Yield),認(rèn)為商業(yè)銀行的目標(biāo)收益具有粘性,寬松的貨幣政策使低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)變得更加無(wú)利可圖,從而不得不從事高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)業(yè)務(wù)以達(dá)到目標(biāo)收益水平,反之亦然。因此,商業(yè)銀行的盈利能力會(huì)影響其風(fēng)險(xiǎn)選擇,盈利能力越強(qiáng),冒險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)越小,反之亦然。本文控制的商業(yè)銀行盈利能力包括商業(yè)銀行整體資產(chǎn)利潤(rùn)率(roat)、資本利潤(rùn)率(roet)、商業(yè)銀行分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)利潤(rùn)率(roait)、資本利潤(rùn)率(roeit)。數(shù)據(jù)均來(lái)源于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)和世界銀行全球金融發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)2005—2006年缺失的商業(yè)銀行整體資產(chǎn)利潤(rùn)率、資本利潤(rùn)率根據(jù)相關(guān)年度中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)披露的稅前利潤(rùn)、所有者權(quán)益、總資產(chǎn)先計(jì)算得到稅前值,再根據(jù)世界銀行全球金融發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)稅前、稅后商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率、資本利潤(rùn)率的換算關(guān)系得到稅后值。商業(yè)銀行分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)利潤(rùn)率、資本利潤(rùn)率同理計(jì)算。。

    “大而不倒(Too Big to Fail)”的道德風(fēng)險(xiǎn)會(huì)激勵(lì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),因?yàn)閷?duì)具備一定規(guī)模的商業(yè)銀行出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn),政府或中央銀行不會(huì)坐視不管,會(huì)采取相應(yīng)的救助措施。因此需要控制資產(chǎn)規(guī)模,包括商業(yè)銀行整體資產(chǎn)規(guī)模(lassett),分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)規(guī)模(lassetit)。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào),對(duì)整體及分機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)取自然對(duì)數(shù)得到。

    商業(yè)銀行資本具有保護(hù)性功能和管理性功能。前者指其可以抵補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)損失,后者指其可以作為資本監(jiān)管的工具。巴塞爾協(xié)議規(guī)定的最低資本充足率要求和商業(yè)銀行備付風(fēng)險(xiǎn)損失能力都決定了資本越充足,承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力越大,才越有資格去冒險(xiǎn)。本文控制的資本充足性包括商業(yè)銀行整體監(jiān)管意義上的資本充足率(cart)和會(huì)計(jì)意義上權(quán)益比率(ert),以及分機(jī)構(gòu)會(huì)計(jì)意義上的權(quán)益比率(erit)。資本充足率來(lái)源于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)2005—2006年缺失的商業(yè)銀行資本充足率由世界銀行全球金融發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)充。。整體及分機(jī)構(gòu)的權(quán)益比率由中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到(所有者權(quán)益/總資產(chǎn))。

    大量文獻(xiàn)研究競(jìng)爭(zhēng)與銀行穩(wěn)定性的關(guān)系,有競(jìng)爭(zhēng)脆弱說(shuō)和競(jìng)爭(zhēng)穩(wěn)定說(shuō),前者認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)會(huì)加劇銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),后者認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)會(huì)提升銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平,減少銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。本文對(duì)競(jìng)爭(zhēng)的考慮包括業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)和業(yè)外競(jìng)爭(zhēng),業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)包括業(yè)內(nèi)集中度指標(biāo):前五大商業(yè)銀行資產(chǎn)占比(cr5_at)、貸款余額占比(cr5_lt),業(yè)內(nèi)越集中,競(jìng)爭(zhēng)越??;商業(yè)銀行分機(jī)構(gòu)市場(chǎng)份額指標(biāo):分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)占比(stru_ait)、貸款余額占比(stru_lit),市場(chǎng)份額越大的機(jī)構(gòu),同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)。以上指標(biāo)由中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。業(yè)外競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)包含社會(huì)融資規(guī)模(增量)中表內(nèi)業(yè)務(wù)(本外幣貸款)占比(fstru_loant)、表外業(yè)務(wù)(委托貸款、信托貸款、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票)占比(fstru_offt)、直接融資業(yè)務(wù)(企業(yè)債券、非金融企業(yè)境內(nèi)股票)占比(fstru_mktt)、表外業(yè)務(wù)與表內(nèi)外業(yè)務(wù)之和的比值(bstru_offt)。表內(nèi)業(yè)務(wù)占比越大,跨業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng),表外業(yè)務(wù)與表內(nèi)外業(yè)務(wù)之和的比值越大,表明商業(yè)銀行用表外業(yè)務(wù)替代表內(nèi)業(yè)務(wù)的能力越強(qiáng)。以上指標(biāo)由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。

    隨著利率市場(chǎng)化的推進(jìn),商業(yè)銀行存貸業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)加大,存貸利差收窄,可能會(huì)導(dǎo)致其從事風(fēng)險(xiǎn)更高的資產(chǎn)業(yè)務(wù)。利率市場(chǎng)化程度用存貸利差(1年期貸款基準(zhǔn)利率-1年期存款基準(zhǔn)利率)(spreadt)側(cè)面反映,利率市場(chǎng)化程度越高,存貸利差越小。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行。endprint

    商業(yè)銀行的穩(wěn)定性對(duì)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)、健康、可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要,因此監(jiān)管當(dāng)局會(huì)出臺(tái)各種規(guī)定來(lái)規(guī)范和約束商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)操作,避免其承擔(dān)過(guò)分的風(fēng)險(xiǎn),使風(fēng)險(xiǎn)可控。商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)越合規(guī),其主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的可能性會(huì)下降。業(yè)務(wù)合規(guī)性用銀監(jiān)會(huì)現(xiàn)場(chǎng)檢查中取消高管人員任職資格人數(shù)(firet)側(cè)面反映,業(yè)務(wù)越合規(guī),現(xiàn)場(chǎng)檢查發(fā)現(xiàn)問(wèn)題越少,取消高管任職資格人數(shù)越少。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)。

    (三)變量描述性統(tǒng)計(jì)

    近10年來(lái)三次產(chǎn)業(yè)層面上的不良貸款率平均為725%,貸款增長(zhǎng)率平均為595%,增加值增長(zhǎng)率平均為836%。10大行業(yè)層面上的不良貸款率平均為462%,貸款增長(zhǎng)率平均為1641%,增加值增長(zhǎng)率平均為976%。31個(gè)省級(jí)層面上的不良貸款率平均為400%,貸款增長(zhǎng)率平均為1679%,GDP增長(zhǎng)率平均為1163%,通貨膨脹率平均為29%。5類機(jī)構(gòu)層面上的不良貸款率平均為225%,貸款增長(zhǎng)率平均為2101%,資產(chǎn)收益率平均為096%,資本收益率平均為1534%,對(duì)數(shù)總資產(chǎn)平均為1116億元,權(quán)益比率平均為691%。近10年來(lái)全國(guó)GDP增速平均為976%,通脹率平均為278%,廣義貨幣增速平均為167%,法定存款準(zhǔn)備金率平均為1592%,一年期國(guó)債收益率、貸款基準(zhǔn)利率、存款基準(zhǔn)利率、全國(guó)銀行間同業(yè)拆借隔夜利率平均為257%、596%、281%、218%,對(duì)數(shù)商品房平均銷售價(jià)格(元/平方米)、對(duì)數(shù)上證綜合指數(shù)(收盤(pán))、對(duì)數(shù)深證綜合指數(shù)(收盤(pán))平均為847、785、685,商業(yè)銀行整體資產(chǎn)收益率、資本收益率、對(duì)數(shù)總資產(chǎn)(億元)、資本充足率、權(quán)益比率、前五大商業(yè)銀行資產(chǎn)占比、貸款占比平均為104%、1727%、1346、1057%、608%、6263%、6245%。一年期存貸款基準(zhǔn)利率差平均為315%,現(xiàn)場(chǎng)檢查取消高管任職資格平均每年110人,社會(huì)融資規(guī)模(增量)中表外占比、直接融資占比為1646%、1334%。

    從以上數(shù)據(jù)可以直觀地感受到,經(jīng)濟(jì)增速越高,不良貸款率越低,貸款增速越高,商業(yè)銀行整體資本充足率平均在8%的監(jiān)管要求之上,五大行占據(jù)了市場(chǎng)份額的半壁江山,社會(huì)融資中的間接融資占主導(dǎo)地位,間接融資業(yè)務(wù)占主導(dǎo)地位。

    (四)回歸策略及結(jié)果

    由于本文的樣本數(shù)據(jù)量相對(duì)有限,而可能的控制變量又比較多,因此如何在回歸方程中考慮控制變量需要權(quán)衡以下兩個(gè)問(wèn)題:若控制變量不足,可能造成遺漏變量偏誤,使估計(jì)結(jié)果的無(wú)偏性遭受質(zhì)疑;若控制變量過(guò)多,可能造成多重共線性問(wèn)題,使估計(jì)結(jié)果的有效性遭受影響。本文借鑒逐步回歸法的思路,先選取最佳的關(guān)注自變量,再逐一引入最具顯著性意義的控制變量,具體做法如下:第一步,先不考慮任何控制變量,將因變量對(duì)6個(gè)貨幣政策(備選)指標(biāo)逐一輪流進(jìn)行回歸,從6個(gè)回歸方程結(jié)果里面選擇其中系數(shù)顯著且R2最大的那個(gè)指標(biāo)作為最佳貨幣政策指標(biāo);第二步,在第一步的基礎(chǔ)上固定自變量為最佳貨幣政策指標(biāo),將所有(備選)控制變量逐一輪流加入進(jìn)來(lái)作為唯一的控制變量,每次只在第一步的最佳方程上加一個(gè)(備選)控制變量,從所有回歸方程結(jié)果里面選擇所加控制變量系數(shù)顯著且R2最大的控制變量作為第一好的控制變量;第三步,固定第二步的最佳回歸方程,將剩余(備選)控制變量逐一輪流加入進(jìn)來(lái),每次只在第二步的最佳方程上加一個(gè)剩余(備選)控制變量,從所有回歸方程結(jié)果里面選擇本步所加控制變量系數(shù)顯著且R2最大的控制變量作為第二好的控制變量,以此類推,直到某步所加控制變量都不顯著為止。表1—表10是回歸結(jié)果。

    政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在產(chǎn)業(yè)層面上得到驗(yàn)證。此外,產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)越快,不良貸款率越低;利率市場(chǎng)化程度越低,存貸利差越大,銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大,不良貸款率越高;產(chǎn)業(yè)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)越重要,所占份額越大,銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大,不良貸款率越高。

    由表2可知,在分產(chǎn)業(yè)計(jì)量模型(2)中,最佳的貨幣政策指標(biāo)是(大型金融機(jī)構(gòu))法定存款準(zhǔn)備金率,最好的控制變量依次是分產(chǎn)業(yè)增加值增長(zhǎng)率、存貸利差、房?jī)r(jià)、通貨膨脹率。貨幣政策緊縮,存款準(zhǔn)備金率上調(diào),商業(yè)銀行在不同產(chǎn)業(yè)上的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)均變小,但變小的程度不同,程度由大到小若步與步之間結(jié)果不一致,則對(duì)各步結(jié)果求平均之后再排序。依次為第一、二、三產(chǎn)業(yè)。貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在產(chǎn)業(yè)層面上得到驗(yàn)證,且具有結(jié)構(gòu)效應(yīng)。此外,產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)越快,不良貸款率越低;利率市場(chǎng)化程度越低,存貸利差越大,銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大,不良貸款率越高;房?jī)r(jià)越高,風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越高;通脹率越高,風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大。

    四、 結(jié)論

    本文構(gòu)建的商業(yè)銀行資產(chǎn)組合理論框架表明,貨幣政策會(huì)通過(guò)影響商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)這兩種效應(yīng)同時(shí)對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)發(fā)揮作用。寬松的貨幣政策會(huì)同時(shí)加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),增大風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率,加大商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);緊縮的貨幣政策會(huì)同時(shí)減小商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),減小風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率,減小商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

    通過(guò)手工收集、整理、計(jì)算得到2005—2015年度中國(guó)商業(yè)銀行分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)層面與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)相關(guān)的面板數(shù)據(jù)。基于逐步回歸思路的實(shí)證結(jié)果表明,若以不良貸款率作為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的直接測(cè)度,貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、省級(jí)、機(jī)構(gòu)層面上均得到驗(yàn)證,且具有結(jié)構(gòu)效應(yīng)。若以貸款增長(zhǎng)率對(duì)不良貸款率的負(fù)向反應(yīng)系數(shù)作為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的間接測(cè)度,貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)僅在省級(jí)層面上得到驗(yàn)證,且具有結(jié)構(gòu)效應(yīng),但在產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、機(jī)構(gòu)層面上無(wú)法得到驗(yàn)證。此外,控制變量系數(shù)表明,經(jīng)濟(jì)增速越快,不良貸款率越低;經(jīng)濟(jì)增速越快,貸款增速越快。利率市場(chǎng)化程度越低,不良貸款率越高,表明利率市場(chǎng)化進(jìn)程會(huì)提升銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平,降低不良貸款率。產(chǎn)業(yè)份額越大,不良貸款率越高,分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)份額越大,不良貸款率越高,表明市場(chǎng)勢(shì)力會(huì)加劇風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。股價(jià)、房?jī)r(jià)、通貨膨脹率的上升都會(huì)帶來(lái)不良貸款率的上升,表明銀行在資產(chǎn)泡沫和經(jīng)濟(jì)過(guò)熱時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)會(huì)加大。業(yè)務(wù)合規(guī)性越差,銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大,表明金融監(jiān)管有其必要性以及監(jiān)管有效性會(huì)影響金融穩(wěn)定。貸款占社會(huì)融資規(guī)模比重越大,不良貸款率越低,社會(huì)融資規(guī)模中直接融資占比越大,不良貸款率越高,表明商業(yè)銀行的業(yè)外競(jìng)爭(zhēng)會(huì)加劇風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。分機(jī)構(gòu)權(quán)益比率越大,不良貸款率越低,表明信息不對(duì)稱帶來(lái)的道德風(fēng)險(xiǎn)會(huì)加劇風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)規(guī)模越大,不良貸款率越低,與“大而不倒”加劇風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)理論不符,可能與我國(guó)規(guī)模越大的銀行的客戶群體優(yōu)質(zhì)比率更大的現(xiàn)實(shí)情況有關(guān)。endprint

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    責(zé)任編輯、 校對(duì): 李斌泉endprint

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