投貸聯(lián)動、系統(tǒng)風險與資本順周期效應

黃柏翔 何恭政 彭紅楓

(1.清華大學 五道口金融學院，北京 310027；2.中南財經(jīng)政法大學 金融學院，湖北 武漢 430073；3.山東財經(jīng)大學 金融學院，山東 濟南 250014)

一、引言

投貸聯(lián)動試點是2016年《政府工作報告》中金融驅(qū)動創(chuàng)新發(fā)展的重點工作，主要希望銀行通過子公司或者與私募股權(quán)投資(PE)、風險投資機構(gòu)(VC)協(xié)同合作，對目標公司進行股權(quán)投資；配合貸款支持，圍繞不同成長階段企業(yè)的直接與間接融資需求，既是提供創(chuàng)新型一站式綜合金融服務(wù)，也是推進金融與實體經(jīng)濟供給側(cè)改革的舉措。對于銀行來說，投貸聯(lián)動風險可分為以下兩個方面：一是事前與事中貸款的信用風險與投資的市場風險，二是必須具備有效的資本市場融資、定價、退出機制，緩解銀行投融資事后的退出風險。

與已往市場風險衡量明顯差異的是，投貸聯(lián)動投資核心是支持種子期、初創(chuàng)期、成長期的科創(chuàng)企業(yè)，有極大概率為非上市公司，銀行將面臨無法明確觀察到市場交易價格的困難，新創(chuàng)公司的價格受公司能否存活的信用風險影響更高。因此，借鑒巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(Basel Committee on Banking Supervision，BCBS)2016年1月提出的最新市場風險最低資本要求的終稿，本文采用Basel 3.5投資與貸款行為都需面對的共同風險因子——資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)作為研究指標。

此外，不同的直接融資渠道的導入是投貸聯(lián)動事后退出的關(guān)鍵，尤其是當資本市場參與者越多，即市場具備了更多的流動性時，能否真正減少銀行持有的股權(quán)或退出的違約風險也是本文關(guān)注的另一個問題。例如，股權(quán)分置改革是我國資本市場的一個重大舉措，當消除非流通股和流通股的流通制度差異之后，企業(yè)有更多的權(quán)益在市場流通，這可能降低其杠桿水平進而減少違約風險[1]。因此，本文討論股權(quán)分置改革前后違約風險的變化，對于回答多層次資本市場的建設(shè)能否切實協(xié)助投貸聯(lián)動進而達到緩解風險的目的，有一定的借鑒意義。

本文的主要貢獻有以下兩點：一是基于Basel 3.5的最新監(jiān)管準則，通過構(gòu)建基于市場權(quán)益價格的高級內(nèi)部評級法求出資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)，探討投貸聯(lián)動時系統(tǒng)風險與銀行資本的關(guān)系。這種從市場權(quán)益價格出發(fā)的視角更能符合Basel 3.5希望真實反映市場變化的要求。二是通過分析股權(quán)分置改革前后系統(tǒng)風險的變化，同時考慮投貸聯(lián)動的事前、事中與事后的風險管控。研究發(fā)現(xiàn)，有效落實支持小微企業(yè)創(chuàng)新的投貸聯(lián)動，同時完善多層次資本市場等配套措施，可以有效降低商業(yè)銀行系統(tǒng)風險沖擊，緩解經(jīng)濟下行時銀行資本要求的順周期性。

二、文獻評述

隨著信用風險內(nèi)部評級法的最新要求不斷出臺與完善，對于最重要的預期損失，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(BCBS)采用ASRF模型，分別以個別企業(yè)違約概率與資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)作為衡量非系統(tǒng)性風險與系統(tǒng)風險因素的基礎(chǔ)，將兩者相結(jié)合進行評估。兩者數(shù)值越高將導致預期損失增加，進而需要滿足更高的資本要求。其中代表系統(tǒng)風險的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)更是多樣化投貸組合下所需考慮的重點。然而，現(xiàn)階段銀行使用ASRF模型進行評估面臨下列三個關(guān)鍵問題: 其一，與投資相關(guān)的市場風險需要考慮相同的違約貼水內(nèi)部評級法[2]，并要求反映真實的市場情況。例如，資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)必須由信用價差或者市場權(quán)益價格計算而出，與過去信用度量組合模型 (credit metrics) 的信評矩陣估算有所差異。其二，預期損失必須充分反映債務(wù)人的風險特征及行業(yè)特有變量等因素。例如，資產(chǎn)規(guī)模較大的企業(yè)具備多元化經(jīng)營的優(yōu)勢，但對不可分散的系統(tǒng)風險是否具有較高的敏感度并不清楚，故不同企業(yè)資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的風險特征可作為投貸配置的參考依據(jù)。其三，ASRF模型是否具備合理性。假設(shè)引入系統(tǒng)風險的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)存在順經(jīng)濟周期現(xiàn)象，即預期損失會隨著經(jīng)濟周期的下行而反向增加，造成投融資緊縮，進而導致經(jīng)濟加速下行，這與銀行穩(wěn)健經(jīng)營的原則明顯相悖。

通過研究代表系統(tǒng)風險的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)與其特有的風險特征的相關(guān)文獻可知，風險特征主要分為違約概率、資產(chǎn)規(guī)模與行業(yè)形態(tài)等三類。例如，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會依照不同的公司規(guī)模與形態(tài)將資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)進行分類計算，公司銷售額越低，則資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)越小，具有越高的資本節(jié)約效果。Lee等人(2011)發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)與公司規(guī)模呈正相關(guān)，這表明大公司受系統(tǒng)風險影響較顯著[3]。Dietsch和Petey (2004)進一步驗證大型企業(yè)因為多元化程度較高，對于系統(tǒng)風險也具備較高的敏感度[4]。Chan等人(2007)則認為應將產(chǎn)業(yè)特征與公司規(guī)模視為兩個獨立因素，雖然中小型企業(yè)的平均違約概率高于大型企業(yè)，但在不同產(chǎn)業(yè)中(如制造業(yè)、汽車業(yè)與建筑業(yè))，中小型企業(yè)的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)更容易受到系統(tǒng)風險因素的影響[5]。

此外，ASRF模型中的基礎(chǔ)內(nèi)部評級法并未探討資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的變化是否源自宏觀周期的影響。有學者發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟衰退時，資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)有隨之上升的順周期現(xiàn)象，此時將造成銀行預期損失增加，進而導致信貸業(yè)務(wù)或者投資頭寸緊縮，市場上的公司因此將無法順利獲得流動性，最后導致自身違約率上升；在如此惡性交互影響之下，實體經(jīng)濟只能走向衰落，這被稱為資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的順經(jīng)濟周期特征[6]。Duffie等人(2007)的實證研究顯示當經(jīng)濟下行時，企業(yè)違約概率確實會隨之增加[7]，Lee等人(2011)則發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)同時存在順經(jīng)濟周期特征和不對稱效果，即經(jīng)濟下行時資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的上升幅度更高，從而導致低估低迷時期的監(jiān)管資本[3]。此外，除了衡量貸款組合信用風險的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)外，權(quán)益市場的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)也存在順周期現(xiàn)象[8]，亦發(fā)現(xiàn)債券市場當經(jīng)濟繁榮時，違約狀況會有較低的順周期現(xiàn)象[9]，顯示資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的周期特征將同時影響信用與市場風險的度量。

我國探討信用風險、資產(chǎn)規(guī)模與行業(yè)形態(tài)的文獻也較豐富。章彰(2011)以我國香港金管局內(nèi)部評級法為例[10]，發(fā)現(xiàn)公司敞口必須區(qū)分為大企業(yè)與中小企業(yè)，同樣的違約概率下選擇中小企業(yè)將會有一些資本節(jié)約優(yōu)勢；楊繼光與劉海 (2009)指出信用風險最主要的就是行業(yè)集中風險，這尤其體現(xiàn)在高度相關(guān)的信貸資產(chǎn)組合之間[11]；馬勇等(2009)同樣認為行業(yè)風險是影響經(jīng)濟資本的重要因素之一[12]。在預期損失與經(jīng)濟周期特征研究方面，王勝邦與陳穎 (2008)認為資本要求存在順周期性，體現(xiàn)在商業(yè)銀行的內(nèi)部模型低估了經(jīng)濟下行期的違約率[13]；孫巖與汪翀 (2011)則提出，在對與違約概率相關(guān)的風險進行調(diào)整后，資本收益率 (RAROC)同樣具有經(jīng)濟順周期的特征[14]；王力偉等(2012)也發(fā)現(xiàn)在不利的經(jīng)濟狀況下，違約概率和損失率往往會同時增加，這會導致在一定置信度下更高的在險價值(VaR)[15]。此外，近期相關(guān)研究也發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行的信貸運行與經(jīng)濟周期間存在很強的順周期特征[16][17]，因此隨著經(jīng)濟起伏，銀行收益與風險將具有較高的周期性波動。

然而，現(xiàn)有國內(nèi)文獻的討論主要聚焦在新資本協(xié)議的進程[18][19]、資本節(jié)約、評級體系與集中度管控等問題，缺乏立足于高級內(nèi)部評級法對我國不同公司形態(tài)、規(guī)模與資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)現(xiàn)狀的思考以及涵蓋投貸聯(lián)動中的市場與信用風險的探討。同時，雖有文獻討論我國信貸發(fā)放、RAROC、VaR與經(jīng)濟周期間的關(guān)系，但大多數(shù)文獻關(guān)注的是個別企業(yè)的違約概率，忽略了無法分散的系統(tǒng)風險，而從近期的風險事件可發(fā)現(xiàn)銀行乃至整個金融業(yè)面臨的宏觀系統(tǒng)風險逐步加大，有必要重新審視投貸聯(lián)動下系統(tǒng)風險與經(jīng)濟周期間的關(guān)系。

三、理論模型構(gòu)建

(一) 內(nèi)部評級法中資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)

在衡量信用風險以及市場風險的最低資本要求時，為避免低估經(jīng)濟周期帶來的外部宏觀風險，BCBS加入了資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)以真實反映系統(tǒng)風險。首先定義X代表系統(tǒng)風險 (systematic risk) 衡量因子，為了讓銀行具有充足的資本來應對經(jīng)濟下行，將X設(shè)為能覆蓋99.9%置信度，即尾端極端情況下的系統(tǒng)風險值。通過內(nèi)部評級法，銀行可以估計每筆貸款組合的條件預期損失 (conditional expected losses, CEL) ，如式 (1)：

CEL=P[D=1|X=χ99.9]×E[L|D=1,X=χ99.9]

(1)

式(1)中，P[D=1|X=χ99.9]為0.1%顯著性水平下的條件違約概率 (conditional default probability, CDP)，E[L|D=1,X=χ99.9]為相同情形下的條件違約損失率(conditional loss given default, CLGD)，D等于1則發(fā)生違約，0則無違約，式 (1)中的預期損失越高將提備越多的信用與市場風險資本。BCBS利用ASRF模型估計式 (2) 中的條件違約概率[20]:

(2)

式(2)中，N(·)為累積正態(tài)分布函數(shù)，N-1(·)為其反函數(shù)；PD是貸款組合違約風險的非系統(tǒng)性違約概率，反映貸款組合中債務(wù)人的特定風險；N-1(0.999)則代表極端的經(jīng)濟狀況；ρ定義為資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)，代表與宏觀經(jīng)濟形勢相關(guān)的系統(tǒng)風險，進而正向影響條件違約概率(CPD)與條件預期損失(CEL)。尤其當銀行可通過持有大量貸款組合來分散非系統(tǒng)風險時，無法分散的系統(tǒng)風險是影響ASRF模型中預期損失最重要的因素之一，亦是本文探討的重心。同時，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(BCBS, 2004)的基礎(chǔ)內(nèi)部評級法為產(chǎn)業(yè)提供了不同的計算資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的方法，估計如式 (3)：

(3)

由式(3)可知，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會假設(shè)系統(tǒng)風險僅與違約概率相關(guān)，而且當違約概率較高時，表示對貸款組合的影響將比系統(tǒng)風險更高，資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)(系統(tǒng)風險)與個別企業(yè)違約概率(非系統(tǒng)風險)兩者呈現(xiàn)反向關(guān)系。然而，BCBS (2016)在利用內(nèi)部評級法求得風險資本要求時，認為資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)要能反映真實市場情況，而非僅僅由歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計出來的違約概率[2]。因此，本文引入與市場權(quán)益價格相關(guān)的違約概率與資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)模型，并驗證兩者是否同樣呈現(xiàn)負向關(guān)系，作為高級內(nèi)部評級法模型是否符合本文基礎(chǔ)內(nèi)部評級法的假設(shè)檢驗評估。

(二) 高級內(nèi)部評級法中資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)

BCBS (2016)在利用ASRF模型求得風險資本要求時，尤其在估計投資中的違約風險時，所使用的模型要能反映真實市場變化，就必須建立在信用價差或市場權(quán)益價格的基礎(chǔ)上[2]。遵循這個概念，本文首先利用Merton模型估計違約概率，以權(quán)益價格為基礎(chǔ)來滿足BCBS (2016)的要求[2]。如果將貸款標的公司信用狀況看成以資產(chǎn)為標的的歐式期權(quán)，負債則設(shè)為履約價格，當債務(wù)到期，資產(chǎn)小于負債時，公司股東將選擇不履約而導致違約發(fā)生。假設(shè)資產(chǎn)價值符合式 (4) 的幾何布朗運動:

(4)

式(4)中，V是公司的資產(chǎn)價值，μA是資產(chǎn)收益期望值，σA是公司資產(chǎn)收益的波動率，Z是幾何布朗運動。在風險中立測度下公司的權(quán)益市場價值E為式 (5) :

E=VN(d1)-e-rTDN(d2)

(5)

式(5)中，D為公司在T時點到期的負債，r為無風險利率，N(·) 是累積正態(tài)分布函數(shù)。其次，利用伊藤引理 (Itō's lemma)，可以推導出公司權(quán)益價值波動率(σE)與公司資產(chǎn)收益波動率間關(guān)系，并列于式 (6) :

(6)

通過式(5)和式(6)求解非線性聯(lián)立方程式，可得到企業(yè)隱含的資產(chǎn)價值(V)以及資產(chǎn)收益的波動率σA。N(-d2) 則為風險中立測度下的違約概率(PD)。為符合BCBS (2016) 要求，風險資本計算需依靠真實測度下的違約概率，本文借鑒Lee等(2011)估計的μA結(jié)果[3]，將N(-d2) 轉(zhuǎn)換為具有真實測度下的違約概率。

其次，早期的文獻大多使用穆迪的KMV模型或是信用矩陣估算高級內(nèi)部評級法下的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)，與BCBS (2016) 認為ASRF模型必須以信用價差或權(quán)益市場變化為基礎(chǔ)的概念不一致[2]。本文利用Lee等人(2011)的推導結(jié)果[3]，由權(quán)益(E)與市場(M)信息出發(fā)求得資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)(詳見式7)，這更能反映真實市場變化情況。

(7)

式(7)中，βE為權(quán)益的系統(tǒng)風險，σM為市場收益率波動率。

四、樣本設(shè)定與描述性統(tǒng)計

(一) 樣本與變量設(shè)定

本文經(jīng)濟周期數(shù)據(jù)源于中國統(tǒng)計局，克強指數(shù)(Li keqiang index)源于國家能源局，產(chǎn)業(yè)分碼源于DataStream數(shù)據(jù)庫，市場利率源于人民銀行，財務(wù)指標則取自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。研究期間為1995～2013年，研究對象以我國上市企業(yè)為主①。為保持年化數(shù)據(jù)的完整性，排除每年日交易數(shù)據(jù)少于100筆的企業(yè)，且進一步要求樣本序列必須連續(xù)5年，以提高資產(chǎn)報酬波動率估算的準確程度。此外，對于沒有負債的企業(yè)，因不符合違約概率計算需求，故予以排除。最后，19年間樣本共有14825個企業(yè)，依照全球產(chǎn)業(yè)分類碼(Global industry classification, GICS)與DataStream數(shù)據(jù)庫內(nèi)的INDC產(chǎn)業(yè)分碼，將樣本內(nèi)企業(yè)區(qū)分為: 材料業(yè)、消費品、保健、工業(yè)、服務(wù)業(yè)、石油品、信息業(yè)、電信業(yè)、公用事業(yè)與金融業(yè)等10個產(chǎn)業(yè)，無風險利率則使用一年期政府公債利率。

(二) 描述性統(tǒng)計

表1列示了年化描述統(tǒng)計量，由式 (2) 中可得知資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)代表系統(tǒng)風險相關(guān)程度，同時與預期損失呈正比。式 (9) 則顯示資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)主要取決于企業(yè)的三個特征: 一是資本市場上的權(quán)益系統(tǒng)風險βE；二是權(quán)益價值與企業(yè)資產(chǎn)價值比值 (E/V)；三是市場與資產(chǎn)收益波動率比值。因此，當企業(yè)自身的權(quán)益系統(tǒng)風險βE越高且資產(chǎn)規(guī)模V與波動率σA兩者越小時，資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)將會越高，其預期損失將容易受外在經(jīng)濟周期的系統(tǒng)風險影響，對于投資與放貸需要更多的資本補充。表1顯示我國在2006年實施股權(quán)分置改革后，資本市場有了結(jié)構(gòu)性改變，雖然βE平均上升了5.85%②，但在資本市場逐步發(fā)展后有利于企業(yè)成熟發(fā)展，平均資產(chǎn)規(guī)模與波動率兩者皆有較大幅度上升，分別為4.05倍與14.32%③，系統(tǒng)風險因此降低④，進而減少預期損失與監(jiān)管資本要求。

表1 我國企業(yè)14825個截面數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計量

此外，股權(quán)分置改革后的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)，除了2007年受全球金融風暴影響而上升外，整體有逐漸下降的趨勢，2013年下降至22.59%，對照新資本協(xié)議(Basel II 以及Basel III)的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)位于12%～24%間(由式(3)可知)，當企業(yè)發(fā)展逐漸成熟時，我國資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)將逐步符合國際要求水平。因此，投貸聯(lián)動如果能夠通過商業(yè)銀行支持實體經(jīng)濟成長，同時健全多層次資本市場，在企業(yè)健康發(fā)展時，系統(tǒng)風險影響趨緩、投貸預期損失下降與資本要求降低，對商業(yè)銀行發(fā)展都有相當程度的幫助。

五、實證結(jié)果分析

(一) 違約概率、資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)與企業(yè)規(guī)模

依據(jù)銀監(jiān)會內(nèi)部評級法的要求，下文討論資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)與個別企業(yè)運營規(guī)模間的關(guān)系。首先以違約概率與資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)建立回歸模型，再加入企業(yè)規(guī)模效果分析。回歸計量模型皆采用面板數(shù)據(jù)模型，具體使用最小二乘法(OLS)，并分別控制年度效應或行業(yè)效應。式(8)首先檢驗資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)與企業(yè)規(guī)模是否呈現(xiàn)統(tǒng)計上的顯著關(guān)系：

(8)

式(8)中，ACi,t為i企業(yè)在第t期的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)，PDi,t為違約概率，SIZEi,t為營業(yè)額取自然對數(shù)，DYy為第y年虛擬變量。此外，由于營業(yè)額為自然對數(shù)形態(tài)，我們再加入資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的自然對數(shù)與現(xiàn)實違約概率(假設(shè)非風險中立時)作為變量，重新驗證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表2 企業(yè)規(guī)模特征對于資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)回歸結(jié)果

注：*、**和***分別表示參數(shù)估計在10%、5%和1%的水平下通過了顯著性檢驗。下表同。

表2顯示一般資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)(回歸(1)到回歸(4))或是logistic調(diào)整的ILnAC⑤(回歸(5)至回歸(8))，兩種違約概率在加入公司規(guī)模變量LnSalei,t前后，對于資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)影響方向與顯著性不變，負向效果也與巴塞爾銀行監(jiān)管委員會要求一致，顯示系統(tǒng)(AC)與非系統(tǒng)風險(PD)兩者具有權(quán)衡(trade-off)效果，高系統(tǒng)風險相對企業(yè)的違約風險較低，這也說明討論公司規(guī)模對于資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)影響，將不受違約概率干擾而造成偏誤。

其次，從表2發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)與企業(yè)規(guī)模(加入后為回歸(3)(4)(7)(8))呈現(xiàn)正向顯著關(guān)系，即大公司的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)會高于小公司。擬合度(Adj. R2)則維持在27%～35%，說明大公司的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)越高，在宏觀系統(tǒng)風險增加時，投貸預期損失將會越高，反而使銀行付出越多資本，小企業(yè)由于經(jīng)營的靈活性，受宏觀周期相關(guān)系統(tǒng)風險較小。因此，通過投貸聯(lián)動扶持越多中小企業(yè)，將可以減少我國商業(yè)銀行在經(jīng)濟周期下行時的系統(tǒng)風險。

(二) 資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)與產(chǎn)業(yè)特征

為深入了解產(chǎn)業(yè)特征對于資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的影響，同樣首先對照加入產(chǎn)業(yè)變數(shù)前后違約概率、企業(yè)規(guī)模與資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)三者間的關(guān)系是否會改變，式 (9) 為增加產(chǎn)業(yè)特征后的回歸：

(9)

表3顯示控制不同產(chǎn)業(yè)特征前后，DIj為新加入的j產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)效應，無論違約概率或是企業(yè)規(guī)模對資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的影響方向并沒有改變，同時產(chǎn)業(yè)系數(shù)顯著性水平皆達到1%，因此，不同產(chǎn)業(yè)對于資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)確實存在顯著的影響效果。

確認產(chǎn)業(yè)對于資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)存在顯著影響后，表4列示個別產(chǎn)業(yè)的平均資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)⑥與產(chǎn)業(yè)相關(guān)系數(shù)。美國專門從事投貸聯(lián)動支持的硅谷銀行以銷售收入規(guī)模作為判斷企業(yè)成長周期的主要指標，例如替500萬美元以下的初創(chuàng)企業(yè)提供孵化融資服務(wù)，占整體借款比重50%以上，因此，本文將銷售收入作為另一個產(chǎn)業(yè)特征分類指標。與上文結(jié)論相似，銷售收入最小的3個產(chǎn)業(yè): 通信業(yè)(0.2182)、醫(yī)療生物技術(shù)(0.3000)與電子制造業(yè)(0.3184) 擁有最低的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)，再次證明如要減少投貸聯(lián)動中的系統(tǒng)風險，中小企業(yè)與產(chǎn)業(yè)將扮演關(guān)鍵角色。

表3 產(chǎn)業(yè)類型特征對資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)回歸結(jié)果

表4 個別產(chǎn)業(yè)類型資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)

(三) 資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)與經(jīng)濟周期特征

銀行順周期效應指的是經(jīng)濟繁榮時期較低的預期損失使投貸等風險性資產(chǎn)大幅增加，在經(jīng)濟過熱時反而積聚更多的系統(tǒng)性風險；當反轉(zhuǎn)到蕭條時期時，大量資產(chǎn)減值損失導致資本充足率、投貸能力降低，使原本惡化的經(jīng)濟狀況雪上加霜。為了探究資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)對銀行順周期行為的影響，本文參照中國統(tǒng)計局發(fā)布的經(jīng)濟周期性變化期指標，以綠藍燈與藍燈期間作為經(jīng)濟周期下行評分標準，并且將實際國內(nèi)GDP增長率(the Growth rate of real Gross Domestic Product，GGDP)與經(jīng)濟周期性指標相互交乘，觀察在GGDP變動下，式(10)是否存在非對稱效應：

(10)

式(10)中，GGDPt為t期國內(nèi)生產(chǎn)總值成長率；DrGGDPt為國內(nèi)生產(chǎn)總值成長率與經(jīng)濟周期性變化期指標的交乘項。如表5所示，無論在GDP成長率或者是DGGDP中與經(jīng)濟周期性變化期指標的交互影響，皆顯示宏觀變數(shù)對于資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)存在顯著的經(jīng)濟順周期現(xiàn)象。舉例來說，當經(jīng)濟周期不佳時，除了GDP成長率下降1%，資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)增加0.07%外，兩者交乘項也會貢獻0.06%，總資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)會上升0.13%，具有預期損失加速升高的不對稱效果，銀行必須提出更高的資本要求。

此外，有部分學者認為我國債務(wù)杠桿率過高，相當一部分表現(xiàn)在工業(yè)企業(yè)。為了增加經(jīng)濟順周期效應的穩(wěn)健性測試，本文利用預測工業(yè)企業(yè)利潤增長的克強指數(shù)作為GDP成長率的另一個代理變量。實證結(jié)果顯示，無論克強指數(shù)或者是交互影響項(DKeqiang index)皆顯著為負，表示資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)確實存在經(jīng)濟順周期現(xiàn)象。因此當工業(yè)周期下行時將會增加資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)，進而使投貸預期損失與資本損耗上升，造成銀行業(yè)體系不得不緊縮貸款，加速“三去一降一補”中的“去杠桿”效應發(fā)生。

表5 經(jīng)濟周期特征對于資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)回歸結(jié)果——以經(jīng)濟周期性變化期指標為例

為了更進一步證明股改前后資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)是否有顯著差異，本文將時間虛擬變量調(diào)整成1995～2015年為0，2006～2013年為1，重新驗證表2、表3與表5中的所有回歸模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：一是違約概率對資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的影響保持為負，符合巴塞爾委員會對于模型的基本假設(shè)；二是資產(chǎn)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)變量與經(jīng)濟周期等因子的影響方向保持不變，保持前述資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)所有特性；三是所有回歸的時間虛擬變量皆顯著為負，代表股改后(2006～2013年)的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)確實較低，銀行放款與投資在股權(quán)分置改革后面臨了更低的系統(tǒng)風險(受限于篇幅，僅列出實證分析結(jié)果)。

六、結(jié)論與政策建議

基于巴塞爾委員會于2006～2016年公布的信用與市場風險高級內(nèi)部評級法，本文利用其中的共同風險參數(shù)——資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)，分析我國商業(yè)銀行開展投貸聯(lián)動所面臨的違約風險。資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)聯(lián)結(jié)投貸時的違約損失及系統(tǒng)風險因子，進而影響監(jiān)管資本、利息收入與撥備計提，是未來完善投貸聯(lián)動資本戰(zhàn)略配置與監(jiān)管政策可參考的重要參數(shù)之一。本文構(gòu)建以市場權(quán)益價格為基礎(chǔ)的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)，除滿足Basel 3.5的高級內(nèi)部評級法的規(guī)范外，從事前、事中的信用與市場風險評估，及事后資本市場退出等風險管控視角，進一步分析了股權(quán)分置改革前后的資本市場、個別企業(yè)規(guī)模、不同產(chǎn)業(yè)及經(jīng)濟周期等四個特征與系統(tǒng)風險間的關(guān)系，并根據(jù)結(jié)果提出以下建議:

第一，我國應進一步完善投貸聯(lián)動的風險管理與資本計提機制，也可以依據(jù)較低的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)與系統(tǒng)風險調(diào)降中小微企業(yè)的風險權(quán)重，從監(jiān)管層面為金融驅(qū)動小微企業(yè)創(chuàng)新提供技術(shù)層面上的支持。

第二，支持中小企業(yè)雖能減少系統(tǒng)風險，但在資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)與個別企業(yè)違約概率呈負相關(guān)的結(jié)果時，將面對較大的非系統(tǒng)風險。因此，我國應逐步推進2015年8月《推進普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016～2020年)》提出的國家融資擔?；?，或者借鑒英國的中小企業(yè)成長基金經(jīng)驗，由政府或者行業(yè)協(xié)會牽頭，協(xié)助成立更多的商業(yè)銀行風險共攤機制，減少非系統(tǒng)風險帶來的損失，這些措施對于投貸聯(lián)動的可持續(xù)性與風險管理將提供更多的體制機制保障。

第三，我國資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)存在經(jīng)濟順周期與不對稱效應，從新資本協(xié)議的視角分析，如果投貸聯(lián)動集中在較大規(guī)模的企業(yè)或產(chǎn)業(yè)，較高的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)將會造成我國銀行在經(jīng)濟下行周期時需要更多監(jiān)管資本，導致往后投資與放貸更加緊縮，如此壓力下將使去杠桿效應更甚，同時造成銀行“雨天收傘”的順周期現(xiàn)象，同時導致收益與撥備的高波動性。這表明積極完善中小企業(yè)與產(chǎn)業(yè)的投貸聯(lián)動政策，可以有效緩解經(jīng)濟下行時，較大規(guī)模的企業(yè)或產(chǎn)業(yè)帶給銀行高預期損失的風險，進而降低市場與信用風險的資本要求順周期效應。

第四，股權(quán)分置改革后的資本市場結(jié)構(gòu)改變，使銀行放款或投資的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)顯著縮小，主要體現(xiàn)在企業(yè)平均資產(chǎn)規(guī)模與波動率的增加。而在企業(yè)發(fā)展逐步成熟之后，聯(lián)結(jié)系統(tǒng)風險的資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)逐年降低，符合目前國際監(jiān)管要求水平。因此，我國未來在實施投貸聯(lián)動試點同時，除了商業(yè)銀行對接不同投資機構(gòu)之外，更需要積極對接主板、創(chuàng)業(yè)板、新三板等多層次的資本市場。除了完善投貸聯(lián)動有效的退出機制和提供企業(yè)一站式的綜合金融服務(wù)需求外，從風險管理的角度來看，健全多層次資本市場帶來的企業(yè)規(guī)模增加效應，可以減少投貸聯(lián)動的系統(tǒng)風險，亦可協(xié)助商業(yè)銀行降低高違約概率所帶來的資本損耗。

注釋：

①若投貸聯(lián)動相關(guān)的未上市企業(yè)缺少權(quán)益價值波動率等參數(shù)，參照KMV公司將未上市企業(yè)的稅息折舊及攤銷前利潤(EBITDA)除以資產(chǎn)作為指標，再與相似地區(qū)與產(chǎn)業(yè)的上市公司對標，最終利用私人企業(yè)模型(private firm model)推測出未上市公司的違約概率參數(shù)。

②資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)的平均值由1995～2006年的0.42變?yōu)?007～2013年的0.32，下降了23.81%。

③資產(chǎn)價值平均值由1995～2006年的3.24億美元增加至2007～2013年的16.4億美元；波動率則由1995～2006年的28.09%上升至2007～2013年的32.11%。

④權(quán)益系統(tǒng)性風險值平均值由1995～2006年的0.991變?yōu)?007～2013年的1.049。

⑤因資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)其系數(shù)界于0到1之間，本文為了使應變量與自變量之間不要有太大差異，因此對資產(chǎn)相關(guān)性系數(shù)做logistic調(diào)整。

⑥根據(jù)新巴塞爾協(xié)議二 (Basel II) 規(guī)定，本文選取銷售營業(yè)額作為公司規(guī)模代理變量。此外，為了檢測代理變量是否具備穩(wěn)健性，本文重新利用權(quán)益價值作為公司規(guī)模代理變量實證，結(jié)果發(fā)現(xiàn)無論用銷售營業(yè)額或是權(quán)益價值當作代理變量，其結(jié)果一致。