農(nóng)村商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀與風(fēng)險承擔(dān)水平研究

袁秋辰

摘要：隨著銀行業(yè)同業(yè)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，地方性法人金融機(jī)構(gòu)的同業(yè)業(yè)務(wù)逐漸成為其業(yè)務(wù)經(jīng)營的重要方面，在規(guī)模擴(kuò)張的同時也帶來了各種經(jīng)營風(fēng)險。本文在梳理我國農(nóng)村商業(yè)銀行發(fā)展基礎(chǔ)上，通過動態(tài)面板System GMM模型實證分析了同業(yè)業(yè)務(wù)對農(nóng)村商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的影響。實證結(jié)果表明，農(nóng)村商業(yè)銀行同業(yè)資產(chǎn)與風(fēng)險承擔(dān)存在正向效應(yīng)，即同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大將增加其風(fēng)險承擔(dān);同業(yè)負(fù)債業(yè)務(wù)與風(fēng)險承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)，即同業(yè)負(fù)債的增加會減少農(nóng)商行的風(fēng)險承擔(dān)。

關(guān)鍵詞：同業(yè)業(yè)務(wù);風(fēng)險承擔(dān);System GMM

引言

在利率市場化的宏觀背景下，商業(yè)銀行依靠傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)帶來的存貸利差逐步收緊，利潤空間受到擠壓，拓寬盈利空間、發(fā)掘利潤增長點(diǎn)成為當(dāng)務(wù)之急。同業(yè)業(yè)務(wù)相較于商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)，其資本占用低、操作流程便捷、利潤回報高等特點(diǎn)，成為商業(yè)銀行快速提升盈利水平的重要渠道。一方面，同業(yè)業(yè)務(wù)在近幾年的短時間內(nèi)快速發(fā)展，成為商業(yè)銀行戰(zhàn)略擴(kuò)張的重要手段;另一方面，監(jiān)管部門對商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)的監(jiān)管缺失也逐漸暴露，加之商業(yè)銀行自身內(nèi)控管理的不完善，同業(yè)風(fēng)險事件屢屢發(fā)生。

從國內(nèi)外學(xué)者對商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)的研究方向看，其研究大多數(shù)局限于理論研究，實證研究銀行同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險的文獻(xiàn)較少，且缺乏對地方法人金融機(jī)構(gòu)的同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險水平研究。為了更好地研究國內(nèi)地方性法人金融機(jī)構(gòu)的同業(yè)業(yè)務(wù)，本文選擇農(nóng)村商業(yè)銀行作為研究對象，研究其同業(yè)業(yè)務(wù)市場行為和風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制，豐富了關(guān)于該方面的研究。

一、農(nóng)村商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀

考慮數(shù)據(jù)的獲得性及分析的實際意義，本文共選取了24個同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展較為完備的農(nóng)商行作為研究樣本，涵蓋了安徽、江蘇、浙江、廣東、福建等地區(qū)，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

（一）同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)?？焖侔l(fā)展，資產(chǎn)及負(fù)債占比較大

近年來，隨著農(nóng)商行同業(yè)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模逐年擴(kuò)大。截至2018年，樣本農(nóng)商行同業(yè)業(yè)務(wù)的總規(guī)模達(dá)到14497.92億元，其中同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模為8383.97億元，同業(yè)負(fù)債6113.95億元（見表1）。從資產(chǎn)端來看，同業(yè)資產(chǎn)占總資產(chǎn)規(guī)模的平均比例為10.48%;從負(fù)債端來看，同業(yè)負(fù)債占總負(fù)債規(guī)模的平均比例為12.28%。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，同業(yè)業(yè)務(wù)已經(jīng)成為我國農(nóng)村商業(yè)銀行的主要資金來源與資金運(yùn)用的重要渠道。

（二）同業(yè)資產(chǎn)、同業(yè)負(fù)債業(yè)務(wù)發(fā)展情況

從數(shù)據(jù)上看，同業(yè)資產(chǎn)與同業(yè)負(fù)債總體保持增長態(tài)勢。同業(yè)資產(chǎn)及負(fù)債在2018年均止升回落，反映出近年來銀行同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展受到的監(jiān)管政策變化約束影響較大，尤其是對中小金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管加強(qiáng)。重重新規(guī)壓縮銀行同業(yè)投資，導(dǎo)致各農(nóng)商行去年同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模紛紛收窄。相較于傳統(tǒng)同業(yè)業(yè)務(wù)，作為同業(yè)創(chuàng)新業(yè)務(wù)的買入售返金融資產(chǎn)與回購金融資產(chǎn)業(yè)務(wù)，在同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的后幾年保持著不斷增長的態(tài)勢。

二、實證分析

（一）研究假設(shè)及樣本

近年來，隨著農(nóng)商行同業(yè)規(guī)模的快速擴(kuò)張，同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險敞口不斷增大，引發(fā)了不少風(fēng)險隱患。同業(yè)資產(chǎn)業(yè)務(wù)可通過信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險以及銀行間交互風(fēng)險傳染而導(dǎo)致其風(fēng)險承擔(dān)能力下降。同業(yè)負(fù)債業(yè)務(wù)則可以通過吸收同業(yè)存款補(bǔ)充頭寸從而緩解流動性風(fēng)險。因此，基于上述分析，提出以下兩個假設(shè)：

H1：農(nóng)商行同業(yè)資產(chǎn)的擴(kuò)張與風(fēng)險承擔(dān)呈正相關(guān)。

H2：農(nóng)商行同業(yè)負(fù)債的擴(kuò)張與風(fēng)險承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)。

本文選擇2013—2018年我國24家農(nóng)商行平衡面板數(shù)據(jù)為研究對象，基于資產(chǎn)端和負(fù)債端雙重視角，運(yùn)用動態(tài)面板系統(tǒng)GMM模型對農(nóng)商行同業(yè)業(yè)務(wù)的風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行實證研究。數(shù)據(jù)來源于各農(nóng)商行年報，M2增長率、GDP增長率等數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。本文使用的軟件是Stata 15.0。

（二）變量選取

1.被解釋變量

現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)采用的衡量銀行風(fēng)險的代理變量有不良貸款率（NPLR）、撥備覆蓋率（LC）、風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例、Z-score等。其中，不良貸款率、撥備覆蓋率等不足以全面衡量銀行風(fēng)險承擔(dān)水平。本文選取Z-score來反映農(nóng)商行的整體風(fēng)險，Z分?jǐn)?shù)的計算公式為：Z=（μROA+SCR）/σROA，ROA為資產(chǎn)收益率，SCR為自有資本水平，Z分?jǐn)?shù)是風(fēng)險的負(fù)向指標(biāo)，Z越大，農(nóng)商行的風(fēng)險承擔(dān)水平越小。

2.解釋變量

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取同業(yè)資產(chǎn)比例（INA）和存放負(fù)債比例（INL）作為衡量同業(yè)資產(chǎn)及負(fù)債的指標(biāo)。

3.控制變量

本文選取5個控制變量以增強(qiáng)模型的有效性，分別為銀行資產(chǎn)總規(guī)模（SIZE），代表盈利能力和經(jīng)營效率的資本收益率（BOA）和成本收入比（CI），銀行的自有資本水平（SCR），償債能力水平的資本充足率（CAR）。

為了消除異方差的影響，且不改變數(shù)據(jù)本身的平穩(wěn)性及協(xié)整關(guān)系，本文對上述參數(shù)進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)化，及采用自然對數(shù)轉(zhuǎn)化。變量定義與說明如表2所示。

（三）模型構(gòu)建

1. HT檢驗

首先運(yùn)用HT檢驗方法對動態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗，原假設(shè)為被檢驗序列有單位根，即序列是非平穩(wěn)的，檢驗結(jié)果如表3所示。

由表3可知，所有序列的P值均在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即原序列都是平穩(wěn)序列，故可以構(gòu)建動態(tài)GMM模型。

2.系統(tǒng)GMM模型

根據(jù)以上分析，以及假設(shè)“H1”和“H2”的理論分析，建立動態(tài)面板計量模型（1），表達(dá)形式為：

Zi，t=β0+β1Zi，t-1+β2INAi，t+β3INLi，t+β4SIZEi，t+

β5SCRi，t+β6CARi，t+β7CIi，t+β8GDPi，t+β6M2i，t+εi，t

其中，β0為常數(shù)項，Zi，t為i銀行在t年份的風(fēng)險承擔(dān)能力;該模型引入了Z的一階滯后變量Zi，t-1作為解釋變量;εi，t為隨機(jī)誤差項。

（四）實證結(jié)果與分析

表4為回歸分析的結(jié)果。本文選擇Z分?jǐn)?shù)為被解釋變量，用來衡量農(nóng)商行的風(fēng)險承擔(dān)水平。模型分別考察了同業(yè)資產(chǎn)和負(fù)債對被解釋變量的影響，模型I僅考慮同業(yè)資產(chǎn)比例（INA）對風(fēng)險承擔(dān)水平（Z-score）的影響，模型II僅考慮同業(yè)負(fù)債比例（INL）對風(fēng)險承擔(dān)水平（Z-score）的影響，模型III則加入所有的變量。

Sargan檢驗的P值遠(yuǎn)高于0.1，表明接受了模型中不存在過度識別原假設(shè)，即不存在弱工具變量問題，選擇的工具變量是合理的。AR（2）的P值也均在5%的顯著性水平以上，接受模型估計的隨機(jī)誤差項不存在二階自相關(guān)的原假設(shè)，滿足動態(tài)面板估計條件，回歸結(jié)果可靠。

模型中所有Z-score的滯后一階系數(shù)顯著為正，表明農(nóng)商行風(fēng)險承擔(dān)行為存在持續(xù)性。模型I、II和III中，同業(yè)資產(chǎn)比例和同業(yè)負(fù)債比例的系數(shù)均在1%的置信區(qū)間內(nèi)顯著。其中，INA系數(shù)為負(fù)，表明同業(yè)資產(chǎn)與農(nóng)商行的風(fēng)險承擔(dān)水平正相關(guān)，根據(jù)實證結(jié)果，同業(yè)資產(chǎn)每上升1個百分點(diǎn)，農(nóng)商行的風(fēng)險承擔(dān)水平相應(yīng)上升約0.24個百分點(diǎn);在同業(yè)負(fù)債規(guī)模特性上，INL系數(shù)為正，表明同業(yè)資產(chǎn)與農(nóng)商行的風(fēng)險承擔(dān)水平負(fù)相關(guān)，根據(jù)實證結(jié)果，同業(yè)負(fù)債每上升1個百分點(diǎn)，農(nóng)商行的風(fēng)險承擔(dān)水平相應(yīng)下降約0.15個百分點(diǎn)。該結(jié)論證實了假設(shè)“H1”和“H2”。

銀行層面的控制變量中，資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)均為正，且在1%的顯著性水平下通過檢驗，表明農(nóng)村商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模與風(fēng)險傳導(dǎo)承擔(dān)水平呈反向效應(yīng)，即資產(chǎn)規(guī)模越大，其經(jīng)營發(fā)展也越穩(wěn)健;資本充足率與Z值顯著正相關(guān)，表明樣本農(nóng)村商業(yè)銀行資本充足率水平越高，其面臨的風(fēng)險傳導(dǎo)承擔(dān)水平也就越低。意味著在相同或相似的同業(yè)業(yè)務(wù)市場經(jīng)營行為影響下，具有較高資本充足率水平的樣本農(nóng)村商業(yè)銀行，其抵御或緩釋降低風(fēng)險傳導(dǎo)承擔(dān)水平的能力也就較強(qiáng)，經(jīng)營也就相對較穩(wěn)健。

宏觀層面的控制變量中，GDP增長率與Z值顯著正相關(guān)，即宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境與農(nóng)村商業(yè)銀行所面臨的風(fēng)險傳導(dǎo)承擔(dān)水呈反向效應(yīng)。M2增速與Z值顯著負(fù)相關(guān)，即貨幣政策環(huán)境與農(nóng)村商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)傳導(dǎo)水平呈正向效應(yīng)。意味著更加寬松的貨幣政策會導(dǎo)致商業(yè)銀行一方面大幅增加信貸規(guī)模，另一方面對信貸資產(chǎn)質(zhì)量要求有所放松，進(jìn)而影響風(fēng)險傳導(dǎo)承擔(dān)水平。

三、結(jié)論與政策建議

本文通過對國內(nèi)24家農(nóng)商行2013—2018年年報數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，運(yùn)用動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計方法，研究了農(nóng)商行同業(yè)業(yè)務(wù)對風(fēng)險承擔(dān)能力的影響。由實證結(jié)論可以看出，農(nóng)商行同業(yè)資產(chǎn)與風(fēng)險承擔(dān)存在正向效應(yīng)，即同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大將增加其風(fēng)險承擔(dān);同業(yè)負(fù)債業(yè)務(wù)與風(fēng)險承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)，即同業(yè)負(fù)債的增加會減少農(nóng)商行的風(fēng)險承擔(dān)?；谝陨戏治觯岢鋈缦抡呓ㄗh。

（一）從監(jiān)管部門視角

1.改進(jìn)農(nóng)村商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)統(tǒng)一管理模式

一是雖然整體來說，同業(yè)業(yè)務(wù)擴(kuò)張對農(nóng)商行風(fēng)險承擔(dān)水平產(chǎn)生明確的正或負(fù)向影響，但鑒于該市場行為受其他不確定因素較多，對風(fēng)險傳導(dǎo)承擔(dān)水平的影響仍存在異質(zhì)性，建議金融監(jiān)管部門應(yīng)根據(jù)實際，對不同財務(wù)特征的農(nóng)商行實行動態(tài)化、差別化的審慎管理;二是針對當(dāng)下宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境較為復(fù)雜的現(xiàn)實情況，要重點(diǎn)關(guān)注金融機(jī)構(gòu)的同業(yè)業(yè)務(wù)經(jīng)營行為，而不是用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)去約束其發(fā)展同業(yè)業(yè)務(wù)。同時，平衡與監(jiān)管商業(yè)銀行過度擴(kuò)張同業(yè)業(yè)務(wù)，防范金融風(fēng)險，確保金融市場安全穩(wěn)定。

2.提升農(nóng)村商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險監(jiān)管質(zhì)效

一是建議監(jiān)管機(jī)構(gòu)按照適應(yīng)農(nóng)商行同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展模式的監(jiān)管指標(biāo)，重新梳理風(fēng)險資產(chǎn)權(quán)重體系，調(diào)整綜合授信限額制度，避免農(nóng)商行通過不同風(fēng)險權(quán)重的資產(chǎn)業(yè)務(wù)進(jìn)行監(jiān)管套利。二是對分機(jī)構(gòu)、分區(qū)域開展現(xiàn)場檢查，督導(dǎo)農(nóng)商行做好壓力測試和風(fēng)險應(yīng)急預(yù)案，加強(qiáng)流動性狀況的監(jiān)督，對涉及重點(diǎn)領(lǐng)域、重大事項的需提前報備。

（二）農(nóng)村商業(yè)銀行自身視角

具體應(yīng)該做到完善同業(yè)業(yè)務(wù)合規(guī)管理和風(fēng)控管理制度。一是建立同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險管理制度，強(qiáng)化自身風(fēng)險控制能力，并結(jié)合實踐經(jīng)驗和先進(jìn)管理模式，不斷完善制度建設(shè)和控制系統(tǒng)。將同業(yè)業(yè)務(wù)納入全面風(fēng)險管理，建立健全前中后臺分設(shè)的內(nèi)部控制機(jī)制，加強(qiáng)內(nèi)部監(jiān)督檢查和責(zé)任追究，確保同業(yè)業(yè)務(wù)經(jīng)營活動依法合規(guī)，風(fēng)險得到有效控制。二是健全完善同業(yè)業(yè)務(wù)績效考核管理機(jī)制，充分考慮定量與定性指標(biāo)、盈利與風(fēng)險指標(biāo)的結(jié)合，做到體現(xiàn)盈利能力考核的同時注重對風(fēng)險承擔(dān)水平的控制;同時，注重培養(yǎng)同業(yè)業(yè)務(wù)管理專業(yè)人才，尤其是針對創(chuàng)新型同業(yè)業(yè)務(wù)，提高其業(yè)務(wù)操作的規(guī)范化與專業(yè)化程度。

結(jié)語

隨著農(nóng)商行同業(yè)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模逐年擴(kuò)大。通過研究表明，農(nóng)商行同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大將增加其風(fēng)險承擔(dān)，同業(yè)負(fù)債的增加會減少農(nóng)商行的風(fēng)險承擔(dān)。建議農(nóng)商行應(yīng)不斷完善同業(yè)業(yè)務(wù)合規(guī)管理和風(fēng)控管理制度，同時提升對農(nóng)商行同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險監(jiān)管質(zhì)效。

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