貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響
——杠桿率的視角

○張 旭 方顯倉 顧 鑫

一 引 言

2008年美國次貸危機(jī)之后，越來越多的研究集中于貨幣政策與金融穩(wěn)定之間的關(guān)聯(lián)，學(xué)者們開始反思政策目標(biāo)的涵蓋范圍，重新審視貨幣政策的微觀基礎(chǔ)，并在Borio and Zhu首次提出貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)渠道(Risk-taking Channel of Monetary Policy)后，形成了許多關(guān)于貨幣政策立場與風(fēng)險承擔(dān)之間關(guān)聯(lián)的研究成果(1)Borio C, Zhu H.Capital regulation, risk-taking and monetary policy: A missing link in the transmission mechanism? (December 2008).BIS Working Paper，No.268, pp.1-45.。同時，貨幣當(dāng)局也認(rèn)識到短期價格穩(wěn)定目標(biāo)的局限性，了解到貨幣政策的實(shí)施需要考慮到金融穩(wěn)定等因素，及時察覺金融失衡的微妙變化。基于此，對貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)機(jī)制的探討就具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義與政策內(nèi)涵。

截至2020年1月，我國間接融資比重高達(dá)87%(2)直接融資=企業(yè)債券+非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資，間接融資=人民幣貸款+外幣貸款+委托貸款+信托貸款+未貼現(xiàn)銀行承兌匯票。數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行、中國銀行保險監(jiān)督管理委員會、中國證券監(jiān)督管理委員會、中央國債登記結(jié)算有限責(zé)任公司和銀行間市場交易商協(xié)會等部門。，銀行業(yè)資產(chǎn)占全部金融資產(chǎn)約為91%(3)數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行，金融業(yè)機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債統(tǒng)計。，數(shù)據(jù)表明了我國信貸市場在配置金融資源服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的凸出作用，同時也反映出了我國金融市場格局較為單一，以間接融資為主?；仡櫸覈幕厩闆r，得益于穩(wěn)健的對外開放政策以及政府主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)，我國在2008年金融危機(jī)的直接損失相比較少，金融體系風(fēng)險總體可控，但存量風(fēng)險尚未完全暴露，經(jīng)濟(jì)恢復(fù)性增長仍然面臨挑戰(zhàn)。近年來，為有效防范化解重大金融風(fēng)險，中國人民銀行自2008年四季度起采取了適度寬松的貨幣政策。2008—2016年的M2一直保持為兩位數(shù)增速，同時銀行機(jī)構(gòu)規(guī)模迅速擴(kuò)張、銀行業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)快速變化，整體表現(xiàn)為銀行風(fēng)險承擔(dān)水平上升和金融杠桿水平的提高。為了防止資金空轉(zhuǎn)， 2016年下半年金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)正式啟動了去杠桿的進(jìn)程。2016年7月，中央政治局會議提出了“注重抑制資產(chǎn)泡沫，防范金融風(fēng)險”。2017年多次出臺相關(guān)金融監(jiān)管政策。2018年《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見》在其意見稿的基礎(chǔ)上，提出根據(jù)資管業(yè)務(wù)的類型來制定統(tǒng)一的監(jiān)管政策，解決監(jiān)管套利產(chǎn)生的金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表多嵌套問題，實(shí)質(zhì)性促進(jìn)金融部門杠桿率的持續(xù)下降。在此過程中，銀行杠桿率變化較大，且已有文獻(xiàn)指出其與銀行風(fēng)險承擔(dān)之間也存在著密切關(guān)系(4)Repullo R, Suarez J.The procyclical effects of bank capital regulation.The review of financial studies, 2013, 26(2)，pp.452-490.(5)黃海波、汪翀、汪晶：《杠桿率新規(guī)對商業(yè)銀行行為的影響研究》，《國際金融研究》2012年第7期，第70—76頁。。

基于以上背景，本文從銀行業(yè)整體層面研究貨幣政策和銀行風(fēng)險承擔(dān)行為之間的關(guān)系，對貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)理論進(jìn)行補(bǔ)充研究。特別是將銀行杠桿率納入模型，考慮不同杠桿率水平下貨幣政策的銀行風(fēng)險承擔(dān)效應(yīng)，對我國結(jié)構(gòu)性去杠桿條件下的貨幣政策實(shí)施具有重要現(xiàn)實(shí)意義。本文余下結(jié)構(gòu)如下：第二部分是文獻(xiàn)綜述；第三部分是理論模型；第四部分是實(shí)證研究設(shè)計；第五部分是計量結(jié)果分析，檢驗(yàn)分析貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響和探究高杠桿率下貨幣政策的風(fēng)險積聚效應(yīng)，并基于不同樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)和不同銀行風(fēng)險代理變量進(jìn)行異質(zhì)性分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第六部分總結(jié)全文并提出相關(guān)政策建議。

二 文獻(xiàn)綜述

(一)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的相關(guān)概念

低利率借助金融中介機(jī)構(gòu)的風(fēng)險規(guī)避手段致使金融失衡，這種貨幣政策傳導(dǎo)渠道被稱為風(fēng)險承擔(dān)渠道，它涉及政策利率的變化如何影響到風(fēng)險厭惡程度以及風(fēng)險認(rèn)知程度(6)Borio C, Zhu H.Capital regulation, risk-taking and monetary policy: A missing link in the transmission mechanism? (December 2008).BIS Working Paper，No.268, pp.1-45.。

銀行風(fēng)險承擔(dān)行為是指銀行在資產(chǎn)端以及負(fù)債端行為上承擔(dān)更高風(fēng)險，并且此行為是源自銀行風(fēng)險承擔(dān)意愿抬高后在經(jīng)營活動中主動采取的行動。銀行風(fēng)險是指銀行經(jīng)營活動中經(jīng)濟(jì)損失的可能性，其被定義為銀行資產(chǎn)或者收入遭受損失的概率。與后者相比，銀行風(fēng)險承擔(dān)側(cè)重于事前決策以及主動實(shí)施兩方面特點(diǎn)。

(二)貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)渠道的研究新進(jìn)展

探究貨幣政策承擔(dān)渠道的一個重要環(huán)節(jié)就是研究其傳導(dǎo)機(jī)制。文獻(xiàn)梳理了貨幣政策影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的途徑：第一，收入和估值效應(yīng)，寬松的貨幣政策(低利率)環(huán)境下，資金需求方銀行抵(質(zhì))押物價值的提高以及企業(yè)凈值的改善會降低銀行對違約概率的估計，刺激商業(yè)銀行更多地借出資金；第二，收益搜尋效應(yīng)，現(xiàn)實(shí)中由于投資者名義回報率存在明顯粘性(貨幣幻覺、長期合同保證等原因)，在名義利率下降其它因素不變時，金融機(jī)構(gòu)為了維持其名義收益率，不得不降低借貸標(biāo)準(zhǔn)，增加風(fēng)險資產(chǎn)比重；第三，央行溝通效應(yīng)，商業(yè)銀行風(fēng)險偏好的改變主要取決于“與央行的溝通交流”，央行對于貨幣政策的承諾表態(tài)對其具有較大影響。若較長時間處于寬松貨幣政策環(huán)境下，商業(yè)銀行面對經(jīng)濟(jì)波動時會傾向于貨幣當(dāng)局采取“兜底”的政策，從而導(dǎo)致銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的積聚(7)Borio C, Zhu H.Capital regulation, risk-taking and monetary policy: A missing link in the transmission mechanism? (December 2008).BIS Working Paper，No.268, pp.1-45.；第四，競爭效應(yīng)，隨著利率的降低，資本的逐利性會加劇銀行業(yè)的競爭壓力，迫于追求目標(biāo)收益率以及占領(lǐng)市場份額，各大銀行傾向于采取更低的信貸審核標(biāo)準(zhǔn)，增加高風(fēng)險資產(chǎn)比例(8)張旭、方顯倉：《資本賬戶開放對商業(yè)銀行風(fēng)險的影響研究——來自新興經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《南方經(jīng)濟(jì)》2020第9期，第39—53頁。；第五，保險效應(yīng)，銀行考慮到整體經(jīng)營策略，為了預(yù)防未來發(fā)生金融困境，在寬松的利率政策環(huán)境下也會傾向于(出于預(yù)防性動機(jī))冒更大的風(fēng)險(9)徐明東、陳學(xué)彬：《貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)》，《金融研究》2012年第7期，第50—62頁。。

風(fēng)險承擔(dān)渠道提出之后，學(xué)者們從不同角度上進(jìn)行了理論研究。Farhi and Tirole(10)Farhi E, Tirole J.Collective moral hazard, maturity mismatch and systemic bailouts.American Economic Review, 2012, 102(1), pp.60-93.構(gòu)建了三年期養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)理論模型，模型中當(dāng)家庭部門的資金需求是為了防止非流動性資產(chǎn)受到損失時，低利率環(huán)境下銀行風(fēng)險承擔(dān)提高，銀行會選擇提高杠桿率并且投資于資金流動性不足的項(xiàng)目。Tirole(11)Tirole J.Illiquidity and all its Friends.Journal of Economic Literature, 2011, 49(2), pp.287-325.建立了貨幣政策與流動性轉(zhuǎn)換(liquidity transformation)的互動模型，模型中最優(yōu)貨幣政策包括調(diào)整后的泰勒規(guī)則，而修正后的泰勒規(guī)則考慮了流動性風(fēng)險的發(fā)生概率，這也是對風(fēng)險承擔(dān)水平變化的考量。Akerlof and Shiller(12)Akerlof G A, Shiller R J.Animal spirits: How human psychology drives the economy and why it matters for global capitalism.New Jersey: Princeton University Press, 2009.從貨幣幻覺方向出發(fā)，認(rèn)為低利率時期的貨幣幻覺，使投資者為了尋求高回報而承擔(dān)更高的風(fēng)險。夏仕龍和付英俊(13)夏仕龍、付英?。骸稊?shù)量型和價格型貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響研究——基于公司金融資本結(jié)構(gòu)理論的視角》，《金融監(jiān)管研究》2017年第8期，第61—76頁。從公司金融的資本結(jié)構(gòu)理論出發(fā)構(gòu)建理論模型得出寬松的貨幣政策會加大銀行破產(chǎn)概率的結(jié)論。

實(shí)證研究方面，國內(nèi)外文獻(xiàn)主要集中于兩個層面進(jìn)行探究：一是檢驗(yàn)風(fēng)險承擔(dān)渠道的存在性；二是研究銀行微觀異質(zhì)性以及不同貨幣政策工具對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的影響。Paligorova and Santos(14)Paligorova T, Santos J.Monetary policy and bank risk-taking: Evidence from the corporate loan market.Journal of Financial Intermediation, 2017, 30(3), pp.35-49.除引入貸款及銀行自身特征外，還考慮了借款人特征因素，研究結(jié)論表明1990—2010年美國聯(lián)邦基金利率較低時期，銀行對有不良信用史和無信用史的高風(fēng)險借款者發(fā)放貸款的概率升高。Delis and Kouretas(15)Delis M D, Kouretas G P.Interest rates and bank risk-taking.Journal of Banking and Finance, 2011, 35(4), pp.840-855.采用GMM動態(tài)面板估計方法對歐洲銀行的年度數(shù)據(jù)(2001—2008)進(jìn)行實(shí)證分析，研究結(jié)論支持銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道假說，即利率與銀行風(fēng)險承擔(dān)代理變量顯著負(fù)相關(guān)。韓博和霍強(qiáng)(16)韓博、霍強(qiáng)：《貨幣政策、銀行風(fēng)險承擔(dān)與資本監(jiān)管套利——基于上市股份制銀行面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析》，《經(jīng)濟(jì)問題探索》2016年第3期，第185—190頁。收集了七家上市銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，研究結(jié)論表明擴(kuò)張貨幣政策下銀行更傾向于承擔(dān)風(fēng)險。徐明東和陳學(xué)彬(17)徐明東、陳學(xué)彬：《貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)》，第50—62頁。采用GMM動態(tài)面板估計方法基于59家商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)(1998—2010年)進(jìn)行實(shí)證分析，研究表明銀行規(guī)模以及資本充足率都會影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)意愿。同時，學(xué)者們對數(shù)量型以及價格型貨幣政策對該傳導(dǎo)渠道的影響進(jìn)行實(shí)證探究。王晉斌和李博(18)王晉斌、李博：《中國貨幣政策對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的影響研究》，《世界經(jīng)濟(jì)》2017年第1期，第25—43頁。發(fā)現(xiàn)兩種貨幣政策工具下商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道均存在，但其影響存在非對稱性。夏仕龍和付英俊(19)夏仕龍、付英?。骸稊?shù)量型和價格型貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響研究——基于公司金融資本結(jié)構(gòu)理論的視角》，第61—76頁?？隙藘r格型貨幣政策的銀行風(fēng)險承擔(dān)效應(yīng)，但認(rèn)為數(shù)量型貨幣政策的銀行風(fēng)險承擔(dān)效應(yīng)不存在。

(三)杠桿率與銀行風(fēng)險承擔(dān)之間的關(guān)系探討

學(xué)者們將銀行杠桿率與銀行風(fēng)險承擔(dān)之間關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)進(jìn)行歸納分析，總體發(fā)現(xiàn)杠桿率這一微觀特征會顯著影響銀行的風(fēng)險行為。方意等(20)方意、趙勝民、謝曉聞：《貨幣政策的銀行風(fēng)險承擔(dān)分析——兼論貨幣政策與宏觀審慎政策協(xié)調(diào)問題》，《管理世界》2012年第11期，第9—19頁。指出風(fēng)險承擔(dān)渠道中存在著杠桿效應(yīng)，順周期杠桿比率發(fā)揮著更重要的作用。馮文芳等(21)馮文芳、劉曉星、許從寶：《貨幣政策傳導(dǎo)的銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道研究——基于杠桿機(jī)制的分析》， 《蘭州大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版) 》2017年第1期， 第161—171頁。討論了杠桿機(jī)制在貨幣政策影響銀行風(fēng)險承擔(dān)過程中的重要作用，實(shí)證結(jié)果表明杠桿率抑制貨幣政策的風(fēng)險承擔(dān)渠道。Bruno and Shin(22)Bruno V, Shin H S.Capital flows and the risk-taking channel of monetary policy.Journal of Monetary Economics, 2015, 71(4), pp.119-132.建立模型討論了貨幣政策與銀行杠桿率之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)，他們認(rèn)為杠桿調(diào)整是貨幣政策風(fēng)險傳導(dǎo)渠道發(fā)揮作用的關(guān)鍵。Dell’ Ariccia et al.(23)Dell'Ariccia G, Laeven L, Marquez R.Real interest rates, leverage, and bank risk-taking.Journal of economic theory, 2014, 149(1), pp.65-99.在針對低利率環(huán)境是否導(dǎo)致銀行風(fēng)險承擔(dān)水平提高的問題探討過程中，發(fā)現(xiàn)當(dāng)銀行可以調(diào)整它們的資本結(jié)構(gòu)時，利率的降低對于向下傾斜的貸款需求會導(dǎo)致杠桿率以及風(fēng)險提高。資本結(jié)構(gòu)固定不變時，不同的銀行受利率降低帶來的影響存在區(qū)別，如當(dāng)貸款需求是線性或者是凹狀時，資本充足的銀行會提高風(fēng)險水平，而高杠桿銀行降低風(fēng)險水平。

綜上所述，目前關(guān)于貨幣政策風(fēng)險傳導(dǎo)渠道理論與實(shí)證研究一直處于研究的熱點(diǎn)中，近年來，學(xué)術(shù)界不斷進(jìn)行探究，在金融穩(wěn)定的框架下從微觀基礎(chǔ)這一出發(fā)點(diǎn)，深入剖析風(fēng)險承擔(dān)傳導(dǎo)的子路徑和政策內(nèi)涵。本文將貨幣政策、杠桿率與銀行風(fēng)險承擔(dān)放在同一框架下進(jìn)行研究，在理論分析上，從正反兩方面探討貨幣政策對銀行風(fēng)險的累積影響，并在實(shí)證分析中驗(yàn)證了研究假設(shè)。本文研究特色在于：1.在理論模型中，與以往經(jīng)典文獻(xiàn)只考慮貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)負(fù)向關(guān)系不同，本文從正負(fù)方向闡述了貨幣政策影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的“利潤效應(yīng)”渠道和“杠桿效應(yīng)”渠道。并通過實(shí)證分析中國情景下哪一種渠道占主導(dǎo)地位。2.從杠桿率視角出發(fā)，在實(shí)證中探究其非線性特征，研究“利潤效應(yīng)”渠道和“杠桿效應(yīng)”渠道在杠桿率不同情況下的強(qiáng)弱關(guān)系。3.在穩(wěn)健性分析中，研究全國銀行或者地方銀行杠桿率在貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響中是否具有差異性。

三 理論模型

本文模型中，銀行風(fēng)險既包括資產(chǎn)方面的風(fēng)險，又包括其負(fù)債方面由杠桿作用引發(fā)的風(fēng)險。貨幣政策利率通過“利潤效應(yīng)”渠道和“杠桿效應(yīng)”渠道從兩個方向影響銀行風(fēng)險承擔(dān)，并具有抵消作用。一方面政策利率的提高會提高銀行融資成本，降低銀行的盈利能力(銀行必須支付的利率隨政策利率的增加而增加)。為了達(dá)到目標(biāo)收益率，此時銀行更傾向于考慮風(fēng)險水平較高的策略組合，我們稱此方面為“利潤效應(yīng)”渠道。此時，利率與銀行風(fēng)險代理變量正相關(guān)；另一方面政策利率的提高使得銀行債務(wù)壓力增加，為了減輕負(fù)擔(dān)銀行傾向于去杠桿化，而杠桿率較低的資產(chǎn)負(fù)債表違約風(fēng)險較低，安全性較高，我們稱此方面為“杠桿效應(yīng)”渠道。此時，利率與銀行風(fēng)險代理變量負(fù)相關(guān)。

貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的累計影響，取決于兩個渠道哪一個占主導(dǎo)地位，如果是“杠桿效應(yīng)”渠道占主導(dǎo)地位，那么該模型證實(shí)了貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)渠道假說：較低的政策利率推高銀行風(fēng)險承擔(dān)。

本文借鑒Thakor(24)Thakor A V.Capital requirements, monetary policy, and aggregate bank lending: Theory and empirical evidence.The Journal of Finance, 1996, 51(1), pp.279-324.的分析框架從杠桿率的角度來推導(dǎo)貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的微觀機(jī)制。為方便分析，本文做如下簡化：銀行資產(chǎn)負(fù)債表中主要關(guān)注指標(biāo)為債務(wù)d和內(nèi)部資本c，銀行管理層經(jīng)營目標(biāo)是利潤最大化。模型中，內(nèi)部資本c來自收入或內(nèi)部股權(quán)。文章定義變量如表1。

表1 模型變量定義

銀行的預(yù)期利潤如下：

E[π]=p(x,d)[R(x)(d+c)-rd]

(1)

1.p(x,0)=1；沒有債務(wù)，則沒有違約的可能。

2.p(0,d)=1；沒有風(fēng)險，則銀行生存概率為1，即x=0定義為無風(fēng)險情況。

4.p(ε1,ε2)[R(ε1)(ε2+c)-rε2]>0，當(dāng)ε1→0+，ε2→0+邊際資產(chǎn)風(fēng)險和杠桿產(chǎn)生的預(yù)期收益要比沒有風(fēng)險或者債務(wù)的收益高。

5.R′(x)>0和R″(x)>0；銀行在不違約情況下盈利為R(x)(d+c)-rd，隨著銀行選擇的風(fēng)險狀況(x)的提高，銀行穩(wěn)健性下降。此時，如果銀行撐住了，那么它將獲得更高的回報。

問題：銀行選擇其風(fēng)險狀況和債務(wù)水平最大化其預(yù)期利潤，即：

maxx,d{E[π]=maxx,d{p(x,d)[R(x)(d+c)-rd]}}

(2)

我們可以利用(2)得出貨幣政策如何傳遞到銀行的選擇x和d，并最終傳遞到銀行的穩(wěn)健性。貨幣政策利率直接影響銀行短期資金的成本，此處將貨幣政策利率變化簡化為外生條件影響，這具有一定的合理性，原因在于實(shí)際周期和金融周期的差異。貨幣政策針對通貨膨脹和產(chǎn)出缺口，這與金融部門產(chǎn)生的杠桿作用和信貸周期不同(25)Borio C, Shim I.What can (macro-) prudential policy do to support monetary policy? (December 2007).BIS Working Paper，No.242, pp.1-44.，貨幣政策對商業(yè)周期的反應(yīng)導(dǎo)致金融部門會受到其沖擊。

此外，銀行內(nèi)部資本c不隨銀行的選擇(x和d)的變化而變化。原因在于模型中，我們假設(shè)銀行內(nèi)部資本(c)始終受到約束，不會超過其閾值。其積累主要來源于留存收益，當(dāng)資本需求上升時(例如在巴塞爾協(xié)議III之后)銀行存在一個漫長的過渡期來積累新資本，這主要是因?yàn)榇罅堪l(fā)行外部資本的成本很高，銀行通常會通過留存收益逐步積累資本努力完成自有資本要求。內(nèi)部資本c的變化本質(zhì)上就是穩(wěn)態(tài)之間的差異。因此，我們可以將c視為具有約束力的最低資本要求，不隨銀行的選擇(x和d)的變化而變化。

(一)關(guān)于x取F.O.C：

(3)

(4)

(5)

觀察式子的右邊關(guān)于r與x的關(guān)系。式子的右邊隨著x的增加而增加，這是因?yàn)椋?/p>

1.R1(x)隨著x的增加而增加(R′(x)>0)；

2.R′(x)隨著x的增加而減少(R″(x)<0)；

(二)關(guān)于d取F.O.C

(6)

(7)

(8)

通過以上理論分析可以得到如下結(jié)論：

貨幣政策通過兩個渠道影響銀行風(fēng)險承擔(dān)，且這兩個渠道存在抵消作用。首先，政策利率的提高增加了債務(wù)成本，并促使銀行降低了杠桿率，從而降低了銀行風(fēng)險(即降低了銀行違約概率p(x,d))，我們稱其為“杠桿效應(yīng)”渠道。其次，加息會降低銀行的盈利能力，因?yàn)殂y行必須支付的利率隨無風(fēng)險利率的增加而增加。由于盈利能力較低，銀行更傾向于冒險行為，我們稱其為“利潤效應(yīng)”渠道。如果“杠桿效應(yīng)”渠道大于“利潤效應(yīng)”渠道，那么加息降低了銀行風(fēng)險，而如果“利潤效應(yīng)”渠道大于“杠桿效應(yīng)”渠道，則加息提高了銀行風(fēng)險承擔(dān)。

根據(jù)結(jié)論我們提出以下命題在下文進(jìn)行驗(yàn)證：

命題1：我國寬松貨幣政策環(huán)境推高銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平：即“杠桿效應(yīng)”渠道占主導(dǎo)地位。

命題2：我國寬松貨幣政策環(huán)境降低銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平：即“利潤效應(yīng)”渠道占主導(dǎo)地位。

命題3：隨著杠桿率的提高，風(fēng)險積聚效應(yīng)不斷增強(qiáng)：即隨著杠桿率的提高，相較于“利潤效應(yīng)”渠道，“杠桿效應(yīng)”渠道作用更為顯著。

命題4：隨著杠桿率提高，風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)不斷增強(qiáng)：即隨著杠桿率的提高，相較于“杠桿效應(yīng)”渠道，“利潤效應(yīng)”渠道作用更為顯著。

四 實(shí)證研究設(shè)計

(一)實(shí)證模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)模型

首先，為分析貨幣政策與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為之間的關(guān)系，設(shè)定如下基準(zhǔn)固定效應(yīng)模型：

Riskit=φ+β0×MPt+γ′×Xit+θi+εit

(9)

其中，i和t分別代表銀行個體以及時間，被解釋變量RISK為銀行風(fēng)險承擔(dān)，包括NPL和Z值。核心解釋變量MPt為貨幣政策代理變量，包括DDR和IBOR90?？刂谱兞繛閄it，φ為截距項(xiàng)，θi代表銀行固定效應(yīng)，用以捕捉不隨時間變化的個體異質(zhì)性特征，φ和εit是截距項(xiàng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)。為了緩解潛在的異方差問題，我們在實(shí)證分析中采用了聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到銀行個體層面。為解決內(nèi)生性問題，我們主要經(jīng)過了以下處理：(1)引入了銀行層面以及宏觀層面控制變量和個體固定效應(yīng)來緩解遺漏變量引起的內(nèi)生性問題。(2)本文將銀行層面控制變量采用滯后一期表示，因?yàn)殂y行風(fēng)險承擔(dān)與銀行規(guī)模、資本充足情況、盈利狀況皆存在互為因果的關(guān)系：第一，銀行規(guī)模越大(Assets)，考慮到“大而不能倒”的問題，可能會采取風(fēng)險更高的策略；同時，經(jīng)營情況較好時，銀行所承擔(dān)的風(fēng)險就較低，這也給商業(yè)銀行提供了進(jìn)一步擴(kuò)張的理由；第二，銀行資本充足率(CR)可能反映出銀行對于風(fēng)險偏好程度，同時銀行資本不充足可能是銀行風(fēng)險承擔(dān)水平較高的結(jié)果。第三，盈利狀況(ROE)不佳時，銀行可能會為了改善狀況而采取風(fēng)險更高的戰(zhàn)略，但另一方面較低的收益率表明了銀行保守的經(jīng)營策略。由于宏觀層面不太可能因銀行個體發(fā)生變化，所以內(nèi)生性問題較小，故以當(dāng)期值進(jìn)行回歸(26)Claessens S, Ghosh S R, Mihet R.Macro-prudential policies to mitigate financial system vulnerabilities.Journal of International Money and Finance, 2013, 39(11), pp.153-185.。

在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，參考方意等(27)方意、趙勝民、謝曉聞：《貨幣政策的銀行風(fēng)險承擔(dān)分析——兼論貨幣政策與宏觀審慎政策協(xié)調(diào)問題》，《管理世界》2012年第11期，第19—56頁。的做法，引入貨幣政策與杠桿率虛擬變量的交叉項(xiàng)，重點(diǎn)關(guān)注β1的顯著性與系數(shù)，進(jìn)一步分析高杠桿率的風(fēng)險積聚(或轉(zhuǎn)移)效應(yīng)：

Riskit=φ+β0×MPt+β1×MPt×DunLAbt+γ′×Xit+θi+εit

(10)

2.內(nèi)生性問題

本文分析貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的影響，為了進(jìn)一步減輕對反向因果問題的關(guān)注，參考Altunbas(28)Altunbas Y, Binici M, Gambacorta L.Macroprudential policy and bank risk.Journal of International Money and Finance, 2018,(81), pp.203-220.等做法，構(gòu)建動態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計方法(系統(tǒng)GMM)，具體方程如下：

Riskit=α×Riski,t-1+φ+β0×MPt+γ′×Xbt+θi+εit

(11)

Riskit=α×Riski,t-1+φ+β0×MPt+β1×MPt×DunLAbt+γ′×Xbt+θi+εit

(12)

(二)變量說明

1.被解釋變量：銀行風(fēng)險承擔(dān)

為了衡量銀行的整體償付能力和風(fēng)險承擔(dān)水平，參考文獻(xiàn)(29)王升、李亞、郜如明：《互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響研究——基于中國30家商業(yè)銀行的實(shí)證分析》，《金融發(fā)展研究》2021年第2期，第56—62頁。(30)徐明東、陳學(xué)彬：《貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)》，第50—62頁。使用不良貸款率(NPL)作為銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的代理變量。在穩(wěn)健性分析部分，文章參照Leaven和Levine(31)Laeven L, Levine R.Bank governance, regulation and risk-taking.Journal of Financial Economics, 2009, (93), pp.259-275.提供的處理方法，參考文獻(xiàn)(32)蔣海、張小林、唐紳峰、陳創(chuàng)練：《貨幣政策、流動性與銀行風(fēng)險承擔(dān)》，《經(jīng)濟(jì)研究》第2021年第8期，第56—73頁。(33)郭品、沈悅：《互聯(lián)網(wǎng)金融、存款競爭與銀行風(fēng)險承擔(dān)》，《金融研究》2019年第8期，第58—76頁。選取Z-score的對數(shù)Z值作為替代變量，Z-score具體計算公式為：

(13)

ROA表示銀行資產(chǎn)回報率，sdROA表示銀行資產(chǎn)負(fù)債表的標(biāo)準(zhǔn)差，ER是股東權(quán)益與總資產(chǎn)的比值。Z值(Z-score的對數(shù))越大，表示銀行總體較為穩(wěn)定，償付風(fēng)險較小。

2.解釋變量：貨幣政策

有關(guān)貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)渠道應(yīng)當(dāng)選取市場化的短期利率作為代理變量。中國利率尚未完全市場化，考察期前期國內(nèi)貨幣政策仍依賴數(shù)量型工具，參考金鵬輝等(34)金鵬輝、張翔、高峰：《貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響——基于銀行業(yè)整體的研究》，《金融研究》2014年第2期，第16—29頁。的做法，采用存款準(zhǔn)備金率(BEQ)作為數(shù)量型代理變量。隨著利率市場化不斷推進(jìn)，價格型工具的作用也逐漸凸顯。參考江曙霞和陳玉嬋(35)江曙霞、陳玉嬋：《貨幣政策、銀行資本與風(fēng)險承擔(dān)》， 《金融研究》2012年第4期，第1—16頁。、王晉斌和李博(36)王晉斌、李博：《中國貨幣政策對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的影響研究》，《世界經(jīng)濟(jì)》2012年第1期，第25—43頁。的做法，選取市場化程度最高的銀行間同業(yè)拆借利率(IBOR90)作為價格型代理變量。如果IBOR90變小，表示貨幣政策較為寬松，反之表示較為緊張。

3.控制變量

為了識別貨幣政策的作用，須同時排除其他變量的影響，參考相關(guān)文獻(xiàn)對銀行微觀變量以及宏觀變量進(jìn)行控制。在微觀層面，參考張建華和王鵬(37)張健華、王鵬：《銀行風(fēng)險、貸款規(guī)模與法律保護(hù)水平》， 《經(jīng)濟(jì)研究》2012年第5期，第18—30頁。的處理方法，為了控制銀行規(guī)模和銀行風(fēng)險承擔(dān)之間可能存在的非線性關(guān)系，在文中引入總資產(chǎn)的對數(shù)(Assets)和其平方項(xiàng)(Assets2)。同時，控制資本收益率(ROE)、資本充足率(CR)、存貸比(LDR)和凈息差(NIM)。在宏觀層面上，參考徐明東和陳學(xué)彬(38)徐明東、陳學(xué)彬：《貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)》，第50—62頁。的做法，控制實(shí)際GDP同比增速(RGDPG)。

4.交叉項(xiàng)

本文構(gòu)建貨幣政策與杠桿率虛擬變量的交叉項(xiàng)：DDR×DumLA，IBOR90×DumLA。其中DumLA代表杠桿率虛擬變量，用于劃分銀行杠桿率高低。杠桿率數(shù)值越高，則代表銀行防范外部沖擊的能力越弱，銀行穩(wěn)定性越低(39)方意：《宏觀審慎政策有效性研究》，《世界經(jīng)濟(jì)》2016年第8期，第25—49頁。。當(dāng)樣本中某一銀行杠桿率超過總樣本杠桿率的90%時，則劃分此銀行為杠桿率高組，DumLA取值為1；反之則此銀行歸類為杠桿率低組，DumLA取值為0。交叉項(xiàng)系數(shù)的顯著性與數(shù)值是衡量高低杠桿率水平時貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)影響的差異性。

(三)樣本選擇

本文銀行微觀數(shù)據(jù)來源于BankScope數(shù)據(jù)庫及其改版BVD-ORBIS Bank Focus數(shù)據(jù)庫。法定存款準(zhǔn)備金率以及同業(yè)拆借利率數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行，GDP相關(guān)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。首先從銀行中剔除政策性銀行與中國郵政儲蓄銀行，其次剔除數(shù)據(jù)少于3年期的銀行。最終得到2005—2018年我國189家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)。根據(jù)2017年原中國銀監(jiān)會分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行手動查詢分類，其中有國有大型銀行5家、股份制銀行12家、城商行91家、農(nóng)商行60家和外資銀行21家。為了避免存在的樣本異常值對回歸結(jié)果的影響，對所有變量都在頭尾1%分位點(diǎn)縮尾，主要變量定義如表2所示。

表2 主要變量定義

表3中展示了主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。從樣本銀行的風(fēng)險指標(biāo)來看，NPL均值為0.016,中位數(shù)為0.015，均值與中位數(shù)較為接近，分布均勻，NPL值越大代表銀行風(fēng)險承擔(dān)越高。同樣，Z值均值與中位數(shù)分布較為均勻，在1.2左右，Z值越高則銀行穩(wěn)健性越強(qiáng)，銀行風(fēng)險承擔(dān)意愿越低。銀行資產(chǎn)(Assets)的四分位差較小，表明樣本銀行資產(chǎn)規(guī)模存在差異性，但差距并不明顯。資本充足率(CR)的四分之一和四分之三分位數(shù)分別為0.119和0.144，標(biāo)準(zhǔn)差為0.035，說明樣本銀行的資本充足率存在差異性。銀行資本收益率分布也較為均勻，均值與中位數(shù)差距不大，數(shù)據(jù)囊括經(jīng)營績效較好以及一般的銀行。銀行的平均凈息差為0.026，方差為0.012，說明不同銀行的凈息差存在一定的差異?？刂谱兞看尜J差在不同銀行之間也存在一定的差異性。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計

五 計量結(jié)果與分析

(一)基準(zhǔn)模型的檢驗(yàn)

表4報告了貨幣政策利率變化對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果，兩種貨幣政策變量均與銀行風(fēng)險承擔(dān)具有負(fù)效應(yīng)，這與徐明東和陳學(xué)彬(40)徐明東、陳學(xué)彬：《貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)》，第50—62頁。、王晉斌和李博(41)王晉斌、李博：《中國貨幣政策對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的影響研究》，第25—43頁。的研究相一致，此外本文將貨幣政策、杠桿率與銀行風(fēng)險承擔(dān)放在統(tǒng)一框架下進(jìn)行分析，實(shí)證結(jié)果表明高杠桿率下貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)具有積聚效應(yīng)，命題1與命題3得到了驗(yàn)證。表4中使用不良貸款率(NPL)作為被解釋變量。同時，使用存款準(zhǔn)備金率(REQ)與銀行間同業(yè)拆借利率(IBOR90)分別作為數(shù)量型、價格型貨幣政策代理變量。

顯見，模型(1)、(2)中的REQ、IBOR90系數(shù)顯著為負(fù)，說明隨著存款準(zhǔn)備金率和銀行同業(yè)拆借利率的下降，銀行風(fēng)險承擔(dān)水平在上升，即寬松的貨幣政策會推高銀行風(fēng)險承擔(dān)水平。但結(jié)果沒有添加銀行微觀控制變量和宏觀控制變量，只控制了個體固定效應(yīng)，可能導(dǎo)致結(jié)果有偏且不一致。模型(3)和(4)中引入控制變量，存款準(zhǔn)備金率(REQ)系數(shù)為-0.0896，且在1%水平上顯著，這說明在其他條件不變的情況下，存款準(zhǔn)備金率(REQ)每減少1%，銀行的不良貸款率就會上升0.0896%，銀行間同業(yè)拆借利率(IBOR90)的系數(shù)為-0.1215，即銀行間同業(yè)拆借利率(IBOR90)每減少1%，銀行的不良貸款率就會上升0.1215%，兩者皆呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且系數(shù)顯著，即降低存款準(zhǔn)備金率和銀行間同業(yè)拆借利率，銀行風(fēng)險承擔(dān)水平會上升。

模型(5)和(6)進(jìn)一步給出了高杠桿率下貨幣政策的風(fēng)險積聚效應(yīng)。由模型(3)和(5)可知，解釋變量REQ、DumLA×REQ系數(shù)分別為-0.0883和-0.0042，且在1%的水平上顯著。這說明銀行杠桿率較低時，存款準(zhǔn)備金率(REQ)每下降1%，銀行的不良貸款率上升0.0883%；當(dāng)銀行杠桿率較高時，存款準(zhǔn)備金率(REQ)每下降1%，銀行的不良貸款率上升0.0925%。高杠桿率下的風(fēng)險積聚效應(yīng)與銀行風(fēng)險承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，在寬松的貨幣政策下會進(jìn)一步推高銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平。模型(4)和(6)從銀行同業(yè)拆借利率(IBOR90)角度得到一樣的結(jié)論。

杠桿率可以衡量銀行經(jīng)營穩(wěn)健性。在高杠桿情況下，寬松的貨幣政策會進(jìn)一步推高銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平，原因可能在于高杠桿銀行在寬松的貨幣政策環(huán)境下，市場競爭更激烈，迫于高負(fù)債率壓力，扭曲正常經(jīng)營行為，擴(kuò)大風(fēng)險性投資范圍。

對于控制變量而言，銀行的微觀變量大多與銀行不良貸款率顯著相關(guān)。資產(chǎn)規(guī)模(Assets)與平方項(xiàng)(Assets2)系數(shù)一負(fù)一正，說明銀行資產(chǎn)規(guī)模與不良貸款率呈正U型關(guān)系。即隨著銀行資產(chǎn)規(guī)模提高到一定水平，資產(chǎn)規(guī)模的增加引起的銀行風(fēng)險承擔(dān)變化水平由負(fù)轉(zhuǎn)正。資本充足率(CR)和資本收益率(ROE)系數(shù)為負(fù)，意味著提高資本充足率(CR)和資本收益率(ROE)與銀行風(fēng)險承擔(dān)負(fù)相關(guān)。銀行存貸比(LDR)系數(shù)為正，說明銀行風(fēng)險承擔(dān)隨著銀行信貸風(fēng)險的增加而增加。銀行凈息差(NIM)系數(shù)為負(fù)，實(shí)證結(jié)果表明商業(yè)銀行盈利能力與銀行風(fēng)險承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)。實(shí)際GDP同比增速(RGDPG)系數(shù)顯著為正，說明隨著經(jīng)濟(jì)增長加快，銀行風(fēng)險承擔(dān)水平顯著提高。原因可能在于經(jīng)濟(jì)增長會引發(fā)業(yè)績波動，銀行會提高風(fēng)險性投資水平，從而導(dǎo)致風(fēng)險承擔(dān)水平提高。

表4中本文控制個體固定效應(yīng)，使用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到銀行層面。綜上所述，銀行風(fēng)險承擔(dān)水平隨著貨幣政策利率的下降而顯著上升。

表4 基準(zhǔn)模型估計結(jié)果

(二)內(nèi)生性問題

我們進(jìn)一步構(gòu)造動態(tài)面板模型，運(yùn)用兩步系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計，這也是為了捕捉銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的持續(xù)性。具體地，本文使用銀行微觀變量(Assets、Assets2、CR、ROE、LDR和NIM)作為內(nèi)生變量，同時使用實(shí)際GDP同比增速(RGDPG)作為外生變量。本文將滿足矩條件滯后項(xiàng)的所有組合進(jìn)行測試，保證通過AR(2)、Sargan和Hansen檢驗(yàn)。

表5的估計結(jié)果顯示：不良貸款率的一階滯后項(xiàng)系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明銀行風(fēng)險承擔(dān)確實(shí)存在持續(xù)性。貨幣政策代理變量(REQ、IBOR90)與銀行風(fēng)險承擔(dān)在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，這說明寬松的貨幣政策會推高銀行風(fēng)險承擔(dān)水平。在貨幣政策的風(fēng)險積聚方面，貨幣政策與杠桿率虛擬變量的交叉項(xiàng)(DumLA×REQ、DumLA×IBOR90)與銀行風(fēng)險承擔(dān)在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，這說明了高杠桿率下貨幣政策的風(fēng)險積聚效應(yīng)。其他銀行微觀層面控制變量與宏觀層面控制變量與基準(zhǔn)模型的估計結(jié)果也基本一致。最后，4個模型中AR(2)的p值均大于10%，無法拒絕原假設(shè)，即擾動項(xiàng)不存在二階序列自相關(guān)；Sargan和Hansen檢驗(yàn)p值大于10%，不能拒絕原假設(shè)，說明工具變量選擇有效，模型設(shè)定不存在過度識別問題。因此，表5的估計結(jié)果是可靠的。

表5 內(nèi)生性檢驗(yàn)：系統(tǒng)GMM模型

(三)異質(zhì)性分析

本文將樣本劃分為全國銀行(42)全國銀行包括大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行。子樣本與本地銀行(43)本地銀行包括城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行和外資法人銀行。子樣本，根據(jù)地區(qū)維度進(jìn)行異質(zhì)性分析。如表6所示，從貨幣政策及其與杠桿率虛擬變量交叉項(xiàng)系數(shù)符號觀察發(fā)現(xiàn)，全國銀行與本地銀行均與基準(zhǔn)模型估計結(jié)果一致，只是系數(shù)大小存在差異。本文通過抽樣1 000次取得的p值在來驗(yàn)證系數(shù)差異在統(tǒng)計意義上的顯著性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩組間寬松貨幣政策均會顯著推高銀行風(fēng)險承擔(dān)水平，且不存在顯著性差異；杠桿率在貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響中起著風(fēng)險積聚作用也不存在顯著性差異。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：全國銀行與本地銀行

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了增強(qiáng)結(jié)論的穩(wěn)健性，本文使用Z值(Z-score的對數(shù))作為銀行風(fēng)險承擔(dān)代理變量進(jìn)行分析。在表7中，貨幣政策變量(REQ、IBOR90)Z值顯著為正，貨幣政策變量與杠桿率交叉項(xiàng)(DumLA×REQ、DumLA×IBOR90)和Z值的系數(shù)顯著為正。這與表4、5的結(jié)論基本一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文結(jié)論。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：不同被解釋變量

六 結(jié)論與政策建議

本文通過構(gòu)建模型從正負(fù)兩方面闡述了貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)影響的“利潤效應(yīng)”渠道與“杠桿效應(yīng)”渠道，使用了2005—2018年我國189家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，研究在中國情境下貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系，探討“利潤效應(yīng)”渠道與“杠桿效應(yīng)”渠道的主導(dǎo)性，以及杠桿率在貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)影響中所起到的作用。結(jié)論表明：

一是在中國情境下，“杠桿效應(yīng)”渠道大于“利潤渠道”效應(yīng)，寬松貨幣政策會推高銀行風(fēng)險承擔(dān)水平。

二是貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響依賴于銀行杠桿率。在杠桿率低的時候，貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)系。隨著杠桿率的提高，貨幣政策的風(fēng)險積聚能力增強(qiáng)，相較于“利潤渠道”效應(yīng)，“杠桿效應(yīng)”渠道顯著提高。貨幣政策影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的大小依賴于銀行杠桿率的高低以及其風(fēng)險積聚程度。

三是貨幣政策不僅會影響銀行風(fēng)險承擔(dān)，也會影響到銀行的整體穩(wěn)定性。無論是全國銀行還是地方性銀行，杠桿率在貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)均起著風(fēng)險積聚效應(yīng)，而且這種效應(yīng)不存在顯著性差異。

政策建議主要如下：

第一，根據(jù)結(jié)果分析杠桿率在貨幣政策影響銀行風(fēng)險承擔(dān)行為起到顯著作用，在當(dāng)前結(jié)構(gòu)性去杠桿大背景下，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)注意杠桿率變化，各個金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)加強(qiáng)聯(lián)合，出臺相關(guān)措施加強(qiáng)監(jiān)管，限制金融機(jī)構(gòu)加杠桿，并逐步進(jìn)入穩(wěn)杠桿階段。

第二，關(guān)注貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)影響在不同類型銀行中的有效性問題，認(rèn)識到不同類型銀行影響不存在顯著性差異，各個類型銀行在一定情況下要加強(qiáng)聯(lián)動，出臺系列組合拳加強(qiáng)資管業(yè)務(wù)監(jiān)管，將自身風(fēng)險以及銀行業(yè)風(fēng)險最小化。

第三，秉承宏觀審慎政策與微觀審慎政策并重的理念。加強(qiáng)宏觀審慎工具的有效性評估，完善相關(guān)政策的設(shè)立和退出機(jī)制。同時金融機(jī)構(gòu)主體的傳導(dǎo)落實(shí)離不開微觀監(jiān)管的協(xié)調(diào)配合，加強(qiáng)對個體銀行的審慎監(jiān)管，避免風(fēng)險過度積聚(44)陸岷峰、楊亮：《我國經(jīng)濟(jì)金融化的形成邏輯、風(fēng)險問題與治理路徑》 ，《華僑大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版) 》2019年第2期，第59—67頁。。

第四，合理把握監(jiān)管節(jié)奏，監(jiān)管當(dāng)局在結(jié)構(gòu)性去杠桿大背景下如果處理不當(dāng)，快速去杠桿容易引發(fā)金融機(jī)構(gòu)的流動性風(fēng)險，金融市場聯(lián)動加劇可能會導(dǎo)致系統(tǒng)性的流動性危機(jī)。所以無論是宏觀審慎監(jiān)管還是微觀審慎監(jiān)管都要慎重考慮把握監(jiān)管政策的節(jié)奏和力度。