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    地域投機文化如何影響地方銀行信貸風險?

    2024-11-06 00:00:00劉大志
    金融發(fā)展研究 2024年9期

    摘 要:投機文化作為一種非正式制度,會對地方銀行信貸風險產(chǎn)生重要影響。研究發(fā)現(xiàn):濃厚的投機文化氛圍會導致地方銀行面臨嚴重的信息不對稱,因而會加劇其信貸風險。一方面,投機文化可以通過促使地方銀行過度進行風險承擔和過度加速資本周轉(zhuǎn)兩條途徑加劇信貸風險。另一方面,凈利差收窄和同業(yè)競爭加劇帶來的壓力均會加劇投機文化的不利影響。加強微觀審慎監(jiān)管可以抑制投機文化的不利影響。宏觀審慎管理方面,收緊貸款發(fā)放條件和提高流動性要求均有助于抑制投機文化的不利影響;單純提高靜態(tài)的資本要求則容易造成“逆向激勵”的問題。

    關(guān)鍵詞:城市商業(yè)銀行;農(nóng)村商業(yè)銀行;風險承擔;資本周轉(zhuǎn);宏觀審慎管理;微觀審慎監(jiān)管

    中圖分類號:F832 文獻標識碼:A 文章編號:1674-2265(2024)09-0023-12

    DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.09.004

    一、引言

    金融供給側(cè)改革實施以來,金融安全問題備受關(guān)注。2019年2月22日,習近平總書記在中共中央政治局第十三次集體學習時指出,防范化解金融風險特別是防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風險,是金融工作的根本性任務。金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心,很大程度上影響甚至決定著經(jīng)濟的健康發(fā)展,銀行業(yè)作為一國金融系統(tǒng)的根基,不僅承擔著信用中介、支付中介、信用創(chuàng)造的社會職能,更是一國貨幣政策傳導的樞紐,其破產(chǎn)、倒閉不僅影響著金融系統(tǒng)的穩(wěn)定,也會對經(jīng)濟社會產(chǎn)生嚴重的危害。因此,維護金融系統(tǒng)穩(wěn)定、防范化解金融風險,銀行業(yè)是重中之重。諸多金融風險中,信貸風險作為銀行業(yè)面臨的首要風險,尤其值得關(guān)注(陳天鑫和李軍帥,2021)[1]。

    以城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行為代表的地方銀行,立足區(qū)域經(jīng)濟、廣泛服務民眾,是我國多層次金融服務體系不可或缺的組成部分(王龑,2019)[2]。經(jīng)過不斷地探索、改革與發(fā)展,地方銀行取得了長足的進步。但相較于國有銀行和股份制銀行,地方銀行信貸風險的區(qū)域集中度高,極易受到區(qū)域性因素的影響,體量較小、基礎(chǔ)薄弱的短板也嚴重制約了其風險抵御能力。因此,地方銀行既是我國金融系統(tǒng)的重要組成部分,又是當前信貸風險防控工作的薄弱環(huán)節(jié)。

    對于中國這樣一個文化傳統(tǒng)悠久燦爛的國家而言,地域文化的作用不容小覷(傅頎和胡港夏,2023)[3]。而在諸多地域文化中,投機文化對經(jīng)濟金融領(lǐng)域的影響最為廣泛(羅黨論等,2021)[4]。目前,國內(nèi)學者關(guān)于投機文化的經(jīng)濟效應的研究主要集中于兩個方面:一是投機文化對股票市場的影響(李桃和馬書琴,2013;胡妍等,2021;熊家財和楊來峰,2023)[5-7],二是投機文化對企業(yè)經(jīng)營決策的影響(傅頎和胡港夏,2023;趙奇鋒等,2018;謝露等,2021;陳欣和陳德球,2021;盛明泉和丁鋒,2022)[3,8-11]。

    本文探究了地域投機文化對地方銀行信貸風險的影響,相較于已有研究,具有以下邊際貢獻:第一,本文先從信息不對稱的角度揭示了地域投機文化直接加劇地方銀行信貸風險的內(nèi)在機理,進而從過度進行風險承擔和過度加速資本周轉(zhuǎn)兩方面深入剖析了地域投機文化加劇地方銀行信貸風險的具體機制,不僅實現(xiàn)了研究視角的創(chuàng)新,也為制定相應的風險應對策略提供了分析思路。第二,本文將凈利差收窄帶來的內(nèi)部壓力和同業(yè)競爭加劇帶來的外部壓力引入研究框架,豐富了相關(guān)領(lǐng)域的研究內(nèi)容。第三,本文不僅揭示了地域投機文化如何影響地方銀行信貸風險,還結(jié)合防控金融風險、保障金融安全的現(xiàn)實需要,將微觀審慎監(jiān)管和宏觀審慎管理引入了研究框架,從文化環(huán)境的角度為我國深化金融監(jiān)管體制改革提供了有益參考。

    二、理論分析與研究假設

    (一)地域投機文化對地方銀行信貸風險的直接影響

    信息不對稱是導致銀行信貸風險的根本原因(尹志超和甘犁,2011)[12]。在信用環(huán)境較好的地區(qū),銀行與借款人之間的信息不對稱程度通常較低,因而銀行面臨的信貸風險也相對較?。ㄥX先航和曹春方,2013)[13]。濃厚的投機文化氛圍則會導致信用環(huán)境惡化,進而加劇信息不對稱導致的信貸風險。

    一方面,濃厚的投機文化氛圍會導致當?shù)劂y行面臨更為嚴重的“逆向選擇”?!澳嫦蜻x擇”是信息不對稱在交易之前引發(fā)的問題,即“那些最有可能造成不利后果(最有可能制造信貸風險)的潛在借款人,往往是那些最積極尋求貸款,并且最有可能獲取貸款的人”。投機文化氛圍越濃厚,越容易導致當?shù)厥袌鲂畔h(huán)境不透明,加劇市場上的信息不對稱(羅黨論等,2021)[4]。受地域投機文化的影響,企業(yè)管理者會更加傾向于長時間地隱藏其負面信息(謝露等,2021;Ji等,2021)[9,14]。進一步的研究顯示,在投機文化氛圍較為濃厚的地區(qū),企業(yè)出于自利動機隱藏其負面消息后,還會積極主動地利用其信息優(yōu)勢實施一些機會主義行為(熊家財和楊來峰,2023;趙奇鋒等,2018)[7,8]。這意味著,在信貸市場上,受地域投機文化的影響,那些資信狀況較差的借款人會更加積極地掩蓋真實情況并嘗試申請貸款,這無疑會加劇“逆向選擇”導致的信貸風險。

    另一方面,濃厚的投機文化氛圍會導致當?shù)劂y行面臨更為嚴重的“道德風險”。“道德風險”是信息不對稱在交易之后引發(fā)的問題,即“銀行向借款人發(fā)放貸款后,借款人可能會利用自身的信息優(yōu)勢,積極地開展高風險經(jīng)營活動,并將風險轉(zhuǎn)嫁給銀行”。地域投機文化會提高當?shù)鼐用竦拿半U傾向,使之表現(xiàn)出更加強烈的冒險意愿(Spurrier等,2015)[15]。投機文化氛圍越濃厚的地區(qū),當?shù)毓镜膭?chuàng)新行為越激進(陳欣和陳德球,2021)[10],管理層也更愿意投資高風險的項目(謝露等,2021)[9]。此外,地域投機文化導致市場信息環(huán)境不透明,不僅會加劇管理層信息操縱程度,還會阻礙信息的有效傳遞,使得資金提供者無法知曉企業(yè)的真實經(jīng)營狀況(羅黨論等,2021)[4]。這意味著,在信貸市場上,受地域投機文化的影響,借款人可能會利用自身的信息優(yōu)勢,更加積極地開展高風險經(jīng)營活動,這無疑會加劇“道德風險”導致的信貸風險。

    基于上述分析,本文提出如下假設:

    H1:濃厚的投機文化氛圍會導致地方銀行面臨更為嚴重的信息不對稱,從而加劇其信貸風險。

    (二)地域投機文化對地方銀行信貸風險的間接影響

    濃厚的投機文化氛圍會促使銀行管理者采取更為激進的經(jīng)營方式,進而通過“忽視風險”和“以小博大”兩條途徑導致信貸風險攀升。

    一是“忽視風險”,這會促使地方銀行過度進行風險承擔,進而導致信貸風險攀升。投機文化氛圍越濃厚的地區(qū),管理者的逐利動機越強烈,因而越容易產(chǎn)生過度自信的情緒(傅頎和胡港夏,2023)[3]。根據(jù)“冒險假說”,一旦銀行管理者產(chǎn)生過度自信的情緒,就會忽視信貸業(yè)務的真實風險,進而在開展業(yè)務時采取激進的冒險行為,將大量信貸資金投向高風險項目,這會導致其風險承擔水平迅速攀升(劉忠璐,2016;Liao,2018)[16,17]。過度進行風險承擔,無疑會加劇銀行信貸風險(周順興,2018;朱小能和李雄一,2022;何涌和謝磊,2022)[18-20]。

    二是“以小搏大”,這會促使地方銀行過度加速資本周轉(zhuǎn),進而導致信貸風險攀升。在資本充足率的監(jiān)管要求下,銀行的業(yè)務規(guī)模會受到其資本規(guī)模的限制。長期以來,地方銀行受限于資本不足,難以大量開展業(yè)務。近些年,隨著信貸資產(chǎn)證券化和信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓市場的不斷完善,很多地方銀行都傾向于進行“以小搏大”,試圖以有限的資本開展更多的業(yè)務。而濃厚的投機文化氛圍會加劇管理者的逐利動機,使其作出更為激進的經(jīng)營決策,其中最明顯的心態(tài)特點就是“以小博大”(胡妍等,2021;王進朝和劉星宇,2023)[6,21]。具體而言,銀行管理者會積極采取信貸資產(chǎn)證券化、信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓等手段釋放原有信貸業(yè)務的資本占用,進而將釋放出的資本快速投入下一輪的信貸業(yè)務中。通過這種“釋放資本占用→開展信貸業(yè)務→再釋放資本占用→再開展信貸業(yè)務”的動態(tài)循環(huán)方式,銀行可以利用資本的高速周轉(zhuǎn)繞開靜態(tài)的資本約束,從而以有限的資本開展更多的業(yè)務。但是,這種資本高周轉(zhuǎn)的業(yè)務模式也存在潛在風險:一方面,信貸資產(chǎn)證券化的“風險自留”會加速銀行的信貸風險積累(李佳,2019;郭子增等,2020)[22,23]。根據(jù)監(jiān)管規(guī)定,銀行進行信貸資產(chǎn)證券化時,必須自留一定比例的次級檔債券,從而為優(yōu)先檔債券和中間檔債券提供風險緩沖,這種“風險自留”使得信貸風險并未完全出表,從而導致銀行表內(nèi)信貸風險更快速地積累。另一方面,信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓過程中的隱含條款也會加劇銀行的信貸風險積累(李利,2022)[24]。銀行進行信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓時,很多情況下仍需要對轉(zhuǎn)出資產(chǎn)進行擔保、回購、兜底,這導致很多信貸風險仍舊潛藏在表內(nèi)。因此,過度利用信貸資產(chǎn)證券化和信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓加速資本周轉(zhuǎn),來謀求以有限的資本開展更多的業(yè)務,反而容易加速銀行信貸風險積累。

    基于上述分析,本文提出如下假設:

    H2A:地域投機文化可以通過促使地方銀行過度進行風險承擔的途徑,導致地方銀行信貸風險攀升。

    H2B:地域投機文化可以通過促使地方銀行過度加速資本周轉(zhuǎn)的途徑,導致地方銀行信貸風險攀升。

    (三)地域投機文化、內(nèi)外部壓力與地方銀行信貸風險

    當銀行管理者面臨內(nèi)外部壓力時,更有可能在地域投機文化的影響下采取激進經(jīng)營策略,導致自身信貸風險快速攀升。

    一是來自凈利差收窄的內(nèi)部壓力。銀行的日常經(jīng)營,就是利用負債端籌集資金,再利用資產(chǎn)端配置資金,從而獲取資金轉(zhuǎn)移過程中的差額利潤(王龑和郭子增,2019)[25]。在市場利率存在嚴格管制的時期,存貸款利差一度為銀行業(yè)創(chuàng)造了豐厚收益(史永東等,2019)[26]。然而,隨著利率市場化改革的不斷深化,銀行的凈利差日漸收窄,盈利能力開始持續(xù)承壓(王龑和郭子增,2019;史永東等,201tlOjTn7L8J6xHZeXHjeMns1YK+Yyr9Jx+TizUUENpFY=9)[25,26]。

    二是來自同業(yè)競爭的外部壓力。銀行業(yè)在我國金融體系中占據(jù)重要地位,不僅承擔著信用中介、信用創(chuàng)造、支付中介的社會職能,更是貨幣政策的傳導樞紐。在嚴格的準入管制下,銀行業(yè)一度憑借其壟斷地位進行著低效競爭(王龑等,2014)[27]。金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的不斷深化加劇了銀行業(yè)的市場化競爭,部分盈利能力差的銀行未來面臨著被市場淘汰的風險(王龑,2024)[28]。

    綜上,凈利差收窄、同業(yè)競爭加劇導致銀行盈利能力承壓。這種情況下,銀行管理者如果急于改善自身盈利水平,則更有可能在地域投機文化的驅(qū)動下采取激進經(jīng)營策略,要么過度承擔風險,以期通過開展高風險項目獲取更高的回報(即忽視風險),要么過度加速資本周轉(zhuǎn),以期通過循環(huán)開展業(yè)務獲取更高的回報(即以小搏大)??梢灶A期,凈利差越小、同業(yè)競爭越激烈,地域投機文化對地方銀行信貸風險的影響將會越大。

    基于上述分析,本文進一步提出如下假設:

    H3:凈利差越小的地方銀行,地域投機文化加劇其信貸風險的情況越嚴重。

    H4:銀行同業(yè)競爭越激烈的省份,地域投機文化加劇地方銀行信貸風險的情況越嚴重。

    三、研究設計

    (一)變量選取

    1. 被解釋變量。參考王龑和郭子增(2019)[25]、鮑星等(2022)[29]的做法,選取各銀行的不良貸款率作為信貸風險的代理變量(risk)。

    2. 解釋變量。為了獲取極低概率下的巨額回報而大量購買彩票,本身不是一種理性的投資行為。因此,現(xiàn)有文獻普遍認為彩票銷售額可以很好地反映當?shù)氐耐稒C偏好(傅頎和胡港夏,2023;趙奇鋒等,2018;Rhee等,2014)[3,8,30]。相應地,人均彩票銷售額作為地域投機文化的度量指標,也被廣泛應用于相關(guān)研究中(羅黨論等,2021;熊家財和楊來峰,2023;陳欣和陳德球,2021)[4,7,10]。為避免反向因果關(guān)系產(chǎn)生的內(nèi)生性問題,本文采用各地上一年度的人均彩票銷售額(單位:百元/人)作為地域投機文化的代理變量(lottery)。人均彩票銷售額越高,說明當?shù)氐耐稒C文化氛圍越濃厚。

    3. 中介變量與調(diào)節(jié)變量。本文選取的中介變量包括:主動風險承擔水平(RWA),采用各銀行的風險加權(quán)資產(chǎn)比例進行度量(趙江山等,2023)[31],即“風險加權(quán)資產(chǎn)/總資產(chǎn)”;資本周轉(zhuǎn)速度(CTR),采用各銀行的資本周轉(zhuǎn)率進行度量,即“營業(yè)收入/資本”。本文選取的調(diào)節(jié)變量包括:凈利差(spread),即各銀行的“平均生息資產(chǎn)收益率與平均計息負債成本率之差”;銀行同業(yè)競爭(compete),借鑒姜付秀等(2019)[32]的做法,利用國家金融監(jiān)督管理總局關(guān)于銀行機構(gòu)的金融許可證信息,計算出各銀行各年度在各省份的物理網(wǎng)點數(shù)量,進而構(gòu)建各省份銀行業(yè)物理網(wǎng)點的赫芬達爾指數(shù)(HHI),并用“100%-HHI”反映各省份銀行同業(yè)競爭的激烈程度。

    4. 控制變量。參考史永東和王龑(2017)[33]的做法,本文選取了資產(chǎn)規(guī)模(size)、資產(chǎn)利潤率(ROA)、資本充足率(CAR)、貸存比(SLR)、權(quán)益資產(chǎn)比(AER)、經(jīng)濟狀況(GDP)、物價水平(CPI)和金融環(huán)境(finance)作為控制變量。具體變量定義見表1。

    (二)樣本選擇

    考慮到全國性經(jīng)營的國有銀行和股份制銀行受地方因素的影響并不明顯,本文將研究對象鎖定為立足于區(qū)域經(jīng)濟的地方銀行,并參考王龑(2019)[2]的做法,以城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行作為地方銀行的代表。剔除信息披露不全(未披露本文模型所需的關(guān)鍵指標)的地方銀行后,本文選取了2008—2022年156家地方銀行數(shù)據(jù)作為研究樣本,包括109家城市商業(yè)銀行和47農(nóng)村商業(yè)銀行,覆蓋我國除西藏自治區(qū)和港澳臺地區(qū)以外的30個省(自治區(qū)、直轄市,以下簡稱省份)。數(shù)據(jù)來源包括銀行年報、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、財政部網(wǎng)站和各省份統(tǒng)計年鑒。

    (三)模型設定

    本文先基于式(1)檢驗地域投機文化(lottery)對地方銀行信貸風險的影響:

    [risk=α+β×lottery+j=18θj×controlj+u] (1)

    式(1)中,[control]代表控制變量;[u]代表隨機擾動項。

    然后,本文采用逐步回歸法(溫忠麟和葉寶娟,2014)[34]對地域投機文化影響地方銀行信貸風險的具體機制進行檢驗:

    [mediator=λ+δ×lottery+j=18θj×controlj+u] (2)

    [risk=σ+ω×lottery+?×mediator+j=18θj×controlj+u] (3)

    式(2)用于檢驗地域投機文化對中介變量(mediator)的影響,式(3)在式(1)的基礎(chǔ)上引入了中介變量,用于檢驗中介變量對地方銀行信貸風險的影響。當然,為確保中介效應的顯著性,還需要進行Sobel檢驗,其統(tǒng)計量如下:

    [z=δ??δ2?S2δ+?2?S2?] (4)

    其中,[δ]為式(2)中[lottery]的系數(shù),[Sδ]為[δ]的標準誤差;[φ]為式(3)中[mediator]的系數(shù),[Sφ]為[φ]的標準誤差。

    最后,本文在式(1)的基礎(chǔ)上引入調(diào)節(jié)變量(moderate)與地域投機文化的交互項:

    [risk=α+β×lottery+γ×moderate+ρ×moderate×lottery+j=18θj×controlsj+u] (5)

    當[β]和[ρ]同號時,調(diào)節(jié)變量的增大會強化地域投機文化對地方銀行信貸風險的影響,具有正向調(diào)節(jié)作用;當[β]和[ρ]異號時,調(diào)節(jié)變量的增大會抑制地域投機文化對地方銀行信貸風險的影響,具有負向調(diào)節(jié)作用。

    四、實證分析

    (一)基準回歸

    基準回歸的結(jié)果見表2,本文采用OLS方法檢驗了地域投機文化對地方銀行信貸風險的影響??紤]到可能存在隨時間變化的趨勢性特征和不可觀測的個體異質(zhì)性,本文在模型中控制了時間和個體效應。列(1)—(4)中,地域投機文化的系數(shù)均顯著為正,說明投機文化氛圍的濃厚程度與地方銀行信貸風險存在正向關(guān)系。該結(jié)果支持了本文假設H1,濃厚的投機文化氛圍會導致地方銀行面臨更為嚴重的信息不對稱,因而會加劇其信貸風險。

    (二)內(nèi)生性討論

    其一,自選擇偏誤導致的內(nèi)生性問題。地域投機文化并非隨機變量,而是與當?shù)亟?jīng)濟社會的發(fā)展情況存在密切關(guān)聯(lián)(受到一些前定因素的影響),這可能導致自選擇偏誤。在這種情況下,投機文化氛圍較濃厚地區(qū)的銀行與投機文化氛圍不濃厚地區(qū)的銀行在信貸風險上的差異,既有可能是投機文化氛圍不同造成的,又有可能是前定因素不同造成的。因此,自選擇偏誤可能掩蓋地域投機文化的真實影響,導致嚴重的內(nèi)生性問題。鑒于此,本文借鑒李志輝等(2022)[35]的做法,根據(jù)地域投機文化的樣本期均值定義了虛擬變量lottery_dummy。處理效應模型的解釋變量需要設定為虛擬變量形式,當“l(fā)ottery>均值”時,lottery_dummy取值為1,代表投機文化氛圍較濃厚;當“l(fā)ottery≤均值”時,lottery_dummy取值為0,代表投機文化氛圍不濃厚。進而采用處理效應模型進行回歸分析,從而修正自選擇偏誤帶來的干擾。相應地,選取的協(xié)變量包括:經(jīng)濟狀況(GDP),即各省份地區(qū)生產(chǎn)總值的增長率;城鎮(zhèn)化率(urban),即各省份的“城鎮(zhèn)人口/總?cè)丝凇保坏诙a(chǎn)業(yè)比重(two),即各省份的“第二產(chǎn)業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值”;金融環(huán)境(finance),即各省份的“金融業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值”;城鎮(zhèn)登記失業(yè)率(lost);外貿(mào)依存度(open),即各省份的“進出口貿(mào)易總額/地區(qū)生產(chǎn)總值”;固定資產(chǎn)投資增速(invest);物價水平(CPI),即各省份消費者物價指數(shù)的增速;技術(shù)因素(tech)即各省份每萬人擁有的專利授權(quán)數(shù)。處理效應模型的回歸結(jié)果見表3:一階段的Probit回歸中,協(xié)變量較好地控制了前定因素對虛擬變量lottery_dummy的影響;二階段的診斷性指標(rho和lambda)均顯著,說明確實存在自選擇偏誤導致的內(nèi)生性,采用處理效應模型是合理的,回歸系數(shù)依然顯著為正,支持了本文假設H1。

    其二,遺漏變量導致的內(nèi)生性問題。本文在模型中引入了銀行的個體效應,這在很大程度上緩解了銀行個體層面遺漏變量導致的內(nèi)生性。此外,本文還借鑒王龑(2024)[28]的做法,在表4列(1)中控制了省際效應(考慮到同時控制個體效應和省際效應會存在完全共線性,因而只能控制其中之一),用以緩解省際層面遺漏變量導致的內(nèi)生性,回歸結(jié)果依然支持了本文假設H1。

    其三,反向因果導致的內(nèi)生性問題??紤]到地方銀行的信貸風險可能反向影響地域投機文化,本文借鑒盛明泉和丁鋒(2022)[11]的做法,進一步對解釋變量做了滯后一期處理,表4列(2)中的回歸結(jié)果依然顯著為正,支持了本文假設H1。

    其四,測量誤差導致的內(nèi)生性問題。本文借鑒現(xiàn)有文獻(張杰等,2017;張璇等,2019;李春濤等,2020)[36-38]基于行政區(qū)劃分割性構(gòu)建工具變量的做法,采用相鄰省份人均彩票銷售額的均值(lottery_ave)作為工具變量。該方法構(gòu)建的工具變量可以同時滿足相關(guān)性和外生性的要求:一方面,相鄰省份的地域投機文化一般比較相似,這可以確保其相關(guān)性;另一方面,由于行政區(qū)劃的分割性,相鄰省份的彩票銷量相對于本省而言又是外生的。相應地,表4列(3)直接采用工具變量進行OLS回歸;表4的列(4)和列(5)是兩階段最小二乘法(2SLS)的回歸結(jié)果,LM檢驗拒絕了工具變量識別不足的原假設,Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量則拒絕了存在弱工具變量的原假設。總體來看,核心解釋變量的回歸系數(shù)依然顯著為正,支持了本文假設H1。

    綜合上述方法,本文還對潛在的內(nèi)生性進行了綜合修正,回歸結(jié)果見表5。首先,采取了處理效應模型,用以修正自選擇偏誤導致的內(nèi)生性;其次,模型對解釋變量進行了滯后一期處理(L1.lottery_dummy),用以修正反向因果導致的內(nèi)生性;再次,將“相鄰省份人均彩票銷售額的均值”(lottery_ave)納入處理效應的協(xié)變量當中(陳強,2014)[39],用以修正測量誤差導致的內(nèi)生性;最后,列(1)和列(2)中分別控制了個體效應和省際效應,用以緩解個體層面和省際層面遺漏變量導致的內(nèi)生性。從回歸結(jié)果來看,系數(shù)依然顯著為正,支持了本文假設H1。

    (三)穩(wěn)健性檢驗

    一是采用動態(tài)面板方法??紤]到地方銀行的信貸風險可能存在“慣性”,本文參考史永東和王龑(2017)[32]的做法,將模型設定為動態(tài)面板形式,分別采用系統(tǒng)GMM方法和偏差校正的LSDV法進行回歸,結(jié)果見表6。列(1)是GMM方法的回歸結(jié)果,Sargan檢驗和二階序列自相關(guān)檢驗的P值均大于0.10,說明不存在工具變量過度識別和干擾項序列自相關(guān)的問題;列(2)—(4)是偏差校正的LSDV法的回歸結(jié)果,依次采用了Anderson-Hsiao估計量、Arellano-Bond差分GMM估計量和Blundell-Bond系統(tǒng)GMM估計量。總體來看,核心解釋變量的系數(shù)依然顯著為正。

    二是更換解釋變量。首先,借鑒胡妍等(2021)[6]的做法,將解釋變量更換為各省份歷年的“彩票銷售額/地區(qū)生產(chǎn)總值”(lottery_GDP)。其次,將解釋變量更換為各省份歷年“彩票銷售額的變化率”(lottery_growth)。再次,借鑒謝露等(2021)[9]的做法,將解釋變量分別更換為各省份歷年的“人均福利彩票銷售額”(lottery_welfare)和“人均體育彩票銷售額”(lottery_sports)。最后,借鑒盛明泉和丁鋒(2022)[11]的做法,本文采用企查貓顯示的各省棋牌室企業(yè)數(shù)量取自然對數(shù),作為地域投機文化的代理變量(card_room)。更換解釋變量后的回歸結(jié)果見表7,結(jié)論未出現(xiàn)實質(zhì)性變化。

    (四)機制檢驗

    表8對地域投機文化通過促使地方銀行過度進行風險承擔加劇地方銀行信貸風險的影響機制進行了檢驗。列(3)在列(1)的基礎(chǔ)上引入了各銀行的主動風險承擔水平,地域投機文化的系數(shù)由0.0979變?yōu)?.0732(絕對值變?。?,符合中介效應的特征。列(2)顯示,投機文化氛圍越濃厚的地區(qū),地方銀行的主動風險承擔水平就越高。列(3)中主動風險承擔水平的系數(shù)顯著為正,說明主動風險承擔水平的上升加劇了地方銀行信貸風險。主動風險承擔水平的中介效應在10%的顯著性水平上通過了Sobel檢驗,該結(jié)果支持了假設H2A,即地域投機文化可以通過促使地方銀行過度進行風險承擔的途徑,導致地方銀行信貸風險的攀升。

    表9對地域投機文化通過促使地方銀行過度加速資本周轉(zhuǎn)加劇地方銀行信貸風險的影響機制進行了檢驗。列(3)在列(1)的基礎(chǔ)上引入了各銀行的資本周轉(zhuǎn)速度,地域投機文化的系數(shù)由0.0979變?yōu)?.0688(絕對值變小),符合中介效應的特征。列(2)顯示,投機文化氛圍越濃厚的地區(qū),地方銀行的資本周轉(zhuǎn)速度就越高。列(3)中資本周轉(zhuǎn)速度的系數(shù)顯著為正,說明資本周轉(zhuǎn)速度的上升加劇了地方銀行信貸風險。資本周轉(zhuǎn)速度的中介效應在10%的顯著性水平上通過了Sobel檢驗,該結(jié)果支持了假設H2B,即地域投機文化可以通過促使地方銀行過度加速資本周轉(zhuǎn)的途徑,導致地方銀行信貸風險的攀升。

    (五)調(diào)節(jié)效應:內(nèi)外部壓力

    一是內(nèi)部壓力,即凈利差收窄。表10列(1)中引入了各銀行的凈利差與地域投機文化的交互項。可以看出,交互項的系數(shù)顯著為負,說明在地域投機文化加劇地方銀行信貸風險的過程中,凈利差發(fā)揮了負向調(diào)節(jié)作用,即隨著凈利差的收窄,地域投機文化對地方銀行信貸風險的不利影響會逐步增大。該結(jié)果支持了本文假設H3即凈利差越小的地方銀行,地域投機文化加劇其信貸風險的情況越嚴重。

    二是外部壓力,即同業(yè)競爭加劇。表10列(2)中引入了各銀行所在省份的銀行同業(yè)競爭與地域投機文化的交互項。可以看出,交互項的系數(shù)顯著為正,說明在地域投機文化加劇地方銀行信貸風險的過程中,銀行同業(yè)競爭發(fā)揮了正向調(diào)節(jié)作用,即隨著銀行同業(yè)競爭的日趨激烈,地域投機文化對地方銀行信貸風險的影響會逐步增大。該結(jié)果支持了本文假設H4:銀行同業(yè)競爭越激烈的省份,地域投機文化加劇地方銀行信貸風險的情況越嚴重。

    五、進一步研究

    (一)微觀審慎監(jiān)管的有效性

    我國銀行業(yè)地方金融監(jiān)管主要由中央金融管理部門的地方派出機構(gòu)負責,屬于傳統(tǒng)的微觀審慎監(jiān)管,旨在維護屬地單個金融機構(gòu)的穩(wěn)健經(jīng)營。參考唐松等(2020)[40]的做法,本文計算了各省份歷年的“地方金融監(jiān)管支出/金融業(yè)增加值”(regu_1)和“地方金融監(jiān)管支出/金融從業(yè)人員數(shù)”(regu_2),用以反映微觀審慎監(jiān)管力度①。表11分別引入了各省的微觀審慎監(jiān)管力度(regu_1、regu_2)與地域投機文化的交互項??梢钥闯觯航换ロ椀南禂?shù)顯著為負,說明在地域投機文化加劇地方銀行信貸風險的過程中,微觀審慎監(jiān)管可以發(fā)揮負向調(diào)節(jié)作用,即加強微觀審慎監(jiān)管有助于抑制地域投機文化對地方銀行信貸風險的不利影響。究其原因:根據(jù)上文研究,濃厚的投機文化氛圍會導致地方銀行面臨更為嚴重的“逆向選擇”和“道德風險”,由中央金融管理部門的地方派出機構(gòu)加強屬地內(nèi)的金融監(jiān)管,一方面,可以督促地方銀行在貸前審批的過程中更加嚴格、審慎地進行盡職調(diào)查,這有助于避免信貸資金投向低質(zhì)低效的企業(yè)和項目;另一方面,可以督促地方銀行強化貸后管理和風險監(jiān)測,這有助于及時發(fā)現(xiàn)問題貸款并采取處置措施,從而避免信貸風險的過度積累。

    (二)宏觀審慎管理的有效性

    我國的宏觀審慎管理主要由中國人民銀行負責,旨在維護整個金融體系的穩(wěn)定。本文采用IMF(國際貨幣基金組織)的iMaPP數(shù)據(jù)庫提供的宏觀審慎政策指數(shù),作為我國宏觀審慎管理的度量指標(Alam等,2019)[41]。具體地,針對目前已有的17種宏觀審慎政策工具,采用虛擬變量法進行賦值計算:在指定的時間區(qū)間內(nèi),對于某種宏觀審慎政策工具,若“其開始生效或者收緊”則記為1,若“其開始失效或者放松”則記為-1,若“其沒有發(fā)生變化”則記為0;然后,對當期17種宏觀審慎政策工具的賦值結(jié)果進行加總,就可以得到當期的宏觀審慎政策指數(shù)(MaPP)。此外,本文還對有關(guān)“流動性要求”“貸款條件限制”和“資本要求”的宏觀審慎政策工具的賦值結(jié)果分別進行了加總②,得到了貸款條件限制指數(shù)(M_Loan)、流動性要求指數(shù)(M_Liq)和資本要求指數(shù)(M_Cap)。

    表12的列(1)中引入了宏觀審慎政策指數(shù)與地域投機文化的交互項,其系數(shù)顯著為負,說明:宏觀審慎管理整體上可以抑制地域投機文化對地方銀行信貸風險的不利影響。本文進一步在模型中引入了三個分項指數(shù)(M_Loan、M_Liq、M_Cap)與地域投機文化的交互項。

    列(2)中,貸款條件限制指數(shù)與地域投機文化的交互項(M_Loan[×]lottery)系數(shù)顯著為負,說明通過收緊貸款發(fā)放條件強化宏觀審慎管理,有助于抑制地域投機文化對地方銀行信貸風險的不利影響。究其原因:濃厚的投機文化氛圍會導致地方銀行面臨更為嚴重的“逆向選擇”和“道德風險”。收緊貸款發(fā)放條件,一方面,有助于督促地方銀行更加審慎地選擇貸款客戶,避免低質(zhì)量的信貸資產(chǎn)入表;另一方面,有助于督促地方銀行強化對宏觀形勢、區(qū)域經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)前景的研究和預判,從而進行前瞻性的信貸布局,為信貸資產(chǎn)提質(zhì)增效。

    列(3)中,流動性要求指數(shù)與地域投機文化的交互項(M_Liq[×]lottery)的系數(shù)顯著為負,說明通過提高流動性要求強化宏觀審慎管理,有助于抑制地域投機文化對地方銀行信貸風險的不利影響。究其原因:地域投機文化通過促使地方銀行過度進行風險承擔,加劇地方銀行信貸風險,而提高流動性要求有助于督促地方銀行在“資產(chǎn)端”配置更多低風險的流動性資產(chǎn),這可以抑制其過度風險承擔行為,從而抑制地域投機文化對信貸風險的不利影響。

    列(4)中,資本要求指數(shù)與地域投機文化的交互項(M_Cap[×]lottery)的系數(shù)顯著為正,說明通過提高資本要求強化宏觀審慎管理,反而會強化地域投機文化對地方銀行信貸風險的不利影響。究其原因:地域投機文化通過促使地方銀行過度加速資本周轉(zhuǎn),加劇地方銀行信貸風險,而現(xiàn)有的監(jiān)管框架只考慮了靜態(tài)的資本充足率要求,未考慮動態(tài)的資本周轉(zhuǎn)速度,因而存在監(jiān)管套利的空間。受此影響,單純提高靜態(tài)的資本要求,反而會對投機文化氛圍濃厚地區(qū)的地方銀行產(chǎn)生逆向激勵,促使其管理者更加積極地“以小博大”,通過加快資本周轉(zhuǎn)的方式繞開資本約束進行監(jiān)管套利,最終導致信貸風險的積累。

    六、結(jié)論與建議

    (一)結(jié)論

    本文在理論分析的基礎(chǔ)上,基于156家地方銀行的數(shù)據(jù)實證檢驗了地域投機文化對地方銀行信貸風險的影響,研究發(fā)現(xiàn):濃厚的投機文化氛圍會導致地方銀行面臨更為嚴重的信息不對稱,因而會加劇其信貸風險。機制檢驗顯示:除了直接影響,投機文化還會通過促使地方銀行過度進行風險承擔和促使地方銀行過度加速資本周轉(zhuǎn)兩條途徑,間接導致地方銀行信貸風險攀升。調(diào)節(jié)效應檢驗表明:凈利差收窄帶來的內(nèi)部壓力、同業(yè)競爭加劇帶來的外部壓力,均會加劇投機文化對地方銀行信貸風險的不利影響。本文進一步考察了微觀審慎監(jiān)管和宏觀審慎管理在地域投機文化加劇地方銀行信貸風險過程中發(fā)揮的作用,研究發(fā)現(xiàn):從微觀審慎監(jiān)管的層面來看,由中央金融管理部門的地方派出機構(gòu)加強屬地內(nèi)的金融監(jiān)管,有助于抑制投機文化對地方銀行信貸風險的不利影響。從宏觀審慎管理的層面來看,收緊貸款發(fā)放條件、提高流動性要求有助于抑制投機文化對地方銀行信貸風險的不利影響;但是,單純提高靜態(tài)的資本充足率要求反而會對投機文化氛圍濃厚地區(qū)的地方銀行產(chǎn)生“逆向激勵”,促使其過度進行資本周轉(zhuǎn),加快信貸風險的積累。

    (二)建議

    隨著利率市場化改革的不斷深化,銀行業(yè)的凈利差將進一步收窄;隨著金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的不斷深化,銀行業(yè)競爭將進一步加劇。受此影響,地域投機文化對地方銀行信貸風險的不利影響將愈加嚴重。基于此,本文給出如下建議:

    對于地方政府而言,投機文化氛圍越濃厚的地區(qū),地方政府越要著力營造良好的信用環(huán)境。在當前數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的背景下,此類地區(qū)的地方政府應當積極推動公共信用信息的歸集與共享,主動打造地方性的信用信息服務平臺,作為央行征信系統(tǒng)的有機補充,以優(yōu)化當?shù)氐男庞铆h(huán)境,降低地域投機文化給信貸市場帶來的信息不對稱。

    對于地方銀行而言,投機文化氛圍越濃厚的地區(qū),當?shù)劂y行越要保持定力、穩(wěn)健經(jīng)營。尤其是在當前凈利差持續(xù)收窄、市場競爭不斷加劇的背景下,此類地區(qū)的地方銀行更需要加強合規(guī)管理,完善內(nèi)控機制,避免管理層在地域投機文化的驅(qū)動下忽視風險、以小博大,因過度進行風險承擔或過度進行資本周轉(zhuǎn)而加劇自身信貸風險。

    對于監(jiān)管部門而言,對于投機文化氛圍越濃厚的地區(qū),越要投入資源加強微觀審慎監(jiān)管。一方面,要督促當?shù)劂y行嚴格、審慎地進行貸前審查,避免信貸資金投向低質(zhì)低效的企業(yè)和項目;另一方面,要督促當?shù)劂y行持續(xù)強化貸后管理和風險監(jiān)測,及時發(fā)現(xiàn)問題貸款并采取處置措施,從而避免信貸風險的過度積累。宏觀審慎管理方面,在適當收緊貸款發(fā)放條件、提高流動性要求的同時,要適時改進現(xiàn)有的資本監(jiān)管手段,既要盯緊靜態(tài)的資本充足率,也要關(guān)注動態(tài)的資本周轉(zhuǎn)率,避免地方銀行過度利用資本周轉(zhuǎn)進行監(jiān)管套利,防范信貸風險。

    注:

    ①地方金融監(jiān)管支出指一省轄內(nèi)應用于金融監(jiān)管事務的支出,反映了轄內(nèi)各類金融監(jiān)管部門用于維護和執(zhí)行金融監(jiān)管活動的總成本,通過除以金融業(yè)增加值、金融從業(yè)人員數(shù)可以消除規(guī)模效應的影響(唐松等,2020)[40]。

    ②根據(jù)Alam等(2019)[41]構(gòu)建宏觀審慎政策指數(shù)時的分類:“貸款條件限制”指數(shù)涵蓋了宏觀審慎目的的貸款損失準備、貸款價值比要求、本幣貸款門檻限制、外幣貸款門檻限制;“流動性要求”指數(shù)涵蓋了宏觀審慎目的的準備金要求、流動性要求、貸存比限制;“資本要求”指數(shù)涵蓋了宏觀審慎目的的逆周期資本緩沖、資本留存緩沖、資本要求、杠桿率限制。具體的,若在某一時間區(qū)間內(nèi),對應的工具生效或者收緊,則記為1;對應的工具沒有發(fā)生變化,則記為0;對應的工具開始失效或者放松,則記為-1。通過對同一大類的賦值結(jié)果進行加總,就可以得到對應的宏觀審慎政策指數(shù)。

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