銀行業影響主權信用的分析框架與評估模型

摘要：如何衡量銀行系統的風險狀況及其對主權信用的影響，是主權評級方法中必須解決的重要問題。本文結合了最新的銀行業危機案例，分析銀行業風險對主權信用影響的作用機制，并構建了評估銀行業風險對主權信用影響的指標體系和評估模型。

關鍵詞：銀行業危機 主權信用 直接損失 間接損失

銀行業在現代金融體系中處于核心地位，其健康運行是經濟保持穩定與發展的前提。然而，幾乎所有國家的銀行業都曾陷入過不同程度的危機。由于銀行業的系統重要性以及銀行業危機可能造成的經濟、社會動蕩，政府經常被迫對陷入困境的銀行業施以援手。因此，銀行業既是威脅現代經濟穩定運行的風險來源，也是政府或有負債的重要來源。

在主權評級框架中，銀行業對主權信用的巨大影響是不可忽視的。如何衡量銀行系統的風險狀況及其對主權信用的影響，是主權評級方法中必須解決的問題。本文旨在為解決這一問題作一嘗試。

銀行業危機與主權債務危機

歷史上銀行業危機經常與主權債務危機一并發生。根據Laeven & Valencia（2012）的定義和統計，1970-2011年間一共發生66起主權債務危機，其中有19起與銀行業危機相關，占比28.8%。Reinhart & Rogoff（2008b）采取66個核心的銀行業危機樣本，并以當時各個國家的GDP占全球比例為權重，分別計算了1900-2008年全球發生銀行業危機和發生主權債務危機的國家的比例，結果顯示，主權債務危機的發生率與銀行業危機的發生率有很高的相關性。

相關的實證文章[如Reinhart & Rogoff（2011）等]也顯示，銀行業危機是主權債務危機發生的重要前兆與原因之一。

從主權評級的角度出發，許多國家的銀行業出現危機后，其主權信用級別也遭到評級機構大幅下調，如1997年的韓國、1989年與2001年的阿根廷、2002年的烏拉圭等。由于銀行業危機是銀行業風險不斷積聚之后的集中爆發，即使銀行業不出現危機，各大評級機構也經常因為一國銀行業的風險狀況而調整其主權信用級別。銀行業成為各大評級機構調整主權信用級別的重要考慮因素。2007年次貸危機以來，美國、冰島、愛爾蘭、西班牙等一系列國家的銀行業困境和危機在很大程度上導致其主權信用評級受到影響。

以上學者的研究結論以及評級行業的實踐說明，銀行業對主權信用有著非常重要的影響。銀行業是理解主權債務危機的一個重要的角度，同時也是評估主權信用等級必須考慮的重要內容。

銀行業對主權信用影響的分析框架

（一）分析框架結構說明

如圖1所示，大體上來看，銀行業影響主權信用的分析框架包括了下面三個環節：

1. 銀行業風險的要素

該環節主要對銀行業風險的要素進行確認和分類。

2. 銀行業危機造成的損失

該環節主要明確銀行業風險不斷積聚并導致危機彰顯或爆發所帶來的損失，包括銀行業危機所造成的“直接損失”和“間接損失”。“直接損失”包括兩方面：第一，政府救助銀行業的成本，包括政府注入資本、承擔債務、提供擔保和流動性支持所導致的成本（在銀行破產時，也包括政府賠償儲戶、政府在銀行資產受損導致的成本）；第二，銀行的股東、債權人因銀行業危機受到的直接損失。“間接損失”指宏觀經濟因受到銀行業危機影響（如信貸緊縮）而遭受的產出損失。

3. 銀行業危機所造成損失的分擔

該環節主要分析銀行業危機造成的損失在政府、私人部門和宏觀經濟之間的分擔。政府對銀行業施行救助的力度、時機和方式等因素不僅會影響銀行業危機所造成的損失大小，而且會影響損失的分擔。“直接損失”由政府和私人部門承擔；“政府承擔的直接損失”會通過“財政渠道”直接影響主權信用，而“私人部門承擔的直接損失”不直接影響主權信用，但會影響私人部門的投資和消費行為。因此，“私人部門承擔的直接損失”與“間接損失”通過“宏觀經濟渠道”影響主權信用。

（二）分析框架的處理和假設

第一個環節，我們用“銀行業風險的要素”衡量“銀行業危機造成的損失”

“銀行業的風險要素”主要包括兩個部分：“相關宏觀經濟風險”和“銀行系統健康狀況”。前者衡量銀行所處的宏觀經濟環境，預示未來銀行的經營風險；后者衡量銀行目前的資產債務等各方面的健康狀況。當該國銀行業存在無法由上述兩個部分反映的風險要素時，便將該要素納入“調整要素”并對銀行業的風險評估做出調整。“調整要素”包括一些并非在所有國家出現的項目、無法由宏觀經濟數據和銀行業財務數據反映的項目。

第二個環節，我們假設“銀行業危機造成的損失”都是“直接損失”。

這主要基于以下幾點：

（1）在理想的情況下，銀行業危機僅會導致“直接損失”。如果政府或者銀行在面對銀行業危機時，能夠及時采取正確的措施，避免任何信心喪失、市場恐慌、道德風險和行政浪費，那么銀行業危機所造成的損失將完全由政府或銀行承擔。如此，實體經濟（這里指除去銀行部門的其他經濟部門）將不會遭受任何損失，“間接損失”可以忽略不計。

（2）“直接損失”有明確的統計口徑，而“間接損失”是基于假設衡量且可能被夸大。“直接損失”易于衡量，其最大值可以認為是“銀行業的潛在注資需求”，其實際統計也有明確的口徑；而“間接損失”的計算則是建立在假設之上。通常是假設GDP以趨勢值增長，然后以銀行業危機發生之后的實際GDP增長與GDP增長趨勢間的累計差異作為產出損失。此外，導致銀行業危機的外部沖擊（主要是宏觀經濟沖擊）本身會帶來宏觀經濟損失，而如果按照上述方法計算“間接損失”，實際上是把外部沖擊導致宏觀經濟損失也包括在內，夸大了銀行業危機所導致的“間接損失”。

（3）“直接損失”對主權信用的影響更直接、更明顯。根據Hoggarth & Saporta（2001）、Honohan（2008）等學者的測算，銀行業危機導致的財政成本平均為GDP的16%左右，而按照IMF的計算，銀行業危機導致的產出損失平均為GDP的11.6%。財政成本是“直接損失”的主要部分，直接影響政府的收入；而產出損失通過稅收收入減少間接影響政府收入。按照36%的宏觀稅負 ，產出損失對政府收入的影響平均值為GDP的4.2%（=11.6%×36%）。比較而言，“直接損失”對主權信用有著更直接、更明顯的影響。

第三個環節，在第二個環節的基礎上，我們主要考慮危機造成的對主權信用的影響

這是因為在“直接損失”中，“政府承擔的直接損失”比“私人部門承擔的直接損失”對主權信用的影響更直接明顯。

銀行業對主權信用影響的評估模型

（一）評估模型的要素和說明

由于我們在第二環節中假設“銀行業危機造成的損失”都是“直接損失”，因此上述的分析框架簡化為兩個環節：“銀行業風險的要素”和“損失分擔”。根據簡化后的分析框架，我們將構建銀行業對主權信用影響的評估模型。模型的評估要素和流程如圖2所示。

圖2 銀行業對主權信用影響的評估流程

目前各國銀行業所提供的具有共同特征的數據（如不良貸款率、資本充足率）對于反映銀行未來2-3年的健康狀況以及預警銀行業危機作用有限。因此，我們在判斷銀行業的風險狀況時，會更注重“相關宏觀經濟風險”的要素，而對“銀行系統健康狀況”要素賦予較小的權重。

1.相關宏觀經濟風險

縱觀近現代的銀行業危機，其發生之前大多有銀行信貸膨脹或/和資產價格泡沫的癥狀。國際清算銀行貨幣與經濟部門利用17個國家的相關數據發現，在1985-1995年間經歷由房地產泡沫引起的銀行業危機的國家中，銀行信貸和商業房地產的價格之間存在著非常高的相關性。因此，我們應該高度關注銀行信貸和房地產價格同時上漲的情形。

（1）銀行信貸膨脹。Laeven & Valencia （2012）發現，在過去有信貸數據可供研究的129個銀行業危機中，有45個（約1/3）出現在信貸膨脹之后。超乎尋常的銀行信貸增長通常意味著銀行很難對貸款客戶進行審慎的甄別，未來幾年內銀行壞賬率很可能上升。對于銀行信貸占全社會融資比例越高的國家，銀行信貸膨脹意味著越高的風險。

（2）資產價格泡沫。資產價格泡沫一旦破滅，一方面將導致銀行發生巨額損失，另外一方面也會導致市場信心和流動性枯竭，讓銀行業喪失騰挪的空間。從歷史上看，在所有資產中，對銀行業影響最大的是房地RvfCdJf4yzpq2tZRbDwLKSbQo4p9HgepNwAb7Ymw0FM=產。最近由于房地產泡沫而導致銀行業危機的例子有2008年美國的銀行業危機、2010年愛爾蘭的銀行業危機、2011年西班牙銀行業危機等。

2.銀行系統健康狀況

這部分要素通常包括三方面的內容：資產結構與質量、資本充足率和融資能力、資產和負債的期限/幣種匹配。由于數據的可獲得性，我們選擇了資產質量、資本充足程度和融資穩定性三個要素來衡量銀行系統的健康狀況。

（1）資產質量。由于各國實行不同的銀行業管理制度，其銀行業的投資范圍、資產類別和分布都有很大的不同。為了使各個國家的銀行業資產質量具有可比性，我們主要關注銀行的不良貸款率。

（2）資本充足程度。銀行的資本是銀行抵御各種風險沖擊的主要支柱。因此，資本充足程度越高，銀行容忍損失與風險的能力越強。衡量資本充足程度的主要指標是資本充足率、杠桿率等。

（3）融資穩定性。融資穩定性衡量的是銀行融資來源的穩定性，主要影響銀行出現第一類銀行業危機的概率。融資穩定性越強，出現第一類銀行業危機的概率就越低。衡量融資穩定性的指標主要有以下三個：

第一，銀行依賴金融市場融資的比例。與依賴本國儲蓄融資的方式相比，銀行依賴金融市場進行融資的方式是相對不穩定的。

第二，凈穩定融資比率。該指標是《巴塞爾協議III》所提出的兩個流動性監管指標之一（另外一個指標是流動性覆蓋率），用于度量銀行較長期限內可使用的穩定資金來源對其表內外資產業務發展的支持能力。該比率的分子是銀行可用的各項穩定資金來源，分母是銀行發展各類資產業務所需的穩定資金來源。

第三，存貸比。存貸比越高，說明銀行的融資穩定性越差，對主權信用的影響越不利。

3.調整要素

調整要素主要包括一些并非在所有國家存在且難以量化的要素。從目前的經驗來看，如果政府推行快速的金融自由化政策，或者政府對銀行經營進行廣泛的不合理的干預，或者銀行監管過度寬松，或者銀行的管理水平非常惡劣，即可考慮上調該國銀行業所存在的風險。

4.政府承擔直接損失的程度

這一部分要素主要衡量政府為救助銀行業而承擔直接損失的程度。

影響政府救助銀行業的意愿與力度最主要因素是銀行業的系統重要性。銀行業在本國經濟中的重要性越高，政府從穩定經濟的角度出發，對銀行業進行救助的意愿和力度就越強。

影響政府承擔救助成本的另外一個因素是政府在銀行業的利益。如果政府擁有大量的銀行股權或資產，那么政府為了自身的利益就有很強的動力去救助銀行。

影響政府承擔救助成本的第三個要素是銀行業處置制度。合理、有序的銀行業處置制度有利于減少政府承擔的直接損失，降低銀行業危機對主權信用的影響。主要觀察兩個方面：（1）如果銀行業處置制度允許政府在銀行資不抵債之前對問題銀行進行破產重組，則將大大減少銀行業危機的沖擊或銀行破產所帶來的損失；（2）如果銀行業處置制度允許政府依照法律強制性地讓債權人承擔銀行的損失（如政府以強制性或半強制性的PSI計劃讓銀行的債權人承擔損失），則能減少政府所承擔的損失，因而減少銀行業危機對主權信用的影響。

（二）評估模型的指標選擇與計算

1.評估模型的可選指標

根據上述評估模型，表1對評估模型各要素的可選指標作了簡要說明。

表1 評估模型要素的可選指標

通過對表1所提供的指標進行選擇，并根據歷史數據與經驗對指標的得分進行規范，就可以得到一個初步的模型，如表2所示。確定了模型的指標及指標的得分之后，需要確定各個指標的權重，并最終計算出銀行業風險對主權信用的影響。計算銀行業對主權信用影響得分的過程如表3所示。

表2 模型范例：指標得分

1. 快速的金融自由化

2. 政府干預銀行經營

3. 銀行監管過度寬松如果存在兩種或兩種以上情況，則得分在H-VH區間；如果存在一種情況，則得分在M區間，如果不存在以上情況，則得分在VL-L之間。分析師需要根據存在現象的嚴重程度以及是否已在銀行財務數據中反映調整具體得分。（如果分析師發現該國存在額外需要調整的因素，也可以據此增加調整要素的關注內容。）

1. 在銀行資不抵債之前對其進行重組

2. 依照法律讓債權人承擔損失如果存在兩種情況，則得分在VL-L區間；如果僅存在一種情況，則得分在M區間；如果兩種情況均不存在，則得分在H-VH區間。分析師需要根據具體情況給出具體得分。

注：*杠桿率是指商業銀行持有的、符合巴塞爾協議的一級資本與商業銀行調整后的表內外資產余額的比率。

表3 模型范例：要素得分與最終得分計算

注：*根據過去的經驗與實證，銀行信貸膨脹與資產價格泡沫兩者同時出現對銀行業造成的宏觀經濟風險最大。為了反映這種聯動關系，我們采取了將兩者得分相乘并取平方根的方法計算相關宏觀經濟風險得分。

注： .在標普的主權評級方法中，標普只關注“銀行業發生系統性危機時的潛在注資需求”并以此作為“與銀行業（金融業）相關的或有負債”的估計，其中的邏輯與此相似。

.按照國際貨幣基金組織的口徑計算，2009年世界各國平均宏觀稅負為36.4%，其中發達國家平均宏觀稅負為40.8%，發展中國家平均宏觀稅負為32.9%。

參考文獻：

[1] Hoggarth， Glenn and Victoria Saporta （2001）， “Costs of banking system instability： some empirical evidence”，Financial Stability Review： June .

[2] Honohan， P. （2008）， “Risk management and the costs of the banking crisis”， National Institute Economic Review， 206， October.

[3] Laeven， L.， and Valencia， F. （2012）， "Systemic banking crisis database： an update"， IMF Working Paper 12/163.

[4] Reinhart， Carmen M.， and Kenneth S. Rogoff （ 2008b）， “Banking Crises： An Equal Opportunity Menace.” National Bureau of Economic Research Working Paper 14587.

[5] Reinhart， C.M. and K.S. Rogoff （2011）， "From Financial Crash to Debt Crisis"， American Economic Review.

作者單位：中債資信評估公司研究開發部

責任編輯：劉穎 羅邦敏