金融危機前后信貸資產證券化對商業銀行行為和風險的影響
——基于美國面板數據的研究

陳 瑋 傅亞平

（上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200030）

金融危機前后信貸資產證券化對商業銀行行為和風險的影響
——基于美國面板數據的研究

陳 瑋 傅亞平

（上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200030）

資產證券化本是銀行轉移信用風險的重要手段，但實際開展過程中卻增加了銀行風險承擔意愿并弱化對貸款的審核動力，上述動機扭曲最終加大銀行業績的波動性。金融危機后，美國監管層出臺了包括風險自留、限制資產出表等政策。本文基于美國銀行控股公司信貸資產證券化面板數據，比較金融危機前后證券化引起的動機扭曲程度，探討金融危機后金融改革法案的有效性。實證結果表明，資產證券化確實造成銀行動機扭曲并提升銀行面臨的風險水平，新監管政策則有效地修正了動機扭曲，這將為我國資產證券化業務的開展提供借鑒。

信貸證券化；動機扭曲；政策有效性

1 文獻綜述及研究假設

資產證券化作為金融風險管理的重要創新，本意是將信用風險轉移給更能承擔風險的投資者，實現風險的優化配置，提高金融機構資產負債管理和資本配置的靈活度，進而增強抵御外界沖擊的能力。然而，信貸證券化對銀行的影響并不是靜態的，銀行往往會對資產證券化作出應對，影響其風險承擔水平和銀行穩定性。

1.1 改變銀行風險承擔意愿

證券化使得銀行將缺乏流動性的信貸資產轉化為流動性較好的資產，極大提高了銀行資產流動性，進而降低了出現違約等危機狀況下將資產變現的成本，變現成本的降低使得銀行承擔風險的意愿增強。另一方面，銀行資產流動性的提升激勵銀行持有較少的流動性資產，通過持有更多的流動性較差的高風險資產獲取高利潤。

Cebenoyan等[1]利用美國1988-1993年貸款出售市場數據進行實證分析，發現進行貸款出售的銀行以更少的資本支撐更高的貸款水平。Goderis等[2]以1995-2004年發行過CLO（貸款抵押債券）的65家銀行作為研究對象，構建對照組分析發現發行過CLO的銀行放貸量增加50%。Hirtle[3]以美國銀行1997-2006年的信用衍生品交易作為研究對象，發現信用衍生品交易量越大，長期貸款所占比重也越高。Jiangli等[4]以銀行規模作為資產證券化的代理變量，利用2SLS回歸方法發現資產證券化提高了銀行的杠桿水平。

基于此，本文作出如下假設：

假設1 信貸資產證券化將增強銀行風險承擔意愿。

1.2 改變銀行與借款者關系

在傳統業務模式下，銀行通常會“發起并持有”貸款，為了防范借款者還款能力惡化帶來的損失，銀行有足夠的動力在貸款前對借款者的信用狀況和財務狀況進行充分的審核，并在放貸后對貸款的使用情況和借款者的行為實施持續的監督。資產證券化的快速興起則改變了這一傳統業務模型，銀行不再將貸款持有到期，而是向“發起并分配”的模式轉變，銀行可以將回款期內的貸款打包成資產包進行出售，從而提前收回本金和利息，鎖定風險和收益。證券化使得銀行可以輕松地將信用風險轉移出去，銀行不必對貸款質量進行嚴格審查，對借款者的事前審核力度將會下滑；證券化后銀行也不必再承擔違約風險，因而銀行貸后監督的動機弱化，直接導致銀行發放貸款的標準下降、貸款質量下滑和潛在的風險積累。

Arping[5]刻畫了企業和銀行之間動態融資模型，分析認為銀行在購買長期信用保護的情況下，信用事件發生后，銀行雖然可以獲得補償，支付的卻是長期的監督成本和信用保護費用，因而銀行會選擇不進行貸款監督。Kiff等[6]認為資產證券化市場的出現帶來新的信息不對稱問題，銀行對借款人的審核動機減弱，放貸標準降低（道德風險）；對借款人貸款使用情況監督動機下降（逆向選擇）。Keys et al.（2010）則利用美國次級抵押貸款支持證券數據來實證研究證券化是否弱化銀行監管動力，發現證券化的貸款組合的違約概率比非證券化組合高20%，因而作者認為證券化確實扭曲了銀行對貸款者的監督，造成貸款質量下滑。

基于此，本文作出如下假設：

假設2 信貸資產證券化將弱化銀行信貸監督努力程度。

1.3 改變銀行風險水平

結合上述兩小節的分析，資產證券化降低了不良資產處置成本，提高了銀行的風險承擔意愿，激勵銀行從事高風險業務，加大風險暴露。另一方面，資產證券化業務為銀行出售貸款資產、轉移信用風險提供便利，進而導致銀行放松貸款的事前事后審核，降低了貸款的質量。

Hakenes等[7]通過理論模型刻畫CRT市場的“檸檬問題”發現信用風險轉移工具使得銀行突破了風險約束，激勵銀行發放不良貸款，導致整體風險上升。孫安琴[8]建立理論模型發現風險資產流動性盡管有助于銀行以較小損失變現資產，但會鼓勵銀行承擔更多風險，降低銀行穩定性。

基于此，本文作出如下假設：

假設3 信貸資產證券化將導致動機扭曲，不利于銀行經營穩定性。

1.4 金融危機后監管政策落地的影響探究

金融危機后，針對資產證券化造成的銀行動機扭曲，美國監管層出臺了包括風險自留、提高證券化產品風險權重、限制資產出表、提高信息透明度在內的各項措施，具體內容如表1所示。

要求銀行持有5%的風險資產旨在實現銀行盈利狀況與基礎貸款質量捆綁，給予銀行繼續加強貸前審核和貸后監管的動力，GabriellaChiesa（2008）構建理論模型論證基于保留風險的資本約束可以解決道德風險問題，達到最優狀態。

規定徹底取消專門為銷售證券化資產而成立的，以合格特殊目的實體形式出現的獨立子公司，其證券化資產需重新囊括在主體公司報表中，使得銀行證券化業務風險在資產負債表上得以體現，便于信息披露和監管；新規提高證券化產品風險權重，通過增大證券化業務資本占用，規范銀行通過證券化節約資本實現監管套利的動機，提高銀行風險管理意識。BarbaraCasu et al.（2011）利用美國控股銀行數據論證：若銀行開展資產證券化但通過合約仍持有資產風險暴露，則資產證券化規模越大，越傾向于持有低風險資產組合。

上述政策有利于修正銀行動機扭曲，保持貸款審慎發放和穩健的風險管理風格，提高銀行經營和盈利的穩定性。LeHuong et al.(2015)運用多種不同的銀行風險水平衡量方法對美國商業銀行數據實證分析，發現在金融危機之后，資產證券化并不會顯著增大銀行風險水平，并認為是金融危機期間銀行承受的經濟損失教訓及監管要求提高的共同作用，弱化了參與資產證券化的商業銀行傾向于持有更多風險權重較高的資產、進行高風險投資行為的動機。

基于此，本文作出如下假設：

假設4新監管政策將提升銀行信貸監督努力程度，弱化從事高風險行為動機，有利于銀行經營的穩定。

2 變量選取及模型構建

本文將主要參考倪志凌（2011）的研究方法來探討信貸資產證券化如何影響銀行貸款監督努力程度及風險承擔意愿，并最終作用于單個銀行承擔的風險水平。在倪志凌（2011）研究的基礎上，本文還將探索金融危機后美國一系列新監管政策出臺后，上述影響有何改變，以此評判監管措施對修正激勵扭曲的效果，并為我國監管措施的制定提供借鑒。

表1 金融危機后資產證券化相關政策梳理

2.1 樣本選取和數據來源

本文實證研究所用的銀行資產證券化和財務指標季度數據均來自美國聯邦儲備銀行芝加哥分行提供的銀行控股公司數據庫（BHCdatabase）。美國證券化市場自20世紀80年代起步，參與者廣泛，市場規模大，且監管較為成熟，尤其是金融危機后，巴塞爾委員會、美國財務會計標準委員會、美國聯邦存款保險公司等紛紛頒布新政策來規范銀行資產證券化的動機和行為，為研究提供了充分的代表性，因而本文選用美國銀行數據。

具體而言，本文選用的數據來自BHCdatabase中的FRY-9Creport，其中利潤表數據源自Schedule-HI，資產負債表數據源自Schedule-HC，資產證券化數據源自Schedule-HC-S。此外，美國聯邦基金利率則取自Wind金融數據庫。

本文采用2002年一季度到2007年二季度來代表金融危機前時段，選擇2007年二季度主要是因為金融危機在2007年三季度爆發，而選擇2002年一季度作為開始則主要考慮到部分財務指標數據在數據庫中自2002年一季度開始收錄。金融危機后則選取了2011年一季度到2016年二季度，主要是考慮到2009-2010年資產證券化相關政策落地，自2011年開始可以給予市場一定的消化時間更好地考察監管政策的效果。最終確定的金融危機前后樣本數據期間均為22個季度。

樣本銀行方面，本文篩選出2016年二季度證券化貸款總量前60的銀行，剔除掉2002-2016年期間非連續存續、數據不完整的樣本，最后得到30家樣本銀行，這30家樣本銀行2007年二季度證券化貸款總量占當期所有銀行控股公司證券化貸款總量的72.08%，所選樣本銀行2016年二季度證券化貸款總量占當期比例則為78.22%。總體而言，本文所選樣本有充分的代表性。

2.2 變量選取和模型構建

2.2.1 研究資產證券化對銀行風險承擔意愿的影響

參照面板數據分析的一般思路，本文分別建立固定效應模型、隨機效應模型和普通OLS混合回歸模型來進行分析，構建的模型如下：

固定效應模型：

隨機效應模型：

混合回歸模型：

下標i代表不同銀行、t代表不同季度；ci代表與銀行有關的常數；μi代表與銀行有關的隨機變量；μit代表殘差項。其他指標的字母表示、含義、計算方法、預期回歸結果符號等如表2所示。

表2 研究資產證券化對銀行風險承擔意愿的影響模型變量說明

2.2.2研究資產證券化對銀行信貸監督努力程度的影響

與2.2.1類似，本小節構建的模型如下：

固定效應模型：

隨機效應模型：

混合回歸模型：

下標i代表不同銀行、t代表不同季度；ci代表與銀行有關的常數；μi代表與銀行有關的隨機變量；μit代表殘差項。其他指標的字母表示、含義、計算方法、預期回歸結果符號等如表3所示。

表3 研究資產證券化對銀行信貸監督努力程度的影響模型變量說明

2.2.3 研究銀行因證券化動機扭曲對風險水平的影響

參考LeHuong et al.(2016)的處理，為減輕逆向回歸問題，自變量均選擇t時期值，而因變量則選取t+1期值；同時參照傅亞平，陳宇曉（2012）選取權益資本占總資產比例、銀行規模等指標作為控制變量。與前兩小節類似，此處分別建立固定效應模型、隨機效應模型和普通OLS混合回歸模型來進行分析，構建的模型如下：

固定效應模型：

隨機效應模型：

混合回歸模型：

下標i代表不同銀行，t代表不同季度，ci代表與銀行有關的常數，μi代表與銀行有關的隨機變量，μit代表殘差項。其他指標的字母表示、含義、計算方法、預期回歸結果符號等如表4所示：

3 實證分析與結果

表5、6、7分別總結了金融危機前、后樣本對模型式（1）～（3）、（4）～（6）、（7）～（9）回歸的結果及關于模型選擇的檢驗結果。為節約篇幅，以下著重對本文最為關注的系數回歸結果展開分析。

表4 研究銀行因證券化動機扭曲對風險水平的影響模型變量說明

表5 資產證券化對銀行風險承擔意愿的回歸結果

表6 資產證券化對銀行信貸監督努力程度的回歸結果

表7 資產證券化造成銀行動機扭曲影響風險水平的回歸結果

3.1資產證券化對銀行風險承擔意愿的回歸結果分析

由于F檢驗均拒絕了構建混合回歸模型的原假設，而Hausman隨機效應檢驗效力不高，此處將著重分析隨機效應模型及固定效應模型回歸結果。

危機前樣本回歸結果顯示，證券化貸款比率（SLR）回歸系數顯著為正，證實了假設1，即資產證券化提高銀行資產流動性，便利銀行轉移風險的特點激勵銀行從事高風險業務，鼓勵銀行持有高風險資產；而使用金融危機后的數據則發現，證券化并不會顯著引起銀行持有高風險資產，這一結論與假設4相吻合，說明金融危機后出臺的加強對證券化監管的政策在防范銀行從事高風險業務方面有一定效果。

3.2 資產證券化對銀行信貸監督努力程度的回歸結果分析

由于F檢驗均拒絕了構建混合回歸模型的原假設，而Hausman隨機效應檢驗在此處效力不高，本文將側重分析隨機效應模型及固定效應模型回歸結果。

回歸結果表明，金融危機前資產證券化業務的開展顯著削弱銀行對貸款事前審核的動機，而在金融危機后，這種影響并不顯著，假設2和假設4得到佐證，說明一系列新政策的出臺緩解了證券化造成的道德風險問題。

3.3 資產證券化造成銀行動機扭曲影響風險水平的回歸結果分析

由于F檢驗均拒絕了構建混合回歸模型的原假設，對金融危機前樣本Hausman隨機效應檢驗效力不高，此處將結合隨機效應模型及固定效應模型回歸結果進行分析；而對于金融危機后樣本，Hausman隨機效應檢驗顯示應構建固定效應模型，且隨機效應模型解釋力較差，故本文將側重于分析固定效應模型結果。

危機前樣本RB和MON的回歸系數顯著為正，證實了假設3，銀行信貸資產證券化改變了銀行的行為進而提高了業績的波動性；利用金融危機后樣本進行分析，則發現RB、MON系數均顯著為負，符合此前假設4的內容，危機后監管趨嚴改變了證券化造成的動機扭曲，有利于銀行經營的穩定性。

5 結論及建議

本文利用美國銀行控股公司信貸資產證券化面板數據，研究發現信貸證券化激勵銀行從事高風險業務，降低對貸款的監督程度，最終導致經營收益波動加劇，個體面臨風險加大。而金融危機后新金融監管政策的實施，有效緩解證券化造成的動機扭曲問題，化解對銀行風險的不利影響。

我國的資產證券化自2005年試點以來，截至2015年銀行間債券市場發行的信貸證券化產品共107筆，總規模已飛躍至4075.24億元，我國商業銀行資產證券化業務已步入高速發展通道。與此同時，2016年以來我國企業資產證券化明顯提速，產品基礎資產類型更趨多元化，以融資租賃資產、信托受益權及應收賬款為基礎資產的產品發行勢頭增長迅猛。在這種背景下，加強對市場和產品的風險管控，完善法律基礎和配套制度就顯得愈加重要。

本文的實證研究初步論證了美國監管層金融新政策的有效性，可以為我國規范資產證券化業務、完善證券化市場提供切入點。具體來說，微觀層面需防范證券化引發的動機扭曲問題，提高資本約束，加強流動性監管，提出更嚴格的信息披露要求，降低發起人和投資人之間的信息不對稱，緩解道德風險和逆向選擇問題。宏觀層面則需關注資產證券化等新型金融業務導致的銀行間聯系加強，銀行單個安全并不代表系統安全，重視風險形式的轉化，對不同市場、行業實施全面監管，從而避免金融機構之間受到共同沖擊造成金融系統的不穩定。

[1]CebenoyanA,StrahanP.Risk management,capital structure and lending at banks[J].Journal ofBanking&Finance,2004,28(1):19-43.

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[3]HirtleB.Credit derivatives and bank credit supply[J].StaffReports,2008,18(2):125-150.

[4]JiangliW,PritskerM.The impacts of securitization onU.S.bank holding companies[J].SsrnElectronicJournal,2008,283(May):377-393.

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[6]KiffJ,MichaudF,MitchellJ.An analytical review of credit risk transfer instruments[J].FinancialStabilityReview,2003,1(1):106-131.

[7]HakenesH,SchnabelI.Credit risk transfer and bank competition[J].Journal ofFinancialIntermediation,2010,19(3):308-332.

[8]孫安琴.信用風險轉移與銀行體系穩定性研究[J].金融研究,2011(11):102-111.

Research on the Influence of Securitization on Commercial Banks’ Behavior and Risk Before and after the Financial Crisis——A Study Based on Panel Data from America

Chen Wei Fu Yaping
(Antai College of Economics & Management，Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200030)

Credit assets securitization is an important way of transferring risk for commercial banks but leads to motivational distortion in the following way. Firstly, securitization increases liquidity of banks’ assets, thus encouraging banks to engage in business of high risk. Secondly, securitization can help banks easily transfer credit risk, which weakens their motive to verify and monitor the quality of loans. After the financial crisis, American supervisors realized the problem and introduced a series of policies. This essay aims at comparing the degree of motivational distortion before and after the financial crisis and examining the effect of policies issued. The results show that: credit assets securitization indeed causes the problem of motivational distortion and increases banks’ risk level. What’s more, policies carried out after the financial crisis revised motivational distortion effectively, which has important implications to china’s development of assets securitization.

credit assets securitization; motivational distortion; bank risk

F830.59

A

1005-9679(2017)02-0017-06

2016-12-28

陳瑋，上海交通大學安泰經濟與管理學院，碩士研究生，研究方向：商業銀行；傅亞平，上海交通大學安泰經濟與管理學院，副教授。