我國貨幣政策執行中銀行風險承擔渠道檢驗

馮濤 謝爾曼

摘 要：對16家上市銀行的年度數據進行實證分析，運用動態面板模型檢驗銀行如何對貨幣政策立場的轉變做出反饋并調整其承擔風險的程度。研究表明，基于我國銀行體系銀行風險主動化和個體風險系統化的發展趨勢，貨幣政策工具能夠對我國商業銀行風險承擔產生顯著影響，且商業銀行風險承擔的變化對信貸投放總量以及社會總產出也會造成影響。同時，風險定價效應、追逐利益效應、習慣效應、杠桿效應，作為我國貨幣政策銀行風險承擔渠道的重要作用機制，在貨幣政策傳導中發揮著重要作用。

關鍵詞：貨幣政策；存在性；風險承擔渠道；金融穩定；銀行貸款

中圖分類號：F832.1 文獻標識碼：A 文章編號：1671-9255（2018）01-0023-07

一、引言

在傳統貨幣政策研究中，往往假定商業銀行風險中性不變，或者將商業銀行簡化掉，或者沒有把風險因素納入模型，其過度關注于信貸數量而非信貸質量（Lopez et al.，2011）[1]，導致貨幣政策傳導渠道脫離金融發展實際。正如部分學者所言，由于貨幣政策對于風險因素的忽視，導致貨幣政策不足以維護金融穩定，而從金融穩定角度來講，貨幣政策并不完全是風險中性（Gambacorta，2009；Delis and Kouretas，2011；Maddaloni and Peydro，2010；Borio and Zhu，2008）。[2-5]而銀行風險承擔渠道把風險因素作為一個重要的研究變量，該渠道不僅關注商業銀行信貸規模，更注重商業銀行信貸資產質量，它通過“貨幣政策——微觀商業銀行風險承擔行為——商業銀行信貸決策”的渠道調節金融體系的信貸規模，并對貨幣政策的最終效果產生影響。

但是目前關于銀行風險承擔渠道的研究還比較分散，缺乏系統、嚴謹的梳理，也缺乏對當前最新理論、最新實證的追蹤。在對銀行風險承擔渠道傳導過程的研究中，沒有對作用過程和細節的深入研究。由此可見，對于我國學界而言，無論從數量還是質量上，目前的研究還處于起步的階段。需要我們依據前人的經驗，結合中國的實際，做出進一步的發掘、整理和研究。基于上述認識，本文拓展了Giovanni DellAriccia et al.（2013）模型[6]，以16家上市銀行為研究

樣本進行了實證研究，爭取構建我國貨幣政策銀行風險承擔渠道的作用機理，挖掘我國貨幣政策銀行風險承擔渠道的特點和特殊表現，將我國商業銀行風險承擔渠道分為兩個階段檢驗，充分揭示傳導中的“黑箱”，并對四大作用機理進行了驗證。

二、理論分析

貨幣政策銀行風險承擔渠道傳導過程可以劃分為兩個階段：第一個階段是中央銀行借助貨幣政策促使商業銀行風險承擔行為發生變化；第二個階段是風險承擔行為的變化在一定程度上對信貸投放總量以及社會總產出的影響。在上述銀行風險承擔渠道作用過程中，會產生兩種效用：第一種是產出效用，是銀行在風險承擔意愿發生變化的情況下，主動調整自身經營策略，擴張或收縮其信貸投放及其他經營活動，并引起社會投資、消費和出口的變化，從而影響到總產出的效用；第二種是風險效用，如果銀行風險承擔水平過高，伴隨著個體風險系統化，金融體系的系統性風險快速積聚，會造成金融體系的不穩定，并影響到中央銀行貨幣政策實施效果。以往的理論和金融實踐主要集中在產出效用的研究，而忽視了對風險效用的研究。本文認為銀行風險承擔渠道主要通過風險定價效應、追逐利益效應、習慣形成效應和杠桿效應四種作用機理，來實現產出效用和風險效用，并且重點對這四種作用機理進行了分析。

1.以房地產市場為主的風險定價效應分析

貨幣政策工具能夠影響銀行對企業資產價值、收入和現金流的估值，并通過調整自身的風險定價標準，最終影響銀行的風險承擔水平，該效應與金融加速器作用有些類似。對于我國來說，無論是對于抵押物，還是對于企業主體資產，房地產無疑是其中最為重要的，在企業各類資產中占比最大，也是商業銀行抵押資產的主體，因此，在我國可通過房地產市場來分析風險定價效應。

2.金融自由化改革背景下的追逐利益效應分析

在擴張性貨幣政策背景下，由于無風險資產收益率降低，將帶動總資產收益率下降，從而造成銀行總體收益率下降。銀行由于目標收益率的粘性特征，只能將資產投資于高風險項目，并承擔過多的風險，從而獲得更高的收益。總體來說，銀行追逐利益效應來源于其對目標收益率的粘性特征，如果銀行實際收益率與目標收益率相差越大，同時這種差距持續時間比較長，銀行壓力就越大，則貨幣政策銀行風險承擔渠道的傳導效果越強（Rajan，2005）。[7]

3.傳統文化影響下的習慣形成效應分析

消費者的消費習慣和投資習慣根據其歷史消費情況而確定，它揭示了消費者過去的消費習慣會對消費者現在的消費和效用產生的影響。經驗研究表明，交易主體的消費結構、水平和習慣通常會影響資產價格（Karels and McClatchey 1999）。[8]對習慣形成效應進行了研究，他們認為微觀主體的習慣形成效應是存在的，在經濟上升周期，消費者的消費支出和投資支出會較經濟平穩周期的支出水平有所增加。雷欽禮（2003）通過對居民相關的消費支出系數進行計算，表明居民原有的消費習慣對當前的消費支出有顯著影響。[9]

4.新資本協議影響下的杠桿效應分析

隨著巴塞爾協議Ⅲ的實施，資本已經成為銀行的發展根本，更是銀行開展業務的基礎。Disyatat（2011）、Itai and Maria （2012）兩位學者通過研究認為杠桿效應是真實存在的[10-11]，若銀行內部的資本結構存在較大的波動性和可調整性，則相對寬松的貨幣政策，對促使銀行更快地增加杠桿比例，使銀行能夠容忍和抵御更高的風險；若資本結構相對固定，銀行對自身風險的承擔則往往是由杠桿水平予以決定的。

三、實證檢驗

（一）研究假設

依據上述貨幣政策銀行風險承擔渠道的相關基礎理論，據此構建了我國貨幣政策銀行風險承擔驗證的設想框架，將銀行風險承擔渠道劃分為兩個階段來進行實證驗證（見圖1）：其中第一階段是判斷實施的貨幣政策工具是否能夠對商業銀行的風險承擔行為造成影響；第二階段是考察商業銀行風險承擔的變化對信貸投放總量以及社會總產出的影響據此，本文做出如下兩個基本的假設前提：

1.假設存在這樣一種情況：存在某種途徑或者渠道，能夠有效提升銀行風險承擔行為，例如中央銀行實施擴張性的貨幣政策，銀行風險承擔水平提高，信貸投放規模也相應增加；相反，如果貨幣政策當局采取緊縮性貨幣政策，那么銀行風險承擔水平減少，其信貸投放規模也相應下降。

2.對貨幣政策銀行風險承擔渠道的作用機理進行驗證。本文提出以下假設：風險定價效應、追逐利益效應、習慣形成效應、杠桿效應在貨幣政策傳導過程中發揮了關鍵作用。

（二）模型構建

1.驗證銀行風險承擔渠道存在性的模型

根據研究假設與銀行數據情況，本文選擇上市銀行的數據單元展開實證檢驗研究。借鑒國內外現有研究成果，本文選取第一階段的貨幣政策風險承擔渠道的驗證模型為：在Delis and Kouretas（2011）的模型設定基礎上，根據研究目的特設定動態面板模型如下（公式1）：

1

其中i=1，2，...，N表示納入實證研究的銀行數目，t代表t時期值，ui為個體效應，εi，t為隨機擾動項。RISK為因變量，為商業銀行風險承擔水平的測度變量，自變量包括廣義貨幣增長率M2、一年期存款基準利率DR、存款準備金率RR，其他自變量主要是宏觀和微觀層面的控制變量。參數a1、a2和a3 是本文著重研究的參數，若它們顯著且符號符合理論假設，則說明貨幣政策銀行風險承擔渠道第一階段在我國存在。

對于模型第二階段，研究同樣以現有成熟模型為基礎，構建動態面板模型（如公式2所示）驗證銀行風險承擔行為是否會影響信貸投放規模，進而深入分析銀行風險承擔水平、貨幣政策操作工具和信貸總量之間的關系，從另外一個階段驗證銀行風險渠道的存在。

2

在公式2中，i=1，2，...，N表示納入實證研究的銀行數目，t代表t時期值，ui為個體效應，εi，t為隨機擾動項。因變量DKZCi，t代表銀行信貸投放規模。在第一階段貨幣政策對銀行風險承擔的影響顯著得到驗證后，這一階段關注b1的顯著性和符號，代表了銀行風險承擔對信貸投放行為的影響作用，以進一步驗證銀行風險承擔渠道的存在。

2.驗證銀行風險承擔渠道作用機理的模型

本文假設風險定價效應、追逐利益效應、習慣形成效應及杠桿效應在當前我國貨幣政策傳導過程中發揮著重要作用，為此基于前文假設，將從這四個方面對我國貨幣政策銀行風險承擔渠道的作用機理進行驗證，模型同樣是公式1。

（三）相關變量指標的選擇與數據來源

1.相關變量指標的選取

基于研究的需要，文中涉及諸多自變量和因變量。其中，因變量包含貨幣政策銀行風險承擔渠道變量（RISK）、銀行信貸投放變量（DKZC）兩個變量；而自變量涉及的范圍較廣，微觀銀行特征層面主要包括資產利潤率（ROA）、銀行規模（SIZE）、成本收入比（CTI）、流動性比率（LR）、資本充足率（CAR）、杠桿率（LRCB）等變量指標；宏觀經濟層面上，主要包括廣義貨幣供給增長率M2、一年期存款基準利率（DR）以及存款準備金率（RR）、經濟增長（GDPN）、資產價格變動（REP）等指標。

2.數據來源和基本分析

本文選取2006年至2015年十年期間內16家中國商業銀行的面板數據作為分析樣本，考慮到數據的可獲得性和可靠性，所有樣本均為上市企業。具體樣本銀行分別是交通銀行、工商銀行等16家上市商業銀行。本文數據主要來自WIND數據庫、國泰君安數據庫、國家統計局和銀行年度報告。具體而言，CAR、CTI、NPL、LR、DKZC、REP、LRCB的數據來自WIND數據庫，宏觀數據GDP增長率、M2、存款基準利率、存款準備金率來自國家統計局。數據庫的數據并不齊全，部分銀行的部分年份的指標數據存在缺失現象，遇到這種情況則通過查找銀行官網、銀行年度報告或者期刊文獻，將缺失的數據補全，確保數據的完整、真實。本文使用的統計軟件為STATA12.1。

（四）我國銀行風險承擔渠道存在性驗證

由于計量模型中包含被解釋變量的一階滯后項，固定效應模型以及OLS估計法的結果估計都會有偏離的。因此，在進行我國貨幣政策風險承擔渠道的第一、第二階段的驗證中，文中選用GMM一階差分動態面板估計法來考察（因為該模型能夠有效解決內生性及殘差的異方差問題）。

1.貨幣政策風險承擔渠道的第一階段驗證

基于上述選擇的方法和指標體系，結合軟件Stata12.1對公式1進行差分GMM計算，結果如表1所示：

表1中第1列數據和第2列數據分別顯示貨幣政策工具對銀行風險承擔變量不良貸款率和不良貸款撥備覆蓋率的影響。從數量型工具廣義貨幣供給量M2角度分析，擴張性貨幣政策在一定程度上促使商業銀行不良貸款率上升，不良貸款撥備覆蓋率下降，說明銀行風險承擔水平也相應增加。

從價格型工具存款利率角度分析，利率降低將導致銀行放松貸款標準，促使不良貸款率上升，不良貸款撥備覆蓋率下降。利率水平的下降將使資產價值上升，同時企業用于抵押的資產價格也會上漲，從而企業可以從銀行得到更多的信貸資金；反之，如果商業銀行利率水平提高時，商業銀行反而“擇木而棲”，由于抵押物等資產價格下降，借款人所得到的借款將減少。同時，由于逆向選擇的存在，利率降低意味著資金成本降低，會導致商業銀行降低貸款審查要求，并造成商業銀行風險承擔水平的上升。

2.貨幣政策風險承擔渠道的第二階段驗證

同理，基于上述選擇的方法和指標體系，運用統計軟件Stata12.1對本文模型2進行了計算，計量結果如表2所示。

對于表2得到的結果，重點關注的是銀行風險承擔對銀行信貸行為的顯著性和系數符號，即公式2中的系數b1。結果顯示，b1數值等于0.008，顯著性水平為0.000，小于0.05，說明銀行風險承擔行為對信貸行為具有顯著的正向影響，銀行風險承擔渠道的第二階段得到驗證。這與實際相符合。結合第一、二階段的結果，表明了貨幣增長量會影響銀行風險承擔水平，銀行風險承擔水平會改變銀行信貸投放行為，具體而言，寬松的貨幣政策，首先會增加貨幣供應量，降低資金成本，并影響商業銀行風險承擔行為，促使銀行增加信貸投放總量，從而推動我國經濟的發展。

（五）我國貨幣政策風險承擔渠道作用機理驗證

1.風險定價效應

表2顯示，在第1列數據中，房地產銷售價格指數系數為正，并且通過了5%程度的顯著性檢驗；在第2列數據中，房地產銷售價格指數系數為負，同樣通過了5%程度的顯著性檢驗。這說明房價越高，銀行風險承擔水平越高。主要因為我國貸款業務通常將房地產作為抵押品，如果抵押物價格上升，進而會降低銀行對貸款違約風險與貸款損失準備的預期估計，銀行風險偏好與容忍度升高。因此證實了風險定價效應是貨幣政策風險承擔渠道的傳導機制之一，并在我國確實存在。

2.追逐利益效應

如表2所示，資產利潤率ROA的系數沒有通過5%水平的顯著性檢驗。也就是說，銀行的盈利性水平和銀行風險承擔意愿及水平的關系并不確定。這是可以理解的，當銀行處在高收益水平時，或者經濟環境非常優良時，往往會產生“麻痹”心理，以自有的雄厚財力自居，反而也敢于承擔高風險業務。由此，本文并不能驗證“利益追逐效應”的存在，這和部分學者的研究結論也是一致的，如方意等（2012）。[12]

3.習慣形成效應

如表2所示，在第1列數據中，名義GDP增長率的系數為正，通過了5%程度的顯著性檢驗；在第2列數據中，名義GDP增長率的系數為負，通過了5%程度的顯著性檢驗，這就證實了習慣形成效應也是貨幣政策風險承擔渠道的重要傳導機制，并在我國存在。在經濟形勢較好的階段，消費者會提高風險偏好。因此，較好的經濟增長形勢與寬松的貨幣政策，由于習慣因素，降低了投資者的風險規避動機。

4.杠桿效應

如表2所示，在第1列數據中，商業銀行杠桿率的系數為負，通過了5%程度的顯著性檢驗；在第2列數據中，商業銀行杠桿率的系數為正，通過了5%程度的顯著性檢驗，這就證實了杠桿效應也是貨幣政策風險承擔渠道的重要傳導機制，并在我國存在。當面對外部貨幣政策沖擊時，商業銀行一般會選擇調整資產規模，而不是調整股權結構。

四、穩健性檢驗

由于貨幣政策立場和銀行風險承擔的衡量方式有多種，不同的方式可能對實證結果產生較大影響，因此需要進行穩健性檢驗。對于銀行風險承擔變量的衡量，近年來Z-Score指標引發學者更多的關注（Kopecky，2004）[13]，它從銀行破產概率這個側面反映出銀行風險承擔行為，其值大小與銀行的總體風險成正比。因此，在穩健性檢驗中，借鑒Levine and Levine（2009）等人的研究[14]，本文采用Z-Score來衡量銀行風險承擔，公式3如下：

3

其中ROAit為資產收益率，Kit/Ait為資本占資產的比例，σi（ROAit）為資產收益率的標準差。

因此，貨幣政策風險承擔渠道第一階段和第二階段的穩健性檢驗如公式4和公式5所示。

4

5

利用Stata12.1，貨幣政策風險承擔渠道存在性第一階段和傳導機制的穩健性檢驗的結果如表3所示，本表采用2006-2015年商業銀行Z-Score和存款準備金率RR進行統計分析。

在表3中，穩健性檢驗的模型首先通過了Sargan檢驗（P=0.333〉0.05，接受原假設）和AR（2）檢驗（P=0.609〉0.05，接受原假設），不存在過度識別和干擾項序列相關的問題。其次，整體而言，以Z-score為銀行風險承擔的代理變量、以rr為貨幣政策立場的代理變量，其顯著性結果和之前的結果基本一致，系數的符號方向也保持一致。rr的系數為-0.056，符號為負，表明以價格工具衡量的貨幣政策立場與銀行風險承擔存在顯著的負向關系，即擴張性貨幣政策在一定程度上促使商業銀行破產概率上升，從而促使銀行風險承擔水平也相應增加。同樣，在四大傳導機制的穩健性檢驗中，其結論和前文實證分析的結論一致，只是在系數的大小上出現了差異。因此，可以說第一階段和傳導機制的模型具有良好的穩定性。貨幣政策風險承擔渠道存在性第二階段的穩健性檢驗的結果如表4所示。

在上表中，穩健性檢驗的模型首先通過了Sargan檢驗（P=0.429>0.05，接受原假設）和AR（2）檢驗（P=0.4207>0.05，接受原假設），不存在過度識別和干擾項序列相關的問題。其次，以DKZC為因變量、以Z-score為自變量的顯著性和前文實證分析的結果是一致的，都通過了顯著性檢驗，即銀行風險承擔對其信貸投放產生顯著的正向沖擊。相比之下，銀行風險承擔使用Z-score值比使用不良貸款率，對信貸投放的影響系數更大。總體而言，渠道存在性第二階段的模型通過了穩健性檢驗。

根據以上檢驗內容，本文認為，使用不同銀行風險承擔的代理變量，模型得到的基本結論保持穩定。

五、研究結論

經過以上實證研究，可以得到以下結論：

（1）我國存在貨幣政策的信貸傳導渠道。特別是反映貨幣政策數量指標的系數非常顯著，說明中央銀行調整貨幣供應量確實能對商業銀行的貸款供給產生正向沖擊。