我國商業銀行凈利差影響因素分析
——基于巴塞爾協議Ⅲ背景

□李興鳳

（對外經濟貿易大學 金融學院，北京 10029）

2008年全球性金融危機的爆發令全球經濟再次陷入嚴重衰退，10年后的今天銀行系統作為此次金融危機的中心所受到的強烈沖擊痕跡仍在。一方面，銀行吸收存款以提供信用的優勢被削弱，銀行必須提高存款利率以保證資金來源減小貸存比（Acharya and Mora，2015）[1](p1-43)。經濟危機發生時，投資者不再投資于風險相對較高的商業票據、公司債券和股票等金融工具，而是更傾向于投資風險相對較低的銀行存款等以規避風險（Gatev and Strahan，2006）[2](p867-892)。但如果爆發以銀行為中心的金融危機，資金沒有政府擔保銀行存款便失去吸引力，致使銀行失去部分流動性。

另一方面，危機暴露出當時銀行監管的缺陷。危機后2010年出臺的《巴塞爾協議Ⅲ》加強了銀行信用風險監管，并新增兩項流動性風險監管指標（即流動性覆蓋率（LCR）和凈穩定性融資率（NS?FR））。同時，一級資本比率由4%上升至6%，一級核心資本由2%提高至4.5%。2012年6月7日，我國銀監會發布了《商業銀行資本管理辦法（試行）》，規定核心一級資本充足率不得低于5%，一級資本充足率不得低于6%，資本充足率不得低于8%。正常條件下系統重要性銀行和非系統重要性銀行的資本充足率分別不低于11.5%和10.5%。巴塞爾協議的補充和完善加強了對銀行所面臨風險的監管并提高了對銀行資本的要求，銀行將面臨增加資本或者縮小放貸風險范圍的兩難困境。銀行融資成本的提高和貸款風險的有意規避都會使銀行凈利差縮減。

綜合以上兩方面來看，銀行存款利率的調整以及《巴塞爾協議Ⅲ》對風險和資本的要求提高，使我國商業銀行主要收入來自凈利差的盈利模式受到影響。在2008年金融危機期間約一半的商業銀行違約是由信用風險和流動性風險共同造成的（Imb?ierowicz and Rauch，2014）[3](p242-256)。風險的累積最終使金融危機發生，那么信用風險和流動性風險對于銀行凈利差的影響如何呢？銀行是否會承擔更大的風險來博取更大的收益呢？本文在此背景下探究中國商業銀行凈利差與信用風險和流動性風險之間的關系，并針對我國商業銀行簡要探討了幾點建議。

一、相關文獻回顧

張金清（2011）將信用風險定義為兩個層次，一是指由于借款人或交易對手不能或不愿履行合約而給另一方帶來損失的可能性，二是由于借款人的信用評級變動或履約能力變化導致其債務市場價值的變動而引發損失的可能性[4](p13)。與之類似，美國銀行把信用風險分為違約風險和遷移風險兩種。其中違約風險是由于貸款人或者交易對手違約造成的損失；遷移風險是由于貸款人信用質量惡化造成的損失。本文中信用風險的代理變量是按照五級分類法計算的不良貸款率（五級分別為正常、關注、次級、可疑、損失，其中不良貸款包括次級、可疑、損失），用到了其在時間序列上的數據，因此包含了定義上兩個方面的信用風險。流動性風險是指由于流動性不足而導致資產價值在未來產生損失的可能性（張金清，2011）[4](p23)。本文中流動性風險的代理變量是BB測量值除以總資產，其中BB測量值為半數非流動資產、負的半數流動性資產、半數流動性負債和負的半數非流動性負債，主要衡量的是由于期限錯配引起的流動性不足。按照商業銀行經營三原則——營利性、流動性和安全性，商業銀行必須在獲得高利潤的同時能夠滿足客戶提取存款的需求，防止出現擠兌和恐慌。

現關于信用風險的研究維度較廣，而關于銀行流動性的多為理論性研究（如Bryant，1980；Dia?mond and Dybvig，1983）[5](p335-344)[6](p401-419)，實證性的文獻則相對較少。賈廣軍、胡振兵（2004）以魯中市轄各銀行為樣本研究集團客戶和信貸風險之間的關系，得到的結論為信息不對稱使銀行更青睞規模較大的集團客戶，但集團客戶的復雜性并未使銀行的信貸風險降低[7](p136-142)。孔丹鳳等（2015）利用美國35家上市銀行的季度面板數據檢驗信用風險轉移工具（CRT）能否有效轉移銀行個體風險，發現CRT保護頭寸在正常時期能夠降低銀行個體風險，在危機時期持有更多CRT保護頭寸的銀行反而經歷了更高程度的個體風險上升，得到的結論是CRT能否有效降低銀行信用風險依賴于宏觀金融市場的穩定性[8](p160-174)。Loutskina（2011）認為金融創新提供了新的獲得流動性的方式，但這種新的獲取方式并不穩定。資產證券化通過將非流動性貸款轉化成現金作為商業銀行獲得資金的來源，但當資產證券化市場關閉時銀行也會更易于受到流動性變動的影響[9](p663-684)。Cornett et al.（2011）研究了銀行流動性與其經營之間的關系，認為流動性風險較大的銀行會增加持有流動性資產，但這降低了發行新貸款的能力[10](p297-312)。Beltratti and Stulz（2012）通過研究2008年危機期間商業銀行的表現和監管，發現表現較好的銀行在危機前夕杠桿較低、回報也較低。除監管較嚴的國家的大銀行貸款損失降低外，不同國家間的監管差別與銀行在危機期間的表現無關[11](p1-17)。另外，還有相關文獻研究了二者的交叉關系。微觀銀行學的兩大理論支柱——金融中介的信息不對稱性和產業組織方法模型，都認為二者緊密相關。其中Diamond and Dybvig（1983）認為不對稱信息使銀行通過資產轉換功能創造流動性。在銀行產業組織理論的研究中，非流動資產是銀行存在的基礎，銀行利潤為存、貸款利率的函數，貸款人違約和突發的資金贖回都會降低銀行利潤[6](p401-419)。Cai and Thakor（2008）研究了同業競爭對于流動性風險和信用風險相互作用的影響。銀行通過存款獲得融資，受到存款保險的約束，銀行會向借款人收取比直接融資更高的流動性溢價；如果沒有同業競爭，較高的信用風險會提高貸款流動性，所以一家銀行對于流動性的需求使他承擔額外的信用風險[12](p1-49)。孫安琴（2011）運用理論模型研究未受監管的銀行，得出持有更多風險資產降低了商業銀行的穩定性的結論[13](p102-111)。

黃張凱（2006）認為在世界上任何一個國家，包括美國等資本市場發達的國家在內，銀行貸款都是企業進行外部融資的主要手段[14](p163-169)。Berger（1995）認為商業銀行收益與銀行資本規模正相關，通過實證研究得出：在其他條件保持不變的情況下，每個銀行都存在一個最優資本資產比率，當銀行資本資產比率小于這個最優值時，增加銀行的資本有利于銀行的營利性；當銀行的資本資產比率高于這個最優值時，增加銀行的資本反而不利于銀行的營利性[15](p404-431)。Angbazo（1997）對凈利息收益率的影響因素進行分析，得到流動性資產比率與凈利息收益率負相關。運用美國1989—1993年銀行年度數據分析，結果表明凈壞賬額（信用風險或違約風險）與凈利息收益率有顯著的正相關性，流動資產/總負債（流動性風險）與銀行凈利息收益率負相關。其中信用風險指違約風險，流動性風險指沒有足夠的現金或者借款能力來滿足提取存款或者發放新貸款的需要的風險[16](p55-87)。劉莉亞等（2015）通過構建最優凈息差和非利息收入的理論模型并且進行實證檢驗，得到凈息差和非利息收入之間共同決定且相互影響的結論，影響關系因銀行的性質不同而不同。雖然銀行非利息收入近幾年得以迅速發展，但凈利差仍是商業銀行主要收入來源[17](p110-124)。關于凈利差的影響因素的研究多基于資本角度，并將凈利差和非凈利差收入進行比較。本文以2008年金融危機和危機后監管的調整為背景，研究信用風險和流動性風險的增加是否導致了銀行凈利差的減少。同時，考慮凈利差的減少使銀行可利用資金減少，會增加流動性風險和信用風險，因此選用聯立方程模型進行估計，并運用面板VAR（PVAR）模型進行穩健性檢驗，這是本文的創新之處。

二、數據和實證分析

（一）樣本數據和研究指標

選取我國16家上市商業銀行2007—2016年季度數據，數據來源為商業銀行季度報告、半年度報告、年度報告和wind數據庫。隔夜拆借利率來源于上海銀行間拆放利率官方網站。為了減少數據偏差對結果的干擾，對總資產做出自然對數處理。樣本剔除沒有公開的季度數據，采用截尾方法對極端值進行處理，刪除5%分位數到95%分位數之外的異常值（Love and Zicchino，2006）[18](p190-210)。表1為樣本主要變量的描述性統計。

表1：主要變量描述性統計

主要有三個變量，信用風險、流動性風險和商業銀行收益。信用風險的代理變量是不良貸款率（cr），按照貸款五級分類制度，依風險程度將貸款依次劃分為五類：正常、關注、次級、可疑和損失，其中次級、可疑和損失為不良貸款。銀行不良貸款率越高，銀行的借款人或交易對手不能按事先達成的協議履行義務的潛在可能性越高，信用風險越大。流動性風險代理變量（lr）是Berger-Bouwman(BB)測量值（Berger and Bouwman，2009）除以總資產得到[19](p3779-3837)。商業銀行的凈收益變量（net）是凈利息收入比總資產（周開國，2008）[20](p65-76)，變量的穩健性檢驗是使用代理變量凈資產收益率（roe），該指標體現了商業銀行自有資本獲得凈收益的能力。

其中，Berger and Bouwman（2009）根據是否包含表外業務和貸款的不同劃分方式提出了四種測量流動性的方法，具體步驟可概括為：第一步將銀行的各種業務劃分為流動（liquid）、準流動（semi?liquid）和非流動（illiquid）三類；第二步賦予三類業務各自權重；第三步是根據前兩步結果計算出測量流動性的數值。根據獲得的樣本數據本文按照到期日的劃分方法（cat nonfat），具體分類參考Berger et al（2016）[21](p115-141)、Chen（2015）[22](p54-68)。計算公式如等式（1）所示，其中cat nonfat是BB值，illiquid as?sets是非流動資產，semiliquid assets是準流動資產，liquid assets是流動資產，liabilities表示負債，其劃分亦是如此。

cat nonfat=0.5*illiquid assets+0*semiliquid as?sets-0.5*liquid assets+0.5*liquid liabilities+0*semi?liquid liabilities-0.5*illiquid liabilities （1）

（二）信用風險和流動性風險及穩健性檢驗

本文采取逐步漸進的研究方法，首先研究信用風險和流動性風險之間的關系，然后加入凈利差變量研究三者之間的關系?？紤]到兩個風險相互之間的影響方向不確定，因此使用聯立方程模型，如式（2）所示，其中m（max）表示j可取最大值。

其中下標i和t分別代表各商業銀行和時間。鑒于各方程之間可能存在的關聯性，同時考慮每個內生變量間存在的動態相關性，因此采用三階段最小二乘法（3sls）將方程組作為一個系統進行聯合估計。與對每個方程分別進行兩階段最小二乘估計相比，對整個聯立方程系統同時進行估計是有效率的，這是因為兩階段最小二乘法忽略了不同方程的擾動項之間可能存在的相關性。由AIC、BIC準則確定信用風險和流動性風險聯立方程的滯后階數為2?？刂谱兞渴强傎Y產的對數、Z值、資本充足率和隔夜拆借利率，其中Z值的計算公式如等式（3）所示。

此外，運用面板VAR（PVAR）模型進行滯后期的穩健性檢驗（Love and Zicchino，2006）[18](p190-210)，估計 方 法 是 GMM 法（Wintok，Linck and Netter，2012）[23](p581-606)。面板VAR模型的優勢在于將系統內所有變量視為內生，不提前假定誰是因變量誰是自變量，同時還考慮不可觀測的異質性。模型如等式（4）所示。其中，yi，t表示向量{cr，lr}，fi表示商業銀行個體固定效應，dt表示時間固定效應，q等于2。采用前向差分法去除個體固定效應，采用均值差分法去除時間固定效應。

估計結果如表2、表3所示。表2聯立方程模型估計結果中信用風險和流動性風險同期相關系數統計上顯著，但流動性風險變量作為被解釋變量時在5%水平上并不顯著，因此聯立方程模型估計結果沒有得出信用風險和流動性風險之間明確的關系。PVAR模型的GMM穩健性估計結果如表3所示，流動性風險和信用風險只表現出了時間序列上的相關關系，得出的結論與上述相同。因此不能確定信用風險和流動性風險之間具有明確的經濟意義上的關系，與Imbierowicz and Rauch（2014）[3](p242-256)的研究結果相同。這也為下一步研究銀行凈利差與二者的關系排除了干擾，若某個自變量對因變量有影響則為直接影響，并非其他變量導致。

表2：信用風險和流動性風險聯立方程模型3sls估計結果

表3：信用風險和流動性風險PVAR模型GMM估計結果

表4：銀行凈利差和信用風險、流動性風險聯立方程模型3sls估計結果

（三）銀行凈利差與信用風險、流動性風險及穩健性檢驗銀行凈利差和信用風險、流動性風險的聯立方程模型是：

如前面所述，為考慮各變量之間的相互影響，依然采用三階段最小二乘法估計聯立方程模型。由AIC、BIC準則確定聯立方程（5）的滯后階數為1。控制變量與模型（2）保持一致。估計結果如表4所示。本文關心的結果是信用風險和流動性風險對銀行凈收益的影響。從估計結果看出，流動性風險的系數顯著為正，信用風險的符號顯著為負。說明銀行流動性風險越大越有利于銀行凈利差增加，不良貸款率越高越不利于銀行凈利差增加。這是因為利率作為貸款價格反映了貸款資產所包含風險溢價，期限越長風險越大，因此長期貸款利息高于短期貸款，同時短期儲蓄以及拆借比定期存款成本要低，銀行持有流動性會減少銀行獲得貸款利息；而不良貸款率的提高并不能收到預期現金流，但銀行仍要支付融資成本即本息，因此不良貸款率與凈利差是負向關系。這與我們的經濟直覺相符合。PVAR模型的GMM穩健性估計結果如表5左欄（1）所示，此時 表示向量{cr，lr，net}，q等于1。另外，用凈資產收益率（roe）作為銀行凈利差的代理變量進行穩健性檢驗。結果如表5右欄（2）所示，與上述結論相同。

（四）脈沖響應函數

將沖擊作用的期限設置為6期，通過1000次Monte-Carlo隨機模擬可以得到主要內生變量相互之間的脈沖響應函數。圖1是信用風險和流動性風險兩個變量的脈沖響應圖及其95%置信區間。圖2是銀行凈收益和兩風險之間的脈沖響應函數。圖1和圖2中橫軸表示沖擊的響應期數，縱軸代表內生變量對沖擊的響應程度，中間實線代表脈沖響應，外側虛線代表5%和95%分位點的置信區間。圖1刻畫了信用風險和流動性風險之間動態沖擊影響。圖2刻畫了銀行凈收益和信用風險、流動性風險之間動態沖擊影響。

表5：銀行凈利差和信用風險、流動性風險穩健性檢驗

圖1左圖圖顯示，來自信用風險1%的正交化沖擊引起流動性風險響應的程度和方向，右圖顯示來自流動性風險1%的正交化沖擊引起信用風險響應的程度和方向。首先，流動性風險對于信用風險的一個沖擊響應隨著滯后期的增加，其沖擊響應的強度在逐漸增強。這說明商業銀行不良貸款率的提高使銀行的流動性越來越差，越來越難以滿足客戶的提款要求，銀行的資產質量變差。其次，流動性風險的一單位沖擊引起信用風險的反方向變化。即銀行流動性緊張時會更加注重信用風險。但總體看來，兩者之間的相互影響都比較小。

圖2分析銀行凈收益和兩風險之間的脈沖響應函數，同樣，沖擊作用的期限設置為6期，通過1000次Monte-Carlo隨機模擬得到主要內生變量相互的脈沖響應函數。圖2左圖刻畫了銀行凈收益和流動性風險之間的動態沖擊影響，右圖刻畫了銀行凈收益和信用風險之間的動態沖擊影響。

圖1：脈沖響應函數（信用風險和流動性風險）

圖2：脈沖響應函數（銀行凈收益和信用風險、流動性風險）

圖2左圖顯示，來自流動性風險1%的正交化沖擊引起商業銀行收益響應的程度和方向，右圖顯示，來自信用風險1%的正交化沖擊引起商業銀行收益響應的程度和方向。首先，商業銀行收益對于流動性風險的一個沖擊響應隨著滯后期的增加，其沖擊響應的強度在逐漸增強。這說明銀行承擔流動性風險越大其凈利息收入越多。但是，信用風險的單位沖擊引起銀行凈收益的反方向變化。即雖然銀行通過不良貸款獲得較高利潤，一期過后盈利能力就已經開始下降了。

三、結論及建議

本文基于我國16家上市商業銀行財務等相關數據，運用聯立方程模型分析銀行凈收益和信用風險、流動性風險之間的關系。同時運用面板VAR模型和商業銀行收益的代理變量凈資產收益率進行了穩健性檢驗。研究得出如下結論：（1）信用風險和流動性風險之間沒有明確的經濟意義上的關系。這與已有文獻的結論相似（如Imbierowicz and Rauch，2014）[3](p242-256)。（2）銀行凈收益與信用風險是負向關系。銀行的不良貸款率高，意味著銀行承擔較大的信用風險，銀行利息收入減少，盈利能力下降。（3）銀行凈收益與流動性風險是正向關系。流動性風險越大說明銀行的活期存款和長期貸款越多，從而銀行獲得較高凈利息收入。

關于銀行職能的一種說法是投融資中介即資金融通，還有一種說法是銀行創造了流動性。銀行未貸出而持有流動性可以看作是機會成本，從這個角度來說銀行為獲得較大凈利差更傾向于持有較小流動性，這與本文研究結論相同。但是，營利性是建立在安全性基礎之上的，銀行只有保住特許權價值才有機會獲得收益。用來支付客戶隨時提現的負債雖然只占銀行全部負債的一部分，但當商業銀行面對客戶提取現金的需求而不能及時兌付時，銀行以不合理的價格變現自有資產或在外界融資來滿足流動性需求時反而增加了銀行的成本。因此，銀行應理性對待風險和收益的關系，在收益最大化的同時守住安全性底線。同時應加強流動性的監管，確保銀行持有充足流動性減少發生兌付風險甚至因傳染而發生恐慌擠兌。這是本文的現實意義和政策意義。

2008年金融危機的發生促使巴塞爾協議Ⅲ（2010年）在巴塞爾協議Ⅱ（2004年，巴塞爾協議于1988年）之后不久便出臺，其對于商業銀行流動性和信用風險的監管加強，并提高了對于銀行資本的要求，銀行的利潤來源受到影響。與之同時，利率市場化改革以及互聯網金融的發展使各銀行間的競爭加大，銀行面臨業務轉型壓力并需要尋找新的利潤增長點。因此本文為銀行在新的監管要求下協調三原則之間的關系以及風險管理提供一定的借鑒，也為后續研究提供了方向。