商業銀行流動性監管:資本充足率和流動性對銀行放貸行為的影響

張銘珍 周芯羽

摘 要：本文以中國商業銀行的年度觀察數據為樣本，考察了銀行資本和流動性對貸款的影響，以及這種影響是否因商業銀行流動性監管的實施而變化。我們發現資本比率對貸款有正向影響，流動性比率對貸款有負向影響。在實施流動性監管后，銀行流動性對銀行放貸的負面影響有所收緊，這一結果表明流動性監管對銀行放貸產生了負面影響。

關鍵詞：資本充足率;流動性監管;銀行放貸

1.引言與文獻綜述

有一些關于銀行貸款決定因素的文獻分別關注于資本和流動性的影響。Bernanke和Lown（1991）建立了一個將銀行貸款增長與銀行資本比率和就業聯系起來的模型。他們發現各銀行的貸款增長與初始資本比率呈正相關。Kishan和Opiela（2000）分析了不同類型資本比率的相對影響，實證調查的結果顯示資本充足率在決定銀行貸款方面不顯著。不同論文結果的差異可能是由于考慮了樣本的異質性以及估計方法的差異。

在研究銀行貸款的決定因素時，流動性是文獻中使用最廣泛的變量之一（Alper et al.， 2012）。然而，正如Deyoung和Jang（2016）所指出的，關于最低流動性標準對銀行流動性風險或其他銀行風險行為影響的理論或實證研究非常少，這可能是因為根據巴塞爾協議I和II，銀行監管的重點是銀行資本，主要實證結果表明，流動性變量對銀行貸款具有正向的顯著影響。

與本文的研究目的相一致，在現有文獻的基礎上，我們利用Bankscope數據庫中的常用指標，對《商業銀行流動性管理條例》（2014）實施后，資本和流動性對銀行貸款的影響進行了研究。具體而言，我們的論文通過流動性指標和資本指標，研究更強有力的流動性監管對銀行信貸行為的作用。

2. 假設

我們的研究重點是銀行資本比率、銀行流動性比率和貸款之間的線性關系，并考察監管沖擊之后是否會發生變化。除此之外，我們假設不同的銀行類型可能會產生不同的影響。

假設1。銀行貸款水平與銀行資本水平呈正相關。

假設2。銀行貸款水平與銀行流動性水平呈正相關。

假設3。實施商業銀行流動性監管后，銀行資本水平對貸款的影響與銀行流動性水平對貸款的影響之間的正相關關系減弱。

假設1表明我們預計資本水平更高的銀行將提供更多貸款。這一預測與之前的研究一致，因為資本充足的銀行能夠更有效地吸收銀行貸款的負面沖擊。

假設2表明，我們預計流動性水平更高的銀行將提供更多貸款。這一預測與其他研究一致，即流動性較差的銀行可能會減少貸款，以將其流動性資產持有量維持在危險的低水平之上。

假設3表明，實施商業銀行流動性監管后，銀行資本對放貸的影響與銀行流動性對放貸的影響之間的正相關關系減弱。

3.數據與實證方法

3.1數據

我們的研究使用了2011年至2017年期間對299家中國銀行的年度觀察，數據來自Bankscope數據庫。樣本包括8家國有商業銀行、12家股份制商業銀行、226家城市銀行和53家農村商業銀行。

3.2計量經濟模型

為了驗證銀行資本、流動性和借貸之間的關系是否取決于監管的實施，設計了監管虛擬變量，并與銀行流動性比率變量和資本比率變量進行交互。因此，本文采用的實證模型為：

基本回歸模型：

nlai，t=αi+β0nlai，t+β1lcari，t+β2llatai，t+β3lsizei，t+β4lmfundi，t+β5lroai，t

+β6lnpli，t+β7lallowi，t+β8llgdpi，t+β9lshibori，t+εi，t

加入虛擬變量的回歸模型：

nlai，t=αi+β0nlai，t+β1lcari，t+β2llatai，t+β3lcari，t*C+β4llatai，t*C+β5lsizei，t

+β6lmfundi，t+β7lroai，t+β8lnpli，t+β9lallowi，t+β10llgdpi，t+β11lshibori，t+εi，t

i 代表銀行數量， t 代表時間。

因變量nla為t期i銀行的年度貸款資產比率，我們的主要興趣是交互項系數β3和β4，預期的符號都是負的。

GDP的年增長率（lggdp）和三個月銀行間拆借比率的變化（lshibor）反映宏觀經濟條件和貸款需求的影響。

資本（lcar）：本研究主要考慮基于總風險的資本比率。資本比率的系數預計為正，因為資本充足的銀行能夠更有效地吸收沖擊對銀行放貸的負面影響。

流動性（llata&lldst）：本文采用Bankscope數據庫定義，流動性比率的系數預計為正。

銀行規模（lsize）：銀行規模以總資產的自然對數來計算。這個變量的期望符號是不明確的。根據“大到不能倒”的理論，大型銀行有承擔更多風險的動機，從而能夠提供更多信貸。然而，大銀行可以使其投資組合多樣化，而小銀行則傾向于從事傳統的貸款活動。從這個角度來看，規模效應可能是負面的。

融資結構（lmfund）：這個變量的計算方法是總負債減去總存款與總資產的比率。

盈利能力（lroa）：盈利能力是指稅后凈收入與總資產的比率。

貸款質量（lnpl和lallow）：非流動貸款占總貸款的比例反映了銀行貸款組合的質量。

Bill dummy （C）：為了確定是否由于外部監管沖擊而發生結構性變化，Bill dummy與銀行特有的特征變量相互作用。bill dummy是一個指標變量，在2014 - 2017年期間為1，在法規的監管下為1，在其他情況下為0。

利用相關矩陣進行共線性診斷。結果表明，解釋變量之間的相關系數較低，說明在我們的分析中不存在多重共線性問題。

4. 實證結果

4.1線性回歸結果

我們首先做了基礎回歸，在不考慮資本比率和流動性比率交互項的情況下，考察了銀行貸款與銀行特定特征變量之間的線性關系。結果顯示高資本充足率的銀行面臨較低的資本監管壓力，所以他們會用更多的資產放貸，貸款資產比例將會增加。城市銀行和農村銀行流動性的系數為負，這些銀行持有更多高流動性資產保持高流動性， 貸款比例將減少。

銀行總體、國有銀行與股份制銀行、城鄉銀行的規模效應均為負且顯著，銀行越大，貸款率越低。這一結果與中國大型銀行近年來的業務轉型有關。

貸款損失準備金對貸款的系數為負且顯著。貸款損失準備金越高，銀行的預期貸款損失越大，銀行會減少貸款，貸款與資產的比率會降低。

銀行總體、國有銀行和股份制銀行的GDP增長率系數均為負且顯著。GDP增長率越高，經濟環境越好，投資和賺錢的機會就越大，這些銀行將更多的資產投資于非信貸業務，如證券和衍生品，因此貸款會減少。

4.2交互效應：

這一部分檢驗了虛擬變量與流動性水平、資本充足率交互項的影響。首先，在加入交互項后，大部分銀行的資本充足率估計值仍然顯著為正，說明這種關系是非常強和可靠的。流動性水平系數與交互項仍顯著負相關。但是，從表中可以看出，只有國有銀行和股份制銀行的流動性水平交互項顯著為負，這類銀行在一定程度上可以代表大銀行。這一結果可能反映了這樣一個事實：由于政府的政治支持，因為政府不希望大銀行破產，想要穩定社會，國有銀行可以保持較低的流動性水平，而不用擔心破產的風險。另一方面，人們知道政府總能把大銀行從危險中拯救出來，因此他們傾向于從銀行提取更少的錢，即使社會上有金融恐慌。也就是說，大銀行可以利用保持較低的流動性水平，借出更多的錢，賺取更多的利潤。流動性水平監管實施后，大型銀行特別是大型國有銀行不得不犧牲部分貸款來遵守基本流動性水平的法律。換句話說，在流動性水平與實施之前相同的情況下，銀行將不愿意發放相同數量的貸款，因為他們想持有一些流動資產，以防流動性水平低于標準水平。

遺憾的是，資本充足率與虛擬變量交互項的估計系數對各銀行均不顯著。這一結果可能意味著流動性監管與資本充足率無關，并沒有直接對資本充足率進行要求。

5. 結論

本研究結果表明，對于所有的銀行，銀行信貸增長隨著銀行資本的增加而增加。在流動性水平方面，結果表明，對于小銀行而言，系數顯著為負，這是由于小銀行比大銀行更害怕流動性問題而傾向于保持較高的流動性水平。其次，在模型中加入一個虛擬變量。只有大銀行和國有銀行的虛擬變量顯著為負。如前所述，這種現象可能源于政府無形支持的減少和流動性水平的要求標準。最后，我們將交互項加入回歸模型。不過，這一結果只適用于理由相同的大型銀行。

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