中國商業銀行脆弱性的誘發因素及監管

李赟,楊家瑋,李恒瑞

基金項目： 山西省高等學校哲學社會科學研究項目（PSSR-2014335）、國家社會科學基金項目（16BGL207）、國家統計局項目（2017LY92）、山西省哲學社會科學規劃項目（2019B144）

作者簡介： 李 赟（1977—），女，山西交城人，山西財經大學統計學院教師，統計學博士研究生，研究方向：宏觀經濟統計分析。

摘 要：選取2008年前上市的16家銀行2008-2018年的財務數據，對商業銀行脆弱性進行分析。研究發現：商業銀行脆弱性雖然是多方面因素共同作用的結果，但其對杠桿率變動尤其敏感;國有商業銀行對商業銀行總體脆弱性貢獻占比較大;股份制商業銀行更易受到資產減值風險的沖擊。政策模擬結果顯示，增加四家系統重要性銀行的權益資本并對其進行嚴格的杠桿率監管是降低商業銀行總體脆弱性較為有效的途徑。

關鍵詞： 商業銀行脆弱性;杠桿率;減價出售

中圖分類號：F832.33 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2020）03-0009-08

一、引 言

近年來，金融領域學者多聚焦于銀行脆弱性的影響因素研究，諸多文獻也證實：銀行規模、銀行集中度、資產波動和杠桿率是影響商業銀行脆弱性的重要因素。Francesco Vallascas和Kevin Keasey（2012）以歐洲銀行業為研究對象，通過實證研究發現，銀行規模是影響銀行脆弱性的重要因素之一，銀行規模與銀行系統性風險成正比[1];Kiemo和Olweny等（2019）對肯尼亞所有 39 家商業銀行進行研究，結果表明銀行規模、資本監管、銀行融資和公司治理等因素對肯尼亞商業銀行的金融穩定有積極作用，但信貸風險對肯尼亞商業銀行的金融穩定負面影響很大[2]。Haldane和Robert （2011）研究認為，資產多樣化和同業業務使銀行體系趨于同質化，加大了商業銀行的脆弱性風險[3];錢雪松和袁夢婷（2012）認為銀行業集中度是銀行業脆弱性的影響因素，銀行業集中度的降低有利于降低銀行體系脆弱性[4]。張玉（2014）依據債務緊縮理論和金融脆弱性理論，揭示了資產價格波動與銀行脆弱性之間存在相互強化的作用機制[5];Greenwood、Landier和Thesmar（2015）討論了擁有共同資產銀行在由于廉價出售引起資產減值時銀行業脆弱性的形成和積聚過程[6];舒長江等（2017）等實證研究發現，資產價格波動是造成商業銀行脆弱性的主要擾動源[7]。更多的學者都關注到杠桿率變動與商業銀行脆弱性之間的關系，如Laeven和Valencia（2012）認為杠桿率升高將拉動資產價格高于均衡水平，杠桿率降低時容易造成大范圍違約，增加銀行脆弱性[8];Tepper和Borowiecki（2014）通過構建金融市場不穩定指標，分析了杠桿率與金融市場波動的關系[9];方意和鄭子文（2016）在Greenwood（2012）等人的研究基礎上，基于資產負債表傳染方法分析了中國銀行體系，認為外生沖擊會伴隨銀行體系高度關聯性和高杠桿特征而進一步放大[10];陳偉平和張娜（2018）通過分析中國商業銀行2005-2016年杠桿率監管效果發現，限制杠桿率可以有效降低銀行的風險偏好，抑制商業銀行的風險水平，此外，杠桿率監管對資產規模較大、流動性較強的銀行效果更明顯[11]。

針對商業銀行脆弱性的度量，國外文獻多采用事件分析法和市場數據。Ludwig等 （2014）通過市場數據計算了銀行業的平均違約距離，使用 VAR模型進行格蘭杰因果檢驗，研究了2007-2010年間歐洲國家銀行體系脆弱性[12]。Nguyet和Hanh等（2019）采用宏觀經濟指標、銀行業指標和貨幣政策相關指標建立了向量誤差修正模型（VECM） ，度量了越南銀行脆弱性程度[13]。國內研究更多采用定性度量或指數分析法進行商業銀行脆弱性研究。還有學者基于不良貸款率、資產利用率、通貨膨脹率和資產利潤率、撥備覆蓋率、資本充足率、成本收入比、凈息差等指標構建了銀行體系脆弱性指數[14-18]。黃巖渠（2018）以信息傳播為基礎的復雜網絡模型，度量了中國商業銀行脆弱性[19]。

針對商業銀行脆弱性的研究，相關學者已經取得了較為豐富的研究成果，但目前的研究中仍然存在著一些不足：（1）現有研究更多關注脆弱性的度量，對商業銀行脆弱性的形成機制、形成過程關注較少，針對銀行脆弱性成因的研究也僅從單個或多個因素出發，缺乏相關理論研究。（2）現有文獻對影響銀行脆弱性的因素多是從資產價格波動和高杠桿率單一因素出發，綜合銀行規模、銀行集中度、資產波動和杠桿率等，多影響因素構建模型進行商業銀行脆弱性分析的研究較為少見。（3）針對商業銀行脆弱性研究少有政策模擬，因此相關研究略顯實踐性、應用性不足。因此，本文擬通過相關政策模擬為監管當局提供更具效率的監管措施。

二、理論分析與研究假設

（一）理論分析

銀行業杠桿具有明顯順周期性，經濟上升時期，資產價格升值，資產負債表杠桿化;經濟衰退期間去杠桿化往往引發風險。銀行杠桿順周期特征的直接后果是資產價格周期性放大，從而加劇了金融不穩定。本文基于艾爾文·費雪（1933）的“債務—通貨緊縮理論”、Minsky（1982）的“金融不穩定假說”、Douglas W.Diamond和Philip H.Dybvig（1983）的“銀行擠兌模型”（DD模型）以及Allen F和Gale D（2012）的銀行業恐慌模型[20-23]，從杠桿率變動引發資產價格波動從而造成銀行權益受損的角度出發，分析商業銀行脆弱性形成機制（見圖1）。

銀行在高杠桿率與高違約率的雙重影響下，投資收益下降，流動性風險持續暴露，為防止出現擠兌問題銀行不得不對其流動性較差的抵押資產進行減價售賣，減價出售必然造成資產價格下跌、所有者權益受損，使得其杠桿率變大，銀行在監管壓力下為維持目標杠桿不得不繼續出售資產，降低債務回歸目標杠桿率，然而資產拋售必將遭遇資產減值，導致資產凈值縮水，杠桿率再次變大脫離監管水平。與此同時，擁有同類資產的其他銀行也將被波及，導致資產凈值縮水，可能引起新的一輪資產出售和債務通縮，導致整個銀行業變得更為脆弱。

矩陣A：資產矩陣是直接從各家銀行資產負債表數據中獲取的，對角元素ann是銀行n的總資產。整理數據結果顯示2017年平均資產為9.47萬億元。資產最多的是中國工商銀行（27.70萬億），最小的為寧波銀行（1.11萬億）。

矩陣B：杠桿矩陣B是負債權益比的對角線矩陣。從各銀行的資產負債表中獲得其負債dn和所有者權益總計en，對角線bn=dn/en構成矩陣B。

矩陣M：為了計算矩陣M，將資產部分數據分解為10個資產類別：現金及存放中央銀行款項、可供出售金融資產、制造業貸款、商業貸款、房地產業貸款、個人貸款、政府債券、金融債券、公司債券、其他資產，因此，M矩陣是16×10的矩陣。從數據可以發現，16家銀行的平均現金及存放中央銀行款項占比均為9%以上且在2015年之前該項占比均超12%，個人貸款占比從2008年的8.6%到2017年的17.3%增長率近10%，僅2017年可供出售金融資產占比為8.2%、政府債券占比7.9%。

矩陣L：對于流動性矩陣L數量級的選擇，遵循Greenwood（2015）[6]研究經驗，假設L=10-13×Id，其中Id是一個10×10的單位對角矩陣。假設所有資產價格影響系數相同。

沖擊F：由于減價出售溢出效應的度量與沖擊的大小呈線性關系，因此，按比例縮放F會使所有溢出度量成比例地變化。對每個資產獨立沖擊或對每個公司獨立沖擊的溢出效應加起來為總計沖擊結果。實證中按照金融債券資產受到10%的負面回報率沖擊進行模擬。

四、實證檢驗

為了構建資產占比的權重矩陣M，將資產部分數據細分為10個資產類別，各資產占比情況具體見表1。

當沖擊來自于金融債券資產減值10%時，F=＼[0，0，0，0，0，0，0，0，1，0＼]，矩陣L假設各資產的價格影響系數相同。將上述矩陣帶入式（1）和式（2），運用Matlab進行矩陣計算得到結果如表2。

從表2可以看出：規模較小的銀行其脆弱性更大，例如南京銀行、寧波銀行其資產規模較小、杠桿

率高，不論其直接脆弱性還是間接脆弱性都比其他銀行更大，說明其抗風險能力更弱;對比而言，工商銀行、交通銀行、建設銀行等大型國有商業銀行的抗風險能力更強，從直接脆弱性和間接脆弱性兩方面分析其脆弱性都表明大型銀行的抗風險能力更強;此外，平安銀行的直接脆弱性排名較靠前，但間接脆弱性排名很靠后，其原因可能是平安銀行擁有的流動性資產更多，更直接的原因則是其杠桿率較低。

將上述矩陣代入商業銀行總體脆弱性AV即式（3）中，用Matlab計算得到2008-2018年間商業銀行總體脆弱性AV的具體數據如表3，其變化趨勢如圖2。

從圖2可以清晰地看出2008-2018年商業銀行總體脆弱性AV變化趨勢，其中2008-2009年、2015-2016年商業銀行脆弱性變化明顯，2010-2015年商業銀行脆弱性增長較平穩，但是2009-2010年、2017-2018年商業銀行脆弱性呈現變弱跡象。

下面，從銀行資產規模、銀行杠桿率的角度探索降低商業銀行總體脆弱性AV的途徑。

圖3展示了商業銀行總體脆弱性AV與銀行資產規模、銀行杠桿率的變化趨勢，顯然，商業銀行總體脆弱性AV的增長率變動與資產規模變化率、杠桿率變化都是有關的。然而，銀行資產規模逐年增加，增速較緩，變化率并不大，由此可知商業銀行總體脆弱性AV的變化受杠桿的影響更明顯。從圖3也可以看出，商業銀行總體脆弱性AV的變化率與杠桿率變化率基本是同步的，商業銀行總體脆弱性AV對杠桿率變化很敏感，正是由于2009-2010年經歷了金融危機后各銀行調整杠桿率到較低的水平，杠桿率的大幅降低成就了較低的銀行脆弱性。由此推測，控制扛桿率可有效的控制商業銀行總體脆弱性。

系統性S（n）可以解釋為銀行n對商業銀行總體脆弱性AV的貢獻，將上述矩陣帶入式（4）中，得到銀行n的系統性度量值并進行排名，具體如表4。

銀行系統性排名直觀地展現了中國商業銀行中各銀行的系統重要性。建設銀行、農業銀行、工商銀行和中國銀行的系統性度量值明顯大于其他商業銀行，其具有更高的系統性;從排行中也可以看出，北京銀行、寧波銀行、南京銀行系統性較低，雖然其脆弱性更高，但是由于其資產規模較小、業務范圍有限、與其他銀行間關系較為簡單等原因，其發生風險對整個銀行業的影響依然較弱，對銀行總體的脆弱性貢獻較小。從系統重要性分析各銀行對總體脆弱性的貢獻程度，發現建設銀行、工商銀行、農業銀行、中國銀行的貢獻顯著，具體來說，僅四大國有銀行的脆弱性總和約占商業銀行總體脆弱性的65%。顯然，降低系統重要性銀行的脆弱性能有效降低商業銀行總體脆弱性。

五、政策模擬

政策1 增加銀行權益資本。

在增加銀行權益資本的政策模擬中，不改變當前目標杠桿率，不改變當前負債，增加的股權資本僅增加了所有者權益E和資本總額A。觀測每個銀行都接受5%的注資、僅四大行接受5%的注資、僅向脆弱性較大銀行注資5%三種情況，觀測商業銀行總體脆弱性AV值的變化。

以2018年數據為例，假設沖擊來自于金融債券資產減值10%時，沖擊矩陣F=＼[0，0，0，0，0，0，0，0，1，0＼]，以當前杠桿率情況作為參照，初始AV=10.927。

從表5的結果可知，增加銀行權益資本可降低銀行總體脆弱性，向全部銀行注資5%使AV值下降9.29%，但僅向系統重要性銀行注資使AV值下降6.52%，相對而言向脆弱性銀行注資的效果并不明顯。這個結果與系統性銀行對銀行總體脆弱性影響更大的結論一致，而且系統重要性銀行一直是監管更加關注的銀行，僅向系統重要性銀行注資可能有失公平，但從行業監管而言，這種政策不會使更多的銀行規模增大導致“大而不倒”，而且雖然四大行資產規模進一步擴大，但可通過控制其杠桿率進行更嚴格監管，此方式可提高監管當局的工作效率。

政策2 設置目標杠桿率。

模擬設置統一標準的杠桿率和結構化調整目標杠桿率兩種方法進行對比分析，在結構化調整杠桿率的模擬中，分別僅控制脆弱性較大商業銀行的杠桿率和僅控制系統重要性銀行的杠桿率，從不同角度探究減小商業銀行總體脆弱性AV的更高效方法。

（一）設定統一標準的目標杠桿率

在設置目標杠桿率的政策模擬中，風險來源不變，僅改變銀行的目標杠桿率，設目標杠桿率為15、12、10三個梯度，即銀行的最大杠桿率不超高目標值。觀測商業銀行總體脆弱性AV變化結果如表6。

從表6可知，通過控制目標杠桿可有效降低商業銀行總體脆弱性，若將目標杠桿設為10，商業銀行總體脆弱性AV將下降近13%。但考慮到杠桿是金融行業的靈魂，為降低銀行脆弱性，一味的將杠桿反而可能造成更多不良后果。適度的杠桿率不僅能夠提高資金的配置效率，而且能夠促進經濟增長，如果杠桿使用不合理，則會造成信用違約頻發、金融機構不良貸款陡升、資產價格崩潰，最終導致金融危機的全面爆發。因此，為防控金融風險，監管部門應該合理選擇目標杠桿率，尋求促進經濟增長且不過分加大銀行業總體脆弱性的適度杠桿率。

（二）設定差異化的目標杠桿率

初始AV=10.927，不改變風險來源，僅改變脆弱性較大銀行的目標杠桿率，為對比統一標準目標杠桿率的結果，在此仍設目標杠桿率為15、12、10三個梯度。觀測商業銀行總體脆弱性變化結果如

從表7可知，調整脆弱性較大銀行杠桿率對控制商業銀行總體脆弱性AV的效果并不明顯。對比統一標準調整目標杠桿的結果發現，即使把脆弱性較大銀行杠桿率目標調整到10，AV值僅下降4.7%，僅是統一標準調整杠桿率效果的1/3。基于此數據模擬結果，證明調整脆弱性較大銀行的杠桿率目標確實能降低商業銀行總體脆弱性AV，但效果并不明顯。

僅改變系統重要性銀行的目標杠桿率，對比統一標準目標杠桿率的結果，在此仍設目標杠桿率為15、12、10三個梯度。觀測商業銀行總體脆弱性變化結果如表8。

分析表8發現，將系統重要性銀行的杠桿率目標設為15和12時，對AV值的影響微乎其微，而將杠桿率目標設為10時，AV值下降近7%。這是由于基準的AV值是對2018年16家銀行真實杠桿率的度量結果，而目前的16家商業銀行杠桿率大多分布在12～15之間，僅寧波銀行杠桿率高達17，系統重要性銀行目前杠桿率也較低，其中農業銀行杠桿率為13，工商銀行、建設銀行和中國銀行的杠桿率均為11，調整系統重要性銀行杠桿率到15或12都沒有起到降低杠桿率的作用。進一步分析發現，將目標杠桿率設為10只是對系統重要性銀行杠桿率的微調，但有效降低了商業銀行總體脆弱性。此外，與統一標準設定目標杠桿的政策相比，對四家系統重要性銀行進行更嚴格的杠桿率監管操作更簡便、效果更明顯。

六、結 語

以上研究表明：商業銀行總體脆弱性雖然是多方面因素共同作用的結果，但其對杠桿率變動尤其敏感。通過度量2008-2018年的商業銀行總體脆弱性變化趨勢，結果表明商業銀行總體脆弱性情況和杠桿率變動情況基本同步，且變化幅度更大。進一步從微觀角度分析16家商業銀行對商業銀行總體脆弱性的影響程度發現：中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行和中國建設銀行四家大型國有銀行對商業銀行總體脆弱性的貢獻高達65%;但從對各家銀行的脆弱性度量排名來看，寧波銀行、南京銀行、興業銀行等股份制商業銀行更脆弱，而且更容易受到資產減值風險的沖擊。可見，合理的目標杠桿率監管政策可以更好地降低商業銀行脆弱性，防控金融風險。為了找到降低商業銀行體系的總體脆弱性更高效的方法，運用軟件Matlab模擬兩種不同方案的政策實施效果：增加不同規模商業銀行權益資本、差異化設置目標杠桿率。模擬結果表明通過增加四家系統重要性銀行的權益資本并對其進行更嚴格的杠桿率監管是降低商業銀行總體脆弱性（AV）更高效的措施。

參考文獻：

[1] Vallascas F，Keasey K. Bank resilience to systemic shocks and the stability of banking systems： small is beautiful[J].Journal of International Money and Finance，2012，31（6）：1745-1776.

[2] Kiemo S M，Olweny T O，Mwangi L W. Bank-specific determinants of commercial banks financial stability in Kenya[J].Journal Of Applied Finance And Banking 2019，9（1）：119-145.

[3] Haldane Andrew G，May Robert M. Systemic risk in banking ecosystems[J].Journal of Applied Finance and Banking，2011，469（7330）：351-355.

[4] 錢雪松，袁夢婷.銀行業集中度、間接融資比例和銀行脆弱性——基于1990～2008年跨國數據的實證研究[J].中南財經政法大學學報，2012（4）：48-53.

[5] 張玉.資產價格波動成因、測度以及對金融不平衡的影響[J].市場經濟與價格，2014（2）：24-28.

[6] Greenwood R M，Landier A，Thesmar D. Vulnerable banks[J].Social Science Electronic Publishing. 2015，115（3）：471-485.

[7] 舒長江，胡援成，樊嬙.資產價格波動與商業銀行脆弱性：理論基礎與宏觀實踐[J].財經理論與實踐，2017，38（1）：2-9.

[8] Luc Laeven，Fabián Valencia. The use of blanket guarantees in banking crises[J]. Journal of International Money and finance，2012，31（5）：1220-1248.

[9] Adrian T，Borowieck Ki，Tepper A. A leverage-based measure of financial stability[R]. Centre For Economic Policy Research，2014，No.12676.

[10]方意，鄭子文.系統性風險在銀行間的傳染路徑研究——基于持有共同資產網絡模型[J].國際金融研究，2016（6）：61-72.

[11]陳偉平，張娜.杠桿率監管具有風險抑制效應嗎？——來自中國商業銀行的經驗證據[J].金融與經濟，2018，495（11）：10-16.

[12]Alexander Ludwig，Karol Sobański. Banking sector fragility linkages in the Euro area：evidence for crisis years 2007-2010[J].Economics Letters，2014，125（3）：451-454.

[13]Hien Thu Phan，Sajid Anwar W. Robert J，et al. Competition， efficiency and stability：an empirical study of East Asian commercial banks[C].The North American Journal of Economics and Finance，2019. Vol（50）. No.100990.

[14]田艷芬，邵志高，陳守東.宏觀經濟因素對銀行體系脆弱性影響的實證分析[J].金融發展研究，2011（4）：26-30.

[15]陳建新，羅偉其，龐素琳.基于可拓方法我國銀行體系脆弱性的評價[J].數學的實踐與認識.2011，41（19）：37-43.

[16]柳明.中國金融脆弱性指標構建與分析[J].河北學刊，2016，36（1）：221-224.

[17]楊洋，姜寶泉.基于不良貸款的商業銀行體系脆弱性研究[J].金融發展評論，2017（5）：120-128.

[18]徐國祥，劉璐.中國商業銀行脆弱性指數與資產價格關系研究[J].統計與信息論壇，2018，33（7）：47-53.

[19]黃巖渠.基于復雜網絡的系統性金融風險研究[D].長沙：湖南大學，2018.

[20]Irving Fisher. Progress and depressions and our American dollar[J]. Proceedings of the American Philosophical Society，1932，71（3）：131-133.

[21]Hyman P. Minsky. Can "it" happn again？ a reprise[J].Challenge， 1982，25（3）：5-13.

[22]Diamond D W，Dybvig P H， Bank Runs. Deposit insurance and liquidity [J]. The Journal of Political Economy，1983，91（3）：401-419.

[23]Allen F，Gale D. Bubbles and crises[J].The Economic Journal，2000，110（460）：236-255.

（責任編輯：王鐵軍）

The Inducement Factors of The Commercial Banks

Vulnerability and Supervision

——Based on Fire Sales and Leverage Ratio

LI Yun1，YANG Jiawei2，LI Hengrui3

（1. School of statistics， Shanxi University of Finance and economics，Taiyuan， Shanxi 030012，China;

2. School of culture and tourism， Shanxi University of Finance and economics， Taiyuan， Shanxi 030012，China;

3. School of finance， Shanxi University of Finance and economics， Taiyuan， Shanxi 030012，China）

Abstract：Based on the financial data of 16 banks listed before 2008， this paper made a comprehensive and in-depth analysis of commercial banks' vulnerability. The study found that although the vulnerability of commercial banks is affected by many factors， but it is especially sensitive to leverage. The proportion of state-owned commercial banks' vulnerability is higher. Joint-stock commercial banks are more vulnerable to asset impairment risks. The policy simulation results show that increasing the equity capital of four systemically important banks and carrying stricter leverage ratio supervision are more effective measures to reduce the vulnerability of commercial banks.

Key words： vulnerability of commercial banks;leverage ratio;fire sales