地方政府干預對商業銀行流動性影響研究

(遼寧大學 遼寧 沈陽 110036)

一、引言

隨著金融市場規模快速增長和金融體系的不斷完善，金融各界逐漸將關注的重點轉移到商業銀行流動性風險問題上來。地方政府對銀行干預主要從兩個角度延伸：一是助推作用；二是阻抑作用。通過地方政府注資、財政補貼、金融政策以及引導資金流向當地城市商業銀行等行為，有助于商業銀行資產規模和業務結構的改善和發展。但是隨著政府基礎設施建設的債務規模越來越大，通過商業銀行信貸業務作為主要融資渠道彌補財政赤字，如果地方政府貸款無法按期償付，將會轉為逾期貸款或不良貸款，會嚴重影響商業銀行業務運轉效率。因此，通過分析地方政府干預行為對商業銀行流動性產生的影響，這對于處理地方政府與商業銀行等各類金融機構的關系，了解商業銀行流動性短缺因素都具有重要意義。

二、文獻綜述

在金融危機期間政府更多的支持促使銀行能夠提高承擔風險的能力(Ricardo Correa，2012)[1]。政府注資對銀行的績效和安全性都有顯著提高(Rosemary Jou，2017)[2]。政府干預即限制銀行的活動范圍，可以減少銀行復雜性并加強市場紀律(Luis Brandao，2018)[3]。

基于我國地方政府干預的實際情況，從積極方面來說，政府加大教育和科技財政投入，可以高效地削弱城商行的信貸風險和貸款規模(尹威、劉曉星，2017)[4]。在依賴外部市場的環境下，政府放權有助于提升信貸配置效率(白俊等，2019)[5]。發展中國家地方政府對商業銀行的控股能夠增強其運營穩健性，而在發達國家則會提高商業銀行的運營風險(周開國、鄧月，2016)[6]。從消極方面來說，財政赤字率越高，商業銀行貸款投放數額越多(尹威、劉曉星，2017)[4]。過多的政府干預會增加商業銀行潛在改革成本(雷光勇、王文，2014)[7]。地方政府債務規模與金融市場杠桿率有正向關系，而地方政府債務規模擴張帶來的負擔將主要有商業銀行來承受(毛銳等，2018)[8]。

三、現狀分析與研究假設

(一)商業銀行流動性現狀

1.資產負債總規模擴大

近十年來，我國商業銀行的資產總額和負債總額整體呈上升趨勢，2018年第四季度資產總額累計209.96萬億元，負債總額累計193.49萬億元，分別與同期相比上升6.70%和6.28%，2015年-2018年更呈現加速增長趨勢。

2.不良貸款率增加

近十年來商業銀行不良貸款率(NPL)從1.0%持續走高并逐漸保持在1.8%左右。最高點為2018年第三季度 1.87%，與同期0.9%相比增長了一倍以上。如果不加快對不良貸款規模的控制，銀行貸款得不到有效清償，嚴重時將會誘發金融機構間系統性風險。

3.存貸比上漲

2010年-2014年基本保持平穩在65%上下，2014年-2019年3月總體呈上漲趨勢，2018年第四季度存貸比達最高值74.34%，上漲幅度約為10個百分點。存貸比限制的取消，商業銀行的資金運用更加自由，但存貸比要求放寬的同時也要關注潛在風險暴露，過高的存貸比容易造成銀行的現金和準備金不足，將減弱抵抗風險能力。

(二)地方政府財政支出現狀及影響

2009年-2014年財政支出占GDP的比重一直維持在20%以下，并有緩步提升，直到2015年達到最高值21.92%，近幾年來維持在20%以上。從財政赤字率來看，我國近10年財政赤字率總體上保持穩步上升趨勢，同樣2015年-2018年可以明顯看出財政赤字率增速變快接近10%，直到2018年達到最高10.03%。過量的財政赤字會促使政府通過融資手段來彌補赤字，如發行國債，市場上貨幣供應量增加，不利于市場利率穩定運行。

目前，我國地方債務的規模仍不斷擴大，嚴重增加地方政府的財政壓力，消化地方政府潛在債務壓力刻不待時。地方政府債務期限較長、發行目標單一，這樣會加大地方政府進行債務清償的違約風險。商業銀行作為金融市場間接融資主體，同時也作為地方政府債務承載主體，過度的政府債務承擔將會導致商業銀行面臨流動性短缺風險。

(三)研究假設

假設一：財政支出占GDP的比重提高，會給商業銀行流動性帶來負效應。

假設二：財政赤字率提高，會給商業銀行流動性帶來負效應。

四、變量選取與實證模型

(一)數據來源

本文選取樣本全部來自《中國統計年鑒》、中國人民銀行2009年-2018年統計數據以及22個省會代表分支機構的區域金融數據。本文剔除9個數據不全的省份后，選取22個省份作為樣本對象，樣本期間為10年。

(二)變量選取

1.被解釋變量的選取(LDR)

過高的存貸比導致銀行支撐貸款的存款準備減少，如不能及時清償，商業銀行未來將面臨重大的損失，因此商業銀行要合理安排存貸比和資產負債結構。本文則采用存貸比指標即貸款總額占存款總額的比重，作為衡量流動性的代理變量，存貸比越高，商業銀行流動性風險越大。

2.解釋變量的選取

(1)地方政府干預(GOV)：本文選擇2009年-2018年各省地方政府財政支出占各省GDP比重作為地方政府干預的代理變量。如果財政支出占GDP比重越高，說明地方政府在經濟增長方面發揮的作用越大，也會對地方商業銀行產生干預作用。

(2)地方政府財政赤字率(FDR)：財政赤字率為財政收支差額占GDP比重，主要反映地方政府財政支出壓力情況，過高的地方政府財政赤字率，表明地方政府投資支出過多，就需要通過財政融資來彌補財政缺口，這種債務壓力將會影響商業銀行的信貸結構和流動性水平。

3.控制變量的選取

(1)國有固定資產投資率(FAI)：該控制變量的選取參照了李星英(2016)在研究地方政府干預對商業銀行不良貸款影響研究中所用的指標[9]。該指標可以反應政府的投資政策意圖，用國有固定資產投資額占GDP比重反映政府對固定資產投資比重，可以作為影響商業銀行貸款比重的因素。

(2)企業發展質量(QED)：該控制變量的選取主要參照了司慧琳(2018)在研究商業銀行區域內競爭對不良貸款的影響里所采用的指標[10]。商業銀行除了向地方政府提供貸款彌補財政赤字、用于工業基礎設施建設外，大量貸款主要投向需要融資的企業，如果企業經營不善，將會增加商業銀行不良貸款規模、降低流動性水平。本指標數據采用各省份規模以上工業企業負債占資產的比重。

(3)經濟發展水平(LED)：不同地區經濟發展水平不同，意味著各個地區經濟發展潛力和狀況不同，主要關系到與當地政府、企業和居民的生產、生活密切聯系的商業銀行。本文采各省人均GDP占全國人均GDP的比重作為當地LED的代理變量。

(4)通貨膨脹率(CPI)：本文選取10年物價水平波動較大，2011年更是達到了5.55%的通貨膨脹率，之后逐步下降維持在2%左右。各省CPI指數可以作為通貨膨脹率的代理變量，本文對各省CPI指數進行除以100的處理。

(三)回歸模型建立

本文通過收集整理的數據，選用靜態面板數據模型如下：

LDRit=α0+α1GOVit+α2FDRit+β3FAIit+β4QEDit+β5LEDit+β6CPIit+εit

其中，LDRit為被解釋變量，代表商業銀行流動性的存貸款比率；GOVit和FDRit為解釋變量，分別代表地方政府干預程度、財政赤字率；FAIit、QEDit、LEDit、CPIit為控制變量，分別代表國有固定資產投資率、企業資產負債率、經濟發展水平和通貨膨脹率；it代表第i個省份、第t年的變量；α和β代表變量系數；εit為隨機誤差項。

五、實證檢驗與分析

本文首先對各變量進行ADF協整檢驗，結果顯示各變量序列為一階單整I(1)，在Kao檢驗和Pedroni檢驗下ADF統計量均顯著，說明各變量之間存在長期穩定協整關系，可以對該省際面板數據進行回歸檢驗。通過Hausman檢驗，Chi-Sq.統計量為34.57，在1%的顯著性水平下顯著，因此判斷選擇個體固定效應(FEM)模型。

(一)實證結果分析

表一 固定效應模型回歸結果

注：上述結果運用Eviews計算整理而得；*、**、***分別代表在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著。

統計結果顯示該FEM模型總體擬合度較好，具有較強的線性關系。根據F統計量P值顯著性可以看出各解釋變量對被解釋變量來說有較強的說服能力。其中，GOV、FDR、FAI、QED、LED均可以在5%的顯著性水平下顯著，說明這些變量均對商業銀行的存貸比產生影響，但CPI并不顯著，說明通貨膨脹率對LDR影響并不明顯。根據固定效應結果顯示，北京LDR明顯低于其他省份，而福建LDR最高。

具體來看，GOV和FDR每上漲1%，就分別導致LDR增加0.99%和0.72%，均具有正效應。地方政府財政支出越多，會約束地方金融機構的生命力，因為這一部分財政支出的壓力將會以地方政府債的形式轉移到當地商業銀行身上，這就會影響商業銀行的信貸結構，整體上增加商業銀行的貸款比重，驗證了上述假設。當FAI每上升1%，將會減少LDR 0.25%，具有負效應。這可以從財政支出方向解釋，國有固定資產投資是地方政府進行地方基礎設施建設的重要途徑，增加此類投資意味著政府對于工業企業潛力發展、擴大再生產等方面的投資減少，因此會從側面增加中小微企業融資成本和難度，并減少企業融資擴大再生產的積極性。QED對LDR具有正效應，負債比率越高就越會增加商業銀行的企業貸款比重。而LED對LDR具有正效應，經濟發展程度越好，表明該地區市場經濟越積極活躍，促使商業銀行信貸業務增長。

(二)穩健性檢驗

表二 穩健性檢驗結果

注：上述結果運用Eviews計算整理而得。

本文通過對各省回歸結果的殘差值是否服從正態分布來判斷回歸結果的可靠性，對于各省份采取算術平均方法。各省份P值保持在0.5以上，說明回歸模型較符合N分布；Jarque-Bera統計量均小于0.1、0.05、0.01水平下，自由度為6的X2參考值，說明服從N分布。從結果來看，本文的實證結果具有一定合理性和可靠性。

六、結論與建議

本文通過固定效應(FEM)模型進行實證檢驗，分析得出：財政支出占GDP的比重代表地方政府干預程度和地方政府的財政赤字率對商業銀行流動性產生負效應；國有固定資產投資比率由于占用政府投資項目比重，對流動性產生正效應；而企業資產負債比重越高，地區經濟發展水平越好，市場經濟越積極越活躍，則會增加商業銀行的存貸比，即對商業銀行流動性產生負效應。

從商業銀行角度來說，商業銀行風險來源首先在于商業銀行自身防范意識與能力。根據經營環境和業務模式的變化完善并健全自身監管體系、監管指標，做到信息及時披露，問題及時報告，風險及時處理，積極應對流動性短缺問題。探尋新型利潤空間，大力發展中間業務、表外業務、零售銀行業務，提升商業銀行自身競爭力和流動性獲取能力。從地方政府角度來說，拓寬地方政府融資平臺和融資渠道，優化地方債務結構，優化政府投資結構，轉換政府職能，減少對商業銀行干預，增強商業銀行信貸領域靈活性和競爭力。