系統性風險視角下的BaselIII對中國商業銀行資本缺口影響

摘 ? 要：在資本監管領域中，商業銀行賬面資本凈額大于監管資本要求只是在監管意義上的資本覆蓋風險，只有商業銀行資本凈額大于經濟資本額度，才是風險意義上的資本覆蓋風險。從資產組合視角，將商業銀行對系統性風險貢獻度的測算轉化為計算商業銀行在銀行體系應被分配的經濟資本額度，并將其與商業銀行賬面資本凈額進行比較，從而計算出為了抵御系統性風險商業銀行的資本短缺程度。測算結果表明，第一，監管達標并不一定意味著資本一定能夠覆蓋風險;第二，資本緩沖能夠較好地降低商業銀行資本短缺程度，杠桿率和流動性覆蓋率監管表現相對較差;第三，資本緩沖、杠桿率和流動性覆蓋率三者的協同效應沒有發揮出來;第四，資本緩沖、杠桿率和流動性覆蓋率會給一些大型股份制商業銀行帶來資本壓力。

關 ?鍵 ?詞：系統性風險;經濟資本;資本緩沖;Basel III

中圖分類號：F832.5 ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? 文章編號：2096-2517（2020）05-0013-13

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2020.05.002

一、引言

正如2008年金融危機爆發所呈現的， 即使一家商業銀行倒閉也能給銀行體系帶來巨大威脅。這一點對中國銀行體系非常重要。眾所周知，改革開放以來，中國銀行業尚未經歷過大規模的銀行業危機，沒有爆發系統性金融風險。雖然中國銀行業在1998年出現了海南發展銀行倒閉事件，在2019年出現了包商銀行被接管事件， 但這些事件由于監管當局的快速介入并沒有轉化為系統性金融風險。

對于銀行業系統性風險來講，單家商業銀行倒閉所引發的傳染風險是一個重要的驅動因素。因此，管理系統性金融風險的重要手段之一就是降低單家商業銀行的倒閉概率。 在2008年金融危機爆發后發布的Basel III進一步加強了商業銀行的資本監管和流動性監管，增加商業銀行的損失吸收能力和流動性危機的應對能力。 從中國銀行體系來講，即使是一家城市商業銀行倒閉，也能夠顯著增加區域乃至全國銀行業的系統性風險。因此，系統性風險管理除實施宏觀審慎監管外，仍需借鑒微觀審慎監管的基本理念和做法，通過加強資本監管和流動性監管以增強微觀銀行個體的穩健性和抗風險能力。

由此可以看出，系統性風險的管理應具有“宏觀——微觀”結合的特征。結合的關鍵點在于如何定量分析在系統性風險管理中個體金融機構的角色。個體金融機構穩定不代表整體穩定，但個體金融機構不穩定一定會給行業整體帶來負面沖擊。如果把銀行業整體看作一個資產組合，每家商業銀行就是資產組合的一個組成部分，一家商業銀行倒閉就意味著組合資產出現損失。借鑒巴塞爾委員會的監管思路， 在這個大的商業銀行體系的資產組合中， 每家商業銀行都對應著自己的風險貢獻度，即每家商業銀行都有對應自身風險的經濟資本額度，這就是單家商業銀行的風險資本。 通過這種辦法，就可以把商業銀行對系統性風險的貢獻與商業銀行應持有的資本額度對應起來。如果商業銀行持有的資本凈額低于所計算的商業銀行經濟資本額度，則說明商業銀行資本無法覆蓋其可能引發的銀行體系的非預期損失，系統性風險爆發的概率就會上升。本文擬從資產組合視角，借鑒微觀審慎監管中經濟資本的概念，測算在銀行體系中商業銀行的經濟資本額度，并從實際持有資本與該經濟資本額度之差來判斷單家商業銀行引發系統性風險的可能性，以便提前進行預警，避免單家商業銀行經營風險轉化為銀行業危機。在此基礎上，本文研究資本監管和流動性監管是否有助于降低商業銀行的資本缺口，以期為中國銀行業實施監管提供參考。

二、相關文獻綜述

2008年金融危機爆發后， 對系統性金融風險的研究快速發展。不論在理論層面，還是在實踐層面，學者們對系統性金融風險開發了大量的測度指標，并進行了廣泛的實證分析。Bisias等（2012）對系統性風險的測度指標進行了完整的綜述和總結[1]。

（一）基于金融市場數據的研究

使用金融市場數據，研究一家金融機構倒閉所導致的整體金融風險的增加程度是測算一家金融機構系統性風險貢獻度的主要視角。Acharya等（2010）提出了MES指標，即邊際期望損失（Marginal expected shortfall）指標，其出發點在于測算當金融體系陷入資本短缺時， 金融機構資本短缺程度[2]。然而MES指標雖然能夠觀察當危機來臨時金融機構的表現，但其無法區分金融機構資本短缺程度是由這家金融機構與銀行體系存在共同風險敞口導致的相關性引發，還是單純由其他金融機構傳染引發[3]。Huang等（2011）使用金融機構信用違約互換（CDS）價差數據和股票交易數據，測算金融機構風險中性違約概率和資產收益率相關性，并在此基礎上構建危機保險溢價（Distress insurance premium，DIP）指標來刻畫系統性金融風險。DIP指標的含義是一家商業銀行為了對沖系統性金融風險所支出的保險費[4]。Adrian等（2011）提出了著名的CoVaR指標來測算一家金融機構陷入困境后，金融體系的VaR值。 該指標能夠衡量當風險事件爆發時，一家金融機構的系統性風險貢獻度[5]。當用一家金融機構陷入困境時金融體系的VaR值減去正常狀態下金融體系的VaR值時， 得到的ΔCoVaR就能用來刻畫一家金融機構對金融體系的影響。 在此基礎上，Lopez-Espinosa等（2012）對ΔCoVaR進行了變換， 能夠捕捉風險在金融機構和金融體系之間的傳染效應[6];Castro等（2014）對ΔCoVaR的表現進行了檢驗[7]。Brownlees等（2012）提出SRISK指標，并以此測度了當金融市場陷入困境時， 單家金融機構的資本短缺程度。SRISK指標主要由規模、金融機構杠桿率以及長期邊際期望尾部損失（long-run marginal expected shortfall，LRMES）決定，而LRMES則需要使用股票交易數據，用DCC-Garch模型來估計[8]。

金融市場狀態往往被學術界認為是評估當前經濟金融風險狀態的最佳參考，但基于金融市場數據所開發的系統性風險測度指標在進行回測檢驗時也表現出一些局限性。Zhang等（2015）發現，只有ΔCoVaR指標能持續改善系統性風險的預警能力，但ΔCoVaR對亞洲金融危機的預警表現不是非常好;并且認為，在基于非金融市場數據的測算指標中，規模因素表現得最好[9]。

（二）基于網絡傳染風險的模擬研究

銀行業系統性風險還可以通過假設銀行體系面臨沖擊時，銀行業整體表現以及應對措施來進行研究。 這類研究往往通過模擬的方式進行分析。在基于網絡視角的研究中， 較早是Humphrey（1986）研究了一家商業銀行倒閉后風險是如何通過銀行間市場傳染的， 以及何種網絡結構對銀行業是安全的[10]。Allen等（2000）研究了銀行間不同類型的借貸網絡， 發現一些網絡結構能夠有效抵御傳染風險，而一些網絡結構不能抵御傳染風險[11]。

在使用模擬方法對銀行業系統性風險的研究中，Elsinger等（2006）的成果是早期具有代表性的。他們使用上市商業銀行的市值， 借鑒期權定價理論，估計商業銀行資產的風險。在其模型中，假設商業銀行資產收益率服從正態分布，違約概率具有相關性，并在最大熵假設下估計銀行間借貸雙邊風險敞口[12]。Battiston等（2012）開發了DebtRank模型， 研究每家商業銀行倒閉對整體金融體系價值的影響[13]。Drehmann等（2013）使用蒙特卡洛模擬法評估商業銀行對系統性風險的貢獻度， 在模擬分析中，將共同風險敞口沖擊和異質性沖擊綜合起來考慮，并根據信用評級機構給出的商業銀行違約概率作為先驗值構造方差—協方差矩陣[14]。Huang等（2013）開發了級聯失效算法（Cascading failure algorithm）來描述傳染過程[15]。Levy-Carciente等（2015）對Huang等（2013）[15]的算法進行了拓展，引入兩個平行的傳染渠道：共同風險敞口和銀行資產價值變化，能夠對銀行體系在不同的沖擊下進行壓力測試[16]。在基于交易網絡的研究中，一些學者使用了比較復雜的模擬技術，對系統性風險進行模擬分析。Gauthier等（2012）在計算增量VaR、Shapley值、ΔCoVaR和MES指標基礎上進行宏觀壓力測試，模擬分析假設宏觀經濟行業違約率大幅上升時銀行業系統性風險狀況。在其模擬分析中，傳染是通過資產拋售和銀行間風險敞口實現的[17]。

上述模擬模型的主要輸入參數來自于金融市場，這就要求樣本商業銀行的股票必須進行上市交易，或者樣本銀行具有信用評級。這種方法可能會忽略沒有上市的廣大中小商業銀行?；诖丝紤]，De Lisa等（2011）開發了銀行初始損失系統模型（Systemic Model for Banking Originated Losses，SYMBOL）[18]。SYMBOL模型基于商業銀行資產負債表評估商業銀行經營風險，因此應用范圍會超過上市商業銀行。SYMBOL的開發初衷是為了給存款保險定價，并被歐盟委員會用來進行風險評估，研究金融危機對歐盟財政的影響[19-21]。

總體來看，學者們對系統性風險的研究關注點在于測度系統性風險貢獻度，并對傳染風險進行模擬分析。在對系統性風險的研究中，雖然文獻強調當商業銀行資本充足率不足時就會產生傳染風險，在測算系統性風險貢獻度時也賦予資本相當的角色，但總體來看，對系統性風險的研究仍舊忽略了資本的風險承擔作用。 在金融風險管理理論中， 資本對應的是非預期損失。 在2008年金融危機之后的金融監管改革中，雖然各國監管當局積極倡導宏觀審慎監管，但需要指明的是，宏觀審慎監管的主要工具仍舊是微觀層面的資本監管（償付能力監管）與流動性監管，宏觀審慎監管仍要發揮資本的風險承擔作用。在銀行業微觀審慎監管中，當賬面資本持有大于經濟資本額度時，商業銀行就能夠抵御風險。因此如果把銀行整體看作一個資產組合，則每家商業銀行可視為一個資產，那么理論上每家商業銀行持有的資本總額應該大于其可能給銀行體系帶來的非預期損失。如果低于非預期損失，商業銀行在面對沖擊時就可能引發系統性危機。本文的主要貢獻在于，借鑒微觀審慎監管的經濟資本管理思想，判斷商業銀行資本的短缺程度，研究實施Basel III是否有助于降低商業銀行的資本短缺程度，進而研究Basel III的監管效果。

三、商業銀行資本短缺程度測算

本文將銀行業整體看作一個資產組合，則每一家商業銀行將分別是組合中的一項資產。這樣就可以借鑒Basel資本協議中初級內部評級法（Foundation Internal Rating Based，F-IRB）計量經濟資本的方式，研究為了覆蓋“每項資產（每家商業銀行）”非預期損失所需要持有的經濟資本額度。根據Basel委員會在2017年12月發布的《Basel III：Finalising post-crisis reforms》中有關內部評級法對金融機構風險敞口的規定， 本文假設在資產組合中，覆蓋“每項資產（每家商業銀行）”非預期損失所需要的經濟資本額度計算公式如下：

其中，i表示商業銀行。LGD表示違約損失率，N（）表示標準正態分布累積分布函數，G（）表示標準正態分布累積分布函數逆函數，PD表示商業銀行個體違約概率。

R刻畫資產之間的相關性，根據Basel III關于商業銀行風險敞口的計算公式，本文對R的計算表達式設置如下：

需要說明的是，如果商業銀行資產規模過大，則其在銀行體系中系統重要性較高，這意味著該家商業銀行與其他商業銀行的相關性也較高。為了刻畫此特征，根據《Basel III：Finalising post-crisis reforms》①，本文假設如果商業銀行資產總額超過6000億元人民幣（1000億美元），則對（2）式乘以1.25。（1）式中M為有效期限（Effective Maturity）變量，根據《Basel III：Finalising post-crisis reforms》②對內部評級法初級法的要求，M可直接設置等于2.5。b為時間調整項，根據Basel III，b的計算公式為：

b=[0.11852-0.05478ln（PD）] （3）

在（1）式的計算中，重要的參數有兩個，一個是商業銀行違約概率（PD），一個是違約損失率（LGD）。對于違約概率PD的計算，本文使用上市商業銀行股票交易數據，運用KMV模型進行計算。具體計算過程可以參考Anginer等（2018）[22]、Elsinger等（2006）[12]、Cecchetti等（2017）[23]、IMF（2015）[24]。在模型的估計過程中，本文使用GARCH（1，1）模型估計金融機構的股票波動率，使用公司債務賬面價值計算違約點，將違約點（DB）定義為短期負債+長期負債×20%。本文根據每家金融機構會計科目區分短期負債與長期負債，具體參見劉志洋（2017）[25]和宋玉穎（2018）[26]。在風險中性測度下，基于期權定價理論的金融機構股票價值為：

ET=ATN（d1）-DBe-rTN（d2） （4）

其中，ET為金融機構股票市值，AT為金融機構資產在T時刻的市場價值，r為無風險利率，N（）為標準正態分布累積函數，？滓A為資產市場價值標準差。假設金融機構資產市場價格服從對數正態分布，金融機構在T時間內的違約概率（PD）為：

PD=N（-d2） （5）

對于LGD參數的設置， 本文參考《Basel III：Finalising post-crisis reforms》中關注違約損失率的參數設置說明以及Zedda等（2017）[3]的方法，將LGD設置為45%③。同時，為了進行穩健性檢驗以及模擬壓力場景，本文提高LGD的參數值，分別將其設置為75%④和100%進行模擬分析。 本文將（1）式的計算結果乘以對應時間的資產總額，得到為了管理系統性金融風險，每家商業銀行對應的經濟資本凈額。 從經濟資本配置角度來看，分配給該商業銀行的資本應大于其經濟資本額度，系統才是穩健的?；诖丝紤]，本文將計算出每家商業銀行經濟資本凈額與商業銀行賬面資本凈額的比值，如果數值小于1，則說明商業銀行所持有的資本凈額能夠覆蓋其系統性經濟資本凈額;如果大于1，則說明商業銀行存在資本短缺的情況。由于分別將LGD設置為45%、75%和100%，因此本文存在三種情況下資本短缺指標，分別用UnCapdiff（45%）、UnCapdiff（75%）和UnCapdiff（100%）表示。

由于KMV模型的計算參數需要股票交易數據，因此本文的樣本數據為上市商業銀行，包括：北京銀行、成都銀行、常熟銀行、光大銀行、工商銀行、貴陽銀行、華夏銀行、杭州銀行、江蘇銀行、建設銀行、交通銀行、江陰銀行、民生銀行、寧波銀行、南京銀行、農業銀行、平安銀行、浦發銀行、上海銀行、無錫銀行、興業銀行、中國銀行、張家港行、招商銀行和中信銀行。根據中國銀保監會年報和WIND數據庫的統計，中國上市商業銀行總資產規模占整個銀行業的比重在2009—2018年 基本維持在60%左右。最低為2009年，占比約為55.8%;最高為2010年，占比達到66.9%。且上市商業銀行包含了國有大型商業銀行和全國大型股份制商業銀行，其系統重要性權重遠高于區域性城市商業銀行，因此本文認為中國上市商業銀行可以作為中國銀行業的代表。

圖1是在LGD分別設置為45%、75%和100%的假設下， 2008—2018年各年度不存在資本短缺銀行的數量，圖2為不存在資本短缺銀行數量占整體樣本內銀行數量的比率。從圖1和圖2可以看出，在2008年和2009年全球金融危機爆發期間，中國銀行業系統性風險較高， 資本短缺銀行數量非常多，大多數商業銀行所持有的資本不夠覆蓋其在銀行體系內部所對應的經濟資本凈額。隨著中國宏觀經濟發展逐漸向好，政府刺激政策的生效，銀行業風險降低，因此資本不存在短缺銀行的數量快速增長，比率也快速上升。然而隨著中國信貸的過度投放，商業銀行整體不良貸款率和不良貸款余額出現上漲局面，因此在2013—2015年，資本不存在短缺銀行的數量迅速下降， 直到2016年隨著我國進一步加強銀行業監管，推出宏觀審慎評估，商業銀行資本短缺情況得到了有效緩解，資本充足銀行的數量和占比迅速上漲。

四、資本監管與流動性監管對商業銀行資本缺口比率的影響

2008年金融危機爆發后， 以Basel III為核心的償付能力監管框架和流動性監管框架成為國際銀行業主要的監管改革方向， 中國也積極推動Basel III在中國的實施。2008年金融危機最大的教訓就是各個商業銀行資本充足率不足，缺少足夠的資本來承擔風險，資本不足以吸收系統性金融風險，因此提升資本質量，提高資本充足率是危機后銀行監管改革的重要方向。

在資本監管理念中，有賬面資本、監管資本和經濟資本三個專有名詞。只有賬面資本大于經濟資本時，商業銀行才是真正的資本充足，而賬面資本大于監管資本只代表滿足監管要求，而不是真正意義上的資本能夠覆蓋風險。本文從真正意義上的資本覆蓋風險出發，計算每家商業銀行在銀行體系的經濟資本額度與其資本凈額比值定義為資本短缺程度的指標， 分析Basel III在中國推行對中國商業銀行資本短缺程度（用UnCapdiff表示）的影響。UnCapdiff（45%）、UnCapdiff（75%）和UnCapdiff（100%）分別表示LGD為45%、75%和100%的資本短缺比率。

（一）樣本數據描述與研究方法

在本文的樣本中， 既有國有大型商業銀行，也有大型股份制商業銀行， 還有區域性城市商業銀行， 因此考慮到Basel III實施對商業銀行影響存在異質性的特點，加之本文數據結構為非平衡面板數據， 因此本文使用面板變系數模型進行回歸分析，回歸方程式如下：

UnCapdiffi，t=？琢+？茁1Baseli，t+？茁iBaseli，t+？酌Xi，t+？著i，t

（6）

其中，i表示商業銀行，t表示時間，βi刻畫的是變系數部分，ε為殘差項。UnCapdiff表示資本短缺程度，為（1）式計算的經濟資本額度與商業銀行持有凈資本額度的比值。如果數值小于1，則說明商業銀行所持有的資本凈額能夠覆蓋其經濟資本凈額;如果大于1，則說明商業銀行存在資本短缺的情況。Basel變量為Basel III的監管指標，包括表示商業銀行資本緩沖比率（buf）、杠桿率（lev）和流動性覆蓋率（lcr）。資本緩沖比率的計算方式為資本充足率減8%。X為刻畫商業銀行經營特征的其他變量，包括表示盈利能力的凈息差（jingxi）、表示銀行經營發展的貸款年度增長率（gloan）、表示商業銀行經營風險的不良貸款率（npl）、表示商業銀行整體經營特征的取對數的規模因素（size）。最后為了控制整體宏觀經濟的影響， 本文將GDP同比增長率（gdp）納入模型中。樣本數據均來自于WIND數據庫。

表1為樣本數據統計特征。從表中可知，平均來看，我國商業銀行所持有的資本在應對系統性風險方面存在資本短缺問題，無法有效吸收和應對系統性金融風險。在單家銀行倒閉，LGD假設為45%時，UnCapdiff（45%）平均值為1.2092，說明平均資本短缺程度為20%;當LGD值為100%時，資本短缺程度將會達到1.6倍的資本持有額度。因此平均來看，我國商業銀行在應對系統性金融風險時所持有的資本存在相對短缺問題。 從監管變量來看，商業銀行平均資本緩沖比率為4.63%，平均流動性覆蓋比率達到1.33倍以上， 杠桿率也達到了6%以上，說明中國商業銀行已經非常好地滿足了監管要求。這就說明，即使商業銀行滿足了監管要求，所持有的資本不一定能夠覆蓋其在銀行體系中的風險貢獻度（經濟資本額度）。

（二）實證結果分析

表2為LGD=45%時（6）式的回歸結果。從表2可以看出，Basel III的監管對每家商業銀行的影響表現出較強的異質性特征。 在面板變系數模型下，考察Basel III監管指標對每家商業銀行的影響程度需要綜合考慮（6）式中β和βi的加和。從表2可以看出，資本緩沖的監管效果比較好，常熟銀行、工商銀行、江蘇銀行、建設銀行、交通銀行、江陰銀行、民生銀行、農業銀行、無錫銀行、中國銀行、招商銀行、中信銀行的回歸系數均顯著為負值，說明資本緩沖監管確實有助于降低商業銀行資本短缺程度;而華夏銀行、杭州銀行、南京銀行、平安銀行、浦發銀行、興業銀行的回歸系數顯著為正，說明資本緩沖監管給這些銀行帶來了壓力，加劇了其資本短缺程度。從杠桿率監管來看，只有工商銀行、江蘇銀行、農業銀行、中國銀行的系數估計值顯著為負值，平安銀行、興業銀行和中信銀行的系數估計值顯著為正;從流動性覆蓋率來看，常熟銀行、工商銀行、交通銀行、江蘇銀行、農業銀行的回歸系數顯著為負，民生銀行、平安銀行和中信銀行的系數估計值顯著為正。

在實踐中，資本監管、杠桿率監管和流動性監管均是同時存在的，因此本文進一步引入交叉項來分析各類監管工具的協同效應。從表2最后一列的回歸結果可以看出，三者的協同效應表現得不是非常好， 只有工商銀行的系數估計值顯著為負值;從資本緩沖與杠桿率監管的協同來看， 工商銀行、江蘇銀行、中國銀行的估計系數顯著為負，平安銀行、興業銀行和中信銀行的系數估計值顯著為正;從資本緩沖與流動性覆蓋率的協同來看，常熟銀行、工商銀行、江蘇銀行、交通銀行和農業銀行的系數估計值顯著為負值，中信銀行的估計系數顯著為正;從流動性覆蓋率和杠桿率的協同來看，工商銀行、江蘇銀行、交通銀行、農業銀行和無錫銀行的估計系數顯著為負，平安銀行和中信銀行的系數估計值顯著為正。

總體來講，本文的回歸結果顯示，資本緩沖監管能夠有效降低商業銀行的資本短缺程度，樣本中半數商業銀行的估計系數顯著為負值。同時，本文的實證結果發現，杠桿率監管和流動性監管并沒有顯著地影響絕大多數商業銀行的資本短缺程度。本文發現，資本緩沖、杠桿率監管和流動性覆蓋率三個監管指標在協同性上表現有待提高，沒有顯著降低商業銀行的資本短缺程度;同時這三類監管指標給一些大型股份制商業銀行帶來較大的資本壓力，導致其資本短缺程度增加。 出現這樣的實證結果，本文認為其主要原因在于：第一，資本緩沖本身就是在原有資本充足率基礎上的額外資本要求，因此具有補充資本的作用，而流動性覆蓋率僅僅是關注于流動性資產， 本身不強調補充資本的問題。第二，杠桿率雖然強調償付能力問題，但巴塞爾委員會提出杠桿率的出發點在于彌補資本監管的不足，杠桿率的監管處于從屬地位，且杠桿率的計算公式為一級資本與總資產風險敞口的比值，而一級資本對資本質量要求較高， 對商業銀行壓力較大，因此其降低資本短缺程度不會非常明顯。第三，雖然償付能力監管和流動性監管存在理論上的協同效應，但流動性覆蓋率監管關注短期一個月的流動性狀態，關注資產的存在形態;而償付能力監管注重資本與風險資產的比率關系，計算口徑與流動性覆蓋率不甚一致， 因此二者的協同效應也相對有限。

（三）穩健性檢驗

為了表明本文實證結果的穩健性，本文對LGD=75%和LGD=100%兩種情況同樣進行了（6）式的回歸分析（見表3和表4），結果與表2基本一致。

五、結論及政策建議

在資本監管領域中，商業銀行賬面資本凈額大于監管資本要求只是在監管意義上的資本覆蓋風險， 但只有商業銀行資本凈額大于經濟資本額度，才是風險意義上的資本覆蓋風險。本文從資產組合視角，將商業銀行對系統性風險貢獻度的測算轉化為計算商業銀行在銀行體系應被分配的經濟資本額度， 并將其與商業銀行賬面資本凈額進行比較，從而計算出為了抵御系統性風險商業銀行的資本短缺程度。本文的測算結果表明，第一，監管達標并不一定意味著資本一定能夠覆蓋風險; 第二，資本緩沖能夠較好地降低商業銀行資本短缺程度，杠桿率和流動性覆蓋率監管表現相對較差; 第三，資本緩沖、杠桿率和流動性覆蓋率三者的協同效應沒有發揮出來;第四，資本緩沖、杠桿率和流動性覆蓋率會給一些大型股份制商業銀行帶來資本壓力?；诒疚牡难芯浚疚牡恼呓ㄗh如下：

第一，重視資本監管。資本監管是加強償付能力的主要監管措施。本文實證分析也表明，資本緩沖能夠有效降低商業銀行資本短缺程度，因此中國監管當局應加強商業銀行的資本監管要求，發揮資本約束風險資產擴張的作用，穩定銀行體系。

第二，關注Basel III實施對商業銀行資本產生的壓力。本文的實證分析表明，一些全國大型股份制商業銀行在面對資本監管和流動性監管時，存在顯著的資本缺口壓力，說明這些銀行存在潛在的資本不足的風險。監管當局應重點關注存在潛在資本壓力的商業銀行，有效管理系統性金融風險。

第三，促進監管資本與經濟資本的收斂。經濟資本是從風險角度計算的資本額度，而監管資本僅僅是監管要求，商業銀行賬面資本應該能夠覆蓋經濟資本，而不是僅僅監管達標。因此監管當局在設定監管要求時，應以風險為導向，測算真實的風險資本，而不是僅僅滿足于監管達標，這樣才不至于掩蓋損失，能達到提前預警的效果。

參考文獻：

[1]BISIAS D，FLOOD M D，LO A W，et al.A Survey of Systemic Risk Analytics[R].US Department of Treasury，Office of Financial Research，Working Paper，No.1，2012.

[2]ACHARYA V，PEDERSEN L H，PHILIPPON T，et al.Measuring Systemic Risk[R].Department of Finance，NYU Te-chnical Report，2010.

[3]ZEDDA S，CANNAS G.Analysis of Banks Systemic Risk Contribution and Contagion Determinants through the Leave

-one-out Approach[J].Journal of Banking & Finance，2017，112（3）：1-16.

[4]HUANG X，ZHOU H，ZHU H.Systemic Risk Contributions[J].Journal of Financial Services Research 2011，42（1）：1-29

[5]ADRIAN T，BRUNNERMEIER M K.CoVaR[R].Federal Reserve Bank of New York Staff Reports，No.348，2011.

[6]LOPEZ-ESPINOSA G，MORENO A，RUBIA A，et al.Short-term Whole-sale Funding and Systemic Risk： a Global Co-VaR Approach[J].Journal of Banking & Finance，2012，36（12）：3150-3162 .

[7]CASTRO C，FERRARIS.Measuring and Testing for the Systemically Important Financial Institutions[J].Journal of Empirical Finance，2014，25（1）：1-14 .

[8]BROWNLEES C T，ENGLE R.Volatility，Correlation and Tails for Systemic Risk Measurement[R].New York Uni-versity Working Paper，2012.

[9]ZHANG Q，VALLASCAS F，KEASEY K，et al.Are Market-based Measures of Global Systemic Importance of Financial Institutions Useful to Regulators and Supervisors？[J].Journal of Money，Credit and Banking，2015，47（7）：1403-1442.

[10]HUMPHREY D B.Payments Finality and the Risk of Settlement Failure[M]//SAUNDERS A，WHITE L J.Technology and the Regulation of Financial Markets：Securities， Futurc，and Bamking.MA：Lexington Books，1986：97-120.

[11]ALLEN F，GALE D.Financial Contagion[J].Journal of Political Economy.2000，108（1）：1-33.

[12]ELSINGER H，LEHAR A，SUMMER M.Using Market Information for Banking System Risk Assessment[J].International Journal of Central Banking，2006（8）：137-165.

[13]BATTISTON S，PULIGA M，KAUSHIK R.DebtRank： Too Central to Fail？Financial Networks，the FED and Systemic Risk[R].Scientific Reports，2012（2），No.541.

[14]DREHMANN M，TARASHEV N A.Measuring the Systemic Importance of Interconnected Banks[J].Journal of Financial Intermediation，2013，22（4）：586-607.

[15]HUANG X，VODENSKA I，HAVLIN S，et al.Cascading Failures in Bipartite Graphs： Model for Systemic Risk Propagation[R].Scientific Reports，2013（3），No.1219.

[16]LEVY-CARCIENTE S，KENETT D Y，AVAKIAN A，et al.Dynamical Macro-prudential Stress Testing Using Network Theory[J].Journal of Banking & Finance，2015，59（6）：164-181.

[17]GAUTHIER C，LEHAR A，SOUISSI M.Macroprudential Capital Requirements and Systemic Risk[J].Journal of Financial Intermediation，2012，21（4）：594-618.

[18]DE LISA R，ZEDDA S，VALLASCAS F，et al.Modelling Deposit Insurance Schemes Losses in a Basel 2 Framework[J].Journal of Financial Services Research，2011，40 （3）：123-141.

[19]GALLIANI C，ZEDDA S.Will the Bail-in Break the Vicious Circle between Banks and their Sovereign？[J].Computational Economics，2015，45（4）：597-614.

[20]EUROPEAN COMMISSION.Effects Analysis on the European Deposit Insurance Scheme（EDIS）[R].2016.

[21]BENCZUR P，CANNAS G，CARIBONI J.Evaluating the Effectiveness of the New EU Bank Regulatory Framework： A Farewell to Bail-out？[J].Journal of Financial Stability，2016，33（12）：207-223.

[22]ANGINER D，DEMIRGUC-KUNT A，HUIZINGA H，et al.Corporate Governance of Banks and Financial Stability[J].Journal of Financial Economics，2018，

130（2）：327-346.

[23]CECCHETTI S G，MANCINI GRIFFOLI T，NARITA M.Does Prolonged Monetary Policy Easing Increase Financial Vulnerability？[R].IMF Working Paper，No.65，2017.

[24]INTERNATIONAL MONETARY FUND （IMF）.Monetary Policy and Financial Stability[R].Staff Discussion Note，September，2015.

[25]劉志洋.商業銀行償付能力風險、流動性風險與銀行體系風險[J].財經論叢，2017（6）：41-49.

[26]宋玉穎.市場風險對銀行體系風險的影響實證分析[J].吉林金融研究，2018（7）：1-8.

Basel III Impact on the Capital Gap of Chinas Commercial Banks

Base on the Perspective of Systemic Risk

Liu Zhiyang

（School of Economics and Management， Northeast Normal University， Changchun 130117， China）

Abstract： ?In the capital regulation， the fact that the net book capital of a commercial bank is greater than the regulatory capital requirement only means it covers risk in the regulatory sense. However， only if the commercial banks net capital is greater than the economic capital limit， is it a capital coverage risk in the sense of risk. From the perspective of asset portfolio， this article converts the measurement of the contribution of commercial banks to systemic risk so as to calculate the amount of economic capital that commercial banks should be allocated in the banking system， and compares it with the net book capital of commercial banks， and calculate the degree of capital shortage of commercial banks for preventing systemic risks. The results show that， firstly， regulatory compliance does not necessarily mean that capital can cover risks. Secondly， capital buffer can better reduce the degree of capital shortage of commercial banks， and the regulatory performance of leverage and liquidity coverage is relatively poor. Thirdly， the synergistic effect of the capital buffer， leverage ratio and liquidity coverage ratio is not obvious. Fourthly， the capital buffer， leverage ratio and liquidity coverage ratio will bring capital pressure to some large joint-stock commercial banks.

Key words： systemic risk; economic capital; capital buffer; Basel III

（責任編輯：李丹;校對：龍會芳）

收稿日期：2020-07-28

基金項目：教育部人文社會科學研究青年基金項目“貨幣政策與宏觀審慎監管協同機制及有效性檢驗”（19YJC790088）;中央高校基本科研業務費專項資金資助（東北師范大學社會科學青年基金團隊項目）“金融衍生產品市場助推銀行業宏觀審慎監管實施機制研究”（20QT002）;吉林省金融學會重點研究課題“中國金融體系傳染風險研究”（2020JJX024）

作者簡介：劉志洋，男，吉林松原人，經濟學博士，副教授，研究方向為金融風險管理與金融監管。