商業銀行流動性影響因素研究

李美娟

（青海民族大學經濟與管理學院，青海 西寧 810007）

1 商業銀行流動性影響因素的研究背景

在1997年發生的亞洲金融危機中，發生了商業銀行流動性問題，導致商業銀行大批倒閉[1-2]。針對此問題，1997年姚長輝研究了商業銀行流動性影響因素，包括商業銀行的資產負債結構、金融發展的成熟程度以及信用問題等。在2008年的美國次貸危機中，發生了商業銀行的擠兌現象，導致商業銀行的流動性不足，進而引起了全球金融危機，也引起了有關學者對流動性的關注[3-4]。2008年起，國內外大批學者開始研究流動性[5-9]。2008年，周利庭研究了商業銀行流動性過剩的問題，利用實證分析了流動性過剩問題的影響因素，從存款和貸款兩個方面來分析，其中貸款下降是最主要的影響因素；2013年何可[10]研究了上市銀行流動性，并認為不同類型上市銀行的流動性影響因素不同，要根據銀行自身的特點來管理銀行的流動性；2015年Angela Roman和Alina Camelia Sargu強調了要加強銀行流動性的管理，利用實證分析得出了貸款組合的減值對于流動性的影響是負相關的結論。

2 商業銀行流動性影響因素的實證分析

為了建立多元回歸線性模型，本文選取16家商業銀行年報中的數據，但是由于中國銀行的年報中沒有披露凈穩定資金比率，因此實際上選取了15家商業銀行。

2.1 商業銀行流動性影響因素變量的選取

1）被解釋變量：大多數模型均以存貸比作為被解釋變量來研究商業銀行流動性的影響因素，但是隨著銀行業務的多元化，用存貸比作為單一流動性指標過于片面，這是因為存貸比只考慮了存款和

利用長期的指標更能看出銀行流動性的問題。

2）解釋變量：本文主要以微觀因素來研究銀行流動性影響因素。包括流動性比率 （x1）、存貸比（x2）、不良貸款率 （x3）、核心一級資本充足率（x4）、總資產凈利率 （x5）、存款占總資產比 （x6）、貸款占總資產比 （x7）這7個影響因素，以此來進行實證分析。

2.2 模型的構建

建立多元線性回歸模型，表達式為

運用EVviews軟件進行實證分析。對15家商業銀行的描述性統計結果見表1。貸款的數量，而忽視了資產負債表中的其他科目對流動性的影響。在2015年，存貸比不超過75%的監管紅線已經被正式取消。因此本文選取凈穩定資金比率作為被解釋變量。凈穩定資金比率是一個長期的流動性監管指標，計算公式為

表1 對15家商業銀行的描述性統計結果

由表1可以看出，凈穩定資金比率的平均值為111.916%，最小值為104.5%，均超過巴塞爾銀行監管委員會的規定值；最大值達到了128.3%，這說明了有個別銀行可用的穩定資金較多或者所需的穩定資金較少，長期流動性風險較低。流動性比率的最小值為42.06%，超過了規定的25%，平均值達到了56.03%。存貸比最大值為115.99%，超過了規定的75%，但2015年國家取消了存貸比監管指標。不良貸款率的最大值為1.82%，遠遠小于規定的比率。核心一級資本充足率的最小值為8.51%，存款占總資產比的最小值為0.52%，貸款占總資產比的最大值為75.38%，平均值為61.48%，說明了商業銀行資產結構中貸款占較大的比重。樣本回歸模型估計結果見表2。其中，R2為0.970 850；調整R2為0.941 700；F統計量為33.305 18；F統計量的伴隨概率為0.000 074；Durbin-Wastson統計量為2.512 876。

表2 樣本回歸模型估計結果

由表2可以看出，只有x7的顯著性指標p值在5%以下，這也就意味著在這7個指標中，只有貸款占總資產比對于銀行的流動性產生影響，但是它的非標準化系數是一個正值，不符合理論預期；x1的非標準化系數是一個負值，表明了流動性比率與銀行流動性呈現負相關關系，但是理論上二者之間是正向的關系，也不符合理論預期；除此之外，x6的非標準化系數是一個負值，也是不符合理論預期的。因此這些指標之間可能存在著多重共線性，多重共線性檢驗結果見表3。

表3 多重共線性檢驗結果

由表3可以看出，有5個指標的中心化的方差膨脹因子超過了10，說明存在多重共線性。通過逐步回歸的方法，在5%的顯著性水平下，得到最佳的模型。樣本回歸模型估計結果見表4。其中，R2為0.942 932；調整R2為0.933 421；F統計量為99.137 66；F統計量的伴隨概率為 0.000 000；Durbin-Wastson統計量為2.667 560。

表4 樣本回歸模型估計結果

由表4可以看出，核心一級資本充足率和存款占總資產比都通過了5%的顯著性水平檢驗，且非標準化系數都是正值，符合理論預期。因此，該模型修正為

由于該模型可能存在異方差，因此進行懷特檢驗，結果見表5。其中，F統計量為3.736352，F（2,12）的伴隨概率為 0.0548；Obs*R2為 5.756291，χ2（2）的伴隨概率為0.0562；ScaledexplainedSS為2.100397，χ2（2）的伴隨概率為 0.3499。

表5 懷特檢驗結果

因為在0.05的顯著性水平下，自由度為2的χ2的臨界值為5.99，要大于懷特檢驗結果中Obs*R2的值5.756 291，所以不存在異方差。

通過回歸分析得出式 （3）的模型，從這個模型中可以看出核心一級資本充足率和存款占總資產比對銀行長期流動性的影響呈現正相關關系，也就是核心一級資本充足率上漲1個點，銀行流動性就增強2.702 895個點；存款占總資產比上漲1個點，銀行流動性就增強0.568 997個點。

3 結論與建議

3.1 結論

本文以2020年銀行年報數據為基礎，運用回歸分析法進行實證分析，得出以下結論。從各家銀行的凈穩定資金比率來看，所有銀行都超過了巴塞爾銀行監管委員會的規定，并且最大值達到了128.3%。這說明我國銀行可用的穩定資金可以應付所需的穩定資金，長期流動性控制得較好。在7個指標中，只有核心一級資本充足率和存款占總資產比這兩個影響因素顯著，其他5個指標對于銀行流動性不顯著，說明了這15家銀行流動性影響因素只有核心一級資本充足率和存款占總資產比。核心一級資本充足率主要表現的是銀行的自有資金，從自有資金的多少可以看出銀行的經濟實力以及抵抗風險的能力，存款占總資產比可以說明銀行吸收存款的能力。

3.2 對銀行流動性管理的建議

基于研究的結論，本文對銀行流動性管理提出一些建議。

3.2.1 保持資本充足率并拓寬資本補充渠道

通過實證結果分析看出，銀行的資本金與流動性呈現正相關關系，也就是銀行可以通過增加資本金來提升流動性，防止流動性不足帶來的一系列問題。在符合中國銀行保險監督管理委員會標準的同時，要積極探索出更多的資本補充渠道，發揮最大化的流動性創造作用。

3.2.2 適當提高存款利率以吸引儲蓄者存款

通過實證結果分析看出，存款占總資產比對銀行流動性顯著并且表現出正相關關系，銀行可以通過吸收更多儲蓄者的資金來提升銀行的流動性。銀行可以在監管標準的范圍內，適當提高存款利率，這樣有利于吸引儲戶進行存款。

3.2.3 建立全面的流動性監管指標體系

在中國銀行保險監督管理委員會監管的同時，銀行自身也需要做好流動性的內部監管。銀行可以依據自身的現狀和市場狀況，建立完善的監管信息系統和危機處理與反饋機制，提高識別風險與抵御風險的能力，對流動性進行評估和監控。