同業業務對中小銀行系統性風險溢出的影響*

王重潤，王文靜

（河北經貿大學金融學院，河北 石家莊 050061）

一、引言與文獻綜述

中小銀行在金融體系中占有重要地位。截至2020年9月，以全國性股份制銀行、城商行及農商行為代表的中小銀行資產規模占全國商業銀行的34.28%。中小銀行也是同業市場的重要參與者。2020年末商業銀行同業存單存量為11.15萬億元，股份制銀行與城商行的同業存單發行余額所占比例分別為36%和33%，從持有人結構看，農商行和農合行是同業存單的主要投資銀行，占銀行總體的43%①數據來源：Wind數據庫和上海清算所官方網站。。同業業務曾經歷無序發展階段，期限錯配和多層嵌套嚴重。2014年后，監管部門加強了對同業業務的監管，同業業務已經得到較好規范，但是同業業務始終是中小銀行進行主動負債管理的重要手段，業務規模較大。受新冠疫情不確定性以及產業結構轉型升級的影響，近年來中小銀行資產質量下降、流動性壓力增大，導致同業業務潛在風險也在上升。在此背景下，研究中小銀行同業業務風險溢出效應對于防范化解金融系統性風險具有重要的現實意義。

同業業務對系統性風險溢出的作用機制引起學者廣泛關注。現有研究發現，期限錯配是導致流動性風險發生的重要原因（Rajan，2001）。期限錯配主要表現為以負債端拆入資金與同業存放的短期資金在資產端買入長期返售資產，這相當于商業銀行拆短用長，面臨流動性風險（翟光宇等，2015）。如果商業銀行將買入返售金融資產運用到影子銀行業務中，造成銀行的總資產回報率降低，那么買入返售金融資產的規模越大，商業銀行所面臨的風險越高（高蓓等，2019）。期限錯配發生在同業業務的每一次交易中，同業資金在到達最終貸款人之前可能會在多個金融機構之間進行轉移，每一次交易產生的期限錯配和資產重組都會增加流動性風險積累（項后軍等，2019）。同業業務不僅產生流動性風險，還導致信用風險。信用風險體現在同業業務具有順周期性的特征上，在經濟繁榮時期，市場預期風險較低，此時資金需求超過資金供給，銀行可以通過同業業務將資金投放到市場上，同業業務的 “額外的信用創造”功能造成信用過度擴張。然而一旦同業鏈條發生信用危機時，商業銀行就會囤積資金防范受到交易對手的風險傳染，造成信用過度緊縮，信用風險上升（王倩等，2018；于博等，2020）。另外，寬松的貨幣政策環境也可能導致信用風險。銀行為了獲取更多的利潤會調整業務結構，增加傳統的銀行信貸業務，從而使得同業業務流動性創造增速下降，引起銀行間的流動性緊張，這又會進一步導致同業鏈條產生信用危機，以致銀行的信用風險上升（郭曄等，2018）。

銀行網絡關聯性的增強會顯著增加銀行的系統性風險（Gai，2011；蔣海等，2018），銀行之間的相互關聯是風險傳染的基礎（吳衛星等，2016）。銀行之間的同業業務使得資金在各銀行之間相互持有，并且通過同業資產配置持有共同的資產，這就導致直接和間接風險敞口增大（方意等，2018）。一家銀行的風險會通過銀行間的直接或間接關聯快速傳導到其他銀行中，進而引起銀行體系的系統性風險（宮曉莉等，2020）。

與現有文獻視角不同，本文從中小銀行角度出發，研究同業業務規模以及期限錯配對中小銀行系統性風險溢出的作用，分析同業業務與流動性沖擊的交互作用對中小銀行系統性風險溢出的影響，以及中小銀行風險對大銀行系統性風險溢出效應，以期為防范系統性金融風險、堅決打好防范化解重大風險攻堅戰提供寶貴借鑒。

二、研究假設與模型設計

（一）研究假設

同業市場是銀行等金融機構調整資金頭寸、進行資產負債主動性管理、保持合理流動性的重要市場。適度規模的同業業務是銀行維持正常運轉所必需的。同業業務已經成為中小銀行獲得流動性補充以及獲取無風險利潤的重要渠道，且其參與程度較深（吳軍等，2015）。但是如果金融機構出于追求盈利和規避金融監管的目的來發展同業業務，就會導致同業業務規模過度膨脹，金融機構杠桿率提高，同業杠桿鏈條不斷延長，越來越多的資金在金融體系內空轉，推高社會融資成本和資產價格，造成經濟泡沫化和金融化（辛兵海等，2020；陳和和陳增歡，2020）。這不利于實體經濟發展，削弱了銀行盈利基礎，無疑會增大銀行信用風險以及流動性風險，并通過同業市場進行傳導，局部風險很容易形成系統性波動。由此提出第一個研究假設：

假設1：同業業務規模越大，中小銀行系統性風險溢出情況越嚴重。

相比大型銀行，中小銀行資產質量相對較低，風險資產比重較高，受到的資本充足率約束更加明顯，更容易受到流動性沖擊的影響。同業市場是很多中小銀行補充流動性的重要渠道，但是同業業務順周期特征意味著，在面臨流動性沖擊時，同業業務可能并不能夠為中小銀行提供流動性支持。一方面，金融機構出于防范風險考慮，流動性需求增加時通常采取預防性出售資產行動，導致市場流動性趨緊（吳念魯等，2017）；另一方面， “債務-通貨緊縮”和“金融加速器”效應會引起資產價格快速下跌。由于同業資金的層層轉移使得銀行之間持有大量的共同資產，當資產被集中拋售時將成為“問題資產”（劉志洋，2020），導致價格繼續下跌，形成惡性循環，通過同業市場擴大風險蔓延范圍，引發銀行系統性風險（紀敏等，2017；Hryckiewicz和Kozlowski，2018）。由此提出第二個研究假設：

假設2：同業業務放大了流動性沖擊對中小銀行系統性風險溢出的影響。

值得注意的問題是，在同業業務中，銀行通過發行同業存單吸收資金并投放于期限長、收益高的資產來獲取超額收益，期限錯配不斷增加。當市場流動性下降時，銀行將被迫出售長期資產或者增加新的負債來償還到期的短期負債或者贖回返售資產，銀行在流動性風險管理中的同群效應進一步造成市場流動性緊張（辛兵海等，2018），放大銀行流動性風險，使金融市場系統性風險不斷積聚。另外，信息不對稱問題存在于同業業務鏈條上，這意味著同業市場資金每一次交易產生的期限錯配和加杠桿都會導致金融風險持續傳染和累積（蔣海等，2018；Ahnert and Georg，2018）。由此提出第三個研究假設：

假設3：同業業務期限結構錯配加劇中小銀行系統性風險溢出。

（二）變量定義

2.解釋變量：第一，同業業務（IBB），以同業負債/總負債進行計算。2014年發布的《關于規范金融機構同業業務的通知》中第127條對同業業務做了具體的定義。具體而言，同業業務包括同業拆借業務、同業配售、同業理財等。同業資產的快速擴張得益于吸收同業負債做支撐，近幾年以同業存單和同業理財為代表的新興同業負債業務快速發展，短期同業負債對接長期資產，期限錯配導致銀行風險增加（潘彬等，2018）。

第二，流動性沖擊（Liq），采用流動性創造/總資產進行計算。其中銀行總體流動性創造指標借鑒Berger和Bouwman（2009）的方法進行測度，具體計算公式為：總體流動性創造=0.5×(非流動性資產+流動性負債) +0×(半流動性資產+半流動性負債)+ (-0.5)×(流動性資產+非流動性負債)。這個指標值越大，銀行期限錯配程度就越大，因為多余的流動性是通過用流動性負債來配置非流動性資產創造出來的，這就意味著創造更多流動性的銀行在面對流動性壓力時沒有充足的流動性資產來緩解，所以流動性創造與流動性沖擊之間高度正相關（辛兵海等，2018）。

第三，同業業務風險敞口（RE），計算公式為：|同業資產-同業負債|/總資產。該指標反映了同業業務的相對規模水平，該指標值越大說明銀行當期從銀行間拆入資金的行為越明顯，借入短期資金投資長期資產，反映了同業資產與同業負債的期限錯配，在一定程度上反映了銀行的流動性風險。

第四，交乘項（IBB×Liq），反映了同業業務與流動性沖擊的相互影響。考察同業業務是否加劇了流動性沖擊對中小銀行系統性風險溢出的影響。

3.控制變量：第一，銀行資產規模（Size），根據Perera等（2014）的分析，銀行規模越大，在道德風險的驅使下其資金更多投資于高風險業務，是影響系統性風險的重要變量。第二，凈資產收益率（Roe），凈資產收益率衡量銀行的盈利能力，盈利能力越強，風險承受能力越強，陷入危機時能夠更快地填補損失，可能對系統性風險產生影響。第三，非利息收入占比（Pnii），De Jonghe等（2015）的研究發現，銀行非利息收入的提高能夠有效地分散系統性風險。第四，撥備覆蓋率（Pcr），不良貸款撥備覆蓋率可以從宏觀上反映銀行貸款的風險程度，用來衡量抵御信用風險能力的大小，信用風險是形成系統性風險的原因之一。第五，存款比率（Dep），反映銀行融資來源穩定程度，存款人的意愿使銀行存款負債具有極大的不確定性，對系統性風險可能產生影響。第六，GDP增長率（gGDP），因為金融體系的脆弱性很可能受到宏觀經濟周期的影響。

各變量具體定義和計算方式如表1所示。

表1 變量定義

（三）模型設定

為驗證假設2，考察同業業務IBB與流動性沖擊Liq相互作用下中小銀行系統性風險溢出，建立含有流動性沖擊與同業業務交乘項（IBB×Liq）的模型（2）：

為驗證假設3，分析同業業務期限錯配對中小銀行系統性風險溢出的影響，構建同業業務風險敞口（RE）對中小銀行系統性風險溢出的模型（3）：

三、中小銀行系統性風險溢出效應的測度

（一）銀行系統性風險溢出測度模型

目前，系統性風險溢出的測度方法主要分為市場模型法和網絡分析法。市場模型法運用金融市場上的交易數據對單個機構的系統性風險及溢出效應進行測度。網絡分析法利用機構間的風險敞口數據構建矩陣，刻畫機構間的關聯網絡，并且模擬當網絡結構中的一個或多個機構陷入困境時，其對整個網絡系統的影響。金融市場數據比風險敞口數據更具有時效性、前瞻性，且金融機構的風險特征具有時變性，金融市場數據可以更好地體現這一特點（陳守東等，2014），因此市場模型法被廣泛運用。這類方法主要包括CoVaR方法，即條件在險價值法（Adrian和Brunnermeier，2008），該方法運用市場數據計算當某個金融機構發生極端事件損失VaRq i時其他金融機構在此條件下的風險價值水平，能夠有效衡量風險溢出水平。本文采用CoVaR方法測度單個銀行陷入困境時的系統性風險溢出。

（二）銀行收益率的測定

本文以我國11家上市中小銀行2011年1月7日—2020年5月22日每日的股票收盤價為研究樣本。樣本期間，各銀行經歷了2013年“錢荒”事件、2015 年股市劇烈波動、2018年貿易沖突及2020年疫情沖擊，因此，所選取的樣本區間內的數據能夠真實反映我國金融體系的風險水平變動狀況。股票市場數據與宏觀狀態變量數據均以周為頻率，數據來源于Choice數據庫。

表2 各銀行收益率描述性統計

由上表可知，各個銀行的偏度值均不等于0，11家銀行收益率分布均不是正態分布。從峰度來看，所有銀行的峰度值都大于3，表示收益率分布呈尖峰特征。由J-B檢驗的P值可看出拒絕原假設，接受收益率分布不是正態分布的結論。以上檢驗數據說明，11家中小銀行的收益率分布均具有尖峰厚尾分布特征，適用于分位數回歸方法。從ADF檢驗結果來看，P值均在1%的水平上顯著，拒絕原假設，說明收益率序列不存在單位根，即收益率序列是平穩序列。宏觀狀態變量K主要參考López-Espinosa等（2012）、Adrian和Brunnermeier（2016）的文獻，選擇如下6個變量（見表3）。其中，K1反映股票市場的收益波動情況；K2衡量短期流動性風險；K3代表中國經濟周期的變化；K4代表世界經濟周期的變化；K5反映商業銀行發生這種不確定損失的可能性；K6反映資金在不同時期的供求關系。

表3 狀態變量描述及計算方法

（三）銀行系統性風險溢出效應的測度結果

表4 單個銀行對中小銀行體系的風險溢出均值

四、實證結果分析

（一）變量描述性統計

表5 變量描述性統計

（二）實證結果

在進行回歸前需要對變量進行單位根檢驗，為保證結果的穩健性，本文采用三種檢驗方法，包括LLC檢驗、IPS檢驗以及ADF檢驗。由檢驗結果可知，一階差分后的各變量均是穩定的，說明各變量一階差分后可消除偽回歸的問題③此處具體檢驗結果從略，如有需要，可向作者索取。。根據 Hausman 檢驗的結果，選擇固定效應對面板數據進行計量回歸。表6報告了回歸結果。

表6 中小銀行同業業務對系統性風險溢出的影響

由表6第（1）列可知，同業業務與中小銀行系統性風險溢出在1%顯著性水平下正相關，說明同業業務顯著增強了中小銀行系統性風險溢出效應，同業業務增長1%會使中小銀行系統性風險溢出增長0.788%。假設1得到驗證。流動性沖擊與中小銀行系統性風險溢出在1%顯著性水平下正相關，說明流動性沖擊擴大了中小銀行系統性風險溢出。銀行資產規模和存款比率與中小銀行系統性風險溢出正相關，表示銀行資產與負債規模越大，銀行個體風險對中小銀行系統性風險的溢出效應越大。貸款撥備覆蓋率與中小銀行系統性風險溢出具有微弱的正相關關系，這可能是由于銀行針對不良貸款計提準備金越多，固然可以降低信用風險發生概率，但是也降低了銀行可用于補充資本金的利潤，發生流動性風險的概率反而增大。凈資產收益率以及非利息收入占比與中小銀行系統性風險溢出呈現微弱負相關，但是影響并不顯著。

第（2）列加入了同業業務與流動性沖擊的交互項（IBB×Liq），結果顯示同業規模與中小銀行系統性風險溢出正相關，且仍在1%顯著性水平下顯著，流動性沖擊與中小銀行系統性風險溢出在1%顯著性水平下呈顯著正相關。交互項系數為正且在10%顯著性水平下顯著，說明流動性沖擊除了本身的影響，與同業業務的相互作用加劇了中小銀行系統性風險溢出。也就是說，同業業務放大了流動性沖擊對中小銀行系統性風險的溢出作用，即同業業務規模越大，流動性沖擊對中小銀行系統性風險的溢出影響越大。其他控制變量與基礎模型回歸結果基本一致，假設2得到驗證。

（三）穩健性檢驗

1.替換主要解釋變量

將模型（1）和模型（2）的核心解釋變量替換為同業資產的對數，模型（3）的核心解釋變量替換為同業負債偏離度（同業負債短期波動/同業負債長期趨勢），其他變量不變。實證結果如表7所示。回歸結果與上文一致，結論穩健。

表7 中小銀行同業業務對系統性風險溢出的影響

2.內生性檢驗

本文將可能存在內生性問題的同業業務變量、流動性沖擊變量及期限錯配變量滯后一期進行回歸分析，結果如表8所示。回歸結果表明，上季度同業業務變量、流動性沖擊變量、期限錯配變量與中小銀行系統性風險溢出呈顯著正相關關系，從理論上排除了中小銀行系統性風險溢出對上季度同業業務的影響，因此上文研究結論較為穩健。

表8 內生性檢驗

3.分樣本回歸

不同性質的中小銀行，對系統性風險的溢出程度可能也不相同。為此，將中小銀行劃分為區域性中小銀行和全國性中小銀行。區域性中小銀行指城商行及農商行，其業務的區域集中度更高，與其存在業務往來的銀行也有一定的范圍局限性。全國性中小銀行指股份制銀行，其業務范圍更廣，與其業務往來的銀行更多。為了檢驗區域性中小銀行與全國性中小銀行同業業務對中小銀行系統性風險溢出產生的不同程度的影響，在模型中加入虛擬變量（Dummy），當該銀行屬于區域性中小銀行時取0，當該銀行屬于全國性中小銀行時取1。實證結果如表9。

表9 不同性質的中小銀行同業業務對中小銀行系統性風險溢出的影響

由表9第（1）列可知，同業業務與中小銀行系統性風險溢出在1%顯著性水平下正相關，流動性沖擊與中小銀行系統性風險溢出在1%顯著性水平下正相關。虛擬變量對中小銀行系統性風險溢出的回歸系數在5%顯著性水平下負相關，說明全國性中小銀行有利于降低中小銀行系統性風險溢出。這可能是因為當面對流動性壓力時，全國性中小銀行可以更大范圍地借入資金緩解流動性壓力，分散流動性風險，而區域性中小銀行的業務只局限于某個區域，一旦發生危機很難及時從其他銀行處獲得流動性，造成系統性風險溢出上升。由表9第（2）列可知，核心解釋變量的影響保持不變，虛擬變量系數由負變為正，呈現微弱負相關但是并不顯著。可能的原因在于，加入交互項后，同業業務與流動性沖擊的相互作用產生了影響。由于全國性中小銀行同業業務規模更大，對流動性沖擊的放大效應更顯著，從而其對中小銀行系統性風險溢出更大。由表9第（3）列可知，同業風險敞口與中小銀行系統性風險溢出正相關，且在10%顯著性水平下顯著，表示錯配程度越大，中小銀行系統性風險溢出越大。虛擬變量系數為負，說明由于區域性中小銀行業務具有較強的地域性限制，期限錯配更嚴重，所以區域性中小銀行由期限錯配導致的對中小銀行系統性風險溢出高于全國性中小銀行。

五、進一步分析

文獻通常認為大銀行對小銀行有風險溢出（蔣海等，2018），但是小銀行風險是否可能通過同業業務網絡對大銀行系統性風險產生影響呢？本文接下來分析中小銀行對由中國銀行、農業銀行、工商銀行、建設銀行和交通銀行等五大行構成的大銀行體系的系統性風險溢出影響。

（一）中小銀行對大銀行系統性風險溢出效應的測度

表10 單個中小銀行對大銀行體系的風險溢出均值

（二）實證結果

表11報告了回歸結果。由表11第（1）列可知，中小銀行同業業務規模與其對大銀行體系的系統性風險溢出在1%顯著性水平下正相關，流動性沖擊與中小銀行對大銀行體系的系統性風險溢出在1%顯著性水平下正相關，說明同業業務規模越大、流動性沖擊越強，中小銀行對大銀行體系的系統性風險溢出效應越大。凈資產收益率與中小銀行對大銀行體系的系統性風險溢出呈顯著正相關，可能是因為銀行將資產投資于房地產這類的高回報行業，從而帶來較高的資產收益率，但凈資產收益率越高代表資產泡沫越嚴重，所以系統性風險溢出越大。第（2）列結果顯示中小銀行同業業務規模與其對大銀行體系的系統性風險溢出正相關，且在1%顯著性水平下顯著。流動性沖擊與中小銀行對大銀行體系的系統性風險溢出正相關，在1%顯著性水平下顯著。交互項系數為正，說明同業業務與流動性沖擊的相互作用增加了中小銀行對大銀行體系的風險溢出程度，但是結果不顯著，可能是因為被解釋變量衡量的是中小銀行對大銀行體系的風險溢出，而不是僅僅在中小銀行體系內部考慮風險溢出，所以會受到其他外部因素的影響，導致結果不顯著。第（3）列結果顯示期限錯配與中小銀行對大銀行體系的系統性風險溢出正相關，且在10%顯著性水平下顯著。回歸結果與前文基本一致。

表11 中小銀行同業業務對大銀行系統性風險溢出的影響

六、結論及建議

本文運用2011年1季度至2020年1季度11家上市中小銀行的面板數據，分析了同業業務對中小銀行系統性風險溢出的影響。研究結果表明：第一，中小銀行同業業務規模增長會加大中小銀行系統性風險溢出，期限錯配程度越高，同業業務對系統性風險溢出的影響越大。第二，當中小銀行面對流動性沖擊時，同業業務放大了流動性沖擊對銀行系統性風險溢出的影響程度。第三，銀行經營地域不同，同業業務對其系統性風險的影響程度不同，區域性中小銀行要比全國性中小銀行受到的影響更大。第四，大銀行系統性風險也會受到中小銀行同業業務風險溢出的影響。

針對同業業務風險，監管部門早在2014年開始就多次對同業業務出臺監管措施，實施穿透式監管，推動金融部門去杠桿，同業規模和期限結構都已經有了明顯改善。結合本文結論，提出以下建議：

第一，加強監管部門協作和現場檢查。推進銀保監會與人民銀行、證監會等相關部門的信息溝通和政策協調，提高跨市場、跨業監管的協調性、靈活性和有效性，形成監管合力，把金融創新活動導向服務實體經濟。同時適當加強現場檢查，配合非現場檢查，確保同業融入融出資金規模在監管規定比例之內，防止同業資金通過多層嵌套等方式違規投向房地產、股市等限制性領域，把同業業務全面納入統一授信管理。

第二，建立差異化、多渠道資本補充途徑。近年來，監管部門出臺了很多補充流動性的支持政策和創新工具。但是很多政策和市場準入標準是“一刀切”的，導致部分中小銀行面臨著準入困難，因此需要綜合考慮資產規模、盈利能力等指標，細化中小銀行分類；對于同一資本補充工具，針對不同分類中小銀行，設定不同的發行標準和審批要求，出臺更具體、更適用中小銀行的操作細則。同時，優化資本金補充條件，使更多符合條件的中小銀行能夠得到政策惠顧。例如，放寬CBS操作的準入標準，支持中小銀行通過資產證券化方式降低風險加權資產。推動區域內具備條件的中小銀行合并重組，提升資本實力和抵御風險能力。

第三，加強對中小銀行負債端管理。同業負債受監管環境影響而受到限制，很多中小銀行負債端面臨較大壓力，區域性中小銀行壓力尤為明顯，如果不能穩定負債來源，縮表將成為不可避免地選擇，從而有可能增大潛在的信用風險，加劇流動性緊張局面。監管部門應盡快制定負債質量監管辦法，加強對負債端變化的監測，引導中小銀行主動調整優化負債端結構、加強產品創新，提高中小銀行負債的穩定性, 降低負債成本。