◎文/戴曉云
信貸資產證券化是將流動性較差的信貸資產通過優化重組、信用增級,對外發行證券提前回收資金的過程。近年來我國商業銀行的中長期貸款占比超過60%,在依靠傳統手段吸收儲戶低成本存款越來越難、 其他渠道融資成本逐步提高的狀況下,選擇合適的信貸資產進行證券化已成為商業銀行獲取流動資金、盤活存量資產、降低流動性風險的一種有效手段。
我國的資產證券化工作于2005 年首次試點。 2008年全球金融危機爆發后,我國的試點工作暫時中止,2013 年我國信貸資產證券化業務重新啟動,2014 年起進入常態化發展階段。此后,信貸資產證券化規模呈現快速增長態勢。 隨著這一政策工具日趨廣泛的運用, 對商業銀行盈利能力的影響以及帶來的各種風險有必要深入研究。 本文通過雙重差分法研究分析信貸資產證券化政策實施前后各家銀行凈資產收益率的變化, 以此證實該政策是否有利于銀行盈利能力的提高, 同時提出合理運用該政策工具的參考建議。
信貸資產證券化能否提高銀行的盈利能力, 在實踐和學術研究方面都是有爭議的。一方面,信貸資產證券化的出售, 可以將銀行資產負債表內流動性差的貸款類資產轉移到表外, 提高銀行資本充足率以及盈利能力;另一方面, 資產證券化在規避銀行信用風險的同時, 可能會引發一定的道德風險。 由于缺乏可靠的約束條件,銀行可能會降低對貸款人的審核標準。 濫用資產證券化這個工具, 不僅會導致銀行資產質量降低, 還可能引發系統性的金融風險, 美國次貸危機就是一個很好的佐證。
許多學者認為資產證券化有利于提高銀行的盈利能力。比如,王曉和李佳(2021)研究發現, 對于資產流動性結構更為合理、 風險承擔水平更低、 資本更充足及經營績效更好的中小銀行, 資產證券化對盈利能力的正向效應更強;鄒曉梅等(2015)基于杜邦分解的方法, 剖析了資產證券化對銀行盈利的影響路徑, 發現資產證券化與銀行凈資產收益率之間存在顯著的正相關關系; 張虹等(2021)發現資產證券化能顯著提高商業銀行盈利能力,且在不同競爭壓力的銀行中存在異質性影響。
也有一些學者對資產證券化的影響有不同看法。 肖崎等(2021)研究了我國22家商業銀行2012—2019 年的年度數據后發現, 現階段信貸資產證券化總體上不利于我國商業銀行經營穩定性, 但不同性質的商業銀行受到的影響存在差異。 趙耀騰(2019)選取我國上市銀行2011—2017 年的數據,實證分析資產證券化、 內部控制與我國銀行經營穩定性的關系, 認為資產證券化程度與我國商業銀行的經營穩定性之間存在負相關關系, 且內部控制有利于減小資產證券化對銀行穩定性的不利影響。 宋清華和肖心蕙(2018)采用我國2012—2017 年間75 家商業銀行信貸資產證券化數據進行實證分析,結果表明信貸資產證券化沒有增加銀行的盈利, 有的還出現下降態勢。
中國資產證券化發展時間較短, 信貸資產證券化的影響還需要更加深入和全方位的研究。 相對于其他實證方法, 雙重差分法通過研究政策實施前后對主體的影響, 更加直觀地體現了該項政策存在的必要性和可行性。 本文選取13 家銀行2009—2020 年的數據,運用雙重差分法, 研究信貸資產證券化對銀行盈利能力的影響。
本文采用了Choice 金融終端及國家統計局官網的數據。 由于我國的資產證券化工作于2005 年首次試點,受美國次貸危機影響停滯一段時間, 在2013 年正式重啟,因此選取2009—2020 年的13 家上市銀行數據,將2013—2020 年作為資產證券化重啟后的實驗時期,2009—2012 年作為對照時期。 考慮對照組的選取和數據可得性, 將資產證券化規模較小的4 家銀行作為對照組,分別是江陰銀行、張家港銀行、上海銀行和長沙銀行;實驗組有9 家銀行, 分別是中國銀行、農業銀行、工商銀行、建設銀行、交通銀行、平安銀行、浦發銀行、招商銀行和中信銀行。
本文將凈資產收益率(ROE)作為被解釋變量來反映銀行盈利能力; 引入時間虛擬變量 (time),2013 年及以后取值為1, 否則取0;引入政策虛擬變量(treated),積極開展資產證券化業務的銀行取1,否則取0;引入一系列控制變量, 包括存貸款比例、利息收入/非利息收入和居民消費價格指數。
將變量進行統計性分析, 其中ROE 的均值為16.5738, 標準差為5.1073,最大值為35.7235,最小值為8.5445, 這說明銀行的ROE在樣本期內的差異比較大,銀行個體間盈利能力的差別也比較大。 其他變量分析結果見表1 和表2。

表1 變量定義

表2 主要變量描述性統計
本文以資產證券化對銀行盈利能力的影響為分析框架, 借鑒張曉嵐和楊默(2018)、 郭 江 山 和 解 亞(2019)等研究,運用倍差法構建包括銀行個體效應和時間效應的雙向固定效應模型:

在模型(1)中,i 表示銀行,t 表示年份;ROE表示銀行的凈資產收益率;time是時間虛擬變量,treated是政策虛擬變量;time×treated為二維交互項, 在后面回歸過程中用變量 did 替換;Control包括銀行和宏觀層面的控制變量;μ為個體效應,λ為時間效應,ε為隨機誤差項。 采用雙向固定效應模型, 目的是減少兩種效應給本文結果帶來的影響,主要觀察time和treated交互項(設為did)的系數β,它體現了資產證券化對銀行盈利能力的影響程度, 存在直接的因果關系。
1.回歸結果
表3 報告了回歸結果。表3 中第1 列顯示了圖1 的主要結果, 在沒有加入控制變量的情況下, 交互項did的系數在5%的水平下顯著,系數為3.3594。 第2 列結果顯示了圖2 的主要結果,在加入相關控制變量的情況下,交互項的系數在1%的水平上顯著,系數為4.2671。從結果來看, 資產證券化正式重啟以后,與對照組相比,使用該工具顯著提高了實驗組銀行的盈利能力。

表3 資產證券化對銀行盈利水平的影響

圖1 雙向固定效應的回歸結果

圖2 加入控制變量和雙向固定效應的回歸結果
2.平行趨勢檢驗
本文采用畫時間趨勢圖的方式進行平行趨勢檢驗。檢驗要求在2013 年資產證券化重啟前, 實驗組和對照組銀行的ROE 應該保持基本平行的時間趨勢。 圖3 顯示,在資產證券化重啟以前,實驗組和對照組的凈資產收益率基本保持平行趨勢,這在一定程度上驗證了平行趨勢假設。 除此之外,在2013年資產證券化正式重啟以后,實驗組銀行的ROE 差距縮小且反超了對照組, 而后兩條線有相交的趨勢, 說明資產證券化可以提高銀行的盈利能力。 圖3 還反映出銀行整體盈利水平逐年下降,原因可能是隨著利率市場化的推行,存貸款利差縮小,銀行的盈利空間減小。

圖3 時間趨勢圖
3.安慰劑檢驗
上文顯示, 資產證券化重啟政策的實施確實產生了政策效應, 且政策實施前實驗組和控制組不存在顯著性差異, 但是通過模型估計出的政策效應是否受其他政策或因素的影響是未知的,因此進行安慰劑檢驗。 本文的研究樣本是2009—2020 年,政策實施年份為2013 年,故本次安慰劑假設政策時間發生在2013 年以前,將政策年份設定在2012 年。實證結果顯示未通過顯著性檢驗,說明本文得到的實證結果并不是由資產證券化重啟之前的因素所引發的。
根據上文的論證與檢驗,我們可以得出結論:信貸資產證券化確實提高了樣本組商業銀行的盈利能力。
我國引入信貸資產證券化業務只有近十年時間,帶來的利弊和風險還沒有太多的實例來證實,需要在發展中規范。商業銀行在使用這一工具時, 也要合理審慎設計和操作。 特此提出以下建議:
與國外先進水平相比,我國對于資產證券化的運用存在兩點不足:第一,我國關于資產證券化會計、 稅收等方面的規定不太清晰, 可能導致不法分子有機可乘;第二,我國在資產證券化領域,由于交易場所的準入規則設定等原因, 對投資者限制過多且投資者過于單一, 不利于相關資產的流通。下一步,要盡快建立完善信貸資產證券化的專項法規, 結合國情制定會計準則的專項細則,完善信貸資產證券化稅收優惠政策, 通過相關設計優化資產證券化交易市場的投資者結構。同時,強化對信貸資產證券化的監管, 統籌政府監管與行業自律, 進一步明晰中國人民銀行、 銀監會和證監會在這一領域的監管職責。
美國次貸危機開始前相當長的一段時間, 市場需求刺激銀行放松放貸標準以發行更多次級貸款來作為證券化的底層資產, 宏觀環境的變化使得次貸產品出現巨大的風險敞口, 引發了金融危機。實踐證明,如果銀行一味追求利潤, 不對信貸資產證券化的規模和質量進行嚴格把關, 就容易使得風險積累乃至爆發。因此,必須嚴格控制證券化產品的質量, 督促商業銀行嚴格篩選入池基礎資產。 同時, 大力培育獨立的、 規范化的信用評級機構和信用增級機構, 嚴格資質管理, 提升中介機構的公信力和權威性。此外,還要根據金融監管能力和市場需求,控制發行的數量和節奏。
進一步創新信貸資產證券的利率方式和付息方式,降低發行和流通成本。 引導投資主體多元化, 鼓勵保險公司、 養老金和社會基金參與。完善市場定價機制,引入“做市商”制度。 積極培養信貸資產證券化專業化人才,引進國外先進的技術和風險管理經驗。
商業銀行在通過信貸資產證券化業務提高盈利的同時,應當踐行社會主義核心價值觀。比如,通過多樣化信貸ABS(資產證券化Asset-backed Securities)底層資產,適當將貸款發放到助學、扶貧、解決“三農” 問題等推動社會發展進步的領域,著力推進綠色信貸、不動產REITs(房地產投資信托基金)等,使金融工具服務于人民、造福于社會。