外資綠地投資對我國銀行體系穩定性的影響
——基于主成分分析和VEC 模型的實證測度

王 蕙 張武強 汪 雷

（1.安徽農業大學，安徽 合肥 230036；2.中國人民銀行合肥中心支行，安徽 合肥 230091；3.安徽財經大學，安徽 蚌埠 233041）

一、引言

外資進入我國程度不斷深化， 且在與國內商業銀行的合作與競爭中逐步發展壯大， 呈數量增多、業務拓寬、區域變廣等發展態勢，已成為我國銀行體系中的重要力量[1]，特別是在人民幣國際化程度加深，資本項目開放度擴大的形勢下，外資流動自由度更高，加之中國經濟持續保持中高速增長，越來越多的外資參與到中國經濟發展中來，分享發展紅利，我國銀行體系的外資規模已累積較大， 對銀行體系的穩定性影響也需引起足夠重視。

國內外理論及實證研究均認為外資進入對東道國銀行體系穩定性存在影響，而綠地投資作為外資進入我國金融體系的主要方式之一，其進入如何影響我國銀行體系穩定性是文章重點關注的問題。本文將運用主成分分析法、協整和向量誤差修正模型， 測度外資綠地投資對我國銀行體系穩定性的長、短期影響，并分析長期效應對短期波動的調整作用。

二、模型和變量選取

（一）選取模型

為更科學精準地衡量變量間長短期的交互關系，文章擬選取向量誤差修正模型（VEC），分析闡釋外資銀行綠地投資與我國銀行體系穩定性間的動態變化關系。 影響一國銀行體系穩定性的因素較多， 除本文擬重點研究的外資銀行綠地投資外，還包括一國的經濟增長水平、銀行業市場結構等多個方面。

經濟興則金融興，一國的經濟發展水平越高，實體經濟的活力越強，金融資產質量越高，銀行體系就越穩定，因此在研究銀行體系穩定性的模型中，一般都要引入經濟增長的相關變量。 銀行業市場結構因素在相關研究中也多有涉及， 表明學術界關于市場集中度影響銀行體系穩定性已有基本共識， 但影響是正向或負向尚未定論。 本文運用主成分分析法測度銀行體系穩定性，并將銀行業集中度、經濟增長率引入VEC 模型進行實證度量。

（二）變量選擇

在目前已有研究的基礎上， 本文選取銀行體系穩定性（bs）為因變量，外資銀行綠地進入度（fb），同時選取了代表經濟增長的變量： 實際國內生產總值增長率（sg）、代表銀行業市場結構的變量：銀行業集中度（bc）作為控制變量。

1.外資綠地進入程度（fb）。 外資進入東道國可采用多種方式，如設立代表處或分行，也可直接設立獨資銀行，或與東道國合資成立銀行。 外資綠地進入東道國的程度一般用份額衡量， 已有研究對份額的計算口徑與方法可概括為兩類： 一類以外資綠地投資額占東道國銀行業資產總額比重來衡量， 一類以外資綠地投資機構數量占東道國銀行業金融機構數量比重來衡量[2]。 因我國銀行業各機構間資產總額差別較大，只從數量占比來衡量外資進入程度有所偏頗，故本文選擇第一類衡量口徑， 以外資銀行資產總額與我國銀行業資產總額的比重作為外資銀行綠地進入度。

2.實際GDP 增長率（sg）。 為了準確比較經濟增長情況，本文剔除了價格因素，將樣本期內國內生產總值以2000 年為基期，換算為實際值，并使用連續兩個年度的國內生產總值之差除以其中第一年度值，測算出實際國內生產總值增長率，該變量反映了樣本期我國宏觀經濟的發展水平。

3.銀行業集中度（bc）。銀行業集中度是銀行業市場結構的代表性指標， 反映了銀行業的市場競爭程度[3]，該變量值越高，表示銀行業壟斷程度越高，業務高度集中于少數幾家頭部機構。 本文根據傳統的行業集中度指數計算方法， 將具有代表意義的規模靠前的工、農、中、建、交等五大國有商業銀行的資產之和作為分母 （郵政儲蓄銀行因轉為國有商業銀行時間較晚， 故本文未將其列入），以銀行業金融機構總資產作為分子， 兩者之比即為銀行業集中度。

4.銀行體系穩定性（bs）。 銀行體系穩定性是一個較為復雜的概念，需要考慮的因素較多，難以用某一項指標來具體完整衡量。 因此本文從銀行體系的盈利能力、流動情況、市場風險及貸款風險等方面，選取資本及資產利潤率、存貸款之比、貨幣政策工具使用量與信貸總額比、 中長期信貸資產占比、銀行體系國外凈資產增速、不良貸款率、撥備覆蓋率指標等構成測度指標體系[4]。 從央行和銀保監會網站及相關統計年鑒獲取原始數據，對數據進行同趨勢、標準化處理，運用主成分分析法進行測度。 通過相關系數矩陣可知，上述指標適合運用主成分分析法，通過選擇保留三個累計貢獻率超過94%的主成分，可得三個主成分權重[5]，經過計算可得2003年到2020 年我國銀行體系穩定值如圖1。圖1 反映了中國銀行體系穩定性自2003 年以來， 經過監管體制改革、金融機構改革，加之經濟快速增長，銀行體系盈利能力提升，資產質量不斷好轉，金融市場日益完善，銀行體系穩定性持續提升，即使在2008年金融危機下， 由于政府及時采取逆周期調控措施，銀行體系穩定性也未出現明顯下降。2013 年后，我國經濟進入新常態， 經濟增長由高速轉向中高速，前期政策也需要消化，風險逐步暴露，銀行體系穩定性出現下降。 2018 年以來，隨著中央防范化解重大風險攻堅戰大力推進，銀行體系穩定性逐步轉為正值， 但由于受到新冠肺炎疫情沖擊，2020 年銀行體系穩定性有所下降。

圖1 2003 年-2020 年我國銀行體系穩定性

（三）數據選取及變量預處理

文中數據主要從 《中國統計年鑒》《中國金融年鑒》的相應章節選取，部分數據根據央行及銀行監管部門數據整理得出。

模型樣本期為2003-2020 年，主要因為中國在加入世界貿易組織之前，外資進入受限較多，總體規模非常??；2001 年底我國入世后， 外資開始逐步進入我國銀行業， 至2003 年外資銀行總資產累積形成一定規模，對其研究的必要性和重要性開始顯現。 另外，考慮到其他變量的官方發布數據時間，樣本期開始期確定為2003 年， 結束期根據官方發布最新數據而定。

為確保不同量綱的數據可以在同一模型中進行比較分析，首先對原始數據標準化處理。 其次，對于非負的樣本數據均予以取對數處理，一方面通過對數處理縮小變量絕對值，收窄變量間的差異，盡量降低異方差出現的可能性；另一方面，也為了將回歸殘差的誤差值變成相對誤差， 減弱殘差的差異度。 因銀行體系穩定性序列含有負值，所以對該變量不進行對數化處理。 通過取對數、標準化，其他變量處理后的符號重新表示為：lnsg、lnbc、lnbs。 由于銀行體系穩定性未進行對數處理，故本文建立的為半對數模型。

三、 外資綠地投資對我國銀行體系穩定性的計量分析

（一）平穩性檢驗

通過對各序列進行單位根檢驗， 發現以上各變量均為非平穩。 為避免出現偽回歸，保證回歸方程的因變量和解釋變量間存在穩定的均衡關系， 需要進一步檢測各變量之間是否同階單整， 作為建立協整方程的前提條件。 各變量一階差分后，進行增廣的迪基—富勒檢驗（ADF），見表1。

表1 一階差分變量平穩性檢驗

檢驗形式中的三項依次代表常數項、 時間趨勢項和滯后的階數，采用AIC（赤池）和SC（施瓦茲）準則確定合適的滯后階數。 一階差分后的變量，其單位根檢驗值均小于相應顯著性水平下的臨界值， 且伴隨概率p 均小于0.05，拒絕原假設：至少存在一個單位根（95%的置信水平下），接受備擇假設：不存在單位根，即一階差分后的變量平穩。 各序列滿足構建協整方程的同階單整前提條件。

（二）因果檢驗

為了更好地判定變量變化的先后時序， 預防偽回歸，區分內、外生變量，進行格蘭杰因果關系檢驗，并依據AIC 和SC 的數值大小來確定滯后階數，選取AIC 值最小的作為最優滯后階數，結果如表2。

表2 格蘭杰檢驗

格蘭杰檢驗的原假設是不存在因果關系， 由于（1）（2）（3）（5）伴隨概率p 均小于0.05，接受備擇假設：兩變量存在因果關系，而（4）和（6）的伴隨概率p均大于0.05，接受原假設。 表2 說明，外資銀行在華綠地投資的進入程度與中國銀行體系穩定性是相互關聯、相互影響的雙向關系，國內生產總值增長率和銀行業集中度對我國銀行體系穩定性有單方向的影響。 故設定系統的內生變量包括外資銀行綠地進入程度及銀行體系穩定性， 外生變量包括國內生產總值增長率和銀行業集中度。

（三）協整檢驗

根據上文的內、外生變量設定，構建誤差修正模型，滯后期經比較選為1，選擇有截距無確定性趨勢的形式，在判斷協整向量數目（協整秩）的基礎上，建立協整方程。 為確保判斷結果的穩健性，分別采用兩種檢驗方法，如表3 和表4。

表3 特征根跡檢驗

表4 最大特征值檢驗

表3 中，由于協整秩=0 的跡統計量大于臨界值，概率小于0.05，原假設（1）被拒絕，接受備擇假設（1）：協整秩≥1；而協整秩≤1 的跡統計量小于臨界值，概率大于0.05，接受原假設（2）：協整秩≤1。 因此協整秩=1，僅存在唯一的協整關系。 同理，表4 的最大特征值檢驗結果相同。 即系統僅存在一個協整關系，得協整向量如表5（括號內為t 統計量）。

表5 協整向量估計

協整向量 （1，-0.316），t 統計量絕對值大于2，t檢驗顯著。 寫成式（1）（et為殘差）：

為確保協整方程有效性， 對殘差進行平穩性檢驗，得到表6。

表6 殘差平穩性檢驗

殘差項平穩性檢驗的ADF 值小于臨界值，概率小于0.05，原假設“存在單位根”被拒絕，殘差項平穩， 驗證了協整方程的內生變量長期均衡， 是穩定的，格蘭杰檢驗有效。

（1）式移項變換后，可寫成長期協整模型如下：

協整方程的結果表明， 外資銀行在華綠地投資對中國銀行體系穩定性的長期影響是正向的，即：外資銀行綠地投資的進入每提高1%，中國銀行體系穩定性提升0.316 個單位。 此處的斜率系數大于零，既包含了諸如溢出效應、示范效應等積極正面的影響，也包括了諸如風險增加、 沖擊本國銀行體系等負面的消極影響，是兩方面效應綜合作用的結果。 由于積極效應大于消極效應，使得總影響為正面效應，即從長期角度， 外資銀行在華綠地投資總體上提升了中國銀行體系的穩定性。

（四）誤差修正模型

上文中協整方程的建立， 說明變量間存在長期均衡關系。 但在短期內，變量間的關系可以是不均衡的， 用誤差修正模型可以描述變量間短期不均衡關系的動態關系結構。 經篩除影響不顯著的變量后，構建向量誤差修正模型如（2）、（3）式。 估計模型的擬合優度高，系數經t 檢驗均顯著，估計效果較好。

四、實證結果分析

通過分析上述構建的模型可知：

其一， 格蘭杰因果檢驗與向量誤差修正模型的結論相互印證， 外資銀行綠地投資與銀行體系穩定性兩變量相互作用、相互促進，且因綠地投資建設需要耗費較長時間， 所以兩者對彼此的影響一般都滯后一期。 具體來看，（2）式結果顯示，外資銀行綠地投資短期內正向提升了我國銀行體系穩定性， 外資銀行綠地投資上一期每擴大1%，銀行體系穩定性當期增強0.216 個單位（百分比）；（3）式結果顯示，銀行體系穩定性的增強短期內促進了外資銀行綠地投資的擴大，銀行體系穩定性每增強1 個單位，外資銀行綠地投資擴大0.387%。

其二，當短期波動偏離長期均衡時，會以均衡調整系數的速度拉回至均衡水平。 （2）式和（3）式結果顯示， 當短期水平處于偏離狀態時， 會分別被以-0.428、-0.417 的速度修正至長期均衡狀態。兩模型的調整速度均為負數，表示均為反向修正，短期波動最終被調節至長期均衡。

其三，短期波動模型和長期協整方程結果均顯示，外資銀行綠地投資的斜率系數均為正值，說明無論短期還是長期， 外資銀行綠地投資對我國銀行體系穩定性的影響均為正向。 短期內，外資銀行綠地投資可能存在“擠出效應”等負面影響，但其發揮的“示范效應”“溢出效應” 及對內資銀行形成的有益補充等正面影響力更強，明顯超出負面影響，綜合影響仍為正值。 從模型還可以看出，長期影響顯著強于短期影響，反映隨著時間累積，外資銀行綠地投資的積累效應逐步形成，即一國引入外資銀行的時間越久，其銀行體系穩定性會提高。

其四，對控制變量逐一分析。 從（2）和（3）式可以看出， 宏觀經濟增長對銀行體系穩定性和外資銀行綠地投資的影響均為正向。 當經濟穩定增長時，銀行體系的資產質量較為穩定，銀行機構盈利能力較強，受到外界沖擊較少，銀行體系較為穩定。 為分享我國經濟快速增長的紅利， 外資銀行綠地投資進入國內的動力較強，進入程度自然提升。

銀行業集中度對銀行體系穩定性的影響總體為負。 銀行業集中度對銀行體系穩定性既有正向影響，也有負向影響。 例如，當銀行業集中度較高時，頭部銀行市場占有率高、規模較大，其生產經營存在明顯的規模經濟效應，內部治理、信息系統開發維護及抗風險能力均優于小型銀行，占有較高市場份額的銀行經營穩定為銀行體系的穩定奠定了基礎。 但是銀行機構相互競爭程度較弱，各機構尤其是大型機構利用市場優勢可以較為輕松地獲取超額利潤，其改革與創新內生動力不足，影響銀行業經營管理水平和服務質量， 部分銀行可能會產生“大而不能倒”的政策幻覺，產生道德風險，不利于銀行業發展， 從而對銀行體系穩定性產生負向影響。 從實證分析結果看出，銀行業集中度的負向影響明顯強于正向影響，雙向影響相互抵消后，總體影響仍為負向。

銀行業集中度對外資銀行綠地投資的影響為負。 當銀行的集中度較高時，市場格局有所固化，外資銀行進入難以撼動已經形成的格局，搶占市場、挖掘客戶難度較大， 可能會導致外資轉向更易于獲利的其他國家和地區。

其五，外資綠地投資與銀行體系穩定性兩個變量的當期值均受到滯后一期值的影響。 從（2）和（3）式可以看出， 其滯后一期的斜率值分別為0.521 和0.045，說明影響均為正向。當銀行體系穩定運行時，各項指標均處于正常范圍內， 并形成良性循環，促進下一期銀行體系繼續良性運行；反之，當銀行體系不穩定時，不利指標持續累積，市場對未來前景愈加缺乏信心， 銀行可能發生抽貸短貸等現象，會加速風險暴露，導致銀行體系穩定性持續下降。 外資銀行綠地投資進入程度越深， 對我國的經濟發展、政策環境和法律法規等越熟悉，進入可能性就越大，尤其在逐步認識到外資銀行綠地投資進入對我國經濟金融發展的益處后，政府對外資進入的政策氛圍會更加友好、支持力度會更大，對外資下一期的吸引力度更加明顯。

五、結論及政策建議

（一）結論

研究表明：（1） 外資綠地投資對銀行體系穩定性的長、短期影響均利大于弊，總影響為正面效應，即外資綠地投資總體提升了中國銀行體系穩定性，且具有累積效應；（2） 兩者存在相互作用的長期均衡關系，短期波動偏離長期均衡時將以調整系數的速度修正；（3） 宏觀經濟增長對銀行體系穩定性和外資綠地投資的影響均為正向，銀行業集中度對二者的影響相反，均為負向，宏觀經濟增長率的影響程度更強。

（二）政策建議

（1）繼續實施開放政策，在已有政策基礎上，進一步放寬外資銀行準入限制[6]；（2）適當拓寬外資銀行的經營業務范圍， 允許外資銀行在一定領域參與與中資銀行的業務競爭， 更好發揮其示范效應和溢出效應；（3）持續深化“放管服”改革，努力營造市場化、法治化、國際化的營商環境，不斷增強對外資投資的吸引力度；（4）有序引導外資向中西部地區流動，為縮小銀行業區域差距貢獻力量；（5）持續完善銀行機構體系建設，適當控制銀行體系的集中度，提升銀行體系的競爭程度， 充分發揮不同類型銀行功能，提高銀行業服務效率；（6）動態監測外資銀行綠地投資情況，有效識別、預警和處置相應風險，盡量降低外資綠地投資的負向效應。