中国银行业资本充足率监管对信贷增长的影响——基于2006—2010年面板数据和VAR模型的经验研究

王 向，刘银玲

(1.南开大学经济学院，天津300071;2.中国人民大学经济学院，北京100872)

2007年源于美国的国际金融危机，为世界各国金融监管敲响了警钟。2010年9月，巴塞尔委员会通过了《巴塞尔协议III》，主要从提高银行资本的质量、扩大风险加权资产覆盖范围、努力解决“资本顺周期性”问题等方面对金融监管规则进行了调整，以促进金融体系的稳定。作为全球第二大经济体，中国银行业资产占全部金融资产的90%左右，银行系统是否稳定对中国经济的平稳增长有极其重要的影响。据中国银监会统计，截至2010年底，商业银行整体加权平均资本充足率为12.2%，比年初上升0.80个百分点，加权平均核心资本充足率为10.1%，比年初上升0.90个百分点，281家商业银行的资本充足率水平全部超过8%①。然而，中国银行的监管体系还不够完善，而且近两年银行信贷的高速扩张也增加了银行业的风险。另外，目前国际金融市场和世界经济增长仍存在很大的不确定性，面对复杂的经济环境，中国银监会2011年5月公布了“中国版巴塞尔协议III”，提高了银行资本充足率的标准。

针对新的银行监管规定，需要思考的问题是，在中国银监会不断提高资本充足率监管标准的条件下，中国商业银行将如何回应，从而中国信贷规模将扩大还是缩小，以及宏观经济将会受到什么样的影响。这些都是备受关注的重要问题。

1 文献综述及假说

银行资本充足率是指银行资本与加权风险资产之间的比率，它用于衡量银行的资本是否充裕，也反映了银行的风险程度。资本充足率监管是各国金融当局监管银行业运营和控制银行业风险的最重要手段。

从1988年巴塞尔协议出台以来，研究银行资本充足率监管对银行信贷以及经济影响的文献很多，尤其在20世纪90年代初期，很多研究者认为巴塞尔协议中的资本充足率要求可能抑制了信贷、加剧了经济衰退。

从定义来看，银行要想提高资本充足率，不是增加银行资本，就是减少加权风险资产。信贷紧缩理论支持者认为，资本市场是不完善的，银行很难在短期内增加资本量，更直接的选择是减少风险较大的信贷资产，这种选择进而会给经济带来负面影响。Jackson等指出，在市场不完善和资本约束共同存在情况下，短期内很难通过发行普通股票、优先股、可转换债等方式再融资，可行的选择只能是减少信贷供给，从而可能减少产出。［1］Blum-Hellwig认为银行资本具有顺周期性，理想的投资水平由产出、公司收益、利率及银行的信贷供给决定，当银行受到资本监管时，理想的投资水平也会受到约束，从而改变了它对价格变动的反应程度，进而增大了经济波动。国内的理论研究基本上支持了资本充足率监管抑制信贷和经济增长的结论。［2－5］在实证研究上，Bernanke和 Lown、Hancock和 Wilcox以及Van den Heuvel等美国学者，证明了资本约束对信贷扩张有显著的抑制作用，以及对经济的负面影响。近期，Gianetti和 Simonov、Albertazzi和 Marchetti分别使用日本和意大利的数据，也证明银行资本充足状况对信贷规模有负面影响。［6－8］中国学者刘斌［4－5］从分机构数据和总量数据两个层面研究了资本充足率监管对贷款增长的影响，发现资本充足率监管对银行信贷扩张有负影响，而且资本监管对资本充足率相对低的银行的贷款影响大、对资本充足率相对高的银行的贷款影响较小。

在资本市场完善方面，也存在几种分析视角:(1)银行资本充足率对社会来说是一个信号，银行为了获得资本雄厚的好名声，会有意使其资本充足率保持在监管标准以上，从而资本充足率监管不会对信贷造成很大影响;(2)随着金融机构实力不断增强，资本市场不断发展，资本充足率监管将不会成为银行信贷供给的重要考量;(3)对于银行资本充足率的影响，要同时考虑需求和供给因素，而且需求因素更重要。［6］当信贷需求旺盛，同时又面临资本充足率监管条件下，银行为了获得高收益，通常会利用发达的资本市场再融资，或者减少利润较低的非信贷资产，从而保证利润较高的信贷供给。Elliot、Jose和Rochelle等使用不同数据和方法，证明银行资本充足率对贷款增长的影响是很微弱的，而贷款的需求因素和信贷风险对贷款增长率有较大的影响。［6］

总而言之，实证研究结论的不同，说明资本充足率监管对银行信贷和经济的影响可能存在国际差异，发达国家的银行系统与新兴市场国家不同，也与欠发达国家存在显著差异，不能照搬欧美国家数据的研究结论。

中国金融市场发展还处在初级阶段，不仅表现在银行资产占全部金融业资产的90%以上，还表现在利率没有完全市场化，商业银行抵御风险的能力较弱，资本市场投机成分过大，缺乏金融创新，而且还没有深度融入国际资本市场等。因此，基于资本市场不完善下的理论更贴近中国现实，中国的银行资本充足率监管可能会对信贷产生紧缩效应，这正是需要检验的假说。

由于中国银行资本充足率监管在2004年前后存在实质性的差别，2004年之后实现真正的监管②，所以，国内之前的相关研究因为同时包含了2004年前后的数据，不仅数据不一致，而且2004年之前的数据本身含有不合理成分，使这些研究不尽合理。本文在数据方面将进行新的尝试，使用从2004—2010年的数据，再次检验资本充足率监管与银行信贷的关系，并期望得出有意义的政策含义。

2 基于面板数据的实证分析

因为资本充足率变动对银行信贷产生影响，而且资本充足率监管会提升充足率标准，那么，银行资本充足率对信贷的作用就相当于资本充足率监管对信贷的影响。

2.1 模型设定与计量方法

影响银行信贷增长的因素是多样的，主要体现在供求两方面。在供给方面，不同银行的贷款供给能力是不同的。首先，银行经营状况影响其信贷供给;第二，在资本市场不完善条件下，银行的资本充足率监管标准高低，对不同的银行信贷供给约束不同;第三，银行贷存比、不良率也是影响信贷供给增长的重要指标。银行贷款需求在经济周期不同阶段有所不同，在经济上升阶段，贷款需求量较大，在经济下行阶段，贷款需求量较少。货币政策对贷款有直接的影响，在宽松货币政策下，利率较低，贷款需求就会增加，反之，贷款需求就会减少。

衡量银行资本充足情况，通常使用资本充足率、核心资本充足率、股权与总资产比值、有形普通股权益比率等指标，由于我国银行定期报告中无形资产的披露很不规范，导致有形普通股权益比率不能准确计算，本文将使用前三种指标进行研究。

基于以上分析，并参照Jose和Rochelle［6］设定本部分的模型，将贷款增长率作为被解释变量，将贷款增长率、经济增长率、通货膨胀率、银行贷款基准利率以及代表供给因素的不良率等的滞后项作为回归的控制变量，重点考虑银行资本充足率指标，通过建立面板数据模型从银行层面来研究资本充足率对贷款增长率的影响。具体模型设定如下:

其中 i、t分别代表第 i个银行和第 t期，αi、β、γ、ρ、η 是系数矩阵，βi(i=1，2)、γi(i=1，2)、ρi(i=1，2)、ηi(i=1，2)、λi(i=1，2，3)是系数，εit是扰动项。

该模型中变量使用了增长率以消除原始变量的非平稳性;为了避免潜在的内生性问题，只使用解释变量的滞后项。模型中因变量Di，t表示贷款增长率;Di，t－1、Di，t－2分别为因变量的滞后一期和滞后两期变量;GDPi，t－1、GDPi，t－2分别表示国内生产总值的滞后一期和两期变量;CPIi，t－1、CPIi，t－2分别表示通货膨胀率滞后一期和滞后两期变量;Ri，t－1、Ri，t－2分别表示利率变动的滞后一期和滞后两期变量;CDi，t－1、BLi，t－1、Ki，t－1分别表示滞后一期的存贷比、不良率、衡量资本充足的变量，Ki，t－1可分别用资本充足率、核心资本充足率、股权与资产比值来表示。

2.2 数据选取与处理

从中国银行资本充足率监管的实践可知，2004年《商业银行资本充足率管理办法》的出台，中国才有了真正意义上的银行资本率监管。因此，选取2004年以后的数据进行回归更为合理，并根据数据的可得性，这里选取2006年4季度—2010年3季度作为数据的样本区间。

由于农业银行以及未上市的商业银行没有定期公布报告或者尚未公布，无法得到完整数据，故将这些样本剔除。另外，当前上市银行中有些银行只有近期数据，新上市的几家城市商业银行的数据也不完整，因此，本文选取的商业银行样本包括3家国有商业银行(工商银行、建设银行、中国银行)和1家国有控股商业银行(交通银行)以及6家股份制商业银行(招商银行、华夏银行、民生银行、浦发银行、深圳发展银行、兴业银行)。

本文的数据主要来源于各个银行季报、银行公告、国家统计网站等公开信息，并对于缺失的数据进行了合理的计算处理。

(1)贷款增长率(D):通过贷款存量计算，贷款存量首先使用季报数据;季报中未披露的使用公开公告数据;最后使用“短期贷款余额、贴现、长期贷款余额、逾期贷款、呆滞贷款”加总计算，并且这里使用的增长率是环比数增长率。

(2)资本充足率(K1、K2、K3):K1、K2分别表示资本充足率和核心资本充足率，该指标优先使用银行季报数据;季度报表未披露的使用前后两期数据的平均数代替。K3是银行每季度股权与资产总量的比值。

(3)实际经济增长率(GDP):用以2005年12月为基期的CPI指数标准化以剔除价格因素，具体算法为名义GDP季度同比增长率减去CPI季度同比季度增长率。

(4)通货膨胀率(CPI):用CPI季度同比增长率。

(5)银行贷款基准利率变动(R):使用中国人民银行发布的六个月以内的金融机构贷款基准利率当期值与前期值之差计算。

(6)贷存款比率(DC):优先使用季报中本外币合计数据;然后使用季报中本币计算值;如果季报未披露则使用前后两期的均值表示。

(7)不良率(BL):优先使用季报公布数据;如果未公布则使用前后两期的均值计算。

2.3 模型估计与结果分析

2.3.1 估计模型的选择

首先使用 Eviews6.0软件，基于 ADF-Fisher、LLC、PP-FCS三种检验方法对各变量进行单位根检验，滞后阶数依据Schwarz原则确定。检验结果显示只有通货膨胀率一阶滞后变量(CPIi，t－1)和二阶滞后变量(CPIi，t－2)是二阶单整，其他变量都是一阶单整，而且估计残差序列不存在单位根，这说明因变量和其他变量之间存在协整关系，排除了虚假回归的可能性。

在对模型的主要变量进行了平稳性检验之后，通过Redundant fixed effects检验和Hausman检验方法，最后将模型确定为固定效应模型。

2.3.2 模型的估计结果

根据对模型以及变量的说明，并依据三个资本充足率指标，这里设有3个模型，对它们分别进行估计，并对这三个模型的稳定性进行检验，具体估计结果见下表1。为便于分析，分为显著变量组(a)，(b)和不显著变量组。

(1)显著的变量组(a):CDi，t－1、BLi，t－1、K1i，t－1、K2i，t－1、K3i，t－1

首先，K1i，t－1、K2i，t－1、K3i，t－1是资本充足率的不同指标，从表1中可以看出资本充足率对贷款增长率的影响在6个回归中都显著为负，资本充足率对贷款增长率的影响系数约－1.5，核心资本率的影响系数约为－2，股权与资产比率的影响系数约为－3.8。这些分析结论与文中的理论假说一致。

CDi，t－1估计参数的 t统计量通过了 5%显著性水平下的临界值，而且其符号是负的，说明，银行贷存比越大，流动性越低，银行的贷款增长率越小，这完全符合现实。最后，不良率变量在6个回归中的系数为负，不良率代表了银行经营的风险，在风险比较高时银行会降低贷款的增长率，反之则会增加贷款增长率，回归结果与实际相符合。但是，该系数只在后两个模型中显著，说明回归是不稳定的。

(2)显 著 的 变 量 组 (b):GDPi，t－1、GDPi，t－2、CPIi，t－1、CPIi，t－2

这四个变量的t统计量都通过了5%显著性水平下的临界值，说明它们对银行贷款增长率有显著性影响，实际经济增长率(GDP)对贷款增长率有显著的正的影响，即经济增长会拉动贷款，从表1中6个回归可以看出，实际经济增长率滞后一期的系数要大于滞后两期的系数，表明近期的经济增长的影响更大。然而，CPI的滞后一期和滞后二期变量的估计参数的符号不同，滞后一期变量对贷款增长的影响是负的，滞后二期则是正的。这是因为CPI是显示经济形势的最主要指标，经济偏热或者过热时，会促使银行增加贷款量，但是，政府为了防止经济过热，会出台紧缩信贷的政策，抑制银行业过度放贷，所以 CPIi，t－1显示出对贷款增长率有负的影响。CPI二期滞后项系数为正，可能这时CPI是主要反映了经济发展状况，而较少为政府部门制定经济政策提供信号。

表1 面板数据估计结果

(3)不显著的变量组:Di，t－2、Ri，t－1、Ri，t－2。

从表1 可以看出，三个模型中 Di，t－2除了在模型2 中显著外，在其他两个模型中不显著;Ri，t－1、Ri，t－2这2个变量在6个回归中对银行贷款增长率的影响都不显著。

Di，t－1对当期贷款增长率的影响显著为正，说明贷款增长本身存在一定的惯性，与贷款增长率本身存在一定惯性的观点相一致，但是这种惯性并不大，因为 Di，t－2不显著，这可能与经济增长和政策调整的季度性差别有关系。利率变动对贷款增长率没有显著影响，这与前边的理论分析相悖，可能的解释是:首先，从需求的角度来说，利率是贷款的成本，由于我国企业融资主要还是通过银行，所以企业在资本市场融资困难，利率在其可承受范围内时，企业的贷款需求对利率就不会很敏感;其次，从供给的角度来说，目前存贷款利差仍是我国银行的主要利润来源，所以只要贷款利率高于存款利率，银行就有放贷的冲动，供给对贷款利率也是不敏感的，因此，Ri，t－1、Ri，t－2这两个变量的系数都不显著。

3 基于VAR模型的分析

本文使用了商业银行面板数据，估计了银行资本充足状况对贷款增长率的影响，而且只针对信息披露比较完整的银行，而不是所有银行。因此，在面板数据模型估计中可能存在选择性偏差，导致估计结果有偏。为了规避选择性偏差以及确认面板数据估计结果的稳定性，使用宏观经济数据来验证银行资本充足率对银行贷款增长率的影响。

3.1 模型说明

该部分将建立向量自回归模型(VAR)来研究银行资本充足率变化对银行贷款增长的动态影响。VAR模型将使用银行总量数据来研究这种影响，整个分析是基于stata12.0分析软件。

VAR模型不需要基于严格的经济理论，完全基于数据特征，而且建模过程非常简单，用VAR模型不仅可以反映银行资本充足率的冲击对贷款增长率的直接影响，还可以反映资本充足率变动通过实际经济增长率、通货膨胀率等对贷款增长率的间接影响。基于VAR模型，具体的研究过程是，研究资本充足率变动对其他变量的影响;研究各个变量变动对贷款增长率的影响，进而分析资本充足率的冲击对贷款增长率的影响。

在变量方面，这里的VAR模型包括资本充足率指标和贷款增长率指标。另外，从贷款供求考虑，VAR模型也应引入反映贷款需求的实际经济增长率指标、通货膨胀率指标和基准利率指标，以及表示贷款供给的银行资本充足指标。其中实际经济增长率、通货膨胀率、银行贷款基准利率属于宏观层面指标，银行资本率和银行贷款增长率属于银行业指标。

3.2 数据描述

在样本选择上，这里使用2004—2010年的84个月度数据，并根据数据的可得性，经过计算得到变量的代表指标。

工业增加值可以代表经济的发展状况，因此，用实际工业增加值的环比增长率代表实际经济增长率，其中名义工业增加值用PPI指数(以2010年1月为基期)剔除价格因素，以得到实际工业增加值增长率;通货膨胀率用月度环比CPI增长率表示;银行贷款基准利率使用中国人民银行发布的6个月以内的金融机构贷款基准利率表示，每个月的值为当月使用利率的加权平均数;贷款增长率是银行业金融机构总的每月环比增长率;资本率指标，对于月度数据本文用银行业的实收资本/银行业资产总额来代表资本率，用于表示资本充足率。各个变量数据来源于国家统计局、中国人民银行网站和财新网的统计公告。

3.3 VAR 模型估计

在VAR估计之前，用census x12方法对每个序列进行了季节调整，以保证数据的平稳性。由于VAR模型中没有严格的经济理论作为建立模型的约束，所以可以依据一般性无约束的向量自回归模型(VAR)研究银行资本率对银行贷款增长率的影响。根据模型精简原则和LR、FPE、AIC准则选择3期滞后，建立VAR(3)模型。经过对VAR模型进行平稳性检验，显示VAR(3)满足稳定性条件(特征根都在单位圆内)，因此根据模型得出的脉冲响应函数的分析结果是稳定的。

在VAR模型中，脉冲响应函数(见图1)刻画了模型受到某种冲击时它对各个变量当期值和未来值的影响，反映了整个VAR系统对信息的动态反应。5个小图中横轴是冲击作用的滞后期间数，纵轴是各个响应变量的变化，图中实线部分是资本充足率一个单位的冲击分别对贷款增长率、银行贷款基准利率、通货膨胀率、实际工业增加值增长率及其自身的动态效应;虚线是正负两倍标准差偏离区间。

图1 银行资本率变动的脉冲响应图

为了研究银行资本率变动对贷款增长率的影响，这里同时考虑到直接效应和间接效应，所以，脉冲反应分析分为两个部分:一是银行资本率的扰动项变动1个单位对通货膨胀率、实际工业增加值增长率、贷款增长率、银行贷款基准利率等变量的影响;二是通货膨胀率、实际工业增加值增长率、银行贷款基准利率的扰动项变动对贷款增长率的影响。

第一，直接效应:银行资本充足率变动的脉冲响应分析。

(1)资本充足率对贷款增长率的冲击效应。从图1(a)看出，在当期给资本充足率一个单位的正向冲击后，在前2期内对贷款增长率基本没有影响，这是因为我们使用的是月度数据，如果提高资本充足率要求，银行在短期内不可能迅速调整其贷款安排;在第3期对贷款增长率的负影响达到最大值;在第4期之后这种影响逐渐趋于平稳，但仍然是负值。所以，总体而言，银行资本率的冲击对贷款增长率有负的影响，并且具有持续性，这与本文的面板数据分析相呼应。

(2)资本充足率对银行贷款基准利率的冲击效应。从图1(b)可以看出，在前10期内，虽然基准利率对资本充足率变动的响应有所波动，但是总体响应很微弱，并趋于消失。这是因为中国基准利率由中国人民银行决定，具有很强的政策导向性，每一次调整都是根据宏观经济多方面的因素做出的，所以，资本率变动对其影响非常小，也没有持续性。

(3)资本充足率对通货膨胀的冲击效应。从图1(c)可以看出，在第1期，资本充足率对通货膨胀没有影响;在第2、3、4期的影响为正，并在第2期时影响达到最大值;在第4期之后影响变为负，但是影响较小。当银行业存在信贷规模快速扩张时，银监会通过提高资本充足率要求以控制信贷，从而一方面前期的信贷扩张肯定会造成通货膨胀，另一方面更高的资本充足率要求需要一个时间过程才能实现控制通货膨胀，即资本充足率监管对通胀的治理具有滞后性，在第4期之后，资本充足率对通货膨胀的抑制作用才显示出来，并且具有持续性。

(4)资本充足率对实际经济增长率的冲击效应。从图1(d)可以看出，在第1期，资本充足率变动对实际工业增加值没有影响;在第2期其影响为负值，在第3期之后的影响基本上为正值。由于使用的数据都是期末数据，所以在期末提高资本充足率对当期的实际经济增长率没有影响;在下一期内资本充足率对实际经济增长率的影响显示出来，在第2期内资本充足率对贷款有负的影响，进而可能对实际经济增长有负面影响;第3期之后这种影响转变为正值，这与3期之后资本充足率对贷款增长率有负影响相反，但这一影响较小，并逐渐趋于消失。

(5)资本充足率对其自身的冲击效应。从图1(e)可以看出，当期给资本充足率一个单位的正向冲击后，其自身立即有一个很大正向反应，随着时间推移，资本充足率才缓慢向其本身水平靠近，说明资本充足率变动存在很强的惯性。

第二，间接效应:其他变量对贷款增长率的脉冲响应分析。

图2 贷款增长率对通货膨胀率、实际经济增长率的脉冲响应

除了资本充足率，其他变量也对贷款增长率产生影响，因为这些变量受资本充足率影响，所以，它们对贷款增长率的影响就部分包含了资本充足率的间接影响。③同理，根据对图1(b)分析，资本充足率变动对基准利率几乎没有影响，这里也不做进一步分析。

从图2(a)可以看出，当给通货膨胀率一个单位的正向冲击，将导致贷款增长率下降，但对其影响在第10期后逐渐减小。这与实际情况相符，因为当通货膨胀率升高时，中国人民银行为了控制通货膨胀通常会采取各种手段抑制信贷的投放。资本充足率变动对通货膨胀率在前4期有正的影响，第4期之后有负的影响，而图2(a)显示，通货膨胀对信贷一直有负的影响。那么，我们可以推出，在前4期资本充足率会通过通货膨胀率间接对贷款增长率产生负向影响;在后面一段时期内，资本充足率对通货膨胀的影响和通货膨胀率的变动对贷款增长率的影响都逐渐减弱，虽然为正，但都可以忽略。

从图2(b)可以看出，在前4期中贷款增长率对实际经济增长率变动有正向响应，之后有负向响应，在第10期时其影响开始消失。第2期实际经济增长率对资本充足率的变动有负向响应，而贷款增长率对实际经济增长率变动有正向响应，综合考虑这两种响应可得出，第2期资本充足率变动通过实际经济增长率间接对贷款增长率产生负面影响;在第3期之后由于实际经济增长率变动对贷款增长率的影响已经很小，所以，可以忽略资本充足率变动通过实际经济增长率对贷款增长率的间接影响。

所以，两种脉冲响应分析体现了资本充足率对贷款增长率的直接效应和间接效应。至此，综合面板数据估计和VAR模型下的脉冲响应函数分析，实证分析都显示，资本充足率对银行贷款增长有抑制作用，这种作用是资本充足率对贷款增长的直接效应和资本充足率通过经济增长率、通货膨胀率等变量对贷款增长的间接效应的综合体。

4 结论与政策含义

本文通过分别使用2006—2010年间10家银行的面板数据和2004年以后中国银行资本充足率、贷款增长率、经济增长率、通货膨胀率等宏观经济数据，通过实证分析得出，中国银行资本充足率监管会约束贷款的增长，存在抑制经济增长的可能性。然而，资本充足率监管本身对于金融稳定是必要的，金融监管部门和商业银行应该采取有效措施以最大程度地发挥资本充足率监管的积极作用，并减少其负面影响。根据本文研究结论，针对金融监管机构和商业银行业提出建议有:

首先，继续坚持完善资本充足率监管制度。在中国企业的融资渠道中，间接融资仍然占主导地位，银行业的稳健经营对经济稳定至关重要。银监会应当继续加强和完善对银行的资本充足率监管，以促进银行业的稳健经营，从而为经济发展提供良好的金融环境。其次，建立逆经济周期的“资本充足率监管规则”，减小对经济的负面影响。通过实证研究可知，提高资本充足率标准会紧缩信贷，进而会影响宏观经济增长。监管部门可以考虑建立逆经济周期的“资本充足率监管规则”，在经济上升时提高监管标准，既可以控制银行过度放贷带来的潜在风险，又促使银行积累更多的资本，促进稳健经营;在经济萧条时，可以适度调低资本率标准，允许不符合标准的银行分阶段、逐步达到监管要求，尽量减小监管给经济带来的负面影响。

其次，建立多方位的资本补充途径，提高银行资本充足率。银行有两个补充资本的渠道:一是外部融资，即通过发行普通股、优先股、次级债等方式增加资本;二是通过增强盈利能力积累资本。在经营发展中，商业银行在尽力拓宽外部融资渠道的同时，更应该重视自身盈利能力的提高，只有盈利能力才是其补充资本最根本、最可靠的渠道。

最后，建立资本管理的长效机制。中国很多商业银行在资本市场融资对资本充足率的提高只有短期效应，不能从根本上解决商业银行资本充足率低的问题，所以，商业银行应该设法走出“资本补充—信贷扩张—资本充足率下降—资本补充”的怪圈。一方面，商业银行应该增强自身的盈利能力;另一方面，应该改变片面追求贷款规模的粗放经营模式，提高贷款的质量、降低资产的风险。再次，提高非利息收入占比。长期以来，中国银行业对存贷款利差高度依赖，加大了银行风险较大资产的比重，给银行资本造成压力，银行业应该积极拓展中间业务等不增加或少增加风险资产的业务的收入占比。

注 释:

① 数据来源:中国银行业监督管理委员会2010年报。

② 2004年之前，没有对银行资本充足率监管实行强制性措施，这时的监管处于“软约束”状态。

③ 因为通货膨胀和实际经济增长不完全是由资本充足率决定，所以，这里只能说部分体现了资本充足率的间接效应。

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