基于货币政策传导的银行风险承担机制实证研究

■邓晓霞，孙英隽

一、引言

虽然我国受此次金融危机的冲击相对较小，但危机后的一系列宽松货币政策特别是四万亿投资所引发的风险承担不得不使人们产生担忧。此外，从2013年央行宣布全面放开金融机构贷款利率管制，到2014年以来人民币存款利率的多次上调，再到2015年2月17日国务院发布公告宣布将从2015年5月1日起施行《存款保险条例》，诸多迹象表明我国利率市场化各方面条件已经基本成熟，商业银行之间竞争将上升到另一个高度，银行风险承担问题值得关注。因此在新的时代背景下研究我国货币政策对商业银行风险承担行为的影响具有不可忽视的重要意义。

二、文献综述

从国外文献来看，许多学者都对货币政策与银行风险承担的关系进行了理论与实证。Borio and Zhu（2008）、Adrian and Shin（2010）等均认为中央银行实行的长期过度宽松的货币政策会导致银行产生激进行为。Maddaloniand Peydro（2011）认为利率与商业银行风险承担代理变量存在显著的负相关关系，商业银行利率水平越低，银行风险承担水平则越高。Delis and Kouretas（2011）通过对西欧部分发达国家商业银行2001～2008年的年度和季度金融数据进行实证得出相似的结论。

国内对货币政策传导机制的研究文献主要集中在VAR方法与宏观数据的信贷渠道检验以及银行微观特征与银行信贷渠道的检验两方面 （徐明东、陈学彬，2012）。 江曙霞、陈玉婵（2012）对我国 14家上市银行2008年～2011年的资产负债表季度数据进行实证，认为宽松的货币政策立场有利于降低银行的风险厌恶程度，提高风险承担水平。张强、乔煜和张宝（2013）利用我国14家银行的面板数据进行实证研究，证实我国货币政策传导的风险承担渠道的存在性，宽松的货币政策会提高银行风险承担水平，银行信贷投放规模扩大。

本文利用我国16家上市银行2004～2014年的面板数据构造动态模型对我国货币政策银行风险承担行为进行实证研究。本文与其他学者研究的有以下几点不同：一是增加被解释变量与解释变量以提高检验的稳健性，同时把风险资产与资产之比、不良贷款率作为商业银行风险承担的代理变量，同时把一年期贷款利率、广义货币供应量增长率作为货币政策的代理变量；二是增加银行微观特征控制变量，如资产规模自然对数、净资产收益率、资本充足率；三是探讨货币政策不同性质的银行风险承担是否存在差别及其可能的原因；四是考虑宏观经济状况如经济上行与经济下行对货币政策传导的银行风险承担的影响。

三、实证模型构建与数据选取

（一）实证模型构建

第一层次，检验货币政策传导的银行风险承担渠道的存在性。银行风险行为不仅受货币政策影响，还与银行自身特征、宏观经济环境等多种因素相关；货币政策、银行的经营均具有一定持续性，因此在模型中加入风险的滞后一期变量。本文借鉴Delis and Kouretas（2011）的模型，构建基本的动态模型如下：

其中i代表的是银行个数，t代表的是时间年份。 RISKi,t、RISKi,t－1分别代表银行风险承担变量及其滞后一阶项；MPt代表货币政策代理变量；其余为控制变量。

综合考虑水功能区水质状况、当地技术经济条件和经济社会发展水平，以从严控制水功能区入河污染物总量为指导，按照以下原则确定水功能区限制排污总量。

第二层次，检验不同货币政策立场下银行风险承担是否存在非对称性，模型如（2），在模型（1）的基础上引入代表货币政策立场的虚拟变量EASY，当实行的是宽松的货币政策时，EASY取值为1，否则取值为0。

第三层次，检验银行微观特征对货币政策传导的银行风险承担机制的影响，模型如（3），引入货币政策代理变量与银行微观特征代理变量的交叉项来分析银行微观特征对货币政策传导的银行风险承担机制的影响。

第四层次，检验不同性质银行下货币政策传导的风险承担机制是否存在非对称性，模型如（4），引入银行性质的虚拟变量SOB （State Owned Banks），若是国有商业银行，SOB取值为1，否则取值为0。

第五层次，检验宏观经济环境对货币政策传导的银行风险承担的影响，设定的模型如（5）所示，引入GDP增速与货币政策代理变量的交叉项以及CPI与货币政策代理变量的交叉项。

（二）数据选取

1.被解释变量RISK。银行风险承担测度的是银行自身对风险承担的意愿的主动性，测度指标主要包括风险加权资产对总资产的占比（RAW）及不良贷款率（NPL），前者代表银行风险承担水平，后者体现银行风险偏好（孟纹羽、林珊，2011），因此本文同时选用二者作为银行风险承担的代理变量，增加检验的稳健性。

2.解释变量MP。国外文献对于货币政策代理变量较多地使用市场利率及银行间拆借利率，这是因为欧美等发达国家利率市场已实现市场化，货币政策调控过程较少使用数量型工具而更多地使用价格型工具。我国国情与发达国家存在一定差别，存款上限仍未完全放开，利率市场化仍未完全实现，我国货币政策调控综合运用了数量型工具和价格型工具（徐明东、陈学彬，2011）。因此本文货币政策代理变量同时使用价格型指标和数量型指标，数量型指标采用广义货币供应量的增长率（M），价格型指标则采用一年期贷款基准利率（R）。

3.控制变量。控制变量包含两大部分，一是银行微观特征变量部分，二是宏观经济环境变量部分。关于银行微观特征变量本文选取了能够体现银行个体特征的三个变量，分别是资本充足率（CAR）、净资产收益率（ROE）和资产规模自然对数（ASEET）。本文选取GDP增长率 （GDPG）和消费价格指数（CPI）作为宏观经济环境变量来考察宏观经济对货币政策传导的银行风险承担的影响。

表1 变量的描述性统计（%）

本文选取我国16家上市银行2004～2014年的面板数据作为样本，其中包括五大国有商业银行工行、交行、农行、建行、中行，以及深发展、华夏、中信、民生、浦发、兴业、招商、北京、光大、南京、宁波银行等十一家股份商业银行，其中深圳发展银行因2012年与平安银行合并，故其2012～2014年的数据统一沿用其2011年合并前的数据。所有样本数据主要来源于Wind数据库、上海证券交易所网站、各银行网站及国家统计局网。变量描述性统计见表1。

四、实证结果分析

本文使用stata11计量软件进行系统GMM估计。由于动态面板数据进行回归时可能出现伪回归现象，因此回归之前应先进行数据的平稳性检验。本文使用的是非平衡面板数据，因此采用LLC检验和IPS检验，检验结果发现p值均小于0.05，拒绝原假设，说明不存在单位根，数据是平稳的。

（一）我国货币政策传导的银行风险承担机制的存在性

根据模型（1）进行系统GMM检验货币政策传导的风险承担机制在我国的存在性，实证结果如表2。 模型（1）的 Wald 检验值分别为 165.67、223.87、403.13、395.75，P值均为 0.0000，因此所构造的动态面板数据回归模型是合理的。由表2可发现，广义货币供应量增速（M）与银行风险承担水平显著正相关、一年期贷款基准利率（R）与银行风险承担水平显著负相关，论证了货币政策传导的风险承担机制在我国确实存在，具体分析如下。

1.广义货币供应量增速（M）与银行风险承担水平显著正相关，货币供应量的增长会导致银行风险承担水平上升。当货币当局实施宽松的货币政策，增加广义货币的供应量，市场资金充裕流动性高，投资活跃，银行的资产及相关抵押品价值会随着上升，在追逐利益的动机下，银行自身也会增加高回报率的投资项目。然而“高风险高回报”使得银行风险承担上升。另一方面，由于市场资金充裕，企业对于银行的贷款需求减少，商业银行为了维持并开拓客户范围，主动降低信贷标准，因而导致银行风险承担水平上升。

2.一年期贷款基准利率（R）与银行风险承担水平显著负相关，表明利率水平越低银行风险承担水平越高。随着贷款利率的下降，银行信贷形成“需求方市场”，商业银行为了争取贷款客户竞相降低贷款标准，导致一些本不满足贷款要求的企业或客户也申请到了贷款，由于这些企业或客户容易在经营上发生问题无法按期还款，使得银行风险承担上升。随着贷款利率的上升，银行资产价格随之降低，使得银行贷款违约率及损失率上升，因而银行会采取谨慎行为，提高信贷标准，使得风险承担水平下降。

由于模型（1）设定多个变量，可能存在过度识别问题，需进行Sargan检验。检验结果P值均大于0.1，不拒绝原假设，工具变量设定有效。上述回归方程是建立在随机扰动项无序列相关的假设之上，因此需要对上述方程的回归结果做残差序列相关的检验，结果显示一阶P值均大于0.1，残差不存在一阶序列相关。因此，所选用的工具变量是合理的。

（二）宽松与紧缩货币政策传导的银行风险承担机制的非对称性

在模型（1）的基础上构造模型（2）进一步检验宽松货币政策与紧缩货币政策对银行风险承担的影响是否存在非对称性。实证结果（见表3：篇幅原因

资料来源：Wind数据库、上海证券交易所网站、银行网站、国家统计局，自己整理。注：括号内为P值。*表示显著性水平为10%，**表示显著性水平为5%，***表示显著性水平位1%。省略其他变量结果）表明：

紧缩货币政策代理变量（MP*（1-EASY））的系数显著高于宽松货币政策代理变量 （MP*EASY）的系数，说明在货币当局的紧缩货币政策立场下的货币政策对银行风险承担的影响大于其宽松货币政策立场下的货币政策对银行风险承担的影响。对于这一结果不难解释，我国商业银行惯于执行“审慎”原则，当央行增加货币供应量或者降低基准利率，基于对未知风险的考虑，商业银行不会过度放贷，因此风险承担上升程度相对平稳；然而，一旦央行减少货币供应量或者提高基准利率，审慎的银行便会保留更多资金以防进一步的紧缩，因此风险承担下降程度较大，导致宽松与紧缩货币政策传导的银行风险承担机制非对称性的产生。此外，这种非对称性的产生可能还与我国资产规模市场占比较高的商业银行的银行性质有关，我国国有商业银行由于市场占比高，对国民经济影响甚大，因此容易受到更加严格的监管，使得其不得不采取审慎的经营策略，这一结论可在随后模型（4）的实证结果中得到验证。

（三）货币政策传导的银行风险承担机制存在异质性

表3 宽松与紧缩货币政策传导的银行风险承担机制的影响

模型（3）的实证结果如表4所示（篇幅原因省略其他变量结果），结果表明：

1.资本充足率与货币政策代理变量的交叉项（MP*CAR）系数符号与货币政策代理变量（MP）系数符号相反，这表明银行资本充足率越高，其抵御货币政策变动所带来的风险承担的能力越强。资本充足率作为银行自有资本与风险加权资产之比，在风险加权资产不变的条件下，若资本充足率较大，说明银行自有资本较高，因此银行不用依靠外部举债也能够对冲货币政策影响。其次，在自有资本不变的条件下，资本充足率较大，说明分母风险加权资产就较低，银行对于风险较高的投资偏向于谨慎态度，风险承担水平较低。

2.净资产收益率与货币政策代理变量的交叉项（MP*ROE）系数符号与货币政策代理变量（MP）系数符号相同，表明银行净资产收益率越高，其接受货币政策变动所带来的风险承担的意愿更强烈。这一方面可以归结于宽松货币政策有助于促使资产价格及抵押物价值的上升，导致经济形势显现“良好”的现象，使得银行风险识别能力下降；另一方面可以归结于银行的“收益搜寻动机”：宽松货币政策降低投资回报率，在利益驱动下银行会寻求更高收益的投资，高收益带来高风险使得银行风险承担上升。

3.银行资产规模与货币政策代理变量的交叉项 （MP*ASEET）系数符号与货币政策代理变量（MP）系数符号相反，表明商业银行资产规模一旦上升，其抵御货币政策变动所导致的风险的能力也会提高。可能的原因有三个：（1）我国的大银行容易获得政府隐性担保，市场信誉高，更容易吸收居民及企业的各项存款，也容易吸引优质贷款客户进行贷款，银行风险水平相对较低于小银行；（2）大银行由于其资产规模大，对社会经济影响也大，因此更容易受到严格监管，大银行对于贷款发放、投资无风险证券等行为更加谨慎，风险承担意愿降低；（3）大银行具有更加完善的经营管理机制，风险管理策略更健全、风险控制能力更高，因此风险承担能力高于小银行。

表4 货币政策传导的银行风险承担机制异质性检验

（四）银行性质对货币政策传导的风险承担机制的影响

为进一步验证大银行与小银行对于货币政策传导的风险承担产生差别的原因是否与银行性质有关，本文构造动态面板模型（4）进行检验。结果如表5（篇幅原因省略其他变量结果）：国有商业银行代理变量与货币政策代理变量的交叉项（MP*SOB）系数绝对值大于股份商业银行代理变量与货币政策代理变量的交叉项（MP*（1-SOB））系数绝对值，且交叉项系数符号大部分与货币政策代理变量系数符号相反，说明国有商业银行抵御货币政策变动导致的风险的能力强于股份商业银行。导致这一结果的原因可能与上面的解释相同，首先国有商业银行资产规模普遍较大，且有政府隐性担保的存在，居民及企业更放心把存款放到国有商业银行，国有商业银行本身也能够吸收国企等资产质量相对良好的大企业来借款，风险承担较低；其次国有商业银行网点、业务遍布全国，对我国经济社会方方面面影响甚深，容易受到监管当局的特别关注，因此国有商业银行不得不谨慎经营，降低风险承担水平。

表5 不同性质的银行之货币政策的银行风险承担机制

（五）宏观环境因素对货币政策传导的银行风险承担的影响

模型（5）实证结果如表6所示（篇幅原因省略其他变量结果），结果表明：

1.国内生产总值增速与货币政策代理变量的交叉项（MP*GDPG）系数符号与货币政策代理变量系数符号显著相同，表明GDP增速上升会弱化货币政策传导的银行风险承担机制。可能的解释是货币政策与GDP增速存在因变量与自变量的关系，GDP增速上升，表明国内经济形势较好，资产价格及抵押品价格上涨，企业财务状况良好、投资热情高，此时货币当局倾向于实施稳健的货币政策以避免经济出现过热，然而在良好的经济形势下银行风险辨别能力下降，倾向于扩大信贷规模，依然导致其风险承担上升；当GDP增速下降，表明经济处于下行阶段，资产价格及抵押品价格缩水，企业财务状况恶化，此时货币当局往往会出台宽松的货币政策以防止经济进一步萧条，然而在经济下行时银行对于风险变得敏感，往往会缩小信贷规模，风险承担水平下降。金融危机后我国出台的“四万亿”投资效应正印证了这一结论：金融危机对我国经济特别是出口贸易造成了一定冲击，为了避免国内经济持续衰退，我国出台“四万亿”投资计划向社会注入资金，然而事实证明效果不如预期，危机后国内企业特别是出口贸易企业财务报表质量下降，银行基于审慎经营的原则不得不谨慎贷款，风险承担上升有限。2007年我国GDP增速为14.2%，而2014年GDP增速下降为7.4%，仅约为危机前的一半。

2.CPI与货币政策代理变量交叉项（MP*CPI）的系数不显著，表明货币政策传导的银行风险承担机制受消费价格影响不显著。可能的原因是CPI反映通货膨胀水平、居民购买力，但与货币政策直接作用不大。

表6 宏观环境因素对货币政策传导的银行风险承担的影响

五、结论与建议

本文以我国2004～2014年的上市银行数据及宏观经济数据为基础进行五个层次的实证，得出以下结论：（1）我国确实存在货币政策传导的银行风险承担机制，宽松（紧缩）货币政策会导致银行风险承担水平上升（下降）；（2）货币政策传导的风险承担存在非对称性，一是表现在紧缩货币政策的银行风险承担水平下降幅度高于宽松货币政策的银行风险承担水平的上升幅度，二是国有商业银行对货币政策传导的风险承担抵御能力强于股份制商业银行；（3）货币政策传导的银行风险承担存在异质性，银行风险承担水平受资本充足率、净资产收益率、资产规模等银行微观特征因素的影响；（4）宏观经济环境会弱化货币政策对银行风险承担的影响。

由于货币政策传导的银行风险承担机制在我国显著存在，货币政策会放大或减小银行的风险承担水平进而对宏观经济产生作用，因此我国应该把货币政策纳入宏观审慎框架中；货币政策的风险承担机制受资本充足率、净资产收益率、资产规模等银行微观因素的影响，我国应充分发挥货币政策与金融监管政策的联动效应，同时不断完善差别化、逆周期动态监管机制，以在利率市场化到来之际保障我国金融体系持续稳定的健康发展。

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