货币政策与银行风险承担——基于银行审慎监管的角度

■ 王冰晓，刘 阳，童中文

2008年全球金融危机对国际金融环境和金融监管理念产生了深远影响。物价稳定与金融稳定之间如何平衡成为金融界关心的热点。许多学者研究发现：宽松货币政策是引发此次危机的重要原因之一，从货币政策与银行风险偏好及风险承担的关系中得到了货币政策传导的风险承担渠道（Taylor，2009）。 银行风险承担渠道理论 （Bank Risk－taking Channel）认为，货币政策可以通过影响银行等金融机构的风险识别、风险测度及风险偏好，进而影响其风险承担意愿（Borio and Zhu，2008）。 这以后，巴塞尔委员会也吸取经验，出台了巴塞尔协议Ⅲ，提出加强银行审慎监管，强化日常运营，以抵补货币政策冲击。随后，中国银监会也紧随其步伐，制定了包括资本充足率、杠杆率①此处杠杆率指的是2008年金融危机后，巴塞尔委员会在吸取经验教训完善新资本协议时，提出新的监管指标，其计算方法是：杠杆率=核心资本/表内外总资产风险暴露，巴塞尔新资本协议规定其下限为3%，我国银监会根据自身情况规定其下限为4%。、流动性和拨备覆盖率在内的四大新监管工具，构成了中国银行业新的监管框架。那么银行审慎监管是否影响以及如何影响货币政策对风险的冲击呢？研究货币政策与银行风险承担之间的关系，以及银行审慎监管对该关系的影响，不仅关系到金融稳定问题在货币政策中的角色扮演，也关系到银行风险管理及监管当局与货币政策的协调实施等问题。

一、相关理论与研究评述

（一）货币政策与银行风险承担

Borio和 Zhu（2008）以及 Adrian 和 Shin（2010）通过分析得出货币政策通过影响资产价格和抵押物价格、银行和投资者的风险测度及风险承担意愿，进而影响金融稳定。参考张强和张宝（2011）等的研究，总结货币政策风险承担渠道的传导机制如下：

1．收入估值效应

首先，宽松货币政策促进影响抵押物和资产价值上升，进而改变银行对违约概率等市场波动的估计，使得风险容忍度提高。其次，Adrian和Shin（2010）指出低利率还会影响到银行依据在险价值VAR计算的风险测度，导致银行资产负债表扩张，促使风险容忍度和银行风险承担上升。

2．保险效应

保险效应主要来源于投资者对央行支持决策的肯定和预期，由于“透明效应”的存在，在经济不稳定时，金融市场参与者往往认为中央银行可以采取有效手段来降低大规模风险发生的概率，这就促使银行等金融机构冒险进行风险投资，风险承担大大提高，即“保险效应”（Altunbas et al.，2009）。

3．习惯形成效应

习惯形成效应是指，投资者在某种思维定势和乐观情绪存在的情况下，对经济繁荣现象产生乐观信任，从而增加风险偏好的行为。Angeloni et al.（2011）和 Campbell和 Cochrane（1999）认为宽松货币政策会导致实体经济活动的增加，带来经济繁荣景象，从而导致银行风险厌恶降低，风险承担增加。

4．资产组合替代效应

一方面，宽松的货币政策导致无风险收益率下降，在其他因素不变的情况下，追求收益的动机驱使投资者对高风险资产的需求上升（Rajan，2005）。另一方面，利率下降，负债融资成本降低导致银行负债需求上升，自有资金占比下降，有限责任保护下的道德风险增加。

（二）货币政策风险承担渠道的异质性

货币政策对银行风险承担的影响是否存在异质性？是否受银行审慎监管的影响呢？Delis和Kouretas（2011）及 Altunbas et al.（2012）研究发现，资本充足率和流动性在货币政策影响银行风险方面起着缓冲作用。国内学者对该领域的研究比较少，黄宪等（2005）、戴金平等（2008）对货币政策传导异质性的研究仅局限于信贷传导渠道。2008年金融危机爆发以后风险承担渠道的异质性才逐渐被重视。于一、何维达（2011）实证研究发现资本充足率低的银行在风险效应中表现更加激进。江曙霞、陈玉婵（2012）亦得出货币政策对银行风险承担的影响取决于银行资本状况。

目前已有许多文献验证了货币政策风险承担渠道的存在，但对货币政策风险承担渠道的异质性，尤其是银行审慎监管状况引起的异质性的研究尚不足。而事实证明，不同监管强度的银行可能对货币政策冲击具有不同的决策和抵御能力。鉴于此，本文围绕货币政策影响银行风险承担的问题，从银行审慎监管的角度出发研究了我国货币政策风险承担渠道。

二、数据、变量与模型

（一）数据来源

我们首先收集了2003～2013年16家上市商业银行的月度面板数据作为研究样本，但考虑农业银行和光大银行上市较晚，数据严重缺乏，我们将其剔除，剩余14家银行①14家银行分别是中国银行、工商银行、建设银行、交通银行、兴业银行、浦发银行、平安银行、民生银行、招商银行、中信银行、华夏银行、北京银行、南京银行、宁波银行。。数据来自国泰安数据库、中国国家统计局以及各银行年报，由于某些数据的缺失，得到一个非平衡的面板数据。

（二）变量选择

1．货币政策（MP）

现阶段，中国的货币政策调控结合使用了多种价格和数量型工具，难以找到有效的综合货币政策的代理变量（徐明东、陈学彬，2011）。考虑模型稳健性，以法定存款准备金率（req）、一年期贷款利率（rl）和7天银行间同业拆借利率（rc）②根据Chen Hongyi等（2011）的研究，全国银行同业拆借市场上90%的交易合约期限都在7天内，因此我们采用最有代表性的7天同业拆借利率。作为货币政策代理变量。

2．银行审慎监管（SUP）

资本充足率（car）、杠杆率（lev）、流动性和拨备覆盖率（pvc）是中国银行业四大监管工具（中国银行业监督管理委员会，2011）。参考胡利琴、彭红枫等（2012）等学者的研究，选取流动性比例（lra）作为流动性监管的替代变量。

3．风险承担（RISK）

根据已有实证文献，常用的银行风险测度指标主要有Z值、风险资产占比、不良贷款率、特许权价值和预期违约率。但依据前文分析，货币政策主要通过改变风险容忍度及风险偏好导致风险承担增加。因此，参考陈玉婵和钱利珍（2012）等的研究，我们使用风险资产占比（RiskT）①参考Delis和Kouretas（2011）的计算方法，RiskT为银行风险资产占总资产比率，其中风险资产指的是所有价值会跟随货币或信贷市场波动的资产，包括银行总资产中除去现金、存放中央银行款项以及拆放同业的部分。作为银行风险承担的替代变量。考虑到模型结果的稳健性，在后文中使用不良贷款率（npl）进行稳健性检验。

4．其他控制变量（control）

我们控制了可能影响银行风险的其他因素。第一，使用银行总资产的自然对数（lnta）衡量银行规模。第二，宏观层面上控制经济环境gdp增长率（gdpg）②由于不同地区经济形势有较大差异，因此gdp增速对国有制和股份制商业银行采用全国数据，北京银行、南京银行和宁波银行分别采用北京市、江苏省和浙江省数据。，以及影响银行信贷风险的房地产销售价格指数（house）。另外考虑到当期风险承担与银行规模存在相互影响，对银行规模做滞后一期处理。

（三）模型构建

根据研究目的，主要考查两个模型的实证研究。

模型一：检验中国货币政策与商业银行风险承担的关系，验证风险承担渠道。

其中，i表示截面银行个数，t表示变量当期值，t-1表示变量滞后一期值，j表示该银行所在地区。我们关注MP的系数β2的符号及显著性。如果为负，则说明在其他因素被控制的条件下，货币政策与银行风险承担之间呈现负相关关系，即宽松的货币政策会增加银行风险承担，反之则相反。

模型二：验证银行审慎监管对货币政策风险承担渠道的异质影响。

该模型中，加入银行审慎监管指标SUPi,t③银行审慎监管变量（SUP）中，除了资本充足率采用滞后一期值cari，t-1外，另外三个监管指标均采用当期值。及其与货币政策的交叉项 MPt×SUPi，t。 我们关注参数 β6与β7的符号及其显著性。如果β7为负值，则表示银行审慎监管与风险承担负相关关系；如果在β6与β2符号相反，则说明该审慎监管手段可以抵消宽松货币政策对银行风险承担的影响作用。

三、计量结果分析

在以上模型中，由于因变量的滞后项作为解释变量会导致解释变量具有内生性，当该问题与动态性同时存在的时候，我们采用Blundell和Bond（1998）提出的动态面板数据系统广义矩 （SYSGMM）法对模型进行估计。

1．模型一：银行风险承担渠道检验

运用SYS-GMM法对模型1进行估计，得到了如表1所示的结果。Sargan检验和AR（2）检验表明工具变量合理有效。结果表明，以风险资产占比（RiskT）衡量的银行风险承担与货币政策成显著的负相关关系，验证了中国存在银行风险承担渠道，且与国内外研究结论相一致，即宽松的货币政策增加了银行的风险承担 （Jimenez et al.，2009；Altunbas et al.，2012）。

表1 货币政策银行风险承担渠道的SYS-GMM检验

在模型的控制变量方面，gdpg的系数显著为正，表明中国银行业风险承担具有顺周期性，因此监管当局应密切关注银行在经济上行时的风险状况。房地产价格指数与RiskT显著正相关，表明房势较好时，企业净值改善，风险承担意愿上升。银行资产规模与银行风险承担显著负相关，表明资产规模越大的银行，应对风险的能力较强，验证了“大而不倒”假说。

另外，银行风险承担的前一期值对当前也存在显著影响，风险偏好的前期值对当期值存在显著负影响，表明前期较大的风险偏好，可能会使决策者意识到需要改进自身资产组合状况，而降低当期风险偏好。

2．模型二：银行风险承担渠道基于银行审慎监管影响的异质性检验

模型二中，我们加入了银行审慎监管及其与货币政策的交叉项，为了避免过多解释变量导致模型多重共线性及自相关，我们依次加入各监管变量及其交叉项进行检验，结果如表2所示。Sargan检验和AR（2）检验结果表明工具变量有效。

表2 银行风险承担渠道异质性的SYS－GMM检验

表2中，模型（1）至（4）检验了银行审慎监管对法定存款准备金率传导的影响；（5）至（7）检验了银行审慎监管对一年期贷款利率传导的影响；（9）至（12）检验了银行审慎监管对7天同业拆借利率传导的影响。

检验结果表明，资本充足率、杠杆率和拨备覆盖率与银行风险承担显著负相关。而且这三个指标的加入并没有改变货币政策与风险承担的符号及显著性，再次验证了该渠道的稳健性。交叉项系数与MP系数符号相反，表明该监管指标的加入对货币政策冲击起削弱作用，即资本充足率、杠杆率和拨备覆盖率越大的银行，货币政策对银行风险承担的影响越不敏感。表明银行审慎监管对货币政策风险承担渠道有调节作用。

不同的是，流动性指标的加入不仅改变了货币政策的符号，交叉项的系数也与其他三个监管指标不同。这表明在流动性监管显著影响的情况下，宽松的货币政策会降低银行的风险承担，这是由于道德风险引起的，因为我国银行虽然进行了股份制改革，但大都受政府支持，在这种情况下，宽松的货币政策增加银行资产价值及特许权价值，降低道德风险及风险偏好。另外，流动性比例系数为正，表明流动性越强的银行，出于对自身流动性的信任，风险承担意愿就越强，这与常理不悖。交叉项系数为负，与MP系数符号相反，表明其与其他监管指标一样对货币政策冲击起削弱作用，不同的是：流动性监管削弱的是货币政策降低风险承担的作用。

四、结论与政策建议

本文基于2003～2013年期间我国14家商业银行的动态面板数据，采用系统GMM方法实证检验了货币政策传导的风险承担渠道及其异质性。得到以下重要结论：货币政策与银行风险承担呈显著负相关关系，即宽松的货币政策会增加银行的风险承担。而且这种关系比我们想象的更加复杂，它还依赖于银行审慎监管状况，资本充足率、杠杆率、拨备覆盖率和流动性比例等监管指标值越大的银行，其风险承担对货币政策的反应敏感度越弱。这对银行自身和监管当局以及中央银行货币政策的制定有很大参考意义，具体如下：

首先，对于银行来说，要时刻关注自身的监管指标动向，尽量保证各指标值定位在我国的监管要求范围内，并在此基础上依据自身情况进行调整，在货币政策变化尤其是宽松的货币政策时期，加强内部的各项监管，提高资本充足率、拨备覆盖率等的指标水平，缓冲货币政策对风险承担的冲击，风险管理部门可以依据动态货币政策调整行内监管审查的重点和频度范围，但要注意流动性监管与资本充足率监管、杠杆率监管和拨备覆盖率监管的区别。

其次，对于监管当局与货币当局来说，当价格稳定和金融稳定之间出现替代时，宏观审慎监管措施可以对货币政策形成补充。金融稳定与价格稳定目标间的关系取决于经济冲击的类型，在低通胀和银行过度风险承担阶段 （如低通胀＋房地产价格泡沫期），提高利率等紧缩性政策难以同时实现目标。因此，为同时实现价格稳定和金融稳定目标：（1）对于货币政策制定者来说，应该给予银行风险应有的关注，考虑政策制定可能对金融稳定带来的冲击，特别注意风险效应的动态性，对不同类型的银行做出区别对待。（2）对于监管当局来说，由于风险效应中银行的异质反应削弱了货币政策的理论效力，从而要求监管部门策略更具针对性，要同时考虑银行业审慎监管状况，搭配使用宏观审慎管理工具，进一步推广差别化的监管手段，灵活运用资本充足率、杠杆率、流动性、贷款损失准备等监管指标，建立更具前瞻性的、有机统一的审慎监管制度安排，增强银行业金融机构抵御风险的能力。

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