利率市场化视角下货币政策对银行流动性创造的影响

邓向荣　张嘉明　李宝伟　张云

摘 要：运用1997-2015年中国186家银行的非平衡面板数据，实证检验银行风险承担在货币政策影响银行流动性创造过程中所发挥的中介效应。结果发现：货币政策通过影响银行风险承担而对银行流动性创造产生影响，即银行风险承担在货币政策影响银行流动性创造的过程中起到了中介作用。此外，货币政策通过影响银行风险承担对银行表內流动性创造和表外流动性创造都会产生影响。采用四种货币政策度量指标、两种银行流动性创造度量指标和两种银行风险承担度量指标的稳健性检验均支持了以上结论。进一步的实证研究表明：货币政策对银行风险承担和银行流动性创造的作用都会受到利率市场化水平的影响，即随着利率市场化水平的提升，货币政策对银行风险承担的影响会有所减弱，价格型货币政策对银行流动性创造的影响也会降低。

关键词： 货币政策；利率市场化；银行风险承担；银行流动性创造

中图分类号：F832.3 文献标识码： A 文章编号：1003.7217（2018）01.0010.09

一、引 言

在中国目前的银行主导型金融结构中，银行流动性创造对经济的发展与稳定发挥着重要作用，中央银行可以通过货币政策来影响银行的流动性创造，这种观点不仅在理论上得到了学者们的认可，也获得了经验证据的支持。虽然货币政策会影响银行流动性创造，但是其中的作用机制还缺乏系统的分析。传统观点认为，货币政策渠道有以下几种：一是货币渠道，货币政策通过货币供给的变化影响利率，进而影响实体经济；二是信贷渠道，货币政策通过影响银行的信贷供给和企业的资产负债表而产生效果；三是风险承担渠道，货币政策通过改变银行的风险感知和风险容忍而发挥作用。Bryant（1980）、Diamond和Dybvig（1983）认为，银行将非流动性资产转化为流动性负债从而创造流动性[1，2]。一方面，银行只需改变其负债端的资金结构就能增加或减少流动性创造[3，4]；另一方面，银行资本也会影响其资产组合的构成，从而银行也可以通过改变其资产端的结构来影响流动性创造＼[5]。这说明货币政策既可以通过货币渠道和信贷渠道对银行流动性创造产生直接影响，也可能通过银行的风险承担对其流动性创造产生间接的影响。那么，中国的货币政策究竟有没有通过风险承担渠道来影响银行的流动性创造呢？换句话说，银行的风险承担是否构成货币政策与银行流动性创造之间的一种中介呢？此外，货币政策的有效性可能会受到利率市场化程度的影响，那么，货币政策对银行风险承担和流动性创造的影响是否取决于利率市场化水平？本文将对以上问题进行实证检验。

二、理论分析与研究假设

（一）货币政策与银行风险承担

Borio和Zhu（2008）最先提出货币政策的银行风险承担渠道，并将其定义为政策利率影响银行的风险感知或风险容忍度，进而对资产组合的风险程度、资产定价、资金成本以及融资条件产生影响[6]。理论上，货币政策对银行风险承担的影响可能是正向的，也可能是负向的。具体而言，宽松的货币政策可以通过五种机制增加银行的风险承担，与此同时，也会通过风险转移效应减少银行的风险承担。

1.宽松的货币政策增加银行风险承担的作用机制。一是估值、收入和现金流效应，即低利率可以提高资产和抵押品的价值及其收入和利润，进而降低风险感知，提高风险容忍度。具体而言，银行对违约率、违约损失、波动性和相关性的估计行为具有顺周期性，这种顺周期性恰恰就是货币政策影响银行风险感知的一种表现。理论界一般假设风险容忍度会随着财富的增加而提升，低利率使资产的估值、收入和现金流增加，相当于增加了预期的财富水平，进而提高了银行的风险容忍度。因此，宽松的货币政策可以通过估值、收入和现金流效应降低银行的风险感知，提升其风险容忍度，最终造成银行的风险承担增加。二是追逐收益率效应，即通过市场利率与金融机构目标收益率之间的关系发挥作用。市场利率的降低可能会与粘性目标收益率相互作用，从而提升风险容忍度。粘性目标收益率一方面是契约性质的反映，比如养老基金和保险公司等机构的负债是预先设定的长期固定收益率；另一方面，也是金融机构行为特征的反映，比如货币幻觉或市场繁荣期之后预期调整的困难。市场利率和目标收益率之间的差距越大，追逐收益率效应越强[7，8]。三是政策透明和保险效应，即通过中央银行的沟通政策和反应函数发挥作用。中央银行未来政策的透明度和承诺的可信性会影响金融机构的行为，通过提高政策的透明度和承诺的可信性，再辅之以具体的行动，中央银行能够消除未来的不确定性，进而压缩风险溢价。如果市场相信中央银行的反应函数应在切断大规模的经济下行风险方面是有效的，就意味着利率的变化对金融机构的行为具有一种不对称的影响：降低利率对风险承担的鼓励作用要大于提高利率对风险承担的抑制作用，因为中央银行删改（censor）了未来各种可能结果的分布，这相当于给金融机构施加了一种保险效应。四是资产替代效应。一般情况下，安全资产的实际收益率降低会减少其在银行资产组合中的权重。因此，风险中性的银行会增加对风险资产的需求，这会降低风险资产的总体收益率，直到两种投资的回报重新达到均衡状态，风险厌恶的银行也会以类似的方式重新配置其资产组合[9]。五是杠杆效应。Adrian和Shin （2009）认为金融机构盯住固定的或顺周期的杠杆率，一旦遭遇资产组合冲击或利润冲击，银行的反应是买入或卖出资产，而不是调整股权结构或补充资本[10]。货币政策的宽松会导致资产价格上涨，银行股权会增加，由于盯住顺周期的杠杆率，因此，银行的资产需求会增加，对风险资产的需求也会增加，造成银行的风险承担增加。

2.宽松货币政策减少银行风险承担的作用机制。货币政策可以通过风险转移效应减少银行的风险承担。信息不对称和有限责任制度下的银行会承担高于社会最优水平的风险，在这种情形下，风险中性的银行会表现得像风险偏好型银行一样，因为他们没有将施加给存款人和债券持有人的损失内化。具体而言，只要能获得正收益，银行就会偏好风险更高、收益也更高的投资，而不会选择审慎性投资，然而，高风险的投资一旦失败就会给存款人带来巨大损失，这种道德风险的存在正是因为在信息不对称和有限责任制度下银行将风险转移给了存款人和债权人。银行资本充足率的提升可以在一定程度上抑制道德风险，因为在投资失败时，银行自身的投入越多，其损失也越多，所以，在选择投资项目时也会更加谨慎。此外，银行未来利润的净现值也会抑制上述道德风险的发生。银行未来利润的净现值越高，其承担过多风险的激励就越小。当政策利率降低时，也就意味着无风险资产的实际收益率降低，这会提高中介利差，进而提高银行资产和未来利润的价值，从而弱化道德风险并减少银行的风险承担。同时，政策利率的下降会导致存款利率的降低，但只能部分地传导至贷款利率，这会使银行利润上升，风险承担减少[9，11]。endprint

（二）货币政策与银行流动性创造

传统金融中介理论认为，流动性创造是指银行为借款人提供非流动性贷款，而赋予存款人以即刻以票面价值支取存款的能力。换句话说，银行流动性创造的过程是将非流动性资产转化为流动性负债的过程。也有研究表明，银行只需改变其负债端的资金结构就能增加或减少流动性创造。此外，银行资本也会影响其资产组合的构成，从而银行也可以通过改变其资产端的结构来影响流动性创造。可见，银行可以在资产负债表内进行流动性创造，同时，也可以在资产负债表外进行流动性创造。Kashyap等 （2002）指出，银行不仅面临存款人的流动性需求，也面临购买了贷款承诺的客户的流动性需求[12]。贷款承诺在流动性创造中的作用在于：当即期信贷市场上存在信贷配给时，贷款承诺的购买者相当于购买了一份保险，这使得他们可以在将来要求银行发放贷款，以获得流动性。

由于缺乏对银行流动性创造进行度量的方法，相关的实证研究一直没有得到推进，直到Berger和Bouwman （2009）创造性地提出一种全面综合地测度银行流动性创造的方法，即基于金融中介理论将银行资产负债表内和表外的所有项目划分为流动性、半流动性和非流动性三种类型，并赋予相应的权重，从而可以计算出每家银行的流动性创造水平[13]。之后，基于这种方法，有关银行流动性创造的实证研究不断涌现出来[14-18]①。

综上所述，本文提出以下假设：

假设1：货币政策通过影响银行的风险承担而对银行流动性创造产生影响，即银行风险承担在货币政策影响银行流动性创造的过程中起到了中介作用。

银行风险承担对货币政策的反应，不仅通过资产负债表内各项的调整而实现，也通过表外途径表现出来。然而，已有文献大多只关注货币政策对银行信贷行为的影响，而忽视了货币政策对银行表外业务的影响[6]。这种不考虑银行表外业务的做法不利于全面认识货币政策的传导效果，因此，进一步将银行流动性创造分为表内流动性创造和表外流动性创造，并提出以下假设：

假设2：货币政策通过影响银行的风险承担而对银行流动性创造产生影响，既会影响银行的表内流动性创造，又会影响银行的表外流动性创造。

三、研究设计

（一）计量模型

借鉴Baron和Kenny（1986）＼[19]提出的中介效应检验方法，构建以下模型来检验货币政策是否通过银行风险承担的中介效应来影响流动性创造：

LCit=α0+α1MPt+Xitδ+u1i+εit（1）

RISKit=β0+β1MPt+Xitφ+u2i+vit（2）

LCit=γ0+γ1RISKit+γ2MPt+Xitω+u3i+eit（3）

其中，LC为银行流动性创造，MP为货币政策，RISK为银行风险承担，X为控制变量列向量，u为不可观测的个体异质性特征，ε、v、e为误差项。

模型（1）用来检验主效应，即货币政策对银行流动性创造的影响；模型（2）用来检验解释变量对中介变量的影响，即货币政策对银行风险承担的影响；模型（3）用来检验在控制住其他解释变量的情况下，中介变量是否对被解释变量产生影响。若

α1、β1、γ1、γ2在统计上同时显著，则中介变量起到部分中介作用；若α1、β1、γ1同时显著，且γ2不显著，则中介变量起到完全中介作用；若α1不显著，则中介效应不成立[19]。除了根据回归系数来判断中介效应是否存在之外，通常还采用Sobel.Z检验来进行辅助的判别。因此，在模型（3）回归结果的最后一列中展示了相应的Sobel.Z检验的p值。

（二）变量选择与说明

1.银行流动性创造。采用三步法来构造银行流动性创造衡量指标②：第一步是根据变现的难易程度、交易成本和到期时间将银行的资产负债表和表外活动分为三类：流动性（liquid）、半流动性（semiliquid）和非流动性（illiquid）。第二步，对第一步中的各类项目进行赋权：非流动性资产、流动性负债和非流动性表外业务赋予权重0.5，半流动性的项目赋予权重0，流动性资产、非流动性负债、所有者权益以及流动性表外业务赋予权重-0.5。第三步，根据前两步的结果进行加权求和，从而构造出银行流动性创造衡量指标③。

遵循以上思路，对中国商业银行的流动性创造水平进行测算，考虑到中国金融结构与金融制度的特殊性，借鉴相关学者的做法[17，18]，对上述流动性测度方法进行调整，使之更加符合中国银行业的经营特征。具体的分类和赋权结果如表1所示。

2.货币政策。借鉴已有研究的处理方法，本文选择四个货币政策代理变量，分别是：一年期贷款基准利率（LOAN）、法定存款准备金率（RESERVE）、90天期全国银行间同业拆借利率（INTERBANK）以及广义货币（M2）年增长率（M2R）。

3.银行风险承担。已有文献中银行风险承担的代理变量主要有：风险加权资产占总资产比重、不良贷款率、Z score以及预期违约频率（expected default frequency）。其中，Z score主要反映银行的破产风险，预期违约频率虽然能够很好地度量银行的风险承担，但数据可得性较差，所以综合来看，本文选择风险加权资产占总资产比重（RWA）作为银行风险承担的代理变量，它可以衡量银行的主动风险承担程度，能够反映货币政策对银行风险资产组合的影响。这里采取方意（2012）[20]的方法计算风险加权资产，即风险加权资产=总权益/资本充足率，进而计算出风险加权资产占总资产比重。此外，也采用不良贷款率（NPLR）作为衡量银行风险承担的备选指标，用于稳健性检验。

4.控制变量。借鉴相关学者的研究[14，17，20]，引入如下控制变量：（1）资产规模（ASSET）：采用银行资产的自然对数表示。银行的资产规模越大，则投资的资产组合以及地域分布就越分散，因此风险承担越小[18]。规模越大的银行，风险管理技术也越高，进而风险也越小。与此同时，银行规模对银行流动性创造具有双重影响，一方面，资产规模越大，意味着银行的业务能力越强，进而流动性创造越大；另一方面，资产规模大的银行一般风险承担意愿更低，因此，流动性创造可能越小。（2）资产回报率（ROA）：资产回报率是银行盈利能力的表征，较高的资产回报率可以激励银行进行更加激进的错配行为，从而承担更多的风险、创造更多的流动性[17]。（3）运营效率（EFFICIENCY）：采用银行运营成本与总收入之比来表示。已有研究表明，银行运营效率对银行流动性创造具有显著影响[17]。（4）杠桿率（LEVERAGE）：采用银行资本（所有者权益）与总资产之比表示。理论上，银行资本金对银行风险和流动性创造具有双重影响[14]，一方面，根据“风险吸收假说”，资本金的增加使银行的风险吸收能力增强，从而资本金越高的银行流动性创造越大；另一方面，根据“金融脆弱假说”，资本金的增加也降低了银行的脆弱性，从而减少了流动性创造。因此，以银行资本与总资产之比衡量的杠杆率，是银行进行风险承担和流动性创造的一个重要参考指标。（5）GDP增速（GDP）：采用GDP的年增长率表示，用以控制宏观层面的影响因素。经济增长速度反映宏观经济运行情况，经济的繁荣和衰退会直接影响银行的经营行为。一般认为，经济增长率较高时，银行主动风险承担行为更加激进，因此，流动性创造也更多。endprint

四、实证结果及分析

（一）样本与数据说明

银行样本来源于Bankscope数据库，从中筛选出1997-2015年186家银行的非平衡面板数据④。截至2015年年底，样本银行资产总额为154.1万亿元，占同期全国银行业金融机构总资产的77.3%，因此，本文的样本具有较高代表性。

（二）描述性统计

剔除观测值不足连续两年的银行，此外，为了降低异常值的影响，对所有变量进行了 1%分位及 99%分位的缩尾处理。表2为主要变量的描述性统计结果。

表2中，LOAN和INTERBANK属于价格型货币政策代理变量，RESERVE和M2R属于数量型货币政策代理变量；LOAN和RESERVE属于政策导向型货币政策代理变量，INTERBANK属于市场导向型货币政策代理变量。这四种货币政策代理变量能够全面地反映近年来中国货币政策的变化。银行流动性创造方面，样本中银行每单位资产的流动性创造平均为0.278，其中，表内流动性创造平均为0.201，表外流动性创造平均为0.077，表明近二十年来中国银行业的流动性创造以表内流动性创造为主。其他变量的统计情况反映了银行异质性的差异，总体上看，样本中不同银行之间的资产规模和运营效率的差异较为突出。

（三）实证结果及分析⑤

1.货币政策通过银行风险承担的中介作用影响银行流动性创造的检验结果如表3、表4所示。

从表3中对模型（1）的检验结果可以看出，四个货币政策代理变量的系数分别为-0.025、-0.003、-0.010、0.003，且均在1%的水平下显著，说明紧缩的货币政策对银行流动性创造具有显著的负向影响，而宽松的货币政策对银行流动性创造具有显著的正向影响。在对模型（2）的检验中，LOAN、RESERVE的估计系数分别为-0.012、-0.010，且在1%的水平下显著，说明宽松的货币政策对银行风险承担具有显著的正向影响，而INTERBANK、M2R的系数分别为0.004、-0.002，也在1%的水平下显著，说明宽松的货币政策对银行风险承担具有显著的负向影响。综合来看，不同类型的货币政策对银行风险承担具有不同的影响，银行风险承担对货币政策反应显著。表4在对模型（3）的检验中，银行风险承担对银行流动性创造具有显著的正向影响，而且在控制住银行风险承担之后，除了RESERVE之外，其他货币政策代理变量仍然对流动性创造具有显著影响，紧缩的货币政策对银行流动性创造具有显著的负向影响，宽松的货币政策对银行流动性创造具有显著的正向影响。表明银行风险承担在贷款基准利率、银行间拆借利率和M2增长率这三种货币政策影响银行流动性创造的过程中发挥了部分中介效应，而在法定存款准备金率影响银行流动性创造的过程中发挥了完全中介效应，所以假设1成立。从Sobel.Z检验的结果来看，在1%的置信水平下均拒绝“中介效应不显著”的原假设，这也进一步证实了假设1成立。

2.流动性创造异质性对银行风险承担中介效应的影响。将银行流动性创造区分为表内和表外分别进行回归⑥，见表5、表6。

从表5可以看出，在对模型（1）的检验中，四个货币政策代理变量系数分别为-0.021、-0.002、-0.010、0.004，且均在1%的水平下显著，说明紧缩的货币政策对银行表内流动性创造具有显著的负向影响，而宽松的货币政策对银行表内流动性创造具有显著的正向影响。关于货币政策对银行风险承担的影响，仍然由基准回归的模型（2）来表示，模型设置和变量均与基准回归完全相同，相应的估计结果也没有发生变化，如表4所示，这里不再赘述。对模型（3）的检验中，在控制住银行风险承担之后，四种货币政策仍然对表内流动性创造具有显著影响，而且货币政策和银行风险承担均在1%的水平下影响显著，表明银行风险承担在货币政策影响银行表内流动性创造的过程中也发挥了部分中介效应。从Sobel.Z检验的结果来看，在1%的置信水平下均拒绝“中介效应不显著”的原假设，说明银行风险承担在货币政策影响银行表内流动性创造过程中发挥了中介效应。

从表6可以看出，在对模型（1）的检验中，四个货币政策代理变量系数分别为0.165、0.000、0.001、-0.000，且至少在5%的水平下显著，说明虽然货币政策对银行表外流动性创造具有显著影响，但是影响程度非常微小。值得注意的是，紧缩性货币政策对银行表外流动性创造具有显著的正向影响，而宽松的货币政策对银行表外流动性创造具有显著的负向影响，这与表内流动性创造的情况完全相反。对模型（3）的检验中，在控制住银行风险承担之后，货币政策仍然对表外流动性创造具有显著影响，而且货币政策和银行风险承担同时在1%的水平下显著影响银行表外流动性创造，表明银行风险承担在货币政策影响银行表外流动性创造的过程中也发挥了部分中介效应。从Sobel.Z检验的结果来看，在1%的置信水平下均拒绝“中介效应不显著”的原假设，说明银行风险承担在货币政策影响银行表外流动性创造过程中发挥了中介效应。

综合以上检验结果可知，银行风险承担在货币政策影响银行表内流动性创造和表外流动性创造的过程中都发挥了中介效应，所以假设2成立。

（四）稳健性检验

首先，采用周爱民和陈远（2013）[21]测算银行流动性创造的方法，重新计算各银行的流动性创造指标，以检验基准模型的稳健性。其次，更换银行风险承担的测度指标，在基准回归模型中，采用银行风险加权资产占总资产的比例来测度银行风险承担，在稳健性检验中，将其替换为不良貸款率。稳健性检验结果如表7、表8所示。结果表明，更换关键解释变量和被解释变量之后，货币政策通过银行风险承担影响银行流动性创造的中介效应仍然显著，这与基准回归的结论一致。

五、进一步讨论：利率市场化的影响[21-24]

中国的利率市场化改革起步于1996年中国人民银行放开银行间同业拆借利率，经历渐进改革、稳步推进的过程，至2015年基本完成。本文的样本区间几乎涵盖了中国利率市场化改革的全部历程，因此，考虑利率市场化的影响，不仅有助于深化对货币政策传导渠道的认识，也可以为今后的货币政策操作实践和进一步的利率市场化改革提供借鉴。endprint