金融结构演变、货币政策与银行风险承担异质性

徐皓 张嘉明

内容提要：基于2002-2017年165家银行的面板数据，本文采用可行广义最小二乘（FGLS）方法实证检验金融结构演变视角下货币政策对银行风险承担渠道的影响。研究发现：金融结构的变化对银行风险承担具有显著影响，随着直接融资占比的上升，银行资产端风险承担显著减少，但负债端风险承担显著增加;控制住金融结构的作用之后，货币政策对银行资产端风险承担和负债端风险承担也具有显著的异质性影响，具体来说，价格型货币政策的紧缩使得银行资产端风险承担显著减少而导致银行负债端风险承担显著增加，数量型货币政策的紧缩则使得银行资产端风险承担和负债端风险承担同时减少;此外，货币政策与金融结构对银行风险承担具有显著的交互影响，随着直接融资占比的上升，价格型货币政策工具对银行资产端风险承担的影响减弱，对银行负债端风险承担的影响没有表现出显著变化，数量型货币政策工具对银行资产端风险承担和负债端风险承担的影响都受到削弱。研究结论的政策含义对货币当局、监管部门以及商业银行都具有重要意义。

关键词：货币政策;金融结构;银行风险承担;异质性

中图分类号： F830  文献标识码：A  文章编号：1001-148X（2020）04-0020-11

一、引言

近年来，有关货币政策传导机制的研究不断深化，特别是2008年金融危机之后，货币政策的银行风险承担渠道受到越来越多的关注。Borio and Zhu（2008）[1]最先描述了货币政策的银行风险承担传导机制，认为低利率通过估值、收入和现金流效应影响银行风险承担，这一假说打破了一直以来关于银行风险中性的假定，使得有关货币政策传导机制的研究更加深入。在此基础上，货币政策作用于银行风险承担的其他方式被不断提出，比如追逐收益率效应[2]、保险效应[1]、杠杆效应[3]以及资产替代效应[4]等，在这些效应的作用之下，货币政策的放松会刺激银行承担更多的风险，但在风险转移效应下，银行可能承担更少的风险。基于各种理论假说，研究文献侧重于宏微观的实证分析。微观方面，主要讨论货币政策对银行贷款违约概率[5]、风险资产占比和不良贷款率[6-7]的影响，以及研究货币政策对信贷标准的影响[8-9]。宏观层面的实证研究大多基于向量自回归进行研究方法上的拓展，从而探究货币政策、银行风险承担以及其他宏观经济变量之间的相互影响[10]。研究结论均证实货币政策对银行风险承担具有显著影响。

然而，货币政策的银行风险承担渠道的有效性或作用效果是否受到其他宏观经济变量的影响有待进一步探讨。货币政策能够通过银行风险承担渠道进行有效传导，可能依赖于银行主导的金融结构，那么随之而来的问题是，如果金融结构发生改变，随着银行体系在整个经济系统中的重要性發生变化，货币政策的银行风险承担渠道是否也会受到影响？通过观察历史数据可以发现，2002年以来我国金融结构发生了显著变化，直接融资（企业债券和非金融企业境内股票融资之和）占社会融资规模的比重在2002年仅为4.9%，此后虽略有波动，但总体上呈上升态势，特别是在2013年以后，经历了一段时期的快速上升，并在2015年达到24%的历史顶点，然而在金融监管政策收紧和去杠杆的影响之下，2017年直接融资占比又大幅回落至6.8%。可以看出，2002年以来，社会融资规模中直接融资占比是双向波动的，这也意味着近年来中国的金融结构并非一成不变，也不是保持大致的稳定。那么金融结构的这种剧烈变化是否会对货币政策的银行风险承担渠道产生影响？有鉴于此，本文利用社会融资规模各分项数据测度我国的金融结构，在此基础上，采用2002-2017年银行层面的面板数据进行实证分析，探讨货币政策和金融结构对银行风险承担的影响，并着重研究货币政策银行风险承担渠道的效果是否随着金融结构的演进而发生变化。

二、相关理论与文献回顾

（一）货币政策的银行风险承担传导机制：理论分析

（1）估值、收入与现金流效应[1]。这种机制与Bernanke et al.（1996）[11]提出的金融加速器模型非常相近，认为低利率提高了代表性个体的估值和净值，即资产和抵押品的价值，因此在政策利率下调之后，抵押品价值的上升降低了借款人违约的可能性，银行将进一步发放更多贷款。然而，在刺激放贷的同时，银行的风险承受能力（即其净值）也会提升，因此金融风险也不一定会恶化。

（2）追求收益率效应[2]。收益率主要通过金融机构资产负债表中的资产来实现。政策利率的降低会降低银行的投资组合收入，从而降低监督贷款的动机，或增加对高收益率资产的追求，进而增加风险承担。换句话说，扩张性货币政策降低了包括无风险资产在内的短期投资的收益，然而如果这类资产的收益率长期保持在较低水平，那么这些投资将无法覆盖长期负债的成本。因此，为了追求更高的收益率，金融机构有激励去投资于高风险、高收益的金融资产，从而提高获得较高回报。

（3）保险效应[1]。政策制定者对未来决策的高度可预测性可以降低市场的不确定性，并可能导致银行持有风险头寸。例如，经济不振可能会影响代表性个体的预期，使其相信央行将放松货币政策，以对冲经济放缓的风险。因此，银行预期到这种保险效应并承担额外风险。

（4）杠杆效应。Adrian and Shin（2009）[3]认为，银行在管理资产负债表时往往以杠杆率作为管理目标。当资产价格上涨时，资产负债表会变得更为强劲，杠杆率也会下降。也就是说，资产价格的飙升激励金融机构扩大资产负债表，以保持杠杆水平。然而，这种情况可能导致银行承担更多风险。在负债端，银行承担更多的短期债务，而在资产端，银行寻找风险更高的潜在借款人。

（5）资产替代效应[4]。一般而言，当无风险资产的实际收益率降低时，银行会在资产组合的配置中减少无风险资产的比例。由此造成的结果是，银行会更多地持有风险资产，对风险资产的需求增加导致风险收益率下降，直到风险资产和无风险资产的收益率达到新的均衡状态。

（6）风险转移效应[12]。风险转移效应主要通过金融机构资产负债表的负债方进行传导：政策利率的降低使得银行负债成本下降，提高了银行加杠杆率的动机。此外，长期的低利率会影响资产和抵押品的估值，因为利率的长期稳定使市场波动性大幅降低，从而降低了银行的风险感知。

（二）货币政策的银行风险承担传导机制：实证检验

在实证研究中，国外学者的实证研究从宏观和微观两个方面展开。宏观层面的实证研究大多从国际化的视角出发，以向量自回归为基础进行研究方法上的拓展，从而探究货币政策、银行风险承担以及其他宏观经济变量之间的相互影响。Angeloni et al.（2015）[13]比较了美国和欧元区货币政策对银行杠杆和资产负债表风险的影响是否存在差异。研究结果表明，在货币政策对银行业风险的负面影响方面，美国比欧元区更为显著。Bruno and Shin（2015）[10]研究了货币政策对跨境银行资本流动的影响，以及通过银行业对美元汇率产生的溢出效应。研究发现，当美国货币政策受到外生的收缩性冲击时，跨境银行资本流动会减少，国际银行的杠杆率下降，与此同时美元升值。金鹏辉等（2014）[14]从全行业的视角出发，基于整个银行业的资产负债表数据，分别构建了银行在资产和负债选择上的风险承担代理变量，对不同类型的货币政策进行了回归，研究结果表明，货币政策对银行资产和负债的风险承担都具有显著影响，但宽松货币政策对风险承担的提升效应主要表现在资产端。

微观方面，既有文献主要采用微观计量方法，基于不同的数据和样本，选择不同的指标测度货币政策与银行风险承担，进而探讨货币政策的变动是否对银行风险承担产生影响。基于久期模型，Jiménez et al.（2014）[8]采用贷款违约概率作为银行风险承担的代理变量，在控制住宏观经济环境、银行面临的宏观风险以及借款人和贷款的特征之后，发现银行放松了贷款标准，而且在利率较低时容易向高风险的借款人发放新贷款。值得注意的是，小型银行似乎对货币政策的变化更为敏感。Ioannidou et al.（2009）[15]计算出每笔贷款的违约概率，并得出结论：在贷款发放前，政策利率的下降激励银行承担更多风险。相比之下，在贷款存续期内，扩张性的货币政策能够降低风险。当利率较低时，流动性较强、资本金较少的银行往往承担更大的风险。Altunbas et al.（2012）[5]基于1987-2008年643家欧美上市银行的季度数据，采用预期违约频率（EDF）来衡量银行风险承担。通过GMM方法进行回归分析，发现利率与风险之间呈负相关关系。此外，小型、流动性强、资本充足的银行承担的风险较小。进一步地，Altunbas et al.（2014）[16]引入银行竞争、资产证券化活动、监管强度等变量，从金融加速器和银行贷款渠道中分离出银行风险承担渠道的影响，研究结果依然不变。Acharya and Naqvi（2012）[17]的研究发现，当银行流动性充裕时，银行股东和经理人之间的代理问题导致银行经理人承担过度风险，这通常发生在宏观经济风险较高的情况下，而当宏观经济风险较高时，央行往往会放松货币政策。刘生福和李成（2014）[18]基于2000-2012年中国62家商业银行的数据，研究了价格型和数量型货币政策对银行风险承担的影响。研究发现，宽松的货币政策增加了银行的风险承担，而且银行风险承担对数量型货币政策的敏感性更强。谭政勋和李丽芳（2016）[19]的实证研究表明，货币政策对银行风险承担具有直接影响，而且从银行效率的角度而言存在着最优风险承担。熊劼（2017）[20]基于1998-2012年44家商业银行的数据证实了货币政策对银行风险承担的影响。邓向荣和张嘉明（2018）[7]采用1997-2015年183家银行的面板数据进行了实证分析，研究发现，存贷款基准利率和银行间同业拆借利率等货币政策工具对银行风险承担均有显著影响。

（三）研究评述

综上，既有文献对于货币政策的银行风险承担传导机制已经进行了较为丰富和全面的研究，而且该传导机制的存在性已经成为学界共识。但遗憾的是，目前仍鲜有文献关注货币政策的银行风险承担传导机制的作用程度是否受到其他宏观因素的影响，特别是是否受到金融结构变化的影响。与此同时，关于金融结构与商业银行之间关系的定量研究较少，这就很难针对货币当局的宏观审慎监管以及微观层面的銀行风险管理提出具有针对性的政策建议。

三、研究设计

（一）模型构建

为了研究金融结构演变视角下货币政策的银行风险承担渠道，本文依次进行以下三个层面的实证分析：首先探讨金融结构是否对银行风险承担具有显著影响，以及其作用方向如何;其次，控制住金融结构对银行风险承担的影响，考察货币政策的银行风险承担渠道是否存在;最后，引入货币政策与金融结构的交互项，研究货币政策的银行风险承担渠道是否随着金融结构的变化而变化。为此，分别建立如下三个计量模型：

RISKit=α0+α1FINSTRt+Xitδ+ui+εit（1）

RISKit=β0+β1MPt+β2FINSTRt+Xitσ+ui+εit（2）

RISKit=γ0+γ1MPt×FINSTRt+γ2MPt+γ3FINSTRt+Xitθ+ui+εit（3）

其中，RISK为银行风险承担，作为被解释变量;MP和FINSTR分别为货币政策和金融结构的代理变量，作为核心解释变量;Xit是一个列向量，其中包含所有控制变量;ui表示银行个体效应，εit表示随机误差项。

（二）变量选择与说明

1.被解释变量。本文的被解释变量是银行风险承担，银行风险承担具有异质性，可以分为资产端风险承担和负债端风险承担，但既有研究中鲜有基于异质性视角将银行风险承担进行区分的文献，目前大部分文献采用以下几个指标作为银行风险承担的代理变量：风险加权资产占总资产比重，不良贷款率，非存款负债占总资产比重，Z评分，以及预期违约频率。其中，Z评分主要用于度量银行的破产风险，在目前中国的金融体制下，银行破产的概率非常低，因此Z评分不能很好地测度银行风险承担水平。预期违约频率只反映银行面临的信用风险，且数据不易获取，因此也不适合作为银行风险承担的代理变量。不良贷款率也是测度银行面临信用风险的指标，而且更侧重于衡量银行事后风险，同样也不能全面准确地反映银行风险承担水平。风险加权资产占总资产比重综合反映了信用风险、市场风险和操作风险，综合来看是测度银行资产端风险承担的最佳指标。非存款负债占总资产比重往往用来衡量银行负债端风险承担，这是因为非存款负债一般都是短期的，非存款负债占比越多意味着银行期限错配越严重，此外，非存款负债波动性较大，面临的利率风险较高，因此能够反映银行负债端风险承担水平。综合以上分析，本文采用风险加权资产占总资产比重（RWA）来度量银行资产端风险承担，采用非存款负债占总资产比重（NONDEP）来度量银行负债端风险承担。

2.核心解释变量。本文的核心解释变量是货币政策和金融结构。在货币政策代理变量的选择上，本文选择一年期存款基准利率（DEP）、贷款基准利率（LOAN）和法定存款准备金率（RESERVE）作为货币政策的代理变量。这是因为，中国的金融体制改革目前正在不断深化，利率市场化进程尚未彻底完成，中国并没有像发达经济体那样完备的利率传导体系，长期以来，中国的货币政策工具主要是存、贷款基准利率和法定存款准备金率，虽然近年来中国人民银行使用公开市场操作和广义再贷款的频率越来越高，但具体到银行层面，存贷款定价仍然在很大程度上盯住存贷款基准利率，与此同时，法定存款准备金率仍然是央行主要的货币政策工具之一。

在金融结构代理变量的选择上，本文采用社会融资规模数据构造金融结构指数，社会融资规模共包括十个分项指标，基本上涵盖了家庭、企业和金融机构等部门的直接融资和间接融资。金融结构这一概念的内涵在于直接融资占比与间接融资占比的相对变化，因此本文采用企业债券和非金融企业境内股票融资之和占社会融资规模的比重作为金融结构的代理变量（FINSTR1）;除此之外，为了检验变量指标测度的可靠性，本文还采用企业债券和非金融企业境内股票融资之和与人民币贷款、外币贷款、委托贷款、信托贷款和未贴现银行承兑汇票之和的比值作为另一种备选的金融结构代理变量（FINSTR2），用于本文实证部分的稳健性分析。

3.控制变量。借鉴方意等（2012）[21]、邓向荣和张嘉明（2018）[7]等既有文献的研究，本文基于银行层面和宏观层面选择以下5个变量作为控制变量。一是资产规模（ASSET），大银行和小银行在风险承担意愿、风险承担能力乃至风险偏好、风险感知等方面都具有一定的差异，所以这里引入资产规模作为控制变量，本文对银行总资产取自然对数，以减轻潜在异方差的影响;二是资产回报率（ROA），即银行净利润与资产规模之比，银行在经营过程中会综合考虑风险和收益，往往在二者之间进行权衡取舍，因此这里引入资产回报率来控制银行盈利能力对风险承担水平的影响;三是运营效率（EFFICIENCY），即银行运营成本占总收入比重，运营效率能够在一定程度上反映出银行的公司治理能力和综合管理水平，这也是银行风险承担的重要影响因素;四是杠杆率（LEVERAGE），即所有者权益占总资产比重，一般而言，杠杆率能够表征银行的风险偏好，杠杆率越高则银行风险承担越多，杠杆率越低则银行风险承担越少;五是GDP增速（GDP），即实际GDP的年度增速，用来控制宏观层面的影响因素。

四、实证结果及分析

（一）样本与数据说明

本文银行层面的数据来自于Moodys Analytics BankFocus-全球银行与金融机构分析库，用于测算金融结构的社会融资规模等其他宏观层面的数据来源于Wind数据库。本文从 Moodys Analytics BankFocus数据库中筛选出2002-2017年中国商业银行的非平衡面板数据，从中剔除观测值不足3年的数据，得到一个涵盖 165 家银行、1284个观测值的样本。

（二）描述性统计

在数据处理方面，本文运用Stata软件对银行层面的各个变量进行1%分位及99%分位的缩尾处理，从而在最大程度上排除异常值的影响。表1展示了主要变量的描述性统计结果。

2002-2017年期间，1年期人民币存款基准利率共调整25次，其中上调13次，下调12次;1年期人民币贷款基准利率共调整27次，其中上调14次，下调13次;大型商业银行法定存款准备金率①共调整43次，其中上调32次，下调11次，中小型商业银行法定存款准备金率共调整44次，其中上调32次，下调12次。可以看出，以上三个变量能够体现出完整的货币政策周期。银行风险承担方面，从资产端风险承担来看，樣本中银行风险加权资产占总资产比重平均为55.125%，从负债端风险承担来看，非存款负债占总资产比重平均为11.058%，从标准差来看，不同银行的风险承担水平具有明显的差异。从控制变量来看，样本中银行资产回报率平均为1.2%，运营成本占总收入比重平均为42.4%，所有者权益占总资产比重平均为8.9%。除此之外，样本期间中国GDP增速平均为8.5%。

（三）实证结果及分析

考虑到本文的样本时间跨度较长、覆盖的银行数量较多，面板数据可能存在组间异方差、组内自相关和组间同期相关等问题，对此我们首先进行必要的假设检验。似然比检验和伍德里奇检验结果显示，存在组间异方差和一阶组内自相关。因此，本文采用全面可行广义最小二乘法（FGLS）对模型进行估计，以克服潜在的异方差和自相关问题。模型（1）的估计结果如表2所示。

表2的第（1）-（3）列展示了金融结构的变化对银行资产端风险承担的影响，可以看出，金融结构的估计系数在1%的水平下显著为负，这说明金融结构的变化对银行资产端风险承担水平具有显著影响，随着直接融资占比的上升，银行资产端风险承担显著减少，反之，如果社会融资结构中直接融资占比下降，则银行资产端风险承担显著增加。之所以会出现这种现象，一个可能的原因在于，随着直接融资占比的上升，社会融资总量中对银行贷款需求的占比相应减少，银行持有的资产结构也会有所调整，具体表现为风险权重较大的贷款占比下降，风险权重较小的债券占比上升，因此风险加权资产占比总体上呈现下降态势。

表2的第（4）-（6）列展示了金融结构的变化对银行负债端风险承担的影响，金融结构的估计系数都在1%的水平下显著为正，这表明金融结构的变化对银行负债端风险承担也具有显著影响，随着直接融资占比的上升，银行负债端风险承担显著增加，相反，随着直接融资占比的下降，银行负债端风险承担显著减少。出现这种结果的原因可能是因为，伴随着直接融资占比的上升，金融市场日趋完善，银行自身的融资渠道得以拓宽，越来越多的银行在负债端依赖金融市场上的批发性融资。与传统的存款负债相比，这种批发性融资的利率变动更加敏感、频繁，波动幅度也更大，而且不受到存款保险的保护，所以银行越依赖于金融市场批发性融资，其负债端风险承担就越多。

从控制变量来看，银行资产规模的估计系数都在1%的水平上显著为正，说明银行资产规模对银行资产端风险承担和负债端风险承担都具有显著的正向影响，这意味着，大银行在资产端和负债端的风险承担水平都要高于小银行。资产回报率的估计系数都在1%的水平上显著为负，说明资产回报率越高的银行在资产端和负债端的风险承担更小，这也比较容易理解，一般而言，资产回报率较高的银行都具有先进的风险管理理念和方法，能够将风险控制在合意范围之内，避免不良贷款大规模形成，因此无论是资产端还是负债端，其风险承担水平都更低。银行运营效率的估计系数为负，但对银行资产端风险承担的影响不显著，而对银行负债端风险承担的影响在1%的水平上显著，这说明运营效率越低的银行越倾向于在负债端承担风险。事实上，由于规模效应的存在，城商行、农商行等中小商业银行的运营效率显著低于大型商业银行，而前者在负债端也更加依赖批发市场债券融资或同业市场上的同业负债，因此负债端风险承担水平也就更高。银行所有者权益占总资产比重的估计系数为正，且对银行资产端风险承担的影响在1%的水平上显著，这说明对于资本越充足的银行来说，其资产端风险承担水平更高，这在当下的中国也是容易理解的，目前银行资产端的扩张受到资本充足率监管的限制，如果银行资本金更加充足，那么就更有动机和能力去投资于风险资产，因此所有者权益占总资产比重与资产端风险承担正相关。GDP增速对银行资产端和负债端风险承担的作用方向相反，具体来看，对银行资产端风险承担的影响在1%的水平上显著为负，而对银行负债端风险承担的影响在5%的水平上显著为正，这意味着银行资產端风险承担具有显著的逆周期性，而负债端风险承担则具有显著的顺周期特征。这是因为，当经济上行时，借款人的资产质量、抵押品价值都会上升，银行面临的违约概率更小，因此资产端风险承担更小，与此同时，货币市场上的流动性更加充裕，银行间借贷成本更低，银行更倾向于获得金融市场融资，但这种资金具有短期性和不稳定性，所以银行负债端风险承担上升。

表3的第（1）-（3）列展示了控制住金融结构之后货币政策对银行资产端风险承担的影响，其中，货币政策代理变量分别为存款基准利率、贷款基准利率和法定存款准备金率。回归结果显示，存、贷款基准利率和法定存款准备金率的估计系数都是显著的，而且在1%的水平上显著为负，这说明三者的上升都会使得银行风险加权资产占总资产的比重下降，反之，三者的下降都会导致银行风险加权资产占比上升，这表明紧缩的货币政策会促使银行资产端风险承担减少，而宽松的货币政策造成银行资产端风险承担上升。控制变量方面，银行资产规模的估计系数显著为正，表明资产规模越大，则银行资产端风险承担就越多。银行所有者权益占总资产比重与银行资产端风险承担显著正相关，说明资本越充足的银行越有能力在资产端进行风险资产的扩张。GDP增速与银行资产端风险承担显著负相关，表明在宏观经济下行时，银行资产端风险承担增加，而在经济向好时，银行资产端风险承担减少。

表3的第（4）-（6）列展示了控制住金融结构之后货币政策对银行负债端风险承担的影响。回归结果显示，存、贷款基准利率的估计系数均至少在5%的水平上显著为正，相比之下，法定存款准备金率的估计系数在5%的水平上显著为负，这说明不同类型的货币政策工具对银行负债端风险承担的影响具有明显区别：价格型货币政策的紧缩（扩张）会导致银行负债端风险承担的增加（减少），而与之相反，数量型货币政策的紧缩（扩张）则会导致银行负债端风险承担的减少（增加）。控制变量方面，银行资产规模的估计系数显著为正，表明资产规模越大，银行负债端风险承担就越多，这与资产端风险承担的变化相一致。资产回报率的估计系数显著为负，说明银行的资产回报率越高，则负债端风险承担就越少，也就是说盈利能力越强的银行负债端风险承担越少。成本收入比的估计系数同样显著为负，说明运营效率越高的银行负债端风险承担越多。GDP增速的估计系数显著为正，说明在宏观经济下行时，银行负债端风险承担减少，而在经济向好时，银行负债端风险承担增加，这恰恰与银行资产端风险承担相反。

综合以上回归结果，可以总结出如下结论：货币政策与金融结构对银行风险承担的影响都是显著的。从金融结构的变化来看，随着直接融资占比的上升，银行资产端风险承担逐渐减少，而负债端风险承担逐渐增加。从货币政策来看，不同类型的货币政策工具与银行资产端风险承担和负债端风险承担的关系是不同的，具体而言，数量型货币政策的扩张导致银行资产端风险承担和负债端风险承担增加，而价格型货币政策的扩张一方面导致银行资产端风险承担增加，另一方面导致银行负债端风险承担减少。

既有理论认为，在估值收入现金流效应、追逐收益率效应、保险效应、资产替代效应以及杠杆效应等作用机制下，政策利率与银行风险承担呈负相关关系，而在风险转移效应下，政策利率与银行风险承担呈正相关关系。从以上回归结果中可以判断出，不同类型的货币政策工具作用于银行风险承担的方式也是不同的，具体来看，有以下4种组合方式，如表4所示。

在表4中，货币政策与银行风险承担之间的同向变动关系采用“风险转移效应”来表示，表明宽松（紧缩）的货币政策导致银行风险承担增加（减少）。相比之下，货币政策与银行风险承担之间的反向变动关系可以采用多种效应来说明，这里为了简洁明了，采用“资产替代效应”来表示，这在一定程度上是由于本文使用银行风险加权资产占总资产比重这一指标来测度银行风险承担，可以更好地表征资产替代效应（即无风险资产与风险资产之间的相互替代）。从表4中可以看出，只有当价格型货币政策工具作用于银行负债端风险承担时，风险转移效应才占据主导地位。在中国的利率市场化改革和货币政策框架转型逐步推进的现实背景下，价格型货币政策工具（如政策利率）将发挥越来越重要的作用，因此需要特别关注价格型货币政策工具对银行风险承担的异质性影响。

接下来引入货币政策和金融结构的交乘项，探讨货币政策对银行风险承担的影响是否会随着金融结构的变化而变化，估计结果如表5所示。

由于引入了货币政策与金融结构的交互项，所以对于货币政策和金融结构这两个变量而言，其本身的估计系数不再完全反映二者对银行风险承担的边际影响。这里我们主要关注货币政策与金融结构对银行风险承担的交互影响，所以只需观察交互项的估计系数。从表5的第（1）-（3）列可以看出，货币政策与金融结构的交互项系数在1%的水平下显著，说明货币政策对银行风险承担的作用程度受到金融结构的显著影响。结合之前的回归结果（表3）可知，货币政策和金融结构对银行资产端风险承担的边际影响都是显著为负的，所以表5前三列的回归结果表明，随着金融结构中直接融资占比的上升，货币政策对银行资产端风险承担的影响将会受到削弱，即紧缩性货币政策对银行资产端风险承担的抑制作用会减弱，宽松的货币政策对银行资产端风险承担的刺激作用也会减弱。从表5的第（4）-（6）列可以看出，存、贷款基准利率与金融结构交互项的估计系数并不显著，而法定存款准备金率与金融结构的交互项系数在1%的水平上显著为正，说明价格型货币政策对银行负债端风险承担的影响并不随着金融结构的变化而变化，相比之下，数量型货币政策对银行负债端风险承担的影响随着金融结构中直接融资占比的上升而弱化。表5中控制变量的估计结果与表3基本一致，在此不再赘述。

综合以上回归结果，可以得出如下结论：不同类型的货币政策对银行风险承担的影响随着金融结构的变化表现出不同特征，具体而言，价格型货币政策对银行资产端风险承担的影响随着直接融资占比的上升而受到削弱，对银行负债端风险承担的影响则不随金融结构的变化而变化;数量型货币政策对银行资产端风险承担和负债端风险承担的影响也受到削弱。总体来看，除了价格型货币政策对银行负债端风险承担的影响之外，貨币政策对于银行风险承担的影响随着直接融资占比的上升而减弱，其背后的经济学原理在于：直接融资占比的上升本质上是金融脱媒的一种表现，即在整个社会中通过金融中介进行的资金融通减少，而商业银行恰恰是最重要的金融中介，承担着信用转换和流动性转换的重要职能，也是货币政策传导过程中的关键环节所在，随着金融脱媒程度的加深，银行贷款在社会融资规模中的比例下降，货币政策通过商业银行进行传导的效果也必将减弱，本文的研究结论证实了这一点。

（四）稳健性检验

为了进一步验证以上结论的可靠性，这里我们采用另外一种方法测度金融结构的变化，即采用企业债券和非金融企业境内股票融资之和与人民币贷款、外币贷款、委托贷款、信托贷款和未贴现银行承兑汇票之和的比值作为金融结构代理变量（FINSTR2）。稳健性检验的回归结果如表6至表8所示。

从表6中可以看出，新的金融结构代理变量仍然对银行资产端风险承担和负债端风险承担具有显著影响，而且估计系数的符号也与基准回归结果相同。与此同时，从表7中可以看出，替换金融结构的代理变量之后，货币政策代理变量的估计系数的大小、符号和显著性也没有发生明显改变，基准回归的结论仍然成立，即数量型货币政策的扩张导致银行资产端风险承担和负债端风险承担增加，而价格型货币政策的扩张一方面导致银行资产端风险承担增加，另一方面使得银行负债端风险承担减少。这表明，基准回归结果是稳健可靠的。

从表8中可以看出，替换金融结构的代理变量之后，货币政策与金融结构交互项估计系数的大小、符号和显著性也没有发生明显改变，基准回归的结论仍然成立，价格型货币政策对银行资产端风险承担的影响随着直接融资占比的上升而受到削弱，对银行负债端风险承担的影响则不随金融结构的变化而变化;数量型货币政策对银行资产端风险承担和负债端风险承担也都受到了削弱。

五、结论与建议

货币政策的银行风险承担传导机制是近年来学术研究的热点和前沿问题，但既有研究并未区分银行资产端风险承担和负债端风险承担，此外，也没有文献探讨金融结构的演进对于货币政策银行风险承担渠道的影响。有鉴于此，本文基于2002-2017年165家银行的非平衡面板数据，采用可行广义最小二乘（FGLS）估计方法，实证检验货币政策和金融结构对银行风险承担的影响。研究结果表明：第一，金融结构的变化对银行风险承担具有显著影响，随着直接融资占比的上升，银行资产端风险承担显著减少，而负债端风险承担显著增加。第二，控制住金融结构的影响之后，货币政策对银行资产端风险承担和负债端风险承担也都具有显著影响，这就夯实了中国货币政策银行风险承担渠道的存在性。第三，不同的货币政策工具对银行资产端风险承担和负债端风险承担的作用方向是不同的，具体来说，存、贷款利率的上升在使得银行资产端风险承担显著减少的同时，也导致银行负债端风险承担显著增加，而法定存款准备金率的提升则使得银行资产端和负债端风险承担同时减少。第四，货币政策对银行风险承担的影响随着金融结构的变化而变化。特别地，不同的货币政策工具与金融结构的交互项对银行资产端风险承担和负债端风险承担的影响存在明显区别，存、贷款基准利率对银行资产端风险承担的影响随着直接融资占比的上升而减弱，对银行负债端风险承担的影响则不随金融结构的变化而变化;法定存款准备金率对银行资产端风险承担和负债端风险承担的影响也随着直接融资占比的上升而受到削弱。

研究结论的政策含义对货币当局、监管部门以及商业银行都具有重要意义。首先，货币政策的银行风险承担渠道在中国的存在性得到了进一步验证，因此应进一步完善货币政策调控与宏观审慎监管“双支柱”的协同，兼顾价格水平稳定与金融稳定，与此同时，中央银行和银行业监督管理部门还应加强宏观审慎和微观审慎的协同，共同防范潜在的个体银行风险演变为系统性风险。其次，不同货币政策工具对银行风险承担的影响存在显著区别，因此中央银行在货币政策制定和执行过程中应充分评估不同政策工具的作用效果，针对宏观经济中的不同情况综合运用数量型货币政策工具和价格型货币政策工具加以应对，并适时进行预调、微调。再次，就传导效果而言，货币政策银行风险承担渠道的效果随金融结构的变化而变化，因此中央银行需密切监测社会融资规模所发生的结构性变化，就其对货币政策传导机制可能产生的潜在影响进行前瞻性研究与预判，引导社会融资结构与货币政策传导机制相互适应。最后，对于商业银行来说，不同类型的货币政策工具以及金融结构的变化对银行资产端风险承担和负债端风险承担的影响存在显著区别，这就给商业银行资产负债管理和风险管理带来了挑战，商业银行应该针对宏观经济形势和监管政策的变化，及时调整资产负债结构和风险模型，提升风险管理能力，增强自身经营的稳健性。

注释：

① 从2008年开始，中国正式实施差别化存款准备金制度。

参考文献：

[1] Borio C， Zhu H. Capital Regulation，Risk-taking and Monetary Policy： A Missing Link in the Transmission Mechanism[R].BIS Working Papers No. 268，2008.

[2] Rajan R G. Has finance made the world riskier？ [J]. European Financial Management，2006，12（4）： 499-533.

[3] Adrian T，Shin H S. Money，liquidity，and monetary policy[R]. FRB of New York Staff Report，2009（360）.

[4] De Nicolò G，Dell′Ariccia G，Laeven L，et al. Monetary policy and bank risk taking[R]. SSRN Working Paper No.1654582，2010.

[5] Altunbas Y，Gambacorta L，Marques-Ibanez D. Do bank characteristics influence the effect of monetary policy on bank risk？[J]. Economics Letters，2012，117（1）： 220-222.

[6] 邓向荣，张嘉明，李宝伟，等.利率市场化视角下货币制政策对银行流动性创造的影响——基于银行风险承担的中介效应检验[J].财经理论与实践，2018（1）：10-18.

[7] 邓向荣，张嘉明.货币政策、银行风险承担与银行流动性创造[J].世界经济，2018，41（4）：28-52.

[8] Jiménez G，Ongena S，Peydró J L，et al. Hazardous Times for Monetary Policy： What Do Twenty-Three Million Bank Loans Say About the Effects of Monetary Policy on Credit Risk-Taking？[J]. Econometrica，2014，82（2）： 463-505.

[9] DellAriccia G，Laeven L，Suarez G A. Bank Leverage and Monetary Policy′s Risk-Taking Channel： Evidence from the United States[J]. The Journal of Finance，2017，72（2）： 613-654.

[10]Bruno V，Shin H S. Capital flows and the risk-taking channel of monetary policy[J]. Journal of Monetary Economics，2015，71： 119-132.

[11]Bernanke B，Gertler M，Gilchrist S. The Financial Accelerator and the Flight to Quality[J]. Review of Economics & Statistics，1996，78（1）：1-15.

[12]DellAriccia G，Marquez R，Laeven L. Monetary policy，leverage，and bank risk-taking[M]. International Monetary Fund，2010.

[13]Angeloni I，Faia E，Duca M L. Monetary policy and risk taking[J]. Journal of Economic Dynamics and Control，2015，52： 285-307.

[14]金鹏辉，张翔，高峰. 货币政策对银行风险承担的影响——基于银行业整体的研究[J]. 金融研究，2014（2）： 16-29.

[15]Ioannidou V，Ongena S，Peydró J L. Monetary policy and subprime lending： a tall tale of low federal funds rates，hazardous loans and reduced loan spreads[R]. European banking centre discussion paper，No. 45，2009.

[16]Altunbasa Y，Gambacortab L，Marques-Ibanezc D. Does Monetary Policy Affect Bank Risk？[J]. International Journal of Central Banking，2014，10（1）： 95-135.

[17]Acharya V，Naqvi H. The seeds of a crisis： A theory of bank liquidity and risk taking over the business cycle [J]. Social Science Electronic Publishing，2012，106（2）：349-366.

[18]刘生福，李成. 货币政策调控、银行风险承担与宏观审慎管理——基于動态面板系统GMM模型的实证分析[J]. 南开经济研究，2014（5）：24-39.

[19]谭政勋，李丽芳. 中国商业银行的风险承担与效率——货币政策视角[J]. 金融研究，2016（6）： 112-126.

[20]熊劼. 中国货币政策风险承担渠道的实证研究[J]. 世界经济研究，2017（3）：14-29.

[21]方意，赵胜民，谢晓闻.货币政策的银行风险承担分析——兼论货币政策与宏观审慎政策协调问题[J].管理世界，2012（11）：9-19.