聂华伟,黄 冰
(中国人民银行漯河市中心支行,河南 漯河462000)
2008 年的全球性金融危机让世界各国充分认识到,仅靠维持较低的通胀水平和平稳的经济增长并不能有效保障金融稳定,与此同时,仅注重微观监管却忽视对宏观系统性风险的关注,同样会引发系统性的金融危机。因此,世界各国纷纷加强了对宏观审慎政策的重视。我国在货币政策与宏观审慎政策相结合方面的探索起步较早,并在不断实践的基础上初步建立了“货币政策+宏观审慎政策”的双支柱宏观金融调控框架。自2016 年以来,中国人民银行各分支机构开始对辖区法人金融机构开展宏观审慎评估工作,并取得了诸多成效。但是,随着经济下行的压力不断加大,在以逆周期调节为主的宏观政策背景下,宏观审慎评估在调节地方法人金融机构顺周期行为中作用究竟如何,尚不得而知。为此,本文对河南省四地市35 家法人金融机构进行了研究。
(1)金融体系的顺周期性行为。克劳迪奥·博里奥(Glaudo Borio,2001)[1]认为真实的资产价格及信贷扩张,均与经济循环呈顺周期性。比克和胡(Bikker and Hu.H,2002)[2]通过实证证明了信贷和GDP 比率随经济的增长而增长,随经济的下行而下降。我国学者刘超和刘志威(2010)[3]则从保险行业的视角,揭示了我国保险业顺周期性行为的形成机制。
(2)金融体系顺周期行为的根源。克劳迪奥·博里奥等(2001)指出,经济繁荣期不增加银行拨备和资本比例,经济衰退期却通过增加资本压力限制其信贷扩张行为,是加重金融体系顺周期性的主要原因。余文卿(2006)[4]则认为,银行授信运用的信用评估模型存在缺陷,是造成银行顺周期行为的重要因素。
(3)逆周期金融监管工具的选择。逆周期资本与贷款损失准备是多数学者集中关注的焦点。克劳迪奥·博里奥等(2001)认为,在经济繁荣期提高拨备和资本比例能增强金融稳定性。李瑞红(2010)[5]建议应发挥贷款损失准备金在经济循环中的“逆周期”调节作用。洪宋心(Hyun Song Shin)(2010)[6]提出应运用补充杠杆率上限(Leverage capsLevy on Non-Core-Liabilities)等政策工具来弥补传统监管工具方面的不足。
(4)逆周期金融监管的宏观审慎指标。IMF 专家欧文·埃文斯等(Owen Evans,2000)[7]提出,宏观审慎指标应包括“经济增长、国际收支平衡、通货膨胀、利率和汇率、贷款和资产价格增长率、传染效应以及其他因素”。克里斯蒂娜·霍克斯拜(Christian Hawkesby,2009)[8]则认为应包括“信用增长、债务水平、资本流动、资本流动的构成、外债、资产价格、经济增长、实际利率、对外部门发展”等指标。
早在2016 年,央行开始把动态调整的差别准备金以及合意贷款调控机制进行了全面升级,从资本和杠杆、资产负债、流动性、定价行为、资产质量、跨境融资风险和信贷政策执行等七个方面实施MPA(宏观审慎评估体系)监管,以期实现监管约束的结构性改善、金融机构自主经营性增强和宏观风险可控性提高等目标[9]。至此中国对宏观审慎管理的研究和实践走在了世界的前列。传统的货币政策以CPI 和GDP 为锚,保持市场物价稳定和满足经济发展货币需求,突出对经济波动的平滑作用。宏观审慎政策以逆周期调节为核心,突出的是通过对金融周期的调节,促进经济稳定发展(见图1)。
图1 我国宏观审慎监管框架及逆周期调节目标
1.宏观审慎评估指标体系的考核标准
MPA 根据七个方面指标,综合定量进行打分。分值划为三档,其中A级为优秀、B级为达标、C级为不达标。各大指标体系总分均为100 分,90 分以上为优秀,60—90 分为达标,60 分以下为不达标。若七大类指标均为优秀,则评估结果为A 级。但是,“资产负债情况”“流动性”“资产质量”“跨境融资风险”及“信贷政策执行情况”五个指标中,有2 个及以上不达标,或者“资本和杠杆情况”“定价行为”两项指标中任意一项不达标,评估结果则为C档,其余评估结果均为B档。
2.宏观审慎评估指标体系的侧重点及核心约束
宏观审慎评估指标体系的核心为逆周期调节,不再紧盯以往关注的狭义贷款,转而以资本约束和广义信贷为重点进行多维度考核评估,强化金融机构自我约束和自律管理,引导金融机构加强审慎经营[10]。七个方面指标体系相互协调、各有侧重:资本和杠杆情况是利用资本约束法人金融机构的信贷投放冲动,以防范金融风险;资产负债情况考察更广义的信贷、同业负债和落实资管新规情况,适应资产多元化的趋势;流动性情况鼓励金融机构加强流动性管理;定价行为主要为存款定价和贷款定价两个方面,存款定价主要体现维护市场竞争秩序,从银行成本端引导利率下降,贷款定价主要由自律机制反馈,反映金融机构执行LPR、降低企业融资成本情况;资产质量情况鼓励金融机构提升资产质量,加强风险防范;外债情况主要是加强跨境资金流动的监管以及风险防范;信贷政策执行指标充分反映金融机构执行国家各项政策的情况,包括小微信贷、绿色信贷、房地产信贷等多方面内容。
3.MPA逆周期调节路径解析
我国宏观审慎评估体系的核心要义在于利用MPA 评估进行逆周期调节,抑制信贷的盲目扩张冲动或提高信贷的扩张能力,避免金融周期对经济波动的扩大作用,熨平经济周期的影响[11]。因此,指标的设置更多的是体现风险资本监管规则、流动性覆盖率监管标准以及风险资本充足率约束等。
具有逆周期自动调节作用的主要是逆周期缓冲资本。逆周期缓冲资本是根据当期单家金融机构的广义信贷增速计算,然后再加上最低资本充足率、储备资本等,按照一定结构性参数α 核算出该家金融机构当期的宏观审慎资本充足率,按照MPA 评估要求,金融机构资本充足率应不低于宏观审慎资本充足率。广义信贷增速以M2增速目标值为浮动上限,而目标M2 增速以GDP、CPI 为锚。在经济上行期,广义信贷约束上限处于较高水平,在经济下行期,广义信贷约束上限处于较低水平。因此,广义信贷主要体现对金融机构信贷过度扩张行为的约束,在经济上行期,广义信贷约束具有较好的逆周期调节效果,在经济下行期,逆周期调节作用不大(见图2)。
图2 MPA逆周期调节路径
随着宏观审慎评估的不断推进,根据宏观调控政策需要,整体评估体系的指标构成、权重、相关参数处于不断完善的过程。如为引导银行加强表外风险管理和房地产市场的宏观管理,2017 年一季度将表外理财纳入广义信贷指标范围,同时也将房地产信贷政策导向纳入考核范围,三季度将绿色金融纳入MPA“信贷政策执行情况”进行评估;2018 年把同业存单纳入MPA 同业负债占比指标考核、把民营小微企业融资情况纳入考核等;2019 年把制造业中长期贷款和信用贷款纳入考核等(见表1)。
表1 我国宏观审慎评估体系的完善过程
在MPA 政策实施过程中,资本与杠杆情况是通过资本约束金融机构资产扩张行为,要求金融机构“有多大本钱就做多大生意”,广义信贷增速和目标GDP、CPI的增幅影响着宏观审慎资本充足率指标的高低,而结构性参数α体现的则是逆周期调节、系统重要性金融机构附加资本以及逆周期资本缓冲等要素。而逆周期调节的最终结果,则体现在广义信贷的实际投放上。所以,本文也将MPA 的逆周期调节作用聚焦到广义信贷的实际投放上。
一般来说,在经济上行周期,金融机构的顺周期性会带来强烈的贷款投放冲动,而MPA 则会通过逆周期调节约束金融机构的信贷投放,以达到宏观调控目的。在经济下行时期,金融机构出于金融风险防范考量,往往会收缩贷款投放,从而造成市场资金供求紧张,导致经济进一步下滑。而MPA 则通过逆周期调节释放更多的可用资金,鼓励金融机构释放更多的流动性。
作为逆周期调节效果的量化表示,本文把河南省四地市35 家地方法人金融机构在多种因素共同影响下形成的真实广义信贷投放,与宏观审慎目标下按照宏观审慎资本充足率等于实际资本充足率推导出来的理论上资本可支撑的信贷投放进行对比,直观反映样本金融机构MPA逆周期调节效果。
图3 35家样本法人金融机构MPA调控效果示意图(亿元)
图4 样本法人金融机构MPA调控效果示意图二(%)
由图3 可知,样本机构实际的广义信贷投放在大部分时间段内低于资本能够支撑的广义信贷投放上限,表明金融机构基本能够按资本约束要求,审慎开展业务。2016 年三季度,样本机构实际广义信贷投放高于能够支撑的广义信贷上限,可能原因是在MPA 开展初期,对机构的激励约束尚未实施,个别机构抱有侥幸心理而过多投放贷款。2019 年,则是为应对经济下行压力,稳健货币政策引导金融机构加大对实体经济的信贷投放,导致样本机构实际广义信贷投放突破资本能够支撑的广义信贷上限。2020 年一季度,虽然因新冠肺炎疫情影响而经济大幅下滑,但样本机构的实际广义信贷投放及资本可以支撑的广义信贷均有上扬趋势,可能是为防止疫情对经济造成更大冲击,中国人民银行除通过窗口指导、货币政策引导等手段激励金融机构加大信贷投放外,还对宏观审慎资本充足率和广义信贷考核做出了一定让渡,从而促成实际广义信贷与资本可以支撑的广义信贷出现同步上升趋势。
从增速看(见图4),样本机构实际的广义信贷增速在大部分时间段内低于资本能够支撑的广义信贷增速上限,仅个别时段超越上限,与图3 相一致。区别是,图3 突出反映广义信贷总量增长与GDP 增长的适配度,而图4 则更能直观反映实际广义信贷增速与资本可以支撑的广义信贷增速的偏离程度。
1.N市地方法人金融机构的逆周期调节效果
从图5看,N市地方法人金融机构实际广义信贷投放除个别季度稍高外,其他时间基本处于资本可以支撑的广义信贷之下,说明MPA 对N 市地方法人金融机构的广义信贷投放约束较好。进一步了解,N 市地方法人金融机构整体经营较为稳健,各机构MPA 考核预评估水平较高,为获得监管激励,法人金融机构普遍遵守MPA 考核规则,能根据预评估数据约束当季实际信贷投放规模,历年MPA 考核均达B 档以上,说明MPA 考核对经营较为稳健的金融机构约束力较强。
图5 N市法人金融机构MPA调控效果示意图(亿元)
2.L市地方法人金融机构的逆周期调节效果
图6 L市法人金融机构MPA调控情况(亿元)
从L 市情况看,法人金融机构实际广义信贷投放与资本可支撑的广义信贷曲线上下波幅相对较大(见图6),一方面说明MPA 对该市法人金融机构的实际广义信贷投放有约束作用,但另一方面,也表明该市法人金融机构的MPA 预评估水平较差,不能根据MPA 预评估数据对当季广义信贷实行约束,或者存在着致MPA 逆周期调节作用弱化的一些特殊因素,导致MPA逆周期调节效果较差。
2017 年一季度起,L 市地方法人金融机构广义信贷增速呈快速下降趋势,原因如下:一是辖区农信系统为推进金融改革,2017 年累计置换不良资产12.66 亿元,占辖区法人机构广义信贷总额的7.9%;二是由于2017 年起,表外理财正式被纳入广义信贷考核范围,导致L 市地方法人金融机构表外理财业务大幅萎缩,全年辖区法人金融机构的债券投资、股权及其他投资、买入返售资产和应收及预付款余额分别同比下降了25.1%、20.9%、100%和46.5%。
该阶段广义信贷增速的大幅下滑,与金融去杠杆大背景密切相关,但主要是受MPA 监管穿透力的增强和农信系统改制过程中资产置换导致的广义信贷大幅下降影响。
2018 年一季度至2019 年二季度,广义信贷增长较快。一是因为农信系统加大了闲置资金的利用。因存贷比过低,加上2018 年政府注资27 亿元,农信系统资金闲置严重,为提高资金利用效率,农信系统加大了资金运用,导致广义信贷大幅增长。截至2018 年二季度末,辖区法人金融机构的债券投资、股权投资及应收应付款环比分别增长155.7%、127%和61.0%,余额增加60.17亿元,占广义信贷的27.56%。二是政策引导的结果。2018 年以来,经济下行压力加大,中国人民银行分支行通过窗口指导、引导农信系统加大贷款投放力度、叠加债券及股权投资增加等因素,共同导致实际广义信贷较快增长。
2019 年三、四季度贷款再现萎缩,则是因为经济下行压力下,辖区法人机构不良贷款上升,贷款投放趋于谨慎,贷款投放减少。2020 年一季度实际广义信贷投放增加,则是疫情下政策引导的结果。
L 市辖区农信社正处于改革攻坚阶段,资产置换及股本变化较大,是导致实际广义信贷投放大幅波动的主要原因;另外,辖区农信系统包袱沉重,MPA预评估水平较低,连年被评为C档,不能享受到监管红利,遵守MPA 考核规则意愿较低,这也是L市辖区法人金融机构MPA 逆周期调节效果不理想的重要原因。
为衡量MPA的监管效果,本文用MPA偏离值进行分析。MPA 偏离值=(资本可支撑的广义信贷-实际投放的广义信贷)/资本可支撑的广义信贷。
因样本机构整体逆周期缓冲资本难以准确计量,本文随机抽取L市B村镇银行和N市A农联社两家法人机构进行了比较分析(逆周期缓冲资本金额直接从被调研法人机构MPA考核表中获取)。
直观看,图7 反映出B 村镇银行的逆周期缓冲资本与MPA 偏离值总趋势呈负相关,即逆周期缓冲资本金增加,MPA 偏离值减小,逆周期缓冲资本减少,MPA 偏离值增大。个别时段偶呈正相关,推测可能是逆周期调节的滞后作用或法人机构特殊因素干扰所致。因该行的MPA 偏离值均为正值,说明该行的实际广义信贷投放没有超越资本可以支撑的广义信贷水平,遵守宏观审慎监管规则较好。
图7 B村镇银行逆周期缓冲资本与MPA偏离值
从A农联社看(见图8),该社逆周期缓冲资本与MPA 偏离值总趋势仍呈负相关。不同的是,该社2016 年的三、四季度和2017 年的二、三季度MPA 偏离值为负,说明这四个季度该社的实际广义信贷投放超过了资本可以支撑的广义信贷水平,推测是因为该社在宏观审慎监管政策实施的初期,遵守宏观审慎监管规则的意愿较低。2018 年一季度至今,该社的MPA偏离值均为正值,说明随着MPA监管穿透力的增强,该社MPA 预评估水平有了较大的提升,遵守MPA考核规则的意愿也有了较大提高。
图8 A农联社逆周期缓冲资本与MPA偏离值
在对两机构分析的基础上,本文又对L 市8 家法人金融机构2016 年二季度至2020 年一季度的样本数据进行了描述性统计分析,发现逆周期缓冲资本与MPA偏离值呈显著负相关,相关系数为-0.73。
为进一步分析MPA 的逆周期调节效果和影响因素,本文构建了静态和动态面板模型,对河南省四地市35家法人金融机构的调查数据,分别进行估计。
1.变量选择与模型设定
MPA 逆周期调节目标偏离值的变量。按照图3的思路,将被解释变量MPA偏离值(DEV)定义为:DEV=(宏观审慎要求的广义信贷-机构真实投放的广义信贷)/宏观审慎要求的广义信贷。DEV大于0,表明金融机构逆周期信贷投放动力不足;DEV 小于0,表明金融机构资本不足支撑当前信贷规模,风险较大;而DEV越接近0,表明稳增长和防风险目标实现越好。
解释变量包括GDP 增速和资本充足率,其中GDP 用来反映宏观经济走势,是金融机构信贷投放重要的外部影响因素,可作为宏观经济环境的代理变量。资本充足率用来从金融机构内部反映风险偏好和信心,也是和宏观审慎资本充足率比较的指标。由于金融机构信贷投放涉及的因素还有很多,本文选择不良贷款率、杠杆率、逆周期资本缓冲、净资产、监管环境等作为控制变量。各变量定义见表2。
表2 变量定义
在此变量下,本文分别构建静态面板(模型Ⅰ)和动态面板(模型Ⅱ)进行分析。
剔除缺失数据以后,本文样本保留35 家机构,采用2016 年二季度到2020 年一季度的季度数据进行实证。其中β是回归系数,ui+εi,t是复合扰动项。
2.实证结果与分析
(1)描述性统计分析。由表3可知,MPA 偏离值为0.035,标准差为0.204,表明金融机构广义信贷增速在大多数情况下是没有超过宏观审慎要求下的广义信贷增速。资本充足率保持在较高的水平,而不良贷款率处在较低水平。
表3 主要变量的描述性统计
(2)相关性分析。由表4可知,MPA 偏离值与逆周期资本缓冲的相关性最高,为-0.75;其次是资本充足率和杠杆率,分别为0.30和0.28;而与不良贷款率和GDP的相关性较低。
表4 主要变量的相关性分析
表5 个体固定效应模型估计及动态面板差分GMM估计结果
(3)回归结果与分析。本文选用STATA 作为工具,对模型进行OLS和差分GMM 估计。其中模型Ⅰ为静态短面板的个体效应模型。模型估计过程中,首先通过F 检验对使用混合回归还是固定效应模型进行判断,结果显示应采用固定效应模型。通过Hausman 检验对固定效应和随机效应模型进行判断,结果应该选择固定效应模型。其中模型Ⅱ为动态短面板的个体效应模型。模型估计过程中,采用差分GMM 方法,并通过了AR(2)和Sargan 检验,表明扰动项不存在自相关和工具变量有效。为确保模型的稳健性,本文用工业增加值(IVA)替代解释变量GDP进行回归。回归结果见表5。
从实证结果看,在两个模型中,逆周期资本缓冲的提高会显著降低MPA 的偏离值,这也说明在MPA评估中,通过逆周期资本的设定和实施,能够有效起到逆周期调节的作用,这与上文分析结果一致。在模型Ⅰ中,资本充足率和不良贷款率会显著提高MPA 的偏离值。对资本充足率的解释是,当金融机构有较高的资本充足率时,能够得到一个更高的宏观审慎广义信贷增速,然而受到实体经济有效需求不足等因素影响,金融机构没有动力保持较高的信贷增速,带来MPA 的偏离值增加。而不良贷款率处于较高水平时,金融机构贷款意愿较弱,实际贷款增速低于宏观审慎广义信贷增速,带来MPA 的偏离值增加。在模型Ⅱ中,上期MPA 偏离值、资本充足率和不良贷款率会显著提高当期的偏离值,而GDP 代表的宏观经济景气情况对MPA 的偏离值影响微弱。这也表明相较于宏观经济景气情况,金融机构自身的经营情况和对上期的路径惯性更为明显。
(4)稳健性检验。本文把工业增加值(IVA)作为GDP 的替代指标进行估计,得出的结论较为一致,说明估计结果较为稳健。
(1)经济上行周期,当实际投放的广义信贷高于资本可以支撑的广义信贷时,提高逆周期缓冲资本能显著降低MPA 偏离值,通过对逆周期资本的设定和实施,MPA 调节地方法人金融机构的顺周期行为有效,证明通过宏观审慎监管防范系统性金融风险是可行的。(2)经济下行周期,实际的广义信贷投放低于资本可以支撑的广义信贷时,通过降低逆周期缓冲资本并不能有效缩小MPA 偏离值,说明经济下行周期,逆周期缓冲资本约束金融机构顺周期行为的作用较弱,此时发挥货币政策激励或央行窗口指导作用效果更好,证明我国“货币政策+宏观审慎政策”双支柱金融调控框架是行之有效的。(3)MPA 逆周期调节效果经营较好的法人金融机构优于经营较差的机构。因历史包袱导致连年考核为C档的法人金融机构,在利益驱使下有时会突破监管红线换取超额收益,遵守MPA的动力普遍较弱。
在经济严重下行周期,在适时调整结构性参数α,在宏观审慎资本充足率及广义信贷考核间做出让渡的同时,应注重强化信贷政策引导和央行的窗口指导作用,以增强信贷政策的有效传导,在防控金融风险前提下,增强资金的流动性,促进经济恢复增长。
此外,对特殊时期或因特殊原因被长期评为C档的金融机构,应给予一定的缓冲期,或在某些关键指标上给予一定的容忍度。缓冲期后仍无法达标的,应考虑实行区域内或区域外优化重组方案,通过注入资本方式,让重组法人机构轻装前进。