利率市场化、表外杠杆与银行脆弱性

章容洲，李 程

(1.对外经济贸易大学金融学院，北京 100029；2.天津工业大学经济与管理学院，天津 300387)

一、引 言

自金融危机以来，金融系统的安全、稳定日益受到重视。商业银行作为金融系统的重要组成部分，其运行与发展的稳健性更是得到普遍关注。在研究商业银行脆弱性时，主流学说常常归因于银行自身的特质，相较于侧重价格不合理波动引发的金融市场脆弱性，银行的脆弱性多源于自身高负债经营、期限错配和信息不对称等引发的风险积聚[1]。同时，银行脆弱性与危机也不尽相同，银行脆弱性是风险的“隐显”，而危机则已达到风险“凸显”的状态[2]。就影响我国银行脆弱性的因素，学界已经进行了广泛的讨论。伍志文(2002)、刘卫江(2002)、范洪波(2004)等主要从宏观层面研究我国银行体系脆弱性的测度与主要影响因素[3][4][5]。也有文献从微观视角讨论银行脆弱性的诱因，如资产价格波动[6]、资产规模[7][8]、流动性创造[9]等。

许多学者在讨论商业银行经营稳健性时指出，利率市场化是研究中极为重要的内容[10][11]。不论是发达经济体还是新兴市场国家，在利率市场化进程中，贷款激增、实际利率快速变动和管制放松，使得银行的脆弱性逐渐显露[12][13]。我国利率市场化改革起步较晚，研究相对滞后，但随着近十年改革的快速推进，利率市场化对银行风险、危机的影响逐渐得到重视。陆静等(2014)发现，利率市场化后商业银行信贷过度扩张会造成较高风险[14]。吴成颂和王琪(2019)认为，利率市场化改革会加剧资产价格波动并进一步提升银行系统性风险[15]。王耀青和金洪飞(2014)、夏越(2018)则从银行业竞争这一角度分析了利率市场化对银行风险承担的影响[16][17]。也有学者对利率市场化背景下金融监管改革、存款保险制度建设等进行了讨论[18][19]。

在金融创新、利率市场化的刺激下，表外业务蓬勃发展[20][21]。利率市场化改革目的在于充分发挥市场在金融资源配置中的核心作用，推动了银行创新业务、转变经营模式[22]。同时，利率市场化改革加剧了银行竞争，传统业务的利润空间受到压缩，迫使银行发展表外业务。当然，硬性监管要求、表内贷款约束等也对表内业务转至表外起到了助推作用。由于表外业务的低透明度、高复杂性特征，其对银行经营安全可能产生的影响已受到关注[23][24][25]。

诸多学者从不同角度分析了利率市场化下商业银行的经营稳健和风险承担，但不难发现，目前的研究尚存在拓展和深入的空间。其一，就利率市场化对银行脆弱性的影响，此前研究的切入点多为净息差、信贷过度增长和行业竞争等，而我国银行表外业务的统计、分类近年才得到一定的规范和完善，在此基础上的研究尚不充分；其二，导致银行脆弱性的原因较多，且具有风险积聚属性，表外业务又具有高复杂性的特征，因此，表外业务对银行脆弱性的影响值得深入探讨。

二、理论分析与研究假设

(一)利率市场化

利率市场化的核心是利率决定权由货币当局转移到了市场。由于管制的放开，在利率市场化推进初期，完全由市场决定的利率表现出“阶段性”的不稳定。银行在市场化环境中激烈竞争，压缩净息差，加剧了无效率银行的脆弱性。

我们借鉴Dell’Ariccia等(2014)[26]建立的金融中介模型(1)模型基于两个基本假设：(1)银行受到有限责任保护，可自行调整对借款人的监督程度，进而选择投资组合的风险程度。由于难以观测到监督效率，银行的冒险行为主要受资本结构的影响。(2)银行负债成本受无风险利率的影响。来反映银行通过有偿监管来调节自身贷款风险。首先建立银行预期利润模型：

(1)

将式(1)改写如下：

(2)

通过q将式(2)最大化，得到：

(3)

(4)

假设1：利率市场化对银行脆弱性有促进作用。

(二)表外杠杆与表外流动性创造

然而，银行天然存在加杠杆的动机，因为持有资本的代价高昂；同时，资本又是银行“共担风险”的保证，能约束其风险承担。尽管资本能限制银行所承担的风险，节省负债端成本，但由于有限责任的存在，银行实际上并不需要完全承担储户的损失。而且，因为市场化环境下各类利率的下降，贷款相对风险降低，资产价值升高，银行有动力提高杠杆，以追逐盈利[26][27][28]。

表外业务的快速发展为商业银行调整自身资本结构、应对金融监管创造了空间，但对表外杠杆的追逐给银行脆弱性带来的影响不容忽视。首先，表外杠杆一般以银行的承诺、担保等易形成或有负债的项目之和除以一级资本来表示。尽管表外项目并不会直接改变资产负债表，但其形成的或有负债或者隐性负债在未来回表，有可能对银行造成压力，这也符合前文提到的银行脆弱性“隐显”的特征。其次，表外杠杆强化了银行脆弱性的一大根源——信息不对称。银行为使资本或杠杆率合规选择表外业务，使得真实杠杆并没有实质性下降，表内财务信息逐渐“失真”，加深银行与储户之间的信息不对称。低透明度的表外杠杆让“外部人”难以捉摸，降低了储户对银行的风险预期和监督。银行则通过表外业务提升了自身的风险容忍度和风险承担水平。总体上，表外杠杆自身的杠杆效应和随之带来的代理问题会加剧银行脆弱性，由此提出假设2：

假设2：表外杠杆对银行脆弱性有促进作用。

根据上述分析，商业银行主要通过担保承诺类项目实现表内业务向表外的转移，而担保义务、保证责任可能使商业银行遭受冲击。但不可否认的是，根据现有对表外业务流动性的研究，承诺类业务是表外流动性创造的主要来源，其强大的流动性创造能力为实体经济提供了充足的流动性，拓宽了商业银行的盈利来源，在一定意义上能促进商业银行的稳定。同时，根据Boot等(1991)建立的纳什均衡模型，担保承诺比任何内部资本组合都能更有效地化解道德风险，尤其是大型商业银行，能在有效回收信用供给的情况下维持一种稳定的有序均衡[29]。并且，担保承诺类项目回表的特征使其与储户取款行为存在一定的分离，二者稳定地分摊流动性资产的储备成本[27][30]。据此提出如下推论：

推论1：表外流动性创造对银行脆弱性有抑制作用。

三、数据来源、变量说明与模型设定

(一)样本选择与数据来源

本文选择2013—2019年52家具有相对完整的表外业务数据的商业银行作为研究对象。银行脆弱性二级指标、相关财务指标、宏观经济指标来自各银行年报、Wind数据库和国泰安数据库，表外业务及其结构性数据来自BankFocus数据库。

(二)变量设计

1.被解释变量：银行脆弱性

关于银行脆弱性的测度，目前学界并没有定论。现有文献主要通过综合事件法、CMAXt指数法、KMV模型和因子分析法等来刻画金融脆弱性。因子分析法能够刻画风险聚集的状态，更能反映银行脆弱性“隐显”的特征，已成为测度金融体系脆弱性的主流方法[31][32]。本文参考徐国祥和刘璐(2018)的方法[7]，通过因子分析构建银行脆弱性的代理变量。在脆弱性指标的选择上，本文结合国外广为使用的CAMEL体系和我国银保监会的监管指标，从资本充足性、资产质量、盈利性和流动性四个角度建立银行脆弱性指标体系，如表1所示。

表1 银行脆弱性指标

为了避免异常值的影响，本文对指标进行缩尾处理，同时由于指标量纲不同，均使用极差法进行标准化处理。经标准化处理后的指标通过了Bartlett球形检验和KMO检验，因子分析模型成立。根据变量的相关系数阵，选取对应特征根值大于1的因子，共提取3个因子，累积方差贡献率大于70%，包含原始数据的主要信息。将因子以方差贡献率作为权重加权得到银行脆弱性，以Fragility表示。

2.核心解释变量

(1)利率市场化指数。借鉴陶雄华和陈明钰(2013)、刘莉君(2020)的利率市场化指数构建方法[33][34]，综合利率浮动范围、利率决定自主化程度和实际利率水平来反映利率市场化水平，记为IRL。

(2)表外杠杆。参考并改进国际清算银行、Papanikolaou和Wolff(2014)的做法[35]，结合我国《商业银行杠杆率管理办法(修订)》，使用商业银行的承诺、保函、银行承兑汇票和信用证等项目之和除以一级资本来测度银行表外杠杆，以obs_lev表示。

(3)表外流动性创造。借鉴Berger和Bouwman(2009)的方法[36]，对银行表外业务分类并赋权，具体计算公式为：表外流动性创造=0.5×非流动性表外业务+0×半流动性表外业务-0.5×流动性表外业务。非流动性表外业务包括银行承兑汇票，信用证，担保、承诺信用额度，其他或有负债。半流动性表外业务包括托管证券化资产，其他表外接触证券额、抵押物。表外流动性创造以obs_liq表示。

3.控制变量

本文的控制变量分为银行层面变量和宏观经济层面变量。银行层面控制变量包括总资产(size)、净资产收益率(roe)、表外业务竞争(hhi)、手续费及佣金收入(bankcharges)，宏观经济层面控制变量包括经济增速(GDP，以实际GDP增速同比衡量)和上证指数(stock，以上证指数月度均值衡量)。受篇幅限制，变量的描述性统计结果未报告，作者备索。

(三)模型设定

1.基准回归

本文参考项后军和闫玉(2017)、权飞过等(2018)的模型设定[28][37]，建立基准回归模型，考察利率市场化对于银行脆弱性的影响：

Fragilityit=β0+β1IRLt+∑Control+αi+εit

(5)

其中，被解释变量Fragilityit为银行脆弱性的代理变量，利率市场化以利率市场化指数IRLt作为代理变量,Control为控制变量,i表示银行，t表示年份，αi为固定效应，εit为误差项。

接下来关注表外业务的影响。在式(5)中加入表外杠杆(obs_levit)和表外流动性创造(obs_liqit)得到式(6)和式(7)：

Fragilityit=β0+β1IRLt+β2obs_levit+∑Control+αi+εit

(6)

Fragilityit=β0+β1IRLt+β3obs_liqit+∑Control+αi+εit

(7)

2.非线性关系：门限回归

我国2013年全面放开贷款利率管制，2015年放开存款利率管制，标志着利率市场化迈出了一大步。近年来，商业银行表外业务规模呈上升趋势，表外流动性创造相应地表现出一定的渐进性。同时，由于资产规模、政策倾斜等原因，不同商业银行开拓表外业务的起始时间不同，提供担保承诺的能力也不同，表外流动性创造存在较大差异。越过流动性创造门槛的银行凭借规模优势和客户基础，能充分发挥表外流动性创造的风险分散功能，使银行能在不过度抬升脆弱性的前提下通过表外杠杆调整资本结构以满足业务发展需求；而未能逾越门槛的银行由于承诺、担保等业务形成不透明的、潜在的负债，在未来极有可能加剧银行的高负债经营问题。综上，表外杠杆对银行脆弱性的影响存在门槛特征，故设定门限模型：

Fragilityit=β0+β1obs_levit×I(obs_liqit≤γ)+β2obs_levit×I(obs_liqit>γ)+∑control+εit

(8)

其中，obs_liqit为门限变量，γ为待求的门限值；I(·)为指示函数，用于将样本数据根据门限值分段，若满足括号内的条件，则I取1，反之取0；其余变量与基准回归一致。需要说明的是，式(8)为单门限模型，若存在多重门限，模型可在此基础上进一步拓展。

四、实证分析

(一)特征化事实：利率市场化与表外业务发展趋势

为了考察我国利率市场化改革下表外业务的发展趋势及特征，本文利用我国商业银行的表外业务收入占比和利率市场化指数进行分析。图1显示，我国商业银行表外业务收入占比总体呈现先上升后微降的趋势。与国际上的特征事实一致[21]，我国利率市场化指数走势与表外业务发展表现出了较高的同步性，表明利率市场化改革对银行拓展表外业务具有推动作用。具体来说，中小银行的表外业务收入占比变化最显著，与利率市场化的同步性也最高，上市银行全样本次之，国有银行则最为平缓。究其原因，国有银行凭借庞大的规模和深厚的市场积淀，在传统存贷款市场具有支配力，利率市场化对其盈利能力的影响较弱，因此并不急于将经营重心向表外转移；而中小银行多成立于利率市场化进程期间，创新意识强，经营灵活，但传统借贷业务同质化严重，受利率市场化改革的冲击大，因此对表外业务的追逐更为激进。这样的差异也从侧面佐证了利率市场化是表外业务成长的重要原因。表外业务为银行的利益搜寻、外部监管规避、资本结构调整创造了空间，也给银行创造了更多的流动性。

图1 表外业务发展趋势及利率市场化进程

(二)基准回归

本文利用固定效应模型进行基准回归，回归结果见表2。第(1)列以利率市场化指数衡量利率市场化程度，其对于银行脆弱性的影响系数始终为正，说明利率市场化程度加深将导致银行脆弱性上升，与多数研究的结论一致，本文的假设1成立。第(2)—(4)列展示了表外杠杆、表外流动性创造对银行脆弱性的影响，表外杠杆的系数显著为正，表外流动性创造的系数显著为负，说明表外业务的高杠杆虽加剧了银行脆弱性，但带来的高流动性却能抑制银行脆弱性，假设2与推论1成立。

表2 基准回归结果

为了确保结果的稳健性，本文还进行了以下操作：一是增添含少量缺失值的银行样本，对构成的非平衡面板数据进行回归；二是替换银行脆弱性的二级指标，将资本充足率替换为核心资本充足率，不良贷款率替换为正常贷款迁徙率重新进行回归。回归结果(2)受篇幅限制,未报告具体结果，作者备索。依旧稳健。

为了规避内生性问题，而差分广义矩存在弱工具变量问题，本文采用系统广义矩估计法进行检验，结果见表3。Arellano-Bond检验结果说明差分方程残差序列不存在二阶序列相关，Sargan检验结果说明所选择的工具变量均有效。在此基础上，表外杠杆与表外流动性创造对银行脆弱性的影响与基准回归一致。

表3 内生性检验结果

(三)门限回归

1.门限效应检验

为确定门限的个数，本文使用格栅搜索法对数据进行迭代抽样，并对门限类型和门限值进行了检验。表4显示了不同门限检验类型的F值和迭代抽样得出的P值。表外流动性创造这一门限变量的单一和双重门限效应均在5%水平下显著，而三重门限效应不显著。因此以表外流动性创造为门限的表外杠杆影响银行脆弱性将基于双重门限模型进行分析。

表4 多重门限效应检验结果

表5报告了两个表外流动性创造门限的估计值和置信区间。门限估计值是似然比检验统计量LR为零时γ的取值，分别为0.6199和137.8733。门限估计值的95%置信区间是所有LR值小于5%显著性水平下的临界值的γ构成的区间，在原假设接受域内，即两个门限值都与实际门限值相等。表外流动性创造大于0.6199百万这一区制度在2013—2019年间覆盖了所有国有银行、股份制银行和绝大多数区域性银行。但表外流动性创造大于137.8733百万的银行相对较少，仅覆盖国有银行、除浙商银行和渤海银行以外的股份制银行以及个别规模较大的城市商业银行(3)北京银行(2014年以后)、宁波银行(2016年以后)和南京银行(2018年以后)。。此外，表外流动性创造小于0.6199百万的银行仅包括长城华西银行(2015年以前)和紫金农商银行(2017年以前)。

表5 门限估计值和95%置信区间

2.真实性检验

3.门限回归结果分析

基于门限效应检验和门限估计结果，本文进行了门限模型的实证分析，结果见表6。表6结果显示：表外流动性创造小于第一门限时，表外杠杆对银行脆弱性存在较大的正向作用(4.09)；当表外流动性创造达到或超过第一门限时，表外杠杆影响系数显著降低至0.33；当表外流动性创造达到或超过第二个门限时，表外杠杆对银行脆弱性的正向影响系数继续下降至0.19。这意味着随着表外流动性创造的提高，表外杠杆对银行脆弱性的加剧作用存在骤降后微降的趋势。

表6 银行脆弱性门限模型估计结果

五、结论与建议

本文利用2013—2019年商业银行面板数据，研究利率市场化及表外业务对银行脆弱性的作用，结果显示：利率市场化对银行脆弱性具有正向影响；表外业务的发展对银行脆弱性具有二重作用，表外杠杆对银行脆弱性具有正向影响，表外流动性创造对银行脆弱性具有负向影响；表外杠杆对于银行脆弱性的影响存在门限效应，受表外流动性创造这一门限变量的影响。根据门限值划分区制，表外杠杆在不同区制下对银行脆弱性的影响程度存在明显差异。

根据研究结论，本文提出如下政策建议：第一，深化银行业杠杆率监管内涵。针对商业银行经营状况和经济运行情况，细化杠杆监管要求，弥补监管漏洞。第二，降杠杆与加杠杆相结合。不同商业银行表外业务发展阶段不同，表外杠杆对银行脆弱性影响差别较大，不能简单地采用“一刀切”的办法，否则会抑制部分规模较大、发展较好银行的活力。应该优化估计方法，对具备一定实力且存在较大发展空间的银行采取适当的加杠杆处理，反之，则进行一定的管控。